Caso de Estudio Seis Sigma: Fabricación de Helicópteros de Papel

PROYECTO SEIS SIGMA
CASO DE ESTUDIO.
FABRICACIÓN DE HELICÓPTEROS DE PAPEL
E DU ARD AG U STE NC H COTILLAS
TABLA DE CONTENIDO
CASO DE ESTUDIO ________________________________________________________________ 3
DEFINICIÓN __________________________________________________________________________ 6
Consideraciones generales_____________________________________________________________ 6
Cálculo de Producción ________________________________________________________________ 7
Objetivos generales del proyecto _______________________________________________________ 9
MEDIDA _____________________________________________________________________________ 9
Diagrama del proceso actual ___________________________________________________________ 9
Estudio R&R del sistema de medición ___________________________________________________ 10
Capacidad del proceso actual__________________________________________________________ 13
Diagrama de Ishikawa _______________________________________________________________ 15
ANÁLISIS ___________________________________________________________________________ 16
ANÁLISIS GRÁFICO __________________________________________________________________ 16
ANÁLISIS NUMÉRICO ________________________________________________________________ 25
CONTRASTES DE HIPÓTESIS ___________________________________________________________________ 25
ANOVA ___________________________________________________________________________________ 27
REGRESIÓN ________________________________________________________________________________ 30
MEJORA ____________________________________________________________________________ 35
Resultados experimento fraccionario ___________________________________________________ 35
Resultados experimento completo _____________________________________________________ 35
OPTIMIZACIÓN DEL DISEÑO Y DEL PROCESO DE FABRICACIÓN ________________________________ 37
Consideraciones generales____________________________________________________________ 37
Cálculo de Producción del proceso optimizado ____________________________________________ 39
Tabla Resumen _____________________________________________________________________ 40
CONTROL ___________________________________________________________________________ 41
CONCLUSIONES ______________________________________________________________________ 42
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CASO DE ESTUDIO
LA EMPRESA
La empresa Parasafe S.A. se dedica al diseño, producción y venta de helicópteros de papel.
Estos helicópteros se utilizan para realizar estudios de aerodinámica en diseños de túneles de viento, separadores
ciclónicos y sistemas de ventilación especiales.
El equipo de producción de Parasafe S.A. consta de 10 personas, que trabajan un único turno de 8 hs./día. La eficiencia
histórica de la producción es del 80% (producción real/capacidad teórica). El reparto de empleados entre las diferentes
tareas es el siguiente:
•
•
•
•
•
Etapa de inspección: 1 persona más medio turno de otra.
Etapa de corte: 2 personas más medio turno de otra.
Etapa de pegado: 1 persona más medio turno de otra.
Etapa de la prueba de vuelo: 3 personas.
Etapa de etiquetado: 1 persona más medio turno de otra.
Se dispone también de un equipo de 3 personas que realizan las tareas de compras, diseño e inspección.
DESCRIPCIÓN GENERAL DEL PRODUCTO Y DEL PROCESO
Se trata de un diseño muy simple, tal como el que se muestra en la figura siguiente:
Ilustración 1
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3
El proceso actual consta de cuatro etapas básicas: el aprovisionamiento de materia prima, el montaje, la prueba de vuelo
y el etiquetado final previo al envío al cliente.
De los dos suministradores posibles de papel se trabaja con el que proporciona la mejor calidad en lo que respecta al
cumplimiento de las especificaciones de diseño. Este suministrador es el más caro.
El producto que se recibe es inspeccionado 100%. La característica que se mide es el ancho del patrón de corte; esta
dimensión viene especificada por la ingeniería de Parasafe S.A., existiendo los siguientes límites de aceptación mínimo y
máximo en torno al valor nominal:
Anominal = 12 cm.
Amínimo = 11,9 cm.
Amáximo = 12,1 cm.
La materia prima viene en hojas de tamaño DIN A4, con el patrón ya dibujado tal como se muestra en el esquema
siguiente:
Ilustración 2
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4
El montaje consta de dos sub-procesos: el corte del papel y el pegado del mismo. El corte consiste en separar el borde
del patrón y realizar los cortes señalados; el pegado consiste en unir los bordes del cuerpo con cinta adhesiva corriente.
El proceso es manual. La prueba de vuelo consiste en comprobar, para cada producto fabricado, si satisface el requisito
fundamental que establece el cliente.
Tvuelo  Tmínimo (=1 seg.)
La prueba de vuelo se realiza soltando el helicóptero en posición vertical desde una altura de 2 m, y midiendo el tiempo
que tarda en caer al suelo. La prueba se realiza con un cronógrafo manual, capaz de medir 1/100 seg.
El cliente exige que no más de 1/2000 de los helicópteros vuelen menos de un segundo; históricamente el producto ha
cumplido muy bien con este requisito.
Los helicópteros que no pasan la prueba de vuelo son descartados. Los que sí pasan la prueba son etiquetados con un
código identificador, que se graba manualmente en cada unidad. El cliente rechaza como defectuoso todo helicóptero
no etiquetado; en este caso el helicóptero es destruido.
No existe un almacenamiento propiamente dicho de producto acabado, sino que la producción, una vez etiquetada se
almacena directamente en los transportes que dispone el cliente en la fábrica de Parasafe S.A.
COSTES DEL PROCESO
Los costes de producción se describen a continuación:
a.
b.
c.
d.
e.
f.
g.
Costes fijos:
o Salario de los empleados
▪ 1200 €/mes por operario
▪ 1900 €/mes por técnico
o Alquiler y gastos de mantenimiento: 4.000 €/mes
Coste del papel (tamaño DIN A4)
o Suministrador A (buena calidad, Zb=4,5) -> 0,8 €/hoja
o Suministrador B (mala calidad, Zb=3,0) -> 0,6 €/hoja
Coste de inspección ->0,55 €/unidad
Coste del corte ->1,5 €/unidad
Coste del pegado ->0,45 €/unidad
Coste de la prueba de vuelo ->1,5 €/unidad
Coste del etiquetado ->0,55 €/unidad
El suministrador envía grandes lotes de producto, por lo que se puede considerar un almacén de materia prima ilimitado.
El precio de venta actual es de 6 €/unidad
TIEMPOS DEL PROCESO
El tiempo que se emplea en la fabricación de un helicóptero se desglosa a continuación:
a.
b.
c.
d.
e.
Etapa de inspección ->35 seg./unidad
Etapa del corte ->55 seg./unidad
Etapa del pegado ->35 seg./unidad
Etapa de la prueba de vuelo ->55 seg./unidad
Etapa del etiquetado ->35 seg./unidad
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EL CLIENTE
Parasafe S.A. tiene un único cliente: Hispafly S.A. que, en principio, sería capaz de absorber toda la producción que
Parasafe S.A. pudiera suministrarle.
La característica fundamental del producto es que sea capaz de cumplir el requisito del tiempo de vuelo mínimo,
establecido por Hispafly S.A.
Aparte de lo anterior, el cliente se ha venido quejando desde siempre del elevado precio del producto y de la excesiva
variación en los tiempos de vuelo de los helicópteros. Más de una vez ha manifestado que desearía ver incrementado el
suministro de Parasafe S.A. Otro factor a considerar, aunque algo menos importante que los anteriores, es el peso del
helicóptero que resulta algo elevado.
Internamente, el accionista de Parasafe S.A. ve con gran preocupación el escaso margen del negocio. Al menos a corto
plazo es impensable considerar un aumento en el precio de venta del producto. Por cuestiones financieras, tampoco se
puede pensar en comprar maquinaria para automatizar el proceso ni en aumentar la plantilla.
La necesaria contención salarial llevada a cabo en los últimos años está comenzando a crear malestar entre la plantilla.
Ante esta situación, la Dirección ha optado por emplear la metodología Seis Sigma para tratar de mejorar la productividad
y disminuir los tiempos empleados en cada proceso de manera que se reduzcan los costes y se consiga así el objetivo de
incrementar los beneficios. Todo ello sin que se vea afectada la satisfacción del cliente.
DEFINICIÓN
Expuesto el caso de estudio en el apartado anterior, empezaremos por comprender exactamente qué necesita nuestro
cliente, cómo nuestro producto satisface esos requisitos y así determinar aquellas características del producto que son
críticas para la calidad y el coste.
Consideraciones generales
Parasafe SA es una empresa especializada en el diseño, producción y venta de helicópteros de papel utilizados para
estudios de aerodinámica. Cuenta con un equipo de 10 personas en producción y 3 en tareas técnicas, que trabajan en
un único turno con una eficiencia histórica del 80%.
El producto, de diseño muy simple, es un helicóptero de papel con un proceso de cuatro etapas básicas:
aprovisionamiento, montaje, test y etiquetado.
RECHAZO
MONTAJE
MATERIA PRIMA
INSPECCIÓN
CORTE
DOBLADO Y
PEGADO
PRUEBA DE VUELO
Tv > 1 s
ETIQUETADO
ENVÍO CLIENTE
Diagrama 1. Diagrama de flujo
Hispafly SA es el único cliente de Parasafe SA. El requisito del producto que nos piden es que el tiempo de vuelo mínimo
sea superior a 1 segundo.
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Quejas del cliente para tener en cuenta en nuestro proyecto:
1.
2.
3.
4.
Elevado precio del producto
Excesiva variación en los tiempos de vuelo
Incremento de la producción
Peso del helicóptero
Condicionantes iniciales de Parasafe SA:
1.
2.
3.
No se puede aumentar el precio de venta del producto
No se puede invertir en maquinaria
No se puede aumentar la plantilla
Objetivos iniciales de Parasafe SA sin afectar a la satisfacción del cliente:
1.
2.
Mejorar la productividad
Disminuir los tiempos en cada proceso para:
a. Reducir costes
b. Incrementar beneficios
Cálculo de Producción
La capacidad de producción será mínima capacidad de producción, nuestro cuello de botella, de las operaciones del
proceso en unidades de producto terminado.
Tiempo
operación
(s/unidad)
Número
operarios
Turnos
Horas
turno
Tiempo
operario
(s)
Eficiencia
Capacidad
producción
(unidades/día)
Días
mes
Capacidad
producción
(unidades/mes)
INSPECCIÓN
35
1,5
1
8
43.200
80%
987
20
19.740
CORTE
55
2,5
1
8
72.000
80%
1.047
20
20.940
DOBLADO Y PEGADO
35
1,5
1
8
43.200
80%
987
20
19.740
PRUEBA DE VUELO
55
3
1
8
86.400
80%
1.257
20
25.140
ETIQUETADO
35
1,5
1
8
43.200
80%
987
20
19.740
OPERACIONES
Como podemos observar la capacidad actual de producción máxima mensual es de 19.740 helicópteros de papel.
Con esta producción los resultados actuales de la empresa son:
COSTES FIJOS MENSUALES
DESCRIPCIÓN
21.700,00 €
CANTIDAD
€/mes
TOTAL
Alquiler y gastos
1
4.000
4.000,00 €
Sueldos operarios
10
1.200
12.000,00 €
Sueldos técnicos
3
1.900
5.700,00 €
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COSTES VARIABLES POR UNIDAD
DESCRIPCIÓN
5,35 €
VALOR
CANTIDAD
IMPORTE
Papel
0,80 €
1
0,80 €
Inspección
0,55 €
1
0,55 €
Corte
1,50 €
1
1,50 €
Doblado y Pegado
0,45 €
1
0,45 €
Prueba de vuelo
1,50 €
1
1,50 €
Etiquetado
0,55 €
1
0,55 €
PRODUCTO
Helicóptero de papel
PRECIO UNITARIO VENTA
6,00 €
CAPACIDAD DE PRODUCCIÓN ACTUAL
19.740
INGRESOS
TOTALES
COSTES
TOTALES
PERDIDAS
118.440,00 €
127.309,00 €
-8.869,00 €
PUNTO DE EQUILIBRIO
33.385
Dado el proceso actual, descrito en el caso de estudio, con una producción de 19.740 helicópteros al mes el resultado de
la empresa es de 8.869 € de pérdidas. Con estos datos el punto de equilibrio se encuentra en 33.385 unidades, es decir,
con un aumento de la producción del 70% para no ganar ni perder.
Punto de equilibrio caso estudio
€250.000,00
€200.000,00
€150.000,00
€100.000,00
€50.000,00
€0,00
0
5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000 35.000 40.000 45.000
(€50.000,00)
INGRESOS
COSTES TOTALES
BENEFICIOS/PERDIDAS
Gráfica 1. Punto equilibrio proceso inicial
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Objetivos generales del proyecto
Llegados a este punto, debemos establecer claramente los objetivos de nuestro proyecto, que serán:
•
•
Reducir costes
Mejorar la satisfacción del cliente
o Tvuelo > 1 s
o Disminuir la variación en los tiempos de vuelo
o Incrementar la producción
MEDIDA
En este apartado vamos a ver cómo es el funcionamiento de nuestro proceso real.
Diagrama del proceso actual
Para ello vamos a representar el diagrama del proceso actual, para visualizar todas las actividades involucradas en el
proceso, con todas las variables y el resto de información disponible. Las variables de diseño las introducimos en la etapa
de “prueba de vuelo” pues es en los tiempos dónde estas han de influir. También clasificaremos las variables del proceso
en categorías: Controlables, Críticas, Ruido o estándar.
COSTES FIJOS
ALQUILER
4.000€/mes
SALARIOS
1.200€/mes operario
1.900€/mes técnico
MATERIA PRIMA
SUMINISTRADOR A
Buena Calidad
Zb=4,5
COSTE 0,8 €/hoja
SUMINISTRADOR B
Mala Calidad Zb=3,0
COSTE 0,6 €/hoja
+ 3 TÉCNICOS
Eficiencia 80%
MONTAJE
INSPECCIÓN
CORTE
DOBLADO Y
PEGADO
PRUEBA DE VUELO
ETIQUETADO
Variables:
C Exp.(Insp)
C S Mto.(Insp)
Variables:
C Exp.(Corte)
C S Mto.(Corte)
Variables:
C Exp.(Dobl)
C S Mto.(Dobl)
Variables:
C Operario(Vuelo)
C S Mto.(Vuelo)
Variables:
C Exp.(Etiq)
C S Mto.(Etiq)
COSTE 0,55€/ud
COSTE 1,5€/ud
COSTE 0,45€/ud
COSTE 0,55€/ud
1,5 OPERARIOS
34.560 s disponible
987 uds/día
2,5 OPERARIOS
57.600 s disponible
1.047 uds/día
1,5 OPERARIOS
34.560 s disponible
987 uds/día
Cr S Largo Ala
C S Ancho patrón
Cr S Largo cuerpo
Cr S Ancho cuerpo
C S Celo ala
C S Celo cuerpo
Cr S Clip
1,5 OPERARIOS
34.560 s disponible
987 uds/día
ENVÍO CLIENTE
Variable salida:
C Cr Tiempo de
vuelo
PRECIO VENTA
6€/unidad
COSTE 1,5€/ud
LEYENDA
C - Controlable
Cr - Crítica
N – Ruido
S - Procedimiento
3 OPERARIOS
69.120 s disponible
1.257 uds/día
Coste 5,35 €/ud
35 s
55 s
35 s
55 s
35 s
215 s Valor anañadido
Diagrama 2. Proceso inicial
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Estudio R&R del sistema de medición
Una Evaluación R&R identifica y cuantifica las fuentes diferentes de variación que afectan a un sistema de medición. Par
a ello vamos a trabajar con 3 prototipos diferentes, según lo indicado a continuación:
Prototipo nº 1
Prototipo nº 2
Prototipo nº 3
Clip: si
Clip: si
Clip: no
Celo en el ala: si
Celo en el ala: si
Celo en el ala: si
Celo en el cuerpo: si
Celo en el cuerpo: si
Celo en el cuerpo: si
Largo ala: 8
Largo ala: 6,5
Largo ala: 9,5
Largo cuerpo: 8
Largo cuerpo: 8
Largo cuerpo: 6,5
Ancho cuerpo: 5
Ancho cuerpo: 5
Ancho cuerpo: 5
Para cada uno de los prototipos obtenemos el tiempo de vuelo que se muestra en la siguiente tabla:
Prototipo
Operario
Tiempo
1
OpC
1,04316
1
OpC
1,10067
1
OpB
1,08579
1
OpA
1,31646
1
OpA
1,36379
2
OpC
1,22688
2
OpB
1,30556
2
OpB
1,25943
2
OpB
1,26152
2
OpA
1,48345
2
OpA
1,45594
2
OpA
1,49152
3
OpC
1,1108
3
OpC
1,15231
3
OpC
1,09509
3
OpB
1,10642
3
OpB
1,11518
3
OpB
1,12967
3
OpA
1,30397
3
OpA
1,25987
3
OpA
1,34812
Con estos datos, en Minitab hacemos el estudio R&R del sistema de medición (cruzado) y obtenemos los siguientes resu
ltados:
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R&R del sistema de medición
Componentes de la varianza
Fuente
CompVar
%Contribución
(de CompVar)
Gage R&R total
Repetibilidad
Reproducibilidad
Operario (Vu
Parte a parte
Variación total
0,0161330
0,0007854
0,0153477
0,0153477
0,0088508
0,0249839
64,57
3,14
61,43
61,43
35,43
100,00
Evaluación del sistema de medición
Fuente
Desv.Est.
(DE)
Gage R&R total
Repetibilidad
Reproducibilidad
Operario (Vu
Parte a parte
Variación total
0,127016
0,028025
0,123886
0,123886
0,094079
0,158063
%Var.
Var. estudio estudio
(6 × DE)
(%VE)
0,762096
0,168148
0,743314
0,743314
0,564473
0,948377
80,36
17,73
78,38
78,38
59,52
100,00
Número de categorías distintas = 1
Como podemos observar, los datos que nos da este estudio son muy malos, y no nos valen. La contribución del sistema
de medida a la variabilidad total observada es superior, no al 10%, si no al 80% y el número de categorías distintas es
igual a 1.
Gráfica 2. Informe R&R sistema medición (3 operarios)
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De los gráficos del informe podemos observar que el problema viene por los operarios. Es evidente que el operario A
mide de forma distinta a los otros dos. Suponiendo que los dos operarios que miden parecido lo hacen bien, vamos a
prescindir de las mediciones del operario A que mide distinto y suponemos que lo hace mal.
Con los datos truncados, repetimos el estudio R&R del sistema de medición (cruzado) y obtenemos los siguientes
resultados:
Tabla ANOVA de dos factores con interacción
Fuente
GL
Prototipo
Operario
Prototipo * Operario
Repetibilidad
Total
2 0,112196 0,0560978 245,859 0,004
1 0,000584 0,0005842 2,560 0,251
2 0,000456 0,0002282 0,414 0,670
12 0,006608 0,0005507
17 0,119844
SC
MC
F
P
α para eliminar el término de interacción = 0,05
Tabla ANOVA dos factores sin interacción
Fuente
GL
Prototipo
Operario
Repetibilidad
Total
2 0,112196 0,0560978 111,177 0,000
1 0,000584 0,0005842 1,158 0,300
14 0,007064 0,0005046
17 0,119844
SC
MC
F
P
R&R del sistema de medición
Componentes de la varianza
Fuente
CompVar
%Contribución
(de CompVar)
Gage R&R total
Repetibilidad
Reproducibilidad
Operario
Parte a parte
Variación total
0,0005134
0,0005046
0,0000088
0,0000088
0,0092655
0,0097790
5,25
5,16
0,09
0,09
94,75
100,00
Evaluación del sistema de medición
Fuente
Desv.Est.
(DE)
Gage R&R total
Repetibilidad
Reproducibilidad
Operario
Parte a parte
Variación total
0,0226589
0,0224629
0,0029734
0,0029734
0,0962577
0,0988887
%Var.
Var. estudio estudio
(6 × DE)
(%VE)
0,135953
0,134777
0,017841
0,017841
0,577546
0,593332
22,91
22,72
3,01
3,01
97,34
100,00
Número de categorías distintas = 5
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Gráfica 3. Informe R&R sistema medición (2 operarios)
Con estos resultados, nos aseguramos que la contribución R&R del sistema de medida en relación a la variabilidad total
observada en las mediciones es < 10% (y nunca superior al 30%) y el número de categorías distintas es 5 (superior a 4)
por lo que damos por válido el sistema de medida.
Capacidad del proceso actual
La capacidad de Proceso, es una medida de como de fiable es mi proceso para producir datos consistentes. Suponiendo
que tenemos un proceso estable, nos va a permitir predecir la probabilidad de encontrar datos fuera de los límites de
especificación:
Para calcular la capacidad del proceso actual, obtenemos del simulador 30 medidas del tiempo de vuelo asociados al
helicóptero estándar.
Lo primero que haremos con estos datos es el test de normalidad con el que obtenemos la siguiente gráfica:
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13
Gráfica 4. Test de normalidad
Como podemos observar en la gráfica 4, el tiempo de vuelo (variable de salida) sigue una distribución normal y representa
lo que está pasando en nuestro proceso.
Gráfica 5. Capacidad del proceso
En la gráfica 5, podemos ver como nuestro proceso se ajusta a las expectativas de nuestro cliente, por un lado bien
centrado (Cpk=0,92) y por otro con una variabilidad muy baja, en definitiva, queda todo representado a la derecha del
límite inferior definido por el cliente.
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14
Diagrama de Ishikawa
El diagrama de Ishikawa, también llamado diagrama de espina de pescado o diagrama causa y efecto, nos muestra de
manera esquemática las posibles causas sobre el tiempo de vuelo en nuestro caso de estudio.
Diagrama 3. Diagrama de Ishikawa
Las causas están identificadas a nivel general, aun conociendo que la mayoría de ellas puede ser particular para cada
etapa del proceso.
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ANÁLISIS
ANÁLISIS GRÁFICO
En este apartado vamos a identificar de forma gráfica cuáles son las variables, por separado, que más influyen en los
resultados del proceso.
INSPECCIÓN
Gráfica 6. Análisis gráfico experiencia operario en inspección
Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo.
Gráfica 7. Análisis gráfico mantenimiento equipo en inspección
Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo.
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CORTE
Gráfica 8. Análisis gráfico experiencia operario en corte
Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo.
Gráfica 9. Análisis gráfico mantenimiento equipo en corte
Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo.
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DOBLADO Y PEGADO
Gráfica 10. Análisis gráfico experiencia operario en doblado y pegado
Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo.
Gráfica 11. Análisis gráfico mantenimiento de equipo en doblado y pegado
Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo.
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PRUEBA DE VUELO
Gráfica 12. Análisi gráfico operario en prueba de vuelo
Parece ser que el operario no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo.
Gráfica 13. Análisis gráfico mantenimiento equipo en prueba de vuelo
Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo.
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ETIQUETADO
Gráfica 14. Análisis gráfico experiencia operario en etiquetado
Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo.
Gráfica 15. Análisis gráfico mantenimiento equipo en etiquetado
Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo.
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GEOMETRÍA
Gráfica 16. Análisis gráfico celo ala
Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo.
Gráfica 17. Análisis gráfico celo cuerpo
Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo.
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Gráfica 18. Análisis gráfico clip
Como se ve en la gráfica de cajas, parece ser que esta variable sí tiene efecto en el tiempo de vuelo.
Gráfica 19. Análisis gráfico Largo de ala
Como se ve en la gráfica de dispersión, parece ser que esta variable sí tiene efecto en el tiempo de vuelo.
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Gráfica 20. Análisis gráfico ancho patrón
Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo, aunque presenta alguna duda.
Gráfica 21. Análisis gráfico largo cuerpo
Como se ve en la gráfica de dispersión, parece ser que esta variable sí tiene efecto en el tiempo de vuelo.
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23
Gráfica 22. Análisis gráfico ancho cuerpo
Como se ve en la gráfica de dispersión, parece ser que esta variable sí tiene efecto en el tiempo de vuelo.
En resumen, parece que, de todas las variables analizadas, hay cuatro que tienen efecto sobre el tiempo de vuelo:
TABLA RESUMEN ANÁLISIS GRÁFICO
ETAPA
Inspección
Corte
Pegado
Prueba de vuelo
Etiquetado
Geometría
VARIABLE
INFLUYE
Experiencia operario
NO
Mantenimiento equipo
NO
Experiencia operario
NO
Mantenimiento equipo
NO
Experiencia operario
NO
Mantenimiento equipo
NO
Operario
NO
Mantenimiento equipo
NO
Experiencia operario
NO
Mantenimiento equipo
NO
Largo Ala
SI
Ancho patrón
NO
Largo cuerpo
SI
Ancho cuerpo
SI
Celo ala
NO
Celo cuerpo
NO
Clip
SI
Tabla 1. Resumen análisis gráfico
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24
ANÁLISIS NUMÉRICO
En este apartado vamos a identificar cuáles son los factores que más influyen en los resultados del proceso.
CONTRASTES DE HIPÓTESIS
VARIABLES CATEGÓRICAS DE 2 NIVELES
OPERARIO
Primero hacemos el test e intervalo de confianza para dos varianzas:
Prueba
Hipótesis nula
Hipótesis alterna
Nivel de
significancia
H₀: σ₁ / σ₂ =
1
H₁: σ₁ / σ₂ ≠
1
α = 0,05
Estadística
de prueba GL1 GL2 Valor p
Método
Bonett
Levene
0,37
0,23
1
1
8
0,542
0,642
Con un Pvalor tan alto, asumimos la igualdad de las varianzas y realizamos la prueba T e intervalo de confianza de los dos
operarios:
Prueba
Hipótesis nula
Hipótesis
alterna
H₀: μ₁ - µ₂ = 0
H₁: μ₁ - µ₂ ≠ 0
Valor T GL Valor p
-0,35
8
0,737
Con un Pvalor tan alto, aceptamos la hipótesis nula, las medias son parecidas. Esto quiere decir que cualquiera de los dos
operarios no afecta al tiempo de vuelo.
CELO ALA
Primero hacemos el test e intervalo de confianza para dos varianzas:
Prueba
Hipótesis nula
Hipótesis alterna
Nivel de
significancia
Método
Bonett
Levene
Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión
H₀: σ₁ / σ₂ =
1
H₁: σ₁ / σ₂ ≠
1
α = 0,05
Estadística
de prueba GL1 GL2 Valor p
0,23
0,12
1
1
8
0,635
0,738
25
Con un Pvalor tan alto, asumimos la igualdad de las varianzas y realizamos la prueba T e intervalo de confianza para celo
ala:
Prueba
Hipótesis nula
Hipótesis
alterna
H₀: μ₁ - µ₂ = 0
H₁: μ₁ - µ₂ ≠ 0
Valor T GL Valor p
-0,24
8
0,817
Con un Pvalor tan alto, aceptamos la hipótesis nula, las medias son prácticamente iguales. Esto quiere decir que el celo
en el ala no afecta al tiempo de vuelo.
CELO CUERPO
Primero hacemos el test e intervalo de confianza para dos varianzas:
Prueba
Hipótesis nula
Hipótesis alterna
Nivel de
significancia
Método
H₀: σ₁ / σ₂ =
1
H₁: σ₁ / σ₂ ≠
1
α = 0,05
Estadística
de prueba GL1 GL2 Valor p
Bonett
Levene
0,03
0,01
1
1
8
0,870
0,943
Con un Pvalor tan alto, asumimos la igualdad de las varianzas y realizamos la prueba T e intervalo de confianza para celo
cuerpo:
Prueba
Hipótesis nula
Hipótesis
alterna
H₀: μ₁ - µ₂ = 0
H₁: μ₁ - µ₂ ≠ 0
Valor T GL Valor p
-1,35
8
0,212
Con este Pvalor alto, aunque no tan alto como los anteriores, seguimos aceptamos la hipótesis nula, las medias son
parecidas. Esto quiere decir que el celo del cuerpo no afecta al tiempo de vuelo.
Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión
26
CLIP
Primero hacemos el test e intervalo de confianza para dos varianzas:
Prueba
Hipótesis nula
H₀: σ₁ / σ₂ =
1
H₁: σ₁ / σ₂ ≠
1
α = 0,05
Hipótesis alterna
Nivel de
significancia
Método
Estadística
de prueba GL1 GL2 Valor p
Bonett
Levene
2,97
2,04
1
1
8
0,085
0,191
Con este Pvalor tan justo, también asumimos la igualdad de las varianzas y realizamos la prueba T e intervalo de confianza
para celo cuerpo:
Prueba
Hipótesis nula
Hipótesis
alterna
H₀: μ₁ - µ₂ = 0
H₁: μ₁ - µ₂ ≠ 0
Valor T GL
17,34
Valor p
5 0,0000116982646100
Con un Pvalor prácticamente nulo, rechazamos la hipótesis nula, las medias son distintas. Esto quiere decir que el clip si
afecta al tiempo de vuelo.
ANOVA
VARIABLES CATEGÓRICAS DE 3 NIVELES
EXPERIENCIA OPERARIO INSPECCIÓN
Primero hacemos el test de normalidad para los 3 grupos de datos:
Gráfica 23. Test de normalidad (alto)
Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión
Gráfica 24. Test normalidad (medio)
Gráfica 25. Test de normalidad bajo
27
Con un Pvalor tan alto, asumimos que los datos son normales. Seguidamente hacemos el test de igualdad de varianzas:
Pruebas
Estadística
de prueba Valor p
Método
Comparaciones
múltiples
Levene
—
0,234
1,17
0,343
Para terminar realizamos el test de correlación:
Correlaciones
Tvuelo_a Tvuelo_m
Tvuelo_m
Tvuelo_b
-0,488
-0,611
-0,016
El resultado es aceptable.
Como se cumplen los 3 requisitos, normalidad, igualdad de varianzas y correlación, continuamos con el Test ANOVA:
Análisis de Varianza
Fuente
Experiencia operario
(Insp)
Error
Total
GL SC Ajust.
MC Ajust. Valor F Valor p
2
0,001527
0,000763
12
14
0,016175
0,017702
0,001348
0,57
0,582
Con este Pvalor tan alto, aceptamos la hipótesis nula, todas las medias son iguales, mejor dicho las medias son
indistinguibles y los grupos se solapan. Esto quiere decir que la experiencia de operario no afecta al tiempo de vuelo.
RESTO DE VARIABLES
En teoría deberíamos hacer esta comprobación para el resto de variables de 3 niveles, pero dada la robustez que se le
reconoce al test ANOVA, no los haremos y asumimos que se cumplen los resultados o que los errores son, en todo caso,
pequeños y asumibles, y no afectan al resultado final.
MANTENIMIENTO EQUIPO INSPECCIÓN
Análisis de Varianza
Fuente
Mantenimiento equipo
(Insp)
Error
Total
Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión
GL SC Ajust.
MC Ajust. Valor F Valor p
2
0,001524
0,000762
12
14
0,009534
0,011059
0,000795
0,96
0,411
28
EXPERIENCIA OPERARIO CORTE
Análisis de Varianza
Fuente
Experiencia operario
(Corte)
Error
Total
GL SC Ajust.
MC Ajust. Valor F Valor p
2
0,000553
0,000277
12
14
0,004376
0,004929
0,000365
0,76
0,490
MANTENIMIENTO EQUIPO CORTE
Análisis de Varianza
Fuente
Mantenimiento equipo
(Corte)
Error
Total
GL SC Ajust.
MC Ajust. Valor F Valor p
2
0,001077
0,000539
12
14
0,009793
0,010870
0,000816
0,66
0,535
EXPERIENCIA OPERARIO DOBLADO Y PEGADO
Análisis de Varianza
Fuente
Experiencia operario
(Dobl)
Error
Total
GL SC Ajust.
MC Ajust. Valor F Valor p
2
0,000019
0,000009
12
14
0,007206
0,007225
0,000601
0,02
0,985
MANTENIMIENTO EQUIPO DOBLADO Y PEGADO
Análisis de Varianza
Fuente
Mantenimiento equipo
(Dobl)
Error
Total
GL SC Ajust.
MC Ajust. Valor F Valor p
2
0,001767
0,000884
12
14
0,010457
0,012224
0,000871
1,01
0,392
MANTENIMIENTO EQUIPO PRUEBA DE VUELO
Análisis de Varianza
Fuente
Mantenimiento equipo
(Vuelo)
Error
Total
GL SC Ajust.
MC Ajust. Valor F Valor p
2
0,000069
0,000035
12
14
0,014987
0,015057
0,001249
0,03
0,973
EXPERIENCIA OPERARIO ETIQUETADO
Análisis de Varianza
Fuente
Experiencia operario
(Etiq)
Error
Total
Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión
GL SC Ajust.
MC Ajust. Valor F Valor p
2
0,001626
0,000813
12
14
0,012423
0,014049
0,001035
0,79
0,478
29
MANTENIMIENTO EQUIPO ETIQUETADO
Análisis de Varianza
Fuente
GL SC Ajust.
Mantenimiento equipo
(Etiq)
Error
Total
MC Ajust. Valor F Valor p
2
0,001738
0,000869
12
14
0,020677
0,022415
0,001723
0,50
0,616
Realizado el test ANOVA para el resto de variables de 3 niveles, en todas nos sale un Pvalor alto, por lo que aceptamos la
hipótesis nula, de que todas las medias son indistinguibles. Esto quiere decir que ninguna de las variables de 3 niveles
afecta al tiempo de vuelo.
REGRESIÓN
VARIABLES CONTINUAS
LARGO ALA
Gráfica 26. Regresión lineal largo de ala
Análisis de Varianza
Fuente
GL
Regresión
Error
Total
1 0,273927 0,273927 288,05 0,0000000000016047
18 0,017117 0,000951
19 0,291044
Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión
SC
MC
F
P
30
Realizada la regresión de la variable continua, largo de ala, nos sale un Pvalor prácticamente nulo, por lo que rechazamos
la hipótesis nula. Esto quiere decir que largo de ala afecta al tiempo de vuelo.
ANCHO PATRÓN
Gráfica 27. Regresión lineal ancho patrón
Análisis de Varianza
Fuente
GL
Regresión
Error
Total
1 0,0000148 0,0000148 0,02 0,896
13 0,0108352 0,0008335
14 0,0108500
SC
MC
F
P
Realizada la regresión de la variable continua, ancho patrón, nos sale un Pvalor muy alto, por lo que aceptamos la
hipótesis nula. Esto quiere decir que ancho patrón NO afecta al tiempo de vuelo y despejamos las dudas que teníamos al
realizar el análisis gráfico.
Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión
31
LARGO CUERPO
Gráfica 28. Regresión lineal largo de cuerpo
Análisis de Varianza
Fuente
GL
Regresión
Error
Total
1 0,603928 0,603928 460,83 0,0000000000000283
18 0,023590 0,001311
19 0,627517
SC
MC
F
P
Realizada la regresión de la variable continua, largo de cuerpo, nos sale un Pvalor prácticamente nulo, por lo que
rechazamos la hipótesis nula. Esto quiere decir que largo de cuerpo afecta al tiempo de vuelo.
Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión
32
ANCHO CUERPO
Gráfica 29. Regresión lineal ancho de cuerpo
Análisis de Varianza
Fuente
GL
Regresión
Error
Total
1 0,0109065 0,0109065 13,22 0,0030204688231932
13 0,0107282 0,0008252
14 0,0216348
SC
MC
F
P
Realizada la regresión de la variable continua, ancho de cuerpo, nos sale un Pvalor muy bajo, por lo que rechazamos la
hipótesis nula. Esto quiere decir que ancho de cuerpo afecta al tiempo de vuelo.
Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión
33
En resumen, parece que, de todas las variables analizadas, hay cuatro que tienen efecto sobre el tiempo de vuelo:
TABLA RESUMEN ANÁLISIS NUMÉRICO
ETAPA
Inspección
Corte
Pegado
Prueba de vuelo
Etiquetado
Geometría
VARIABLE
INFLUYE
Pvalor
Experiencia operario
NO
0,582
Mantenimiento equipo
NO
0,411
Experiencia operario
NO
0,490
Mantenimiento equipo
NO
0,535
Experiencia operario
NO
0,985
Mantenimiento equipo
NO
0,392
Operario
NO
0,737
Mantenimiento equipo
NO
0,973
Experiencia operario
NO
0,478
Mantenimiento equipo
NO
0,616
Largo Ala
SI
0,0000000000016047
Ancho patrón
NO
0,896
Largo cuerpo
SI
0,0000000000000283
Ancho cuerpo
SI
0,0030204688231932
Celo ala
NO
0,817
Celo cuerpo
NO
0,212
Clip
SI
0,0000116982646100
Tabla 2. Resumen análisis numérico
Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión
34
MEJORA
En este apartado vamos a concebir y validar cambios en el proceso que permitan, por un lado, reducir o eliminar
ineficiencias y por otro reducir o eliminar errores y defectos. Para ello vamos a utilizar la técnica del diseño de
experimentos para determinar las relaciones causa-efecto dentro de nuestro proceso.
Resultados experimento fraccionario
En función de los resultados de los análisis realizados en los apartados anteriores, vamos a realizar el cribado con las
cuatro variables significativas que afectan al tiempo de vuelo de nuestro helicóptero y vamos a añadir el ancho patrón
para ver qué sale.
Para el diseño de cribado, Minitab nos pide 14 mediciones y con esos datos obtenemos el siguiente resultado:
Gráfica 30. Diagrama de Pareto experimento fraccionario
Gráfica 31. Gráfica de residuos experimento fraccionario
Como podemos observar en la gráfica 31, el ancho patrón se cae de forma totalmente incontestable, y el resto de
variables se confirma que son significativas y siguen en el siguiente paso.
En la gráfica 32 podemos observar que no tenemos datos anómalos, en caso de tenerlos hubiésemos repetido la medición
y su posterior análisis.
Resultados experimento completo
En función del resultado del experimento fraccionario del apartado anterior, vamos a realizar el experimento factorial
completo con las cuatro variables significativas que afectan al tiempo de vuelo de nuestro helicóptero.
Para el diseño del experimento completo, Minitab nos pide 32 mediciones y con esos datos obtenemos el siguiente
resultado:
Resumen del modelo
S R-cuadrado
0,0231591
Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión
99,75%
R-cuadrado(ajustado)
R-cuadrado
(pred)
99,52%
99,02%
35
Gráfica 32. Diagrama Pareto experimento completo
Gráfica 33. Gráfica residuos experimento completo
Como podemos observar obtenemos un modelo casi perfecto que prácticamente se ajusta con la realidad. Como no
tenemos datos anómalos, vamos a continuar simplificando la ecuación de regresión con los factores que no influyen,
quedándonos con los seis primeros del gráfico 33.
Resumen del modelo
S R-cuadrado
0,0230950
99,62%
R-cuadrado(ajustado)
R-cuadrado
(pred)
99,53%
99,37%
Ecuación de regresión en unidades no codificadas
Tvuelo = -0,259 + 0,0148 largo ala + 0,2703 largo cuerpo + 0,04277 ancho cuerpo
- 0,1206 clip
- 0,01506 largo ala*largo cuerpo - 0,01054 ancho cuerpo*clip
Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión
36
OPTIMIZACIÓN DEL DISEÑO Y DEL PROCESO DE FABRICACIÓN
Consideraciones generales
En relación al diseño del helicóptero, empezaremos por el “clip”, a pesar de ser un variable significativa, es cierto que el
“clip” empeora (disminuye) el tiempo de vuelo, por lo que nuestro helicóptero no tendrá “clip”. No podemos cuantificar
el ahorro económico ni el ahorro de tiempo en el proceso al no disponer de dicha información en el caso de estudio, lo
que sí podemos afirmar es que disminuiremos el peso del helicóptero.
En relación al resto de variables geométricas significativas, las vamos a optimizar en los valores mínimos, con ello
conseguiremos por un lado reducir el peso del helicóptero y por otro reducir el coste de la materia prima a la mitad, con
las medidas de largo de ala de 6,5 cm, largo de cuerpo también a 6,5 cm y ancho de cuerpo a 4 cm, en una hoja de tamaño
A4 nos entran dos patrones. Deberíamos hablar con el suministrador de papel para que a partir de ahora el suministro
de papel venga con los dos patrones dibujados.
Ilustración 3. Nueva plantilla de diseño
Para finalizar con el diseño, tanto el “celo ala” como el “celo cuerpo” no son variables significativas, es decir, no afectan
al tiempo de vuelo, por lo que nuestro helicóptero no tendrá celo ni en el ala ni en el cuerpo.
De los dos suministradores posibles de papel se trabaja con el que proporciona la mejor calidad en lo que respecta al
cumplimiento de las especificaciones de diseño (buena calidad, Zb=4,5), que también es el más caro. Si cambiamos al
suministrador B (mala calidad, Zb=3) obtenemos una calidad suficiente para cumplir con las especificaciones de diseño y
obtenemos un ahorro del 25% en la materia prima, 0,2 € por hoja.
Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión
37
La materia prima que se recibe es inspeccionada al 100%, siendo la característica que se mide el “ancho patrón”, como
esta variable no es significativa, vamos a eliminar la etapa de “inspección” y con ello obtenemos un ahorro de 0,55 €/ud
en la etapa de “inspección” y liberamos 1,5 operarios.
El montaje consta de dos subprocesos, por un lado, el “corte” de papel y por otro el “doblado y pegado” del mismo. En
el “corte”, estimamos una reducción de aproximadamente unos 4 s/ud al quitar un corte por cada hoja al tener dos
patrones. Por otro lado, en la etapa de “doblado y pegado”, vamos a eliminar la etapa de “pegado” al no poner celo en
nuestro helicóptero. Aunque no podemos cuantificar el ahorro económico de no poner celo al no disponer de dicha
información en el caso de estudio, lo que sí podemos afirmar es que disminuiremos el peso del helicóptero. En relación
al tiempo de pegado, estimamos una reducción de 12 s/ud, dejando la etapa de doblado en 23 s/ud.
Con el modelo obtenido en el diseño de experimentos, casi perfecto, con error tan bajo, no tiene sentido realizar test a
todos los helicópteros que fabricamos porque vamos con mucho margen, por eso vamos a eliminar la etapa de “prueba
de vuelo” y con ello obtenemos un ahorro de 1,5 €/ud por test y liberamos a 3 operarios.
La etapa de “etiquetado” es la única que dejaremos de momento, en espera de inversiones, sin cambio alguno.
Los operarios liberados de las etapas eliminadas, los redistribuimos en el resto de etapas para aumentar la producción
Para visualizar el proceso de fabricación propuesto, realizamos de nuevo el diagrama de proceso:
COSTES FIJOS
ALQUILER
4.000€/mes
SALARIOS
1.200€/mes operario
1.900€/mes técnico
+ 3 TÉCNICOS
Eficiencia 80%
MONTAJE
MATERIA PRIMA
CORTE
DOBLADO
ETIQUETADO
ENVÍO CLIENTE
SUMINISTRADOR B
Mala Calidad Zb=3,0
COSTE 0,6 €/hoja
0,3 €/ud
COSTE 1,5€/ud
COSTE 0,45€/ud
COSTE 0,55€/ud
Variable salida:
Tiempo de vuelo
4,5 OPERARIOS
2 OPERARIOS
3,5 OPERARIOS
2.033 uds/día
2.003 uds/día
2.304 uds/día
Variables
Diseño:
Largo Ala
Largo cuerpo
Ancho cuerpo
PRECIO VENTA
6€/unidad
Coste 2,8 €/ud
51 s
23 s
35 s
109 s Valor anañadido
Diagrama 4. Diagrama del proceso de fabricación optimizado
Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión
38
Cálculo de Producción del proceso optimizado
La capacidad de producción será mínima capacidad de producción, nuestro cuello de botella, de las operaciones del
proceso en unidades de producto terminado.
OPERACIONES
Tiempo
operación
(s/unidad)
Número
operarios
Turnos
Horas
turno
Tiempo
operario
(s)
Eficiencia
Capacidad
producción
(unidades/día)
Días
mes
Capacidad
producción
(unidades/mes)
INSPECCIÓN
35
0
1
8
0
80%
0
20
0
CORTE
51
4,5
1
8
129.600
80%
2.033
20
40.660
DOBLADO
23
2
1
8
57.600
80%
2.003
20
40.060
PRUEBA DE VUELO
55
0
1
8
0
80%
0
20
0
ETIQUETADO
35
3,5
1
8
100.800
80%
2.304
20
46.080
Como podemos observar la capacidad actual de producción máxima mensual es de 40.060 helicópteros de papel.
Con esta producción los resultados actuales de la empresa son:
COSTES FIJOS MENSUALES
DESCRIPCIÓN
21.700,00 €
CANTIDAD
€/mes
TOTAL
Alquiler y gastos
1
4.000
4.000,00 €
Sueldos operarios
10
1.200
12.000,00 €
Sueldos técnicos
3
1.900
5.700,00 €
COSTES VARIABLES POR UNIDAD
DESCRIPCIÓN
2,80 €
VALOR
CANTIDAD
IMPORTE
Papel
0,30 €
1
0,30 €
Inspección
0,55 €
0
0,00 €
Corte
1,50 €
1
1,50 €
Doblado
0,45 €
1
0,45 €
Prueba de vuelo
1,50 €
0
0,00 €
Etiquetado
0,55 €
1
0,55 €
PRODUCTO
Helicóptero de papel
PRECIO UNITARIO VENTA
6,00 €
UNIDADES A PRODUCIR
40.060
INGRESOS
TOTALES
COSTES
TOTALES
BENEFICIOS/
PERDIDAS
240.360,00 €
133.868,00 €
106.492,00 €
PUNTO DE EQUILIBRIO
Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión
6.781,25
39
Con el proceso propuesto, con una producción de 40.060 helicópteros al mes el resultado de la empresa es de 106.492 €
de beneficios. Con estos datos el punto de equilibrio se encuentra en 6.781,25 unidades.
Punto de equilibrio del nuevo proceso
€400.000,00
€350.000,00
€300.000,00
€250.000,00
€200.000,00
€150.000,00
€100.000,00
€50.000,00
€0,00
(€50.000,00) 0
10.000
INGRESOS
20.000
30.000
40.000
COSTES TOTALES
50.000
60.000
70.000
BENEFICIOS/PERDIDAS
Gráfica 34. Punto de equilibrio del proceso optimizado
Tabla Resumen
A continuación, presentamos una tabla resumen para comparar el proceso inicial del caso de estudio y el proceso
optimizado, para visualizar las mejoras alcanzadas:
PROCESO
MATERIA
PRIMA
INICIAL
0,80 €
OPTIMIZADO
0,30 €
INSPECCIÓN
CORTE
DOBLADO
Y
PEGADO
PRUEBA
DE VUELO
ETIQUETADO
TOTAL
UNIDAD
35 s
55 s
35 s
55 s
35 s
215 s
0,55 €
1,50 €
0,45 €
1,50 €
0,55 €
5,35 €
0s
51 s
23 s
0s
35 s
109 s
0,00 €
1,50 €
0,45 €
0,00 €
0,55 €
2,80 €
Capacidad
Beneficios/
producción
Perdidas
(unidades/mes)
(€/mes)
19.740
-8.869 €
40.060
106.492 €
Tabla 3. Resumen comparativa procesos
Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión
40
CONTROL
En este apartado vamos a idear sistemas que garanticen el mantenimiento de las mejoras propuestas.
Soluciones de mejora de forma definitiva
1.
2.
3.
Aplicar el autocontrol en todas las etapas del proceso, para ello deberemos impartir formación inicial y
acompañamiento, no nos olvidemos que hemos reubicado a la mitad de la plantilla.
Retirar de la fábrica, todo el celo y todos los clips, para evitar errores. Podemos utilizar un Poka-Yoke físico,
como puede ser un separador magnético para metales, para asegurarnos que tras la etapa de “doblado” no llega
ningún helicóptero con “clip” a la etapa de “etiquetado”.
Automatizar el etiquetado de helicópteros y utilizar un Poka-Yoke secuencial, a través de los lectores de códigos
antes de pasar al envío.
Sistemas de control de procesos
1.
El control de procesos es una técnica que consiste en asegurar las características del helicóptero mediante el
control de las variables vitales del proceso productivo. Mantenerlas estabilizadas garantiza que el helicóptero
estará dentro de su especificación.
Para vigilar la variación de las variables significativas, implementaremos gráficas de control Xbarra-R, lo podemos
hacer en subgrupos de 5 mediciones cada hora, creando alarmas específicas si pasamos de los límites
establecidos. Lo haremos para las siguientes variables:
•
•
•
•
2.
“largo ala”
“largo cuerpo”
“ancho cuerpo”
“Tvuelo”
Auditoría interna de proceso. Un paso más allá del simple control de las variables. Una revisión periódica y
sistemática del proceso completo. No nos olvidemos que disponemos de 3 técnicos a los que podemos formar.
Tampoco tenemos que olvidar que una vez transcurrido el periodo de adaptación es preciso recalcular la capacidad del
proceso y en función del resultado puede ser necesaria la revisión de alguna de las etapas del proceso.
Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión
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CONCLUSIONES
Para cumplir con el objetivo del proyecto, voy intentar sintetizar las conclusiones a las que hemos llegado tras aplicar de
forma sistemática el método seis sigma a nuestro caso de estudio.
Las únicas variables que afectan al proceso son cuatro y están relacionadas con la geometría del helicóptero, es decir,
con el diseño: “largo ala”, “largo cuerpo”, “ancho cuerpo” y “clip”.
El clip, a pesar de ser una variable significativa, la eliminamos al afectar de forma negativa al tiempo de vuelo y de paso
eliminar costes, tiempos y peso.
Como el resto de variables no afectan al tiempo de vuelo, las eliminamos o minimizamos su coste para afecten lo mínimo
posible al proceso.
Dicho lo cual, podemos concluir que hemos cumplido con todos los objetivos iniciales planteados en nuestro proyecto y
todo ello cumpliendo con los condicionantes iniciales de nuestro cliente, en definitiva:
1.
2.
Reducir costes
Hemos reducido los costes de producción un 47,66 % y hemos pasado de tener pérdidas a obtener beneficios.
Mejorar la satisfacción del cliente
o Tvuelo > 1 s
Tenemos un helicóptero que cumple con creces las especificaciones del cliente con una media
alrededor de 1,3 segundos
o
Disminuir la variación en los tiempos de vuelo
Con el helicóptero optimizado obtenemos una desviación estándar alrededor del 0,03
o
Incrementar la producción
Hemos aumentado la producción un 100,03 %
o
Peso del helicóptero
También podemos afirmar que hemos reducido el peso del helicóptero, aunque no lo podemos
cuantificar.
La metodología Seis Sigma nos ha permitido optimizar el proceso de producción de la empresa Parasafe S.A.
convirtiéndola en una empresa rentable, consiguiendo doblar la producción de helicópteros y mejorando la satisfacción
de su cliente Hispafly S.A. con un producto de calidad, con la certeza de saber que todo lo que Parasafe S.A. produce
cumplirán más allá de las expectativas del cliente.
Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión
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