4 guia imp lss iv mejorar weps 02 ago 13

2013

Sociedad Nacional de

Industrias.

Centro de Desarrollo Industrial

Wilfredo Elías Pimentel Serrano, Estuardo Castañeda Trevejos

MANUAL PARA INTERVENCION PAIS

BLACK BELT LEAN SIX SIGMA

FASE IV- MEJORAR Propuesta elaborada para ser discutida y Mejorada con el aporte

de los Black Belt del Programa OPTISIGMA

Desarrollada en la ciudad de Lima –Perú en 2013.

MANUAL DE INTERVENCION PAIS

FASE IV-MEJORAR 2013

Manual de Intervención País. Lean Six Sigma. Fase MEJORAR

Ed

ició

n 2

01

3

2

El Manual de Intervención para proyectos Lean Six Sigma es un material

que tiene el propósito de ayudar a los estudiantes del programa Black

Belt, en la formulación de sus Proyectos Lean Six Sigma.

Es un documento abierto y receptivo a sugerencias y mejoras,

actualmente se encuentra en su fase aplicativa y puesta en práctica con

los participantes de los Black Belt formados por la Sociedad Nacional de

Industrias y de otras instituciones especializadas

La publicación de la Versión N°01 en la Fase MEJORAR, está prevista para

su mejora hasta el 31de Diciembre 2013

Se invita a todo el público lector hacer llegar las sugerencias y

recomendaciones para mejorar el presente proyecto a los autores del

proyecto

Sociedad Nacional de Industrias: www.sni.org.pe/

Centro de Desarrollo Industrial: www.cdi.org.pe/

Wilfredo Elías Pimentel Serrano: [email protected],

Estuardo Castañeda Trevejo: [email protected]

Lima Perú 2013

mailto:[email protected]

mailto:[email protected]


Ed

ició

n 2

01

3

3

MANUAL DE INTERVENSION PAIS

LEAN SIX SIGMA

FASE IV - MEJORAR 2013


Ed

ició

n 2

01

3

4

INTRODUCCION

“Lean Six Sigma”, es una de las estrategias de gestión más completas y con más éxito de los últimos 25 años, permite la consecución de niveles de eficacia y eficiencia, absolutamente extraordinarios: 3.4 defectos por millón de oportunidades, concentrándose en los procesos de negocio y en los componentes que comprometen esos procesos. Es un enfoque disciplinado, que busca eliminar los defectos que ocurren en los productos, procesos y transacciones de la organización, disminuyendo el costo de las operaciones y de los bienes, sobre la base del procesamiento estadístico de la información y el uso de las herramientas Lean. Es un proceso práctico y activo que logra resultados, ha demostrado ser la vía más rápida para mejorar los procesos con una estrategia que conduce a la excelencia y eficiencia de clase mundial. Considerando la necesidad de apoyar el sostenimiento de las empresas en la región, el BID viene auspiciando la implementación de esta metodología en el Perú, a través del Programa Optisigma que es conducido por el Centro de Desarrollo Industrial de la SNI. Los logros alcanzados por los Proyectos Lean Six Sigma son presentados en la Semana de la Calidad anualmente. El CDI tiene la responsabilidad de multiplicar este programa por lo que busca el perfeccionamiento de nuestros futuros Black Belts y Green Belts. El presente Manual de Intervención País, pretende ayudar en la formulación de más proyectos Lean Six Sigma y descubrir nuevas oportunidades para que las empresas en diferentes sectores, organismos públicos y privados, puedan beneficiarse en la mejora de sus procesos en forma rápida con alto impacto, esfuerzos razonables y mínimo riesgo. En ese sentido, el presente material, está centrado en desarrollar la metodología del Lean Six Sigma, teniendo como soporte el uso del Minitab para los desarrollos estadísticos. Consideramos que la profundización de los conceptos estadísticos por la amplitud y profundidad requiere ser complementados con la lectura de material especializado en cada tema. El Manual focaliza cada una de las fases del Lean Six Sigma, así como los contenidos mínimos con los cuales se puede formular el proyecto. Solo el trabajo sostenido y la profundización en el estudio le permitirán al Black Belt tener avances más específicos y pueda ir incorporando mayores conceptos que le permitan obtener las mejores soluciones en sus proyectos.

Director del CDI


Ed

ició

n 2

01

3

5

INDICE

1. Objetivos 2. Diseño de Experimentos DOE

2.1 Que es un Diseño de Experimentos 2.2 Objetivos por determinar en el DOE 2.3 Factoriales Completos Vs Fraccionados 2.4 Resolución 2.5 Tipos de Diseños 2.6 Aplicaciones del DOE 2.7 Pasos del DOE 2.8 Objetivos Experimentales 2.9 Interacciones 2.10 Experimentos de Un factor 2.11 Experimentos de 2k 2.12 Diseño factorial Fraccional, con Bloques y Punto Central 2.13 Diseño de Experimentos de Taguchi

3. Herramientas lean

3.1 Eliminación del Desperdicio o Muda 3.2 Empresa Lean y Creación de Flujos 3.3 Metodología Lean 3.4 Las 5 S´s 3.5 Kaizen 3.6 TPM 3.7 SMED 3.8 Kanban 3.9 Mapeo de la Cadena de Valor 3.10 Prueba e Implantación de Soluciones


Ed

ició

n 2

01

3

6

Esquema General de la Fase Mejorar1

1 World Enterprise.- Lean Six Sigma

SOLUCIONES

BASICAS

VIABLE

REQUERIMIENTOS

Causas Raiz

Diseño de

Experimentos

Herramientas

lean

Implementación de

Soluciones

BPM

Optimización

Innovación


Ed

ició

n 2

01

3

7

1 Objetivos

Formular Diseños de Experimentos, como una de las formas por medio de las cuales se logra desarrollar, probar e implementar soluciones que atiendan a las causas raíz. Planear acciones que permitan eliminar o reducir el impacto de las causas que origina la raíz identificada, se comparan las situaciones anteriores y la propuesta para determinar la magnitud de la mejora.


Ed

ició

n 2

01

3

8

2 Diseño de Experimentos

Es una metodología basada en conceptos matemáticos y estadísticos, por medio de los cuales un experimentador puede conseguir:

Seleccionar la estrategia experimental óptima que permita obtener la Información buscada con el mínimo costo.

Evaluar los resultados experimentales obtenidos, garantizando la máxima Fiabilidad en las conclusiones que se obtengan.

Puede ser aplicada a sistemas en los cuales se observan una o más variables experimentales dependientes o respuestas (y) cuyo valor depende de los valores de una o más variables independientes (x) controlables llamadas factores. Las respuestas además pueden estar influidas por otras variables que no son controladas por el experimentador. La relación entre x e y no tiene porqué ser conocida.

Se considera a Ronald Fisher como el desarrollador de la metodología en su estación agrícola experimental de Rothamsted en Londres (ANOVA) 1930. Otros que han contribuido son: F. Yates, G.E.P. Box, R.C. Bose, O. Kempthorne, W.G. Cochran, G. Taguchi Su aplicación ha sido diversa: agricultura, biología, industria textil, química, electrónica, etc


Ed

ició

n 2

01

3

9

2.1 ¿Qué es un diseño de experimentos? Son cambios deliberados y sistemáticos de las variables de entrada (factores) para observar los cambios correspondientes en la salida (respuesta). Proceso proactivo y estructurado para investigar las relaciones entre los factores de entrada (x’s) y salida (y) de un proceso. Los múltiples factores de entrada se consideran y controlan al mismo tiempo para asegurar que el efecto en la(s) respuesta(s) es causal y estadísticamente significativo.

2.2 Objetivos por determinar en el DOE:

Las X’s con mayor influencia en las Y’s Cuantifica los efectos de las principales X’s incluyendo sus interacciones Produce una ecuación que cuantifica la relación entre las X’s y las Y’s Se puede predecir la respuesta en función de cambios en las variables de

entrada

Términos Aleatorización: hacer en forma aleatoria:

Permite confundir el efecto de los factores no controlables La asignación de los materiales utilizados en la experimentación El orden en que se realizan los experimentos

Bloques:

Grupo de unidades experimentales homogéneas con respecto a un factor. Todas las unidades experimentales del bloque son afectadas de la misma manera por el factor del bloque con la cual se ha formado. Orden de corridas aleatorio en cada bloque (Ej. bloque de tiempo: AM vs PM, o Día 1 vs Día 2).

Bloqueo

Cuando se estructuran experimentos factoriales fraccionales, el bloqueo se usa para agrupar las variables que desea evitar. Un bloque puede ser un factor artificial que no interactúa con los factores reales

Colinealidad

Ocurre cuando 2 variables están completamente correlacionadas

Confundidos

Cuando el efecto de un factor no se puede separar del efecto de alguna de sus interacciones (A y BC, B y AC)


Ed

ició

n 2

01

3

10

Correlación

Un número entre -1 y +1 que indica el grado de relación lineal entre dos conjuntos de números. El cero indica que no hay relación

Covarianza

Cosas que cambian durante los experimentos pero no fueron planeadas a cambiar, como temperatura o humedad. Con la aleatorización se alivia este problema. Registrar los valores del covariado para su posible uso en análisis de regresión

Curvatura

Comportamiento no lineal que requiere un modelo de al menos segundo grado

Grados de libertad (DOF, DF, df)

Número de mediciones independientes para estimar un parámetro poblacional (vg. la media con n-1)

EVOP (Evolutive operations)

Describe una forma secuencial de experimentación haciendo pequeños cambios en el proceso para mejorarlo

Error experimental

No todas las variables pueden ser consideradas en un experimento de manera explícita, a todas ellas se les denomina Nivel de Ruido. La idea es que en el experimento se les reduzca al nivel mínimo.

Error residual (e o E)

Es la diferencia entre los valores observados y los estimados por un modelo determinado empíricamente. Puede ser la variación en resultados de condiciones de prueba virtualmente idénticas

Efecto principal

Un estimado del efecto de un factor independientemente del efecto de los demás

Experimento con mezclas

Experimentos en los cuales las variables se expresan como proporciones del todo sumando 1.0

Experimentos aleatorios

Reduce la influencia de variables extrañas en la experimentación

Fraccional

Un arreglo con menos experimentos que el arreglo completo (1/2, ¼, etc.)


Ed

ició

n 2

01

3

11

Factores Las diversas influencias que afectan la respuesta (no se consideran a los tratamientos), debe ser controlada por el experimentador. La idea es estudiar los Efectos de estas variables sea una o varias respuestas las que produzca. Su naturaleza puede ser cualitativa o cuantitativa.

Factorial completo

Arreglo experimental que considera todas las combinaciones de factores y niveles

Fraccional

Un arreglo con menos experimentos que el arreglo completo (1/2, ¼, etc.)

Interacción

Ocurre cuando el efecto de un factor de entrada en la respuesta depende del nivel de otro factor diferente

Niveles de un Factor (tratamiento)

Son los estados, categorías o intensidades de un factor. Un valor específico para un factor controlable de entrada (100ºC, 150ºC, 200ºC)

Optimización

Hallar las combinaciones de los factores que maximizen o minimizen la respuesta

Obtención de réplicas:

Repetición del experimento (5 resultados en cada corrida experimental)

Primer orden

Se refiere a la potencia a la cuál un factor aparece en el modelo. Si la “X” representa un factor y “B” su efecto, entonces el siguiente modelo es de primer orden para X1 y X2:

Y = Bo + B1*X1 + B2*X2 + error

2.3 Factoriales Completos vs Fraccionales Un diseño factorial completo es el que contiene todos los niveles de todos los factores, no se omite ninguno Un diseño factorial fraccional es un diseño experimental balanceado que contiene menos combinaciones de todos los niveles y factores.


Ed

ició

n 2

01

3

12

2.4 Resolución Resolución I

Experimentos donde se varia sólo un factor a la vez Resolución II

Experimentos donde algunos efectos principales se confunden, es indeseable

Resolución III- Exp. fraccionales Experimentos fraccionales donde no se confunden los efectos principales entre sí, sólo con sus interacciones de dos factores

Resolución IV- Exp. fraccionales No se confunden los efectos principales ni con sus interacciones pero si lo hacen las interacciones entre si

Resolución V – Exp. Fraccionales

Sólo puede haber confusión entre interacciones de dos factores con interacciones de tres factores o de mayor orden

Resolución VI - Exp. Factorial completo V+

Experimentos sin confusión, factoriales completos o dos bloques de 16 experimentos

Resolución VII – Exp. Factoriales completos

Experimentos en 8 bloques de experimentos


Ed

ició

n 2

01

3

13

2.5 Tipos de Diseños


Ed

ició

n 2

01

3

14


Ed

ició

n 2

01

3

15


Ed

ició

n 2

01

3

16

2.6 Aplicaciones del DOE

El cambiar un factor a un tiempo presenta las desventajas siguientes:

Se requieren demasiados experimentos para el estudio No se puede encontrar la combinación óptima de variables No se puede determinar la interacción Se puede llegar a conclusiones erróneas Se puede perder tiempo en analizar las variables equivocadas

El DOE varía varios factores simultáneamente de forma que se puede identificar su efecto combinado en forma económica, Se identifican los Factores que son significativos y se pueden encontrar los mejores niveles de factores controlables que inmunicen al proceso contra variaciones en factores no controlables. La aplicación del Diseño de Experimentos permite:

Obtener un conocimiento inicial sobre un nuevo sistema en estudio. ¿En qué valores de los factores se puede centrar la investigación?.

Determinar la influencia de los factores sobre las respuestas observadas. De entre todos los factores que afectan al proceso, ¿cuáles influyen más?,

¿cómo interaccionan entre ellos?. Optimizar respuestas. ¿Qué valores de los factores proporcionan las respuestas de mayor calidad?. Determinar la robustez del sistema. ¿Cómo afectan a la respuesta

variaciones no controladas en el valor de los factores?. Selección de los factores clave que afectan la respuesta Modelado de la superficie de respuesta para reducir la variabilidad,

maximizar o minimizar una respuesta.

2.7 Pasos del DOE La aplicación del diseño de experimentos requiere considerar las siguientes etapas:

a. Comprender el problema y definir claramente el objetivo. b. Identificar los factores que potencialmente podrían influir en la función

objetivo, y los valores que éstos pueden tomar. Entre estos valores se buscará la información necesaria.

c. Establecer una estrategia experimental, llamada plan de experimentación.

d. Efectuar los experimentos con los valores de los factores decididos en el punto “c” para obtener los valores de las respuestas estudiadas.

e. Responder las preguntas planteadas, sea directamente, sea utilizando un modelo matemático.

f. Aspectos a tener en cuenta en el Proceso

Definir los objetivos del experimento, (CTQs a mejorar).

Observar datos históricos y/o recolectar datos para establecer la capacidad actual del proceso debe estar en control estadístico


Ed

ició

n 2

01

3

17

Aprender acerca del proceso antes de la tormenta de ideas Tormenta de ideas para definir la lista de las variables clave

dependientes e independientes Determinar qué se va a medir como resultado del experimento Identificar los factores de control y de ruido que pueden afectar el

resultado Determinar el número de niveles de cada factor y sus valores

reales. Verificar todos los sistemas de medición (R&R < 10%) Asignar niveles a cada variable independiente en función del

conocimiento sobre el proceso Seleccionar un plan estándar de DOE o desarrollar uno Correr experimentos preliminares para afinar el equipo y obtener

resultados preliminares Correr los experimentos en orden aleatorio y analizar los

resultados periódicamente Establecer conclusiones

.

2.8 Objetivos Experimentales Es muy importante identificar y listar todos los factores (las variables independientes) que se cree que pueden tener influencia en el proceso y en la respuesta, aunque se crea que pueden tener poca importancia. Se debe considerar si cada factor especificado se mantendrá constante, se variará controladamente, si es incontrolable pero se pueden conocer sus valores o si es incontrolable e imposible de medir

Número de factores

Objetivo comparativo

Objetivo de filtraje de factores

Objetivo de superficie de respuesta

1 Factor completamente aleatorizado

- -

2-4 Diseño aleatorizado por bloques

Factorial completo o fraccional

Diseño central compuesto o Box-Behnken

5 o más Diseño aleatorizado por bloques

Factorial fraccional o Placket Burman

Fltrar primero para reducir el número de factores


Ed

ició

n 2

01

3

18

Las variables de proceso incluyen ambas entradas y salidas, es decir factores y respuestas. La selección de estas variables debe: Incluir todos los factores relevantes

¿Son capaces los sistemas de medición para todas las respuestas? ¿Es estable el proceso? ¿Los residuos se comportan adecuadamente?

2.9 Interacciones Ocurren cuando el efecto de un factor de entrada en la respuesta depende del nivel de otro factor de entrada diferente

Una interacción ocurre cuando el efecto de un factor de entrada en la salida depende del nivel de otro factor de entrada. A veces se pierden con los diseños factoriales fraccionales

8040 BA

80

60

40

80

60

40

T po Reacc (horas)

T emperatura

Sustancia

6

8

(horas)

Tpo Reacc

40

80

Temperatura

Gráfica de interacción para RptaMedias de datos

07


Ed

ició

n 2

01

3

19

.

2.10 Experimentos de Un Factor ANOVA – CONTENIDO desarrollado en la Fase Mejorar

temperatura d1 d2 d3 d4

100 21.8 21.9 21.7 21.6

125 21.7 21.4 21.5 21.4

150 21.9 21.8 21.8 21.6

175 21.9 21.7 21.8 21.4

ANOVA unidireccional: Densidad vs. Tempt Fuente GL SC CM F P Tempt 3 0.1869 0.0623 2.51 0.108 Error 12 0.2975 0.0248 Total 15 0.4844 S = 0.1575 R-cuad. = 38.58% R-cuad.(ajustado) = 23.23% ICs de 95% individuales para la media basados en Desv.Est. agrupada Nivel N Media Desv.Est. -------+---------+---------+---------+-- 100 4 21.750 0.129 (---------*----------) 125 4 21.500 0.141 (----------*---------) 150 4 21.775 0.126 (----------*----------) 175 4 21.700 0.216 (---------*----------) -------+---------+---------+---------+-- 21.44 21.60 21.76 21.92 Desv.Est. agrupada = 0.157

Como p > 0.05 no se rechaza H0, o sea que la temperatura de horneado no parece afectar significativamente la densidad del ladrillo (No hay diferencias en el nivel medio de la densidad, esto lo podemos observar en el grafico); pero la eficiencia de esta experiencia observable en:


Ed

ició

n 2

01

3

20

2.11 experimentos 2k Una matriz de experimentos factorial completa 2k, cada factor se estudia a sólo dos niveles y sus experimentos contemplan todas las combinaciones de cada nivel de un factor con todos los niveles de los otros factores. La Tabla siguiente muestra las matrices 22, 23 y 24, para el estudio de 2, 3 y 4 factores respectivamente. La matriz comprende 2k filas (2 x 2 ... x 2 = 2k experimentos) y k columnas, que corresponden a los k factores en estudio. Si se construye en el orden estándar, cada columna empieza por el signo –, y se alternan los signos – y + con frecuencia 20 para x1, 2

1 para x2, 22 para x3, y así

sucesivamente hasta xk, donde los signos se alternan con una frecuencia 2k-1. Diseños factorial completo 2K Matriz de experimentos para los diseños factoriales completos de 2k

x1 x2 x1 x2 x3 x1 x2 x3 x4

1 1 1

2 + 2 + 2 +

3 + 3 + 3 +

4 + + 4 + + 4 + +

5 + 5 +

6 + + 6 + +

7 + + 7 + +

8 + + + 8 + + +

9 +

10 + +

11 + +

12 + + +

13 + +

14 + + +

15 + + +

16 + + + +


Ed

ició

n 2

01

3

21

Experimentos de Factoriales Completos- todas las combinaciones (Efecto 3 Factores) Para ilustrar el uso de un diseño factorial 23, se muestra un experimento en el que se desea comprobar qué efecto tienen dos insumos A y B sobre el Rendimiento de una reacción. Se cree que el tiempo de reacción y la temperatura también pueden influir, y quizás de modo distinto según qué insumo se utilice. . Factores y dominio experimental

Factores Dominio Experimental Nivel (-) Nivel (+)

x1 : Tiempo de reacción (horas) 5 10 x2 : Temperatura (ºC) 50 100 x3 : Insumos A B

Matriz de experimentos: el diseño factorial completo 23 Representan el domino experimental combinado para los tres factores. Cada fila indica un posible experimento con valores concretos de cada factor.

Todas estas combinaciones están contempladas en el diseño factorial completo 23. Ocho experimentos correspondientes a 2 niveles del tiempo de reacción, 2 niveles de la temperatura y 2 niveles de insumos.


Ed

ició

n 2

01

3

22

La grafica de los Electos Principales que corresponde es la siguiente:

La grafica de las interacciones de los factores es como sigue:

La Grafica de Cubos que corresponde es la siguiente:

105

80

70

60

10050

BA

80

70

60

Tiempo ReaccionM

ed

iaTemperatura

Insumos

Gráfica de efectos principales para RespuestaMedias de datos

09/07

10050 BA

100

75

50

100

75

50

T iempo Reaccion

T emperatura

Insumos

5

10

Reaccion

Tiempo

50

100

Temperatura

Gráfica de interacción para RespuestaMedias de datos

09/07

B

A

100

50

105

Insumos

Temperatura

Tiempo Reaccion

92

4247

39

95

7266

82

Gráfica de cubos (medias de los datos) para Respuesta

09/07


Ed

ició

n 2

01

3

23

El análisis de los factores se facilita con la gráfica de Pareto, la línea roja indica el grado de incidencia de un determinado factor en el Diseño de Experimento

En el análisis del Experimento se evalúa cada uno de los factores, estableciendo su incidencia en base al valor de P (se esperan los valores más cercanos a Cero), sucesivamente se van eliminando aquellas interacciones en las cuales los valores de P son elevados. En sucesivas corridas el Grafico de Pareto desde una condición inicial en la parte izquierda debe tender hacia una gráfica semejante a la derecha (observe la posición de la línea roja)

2.12 Diseño Factorial Fraccional, con Bloques y Punto Central EI número de experimentos a realizar en un diseño factorial a dos niveles responde siempre corresponde a la expresión 2k, es decir, pueden ser 4, 8, 16, 32... (2 es un caso elemental que no se considera}. Sin embargo los problemas en situaciones reales, generalmente implican el uso de mayor cantidad de factores y de niveles, con los cuales el desarrollo del experimento se puede complicar. Recordemos que la idea básica de un Diseño de Experimentos visa lo siguiente:

a. Determinar cuáles variables influyen en la respuesta. b. Determinar el mejor valor de las Xs que influyen en Y de modo que Y

tenga casi siempre un valor cercano al nominal. c. Determinar el mejor valor de las Xs que influyen en Y, de modo que la

variabilidad de Y sea lo menor posible. d. Determinar el mejor valor de las Xs que influyen en Y, de modo que se

minimicen los efectos de las variables incontrolables.

AC

ABC

AB

A

B

C

35302520151050

Té

rm

ino

Efecto estandarizado

12.71

A Tiempo Reaccion

B Temperatura

C Insumos

Factor Nombre

Diagrama de Pareto de efectos estandarizados(la respuesta es Respuesta, Alfa = 0.05)

09/07

BC

AC

ABC

AB

A

B

C

9080706050403020100

Té

rm

ino

Efecto

91.75

A Tiempo Reaccion

B Temperatura

C Insumos

Factor Nombre

Diagrama de Pareto de los efectos(la respuesta es Respuesta, Alfa = 0.05)

09/07

PSE de Lenth = 24.375


Ed

ició

n 2

01

3

24

En el ejercicio real del proceso la dinámica de los cambios se producen todos juntos, por eso una experiencia previa a nivel de prueba permite conocer a un costo muy económico no sólo los efectos de los factores principales sino los efectos de las interacciones entre factores. Sin embargo, cuando la cantidad de experimentos por desarrollar es muy numerosa, es importante considerar obtener resultados semejantes mediante métodos de fraccionamiento, que deben establecerse según sean los objetivos por alcanzar:

Entre los objetivos del diseño de experimentos fraccional podemos citar:

a. Ventajas Se pueden obtener conclusiones parecidas que con experimentación de diseños factoriales completos con menos experimentos (1/2 o ¼)

b. Resulta más económico

Dado que en muchos casos las interacciones no son significativas, no importa que su efecto se confunda con los de los factores principales

c. Desventajas

En muchos casos sólo se pueden estimar los efectos principales de los factores (diferencia de promedios)


Ed

ició

n 2

01

3

25

Diseño de Experimentos 4 factores 2 niveles

Diseño de Experimentos Fraccional de 4 factores 2 niveles

Diseño factorial con bloques


Ed

ició

n 2

01

3

26

Diseño factorial con Punto Central

2.13 Diseños de experimentos de Taguchi . Taguchi, considera que la calidad antes que la satisfacción de especificaciones, es la medición de los términos de lo que él denomina función de pérdida, que establece la pérdida que la sociedad sufre como consecuencia de la mala calidad. Taguchi realizó un gran esfuerzo para llevar a un terreno práctico el diseño experimental. Introdujo, además, conceptos revolucionarios que afectaron la forma de medir la calidad y su costo Un producto de calidad, cumple con las expectativas de performance o rendimiento cada vez que lo utiliza, sin fallas y en cualquier condición o circunstancia. Los productos que no cumplen con dichas expectativas causan pérdidas, tanto para los clientes y los productores y para el resto de la sociedad. Eso significa que la calidad debe medirse en función de la pérdida que causa: mientras mayor es la pérdida que se produce, menor es la calidad. Para reducir esta “función perdida”, es posible incorporar la calidad en los productos desde su diseño, sin aumentar su costo; los problemas deben eliminarse en el laboratorio de diseño, no en la fábrica o en el campo. Según esta perspectiva, es necesario diseñar productos robustos que toleren variaciones en el proceso de producción y durante el servicio de mantenimiento. Los métodos estadísticos deben seleccionar los factores importantes que afectan el diseño.


Ed

ició

n 2

01

3

27

Uso de la Metodología Taguchi

Diseñar productos y procesos robustos a las condiciones ambientales. Diseñar y desarrollar productos robustos a la variación en sus

componentes; Minimizar la variación alrededor de un valor objetivo

Etapas en el diseño de un producto o de un proceso:

Diseño del sistema Diseño de los parámetros y Diseño de las tolerancias

Método Taguchi Taguchi divide los factores de un experimento en factores controlables y factores incontrolables, o ruido. Recomienda seleccionar dos diseños experimentales, uno para los factores controlables y otro para el ruido. Los diseños se combinan en el layout del diseño de los parámetros, un esquema de dos componentes:

el arreglo de los factores controlables (arreglo interior); y el arreglo de los factores no controlables (arreglo exterior).

Desarrollo del Método de Taguchi

a. Suponen que los usuarios de estos métodos poseen cierto entendimiento del proceso estudiado y de las interacciones subyacentes entre las entradas.

b. Identificar los factores controlables y de ruido más significativos. c. Desarrollar un ratio señal-ruido para representar la robustez, (análisis de

la varianza o el desvío standard). d. Se sugiere una ronda final de experimentos de confirmación. e. Los factores de ruido se usan para contrastar la robustez del sistema, así

como para encontrar las entradas óptimas.


Ed

ició

n 2

01

3

28

3 Herramientas Lean

3.1 Eliminación del desperdicio o Muda La eliminación de los desperdicios es la idea básica que tienen como propósito reducir el tiempo transcurrido (“leadtime”), mediante la eliminación de los desperdicios (“muda”) para aumentar la velocidad de respuesta al cliente.

Se inicia por los años 1890, cuando el Sr Sakichi Toyoda manifiesta que: “Ninguna máquina o proceso llegarán a un punto a partir del cual no se pueda seguir mejorando”, dando lugar a una de las líneas de pensamiento más importantes en la mejora de los Procesos Incrementales que se conoce como “Kaizen”. Contribuyeron también con los propósitos de la reducción de los desperdicios las ideas de Henry Ford en la década de 1910, que desarrolla la metodología del Flujo Continuo. A partir de 1920, sucesivamente se fueron sumando una serie de iniciativas para fortalecer la idea de eliminar desperdicios, siendo uno de los propulsores más importantes la Toyota Motor Company. Su propietario el Sr Toyoda plantea en 1937 la iniciativa de JUST IN TEME, iniciando una serie de mejoras en los procesos productivos que se fueron perfeccionando con la incorporación de los importantes aportes de Ohmo. Shigeo y Shingo hasta los años 1975, en el que se establece el Sistema de Producción Toyota. En 1990 el Sistema de Producción Toyota llega a los EEUU y es aplicado en la General Motors, posteriormente Womack y Jones, publican “The Machine that Changed the Time” y empieza a utilizar el término de Lean Manufacturng. Desperdicio Desperdicio, es la expresión que representa todo detalle que implique el uso de un recurso de manera INNECESARIA, bajo la creencia de que agregará valor al producto de la organización


Ed

ició

n 2

01

3

29

Lead Time con “Desperdicios”

Desperdicios

Proceso con Nuevo Lead Time (Desperdicios en proceso de eliminación)

Lean = Eliminación de Muda (Por lo general se identifican 08 desperdicios)

Sobreproducción, Tiempo de espera, Transporte, Exceso de procesado, Inventario, Movimiento, Defectos y El potencial humano subutilizado.

Típicamente el 70% de los tiempos no agregan valor

3.2 Empresa Lean y Creación de Flujos Se dice que una empresa crea flujos cuando sus procesos fluyen como la corriente y en su paso va agregando valor de manera simple y visible. El flujo será reducido o incluso eliminado, si no se ha desarrollado un adecuado diseño, existen desperdicios, y los mecanismos de producción no son los correctos resultando en el proceso como consecuencia: tiempos vencidos, mínimos rendimientos, métodos inseguros, errores y reprocesos, conflictos y usos de recursos no previstos . Métodos Lean en 3 actividades claves de la empresa

Lanzamiento de nuevos productos: Definir el concepto, diseño y desarrollo del prototipo, revisión de planes y mecanismo de lanzamiento

Gestión de información:

Desperdicio Desperdicio


Ed

ició

n 2

01

3

30

Toma de pedidos, compra de materiales, programación interna y envió al cliente

Transformación o Manufactura:

Realización del producto desde la transformación de materias primas hasta producto terminado

3.3 Metodología Lean

En el cuadro se indica algunas de las complementaciones entre Lean y Six Sigma

Existen diversas herramientas Lean, las más empleadas son las siguientes:

5S.

KAIZEN.

TPM.

SMED.

JIT – KANBAN.

3.4 Las 5S´s Es una de las metodologías que están más difundidas, inicialmente puede parecer muy sencilla de aplicar, en efecto puede ser así, pero su verdadero aporte consiste en que esta metodología se convierta en una disciplina que finalmente pueda ser reconocida como una práctica y cultura de la organización. Su nombre deriva de 5 palabras japonesas que son las siguientes:

Seiri: Arreglo metódico. Implica organización, clasificación y método. Seiton: Orden. Implica localización separada e identificada de cada cosa. Seiso: Limpieza de equipo, herramientas y área de trabajo. Como se

verá, la limpieza se convertirá en un elemento fundamental del TPM. Seiketsu: Mantener estado de equipo y herramientas. De hecho,

estamos refiriéndonos a aspectos de mantenimiento y por tanto estarán directamente relacionados con el TPM.

Shitsuke: Disciplina. Implica el cumplimiento de las reglamentaciones establecidas, de forma regular y continuada

Columna Lean Six Sigma

Obtención de Resultados √ √

Perspectiva del Cliente √ √

Reducción de la Variabilidad √

Respuestas Rápidas √

Metodología Estructurada √

Gestión Visual √


Ed

ició

n 2

01

3

31

Lean significa “ágil”, “esbelto” o “sin grasa”. Según este sistema, existen ocho tipos de despilfarros donde hay que incidir: sobreproducción, tiempo de espera, transporte, exceso de procesado, inventario, movimiento, defectos y el potencial humano subutilizado. Como se dijo anteriormente hay 08 desperdicios, veamos cómo pueden ayudar las 5S a eliminar cada uno de ellos: SOBREPRODUCCIÓN: 1ª S, 2ª S – Separar Innecesarios, Situar Necesarios.

Productos sin salida que ocupan espacio y generan gasto en mantenimiento y seguridad

Los excesos de materias para una determinada producción, por no haberse calculado adecuadamente y no haberse considerado puntos de reposición

TIEMPOS DE ESPERA: 2ª, 3ª, 4ª S – Situar Necesarios, Suprimir Suciedad, Señalizar Anomalías.

Afectan la correcta ubicación de cada artículo necesario

Afectan el funcionamiento correcto de las maquinas Insumos, artículos, herramientas, que implican pérdidas de tiempo en su

búsqueda Ausencia de señalizaciones que generan confusiones

TRANSPORTE / MOVIMIENTO: 2ª y 4ª S, el Lay-Out de la planta son importantes.

Movimientos innecesarios de personal al interior de la planta Movimientos innecesarios de materiales en la etapa de producción Sistema de transporte de los productos inadecuado

INVENTARIO:2ª y 4ª S – Situar Necesarios, Señalizar Anomalías.

Dificultades de ubicar los materiales Ausencia de marcas y códigos de identificación Ausencia de control en cantidades mínimas y máximas y de instrucciones

de reposición DEFECTOS: 3ª y 4ª S – Suprimir Suciedad, Señalizar Anomalías.

No se han eliminado los focos de suciedad y de contaminación No se han detectado los focos que pueden generar anomalías sean por

mal funcionamiento o por su antigüedad, los cuales pueden estar vencidos o por vencerse y generar interrupciones en los procesos

No se ha implementado controles visuales que permitan rapidas identificaciones o reduzcan la probabilidad de ocurrencia de riesgos


Ed

ició

n 2

01

3

32

POTENCIAL HUMANO SUBUTILIZADO: Todas las S-s pero especialmente la 5ª – Seguir Mejorando.

No se reconocen las capacidades del personal ni de las posibilidades de que contribuya con sus aportes en la mejora de los procesos

No se reconocen las buenas practicas, no se reconocen las iniciativas ni las sugerencias, con los cuales se desmotiva el ímpetu de colaboración

No se hacen prácticas de mejora por productividad

3.5 Kaizen (Tomado de: Manuel F. Suáres- Barraza21

En los últimos años, el término Kaizen ha cobrado mayor importancia en el entorno gerencial debido a que se ha popularizado el uso de su vertiente más práctica el Kaizen Blitz (o bombardeo de mejoras) (Ortiz, 2009). Sin embargo este término fue acuñado por primera vez por Masaaki Imai en sus dos libros sobre el tema de 1989 y 1997. En términos sencillos, esta palabra japonesa que significa «mejoramiento», todavía no tiene una explicación detallada que le permita brindar mayor claridad de su contenido teórico. Diferentes autores ha intentado explicarlo desde diferentes perspectivas. El propio Imai (1989, p. 23) lo define como: “Mejoramiento y aún más significa mejoramiento continuo que involucra a todos, gerente y trabajadores por igual”. Para Newitt (1996), esta definición se basa en una derivación de dos ideogramas japonesas que significan: KAI = Cambio, ZEN = Bueno (para mejorar); es decir, Mejora Continua o Principio de Mejora Continua (Lillrank y Kano, 1989, p. 28). Para nosotros se trata de “una filosofía de gestión

2 http://gcg.universia.net/pdfs_revistas/articulo_184_1301298865843.pdf

http://gcg.universia.net/pdfs_revistas/articulo_184_1301298865843.pdf


Ed

ició

n 2

01

3

33


Ed

ició

n 2

01

3

34

3.6 TPM Mantenimiento productivo total (del inglés de total productive maintenance, TPM) es un sistema desarrollado en Japón para eliminar pérdidas, reducir paradas, garantizar la calidad y disminuir costes en las empresas con procesos continuos. El término TPM fue definido en 1971 por el JIMP (Instituto Japonés de Mantenimiento de Planta). La “T”, de Total significa, la implicación de todos los empleados. El objetivo del TPM es lograr cero accidentes, defectos y averías

Un sistema de máxima eficacia es aquel que combina JIT (Just in Time), TQM (Total Quality Management) y TPM.3 La idea principal del JIT es reducir despilfarros, y la de TQM es generar productos libres de defectos y a la primera.

El TPM se basa en 5 objetivos iniciales:

Crear una cultura corporativa con la máxima eficiencia en el sistema de Producción: eficiencia global.

Implantación de un sistema de gestión de las plantas de producción con el objetivo de facilitar la eliminación de las pérdidas antes de que se produzcan y conseguir los objetivos de “reducción a cero”, como son: defectos, averías y accidentes cero en todo el ciclo de vida de la maquinaria del sistema de producción.

Implantación de un sistema de gestión basado en actividades integrada en pequeños grupos - mantenimiento autónomo, como medio prioritario para alcanzar el objetivo de cero pérdidas.

Aplicación de los sistemas de gestión a los cuales nos estamos refiriendo a todos los aspectos de la producción, incluyendo: diseño y desarrollo, ventas y dirección.

Participación de todo el personal desde la alta dirección hasta los operarios de planta (Total).

3 http://upcommons.upc.edu/pfc/bitstream/2099.1/9510/1/memoria.pdf

http://upcommons.upc.edu/pfc/bitstream/2099.1/9510/1/memoria.pdf


Ed

ició

n 2

01

3

35

3.7 SMED Las siglas SMED se deben a Shigeo Shingo y significan Single Minute Exchange of Die, que se puede traducir como “cambio de modelo en minutos de un solo dígito”. Permite una producción con flexibilidad y al mismo tiempo reducir al minimo los tiempos tanto para los cambios de herramientas como para las preparaciones Existe una serie de condiciones fundamentales a los efectos de poder disminuir los tiempos de preparación, siendo ellas las siguientes:

Tomar conciencia de la importancia los tiempos de preparacion para los resultados de la organizacion.

Necesidad de incrementar la productividad mediante la capacitacion y el entrenamiento mediante la reduccion en los tiempos de preparacion.

Cada actividad, cada maquina, cada instrumento, tienen sus propias y especiales caracteristicas que las hacen unicas y diferentes, razon por la cual solo se puede contar con un esquema general y una capacidad de creatividad aplicada a los efectos de dar o encontrar solucion a los problemas atinentes a la reduccion en los tiempos de preparacion. Etapas en el cambio de utiles De forma general, un cambio de utiles suele tener las siguientes etapas:

Preparación, ajuste post-proceso, comprobación de materiales y herramientas: Este paso sirve para asegurar que todos los componentes y herramientas están funcionando correctamente y colocados en su sitio. Tambien se incluye en este proceso la retirada y limpieza despues de su uso. (Proporción del tiempo sobre el total de preparación → 30%).

Montaje y desmontaje de herramientas: En este proceso se incluye la retirada de piezas y herramientas despues de concluir un lote y colocar las necesarias para el siguiente. (Proporción sobre el total de tiempo de preparación → 5%).

Centrar, dimensionar y fijar otras condiciones: Se incluyen aqui todas las medidas y calibraciones necesarias para realizar una operacion de produccion, como por ejemplo, centrado, dimensionado, medicion de presion y temperatura. (Proporción sobre el total de tiempo de preparación → 15%).

Pruebas y ajustes: Tras realizar una pieza de prueba se efectuan los ajustes pertinentes. Estos ajustes serán mas fáciles cuanto mayor sea la precision de las medidas y calibraciones del punto anterior. (Proporción de tiempo -> 50%).

Se utilizan en el SMED seis técnicas destinadas a dar aplicación a los cuatro conceptos anteriormente expuestos. Técnica Nº 1: Estandarizar las actividades de preparación externa.


Ed

ició

n 2

01

3

36

Las operaciones de preparación de los moldes, herramientas y materiales deben convertirse en procedimientos habituales y estandarizados. Tales operaciones estandarizadas deben recogerse por escrito y fijarse en la pared para que los operarios las puedan visualizar. Después, los trabajadores deben recibir al correspondiente adiestramiento para dominarlas. Técnica Nº 2: Estandarizar solamente las partes necesarias de la máquina. Si el tamaño y la forma de todos los troqueles se estandarizan completamente, el tiempo de preparación se reducirá considerablemente. Pero dado que ello resulta de un costo elevado, se aconseja estandarizar solamente la parte de la función necesaria para las preparaciones. Técnica Nº 3: Utilizar un elemento de fijación rápido. Si bien el elemento de sujecion mas difundido es el perno, dado que el mismo sujeta en la ultima vuelta de la tuerca y puede aflojarse a la primera vuelta, se han ideado diversos elementos que permiten una mas eficaz y eficiente sujecion. Entre tales elementos se cuenta con la utilizacion del orificio en forma de pera, la arandela en forma de U y la tuerca y el perno acanalado. Técnica Nº 4: Utilizar una herramienta complementaria. Se tarda mucho en unir un troquel o unas mordazas directamente a la prensa de troquelar o al plato de un torno. Por consiguiente, el troquel o las mordazas deben unirse a una herramienta complementaria en la fase de preparación externa, y luego en la fase de preparación interna esta herramienta puede fijarse en la maquina casi instantáneamente. Para hacer ello factible es necesario proceder a la estandarización de las herramientas complementarias. Puede hacerse mención, como ejemplo de esta técnica, la mesa móvil giratoria. Técnica Nº 5: Hacer uso de operaciones en paralelo. Una prensa de troquelar grande o una maquina grande de colada a presión tendrán muchas posiciones de fijación en sus cuatro costados. Las operaciones de preparación de tales maquinas ocuparan mucho tiempo al operario. Pero, si se procede a aplicar a tales maquinas operaciones en paralelo por dos personas, pueden eliminarse movimientos inútiles y reducirse así el tiempo de preparación. Técnica Nº 6: Utilización de un sistema de preparación mecánica. Al poner el troquel, podría hacerse uso de sistemas hidráulicos o neumáticos para la fijación simultanea de varias posiciones en cuestión de segundos. Por otra parte, las alturas de los troqueles de una prensa de troquelar podrían ajustarse mediante un mecanismo electrónico.

3.8 KANBAN El proceso de la demanda puede ser tan general como se desee cuando el tiempo entre llegadas de dos demandas es representado por una distribución etapa-pieza


Ed

ició

n 2

01

3

37

Limitación de la cantidad de materiales entre procesos. Kanban prohíbe al proceso anterior comenzar la producción a su voluntad. Este puede producir solamente en el caso que reciba una instrucción por Kanban. De esta manera, se puede mantener una cantidad fija de materiales entre procesos. Además, disminuyendo la cantidad de Kanban se puede dar motivación .

Básicamente Kanban sirve para lo siguiente:

Poder empezar cualquier operación estándar en cualquier momento Dar instrucciones basados en las condiciones actuales del área de

trabajo Prevenir que se agregue trabajo innecesario a aquellas ordenes ya

empezadas y prevenir el exceso de papeleo innecesario.


Ed

ició

n 2

01

3

38

Otra función del Kanban es la de movimiento de material, la tarjeta Kanban se debe mover junto con el material, si esto se lleva a cabo correctamente se lograra lo siguiente:

Eliminación de la sobreproducción Prioridad en la producción, el kanban con más importancia se pone

primero que los demás Se facilita el control de material, las funciones principales del Kanban son

control de la producción y mejora de procesos

3.9 Mapeo de la Cadena de Valor Los mapas de flujo de valor (o VSM, Value Stream Maps) Son los planos de las transformaciones lean, es una representación de dibujo de cada proceso, movimiento de material y circulación de información proveyendo de la información clave. Es distinto a un diagrama de flujo o a un layout, ya que muestra también los flujos de material e información. Son todas las actividades que la empresa debe realizar para diseñar, ordenar, producir, y entregar los productos o servicios a los clientes. La cadena de valor tiene tres partes principales:

El flujo de materiales, desde la recepción de proveedores hasta la entrega a los clientes.

La transformación de materia prima a producto terminado. Flujo de información.- El flujo de información que soporta y dirige tanto

al flujo de materiales como a la transformación de la materia prima en producto terminado.

Beneficios del Mapeo de la cadena de valor

Ayuda a visualizar el flujo de producción; las fuentes del desperdicio o Muda

Suministra un lenguaje común sobre los procesos de manufactura y Vincula los conceptos y técnicas Lean

Forma la base del plan de ejecución, permitiendo optimizar el diseño del flujo de puerta a puerta

Muestra el enlace entre el flujo de información y el flujo de material Permite enfocarse en el flujo con una visión de un estado ideal o al

menos mejorado


Ed

ició

n 2

01

3

39

3.10 Prueba e implantación de soluciones

Probar las soluciones investigando los efectos secundarios que puedan afectar a otras áreas y después ponerlas en práctica.

Planear la implantación de las alternativas seleccionadas.

Ejecutar las acciones del plan de acciones, comprobando su efectividad

con: diagramas, fotos, cartas de control, Paretos, histogramas, etc.

Verificar hasta obtener efectos estables ampliando los datos históricos como confirmación inicial.

Comparar el efecto antes y después del proyecto Seis Sigma respecto al

objetivo.

Verificar los efectos intangibles sin omisiones(relación humana, capacidad, trabajo en equipo, entusiasmo, área de trabajo alegre).

Convertirlo en monto de ahorro en lo posible


Ed

ició

n 2

01

3

40

Gestión de la Fase Mejorar

FASE 4

FECHA

h formación

FECHA h asesoría

h auditoría

No. TEMA COMPROMISOS RESPONSABLES FECHA% AVANCE

COMPROMISOS

1Brainstorming de posibles

soluciones de mejora.100%

2Definir plenamente las principales

soluciones de mejora.100%

3

Definir la estrategia de mejora,

seleccionando las soluciones

más eficaces para conseguir

optimizar el rendimiento del

proceso.

100%

4

Realizar una evaluación de los

riesgos de las soluciones

seleccionadas y determinar

cuáles serán las acciones de

mejora a implantar.

100%

5

Probar las acciones de mejora

para verificar su aplicabilidad y

resultados.

6

Evaluar el coste de las acciones

de mejora y el beneficio esperado,

realizando un análisis coste-

beneficio de cada una de las

acciones.

7

Desarrollar un plan de

implantación de las mejoras y

transferirlo al Champion o al

propietario del proceso para su

aplicación.

8

Implantar definitivamente las

mejoras por parte del Champion o

del propietario del proceso.

100%

100%

NOMBRE DE LA EMPRESA:

AVANCE TERCERA FASE MEJORAR

OBSERVACIONES Y/O PROBLEMAS DETECTADOS

INFORME DE INSPECCIÓN

FASE MEJORAR

NOMBRE DEL PROYECTO:

NOVEDADES CONTRACTUALES

4 guia imp lss iv mejorar weps 02 ago 13

Engineering