conceptos de fiabilidad de procesos

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CONCEPTOS DE FIABILIDAD DE PROCESOS

2010FIABILIDAD

Armijos Freddy; Camacho Xavier; Jiménez Fernando; Veloz Jessica

FIABILIDAD


Conceptos de Fiabilidad de ProcesosPor Paul Barringer, P.E.

Barringer& Associates, Inc.Humble, TX 77347

La conferencia de Weibull, para los usuarios de SAE 2000 realizada el 10 de marzo de 2000, Detroit, Michigan

"La controversia es común cuando se introducen nuevas ideas en la ciencia: la gente tiene que invertir mucho tiempo y esfuerzo para dominar un campo estrecho que el pensamiento de tener que empezar de nuevo es repugnante. Por lo tanto, tomar acciones, motivados por consideraciones que son muy humanas. Para sobrevivir a semejante maltrato, una idea que debe probar su valor. "(Covey, 1995)

Resumen

El análisis de Weibull, utilizando datos diarios de producción, la producción, se utiliza en un proceso de producción para encontrar la seguridad del proceso. La producción de múltiples líneas de producción se combina en una Simulación de Monte Carlo para evitar el caso típico de fabricación de "más de la protesta en entregar" de las operaciones de producción con problemas de fiabilidad del proceso. Patrones de varios procesos se describen, y las pérdidas de Pareto se encuentran para dar prioridad a la resolución de problemas esfuerzo. Margen bruto pérdidas se cuantifican en un antes y después de caso para mostrar el valor de hacer mejoras.

Las observaciones iniciales

La idea de utilizar el análisis de Weibull, en una manera no tradicional, para encontrar la fiabilidad de un proceso puede ser objeto de controversia. Ahora se demuestra que vale la pena por la búsqueda de patrones de las pérdidas. El autor espera que estas ideas sean valiosas para la reducción de costos en sus procesos.

La fiabilidad de procesos es un método para la identificación de problemas, que han costado importantes oportunidades de reducción de mejora. Todo comenzó con la pregunta: "¿Tengo un problema de fiabilidad o un problema de producción?" El autor ha revisado cientos de procesos y que sólo se encuentra uno que no tenía necesidad de mejoras significativas, por tanto, la oportunidad para encontrar un proceso que no requiere la mejora es muy pequeña.

Esta técnica de utilizar el análisis de Weibull para analizar la fiabilidad del proceso no le dirá modos de fallo, no es zona pública de error, no (normalmente) contienen suspensiones, que no se utilizan los datos que inducen a fallos, y por lo general no ofrecen una sola línea recta ya que en general tienen las cúspides de las tendencias de los datos que muestran patrones inusuales para el fracaso del proceso. El proceso será identificar las brechas de la producción potencial de reducción de oportunidades de costo.

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La técnica presenta datos importantes como la ingeniería gráfica, que es útil para las personas a resolver problemas de negocios. A un lado de una hoja de papel, la trama de Weibull cuenta la historia. Esto es muy importante para la gente ocupada.

La parte más difícil del análisis de la fiabilidad es obtener los datos. Sin embargo, el proceso de fiabilidad usa técnicas de datos disponibles en cualquier planta de producción diaria de las principales cantidades producidas. Las cantidades de producción son precursores de dinero. Esta técnica ayuda a la solución de Weibull problemas de negocio donde el efectivo es rey, el dinero es el aceite para el progreso, y el costo de la infiabilidad para los procesos es importante, que requiere la cuantificación de la fiabilidad del proceso. La fiabilidad es acerca de hacer negocios mejor. Esto es particularmente cierto cuando se resumen problemas en una sola página para iniciar una acción correctiva. Nuestro analisis de Weibull es muy pragmático. Estamos en polarización negativa para resolver los problemas rápidamente. Weibull y técnicas de fiabilidad de proceso ayudará a definir un plan estratégico de acción para obtener mejoras significativas.

Definiciones

Estrellar y quemarse de salida: Un eufemismo para la producción de cantidades deficientes en serio durante los períodos de perturbaciones en el proceso sustancial o deterioros.

Los recortes: Cantidad de producción registrados durante un período cuando la producción está limitada por fallos parciales que resulta en una disminución de la intención / tasa de producción previsto. La zona se caracteriza por una cúspide en los extremos de la zona en un espacio de Weibull.

Demostrado línea de producción Weibull: Una línea de tendencia recta en la parte alta de la probabilidad de Weibull es una trama que define la producción "normal" cuando todo está bien como las cantidades se desvían de este segmento, los fracasos se producen (por definición) porque el proceso pierde su previsibilidad.

Capacidad demostrada: Solo "hablar de" número de la CDF 63,2% o 36,2% fiabilidad que mejor representa un objetivo ambicioso para la salida de la producción.

Eficiencia en la utilización y pérdidas: La diferencia entre la placa de identificación de capacidad y demostrando la línea de Weibull; resultado general de eficiencia perdida o infrautilización de las instalaciones.

Capacidad nominal: a) Por una sola pieza de equipo, es la producción máxima la capacidad de los equipos en funcionamiento ideal y el control según lo descrito por los responsables de procesos o el proveedor del equipo. b) Para un proceso compuesto de muchos componentes diferentes de equipo es la capacidad máxima de producción de la fábrica en funcionamiento ideal y de control conforme a lo dispuesto por el contratista sitio que diseña y construye la fábrica.

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Principio de Pareto: Pocos colaboradores son responsables de la mayor parte de los efectos de la regla del 80/20 por el que un 10% a 20% de las cosas que son responsables del 60% al 80% del impacto. El nombre por el economista italiano Vilafredo Pareto (1848-1923) que estudió la distribución desigual de la riqueza en el mundo y por el Dr. Juran quien describió el sentido de Pareto concepto como la separación de las pocas cuestiones vitales de los muchos temas triviales.

Procesos: Los procesos son las colecciones de los sistemas y acciones siguiendo los procedimientos prescritos para lograr un resultado. Los procesos son a menudo utilizados para la fabricación de artículos de venta.

Pérdidas de producción: La diferencia entre la línea de Weibull demostrado y los datos actuales de producción puntuales asociadas con la misma CDF%.

Fiabilidad del proceso: El punto en una gráfica de probabilidad de Weibull en la manifestación línea de producción muestra una cúspide distintos debido a los recortes y / o accidente y problemas de quemaduras.

¿Qué es la producción de Weibull la fiabilidad de procesos?

Los procesos varían de los sistemas más simples de producir y suministrar agua a los complejos sistemas de producción y distribución de sustancias químicas complejas y cada cosa en el medio. La fiabilidad de procesos es importante para los procesos de fabricación para evaluar la salud del sistema y maximizar las ganancias brutas. Rara vez es la fiabilidad de procesos cuantificados y controlada para mantener la salud de la máquina de hacer dinero (es decir, el proceso).

Algunos procesos son discretos, otros son continuos, la fiabilidad de procesos de Weibull es la técnica funciona para ambos. Para las empresas que fabrican la mayoría de las cuestiones clave del proceso son:

1. Qué tan bien están funcionando los sistemas de producción y se utiliza para generar dinero en efectivo, y como

2. Las cantidades de producción son precursores de las ganancias brutas de salida de más es mejor.

La fiabilidad típica es la unidad de problemas de fiabilidad proceso de la siguiente manera:

• Se puede definir la confiabilidad de los componentes, subconjuntos, conjuntos y sistemas.

Pregunta 1: ¿Cuál es la fiabilidad de su proceso?

• Sabemos que los datos necesarios para definir fiabilidad relativa a "las cosas".

Pregunta 2: ¿Qué datos son necesarios para identificar la fiabilidad del proceso?

• Sabemos que los problemas de fiabilidad requiere una definición de fracaso.

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Pregunta 3: ¿Qué es un fracaso del proceso y cómo se define?

• Sabemos que algunos problemas de fiabilidad son triviales y otras de gran importancia.

Pregunta 4: ¿Por qué es importante medir la fiabilidad del proceso?

• Sabemos que la producción diaria promedio es útil para la planificación de la producción

Pregunta 5: ¿Qué significan las estadísticas de Weibull decir sobre el proceso?

• Sabemos que todo proceso tiene problemas y tenemos que priorizar los problemas.

Pregunta 6: ¿Cómo podemos utilizar la producción de las lagunas para construir distribuciones de Pareto?

Situaciones específicas

Considere la posibilidad de un proceso, visto desde una perspectiva de arriba hacia abajo de, por ejemplo 65.000 pies elevación. Piense en el proceso como un cuadro negro. Busque en la salida con Weibull técnicas para analizar los resultados y la fiabilidad de la caja de color negro. Este de arriba hacia abajo esta vista produce patrones específicos en las parcelas de Weibull para la comprensión de la fiabilidad del proceso y otras características importantes para las operaciones de fabricación. La mayoría de los datos de producción producen una línea recta o una serie de segmentos de línea recta en una parcela de Weibull. El uso por costumbre de conceptos pragmáticos del análisis de Weibull, si los datos da una línea recta en la parcela del papel de probabilidad de Weibull, se trata de un ajuste satisfactorio con una distribución de Weibull. (Abernethy 1998).

La Figura 1 muestra los resultados de producción al día durante un año a partir de 1) un proceso altamente deseable y de 2) un proceso menos deseable. Ni el proceso tiene un problema de fiabilidad, tanto sanos.

La salida del proceso altamente deseable en la Figura 1 varía en un rango muy pequeño. Sin embargo, lo deseable es procesos que tienen una gama más amplia de la producción. El muy conveniente proceso tiene un β = 100 y η = 1000. El proceso menos deseable tiene un β = 32 y η = 962. Ambos procesos parecen tener la misma capacidad instalada, ya que ambos son capaces de producir el máximo rendimiento mismo. Observe cómo también los datos de producción se ajustan a una recta lineal sin cúspides.

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Una brecha que existe entre los dos procesos en la Figura 1. La brecha entre la tendencia las líneas pueden ser cuantificados usando las ecuaciones de Weibull para las líneas de tendencia a determinadas CDF o (1 - CDF) = R para un número determinado de días en este caso de uso de 365 días con un Hoja de cálculo Excel ™ como se muestra en la Tabla 1:

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La ecuación de las líneas de tendencia de Weibull se puede encontrar en Abernethy donde la ecuación de Weibull se ha resuelto por el tiempo (o en este caso, la producción), donde

t=η∗( ln (1 ∕ (1−CDF ) ) )⋀ (1 ∕ β ) el reconocimiento de que (1 - CDF) = fiabilidad.

Por supuesto la Tabla 1 también podría estar integrada por datos reales de clasificación para los cálculos específicos en lugar de utilizar las líneas de tendencia. La brecha de producción de la producción real es 17,660.6 ('000 Libras). Si el margen bruto variable entre lo deseable planta alta y la menos deseable la planta es de $ 0.10/lb, a continuación, lo deseable en la planta menor ha sufrido un poco rentables financieramente a consecuencia de 1.766.060 dólares. La mayoría de personal de operaciones están muy preocupados por millones problemas en dólares y quiere que el problema solucionado.

La figura 2 muestra anual de la producción diaria de 365 días a partir de un proceso con un problema de fiabilidad. Aviso de la cúspide en la trama de Weibull. La cúspide define un error de los datos a seguir más favorables, en línea recta empinadas demostrado por la producción de datos más favorables. La cúspide se produce a un valor de fiabilidad del 52%. Los problemas financieros se presentan en la parte inferior izquierda del lado de esta parcela por debajo del valor de la fiabilidad en la cúspide.

El proceso en la figura 2 se ha demostrado una versión beta empinadas de 31,5 ya la izquierda de la cúspide, las cantidades de producción son deficientes lo que provoca un vacío en la salida. Se trata de una oportunidad para hacer mejoras. Las líneas en la figura 2, junto con el punto de fiabilidad se pueden seleccionar con el clic de un icono con WinSMITH ™ software de Weibull, que hizo el cálculo de la brecha del producto de producción entre la línea de producción muestra y las la producción real en la región por debajo del punto de fiabilidad designado. (Fulton, 2000)

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El esquema de cálculo de la figura 2 sería similar a la Tabla 1, columna C, donde se muestra la línea de producción demostrada y la columna D se dispone de los datos de salida real, la brecha de producción sería entonces la diferencia entre las columnas C y D. La brecha de producción detallados muestran una 48,851.6 ('000 libras) problema en el rango del 52% al 100% de la fiabilidad. Uso de la variable margen de $ 0.10/lb en la Figura 1, a continuación, esta planta tiene un $ 4.885 millones al año por problemas financieros.

Tenga en cuenta que las figuras 1 y 2, junto con el análisis de carencias, no requieren el uso de las descripciones de la placa de identificación. Cada figura se muestra un espacio basado en problemas en algún tipo de datos, en la Figura 1 muestra la brecha entre los procesos, mientras que la Figura 2 utiliza la brecha entre demostrar el control y la pérdida de confiabilidad. Las brechas de producción se puede cuantificar por primera vez en términos de cantidades de producción (un precursor de dinero) y la segunda en términos de pérdida bruta margen de dinero. Asimismo, recuerda los datos en las Figuras 1 y 2 también incluye un plazo de un año. No pierda el punto de que la producción perdida se debe convertir en dinero perdido. El dinero y el tiempo son comprensibles para todos. Tanto el dinero y el tiempo son recurribles elementos del rango de la charla técnica. El dinero y el tiempo son el lenguaje de comercio, y si usted quiere vender su mejora técnica hay que mostrar la problema y las soluciones en términos de dinero y tiempo con franqueza los individuos con sus manos en las bolsas de dinero no están interesados en sus explicaciones técnicas interesantes porque son sólo cuestión de dinero y tiempo.

La Figura 3 muestra los datos de proceso en la Figura 1, junto con una placa de identificación de la instalación. Observe la línea de la placa de identificación pasa por el punto más grande de datos (en este caso) y tiene una mayor pendiente de las curvas de la producción real. La línea de la placa de identificación representa una pendiente de los mejoras "en clase "o una pendiente punto de referencia para proporcionar una condición práctica y realizable.

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En un caso ideal, la línea de la placa de identificación sería vertical, con β = ∞ sin embargo, ya análisis de Weibull es una herramienta práctica, los valores beta debe establecerse en una razonable situación en lugar de utilizar idealista e imposible de condiciones es muy práctico e importante cuando se trata con el personal de producción para lograr la credibilidad.

La línea de la placa de identificación de la figura 3 es β = 125. La línea pasa por el punto más alto de los datos de 1019 a 99,80843% según lo determinado por medio rango de Bernard = (i - 0.3) / (N + 0,4) para i = 365 y N = 365. La línea de la placa de identificación ha β = 125 y η = 1004. Observe el pequeño espacio entre la línea de la placa y la línea de tendencia del proceso deseable. Sin embargo, para los procesos menos deseables, la brecha entre la línea de la placa y la línea de tendencia es menos deseable que sean grandes. Los espacios entre las líneas de la placa de identificación y demostró las líneas de producción son por lo general asociadas a las pérdidas y la eficiencia de utilización.

Figura 4 aumenta la complejidad del problema. Figura 4 utiliza los datos de la Figura 2 y añade una línea de la placa de identificación basado en la línea de producción demostrado o por un real registrado punto de datos.

De la Figura 4, las pérdidas de ahora se pueden clasificar como problemas relacionados con: 1) problemas de fiabilidad y 2) eficiencia y los problemas de utilización. Sobre la base de las pérdidas, en la distribución de Pareto se puede establecer:

A. Brecha de las pérdidas de fiabilidad = 48.851.000 libras / año ← # 1 problema

B. Brecha y la utilización de las pérdidas de eficiencia = 19.736.000 libras / año ← # 2 problema

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C. Brecha de las pérdidas totales identificados = 68.587.000 libras / año = ~ 71 días de pérdida de producción

Utilizando la Figura 2 y acompañado de la Figura 4, podemos responder a las seis preguntas antes planteadas,

1. ¿Cuál es la confiabilidad del proceso en la figura 2? 52%

2. ¿Qué datos son necesarios para identificar la fiabilidad del proceso? La producción de salida de datos

3. ¿Qué es un fracaso del proceso y cómo se define? La falta de continuidad de una línea recta de tendencia pronunciada en una parcela de Weibull, que generalmente se produce a una cúspide

4. ¿Por qué es importante medir la fiabilidad del proceso? Las cúspides definen las regiones de las cantidades de producción indeseables, una producción suele ser mejor y más alta cuando generalmente baja fiabilidad Figuras 2 y 4 muestran problemas.

5. ¿Qué dice las estadísticas de Weibull sobre el proceso? -1) Habla de los valores de beta previsibilidad en el proceso de construcción - betas pronunciadas son preferibles a poca profundidad betas, y 2) los valores de eta se estiman en un solo punto de un objetivo ambicioso para la salida (63,2% de la producción diaria será menor que el valor de eta) y eta valores grandes son más deseable que los valores pequeños de magnitud eta establecido por tamaño de la planta física.

6 ¿Cómo utilizamos las brechas de producción de la Figura 4 para la distribución de Pareto? La respuesta es: Rango de las pérdidas y empezar a trabajar en las mayores pérdidas para reducirlos.

El problema # 1 es la fiabilidad de procesos pobres con una brecha de producción resultante de 48,8 millones libras por valor de $ 4880000 de dólares anuales en pérdidas.

El problema # 2 es la brecha de eficiencia y utilización de 19,7 millones de libras por año por valor de 1,97 millones dólares de dólares / año en pérdidas.

Sobre una base de Pareto, el 71,3% del problema se debe a la fiabilidad (el problema vital) y el 28,7% del problema se debe a la eficiencia y la utilización (lo trivial parte del problema).

El dinero total perdido es ($ 4.88 + $ 1,97) E +06 = 6.85 millones dólares / año, lo que equivale a 71 días de pérdida de producción a la tasa demostrado este es un gran pérdida para la fábrica para los que estamos pagando el costo, por no obtener el beneficio de dinero pasado.

Parafraseando a Mark Twain (Samuel Clemens), es increíble las grandes ganancias que obtiene de pequeñas cantidades de datos

Por supuesto, las técnicas de Weibull en la fiabilidad de proceso ha identificado el problema de una alta altitud. El siguiente es un requisito para una altitud menor de la búsqueda en bases

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de datos para la utilización de activos encontrar dónde están los problemas localizados se centran no se centran en el recuento de los problemas de la nariz, pero centrarse en los resultados financieros. (Ellis 1998) Por fin una buena causa raíz del programa de análisis ayuda a en forma permanente la eliminación del problema mediante un estudio de causa y efecto con un programa estructurado con el entendimiento de que cada efecto tiene al menos dos causas en forma de acciones y condiciones. (Gano 1999) análisis de Weibull en la fiabilidad de procesos ayuda a definir el problema, que es el primer paso en la realización de un análisis de causa raíz eficaz. Asimismo, el análisis de Weibull para la fiabilidad de procesos proporciona la evidencia necesaria para análisis de causa raíz.

Como un punto de vista diferente, supongamos que las instalaciones de producción en las figuras 5 y 6 tienen la misma tecnología, mismo tamaño físico, son propiedad de la misma empresa, y cada año producen la misma cantidad de producto. Desde un punto de vista de altura, ¿cómo que caracterizan a las plantas y cuáles son sus problemas de fiabilidad?

Algunos días las plantas en la Figura 5 y 6 no hicieron o no pudo funcionar y por lo tanto la producción fue cero registrado. Los valores de cero no se toman en una escala logarítmica. Los "ceros" se representan por salidas de decir dos décadas más pequeño que el más bajo la producción real. En los ejemplos siguientes, el "pequeño" valor se muestra como 100 para la facilidad en la presentación. Esta táctica de manejo de cero valores en una parcela de Weibull creará pequeños, y por lo general los errores no significativos.

Figura 5 se muestra una planta con una alta confiabilidad del 95%. Pérdidas de fiabilidad son 6.790.000 libras / año en una transición a los problemas graves para los 6 días de interrupciones. Además, la beta para la línea de producción demostrado es una aburrida 12.12, lo que genera una eficiencia y la pérdida de utilización de 48.767.000 libras / año. Es evidente que esta planta # 1 el problema es la eficiencia y la utilización en comparación con una línea de la placa de identificación con un beta = 75. Eficiencia y las pérdidas de la utilización de la cuenta de 48,767 / 55,557 = 87.8% de las pérdidas totales. La conversión de la las pérdidas anuales en dinero de $ 0.1/lb multiplicado por las pérdidas totales de 55.557 E 03 libras / año se trata de 5,56 millones dólares / año problema.

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Figura 6 muestra la Planta B con una baja fiabilidad del 17%. Pérdidas de fiabilidad de 55.163 millones de libras / año en comparación con la pérdida de eficiencia y utilización de 150.000 libras / año. Así, el 99,7% del problema está asociado con la fiabilidad. Tenga en cuenta que 17.546.000 libras / año es de un recorte de la producción con una línea de tendencia para este segmento que es casi paralelo a la mayor las tasas de producción. La pérdida de 37.617.000 libras / año se asocia con los días de tiempo de inactividad y la transición hacia y desde los cortes totales. La conversión de las pérdidas anuales en dinero de $ 0.1/lb x multiplicado por las pérdidas totales de (55.163 + 150) E 03 libras / año es 5,53 millones dólares / año problema.

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La salida de la producción total de la planta A es 298.065.000 libras / año. Planta A tiene pérdidas de 55.557.000 libras / año (55.557 / (55 557 298 065) = 15,7% de pérdida de producción atribuida a la fábrica oculta. La producción de la Planta B es 299.054.000 libras / año con unas pérdidas de 55.313.000 libras / año. A efectos prácticos, la salida de ambas plantas es la misma y las pérdidas son los el mismo. El tipo de pérdida es diferente entre las plantas A y B. Debido a que la planta de los tipos de las pérdidas son diferentes, esperan soluciones para reducir las pérdidas también serán considerablemente diferentes entre las dos plantas.

En la Figura 5 y 6, ¿cuál es el problema será más fácil de resolver? Muy probablemente debido a que la Planta B recorte de la producción será más fácil de observar y corregir, y del mismo modo, el número de interrupción día se destaca como un pulgar dolorido. Estos tipos de pérdidas son generalmente más fáciles de resolver que lo sistémico (eficiencia y utilización) los problemas asociados con la planta A.

Planta A y la planta B en las figuras 5 y 6 se puede esperar que las lecturas de las parcelas de Weibull sean similares de los datos de producción de año a año, ya que operan bajo algún grado de auto-organización de control. La auto-organización es uno de los principios de la moderna teoría de la complejidad que también sostiene que hay que ver los resultados de arriba hacia abajo y ajuste las pocas reglas no lineales de matemáticas (es decir, Weibull) para gobernar el sistema. (Waldrop 1992)

Shewhart defino control como "... un fenómeno que se dice que es controlado cuando, a través de el uso de la experiencia anterior, podemos predecir, por lo menos dentro de ciertos límites, cómo el fenómeno puede espera que varíe en el futuro. "(Shewhart 1931) Shewhart

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Fue más allá al describir, "Causa desconocida... de un fenómeno se denomina una causa oportunidad.", Y "... asignables causas de la variación se puede encontrar y eliminar." Tanto las condiciones de variación aleatoria y la variación de causa asignable se ven en las figuras anteriormente descritas. La pendiente de la tendencia de los datos muestra evidencia de eventos fortuitos en el trabajo (aunque la mayoría de la producción las personas jurarán sus procesos de producción son estrictamente de causa y efecto en el trabajo).

Deming señala que, sin control estadístico, el caos de la máscara de efectos en el sistema para hacer mejoras y "Con el control estadísticos logrados, ingenieros y químicos se convirtió innovadoras, [Y] creativo. Ahora tenían un proceso de identificación." En la guerra contra el despilfarro y ocultos en las fábricas, Deming también dice: "Nosotros, en América nos preocupamos acerca de las especificaciones: cumplir con los pliego de condiciones. En contraste, los japoneses se han preocupado por la uniformidad, que trabajan por menos y menos variaciones sobre el valor nominal...". (Deming1986).

La opresión del Deming de control se ilustra en la Figura 7 al observar la salida de dos plantas con líneas de tendencia de la placa de identificación con las versiones beta de 75 y eta = 978,2 y 975,8 eta. Los resultados combinados dará una condición acumulativa de la planta de A + B, con salida de la placa de identificación beta = 125,4 y eta 1949. Esto claramente enfatiza y refuerza el dicho los ricos se hacen más ricos y los pobres más pobres buena y consistente de múltiples plantas muestran muy predecible la producción agregada, pero las plantas inferiores producen mucha miseria como lo demuestra la línea de la agregación de las salidas de las dos plantas donde el combinado pendiente de la línea es muy plana y aproximadamente el 30% de la producción provocará muchos dolores de corazón.

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Las simulaciones de Monte Carlo

¿Cómo se combinan los resultados reales de las plantas de A + B y la beta pendiente de la línea de la placa de identificación obtenidos? Una simple simulación de Monte Carlo con una hoja de cálculo Excel ™ con filas 365 datos con la columna A la planta que simula una segmentos de línea en la figura 5, y la simulación de la columna B Planta B segmentos de línea en la figura 6. La producción combinada en la columna C resume los resultados de la Planta A y B. El método de simulación de Monte Carlo se explica en el libro de Abernethy.

La Tabla 2 muestra una ilustración de la técnica de varias filas en la hoja de cálculo.

La curva de producción demostrada por simulación de Monte Carlo es más complicado, pero similar a la simulación de la placa de identificación. Cada segmento de la línea de producción se debe describir en términos de Weibull para que cuando un número al azar se dibuja, se relaciona con la parte determinada de la línea segmentos tendencia demostrada. La mayoría líneas de producción reales demostradas pueden ser representadas en los segmentos 5 ó 6 en una hoja de cálculo Excel con declaraciones. Patrones en la parcela de Weibull se repetirá a menos que las soluciones eficaces implementadas para eliminar la causa raíz de las deficiencias.

Curiosamente, la gente de producción aceptar salidas de Weibull en las simulaciones de Monte Carlo como buenas representaciones de lo que ven en su planta de salidas. La magia de la construcción producción de la planta en una hoja de cálculo se ajuste a su sentido de la propiedad y lo que la experiencia en tiempo real la vida sobre todo cuando la simulación utiliza patrones previamente por la experiencia del proceso y se describe en el gráfico de probabilidad de Weibull. Las expectativas del personal de producción se ajusta a la concepto de John Goodman (Dyrck 1999): "Hay poca ingeniería comparativa para problemas en los que los datos se sabe que dentro de, digamos, 5%, por lo tanto es una pérdida de tiempo para el ingeniero en la práctica de utilizar el complejo de los métodos de largo cuando, cerca de aproximaciones simples, se puede utilizar en una fracción del tiempo".

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Cuando la hipótesis de cambios o mejoras en el proceso, la simulación de Monte Carlo rápidamente puede decir que la línea de fondo para la salida de espera y las pérdidas esperadas. Simulaciones no ahorran dinero la constatación del problema y arreglar el problema es lo que ahorra dinero.

El presente método se amplía y complementa los Seis Sigma

La técnica de Seis-sigma está preocupada por las secuencias temporales de datos. Análisis de Weibull se ve en la salida de forma aleatoria en la secuencia temporal de datos no es tan importante. Los métodos son diferentes, pero complementarias.

El empuje de 6-Sigma es reducir las variaciones y también lo es la idea central del proceso de Weibull análisis de fiabilidad. El proceso de Weibull es cuestión de la fiabilidad es identificar los problemas (y patrones de problemas) y resolver los problemas para reducir las pérdidas. Mayores descripciones de 6 - sigma cubrió un rango de ± 3 * σ o 99.73% de la producción cuenta de esto es cerca del porcentaje cubierto por el eje y en las figuras 1-7 (99,9% - 0,1% = 99,8%). En un buen proceso controlado, con pequeña variación de la producción, el coeficiente de variación (sigma / x-bar) para el proceso es muy pequeño es similar a tener una versión beta grandes en el lenguaje de Weibull para una dado y el valor atajos eta para COV se describen (Dyrck 1999). Evans en el resumen y el fin del ESPOLONES tutorial dice:" La fiabilidad no es una cuestión de la aplicación de la última técnica estadística. Es la sangre, sudor y lágrimas de ingeniería para saber lo que podría salir mal con un producto o proceso, para organizar ese conocimiento lo que es útil a los ingenieros y gerentes, y luego actuar sobre ese conocimiento." (Evans 1999)

Las curvas de distribución de probabilidad de Weibull, PDF, para el proceso con las betas pronunciadas muestran el resultado de una familia de distribución de la producción, que es creíble por parte del personal de producción. Weibull PDF curvas límites para mostrar el resultado de mayores niveles de producción, pero hace hincapié en una mayor probabilidad de disminución de la producción esto es el caso de la producción de las instalaciones más. Mira a la Figura 8.

Comparar la curva de Weibull creíble con sus límites a la producción de alta a la simétricas curvas de Gauss permite extremos increíbles para los datos de producción.

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La distribución de Weibull es reconocida como una ley universal que une a muchos científicos. El concepto parece ser útil en áreas tan diversas como la turbulencia, magnético características, los depósitos minerales, inundaciones, deslizamientos de tierra, las especies en los ecosistemas, la auto-similitud de la vegetación, las pérdidas de seguros, avalanchas, terremotos, y otros temas relacionados con al borde del caos, que gira en torno a la identificación de patrones en aparentemente impredecible secuencias de los acontecimientos descritos por Peel. (Peel, 1999) Estos conceptos también sirven para la nueva ciencia de la complejidad, se mencionó anteriormente, para explicar muchos acontecimientos.

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