minitab - iv congreso nacional de sistemas de gestión y mejora continua
DESCRIPTION
Metodologias para la Mejora, respaldadas por los software Minitab. Abstract La competitividad en el mercado actual le plantea a las empresas la necesidad de revisar su desempeño, para lo cual existen diferentes metodologías estructuradas que permiten planificar y gestionar estos proyectos de Mejora Continua. Lean Seis Sigma, fusión de Lean Manufacturing y de Seis Sigma, es una de las más desarrolladas. Se soporta en una serie de herramientas conocidas como “duras” de estadísticas- Control Estadístico de Procesos y el Diseño Experimental entre otras- y otra serie de herramientas “blandas” de gestión. El software MINITAB es un soporte muy útil para los trabajos estadísticos. Por otra parte el software QUALITY COMPANION permite Definir, Organizar y Ejecutar Proyectos de Mejora, con diversidad de herramientas, abordando las diferentes etapas de todo proyecto. Diertante: Lic. Diego A. Lafont Licenciado en Química y Especialista en Estadística de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA. Desde 1991 trabaja en las áreas de Calidad e Investigación y Desarrollo de las empresas de CALSA, Georgalos S. A., Refinerías de Maíz S.A. y Unilever S.A. Es docente Universitario en el Posgrado “Seis Sigma e ISO 9000” de USAL en las Materias Diseño Experimentos, Control Estadístico de Procesos Avanzado. Diertante: Cdor. Guillermo C. Alvarez Contador Público (UBA) y MBA (IAE Escuela de Negocios- Universidad Austral). Es docente en instituciones educativas líderes en las áreas de estrategia de negocios y áreas relacionadas. Formó y Lideró equipos de Lean Seis Sigma. Condujo grupos interdisciplinarios y regionales orientados a la calidad, diseño y mejora de procedimientos en las áreas de planificación, finanzas corporativas y tesorería internacional. www.congresodecalidad.com.arTRANSCRIPT
Metodologías para la mejora, respaldadas
por los software Minitab.
UTN –Septiembre 2013
Lean Seis Sigma
Seis Sigma
3,4 ppm defectos
Lean Manufacturing
• Defectos• Sobreproducción• Transporte• Espera• Inventarios• Movimientos• Sobreprocesamiento
Metodologia DMAIC
Define
Mide
Analiza
Mejora
Controla
• Pareto• Process Map• Critical to
Quality Metrics
• etc
• SIPOC• CEP-
Capacidad• R&R• etc
• Inferencia Estadística
• DOE• Test no
Paramétricos• etc
• DOE factorial• Simulacion• Intervalos de Tolerancia• etc
• CEP-Capacidad• etc
Generalidades Minitab
MINITAB es un programa estadístico que posee un conjunto de funciones y herramientas básicas y avanzadas para el análisis de datos.
MINITAB organiza toda la información de los trabajos que se hacen, ya sea datos, resultados gráficos, salidas de tipo “texto”, en lo que se llama un proyecto. Un proyecto puede contener diferentes elementos que se encontrarán organizados en “carpetas” y podrán visualizarse en diferentes ventanas
Generalidades Minitab
Al ingresar a MINITAB nos encontramos con la siguiente pantalla
Hoja de trabajo
Ventana Sesión
Barra de Menú Barras deherramientas
Muestra las carpetas que contiene el proyecto en el que se está trabajando
Ventana Project Manager
Opciones de Menú
Archivo: Grabación y recupero de archivos (proyectos u hojas de trabajo) e impresión de elementos del proyecto.
Archivo Edición Datos Calc
Edición: Copiar, pegar, realizar operaciones especiales en la ventana en la que se está posicionado.
Datos: tratamiento de los datos, como recodificación, copia de columnas (total o parcial), apilar o desapilar columnas, ordenar, etc.
Calc: permite realizar operaciones aritmeticas y aplicar funciones que MINITAB tiene definidas, generar números aleatorios de diversas distribuciones, construir patrones de datos, etc.
Estadísticas Gráfica Editor Herramientas
Estadísticas: Permite la aplicación de diversas técnicas estadísticas.
Gráfica: Permite la construcción de diversos tipos de gráficos.
Editor: Contiene opciones diversas que varían de acuerdo a la ventana en la que se esté posicionado.
Herramientas: permite personalizar el ambiente de trabajo, acceder a la calculadora de Windows, al explorador de Windows, etc.
Opciones de Menú
Ventana Ayuda Asistente
Ventana: permite cambiar de ventanas, organizarlas, etc.
Ayuda: permite acceder al menú de ayuda que ofrece MINITAB.
Opciones de Menú
Asistente: permite acceder a un orientador de acuerdo a la problemática a resolver
Diseño Factorial Fraccionario
Viscosidad del producto
• % Pasta (39-33%)• Viscosidad Pasta (150.000 a 240-000 cps)• t residencia tanque (5 - 30 minutos)• t transporte (5 – 30 minutos)• Molino (abierto – cerrado)• Velocidad Bomba (9 – 2 )• Trabajo Mecanico (si-no)
2x2x2x2x2x2x2=128 experimentos 8 experimentos
Caso 1: Diseño Producto Alimenticio
Diseño Factorial FraccionarioM
ean o
f co
nt
vis
c 3933
6000
5000
4000
240150 305
305
6000
5000
4000
13070 92
sino
6000
5000
4000
cant past visc past t resid premix
t resid cañe aper molino veloc wk
trab mec
Main Effects Plot (data means) for cont visc
Diseño Factorial FraccionarioEstimated Effects and Coefficients for cont visc (coded units) Term Effect Coef SE Coef T PConstant 4806 288,1 16,68 0,000cant past -2000 -1000 288,1 -3,47 0,008visc past 50 25 288,1 0,09 0,933t resid premix 1762 881 288,1 3,06 0,016t resid cañe -2213 -1106 288,1 -3,84 0,005aper molino -1025 -513 288,1 -1,78 0,113veloc wk -200 -100 288,1 -0,35 0,737trab mec -1637 -819 288,1 -2,84 0,022 S = 1152,44 R-Sq = 85,59% R-Sq(adj) = 72,98% Analysis of Variance for cont visc (coded units) Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F PMain Effects 7 63104375 63104375 9014911 6,79 0,007Residual Error 8 10625000 10625000 1328125 Pure Error 8 10625000 10625000 1328125Total 15 73729375
Estudio de R&R
Caso 2:Tiempo de Vuelo Helicóptero papel
Helicóptero 1 Helicóptero 21
Helicóptero 38
Helicóptero 59
Adam 2.56 2.14 2.29 1.91Adam 2.63 2.19 2.36 1.93Adam 2.63 2.19 2.32 1.82
Jill 2.82 2.18 2.35 1.88Jill 2.76 2.23 2.28 1.88Jill 2.63 2.12 2.38 1.94
Estudio de R&R
Operador
Tie
mpos
280
260
240
220
200
180
Mean
H1 H21 H38 H59 OperadorAdamJ ill
Gage name:Date of study:
Reported by:Tolerance:Misc:
Panel variable: Prototipo
Tiempo descenso helicopteros
Estudio de R&R
Per
cent
Part-to-PartReprodRepeatGage R&R
100
50
0
% Contribution
% Study Var
Sam
ple
Ran
ge 20
10
0
_R=9,5
UCL=24,46
LCL=0
Adam J ill
Sam
ple
Mea
n
280
240
200
__X=226,75UCL=236,47
LCL=217,03
Adam J ill
PrototipoH59H38H21H1
280
240
200
OperadorJ illAdam
280
240
200
Prototipo
Ave
rage
H59H38H21H1
280
240
200
Operador
Adam
Jill
Gage name:Date of study:
Reported by:Tolerance:Misc:
Components of Variation
R Chart by Operador
Xbar Chart by Operador
Tiempos by Prototipo
Tiempos by Operador
Operador * Prototipo Interaction
Gage R&R (ANOVA) for Tiempos
Analisis de Varianza
Caso 3: Efectividad Metodología de Capacitación
Analisis de Varianza
Generalidades Quality Companion
¿Qué es Quality Companion?
Un soft que permite Definir, Organizar y Ejecutar Proyectos de Mejora, con un diseño integrado y una amplia diversidad de "herramientas“ para abordar los requerimientos de las diferentes etapas.
Un soft que respalda la Gestión y el conocimiento del conjunto de los proyectos de Mejora de la organización, facilitando su visualización y confección de informes cada vez que sea necesario, en base a los indicadores que se definan.
Herramientas de gestión (Management)
Hoja de ruta
Espacio de trabajo
(muestra la herramienta activa)
Los entrenadores (guías)
Hoja de Ruta
Administracion
SIPOCCaso 4: Call Center
En la actividad Mostramos como las diferentes metodologías estructuradas
para Proyectos de Mejora, pueden aportar beneficios en diferentes cuestiones.
Focalizamos Lean Seis Sigma que es una de las más desarrolladas y muestra como el éxito del Proyecto se soporta en herramientas “duras” de manejo y análisis de datos así como en otra serie de herramientas “blandas” de gestión.
Analizamos algunos casos que evidenciaron como el respaldo del software adecuado resulta facilitador y hace diferencia.
Muchas Gracias
Diego A. LafontGuillermo C. Alvarez
www.six-soft.com.ar