Después de dos meses de observar un desempeño similar al de la figura 16.9 se procedió a cerrar el proyecto. Se generó la carpeta de historial del proyecto, misma que se puso a disposición y se presentó el proyecto en una sesión especial. Por último, cabe mencionar que los miembros del equipo Seis Sigma fueron invitados al evento especial que organiza la empresa cada año para reconocer a todo el personal que participa de manera activa en la iniciativa Seis Sigma.
En efecto, aun con la variación actual, si el proceso se centrara en el valor nominal (25 N), la capacidad se incrementaría hasta niveles de Cp = Cpk = 1.87, lo cual está muy cercano a la meta deseada de 2. Sin embargo, tener un proceso con tan pobre estabilidad hace necesario, además de centrar el proceso, buscar la razón de su escaso control.
Estudio de capacidad y estabilidad
Una vez aprobada la calidad de las mediciones se procede a determinar la línea base (base line) de Y1. Se planea un estudio de capacidad y estabilidad utilizando una carta de control X–-R, con tamaño de subgrupo igual a cuatro, hasta completar 20 subgrupos repartidos en un periodo de tiempo suficiente como para que se manifieste la variación de largo plazo del proceso. Los datos obtenidos se muestran en la tabla 16.5.
Dado que el sistema de medición es inapropiado, el proyecto Seis Sigma no debe seguir hasta que no se tenga un sistema de medición confiable. Por ello, se desarrolló un programa de mejora de la habilidad de los operadores y se reentrenó a todos los inspectores que realizan mediciones en el proceso. Después de ello se volvió a hacer un estudio R&R, cuyos resultados se muestran en la tabla 16.4, en donde a primera vista se observa una mayor coincidencia entre los resultados de ambos operadores.
Estudio R&R
Para realizar el estudio de repetibilidad y reproducibilidad para la variable Y1 (esfuerzo hacia arriba) se utilizaron 10 partes (asientos); por lo regular, dos inspectores realizaban la inspección, y cada uno hizo dos ensayos. Los resultados obtenidos se muestran en la tabla
MEDICIÓN
En esta etapa se entiende con mayor detalle el proceso, se validad el sistema de medición de las métricas involucradas y se establece la línea base. En el proyecto del descansabrazos se hizo un mapeo del proceso de nivel general y un mapeo detallado del proceso de ensamble del descansabrazos. Además, se vio que era necesario validar el sistema de medición de Y1 y Y2.
Las variables críticas del ensamble del descansabrazos son (véase figura 16.1):
Y1: Esfuerzo para levantar el descansabrazos.
Y2: Esfuerzo para bajar el descansabrazos.
El modelo de asiento era uno de los productos líderes que se les proporcionaba a los principales clientes de la empresa. Por ello, era prioritario generar un proyecto para alcanzar un proceso Seis Sigma, a fin de disminuir los costos de inspección y garantizar la satisfacción y lealtad de los clientes
Análisis
En esta etapa se identifican las X potenciales que están influyendo en los problemas de Y1, ya que a partir de esto es posible identificar las pocas X vitales. En el caso del proyecto que nos ocupa, partiendo de los estudios de la fase anterior, las causas potenciales se generaron mediante lluvia de ideas y se organizaron en el diagrama causa-efecto
A partir de la figura 16.5, y del conocimiento del proceso, se considera que las X potenciales
que vale la pena investigar más a fondo son:
X1: Tipo de asiento (del conductor y del pasajero).
X2: Tipo de material utilizado (piel o tela).
X3: Tipo de espuma (tipo A y tipo B).
X4: ILD o firmeza de la espuma (395.5 y 455.5 N).
X5: Dimensión de la costura (6 y 10 mm).
X6: Posición de la costura (izquierda o derecha).
X7: Número de rondanas (2 o 3).
X8: Torque (25 o 29 N).
Identificación de las pocas X vitales
En este tipo de problemas de manufactura en que hay varias X potenciales y que es necesario identificar las que son vitales, la técnica por excelencia es el diseño de experimentos.
Diseño factorial
Metodología que permite estudiar el
efecto individual y de interacción de
dos o más factores (X) sobre una o
más variables de respuesta (Y).
Control
En esta etapa se diseña un sistema que mantenga las mejoras logradas (controlar las X vitales) y se cierra el proyecto. Las acciones de control se dan en tres niveles: proceso, documentación y monitoreo. Para el caso del descansabrazos, primero el proceso se modificó de acuerdo con las soluciones propuestas.
Resultados alcanzados
En la siguiente tabla se resume el antes y el después para la variable Y1, en términos de los índices antes mencionados. Los estadísticos de largo plazo se pusieron suponiendo un escenario donde el proceso se desplaza en su media en 1.5 sigmas.
Evaluar las soluciones propuestas
Para validar y evaluar las dos soluciones propuestas se realizan corridas confirmatorias sobre los tratamientos óptimos encontrados, mismos que dependen del tipo de espuma utilizado en el asiento. Durante una semana se opera el proceso en estas condiciones, y durante la semana se toman 20 subgrupos racionales de tamaño 4. Los datos obtenidos se muestran en la tabla 16.8.
Sin embargo, el factor X3: tipo de espuma, no se puede controlar en un nivel fijo, puesto que se producen asientos con ambos tipos de espuma .Así, las mejores condiciones de operación del proceso para el asiento del conductor y dependiendo del tipo de espuma son:
De esta manera se deben buscar las condiciones (vértices) que predicen valores cercanos al valor nominal de 25 N. Es claro que 25.69 es el valor predicho más cercano a 25, y esto se da en la combinación (X3 = 1, X7 = 1, X8 = 1), que en unidades originales corresponde a (espuma = tipo B, rondana= 2, torque = 25 N); por lo tanto, ésta debe ser la solución a proponer.
Mejora
El objetivo de esta etapa es proponer e implementar soluciones que atiendan las causas raíz (las X vitales); es decir, asegurarse de corregir o reducir el problema. En el caso del proyecto de los descansabrazos, es necesario encontrar las condiciones apropiadas de operación del proceso en función de los tres factores significativos.
La ecuación de regresión o de transferencia para la variable Y1 (esfuerzo hacia arriba) asociada al ANOVA de la tabla 16.6 es:
Con esta ecuación es posible predecir el esfuerzo en cada combinación de los tres factores, denotando los niveles bajo y alto de cada factor como 1 y +1.
Este diagrama se muestra en la figura 16.6, de donde se observa una separación clara de tres efectos activos: los efectos individuales (principales) del tipo de espuma (X3), el número de rondanas (X7) y el torque (X8). Con el análisis de varianza (ANOVA) de la tabla 16.7 se confirma la significancia de estos tres efectos.
se decide correr un experimento factorial fraccionado 26 1, con los niveles de prueba dados en la lista anterior.
Este diseño consiste de un total de 32 pruebas, elegidas adecuadamente. Estas pruebas, en unidades codificadas: 1 para el primer nivel o nivel bajo, y 1 para el nivel alto se muestran en la tabla 16.6.
Definición
En esta primera etapa se clarifican el objetivo del proyecto, la forma de medir su éxito, su alcance, los beneficios potenciales y las personas que intervienen en el proyecto.
En una empresa que fabrica asientos para automóvil se pone en marcha la estrategia Seis Sigma. El campeón identifica que uno de los aspectos a mejorar es el descansabrazos de un modelo de asiento, ya que debido a que no se tiene una calidad Seis Sigma es necesario hacer inspección 100% y corregir con reproceso los problemas detectados.
En la tabla 5.3; en la parte izquierda se aprecia el nivel de calidad de corto plazo, sin desplazamiento del proceso, y en la parte derecha se representa la calidad de largo plazo, por lo que se incluye un desplazamiento del proceso de 1.5σ = Zm = 1.5.
Índice Z
Otra forma de medir la capacidad del proceso es mediante el índice Z, el cual consiste en calcular la distancia entre las especificaciones y la media μ del proceso en unidades de la desviación estándar, σ. De esta manera, para un proceso con doble especificación se tiene Z superior, Zs, y Z inferior, Zi, que se definen de la siguiente manera:
Métricas Seis Sigma
INDICES Z
-INDICE Zc
INDICE ZL
La capacidad de un proceso medida en términos del índice Z es igual al valor más pequeño de entre Zs y Zi, es decir:
Z = mínimo [Zs, Zi]
Por lo que en el caso del ejemplo 5.2, el proceso tiene una calidad de Z = 2.95 sigmas.
Si la desviación estándar utilizada para calcular el índice Z es de corto plazo, entonces el correspondiente Z también será de corto plazo y se denota como Zc.
En cambio, si la σ es de largo plazo, entonces el correspondiente Z será designado de largo plazo y se denota con ZL. La diferencia entre la capacidad de corto y largo plazo se conoce como desplazamiento o movimiento del proceso y se mide a través del índice Z de la siguiente manera:
Zm = Zc ZL
Ejemplo de proyecto
Seis Sigma
Por lo general, este 1.5 se utiliza de la siguiente manera: cuando es posible calcular Zm y si éste es menor que 1.5, se asumirá que el proceso tiene un mejor control que el promedio de los procesos con un control pobre, y si es mayor que 1.5, entonces el control es muy malo. De la forma que se obtiene el índice Z, es posible ver que:
Esto significa que bajo condiciones de estabilidad se espera que el peso de los costales varíe de 49.41 a 50.61 kg. Al observar lo anterior a través de la gráfica de capacidad(figura 5.2a) y suponiendo que el peso sigue una distribución normal, se espera que el porcentaje de costales envasados que cumplen con especificaciones (área bajo la curva normal que cae dentro de especificaciones) sea de 99.73% y sólo 0.27% no, lo cual corresponde a 2 700 partes por millón (PPM) fuera de especificaciones.
El índice Zm representa la habilidad para controlar la tecnología. Hay estudios que ponen de manifiesto que la media de un proceso se puede desplazar a través del tiempo hasta 1.5 sigmas en promedio hasta cualquier lado de su valor actual..
Tener un proceso Tres Sigma significa que el índice Z correspondiente es igual a tres. Por lo tanto, en el caso del proceso del ejemplo 5.2 prácticamente tiene una calidad Tres Sigma porque Z = 2.95. En la figura 5.2a se aprecia la gráfica de este proceso y se observa cómo sus límites reales (μ ± 3σ) coinciden con las especificaciones de calidad para el peso del contenido de los costales. En efecto,
Límite real inferior = μ 3σ = 50.01 3(0.20) = 49.41
Límite real superior = μ + 3σ = 50.01 + 3(0.20) = 50.61
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