International Journal of Applied Investigación de Ingeniería ISSN 0973-4562 Volumen 11, Número 1 (2016) págs 547-556
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En busca de Lean Six Sigma: una revisión sistemática Anup Kumar Rajak 1 *, malayo Niraj 2, Shalendra Kumar 3 3
Departamento de Ingeniería Mecánica, 1, 2 y 3 Departamento
Instituto Nacional de Tecnología, Jamshedpur- 831014, Jharkhand, India.
E-mail:
[email protected],
[email protected],
[email protected],
[email protected],
[email protected] [email protected]
Abstracto
Sigma en paralelo se observó en muchos trabajos de estudio de casos, tanto en el
El propósito de este trabajo es el desarrollo de un marco sistemático de Lean
sector de servicios [27] [28] [29] fabricación y. LSS es tanto una estrategia de
Six Sigma de acuerdo con su metodología de mejora de procesos
mejora de negocio y una metodología para medir [16] [30] el rendimiento del
sistemáticos; Reconocer, definir, medir, Análisis, mejora y Control (RDMAIC).
proceso [8]. Se utiliza para aumentar las ganancias por defectos eliminación, los
Utilizando este marco, la metodología de los tomadores de decisiones tendrán
residuos y la variabilidad y para encontrar las causas de los errores en productos,
un enfoque sistemático para la mejora continua. La metodología consiste en el
procesos y servicios para aumentar los rendimientos. Se centra en el cliente es la
estudio de revisión de 56 trabajos relacionados con LSS a partir de búsquedas de bases de datos conocidas. el diseño del servicio actual de los procesos de
máxima prioridad [31] y las normas de rendimiento se basan en la entrada real al cliente de manera que la eficacia del proceso se puede medir la satisfacción del
mejora actuales en muchas industrias que sufren de deficiencia como el nivel de calidad, la falta de conocimiento y la aspiración con demasiada dificultad en la India. El éxito de Seis Sigma estableció la mezcla de poder de equipo y
cliente y se puede predecir [32]. La palabra sigma o el símbolo “ σ ”Se utiliza en la notación estadístico para representar la desviación estándar de una población [33] [34]. La desviación estándar también se utiliza como una medida general de la
procesos. Todo el negocio de calidad no sólo dotar de la alta calidad y el servicio, sino que también funcionará a un costo más bajo con mayor
variación en cualquier tipo de producto o proceso [18]. Con seis desviaciones
eficiencia para toda la optimización de procesos de negocio. El éxito del
estándar entre la media del proceso y el límite de la especificación del cliente [35]
desarrollo de seis sigma ha generado un interés enorme en este mundo de los
[36] [37] [38], se llega a 3,4 defectos por millón de oportunidades (DPMO) [39];
negocios.
es decir, un rendimiento de 99,9997 por ciento [40] [41]. Antes de la i ntroducción de palabras clave: Lean clave: Lean Six Sigma (LSS), RDMAIC, herramientas clave de RDMAIC.
la técnica de Seis Sigma, un nivel de tres sigma de la variación fue considerado como un rendimiento bastante buena calidad [3]. Estos se realizan a través de herramientas analíticas y estadísticas de gran alcance y técnicas tales como la
Introducción
función de calidad de despliegue (QFD), de modo de fallo y análisis de efectos (AMFE), Control Estadístico de Procesos
Lean Six-sigma (LSS) es una metodología que se basa en un trabajo de equipo de colaboración
para mejorar el rendimiento
(SPC)
residuos eliminar sistemáticamente [1] [2]. Es la metodología de resolución de problemas más eficaz para
[42], Diseño de
Experimentos (DOE) [2], análisis de varianza (ANOVA), etc. [43]. Puede ser aceptable para un producto o proceso que tiene sólo una única o unas pocas
mejorando
negocio y rendimiento de la organización [3] [4] [5]. Motorola introdujo por primera
etapas. No es lo suficientemente suficientemente bueno para muchos productos que son el
vez el programa Seis Sigma a finales de 1980 [6] [7] [8] con el objetivo de
resultado de cientos de miles de etapas, tales como automóviles y computadoras.
aumentar la rentabilidad mediante la reducción de defectos [9]. General Electric (GE) siguió el enfoque de sus plantas de producción y más tarde en sus divisiones de servicios financieros. Después de eso, se pensó Seis Sigma para
Revisión de literatura
ser aplicable a todos los procesos y operaciones de GE [10]. Lean Six Sigma ha
de Motorola Bill Smith inició un Six Sigma hace décadas casi dos y medio sobre
evolucionado a partir de un programa de mejora de la calidad [11] [12] [13] [14] a
la base de la filosofía, los principios y métodos de gestión de la calidad total de
un sistema general ejecutivo de estrategia de negocios y un programa orientado
Deming [44] [45]. Desde entonces, miles de organizaciones se han convertido en
a los negocios en los resultados que parece más total que la gestión de la calidad
empresas Seis Sigma mediante la adopción de prácticas de formación y gestión
total [16].
de proyectos específicos [45] [46]. El uso de Seis Sigma ha sido relativamente alta entre muchas organizaciones occidentales hasta ahora, véase, por ejemplo, Inozu et al. (2006) [47], Raisinghani et al. (2005) [32], y Antony (2004b) [48], pero
LSS es un proceso altamente disciplinado [17] que nos ayuda a centrarnos en
existe una diversidad de opiniones entre los investigadores con respecto a los
desarrollar y entregar productos y servicios [18] casi perfectos. La idea central
beneficios reales de Seis Sigma. Literatura que explica acerca de los efectos
detrás de Seis Sigma es que si se puede medir la cantidad de “defectos” [19]
positivos sobre el rendimiento financiero se puede encontrar en, por ejemplo
que tiene en un proceso, puede calcular sistemáticamente cómo eliminarlos y
Jones Jr. (2004) [49], Goh (2002) [39], Caulcutt (2001) [50], y Rucker (2000) [51].
acercarse lo suficiente al “cero defectos” como sea posible [20]. La integración
Sin embargo, McAdam y Lafferty (2004) [52], Senapati (2004) [17], y Paul (1999)
de los dos enfoques mejora la eficiencia y la precisión y ayuda a lograr CI más
[53], por ejemplo, expresan una visión más pesimista con respecto al beneficio
rápido que la ejecución de cada enfoque de manera aislada [21] [22]. Existen
de las inversiones de Seis Sigma. Con orígenes de las industrias basadas en
limitaciones notables en los campos de la investigación en las áreas de LSS
Seis Sigma, es importante para evaluar la
[23] [24] [25] [26], pero los beneficios de la aplicación de Lean y Six
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Estado de las contribuciones académicas afines ahora que el campo asociado del
límite crítico especificación [68] [69]. En otras palabras, asumen que después
estudio está madurando [44].
del estudio inicial para determinar el nivel de sigma a corto plazo, a largo plazo pk
do valor va a llegar a ser 0,5
Snee RD, Hoerl, RW, sugirió que Seis Sigma, una estrategia centrada en el proceso y la metodología para el mejoramiento del negocio, es un enfoque estratégico que hemos visto en todos los procesos de trabajo, todos los productos,
menos de corto plazo pk
do valor. Así, por ejemplo, el
y todas las industrias [54] [55- 59] . Sokovic et al. [60] y Hahn [61] propuso que Six
DPMO cifra dada para 1 sigma asume que la media proceso a largo plazo será
Sigma es una forma efectiva para averiguar dónde están las mayores necesidades
de 0,5 sigma más allá del límite de especificación
del proceso y cuáles son los puntos más suaves del proceso [60] [61].
(do pk
=-
0. 17
),
en lugar de 1 sigma dentro de ella, como lo fue en el
estudio a corto plazo (
do pk = 0. 33 )
[70]. Tenga en cuenta que el defecto
Se enfatiza que LSS hace una dramática reducción en la tasa de defectos cliente
porcentajes indican sólo defectos que excedan el límite especificado para el cual significa
definido [Lindeman et al. 3 (p. 195)] [62] [63], las estrategias de negocio eficaces
que el proceso es más cercano. Los defectos más allá del límite de especificación lejos no
[64] [46], solución para los problemas empíricos que van desde semi estructurado
están incluidos en los porcentajes.
para bien estructurada [65] y tendencia futura para combinar herramientas y metodologías [61]. Seis sigma DEMAIC se encontró que se aproxima 3-sigma
Las curvas normales y Sigma
desde 1,8, mientras que el rendimiento del proceso se incrementó 93% a partir de
Seis Sigma conceptos pueden ser mejor entendidos y explicados usando término
una muy baja cifra 61,8% [64].
matemático Sigma y distribución normal [71]. La curva de campana forma mostrada en la Figura 1 se denomina "distribución normal" en términos estadísticos. En la vida real, una gran cantidad de distribuciones de frecuencia
Describiendo Lean Six Sigma-Concept
siguen una distribución normal, como en el caso de los plazos de entrega de pizza
LSS es un sistema de gestión que se traduce en una reducción a pulpa constante de
y otros negocios. Una de las características de esta distribución es que el 68% de
proyectos que están listos para su mejora. La aplicación con éxito de LSS puede dar
la superficie (es decir, puntos de datos) cae dentro del área de -2σ y + 2σ a cada
lugar a beneficios en las áreas de reducción de cost os, aumento de los beneficios, el
lado de la media. Del mismo modo, 4σ a cada lado cubrirá área de
aumento de la cuota de mercado y la competitividad de las empresas mejorado,
aproximadamente 95,5%. 6σ a cada lado de media cubre área casi 99,7%. Una
principalmente por la reducción del coste de mala calidad (COPQ) [66]. C OPQ por lo
curva de pico más (por ejemplo, más y más entregas se hicieron en el blanco)
general incluye los costes de evaluación, los costes de fallos internos y los costes de
indica variación menor o proceso más maduro y capaz. Considerando que una
fallos externos. De evaluación e inspección costos son a menudo incurren, por ejemplo,
curva de campana más plano indica una mayor variación o proceso menos
en el control de los productos terminados antes de salir de la fábrica,
maduro o capaz. En resumen, los niveles de rendimiento Sigma uno a seis Sigma se llega a la siguiente forma.
que revisa comprado equipos / suministros, prueba de lectura de documentos financieros y legales, la revisión de los cargos antes de la facturación, etc. costes de fallos internos son aquellos para reparar, reemplazar o desechar el trabajo en curso o del trabajo completado antes de la entrega del producto al cliente [9]. los
mesa
a continuación da
valores DPMO largo plazo
correspondiente a diversos niveles sigma a corto plazo [4] [67].
Tabla 1: Los valores correspondientes a varias DPMO corto Niveles término Sigma nivel de
Sigma
Sigma
(con
Porcentaje DPMO defectuoso
porcentaje de
Término
A largo
rendimiento
corto
plazo
.5 1σ turno)
C pk
C pk
1
- 0,5
691 462 69%
31%
0.33
- 0.17
2
0,5
308 538 31%
69
0.67
0.17
3
1.5
66807
6,7%
93,3%
1.00
0,5
4
2.5
6210
0,62%
99.38%
1.33
0.83
5
3.5
233
0,023%
99,977%
1.67
1.17
6
4.5
3.4
0,00034%
99,99966%
2.00
1.5
7
5.5
0,019
0.0000019% 99.9999981% 2,33
DPMO = defectos por millón de oportunidades
Figura 1: Curva de distribución normal con media, Sigma
Valores y 4-Sigma Tolerancia 1.83
Para cualquier proceso con una distribución estándar (algo que se parece a una curva en forma de campana), la probabilidad es 68,26% de que el valor que sigue dentro de
Se debe entender que estas cifras suponen que la media proceso se
una desviación estándar de la media. La probabilidad es 95,44% de que el mismo
desplazará por 1,5-sigma hacia el lado con el
valor próximo será
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caen dentro de dos desviaciones estándar. La probabilidad es 99,73% que será
método RDMAIC
dentro de tres sigma y 99,994% que será dentro de cuatro sigma.
La metodología DMAIC sigue definir la fase, medir, analizar, mejorar y control, aunque PDCA se podría utilizar para la mejora del proceso para dar un nuevo empuje. Algunas organizaciones dan un paso al principio, que es reconocer el problema derecho a trabajar en reconocer, produciendo de este modo una
Tabla 2: Nivel de calidad sigma con respecto al número
metodología RDMAIC [79]. Webber et al. [74], Rosing et al. [75] LSS se
de piezas o pasos
introduce con el modelo RDMAIC. La metodología del proyecto RDMAIC tiene
Yiels en general vs. Seis Sigma Nivel de calidad
seis fases:
(Distribución desplazada +/- 1.5σ)
Número de partes o + / -3σ
+ / -4σ
etapas
+ / -5σ
+ / -6σ
1
93,32 99.379% 99,9767% 99.99966%
7
61,63 95,733% 99,839%
10
50.08
93.96%
99.768%
99,9966%
20
25.08
88.29%
99.536%
99,9932%
50
3.15
73.24%
98,24%
99,98%
80
0.40
60,75%
98.156%
99,9728%
100
0.10
53,64%
97.700%
99.966%
150
----
39.38%
96.570%
99.949%
200
----
28,77%
95,45%
99.932%
300
----
15,43%
93.26%
99.898%
400
----
8,28%
91.11%
99.864%
500
----
4,44%
89.02%
99.830%
600
----
2,38%
86.97%
99.796%
700
----
1,28%
84.97%
99.762%
800
----
0,69%
83.02%
99.729%
900
----
0,37%
81.11%
99.625%
1000
----
0.20%
79.24%
99.661%
1200
----
0,06%
75.88%
99.593%
3000
- -- -
- -- -
50.15%
98.985%
17000
- -- -
- - --
1,91%
94.384%
38000
- -- -
- - --
0,01%
87.880%
70000
- -- -
- - --
----
78.820%
•
R econocer los problemas correctos e identificar los proyectos.
•
re efinir los problemas, la voz del cliente y sus necesidades, y los objetivos del proyecto, específicamente.
99,9976%
•
METRO edida aspectos clave del proceso actual y recogen los datos pertinentes.
•
UN nalyze los datos para i nvestigar y verificar las relaciones de causa y efecto. Determinar cuáles son las relaciones, y tratar de asegurarse de que todos los factores han sido considerados. Buscar la causa del defecto bajo investigación.
•
yo ejorar u optimizar el proceso actual basado en el análisis de datos usando técnicas tales como el diseño de experimentos, yugo poka o prueba de errores, y el trabajo estándar para crear un nuevo futuro proceso, estado. Establecer pruebas piloto para establecer la capacidad del proceso.
•
do ontrol el futuro proceso de estado para asegurarse de que cualquier desviación de objetivo son corregidas antes de que provoquen
defectos.
tales sistemas
implementar el control
como control estadístico de procesos, tableros de producción, los lugares de trabajo visuales y supervisar continuamente el proceso.
Tabla 3: RDMAIC la implementación del Marco entregables
pasos estratégicos
Herramientas utilizadas visión estratégica del negocio y
----
150000
- - --
----
Reconocer
60.00%
Recognization de problemas correctos la identificación de los proyectos Quality Function Deployment
los
revisado
estudios
el
universalmente concluido
carta del proyecto o una declaración de
Mapa diagrama de Gantt / Flujo
Definir
Obras (SOW)
implementaciones de estas transformaciones de herramientas estratégicas tuvieron
Línea de Tiempo diagrama / Proceso
(QFD)
éxito en la mejora de la relación con los procesos y los resultados. Ya que los defectos
SIPOC (proveedores, recursos, los
son acumulativos, a medida que se añaden más partes o más de las operaciones, la posibilidad de producir un producto defectuoso sube. Con deriva proceso como factor,
procesos, los productos y clientes) o IPQ
Medida
cifras de referencia (Entrada Proceso Salida)
si el número de piezas o etapas de proceso excede 1200, los procesos de sigma de
diagrama
cuatro son prácticamente incapaces de hacer un buen producto. Por otro lado, un
Diagrama de causa y efecto 5-por qué
proceso de Seis Sigma con 1200 partes o pasos todavía estaría produciendo un Analizar
rendimiento del 99,593% de buenos productos.
Causas identificadas
Diagrama de dispersión de regresión ANOVA La prueba de hipótesis
causas fundamentales seleccionados y
Mejorar
metodologías
contramedidas Plan de Implementación de Mejora
Seis Sigma proyectos siguen dos metodologías de proyectos inspirados en Planificar-Hacer-Verificar-Actuar de Deming
Ciclo.
diagrama de afinidad Análisis DOE La falta de modo de efectos
(FMEA)
Estas
Plan de control Chart y Monitor
metodologías, compuestas de cinco fases cada uno, llevan las siglas DMAIC y
Gráfico de control
Standard Procedimientos de operación
de documentación
(SOP)
Poka-Bridas de
Controlar
DMADV. DMAIC se utiliza para proyectos destinados a la mejora de un proceso de negocio existente [13- 15] [72]. DMADV se utiliza para proyectos destinados a
Acciones correctivas
Normalización
la creación de un diseño de nuevos productos o procesos. De Feo, José A .; Barnard, William (2005) [73]. La metodología del proyecto DMADV, conocido
Herramientas clave de Apoyo al Proceso RDMAIC
como DFSS (" re esign F o S ix S IGMA "),
Los pasos RDMAIC funcionan porque son comprensibles y tienen sentido. Antes cinco características
de que puedan aplicarse, sin embargo, el líder del proyecto debe a su equipo con
fases: Definir, Medir, Analizar y diseñar y verificar.
el alcance de los problemas con el uso de estas herramientas clave.
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Mapeo de Procesos de Negocio (SIPOC diagramas):
Paso 4: matriz Interrelación
SIPOC es sinónimo de proveedores, insumos, procesos, productos y clientes. diagramas
Paso 5: matriz de relaciones entre cómo y qué Paso 6: Pesos de
proceso de negocio y mapear el flujo del proceso antes de que comience el proyecto. Se
columnas de paso 7: Plan de calidad
utilizan por lo general en la fase de definición.
SIPOC / COPIS
entradas
salidas
1. Solicitud parte
Uso 1. Parte
2. Inventario físico
2. Inventario
3. Transferencia de llamadas llamadas
3. crédito / débito para P & L
4. Partes
4. Parte
5. Cliente / Equipo
5. datos
servicio
Recibe en
técnico
requisitos.
SIPOC son herramientas gráficas para identificar todos los elementos relevantes de un
Proceso
Entre
solicitud
solicitud
de parte
de parte
parte
Consumo
Uso /
Cumplir y enviar al
creat
de acción
WIP
Parte
proveedor
retirado
parte de la APN
de WIP
Parte
una llamada de
PROVEEDORES
CLIENTES
1. Técnico
1. Finanzas
2. Los compradores
2. Technicains
requerido para
3. NPC
3. Los compradores
4. reforma
4. NPC
5. Vendedores
5. Los vendedores
6. NPC Parte
Figura 2: SIPOC Diagrama del Proceso RDMAIC
Cómo hacerlo
Paso 1: Proveedor: El que produce, proporciona, o pastas los productos o servicios para la entrada del proceso, ya sea interno o un proveedor externo. Paso 2: entradas: Materiales, recursos y datos necesarios para ejecutar el proceso. Paso 3: Proceso: Una colección de actividades
Figura 3: Función de Calidad del Proceso de implementación de RDMAIC
que tienen uno o
más tipos de entrada y de salida crea
ese
Modos de Falla y Análisis de Efectos (AMFE):
es
FMEA es una herramienta para reducir el riesgo de fallos. También es una herramienta para
de valor para el cliente. Etapa 4: salidas: Los productos o servicios
identificar y priorizar CTQ en la fase de medición.
tangibles que resultan
del proceso.
Cómo hacerlo: Paso 1: Identificar los productos, servicios o procesos.
Despliegue de la Función de Calidad (QFD):
Paso 2: Identificar la falla potencial que surgiría en el
QFD es un enfoque sistemático para priorizar y traducir los requerimientos del cliente (CTQ es decir, externa) en los requisitos de las empresas correspondientes (es decir, CTQ interna) en cada etapa del desarrollo de productos para las operaciones de
proceso de destino.
Paso 3: Identificar las causas de los efectos y la probabilidad de ocurrencia.
ventas y comercialización hasta la distribución. Este método se utiliza generalmente
Etapa 4: Identificar los controles actuales para la detección de cada
en la fase medida. También es útil en el diseño para Seis Sigma (DFSS) y será
modo de fallo y la capacidad de la organización para detectar cada
presentado con más detalle en la sección DFSS.
modo de fallo.
Paso 5: Calcular la RPN multiplicando los valores de gravedad, las posibles causas, y la detección. Cómo hacerlo
Paso 6: Identificar la acción para reducir o eliminar la
Paso 1: Determinar el cliente exige Paso 2: El cliente
RPN para cada modo de fallo.
evaluación competitiva. Paso 3: Determinar el requisito técnico
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Cómo hacerlo: Paso 1: Recoger los datos. Generalmente de dos a tres operadores, 10 Suma de componentes y función de proceso
unidades de medir, y cada unidad se mide 2-3 veces por cada operador.
determinar el potencial
modos de fallo
Paso 2: Realizar los cálculos para obtener% R & R. Paso 3: Analizar los resultados. Una regla de o ro es que:
Comprobar los efectos de
cada fracaso
•
% R & R <10%: sistema de medición es aceptable.
•
% R & R entre el 10-30%: sistema de medición puede ser
las causas de
aceptable. Vamos a tomar decisiones basadas en la clasificación
cada fracaso
el
de Encuentraocurrencia
Lista de control de corriente
proceso
clasificación
características,
difícil
aplicaciones, entradas del cliente, y el nivel sigma del proceso.
Encuentre severidad clasificación
•
% R & R> 30%: medición
sistema no es
Encuentra clasificación de detección
aceptable. Debemos mejorar el sistema de medición mediante la búsqueda de problemas y la eliminación de las causas fundamentales. calcular RPN
5.1.1.5 Análisis de Capacidad del Proceso estudio de capacidad de proceso es un científico y un método sistemático que utiliza correcciónrequerida
gráficos de control para detectar y eliminar las causas de variación anormal hasta
No
que un estado de control estadístico que se alcance [76]. Cuando se haya recomendarcorrectiva
modificación de datos
completado el estudio, se podrán identificar la variabilidad natural del proceso.
acción
Modificacióndeterminar
5.1.1.5.1 Medidas de Capacidad del Proceso Proceso Capability-
FMEA informe
Índices: menudo estamos obligados a comparar la salida de un proceso estable con las Figura 4: Procedimiento FMEA [78]
especificaciones del proceso y hacer una declaración acerca de lo bien que el proceso cumple con las especificaciones. Para ello se compara la variabilidad natural
Análisis del Sistema de Medición (MSA):
de un proceso estable con los límites de especificación proceso. los
Una evaluación estadística del sistema de medición debe llevarse a cabo para
,
asegurar un análisis eficaz de los datos subsiguientes generados para una
y
pm
CCC pk p
estadística
característica de proceso / producto dado. MSA se utiliza generalmente en las
asume que la población de valores de datos se distribuye normalmente.
fases de medición y control para validar el sistema de medición para la y y de x.
Suponiendo una especificación de dos caras, si μ y σ son la media y la desviación estándar, respectivamente, de los datos normales y
,
Proceso
LSL y T USL
son la parte superior e inferior
límites de especificación y el valor objetivo, respectivamente, entonces los índices de
Variación
capacidad de población se definen como sigue.
USL = C pag
- LSL 6 σ
USL
Variación
• = min
C pk
Medición
Una parte a otra
••
μ
3
- - LSL •
, μ σ 3σ
••
análisis del sistema 2 LSL C pm 2 - (=σ - T ) μ + USL
6
• Precisión
produce una salida que cumpla con las especificaciones del cliente.
Exactitud
• Repeatabil
índices de capacidad de proceso se pueden utilizar eficazmente para resumir la información de capacidad de proceso en una unidad conveniente menos sistema.
linealidad
dopag y pk Reproducción
índices de capacidad de proceso de medir el grado en que el proceso
do son expresiones cuantitativas que personifican la variabilidad de su
proceso (sus límites naturales) en relación con sus límites de especificación
Parcialidad
(requisitos del cliente).
Revaluatio
Cómo hacerlo:
Estabilidad
Paso 1: Seleccionar el proceso a ser analizada y colección de datos.
Paso 2: Identificar los límites específicos según el cual la capacidad
Figura 5: Análisis del Sistema de Medición
será evaluado análisis. Paso 3: Verificar el proceso está bajo control estático.
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Paso 4: Analizar la distribución de datos. Paso 5:
problemas de decisión, en la que se examinaron los efectos de varios factores.
Estimar índices de capacidad.
Causa-efecto (diagrama de Fishbone Diagram):
Cómo hacerlo:
Esto también se conoce como causa y efecto Diagrama, Diagrama de espina de pescado,
Paso 1: Diseño del experimento Paso 2: definir restricciones de
diagrama de Ishikawa, Diagrama de espina de pescado y el diagrama de Ishikawa.
factor Paso 3: Añadir términos de interacción Paso 4: Determinar los números de carrera Paso 5: Comprobar el diseño Paso 6: Recopilar e introduzca los datos Paso 7: interpretar y analizar los
Ambiente
Método
Vibración
Tasa de producción
Humedad
de instrucciones de fabricación
Temperatura
Material tipo de acero
Gente
Formación
Yo
metodología de superficie de respuesta (RSM):
Internet
La RSM es el método de optimización más popular utilizado en los últimos
Sistema
tipo de soldadura Vendedor
resultados de los datos
años [77]. Este método es una colección de técnicas estadísticas en la que una Cambio
respuesta de interés está influenciada por varias variables y el objetivo es
Nivel de experiencia
optimizar esta respuesta a través de la determinación de la relación entre la respuesta y las variables independientes. Algunos ejemplos de las aplicaciones
Objetivo
de RSM per- formaron para la optimización de los procesos bioquímicos son la hidrólisis de sustratos pécticas, la síntesis enzimática de ésteres grasos,
lipasa incorporación catalizada de ácido docosahexaenoico (DHA) en el aceite de galga 2 Mensual
El manómetro 1
Semanal
método B
Diariamente
método A
mecanizado
borraja, la producción de proteasa alcalina de Bacillus mojavensis en un
Mantenimiento
biorreactor, butylgalactoside síntesis subproductos galactosidasa de Aspergillus
Tratamiento térmico
oryzae, biotransformación de 2-feniletanol a phenylacetalde- Hyde en un sistema por lotes Fe- de dos fases,
lipasa cataliza reacciones de esterificación, Mantenimiento
Medición
Máquina
pectinasa uso en el pretratamiento de jugo Mosambi de aclaración, colesterol
oxidasa
producción
por
Rhodococcusequi no. 23, la producción de fitasa por Pichia anomala y Figura 6: Diagrama de causa y efecto
determinación de los parámetros de reacción para almidón dañado de ensayo [11], [68], [70], [79-85].
Cómo hacerlo: Paso 1: En primer lugar, identificar el problema y escribir en una caja,
método de superficie de respuesta Plan de
y dibujar una flecha que apunta hacia la misma. Pensar en el problema exacto en detalle. En su caso, identificar quién está involucrado, cuál es el problema y cuándo y dónde se produce. verificación Ejecutar análisis computacional Paso 2: Identificar los factores principales y dibujar cuatro o más ramas de la flecha grande para representar las principales categorías de causas potenciales.
Analizar superficie de respuesta
Paso 3: lluvia de ideas sobre las posibles causas del problema en cada una de las catego rías principales y una lluvia de ideas posibles causas del problema. Explora cada uno para identificar las causas más específicas de causas. Continuar hasta que se desvía todas las causas posibles se ha
Optimizar la optimización de la respuesta
identificado. Cuando una causa es compleja, es posible que se descomponen en sub-causas. Mostrar estos como líneas que salen de cada línea de causa.
Ejecutar el análisis de
Paso 4: Analizar el diagrama. En esta etapa debe haber una Figura 7: Metodología de Superficie de Respuesta Gráfico (RSM) Flujo
diagrama que muestra todas las posibles causas de su problema.
Cómo hacerlo: Paso 1: Plantear el
Diseño de Experimentos (DOE):
problema.
Diseño de experimentos es una técnica de usos múltiples [27]. Su uso no
Paso 2: Seleccione la variable de respuesta ( y).
se limita a experimentos físicos, pero se puede aplicar para simular
Paso 3: Elija los factores ( x) de y sus niveles y rangos.
experimentos [28], a la investigación de cálculo de los resultados de
Etapa 4: Determinar el plan experimental (es decir, el diseño
matriz).
expresiones analíticas complejas cuyos parámetros son metódicamente
yo. A la pantalla del x de para obtener los pocos, de vital importancia x, de que a menudo utilizan los experimentos factoriales. En tales casos, si el
variada o a otro
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número de carreras es moderado y no tenemos suficiente tiempo y
deleitando a los clientes es un enfoque moderno. De acuerdo con este estudio se
recursos, podemos realizar un experimento factorial completo; si el
concluye que Lean Six Sigma no sólo puede beneficiar a los negocios, pero puede
número de carreras es grande o el tiempo y los recursos son limitados,
transformar a ser más ágil y responder más rápidamente a los cambios.
podemos considerar un experimento factorial fraccional.
ii.
Para obtener la respuesta óptima, es posible llevar a cabo RSM, que por lo general se lleva a cabo después de filtrado de variables.
referencias [1]
Xerox cortes populares
Paso 5: Ejecutar los experimentos en las condiciones prescritas y recoger los datos de respuesta.
www.isixsigma.com. [2]
Paso 6: Analizar los datos recolectados a través de parcelas principales efectos,
SAK Mahmud, “Seis Sigma aplicación en la industria hotelera:
parcelas de interacción, ANOVA, etc.
Paso 7: Concluir
el
experimentar
magra programa seis sigma
[Recurso electrónico] Seis Sigma modo 201 de acceso: http: //
¿Es eficaz para mejorar el rendimiento”, Revista de Investigación y
hacer
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seguimiento del DOE.
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Ventajas y limitaciones de la LSS
utilizando el concepto Seis Sigma,” Anales de la Universidad de
El análisis de los beneficios LSS en el sector empresarial siendo identificado en varios estudios
Petroşani, Economía, vol. 10, no.
de casos. Incluyendo todo el trabajo de investigación el uso de estos estudios los diez mejores
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ventajas citadas en este documento. yo.
ii. iii. iv. v. VI.
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El limitado número de aplicaciones prácticas de la LSS marco
mejora
integrado. 2.
estrategia para
lograr
ventaja competitiva,”Estudio y Trabajo, vol. 51, no. 1, pp. 6-8, 2002.
Este marco (RDMAIC) es adecuado para más bien extensa de la definición
[9]
del problema, el diagnóstico y el diseño de los recursos. Es menos adecuado
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para las tareas de problemas de alcance más pequeño.
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3.
La limitación de versiones genéricas de RDMAIC no se reconoce generalmente en la literatura del practicante.
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Conclusión
Rai, GC Majumbar, S. DasGupta, y S. De “el uso de pectinasa
En base a estos estudios de literatura se encuentra que Lean Six Sigma es un
Optimización en el pretratamiento de jugo Mosambi para aclaración
conjunto de herramienta estática que actúa como una lente a través del cual se
por metodología de superficie de respuesta”, Journal of Food
pueden identificar problemas ocultos y causa al descubierto, equipar mejor
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“los programas de mejora de calidad Implementación utilizando los
rendimiento del negocio. Seis Sigma también ha proporcionado las oportunidades
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para que las iniciativas enfocadas hacia adelante significativo de consumo a través
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