Dr. Genichi Taguchi Nacido en Japón en 1924, se graduó en la Escuela Técnica de la Universidad Kiryu, y más tarde recibió el Doctorado en ciencias de la Universidad Kyushu, en 1962. Contribuyó significativamente al progreso de las industrias japonesas en la fabricación a corto plazo de productos de clase mundial, a bajo costo, y con alta calidad. Su contribución más importante: la combinación de métodos estadísticos y de ingeniería para conseguir rápidas mejoras en costos y calidad mediante la optimización del diseño de los productos y sus procesos de fabricación. Método Taguchi El método Taguchi es una herramienta que también puede llegar a ser usada en las etapas de diseño de productos y procesos, con el objetivo de minimizar la variación del desempeño de éstos en manos de los consumidores finales, con respecto a los factores ambientales, como medio para mejorar la calidad. La metodología de Taguchi enfatiza en: · Diseño Robusto – es la búsqueda por el juego de condiciones para lograr un comportamiento del proceso óptimo. · Minimización de la función de pérdida – es la minimización de la pérdida económica debido a las corridas en condiciones no-óptimas. · Maximización de la Señal razón a Ruido – es el alcance de los mejores objetivos del proceso bajo las condiciones no controlables (ruido). · Selección del diseño experimental para examinar las Gráficas Lineales, que permiten además la investigación de las interacciones de los efectos deseados, basados en el proceso conocido. Taguchi separa las variables de entrada en dos grupos que son las variables controlables, las llama señales, y las no controlables, a las llama ruidos. Su modelo consiste en hallar los niveles de las señales que mitiguen los efectos que los ruidos tienen sobre la variable de respuesta. Este modelo exige que en la etapa de diseño se exploren aquellas variables que no se pueden controlar durante las etapas posteriores de fabricación, almacenamiento, transporte, y uso del producto. El concepto de función de pérdida cuadrática de la no calidad, este concepto es útil e innovador. En resumen, Taguchi sostiene que una variable que se aleje de su valor nominal pierde robustez así esté dentro de especificaciones. La pérdida de robustez está asociada a un costo, debido a que se pierde la confiabilidad de desempeño, es decir, se aumenta el riesgo de falla. La metodología Taguchi incluye las siguientes prácticas: Ingeniería de calidad. Diseño experimental. Análisis de datos financieros. Sistema de evaluación divisional. Reconocimiento de patrones. Ingeniería de calidad La ingeniería de calidad es una serie de planteamientos para predecir y prevenir las dificultades o problemas que podrían ocurrir en el mercado después de que un producto se vende y es usado por el cliente bajo múltiples condiciones ambientales y de utilización durante el período de vida. Hay dos áreas en la ingeniería de calidad: 1. Fuera de línea: Aplicada en investigación y desarrollo de productos y procesos. 2. En línea: Aplicada durante la producción.
La ingeniería de calidad se enfoca directamente a la consecución de la calidad por diseño. El concepto de Calidad por Diseño se ilustra muy bien con la imagen de la palanca de calidad, en la que vemos que, cuánto más lejos de la producción apliquemos el esfuerzo, mayor será su efecto sobre la calidad y mejoras del producto, con un mínimo de gastos económicos. El diseño de producto (y proceso de fabricación) se divide en tres etapas: 1- Diseño del sistema Esta es la etapa conceptual en la que se determinan las características generales, parámetros a tener en cuenta, objetivos, etc. 2- Diseño de parámetros Una vez establecido el concepto comienza la etapa de ingeniería de detalle, en la que se definen los parámetros del producto: dimensiones, especificaciones, materiales, etc. En esta etapa un análisis permite establecer parámetros que minimicen los efectos de la variabilidad en el proceso, medio ambiente y manipulación en la performance final del producto. En esta etapa se pueden realizar una serie de experimentos estadísticos que ayudan a medir la sensibilidad de los parámetros objetivos a variaciones en el proceso o en lo que se denominan ruidos. 3- Diseño de tolerancias Completado el diseño de parámetros, y con una real comprensión de los efectos de cada uno de los parámetros en la performance final del producto. Se puede centrar la atención en unos pocos parámetros clave, sobre los que se trabajará en obtener tolerancias más estrechas. Ventajas y desventajas La principal ventaja del método de Taguchi es que sus conclusiones se basan en gran medida en razonamientos intuitivos, ya que fundamenta sus decisiones en el estudio de las gráficas de medias marginales y de interacciones simples. Desafortunadamente desprecia con frecuencia efectos de interacción importantes, lo cual no garantiza de manera alguna el encontrar el óptimo. Además, el análisis grafico no arroja de ninguna manera un resultado estadísticamente significativo. Una ventaja del método de Taguchi es que hace hincapié en un valor característico al rendimiento, cercano al valor objetivo en lugar de un valor dentro de ciertos límites de especificación, donde este modelo propone se rige por una función parabólica, y no uno discontinuo como lo hace el Modelo clásico de control de calidad. Es una técnica de calidad mejorada. Está dirigida a perfeccionar el diseño del producto como del proceso. Además, el método de Taguchi para el diseño experimental es sencillo y fácil de aplicar a muchas situaciones, ya que combina métodos estadísticos y de ingeniería para conseguir rápidas mejoras en costos y calidad, por lo que es una poderosa y sencilla herramienta. Se puede utilizar para reducir rápidamente el alcance de un proyecto de investigación o para identificar los problemas en un proceso de fabricación a partir de datos que ya existen. Además, el método de Taguchi permite el análisis de muchos parámetros diferentes sin una cantidad prohibitivamente alta de experimentación. Por ejemplo, un proceso con 8 variables, cada una con 3 estados, requeriría 6.561 experimentos para probar todas las variables. Sin embargo con la utilización de matrices ortogonales de Taguchi, sólo 18 experimentos son necesarios, o menos de 0,3% de la cantidad original de experimentos. De esta manera, permite la identificación de los parámetros clave que tienen el mayor efecto sobre el valor característico de funcionamiento de manera que la experimentación adicional en estos parámetros se puede realizar y los parámetros que tienen poco efecto pueden ser ignorados. La principal desventaja del método Taguchi es que los resultados obtenidos sólo son relativos y no indican exactamente qué parámetro tiene el mayor efecto sobre el valor característico de rendimiento. Además, dado que las matrices ortogonales no prueban todas las combinaciones de variables, este método no debe utilizarse cuando se necesitan todas las relaciones entre todas las variables. El método Taguchi ha sido criticado en la literatura para la dificultad en la contabilización de las interacciones entre los parámetros. Otra limitación es que los métodos de Taguchi están fuera de línea, y por lo tanto inadecuado para un proceso de cambio dinámico tal como un estudio de simulación. Además, ya que los
métodos de Taguchi tratan sobre el diseño de la calidad, en lugar de corregir la mala calidad, que se aplican con mayor eficacia en las primeras etapas de desarrollo del proceso. Después de especificar las variables de diseño, el uso del diseño experimental puede ser menos rentable. Los procedimientos estadísticos de Taguchi son con frecuencia innecesariamente complicados e ineficientes. Para apoyar esta afirmación, menciona los siguientes puntos: 1. La naturaleza secuencial de la experimentación no es explotada completamente. 2. La selección de diseños listados por Taguchi es limitada. 3. Las Interacciones no son tratadas adecuadamente. 4. Son recomendados computacional.
métodos
de
arreglos
ortogonales
muy
complicados
para
optimización
5. El uso universal de las razones S/N es poco convincente. 6. La importancia de transformación de datos no es reconocida. 7. Terminología poco familiar es usada. En contraste con el diseño de experimentos clásico, Taguchi sugiere una ronda final de experimentos de confirmación. El modelo Taguchi fue diseñado por ingenieros para ingenieros y es aplicable en control de calidad. Pero también el modelo de Taguchi es perfectamente aplicable a casos de gestión tecnológica. Si se trata de desarrollo tecnológico, hay que considerar todas las posibles contingencias que puede tener el producto en todas sus etapas desde la fabricación hasta el uso que le dé el consumidor final. Si se trata de transferencia tecnológica, hay que simular el desempeño de la tecnología en las condiciones locales y actuales, para saber si es robusta a nuestro medio. El concepto de robustez, ya sea siguiendo el modelo Taguchi o cualquier otro modelo, es importante aplicarlo, porque la calidad ya no debe ser una opción, sino una obligación.
