BS GRUPO BB Six Sigma Certification ProgramCurso: FASE CONTROLAR

Trabajo de Aplicacin N 02 Profesor: Ing. Oscar Valentn, BBSS

Participante: Ing. Tany Encomenderos Dvalos

Arequipa, 06 de Julio de 2010

IntroduccinDEFINIR- MEDIR- ANALIZAR- MEJORAR y CONTROLAR

Mapa de procesos SIPOCVentajas:Muestra las actividades multifuncionales en un diagrama simple.Es un esquema panormico al cual se le puede agregar detalle.Es un marco de referencia aplicable a todas las organizaciones.

Seguimientodel procesoDocumentacinInstitucionalizacinMETODOLOGA DMAIC: Fase Controlar

Paso 10 : Verifica que realmente mides bien las X`sDeterminar que tan bien estamos midiendo los Factores Vitales.Medir bien la causa realHay que poder Confiar en las medicionesArreglar los problemas de medicin antes de Proseguir con la metodologa Controlar = Institucionalizar Cambios para la Mejora. Diseo para la Calidad.. Cantidad de Royal1 CucharaditaCantidad de Harina2 1/2 tazasCantidad de leche1 1/2 tazasCantidad de Huevos 1 tazasCantidad de azucar.1/2 tazasCantida de mantequilla1/4 de la BarraTiempo para cocinarlo35 minTemperatura para cocinarlo275 C

USA SIEMPRE LAS MISMAS MEDIDAS; ES DECIR, LA MISMA CUCHARA, TASA, RELOJ.

Paso 11 : Determina la variacin del ProcesoDeterminar que tanto varan los Factores Vitales y si son capaces de cumplir con los lmites establecidos en el paso 9Causas reales Controlar = Institucionalizar Cambios para la Mejora. Diseo para la Calidad.LSCLIC XCantidad de Royal

Paso 12 : Implanta Controles en el Proceso.Asegrate que tu mejora va a durar a lo largo del tiempo (Usa procedimientos, instructivos de trabajo, reglas, etc..) Controlar = Institucionalizar Cambios para la Mejora. Diseo para la Calidad.Haz una receta y colcala donde la puedas ver cada que realices un pastel.

Paso 12a : Define las acciones para la mejora.Determinar las acciones concretas que hay que hacer,as como definir quien, como y cuando se realizarn. Controlar = Institucionalizar Cambios para la Mejora. Diseo para la Calidad.Ejemplo del pastel:

1.- Usar siempre la misma cuchara, tasa y reloj para medir los ingredientes y el tiempo de cocinado.

2.-Usar siempre la misma unidad de Temperatura del horno

3.- Difunde la receta entre los miembros de tu familia.

Paso 12b : Realiza los cambios.Emprende las acciones definidas de acuerdo al plan establecido en el paso 12a. Controlar = Institucionalizar Cambios para la Mejora. Diseo para la Calidad.1.- Usar siempre la misma cuchara, tasa y reloj para medir los ingredientes y el tiempo de cocinado.

2.-Usar siempre la misma unidad de Temperatura del horno

3.- Difunde la receta entre los miembros de tu familia.

Paso 12c : Implanta Controles para la permanencia del cambio. Cmo asegurarnos que el cambio perdurar ? Est todo documentado ?, escribir la receta Controlar = Institucionalizar Cambios para la Mejora. Diseo para la Calidad.

Paso 12d : Evala los beneficios reales obtenidos. Controlar = Institucionalizar Cambios para la Mejora. Diseo para la Calidad. Se logr el objetivo planteado en el Paso 5 ? Qu otros beneficios se obtuvieron ?De hoy en adelante haremos puros pasteles esponjados y consistentemente buenos.

Paso 12e : Felicita al equipo.Felicitar y Celebrar !!! Controlar = Institucionalizar Cambios para la Mejora. Diseo para la Calidad.

Despus de todo el esfuerzo realizado para mejorar un proceso, el equipo tiene que asegurarse que el problema no vuelve a aparecer. Diagrama de la Triloga de Juran

Criterios para Mejorar el ControlEn un proceso Seis Sigma, el nmero de errores es muy pequeo, por tanto a la hora de controlar estos errores hay que ser muy cuidadoso. Para ellos, los siguientes tips pueden ser de utilidad: Control Tecnolgico: Un sensor automtico tendr muchos menos errores que un ser humano y no se ven afectados por estados de nimo, cansancio... Control justo al final del proceso: Cuanto antes se detecte un error, se comunique y se acte sobre el error mayor ser la efectividad y menor el riesgo de repeticin. Control Activo frente a Control Pasivo: Imaginar que una empresa tiene que pasar todos sus contactos a una base de datos. Un empleado escribe los datos y otra lee los datos que aparecen en la base de datos para ver si estn correctos. Esta es una actitud pasiva. Una actitud activa sera que la segunda persona tambin escribiera los datos en la base de datos y luego se comparara si coinciden.

_XxisZLIEEspecificacin inferiorLSEEspecificacin superior

p= porcentaje de partes fuera de especificaciones La desviacin estndarsigma representa la distancia de la media alpunto de inflexin de la curva normalInterpretacin de Sigma y Z

Capacidad de procesosMotorola not que muchas operaciones en productos complejos tendan a desplazarse 1.5 sobre el tiempo, por tanto un proceso de 6 a la larga tendr 4.5 hacia uno de los lmites de especificacin, generando 3.4 DPMO (defectos por milln de oportunidades).Corrimiento de 1.5

Capacidad de procesosLa tasa de falla puede ser referida como los defectos por oportunidad (DPO), o defectos por milln de oportunidades (DPMO)

Algunas capacidades a largo plazo son:Para 2 se tienen 308,770 ppm con Cpk = 0.66 Para 3 se tienen 66,810 ppm con Cpk =1.00Para 4 se tienen 6,210 ppm con Cpk =1.33

reas bajo la curva normal: Entre menor sea el valor de , mayor ser la distancia entre X y LSE 3.4 ppmfuera de LSE4.5X = MediaLSE: LmiteSuperior de Especificacin

Definicin estadstica de Seis Sigma: Con 4.5 sigmas se tienen 3.4 ppmMedia del procesoCorto plazo Largo PlazoLSE - LmiteSuperior deespecificacinLIE - Lmiteinferior deespecificacin4.5 sigmasEl proceso se puede recorrer 1.5 sigma en el largo plazoLa capacidadDel procesoEs la distanciaEn Sigmas deLa media al LSE(UCL).

Capacidad de procesoNota: La capacidad a largo plazo, asume la media de proceso como desplazada de la especificacin por 1.5 sigma.

MEDIA ORIG. CORRIDA LSECpkPPM. ltZ.ltZ.st1.503.44.56.01. Z.st es el nmero de sigmas, en el mejor nivel que puede tener el proceso, a corto plazo . 2. Z.st siempre es un valor mayor a Z.lt, debido a que el valor a largo plazo es reducido por los cambios del proceso (en promedio, 1.5s)

EJERCICIOS - CASOS

Caso 1: Se cuenta con informacin sobre el peso del rollo de papel higinico sin centro, cuya especificacin es de 58 a 69 g. Dichas muestras fueron tomadas cada hora.

Hora Peso del rollo (g/m 1 2 3 4 5162,4562,5863,3862,0263,11264,1763,3462,3362,2163,57364,7863,9262,862,163,86463,9263,762,3762,8863,88563,7763,864,8363,4565,32663,1563,0463,2262,7364,27763,0964,3464,2766,0464,15862,8464,4963,0462,8761,73962,8864,6862,7463,1564,191062,1363,0862,8363,4263,261165,9863,4864,5965,0363,291263,1363,7163,1162,6764,66

Los lmites de control inferior, promedio y superior son:Se tienen datos continuos ledos en + de 1 subgrupo, entonces se trata de una Grfica de Promedios y Rangos (X & R). El MINITAB reporta:

LIC62,364g/m2Media63,497g/m2LSC64,630g/m2

Se observa una Distribucin Normal. Como la capacidad Cpk >> 1, entonces el proceso es capaz y est bajo control. La VoP se aproxima a la VoC, por lo se nota una curva esbelta.El MINITAB reporta la distribucin siguiente:

Caso 2: Construir e interpretar una grfica para informacin sobre lavabos mostrada en la siguiente tabla.

Fecha Unidades producidas (n) Unidades defectuosas (Xd) Fraccin defectuosa (p) 05-may145100,06906-may23610,00407-may18440,02208-may12260,04909-may215120,05610-may218350,16111-may221210,09512-may149320,21513-may189120,06414-may156220,14115-may172240,14016-may125350,28017-may118210,17818-may164190,11619-may215170,07920-may248210,08521-may168230,13722-may159240,151

Se tienen datos discretos ledos con productos defectuosos (unidad con >= 1 defectos) y n = variable, entonces se trata de una Grfica p.Aplicando las relaciones y la Regla de 25%:LSC = p + { 3* [p(1 p)/n]1/2}X(media) = p = Xd / niLIC = p - { 3* [p(1 p)/n]1/2}Entonces:Se tiene n= ni / 25 = 3204 / 25 = 128,16 75% n = 96 y 125% n = 160 96

Tabulando en el cuadro anterior se tienen los resultados de los lmites y la media:

Fecha Unidades producidas (n) Unidades defectuosas (Xd) Fraccin defectuosa (p) LICMediaLSC05-may145100,0690,0240,1060,18706-may23610,0040,0240,1060,18707-may18440,0220,0240,1060,18708-may12260,0490,0240,1060,18709-may215120,0560,0240,1060,18710-may218350,1610,0240,1060,18711-may221210,0950,0240,1060,18712-may149320,2150,0240,1060,18713-may189120,0640,0240,1060,18714-may156220,1410,0240,1060,18715-may172240,1400,0240,1060,18716-may125350,2800,0240,1060,18717-may118210,1780,0240,1060,18718-may164190,1160,0240,1060,18719-may215170,0790,0240,1060,18720-may248210,0850,0240,1060,18721-may168230,1370,0240,1060,18722-may159240,1510,0240,1060,187Total32043390,106

Los lmites de control inferior, promedio y superior son:El Excel reporta la grfica de control siguiente:Hay 3 causas especiales: El proceso no es estable. Es anormal

LIC0,024Media0,106LSC0,187

Se ve que los datos tienen Distribucin Binomial. Como la capacidad Cpk < 1, entonces el proceso no es capaz ( la VoP no se ajusta a la VoC), ni est bajo control.El MINITAB reporta la distribucin siguiente:

BIBLIOGRAFAValentn Oscar. 2010. Fase Controlar. Programa SS Certification. BS GRUPO. Arequipa.Kubiat and Benbow. 2009. The Certified Six Sigma Black Belt Handbook, Part VIII Control, USA.USACH. 1995. Apuntes de Control Estadstico de Procesos. Ingeniera Civil Industrial. Santiago. Chile.BBSixSigmaBreakthrough. 2001. Estrategia de Impacto de Six Sigma. Mexico.