presentacion seis sigma.pptx

5/19/2018 presentacion seis sigma.pptx

1/27

Instituto Tecnolgico de CiudaValles Integrantes:

Juan Roberto de la Cruz Reina Felipe de Jess Garca Morales

Celedonio Hernndez Snchez

Jared Obed Ortega Loredo

Miguel ngel Ramrez Sanchez


2/27

Reduccin de gasto energticoelctrico usando seis sigma

La aplicacin de Seis Sigma a los modelos de gestinenergtica es de vital importancia, porque generamejoramiento continuo, optimiza el consumo eficienteenergtico y fortalece la cultura de preservacin. Elartculo ilustra un ejemplo de aplicacin de la

metodologa Seis Sigma en los modelos de gestinenergtica para la RGEE (Reduccin de Gasto EnergticoElctrico) realizado en el parque industrial Sumicol Corona en Sabaneta, Antioquia.


3/27

Aplicabilidad especfica en el Proyecto de Reduccinde Gasto Energtico Elctrico RGEE

(Parque Industrial Sumicol)

Para la ejecucin de este proyecto se aplic la metodologa completa de Seis Sigmacual implica el desarrollo de sus 5 etapas:

Etapa de Definicin. Como todo proyecto Seis Sigma, nuestro problema a solucionar denfocarse desde la ecuacin bsica para resolver problemas desde Seis Sigma. Es decir

Y =f(x), o sea Y=f(XI, X2, X3, ...).

Esta ecuacin define la relacin entre una variable dependiente, Y, y las variaindependientes, las Xs. Para el caso especifico del proyecto de RGEE, la vardependiente es el consumo Kw-hr/ tonelada producida. Por otro lado, el encuentro dvariables independientes Xs resultara del desarrollo y ejecucin del proyecto.

Sin embargo, mediante las diferentes discusiones iniciales en equipo se encontr qureas importantes de encuentro de estas Xs seran: fuerza motriz, factor de poteiluminacin, aplicaciones trmicas, sistemas de distribucin y adecuado maoperacional.


4/27

Un resumen de la etapa de definicines:

Titulo. Reduccin de Gasto Energtico Elctrico (RGEE).

Equipo de Trabajo. Equipo multidisciplinario con asesora de expertos.

Objetivo General. Deber ser concreto, lograble, relevante, y se expresatrminos de qu, cmo y para qu, cunto y cundo. Debe incluir las mtriprimarias y secundarias, su estado actual y las metas respectivas.

Objetivos Especficos. La suma de los objetivos especficos debe perm

lograr el objetivo general. Mtrica. Consumo kw-hr/ tonelada (parque industrial Sumicol)

Meta. Pasar de 54 kw-hr/ton a 51 kw-hr/ton

Cronograma inicial. 6 meses

Beneficio estimado a 1 ao. Col $110 millones


5/27


6/27


7/27

Etapa de medicin

Durante la fase de medir, se prioriza sobre el comportamiento en cuanto

a su promedio y variacin de la mtrica primaria kw-hr/ tonelada apartir de la informacin histrica registrada, tal como se observa en lagrfica 1. Del mismo modo, la estadstica bsica es ampliamenteutilizada para obtener el tipo de distribucin del consumo de energapor tonelada e identificar los patrones de comportamiento de otrosparmetros como energa activa y reactiva, franjas horarias en el dadonde el consumo de energa es ms alto y obtencin de valores

promedio histricos de factores de potencia mes a mes. Los grficos dePareto (grfico 2) son de gran ayuda para identificar las plantas yequipos que mayor aporte hacen al consumo de energa elctrica en elparque industrial.


8/27


9/27


10/27

Otra herramienta muy importante utilizada en la fasede medicin es la matriz deanlisis del modo y efecto de falla.

Matriz de anlisis del modo y efecto de falla (AMEF): Tcnica analticautilizada como medio para asegurar que, dentro de lo posible, modospotenciales de falla y sus causas asociadas hayan sido considerados yanalizados.

Modo potencial de falla: Es la forma en que es posible que un procesofalle. Para la realizacin de este anlisis dentro del proyecto de reduccin

energtica se toma como base el mapa de proceso de nivel 1 (grfico 3)analizando por separado cada una de las etapas y sus posibles modos yefectos de falla. Para realizar lo anterior es necesario calcular el Nmerode Prioridad de Riesgo (RPN) para cada uno de los modos de falla. El RPNse calcula mediante la multiplicacin de tres ndices, que son severidad,ocurrencia y deteccin, analizados para cada uno de los modos.


11/27

La grfica 3 nos muestra los valores de RPN para los principalesmodos de falla analizados que producen un alto consumo deenerga elctrica:


12/27

En esta etapa de igual forma se verifica el adecuado sistema demedicin Repetibilidad y Reproducibilidad (R&R), en cuanto a la tomade mediciones de consumo de energa elctrica en el parqueindustrial. Adicionalmente se realizan anlisis de capacidad si se tienealgn lmite de especificacin en el consumo de energa elctrica, quepara este caso especfico tiene como lmite superior establecido 51kw-hr por tonelada.


13/27

Etapa de Analizar:

Siguiendo la ecuacin de resolucin de problemas, durante esta fase se

identifican las distintas X que son causa de que Y, es decir larelacin consumo kw-hr por tonelada, se est comportando de unamanera inaceptable. Al identificar las distintas Xse usa la prueba dehiptesis, ya sea para verificar o para desechar las diversas teoras osupuestos que el equipo ha desarrollado en torno a los sistemas causalesque afectan el consumo de energa por tonelada en el parque industrialde Sumicol. La grfica 4 muestra las principales X vitales que

impactan la Yrespuesta, que es consumo kw-hr por tonelada.


14/27


15/27

Diagramas de dispersin y correlacin:

Este tipo de anlisis nos muestra la relacin entre dos variablesx y y

que, para el caso industrial, es de gran importancia para conocer larelacin consumo kw-hr vs produccin mes a mes, ya que revelainformacin importante del proceso y permite de igual forma realizaranlisis predictivos.

Con estos anlisis se puede determinar la influencia de factoresproductivos de las empresas sobre las variables energticas yestablecer nuevas variables de control. El grfico energa versus

produccin puede realizarse por tipo de portador energtico, rea oequipo, considerando para cada caso la produccin asociada alportador.

En la grfico 5 se observa un anlisis de correlacin entre el consumokw-hr y las toneladas producidas en un molino de bolas.


16/27


17/27

Diagrama ndice de consumo versusProduccin

Este diagrama se realiza despus de haber obtenido el grfico deenerga vs. produccin y la ecuacin y (energa)=mx (produccin)+bcon un nivel de correlacin significativo. El grfico ndice de consumo(kw-hr/tonelada) vs produccin es una hiprbola equiltera, conasntota en el eje x, al valor de la pendiente mde la expresin deenerga en funcin de la produccin. En la grfico 6 se observa elmodelo IC, que es kw-hr por tonelada vs. produccin en toneladas.

Como se observa en la grfica, producciones menores a las 3100toneladas conllevan a un aumento en mayor proporcin del ndice kw-hr por tonelada, haciendo ineficiente el consumo de energa elctricafrente a la produccin obtenida.


18/27


19/27

Etapa de Mejorar

En esta fase se hace uso del diseo experimental para identificar lasrelaciones que existen entre las X y se llevan a cabo lasimplementaciones de mejora sobre las X vitales encontradas en laetapa de analizar. Las Xson variables independientes con respecto aY, pero eso no significa que sean independientes entre s. En losproyectos energticos, el diseo de experimentos es bien importantepara encontrar condiciones de ptimo consumo energtico mediante laapropiada interaccin de las diferentes variables de proceso en laplantas de manufactura. Por ejemplo, mediante la realizacin de unDOE se pudo encontrar la interaccin correcta entre factores tales comocarga de trabajo, variador de velocidad y tipologa de motor (estndar ode alta eficiencia).


20/27


21/27

Etapa de Controlar

En la fase de controlar se aprovechan herramientas de calidad como laspruebas de errores, los sistemas de calidad y los cuadros de control,para asegurar que la variable respuesta kw-hr por tonelada seasustentable. De igual forma, se verifica el funcionamiento del procesoestableciendo control sobre las Xvitales en los niveles ptimos y quehacen posible el buen desempeo de la Y. Algunas de las actividadesde control con su elemento de control y la accin desarrollada para elproyecto se muestran en la figura 4. De igual forma, se establecengrficos de control por ejemplo para la energa reactiva y el factor depotencia, para evitar algn tipo de sobre costo. Altos consumo deenerga reactiva conllevan mayores pagos de tarifa (grfica 7).


22/27

Los dispositivos Poka Yoke que permiten hacer un trabajo 100% libre deerrores todo el tiempo, ayudaron a asegurar de manera importante el

control sobre algunas variables de alto impacto sobre el consumo deenerga elctrica. Algunos ejemplos son:

Instalacin de sistema de control de apagado automtico en las nochesy los fines de semana en el edificio administrativo.

Switches con- off cerca a las mquinas de los procesos productivos.

Instalacin de sistema automtico de control de disparos de aire

comprimido para limpieza en las mangas en los filtros de captacin depolvo, segn el diferencial de presin entre la entrada y la salida deestos.


23/27


24/27

Los resultados obtenidos despus de finalizada la ejecucin de cada una


25/27

Los resultados obtenidos despus de finalizada la ejecucin de cada unade las fases de la metodologa Seis Sigma se verifica mediante elcambio en el comportamiento de la mtrica primaria establecida desdeel inicio del proyecto (consumo kw-hr /tonelada producida), tal comose muestra en la grfica 8. Este cambio implica una disminucin en elconsumo promedio y una disminucin en el rangote variacin.

En la evaluacin de resultados se debe verificar la disminucin de los


26/27

En la evaluacin de resultados se debe verificar la disminucin de losnmeros de prioridad del riesgo para los diferentes modos de falla,despus de todas las acciones implementadas en el proyecto.

En la grfica 9 se ilustran los RPN comparativos antes y despus deejecutado el proyecto, para los principales modos de falla. Como seobserva, estos disminuyen luego de implementadas las acciones de

mejora.

C l i


27/27

Conclusiones

La aplicacin de las herramientas de la metodologa Seis Sigma con su cicloDMAIC y el inicio de obtencin de cultura en cuanto a la preservacinenergtica por parte de las personas que trabajan en el parque industrial deSumicol en Sabaneta, han permitido una optimizacin del gasto energticoelctrico por tonelada.

La identificacin de Paretos y X que impactan considerablemente elconsumo por tonelada desde las etapas iniciales, permiten orientar msfcilmente la obtencin del logro de resultados del proyecto.

Adecuadas prcticas de manejo operacional en la planta de manufactura,

tales como instalacin de variadores de velocidad, buen uso de motores ycorreccin de enclavamientos, aseguran en gran medida un ptimo consumoenergtico.

Los modelos de gestin energtica deben ser complementados conherramientas de mejora tales como Seis Sigma, para optimizar el consumoenergtico.

Documents

presentacion seis sigma.pptx