Science">
Seis Sigma
Seis Sigma
Seis Sigma
6s
2
Historia
Motorola
4
Herramientas de Análisis y Mejora de
Calidad
Con el cual se conocen las etapas del
DIAGRAMA DE FLUJO DE proceso por medio de una secuencia
PROCESOS de pasos, así como las etapas críticas
Define
Control Measure
6s
Improve Analyze
9
Desarrollo de la Metodología Seis Sigma
2. Definir y describir el
proceso y evaluar el
1. Definir el sistema de medición
problema/Seleccionar
el proyecto
3. Determinar las
variables significativas y
6. Controlar y dar evaluar la capacidad de
seguimiento al proceso
proceso
4. Optimizar y
robustecer el proceso
5. Implementar el
proceso
10
Definir el problema/Seleccionar el proyecto
Ideas Información
incompleta
Creencias
Problema Definido
11
Evaluación del Sistema de Medición
Ancho de la especificación
12
Calibración de un instrumento:
13
Posibles Fuentes de la
Variación del Proceso
Preciso no Exacto no
exacto preciso
Ni preciso Preciso
ni exacto exacto
Exactitud (sesgo)
Es la diferencia entre el promedio de las mediciones hechas
por un operador (VP) y el valor real (VR) obtenido con el
master (patrón o instrumento de medición usado para medir
a los de uso diario)
1 operador
1 gage (uso diario)
1 Pieza medida varias veces
1 lectura con el master
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Repetibilidad : Variación del equipo – E.V (Equipment Variation)
1operador
1gage
1 pieza medida varias veces
18
Reproducibilidad
• 1 gage
• 2 o 3 operadores
• 10 piezas
19
Estudio de R&R
20
Procedimiento para
realizar un estudio de R&R
1. Etiquetar cada parte y aleatorizar el orden en el cual las
partes se dan a los operadores.
2. Identificar la zona o punto en la parte donde la medición
será tomada, así como el método o técnica que deberá
aplicarse.calibrador, o asegúrese de que éste haya sido
calibrado.
3. Marque cada pieza con un número de identificación que
no pueda ver la persona que realiza la medición.
4. Haga que el primer operador mida todas las muestras
una sola vez, siguiendo un orden al azar.
5. Haga que el segundo operador mida todas las muestras
una sola vez, siguiendo un orden al azar.
6. Continúe hasta que todos los operadores hayan medido
las muestras una sola vez (Este es el ensayo 1).
21
Procedimiento para
realizar un estudio de R&R
22
Métodos de estudio del error R&R:
24
25
1. Calcular para cada operador el rango de las mediciones que
hizo de cada pieza. Este rango es una información directa
sobre el error de las mediciones (repetibilidad), ya que son
sobre la misma pieza y las realiza el mismo operador.
2.
26
3. Obtener la media de los rangos promedio
27
7. La variación combinada o error de medición expandido (EM)
debido a repetibilidad y reproducibilidad se calcula como:
28
29
30
Componentes de la varianza
%Contribución
Fuente CompVar (de CompVar)
Gage R&R total 0,52232 10,57
Repetibilidad 0,42622 8,62
Reproducibilidad 0,09610 1,94
Parte a parte
Evaluación 4,41969
del sistema de medición 89,43
Variación
Componentestotal
de la varianza 4,94201 100,00
%Var.
Desv.Est. Var. estudio estudio %Tolerancia
Fuente (DE) (6 × DE) (%VE) (VE/Toler)
Gage R&R total 0,72272 4,3363 32,51 28,91
Repetibilidad 0,65285 3,9171 29,37 26,11
Reproducibilidad 0,31000 1,8600 13,94 12,40
Parte a parte 2,10231 12,6138 94,57 84,09
Variación total 2,22306 13,3384 100,00 88,92
31
Evaluar La Capacidad De Proceso
Índice Cp: Indicador potencial de la capacidad de proceso que resulta de
dividir el ancho de las especificaciones (variación tolerada) entre la
amplitud de la variación natural del proceso
Cp˃1.33 1 Adecuado
33
34
EJEMPLO DE
APLICACIÓN
35
DEFINIR EL PROBLEMA
• Y 1: Esfuerzo para levantar el
descansabrazos.
• Y 2: Esfuerzo para bajar el descansabrazos.
EVALUACIÓN DEL SISTEMA DE MEDICIÓN
De éste análisis se concluye que el sistema de medición
tiene un desempeño inadecuado, ya que los índices (P/T) =
42.6 y (VE/VarTot) = 48.1 son claramente mayores a 30%.
22,5
__
20,0 X=20,16
17,5
LCI=16,16
15,0 1 1
1
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Muestra
LCS=12,53
12
Rango de la muestra
_
6
R=5,49
0 LCI=0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Muestra
la capacidad de largo plazo es igual a ZL = 3Ppk = 3 × 0.81 = 2.43
sigmas, lo cual está por debajo de la meta de 4.5 sigmas
ANALISIS
OPTIMIZAR
Se determinaron seis factores,:
X1: tipo de asiento (conductor y pasajero)
X2: tipo de material (tela y piel).
X3: tipo de espuma,
X4: ILD de la espuma,
X5: dimensión de la costura,
X6: posición de la costura,
X7: número de rondanas
X8: torque,
Se elaboro un DDE por la ANOVA y se obtuvo lo siguiente