Process Capability (Spanish)

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Entrenamiento Green Belt

Fase de Medición Capacidad del Proceso

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Mejorar

Controlar

• Definir CTQ• Determinar estado actual

• Determinar variables clave de entrada / salida

• Llevar a cabo el ASM• Calcular las capacidades iniciales

Medir

• Verificar los efectos de las entradas clave con DOE’s

• Determinar los puntos óptimos

• Actualizar el Plan de Control

• Verificar las mejoras

Analizar• Evaluar el Plan de Control existente

• Determinar las entradas clave usando métodos estadísticos

• Dar prioridad a entradas clave

N

Definir

Mapa del Mejoramiento Continuo

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Capacidad del Proceso

• Propósito– Para establecer una línea base del desempeño del proceso

que sirva como referencia para la mejora

• Resultados– Un valor del nivel Sigma del Proceso u otra medida

adecuada del desempeño del proceso

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Datos Continuos y Discretos

• Variación puede ser cuantificada de dos formas fundamentales las cuales impactan como medimos el desempeño

0

2468

10121416

Defectos

Oca

sio

nes

Discretos Continuos

0 1 2 3 4 5 6 7 80 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8

Dimensión cm

5

Mediciones ContinuasCapacidad del Proceso

Objetivo LSELIE

Si el producto está dentro de las especificaciones

está bienVariación real del Proceso

La capacidad del Proceso para datos variables compara la variación real con los requerimientos

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Capacidad del Proceso

ObjetivoLSELIE

Capacidad del Proceso = Límites

Variación Real

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Situaciones

Fuera de objetivo y

CapazObjetivo LSELIE

En objetivoy Capaz

En objetivoy No Capaz

Fuera de objetivoy No Capaz

Objetivo LSELIE

Objetivo LSELIEObjetivo LSELIE

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Valores Z como una medida de Capacidad

Z es calculada usando la ecuación

Promedio

Z

X

Z = X -

Z = Valor de interés - promedio

Desviación Estándar

Para una Población

Z = X - X

s

Para una muestra

El valor Z es unamedida de el número de defectos y por lo tanto de desempeño

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Límites bilaterales o unilaterales

-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4

AreaBuenas

LSE

Z

-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4

Z1Z2

LIE LSEArea

Buenas-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4

Zbench Obtenido de la tabla Z

para un valor de P

Z1Z2Area Defectos 1P-value P1

Area DefectosP-value P2

Area TotalP = P1 + P2

10

Ejemplo

Media = 1.735

= 0.0855

1.65 1.85

Area total 0.1611 + 0.0885 = 0.2496De la tabla Z el Zbench =

345.10855.0

735.185.1 Z994.00855.0

735.165.1 Z

NotaDado que la distribución

Normal es simétrica ignoramos el signo negativo

Un cliente demanda que la especificación de un producto es 1.75±0.1 . Nosotros colectamos datos del proceso de manufactura y encontramos que la media es de 1.735 con una = 0.0855

De las tablas de la curva Normal Area 0.1611 De las tablas de la curva

Normal Area 0.0885

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Variación de corto y largo plazo

• Variación de corto plazo– Representa la variación inherente de el proceso (sin

causas especiales presentes). Lo mejor que el proceso puede alcanzar

• Variación de largo plazo– Incluye variaciones, de causas comunes y de causas

especiales. Indica lo que el cliente percibirá

LSCPromedio

LSC

LIC

Promedio

LIC

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Datos de corto y largo plazo

• Datos recolectados en un período de tiempo suficientemente prolongado incluirán un rango mayor de de causas especiales y de esta forma exhibirán una variación mayor

• Datos de corto plazo son los que ocurren bajo condiciones muy similares de manera que hay muy pocas posibilidades de que se presenten las causas especiales

• En manufactura, artículos producidos en secuencia son menos susceptibles a mostrar causas especiales que aquellos producidos en diferentes fechas

• En procesos transaccionales el tiempo es menos aplicable. Resultado secuencial puede ser el resultado de condiciones muy diferentes debido a cambios del proceso – ejemplo gente diferente etc

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Desviación estándar de corto y largo plazoR

espu

esta

Pro

ceso

Corto plazo st

Si varias mediciones usan el promedio Largo plazo

lt

(xij - x)2 = n (x - x)2 + (xij - x)2

j=1 i=1 j=1 i=1

g n g ng

j=1g subgrupos de n

Variación Total

(lt)Variación de causa común

(st)

Variación de causa especial

(shift)

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Valores Z de corto y largo plazo

• La presencia de variación de corto y largo plazo significa que tenemos desviaciones estándar de corto y largo plazo y por lo tanto valores Z de corto y largo plazo

• Zst es una medida de lo que el proceso podría alcanzar (ausencia de causas especiales). El valor p nos da el rate de defectos mas bajo que podemos alcanzar

• Zlt es una medida de la variación experimentada por el cliente. El valor p correspondiente nos da el rate de defectos mas probable que el cliente percibirá

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Variación de corto y largo plazo

La presencia de causas especiales actuará para incrementar la variación percibida por el cliente. La diferencia real entre el

corto y el largo plazo variará de proceso a proceso - pero un supuesto general es un corrimiento de 1.5 sigma.

Res

pues

ta

Tiempo

Variación de corto plazo

Variación de largo plazo

Lo que el Clientepercibe

Zst = Zlt + 1.5

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Valores Z y niveles Sigma

• Zst = Niveles Sigma

• En 6-Sigma usamos valores de corto y largo plazo: Zst y Zlt

• En 6-Sigma, si no podemos calcular la variación de largo plazo, asumimos el corrimiento de 1.5 sigma

Zlt = Zst - 1.5

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Capacidad del proceso clásica

• Para entender completamente la capacidad de un producto / proceso necesitamos medir el centramiento contra el objetivo y la dispersión de corto y largo plazo

Potencial

Real

Corto plazo Largo plazo

Cp

PpkCpk

Pp

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Capacidad del proceso Cp de corto plazo (Potencial)

LIE LSE

ObjetivoMedia

Fuera deespecificación

Para calcular Cp vemos que tan bien la variación del proceso cabe en las

especificaciones

Variación del proceso con media ydesviación estándar


19

LowerSpec

UpperSpecTarget

Media

USL - LSL

6st

Cp =

USL = Límite superior de EspLSL = Límite inferior de Espst = Desviación estándar de corto plazo

Esto nos dice que tan bueno pudiera

ser el proceso

Capacidad del proceso Cp de corto plazo (Potencial)

20

Cp y nivel Sigma

Nivel Sigma = Zst = 3Cp

Target USLLSL

Cp = 1 Zst = 3 nivel Sigma = 3

33

Target USLLSL

66Cp = 2 Zst = 6 nivel Sigma = 6

Cp = 1.33 Zst = 4 nivel Sigma = 4

Target USLLSL

44

21

Ejemplo

1.60 1.90Target

= 0.08Cp = ?

22

Capacidad del Proceso a Corto Plazo Cpk (Real)

LowerSpec

UpperSpecTarget

Media


USL -

- LSL

3st

3st

Capacidad del Proceso Cpk

Cpk= Min de

Esto nos dice que tan centrado esta el

proceso en el corto plazo

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LowerSpec

UpperSpecTarget

Mean

Fuera de especificación


USL - LSL6lt

Pp =

USL = Límite superior esp.LSL = Límite inferior esp.lt = Desviación estándar de largo plazo

Esto nos dice que tan bueno pudiera ser el proceso en el largo

plazo

Capacidad del Proceso a largo plazo Pp (General potencial)

24

Capacidad del proceso a largo plazo Ppk (General real)

LowerSpec

UpperSpec

Target

Mean


USL -

- LSL

3lt

3lt

Ppk= Min de

Esto nos dice lo que el CLIENTE experimenta en el largo plazo

Zlt = 3Ppk

Para seis Sigma

Zlt = 4.5 = 3Ppk

Ppk = 1.5

25

Ejemplo

1.60 1.90Target1.75

Ppk = ?

Media y desviación del proceso reales (largo plazo)

= 1.80 = 0.0855

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Resumen: Desempeño Datos Variables

Res

pues

ta

Tiempo

Medida de corto plazo Cp

Medida de largo plazo

Ppk

Lo que el Cliente percibe

Objetivo del Cliente

Zst = 3xCp

Zlt = 3xPpk

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El corrimiento Cp - Ppk es Importante

Pobre controlTecnología inadecuada

Mejorarel control tecnología

OK

Control esbueno

tecnología inadecuada

Clasemundial

Control deProceso Típico

Típica Tecnología

Corrimiento supuesto

Cp

- P

pk

0.84

0.67

0.5

0.33

0.17

Con

trol

pobre

bueno 0.5 1 1.5 2pobre bueno

Cptecnología

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Estrategia de mejora Cp

Pobre Control & Proceso

Centrar el Proceso (control)primero luego reducir la dispersión mejorando la tecnología

Corrimiento supuesto

USLLSL

Buen Control, pobre Proceso

Reducir la dispersión cambiando el proceso. Proceso Nuevo,Rediseñado, o la adición de nueva tecnología

USLLSL

Pobre control, buena tecnología

Centrar el Proceso (control)

USLLSL

Buen control, buena tecnología

¡ Mantenerlo ! No se necesita mejorar a menos que el cliente cambie la especificación

USLLSL

0.5 1 1.5 2pobre bueno

Cp

tecnología

Cp

- P

pk0.84

0.67

0.5

0.33

0.17

Con

trol

pobre

bueno

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Precaución

• Cp, Cpk, Pp y Ppk están basados en una distribución normal. Valores pueden ser obtenidos aún para distribuciones no normales - PERO pueden ser sospechosos

• SIEMPRE pruebe la normalidad de sus datos. Si no son normales considere el uso de una transformación o utilice una medida de capacidad para datos no normales (Minitab puede hacerlo por ud.!)

• Si los datos no son normales, pida ayuda a un Black Belt o Master BB.

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Roles en Seis Sigma

Capacidad Proceso =

Rango máximo permitido de la característica

Variación real del Proceso

Diseño tiene la meta de incrementar el rango permitido a un máximo que

todavía permita deleitar al cliente

Mejora de Proceso tiene la meta de reducir la variación al mínimo

Variación deProveedores

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