MAESTRÍA EN INGENIERÍA DE CALIDAD

TESIS

TEMA: Análisis de la metodología de diseño para seis sigma para la mejora de calidad mediante la creación de diseños robustos de productos en el área de ingeniería y

su impacto en la reducción de costos

ALUMNO: ENRIQUE ZAMORA SOLORZANO

TOLUCA, MÉX. JUNIO DEL 2002

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INDICE

Pag. Introducción 2 Capítulo I. Calidad en la Industria Automotriz Algunos aspectos del desarrollo de la calidad Calidad enfocada en la Industria Automotriz Métricos de calidad Manejo e interpretación de métricos Benchmark Capítulo II. Herramientas de calidad para mejora de la calidad en áreas de Ingeniería

GO fast FIFO Liberaciones Validaciones DFM, FMA, Capítulo III. Metodología de Diseño para seis sigma Definición Etapas Herramientas Formatos estandarizados Predicción de la calidad Capítulo IV. Ventajas y desventajas Capítulo V. Premisas para la implantación de la metodología Identificación de necesidades de la empresa Identificación de proyectos Capacitación de personal Métricos de calidad a utilizar Reporte de avances / ahorros Motivación del empleado Trabajo en equipo Capítulo VI. Aplicación de la metodología DFSS a un caso real Conclusiones y recomendaciones. Bibliografía Cronograma de actividades

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INTRODUCCION

La industria automotriz se ha caracterizado por estar a la vanguardia en sistemas de calidad, siempre con el firme propósito de mejorar la satisfacción del cliente enfocándose principalmente a metodologías como: QS900, ISO 9000, círculos de calidad, equipos de trabajo de mejora continua, calidad total, Shaining, entre otras.

A través de los años diferentes metodologías se han desarrollado para incrementar los ingresos de las empresas con las ventas de productos, estas metodologías se han modificando con el tiempo debido a cambios en los requerimientos y expectativas del mercado, la competencia, la tecnología, y las necesidades de los clientes.

Asi pues las primeras metodologías tenían un enfoque meramente de obtención de ganancias sin importar mucho la satisfaccion del cliente y el producto en si, pero este concepto se fue modificando hasta llegar a tener la calidad del producto como la principal promesa de venta de los artículos y esto continua evolucionando.

La competencia en la industria automotriz en la actualidad es mucha y la calidad del producto es cada vez más costosa de superar, ahora la tendencia es incrementar las ganancias reduciendo costos y mejorando: el servicio al cliente, los diseños, nuestra posición en el mercado y la imagen de calidad como empresa.

Para poder lograr todo esto al mismo tiempo es necesario considerar metodologías bien estructuradas y cimentadas que permita mejorar la calidad a un costo bajo, satisfacer a toda la gama de clientes, reducir los costos globales de la mala calidad y mejore en forma efectiva la posición de nuestros productos en el mercado.

Existen algunas metodologias que en su momento han podido cumplir estos requerimientos en las empresas, sin embargo existe algunas que han sido abandonadas a traves de los años y otras que han quedado obsoletas por sus caractaristicas propias.

Sin embargo una de estas metodolosgias es Seis Sigma, la cual ha sobrevivido a mas de 20 años de prueba en empresas de diferentes ramos, esta metodologia fue inicialmente utilizada por empresas como General Electric y Motorola, quienes han demostrado atraves del tiempo los beneficios de dicha metodologia.

En la siguiente gtrafica se muestra un reporte de inversion por una de las ramas de General elecectric despues de implementar la metodologia de Seis sigma, podemos observar que en los primeros años de la implementacion se realizo una inversion para el arranque.

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Se observa tambien como año con año se empieza a tener un beneficion mucho mas grande a la inverison que se realiza, hasta llegar a un punto en donde este empieza a ser reflejado en un beneficio o ahorro hacia los cosumidores.

Esta nueva metodología con enfoque a la reducción de costos mediante la prevención de defectos a creado una nueva expectativa en la industria automotriz, una de la primera de las industrias automotrices que ha adoptado este tipo de metodologías es la empresa Fordm, aunque existen algunas que han aplicado conceptos aislados.

Si bien es cierto que la cantidad tan grande de defectos por unidad ha orillado a las armadoras a considerar nuevas metodologías, estas se pueden enfocar en dos area principalmente: La mejora del proceso mediante la reduccion de la variacion y la mejora del diseño para absorver variaciones.

Este estudio estara enfocado a la segunda opcion, que es el poder considerar desde las primeras etapas del diseño del producto todas las variaciones que estan afectando el enticiasmo del cliente, dichas variaciones pueden encontrarse desde los materiales utilizados, el medio ambiente donde se utilizara el producto, la interaccion de varios materiales en el diseño, hasta los diferentes tipos de usuarios que existen.

Aunado a esto es necesario enfocarse en esta metoolodgia con un sentido de urgencia debido a la perdida de penetracion de mercado de nuestro producto con erspecto a la competencia.

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Esto es, uno de los prindipales indicadores que ha motivado a las industrias a implementar las nuevas metodologias es la perdida de mercado, esta perdida es debido a que algunos de los clientes ususales de nuestro producto han empezado a dejar de usarlo y la otra es que los que no conocen nuestro producto no lo quieren conocer.

En la siguiente grafica se muestra la automotriz que se ha considerado como ejemplo a seguir por el esfuerzo tan grande que ha realizado para poder reducir la cantidad de defectivo sen los vehiculos

(US) Percentage

20%

25%

30%

35%

40%

89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99

Market Share Loss -Previous owners are leaving brands - New Owners are avoiding our brands

Actual

118877

117788

116644

75

100

125

150

175

200

1998 2000 2002 2004 2006

Toyota

OOuurr BBrraanndd

116

156

134

Actual

Predictions based on historical

improvement rates

PPH

V

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Capítulo I

Calidad en la Industria Automotriz Algunos aspectos del desarrollo de la calidad

La siguiente información describe algunos sucesos importantes en el desarrollo de la calidad y la ciencia en general. Como podemos apreciar en la misma, a inicios del siglo, el control de calidad era tarea del supervisor, posteriormente y al irse haciendo más compleja la operación de la empresa, surgió la necesidad de que un departamento especifico se dedicara a la inspección del producto, a manera de control de calidad.

Pero llego un momento dado en el que algunas empresas no estaban satisfechas con la inspección del producto para el control de calidad; de esta forma, el año de 1924 los Laboratorios Bell y su manufacturera Western Electric crearon un grupo de investigación de estadística industrial entre los cuales estaban: Walter A Shewhart, Harold F. Dodge, Harry Romig, además de otros científicos. Este esfuerzo pronto dio frutos y el año de 1924 Shewhart creó el concepto de gráfico de control y entre los años de 1925 y 1926 Dodge y Romig, también de este grupo de investigación, desarrollaron el muestreo estadístico de aceptación . Los desarrollos antes descritos se empezaron a emplear en Western Electric y posteriormente en otras industrias de EU.

En los años 40’s y bajo la presión de la guerra, se intensificó la cooperación de algunos científicos con la armada de los EU. Se incrementa en los EU la importación de cursos de control de calidad, gráficos de control y muestreo de aceptación, para elevar la calidad de los pertrechos de guerra. En estos cursos participaron activamente Deming y Shewhart. En la década de los 50’s se introduce en Estados Unidos el diseño de experimentos para la mejora de productos y procesos. Deming inicia la enseñanza del control estadístico de calidad y gráficos de control en Japón. Posteriormente K. Ishikawa inicia el estudio de estos conceptos e introduce los conceptos de gráficos de control en Japón. Entretanto en EU se relaja un tanto el uso del control estadístico de calidad o al menos no crece en la medida que debiera, mientras que en Japón estos conceptos caen en suelo fértil.

En la década de los 60’s La industria Japonesa emplea el diseño de experimentos en el desarrollo de nuevos procesos; evaluación del diseño de nuevos productos, mejoramiento de la fiabilidad y desempeño de productos, etcétera. También en esta década surge la filosofía de cero defectos en EU y en Japón se inician los círculos de calidad.

En lo que corresponde a los años 70’s, Ishikawa da a conocer su diagrama de causa-efecto (diagrama de pescado o de Ishikawa). Taguchi promueve el uso de métodos estadísticos para la mejora en el diseño del producto. El uso de las computadoras ya en forma más generalizada inicia a mediado de esta década, en diseño ayudado por computadora (CAD), manufactura ayudada por computadora (CAM), calidad ayudada por computadora (CAQ).

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En la década de los 80’s se intensificó el crecimiento en el uso de métodos estadísticos para la mejora en Estados Unidos. Lo anterior fue motivado, en parte, por la pérdida de mercados a nivel mundial por parte de los fabricantes de EU durante los años 70’s. Un ejemplo típico de esto es el de la industria automotriz, la cual fue casi destruida en esa década por sus competidores extranjeros. La adopción y uso de los métodos estadísticos jugaron un papel preponderante en el resurgimiento de la industria de EU. También en esta década, hay un crecimiento enorme en cuanto al número de paquetes computacionales en las áreas de control de calidad y el aseguramiento de la calidad. Este suceso fue favorecido por la aparición de las computadoras personales de bajos precios en relación a las costosas computadoras que anteriormente existían.

Periodo Desarrollo en Calidad Desarrollo de la ciencia en general

1900-1919 Journal Of the American Statistical Society. 1907: En Rusia, Rosing desarrolla la teoría de la televisión.

Control de calidad mediante el supervisor. 1919: La radio de onda corta es inventada.

1920’s Control de calidad por inspección. 1926: Goddard lanza cohetes de combustible líquido.

Nace el concepto de gráfico de control (1924) por Walter A. Shewhart de Western Electric-Laboratorios Bell.

1929: Se empiezan experimentos sobre televisión a color.

Entre los años de 1925 y 1926, Harold F. Dodge y Harry G. Romig también de Western Electric-Laboratorios Bell desarrollaron el muestreo estadístico de aceptación , como alternativa al 100% de inspección.

1929: En Alemania, se graba sonido en cinta plástica magnética.

1930’s Se extiende el uso de los gráficos de control y el muestreo de aceptación en la industria de EU, aunque no de una manera suficiente.

1932: Sonido esterofónico en la película, "Napoleon."

Comité para el Desarrollo de las Aplicaciones Estadísticas en Desarrollo y Manufactura.

1937: Stibitz de los laboratorios Bell inventa la calculadora eléctrica digital.

1937: Carlson inventa la fotocopiadora.

1940’s En el año de 1944 surge la revista Industrial Quality Control y en 1946 nace la American Society for Quality Control (ASQC).

1946: La computadora ENIAC precursora de las computadoras electrónicas modernas.

Bajo la presión de la Segunda Guerra Mundial, en EU se incrementó la importación de cursos sobre control de calidad, gráficos de control y planes de muestreo de aceptación. En el esfuerzo de difusión de los cursos de calidad tomaron parte activa W. Edwards Deming y Walter A. Shewhart.

1947: El transistor se inventa y reemplaza a los tubos de vacío.

1950’s Cursos de entrenamiento de control de calidad en Estados

Unidos.

1951: Las computadoras son vendidas comercialmente. W. Edwards Deming inicia la importación de cursos de

control de calidad y gráficos de control en Japón.

En esta década K. Ishikawa inició el estudio de los conceptos de control de calidad y en esta misma década introduce el uso de gráficos de control en Japón.

1954: La URSS lanza el Sputnik.

El británico Page en el año de 1954 introduce el gráfico de control Cusum (Cumulative Sum).

1954: Se venden los radios de transistores.

En el año de 1959 Roberts introduce el gráfico de control de promedios móviles con pesos exponenciales (gráficos EWMA de sus siglas en inglés).

959: Se inventa el microchip.

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1960’s Control Total de Calidad.

Cero defectos. 1962: Llega la microcomputadora.

Círculos de calidad. 1964: En Japón, se inventa la grabadora de video mediante cassette para uso doméstico.

Varias revistas de calidad salen a la luz, entre estas: Quality Progress, Quality, Journal of Quality Technology, Gemba to QC.

1968: El microchip RAM sale al mercado.

1970’s 1971: Intel construye el microprocesador "una computadora en un chip".

Sistemas de Calidad. 1972: Sony saca al mercado el Port-a-Pak, una grabadora portátil de video.

Diagramas de causa y efecto de Ichikawa 1975: Lucha de Sony Betamax y VHS de JVC para la aceptación del público.

Método de Taguchi: Mejoramiento de la calidad a través del diseño estadístico de experimentos.

1976: Apple I.

1979: De Holanda llega el videodisco digital leído por un laser.

1980’s 1980: El reproductor de cassete de sonido Walkman inicia una moda.

Proliferación de software de control de calidad. 1981: IBM PC

Control de calidad de la producción. 1982: Se introduce la computadora laptop.

Auditorías de calidad del producto. 1984: Los Japoneses introducen el fax de alta calidad.

Involucramiento del American National Standards Institute en la International Standard Organization (ISO).

1984: Apple Mcintosh, IBM PC AT

1985: El CD-ROM puede poner 270,000 páginas de texto en un CD.

1990´s Uso exhaustivo de herramientas estadística

1990-1999: Empresas en todos los rubros comienzan a preocuparse mas por la calidad de su producto y de sus procesos.

Empiezan las certificaciones masivas para poder ser competitivos

La industria quiere ya no ganar mercado solamente sino no perderlo con sus competidores mas cercanos al abrirse las fronteras.

Iso 9000 / QS 9000

Uso de herramientas estadísticas avanzadas

Creación de paquetes estadísticos de alto nivel

Creación de Productos y procesos robustos

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Calidad enfocada en la Industria Automotriz La industria automotriz se a caracterizado por estar a la vanguardia en el cuidado de la calidad de sus productos, implementando para ello toda serie de nuevas tendencias, nuevos sistemas, nuevos autores e inclusive nuevas metodologias. Podemos mencionar que todo comenzo con un control muy burdo de la produccion mediante la identificacion de elementos malos y buenos, y dependiendo de la empresa automotriz esto se ha llegado a expandar hasta el control mediante sistemas computarizados y robotizados mejorando indiscutiblemente la calidad. Las ultimas tecnologias deasrrollas se han enfocado basicamente a la mejora de la calidad mediante la reduccion de la variacion del producto, esta variacion puede ser enfocada desde las etapas de diseño, pasando por las areas de manufactura y hasta llegar a las variaciones de uso del usuario y medio ambiente. La parte que se enfoca a la manufactura es Seis sigma, comenzaremos explicando dicha metodologia y despues como poco a poco fue necesario el diseñar una metodologia complementaria que considerar todas las variaciones desde las etapas tempranas de diseño

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Capítulo III

Metodología de Diseño para seis sigma

La metodología de Diseño para Seis Sigma surge como el complemento ideal para reducir la variación desde los orígenes del diseño, el esfuerzo de DFSS se dirige a la prevención y en algunos casos para solucion de problemas complejos. Diseño para seis sigma se basa en identificar las características que el cliente considera criticas en nuestro producto, una vez identificadas estas características es necesario correlacionarla con un propiedad exclusiva de diseño y que sea fácil de interpretar por el ingeniero. Con toda esta información el ingeniero se enfocara solo a esas características criticas de diseño que tienen un impacto directo con el cliente y así satisfacer sus necesidades. La industria Automotriz a comenzado a abrir sus puertas a la metodología de diseño para seis sigma,

Dentro de la metodología de implementación de seis sigma se pueden encontrar diferentes opciones.

Considerar la metodología solo para proyectos a futuro, esto es para aquellos proyectos en o productos que saldrán al mercado en un lapso de 2 a 3 años, esto debido al tiempo en el que se tomaría . Esto implica muchas cosas de peso para el proyecto, primeramente los resultados de dicha implementación se verán reflejados hasta dentro de mas de dos años, esto implica que de alguna manera no se podrá saber si se esta haciendo el trabajo correcto en la creación del nuevo diseño.

DFSS Vs Six Sigma

DFSS moves quality

effort here!

$

Research Design Prototype

Production Customer

Cost to Correct Quality and Reliability

Difficult to see/predict

Easy to fix Easy to see

Costly to fix Defects are:

Most current Six Sigma

effort is here.

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Otra opción para dicha implementación es aplicar la metodología de DFSS para la solución de problemas actuales que están afectando tanto en costo de garantías como en satisfacción del cliente, pero la desventaja es que el tiempo de solución de algún problema seria demasiado largo por todo el tiempo que implica la metodología. En este caso en particular una opción seria utilizar metodologías existentes que logren determinar el tipo de solución que se requiere y aplicar solo la metodología cuando se ha determinado que la solución es una modificación al diseño.

La tercera alternativa es hacer una combinación de ambas metodologías anteriores, es el poder enfocar esfuerzos hacia proyectos futuros como medida de prevención y también al apoyo de nuevos diseños para los problemas actuales de gran impacto a la compañía.

Adicional a todo esto es necesario preparar la empresa en diferentes metodologías para tener un resultado completo, entre estas metodologías se debe de considerar como proceso común el realizar diseños robustos a la primera vez, esto implica realizar la capacitación del personal en la elaboración de diseño de parámetros y diseños de tolerancias en cualquier diseño en el que se este trabajando. También es necesario el considerar la metodología de seis sigma para el área de manufactura, la cual permitirá asegurar que las modificaciones o los nuevos diseños cumplan con las especificaciones y tengan la menor variabilidad.

Las etapas de la metodología se muestran a continuacion: La primera etapa:

Se enfoca a la identificación del proyecto potencial para aplicar la metodología, en esta se define lo que es considerado importante para el cliente y a esto se le llama Q´s. En una segunda etapa dentro de la misma face se identifican los requerimientos de ingeniería que están involucrados en obtener lo que para el cliente es importante y a esto se le llama CTQ´s.

La segunda etapa: Se enfoca a la medición del nivel de calidad actual del producto involucrado, esto se logra con el uso de diversos diagramas de función y de estructura, así como una hoja electrónica que nos permite obtener el nivel de defectivos y valor de Z del producto.

SSyysstteemmss EEnnggiinneeeerriinngg PPhhaassee

AAnnaallyyssiiss:: OOppttiimmiizzee DDeessiiggnn PPhhaassee

AAnnaallyyssiiss:: QQuuaalliittyy PPrreeddiiccttiioonn PPhhaassee

VVeerriiffiiccaattiioonn PPhhaassee

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En esta etapa al analizar toda la información se puede identificar los componentes que afectan en la calidad del producto, así como una ecuación que relaciona a todos los componentes entre si, esto es de suma importancia ya que con esta información se obtendrá una ecuación para poder realizar simulaciones.

La tercera etapa: Se enfoca a la optimización del diseño, dentro de la cual participan análisis del diseño con herramientas avanzadas como son: Tolerancias estadísticas, diseño robusto y diseño para manufacturabilidad. La herramienta a utilizar dependerá de la complejidad y características del producto en si, todo esto se facilita con la ayuda de modelos matemáticos por computadora que permiten hacer consideraciones importantes en el diseño.

La cuarta etapa: Dentro de esta se realizan las pruebas sugeridas por los normas existentes y corporativas para asegurar que no se ha degradado ni afectado la funcionalidad del diseño. Adicional a esto y una ves que se a verificado el diseño se realizan todos los cambio s a procedimientos y especificaciones que estén afectados. Así como la implementación de un monitoreo en linea de producción, y solicitar al mismo tiempo que la planta de ensamble apoyo con la implementación de seis sigma en los equipos involucrados con el nuevo diseño.

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Glosario

Variación: Acción y efecto de variar. Hacer que una cosa sea diferente de como antes era. Dar variedad. Cambiar una cosa de forma, propiedad o estado. Ser una cosa diferente de otra.

Al existir variación es necesario considerar una medida que indique el valor alrededor del cual se mueven y una medida que haga referencia a la fluctuación que presentan.

En este sentido pueden examinarse varias características, siendo las más comunes:

La tendencia central de los datos; La dispersión o variación con respecto a este centro; Los datos que ocupan ciertas posiciones. La simetría de los datos. La forma en la que los datos se agrupan. Tipos de variación La variación por causa común es considerada como natural e inherente a un proceso, esta puede ser generada por la variación e interacción de las variaciones en materiales, herramientas, máquinas, operadores y el medio ambiente. Aproximadamente del 80 al 90% de las variaciones encontradas son de causa común. Si esta variación y sus interacciones se presentan en forma estable pueden ser medidas y predecidos estadísticamente. La variación por causa especial normalmente cubre del 20 al 10% de la variación total. Este tipo de variación se le conoce también como causas asignables. Las causas especiales se originan de fuentes externas que no son inherentes al proceso. Factores como un lote de mala calidad del proveedor, en operador nuevo y sin entrenamiento, excesivo desgaste de la herramienta, falta de calibración de instrumentos, etc. Ahora bien la decision de implementar esta metodología es también por la existencia de uno de los errores de interpretación más comunes dentro de la producción: El tomar muestras sin considerar la variación de las mediciones independientes en cada medición.

LIE LS

E Target

-3sigma + 3sigma

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El valor individual y la variación de las lecturas nos dan mucho mas información de cómo se esta comportando la producción

Esta cantidad de variación produce una cantidad considerable de defectivos mucho mayor de lo especificado teóricamente. Actualmente en General Motors de México existen muchas áreas que sufren de la problemática de la variación, así como del problema de interpretación de información de información. Estas áreas son un objetivo claro y tangible de poder aplicar la metodología de DFSS y poder llegar a un mediano plazo a formar una cultura de calidad organización desde la forma en que generamos nuestros diseños.

LIE LSE Target -3sigma + 3sigma