Taller de Procesos Productivos

UANLSchool of Business

Taller de Procesos Productivos � TPP

Dr. Jesús Cruz Álvarez

Universidad Autónoma de Nuevo León.

Dr. Jesus Cruz Alvarez

29/01/2017

Email: [email protected]

orcid.org/0000-0001-7027-5219 1


Taller de Procesos Productivos � TPPDr. Jesús Cruz Álvarez

2School of Business

Dr. Jesús Cruz Álvarez

3School of Business

Agenda

Día 1

Gestión de Operaciones

Desempeño Empresarial

Indicadores Productivos

Costos de Manufactura

Día 2

Costos de Calidad

Control Total de Calidad

Lean Manufacturing

Rapid Plant ReviewFábrica de ensamble VW- Golf


Gestión de Operaciones � OperationManagement

5School of Business

Gestión de Operaciones � OM

Toda empresa productiva administra operaciones:Oficina, almacén de distribución, firmas de ingeniería,

comercios, fábricas, gimnasios, clubes, etc.

Una producción eficiente requiere de la aplicaciónefectiva de conceptos y metodologías deAdministración de Operaciones (OM)

6School of Business

Finanzas

Planeación de

Producción

Producción Gestión de

Calidad Abastecimiento

Manufactura

Mercadotecnia Operaciones




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7School of Business


8School of Business

Gestión de Operaciones � OM Ex 1

9School of Business

Medición de la Productividad � Productivity

Parámetro de desempeño

Relación entre las salidas y las entradas

Productividad = Productividad = unidades producidasunidades producidas

insumos usadosinsumos usados

10School of Business

Factores de la Productividad � Productivity

Mano de obra

Capital

Gestión


Productividad y Competitividad Global





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Evolución de la Gestión de Operaciones �OM


Clasificación de los Procesos

PROCESOS

POR PROYECTO

CONTINUO INTERMITENTE

POR LOTEPOR MONTAJE


Clasificación de los Procesos


© Siemens Power Generation Systems

Tipos de Arreglos para la Producción �Layout






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Desempeño Empresarial � Business PerformanceDr. Jesús Cruz Álvarez


Desempeño Empresarial � Business Performance

ClienteGenteCadena de SuministroEconomía organizacionalControl de procesoAmbiente de trabajoInnovaciónInversión estratégicaResponsable


Desempeño Empresarial � Business Performance

Voice of theCustomer

Business Performance

SERVQUAL Kano Analysis

Lean Manufacturing

Six Sigma

Core ToolsTPM / 5s

ROI/ROA

Labor productivity

High Performance Organization

Excellence in Manufacturing

QFD


Estrategias Genéricas de Competencia



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Indicadores Productivos � KPIDr. Jesús Cruz Álvarez

Fábrica Tranquilo y Remolino


Indicadores Productivos � KPI

Indicadores de desempeño ClaveSon aquellos que reflejan la salud operativa del proceso y

se utilizan junto con los indicadores de costos y financieros

para evaluar y comparar respecto a indicadores de clase mundial

FTC � First Time Capability

OEE � Overall Efectiveness Capability

BTS � Build to Schedule

DTC � Dock to Dock Time

PL � Labor Productivity


First Time Capability � Ex 1

�� =

∑ �� − �� − ��

��

Xi = Unidades entrantesRj = Unidades retrabajadasSj = Unidades scrap



¿Cuál es la capacidad del proceso productivo?

<FTC> � First Time Capability<RTY> � Rolling Throughtput Yield<FTC> � First Time Capability



Proceso Entrantes Scrap Retrabajo Salientes FTC

Vaciado 100 5 5 90 90%

Secado 90 8 2 80 89%

Inspección - Esmaltado 80 5 0 75 94%

Hornos 75 3 2 70 93%

Clasificación 70 1 1 68 97%

Empaque 68 0 0 68 100%

FTC Total 68.00%

Proceso Entrantes Scrap Retrabajo Salientes FTC

Vaciado 100 5 5 90

Secado 90 8 2 80

Inspección - Esmaltado 80 5 0 75

Hornos 75 3 2 70

Clasificación 70 1 1 68

Empaque 68 0 0 68

FTC Total 0.00%

¿Cuántas piezas se perdieron?

¿Cuál sería un FTC de clase mundial?30School of Business

Eficiencia Total del Equipo � OEE

Es una medida de la capacidad de una máquina

(sistema productivo) para alcanzar la eficiencia operativa y maximizar el retorno sobre activos

OEE = ∏ ��

Di = Disponibilidad

Ej = Eficiencia

Ck= Calidad



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Eficiencia Total del Equipo � Ex 2

OEE Tiempo Total (Hrs) Deducción Tiempo Disponible (hrs) Efectividad Total Observaciones

Disponibilidad 24 1 23 96%

Juntas de Arranque = (10 minutos por turno)

Mtto. Autónomo = (10 Minutos por turno)

Tiempo Disponible (Hrs) Tiempo de Ciclo (Pcs/Hr) Salida Teórica (Pcs) Salida Real (Pcs) Tiempo de Ciclo Real (Pcs/Hr)

23 60 1380 1300 56.52

Tiempo de Ciclo Real TCR = 1300/23 = 56.52 (Pcs/Hr)

Eficiencia operativa EO = 1300 / 1380 = 94 %

Tiempo Eficiente TE = 23 hrs X 0.94 = 21.62 Hrs

Entrada Teórica (pcs) Salida Real (pcs) Scrap FTC First Time Capability

1380 1300 50 90.58% FTC = (1300 - 50) / 1380 = 90.58 %

Eficiencia operativa Calidad EOC = 21.62 Hrs * .9058= 19.58 Hrs

Calidad

Eficiencia

Disponibilidad 96%

Eficiencia 94%

Calidad 90.58%

OEE 82%

Horas al 100% 19.6175


Eficiencia Total del Equipo � Ex 2

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Notas

Tiempo Total 24 Hrs

Disponibilidad 23 Hrs

Eficiencia 21.62 Hrs

Calidad 19.58 hrs

OEE

¿Cuántas horas se perdieron?

¿Cuál sería un OEE de clase mundial?


Build to Schedule � BTS

Es la capacidad que tiene una fábrica para

producir no solo lo que le requiere el mercado, sino que produzca al ritmo y secuencia requerida


Build to Schedule � Ex 3

Piezas Programadas 1200 Piezas

Piezas Reales 1000 Piezas

Rendimiento <Vol> Ratio

Piezas Producidad para Stock 400 Piezas

Piezas Producidas para el Mix 800 Piezas


Rendimiento <Mix> Ratio

Demanda diaria 1200 Piezas

Horas Disponibles 23 Horas

Takt Time Pcs/hr


Build to Schedule � Ex 3

Piezas Programadas 1200 Piezas


Rendimiento <Vol> 83% Ratio

Piezas Producidad para Stock 400 Piezas

Piezas Producidas para el Mix 800 Piezas


Rendimiento <Mix> 80% Ratio

Demanda diaria 1200 Piezas

Horas Disponibles 23 Horas

Takt Time 52.17 Pcs/hr


Labor Productivity � Ex 4

Productividad Laboral Es una medida de eficiencia operativa-laboral y sirve para

comparar unidades de negocio, sectores industriales,

países, regiones, etc.

Productividad laboral (factor o multifactor)



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Labor Productivity � Ex 4

México Rayong Enokido Costa Rica

Piezas Producidas 1000 1200 3200 1200

Personal 100 145 85 80

LP (Labor Productivity) 10.00 8.28 37.65 15.00

KW (KiloWatts) 14000 20000 15000 30000

Pcs/KW 0.071 0.060 0.213 0.040

BTU (British Thermal Unit) 5000 3000 5500 7200

Pcs/BTU 0.200 0.400 0.582 0.167

Productividad Laboral (Factor o Multifactor)


Costos de Manufactura � MFG CostsDr. Jesús Cruz Álvarez


Qué son los Costos? � MFG Costs

• Nuestro supuesto de objetivo de las empresas

es hacer máximo su beneficio.

Beneficio = Ingreso total – Costo total

El monto que la

empresa recibe

por vender sus

productos

El Valor de

mercado de los

factores que

una empresa

usa para

producir


Qué son los Costos?

Costos como costos de oportunidadEl costo de algo es lo que debemos renunciar

para obtenerlo

Costo de producción de una empresaIncluye todos los costos de oportunidad de su

producción de bienes y servicios



Costos como costos de oportunidad

Costos explícitos

Costos de factores que exigen un desembolso

monetario por parte de la empresa

Costos implícitos

Costos de factores que no significan un

desembolso monetario por parte de la empresa



El costo de capital como un costo deoportunidad

Se refiere al costo de oportunidad del capital

financiero invertido

Es un costo implícito

Corresponde al ingreso de intereses que se deja

de ganar

Sobre el capital financiero invertido en el

negocio

No se muestra como costo por un enfoque

contable



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Beneficio económicoIngreso total menos costos

Incluyendo costos explícitos e implícitos

Beneficio contableIngreso total menos costos explícitos


Diferentes Perspectivas � Revenue


Costos explícitos vs. implícitos � Ex 1

Ud. necesita $10 millones para iniciar su empresa.

La tasa de interés anual es de 5%.

Caso 1: pide prestado $10 millonesCosto explicíto = $500 mil anuales por intereses sobre el

préstamo

Caso 2: Usa $4 millones de sus ahorros, y pide un préstamo por los otros $6 millones

Costo explícito = $300 miles anuales (5%) por intereses

sobre el préstamo

Costo implícito = $200 miles anuales (5%) de intereses que

ud. Podría haber ganado con sus ahorros de $4 millones.

En ambos casos, el costo anual total (exp + imp) es de $500 mil


Costos y Producción

Función de producción Relación entre

Cantidad de factores usados para producir un bien

Y la cantidad producida del bien

El ejemplo a continuación supone que el tamaño

de una empresa es fijo y que la producción se

aumenta agregando más trabajadores.

Este supuesto es aceptable en el corto plazo,

pero a largo plazo no, ya que el tamaño sí puede

cambiar.



0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

0 1 2 3 4 5

N° de trabajadores

Producción

30005

28004

24003

18002

10001

00

Q

(toneladasde

acero)

L(n° de

trabajadores)



• Como vemos, cada vez que se agrega un trabajador, la

producción total aumenta. Esta variación se denomina

Producto Marginal.

• El producto marginal de cualquier factor de producción es la

variación de la producción derivada de agregar una unidad

adicional de ese factor, permaneciendo todos los demás

factores constantes.

• Se representa como

∆ = “cambio en…”

• Ejemplo:

∆Q = cambio en la producción, ∆L = cambio en factor trabajo

• Producto marginal del trabajo (PML) =

∆Q

∆L



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30005

28004

24003

18002

10001

00

Q

(producción)

L

(n° de

trab.)

200

400

600

800

1000

PML

∆Q = 1000∆L = 1

∆Q = 800∆L = 1

∆Q = 600∆L = 1

∆Q = 400∆L = 1

∆Q = 200∆L = 1



PML es la pendiente

de la función de

producción.

PML disminuye

cuando L aumenta.

Esto explica porque la

función de producción

se vuelve más plana

cuando L aumenta.0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

0 1 2 3 4 5

N° de trab.

Producción

30005200

28004400

24003600

18002800

100011000

00

PMLQ

(producción)

L

(n° de

trab.)



En una función de producción se distinguen 3 etapas:

Rendimientos crecientes: Si PMg > 0 y es creciente

Rendimientos decrecientes: Si PMg < 0 y es decreciente

Rendimientos negativos: Si PMg <= 0

0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

0 1 2 3 4 5

N° de trab.

Producción

PMg creciente



Curva de costo total

Relación entre la producción y el costo de los

factores de producción utilizados

Se vuelve más pendiente a medida que aumenta

la producción


Una función de production y de costo total

N°

de trab.

Producción PML Costo

de la

CI

Costo de

los

Trab.

Costo total

(costo CI+

costo de trab.)

0

1

2

3

4

5

6

0

50

90

120

140

150

155

$30

30

30

30

30

30

30

$0

10

20

30

40

50

60

$30

40

50

60

70

80

90

50403020105


Costo

50

40

30

20

10

80

70

60

$90

Cantidad

100

80

60

40

20

160

140

120

(a) Función de production

La función de production se vuelve más plana cuando el número de trabajadoresaumenta, reflejando un producto marginal decreciente. La curva de costo total de

vueve más pendiente, cuando la cantidad de producto aumenta, debido a un productomarginal decreciente.

(b) Curva de Costo Total

Trabajadores0 1 2 3 4 5 6 Cantidad0 20 40 60 80 100 120 140 160

Función de producción y curva de costo total



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Los diferentes tipos de costos

Costos fijos (CF)No cambian aunque cambie la producción

Costos variables (CV)Cambian cuando cambia la producción

Costo fijo promedio (CFprom)Costo fijo dividido por la producción

Costo variable promedio (CVProm)Costo variable dividido por la producción


Producción

Costo

total

Costo

fijo

Costo

variable

Costo

fijo

prom

Costo

variable

prom

Costo

total

prom

Costo

marginal

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

$3.00

3.30

3.80

4.50

5.40

6.50

7.80

9.30

11.00

12.90

15.00

$3.00

3.00

3.00

3.00

3.00

3.00

3.00

3.00

3.00

3.00

3.00

$0.00

0.30

0.80

1.50

2.40

3.50

4.80

6.30

8.00

9.90

12.00

-

$3.00

1.50

1.00

0.75

0.60

0.50

0.43

0.38

0.33

0.30

-

$0.30

0.40

0.50

0.60

0.70

0.80

0.90

1.00

1.10

1.20

-

$3.30

1.90

1.50

1.35

1.30

1.30

1.33

1.38

1.43

1.50

$0.300.500.700.901.101.301.501.701.902.10

Tabla y Análisis de Costos � MFG Costs


Costo

5.00

4.00

3.00

2.00

1.00

8.00

7.00

6.00

9.00

10.00

11.00

12.00

13.00

14.00

$15.00

Producción0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10




Los diferentes tipos de costos

Costo total promedio (CT prom)

CT prom = CT / Q

Costo marginal (CMg)

CMg = ΔCT / ΔQ


7

6

5

4

3

2

1

620

480

380

310

260

220

170

$100

520

380

280

210

160

120

70

$0

100

100

100

100

100

100

100

$1000

CTCVCFQ

$0

$100

$200

$300

$400

$500

$600

$700

$800

0 1 2 3 4 5 6 7

Q

Costos

CF

CV

CT

Costo Total � MFG Costs


6207

4806

3805

3104

2603

2202

1701

$1000

CMgCTQ

140

100

70

50

40

50

$70 ∆TC

∆QMC =

Costo Marginal � CMg

$0

$25

$50

$75

$100

$125

$150

$175

$200

0 1 2 3 4 5 6 7

Costos

Q



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Costos de Calidad � COQ / COPQDr. Jesús Cruz Álvarez

Abrazar la Calidad


Costos de prevención

Costos de evaluación

Costos de falla interna

Costos de falla externa

Costos de Calidad � COQ / COPQ


Costos de Prevención � COQ

Son los costos de todas las actividades específicamente diseñados para prevenir fallas de calidad en productos o servicios

Por ejemplo:Revisión de nuevos productos

Planeación de la calidad (manuales, procedimientos, etc.)


Son los costos asociados con las actividades de

medir, evaluar y auditar los productos o servicios para asegurar su conformancia a los estándares de calidad y requerimientos de desempeño.

Por ejemplo:

Inspecciones con el proveedor y en recibo

Pruebas e inspecciones en proceso y al producto terminado

Auditorias al producto, proceso o servicio

Calibración de equipos de prueba y medición

Costos de materiales de prueba

Costos de Evaluación � COQ


Costos de falla interna � COPQ

Son los costos resutantes de productos o servicios

no conformes a los requerimientos o necesidades del cliente, antes del embarque del producto o la realización del servicio.

Por ejemplo:

Desperdicio

Retrabajos

Reinspección y repetición de pruebas

Revisión de materiales no conformes

Reducción de precio por calidad reducida


Costos de falla externa � COPQ

Son los costos resutantes de productos o servicios

no conformes a los requerimientos o necesidades del cliente, después de la entrega del producto o durante y después de de la realización del servicio.

Por ejemplo:

Proceso de quejas y reclamaciones

Devoluciones del cliente

Garantías

Campañas por productos defectivos



29/01/2017


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Costos totales de calidad � TCOQ

Es la suma de los costos de prevención,

apreciación, falla interna y falla externa

Los sistemas contables en general no son capaces de identificar estos costos

Es muy difícil ir al detalle del costo de calidad tal como un error de la secretaria


Costo Total de Calidad � TCOQ


Costo Total de Calidad � TCOQ Ex 1

Organice los Costos de calidad y de no calidad $Monto (MXP)

Devoluciones por entregas tarde 45,000$

Capacitación en ISO 9000 15,000$

Calibración de equipos de medición 3,500$

Compra de un poke yoke para evitar errores 12,500$

Desperdicio de proceso 8,000$

Costos de calidad $Monto (MXP)

Evaluación

Prevención

Costos de No calidad

Falla Externa

Falla Interna

Costo Total de Calidad -$


Función de Pérdida � f(L) / Ex 2

t = valor target

y = calidad del producto

k = constante dependiente de las tolerancias y costos de reparación

L(y) = función pérdidaCubeta de Pintura = $1,000 MXPRinde � 20 M2

Real � 18 M2

K = 1000 / 20 = $50/m2

L(y) = $50/m2 ( 20 - 18)2 = $200


Control Total de Calidad � TQCDr. Jesús Cruz Álvarez

Aplicaciones con Minitab < Minitab.com >

Control Estadístico en Honda


Control Estadístico de Proceso

ControlMedir el desempeño real de un proceso, comparar con el

estándar y actuar sobre la diferencia o el cambio.

EstadísticoAplicar técnicas estadísticas para medir y analizar la variación o cambios en los procesos a través del uso de

hechos y datos.

ProcesoCualquier combinación fuentes de variación industrial que

pueda afectar el desempeño y estabilidad del proceso.



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Propiedades de un Proceso

Forma

Centrado

Dispersión

Estabilidad


5 ft

4 ft

3 ft

2 ft

1 ft

0 ft

¿Qué cambió?

4.0 3.0 2.0


Tiempo

Tiempo


Tiempo

5 ft

4 ft

3 ft

2 ft

1 ft

0 ft

Tiempo


Manager: ¿Qué nos pegó?- Siempre pasa los lunes !- Ve por Juanito y que le mueva



Módulo 1

Banco 1 Banco 2 Banco 3 Banco 4

Módulo 2

1er Turno

2do Turno

3er Turno

¿Se observa alguna diferencia?


Proceso Fuera de Control

Primero, selecciona la media y

dispersión que será declarada como

“base de comportamiento”.

Es como si sonara una alarma siempre que un punto esté fuera de estos

“límites de control”

Después, determina los límites que

contengan virtualmente toda (digamos

99.73%) de la variación normal


Proceso Fuera de Control � Ex 1

Abril 2014El Gerente está satisfecho de ver que el inventario en

proceso cayó a 15.

Otorga un premio al Departamento en honor a su logro.

Ceremonia en la cafetería ¡pizza y refrescos para todos!

Inventa

rio e

n P

roceso

E F M A

Premio otorgado



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Julio 2014Tres meses consecutivos de aumento de inventarios.

El Gerente desea nunca haber dado el premio.

“El reconocimiento fue contraproducente.”

El Gerente decide: “El buen trato no funciona”

20

30

Inventa

rio e

n P

roceso

10

E F M A M J J

El Gerente se arrepiente



Noviembre de 2014¡El inventario se elevó a un valor de 26!

El Gerente decide tomar decisiones radicales.

Llama a todos y exige que hagan algo para bajar los

inventarios.

20

30

Inventa

rio e

n P

roceso

10

E F M A M J J A S O N

No más concesiones



Junio 2015Los niveles de inventario se han reducido desde finales del

año pasado � “Las cosas mejoran”

Aprendizaje: “¡La mano dura da resultados!”

El Gerente concluye:“¡La Mano Dura da resultados!”

20

30

Inventa

rio e

n P

roceso

10

E F M A M J J A S O N D E F M A M J

2014 2015



Las Golondrinas no hacen verano ! ! !

20

30

Inve

nta

rio e

n P

roceso

10

UCL

LCL

2014 2015

E F M A M J J A S O N D E F M A M J

Primero, selecciona la media y

dispersión que será declarada como

“base de comportamiento”.


“Los Errores en el uso de Gráficos de Control para analizar datos es la mejor

forma de incrementar costos, desperdiciar esfuerzos y bajar la motivación”

Dr. Donald J. Wheeler

2014 2015




Diámetro OD de Flecha en mm

Porc

enta

je p

or

año

17.0

17.5

18.0

18.5

19.0

19.5

Sep Oct

Sep 17.3

Oct 19.0



29/01/2017


orcid.org/0000-0001-7027-5219 15



Mes Diámetro (OD mm)

Ene 18.8

Feb 19.6

Mar 18.7

Abr 18.6

May 18.1

Jun 18.9

Jul 19.2

Ago 18.2

Sep 17.3

Oct 19.0

¿Qué se puede concluir del maquinado de la Flecha?

1st Quartile 18.175

Median 18.7503rd Quartile 19.050

Maximum 19.600

18.179 19.101

18.166 19.068

0.44 4 1.177

A-Sq uared 0.26

P- Value 0.627

Mean 18.640StDev 0.645

V arianc e 0.416Skewness -0.78677

Ku rto sis 1.104 48

N 10

Minimum 17.300

An derson -Darlin g Normality Te st

95% Co nf iden ce Interval f or Mean

95% C on f idenc e Interval f or Med ian

95% C on fid ence In terval fo r StDev

1 9.519.01 8.51 8.017.5

Median

Mean

19. 219. 018. 81 8.618.418. 2

95% Confi denc e In tervals

Summary Report for OD (mm)

10987654321

19.5

19.0

18.5

18.0

17.5

17.0

Number of runs about median: 5Expected number of runs: 6.0Longest run about median: 3Approx P-Value for Clustering: 0.251Approx P-Value for Mixtures: 0.749

Number of runs up or down: 5Expected number of runs: 6.3Longest run up or down: 3Approx P-Value for Trends: 0.135Approx P-Value for Osci llation: 0.865

Observation

OD

(m

m)

Run Chart of OD (mm)

10987654321

21

20

19

18

17

Observation

Indiv

idual V

alu

e

_

X=18.64

UCL=20.709

LCL=16.571

I-MR Chart of OD (mm)


Variación en Procesos Industriales

Variación es natural inherente a los procesos

industriales

Variación excesiva genera desperdicio

El Reto: Medir, Controlar y Analizar



Enfoque a las 6 “M´s” del Proceso



CAUSAS COMUNES � RandomExisten en cada operación/proceso.

Son causadas por el proceso mismo y sus características.

Generalmente son controlables por la gerencia

CAUSAS ESPECIALES � IsolatedNormalmente se presentan esporádicamente

Generalmente son atribuibles a algo en particular

Eventos fortuitos


20

30

10

“Causa Común”

(Ruido)


No sabemos en dónde caerá el siguiente punto

Suponemos que caerá dentro de los límites

Parece un Proceso “Estable y Predecible”


20

30

10

“Causa Especial”

(Señal)


Hubo un cambio drástico de media

No lo esperábamos, todo estaba bien

Parece un proceso “Inestable e Impredecible”



29/01/2017


orcid.org/0000-0001-7027-5219 16



Causas ComunesCambios esperados

dentro de límites

“Ruido”

Estado de control

estadístico

La salida predecible

Menor variación

mayor capacidad de

proceso

Causas EspecialesCambios drásticos

en la media del

proceso “Señal”

Afecta el proceso de

forma impredecible

No es un proceso

estable y no puede

estar en control


Límite Inferior Natural: LIN

Límite Superior Natural: LSN

3xσ

X

α/2

α/2

3xσ

Tiempo

3xσ

99.73% de los valores

promedio caerán entre

estos límites

X

Estadística Descriptiva � Ex 3

n

Xn

i i∑=

=1

µ( )

1

1

2

2

−

−

=

∑=

n

XXn

i i

σ

R

XCV =

1

6ˆ

R=σ

σ

σ

3

3

−=

+=

XLIN

XLSN



20000

18000

16000

14000

12000

10000

0.00025

0.00020

0.00015

0.00010

0.00005

0.00000

22500

20000

17500

15000

12500

10000

7500

5000

Mean 14276

StDev 2394

N 30

Horno 1

Mean 13412

StDev 3810

N 30

Horno 2

Horno 1

Density

Horno 2

Histogram of Horno 1, Horno 2Normal

¿Cuál de los dos procesos es mejor?

i Horno 1 Horno 2 i Horno 1 Horno 2

1 11811.46 15323.6 16 12972.96 7110.404

2 13889.29 11295.95 17 14897.84 13011.44

3 8940.819 18629.81 18 16267.92 6208.184

4 14618.67 9528.057 19 13460.38 15101.69

5 13646.57 15362.37 20 16563.84 20269.85

6 12683.45 20556.9 21 18351.94 16832.21

7 13953.88 10738.02 22 18768.32 9396.385

8 16217.45 15865.32 23 11670.82 8253.243

9 13254.78 12098 24 17294.04 7268.095

10 14793.82 13979.15 25 12645.95 14504.15

11 13480.86 15742.02 26 12686.38 8857.264

12 15842.26 11168.84 27 8837.822 13947.35

13 11780.08 15548.73 28 16744 16893.36

14 14726.68 16599.58 29 14992.78 12157.32

15 16219.09 15235.62 30 16266.23 14871.29

n

Xn

i i∑=

=1

µ( )

1

1

2

2

−

−

=

∑=

n

XXn

i i

σ

σ

σ

3

3

−=

+=

XLIN

XLSN

Consumo energético

de dos hornos

(BTU/Hr)



Analysis of Variance � Anova

Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-ValueFactor 1 11202745 11202745 1.11 0.297Error 58 587088680 10122219Total 59 598291426

2

00000.0

20000.0

40000.0

60000.0

80000.0

01000.0

21000.0

41000.0

61000.0

81000.0

0005 0057 00001 00521 00051 00571 00002 0052

14276 2394 30

13412 3810 30

Mean StDev N

D

ytisn

eD

ata

H

elbairaV

2 onroH

1 onro

H lamroN

2 onroH ,1 onroH fo margotsi

¿Cuál de los dos procesos es mejor?

ANOVA Ho: µi=µj• P-Valor < 5 % � Diferentes

• P-Valor > 5% � Iguales


LSN/LIN Vs LSE/LIR � Límites

Habilidad de Proceso Controlado No Controlado

Cumple la especificación Caso 1 Caso 3

No cumple la especificación

Caso 2 Caso 4

Caso ___ ? Caso ___ ?


Manufactura Esbelta � Lean MFGDr. Jesús Cruz Álvarez

7 Desperdicios



29/01/2017


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Lean Manufacturing � Enfoque

Waller, D.L.,,1999,”Operations Management: A Supply Chain Approach”, (Thompson, London)


Lean Manufacturing � Evolución

Inició en Toyota

Reemplazo la complejidad por Efectividad

Una filosofía de trabajo

Enfoque a eliminación de desperdicios

Sentido común y lógica


Lean Manufacturing � 7Ws


Técnicas de Manufactura � Lean ToolBox

Gemba Kanri

Manufactura Celular

SMED

One Piece Flow

Pokayoke

Heijunka

Jikoda

5´s


Rapid Plant Review � Lean AssessmentDr. Jesús Cruz Álvarez


Rapid Plant Review � Lean Assessment

2015 2016 2017 2018

1

2

3

4

5

WC

OM

–S

co

re (

1 t

o 5

“B

est

in C

lass”)

Manufacturing facilities



1-2

3-4

4-5

Plant´s

Priorities

WCOM

Maturity

+



29/01/2017


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Gracias !!!

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Dr. Jesús Cruz Álvarez - Gracias !!!

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