“La Variabilidad en los procesos: clave para diseñar productos competitivos“

Lourdes Pozueta Fernández

“Ingeniería e innovación” Bilbao. 24/02/2015

PPrrooggrraammaa

12:30 APERTURA Y CONTEXTO

TXEMA VILLATE, DIRECTOR GENERAL DE INNOBASQUE

“Apertura e introducción”

ÁLVARO UBIERNA, DECANO DEL COLEGIO DE INGENIEROS DE TELECOMUNICACIÓN DEL PAÍS VASCO

“El uso de las TIC como motor de  productos  y  servicios”

12:45 EUSKADI, TERRITORIO DE INGENIEROS

AMAIA BERNARAS, CONSULTORA SENIOR EN IDOM

“IDOM y la innovación en ingeniería y manufactura”

JOSÉ FÉLIX ROJAS, ASTROFÍSICO Y MIEMBRO DEL GRUPO DE CIENCIAS PLANETARIAS DE UPV/EHU

“Planetcam UPV/EHU: una  cá mara  co n  fu t u ro”

LOURDES POZUETA, DIRECTORA DE AVANCEX+I

“La variabilidad en los procesos: clave para diseñar productos competitivos"

13:15 TENDENCIAS EN INGENERÍA

IGNACIO SOLA, SOCIO FUNDADOR DE DUESTUDIO

“El diseño, un impulso a la innovación”    

IBON MITXELENA, DIRECTOR DE MOLDKAR

“Oportunidades en fabricación aditiva”    

EMILIO SÁNCHEZ TAPIA, INVESTIGADOR SENIOR EN ROBÓTICA Y MECATRÓNICA DE CEIT-IK4

“El robot colaborativo, el robot que colabora con las personas”    

13:45 RONDA DE PREGUNTAS

Colaboran:

Explicación de la ponencia. https://www.youtube.com/watch?v=lqi-FCdUq-I

2.

“Hay muchas cosas que pueden ir mal en el proceso de desarrollo de un producto. Muchas startups no aguantan económicamente los fracasos.”

Ejemplo: Why Electric Cars Don’t Have Better Batteries | MIT Technology Review

http://www.technologyreview.com/review/534866/why-we-dont-have-battery-breakthroughs/

RETOS de la INGENIERÍA en la INNOVACiÓN

•INCORPORAR con éxito, en el desarrollo de Producto/Proceso,CONOCIMIENTO (escaso) derivado de los AVANCES TECNOLÓGICOS

•REPRODUCIR, en fabricación, los RESULTADOS que surgen en etapas iniciales de desarrollo de productos (prototipos)

•...etc.Identificar Causas Raíz de la VARIABILIDAD

EXPERIMENTAR con método científico

APRENDIZAJE

LENTO / Por AZAR: ACELERADO / PROVOCADO:

Hecho relevante ocurre: OBSERVAR Provocar que ocurran hechos: EXPERIMENTAR con método

científico

1 Observador Preparado nº de personas preparadas: EQUIPO MULTIDISCIPLINAR

Capacitación para APRENDER en base a DATOS

Ingeniería de la Calidad: Estadística Industrial, ….

CO

NO

CIM

IEN

TO

S:

Info

rmació

n +

apre

ndiz

aje

tiempo 1500

Nuevas Tecnologías

Olas tecnológicas

(+Internet)

Necesidad de Aprender a “Aprender rápido”

¿CUÁNDO y CÓMO podemos reducir la VARIABILIDAD final?

Ref.:Tabla 10.1, Cap. 10: Libro “Métodos estadísticos. Control y Mejora de la Calidad” Prat, Tort-Martorell, Grima, Pozueta y Solé. Ed. UPC

Hay que anticiparse en Fase de DISEÑO… Sin embargo….

Ley de Meskimen: “Nunca hay tiempo para hacer las cosas bien pero siempre para repetirlas”

DOE Producto robusto

DOE proceso robusto

Metodologías/Herramientas de Ingeniería de la Calidad

• EXPERIMENTAR con método científico para APRENDER QUÉ y CÓMO afecta

5.

• CARACTERIZAR comportamiento de Procesos SIMILARES: DIAGNÓSTICO

Elementos diseño productoMaterias primas, Proveedores,

Parámetros máquina-proceso, localización,Utillajes, Desgastes, condiciones ambientales,

Ergonomía, Experiencia en el usuario…

Factores Clave que afectan variabilidad

PROTOTIPO Y PROCESO ROBUSTO

Factores Clave(Conocimiento adquirido)

Avances Tecnológicos

Desarrolloconceptual

Factor A- +

Fact

or

B

+

-

-

+

Metodología Experimentación

2 Competencias clave en Ingeniería de Calidad

Innovación

DIAGNOSTICAR para identificar Factores Clave

Los médicos utilizan htas (Rayos-X o Test de Sangre) para determinar por qué alguien tiene dolor. La Ingeniería de Calidad utiliza herramientas para comprender lo que NO SE VE

6.

Heridasescondidas

PREGUNTAS

Hipótesis

Escuchar con atenciónObservación Consciente

Evidencias

¿Por qué?Causa

Raíz

0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

50,00%

60,00%

70,00%

80,00%

S2

S

3

S4

S

5

S6

S

7

S8

S

9

S1

0

S11

S

12

S

13

S

14

S

15

S

16

S

17

S

18

S

19

S

20

S

21

S

22

S

23

S

24

S

25

S

26

S

27

S

28

S

29

S

30

S

31

S

32

S

33

S

34

S

35

S

36

S

37

S

38

S

39

S

40

S

41

S

42

S

43

S

44

S

45

S

46

S

47

S

48

S

49

S

50

S

51

S

52

%Def. Total

L. Superior

Media Periodo

L. Inferior

media: xx%

media: -10%

media: zz 8%

RESPUESTAS

Herramientasanalíticas

Htas Recogida

DATOS: observar,

experimentar

Predecir ≠ Causalidad

Modelos predictivos o causales

Factor A

- +16 ensayos: 1 factor

A

D

+

E

-

B

16 ensayos: 5 factores

Factor A- +

Fact

or

B

+

-

-

+

3 factores

Factor A

- +

Fac

tor

B

Fac

tor

B

Factor A

+

-

16 ensayos: 2 factores

A

B

A

B

- D +

4 factores

Ejemplo de Estrategia Experimental y economía en los ensayos: 2k-p

Varios factores a la vezÓptimo de conocimiento/Coste experimental Modelos predictivos-CausalesAprender RápidoAplicable a simuladores

✔ Mover TODOS los factores a la vez✔ Analizar Media y Variabilidad

✖ Prueba-Error o Mover UN factor cada vez

Hay interacciones!!

Eficiencia!!

8.

Fagor EderlanProducto: CaliperCaracterística: Ruido (FRF)

A

B

A

B

- D +

+

Causa Raíz ES Cota X

Variación en Frecuencia3 según localización Cavidades en molde idénticas pero Cota X en producto varíaAlta correlación entre FR3 y Cota X PUEDE SER la causa

(correlación no implica causalidad)

OBSERVAR PROCESO: Diagnóstico

EXPERIMENTAR (provocar escenarios independientes)

1) Compensar Utillaje2) Diseño producto robusto

Prueba piloto

ENTRENAR a ser “Médicos de Procesos”

• ENTENDER la VARIABILIDAD de los PROCESOS ACTUALES, – Observación consciente

– Cuestionarse, elaborar preguntas, recoger datos apropiados para responder las preguntas, …y con ello a identificar factores clave que afectan a la variabilidad.

– Utilizar herramientas reconocidas internacionalmente: SPC, gráficos multi-vari, modelos de regresión, series temporales, redes neuronales, …etc.

• EXPERIMENTAR con método científico y TRATAR el producto/proceso – Abandonar tácticas de prueba/Error o mover 1 factor cada vez

– Habilidades para recoger conocimiento tácito de las personas

– Experimentar con varios factores a la vez para identificar interacciones

– Utilizar metodologías estadísticas reconocidas internacionalmente: Anova, Diseños 2k-p para industria, Diseños para mezclas, Diseños experimentales para la salud, Diseños Shainin, …etc.

• Discernir AZAR de EVIDENCIAS estadísticas.

9.

10.

lourdes.pozueta@avancex.comlpozueta@ideas2value.net

• Experta en Estadística Industrial:Estudios de análisis de fuentes de variabilidadDiseño de Planes experimentalesAnálisis e interpretación de datos Optimización de productos y procesosModelos predictivos y causalesMetodologías de Mejora continuaElaboración procedimientos estadísticos

• Consultoría a empresas• Formación en herramientas• Entrenamiento en competencias relacionadas con la

Mejora Continua y el Diseño de Experimentos

Socio fundador

LinkedIN

http://ideas2value.net/inicio/

11.

Capacitación en abierto

Introducción Metodología

Material y recursos formativos

Objetivos

Dirección y organiza-ción del programa

Si una organización ya tiene un producto o servicio que el

mercado valora, y que por consiguiente está dispuesto a

comprar, se ha de preguntar de forma permanente: ¿Dónde

tengo inefi ciencias? ¿Por qué haciéndolo igual sale diferente, e

incluso mal?, ¿Cómo lo puedo diseñar o producir de forma más

robusta y efi ciente?.

Este curso ayuda a dar respuestas a las preguntas anteriores.

Los Programas de Mejora “ Lean” y “ Six Sigma” abarcan

metodologías y herramientas que ayudan a lograr los

conocimientos y las habilidades para llevar a cabo las actividades

anteriores, enfocándose en proyectos de “ adelgazar” procesos

para reducir costes y en proyectos de identifi car causas raíz de

la variabilidad de los procesos para reducirla o para aplicar el

conocimiento en el diseño de productos y procesos robustos.

La observación consciente es fundamental en la mejora y parte de

esta observación ha de dirigirse a la identifi cación de actividades

de “ despilfarro” que no aportan valor y a cuestionarse el modo

de organizar los procesos.

El perfi l de los alumnos y de las organizaciones que han pasado

por alguna de las ediciones del curso es muy variado. Estas

experiencias nos han servido para replantearnos el modo de

entrenar a las personas y adaptar continuamente los materiales

y el método de enseñanza.

No hay mejor analogía a la de una “ expedición de montaña”

para refl ejar el modo que hemos diseñado este curso.

Partiendo de las experiencias de más de 20 años impartiendo

formaciones similares, hemos identifi cado 5 factores clave para

el logro del éxito del curso (o expedición):

1. Seleccionar empresas-proyectos-líder con interés de participar

en la experiencia, con “ Cimas-objetivos” alcanzables y

recursos disponibles.

2. Marcar un ritmo de aprendizaje perseverante de 1 día/semana

durante 5 meses. Lograr tono muscular poco a poco y sin

abandonarlo.

3. Elaborar una Hoja de Ruta DMAIC para toda la expedición

con soporte en herramientas, rutinas, casos,… que faciliten el

aprendizaje y permitan sortear las difi cultades cada momento.

Profesores expertos en conocimiento y en metodología.

Lograr que la mochila se sepa utilizar.

4. Caracterizar los Proyectos que los alumnos traen al curso e

identifi car el modo que cada equipo ha de llevar la expedición

con recursos y herramientas adecuadas. Acuerdos previos al

curso.

5. Emprender la expedición conjuntamente compartiendo las

experiencias y aprendiendo tanto de los ejercicios como de los

casos reales. Aclimatación conjunta. Presentaciones en hitos

clave.

Con la fi nalidad de hacer las partes 3. y 4. más efi cientes, está

previsto preparar con antelación el lanzamiento y para ello se

captarán empresas interesadas en la experiencia y se llevarán a

cabo sesiones preparatorias.

Es recomendable que durante el curso el alumno desarrolle un

proyecto real de la metodología Six Sigma. Dispondrá de tutores

como apoyo de forma puntual o intensiva.

- El material ha sido desarrollado y adaptado teniendo en

cuenta las difi cultades que encuentran los alumnos en el

aprendizaje y aplicación de herramientas.

- Además de los recursos “ tradicionales” , los alumnos tendrán

acceso a la plataforma virtual de MU para resolver dudas

mediante foros, tutorizaciones Online,…

- MINITAB: Para el tratamiento estadístico de datos.

La adquisición de este software correrá por cuenta de la

organización. MU dará la posibilidad de acceder a MINITAB

durante el curso.

- Para la realización de la formación, será necesario que

cada alumno asista con un ordenador portátil desde donde

accederá a la plataforma online del curso, donde trabajará en

los ejercicios y proyecto.

Al fi nalizar el curso los asistentes estarán más capacitados para:

- Identifi car oportunidades de mejora con impacto y abordables

con la metodología.

- Liderar y asesorar a equipos que trabajen en proyectos de

complejidad media.

- Diagnosticar procesos e identifi car en qué situaciones es

conveniente aplicar cada una de las técnicas disponibles con

éxito.

- Formar a otras personas en las habilidades y herramientas

aprendidas durante el curso.

Lourdes Pozueta

Socia Fundadora AVANCEX+I

Aitor Orue

Departamento de Mecánica

y Producción Industrial

de MONDRAGON

UNIBERTSITATEA

SESIÓN DE LANZAMIENTO

- METODOLOGÍA testeado con éxito

- PROFESORADO: Expertos en materia

- SOPORTE WEB...

- APOYO TUTORES

- PLAN ENTRENAMIENTO FLEXIBLE:

- Material adaptado

- Rutinas para potenciar hábitos

- Casos prácticos

- Proyectos compartidos

Campamento base para aclimatar: puesta en común y debate constructivo

HITO 1

HITO 2

• Importancia e impacto proyecto

• Cliente y requisitos

• Alcance: procesos y personasDEFINIR

MEDIR

ANALIZAR

IMPROVE

CONTROL

• Conocer proceso

• Medir y valorar las salidas del proceso (efectos)

• Diagnóstico situación de partida

• Idear soluciones

• Verificar resultados

• Exportar aprendizaje

• Estandarizar y acreditar proceso

• Verificar resultados

• Explotar aprendizaje

• Determinar las entradas clave (causas raiz)

• Decidir acciones de cambio

DINÁMICASHERRAMIENTASENTRENAMIENTO

APROPIADO1

- IDENTIFICAR organizaciones interesadas

- PROYECTOS con retorno

- PROMOTOR DE APOYO (Champion)

- LÍDER motivado para acudir al curso

- ROLES claros

- OPERATIVA/PREPARATIVOS previos

PREPARAR UNA

EXPEDICIÓN

COMPROMETIDA3

HOJA DE

RUTA DMAIC

EN EXPEDICIÓN

Curso Avanzado en Programas de Mejora Continua Lean-Six Sigma

Diseño de Experimentos(3 módulos)

Control Estadístico de Procesos (SPC)

Marzo-Junio Marzo 2015Diciembre-Febrero

Introducción Diseño Robusto

Próximamente

Alumnos del último curso DOE: Aplicación de DOE en la fabricación de Chips en Fagor Electrónica

12.

Referencias

13.

Innovation testers:

Una vez logrado el diseño conceptual del producto, y antes de la realización de prototipos y series piloto, es necesario establecer el modo en que se va a medir el éxito del prototipo, o del proceso de generación del mismo, y las condiciones en que se van a elaborar los prototipos para poder evaluar con rigor científico los diferentes aspectos que interesa a una organización.

Analizamos el comportamiento de prototipos ante variación de condiciones de diseño de producto y proceso, identificando factores que afectan y optimizando diseño.

Establecemos pruebas piloto para evaluar la capacidad de los procesos de fabricación de lograr los requisitos de producto y realizamos propuestas de diseño de producto o proceso robustos a esta variabilidad.

Innovation trainers

Ofrecemos servicios de entrenamiento en competencias relacionadas con la Mejora Continua y el Diseño de Experimentos. Potenciamos desarrollar el “statistical thinking” en las organizaciones: el pensamiento que persigue chequear/aceptar teorías en base a hechos/evidencias.

http://ideas2value.net/inicio/

Lourdes Pozueta Fernández Coordina el área diseño de experimentos y análisis estadístico de Ideas2Value Network

Miembro fundadorHub de innovación abierta

14.

La experimentación para logro producto

robusto…

Ayudamos en cualquier fase del Proceso de Innovación