DEFINE
1
Project Title:
Reduccion de Scrap extrusora #4 en Codigo #6
Define
Submitted by: Oscar Macias
Business Unit / Location: Alto Volumen Date Submitted: Agosto 25, 2014
Latest Revision Date:_______________2
Team members pictures
Define
Manuel SaucedoBertha OrtizHumberto RamirezJose Luis RomeroJose Luis SanchezOscar MaciasGildardo Parra
3
DefineProject Title: Reduccion de Scrap Extrusora # 4 en Codigo 6 Submitted by: Oscar Macias
Business Unit / Location: Alto Volumen Date Submitted: Agosto 25, 2014
Latest Revision Date:
Problem Statement (Situation / issue / need for change; opportunity / magnitude; facts / figures / dates) :De Julio del 2013 a Julio del 2014 el porcentaje promedio de Desperdicio del área de extrusión fue de 2.44% teniendo como objetivo el 1.97%, y uno de los mayores contribuyentes fue la extrusora #4 representando el 23% del desperdicio total de el área de extrusión equivalente a $ 38,705 dlls anuales
Linkage to Business (Identify linkage to business plan / departmental objective / strategic goal).El objetivo de la planta es cumplir con el indicador de desperdicio establecido. El objetivo establecido en desperdicio para la extrusora #4 es de $9,130 Dlls anuales y costo anual fue de $38,705 Dlls.
Defect Definition (Describe, in measurable terms, what constitutes a defect; this is the basis for the primary metric; no mention of frequency):Desperdicio: Cualquier pieza que este fuera de especificación y no pueda ser ajustada a las especificaciones establecidas por diseño.
Primary Metric (Describe project metric and source of data; consistent with problem statement and Defect Definition; time-series based)El indicador primario de la planta es Costo un indicador secundario es el desperdicio el cual tiene como objetivo para el area de extrusion el 1.97% de el costo del material.
Present Baseline(Frequency of the problem; indicate average per day,week or month;
consistent with Primary Metric)El costo de desperdicio promedio fue de $2,977 dlls mensuales
Goal / Objective(How much of an improvement does this project aim
to make; consistent with Baseline)Reducir el 76 % del promedio mensual equivalente
a $2,262Dlls mensuales.
Project Scope (Where is the focus – product family or failure modes; what are the process bookends):Extrusora #4, no incluye el area de ensamble de los productos extruidos en esta maquina.
DMAIC Project Charter
4
DefineImpact ($) Estimated Financial Benefit Project Benefits
Low (<$40K) Medium ($40 - 100K) High (>$100K)
(Rough estimate at the beginning of the project)(Describe)Total $:$29,5766 Dlls per year.
Defects Inventory Complaints Service (cust) Sales
Efficiency Labor Expense Capital Safety
Estimated Timeline
Define Measure Analyze Improve Control
Plan Start Date August 25, 2014 September 22, 2014 October 04, 2014 October 20, 2014 November 10 13, 2014
Plan Finish Date September 22, 2014 October 03, 2014 October 20, 2014 November 10, 2014 November 24, 2014
No. of Weeks 3 1 2 4 2
Identified Core Team
Resource Names Role SignatureOscar Macias (Black/Green) Belt
Gildardo Parra Champion
Manuel Saucedo Process Owner
Bertha Ortiz Operator
Humberto Ramirez Engineer Jr.
Jose Luis Romero Operator
Jose Luis Sanchez Supervisor
Jesus Contreras Mentor
Project Champion / BB Meetings Scheduled: Y / N
5
Savings Expected Analysis
Define
Junio
2013
Julio
2013
Agosto
2013
Septie
mbre 2
013
Octubr
e 201
3
Noviem
bre 2
013
Diciem
bre 2
013
Enero
2014
Febre
ro 20
14
Marzo
2014
Abril 2
014
Mayo 2
014
Junio
2014
Julio
2014
0.00%
0.50%
1.00%
1.50%
2.00%
2.50%
3.00%
3.50%
4.00%
2.55%2.30% 2.23%
1.90%2.07%
2.45%
3.00%
2.13% 2.22%1.89%
2.22%
3.42%3.14%
2.68%
% de Scrap en Extrusion Codigo # 6
AVG Actual = 2.44% AVG Meta = 1.97%
6
Savings Expected AnalysisDefine
Total Scraped $ 12,945.00 Promedio Mensual Promedio Annual Meta Mensual Meta Annual Gap Mensual Gap Annual
Tiromat 31% $ 4,012 $ 52,168 $ 2,050 $ 26,659 $ 1,962 $ 25,508
Extruder #1 12% $ 1,553 $ 20,194 $ 1,285 $ 16,710 $ 267 $ 3,483
Extruder #2 12% $ 1,553 $ 20,194 $ 1,285 $ 16,710 $ 267 $ 3,483
Extruder #3 3% $ 388 $ 5,048 $ 346 $ 4,507 $ 41 $ 540
Extruder #4 23% $ 2,977 $ 38,705 $ 703 $ 9130 $ 2,274 $ 29,575
Extruder #6 19% $ 2,459 $ 31,974 $ 1,838 $ 23,898 $ 621 $ 8,075
100% $ 168,285 $ 109,484 $ 58,800
Promedio Annual
$52,168
$20,194 $20,194
$5,048
$38,705
$31,974
Tiromat Extruder #1 Extruder #2 Extruder #3 Extruder #4 Extruder #6
7
Savings Expected Analysis
Define
Promedio Annual Meta Annual $-
$5,000.00
$10,000.00
$15,000.00
$20,000.00
$25,000.00
$30,000.00
$35,000.00
$40,000.00
$45,000.00
Extruder #4
$ 38, 705
Opotunidad de mejora $29,575 dlls anuales
$ 9, 130
8
Define your defect:
Define
Desperdicio: Cualquier pieza extruida por la maquina #4 que este fuera de
especificación y no pueda ser ajustada dentro de especificación.
9
“Y” Trend Chart
Julio 2013 Agosto 2013
Septiembre 2013
Octubre 2013
Noviembre 2013
Diciembre 2013
Enero 2014 Febrero 2014
Marzo 2014 Abril 2014 Mayo 2014 Junio 2014 Julio 2014 $-
$1,000.00
$2,000.00
$3,000.00
$4,000.00
$5,000.00
$6,000.00
$3,264.00
$2,896.00
$1,860.00 $1,756.00
$2,673.00
$2,242.00 $2,071.00
$1,102.00
$4,538.00 $4,292.00
$3,945.00
$5,595.00
$2,471.00
$ Dlls de Scrap codigo #6 en extrusora # 4
GOALBASELI
NE$ 2,977$ 703
Define
10
“Y” Trend Chart
Julio 2013 Agosto 2013
Septiembre 2013
Octubre 2013
Noviembre 2013
Diciembre 2013
Enero 2014 Febrero 2014
Marzo 2014 Abril 2014 Mayo 2014 Junio 2014 Julio 20140
100000
200000
300000
400000
500000
600000
700000
800000
900000
255317
318364 313606
189497
452284
220815172451
118921
767851
422721
216103
437653
271643
DPMO
GOALBASELI
NE296326
70000
Define
11
Current Process Capability (Y) :
(Y) Current Process
Capability DPMO Sigma Index
190635.2 2.4
Define
12
Savings MatrixMes Volumen de Piezas
ProducidasCosto de resina por
volumen producido ($)Costo del desperdicio
por volumen producido ($)
% Real de Costo por desperdicio / Costo por
producción
Enero 2014 139080 $ 19,532.12 $2,071.00 10.6%
Febrero 2014 93660 $ 16,397.43 $1,102.00 6.7%
Marzo 2014 80200 $ 12,602.34 $4,538.00 36.0%
Abril 2014 176280 $ 19,573.78 $4,292.00 21.9%
Mayo 2014 254280 $ 33,641.59 $3,945.00 11.7%
Junio 2014 189810 $ 31,141.69 $5,595.00 18.0%
Julio 2014 169000 $ 17,001.28 $2,471.00 14.5%
Agosto 2014 95600 $ 10,532.84 $3,106.00 29.5%
Septiembre 2014 45400 $ 6,801.70 $1,113.00 16.4%
Octubre 2014 0 0 $0.00 #DIV/0!
Noviembre 2014 0 0 $0.00 #DIV/0!
Diciembre 2014 0 0 $0.00 #DIV/0!
Define
13
Critical to Quality CTQ´sDefine
Need CTQ
Arranques y cambios de modelos efectivos
Pesage de scrap correcto
Equipo sin fallas durante el proceso de extrusion
Cumplir con el indicador de scrap establecido.
Personal entrenado
Material sin variacion y dentro de especificasion (resina)
Mediciones de producto efectivas
Agua Libre de contaminacion 14
MEASURE
15
…study case……Flow Chart
Measure
1. Cargado de resina 2. Proceso de extrudido 3. Proceso de enfriamiento 4. Jalador
8. Acomodo de carro 7. Recolector de tubo 6. Jalador Cortador 5.Proceso enfriamiento
16
Possible root causes (X’s) identified
Measure
17
Quick kills identified
Measure
Oportunidad Solución Quien? Cuando? Status
Uso de herramentales incorrectos Una matriz por modelo y herramental a utilizar
Manuel Saucedo
Noviembre 13, 2014 Terminado
Arranques innecesarios por falta de resina.
Implementar recorridos del departamento de materiales al kanban de resinas y registrar en bitácora Oscar Macias
Noviembre 12, 2014 Terminado
Configuracion de rodillos en tina por modelo
Hacer un diagrama de ruteo por modelo y por rodillos a utilizar
Manuel Saucedo
Noviembre 14, 2014 Terminado
Tubo con agua a puller por falta de secado.
Instalar un secador mas chico para el secado de tubo Bertha Ortiz
Noviembre 12, 2014 Terminado
Sistema de movimiento de tina provoca atoron
Reforzar con otro tope para evitar que la tina se brinque
Jose Luis Romero
Noviembre 14, 2014 Terminado18
List of X's to investigateX1.- Cambios Extraordinarios (cambios fuera de programa)X2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del cambio o arranqueX3.- Falta de entrenamiento de ajustadoresX4.- Falta de entrenamiento en aparatos de mediciónX5.- Preparación y verificación de Laser Mike antes de cada cambioX6.- Cambios y Arranques de Modelos no efectivosX7.- Modelos complejosX8.- Atorones en pullerX9.- Variación de temperaturasX10.- Tardado ajuste de concentricidad por grumos.
Measure
19
Data collection plan defined for potential X’s
Measure
20
Measurement system accuracy quantifiedGage R&R
%ContributionSource VarComp (of VarComp)Total Gage R&R 0.3519 1.31 Repeatability 0.2471 0.92 Reproducibility 0.1048 0.39 Operators 0.1048 0.39Part-To-Part 26.4807 98.69Total Variation 26.8326 100.00
Study Var %Study VarSource StdDev (SD) (5.15 * SD) (%SV)Total Gage R&R 0.59322 3.0551 11.45 Repeatability 0.49713 2.5602 9.60 Reproducibility 0.32368 1.6670 6.25 Operators 0.32368 1.6670 6.25Part-To-Part 5.14594 26.5016 99.34Total Variation 5.18002 26.6771 100.00
Number of Distinct Categories = 12
Measure
21
Measurement system accuracy quantified
Measure
Part-to-PartReprodRepeatGage R&R
100
50
0
Perc
ent
% Contribution% Study Var
1.0
0.5
0.0
Parts
Sam
ple R
ange
_R=0.45
UCL=1.158
LCL=0
1 2
24
16
8
Parts
Sam
ple M
ean
__X=12.1UCL=12.56LCL=11.64
1 2
2019181716151413121110987654321
24
16
8
Parts
21
24
16
8
Operators
24
16
8
Parts
Aver
age 1
2
Operators
Gage name: Date of study:
Reported by: Tolerance: Misc:
Components of Variation
R Chart by Operators
Xbar Chart by Operators
Appraisers by Parts
Appraisers by Operators
Parts * Operators Interaction
Gage R&R (ANOVA) only with bag
22
Analyze
23
Data collected on potential X’s X1.- Cambios extraordinarios (fuera de programa): por medio de la
herramienta estadística T test Se compara el promedio de cambios de modelo por semana contra el target (lo programado).
X2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del cambio o arranque: Se realiza diagrama de espagueti para identificar las actividades que agregan valor y no agregan valor a esta actividad y se toma tiempos de cada una de las actividades.
X3.- Falta de entrenamiento de ajustadores: Por medio de la herramienta estadística ANOVA se comparan los ajustadores involucrados en arranque y cambios de modelo para medir la proporción de desperdicio generado por eventos y afirmar si generan la misma proporción de desperdicio o es diferente.
Las siguientes X’s serán evaluadas por medio de auditorias.X4.- Falta de entrenamiento en aparatos de medición: Contra el EWI-137-M.X5.- Preparación y verificación de laser Mike antes de cada cambio. Contra el EWI-137-M
X6.- Cambios y Arranques de modelos no efectivos: Con una T test se compara el promedio de desperdicio generado en libras por cambios y arranques de modelo contra el target.
Analyze
24
Data collected on potential X’s X7.- Modelos complejos: Por medio de la herramienta estadística ANOVA se
comparan los modelos que se fabrican en esta extrusora para comparar las medias del desperdicio generado por set up de línea y verificar si generan la misma cantidad de desperdicio o es diferente.
X8.- Atorones en puller: Se compara la proporción de desperdicio ocasionado por atorones en puller contra el desperdicio total, para demostrar si es significativa por medio de la herramienta estadística de dos proporciones.
Las siguiente X será evaluada por medio de auditoria.X9.- Variación en temperaturas: Por medio de Auditoria durante la etapa de medición se monitorea si existe variación en las temperaturas de los controladores.
X10.- Desperdicio por Grumos: Se compara la media de desperdicio ocasionado por grumos contra el desperdicio permitido por naturaleza del proceso para demostrar si es significativo por medio de la herramienta estadística de T test.
Analyze
25
Appropriate sampling techniques used
Analyze
Tamaño de la muestra para las pruebas T tes Power and Sample Size
1-Sample t Test
Testing mean = null (versus not = null)Calculating power for mean = null + differenceAlpha = 0.05 Assumed standard deviation = 1
Sample TargetDifference Size Power Actual Power 0.5 27 0.7 0.705824 0.5 34 0.8 0.807778 0.5 44 0.9 0.900031
Power and Sample Size
Test for Two Proportions
Testing comparison p = baseline p (versus not =)Calculating power for baseline p = 0.2Alpha = 0.05
Sample TargetComparison p Size Power Actual Power 0.8 13 0.9 0.915327 0.8 10 0.8 0.817041 0.8 8 0.7 0.708856
The sample size is for each group.
Tamaño de la muestra para las 2 Proporciones
26
Appropiate sampling techniques used
Analyze
Tamaño de la muestra para las pruebas ANOVA
Power and Sample Size
One-way ANOVA
Alpha = 0.05 Assumed standard deviation = 1
Factors: 1 Number of levels: 5
Maximum Sample TargetDifference Size Power Actual Power 1.5 15 0.9 0.907403
The sample size is for each level.
27
Relationships depicted between potential x´s and Y
Analyze
X1.- Cambios extraordinarios (fuera de programa): por medio de la herramienta estadística T test Se compara el promedio de cambios de modelo por semana contra el target (lo programado).One-Sample T : Cantidad de cambios por semana VS Programado por semana.
Test of mu = 5 vs. not = 5
Variable N Mean StDe SE Mean 95% CI TCantidad de cambios por 11 4.455 1.695 0.511 (3.316, 5.593) -1.07
Variable PCantidad de cambios por 0.311
Con un valor de P > 0.05 es suficiente evidencia para demostrar que en la línea de extrusora #4 no se dan cambio extraordinarios y que se apegan al plan programado.
28
X2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del cambio o arranque: Se realiza diagrama de espagueti para identificar las actividades que agregan valor y no agregan valor a esta actividad y se toma tiempos de cada una de las actividades.Pasos Actividad Tiempo
segundos Longitud Mts
1 a 2 Programa Longitud y mide tubo 10 7
2 a 3 Toma tubo y mide coloca en laser Mike 10 4
Ciclo de maquina 30 0
3 a 4 a 5 Toma tubo y mide coloca en laser Mike / ciclo de maquina 40 4
5 a 6 a 7 Toma tubo y mide coloca en laser Mike / ciclo de maquina 40 4
7 a 8 a 9 Toma tubo y mide coloca en laser mike / ciclo de maquina 40 4
9 a 10 a 11 Toma tubo y mide coloca en laser mike / ciclo de maquina 40 4
11 a 12 a 13 Toma tubo y mide coloca en laser mike / ciclo de maquina 40 4
13 a 14 a 15 Toma tubo y mide coloca en laser mike / ciclo de maquina 40 4
15 a 16 Toma tubo y mide longitud 10 817 a 18 Mide tubo y ajusta puller 10 218 a 19 Mide longitud y ajusta puller 10 2
19 a 20 Toma tubo y mide coloca en laser mike / ciclo de maquina 40 8
20 a 21 a 22 Toma tubo y mide coloca en laser mike / ciclo de maquina 40 7
22 a 23 a 24 Toma tubo y mide coloca en laser mike / ciclo de maquina 40 4
Total 440 66
Tiempo de medición y liberación en minutos
Velocidad en pies por minutos Pies desperdiciados Promedio de libra por
pieLibras de
desperdicio
7.33 120 880 0.03 26.4
Analyze
29
X3.- Falta de entrenamiento de ajustadores: Por medio de la herramienta estadística ANOVA se comparan los ajustadores involucrados en arranque y cambios de modelo para medir la media del desperdicio generado por eventos y afirmar si generan la misma cantidad de desperdicio o es diferente.
Analyze
30
Analyze
31
Con un valor de P > 0.05 en los resultados del ANOVA es suficiente evidencia para demostrar que en la línea de extrusora #4 no existe diferencia entre los ajustadores y podemos concluir que están entrenados en los métodos actuales los rangos de CI of Mean y las altas desviaciones estándar de Xochitl y Emma nos indican que tenemos oportunidad de mejora en el método de arranque y cambios.
Analyze
32
Las siguientes X’s serán evaluadas por medio de auditorias:X4.- Falta de entrenamiento en aparatos de medición: Contra el EWI-137-M.X5.- Preparación y verificación de laser Mike antes de cada cambio. Contra el EWI-137-MTest and CI for Two Proportions: Resultados, Evaluados
Event = MalaEvaluados X N Sample pJanet Orozc 2 13 0.153846Jose Luis Ro 1 13 0.076923
Difference = p (Janet Orozc) - p (Jose Luis Ro)Estimate for difference: 0.076923195% CI for difference: (-0.166899, 0.320745)Test for difference = 0 (vs not = 0): Z = 0.62 P-Value = 0.536
• NOTE * The normal approximation may be inaccurate for small samples.• Fisher's exact test: P-Value = 1.000
Con un valor de P > 0.05 es suficiente evidencia para demostrar que las personas que liberan las dimensiones del tubo en el Beta Laser Mike cumplen con lo establecido en el EWI y conocen el procedimiento.
Analyze
33
X6.- Cambios de modelo y Arranques no efectivos: Con una T test se compara el promedio de desperdicio generado en libras por cambios de modelo contra el target.
One-Sample T: Libras. Test of mu = 35 vs not = 35Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI T PLibras. 49 42.88 35.95 5.14 (32.55, 53.20) 1.53 0.132
Analyze
34
Con un valor de P > 0.05 es suficiente evidencia para demostrar que en los arranque de modelo no se genera una cantidad significativa mayor al target establecido.
X7.- Modelos complejos: Por medio de la herramienta estadística ANOVA se comparan los modelos que se fabrican en esta extrusora para comparar las medias del desperdicio generado por set up de línea.
Analyze
35
En las siguientes graficas se muestra el comportamiento de desperdicio de cada modelo en estudio y observamos que existen al menos un modelo que se comporta diferente en cada arranque.
Analyze
36
En la grafica Multi-Vari observamos que el modelo 0034910U esta fuera del comportamiento de los demás por lo que se concluye que es un modelo complejo y debe ser tratado diferente.
Con un valor de P < 0.05 es suficiente evidencia para demostrar existe diferencia en desperdicio por modelos complejo ya que el Kruskal Wallis nos arrojo que al menos en el arranque de uno de los modelos el desperdicio es diferente y el mas representativo en desperdicio en arranque es el tubo burbuja.
Analyze
37
Al no ser normales los datos a comparar se descarta el ANOVA y se utiliza la herramienta estadística Kruskal Wallis para comparar las medianas del desperdicio generado por cada modelo
X8.- Atorones en puller: Se compara la proporción de desperdicio ocasionado por atorones en puller contra el desperdicio total, para demostrar si es significativa por medio de la herramienta estadística de dos proporciones.
Motivo Lbs % Acumm 10 SEMANAS GOALGOAL
DISTRIBUTIONArranque 1926 57% 57% 192.6 100Purga 610 18% 75% 61 30Grumos 478 14% 89% 47.8 10Contam 183 5% 94% 18.3 18.3Cambio de Modelo 175 5% 99% 17.5 10Manguera Fuera de Parametros 27 1% 100% 2.7 27
339.9 175.83 195.3
Arranque Purga Grumos Contam Cambio de Modelo Manguera Fuera de Parametros
0500
1000150020002500
0%
40%
80%
120%
Contribuyentes al Scrap Extruder #4 durante la semana de Medicion
Libr
as
Analyze
38
Durante la semana de recopilación de datos no se presento ningún desperdicio por esta causa por lo que se descarta como posible causa potencial o X critica. Pero se presento una X (purga) no contemplada en el Ishikawa por lo que se evaluara en esta etapa.
Las siguiente X’s será evaluada por medio de auditorias.X9.- Variación en temperaturas: Por medio de Auditoria durante la etapa de medición se monitorea si existe variación en las temperaturas de los controladores.
Al comparar el comportamiento de las temperaturas en la zona de los barriles un valor de P > 0.05 es suficiente evidencia para demostrar que no existe diferencia en los valores de las temperaturas del MP, el set up del controlador y la temperatura real por lo que se considera que no existe variacion en las temperaturas.
Analyze
39
X10.- Desperdicio por grumos: Se compara la media de desperdicio ocasionado por grumos contra el desperdicio permitido por naturaleza del proceso para demostrar si es significativo, por medio de la herramienta estadística de T test.Motivo
10 SEMANASLbs % Acumm SEMANAL GOAL Ideal
GOAL del Proyecto Lbs
Arranque 1926 57% 57% 192.6 120
Purga 610 18% 75% 61 40
Grumos 478 14% 89% 47.8 10
Contam 183 5% 94% 18.3 10
Cambio de Modelo 175 5% 99% 17.5 35Manguera Fuera de Parámetros 27 1% 100% 2.7 0
3399 339.9 175.83 215
Disminución de desperdicio 164.07 Lbs es el
ahorro al 100%
Escenario Ideal 164.07 339.9 -175.83
Objetivo del proyecto 124.9 339.9 - 215.00
Proyeccion de ahorro 76% 124.9 / 164.7 X 100
Situación ActualObjetivo del
proyectoGrumos 14% 5%
0500
1000150020002500
0%
40%
80%
120%
Contribuyentes al desperdicio Extrusora #4 durante la semana de Medición
Libr
asAnalyze
40
One-Sample T: Libras_2
Test of mu = 10 vs not = 10
Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI T PDesperdicio Grumos 12 39.83 21.57 6.23 (26.13, 53.54) 4.79 0.001
Con un valor de P < 0.05 es suficiente evidencia para demostrar que la cantidad de desperdicio generado por grumos es diferente al target permitido por lo que se considera X critica, de lo contrario el desperdicio generado por purga con un valor de P > 0.05 esta dentro de lo permitido al proceso y se descarta como X critica.
One-Sample T: Desperdicio Purga
Test of mu = 40 vs not = 40
Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI T PDesperdicio Purga 11 55.5 48.5 14.6 (22.9, 88.0) 1.06 0.315
Analyze
41
X’s Critical listX2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del cambio o arranque.
X7.- Modelos complejos.
X10.- Desperdicio por grumos.
Analyze
42
Improve
43
Design of Experiment (If it is required)
Improve
44
Improve
45
Determine the operational tolerances to each Critical X´s
Improve
X2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del cambio o arranque.
El tiempo de respuesta para la medición no debe exceder los 2.68 Minutos del tiempo en la operación de medición.
X7.- Modelos complejos.Cumplir con el desperdicio permitido para arranques y cambios de modelo del 1.97%
X10.- Desperdicio por grumos.
No exceder el 0.17% de desperdicio permitido por variación de material en un proceso de extrusión.
46
Finding Solutions to Critical X´s
Evaluate and select alternative solutions
Improve
X2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del cambio o arranque.
Se diseña lay out eliminando las actividades que no agregan valor como principales son: movimiento, transporte y sobre procesamientos.
X7.- Modelos complejos.
Se modifica el método para el arranque del modelo 9606-01, 9606-02 ajustando primero el tubo dentro de especificación en forma lineal y por ultimo la burbuja, también en el centrado de la burbuja se registran los valores del offset para generar unos parámetros de referencia ya que actualmente se hace a prueba y error.
X10.- Desperdicio por grumos.
Se ajusta el arreglo de temperaturas a las recomendadas por el proveedor Teknor Apex para la resina 0454580 con la que se corren 5 modelos de alto volumen y son los que nos provocan grumos en arranques y durante el proceso de extrusión y se agrega un paquete para configuración de 200 nash para aumentar presión en el barril.
47
X2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del cambio o arranque.
Se diseña lay out eliminando las actividades que no agregan valor como principales son: movimiento, transporte y sobre procesamientos.
Pasos Actividad Tiempo segundos
Longitud Mts
1 a 2 Programa Longitud y mide tubo 7 4
2 a 3 a 4 Toma tubo y mide coloca en laser Mike 5 0
Ciclo de maquina 30 0
4 a 5 a 6Toma tubo y coloca en laser mike / ciclo de maquina En
caso de ser necesario35 0
6 a 7 a 8 Ajusta Puller y Toma tubo y mide longitud 7 4
8 a 9 a 10 Ajusta puller en caso de ser necesario y mide tubo 77 4
Total 161 12
Antes de la Mejora
Tiempo de medicion y liberacion en minutos
Velocidad en pies por minutos Pies desperdiciados Promedio de libra por
pieLibras de
desperdicio7.33 120 880 0.03 26.4
Después de la MejoraTiempo de medicion y liberacion
en minutosVelocidad en pies por
minutos Pies desperdiciados Promedio de libra por pie
Libras de desperdicio
2.68 120 322 0.03 9.66
63.4%
Improve
48
X7.- Modelos complejos.
Se modifica el método para el arranque del modelo 9606-01, 9606-02 ajustando primero el tubo dentro de especificación en forma lineal y por ultimo la burbuja, también en el centrado de la burbuja se registran los valores del offset para generar unos parámetros de referencia ya que actualmente se hace a prueba y error.
Se ajustan las dimensiones del tubo en forma lineal primeramente para evitar variaciones durante el ajuste
Una vez ajustadas las dimensiones de ID, OD y Wall Thikness en forma lineal se activa el modo burbuja.
Por ultimo se verifica las dimensiones de la burbuja según la receta y si es necesario se realizan pequeños ajustes..
Improve
49
Regression Analysis: Length 6 fts versus Offset
The regression equation isLength 6 fts = - 227.1 + 1.102 Offset
S = 0.297201 R-Sq = 92.8% R-Sq(adj) = 92.7%
Analysis of Variance
Source DF SS MS F PRegression 1 304.850 304.850 3451.32 0.000Error 269 23.760 0.088Total 270 328.611
Improve
50
Correlations: Length 6 fts, Offset
Pearson correlation of Length 6 fts and Offset = 0.963P-Value = 0.000
Improve
51
Improve
52
X10.- Desperdicio por grumos.
Se ajusta el arreglo de temperaturas a las recomendadas por el proveedor Teknor Apex para la resina 0454580 con la que se corren 5 modelos de alto volumen y son los que nos provocan grumos en arranques y durante el proceso de extrusión y se agrega un paquete de mayas de 100 y 200 nash para aumentar presión en el barril.
Improve
53
Improve
54
Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Dado220
240
260
280
300
320
Temperatura MinimaG
rado
s Fa
renh
eit
Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Dado240
260
280
300
320
340
Temperatura Nominal
Gra
dos
Fare
nhei
t
Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Dado270
290
310
330
350
Temperatura Maxima
Gra
dos
Fare
nhei
t
Improve
55
Improve
56
Improve
57
Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Dado290
295
300
305
310
315
320
325
T Bajas Mejora
Gra
dos
Fare
heit
Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Dado290
295
300
305
310
315
320
325
T Altas Mejora
Gra
dos
Fare
heit
Improve
58
Improve
59
Improve
60
En la siguiente T test se muestra que con el arreglo de mallas de 200 Nash y las temperaturas en Rampa no genera grumos como se había experimentado en el DOE
Implementation plan Improve
Que? Quien? Cuando? Donde?
X2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del cambio o arranque.
Se diseña lay out eliminando las actividades que no agregan valor como principales son: movimiento, transporte y sobre procesamientos.
Equipo DMAIC
Noviembre 29, 2014
Línea extrusora #4 en LaserMike cuarto blanco.
X7.- Modelos complejos.
Se modifica el método para el arranque del modelo 9606-01, 9606-02 ajustando primero el tubo dentro de especificación en forma lineal y por ultimo la burbuja, también en el centrado de la burbuja se registran los valores del offset para generar unos parámetros de referencia ya que actualmente se hace a prueba y error.
Equipo DMAIC
Noviembre 28, 2014
Línea extrusora #4 en puller cuarto blanco.
X10.- Desperdicio por grumos.
Se ajusta el arreglo de temperaturas a las recomendadas por el proveedor Teknor Ápex para la resina 0454580 con la que se corren 5 modelos de alto volumen y son los que nos provocan grumos en arranques y durante el proceso de extrusión y se agrega un paquete de mayas de 100 y 200 Nash para aumentar presión en el barril.
Equipo DMAIC
Noviembre 26, 2014
Línea Extrusora #4 en maquina extrusora.
61
Process capabilityMes Defectos Oportunidades DOPU DPMO Sigma Level
Agosto 2014 $ 6,082.00 $ 16,000.00 1 380125 1.8Septiembre 2014 $ 1,153.00 $ 19,990.19 1 57678 3.1Octubre 2014 $ 685.00 $ 9,516.68 1 71979 3.0Noviembre 2014 $ 187.00 $ 7,143.51 1 26178 3.4
Total $ 8,107.00 $ 52,650.39 1 153978 2.5Six Sigma CalculatorThe calculation of a Sigma level, is based on the number of defects per million opportunities (DPMO).
In order to calculate the DPMO, three distinct pieces of information are required:a) the number of units producedb) the number of defect opportunities per unitc) the number of defects
The actual formula is:
DPMO = (Number of Defects X 1,000,000)
((Number of Defect Opportunities/Unit) x Number of Units)
Defects $ 8,107.00 DPMO 153978 Opportunities $ 52,650.39 Sigma Level 2.5 Defect Opportunities per unit 1
Six Sigma Table: 1 690,0002 308,0003 66,8004 6,2105 3206 3.4
Improve
62
(Y) Current Process
Capability DPMO Sigma Index
153978 2.5
Process capabilityImprove
63
Control
64
Describe controls to each critical X´s
Control
X2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del cambio o arranque.
Se ejecuta IQ del cambio del equipo y se anexa lay out a la validación. Se anexa validación al MMR-9503-M
X7.- Modelos complejos.Se actualiza MP-141-M para ajuste de Tubo burbuja y se agregan parámetros de referencia para ajuste de offset. Se anexa al mantenimiento preventivo la regla de ajuste de altura de puller para que se mantenga en buenas condiciones.
X10.- Desperdicio por grumos.Se establecen parámetros de referencia en el MP en forma de rampa y se agregan al EWI para la extrusora #4 el arreglo de mallas con 100 y 200 Nash.
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Control Plan Control
66
Update the FMEA and Process Documentation with Controls
Control
Process Step Input
Potential Failure Mode
Potential Failure Effects SEV Potential
Causes OCC Current Controls DET RPN
Step of the process under investigation
Input under investigation?
In what ways does the Key Input go wrong?
What is the impact on the Key Output Variables (Customer Requirements) or internal requirements?
How Severe is the effect
to the customer?
What causes the Key Input to go wrong?
How often does
cause or FM
occur?
What are the existing controls and procedures (inspection and test) that prevent eith the cause or the Failure Mode? Should include an SOP number.
How well can you detect
cause or FM?
Liberacion eficiente (tiempo y forma) del
tubo dentro de especificación.
Proceso de medicion en laser Mike y flexometro
Trdar mas de 5 minutos en dar
una respuesta al ajustador y/o
erronea
Liberacion del producto fuera de especificasion y
excesivo desperdicio de resina
7
Capacitación a técnicos y lay out eficiente
del proceso de medición
3
Validar el proceso de Medicion con un IQ para el equipo de
medicion donde se registra lay out y capacitacion continua a
las personas que liberar el producto
3 63
Ajustes de productos dentro de
especificasion efectivas
Ajuste de dimenciones del
producto
Mal ajuste de dimenciones del
producto y/o tardar mas de 10
minutos en el ajuste
Producto fuera de especificasion y/o
exsecesivo desperdicio de resina
7
Metodos efectivos y presisos, Personal
entrenado
3se marcara la fecha de salida
de la refacción en tool crib para monitorear la vida útil
3 63
Ajuste efectivo de parametros del
proceso
Ajuste de maquina
Mal ajuste de equipo Grumos en el producto 7
Parametros mal
establecidos o parametros mal
ajustados
3se marcara la fecha de salida
de la refacción en tool crib para monitorear la vida útil
4 84
67
Action plan long term
Control
Validación de los nuevos parámetros en rampa para todos
los modelos según recomendaciones de fabricante.
68
Measure Y improvement compared to historical
Control
Agosto 2014 Septiembre 2014 Octubre 2014 Noviembre 2014 $-
$1,000.00
$2,000.00
$3,000.00
$4,000.00
$5,000.00
$6,000.00
$7,000.00
$6,082.00
$1,153.00
$685.00
$187.00
Desperdicio Código #6 Extrusora #4
GOALBASELI
NE$ 2,977$ 703 69
Agosto 2014 Septiembre 2014 Octubre 2014 Noviembre 20140
50000
100000
150000
200000
250000
300000
350000
400000380125
5767871979
26178
DPMO
GOALBASELI
NE296326
70000
Control
70
Lessons learned identified and shared
Control
Con el fin de prevenir la recurrencia de los problemas, la clave reside en encontrar su
causa raíz de manera a asegurar la sostenibilidad de las mejoras.
71
Final project savings quantifiedDe Julio del 2013 a Agosto del 2014 se tenia un AVG de desperdicio de $3199 dlls mensuales una vez implementadas las acciones a partir de Septiembre del 2014 a Noviembre del 2014 se registro
un AVG de desperdicio de $675 dlls mensuales, proyectando un ahorro
cuantificado en estos últimos 3 meses de $2524 dlls mensuales, equivalentes a $7572 dlls acumulados en tres meses.
Control
72