TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO

INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CD. JUÁREZ

IX. Diseño para seis Sigma (DFSS) Marcos y metodologías

Equipo #11:

Hernandez Gonzalez Rebeca Alejandra

Reyes Chavez Janeth Yessenia

Torres Cárdenas Irvin

Ing. Industrial

Cd. Juárez, Chihuahua México, 2016

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CAPÍTULO III Diseño y proceso robusto

Genichi Taguchi ha denominado Ingeniería de Calidad a su sistema de robustez para la

evaluación y mejora del proceso de desarrollo de productos. Usa el concepto de control

de parámetros para indicar donde posicionar el diseño donde el “ruido” aleatorio no

causa falla

3.1 Factores del proceso:

Los factores de señal sirven para mover la respuesta sin afectar la variabilidad

Los factores de control son los que puede controlar el experimentador (se dividen

entre los que agregan costo y los que no agregan costo)

Los factores que agregan costo al diseño se denominan factores de tolerancia

Los factores de ruido son factores no controlables por el diseñador

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Ejemplo de fabricación de ladrillos con mucha variación dimensional:

Un equipo identificó 7 factores de control que pensaron afectaban las dimensiones:

Contenido de caliza en la mezcla

Finura de los aditivos

Contenido de amalgamato

Tipo de amalgamato

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Cantidad de materia prima

Contenido de material reciclado

Tipo de feldespato

Factores de ruido: Temperatura del horno

Se realizaron los experimentos utilizando un arreglo ortogonal

Con los resultados del experimento se identificó como factor significativo al Contenido

de caliza en la mezcla, cambiándola de 1% a 2% el rechazo bajaba de 30% a menos de

1%

Como el amalgamato era caro se redujo su cantidad sin afectar las dimensiones y

reduciendo el costo

Etapas del diseño:

Diseño del concepto es la selección de la arquitectura del producto o proceso basado

en tecnología, costo, requerimientos del cliente, etc.

Diseño de parámetros utilizando los componentes y técnicas de manufactura de

menor costo. La respuesta se optimiza para control y se minimiza para el ruido

Diseño de tolerancias, si el diseño no cumple los requerimientos, entonces se usan

componentes de tolerancia más cerrada pero más caros

Requerimientos de un diseño robusto:

Que el producto pueda desempeñar su función y ser robusto bajo diversas

condiciones de operación y exposición

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Que el producto sea fabricado al menor costo posible

Después de la selección del nuevo sistema, se determinan sus valores nominales y

tolerancias para obtener un diseño óptimo

Diseño de parámetros para productos robustos

Determinar los factores de señal y los factores de ruido y sus rangos

Seleccionar los factores de control y sus niveles y asignarlos a arreglos ortogonales

apropiados, estos factores pueden ser ajustados para mejorar la robustez

Correr los experimentos de acuerdo a los arreglos ortogonales

Calcular las relaciones Señal / Ruido de los datos experimentales de acuerdo a lo que se

busque:

Menor es mejor: desgaste, encogimiento, deterioración

Mayor es mejor: resistencia, vida, eficiencia de combustible

Nominal es mejor: espacios, pesos, viscosidades, etc.

Determinar las condiciones óptimas para el proceso, derivadas de los datos

experimentales, usar los niveles que proporcionen el valor S/N máximo y correr

experimentos adicionales de verificación de óptimos

Realizar corridas normales de producción

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Relaciones Señal a ruido:

Ejemplo: Minimizar el esfuerzo de ensamble de un conector de elastómero a un tubo de

nylon.

Los factores de control son (usa dos niveles):

A=Interferencia; B=espesor de pared; C=profundidad de inserción; D=Porcentaje de

adhesivo cada uno en tres niveles

Los factores de ruido no controlables (pero si durante el experimento en dos niveles)

son:

E= tiempo; F= temperatura; G= Humedad relativa

Usando la experimentación Full factorial tendríamos 4 factores en 3 niveles = 81

experimentos, Taguchi propone un arreglo L9 con 9 experimentos.

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Los 3 factores de ruido pueden ser puestos en un arreglo L8 con 8 corridas de

condiciones de ruido. Este arreglo induce ruido al experimento para ayudar a identificar

los factores de control que sean menos sensibles a un cambio en los niveles de ruido

La función de pérdida

La función de pérdida, se usa para determinar la pérdida financiera que ocurre cuando

se desvía una característica Y de su valor objetivo. Vale 0 en el el valor objetivo m:

Ejemplo:

Si m = 7;

6

2

2 2

2 2

( ) ( )

( ) var

L y k y mCosto producto defectivo Ak

Toleranciamedia de y m Noes ianza

y = 7.5;

A = $ 50;

Tolerancia = (7.25-6.75)

3.2 Estrategias de ruido

Hay tres fuentes primarias de variación que afectan el producto, no es económico

reducir esas fuentes:

Efectos ambientales

Efectos de deterioración

Imperfecciones de manufactura

El objetivo del diseño robusto es hacer que el producto sea poco sensible a los efectos

en lugar de reducir estas fuentes de variación en forma directa

Diseño del sistema

Diseño de parámetros

Diseño de tolerancias

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3.3 Diseño de tolerancias

Diseño de tolerancias:

Debe haber un equilibrio entre un nivel de calidad dado y el costo del diseño, el

indicador es la pérdida de calidad (desviación respecto al objetivo)

El punto LD50 es donde el producto fallará el 50% del tiempo o la mediana, aquí se

establecen los límites funcionales

El cliente tiene unas tolerancias funcionales y la organización tiene tolerancias de

especificación

Diseño robusto de Taguchi

La robustez es una función del diseño del producto

Los productos robustos tienen una alta relación S/N

Optimizar los nuevos productos con diseño de experimentos

Para construir productos robustos utilizar condiciones de uso del cliente

El objetivo es que los productos se encuentren en su valor medio, uno en el límite es

igual que otro fuera

Se deben fabricar productos con mínima variabilidad

Reduciendo los defectos en planta, se reducen en campo

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Las propuestas para nuevos equipos deben tomar en cuenta la función de pérdida

CAPÍTULO IV Herramientas especiales de diseño 6 sigma

Teoría y uso de la teoría de solución creativa de problemas TRIZ

Es una abreviación de Teoría de solución de problemas inventiva (del ruso Genrich

Altshuller). La creatividad tradicional es de “prueba y error” lo que resulta muy costoso. La

evolución técnica e invención tienen ciertos patrones, se deben conocer para resolver

problemas

4.1 Grupos para resolver problemas técnicos

Hay tres grupos de métodos para resolver problemas técnicos:

Varios trucos (con referencia a una técnica)

Métodos basados en utilizar los fenómenos y efectos físicos (cambiando el estado de

las propiedades físicas de las substancias)

Métodos complejos (combinación de trucos y física)

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TRIZ – Algoritmo para resolver problemas

Analizar el problema

Análisis del modelo del problema

Uso de un diagrama de bloques definiendo la “zona de operación”

4.2 Formulación de resultados (IFR)

Formulación del resultado final ideal (IFR)

Uso de substancias externas y recursos de campo

Uso de un banco de información.

Determinando las restricciones físicas o químicas en el problema

Cambio o reformulación del problema

Análisis del método que remueve la contradicción física:

¿Se proporciona una solución de calidad?

Utilización de la solución hallada:

Búsqueda de efectos secundarios hacia otros procesos

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Análisis de los pasos que orientan hacia la solución:

Un análisis puede probar utilidad después

TRIZ – 40 herramientas

Segmentación

Extracción

Calidad local

Asimetría

Combinación/Consolidación

Universalidad

Anidamiento

Contrapeso

Contramedida previa

Acción previa

Compensación anticipada

Acción parcial o excesiva

Transición a una nueva dim.

Vibración mecánica

Acción periódica

Continuidad de acción útil

Apresurarse

Convertir lo dañino a benéfico

Construcción Neumática o hidráulica

Membranas flexibles de capas delgadas

Materiales porosos

Equipotencialidad

Hacerlo al revés

Retroalimentación

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Mediador

Autoservicio

Copiado

Disposición

Esferoidicidad

Dinamicidad

Cambio de color

Homogeneidad

Rechazar o recuperar partes

Transformación de propiedades

Fase de transición

Expansión térmica

Oxidación acelerada

Ambiente inerte

Materiales compuestos

Diseño axiomático

Es una metodología que busca reducir la complejidad de los procesos de diseño, por

medio de la aplicación de un conjunto de principios o axiomas guía (Nam P. Suh del

MIT)

El propósito del diseño axiomático es hacer que los diseñadores sean más creativos, que

reduzcan los procesos de búsqueda aleatoria, minimicen los procesos iterativos de

prueba y error y determinen el mejor diseño entre las propuestas

El proceso de diseño axiomático consiste de los siguientes pasos básicos:

Establecer objetivos de diseño para cumplir requerimientos del cliente

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Generar ideas para crear soluciones

Analizar las posibles soluciones para el mejor ajuste e los objetivos de diseño

Implementar el diseño seleccionado

El diseño axiomático es un proceso sistemático, científico que divide los requerimientos de

diseño en 4 partes o dominios:

Dominio del cliente: sus requerimientos

Dominio funcional: son requerimientos funcionales (FRs) que el cliente quiere. Un

FR es el conjunto mínimo de requerimientos independientes que describen los

objetivos de diseño

Dominio físico: son los parámetros de diseño (DPs) para cumplir los requerimientos

de diseño

Dominio de proceso: son variables de manufactura Para producir el producto

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El dominio previo indica los QUE’s o atributos deseados y el dominio receptor

representa los COMOs para cumplir el requerimiento

Figura 1.4 mapa de dominios

Cada requerimiento (FR) es cubierto por una variable (DP), de otra forma la

metodología es violada

Las soluciones para cada dominio son las siguientes:

Mapeo entre los dominios del cliente y funcionales: concepto de diseño

Mapeo entre los dominios funcional y físico: diseño de productos (dibujos,

especificaciones, tolerancias)

Mapeo entre los dominios físico y del proceso: diseño del proceso

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Necesidadesdel Cliente

Requerimientos

funcionales

Variables dediseño

Variables deproceso

Dominiodel cliente

Dominiofuncional

Dominiofísico

Dominio deProceso

Mapa de dominios

Una empresa desea reducir su costo de materiales sin perder ciertas propiedades

mecánicas:

FR1 = Reducir costo de material en 20%

FR2 = Mantener propiedades mecánicas originales

Restricción = Costos totales de mfra. Menores a los actuales

Diseño axiomático - Ejemplo

Los parámetros de diseño se seleccionan para satisfacer los FRs. El diseñador en forma

creativa genera soluciones

DP1 = Obtener un material de relleno más barato

DP2 = El material de relleno debe tener una resistencia similar

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La definición de FRs y DPs determinan el nuevo material

El Axioma 1 no se viola si FR1 se satisface con DP1 y FR2 con DP2

El mapeo de proceso se describe por medio de matrices matemáticas

Suh propone que deben existir un conjunto fundamental de principios que determinan

buenas prácticas de buen diseño. Esos principios se transformaron en dos axiomas:

Un axioma es una afirmación formal de aquello que se conoce o utiliza en forma

rutinaria, si se evidencia lo contrario, el axioma es descartado

Axioma 1: Axioma de independencia

Los requerimientos funcionales (FRs) son independientes uno de otro

Axioma 2: Axioma de información

El mejor diseño tiene la mínima cantidad de contenido de información

Tabla 1.2 Restricciones de entrada y de sistema

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TiempoCostosLocalización de plantaMaterialesCapacidad de máquinaPeso

Forma geométricaTamañoRestricciones de sistemaRestricciones de entrada

TiempoCostosLocalización de plantaMaterialesCapacidad de máquinaPeso

Forma geométricaTamañoRestricciones de sistemaRestricciones de entrada

Hay dos clases de restricciones que acotan la solución a minimizar las FRs:

De entrada y de sistema

Las restricciones no tienen tolerancia, las FRs si.

Hay tres definiciones de diseño usadas para enlazar FRs (requerimientos funcionales) a

DPs (parámetros de diseño):

No acoplamiento: un FR es independiente de otros FRs

Acoplamiento: hay un enlace de FRs, se pueden desacoplar agregando componentes

extra con más DPs

Desacoplamiento: un FR acoplado puede ser separado pero puede requerirse

contenido de información extra

El axioma 2 de información trata con la complejidad.

Si varios diseños satisfacen el axioma 1, el mejor diseño será el que tenga la menor

información (medida de la incertidumbre)

Suh define la información como: “la medición del conocimiento requerido para

satisfacer un FR dado en un nivel dado de la jerarquía FR”

El mejor diseño requiere menos información (obtenida por métodos matemáticos)

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FUENTES CONSULTADAS

Referencias electrónicas

Sixsigmadaily.com. (2016). [online] Available at: http://www.sixsigmadaily.com/what-is-dmadv/ [Accessed 13 Oct. 2016].

Villanovau.com. (2016). [online] Available at: https://www.villanovau.com/resources/six-sigma/six-sigma-methodology-dmadv/#.V_8Sv-jhDIU [Accessed 13 Oct. 2016].

Isixsigma.com. (2016). DMAIC Versus DMADV. [online] Available at: https://www.isixsigma.com/new-to-six-sigma/design-for-six-sigma-dfss/dmaic-versus-dmadv/ [Accessed 13 Oct. 2016].

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