ENFRENTANDO PROBLEMAS
Rev A Enero 31, 2015
A Considerar !!!!!!
Antes de lanzarnos a buscar soluciones y aplicarlas para intentar resolver el
problema, hay que analizar detenidamente cuales son los factores que lo han
provocado, causas colaterales y efectos que no son detectables a primera
vista, etc.
Siguiendo una sencilla metodología la cual se muestra a continuación en el diagrama
de flujo, podemos encausar nuestros esfuerzos en encontrar una rápida solución
efectiva para obtener el resultado que deseamos.
Solución de Problemas (Diagrama de Flujo)
Definir el
Problema
SI
5 porqués
SI
Tienen
Varianzas
Iguales ?
Problema
Identificad
o?
Obtener
Datos
Son datos
Normales ?
NO
Teorema de
Hipótesis
(Centralización)
CNX
Análisis de
Regresión
NO
Teorema de
Hipótesis
(Dispersión)
NO
Ishikawa
Plan de
Acción
Análisis de Ppk
(Normal)
SI
Análisis de
Ppk
Identificar
Distribución
Análisis de Ppk
(No-Normal)
Documentar
Definición
Contestar las siguientes preguntas nos ayudaran a guiar
nuestro análisis y definir el problema de una manera
clara y objetiva.
Paso a Paso
Si no se ha encontrado registro alguno de solución en el plan de control u
otra base de datos, empezar por la técnica del 5 porqués ya que su utilización
es relativamente fácil y sencilla de comprender por todos los colaboradores,
así como su efectividad es de alto impacto para encontrar la mayoría de las
causas raíces de los problemas
Los 5 porqués es un método de cuestionamiento utilizado para explorar la
relación causa-efecto atribuido a un problema en particular.
Proceso : 5 Porqués
• Escribir el problema en especifico, esto ayuda a formalizar el problema y describirlo
completamente ayudando a que el equipo se enfoque en resolver solo eso.
• Pregunte por que el problema paso y escriba la respuesta abajo del problema.
• Si la respuesta que se ha dado no identifica la causa raíz del problema que pusimos
en el paso 1, vuelva a preguntar por que y anote la respuesta.
• Siga repitiendo este proceso hasta que el equipo llegue a un acuerdo si la causa
raíz ya ha sido identificada. Esto puede tomar menos o mas de 5 porqués.
Ejemplo : 5 Porqués
Ejemplo:
Mas allá del 5 porqués….
•
Si la causa raíz no pudo ser identificada con el 5
porqués, debemos tomar una camino más
enfocado a la investigación con el fin de resolver
el problema.
• Cualquier problema puede ser abordado de una
manera estadística la cual nos guíe en la toma
de decisiones en base a datos. A continuación se
muestra una metodología general que puede ser
utilizada en toda ocasión en el piso de trabajo.
• Cuando hacen de nuestra atención, que un
proceso se esta comportando de una manera
anormal, debemos proseguir de la siguiente
manera…….
•
Paso a Paso
Aplicar una Prueba de normalidad para identificar si
los datos siguen una distribución normal, o no.
Como podemos observar en la grafica
entre mas las dos se asemejen a una
línea recta mayor es su normalidad.
Al revisar los datos si nuestro
porcentaje de correlación es mayor a
la correlación del estudio, podemos
decir que sigue una distribución
Normal.
Paso a Paso
¿Qué es el valor p?
• El valor p es la probabilidad de cometer un error tipo
I o .
• A menos de que haya una excepción basada en un
juicio administrativo o ingeniería, se estandariza que
la probabilidad de un error tipo I ( ) es 0.05
• De esta manera cualquier valor p menor a 0.05
significa que aceptamos la hipótesis alterna.
Paso a Paso
Cuando se acepta una y se rechaza otra.
Valor P
Ha
Representa la región de
confianza de un experimento.
Esto tiene que ver con los
errores tipo  y  que son los
tipo I y tipo II.
Error tipo I Aceptar Ha cuando Ho es
verdadera.
Error tipo II Aceptar Ho cuando Ha es
verdadera.
Acepta
Rechaza
P > 0.05
P < 0.05
P= 0.05
Ho: persona es inocente.
Ha: persona es culpable.
Paso a Paso
Ya definido si nuestros datos siguen una distribución
normal o no, seguimos por realizar una
representación actual del desempeño o rendimiento
del proceso.
Ppk: ????
Se utiliza un análisis de capacidad para corroborar la
probabilidad de que el producto cumpla con las
especificaciones asignadas
Paso a Paso
• Introducir los limites de Control
Revisar el PPk del proceso ya que es el índice de Desempeño Real del Proceso. Si el PPk es:
Ppk > 1.33 El proceso se encuentra en control
1.33> Ppk > 1 El proceso esta en control pero bajo supervisión constante
Ppk < 1 El proceso no se encuentra en control.
Paso a Paso
•
Para Realizar un Análisis de Capacidad y Analizar el
Desempeño Actual del Proceso Datos “No Normales”.
Necesitamos Abrir el programa minitab y poner nuestros
datos en una columna.
Para encontrar la El Análisis de
Capacidad:
•Stat
•Quality Tools
•Capability Analysis
•Non-Normal
Paso a Paso (Datos No-normales)
Primero debemos de identificar que tipo de distribución están siguiendo los
datos no-normales.
Para encontrar la función de
identificación:
•Stat
•Quality Tools
•Individual Distribution
Identification
Paso a Paso (Datos No-normales)
Introducir la columna donde se
encuentran los datos
Poner el numero “1” en los
sub-groupos ya que todos
pertenecen a una misma
medición
Presionar OK
Paso a Paso (Datos No-normales)
Revisar los valores P de
cada distribución.
El valor con el mayor valor P ó
el mas cerca del “1” es la
distribución que mas se ajusta
a la serie de datos.
Nota: en la grafica se puede
ver al igual ya que los datos
mas parecidos a una línea
recta dentro de los limites,
muestra el mejor ajuste.
Paso a Paso (Datos No-Normales)
Seguimos por realizar el análisis de capacidad para datos no- normales.
a).- Seleccionar la columna con
los datos
b).- Seleccionar la
forma de la
distribución:
Paso a Paso (Datos No-Normales)
c).- Introducir los limites
superior e inferior del proceso
d).- Revisar el PPk del proceso ya que es el índice de
Desempeño Real del Proceso. Si el PPk es:
Ppk > 1.33 El proceso se encuentra en control
1.33> Ppk > 1 El proceso esta en control pero bajo
supervisión constante
Ppk < 1 El proceso no se encuentra en control.
Paso a Paso
Ya con una perspectiva del funcionamiento de nuestro proceso, seguimos por
realizar 2 teoremas de hipótesis, para identificar si nuestro proceso esta
trabajando de acuerdo especificación, y si tiene la misma variación que cuando
el proceso trabajaba de manera aceptable….
•Primero, Revisemos si el proceso tiene la
variabilidad esperada, con la finalidad de
identificar si nuestros materiales u
metodología empleada por los operadores
esta en control.
LSL
µ
USL
• Segundo, Revisamos si nuestro proceso
esta en centrado o en “target” con la
finalidad de identificar si el proceso esta en
control
LSL
µ
USL
Paso a Paso
Pruebas de hipótesis.
Por que son Necesarias:
• En ocasiones no podemos decidir
visualmente si hay una diferencia en las
medias y varianzas.
• En tales casos la decisión será subjetiva.
• Realizamos una prueba estadística
formal de hipótesis para decidir
objetivamente si hay una diferencia en
promedios y en variaciones.
-3
-2
-1
1
objetivo
2
3
Paso a Paso
Prueba de Hipótesis: Dispersión
• Se utiliza para saber si dos o mas grupos de datos tienen las
varianzas estadísticamente iguales o al menos una es
diferente.
• Si las variaciones son iguales nos representa que los grupos
solo tienen fuentes comunes o variación común.
• Si las variaciones son diferentes nos representa que los grupos
tienen variaciones especiales, lo cual queda representado por
los outliers del boxplot..
Paso a Paso
Cuando usar esta
prueba?
•
Antes de las pruebas de posición se
necesita conocer si las varianzas son
iguales al inicio.
•
Con datos normales y no-normales
•
•
Cuando es necesario comparar
varianzas
Y sobre todo después de hacer la
prueba de normalidad
.
2
2
Paso a Paso
Anexo 1. Varianzas:
Datos
Cuantitativos
Datos Normales
Datos No- Normales
Varianzas ó
Media/Mediana
Varianza
No
Datos
Normales?
Media/Mediana
Si
Cuantas
Muestras?
2 Muestras
Levene Test
Ho: σ1= σ2= σn
Ha: por lo menos
una es diferente
F Test
Ho: σ1= σ2
Ha: σ1≠ σ2
Puede probar
También ≤ ó ≥
Más de 2
Muestras
Bartlett Test
Ho: σ1= σ2= σn
Ha: por lo menos
una es diferente
Datos
Normales?
No
Si
Anexo 3
Anexo 2
Paso a Paso
Es importante tener datos históricos del proceso en el cual este se desempeño de
manera correcta, para compararla contra la variación actual del proceso: Si
vemos que la variación sufrió un cambio, debemos de revisar lo siguiente:
Causas Potenciales
Acciones Correctivas
•Cambios en el material
•Verificar calibración de equipo y gauges
•Mezcla de materiales de distinta
calidad
•Validar el tamaño de la muestra y ver si es el
adecuado
•Cambios en el método
•Cambios de Operador
•Examinar las instrucciones y métodos de
trabajo
•Desgaste de Operador
•Investigar la variación de los materiales
•Se requiere mantenimiento del
equipo
•Rotar al operador
•Darle servicio al equipo
Paso a Paso
Prueba de Hipótesis: Centralización
Cuando usar esta prueba?
•
Se utiliza para saber si la media o mediana de
una serie de datos esta igual o diferente contra
la media del proceso u otras series de datos.
•
Si las medidas de centralización son iguales, nos
representa que él o los grupos solo tienen
medias y medianas en común.
•
Si las medidas de centralización son diferentes,
nos representa que los grupos tienen medias y
tendencias especiales, lo cual queda
representado por las medias y medianas del
boxplot..
LSL
X
µ
USL
Paso a Paso
1 Muestra
Cuantas
Muestras?
One Sample t>Test
Ho: µ1=µ2
Ha: µ1 ≠ µ2
Puede probar
También ≤ ó ≥
2 Muestras
Si
Datos en
Pares?
Si
Paired t>Test
Ho: µ1=µ2
Ha: µ1 ≠ µ2
Puede probar
También ≤ ó ≥
Anexo 2. Medias/Medianas Da
Normales
3 ó mas
Muestras
No
Varianzas
Iguales?
Two Sample t>Test
Ho: µ1-µ2 = δ0
Ha: µ1 - µ2 ≠ δ0
Puede probar
También ≤ ó ≥
(Asumir Varianzas Iguales)
No
No
Varianzas
Iguales?
Two Sample t>Test
Ho: µ1-µ2 = δ0
Ha: µ1 - µ2 ≠ δ0
Puede probar
También ≤ ó ≥ (Asumir
Varianzas diferentes)
Si
One Way Anova
Ho: µ1= µ2= µn
Ha: por lo menos
una es diferente
Paso a Paso
Anexo 3. Medias/Medianas Datos No-Normales
Cuantas
Muestras?
1 Muestra
No
Distribución
Simétrica?
1-Sample Sign
Ho: ŋ= ŋ0
Ha: ŋ ≠ ŋ0
Donde ŋ es la mediana
y ŋ0 es la mediana
de la hipótesis
Si
2 Muestras
1-Sample Wilcoxon
Ho: ŋ= ŋ0
Ha: ŋ ≠ ŋ0
Donde ŋ es la mediana
y ŋ0 es la mediana
de la hipótesis
Friedman
Ho: Todos los Efectos son cero
Ha: No todos los efectos son
cero
Todas las muestras deben ser
emparedas pero sometidas a
Diferentes condiciones
3 o Más Muestras
Si
Muestras
En pares?
Puntos Fuera
Del Box-Plot?
No
Si
Mann-Whitney
Ho: ŋ1= ŋ2
Ha: ŋ1 ≠ ŋ2
Donde ŋ es la mediana
Varianzas
Iguales?
Si
No
Moods Median
Ho: ŋ1= ŋ2= … ŋn
Ha: Por lo menos una es
diferente
No
Kruskall Wallis
Ho: ŋ1= ŋ2= … ŋn
Ha: por lo menos
una es diferente
(OneWay Anova,
Para medianas)
Paso a Paso
Es importante tener datos históricos del proceso en el cual este se desempeño de
manera correcta, para compararla contra la centralización actual del proceso: Si
vemos que la su media o mediana sufrió un cambio, debemos de revisar lo
siguiente:
Causas Potenciales
Acciones Correctivas
• Sobre control
•Investigar si los limites de control son
adecuados para el proceso.
•Gran cantidad de diferencias
sistemáticas de la calidad de los
materiales
•Gran cantidad de diferencias
sistemáticas en los métodos de
prueba o de equipo
•Cambio de dispositivo ,método u
operador
•Fatiga de equipo, operador ó
maquinaria
•Examinar la capacidad de la maquina
•Revisar la calibración de los equipos
•Evaluar la frecuencia y métodos de
inspección
•Investigar la consistencia en la calidad de los
materiales
•Rotar al operador u cambiar de equipo
•Darle servicio al equipo y maquinaria
Paso a Paso
Diagrama de Ishikawa
Diagrama que muestra la relación sistemática entre un resultado fijo y
sus causas. Esta herramienta es útil en la identificación de las posibles
causas de un problema, y representa las relaciones entre algunos
efectos y sus causas.
Rompe el problemas en pequeñas secciones,
ilustra diferentes tipos de causas posibles en una
manera visual y se debe de efectuar las fases de:
Lluvia de ideas, Priorizar y Plan de Acción.
Paso a Paso
Al concluir nuestro diagrama de Ishikawa, puede
resultar que este tenga pocas espinas hasta un
centenar de ellas, provocando que la solución del
problema tan fácil de notar a simple vista o muchas
veces no es un solo factor el que esta ocasionando
los errores.
Una manera fácil de encontrar los factores que
pueden estar causando los errores es convertir
nuestro diagrama de causa en efecto a un diagrama
CNX…….
Paso a Paso
Diagrama CNX
El diagrama CNX nos ayuda a identificar las causas de variación
al categorizar cada una de las posibles causas en tres
secciones:
• C (Constantes/Controlable): Categorías/variables que se
encuentran en control, documentadas o existe un proceso
para poder realizarlas.
• N (Ruido) : Categorías/variables difíciles de controlar por su
costo o fenómenos naturales.
• X (No conocido/No controlado): Categorías/variables que
“NO” se encuentran en control, documentadas o no existe un
proceso para poder realizarlas.
Paso a Paso
Ya identificadas la Causas Raíces, se prosigue por generar un plan de acción
con el fin de eliminar las causas de variación. El plan de acción debe de
contener la siguiente información:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Causa Raíz
Contramedida o solución propuesta
Acción Especifica (En caso que se necesiten varias tareas o actividades para una sola
solución/contramedida propuesta)
Responsable de Realizar la actividad (Quien?)
Cuando se daría por concluida la tarea (Cuando?)
Porcentaje completado de la actividad a realizar
Paso a Paso
•
Una vez ya concluidas las actividades del plan
de acción, se debe de realizar nuevamente un
análisis de capacidad para poder ver cuanto ha
mejorado nuestro sistema o proceso con las
acciones correctivas implementadas.
•
Ya con nuestro sistema en control
procedemos a documentar las tareas que
realizamos para poder solucionar el problema
en cuestión.
Paso a Paso
Documentación: Reporte Gerencial
Es un reporte muy reducido (1 hoja), donde se explica a
grandes rasgos 3 cosas:
• Background: Situación o comportamiento del
sistema/proceso que motivo a realizar la acción correctiva
• Summary: Resumen de las actividades que se llevaron a cabo
para identificar la causa raíz.
• Conclusion: Concluir con los resultados de las acciones
correctivas implementadas así como los controles
implementados para que esto no vuelva a ocurrir.
Paso a Paso
Documentación: Control Plan
Con el reporte ya generado, seguimos por hacer la modificación
correspondiente en el FMEA (cuando aplica) y plan de control, con la
finalidad de tener la solución a la causa lo mas cerca posible del piso de
trabajo, haciéndonos mas eficientes para el acceso de esta información.
Ejemplo:
Paso a Paso
Documentación: Control Plan
Con el reporte ya generado, seguimos por hacer la modificación
correspondiente en el FMEA (cuando aplica) y plan de control, con la
finalidad de tener la solución a la causa lo mas cerca posible del piso de
trabajo, haciéndonos mas eficientes para el acceso de esta información.
Ejemplo:
Descargar

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