06 Measure W1 Proccess Capability Sp.six sigma meausure

la Pontificia Universidad Católica del Perú.

Capacidad del Proceso

Measure Control Improve Analyze Define Recognize

Six Sigma Entrenamiento Green Belt

Acerca de este Modulo Capacidad de Proceso

Process Capability is….

La forma como Six Sigma mide el

rendimiento del proceso

Una heramienta valiosa para el Green Belt

Un aspecto que es parte integral de los

requerimientos del cliente

Un discriminador de la competitividad

Six Sigma, A Quest for Process Perfection

Meet Goals and Attack Variation

\DataFile|Camshaft.mtw

\DataFile\proccap.mtw

\DataFile\Poisson Process Capability.mtw

Que aprenderemos Capacidad de Proceso

1. Lo básico

– Definiciones

– Principios

– Precisión y exactitud

– El desplazamiento del proceso

– Capacidad vs inspección

2. Calculando la capacidad

– La trasnformación normal estándar

– Usando Z para calcular la capacidad

– Ejercicios

3. Usando Minitab para realizar Análisis de Capacidad del Proceso

4. Ejemplos de Capacidad de Proceso

– Para datos continuos

– Para datos de atributo

Definiciones de Capacidad de

Procesos

Rango de Especificación (s)

Ancho del Proceso (corto plazo)

= USL - LSL

Rango de Especificación (s)

Ancho del Proceso (largo plazo)

= USL - LSL

Menor de: o USL - X

X - LSL

Menor de: o USL - X

X - LSL

ST = Corto Plazo (Dentro)

LT = Largo Plazo (General)

Principio de la Capacidad del Proceso

Ancho del Proceso

Ancho de la especificación

Rango de especificaciones (s) Rango del Proceso Corto Plazo

= USL - LSL

6sST Cp =

Voz del cliente Voz del proceso

Aumento de no

conformidades debido a un

cambio en el centrado del

proceso.

1.235 1.239 1.241 1.245

El ancho del

proceso es

independiente

del ancho del

diseño. La

precisión

inherente de un

proceso no está

determinada por

especificaciones

del diseño.

1.233 1.235 1.239 1.241 1.245

El centro de

proceso es

independiente

del centro de

diseño. La

capacidad de un

proceso de

repetir cualquier

condición dada

de centrado es

independiente de

especificaciones

del diseño.

USL USL LSL LSL

Precisión de Proceso(Centrado) y

Exactitud de Proceso (corrimiento)

El desplazamiento ocurre Capacidad de Proceso

Largo Plazo

6s 4s 2s 0 -2s -4s -6s

USL LSL

Capacidad Proceso

Corto Plazo

Long Term

Process Capability

3s 2s 1s 0 -1s -2s -3s

USL LSL

Short Term

Process Capability

La transformación normal

estándar Calculando capacidad

Convertir cualquier data normal en normal estándar para

poder usar la tabla Z

Si conocemos Z podremos calcular σ o viceversa

Z del Proceso

Ancho del proceso

Ancho de la

especificación

USL-LSLProcess Z=

LSL USL

Z del Proceso = la mitad de la cantidad de desviaciones estándar entre USL y LSL

Calculando capacidad

Usando Z para calcular

capacidad Calculando capacidad

ShortTerm

LongTerm Short Term

Long Term

2ShortTerm

USL LSLZ

Recuerde que un proceso six sigma tiene Zst = 6 y Zlt = 4.5 (asumiendo un desplazamiento de 1.5 s)

Z Largo Plazo = USL - LSL

Dados los datos que se muestran más abajo, use las fórmulas vistas

en “Definiciones” para estimar valores de:

Cp Cpk Pp Ppk

Parte 1 datos corto plazo X = 5

LSL = 0

USL = 10

Parte 2: Considere que LSL cambia a LSL = 1.

Recalcula las capacidades del proceso:

Cp Cpk Pp Ppk

Ejercicio en clase

Solución del Ejercicio

(Pregunta 1)

10 0 10.8333

6 6*2 12

Closest Specification Limt-X

0 5 5.8333

USL LSLC

(Pregunta 1)

3* 1.56

LSL-USL 10 0 102.5

2 2*2 4

1.5 2.5 1.5 1

10 0 10.33333

6 6*5 30

Closest Specification Limit-X 10 5.3333

p lt p lt st

USL LSLP Z P Z Z

USL LSLZ

USL LSLP

(Pregunta 2)

10 1 9.75

6 6*2 12

Closest Specification Limit-X

1 5 4.6667

USL LSLC

(Pregunta 2)

.75*3 = 2.25 6

Zlt = Zst - 1.5 = 2.25 - 1.5 = .75

st USL - LSL

USL - LSL .75 = lt Z

2slt 2slt

.75*slt = 4.5 slt = 6

USL - LSL = Pp =

6*6 6slt

36 = .25 Pp =

3 = .25

Closest Specification Limit-X 1 - 5 .2222 Ppk =

18 18 = = =

Estudio de capacidad de

Proceso \DataFile\Camshaft.mtw (Minitab worksheet)

Ejes de Leva son fabricados en un torno

Los datos del proveedor 2 están en la columna 3

La especificación es 600 ± 5 mm.

Los ejes son producidos en subgrupos de 1

Que podemos aprender de la data?

Cuál es la capacidad del proceos ?

Desarrollando el análisis

Calculo con Minitab \DataFile\Camshaft.mtw

Use the Supp2 column LSL = 595 USL = 605

Subgroups of 1

604.5603.0601.5600.0598.5597.0595.5

LSL Target USL

Process Data

Sample N 100

StDev(Within) 1.70499

StDev(Overall) 1.87861

LSL 595.00000

Target 600.00000

USL 605.00000

Sample Mean 600.23000

Potential (Within) Capability

CCpk 0.98

Overall Capability

Z.Bench 2.40

Z.LSL 2.78

Z.USL 2.54

Z.Bench

Cpm 0.88

Z.LSL 3.07

Z.USL 2.80

Cpk 0.93

Observed Performance

% < LSL 0.00

% > USL 0.00

% Total 0.00

Exp. Within Performance

% < LSL 0.11

% > USL 0.26

% Total 0.37

Exp. Overall Performance

% < LSL 0.27

% > USL 0.56

% Total 0.82

Within

Overall

Process Capability of Supp2

Worksheet: Camshaft.MTW

Análisis de Capacidad de

atributos

• La compañía XYZ tiene datos de atributo

para su defecto principal, rajaduras en el

acabado.

• La data para todo el año está en : \DataFile\Procap.mtw

– Units Submitted (unidades enviadas)

– Units Failed (unidades falladas)

• Usando éstos datos construya un analisis

de capacidad de proceso de atributo.

Stat>Quality Tools>Capability Analysis (Binomial)

Sample

121110987654321

_P=0.09916

UCL=0.10885

LCL=0.08948

Sample

12108642

Summary Stats

PPM Def: 99164

Lower CI: 97291

Upper CI: 101061

Process Z: 1.2863

Lower CI:

(using 95.0% confidence)

1.2755

Upper CI: 1.2971

%Defective: 9.92

Lower CI: 9.73

Upper CI: 10.11

Target:

Sample Size

1000080006000

121086420

Binomial Process Capability Analysis of Units Failed

Worksheet: PROCCAP.MTW

P Chart

Tests performed with unequal sample sizes

Cumulative %Defective

Rate of Defectives

Dist of %Defective

Si tiene dudas pregunte al

StatGuide

Análisis de Capacidad Poisson

Una organización tiene datos de atributo para sus errores en

las ordenes de compra. Cien Ordenes de Compra son

examinados cada día (PO).El numero de defectos está en

PO defects One hundred Pos are examined each day. The

number of defects in each sample is in PO defects.

Los defectos por unidad tienen una distribución de Poisson

Determine la capacidad de proceso usando Stat>Quality

Tools>Process Capability Analysis Poisson

Data/Poisson Process Capability.MTW

Stat>Quality Tools>Capability

Analysis>Poisson

Análisis de Capacidad de Poisson

Sample

100090

_U=0.00955

UCL=0.03887

Sample

10008006004002000

0.0100

0.0075

0.0050

0.0025

0.0000

Summary Stats

0.0096

Lower CI: 0.0090

Upper CI: 0.0102

Min DPU: 0.0000

Max DPU: 0.0500

Targ DPU:

(using 95.0% confidence)

0.0000

Mean Def: 0.9550

Lower CI: 0.8954

Upper CI: 1.0175

Mean DPU:

Observed Defects

0.050.040.030.020.010.00

Poisson Capability Analysis of PO Defects

Worksheet: Poisson Process Capability.MTW

U Chart

Cumulative DPU

Poisson Plot

Dist of DPU

Calculo del Sigma del Proceso

Remember RTY= e-DPU

From the previous analysis DPU = .0096

RTY = .9904

Convirtiendo RTY en Sigma del Proceso Calc>Probability Distributions>Normal

Distribution

Long Term Process sigma = 2.343

To convert to Short Term add 1.5 = 3.843

Que aprendimos Capacidad de Proceso

1. Lo básico

– Definiciones

– Principios

– Precisión y exactitud

– El desplazamiento del proceso

– Capacidad vs inspección

2. Calculando la capacidad

– La trasnformación normal estándar

– Usando Z para calcular la capacidad

– Ejercicios

3. Usando Minitab para realizar Análisis de Capacidad del Proceso

4. Ejemplos de Capacidad de Proceso

– Para datos continuos

– Para datos de atributo

Soluciones

Ejercicio Cp/Cpk Parte 1

8333.12

LSLUSLCp

LSLXor

XUSLMinCpk

8333.6

orMinCpk

• Cpk = Cp cuando el

proceso está

centrado.

• Cpk no puede ser

mayor que Cp.

• Cpk puede ser

negativo o positivo.

Solución ejercicio Cp/Cpk Parte 2

LSLUSLCp

LSLXor

XUSLMinCpk

6667.6

orMinCpk

• Cpk < Cp cuando el

proceso no está

centrado.

06 Measure W1 Proccess Capability Sp.six sigma meausure

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