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NOMBRE DEL PROYECTO NOMBRE DEL GREEN BELT Reducir la generación de aceite residual Jesús Rolando Pacheco López

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ID del Proyecto: HCBB0 – GB - 0085

Reducción de la generación de aceite residual

ID del Proyecto: HCBB0-GB-0085 Nombre: Rolando Pacheco López Fecha de Inicio: 19/abril/2005 Fecha de Finalización: 14/octubre/2005 Gerencia: Gerencia Regional de Producción Norte Centro de Trabajo: C.T. Carbón II Lugar: Nava, Coahuila


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Resumen Ejecutivo

(Enumere el resumen del proyecto, conclusiones, acciones tomadas, y beneficios proyectados. Un párrafo máximo). El objetivo del proyecto fue reducir la cantidad de aceite residual que se genera en la Central derivado principalmente de las actividades de mantenimiento y derrames de aceite, esto se logro aplicando la metodología de Seis Sigma para el desarrollo del Proyecto. Las conclusiones del proyecto están basadas en la detección de las causas raíz que originaban el problema y para las cuales se tomaron acciones a saber: - Identificar los principales tipos de aceite que afectan la generación de aceite residual - Detección oportuna de las fugas y derrames de aceite - Revisión de las instrucciones de Mantenimiento - Mejorar el Control del manejo del aceite nuevo y residual - Capacitación al personal contratista relacionado con el manejo de aceite

Los beneficios obtenidos por la realización de este proyecto se estiman en promedio en aproximadamente 535,000 pesos al año.

1. Definición del Proyecto 1.1. Preguntas de identificación del problema

• ¿Qué es el problema? Alta generación de aceite residual • ¿Dónde ocurre? En áreas de mantenimiento de la Central • ¿Cuándo …

o ocurre? Durante las actividades de mantenimiento y la operación de los equipos

o fue la primera vez que se observó? A partir del primer trimestre de 2004 • ¿Qué magnitud tiene el problema? 29167 litros por trimestre • ¿Cómo se que es un problema? (comparado con qué detectas que es un problema). Porque

existe una diferencia entre el volumen promedio trimestral de generación de aceite residual (línea base) y el tercer trimestre de 2003 donde se generó un volumen de aceite mas bajo (entitlement). Asimismo se aprecia que la tendencia de la generación es a la alza.

1.2. Enunciado del problema (enunciado formado con las respuestas de la sección anterior)

• Métricos • Primario Litros de aceite residual por trimestre • Críticos Poder calorífico del carbón (kcal/kg)

1.3. Meta o Declaración de Objetivos

Baseline: 29,167 litros por trimestre Entitlement: 22,279 litros por trimestre Meta; (70% de la diferencia entre baseline y Entitlement): 24,345 litros por trimestre. Enunciado del objetivo: (Reducir la generación de aceite residual) [litros/ trimestre] desde [29,167] hasta [24,345] para antes de [27 de Octubre de 2005]


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1.4. Pronóstico inicial de beneficios (80% de certidumbre)

Se tiene considerado un ahorro anual de 19,288 litros de aceite lo que da un beneficio económico de $ 535, 049.00 pesos anuales.

1.5. Palabras clave

Aceite Residual: Residuo de aceite que se produce debido a las actividades de mantenimiento en los equipos y a las fugas y derrames en los mismos.

2. Detalles del Proyecto

2.1. Cronograma

Finalización de Fases del Proyecto Inicio: Medición: Análisis: Mejora: Control:

Planeado: 19-Abril-05 15- Junio- 2005 13 - Julio - 2005 15-Agosto-2005 12- Sep. - 2005

Real: 19-Abril-05 3 - Junio - 2005 8 – Julio - 2005 14 – Agosto - 2005 12 – Sep- 2005

2.2. Cálculo de beneficios (Incluyendo proyecciones verificadas más actualizadas y cualquier ahorro real hasta la fecha)

AAE ($/año) = Ahorro de aceite residual (lts/año) * Costo del aceite ($/lts) AAE ($/año) = 19,288 * 27. 74 = 535,049 $/año

2.3. Costos No aplica

2.4. Métricos (seleccionar sólo el que aplique)

Métrico / Unidad

Baseline

Actual Meta

% de mejora hacia la

meta

RTY No Aplica No Aplica No Aplica No Aplica

DPMO No Aplica No Aplica No Aplica No Aplica

σ Long-term No Aplica No Aplica No Aplica No Aplica

Otros Métricos (Lts/trim) 29,167 43,166 24,345 32


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(Incluir gráficos de los métricos vs. tiempo tal como se muestra en Metrics.xls después de la tabla de resumen)

2.5. Equipo de Trabajo

Nombre Área Funcional Experiencia UN /

Compañía Categoría de

Miembro Ing. David Cervantes R. Superintendencia En proceso de G. B. C.T. Carbón II Champion Ing. Francisco Alanis A. Mecánico 15 años Depto. Mec. C.T. Carbón II Process Owner Ing Rolando Pacheco L. Ambiental En proceso de G. B C.T. Carbón II Líder del proyectoIng. Carlos Aguirre A. Mantenimiento 15 años Depto. Mec C.T. Carbón II Experto C.P. Jorge R. Garza Q. Administración En proceso de G. B C.T. Carbón II Rep. Financiero Ing. Jose Luis Valdés G. Cord. Six Sigma Black Belt Certif. C.T. Carbón II Asesor Interno

3. Resumen de cambios hechos para lograr las mejoras • Implementar un seguimiento documentado de las fugas de los tipos de aceite más

significativos.

• Revisar las instrucciones de manto. relacionadas con los tipos de aceite más significativos.

• Desarrollar una Matriz C & E para determinar los tipos de aceite mas significativos ponderando el costo y el consumo de ellos.

• Mejorar el Control del manejo del aceite nuevo y residual • Capacitación al personal contratista relacionado con el manejo de aceite

ACEITE RESIDUAL

0

8,000

16,000

24,000

32,000

40,000

48,000

1º 2º 3º 4º 1º 2º 3º 4º 1º 2º 3º 4º

2003 2004 2005

PERÍODO (Trimestral)

VOLÚ

MEN

(Lt)

ENTITLEMENT

LINEA BASE

META


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4. Conclusiones de Fase 4.1. Medición

Esta fase del proyecto me ayudo establecer la elaboración un diagrama de flujo del proceso, para en base a ello desarrollar un mapeo detallado del proceso para posteriormente aplicar un diagrama de pescado y una matriz c & e con la finalidad de identificar las entradas que mas significancia tienen sobre la variable de salida. Así mismo me ayudo a conocer la aplicación del análisis del modo efecto de falla para determinar las tres principales entradas y tomar acción sobre ellas. También me ayudo a analizar cuando un sistema de medición es aceptable por medio de un análisis de medición y por ultimo desarrollé un análisis de capacidad de la variable de salida de mi proyecto.

4.2. Análisis Después de efectuar la prueba de normalidad, se procedió a realizar un análisis exploratorio mediante un diagrama de draftsman, un diagrama de efectos principales, un diagrma de multi – variables y un diagrama de interacción; observándose que los mantenimientos, el aceite incinerado y las fugas de aceite son las variables mas significativas que impactan a la generación del aceite residual. Asimismo se observo que existe una interacción entre el aceite descargado, los mantenimientos y las fugas de aceite. Derivado del análisis estadístico se concluye que el aceite incinerado y las fugas de aceite son las variables de entrada mas significativas, sin embargo esta ultima tiene interacción principalmente los mantenimientos, de esta manera las variables principales están definidas por: 1.-el aceite incinerado; referido al control en el manejo de dicho aceite (manejo ai) 2.-las fugas de aciete; referido tanto a las fugas al suelo como hacia el agua residual (fugas). 3.-los mantenimientos; referidos principalmente a la capacitación de los contratistas que realizan el mantenimiento (capacitación). Por otra parte se realizo un ANOVA para comprobar cuales de los diferentes tipos de aceite tienen mas significancía sobre la variable de salida, concluyendo que el resultado del ANOVA coincide con el resultado de la matriz causa – efecto donde se identificaron cinco tipos de aceite como los mas significativos, siendo estos en orden de significancia: 1.- aceite hidra sintetico fyrquel tipo “ehcn”, utilizado en aceite de válvulas de control de turbina. 2.- aceite mobil tipo “dte oil-25”, utilizado en bombas de agua de alimentación 3.- aceite p/reductor de velocidades, utilizado en torres de enfriamiento 4.- aceite lubricante mobil tipo “dte oil ligth”, utilizado en lubricación de turbina 5.- aceite mobil (sintético) tipo “shc 639”, utilizado para lubricación de pulverizadores u3 y 4. De esta manera las acciones para disminuir la generación de aceite residual se enfocaran principalmente a este tipo de aceites.


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BARRERAS ENCONTRADAS Interpretación de las herramientas graficas que utilizamos para el análisis exploratorio del proyecto (grafícas multivariables, graficas de efectos principales, graficas de interacciones, etc.). aplicación del análisis estadístico al proyecto (pruebas de variancias, pruebas de medias, etc.,) FORMA EN LA QUE SE AFRONTARON LAS BARRERAS se utilizo el apoyo del material didáctico del modulo de seis sigma y la ayuda que trae minitab para la interpretación de las diferentes graficas utilizadas en el proyecto. Asimismo para la aplicación del análisis estadístico se busco el apoyo del black blets de la Central Carbón II. QUE SE OBSERVO AL EJECUTAR LA FASE DE ANALISIS AL PROYECTO al aplicar el análisis exploratorio y estadístico al proyecto se observo que las herramientas graficas y estadísticas son de gran utilidad para determinar cuales variables de entrada son las que tienen mayor influencia sobre la variable de salida. SUGERENCIA DE MEJORES PRACTICAS. con la finalidad de mejorar el desarrollo de los proyectos en la parte de análisis y en las demás fases del proyectos se sugiere que sean distribuidos entre los participantes del grupo los proyectos que ya están terminados y validados.

4.3. Mejora PARA LA FASE DE PLANEACIÓN DEL DISEÑO Y DESARROLLO DE EXPERIMENTOS SE SIGUIERON LOS PASOS QUE A CONTINUACIÓN SE INDICAN: 1.- Descripción del problema practico 2.- Definición del número de factores y niveles del DOE 3.- Selección del tamaño de la muestra 4.- Diseño de experimentos 5.- Desarrollo del experimento 6.- Análisis del modelo completo 7.- Análisis del modelo reducido 8.- Análisis de los residuos 9.- Análisis de las interacciones 10.- Análisis de los efectos principales 11.- Desarrollo del modelo matemático BARRERAS ENCONTRADAS

• Definición del Diseño de Experimentos (DOE). • Interpretación de los resultados del Diseño de Experimentos (DOE) •

FORMA EN LA QUE SE AFRONTARON LAS BARRERAS Se utilizo el apoyo del material didáctico del modulo de seis sigma y la ayuda que trae Minitab para la interpretación de las salidas de MInitab utilizadas en el proyecto. Asimismo para la aplicación del Diseño de Experimentos se busco el apoyo del Black Blets de la Central Carbón II. QUE SE OBSERVO AL EJECUTAR LA FASE DE INCREMENTO AL PROYECTO Al aplicar el Diseño de Experimentos al proyecto se observo que las herramientas graficas y estadísticas son de gran utilidad para determinar cuales variables de entrada son las que tienen mayor influencia sobre la variable de salida.


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SUGERENCIA DE MEJORES PRÁCTICAS. Con la finalidad de mejorar el desarrollo de los proyectos en la parte de Incremento y en las demás fases del proyecto se sugiere que sean distribuidos entre los participantes del grupo los proyectos que ya están terminados y validados.

4.4. Control

5. Acciones Pendientes Requeridas para Obtener la Mejora

Ítem Descripción Acuerdo Responsable Fecha de terminación Estatus

1

Aplicación de las Instrucciones de trabajo actualizadas y relacionadas con los equipos con mayor generación de aceite.

Ing. Francisco Alanis Alanis Permanente En

Proceso

2 Identificación de los tambores de aceite residual para su disposición final

Ing. Francisco Alanis Alanis Permanente En

Proceso

3 Detección de las fugas de aceite Ing. Fernando Ibarra Permanente En

Proceso

4 Capacitación a personal contratista relacionado con el manejo de aceite Ing. Fernando

Ibarra Permanente En Proceso

5

6


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6. Entregables 6.1. Medición

6.1.1. Mapeo del Proceso

Elaborar reserva desalida de aceite del

Trasladar el (los) tambo (s) de aceite nuevo al lugar de uso

Realizar maniobra detrasvase de aceite a

Trasladar losdispositivos de

l l d

almacen

it

Llenar registro

1

2

Operar equipos de acuerdoa procedimientos

NVA

NVA

NVA

VA

VA

VA

INICIO

Seleccionar tipo de aceite a reponer

Cuantificar el volumen de aceite que se va a

Realizar mantenimientopreventivo y/o correctivo alequipo de acuerdo ainstrucciones demantenimiento y/oespecificaciones

Solicitar autorización de libranza

Determinar necesidad de reponer

Programar próxima fecha para realizar

mantenimiento

FinRevisar si hay

avisos de trabajo de

Verificar existencia de aceite

3

NO

SI

NO

SI

NO

SI

1

NO

SI

Elaborar

NVA

VA

VA

VA

VA

VA

NVA


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6.1.2. Diagrama Causa Efecto (Espina de Pescado)

Verificar falta de nivel y fugas de aceite en

Elaborar aviso de trabajopara reparar fuga y/oreponer aceite

Fin

NO

SI

3

Fin

Limpiar aceitederramado

VA

NVA

VA

ALTAGENERACIÓN ACEITERESIDUAL

Medio Ambiente

Medición

Metodos

Material

Maquina

Personal

Cominicación

Maniobras Carga yTansp

Personal Incomp

Equipo Trasporte

Indisp. Equipos

Refacciones

Material Derrames

Tipo Aceite

Manejo Aceite

Inst. Manto

Proc Operativos

Medición Nivel

Calidad Aceite

Detección Fugas

Humedad

Polvos

DIAGRAMA CAUSA - EFECTO


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6.1.3. Matriz Causa Efecto

1 2 3 4

Lts / año

Costo aceite nuevo

costo disp.

Aceite

Poder cal.

CarbonPrioridad del

Cliente 10 8 6 5

Paso del Porceso Entrada del proceso Total

1 Revision avisos trabajo Avisos de trabajo 0 0 0 0 0

2 Procedim iento de revisionde avisos 0 0 0 0 0

3 Solicitar autorización de libranza y/operm iso del equipo Form ato solic itud libranza 1 1 1 1 29

4 Medio de com unicación 1 1 1 1 29

5 Realizar Manto. Preventivo y/ocorrectivo al equipo Refacciones 3 3 3 1 77

6 Personal com petente 3 3 3 1 777 Equipo Disponible 3 3 3 1 77

8 Instrucción de Mantoactualizada 9 9 9 3 231

9 Determ inar necesidad de reponer aceiteal equipo Calidad de aceite 9 3 9 3 183

10Medición de nivel deaceite de equipo enoperación

3 3 1 1 65

11 Seleccionar tipo de aceite a reponer Tipo de aceite a utilizar 9 9 3 3 195

12 Cuantificar el volum en de aceite Medición de volum en deaceite faltante 3 3 1 1 65

13 Verificar existencia de aceite enalm acén

Base de datos de aceiteen alm acen 1 1 1 1 29

14 Elaborar reserva de salida de alm acén. Form ato de reserva 0 0 0 0 0

15 Traslado de aceite al lugar de uso Maniobra de carga ytransporte 3 1 1 1 49

16 Ruta de traslado 1 1 1 1 29

17 Trasladar dispositivos de trasvase Dispositivos de trasvase 1 1 1 1 29

18 Equipo de trasporte 0 0 0 0 0

19 Realizar m aniobra de trasvase Medición nivel de aceite 3 1 1 1 49

20 Alm acenar aceite sobrante Manejo de aceite sobrante 9 9 3 1 185

21 Operar equipos Procedim ientos operativosactualizados 9 9 3 1 185

22 Personal com petente 3 3 3 1 77

23 Verificar fugas y nivel aceite Detección de fugas deaceite 9 9 3 9 225

24 Accesibilidad para realizarverificación 1 1 1 1 29

25 Elaborar aviso de trabajo para repararfuga y/o reponer aceite

Procedim iento de cargade avisos 9 3 3 1 137

26 Lim piar aceite derram ado Materiales para derram es 0 0 0 0 0

27 Otros Hum edad en Medio Am b. 0 0 0 0 0

28 Polvo en Medio Am b. 3 3 3 1 77Total 960 640 348 180


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6.1.4. Análisis Gage R&R

Gage R&R Study - ANOVA Method Two-Way ANOVA Table With Interaction Source DF SS MS F P Muestra 1 29700.8 29700.8 16971.9 0.000 Operador 2 10.2 5.1 2.9 0.256 Muestra * Operador 2 3.5 1.8 0.3 0.736 Repeatability 6 32.5 5.4 Total 11 29746.9 Two-Way ANOVA Table Without Interaction Source DF SS MS F P Muestra 1 29700.8 29700.8 6600.17 0.000 Operador 2 10.2 5.1 1.13 0.370 Repeatability 8 36.0 4.5 Total 11 29746.9 Gage R&R %Contribution Source VarComp (of VarComp) Total Gage R&R 4.65 0.09 Repeatability 4.50 0.09 Reproducibility 0.15 0.00 Operador 0.15 0.00 Part-To-Part 4949.38 99.91 Total Variation 4954.02 100.00 Study Var %Study Var Source StdDev (SD) (6 * SD) (%SV) Total Gage R&R 2.1554 12.933 3.06 Repeatability 2.1213 12.728 3.01 Reproducibility 0.3819 2.291 0.54 Operador 0.3819 2.291 0.54 Part-To-Part 70.3518 422.111 99.95 Total Variation 70.3848 422.309 100.00 Number of Distinct Categories = 46

CONCLUSIÓN. EL SISTEMA DEMEDICION DE ACUERDO CON LAVARIANZA DE ESTUDIO DE 3.06 ESACEPTABLE Y ANALIZANDO LASGRAFICAS EXISTE VARIABILIDAD ENLAS MUESTRAS Y LA VARIABILIDADEN LAS MEDICIONES DE LOSOPERADORES ES MUY POCA.

SE TOMARON DOS MUESTRAS DEVOLUMEN DE ACEITE RESIDUAL YFUERON MEDIDAS POR TRESOPERADORES DIFERENTES Y DOSMEDICIONES DE LA MISMA MUESTRA PORCADA OPERADOR


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6.1.5. Análisis de capacidad de la Línea Base y RTY

6.1.6. FMEA

400003000020000100000

LSL Target USLP rocess D ata

S ample N 9S tD ev (Within) 5270.98040S tD ev (O v erall) 6545.34796

LS L 0.00000Target 24345.00000U S L 30431.00000S ample M ean 29167.11111

P otential (Within) C apability

C C pk 0.38

O v erall C apability

P p 0.77P P L 1.49P P U 0.06P pk

C p

0.06C pm 0.25

0.96C P L 1.84C P U 0.08C pk 0.08

O bserv ed P erformanceP P M < LS L 0.00P P M > U S L 333333.33P P M Total 333333.33

E xp. Within P erformanceP P M < LS L 0.02P P M > U S L 405249.43P P M Total 405249.45

E xp. O v erall P erformanceP P M < LS L 4.17P P M > U S L 423441.39P P M Total 423445.56

W ithinO v erall

ANALISIS DE CAPACIDAD DE GENERACIÓN DE ACEITE USADO

El paso delproceso con elvalor mas alto dela matriz C&E.

¿De qué maneras puedefallar potencialmente elproceso para cumplircon los requerimientos oel diseño?

¿Cuál es el efecto de cadamodo de falla en lassalidas y/o losrequerimientos del cliente?

¿Qué

tan s

evero

es

el efe

cto pa

ra el li

t?

¿Cómo puede ocurrir lafalla?Describir en términos dealgo que se pueda corregir ocontrolar. Sea Específico?

¿Qué

tan f

recue

nte

ocurr

e el m

odo o

ca

usa d

e la f

alla?

¿Cuáles son los controles yprocedimientos existentes(inspección y prueba) queprevienen o detectan laocurrencia?

¿Qué

tan b

ien se

pu

ede d

etecta

r la

lEF?

SEV

x OCC

x DE

T

¿Cuáles son las accionespara reducir la ocurrencia,mejorar la detección o paraidentificar la causa raíz si esdesconocida? Se debentomar acciones solo enNPR's altos o fáciles dearreglar.

¿Quién esresponsable de lasacciones recomendadas?

Detación fugas deaceite

Detección inoportuna defugas de aceite

Generción de aceiteresidual Costo de aceite nuevoCosto disp. aceite Residual

9 Falta de seguimiento defugas de aceite 5 Personal competente para

detectar y correguir fugas 6 270

Implementar un seguimiento documentado de las fugasde los tipos de aceite massignificativos

Ing. RolandoPacheco Lopez15 de Junio de2005

Instrucciones deManto

Mnatenimiento Inadecuado de losequipos


7 Instrucciones de Manto.Inadecuadas 6

Se cuanta con Instruciones demanto documentadas yautorizadas. Se cuenta con personalcompetente

5 210

Revisar las instrucciones demanto. Relacionadas conlos tipos de aceite massignificativos

Ing. FransiscoAlanis Alanis.20 de Junio de2005

Tipo de aceite autilizar

Falta de control de sobrelos tipos de aceite massignificativos


4

Desconocimiento de cualesson los tipos de aceite quetienen mas significancia enfunción del costo y delconsumo

7 Control de consumos,existencias y costo de aceites. 7 196

Desarrollar una Matriz C &E para determinar los tiposde aceite mas significativosponderando el costo y elconsumo de ellos

Ing. RolandoPacheco Lopez6 de Junio de2005

NPR

Acciones Recomendadas Responsabilidad y día de culminación

Causa(s) Potenciales de la falla

OCC

Controles Actuales del ProcesoDET

Función del Proceso Modo Potencial de falla Efecto Potencial de Falla

SEV


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6.2. Análisis

6.2.1. Análisis de Multi-Variable

6.2.2. ANOVA

Manto

Ace

ite

Res

.

10

45000

40000

35000

30000

25000

20000

Fugas

9

3456

Multi-Vari Chart for Aceite Res. by Fugas - Manto

PARA REALIZAR EL ANALSIS ESTADISTICO SE PROCEDERA A EFECTUAR UNA ANALISIS ANOVA DE UN FACTOR, DONDE LA VARIABLE DE RESPUESTA SERA LA GENERACIÓN DE ACEITE RESIDUAL Y LOS FACTORES SERAN CADA UNA DE LAS VARIABLES DE ENTRADA IDENTIFICADAS A SABER:

-ACEITE INCINERADO: ES EL ACEITE QUE SE GENERA DE LOS MANTENIMENTOS Y LOS DERRAMESDE ACEITE

-ACEITE DESCARGADO: ES EL ACEITE QUE SE DESCARGA EN EL AGUA RESIDUAL PROVOCADO POR FUGAS DE ACEITE.

-MANTENIMIENTO: ESTA VARIABLE SE REFIERE A SI EXISTE O NO MANTENIMIENTO

-FUGAS: SE REFIERE AL NUEMRO DE LOS DERRAMES DE ACEITE QUE SE GENERARON, INCLUYEN AQUELLOS QUE SE RECOLECTARON Y LOS QUE SE INTEGERARON AL AGUA RESIDUAL.

-TRIMESTRE: SE REFIERE AL PERIODO DE TIEMPO CONSIDERADO COMO UN CICLO.

EL PLANTEAMIENTO DE LA HIPOTESIS NULA SERA PARA CADA FACTOR Ho: MEDIA 1 = MEDIA 2……….= MEDIA N Y LA HIPOTESIS ALTERNA ESTARA DADA POR Ha: AL MENOS UNA MEDIA ES DIFERENTE.


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One-way ANOVA: Aceite Res. versus Aceite Desc.

Source DF SS MS F PAceite Desc. 5 25036830 5007366 0.05 0.997Error 3 296982157 98994052Total 8 322018987

S = 9950 R-Sq = 7.77% R-Sq(adj) = 0.00%

Individual 95% CIs For Mean Based onPooled StDev

Level N Mean StDev --+---------+---------+---------+-------3 2 27319 2939 (-----------*----------)4 1 26775 * (--------------*---------------)5 1 30120 * (---------------*---------------)6 3 29302 12007 (--------*--------)7 1 31129 * (---------------*--------------)8 1 31937 * (---------------*---------------)

--+---------+---------+---------+-------0 20000 40000 60000

Pooled StDev = 9950DERIVADO DE ESTE ANALISIS SE ACEPTA LA HIPOTESIS NULA Y SE RECHAZA LA HIPOTESIS ALTERNA, CONCLUYENDO QUE EL ACEITE DESCARGADO NO TIENE INFLUENCIA SIGNIFICATIVA SOBRE LA VARIABLE DE RESPUESTA (GENERACIÓN DE ACEITE RESIDUAL)

One-way ANOVA: Aceite Res. versus Aceite Inc.

Source DF SS MS F PAceite Inc. 2 235082206 117541103 8.11 0.020Error 6 86936781 14489464Total 8 322018987

S = 3807 R-Sq = 73.00% R-Sq(adj) = 64.00%

Individual 95% CIs For Mean Based on PooledStDev

Level N Mean StDev -+---------+---------+---------+--------2 6 26637 4164 (---*----)3 2 29759 511 (-------*-------)4 1 43166 * (-----------*-----------)

-+---------+---------+---------+--------24000 32000 40000 48000

Pooled StDev = 3807

DERIVADO DE ESTE ANALISIS SE RECHAZA LA HIPOTESIS NULA Y SE ACEPTA LA HIPOTESIS ALTERNA, CONCLUYENDO QUE EL ACEITE INCINERADO TIENE INFLUENCIA SIGNIFICATIVA SOBRE LA VARIABLE DE RESPUESTA (GENERACIÓN DE ACEITE RESIDUAL)


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One-way ANOVA: Aceite Res. versus Fugas

Source DF SS MS F PFugas 4 307837274 76959319 21.71 0.006Error 4 14181713 3545428Total 8 322018987

S = 1883 R-Sq = 95.60% R-Sq(adj) = 91.19%


Level N Mean StDev --------+---------+---------+---------+-3 3 24765 2285 (---*---)4 1 22460 * (-----*------)5 2 30625 713 (---*----)6 2 30667 1796 (---*----)9 1 43166 * (------*-----)

--------+---------+---------+---------+-24000 32000 40000 48000

Pooled StDev = 1883

DERIVADO DE ESTE ANALISIS SE RECHAZA LA HIPOTESIS NULA Y SE ACEPTA LA HIPOTESIS ALTERNA, CONCLUYENDO QUE LS FUGAS TIENEN INFLUENCIA SIGNIFICATIVA SOBRE LA VARIABLE DE RESPUESTA (GENERACIÓN DE ACEITE RESIDUAL)

One-way ANOVA: Aceite Res. versus Manto

Source DF SS MS F PManto 1 56896889 56896889 1.50 0.260Error 7 265122098 37874585Total 8 322018987

S = 6154 R-Sq = 17.67% R-Sq(adj) = 5.91%


Level N Mean StDev --+---------+---------+---------+-------0 4 26356 3689 (--------------*-------------)1 5 31416 7488 (------------*------------)

--+---------+---------+---------+-------20000 25000 30000 35000

Pooled StDev = 6154

DERIVADO DE ESTE ANALISIS SE ACEPTA LA HIPOTESIS NULA Y SE ACEPTA LA HIPOTESIS ALTERNA, CONCLUYENDO QUE EL MANTENIMIENTO NO TIENE INFLUENCIA SIGNIFICATIVA SOBRE LA VARIABLE DE RESPUESTA (GENERACIÓN DE ACEITE RESIDUAL)


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Otro análisis estadístico importante es comprobar de manera mascuantitativa y objetiva cuales de los diferentes tipos de aceite tienen mayorsignificancia sobre la variable de salida (generación de aceite residual) conla finalidad de enfocar las acciones sobre los sistemas que manejan esosaceites. Lo anterior se realizo en la etapa de medición mediante una matriz causa –efecto, mas sin embargo es relevante comprobar los resultados mediante unANOVA, considerando un alfa de 0.05. Para realizar este ejercicio se analizo el costo que ha tenido cada tipo deaceite consumido en un lapso de tiempo de dos años. de esta manera la hipótesis nula queda como sigue ho: media 1 = media2 = media 3 …..media n y la hipótesis alterna queda de la siguiente maneraha: al menos una media es diferente.

One-way ANOVA: Aceite Res. versus Triemstre

Source DF SS MS F PTriemstre 3 60838483 20279494 0.39 0.767Error 5 261180504 52236101Total 8 322018987

S = 7227 R-Sq = 18.89% R-Sq(adj) = 0.00%


Level N Mean StDev ----+---------+---------+---------+-----1 3 32601 9382 (-------------*------------)2 2 28952 3079 (---------------*----------------)3 2 26200 5544 (----------------*---------------)4 2 27199 6701 (---------------*---------------)

----+---------+---------+---------+-----16000 24000 32000 40000

Pooled StDev = 7227

DERIVADO DE ESTE ANALISIS SE ACEPTA LA HIPOTESIS NULA Y SE RECHAZA LA HIPOTESIS ALTERNA, CONCLUYENDO QUE LOS PERIODOS DE CICLO TRIMESTRALES NO TIENEN INFLUENCIA SIGNIFICATIVA SOBRE LA VARIABLE DE RESPUESTA (GENERACIÓN DE ACEITE RESIDUAL)


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De este ANOVA se rechaza la hipótesis nula y seacepta la hipótesis alterna, concluyéndose al menosuna media es diferente, asimismo que cinco de los diezy ocho tipos de aceite son los que presentan mediaspor arriba de los cuatrocientos mil pesos anuales. Asimismo estos cinco tipos diferentes de aceitecoinciden con los cinco tipos identificados mediante lamatriz de priorización, lo que nos da más elementospara tomar las decisiones adecuadas.

One-way ANOVA: Aceite mobil, Aceite para , Aceite mobil, Aceite p/red, ...

Source DF SS MS F PFactor 17 2.12075E+12 1.24750E+11 1017.67 0.000Error 18 2206510271 122583904Total 35 2.12296E+12

S = 11072 R-Sq = 99.90% R-Sq(adj) = 99.80%


Level N Mean StDev -+---------+---------+---------+--------Aceite mobil (si 2 279825 13401 *)Aceite para moto 2 169273 11849 (*Aceite mobil DTE 2 468808 11069 (*Aceite p/reducto 2 435583 6531 *)Aceite fyrquel 2 2 160774 6618 *)Aceite gear 636 2 35692 1552 *)Aceite hidra w20 2 75436 2057 (*)Aceite hidra sin 2 919683 32724 (*Aceite lubricant 2 413767 18073 (*Aceite mobil ATF 2 36719 1471 *)Aceite mobil DTE 2 5479 56 *)Aceite mobil DTE 2 17361 653 (*Aceite mobil DTE 2 2272 104 (*)Aceite mobil DTE 2 13199 367 (*Aceite mobil gea 2 487634 15812 (*Aceite mobil gea 2 30804 640 *)Aceite por-spec 2 16361 808 (*Aceite sollube N 2 160008 4424 *)

-+---------+---------+---------+--------0 250000 500000 750000

Pooled StDev = 11072


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6.2.3. Pruebas de Hipótesis Este punto se cumple con las pruebas de hipótesis formuladas para desarrollar las pruebas de ANOVA de un Factor y con la prueba de medias que a continuación se describe: Una prueba estadística importante es la prueba de medias para determinar si el aceite que se genera derivado de los mantenimientos y derrames recuperados el cual es incinerado en las calderas de la central (ai) es igual, mayor o menor al aceite que se descarga hacia el agua residual. (ad). Para tal propósito se efectuó una prueba de 2 “ t “, considerando con una confiabilidad del 95 %, donde la hipótesis nula esta dada por: ho: media (ai) = media (af) y la hipótesis alterna esta dada por ha: ho: media (aceite inc) > media (aceite desc), los resultados obtenidos son los siguientes: Two-Sample T-Test and CI: ACEITE INC, ACEITE DESC Two-sample T for ACEITE INC vs ACEITE DESC N Mean StDev SE Mean ACEITE INC 9 23799 6074 2025 ACEITE DESC 9 5368 2049 683 Difference = mu (ACEITE INC) - mu (ACEITE DESC) Estimate for difference: 18431.1 95% lower bound for difference: 14700.7 T-Test of difference = 0 (vs >): T-Value = 8.63 P-Value = 0.000 DF = 16 Both use Pooled StDev = 4532.5521 Considerando que p-value = 0.000, se rechaza ho y se acepta ha concluyendo que los volúmenes de aceite incinerado (aceite inc) son mayores que el aceite que se descarga hacia el agua residual (aceite desc).

6.2.4. Estudios de Correlación y Regresión Este punto no se vio en el modulo de análisis

6.3. Mejora

6.3.1. Hoja de planeación de DOE PASO 1.- INDICAR EL PROBLEMA PRACTICO No se tiene determinada la influencia de los tres diferentes tipos de aceite más significativos sobre la Generación de Aceite Residual


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PASO 2.- INDICAR LOS FACTORES Y NIVELES DE INTERES Los factores a utilizar en el DOE se tomaran de las conclusiones de la fase de Análisis, de donde se identificaran los tres de los cinco tipos de aceite más significativos encontrados en esa fase, siendo estos los siguientes: 1.- Aceite hidra sintético fyrquel tipo “ehcn”, utilizado en aceite de válvulas de control de turbina. (Aceite tipo “A”) 2.- Aceite móvil tipo “DTE-OIL-25”, utilizado en bombas de agua de alimentación. (Aceite tipo “B”) 3.-Aceite p/reductor de velocidades, utilizado en torres de enfriamiento (Aceite tipo “C”) Para determinar los niveles de los factores se utilizara como base el costo promedio que se ha tenido de cada tipo de aceite en $/trimestre de los registros que ya se tienen para formar el DOE. Factores. Niveles. Equivalencia ($/trimestre) 1.- Aceite tipo “A” (-1, +1) (-1≥ 235,706 ≥ +1) 2.- Aceite tipo “B” (-1, +1) (-1≥ 119,158≥ +1) 3.- Aceite tipo “C”) (-1, +1) (-1≥ 110,050 ≥ +1) Nota: El DOE se forma teniendo como la variable de respuesta el métrico primario que es (Lts de aceite residual / Trimestre) el cual representa la generación de todo el aceite residual de la Central y considera todos los tipos de aceite que se consumen en la misma. Ahora bien, los tres factores representan los tres tipos de aceite que tienen más significancia sobre el métrico primario y su unidad de medición es ($ / trimestre), significancia que fue validada anteriormente por una matriz Causa - Efecto y un ANOVA de medias. Los niveles de -1 y +1 de los factores en cuestión, representan los valores de cuando dichos factores estuvieron por abajo (-1) y por arriba (+1) de su valor promedio en unidades de $ / trimestre PASO 3.- SELECCIONAR EL TAMAÑO DE LA MUESTRA Es un DOE de 2 x 2 x 2 de una replica, lo que da un total de 8 corridas


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PASO 4 y 5 .- CORRER EL EXPERIMENTO / RECOLECTAR DATROS

6.3.2. Y= f(X) Hoja de planeación de DOE

ACEITE A ACEITE B ACEITE C ACEITE RES.

≥ 235,706 ≤ 119,158 ≤ 110,050 29,397

≥ 235,706 ≥ 119,158 ≥ 110,050 43,166

≥ 235,706 ≤ 119,158 ≥ 110,050 31,129

≤235,706 ≤ 119,158 ≤ 110,050 22,279

≥ 235,706 ≥ 119,158 ≤ 110,050 31,937

≤235,706 ≥ 119,158 ≥ 110,050 30,120

≤235,706 ≥ 119,158 ≤ 110,050 26,775

≤235,706 ≤ 119,158 ≥ 110,050 25,241

StdOrder RunOrder CenterPt Blocks ACEITE A ACEITE B ACEITE C ACEITE RES.2 1 1 1 1 -1 -1 29,3978 2 1 1 1 1 1 43,1666 3 1 1 1 -1 1 31,1291 4 1 1 -1 -1 -1 22,2794 5 1 1 1 1 -1 31,9377 6 1 1 -1 1 1 30,1203 7 1 1 -1 1 -1 26,7755 8 1 1 -1 -1 1 25,241


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6.3.3. Reporte del DOE PASO 6 .- ANALIZAR EL MODELO COMPLETO (Salida de Minitab) PASO 6 .- ANALIZAR EL MODELO COMPLETO (Usando graficas de minitab para seleccionar términos

Full Factorial Design Factors: 3 Base Design: 3, 8 Runs: 8 Replicates: 1 Blocks: 1 Center pts (total): 0 Factorial Fit: ACEITE RESIDUAL versus ACEITE A, ACEITE B, ACEITE C Estimated Effects and Coefficients for ACEITE RESIDUAL (coded units) Term Effect Coef Constant 30005.5 ACEITE A 7803.5 3901.7 ACEITE B 5988.0 2994.0 ACEITE C 4817.0 2408.5 ACEITE A*ACEITE B 1300.5 650.2 ACEITE A*ACEITE C 1663.5 831.7 ACEITE B*ACEITE C 2470.0 1235.0 ACEITE A*ACEITE B*ACEITE C 2278.5 1139.2 Analysis of Variance for ACEITE RESIDUAL (coded units) Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Main Effects 3 239908490 239908490 79969497 * * 2-Way Interactions 3 21118865 21118865 7039622 * * 3-Way Interactions 1 10383124 10383124 10383124 * * Residual Error 0 * * * Total 7 271410480

Effect

Perc

ent

1000050000-5000-10000

99

95

90

80

7060504030

20

10

5

1

Factor NameA A C EITE AB A C EITE BC A C EITE C

Effect TypeNot SignificantSignificant

Normal Probability Plot of the Effects(response is ACEITE RESIDUAL, Alpha = .10)

Lenth's PSE = 3705


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SE APRECIA QUE LOS TRES TIPOS DE ACEITE SON LOS QUE TIENEN MAS SIGNIFICANCIA, NO SIENDO ASI PARA LAS INTERACCIONES

PASO 6 .- ANALIZAR EL MODELO COMPLETO (Usando graficas de minitab para seleccionar términos) PASO 7 .- CORRER EL MODELO REDUCIDO

Term

Effect

AB

AC

ABC

BC

C

B

A

1000080006000400020000

9835Factor NameA A C EITE AB A C EITE BC A C EITE C

Pareto Chart of the Effects(response is ACEITE RESIDUAL, Alpha = .10)

Lenth's PSE = 3705

Factorial Fit: ACEITE RESIDUAL versus ACEITE A, ACEITE B, ACEITE C Estimated Effects and Coefficients for ACEITE RESIDUAL (coded units) Term Effect Coef SE Coef T P Constant 30006 992.2 30.24 0.000 ACEITE A 7803 3902 992.2 3.93 0.017 ACEITE B 5988 2994 992.2 3.02 0.039 ACEITE C 4817 2408 992.2 2.43 0.072 S = 2806.33 R-Sq = 88.39% R-Sq(adj) = 79.69% Analysis of Variance for ACEITE RESIDUAL (coded units) Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Main Effects 3 239908490 239908490 79969497 10.15 0.024 Residual Error 4 31501989 31501989 7875497 Total 7 271410480


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CONSIDERANDO UNA ALFA DE 0.10 SE TIENE QUE LOS TRES TIPOS SON CONSIDERADOS COMO SIGNIFICATIVOS PARA LA VARIABLE DE RESPUESTA PASO 8 .- EXAMINAR LOS RESIDUOS EL ANALISIS DE RESIDUOS NO MUESTRA ALGO SIGNIFICATIVO, DEBIDO A QUE SE TIENEN SOLO 8 DATOS PASO 9 .- EXAMINAR LAS INTERACCIONES NO SE OBSERVA NINGUNA INTERACCION ENTRE LOS DIFERENTES TIPO DE ACEITE

Residual

Per

cent

500025000-2500-5000

99

90

50

10

1

Fitted ValueR

esid

ual

4000035000300002500020000

4000

2000

0

-2000

Residual

Freq

uenc

y

40003000200010000-1000-2000-3000

2.0

1.5

1.0

0.5

0.0

Observation Order

Res

idua

l

87654321

4000

2000

0

-2000

Normal Probability Plot of the Residuals Residuals Versus the Fit ted Values

Histogram of the Residuals Residuals Versus the Order of the Data

Residual Plots for ACEITE RESIDUAL

A C EIT E AA C EIT E A

35000

30000

25000

A C EIT E BA C EIT E B

A C EIT E CA C EIT E C

1-1

1-1

35000

30000

25000

1-1

35000

30000

25000

ACEITE A-11

ACEITE B-11

ACEITE C-11

Interaction Plot (data means) for ACEITE RESIDUAL


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PASO 10 .- EXAMINAR EFECTOS PRINCIPALES SE OBSERVA QUE LOS TRES DIFERENTES TIPOS DE ACEITE TIENEN INFLUENCIA SIGNIFICATIVA SOBRE LA VARIABLE DE RESPUESTA.

6.3.4. Configuraciones de Proceso Revisadas PASO 11 .- MODELO MATEMATICO (DEL ANALSIS DE MINITAB TENEMOS):

DONDE LA ECUACIÓN QUEDA DE LA SIGUIENTE MANETRA: GENERACION ACEITE RESIDUAL = 30,006 + 3902 X ACEITE TIPO A + 2994 X ACEITE TIPO B + 2408 X ACEITE TIPO C

Estimated Effects and Coefficients for ACEITE RESIDUAL (coded units Term Effect Coef SE Coef T P Constant 30006 992.2 30.24 0.000 ACEITE A 7803 3902 992.2 3.93 0.017 ACEITE B 5988 2994 992.2 3.02 0.039 ACEITE C 4817 2408 992.2 2.43 0.072

Mea

n of

ACE

ITE

RES

IDUA

L

1-1

35000

32500

30000

27500

250001-1

1-1

35000

32500

30000

27500

25000

ACEITE A ACEITE B

ACEITE C

Main Effects Plot (data means) for ACEITE RESIDUAL


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6.4. Control

6.4.1. Plan de reporte de Métricos Se implemento un mecanismo de reporte de los métricos primario (Generación de aceite residual por trimestre) y critico (Poder calorífico del carbón), con la finalidad de dar un seguimiento cercano a los principales métricos del proyecto.

GENERACION ACEITE RESIDUAL (LITROS POR TRIMESTRE)

05,000

10,00015,00020,00025,00030,00035,00040,00045,00050,000

1er 2do 3er 4to 1er 2do 3er 4to 1er 2º

TRIMESTRES

LITR

OS

2003 2004 2005

PODER CALORÍFICO DEL CARBÓN

3000.00

3500.00

4000.00

4500.00

5000.00

5500.00

6000.00

6500.00

7000.00

1er 2do 3er 4to 1er 2do 3er 4to 1er 2º 3º 4º

2003 2004 2005

TRIMESTRE

kcal

/kg


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6.4.2. Responsiva del Process Owner (Dueño del proceso) para continuar con el control.

(*) Esta actividad se continúa realizando en forma permanente.

15 dic 2005

15 nov 2005 (*)

15 ene 2006

23 ene 2006

30 oct 2005


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7. Aplicación de los Métodos de Control 7.1. Gráficos de Control

En este punto se implemento un seguimiento grafico para los principales factores que determinan el métrico crítico, los cuales son: El aceite incinerado y el aceite descargado.

ACEITE RESIDUAL

0

8,000

16,000

24,000

32,000

40,000

48,000

1er 2do 3er 4to 1er 2do 3er 4to 1er 2º 3º 4º

2003 2004 2005

PERÍODO (Trimestral)

VOLÚ

MEN

(Lt)

Aciete descargado Aceite Incinerado

7.2. Sistemas a prueba de Errores En este punto se implementaron formatos para la verificación de las fugas y derrames de aceite de los equipos que mayor impacto tienen sobre la generación de aceite residual.

Fecha:________________

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A B C D E F G H I J

Fecha:________________

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

A B C D E F G H I J

UNIDAD 3

TORRE DE ENFRIAMIENTO

Reductores de Ventiladores ( Nivel de aceite en cm.) OBSERVACIONES

UNIDAD 2



UNIDAD 1


UNIDAD 1

UNIDAD 2

OBSERVACIONESReductores de Ventiladores ( Nivel de aceite en cm.)



UNIDAD 3

UNIDAD 4

VERIFICACIÓN DE FUGAS DE ACEITETORRES DE ENFRIAMIENTO

UNIDAD 4


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Fecha:______________________

1A 1B 1C 1D 1E 2A 2B 2C 2D 2E

1A 1B 1C 2A 2B 2C 3A 3B 3C 4A 4B 4C

0 6 0 6 0 6 0 6SíNo

0 6 0 6 0 6 0 6SíNo

Nivel Nivel Nivel Nivel

SISTEMA DE ACEITE HIDRÁULICO VALVS. DE CONT.UNIDAD 1 UNIDAD 2 UNIDAD 3 UNIDAD 4

UNIDAD 2 UNIDAD 3 UNIDAD 4

UNIDAD 1PULVERIZADORES

UNIDAD 4

OBSERVACIONESUNIDAD 2

BOMBAS DE AGUA ALIMENTACIÓNUNIDAD 1

ÁREA CALDERA Y CASA DE MÁQUINASVERIFICACIÓN DE FUGAS DE ACEITE

Nivel Nivel Nivel Nivel

SISTEMA DE LUBRICACIÓN DE TURBINAUNIDAD 1 UNIDAD 2 UNIDAD 3

7.3. OCAP’s (Planes de acción para Puntos Fuera de Control) Nº EVENTO FUERA DE CONTROL PLAN DE ACCION RESPONSABLE

1 Fuga o derrame de de aceite - Cargar aviso de trabajo - Atender oportunamente la fuga de aceite - Recolección del derrame o fuga de aceite

Ing. David Aguirre A. Ing. Francisco Alanis Alanis. Ing. Fernando Ibarra de la Cruz

2 Identificación de personal contratista sin recibir capacitación sobre manejo de aceite

Revisar los mecanismos de comunicación entre personal de CFE y personal del contratista

Ing. Rolando Pacheco López.

3 Manejo y disposición de aceite nuevo como aceite usado

Revisión del mecanismo de identificación y manejo del aceite

Ing. Francisco Alanis Alanis. Ing. Rolando Pacheco López.

4 Incremento de las cantidades de aceite incinerado y descargado

Revisión de los controles establecidos

Ing. Rolando Pacheco López.


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8. Proyectos potenciales identificados a raíz de este proyecto • Disminuir la descarga de agua residual • Reducir el consumo de energía de auxiliares • Reducir las emisiones fugitivas en el área de carbón

9. Elementos Clave de Seis Sigma 9.1. X’s y Y’s Críticas Identificadas

Este punto se cubre con la matriz de Causa - Efecto desarrollada en el punto 6.1.3

9.2. Salidas Críticas a Clientes Identificadas (CTQ) No aplica

9.3. Medición de DPU No aplica

9.4. DPMO & Z-score Calculados No aplica

9.5. Determinación del Entitlement Línea Base: = 29,167 lts/Trim Entitlement: (volumen del 3er trimestre de 2003) = 22,279 lts/Trim Meta: Línea Base – ((Línea Base – Entitlement)*0.7) = 24,345 lts/Trim

9.6. Capacidad a Corto Plazo del Proceso La capacidad del proceso antes de la mejora a corto plazo es de 0.96

9.7. Capacidad a Largo Plazo del Proceso La capacidad del proceso antes de la mejora a largo plazo es de 0.77

10. Apéndices 10.1. Reportes de DOE (Detallado)

Ver punto 6.3

10.2. FMEA’s (Detallado) Ver punto 6.1.6

10.3. MSA’s (Detalles) Ver punto 6.1.4

10.4. Otros Cálculos (Detalles) Todos los cálculos están detallados en cada punto de este reporte

meses

J A S O N D E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D

30.1

20,0

0

31.9

37,0

0

43.1

66,0

0

23.5

01,0

0

18.5

43,0

0

26.0

58,0

0

22.3

98,0

0

$294

.710

$86.

251

$187

.772

Líder del Proyecto:

COMISIÓN FEDERAL DE ELECTRICIDADGERENCIA REGIONAL DE PRODUCCIÓN NORTE

Central Termoléctrica Carbón IIClave de Identificación: HCBB0-GB-0085Reducir la generación de Aceite ResidualNombre del Proyecto:

Beneficio obtenido:

Valor Real

Acei

te R

esid

ual (

litro

s)

MEN

OR

es m

ejor

meses

año

sep '05abr '05Aceite Residual (litros)

Rolando Pacheco López Dueño del Proceso:

Terminó:

Francisco Alanis A/Fernando Ibarra de la Cruz

5,0Duración:Métrico Primario: Inició:

2005

Beneficios: Esperado: 535.049

2004 2006

29.167 24.345Real (acum): 568.733 Entitlement: Meta:Línea base:

05

101520253035404550

Mile

s

Valor Real Línea base Meta Entitlement

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