taller guiado 2012 jorge alfaro

ALFARO ROSAS JORGE LUISMBA TRUJILLO – PROMOCIÓN X

1

MAGISTER SUPPLY CHAIN MANAGEMENT

TALLER CONTROL ESTADISTICO

GERENCIA DE OPERACIONES

Contestar en forma breve, precisa y directa.

1. Usted es el Administrador de una nueva sucursal de Pizza HAATT, y tienen como política que si la pizza no llega en 30 minutos, esta es gratis. Usted ha tenido una tendencia de morosidad en las últimas 5 semanas de 12%, 14%, 17%, 20%, y en la última semana de 22%, lo que implica que ese porcentaje de entregas no sea pagado, por no cumplir con el tiempo de entrega especificado. Esta alarma y tendencia es realmente preocupante. A raíz de esta situación la última semana, ha tomado aleatoriamente una muestra de 30 entregas a domicilio teniendo la siguiente data:

Tiempo medio de entrega: 26 minutosDesviación estándar del proceso de tiempo de entrega: 2.1 minutosEspecificación de Tiempo: 24 minutosTolerancia a las especificaciones: +/- 10%

1. Cuales son los Límites de Especificación

Considerando que la tolerancia a la especificación es del +/- 10%, la transformamos en unidades de tiempo (minutos) obteniendo:

Tolerancia (minutos) = Especificación de tiempo x %Tolerancia a la especificaciónTolerancia (minutos) = (24 minutos) x 10%Tolerancia (minutos) = 2.4 Tolerancia a la especificación = +/- 2.4 minutos

Por lo tanto, los límites de especificación son:

LIE : 24 – 2.4 = 21.6 minutosLSE : 24 + 2.4 = 26.4 minutos

2. Cual es el Índice de Capacidad del Proceso. Qué significa?

El índice de capacidad del proceso se calcula, mediante la siguiente fórmula:

Cp = [LSE – LIE] / [6 * σproceso] = [26.4 – 21.6] / [6 * 2.1] = 4.80 / 12.60

Cp = 0.38

Sabemos que este índice mide la capacidad de un proceso de cumplir con sus especificaciones, debido a que tiene controlada la variabilidad; a su vez el Cp mínimo es 1.33, por ende al compararlo con el valor obtenido, podemos decir que “no es posible garantizar que la totalidad de las pizzas sean entregadas en el tiempo especificado”, el resultado indica que este proceso tiene muchos resultados fuera de especificación.


2

3. Cual es el Índice de Performance del Proceso. Qué significa?

El índice de performance del proceso se calcula, mediante la siguiente fórmula:

Cpk = mín. [(- LIE) / (3 * σproceso) ; (LSE - ) / (3 * σproceso)]

Se debe tomar en cuenta = 26 min. y desviación std (σ)= 2.1 min.

Cpk = mín. [(26 – 21.6) / (3 * 2.1) ; (26.4 - 26) / (3 * 2.1)]

Cpk = mín. [ 0.698 ; 0.063 ] Cpk = 0.063

Sabemos que este índice diagnostica la variabilidad y la centralidad; a su vez el Cpk mínimo es 1.0, por ende al compararlo con el valor obtenido, se puede decir que “se debe mejorar el proceso vía una reducción de la variación y un mejor ajustado al objetivo”. El valor está muy alejado del Cp [ Cp = 0.38 > Cpk = 0.063 ].

4. A cuantos sigmas está operando el proceso ?

Determinamos el nivel de operación en sigmas para el proceso de entregas de Pizza HAATT, para lo cual se utilizará la siguiente fórmula:

NOS = mín. [(LSE -) / σproceso ; (- LIE) / σproceso]

NOS = mín. [(26.4 - 26) / 2.1 ; (26 – 21.6) / 2.1]

NOS = mín. [ 0.190 ; 2.095 ]

El número de sigmas es 0.19, valor que se encuentra por debajo del mínimo, el cual es 3.0.

5. Diagnostique el proceso en forma integral y en palabras simples.

Cp. = No cumple con las Especificaciones, el proceso tiene problemas de variabilidadCpk = El proceso tiene problemas en la centralidad y variabilidad, está muy alejada del CP. NOS = El sigma está por debajo de los 3.2 (rango mínimo exigido).

Por lo tanto, el proceso de entregas de pizza tiene problemas de variabilidad y centralidad.

6. Cual debería de ser la variabilidad del proceso para que el nivel de operación sea a seis sigma (asuma centralidad).

Para un nivel de operación ideal ó según la filosofía de calidad seis sigma, los índices deberían ser como se indica: Cp = 2.0 , Cpk >= 1.5


3

7. Manteniendo el nivel de variabilidad que tiene el proceso actualmente (lo planteado en el caso), si usted quiere operar a un nivel de seis sigma, a cuanto debería de cambiar los límites de especificación (asuma centralidad).

Se utilizarán las siguientes fórmulas:

LSE - = 6σ = LSE - 6σ …. (1)

- LIE= 6σ = LIE + 6σ …. (2)

Igualamos (1) y (2) : LSE – LIE = 12 σ LSE – LIE = 25.2 min.

Podemos afirmar que : LSE = 24 + α y LIE = 24 – α; donde α: nueva tolerancia

Entonces: (24 + α) – (24 – α) = 25.2 2 * α = 25.2 α = 12.6 min

Por lo tanto, considerando la nueva tolerancia, tenemos:

LSE = 24 + 12.6 LSE = 36.6 min

LIE = 24 - 12.6 LIE = 11.4 min

2. Tiene dos procesos distintos, el tiempo de procesamiento de productos congelados con un coeficiente de variación de 45.8 % y el de procesamiento de concentrado de cobre con coeficiente de variación de 1.2%. Qué significa? Que sugeriría hacer con el de productos congelados?

Como sabemos el coeficiente de variación, señala qué tan grande es la magnitud de la

desviación estándar respecto a la promedio del conjunto de datos que se examina, es

decir, permite evaluar la calidad estadística de las estimaciones.

También debemos tomar en cuenta que si bien es cierto, son dos procesos totalmente

diferentes en los que afectan otras variables, al comparar los valores del CV de productos

congelados y de procesamiento de cobre, podemos afirmar que el primero presenta una

mayor dispersión o variabilidad de los datos que se han utilizado para dicho

cálculo, por tener un mayor CV (45.8% > 1.2%)

Por lo tanto, recomendamos se ejecute un diagnóstico del procesamiento de productos

congelados, de tal manera que se mejore el control del mismo, y reducir dicha variabilidad

y hacer más estable el proceso, ya que todo indica que nuestros límites de especificación

y de control no guardan relación, podríamos estar perdiendo dinero asumiendo productos

que podrían estar mal cuando en realidad no es así.

En este tipo de casos, al diagnóstico del proceso podría complementarse con el uso de

técnicas y herramientas de mejora continua, hasta hacer más estable el proceso.


4

3. Debido a lo difícil que resulta montar un cubo de transmisión a un vástago utilizando una llave y el ojo de la cerradura, el equipo del proyecto recomendó el uso del Control Estadístico de Procesos. La característica de la calidad es una dimensión para el vástago de 6.35 mm. con una tolerancia de +/- 10 mmm. Con una muestra de cuatro vástagos en cada oportunidad, el técnico obtiene cinco muestras diarias, durante cinco días.

Se miden las muestras, y se registran los datos en forma correspondiente. También se registra información como la fecha, la hora y todos los comentarios relacionados con el proceso.

a) Diagnostique el proceso, calcule los límites de control, los de especificación, los índices de capacidad y performance, del proceso.


5


6


7

b) Determine si está bajo control estadístico.

De acuerdo a los resultados obtenidos del diagnóstico de capacidad por muestras (03

muestras de datos), y como se puede apreciar en la gráfica anterior consolidada, se

resume en el siguiente cuadro los resultados e interpretaciones:

Mínimo Muestra 1 Muestra 2 Muestra 3

Indice de Capacidad (Cp) 1.33 0.86 0.97 1.79

Indice de Performance (Cpk) 1.00 0.35 0.52 1.69

Alta variabilidad

Baja variabilidad

No presenta variabilidad

No está centrado

No está centrado

Proceso centradoComentarios

Podríamos concluir indicando que la tercera muestra se encuentra bajo control

estadístico, recomendándose, revisar a que se debe la variabilidad y la centralidad

de los datos tanto para la primera como segunda muestra.

c) A cuantos sigmas se está operando?

Tomando en cuenta el análisis anterior (gráfica), presentamos los resultados para

cada muestra, respecto al nivel de operación en sigmas (NOS)

Mínimo Muestra 1 Muestra 2 Muestra 3NOS LIE (sigmas) 1.33 1.04 1.56 5.07NOS LSE (sigmas) 1.00 4.14 4.25 5.68 NOS mín (sigmas) 3.00 NOS ideal (sigmas) 6.00 NOS proceso 1.04 1.56 5.07

d) Que recomendaría para corregir o mejorar la performance?

Luego del análisis realizado por muestras del proceso de entrega de pizzas, se ha

determinado que se trata de un proceso que cumple con las especificaciones

exigidas, por ende se recomienda:

Revisar y replantear las especificaciones, para esto se tiene que hacer un

seguimiento más minucioso del proceso y determinar qué factores

cualitativos ó cuantitativos afectan la variabilidad y centralidad.

Se recomienda establecer ó implementar algún tipo de sistema de medición

respecto a los tiempos que está sujeto el personal que está inmerso a este


8

proceso, así como controlar la performance de los equipos ó maquinas que

el personal utiliza para realizar las operaciones.


9

N° Datos X1 X2 X3 X4 X raya X2 raya LSE LIE LSC LIC Sigma muestra

1 6.35 6.40 6.32 6.37 6.36 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.034

2 6.46 6.37 6.36 6.41 6.40 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.0453 6.34 6.40 6.34 6.36 6.36 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.0284 6.69 6.64 6.68 6.59 6.65 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.0455 6.38 6.34 6.44 6.40 6.39 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.0426 6.42 6.41 6.43 6.34 6.40 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.0417 6.44 6.41 6.41 6.46 6.43 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.0248 6.33 6.41 6.38 6.36 6.37 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.0349 6.48 6.44 6.47 6.45 6.46 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.01810 6.47 6.43 6.36 6.42 6.42 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.04511 6.38 6.41 6.39 6.38 6.39 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.01412 6.37 6.37 6.41 6.37 6.38 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.02013 6.40 6.38 6.47 6.35 6.40 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.05114 6.38 6.39 6.45 6.42 6.41 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.03215 6.50 6.42 6.43 6.45 6.45 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.03616 6.33 6.35 6.29 6.39 6.34 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.04217 6.41 6.40 6.29 6.34 6.36 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.05618 6.38 6.44 6.28 6.58 6.42 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.12519 6.35 6.41 6.37 6.38 6.38 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.02520 6.56 6.55 6.45 6.48 6.51 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.05421 6.38 6.40 6.45 6.37 6.40 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.03622 6.39 6.42 6.35 6.40 6.39 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.02923 6.42 6.39 6.39 6.36 6.39 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.02424 6.43 6.36 6.35 6.38 6.38 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.03625 6.39 6.38 6.43 6.44 6.41 6.41 6.45 6.25 6.47 6.35 0.0291 6.35 6.40 6.32 6.37 6.36 6.40 6.45 6.25 6.45 6.34 0.034

2 6.46 6.37 6.36 6.41 6.40 6.40 6.45 6.25 6.45 6.34 0.0453 6.38 6.34 6.44 6.40 6.39 6.40 6.45 6.25 6.45 6.34 0.0424 6.42 6.41 6.43 6.34 6.40 6.40 6.45 6.25 6.45 6.34 0.0415 6.44 6.41 6.41 6.46 6.43 6.40 6.45 6.25 6.45 6.34 0.0246 6.33 6.41 6.38 6.36 6.37 6.40 6.45 6.25 6.45 6.34 0.0347 6.48 6.44 6.47 6.45 6.46 6.40 6.45 6.25 6.45 6.34 0.0188 6.47 6.43 6.36 6.42 6.42 6.40 6.45 6.25 6.45 6.34 0.0459 6.38 6.41 6.39 6.38 6.39 6.40 6.45 6.25 6.45 6.34 0.01410 6.37 6.37 6.41 6.37 6.38 6.40 6.45 6.25 6.45 6.34 0.02011 6.40 6.38 6.47 6.35 6.40 6.40 6.45 6.25 6.45 6.34 0.05112 6.38 6.39 6.45 6.42 6.41 6.40 6.45 6.25 6.45 6.34 0.03213 6.50 6.42 6.43 6.45 6.45 6.40 6.45 6.25 6.45 6.34 0.03614 6.33 6.35 6.29 6.39 6.34 6.40 6.45 6.25 6.45 6.34 0.04215 6.41 6.40 6.29 6.34 6.36 6.40 6.45 6.25 6.45 6.34 0.05616 6.38 6.40 6.45 6.37 6.40 6.40 6.45 6.25 6.45 6.34 0.03617 6.39 6.42 6.35 6.40 6.39 6.40 6.45 6.25 6.45 6.34 0.02918 6.42 6.39 6.39 6.36 6.39 6.40 6.45 6.25 6.45 6.34 0.02419 6.43 6.36 6.35 6.38 6.38 6.40 6.45 6.25 6.45 6.34 0.03620 6.39 6.38 6.43 6.44 6.41 6.40 6.45 6.25 6.45 6.34 0.02946 6.35 6.36 6.32 6.37 6.35 6.36 6.45 6.25 6.38 6.33 0.02247 6.35 6.37 6.36 6.41 6.37 6.36 6.45 6.25 6.38 6.33 0.02648 6.38 6.34 6.36 6.36 6.36 6.36 6.45 6.25 6.38 6.33 0.016

49 6.36 6.35 6.36 6.34 6.35 6.36 6.45 6.25 6.38 6.33 0.01050 6.37 6.36 6.35 6.34 6.36 6.36 6.45 6.25 6.38 6.33 0.01351 6.33 6.35 6.38 6.36 6.36 6.36 6.45 6.25 6.38 6.33 0.02152 6.34 6.36 6.35 6.34 6.35 6.36 6.45 6.25 6.38 6.33 0.01053 6.33 6.36 6.36 6.35 6.35 6.36 6.45 6.25 6.38 6.33 0.01454 6.38 6.36 6.39 6.38 6.38 6.36 6.45 6.25 6.38 6.33 0.01355 6.37 6.37 6.34 6.37 6.36 6.36 6.45 6.25 6.38 6.33 0.01556 6.35 6.38 6.34 6.35 6.36 6.36 6.45 6.25 6.38 6.33 0.01757 6.38 6.39 6.35 6.34 6.37 6.36 6.45 6.25 6.38 6.33 0.02458 6.34 6.37 6.35 6.33 6.35 6.36 6.45 6.25 6.38 6.33 0.01759 6.33 6.35 6.29 6.35 6.33 6.36 6.45 6.25 6.38 6.33 0.02860 6.36 6.34 6.29 6.34 6.33 6.36 6.45 6.25 6.38 6.33 0.03061 6.38 6.37 6.34 6.37 6.37 6.36 6.45 6.25 6.38 6.33 0.01762 6.39 6.34 6.35 6.36 6.36 6.36 6.45 6.25 6.38 6.33 0.02263 6.35 6.33 6.37 6.36 6.35 6.36 6.45 6.25 6.38 6.33 0.01764 6.34 6.36 6.35 6.38 6.36 6.36 6.45 6.25 6.38 6.33 0.01765 6.39 6.38 6.34 6.35 6.37 6.36 6.45 6.25 6.38 6.33 0.024

MEDICIONES

MUESTRA (1)

MUESTRA (2)

MUESTRA (3)

DIAGNOSTICO ESTADISTICO

taller guiado 2012 jorge alfaro

Documents