Date post: | 17-Sep-2015 |
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Musgo 63, lamos 3ra. Quertaro, Qro. Tels. 442.446.95.63, 442.214.08.98 www.gpsystems.com.mx
MANUAL DEL PARTICIPANTE
Curso de
CORE TOOLS
Santiago de Quertaro, QRO. Octubre - Noviembre de 200
Vctor Manuel Cano Jimnez
Curso de CORE TOOLS
GPS, 2008 I
OBJETIVO GENERAL El participante conocer los principios generales de las core tools que solicita la norma ISO/TS16949, para tener una idea ms clara de cules son, para qu sirven, cuando deben usarse y de forma general cmo se aplican.
INTRODUCCIN
El presente manual es un material que contiene toda la informacin presentada durante el curso de CORE TOOLS TS16949. Podrs participar activamente para compartir tus experiencias y enriquecer tus conocimientos con los nuevos elementos de aprendizaje por parte del instructor y de tus compaeros. Realizaremos ejercicios que nos ayudarn a entender los conceptos estudiados y nos permitan interactuar como una verdadera organizacin que aprende.
Compartiremos experiencias y lo ms importante, formaremos una comunidad de aprendizaje donde todos seamos alumnos y maestros, por esto tu participacin activa ser de suma importancia para el logro de nuestros objetivos de aprendizaje en el curso y de negocio en la prctica diaria.
CONTENIDO
FMEA
o Qu es y para qu sirve un FMEA o Trminos y definiciones o Quin y cundo debe usarse o Proceso de elaboracin de un FMEA
Control Estadstico del Proceso (SCP) o Qu es y para qu sirve un SCP o Trminos, definiciones y herramientas o Quin y cundo debe usarse o Proceso de elaboracin de un SPC
Anlisis de Sistemas de Medicin (MSA) o Qu es y para qu sirve un MSA o Trminos y definiciones o Quin y cundo debe usarse o Proceso de elaboracin de un MSA
PPAP o Qu es y para qu sirve un PPAP o Trminos y definiciones o Quin y cundo debe usarse o Proceso de elaboracin de un PPAP
APQP
Curso de CORE TOOLS
GPS, 2008 II
o Qu es y para qu sirve un PPAP o Trminos y definiciones o Quin y cundo debe usarse o Proceso de elaboracin de un PPAP
CRITERIOS DE EVALUACIN Asistencia 30% Puntualidad y Participacin 30% Evaluacin Final 40%
100% HORARIOS: 4 Sesiones: Lunes 26 de Octubre, Viernes 7, 14 y 21 de Noviembre de 2008 de 10 a 14 hrs. Total de horas: 16 Recesos: Discrecionales. LINEAMIENTOS GENERALES: Celulares: apagarlos o en silencio. Sea puntual Escuche con atencin de manera proactiva. Critique constructivamente Comparta su experiencia, participe! Si tiene dudas, pregunte! Tome apuntes, ms vale una dbil tinta que una fuerte memoria! Respeto, Apertura, Compromiso, sintase en CONFIANZA! Nadie tiene la verdad y el conocimiento absoluto. Todos aprendemos de todos.
ANEXOS
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
Curso de CORE TOOLS
BIENVENIDOS!!!
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
LA MANERA EN QUE TRABAJAMOS/RECURSOS TRABAJANDO EN CONJUNTO
CLIENTES
IDENTIFICACION DECAMBIOS,NECESIDADESY EXPECTATIVAS
MEDIO AMBIENTEGENTE
MAQ./EQUIPOMATERIALES
METODOSDINERO
OTROS RECURSOS
INDICADORESMETODOSESTADISTICOS
ENTRADAS PROCESO SALIDAS
VOZ DEL CLIENTE
VOZ DEL PROCESO
ENFOQUE DE PROCESOS
PRODUCTOS OSERVICIOS
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
Mnimo tres versiones
Como crees que es... Como te gustara que fuera...Como es realmente...
Las Versiones de un Proceso
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
CMO(Cmo se controla?)
Cmos
Cmos
Cmos
Cmos
Cmos
Cmos
DOCUMENTACIN
Proc
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EVIDENCIA DE USO
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Cliente
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
QSR Quality System Requirements
APQP Advance Product Quality Planning
PPAP Production Part Approval Process
FMEA Failure Mode and Effect Analysis
SPC Statistical Process Control
MSA Measurement System Analysis
QSA Quality System Assessment
TS 16949 y Manuales de Referencia
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
Objetivo: Garantizar la menor variabilidad y el menor costo, as como la obtencin de Planes de Control
APQP y CPCertificacin en TS
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Nuevo desarrollo, reingeniera
Documentos,
fichas tcnicas,
planos, etc
Planes de Control
APQP
CPCLIENTE
NIVEL 1, 2, 3
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
Objetivo: Garantizar la menor variabilidad y el menor costo, as como la obtencin de Planes de Control
1. Planeacin y Definicin del Programa
2. Diseo y Desarrollo de Producto
3. Diseo y Desarrollo del Proceso
4. Validacin del Producto y Proceso
5. Retroalimentacin, Auditoria y Acciones Correctivas
6. Metodologa de Plan de Control
APQP y CPCertificacin en TS
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
Objetivo: Concentrar informacin del APQP y presentar al cliente garantizando que el producto es repetible
PPAPCertificacin en TS
PPAP
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Nuevo desarrollo, reingeniera
Documentos,
fichas tcnicas,
planos, etc
APQP
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Objetivo: Concentrar informacin del APQP y presentar al cliente garantizando que el producto es repetible
PPAPCertificacin en TS
1. Registros de Diseo
2. Documentos de Cambios de Ingeniera
3. Aprobacin de Ingeniera
4. FMEA de Diseo (AMEF de Diseo)
5. Diagramas de Flujo de Proceso
6. FMEA de Proceso (AMEF de Proceso)
7. Resultados Dimensinales
8. Registros de Materiales / Resultados de las prueba de desempeo
9. Estudios Iniciales de Proceso
10. MSA Anlisis del Sistema Metrolgico
11. Documentacin de Laboratorios Acreditados
12. Plan de Control
13. PSW Part Submission Warrant (Garanta de Partes)
14. Reporte de Apariencia
15. Muestras de Partes de Produccin
16. Muestra Patrn
17. Ayudas para Chequeo
18. Requerimientos Especficos del Cliente
* Check list para Materiales a Granel
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
Objetivo: Prevenir fallas potenciales de diseo y de proceso
FMEACertificacin en TS
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FMEA RPN:Severidad
Ocurrencia
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Mejora basada en
prevencin
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Objetivo: Prevenir fallas potenciales de diseo y de proceso
Para FMEA de diseo y de proceso:
FMEACertificacin en TS
1. FMEA Number
2. Nombre y Nmero del Sistema, Subsistema o Componente
3. Responsable del Diseo
4. Preparacin
5. Programa / Modelo
6. Fecha Clave
7. Fecha de Vigencia
8. Equipo Responsable
9. Funcin / ITEM
10. Modo Potencial de Falla
11. Efecto (s) Potencial de Falla
12. Severidad y Criterios sugeridos de evaluacin
13. Clasificacin
14. Causa Potencial / Mecanismo de Falla
15. Ocurrencia y Criterios sugeridos de evaluacin
16. Controles: Deteccin y/o Prevencin
17. Deteccin y Criterios sugeridos de evaluacin
18. RPN Nmero Ponderado de Riesgo
19. Acciones Recomendadas
20. Responsabilidad para las Acciones Recomendadas
21. Acciones Tomadas
22. Resultados
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Objetivo: Controlar estadsticamente el proceso y el producto
SPCCertificacin en TS
Nuevo desarrollo, reingeniera
SPC
LSC
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5 Ws Qu Quin Cmo Cuando Dnde Plan de Reaccin
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Objetivo: Controlar estadsticamente el proceso y el producto
Grficas de Control por Variables
1 - Grfica de Promedios y Rangos.2 - Grfica de Promedios y Desviacin Estndar.3 - Grfica de Medianas.4 - Grfica para Lecturas individuales y Rangos Mviles.
5 - Habilidad de Procesos y Desempeo de Procesos para datos variables.
Grficas de Control por Atributos
1 - Tipo p: Proporcin de piezas defectuosas.2 - Tipo np: Nmero de piezas defectuosas.3 - Tipo c: Nmero total de defectos, en lotes de igual tamao.4 - Tipo u: Nmero de defectos por unidad, en lotes de diferentes tamaos.
SPCCertificacin en TS
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Objetivo: Garantizar los sistemas de medicin
MSACertificacin en TSP
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Nuevo desarrollo, reingeniera
PSW Part Submission Warrant
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G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
Objetivo: Garantizar los sistemas de medicin
1. Gua general de los sistemas de medicin.
2. Conceptos generales para la evaluacin de los sistemas de
medicin.
3. Prcticas recomendadas para sistemas de medicin simples.
4. Prcticas recomendadas para sistemas de medicin complejas.
5. Otros conceptos de medicin.
MSACertificacin en TS
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
Objetivo: Garantizar el cumplimiento de todos los requerimientos de TS 16949 y sus manuales de referencia
Documentos, fichas
tcnicas, planos, etc
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PSW Part Submission Warrant
5 Ws
SPC
EstabilidadSesgo
LineabilidadRepitibilidad
Reproducibilidad
MSA
PPAP
FMEA RPN:Severidad
Ocurrencia
Deteccin
APQP
CLIENTENIVEL 1, 2, 3
QSACertificacin en TS
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
La norma ISO/TS 16949 se enfoca a los siguientes puntos ELEMENTALES:
SATISFACCION DEL CLIENTE. (Client Focused/Voz del cliente) 5.2/8.5.2/8.2.1/7.2.3
ENFOQUE A PROCESOS. 4.1/4.1 a-f
ENFOQUE A LA PREVENCION DE LOS DEFECTOS. (5.2/8.5.1/8.5.2/8.5.2.2)
TRABAJO EN EQUIPO (Enfoque multidisciplinario) (7.3.1.1.)
Relacin del AMEF con ISO/TS 16949
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
AMEF Utiliza y requiere de estos puntos elementales.
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
Se pueden considerar como los objetivos principales de cualquier sistema decalidad, la prevencin y la solucin de problemas.
Para la prevencin de problemas los sistemas de calidad emplean el Desplieguede la Funcin Calidad (QFD), el Anlisis del rbol de Falla (FTA), el Anlisis derbol de Falla Reverso (RFTA), la Planeacin Avanzada de la Calidad del Producto(APQP) y el AMEF, ste ltimo es empleado tanto de manera directa comoindirecta a travs de la APQP y del Diseo de Experimentos (DOE), el cual es unelemento importante para la prevencin y la solucin de problemas; en cuanto asta ltima los sistemas de calidad utilizan principalmente el MejoramientoContinuo, el Sistema Operativo de Calidad (QOS), las ocho disciplinas para lasolucin de problemas (8D) y el Plan de Control, cuya elaboracin requieredirectamente del AMEF, de herramientas de Control Estadstico de Proceso (SPC)y la consideracin de las caractersticas especiales establecidas a travs del AMEF.
El Papel Del AMEF En Los Sistemas De Calidad
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
A(Anlisis) : Distincin y separacin de las partes de un todo hasta llegar a conocer los principios elementos de ste.
M(Modo) : Forma manera particular de hacer una cosa.
E(Efecto) : Resultado de la accin de una causa: hacer ~, dar el resultado deseado; fig., deslumbrar con su aspecto o presentacin; surtir ~, en trminos administrativos.
F(Falla) : Defecto material de una cosa que merma su resistencia.
Incumplimiento de una obligacin.
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
OBJETIVO DEL AMEF
EL AMEF AYUDARA A ANTICIPARSE A LOS POSIBLES MODOS DE FALLA
APLICANDO EL CONCEPTO DE PREVENCION Y ESTABLECIENDO LOS
CONTROLES ADECUADOS QUE EVITEN LA OCURRENCIA/RECURRENCIA DE
DEFECTOS.
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
EL AMEF ES UNA TECNICA ANALITICA QUE ES REALIZADA POR UN EQUIPO
DE TRABAJO MULTIDISCIPLINARIO, PARA ASEGURAR QUE TODAS LAS FALLAS
POSIBLES DE UN PRODUCTO O SISTEMA HAYAN SIDO DETECTADAS Y SE
TOMEN LAS ACCIONES NECESARIAS PARA EVITAR QUE SE PRESENTEN
DURANTE EL PROCESO Y VIDA UTIL.
DEFINICION DEL AMEF
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
APLICACIONES
PIEZAS NUEVAS O MODIFICADAS
MATERIALES NUEVOS O DE OTRO TIPO
USOS Y EXIGENCIAS MODIFICADAS O ADICIONALES
EXIGENCIAS LEGALES
RIESGOS DE FUNCIONAMIENTO Y SEGURIDAD
PROBLEMAS TECNICOS DE FABRICACION
PIEZAS PROBLEMA EN EL CAMPO
QUIEN Y CUANDO DEBE USARSE
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TIPOS DE AMEF
DISEO
Componentes.
Subsistemas.
Sistemas principales.
Minimiza efectos de falla en el sistema.
Optimiza la calidad del sistemaY la confiabilidad.
PROCESO
Mquinas.
Herramientas.
Lnea de produccin.
Calibradores.
Capacitacin.
Minimiza las fallas del proceso en produccin que afectan al sistema.
Optimiza la calidad del sistema y la productividad
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
AMEF DE PROCESO (P-AMEF)
Se analizan las fallas del producto derivadas de las posibles fallas delproceso hasta su entrega al cliente y de cmo stas influyen en elproducto resultante.
Un AMEF potencial de Proceso es una tcnica analtica utilizadainicialmente por un Equipo o Ingeniero Responsable de Manufacturacomo medio de asegurar que, lo ms ampliamente posible, los modospotenciales de defecto y sus mecanismos/causas asociadas han sidoConsiderados y Encaminados.
Un AMEF es un resumen de las opiniones de los ingenieros o delequipo, (incluyendo un anlisis de problemas que debera estarfuertemente basado en la experiencia de asuntos relacionados), decmo se desarrolla un proceso.
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
Objetivo EL CLIENTE
Objetivo: asegurar que el producto resultante satisfaga las necesidadesy expectativas del cliente.
El concepto de CLIENTE abarca adems del Cliente Final a todos losResponsables del proceso y manufactura del producto, Equipos demontaje e Ingenieros responsables del Proceso, Responsables delmontaje y sub-montaje, Responsables del proceso de fabricacin y delservicio.
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
FASES PARA UN PROGRAMA AMEF DE PROCESO
-Pregunta bsica:
Cmo puede fallar el proceso?
Equipo de anlisis Ing. de diseo
Ing. de Calidad
Ing. de confiabilidad
Ing. de mantenimiento
Ing. de manufactura
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
La definicin de los MODOS POTENCIALES DE FALLO basndonos en el manual de FMEA de la QS-9000 es:
en el D-AMEF:Manera en que un componente, sistema o subsistema podra potencialmente hacer fracasar el lanzamiento del propsito de diseoCausa de un modo de fallo potencial de un subsistema a un sistema de nivel mayor, o efecto de fallo de un componente a un nivel menor
en el P-AMEF:Manera en la que el proceso podra potencialmente hacer fracasar el alcanzar los requerimientos del proceso y/o objeto de diseoCausa asociada con un modo potencial de fallo de una operacin subsiguiente o un efecto asociado con un modo potencial de fallo en una operacin previa
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
PROCEDIMIENTO
ELEMENTOS DEL AMEF
Modo potencial de falla Efecto potencial de fallaCausa potencial de fallaOcurrenciaDeteccinSeveridadNo. Prioritario de riesgo
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
PROCEDIMIENTO DE ELABORACION
ANALISIS PREVIO: Establecer los modos de falla.
Describir los modos de falla
Determinar el efecto de la falla Determinar la causa de la falla Describir los controles actualesDeterminar los grados de Ocurrencia, Severidad y DeteccinCalcular el nmero de prioridad de riesgoAcciones recomendadas
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PROCEDIMIENTO DE ELABORACION
Responsables
Evaluacin de acciones.Determinar el nuevo grado de:
Ocurrencia
Severidad
Deteccin de la falla
Recalcular el nmero de prioridad de riesgo.
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Es la forma como la caracterstica de operacin puede fallar conrespecto : Al diseo, los requerimientos del cliente.
Estas pueden describirse en trminos fsicos relacionados con errorestangibles en la parte perceptible con los sentidos:
CORROSION OXIDACION
DEFORMACION FRACTURAS
POROSIDAD DOBLES
SOBREESPESOR
MODO POTENCIAL DE FALLA
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EFECTO POTENCIAL DE FALLA
Son las reacciones posibles de producirse en el cliente o deficiencias causadas por ste y sepresentan de dos formas:
1. Efectos subjetivos: Corresponden a las posibles reacciones provocada en el cliente:desagrado, confusin, insatisfaccin, etc.
2. Efectos objetivos: Deficiencias de la parte percibidas por el cliente:
Quemado Fugas
Ruido Fallas al frenar
Prdida de potencia Humos
Mal olor
Si el cliente es la siguiente operacin, los efectos debern indicarse en trminos deldesempeo del proceso/operacin:
No se puede: Ajustar, roscar, montar, colocar.
-Daa el equipo
-Peligra el operador
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CAUSA POTENCIAL DE FALLA
Son los posibles orgenes del desperfecto, descrito en trminos de algo quepueda ser corregido o controlado.
Las causas pueden ser elementos de la operacin o del proceso donde la falla sepresenta o tambin puede venir de fuentes externas (op. Anterior,proveedores).
Error en el ensamble Fallas en el material
Torque inapropiado Velocidad incorrecta
Herramienta incorrecta Material fuera de especificacin
Lubricacin inadecuada, etc.
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DETECCION
Es la probabilidad de encontrar la falla antes de que sta llegue alsiguiente cliente.
Se cuantifica mediante mtodos variados y especficos del producto proceso.
Se recomienda tener un mtodo de deteccin para todas y cada una delas caractersticas.
Control estadstico del proceso
Herramentacin a prueba de fallas
Inspeccin/prueba en el proceso
Planes de control
Autocontrol
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
TABLA DE DETECCION
Criterio de evaluacin Propuesto para deteccin para AMEFP
Tipos de inspeccin
Deteccin Criterio A B C Rango sugerido de los mtodos de deteccin Califi-cacion
Casi Imposible
Certeza absoluta de no deteccin No puede detectarlo o no se checa 10
Muy remota Los controles probablemente no lo detectaran
El control se alcanza con verificaciones indirectas o revisiones aleatorias
9
Remota Los controles tienen pobre oportunidad de deteccin
El control se alcanza con inspeccin visual nicamente 8
Muy baja Los controles tienen pobre oportunidad de deteccin
El control se alcanza con inspeccin visual doble, nicamente 7
Baja Los controles pueden detectar El control se alcanza con mtodos grficos como SPC (control estadstico del proceso)
6
Moderada Los controles pueden detectar El control se base en mediciones variable despus que las piezas han dejado la estacin, o inspeccin go-nogo se lleva al 100% en las partes que ya dejaron estacin.
5
Moderada alta
Los controles tienen una buena oportunidad de detectar
La deteccin de errores en operaciones subsecuentes, o se hacen mediciones en el ajuste y se revisa la primera pieza ( para causas de ajuste nicamente)
4
Alta Los controles tienen una buena oportunidad de detectar
Deteccin del error en la estacin, o deteccin del error en operaciones subsecuentes por diferentes niveles de aceptacin: proveedor, seleccionar, instalar, verificar. No se aceptan partes discrepantes.
3
Muy alta Los controles casi ciertamente detectaran
Deteccin del error en la estacin (medicin automtica con caractersticas de paro automtico) no pasa la parte discrepante.
2
Grande Los controles casi ciertamente detectaran
Parte discrepante no se pueden fabricar, debido a que el producto se fabrica a prueba de error, por el diseo del producto / proceso.
1
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SEVERIDAD
Es la estimacin de la gravedad del efecto para elcliente el usuario final.
La severidad de un efecto se define apoyndose en laexperiencia el conocimiento que tengan losingenieros al respecto; en base a esto se ha asignadoel rango, con una escala de 1 al 10.
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
Efecto Criterio: severidad del efectoEsta calificacin resulta cuando un modo potencial de falla recae en el consumidor final y/o en un defecto de la planta manufacturera / ensamble. El cliente final deber siempre ser considerado primero, si ambos ocurren, use la mayor de las dos severidades.
Calificacin
(Efecto en el cliente) (Efecto manufactura/ ensamble)
Peligroso sin aviso
Calificacin de severidad muy alta, cuando un modo de falla potencial afecta la operacin segura del vehculo y / o incluye el incumplimiento de las regulaciones gubernamentales sin advertencia.
Puede poner en riesgo al operador (maquinaria o ensamble), sin aviso. 10
Peligroso con aviso
Calificacin de severidad muy alta, cuando un modo de falla potencial afecta la operacin segura del vehculo y / o incluye el incumplimiento de las regulaciones gubernamentales con advertencia.
Puede poner en riesgo al operador (maquinaria / ensamble) con aviso. 9
Muy alto Vehculo componente no opera (prdida de la funcin primaria)
O el 100% del producto es seleccionado y una porcin (menos del 10%) se tira, o la reparacin del vehculo / producto reparado en el departamento de reparacin, es como un tiempo de entre media y una hora.
8
Alto Vehculo componente opera con un nivel de desempeo bajo. Cliente muy insatisfecho.
O el producto es seleccionado y una porcin (menos del 10%) se tira, o la reparacin del vehculo / producto reparado en el departamento de reparacin, es con un tiempo de entre media y una hora.
7
Moderado El vehculo componente opera pero el confort / conveniencia de algunos componentes no. Cliente insatisfecho.
O una porcin (menos del 100%) del producto tiene que ser desechada, sin clasificacin, o el vehculo / producto es reparado en el departamento de reparacin en un tiempo menor de media hora.
6
Bajo El vehculo componente opera, pero componente de confort / conveniencia opera a un nivel de desempeo reducido. Cliente con algo de insatisfaccin.
O el 100% del producto tiene que ser retrabajado, o el vehculo / producto es reparado en campo, pero no llega al departamento de reparacin.
5
Muy bajo Componentes acabados y montados con chirridos y vibracin que no cumplen. Defecto notado por muchos clientes (mayor del 75%).
O el producto tiene que se clasificado, sin desechar, y una porcin (menos del 100%) retrabajado.
4
Menor Componente acabado y montado con chirridos y vibracin que no cumple. (Defecto notado por el 50% de los clientes)
O una porcin (menos del 100%) del producto tiene que ser retrabajado, sin desecho, en lnea, pero fuera de la estacin de reparacin
3
Inferior Componente acabado y montado con chirridos y vibracin que no cumple. Defecto notado por algunos clientes (menos del 25%)
O una porcin (menos del 100%) del producto tiene que ser retrabajado, sin desecho, en lnea, pero en el rea de reparacin
2
Ninguno Sin efecto Ligera inconveniencia al operario, o a la operacin. Sin efecto. 1
Tabla de Severidad
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OCURRENCIA
1. Mediante procesos histricos.
2. En los mtodos de control actual.
3. En el nmero y magnitud de las causas/fuentespotenciales de variacin.
Es la frecuencia con que la falla podra presentarse como resultado de unacausa especfica.
Est basada en los siguientes puntos:
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S G L O B A L P R O D U C T I V I T Y S Y S T E M S
TABLA DE OCURRENCIA
Probabilidad de falla Velocidad de probabilidad de falla durante la vida de diseo
Calificacin
Muy alto : fallas persistentes >- 100 por mil piezas 10
50 por mil piezas 9
Altas: fallas frecuentes 20 por mil piezas 8
10 por mil piezas 7
Moderada:fallas ocasionales 5 por mil piezas 6
2 por mil piezas 5
1 por mil piezas 4
Baja: Relativamente pocas fallas
0.5 por mil piezas 3
0.1 por mil piezas 2
Remota: la falla es improbable
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NUMERO PRIORITARIO DE RIESGO
Es la probabilidad conjunta que permite establecer un sistema deprioridades para efectuar acciones correctivas.
NPR = O x S x D
El NPR nos determina las debilidades y fortalezas del proceso para hacercomparaciones con el plan de control.
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
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1. DESCRIPCIN O NMERO DE EQUIPO sub-ensamble que se ha de analizar. 2. FUNCIN DE LA OPERACIN DEL COMPONENTE O EQUIPO. Que se ha de analizar. 3. MODO DE FALLA. Describir cada uno de los posibles modos de falla que pudieran ocasionar las variables del
trabajo del equipo o componente. 4. EFECTO DE LA FALLA. Describir el efecto de la falla lo ms especifico posible, an suponiendo que ocurriera, o
la manera en que el usuario podra notarlo. 5. CAUSA DE LA FALLA. Enumerar las posibles causas de cada modo de falla que las variables de la operacin
podran ocasionar. 6. CONTROLES ACTUALES. Enumerar todos los controles que estn destinados para prevenir o detectar las
causas o modos de falla. O ninguno si no existe control. 7. OCURRENCIA. Se refiere a la probabilidad de que la falla ocurra considerando nicamente los controles
existentes para prevenir la ocurrencia de la causa de la falla, calificando del 1 al 10 segn la posibilidad que se estime.
8. SEVERIDAD. Es el factor que representa la gravedad de los efectos de la falla despus de que ha ocurrido. 9. Como la severidad se basa nicamente sobre el efecto de la falla, todas las causas potenciales de falla para un
mismo efecto reciben la misma puntuacin. El grado de severidad se estima del 1 al 10. 10. DETECCIN. La probabilidad de detectar el efecto causado por la dalla antes de que sta llegue a presentarse
en forma definitiva, para determinar esta probabilidad se usa una escala del 1 al 10. 11. En el caso de que la deteccin se pueda realizar, pero la falla no es posible corregirle por falta de controles que
la prevengan su calificacin se estimar alta. 12. N-P.R. (ndice de prioridad de riesgo). Para todas las causas de falla. 13. (N.P.R. = Ocurrencia x Severidad x Deteccin). 14. Si el resultado obtenido en el NPR es mayor que 100 hacer los ajustes con acciones determinadas por el equipo
y requeridas para bajar la puntuacin en: Ocurrencia, severidad, deteccin. 15. REEVALUACIN. Despus de realizar los ajustes, aplicar nueva puntuacin en ocurrencia, severidad, deteccin.
Para un nuevo NPR, menor o cercano a 100. 16. AFINACIN. Realizar el refinamiento que se requiera para llevar el equipo, sub-ensamble o componente a ser
de ALTA CONFIABILIDAD
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CONTROL ESTADSTICODE PROCESOS
BIENVENIDOS!!!
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C = Control Controlar un proceso usando el ciclo deretroalimentacin a travs del cual medimos el desempeo real, locomparamos con un estndar y actuamos sobre la diferencia o elcambio. Mientras ms pronto respondamos al cambio respectodel estndar, ms uniforme ser la calidad en el producto oservicio.
CEPDefinicin del Control Estadstico del Proceso
E = Estadstico La aplicacin de tcnicas estadsticas (matemticas) paramedir y analizar la variacin o cambios en los procesos a travs deluso de nmeros y datos.
P = Proceso Cualquier combinacin de mquinas, medio ambiente,mtodos, materiales y gente para realizar tareas especficas en unproducto o servicio (transformar las entradas en salidas). Algunosprocesos son de manufactura y diseo, algunos son procesos deservicio, ventas, mientras que otros son operaciones de soportecomunes a ambos.
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Beneficios del CEP Procesos estables Especificaciones realistas Menos inspeccin Tiempo de problema-a-solucin reducido Mejores relaciones con los clientes Medidas de capacidad confiables Tiempo de ciclo reducido Calidad del producto mejorada Mayores utilidades / productos confiables.
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Control de Proceso y Mejora de Proceso
Tiempo
Desempeo
Sin ControlSin Control de
Proceso
Control de Proceso
Mejora de Proceso
Las actividades de Mejora del Proceso y del Control del Proceso debenavanzar simultneamente y trabajar juntas para permitir que el desempeodel proceso mejore sobre el tiempo.
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Variacin
La Variacin prevalece en todas las cosas quehacemos.
Genera desperdicio (prdidas financieras) en unaoperacin de manufactura y transaccional
Debemos de reconocer la existencia de lavariacin y el desperdicio que esta genera.Entonces la tarea es: entenderla, medirla,clasificarla, controlarla, predecirla y reducirla.
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VariacinCAUSAS COMUNES
Existen en cada operacin/proceso Son causadas por el mismo proceso (debido a la forma como usualmente
hacemos las cosas)
Generalmente controlable por la gerenciaCAUSAS ESPECIALES
Existen en la mayora de las operaciones/procesos. Se pueden presentar devez en cuando, o continuamente en algunos procesos.
Son causados por una nica alteracin o una serie de ellas fuera delproceso.
Generalmente controlable por el dueo del proceso (o cuando menosdetectable).
Cada tipo exhibe diferentes caractersticas estadsticas; por lo tanto, para controlar y reducir sus efectos, debemos tratarlas de manera diferente.
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Variabilidad vs CEP
Si nicamente estn presentes las causas comunes de variacin, la salida de unproceso forma una distribucin quees estable en el tiempo y por lo tanto
PREDECIBLE
Si, tambin, estn presentes causas especiales de variacin, la salida delproceso no es estable en el tiempo e
IMPREDECIBLE
?
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FASE UNO - DESEMPEO
- VARIACION (ESPECIAL /CAUSAS NATURALES)- IMPREDECIBLE (CADA HORA, DIARIAMENTE)- DETECTAR Y ELIMINAR CAUSAS ESPECIALES
FASE DOS - REPETIBILIDAD- EN CONTROL
- VARIACION NATURAL UNICAMENTE
Relacin con la Variabilidad
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Datos continuos(tambin conocido como datos Variables)
Los Datos continuos caracterizan la cualidad de un producto o de unproceso en trminos de un parmetro que puede ser tamao, peso otiempo. Dicho de otra manera, la escala de medicin puede sersignificativamente dividida y convertida a incrementos mucho ms y msfinos de precisin.
Puedes nombrar 3 ejemplos de aparatos que usamos para obtener datoscontinuos?
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Datos Discretos(Tambin llamados datos Atributos o Categricos )
Datos Discretos es el nmero de veces que algo ocurre o deja de suceder. Semide como la frecuencia de la ocurrencia.
Datos Discretos es tambin informacin que se puede poner en categoras.Ejemplos: Regin de ventas, lnea de produccin, turno de operacin y lafbrica.
Nota: los datos discretos definitivamente no se pueden subdividir enincrementos ms precisos.
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Qu es la Estadstica??
Es recolectar datos,graficarlos y usar esainformacin para tomardecisiones.
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Componentes de una Grfica de Control
Lmite Inferior de Control
Media
20100
615
605
595
585
599.1
C 613.6
LIC =584.6
Lmite Superior de Control
Nmero de Muestra
Para las Variables Clave de Salida
X=
LS
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20100
( + 3 Sigma)( + 2 Sigma)( + 1 Sigma)
( -1 Sigma)( - 2 Sigma)( - 3 Sigma)
LSC
LIC
Para las grficas de Shewhart, como la X-promedio. Los lmites de controlse colocan a +/- 3 desviaciones estndar de la media del proceso
Zona A
Zona B
Zona C
Zona C
Zona B
Zona A
Componentes de una Grfica de Control
Grfica X-promedio para las Variables de Salida Clave
Media del proceso
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GRAFICOS DE CONTROL
Proceso bajo Control Estadstico. Proceso operando en presencia nicamente de Causas de Variacin Aleatoria. Tambin llamado Proceso Estable.
0Subgroup 10 20
598.5
599.5
600.5
Samp
le Me
an
X=599.5
3.0SL=600.3
-3.0SL=598.8
0
1
2
3
Samp
le Ra
nge
R=1.360
3.0SL=2.876
-3.0SL=0.00E+00
Xbar/R Chart for Supp1
Variacin debida a Causas comunes o debida al azar, es parte delcomo est diseado el sistema y se le conoce como VariabilidadNatural.
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GRAFICOS DE CONTROL
0Subgroup 10 20 30
10
1112
131415
1617
Samp
le Me
an
X=13.42
3.0SL=16.45
-3.0SL=10.38
0
5
10
Samp
le Ra
nge
R=2.965
3.0SL=7.632
-3.0SL=0.00E+00
Xbar/R Chart for Head.L
Proceso fuera de control estadstico. Si otra causa que no sea la natural est presenteen el proceso tal como: mquina desajustada, materia prima defectuosa, error deloperador, son causas de variabilidad no aleatorias y se les conoce como Causas deVariabilidad Asignables.
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GRAFICOS DE CONTROL
0 10 20
3
4
5
6
Tamao de la Muestra
Media d
e la Mu
estra
Grfica X-bar para una Caracterstica de Calidad
X=4.255
3.0SL=5.757
-3.0SL=2.754
La hiptesis bsica de cualquier Grfico de Control es que el Proceso estEstable o Bajo Control Estadstico.
Usos:1. Como herramienta de Control Administrativo para el logro de metas conrespecto a la calidad del proceso, la lnea central y los lmites de controlpueden ser valores estandarizados seleccionados por la propiaadministracin.
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GRAFICOS DE CONTROL
2. Para estudios de Capacidad mediante la estimacin de parmetros, tal como lamedia, la desviacin estndar, fraccin defectuosa, promedio de defectos, y ascalcular la Capacidad del Proceso para la toma de decisiones en la seleccin deproveedores.
0 10 20
3
4
5
6
Tamao de la Muestra
Media d
e la Mu
estra
Grfica X-bar para una Caracterstica de Calidad
X=4.255
3.0SL=5.757
-3.0SL=2.754
3. Para prevenir el ajuste innecesario del Proceso.
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GRAFICOS DE CONTROL
4. Como herramienta de diagnstico al descubrir patrones de comportamientocuyo efecto es conveniente o negativo.
5. Se utiliza con la finalidad de mejorar la productividad. Si se reduce el desperdicioy el retrabajo, la productividad se incrementa.
6. Para detectar cambios y tendencias importantes en los procesos.
7. Si se identifica la caracterstica clave, el control del proceso tendr un efectopositivo sobre muchas caractersticas de calidad del producto.
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Tipos de Grficas de Control
Existen muchos tipos de grficas de control; sin embargo, los principios bsicospara cada una, son los mismos.
El tipo apropiado se escoge utilizando el conocimiento del CEP y los objetivosde su proceso.
La seleccin del tipo de grfica depende de: Tipos de Datos: atributos vs. variables Facilidad del muestreo homogeneidad de la muestra Distribucin de los datos normal o anormal Tamao del subgrupo constante o variable
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Grficas de control
Grficas de control para variables:
Grfica x - R Promedios y rangos
Grfica x - S Promedios y desviacin estndar
Grfica X-RM Lecturas individuales y rangos
Grficas de control por atributos:
Grfica p Fraccin de unidades, trabajos o procesos defectuosos
Grfica np Nmero de unidades defectuosas
Grfica c Nmero de defectos por rea de oportunidad
Grfica u Fraccin de defectos por rea de oportunidad
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Qu grfica de control utilizar?
TIPO DE DATOS
ATRIBUTOS
VARIABLES
SE BUSCA
DEFECTUOSO
DEFECTOS
EJE Y
FRACCIN
CANTIDAD
CONTEO
VALOR
TAMAO DESUBGRUPO
n CONSTANTE
n VARIABLE
n CONSTANTE
n VARIABLE
n CONSTANTE
n VARIABLE
n = 1
10 > n > 1
n > 11
GRFICA
p
p
n p
No hay
c
u
X - RM
X - R
X - S
EXISTE ELCRITERIO
PASA/NO PASA
SI
NO
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Grficas de Controlde Atributos
Estn basadas en decisiones de pasa/no pasa. Se pueden aplicar en casi cualquier operacin donde se
recolectan datos.
Se utilizan en caractersticas de calidad que no puedenser medidas o que son costosas o difciles de medir.
A diferencia de las grficas de control de datos variables,las grficas de datos atributos se pueden establecerpara una caracterstica de calidad o para muchas.
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Sumas Acumulativas (CUSUM) detecta cambios abruptos pero leves en la media del proceso datos del pasado se combinan con datos actuales
Grfica de Promedio Mvil Suaviza los datos para enfatizar tendencias Cada punto incluye el efecto del valor actual ms un nmero
especfico de puntos pasados Supone que los datos pasados y los presentes son igualmente
importantes Promedio Mvil Exponencialmente Ponderado (EWMA)
Suaviza los datos para enfatizar tendencias Usa pesos para enfatizar la importancia de los datos ms
recientes
Otras Grficas de Control para Variables
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Defectos vs. Defectivos
Un defectivo ( defectuoso) es una unidaden una muestra que tiene una o ms no-conformidades respecto al criterioespecificado.
Un defecto es cada no-conformidadrespecto al criterio de aceptacinespecificado.
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Tipos de Grficas de Atributos
Defectivos np - nmero de unidades no-conformes p - proporcin de unidades no-conformes
Defectos c - nmero de defectos u - proporcin de defectos
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Cul regla se ha violado?
Ejercicio en Minitab - Salida de Grfica P
2520151050
0.07
0.06
0.05
0.04
0.03
0.02
0.01
0.00
Sample Number
Prop
ortio
n
P Chart for Num ber
1
P=0.03240
UCL=0.05616
LCL=0.008645
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Anlisis de Patrones en las Grficas de Control
Cualquier punto fuera del lmite de control superior o inferior es seal de que el proceso est fuera de control
De otro modo buscamos patrones usando reglas establecidas para reconocer las condiciones fuera de control
Solamente use las reglas en las cuales los operadores pueden tomar accin.
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Aprendiendo a Interpretar las Grficas
20100
Observation Number
Patrn Cclico:Se observan ciclos repetidos en la grfica. Esta configuracin puede ser el resultado de un cambio sistemtico como temperatura, fatiga del operador, rotacin regular de operadores y/o mquinas, fluctuaciones de voltaje o presin, ventas de fin de mes, entregas a clientescada mes, etc...
LSC
LIC
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Mezcla:Se observa que la mayora de los puntos tienden a caer muy cerca de los lmites de control,y relativamente pocos cerca de la lnea central. Una condicin de mezcla la generan dos oms distribuciones que se traslapan generando la salida del proceso. La severidad de estemodelo depende de qu tanto se traslapen las distribuciones. Algunas veces la mezcla es elresultado de un sobre-control, donde los operadores hacen demasiados ajustes al proceso muy frecuentemente respondiendo a la variacin normal en lugar de reaccionar a las causasespeciales nicamente.
20100
ObservationNumber
LSC
LIC
Aprendiendo a Interpretar las Grficas
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Cambios en el Nivel del proceso:El promedio del proceso cambia a un nuevo nivel. Estos cambios resultan por laintroduccin de algo nuevo: operadores, materiales, mtodos, mquinas, etc. Tambin puede ser un cambio en los mtodos de inspeccin o cambio deestndares por mejoras al proceso.
20100
ObservationNumber
LSC
LIC
Aprendiendo a Interpretar las Grficas
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Tendencia:Movimiento continuo en una direccin. Las tendencias son ocasionadas usualmente por el desgaste gradual de una herramienta o el deterioro de algnotro componente crtico del proceso. Las tendencias pueden resultar tambin por las influencias de la estacin del ao, tales como temperatura, ventas en mayo,entregas de producto al fin de ao.
151050
ObservationNumber
LSC
LIC
Aprendiendo a Interpretar las Grficas
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Estratificacin:Los puntos graficados tienen la tendencia a agruparse cerca de la lnea central.Una causa potencial de la estratificacin es el clculo incorrecto de los lmitesde control. Tambin puede ser que el proceso ha mejorado y su distribucin ya es ms angosta. De cualquier forma, se deben recalcular los lmites de control.
20100
ObservationNumber
LSC
LIC
Aprendiendo a Interpretar las Grficas
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Interpretacin de las grficas de control
Puntos fuera de control Tendencias continuas
Cambios repentinos de nivel
12-12
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Interpretacin de las grficas de control
Ciclos Inestabilidad
12-13
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MSA(ANALISIS DEL SISTEMA DE MEDICIN)
BIENVENIDOS!!!
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OBJETIVOS:1. Identificar y comprender los componentes de la variacin de la medicin.
2. Usar Minitab para realizar un estudio Gage RyR (de calibracin). Comprender la diferencia entre % de estudio y % de tolerancia Mtodos de Gage RyR: Media X/R y ANOVA
3. Aprender a desarrollar un Gage RyR para datos discretos.
4. Entender como Validar datos no medibles.
5. Identificar oportunidades de mejora.
Anlisis de Sistemas de Medicin
PROPOSITO:Proporcionar un mtodo objetivo de analizar la validez del sistema de medicin.
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Qu tan buenos son tus datos realmente?
La estadstica est fundada en la idea de tomar decisiones basadas en datos. Los datosque alimentan esta decisin hacen que el proceso sea confiable. Las decisiones basadasen datos no confiables no son diferentes a las decisiones tomadas sin tener datos
El sistema de medicin es lo suficientemente bueno para la recoleccin de datos?
El estudio del Gage RyR tiene la respuesta.
El Estudio del Gage RyR es un mtodo usado para analizar un sistema de medicin paradeterminar la cantidad y el tipo de variacin (error) cuando se mide algo
El estudio del Gage RyR nos permite:
Determinar si el error de medicin es pequeo y aceptable relativo a la variacin del proceso o especificacin del producto
Determinar la confianza de la certeza de los datos.Obtener una adecuada resolucin del Gage.Enfocar los esfuerzos de mejora si la variacin de la medicin es inaceptable.
El fundamento de cualquier proyecto estadstico es la Medicin
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Operator 1Operator 2Operator 3
101010101010999999888888777777666666555555444444333333222222111111
2.6
2.5
2.4
2.3
2.2
2.1
2.0
1.9
Part
Thic
knes
s
Tres inspectores midieron y anotaron el espesor de pintura de 10 partes. Cadainspector midi cada parte 2 veces. Los datos son representados en la siguientegrfica:
Existe concordancia entre los operadores? Es un operador consistente abajo o arriba de los otros? Pueden los operadores repetir su medicin de cada parte? Qu ms?
Que podemos ver del sistema de medicin analizando las grficas:
La variacin del sistema de medicin puede ser cuantificado usando el Estudio del Gage RyR.
Gage RyR de la medicin del espesor de pintura
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Porqu es importante el Estudio del Gage RyR?
El error de medicin es suficientemente pequeo y aceptable relativo a la variacin del proceso o especificacin del producto
Donde se debern enfocar los esfuerzos de mejora si el sistema de medicin es inaceptable
Confianza en la veracidad de los datos
Adecuada resolucin del dispositivo de medicin
El Gage RyR es un mtodo usado para analizar un sistema de medicin determinando la cantidad y tipo de variacin (error) obtenido cuando se mide algo.
Un Gage RyR es importante porque proporcionar informacin acerca de los datos:
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Qu es una medicin?Una comparacin entre una cantidad desconocida y una cantidad conocida.
Por qu necesitamos datos de medicin?Para tomar decisiones acerca de la aceptacin de productos o los procesos de control
Acepto la pieza o no?El proceso est bien o necesita algn ajuste?
Qu esperamos de los datos de medicin? Exactitud: Los datos dicen la verdad Repetibilidad: Una misma persona vuelve a medir y obtiene el mismo valor Reproducibilidad: Si la parte se mide por una persona u otra, no se esperan resultados
diferentes, es decir los resultados son independientes del operador
Qu es un gage (equipo de medicin)?- Cualquier instrumento usado para medir
Qu es un operador- Una persona o dispositivo que usa un gage para hacer una medicin.
Preguntas Fundamentales sobre Medicin
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La variacin observada de cualquier grupo de datos es la suma de la variacin real de las partes mas la variacin del sistema de medicin.
Entradas salidas Entradas Salidas
Partes
Preguntas Ms Frecuentes Acerca de la Medicin
Variacin por error de medicin
2Total = 2Parte-Parte + 2RyRVariacin Total de Datos Variacin causada por las
Diferencias entre las Partes
Piensa en el Sistema de Medicin como un sub-proceso que puede agregar variacin a los datos de medicin. El objetivo es usar un proceso de medicin que arroje al sistema la menor cantidad de error de medicin.
Qu es un Sistema de Medicin-Todo lo asociado con la toma de medidas: La gente, la herramienta de
medicin, el material, el mtodo y el ambiente, todo conocido como:
-- El Sistema de Medicin.
ObservacionesMedicionesdatos
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Que es un Estudio de Gage RyR (GR&R)?- Es un mtodo usado para analizar un sistema de medicin para determinar la
cantidad de variacin (error) obtenido cuando se mide algo.
Qu es Repetibilidad?- Variacin de la medicin cuando una persona usa el mismo instrumento para medir la misma parte.
Preguntas ms Frecuentemente Hechas Acerca de los Datos de Medicin
Promedio Real
Promedio Observado
Exactitud
Qu es Reproducibilidad?- Variacin en el promedio de las mediciones
obtenidas cuando dos o ms personas usan el mismo instrumento para medir las mismas partes.
Qu es Exactitud?- La diferencia entre el promedio
observado de las mediciones y el promedio real.
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La variacin del Sistema de Medicin es determinada usando el Estudio del Gage de Repetibilidad y Reproducibilidad
Variacin Observada en el
Proceso
Variacin Actual del Proceso
Variacin de la Medicin
Variacin del Proceso a
Largo Plazo lt
Variacin del Proceso a
Corto Plazo st
Variacin dentro de la
Muestra
Variacin debida al Equipo de
Medicin
Variacin debida a los Operadores
Exactitud Linealidad ReproducibilidadEstabilidadRepetibilidad
Fuentes de Variacin de la Medicin
Los mtodos del Gage RyR que estudiaremos nos proporcionarn las estimaciones de la variacin total de la medicin, la variacin atribuible a la repetibilidad del equipo de medicin y la variacin atribuible a los operadores/inspectores.
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1 2 3 41 2 3 4
Parte A
Parte B
Debido a que la resolucin de la escala es ms grande que la diferencia entre las dos partes, ambas partes tendrn la misma medida.
La resolucin de la segunda escala es ms pequea que la diferencia entre las partes, Entonces las partes tendrn diferente medida.
A = 2.2B = 2.0
Resolucin
La Resolucin es definida como la cantidad ms pequea que el instrumento demedicin es capaz de leer.Considerando la parte A y la parte B. Las longitudes de estas partes son muysimilares. La resolucin describe la habilidad de distinguir la diferencia entre estasdos partes.
El Instrumento de Medicin deber tener una resolucin menor o igual al 10% de la especificacin o variacin del proceso.
A = 2B = 2
Parte A
Parte B
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El principal objetivo de este anlisis en un proyecto es determinar si los datosusados en el proyecto son confiables.
Objetivo del Anlisis del Gage RyR
Evaluar un equipo de medicin nuevo Comparar un mtodo de medicin
con otro Evaluar un mtodo que se sospecha deficiente Identificar y solucionar la variacin del sistema de
medicin
Este anlisis puede ser usado tambin para:
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Plan de Estudio del Gage RyR
1. Identificar el Tipo de Datos
2. Identificar las Fuentes de Variacin
3. Seleccin de Muestras
4. Recoleccin de datos
5. Anlisis de los Datos
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1. Identificar el Tipo de los Datos
Datos continuos de una medicin no destructiva
Datos continuos de una medicin destructiva
Datos Discretos Binarios (Solo dos opciones como: pasa, no pasa)
Datos Discretos - categoras -(Ms de dos opciones)
Datos no medibles (No provienen de una medicin fsica, tales como datos de ventas y financieros)
Datos de encuestas
La recoleccin de datos y el mtodo de anlisis depende del tipo de los datos.
Plan de Estudio del Gage RyR
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Tiempo para reparar algo. Los datos provienendel proceso de atencin a clientes. Ntese lavariacin.
Cules son las causas de esta variacin? Lavariacin se debe a la diferencia real en lostiempos para reparar la falla? o, podra ser lavariacin causada por los errores de medicin(error del Sistema de medicin)?
Actualmente, la variacin que se observa en estalista proviene de ambas situaciones.
2. Identificar la Fuente de variacin
Plan de Estudio del Gage RyR
Mediciones(Tiempo en Minutos)
47.176.532.844.645.644.355.247.750.938.448.474.232.643.345.445.055.747.950.837.148.5
77.832.845.547.046.055.149.951.339.048.080.731.445.046.145.554.749.254.038.5
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Se pueden usar diagramas de espina de pescado para identificar las posibles causas de variacin del sistema de medicin.
El sistema de medicin usado para validar el tiempo de reparacin tiene 5 fuentes de variacin: Personal, Herramienta de Medicin, Material, Mtodo y Medio Ambiente.
Las fuentes de variacin pueden ser designadas dentro del Estudio del Gage RyR
2. Identificar la Fuente de variacinCont.
Plan de Estudio del Gage RyR
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3. Seleccin de la MuestraDatos Continuos
Seleccionar muestras que cubran el rango completo de observaciones esperadas. La variacin de la muestra deber ser representativa de la variacin actual del proceso.
Seleccionar muestras fuera de especificacin tanto a la mxima como a la mnima
Datos Continuos (Pruebas Destructivas)
Seleccionar muestras homogneas (Minimizando la variacin dentro de ellas) que cubran el rango completo de observaciones esperadas.
Datos Discretos Seleccionar piezas dentro y fuera de especificacin
Seleccionar algunas muestras cercanas al lmite de especificacin (zona marginal)
Datos no-medibles y Datos de Encuestas
Seleccionar muestras representativas
La seleccin de la muestra es crtica para obtener una correcta evaluacin de la variacin del sistema de medicin.
Plan de Estudio del Gage RyR
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Use el procedimiento tpico de medicin Asegrese que el instrumento de medicin est calibrado
Asegrese que tenga la resolucin adecuada
Use al menos dos operadores Los operadores que normalmente hacen la medicin son quienes debern desarrollar el Gage RyR.
Generalmente mida 10 unidades Cada unidad ser medida 2 o 3 veces por cada
operador.
4. Recoleccin de Datos
Plan de Estudio del Gage RyR
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4. Recoleccin de Datos - continuacin
Ejemplo de hoja de recoleccin de datos(Preferentemente una para cada operador para evitar referencias previas que podran influir en los resultados.)Recuerda que el orden de la medicin deber ser aleatorio en cada repeticin
Test Method ReferenceSpecial Instructions
RunOrder
Sample Operator 1Trial 1
Operator 1Trial 2
Operator 2Trial 1
Operator 2Trial 2
Operator 3Trial 1
Operator 3Trial 2
5 12 27 33 48 51 64 710 89 96 10
Operator: ________________________________ Date: __________________________
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Cada operador mide cada pieza en orden aleatorio
Repetir el paso anterior el nmero de veces acordado
Anotar todos los datos!
Recoleccin de Datos
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Datos Continuos Mtodo Corto ANOVA (Gage RyR con Minitab)
5. Anlisis de los datos
Conocer que mtodo de anlisis deber usarse
Datos DiscretosDatos Binarios (Slo 2 opciones)Datos Discretos (ms de 2 opciones)Validacin de DatosValidacin de la Medicin
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Aceptable si es menor de 20%
Condicional si est entre 20% to 30%
Inaceptable si es mayor de 30%
Mejorar el sistema de medicin inaceptable o condicional antes de generar los datos
Criterio de Evaluacin del % del Gage RyR y % de Estudio de Variacin
Tener cuidado con el riesgo asociado al medir el proceso con un sistema
de medicin inaceptable
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Clculo del %GR&R para Datos Continuos
%GR&R = ---------------- x 1005.15 gageTolerancia
sgage = Variacin de la medicin
Tolerancia = LSE - LIE
LSE = Lmite Sup. de Especificacin.
LIE = Lmite Inf. de Especificacin.
Para tolerancias unilaterales ...Usar el factor 2.33 sgage Tolerancia = LSE - media o media - LIE Siempre usa la media histrica
Gage RyR como % de Tolerancia (%GR&R)
5.15 de la Desv. Est. contiene el 99% de la distribucin normal
5.15
+2.575-2.575
99%
Donde:
Para Tolerancias Bilaterales
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Clculos y Explicaciones
sgage es calculado de los trminos de la varianza de repetibilidad yreproducibilidad usando la siguiente relacin.
2gage = 2repetibilidad + 2reproducibilidad%Tolerancia (%GR&R) se calcula como se discuti anteriormente. Se usapara comparar la variacin de la medicin con respecto a los lmites deespecificacin. Es una medida de que tan bien el sistema puededeterminar si un producto est fuera o dentro de especificacin
%GR&R = --------------- - x 1005.15 gageLSE - LIE
En este ejemplo %GR&R fu 17.15%. Es bueno?Si, el sistema de medicin es aceptable para determinar la aceptacin o
rechazo del producto.
Ejemplo de Gage RyR Mtodo ANOVA
2.33 para unilateral
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Clculos y Explicaciones - continuacin
%Estudio de Variacin Se usa para comparar la variacin de la medicin y la variacin del proceso. Es una medicin de que tan bueno es el sistema de medicin para usarse en el control de proceso.
La variacin del proceso es determinada por la variacin de las muestras. Por lotanto, es extremadamente importante escoger piezas que representen la variacindel proceso real.
gagevariacin total
%Estudio de Variacin = ---------------- x 100
En este ejemplo el %Estudio de Variacin fu 32.66%. Es bueno? No, el sistema de medicin es inaceptable para usarlo en el estudio del proceso.
Nota: El %Estudio de Variacin estadstico es usado por el mtodo de ANOVA del GR&R para datos continuos solamente.
Ejemplo de Gage RyR Mtodo ANOVA
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Clculos y Explicaciones - continuacinEl Nmero de Categoras Distintivas representa el nmero de intervalos de confianza que no se traslapan y que abarcarn el rango de la variacin del producto. Se considera tambin como el nmero de grupos dentro de sus datos de proceso que puede discernir su sistema de medicin
Categoras Distintivas = ---------------- x 1.41
Es este ejemplo el nmero de categoras distintivas fu 4. Es bueno?Si, el sistema tiene le suficiente resolucin.
Categoras Distintivas Decisin / Valor
< 2 NO VALIDO para tomar decisiones del control de proceso2 3 Decisiones Binarias (Pasa/No Pasa)
4Resolucin SuficienteAceptable para tomar decisiones del control de proceso
Ejemplo de Gage RyR Mtodo ANOVA
Nota: El %Estudio de Variacin estadstico es usado por el mtodo de ANOVA del GR&R para datos continuos solamente.
parte a-partegage
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%Total Variation%Study Variation%Tolerance
Gage R&R Repeatability Reproducibility Part-to-Part
0
50
100
Components of Variation
Perc
ent
Gage R&R (ANOVA) for Thickness
Grficas - continuacin.
20%
30%
Inaceptable 30%
20% Condicional < 30%
Aceptable 20%
Dnde debern enfocarse los esfuerzos de mejora: en los operadores o en el equipo?En los Operadores porque la Reproducibilidad es el mximo contribuyente a la variacin del
Gage RyR.
El Sistema de Medicin deber ser mejorado!
El sistema de medicin es: Aceptable para aplicaciones de Aceptacin de Producto Inaceptable para toma de decisiones de Control de Proceso
Ejemplo de Gage RyR Mtodo ANOVA
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Qu aprendimos acerca de la medicin del espesor?
Fu el sistema de medicin aceptable para aceptar o rechazar producto?
Fu el sistema de medicin aceptable para el control de proceso?
Tiene el sistema de medicin suficiente resolucin?
Los operadores contribuyen significativamente a la variacin del sistema de medicin?
Las partes contribuyen significativamente a la variacin del sistema de medicin?
Es el equipo (gage de espesores) un contribuyente importante a la variacin del sistema de medicin?
Dnde debern enfocarse los esfuerzos para mejorar el sistema de medicin?
Ejemplo de Gage RyR Mtodo ANOVA
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Riesgo de aceptar una pieza mala
Cumplimiento Malo
Riesgo de rechazar una pieza
buenaCostos Malos
Cules son los riesgos de aceptar resultados equivocados del Gage?
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4
Distribucin(Zonas de incertidumbre)
Valorverdadero de
una pieza mala
Valorverdadero de
una piezabuena
Distribucin de Proceso
Probabilidad deaceptar una pieza
malaincorrectamente
Probabilidad derechazar unapieza buena
incorrectamente
LIE LSE
Variacin de la Medicin
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Conceptos Clave - Anlisis de Sistemas de Medicin
Debe SIEMPRE verificar su sistema de medicin. Las muestras deben contener partes que cubran el rango completo de las
medidas potenciales, incluyendo puntos fuera del rango esperado devalores.
La resolucin del aparato debe ser menor del 10% del rango potencial demedicin.
Evalue las RyR de medicin como % del estudio de variacin cuando lamedicin se use para decisiones de proceso. (Ha cambiado el proceso?)
Use % de tolerancia cuando la medicin se usa para aceptar o rechazarpartes.
Repetibilidad - variacin del equipo Reproducibilidad - variacin del operador RyR de Medicin > 30% requiere mejora.
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El Estudio Corto es un mtodo rpido para determinar RyRtotal. Se usa para encontrar los problemas.
Mtodo ANOVA - El mtodo ms exacto que proporcionaRepetibilidad, Reproducibilidad, RyR Total e InteraccinOperador*Parte.
El estudio RyR debe realizarse sobre sus variables Y - Xs potenciales.
El Nmero de Categoras Distintivas deben ser > 4 para mediciones de procesos.
Es un punto de decisin clave en su proyecto. Nopuede continuar con una medicin mala.
Conceptos Clave - Anlisis de Sistemas de Medicin
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P P A P
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TemarioIntroduccin.Propsito.Aplicabilidad.Alcance.
Seccin 1 Generalidades.Seccin 2 Requerimientos de Proceso PPAP.Seccin 3 Notificacin al cliente y requerimientos de
sumisin.Seccin 4 Sumisin de cliente- Niveles de evidencia.Seccin 5 Estatus de sumisin de la parte.Seccin 6 Retencin de registros.
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Diagrama de Flujo de Proceso PPAP ejemplo
Cliente
Orden de compra del cliente
EspecificacionesDelcliente
Requerimientos del diseo del cliente
Requerimientos de logsticadel cliente
Cliente
PSW aprobado
Recepcin y aprobacin de PSW
Validacin del proceso PSO / Run at Rate
Cambios de ingeniera del cliente
Proyectos yAPQP
Informacin
PPAP Tabla 4.1
Requerimientos cubiertos de PPAP
PSW completo
PSW Aprobado
Sub misin del PPAP
Cambios inicialesA proveedor
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Propsito
El PPAP 4 edicin, define los requerimientos generales referente al proceso de aprobacin de partes de produccin, incluyendo los materiales a granel.
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Aplicacin
El PPAP puede aplicarse para los siguientes puntos.
Proveedores de partes de produccin. Partes de servicio.Materiales de produccin.Materiales a granel. (No se requiere, excepto lo que el cliente
pida).
Nota 1. Identificar los requerimientos especficos del cliente.
Nota 2. Un cliente puede formalmente declinar el requerimiento del PPAP.
Nota 3. Una oracin o proveedor puede declinar el requerimemiento del PPAP, el cual puede hacerse por medio escrito. El proveedor o la organizacin debe obtener un documento donde se especifique que el PPAP ha sido declinado.
Nota 4. Los catlogos de partes son identificados y/u ordenados por especificaciones funcionales o por industria.
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AlcanceEl trmino SHALL (debe) es mandatario.
El trmino SHOULD (debe) indica ser una recomendacin.
Las anotaciones NOTA, son herramientas de clarificacin del punto mencionado.
Los trminos y definiciones marcado en la norma PPAP hacen referencia a la especificacin Tcnica ISO / TS 16949.
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Seccin 1. Generalidades.La organizacin debe obtener la aprobacinde parte del cliente para:
1. Una nueva parte o producto (por ejemplo especificacin de la parte, material, etc.)
2. Correccin de una discrepancia previo a una parte emitida.
3. Modificacin del producto por un cambio de ingeniera, especificacin o material.
4. Cualquier situacin requerida en la seccin no. 3.
Nota: Para cualquier pregunta concerniente a la aprobacin de la parte, hay que dirigirse al cliente.
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Seccin 2. Requerimientos del proceso de aprobacin.
2.1 Corridas de produccin significantes.
Para la produccin de partes.
Corridas significantes deben ser de 1 a 8 horas de produccin y con 300 piezas consecutivas, considerando los criterios de calidad correspondiente. La corrida debe ser en sitio. Usar los herramentales de produccin, el proceso de produccin, materiales y los operadores de produccin. Las partes como cavidades, procesos mltiples, herramentales, moldes deben ser medidas y probadas por separado.
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2.1 Corridas de produccin significantes.
Para partes a granel.
No se especifica el no. De partes requeridas. Las muestras emitidas deben tomarse de unaforma que se asegure que es una muestrarepresentativa de la operacin de proceso.
Nota: Para los materiales a granel, el histrico de produccinhasta el producto actual puede ser usado como informacinestadstica, para desarrollar nuevos productos o productossimilares.
En el caso de que no exista un his