colorobbia progetto riduzione scarti macinati smalti festo academy six sigma green
DESCRIPTION
Presentazione del caso Colorobbia. Progetto di miglioramento realizzato nell'ambito della certificazione green belt del master lean six sigma Festo Academy 2° edizione. Saving di progetto 240.000 euro / annoTRANSCRIPT
Riduzione della variazione della
granulometria nel processo di
produzione di polveri elettrostatiche
per elettrodomestici
Di Elisa Bombonato - Resp Produzione
Caso realizzato per la certificazione Green Belt all’interno del
Master Lean Six Sigma 2° ed
Festo Academy
Per informazioni Alessandro Enna –
02 45794302 [email protected] .com
Il Gruppo COLOROBBIA
Il Gruppo Colorobbia è
presente nel settore ceramico
da quasi un secolo.
Ad oggi è costituito da oltre 40
società con sedi in 14 paesi
del mondo.
Il Gruppo COLOROBBIA
Il presente progetto si
svolge nell’ambito della
Divisione Macinati Smalti
Porcellanati
L’utilizzo
del Cliente
Approccio DMAIC
Analisi del problema
VOC•Eliminare il prodotto finito fuori range granulometrico
•Ottenere la costanza del batch di 1000kg
•Rendere stabile il controllo di produzione
CTQGranulometria del prodotto
• % residuo a 45µ = g residuo a 45µ x 10
• Range di accettabilità:
valore atteso 1%
• Definizione Operativa: percentuale di prodotto che rimane setacciando 10g di prodotto.
DE
FIN
E
S I P O C
• Laboratorio di controllo
• Campione per il controllo
• Batch di prodotto per Cliente
• Registrazioni di produzione
• Registrazione su ERP
MACINAZIONE
• Composto per macinazione
• Quantità di additivo
• Settaggio mulino: tempo e temperatura del processo
• Reparto composti: fornitore del composto per macinazione
•Fornitore esterno: additivo
• Laboratorio di R&D: scheda di processo
Preparazione composto
Carica per
mulino 600-
1200kg
mov.Caricamento
mulino
Impostazione parametri
macinazione
Macinazione Elettrostatica
Controllo in
linea
Scarico prodotto e vagliatura
Trasporto polvere
Insaccaggio prodotto
Prelievo campione per laboratorio
Stoccaggioprodotto finito
mov.NOSI
DEFINE
PROJECT CHARTER
Team Leader Elisa Bombonato
Team member Bruno Corbani Funzione Capo Reparto
Franco Bruni Funzione Responsabile del controllo
Proprietario del
processoElisa Bombonato
Champion Marco Bitossi
Durata 4 mesi
Definizione operativa Granulometria: % di resiuo che resta setacciando il prodotto a 45µ
CTQ Granulometria del prodotto finito: set teorico ± 1%
Valore iniziale Oscillazioni fino a +3%
Valore atteso set teorico ± 1%
Savings Riduzione delle NC interne dal 4% al 1% (circa 20.000€/mese)
Vincoli Impianto di macinazione e depolverazione esitente
Milestone Data inizio prevista Data chiusura prevista Stato di avanzamento
Define 25/05/2007 10/07/2007 conclusa
Measure 01/06/2007 08/08/2007 conclusa
Analyze 03/09/2007 15/09/2007 conclusa
Improve 01/10/2207 15/10/2207 conclusa
Control 15/10/2007 30/10/2007 conclusa DEFINE
Schema raccolta datiLa raccolta dati è stata fatta su un singolo codice in produzione e su tre linee di macinazione, che sono:
Linee P503 e P504 costituite da :
ME
AS
UR
E
Mulino e
tramoggiaVaglio
Elevatorea
tazzeInsaccaggio
Questo per evidenziare la differenza tra linee ed individuare eventuali zone di intervento.
Linea P505 costituita da:
Mulino e
tramoggiaVaglio Insaccaggio
Schema raccolta dati
DATA
SIGLA
PRODOTTO N° MACINATA
FINEZZA
RICHIESTA
SET DEL
MULINO A B C E OPERATORE
01-giu AMSP1179 3310N 15% 13% 13,2 13,5 13,9 14,7
02-giu AMSP1179 3311N 15% 13% 13,4 13,6 13,9 14,5
02-giu AMSP1179 3311N 15% 13% 13,4 13,4 13,8 14,6
02-giu AMSP1179 3312N 15% 13% 13,5 13,3 13,3 14,1
03-giu AMSP1179 3312N 15% 13% 13,4 13,5 13,6 14,2
03-giu AMSP1179 3313N 15% 13% 13,4 13,6 13,8 14,9
03-giu AMSP1179 3314N 15% 13% 13,5 13,8 13,4 15
04-giu AMSP1179 3315N 15% 13% 13,1 13,5 13,6 14,8
04-giu AMSP1179 --- 15% 13% 13,1 13,5 13,8 14,7
Agli operatori di Reparto è stato dato il seguente schema di raccolta dati con precisa indicazione dei punti di prelievo campioni.
I punti significativi sono:
A – Finezza di scarico del mulino (comune a tutti)
B – Finezza al vaglio prima della setacciatura industriale (comune a tutti)
C – Finezza al piede dell’elevatore a tazze
E – Finezza del prodotto finito insaccato (comune a tutti)
ME
AS
UR
E
MULINO
TRAMOGGIA
VAGLIO
ELEVATORE A TAZZE
INSACCAGGIO
Punti prelievo campioni
“A” “B” “C”
“E”
MEASURE
Confronto fra linee produttiveFi
ne
zza
(%
) d
ella
po
lve
re
E(Big-bag)C(elvatore)B(Vaglio)A(mulino)
15,0
14,5
14,0
13,5
13,0
Boxplot Linea P504
Fin
ezza
(%
) d
ella
po
lve
re
C(big-bag)B(vaglio)A(mulino)
13,0
12,8
12,6
12,4
12,2
12,0
Boxplot Linae P505
Fin
ezza
(%
) d
ella
po
lve
re
D(big-bag)C(Elevatore)B(vaglio)A(mulino)
12,5
12,0
11,5
11,0
10,5
10,0
9,5
Boxplot of Linea P503
ANALYZE
Per prima cosa analizzo i dati per linea produttiva utilizzando la rappresentazione grafica della dispersione BOX-PLOT.
DOE (Design of experiments)
AN
ALY
ZE
Processo di produzione tra C ed E
Aspirazione(ON – OFF)
Velocità dell’elevatore (50Hz – 20Hz)
Delta finezza Delta (C-E) (%)
Fattori non controllabili
Analizzo il tratto di impianto “critico” e definisco gli input e gli output per il DOE
DOE (Design of experiments)
Tramite lo strumento del DOE effettuerò la pianificazione di una serie di esperimenti da fare sulla linea P504, avendo fissato:
Variabile in Output y : Delta finezza C-E (%)
Variabile in Input x: Aspirazione (ON – OFF)
Velocità dell’elevatore (50Hz- 20Hz)
Supponendo di fare due ripetizioni (2) per test, il numero di test che devo performare sono:
Run = n X 2K
Con n=2 e k=2 ottengo Run=8
Con Minitab® vedo che con questo numero di Run catturo con sicurezza le interazioni di primo livello (zona verde).
AN
ALY
ZE
DOE (Design of experiments)
StdOrder RunOrder Aspirazione Hz
3 1 OFF 50
5 2 OFF 20
7 3 OFF 50
2 4 ON 20
8 5 ON 50
1 6 OFF 20
4 7 ON 50
6 8 ON 20
Il set di prove che devo effettuare è il seguente:
Full Factorial Design
Factors: 2 Base Design: 2; 4Runs: 8 Replicates: 2Blocks: 1 Center pts (total): 0
All terms are free from aliasing.
Al Reparto Macinazione viene data una nuova tabella di raccolta dati per effettuare questa sperimentazione.
AN
ALY
ZE
Hz
Asp
.
50454035302520
1,0
0,5
0,0
-0,5
-1,0
Scatterplot of Asp. vs Hz
DOE (Design of experiments)
I dati raccolti sono:
Inserisco questi dati su Minitab® e faccio l’analisi statistica. Analizzo l’interazione tra Aspirazione, Hz e la combinazione Aspirazione-Hz.
StdOrder
SIGLA PRODOTTO ASPIRAZIONE Hz
FINEZZA TEORICA C E Delta (E-C)
3 AMSP1179 OFF 50 15 13,6 15,1 1,3
5 AMSP1179 OFF 20 15 13,8 15,2 1,3
7 AMSP1179 OFF 50 15 13,5 15,1 0,7
2 AMSP1179 ON 20 15 13,9 15,2 1,3
8 AMSP1179 ON 50 15 13,4 14,5 1,5
1 AMSP1179 OFF 20 15 13,3 14,6 1,4
4 AMSP1179 ON 50 15 13,9 14,6 1,1
6 AMSP1179 ON 20 15 13,8 15,1 1,6
AN
ALY
ZE
DOE (Design of experiments)
HzHz
Me
an
5020
1,6
1,5
1,4
1,3
1,2
1,1
1,0
0,9
Aspirazione
OFF
ON
Interaction Plot (data means) for Delta (E-C)
Factorial Fit: Delta (E-C) versus Aspirazione; Hz
Estimated Effects and Coefficients for Delta (E-C) (coded units)
Term Effect Coef SE Coef T PConstant 1,2750 0,05303 24,04 0,000Aspirazione -0,3500 -0,1750 0,05303 -3,30 0,030Hz -0,1000 -0,0500 0,05303 -0,94 0,399Aspirazione*Hz -0,3000 -0,1500 0,05303 -2,83 0,047
S = 0,15 R-Sq = 83,18% R-Sq(adj) = 70,56%
Analysis of Variance for Delta (E-C) (coded units)
Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F PMain Effects 2 0,265000 0,265000 0,13250 5,89 0,0642-Way Interactions 1 0,180000 0,180000 0,18000 8,00 0,047Residual Error 4 0,090000 0,090000 0,02250Pure Error 4 0,090000 0,090000 0,02250
Total 7 0,535000
Estimated Coefficients for Delta (E-C) using data in uncoded units
Term CoefConstant 1,39167Aspirazione 0,175000Hz -0,00333333Aspirazione*Hz -0,0100000
Alias StructureIAspirazione
AN
ALY
ZE
Aspirazione
Me
an
of
De
lta
(E-C
)
ONOFF
1,5
1,4
1,3
1,2
1,1
Main Effects Plot (data means) for Delta (E-C)
DOE (Design of experiments)
Con l’analisi DOE e correlando fisicamente quanto ottenuto, procedo impostando l’impianto come segue:
- Aspirazione: ON-Frequenza: 50Hz
e vado a monitore il processo.
IMP
RO
VE
1,0
20
1,2
1,4
1,6
Delta (E-C)
30Hz -140
0501
A spirazione (1=ON, -1=OFF)
Surface Plot of Delta (E-C) vs Hz; Asp.
L’analisi grafica 3D delle interazioni ottenibile dal DOE mi fa vedere come questa situazione sia la migliore, ma che devo tenere sotto controllo il processo in modo da non peggiorare.
Control Chart
Utilizzo quindi una carta di controllo, al fine di verificare e consolidare i risultati ottenuti. Obbiettivo è continuare a monitore il processo affinché sia garantita la performance di Delta (E-C) ≤ 1. In questo modo il prodotto sarà CONFORME al Controllo di Laboratorio.
CO
NT
RO
L
Observation
Ind
ivid
ua
l V
alu
e
9988776655443322111
2,0
1,5
1,0
0,5
_X=1,108
UCL=1,946
LCL=0,271
I Chart of Delta (E-C)
Conclusioni
Il presente progetto ha consentito di: - capire approfonditamente il processo produttivo;- comprendere gli effetti che maggiormente vanno ad influenzarne la variabilità;- pianificare le prove senza “sprechi” di risorse;- monitorare il processo con lo scopo di consolidare i risultati ottenuti nel tempo;- con la CTQ all’interno dei limiti di controllo il tasso di NON CONFORMITA’ è NULLO!!
Conseguentemente i savings per l’Azienda sono:1- Riduzione delle NC del 4%, pari a circa 16t/mese di prodotto di scarto (circa 20.000€/mese);2 – Riduzione del magazzino dei prodotti NC e della loro successiva fase di recupero (paria circa 5.000€)3 – Nessun investimento impiantistico.