resumen 2do proyecto bb

DEFINE

1

Project Title:

Reduccion de Scrap extrusora #4 en Codigo #6

Define

Submitted by: Oscar Macias

Business Unit / Location: Alto Volumen Date Submitted: Agosto 25, 2014

Latest Revision Date:_______________2

Team members pictures

Define

Manuel SaucedoBertha OrtizHumberto RamirezJose Luis RomeroJose Luis SanchezOscar MaciasGildardo Parra

3

DefineProject Title: Reduccion de Scrap Extrusora # 4 en Codigo 6 Submitted by: Oscar Macias

Business Unit / Location: Alto Volumen Date Submitted: Agosto 25, 2014

Latest Revision Date:

Problem Statement (Situation / issue / need for change; opportunity / magnitude; facts / figures / dates) :De Julio del 2013 a Julio del 2014 el porcentaje promedio de Desperdicio del área de extrusión fue de 2.44% teniendo como objetivo el 1.97%, y uno de los mayores contribuyentes fue la extrusora #4 representando el 23% del desperdicio total de el área de extrusión equivalente a $ 38,705 dlls anuales

Linkage to Business (Identify linkage to business plan / departmental objective / strategic goal).El objetivo de la planta es cumplir con el indicador de desperdicio establecido. El objetivo establecido en desperdicio para la extrusora #4 es de $9,130 Dlls anuales y costo anual fue de $38,705 Dlls.

Defect Definition (Describe, in measurable terms, what constitutes a defect; this is the basis for the primary metric; no mention of frequency):Desperdicio: Cualquier pieza que este fuera de especificación y no pueda ser ajustada a las especificaciones establecidas por diseño.

Primary Metric (Describe project metric and source of data; consistent with problem statement and Defect Definition; time-series based)El indicador primario de la planta es Costo un indicador secundario es el desperdicio el cual tiene como objetivo para el area de extrusion el 1.97% de el costo del material.

Present Baseline(Frequency of the problem; indicate average per day,week or month;

consistent with Primary Metric)El costo de desperdicio promedio fue de $2,977 dlls mensuales

Goal / Objective(How much of an improvement does this project aim

to make; consistent with Baseline)Reducir el 76 % del promedio mensual equivalente

a $2,262Dlls mensuales.

Project Scope (Where is the focus – product family or failure modes; what are the process bookends):Extrusora #4, no incluye el area de ensamble de los productos extruidos en esta maquina.

DMAIC Project Charter

4

DefineImpact ($) Estimated Financial Benefit Project Benefits

Low (<$40K) Medium ($40 - 100K) High (>$100K)

(Rough estimate at the beginning of the project)(Describe)Total $:$29,5766 Dlls per year.

Defects Inventory Complaints Service (cust) Sales

Efficiency Labor Expense Capital Safety

Estimated Timeline

Define Measure Analyze Improve Control

Plan Start Date August 25, 2014 September 22, 2014 October 04, 2014 October 20, 2014 November 10 13, 2014

Plan Finish Date September 22, 2014 October 03, 2014 October 20, 2014 November 10, 2014 November 24, 2014

No. of Weeks 3 1 2 4 2

Identified Core Team

Resource Names Role SignatureOscar Macias (Black/Green) Belt

Gildardo Parra Champion

Manuel Saucedo Process Owner

Bertha Ortiz Operator

Humberto Ramirez Engineer Jr.

Jose Luis Romero Operator

Jose Luis Sanchez Supervisor

Jesus Contreras Mentor

Project Champion / BB Meetings Scheduled: Y / N

5

Savings Expected Analysis

Define

Junio

2013

Julio

2013

Agosto

2013

Septie

mbre 2

013

Octubr

e 201

3

Noviem

bre 2

013

Diciem

bre 2

013

Enero

2014

Febre

ro 20

14

Marzo

2014

Abril 2

014

Mayo 2

014

Junio

2014

Julio

2014

0.00%

0.50%

1.00%

1.50%

2.00%

2.50%

3.00%

3.50%

4.00%

2.55%2.30% 2.23%

1.90%2.07%

2.45%

3.00%

2.13% 2.22%1.89%

2.22%

3.42%3.14%

2.68%

% de Scrap en Extrusion Codigo # 6

AVG Actual = 2.44% AVG Meta = 1.97%

6

Savings Expected AnalysisDefine

Total Scraped $ 12,945.00 Promedio Mensual Promedio Annual Meta Mensual Meta Annual Gap Mensual Gap Annual

Tiromat 31% $ 4,012 $ 52,168 $ 2,050 $ 26,659 $ 1,962 $ 25,508

Extruder #1 12% $ 1,553 $ 20,194 $ 1,285 $ 16,710 $ 267 $ 3,483

Extruder #2 12% $ 1,553 $ 20,194 $ 1,285 $ 16,710 $ 267 $ 3,483

Extruder #3 3% $ 388 $ 5,048 $ 346 $ 4,507 $ 41 $ 540

Extruder #4 23% $ 2,977 $ 38,705 $ 703 $ 9130 $ 2,274 $ 29,575

Extruder #6 19% $ 2,459 $ 31,974 $ 1,838 $ 23,898 $ 621 $ 8,075

100% $ 168,285 $ 109,484 $ 58,800

Promedio Annual

$52,168

$20,194 $20,194

$5,048

$38,705

$31,974

Tiromat Extruder #1 Extruder #2 Extruder #3 Extruder #4 Extruder #6

7

Savings Expected Analysis

Define

Promedio Annual Meta Annual $-

$5,000.00

$10,000.00

$15,000.00

$20,000.00

$25,000.00

$30,000.00

$35,000.00

$40,000.00

$45,000.00

Extruder #4

$ 38, 705

Opotunidad de mejora $29,575 dlls anuales

$ 9, 130

8

Define your defect:

Define

Desperdicio: Cualquier pieza extruida por la maquina #4 que este fuera de

especificación y no pueda ser ajustada dentro de especificación.

9

“Y” Trend Chart

Julio 2013 Agosto 2013

Septiembre 2013

Octubre 2013

Noviembre 2013

Diciembre 2013

Enero 2014 Febrero 2014

Marzo 2014 Abril 2014 Mayo 2014 Junio 2014 Julio 2014 $-

$1,000.00

$2,000.00

$3,000.00

$4,000.00

$5,000.00

$6,000.00

$3,264.00

$2,896.00

$1,860.00 $1,756.00

$2,673.00

$2,242.00 $2,071.00

$1,102.00

$4,538.00 $4,292.00

$3,945.00

$5,595.00

$2,471.00

$ Dlls de Scrap codigo #6 en extrusora # 4

GOALBASELI

NE$ 2,977$ 703

Define

10

“Y” Trend Chart

Julio 2013 Agosto 2013

Septiembre 2013

Octubre 2013

Noviembre 2013

Diciembre 2013

Enero 2014 Febrero 2014

Marzo 2014 Abril 2014 Mayo 2014 Junio 2014 Julio 20140

100000

200000

300000

400000

500000

600000

700000

800000

900000

255317

318364 313606

189497

452284

220815172451

118921

767851

422721

216103

437653

271643

DPMO

GOALBASELI

NE296326

70000

Define

11

Current Process Capability (Y) :

(Y) Current Process

Capability DPMO Sigma Index

190635.2 2.4

Define

12

Savings MatrixMes Volumen de Piezas

ProducidasCosto de resina por

volumen producido ($)Costo del desperdicio

por volumen producido ($)

% Real de Costo por desperdicio / Costo por

producción

Enero 2014 139080 $ 19,532.12 $2,071.00 10.6%

Febrero 2014 93660 $ 16,397.43 $1,102.00 6.7%

Marzo 2014 80200 $ 12,602.34 $4,538.00 36.0%

Abril 2014 176280 $ 19,573.78 $4,292.00 21.9%

Mayo 2014 254280 $ 33,641.59 $3,945.00 11.7%

Junio 2014 189810 $ 31,141.69 $5,595.00 18.0%

Julio 2014 169000 $ 17,001.28 $2,471.00 14.5%

Agosto 2014 95600 $ 10,532.84 $3,106.00 29.5%

Septiembre 2014 45400 $ 6,801.70 $1,113.00 16.4%

Octubre 2014 0 0 $0.00 #DIV/0!

Noviembre 2014 0 0 $0.00 #DIV/0!

Diciembre 2014 0 0 $0.00 #DIV/0!

Define

13

Critical to Quality CTQ´sDefine

Need CTQ

Arranques y cambios de modelos efectivos

Pesage de scrap correcto

Equipo sin fallas durante el proceso de extrusion

Cumplir con el indicador de scrap establecido.

Personal entrenado

Material sin variacion y dentro de especificasion (resina)

Mediciones de producto efectivas

Agua Libre de contaminacion 14

MEASURE

15

…study case……Flow Chart

Measure

1. Cargado de resina 2. Proceso de extrudido 3. Proceso de enfriamiento 4. Jalador

8. Acomodo de carro 7. Recolector de tubo 6. Jalador Cortador 5.Proceso enfriamiento

16

Possible root causes (X’s) identified

Measure

17

Quick kills identified

Measure

Oportunidad Solución Quien? Cuando? Status

Uso de herramentales incorrectos Una matriz por modelo y herramental a utilizar

Manuel Saucedo

Noviembre 13, 2014 Terminado

Arranques innecesarios por falta de resina.

Implementar recorridos del departamento de materiales al kanban de resinas y registrar en bitácora Oscar Macias


Configuracion de rodillos en tina por modelo

Hacer un diagrama de ruteo por modelo y por rodillos a utilizar

Manuel Saucedo


Tubo con agua a puller por falta de secado.

Instalar un secador mas chico para el secado de tubo Bertha Ortiz


Sistema de movimiento de tina provoca atoron

Reforzar con otro tope para evitar que la tina se brinque

Jose Luis Romero

Noviembre 14, 2014 Terminado18

List of X's to investigateX1.- Cambios Extraordinarios (cambios fuera de programa)X2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del cambio o arranqueX3.- Falta de entrenamiento de ajustadoresX4.- Falta de entrenamiento en aparatos de mediciónX5.- Preparación y verificación de Laser Mike antes de cada cambioX6.- Cambios y Arranques de Modelos no efectivosX7.- Modelos complejosX8.- Atorones en pullerX9.- Variación de temperaturasX10.- Tardado ajuste de concentricidad por grumos.

Measure

19

Data collection plan defined for potential X’s

Measure

20

Measurement system accuracy quantifiedGage R&R

%ContributionSource VarComp (of VarComp)Total Gage R&R 0.3519 1.31 Repeatability 0.2471 0.92 Reproducibility 0.1048 0.39 Operators 0.1048 0.39Part-To-Part 26.4807 98.69Total Variation 26.8326 100.00

Study Var %Study VarSource StdDev (SD) (5.15 * SD) (%SV)Total Gage R&R 0.59322 3.0551 11.45 Repeatability 0.49713 2.5602 9.60 Reproducibility 0.32368 1.6670 6.25 Operators 0.32368 1.6670 6.25Part-To-Part 5.14594 26.5016 99.34Total Variation 5.18002 26.6771 100.00

Number of Distinct Categories = 12

Measure

21

Measurement system accuracy quantified

Measure

Part-to-PartReprodRepeatGage R&R

100

50

0

Perc

ent

% Contribution% Study Var

1.0

0.5

0.0

Parts

Sam

ple R

ange

_R=0.45

UCL=1.158

LCL=0

1 2

24

16

8

Parts

Sam

ple M

ean

__X=12.1UCL=12.56LCL=11.64

1 2

2019181716151413121110987654321

24

16

8

Parts

21

24

16

8

Operators

24

16

8

Parts

Aver

age 1

2

Operators

Gage name: Date of study:

Reported by: Tolerance: Misc:

Components of Variation

R Chart by Operators

Xbar Chart by Operators

Appraisers by Parts

Appraisers by Operators

Parts * Operators Interaction

Gage R&R (ANOVA) only with bag

22

Analyze

23

Data collected on potential X’s X1.- Cambios extraordinarios (fuera de programa): por medio de la

herramienta estadística T test Se compara el promedio de cambios de modelo por semana contra el target (lo programado).

X2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del cambio o arranque: Se realiza diagrama de espagueti para identificar las actividades que agregan valor y no agregan valor a esta actividad y se toma tiempos de cada una de las actividades.

X3.- Falta de entrenamiento de ajustadores: Por medio de la herramienta estadística ANOVA se comparan los ajustadores involucrados en arranque y cambios de modelo para medir la proporción de desperdicio generado por eventos y afirmar si generan la misma proporción de desperdicio o es diferente.

Las siguientes X’s serán evaluadas por medio de auditorias.X4.- Falta de entrenamiento en aparatos de medición: Contra el EWI-137-M.X5.- Preparación y verificación de laser Mike antes de cada cambio. Contra el EWI-137-M

X6.- Cambios y Arranques de modelos no efectivos: Con una T test se compara el promedio de desperdicio generado en libras por cambios y arranques de modelo contra el target.

Analyze

24

Data collected on potential X’s X7.- Modelos complejos: Por medio de la herramienta estadística ANOVA se

comparan los modelos que se fabrican en esta extrusora para comparar las medias del desperdicio generado por set up de línea y verificar si generan la misma cantidad de desperdicio o es diferente.

X8.- Atorones en puller: Se compara la proporción de desperdicio ocasionado por atorones en puller contra el desperdicio total, para demostrar si es significativa por medio de la herramienta estadística de dos proporciones.

Las siguiente X será evaluada por medio de auditoria.X9.- Variación en temperaturas: Por medio de Auditoria durante la etapa de medición se monitorea si existe variación en las temperaturas de los controladores.

X10.- Desperdicio por Grumos: Se compara la media de desperdicio ocasionado por grumos contra el desperdicio permitido por naturaleza del proceso para demostrar si es significativo por medio de la herramienta estadística de T test.

Analyze

25

Appropriate sampling techniques used

Analyze

Tamaño de la muestra para las pruebas T tes Power and Sample Size

1-Sample t Test

Testing mean = null (versus not = null)Calculating power for mean = null + differenceAlpha = 0.05 Assumed standard deviation = 1

Sample TargetDifference Size Power Actual Power 0.5 27 0.7 0.705824 0.5 34 0.8 0.807778 0.5 44 0.9 0.900031

Power and Sample Size

Test for Two Proportions

Testing comparison p = baseline p (versus not =)Calculating power for baseline p = 0.2Alpha = 0.05

Sample TargetComparison p Size Power Actual Power 0.8 13 0.9 0.915327 0.8 10 0.8 0.817041 0.8 8 0.7 0.708856

The sample size is for each group.

Tamaño de la muestra para las 2 Proporciones

26

Appropiate sampling techniques used

Analyze

Tamaño de la muestra para las pruebas ANOVA

Power and Sample Size

One-way ANOVA

Alpha = 0.05 Assumed standard deviation = 1

Factors: 1 Number of levels: 5

Maximum Sample TargetDifference Size Power Actual Power 1.5 15 0.9 0.907403

The sample size is for each level.

27

Relationships depicted between potential x´s and Y

Analyze

X1.- Cambios extraordinarios (fuera de programa): por medio de la herramienta estadística T test Se compara el promedio de cambios de modelo por semana contra el target (lo programado).One-Sample T : Cantidad de cambios por semana VS Programado por semana.

Test of mu = 5 vs. not = 5

Variable N Mean StDe SE Mean 95% CI TCantidad de cambios por 11 4.455 1.695 0.511 (3.316, 5.593) -1.07

Variable PCantidad de cambios por 0.311

Con un valor de P > 0.05 es suficiente evidencia para demostrar que en la línea de extrusora #4 no se dan cambio extraordinarios y que se apegan al plan programado.

28

X2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del cambio o arranque: Se realiza diagrama de espagueti para identificar las actividades que agregan valor y no agregan valor a esta actividad y se toma tiempos de cada una de las actividades.Pasos Actividad Tiempo

segundos Longitud Mts

1 a 2 Programa Longitud y mide tubo 10 7

2 a 3 Toma tubo y mide coloca en laser Mike 10 4

Ciclo de maquina 30 0

3 a 4 a 5 Toma tubo y mide coloca en laser Mike / ciclo de maquina 40 4

5 a 6 a 7 Toma tubo y mide coloca en laser Mike / ciclo de maquina 40 4

7 a 8 a 9 Toma tubo y mide coloca en laser mike / ciclo de maquina 40 4




15 a 16 Toma tubo y mide longitud 10 817 a 18 Mide tubo y ajusta puller 10 218 a 19 Mide longitud y ajusta puller 10 2

19 a 20 Toma tubo y mide coloca en laser mike / ciclo de maquina 40 8



Total 440 66

Tiempo de medición y liberación en minutos

Velocidad en pies por minutos Pies desperdiciados Promedio de libra por

pieLibras de

desperdicio

7.33 120 880 0.03 26.4

Analyze

29

X3.- Falta de entrenamiento de ajustadores: Por medio de la herramienta estadística ANOVA se comparan los ajustadores involucrados en arranque y cambios de modelo para medir la media del desperdicio generado por eventos y afirmar si generan la misma cantidad de desperdicio o es diferente.

Analyze

30

Analyze

31

Con un valor de P > 0.05 en los resultados del ANOVA es suficiente evidencia para demostrar que en la línea de extrusora #4 no existe diferencia entre los ajustadores y podemos concluir que están entrenados en los métodos actuales los rangos de CI of Mean y las altas desviaciones estándar de Xochitl y Emma nos indican que tenemos oportunidad de mejora en el método de arranque y cambios.

Analyze

32

Las siguientes X’s serán evaluadas por medio de auditorias:X4.- Falta de entrenamiento en aparatos de medición: Contra el EWI-137-M.X5.- Preparación y verificación de laser Mike antes de cada cambio. Contra el EWI-137-MTest and CI for Two Proportions: Resultados, Evaluados

Event = MalaEvaluados X N Sample pJanet Orozc 2 13 0.153846Jose Luis Ro 1 13 0.076923

Difference = p (Janet Orozc) - p (Jose Luis Ro)Estimate for difference: 0.076923195% CI for difference: (-0.166899, 0.320745)Test for difference = 0 (vs not = 0): Z = 0.62 P-Value = 0.536

• NOTE * The normal approximation may be inaccurate for small samples.• Fisher's exact test: P-Value = 1.000

Con un valor de P > 0.05 es suficiente evidencia para demostrar que las personas que liberan las dimensiones del tubo en el Beta Laser Mike cumplen con lo establecido en el EWI y conocen el procedimiento.

Analyze

33

X6.- Cambios de modelo y Arranques no efectivos: Con una T test se compara el promedio de desperdicio generado en libras por cambios de modelo contra el target.

One-Sample T: Libras. Test of mu = 35 vs not = 35Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI T PLibras. 49 42.88 35.95 5.14 (32.55, 53.20) 1.53 0.132

Analyze

34

Con un valor de P > 0.05 es suficiente evidencia para demostrar que en los arranque de modelo no se genera una cantidad significativa mayor al target establecido.

X7.- Modelos complejos: Por medio de la herramienta estadística ANOVA se comparan los modelos que se fabrican en esta extrusora para comparar las medias del desperdicio generado por set up de línea.

Analyze

35

En las siguientes graficas se muestra el comportamiento de desperdicio de cada modelo en estudio y observamos que existen al menos un modelo que se comporta diferente en cada arranque.

Analyze

36

En la grafica Multi-Vari observamos que el modelo 0034910U esta fuera del comportamiento de los demás por lo que se concluye que es un modelo complejo y debe ser tratado diferente.

Con un valor de P < 0.05 es suficiente evidencia para demostrar existe diferencia en desperdicio por modelos complejo ya que el Kruskal Wallis nos arrojo que al menos en el arranque de uno de los modelos el desperdicio es diferente y el mas representativo en desperdicio en arranque es el tubo burbuja.

Analyze

37

Al no ser normales los datos a comparar se descarta el ANOVA y se utiliza la herramienta estadística Kruskal Wallis para comparar las medianas del desperdicio generado por cada modelo

X8.- Atorones en puller: Se compara la proporción de desperdicio ocasionado por atorones en puller contra el desperdicio total, para demostrar si es significativa por medio de la herramienta estadística de dos proporciones.

Motivo Lbs % Acumm 10 SEMANAS GOALGOAL

DISTRIBUTIONArranque 1926 57% 57% 192.6 100Purga 610 18% 75% 61 30Grumos 478 14% 89% 47.8 10Contam 183 5% 94% 18.3 18.3Cambio de Modelo 175 5% 99% 17.5 10Manguera Fuera de Parametros 27 1% 100% 2.7 27

339.9 175.83 195.3

Arranque Purga Grumos Contam Cambio de Modelo Manguera Fuera de Parametros

0500

1000150020002500

0%

40%

80%

120%

Contribuyentes al Scrap Extruder #4 durante la semana de Medicion

Libr

as

Analyze

38

Durante la semana de recopilación de datos no se presento ningún desperdicio por esta causa por lo que se descarta como posible causa potencial o X critica. Pero se presento una X (purga) no contemplada en el Ishikawa por lo que se evaluara en esta etapa.

Las siguiente X’s será evaluada por medio de auditorias.X9.- Variación en temperaturas: Por medio de Auditoria durante la etapa de medición se monitorea si existe variación en las temperaturas de los controladores.

Al comparar el comportamiento de las temperaturas en la zona de los barriles un valor de P > 0.05 es suficiente evidencia para demostrar que no existe diferencia en los valores de las temperaturas del MP, el set up del controlador y la temperatura real por lo que se considera que no existe variacion en las temperaturas.

Analyze

39

X10.- Desperdicio por grumos: Se compara la media de desperdicio ocasionado por grumos contra el desperdicio permitido por naturaleza del proceso para demostrar si es significativo, por medio de la herramienta estadística de T test.Motivo

10 SEMANASLbs % Acumm SEMANAL GOAL Ideal

GOAL del Proyecto Lbs

Arranque 1926 57% 57% 192.6 120

Purga 610 18% 75% 61 40

Grumos 478 14% 89% 47.8 10

Contam 183 5% 94% 18.3 10

Cambio de Modelo 175 5% 99% 17.5 35Manguera Fuera de Parámetros 27 1% 100% 2.7 0

3399 339.9 175.83 215

Disminución de desperdicio 164.07 Lbs es el

ahorro al 100%

Escenario Ideal 164.07 339.9 -175.83

Objetivo del proyecto 124.9 339.9 - 215.00

Proyeccion de ahorro 76% 124.9 / 164.7 X 100

Situación ActualObjetivo del

proyectoGrumos 14% 5%

0500

1000150020002500

0%

40%

80%

120%

Contribuyentes al desperdicio Extrusora #4 durante la semana de Medición

Libr

asAnalyze

40

One-Sample T: Libras_2

Test of mu = 10 vs not = 10

Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI T PDesperdicio Grumos 12 39.83 21.57 6.23 (26.13, 53.54) 4.79 0.001

Con un valor de P < 0.05 es suficiente evidencia para demostrar que la cantidad de desperdicio generado por grumos es diferente al target permitido por lo que se considera X critica, de lo contrario el desperdicio generado por purga con un valor de P > 0.05 esta dentro de lo permitido al proceso y se descarta como X critica.

One-Sample T: Desperdicio Purga

Test of mu = 40 vs not = 40

Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI T PDesperdicio Purga 11 55.5 48.5 14.6 (22.9, 88.0) 1.06 0.315

Analyze

41

X’s Critical listX2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del cambio o arranque.

X7.- Modelos complejos.

X10.- Desperdicio por grumos.

Analyze

42

Improve

43

Design of Experiment (If it is required)

Improve

44

Improve

45

Determine the operational tolerances to each Critical X´s

Improve

X2.- Perdida de tiempo por lay out en la liberación del cambio o arranque.

El tiempo de respuesta para la medición no debe exceder los 2.68 Minutos del tiempo en la operación de medición.

X7.- Modelos complejos.Cumplir con el desperdicio permitido para arranques y cambios de modelo del 1.97%


No exceder el 0.17% de desperdicio permitido por variación de material en un proceso de extrusión.

46

Finding Solutions to Critical X´s

Evaluate and select alternative solutions

Improve


Se diseña lay out eliminando las actividades que no agregan valor como principales son: movimiento, transporte y sobre procesamientos.


Se modifica el método para el arranque del modelo 9606-01, 9606-02 ajustando primero el tubo dentro de especificación en forma lineal y por ultimo la burbuja, también en el centrado de la burbuja se registran los valores del offset para generar unos parámetros de referencia ya que actualmente se hace a prueba y error.


Se ajusta el arreglo de temperaturas a las recomendadas por el proveedor Teknor Apex para la resina 0454580 con la que se corren 5 modelos de alto volumen y son los que nos provocan grumos en arranques y durante el proceso de extrusión y se agrega un paquete para configuración de 200 nash para aumentar presión en el barril.

47



Pasos Actividad Tiempo segundos

Longitud Mts

1 a 2 Programa Longitud y mide tubo 7 4

2 a 3 a 4 Toma tubo y mide coloca en laser Mike 5 0

Ciclo de maquina 30 0

4 a 5 a 6Toma tubo y coloca en laser mike / ciclo de maquina En

caso de ser necesario35 0

6 a 7 a 8 Ajusta Puller y Toma tubo y mide longitud 7 4

8 a 9 a 10 Ajusta puller en caso de ser necesario y mide tubo 77 4

Total 161 12

Antes de la Mejora

Tiempo de medicion y liberacion en minutos

Velocidad en pies por minutos Pies desperdiciados Promedio de libra por

pieLibras de

desperdicio7.33 120 880 0.03 26.4

Después de la MejoraTiempo de medicion y liberacion

en minutosVelocidad en pies por

minutos Pies desperdiciados Promedio de libra por pie

Libras de desperdicio

2.68 120 322 0.03 9.66

63.4%

Improve

48



Se ajustan las dimensiones del tubo en forma lineal primeramente para evitar variaciones durante el ajuste

Una vez ajustadas las dimensiones de ID, OD y Wall Thikness en forma lineal se activa el modo burbuja.

Por ultimo se verifica las dimensiones de la burbuja según la receta y si es necesario se realizan pequeños ajustes..

Improve

49

Regression Analysis: Length 6 fts versus Offset

The regression equation isLength 6 fts = - 227.1 + 1.102 Offset

S = 0.297201 R-Sq = 92.8% R-Sq(adj) = 92.7%

Analysis of Variance

Source DF SS MS F PRegression 1 304.850 304.850 3451.32 0.000Error 269 23.760 0.088Total 270 328.611

Improve

50

Correlations: Length 6 fts, Offset

Pearson correlation of Length 6 fts and Offset = 0.963P-Value = 0.000

Improve

51

Improve

52


Se ajusta el arreglo de temperaturas a las recomendadas por el proveedor Teknor Apex para la resina 0454580 con la que se corren 5 modelos de alto volumen y son los que nos provocan grumos en arranques y durante el proceso de extrusión y se agrega un paquete de mayas de 100 y 200 nash para aumentar presión en el barril.

Improve

53

Improve

54

Zona 1 Zona 2 Zona 3 Zona 4 Zona 5 Dado220

240

260

280

300

320

Temperatura MinimaG

rado

s Fa

renh

eit


260

280

300

320

340

Temperatura Nominal

Gra

dos

Fare

nhei

t


290

310

330

350

Temperatura Maxima

Gra

dos

Fare

nhei

t

Improve

55

Improve

56

Improve

57


295

300

305

310

315

320

325

T Bajas Mejora

Gra

dos

Fare

heit


295

300

305

310

315

320

325

T Altas Mejora

Gra

dos

Fare

heit

Improve

58

Improve

59

Improve

60

En la siguiente T test se muestra que con el arreglo de mallas de 200 Nash y las temperaturas en Rampa no genera grumos como se había experimentado en el DOE

Implementation plan Improve

Que? Quien? Cuando? Donde?



Equipo DMAIC

Noviembre 29, 2014

Línea extrusora #4 en LaserMike cuarto blanco.



Equipo DMAIC

Noviembre 28, 2014

Línea extrusora #4 en puller cuarto blanco.


Se ajusta el arreglo de temperaturas a las recomendadas por el proveedor Teknor Ápex para la resina 0454580 con la que se corren 5 modelos de alto volumen y son los que nos provocan grumos en arranques y durante el proceso de extrusión y se agrega un paquete de mayas de 100 y 200 Nash para aumentar presión en el barril.

Equipo DMAIC

Noviembre 26, 2014

Línea Extrusora #4 en maquina extrusora.

61

Process capabilityMes Defectos Oportunidades DOPU DPMO Sigma Level

Agosto 2014 $ 6,082.00 $ 16,000.00 1 380125 1.8Septiembre 2014 $ 1,153.00 $ 19,990.19 1 57678 3.1Octubre 2014 $ 685.00 $ 9,516.68 1 71979 3.0Noviembre 2014 $ 187.00 $ 7,143.51 1 26178 3.4

Total $ 8,107.00 $ 52,650.39 1 153978 2.5Six Sigma CalculatorThe calculation of a Sigma level, is based on the number of defects per million opportunities (DPMO).

In order to calculate the DPMO, three distinct pieces of information are required:a) the number of units producedb) the number of defect opportunities per unitc) the number of defects

The actual formula is:

DPMO = (Number of Defects X 1,000,000)

((Number of Defect Opportunities/Unit) x Number of Units)

Defects $ 8,107.00 DPMO 153978 Opportunities $ 52,650.39 Sigma Level 2.5 Defect Opportunities per unit 1

Six Sigma Table: 1 690,0002 308,0003 66,8004 6,2105 3206 3.4

Improve

62

(Y) Current Process

Capability DPMO Sigma Index

153978 2.5

Process capabilityImprove

63

Control

64

Describe controls to each critical X´s

Control


Se ejecuta IQ del cambio del equipo y se anexa lay out a la validación. Se anexa validación al MMR-9503-M

X7.- Modelos complejos.Se actualiza MP-141-M para ajuste de Tubo burbuja y se agregan parámetros de referencia para ajuste de offset. Se anexa al mantenimiento preventivo la regla de ajuste de altura de puller para que se mantenga en buenas condiciones.

X10.- Desperdicio por grumos.Se establecen parámetros de referencia en el MP en forma de rampa y se agregan al EWI para la extrusora #4 el arreglo de mallas con 100 y 200 Nash.

65

Control Plan Control

66

Update the FMEA and Process Documentation with Controls

Control

Process Step Input

Potential Failure Mode

Potential Failure Effects SEV Potential

Causes OCC Current Controls DET RPN

Step of the process under investigation

Input under investigation?

In what ways does the Key Input go wrong?

What is the impact on the Key Output Variables (Customer Requirements) or internal requirements?

How Severe is the effect

to the customer?

What causes the Key Input to go wrong?

How often does

cause or FM

occur?

What are the existing controls and procedures (inspection and test) that prevent eith the cause or the Failure Mode? Should include an SOP number.

How well can you detect

cause or FM?

Liberacion eficiente (tiempo y forma) del

tubo dentro de especificación.

Proceso de medicion en laser Mike y flexometro

Trdar mas de 5 minutos en dar

una respuesta al ajustador y/o

erronea

Liberacion del producto fuera de especificasion y

excesivo desperdicio de resina

7

Capacitación a técnicos y lay out eficiente

del proceso de medición

3

Validar el proceso de Medicion con un IQ para el equipo de

medicion donde se registra lay out y capacitacion continua a

las personas que liberar el producto

3 63

Ajustes de productos dentro de

especificasion efectivas

Ajuste de dimenciones del

producto

Mal ajuste de dimenciones del

producto y/o tardar mas de 10

minutos en el ajuste

Producto fuera de especificasion y/o

exsecesivo desperdicio de resina

7

Metodos efectivos y presisos, Personal

entrenado

3se marcara la fecha de salida

de la refacción en tool crib para monitorear la vida útil

3 63

Ajuste efectivo de parametros del

proceso

Ajuste de maquina

Mal ajuste de equipo Grumos en el producto 7

Parametros mal

establecidos o parametros mal

ajustados

3se marcara la fecha de salida

de la refacción en tool crib para monitorear la vida útil

4 84

67

Action plan long term

Control

Validación de los nuevos parámetros en rampa para todos

los modelos según recomendaciones de fabricante.

68

Measure Y improvement compared to historical

Control

Agosto 2014 Septiembre 2014 Octubre 2014 Noviembre 2014 $-

$1,000.00

$2,000.00

$3,000.00

$4,000.00

$5,000.00

$6,000.00

$7,000.00

$6,082.00

$1,153.00

$685.00

$187.00

Desperdicio Código #6 Extrusora #4

GOALBASELI

NE$ 2,977$ 703 69

Agosto 2014 Septiembre 2014 Octubre 2014 Noviembre 20140

50000

100000

150000

200000

250000

300000

350000

400000380125

5767871979

26178

DPMO

GOALBASELI

NE296326

70000

Control

70

Lessons learned identified and shared

Control

Con el fin de prevenir la recurrencia de los problemas, la clave reside en encontrar su

causa raíz de manera a asegurar la sostenibilidad de las mejoras.

71

Final project savings quantifiedDe Julio del 2013 a Agosto del 2014 se tenia un AVG de desperdicio de $3199 dlls mensuales una vez implementadas las acciones a partir de Septiembre del 2014 a Noviembre del 2014 se registro

un AVG de desperdicio de $675 dlls mensuales, proyectando un ahorro

cuantificado en estos últimos 3 meses de $2524 dlls mensuales, equivalentes a $7572 dlls acumulados en tres meses.

Control

72

resumen 2do proyecto bb

Documents