CASE 3. Análisis de problemas de calidad en la fábrica de envases para conservas ONIX®

 

Palabras clave

Estudio de Proveedores; Capacidad de Procesos, Control Estadístico de Procesos; Cálculo de nivel Sigma del Proceso, Cálculo de Defectos por Millón de Oportunidades (DPMO); DMAIC.

 

 

Introductión

 

La fábrica de componentes de metal ONIX ® desarrolla una amplia gama de productos, incluyendo las latas se mantienen. Estos botes son utilizados por varios clientes, que son los principales productores de alimentos como la carne y el pescado. En las últimas semanas ha habido muchas quejas de los clientes sobre la calidad del producto entregado, ya que han detectado la aparición de un montón de latas con fugas y daños a la otra con muescas en el cuerpo. A continuación una descripción de la metodología Seis Sigma DMAIC para resolver este caso:

 

Definir

Al recibir estas políticas quejas ONIX ® designa a un grupo de trabajo encargado de investigar las causas de la generación de defectos. Este equipo se ha mejorado con dos posibles causas de este problema, que se oponen, como se muestra en la siguiente tabla:

 

Type of Cause

Action

Possible errors

The damage is caused by a relatively minor wear and tear on machinery

Workers or technicians can reduce or eliminate the problem by adjusting or replacing the affected parts of the equipment.

Mistake 2: Believing that the problem is common (poor quality tinplate) and make adjustments to the machine in a timely manner.

The cans come with defects because management buy lower quality tinplate, perhaps in an effort to reduce costs. What the operator does not even notice, and neither the administration is aware of the injury.

There is nothing that operators can do about the problem. Only the administration can change the purchasing policy.

 

Error 1: when the assembly line can throw a defective natural reaction might lead the operator to adjust the machinery. But the problem is in the material, so that the adjustment can decompose the system and make it worse, leading to new and more serious problems. Meanwhile, the real source of the problem (material) go unnoticed.

 

Después de este análisis, el equipo de mejora es una pregunta: ¿cómo investigar las causas encontradas para saber cuál de los dos va a ser atacado? Para hacer esto usted tiene que decidir en primer lugar si el proceso es estable o si la materia prima es la causa adecuada ¿Qué se debe comprobar en primer lugar?

 

Medir

En este caso se puede comprobar si el proceso es estable sin haber establecido que la materia prima es adecuada, ya que en caso de que no será la introducción de una variación debida al proceso, por lo que el Estado puede verse afectada control.

De todas las características de calidad que se exigen a los proveedores, solamente este caso es importante para la dureza, la cual se lleva a cabo mediante el análisis de esta variable en la lata comprada de cada proveedor, que debe ser mayor que 90 N / m2. Los resultados del análisis, la aplicación de la prueba de Vickers se muestran a continuación en la tabla siguiente:

 

Supplier 1

Supplier 2

Supplier 3

84,8949

97,697

85,7721

97,7484

87,119

89,4851

83,6844

100,368

89,3418

Analizar

 

Para tener una mejor apreciación de los resultados de los experimentos que evalúan la capacidad de los proveedores, que se muestran a continuación. Desde el análisis de la capacidad se puede deducir que el único proveedor capaz de cumplir con las especificaciones es el número 2, a pesar de tener un valor de defectos por millón de oportunidades mucho mayores que la requerida para un proceso que opera a Six Sigma (742 defectos por millón).

 

Mejorar

 

Una vez comprobada la falta de calidad de las ganancias de las materias primas para verificar si el proceso está bajo control estadístico, por lo que comienza a ser producido con materias primas proporcionadas por el proveedor sólo 2, de estos datos de producción sigue siendo extraído para formar una estabilidad estudio del proceso, los datos extraídos, que muestra el número de unidades defectuosas por cada lote de 10.000 piezas, que no puede exceder el límite acordado con los clientes y el 0,5% de los defectos se presentan en la siguiente tabla.

 

Muestra

Defectos

1

21

2

24

3

16

 

Controlar

 

A partir del análisis de los datos de los defectos por lote, se realiza un estudio de capacidad y estabilidad del proceso, donde se obtiene que el proceso en general es estable, a pesar de tener dos puntos fuera de control, además el proceso es capaz de cumplir con las especificaciones de los clientes. Los 26 valores de defectos por lote tienen un promedio de 0,198462% de defectuosos. Esto es igual a 1984,62 defectos por millón. Las cotas de confianza del 95,0% indican que el porcentaje medio de defectuosos en la población muestreada no es mayor de 0,213414. 

 

El valor Z de proceso convierte el porcentaje promedio de defectuosos en un índice de capacidad similar a los calculados cuando se evalúa la capacidad de datos continuos. En la mayoría de los casos, es deseable un valor Z de, al menos, 4, en este caso se obtiene 2,8, lo que indica que se debe mejorar el proceso para lograr índices de calidad de clase mundial.

 

Los límites de tolerancia muestran la variabilidad probable entre las muestras en la población. En este caso, 95,0% de todas las muestras de tamaño promedio puede esperarse que tengan no más de 27,0 elementos defectuosos.

 

 


Conclusiones

 

• The main problem affecting the quality of the production was given by the difference of quality raw materials that are purchased from the three suppliers.

• It is required a control of raw materials purchased, to avoid problems that are caused quality to our customers.

•Commercial relations with Supplier 2 are beneficial only.