PROYECTO SEIS SIGMA CASO DE ESTUDIO. FABRICACIÓN DE HELICÓPTEROS DE PAPEL E DU ARD AG U STE NC H COTILLAS TABLA DE CONTENIDO CASO DE ESTUDIO ________________________________________________________________ 3 DEFINICIÓN __________________________________________________________________________ 6 Consideraciones generales_____________________________________________________________ 6 Cálculo de Producción ________________________________________________________________ 7 Objetivos generales del proyecto _______________________________________________________ 9 MEDIDA _____________________________________________________________________________ 9 Diagrama del proceso actual ___________________________________________________________ 9 Estudio R&R del sistema de medición ___________________________________________________ 10 Capacidad del proceso actual__________________________________________________________ 13 Diagrama de Ishikawa _______________________________________________________________ 15 ANÁLISIS ___________________________________________________________________________ 16 ANÁLISIS GRÁFICO __________________________________________________________________ 16 ANÁLISIS NUMÉRICO ________________________________________________________________ 25 CONTRASTES DE HIPÓTESIS ___________________________________________________________________ 25 ANOVA ___________________________________________________________________________________ 27 REGRESIÓN ________________________________________________________________________________ 30 MEJORA ____________________________________________________________________________ 35 Resultados experimento fraccionario ___________________________________________________ 35 Resultados experimento completo _____________________________________________________ 35 OPTIMIZACIÓN DEL DISEÑO Y DEL PROCESO DE FABRICACIÓN ________________________________ 37 Consideraciones generales____________________________________________________________ 37 Cálculo de Producción del proceso optimizado ____________________________________________ 39 Tabla Resumen _____________________________________________________________________ 40 CONTROL ___________________________________________________________________________ 41 CONCLUSIONES ______________________________________________________________________ 42 Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 2 CASO DE ESTUDIO LA EMPRESA La empresa Parasafe S.A. se dedica al diseño, producción y venta de helicópteros de papel. Estos helicópteros se utilizan para realizar estudios de aerodinámica en diseños de túneles de viento, separadores ciclónicos y sistemas de ventilación especiales. El equipo de producción de Parasafe S.A. consta de 10 personas, que trabajan un único turno de 8 hs./día. La eficiencia histórica de la producción es del 80% (producción real/capacidad teórica). El reparto de empleados entre las diferentes tareas es el siguiente: • • • • • Etapa de inspección: 1 persona más medio turno de otra. Etapa de corte: 2 personas más medio turno de otra. Etapa de pegado: 1 persona más medio turno de otra. Etapa de la prueba de vuelo: 3 personas. Etapa de etiquetado: 1 persona más medio turno de otra. Se dispone también de un equipo de 3 personas que realizan las tareas de compras, diseño e inspección. DESCRIPCIÓN GENERAL DEL PRODUCTO Y DEL PROCESO Se trata de un diseño muy simple, tal como el que se muestra en la figura siguiente: Ilustración 1 Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 3 El proceso actual consta de cuatro etapas básicas: el aprovisionamiento de materia prima, el montaje, la prueba de vuelo y el etiquetado final previo al envío al cliente. De los dos suministradores posibles de papel se trabaja con el que proporciona la mejor calidad en lo que respecta al cumplimiento de las especificaciones de diseño. Este suministrador es el más caro. El producto que se recibe es inspeccionado 100%. La característica que se mide es el ancho del patrón de corte; esta dimensión viene especificada por la ingeniería de Parasafe S.A., existiendo los siguientes límites de aceptación mínimo y máximo en torno al valor nominal: Anominal = 12 cm. Amínimo = 11,9 cm. Amáximo = 12,1 cm. La materia prima viene en hojas de tamaño DIN A4, con el patrón ya dibujado tal como se muestra en el esquema siguiente: Ilustración 2 Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 4 El montaje consta de dos sub-procesos: el corte del papel y el pegado del mismo. El corte consiste en separar el borde del patrón y realizar los cortes señalados; el pegado consiste en unir los bordes del cuerpo con cinta adhesiva corriente. El proceso es manual. La prueba de vuelo consiste en comprobar, para cada producto fabricado, si satisface el requisito fundamental que establece el cliente. Tvuelo Tmínimo (=1 seg.) La prueba de vuelo se realiza soltando el helicóptero en posición vertical desde una altura de 2 m, y midiendo el tiempo que tarda en caer al suelo. La prueba se realiza con un cronógrafo manual, capaz de medir 1/100 seg. El cliente exige que no más de 1/2000 de los helicópteros vuelen menos de un segundo; históricamente el producto ha cumplido muy bien con este requisito. Los helicópteros que no pasan la prueba de vuelo son descartados. Los que sí pasan la prueba son etiquetados con un código identificador, que se graba manualmente en cada unidad. El cliente rechaza como defectuoso todo helicóptero no etiquetado; en este caso el helicóptero es destruido. No existe un almacenamiento propiamente dicho de producto acabado, sino que la producción, una vez etiquetada se almacena directamente en los transportes que dispone el cliente en la fábrica de Parasafe S.A. COSTES DEL PROCESO Los costes de producción se describen a continuación: a. b. c. d. e. f. g. Costes fijos: o Salario de los empleados ▪ 1200 €/mes por operario ▪ 1900 €/mes por técnico o Alquiler y gastos de mantenimiento: 4.000 €/mes Coste del papel (tamaño DIN A4) o Suministrador A (buena calidad, Zb=4,5) -> 0,8 €/hoja o Suministrador B (mala calidad, Zb=3,0) -> 0,6 €/hoja Coste de inspección ->0,55 €/unidad Coste del corte ->1,5 €/unidad Coste del pegado ->0,45 €/unidad Coste de la prueba de vuelo ->1,5 €/unidad Coste del etiquetado ->0,55 €/unidad El suministrador envía grandes lotes de producto, por lo que se puede considerar un almacén de materia prima ilimitado. El precio de venta actual es de 6 €/unidad TIEMPOS DEL PROCESO El tiempo que se emplea en la fabricación de un helicóptero se desglosa a continuación: a. b. c. d. e. Etapa de inspección ->35 seg./unidad Etapa del corte ->55 seg./unidad Etapa del pegado ->35 seg./unidad Etapa de la prueba de vuelo ->55 seg./unidad Etapa del etiquetado ->35 seg./unidad Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 5 EL CLIENTE Parasafe S.A. tiene un único cliente: Hispafly S.A. que, en principio, sería capaz de absorber toda la producción que Parasafe S.A. pudiera suministrarle. La característica fundamental del producto es que sea capaz de cumplir el requisito del tiempo de vuelo mínimo, establecido por Hispafly S.A. Aparte de lo anterior, el cliente se ha venido quejando desde siempre del elevado precio del producto y de la excesiva variación en los tiempos de vuelo de los helicópteros. Más de una vez ha manifestado que desearía ver incrementado el suministro de Parasafe S.A. Otro factor a considerar, aunque algo menos importante que los anteriores, es el peso del helicóptero que resulta algo elevado. Internamente, el accionista de Parasafe S.A. ve con gran preocupación el escaso margen del negocio. Al menos a corto plazo es impensable considerar un aumento en el precio de venta del producto. Por cuestiones financieras, tampoco se puede pensar en comprar maquinaria para automatizar el proceso ni en aumentar la plantilla. La necesaria contención salarial llevada a cabo en los últimos años está comenzando a crear malestar entre la plantilla. Ante esta situación, la Dirección ha optado por emplear la metodología Seis Sigma para tratar de mejorar la productividad y disminuir los tiempos empleados en cada proceso de manera que se reduzcan los costes y se consiga así el objetivo de incrementar los beneficios. Todo ello sin que se vea afectada la satisfacción del cliente. DEFINICIÓN Expuesto el caso de estudio en el apartado anterior, empezaremos por comprender exactamente qué necesita nuestro cliente, cómo nuestro producto satisface esos requisitos y así determinar aquellas características del producto que son críticas para la calidad y el coste. Consideraciones generales Parasafe SA es una empresa especializada en el diseño, producción y venta de helicópteros de papel utilizados para estudios de aerodinámica. Cuenta con un equipo de 10 personas en producción y 3 en tareas técnicas, que trabajan en un único turno con una eficiencia histórica del 80%. El producto, de diseño muy simple, es un helicóptero de papel con un proceso de cuatro etapas básicas: aprovisionamiento, montaje, test y etiquetado. RECHAZO MONTAJE MATERIA PRIMA INSPECCIÓN CORTE DOBLADO Y PEGADO PRUEBA DE VUELO Tv > 1 s ETIQUETADO ENVÍO CLIENTE Diagrama 1. Diagrama de flujo Hispafly SA es el único cliente de Parasafe SA. El requisito del producto que nos piden es que el tiempo de vuelo mínimo sea superior a 1 segundo. Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 6 Quejas del cliente para tener en cuenta en nuestro proyecto: 1. 2. 3. 4. Elevado precio del producto Excesiva variación en los tiempos de vuelo Incremento de la producción Peso del helicóptero Condicionantes iniciales de Parasafe SA: 1. 2. 3. No se puede aumentar el precio de venta del producto No se puede invertir en maquinaria No se puede aumentar la plantilla Objetivos iniciales de Parasafe SA sin afectar a la satisfacción del cliente: 1. 2. Mejorar la productividad Disminuir los tiempos en cada proceso para: a. Reducir costes b. Incrementar beneficios Cálculo de Producción La capacidad de producción será mínima capacidad de producción, nuestro cuello de botella, de las operaciones del proceso en unidades de producto terminado. Tiempo operación (s/unidad) Número operarios Turnos Horas turno Tiempo operario (s) Eficiencia Capacidad producción (unidades/día) Días mes Capacidad producción (unidades/mes) INSPECCIÓN 35 1,5 1 8 43.200 80% 987 20 19.740 CORTE 55 2,5 1 8 72.000 80% 1.047 20 20.940 DOBLADO Y PEGADO 35 1,5 1 8 43.200 80% 987 20 19.740 PRUEBA DE VUELO 55 3 1 8 86.400 80% 1.257 20 25.140 ETIQUETADO 35 1,5 1 8 43.200 80% 987 20 19.740 OPERACIONES Como podemos observar la capacidad actual de producción máxima mensual es de 19.740 helicópteros de papel. Con esta producción los resultados actuales de la empresa son: COSTES FIJOS MENSUALES DESCRIPCIÓN 21.700,00 € CANTIDAD €/mes TOTAL Alquiler y gastos 1 4.000 4.000,00 € Sueldos operarios 10 1.200 12.000,00 € Sueldos técnicos 3 1.900 5.700,00 € Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 7 COSTES VARIABLES POR UNIDAD DESCRIPCIÓN 5,35 € VALOR CANTIDAD IMPORTE Papel 0,80 € 1 0,80 € Inspección 0,55 € 1 0,55 € Corte 1,50 € 1 1,50 € Doblado y Pegado 0,45 € 1 0,45 € Prueba de vuelo 1,50 € 1 1,50 € Etiquetado 0,55 € 1 0,55 € PRODUCTO Helicóptero de papel PRECIO UNITARIO VENTA 6,00 € CAPACIDAD DE PRODUCCIÓN ACTUAL 19.740 INGRESOS TOTALES COSTES TOTALES PERDIDAS 118.440,00 € 127.309,00 € -8.869,00 € PUNTO DE EQUILIBRIO 33.385 Dado el proceso actual, descrito en el caso de estudio, con una producción de 19.740 helicópteros al mes el resultado de la empresa es de 8.869 € de pérdidas. Con estos datos el punto de equilibrio se encuentra en 33.385 unidades, es decir, con un aumento de la producción del 70% para no ganar ni perder. Punto de equilibrio caso estudio €250.000,00 €200.000,00 €150.000,00 €100.000,00 €50.000,00 €0,00 0 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000 35.000 40.000 45.000 (€50.000,00) INGRESOS COSTES TOTALES BENEFICIOS/PERDIDAS Gráfica 1. Punto equilibrio proceso inicial Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 8 Objetivos generales del proyecto Llegados a este punto, debemos establecer claramente los objetivos de nuestro proyecto, que serán: • • Reducir costes Mejorar la satisfacción del cliente o Tvuelo > 1 s o Disminuir la variación en los tiempos de vuelo o Incrementar la producción MEDIDA En este apartado vamos a ver cómo es el funcionamiento de nuestro proceso real. Diagrama del proceso actual Para ello vamos a representar el diagrama del proceso actual, para visualizar todas las actividades involucradas en el proceso, con todas las variables y el resto de información disponible. Las variables de diseño las introducimos en la etapa de “prueba de vuelo” pues es en los tiempos dónde estas han de influir. También clasificaremos las variables del proceso en categorías: Controlables, Críticas, Ruido o estándar. COSTES FIJOS ALQUILER 4.000€/mes SALARIOS 1.200€/mes operario 1.900€/mes técnico MATERIA PRIMA SUMINISTRADOR A Buena Calidad Zb=4,5 COSTE 0,8 €/hoja SUMINISTRADOR B Mala Calidad Zb=3,0 COSTE 0,6 €/hoja + 3 TÉCNICOS Eficiencia 80% MONTAJE INSPECCIÓN CORTE DOBLADO Y PEGADO PRUEBA DE VUELO ETIQUETADO Variables: C Exp.(Insp) C S Mto.(Insp) Variables: C Exp.(Corte) C S Mto.(Corte) Variables: C Exp.(Dobl) C S Mto.(Dobl) Variables: C Operario(Vuelo) C S Mto.(Vuelo) Variables: C Exp.(Etiq) C S Mto.(Etiq) COSTE 0,55€/ud COSTE 1,5€/ud COSTE 0,45€/ud COSTE 0,55€/ud 1,5 OPERARIOS 34.560 s disponible 987 uds/día 2,5 OPERARIOS 57.600 s disponible 1.047 uds/día 1,5 OPERARIOS 34.560 s disponible 987 uds/día Cr S Largo Ala C S Ancho patrón Cr S Largo cuerpo Cr S Ancho cuerpo C S Celo ala C S Celo cuerpo Cr S Clip 1,5 OPERARIOS 34.560 s disponible 987 uds/día ENVÍO CLIENTE Variable salida: C Cr Tiempo de vuelo PRECIO VENTA 6€/unidad COSTE 1,5€/ud LEYENDA C - Controlable Cr - Crítica N – Ruido S - Procedimiento 3 OPERARIOS 69.120 s disponible 1.257 uds/día Coste 5,35 €/ud 35 s 55 s 35 s 55 s 35 s 215 s Valor anañadido Diagrama 2. Proceso inicial Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 9 Estudio R&R del sistema de medición Una Evaluación R&R identifica y cuantifica las fuentes diferentes de variación que afectan a un sistema de medición. Par a ello vamos a trabajar con 3 prototipos diferentes, según lo indicado a continuación: Prototipo nº 1 Prototipo nº 2 Prototipo nº 3 Clip: si Clip: si Clip: no Celo en el ala: si Celo en el ala: si Celo en el ala: si Celo en el cuerpo: si Celo en el cuerpo: si Celo en el cuerpo: si Largo ala: 8 Largo ala: 6,5 Largo ala: 9,5 Largo cuerpo: 8 Largo cuerpo: 8 Largo cuerpo: 6,5 Ancho cuerpo: 5 Ancho cuerpo: 5 Ancho cuerpo: 5 Para cada uno de los prototipos obtenemos el tiempo de vuelo que se muestra en la siguiente tabla: Prototipo Operario Tiempo 1 OpC 1,04316 1 OpC 1,10067 1 OpB 1,08579 1 OpA 1,31646 1 OpA 1,36379 2 OpC 1,22688 2 OpB 1,30556 2 OpB 1,25943 2 OpB 1,26152 2 OpA 1,48345 2 OpA 1,45594 2 OpA 1,49152 3 OpC 1,1108 3 OpC 1,15231 3 OpC 1,09509 3 OpB 1,10642 3 OpB 1,11518 3 OpB 1,12967 3 OpA 1,30397 3 OpA 1,25987 3 OpA 1,34812 Con estos datos, en Minitab hacemos el estudio R&R del sistema de medición (cruzado) y obtenemos los siguientes resu ltados: Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 10 R&R del sistema de medición Componentes de la varianza Fuente CompVar %Contribución (de CompVar) Gage R&R total Repetibilidad Reproducibilidad Operario (Vu Parte a parte Variación total 0,0161330 0,0007854 0,0153477 0,0153477 0,0088508 0,0249839 64,57 3,14 61,43 61,43 35,43 100,00 Evaluación del sistema de medición Fuente Desv.Est. (DE) Gage R&R total Repetibilidad Reproducibilidad Operario (Vu Parte a parte Variación total 0,127016 0,028025 0,123886 0,123886 0,094079 0,158063 %Var. Var. estudio estudio (6 × DE) (%VE) 0,762096 0,168148 0,743314 0,743314 0,564473 0,948377 80,36 17,73 78,38 78,38 59,52 100,00 Número de categorías distintas = 1 Como podemos observar, los datos que nos da este estudio son muy malos, y no nos valen. La contribución del sistema de medida a la variabilidad total observada es superior, no al 10%, si no al 80% y el número de categorías distintas es igual a 1. Gráfica 2. Informe R&R sistema medición (3 operarios) Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 11 De los gráficos del informe podemos observar que el problema viene por los operarios. Es evidente que el operario A mide de forma distinta a los otros dos. Suponiendo que los dos operarios que miden parecido lo hacen bien, vamos a prescindir de las mediciones del operario A que mide distinto y suponemos que lo hace mal. Con los datos truncados, repetimos el estudio R&R del sistema de medición (cruzado) y obtenemos los siguientes resultados: Tabla ANOVA de dos factores con interacción Fuente GL Prototipo Operario Prototipo * Operario Repetibilidad Total 2 0,112196 0,0560978 245,859 0,004 1 0,000584 0,0005842 2,560 0,251 2 0,000456 0,0002282 0,414 0,670 12 0,006608 0,0005507 17 0,119844 SC MC F P α para eliminar el término de interacción = 0,05 Tabla ANOVA dos factores sin interacción Fuente GL Prototipo Operario Repetibilidad Total 2 0,112196 0,0560978 111,177 0,000 1 0,000584 0,0005842 1,158 0,300 14 0,007064 0,0005046 17 0,119844 SC MC F P R&R del sistema de medición Componentes de la varianza Fuente CompVar %Contribución (de CompVar) Gage R&R total Repetibilidad Reproducibilidad Operario Parte a parte Variación total 0,0005134 0,0005046 0,0000088 0,0000088 0,0092655 0,0097790 5,25 5,16 0,09 0,09 94,75 100,00 Evaluación del sistema de medición Fuente Desv.Est. (DE) Gage R&R total Repetibilidad Reproducibilidad Operario Parte a parte Variación total 0,0226589 0,0224629 0,0029734 0,0029734 0,0962577 0,0988887 %Var. Var. estudio estudio (6 × DE) (%VE) 0,135953 0,134777 0,017841 0,017841 0,577546 0,593332 22,91 22,72 3,01 3,01 97,34 100,00 Número de categorías distintas = 5 Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 12 Gráfica 3. Informe R&R sistema medición (2 operarios) Con estos resultados, nos aseguramos que la contribución R&R del sistema de medida en relación a la variabilidad total observada en las mediciones es < 10% (y nunca superior al 30%) y el número de categorías distintas es 5 (superior a 4) por lo que damos por válido el sistema de medida. Capacidad del proceso actual La capacidad de Proceso, es una medida de como de fiable es mi proceso para producir datos consistentes. Suponiendo que tenemos un proceso estable, nos va a permitir predecir la probabilidad de encontrar datos fuera de los límites de especificación: Para calcular la capacidad del proceso actual, obtenemos del simulador 30 medidas del tiempo de vuelo asociados al helicóptero estándar. Lo primero que haremos con estos datos es el test de normalidad con el que obtenemos la siguiente gráfica: Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 13 Gráfica 4. Test de normalidad Como podemos observar en la gráfica 4, el tiempo de vuelo (variable de salida) sigue una distribución normal y representa lo que está pasando en nuestro proceso. Gráfica 5. Capacidad del proceso En la gráfica 5, podemos ver como nuestro proceso se ajusta a las expectativas de nuestro cliente, por un lado bien centrado (Cpk=0,92) y por otro con una variabilidad muy baja, en definitiva, queda todo representado a la derecha del límite inferior definido por el cliente. Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 14 Diagrama de Ishikawa El diagrama de Ishikawa, también llamado diagrama de espina de pescado o diagrama causa y efecto, nos muestra de manera esquemática las posibles causas sobre el tiempo de vuelo en nuestro caso de estudio. Diagrama 3. Diagrama de Ishikawa Las causas están identificadas a nivel general, aun conociendo que la mayoría de ellas puede ser particular para cada etapa del proceso. Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 15 ANÁLISIS ANÁLISIS GRÁFICO En este apartado vamos a identificar de forma gráfica cuáles son las variables, por separado, que más influyen en los resultados del proceso. INSPECCIÓN Gráfica 6. Análisis gráfico experiencia operario en inspección Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo. Gráfica 7. Análisis gráfico mantenimiento equipo en inspección Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo. Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 16 CORTE Gráfica 8. Análisis gráfico experiencia operario en corte Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo. Gráfica 9. Análisis gráfico mantenimiento equipo en corte Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo. Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 17 DOBLADO Y PEGADO Gráfica 10. Análisis gráfico experiencia operario en doblado y pegado Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo. Gráfica 11. Análisis gráfico mantenimiento de equipo en doblado y pegado Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo. Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 18 PRUEBA DE VUELO Gráfica 12. Análisi gráfico operario en prueba de vuelo Parece ser que el operario no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo. Gráfica 13. Análisis gráfico mantenimiento equipo en prueba de vuelo Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo. Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 19 ETIQUETADO Gráfica 14. Análisis gráfico experiencia operario en etiquetado Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo. Gráfica 15. Análisis gráfico mantenimiento equipo en etiquetado Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo. Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 20 GEOMETRÍA Gráfica 16. Análisis gráfico celo ala Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo. Gráfica 17. Análisis gráfico celo cuerpo Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo. Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 21 Gráfica 18. Análisis gráfico clip Como se ve en la gráfica de cajas, parece ser que esta variable sí tiene efecto en el tiempo de vuelo. Gráfica 19. Análisis gráfico Largo de ala Como se ve en la gráfica de dispersión, parece ser que esta variable sí tiene efecto en el tiempo de vuelo. Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 22 Gráfica 20. Análisis gráfico ancho patrón Parece ser que esta variable no tiene gran efecto en el tiempo de vuelo, aunque presenta alguna duda. Gráfica 21. Análisis gráfico largo cuerpo Como se ve en la gráfica de dispersión, parece ser que esta variable sí tiene efecto en el tiempo de vuelo. Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 23 Gráfica 22. Análisis gráfico ancho cuerpo Como se ve en la gráfica de dispersión, parece ser que esta variable sí tiene efecto en el tiempo de vuelo. En resumen, parece que, de todas las variables analizadas, hay cuatro que tienen efecto sobre el tiempo de vuelo: TABLA RESUMEN ANÁLISIS GRÁFICO ETAPA Inspección Corte Pegado Prueba de vuelo Etiquetado Geometría VARIABLE INFLUYE Experiencia operario NO Mantenimiento equipo NO Experiencia operario NO Mantenimiento equipo NO Experiencia operario NO Mantenimiento equipo NO Operario NO Mantenimiento equipo NO Experiencia operario NO Mantenimiento equipo NO Largo Ala SI Ancho patrón NO Largo cuerpo SI Ancho cuerpo SI Celo ala NO Celo cuerpo NO Clip SI Tabla 1. Resumen análisis gráfico Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 24 ANÁLISIS NUMÉRICO En este apartado vamos a identificar cuáles son los factores que más influyen en los resultados del proceso. CONTRASTES DE HIPÓTESIS VARIABLES CATEGÓRICAS DE 2 NIVELES OPERARIO Primero hacemos el test e intervalo de confianza para dos varianzas: Prueba Hipótesis nula Hipótesis alterna Nivel de significancia H₀: σ₁ / σ₂ = 1 H₁: σ₁ / σ₂ ≠ 1 α = 0,05 Estadística de prueba GL1 GL2 Valor p Método Bonett Levene 0,37 0,23 1 1 8 0,542 0,642 Con un Pvalor tan alto, asumimos la igualdad de las varianzas y realizamos la prueba T e intervalo de confianza de los dos operarios: Prueba Hipótesis nula Hipótesis alterna H₀: μ₁ - µ₂ = 0 H₁: μ₁ - µ₂ ≠ 0 Valor T GL Valor p -0,35 8 0,737 Con un Pvalor tan alto, aceptamos la hipótesis nula, las medias son parecidas. Esto quiere decir que cualquiera de los dos operarios no afecta al tiempo de vuelo. CELO ALA Primero hacemos el test e intervalo de confianza para dos varianzas: Prueba Hipótesis nula Hipótesis alterna Nivel de significancia Método Bonett Levene Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión H₀: σ₁ / σ₂ = 1 H₁: σ₁ / σ₂ ≠ 1 α = 0,05 Estadística de prueba GL1 GL2 Valor p 0,23 0,12 1 1 8 0,635 0,738 25 Con un Pvalor tan alto, asumimos la igualdad de las varianzas y realizamos la prueba T e intervalo de confianza para celo ala: Prueba Hipótesis nula Hipótesis alterna H₀: μ₁ - µ₂ = 0 H₁: μ₁ - µ₂ ≠ 0 Valor T GL Valor p -0,24 8 0,817 Con un Pvalor tan alto, aceptamos la hipótesis nula, las medias son prácticamente iguales. Esto quiere decir que el celo en el ala no afecta al tiempo de vuelo. CELO CUERPO Primero hacemos el test e intervalo de confianza para dos varianzas: Prueba Hipótesis nula Hipótesis alterna Nivel de significancia Método H₀: σ₁ / σ₂ = 1 H₁: σ₁ / σ₂ ≠ 1 α = 0,05 Estadística de prueba GL1 GL2 Valor p Bonett Levene 0,03 0,01 1 1 8 0,870 0,943 Con un Pvalor tan alto, asumimos la igualdad de las varianzas y realizamos la prueba T e intervalo de confianza para celo cuerpo: Prueba Hipótesis nula Hipótesis alterna H₀: μ₁ - µ₂ = 0 H₁: μ₁ - µ₂ ≠ 0 Valor T GL Valor p -1,35 8 0,212 Con este Pvalor alto, aunque no tan alto como los anteriores, seguimos aceptamos la hipótesis nula, las medias son parecidas. Esto quiere decir que el celo del cuerpo no afecta al tiempo de vuelo. Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 26 CLIP Primero hacemos el test e intervalo de confianza para dos varianzas: Prueba Hipótesis nula H₀: σ₁ / σ₂ = 1 H₁: σ₁ / σ₂ ≠ 1 α = 0,05 Hipótesis alterna Nivel de significancia Método Estadística de prueba GL1 GL2 Valor p Bonett Levene 2,97 2,04 1 1 8 0,085 0,191 Con este Pvalor tan justo, también asumimos la igualdad de las varianzas y realizamos la prueba T e intervalo de confianza para celo cuerpo: Prueba Hipótesis nula Hipótesis alterna H₀: μ₁ - µ₂ = 0 H₁: μ₁ - µ₂ ≠ 0 Valor T GL 17,34 Valor p 5 0,0000116982646100 Con un Pvalor prácticamente nulo, rechazamos la hipótesis nula, las medias son distintas. Esto quiere decir que el clip si afecta al tiempo de vuelo. ANOVA VARIABLES CATEGÓRICAS DE 3 NIVELES EXPERIENCIA OPERARIO INSPECCIÓN Primero hacemos el test de normalidad para los 3 grupos de datos: Gráfica 23. Test de normalidad (alto) Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión Gráfica 24. Test normalidad (medio) Gráfica 25. Test de normalidad bajo 27 Con un Pvalor tan alto, asumimos que los datos son normales. Seguidamente hacemos el test de igualdad de varianzas: Pruebas Estadística de prueba Valor p Método Comparaciones múltiples Levene — 0,234 1,17 0,343 Para terminar realizamos el test de correlación: Correlaciones Tvuelo_a Tvuelo_m Tvuelo_m Tvuelo_b -0,488 -0,611 -0,016 El resultado es aceptable. Como se cumplen los 3 requisitos, normalidad, igualdad de varianzas y correlación, continuamos con el Test ANOVA: Análisis de Varianza Fuente Experiencia operario (Insp) Error Total GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p 2 0,001527 0,000763 12 14 0,016175 0,017702 0,001348 0,57 0,582 Con este Pvalor tan alto, aceptamos la hipótesis nula, todas las medias son iguales, mejor dicho las medias son indistinguibles y los grupos se solapan. Esto quiere decir que la experiencia de operario no afecta al tiempo de vuelo. RESTO DE VARIABLES En teoría deberíamos hacer esta comprobación para el resto de variables de 3 niveles, pero dada la robustez que se le reconoce al test ANOVA, no los haremos y asumimos que se cumplen los resultados o que los errores son, en todo caso, pequeños y asumibles, y no afectan al resultado final. MANTENIMIENTO EQUIPO INSPECCIÓN Análisis de Varianza Fuente Mantenimiento equipo (Insp) Error Total Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p 2 0,001524 0,000762 12 14 0,009534 0,011059 0,000795 0,96 0,411 28 EXPERIENCIA OPERARIO CORTE Análisis de Varianza Fuente Experiencia operario (Corte) Error Total GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p 2 0,000553 0,000277 12 14 0,004376 0,004929 0,000365 0,76 0,490 MANTENIMIENTO EQUIPO CORTE Análisis de Varianza Fuente Mantenimiento equipo (Corte) Error Total GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p 2 0,001077 0,000539 12 14 0,009793 0,010870 0,000816 0,66 0,535 EXPERIENCIA OPERARIO DOBLADO Y PEGADO Análisis de Varianza Fuente Experiencia operario (Dobl) Error Total GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p 2 0,000019 0,000009 12 14 0,007206 0,007225 0,000601 0,02 0,985 MANTENIMIENTO EQUIPO DOBLADO Y PEGADO Análisis de Varianza Fuente Mantenimiento equipo (Dobl) Error Total GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p 2 0,001767 0,000884 12 14 0,010457 0,012224 0,000871 1,01 0,392 MANTENIMIENTO EQUIPO PRUEBA DE VUELO Análisis de Varianza Fuente Mantenimiento equipo (Vuelo) Error Total GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p 2 0,000069 0,000035 12 14 0,014987 0,015057 0,001249 0,03 0,973 EXPERIENCIA OPERARIO ETIQUETADO Análisis de Varianza Fuente Experiencia operario (Etiq) Error Total Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p 2 0,001626 0,000813 12 14 0,012423 0,014049 0,001035 0,79 0,478 29 MANTENIMIENTO EQUIPO ETIQUETADO Análisis de Varianza Fuente GL SC Ajust. Mantenimiento equipo (Etiq) Error Total MC Ajust. Valor F Valor p 2 0,001738 0,000869 12 14 0,020677 0,022415 0,001723 0,50 0,616 Realizado el test ANOVA para el resto de variables de 3 niveles, en todas nos sale un Pvalor alto, por lo que aceptamos la hipótesis nula, de que todas las medias son indistinguibles. Esto quiere decir que ninguna de las variables de 3 niveles afecta al tiempo de vuelo. REGRESIÓN VARIABLES CONTINUAS LARGO ALA Gráfica 26. Regresión lineal largo de ala Análisis de Varianza Fuente GL Regresión Error Total 1 0,273927 0,273927 288,05 0,0000000000016047 18 0,017117 0,000951 19 0,291044 Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión SC MC F P 30 Realizada la regresión de la variable continua, largo de ala, nos sale un Pvalor prácticamente nulo, por lo que rechazamos la hipótesis nula. Esto quiere decir que largo de ala afecta al tiempo de vuelo. ANCHO PATRÓN Gráfica 27. Regresión lineal ancho patrón Análisis de Varianza Fuente GL Regresión Error Total 1 0,0000148 0,0000148 0,02 0,896 13 0,0108352 0,0008335 14 0,0108500 SC MC F P Realizada la regresión de la variable continua, ancho patrón, nos sale un Pvalor muy alto, por lo que aceptamos la hipótesis nula. Esto quiere decir que ancho patrón NO afecta al tiempo de vuelo y despejamos las dudas que teníamos al realizar el análisis gráfico. Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 31 LARGO CUERPO Gráfica 28. Regresión lineal largo de cuerpo Análisis de Varianza Fuente GL Regresión Error Total 1 0,603928 0,603928 460,83 0,0000000000000283 18 0,023590 0,001311 19 0,627517 SC MC F P Realizada la regresión de la variable continua, largo de cuerpo, nos sale un Pvalor prácticamente nulo, por lo que rechazamos la hipótesis nula. Esto quiere decir que largo de cuerpo afecta al tiempo de vuelo. Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 32 ANCHO CUERPO Gráfica 29. Regresión lineal ancho de cuerpo Análisis de Varianza Fuente GL Regresión Error Total 1 0,0109065 0,0109065 13,22 0,0030204688231932 13 0,0107282 0,0008252 14 0,0216348 SC MC F P Realizada la regresión de la variable continua, ancho de cuerpo, nos sale un Pvalor muy bajo, por lo que rechazamos la hipótesis nula. Esto quiere decir que ancho de cuerpo afecta al tiempo de vuelo. Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 33 En resumen, parece que, de todas las variables analizadas, hay cuatro que tienen efecto sobre el tiempo de vuelo: TABLA RESUMEN ANÁLISIS NUMÉRICO ETAPA Inspección Corte Pegado Prueba de vuelo Etiquetado Geometría VARIABLE INFLUYE Pvalor Experiencia operario NO 0,582 Mantenimiento equipo NO 0,411 Experiencia operario NO 0,490 Mantenimiento equipo NO 0,535 Experiencia operario NO 0,985 Mantenimiento equipo NO 0,392 Operario NO 0,737 Mantenimiento equipo NO 0,973 Experiencia operario NO 0,478 Mantenimiento equipo NO 0,616 Largo Ala SI 0,0000000000016047 Ancho patrón NO 0,896 Largo cuerpo SI 0,0000000000000283 Ancho cuerpo SI 0,0030204688231932 Celo ala NO 0,817 Celo cuerpo NO 0,212 Clip SI 0,0000116982646100 Tabla 2. Resumen análisis numérico Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 34 MEJORA En este apartado vamos a concebir y validar cambios en el proceso que permitan, por un lado, reducir o eliminar ineficiencias y por otro reducir o eliminar errores y defectos. Para ello vamos a utilizar la técnica del diseño de experimentos para determinar las relaciones causa-efecto dentro de nuestro proceso. Resultados experimento fraccionario En función de los resultados de los análisis realizados en los apartados anteriores, vamos a realizar el cribado con las cuatro variables significativas que afectan al tiempo de vuelo de nuestro helicóptero y vamos a añadir el ancho patrón para ver qué sale. Para el diseño de cribado, Minitab nos pide 14 mediciones y con esos datos obtenemos el siguiente resultado: Gráfica 30. Diagrama de Pareto experimento fraccionario Gráfica 31. Gráfica de residuos experimento fraccionario Como podemos observar en la gráfica 31, el ancho patrón se cae de forma totalmente incontestable, y el resto de variables se confirma que son significativas y siguen en el siguiente paso. En la gráfica 32 podemos observar que no tenemos datos anómalos, en caso de tenerlos hubiésemos repetido la medición y su posterior análisis. Resultados experimento completo En función del resultado del experimento fraccionario del apartado anterior, vamos a realizar el experimento factorial completo con las cuatro variables significativas que afectan al tiempo de vuelo de nuestro helicóptero. Para el diseño del experimento completo, Minitab nos pide 32 mediciones y con esos datos obtenemos el siguiente resultado: Resumen del modelo S R-cuadrado 0,0231591 Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 99,75% R-cuadrado(ajustado) R-cuadrado (pred) 99,52% 99,02% 35 Gráfica 32. Diagrama Pareto experimento completo Gráfica 33. Gráfica residuos experimento completo Como podemos observar obtenemos un modelo casi perfecto que prácticamente se ajusta con la realidad. Como no tenemos datos anómalos, vamos a continuar simplificando la ecuación de regresión con los factores que no influyen, quedándonos con los seis primeros del gráfico 33. Resumen del modelo S R-cuadrado 0,0230950 99,62% R-cuadrado(ajustado) R-cuadrado (pred) 99,53% 99,37% Ecuación de regresión en unidades no codificadas Tvuelo = -0,259 + 0,0148 largo ala + 0,2703 largo cuerpo + 0,04277 ancho cuerpo - 0,1206 clip - 0,01506 largo ala*largo cuerpo - 0,01054 ancho cuerpo*clip Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 36 OPTIMIZACIÓN DEL DISEÑO Y DEL PROCESO DE FABRICACIÓN Consideraciones generales En relación al diseño del helicóptero, empezaremos por el “clip”, a pesar de ser un variable significativa, es cierto que el “clip” empeora (disminuye) el tiempo de vuelo, por lo que nuestro helicóptero no tendrá “clip”. No podemos cuantificar el ahorro económico ni el ahorro de tiempo en el proceso al no disponer de dicha información en el caso de estudio, lo que sí podemos afirmar es que disminuiremos el peso del helicóptero. En relación al resto de variables geométricas significativas, las vamos a optimizar en los valores mínimos, con ello conseguiremos por un lado reducir el peso del helicóptero y por otro reducir el coste de la materia prima a la mitad, con las medidas de largo de ala de 6,5 cm, largo de cuerpo también a 6,5 cm y ancho de cuerpo a 4 cm, en una hoja de tamaño A4 nos entran dos patrones. Deberíamos hablar con el suministrador de papel para que a partir de ahora el suministro de papel venga con los dos patrones dibujados. Ilustración 3. Nueva plantilla de diseño Para finalizar con el diseño, tanto el “celo ala” como el “celo cuerpo” no son variables significativas, es decir, no afectan al tiempo de vuelo, por lo que nuestro helicóptero no tendrá celo ni en el ala ni en el cuerpo. De los dos suministradores posibles de papel se trabaja con el que proporciona la mejor calidad en lo que respecta al cumplimiento de las especificaciones de diseño (buena calidad, Zb=4,5), que también es el más caro. Si cambiamos al suministrador B (mala calidad, Zb=3) obtenemos una calidad suficiente para cumplir con las especificaciones de diseño y obtenemos un ahorro del 25% en la materia prima, 0,2 € por hoja. Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 37 La materia prima que se recibe es inspeccionada al 100%, siendo la característica que se mide el “ancho patrón”, como esta variable no es significativa, vamos a eliminar la etapa de “inspección” y con ello obtenemos un ahorro de 0,55 €/ud en la etapa de “inspección” y liberamos 1,5 operarios. El montaje consta de dos subprocesos, por un lado, el “corte” de papel y por otro el “doblado y pegado” del mismo. En el “corte”, estimamos una reducción de aproximadamente unos 4 s/ud al quitar un corte por cada hoja al tener dos patrones. Por otro lado, en la etapa de “doblado y pegado”, vamos a eliminar la etapa de “pegado” al no poner celo en nuestro helicóptero. Aunque no podemos cuantificar el ahorro económico de no poner celo al no disponer de dicha información en el caso de estudio, lo que sí podemos afirmar es que disminuiremos el peso del helicóptero. En relación al tiempo de pegado, estimamos una reducción de 12 s/ud, dejando la etapa de doblado en 23 s/ud. Con el modelo obtenido en el diseño de experimentos, casi perfecto, con error tan bajo, no tiene sentido realizar test a todos los helicópteros que fabricamos porque vamos con mucho margen, por eso vamos a eliminar la etapa de “prueba de vuelo” y con ello obtenemos un ahorro de 1,5 €/ud por test y liberamos a 3 operarios. La etapa de “etiquetado” es la única que dejaremos de momento, en espera de inversiones, sin cambio alguno. Los operarios liberados de las etapas eliminadas, los redistribuimos en el resto de etapas para aumentar la producción Para visualizar el proceso de fabricación propuesto, realizamos de nuevo el diagrama de proceso: COSTES FIJOS ALQUILER 4.000€/mes SALARIOS 1.200€/mes operario 1.900€/mes técnico + 3 TÉCNICOS Eficiencia 80% MONTAJE MATERIA PRIMA CORTE DOBLADO ETIQUETADO ENVÍO CLIENTE SUMINISTRADOR B Mala Calidad Zb=3,0 COSTE 0,6 €/hoja 0,3 €/ud COSTE 1,5€/ud COSTE 0,45€/ud COSTE 0,55€/ud Variable salida: Tiempo de vuelo 4,5 OPERARIOS 2 OPERARIOS 3,5 OPERARIOS 2.033 uds/día 2.003 uds/día 2.304 uds/día Variables Diseño: Largo Ala Largo cuerpo Ancho cuerpo PRECIO VENTA 6€/unidad Coste 2,8 €/ud 51 s 23 s 35 s 109 s Valor anañadido Diagrama 4. Diagrama del proceso de fabricación optimizado Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 38 Cálculo de Producción del proceso optimizado La capacidad de producción será mínima capacidad de producción, nuestro cuello de botella, de las operaciones del proceso en unidades de producto terminado. OPERACIONES Tiempo operación (s/unidad) Número operarios Turnos Horas turno Tiempo operario (s) Eficiencia Capacidad producción (unidades/día) Días mes Capacidad producción (unidades/mes) INSPECCIÓN 35 0 1 8 0 80% 0 20 0 CORTE 51 4,5 1 8 129.600 80% 2.033 20 40.660 DOBLADO 23 2 1 8 57.600 80% 2.003 20 40.060 PRUEBA DE VUELO 55 0 1 8 0 80% 0 20 0 ETIQUETADO 35 3,5 1 8 100.800 80% 2.304 20 46.080 Como podemos observar la capacidad actual de producción máxima mensual es de 40.060 helicópteros de papel. Con esta producción los resultados actuales de la empresa son: COSTES FIJOS MENSUALES DESCRIPCIÓN 21.700,00 € CANTIDAD €/mes TOTAL Alquiler y gastos 1 4.000 4.000,00 € Sueldos operarios 10 1.200 12.000,00 € Sueldos técnicos 3 1.900 5.700,00 € COSTES VARIABLES POR UNIDAD DESCRIPCIÓN 2,80 € VALOR CANTIDAD IMPORTE Papel 0,30 € 1 0,30 € Inspección 0,55 € 0 0,00 € Corte 1,50 € 1 1,50 € Doblado 0,45 € 1 0,45 € Prueba de vuelo 1,50 € 0 0,00 € Etiquetado 0,55 € 1 0,55 € PRODUCTO Helicóptero de papel PRECIO UNITARIO VENTA 6,00 € UNIDADES A PRODUCIR 40.060 INGRESOS TOTALES COSTES TOTALES BENEFICIOS/ PERDIDAS 240.360,00 € 133.868,00 € 106.492,00 € PUNTO DE EQUILIBRIO Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 6.781,25 39 Con el proceso propuesto, con una producción de 40.060 helicópteros al mes el resultado de la empresa es de 106.492 € de beneficios. Con estos datos el punto de equilibrio se encuentra en 6.781,25 unidades. Punto de equilibrio del nuevo proceso €400.000,00 €350.000,00 €300.000,00 €250.000,00 €200.000,00 €150.000,00 €100.000,00 €50.000,00 €0,00 (€50.000,00) 0 10.000 INGRESOS 20.000 30.000 40.000 COSTES TOTALES 50.000 60.000 70.000 BENEFICIOS/PERDIDAS Gráfica 34. Punto de equilibrio del proceso optimizado Tabla Resumen A continuación, presentamos una tabla resumen para comparar el proceso inicial del caso de estudio y el proceso optimizado, para visualizar las mejoras alcanzadas: PROCESO MATERIA PRIMA INICIAL 0,80 € OPTIMIZADO 0,30 € INSPECCIÓN CORTE DOBLADO Y PEGADO PRUEBA DE VUELO ETIQUETADO TOTAL UNIDAD 35 s 55 s 35 s 55 s 35 s 215 s 0,55 € 1,50 € 0,45 € 1,50 € 0,55 € 5,35 € 0s 51 s 23 s 0s 35 s 109 s 0,00 € 1,50 € 0,45 € 0,00 € 0,55 € 2,80 € Capacidad Beneficios/ producción Perdidas (unidades/mes) (€/mes) 19.740 -8.869 € 40.060 106.492 € Tabla 3. Resumen comparativa procesos Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 40 CONTROL En este apartado vamos a idear sistemas que garanticen el mantenimiento de las mejoras propuestas. Soluciones de mejora de forma definitiva 1. 2. 3. Aplicar el autocontrol en todas las etapas del proceso, para ello deberemos impartir formación inicial y acompañamiento, no nos olvidemos que hemos reubicado a la mitad de la plantilla. Retirar de la fábrica, todo el celo y todos los clips, para evitar errores. Podemos utilizar un Poka-Yoke físico, como puede ser un separador magnético para metales, para asegurarnos que tras la etapa de “doblado” no llega ningún helicóptero con “clip” a la etapa de “etiquetado”. Automatizar el etiquetado de helicópteros y utilizar un Poka-Yoke secuencial, a través de los lectores de códigos antes de pasar al envío. Sistemas de control de procesos 1. El control de procesos es una técnica que consiste en asegurar las características del helicóptero mediante el control de las variables vitales del proceso productivo. Mantenerlas estabilizadas garantiza que el helicóptero estará dentro de su especificación. Para vigilar la variación de las variables significativas, implementaremos gráficas de control Xbarra-R, lo podemos hacer en subgrupos de 5 mediciones cada hora, creando alarmas específicas si pasamos de los límites establecidos. Lo haremos para las siguientes variables: • • • • 2. “largo ala” “largo cuerpo” “ancho cuerpo” “Tvuelo” Auditoría interna de proceso. Un paso más allá del simple control de las variables. Una revisión periódica y sistemática del proceso completo. No nos olvidemos que disponemos de 3 técnicos a los que podemos formar. Tampoco tenemos que olvidar que una vez transcurrido el periodo de adaptación es preciso recalcular la capacidad del proceso y en función del resultado puede ser necesaria la revisión de alguna de las etapas del proceso. Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 41 CONCLUSIONES Para cumplir con el objetivo del proyecto, voy intentar sintetizar las conclusiones a las que hemos llegado tras aplicar de forma sistemática el método seis sigma a nuestro caso de estudio. Las únicas variables que afectan al proceso son cuatro y están relacionadas con la geometría del helicóptero, es decir, con el diseño: “largo ala”, “largo cuerpo”, “ancho cuerpo” y “clip”. El clip, a pesar de ser una variable significativa, la eliminamos al afectar de forma negativa al tiempo de vuelo y de paso eliminar costes, tiempos y peso. Como el resto de variables no afectan al tiempo de vuelo, las eliminamos o minimizamos su coste para afecten lo mínimo posible al proceso. Dicho lo cual, podemos concluir que hemos cumplido con todos los objetivos iniciales planteados en nuestro proyecto y todo ello cumpliendo con los condicionantes iniciales de nuestro cliente, en definitiva: 1. 2. Reducir costes Hemos reducido los costes de producción un 47,66 % y hemos pasado de tener pérdidas a obtener beneficios. Mejorar la satisfacción del cliente o Tvuelo > 1 s Tenemos un helicóptero que cumple con creces las especificaciones del cliente con una media alrededor de 1,3 segundos o Disminuir la variación en los tiempos de vuelo Con el helicóptero optimizado obtenemos una desviación estándar alrededor del 0,03 o Incrementar la producción Hemos aumentado la producción un 100,03 % o Peso del helicóptero También podemos afirmar que hemos reducido el peso del helicóptero, aunque no lo podemos cuantificar. La metodología Seis Sigma nos ha permitido optimizar el proceso de producción de la empresa Parasafe S.A. convirtiéndola en una empresa rentable, consiguiendo doblar la producción de helicópteros y mejorando la satisfacción de su cliente Hispafly S.A. con un producto de calidad, con la certeza de saber que todo lo que Parasafe S.A. produce cumplirán más allá de las expectativas del cliente. Máster Universitario Ingeniería Sistemas Decisión 42
