La Variabilidad en los procesos: clave para diseñar productos competitivos
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“La Variabilidad en los procesos: clave para diseñar productos competitivos“
Lourdes Pozueta Fernández
“Ingeniería e innovación” Bilbao. 24/02/2015
PPrrooggrraammaa
12:30 APERTURA Y CONTEXTO
TXEMA VILLATE, DIRECTOR GENERAL DE INNOBASQUE
“Apertura e introducción”
ÁLVARO UBIERNA, DECANO DEL COLEGIO DE INGENIEROS DE TELECOMUNICACIÓN DEL PAÍS VASCO
“El uso de las TIC como motor de productos y servicios”
12:45 EUSKADI, TERRITORIO DE INGENIEROS
AMAIA BERNARAS, CONSULTORA SENIOR EN IDOM
“IDOM y la innovación en ingeniería y manufactura”
JOSÉ FÉLIX ROJAS, ASTROFÍSICO Y MIEMBRO DEL GRUPO DE CIENCIAS PLANETARIAS DE UPV/EHU
“Planetcam UPV/EHU: una cá mara co n fu t u ro”
LOURDES POZUETA, DIRECTORA DE AVANCEX+I
“La variabilidad en los procesos: clave para diseñar productos competitivos"
13:15 TENDENCIAS EN INGENERÍA
IGNACIO SOLA, SOCIO FUNDADOR DE DUESTUDIO
“El diseño, un impulso a la innovación”
IBON MITXELENA, DIRECTOR DE MOLDKAR
“Oportunidades en fabricación aditiva”
EMILIO SÁNCHEZ TAPIA, INVESTIGADOR SENIOR EN ROBÓTICA Y MECATRÓNICA DE CEIT-IK4
“El robot colaborativo, el robot que colabora con las personas”
13:45 RONDA DE PREGUNTAS
Colaboran:
Explicación de la ponencia. https://www.youtube.com/watch?v=lqi-FCdUq-I
2.
“Hay muchas cosas que pueden ir mal en el proceso de desarrollo de un producto. Muchas startups no aguantan económicamente los fracasos.”
Ejemplo: Why Electric Cars Don’t Have Better Batteries | MIT Technology Review
http://www.technologyreview.com/review/534866/why-we-dont-have-battery-breakthroughs/
RETOS de la INGENIERÍA en la INNOVACiÓN
•INCORPORAR con éxito, en el desarrollo de Producto/Proceso,CONOCIMIENTO (escaso) derivado de los AVANCES TECNOLÓGICOS
•REPRODUCIR, en fabricación, los RESULTADOS que surgen en etapas iniciales de desarrollo de productos (prototipos)
•...etc.Identificar Causas Raíz de la VARIABILIDAD
EXPERIMENTAR con método científico
APRENDIZAJE
LENTO / Por AZAR: ACELERADO / PROVOCADO:
Hecho relevante ocurre: OBSERVAR Provocar que ocurran hechos: EXPERIMENTAR con método
científico
1 Observador Preparado nº de personas preparadas: EQUIPO MULTIDISCIPLINAR
Capacitación para APRENDER en base a DATOS
Ingeniería de la Calidad: Estadística Industrial, ….
CO
NO
CIM
IEN
TO
S:
Info
rmació
n +
apre
ndiz
aje
tiempo 1500
Nuevas Tecnologías
Olas tecnológicas
(+Internet)
Necesidad de Aprender a “Aprender rápido”
¿CUÁNDO y CÓMO podemos reducir la VARIABILIDAD final?
Ref.:Tabla 10.1, Cap. 10: Libro “Métodos estadísticos. Control y Mejora de la Calidad” Prat, Tort-Martorell, Grima, Pozueta y Solé. Ed. UPC
Hay que anticiparse en Fase de DISEÑO… Sin embargo….
Ley de Meskimen: “Nunca hay tiempo para hacer las cosas bien pero siempre para repetirlas”
DOE Producto robusto
DOE proceso robusto
Metodologías/Herramientas de Ingeniería de la Calidad
• EXPERIMENTAR con método científico para APRENDER QUÉ y CÓMO afecta
5.
• CARACTERIZAR comportamiento de Procesos SIMILARES: DIAGNÓSTICO
Elementos diseño productoMaterias primas, Proveedores,
Parámetros máquina-proceso, localización,Utillajes, Desgastes, condiciones ambientales,
Ergonomía, Experiencia en el usuario…
Factores Clave que afectan variabilidad
PROTOTIPO Y PROCESO ROBUSTO
Factores Clave(Conocimiento adquirido)
Avances Tecnológicos
Desarrolloconceptual
Factor A- +
Fact
or
B
+
-
-
+
Metodología Experimentación
2 Competencias clave en Ingeniería de Calidad
Innovación
DIAGNOSTICAR para identificar Factores Clave
Los médicos utilizan htas (Rayos-X o Test de Sangre) para determinar por qué alguien tiene dolor. La Ingeniería de Calidad utiliza herramientas para comprender lo que NO SE VE
6.
Heridasescondidas
PREGUNTAS
Hipótesis
Escuchar con atenciónObservación Consciente
Evidencias
¿Por qué?Causa
Raíz
0,00%
10,00%
20,00%
30,00%
40,00%
50,00%
60,00%
70,00%
80,00%
S2
S
3
S4
S
5
S6
S
7
S8
S
9
S1
0
S11
S
12
S
13
S
14
S
15
S
16
S
17
S
18
S
19
S
20
S
21
S
22
S
23
S
24
S
25
S
26
S
27
S
28
S
29
S
30
S
31
S
32
S
33
S
34
S
35
S
36
S
37
S
38
S
39
S
40
S
41
S
42
S
43
S
44
S
45
S
46
S
47
S
48
S
49
S
50
S
51
S
52
%Def. Total
L. Superior
Media Periodo
L. Inferior
media: xx%
media: -10%
media: zz 8%
RESPUESTAS
Herramientasanalíticas
Htas Recogida
DATOS: observar,
experimentar
Predecir ≠ Causalidad
Modelos predictivos o causales
Factor A
- +16 ensayos: 1 factor
A
D
+
E
-
B
16 ensayos: 5 factores
Factor A- +
Fact
or
B
+
-
-
+
3 factores
Factor A
- +
Fac
tor
B
Fac
tor
B
Factor A
+
-
16 ensayos: 2 factores
A
B
A
B
- D +
4 factores
Ejemplo de Estrategia Experimental y economía en los ensayos: 2k-p
Varios factores a la vezÓptimo de conocimiento/Coste experimental Modelos predictivos-CausalesAprender RápidoAplicable a simuladores
✔ Mover TODOS los factores a la vez✔ Analizar Media y Variabilidad
✖ Prueba-Error o Mover UN factor cada vez
Hay interacciones!!
Eficiencia!!
8.
Fagor EderlanProducto: CaliperCaracterística: Ruido (FRF)
A
B
A
B
- D +
+
Causa Raíz ES Cota X
Variación en Frecuencia3 según localización Cavidades en molde idénticas pero Cota X en producto varíaAlta correlación entre FR3 y Cota X PUEDE SER la causa
(correlación no implica causalidad)
OBSERVAR PROCESO: Diagnóstico
EXPERIMENTAR (provocar escenarios independientes)
1) Compensar Utillaje2) Diseño producto robusto
Prueba piloto
ENTRENAR a ser “Médicos de Procesos”
• ENTENDER la VARIABILIDAD de los PROCESOS ACTUALES, – Observación consciente
– Cuestionarse, elaborar preguntas, recoger datos apropiados para responder las preguntas, …y con ello a identificar factores clave que afectan a la variabilidad.
– Utilizar herramientas reconocidas internacionalmente: SPC, gráficos multi-vari, modelos de regresión, series temporales, redes neuronales, …etc.
• EXPERIMENTAR con método científico y TRATAR el producto/proceso – Abandonar tácticas de prueba/Error o mover 1 factor cada vez
– Habilidades para recoger conocimiento tácito de las personas
– Experimentar con varios factores a la vez para identificar interacciones
– Utilizar metodologías estadísticas reconocidas internacionalmente: Anova, Diseños 2k-p para industria, Diseños para mezclas, Diseños experimentales para la salud, Diseños Shainin, …etc.
• Discernir AZAR de EVIDENCIAS estadísticas.
9.
10.
[email protected]@ideas2value.net
• Experta en Estadística Industrial:Estudios de análisis de fuentes de variabilidadDiseño de Planes experimentalesAnálisis e interpretación de datos Optimización de productos y procesosModelos predictivos y causalesMetodologías de Mejora continuaElaboración procedimientos estadísticos
• Consultoría a empresas• Formación en herramientas• Entrenamiento en competencias relacionadas con la
Mejora Continua y el Diseño de Experimentos
Socio fundador
http://ideas2value.net/inicio/
11.
Capacitación en abierto
Introducción Metodología
Material y recursos formativos
Objetivos
Dirección y organiza-ción del programa
Si una organización ya tiene un producto o servicio que el
mercado valora, y que por consiguiente está dispuesto a
comprar, se ha de preguntar de forma permanente: ¿Dónde
tengo inefi ciencias? ¿Por qué haciéndolo igual sale diferente, e
incluso mal?, ¿Cómo lo puedo diseñar o producir de forma más
robusta y efi ciente?.
Este curso ayuda a dar respuestas a las preguntas anteriores.
Los Programas de Mejora “ Lean” y “ Six Sigma” abarcan
metodologías y herramientas que ayudan a lograr los
conocimientos y las habilidades para llevar a cabo las actividades
anteriores, enfocándose en proyectos de “ adelgazar” procesos
para reducir costes y en proyectos de identifi car causas raíz de
la variabilidad de los procesos para reducirla o para aplicar el
conocimiento en el diseño de productos y procesos robustos.
La observación consciente es fundamental en la mejora y parte de
esta observación ha de dirigirse a la identifi cación de actividades
de “ despilfarro” que no aportan valor y a cuestionarse el modo
de organizar los procesos.
El perfi l de los alumnos y de las organizaciones que han pasado
por alguna de las ediciones del curso es muy variado. Estas
experiencias nos han servido para replantearnos el modo de
entrenar a las personas y adaptar continuamente los materiales
y el método de enseñanza.
No hay mejor analogía a la de una “ expedición de montaña”
para refl ejar el modo que hemos diseñado este curso.
Partiendo de las experiencias de más de 20 años impartiendo
formaciones similares, hemos identifi cado 5 factores clave para
el logro del éxito del curso (o expedición):
1. Seleccionar empresas-proyectos-líder con interés de participar
en la experiencia, con “ Cimas-objetivos” alcanzables y
recursos disponibles.
2. Marcar un ritmo de aprendizaje perseverante de 1 día/semana
durante 5 meses. Lograr tono muscular poco a poco y sin
abandonarlo.
3. Elaborar una Hoja de Ruta DMAIC para toda la expedición
con soporte en herramientas, rutinas, casos,… que faciliten el
aprendizaje y permitan sortear las difi cultades cada momento.
Profesores expertos en conocimiento y en metodología.
Lograr que la mochila se sepa utilizar.
4. Caracterizar los Proyectos que los alumnos traen al curso e
identifi car el modo que cada equipo ha de llevar la expedición
con recursos y herramientas adecuadas. Acuerdos previos al
curso.
5. Emprender la expedición conjuntamente compartiendo las
experiencias y aprendiendo tanto de los ejercicios como de los
casos reales. Aclimatación conjunta. Presentaciones en hitos
clave.
Con la fi nalidad de hacer las partes 3. y 4. más efi cientes, está
previsto preparar con antelación el lanzamiento y para ello se
captarán empresas interesadas en la experiencia y se llevarán a
cabo sesiones preparatorias.
Es recomendable que durante el curso el alumno desarrolle un
proyecto real de la metodología Six Sigma. Dispondrá de tutores
como apoyo de forma puntual o intensiva.
- El material ha sido desarrollado y adaptado teniendo en
cuenta las difi cultades que encuentran los alumnos en el
aprendizaje y aplicación de herramientas.
- Además de los recursos “ tradicionales” , los alumnos tendrán
acceso a la plataforma virtual de MU para resolver dudas
mediante foros, tutorizaciones Online,…
- MINITAB: Para el tratamiento estadístico de datos.
La adquisición de este software correrá por cuenta de la
organización. MU dará la posibilidad de acceder a MINITAB
durante el curso.
- Para la realización de la formación, será necesario que
cada alumno asista con un ordenador portátil desde donde
accederá a la plataforma online del curso, donde trabajará en
los ejercicios y proyecto.
Al fi nalizar el curso los asistentes estarán más capacitados para:
- Identifi car oportunidades de mejora con impacto y abordables
con la metodología.
- Liderar y asesorar a equipos que trabajen en proyectos de
complejidad media.
- Diagnosticar procesos e identifi car en qué situaciones es
conveniente aplicar cada una de las técnicas disponibles con
éxito.
- Formar a otras personas en las habilidades y herramientas
aprendidas durante el curso.
Lourdes Pozueta
Socia Fundadora AVANCEX+I
Aitor Orue
Departamento de Mecánica
y Producción Industrial
de MONDRAGON
UNIBERTSITATEA
SESIÓN DE LANZAMIENTO
- METODOLOGÍA testeado con éxito
- PROFESORADO: Expertos en materia
- SOPORTE WEB...
- APOYO TUTORES
- PLAN ENTRENAMIENTO FLEXIBLE:
- Material adaptado
- Rutinas para potenciar hábitos
- Casos prácticos
- Proyectos compartidos
Campamento base para aclimatar: puesta en común y debate constructivo
HITO 1
HITO 2
• Importancia e impacto proyecto
• Cliente y requisitos
• Alcance: procesos y personasDEFINIR
MEDIR
ANALIZAR
IMPROVE
CONTROL
• Conocer proceso
• Medir y valorar las salidas del proceso (efectos)
• Diagnóstico situación de partida
• Idear soluciones
• Verificar resultados
• Exportar aprendizaje
• Estandarizar y acreditar proceso
• Verificar resultados
• Explotar aprendizaje
• Determinar las entradas clave (causas raiz)
• Decidir acciones de cambio
DINÁMICASHERRAMIENTASENTRENAMIENTO
APROPIADO1
- IDENTIFICAR organizaciones interesadas
- PROYECTOS con retorno
- PROMOTOR DE APOYO (Champion)
- LÍDER motivado para acudir al curso
- ROLES claros
- OPERATIVA/PREPARATIVOS previos
PREPARAR UNA
EXPEDICIÓN
COMPROMETIDA3
HOJA DE
RUTA DMAIC
EN EXPEDICIÓN
Curso Avanzado en Programas de Mejora Continua Lean-Six Sigma
Diseño de Experimentos(3 módulos)
Control Estadístico de Procesos (SPC)
Marzo-Junio Marzo 2015Diciembre-Febrero
Introducción Diseño Robusto
Próximamente
Alumnos del último curso DOE: Aplicación de DOE en la fabricación de Chips en Fagor Electrónica
12.
Referencias
13.
Innovation testers:
Una vez logrado el diseño conceptual del producto, y antes de la realización de prototipos y series piloto, es necesario establecer el modo en que se va a medir el éxito del prototipo, o del proceso de generación del mismo, y las condiciones en que se van a elaborar los prototipos para poder evaluar con rigor científico los diferentes aspectos que interesa a una organización.
Analizamos el comportamiento de prototipos ante variación de condiciones de diseño de producto y proceso, identificando factores que afectan y optimizando diseño.
Establecemos pruebas piloto para evaluar la capacidad de los procesos de fabricación de lograr los requisitos de producto y realizamos propuestas de diseño de producto o proceso robustos a esta variabilidad.
Innovation trainers
Ofrecemos servicios de entrenamiento en competencias relacionadas con la Mejora Continua y el Diseño de Experimentos. Potenciamos desarrollar el “statistical thinking” en las organizaciones: el pensamiento que persigue chequear/aceptar teorías en base a hechos/evidencias.
http://ideas2value.net/inicio/
Lourdes Pozueta Fernández Coordina el área diseño de experimentos y análisis estadístico de Ideas2Value Network
Miembro fundadorHub de innovación abierta
14.
La experimentación para logro producto
robusto…
Ayudamos en cualquier fase del Proceso de Innovación