Cálculo de Sigmas del proceso #SixSigma

Rendimiento de primera pasada (YFT) y última pasada (YLP)

Los resultados y el número de defectos pueden medirse antes o después de que se detecten, corrijan o revisen los defectos. Los resultados se miden en % y el número de efectos en defectos por oportunidad (DPO) o defectos por millón de oportunidades (DPMO).

Ejemplo:

Un proceso de manufactura de  cable se cuenta con los siguientes datos:

ss1

Defectos por oportunidad (DPO) = ss2

DPMO = 0.01878 X 1,000,000 = 18,780

De la tabla de conversión de sigma determinamos el valor que más se acerca a 18,780 siendo este:  σ = 3.6

 

Rendimiento al Final (YFT)

Es la probabilidad de que una unidad pase el ensamble final con 0 defectos

YFT = (1 – DPO) * 100

En el ejemplo anterior tenemos:

 YFT = (1 –  0.01878) * 100 = 98.12%

Observemos la siguiente figura:

ss3

En este subproceso podemos observar la entrada de N artículos con cero defectos, se realiza un trabajo en el cual hay D1 defectos, resultando el rendimiento a la primera (YFP), después se revisa el trabajo y al final subsisten D2 defectos, siendo este el rendimiento en la inspección final (YLP).

 

Rendimiento Real o Estándar (YRT)

Mide la probabilidad  de pasar por todos los subprocesos sin un defecto, se determina con el producto del resultado de cada paso: ss5 Es un rendimiento sensible a pasos y defectos en los pasos.

Rendimiento Normal (YN)

El rendimiento normal mide el promedio de rendimientos por los pasos del proceso. Es el promedio exponencial basado en el número de pasos del proceso, no es un promedio aritmético.

ss6, donde n es igual al número de pasos en el proceso.

Ejemplo:

Considerando los siguientes datos:

ss7

Calcular YRT y YN

YRT = 96%*99%*97%*98% =  90.34% ó 0.9034 que es la probabilidad de que el producto pase sin error.

ss8

Nota: El rendimiento Normal es el promedio del rendimiento del proceso; Sigma es calculada a partir de un rendimiento Normalizado.

 Diferencia entre YRT y YFT

 ss9

Variación a largo plazo vs. Variación a corto plazo (Z-Value):

 Largo plazo (ZLT): Son los datos tomados durante un periodo de tiempo suficientemente largo y en condiciones suficientemente diversas para que sea probable que el proceso haya a experimentado todos los cambios  y otras causas especiales.

ss10

Corto plazo (ZST): Son los datos tomados durante un periodo de tiempo suficientemente corto para que sea improbable que haya cambios y otras causas especiales.

ss11

Para el cálculo de datos a largo plazo a partir de datos a corto plazo restamos 1.5, debido a los desplazamientos que sufre la media debido al cambio natural en los procesos.

 ZST  = ZLT + 1.5                                         ZBenchmark = ZYN + 1.5

 Donde:

ZST = Z a corto plazo.

ZLT = Z a largo plazo.

YN = Rendimiento Normal

 

Autor: arevalomaria

Ingeniero de Sistemas, Magister en Gerencia y Tecnologia de la Informacion, Certificaciones: ITIL V3, CCNA, Microsoft Certified Professional.

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