Creació i seguiment d'un pla d'accions per a la reducció de rebuig a client de bombes d'injecció dièsel

Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Pàg. 1 Sumari Annex A. SIS SIGMA _______________________________________________ 3 A.1. Com neix Sis Sigma? ..................................................................................... 3 A.2. Perquè Sis Sigma? ......................................................................................... 4 A.3. La metodologia Sis Sigma .............................................................................. 5 B. PRELIMINARS ____________________________________________ 7 B.1. Presentació empresa ..................................................................................... 7 C. PRODUCTE I PROCÉS _____________________________________ 9 C.1. Principi del sistema d’injecció ......................................................................... 9 C.2. Components de la bomba ............................................................................ 11 C.3. Descripció del procés ................................................................................... 14 D. DEFINIR ________________________________________________ 15 D.1. Descripció de la fase Definir ......................................................................... 15 E. MESURAR ______________________________________________ 17 E.1. Descripció de la fase Mesurar ...................................................................... 17 E.2. Exemple Full de Registre ............................................................................. 18 E.3. Exemple Full de Seguiment ......................................................................... 19 E.4. Exemple Lost Time Management ................................................................ 20 E.5. Exemple reclamació client ............................................................................ 21 E.6. Exemple reclamació interna Tipus A ............................................................ 23 E.7. Exemple reclamació interna Tipus B ............................................................ 24 F. ANÀLISI ________________________________________________ 25 F.1. Descripció de la fase analitzar ...................................................................... 25 F.2. Història d’una bomba ................................................................................... 27 F.3. Format registre intern FTQ ........................................................................... 41 F.4. Anàlisi Minitab rebuig intern - rebuig client ................................................... 44 G. MILLORAR ______________________________________________ 47 G.1. Descripció de la fase millorar ....................................................................... 47 H. CONTROLAR ____________________________________________ 48 H.1. Descripció de la fase controlar ..................................................................... 48 Pàg. 2 Memòria H.2. Aspecte SDP novembre 2011 ..................................................................... 49 I. EXEMPLE DE MILLORA: CONTAMINACIÓ ____________________ 50 I.1. Requeriments classe de neteja .................................................................... 50 I.2. Exemple de procediment de neteja ............................................................. 51 I.3. QOS de l’alumini .......................................................................................... 53 I.4. Resultat contaminació després de test ........................................................ 55 I.5. Anàlisi capacitat neteja de la línia ................................................................ 56 I.6. Rebuig client causa contaminació ............................................................... 58 I.7. Pla accions Contaminació ............................................................................ 59 I.8. Alerta per Rebaves Ronyó ........................................................................... 60 I.9. Estudi canvi de dimensió ronyó ................................................................... 61 I.10. Pla de Control Alumini ................................................................................. 62 I.11. Límits Alarma i Pla Reacció Alumini ............................................................ 63 I.12. Workshop sobre Alumini .............................................................................. 65 I.13. Anàlisi capacitat neteja de línia després de millora ..................................... 68 J. EXEMPLE DE MILLORA: FASES FINALS _____________________ 70 J.1. FTQ Fases Finals 2011 ............................................................................... 70 Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Pàg. 3 A. Sis Sigma A.1. Com neix Sis Sigma? L’origen de la metodologia Sis Sigma es dóna a l’empresa Motorola quan, l’any 1984, l’enginyer Mikel Harry comença a difondre per l’organització l’estudi de la variació en els processos, enfocat en els conceptes de Deming (Els 14 punts de Deming i les 7 malalties mortals de la gerència), per tal de millorar-los i lluitar d’aquesta manera contra la creixent competència japonesa en el sector de l’electrònica. Aquesta iniciativa es va transformar ràpidament en el focus de l’esforç per a la millora de la qualitat a Motorola cridant l’atenció del director executiu, Bob Galvin, que va afegir la importància de la millora continua, establint com a fita obtenir 3,4 defectes per milió d’oportunitats en els processos. Aquest programa que feia èmfasi en la mesura i l’estadística va ser batejat com a Sis Sigma. Aquesta iniciativa és implantada per Lawrence Bossidy l’any 1991 dins Allied Signal, amb la que aconsegueix multiplicar les ventes i els guanys enormement. Aquest mateix exemple el va seguir Texas Instruments, aconseguint el mateix èxit. L’any 1995, el director executiu de General Electric, Jack Welch, implanta també aquesta filosofia a la seva organització, convertint d’aquesta manera el mètode Sis Sigma en una metodologia internacional. Des d’aleshores Sis Sigma s’ha convertit en una de les eines de millora més utilitzades, adoptada per altres companyies com Polarois, Toshiba, Honeywell, City Bank o American Express. Més recentment aquesta metodologia ha arribat a Europa on nombroses empreses ja l’han implantat. Per fer-se una idea, alguns dels resultats obtinguts per aquestes empreses gràcies a la metodologia Sis Sigma són: • Motorola va aconseguir un estalvi al voltant de 1000 milions de dòlars durant tres anys i el premi a la qualitat Baldrige al 1989 • Allied Signal va aconseguir un estalvi de més de 2000 milions de dòlars entre 1994 i 1999 • GE va aconseguir un estalvi superior als 2250 milions de dòlars en dos anys (19981999) Pàg. 4 A.2. Perquè Sis Sigma? La lletra grega sigma (σ ) és utilitzada en estadística per nombrar a la desviació estàndard (mesura de dispersió de les dades respecte al valor mitjà). Quan s’aplica a un procés de negoci, la Sigma indica el valor de l’eficàcia en processos i procediments. Quan més gran sigui la La metodologia Sis Sigma es basa en la corba de distribució normal per tal de conèixer el nivell de variació de qualsevol activitat. La majoria de processos segueix aquesta distribució normal, amb una distribu ció de freqüències seguint la campana de Gauss una “probabilitat de defecte”, que significa que alguns valors quedaran fora dels lími i superior. Quan més centrada respecte els límits i més estreta i alta sigui la campana, més fiable serà el procés. Una campana descentrada i aixafada tindrà una gran probabilitat de defectes. Així doncs, l’àrea de la campana de Gauss que queda fora de la zona marcada pels límits superior i inferior és precisament la probabilitat de defecte. Sis Sigma és una mesura específica de qualitat: signific d’oportunitats. Una “oportunitat” és una possibilitat de no d’alguna de les especificacions. Les empreses han acceptat com a norma nivell tres sigma (93,32% equivalent a gairebé 67000 defectes per milió d’oportunitats) o quatre sigma (99,38% estàndard actual, equivalent a gairebé 6250 defectes per milió d’oportunitats). Ass Fig. A-1 Campana de Gauss Perquè Sis Sigma? ) és utilitzada en estadística per nombrar a la desviació estàndard (mesura de dispersió de les dades respecte al valor mitjà). Quan s’aplica a un procés de negoci, la Sigma indica el valor de l’eficàcia en processos i procediments. Quan més gran sigui la classificació Sigma, menys defectes hi haurà. La metodologia Sis Sigma es basa en la corba de distribució normal per tal de conèixer el nivell de variació de qualsevol activitat. La majoria de processos segueix aquesta distribució ció de freqüències seguint la campana de Gauss ( Fig. una “probabilitat de defecte”, que significa que alguns valors quedaran fora dels lími i superior. Quan més centrada respecte els límits i més estreta i alta sigui la campana, més fiable serà el procés. Una campana descentrada i aixafada tindrà una gran probabilitat de Així doncs, l’àrea de la campana de Gauss que queda fora de la zona marcada pels límits superior i inferior és precisament la probabilitat de defecte. Sis Sigma és una mesura específica de qualitat: signific a 3,4 defectes per milió d’oportunitats. Una “oportunitat” és una possibilitat de no - conformitat o noLes empreses han acceptat com a norma nivell tres sigma (93,32% - estàndard històric, equivalent a gairebé 67000 defectes per milió d’oportunitats) o quatre sigma (99,38% estàndard actual, equivalent a gairebé 6250 defectes per milió d’oportunitats). Ass Campana de Gauss . Font: www.seissigma.com Memòria ) és utilitzada en estadística per nombrar a la desviació estàndard Quan s’aplica a un procés de negoci, la Sigma indica el valor de l’eficàcia en processos i classificació Sigma, menys defectes hi haurà. La metodologia Sis Sigma es basa en la corba de distribució normal per tal de conèixer el nivell de variació de qualsevol activitat. La majoria de processos segueix aquesta distribució Fig. A-1) i amb una “probabilitat de defecte”, que significa que alguns valors quedaran fora dels lími ts inferior i superior. Quan més centrada respecte els límits i més estreta i alta sigui la campana, més fiable serà el procés. Una campana descentrada i aixafada tindrà una gran probabilitat de Així doncs, l’àrea de la campana de Gauss que queda fora de la zona marcada pels límits a 3,4 defectes per milió compliment estàndard històric, equivalent a gairebé 67000 defectes per milió d’oportunitats) o quatre sigma (99,38% - estàndard actual, equivalent a gairebé 6250 defectes per milió d’oportunitats). Ass olir sis Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció sigma equival a tenir menys de 4 defectes per milió d’oportunitats (99,99966%). diferència es pot observar a la A.3. La metodologia Sis Sigma Aquests conceptes estadístics tenen poc a veure amb el que s’entén per Sis Sigma avui en dia. Actualment, es tracta d’una filosofia que, mitjançant l’ús d’eines i mètodes estadístics manera organitzada i sistemàtica, permet a les empreses assolir considerables estalvis econòmics i alhora millorar la satisfacció dels clients. Sis Sigma s’usa per tal d’eliminar reduir la variació d’un aspecte o característica d’un producte i millorar la productivitat entre d’altres, centrantse sempre en les característiques claus pel client augmentant així la seva satisfacció. Sis Sigma es desenvolupa en el marc de varis models que són diferents en objectius i usos. Alguns d’ells són: • DMAIC (Define processos ja existents • DMADV (Define processos que assoleixen la millora tot i ser millorats Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció sigma equival a tenir menys de 4 defectes per milió d’oportunitats (99,99966%). diferència es pot observar a la Fig. A-2. Fig. A-2 Exemples de 3 sigma i 6 sigma. Font: http://www.operational-excellence.net La metodologia Sis Sigma Aquests conceptes estadístics tenen poc a veure amb el que s’entén per Sis Sigma avui en tracta d’una filosofia que, mitjançant l’ús d’eines i mètodes estadístics manera organitzada i sistemàtica, permet a les empreses assolir considerables estalvis econòmics i alhora millorar la satisfacció dels clients. Sis Sigma s’usa per tal d’eliminar els costos de la no qualitat (reprocessos, ferralla, etc), reduir la variació d’un aspecte o característica d’un producte i millorar la productivitat entre se sempre en les característiques claus pel client augmentant així la seva Sis Sigma es desenvolupa en el marc de varis models que són diferents en objectius i usos. DMAIC (Define – Measure – Analyze – Improve - Control): s’utilitza per tal de millorar processos ja existents DMADV (Define – Measure – Analyze – Design - Verify): s’utilitza en el redisseny de processos que assoleixen la millora tot i ser millorats Pàg. 5 sigma equival a tenir menys de 4 defectes per milió d’oportunitats (99,99966%). La Aquests conceptes estadístics tenen poc a veure amb el que s’entén per Sis Sigma avui en tracta d’una filosofia que, mitjançant l’ús d’eines i mètodes estadístics , de manera organitzada i sistemàtica, permet a les empreses assolir considerables estalvis els costos de la no qualitat (reprocessos, ferralla, etc), reduir la variació d’un aspecte o característica d’un producte i millorar la productivitat entre se sempre en les característiques claus pel client augmentant així la seva Sis Sigma es desenvolupa en el marc de varis models que són diferents en objectius i usos. Control): s’utilitza per tal de millorar Verify): s’utilitza en el redisseny de Pàg. 6 • IDOV (Identify – Design productes i no existeix cap mesura disponible • CQDFSS (Commercial Q uality Design For Six Sigma): s’utilitza per a la recerca i assegurament d’introducció de productes o serveis al mercat La metodologia que més convé al present projecte és l’esquema DMAIC: problemes i situacions a millorar, Mesurar Analitzar les dades recollides per identificar els punts claus i les oportunitats de millora, Millorar (Improve) incorporant millores als processos i Les claus d’aquesta metodo logia són: • Mesurar el problema: tenir clar quins són els defectes que existeixen, tant en quantitat com en cost • Enfocar al client: les seves necessitats i requeriments són fonamentals i sempre s’han de tenir en compte • Verificar la causa arrel: cal arribar se en els efectes • Gestionar els riscos • Mesurar els resultats: cal fer un seguiment de qualsevol solució per verificar el seu impacte • Sostenir el canvi: la clau final és aconseguir que el canvi perduri D M Design – Optimize – Validate): s’aplica a nous processos o productes i no existeix cap mesura disponible uality Design For Six Sigma): s’utilitza per a la recerca i assegurament d’introducció de productes o serveis al mercat La metodologia que més convé al present projecte és l’esquema DMAIC: Mesurar per a obteni r la informació necessària i les dades, les dades recollides per identificar els punts claus i les oportunitats de millora, incorporant millores als processos i Controlar els processos ja existents. logia són: Mesurar el problema: tenir clar quins són els defectes que existeixen, tant en Enfocar al client: les seves necessitats i requeriments són fonamentals i sempre Verificar la causa arrel: cal arribar a la causa fonamental dels problemes i no quedar Mesurar els resultats: cal fer un seguiment de qualsevol solució per verificar el seu Sostenir el canvi: la clau final és aconseguir que el canvi perduri A I Memòria Validate): s’aplica a nous processos o uality Design For Six Sigma): s’utilitza per a la recerca i La metodologia que més convé al present projecte és l’esquema DMAIC: Definir els r la informació necessària i les dades, les dades recollides per identificar els punts claus i les oportunitats de millora, els processos ja existents. Mesurar el problema: tenir clar quins són els defectes que existeixen, tant en Enfocar al client: les seves necessitats i requeriments són fonamentals i sempre a la causa fonamental dels problemes i no quedar - Mesurar els resultats: cal fer un seguiment de qualsevol solució per verificar el seu C Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Pàg. 7 B. Preliminars B.1. Presentació empresa Delphi Diesel Systems (DDSS) és una multinacional d’Estats Units líder en electrònica mòbil i equipament de sistemes de transport i de les tecnologies del mercat d’accessoris, incloses les de sistemes de propulsió, tèrmica, controls i sistemes de seguretat, arquitectura elèctrica/electrònica i entreteniment a l’automòbil i tecnologies de comunicació. Delphi s’estén per tot el món amb més de 101.000 llocs de treball en 30 països diferents i 12.400 clients (Fig. B-1). Fig. B-1 Plantes DDS al món. Font: DDS Alguns exemples del clients de Delphi es poden veure a la Fig. B-2: Pàg. 8 Memòria I les diferents àrees de treball de l’empresa estan representades a la Fig. B-3. Core Automotive Markets Adjacent Markets Military/Aerospace Residential/Commercial Electrical/Electronic Electronics & Safety Powertrain Systems Commercial Vehicles Thermal Systems Aftermarket Fig. B-3 Àrees de negoci DDSS. Font: DDS Fig. B-2 Clients Delphi Diesel S.A. Font: DDS Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Pàg. 9 C. Producte i procés C.1. Principi del sistema d’injecció A la planta de Sant Cugat es fabriquen, com ja s’ha comentat abans, bombes d’injecció dièsel. Una bomba d’injecció és un dispositiu capaç d’elevar la pressió del combustible dièsel fins a un nivell prou elevat perquè al ser injectat al motor estigui suficientment polvoritzat, la qual cosa és necessària per donar-se la inflamació espontània. Per aconseguir una polvorització major que altres sistemes, a DDSS s’utilitza el sistema common rail, en el qual el gasoil és aspirat directament del dipòsit de combustible a una bomba d’alta pressió i aquesta l’envia a un conducte comú per a tots els injectors al cilindre, podent arribar als 1500 – 1600 bar, segons les condicions de funcionament. En el cas de les bombes fabricades en aquesta planta, el cabal instantani és variable al llarg del temps, amb la qual cosa es tracta d’un funcionament de tipus volumètric i més concretament de tipus rotatiu. Això significa que la pressió ve donada per un pistó que està accionat mitjançant una lleva amb moviment rotatiu i va modificant el volum d’aquest cilindre, on es troba el combustible. El control d’aquest dispositiu és electrònic, la qual cosa permet decidir lliurement quan injectar, inclús realitzar vàries injeccions en un mateix cicle (a diferència del control mecànic). També permet una preinjecció abans de la principal, augmentant la pressió i temperatura dins el cilindre, la qual cosa millora la combustió i disminueix el soroll característic dels motors dièsel. El sistema d’injecció dièsel de Common Rail Delphi és un sistema que combina els factors de pressió, cabal i moment de la injecció, per a una injecció directa d’alta velocitat. En aquest sistema, la generació i el control de l’alta pressió són independents del control de l’instant de la injecció. És a dir, paràmetres d’injecció com la pressió, número d’injeccions, posició de la injecció i quantitat injectada, poden ser lliurement seleccionats segons la marxa dinàmica del motor. Pàg. 16 Memòria • La descripció del problema • Recursos i restriccions • Equip • Objectiu quantificat • Agents implicats • Planificació aproximada Les eines que s’utilitzen en aquest apartat són (algunes ja s’han mencionat):  Project Charter Es tracta d’un acord entre la direcció i l’equip sobre el que s’espera. És una eina que aporta orientació i compromís, a més a més serveix per aclarir el sentit del projecte, les prioritats, els recursos de l’equip, els resultats que es busquen, l’abast del projecte, els rols dels membres i les dates d’inici i finalització de cada tasca.  SIPOC S (Suppliers - Proveïdors): aquells que proporcionen recursos necessaris per començar el procés (ja siguin físics i/o informació). I (Inputs - entrades): són les matèries primeres i/o informació que desencadenen el procés. P (Process - Procés): conjunt de tasques i activitats que transformen els Inputs O (Output - Sortida): producte que s’entrega a client C (Costumer - Client): persones/organitzacions que reben els output  5 perquès Es tracta d’una tècnica sistemàtica de preguntes per explorar les relacions de causa-efecte que generen un problema en particular. L’objectiu dels 5 perquès és determinar la causa arrel d’un defecte o problema. Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Pàg. 17 E. Mesurar E.1. Descripció de la fase Mesurar El primer pas tracta d’entendre el procés que es vol millorar de tal manera a poder veure clarament l’origen del problema i les oportunitats de millora. Es tracta de plantejar preguntes per tal d’obtenir informació (dades) sobre la realitat, de tal forma que es puguin analitzar i així contestar aquestes preguntes. El següent pas serveix per assegurar la bondat de les dades ja existents i si aquestes són útils per contestar les preguntes plantejades. Recollir dades és molt laboriós i feixuc, per tant si ja hi ha dades històriques aquesta feina no serà necessària. Això sí, cal assegurar-se de que les dades són correctes ja que serà en el que es basarà la resta del projecte. Si no hi ha dades històriques o bé s’ha determinat en el pas anterior que les dades existents no són fiables, caldrà planificar i recollir noves dades. Un cop amb les dades a punt caldrà analitzar-les per tal de poder donar resposta a les preguntes que s’han plantejat. Per això, s’utilitzaran senzilles eines estadístiques: histogrames, diagrames de Pareto, brainstorming, diagrames causa-efecte, ... Finalment, l’etapa Mesurar acaba amb la quantificació de la situació inicial. A nivell d’eines i tècniques utilitzades, en aquesta etapa s’utilitzen estudis de capacitat de procés, correlació entre defecte i fiabilitat, a més a més de l’ús d’eines com ara:  Diagrames de flux del procés: amb el qual es coneixen les etapes del procés i s’identifiquen les etapes crítiques.  Benchmarking  Anàlisi del sistema de mesura Plantejar preguntes Revisar dades existents Si necessari, recollir noves dades Contestar preguntes Quantificar situació partida Pàg. 18 E.2. Exemple Full de Regi Fig. E Exemple Full de Regi stre E -1 Registre de procés Fase 70 Memòria Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció E.3. Exemple Full de Seguiment Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Exemple Full de Seguiment Fig. E-2 Full de Seguiment F130 Pàg. 19 Pàg. 20 E.4. Exemple Lost Time Management Fig. Exemple Lost Time Management Fig. E-3 Lost Time Management Memòria Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció E.5. Exemple reclamació client Fig. Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Exemple reclamació client Fig. E-4 Exemple reclamació client per IMV trencada Pàg. 21 per IMV trencada Pàg. 22 Fig. E-5 Exemple reclamació client reclamació client partícula bloquejant venturi Memòria Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció E.6. Exemple reclamació interna Tipus A Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Exemple reclamació interna Tipus A Fig. E-6 Exemple alerta interna tipus A Pàg. 23 Pàg. 24 E.7. Exemple reclamació interna Tipus B Fig. E Exemple reclamació interna Tipus B E -7 Exemple alerta interna tipus B Memòria Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Pàg. 25 F. Anàlisi F.1. Descripció de la fase analitzar L’objectiu d’aquesta fase és entendre perquè es generen els defectes. Mitjançant reunions de brainstorming (pluja d’idees) i eines estadístiques s’identifiquen les variables clau que provoquen aquests defectes. Primer es fa una revisió del Project Charter per tal de modificar-lo si és necessari, després de la fase Mesurar: concretar el punt de partida, l’abast i el benefici. A continuació, mitjançant el mètode científic (inducció – deducció) i diferents eines estadístiques, es converteixen les dades en informació útil. Eines per aquesta fase:  Diagrama de Pareto: s’aplica per identificar les causes principals dels problemes en el procés de major a menor implicació i així poder reduir-les o eliminar-les d’una en una, començant per la que provoca un major problema  Time Series Plot (Diagrames de tendència): representa dades gràficament respecte el temps, la qual cosa permet observar i fer un seguiment dels defectes en un procés  Diagrama Causa – Efecte: s’utilitza per detectar les causes i les conseqüències dels problemes en els processos  Diagrames de dispersió: permet relacionar variables  Histogrames: aporten la forma de distribució de les dades, de forma a que la tendència central i la variabilitat es poden estimar fàcilment  5 perquès  Anàlisi estadístic  Diagrames bivariants  Correlació i regressió Reenfocar i concretar Generar hipòtsesis Verificar hipòtesis Pàg. 32 Fig. F-5 Història de la bomba #5 (febrer'11) Història de la bomba #5 (febrer'11) Memòria Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Fig. F-6 Història de la bomba #6 (setembre'10) Pàg. 33 Pàg. 34 Fig. F7 7 Història de la bomba #7 (febrer'11) Memòria Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Fig. F-8 Història de la bomba #8 (setembre'10) Pàg. 35 Pàg. 36 Fig. F-9 Història de la bomba #9 (març'11) Història de la bomba #9 (març'11) Memòria Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Fig. F-10 Història de la bomba #10 (març'11) Pàg. 37 Pàg. 38 Fig. F-11 Història de la bomba #11 (gener'11) Memòria Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Fig. F-12 Història de la bomba #12 (octubre'10) Pàg. 39 Pàg. 40 Fig. F13 13 Història de la bomba #13 (març'11) Memòria Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Pàg. 41 F.3. Format registre intern FTQ Fig. F-14 Registre de producció i NFTQ fases de muntatge En l’exemple de dades de la Fig. F-14 es pot veure com hi ha certes fases que tenen un elevat rebuig. Per exemple, entre el dia 1 de març del 2011 a les 6:00 del matí fins les 5:59:59 del dia 1 d’abril del 2011, és a dir un mes, la fase 230 ha produït 44593 bombes, de les quals 1125 han estat NFTQ, la qual cosa representa un 2,52%. Semblant per la fase 240, per la qual han passat 43403 bombes i n’hi ha hagut 1065 no bones a la primera (2,45%). Aquest percentatge pot semblar baix, però no és així ja que representa un cost enorme en recuperacions o ferralla. Pàg. 48 Memòria H. Controlar H.1. Descripció de la fase controlar Aquesta etapa assegura que les millores del procés, un cop implementades, es mantindran i que el procés no retornarà a l’estat anterior. És a dir, l’objectiu del control és que els processos siguin estables i capaços. A més a més permet compartir la informació i els coneixements obtinguts per tal d’accelerar els futurs processos de millora que es vulguin implantar. El primer pas consisteix en estandarditzar, és a dir, documentar tots els canvis de tal forma a que n’hi hagi constància i passi a fer part del propi procés. Per tal de poder fer un seguiment dels resultats obtinguts amb els canvis i assegurar-ne el bon funcionament en el temps, cal tenir un sistema de seguiment. És a dir, cal fer un control del funcionament del procés. La següent subetapa és fer una valoració final (financera i no financera) del projecte Sis Sigma. Finalment, el projecte s’acaba amb la realització d’un resum per tal de que quedi documentat i així poder aprendre de l’experiència. Les eines més utilitzades en aquesta etapa són:  Controls visuals  Actualització PFMEA  Poka-Yoke  TPM  SPC  Auditories de procés Estandarditzar Dissenyar sistema de monitorització Valorar Tancar Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció H.2. Aspecte SDP novembre 2011 Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Aspecte SDP novembre 2011 Fig. H-1 Aspecte SDP mes de novembre Pàg. 49 Pàg. 50 I. Exemple de millora: Contaminació I.1. Requeriments classe de neteja Taula I1 Exemple de millora: Contaminació Requeriments classe de neteja 1 Especificacions classe de neteja Memòria Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció I.2. Exemple de Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Exemple de procediment de neteja Pàg. 51 Pàg. 52 Fig. I-1 Procediment anàlisi contaminació Procediment anàlisi contaminació Memòria Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció I.3. QOS de l’alumini Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció QOS de l’alumini Fig. I-2 QOS alumini Pàg. 53 Pàg. 54 Fig. Fig. I-3 Mapa rebaves > 300µm Memòria Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció I.4. Resultat contaminació després de test Fig. Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Resultat contaminació després de test Fig. I-4 Resultat contaminació Alta Pressió després de test Pàg. 55 després de test Pàg. 56 Memòria I.5. Anàlisi capacitat neteja de la línia Fig. I-5 Histograma dades talla màxima contaminació després de test Amb l’histograma ja s’intueix que les dades no són normals. Tot i així es fa la comprovació: Fig. I-6 Probability Plot dades talla màxima després de test Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Amb el pvalor < 0,05 queda demostrat que les dades no són normals i que per fer l’anàlisi de capacitat ca transformar S’escull doncs la opció d’anàlisi de capacitat amb transformació de Johnson límit inferior és 0, ja que superior s’agafa 200 µ m, que és la talla màxima en teoria permesa dins els límits de Fig. Com es veu amb el resultat obtingut, el procés no és capaç ja que el Ppk val 0, Efectivament caldrà emprendre accions per millorar el procés i aconseguir que sigui capaç. Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció valor < 0,05 queda demostrat que les dades no són normals i que per fer l’anàlisi de capacitat ca transformar -les. S’escull doncs la opció d’anàlisi de capacitat amb transformació de Johnson límit inferior és 0, ja que es tracta d’una característica acotada inferiorment pel zero, i el límit m, que és la talla màxima en teoria permesa dins els límits de Fig. I-7 Anàlisi de capacitat amb transformació Johnson Com es veu amb el resultat obtingut, el procés no és capaç ja que el Ppk val 0, Efectivament caldrà emprendre accions per millorar el procés i aconseguir que sigui capaç. Pàg. 57 valor < 0,05 queda demostrat que les dades no són normals i que per fer l’anàlisi S’escull doncs la opció d’anàlisi de capacitat amb transformació de Johnson del Minitab. El es tracta d’una característica acotada inferiorment pel zero, i el límit m, que és la talla màxima en teoria permesa dins els límits de client. Anàlisi de capacitat amb transformació Johnson Com es veu amb el resultat obtingut, el procés no és capaç ja que el Ppk val 0, 26. Efectivament caldrà emprendre accions per millorar el procés i aconseguir que sigui capaç. Pàg. 64 Fig. I-14 Pla de Reacció Rebaves Alumini Pla de Reacció Rebaves Alumini Memòria Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció I.12. Workshop sobre Alumini Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Workshop sobre Alumini Pàg. 65 Pàg. 66 Memòria Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció Fig. I-15 Presentació per formació d'operaris Pàg. 67 Pàg. 68 I.13. Anàlisi capacitat neteja de línia després de millora Es torna a comprovar la capacitat del procés un cop les accions de millora implementades i amb resultats obtinguts positius. Novament Fig. I-16 Probability plot dades contaminació bomba després de test Per tant es realitza un cop més un el Minitab . Els límits són els mateixos que els de l’apartat I.5. S’obté el resultat I-17. A la vista dels resultats es poden treure dos conclusions:  La capacitat del procés s’ha doblat després de totes les accions de millora portades a terme. Aquesta millora de procés es reflecteix tan internament com a client, ja que s’ha reduït el rebuig i alertes interns per contaminació i s’ha aconseguit no reprod defectes a client per aquesta causa des del mes de maig.  Tot i els bons resultats, el procés segueix estant lluny de ser capaç. Per tant, no cal deixarse emportar per la situació actual que sembla correcta, sinó que caldrà seguir Anàlisi capacitat neteja de línia després de millora Es torna a comprovar la capacitat del procés un cop les accions de millora implementades i amb resultats obtinguts positius. Novament les dades no són normals: Probability plot dades contaminació bomba després de test Per tant es realitza un cop més un anàlisi de capacitat amb transformació de Johnson . Els límits són els mateixos que els de l’apartat I.5. S’obté el resultat A la vista dels resultats es poden treure dos conclusions: La capacitat del procés s’ha doblat després de totes les accions de millora portades a terme. Aquesta millora de procés es reflecteix tan internament com a client, ja que s’ha reduït el rebuig i alertes interns per contaminació i s’ha aconseguit no reprod defectes a client per aquesta causa des del mes de maig. Tot i els bons resultats, el procés segueix estant lluny de ser capaç. Per tant, no cal se emportar per la situació actual que sembla correcta, sinó que caldrà seguir Memòria Anàlisi capacitat neteja de línia després de millora Es torna a comprovar la capacitat del procés un cop les accions de millora implementades i anàlisi de capacitat amb transformació de Johnson amb . Els límits són els mateixos que els de l’apartat I.5. S’obté el resultat de la Fig. La capacitat del procés s’ha doblat després de totes les accions de millora portades a terme. Aquesta millora de procés es reflecteix tan internament com a client, ja que s’ha reduït el rebuig i alertes interns per contaminació i s’ha aconseguit no reprod uir Tot i els bons resultats, el procés segueix estant lluny de ser capaç. Per tant, no cal se emportar per la situació actual que sembla correcta, sinó que caldrà seguir Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció pensant en accions de millora fins aconseguir un procés capaç i així poder assegurar el control total sobre el tema de contaminació. Fig. I17 Disminució de rebuigs en la producció de bombes d’injecció pensant en accions de millora fins aconseguir un procés capaç i així poder assegurar el control total sobre el tema de contaminació. 17 Estudi de capacitat contaminació bombes després de test Pàg. 69 pensant en accions de millora fins aconseguir un procés capaç i així poder assegurar Estudi de capacitat contaminació bombes després de test Pàg. 70 J. Exemple de millora: Fases Finals J.1. FTQ Fases Finals 2011 Fig. J-1 FTQ Fases Finals gener de millora: Fases Finals FTQ Fases Finals 2011 FTQ Fases Finals gener -octubre'11 Memòria