Mejora del proyecto CGR de México
Enviado por gcmsportf • 25 de Junio de 2017 • Tareas • 1.791 Palabras (8 Páginas) • 271 Visitas
[pic 1]
Nombre del estudiante: Gabriel Carrillo Martínez
Nombre del trabajo: Mejora
Fecha de entrega:
Campus: Querétaro
Carrera: Ingeniería Industrial y de Sistemas
Cuatrimestre: octavo
Nombre del maestro: Sorayda Herrera
Mejora del proyecto CGR de México
Diseño Experimental.
En el mejoramiento y optimización de un proceso, el diseño experimental es otra de las herramientas muy usadas. Cuantificar y evaluar la importancia de las fuentes de variación atribuidas a distintos niveles de uno o varios factores de clasificación, es uno de los objetivos del análisis de datos en un diseño experimental.
El diseño de experimentos es un enfoque planeado para determinar relaciones causa y efecto. Puede aplicarse a cualquier proceso con entradas y salidas medibles.
De acuerdo al análisis que se realizó anteriormente del proceso, se determinó que es necesario conocer el efecto de dos variables en cuanto a la duración de la herramienta de embutido (para la cabeza), ya que no hay ningún procedimiento o instructivo para realizar esta actividad, donde se determinó realizar un procedimiento que contenga un check list de ajuste para contener cualquier variación en el proceso. Con apoyo del personal de ingeniería, mantenimiento y personal de calidad se realiza un poka yoke, dentro del cual se integraron los siguientes requisitos para poder realizar el embutido de las piezas que son los siguientes:
Check list de máquina donde nos dice a qué velocidad se debe trabajar en el programa.
Sistema de Seguridad con clave para modificar el programa.
Ajuste de las mordazas
Estándar visual para ensamble de mordazas.
El check list deberá ser llenado por Técnico (nivel 3 Sup.) quien será el único autorizado para poner clave de acceso una vez realizado el check list y firmado de autorizado por ingeniería o supervisor de producción.
Selección del experimento
Factores:
A: Tipo de Herramienta (0.0625”, 0.125”)
B: Velocidad (40 , 90ft/min)
Respuesta:
Y: Ciclos
Una vez realizado el check list se realiza un DOE para ver como interactúa la velocidad y el tipo de herramienta.
Resultados experimentales.
Prueba | A | B | AB | Comb | Y1 | Y2 | Y promedio |
1 | -1 | -1 | 1 | -1 | 28 | 25 | 26.5 |
2 | 1 | -1 | -1 | a | 36 | 32 | 34 |
3 | -1 | 1 | -1 | b | 18 | 19 | 18.5 |
4 | 1 | 1 | 1 | ab | 31 | 30 | 30.5 |
[pic 2]
[pic 3]
La Ho es que no hay efectos significativos (ninguno de los términos son significativos)
Por lo tanto; esperaríamos que los efectos sean 0 para apoyar Ho
La línea roja es un límite basado en nuestro nivel el cual establece una base para decir “Todo lo que esté más allá del límite es diferente a 0”
El cálculo de la línea se basa en varios factores como:
Error experimental
Número total de series en el experimento
Grados de libertad
Mientras reducimos el número de partes que queremos investigar, la posición de la línea roja cambiará.
[pic 4]
Factorial Regression: ciclos versus Hta, Velocidad
Analysis of Variance
Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value
Model 3 266.38 88.792 26.31 0.004 Factores no
Linear 2 256.25 128.125 37.96 0.003 significativos:
Hta 1 190.13 190.125 56.33 0.002 p>0.05[pic 5]
Velocidad 1 66.13 66.125 19.59 0.011
2-Way Interactions 1 10.12 10.125 3.00 0.158[pic 6]
Hta*Velocidad 1 10.12 10.125 3.00 0.158
Error 4 13.50 3.375[pic 7]
Total 7 279.88
Suma de cuadrados de cada factor
Suma de cuadrados del error
Model Summary El coeficiente de determinación R 2 mide la proporción de la
Variación total explicada por el modelo[pic 8]
S R-sq R-sq(adj) R-sq(pred)
1.83712 95.18% 91.56% 80.71% La correlación puede ser significativa
Coded Coefficients
Term Effect Coef SE Coef T-Value P-Value VIF
Constant 27.375 0.650 42.15 0.000
Hta 9.750 4.875 0.650 7.51 0.002 1.00
Velocidad -5.750 -2.875 0.650 -4.43 0.011 1.00
Hta*Velocidad 2.250 1.125 0.650 1.73 0.158 1.00
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