video Herramientas predictivas de Minitab para entender los Procesos (2 de julio de 2021)

Etiquetado en regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS), análisis de componentes principales, análisis predictivo, caliper, CART, clasificación CART, dendrograma, gráfico de dispersión, matriz de correlación, Minitab, Minitab 20, regresión, regresión múltiple, variabilidad

Herramientas predictivas de Minitab para entender los Procesos (2 de julio de 2021)

Las empresas tienen grandes oportunidades de negocio ligadas a reducir la Variabilidad en:

  • procesos que son inestables en sus resultados (características de calidad, parámetros logísticos, servicio a clientes, ...); o 
  • procesos que siendo estables en sus resultados son inestables en el modo en que se gobiernan sus parámetros.

Para reducir la variabilidad detectada, el experto puede hacer uso de la metodología y herramientas de descripción, predicción e identificación de causas.

 

FASE DE PREDICCIÓN

En esta fase el objetivo es explorar la información de grandes bases de datos multi-factorial tanto en la identificación de observaciones anómalas como en la identificación de factores que podrían explicar la variabilidad. Para ello, seguiremos la metodología Seis Sigma basada en analizar la calidad del dato, llevar la sabiduría del proceso a la estructura de la base de datos, …, y contemplar los resultados con unas gafas especiales. Nuestras herramientas serán gráficos de dispersión, matrices de correlación, dendrogramas, análisis de componentes principales, modelos de regresión múltiple, PLS y modelos de clasificación CART.

CASO PRÁCTICO

Este tutorial se encuentra inspirado en un proceso de fundición de piezas en Automoción.

La empresa de fundición Fagor Ederlan tuvo un reto hace 10 años en relación con la fabricación de calipers para proveedores de grupos de freno. Los clientes contemplaban añadir nuevos requerimientos a los estándares basados en geometría, estructura metalúrgica y comportamiento mecánicos. Eran nuevos requerimientos basados en tolerancias para las frecuencias de vibración de las piezas y la variabilidad se estimaba, en un principio, excesiva. El desconocimiento técnico del tema conllevaba un riesgo de pérdida de competitividad, ya que los clientes anunciaban la obligación de incorporar inspección 100% en proceso en 5 años. El reto se abordó como un Proyecto Seis Sigma bajo la supervisión de la Dra. Lourdes Pozueta, formadora y coach principal en la metodología Seis Sigma en la Organización y con la participación de un equipo multidisciplinar de Calidad, Procesos, Ingeniería y Centro Tecnológico.

En la etapa ANALIZAR se profundizó en las causas raíz de esta variación descartando temas metalúrgicos, etc. y centrando el estudio en identificar geometrías que podrían explicar la variación en las frecuencias. Se utilizaron técnicas de modelización y clasificación de Minitab y se llegó a un conjunto de cotas explicativas que estaban correlacionadas con el parámetro de frecuencia de interés.

SOBRE FAGOR EDERLAN GROUP

Fagor Ederlan (FE) es un grupo empresarial perteneciente al Grupo Mondragon líder en componentes de automoción.
El grupo se caracteriza por una constante pro-actividad en incorporar en su cultura metodologías de Excelencia Operacional, buenas prácticas, etc. Como ejemplo, hace 10 años llevaron a cabo un notable esfuerzo para incorporar en su propio Programa de Excelencia Operacional, KALDA, partes de la metodología Seis Sigma con la colaboración de Mondragon Unibertsitatea y bajo la supervisión de la Dra. Lourdes Pozueta de Avancex+i. Uno de los frutos de esta magnífica experiencia fue la realización de la Tesis Doctoral "Desarrollo de un modelo para abordar proyectos de mejora continua de procesos productivos de forma eficaz y eficiente" que recoge buenas prácticas como la de esta sesión, en menor detalle.