Cuaderno de Ejercicios de DOE.

ContenidoEjercicio 2.1. - Identificación y Evaluación de las Medidas Contrarrestantes........3 Ejercicio 2.2. - Factores de Clasificación................................................................5 Ejercicio en Grupo 3.1 - Modelo Cuadrático...........................................................6 Ejercicio en Grupo 3.2 - Catapulta..........................................................................8 Ejercicio en Grupo 3.3 - Regresión Múltiple.........................................................10 Ejercicio en Grupo 3.4 - Regresión Stepwise.......................................................12 Ejercicio 4.1 - Análisis de Medias.........................................................................16 Ejercicio 4.2 - Diseño de Dos Vías mediante Minitab..........................................21 Ejercicio 4.3 - Planeación del DOE.......................................................................31 Ejercicio 5.1 - Tabla de Respuestas de Medias...................................................38 Ejercicio 5.2 - Modelo y-Hat..................................................................................42 Ejercicio 5.3 - Modelo s-Hat..................................................................................61 Ejercicio 5.4 - Análisis Completo..........................................................................87 .............................................................................................................................89 Ejercicio 6.1 - Fraccional Factorial .......................................................................90 Ejercicio 6.2 - Experimento Fraccional Factorial de un Helicóptero...................111 Ejercicio 7.1 - Diseño Compuesto Central: Catapulta........................................114 Ejercicio 7.2 - Diseño de Box-Behnken .............................................................124 Ejercicio 7.3 - Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles....................127 Ejercicio 7.4 - El DOE de tu Proyecto.................................................................162 Ejercicio 8.1 - Elaboración del Plan de Administración del Proyecto.................168 Ejercicio 1.1. - Revisión de la Fase de Análisis 1. 2. Divídanse en equipos pequeños. A cada equipo se le asignarán una cantidad de diapositivas de PowerPoint del Módulo 1 en este libro. a.) b.) Prepara la presentación de las diapositivas (15 minutos). En equipo, discutan el contenido de las diapositivas y preparen la presentación para todo el grupo. Presenta las diapositivas (30 segundos máximo por diapositiva). Tu equipo presentará las diapositivas de PowerPoint a todo el grupo. Solicita que se hagan preguntas. Diapositivas #5-12 (páginas 1-3 a 1-6) Diapositivas #13-17 (páginas 1-7 a 1-9) Diapositivas #18-23 (páginas 1-9 a 1-12) Diapositivas #24-29 (páginas 1-12 a 1-15) Diapositivas #30-35 (páginas 1-15 a 1-18) Diapositivas #36-45 (páginas 1-18 a 1-23) Equipo 1: Equipo 2: Equipo 3: Equipo 4: Equipo 5: Equipo 6: Ejercicio 2.1. - Identificación y Evaluación de las Medidas Contrarrestantes 1. Divídanse en equipos pequeños. 2. Para el ejemplo a continuación… a) b) Realicen una tormenta de ideas de medidas contrarrestantes para cada una de las causas. Evalúen las medidas contrarrestantes mediante una evaluación con matrices. Utilicen la leyenda:  Muy efectivo, fácil de implementar y bajo costo.  Moderadamente efectivo, moderadamente fácil de implementar, costo moderado  No muy efectivo, difícil de implementar, costo alto c) Selecciona la medida contrarrestante que tu equipo piensa funcionaría mejor. Proceso de Disparar la Catapulta Un equipo disparó una catapulta: • • Establecieron la posición de retroceso visualmente, intentando alinear la flecha con el valor deseado. Midieron la distancia del recorrido estudiando el lugar donde la bala caía en el piso y dando lectura al valor correspondiente en la cinta métrica. Identificación y Verificación de Causas El equipo confirmó que las dos causas a continuación son los contribuyentes principales de la variación en el recorrido de la distancia: • • Variación en el establecimiento de la posición de retroceso. Variación en las mediciones. 1 (continuación) Causa 1.Ejercicio 2. Costo . Variación en las mediciones. Medidas Contrarrestantes Fácil de implementar Efectividad 2. Variación en el establecimiento de la posición de retroceso. Ejercicio 2. 2. Divídanse en equipos pequeños. .2.Factores de Clasificación 1. Para el proceso de bondeo que se describe a continuación. . clasifica cada factor como factor de control o ruido. Para correr el análisis de regresión… Selecciona: Stat > Regression > Regression . 3. Corre la prueba de normalidad en los residuos. Selecciona: Calc > Calculator (luego multiplica la columna x por sí misma y guarda esta en X2).Ejercicio en Grupo 3. 4. 2.1 . Selecciona un modelo apropiado. Comandos de Minitab Para verificar si funciona un modelo lineal… Selecciona: Stat> Regression > Fitted Line Plot Para verificar si funciona un modelo cuadrático… Selecciona: Stat> Regression > Fitted Line Plot Haz clic en Quadratic y luego en OK. Analiza una gráfica de residuos vs x. Ejemplo A: Velocidad del Vehículo vs Millas por Galón El archivo JC9 contiene datos pares de… x = velocidad del vehículo y = millas por galón 1. encuentra el modelo adecuado. 5. Prueba si el modelo arroja una cantidad de variación significativa. Para crear un término cuadrático en el análisis de regresión… Titula una columna en blanco X2.Modelo Cuadrático   Divídanse en equipos pequeños. Prueba la adecuación del modelo con una prueba de falta de ajuste. Para el ejemplo asignado a tu equipo. 4. Selecciona: Calc > Calculator (y multiplica la columna x por sí misma y guarda esta en X2).Modelo Cuadrático (continuación) Ejemplo B: Experiencia Laboral vs Tiempo para Completar la Tarea El archivo BB3 contiene datos pares para… x = Experiencia laboral (meses) y = Tiempo para completar la tarea (minutos) 1.1 . Selecciona un modelo apropiado. 2. Para crear un término cuadrático en el análisis de regresión… Titula una columna en blanco X2. Analiza un plot de residuos vs x. Prueba la adecuación del modelo con una prueba de falta de ajuste.Ejercicio en Grupo 3. 5. Corre la prueba de normalidad en los residuos. Prueba si el modelo arroja una cantidad de variabilidad significativa. 3. Para correr el análisis de regresión… Selecciona: Stat > Regression > Regression . Comandos de Minitab Para verificar si funciona un modelo lineal… Selecciona: Stat> Regression > Fitted Line Plot Para verificar si funciona un modelo cuadrático… Selecciona: Stat> Regression > Fitted Line Plot Haz clic en Quadratic y luego en OK. Ajusta un modelo lineal. 2. a los datos y verifica la adecuación con un análisis residual y de falta de ajuste. a los datos y verifica la adecuación con un análisis residual y de falta de ajuste.Catapulta • Divídanse en equipos pequeños. y 4. Ajusta un modelo cuadrático. Corre 5 pruebas para cada valor x.2 . Disparen la catapulta según las instrucciones a continuación. y = β0 + β1x + β2 x2. x = posición de alto (véase la siguiente página) y = distancia del recorrido Establece x en los niveles: 2. 3. 1. 3. y = β0 + β1x. ¿Cuál de los modelos es superior? .Ejercicio en Grupo 3. y recolecta los datos correspondientes. 2 .Catapulta (continuación) .Ejercicio en Grupo 3. Ejemplo A: Proceso de Destemplado Recupera los datos en el archivo JC4. Corre el programa de regresión. 3. Elabora tres gráficas residuales: Residuos vs x1 Residuos vs x2 Residuos vs ajustes Corre la prueba de normalidad en los residuos.Regresión Múltiple • • Divídanse en equipos pequeños. x2 = 1250 4. ¿Piensas que éste es un buen modelo? . Para el ejemplo asignado a tu equipo. Elabora gráficas de dispersión: x1 vs y x2 vs y 2. y = dureza x1 = contenido de cobre (%) x2 = temperatura de destemplado (°F) 1.3 .Ejercicio en Grupo 3. Prueba el modelo y = β0 = β1x1 + β2x2. (La prueba de falta de ajuste no corre sin repeticiones). Predice µ y para x1 = 0. encuentra un buen modelo de predicción.15. 50.Regresión Múltiple (continuación) Ejemplo B: Precios de Acciones Recupera los datos del archivo BB4. Prueba el modelo y = β0 + β1x1 + β2x2+β3x3. x3 = 450. y = precio de la acción x1 = tipo de cambio del yen x2 = tipo de cambio del marco alemán x3 = S&P 500 1.Ejercicio en Grupo 3. 4. Predice µ y para x1 = 120. 3. x2 = 1.3 . Corre el programa de regresión. Elabora cuatro gráficas residuales: Residuos vs x1 Residuos vs x2 Residuos vs x3 Residuos vs ajustes Corre la prueba de normalidad en los residuos. Elabora gráficas de dispersión: x1 vs y x2 vs y x3 vs y 2. ¿Piensas que éste es un buen modelo? . Crea las variables para un modelo cuadrático completo (x 12. construye un modelo matemático siguiendo el método que se presenta en el módulo 8. Corre el programa de regresión stepwise para el modelo cuadrático completo. .10. corre el procedimiento de regresión con falta de ajuste. Escribe la ecuación de regresión de forma no concentrada. gráficas residuales y verificación de normalidad. x22. 5. Concentra las variables X1 = .Regresión Stepwise • • Divídanse en equipos pequeños. Para el ejemplo asignado a tu equipo. X2 = 1150 2. Y = dureza X1 = contenido de cobre X2 = temperatura de destemplado 1. Para el modelo que se seleccionó.4 .Ejercicio en Grupo 3. ¿Queda validado el modelo? 6. Ejemplo A: Proceso de Destemplado Recupera los datos del archivo JC4. 4. x1 x2). 3. Escribe la ecuación de regresión de forma no concentrada. x32. x22.Ejercicio en Grupo 3. corre el procedimiento de regresión con gráficas residuales y verificación de normalidad. Crea las variables para un modelo cuadrático completo. x3 = 4480. (x12. x2 = 18163. ¿Queda validado el modelo? 6.4 . Para el modelo que se seleccionó.5) 2.2.Regresión Stepwise (continuación) Ejemplo B: Horas Hombre por Mes Recupera los datos del archivo BB5. x2 · x3) 3. Corre el programa de regresión stepwise para el modelo cuadrático completo. . x1 · x3. Concentra las variables (x1= 148. 5. x1 · x2. y = Horas hombre por mes x1 = Carga diaria de pacientes x2 = Exposiciones a rayos-X por mes x3 = Días de cama por mes 1. 4. Para agregar columnas de términos de interacción… Titula las columnas en blanco adecuadamente conforme a las interacciones de dos factores. Bajo “Store result in variable” (guardar resultado en la variable) inserta la columna que titulaste para la interacción. Marca  en subtract mean (restar la media) y haz clic en OK. Selecciona: Calc > Calculator Para cada una de las variables. Bajo “Store results in” (guardar resultados en) inserta las columnas que titulaste para las variables concentradas.Regresión Stepwise (continuación) Comandos de Minitab Para agregar columnas de variables concentrados… Titula las columnas en blanco adecuadamente conforme a los variables concentrados.4 . Bajo "Expression" (expresión) inserta la expresión matemática para el cuadrado de la variable (la columna de variables multiplicada por sí misma). Para agregar columnas de términos cuadráticos… Titula las columnas en blanco conforme a las variables cuadradas. Bajo "Expression" (expresión) inserta la expresión matemática para la interacción (el producto de las dos columnas de variables). . Selecciona: Calc > Calculator Para cada una de las interacciones. Selecciona: Calc > Standardize Bajo “Input Column(s)” (ingresar columnas) inserta las columnas con las variables que quieres concentrar. Haz clic en OK. Bajo “Store results in variable” (guardar resultados en la variable) inserta la columna que titulaste para las variables concentradas.Ejercicio en Grupo 3. Haz clic en OK. Ejercicio en Grupo 3.Regresión Stepwise (continuación) Comandos de Minitab (continuación): Para correr la regresión stepwise… Selecciona: Stat> Regression > Stepwise Para correr el análisis de regresión utilizando los términos elegidos por la rutina stepwise… Selecciona: Stat > Regression > Regression .4 . Análisis de Medias Divídanse en equipos pequeños. El tipo de fósforo (Factor A) está en dos niveles. Cada técnico repara cinco unidades de cada una de las marcas y se registra el tiempo de la reparación. Se seleccionan dos marcas de equipos (factor A) y dos técnicos experimentados (factor B). Se establecieron los valores para que cada cinescopio produzca una cantidad específica de luz y se midió la producción. Para comenzar. Se fabricaron tres cinescopios de cada una de las combinaciones. Un equipo se aboca a estudiar que efecto tiene el tipo de fósforo y el tipo de vidrio en la producción actual de cinescopios. Para el ejemplo asignado a tu equipo. El tipo de vidrio (Factor A) está en dos niveles. tipo I y tipo II. evaluarán que efectos tienen los técnicos y equipos de marca en el tiempo de servicio. Ejemplo 1: Una empresa decide estudiar la eficacia de su personal técnico de reparaciones.1 . tipo I y tipo II. Elabora a mano una gráfica de los efectos de la escala que se proporciona.Ejercicio 4. Ejemplo 2: . realiza un análisis de las medias sin utilizar Minitab. El objetivo es minimizar la producción actual. Ejercicio 4.1 - Análisis de Medias (continuación) Ejemplo 1: y = tiempo de reparación A: Marca Marca 1 Marca 2 42 37 28 25 43 19 37 34 49 24 31 41 37 38 25 50 30 46 19 31 A 1 = __________ ____ A 2 = __________ ____ B1 = __________ ____ B2 = __________ ____ T = __________ _____ B: Técnico Técnico 1 Técnico 2 Cuadro de Efectos Principales: 42.0 40.0 38.0 36.0 34.0 32.0 30.0 28.0 ~ A1 A2 ~ B1 B2 ~ Ejercicio 4.1 - Análisis de Medias (continuación) Tabla de Interacciones: B: Técnico Técnico 1 A: Marca Marca 1 Marca 2 42 37 28 25 43 19 37 34 49 24 31 41 37 38 25 50 30 46 19 31 A1 B1 B2 A2 Técnico 2 Cuadro de Interacciones: 42.0 40.0 38.0 36.0 34.0 32.0 30.0 28.0 ~ A1 A2 ~ Ejercicio 4.1 - Análisis de Medias (continuación) Ejemplo 2: y = producción actual B: Vidrio Tipo 1 A: Fósforo Typo 1 Typo 2 300 270 310 285 295 290 307 287 297 277 260 220 240 225 235 230 250 230 240 220 A 1 = __________ ____ A 2 = __________ ____ B1 = __________ ____ B2 = __________ ____ T = __________ _____ Tipo 2 Cuadro de Efectos Principales: 310 300 290 280 270 260 250 240 230 220 ~ A1 A2 ~ B1 B2 ~ Análisis de Medias (continuación) Tabla de Interacciones: B: Vidrio Tipo 1 A: Fósforo Type 1 Type 2 300 270 310 285 295 290 307 287 297 277 260 220 240 225 235 230 250 230 240 220 A1 B1 B2 A2 Tipo 2 Cuadro de Interacciones: 310 300 290 280 270 260 250 240 230 220 ~ A1 A2 ~ .Ejercicio 4.1 . Factor A: Temperatura de Salida Factor B: Tiempo de Horno 30 minutos 60 minutos 700° 90 87 95 92 900° 84 87 79 78 Posteriormente. utiliza Minitab para analizar el experimento que analizaste en el Ejercicio 4.2 . Con Minitab. .1.Diseño de Dos Vías mediante Minitab 1.Ejercicio 4. por tu cuenta. trabaja con tu instructor para elaborar una Tabla de ANOVA y cuadros del Experimento de Tratamiento Térmico. ... Selecciona: Number of factors (número de factores): 2 Selecciona: Designs (diseños).Diseño de Dos Vías mediante Minitab (continuación) Parte 1: Diseño de Dos Vías mediante Minitab Abre Minitab. ..Ejercicio 4.2 . Selecciona:  General full factorial design (2 to 9 factores) (diseño factorial completo general (2 a 9 factores)). Selecciona: Stat > DOE > Factorial > Create Factorial Design. 2 . .Diseño de Dos Vías mediante Minitab (continuación) Ingresa los nombres de los factores y el número de los niveles de la siguiente manera: Selecciona: Number of replicates (número de replicaciones): 2 Selecciona: OK. Deselecciona:  Randomize runs (corridas aleatorias) Marca:  Store design in workheet (Guardar diseño en la hoja de trabajo).. Selecciona: Options (opciones).. Selecciona: OK. Selecciona: OK.Ejercicio 4. .Diseño de Dos Vías mediante Minitab (continuación) La columna C4 ahora se titulará "Temp" con los niveles de los factores en sus filas. Selecciona: Stat > DOE > Factorial > Analyze Factorial Design.Ejercicio 4.. Escribe "Hardness" (dureza) bajo C6 e ingresa los datos de prueba como se muestra: C1 C2 StdOrder RunOrder 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 C3 Blocks 1 1 1 1 1 1 1 1 C4 Temp 1 1 2 2 1 1 2 2 C5 Time 1 2 1 2 1 2 1 2 C6 Hardness 90 95 84 79 87 92 87 78 Observa que se debe tener cuidado al ingresar el valor de dureza para que sea el valor correcto. en la celda correcta. Selecciona: Responses (respuestas): Hardness(dureza) Selecciona: Terms (términos). La columna C5 ahora se titulará "Time" (tiempo) con los niveles de los factores en sus filas..2 . .. y se suministre la combinación adecuada de los niveles de factores. A:Temp B:Time AB .Diseño de Dos Vías mediante Minitab (continuación) Selecciona: Selected Terms (términos seleccionados): Selecciona: OK.Ejercicio 4. Selecciona: Results (resultados).2 .. 000 72.000 2.500 F 46.Ejercicio 4.57 20.002 0.000 Adj MS 162. using Adjusted SS for Tests Source Temp Time Temp*Time Error Total DF 1 1 1 4 7 Seq SS 162. Time Factor Temp Time Type Levels Values fixed 2 1 2 fixed 2 1 2 Analysis of Variance for Hardness.000 3. Selecciona: Stat > DOE > Factorial > Factorial Plots.000 14..000 250.57 P 0.000 14.Diseño de Dos Vías mediante Minitab (continuación) La información a continuación aparece en la pantalla de la sesión: General Linear Model: Hardness versus Temp.29 0... Selecciona:  Main effects (response versus levels of 1 factor) (efectos principales respuesta vs niveles de 1 factor).011 La Temperatura y Temp*Tiempo son significativos con α = 0.000 Adj SS 162.000 2.492 0..000 72.2 .000 2.10. Selecciona: Setup (configuración).000 72. . El tiempo no es significativo con α = 10. Selecciona: Setup (configuración).2 ...respuesta vs niveles de 2 factores).Diseño de Dos Vías mediante Minitab (continuación) Selecciona: Responses (respuestas): Hardness(dureza) Selecciona: Selected (selección): A:Temp B:Time Selecciona: OK.Ejercicio 4. . Selecciona:  Interaction (response versus levels of 2 factors) (interacción . 2 .Diseño de Dos Vías mediante Minitab (continuación) Selecciona: Responses (respuestas): Hardness(dureza) Selecciona: Selected (selección): A:Temp B:Time Selecciona: OK.Ejercicio 4. Selecciona: OK. . 2 .Data Means for Hardness Temp 90 Time s s e n d r a H 88 86 84 82 1 2 1 2 También se creará la siguiente Gráfica de Interacciones: Interaction Plot .Ejercicio 4.Data Means for Hardness Temp 93 1 2 88 Mean 83 78 1 2 Time ¿Cuáles son los niveles de factores que se deben seleccionar en relación con la dureza máxima? .Diseño de Dos Vías mediante Minitab (continuación) Se creará el siguiente cuadro de Efectos Principales: Main Effects Plot . Diseño de Dos Vías mediante Minitab (continuación) Parte 2: Utiliza Minitab para analizar el experimento que analizaste en el Ejercicio 4.  Identifica los factores significativos con α = 0. Recuerda:  Crea el diseño.  Ingresa los datos.  Analiza el experimento.Ejercicio 4.2 .1.  Grafica los efectos.1. . . − Utiliza la Hoja de Planeación de DOE a fin de evaluar y seleccionar las métricas y los factores que se aplicarán en un experimento realizado con el propósito de mejorar el desempeño de la catapulta. Lo ideal sería que la catapulta funcionase adecuadamente en cualquier ámbito.Planeación del DOE 1. se manejara por cualquier tipo de usuario y con varios tipos de balas.Ejercicio 4. Divídanse en equipos pequeños. los factores de control y los factores de ruido. Con el ejemplo de la catapulta a continuación… − Identifica las características críticas al cliente (CT).3 . 2. Catapulta El fabricante de catapultas quiere que su producto tenga la capacidad de lograr cualquier meta de distancia (distancia de recorrido de la bala) con un mínimo de variación (tolerancia: + 2 pulgadas). las mediciones de salida. Hoja de Planeación de DOE Black Belt: ___________________ Depto. / Proceso:____________________________________ Título del Proyecto_________________________Fecha: ___________________________________ Objetivo del DOE: ______________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________________ Antecedentes Relevantes: ________________________________________________________________ __________________________________________________________________________________ __________________________________________________________________________________ Características de Salida Característica de CT Qué / Cómo medir Especificaciones ¿Se usa como medición del experimento? (sí/no) ¿Existe una sola medición de salida que capture todas, o varias, características CT? Página 1 Factores Controlables ¿Incluir cómo factor en el experimento ? (s/n) Fuerza del impacto en Y Factores Controlables Facilidad de cambio durante el experimento Si es un factor de DOE Nivel Actual Si no es un factor de DOE Nivel(es) ¿Cómo se mantiene Propuesto constante? ¿A qué nivel? Página 2 Leyenda: :Impacto Fuerte, Fácil de cambiar :Impacto Moderado, Moderadamente fácil de cambiar :Impacto Débil, Difícil de cambiar Factores de Ruido Si es un factor de DOE Estrategia Facilidad de cambio durante el experimento ¿Se incluye cómo factor en experimento? s/n Si no es un factor de DOE Factores de Ruido Fuerza del impacto en Y Ajuste de ¿Cómo se mantiene niveles en constante? ¿A qué experimento nivel? Si es fuerte se contrarrestará Moderadamente fácil de cambiar :Impacto Débil. Difícil de cambiar . Fácil de cambiar :Impacto Moderado.Página 3 Leyenda: :Impacto Fuerte. ¿Cuántos factores queremos incluir en el experimento? ________________________________ ________________________________________________________________________________ 2. niveles. ¿Qué esquema experimental debemos utilizar dada la cantidad de factores.Planeación de Preguntas Esquema Experimental 1. ¿Qué sistema de medición se utilizará? _______________________________________________ ________________________________________________________________________________ 2. objetivo del experimento y recursos restringidos? __________________________________________________ ________________________________________________________________________________ Sistema de Medición 1. ¿Debemos realizar un estudio de repetibilidad y reproducibilidad? ________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________ . ¿En cuántos niveles queremos probar cada factor? ______________________________________ ________________________________________________________________________________ 3. Recolección de Datos 1. ¿Cuántos valores de datos debemos recolectar para cada una de las combinaciones de prueba? _________________________ ¿Repeticiones o replicaciones? _________________________________________________________ 2. El orden de las corridas. ¿debe ser al azar? ____________________________________________ 3. ¿Debemos crear una hoja de recolección de datos? ______________________________________________ Página 4 . ¿Cómo identificaremos cada unidad experimental (o valor de datos) en términos de la combinación de prueba bajo la cuál se produjo? ____________________________________________________________ ________________________________________________________________________________ 4. 1 . Elabora a mano una gráfica de los efectos de la escala que se proporciona. Divídanse en equipos pequeños.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. Completa la tabla de respuestas de medias para el experimento del proceso de prototipo sin usar Minitab. . 3. 2.Tabla de Respuestas de Medias 1. 5.1 . 2. 8.Tabla de Respuestas de Medias (continuación) Experimento del Proceso de Prototipos: y = Tiempo de Ciclo del Prototipo (en minutos) Descripción del Factor A: Hora de recibo de la orden B: Método de orden de compra C: Persona que ingresó los datos A -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 B -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 C -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 AB 1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 AC 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 Nivel -1 Mañana Manual Coordinador del Lanzamiento BC 1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 ABC -1 1 1 -1 1 -1 -1 1 Nivel +1 Tarde Automatizada Capturista de Datos Repetición 2 6962 5653 3741 5063 2407 3540 2489 3100 Repetición 3 5247 6260 4379 4593 2692 2365 1890 2034 1. 3. 6. 4. 7. Repetición 1 6735 5941 4442 4664 2730 2892 2640 2420 Tabla de Respuestas de Medias: Nivel -1 +1 ∆ A B C AB AC 3919 3988 69 BC 3626 4281 655 ABC 4090 3817 -273 .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. 1 .Tabla de Respuestas de Medias (continuación) Grafica los Efectos de los Factores: Efectos de los Factores 6250 6000 5750 5500 5250 5000 4750 4500 4250 4000 3750 3500 3250 3000 2750 2500 2250 A-1 A+1 B-1 B+1 C-1 C+1 Grafica los Efectos de Interacción de Dos Factores : Efectos Interactivos de Dos Factores 6250 6000 5750 5500 5250 5000 4750 4500 4250 4000 3750 3500 3250 3000 2750 2500 2250 A-1 AB AC BC A+1 A-1 A+1 B-1 B+1 .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. 1 .Tabla de Respuestas de Medias (continuación) ¿Cuáles son los principales efectos en el experimento? ______________________________________________________________________ ______________________________________________________________________ ______________________________________________________________________ ¿Parecen tener un impacto alguna de las interacciones? ______________________________________________________________________ ______________________________________________________________________ ______________________________________________________________________ ¿Cuáles son los niveles de factor que proporcionan el mínimo tiempo de ciclo? ______________________________________________________________________ ______________________________________________________________________ ______________________________________________________________________ .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. Modelo y-Hat 1. . analiza con tu instructor los datos de Formado de Perfiles Estampados y crea un modelo y-Hat. 2. Utilizando Minitab.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. 3.2 . utiliza Minitab para analizar los datos de Tiempo de Ciclo del Prototipo y elabora un modelo matemático. elabora un modelo y -Hat sin utilizar Minitab. Por tu cuenta. Con los datos de la tabla de respuestas de tiempo de ciclo del prototipo. Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. elabora un modelo y-Hat sin utilizar Minitab.2 .Modelo y-Hat (continuación) Parte 1: Con los datos de la tabla de respuestas para el prototipo de tiempo del ciclo. Nivel -1 +1 ∆ A 3863 4044 181 B 4452 3455 -997 C 5307 2600 -2707 AB 3853 4054 201 AC 3919 3988 69 BC 3626 4281 655 ABC 4090 3817 -273  ∆B   ∆C   ∆BC  y ˆ = y+  ×B +  ×C +   × BC  2   2   2  ___   ___  × C +  ___  × BC y ˆ = ___ +    ×B +      2   2   2  y ˆ = ___ ___ B ___ C ___ BC . 2 . . Abre Minitab.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.Modelo y-Hat (continuación) Parte 2: Análisis Factorial Completo de Datos del Formado de Perfiles Estampados mediante Minitab Paso A: Crea el Diseño y Agrega los Datos.. Selecciona: Stat > DOE > Factorial > Create Factorial Design… Selecciona: Type of Design (tipo de diseño)  2-level factorial (default generators) (2 to 15 factors) (factorial de dos niveles (2 a 15 factores)) Selecciona: Number of factors (número de factores): 3 Selecciona: Designs (diseños).. Options (opciones).Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5...Modelo y-Hat (continuación) Selecciona: Selecciona: Selecciona: Selecciona: Full factorial 8 Full 2**3 Number of replicates (número de replicaciones): 4 OK. .2 . En este orden debes realizar el experimento si quieres replicar cada una de las combinaciones de factores. se necesita que la hoja de trabajo se muestre en Orden Estándar en vez de Orden Aleatorio. El orden en la hoja de trabajo es aleatorio.Modelo y-Hat (continuación) Selecciona: Base for random data generator 12345 (Base del generador de datos aleatorios 12345) Selecciona: OK. Para poder ingresar los datos en el lugar correcto. . Selecciona: OK.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.2 . Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.MTW.MTW” y copia la columna C13 “Dim” a la columna C8 “Dim” de tu hoja de trabajo. Selecciona: OK. Titula la Columna C8 "Dim".  Coded Units (unidades codificadas).Modelo y-Hat (continuación) Selecciona: Stat > DOE > Display Design Selecciona: Order for all points in the worksheet: (Orden de todos los puntos en la hoja)  Standard Order for design (orden estándar de diseño). Cierra el archivo “DOE Data BB Improve. Abre el archivo “DOE Data BB Improve.” .2 . Selecciona: Units for factors: (unidades de factores). Modelo y-Hat (continuación) La hoja de trabajo se muestra a continuación: .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.2 . Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. Selecciona: Stat > DOE > Factorial > Analyze Factorial Design… Selecciona: Response: (respuesta) Dim Selecciona: Results (resultados).2 .Modelo y-Hat (continuación) Paso B: Analiza el Experimento y Crea el Modelo.. . . Selecciona: OK.Modelo y-Hat (continuación) Selecciona: Display of Results (pantalla de resultados)  Coefficients and ANOVA Table (coeficientes y tabla de ANOVA) Selecciona: Display of Alias table (pantalla de tabla alias)  Do not display (no mostrar) Selecciona: OK.2 .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. 000528 0.02 0.000 0.000 0.0103 -0.0009 0.40627 Adj SS 1.92726 0.04383 0.04383 0.04383 0.0081 Coef 19.0091 -0. Esto se conoce como "Pooling".10 (Confianza de 90%) son A y C.0509 0.949 0.983 0.0056 -0.00053 1.816 0.927 Analysis of Variance for Dim (coded units) Source Main Effects 2-Way Interactions 3-Way Interactions Residual Error Pure Error Total DF 3 3 1 24 24 31 Seq SS 1. C Estimated Effects and Coefficients for Dim (coded units) Term Constant A B C A*B A*C B*C A*B*C Effect 0.04383 T 434.0019 0.642420 0.47558 1.005 0. los efectos débiles pueden considerarse como error aleatorio (o residual).01 P 0.45 0.2719 0. .1359 0.997 0.04383 0. Ya que los efectos débiles se consideran insignificantes.66 0. Por lo tanto.00291 0.21 -0.63 3.24 -4. Volveremos a correr el análisis incluyendo únicamente los factores A y C.02 0.4081 0. B.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.2041 0.47558 1.47558 Adj MS 0.0181 -0.06 -0.000970 0.92726 0. quiere decir que estos efectos pueden ocurrir por casualidad. Pooling incluye los efectos débiles en el estimado de error.04383 0.838 0.Modelo y-Hat (continuación) La información a continuación aparece en la pantalla de la sesión: Fractional Factorial Fit: Dim versus A.0028 -0.09 P 0.04383 0.061482 0.47558 3.0206 -0.04383 0.10 0.000 0.00053 1.927 Los términos significativos en α = 0.00291 0.061482 F 10.0041 SE Coef 0.2 . .2 ...Modelo y-Hat (continuación) Selecciona: Ctrl e Si no ves el cuadro de diálogo que se muestra más adelante.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. selecciona: Stat > DOE > Factorial > Analyze Factorial Design… Selecciona: Terms (términos). Modelo y-Hat (continuación) Selecciona: Selected Terms (términos seleccionados): A:A C:C Selecciona: OK.2 . .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. Selecciona: OK. 10. La Tabla de ANOVA actualmente incluye una Prueba de Falta de Ajuste.052850 F 18. 2.2719 -0.002 0.11 P 0.47979 3.03997 0.92386 1.2041 SE Coef 0. la prueba no tiene mayor significado.0509 0.051118.48242 0. .002628 0. 3.00263 1.000 0.825 Nota: 1. fue 0.40 -5.03997 0.2 .03997 T 476. En α = 0.40627 Adj SS 1.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.961928 0.000 Analysis of Variance for Dim (coded units) Source Main Effects Residual Error Lack of Fit Pure Error Total DF 2 29 1 28 31 Seq SS 1.00263 1.48242 0. En este caso.000 0.66 3.051118 0.82 0.92386 1. 4.Modelo y-Hat (continuación) La información a continuación aparece en la pantalla de la sesión: Fractional Factorial Fit: Dim versus A. C Estimated Effects and Coefficients for Dim (coded units) Term Constant A C Effect 0. A y C siguen siendo significativos.47979 Adj MS 0.061482 en el análisis original y ahora es 0.05 P 0. Los valores de la prueba T se vuelven mayores ahora (esto se debe a que el error estándar es menor por razón de la suma de los factores débiles).1359 -0. El Error Residual. MS aj.4081 Coef 19. .2 ...Modelo y-Hat (continuación) Para generar cuadros: Selecciona: Stat > DOE > Factorial > Factorial Plots… Selecciona:  Main Effects Plot (plot de efectos principales) Selecciona: Setup (configuración).Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. 2 .Modelo y-Hat (continuación) Selecciona: Response: (respuesta) Dim Selecciona: Factors to Include in Plots (factores que se incluirán en los plot) Selected (selección): A:A C:C Selecciona: OK. .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. Selecciona: OK. 85 A C .Modelo y-Hat (continuación) Deben aparecer los siguientes cuadros: Plot de Efectos Principales (medias de datos) para Dim -1 1 -1 1 19.15 m i D 19.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.05 18.2 .95 18.25 19. Modelo y-Hat (continuación) Para generar el modelo: Selecciona: Stat > Regression > Regression… Selecciona: Response: (respuesta) Selecciona: Predictors: A C Selecciona: Results (resultados). tabla de coeficientes.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. Rcuadrada y análisis básico de variación). Selecciona: OK.2 . (ecuación de regresión. R-squared and basic analysis of variance. . table of coefficients. Selecciona: OK. Dim Selecciona:  Regression equation. s. s.. 136 A .204 C Predictor Constant A C S = 0.03997 0.mpj”.66 3.11 P 0.000 R-Sq = 56.13594 -0.0400 0.40627 MS 0.82 P 0. .48242 3.204 C Recuerda que debes guardar tu trabajo.1 + 0.05112 F 18.Modelo y-Hat (continuación) La información a continuación aparece en la pantalla de la sesión: Regression Analysis: Dim versus A.1 + 0.20406 SE Coef 0.0.40 -5.2261 Coef 19.92386 1.0.002 0.0509 0.136 A . C The regression equation is Dim = 19.000 La ecuación que más nos interesa es:  Dim = 19.03997 T 476.5% Analysis of Variance Source Regression Residual Error Total DF 2 29 31 SS 1.96193 0.000 0.5% R-Sq(adj) = 53.2 .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.  Guarda el proyecto con el nombre “Roll Form. Analiza el Diseño Stat > DOE > Factorial > Analyze Factorial Design… Stat > DOE > Factorial > Factorial Plots c. ¡Guarda tu trabajo en un archivo de proyecto en Minitab!!! . Crea el Diseño y Agrega los Datos.2 . utiliza Minitab para analizar el Tiempo de Ciclo del Proceso de Prototipo.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. Pasos: a. Desarrolla una ecuación predictiva.Modelo y-Hat (continuación) Parte 3: Análisis Factorial Completo de Tiempo de Ciclo del Proceso de Prototipo mediante Minitab Por tu cuenta. Stat > DOE > Factorial > Create Factorial Design… Agrega los datos del archivo “DOE Data BB Improve.MTW” – columna C14. Stat > Regression > Regression (Recuerda que debes agregar columnas de interacción si es necesario) d.” b. “Cycle. Por tu cuenta.Modelo s-Hat 1. Sin embargo. El objetivo se logra a veces al obtener el promedio más bajo posible. Recuerda: El objetivo del experimento del proceso de prototipos es minimizar el tiempo del ciclo. con tu instructor encuentra el factor que afecta la variación en el experimento de formado de perfiles estampados. . Utilizando Minitab. 2. si la variación es grande al compararla con el promedio. realiza este mismo análisis con los datos de ciclo de prototipo. la mejora puede lograrse al reducir la variación y luego ajustar el promedio.3 .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. Crea un Modelo s-Hat. Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.3 .. Cálculo de la Desviación Estándar Abre Minitab. Selecciona: Number of factors (número de factores): 3. (factoriales de 2 . Selecciona: Designs (diseños).. Adición de Datos. Selecciona: Stat > DOE > Factorial > Create Factorial Design… Selecciona:  2-level factorial (default generators) (2 to 15 factors) niveles (generadores por defecto) (2 a 15 factores)).Modelo s-Hat (continuación) Paso 1: Creación de un Modelo s-Hat Paso 1a: Creación del Diseño. . 8 Full 2**3 .Modelo s-Hat (continuación) Selecciona: Full factorial Selecciona: OK. Selecciona: Options (opciones).3 ..Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. Selecciona: OK.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.Modelo s-Hat (continuación) Deselecciona: Selecciona: OK.  Randomize runs (corridas aleatorias) .3 . C10 y C11. C9 “Dim2”.Modelo s-Hat (continuación) La hoja de trabajo debe mostrarse así: Titula las columnas C8 “Dim1”.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. .3 . C10 “Dim3” y C11 “Dim4”. C9.MTW” y copia la columna C14 a C8. Abre la hoja de trabajo “DOE Data BB Improve. Modelo s-Hat (continuación) Selecciona: Calc > Row Statistics… Selecciona: Selecciona: Selecciona: Selecciona: Statistic  Standard Deviation (estadística  desviación estándar) Input variables: (variables de entrada) Dim1 Dim2 Dim3 Dim4 Store result in: (guardar resultado en:) s OK.3 .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. . Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.3 .Modelo s-Hat (continuación) La hoja de trabajo debe mostrarse así: . Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.Modelo s-Hat (continuación) Paso 1b: Análisis del Diseño y Pantalla de Cuadros Selecciona: Stat > DOE > Factorial > Analyze Factorial Design… Selecciona: Responses (respuestas): s Selecciona: Results (resultados). .3 .. Display of Alias table  Do not display (pantalla de tabla alias  No mostrar).3 .Modelo s-Hat (continuación) Selecciona: Selecciona: Selecciona: Selecciona: Display of Results  Coefficients and ANOVA table (pantalla de resultados  coeficientes y tabla de ANOVA). OK. OK. .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. 001876 Coef 0.007115 0.0000000 F * * * P * * * Nota:  Este análisis tiene que realizarse con unidades codificadas a fin de lograr un comparación justa de los coeficientes.096863 -0. C Estimated Effects and Coefficients for s (coded units) Term Constant A B C A*B A*C B*C A*B*C Effect 0.000000 0.Modelo s-Hat (continuación) Esta información debe aparecer en la pantalla de la sesión: Fractional Factorial Fit: s versus A.003894 0.000000 Adj MS 0. no se pueden calcular pruebas T o valores P. .000668 0.122388 0.0000070 0.  Los factores fuertes se basan en la observación de la magnitud de los coeficientes.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.001947 0.000668 0.000007 0.000938 Analysis of Variance for s (coded units) Source Main Effects 2-Way Interactions 3-Way Interactions Residual Error Total DF 3 3 1 0 7 Seq SS 0. B.000007 0.003977 -0.105047 0.061194 0.3 .105722 Adj SS 0.008246 -0.  Este análisis no contempla grados de libertad de error.0350157 0. los factores A y B aparentan ser fuertes.0002225 0.014230 0.105047 0.  En este caso.219698 0.007954 -0. Por lo tanto.193726 -0.004123 -0. Modelo s-Hat (continuación) Selecciona: Ctrl e Si no ves el cuadro de diálogo que se muestra más adelante.3 ...Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. selecciona: Stat > DOE > Factorial > Analyze Factorial Design… Selecciona: Terms (términos). . Modelo s-Hat (continuación) Selecciona: Selected Terms (términos seleccionados): A:A B:B Selecciona: OK. Selecciona: OK. .3 .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. 0001360 0.45 0. AB.09686 SE Coef 0. si estos factores no parecieran significativos.07 P 0. un grado de libertad en C.000 0.96 0.0001410 0.004198 0.Modelo s-Hat (continuación) Esta información debe aparecer en la pantalla de la sesión: Fractional Factorial Fit: s versus A. Es decir.0001422 P 0. BC y ABC.004198 T 52. AC.06119 0.21970 0.19373 Coef 0.004198 0.000 0.33 14.12239 0.000705 0.000136 0.000569 Adj MS F 0.58 23.105722 Adj SS 0. tendríamos que preguntarnos si tienen efectos fuertes sobre la desviación estándar.000 Analysis of Variance for s (coded units) Source Main Effects Residual Error Lack of Fit Pure Error Total DF 2 5 1 4 7 Seq SS 0.000569 0.000 0.  El Error Residual ahora tiene 5 grados de libertad.384 Nota:  Al incluir los factores débiles en el estimado del Error Residual.3 .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.105017 0.0525083 372. . los factores A y B no parecen ser significativos.105017 0.000136 0.000705 0. Aún cuando ésta no es una prueba de significancia adecuada. B Estimated Effects and Coefficients for s (coded units) Term Constant A B Effect 0. .Modelo s-Hat (continuación) Selecciona: Stat > DOE > Factorial > Factorial Plots… Selecciona:  Main Effects Plot (plot de efectos principales). ..Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.3 . Selecciona: Setup (configuración). . Selecciona: OK.Modelo s-Hat (continuación) Selecciona: Responses (respuestas): s Selecciona: Factors to Include in Plots Selected: (factores que se incluirán en los plot seleccionados) A:A B:B Selecciona: OK.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.3 . 12 A B ¿Cuáles son los niveles de los factores A y B que producirían la desviación estándar menor? .Modelo s-Hat (continuación) Plot de Efectos Principales (Medias de Datos) para s -1 1 -1 1 0.27 0.3 .22 0.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.17 0.32 0. Selecciona: Predictors: A B.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. . Selecciona: Options (opciones).3 ...Modelo s-Hat (continuación) Paso 1c: Generación del Modelo s-Hat y Elaboración de una Predicción Selecciona: Stat > Regression > Regression… Selecciona: Response: (respuesta) s. R-cuadrada y análisis básico de varianza). table of coefficients.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. s. tabla de coeficientes. Selecciona: OK.. Selecciona: Results (resultados). Selecciona: OK. Selecciona:  Regression equation.Modelo s-Hat (continuación) Selecciona: Prediction intervals for new observations: (intervalos de predicción para observaciones nuevas) -1 –1.3 . s. . Selecciona: OK. R-squared and basic analysis of variance (ecuación de regresión. 000 0.04295.000705 0.220 + 0.004198 0.06164 SE Fit 0.3 .08033) 95.219698 0.Modelo s-Hat (continuación) Esto es lo que debe aparecer en la pantalla de la sesión: Regression Analysis: s versus A.45 P 0.00727 Predicted Values for New Observations 95.02585. 0.004198 0.096863 SE Coef 0.105722 R-Sq(adj) = 99.58 23.1% MS 0.07 P 0.105017 0.00 .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.0% CI ( 0.004198 T 52.052508 0.061194 0.000141 F 372.33 14.01187 Coef 0.000 R-Sq = 99. B The regression equation is s = 0. 0.00 -1.3% SS 0.000 0.09743) Values of Predictors for New Observations New Obs A B 1 -1.000 Analysis of Variance Source DF Regression 2 Residual Error 5 Total 7 New Obs Fit 1 0.0969 B Predictor Constant A B S = 0.0% PI ( 0.0612 A + 0. .05 mm. ¿Se puede establecer el factor C en el nivel bajo (-1) y aún así lograr un promedio de proceso de 19. . Presión en los perfiles estampados. respectivamente. en el nivel bajo (-1) a fin de alargar la vida del perfil. supón que el fabricante quiere establecer el factor C. Selecciona: Stat > Regression > Regression… Selecciona: Response: (respuesta) Dim. Ahora. y B.Modelo s-Hat (continuación) Paso 2: Utiliza las Ecuaciones y-Hat y s-Hat para Ajustar el Proceso. Angulo del Perfil #6. deben establecerse en los niveles –1. Posición 1 y 90°.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. Selecciona: Predictors: Selecciona: Options (opciones). Sabemos por el análisis anterior que los factores A.3 .. a fin de garantizar una desviación estándar mínima. Presión de la Abrazadera de Perfil #1. Selecciona: File > Open Project… “Roll Form.? (Por los cuadros podemos ver que A establecido en -1 produciría la dimensión más pequeña si C se establece en -1).mpj” Asegúrate de abrir la hoja de trabajo que contiene el análisis de medias del experimento de formado de perfiles estampados. 0% PI ( 18.0692 95. 19.00 Aunque el objetivo de 19.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.1191 SE Fit 0.00 C -1. La información a continuación aparece en la pantalla de la sesión: Predicted Values for New Observations New Obs Fit 1 19. 19.2606) 95.05.6027) Values of Predictors for New Observations New Obs 1 A -1.Modelo s-Hat (continuación) Selecciona: Prediction intervals for new observations: (intervalos de predicción para observaciones nuevas) -1 -1. Selecciona: OK.0% CI ( 18. Selecciona: OK.05? . Marca: La respuesta (Dim) y los predictores (A C) siguen siendo correctos.05 queda en 95% de CI.3 .6355. ¿Esto sucede en A -1 y C -1? ¿Cuánto debe incrementarse la presión a fin de lograr un promedio de proceso de 19. tenemos como meta que el ajuste (estimado de punto) sea igual a 19.9775. 05. "nivel A". Selecciona: From first value: (del primer valor) -1.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. La columna C19.05. Selecciona: Calc > Make Patterned Data > Simple Set of Numbers… Selecciona: Store patterned data in: (guardar los datos de patrón en:) ‘C Level’ (nivel C). En la columna C9. ingresa "-1" en la fila 1 y copia esto para llenar las 21 filas. . de -1 a 0. Selecciona: To last value: (al último valor) 0. en incrementos de 0.Modelo s-Hat (continuación) Titula la columna C9 "A Level" (nivel A) y la columna C10 "C Level" (nivel C). Selecciona: In steps of: (en pasos de:) 0. Selecciona: OK. "nivel C" ahora contiene 21 valores.3 . .Modelo s-Hat (continuación) La hoja de trabajo debe mostrarse así: Selecciona: Stat > Regression > Regression… Selecciona: Options (opciones). .3 ..Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5. 0631 0.8095. 19.4327) 18.9372.0681 0.5809) 18.3916) .0640 0.5583.0619) 18.0566 0.6259.0% PI 18.0409) 18. 19.9775. Selecciona: OK.4954) 18. 19. 19.5778.2233) 18.9536.4639) 18. 19. 19.5288.0068 13 18.9150 SE Fit 0.6355. 19. 19. 19. 19. Marca: La respuesta (Dim) y los predictores (A C) siguen siendo correctos. 19.5918) 18.0567 0.6068.4121) 18.0885 5 19.1630) 18.1396) 18. 19. 19.0783 6 19. 19. 19.1989) 18.8486.4019) 18.9289. 19. 19.2111) 18. 19.0582 0.4587.5166) 18.5379) 18.4224) 18.4431) 18.1868) 18. 19.2357) 18. 19.0306) ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( 95.1191 2 19.1055) 18.4535) 18.4485. 19.9696.0593 0. 19. 19.5272) 18. 19.9616.2606) 18.0574 0.4789.0272 11 19.9456 19 18.0571 0.5875.9864 15 18.9032.Modelo s-Hat (continuación) Selecciona: Prediction intervals for new observations: (intervalos de predicción para observaciones nuevas) ‘A Level’ ‘C Level’.4989.7994.0726) 18.1513) 18.4849) 18.0513) 18.8580.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.1089 3 19.0659 0.5089. 19.0614 0.9204. 19.4889.0692 0.0476 9 19. 19. 19.0568 0.5971. 19.9558 18 18.1281) 18. Selecciona: OK.0374 10 19. 19.0680 7 19.6027) 18.0606 0.9119.5594) 18.0670 0. 19.5060) 18.0944) 18. 19.4744) 18.0987 4 19.9660 17 18.2481) 18.0578 8 19.4384.8673.1749) 18.0565 ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( ( 95.0600 0.5680. 19.5189.9252 21 18. 19. 19.8391.9454.8944.6164.9354 20 18. 19.8765.9966 14 18.8195.5485. 19. 19.0622 0.8855. 19.8294.0834) 18. 19.5386.4688.0% CI 18.5701) 18.3 .0649 0. 19. 19.1168) 18.0170 12 19.9762 16 18.5486) 18. La información a continuación aparece en la pantalla de la sesión: Predicted Values for New Observations New Obs Fit 1 19.0587 0.0578 0. 55 -0.00 -1.20 -0.00 -1.10 -0.00 -0.00 -1.00 -1.00 -1.00 -1.45 -0.00 -1.00 -1.90 -0.00 -1.00 -1.00 -1.05 0.00 C -1.00 -1.25 -0.00 -1.05? .00 -1.00 -1.70 -0.65 -0.85 -0.15 -0.Modelo s-Hat (continuación) Values of Predictors for New Observations New Obs 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 A -1.50 -0.00 -1.3 .80 -0.00 -1.00 -1.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.00 -1.00 -1.75 -0.35 -0.00 ¿Cuál de los valores en C producirá un ajuste de 19.40 -0.95 -0.30 -0.60 -0. “Cycle.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.  Stat > Regression > Regression (Recuerda que debes agregar columnas de interacción si es necesario.”  Calcula la desviación estándar.  Analiza el Diseño  Stat > DOE > Factorial > Analyze Factorial Design…  Stat > DOE > Factorial > Factorial Plots  Desarrolla una ecuación predictiva.MTW” – columna C14.3 . Pasos:  Crea el Diseño y Agrega los Datos.)  Con toda esta información:  Selecciona los factores que minimizan la desviación estándar.Modelo s-Hat (continuación) Parte 3: Por tu cuenta.  Selecciona los factores que minimizan el promedio sin incrementar la desviación estándar. realiza este mismo análisis con el prototipo de datos de tiempo del ciclo.  Stat > DOE > Factorial > Create Factorial Design…  Agrega los datos del archivo “DOE Data BB Improve. . Divídanse en equipos pequeños. Análisis de la desviación estándar  Encuentra los factores y las interacciones que afectan la variación en la salida. 3. Para el ejemplo asignado a tu equipo. Conforme al objetivo específico.Análisis Completo 1. para presentar a tu clase.  Crea un modelo y-Hat B. realiza un análisis completo de los datos mediante Minitab. Análisis de las medias  Encuentra los factores y las interacciones que afectan la salida promedio. . 2. Guarda tu trabajo como un archivo de Proyecto de Minitab en un disco de 3.4 . identifica la combinación óptima de los niveles de los factores.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.5 pul. A. 4. Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.Análisis Completo Ejemplo I: Soldadura Un equipo de mejora de procesos intenta aumentar la fuerza de la soldadura (medido en libras) en las soldaduras de punto. 4. r2 148 146 158 149 160 135 150 131 r3 138 123 157 147 160 149 151 131 r4 141 132 155 150 154 147 156 128 Estos datos se encuentran en la columna C15 "Soldadura" de la hoja de trabajo "DOE Data BB Improve.4 . El objeto del experimento es encontrar una combinación de valores de factores codificados que produzcan el objetivo de una fuerza de soldadura de 154 con una cantidad mínima de variación. 5. .65 90 Nivel +1 45 0. 8.85 95 Corrida 1. Los datos están en orden estándar. 6. 3. Los factores son: Factores A B C Descripción Presión de soldadura Tiempo de soldadura Energía de soldadura A -1 +1 -1 +1 -1 +1 -1 +1 B -1 -1 +1 +1 -1 -1 +1 +1 C -1 -1 -1 -1 +1 +1 +1 +1 r1 139 140 156 152 156 134 147 126 Nivel -1 35 0. Predice un intervalo de confianza de 90% para la media de población (m) en los niveles de factor que producen una fuerza de 154. predice la desviación estándar con un intervalo de confianza de 90% en ese nivel. Asimismo. 7. 2.MTW". 3 70.8 96. 2.0 78. el tamaño de la empresa y el nivel de honorarios en el índice de calidad. Descripción Alcance Tamaño Honorarios A -1 +1 -1 +1 -1 +1 -1 +1 B -1 -1 +1 +1 -1 -1 +1 +1 C -1 -1 -1 -1 +1 +1 +1 +1 Nivel -1 Interno Pequeño Altos r1 78. 5.4 .0 89. El objeto del experimento es encontrar una combinación de los valores de factores codificados que brinde el índice máximo de calidad.9 66. 3.2 69. predice la desviación estándar con un intervalo de confianza de 90% en ese nivel.4 89.5 Estos datos se encuentran en la columna C16 "Consulta" de la hoja de trabajo "DOE Data BB Improve.2 81.0 71.8 r2 79. 7.7 84. Los factores son: Factores A B C Corrida 1. 6.9 Nivel +1 Externo Grande Bajos r3 74. Predice el intervalo de confianza de 90% para la media de población (µ) en los niveles de factor que produzcan el máximo índice de calidad.8 69.9 67.6 75.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 5.Análisis Completo Ejemplo II: Empresas Consultoras Se estudió la calidad del trabajo de empresas consultoras.7 87.2 90.9 97.4 75. 4.8 77. Asimismo.MTW". 8.4 74. Los datos están en orden estándar.0 84. Se analizará el efecto del alcance del negocio (interno y en ocasiones subcontratado).8 97. . 1 . . Por tu cuenta. trabaja con tu instructor para analizar los datos del experimento de moldeo por inyección.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6. 2.Fraccional Factorial 1. Utilizando Minitab. analiza los datos del experimento asignado a tu equipo utilizando Minitab. .. (factoriales de 2 .. Selecciona: Stat > DOE > Factorial > Create Factorial Design..Fraccional Factorial (continuación) Paso 1: Analiza el experimento de moldeo por inyección mediante Minitab.1 . Selecciona: Number of factors (número de factores): 4.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6. Abre Minitab. Selecciona: Designs (diseños). Selecciona:  2-level factorial (default generators) (2 to 15 factors) niveles (generadores por defecto) (2 a 15 factores)). Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6. OK.1 . Factors. .Fraccional Factorial (continuación) Selecciona: Selecciona: Selecciona: Selecciona: 1/2 fraction 8 IV 2**(4-1) Number of replicates (número de replicaciones): 2... Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6.7 700 Bajo 170 60 10 900 .1 ... Alto 130 50 6.Fraccional Factorial (continuación) Ingresa lo siguiente: Factor Nombre A Temperatura de Dado B Temperatura de Boquilla C Tamaño de Tiro D Presión de Inyección Selecciona: OK. Selecciona: Options (opciones). .Fraccional Factorial (continuación) Selecciona:  Randomize runs (corridas aleatorias) Selecciona: Base for random data generator 12345 (Base del generador de datos aleatorios 12345) Selecciona: OK.1 .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6. Selecciona: OK. Fraccional Factorial (continuación) La información a continuación aparece en la pantalla de la sesión: Factorial Design Fractional Factorial Design Factors: 4 Runs: 16 Blocks: none Design Generators: Alias Structure I + ABCD A + BCD B + ACD C + ABD D + ABC AB + CD AC + BD AD + BC Base Design: Replicates: Center pts (total): D = ABC 4.1 . 8 2 0 Resolution: IV Fraction: 1/2 .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6. Fraccional Factorial (continuación) La nueva hoja de trabajo debe verse así: .1 .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6. . Pega: Los datos de "Fuerza" a la columna C9 de la nueva hoja de trabajo.Fraccional Factorial (continuación) Para verlo en orden estándar y con valores codificados: Selecciona: Stat > DOE > Display Design.1 .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6. “DOE Data BB Improve.. Selecciona: File > Open Worksheet...MTW” Copia: Los datos de la columna C3 "Fuerza". Selecciona:  Standard Order for design (Orden Estándar de diseño) Selecciona:  Coded Units (unidades codificadas) Selecciona: OK. . . Selecciona: Terms (términos)..Fraccional Factorial (continuación) Selecciona: Stat > DOE > Factorial > Analyze Factorial Design. .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6.. Selecciona: Responses (respuestas): Strength (fuerza)..1 . Fraccional Factorial (continuación) Marca: Selected Terms (términos seleccionados): A: Die Temp (temperatura de dado) B:Nozzle Temp (temperatura de boquilla) C:Shot Size (tamaño de tiro) D:Inj Press (presión de inyección) AB AC AD. Selecciona: OK. Selecciona: Graphs (gráficas).Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6.1 . . Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6.1 - Fraccional Factorial (continuación) Selecciona: Effects Plots  Pareto (plots de efectos Pareto) Selecciona: OK. Selecciona: Results (resultados).. Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6.1 - Fraccional Factorial (continuación) Selecciona: Display of Results  Coefficients and ANOVA table (pantalla de resultados  coeficientes y tabla de ANOVA). Selecciona: Display of Alias table  Do not display (pantalla de tabla alias  No mostrar). Selecciona: Selected Terms (términos seleccionados): A:Die Temp (temperatura de dado) B:Nozzle Temp (temperatura de boquilla) C:Shot Size (tamaño de tiro) D:Inj Press (presión de inyección) AB AC AD Selecciona: OK. Selecciona: OK. Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6.1 - Fraccional Factorial (continuación) La gráfica a continuación es lo primero que aparece: Pareto Chart of the Standardized Effects (response is Strength, Alpha = .10) A: DieTemp B: Nozzle T C: Shot Siz D: Inj Pres C D AD A AB B AC 0 5 10 Los factores y las interacciones están en el eje y, el valor absoluto de la prueba T está en el eje x. Las barras que son más largas que la línea roja son significativas en α = 0.10. 447 1.000 2.00 54.000 170 10.7235 0.447 1.500 16.750 -9.27 -6.43 P 0.700 170 6.330 0.75 52.88 48.618 0.750 -10.25 SE Mean 1.750 Coef 56.023 1.447 1.7235 T 78.700 10.25 53.00 61.000 Die Temp*Inj Pres 130 700 170 700 130 900 170 900 Mean 61.023 1.625 -5.7235 0.00 49.447 1.700 130 10.50 48.04 -13.7235 0.25 49.023 1.7235 0.7235 0.447 Esta tabla brinda la salida promedio en cada nivel para cada uno de los factores y las interacciones.75 58.38 46..1 .250 -0.000 Debido a que se seleccionó "display least square means" (mostrar medias del mínimo cuadrado).06 3.7235 0.48 11.447 1.63 65..000 -0. Minitab colocó la siguiente tabla de respuesta en la pantalla de sesión: Least Squares Means for Strength Die Temp 130 170 Nozzle T 50 60 Shot Siz 6.023 1.750 8.000 -1.447 1.63 57.375 SE Coef 0.447 1.Fraccional Factorial (continuación) La misma información se muestra en formato tabular en la ventana de sesión: Fractional Factorial Fit: Strength versus Die Temp.007 0.023 1.447 1.447 1.25 41.023 1. Estimated Effects and Coefficients for Strength (coded units) Term Constant Die Temp Nozzle T Shot Siz Inj Pres Die Temp*Nozzle T Die Temp*Shot Siz Die Temp*Inj Pres Effect -10.375 -5.63 -0.000 0.38 55. Nozzle Temp.50 71.63 64.447 1.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6.000 0.7235 0.000 0.91 -1.00 75. .88 66.447 1.63 51. .500 -19.52 -7.625 -0.000 0.000 5.000 Inj Pres 700 900 Die Temp*Nozzle T 130 50 170 50 130 60 170 60 Die Temp*Shot Siz 130 6.023 1.023 1. Fraccional Factorial (continuación) Selecciona: Stat > DOE > Factorial > Factorial Plots.. Selecciona: Setup (configuración)..Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6.. Selecciona:  Main Effects Plot (plot de efectos principales).. .1 . . Selecciona: Selected (selección): A:Die Temp (temperatura de dado) C:Shot Size (tamaño de tiro) D:Inj Press (presión de inyección).Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6. Selecciona: OK.. Selecciona: Setup (configuración). Selecciona:  Interaction Plot (plot de interacción)..Fraccional Factorial (continuación) Selecciona: Responses (respuestas): Strength (fuerza).1 . 1 . . Selecciona: OK. Selecciona: OK. Selecciona: Selected (selección): A:Die Temp (temperatura de dado) B:Nozzle Temp (temperatura de boquilla) D:Inj Press (presión de inyección).Fraccional Factorial (continuación) Selecciona: Responses (respuestas): Strength (fuerza).Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6. 1 .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6.Fraccional Factorial (continuación) El Plot de Efectos Principales se muestra a continuación: Plot de Efectos Principales (medias de datos) para la Fuerza ( -1 1 -1 1 -1 1 66 61 h t g n e r t S 56 51 46 Die Temp Shot Size Inj Press . En α = 0.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6. Temp Boquilla*Presión Inyección no son significativos.1 .10.Fraccional Factorial (continuación) El Plot de Interacciones se muestra a continuación (si sólo quieres ver AB y AD.10. sólo son significativos Temp Dado*Temp Boquilla y Temp Dado*Presión Inyección. . se deben crear por separado esos plots de interacción): Plot de interacciones (medias de datos) para la Fuerza -1 1 -1 1 Die Temp 1 70 60 -1 50 Nozzle Temp 1 70 60 -1 50 Inj Press En α = 0. con dos replicaciones por cada combinación de prueba. Nombre del Factor A: UNIDADES B: ARCHIVO C: BITS D: KMC Descripción Unidad de disco Algoritmo de distribución de archivos Sticky bits KMC's utilizadas Nivel -1 Actual Tipo 1 0 2 Nivel +1 Agregar Una Tipo 2 4 0 Se utilizó una media fracción de un conjunto de 24. Ejemplo A: Se estudió el tiempo de respuesta. “Time. Los datos se encuentran en el archivo “DOE Data BB Improve.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6. debe poder identificarse. analiza un ejemplo de experimento mediante Minitab. si existe un factor de fuerte efecto en la desviación estándar. (Por supuesto que con sólo dos replicaciones. El objetivo es lograr el tiempo de respuesta mínimo. de un sistema operativo UNIX. y.” Realiza un análisis completo.1 .Fraccional Factorial (continuación) Paso 2: Por tu cuenta. . incluyendo el modelo s-Hat. debe tenerse cuidado al identificar los factores que afectan considerablemente la desviación estándar). Además. No se supuso que hubiera interacciones.MTW” en la columna C17. 1 . 4.99 26.97 23.38 25.0 35 Nivel +1 13. A -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 B -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 C -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 D 1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 E 1 -1 1 -1 -1 1 -1 1 F 1 1 -1 -1 -1 -1 1 1 G -1 1 1 -1 1 -1 -1 1 El objetivo es descubrir los factores que reducen la contracción.89 23.70 24.36 26.045 Tipo I 10.25 26.34 25. 8.82 26. Se estudiaron los siguientes factores: Factor A: Tiempo de Ciclo B: Temperatura de Moldeado C: Presión Constante D: Tamaño de Puerta E: Material de la Cavidad F: Tiempo Constante G: RPM de Atornillado Nivel -1 15.Fraccional Factorial (continuación) Ejemplo B: Un estudio de moldeo por inyección se realiza en una dimensión moldeada.99 26.70 Repetición 2 Dim 2 Dim 2' 25.90 26.72 25. “Dim1.88 23. 7.02 24.92 24. 6.MTW.37 24.04 24. 3.5 45 Se corrió el diseño de exploración a continuación (resolución III fraccional factorial): Repetición 1 Dim 1 Dim 1' 25.7 140 400 0.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6.” Realiza un análisis completo y desarrolla un modelo y-Hat y un modelo s-Hat.13 26.30 26.” del archivo "DOE Data BB Improve.66 25.33 25. 5.01 24.63 Corrida 1.09 24.29 25. Esto se logra identificando los factores que reducen la desviación estándar entre las cuatro mediciones.02 23. Los datos se encuentran en la columna C18.030 Tipo II 7.1 175 550 0.40 25. . 2.35 25.37 26.87 24.34 25. Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6.2 - Experimento Fraccional Factorial de un Helicóptero 1. Divídanse en equipos pequeños. 2. Los factores a continuación se incluyen en el experimento: Nivel -1 Inglés Métrico 2½ pul. ¾ pul. ¼ pul. 2 pul. ½ pul. 70 lb. Plástico B Descripción del Factor A: Longitud del Ala B: Ancho del Ala C: Dimensión de Repegue D: Longitud de Fuselaje E: Ancho de Fuselaje F: Peso de Papel G: Material del Clip Nivel +1 Inglés Métrico 3 pul. 1 pul. ½ pul. 2½ pul. 1 pul. 110 lb. Metal 76.2 mm 25.4 mm 12.7 mm 63.5 mm 25.4 mm 412 g/m2 Metal 63.5 mm 19.1 mm 6.4 mm 50.8 mm 12.7 mm 263 g/m2 Plástico A F: Peso del Pápel G: Tipo de Clip C D E 3. También se investigan las siguientes seis interacciones: AB, AC, AD, DF, AF, CD & BD 4. La respuesta es el tiempo de descenso (tiempo de vuelo) desde una altura fija. 5. Con el material que se te proporciona crea los 16 helicópteros. Recolecta tres repeticiones para cada una de las condiciones de prueba. Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma 6. Analiza los datos y crea los modelos y-Hat y s-Hat. Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 6.2 - Experimento Fraccional Factorial de un Helicóptero (continuación) 7. Descubre una combinación que produzca el tiempo máximo de descenso (tiempo de vuelo). Identifica los factores que reducen la desviación estándar. Utiliza estos factores si no degradan el tiempo de vuelo promedio. 8. Haz una predicción en la mejor combinación. 9. Elabora la mejor combinación y pruébala seis veces. 10. Compara el promedio de las seis pruebas con la predicción y elabora tus conclusiones. Tabla de Datos: y = Tiempo de Descenso (tiempo de vuelo) Descenso 1 Descenso 2 Descenso 3 Helicóptero 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 corre los puntos axiales.Diseño Compuesto Central: Catapulta 1. B=0. Analiza los datos. Produce e interpreta los gráficos tridimensionales. Haz una predicción dónde A=+1. 3.1 . Registra los datos en la tabla a continuación. C=-1. A+1 C-1 B-1 2 1 1 4 3 2 1 C0 2 3 4 5 6 A0 A-1 C+1 B0 B+1 6 5 4 3 Corr 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 A -1 +1 -1 +1 -1 +1 -1 +1 0 0 0 0 0 0 B -1 -1 +1 +1 -1 -1 +1 +1 0 0 0 0 0 0 C Distancia -1 -1 -1 -1 +1 +1 +1 +1 0 0 0 0 0 0 . También.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. 6. corre seis puntos concentrados. Corre el experimento factorial completo en la catapulta con los factores y niveles (+1) y (-1) que se muestran. recolecta una medición de distancia. Analiza el conjunto de datos completo y genera un modelo y-Hat. 2. 4. Si hay una curvatura. Para cada una de estas 14 pruebas. Divídanse en equipos pequeños. 5. Selecciona: Stat > DOE > Factorial > Create Factorial Design… Selecciona:  2-level factorial (default generators) (2 to 15 factors) niveles (generadores por defecto) (2 a 15 factores)).Diseño Compuesto Central: Catapulta (continuación) 2. Selecciona: Designs (diseños). Realiza un Análisis de Puntos Centrales. Selecciona: Number of factors (número de factores): 3..1 .. (factoriales de 2 .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. .Diseño Compuesto Central: Catapulta (continuación) Selecciona: Selecciona: Selecciona: Selecciona: Selecciona: Selecciona: Full factorial 8 Full 2**3.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. Number of center points: (número de puntos centrales:) Number of replicates (número de replicaciones): Number of blocks: (número de obstáculos) 1.1 . . 6. Options (opciones). OK.. 1. Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. Selecciona: OK.  Randomize runs (corridas aleatorias). .Diseño Compuesto Central: Catapulta (continuación) Deselecciona: Selecciona: OK.1 . Diseño Compuesto Central: Catapulta (continuación) Las siguientes columnas deben aparecer en la hoja de trabajo: C1 C2 C3 StdOrder RunOrder CenterPt 1 1 1 2 2 1 3 3 1 4 4 1 5 5 1 6 6 1 7 7 1 8 8 1 9 9 0 10 10 0 11 11 0 12 12 0 13 13 0 14 14 0 C4 Blocks 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 C5 A -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 0 0 0 0 0 0 C6 B -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 0 0 0 0 0 0 C7 C -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 C8 Titula la columna C8 "Distance" (distancia) e ingresa los datos.1 . Analiza los datos: Selecciona: Stat > DOE > Factorial > Analyze Factorial Design… ¿Es significativa la prueba T del coeficiente del punto central? ¿Por qué o por qué no? ¿Es significativa la curvatura? ¿Por qué o por qué no? Grafica los efectos principales: Selecciona: Stat > DOE > Factorial > Factorial Plots… ¿Qué te dicen las gráficas respecto de los puntos centrales de los factores significativos? ¿De qué manera muestran las gráficas el efecto de los puntos centrales? .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. Mediciones de Distancia Anteriores Mediciones de Distancia Nuevas Corr 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 A -1 +1 -1 +1 -1 +1 -1 +1 -1 +1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 B -1 -1 +1 +1 -1 -1 +1 +1 0 0 -1 +1 0 0 0 0 0 0 0 0 C -1 -1 -1 -1 +1 +1 +1 +1 0 0 0 0 -1 +1 0 0 0 0 0 0 .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. Registra las mediciones de distancia que se recolectaron con anterioridad. Recolecta y registra nuevas mediciones de distancia.Diseño Compuesto Central: Catapulta (continuación) Recolecta más datos.1 . .1 .. .Diseño Compuesto Central: Catapulta (continuación) 3.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. Realiza el Análisis de Diseño de Compuesto Central. Selecciona: Stat > DOE > Response Surface > Create Response Surface Design… Selecciona:  Central composite (2 to 6 factors) (compuesto central) (2 a 6 factores) Selecciona: Number of factors (número de factores): 3 Selecciona: Designs (diseños). ..1 . 0 1. Selecciona: Options (opciones).Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7.682 .Diseño Compuesto Central: Catapulta (continuación) Selecciona: Full 20 1 6 0 Para “Value of Alpha” ('valor de alfa'). Selecciona:  Custom: (personalizar) 1. Selecciona: OK. 1 .  Randomize runs (corridas aleatorias).Diseño Compuesto Central: Catapulta (continuación) Deselecciona: Selecciona: OK. . Las siguientes columnas deben aparecer en la hoja de trabajo: C1 C2 C3 StdOrder RunOrder Blocks 1 1 1 2 2 1 3 3 1 4 4 1 5 5 1 6 6 1 7 7 1 8 8 1 9 9 1 10 10 1 11 11 1 12 12 1 13 13 1 14 14 1 15 15 1 16 16 1 17 17 1 18 18 1 19 19 1 20 20 1 C4 A -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 C5 B -1 -1 1 1 -1 -1 1 1 0 0 -1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 C6 C -1 -1 -1 -1 1 1 1 1 0 0 0 0 -1 1 0 0 0 0 0 0 C7 Titula la columna C8 "Distance" (distancia) e ingresa los datos. Selecciona: OK.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. cuadráticos e interactivos significativos.Diseño Compuesto Central: Catapulta (continuación) Analiza los datos: Selecciona: Stat > DOE > Response Surface > Analyze Response Surface Design… Identifica los términos lineales. Selecciona: Stat > Regression > Regression… ¿Qué predice este modelo si A = +1. y C = -1? .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7.1 . ¿Cómo sabes qué son significativos? Elabora gráficos tridimensionales: Selecciona: Stat > DOE > Response Surface > Contour/Surface (Wireframe) Plots… ¿Qué nos dicen estos gráficos respecto de los términos lineales. cuadráticos e interactivos significativos. B = 0. cuadráticos e interactivos? Crea un modelo de regresión usando términos lineales. cuadráticos e interactivos? ¿De qué manera brindan información estos gráficos respecto de los términos lineales. 2.28 92.31 52.33 58.83 47.54 77.81 39.89 45.08 Los datos se encuentran en la columna C19.50 41.70 56.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. en el archivo de Minitab "DOE Data BB Improve.Diseño de Box-Behnken 1. Corr 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 A -1 1 -1 1 0 0 0 0 -1 1 -1 1 0 B -1 -1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 C 0 0 0 0 -1 1 -1 1 -1 -1 1 1 0 D 0 0 0 0 -1 -1 1 1 0 0 0 0 -1 Y 13.35 66.03 56.31 56.60 35.32 Corr 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 A 0 0 0 -1 1 -1 1 0 0 0 0 0 0 0 B 1 -1 1 0 0 0 0 -1 1 -1 1 0 0 0 C 0 0 0 0 0 0 0 -1 -1 1 1 0 0 0 D -1 1 1 -1 -1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 Y 65.67 65.13 45.89 47.00 52. Usa Minitab para analizar los datos del experimento Box-Behnken de 4 factores a continuación.02 65.2 .89 80.21 42.93 36. Y.90 53.57 59. Divídanse en equipos pequeños.42 50. . MTW".92 77. Selecciona: OK. 4). Selecciona: Stat > DOE > Response Surface > Create Response Surface Design… Selecciona:  Box-Behnken (3 to 7 factors). Selecciona: Number of Factors 4 (número de factores Selecciona: Options (opciones). Copia los datos en la hoja de trabajo creada.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7.. . Selecciona: OK..Diseño de Box-Behnken (continuación) Crea el diseño. Deselecciona:  Randomize runs (corridas aleatorias).2 . cuadráticos e interactivos significativos. Términos lineales significativos:_____________________________________________ Términos cuadráticos significativos:__________________________________________ Términos interactivos significativos:__________________________________________ Crea cuadros que puedan ayudarte a descubrir una combinación de factores que generen un resultado de 74. B.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7.Diseño de Box-Behnken (continuación) Analiza el experimento. .10. D” seleccionando: Stat > DOE > Response Surface > Analyze Response Surface Design… Usando las pruebas T de los coeficientes y un valor α de 0. Crea la "Regresión de Respuesta en Cara: Y vs A. Selecciona: Stat > Regression > Regression Encuentra una combinación de factores que produzca un resultado de 74 y establece un intervalo de confianza de 90% para la media del proceso en esa combinación de niveles de factor. selecciona los términos lineales. Selecciona: Stat > DOE > Response Surface > Contour/Surface (Wireframe) Plots… Crea la ecuación de Regresión usando unidades codificadas.2 . C. Define el conjunto usando la opción Define Custom Response Surface Design (definir diseño personalizado de respuesta en cara). . 5. trabaja con tu instructor para analizar los datos del experimento de la batería. 0.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. 3. 1. 6. Define el conjunto usando la opción Define Custom Factorial Design (definir diseño factorial personalizado) a fin de obtener Gráficos Factoriales. 2. Replica el conjunto con Copy and Paste (copiar y pegar). 4. Crea un conjunto usando la opción Taguchi.3 . 1 usando Standardize Option (estandarizar la opción).Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles Con Minitab. Modifica el conjunto a -1. Ingresa los datos y analízalos como de costumbre. Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) 3A: Análisis de Medias Selecciona: Stat > DOE > Taguchi > Create Taguchi Design… Selecciona:  Mixed Level Design (2 to 26 factors) (diseño de niveles mixtos (2 a 26 factores)).Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. Selecciona: Designs (diseños)..3 . Selecciona: Number of factors (número de factores): 8.. . Selecciona: OK.Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Selecciona: L18 Selecciona: OK. Selecciona: Calc > Standardize… .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. 2**1 3**7.3 . Ve a la hoja de trabajo que contiene el diseño. OK.Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Selecciona: Selecciona: Selecciona: Selecciona: Input column(s): (columna(s) de entrada) A B C D E F G H.0 a 1.0 (elaborar rango de -1.3 .  Make range from –1.0 to 1.0). Store result in: (guardar resultado en:) A B C D E F G H. .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. Pon el cursor en la celda C1:37.3 . Selecciona: Edit > Copy Cells (Ctrl C). Selecciona: Edit > Paste Cells (Ctrl V). Selecciona: Editor > Insert Columns Se insertarán columnas en blanco en C1.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. Habrá dos copias de L18 apiladas verticalmente en las celdas C1:1 a C8:72. Pon el cursor en la celda C1:19. Selecciona: Edit > Paste Cells (Ctrl V).Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) La hoja de trabajo debe verse así: Selecciona: Las celdas C1:1 a C8:18. Selecciona: Edit > Paste Cells (Ctrl V). C2 y C3. Ve a la hoja de trabajo que contiene el diseño. Pon el cursor en la celda C1:55. Selecciona: Stat > DOE > Response Surface > Define Custom Response Surface Design… . Selecciona C1. C2 y C3 (selecciona toda la columna). Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7.Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Selecciona: F A B C D E F G H.3 . Selecciona: Low/High… (alto/bajo…) . C2 y C3. orden de corridas y bloques) se agregan en C1. Las columnas con el título.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7.3 .MTW”. Selecciona: OK. StdOrder. Titula la columna C12 "V" e ingresa los datos copiando estos del archivo "DOE Data BB Improve. RunOrder y Blocks (orden estándar.Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Selecciona: Worksheet Data Are  Coded (los datos de la hoja de trabajo están  codificados). . Selecciona: OK. Analyze data using: (analizar los datos con:)  Coded Units (unidades OK.3 . . Results (resultados).Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Selecciona: Stat > DOE > Response Surface > Analyze Response Surface Design… Selecciona: Selecciona: codificadas).. Selecciona: Selecciona: Response: (respuesta) V.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. cannot be estimated and were removed A*F. C*F. E*G. A*G.Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Selecciona:  Coefficients and ANOVA Table (coeficientes y tabla de ANOVA). Selecciona: OK. D*H. B*D. E*F. B*G. B*F. F*H. C*E. C*H. A*C. C*G. F*G.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. Sólo puede estimarse A*B debido a la estructura de la matriz. B*H. A*E. Selecciona: OK. B*E. Se observa el siguiente aviso en la pantalla de sesión: The following terms A*A. E*H. A*D. . B*C. D*G. D*F. D*E. A*H. G*H (reformatted to save space) Esto se debe a que L18 no puede estimar A2 por haberse asignado a una columna de dos niveles.3 . 217 0.01878 0.2090 -0.3 .141 -0.116 -1. Response Surface Regression: V versus A.257 0.01878 0. estos factores se considerarían para un estudio más intensivo.03253 0. BB y DD.000 0.640 0.258 0. H The analysis was done using coded units.397 0.745 4.0072 0. H.03253 0.01878 0.143 14.693 0. E.0052 0.03253 0.146 0.0756 0.873 0.0046 -0.0200 -0. Estimated Regression Coefficients for V Term Constant A B C D E F G H B*B C*C D*D E*E F*F G*G H*H A*B Coef 12.01533 0.03253 0.0215 0.0773 -0.224 0. los siguientes factores son significativos: B. se necesita el procedimiento a continuación: . Para lograr un gráfico de los efectos medios de estos factores (no gráficos tridimensionales) en Minitab. D.424 -0.03253 0. B.000 0.632 42.01878 0.103 0.991 Por lo tanto. F.01878 0. D. G.8056 -0.01878 T 208.01878 0.05939 0.471 4.2748 0.000 0.15.160 1. C.1267 0.292 0.Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Usando a = 0.0373 0.823 0.011 P 0. E.0129 0.000 0.000 0.03253 0.659 6.01878 0.888 0.000 0.0002 SE Coef 0.3654 0.0073 0.000 0.0540 0.03253 0.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7.027 1.065 -6.898 -1. Selecciona: Stat > DOE > Factorial > Define Custom Factorial Design… Selecciona: Selecciona: Selecciona: Selecciona: Factors: A B C D E F G H.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7.  General full factorial (factorial completo general).Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Ve a la hoja de trabajo que contiene el diseño de respuesta en cara. OK. Stat > DOE > Factorial > Analyze Factorial Design… .3 . . Selecciona: Stat > DOE > Factorial > Factorial Plots… Selecciona:  Main Effects Plot (plot de efectos principales).Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. Selecciona: OK.Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Selecciona: Responses (respuestas): V..3 .. Selecciona: Setup (configuración). Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Selecciona: Responses (respuestas): V Selecciona: Factors to Include in Plots Selected: (factores que se incluirán en los plot seleccionados) B:B. D:D.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. . H:H Selecciona: OK. Selecciona: OK. E:E.3 . Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Plot de Efectos Principales .4 D E G H 13.3 .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7.2 11.8 -1 0 1 -1 0 1 -1 0 1 -1 0 1 -1 0 1 Estos cuadros deben ayudar al equipo para diseñar un experimento de enfoque más definido a fin de obtener mayor información de estos importantes factores.0 V 12. .6 12.Medias de Datos para V B 13. Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7.Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) 3B: Análisis del logaritmo natural de la desviación estándar Stat > DOE > Taguchi > Create Taguchi Design… Selecciona:  Mixed Level Design (2 to 26 factors) (diseño de niveles mixtos (2 a 26 factores)).3 .. . Selecciona: Designs (diseños). Selecciona: Number of Factors 8 (número de factores 8).. 2**1 3**7.Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Selecciona: L18 Selecciona: OK.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. Ve a la hoja de trabajo que contiene el diseño. Selecciona: Calc > Standardize… .3 . Selecciona: OK. 0 to 1. OK. .3 .0). Store result in: (guardar resultado en:) A B C D E F G H.0 (elaborar rango de -1.  Make range from –1.Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Selecciona: Selecciona: Selecciona: Selecciona: Input column(s): (ingresar columna(s)) A B C D E F G H.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7.0 a 1. Selecciona: Editor > Insert Columns. Selecciona C1.3 . Selecciona: Stat > DOE > Response Surface > Define Custom Response Surface Design… . C2 y C3. C2 y C3 (selecciona toda la columna). Se insertarán columnas en blanco en C1.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7.Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) La hoja de trabajo debe mostrarse así: Ve a la hoja de trabajo que contiene el diseño. 3 . Selecciona: Low/High… (alto/bajo…) .Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Selecciona: Factors: A B C D E F G H.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. Las columnas con el título. Selecciona: OK. . Selecciona: OK.3 . C2 y C3.Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Selecciona: Worksheet Data Are  Coded (los datos de la hoja de trabajo están  codificados). orden de corridas y bloques) se agregan en C1. RunOrder y Blocks (orden estándar. StdOrder. Selecciona los segundos 18 puntos de datos y pégalos en la columna C13. Selecciona los terceros 18 puntos de datos y pégalos en la columna C14.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. Selecciona los primeros puntos de datos y pégalos en la columna C12.Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) La hoja de trabajo debe verse así: Desde la hoja de trabajo que contiene el diseño que se utilizó para el análisis de medias: La columna C12 se nombrará “V1. Selecciona los cuartos 18 puntos de datos y pégalos en la columna C15.” la columna C13 “V2. .” la columna C14 “V3” y la columna C15 “V4”.3 . 3 .” Selecciona: Calc > Row Statistics… .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7.Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Las columnas se muestran a continuación: Nombra la columna C16 “s” y la columna C17 “ln(s). Input variables: (variables de entrada) V1 V2 V3 V4.3 . .Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Selecciona: Selecciona: Selecciona: Selecciona: Selecciona: Statistic  Standard Deviation (estadística  desviación estándar). OK.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. Store result in: (guardar resultado en:) s. Calc > Calculator. 3 . Functions: (funciones:) Natural log (logaritmo natural). OK.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7.Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Selecciona: Selecciona: Selecciona: Selecciona: Selecciona: Store result in variable: (guardar resultado en el variable:) ln(s). . Selecciona: s. Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7.3 .Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) La hoja de trabajo se muestra a continuación: Selecciona: Stat > DOE > Response Surface Designs > Analyze Response Surface Design… . Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Selecciona: Responses (respuestas): ‘ln(s)’.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. Selecciona: OK.3 . Selecciona: Analyze data using: (analizar los datos con:)  Coded Units (unidades codificadas). . Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Response Surface Regression: ln(s) versus A.070 -0.05952 T -9. En situaciones como ésta.022 -0.025567 0.167 0.10309 0.344 3.887 0.319 -0.789 0.500 0.3 .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. La prueba T y el valor P asociado no tienen mucho significado ya que sólo hay 1 DF de error residual.300 -0.313 0.042512 F 5.68160 0.65 0.05952 0. B.448 0.806 -1.020 0.082 0.02557 0.62164 1.05952 0.32 5.065 0.222 0.329 0.023 -3. G. F.603 -1.019 0.178 -4.303 -0.68160 0.10309 0.91448 1.91448 1. C.363 -1.080 0.131 0.409 0.63 5.077 -0.05952 0. (Nota: Estos factores se seleccionaron ya que aparentan tener los mayores coeficientes.60 P 0.103 -0.04860 0. B*B.203 0. D.239310 0.199 0.340 0.315 0. el cuál se utiliza para crear el denominador de la prueba T.05952 0.) Analysis of Variance for ln(s) Source Regression Linear Square Interaction Residual Error Total DF 16 8 7 1 1 17 Seq SS 3.10309 0.02557 0.286 -0.180 0.10309 0.04251 Adj MS 0.580 Los factores a continuación pueden tener importantes efectos en la desviación estándar: B. G*G.417 0.101 0. H*H.849 -0.444 -0.046 SE Coef 0.18822 0. aplicamos nuestro mejor criterio técnico y la magnitud de los coeficientes.655 0.775 P 0.226353 0.145 0.507 0.240228 0.10309 0.10309 0.825 -1.736 0.090 -0.05952 0. H Estimated Regression Coefficients for ln(s) Term Constant A B C D E F G H B*B C*C D*D E*E F*F G*G H*H A*B Coef -1.337 1.62164 1.580 .05952 0.10309 0.04251 3.062 -0. E.05952 0.001 -0.692 4.980 3.66415 Adj SS 3.312 -0.778 0. F. . .Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Selecciona: Stat > DOE > Response Surface Designs > Analyze Response Surface Design… Selecciona: Responses (respuestas): ‘ln(s)’.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. Selecciona: Terms (términos). Selecciona: Analyze data using: (analizar los datos con:)  Coded Units (unidades codificadas)..3 . Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Selecciona: Selected Terms (términos seleccionados): B:B F:F G:G H:H BB GG HH.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. . Selecciona: OK.3 . Selecciona: OK. 962 -3.06075 0.154 -4.3 . los factores B.709 3. y los efectos más débiles se consideran error.070 -0.013 Al compararse con todos los efectos débiles.13123 0.06075 0. Para lograr un gráfico de los efectos de estos factores ln (no gráficos tridimensionales) en Minitab.Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Response Surface Regression: ln(s) versus B.216 2.10521 T -14.001 0.904 0. esto crearía serias dudas acerca de la fuerza que tienen estos factores en la desviación.06075 0.222 0.660 0. G*G.002 0.004 0. F.027 P 0.730 0.286 0. Si estos factores no parecieran significativos en esta tabla.312 -0.10521 0. B*B. Estimated Regression Coefficients for ln(s) Term Constant B F G H B*B G*G H*H Coef -1.06075 0.014 0.513 4.275 0.022 -0.356 -1. F.10521 0. H*H parecen ser significativos.444 0.319 SE Coef 0. H The analysis was done using coded units.000 0. se necesita el procedimiento a continuación: .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. G. Selecciona: Stat > DOE > Factorial > Define Custom Factorial Design… Selecciona: Selecciona: Selecciona: Selecciona: Factors: A B C D E F G H.  General full factorial (factorial completo general). Stat > DOE > Factorial > Analyze Factorial Design… .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7.3 . OK.Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Ve a la hoja de trabajo que contiene el diseño de respuesta en cara para ln(s). Selecciona: OK..Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. .Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Selecciona: Responses (respuestas): ‘ln(s)’ s.3 .. Selecciona: Stat > DOE > Factorial > Factorial Plots… Selecciona:  Main Effects Plot (plot de efectos principales). Selecciona: Setup (configuración). Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. F:F. G:G y H:H.3 . Selecciona: Factors to Include in Plots. . Selecciona: OK. Selected: (factores que se incluirán en los plot.Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Selecciona: Responses (respuestas): ‘ln(s)’ s. Selecciona: OK. seleccionados) B:B. G y H que minimizarían la desviación estándar? En ocasiones. ¿Cuáles son los niveles de B.67702 -1 0 1 -1 0 1 -1 0 1 -1 0 1 Este gráfico traza cada uno de los efectos de los factores en ln.Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Plot de Efectos Principales .Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7. es más fácil que tu grupo comprenda esto si se grafican los factores contra la(s) desviación(es) estándar.87253 B F G H -2.3 .) Este gráfico se muestra a continuación: . (Realiza el análisis utilizando ln. F.47590 -2.27478 -2.07365 ) s ( n l -2.Medias de Datos para ln -1. Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7.Diseño de Exploración de Taguchi de Tres Niveles (continuación) Plot de Efectos Principales .070539 -1 0 1 -1 0 1 -1 0 1 -1 0 1 Ahora se puede usar este análisis del diseño de exploración de tres niveles para ajustar la salida del proceso (verifica que haya ocurrido la mejora que se pronosticó) o.3 .156441 B F G H 0. .092014 0. suele establecer el curso para más experimentos.113490 0.Medias de Datos para s 0.134966 s 0. considerando que éstos afectan la salida? Nota: Utiliza la Hoja de Trabajo de Planeación de DOE para planear los detalles del mismo.Cuaderno de Trabajo de la Fase de Mejora de Six Sigma Ejercicio 7.) ¿Qué objetivo tiene el DOE? b. En cada uno de los proyecto de Black Belt. 2. identifica una aplicación potencial de un DOE: a.El DOE de tu Proyecto 1. Divídanse en equipos pequeños.) ¿Qué se mide como salida del DOE? c.4 . .) ¿Cuáles son los factores que se incluirían en el DOE. / Proceso:____________________________________ Título del Proyecto_________________________Fecha: ___________________________________ Objetivo del DOE: ______________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________________ ___________________________________________________________________________________ Antecedentes Relevantes: ________________________________________________________________ __________________________________________________________________________________ __________________________________________________________________________________ Características de Salida Característica CT Qué / Cómo medir Especificaciones: ¿Se usa como medición del experimento? (sí/no) ¿Existe una sola medición de salida que capture todas (o varias) las características CT? .Hoja de Planeación para DOE Black Belt: ___________________ Depto. Página 1 Factores Controlables ¿Incluir como factor en el experimento ? (s/n) Página 2 Leyenda: Fuerza del impacto en Y Factores Controlables Facilidad de cambio durante el experimento Si es un factor de DOE Nivel Actual Nivel(es) Propuesto Si no es un factor de DOE ¿Cómo se mantiene constante? ¿A qué nivel? :Impacto Fuerte. Moderadamente fácil de cambiar :Impacto Débil. Difícil de cambiar . Fácil de cambiar :Impacto Moderado. Difícil de cambiar Si es fuerte.Factores de Ruido Fácil de cambiar durante experimento ¿Se incluye cómo factor en experimento? (s/n) Si es un factor de DOE Estrategia Si no es un factor de DOE Fuerza de impacto en Y Página 3 Leyenda: :Impacto Fuerte. Moderadamente fácil de cambiar :Impacto Débil. se contrarrestará Var iati on red ucti on Factores de Ruido Ajuste de ¿Cómo se mantiene niveles en constante? ¿A qué experimento nivel? . Fácil de cambiar :Impacto Moderado. ¿En cuántos niveles queremos probar cada factor? ______________________________________ ________________________________________________________________________________ 6. ¿Cuántos factores queremos incluir en el experimento? ________________________________ ________________________________________________________________________________ 5.Planeación de Preguntas Esquema Experimental 4. niveles. ¿Qué esquema experimental debemos utilizar de acuerdo a la cantidad de factores. ¿Debemos realizar un estudio de repetibilidad y reproducibilidad? ________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________ . ¿Qué sistema de medición se utilizará? ______________________________________________ ________________________________________________________________________________ 4. objetivo del experimento y recursos limitados? ________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________ Sistema de Medición 3. El orden de las corridas. ¿Cómo identificaremos cada unidad experimental (o valor de datos) en términos de la combinación de prueba bajo la cual se produjo? ____________________________________________________________ ________________________________________________________________________________ 5. ¿deberá ser al azar? ____________________________________________ 6. ¿Cuántos valores de datos debemos recolectar para cada una de las combinaciones de prueba? _________________________ ¿Repeticiones o replicaciones? _________________________________________________________ 5. ¿Debemos crear una hoja de recolección de datos? ______________________________________________ Página 4 .Recolección de Datos 4. Realicen una tormenta de ideas para elaborar una lista de las tareas principales y las subtareas para las actividades de la Fase de Mejora. 3. a. Determina los recursos necesarios para cada tarea. Utiliza una Hoja de Trabajo de Planeación de Reuniones para planear tu próxima reunión de equipo. Indica los puntos en los que dependen las tareas.1 . © 10-25-2000 . W3Workbook.Six Sigma Improve Phase Workbook Ejercicio 8. Inc. Elabora una Gráfica de Gantt en Visio. b. 4. Divídanse en equipos pequeños. Ordena las tareas de manera lógica.Elaboración del Plan de Administración del Proyecto 1.doc 10-168 Johnson Controls. 2. Anota estas tareas en la Hoja de Trabajo de Planeación del Proyecto (véase la siguiente página). Inc.Six Sigma Improve Phase Workbook W3Workbook.doc 10-169 Johnson Controls. © 10-25-2000 . doc 10-170 Johnson Controls. © 10-25-2000 . Inc.Six Sigma Improve Phase Workbook W3Workbook. © 10-25-2000 . Selecciona el icono de calendario de trabajo de Visio en Excel y sigue las instrucciones del ayudante.1 . Selecciona “ Next. Inc.Six Sigma Improve Phase Workbook Ejercicio 8.2 3 4 5 6 End Date Dependency Resource Ingresa los datos que se muestran en el cuadro anterior en la Hoja de Cálculo de Excel. W3Workbook.doc 10-171 Johnson Controls. Selecciona “Enter Data in New Microsoft Excel Workbook . extiende el tamaño del lado derecho para ver todas las barras.”(siguiente). Una vez que Visio dibuje el cuadro.”(ingresa los datos en el nuevo Cuaderno de Trabajo de MS Excel).Elaboración del Plan de Administración del Proyecto (continuación) Para crear una Gráfica de Gantt en Visio… Selecciona: Start > Programs > New Visio Drawing > Business Diagram > Project Timeline Wizard Sigue las instrucciones del Ayudante. Task # 1 2 3 4 5 6 7 Task Name Research Marathons Research Training Plans Select Race & Plan Draw up Training Plan Follow Training Plan Run Marathon Recover Duration Start Date 14 14 1 1 112d 1 28 11/1/2000 11/1/2000 1. Visio da una semana laboral de cinco días. En este caso. Haz clic con el botón derecho sobre el área de calendario del cuadro. © 10-25-2000 . Selecciona “Configure Working Days.Six Sigma Improve Phase Workbook Ejercicio 8.doc 10-172 Johnson Controls..1 . Selecciona “Edit" (editar) > Selecciona "All” (todas). es una semana laboral de siete días..Elaboración del Plan de Administración del Proyecto (continuación) ID 1 2 3 4 5 6 7 Research Marathons Research Training Plans Select Race & Plan Draw up Training Plan Follow Training Plan Run Marathon Recover Task Name Start Date 11/1/2000 11/1/2000 11/21/2000 11/22/2000 11/23/2000 4/30/2001 5/1/2001 End Date 11/20/2000 11/20/2000 11/21/2000 11/22/2000 4/27/2001 4/30/2001 6/7/2001 Duration Nov 14d 14d 1d 1d 112d 1d 28d 2000 Dec Jan Feb Mar 2001 Apr May Jun Algo se ve mal. Ahora la gráfica refleja el tiempo real.” (configurar días laborales) Deselecciona “Sunday” y “Saturday” (domingo y sábado) y selecciona “OK”. “Investigación de Maratón” va del 11/1/00 al 11/20/00 pero la duración es de sólo 14 días. Inc. ¿Qué es lo que está mal? Por omisión. Selecciona “Format > Text” W3Workbook. Inc. Aparecerán bordes alrededor del área y cuadros que te indicarán dónde arrastrar para ajustar el tamaño.” Selecciona “Apply” (aplicar) y luego “OK.Elaboración del Plan de Administración del Proyecto (continuación) Cambia “Size:” (tamaño) de “8pt. © 10-25-2000 .” El texto del cuadro se hace más grande pero no cabe en todas las celdas. El cuadro terminado debe verse como el que se muestra a continuación. Haz clic con el botón izquierdo sobre el nombre de una columna para seleccionar un área.1 .” a “12pt. ID 1 2 3 4 5 6 7 Task Name Research Marathons Research Training Plans Select Race & Plan Draw up Training Plan Follow Training Plan Run Marathon Recover Start Date 11/1/2000 11/1/2000 11/15/2000 11/16/2000 11/17/2000 3/9/2001 3/10/2001 End Date 11/14/2000 11/14/2000 11/15/2000 11/16/2000 3/8/2001 3/9/2001 4/6/2001 Duration 14d 14d 1d 1d 112d 1d 28d 2000 Nov Dec Jan Feb 2001 Mar Apr W3Workbook. Ajusta todas las columnas al ancho correcto.Six Sigma Improve Phase Workbook Ejercicio 8.doc 10-173 Johnson Controls.