Calidad Seis Sigma con R: Competitividad e Innovación

Calidad 6σ con R

18/11/2011

Emilio Lopez

Metodologıa SeisSigma

Introduccion

Herramientas

Seis Sigma con R

Software para Seis Sigma

Ventajas de R

Paquetes de R para Seis Sigma

Difundiendo 6σ & R

Cursos

Publicaciones

Un paso mas

Calidad Seis Sigma con RCompetitividad e Innovacion

Emilio Lopez Cano, Andres Redchuk yJavier M. Moguerza

Departamento de Estadıstica e Investigacion OperativaUniversidad Rey Juan Carlos (Madrid)

18 de noviembre de 2011

III Jornadas de Usuarios de R 1/38

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Contenido

1 Metodologıa Seis SigmaIntroduccionRolesHerramientas

2 Seis Sigma con RSoftware para Seis SigmaVentajas de RPaquetes de R para Seis Sigma

3 Difundiendo la filosofıa 6σ & RCursosPublicacionesUn paso mas

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FundamentosCalidad

Enfoque clasicoLa caracterıstica clave deun proceso ha de estardentro de los lımites deespecificacion.

Enfoque Seis SigmaLa caracterıstica clave seaproxima al objetivo, con lamenor variabilidad posible.

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FundamentosCalidad

Observed value of the characteristicC

TLSL USL

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FundamentosCalidad

TLSL USL

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FundamentosCalidad

TLSL USL

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La clave del exitoFundamentos

Six Sigma speaks the language of business

ISO 13053-1:2011

Seis Sigma es un paradigma de la Calidad quetraduce la complicada terminologıa cientıficaen una forma simple de aplicar el metodocientıfico en las empresas.

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Fundamentos¿Por que 6 y por que Sigma?

Sigma se refiere al Z-Score del proceso:

Z = min

{(USL− x)

(x − LSL)

};ZLT = ZST−1.5.

Short TermLong Term

1.5σ 4.5σ

> (1-pnorm(4.5))*(10^6)

[1] 3.397673

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FundamentosCiclo DMAIC

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FundamentosStrategia DMAIC

DefineEstablecer el problema, objetivos, prioridades, y lanzarproyecto

MeasureEntender proceso,validar datos,determinarcapacidad delproceso

AnalyzeDeterminar larelacion entrelas Y’s y las X’sy buscar posiblescausas

ImproveDeterminarsoluciones paraconseguir elobjetivo, eimplementar.

ControlControl de procesos, seguimiento y metodos deauto-controlIII Jornadas de Usuarios de R 8/38

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Roles en Seis SigmaDescripcion

En Seis Sigma, todos los miembros de laorganizacion tienen un papel en el projecto.

La metodologıa Seis Sigma utiliza unaclasificacion intuitiva para estos roles.

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Roles en Seis SigmaDescripcion

En Seis Sigma, todos los miembros de laorganizacion tienen un papel en el projecto.

La metodologıa Seis Sigma utiliza unaclasificacion intuitiva para estos roles.

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Roles en Six SigmaEsquema

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HerramientasPara cada fase DMAIC

Cualquier herramienta estadıstica, deplanificacion o de gestion.

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HerramientasPara cada fase DMAIC

Cualquier herramienta estadıstica, deplanificacion o de gestion.

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Contenido

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Software comercialState-of-the-art

ProgramasMinitab

StatGraphics

JMP & SAS

Cualquier paqueteestadıstico, inclusohojas de calculo

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Software comercialState-of-the-art

ProgramasMinitab

StatGraphics

JMP & SAS

Cualquier paqueteestadıstico, inclusohojas de calculo

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Software comercialTendencias

InternetSoftware as aService

Aplicacionesweb

Ubiquidad

Accesibilidad

TechnologiesLinux

OpenDocument

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Aplicacionesweb

Ubiquidad

Accesibilidad

TechnologiesLinux

OpenDocument

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Aplicacionesweb

Ubiquidad

Accesibilidad

TechnologiesLinux

OpenDocument

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Ventajas de RPersonalizacion + Innovacion = Competitividad

PersonalizacionUna empresa puede desarrollar un paquete quese ajuste a sus metodos y procedimientos.

InnovacionUna empresa puede desarrollar e implantar unmetodo innovador descubierto por sudepartamento de I+D+i, o el resultado de unainvestigacion publicada.

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R: Otros autoresPaquetes

qcc 2.2 (2004-2011)Shewhart quality control charts for continuous,attribute and count data [. . . ]

IQCC 0.5 (2009-2010)Builds statistical control charts with exact limits forunivariate and multivariate cases.

qualityTools 1.49 (2010-2011)This Package contains methods associated with theDefine [. . . ] The focus is on teaching [. . . ]

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R: SixSigma packageEnfocado a profesionales de Seis Sigma

Version History1 0.2.1 April 2011

2 0.3.0 July 2011

3 0.4.0 Sept 2011(current)

Datosss.data.rr

ss.data.ca

ss.data.bolts

ss.data.pastries

Funcionesss.pMap

ss.ceDiag

ss.study.ca

ss.ca.yield

ss.ca.z

ss.ca.cp

ss.ca.cpk

ss.heli

ss.lfa

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HelicopteroMaterial para formacion

Plantilla en formato pdf para construirprototipos de helicopteros (?)

> ss.heli()

null device

> #vignette("HelicopterInstructions") for instructions

Six Sigma with R | Paper Helicopter template

fold ↑ fold ↓tape?

↓↓

↑↑

(6.5cm)

(9.5cm)

th →

← body width →min

(6.5cm)

(9.5cm)

th →

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DiagramasPaquete SixSigma

Diagrama Causa-Efecto

> example(ss.ceDiag)

ss.cDg> #Data

ss.cDg> effect<-"Flight Time"

ss.cDg> causes.gr<-c("Operator", "Environment", "Tools", "Design",

ss.cDg+ "Raw.Material","Measure.Tool")

ss.cDg> causes<-vector(mode="list", length=length(causes.gr))

ss.cDg> causes[1]<-list(c("operator #1", "operator #2", "operator #3"))

ss.cDg> causes[2]<-list(c("height", "cleaning"))

ss.cDg> causes[3]<-list(c("scissors", "tape"))

ss.cDg> causes[4]<-list(c("rotor.length", "rotor.width2", "paperclip"))

ss.cDg> causes[5]<-list(c("thickness", "marks"))

ss.cDg> causes[6]<-list(c("calibrate", "model"))

ss.cDg> ss.ceDiag(effect, causes.gr, causes, sub="Paper Helicopter Project")

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Cause-and-Effect DiagramSixSigma Package

Six Sigma Cause−and−effect Diagram

Paper Helicopter Project

Flight Time

Operatoroperator #1

operator #2operator #3

Environmentheight

cleaning

Toolsscissors

Design

rotor.lengthrotor.width2

paperclip

Raw.Material

thicknessmarks

Measure.Tool

calibratemodel

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DiagramasPaquete SixSigma

Mapa de Procesos

> example(ss.pMap)

ss.pMp> inputs.overall<-c("operators", "tools", "raw material", "facilities")

ss.pMp> outputs.overall<-c("helicopter")

ss.pMp> procs<-c("INSPECTION", "ASSEMBLY", "TEST", "LABELING")

ss.pMp> input.output<-vector(mode="list",length=length(procs))

ss.pMp> input.output[1]<-list(c("sheets", "..."))

ss.pMp> x.parameters<-vector(mode="list",length=length(procs))

ss.pMp> x.parameters[1]<-list(c(list(c("width", "NC")),list(c("operator", "C")),

ss.pMp+ list(c("Measure pattern", "P")), list(c("discard", "P"))))

ss.pMp> y.features<-vector(mode="list",length=length(procs))

ss.pMp> y.features[1]<-list(c(list(c("ok", "Cr"))))

ss.pMp> ss.pMap(procs, inputs.overall, outputs.overall,

ss.pMp+ input.output, x.parameters, y.features,

ss.pMp+ sub="Paper Helicopter Project")

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Mapa de ProcesosPaquete SixSigma

Six Sigma Process Map

Paper Helicopter Project

INPUTSX

operators tools raw material facilities

INSPECTIONIN

sheets...

Param.(x): width NCoperator CMeasure pattern Pdiscard P

Featur.(y): ok

ASSEMBLY

sheets

Param.(x): operator Ccut Pfix Protor.width Crotor.length Cpaperclip Ctape C

Featur.(y): weight

helicopter

Param.(x): operator Cthrow Pdiscard Penvironment N

Featur.(y): time

LABELING

helicopter

Param.(x): operator Clabel P

Featur.(y): label

OUTPUTSY

helicopter LEGEND(C)ontrollable(Cr)itical(N)oise(P)rocedure

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Estudio Gage R&RPaquete SixSigma

> #... Some theme instructions

> ss.rr(time1, prototype, operator,

+ data=ss.data.rr, sub="Helicopter Project")

Analysis of Variance Table

Response: var

Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

part 2 1.20072 0.60036 28.0396 2.952e-06

appr 2 0.05294 0.02647 1.2363 0.3140

part:appr 4 0.08339 0.02085 0.9737 0.4462

Repeatability 18 0.38540 0.02141

VarComp %Contrib

Total Gage R&R 0.0220358 25.50

Repeatability 0.0214111 24.77

Reproducibility 0.0006247 0.72

appr 0.0006247 0.72

part:appr 0.0000000 0.00

Part-To-Part 0.0643901 74.50

Total Variation 0.0864259 100.00

Six Sigma Gage R&R Study

Helicopter Project

Components of Variation

G.R&R Repeat Reprod Part2Part

%Contribution %Study Var

Var by Part

prot #1 prot #2 prot #3

●●●

●●

Var by appraiser

op #1 op #2 op #3

●●●

●●●●

●●

Part*appraiser Interaction

●●

op #1op #2

x Chart by appraiser

●●

R Chart by appraiser

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Analisis de Capacidad de ProcessosPaquete SixSigma

> ss.ca.yield(c(3, 5, 12), c(1, 2, 4), 1915)

Yield FTY RTY DPU DPMO

1 0.9895561 0.9859008 0.9859563 20 10443.86

> ss.ca.cpk(ss.data.ca$Volume, 740, 760)

[1] 1.546513

> ss.study.ca(ss.data.ca$Volume, rnorm(40, 753, 3), LSL = 740,

+ USL = 760, T = 750, alpha = 0.5, f.sub = "Winery Project")

Six Sigma Capability Analysis Study

Winery Project

Histogram & Density

Target

740 745 750 755 760

Check Normality

●●

●●●●

●●●●●●●●●●

●●

● Shapiro−Wilk Testp−value: 0.07506

Lilliefors (K−S) Testp−value: 0.2291

Normality accepted when p−value > 0.05

Density Lines LegendDensity STTheoretical Dens. STDensity LTTheoretical Density LT

SpecificationsLSL: 740

Target: 750USL: 760

ProcessShort Term

Mean: 749.7625SD: 2.1042

n: 20Zs: 3.14

Long Term

Mean: 752.8443SD: 2.9577

n: 40Zs: 2.42

IndicesShort Term

Cp: 1.5841CI: [1.1,2.1]

Cpk: 1.5465CI: [1.1,2.1]

Long Term

Pp: 1.1270CI: [0.9,1.4]

Ppk: 0.8065CI: [0.9,1.4]

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Trabajo por hacerEn marcha

Funciones para un amplio abanico deherramientas en todo el ciclo DMAIC.

Mejores graficos

Abordar otras metodologıas (DFSS,Lean, . . . )

Metodos no-normales y no-lineales

Enfoque Bayesiano

Quizas una Interfaz de usuario

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Mejores graficos

Enfoque Bayesiano

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Mejores graficos

Enfoque Bayesiano

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Mejores graficos

Enfoque Bayesiano

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Mejores graficos

Enfoque Bayesiano

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Mejores graficos

Enfoque Bayesiano

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Contenido

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Proyecto VRTUOSIEuropean Lifelong Learning Programme

www.vrtuosi.com

Code Project: LLP 502869-LLP-1-2009-ES-ERASMUS-EVC

One of the Courses: Quality Control: SixSigmaDeveloped and carried out through theSix Sigma methodology.

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www.vrtuosi.comCode Project: LLP 502869-LLP-1-2009-ES-ERASMUS-EVC

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One of the Courses: Quality Control: SixSigma

Developed and carried out through theSix Sigma methodology.

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Master On LineMaster in Decision Systems Engineering

Rey Juan Carlos University (www.urjc.es)

First master in Business Analytics inSpainUnique Certificate in e-learningMention of Quality in ANECASix Sigma Quality subject. R used inmost of the subjects.

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Rey Juan Carlos University (www.urjc.es)First master in Business Analytics inSpain

Unique Certificate in e-learningMention of Quality in ANECASix Sigma Quality subject. R used inmost of the subjects.

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Rey Juan Carlos University (www.urjc.es)First master in Business Analytics inSpainUnique Certificate in e-learning

Mention of Quality in ANECASix Sigma Quality subject. R used inmost of the subjects.

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Rey Juan Carlos University (www.urjc.es)First master in Business Analytics inSpainUnique Certificate in e-learningMention of Quality in ANECA

Six Sigma Quality subject. R used inmost of the subjects.

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Rey Juan Carlos University (www.urjc.es)First master in Business Analytics inSpainUnique Certificate in e-learningMention of Quality in ANECASix Sigma Quality subject. R used inmost of the subjects.

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Un paso mas

BookSpringer Use R! Series

FeaturesTıtulo: Six Sigmawith R

Para 2012

350 pags aprox.

Amplio espectrode lectores

Ejemplos, CaseStudy y practicas

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Cursos

Publicaciones

Un paso mas

BookSpringer Use R! Series

FeaturesTıtulo: Six Sigmawith R

Para 2012

350 pags aprox.

Amplio espectrode lectores

Ejemplos, CaseStudy y practicas

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Un paso mas

Nuevo projectoPlataforma

Open Platform for Quality

MethodologiesImproving the European Factory (link)

FP7 PPP Funding Scheme

Submitting proposal (9 partners, 6countries)

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Un paso mas

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Cursos

Publicaciones

Un paso mas

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Ventajas de R

Difundiendo 6σ & R

Cursos

Publicaciones

Un paso mas

Resumen

Seis Sigma es una metodologıa de exitopara la mejora de procesos.

R se esta conviertiendo en una alternativareal al software comercial en las empresas.

La combinacion de ambas estrategiaspuede mejorar la competitividad de lasempresas, y abre un campo deposibilidades a los profesionales de R.

Siguientes pasos

Desarrollo del paquete SixSigma

PublicacionesPlataforma abierta Seis Sigma?

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Un paso mas

Resumen

Siguientes pasos

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Resumen

Siguientes pasos

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Un paso mas

Resumen

Siguientes pasos

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David Rios, Javier M. Moguerza, Andres Redchuk(URJC)R Core Team y entusiastas de R en generalMarc Strauss (Springer)

This work has been partially funded by the projects:VRTUOSI www.vrtuosi.org: 502869-LLP-1-2009-ES-ERASMUS-EVC)HAUS: IPT-2011-1049-430000EDUCALAB: IPT-2011-1071-430000DEMOCRACY4ALL: IPT-2011-0869-430000CORPORATE COMMUNITY: IPT-2011-0871-430000

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Calidad Seis Sigma con R: Competitividad e Innovación

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