GESTION ESTRATEGICA de FLOTAS DE ACARREO ACARREO GESTIÓN DEL MANTENIMIENTO DE EQUIPO PESADO MIN 268
1
Ing.Augusto Ayesta
100
Reliab ilityMTBF
Ava i l a b i l ty& U ti l i z a ti o n
100
Ta rget
80
0.6
MTTR
July June
MTTRw/oDela ys
3 2
0 Ja nua ry Ma rch Ma y July S eptem ber Novem ber Februa ry April June Augus t October Decem ber
S eptem ber Novem ber Augus t October Decem ber
Ta rget
6 )5 rs u o (h 4 R T T M
20
Ma y
Mean Timeto Rep airMTTR
MTB F Ta rget 80 ) rs 60 u o (H F B T 40 M
60 50 40 Ja nua ry Ma rch Februa ry April
7
Ava ila bili ty Utiliz a tion
90
%70
1 Ja nua ry Ma rch Ma y July S eptem ber Novem ber Februa ry April June Augus t October Decem ber
Main ten an ceRatio MR MR Ta rget
0.5 0.4 rs u o h . p 0.3 O r/ o b a L 0.2
Ava i l a b i l ty& U ti l i z a ti o n 100
0 Ja nua ry Ma rch Ma y Februa ry April
100
Targ et
80 July June
S eptem ber Novem ber Augus t October Decem ber
R el i a b i l i ty M T B F MTB F Ta rget
Availab ility Utilizatio n
90
0.1
%70 60
7
80
6
)s r 60 u o (H F B T 40 M
)5 rs u o h (4 R T T M
M ea n T i m e to R ep a i rM T T R MTTR Ta rget MTTRw/o Dela ys
3
20
50 40 JanuaryFeb
ruary
March
Ap ril
May
June
July
M a i n ten a n c e R a ti o M R 0.6 MR Ta rget
0.5
2
0 Ja nua ry Ma rchApril Ma y July S eptem berNovem ber Februa ry June Augus t October Decem ber
S ep temb er No vemb er Aug ust O cto b er Decemb er
rs0.4 u o .h p 0.3 O r/ o b a0.2 L
1 Ja nua ry Ma rchApril Ma y July S eptem ber Novem ber Februa ry June Augus t October Decem ber
100
90
0.1 0 Ja nua ry Ma rch Februa ry April
Ma y
July June
S eptem ber Novem ber Augus t October Decem ber
% d a id il ib 80 n o p s i D
70
60
5
25
45
65
85
10 5
1 25
142
162
18 2
2
GESTION ESTRATEGICA de FLOTAS DE ACARREO
Parte 1 : Los Modelos de Gestión, Estrategia General , Estrategias para el Mantenimiento e Integración. Parte 2 : Integración de las Estrategias : El Modelo - La Aplicación define la Estrategia de Mantenimiento - EL Sistem a de Mantenimi ento - El Planeamiento y Programación - La Ejecución - El Benchmarking, Indicadores y Reportes Parte 3 : La Mejora Continua: Six Sigma DMAIC Parte 4 : El manejo de la Confiabilidad :Weibull
1
3
Parte 1 Los Modelos de Gestión , La Estrategia General y Las Estrategias para el Mantenimiento La Integración : El Modelo
4
Los Modelos de Gestión de Alto Nivel
Deming : Japón 1950 Malcolm Baldrige : USA 1987 http://baldrige.nist.gov/ EFQM : Europa 1991 http://www.tqm.es/ Redibex : Iberoamerica 2000 Premio Nacional a La Calidad Perú 1993 http://cdi.org.pe/premio_presentacion.htm
2
Modelo de Gestión Estratégica y Herramientas Satisfacción
CRM
de clientes
EAM
DE
BPM / ISO Resultados Procesos
6 SIGMA
Sistemas de Información
Planeamiento Estratégico
ERP
BSC Recursos Humanos
VBM / EVA
KM
6
Los Procesos Fundamentales Planeamiento de Produción Producción / Operaciones Procesos
Mantenimiento de Activos Logística
3
7
Las Estrategias de Mantenimiento
8
Estrategia :Mantenimiento Correctivo Reparo lo que falla. Son reparaciones no programadas Generan alto costo de mantenimiento Deben ser menores al 20 % ( para flotas) Altos % de no programados indican falta de gestión. Son eventos no detectados por el monitoreo de condiciones e inspecciones. Necesitan acción inmediata y soporte en campo.
4
9
Estrategia :Mantenimiento Preventivo
Programo y Reparo en función a “intervalo”
Es acción “preventiva” antes que ocurra la falla. Se establece en función a experiencia, estadística o recomendación del fabricante. Riesgo de no uso de vida remanente y aumento del costo horario Incluye los mantenimientos periódicos recomendados por el fabricante.
10
Mantenimiento Predictivo
Reparo ,si la “condición” que define la función estándar falla o está debajo del estándar. Es el mantenimiento basado en “la condición” . Necesita programa de inspecciones y monitoreo de la “condición” por inspectores especialistas Usa diferentes tecnologías.( análisis de vibración, análisis de aceite, inspecciones especializadas con instrumentos, mediciones de temperatura, presión , rpm...computador en cabina..VIMS.. más de 260 variables) Se enfoca en el Monitoreo de la Aplicación y Salud del equipo .
5
11
Mantenimiento Productivo Total
“Cero accidentes y cero fallas “ integrando toda la
empresa Pilares: para lograr la confiabilidad de la planta”. Mantenimiento autónomo Mejora enfocada Educación y Capacitación Mantenimiento Planificado Mantenimiento de Calidad... Seguridad y Medio Ambiente ... http://www.ceroaverias.com
12
Mantenimiento Basado en la Confiabilidad RCM y Optimización del Mantenimiento PMO
Proceso para tomar acciones que eviten las fallas funcionales y logren maximizar la confiabilidad en el entorno operacional al mínimo costo. RCM nace en el propio diseño del equipo con análisis de modos de fallo –efecto y soluciones que se integran al producto . PMO analiza las fallas funcionales del producto y compara las acciones actuales de Mantenimiento vs las que faltan para evitar estos Modos de falla; define la “acción” y el intervalo.
6
13
Gestión Estratégica de Activos
Compromiso visible de la gerencia para
maximizar la confiabilidad de la planta en equilibrio sostenible. Utiliza todas las estrategias conocidas de mantenimiento integrándolas en un planeamiento de largo plazo: Alinea la “Planta” con los objetivos estratégicos del negocio. Sigue un Modelo de Gestión
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Parte 2 Integración de las Estrategias : El Modelo
7
15
La Estrategia Aplicada : La Aplicación y Operación
La Aplicación o Condiciones de Operación Definen La estrategia de Mantenimiento.
El equipo adecuado, Selección. Aplicación Controlada y Predecible Mantenimiento Proactivo adaptable a los cambios de Aplicación
16
La Estrategias Aplicada :
El Proceso lógico
Diagrama Lógico de Operación S istema Mantenimiento Producción
Máquina Operativa
Reportes de Producción Disponibilidad Utilización
Detención Imprevista Inspección Operador
Información Diaria Operaciones
Producción Hrs Operacionales
Campo Inspección
InspecciónDiaria Mantenimiento
Planeación No Crítico
Backlog
Tendencias, Pruebas Rendimiento
Reuniones
Programación
Coordinación Semanales
Prod./Mant.
Control Componentes
OK
Resultado
Taller Actualización Historia Equipos
Campo Repara Campo
Disponibilidad, Entrega Reportes Administración Equipos
Crítico
Administración de Problemas Identifica ción de Problemas & Plan de Acción
Analiza Información
Partes
Orden Trabajo
Detiene la Máquina
Resultado
Realiza Reparacione s Programadas y No Programadas Cierra OT
No Cumple
Centros Reparación Control Calidad
Cumple
8
17
La Estrategia Aplicada : Los indicadores y Reportes M ET RIC S 1
C ALC ULATI O N
Records: -ServiceHistor y
(Hours/SMU/WorkDone)
-Components Control
OperationHours
Availability
A=
3
Utilization
U = OperationHours x 100 (%) ProgrammedH ours
4
MTBS
2
5
7
8
x 100 (%)
OperationHours + Maint. Hours
OperationHoursControl MaintenanceHours Control
YES
(&kindofLife)
OperationHoursControl
Equipment Use. Labor/Parts, Burdenestimation Reliability
MTTR
Repair HoursControl Shutdowns counter
Turnaround (Effectiveness& Response ofRepairs)
MTTR=
MR=
MaintenenceRatio
% SCHEDULED
Repair Hours Ns. of Failures or Shutdowns
MaintenanceMan-Hours OperationHours
Ns. of scheduledrepairs WORKSW= x 100 (%) Ns. of Failuresor Shutdowns
TOP TEN PROBLEMS
SHUTDOWNS PER SYST. / COMPONENTS
10
SERVICE ACCURACY
11
BACKLOGS CONTROL
Shutdownscounterwith Scheduled/ unscheduledidentification Shutdowns Record identifying : Component/Sympton/Times:Repair/Waiting/ Parts & materials used/ Labor/ Causeifits known. Analysis priorities: - Costs/ Availability/ Reliability/ Labor
Listof TopTen Problem s
9
MaintenanceMan-Hours Control OperationHoursControl
SA= SHP -SHE x 100 (%) SHP
SHP: ServiceHoursProgrammed SHE: ServiceHoursExecuted
PM / Services Program(Hours) PM / Services Executed(Hours)
92 % nuevos 88 % viejos
Mine operationrequirements satisfactionlevel
OperationHoursControl Shutdowns counter
MR
WorldClass Mines
WHATC ANIOBTAI NW ITH Ageof Equipment
OperationHours MTBS= Ns. ofFailures or Shutdowns Mean Time BetweenFailure
Mean Time to Repair 6
W HATI SNE ED EDTO -SMU
MachineHistory
A=
90 % 80 h rs new 60 h rs old
MTBS x 100 (%) MTBS+ MTTR
3 - 6 hr s
Effort invested
0.2 new 0.3 old
Qualityof repairs/labor
Whois in control !
80 %
The MaintenanceOrganization or the Machine
PAIN Location & Severity.
YES
Correctresponse to failures: - PartsInvento ry - MechanicsTraini ng -Improve inspectionProgram s -Operators/ PitSuperviso rstraining -... Fundamental information for the PROBLEM MANAGEMENT TEAM (Customer/ Dealer / Factory) Planning / SchedulingEfficiency Repair Centers followingplannedactiv ities? General planning accomplishment
YES
Within 10 %
Are I'mstandingon a solidbase ?
12
13
RECORD KEEPING
Formsdesign ed tocapture thenecessa ry Information / Computarized System Organizationpersonnel commitment
InformationSourceof theMainten ance Operation
TRENDS
Consummables control S.O.S. - Results Interpretation Tests / VIMS Results. . .
Prognostics Component Life Management Problem Management
YES
100 % YES
18
La Estrategia Aplicada : Los Reportes Re liab ility(M T BS)
Availab ilty & Utiliz atio n 100
Producción Condiciones de Operación Costos Indicadores Generales Nivel de Planeamiento
100 Availability
90
Utiliz ation
80
Target
80
)s r u o (h
% 70
S B T M
60
M e an T ime to Re p air M T T R M TB S T a rg e t
7 6 )5 s ru o (h4 R T T
60 40
M TTR T a rg e t M T T R w/o D e l a ys
M3
20
50 40 January March May July September November February April June August October December
2
0 J a n u a ry M a rc h M a y J u l y S e p t e m bNeor ve m b e r F e b ru a ry Ap ri l J u n e Au g u s t O c t o b eDr e c e m b e r
M a in t e n a n c e R a t io M R
1 J a n u a ry M a rc h M a y J u l y S e p t e m bNeorve m b e r F e b ru a ry Ap ri l J u n e Au g u s t O c t o b eDre c e m b e r
Major
Drive rs
Major
Actions
0.6 MR 0.5
T a rg e t
s r 0.4 u o h . p 0.3 /O r o b a 0.2 L
0.1 0 J a n u a ry M a rc h May J u l y S e p t e m b eNr o ve m b e r F e b ru a ry Ap ri l J une Au g u s t O c t o b e r D e c e m b e r
GENERAL PERFORMANCE METRICS
Top Ten Problems Administración de Backlog Ejecución de PM Análisis de demoras Programa de Reparaciones Administración de Repuestos Entrenamiento Análisis de Tendencias.
9
19
Estrategia
La Aplicación define la Estrategia de Mantenimiento
20
Trabajar Juntos hacia METAS COMUNES ...
• El mejor diseño para la Aplicacion • Equipo operando en Aplicación controlada y predecible • Mantenimiento Proactivo adaptable a los ca mbios en Aplicacion
10
21
La RECETA :
• Definir las Condiciones de Operación Claves ... (identificar parámetros críticos y frecuencia de análisis). • Usar fuentes de monitoreo existentes • Reporte resultados periodicamente... Use tendencias • Reacione de acuerdo a la situación. • Evaluación más avanzada y profunda • Modifique su Operación - Aplicación • Modifique su Estrategia de Mant enimiento.
22
La Severidad de la Aplicación depende de ? Ahora..van a pensar que soy el culpable.. !!
Veloc. Suelo: -RR -% Pendiente
GVW=EVW + Payload*
11
23
Definición de Parámetros de Aplicación
Carga ó Payload Velocidad Distancias Pendientes y condicion del suelo Ciclos Eficiencia productiva Condiciones ambientales
24
Ejemplo de Aplicación :Alta velocidad &bajo torque Impacto en : Neumáticos Rodamientos Suspension Cojinete bastidor “A” Rodamientos diferencial
12
25
Ej: Aplicación Baja Velocidad - Alto Torque... Impacto en : Rodamientos Mandos Finales Motor FrenosDiesel Embragues de Trasmision
26
• Definición
de Parametros
Camiones:
Cargadores
TT Tractors:
Produccion Consumo D2 Vida GET Vida Tren Rodado ...
Ton / hr Consumo D2 Tiempo Carga # de Pasadas Vida GET Vida Llantas
Ton-km/hr Consumo D2 Distancia Ciclo % en Pendiente Ciclos / hr % Sobrecarga # Shifts T. / Ciclo Shifts Time Velocidad media TKPH de Llantas ... ...
13
27
Efectos de Aplicación en Costos Operativos
Tires
Mandos Finales
Frenos
Trasmision
Bastidor & Estructura
Cilindros Suspension
28
•Use sus Recursos para monitorear
• Observación en campo • Sistemas en la Cabina, • data del VIMS • Nueva tecnología (CAES) • Sistema
Dispatch • Reportes de Produccion • … others.
14
29
Recolección de Dato s
Parametros del equipo *
Modo de Operacion
Viaje Parada Carga Descarga
RPM de Motor Con sumo Comb . Apl ica ción Fren os Tem pera tura s Fren o Trasmisi on “Shift s”
Solo Vims
Fuente de datos VIMS (4) Presion en Cilindros de Suspension
Rack de Maquina Pitch de Maquina Load Bias
30
CICLOS POR HORA CAMIONES CAT 793C
PROMEDIO TON./ HOR. CAMIONES CAT 793C 500
455.75
458.08
400
433.53
425.23
DISTANCIA DEL CICLO KM. CAMIONES CAT 793C
2.5
409.61
5.5
. 2 R H / S 1.5
366.07
. R O 300 H ./ N 200 O T
. 5 M K4.5
O 1 L C I 0.5 C
100
0 SEPT .
0 SEPT .
O CT .
NOV .
DI C.
ENE.
FEB.
OCT .
NOV .
DI C.
ENE.
FEB.
DIC .
ENE.
FEB .
CONSUMO DE COMBUSTIBLE LT./HR. CAMIONES CAT 793C
25
13.5 13.19
13 12.5
NOV .
PERIODO SEP. 98 FEB. 99
% DE SOBRECARGA CAMIONES CAT 793C
VELOCIDAD PROM. KM./HR. CAMIONES CAT 793C
5.21
4.71
OCT .
PERIODO SEP. 98 FEB.99
PERIODO SEP. 98FEB. 99
. R H ./ M K D A ID C O L E V
5.4
5.34 4.91 4.51
4 S EPT .
12.62
12.86
12.62
12.35
12
11.93
11.5 11 S EPT .
OC T .
NOV .
D IC.
ENE.
FEB.
A C R A C E R B O S %
20.91
20 16.62
15 10
230
9.61
9.85
8.33
. 220 R /H . 210 T L
9.98
0 S EP T .
227
222.69
224.69
223.53
214.16 207.69
200
5 OC T .
NOV .
DIC .
ENE.
PERIODO SEP. 98 FEB. 99
PERIODO SEP. 98 FEB. 99
FEB.
190 SEP T .
OCT .
NOV .
DIC.
ENE.
FEB.
PERIODO SEP. 98 FEB. 99
15
31
PROMEDIO TON./HOR. CAMIONES CAT 793C 700 601.76 600 . 500 R 458.08 433.53 425.23 O 400 409.61 H 366.07 ./ N 300 O T 200 100 0 OCT. NOV. DIC. ENE. FEB. MAR.
PERIODO OCT.98 MAR.99
VELOCIDADPROM. KM./HOR. CAMIONES CAT 793C
CICLOS POR HORA CAMIONES CAT 793C
. R O /H S O L C I C
3 2.5
2.8
2 2.11 2.01 1.94 1.83 1.61 1.5 1 0.5 0 OCT. NOV. DIC. ENE. FEB. MAR. PERIODO OCT.98 MAR.99
14
. R 13 /H . M 12 K
13.19 1 2. 62
11 OCT.
12 . 62
13.14
12.86 11.93
NOV.
DIC.
ENE.
FEB.
PERIODO OCT.98 MAR.99
MAR.
10 8
A G 20 R A 15 C E R 10 B O S 5 %
20.91
0 OCT.
9.98
8.33
9.79
8 .4 2
8 .4
8 .4
8.06
4.71
4.91
5.34
5.4
5.21
8.42 6.63
4 2
0 OCT.
NOV.
DIC.
ENE.
FEB.
MAR.
PERIODO OCT.98 MAR.99
CONSUMODECOM BUSTIBLELT./HOR. CAMIONES CAT 793C 250
16.62 9.85
8.06
6
% DESOBRECARGA CAMIONES CAT 793C 25
D A ID C O L E V
DISTANCIA CICLO V/S % PENDIENTE
O L C I C A I C N A T I D
22 7
. 200 R O 150 /H . T 100 L
222.69
224 .6 9
223 .5 3
207.69 169.8
50
NOV.
DIC.
ENE.
FEB.
MAR.
PERIODO OCT.98 MAR.99
0 OCT.
NOV.
DIC.
ENE.
FEB.
MAR.
PERIODO OCT.98 MAR.99
32
Etapa de Carga ...
16
33
Etapa de Carga Del.Derecho
Del.Izquierdo
Post.Izquierd
Post.Derecho
16000 14000 ) a P k ( S E R U S S E R P T U R T S
12000 10000 8000 6000 4000 2000
0
34
Etapa de Acarreo...
17
35
Formulas ...
Machine Rack = (Lt.F + Rt.R) - (Rt.F+ Lt.R)
Machine Pitch = (Lt.F + Rt.F) - (Lt.R + Rt.R)
Machine Bias = (Lt.F + Lt.R) - (Rt.F + Rt.R)
36
Acarreo Cargado ...
18
37
Acarreo Cargado ...
38
Acarreo Cargado ... RIGHT REAR
LEFT REAR
20000
Giros
18000 16000
) a P k (
s re u s s e r P t u rt S
14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0 0
27
99
175
243
310
380
456
530
589
657
733
809
885
945
998
1056
1094
1105
1127
1182
1258
1306
1314
1327
Distan cia del Camino Acarr eo(m)
19
39
Effect of Super-Elevation on speed in corners Corner Radius (meter) 30
Speed (Kph) 16 7
24
32
15
40
27
48
56
46
4
10
18
28
61
3
8
13
21
30
92
2
5
9
14
20
% Super Elevation 27
152
1
3
5
8
12
16
40
Acarreo Cargado
= 111.2 tonnes
Payload
Travel time = 10.8 min
20,000 18,000 16,000 14,000 12,000
) a P (k
s re u s s e r P t u tr S e ti s o p m o C
10,000 8,000
Management Line
6,000 4,000 2,000 0 -2,000 -4,000 -6,000 -8,000 -10,000 -12,000 -14,000 -16,000 -18,000 -20,000 1
47
122
226
304
356
417
582
790
1026
1303
1592
1824
1947
2018
2095
2187
2270
2364
2465
2525
2556
2556
2596
2642
Dist ance Along HaulRoad (meters)
20
41
20,000 18,000 16,000 14,000 12,000
Management Line
10,000 8,000
) a P ( k S E R U S S E R P T U R T S
6,000 4,000 2,000 0 -2,000 -4,000
E IT S O P M O C
-6,000 -8,000
Management Line
-10,000 -12,000 -14,000 -16,000 -18,000 -20,000 0
37
107
186
248
325
426
540
685
802
884
946
1021
1091
1143
1183
1223
1268
1334
1420
1496
1576
1613
1629
1635
DISTANCEALONG HAULROAD (meters)
20,000 18,000 16,000 14,000 12,000
Management Line
10,000 ) a P k ( S E R U S S E R P T U R T S E IT S O P M O C
8,000 6,000 4,000 2,000 0 -2,000 -4,000 -6,000 -8,000
Management Line
-10,000 -12,000 -14,000 -16,000 -18,000 -20,000 1
93
201
319
432
552
660
768
876
986
1096
1206
1315
1423
1532
1640
1749
1832
1934
2043
2177
2369
2531
2571
2605
DISTANCEALONG HAULROAD (meters)
42
Planeamiento y Programación La Estrategia Fundamental
21
43
PRINCIPIOS DE PLANEAMIENTO Y PROGRAMACIÓN DEL MANTENIMIENTO
Las Matemáticas del Planeamiento: 105 mec x 35 % eff = 37 % eff Tomemos 5 de los mejores técnicos ó supervisores como “planners” : 5 “planners” x 0 % eff + 100 mec x 55 %=55 % Incremento Productividad: 55/37= 1.50** Ratio Planners/Mecanicos 1 a 20 ó 30 100 Mecánicos trabajan como 150 **Horas productivas con la mismas personas
44
LA VISIÓN DEL PLANEAMIENTO Y SU MISIÓN
La misión del planeamiento está en hacer que los trabajos pendientes estén listos para realizarse.
La administración del mantenimiento usa el planeamiento como una herramienta para reducir las demoras.
La visión del planeamiento es aumentar la productividad del trabajo. Su requerimiento de trabajo y desarrolla un plan planificador que consiste recibe en un misión, preparar los trabajos para ello. deElt rabajo información ensamblada para el técnico que lo ejecutará. Algunas firmas llaman al plan de trabajo, el paquete de trabajo o el paquete planeado.
Al menos un plan de trabajo debe contener:
- Un alcance del trabajo - identificación de la destre za del oficio requerida estimaciones de tiempo programado. También puede incluirse: - Un procedimiento para realizar el trabajo - Identificación de partes y herramientas requeridas
22
45
PRINCIPIOS DEL PLANEAMIENTO PARA EL MANTENIMIENTO Hay seis principios que contribuyen al éxito del planeamiento del mantenimiento: Organización de los planificadores en un departamento separado. Los planificadores se concentran en el trabajo futuro. Los planificadores basan sus archivos a nivel de componente de sistema. Los planificadores reconocen los requerimientos y recursos necesarios para elaborar un programa realista. Los planificadores reconocen el nivel de habilidad requerido. El muestreo del tiempo de trabajo productivo de mantenimiento proporciona una medida de la efectividad de la Planificación del mantenimiento.
46
EL PORQUÉ DE LA PROGRAMACIÓN DEL MANTENIMIENTO
La programación es parte del mantenimiento moderno e indispensable para mejorar el mantenimiento.
Implica dar trabajo suficiente a los grupos de mantenimiento para las horas pronosticadas disponibles durante la semana .
Lo básico de la programación es la asignación de trabajo y no la especificación detallada de personal y tiempos.(recursos)
23
47
ESTRATEGIA
“El Sistema” y los Procesos que integran las estrategias.
Diagrama Lógico de Operación Sistema Mantenimiento Producción
Máquina Operativa
Reportes de Producción Disponibilidad Utilización
Detención Imprevista Inspección Operador
Información Diaria Operaciones
Producción Hrs Operacionales
Campo Inspección
Planeación No Crítico
Inspección Diaria Mantenimiento
Tendencias, Pruebas Rendimiento
Backlog
Reuniones Coordinación Semanales
Programación
Prod./Mant.
Control Componentes
OK
Resultado
Taller Actualización Historia Equipos
Campo Repara Campo
Disponibilidad, Entrega Reportes Administración Equipos
Crítico
Administraci ón de Problemas Identificación de Problemas & Plan de Acción
Analiza Información
Partes
Orden Trabajo
Detiene la Máquina
Resultado
Realiza Reparaciones Programadas y No Programadas Cierra OT
No Cumple
Centros Reparación Control Calidad
Cumple
24
Funciones de la Gerencia de Mantenimiento
49
Prevención de Consecuencias de las Fallas ”Mantener al equipo en excelentes condiciones operativas por periodos de tiempo extensos e ininterrumpidos”maximizarUTILIZACION y MTBS
Acción correctiva inmediata :”Mantener un grupo de personas ,facilidades,herramientas, técnicas, comunicacio nes y sistemas con el objetivo de retornar rápidamente al equipo a producción después de una paralización programada o no programada ”: MINIMIZAR Paralizaciones /Optimizar MTTR
Uso eficiente de recu rsos ”Administrar activos y gastos para lograr objetivo de produccion con un EQUILIBRIO entre confiabilidad y costo“
Optimizar la vida económica de los activos"Planificar y optimizar la vida del equipo en un proceso de mejora continua” : APLICAR el RCM
50
Optimo Costo de “PM”
Resultado Optimo Costo del PM Costo de Falla
Minimo PM
Maximo PM
25
La experiencia ha mostrado la necesidad de ciertas funciones en todo Sistema de Administración del Mantenimiento congruentes con las estrategias:
51
• Planeamiento y Programación • Mantenimiento Preventivo • Monitoreo
de Condiciones de backl ogs • Administración de Componentes • Administración de Repuestos • Taller de Mantenimiento,Campo,Taller Reparacion • Sistema de Información / CMMS ó ERP • Análisis de Re ndimiento del Sis tema,Kpi • Administración de Problemas o Análisis RCM/PMO • Administración
52
Mantenimiento Preventivo •Actividades de alta frecuencia •lavado,lubricación,ajustes
•Ejecucion a intervalos conocidos •PM1,PM2,PM3,PM4,PM5
•Rutinas establecidas •Checklist
•Alto impacto en disponibilidad
La más importante de nue stras Actividades Programadas
26
53
Monitoreo de Condiciones Permite a la org anización la estrategia ´mas
proactiva
y considera el monitoreo de La Aplicación y Buen estado del Equipo
Estado de la máquina
Aplicación
Monitoree el Estado de la Máquina
54
• Inspecciones del Operador • Inspecciones de Campo •Inspecciones en PM • Muestreo fluidos • Sistemas propios
VIMS, EPCTII,... • Pruebas de Rendimiento
27
55
Reparación Antes de Fal la Tiempo Optimo
n o i ic d n o C
Falla
Horas •Algunas fallas son al azar •Determine Causa Raiz (Root Cause Analisis •Regla = “Inspeccion” a 1/3 del MTBS
56
Etapas en el desarrollo de una Falla
Síntoma inicialdel Problema No esdetec tado y el sintoma va Creciendo.
Síntoma inicial del Problema Existe (Problema Potencia)
tiempo
Falla tiempo Recurso $ Costo ...
28
57
El Sistema de Detectar Mantenimiento Debe ser capaz de: Problemas potenciales
Administrar las Reparaciones para Prevenir las fallas
Aprender de las fallas
Tiempo
58
MONITOREO DE CONDICIONES
tiempo
ADMINISTRACIÓN DE PROBLEMAS
ADMINISTRACION DE BACKLOGS
29
59
ADMINISTRACION DE BACKLOGS MONITOREO DE CONDICIONES
ADMINISTRACIÓN DE PROBLEMAS
INSPECCIONES OPERADOR INSPECCIONES DIARIAS MANTENIM. REACCION EFECTIVA PARA INSPECCIONES EN PM´S PREVENIR PARADAS PRUEBAS DE DIAGNOSTICO NO PROGRAMADAS ANALISIS DE ACEITE VIMS, ECM
TODA LA ORGANIZACIÓN TRABAJANDO PARA ENCONTRAR SOLUCIONES. BUENOS REGISTROS REPORTES EFECTIVOS.
tiempo
60
• El Monitoreo
de Condiciones debe estar sustentado en un buen Sistema de Backlog • Organizado y entendido por todos
TRATAMIENTO DE SOLICITUD DE BACKLOGS BACK LOGS
f = Cuandoexist an
CARPETA ROJO - AZUL - VERDE
ABRE O/T INGRESA BL EN CARPETA SEGUIMIENTO REGISTRABACKLOG EN CONTROL BL BACKLOG EN PROCESO PASA A AREA AZUL GENERAPEDI DODE REPUEST OS
BACKLOGEJECUTABLE PASA A AREA VERDE
ENVIAADPT O. PART ES
PROGRAMA TRABAJO DIFERIDO (BACKLOG) NO
COMPRUEBA EXISTENCIA
SI
SOLICITUDRPTOS SE UNE A BACKLOG SOLICITUDRPTOS SE UNE A BACKLOG
MCS GENERASOLICITUD DE REPUESTOSDE ACUERDOA URGENCIA DELBACKLOG
RECIBEREPUESTOS
30
61
Administración de Componentes Filosofía:Reparar antes de Fal la • Los Componentes manejan el Costo • Seguimiento de Compo nentes ó
“Component Tracking” para optimización de Programa de Reparaciones. • La Administración de Componentes debe ser formulada considerando el conocimiento de
: Aplicación, Caracteristicas de Diseño,Mantenimiento.
• El Monitoreo de Condiciones de la Aplicación
y el estado de la Máquina es clave para la Administración de Componentes: ESTRATEGIA RCM / PMO
62
Administración de Repuestos • Funcion
logística crítica
• Debe coordinarse directamente
con el Area de Planeamiento • Alta inversión 8 % a 10 % • Inventario de Calidad • Almacenaje adecuado • Nivel de Servicio > 90% • Tiempo de Respuesta
31
63
Administración de Repuestos • Ayuda al Mantenimiento a mantener el MTTR bajo control
64
Campo:Inspecciona, Detecta fallas soluciona problemas “no programados”
“Si el Campo es bién manejado el Mantenimiento dedicará sus esfuerzos a las reparaciones programadas”
32
65
Facilidades y Recu rsos : Facilidades: Area de Lavado Taller de Mantenimiento , Neumáticos, Soldadura Taller especiali sta en Reparacio nes Progra madas Recursos -Equipamiento -Herramientas -Personal Entrenado -Equipo auxiliar - Repuestos y compo nentes -Centros de Reparación -Control Contaminación
“INVERSION no gasto”
66
Datos
/ Regi stro de Dat os/ Historial de equipo
“ 100 % de la sactividades en el equipo DEBE estar registrado” -Usar CMMS ó ERP -Manejo de Orden de Trabajo ,clave
33
67
Análisis de Rend imiento del Si stema de Mant enimiento
• Establesca Medidas de rendimiento (Kpi) • Informacion>Analisis RCM–PMO>Interpretación> Plan de Acción • Presente Resultados en forma Clara y entendible • Comunique Resultados • Haga Participar a la Organizacion en: •Análisis de la situa ción y Plan de A cción
68
Estrategia
Evaluando la Gestion del Mantenimiento Benchmarking … Medidas de Rendimiento.... ...Kpi (Key Performance indicators)
34
69
La diferencia........
Mina
Disponibilidad
A: 92
B: 92
C: D: 88 95
70
Benchmarks son ... • standards, medidas,” metrics”,”kpi´s
key performance indicators”,indicadores claves de gestión ,que identifican la mejor forma de una operacion o funcion dentro de una operacion
• usados para medir el rendimiento relativo
externo o par a monitorear el pr ogreso hacia metas intenas específicas.
“Lo que se puede medir se puede administrar”.
35
EQUIPMENT MANAGEMENT C A LC U LA T I O N WHATI SNEE DE DTO
M ET RI C S 1
Records: -ServiceHistor y
(Hours/SMU/WorkDone)
-Components Control
2
Availability
A=
3
Utilization
U=
4
MTBS
OperationHours OperationHours + Maint. Hours
OperationHours
x 100 (%)
x 100 (%)
OperationHoursControl MaintenanceHours Control
MTBS=
Ns. of Failuresor Shutdowns
Mean Time BetweenFailure
Mean Time toRepair
MTTR= Ns. of Failures or Shutdowns
MR MaintenenceRatio
8
% SCHEDULED WORK
MR=
SW=
OperationHours Ns. of scheduledrepairs
x 100 (%)
TOP TEN PROBLEMS
OperationHoursControl
Reliability
SHUTDOWNS PER SYST. / COMPONENTS
10
SERVICE ACCURACY
Shutdowns counter
Repair HoursControl Shutdowns counter
Shutdownscounterwith Scheduled/ unscheduledidentification
Shutdowns Record identifying : Component/Sympton/Times:Repair/Waiting/ Parts & materials used/ Labor/ Causeifits known. Analysis priorities: - Costs/ Availability/ Reliability/ Labor
Listof TopTen Problem s
9
SA=
SHP -SHE SHP
92 % nuevos 88 % viejos
Mine operation requirements satisfactionlevel Equipment Use. Labor/Parts, Burdenestimation
MaintenanceMan-Hours Control OperationHoursControl
MaintenanceMan-Hours
Ns. ofFailures or Shutdowns
YES
(&kindofLife)
A=
MTBS
x 100 (%)
PM / Services Program(Hours) PM / Services Executed(Hours)
SHP: ServiceHoursProgrammed SHE: ServiceHoursExecuted
x 100 (%)
MTBS+ MTTR
(Effectiveness& Response of Repairs)
Effort invested Qualityo f repairs/labor
Whois in control ! TheMainten anceOrgani zation or theMachine
PAIN Location & Severity . Correct response to failures: - PartsInvent ory - MechanicsTraini ng - Improveinspe ctionProgram s - Operators/PitSuperviso rstraining - ... Fundamental information for the PROBLEM MANAGEMENT TEAM (Customer / Dealer / Factory) Planning / SchedulingEfficiency RepairCentersfollowingplannedactiv ities? General planning accomplishment
Are I'm standingon a solidbase ?
Backlogs age Quantity Estimated hoursto perform Backlogs
11
BACKLOGS CONTROL
12
RECORD KEEPING
Formsdesigne d tocapture thenecessa ry Information / Computarized System Organizationpersonnel commitment
InformationSourceof theMaintena nce Operation
TRENDS
Consummables control S.O.S. - Results Interpretation Tests / VIMS Results . . .
Prognostics Component Life Management Problem Management
13
90 % 80 h rs new 60 h rs old
Turnaround
RepairHours
MTTR
6
7
OperationHours
Ageof Equipment
OperationHours Control
ProgrammedH ours
5
71
WorldClassMines Benchmarks
W HATC ANIOBTAI NW ITH
-SMU
MachineHistory
3 - 6 hr s 0.2 new 0.3 old 80 %
YES
YES
Within 10 %
YES
100 %
YES
72
1.) Historial de Maquina: • Horas máquina (smu), • registro de servicio/ reparaciones (incluye costos), • Datos de vida de componentes.
Benchmark: SI (subjetivo) • registros útiles
& orientados a la acción … Precisos/ Completos/ a tiempo
• collecione datos cada turno; reg istre diario; analiz e
mensualmente;monitoree/ tendencias en toda la vida del equipo.
36
73
2.) Disponibilidad: • Disponibilidad Fisica (%) =
TT - Dm
• Disponibilidad Mecánica (%) =
TT.Ho Ho+Dm
Benchmark: D.M. = 88 to 92% (madura/ nueva) • benchmark usado frecuentemente, • registre diario; analisis mensual;
74
3.) Utilizacion: • Utilizacion (%) =
Horas Operación( Ho) Horas disponibles (TT)
Benchmark: utilizacion = 90% •reind icasa dor dead usodedelaam ctian vos uso dea r. epuestos y spon bilid o ,de obr • registrar diario; analisis mensual .
37
75
Reliability ó Confiabilidad -T/MTBF
R=e Donde T = intervalo de tiempo
MTBF :tiempo medio entre fallas
76
Efectividad del Mantenimiento Programa de Mantenim iento •Mantenimiento Preventivo •Inspecciones & Monitoreo •Planeamiento & Programación •Reparación antes de falla
MTBS
Edad
Mas Complejo
Diseño
Mas Severa
Aplicación & Operación
38
77
5.) Mean Time To Repair:
Horas Paralización (Dm) MTTR (hours) = numero paralizaciones (#p)
Tiempo Medio para Reparar: Benchmark (OHTs): = 3 to 6 horas(nueva/madura) • criterio de paralización tiene reglas iguales que MTBS, • todas las demoras / tiempo de espera se incluyen como paralizacion. • Monitoreo por flota, maqu ina & compo nente/ sys tema, • indicador de Facilidad y eficiencia del mantenimiento • MTTR < 3 horas indica “parchado” y/o alto porcentaje de
reparaciones no programadas , indica ineficiencias y/o ex cesivas demoras
• MTTR > 6 horas
78
2a) Disp onibilidad mecanica : MTBS Indice de Dis ponibilidad Mecánica (%) = MTBS + MTTR
Benchmark (OHTs): = 88 to 92% (madura/ nueva) • igual a disponibilidad mecánica …
= Ho/(Ho + Dm)
• permite comparación entre diferentes operaciones
(benchmark “standardizado” ), • registro diario; analize mensual;monitoreo/tendencia
39
79
Porqué MTBS? • La dis ponibilidad
de “cesto oms, pretc. arse=” bajo >>> ma no obra exceso,facilidadespue , repu MTTR o en “manejarse”. • MTBS debe
“ganarse” >>> Sistema administración de equipo eficiente, i.e. mantenimiento, inspecciones, backlog, planeamiento/ programación, repuestos,herram.etc • Alto MTBS
= Confiabilidad = eficiente uso de recursos
80
Effect of MTTR on Availability 100 95 90 ) 85 (%80
MTBS 80
75 ty i il 70 b la i 65 a v 60 A
55 50 45 40
60 40 20
1
2
3 4 5
6
7
8 9 1 01 11 21 31 41 51 61 71 81 92 0
MTTR - (hours)
40
81
MTBS vs. MTTR for various Availabilities 20
Availability %
85% 86% 87%
15
88%
) s r u o h ( R T T M
89% target operating range
90% 91%
10
92%
5
0
93% 94%
MTTR 3 - 6 hrs
95% MTBS 60 - 80 hrs
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
MTBS - (hours)
82
6.) Maintenance Ratio: • MR =
Horas-h de mantenimiento & reparación Horas - máquina
Relacion de Mantenimiento Benchmark (OHTs): = .30 (directo) .50 (total) • “directo” incluye la M. O.de to das las OT, • “total” incluye horas de OT más administración ,staff, supervisión
y hor as muertas, • incluye R&I de co mponentes; excl uye reparación de com ponentes & neumá ticos , • herramienta para presupuesto de mano de obra, • indicacion de eficiencia de la fuerza laboral
41
83
7.) % Trabajos Programados: %Programado=
Paraliz es par progra mada totaacion l horas alizac ión (horas) Dm
Benchmark = 80% Horas Programadas • 50% ev entos ó paralizaciones programadas, • indica quién ó que está controlando la situación, • reporte mensual; monitor eo/ tenden ciaen 12 meses
84
8.) Pre cisión de Servicio: precisión de servicio >>> ejecución a tiempo de PM’s (fluids, filters & lubrication)
Benchmark = 95% dentro del +/_ 10% del intervalo en horas “objetivo” • asume una
distribucion normal (campana),
• indicacion de la eficiencia de planeamiento y programación • reporte mensual ; monitoreo/ tendencia
en 12 meses.
42
85
9. & 10.) “Diez” principales problemas &Paralizaciones por Sistema: Benchmarks: (subjective) • Principales problemas identificados y •Se usa diagrama
priorizados,
decisión RCM
• # paralizaciones y tiempos de paralización ordenados por
componente y por sistema •esfuerzo enfocado a la “Administración de Equipo”, • reporte mensual; monit oreo /tendencias
en 12 meses.
86
Ranking de Paralizaciones codificado Flota OHT Jan-June 2001 C o digo D e sc r ipc ión 5000 4209 1429 9600
HydraulicSystem Tires&Rims Lights WaitonMechanic
4250 7300 1000 7319 9100 9500 4200 1350 7200
WheelBrakeSystem Oper.Compartment Engine Mirrors Aux.Equipment PM WheelSystem CoolingSystem Suspension
Horas HorasO peración=14769 Paralización# Paralizac. MTTR MTBS 824.44 298.58 70.26 78.61 328.28 75.75 248.68 15.04 43.51 1553.88 595.34 262.49 39.83
130 6.34 114 92 3.25 161 67 1.05 220 48 1.64 308 46 43 41 37 36 32 32 29 29
7.14 1.76 6.07 0.41 1.21 48.56 18.60 9.05 1.37
321 343 360 399 410 462 462 509 509
43
87
11.) Administración de Backlog : Benchmark: (subjetivo) • existe un sistema de administración de backlog en sitio, • los registros incluyen la urgencia y eda d del problema, • no se registran problemas de “nivel 1”o emergencias como backlog • no deben existir registros de más de 30 días, • los re gistros incluyen una estimación de c osto de re puestos & ma no de
obra . •El Sistema de Administración de Backlogs es : • indicador de la eficiencia de inspecciones & planeamiento , • facilita el uso de “Ventanas de Oportunidad”, • recolección ,ingreso y revisión diario; analisis mensual; monitoreo/ tendencia mensual (por flota ,por máquina) en 12 meses .
88
12.) Sistema de Registros :CMMS/ERP Benchmark: • 100% d e toda s las actividades de ma ntenimiento
y reparación están documentadas por “ordenes de tra bajo” OT /WO
• los formatos
están diseñados para registrar la información necesaria
• información y registros de calidad son
los fundamentos para una efectiva Administración de Equipos ,
• “fallas” = fallas del equipo , aplicación RCA
la meta es PREVENCION via INTERVENCION y ANALISIS diagrama lógico RCM • Recolecione diarimente
y registre adecuadamente .
44
89
13.) Tendencias : Benchmark: (subjectivo) • 100% de
los parámetros de monitoreo de condiciones son registrados y su tendencia es analizada, • como resultado del an álisis se tom an decisiones y acciones y se usa el proceso y diagramas lógicos del RCM –PMO como herramienta para la toma de las mismas. • la capacidad de pronosticar
proporciona lo básico para la estrategia de manejo de componentes y reparacion antes de falla. analisis mensual ; monitoreo/tendencia
90
La diferencia........
Mina
Disponibilidad MTBS MTTR
A
B
C
92 70 6
92 23 2
88 80 9
D
95 20 1
45
91
Estrategia: Reportes para la Gestión del Mantenimiento
R el i a b i l i ty M T B F
Ava i l a b i l ty& U ti l i z a ti o n
100
Ava ila bili ty Utiliz a tion Ta rget
90 80
100
60
MTTR
Ma y
July June
MTTR w/oDela ys
2
0 Ja nua ry Ma rch Ma y July S eptem ber Novem ber Februa ry April June Augus t October Decem ber
S eptem ber Novem ber Augus t October Decem ber
Ta rget
6 )5 rs u o (h 4 R T T M 3
20
50 40 Ja nua ry Ma rch Februa ry April
M ea n T i m e to R ep a i r M T T R
7
MTB F Ta rget
80 ) rs 60 u o (H F B T 40 M
%70
1 Ja nua ry Ma rch Ma y July S eptem ber Novem ber Februa ry April June Augus t October Decem ber
Main ten an ceRatio MR 0.6
MR Ta rget
0.5 rs0.4 u o h .p 0.3 O r/ o b a L 0.2
Ava i l a b i l ty& U ti l i z a ti o n 100
0 Ja nua ry Ma rch Ma y Februa ry April
100 Availab ility Utilizatio n Targ et
90
0.1
80 July June
S eptem ber Novem ber Augus t October Decem ber
%70 60
R el i a b i l i ty M T B F MTB F Ta rget
ruary
March
Ap ril
May
June
July
0.6 MR
M ea n T i m e to R ep a i rM T T R MTTR Ta rget
6 )s5 r u
MTTRw/o Dela ys
o 4 (h R T T M 3
2
0 Ja nua ry Ma rch Ma y July S eptem berNovem ber Februa ry April June Augus t October Decem ber
S ep temb er No vemb er Aug ust O cto b er Decemb er
M a i n ten a n c e R a ti o M R
1 Ja nua ry Ma rch Ma y July S eptem ber Novem ber Februa ry April June Augus t October Decem ber
100
Ta rget
0.5 s r0.4 u o h .p 0.3 O r/ o b a0.2 L
90
0.1 0 Ja nua ry Ma rch Februa ry April
7
80 ) s r 60 u o (H F B T 40 M
20
50 40 JanuaryFeb
Ma y
July June
S eptem ber Novem ber Augus t October Decem ber
% d a id il ib 80 n o p s i D
70
60
5
25
45
65
85
10 5
1 25
142
162
18 2
92
Produccion 1 Actual versus Target Ton/day 200
Tons/day.Target Tons/day.Actual Ore. Actual
150
Ore. Target
s d s n n a o s u100 T o h T
50
0 January
February
March
April
May
June
July
August
September
October
November
December
Analysis
46
93
Condiciones de Operación 2 % of Overload
Avera ge Speeds
Cycles per Hour 3.5
20
3
18
30 Cycle Loaded
16
r 2.5 u o h 2 r e p
Empty
14
r h / m
k 12
s le 1.5 c y C
1
0.5
25 d a o 20 rl e v O
10
f o 15 %
8
10
6 0 January March February April
May
July June
September November August October December
5 January March May July September November February April June August October December
January March Ma y July September November February April June August October December
Power Train Shift Counter
Average Payload
Fuel Consumption
Lock Up Clutch Engagement per Cycle
240
200
140 . 120 g n E 100 U L f o 80 r e b m 60 u N
230 180 ) s n 220 o (T
r /h 160 ts L
d a o 210 L
140
40
200
20 120 January March February April
May
July June
September November August October December
190 January March May July September November February April June August October December
January March Ma y July September November February April June August October December
SituationAnalysis
OPERATION CONDITIONS
94
Reporte de Costos 3 Budget vs Actual Maintenance Cost
Operating Cost
50 0
3. 5 3 2. 5 2 1. 5 1 0. 5 0
14
40 0 12 m -k n o 10 T / c S U 8
s d n $ a S s U u o h T
30 0 20 0 10 0
6
0 De ce mb er
Ja nu ar y
8.99
Feb rua ry
9.23
Ma rch
9.29
Ap ril
9.41
Ma y
9 .29
J un e
9.76
Ju ly
9.88
Aug us t
10.59
Se ptem be r
10.53
Oc to be r
1 0.59
No ve mb erDe
10.65
ce mbe r
10.77
Budget
Janu ary
Fe br uary
Ma rc h
Ap ril
May
June 25 0, 240
Ju ly
Au gust 304, 63 0
Sept em be r 314, 872
Oc to ber 402, 781
No ve mb erDec 362, 404
em ber
136, 373
15 4, 116
170, 802
249, 504
258, 704
Actual
0
109, 098
130, 999
145, 182
249, 504
245, 769
22 5, 216
292, 342
298, 53 8
314, 872
422, 920
398, 644
47 4, 602
Budget
0
136,3 73
290 ,489
461,2 91
710,7 95
969 ,499
1,2 19,73 9
1,5 27, 467
1,8 32, 097
2,1 46,96 9
2,5 49, 750
2,9 12, 154
3,2 91,83 5
Actual
0
109,0 98
240 ,097
385,2 78
634,7 82
880 ,551
1,1 05,76 7
1,3 98, 109
1,6 96, 647
2,0 11,51 8
2,4 34, 438
2,8 33, 083
3,3 07,68 5
Prog.Hr..
0
160, Programmed 704 163, 296 Hours180, showed 792 for 183, 600
200, 880
241, 05 6
233, 280
301, 320
291, 600
30 1, 320
Op. Hr.
0
136, 373 15 4,Hours 116 170, 802 187, reference 128 194, 028 18 7, 680 Operating showed for purposes
230, 796
228, 47 3
219, 678
281, 010
252, 840
26 4, 894
reference 200, 880 purposes 19 4, 400
307, 728
s n o lil i M
37 9, 681
Major Actions
Major Drivers
COST REPORT
47
95
Indicadores Generales 4 Reliability (MTBS)
Availabilty & Utilization
Mean Time to Repair MTTR
100
100
MTBS
Availability
90
Utilization Target
80
) rs u o h ( S B T
% 70
M
60
Target
80
40
40 January March May July September November February April June August October December
MTTR
6
Target MTTR w/o Delays
) 5 rs u o h ( 4 R T T M3
60
20
50
7
2
0 January March May July SeptemberNovember February April June August October December
Maintenance Ratio MR
1 January March May July SeptemberNovember February April June August October December
Major Drivers
0.6
MR
0.5
Target
rs 0.4 u o h . p 0.3 /O r o b a 0.2 L
Major Actions 0.1 0 January March May July September November February April June August October December
GENERAL PERFORMANCE M
ETRI CS
96
Nivel del Planeamiento 5 Service Accuracy
Service Accuracy
450
Lower Limit
400
Upper Limit
) 350 rs u o h ( 300 ls a 250 v r te n I 200
Services
100 Service Accuracy e g n a R in th i w s e c i rv e S %
Target
80 60 40 20
150 100
01/03/96
03/18/96 02/09/96
05/18/96 04/18/96
07/27/96 06/30/96
0 January March Ma y February April June
10/24/96 09/07/96
July
September November August October December
Services Performed
Major Drivers
% Scheduled Shutdowns 100 s n w o td u h S d le u d e h c S %
% Scheduled Target
80
60
40
Major Actions
20 January March Ma y July September November February April June August October December
PLANNED WORK LEVEL
48
97
Diez principales Problemas 6.1 PROBLEMS.
DISTRI BUTION PER
SYSTEMS
Cost per System Cost System Lastper 6 Months
December 199x (Last Month) 35
9.0%
Engine XMSN/TC Diff/Finals Electrical Frame Hydraulic Tires PMs Others
30
7.0%
3.0% 8.0%
20.0%
4.0% 5.0% 13.0%
31.0%
25
t s o C20 l a t o T f 15 o
Engine XMSN/TC Dif/Finals Electrical Frame Hydraulic Tires PMs Others
%
10 5 0
J uly
August
Sept em be r
O c t ober
Nov e m ber
D ec em b er
Systems Influence on Availability
Downtime per System
Last 6 Months
December 199x (Last Month) 60 17.0% 10.0%
7.0% 6.0% 2.0% 4.0%
23.0% 17.0%
Engine XMSN/TC Dif/Finals Electrical Frame Hydraulic Tires PMs Others
100
m50 te s y S 40 r e p e c 30 n e u lf 20 in f o %10
Engine XMSN/TC
80 ) (% y ti il b a il a v A
60 40
Diff/Finals Electrical Frame Hydraulic Tires
20
PMs
0
Availabilty
Others
14.0%
0
COST & AVAILABILITY I
Ju ly
Au gu st
Se pt em be r Oc tob er Months
No ve mb erDe ce mb er
Goal
NFLUE NCE
98
Diez principales Problemas 6.2 PROBLEMS.
DISTRIBUTI
ON PER SYSTEM
Shutdowns per System
S
Influence on Reliability (MTBS)
Influence on Reliability
Last 6 Months 30
27.0% 5.0% 4.0%
9.0%
4.0% 8.0%
Engine XMSN/TC Dif/Finals Electrical Frame Hydraulic Tires PMs Others
Engine XMSN/TC
m te s y S 20 r e p e 15 c n e u fl n i 10 f o %
25.0%
40
25
7.0%
) rs u o h (
30
Electrical
S B T M ll ra e v O
20
10
5
Frame Hydraulic Tires PMs Others
11.0% 0
Diff/Finals
July
A ugust
S ept ember
O ct ober
November
MTBF Trend
0
D ecember
December 199x (last month)
Shutdowns per Systems
Influence on Turnaround (MTTR)
Influence on Turnaround
Last 6 Months 40
7.0%
7.0% 8.0%
12.0%
10.0% 1.0% 28.0%
17.0%
Engine XMSN/TC Dif/Finals Electrical Frame Hydraulic Tires PMs Others
7
Engine
6
m te 30 s y S r e p e c 20 n e u fl in f o 10 %
5 4 3 2 1
XMSN/TC ) rs u o h ( R T T M ll a r e v O
Diff/Finals Electrical Frame Hydraulic Tires PMs Others MTTR Trend
10.0%
0
J uly
Augus t
September
O c tober
N ovember
December
0
December 199x (last month)
RELIABILI TY (MTBS) & TURNAR
OUND (MTTR) I NFLUENCE
49
99
Mejoras al Producto 7 Product Improvement Programs
Factory Programs (PSP/PIP) R ef.N o .
Title
% of Completion
Date
Im pOaNc t
0
Ranking No.
20
40
60
80
10 0
ExpirationDate
P# 1
P# P#
P# 2
P#
P# 3
P# P# 4
P# P# 5
Local Programs R ef.N o .
% of C ompleti on Date
Title
Im pOaNc t
0
Ranking No.
20
40
60
80
100
Target Date
LP# 1
LP # LP #
LP# 2
LP #
LP# 3
LP # LP# 4
LP #
LP# 5
Observations
DESIGN I MPROVEM
ENTS
100
Administración de Backlogs 8 Backlogs Quantity
Blogs > 30
Estimated Time to Repair
240 Ton Truck Fleet
Days (% of Total)
240 Ton Truck Fleet
240 Ton Truck Fleet
400
100
1000
Quant it y Execut ed
90 800
300
) rs h ( 600 e
L B f o
y itt 200 n a u Q
80 % e g ta n e c r e P
m ti n 400 w o D
100
70 60 50
200
40 0
April
June May
August July
Oct uber Sept ember
0
December Noviember
April
June May
August July
Oct ober Sept ember
Backlog Status
December November
30
April
June May
August July
October September
December November
Backlogs per System
240 Ton Truck Fleet 100
0.59 0.77
80
3.24 1.47
2.4 % e g a t n e rc e P
2.44
0.93
60
40
1.35
3.04 20
0
1.03 April
June Ma y
August July
October September
December
4.11
0.65
3.04
Engine Electrical Transmission Hydraulics Steering Air Sys. PM Tires Differential Final Drives Brakes Suspensions F.Wheels Fire Sup. Accidents Air/Cond
November
Situation Analysis - The Benchmarks or Targets for Quan tit y, ETTR will be established. It is notic eable the increase of B acklogs and estimated time to repair them (ETTR). This is very dangerous; we have to improve our reaction (clean BL List). The Nbr. of BL executed is low and constant. The quantity of Backlogs waiting for being process is affected by the location of the warehou se. The BL waiting for parts are affecting direct ly on the age of them, BL (>30) Corrective Actions - Considering the amount o f BL "ready to go" (Green) we will start scheduli ng more BL within the planned activities and instructi ng the supervisors to increase the use of the window of opportunities of the unscheduled repairs. - We are working in the relocati on of the warehouse. - We will increase the scheduling of BL and the shop will be instr ucted to executed 100 % of the planned jobs.
50
101
Ejecución de PM 9 PM Effectiveness
Backlogs executed during PM
70
Overall MTBF
60
MTBF after PM
50
MTBF Target
) rs u o 40 (H F B30 T M
20
15
k c ru T r e p 10 ty ti n a u Q
20
5
10 0 January March May July September November February April June August October December
0 January March Ma y July September November February April June August October December
PM Efficiency PM250
14
PM1000
10 rs u o H
Situation Analysis
PM500
12
PM2000 8 6 4
Target
2 0 January March May July September November February April June August October December
PM EXECUTION
102
Análisis de Demoras 10 Delay Causes
Delays Downtime Decembe r 199x (last Month)
Parts Components
Facilities
8.1%
13.5%
Labor
21.6%
Tools
Aux. Eq.
27.0%
rs u o H
8.1%
y la e D
21.6%
14
14
12
12
10
10
8
8
6
6
4
4
2
2
0
0
Field Service Response Time
J uly
Augus t
Septe mber O c to ber Months
N ovember
Dec ember
Tools ) % ( y ti li b a il a v A n o e c n e u fl n I
Facilities Parts Components Labor Aux. Equip. Infl. on Availability
20
) 15 in (m e m i T e 10 s n o p s e R
Situation Analysis
5
0 January March February April
May
July June
September November August October December
MTTR. Field vs Total 7
Field MTTR
6
Total MTTR
5 s r4 u o H3
2 1 0 January March February April
May
July June
September November August October December
DELAYS
& RE SPONSE
51
103
Repuestos 11 Warehouse
Warehouse - Su
Parts Stock / Truck
pplier Service Level
10 0
80
80
90 ) $ 60 S (U s k d n c a u s r u T 40 / o h k T c to S
) % ( l e v e L e c i rv e S
60 80 70
40
60 20
20
50
Target
) rs u o (h y la e D ts r a P
Warehouse Supplier Parts Parts + Comp.
40 0 January March Ma y July September November February April June August October December Months
0 January March Ma y July September November February April June August October December Months
Parts Stock. Distribution per System.
Situation Analysis
40
Engine Xmsn/TC Diff/Finals Electrical Frame Hydraulics PM s Others
30
k c to S l a t 20 o T f o %
10
0
J uly
Au g u st
Se p te m b e r
O cto b e r
N o vem b e r
Dece m b er
Months
PARTS
104
Entrenamiento 12 Training Hours per System Total Training Hours (Year)
300
Engine XMSN/TC
250
Diff/Finals
24.3%
32.1%
200
8.4% 8.5%
7.9%
Engine XMSN/TC Dif/Finals Electrical Frame Hydraulic Tires PMs Others
Electrical
rs u 150 o H
Frame Hydraulics
100
Tires PMs
50
Others
4.2%
14.7%
0
Total Hours
JanuaryFebruary March
% of Redo
April
Ma y
June July AugustSeptemberOctoberNovember December Months
Target
Results Analysis
14
Target
12
% Redo
10 o d e R %
Outstanding Performance
8 6 4 Contribution to support Maintenance Operation
2 0
January March February
May April
July June
September November August October December
Months
TRAINING
52
105
Programa de Reparaciones 12 COMPONENTS REPLACEMENT PROGRAM J a n ua r y Fe b r uar y Ma r c h 3000 Eng7 1000 TC8 1100 xmsn7 2101 Diff8 6000 FD11/FD12
Engines
1 stPriority T.Converters 1 stPriority Transmissions 1 stPriority Differentials 1 stPriority Final Drives 1 st Priority
Apr il
Ma y
J u ne
J ul y
August
1011
Se pte m ber Oc tob e r 000 000
0
1210
000
2
0210
000
1
4001
020
Man Hours Downtime
760 380
72 36
0 0
32 16
376 188
144 72
216 108
224 112
0 0
Availability influence (%) * Availability influence (%) **
3.78 4.30
0.40 0.45
0.00 0.00
0.16 0.19
1.87 2.13
0.74 0.84
1.08 1.22
1.12 1.27
0.00 0.00
Backlogs estimated hrs Man Hours Added Downtime
116 151 29
58 75 0
Availability influence (%) * Availability influence (%) **
0.29 0.33
0.00 0.00
Note:
* Influence on Target Availability ** Influence on last Month condition Availability
Nove m b e rDe c em b e r 0
1012
0 96 48 0.48 0.54
0 0 0.00 0.00
112 56 0.56 0.63
90.00 % 79.12 %
Situation Analysis
COMPONENT REPLACEMENT PROGRAM
106
Vida de Componentes 13 Transmissions
Differentials
Hours Thousands
0
5
10
Hours Thousands
15
0
xmsn1
Diff1
xmsn2
Diff2
xmsn3
Diff3
xmsn4
Diff4
xmsn5 xmsn6
Diff5 Diff6
xmsn7
Diff7
xmsn8
5
10
15
Diff8
xmsn9
Diff9
xmsn10
Diff10
xmsn11
Diff11
xmsn12
Diff12
xmsn13
Diff13
xmsn14
Diff14
xmsn15
Diff15
Target
Target
COMPONENTS ACCUMULATED HOURS
53
107
Monitoreo de Condiciones&Tendencias14 Torque Stall RPM
Fuel Consumption
Blow By
Engine Eng7
Engine Eng7 200
Engine Eng7
1800
440 420
180 1750 r 160 /h s t L
r h t/ e
M P 1700 R
e f u
380
340
1650
120
400
c 360
140
320 100
10 00
30 00
50 00
700 0 90 00 Hours
1600
110 00 13 00 0
1000
3000
11 0 0 0 13 00 0
0.2
500
0.15
450
0.05
5 00 0
7 00 0 9 00 0 Hours
C o m po ne ntH o urs:14 50 0
30 00
1100 0
130 00
300
5 0 00
7 0 00 9 00 0 Hours
110 00
13 0 0 0
110 0 0
1 3 0 00
Engine Eng7 50 40 x x 30 f o m p 20 p
350
3 00 0
10 00
SOS Results
a P 400 k
0.1
1 000
300
Engine Eng7
Engine Eng7
0
70 00 9000 Hours
Oil Pressure
Oil Consumption
r /h s t L
50 00
10 100 0
C om p onentID :E ng7
3 000
50 00
7 000 90 00 Hours
Installe don: E q .# 7
11000
1 30 0 0
0
10 00
3 0 00
5000
70 0 0
90 00
Hours P C Rd at e:J a nu ary19 9x
Evaluation Results
Recommendation
COMPONENT
CONDITI ON MO NITORI NG
108
Parte 3 La Mejora Continua: Six Sigma DMAIC “La Estrategia para las Empresas Visionarias”
54
109
¿Qué es el 6 Sigma? o Es una filosofía y cultura organizacional que permite alcanzar la excelencia operacional. o Es satisfacer a nuestros Clientes a través de la mejora de procesos, reduciendo y eliminando los defectos y mejorando los resultados netos del negocio. o Es una metodología disciplinada que soluciona problemas, basada en toma de decisiones con hechos y datos, usando técnicas y herramientas estadísticas para detectar y eliminar las causas de la variación en los procesos.
110
¿Qué es el 6 Sigma? o Es alcanzar 3.4 defectos en un millón de oportunidades o un proceso con 99.99966% de eficiencia. Un proceso dónde los límites de especificación están distantes 12 desviaciones estándar, o sea el objetivo está a +- 6 desviaciones estándar considerando la variación normal del proceso en + - 3 desviaciones estándar. o El proceso de mejora “DMAIC” que viene de las palabras Define, Measure, Analyze, Improve y Control, el “DFSS” o Design For Six Sigma para diseño de nuevos productos.
55
111
¿Qué es el 6 Sigma? o El 6 Sigma es una herramienta moderna de gestión, es un proceso disciplinado que aplicado y desarrollado adecuadamente en cualquier organización, permitirá tener clientes satisfechos y deleitados con productos y servicios de excelencia, vía la mejora constante de los procesos y con resultados financieros sostenibles en el tiempo para la empresa, que beneficien a clientes, accionistas, proveedores y trabajadores. o El 6 Sigma, requiere del compromiso de todos los colaboradores en la empresa. El primer comprometido con ser una empresa “6 SIGMA” debe ser su líder máximo, acompañado de su grupo gerencial.
112
Proceso de Alto Nivel de 6 Sigma
56
113
El Enfoque del 6 Sigma:
o El 6 Sigma se inicia con “ El Cliente”, quien es el que (CTS: define críticos su satisfacción Criticallos To puntos Satisfact ion) o para expectativas con relación al producto o servicio que recibe de nosotros.
o El cliente define “El Defecto” VOC (Voice of the Customer) y debemos traducirlo en un CCR (Critical Customer Requirement) o CTQ (Crítico para Calidad), CTD (Crítico para Entrega... Tiempo), o CTC (Crítico para el Costo) del Proceso .
114
El Enfoque del 6 Sigma:
o Los defectos son producidos por la variabilidad en las entradas de los procesos, y éstas (las “X’s”,x´s malas) causan salidas malas (las Y's, y´s) que son las características de nuestros productos o servicios que el cliente percibe. o El 6 Sigma se centra en reducir la variabilidad en las “X’s” y optimizarlas para que las “y’s” y la gran “Y” de nuestro producto y servicio cumpla con lo que el cliente desea y espera.
Y=f (x)
57
115
El Enfoque del 6 Sigma y los 7 CSF :
116
Enfoque de 6 Sigma : Control del Proceso Para obtener los resultados sustanciales, 6 Sigma focaliza sus esfuerzos de mejora en el control del proceso (las X´s); no en la inspección del producto (las Y´s) Producto, Servicio, o
Proceso
Transacción
Y= Y
Dependiente Salida Efecto Síntoma Monitoreo
f (X) X1 ---X n Independiente Entrada Causa Problema Control
58
Reducir la variación
117
Mercado
Y Proveedores
E n t r a d as
Resultados del proceso
P r o c es o s
y´s
x´s
Requisitos determinantes del cliente
Defectos
La variación del resultado del PROCESO causa defectos que son percibidos por el cliente
Y La variación del resultado es causada por la variación de las entradas del proceso y por la variación en el proceso mismo
118
Media Requisito determinante del client e CTS (CTQ,CTD,CT C)
Variación
Defecto: Producto o Servicio inaceptable al cliente
Resultado del producto o serv icio Y
59
119
Media
Media CTQ =CTP= Y
Defecto
Resultado del producto o servicio
120
Nivel de Calidad 6 Sigma:
El proceso que tiene un nivel de calidad “6 Sigma”, tiene 3.4 DPMO, defectos por millón de oportunidades . LSL Normal Distribution Centered USL with Shift 1.5 sigma
LSL Normal Distribution Centered USL
-6s -3s -2s -1s x +1s +2s +3s +6s
-6s -3s -2s -1s x +1s +2s +3s +6s
Spe c Limit
Pe r c e nt
De f e c t . PPM
S pe c L imit
Pe r c e n t
De f e ct . PPM
+/-1sigma
68.27
317,300
+/-1sigma
30.23
697,700
+/-2sigma
95.45
45,500
+/-2sigma
69.13
308,700
+/-3sigma
99.73
2,700
+/-3sigma
93.32
66,810
+/-4sigma
99.9937
+/-5sigma
99.999943
+/-6sigma
99.9999998
63
+/-4sigma
99.3790
0.57
+/-5sigma
99.97670
0.002
+/-6sigma
99.9996600
6,210 233 3.4
60
121
El Proceso de Mejora “ DMAIC” del 6 Sigma:
DMAIC Son lasensiglas de lasdel etapas quecuando rigurosamente se deben seguir la mejora proceso se implementa la metodología 6 Sigma: 1. Define :Definir el problema u oportunidad de mejora. 2. Measure :Medir el rendimiento actual del proceso y objetivo. 3. Analyze :Analizar y confirmar el problema y las causas raíces del problema. 4. Improve :Mejorar, propone la mejor solución y el proceso mejorado. 5. Control :Controlar para que las soluciones y propuesta de valor se mantenga a lo largo del tiempo.
122
DMAIC: Definir Fase 1: DEFINIR o Se define la necesidad o insatisfacción del cliente. o Se identifican los procesos que deben mejorarse. o Se identifica el equipo de mejora y BB. Pasos clave: Crear un enunciado claro del problema . Identificar la VOC y CCR (CTQ’s). Definir objetivos y estándares de desempeño CTP Proceso de alto nivel: SIPOC
61
123
DMAIC: Medir Fase 2: MEDIR o Se documenta a detalle el Proceso que se va a mejorar, identificando la entradas y salidas en cada paso del proceso. Se determinan las características del producto que son críticas para la satisfacción del cliente (características críticas para la satisfacción CTQ’s, Y´s). o Se buscan las variables claves del proceso (entradas X´s) que explican la variación indeseable de las características CTQ´s.
124
DMAIC: Medir o Completar un análisis del sistema de medición. Medir R & R
o Establecer una línea base:Elestimar la capacidad proceso a corto y largodeplazo. % de defecto actual .del El Costo de baja Calidad COPQ. o Una estimación de los beneficios del proyectos si se alcanza el Objetivo
62
125
DMAIC: Medir o Algunas de las herramientas:
Mapa del proceso. AMFE (Análisis de Modo de Falla y Efectos) Gráficos de Control MSA / Gage R&R (Repetibilidad y reproducibilidad de la medición). Capacidad de proceso.
126
DMAIC: Analizar Fase 3: ANALIZAR o Confirmar la Definición del Problema y sus Causas Raíces, se centra en la búsqueda de las variables clave del proceso (X´s) que producen la variabilidad. o Confirmar las métricas necesarias para medir los CTQ’s (Y´s)
63
127
DMAIC: Analizar o Algunas de las herramientas:
Intervalos de confianza. Potencia y tamaño de la muestra. Análisis multi variables. Ensayo de hipótesis. Correlación/regresión. Análisis de la varianza (ANOVA).
128
DMAIC: Mejorar Fase 4: MEJORAR (IMPROVE) o Confirmar y validar las variables X's clave del proceso KPIV o Usa DOE el(Diseño de las Experimentos) o Piloto para determinar efecto de variables claves del proceso KPIV en la variación no deseada de las características CTQ o KPOV. o Confirma y optimiza los niveles de especificación para las variable claves KPIV
64
129
DMAIC: Mejorar o Evalúa alternativas y selecciona la mejor. o Algunas de las herramientas:
Bloqueo y aleatoriedad. Experimentos factoriales completos. Experimentos factoriales fraccionados. Optimización de la respuesta. Metodología de superficie de respuesta.
130
DMAIC: Controlar Fase 5: CONTROLAR o Desarrollar el Sistema de Control del Proceso para asegurar que el proceso mejorado sea monitoreadas con métodos de control estadístico de procesos. o Debe garantizar el compromiso del dueño del proceso en mantener las mejoras y seguir el Sistema de Control del Proceso entregado por el Black Belt, reportando consistentemente los beneficios y niveles de calidad “Sigma” alcanzado. Realizar los ajustes cuando sea necesario.
65
131
DMAIC: Controlar o Algunas de las herramientas:
Planes de Control Control estadístico de Procesos. Análisis de capacidad de Proceso.
132
Roles en 6 Sigma Responsable de la visión, direccionamiento, integración y resultados. Lidera el cambio.
• Respaldan proyectos específicos. (tiempo parcial)
TODOS
• Responsable de los proyectos. • Implementa soluciones. • Gerencia Black Belt.
• Se comprometen con la visión de 6 Sigma • Usan 6 Sigma en el día a día
• Capacita y hace coaching a los Black y Green Belt. • Provee soporte experto a la resolución de problemas estadísticos. (tiempo completo)
•Asisten a lo s Black Belt. • Pueden guiar y capacitar equipos de proyecto menores. (tiempo parcial)
• Líder del Proyecto. • Experto en la Metodol ogía, agente de cambio. • Entrena y desarrolla al equipo . • Dedicación a tiem po completo
66
133
EL Entrenamiento del Black Belt •
Propio , normalmente entrenamiento corporativo
•
Externo, dentro o fuera del pais
M ES
UNO
FASE
LANZAMIENTO , ENTRENAMIENTO ENTRENAMIENTO ENTRENAMIENTO DE ENTRENAMIENTO de BB en DE GERENTES Y de BB en DEFINIR Y ANALIZAR BB EN MEJORAR y SELECCIÓN DE MEDIR CONTROLAR PROYECTOS
D OS
T RES
D U R AC I Ó N H O R AS Q UI É N
3D I AS 24 G E R E NT E S
1SE M AN A 40 BB
C U AT R O
1SEM ANA 40 BB
C IN C O
1SEM AN A 1SE M AN A 40 40 BB BB
134
Ejemplo: Datos Variables (Continuación) Vals. Tabulados: Rendimiento del proceso
versus
Sigma del proceso
RENDIMIENTO DEL PROCESO vs. SIGMA DEL PROCESO 0.0
Sigma de Proceso
0.60 0.70 0.80 0.90 1.00 1.10 1.20 1.30 1.40 1.50 1.60 1.70 1.80 1.90 2.00
0.00
1
0.88493 0.90320 0.91924 0.93319 0.94520 0.95543 0.96407
0.7290 7 0.7611 5 0.7910 3 0.8185 9 0.8437 5 0.8665 0 0.8868 6 0.9049 0 0.9207 3 0.9344 8 0.9463 0 0.9563 7 0.9648 5 0.9719
0.97128 0.97725
3 0.9777 8
0.72575 0.75804 0.78814 0.81594 0.84134 0.86433
0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.73237 0.76424 0.79389
0.73565 0.76730 0.79673
0.73891 0.77035 0.79955
0.74215 0.77337 0.80234
0.74537 0.77637 0.80511
0.74857 0.77935 0.80785
0.75175 0.78230 0.81057
0.75490 0.78524 0.81327
0.82121 0.84614 0.86864
0.82381 0.84849 0.87076
0.82639
0.82894
0.83147
0.83398
0.83646
0.83891
0.85083 un 0.85314 0.85543 0.85769de0.85993 0.86214 Para Sigmarendimiento del proceso es 0,821, 0,92 0.87286 0.87493 0.87698 0.87900 0.88100 0.88298
0.88877 0.90658 0.92220 0.93574 0.94738 0.95728 0.96562
0.89065 0.90824 0.92364 0.93699 0.94845 0.95818 0.96638
0.89251 0.90988 0.92507 0.93822 0.94950 0.95907 0.96712
0.89435 0.91149 0.92647 0.93943 0.95053 0.95994 0.96784
0.89617 0.91308 0.92785 0.94062 0.95154 0.96080 0.96856
0.89796 0.91466 0.92922 0.94179 0.95254 0.96164 0.96926
0.89973 0.91621 0.93056 0.94295 0.95352 0.96246 0.96995
0.90147 0.91774 0.93189 0.94408 0.95449 0.96327 0.97062
0.97257 0.97831
0.97320 0.97882
0.97381 0.97932
0.97441 0.97982
0.97500 0.98030
0.97558 0.98077
0.97615 0.98124
0.97670 0.98169
67
135
La Relación Crítica: La Capacidad del Proceso La voz del cliente debe contener la voz del proceso
Voz del Proceso
Ancho del Proceso Ancho de las especificaciones Voz del Cliente
136
Demo Minitab : Capacidad de Proceso datos continuos Capability His tograms of Antes, Despues Ant es LB
USL
Overall Z.Bench -3.218 Z.LB * Z.USL -3.218 Ppk -1.073 Cpm *
20 15 10 5 0 -2.5
12.5
27.5
42.5
57.5
72.5
87.5
Despues LB
USL
100
Overall Z.Bench 4.91 8 Z.LB * Z.USL 4.918 Ppk 1.639 Cpm *
75 50 25 0 -2.5
12.5
27.5
42.5
57.5
72.5
87.5
68
137
Demo Minitab : Capacidad de Proceso datos atributo Capacidad Proceso Binomial P Chart
0.3
1 11
1
n io tr 0.2 o p o r 0.1 P
1
1 1
11
Rate of Defectives 1
1
30
1
1
e ivt 20 c fe e D 10 %
UCL=0.2413 _ P=0.1383
11
0.0 1
1
11
1
1
21
31
1
41
1
51
LCL=0.0352
1
1
61
0
1
71
81
80
91
100
120
Sample Size
Sample
Tests performed with unequal sample sizes Cumulative %Defective
Histogram
Tar
Summary Stats 20.0
(95.0% confidence)
e 17.5 iv tc fe 15.0 e D %12.5 10.0 0
20
40
60
Sample
80
100
%D efective: Lower C I: U pperC I: Target: P P MD ef: Lowe r CI : Up per CI : Pr ocessZ : Lower CI : Up per CI :
13.83 13.15 14.52 0.00 138274 131514 145249 1.0881 1.0570 1.1193
12 9 cy n e u 6 q e r F 3 0
0
4
8 12 16 20 24 28 %Defective
138
Diagrama Causa Efecto o Organiza las teorías de Causa Raíz Diagrama Causa Causa Efecto Efecto Diagrama Mediciones Materiales Mano de obra
Problema
MadreNaturaleza Métodos
Maquinas
69
139
Diagrama de Pareto Se usa enfocar la atención en los “poco importantes” más que en los “muchos triviales”. Principio de Pareto: 80% de los defectos son causados por el 20% de las categorías de defecto. Pareto Chart for Defects
200
100
80
t n u o 100 C
60
40
t n e c r e P
20
0
0 es tc h ra Sc
Defect
les Ho
n ts De
a rs Te
9
7
fs uf Sc
Count
160
20
Percent
80.0
10.0
4.5
3.5
2.0
Cum %
80.0
90.0
94.5
98.0
100.0
4
140
Histograma o Muestra la distribución de datos de variables o Modo o frecuencia con mayor ocurrencia :5. o Rango o distancia del valor más bajo al valor más alto: (3 a 9). o Sesgo o asimetría sobre el modo: (positivo) La mediana de estos datos es 6,0 y la media es también 6,0
20 a i c
n e u c 10 e r F
HISTOGRAMA DE DATOS DE VARIABLES
0 3
4
5
6
x1
7
8
9
70
141
Hoja de inspección - Usada para recolectar datos. - Requiere un mímimo trabajo
Hora 08:30 09:30 10:30 11:30 12:30 13:30 14:30 15:30 16:30
Personal Trabajando Ca r la Luis Pe pe
Ma ry b
Ma ria
b
b
b b
b
b
b
b
b
b
b
b b b
142
Gráfico de Control Usado para identificar las causas especiales de variación. Los límites de control superior e inferior son los límites para las causas comunes de variación. Xbar/R Chart for Variable UCL=106.9
n 105 a e M e l 100 p m a S 95 Subgroup
e 20 g n a R e l 10 p m a S 0
Mean=100.6
LCL=94.23 0
10
20
30
UCL=23.20
R=10.97
LCL=0
71
143
Herramienta : Control estadìstico de Proceso / Gráficos de Control
C Chart
X-R
U Chart
X-S
P Chart NP Chart C Chart for Pac king 9 8
UCL=7.933
7
t 6 n u o 5 C le 4 p m3 a S2
C=2.86
1 0
LCL=0 0
50
100
Sample Number
144
Gráfico de Barras o Usado para mostrar datos de atributos o Un histograma tiene variables en el eje x, pero un gráfico de barras tiene atributos o datos categóricos. EMPLOYMENT AT FIVE LOCATIONS 450 400
s e e y 350 o l p 300 m E f 250 o m u 200 S 150 100 1
2
3
4
5
Plant
72
145
Diagrama de dispersi ón (Scatter Plots) o Muestra la relación entre dos variables. o No use los diagramas de dispersión sin el análisis de correlación, los resultados visuales pueden dar otra impresión. SCATTER PLOT FOR VERBAL AND MATH SCORES 800
700
l a 600 r e
500
400
400
500
600
700
800
Math
146
Herramientas AVANZADAS: Mapa del Proceso El proceso de llenar un pedido, el proyecto involucra : operación de toma de orden y operación de preparación de orden X, orden solicitada
Preparar Orden
Recibir Orden
x1
Y, orden del cliente lista para despachar
x2
• Lista recibida correcta
• Caja recibida correcta
• Lista recibida incorrecta
• Caja recibida incorrecta
• ---
• ---
y1
y2
• Orden Tomada correcta
• Orden Preparada correcta
• Orden Tomada Incorrecta
• Orden Preparada incorrecta
• ---
• ---
73
147
Herramienta : FMEA
ANÁLISIS DE MODO DE FALLA Y EFECTO PARA TOMAR Y PREPAR ORDEN MODO DE FALLA Orden tomada incorrecta Orden tomada incorrecta ----
EFECTO DESEVERID FALLA AD CAUSA Temor acción Nuevo le g a l 8 Em p le a d o Carta con que ja - -- -- --
4 - -- -- --
Nuevo Em p le a d o -------------
OCCURRENCIA 8 8 - -- -- --
NÚMERO DETECT- PRIORIDAD CONTR OL ABILIDAD DE RIESGO Nin g u n o
10
640
Nin g u n o -------
10 -------
320
148
Hipótesis: Dos Medias son Iguales Hipótesis Nula, H 0 : Media por Empleado #1 = Media por Empleado #2
µ2 ?
µ1
µ2?
Hipótesis Nula, H 0 : µ1 = µ 2 Hipótesis Alternativa, H a : µ1 ≠ µ 2
0
Diferencia = µ Empleado #1 - µ Empleado #2 Diferencia estimada: -1.99 95% IC para la diferencia: (-5.34, 1.36) T test de diferencia = 0 (vrs no =): Valor T= -1.26 Valor p = 0.225 GL = 151
La hipótesis nula se acepta verdadera: no hay diferencia estadísticamente significativa
74
149
Ejemplo de herramienta de análisis: Regresión o Se quiere predecir la resistencia de los Cases en función de las Piezas de Prueba usando regresiónFitted Line Plot Cases = 22.47 + 0.7546 Test Piece 100
S R-Sq R-Sq(adj)
90
11.5131 49.4% 47.7%
80
Un R-Sq (adj) cerca al 100% puede indicar una relación significativa
s e s 70 a C
60 50 40 40
50
60
70 80 Test Piece
90
100
Worksheet: cases.MTW
150
Anova Ho “Las medias son iguales” Ha “ por lo menos una es diferente Stat>ANOVA>One-Way ANOVA O
Stat>ANOVA>One-Way ANOVA (Unstacked)
Response: ‘Stacked Data’ Factor: Subscripts >Graphs: Dot Plot One-way ANOVA: Stacked Data versus Subscripts
Boxplot of Stacked Data by Subscripts
A nal y si s of V ari ance for Stacked Sou rce DF SS MS Su bscrip 3 228.00 76.00 Error 20 112.00 5.60 Total 23 340.00
72.5 70.0
Lev el A B C D
67.5 a t a
D 65.0 d e k c 62.5 ta S
N 6 6 6 6
Pool ed StDev =
Mean 61.000 66.000 68.000 61.000 2.366
StDev 1.897 2.828 1.673 2.828
F 13.57
Response: A-D >Graphs: Dot Plot
P 0.000
Indi v i dual 95% CIs For Mean B ased on Pool ed StDev ----+---------+---------+---------+-(-----*------) (------*------) (------*-----) (-----*------) ----+---------+---------+---------+-60.0 63.0 66.0 69.0
El valor P es menor que 0.05, por lo querechaz amos Ho y aseguramos queal menos unade las µµ es diferente.
60.0 57.5 55.0 A
B
C Subscripts
Worksheet: Dataentry.MTW
D
Queremos seleccionar un formato De facil llenado.
75
151
Doe (Design of Experiments) Factorial Fit: Y versus Mastil; Tope; Elastico; Angulo Estimated Effects and Coefficients for Y (coded units)
Pareto Chart of the Standardized Effects
T erm Constant
(response is Y, Alpha = ,05)
Effect
Mastil
2,04 Fac tor Name A Mastil B Tope C Elastico D A ngulo
D C A BD AD CD B
rm BCD e T
BC
Coef 167,60
-49,04
-24,52
T ope
-5,92
-2,96
Elastico Angu lo
-58,79 118,88
-29,40 59,44
Mastil*T ope Mastil*Elastico
-0,92 0,04
-0,46 0,02
Mastil*Angu lo
-16,79
T ope*Elastico
-2,25
Tope*Angu lo Elastico*Angu lo
18,67 -15,46
Mastil*T ope*Elastico Mastil*T ope*Angulo Mastil*Elastico*Angulo T ope*Elastico*Angulo Mastil*T ope*Elastico*Angulo
1,67 2,08 -1,04 -4,33 -1,00
SE Coef 2,718
2,718 2,718
0,83 1,04 -0,52 -2,17 -0,50
2,718
0,000 0,000
0,867 0,994
-3,09 -0,41
0,004
0,682
0,002 3,43 -2,84 0,008
2,718 2,718 2,718 2,718 2,718 2,718 2,718
0,000
0,285
-10,81 21,87 -0,17 0,01
2,718
9,33 -7,73
P 0,000
-9,02 -1,09
2,718 2,718
-8,40 -1,12
T 61,66
2,718 2,718
0,31 0,38 -0,19 -0,80 -0,18
0,761 0,704 0,849 0,431 0,855
ABD ABC ACD
S = 18,8320
R-Sq
ABCD
= 95,68%
R-Sq(adj) = 93,65%
Main Effect s Plot (dat a means) for Y
AB
Mast il
AC
0
5
10 15 Standardized Effect
20
25
150
Re s i d u a l Pl o t s f o r Y No r m a l P r o b a b i l it y P l o t 99
R e s i d u a l s V e r s u s t h e F i t t e d Va l u e s
N 48 AD 3.110 P -Va l ue <0,005
90 t n e c r 50 e P
25 0 -25 -50
1 -50
-25
0 25 Re s i dua l
50
Hi st o g r a m o f t h e R e
100
s id u a l s
200 Fi t t e dVa l ue
2
3
3
Elast ico
4 Angulo
300
R e s i d u a ls Ve r s u s t h e O r d e r o f t h e D a t
a
200
50
30 y c 20 n e u q e r F 10
0
Y f 100 o n a e M
50 l a u id s e R
10
To pe
200
l a u id s e R
25 0
150
-25 -50
-40
-20
0 Re s i dua l
20
40
1
5
10
15 20 25 30 35 40 O bs e rva t i o nO rde r
45
100 2
4
150
180
Y= -486,208 + 67,8333A -105,625B + 55,6250C + 3,96250D + -0,559722 AD + 0,622222 BD -0,515278 CD
152
Parte 4 El manejo de la Confiabilidad La distribución Weibull
76
153
Concepto general Probability Plot for Life (hrs) Weibull - 95% CI Censoring Column in Type - LSXY Estimates
99
When Aft er Before
90 80 70 60 50 40 t 30 n
Table of Statistics S ha pe S c a le Co rr F C 1.31199 8279.35 0.975 10 10 1.72135 1102.39 0.980 15 4
e 20 c r e P
Después
10
Antes
5 3 2 1
10
100
1000
10000
100000
Life (hrs)
154
Curva de confiabilidad de "tina de baño"
D
a i
n i
n u r F
is
m in
d
a p
a r
u
c ió
u A
n
m
to n e
La curva de la tina de baño es una combinación de tres diferentes distribuciones de falla
Constante
r
Horas de operación
77
155
Región I de la curva de "Tina de baño" En la región tiempo inicial el producto falla menos a medida que envejece. Estas fallas son causadas con frecuencia por armado o procesos deficientes y son rápidamente observadas. ti M e o m rt p al o i i n da ic d ia en l
d a i
e
n
l
i
n u
a p
r F
á re a d e
a r
r
Horas de operación
156
Región II de la curva de "Tina de baño" En la región de vida útil la tasa de fallas es relativamente constante. Estas fallas son causadas por restricción del diseño de ingeniería. Las piezas se rompen debido a que no son lo suficientemente resistentes. ti M e o m rt p al o id inic ad ia e l n
d a i
n i
n u r F
a p
a r
e
l
á re a d e
Vida útil
r
Horas de operación
78
157
Región III de la curva de "Tina de baño" En el área de desgaste final la tasa de fallas aumenta. Estas fallas son dependientes tanto del diseño de ingeniería y de los procedimientos de mantenimient o del usuario como de la estrategia de recon strucció n o reparación M ti e o m rt p al o i i n da ic d ia en l
d a i
n i
n u r F
a p
a r
e
l
e st a g es l D ina f
á re a d e
Vida útil
r
Horas de operación
158
Confiabilidad: Causas de la falla
Dominio de la mortalidad “infantil”
Dominio de la vida útil
Errores de manufactura Errores de armado Materiales deficientes Errores de ingeniería Errores de desarrollo de productos Errores de aplicación uso de productos
Dominio del desgaste final
Deterioro: Desgaste, fatiga, edad, etc. Límite de diseño de ingeniería Mantenimiento y prácticas de reparación deficientes
79
159
Curva de confiabilidad de "tina de baño“
Calidad
n i
n u r F
Duración
confiabilidad
d a i
a p
a r
Objetivo Gestión
r
Horas de operación
160
Medición de la duración: Vida B La vida B10 en el tiempo (edad, horas, millas, etc.) por el cual el 10% de la población ha fallado La vida B aplica a cualquier porcentaje, por ejemplo, B50 es el tiempo por el cual el 50% de la población ha fallado La vida B puede usarse para los requerimientos d diseño o de líneas de referencia
% de la población Fallas 50% 10%
B10
1.000
2.000
3.000
Horas de operación
80
161
Distribución Weibull La distribución Weibull es muy útil debido a que es la más inclusiva de todas las distribuciones y puede indicar que sección de la curva en forma de "tina de baño" es sobresaliente Las distribuciones Weibull son mejores para el manejo de datos que pueden tener un número de características únicas y conforme a distribuciones diferentes en tiempos diferentes. La versatilidad de la distribución Weibull le permite adecuar cada una de las diferentes distribuciones explicadas hasta aquí en una distribución utilizable. Ésta distribución puede usarse para descifrar muchos tipos de problemas y es muy adecuada cuando se trata de fenómenos de la vida útil de componentes y piezas.
162
Distribución Weibull
Función de densidad acumulativa (CDF)
F ( x ) =1− exp[ −(
x − x0 β ) ], x ≥ x0 θ
Función de densidad de probabilidad (PDF)
f ( x) =
β ( x − x0 ) β −1 θ
β
exp[ −(
x − x0 β ) ], x ≥ x0 θ
81
163
Parámetros Weibull - Localización
Parámetro de localización X0
X0 se usa sólo cuando la vida útil de un producto comienza en algún número diseñado de horas de operación tales como los datos relacionados con la fatiga No se usa cuando el punto de inicio es cero y simplifica en gran medida el uso de la distribución Weibull
164
Parámetros Weibull - Forma(Shape)
Parámetro de forma β
β describe la forma de la distribución y, a su vez,
indica el tipo de problemas inherentes con la población
β menor
que uno indica que hay una tasa de fallas decreciente β igual a uno indica que hay una tasa de fallas constante β mayor que uno indica que hay una tasa de fallas en aumento
82
165
Parámetro Weibull de Características de vida útil (Scale o Pivote )
Parámetro de característica θ
θ es la vida útil del 63,2% de la población que puede estar en términos del número de horas o millas o resistencia, etc.
θ es el punto pivote de la distribución y permanece así para cualquier valor o cambio en β
Es análogo a la media en la distribución normal
166
Gráfica Weibull Weibull C.D.F. puede realizarse la gráfica en términos de una relación de línea recta en un papel especial llamado Weibull • La lectura de esta gráfica Weibull es una parte clave del análisis •
Probability Plot for Life (Hours) Weibull 99 90 80 70 60 50 40
t 30 n e c 20 r e P 10
F ( x ) =1− exp[ −(
x − x0 β ) ] θ
5 3 2 1
100
1000
Life ( Hours)
83
167
Gráfica Weibull con parámetros Probability Plot for Life (Hours) Weibull 99 90
63,2
80 70 60 50 40
β
t 30 n e c 20 r e P 10
5 3
X0 2
θ
1
100
1000
Life (Hours)
168
Gráfica Weibull y Vida B Trabaja del mismo modo que otra Vida B
Probability Plot for Life (Hours) Weibull 99 90 80 70 60 50 40
10
t 30 n 20 e c r e P 10
5 3
B10
2
1
100
1000
Life (Hours)
84
169
Ejemplo Weibull: Antes Probability Plot for Life (Hours) Weibull - 95% CI Censoring Column in Before - LSXY Estimates 99
Table of Statistics Shape 1.72135 S ca l e 1102.39 Me a n 982.789 S t De v 588.346 Me d ia n 890.970 IQR 798.175 Fa ilur e 15 Ce ns o r 4 AD* 17.702 Co rre lat io n 0.980
90 80 70 60 50 40 t 30 n
e 20 c r e P 10 5
0=0 X β= 1,72 θ = 1.102,4 horas (63,2% de la población falla a las 1.102,4 horas)
3 2
B10 = 298,2 horas
1
10
100
1000
10000
Life (Hours)
170
Ejemplo Weibull: Después Probability Plot for Li fe-Hours Weibull - 95% CI Censoring Column in After - LSXY Estimates 99
Table of Statistics Shape 1.31199 S c a le 8279.35 Me a n 7632.68 S t De v 5869.89 Me d ia n 6261.43 IQR 7416.68 Fa ilur e 10 C e n s or 10
90 80 70 60 50 40 t 30 n
e 20 rc e P
AD* Co r r elat io n
68.130 0.975
X0 = 0 β = 1,31 θ = 8.279,4 horas (63,2% de la población falla a las 8.279,4 horas)
10 5
B10 = 1.489,7 horas
3 2 1
100
1000
10000
100000
Life-Hours
85
171
Guía de interpretación de resultados β=
• Fugas, pernos flojos, error de manufactura, etc.
0,4 Típi ca (0,1 - 0,5)
β=
1
• Probabilidad de falla en la región de vida útil (operación normal) β=
1,2 Típica (1,1 - 3,5)
β=
3,5 Típi ca (2,0 - 4,0)
• Fatiga, picadura, descascarado o desgaste
• Desgaste final de los sistemas β≥4
• Seguridad relacionada con los componentes
172
Profesor Augusto Ayesta Castro 2009 I
86
