Tarea 4.2

Gestión de la cadena de valor

Profesor(a) titular: Dr. Francisco Javier Moctezuma Montaño Profesor(a) tutor: Mtro. Raúl Alejandro Pozo Rocha Campus / Sede: Campus Monterrey, Sede Monterrey

Tarea 4.2 EQUIPO 23 Cesar Adrian Osorio Zúñiga

A01684020

Alejandro David Díaz Rivera

A00794186

José Alejandro Ortega Zumárraga

A01683605

Fabián Raymundo Barba

A01223829

Wilfredo Orlain Rodríguez Rojas

A01321934

na de valor

zuma Montaño

de Monterrey

A01684020 A00794186 A01683605 A01223829 A01321934

Capítulo 9 Problema 2

El profesor Chase se siente frustrado por su incapacidad para prepararse una buena taza de café por la mañana. M de espina de pescado cómo analizaría usted su proceso para hacerse una taza de su mal brebaje.

Equipo/Maquinaria Cafetera Sucia

Cafetera no funciona

Taza su Cafetera vieja

Analizar

Cantidad de café y agua

Métodos

Filtro mal coloca

café por la mañana. Muéstrele con un diagrama ebaje.

Personal

fetera Sucia

Personal lo hace muy rápido

Jarra Sucia

Apaga la cafetera antes de tiempo

Taza sucia

No está entrenado para hacer café

alizar

Café incorrecto

cantidad de filtros Crema y azùcar incorrectos

Ma

Filtro mal colocado Productos caducados Filtro incorrecto

Materiaes

ce muy rápido

Mal Café Café incorrecto

Mal sabor

recto Filtro no cabe en cafetera

Capítulo 9A Problema 4 La producción de un proceso contiene 0.02 unidades defectuosas. El reemplazo de cada unidad defectuosa que no se detecta y llega a las últimas etapas del ensamblaje tiene un costo de 25 dólares. Es posible establecer un proceso de inspección para probar las unidades que detectaría y eliminaría todas las piezas defectuosas. Sin embargo, el inspector, quien prueba 20 unidades por hora, recibe un pago de 8 dólares la hora, prestaciones incluidas. ¿Es conveniente instalar una estación de inspección para probar todas las unidades?

a) ¿Cuánto cuesta inspeccionar cada unidad? El costo de inspeccionar cada unidad es de $0.4 ($8/hra / 20 ud/hra). Costo = $8/20 Costo= $0.40 por unidad b) ¿Cuál es el beneficio (o la pérdida) derivado del proceso de inspección? El beneficio es de $0.1, ya que el costo ocasionado por las unidades defectuosas es de $0.5 ($25 x 0.02 ud). Siendo así $0.1 más que el costo de inspección

Beneficio o perdida derivado del proceso de inspección = Costo de las unidades en mal estado - Costo de inspección de cada u Beneficio o perdida derivado del proceso de inspección = Costo de las unidades en mal estado= Unidades defectuosas * Reemplazo de unidades defectuosas Costo de las unidades en mal estado= .02*25 Costo de las unidades en mal estado=

tuosa establecer un sas. Sin embargo, el idas. ¿Es conveniente

2 ud). Siendo así $0.1

de inspección de cada unidad

Capítulo 9A Problema 5

En un punto específico de un proceso de producción hay un índice de errores de 3%. Si se colocara un inspector en este punt todos los errores. Sin embargo, al inspector se le pagan 8 dólares por hora e inspecciona 30 unidades por hora en el proceso Si no se recurre a ningún insp punto, la corrección en una etapa posterior cuesta 10 dólares por unidad. ¿Es conveniente contratar a un inspector? índice de error Costo hora de inspección Unidades hora de inspección Costo corrección

Con inspector Corrección

3% $8 30 $10 Costo por hora Costo por unidad $8.00 $0.27 $9.00 $0.30

Diferencia $0.03

Derivado del análisis anterior se concluye que es conveniente contratar a un inspector ya que se ahorra $.03 por unidad.

olocara un inspector en este punto se detectarían y eliminarían unidades por hora en el proceso. Si no se recurre a ningún inspector y los errores pasan este

se ahorra $.03 por unidad.

Capítulo 9A Problema 6

Una máquina automatizada de alta velocidad fabrica resistores para circuitos electrónicos. La máquina está programada para numeroso de resistores de 1 000 ohms cada uno. Con el fin de ajustar la máquina y crear una gráfica de control para utilizarla a lo largo de todo el proceso se tomaron 15 mue cada una. La lista completa de muestras y sus valores medidos es la siguiente: Número de la muestra 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Lecturas (en ohms) 991 985 986 996 1009 994 1003 1015 1008 1020 1009 998 1019 1005 993 1001 994 1005 993 982 1020 986 996 996 989 1005 1007 1007 1006 979 1006 997 989 996 991 1011 991 989 1003 993 988 984 1002 1005 992 Promedio total:

1,010 995 995 1015 1013 994 989 1001 1006 992 996 1019 981 999 1013

Elabore una gráfica X y una gráfica R, y grafique los valores. Con base en las gráficas, ¿qué puede comentar sobre el proceso? control Sigma, como en la ilustración 9A.6.)

𝐿𝐶𝑆�=𝐷4∗� = 2.28*21.40 = 𝐿𝐶𝐼�=𝐷3∗�=0∗21.40=

48.792 0

R 40.000

LCS = 48.792

38.000

35.000 30.000 25.000 25.000 20.000

26.000 22.000 20.000

15.000

28.000

28.000 22.000

18.000 15.000

17.000

21.000

15.000

R 40.000

38.000

35.000 30.000 25.000 25.000

28.000

26.000 22.000 20.000

20.000

22.000 18.000 15.000

15.000

15.000

Observación: El proceso se encuentra dentro d

28.000

17.000

21.000

15.000

11.000

10.000 5.000 0.000

LCI = 0.0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

𝐿𝐶𝑆�=𝑋 +𝐴2� = 999.20 + 0.73 * 21.40 =

12

13

14

15

1014.822

��𝐼�=� −�2�" = 999.20 - 0.73 * 21.40 ="

983.578

 LCS = 1014.822

1015.00 1010.50 1007.50 1005.25

1010.00 1005.00

1004.25

1003.00

1001.75 998.50

1000.00

998.50 996.00

994.75 996.00

995.00 993.00

997.00

Observación: El proceso se encuentra dentro d En los primeros 4 muestras obten aparentemente tendia una tende

991.00991.00

990.00 985.00 980.00

LCS = 983.578 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

Conclusión: Debido a los datos obtenidos de límite superior y límite inferior, se puede observar la gráfica que el promedio de las máquinas resistencias y debido a que se encuentran en los parametros de control las maquinas y así ajustar las máquinas para que produ promedio.

uina está programada para producir un lote muy

oceso se tomaron 15 muestras con cuatro resistores Tabla de Grant/Leavenworth R 25.000 15.000 20.000 22.000 26.000 11.000 38.000 15.000 18.000 28.000 17.000 28.000 22.000 15.000 21.000 21.40

 993.00 998.50 1005.25 1010.50 1007.50 998.50 996.00 994.75 1001.75 996.00 997.00 1004.25 991.00 991.00 1003.00 999.20

omentar sobre el proceso? (Utilice tres límites de

eso se encuentra dentro de los límites

eso se encuentra dentro de los límites. primeros 4 muestras obtenidos ntemente tendia una tendencia hacia arriba

promedio de las máquinas produciendo lotes de máquinas para que produzca la misma cantidad en

Capítulo 9A Problema 12

La tabla siguiente contiene las medidas de la dimensión de longitud clave de un inyector de combustible. Estas muestras de c tomaron en intervalos de una hora.

Número de la muestra 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

1 0.486 0.499 0.496 0.495 0.472 0.473 0.495 0.525 0.497 0.495 0.495 0.483 0.521 0.487 0.493 0.473 0.477 0.515 0.511 0.509

2 0.499 0.506 0.500 0.506 0.502 0.495 0.512 0.501 0.501 0.505 0.482 0.459 0.512 0.521 0.516 0.506 0.485 0.493 0.536 0.490

Observaciones 3 4 0.493 0.511 0.516 0.494 0.515 0.488 0.483 0.487 0.526 0.469 0.507 0.493 0.490 0.471 0.498 0.474 0.517 0.506 0.516 0.511 0.468 0.492 0.526 0.506 0.493 0.525 0.507 0.501 0.499 0.511 0.479 0.480 0.513 0.484 0.493 0.485 0.486 0.497 0.470 0.504

5 0.481 0.529 0.521 0.489 0.481 0.506 0.504 0.485 0.516 0.497 0.492 0.522 0.510 0.500 0.513 0.523 0.496 0.475 0.491 0.512 Promedio Total:

Elabore una gráfica X tres-sigma y una gráfica R (use la ilustración 9A.6) para la longitud del inyector de combustible. ¿Qué p este proceso?

𝐿𝐶𝑆�=𝐷4∗� = 2.11*0.037=

0.078703

𝐿𝐶𝐼�=𝐷3∗�=0∗"0.037"=

0

Rango R 0.080 0.070

0.067

Rango R 0.080

LCI = 0.078703

0.070

0.067 0.057

0.060

0.051

0.050

0.050

0.041

0.040 0.035 0.033 0.030 0.030 0.023 0.020

0.040 0.036

0.034

0.034

0.032

0.027 0.0200.021

0.050 0.042

Promedio: 0.037

0.023

0.010 0.000

LCI = 0.0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

𝐿𝐶𝑆�=𝑋 +𝐴2� = 0.499 + 0.58 * 0.037 =

0.520144

��𝐼�=� −�2�" = 0.499 - 0.58 * 0.037 ="

0.476876

X

LCI = 0.520144

0.515

0.512 0.509

0.510

0.507 0.505

0.504

0.505 0.500

0.497

Promedio: 0.499

0.4920.4910.492

0.492 0.490

0.490

0.504

0.499

0.497 0.4950.494

0.494 0.495

0.506 0.503

0.486

0.485 0.480

LCI = 0.476876

0.475 0.470

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Conclusión: Debido a los datos obtenidos de límite superior y límite inferior, se puede observar la gráfica que la longitud de un inyector de encuentra dentro de los parametros de control.

stible. Estas muestras de cinco elementos se

Rango R 0.030 0.035 0.033 0.023 0.057 0.034 0.041 0.051 0.020 0.021 0.027 0.067 0.032 0.034 0.023 0.050 0.036 0.040 0.050 0.042 0.037

 0.494 0.509 0.504 0.492 0.490 0.495 0.494 0.497 0.507 0.505 0.486 0.499 0.512 0.503 0.506 0.492 0.491 0.492 0.504 0.497 0.499

r de combustible. ¿Qué puede decir sobre

Tabla de Grant/Leavenworth

ongitud de un inyector de combustible se