Evaluación con curvas de operación de métricas Seis Sigma el desempeño de sistemas productivos mixtos

• Fontalvo Herrera, Tomas ^[1] ; Mejia Zambrano, Fabio ^[2] ; Oyuela Rodríguez, Gabriela ^[1]
  1. [1] Universidad de Cartagena

     Universidad de Cartagena

     Colombia

     
  2. [2] Universidad del Tolima

     Universidad del Tolima

     Colombia

     
• Localización: Investigación e Innovación en Ingenierías, ISSN-e 2344-8652, Vol. 12, Nº. 1, 2024 (Ejemplar dedicado a: January - June), págs. 1-12
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Evaluation with operation curves of Six Sigma metrics the performance of mixed production systems
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    Objetivo: En esta investigación se proponen nuevas curvas de operación de las métricas seis sigma para evaluar el desempeño de un sistema productivo mixto (Serie y en paralelo). Marco teórico: Para lo anterior se utiliza como marco teórico los conceptos de curva de operación, control estadístico de la producción, métricas seis sigma y sistemas de producción mixto. Metodología: se aborda un enfoque heurístico y un análisis de sensibilidad para analizar el comportamiento de los defectos en parte por millón, rendimiento Y, para lo cual se proponen las curvas de operación al variar en rango de 0 a 6 el nivel sigma Z del sistema y de los procesos. Resultados: se muestran que el sistema productivo evidencia como máxima capacidad de desempeño de calidad en términos de sigma los valores de Z   5,25, 5,43 y 5,08 respectivamente para los procesos 1, 5, 6. Conclusión: Se aporta un método innovador que permite monitorear el desempeño de la calidad en condiciones cambiantes, y analizar como incide estos cambios en la reducción de defectos de cualquier sistema productivo

  • English

    Objective: In this research new operation curves of the six sigma metrics are proposed to evaluate the performance of a mixed production system (serial and parallel). Theoretical framework: The concepts of statistical production control operating curves, six sigma metrics and mixed production systems are used as a theoretical framework. Methodology: a heuristic approach and a sensitivity analysis are approached to analyze the behavior of defects in part per million, Y yield, for which the operation curves are proposed when varying in a range from 0 to 6 the Z sigma level of the system and the processes. Results: show that the productive system evidences as maximum capacity of quality performance in terms of sigma the values of Z 5.25, 5.43 and 5.08 respectively for processes 1, 5, 6. Conclusion: An innovative method is provided that allows monitoring quality performance under changing conditions, and analyzing how these changes affect the reduction of defects in any production system.