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1 Guía del Usuario para Six Sigma Versión 5.7 septiembre, 2010 Palisade Corporation 798 Cascadilla St. Ithaca, NY EE.UU (fax) (página web) (correo electrónico)

2 Copyright Copyright 2010, Palisade Corporation. Avisos de marcas comerciales Microsoft, Excel y Windows son marcas comerciales registradas de Microsoft Corporation IBM es una marca comercial registrada de International Business Machines, Inc. Palisade, TopRank, BestFit y RISKview son marcas comerciales registradas de Palisade Corporation. RISK es una marca comercial de Parker Brothers, Division de Tonka Corporation, y se utiliza con licencia.

3 Bienvenidos Bienvenidos el mejor programa del mundo para el análisis de se usa desde hace tiempo para analizar riesgo e incertidumbre en cualquier industria. Con aplicaciones en finanzas, petróleo y gas, seguros, manufactura, sanidad, farmacéutica, ciencia y otros es tan flexible como el propio Excel. Todos los días, decenas de miles de profesionales para estimar costos, analizar NPV y IRR, estudiar opciones reales, determinar precios, hacer prospecciones en busca de petróleo y otros recursos, y mucho más. Una aplicación clave es Six Sigma y análisis de calidad. Tanto en DMAIC, como en diseños Six Sigma (DFSS), proyectos Lean, Diseño de Experimentos (DOE) o en cualquier otra área, la incertidumbre y la variabilidad se encuentran en el núcleo de cualquier análisis Six usa la simulación Monte Carlo para identificar, medir y determinar las causas de variabilidad en sus procesos de producción y servicio. Una completa gama de medidas de capacidad le ofrecen los cálculos que necesita para procesar cualquier método Six Sigma rápidamente y con precisión. Las gráficas y tablas muestran claramente los estadísticos Six Sigma, haciendo más fácil y eficaz la ilustración de esta eficaz técnica de administración. La edición Industrial añade RISKOptimizer a los análisis Six Sigma para optimizar la selección de proyectos, la asignación de recursos, etc. Industrias que incluyen las de fabricación de motores, metales preciosos, líneas aéreas o bienes de consumo, usan en la diariamente para mejorar sus procesos, aumentar la calidad de sus productos y servicios, y ahorrar millones. Esta guía explica las funciones, estadísticos, gráficos y reportes de Six Sigma y muestra cómo puede en cualquier fase de un proyecto Six Sigma. La guía se completa con ejemplos de casos de estudios que ofrecen modelos prediseñados que usted puede adaptar a sus propios análisis. Las funciones estándar como la introducción de funciones de distribución, el ajuste de distribuciones a datos, la ejecución de simulaciones y la realización de análisis de sensibilidad, son también aplicables a los modelos de Six Sigma. Cuando utilice la modelación para Six Sigma, también deberá familiarizarse con estas funciones repasando la Guía para el uso para Excel y la documentación de capacitación en línea.

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5 Índice Bienvenidos iii Índice v Capítulo 1: Resumen de las metodologías y Six Sigma1 Introducción...3 Metodologías Six y Six Sigma...11 Capítulo 2: Uso para Six Sigma 15 Introducción...17 La función de propiedad RiskSixSigma...19 Funciones estadísticas Six Sigma...23 Six Sigma y la ventana Resumen de resultados...35 Marcadores Six Sigma en los gráficos...37 Estudio de casos 39 Ejemplo 1 Diseño de experimentos: Catapulta...41 Ejemplo 2 Diseño de experimentos: Soldadura...47 Ejemplo 3 Diseño de experimentos con optimización:...53 Ejemplo 4 DFSS: Diseño eléctrico...59 Ejemplo 5 Lean Six Sigma: Análisis de estado actual Proceso de cotización...63 Ejemplo 6 DMAIC: Análisis de producción acumulada...71 Ejemplo 7 Six Sigma DMAIC Tasa de fallas...75 Ejemplo 8 Six Sigma DMAIC Tasa de falla usando RiskTheo...79 Índice v

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7 Capítulo 1: Resumen de las metodologías y Six Sigma Introducción...3 Qué es Six Sigma?...3 La importancia de la variación...5 Metodologías Six Sigma...7 Six Sigma / DMAIC...7 Diseño para Six Sigma (DFSS)...8 Lean o Lean Six y Six y y Diseño para Six Sigma y Lean Six 5.0 Help System Palisade Corporation, 1999 Capítulo 1: Resumen de las metodologías y Six Sigma 1

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9 Introducción En el competitivo mundo actual de los negocios, la calidad es más importante que nunca. el compañero perfecto para cualquier profesional dedicado a Six Sigma o a la calidad. Esta eficaz solución permite analizar rápidamente el efecto de las variaciones en procesos y diseños. Además de análisis Six Sigma y de se puede usar para analizar cualquier situación en la que haya incertidumbre. Sus aplicaciones incluyen análisis de NPV, IRR y opciones reales, estimación de costos, análisis de carteras, prospecciones de petróleo y gas, reservas de seguros, precios, etc. Para conocer otras aplicaciones y aprender a en general, consulte la Guía para el uso que se incluye con el software. Qué es Six Sigma? Six Sigma es una serie de prácticas para mejorar sistemáticamente los procesos mediante la reducción de variaciones en el proceso y, en consecuencia, para eliminar defectos. Un defecto se define como la falta de conformidad de un producto o servicio con sus especificaciones. Aunque los detalles de esta metodología se formularon originalmente en Motorola a mediados de los años ochenta, Six Sigma fue inspiración directa de seis décadas anteriores de metodologías para la mejora de la calidad, como el control de calidad, TQM y Defecto Cero. Como sus predecesores, Six Sigma afirma lo siguiente: El esfuerzo continuado para reducir las variaciones en el producto de un proceso es clave para el éxito comercial Los procesos de fabricación y comerciales se pueden medir, analizar, mejorar y controlar El éxito del mantenimiento de la mejora de la calidad requiere el compromiso de toda la organización, especialmente de los administradores de nivel superior Six Sigma funciona con datos y con frecuencia hace referencia a variables X y Y. Las variables X son sencillamente variables de entrada independientes que afectan a las variables de salida dependientes, Y. Six Sigma se centra en la identificación y control de las variaciones de las variables X para maximizar la calidad y minimizar las variaciones de las variables Y. Capítulo 1: Resumen de las metodologías y Six Sigma 3

10 El término Six Sigma o 6σ es muy descriptivo. La letra griega sigma (σ) denomina la desviación estándar, una medida importante de variación. La variación de un proceso se refiere a lo cercanos que se encuentran todos los resultados con respecto a la media. La probabilidad de crear un defecto se puede calcular y traducir en un nivel Sigma. Cuanto más alto sea el nivel Sigma, mejor será el rendimiento. Six Sigma se refiere a tener seis desviaciones estándar entre el promedio del centro del proceso y el límite de especificación o nivel de servicio más cercano. Esto se traduce en menos de 3,4 defectos por millón de oportunidades (DPMO). El gráfico de abajo ilustra Six Sigma gráficamente Six sigmas o desviaciones estándar de la media. Los ahorros de costos y mejoras de calidad resultado de las implementaciones corporativas de Six Sigma son significativos. Motorola ha registrado $ millones en ahorros desde su implementación a mediados de los ochenta. Lockheed Martin, GE, Honeywell y muchos otros, han experimentado tremendas ventajas gracias a Six Sigma. 4 Introducción

11 La importancia de la variación Muchos de los que utilizan Six Sigma dependen de modelos estadísticos que no tienen en cuenta la incertidumbre y variabilidad inherentes a sus procesos o diseños. En busca de maximizar la calidad, es vital considerar el mayor número posible de situaciones. Es ahí usa la simulación Monte Carlo para analizar miles de posibles resultados diferentes, mostrando la probabilidad de que se produzca cada uno. Los factores de incertidumbre se definen usando más de 35 funciones de distribución de probabilidad, lo cual permite describir con precisión la posible gama de valores que pueden adoptar las variables de incluso permite definir límites de especificación superiores e inferiores y valores objetivo para cada variable de salida, e incluye una amplia gama de estadísticos Six Sigma y medidas de capacidad para esas variables de salida. La edición Industrial también incluye RISKOptimizer, que combina la eficacia de la simulación Monte Carlo con la optimización basada en algoritmos genéticos. Esto permite resolver problemas de optimización que tienen incertidumbre inherente, como: Asignación de recursos para minimizar costos Selección de proyecto para maximizar beneficios Ajustes del proceso de optimización para maximizar la producción o minimizar los costos Optimización de la asignación de tolerancias para maximizar la calidad Optimización de los calendarios del personal para maximizar el servicio Capítulo 1: Resumen de las metodologías y Six Sigma 5

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13 Metodologías Six se puede usar en diferentes análisis Six Sigma y en otros análisis asociados. Las tres áreas principales de análisis son: Six Sigma / DMAIC / DOE Diseño para Six Sigma (DFSS) Lean o Lean Six Sigma Six Sigma / DMAIC Con frecuencia, cuando se hace referencia a Six Sigma, realmente se habla de la metodología DMAIC. La metodología DMAIC debe usarse cuando un producto o proceso existe pero no cumple las especificaciones del cliente o no tiene un rendimiento adecuado. DMAIC se centra en la mejora progresiva y continua de los procesos de fabricación y servicios, y casi universalmente se dice que cuenta con las siguientes cinco fases: Definir, medir, analizar, mejorar y controlar (DMAIC, en inglés): 1) Definir los objetivos del proyecto y los requisitos del cliente (Voz del cliente, o VOC, interno y externo) 2) Medir el proceso para determinar el rendimiento actual 3) Analizar y determinar la causa raíz de los defectos 4) Mejorar el proceso mediante la eliminación de la causa raíz del defecto 5) Controlar el rendimiento futuro del proceso Capítulo 1: Resumen de las metodologías y Six Sigma 7

14 Diseño para Six Sigma (DFSS) DFSS se usa para diseñar o re-diseñar un producto o servicio desde su inicio. El nivel Sigma esperado del proceso para un producto o servicio DFSS es de al menos 4.5 (no más de un defecto, aproximadamente, por cada mil oportunidades), pero puede ser 6 Sigma o superior, dependiendo del producto. Producir un nivel tan bajo de defectos en el lanzamiento de un producto o servicio significa que deben entenderse completamente las expectativas y necesidades del cliente (factores críticos de calidad o CTQ) antes de completar e implementar el diseño. Los programas DFSS con resultados satisfactorios pueden reducir las pérdidas innecesarias de recursos en la etapa de planificación y llevar el producto al mercado más rápidamente. A diferencia de la metodología DMAIC, las fases o pasos de DFSS no son reconocidos o definidos universalmente; casi todas las compañías u organizaciones que ofrecen formación, definen DFSS de forma diferente. Una popular metodología de Diseño para Six Sigma es la denominada DMADV, que tiene el mismo número de letras, número de fases y aspecto general que la que se define con las siglas DMAIC. Las cinco fases de DMADV se definen como: Definir, medir, analizar, diseñar y verificar: 1) Definir los objetivos del proyecto y los requisitos del cliente (coz del cliente VOC- interna y externa) 2) Medir y determinar las necesidades y especificaciones del cliente; competencia de referencia e industria 3) Analizar las opciones del proceso para satisfacer las necesidades del cliente 4) Diseño (detallado) del proceso para satisfacer las necesidades del cliente 5) Verificar el rendimiento del diseño y la capacidad de cumplir las necesidades del cliente 8 Metodologías Six Sigma

15 Lean o Lean Six Sigma Lean Six Sigma es la combinación del proceso de fabricación Lean (originalmente diseñado por Toyota) y las metodologías estadísticas de Six Sigma en una herramienta sinergética. Lean se refiere a la mejora de la rapidez de un proceso mediante la reducción de pérdidas de recursos y la eliminación de pasos que no incorporan valor añadido. Lean se centra en una estrategia dirigida por el cliente, que produce sólo aquellos productos demandados con una política de entrega justo a tiempo. Six Sigma mejora el rendimiento concentrándose en aquellos aspectos de un proceso críticos para la calidad desde el punto de vista del cliente, y eliminando las variaciones en ese proceso. Muchas organizaciones de servicios, por ejemplo, ya han comenzado a combinar la mayor calidad de Six Sigma con la eficacia de Lean en un proceso denominado Lean Six Sigma. Lean utiliza Eventos Kaizen sesiones intensivas de mejora normalmente de una semana de duración para identificar rápidamente oportunidades de mejora, y va un paso más allá que los diagramas de procesos tradicionales en su uso de diagramas de proceso con valor. Six Sigma usa la metodología DMAIC formal para producir resultados medibles y repetibles. Tanto Lean como Six Sigma se construyen sobre la idea de que los negocios se componen de procesos que se inician con las necesidades de los clientes y deben terminar con clientes satisfechos con el uso de los productos y servicios. Capítulo 1: Resumen de las metodologías y Six Sigma 9

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17 @RISK y Six Sigma Tanto en DMIAC como en Diseños de Experimentos o Lean Six Sigma, la incertidumbre y la variabilidad se encuentran en el núcleo de cualquier análisis Six usa la simulación Monte Carlo para identificar, medir y determinar las causas de variabilidad en sus procesos de producción y servicio. Cada una de las metodologías Six Sigma se pueden beneficiar a lo largo de sus etapas de y es útil en todas las etapas del proceso DMAIC para evaluar las variaciones e identificar áreas problemáticas en productos existentes. 1) Definir. Defina los objetivos de mejora de los procesos, incorporando la demanda de los clientes y la estrategia comercial. La diagramación de procesos con valor, la estimación de costos y la identificación de CTQ (factores críticos para la calidad) son todas áreas en las puede contribuir a aislar factores y establecer objetivos. El análisis de sensibilidad se centra en los CTQ que afectan los beneficios finales. 2) Medir. Mida los niveles actuales de rendimiento y sus variaciones. El ajuste de distribuciones y más de 35 distribuciones de probabilidad permiten definir con precisión las variaciones de rendimiento. Los datos estadísticos de las simulaciones pueden proporcionar datos para hacer comparaciones con los requisitos en la fase de Analizar. 3) Analizar Analice para verificar las relaciones y causas de los defectos, y trate de garantizar que se consideran todos los factores. A través de la simulación pueden garantizar que se consideran todos los factores de entrada y todos los posibles resultados. Se pueden determinar las causas de la variabilidad y el riesgo con los análisis de sensibilidad y de escenarios, y mediante el análisis de tolerancias. Use las funciones estadísticas Six Sigma para calcular las medidas de capacidad que permiten identificar las diferencias entre medidas obtenidas y requisitos. Aquí vemos la frecuencia con la que fallan los productos o servicios, y se adquiere una idea de fiabilidad. Capítulo 1: Resumen de las metodologías y Six Sigma 11

18 4) Mejorar. Mejore u optimice el proceso basándose en el análisis utilizando técnicas de Diseño de Experimentos. El Diseño de Experimentos incluye el diseño de todos los ejercicios de recopilación de información en los que la variación está presente, tanto si está bajo control total del experimento como si no. El uso de la simulación permite poner a prueba diferentes diseños alternativos y cambios del también se usa en esta fase para hacer análisis de fiabilidad y, mediante el uso de RISKOptimizer, optimizar recursos. 5) Controlar. Haga el control para garantizar que cualquier variación se corrige antes de que genere defectos. En la etapa de Controlar, puede establecer pruebas piloto para determinar la capacidad del proceso, hacer la transición a producción y, posteriormente, medir continuamente el proceso para establecer mecanismos de calcula automáticamente la capacidad del proceso y valida los modelos para asegurar que se cumple el estándar de calidad y las demandas del y Diseño para Six Sigma (DFSS) Uno de los usos principales en Six Sigma se aplica en la etapa de planificación de un nuevo proyecto con el método DFSS. La comprobación de diferentes procesos de fabricación física, modelos de servicio o prototipos, puede resultar económicamente permite a los ingenieros simular miles de resultados diferentes en los modelos sin el costo ni el tiempo asociados con una simulación es útil en todas las etapas de implementación DFSS de la misma forma que lo es con los pasos DMAIC. El uso con DFSS ofrece a los ingenieros las siguientes ventajas: Experimentar con diferentes diseños / Diseño de Experimentos Identificar CTQ Predecir la capacidad de procesos Revelar restricciones de diseño del producto Estimar costos Seleccionar proyectos usando RISKOptimizer para determinar la cartera óptima Analizar estadísticamente las tolerancias Asignar recursos usando RISKOptimizer para maximizar su eficacia y Six Sigma

19 @RISK y Lean Six es el compañero perfecto para la combinación sinérgica del proceso de fabricación Lean y Six Sigma. Los modelos Sólo calidad de Six Sigma pueden fallar cuando se aplican para reducir variaciones en un solo paso del proceso, o en procesos que no añaden valor para el cliente. Por ejemplo, un análisis Six Sigma puede recomendar una inspección adicional durante el proceso de fabricación para detectar unidades defectuosas. La inutilidad de procesar unidades defectuosas se limita, pero a costa de añadir una inspección que, por sí misma, ya es una tarea improductiva. En un análisis Lean Six identifica las causas de estos fallos. puede medir la incertidumbre en las medidas de calidad (ppm) y rapidez (tiempos de proporciona las siguientes ventajas para el análisis Lean Six Sigma: Selección de proyectos usando RISKOptimizer para determinar la cartera óptima Diagramación de procesos con valor Identificación de los CTQ que generan variaciones Optimización del proceso Descubrimiento y reducción de los pasos improductivos del proceso Optimización de inventario mediante el uso de RISKOptimizer para minimizar costos Asignación de recursos usando RISKOptimizer para maximizar su eficacia Capítulo 1: Resumen de las metodologías y Six Sigma 13

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21 Capítulo 2: Uso para Six Sigma Introducción...17 La función de propiedad RiskSixSigma...19 Introducción de una función de propiedad RiskSixSigma...20 Funciones estadísticas Six Sigma...23 RiskCp...25 RiskCpm...25 RiskCpk...26 RiskCpkLower...26 RiskCpkUpper...27 RiskDPM...27 RiskK...28 RiskLowerXBound...28 RiskPNC...29 RiskPNCLower...29 RiskPNCUpper...30 RiskPPMLower...30 RiskPPMUpper...31 RiskSigmalLevel...31 RiskUpperXBound...32 RiskYV...32 RiskZlower...33 RiskZMin...33 RiskZUpper...34 Six Sigma y la ventana Resumen de resultados...35 Marcadores Six Sigma en los gráficos...37 Capítulo 2: Uso para Six Sigma 15

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23 Introducción La capacidad estándar de simulación ha sido mejorada para su uso en modelación Six Sigma mediante la adición de cuatro funciones clave. Estas son: 1) La función de propiedad RiskSixSigma para introducir límites de especificación y valores objetivo para los resultados de la simulación 2) Funciones estadísticas Six Sigma, incluyendo índices de capacidad de procesos como RiskCpk, RiskCpm y otras, que generan datos estadísticos Six Sigma resultado de la simulación directamente en las celdas de la hoja de cálculo 3) Nuevas columnas en la ventana de Resumen de resultados que ofrecen datos estadísticos Six Sigma resultado de la simulación en formato de tabla 4) Marcadores en los gráficos de los resultados de la simulación que muestran límites de especificación y valores objetivo Las funciones estándar como la introducción de funciones de distribución, el ajuste de distribuciones a datos, la ejecución de simulaciones y la realización de análisis de sensibilidad, son también aplicables a los modelos de Six Sigma. Cuando utilice la modelación para Six Sigma, también deberá familiarizarse con estas funciones repasando la Guía para el uso para Excel y la documentación de capacitación en línea. Capítulo 2: Uso para Six Sigma 17

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25 La función de propiedad RiskSixSigma En una la función RiskOutput identifica la celda de la hoja de cálculo que contiene la salida de una simulación. Esta opción genera una distribución de posibles resultados por cada celda de salida seleccionada. Estas distribuciones de probabilidad se crean tomado los valores calculados de una celda en cada iteración de una simulación. Cuando es necesario calcular los datos estadísticos Six Sigma de una salida, la función de propiedad RiskSixSigma se introduce como un argumento de la función RiskOutput. Esta función de propiedad especifica el límite de especificación inferior, el límite de especificación superior, el valor objetivo, el desplazamiento a largo plazo y el número de desviaciones estándar de los cálculos Six Sigma de una salida. Estos valores se usan para calcular los datos estadísticos Six Sigma que aparecen en la ventana Resultados y en los gráficos de las salidas. Por ejemplo: RiskOutput( Altura Pieza,,RiskSixSigma(.88,.95,.915,1.5,6)) especifica un LSL de.88, un USL de.95, un valor objetivo de.915, una desplazamiento a largo de 1.5, y un número de desviaciones estándar de 6 para la salida Altura Pieza. También pude usar referencias a celdas en la función de propiedad RiskSixSigma. Estos valores se usan para calcular los datos estadísticos Six Sigma que aparecen en la ventana Resultados y como marcadores en los gráficos de las salidas. detecta una función de propiedad RiskSixSigma en una salida, muestra automáticamente los datos estadísticos Six Sigma disponibles de los resultados de la simulación de la ventana Resumen de resultados y añade marcadores de los valores LSL, USL y Objetivo introducidos para los gráficos de los resultados de simulación de la salida. Capítulo 2: Uso para Six Sigma 19

26 Introducción de una función de propiedad RiskSixSigma La función de propiedad RiskSixSigma se puede escribir directamente en la fórmula de una celda como un argumento de una función RiskOutput. También se puede usar el Asistente de funciones de Excel para introducir la función directamente en la fórmula de la celda. El comando Insertar función permite insertar rápidamente una función RiskOutput con una función de propiedad RiskSixSigma añadida. Sólo tiene que seleccionar el comando RiskOutput (formato Six Sigma) en el menú Salida del menú Insertar función y la función correspondiente se añadirá a la fórmula de la celda activa. 20 La función de propiedad RiskSixSigma

27 Propiedades de salida Pestaña Six también proporciona una ventana de Propiedades de función que se puede usar para introducir una función de propiedad RiskSixSigma en una función RiskOutput. Esa ventana contiene una pestaña titulada Six Sigma que tiene opciones para los argumentos de la función RiskSixSigma. Puede acceder a la ventana Propiedades de función de RiskOutput haciendo clic en el botón de propiedades de la ventana Añadir salida Los ajustes predeterminados para una salida que se deben usar en los cálculos Six Sigma se establecen en la pestaña Six Sigma. Estas propiedades incluyen: Calcular métricas de capacidad de esta salida. Especifica que las medidas de capacidad aparecerán en los informes y los gráficos de la salida. Estas medidas usarán los valores LSL, USL y Objetivo introducidos. LSL, USL y Objetivo. Establece los valores LSL (límite de especificación inferior), USL (límite de especificación superior) y Objetivo de la salida. Uso desplazamiento a largo-plazo y Desplazamiento. Especifica un desplazamiento opcional para el cálculo de mediciones de capacidad a largo plazo. Límite X superior/inferior. El número de desviaciones estándar a la derecha o a la izquierda de la media para calcular los valores superior o inferior del eje X. Capítulo 2: Uso para Six Sigma 21

28 Los ajustes Six Sigma introducidos generan una función de propiedad RiskSixSigma en la función RiskOutput. Sólo las salidas que contienen una función de propiedad RiskSixSigma muestran marcadores y datos estadísticos Six Sigma en gráficos e informes. Las funciones estadísticas Six Sigma de las hojas de cálculo de Excel pueden hacer referencia a cualquier celda de salida que contenga una función de propiedad RiskSixSigma. Nota: Todos los gráficos e informes usan los valores LSL, USL, Objetivo, Desplazamiento a largo plazo y Número de desviaciones estándar de las funciones de propiedad RiskSixSigma que existían al principio de una simulación. Si cambia los límites de especificación de una salida (y su función de propiedad RiskSixSigma asociada), debe ejecutar de nuevo la simulación para ver los gráficos e informes cambiados. 22 La función de propiedad RiskSixSigma

29 Funciones estadísticas Six Sigma Una serie de funciones estadísticas generan un dato estadístico Six Sigma en la salida de una simulación. Por ejemplo, la función RiskCPK(A10) genera el valor CPK para la salida de la simulación de la celda A10. Estas funciones se actualizan en tiempo real durante la ejecución de la simulación. Estas funciones son similares a las funciones estadísticas estándar (como RiskMean) porque calculan datos estadísticos de los resultados de una simulación; sin embargo, estas funciones calculan datos estadísticos normalmente necesarios en los modelos Six Sigma. Estas funciones se pueden usar en cualquier lugar de la hoja de cálculo y de las fórmulas del modelo. Algunos elementos importantes que deben tenerse en cuenta con las funciones estadísticas Six Sigma son los siguientes: Si se introduce una referencia de celda como primer argumento de la función estadística y esa celda contiene una función RiskOutput con una función de propiedad usa los valores LSL, USL, Objetivo, Desplazamiento a largo plazo y Número de desviaciones estándar de esa salida cuando calcula los datos estadísticos deseados. Si se introduce una referencia de celda como primer argumento, la celda no tiene que ser una salida de simulación identificada con la función RiskOutput. Sin embargo, si no es una salida, debe añadirse una función de propiedad RiskSixSigma adicional a la propia función estadística para tenga los ajustes necesarios para calcular los datos estadísticos deseados. La introducción de una función de propiedad RiskSixSigma opcional directamente en una función estadística hace anule cualquier ajuste Six Sigma especificado en la función de propiedad RiskSixSigma de la salida de simulación de referencia. Esto permite calcular los datos estadísticos Six Sigma con diferentes valores LSL, USL, Objetivo, Desplazamiento de largo plazo y Número de desviaciones estándar para una misma salida. Si se introduce un nombre en lugar de una referencia de primero busca una salida con el nombre introducido y luego lee sus ajustes de función de propiedad RiskSixSigma. El usuario es responsable de que sean exclusivos los nombres que reciben las referencias de salida de las funciones estadísticas. Capítulo 2: Uso para Six Sigma 23

30 El argumento #Sim selecciona la simulación para la que se generará la estadística cuando se ejecutan múltiples simulaciones. Este argumento es opcional y se puede omitir cuando se ejecuta una sola simulación. Cuando se introduce una función de propiedad RiskSixSigma opcional directamente en una función estadística Six Sigma, se usan diferentes argumentos de la función de propiedad dependiendo del cálculo que se esté realizando. Introducción de funciones estadísticas Six Sigma Las funciones estadísticas que se encuentran en modelos de hojas de cálculo que se usan para generar informes personalizados de resultados de simulación, sólo se actualizan cuando termina la simulación. El comando Insertar función permite insertar rápidamente una función estadística Six Sigma. Sólo tiene que seleccionar el comando Six Sigma en la categoría de función Estadística del menú Insertar función y luego seleccionar la función deseada. La función seleccionada se añadirá a la fórmula de la celda activa. 24 Funciones estadísticas Six Sigma

31 RiskCp Descripción Ejemplos Guías de uso RiskCp(referencia de celda o nombre de variable de salida, Sim#, RiskSixSigma(LSL,USL, Objetivo, Desplazamiento de largo plazo, Número de Desviaciones estándar). Calcula la capacidad del proceso para la referencia de celda o nombre de variable de salida en Sim# utilizando opcionalmente los LSL y USL en la función de propiedad RiskSixSigma incluida. Esta función calculará el nivel de calidad de la variable de salida especificada y de lo que es potencialmente capaz de producir. RiskCP(A10) retorna la Capacidad de Proceso para la variable de salida en la celda A10. Una Función de propiedad RiskSixSigma debe ser introducida en la función RiskOutput en la celda A10. RiskCP(A10,,RiskSixSigma(100,120,110,1.5,6)) retorna la Capacidad de Proceso para la variable de salida en la celda A10, utilizando un LSL de 100 y un USL de 120. Se requiere introducir una función de propiedad RiskSixSigma para la referencia de celda o el nombre de la variable de salida, o bien debe incluirse una función de propiedad RiskSixSigma. RiskCpm Descripción Ejemplos Guías de uso RiskCPM(referencia de celda o nombre de variable de salida, Sim#, RiskSixSigma(LSL,USL, Objetivo, Desplazamiento de Largo Plazo, Número de Desviaciones estándar)). Calcula el índice de capacidad Taguchi para la referencia de celda o el nombre de variable de salida en el número de simulación, usando opcionalmente los USL, LSL, y el objetivo en la Función de propiedad RiskSixSigma. Esta función es esencialmente la misma que Cpk pero incorpora el valor objetivo que, en algunos casos, podría estar o no dentro de los límites de especificación. RiskCpm(A10) retorna un índice de capacidad Taguchi para la celda en A10. RiskCpm(A10,,RiskSixSigma(100, 120, 110, 0, 6)) retorna un índice de capacidad Taguchi para la celda en A10 utilizando un USL de 120, un LSL de 100 y un Objetivo de 110. Se requiere introducir una función de propiedad RiskSixSigma para la referencia de celda o el nombre de la variable de salida, o bien debe incluirse una función de propiedad RiskSixSigma. Capítulo 2: Uso para Six Sigma 25

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