APLICACIÓN DEL MÉTODO CSP A LA MEJORA DE LA FIABILIDAD. EJEMPLO PRÁCTICO.

Transcripción

1 VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD APLICACIÓN DEL MÉTODO CSP A LA MEJORA DE LA FIABILIDAD. EJEMPLO PRÁCTICO. Arturo Ruiz-Falcó Rojas aruiz-falco@atisae.com Noviembre,

2 AGENDA ORIGEN DEL MÉTODO BÚSQUEDA DE COMPONENTES (COMPONENTS SEARCH PATTERNS). PARA QUÉ SIRVE EL MÉTODO CSP? CUÁNDO ES APLICABLE EL MÉTODO CSP? CÓMO SE APLICA EL MÉTODO CSP? DE MANERA PARALELA, SE REALIZARÁ UNA APLICACIÓN A UN EJEMPLO 2

3 ORIGEN DEL MÉTODO DORIAN SHAININ ( ) INGENIERO CON CONOCIMIENTOS PROFUNDOS DE ESTADÍSTICA. HA APORTADO HERRAMIENTAS MUY EFECTIVAS PARA LA RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS. DESARROLLÓ EL MÉTODO MULTIPLE ENVIRONMENT OVERSTRESS, QUE SE APLICÓ CON GRAN ÉXITO AL MÓDULO LUNAR DEL PROYECTO APOLLO. 3

4 PRINCIPALES HERRAMIENTAS DE SHAININ GRÁFICO MULTIVARI. COMPARACIONES EMPAREJADAS. BÚSQUEDA DE COMPONENTES - COMPONENTS SEARCH PATTERNS (CSP). BÚSQUEDA DE VARIABLES - VARIABLES SEARCH PATTERNS (VSP). FACTORIALES COMPLETOS. B VS C. DIAGRAMA DE DISPERSIÓN: PARALELOGRAMO DE TOLERANCIAS 4

5 PARA QUÉ SIRVE EL MÉTODO CSP? PROPORCIONA UNA SISTÉMÁTICA PARA AVERIGUAR POR QUÉ UNOS EQUIPOS FALLAN Y OTROS NO 5

6 CUANDO ES POSIBLE APLICAR COMPONENT SEARCH? 1) CONJUNTOS (EQUIPOS O SISTEMAS) QUE INCORPOREN SUBCONJUNTOS (EQUIPOS O COMPONENTES). A B C D E F 6

7 CUANDO ES POSIBLE APLICAR COMPONENT SEARCH? 2) LA CARACTERÍSTICA DE CALIDAD DEBE SER MEDIBLE Y REPETIBLE. 7

8 CUANDO ES POSIBLE APLICAR COMPONENT SEARCH? 3) DEBE SER POSIBLE DESMONTAR Y VOLVER A MONTAR EL EQUIPO O SISTEMA SIN QUE ELLO AFECTE A LAS PRESTACIONES ES DECIR, NO SE DEBE DESTRUIR EL EQUIPO POR EL DESMONTAJE

9 CUANDO ES POSIBLE APLICAR COMPONENT SEARCH? 4) DEBEN EXISTIR DOS GRUPOS CON NIVELES DE PRESTACIONES MUY DIFERENTES. POR EJEMPLO: FUNCIONA / NO FUNCIONA FALLOS INFANTILES ETC. 9

10 CUANDO ES POSIBLE APLICAR COMPONENT SEARCH? RESUMEN 1) CONJUNTOS (EQUIPOS O SISTEMAS) QUE INCORPOREN SUBCONJUNTOS (EQUIPOS O COMPONENTES). 2) LAS PRESTACIONES DEL EQUIPO O SISTEMAS SON MEDIBLES Y REPETIBLES. 3) DEBE SER POSIBLE DESMONTAR Y VOLVER A MONTAR EL EQUIPO O SISTEMA SIN QUE ELLO AFECTE A LAS PRESTACIONES. 4) DEBEN EXISTIR DOS GRUPOS CON NIVELES DE PRESTACIONES MUY DIFERENTES. 10

11 DE QUÉ FASES CONSTA COMPONENT SEARCH PATTERN? CONSTA DE LAS ETAPAS SIGUIENTES: ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK). SIRVE PARA COMPROBAR SI LAS CAUSAS PRINCIPALES ESTÁN INCLUIDAS. ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN. SIRVE PARA ELIMINAR LAS CAUSAS NO INFLUYENTES. ETAPA 3: COMPROBACIÓN (CAPPING RUN). SIRVE PARA COMPROBAR QUE LAS CAUSAS CLASIFICADAS IMPORTANTES TIENEN UN EFECTO SIGNIFICATIVO, Y EL RESTO NO INFLUYE. ETAPA 4:ANÁLISIS FACTORIAL. SIRVE PARA CUANTIFICAR LA MAGNITUD DEL EFECTO Y DE LAS INTERACCIONES. 11

12 VEAMOS EL MÉTODO CON UN EJEMPLO CONJUNTO ELECTROMECÁNICO COMPUESTO DE SEIS SUBCONJUNTOS DESMONTABLES LA CARACTERÍSTICA DE CALIDAD ES MEDIBLE (POR EJ. W). ESTA CARACTERÍSTICA ESTÁ ASOCIADA AL FALLO EN DETERMINADAS CONDICIONES. LA TASA DE FALLO ES INACEPTABLE Y NO SE SABE LA CAUSA DE LOS FALLOS

13 ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 1 SELECCIONAR UNA UNIDAD DE LAS BUENAS Y OTRA DE LAS MALAS (POR EJEMPLO LA MEJOR Y LA PEOR ) UNIDAD MALA M UNIDAD BUENA B d 13

14 ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 2 DETERMINAR UN PARÁMETRO CUANTITATIVO QUE REPRESENTE LA CALIDAD DE LAS MISMAS ESTE PARÁMETRO DEBE ESTAR RELACIONADO CON EL FALLO. EN EL EJEMPLO, SI EL VALOR ES MENOR QUE 20, SE CONSIDERA QUE EL EQUIPO HA FALLADO 14

15 ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 3 MEDIR AMBAS UNIDADES Y ANOTAR LAS MEDIDAS MEDIDA 1m =10 MEDIDA 1b =32 15

16 ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 4A DESMONTAR Y VOLVER A MONTAR LOS SEIS COMPONENTES DE AMBAS UNIDADES (1 er DESMONTAJE) ,2,3,4,5,

17 ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 4B MEDIR NUEVAMENTE AMBAS UNIDADES Y ANOTAR LAS MEDIDAS MEDIDA 2m =9 MEDIDA 2b =30 17

18 ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 5A DESMONTAR Y VOLVER A MONTAR LOS SEIS COMPONENTES DE AMBAS UNIDADES (2 o DESMONTAJE) ,2,3,4,5,

19 ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 5B MEDIR NUEVAMENTE AMBAS UNIDADES Y ANOTAR LAS MEDIDAS MEDIDA 2m =8 MEDIDA 2b =33 19

20 ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 6 CALCULAR LA MEDIANA Y EL RECORRIDO d DE LA MEDIDAS DE CADA UNIDAD. CALCULAR LA DIFERENCIA D DE AMBAS MEDIANAS Y EL RECORRIDO MEDIO UNIDAD MEDIDA 1 MEDIDA 2 MEDIDA 3 MEDIANA RECORRIDO d BUENA M MALA M d = = 2, 5 D = 32 9 =

21 ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 6 CON ESTO PODEMOS COMPARAR LA DIFERENCIA ENTRE LAS BUENAS Y LAS MALAS CON LA VARIABILIDAD DENTRO DE CADA GRUPO DEBIDA A OTRAS CAUSAS (MEDIDA, AJUSTES DEL MONTAJE, ETC.) D D Buena Mala Inicial 1 er Desm. 2 o Desm. Inicial 1 er Desm.2 o Desm. CASO A) LAS BUENAS Y LAS MALAS ESTÁN CLARAMENTE SEPARADAS CASO B) LAS BUENAS Y LAS MALAS NO ESTÁN CLARAMENTE SEPARADAS 21

22 ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 6 ES DECIR D D Buena Mala Inicial 1 er Desm. 2 o Desm. Inicial 1 er Desm.2 o Desm. CASO A) LAS BUENAS SIGUEN SIENDO BUENAS Y LAS MALAS SIGUEN SIENDO MALAS A PESAR DE LAS OPERACIONES DE MONTAJES, LUEGO LA CAUSA SERÁ DEBIDA A ALGUNO DE LOS SUBCONJUNTOS CASO B) LAS BUENAS PUEDEN PASARA A SER MALAS Y VICEVERSA CON LOS MISMOS COMPONENTES, LUEGO LA CAUSA NO SERÁ DEBIDA A ALGUNO DE LOS SUBCONJUNTOS. HABRÁ QUE BUSCARLA EN OTRO SUBCONJUNTO, MEDIDA, AJUSTES DEL MONTAJE, ETC 22

23 ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 6 CUAL CRITERIO PARA SABER SI ESTAMOS EN EL CASO A? 1) LAS TRES MEDIDAS DE LA UNIDAD BUENA DEBEN SER MEJOR QUE LAS TRES MEDIDAS DE LA UNIDAD MALA 2) LA DIFERENCIA D DE AMBAS MEDIANAS DEBE SER MAYOR QUE: D > 1,25*d EN ESTE EJEMPLO: D = 21 ; d = 2,5; 1,25* 2,5 = 3,12 << 23 POR LO QUE PODEMOS CONCLUIR QUE AMBOS GRUPOS ESTÁN SUFICIENTEMENTE SEPARADOS, ES DECIR QUE LA CAUSA DE LOS FALLOS ESTÁ EN ALGUNO DE LOS SEIS COMPONENTES 23

24 ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK) RESUMEN 1. SELECCIONAR UNA UNIDAD DE LAS BUENAS Y OTRA DE LAS MALAS. 2. DETERMINAR UN PARÁMETRO CUANTITATIVO QUE REPRESENTE LA CALIDAD DE LAS MISMAS. 3. MEDIR AMBAS UNIDADES Y ANOTAR LAS MEDIDAS. 4. DESMONTAR Y VOLVER A MONTAR LAS UNIDADES Y VOLVERLAS A MEDIR. ANOTAR LAS MEDIDAS. 5. REPETIR EL DESMONTAJE Y VOLVER A MEDIR. 6. CALCULAR LA MEDIANA Y EL RANGO DE LA MEDIDAS DE CADA UNIDAD. CALCULAR LA DIFERENCIA D DE AMBAS MEDIANAS Y EL RECORRIDO MEDIO d 24

25 D > 1,25 ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK) SE PUEDE AFIRMAR CON UN NIVEL DE CONFIANZA DEL 95% LA CAUSA DEL PROBLEMA ESTÁ EN ALGUNO DE LOS SUBCONJUNTOS. SE DEBE CONTINUAR CON EL CSP PARA AVERIGUAR CUÁL ES. D < 1,25 POSIBLES CONCLUSIONES d d SE PUEDE AFIRMAR CON UN NIVEL DE CONFIANZA DEL 95% LA CAUSA DEL PROBLEMA NO ESTÁ EN ALGUNO DE LOS SUBCONJUNTOS. LA CAUSA PUEDE ESTAR EN: OTRO SUBCONJUNTO NO DESMONTADO. PROCESO DE MONTAJE. DISTINTAS CONDICIONES DE OPERACIÓN. 25

26 ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK) DE MANERA GRÁFICA D > 125, d Buena Mala Inicial 1 er Desm. 2 o Desm. 26

27 PERO TODAVÍA NO SABEMOS QUÉ COMPONENTES ES EL RESPONSABLE DE ACUERDO, PASEMOS A LA ETAPA SIGUIENTE, ELIMINACIÓN EN ELLA IDENTICAREMOS AL RED X Y AL PINK X 27

28 RED X? PINK X? ASÍ LOS DENOMINA SHAININ. RED X ES LA CAUSA QUE MÁS CONTRIBUYE AL PROBLEMA. LAS PINK X SON LAS QUE CONTRIBUYEN EN UNA MEDIDA MENOR DIRECTAMENTE O INTERACCIONANDO CON OTROS. 28

29 ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, PASO 1 LISTAR LOS COMPONENTES POR ORDEN DE IMPORTANCIA EN EL RESULTADO. PARA ELLO SE REQUIERE EL CONCURSO DE ESPECIALISTAS. SI EL ORDEN NO FUERA EL REAL, LA ÚNICA CONSECUENCIA ES QUE SE TARDA MÁS TIEMPO EN LLEGAR A LA LOCALIZACIÓN DEL RED X Y EL PINK X. EN NUESTRO EJEMPLO, LOS EXPERTOS CREEN QUE LO MÁS PROBABLE ES QUE LA CAUSA ESTÉ EN EL SUBCONJUNTO DENOMINADO 1, SEGUIDO DEL 2, ETC. EN EL EJEMPLO LOS EXPERTOS OPINAN: ORDEN DE PROBABILIDAD SUBCONJUNTO 1 SUBCONJUNTO 2 SUBCONJUNTO 3 SUBCONJUNTO 4 SUBCONJUNTO 5 SUBCONJUNTO 6 29

30 ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, PASO 2 CALCULAR LOS LÍMITES DE CONTROL DENTRO DE LOS CUALES PUEDEN VARIAR LOS RESULTADOS DEL ENSAYO DEBIDO ÚNICAMENTE A CAUSAS ALEATORIAS * LC medianas = mediana ± t ( 0, 95) d / d = mediana ± 2, 776d / 1, EN EL EJEMPLO: LC Sup Buenas = ,776 * 2,5 /1,81 = LC Inf Buenas = 32 2,776 * 2,5 /1,81 = LC Sup Malas = 9 + 2,776 * 2,5 /1,81 = LC Inf Malas = 9 2,776 * 2,5 /1,81 =

31 ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, PASO ENTRE ESTOS VALORES PUEDEN FLUCTUAR LAS UNIDADES BUENAS ENTRE ESTOS VALORES PUEDEN FLUCTUAR LAS UNIDADES MALAS Inicial D- 1 D Capping run 31

32 ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, PASO 3 PERMUTAR EL PRIMER COMPONENTE EN LOS DOS CONJUNTOS Y MEDIR. PUEDEN OCURRIR LOS SIGUIENTES CASOS:

33 ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, PASO 3 40 CASO 1: NO AFECTA AL RESULTADO. ESTE COMPONENTE ES INERTE Y NO ES LA CAUSA DEL PROBLEMA. DESCARTARLO Y CONTINUAR PERMUTANDO Inicial D- 1 D Capping run 33

34 ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, PASO 3 40 CASO 2: SE INVIERTE EL RESULTADO. EUREKA EL COMPONENTE CAMBIADO ES EL RED X! PROBLEMA SOLUCIONADO Inicial D- 1 D Capping run 34

35 ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, PASO 3 40 CASO 3: NO SE INVIERTE EL RESULTADO PERO ESTÁ FUERA DE LOS LÍMITES DE CONTROL. EUREKA EL COMPONENTE CAMBIADO ES UN PINK X! ESTE ELEMENTO ES PARCIALMENTE RESPONSABLE DEL PROBLEMA. CONTINUAR PERMUTANDO Inicial D- 1 D Capping run 35

36 ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, PASO 3 PERMUTA COMPONENTE 1 NO HAY CAMBIO DE RESULTADO HAY CAMBIO DE RESULTADO CAMBIO PARCIAL DE RESULTADO COMPONENTE 1 INOCUO COMPONENTE 1 = RED X COMPONENTE 1 = PINK X VOLVER A CAMBIAR 1 E IR AL SIGUIENTE 36

37 ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, PASO 3 PERMUTAR EL SIGUIENTE COMPONENTE EN LOS DOS CONJUNTOS Y MEDIR. INTERPRETAR RESULTADO

38 ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN EN ESTE EJEMPLO SE HAN OBTENIDO LOS SIGUIENTES RESULTADOS: Componente cambiado Montaje "bueno" Resultado Límites de Control inferior Límites de Control superior Montaje "malo" Resultado Inicial = 32 = 10 D-1 = 30 = 9 D-2 = 33 = 8 Mediana 32 9 Recorrido 3 2 Límites de Control inferior Límites de Control superior Conclusión 1 1 M R B 31 28,2 35,8 1 B R M 10 5,2 12,8 2 2 M R B 25 28,2 35,8 2 B R M 12 5,2 12,8 2 Pink X, M R B 30 28,2 35,8 3 B R M 11 5,2 12,8 4 4 M R B 22 28,2 35,8 4 B R M 15 5,2 12,8 4 Pink X, M R B 31 28,2 35,8 5 B R M 12 5,2 12,8 6 6 M R B 30 28,2 35,8 6 B R M 9 5,2 12,8 Capping run 2 B 4 B R M 31 28,2 35,8 2 M 4 M R B 12 5,2 12,8 38

39 ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, EJEMPLO GRÁFICAMENTE Inicial D- 1 D Capping run 39

40 ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN RESUMEN LISTAR LOS COMPONENTES POR ORDEN DE IMPORTANCIA EN EL RESULTADO. SI EL ORDEN NO FUERA EL REAL, LA ÚNICA CONSECUENCIA ES QUE SE TARDA MÁS TIEMPO EN LLEGAR A LA LOCALIZACIÓN DEL RED X Y EL PINK X. CALCULAR LOS LÍMITES DE CONTROL DENTRO DE LOS CUALES PUEDEN VARIAR LOS RESULTADOS DEL ENSAYO DEBIDO ÚNICAMENTE A CAUSAS ALEATORIAS. PERMUTAR EL PRIMER COMPONENTE EN LOS DOS CONJUNTOS: SI EL RESULTADO SE INVIERTE, EL COMPONENTE CAMBIADO ES SIN NINGUNA DUDA EL RED X. NO ES PRECISO CONTINUAR LOS ENSAYOS. SI NO HAY CAMBIO, ESTE COMPONENTE ES INERTE, TANTO ÉL COMO SUS INTERACCIONES (NO ES LA CAUSA DEL PROBLEMA). CONTINUAR PERMUTANDO EL COMPONENTE SIGUIENTE. SI HAY UN CAMBIO PARCIAL, PUEDE SER EL PINK X O INTERACTUAR CON OTRO COMPONENTE. 40

41 ETAPA 3: COMPROBACIÓN (CAPPING RUN) SI X E Y SON LOS COMPONENTES CALIFICADOS COMO RED X Y PINK X, Y R SON EL RESTO DE LOS COMPONENTES, MONTAR LAS UNIDADES: XYR XYR B B M M M B CON ESTE CAMBIO DEBE REVERTIRSE EL RESULTADO 41

42 ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, PASO 2 EN ESTE EJEMPLO SE HAN OBTENIDO EL SIGUIENTE RESULTADO: Inicial D- 1 D Capping run 42

43 ETAPA 3: COMPROBACIÓN (CAPPING RUN) Inicial D- 1 D Capping run 43

44 CONCLUSIÓN SE CONCLUYE QUE LA LA CAUSA DEL FALLO DEL EJEMPLO ESTÁ EN LOS COMPONENTE 2 y 6 Y EN SU INTERACCIÓN. EL PROBLEMA A NIVEL SUBCONJUNTO ESTÁ RESUELTO. SERÍA NECESARIO CONTINUAR LA INVESTIGACIÓN PARA AVERIGUAR LAS DIFERENCIAS EXISTENTES ENTRE LOS SUBCONJUNTOS 2 Y 4 BUENOS Y MALOS 44

45 ETAPA 4: ANÁLISIS FACTORIAL SI SE HUBIERA ABORDADO INICIALMENTE UNA EXPERIMENTACIÓN BASADA EN DISEÑOS FACTORIALES COMPLETOS A 2 NIVELES, SE HUBIERAN PRECISADO 2 6 =64 EXPERIMENTOS. SI EL EQUIPO HUBIERA SIDO MÁS COMPLEJO, POR EJEMPLO CON 8 SUBCONJUNTOS, SE HUBIERAN REQUERIDO 2 8 =256 EXPERIMENTOS LA ALTERNATIVA, DISEÑOS FACTORIALES FRACCIONALES, PRESENTA EL INCONVENIENTE DE CONFUNDIR EFECTOS PRINCIPALES CON INTERACCIONES. CON EL MÉTODO SEGUIDO, SE HA OBTENIDO UN DISEÑO FACTORIAL COMPLETO Y REPLICADO CON LOS FACTORES QUE INFLUYEN: 45

46 SE HA OBTENIDO UN ANÁLISIS FACTORIAL 2 2 REPLICADO 2 RÉPLICAS 8 RÉPLICAS Experimento Result. 2B 25 4M 15 Bueno 20,000 31,000 Experimento Result. Inicial B 32 D-1 B 30 D-2 B 33 1B 31 3B 30 5B 31 6B 30 Cap. Run B 31 8 RÉPLICAS SUBCONJUNTO 4 Experimento Result. Inicial M 10 D-1 M 9 D-2 M 8 1M 10 3M 11 5M 12 6M 9 Cap. Run M 12 Malo 10,125 Malo SUBCONJUNTO 2 17,000 Bueno 2 RÉPLICAS Experimento Result. 4B 22 2M 12 46

47 ESTO PERMITE CUANTIFICAR EL EFECTO DE LOS SUBCONJUNTOS EN EL RESULTADO AUNQUE EN EL EJEMPLO EXPUESTO NO RESULTA INTERESANTE, ES POSIBLE CUANTIFICAR EL EFECTO SUBCONJUNTO BUENO/ MALO EN LA RESPUESTA 47

48 CUANTIFICACIÓN DE LOS EFECTOS Diagrama de Efectos Principales en la Respuesta 30 SUBCONJUNTO 2 SUBCONJUNTO 4 Media de la Respuesta Malo Bueno Malo Bueno 48

49 CUANTIFICACIÓN DE LOS EFECTOS Diagrama de Interacción en la Respuesta 30 SUBCONJUNTO 2 Malo Bueno 25 Media Malo SUBCONJUNTO 4 Bueno 49

50 CUANTIFICACIÓN DE LOS EFECTOS Constante 19,53 SUBCONJUNTO 2 4,47 SUBCONJUNTO 4 5,97 SUBCONJUNTO 1,03 2*SUBCONJUNTO 4 R = 19,53 + 4,47K + K K 2 + 5,97K 4 1,

51 MUCHAS GRACIAS POR SU ATENCIÓN 51