CGG-SOFT |
SOFTWARE PARA SIX-SIGMA EN SEIS LENGUAJES (Español,
Inglés, Alemán, Italiano, Francés,
Portugués)
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SOFTWARE FOR
SIX-SIGMA IN SIX-LANGUAGES
(Spanish, English, Deutsch, Italian, French, Portuges) |
La Estadística aplicada es fundamental para
llevar a cabo los proyectos de SIX-SIGMA ya que en el
proceso DMAIIC según Brassard y Ritter en su
libro "Navegando a través de Six-Sigma"
especifican los pasos:
Define = Definir
Measure = Medir
Analize = Analizar
Improve = Mejorar
Implement = Implementar
Control = Controlar
La selección del proyecto es hecha por los "Champions",
ejecutivos de alto nivel de la empresa junto con los
"Green Belts", ejecutivos que formarán
y administrarán los equipos de proyecto y "Black
Belts" especialistas en estadística aplicada
que asesoran al equipo a lo largo y ancho del proyecto,
con estadística de alto nivel y software de soporte
que van de la mano con el proceso DMAIIC para que en
seis meses logren un ahorro por proyecto de 50,000 a
250,000 U.S. $. Supervisados cercana e internamente
por el área de finanzas de las organizaciones
que tienen establecidos programas Six-Sigma.
La Estadística de alto nivel es facilitada a
través de los programas de software y CGG-SOFT
está conformado por una batería de programas
que cubre una amplia gama de técnicas usadas
en los proyectos SIX-SIGMA, tales como:
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REQUERIMIENTOS
TÉCNICOS.
- Los programa corren en Sistemas Windows
98, 2000, ME, XP.
- La resolución de la pantalla
ideal de los programas es de 1024x768
pixeles.
- Están desarrollados en Lenguaje
Visual Basic Versión 6.0.
- DOETAG incluye una hoja de Cálculo
Excel ® Office 7 o más
reciente.
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El PhD. Mikel Harry desarrolló el concepto cuando
trabajaba en Motorola compañía donde se
inició la metodología SIX-SIGMA, perfeccionándola
en Asea Brown Boveri y en la Six-Sigma Internacional
Academy.
"Six Sigma" es una metodología para
mejorar la capacidad y habilidad del proceso desde un
nivel base, muy a menudo alrededor de cuatro sigmas
o 6200 defectos por millón de oportunidades,
a un nivel de 3.4 por millón.
Las herramientas de implementación son una serie
de técnicas estadísticas. "El poder
de "Six Sigma viene desde la forma en que las herramientas
de calidad son aplicadas - con un enfoque en los resultados
en la última línea de un balance contable
comentó Harry".
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DISEÑO DE EXPERIMENTOS
(Método-Taguchi)
Este software es amigable al usuario maneja diseños
de Arreglos Ortogonales (AO's) L4, L8, L12, L16 y L32
para dos niveles y L9, L18 y L27 para tres niveles.
EL programa tiene como novedad además del cálculo
de los Efectos Principales poder separar Efectos Confundidos
de pares de factores (Interacciones) en AO's L4, L8,
L16 y L32 y hacer estudios de Diseño de Parámetros
también por pares columnas de factores principales
en los mismos AO's.
Los archivos de texto (*.txt) son construidos por el
programa o con el Bloc de Notas de Microsoft®, calcula
todos los efectos principales e interacciones para medias
y desviación estándar así como
las relaciones Señal a Ruido S/N (Signal/Noise)
Y los ANOVA para Medias, Desv. Std. y S/N (Mayor, Nominal
y Menor es Mejor).
En cualquier momento proporciona AYUDA oprimiendo la
tecla F1 con ejemplos prácticos y reales para
cada caso.
El Método Taguchi ® fue desarrollado por
el PhD. Genichi Taguchi ganador tres veces del Premio
Deming en Japón y es Honorary Member de la American
Society for Quality.
Esta
pantalla muestra en la parte superior directorio, carpeta
y nombre del archivo de datos del Arreglo Ortogonal
L8 para 4 Factores (A, B, C, D), 6 réplicas,
líneas de respuesta de efectos para medias y
desviación estándar de factores principales
y efectos de interacciones confundidas separadas analíticamente.
En la parte superior derecha el cuadro de texto contiene
los datos de las 8 corridas y 5 réplicas. Y en
la parte inferior dentro de la cuadrícula el
Análisis de Varianza (ANOVA) con Suma de Cuadrados,
Varianza, Cálculos de F y Porcentajes de Contribución
por columna y por interacción de pares de factores
para medias.
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CONFIABILIDAD (RELIABILITY-WEIBULL-EXPONENCIAL-LOGNORMAL)
El software calcula todos los estadísticos necesarios
para hacer un estudio de confiabilidad (reliability)
con la distribución de Weibull o Exponencial
de Euler o Log-Normal.
Para la Distribución de Weibull el programa
requiere, una serie de valores de prueba de vida de
un producto o servicio cada uno hasta la falla o suspensión
de la prueba en un archivo de texto, hecho con el programa
o con el Bloc de Notas de Microsoft® y calcula los
parámetros de:
ß = Forma, ? = Escala, d = Localización,
? = Vida Característica
Para Beta, Teta y Coeficiente de Reggresión
R^2 normal y para riesgo (hazard plot), Beta, Teta MLE
y sus intervalos de confianza al 90% y 95% y percentiles.
En Cálculos directos tiene una amplia gama de
aplicaciones tales como:
Disponibilidad, Exponencial, Estimar MTBF (Tipo I,
Tipo II r-esima falla, Tipo II r-determinada, Tipo II
t-Determinado), Sistema Serie, Sistema Paralelo (Switcheo
perfecto fallas iguales, Switcheo perfecto fallas desiguales,
No-Parametricas (Cero Fallas, Tamaño de Muestra)
Weibull Confiabilidad ß,?,d para Sobrevivir,
Confiabilidad ß,?,d Riesgo, Confiabilidad Weibull
para/tiempo de falla, Confiabilidad tiempo / falla truncada,
µ, Varianza Weibull Simulación, µ,
Varianza Weibull Truncada Simulación, µ
Weibull para truncamiento
En cualquier momento obtendrá ayuda oprimiendo
la tecla F1.
Esta
pantalla muestra directorio, carpeta y nombre del archivo
de 20 datos, en el lado derecho el cuadro de texto con
los datos de prueba de artículos suspendidos
(s) y con falla (f) al centro de la pantalla la gráfica
de regresión lineal y cálculos de Delta
= 0 Beta = 3.3422, Teta = 190.29, Ordenada al Origen
= -17.5419, y el coeficiente de regresión R^2=0.96183.
En la parte cuadriculada inferior los cálculos
de Weibull: F(t) Median Rank, Ln(t-D) [eje X], lnln(1/(1-F(t-D))
[eje Y].
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ANÁLISIS DE
VARIANZA UNO Y DOS CAMINOS
Software para el Análisis
de Varianza. (ANOVA-1W-2W)
Esta técnica ha sido usada en los análisis
de regresión y en el diseño de experimentos
para probar una hipótesis comparando la variación
de filas (bloques) o columnas (tratamientos) para aceptar
o rechazar la hipótesis, si se analiza solo filas
o solo columnas se llama 1 camino (ONE-WAY) calculando
el residual, donde estará escondida la variación
debida a filas o columnas.
Si el cálculo es ahora para filas y columnas
se muestra la suma de cuadrados corregida, grados de
libertad, media cuadrática, y residual, la razón
F, se construye la tabla de Análisis de Varianza
ANOVA este cálculo se llama 2 caminos (TWO-WAY)
.
El programa calcula F y la probabilidad exacta de Filas
y/o Columnas, aceptando o rechazando la hipótesis
fácil y rápidamente evitando tener que
buscar en tablas de libros los valores de probabilidad
aproximada.
La AYUDA se muestra al oprimir F1.
Esta
pantalla muestra el directorio, carpeta y nombre del
archivo de datos, mismo que se presenta con la información
correspondiente en el cuadro de texto situado al lado
derecho de la pantalla, donde el usuario podrá
efectuar los cambios requeridos si así lo requiere,
al centro se muestran los cálculos de filas y
columnas , así como la Suma de Cuadrados, Media
Cuadrática, Grados de Libertad para bloques y
tratamientos, así como el valor de F calculado
y la probabilidad exacta correspondiente para bloques
y tratamientos.
En la cuadrícula inferior se muestran todos los
cálculos en detalle.
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ANÁLISIS
DE VARIANZA PARA FILAS x COLUMNAS x INTERACCIONES
Software para el Análisis
de Varianza "ANOVA-FxCxI (N)"
Cuando es necesario conocer y medir la variación
de Filas (Bloques) y Columnas (Tratamientos) y además
la Interacción de Filas y Columnas FxC, de un
experimento, habiendo replicas del experimento en cada
combinación de filas y columnas este software
es el indicado.
El programa calcula la razón Fisher F y la probabilidad
exacta casual o no-casual de bloques, tratamientos e
interacción Bloques x Tratamientos.
Muy apreciada esta última condición ya
que elimina búsqueda en tablas de valores aproximados
de probabilidad dada por rangos en libros de texto especializados
en estadística. La AYUDA se obtiene oprimiendo
la tecla función F1.
udiendo imprimir esta y los resultados que calcula
el programa.
El programa maneja archivos de texto de extensión
(*.txt) que se construyen con los datos de experimentación
en el mismo programa o con el Bloc de Notas de Microsoft
®.
La
Pantalla muestra el directorio, carpeta y nombre del
archivo de datos, a la derecha hay un cuadro de texto
que contiene los valores de filas y columnas, al centro
de la pantalla aparecen los cálculos para tratamientos,
bloques y la interacción de bloques y tratamientos,
grados de libertad, valor de F calculado y la probabilidad
exacta también para bloques, tratamientos y su
interacción, en la parte inferior dentro de la
cuadrícula se muestran los cálculos en
detalle
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CUADRO LATINO (DISEÑO
DE EXPERIMENTOS)
Cuadro latino
Este es un diseño que se usa comúnmente
y se puede asumir que no hay interacciones entre las
variables y donde cada variable tiene el mismo número
de niveles. En la práctica, esto significa que
debe pensarse y entenderse que supuestamente no existen
interacciones o que éstas son muy pequeñas
si se comparan con los efectos por medir y que pueden
considerarse despreciables.
El análisis de los datos en un Diseño
de Cuadro Latino es una extensión de los casos
de ANOVA 1W-2W y ANOVA FxC en el cual los datos son
ahora agregados en una tercera dirección-las
posiciones.
Pantalla
muestra el directorio, carpeta y nombre del archivo
de datos, a la derecha se encuentra el cuadro de texto
con los valores numéricos del diseño.
En el centro de la pantalla usted podrá observar
los cálculos de bloques, tratamientos y la Tercera
variable, en donde para cada uno encontrará la
suma de cuadrados, media de cuadrados, grados de libertad
el valor de F calculado y su probabilidad exacta para
cada uno bloques, tratamiento y tercera variable pudiendo
aceptar o rechazar las hipótesis de prueba correspondientes.
En la parte inferior en la cuadrícula aparecen
todos los cálculos al detalle.
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ESTADÍSTICOS
Y DISTRIBUCIONES
Estadísticos y Distribuciones es un software
que entrega una cantidad sorprendente de estadísticos
de una serie de valores (hasta 12,000), manejados en
un archivo de texto (*.txt). Tales como media, mediana,
suma de datos, suma de cuadrados, Desviación
Estándar, Varianza, Sesgo, Curtosis, Coeficiente
de Variación, para n ó n-1, momentos de
3er. y 4o. Orden, máximo, mínimo, rango,
Cuartil Inferior. Cuartil Superior, Rango intercuartílico,
Media recortada, Intervalos de Confianza para la media
y la desviación estándar para 90, 95,
99 y 99.73%, Histograma de los datos con # de intervalos
o clases calculados con la fórmula de "Sturges".
K = # intervalos, K = 1 + 3.3223·log10(N) donde
N es el número de lecturas de la población,
la gráfica de papel normal de probabilidades
de los individuales y de las marcas de clase del histograma.
En su sección Cpk este programa entrega: Cp,
Cr, Cpk, Z, PPM, para el límite inferior y superior
de especificaciones, el Target (TR), mlt y tau así
como la gráfica de posición respecto a
los datos calculados.
En Distribuciones el programa entrega: Tabla de Números
Aleatorios, Muestreo Basado en (Norma 105D, Distribución
Z, N Infinita, N Conocida, Chi^2 , Binomial, Poisson).
Cpk Partes Por Millón, Distribución Normal
Z, Factorial de un número, Permutaciones y combinaciones,
Binomial positiva, Binomial negativa, Poisson, Geométrica,
t'Student, Hipergeométrica (N-D, n-x; N-D, n),
Exponencial, Tabla de Contingencia Chi^2 f x c, Chi^2,
Prueba Chi^2 2x2, Prueba F (Fisher), Distribución
t'Student para: µ = X testada, Muestra medida
dos veces, µ = X testada Des.Std = s (sigma),
µ = X testada Des.Std ? s (sigma), Teoría
de Estimación Estadística, Divergencia
de Datos Pronosticados.
La AYUDA se muestra en cualquier instante oprimiendo
tecla F1.
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Gráficos y cálculos así
como los datos del archivo de texto, valores originales
y ordenados.
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REGRESIÓN
LINEAL, EXPONENCIAL LOGARÍTMICA, POTENCIA, ORDEN
N.
Fue Sir Francis Galton (1822-1911) científico
inglés quien desarrolló la técnica
de regresión lineal o método de mínimos
cuadrados para encontrar la forma y función matemática
de diferente tipo de distribución de datos así
como su regresión y correlación, es importante
saber que los diferentes tipos de tipos de regresión
son aplicadas a diferentes casos tales como:
Tipo Función
Lineal y = mx +b
Exponencial y = Exp^bx ·Exp^(Mx ·X)],
Logarítmica y = Mx ·Ln(X) + bx
Potencia (Geométrica Negativa) y = bx + Exp ^(Mx)
Orden N y = K + aX + bX^2 + cX^3 + dX^4
Esta
pantalla contiene el directorio, carpeta y nombre del
archivo de datos, la gráfica con números
naturales y sus intervalos de confianza a ± 1
Des. Std y ± 2 Des. Std., también la gráfica
con los valores logarítmicos tanto de X, como
de Y, un cuadro de texto que muestra todos los estadísticos
de los valores de X y de Y así como el Análisis
de Varianza sus valores F y su probabilidad exacta,
así como sus intervalos de confianza y sus valores
t'Student y su probabilidad exacta.También aparece
un cuadriculado con los valores de X y de Y, los valores
predichos de Y, su residual y los intervalos de confianza
al 95% de X y de Y. Abajo a la derecha esta un cuadro
de texto con los valores de X y de Y donde podrá
usted cambiarlos si es necesario, sin olvidar volver
a guardar el archivo con el mismo o con otro nombre
antes de volver a reiniciar o correr el programa nuevamente.
A la derecha por último se encuentra una rejilla
con los valores de X y de Y elegidos para el estudio.
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REGRESIÓN
LINEAL MÚLTIPLE
Muchas aplicaciones del análisis de regresión
involucran situaciones donde se tiene más de
una variable de regresión. Un modelo de regresión
que contiene más de un regresor recibe el nombre
de modelo de regresión múltiple.
El desarrollo matemático es del siguiente tipo:
Y = ßo + ß1X1+ß2X2+ß3X3+
ßnXn
+ ?
Sea un ejemplo donde Y representa la vida de la herramienta;
X1, la velocidad de corte; X2 el ángulo de la
herramienta, y ? es un término de error aleatorio,
este modelo podrá ser representado con dos regresores,
utilizando una función lineal de los parámetros
desconocidos ßo, ß1, ß2.
La serie de valores serán valores observados
dependen de los parámetros X1, X2, X3,
Xn
para cada Y observada.
Al suministrar los valores, el programa calcula los
parámetros desconocidos y nos entrega una ecuación
donde usted podrá interpolar resultados proporcionando
diferentes series de valores X1, X2, X3,
..Xn.
En
esta pantalla está contenida la siguiente información:
Nombre del directorio, carpeta y archivo de datos para
la regresión lineal múltiple, muestra
la media, desviación estándar y el coeficiente
de variación de cada variable X y de Y.Muestra
los coeficientes de la ecuación, constante y
factores, el Análisis de Varianza y el coeficiente
de determinación R^2, R^2 Ajustada y el Coeficiente
de Correlación Múltiple con su Error Estándar
Estimado.También se presenta una tabla con estadísticos
para todas las Betas para el caso ßo, ß1,
ß2, ß3, ß4, ß5, ß6.La
suma de predichos de Y, suma residuales, suma de cuadrados
de residuales y los intervalos de confianza.
A la derecha se muestra un cuadro de texto con los
datos y en la parte inferior una cuadrícula con
los diferentes valores y los intervalos de confianza
al 95%. Y su residual.
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MÉTODO TRIZ
MANUFACTURA
¿Qué es TRIZ?
TRIZ
La historia de TRIZ
TRIZ es el acrónimo ruso para: "Teoría
de Solución de Problemas con Inventiva"
La traducción es la de Teoría de Solución
de Problemas con Inventiva, también conocida
como Innovación Sistemática. TRIZ incrementa
la innovación y elimina los conflictos entre
las mediciones de desempeño. TRIZ es también
una forma poderosa de generar conceptos alternativos
para las columnas de la matriz de Pugh comentada páginas
atrás y puede ser usada para mejorar el proceso
de diseños.
Genrich Altshuller, creador de TRIZ fue un investigador
de patentes para la marina Rusa en 1946. Él vio
su trabajo como una oportunidad para ayudar a los inventores
a encontrar soluciones creativas para problemas técnicos.
Primero el giró hacia el interior de la Psicología
para encontrar caminos para desatar o liberar la creatividad
de los inventores. Últimamente, estas investigaciones
en las ciencias del comportamiento no fueron tan productivas
como las que internamente el descubrió al analizar
miles de patentes.
A
través de su trabajo como investigador de patentes,
Altshuller identificó trayectorias o patrones
frecuentemente usados en patentes con innovaciones exitosas.
Estas patentes suministraron soluciones a contradicciones
y las soluciones a menudo representaron un punto a lo
largo de líneas repetibles de evolución.
Los descubrimientos de Altshuller reemplazaron al repentino
eureka del científico estereotípico con
(1) regularidades en la evolución del diseño,
(2) el concepto de idealidad y (3) los 40 principios
usados en la mayoría de las patentes innovadoras.
Estos tres elementos de TRIZ representan lo más
fructífero para la innovación. Hay varios
métodos adicionales bajo la sombrilla de TRIZ.
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MÉTODO TRIZ
NEGOCIOS
TRIZ es el acrónimo ruso para: "Teoría de Solución de Problemas con Inventiva"
La traducción es la de Teoría de Solución de Problemas con Inventiva, también conocida como Innovación Sistemática. TRIZ incrementa la innovación y elimina los conflictos entre las mediciones de desempeño.
TRIZ es también una forma poderosa de generar conceptos alternativos para las columnas de la matriz de Pugh y puede ser usada para mejorar el proceso de los diseños.
Genrich Altshuller, creador de TRIZ fue un investigador de patentes para la marina Rusa en 1946. Él vio su trabajo como una oportunidad para ayudar a los inventores a encontrar soluciones creativas para problemas técnicos. Primero el giró hacia el interior de la Psicología para encontrar caminos para desatar o liberar la creatividad de los inventores. Últimamente, estas investigaciones en las ciencias del comportamiento no fueron tan productivas como las que internamente el descubrió al analizar miles de patentes.
A través de su trabajo como investigador de patentes, Altshuller identificó trayectorias o patrones frecuentemente usados en patentes con innovaciones exitosas. Estas patentes suministraron soluciones a contradicciones y las soluciones a menudo representaron un punto a lo largo de líneas repetibles de evolución. Los descubrimientos de Altshuller reemplazaron al repentino eureka del científico estereotípico con (1) regularidades en la evolución del diseño, (2) el concepto de idealidad y (3) los 40 principios usados en la mayoría de las patentes innovadoras. Estos tres elementos de TRIZ representan lo más fructífero para la innovación. Hay varios métodos adicionales bajo la sombrilla de TRIZ.
Darrell Mann L. es un estudioso del Reino Unido que ha adaptado la técnica TRIZ a los procesos de negocios y administrativos. Mann ha adaptado la matriz desarrollada por Alshuller en lugar de ser 40x40 las Características de Altshuller las llama ahora Parámetros y la matriz de contradicciones la ha reducido a 31 por lo tanto la matriz es ahora para la técnica para procesos de negocios y procesos administraciones es de 31x31 donde en cada casilla son identificados un diferente número de los 40 principios adaptados para los procesos de negocios y procesos administrativos a continuación se muestra dicha matriz.
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FUNCIÓN PÉRDIDA
(TAGUCHI - LOSS FUNCTION)
La
función pérdida
La función pérdida Taguchi reconoce los
deseos del cliente de tener productos que son más
consistentes, parte por parte, y un deseo del productor
de hacer un producto de bajo costo. La pérdida
impartida a la sociedad está compuesta de los
costos incurridos en el proceso de producción
así como los costos encontrados durante el uso
por el cliente (reparación, pérdidas de
negocios, etc.). Para minimizar la pérdida impartida
a la sociedad la estrategia es desarrollar y fabricar
productos y servicios uniformes y costos reducidos en
el punto de producción y en el punto del consumo.
La función pérdida Taguchi cuantifica
la variabilidad presente en un proceso. Si una parte
alcanza el final de la línea de manufactura con
un diámetro que excede el límite inferior
o el superior, la parte deberá ser desechada
a un costo asumido de $1.00 (Un Dólar U.S.).
El costo de desecho es sólo un aspecto de la
pérdida impartida a la sociedad. Presumiblemente
las especificaciones están relacionadas con la
confiabilidad del producto; conforme se alcanzan los
límites de especificación, el producto
es menos adecuado para suministrar satisfacción
al cliente.
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GD&T (Geometric
Dimensioning And Tolerances)
Tolerancias
Geométricas y Dimensionado. Es una metodología
que nació en Escocia del Norte. La Tolerancia
de Posición surgió en la época
de la guerra en los submarinos fue Stanley Parker el
inventor de GD&T, descubierto en 1940 en el norte
de Escocia, entonces CD&T Classical Dimensioning
and Tolerancing esta metodología ha evolucionado
hasta llegar a lo encontrado en la Norma ASME Y14.5M-1994,
sus principios y reglas son seguidos por compañías
transnacionales e inclusive departamentos de gobiernos
como el Departamento de Defensa y la Armada de los Estados
Unidos, También ISO tiene una norma sobre Tolerancias
Geométricas y Dimensionado es la ISO- 1101.
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