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

ARTURO RUIZ-FALCÓ - ATISAE.VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD. MADRID, NOVIEMBRE 2005 1Transparencia

APLICACIÓN DEL MÉTODO CSP A LA MEJORA DE LA FIABILIDAD.

EJEMPLO PRÁCTICO.

Arturo Ruiz-Falcó [email protected]

Noviembre, 2005

VII CONGRESO DE CONFIABILIDAD


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


ORIGEN DEL MÉTODO

• 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.

DORIAN SHAININ (1914-2000)


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


¿PARA QUÉ SIRVE EL MÉTODO CSP?

PROPORCIONA UNA SISTÉMÁTICA PARA AVERIGUAR POR QUÉ UNOS EQUIPOS

FALLAN Y OTROS NO


¿CUANDO ES POSIBLE APLICAR “COMPONENT SEARCH”?

1) CONJUNTOS (EQUIPOS O SISTEMAS) QUE INCORPOREN SUBCONJUNTOS (EQUIPOS O COMPONENTES).

A

B

C

D

E

F



2) LA CARACTERÍSTICA DE CALIDAD DEBE SER MEDIBLE Y REPETIBLE.



3) DEBE SER POSIBLE DESMONTAR Y VOLVER A MONTAR EL EQUIPO O SISTEMA SIN QUE ELLO AFECTE A LAS PRESTACIONES

3

1

3

4

5

6

ES DECIR, NO SE DEBE DESTRUIR EL EQUIPO POR EL DESMONTAJE.



4) DEBEN EXISTIR DOS GRUPOS CON NIVELES DE PRESTACIONES MUY DIFERENTES.

POR EJEMPLO:•FUNCIONA / NO FUNCIONA•FALLOS INFANTILES•ETC.


• 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.


RESUMEN


¿DE QUÉ FASES CONSTA “COMPONENT SEARCH PATTERN”?

• 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.

CONSTA DE LAS ETAPAS SIGUIENTES:


VEAMOS EL MÉTODO CON UN EJEMPLO

1

2

3

4

5

6

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.


ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 1

d

SELECCIONAR UNA UNIDAD “DE LAS BUENAS” Y OTRA DE “LAS MALAS”(POR EJEMPLO “LA MEJOR” Y “LA PEOR”)

UNIDAD MALA “M”

UNIDAD BUENA “B”



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



MEDIR AMBAS UNIDADES Y ANOTAR LAS MEDIDAS

MEDIDA 1m =10

MEDIDA 1b =32


ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 4A

DESMONTAR Y VOLVER A MONTAR LOS SEIS COMPONENTES DE AMBAS UNIDADES (1er DESMONTAJE)

1

2

3

4

5

6

1,2,3,4,5,6


ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 4B

MEDIR NUEVAMENTE AMBAS UNIDADES Y ANOTAR LAS MEDIDAS

MEDIDA 2m =9

MEDIDA 2b =30


ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 5A

DESMONTAR Y VOLVER A MONTAR LOS SEIS COMPONENTES DE AMBAS UNIDADES (2o DESMONTAJE)

1

2

3

4

5

6

1,2,3,4,5,6


ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK), PASO 5B

MEDIR NUEVAMENTE AMBAS UNIDADES Y ANOTAR LAS MEDIDAS

MEDIDA 2m =8

MEDIDA 2b =33



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 MEDIANARECORRIDO

dBUENA M 32 30 33 32 3MALA M 10 9 8 9 2

5,22

32=

+=d 23932 =−=D



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.)

Buena

Mala

Inicial 1er Desm. 2o Desm.

D

Inicial 1er Desm.2o Desm.

D

CASO A) LAS BUENAS” Y “LAS MALAS”ESTÁN CLARAMENTE SEPARADAS

CASO B) “LAS BUENAS” Y “LAS MALAS”NO ESTÁN CLARAMENTE SEPARADAS



ES DECIR…

Buena

Mala


D

Inicial 1er Desm.2o Desm.

D

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



¿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

dD *25,1>

2) LA DIFERENCIA D DE AMBAS MEDIANAS DEBE SER MAYOR QUE:

EN ESTE EJEMPLO:

2312,3 2,5*1,25 ;5,2 ;21 <<=== dD

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


ETAPA 1: ACOTAMIENTO (BALLPARK)

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

RESUMEN



• D > 1,25 – 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– 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.

d

POSIBLES CONCLUSIONES

d



Buena

Mala


D d> 1 25,

DE MANERA GRÁFICA


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


¿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.


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.

ORDEN DE PROBABILIDADSUBCONJUNTO 1SUBCONJUNTO 2SUBCONJUNTO 3SUBCONJUNTO 4SUBCONJUNTO 5SUBCONJUNTO 6

EN EL EJEMPLO LOS EXPERTOS OPINAN:



CALCULAR LOS LÍMITES DE CONTROL DENTRO DE LOS CUALES PUEDEN VARIAR LOS RESULTADOS DEL ENSAYO DEBIDO ÚNICAMENTE

A CAUSAS ALEATORIAS

LC medianas = mediana t d d mediana d± = ±+2 2 20 95 2 776 1 81( , ) / , / ,*

EN EL EJEMPLO:

3681,1/5,2*776,2 32=Buenas Sup LC =+

2881,1/5,2*776,2 32=Buenas Inf LC =−

1381,1/5,2*776,2 9=Malas Sup LC =+

581,1/5,2*776,2 9=Malas Inf LC =−


10

20

30

40

Inicial D- 1 D-2 1 2 3 4 5 6 Capping run


ENTRE ESTOS VALORES PUEDEN FLUCTUAR LAS UNIDADES BUENAS

ENTRE ESTOS VALORES PUEDEN FLUCTUAR LAS UNIDADES MALAS



1

2

3

4

5

6

PERMUTAR EL PRIMER COMPONENTE EN LOS DOS CONJUNTOS Y MEDIR. PUEDEN OCURRIR LOS SIGUIENTES CASOS:

1

2

3

4

5

6


10

20

30

40



CASO 1: NO AFECTA AL RESULTADO. ESTE COMPONENTE ES INERTE Y NO ES LA CAUSA DEL PROBLEMA. DESCARTARLO Y

CONTINUAR PERMUTANDO.


10

20

30

40



CASO 2: SE INVIERTE EL RESULTADO. ¡EUREKA EL COMPONENTE CAMBIADO ES EL RED X! PROBLEMA SOLUCIONADO


10

20

30

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



COMPONENTE 1 INOCUO

NO HAY CAMBIO DE RESULTADO

VOLVER A CAMBIAR 1 E IR AL SIGUIENTE

COMPONENTE 1 = RED X

HAY CAMBIO DE RESULTADO

PERMUTA COMPONENTE 1

COMPONENTE 1 = PINK X

CAMBIO PARCIAL DE RESULTADO



1

2

3

4

5

6

PERMUTAR EL SIGUIENTE COMPONENTE EN LOS DOS CONJUNTOS Y MEDIR. INTERPRETAR RESULTADO

1

2

3

4

5

6


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 Límites de Control inferior

Límites de Control superior

Conclusión

Inicial = 32 = 10D-1 = 30 = 9D-2 = 33 = 8Mediana 32 9Recorrido 3 2

1 1MRB 31 28,2 35,8 1BRM 10 5,2 12,82 2MRB 25 28,2 35,8 2BRM 12 5,2 12,8 2 Pink X, +…3 3MRB 30 28,2 35,8 3BRM 11 5,2 12,84 4MRB 22 28,2 35,8 4BRM 15 5,2 12,8 4 Pink X, +…5 5MRB 31 28,2 35,8 5BRM 12 5,2 12,86 6MRB 30 28,2 35,8 6BRM 9 5,2 12,8

Capping run 2B4BRM 31 28,2 35,8 2M4MRB 12 5,2 12,8


ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN, EJEMPLO

GRÁFICAMENTE

10

20

30

40



ETAPA 2: ETAPA DE ELIMINACIÓN

• 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.

RESUMEN


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:

X Y RB B M X Y RM M B

CON ESTE CAMBIO DEBE REVERTIRSE EL RESULTADO



10

20

30

40


EN ESTE EJEMPLO SE HAN OBTENIDO EL SIGUIENTE RESULTADO:


ETAPA 3: COMPROBACIÓN (CAPPING RUN)

10

20

30

40



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 ESTÁRESUELTO.

SERÍA NECESARIO CONTINUAR LA INVESTIGACIÓN PARA AVERIGUAR LAS DIFERENCIAS EXISTENTES

ENTRE LOS SUBCONJUNTOS 2 Y 4 “BUENOS” Y “MALOS”


ETAPA 4: ANÁLISIS FACTORIAL

• SI SE HUBIERA ABORDADO INICIALMENTE UNA EXPERIMENTACIÓN BASADA EN DISEÑOS FACTORIALES COMPLETOS A 2 NIVELES, SE HUBIERAN PRECISADO 26=64 EXPERIMENTOS.

• SI EL EQUIPO HUBIERA SIDO MÁS COMPLEJO, POR EJEMPLO CON 8 SUBCONJUNTOS, SE HUBIERAN REQUERIDO 28=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:


SE HA OBTENIDO UN ANÁLISIS FACTORIAL 22 REPLICADO

Bueno

Malo

BuenoMalo

SUBCONJUNTO 4

SUBCONJUNTO 2

31,000

17,00010,125

20,000Experimento Result.Inicial B 32D-1 B 30D-2 B 331B 313B 305B 316B 30Cap. Run B 31

Experimento Result.Inicial M 10D-1 M 9D-2 M 81M 103M 115M 126M 9Cap. Run M 12

Experimento Result.4B 222M 12

Experimento Result.2B 254M 15

2 RÉPLICAS

2 RÉPLICAS

8 RÉPLICAS

8 RÉPLICAS


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


CUANTIFICACIÓN DE LOS EFECTOS

Med

ia d

e la

Res

pues

ta

BuenoMalo

30

25

20

15

10BuenoMalo

SUBCONJUNTO 2 SUBCONJUNTO 4

Diagrama de Efectos Principales en la Respuesta



SUBCONJUNTO 4

Med

ia

BuenoMalo

30

25

20

15

10

MaloBueno

SUBCONJUNTO 2

Diagrama de Interacción en la Respuesta



Constante 19,53SUBCONJUNTO 2 4,47SUBCONJUNTO 4 5,97SUBCONJUNTO 2*SUBCONJUNTO 4

1,03

4242 03,197,547,453,19 KKKKR +++=


MUCHAS GRACIAS POR SU ATENCIÓN

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