Taguchi Material Didactico Respaldo 2
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VARIACION Y RUIDO
Los factores que generan que una característica funcional se desvié de su valor objetivo se llaman factores de ruido, por ejemplo:La eficiencia del combustible, los cambios de presión, la maniobrabilidad etc.
Los factores de ruido causan: variación y perdida de calidad
El Dr. Taguchi ha observado que esta perdida de calidad constituye una perdida en tiempo y dinero tanto a los consumidores, los fabricantes y a la sociedad.
Tipos de Ruido
Ruido externo: Cambios de temperatura, humedad, polvo, etc. Este ruido se da durante el uso del producto.Ruido Interno: ( Deterioro) Desgaste de los componentes del productoRuido entre Productos: Variaciones entre productos manufacturados bajo especificaciones similaresTodas las actividades de la Ingeniería de la calidad tienen como objetivo fundamental fabricar un producto robusto frente a todos los factores de ruido.
Lo robusto de un producto implica que su característica funcional no se vea afectada por dichos factores
VARIACION Y RUIDO
Los factores que generan que una característica funcional se desvié de su valor objetivo se llaman factores de ruido, por ejemplo:La eficiencia del combustible, los cambios de presión, la maniobrabilidad etc.
Los factores de ruido causan: variación y perdida de calidad
El Dr. Taguchi ha observado que esta perdida de calidad constituye una perdida en tiempo y dinero tanto a los consumidores, los fabricantes y a la sociedad.
Tipos de Ruido
Ruido externo: Cambios de temperatura, humedad, polvo, etc. Este ruido se da durante el uso del producto.Ruido Interno: ( Deterioro) Desgaste de los componentes del productoRuido entre Productos: Variaciones entre productos manufacturados bajo especificaciones similaresTodas las actividades de la Ingeniería de la calidad tienen como objetivo fundamental fabricar un producto robusto frente a todos los factores de ruido.
Lo robusto de un producto implica que su característica funcional no se vea afectada por dichos factores
FACTORES DE RUIDOCAUSA DE DESVIACION
Ruido Externo
Ruido Interno
Ruido entre
ProductosVariación por causa del Medio ambienteErrores Humanos Deterioro Imperfecciones de
Manufactura
FACTORES DE RUIDOCAUSA DE DESVIACION
Ruido Externo
Ruido Interno
Ruido entre
ProductosVariación por causa del Medio ambienteErrores Humanos Deterioro Imperfecciones de
Manufactura
Desviación de las características funcionalesRespecto al valor objetivo
PERDIDA A LA SOCIEDAD
CALIDAD
¿Como podemos medir la calidad ?
El Dr. Taguchi propone una visión diferente y mas amplia de la calidad: la relaciona con los costos y la perdida monetaria para el fabricante y el consumidor.
¿Quien paga esta perdida?
Tipos de Características de Calidad
Características Cuantificables.
…Características por atributos
Características Dinámicas.
Características Cuantificables:
Nominal es mejor. Es una característica con un valor objetivoMenor en mejor. Es una característica cuyo mejor valor es ceroMayor es Mejor. Es una característica cuyo mejor valor es infinito
Tipos de Características de Calidad
Características Cuantificables.Son las que se pueden medir en una escala continuaCaracterísticas por atributosSon las que no se pueden medir en una escala continuaPero se pueden medir en una escala graduada discreta. Frecuentemente están basadas en apreciaciones subjetivas tales como bueno, mejor el mejor, etc.Características Dinámicas.Son las características funcionales de la calidad de un sistema que se determina con base a la entrada al sistema y a los resultados de salida. Un ejemplo es la tracción de un automóvil, cuando cambia de velocidad de la maquina, la transmisión reacciona y se opera un cambio de velocidades a la baja o a la alta, o bien permanece en el mismo engrane
Características Cuantificables:
Nominal es mejor. Es una característica con un valor………. objetivoMenor en mejor. Es una característica cuyo mejor valor es…. ceroMayor es Mejor. Es una característica cuyo mejor valor es… infinito
Tipos de Características
Nominal es Mejor. Ej.
Menor es Mejor. Ej.
Mayor es Mejor. Ej.
Dimensión, cambio de presión, espacio libre, viscosidad,…. etc.
Desgaste, encogimiento, deterioración, nivel de ruido,… etc.
Tensión, duración, eficiencia de combustible, etc.
¿Qué es la perdida ocasionada a la sociedad?
Ejemplo. Los campesinos japoneses usan cubiertas de vinil …….
Tolerancia acumulada
Tipos de Características
Nominal es Mejor. Ej.
Menor es Mejor. Ej.
Mayor es Mejor. Ej.
Dimensión, cambio de presión, espacio libre, viscosidad,…. etc.
Desgaste, encogimiento, deterioración, nivel de ruido,… etc.
Tensión, duración, eficiencia de combustible, etc.
¿Qué es la perdida ocasionada a la sociedad?
Ejemplo.
Tolerancia acumulada
Función de Perdida
Los métodos Taguchi parten de la premisa de que todos los resultados pueden obtenerse rápidamente y a bajo costo. El uso de la aproximación a la parábola cuadrática por la función de perdida es consistente con esta filosofía.
Es importante recordar que:• Conformarse con los limites de especificación es un indicador inadecuado de calidad o de perdida debida a mala calidad• La perdida de calidad se da por la insatisfacción del consumidor• La perdida de calidad puede relacionarse con las características del producto.• La perdida de calidad es una perdida financiera• La función de perdida es una herramienta excelente para evaluar la perdida en la etapa inicial de desarrollo de producto / proceso.
L ( y ) = Perdida en dinero por unidad de producto cuando las características de calidad son iguales a y.
y = Valor de la característica de calidad, esto es longitud, anchura, concentración, terminado de la superficie, lisura, etc.
La función de perdida usada por el Dr. Taguchi es una aproximación de una expansión de las series de Taylor alrededor de un valor meta m, cuya ecuación es:
L ( y ) = k ( y-m ) 2
m = Valor nominal de yK = es una constante de proporcionalidad y depende de su importancia financiera, de la característica de calidad. Si y es por ejemplo , una dimensión critica de un dispositivo de protección en un reactor nuclear, entonces llega a ser de una importancia muy grande.
La representación cuadrática de la función de perdida, L ( y ), tiene necesariamente estas características:
L ( y ) es mínima cuando y = m
L ( y ) aumenta, en la medida que y se desvía de m o aumenta lentamente entre mas cerca esta de m, y se incrementa mas rápidamente a medida que se desvía mas de mL ( y ) se expresa en unidades monetarias Función de perdida estándar
L ( y )
m y
perdida
Valor medido de la característica
buena buena
regularregular
mala mala
Nota: 1. k es constante 2. y-m es la desviación del valor nominal 3. La perdida es proporcional a la raíz de la desviación del valor nominal
L ( y ) = k ( y- m ) 2
Modelo Tradicional de los costos asociados en el cumplimiento de las especificaciones Muchas empresas, quedan satisfechas o conformes cuando las características de calidad de un producto quedan dentro de las especificaciones. Según este modelo, erróneamente se piensa que mientras estamos dentro de la tolerancia, no existen pérdidas asociadas. Supongamos, por ejemplo, que las especificaciones de un determinado producto es 0,600 ± 0,003. Veamos ahora como se refleja esto en el siguiente gráfico:
Modelo Función Taguchi de Pérdida Pero la realidad, según Taguchi, es que mientras menor sea la variación con respecto al valor objetivo, mejor será la calidad. La pérdida aumenta, como función cuadrática, cuando uno se aleja más del valor objetivo. La siguiente gráfica ilustra este concepto:
Modelo Tradicional de los costos asociados en el cumplimiento de las especificaciones Muchas empresas, quedan satisfechas o conformes cuando las características de calidad de un producto quedan dentro de las especificaciones. Según este modelo, erróneamente se piensa que mientras estamos dentro de la tolerancia, no existen pérdidas asociadas. Supongamos, por ejemplo, que las especificaciones de un determinado producto es 0,600 ± 0,003. Veamos ahora como se refleja esto en el siguiente gráfico:
Modelo Función Taguchi de Pérdida Pero la realidad, según Taguchi, es que mientras menor sea la variación con respecto al valor objetivo, mejor será la calidad. La pérdida aumenta, como función cuadrática, cuando uno se aleja más del valor objetivo. La siguiente gráfica ilustra este concepto:
Ejemplo: fuente de poder de un televisor
Función de perdida para una característica de tipo nominal en mejor
Determinemos la función de perdida para el circuito de la fuente de poder de un TV en donde el valor nominal de y ( voltaje de salida ) es m=115 volts.
Asumimos que
El costo promedio por reparar o remplazar el televisor de color es U.S.$100.00 esto ocurre cuando esta fuera de rango de 115 20 volts estando el aparato ya en poder del consumidor.
En nuestro caso la tolerancia del consumidor es 115 20 voltsK= U.S.$ 0.25
Supongamos que el circuito se embarco con una salida de 110 voltios sin ser reprocesado calcular la perdida L=? (Dato aproximado de la mala calidad a la sociedad)
L ( y ) = k ( y- m ) 2
+_
+_
Esta perdida llega al fabricante como:Consumidor insatisfechoCostos agregados de garantíaTiempo y dinero del consumidor por la reparaciónMala reputaciónPerdida de mercado a largo plazo
Obtenga los limites de especificacion poniendo la funcion de perdida L a un precio de $ 2.25
El tiempo de entrega de material de la planta hacia los centros de distribución es aproximado de 4 hrs, pero por diversas causas este se puede retrasar, si calculamos un promedio de entregas tenemos que normalmente se lleva 6hrs, el costo de cada embarque es de $2.500 usd, entonces tenemos:
Y = 4 hrsm = 6 hrs$ c/u = $2.500 USD1hr
Tenemos que determinar K = 2500/1hr
L = 2500 ( 4 - 6 )21hr
L= 10.000 usd de perdida
Aplicación
Una compañia dedicada a fabricar balastras garantizan una vida útil de 60 meses, a un costo de $12usd c/u, pero en promedio estas tienen una vida util de 56 meses, entonces tenemos:
Y = 60 mesesm = 56 meses$ c/u = $12 USD 1 m
Tenemos que determinar K = 12/1m
L = 12 ( 60 – 56 )21m
L= 192 usd de perdida
Funcion de perdida para mas de una pieza
Es muy frecuente que queramos evaluar la calidad Promedio de todos los productos. Para hacer esto usamos el promedio de (Y – m ) , llamado media de la desviacion cuadrada.
2
MSD : media de la desviacion cuadrada
L : Perdida en dinero
M: valor nominal
Y : Promedio de y
: Varianza de y
La varianza se calcula como sigue:n
2
=1__n
i =1
yi- y
_
M
MSD= 2
2
+ ( Y – m )2
2
+ ( Y – m ) ( )2
L = k
FABRICA MSD PERDIDAS
1 112 113 113 114 114
115 115 116 116
117 117 115 118
2 113 114 114 114 115
115 115 115 115
116 116 116 113
3 113 114 114 114 112
114 114 115 112
115 114 112 114
4 114 115 116 114 115
116 114 115 116
114 115 116 115
Función de perdida de mas de una pieza
¿Qué fabrica resulta ser mejor opción?
K= 0.25 usd
2.7.4 Varianza y desviación típica Como forma de medir la dispersión de los datos hemos descartado: • , pues sabemos que esa suma vale 0, ya que las desviaciones con respecto a la media se compensan al haber términos en esa suma que son de signos distintos. •Para tener el mismo signo al sumar las desviaciones con respecto a la media podemos realizar la suma con valores absolutos. Esto nos lleva a la Dm, pero como hemos mencionado, tiene poco interés por las dificultades que
presenta. Si las desviaciones con respecto a la media las consideramos al cuadrado, , de nuevo obtenemos que todos los sumandos tienen el mismo signo (positivo). Esta es además la forma de medir la dispersión de los datos de forma que sus propiedades matemáticas son más fáciles de utilizar. Vamos a definir entonces dos estadísticos que serán fundamentales en el resto del curso: La varianza y la desviación típica.
La varianza, , se define como la media de las diferencias cuadráticas de n puntuaciones con respecto a su media aritmética, es decir
Para datos agrupados en tablas, usando las notaciones establcidas en los capítulos anteriores, la varianza se puede escibir como Una fórmula equivalente para el cálculo de la varianza está basada en lo siguiente:
Con lo cual se tiene
Si los datos están agrupados en tablas, es evidente que
2.7.4.1 Ejemplo Calcular la varianza y desviación típica de las siguientes cantidades medidas en metros:
3,3,4,4,5
Solución: Para calcular dichas medidas de dispersión es necesario calcular previamente el valor con respecto al cual vamos a medir las diferencias. Éste es la media:
La varianza es:
siendo la desviación típica su raíz cuadrada:
INTRODUCCIÓN
FÁBRICA JAPONESA DE TEJAS
• En 1953 compran un horno.
Problema variación de las dimensiones de las tejas.
• La causa Dentro del horno hay diferentes temperaturas dependiendo de la profundidad del horno en la que se encuentre.
• factor parásito Temperatura de cocción de las tejas.
Que soluciones hay ….?
1Modificar el horno
Para una temperaturaMás uniforme
Coste : 500.000$
La empresa no Podía afrontar
Ese coste
Alternativa:Se investigó como
Reducir la dispersiónDe las tejas
Sin uniformizarLa temperatura
2Eliminar
el productoFuera
de tolerancias
Coste : Muy alto también
Debido a:-fracción alta Desechada de
Producto-inspección al 100%
• ¿Qué se puede hacer?
* Si se pudiera : reformular la composición de la teja tal que su dimensión no se viera alterada por las variaciones de temperatura.
Estas ideas fueron estudiadas por el japonés Taguchi.Estas ideas fueron estudiadas por el japonés Taguchi.
Su planteamiento es una de las aportaciones más interesantes de Su planteamiento es una de las aportaciones más interesantes de los últimos años y desde luego ha marcado un camino a seguir.los últimos años y desde luego ha marcado un camino a seguir.
Sin embargo, es preciso advertir que la metodología desarrollada Sin embargo, es preciso advertir que la metodología desarrollada por Taguchi para la resolución del problema es heterodoxa bajo el por Taguchi para la resolución del problema es heterodoxa bajo el punto de vista matemático - estadístico. punto de vista matemático - estadístico.
Resolución
De los factores controlables
en este proceso de producción
se seleccionaron los másimportantes
Se asignan dos niveles, en cada uno de ellos,
para la experimentación.
(*) Nivel empleado actualmente
Factor CaracterísticaNivel 1 Nivel 2
-1 +1
A
B
C
D
E
F
G
Cantidad de piedra caliza
Granulometría de aditivos
Cantidad de aglomerante
Tipo de aglomerante
Lote de carga en materia prima
Cantidad de trituración
Cantidad de feldespato
5%
Gruesa (*)
43%
Actual
1300
0% (*)
0%
1% (*)
Fina
53% (*)
Nuevo
1200 (*)
4%
5% (*)
Matriz ortogonal
Se planificaron los experimentos utilizando la matriz ortogonal (L8) que permite acomodar 7 factores controlables con 8 condiciones experimentales
distintas.
ExperimentoNº
FactoresNº de
defectos en 100 tejasA B C D E F G
12345678
----++++
--++--++
--++++--
-+-+-+-+
-+-++-+-
-++--++-
-++-+--+
16171266
681226
Resolución
• Y = Función Objetivo
• Y = Nº de piezas con medidas incorrectas por cada 100 tejas.
• Se pide:
a) Calcular la variación media de cada parámetro.
b) Encontrar la combinación óptima de los niveles de los diferentes factores.
c) Concluir acerca de las posibles decisiones.
Variación media de cada parámetro
Variación media de cada parámetro
En A-(nivel 1)= 16+17+12+6= 51 En E-= 16+12+68+26=122
En A+ (nivel 2)= 6+68+12+26=112 En E += 17+6+6+12=41
En B-=16+17+6+68=107 En F-=16+6+6+26=54
En B+= 12+6+12+26=56 En F += 17+12+68+12=109
En C-= 16+17+12+26=71 En G-= 16+6+68+12=102
En C+= 12+6+6+68=92 En G += 17+12+6+26=61
En D-= 16+12+6+12=46
En D+= 17+6+68+26=117
1.Total de desperfectos en cada nivel del parámetro
En A-(nivel 1)= 16+17+12+6= 51 En E-= 16+12+68+26=122
En A+ (nivel 2)= 6+68+12+26=112 En E += 17+6+6+12=41
En B-=16+17+6+68=107 En F-=16+6+6+26=54
En B+= 12+6+12+26=56 En F += 17+12+68+12=109
En C-= 16+17+12+26=71 En G-= 16+6+68+12=102
En C+= 12+6+6+68=92 En G += 17+12+6+26=61
En D-= 16+12+6+12=46
En D+= 17+6+68+26=117
1.Total de desperfectos en cada nivel del parámetro
Diferencia en A = 61
Diferencia en B = -51
Diferencia en C = 21
Diferencia en D = 71
Diferencia en E = -81
Diferencia de F = 55
Diferencia de G = -41
TABLA DE RESPUESTASFactor Nº de defectos por nivel
- + Diferencia
A 51 112 61B 107 56 -51C 71 92 21D 46 117 71E 122 41 -81F 54 109 55G 102 61 -41
2. Comparación de los resultados en cada nivel
Diferencia en A = 61
Diferencia en B = -51
Diferencia en C = 21
Diferencia en D = 71
Diferencia en E = -81
Diferencia de F = 55
Diferencia de G = -41
TABLA DE RESPUESTASFactor Nº de defectos por nivel
- + Diferencia
A 51 112 61B 107 56 -51C 71 92 21D 46 117 71E 122 41 -81F 54 109 55G 102 61 -41
2. Comparación de los resultados en cada nivel
CONCLUSIONES• Por lo tanto la combinación óptima de los niveles de
los diferentes factores será:
A- B+ C- D- E+ F- G+
• Cogemos los niveles que tengan un menor nº de defectos:
A- Cantidad de piedra caliza 5%B+ Granulometría de aditivos finaC- Cantidad de aglomerante 43%D- Tipo de aglomerante actualE+ Lote de carga en materia prima 1200F- Cantidad de trituración 0%G+ Cantidad de feldespato 5%
CONCLUSIONES• Por lo tanto la combinación óptima de los niveles de
los diferentes factores será:
A- B+ C- D- E+ F- G+
• Cogemos los niveles que tengan un menor nº de defectos:
A- Cantidad de piedra caliza 5%B+ Granulometría de aditivos finaC- Cantidad de aglomerante 43%D- Tipo de aglomerante actualE+ Lote de carga en materia prima 1200F- Cantidad de trituración 0%G+ Cantidad de feldespato 5%
A partir de estos datos podemos obtener para cada ingrediente el porcentaje de personas a las que les han gustado los aliños en los que los ingredientes aparece:
Se hizo una cata con 1000 participantes con los siguientes resultados
Genichi Taguchi
Ingeniero japonés nacido en 1924. Doctorado en Ciencias (1962 U. Kyushu).
Después de una brillante carrera en la Compañía Telefónica del Japón fue profesor de la Universidad de Aoyama Gaukin de Tokio y consultor en numerosas empresas.
Ha recibido el Premio Deming en cuatro ocasiones por sus aportaciones y literatura sobre calidad. Asimismo fue premiado con la medalla W.F. Rockwell a la excelencia técnica en 1986. En mayo de 1989 fue condecorado con la medalla con banda púrpura al avance tecnológico y económico por Akihito, Emperador del Japón. En la actualidad, el Dr. Taguchi es Presidente Honorario del American Supplier Institute y Director del Instituto Japonés de Tecnología Industrial
El sistema integrado de Ingeniería de Calidad del Dr. Genichi Taguchi es uno de los grandes logros en ingeniería del siglo XX. Ha sido ampliamente reconocido como líder del movimiento de la Calidad Industrial en los Estados Unidos, y fue el iniciador del movimiento de Diseño Robusto en Japón hace 30 años.
La filosofía del Dr. Taguchi empezó a ser considerada a principios de los años 50, cuando fue reclutado para ayudar a subsanar el débil sistema telefónico de Japón de la postguerra. Buscando deficiencias en el sistema tradicional de prueba y error para identificar problemas de diseño, llegó a desarrollar su propia metodología para el diseño de experimentos.
La sistemática y extendida aplicación de la filosofía de desarrollo de productos del Dr. Taguchi, así como su conjunto integrado de herramientas de toma de decisión en diseño, ha contribuido significativamente al progreso de las industrias japonesas en la fabricación a corto plazo de productos de clase mundial, a bajo coste, y con alta calidad.
En 1982, el American Supplier Institute introdujo al Dr. Taguchi y sus métodos en el mercado de los Estados Unidos. Desde ese momento, las compañías que han adoptado sus técnicas y su filosofía han ahorrado en conjunto cientos de millones de dólares.
El Dr. Taguchi es el Director Ejecutivo del American Supplier Institute, Inc. en Dearborn, Michigan. Es también, Director del Japan Industrial Technology Institute, y trabaja como consultor independiente en Japón, Estados Unidos, China, India y Europa.
Nacido en Japón en 1924, se graduó en la Escuela Técnica de la Universidad Kiryu, y más tarde recibió el Doctorado en ciencias de la Universidad Kyushu, en 1962. Es Profesor Honorario del Instituto Tecnológico de Nanjing, en la República Popular de China.
Taguchi ingresó en el Electrical Communication Laboratory (ECL) de Nippon Telephone and Telegraph Co. en 1949, y allí trabajo hasta 1961 en la mejora de la productividad en las actividades de Investigación y Desarrollo, teniendo un notable éxito en el desarrollo de un sistema cross-bar de intercambio telefónico.
El Dr. Tguchi viajó a los Estados Unidos en 1962 y visitó la Universidad de Princetown como Investigador Asociado. Volvió a Japón y fué profesor en la Universidad Aoyama Gakuin, en Tokyo, hasta 1982. Durante este tiempo, formó a miles de ingenieros en la industria, mientras colaboraba como consultor con las más importantes empresas japonesas, tales como Toyota Motors, Fuji Films y Nippondenso.
Su contribución más importante ha sido la combinación de métodos estadísticos y de ingeniería para conseguir rápidas mejoras en costes y calidad mediante la optimización del diseño de los productos y sus procesos de fabricación. El Dr. Taguchi nos ha proporcionado la Función de Pérdida y la Relación Señal/Ruido, que evalúan la funcionalidad del producto durante las etapas tempranas de su desarrollo, cuando aún tenemos tiempo de realizar mejoras al mínimo coste.
Además de la rápida mejora del diseño de productos y procesos, los métodos del Dr. Taguchi proporcionan un lenguaje común y un enfoque que mejora la integración del diseño del producto y los procesos de fabricación. La formación de ingenieros de diseño y de personal de fabricación en estos métodos proporciona perspectivas y objetivos comunes (un gran paso adelante para derribar las tradicionales barreras entre estos dos grupos).
Los métodos del Dr. Taguchi se introdujeron en los Estados Unidos en los años 1980-82, con AT&T Bell Laboratories, Ford Motor Company y Xerox Corporation como pioneros. Ayudó a la fundación del American Supplier Institute (ASI) para facilitar una amplia diseminación de sus métodos e ideas, que ahora están siendo adoptadas y puestas en práctica por cientos de industrias en los Estados Unidos, Europa y muchos otros países.
ASI Internacional España se fundó en 1989, con una licencia en exclusiva de ASI Incorporated para la formación y asesoramiento en Métodos Taguchi®, Quality Function Deployment (QFD), Total Quality Management (TQM) y otras sistemáticas de calidad desarrolladas por ASI.
El Dr. Taguchi ha sido durante más de 30 años líder y miembro activo de la Japan Association for Quality Control, la Japan Association for Industrial Engineering, la Japan Association for Applied Statistics y la Central Japan Quality Control Association. Ha sido Editor Jefe de la revista"Quality", así como Vocal del Quality Control Research Group de la Japanese Standard Association.
Ha publicado más de 40 libros y varios cientos de artículos y ponencias. Además del Premio Deming en 1990 por aplicaciones en calidad, el Dr. taguchi ha recibido otros tres Premios Deming por literatura sobre calidad en 1951, 1953 y 1984. Ha recibido la Medalla Willard F. Rockwell durante el Congreso Internacional en Tecnología e Intercambio Tecnológico, en 1986.
El Dr. Taguchi fue admitido en el Hall of Fame for Engineering Science and Technology en el Congreso Internacional de Tecnología e Intercambio Tecnológico de 1989. En Mayo de 1989 fue condecorado con la medalla con banda púrpura, al Avance Tecnológico y Económico, por Akihito, Emperador de Japón.
Función de Pérdida
Uno de los aspectos de la metodología de Taguchi es la Función de Perdida la cual enuncia que hay un incremento de perdida, la cual es una función de la desviación o variabilidad de un punto ideal o meta de cualquier parámetro diseñado.
Una variabilidad inevitable significa la perdida de algo, pero cualquier proceso no puede tener cero variabilidad. Dentro de esta teoría no solo se basa en un nivel meta sino también un rango donde el proceso es tolerable o aceptable. Cualquier punto fuera de este rango no es aceptable.
La metodología de Taguchi sugiere por ejemplo que el cliente o usuario tiene mayor grado de insatisfacción cuando el desarrollo varia mas allá del punto ideal.
