Caso realizzato per la certificazione Green Belt all’interno del
Master Lean Six Sigma 2° ed
Festo Academy
Per informazion...
Il Gruppo COLOROBBIA

Il Gruppo Colorobbia è
presente nel settore ceramico
da quasi un secolo.

Ad oggi è costituito da ol...
Il Gruppo COLOROBBIA
 Il presente progetto si
svolge nell’ambito della
Divisione Macinati Smalti
       Porcellanati
L’utilizzo
del Cliente
Approccio DMAIC
Analisi del problema

                    VOC                                        CTQ
         •Eliminare il prodotto f...
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• Reparto          ...
PROJECT CHARTER
Team Leader      Elisa Bombonato
Team member Bruno Corbani                                 Funzione       ...
Schema raccolta dati
          La raccolta dati è stata fatta su un singolo codice in produzione e su tre linee di
       ...
Schema raccolta dati
          Agli operatori di Reparto è stato dato il seguente schema di raccolta dati con precisa
    ...
MULINO


  “A”                       TRAMOGGIA
                                               “B”   “C”

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Confronto fra linee produttive
                                               Boxplot Linea P504                          ...
DOE (Design of experiments)
           Analizzo il tratto di impianto “critico” e definisco gli input
           e gli out...
DOE (Design of experiments)

          Tramite lo strumento del DOE effettuerò la pianificazione di una serie
          di...
DOE (Design of experiments)
          Il set di prove che devo effettuare è il seguente:
          Full Factorial Design  ...
DOE (Design of experiments)
          I dati raccolti sono:


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DOE (Design of experiments)
          Factorial Fit: Delta (E-C) versus Aspirazione; Hz
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DOE (Design of experiments)

          Con l’analisi DOE e                               Surface Plot of Delta (E-C) vs Hz...
Control Chart
          Utilizzo quindi una carta di controllo, al fine di verificare e
          consolidare i risultati ...
Conclusioni
Il presente progetto ha consentito di:
- capire approfonditamente il processo produttivo;
- comprendere gli ef...
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Colorobbia Progetto Riduzione Scarti Macinati Smalti Festo Academy Six Sigma Green

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Presentazione del caso Colorobbia. Progetto di miglioramento realizzato nell'ambito della certificazione green belt del master lean six sigma Festo Academy 2° edizione. Saving di progetto 240.000 euro / anno

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Colorobbia Progetto Riduzione Scarti Macinati Smalti Festo Academy Six Sigma Green

  1. 1. Caso realizzato per la certificazione Green Belt all’interno del Master Lean Six Sigma 2° ed Festo Academy Per informazioni Alessandro Enna – 02 45794302 alessandro_enna@it.festo .com Riduzione della variazione della granulometria nel processo di produzione di polveri elettrostatiche per elettrodomestici Di Elisa Bombonato - Resp Produzione
  2. 2. Il Gruppo COLOROBBIA Il Gruppo Colorobbia è presente nel settore ceramico da quasi un secolo. Ad oggi è costituito da oltre 40 società con sedi in 14 paesi del mondo.
  3. 3. Il Gruppo COLOROBBIA Il presente progetto si svolge nell’ambito della Divisione Macinati Smalti Porcellanati
  4. 4. L’utilizzo del Cliente
  5. 5. Approccio DMAIC
  6. 6. Analisi del problema VOC CTQ •Eliminare il prodotto finito Granulometria del prodotto fuori range granulometrico • % residuo a 45µ =g residuo a 45µ x 10 •Ottenere la costanza del batch di 1000kg • Range di accettabilità: •Rendere stabile il controllo valore atteso 1% di produzione • Definizione Operativa: percentuale di prodotto che rimane setacciando 10g di prodotto. DEFINE
  7. 7. S I P O C • Reparto • Composto • Campione per il • Laboratorio di composti: per controllo controllo fornitore del macinazione • Batch di composto per macinazione • Quantità di MACINAZIONE prodotto per DEFINE additivo Cliente •Fornitore • Settaggio • Registrazioni di esterno: mulino: tempo produzione additivo e temperatura • Registrazione su • Laboratorio del processo ERP di R&D: scheda di processo Carica per Impostazione Preparazione Caricamento Macinazione mulino mov. parametri composto mulino Elettrostatica 600- macinazione 1200kg Controll Stoccaggio Prelievo campione Insaccaggio Trasporto Scarico prodotto mov. o in prodotto finito per laboratorio prodotto polvere e vagliatura SI NO linea
  8. 8. PROJECT CHARTER Team Leader Elisa Bombonato Team member Bruno Corbani Funzione Capo Reparto Franco Bruni Funzione Responsabile del controllo Proprietario del Elisa Bombonato processo Champion Marco Bitossi Durata 4 mesi Definizione operativa Granulometria: % di resiuo che resta setacciando il prodotto a 45µ CTQ Granulometria del prodotto finito: set teorico ± 1% Valore iniziale Oscillazioni fino a +3% Valore atteso set teorico ± 1% Savings Riduzione delle NC interne dal 4% al 1% (circa 20.000€/mese) Vincoli Impianto di macinazione e depolverazione esitente Milestone Data inizio prevista Data chiusura prevista Stato di avanzamento Define 25/05/2007 10/07/2007 conclusa Measure 01/06/2007 08/08/2007 conclusa Analyze 03/09/2007 15/09/2007 conclusa Improve 01/10/2207 15/10/2207 conclusa Control 15/10/2007 30/10/2007 conclusa DEFINE
  9. 9. Schema raccolta dati La raccolta dati è stata fatta su un singolo codice in produzione e su tre linee di macinazione, che sono: Linee P503 e P504 costituite da : Mulino Elevatore e Vaglio a Insaccaggio tramoggia tazze Linea P505 costituita da: Mulino e Vaglio Insaccaggio tramoggia MEASURE Questo per evidenziare la differenza tra linee ed individuare eventuali zone di intervento.
  10. 10. Schema raccolta dati Agli operatori di Reparto è stato dato il seguente schema di raccolta dati con precisa indicazione dei punti di prelievo campioni. I punti significativi sono: A – Finezza di scarico del mulino (comune a tutti) B – Finezza al vaglio prima della setacciatura industriale (comune a tutti) C – Finezza al piede dell’elevatore a tazze E – Finezza del prodotto finito insaccato (comune a tutti) SIGLA FINEZZA SET DEL DATA PRODOTTO N° MACINATA RICHIESTA MULINO A B C E OPERATORE 01-giu AMSP1179 3310N 15% 13% 13,2 13,5 13,9 14,7 02-giu AMSP1179 3311N 15% 13% 13,4 13,6 13,9 14,5 02-giu AMSP1179 3311N 15% 13% 13,4 13,4 13,8 14,6 MEASURE 02-giu AMSP1179 3312N 15% 13% 13,5 13,3 13,3 14,1 03-giu AMSP1179 3312N 15% 13% 13,4 13,5 13,6 14,2 03-giu AMSP1179 3313N 15% 13% 13,4 13,6 13,8 14,9 03-giu AMSP1179 3314N 15% 13% 13,5 13,8 13,4 15 04-giu AMSP1179 3315N 15% 13% 13,1 13,5 13,6 14,8 04-giu AMSP1179 --- 15% 13% 13,1 13,5 13,8 14,7
  11. 11. MULINO “A” TRAMOGGIA “B” “C” VAGLIO ELEVATORE A TAZZE INSACCAGGIO “E” Punti prelievo campioni MEASURE
  12. 12. Confronto fra linee produttive Boxplot Linea P504 Boxplot of Linea P503 12,5 15,0 12,0 Finezza (%) della polvere Finezza (%) della polvere 14,5 11,5 14,0 11,0 10,5 13,5 10,0 13,0 9,5 A(mulino) B(Vaglio) C(elvatore) E(Big-bag) A(mulino) B(vaglio) C(Elevatore) D(big-bag) Boxplot Linae P505 13,0 Per prima cosa analizzo i dati per linea produttiva utilizzando la Finezza (%) della polvere 12,8 rappresentazione grafica della 12,6 dispersione BOX-PLOT. 12,4 12,2 ANALYZE 12,0 A(mulino) B(vaglio) C(big-bag)
  13. 13. DOE (Design of experiments) Analizzo il tratto di impianto “critico” e definisco gli input e gli output per il DOE Aspirazione (ON – OFF) Processo di Delta finezza produzione Delta (C-E) (%) Velocità dell’elevatore tra C ed E (50Hz – 20Hz) Fattori non controllabili ANALYZE
  14. 14. DOE (Design of experiments) Tramite lo strumento del DOE effettuerò la pianificazione di una serie di esperimenti da fare sulla linea P504, avendo fissato: Variabile in Output y : Delta finezza C-E (%) Variabile in Input x: Aspirazione (ON – OFF) Velocità dell’elevatore (50Hz- 20Hz) Supponendo di fare due ripetizioni (2) per test, il numero di test che devo performare sono: Run = n X 2K Con n=2 e k=2 ottengo Run=8 ANALYZE Con Minitab® vedo che con questo numero di Run catturo con sicurezza le interazioni di primo livello (zona verde).
  15. 15. DOE (Design of experiments) Il set di prove che devo effettuare è il seguente: Full Factorial Design Scatterplot of Asp. vs Hz 1,0 Factors: 2 Base Design: 2; 4 0,5 Runs: 8 Replicates: 2 Asp. 0,0 Blocks: 1 Center pts (total): 0 -0,5 All terms are free from aliasing. -1,0 20 25 30 35 40 45 50 Hz StdOrder RunOrder Aspirazione Hz 3 1 OFF 50 Al Reparto Macinazione viene 5 2 OFF 20 data una nuova tabella di 7 3 OFF 50 raccolta dati per effettuare 2 4 ON 20 ANALYZE 8 5 ON 50 questa sperimentazione. 1 6 OFF 20 4 7 ON 50 6 8 ON 20
  16. 16. DOE (Design of experiments) I dati raccolti sono: SIGLA FINEZZA StdOrder PRODOTTO ASPIRAZIONE Hz TEORICA C E Delta (E-C) 3 AMSP1179 OFF 50 15 13,6 15,1 1,3 5 AMSP1179 OFF 20 15 13,8 15,2 1,3 7 AMSP1179 OFF 50 15 13,5 15,1 0,7 2 AMSP1179 ON 20 15 13,9 15,2 1,3 8 AMSP1179 ON 50 15 13,4 14,5 1,5 1 AMSP1179 OFF 20 15 13,3 14,6 1,4 4 AMSP1179 ON 50 15 13,9 14,6 1,1 6 AMSP1179 ON 20 15 13,8 15,1 1,6 ANALYZE Inserisco questi dati su Minitab® e faccio l’analisi statistica. Analizzo l’interazione tra Aspirazione, Hz e la combinazione Aspirazione-Hz.
  17. 17. DOE (Design of experiments) Factorial Fit: Delta (E-C) versus Aspirazione; Hz Interaction Plot (data means) for Delta (E-C) Estimated Effects and Coefficients for Delta (E-C) (coded units) 1,6 Aspirazione OFF Term Effect Coef SE Coef T P 1,5 ON Constant 1,2750 0,05303 24,04 0,000 Aspirazione -0,3500 -0,1750 0,05303 -3,30 0,030 1,4 Hz -0,1000 -0,0500 0,05303 -0,94 0,399 Aspirazione*Hz -0,3000 -0,1500 0,05303 -2,83 0,047 1,3 Mean 1,2 S = 0,15 R-Sq = 83,18% R-Sq(adj) = 70,56% 1,1 1,0 Analysis of Variance for Delta (E-C) (coded units) 0,9 Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P 20 50 Hz Main Effects 2 0,265000 0,265000 0,13250 5,89 0,064 2-Way Interactions 1 0,180000 0,180000 0,18000 8,00 0,047 Residual Error 4 0,090000 0,090000 0,02250 Pure Error 4 0,090000 0,090000 0,02250 Main Effects Plot (data means) for Delta (E-C) Total 7 0,535000 1,5 Estimated Coefficients for Delta (E-C) using data in uncoded units 1,4 Mean of Delta (E-C) Term Coef Constant 1,39167 ANALYZE 1,3 Aspirazione 0,175000 Hz -0,00333333 Aspirazione*Hz -0,0100000 1,2 Alias Structure 1,1 I OFF ON Aspirazione Aspirazione
  18. 18. DOE (Design of experiments) Con l’analisi DOE e Surface Plot of Delta (E-C) vs Hz; Asp. correlando fisicamente quanto ottenuto, procedo impostando 1,6 l’impianto come segue: 1,4 Delta (E-C ) 1,2 - Aspirazione: ON 1,0 -Frequenza: 50Hz 20 30 Hz 40 -1 50 0 e vado a monitore il 1 A spir azione (1 =O N, -1 =O FF) processo. L’analisi grafica 3D delle interazioni ottenibile dal DOE mi fa vedere IMPROVE come questa situazione sia la migliore, ma che devo tenere sotto controllo il processo in modo da non peggiorare.
  19. 19. Control Chart Utilizzo quindi una carta di controllo, al fine di verificare e consolidare i risultati ottenuti. Obbiettivo è continuare a monitore il processo affinché sia garantita la performance di Delta (E-C) ≤ 1. In questo modo il prodotto sarà CONFORME al Controllo di Laboratorio. I Chart of Delta (E-C) 2,0 UCL=1,946 1,5 Individual Value _ X=1,108 1,0 CONTROL 0,5 LCL=0,271 1 11 22 33 44 55 66 77 88 99 Observation
  20. 20. Conclusioni Il presente progetto ha consentito di: - capire approfonditamente il processo produttivo; - comprendere gli effetti che maggiormente vanno ad influenzarne la variabilità; - pianificare le prove senza “sprechi” di risorse; - monitorare il processo con lo scopo di consolidare i risultati ottenuti nel tempo; - con la CTQ all’interno dei limiti di controllo il tasso di NON CONFORMITA’ è NULLO!! Conseguentemente i savings per l’Azienda sono: 1- Riduzione delle NC del 4%, pari a circa 16t/mese di prodotto di scarto (circa 20.000€/mese); 2 – Riduzione del magazzino dei prodotti NC e della loro successiva fase di recupero (paria circa 5.000€) 3 – Nessun investimento impiantistico.
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