Funcion De Perdida De Taguchi

Funcion de Perdida de Taguchi

Para evaluar la perdida, Taguchi utiliza una ecuacion cuadratica que se ajusta con los datos de la historia de costos y desempeño del producto.No toma en cuenta los limites de especificacion, ya que la funcion de perdida de calidad solo se minimiza cuando la calidad del producto es igual al valor objetivo de la calidad, el valor ideal.

Conforme el desempeño del producto o proceso se aleje del valor objetivo -aun hallandose en los limites de especificacion-, la ecuacion aumenta de valor y se incrementa el costo de calidad para la sociedad.

http://webs.demasiado.com/ing_industrial/ingenieria/control/#TAGUCHI

Función Taguchi de Pérdida

En los años ochenta, el Dr. Genichi Taguchi desarrolló en Japón un método aproximado para calcular las pérdidas que ocasiona a la sociedad un producto de mala calidad. En su definición de la calidad deja claro este concepto: "(evitar) la pérdida que un producto causa a la sociedad después de embarcarlo, excepto las pérdidas causadas por funciones intrínsecas".

Para Taguchi, la pérdida de la sociedad incluye;

 Los costos incurridos por no cumplir el producto con las expectativas del cliente

 los costos por no cumplir el producto con las características de funcionamiento, y

 los costos causados por los efectos peligrosos secundarios causados por el producto.

En las empresas de manufactura, la Función Taguchi de Pérdida también se puede aplicar en el "cumplimiento de las especificaciones" de un producto.

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:

La Función de Pérdida está representada por la siguiente ecuación:

Donde; L(x) es la función de pérdida, x es cualquier valor de la característica de la calidad, T el valor deseado y, k una constante.

http://www.geocities.com/maag111063/calidad23.html

Función de pérdida: La calidad se debe definir en forma monetaria por medio de la función de pérdida, donde a mayor variación de una especificación con respecto al valor nominal, mayor es la pérdida monetaria transferida al consumidor.

http://www.laproduccion.com.ar/calidad/2.htm

Taguchi's Loss Function

Genichi Taguchi's impact upon North American product design and manufacturing processes began in November 1981. Ford Motor Company requested that Dr. Taguchi make a presentation. Fortunately, I was invited to hear about this powerful design technique. A different method of measuring quality is central to Taguchi's approach to design. Loss function measures quality. The loss function establishes a financial measure of the user dissatisfaction with a product's performance as it deviates from a target value. Thus, both average performance and variation are critical measures of quality. Selecting a product design or a manufacturing process that is insensitive to uncontrolled sources of variation improves quality. Dr. Taguchi calls these uncontrolled sources of variation noise factors. This term comes from early applications of his methods in the communications industry. Applying Taguchi's concept entails evaluating both the variance and the average for the technical bench marking in QFD. The loss function provides a single metric for comparison.

Static Taguchi applications search for a product design or manufacturing process that attains one fixed performance level. A static application for an injection molding machine finds the best operating conditions for a single mold design. Dynamic applications use mold dimensions as the signal and search for operating conditions which yield the same percentage shrinkage for any dimension in any orientation. The dynamic approach allows an organization to produce a design that satisfies today's requirements but can be easily changed to satisfy tomorrow's demands. You can consider this latter approach as contingency planning for some unknown future requirement. In dynamic applications, a signal factor moves the performance to some value and an adjustment factor modifies the design's sensitivity to this factor. If you plot a straight line relationship, with the horizontal axis as the signal factor and the vertical axis as the response, the adjustment factor changes the slope of the line. Being able to reduce a product's sensitivity to changes in the signal is useful. For example, if you are designing a sports car your desired outcome might be a car that allows the driver to change the feel of the road. The signal factor would be a control knob setting. The analysis could determine that the suspension system is the adjustment factor. The adjustment factor adjusts the magnitude of change in road feel to a given change in the knob setting. Several other design specifications would assure a predictable relationship in the control knob setting and the feel. Changes in road conditions and weather would have minimal effect upon the relationship between knob adjustment and feel of the road.

Listening to the voice of the customer helps organizations create good systems designs. Some teams use focus groups to gather input for these designs. Fortune Magazine (April 1995) has an article by Justin Martin

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