Proceso de diseño

INTRODUCCIÓN AL PROYECTO DE INGENIERIA: Manufacturabilidad
El tratamiento probabilístico más general lo provee la simulación de Monte Carlo, con
la cual se puede determinar el rendimiento para una asignación dada de tolerancias. Para ello es
necesario conocer la función de distribución de todos los componentes que participan en la
característica. Luego simulando valores para cada uno de estos, obtenidos a través de la
generación de números aleatorios, se determina el valor de la característica de una posible
realización, haciendo el reemplazo en la expresión correspondiente, expresión (29).
Repitiendo el proceso un número suficientemente elevado de veces, se puede obtener
la distribución a la cual responde la característica, figura 44, y su rendimiento, proporción de
simulaciones que cumplen con la especificación, o sea tales que
1 F(C)
η = FTQ
Emin
Emax
E < C < E
min
Obtenido el rendimiento, se puede determinar el costo de la solución. En el caso en
que las plaquetas rechazadas se retrabajen, el costo de cada plaqueta será
Costo_plaqueta = Costo_proceso + ( 1 - η ) . Costo_reproceso
(47)
Si en cambio las que no cumplen la especificación se desechan, el costo de cada
plaqueta estará dada por
1
Costo_plaqueta = . Costo_proceso
(48)
η
Variando la tolerancia de los componentes que tienen mayor sensibilidad de costo
frente a la tolerancia, se podrá obtener el costo de otra solución. Si este resultase superior, se
deberá realizar otro intento en sentido opuesto, y continuar hasta encontrar la solución de
mínimo costo, figura 45.
Fig.44
C
El método de simulación de Monte Carlo es útil también cuando se debe hallar una
solución que debe además cumplir con una dada capacidad de proceso. Simplemente, se
verifica la capacidad de proceso por la relación entre el rango admitido para la especificación y
el desvío estándar de la característica obtenido con los valores de la simulación. La solución
óptima será en este caso aquella que al menor costo satisface la exigencia de capacidad de
proceso.
Método de selección por grupos
Otra técnica que permite reducir la variabilidad debida a la tolerancia inicial consiste
en preclasificar los componentes en subgrupos, de modo que si t es la tolerancia inicial, los
componentes clasificados en cada uno de los subgrupos pasan a tener una tolerancia t/n. Es
decir, el rango de dispersión inicial pasa de ser
∆ X i = t m i . X i
(49)
a ser
t i
(50)
∆ x i = . X
m
i
n
max
Costo
total
Optimo
Fig.45
(46)
233
Tolerancia del
componente i
233