Resumen 1-4




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Tabla 14. Herramientas para determinar los CTQ´s del proceso
c) Establecer y validar el plan de recolección de datos

Para realizar la recolección de datos podemos ayudarnos del diagrama 5W-1H (ver tabla 12), cuyo objetivo es recolectar datos confiables, que reflejen la realidad de lo que está sucediendo.


d) Estadística para la fase de medición

La estadística descriptiva comprende la recopilación, presentación, tabulación,

análisis e interpretación de datos cuantitativos y cualitativos, para tomar

decisiones que se requieran a fin de que el comportamiento de los datos se

mantenga dentro de los parámetros de control establecidos.

La estadística descriptiva incluye las técnicas que se relacionan con el resumen y

la descripción de datos numéricos, gráficas, tablas y diagramas que

muestran los datos y facilitan su interpretación.
La estadística inferencial se refiere a la estimación de parámetros y pruebas de hipótesis acerca de las características de la población con base a los datos obtenidos de una muestra. Para poder obtener consecuencias y deducciones válidas de los datos de una estadística, es muy útil contar con información sobre los valores que se agrupan hacia el centro y sobre qué tan distanciados o dispersos estén unos respecto a otros.
Así tenemos:

  • Las medidas de tendencia central: la media, mediana y moda.

  • Las medidas de dispersión: el rango, la desviación estándar y el coeficiente de variación.

  • Otras medidas: percentiles, deciles y cuartiles, representados en el diagrama de caja.


Algunas herramientas que pueden ser utilizadas, son:


Herramienta

¿Para qué es utilizada?


Distribución de Frecuencias

o Histogramas


Cuando tenemos una cantidad grande de datos es difícil poder analizarlos, a menos que se utilicen herramientas que permitan hacerlo con mayor facilidad y claridad. El histograma es una de estas herramientas y se emplea para ilustrar muestras agrupadas en intervalos.

El histograma está formado por rectángulos unidos a otros, cuyos vértices de la base coinciden con los límites de los intervalos y, el centro de cada intervalo, es la marca de clase, que se representan en el eje de las abscisas. La altura de cada rectángulo es proporcional a la frecuencia del intervalo respectivo en un diagrama de barras donde las bases corresponden a los intervalos y las alturas a las frecuencias. Para construir un histograma se recomienda tener un mínimo de 50 a 100 datos.



Diagrama de Caja
Es un diagrama que proporciona información sobre el centro, la dispersión y la asimetría o sesgo; utiliza cuartiles siendo resistente a las observaciones aberrantes.




Diagrama de Dispersión

Es una técnica utilizada para estudiar la relación entre dos variables, facilitando la comprensión del problema planteado.



Diagrama de Pareto


Herramienta utilizada para el mejoramiento de la calidad en la solución de problemas, para representar datos sobre un problema que permite identificar fácilmente los aspectos más significativos del mismo.

El principio enuncia que aproximadamente el 80% de los efectos de un problema se debe a solamente 20% de las causas involucradas.

Figura 30. Diagrama de Pareto


Tabla 15. Herramientas estadísticas para la fase de medición



Herramienta

¿Para qué es utilizada?

Diagrama de Pareto


Es una gráfica de dos dimensiones que se construye listando las causas de un problema en el eje horizontal, empezando por la izquierda para colocar a aquellas que tienen un mayor efecto sobre el problema, de manera que vayan disminuyendo en orden de magnitud. El eje vertical se dibuja en ambos lados del diagrama: el lado izquierdo representa la magnitud del efecto provocado por las causas, mientras que el lado derecho refleja el porcentaje acumulado de efecto de las causas, empezando por la de mayor magnitud.



Capacidad de proceso


Al planear los aspectos de calidad de la manufactura, es importante asegurarse que el proceso será capaz de mantener las tolerancias. La capacidad o habilidad del proceso proporciona una predicción cuantitativa de qué tan adecuado es un proceso, ya que nos ayuda a saber en qué grado el proceso cumple con las especificaciones.
Figura 31. Representación de los límites inferior

y superior de un proceso

Para calcular la capacidad del proceso utilizamos la siguiente fórmula:

donde: Cp = capacidad potencial

LSE = límite superior de especificaciones

LIE = límite inferior de especificaciones

 = desviación estándar
El índice Cp debe
ser para tener el potencial de cumplir con especificaciones (LIE, LSE).



Tabla 15. Herramientas estadísticas para la fase de medición


Herramienta

¿Para qué es utilizada?

Capacidad de los sistemas de medición
(Análisis R&R)




Sirve para determinar qué tan grandes son las variaciones con base en ciertos parámetros de los sistemas de medición, incluyendo equipo y gente. Los equipos de medición deben tener un error mínimo, de lo contrario las mediciones serán erróneas.

Se tienen tres métodos para esto:

  1. Método del rango: Este método no cuantifica la repetibilidad y la reproducibilidad por separado, más bien las evalúa en forma combinada, siendo un método rápido.

  2. Método de medias rango: Calcula la variabilidad total delsistema de medición y permite separar las variabilidades de repetibilidad, reproducibilidad y de las partes.

  3. Método de ANOVA: Es el método más exacto, calcula la variabilidad total del sistema de medición y permite separar las variabilidades de repetibilidad, reproducibilidad y de las partes.

En adición, permite determinar la variabilidad de la interacción entre partes y evaluadores.




ENTREGABLES
En esta etapa los entregables serán:

  • El diagnóstico de la situación actual del proceso en relación al problema a atacar, identificando la línea base con la capacidad del proceso u otra, con base en la Y del problema específico.

  • El plan de colección datos.

  • Los Requerimientos del Cliente, identificando las características medibles del requerimiento del cliente (CTQ´s) para el proyecto, estableciendo las X’s o Y’s del proceso que influyen en el mismo, con los datos colectados y resumidos de la situación actual del problema.

  • Los estándares de desempeño, con las definiciones operacionales para el proceso a ser medido, el objetivo de mejora del proceso y los márgenes de tolerancia (límites de especificación).


3. ANÁLISIS
PROPÓSITO
En esta fase se efectúa el análisis de los datos obtenidos en la fase de Medición con el propósito de conocer las relaciones causales o causas raíz del problema. La información de este análisis nos proporcionará evidencias de las fuentes de variación y desempeño insatisfactorio, lo cual ayudará a la mejora del proceso.
Por lo tanto, los objetivos de esta fase son:


  • Determinar el nivel de desempeño del proceso actual

  • Identificar cuáles son las fuentes de variación

  • Realiza un proceso de validación estadística



ETAPAS
a) Analizar los datos/procesos

Para cada brecha del desempeño actual vs. el estándar a cumplir que sea relevante para el problema (identificadas en la fase de medición), establecer una lluvia de ideas para las causas probables del problema (Ishikawa, diagrama de relaciones, diagrama de árbol).

Una vez establecidas estas causas potenciales se analiza cada una en función del nivel de esfuerzo para corregirlas y su impacto, seleccionando las mejores candidatas para su verificación y cambio de estatus de causa potencial a causa raíz.
b) Definir el objetivo de desempeño

En esta etapa se define la meta hacia la cual nos dirigimos, es decir, se definen cuáles son los niveles sigma esperados en nuestro proceso en el tiempo.

Una opción es realizar un Benchmarking y comparar nuestros valores contra ese parámetro de referencia para determinar el GAP existente e identificar acciones para reducirlo.

c) Identificar las fuentes (causas potenciales) de variación

Después de encontrar los pocos vitales X’s, es necesario determinar aquellos que específicamente afectan al proceso. Esto se lleva a cabo a través de datos históricos, conocimiento y discusiones. Con base en lo anterior también se desechan las variables que no son utilizadas; la opción para realizar esta actividad es mediante el uso del diagrama de Ishikawa.

Los cambios en los parámetros de operación referentes a las X´s pueden ser puestos en niveles múltiples, para estudiar cómo afectan la respuesta en el proceso “Y”.
Cuando un proceso se encuentra fuera de las especificaciones permitidas, se tiene evidencia de que existe variación. Para comprobarlo podemos utilizar el análisis multi-vari.
El análisis multi-vari es una herramienta estadística que nos permite determinar las fuentes que presentan mayor variación a través de la descomposición de los componentes de variabilidad del proceso. Una vez determinadas las causas de variación, nos enfocaremos en los “pocos vitales X” que están afectando la variable de respuesta “Y”. Una opción para priorizar estas causas es el uso del “diagrama de Pareto”.

Figura 32. Fuentes de Variación

Su propósito fundamental es reducir el gran número de causas posibles de variación a un conjunto pequeño de causas que realmente influyen en la variabilidad. Sirve para identificar el patrón principal de variación de entre tres patrones principales:
1.-Temporal: Variación de hora a hora, turno a turno, día a día, semana a

semana.

2.- Cíclico: Variación entre unidades de un mismo proceso, variación entre

grupos de unidades; variación de lote a lote.

3.- Posicional:

  • Variaciones dentro de una misma unidad (ej: porosidad en un molde de metal) o a través de una sola unidad con múltiples partes (circuito impreso).

  • Variaciones por la localización dentro de un proceso que produce múltiples unidades al mismo tiempo. Por ej: las diferentes cavidades de un molde.

  • Variaciones de máquina a máquina, operador a operador, o planta a planta.


Una vez identificadas las fuentes de variación, el análisis Multi-Vari está diseñado y enfocado a identificar la variable independiente de mayor influencia dentro de las familias de variación descritas anteriormente.
d) Validación estadística de causas

Para una validación estadística de causas se utilizan diversas herramientas estadísticas, entre las que se encuentran: AMEF, correlación, regresión lineal simple y múltiple, pruebas de hipótesis y análisis de Varianza (ANOVA).

HERRAMIENTAS
Además de los diagramas de Ishikawa, interrelaciones y árbol (ya explicados en la fase de medición), pueden emplearse en esta fase:
a) AMEF

El AMEF o FMEA (Failure Mode and Effect Analisis) es una técnica de prevención, utilizada para detectar por anticipado los posibles modos de falla, con el fin de establecer los controles adecuados que eviten la ocurrencia de defectos.

Los objetivos del AMEF son: identificar los modos de falla potenciales, calificar la severidad de su efecto, evaluar objetivamente la ocurrencia de causas y la habilidad de los controles para detectar la causa cuando ocurre, clasificar el orden potencial de deficiencias de producto y proceso, para enfocarse en la prevención y eliminación de problemas del producto y proceso.

Para la elaboración del AMEF se requiere: determinar el proceso o producto a analizar,

e

  • stablecer los modos potenciales de falla, determinar el efecto de la falla, determinar la causa de la falla, describir las condiciones actuales anotando los controles actuales que estén dirigidos a prevenir o detectar la causa de la falla, determinar el grado de ocurrencia, determinar el grado de severidad, determinar el grado de detección, calcular el número de prioridad de riesgo (NPR), proporcionar las acciones recomendadas y, una vez realizadas las acciones correctivas o preventivas, se recalcula el grado de ocurrencia, severidad, detección y el NPR.


En esta etapa, el AMEF se llena hasta las columnas de las soluciones propuestas.

Figura 33. Ejemplo de AMEF
b) Correlación

Establece si existe una relación entre las variables y responde a la pregunta ”¿qué tan evidente es esta relación? Los diagramas de correlación se utilizan para estudiar las relaciones y posibles dependencias entre dos variables. Los tipos de correlaciones que podemos encontrar son:
Figura 34. Tipos de correlaciones
La medición de la fuerza de la asociación lineal en un análisis de correlación “R” que, dependiendo del valor, nos dice que tan bien se ajustan los datos a la ecuación: si R es mayor a “0”, indica una relación positiva lineal; si R es menor a “0”, indica una relación negativa lineal. Si el valor de R está entre 0.9 y 1, hay una correlación fuerte; si el valor de R está entre 0.8 y 0.9, hay un buen ajuste, pero se requieren más pruebas; y si R esté entre 0.6 y 0.8, la relación es regular, y se requiere revisión.
c) Análisis de Regresión

La regresión lineal se refiere a la predicción del valor de una variable a partir de una o más variables. En ocasiones se denomina a la variable dependiente (y) variable de respuesta, y a la variable independiente (x) variable de predicción. Los tipos de regresión que pueden emplearse son la regresión lineal simple y la regresión lineal múltiple.

Usando un modelo probabilístico para explicar el comportamiento de la variable independiente vs. la variable dependiente (modelo de regresión lineal), se puede expresar de acuerdo a la siguiente ecuación:



donde: y = variable dependiente 0 = ordenada al origen

1 = pendiente x = variable independiente

e = Error aleatorio

En ocasiones la información de una variable independiente no es suficiente, cuando se usa más de una variable independiente para predecir los valores de una variable dependiente, el proceso se llama análisis de regresión múltiple; y se expresa de acuerdo a la siguiente ecuación:
Y = 0 + 1 x1 + 2 x2 +.... + n
donde: y = variable dependiente 1, 2 = coeficiente de cada variable

0 = ordenada al origen x1, x2 = variables independientes

 = Error aleatorio
En ambos tipos de correlaciones, el coeficiente de cada variable independiente mide el efecto separado que esta variable tiene sobre la variable dependiente.
d) Pruebas de Hipótesis

Al realizar pruebas de hipótesis, se parte de un valor supuesto (hipotético) de un parámetro poblacional. Después de recolectar una muestra aleatoria, se compara la estadística muestral y la media (x), con el parámetro hipotético de la supuesta media poblacional. Después se acepta o se rechaza el valor hipotético, según proceda. Se rechaza el valor hipotético sólo si el resultado muestral resulta muy poco probable cuando la hipótesis es cierta.
La distribución apropiada de la prueba estadística se divide en dos regiones: una región de rechazo y una de no rechazo. Si la prueba estadística cae en esta última región no se puede rechazar la hipótesis nula y se llega a la conclusión de que el proceso funciona correctamente.
Al tomar la decisión con respecto a la hipótesis nula, se debe determinar el valor crítico en la distribución estadística que divide la región del rechazo (en la cual la hipótesis nula no se puede rechazar) de la región de rechazo.

Las pruebas de hipótesis pueden ser de dos colas, de cola derecha o de cola izquierda, a continuación se esquematizan cada una de ellas.
Figura 35. Tipos de pruebas de hipótesis

e) Análisis de varianza (ANOVA)

El análisis de la varianza (ANOVA) es una metodología para analizar la variación entre muestras y la variación al interior de las mismas mediante la determinación de varianzas. Es un método estadístico útil para comparar dos o más medias poblacionales.
Los tipos de ANOVAS que pueden aplicarse son:

  • ANOVA de un factor o dirección

  • ANOVA de un factor y una variable de bloqueo

  • ANOVA de un factor y dos variables de bloqueo – CUADRADO LATINO

  • ANOVA de un factor y tres variables de bloqueo – CUADRADO GRECOLATINO



ENTREGABLES
En esta etapa los entregables serán:

  • Causas raíz validadas con su impacto en el problema cuantificado

  • Factores de variabilidad identificados


4. MEJORA
PROPÓSITO
En esta fase se busca desarrollar, probar e implementar soluciones que atiendan a las causas raíz.
Figura 36. Resumen de la Fase de Mejora
Los objetivos de esta fase son:

  • Identificar específicamente cómo el proceso debe ser mejorado.

  • Conocer el uso de las herramientas de mejora.

  • Conducir el diseño de experimentos para la optimización de procesos.

  • Obtener las mejoras del proceso en el proyecto.


ETAPAS
Las etapas de la fase mejora son las siguientes:

  • Para cada causa raíz validada en la fase de análisis, con un diagrama de árbol u otro diagrama, establecer diversas alternativas de solución (mínimo dos), analizar sus ventajas, desventajas, impacto (calidad, entrega, etc.) y factibilidad, seleccionando la más adecuada para cada caso.

  • Ya con las alternativas de solución seleccionadas, ahora se realiza un plan de implementación (ej.: 5W-1H) para verificar su efectividad.

  • Con todas las soluciones implementadas verificar si se cumplen las metas y objetivos establecidos en la fase de definición y/o medición, si todavía no son suficientes reciclar en esta fase con otras soluciones.


HERRAMIENTAS
En esta fase se utilizan una serie de métodos Lean enfocados a establecer mejoras relacionadas con la reducción de tiempos de proceso o tiempos de ciclo y muda, así como métodos de diseño de experimentos (DOE) para seleccionar las causas que más afectan a los CTQ’s e investigar estas causas para conocer el comportamiento del proceso.


    1. Métodos Lean

Para mantener una operación suave y esbelta y reducir el muda y tiempos de ciclo o tiempos de respuesta se utilizan los siguientes métodos Lean:


Método

Descripción



Las 5S’s

Es una metodología enfocada a lograr orden y la limpieza en todas las áreas de la empresa (oficinas, fábrica, almacén, etc.), creando una disciplina que a la larga se convierta en cultura y en práctica común.
Las 5S’s se conforman por:

  • Seiri (sort, clasificar)

Deshacerse de todo lo innecesario del área de trabajo, si hay duda usar Tarjetas Rojas, ahorrar espacio

  • Seiton (straighten, ordenar)

Tener las cosas en el lugar o distribución correcta, visualmente bien distribuidas e identificadas, ahorrar tiempo de búsqueda. Contornos, pintura, colores.

  • Seiso (shine, limpiar)

Crear un espacio de trabajo impecable, ahorrar espacio y elevar la moral y la imagen

  • Seiketsu (standarize, estandarizar)

Establecer los procedimientos para mantener las tres S’s anteriores. Administración visual, usar colores claros, plantas, etc.


Tabla 16. Métodos Lean




Método

Descripción



Las 5S’s

  • Shitsuke (sustain, self-discipline, disciplinar)

Crear disciplina (repetición de la práctica)
Beneficios: mejor flujo y calidad de producción, eficiencia mejorada, mejor seguridad y eficiencia, menor inventario, menor tiempo de búsqueda, condiciones más ergonómicas, espacio ahorrado, controles visuales.


Kanban


Es una palabra japonesa que significa “señal”. Kanban es una señal para los procesos internos para proporcionar cierto producto. Los Kanbans normalmente son tarjetas, pero pueden ser banderas, espacios en piso, etc. Kanban controla el flujo de materiales con alguna indicación de: número de parte, cantidad, localización, tiempo de entrega, color de estantes de destino, códigos de barras, etc.
Kanban es un método de control de material en la planta, reduciendo al mínimo el tiempo de espera para surtir el pedido a un cliente. Los inventarios y tiempos de entrega se reducen por medio del Heijunka (nivelación de producción).
Éste es el sistema “jalar” (Pull):

1. El proceso siguiente viene a retirar sólo lo que necesita.

2. Producir sólo para reponer lo que retira el siguiente proceso.

3. No enviar productos defectuosos a la siguiente operación.

4. Las partes no deben ser producidas o transportadas si no

Hay tarjeta de Kankan.

5. Todo contenedor de partes está estandarizado, debe tener

anexa una tarjeta de movimiento o producción.

6. El número real de partes en el contenedor debe coincidir con

la cantidad en la tarjeta Kanban.

Poka Yokes


Dispositivo o procedimiento que captura el error antes de que repercuta en producto no conforme. Se caracteriza por tener las siguientes características:

  • Es posible hacer inspección al 100%.

  • Evitan el muestreo para seguimiento y control.

  • No son caros.


Los dispositivos a prueba de error se pueden utilizar como métodos de control para prevenir los errores humanos o usando mecanismos de aviso para indicar un error.
Los Poka-Yokes incluyen:

  • Eliminación de componentes propensos a error.

  • Amplificación de los sentidos humanos.

  • Redundancia en el diseño (sistemas de respaldo).

  • Simplificación por el uso de menos componentes.





Tabla 16. Métodos Lean




Método

Descripción



Poka Yokes

  • Consideración de factores ambientales físicos y funcionales.

  • Proporciona mecanismos seguros de corte y falla.

  • Mejora de la producibilidad y la mantenibilidad.

  • Seleccionar componentes y circuitos ya probados.






Cambios rápidos

(SMED)


Single Minute Exchange of Die (SMED) y Setup reduction (SUR) son términos intercambiables y representan uno de los métodos más importantes de la organización Lean.

El concepto es tomar un cambio lento de preparación y ajuste, por decir 4 horas, y reducirlo a 3 minutos.
Los tiempos de preparación y ajuste largos son un gran problema para las empresas con bajo volumen de producción. La tendencia ha sido hacer corridas largas del mismo producto, sin embargo, actualmente con el dominio del cliente, en un ambiente industrial competitivo, el poder cambiar de modelo rápidamente puede crear una ventaja competitiva.

Los sistemas tradicionales dependen de las habilidades únicas del operador en el conocimiento de la máquina y sus componentes: montar, remover, ajustar, cambiar y calibrar ajustes. Los sistemas SUR reducen el nivel de habilidades requerido para realizar las preparaciones y los cambios. Las corridas largas reducen los problemas con los cambios pero generan inventarios excesivos, manejo extra, almacenamiento adicional, etc.
La reducción de tiempos de preparación y ajuste:

  • Expande la capacidad productiva.

  • Reduce los inventarios y minimiza los desperdicios.

  • Previene respuestas más rápidas a cambios en la demanda.

  • Incrementa la flexibilidad operativa.

  • Hace más efectivo el uso del espacio.

  • Mejora la utilización de la maquinaria y equipo.

  • Reduce le manejo de materiales.

  • Incrementa la eficiencia y seguridad del operador.


Para lograr cambios rápidos, se determinan las operaciones que pueden ser realizadas mientras la máquina está parada, denominadas operaciones internas (IS), y diferenciarlas de las que se pueden realizar mientras la máquina está trabajando, operaciones externas (ES), eliminando cualquier paso inútil.
La secuencia para lograr cambios rápidos es la siguiente:

  • Remover operaciones inútiles.

  • Convertir (IS) a (ES).

  • Simplificar ajustes e instalaciones.

  • Suprimir ajustes y pruebas.


Tabla 16. Métodos Lean

Trabajar continuamente en ideas de mejora.

Método

Descripción



Flujo continuo de Manufactura

(CFM)



El principio en CFM es que el material debe moverse una pieza a un tiempo, a una tasa determinada por la necesidad del cliente.

El flujo del producto debe ser suave e ininterrumpido por:

  • Problemas de calidad.

  • Preparaciones y ajustes.

  • Confiabilidad de máquinas.

  • Fallas.

  • Distancia.

  • Métodos de manejo.

  • Arreglos de transporte.

  • Áreas de apilado.

  • Problemas de inventarios.


El flujo continuo de una pieza:

  • Entrega de productos al cliente con menor retraso.

  • Requiere menos almacenamiento y transporte.

  • Reducir el riesgo de pérdidas.

  • Proporcionar un mecanismo para resolver otros problemas.





Manufactura de

Respuesta Rápida

(QRM)



Esta técnica especializada de planeación de materiales combina tanto el “empuje” como “jalar” denominado “Paired Cell Overlapping Loops of Cards with Autorization” (POLCA), se utiliza para controlar el flujo de materiales que opera en conjunto con el MRP y un arreglo celular.

La metodología QRM se enfoca en velocidad y resalta estos principios:

  • Cambiar la mentalidad de la gerencia.

  • Completar la tarea en un tiempo de proceso mínimo.

  • Operar los recursos críticos al 80% y no al 100%.

  • Medir la reducción del tiempo de proceso no la utilización.

  • Reducción en tiempos de proceso (lead times), reduce los tiempos de entrega.

  • Instalar el sistema de control de materiales POLCA.

  • Mover a los proveedores a QRM.

  • Educar a los clientes en QRM.

  • Usar celdas de respuesta rápida para familias de productos.

QRM orienta a la empresa a un verdadero Lean.



Kaizen


Kaizen es el término japonés que significa mejora continua: el término Kai significa cambio y zen significa bueno. Se refiere a la mejora incremental, pero de forma continua para todos.

Kaizen es un término que cobija: productividad, control total de calidad, cero defectos, sistema de sugerencias, producción just in time.



Tabla 16. Métodos Lean




Método

Descripción


Kaizen


El procedimiento a seguir consiste:

1. Observar el proceso actual y el tiempo que toman las

Operaciones.

2. Analizar el proceso actual.

3. Generar ideas para eliminar desperdicios e implementar una

nueva secuencia de trabajo.

4. Implementar un plan revisado.

5. El supervisor / operador verifican la secuencia del trabajo:

- Correr una producción completa y validar.

6. Documentar la nueva operación estándar.

7. Repetir el Ciclo.


Teoría de Restricciones


La teoría de restricciones (TOC) es un sistema que describe la teoría de restricciones como un marco de referencia intuitivo para gestionar con base en el deseo de mejorar continuamente a la organización. Se recomienda que se sigan los pasos siguientes para implementar TOC:
1. Identificar las restricciones del sistema

2. Decidir como explotar las restricciones del sistema

3. Subordinar cada cosa a las decisiones anteriores

4. Elevar las restricciones del sistema

5. Regresar al paso 1. Una vez que se ha roto la restricción,

buscar nuevas restricciones.
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