Unidad 1
Los Fundamentos del Seis Sigma Índice
Índice ............................................................................................. 1 1.0 Antecedentes ............................................................................. 2 1.1 Definición de Seis Sigma .............................................................. 5 1.1.2 Explicación Gráfica del Seis Sigma .............................................. 6 1.2 Metodología DMIAC ..................................................................... 8 1.2.1 Definir: ................................................................................................................................. 8 1.2.2 Medir...................................................................................................................................... 8 1.2.3 Analizar................................................................................................................................. 9 1.2.4 Mejorar ................................................................................................................................. 9 1.2.5 Controlar .............................................................................................................................. 9
1.3 Estructura del Seis Sigma .......................................................... 10 1.4 Características del Seis Sigma .................................................. 12 1.5 Diferencias entre la calidad tradicional y el Seis Sigma .................. 14 1.6 Métrica del Seis sigma ............................................................... 14 1.7 Bibliografía ............................................................................... 15
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1.0 Antecedentes A principios del siglo pasado, Walter Shewhart, quien trabajaba para Bell Company, propuso el uso de las gráficas de control, para determinar si los resultados de un proceso eran los que se podían predecir de acuerdo al comportamiento natural o si estos se debían a causas especiales que lo estaban afectando. Algunas de estas gráficas se construyen utilizando la curva normal, que tiene la característica de que el 99.78% de todos los resultados se encuentran entre la medía del proceso, que se llama mu y se representa
por la letra griega μ, y más o menos tres desviaciones estándares.
La
desviación estándar es una medida de variabilidad y se llama sigma ( σ).
Para ejemplificar esta característica, suponga que usted tiene cien personas y pregunta la edad a cada uno; luego le halla el promedio y le dio 25 años, con una desviación de 2. Esto quiere decir, que 99 de esas cien personas tendrán una edad entre 25- 3(2)=19 años y 25+3(2) que serían 31 años. Dada la situación anterior, se llegó a entender que si un proceso variaba entre la media y ±3σ, se podía considerar que estaba variando dentro de lo normal. 2
Este concepto se reforzó cuando Edward Deming, después de la Segunda Guerra mundial, aplicó las técnicas de control estadístico de procesos desarrolladas por Shewhart, a las empresas japonesas obteniendo un rotundo éxito. A partir de esta experiencia Deming definió la calidad en función de la variación del proceso alrededor del objetivo, cuando afirmó:
“que todo proceso es variable y cuanto menor sea la variabilidad del mismo mayor será la calidad del producto resultante. En cada proceso pueden generarse dos tipos de variaciones o desviaciones con relación al objetivo marcado inicialmente: variaciones comunes y variaciones especiales. Solo efectuando esta distinción es posible alcanzar la calidad. Las variaciones comunes están permanentemente presentes en cualquier proceso como consecuencia de su diseño y de sus condiciones de funcionamiento, generando un patrón homogéneo de variabilidad que puede predecirse y, por tanto, controlarse. Las variaciones asignables o especiales tienen, por su parte, un carácter esporádico y puntual provocando anomalías y defectos en la fabricación perfectamente definidos, en cuanto se conoce la causa que origina ese tipo de defecto y por tanto se puede eliminar el mismo corrigiendo la causa que lo genera. El objetivo principal del control estadístico de procesos es detectar las causas asignables de variabilidad de manera que la única fuente de variabilidad del proceso sea debido a causas comunes o no asignables, es decir, puramente aleatorias.” Con la afirmación anterior, prácticamente la calidad se buscaba, tratando de que los procesos no variaran más de tres desviaciones estándares a la derecha y a la izquierda de la media. Se entiende que el proceso es de dar la calidad que el cliente desea, si la variación natural del mismo (±3 σ) es menor que la variación que pide el cliente. Por ejemplo, si mi cliente quiere que yo le venda un tubo que tenga un largo de 20 pies y una tolerancia de ± 0.25 pies; se ha entendido que el proceso será capaz, de dar calidad si puede producir un producto entre 19.75 pie y 20.25 pies. Mucho mejor mientras más pequeña sea la variación.
Se llegó a aceptar casi universalmente que un proceso en el cual la relación de la variación permitida a la variación natural fuera de 1.33 era un proceso capaz, que producía buenos niveles de calidad. Pero a finales de los años ochenta y principio de los noventas, una mayor competencia entre las empresas, menor protección de los gobiernos a los fabricantes, más exigencias por parte de los consumidores y mayores penalidades 3
por fallas en los productos, hizo que las empresas trataran de buscar formas nuevas de producir un artículo de mayor calidad en menor tiempo y a menor costo. En Motorola, (fabricante mundial de efectos electrónicos) pensaron que la proporción de defectos que producían, a pesar de estar bajo control estadístico, era muy alta. Cuando se está bajo control estadístico se cubre el 99.78%, pero
queda fuera de las especificaciones un 0.22% de unidades que no cumplen. Tal vez se pueda creer que 0.22% es un pequeño porcentaje, pero cuando se multiplica por millones de unidades, el número total es muy alto, y produce altos costos. Además, en algunos artículos como los médicos, esto es inaceptable. De ahí que llegaron a la conclusión que tener ± 3σ no era suficiente. En el cuadro siguiente podrá ver algunas de las consecuencias de trabajar con ± 3σ.
Si se trabaja con ± 3σ
En el Correo de los USA se perderían 20,000 cartas cada hora Habría 15 minutos durante los cuales el agua no sería potable Se cometerían 5,000 errores en operaciones quirúrgicas por semana Sucederían dos errores en aterrizaje de aviones diariamente Por semana se entregarían 5,000 niños de forma incorrecta en los Hospitales
Además advirtieron que los procesos siempre se mueven desde el centro hacia los lados una desviación y media, con lo que la cantidad de defectos aumenta. Empezó en Motorola, una búsqueda para reducir los defectos por millón que producían, a fin de reducir sus costos y aumentar la satisfacción de sus clientes. En 1986 un Ingeniero llamado Mikel Harry , insiste con la organización, para que se reduzcan los defectos por millón usando las técnicas propuestas por Shewhart y Deming, pero en vez de aceptar el más o menos tres sigmas, que esta variación se redujera a la mitad y hacer que 4
el proceso variara solo la mitad de lo que permitía el cliente, de forma tal, que la cantidad de errores que se produjeran fueran mínimos, aunque el proceso se desplazara por 1.5 desviaciones. Esta idea produjo beneficios inmediatos a la empresa, que hicieron que el CEO, Bob Galvin, se interesara en ella y la impulsara como metodología de control de los procesos, esto los llevó a obtener la cifra de 3.4 defectos por millón de oportunidades, que es extraordinaria si se compara con los niveles de defectos anteriores y llevó a Motorola a ganar el premio Malcon Baldrige 1988. En 1991 Lawrence Bossidy, había empezado a dirigir a la empresa Allied Signal, que tenía problemas y aplicó la metodología de Motorola, logrando llevar a Allied Signal a una asombrosa recuperación en la cual multiplicó sus ventas y sus ganancias de forma extraordinaria. Estos niveles de éxitos en esas empresas hicieron que otras como, Texas Instruments la aplicara y que en 1995 Jack Welch Presidente de General Electric respaldara la implementación de Seis Sigma en esta empresa, obteniendo logros extraordinarios en todas las divisiones de dicha compañía. Hoy en día la mayor ía de las empresas de categoría mundial utilizan Six Sigma (6σ) para poder competir ventajosamente en los mercados mundiales, siendo la metodología por excelencia para mejorar los procesos de las empresas.
1.1 Definición de Seis Sigma La definición que usamos de Seis Sigma es esta: Es una estrategia de mejora continua, que busca y elimina las causas de los errores, defectos y retrasos en los procesos para reducir su variabilidad alrededor del objetivo, con lo que se consiguen Productos de altísima calidad, que incrementan la satisfacción de los clientes, y hace que la empresa obtenga mayores beneficios.
Con esta definición la empresa persigue tres cosas: satisfacción en el cliente, reducción del tiempo de ciclo y disminución de los defectos
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1.1.2 Explicación Gráfica del Seis Sigma Suponga que nuestro cliente nos pide una pieza, que tiene un peso de 10 libras pero que puede variar entre 7 y 13 libras. Si nuestro proceso tiene un promedio de 10 y una desviación (sigma) de 2, la variación natural del proceso estaría entre 10-(3)(2)=4 y 10+3(2)=16. Es decir que la variación natural del proceso es mayor que la del cliente, por lo cual produciremos muchos artículos fuera de las especificaciones.
Si logramos reducir nuestra variación (sigma) de 2 a 1. Ahora podremos satisfacer los requerimientos del cliente con menor cantidad de defectos, ya que la variación natural del proceso estaría entre 10-3(1)=7 y 10+3(1)=13; que son los límites de la tolerancia de nuestro cliente. Aun así produciríamos un 0.22% de defectos que cuando se multiplica por millones nos da una cifra muy grande. Lo anterior se agrava, por lo descubierto por Mikel Harry de Motorola, que establece que siempre el proceso tiende a mover su promedio 1.5 veces la variabilidad (sigma) hacia la izquierda o hacia la derecha. Es decir que nuestro proceso se desplazará de 10 que es el promedio a 11.5 ó de 10 a 8.5, con lo que la curva se mueve a un lado u otro lo que hace aumentar la cantidad de defectos que producimos a 66,800 defectos por millón de oportunidades!!!!!!! Esto nos demuestra que mantenernos variando entre la media más o menos tres sigmas no es suficiente, porque producimos demasiados defectos. Por eso nace el Seis sigma, cuya idea es reducir la variación del proceso de forma tal que la variación que nos permite el cliente sea seis veces la que varía nuestro proceso de forma natural, como veremos a continuación.
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Lo que hace el Six Sigma es reducir la variabilidad del proceso de producción haciendo que varíe menos (ver gráfica verde). Esto permite que se puedan cumplir con las exigencias del cliente.
Ahora en nuestro ejemplo, la variabilidad (sigma) es de 0.5, por lo tanto la variación natural del proceso estará entre 10-3(0.5)=8.5 y 10+3(0.5)=11.5; mucho menor de lo que nos exige el cliente. Esto nos permitirá producir una cantidad ínfima de defectos.
Aunque se presente el caso planteado por Mikel Harry de que el proceso se desplace 1.5 veces la variabilidad a la izquierda o a la derecha, el proceso siempre cumplirá En nuestro caso si se desplaza a la izquierda 1.5 sigmas, el proceso tendrá un promedio de 9.25 y su variación natural será entre 9.25-3(0.5)=7.75 y 9.25+3(0.5)=10.75, es decir que todavía variamos menos que lo que nos pide el cliente. Si se mueve a la derecha 1.5 sigmas, el proceso tendrá un promedio de 10.75 y la variación natural estará entre 10.75-3(0.5)=9.25 y 10.75+3(0.5)=12.25, es decir que el proceso varía menos de lo que nos pide el cliente. En este nivel de variación la cantidad de defectos que se pueden tener es de apenas 3.4 defectos por millón de oportunidades.
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1.2 Metodología DMAIC Para resolver los problemas el Seis Sigma utiliza la metodología DMIAC, que se muestra en el siguiente gráfico
Definir
Controlar
Mejorar
Medir
Analizar
1.2.1 Definir: Todo el trabajo se empieza definiendo claramente cuál es la situación que se enfrenta y qué impacto tiene esta situación sobre la satisfacción de los clientes y los beneficios de la empresa. Las actividades que se realizan en esta etapa son:
Project Charter que contiene: Definición del problema, delimitación, alcance, los afectados con la situación, las metas que se propone obtener con el proyecto, los beneficios que se obtendrían, cuáles son las variables críticas de calidad y los recursos que se necesitarán. Diagrama del Proceso
1.2.2 Medir Se analiza el sistema con el cual se medirán los resultados de la variable de respuesta del problema definido y se establece el valor actual de dicha
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variable, para que sirva de referencia al evaluar las mejoras que se realizaron. Las principales actividades que se realizan son:
Definir el Sistema de medición que se usará en el proyecto Validar el sistema de Medición, haciendo un estudio de Repetitividad y reproducibilidad Establecer los valores iniciales de las variables críticas de calidad
1.2.3 Analizar En este momento se harán los análisis que permitan determinar cuáles son las causas que están generando la situación y cómo al variar estas causas, afectan los resultados. Básicamente lo que se hace es
Determinar las causas del problema Entender por qué se generan las causas Establecer cómo son afectadas las variables de calidad por estas causas.
1.2.4 Mejorar Ahora se deben desarrollar, implementar y evaluar soluciones a las causas que han sido identificadas. La meta es demostrar, con datos, que las soluciones propuestas pueden mejorar la situación planteada, es decir, se buscan soluciones que permitan reducir la variabilidad o eliminar la causa. Fundamentalmente se
Identificar soluciones para las causas. Realizar pruebas pilotos Establecer márgenes de variación de las variables de entrada.
1.2.5 Controlar En esta etapa lo que se persigue es desarrollar mecanismos que permitan mantener la mejora que se ha logrado en el punto anterior, evitando que el proceso vuelva a la situación inicial. Fundamentalmente se desarrollan herramientas para que las variables se mantengan dentro de los límites que deseamos que varíen.
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1.3 Estructura del Seis Sigma El Seis Sigma necesita una estructura organizacional para desarrollar la metodología de mejor continua. Se utiliza la estructura que presentamos a continuación.
Estructura Organizacional del Seis Sigma Ejecutivo
Champion
Black Belt
Green Belt
Yellow Belt
Yellow Belt
Master Black Belt
Green Belt
Yellow Belt
Yellow Belt
Yellow Belt
Yellow belt
Ejecutivo Es una persona de alto rango en la dirección que apadrina y apoya el esfuerzo de Seis Sigma en la organización, debe tener poder de decisión en la empresa. Es el gran animador y motivador de esos esfuerzos. Es un conocedor de la metodología y está comprometido con el éxito de esta. Es quien decide sobre los recursos que se necesitan y las fuentes de las que se obtendrán. Aprueba los proyectos en conjunto con otros miembros de la alta dirección y asigna las personas que actuarán en el rol del Champion.
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Champion Empleado de alto nivel del área. Es el responsable de los procesos que serán sometidos a mejoramiento. Dirige la implementación del Six Sigma en su área de responsabilidad, estableciendo las metas y prioridades en consonancia con las de la empresa. Debe garantizar el éxito de la implementación de proyecto, proveyendo o gestionando los recursos necesarios y manteniendo la motivación de los miembros del equipo. Conduce reuniones periódicas de revisión y mantiene informada a la alta gerencia. Master Black Belt Estos son los expertos en las herramientas estadísticas de Seis Sigma, son los que entrenan a los Black Belts, y sirven de consultores y mentores en los proyectos de mejora. Juegan un papel crítico en mantener enfocado a los equipos durante el proceso de mejora y participan en la selección de los proyectos. Black Belt Son los que dirigen los proyectos de mejora. Es un personal debidamente entrenado y certificado que recibe de parte del Champion la autoridad para guiar los trabajos de un proyecto en particular. Es importante entender que el Black Belt no pertenece a un departamento en especial, sino, que está dedicado exclusivamente al Seis Sigma y cuando se requiere de su trabajo en un área específica se desplaza hasta esa y realiza su tarea. En cierta medida es el alma operativa del Seis Sigma y debe tener muchas destrezas gerenciales y técnicas, ya que es quien hace realidad el proyecto, a través de los Green Belts a quienes supervisa. Debe recibir un entrenamiento específico y ser certificado por empresas internacionales preferiblemente por la American Society of Quality. Green Belt Son los líderes de los proyectos. Conocen el proceso que se trata de mejorar, ya que trabajan en ellos. Son los que aportan los datos, realizan los experimentos, implementan y dan seguimiento a las soluciones que recomienda el Black Belt.
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Reciben entrenamiento igual que el BB, pero no centran necesariamente su trabajo en las estadísticas, sino que reciben este insumo. Se deben certificar por una organización de prestigio Internacional como la American Society of Quality. Yellow Belt Son las personas que trabajan directamente en el proceso, por lo que están en contacto directo con los problemas que se tratan de resolver y por ende son la parte vital de los equipos de mejora. Reciben entrenamiento sobre las herramientas y conceptos básicos de calidad y solución de problemas
1.4 Características del Seis Sigma Para lograr estos resultados la metodología Seis Sigma se basa en los siguientes puntos: a) Está orientada al cliente Todo el esfuerzo que se hace de disminuir la variabilidad de los procesos tiene como objetivos maximizar la satisfacción del cliente, por lo que se deben elegir proyectos de mejora que estén relacionados con variables que afectan directamente la satisfacción de los clientes. b) Enfocada en los procesos. Los procesos son conjuntos de actividades, relacionadas entre si, que tienen un mismo fin y que toman insumos, le agregan valor y obtienen un producto final. Six Sigma centra su atención en los procesos y trata de minimizar su variabilidad, como una forma de dar productos casi perfectos, que sobrepasen las expectativas del cliente. c) Se dirige con Datos El principio básico de todo mejoramiento es poder medir la variable que se quiere mejorar, por aquello de que “lo que no se puede medir no se puede mejorar”.
Los datos que se convierten en información mediante el uso de herramientas estadísticas que permiten identificar las variables críticas de calidad y los proceso o áreas a ser mejoradas, los problemas, encontrar sus causas e implementar soluciones duraderas. 12
d) Requiere de un fuerte compromiso de la alta Gerencia Para que se tenga éxito en la implementación de esta filosofía de mejoramiento continuo, debe aplicarse desde arriba hacia abajo, mostrando la Alta Gerencia de la empresa un compromiso absoluto, expresado a través del apoyo ilimitado a las acciones que desarrollan los involucrados en los proyectos de mejora continua. e) Trabaja por Proyectos Cada intención de mejora, se expresa a través de un proyecto en el que se detalla cuidadosamente lo que se espera obtener, el plan de trabajo, las herramientas a utilizar, los recursos que se consumirán y los beneficios que producirá para la empresa f) Es una iniciativa de tiempo completo Esta no es una actividad temporal, que se realiza cuando hay un problema que resolver. Es la forma en la cual se organiza la empresa para resolver problemas. Por lo tanto no es algo puntual, sino permanente dentro de la organización. Es una forma de proceder que permite incluir otras iniciativas de mejoramiento que se estén implementando. g) Se apoya en entrenamiento para todos Se basa en que todos los empleados reciban entrenamiento en la metodología DMAIC y sus herramientas relacionadas. Generalmente la capacitación se da sobre la base de un proyecto que se desarrolla de manera paralela al entrenamiento, lo que da un soporte práctico y permite que los empleados aprendan de mientras practican. h) Los proyectos tienen que generar organización
beneficios para la
El objetivo de este esfuerzo es mejorar el resultado de la organización en relación al cliente y transferir esta mejoría en términos de bienestar económico para la empresa. Es importante que cada proyecto que se inicie tenga claro el beneficio en términos económico que tendrá la empresa. Se puede estimar que en sentido general, por cada Black Belt que haya en la empresa, se debe generar un ahorro en costos del 6% de los costos totales de la empresa.
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1.5 Diferencias entre la calidad tradicional y el Seis Sigma En la tabla siguiente se hace una comparación entre la forma tradicional de manejar la calidad y cómo trabaja el Six Sigma. Manejo tradicional de la Calidad Manejo con Seis Sigma Centralizada Descentralizada Estructura rígida y enfoque reactivo Estructura para la detección y solución de los problemas y enfoque proactivo No estructuración de las Estructuración de herramientas de mejora, uso herramientas de mejora localizado y aislado Toma de decisiones sobre Toma de decisiones sobre presentimientos y datos vagos datos precisos y objetivos Se aplican remedios provisionales, Se observa a la raíz para llegar a sólo se corrige en vez de prevenir soluciones sólidas y prevenir la repetición
1.6 Métrica del Seis sigma El Seis Sigma mide los defectos que ocurren en un proceso en DPMO, que significa defectos por millón de oportunidad. Esta medida es importante porque no mide los defectos en términos de unidades, sino en base a las oportunidades de defectos que hay en un proceso. Para entender el concepto, suponga que usted fabrica lápices que tienen tres defectos posibles (oportunidades de fallar) Estas oportunidades son: Largo del lápiz, la pintura y el grosor; que se fabricaron 1000 unidades en el día y salieron los siguientes defectos Defectos Cantidad Largo del lápiz 4 Pintura 3 Grosor 5 Para calcular el DPMO usamos la siguiente fórmula:
En nuestro ejemplo el DPMO sería
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1.7 Bibliografía Chase Richard, ADMINISTRACION DE OPERACIONES, duodécima edición, McGraw Hill, México, 2010 De Feo, Joseph, MAS ALLA DEL SEIS SIGMA, McGraw Hill, España, 2004 Eckes George, EL SEIS SIGMA PARA TODOS, Editorial Norma, 2006, México
Escalante Edgardo, SEIS SIGMA, METODOLOGIA Y TÉCNICAS, Limusa, México, 2005 Gutiérrez Humberto, CONTROL ESTADISTICO DE LA CALIDAD Y SEIS SIGMA, McGraw Hill, México, 2009 Kjell Mangunson, SEIS SIGMA UNA ESTRATEGIA PRAGMATICA, Editorial Gestión 2,000, España, 2006
Munro, Roderick, THE CERTIFIED SIX SIGMA GREEN BELT HANDBOOK, ASQ, USA, 2008 Render Barry, PRINCIPIOS DE ADMINISTRACION DE OPERACIONES, Person Educación, Quinta Edición, México, 2008
Enlaces recomendados http://es.wikipedia.org/wiki/Seis_Sigma http://www.slideshare.net/jcfdezmxcal/seis-sigma-1103373 http://mexico.pma.org/magazine/aug07/pdf/seis_sigma.pdf http://www.seissigma.com/spanish/vision.htm http://www.elprisma.com/apuntes/ingenieria_industrial/conceptodeseissigma/ http://www3.fi.mdp.edu.ar/electronica/articulos/MetodoSeisSigma_Lahitte.pdf http://demingcollaboration.com/language/spanish/aprender/diario/por-que-medisgusta-el-termino-seis-sigma/ http://es.wikipedia.org/wiki/DMAIC http://www.youtube.com/watch?v=esshG8NtueM http://www.youtube.com/watch?v=CWMAX1s0Xe4
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