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CursoFundamentos de
Seis Sigma (Nivel Yellow Belt)
Guadalajara, México, 2006 Hitachi GST, Gdl
Texcoco 281-A, cd. del Sol, Zapopan, Jal. CP. 45050. [email protected]
2
ContextoHitachi GST has launched a multi-year initiativeto implement Process Excellence methodologiesacross all functions of the company
Address weaknesses in all processes Lack of standardized processes Outdated, cumbersome processes Lack of flexibility Loss of profitability
Drive Six Sigma and Lean methodologies Improve business performance A leadership and cultural change program Satisfying customer needs profitably Leadership pool development Structured, disciplined and data-driven approach
Why Would We Do It?
Intangible---Difficult to Measure (soft)
• Lost, unrecoverable information
• Lost loyalty
• Liability
• Redundant procedures
• Redundant operations
• Lost revenue opportunity
• Modifying services processes to correct
deficiencies
• Inspection \ Second checks
• Warranty
• Billing errors
• Rework
• Rejects
• Scrap
4-10 %
of Sales
20-35 %
of Sales
Tangible—measurable (hard)
Executive Stakeholder Analysis
& Training Understand key stakeholder vision & concern Evaluate factors for successful PE deployment Educate and engage top leadership
Infrastructure & Planning Workshop
(Initialization)
World-Wide Opportunity Assessment
• Regional Deployment Champions
• Lean Experts • Six Sigma Black Belts and
Green Belts
•Team member training (Yellow Belts)
• Process Owner training
Define supporting policies, structure, processes and procedures
Develop eHandbook Establish training guidelines Create communication strategy
1
2
3 Training and Development
Identify core processes and metrics Learn project identification methods Identify projects for ‘belts’ starting
training Learn project prioritization process
4
Deployment RoadmapDeployment Roadmap
5
What’s in it for Gdl team?
IT IS AN OPPORTUNITY TO
Improve our productivity, Improve our efficiency Have better results Improve external perception
Value to Hitachi GDL and Associates . . .Value to Hitachi GDL and Associates . . .
6
Objetivo General Proporcionar a los participante los fundamentos de
Seis Sigma, a nivel Yellow Belt, tanto a nivel estrategia como la forma de realizar proyectos. Esto permitirá: Proporcionar bases para el cambio cultural que
promueve Seis Sigma. Que los asistentes participen activamente en los
proyectos Seis Sigma que se desarrollen en la empresa: desplegando la definición, apoyando en el proceso de obtención de datos, aportando su experiencia personal en la búsqueda de causas y soluciones, y desempeñando un papel crucial en el control del proceso.
7
Metodología
Los contenidos del curso se expondrán apoyándose en ejemplos prácticos, para ayudar a ilustrar los aspectos principales de los conceptos y las herramientas.
La metodología DMAIC se ilustrará con un proyecto real, y se utilizará como eje integrador de los contenidos.
En ciertos temas claves se desarrollarán ejercicios para reforzar conceptos.
Se encargarán tres tareas breves.
Al final del curso se hará una evaluación del
aprendizaje a los participantes.
CONTENIDO
Tema Subtemas 1. Conceptos
básicos de Seis Sigma
Conceptos fundamentales (calidad, productividad, competitividad, oportunidades de mejora)
La metodología Seis Sigma (historia, características generales de la estrategia, filosofía y porqué Seis Sigma funciona)
Breve descripción de DMAIC Seis Sigma y la variación (Enfoque a proceso, las
X´s y las Y´s en un proceso, Y=f(x)) 2. Roles y responsabilidades
Directivo, champion, Yellow Belt, Green Belt, Black Belt y Master Black Belt
3. Introducción a la estadística
Medidas de Tendencia Central y Variabilidad Índices de capacidad de procesos, Cp Seis Sigma, PPM y capacidad de corto y largo
plazo 4. Seis Sigma y otras metodologías
El ciclo PHVA Las 5S como plataforma Las 8D’s y Seis Sigma
CONTENIDO
Tema Subtemas 6. Etapa de Definición y repaso de sus principales herramientas
Selección del proyecto El marco del proyecto (propósito, declaración del
problema, alcance, …) Conceptos y Herramientas útiles en la definición Diagrama SIPOC Diagrama de Pareto
7. Etapa de Medición e introducción a sus principales herramientas (primera parte)
Objetivos de la etapa de medición Mapeo de procesos Definición de métricas (las salidas claves- KPOV,
críticos de la calidad-CTQ, costos de calidad,..) Rendimiento (las Y´s grandes y pequeñas) Analizar y validar el sistema de medición Medir la situación actual (Población y muestra, uso
de gráficas) Cont. Estadística Descriptiva: Otras medidas de
tendencia central y de variabilidad, histograma. Capacidad de procesos Cp. Cpi, Cps
CONTENIDO
Tema Subtemas 7. Etapa de Medición e introducción a sus principales herramientas (segunda parte)
Síntesis y ejemplo proyecto DMAIC Precisión y exactitud de un sistema de medición Introducción a los estudios R&R para variables
continuas Introducción a los estudios R&R para atributos La línea base para el proyecto El AMEF (FMEA) en Seis Sigma
7. Etapa de Análisis e introducción a sus principales herramientas (primera parte)
Las X´s de un proceso Diagrama de Ishikawa Los 5W (los cinco porqué) El análisis es-no es (Is-Is Not) Selección de las X´s vitales Introducción a la prueba de hipótesis Introducción al diseño de experimentos
CONTENIDO
Tema Subtemas 8. Etapa de Análisis (segunda parte)
Matriz de causa-efecto Diagrama de dispersión
9. Etapa de Mejorar
Generalidades de la etapa de mejora Matriz de decisión Diagrama Pick Evaluación de las mejoras
10. Etapa de Control y sus herramientas
Niveles de control y el plan de control Introducción al control estadístico Actualización del FMEA y su institucionalización Cierre del proyecto Evaluación a los participantes
Resumen de currículo de instructores Nombre Licenciatura Maestría-Doctorado Trabajo Actual Experiencia Humberto Gutiérrez Pulido
Matemáticas (Universidad de Guadalajara)
Estadística con especialidad en control de calidad y productividad industrial (CIMAT, México). Doctorado en Probabilidad y Estadística (Cimat)
Profesor de tiempo completo en la Universidad de Guadalajara, y director de Proces Consultores
Durante más de 15 años Ha impartido más de 150 cursos de calidad total, control estadístico, seis sigma y diseño de experimentos en empresas, cámaras empresariales, universidades y colegios de profesionistas, en México y Latinoamérica.
Autor de siete libros; entre ellos: Análisis y Diseño De Experimentos, y Control Estadístico de Calidad y Seis Sigma (Mcgraw-Hill). [email protected]
Agustín Rodríguez Martínez
Ingeniería Industrial (Universidad de Guadalajara)
Estadística (Colegio de Posgraduados) Análisis de Sistemas Industriales (UdGuad.)
Profesor de tiempo completo en la Universidad de Guadalajara
Profesor de posgrado y licenciatura en el Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingenierías (U. de Guadalajara)
Amplia experiencia en capacitación en calidad, estadística y Seis Sigma.
Experiencia en producción y calidad en área metal-mecánica.
[email protected] Pedro René Rodríguez Pavón
Ingeniero Mecánico (Ucrania)
Confiabilidad de los Sistemas (Ucrania). Maestría en Administración (UdG)
Consultor de empresas y profesor de posgrado en la UdG
Experiencia de más de 10 años en capacitación y asesoría de empresas en Calidad, ISO-9000, Estadística y Seis Sigma.
Diez años de experiencia como Profesor de posgrado en el área de estadística y calidad en la Universidad de Guadalajara.
[email protected] Héctor Pulido González
INGENIERO QUIMICO (UdG)
Dirección Estratégica de la Calidad (UdG)
Coordinador de Planeación y Evaluación en CUCEI U de G, y profesor en la misma universidad.
Laboró durante 10 años para la empresa de Productos Rivial en diferentes áreas y responsabilidades (incluido Gerente de Calidad).
Profesor en posgrado en áreas de calidad en CUCEA (UdG).
13
1. Conceptos básicos de Seis Sigma
14
¿Cómo se genera la riqueza hoy?
Trabajo del conocimient
o
80%
20%
70%
30%
•Mejora de calidad y productividad
•Conocimiento del cliente
•Logística
•Alianzas
•Distribución
•Investigación y Desarrollo
Stuart Crainer The Management Century.
Infraestructura y materiales
Antes Ahora
15
La generación de riqueza hoy
El conocimiento pasa ser la nueva fuente de generación de riqueza, y con ello: La información, la tecnología, la investigación, el
trabajo, la gestión administrativa, el liderazgo. El activo más importante de una empresa del
siglo XX fue su aparato de producción. En el siglo XXI serán sus trabajadores del conocimiento y la productividad de los mismos.
Capital humano: gente que sabe, aprende y asume el reto de la mejora, de la competencia en un mundo globalizado.
16
Los tres factores de la competitividad
Calidad
Precio
Tiempo de Entrega(servicio)
17
Mala Calidad = Ineficiencias
Retrabajos y desperdiciosFallas, retrasos, parosProcesos lentos Actividades que no agregan valorQuejas de clientes Inspección excesivaMal ambiente de trabajo
Más Costos MENOS Competitividad
EL NIVEL DE CALIDAD Y LOS COSTOS Yield
Largo plazo DPMO
Nivel Sigma
Costo Calidad como % de las ventas
30.9 %
690 000 1 NA
69.2 %
308 000 2 NA
93.3 %
66 800 3 25-40 %
99.4 %
6 210 4 15-25 %
99.98 %
320 5 5-15 %
99.9997 3.4 6 < 5 %
Los costos de calidad y Seis Sigma
DPMO: Defectos por millón de oportunidades de error
REACCIÓN EN CADENA
Mejorar procesos
Disminuyen los costos;porque hay menos retrabajos, fallas y retrasosCon lo que se utiliza mejor los recursos
Mejora la productividad
Se es más competitivo y se permanece en el negocio
Form
a d
e s
olu
ción
Adm
on.
típ
ica
Tip
o d
epro
ble
mas
80%-Comunes Son recurrentes, son parte delsistema (estructura, hábitos, formas de decidir, las 6M´s).
20%-especiales
No siempre estánpresentes, se debena algo particular.
Proyectos de mejoraque vayan al fondo
Reacción rápidapara localizar la
causa
20% Proyectos 80% Reactiva
SS es una estrategia enfocada a generar proyectos
El problema no es tener pensamientos nuevos e
innovadores, sino en deshacerse de los viejos La Inspección y la calidad
Encuentre la cantidad de letras F que hay en la siguiente oración
FINISHED FILES ARE THE RESULT OF YEARS OF SCIENTIFIC STUDY COMBINED WITH THE EXPERIENCE OF MANY YEARS
22
Seis Sigma: Definición
Es una estrategia de mejora, impulsado por la alta dirección con apoyo de una estructura directiva y técnica, donde se desarrollan proyectos SS, que generan soluciones de fondo y nuevas formas de hacer las cosas.
Sus metas: Lograr procesos con una calidad seis sigma (3.4
defectos por millón de oportunidades, máximo). Reducir variación Eliminar burocratismo en los procesos y las
actividades que no agregan valor
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Seis Sigma: Historia
Fue introducida en 1987 en Motorola (CEO Bob Galvin), con el propósito de reducir los defectos en productos electrónicos.
Motorola. Logró aproximadamente 4500 millones de dólares en ahorros (1987-1989), y el premio a la calidad Malcolm Baldrige.
Debido a las obligaciones con el Premio, Motorola compartió en los años siguientes su estrategia y método.
Uno de los primeros en trasladar e enriquecerla exitosamente fue Allied Signal, que logró más de 2000 millones de dólares en ahorros de 1994-1999. CEO Larry Bossidy.
24
Seis Sigma: Historia
A finales de los 90, en General Electric se terminó de consolidar la estrategia SS y a aplicarse con gran éxito en las diversas divisiones de GE, desde las financieras y entretenimiento, hasta la alta tecnología.
GE alcanzó más de 3000 millones de dólares en ahorros en dos años (1998-99). CEO Jack Welch.
Dado el éxito y al tamaño de GE, el gran impulso que recibió de Jack Welch y el prestigio de este directivo (21 años CEO de GE), hacen que la metodología se difunda a nivel mundial.
Jack Welch dice que fue la estrategia que impulso con más compromiso y pasión en sus 21 años de CEO.
25
Seis Sigma
Actualmente es la principal estrategia de mejora de muchas organizaciones líderes en el mundo
En algunas empresas se ha combinado con Lean Manufacturing-manufactura esbelta-por ejemplo Xerox.
En Motorola se tiene la segunda generación, ligada a los objetivos claves del negocio y a la estrategia, vía Balance Scorecard
En GE se ha profundizado su aplicación. Más de 150 directores generales, han tenido una formación y participación significativa en SS
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Patrocinio visible
Revisión rigurosa de proyectos
Compartir el conocimiento generado y
comunicación proactiva
Seis Sigma: Características
• Liderazgo realmente comprometido.• Establece problemas y prioridades alineadas con los grandes objetivos de la organización. • Los problemas y prioridades se atienden con proyectos de mejora.
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Seis Sigma: Características
En SS se desarrollan proyectos de mejora que rompe barreras organizacionales, y se ejecutan siguiendo la metodología de cinco etapas DMAMC/DMAIC: Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar
(Define, Measure, Analyze, Improve and Control)Los equipos que desarrollan los proyectos,
en lugar de ser equipos autodirigidos (como fue en las etapas anteriores a SS), son equipos con apoyo y metas claras.
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Seis Sigma: Características
Hay una estructura directiva (Champions) y metodológica (Black Belts, Green Belts, Yellow Belts) que los soporta.
Enfoque genuino al cliente: se le pregunta, se le escucha.
Se enfoca a los procesos, su rediseño y mejora Se dirige con datos, con tres grandes áreas de
interés: Satisfacción del cliente Disminución de fallas e incremento de la
productividad Reducción del tiempo de ciclo y reorganización de
los procesos
29
La empresa Tres Sigma
Tiene altos costos de no calidad y 66807 DPMO.
Confía en sus métodos de inspección. Cree que la calidad es para manufactura No tiene un sistema disciplinado para colectar
y analizar datos. Considera que 99% es lo suficientemente
bueno, aunque en la práctica tiene 66807 DPMO.
A México vienen más de 20 millones de turistas extranjeros al año. ¿Qué significa tener 6.6% de fallas en reservaciones?
6.6% de experiencias negativas con clientes en un año.
30
Filosofía de la empresa Seis Sigma
Tiene bajos costos de no calidad y 3.4 DPMO. Más que en la inspección, confía en procesos
con poca variabilidad que no generan fallas. Escucha la voz del cliente para definir sus
criterios de calidad y establece su referencia (Benchmark) contra el mejor a nivel mundial
Considera que el 99% no es aceptable. Tiene un sistema disciplinado para colectar
datos. Utiliza la metodología DMAIC para ejecutar
proyectos en todas las áreas de la empresa.
Seis Sigma y la variación Procesos y sus variables: X´s, Y´s, Y=f(X)
Proceso es un conjunto de actividades entrelazadas o interrelacionadas que reciben determinados entradas y los transforman en un resultado o en un producto
Proceso (actividades)InsumosEntradas
ResultadosSalidas
Variables Independientes
X´s
Variables de salida, las críticas para la calidad (trasladan la voz del
cliente)Y´s
Causas Efectos
Clientes
Variables en la fabricación de
envases de plástico
33
Ejemplo, Proceso de atención a clientes en un Banco
¿Cuáles son algunas de las Y´s del proceso? ¿Cuáles son las X´s vitales que influyen sobre las Y´s.
ProcesoInsumosEntradas Resultados
X´sY´s
34
Todos los procesos varían (las Y´s son variables): Ejemplo
Se lleva un registro del tiempo que un cliente espera para ser atendido en un Banco. Aleatoriamente se eligen 40 de estos tiempos:
18.1 7.9 14.6 13.6 14.2 13.0 11.0 7.4 8.7 11.3 13.4 7.0 5.4 9.2 8.0 4.8 14.2 13.5 13.9 11.8 11.3 12.9 15.7 13.3 6.7 0.7 13.1 9.6 6.8 9.1 9.3 9.3 9.0 14.2 12.2 12.5 11.4 7.7 6.9 11.4
¿Hay Variación? ¿Por qué?Media=11.1, Desviación estándar=3.03
35
Histograma para tiempo de espera
Tiempo
freq
uenc
y
0 4 8 12 16 20 240
4
8
12
16
36
Dos procesos con misma media, pero diferente variación.
Media o tendencia central
Variabilidad
Menor variabilidad
10 13 16 19 22 13 16 19
• Se muestra los días que tardan dos empresas en surtir los pedidos del cliente, una vez que éste los ha realizado. Promedio=16 días.• ¿De qué empresa prefiere ser cliente, considerando sólo esto?
Materiales
Maquinaria
Mano de obra Mediciones
Medio ambiente
Métodos
Variable de salida (Var. Crít. de calidad-CTQ´s)
Y=f(X)
Mercado deproveedores
Procesos dediseño
Procesos de compray abastecimientos
Procesos de producción
y servicios
Procesos de comercializacióny distribución
Pro
ceso
s de
aná
li sis
y re
troa
lime n
taci
ó n
Mercados declientes
Agregación de valor
Sistema: conjunto de elementos (procesos) interdependientes e
interconectados que persiguen un mismo fin
Mercado deproveedores
Procesos de
diseño
Procesos de compra
y abastecimientos
Procesos de
producción
Procesos de comercializacióny distribución
Proc
esos
de
anál
isis
y re
troal
imen
taci
ón
Mercados declientes
Desviaciones y retrasos
Brechas en tiempo y calidad
Rezagossaldos
Defectos, retrasos interrupciones
Retrasos,incumplimientos
excusas
Insatisfacciónquejas
Problemas, presiones,carreras, pérdidas
Rezagossaldos
Aunque potencialmente existen muchos X´s, existen unas cuantos vitales.
Y es el resultado de un proceso; y ésta es función de las X's (los pocos factores vitales). A través de DMAIC se encuentran estos X´s.
Planes de Control, con base en la ecuación Y=f(x1, x2,x3)
Identificando las X´s Vitales del proceso(key process input variables, KPIV)
El efecto embudo +15 entradas, X´s
10-15
8-10
4-8
3-6
Proceso optimizado, Y´s
DMAIC
41
Breve Descripción de DMAMC/DMAIC
Aspectos clave de SS: una metodología clara y consistente para el desarrollo de proyectos de mejora.
Sintetiza los aprendizajes para que los proyectos realmente logren ser exitosos.
DMAMC: es el acrónimo de definir, medir, analizar, mejorar y controlar.
DMAIC: (Dah-May-Ick), an acronym for define, measure, analyze, improve, control.
Inicialmente Motorola sólo uso el MAIC. GE y Allied S. usaron DMAIC. Que ahora es el estándar.
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DefinirDefinir problema (VCC), señalar
cómo afecta al cliente y precisar los beneficios esperados del proyecto.
Los propietarios, el equipo.
MedirMejor entendimiento del proceso,
validar métricas, verificar que pueden medir bien, y determinar situación
actual
AnalizarIdentificar fuentes de variación (X´s),
cómo se genera el problema y confirmar las X vitales con datos
MejorarEvaluar e implementar soluciones,
asegurár que se cumplen los objetivos
ControlarDiseñar un sistema para mantener
mejoras logradas (controlar X vitales). Cerrar proyecto (lecciones aprendidas)
Breve descripción de
DMAMC
Qué, por qué, dónde,
quiénes
43
2. Roles y responsabilidades
Una de las características de Seis Sigma es que hay una estructura directiva y técnica que la soporta.
Directivo, Champion, Yellow Belt, Green Belt, Black Belt y Master Black Belt.
Cada uno tiene un rol y responsabilidad.
ChampionChampion
• Son directivos medios y superiores• Establecen los proyectos a desarrollar• Alinea 6 con la estrategia del negocio • Patrocinan proyectos (rompen barreras)• Revisan proyectos• Conocen DMAIC
Black BeltBlack BeltGreen BeltGreen Belt
Yellow BeltYellow Belt
Rep. de finanzas:• Valida ahorros de proyectos• Identifica los costos de mala calidad
• Dedicados a 6.• Lideran y asesoran proyectos• Soporte metodológico• Pasión por los proyectos• Conocen DMAIC y herramientas estadísticas
Comité directivo para 6
Comité directivo para 6
•Operan la estrategia de implantación•Establecen programa de entrenamiento•Impulsan 6
•Participan y lideran proyectos•Atacan problemas de sus áreas• Conocen DMAIC y herramientas estadísticas a un nivel práctico
• Propietarios de los problemas• Participan activamente en proyectos• Desplegar definición• Obtención de datos• Aportan en búsqueda de causas y soluciones. • Papel crucial en control del proceso
Gdl Process Excellence organization
Mariela OchoaProcess Excellence
OfficeManager
Roberto ZepedaMaster Black Belt
StaffSix sigma sponsors
Gdl Process Excellence
ManagersSix sigma sponsors
Gdl Process Excellence extended team
EmployeeProcess owner
Green Belt process owner
Enrique RamirezProcess Excellence
Coordinator
- Projects selection and approvals- Cost and benefits validation- Resources authorization
- Process owner definition-Resources management
Yellow belt- Team member
- Specialized six sigma support- Black belt training and update- yellow, green and Black belt system administrator
- Six sigma & Lean projects administrator- Six sigma system administrator
Black belts
Lean belt
46
Black Belts en Hitachi GDL
Francisco J RoblesFernando Sanchez DominguezRoberto Zepeda DelgadilloAdolfo Lopez AlcarazDaniel Sanchez AcostaAlejandro Gonzalez CerrilloVictor Hugo Perez HerreraBernardo Montoya Magana
Otros en proceso
47
Ejemplo de currículo BB
48
3. Introducción a la estadística
Seis Sigma se dirige con datos.El pensamiento estadístico es una
filosofía de aprendizaje (la forma de tomar datos) y acción (la forma que actuamos), basada en los siguientes principios: Todo el trabajo ocurre en un sistema de
procesos interconectados La variación existe en todos los procesos Entender y reducir la variación son claves
para el éxito
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Estadística
Estadística es la ciencia de recolectar, organizar, presentar, analizar e interpretar datos, tomando en cuenta la variabilidad, con el propósito de ayudar a una toma de decisiones más efectiva.
50
Medidas de tendencia central
•Es necesario medir la tendencia central de un proceso o una variable•La medida más usual es la MEDIA (O PROMEDIO) muestral:
,n
X...++X+X = X n21
•La media poblacional o del proceso se denota con (letra griega mu)
51
Ejemplo tiempo de proceso
En el área de RTV (retorno de material discrepante al vendedor) se tiene la meta de no tener material con mas de 30 días en el área. (Espec. Superior=30).
¿Quién es el proceso? De los datos de los últimos ocho meses
se tiene que la media es de 18.¿El proceso cumple con la especificación?
52
Medidas de dispersión o variabilidad
La dispersión o variabilidad de los datos muestra que tan esparcidos se encuentran los datos entre sí.
Las medidas de dispersión mas comunes son: Desviación estándar Varianza El rango
53
Desviación estándar
•Mide en la misma escala de los datos, que tan dispersos están entre sí o qué tan esparcidos están respecto a su tendencia central un grupo de datos
•Muestral:
• La poblacional se denota con (letra griega sigma)
1-n)X-X(...++)X-X(+)X-X(
=S2
n2
22
1
54
Continuación Ejemplo tiempo de proceso
Espec. Superior=30 días.Media=18.Desviación estándar=8¿El proceso cumple con la
especificación?
55
Relación entre la media y S
Desigualdad de Chebyshev Entre X-2S y X+2S está al menos el 75% de
los datos de la muestra entre X 3S está por lo menos el 89%.
Regla empírica. Muchos de los datos que surgen en la práctica se ha observado X -S y X+S está el 68% X 2S está el 95% X 3S el 99.7%
56
Curva normal que muestra la relación entre y
P(- < X < +) = 0.6827P(-2 < X < +2) = 0.9545P(-3< X < +3) = 0.9973
Límites Reales o Naturales
Límite real inferior = - 3
Límite real superior = + 3
Al compararlos contra especificaciones se conoce la capacidad del proceso
Estos límites indican de donde a donde varía el proceso usualmente.
EIEI ESES
LRILRI LRSLRS
EspecificacionesIngeniería (cliente)
Variación real
Índice de Capacidad potencial del Proceso
6EI - ES
Cp
realVariación
toleradaVariaciónCp
EIEI
LRILRI LRSLRS
Variación tolerada
Variación Real = 6σ
ESES
Se desea Cp mayor que uno
59
Ejercicio
El espesor de un producto debe ser de 15±3.
De acuerdo a datos históricos del proceso se tiene que la media µ=15.1.
¿El proceso es capaz, cumple con especificaciones?
¿Si la desviación estándar =1.5, el proceso cumple?
60
La métrica Seis Sigma
Sigma es la letra griega usada en estadística para denotar la desviación estándar para un conjunto de datos.
La desviación estándar proporciona una estimación de la variación en un conjunto de datos.
El nivel de sigma declarado, como Seis Sigma, se usa para describir qué tan bien la variación del proceso cumple con los requerimientos del cliente.
61
La Métrica Seis Sigma
Estadístico Z. Mide la capacidad de un proceso calculando la distancia entre las especificaciones y la media del proceso en unidades de la desviación estándar,
ES
Z s
EIZ i
62
Nivel de Sigmas de un proceso
¿Cuántas sigmas hay de la media a las especificaciones?
EIEI ESES
Zi= 4 Zs= 4
EIEI ESES
Zi= 5 Zs= 3
Despl
azam
ient
o de
un
proc
eso
La media de un proceso puede desplazarse a través del tiempo hasta 1.5 sigmas, debido a cambios y desajustes. La diferencia entre capacidad de corto y largo plazo:Zmov= Z.ct– Z.lt=1.5Capacidad de
corto plazo
Capacidad de largo plazo
Calidad 3 sigma, Zi=Zs=3, S=2, PPM=2700
-8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8
0.0
0.0
40
.10
0.1
6
Calidad 3 sigma,Zs=1.5,S=2, PPM=66803
-8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8
0.0
0.0
40
.10
0.1
6EI ES
99.73%
93.2%
Calidad 6 sigma, Zs=Zi=6, S=1 PPM=0.002
-8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8
0.0
0.1
00
.20
0.3
00
.40
Calidad 6 sigma, Zs=4.5, S=1, PPM=3.4
-8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8
0.0
0.1
00
.20
0.3
00
.40
EI ES
Calidad de corto plazo Calidad de largo plazo con un movimiento de 1.5 (Zmov=1.5)
Índice Cp
Calidad en sigmas
(índice Z.ct)
% dentro de especificaciones
(Yield)
Partes por millón fuera de especificaciones
Índice Z.lt
% dentro de especificaciones
(Yield)
PPM fuera de especificaciones
(DPMO) 0.33 1 68.27 317300 -0.5 30.23 697700 0.67 2 95.45 45500 0.5 69.13 308700 1.00 3 99.73 2700 1.5 93.32 66807 1.33 4 99.9937 63 2.5 99.379 6210 1.67 5 99.999943 0.57 3.5 99.9767 233 2.00 6 99.9999998 0.002 4.5 99.99966 3.4
Nivel de calidad en sigmas : Z.ct = 0.8406+ )ln(221.237.29 PPM
221.2
)8406.0.(37.29exp.
2ctZltPPM
Niveles de Sigmas y su conversión a DPMO
67
Tarea 1
Estudiar el material visto en el cursoReflexionar y contestar por escrito la
siguiente pregunta: ¿Se requieren mejoras en su proceso? Explique.
68
4. Síntesis y DPMO Algunas respuestas de la tarea 1 Recordemos algunos aspectos claves de la sesión
inicial: ¿Por qué Seis Sigma? ¿Qué es Seis Sigma? ¿Dónde se inició y continuó? ¿Qué rol desempeña en Seis Sigma un Champion, un Black
Belt y un Yellow Belt? Ejemplo: Especificaciones de una Y: 50.0 +,- 0.6¿De donde a donde varia Y?¿Cuál es el nivel de sigmas de ct del proceso?¿y de largo plazo? ¿Cuál es el rendimiento (yield)?
69
Las métricas DPMO (Defectos por millón de oportunidades de error) y DPMU
Unidad (U). Es lo que produce un proceso, y que es posible evaluar su calidad. Ejemplo: proceso de ensamble
de sillas. La unidad es la silla Oportunidad (O) de error. En
la elaboración de una unidad se puede tener más de una oportunidad de error ( cualquier parte de la unidad que puede probarse si es adecuada). Proceso de ensamble de sillas:
Oportunidad: Cada punto de ensamble
70
La métrica DPMO
¿En el proceso de ensamble de sillas cuántas oportunidades de error hay por cada unidad? O=24
Defecto (d). Cualquier no conformidad o desviación de la calidad especificada Proceso de ensamble de
sillas: cualquier punto de ensamble que no reúne los requisitos de calidad
Ensamble de sillas
Componentes (cada tarjeta tiene 120)
Cualquier componente mal ensamblado o que no funciona
71
La métrica DPMO
DPU (defectosXunidad)
El DPU no toma en cuenta el número de oportunidades de error
DPO (defectosXoportunidad)
Se ensamblan U=2000 sillas y en la inspección final se encuentran d=40 puntos de ensamble insatisfactorios. Obtener DPU y DPO
Ud
DPU
0.02200040 DPU
OUd
DPO
0.00083
24200040
xDPO
La métrica DPMO
DPMO (Defectos por millón de oportunidades): Mide los defectos esperados en un millón de oportunidades de error.
DPMO=1,000,000 DPO
DPMU: Defectos por millón de unidades.
833242000
401000000
xDPMO
64.4)ln(221.237.290.8406 Z.ct DPMO
00002200040
1000000 DPMU
73
5. Seis Sigma y otras metodologías
En muchos Sentidos Seis Sigma, es la evolución de ciertas metodologías, o bien se apoya en ellas.
8D
5S
6
5W-H PHVA
LEAN
Planear
HacerVerificar
Actuar
Definir
Medir
Analizar
Mejorar
Controlar
Enfocar el proyecto
Examinar situación
actual
Analizar causas
Actuar sobre las causas
Estudiar los
resultados
Estandarizar cambios
Obtener conclusiones
El ciclo PHVA, DMAMC y
Siete etapas en la solución
de un problema
PHVA
5S
8D´sS
ix S
igm
a
Lean
ClientesC
alid
ad-D
efec
tos
Ti
empoCosto
Competitividad
76
Eliminate waste: LeanEliminate waste: Lean
Identifying waste and making it visible is the first step!
The methodology of reducing unnecessary steps to reduce rework, save time, save cost and extend capacity of valuable resources
Combining Lean + Six Sigma
Days to delivery
Num
ber o
f del
iver
ies
Average = 5 days
Large variation
Days to delivery
Num
ber
of d
eliv
erie
s
0 10
Average = 5 days
Small variation
Six Sigma alone
Days to delivery
Num
ber o
f del
iver
ies
0 10
Average = 3 days
Large variation
Lean alone
Days to deliveryN
umbe
r of
del
iver
ies
0 10
Average = 3 days
Small variation
Lean + Six Sigma
Actuar Planear
HacerVerificar
Definir
Medir
Analizar
Mejorar
Controlar
1D2D
3D
4D
5D6D
7D
8D
Definir Valor
VSM
JalarFlujo
Perfección
PHVA8DLEANSS
Enfocar el proyecto
Examinar Situación
AnalizarCausas
Actuarsobre lasCausas
EstudiarResultados
EstandarizarCambios
Obtener conclusiones
79
6. Etapa de Definición y sus principales herramientas
La etapa de definición enfoca el proyecto, lo delimita y se sientan las bases para su éxito.
Definir
Medir
AnalizarMejorar
Controlar
80
(D) Definir el proyectoActividades
Verificar selección del proyecto y del líderEstablecer la declaración del problema
(problem statment), y el por qué hacer el proyecto.
Objetivo y definir alcance (scope).Una agenda tentativa del proyectoTodo se resume en el marco del proyecto
(project charter)El reto es que el proyecto esté bien enfocado,
delimitado y definido en términos cuantitativos. Se sabe lo que se espera, y hay responsabilidades y tiempos establecidos.
Definir
Medir
AnalizarMejorar
Controlar
Six Sigma project charterDate Draft #
Title:
Purpose:
Problem Statement:
Objective/Business need addresses:
Scope:
Role and Responsibilities:
Stakeholders:
Sponsors:
Team Members:
Resources (non human):
Milestones/Measures
Project start date
Planned project completion date
How will we know if we are successful?: What are the measurable benefits the project is targeted to deliver?
En
tre
ga
ble
s d
e la
eta
pa d
e d
efin
ició
n
Marco del proyecto Seis Sigma Fecha del proyecto Borrador # Título: Propósito: Declaración del problema: Objetivo/Necesidades del negocio a ser atendidas: Alcance: Roles y Responsabilidades: Propietarios Patrocinadores: Miembros del equipo: Recursos (no humano): Métricas Fecha de inicio del proyecto Fecha planeada de finalización del proyecto ¿Cómo sabremos si tenemos éxito?: ¿Cuáles son los beneficios medibles y entregables del proyecto?
En
tre
ga
ble
s d
e la
eta
pa d
e d
efin
ició
n
83
(D) Definir el proyecto
Herramientas: Definición de proyectos Diagramas de flujo, SIPOC, Mapeo primer
nivel Voz del cliente y el proceso Estadística básica (Cp, Pareto, Zct)Definir
Medir
AnalizarMejorar
Controlar
84
Definición: validar selección
Un buen proyecto SS: Está conectado con las prioridades del negocio
(planes estratégicos y operativos). Representa una mejora importante en el
desempeño del proceso y en lo financiero. El proyecto tiene un alcance razonable (se
realiza 3 a 4 meses). Para medir el éxito se tienen métricas
cuantitativas claras. Se entiende su importancia. El proyecto tiene el apoyo y la aprobación de la
dirección (o gerencia)
85
Marco del proyecto (Project charter)
Propósito del proyecto (PROJECT PURPOSE): Declaración breve de la intención del
proyecto. Usar métricas claves de beneficios financieros, retorno de inversión (ROI), tiempo del ciclo o DPMO.
Ejemplo: Disminución del tiempo de ciclo del proceso de autorización de órdenes de compra (PO).
86
Marco del proyecto (Project charter) Necesidades del negocio a ser atendidas
(Business need addressed)
Declaración que indique los argumentos desde la óptica de la empresa para llevar a cabo el proyecto. ¿Por qué debemos apoyar el proyecto?
Las PO con retraso son la principal queja de los clientes internos. La espera de material del vendedor se identificó como una causa importante para los retrasos en las órdenes de producción. Cuando se tienen PO´s con retraso, la consecuencia típica ha sido el aumento en el pago de tiempo extra en las áreas de la producción para cumplir con el programa de producción. Si se disminuye el tiempo de ciclo de las PO´s, podemos reducir gastos en tiempo extra y mejorar la satisfacción del cliente disminuyendo los tiempos de entrega.
87
Marco del proyecto (Project charter) Declaración del problema (Problem
statement)
Resume los problemas a ser abordados. Debe incluir condiciones actuales o históricas, tales como índices de defectos y/o costos por el pobre desempeño, en términos de variables críticas para la calidad (Y´s).
El tiempo de ciclo de PO se define como el tiempo trascurrido desde que se recibe la solicitud de compra hasta que el PO es enviada al proveedor. Actualmente este tiempo de ciclo para proveedores no aprobados es de un promedio de 27 días, con 95% de PO´s enviadas dentro de 45 días. Para vendedores aprobados el promedio es de 7 días, con 95% de PO´s enviadas dentro de 11 días. Esto incide en pago de tiempo extra.
88
Marco del proyecto (Project charter) OBJETIVO (OBJECTIVE)
Es una declaración más específica del resultado deseada.
GE usó lo siguiente como una pauta: Si el proceso está operando a menos de 3, entonces el
objetivo del proyecto debe ser una reducción de 10 veces el nivel de defectos. Ejemplo, si el actual DPMO=10000, entonces la meta debe ser DPMO=1000 o menos.
Si el proceso está operando a más de 3, entonces una reducción del 50% de defectos debe ser buscada. Ejemplo, si el actual DPMO=1000, entonces el objetivo debe ser DPMO=500.
Reducir el tiempo de ciclo de PO, para que máximo sea de 20 días, en un nivel de 3 sigmas. Zs=3.
89
Marco del proyecto (Project charter)
Alcance (Scope)
Es el aspecto específico del problema que será abordado.
Muchos proyectos tienen un alcance demasiado amplio. Resultado de objetivos ambiciosos, para que puedan ser alcanzados en un tiempo razonable.
Cuando la duración de un proyecto aumenta, los costo del mismo aumentará. También aumentará la frustración y desinterés.
Cuando la duración de un proyecto excede 6 meses, se pueden producir bajas críticas en los miembros del equipo, lo que causa retrasos adicionales.
Tiempo adecuado de 3 a 4 meses.
Marco del proyecto (Project charter)
Alcance (Scope)
• Se realizó un diagrama para entender la dinámica de PO, y los diferentes factores (X´s). •Alcance: Limitar a las partes moldeadas por inyección, que de acuerdo a análisis de Pareto representan el 60% de las PO con proveedores no aprobados.
91
Marco del proyecto (Project charter) Propietarios, Miembros del equipo y
Patrocinador(Stakeholders, team members, and
sponsor)
Propietarios, se refiere a los departamentos, clientes o proveedores que serán influenciado por las actividades del proyecto o por sus resultado.
El equipo se refiere a los miembros específicos de los grupos de propietario que juegan un papel activo en el proyecto.
Los patrocinadores o Champions son directivos que apoyan el proyecto. Inician el proyecto, asignan recursos, y desarrollan la carta inicial. Como un miembro de dirección, ayuda a superar obstáculos.
92
Marco del proyecto (Project charter) Propietarios, Miembros del equipo y
PatrocinadorProyecto: Tiempo de Ciclo de PO
Stakeholders: Engineering, Procurement, Quality Sponsor: Diego R., VP Operations (CH) Leader of the project: Daniel H. (BB) Team Members: Mary A.(Accounts Payable-YB); Juan S.
(Quality-GB); Guillermo A.(Purchases-YB); Ana D. (Engineering-YB)
93
Marco del proyecto (Project charter)
RECURSOS, NECESIDADES y Entregables
Se refiere a los procesos, equipos, bancos de datos, o gente (no incluido como miembros del equipo) que pueden necesitarse para la realización del proyecto.
Accounts Payable database, Vendor Quality Records Entregables: incluyen todo los beneficios
mensurables del proyecto. ¿Cómo definimos un proyecto exitoso y realizado?
Proyecto de PO: Procedimiento(s) revisado(s), generando un disminución del tiempo de ciclo de PO.
Economías proyectadas: Aprox. US$110,000 por pago de tiempo extra. Ahorros de $50,000 por obstrucción de WIP (work in process)
94
Definición: selección del equipo
Selección del líder: Preferentemente con conocimiento del problema, No se sospecha que es parte del problema. Con motivación y liderazgo para encauzar al
equipo Dominio de DMAMC y sus herramientas Gusto por los retos. Capaz de dar seguimiento y
sabe la importancia de los resultados.
El resto de los miembros del equipo se seleccionan de entre los propietarios del proceso, con base en su posible aporte, experiencias y especialidades.
95
Algunos Conceptos y herramientas útiles en la definición del proyecto
La definición del proyecto y en los entregables es importante incluir la voz de cliente. Para ello: Identificar el cliente Establecer lo que el cliente quiere del proceso
(voz del cliente).
¿En nuestro trabajo, tenemos claramente identificado quién es nuestro(s) cliente(s)?
¿Escuchamos a nuestros clientes? ¿Cómo?
96
DIAGRAMA DE PROCESO SIPOC (PEPSU)
Acrónimo de suppliers, inputs, process, outputs, and customers ( proveedores, entradas, proceso, salidas y clientes).
Diagrama de proceso de utilidad en etapa de definición, que permite caracterizar un proceso respecto a estos elementos.
Proveedores: aquéllos que proporcionan entradas para el proceso. Entradas: datos, conocimiento y los recursos necesario para que
el proceso genere las salidas deseadas. Proceso: las actividad que transforman las entradas en salidas. Salidas: Los resultados del proceso (los entregables). Incluye los
productos a los que se les agregó valor, servicios, documentos o entradas para otros procesos.
Clientes o usuarios: la(s) persona(s) o función que recibe las salidas.
SIPOC para edición de un libroProveedores
(5)Entradas
(4)Proceso (1) Salidas (2) Clientes
(3)
Depto. legal ISBN Se recibe Manuscrito
ISBN Impresor
Autor Manuscrito Publicar ISBN Nueva cubierta Lector
Diseño gráfico
Diseño de cubierta
s
Cubierta Lista de errores Marketing
Diseño gráfico
Archivos Edición Correspondencia con autor
Editor del proyecto
Pruebas de errores
Archivos
Crear archivo para impresor
Enviar a Marketing
( ) Orden en el se construye el SIPOC
98
DIAGRAMA DE PARETO
El diagrama de Pareto ayuda a analizar las variables de atributos y establecer prioridades..
Ayuda a localizar el problema principal y su causa más importante
Principio de Pareto: "Ley 80-20” El 80% del efecto es
generado por el 20% de las causas. "Pocos vitales, muchos triviales"
99Tipo de falla
DCBA
Tot
al d
e fa
llas
800
700
600
500
400
300
200
100
0
Porcentaje
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
99135135
369
Pareto de Problemas
100Producto
CBA
Fal
la ti
po A
400
300
200
100
0
Porcentaje
100
80
60
40
2064
80
225
Pareto de Causas
101
Pareto-Costo
Si en el Pareto de Problemas se tiene que el defecto A, tiene un costo de 1, el B de 5, el C de 0.5 y el D de 2.
¿Sobre cuál defecto conviene actuar?
7. Etapa de Medición (Measure) y sus principales herramientas
En este apartado veremos la etapa de Medición (Measure) y algunas de sus principales herramientas
Definir
Medir
AnalizarMejorar
Controlar
Etapa de Medición (Measure)
objetivos
Definir el proceso a un nivel más detallado para entender los puntos de decisión y los detalles de su funcionamiento.
Establecer con detalle las métricas (las Y´s) con las que se evaluará el éxito del proyecto.
Analizar y validar el sistema de medición. Medir la situación actual (baseline) para
clarificar el punto de arranque del proyecto.Establecer metas definitivas para las Y´s.
Definir
Medir
AnalizarMejorar
Controlar
104
Medición
Requerimientosdel cliente
Procesosclaves
Métricas
Objetivos del proyecto
Objetivos y estrategias de la organizaciónLa fase de Medición
es afianzar la importancia del
proyecto, dónde se realizará, la forma que se medirá su
éxito. Con apoyo del pensamiento estadístico.
105
Algunas Herramientas
Plan para coleccionar datosDiagramas de flujoMapeo de procesosGráficas de frecuenciaAMEFEstudios R&RDiagrama de ParetoCapacidad de ProcesosEstratificaciónSeries de tiempoMuestreo
Definir
Medir
AnalizarMejorar
Controlar
106
Proceso a detalle
En la etapa de definir se tiene en un nivel general el diagrama de proceso.
Aquí es necesario hacer una descripción más detallada, haciendo énfasis en los puntos de decisión y la secuencia y flujo del trabajo, mediante: Diagrama de flujo a detalle, o Mapeo de proceso
107
MAPEO DE PROCESOS
Representación gráfica de un proceso que: Ilustra en forma detalla todos los pasos
del proceso, tanto los que agregan valor como los que no
Identifican las variables claves del proceso, tanto de entrada como de salida.
108
MAPEO DE PROCESOS, pasos
Listar los pasos en general y las variables de salida que son claves para el cliente.
Mostrar las características criticas de calidad de cada paso del proceso.
Adicionalmente, si se quiere mayor detalle: Identificar los pasos que agregan valor y los
que no agregan valor en el proceso Listar y clasificar las entradas claves en
cada paso del proceso. Criterios: crítico (*), controlable (o), y de ruido ()
Añadir las especificaciones de operaciones actuales y los objetivos de proceso para las entradas controlables y críticas.
109
Definición de métricas
Una métrica de un proceso es un indicador numérico del desempeño o estado del mismo.
En el proyecto se selecciona aquellas salidas que son críticas para el proceso (key process output variables, KPOV).
Deben estar enfocados al cliente y alineados con la estrategia del negocio.
En términos de costo, calidad y/o programación (schedule, factores que impactan el tiempo de entrega).
Que sean fácil de medir y obtener en un período relativamente corto.
110
Definición de métricas
Factores críticos de costos (Factors critical to cost-CTC) incluye: Parámetros que impactan el trabajo en
marcha. Inventario de bienes terminados. Gastos generales, de envíos, de
materiales y de mano de obra. Costos de calidad
111
Métricas de los costos de calidad
Los costos de calidad, son los costos totales asociados al sistema de calidad
Entre más deficiencias y fallas se tenga, los costos por lograr calidad y los costos por no tener calidad (Cost of poor quality) serán más elevados.
Costos de evaluación de la calidad: inspección, pruebas, y sus equipos. Auditorias.
Costos de fallas internas, retrabajos, desperdicios, retrasos.Costos por fallas externas: servicios de garantía, devoluciones,
penalizaciones, etc.
112
Ejercicio
Formar equipos de 3 personas.Analizando la definición del proyecto
de disminución del tiempo de ciclo del proceso de autorización de órdenes de compra (PO), que se describió antes, proponer algunas Y´s críticas para el proyecto.
113
YRT: Rendimiento combinado-Rolled Throughput Yield Y´s grandes, Y´s pequeñas
Las Y´s pequeñas son las generadoras de las Y´s grandes.
Si un proceso tiene k subprocesos, y el rendimiento a la primera vez es Y1, Y2,..., Yk , sin considerar retrabajos; entonces
YRT =Y1Y2...Yk
i etapa laen probadas unidades de Númeroi etapa laen vezprimera la apasan que unidades de NúmeroiY
114
Inicio Final
RendimientoY1 =90%
PPM=100000
RendimientoY2 =95%
PPM=50000
RendimientoY3 =84%
PPM=160000
RendimientoY4 =93%
PPM=70000
RendimientoY5 =91%
PPM=90000
YRTC
60.8%
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1 2 3 4 5
Etapa
Ren
dim
ien
to
Rend. poroperación
Rendimientoacumulado
Rendimiento CombinadoYC =.9×.95 ×.84 × .93 × .91=.608
470000Partes por Millón que no pasan
a la primera vez
115
Analizar y validar el sistema de medición
• En un proyecto seis sigma es necesario garantizar que:• Se conoce la incertidumbre de los sistema de medición que
se utiliza para evaluar el desempeño del proceso• Que la precisión (variabilidad) de los sistemas de medición
es adecuada y garantiza mediciones confiables.• Que cada Y del proyecto se mide en forma consistente.
• ¿Cuáles son los efectos de un sistema de medición no confiable?
• Los sistemas de medición pueden estar influenciados por muchos factores que causen que sus mediciones no sean confiables.
116
117
Cómo validar los sistemas de medición
• En métricas administrativas, asegurarse que hay criterios claros y consistentes para contar: pedidos con retrasos, clientes atendidos, pago de horas extras, etc.
• En métricas donde se utilizan algún equipo o criterios de calidad es necesario hacer estudios de repetibilidad y reproducibilidad (Gage R&R), para garantizar que los equipos y personas generan mediciones consistentes y confiables.
• Si una métrica es la satisfacción del cliente, ¿Cuál es el sistema de medición? ¿Cómo validarlo?
Medir la situación actual (baseline)
Se trata de evaluar el estado actual (baseline) del proceso (en cuánto a métricas principalmente) y estimar su habilidad para satisfacer los requerimientos del cliente.
Para clarificar el punto de arranque del proyecto, y así poder evaluar posteriormente el impacto del proyecto.
Tipo de falla
DCBA
Tot
al d
e fa
llas
800
700
600
500
400
300
200
100
0
Porcentaje
100
90
80
70
60
50
40
30
20
100
99135135
369
Antes (Inicio)
?
Después (final)
119
Medir la situación actual (baseline) Recomendaciones para obtención de datos
Decidir la forma más adecuada de obtener datos:¿Hay registros históricos? ¿Se puede hacer muestreos
aleatorios representativos? ¿En qué tiempo se refleja claramente el desempeño del proceso?
¿Cuál será el período durante el que se obtendrán datos?
¿Qué variantes del proceso se considerarán: planta, línea, producto, turno?
Población y Muestra, Parámetros y Estadísticos
La población (proceso) es la totalidad de individuos, mediciones o productos sobre las que se quiere conocer y tomar una decisión. Una muestra es una parte de la población. Se desea que sea representativa.
Los estadísticos varían de muestra a muestra
Variables continuas vs. Variables discretas
1-11
DATOS
Cualitativos o de atributos(Tipo de defecto)
Cuantitativos o numéricos
discretos(número de defectos, de clientes)
continuos(Grosor de un disco)
EIEI ESES
Normalmente tienen especificaciones, una o dos
Se contabilizan por períodos (semana, lote, línea)
Quejas por semana
6.05.04.03.02.01.00.0
Fre
qu
en
cy
14
12
10
8
6
4
2
0
Std. Dev = 1.60
Mean = 2.8
N = 50.00
Frecuencia por tipo de defectos,
dónde, etc.
Tipo de defecto
DCBA
Tot
al d
e fa
llas
800
700
600
500
400
300
200
100
0
Porcentaje
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
99135135
369
122
Variables continuas vs. Variables discretas
Variables continuas son aquellas que pueden medirse en una escala continua: peso, tiempo, longitud, espesor.
Las discretas, en el contexto de SS, normalmente son conteos del tipo: número de clientes, número de artículos defectuosos, número de quejas.
En general las continuas proporcionan una evaluación mejor de la calidad, ya que no sólo señalan si un artículo es defectuoso o no, sino a través de la medición dicen qué tan bueno o defectuoso es.
123
Variables continuas vs. Variables discretas Ejercicio
Una característica de calidad de cierto producto es su resistencia, que debe soportar por lo menos 200 kilogramos fuerza.
Proponga una métrica continua y otra discreta para evaluar el desempeño del proceso.
¿Cómo analizaría cada una?
124
Continuación Estadística DescriptivaOtras medidas de tendencia central
Para evaluar la situación actual, además de el uso de la media y la desviación estándar es necesario utilizar otras medidas de tendencia central
MEDIANA o percentil 50, es igual al valor que divide a la mitad a los datos cuando éstos son ordenados de menor a mayor
MODA, es el dato que se repite con más frecuenciaA la media la jalan los datos raros
Posición de las medidas de tendencia central en distribuciones simétricas y sesgadas
MoMo MoMoMeMe MeMe
XXXX
XX
MeMe
MoMo
Distribuciones simétricasDistribuciones simétricas
Distribuciones sesgadas derechasDistribuciones sesgadas derechasDistribuciones sesgadas izquierdasDistribuciones sesgadas izquierdas
Otras medidas de dispersiónRango: Amplitud de variación.
R= Dato Máximo – Dato MínimoVarianza, S2, la elevación al cuadrado de la desviación
estándar. Importante en estadística teórica. Coeficiente de Variación. Es la razón de la desviación
estándar a la media aritmética, expresada como porcentaje. Ayuda a comparar la variación de dos o más variables que están medidas en diferentes escalas o unidades.
)100(x
SCV
El estado inicial se puede evaluar calculando el Índice de Capacidad potencial del Proceso
6EI - ES
Cp
realVariación
toleradaVariaciónCp
EIEI
LRILRI LRSLRS
Variación tolerada
Variación Real = 6σ
ESES
Se desea Cp mayor que uno
128
Variables de salida (Y´s) con una sola especificación
Entre más pequeña mejor
Entre más grande mejor
ESES EIEI
3 - ES
Cps
3EI -
Cpi
El Cp no toma en cuentael centrado del proceso
6EI - ES
Cp
EIEI ESES
3EI -
Cpi
3
- ESCps
Cpk=Mínimo(Cpi, Cps)
Z=3*Cpk
130
HISTOGRAMA
Gráfico de barras que permite describir el comportamiento de unos datos numéricos en cuanto a su tendencia central, forma y dispersión
Y
Fre
cuen
cia
1020304050
Cp = 1.44038Cpk = 1.41033
Cr = .694263Cpm = 1.43452
K = -.0208618
yEI ES
(a) Centrado con poca variabilidad
4 6 8 10 12 14 16
10
20
30
40
Cp = 1.49933Cpk = .708981
Cr = .666965Cpm = .580997
K = -.527134
yEI ES
(b) Descentrado con poca variabilidad
4 6 8 10 12 14 16
10
20
30
40
50
Cp = .660492Cpk = .640806
Cr = 1.51402Cpm = .659336
K = .0298058
yEI ES
(c) Centrado con mucha variabilidad
4 6 8 10 12 14 16
10
20
30
40
Cp = .608985Cpk = .312567
Cr = 1.64208Cpm = .454406
K = -.486741
yEI ES
(d) Descentrado con mucha variabilidad
4 6 8 10 12 14 16
10
20
30
40
Histograma y capacidad de procesos
132
Cp = .997789
Cpk = .869839
Cr = 1.00222Cpm = .931039
K = .128234
yEI ES
(e) Con sesgo a la derecha
4 6 8 10 12 14 16
10
20
30
40
Cp = .575331
Cpk = .572183
Cr = 1.73813Cpm = .575305
K = .00547108
yEI ES
(f) Bimodal, dos realidades
4 6 8 10 12 14 16
10
20
30
40
Cp = .534952
Cpk = .530307
Cr = 1.86933Cpm = .5349
K = -.00868332
yEI ES
(g) Achatado
5 7 9 11 13 15 17
10
20
30
40
50
Cp = 1.20751
Cpk = .501473
Cr = .828149Cpm = .514234
K = .584705
yEI ES
(h) Acantilado derecho
4 6 8 10 12 14 16
10
20
30
40
50
y
(e) Con sesgo a la derecha
4 6 8 10 12 14 16
10
20
30
40
y
(f) Bimodal, dos realidades
4 6 8 10 12 14 16
10
20
30
40
y
(g) Achatado
5 7 9 11 13 15 17
10
20
30
40
50
y
(h) Acantilado derecho
4 6 8 10 12 14 16
10
20
30
40
50
Histograma y comportamientos especiales
Se
requ
iere
n su
fici
ente
s da
tos,
pre
fere
ntem
ente
más
de
50.
133
Ejercicio: Seis Sigma
Los datos semanales de un semestre respecto al %fallas en un proceso, dicen: = 5.5%, =0.7%. La meta que se tiene para el año es tener un máximo semanal del 6.0%
1.¿Entre qué porcentajes se espera que varíe el %fallas semanal?
2. ¿Cuál es el nivel de sigmas de largo plazo del proceso, Zs?
3. 5. ¿Qué estrategia seguir para cumplir la meta?
134
Tarea 2
1. Estudiar el material visto hoy
2. Describa brevemente el proceso en el que labora.
3. ¿Cómo se mide el desempeño o resultados de su proceso? Anote las principales Y´s de su proceso.
4. ¿Se conoce la variación de las Y´s? ¿Su tendencia? Comente.
5. ¿Cuáles son los factores claves de su proceso? Anote algunas de las X´s más importantes de su proceso.
135
Sesión 3
¿Qué es Seis Sigma?¿Qué se hace en las dos primeras
etapas de DMAMC?
136
Ejemplo de proyecto Seis Sigma. Antecedentes
En una fabrica de asientos para automóvil se tenían problemas que se detectan con inspección al 100% y que es necesario resolver con retrabajos.
Resultaba prioritario generar un proyecto para alcanzar un proceso Seis Sigma
Así disminuir costos de reprocesos e inspección, y garantizar la satisfacción y lealtad de clientes.
137
Ejemplo de proyecto Seis Sigma. Variables críticas
Las VCC para los asientos son aquellas que tienen una especificación por reglamento o las que tienen un impacto al momento de que el consumidor se decide por cierto automóvil
Las VCC de los asientos del conductor y del asiento del acompañante delantero son esfuerzos para: Y1. Levantar el descansabrazos Y2. Bajar el descansabrazos
138
Variables críticas
Esfuerzos para:Y3. Cambiar la inclinación del asientoY4. Deslizar el asiento hacia adelanteY5. Deslizar el asiento hacia atrásY6. De la palanca para liberar y deslizar el asientoY7. Activar el botón de la cabeceraY8. Levantar la cabeceraY9. Bajar la cabecera
Se detectó que todas las VCC deberían de ser mejoradas, ya que su capacidad no era de calidad Seis Sigma
Se resolvía con retrabajo e inspección al 100%
139
Nivel de Y1 Las fuerzas para subir el descansabrazos Y1 tiene una Zct=3.9
sigmas y PPM=8200. (Ver tabla) Zlt=2.4 sigmas Dos inspectores para inspección al 100% en esa etapa. 7000
dólares anuales por inspector. Producción anual de 100,000 unidades, un costo de reproceso de
20 dólares p/u. Si Y1 y Y2 se llevan a Seis Sigma:
Se elimina el retrabajo La inspección al 100% Ahorro del costo de los dos inspectores Reducción del tiempo de ciclo Incremento de la satisfacción del cliente
140
Los cuatro cuáles para establecer la declaración del problema
Los Cuáles profundizan en la definición
Componentes de la Frase-Problema
Primer frase ambigua
Tenemos problemas con los asientos
¿Cuál es el problema con
Los esfuerzos para subir y bajar el descansabrazos no cumple con especificaciones
¿Cuál es el nivel
Se tiene 8200 PPM, que es necesario corregir con retrabajos.
¿Cuál es la referencia
3.4 PPM
¿Cuál es el costo
30,400 dólares, considerando el costos directos de reproceso y de inspección. Más indirectos en tiempo de ciclo, posibles insatisfacción de clientes.
Declaración del problema: Se tiene problema con los esfuerzos para subir y bajar el descansabrazos, generándose 8200 PPM, contra una meta de 3.4. Esto tiene costos directos de reproceso y de inspección por 30,400 dólares anuales.
141
Marco del proyecto Seis Sigma Título: Mejora la calidad de los parámetros críticos del asiento, desde el punto de vista de seguridad y del consumidor. Propósito: Disminuir variación y cumplir con especificaciones de las VCC de los asientos.Necesidades del negocio a ser atendidas: Varias de las VCC para los asientos no cumplen con especificaciones, los problemas se detecta con inspección al 100% y se corrigen con retrabajos. De reducir la variación en las VCC a un nivel Seis Sigma, se eliminAlcance: El proyecto se limitará a los esfuerzos para subir y bajar los descansabrazos (Y1 y Y2).
Declaración del problema: Se tiene problemas con los esfuerzos para subir y bajar el descansabrazos, generándose 8200 PPM, contra una meta de 3.4. Esto tiene un costo directo por reproceso e inspección al 100% de 30,400 US$. Objetivo: Cumplir a un nivel seis sigma (3.4 PPM) con las especificaciones para los esfuerzos para subir y bajar el descansabrazosPropietarios: Manufactura y Calidad Patrocinador: Gerente de ManufacturaMiembros del equipo: Métricas: ¿Cómo sabremos si tenemos éxito?: ¿Cuáles son los beneficios medibles y entregables del proyecto?
¿Cuáles serían los entregables del proyecto? ¿Cuáles las métricas?
142
El problema
143
Gráfica de Gantt para el proyecto
Actividad
DEFINIR
MEDIR
ANALIZAR
MEJORAR
CONTROLAR
feb mar abr may jun jul ago
VALIDACIÓN
Proyecto: Mejora de esfuerzo para subir descansabrazos
144
Etapa de Análisis para el proyecto de los descansabrazos
Se mapea y detalla el procesoSe analiza el sistema de medición
para Y1 (dinamometro).Evaluar la situación actual (baseline)
Mapeo del proceso
COLOCACION DEASIENTOS EN PALET(1) LIFT ASSIST, PALLETS
DETALLADOEN HORNO
RETRABAJO (1) CEP<S> POWER FOCUS,
MESA DE TRABAJO
SISTEMA DEEMBARQUE
ACARREO
CASAMIENTODERESPALDO(1) . SMARTFIXTUREPOWERFOCUS <S>CEP
INSPECCIONFINAL
OK?
SUJECION DEVISTA INT. YBUCKLE. (1)SMARTFIXTUREPOWER FOCUS<S> CEP
SUJECION DEBUCKLE YVISTA RISER& POSICIONDE VISTAEXTERIOR(1) SMARTFIXTURE
ESFUERZOS (2).DINAMOMETRO
CASAMIENTODE ASIENTOPOSTERIOR(1) . SMARTFIXTUREPOWERFOCUS <S>CEP
MONTADO DE CABECERA,COLOCACION DE CODERA(1) SMART FIXTURE,
HII
HORNO NO
SÖ
COLOCACIONDE VISTASFOLD FLAT YMANIJA (1)SMARTFIXTURE,
DETALLADO (1)LAMPARA DECALOR,VAPORERA
EMBOLSADO YCOLOCACION DEETIQUETAS (1)PRINTER
COLOCACIONDE ASIENTO ACORREDERA(1) . SMARTFIXTURE
ENRUTADO DEARNESES (1) .
CASAMIENTODE ASIENTOFRONTAL (1) .SMARTFIXTUREPOWERFOCUS <S>CEP
PRUEBAFUNCIONAL (2) TERMINATOR
146
Análisis del sistema de medición para Y1 (estudio R&R)
ObjetivosDeterminar si el error de medición del esfuerzo es
pequeño y aceptable relativo a la variación del proceso o especificación del producto.
Determinar la confianza de la “certeza” de los datos.Obtener una adecuada resolución del gage. Si la variación de la medición es inaceptable,
enfocar los esfuerzos de mejora : Al equipo A métodos y gente.
147
2total = 2
parte-parte + 2R&R
La variación observada vs. real
La variación observada de cualquier grupo de datos es la suma de la variación real producto mas la variación del error de medición
148
REPETIBILIDAD: Es la variación observada cuando un operador mide la misma unidad con el mismo dispositivo varias veces
REPRODUCIBILIDAD: Es la variación adicional observada cuando varios operadores usan el mismo dispositivo para medir la misma unidad
La combinación de ambas fuentes de variación se conoce como R&R
R&R
149
PRECISION Y EXACTITUD
EXACTITUD: Se refiere al desfase o desplazamiento que tienenlas mediciones en relación al estándar o valor verdadero que se supone conocido. Es la distancia entre la media observada y el verdadero valor del objeto.
PRECISION: Es la variación que presentan los resultados al medir varias veces una misma magnitud u objeto con el mismo equipo. Es la habilidad de un instrumento de medición para repetir y reproducir su propia medición, independientemente si dicha medición es correcta o incorrecta
EXACTITUD: Se refiere al desfase o desplazamiento que tienen las mediciones en relación al estándar o verdadero valor que se supone conocido
150
Se trata de darle al blanco (centro) de la medición real de la pieza, con poco error
151
Estabilidad y linealidad
EXACTITUD: Se refiere al desfase o desplazamiento que tienenlas mediciones en relación al estándar o valor verdadero que se supone conocido. Es la distancia entre la media observada y el verdadero valor del objeto.
Estabilidad: el cambio del instrumento con el transcurso del tiempo.
Linealidad: la exactitud a lo largo del rango de operación del instrumento, por ejemplo en el caso de una báscula que puede medir en un rango de 0 a 100 kilogramos, interesa que sea exacta y precisa en todo este rango
152
Procedimiento Para Realizar Un Estudio R&R
Se deben utilizar por lo menos dos operadores y 10 unidades representativas (de preferencias que cubran todo el rango de medición)
Cada operador mide cada unidad por lo menos dos veces, utilizando siempre el mismo dispositivo.
En una primer ronda el operador mide una vez (en orden aleatorio), todas las piezas elegidas para el estudio.
En la segunda ronda, el operador no debe tener presente el valor de la primer medición.
153
Estudio R&R para Y1. EI = 10, ES= 40 N. ¿El sistema de medición es confiable? 1 N = 1 kg m/s2
Proyecto Seis Sigma para asientos: Fase de Medición
Operador A Operador BParte Ensayo1 Ensayo2 Ensayo1 Ensayo2
1 26.1 25.2 30.0 32.72 23.0 23.4 28.1 28.83 15.0 14.3 25.9 26.34 24.9 25.5 35.1 34.15 20.9 19.3 20.9 21.76 15.5 16.0 16.0 16.57 16.9 17.1 15.6 15.88 16.0 15.2 16.2 15.79 15.8 15.2 15.3 15.7
10 15.9 15.3 16.1 17.5
Gage Measurements by OPERATORS
PARTS
14
18
22
26
30
34
38
Avera
ge
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
OperatorsAB
Estudio R&R para Dinamometro
Se aprecia claramente una discrepancia entre las mediciones de ambos operadores
155
Conclusiones estudio R&R
Hay problemas de reproducibilidad. La forma en que cada operador está haciendo
mediciones es diferente. El proyecto no puede seguir hasta en tanto no se
garantice un sistema de medición confiable. Acciones: Se desarrolló un programa de mejora de
la habilidad de los operadores y se reentrenó a todos los inspectores que realizan mediciones en el proceso.
Después de esto es necesario hacer un estudio R&R nuevamente a ver si se lograron mejoras en el sistema de medición.
156
Datos de segundo estudio R&R
Operador A Operador BParte Ensayo1 Ensayo2 Ensayo1 Ensayo2
1 25.8 26.1 27.6 26.12 20.3 21.9 21.7 21.13 19.7 20.4 19.1 20.04 25.1 24.2 27.0 27.65 22.1 20.1 20.7 21.36 16.1 15.5 17.2 18.87 19.8 19.5 18.3 18.68 17.3 17.4 17.9 18.29 19.5 18.6 18.9 18.5
10 24.9 26.2 26.9 26.5
Línea base para el proyecto:Se realizó un estudio de Capacidad y Estabilidad, se tomaron 20 subgrupos (n=4) repartidos en un periodo de tiempo suficiente para que se manifieste la variación de largo plazo del proceso. Espec. 25±15
Calcule el Zi de largo plazo (ver tabla)
Subgrupo Mediciones 1 12 15.7 16.8 10.9 2 23.4 21.8 20.7 21.2 3 19.5 17.1 20.9 18.7 4 16.9 13.6 12.9 17.6 5 16.3 18 21.4 15.9 6 18.5 21.2 19 22.2 7 23.6 28.5 26.9 24.5 8 22 18.9 19.4 17.6 9 24.3 21.8 22.9 27.6 10 22.3 25.9 18.7 16.9 11 23.5 22.6 30.7 25.5 12 16.8 11.8 14.7 17 13 16.6 19.6 23.6 17.8 14 22 15.5 12 20 15 22.9 21.8 19.5 22.9 16 19.6 15.5 17.3 18.7 17 17.1 18.6 18.5 15.7 18 23.8 28.2 22.4 24.6 19 24.7 27.2 20.2 23.6 20 18.5 24.4 19.5 23.9
R-Bar=5.5 X-bar-bar=20.16 S=4.16
158
159
Introducción a estudio R&R para atributos
Existen procesos de medición de atributos que generan datos binarios; tal como aceptar o rechazar una pieza con base en: Un mecanismo del tipo pasa-no pasa Mediante una apreciación relativamente subjetiva
o apoyada en los sentidos (visual, olfato, oido, tacto, gusto).
Es necesario evaluar la consistencia de los criterios utilizados por las personas que realizan este tipo de evaluaciones
En R&R para atributos se evalúan de 30 a 100 piezas.
160
Introducción a estudio R&R para atributos
En el estudio se analiza qué tanto concuerdan los criterios de un mismo operador y entre los diferentes operadores, cuando se evalúa la misma pieza.
0=rechazo pieza 1=aceptaciónNúmero Semana 1 Semana 2 Repetibilidadde parte Op1 Op2 Op3 Op4 Op5 Op1 Op2 Op3 Op4 Op5 SUMA Op1 Op2 Op3 Op4 Op5
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 0 0 0 0 02 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 6 1 1 0 0 03 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 3 1 1 1 0 04 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 05 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 06 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 3 1 1 1 0 07 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 8 0 0 0 0 08 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 3 0 1 0 0 09 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 10 0 0 0 0 0
¿Parece confiable el sistema de medición?
161
Sistemas de medición en sus áreas de trabajo
Con su compañero de a lado, destaque algún o algunos sistemas de medición que hacen algún conteo o hace alguna medición o evaluación de calidad que a su juicio se requiere validar su confiabilidad.
Escriba los argumentos de por qué.
162
ANÁLISIS DE MODO Y EFECTO DE FALLA (AMEF-FMEA)
Failure Mode and Effects Analysis
Metodología para identificar y evaluar todas las fallas potenciales de un producto o un proceso.
La prioridad de las fallas se establece con base en tres criterios: Severidad de la falla (qué tanto efecto tiene) Frecuencia de Ocurrencia (con qué frecuencia ocurre cada modo
de falla) Eficacia de los mecanismos para Detectar el modo de falla
(Detección preventiva, reactiva, ninguna)
Para cada modo de falla se calcula el número prioritario de riesgo: NPR=S*O*D.
Formación del equipo ydelimitación del área de
aplicación
Identificar modos posibles de falla
Para cada falla, identificar su efecto y su
Grado de Severidad
Encontrar causas potenciales de falla, y la
frecuencia de Ocurrencia
Identificar controles para detectar ocurrencia, y
estimar la posibilidad que detecten
Calcular índice de prioridad de riego (NPR:
Severidad x Ocurrencia x Detección
Para los NPR mayores, identificar acciones para
reducir el efecto o la posibilidad de ocurrencia
Revisar resultados de acciones
Vis
tazo
rápid
o
164
165
SEVERIDAD
La seriedad del efecto del modo de falla potencial.
Una reducción en el grado de severidad solo puede ocurrir como resultado de un cambio en el diseño.
Criterio sugerido de evaluación:( ver siguiente diapositiva)
166
Análisis del Modo y Efecto de la Falla
EFECTO CRITERIO: SEVERIDAD DEL EFECTO GRADO
Peligroso sin aviso Un grado de severidad muy alto cuando una falla potencial afecta la operación 10segura del proceso de fabricación y/o involucra la falta de cumplimiento conreglamentos gubernamentales sin advertencia
Peligroso con aviso Un grado de severidad muy alto cuando una falla potencial afecta la operación 9segura del proceso de fabricación y/o involucra la falta de cumplimiento conreglamentos gubernamentales con advertencia
Muy alto Producto inoperable, con pérdida de funciones primarias. 8Alto Producto operable, pero a un nivel reducido de rendimiento. Cliente 7
insatisfecho.Moderado Producto operable, pero los artículos de Comodidad/ conveniencia inoperables. 6
El cliente sufre incomodidades.Bajo Producto operable, pero los artículos de Comodidad/ conveniencia operables 5
a un nivel reducido de desempeño. El cliente experimenta un poco de insatisfacción.Muy bajo Producto con deficiencias que lo lleva ser producto no cumple. Defecto notado 4
por la mayoría de los clientes.Menor Producto con deficiencias que lo lleva ser producto no cumple. Defecto notado 3
por el cliente promedio.Mínimo Producto con deficiencias que lo lleva ser producto no cumple. Defecto notado 2
por un cliente muy exigente.Ninguno Sin efecto. 1
SEVERIDAD
167
Análisis del Modo y Efecto de la Falla
OCURRENCIA La posibilidad de que ocurra un causa/ mecanismo
específico de la falla Sólo puede reducirse por un cambio en el diseño que
remueva o controle una causa/mecanismo de falla. Criterio sugerido de evaluación:
PROBABILIDAD DE LA FALLA TASAS DE FALLAS GRADOPOSIBLES
Muy alta La falla es casi inevitable > 1 en 2 10> 1 en 3 9
Alta Fallas repetidas 1 en 8 81 en 20 7
Moderada fallas ocasionales 1 en 80 61 en 400 51 en 2000 4
Baja Relativamente pocas fallas 1 en 15000 31 en 150000 2
Remota La falla es improbable < en 1500000 1
168
Análisis del Modo y Efecto de la Falla
DETECCION Habilidad de un control de diseño actual para identificar
una causa potencial Criterio sugerido de evaluación.DETECCION CRITERIO: Probabilidad de detección por el control de diseño GRADO
Inseguridad El control de diseño no podrá detectar una causa / mecanismo potencial 10absoluta y el modo subsecuente de falla; o no hay control de diseño.Muy remoto Una posibilidad muy remota de que el control de diseño detecte una causa/ 9
mecanismo y el modo subsecuente de fallaRemoto Una posibilidad remota de que el control de diseño detecte una causa/ 8
mecanismo potencial y modo subsecuente de fallaMuy bajo Una posibilidad muy baja de que el control de diseño detecte una causa/ 7
mecanismo potencial y modo subsecuente de fallaBajo Una posibilidad baja de que el control de diseño detecte una causa/ 6
mecanismo potencial y modo subsecuente de fallaModerado Una posibilidad moderado de que el control de diseño detecte una causa/ 5
mecanismo potencial y modo subsecuente de fallaModeradamente Una posibilidad moderadamente alto de que el control de diseño detecte 4alto una causa / mecanismo potencial y modo subsecuente de fallaAlto Una posibilidad alta de que el control de diseño detecte 3
una causa / mecanismo potencial y modo subsecuente de fallaMuy alto Una posibilidad muy alta de que el control de diseño detecte 2
una causa / mecanismo potencial y modo subsecuente de fallaCasi seguro Es casi seguro que el control de diseño detectará una causa/ mecanismo 1
potencial y el modo subsecuente de falla.
169
7. Etapa de Análisis e introducción a sus principales herramientas
En este apartado veremos la etapa de análisis, donde se busca localizar la causas principales (las X´s vitales).
Definir
Medir
AnalizarMejorar
Controlar
170
(A) Analizar las causas raíz
El objetivo de esta etapa es identificar fuentes de variación (X´s) o causa(s) raíz del problema o situación: Identificar las X´s Seleccionar las X´s vitales (KPIV) Entender cómo es que éstas generan el
problema Confirmar las causas con datos.
Definir
Medir
AnalizarMejorar
Controlar
171
Herramientas
Lluvia de ideasDiagrama de afinidadDiagrama de causa-efectoCartas de controlFormatos para colectar datosDiseño de experimentosPrueba de hipótesisDiagramas de dispersiónEstratificación
Definir
Medir
AnalizarMejorar
Controlar
Las X´s de un proceso Son los factores, características y en general
condiciones en las que funciona el proceso, junto con condiciones de las entradas
ProcesoProceso
MaterialesMaterialesMaterialesMateriales
MaquinariaMaquinariaMaquinariaMaquinaria
Mano de obraMano de obraMano de obraMano de obra
MedioMedioambienteambiente
MedioMedioambienteambiente
Métodos deMétodos detrabajotrabajo
Métodos deMétodos detrabajotrabajo
Y’s son con Y’s son con las que se las que se evalúa el evalúa el éxito del éxito del proceso, el proceso, el resultadoresultado
173
Diagrama de Causa-Efecto (Ishikawa)
Es una gráfica que relaciona el efecto (problema, Y´s) con sus causas potenciales (X
´s)
Problema: El mármol en el monumento a Jefferson en EU se estaba deteriorando
¿Porqué?El deterioro se debía a las frecuentes lavadas del monumento con detergente
¿Porqué?El detergente era usado para limpiar el excremento de los gorriones del lugar
¿Porqué?Los gorriones fueron atraídos por las arañas
¿Porqué?Las arañas fueron atraídas por los pequeños insectos que merodean el lugar
¿Porqué?Los insectos fueron atraídos por las intensas luces que iluminan el lugar
Verdadera causa raíz
5WPara profundizar en el análisis de las causas,
es importante preguntarse cinco
veces por qué, y responder
175
Análisis es-no es (is-is-not)
Es un proceso de análisis que ayuda a identificar problemas existentes o causas raíz, puntualizando cuando ocurren y cuando no.
Usando las 5W-H: qué (What), cuándo (When), dónde (where), cómo (how), por qué (why) y quién (who).
La información se agrega en una matriz, que contenga en cada renglón las 5W-H , y con columnas para el Es, No es, Explicación potencial y Acción.
Ejemplo de Análisis es-no es: Retrasos en envío de artículos en un proceso de distribución
Es No es Explicación potencial Acción Dónde Occidente Sur, norte
y oriente Diferentes almacenes Revisar los datos de los
almacenes individuales Qué Fuera de stock
una variedad de partes
Retrasos en envío de partes en el stock
El proceso de envío es OK, pero la administración del inventario no
Revisar la administración del inventario
Cuándo Los problemas empezaron a principios de octubre
Antes de tal tiempo
Nuevo equipo de computo se instaló e finales de septiembre, los esfuerzos para reducir inventarios se iniciaron en octubre
Revisar las diferencias en los algoritmos computacionales de administración de inventarios, documentar cualquier cambio en los niveles establecidos de inventario.
Quién Involucra a todos los compradores
N/A N/A N/A
Las X´s para problema de descansabrazos
178
Análisis: conjetura
Hipótesis: el exceso de variabilidad de los esfuerzos se debe a la aplicación de los mismos métodos a diferentes poblaciones de asientos (por ejemplo, asientos de piel y de tela, para el conductor y el pasajero, etc).
Si se disgregan las poblaciones que son diferentes entre sí, se pueden desarrollar métodos adecuados a cada población, que den por resultado esfuerzos cercanos a su valor nominal, con menor variación.
179
Probar una hipótesis
Una Hipótesis es una afirmación que se quiere comprobar (con datos y pruebas estadísticas).
Una hipótesis estadística, es una afirmación sobre los valores de los parámetros de una población o un modelo, que desea probarse (aceptarse o rechazarse) a partir de la información contenida en una muestra. Ho:p1=p2 (dos procesos trabajan con la misma
proporción de fallas) Ho: No hay efecto de ciertos factores (X´s) sobre Y.
Una forma de obtener datos en forma rápida para probar hipótesis es con el diseño de experimentos.
180
EL DISEÑO DE EXPERIMENTOS
El diseño de experimentos (DDE) consiste en determinar cuáles pruebas y cómo se deben realizar para obtener datos que al analizarlos sean útiles para:• Determinar los factores (X´s) que influyen en una respuesta• Probar hipótesis• Ver si hay diferencias significativas entre dos o más procesos, etc.
181
EJEMPLOCOMPARACION DE CUATRO METODOS DE ENSAMBLE
BS E
RV
AC
I ON
ES
A B C DMETODO DE ENSAMBLE
6878
79
108
11161113
1012119
Se quiere comparar 4 métodos de ensamble en cuanto al tiempo que se tarda la operación. La hipótesis nula (Ho) es que las 4 medias son iguales, y la alternativa (Ha) es que por lo menos un par es diferente
MjMialgúnparaHa
H
MjMi
MMMM
:
: 43210
• Se corren (prueban) n=4 veces cada método y se obtiene los siguientes observaciones de Y.•¿Las diferencias muestrales garantizan diferencias en los métodos?
182
Prueba estadísticaGráfica de medias:
Son diferentes las medias poblacionales de A vs.C, A vs.D y B vs C.
183
Conceptos Básicos en Diseños Factoriales
• Diseño Factorial. Permite estudiar el efecto individual y de interacción de dos o más factores sobre una respuesta. • Consiste de todas las combinaciones que pueden formarse con los niveles de los factores a estudiar.
• Importante el 2k. Ejemplo de un factorial 2x2=22:
A:tiempo B:velocidad Y
A1 (bajo)A2 (alto)A1 (bajo)A2 (alto)
B1 (bajo) = 600B1 (bajo) = 600B2 (alto) =1000B2 (alto) =1000
Análisis: las X's potenciales a investigar en problema de descansabrazos:
X1: Tipo de asiento (del conductor y del pasajero)X2: Tipo de material utilizado (piel o tela)X3: Tipo de espuma (Tipo A y Tipo B)X4: ILD o firmeza de la espuma (395.5 N y 455.5 N)X5: Dimensión de la costura (6mm y 10mm)X6: Posición de la costura (izquierda o derecha)X7: Número de rondanas (2 ó 3)X8: Torque (25 N ó 29 N) X1 a X3 generan diferentes poblaciones de asientos La solución ideal sería encontrar una combinación de
los niveles de X4 a X8 en la cual Y1 fuera el adecuado, en cualquier combinación de los primeros tres factores.
185
Identificación de las pocas X's vitales
Se utilizó el diseño de experimentos Experimentos comparativos simples con
X1 y X2. Se encontraron diferencias significativas
entre el asiento del conductor y el del pasajero, así que sus condiciones de fabricación óptimas se estudiarán por separado.
Para el tipo de material no se encontró diferencia significativa (respecto a Y) entre asientos de tela y asientos de piel
186
Para estudiar X3 a X8 se utilizó un 26-1
187
Identificación de las pocas X's vitales Pareto de efecto para el diseño 26-1
0 2 4 6 8
DFDEEFADCFCDABBEAECEBFACAF
D: Posici¢nBC
B: ILDC: Ceja
BDF: Torque
E: RondanasA: Espuma
188
Identificación de las pocas X's vitales
Fuentes deVar. (Source)
Sumas deCuadrados
Grados deLibertad
CuadradosMedios
EstadísticoF0
Significanciao P-Valor
X3:EspumaX7:Rondanas
X8:TorqueErrorTotal
2488.301448.35306.53765.65
5008.83
111
2831
2488.301448.35306.5327.3446
91.0052.9711.21
0.00000.00000.0023
R2 (ajs) = 83.07%
Hay cuatro causas vitales: X1 en el primer experimento y (X3, X7 y X8) en el segundo
8731 1.373.682.869.26ˆ XXXY
189
Tarea 3
Revisar todo el material visto hasta aquí. Hacer el siguiente ejercicio: si en el
proceso de realizar una factura, se acuerda que hay cuatro oportunidades de error: ¿Cuál es la unidad o salida de este proceso? Proponga cuáles podrían ser las cuatro posibles
oportunidades de error. Si en la elaboración de 5000 facturas, se
obtienen 100 defectos. Obtenga el DPMO y DPMU
¿Cuál es el nivel de sigmas del proceso?
190
Sesión 4
¿Dónde se originó Seis Sigma?¿Cuál es la estructura directiva y
técnica que soporta a Seis Sigma?¿Cuáles son las actividades
principales que se realizan en las primeras tres etapas de DMAMC?
191
Otras herramientas para la etapa de Análisis
Matriz de causa-efecto
Técnica empleada para relacionar varios efectos (Y´s, con una prioridad dada) con varias causas potencial (X´s), con base en el conocimiento actual de un equipo.
Su propósito es encontrar las X´s que tienen mayor impacto (las X´s vitales) sobre las Y´s consideradas.
Se una forma sintetica de la técnica “Despliegue de la función de calidad, QFD”
Ejemplo de diagrama de matriz de causa-efecto:
Prioridad
Y´s Efecto
X’s
Cau
sas
Relación entre los X y los YImportancia X
Importancia relativa X
Variables de entrada
Variables de salida y VCC Priorid
ad
Cant
idad
de ag
ua
Cant
idad
de ca
l
Vapo
r
Cant
idad
de maíz
Perfi
l de te
mpe
ratu
ra
Velocida
d-tie
mpo
Humedad 2 3 5 5 3 3 3Absorción de cal 5 3 5 3 3 3 3
Cocimiento 2 3 3 3 3 5 3Toneladas cocidas 1 3 3 3 5 3 5Quejas de clientes 5 1 5 1 1 1 1
Importancia 35 69 39 37 39 37Importancia Relativa 5 10 6 5 6 5
Relación entre las Y y las X del proceso de nixtamalización
194
Pasos de un análisis con la matriz
Hacer una lista de las var. de respuesta (Y’s)
Definir las prioridad de cada Y con base en problemática actual.
Hacer una lista de las X’s, las variables que posiblemente influyen en Y. Anotarlos en la parte vertical de la matriz.
Cuantificar la intensidad de la relación entre cada Y contra cada X. Escala de 0 a 5: con 5 relación muy fuerte, 3 fuerte, 1 débil, y 0 ninguna relación. En caso que la relación sea inversa, resartarlo con una flecha descendente.
195
Pasos de un análisis con la matriz
Calcular la importancia de cada X respecto a su contribución a todos los qué: Para ello multiplicar la columna de prioridad de las Y´s por la columna de la X correspondiente. Las X´s más altas serán las variables candidatas a estudiar con un diseño de experimentos.
Investigar si hay alguna correlación muy fuerte (sobre todo negativa) entre las X´s
196
DIAGRAMA DE DISPERSIÓN
51 55 59 63 67 71
X (Causa)
0
5
10
15
20
25
30
Y (
efec
to)
Gráfica tipo X-Y cuya finalidad es investigar la relación entre dos variables numéricas de un proceso, típicamente una X y una Y.
197X (d) Relación paraboólica
Y
X (c) No correlación
Y
X (b) Correlación lineal negativa
Y
X (a) Correlación lineal positiva
Y
Alg
unos
tip
os d
e re
laci
ones
típ
icas
198
Ejemplo
En un laboratorio se investiga la relación entre la cantidad de fibra X (madera) en la pulpa con la resistencia del producto Y (papel).
Se obtienen los siguientes datos.
¿X influye sobre Y?
X Y X Y 4 134 18 157 6 145 20 168 8 142 22 166
10 149 24 167 12 144 26 171 14 160 28 174 16 156 30 183
199
0 5 10 15 20 25 30
Porcentaje_F
130
140
150
160
170
180
190
Res
iste
ncia
Diagrama de dispersión para ejemplo. Si se quiere una resistencia mayor a 150, ¿qué cantidad de fibra hay que agregar?
200
8. Etapa de Mejorar
Una vez detectadas las causas, las X´s vitales, es momento de actuar sobre las causas y proponer soluciones
Definir
Medir
AnalizarMejorar
Controlar
201
(M) Mejorar
En esta cuarta etapa se evalúan e implementan las soluciones que atiendan las causas raíz;
Asegurarse que se reducen los defectos (la variabilidad). Hacer estudio de desempeño de las VCC
Definir
Medir
AnalizarMejorar
Controlar
202
Herramientas
Lluvia de ideasHerramientas básicasDiseño de experimentosMatriz de decisión
203
Búsqueda de Soluciones
Problemarecurrente
Solución
Ir a las causas de fondo, a las6M´s, a los hábitos,A las X´s vitales
204
Matriz de decisión
Hay mejores soluciones que otras respecto a diferentes criterios. Por ello es importante considerar diferentes alternativas de solución
Establecer los diferentes criterios sobre los que se quiere tomar solución.
Típicos criterios: Facilidad, Impacto, Rapidez, Tecnología, Cliente, Costo.
Construir matriz
205
Matriz de decisión
Alter.
Criterios de elección y peso-importancia de cada criterio
Peso
Facil. Rapid. Tecnol. Impacto Cliente Costo
0.2 1.25 0.4 1.75 0.8 0.8
A 4 3 1 2 1 3 11.65
B 1 4 2 1 2 4 12.55
C 2 3 3 4 4 2 17.15
D 3 2 4 3 3 1 13.15
Evaluación: Suma de peso x evaluación
206
DIAGRAMA PICK: Evalúa diferentes alternativas no excluyentes respecto a dos
criterios: Beneficios y facilidad
Ejemplo: Se tiene diferentes posibles acciones, no excluyentes que se desea evaluar para su implementación
Mejora problema de descansabrazos: Determinación de las mejores condiciones de operación
X8
: Torq
ue
-1.01.0 -1.0
1.0-1.0
1.0
8.0525.69
39.1421.51
14.24 31.87
45.3327.70
0.15
(Espuma=Tipo B, Rondana=2, Torque=25 N)Y=25.69(Espuma=Tipo A, Rondana=3, Torque=29 N)Y=27.70
208
Fase de Mejora
Evaluar impacto de las mejoras con una perspectiva amplia, con apoyo de herramientas estadísticas.
Usualmente se utilizan las herramientas que se utilizaron para determinar la situación base en la etapa de análisis.
En el proyecto del descansabrazos, se implementaron las mejoras. A continuación se muestran los datos de muestreo durante una semana.
Subgrupo Mediciones 1 27.5 22.4 27.0 23.0 2 24.0 26.0 24.4 22.6 3 19.3 29.2 26.9 23.0 4 26.8 27.1 27.1 30.6 5 24.8 23.1 26.4 28.2 6 25.2 23.5 24.3 20.7 7 25.5 18.7 25.0 21.1 8 25.7 24.6 28.8 24.9 9 24.3 26.3 22.6 25.5 10 28.1 30.0 25.5 27.8 11 25.2 19.3 23.4 27.2 12 26.9 23.7 25.4 21.6 13 23.5 28.7 24.0 24.5 14 22.1 23.5 26.6 25.1 15 27.0 25.7 23.5 24.2 16 25.1 27.9 22.9 25.8 17 26.0 28.8 24.0 22.1 18 25.8 23.3 28.9 27.1 19 20.0 22.1 26.2 21.8 20 23.8 21.5 19.9 22.3
R-Bar=5.24 X-bar-bar=24.8 S=2.6
¿Cuál es el nivel de sigmas del proceso? Las especificaciones son 25±15
210
Los
res
ult
ados
alc
anza
dos
: A
nte
s y
des
pu
és
211
9. Controlar y sus herramientas
Una vez que las mejoras deseadas han sido alcanzadas, en esta etapa se diseña un sistema para que mantenga las mejoras logradas (controlar las X vitales), y se cierra el proyecto.
Definir
Medir
AnalizarMejorar
Controlar
212
(C ) Controlar acciones de control, en tres niveles:
Estandarizar el proceso. Diseñar el nuevo proceso.
Establecer y documentar el plan de control
Monitorear el proceso
Definir
Medir
AnalizarMejorar
Controlar
213
Herramientas
Cartas de controlPoka-YokeMuestreoDiagramas de flujoHerramientas básicas
Definir
Medir
AnalizarMejorar
Controlar
214
¿Por qué tener control?
Para prevenir que el problema se repita - “Retener las ganancias”
Para impedir que las mejoras se olvidenPara mantener el desempeño del proceso
en un nivel aceptablePara alentar la mejora continua del
procesoPara integrar la voz del cliente (Y´s) y la
voz del proceso
215
Estrategia del Plan de Control
Asegurar que las mejoras del proceso se institucionalicen a través de cambios en los sistemas y estructuras
Eliminar la necesidad de control manual, vigilancia e indicaciones que dependen de las personas
Implantar el monitoreo continuo
Hacer que el cambio perdure ¿Soportarán sus mejoras la prueba del tiempo?
216
Los errores de control
No hacer nada para prevenir que las X´s vitales (causas) no se vuelvan a presentar
No alcanzar un nuevo proceso.Acciones de control que no modifican el
proceso, y sólo dejar indicaciones ya sea vagas o en forma de instrucciones de trabajo, pero que dependen de la voluntad y atención de las personas.
217
Elementos de un plan de Control
Monitorea las X´s claves para prevenir defectos. Proporciona controles para cada mejora clave
alcanzada Designa un propietario del proceso que efectuará el
monitoreo Incluye un método formal de monitoreo (gráficas de
control, hojas de verificación, etc.) Monitorea el proceso tan frecuente como se requiera Tiene establecidos niveles aceptables de desempeño Maneja la rotación de nuevos empleados
218
Documentación
La documentación es un paso necesario para asegurar que las enseñanzas ganadas vía mejoras se compartan e institucionalicen
Ayudan en la capacitación de los miembros actuales y futuros.
Una herramienta de implantación para reducir la variación y capturar las mejores prácticas
219
Algunos documentos del proceso
Mapa del procesoProcedimiento/instrucciones
Desarrolla una secuencia de pasos y otras instrucciones - Quién, Qué, Dónde-
Sea claro y específico ¿Podría un empleado nuevo seguir el
procedimiento?
Pruebe el procedimientoColoquelo donde sea visiblePongale fechas y destruya los obsoletos
220
Monitorear el proceso
Asegurarse que el proceso permanece bajo control y en el nivel de desempeño deseado
Se adoptan acciones para prevenir y eliminar las causas especiales
Concentrarse en las pocas vitales (X´s y Y´s)
El trabajo realizado en “Análisis” y “Mejora” ayudará a identificar las vitales
Hacer que los cambios
perduren
Dar publicidad a los éxitos
Compromiso visible
Exaltación visible
Recursos adecuados
Integracióncon otras iniciativas
Aprenderde la
experiencia
222
Institucionalización de AMEF
Uno de los documentos claves de todo proceso es el AMEF.
Se debe tener el NPR para cada modo de falla.
Después de un proyecto de mejora es necesario actualizar el NPR para que el AMEF sea un documento vivo.
223
Introducción al control estadístico
Es necesario monitorear el funcionamiento de los planes de control
Monitorear la variabilidad y tendencia de los procesos a través del tiempo.
Se utilizan todas las herramientas básicas.
Las cartas de control juegan un papel vital.
224
Límite de control inferior
Límite de control superior
Línea central
Tiempo
Var
iaci
ón d
e W
La idea de las cartas de control: determinar de dónde a dónde varia un proceso, y monitorear que eso se mantiene a través del tiempo
225
Proce
so e
stab
le
Ines
tabl
e en
tend
enci
a
cent
ral
226
Proce
so e
stab
le
Ines
tabl
e en
am
plitu
d
de
varia
ción
227
Cartas de control para variables
El nombre de una carta depende de lo que se grafique en ella:
X (de promedios) R (de rangos) S (de desviaciones estándar) X (de medidas individuales)
228
Cartas de control para atributos
p (proporción o fracción de artículos defectuosos)
np (número de unidades defectuosas)
c (número de defectos) u (numero de defectos por unidad)
229
Control: Proyecto de descansabrazos
Se implementaron medidas tipo Poka-Yoke para poder controlar adecuadamente la variable torque en las condiciones de operación propuestas
Se implementó una cara X-R, con dos muestras por día (n=4), para monitorear el comportamiento del esfuerzo
Control
2010Subgroup 0
29282726252423222120
Sam
ple
Mea
n
M ean=24.80
UCL=28.62
LCL=20.98
10
5
0Sam
ple
Ran
ge
R=5.246
UCL=11.97
LCL=0
231
Control: Cerrar y difundir proyecto
Después de tres meses de observar un desempeño similar se cerró el proyecto
Se documentó la información generada, y se puso a disposición
Se presentó el proyecto en una sesión especial
232
Cierre y Clausura del Proyecto
Para cerrar un proyecto se requiere que la mejora esté totalmente implementada y se debe rehacer la línea base durante el proceso de confirmación.
Al plan de control debe estar completamente institucionalizado dentro del proceso. Esto puede lograrse con: Instrucciones para los puestos de trabajo, Descripción del trabajo Políticas por escrito Procedimientos de capacitación Auditorías periódicas o reuniones de revisión
233
Cierre y Clausura del Proyecto
Los propietarios del proceso deber estar bien capacitados y corriendo el proceso, controlando las X vitales y monitoreando las Y.
Cualquier dibujo requerido, documento, política, reporte generado u otro requisito debe ser completado.
La carpeta del historial debe completarse con la hoja de presentación de cierre debidamente firmada por los individuos correspondientes.
234
ConclusionesLa mejora es un reto para todos
Apostarle al futuro, generando una visión compartida.
La alta competencia en el mundo globalizado requiere del esfuerzo y compromiso de todo.
¿Seis Sigma podrá ayudar a Hitachi?
235
La mejora, parte de lo personal (la relación con uno mismo), seguido por lo interpersonal (la relación con los demás), y lo gerencial (la responsabilidad de hacer que otros lleven a cabo determinada tarea, y organizacional (la necesidad de organizar personas)
La persona y la mejora
236
El cambio de sí mismo
Pensamientos
Creencias
Expectativas
Actitudes
Comportamiento
Logros
Vida
Adquisición de experiencias y conocimientos, superarse
237
Algunas Referencias
Gutiérrez Pulido, H. y de la Vara Salazar, R. Control Estadístico de Calidad y Seis Sigma, 2004. McGraw-Hill.
Gutiérrez Pulido, H. y de la Vara Salazar, R. ANÁLISIS y DISEÑO DE EXPERIMENTOS, 2003, McGRAW HILL.
Keller, P. A. (2004). Six Sigma Demystified : A Self-Teaching Guide., McGraw-Hill
![APLICAÇÃO DA METODOLOGIA SEIS SIGMA PARA A … · 5W1H – Who, What, Where, When, Why e How. ... Os champions também participam do treinamento dos Green-belts [Cintos verdes]](https://img.pdfslide.us/doc/110x75/5be33d1c09d3f2382f8cd170/aplicacao-da-metodologia-seis-sigma-para-a-5w1h-who-what-where-when.jpg)