INTRODUCCIÓN A SEIS SIGMA

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INTRODUCCIN A SEIS SIGMA

INTRODUCCIN A 6 SIGMAMdulo 6

CURSOAPUNTES DE CLASE

INTRODUCCIN A SEIS SIGMAProfesor: Arturo Ruiz-Falc Rojas

Madrid, Marzo 2009

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NDICE1) QU ES SEIS SIGMA? ........................................................................................ 51.1) 1.2) 1.3) 1.4) ORGENES DE SEIS SIGMA? ................................................................................ 5 ALGUNAS CIFRAS QUE HACEN PENSAR ........................................................ 6 ES SEIS SIGMA UN BLUFF? ................................................................................ 7 EMPLEA SEIS SIGMA HERRAMIENTAS PROPIAS O MTODOS

ESTADSTICOS NO CONVENCIONALES?..................................................................... 8 1.5) 1.6) ES COMPATIBLE SEIS SIGMA CON ISO 9000 Y EFQM?............................. 9 SIMILITUDES Y DIFERENCIAS CON EL CONTROL TOTAL DE LA

CALIDAD.............................................................................................................................. 10 1.7) APLICACIN DEL MTODO CIENTFICO A LA MEJORA DE LA

CALIDAD.............................................................................................................................. 13 1.8) ES APLICABLE SEIS SIGMA A SERVICIOS? ............................................... 17

2)

LA MTRICA SEIS SIGMA ................................................................................ 192.1) 2.2) 2.3) NIVEL SIGMA ........................................................................................................ 19 COMPARACIONES DE MTRICAS SIGMA.................................................... 22 TIENE SENTIDO FIJARSE UN OBJETIVO TAN EXIGENTE COMO 3.4 POR QU EL DESPLAZAMIENTO DE LA MEDIA ES 1,5 ? ..................... 24 QU TIPO DE DATOS DEBEN TOMARSE PARA ESTIMAR ?................ 25 INFLUENCIA DE LA ASIMETRA DE LOS DATOS....................................... 27 QU PASA SI LA CARACTERSTICA DE CALIDAD NO ES CONTINUA? 30 2.8) 2.8.1 2.8.2 EJEMPLO DE MTRICAS SEIS SIGMA........................................................... 32 PROCESO INDUSTRIAL .................................................................................... 32 PROCESO DE SERVICIO ................................................................................... 32 Mdulo 6. Introduccin a Seis Sigma (Apuntes)

PPM? 23 2.4) 2.5) 2.6) 2.7)

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3)

DESPLIEGUE DE SEIS SIGMA EN UNA ORGANIZACIN ......................... 353.1) 3.2) LOS ACTORES DE SEIS SIGMA ......................................................................... 35 USOS QUE UNA ORGANIZACIN PUEDE HACER DE UN PROGRAMA

SEIS SIGMA.......................................................................................................................... 38 3.3) 3.3.1 3.3.2 OPERATIVA DE UN PROGRAMA SEIS SIGMA?............................................ 39 EL PROGRAMA SEIS SIGMA .............................................................................. 39 PROYECTOS DE MEJORA SEIS SIGMA........................................................... 45

3.3.4 .................................................................................................................................... 45 3.4) 3.5) 3.6) PLAN DE DESPLIEGUE TPICO ........................................................................ 45 FORMACIN DE BB Y GB .................................................................................. 47 CUANTO TIEMPO CUESTA ALCANZAR UN NIVEL DE CALIDAD SEIS

SIGMA?.................................................................................................................................. 48

4)

SELECCIN DE PROYECTOS........................................................................... 514.1) 4.2) 4.3) 4.4) INTRODUCCIN ................................................................................................... 51 QU ES UN "PROBLEMA"?............................................................................... 52 CMO SE DETECTAN LOS PROBLEMAS? ................................................... 52 CULES DE ESTOS PROBLEMAS DEBEN SER RESUELTOS MEDIANTE

UN PROYECTO SEIS SIGMA? ........................................................................................... 54 4.5) CMO SE DOCUMENTA UN CANDIDATO A PROYECTO SEIS SIGMA?

EL PROJECT CHARTER................................................................................................... 56 4.6) CMO SE EVALAN LOS PROYECTOS SEIS SIGMA PARA FIJAR

PRIORIDADES ENTRE ELLOS? ..................................................................................... 58 4.6.1 4.6.2 4.6.3 4.6.4 PLANTEAMIENTO GENERAL.......................................................................... 58 CLASIFICACIN DE LOS CRITERIOS DE SELECCIN DE PROYECTOS 59 PRIORIZACIN DE PROYECTOS .................................................................... 61 CMO SE ESTRUCTURAN LAS RESPONSABILIDADES DEL PROCESO

DE DETECCIN DE PROBLEMAS Y EVALUACIN DE PROYECTOS SEIS SIGMA? 61

5) 6)

LOS PROYECTOS DE MEJORA DMAIC.......................................................... 65 INTRODUCCIN AL DFSS. ............................................................................... 73Mdulo 6. Introduccin a Seis Sigma (Apuntes)

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7)

CONCLUSIONES ................................................................................................. 75 ABREVIATURAS.................................................................................. 76 CONVERSIN DE FRACCIONES DEFECTUOSAS A NIVEL 79 FTY EN FUNCIN DEL NIVEL SIGMA Y NMERO DE

ANEXO I. ANEXO II. SIGMA ANEXO III.

COMPONENTES .......................................................................................................... 81 ANEXO IV. ANEXO V. ANEXO VI. HERRAMIENTAS EMPLEADAS EN SEIS SIGMA ..................... 82 BIBLIOGRAFA RECOMENDADA ................................................... 84 PORTALES WEB Y LIBROS ELECTRNICOS

RECOMENDADOS....................................................................................................... 85

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Mdulo 6. Introduccin a Seis Sigma (Apuntes)

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1)

QU ES SEIS SIGMA?1.1) ORGENES DE SEIS SIGMA ?

En 1988 Motorola alcanz el prestigioso premio americano a la excelencia Malcom Baldrige National Quality Award. Una de las bases fundamentales de su estrategia de calidad fue el Programa Seis Sigma. Este programa lo dise y dirigi Bill Smith con el pleno apoyo del CEO Bob Galvin. El objetivo de este programa fue reducir la variacin de los procesos hasta alcanzar una fraccin defectuosa media de 3.4 ppm (partes por milln, s ha ledo bien, 3.4 defectos por cada milln de oportunidades). Bill falleci en 1993 en pleno xito de Seis Sigma.

Esta reduccin de la variabilidad se consigui empleando mtodos estadsticos (diseo de experimentos, ANOVA, regresin, grficos de control, etc.) y tambin otras herramientas no estadsticas (AMFE, QFD, 7M) combinado con tcnicas de gestin de procesos. La columna vertebral de esta estrategia gravitaba sobre expertos en la aplicacin de estas herramientas, que se denominaron posteriormente black belts, es decir, cinturones negros, competencia japonesa). (probablemente fue una irona para hacer frente a la

De la mano de Mikel Harry y Leonard Schroeder, Seis Sigma se extendi con xito a otras grandes empresas, como Allied Signal, Polaroid y sobre todo, a la compaa presidida por el famossimo Jack Welch, General Electric. Jack Welch se convirti en el primer pregonero de las maravillas de Seis Sigma, hasta el punto de incluir en las memorias anuales algunos xitos alcanzados por GE con Seis Sigma (evidentementePg. 5 Mdulo 6. Introduccin a Seis Sigma (Apuntes)

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cuantificados en dlares). El xito en General Electric supuso el espaldarazo total a Seis Sigma y a partir de ah empez una mimetizacin por casi todas las grandes corporaciones norteamericanas. Naturalmente aquellas empresas que se limitaron a seguir la moda de manera frvola no alcanzaron los xitos previstos, mientras que aquellas que entendieron y adaptaron las esencias de Seis Sigma, consiguieron mejoras en sus resultados de calidad y su posicin competitiva. Si bien no existe una definicin de Seis Sigma con reconocimiento formal por parte de todos sus practicantes, Mikel Harry define Seis Sigma como un proceso de negocio que permite a las empresas mejorar tremendamente su cuenta de resultados mediante el diseo y seguimiento diario de las actividades cotidianas de manera que se minimice el desperdicio a la vez que se maximiza la satisfaccin del cliente. Esta definicin liga la finalidad del beneficio financiero, propio de una organizacin empresarial, con el medio para conseguirla (reduccin del desperdicio y aumento de la satisfaccin del cliente).

1.2)

ALGUNAS CIFRAS QUE HACEN PENSAR

Mikel Harry facilita datos impactantes sobre los resultados de la aplicacin de Seis Sigma. Entre ellos se encuentran unos resultados financieros espectaculares: 20% de mejora en el margen. 12 18% de mejora en la capacidad de produccin. 12% de reduccin en el nmero de empleados. 10 30% de reduccin de necesidades de capital.

En relacin con los cinturones negros, Mikel Harry proporciona los siguientes datos: Una organizacin necesita un cinturn negro por cada unidad de negocio o por cada 100 empleados. Pueden ahorrar unos 175,000 $/ao. Pueden abordar unos 5 proyectos /ao.Mdulo 6. Introduccin a Seis Sigma (Apuntes)

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Estas cifras describen una especie de Eldorado. Si aplicamos al anlisis de estos datos algunos de los principios de Seis Sigma, debemos cuestionarlos, ya que no est claro su origen ni cmo se han obtenido. Es obvio que las cifras de ahorro dependen de: El punto de partida. No es lo mismo una empresa que ya haya optimizado una buena parte de sus procesos, que otra que lo tenga todo por hacer. Lo bien que se hagan las cosas en Seis Sigma. La variabilidad est omnipresente y no todos los cinturones negros son igual de competentes. El modo de contabilizarlos. Los mismo resultados pueden contabilizarse de modo muy distinto. El nmero de cinturones negros que precisa una organizacin depende de la complejidad de la misma y de la complejidad de sus procesos. Por lo tanto, el tamao no es la nica cifra a tener en cuenta. Por otra parte, en EE.UU. un curso de cinturn negro de cuatro semanas de duracin cuesta unos $12.000, a los que hay que aadir el coste de las licencias del software, desplazamientos, estancias, tiempo dedicado, etc. Naturalmente, de acuerdo con las cifras dadas anteriormente, el retorno de estos $12.000 dlares sera inmediato. Analizando esto con seriedad surge la pregunta de si Seis Sigma no es ms que un bluff para vender formacin y consultora. ES SEIS SIGMA UN BLUFF?

1.3)

Antes de responder a esta pregunta, lancemos algunas preguntas ms Ha sido un bluff ISO 9000? Est siendo un bluff el modelo de excelencia EFQM? Para responder a estas preguntas podemos basarnos en realidades objetivas que nos son familiares. Muchas organizaciones han hecho un buen uso de ISO 9000 y se han dotado de buenos sistemas de gestin de la calidad, lo que les ha ayudado a mejorar su posicin competitiva. De la misma manera, muchas organizaciones han empleado bien el modeloPg. 7 Mdulo 6. Introduccin a Seis Sigma (Apuntes)

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EFQM y les ha ayudado a mejorar sus sistemas de gestin y a detectar oportunidades de mejora. Sin embargo, otras organizaciones....en el mejor de los casos puede decirse que se han complicado la vida o han perdido el tiempo. Las causas de estos fracasos se deben indudablemente a directivos, consultores o auditores incompetentes, sin que se pueda responsabilizar de ello a ISO 9000 o EFQM. Seis Sigma no tiene por qu ser distinto. De la misma manera que ha pasado en los EE.UU, algunas organizaciones lo emplearn bien y mejorarn su competitividad. Otras...perdern un nuevo tren y volvern a fracasar por causas parecidas a las expuestas anteriormente. La responsabilidad de este fracaso tampoco puede ser imputable a Seis Sigma. Sin embargo, Seis Sigma no debe entenderse como una receta mgica que garantice el xito sin esfuerzo y talento. Inevitablemente en la oferta de consultora aparecern buitres que prometern el xito sin esfuerzo y directivos incompetentes que se lo creern. Ningn gestor profesional medianamente inteligente debe dar crdito a tales promesas.

1.4)

EMPLEA SEIS SIGMA HERRAMIENTAS PROPIAS O MTODOS

ESTADSTICOS NO CONVENCIONALES? Seis Sigma no cuenta con herramientas propias ni ningn arma secreta desconocida para el resto de la humanidad: Ninguna de las herramientas de anlisis estadstico es original de Seis Sigma (EDA, SPC, ANOVA, DOE, etc.). Estos mtodos estadsticos han estado a disposicin de las empresas desde hace 75 aos. Sin embargo solo una minora se han interesado por ellos y han sabido aplicarlos. Como ejemplo se citar el caso de la triste existencia del Comit de Mtodos Estadsticos de la AEC. Este Comit se fund en 1987 por un grupo de entusiastas. Sin embargo, la falta de inters de las empresas en participar en el mismo aconsej disolverlo en 1992. Obsrvese el paralelismo de fechas con el desarrollo de Seis Sigma en Motorola.Pg. 8 Mdulo 6. Introduccin a Seis Sigma (Apuntes)

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Tampoco las herramientas no estadsticas son originales de Seis Sigma (AMFE, QFD, Poka Yoke, etc.). nicamente es original (y con reservas) ....la mtrica sigma que se describir ms adelante.

En el anexo se incluye una tabla en la que se indican las principales herramientas empleadas habitualmente en Seis Sigma. Seis Sigma incorpora una jerga propia que hace difcil el entendimiento por los no iniciados (SS, MBB, BB, GB, YB, DMAIC, DPU, DPMO, DPMO, FTY NIVEL SIGMA, SIPOC, etc.). No debe perderse de vista que la jerga no es lo esencial en ningn caso. Para facilitar la comprensin, se incluye un anexo en el que se aclaran los significados de las abreviaturas ms usadas.

1.5)

ES COMPATIBLE SEIS SIGMA CON ISO 9000 Y EFQM?

No solo son compatibles sino que se refuerzan mutuamente. No tendra lgica aplicar un Programa Seis Sigma si no existiese un sistema de gestin de la calidad que sirviera de marco y aportara cosas tan necesarias como la existencia de procedimientos documentados, control de los registros de recogida de datos, instrumentos de medida calibrados, etc. Por otra parte, las evaluaciones EFQM detectan oportunidades de mejora a las que se pueden aplicar Proyectos de Mejora Seis Sigma, etc.

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MODELO EUROPEO EFQM Desarrollar una gestin excelentede todos los aspectos de la empresa SEIS SIGMA

Mantener y documentar las mejoras del proceso ISO 9000

Eliminar la fuentes crticas de variabilidad y mejorar los procesos

Figura 1: Relacin con ISO 9000 y EFQM

1.6)

SIMILITUDES Y DIFERENCIAS CON EL CONTROL TOTAL DE LA

CALIDAD La definicin de Seis Sigma de Mikel Harry no se aleja demasiado de cualquiera de las existentes sobre TQM. Si adems, Seis Sigma no aporta herramientas nuevas, entonces Seis Sigma es algo nuevo o es lo mismo que TQM? Seguramente la pregunta no est bien planteada en esos trminos. TQM en s mismo es un concepto vago, hay muchos TQMs. Cada organizacin practicante de TQM ha hecho su propia versin. La experiencia nos ha enseado que la mayor parte de las iniciativas de TQM han acabado a la larga en fracaso. Por qu fallaron estas iniciativas TQM? Pues...las causas ms comunes han sido las siguientes: Frecuentemente emplean un concepto nebuloso de calidad, excelencia, etc, que no es gestionable. Qu quiere decir satisfacer al cliente o hacer las cosas bien a la

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primera si no est perfectamente claro qu es lo que espera el cliente o qu es lo que hay que hacer? No se relaciona con resultados financieros cada una de las actividades de mejora. Esto provoca que el programa TQM sea uno de los candidatos a desaparecer en la siguiente campaa de reduccin de costes y gastos provocada por alguno de los vaivenes del mercado. Se dispersa en actividades en distintos procesos. Esto reduce la eficacia de los esfuerzos realizados y puede hacer que no se alcance ningn resultado prctico que justifique el mantenimiento del programa TQM. Falta real de asignacin de recursos capacitados y entrenados a las actividades de mejora. Obviamente, la asignacin de estos recursos supone un coste o una inversin. En general, es frecuente que se produzcan incoherencias entre el compromiso con la excelencia predicado por las direcciones de algunas organizaciones y los presupuestos que se aprueban para llevarlos a cabo.

Seis Sigma aporta una metodologa que estructura el proyecto de mejora y da una solucin a cada una de estas causas de fallo potencial. Analicemos una por una las soluciones dadas: Concepto nebulosode calidad en Seis Sigma? SEIS SIGMA REQUIERE OBJETIVAR Y MEDIR! Estas mtricas ligan la filosofa y la accin! Precisamente esta necesidad de objetivar y medir (es decir, tratar datos), hace imprescindible la aplicacin de mtodos estadsticos. El Credo de Seis Sigma requiere evitar discutir y tomar decisiones sobre impresiones. La objetivacin estadstica es la va para tener una visin comn. Esto enlaza plenamente con los pioneros Deming, Juran e Ishikawa y se aplica el viejo aforismo In God we trust...OTHERS MUST BRING DATA!!!!, que ha sido una mxima entre los ingenieros de calidad expertos en mtodos estadsticos.

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No se relaciona con resultados financieros en Seis Sigma? SEIS SIGMA EST ENFOCADO A LA CUENTA DE RESULTADOS!! Las cifras mandan... ! En Seis Sigma se dispersa en actividades en distintos procesos? SEIS SIGMA SELECCIONA LOS PROYECTOS DE MEJORA PARA MEJORAR LA CUENTA DE RESULTADOS! El norte es la mejora de la cuenta de resultados.

Falta real de asignacin de recursos capacitados y entrenados a las actividades de mejora en Seis Sigma? SEIS SIGMA ORGANIZACIN JERARQUIZADA PARA TIENE DEFINIDA UNA LLEVAR A CABO LAS

ACTIVIDADES DE MEJORA! Obviamente esta organizacin tiene un coste debido a la formacin que precisa y la dedicacin que requiere. En trminos empresariales, es preciso rentabilizar este coste.

IN GOD WE TRUST...

OTHERS MUST BRING DATA!!!!Figura 2: Lema de los practicantes de Seis Sigma

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1.7)

APLICACIN DEL MTODO CIENTFICO A LA MEJORA DE LA

CALIDAD Lo que no se puede medirno se puede gestionar y por la tanto no se puede mejorar. Lord Kelvin formaliz la necesidad de medir un hecho cientfico para poder progresar en su conocimiento. Qu tiene esto que ver con un ingeniero de calidad, un ingeniero de fiabilidad, un black belt, etc.? Pues ms de lo que parece a primera vista. Un componente importante de su trabajo consiste en afrontar problemas como los siguientes: Por qu la fraccin defectuosa es tan alta? Cmo se puede bajar? Por qu este componente funciona y este no? Cmo se puede conseguir disminuir la variabilidad de este proceso? Cmo se puede modificar el proceso para disminuir el coste de los materiales empleados sin empeorar el resultado? Cual es la velocidad ptima para..? Etc.

"WHEN YOU CAN MEASURE WHAT YOU ARE SPEAKING ABOUT, AND EXPRESS IT IN NUMBERS, YOU KNOW SOMETHING ABOUT IT; BUT WHEN YOU CANNOT MEASURE IT, W HEN YOU CANNOT EXPRESS IT IN NUMBERS, YOUR KNOWLEDGE IS OF A MEAGRE AND UNSATISFACTORY KIND. IT MAY BE THE BEGINNING OF KNOWLEDGE, BUT YOU HAVE SCARCELY, IN YOUR THOUGHTS, ADVANCED TO THE STAGE OF SCIENCE."

LORD KELVIN

Figura 3: Lord Kelvin

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Bajo el punto de vista conceptual, estos problemas son similares a la investigacin cientfica por lo que parece lgico pensar que pueda aplicarse el mtodo cientfico. En la Figura 4 se representa el diagrama de flujo de la aplicacin del mtodo cientfico. Los modelos cientficos que expliquen los fenmenos pueden ser: Modelos empricos: Describen la realidad. Pueden realizar predicciones. No explican por qu ocurre. Ejemplos:Calendarios aztecas, babilonios, etc. Recetas de cocina.

Modelos explicativos: Adems incluyen el fenmeno que produce la realidad observada. Ejemplos:Astronoma a partir de Newton Galileo Coprnico, etc.

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REALIDAD OBSERVADA

FORMULAR HIPTESIS QUE EXPLIQUE LA REALIDAD (MODELO)

NUEVAS OBSERVACIONES

No

COMPATIBLES CON EL MODELO?

S

MANTENER HIPTESIS (MODELO)Figura 4: El conocimiento cientfico En ingeniera de calidad y de fiabilidad se puede aplicar el mtodo cientfico a la resolucin de los problemas. Es decir, se busca el conocimiento emprico de una relacin causa - efecto (modelo) que explique aspectos como el fallo, valor de la caracterstica de calidad obtenida, etc. (fenmeno observado). Para ello se analizan datos observados, de la misma forma que hicieron los astrnomos para formular lasPg. 15 Mdulo 6. Introduccin a Seis Sigma (Apuntes)

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leyes de la mecnica celeste, y se contrasta la compatibilidad de los mismos con la relacin causa - efecto propuesta. De la misma manera que la investigacin cientfica actual no se limita a la mera observacin de fenmenos y utiliza las tcnicas experimentales para forzar y poner a prueba el modelo, en ingeniera de calidad y de fiabilidad tambin se hacemos uso de la experimentacin que permita sacar conclusiones. Esta experimentacin se puede apoyar en herramientas estadsticas que aumenten su eficacia (diseo estadstico de experimentos). Seis Sigma se basa en la aplicacin del mtodo cientfico para: Proporcionar evidencias estadsticas (datos) de que la causa supuesta del problema es realmente la causa del problema. Idem en relacin con la solucin del problema. En general, en Seis Sigma es suficiente con contar con modelos empricos: Y Caracterstica de calidad crtica para el cliente (CTQ) Xi: Parmetro que se puede controlar en el proceso y que es crtico para Y (CTP) El objetivo es optimizar CTQ: Mejor valor medio posible. Menor variabilidad.

Y = F ( X 1 , X 2 ,L, X n )

= G ( X 1 , X 2 ,L, X n )

Un buen Black Belt debe tratar de parecerse a un cientfico con la intuicin y capacidad deductiva de un detective: Galileo y Sherlock Holmes.

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MEJORAR SU CARACTERSTICA

DISMINUIR SU VARIABILIDAD= MEJORA DE CAPACIDAD DE PROCESOHACERLO INSENSIBLE A FACTORES EXTERNOS= ROBUSTO

Figura 5: Posibilidades de mejora el proceso

1.8)

ES APLICABLE SEIS SIGMA A SERVICIOS?

Hasta ahora, la aplicacin de la gestin de la calidad a las organizaciones de servicios ha ido muy por detrs con respecto a las empresas industriales. Incluso, en una empresa industrial, el grado de aplicacin de la gestin de la calidad a los procesos de servicio ha sido mucho menor que en los procesos industriales. Incluso en alguna de estas ltimas, las reas de servicios administrativos son terra ignota para la calidad. La calidad de la mayor parte de los procesos de servicio es muy difcil de medir y normalmente solo admiten mtricas de tipo atributos, discretas o cualitativas. Esto ha hecho ms difcil la introduccin de los programas de mejora de calidad. Sin embargo y como se ver ms adelante, empleando relaciones de estadstica elemental, es posible convertir estas caractersticas de tipo discreto en nivel sigma (basta con leer la Tabla 1 de forma inversa). Por ejemplo, si la direccin de una empresa fija el objetivo a nivel corporativo de que sus procesos clave deben alcanzar un nivel 4.5, afecta por

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igual a todos los procesos considerados clave, con independencia de que sean de fabricacin o de servicio. Esto es uno de los puntos fuertes de Seis Sigma. Algunos procesos de servicio son especialmente favorables para la aplicacin de Seis Sigma porque generan muchos datos. Ejemplos tpicos son los procesos bancarios, compaas de seguros, transporte, etc. A estos procesos se denominan transaccionales ya que su xito dependen de que se realicen correctamente transacciones datos.

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2)

LA MTRICA SEIS SIGMA2.1) NIVEL SIGMA

La metodologa de mejora Seis Sigma requiere que la calidad se mida de una manera objetiva. En este aspecto no se diferencia de otros mtodos de mejora preexistentes. Sin embargo, Seis Sigma aporta una mtrica de medida originaria de MOTOROLA. Esta mtrica es conceptualmente igual a los ndices de capacidad de proceso cp (para el nivel sigma a corto plazo) y cpk (para el nivel sigma a largo plazo) que se utilizan en ingeniera de calidad desde hace dcadas. Sigma () es la letra griega que se emplea para representar el parmetro que mide la variabilidad de una distribucin estadstica (desviacin tpica). Sin entrar en detalles estadsticos que estn aqu fuera de lugar, si el proceso sigue una funcin de distribucin de probabilidad normal (nuestra vieja amiga la campana de Gauss) y el intervalo de tolerancia fuera igual a 12 (seis desviaciones tpicas a cada lado del valor nominal), entonces la fraccin defectuosa de un proceso centrado sera 0.002 ppm. En esta caso, se dira que el proceso tiene un nivel de calidad 6. Si la amplitud fuera de cinco desviaciones tpicas, el nivel de calidad sera de 5, y as sucesivamente. Naturalmente, en el mundo real los procesos no estn estables con la media invariable en el valor nominal. Supongamos que el proceso derivara 1.5 hacia alguno de los extremos. En este caso, la fraccin defectuosa aumentara hasta 3.4 ppm, que es el objetivo fijado en un Programa Seis Sigma. Este 1.5 es indudablemente arbitrario y est relacionado con la capacidad de deteccin de la deriva de los procesos. La razn de por qu hay que considerar un desplazamiento precisamente de 1.5 est muy

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cuestionado por los distintos expertos. En opinin de este autor, es una discusin estril. En la Figura 6 se pone de manifiesto el efecto del desplazamiento. A travs de la campana de Gauss, fijado un nivel sigma, es posible conocer la fraccin defectuosa y a la inversa. Si no se considera el desplazamiento se denomina nivel a corto plazo (Zst), ya que el proceso no puede operar totalmente centrado de manera indefinida; y si se considera el desplazamiento se denomina nivel a largo plazo (Zlt). En la Tabla 1 se ha presentado la relacin que existe entre el nivel sigma, la fraccin defectuosa y lo que en terminologa Seis Sigma se denomina FTY (First Time Yield, es decir la fraccin de elementos fabricados bien a la primera sin ningn defecto). En esta tabla puede observarse que en la medida que se sube de nivel, resulta ms difcil la siguiente etapa. Cualquier practicante de SPC identificar rpidamente la relacin que tiene el nivel de calidad sigma empleado en la metodologa Seis Sigma con los ndices tradicionales cp y cpk

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CALIDAD SIX SIGMA

6 SIGMA Cp=2, ppm= 0.002

DESPLAZADA 1,5 SIGMA Cpk= 4,5/3=1,5; ppm= 3.401

-7

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

6

7

Figura 6: Efecto del desplazamiento en el nivel de calidad sigma

NIVEL SIGMA

DESPLAZADA 1,5 CENTRADA DESPLAZADA SIGMA 1,5 SIGMA Frac. Defect. (ppm) Frac. Defect. (ppm) FTY FTY 2,699.93 465.35 63.37 6.802 0.574 0.038 0.002 66,810.63 22,750.35 6,209.70 1,349.97 232.67 31.69 3.40 0.99730007 0.99953465 0.99993663 0.99999320 0.99999943 0.99999996 1.00000000 0.93318937 0.97724965 0.99379030 0.99865003 0.99976733 0.99996831 0.99999660

CENTRADA

3 3.5 4 4.5 5 5.5 6

Tabla 1: Relacin entre el nivel sigma, la fraccin defectuosa y las unidades fabricadas libres de defectos a la primera (FTY)

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2.2)

COMPARACIONES DE MTRICAS SIGMA

Pero cunto significa el nivel sigma en trminos prcticos? Veamos algunos ejemplos:

NIVEL SIGMA 3 4 5 6

EN UN TEXTO 1,5 erratas por pgina 1 errata cada 30 pginas 1 errata en una enciclopedia 1 errata en una biblioteca pequea

EN TIEMPO 3,5 meses por siglo 2,5 das por siglo 30 minutos por siglo 6 segundos por siglo

Tabla 2: Ejemplos de orden de magnitud para cada nivel sigma Supongamos que se quiere limpiar una alfombra de 10 m2. En la Figura 7 se ha representado la superficie sucia para cada nivel sigma.Total 10 m2

Si la calidad de mi proceso de limpieza es 3 Sigma, me dejo sucio 0,67 m2

Si la calidad de mi proceso de limpieza es 4 Sigma, me dejo sucio 0,062 m2 = 621 cm2

Si la calidad de mi proceso de limpieza es 5 Sigma, me dejo sucio 0,002 m2 = 23.3 cm2

Si la calidad de mi proceso de limpieza es 6 Sigma, me dejo sucio 0,00003 m2 = 0,3 cm2

Figura 7: Cuanto significa el nivel sigma?

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2.3)

TIENE SENTIDO FIJARSE UN OBJETIVO TAN EXIGENTE COMO

3.4 PPM? Aparentemente, 3.4 ppm parece un objetivo absolutamente desproporcionado y fuera del alcance de una empresa salvo que est dispuesta a dilapidar recursos. Lo anterior tiene dos aspectos, el primero es la idoneidad del objetivo y el segundo si puede ser alcanzado de una manera rentable. Abordemos de momento el primer aspecto. En la Tabla 3 se representa el FTY en funcin del nmero de componentes que lo integran y del nivel sigma con el que han sido fabricados dichos componentes. Por ejemplo, si el elemento est compuesto por 100 componentes distintos, fabricados con 4, para que el elemento sea conforme debern serlo sus 100 componentes, por lo que nicamente se fabricarn bien a la primera el 53.64%. Obviamente esta cifra est lejos de cualquier estndar competitivo, por lo que es necesario que los componentes se fabriquen con un nivel sigma mayor. Es importante resaltar que este objetivo de 3.4 ppm se aplica a defectos en los procesos de fabricacin, no a unidades finales. En relacin con el segundo aspecto, las empresas pioneras en Seis Sigma han demostrado que esto es posible. Por otra parte, este xito no debe resultar sorprendente, ya que las herramientas empleadas van encaminadas a la prevencin y sobre todo, a incrementar el conocimiento sobre los procesos y las necesidades de los clientes.

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4 SIGMA 5 SIGMA 6 SIGMA ppm (1,5 SIGMA) ppm (1,5 SIGMA) ppm (1,5 SIGMA) 6.210 232,7 3,4 Nmero de componentes 1 5 10 50 100 500 1000 5000

99,3790% 96,9335% 93,9610% 73,2382% 53,6383% 4,4399% 0,1971% 0,0000%

99,9767% 99,8837% 99,7676% 98,8432% 97,6999% 89,0163% 79,2391% 31,2390%

99,9997% 99,9983% 99,9966% 99,9830% 99,9660% 99,8301% 99,6605% 98,3140%

Tabla 3: FTY en funcin del nivel sigma En la Tabla 4 se proporcionan algunos datos indicativos del coste de la calidad en funcin del nivel sigma.

NIVEL SIGMA 3 4 5 6

COSTE DE LA CALIDAD (% FACTURACIN) 25 40% 15 25 % 5 15% < 1%

OBSERVACIONES

Baja competitividad Situacin tpica Situacin de buena competitividad Situacin de excelencia

Tabla 4: Costes aproximados de Calidad en funcin del nivel sigma POR QU EL DESPLAZAMIENTO DE LA MEDIA ES 1,5 ?

2.4)

La razn por la que debe considerarse un desplazamiento de la media de exactamente 1,5 no tiene una justificacin terica clara. M. Harry, uno de los padres de Seis Sigma la justifica basndose en los trabajos sobre la asignacin de tolerancias realizados porPg. 24 Mdulo 6. Introduccin a Seis Sigma (Apuntes)

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A. Bender1 y D. H. Evans2. Por las fechas no puede decirse que estos trabajos sean excesivamente novedosos y recomiendan aplicar un coeficiente de 1,5 a la desviacin tpica del proceso calculada a corto plazo para tener en cuenta el efecto de los desplazamientos que pueda tener la media. Por lo tanto, este 1,5 no debe entenderse como una frmula exacta sino ms bien como un coeficiente de seguridad. Es preciso reconocer que el hecho de que se haya fijado este coeficiente tiene algunas ventajas: Pone de manifiesto que los controles deben ser capaces de detectar derivas del proceso de 1.5. En la realidad esto no es tan sencillo; por ejemplo, la probabilidad de que un grfico de medias con un tamao de muestra de cinco unidades detecte esta deriva en la primera muestra es aproximadamente un 60% solamente. Facilita la comparacin entre procesos, lo que no sera posible si se emplearan coeficientes diferentes.

2.5)

QU TIPO DE DATOS DEBEN TOMARSE PARA ESTIMAR ?

Para estimar a corto plazo debe considerarse datos (piezas) entre los que solo puedan existir pequeas variaciones aleatorias (causas comunes) y no puedan existir patrones de variabilidad no sistemticos (causas especiales). En terminologa habitual se dice que estas piezas deben proceder del mismo subgrupo homogneo racional. Por ejemplo, supongamos un proceso de torneado del que se extraen 5 piezas cada hora. Los datos estn representados en la Figura 8. A simple vista puede verse que la variabilidad total del proceso (variabilidad a largo plazo) es bastante mayor que la variabilidad del1

Bendarizing Tolerances A simple Practical Probability Method of Handling Tolerances for Limit.Stack-Ups, Graphic Science, Diciembre de 1962. Statistical Tolerancing,: The State of the Art, Part III: Shift and Drifts. Journal of Quality Technology, Abril 1975.

2

Pg. 25


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subgrupo homogneo racional (variabilidad a corto plazo). Esto puede justificarse por el desgaste de la herramienta, cambios de lotes de materia prima, cambios de operario, fluctuacin de temperaturas, etc. Sin entrar en detalles, la variabilidad a corto plazo se corresponde con la variabilidad media de las diez muestras de cinco piezas (variabilidad dentro de cada muestra), mientras que la variabilidad a largo plazo debe incluir adems la variabilidad entre las diez muestras, por lo que esta ltima es siempre mayor. El hecho de que la variabilidad a largo plazo sea siempre mayor que la variabilidad a corto plazo, hace que el nivel sigma a corto plazo sea mayor que el nivel correspondiente a largo plazo. En la Tabla 5 se sintetiza el proceso de conversin.

DE A NIVEL SIGMA CORTO PLAZO NIVEL SIGMA LARGO PLAZO NIVEL SIGMA CORTO PLAZO NIVEL SIGMA LARGO PLAZO

= -1,5

+1,5 =

Tabla 5: Procedimiento para hallar el nivel correspondiente Como se ha dicho anteriormente, la mtrica sigma tiene un gran paralelismo con los ndices de capacidad de proceso. Para diferenciar si corresponden a variabilidades a corto o largo plazo, se denominan de diferente forma: Cp y Cpk se calculan con la variabilidad inherente del proceso (variabilidad en el corto plazo, nivel sigma a corto plazo). Pp y Ppk se calculan con la variabilidad total del proceso (variabilidad en el largo plazo, nivel sigma a corto plazo).Pg. 26 Mdulo 6. Introduccin a Seis Sigma (Apuntes)

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Variabilidad total del proceso (largo plazo)

Variabilidad inherente del proceso (corto plazo)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Nm ero de m uestra

Figura 8: Diferencia entre la variabilidad a corto plazo y a largo plazo

2.6)

INFLUENCIA DE LA ASIMETRA DE LOS DATOS

La mtrica sigma presupone una distribucin de datos normal. Consecuentemente est afectada por la falta de normalidad en general y la asimetra en particular. Es preciso tener en cuenta que no todos los procesos siguen una ley normal an cuando se encuentren bajo control estadstico. Este es el caso de los procesos que tienen una barrera en alguno de los extremos de la variable. Por ejemplo, los procesos de proteccin superficial y de tiempos de espera (tanto el espesor como el tiempo de espera mnimo es cero y nunca pueden ser negativos), de taladrado (el dimetro del taladro mnimo es el de la broca), etc. Supongamos que se est estudiando un proceso de proteccin superficial. El histograma de los datos del proceso se representa en la Figura 9. Este histograma indica claramente que el proceso no es capaz de alcanzar esas tolerancias y tambin la falta de normalidad de los datos. Con independencia del grado de inters que pueda tener el clculo del nivelPg. 27 Mdulo 6. Introduccin a Seis Sigma (Apuntes)

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sigma de un proceso tan deficiente, en este caso es errneo aplicar la receta porque esta supone la distribucin normal de los datos. Para resolver esta situacin se puede aplicar una transformacin de los datos que consiga su normalizacin (por ejemplo, la transformacin de Box-Cox, que est disponible en la mayor parte de los paquetes estadsticos existentes en el mercado). El histograma de los datos transformados est representado en la Figura 10 y muestra un aspecto mucho ms normal y consecuentemente ahora s tiene sentido calcular el nivel sigma siguiendo el procedimiento habitual.

HISTOGRAMA DE DATOS NO NORMALES

30

Frecuencia

20

10 Tinf 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 Tsup

Espesores

Figura 9: Histograma de los datos del proceso de proteccin superficial

Pg. 28


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HISTOGRAMA DE DATOS TRANSFORMADOS20

Frecuencia

10

0 1.0 1.1 Tinf 1.2 1.3 Tsup 1.4

Espesores

Figura 10: Histograma de los datos transformados del proceso de proteccin superficial

Pg. 29


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2.7)

QU PASA SI LA CARACTERSTICA DE CALIDAD NO ES

CONTINUA? Si la caracterstica no es de tipo continuo se emplea la Tabla 1 para pasar de fracciones defectuosas a nivel sigma. Esta tabla se obtiene de la propia definicin del nivel sigma. Ahora bien, en general resulta muy aconsejable no limitarse a la simple clasificacin de las piezas en conformes y no conformes, sino dar un paso ms y contabilizar los defectos que se producen. Este enfoque permite una escala de medida ms matizada y consecuentemente, ms sensible. Los pasos a dar son los siguientes: Definicin de lo que se considera defecto. En algunos casos esto no resulta sencillo (por ejemplo, cuando se trate de inspeccin visual) y es posible que sea necesario contar con defectos patrn a disposicin de los inspectores. En aquellos casos en los que se prevea un grado de subjetividad importante, debe hacerse un estudio R&R entre los inspectores que vayan a intervenir, de modo que se asegure que todos los inspectores emplean los mismos criterios. Calcular las oportunidades que presenta cada unidad fabricada para producir un defecto. Habitualmente se expresan en oportunidades / milln de piezas. Este es un punto muy importante, ya que si se eleva artificialmente el nmero de oportunidades de error, se eleva tambin el nivel sigma. En general no deben considerarse aquellas oportunidades de errores que no se comprueban, que no se hayan presentado nunca o para las que se ya se haya implantado medidas preventivas para evitar su aparicin. Contar los defectos encontrados y dividirlo por el nmero de unidades inspeccionadas. En la jerga Seis Sigma, se denomina habitualmente DPU (Defects Per Unit).

Pg. 30


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dpu =

numero de defectos encontrados unidades inspeccionadas

Dividir las DPU por las oportunidades de defecto que presenta cada unidad. En la jerga Seis Sigma, se denomina habitualmente DPO (Defects Per Opportunity) o DPMO (Defects Per Million of Opportunities).dpmo = dpo = 10 6 dpu oportunidades de defecto / unidad

dpu oportunidades de defecto / unidad

Una vez calculado dpmo, se entrara en la Tabla 1. Dependiendo de si la cifra de dpmo corresponde a un periodo de tiempo que pueda ser considerado corto plazo (por ejemplo, un turno de produccin) o largo plazo (por ejemplo, un mes de produccin) se entrara por una columna u otra.

TIPO DE DEFECTO

0-5

6-10

11-15

16-20

TOTAL

Araazos en el tablero Falta cantonera Color diferente Patas dobladas Araazos en estructura y patas

IIII III IIII II IIII

IIII

II

I

12 3 5 2 6

Figura 11: Ejemplo de cuenta de defectos

Pg. 31


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2.8)

EJEMPLO DE MTRICAS SEIS SIGMA

2.8.1 Proceso industrialUn proceso de insercin de componentes electrnicos en tarjetas de circuito impreso (PCB), tiene las siguientes caractersticas: 50 insertos por tarjeta 1 chip por inserto = 50 chip por tarjeta 8 soldaduras por chip = 400 soldaduras por tarjeta

50 INSERTOS POR TARJETA

1 CHIP POR INSERTO = 50 CHIP POR TARJETA

TARJETA DE CIRCUITO IMPRESO 8 SOLDADURAS POR CHIP = 400 SOLDADURAS POR TARJETA

Figura 12: Mtrica sigma del proceso de insercin de componentes en PCBCLASIFICACIN DEFECTOS CIRCUITO INTEGRADO DEFECTUOSO INSERCIN DEFECTUOSA CI SOLDADURA DEFECTUOSA (PATAS /CI) TOTAL Nmero de tarjetas UNIDADES 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 NMERO DEFECTOS 5 25 20 50 OPORT. / TARJETA 50 50 400 500 OPORT. / DEFECTOS TOTALES 50.000 5 50.000 25 400.000 20 500.000 50 DPU 0,0050 0,0250 0,0200 0,0500 DPO 0,0001 0,0005 0,0001 0,0001 DPMO NIVEL (ppm) SIGMA 100,0 5,2 500,0 4,8 50,0 5,4 0,0 5,2

Tabla 6: Clculo del nivel sigma del proceso de insercin de componentes en tarjetas PCB 2.8.2 Proceso de servicioUn proceso de emisin de nminas de una empresa de 1.000 empleados. En cada nmina se pueden cometer errores en la introduccin de los siguientes datos: Nmero de das de baja.

Pg. 32


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Nmero de horas extras. Importe de la prima. Es decir, hay tres oportunidades de error por cada nmina. Si los trabajadores perciben 14 pagas al ao, el nmero de nminas emitidas en un ao es: Nminas emitidas (unidades inspeccionadas) = 14x1.000 = 14.000 Si en el ao se detectaron 30 reclamaciones de los trabajadores: dpu = 30/14.000 = 0.002143 errores /nmina = 2.143 errores / milln de nminas las oportunidades de error por cada nmina son 3, luego las oportunidades totales son: Oportunidades de error = 3x14x1.000 = 42.000 oportunidades luego: dpo = 30/42.000 = 0,000714 errores /oportunidad dpmo =106 dpo = 714 errores / milln oportunidades Como el nmero de errores contabilizado corresponde a un periodo amplio de tiempo en el que han podido estar presentes mltiples causas de fallo, se asume largo plazo. Leyendo en la Tabla 1, se obtiene un nivel sigma de 4.7. En un proyecto Seis Sigma esta mtrica se utilizara para ir evaluando las mejoras conseguidas en el proceso mientras que se estudiaran los datos para determinara las causas de error. Es decir, se investigara si los errores estn asociados a algn tipo de nmina o circunstancia asociada (por ejemplo, bajas por maternidad, ILT, etc.). Pero qu ocurre si se cambia de criterio en cuanto al nmero de oportunidades de defecto por nmina incluyendo hipotticos errores que no se han dado nunca? Supongamos que se consideran ahora 30 errores por nmina. El clculo queda: Oportunidades de error = 30x14x1.000 = 420.000 oportunidades

Pg. 33


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dpo = 30/420.000 = 0,0000714 errores /oportunidad dpmo =106 dpo = 71,4 errores / milln oportunidades Fantstico! Se ha mejorado el proceso en ms de medio sigma sin que aparentemente haya cambiado nada, pasando ahora a 5,3. Como se puede ver, todo esto se puede prestar a jugar con los nmeros de una manera engaosa, lo que nos lleva una vez ms a la conclusin de que las tendencias son mucho ms importantes que los valores absolutos.

Pg. 34


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3)

DESPLIEGUE DE SEIS SIGMA EN UNA ORGANIZACIN3.1) LOS ACTORES DE SEIS SIGMA

La organizacin clsica de un Programa Seis Sigma en una empresa consta de los siguiente perfiles: Champion (Campen, Paladn, etc.). Es el directivo responsable del programa. Supervisa y apadrina el Programa Seis Sigma. No tiene que ser un experto en herramientas estadsticas, es suficiente que conozca solo los fundamentos y las implicaciones. Sin embargo es esencial su reconocimiento por los otros directivos, autoridad y personalidad. Es responsable de la asignacin de recursos al Programa y de la seleccin de los proyectos de mejora.

Apoyo en liderazgo. Responsable de asegurar los recursos. Seguimiento econmico.

Master Black Belt, MBB (maestro de cinturones negros). Muy experto enherramientas de mejora. Es el mentor de los cinturones negros, les aconseja en la aplicacin de las distintas tcnicas, etc. Coordina los distintos proyectos de mejora.

Apoyo en herramientas de mejora. Mentor de los black belt. Muy experto en mtodos estadsticos en el contexto prctico de la realidadempresarial.

Pg. 35


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Seguimiento, aprobacin y cierre de los proyectos de mejora.

Black Belt, BB (cinturn negro). Experto en herramientas de mejora asignado a unproyecto. No realiza actividades de produccin y est dedicado nicamente a los

proyectos de mejora. El cinturn negro apoya al propietario del proceso en lamejora del mismo y es el responsable del proyecto de mejora.

Dedicacin 100% a los proyectos de mejora seis sigma. Experto en mtodos estadsticos en el contexto prctico de la realidadempresarial. Responsable de proyectos de mejora Green Belt, GB (cinturn

verde). Formado en herramientas bsicas de mejora. Realiza actividades deproduccin y puede apoyar al cinturn negro en la recogida de datos, etc.

Menor experiencia y menor dominio de las herramientas estadsticas. Responsable de proyectos de mejora de menor entidad. Dedicacin parcial.

Miembros de los equipos de mejora:

Personal relacionado con el proceso. Asignados temporalmente a los proyectos y a tiempo parcial.

El nombramiento para el desempeo de estos papeles va acompaado de un intenso programa de formacin. A ttulo de ejemplo, la formacin de un cinturn negro consta de unas 160 horas, extendidas a lo largo de varios meses en los que se van realizando aplicaciones prcticas reales en proyectos de mejora de su empresa. Junto con una buena formacin, posiblemente otra de las causas que ha facilitado el xito de Seis Sigma ha sido esta jerarquizacin de las responsabilidades de mejora.

Pg. 36


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En la actualidad estn apareciendo ms cinturones (por ejemplo, cinturones amarillos) lo cual no est justificado en la mayor parte de los casos3. Algunas organizaciones practicantes de Seis Sigma han optado por otras denominaciones que se adaptan mejor a su cultura de empresa; por ejemplo Cow boys, Green Berets, etc. En Espaa esto poda llevar a denominarlos Matador, Pelotari, Cap de colla, etc., si bien nuestro tradicional sentido del ridculo seguramente impedir que se llegue a estos extremos. Una vez ms, la jerga no debe esconder las ideas que llevan detrs.

LOS ACTORES DE SEIS SIGMA

CHAMPION

MASTER BLACK BELT

BLACK BELT

PROPIETARIO DEL PROCESO

Figura 13 Los actores de Seis Sigma

3

En las artes marciales, los cinturones en orden creciente son blanco, amarillo, naranja, verde, azul, marrn y negro. A su vez, dentro de los cinturones negros existen diez categoras o dan.

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3.2)

USOS

QUE

UNA

ORGANIZACIN

PUEDE

HACER

DE

UN

PROGRAMA SEIS SIGMAUna organizacin puede aplicar Seis Sigma de dos manera diferentes. La primera de ellas, que podemos denominar tctica, consistira en la aplicacin de la metodologa Seis Sigma a la mejora de los procesos clave que estn dando problemas. De esta manera conseguira una reduccin de costes de calidad, reduccin de reclamaciones de clientes, etc. Este enfoque es compatible con la estrategia de liderazgo en coste. La segunda de ellas tiene un carcter estratgico para conseguir diferenciacin y crear barreras a la competencia. Consistira en la aplicacin de la metodologa Seis Sigma para conseguir un grado de dominio de los procesos que permita poner en el mercado productos o servicios con unas caractersticas muy superiores a las de la competencia y que sean apreciadas por el cliente. Ejemplos podran ser conseguir plazos de entrega muy inferiores a la competencia, piezas con tolerancias ms estrechas o caractersticas mecnicas superiores, etc. Sin que sea posible generalizar a todos los casos, en general puede decirse que: Antes de lanzar un Programa Seis Sigma a toda la organizacin, puede ser conveniente hacer una prueba piloto de tipo tctica con algunos procesos. Para hacer una utilizacin tctica no es preciso contar con cinturones negros propios. Pueden ser colaboradores externos tanto para lanzar el programa como para el mantenimiento del mismo si no se desea cargar a la organizacin de costes fijos. En el caso de optar por un colaborador externo, es absolutamente clave seleccionarlo adecuadamente. Si se opta por formar personal, en este caso debe analizarse minuciosamente el programa de formacin a seguir. Para hacer una utilizacin estratgica es conveniente partir de un grado de dominio de los procesos similar al de la competencia. En general, en este caso el compromiso de la empresa con el Programa Seis Sigma es mayor y por lo tanto est plenamente justificado que los cinturones negros sean de plantilla. Si la organizacin no cuenta conPg. 38 Mdulo 6. Introduccin a Seis Sigma (Apuntes)

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alguien que rena los conocimientos suficientes para el perfil de maestro de cinturones negros, pueden optar por un colaborador externo. Anlogamente al caso anterior, es absolutamente clave seleccionarlo adecuadamente.

3.3)

OPERATIVA DE UN PROGRAMA SEIS SIGMA ?

Es preciso distinguir dos aspectos diferenciados: La gestin del Programa Seis Sigma dentro de la organizacin. La gestin de los distintos Proyectos de Mejora que se lancen dentro del Programa Seis Sigma.

3.3.1 El Programa Seis SigmaLa responsabilidad de la gestin de Programa Seis Sigma recae sobre el Champion y habitualmente est apoyado por el maestro de cinturones negros y los cinturones negros. Es frecuente que se constituya un Comit Seis Sigma para pilotar este programa y que tenga las siguientes responsabilidades principales:

Introduccin del programa en la organizacin (sensibilizacin, formacin, etc.). Asignacin y mantenimiento del presupuesto. Definicin de procesos clave y clientes objetivo (a alto nivel). Definicin de las mtricas de calidad y cuadro de mando (a alto nivel). Definicin de las prioridades de mejora. Plan de comunicacin. Es muy importante que los miembros de la organizacin conozcan la finalidad del Programa Seis Sigma, la importancia que le da la direccin y los resultados que se van consiguiendo. Esto puede hacerse a travs de la intranet, revista o boletn de empresa, carta o correo electrnico personalizado, etc. Es muy habitual que los grupos de mejora (ver epgrafe 3.3.2) tengan paneles

Pg. 39


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informativos pblicos (story boards) en los que se incluyan los resultados de las fases del proyecto. Lanzamiento de los proyectos de mejora: Justificacin del por qu se ha seleccionado este proyecto. Definicin objetivos del proyecto de mejora, plazos y condicionantes. Una caracterstica de Seis Sigma es que esta cuantificacin tenga un componente financiero, lo cual resulta de mxima utilidad para la direccin. Asignacin de equipos al proyecto. Aprobacin de cada una de las fases del proyecto. Cierre del proyecto con el reconocimiento de los objetivos alcanzados (es decir, la cuantificacin de la mejora). En la Figura 15 se ha presentado un diagrama de procesos de un Programa Seis Sigma. En la Tabla 7 se incluyen fichas tpicas de los procesos principales del Programa Seis Sigma La mayor partes de las tareas requeridas por estos procesos se pueden gestionan a travs de la herramienta informtica XML Process - Seis Sigma, por lo que no representa una carga excesiva para la organizacin y permite disponer de una informacin de seguimiento actualizada.CMO FUNCIONA SEIS SIGMA?COMIT SEIS SIGMA: DIRECTOR GENERAL CHAMPION PROPIETARIOS DE PROCESOS MASTER BLACK BELT PROYECTOS DE MEJORA SEIS SIGMA: BLACK BELT PERSONAL RELACIONADO CON EL PROCESO (3 4)

Figura 14: Cmo funciona Seis Sigma?Pg. 40 Mdulo 6. Introduccin a Seis Sigma (Apuntes)

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FIJACIN OBJETIVOS ESTRATGICOS (DIRECCIN / CHAMPION/ COMIT 6 SIGMA)

FIJACIN OBJETIVOS ANUALES (DIRECCIN / CHAMPION/ COMIT 6 SIGMA)

SELECCIN DE PROYECTOS 6 SIGMA (CHAMPION/ COMIT 6 SIGMA)

PROYECTOS DFSS (MBB/BB)

PROYECTOS DMAIC (MBB/BB/GB)

RECONOCIMIENTO RESULTADOS DEL PROYECTO (D. FINANCIERA / CHAMPION/ COMIT 6 SIGMA)

SEGUIMIENTO OBJETIVOS ANUALES (CHAMPION/ COMIT 6 SIGMA)

Figura 15 Diagrama de procesos de un Programa Seis SigmaPg. 41 Mdulo 6. Introduccin a Seis Sigma (Apuntes)

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PROCESOFIJACIN OBJETIVOS ESTRATGICOS FIJACIN OBJETIVOS ANUALES

RESPONSABLES TPICODIRECCIN / CHAMPION / COMIT 6 SIGMA DIRECCIN / CHAMPION / COMIT 6 SIGMA

INPUTRESULTADOS PERIODOS ANTERIORES ESTRATEGIA COMPETITIVA

OUTPUTESTRATEGIA COMPETITIVA

INDICADORES TPICOSINDICADORES PROPIOS DEL NEGOCIO (RENTABILIDAD, CUTOA DE MERCADO, ROI ETC.) 1. FINANCIEROS. Ej. RENTABILIDAD AHORROS / COSTE PROGRAMA 6S. 2. CALIDAD EN LAS OPERACIONES: NIVELES SIGMA DE LOS PROCESOS PRINCIPALES. 3. CLIENTE: NIVELES DE SATISFACCIN DEL CLIENTE EXTERNO / INTERNO, PERSONAL, ETC.

1.

SELECCIN DE PROYECTOS 6 SIGMA

CHAMPION / COMIT 6 SIGMA

(ver epgrafe 4)

1. MAPA DE PROCESOS PRINCIPALES. 2. DESPLIEGUE DE LA VOZ DEL CLIENTE (VOC->CTQ, CTC). REALIZADO A ALTO NIVEL. 3. MTRICAS DE LA ESTRATEGIA (CUADRO DE MANDO) Y OBJETIVOS A

MAPA DE PROCESOS PRINCIPALES. 2. DESPLIEGUE DE LA VOZ DEL CLIENTE (VOC->CTQ, CTC). REALIZADO A ALTO NIVEL. 3. MTRICAS DE LA ESTRATEGIA (CUADRO DE MANDO) Y OBJETIVOS A ALCANZAR 4. PRESUPUESTO DEL PROGRAMA 6 SIGMA 1. RESULTADO DE LA EVALUACIN DE LOS PROYECTOS DE MEJORA. 2. PROJECT CHARTER PRELIMINAR DE LOS PROYECTOS LANZADOS. 3. ASIGNACIN DEL MBB/BB/GB y EQUIPO AL PROYECTO.

1. FRACASO: PROYECTOS CANCELADOS / PROYECTOS FINALIZADOS

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PROCESO

RESPONSABLES TPICO

INPUTALCANZAR 4. PRESUPUESTO DEL PROGRAMA 6 SIGMA 5. OPORTUNIDADES DE MEJORA 1. RESULTADO DE LA EVALUACIN DE LOS PROYECTOS DE MEJORA. 2. PROJECT CHARTER PRELIMINAR DE LOS PROYECTOS LANZADOS. 3. ASIGNACIN DEL MBB/BB/GB y EQUIPO AL PROYECTO.

OUTPUT

INDICADORES TPICOS

EJECUCIN DE PROYECTOS DE MEJORA 6 SIGMA: (DMAIC O DFSS)

MBB/BB/GB

INFORME FINAL DE LOS PROYECTOS: PROYECTOS DMAIC (ver epgrafe 5) PROYECTOS DFSS (ver epgrafe 6)

1. CUMPLIMIENTO FECHAS: FASES CERRADAS EN FECHA/ FASES TOTALES CERRADAS. 2. CUMPLIMIENTO OBJETIVOS ECONMICOS: OBJETIVOS ECONMICOS ALCANZADOS POR LOS PROYECTOS CERRADOS/ OBJETIVOS ECONMICOS ASIGNADOS A LOS PROYECTOS CERRADOS. 3. CUMPLIMIENTO OBJETIVOS NO ECONMICOS.

RECONOCIMIENTO DEL RESULTADO DE LOS PROYECTOS 6 SIGMA SEGUIMIENTO DE OBJETIVOS

D. FINANCIERA / CHAMPION / COMIT 6 SIGMA

INFORME FINAL DE LOS PROYECTOS

INFORME DE RECONOCIMIENTO DE RESULTADOS FINANCIEROS

EN GENERAL, NO RESULTA NECESARIO

CHAMPION / COMIT 6 SIGMA

INFORME FINAL DE LOS INFORME / MEMORIA ANUAL.

EN GENERAL, NO RESULTA NECESARIO

Pg. 43


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PROCESOOBJETIVOS ANUALES

RESPONSABLES TPICOCOMIT 6 SIGMA

INPUTPROYECTOS INFORME RECONOCIMIENTO RESULTADOS FINANCIEROS.

OUTPUT

INDICADORES TPICOS

DE DE

Tabla 7: Ficha de los procesos tpicos de un Programa Seis Sigma

Pg. 44


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3.3.2 Proyectos de Mejora Seis SigmaUna vez que se ha seleccionado y aprobado un proyecto, se pasa al segundo aspecto relativo a la gestin del la realizacin del Proyectos de Mejora Seis Sigma, A cada uno de estos proyectos se asigna un grupo de trabajo. El responsable del equipo es habitualmente un cinturn negro, que est apoyado por personal del rea del proyecto (expertos en los procesos afectados) y en algunos casos por un cinturn verde que le apoye en alguna tarea auxiliar. Segn sus objetivos, los Proyectos de Mejora Seis Sigma se pueden clasificar en proyectos de mejora de procesos (denominados DMAIC, ver epgrafe 5)) y proyectos para disear productos o servicios que alcancen niveles de calidad Seis Sigma (denominados DFSS, ver epgrafe 6)).

3.4)

PLAN DE DESPLIEGUE TPICO

Tras el convencimiento de la Direccin y aprobacin del lanzamiento del Programa Seis Sigma, un plan de despliegue tpico estara constituido por las actividades siguientes:

1. Nombramiento del Champion a. Formacin del Champion en Seis Sigma b. Preparacin del plan de implantacin y del presupuesto de implantacin 2. Constitucin del Comit Seis Sigma. 3. Formacin de la direccin en Seis Sigma (al menos a los miembros del Comit) 4. Definicin de procesos y procedimientos (ver Figura 15). En organizaciones grandes es necesario documentar el proceso de mejora mediante procedimientos. En general es conveniente que estn integrados con los procedimientos existentes del sistema de gestin de la calidad. Los ttulos podran ser:Pg. 45 Mdulo 6. Introduccin a Seis Sigma (Apuntes)

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a. Seguimiento del programa Seis Sigma. b. Seleccin de Proyectos de Mejora. c. Gestin de Proyectos de mejora. d. Cierre de proyectos. Este procedimiento debe incluir una instruccin para realizar la valoracin y reconocimiento de las mejoras alcanzadas. Esta instruccin debe distinguir la contabilizacin del hard money (es decir, que afecte al flujo de caja), del soft money (no afecta al flujo de caja. Por ejemplo un ahorro en tiempo de utilizacin de una mquina en la fabricacin de una pieza reducira el coste estndar de esa pieza al repercutir en ella menos coste de mquina. Sin embargo, salvo que a esa mquina se le d otra utilizacin aprovechando el aumento de capacidad creada, este ahorro no repercutira en el flujo de caja). 5. Formacin de la primera oleada de BB/GB 6. Primeros Proyectos

Mes 1 Mes 2 Mes 3 Mes 4 Mes 5 Mes 6 Mes 7 Mes 8 Mes 9 Mes 10 1234123412341234123412341234123412341234 PEDIDO 1 CURSO CHAMPION 2 CURSO CINTURON NEGRO 3 ESTRUCTURACIN SEIS SIGMA EN LA ORGANIZACIN 4 TUTORA CINTURONES NEGROS

Tabla 8: Ejemplo de planificacin en una empresa de tamao medio

Pg. 46


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3.5)

FORMACIN DE BB Y GB

Un aspecto particularmente costoso y difcil es la formacin de BB. Un curso tpico de BB consta de: Cuatro semanas completas (ms de 120 horas de formacin). Realizacin de un proyecto prctico de aplicacin de estas tcnicas con resultados positivos. En la Tabla 9 se presenta un ejemplo de planificacin de un curso de BB. Obsrvese que entre cada mdulo de formacin hay un intervalo de tres semanas para ir realizando el proyecto de mejora. En http://www.asq.org/certification/six-sigma/bok-07.html de conocimiento requerido por la ASQ puede para consultarse un BB y el en

programa

http://www.asq.org/certification/six-sigma-green-belt/bok.html el correspondiente a un GB. Los asistentes al curso deben contar con un ordenador dotado de un paquete estadstico (el ms habitual es MINITAB), MS Office o equivalente. Es conveniente que cuenten con una buena herramienta para diagramar procesos (por ejemplo iGraf Process) y para realizar despliegues QFD (por ejemplo QUALICA). Este software ser fundamental para desarrollar el trabajo de BB de un modo eficiente. Para conseguir llevar casos reales al curso, es muy til contar con herramientas de simulacin de procesos que permitan que el asistente se enfrente a casos reales donde pueda aplicar las tcnicas y herramientas aprendidas. Entre estas herramientas destacan SimDoe y SimSPC desarrolladas por ATISAE. Para que los asistentes puedan seguir el curso con aprovechamiento y que pueden desempear posteriormente el papel de BB con competencia, han de reunir el siguiente perfil:

Pg. 47


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Es preciso que manejen con soltura las funciones matemticas bsicas. Deseable ingeniero tcnico / ingeniero superior / licenciado en ciencias / licenciado en econmicas o empresariales. Familiaridad con el manejo de programas informticos en entorno Windows. Perspicacia, capacidad analtica y de razonamiento deductivo. Personalidad y capacidad de liderazgo que le permitan dirigir grupos de mejora.

SEMANA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17Mdulo 1 Mdulo 2 Mdulo 3 Mdulo 4 Test comprobacin conocimientos Definicin del proyecto prctico de mejora Realizacin proyecto prctico de mejora Presentacin y evaluacin Proyecto

Tabla 9: Ejemplo de planificacin de un curso BB

3.6)

CUANTO TIEMPO CUESTA ALCANZAR UN NIVEL DE CALIDAD

SEIS SIGMA ?A esta pregunta no se puede responder de una manera concluyente. En la Figura 16 se representan los tiempos que habitualmente se consideran necesarios para progresar. Por ejemplo, para progresar de 3 a 4 se precisa una ao; para progresar de 4 a 5 se

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precisa algo ms de un ao. A partir de 5 aproximadamente aparece un muro que hace muy difcil el progreso. Esta figura debe interpretarse con precaucin y tomarse a ttulo meramente orientativo. La esencia de la misma es que tras unos primeros progresos (que se denomina habitualmente la recogida de la fruta de las ramas bajas, que pueden conseguirse con poco ms que aplicar el sentido comn), a partir de un punto (cuya situacin puede variar segn los criterios seguidos en la cuantificacin del nivel sigma) la dificultad se incrementa exponencialmente y resulta imprescindible la aplicacin de personal preparado en la aplicacin de herramientas ms sofisticadas (DOE, etc.). Con la aplicacin de estas herramientas puede redisearse el producto o el proceso de manera que se pueda continuar con la mejora.

Pg. 49


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TIEMPO PRECISO PARA ALCANZAR UN NIVEL SIGMA (PARTIENDO DE 3 SIGMA)6 5 4

Aos

3 2 1 0 DFSS 3 4 5

Nivel Sigma

Figura 16: Tiempos considerados normales de transicin entre niveles sigma

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4)

SELECCIN DE PROYECTOS4.1) INTRODUCCIN

Seis Sigma no solo debe establecer pautas sobre cmo mejorar, sino que tambin debe establecer qu hay que mejorar. Esto supone que se deben implantar mecanismos para:a) Detectar las oportunidades de mejora, es decir los "problemas" que tiene la

organizacin.b) Seleccionar aquellas oportunidades de mejora qu se consideren prioritarias.

En general, la deteccin de las oportunidades de mejora es el aspecto ms fcil, ya que a las organizaciones lo que les sobran son "problemas" y lo que les faltan son recursos y tiempo para resolverlos. Por esta razn, un despliegue eficaz de Seis Sigma no debe limitarse nicamente a ser una suma de herramientas, estructura organizativa y personas con cinturones de diversos colores que permitan definir e implantar soluciones a los problemas a los que se enfrenta la organizacin. Debe de ser algo ms, ya que debe ser capaz de definir cules son los problemas que deben ser resueltos por la organizacin y qu prioridades tienen entre s. Esto supone que un despliegue eficaz de Seis Sigma d respuesta a las siguientes cuestiones: Qu es un problema? Cmo se detectan los problemas? Cules de estos problemas deben ser resueltos mediante un Proyecto Seis Sigma? Cmo se documenta un candidato a Proyecto Seis Sigma? Cmo se evalan los Proyectos Seis Sigma para fijar prioridades entre ellos? Cmo se estructuran las responsabilidades del proceso de deteccin de problemas y evaluacin de Proyectos Seis Sigma?Pg. 51 Mdulo 6. Introduccin a Seis Sigma (Apuntes)

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En los epgrafes siguientes se responder a estas preguntas.

4.2)

QU ES UN "PROBLEMA "?

Para una organizacin un problema es todo aquello que le impide alcanzar sus fines. Es decir, que mientras la organizacin no resuelva ese problema no alcanzar sus fines. Como consecuencia de la definicin dada, para que una organizacin tenga problemas, primero ha de tener unos fines (objetivos). Esto relativiza el concepto de problema. Algo que puede ser un problema muy importante para una organizacin (por ejemplo, la reduccin de plazos de entrega), puede no tener ninguna importancia para otra organizacin o incluso para la misma organizacin si cambia su estrategia competitiva y consecuentemente los objetivos a alcanzar. Lo anterior no quiere decir que una organizacin sin objetivos no pueda resolver problemas. Naturalmente que s. Lo que ocurre es que es muy posible que los problemas que resuelva no sean sus verdaderos problemas y que por tanto est perdiendo el tiempo y dilapidando recursos. Una vez ms retoman actualidad los escritos de Sneca, De Constantia Sapientis, que nos deca que a un barco que no sabe adonde va cualquier viento le viene bien.

4.3)

CMO SE DETECTAN LOS PROBLEMAS?

Seis Sigma se caracteriza por basarse en datos. En metodologa Seis Sigma, los datos son como el estetoscopio en la medicina. Se trata de auscultar a la organizacin para ver qu datos produce y cmo se pueden interpretar. Las fuentes de informacin tpicas para proponer proyectos de mejora se pueden clasificar en: Fuentes de informacin externas: Este tipo de fuentes permite responder a preguntas como "en qu estamos fallando o vamos a fallar en la satisfaccin de las necesidades del cliente?, estamos preparados para adaptarnos a la evolucin del

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mercado? cules son las necesidadees futuras de nuestros clientes?". Por su naturaleza pueden ser:

Reactivas: Son las ms convencionales Cuntas reclamaciones estamosteniendo de nuestros clientes? Por qu se quejan? Qu dicen las encuestas de satisfaccin? Etc.

Proactivas: Qu caractersticas requiere el cliente al producto o servicio quepudieran diferenciarlo de la competencia? En terminologa Seis Sigma se dice escuchar la VOC (Voice Of the Customer) y la VOM (Voice Of the Market). Fuentes de informacin internas: Este tipo de fuentes permite responder a preguntas como "cuales son los mayores retrasos que ralentizan nuestros procesos?, dnde hay un volumen elevado de defectos y o trabajos repetidos? dnde se incrementan los costes de mala calidad?, qu preocupaciones o ideas aportan el personal o los directivos? En terminologa Seis Sigma se clasifican en VOP y VOE.

Qu dicen nuestros procesos? Qu datos generan nuestros procesos? Quvariabilidad tienen? Tienen un nivel sigma adecuado para la importancia y responsabilidad de ese proceso? Si se mejora el proceso podra dar lugar a un producto ms diferenciado? En terminologa Seis Sigma se dice escuchar la VOP (Voice Of the Process). Esto puede realizarse tomando datos de produccin o de estudios de capacidad de proceso.

Qu dicen las personas que estn en los procesos? Obviamente estaspersonas pueden aportar datos, puntos de vista y opiniones muy interesantes sobre los problemas qu les impiden alcanzar mejores niveles de calidad (es decir menor variabilidad en los procesos y menor nmero de no conformidades). En terminologa Seis Sigma se dice escuchar la VOE (Voice Of the Employee). Esto puede realizarse mediante encuestas a empleados, focus groups de empleados, etc.

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Fuentes de informacin internas/externas: En este grupo se suelen incluir las informaciones obtenidas del anlisis realizado para identificar las barreras existentes para alcanzar los objetivos o desplegar las estrategias. Se dar respuesta a cuestiones como: cules son las barreras ente nosotros y nuestros objetivos estratgicos? qu nuevas adquisiciones necesitamos integrar que sean rentables y se puedan alinear con la imagen de mercado que queremos tener?

4.4)

CULES DE ESTOS PROBLEMAS DEBEN SER RESUELTOS

MEDIANTE UN PROYECTO SEIS SIGMA ?La solucin de "todos" los problemas de la organizacin no tiene por qu hacerse mediante Proyectos Seis Sigma. Veamos a continuacin algunos criterios que deben cumplir los problemas para que deba considerarse la posibilidad de iniciar un Proyecto Seis Sigma: 1. Debe existir una clara diferencia entre la situacin actual y la que se

pretende alcanzar. Si no fuera as, la aportacin de este proyecto a losresultados de la organizacin sera muy pequea, difcil de detectar y supondra un derroche de recursos escasos (tiempo dedicado por los cinturones negros). 2. No se debe conocer la causa del problema de una manera inequvoca. La metodologa tpica de los Proyectos Seis Sigma es muy rigurosa y exhaustiva. Aplica el mtodo cientfico para demostrar cul es la causa del problema y para probar que la solucin dada lo resuelve. Qu inters tiene esto ante problemas evidentes de los que todo el mundo sabe cual es la solucin? Es preciso resaltar que hay ocasiones en las que la solucin que parece evidente no es la solucin. Entonces cmo diferenciar un caso de otro? Lamentablemente no se puede dar un criterio y la respuesta la da la madurez. 3. La solucin no est prefijada de antemano. En algunas ocasiones, la organizacin tiene una libertad muy reducida para aplicar una solucin e inclusoPg. 54 Mdulo 6. Introduccin a Seis Sigma (Apuntes)

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hay una nica solucin posible por motivos de legislacin, poltica de empresa, imposiciones externas, etc. Qu sentido tiene en estos casos emplear recursos en identificar otra solucin mejor que no se va a poder poner en prctica? 4. Debe ser un problema "importante". Se deben abordar nicamente problemas que son importantes en la organizacin. Es preciso no perder de vista que la gestin de un Proyecto Seis Sigma consume recursos (tiempo de personas "clave"). 5. Debe ser factible. El proyecto debe ser abordable y concreto, con un tamao adecuado que permita desarrollarlo por un pequeo equipo. No se deben acometer proyectos que sean generalistas (es decir, definidos de un modo muy vago) y muy ambiciosos para los plazos y medios disponibles. En este ltimo caso debe dividirse en proyectos ms pequeos. 6. Debe llevar a resultados cuantificables. Los resultados que se obtengan del proyecto deben ser medibles, cuantificables y con un impacto importante en la organizacin. 7. Huir de fracasos previos. Los proyectos fracasados no son buenos candidatos a ser un Proyecto Seis Sigma por las "cicatrices" que hayan podido dejar en la organizacin. En particular, debe evitarse este tipo de proyectos hasta que el Programa Seis Sigma est bien asentado. 8. Los procesos afectados deben generar datos. Si el proyecto se plantea sobre un proceso que no permite la obtencin de datos o que no puede haber medicin sobre l, no podr ser un Proyecto Seis Sigma. Si el Cinturn Negro no puede obtener datos vlidos, es dudoso que los datos ayuden a tomar las decisiones. Consecuentemente, si no se cumplen las condiciones anteriores no se debe seleccionar ese problema para un Proyecto Seis Sigma. Un error bastante frecuente es tratar de solucionar mediante un proyecto Seis Sigma, problemas de poca entidad (de solucin evidente). En este caso, deben darse enfoques ms inmediatos (en algunas empresas los denominan Just Do It, Kaizen Blitz, etc.Pg. 55 Mdulo 6. Introduccin a Seis Sigma (Apuntes)

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4.5)

CMO SE DOCUMENTA UN CANDIDATO A PROYECTO SEIS

SIGMA ? EL PROJECT CHARTERPara que un Proyecto Seis Sigma que d solucin a un problema pueda evaluarse es preciso que se documente incluyendo una cierta informacin mnima. Obviamente es muy conveniente que esto se realice de una manera estandarizada. En terminologa Seis Sigma se dice que se prepara el Project Charter, lo cual puede traducirse como Carta o Cdula de Proyecto. El contenido tpico de un Project Charter es el siguiente:

I.

Ttulo. Debe ser corto pero suficientemente explcito. Por ejemplo "Reduccin delplazo de entrega de XXX".

II.

Descripcin del problema. Si bien no es necesario que el problema se defina conel rigor y precisin con el que ser necesario hacerlo posteriormente (fase "Definir" del proceso DMAIC) es conveniente que la definicin sea lo ms precisa posible. Debe tenerse presente que en la resolucin de un problema puede producirse un resultado no deseado que es no poder resolverlo, pero tambin puede producirse otro resultado menos deseable que es resolver otro problema. Por esta razn es muy importante describir el problema con precisin desde el principio. Desde la primera redaccin del problema debe tenerse encuenta que esta debe ser: Especfica Medible Alcanzable Relevante Limitada en el tiempo

III.

Descripcin de los objetivos a alcanzar. Este aspecto tambin se precisar conmayor detalle en la fase "Definir", pero para que se pueda evaluar el proyecto es

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necesario que al menos se facilite alguna cuantificacin como por ejemplo "reducir el plazo de entrega en un 40%", "reducir el nmero defectos a 80 ppm", etc. IV.

Justificacin del proyecto para la organizacin. Se trata de indicar laimportancia que tiene este proyecto para la organizacin. Puede ser cuantitativa o cualitativa. Un ejemplo de tipo cuantitativo puede ser "el coste de calidad aproximado actual es de XXX /ao". Un ejemplo de tipo cualitativo puede ser "la reduccin del plazo de entrega proporcionara una ventaja competitiva que permitira acceder al mercado XXX". En este ejemplo sera muy apropiado incluir tambin una estimacin de la cuota de mercado ganada.

V.

Plazos. La justificacin indicada en el epgrafe anterior puede tener sentido slo sise materializa en un plazo prximo, de lo contrario perdera todo o parte de su valor. Por ejemplo, en el caso anterior, el Project Charter podra decir "el proyecto debe estar finalizado en cuatro meses". Es importante que estos plazos sean realistas, ya que un Proyecto Seis Sigma requiere la captura de datos lo que suele requerir bastante tiempo. En general, el plazo tpico de un Proyecto Seis Sigma es de pocos meses (es recomendable que no supere los 5 meses). De esta manera se facilita el control del proyecto y se "ven" los resultados enseguida, lo que facilita que los miembros de la organizacin mantengan la fe. En el caso de que por la naturaleza del proyecto sea un plazo mayor, debe considerarse seriamente la particin en varios proyectos consecutivos y complementarios.

VI.

Condicionantes.

En

algunas

ocasiones

los

proyectos

tienen

algunos

condicionantes que hacen que no valga cualquier solucin. Por ejemplo, en el caso anterior, el Project Charter podra decir "no se puede modificar la disposicin en planta del taller XX" o "la pieza XX debe seguir siendo de acero por lo que no deben considerarse soluciones con materiales cermicos". VII. Presupuesto. En la ejecucin de los Proyectos Seis Sigma la partida de gasto ms importante suele ser las horas dedicadas por el equipo asignado, pero a vecesPg. 57 Mdulo 6. Introduccin a Seis Sigma (Apuntes)

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tambin puede haber gastos que afecten al flujo de caja. En algunas ocasiones puede ser conveniente fijar un tope mximo de gasto en el que puede incurrir el cinturn negro asignado al proyecto, precisando aprobacin adicional si los supera. Por ejemplo, "Los gastos de viajes de desplazamiento a la planta XXX no superarn YYY ".

4.6)

CMO SE EVALAN LOS PROYECTOS SEIS SIGMA PARA FIJAR

PRIORIDADES ENTRE ELLOS? 4.6.1 Planteamiento generalNaturalmente el objetivo es seleccionar aquellos proyectos que proporcionen mayores beneficios para la organizacin y se ejecuten con mayor facilidad. Por esta razn pueden resultar tiles tcnicas de anlisis mediante matrices similares a las empleadas en QFD. En la Figura 18 se reproduce un ejemplo simplificado. Como puede verse, estas matrices se basan en una serie de criterios que responden a las preguntas bsicas que debe hacerse la Direccin: Cuales son los objetivos estratgicos? En particular cules son las caractersticas crticas de calidad para el cliente? En terminologa Seis Sigma se denominan CTQs. Cuales son las barreras que impiden alcanzarlos? En particular cules son las caractersticas crticas que hay que controlar en el proceso para conseguir las CTQs? En terminologa Seis Sigma se denominan CTPs. Qu nuevos objetivos se podran fijar para mejorar la posicin competitiva? Qu hay que solucionar para alcanzar esos objetivos? En general los criterios para la seleccin de proyectos se basan en cuantificaciones de aspectos como: Resultados en los objetivos de negocio. Factibilidad del proyecto. Impacto en la organizacin.Pg. 58 Mdulo 6. Introduccin a Seis Sigma (Apuntes)

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Justificacin del proyecto y sinergias con los objetivos. En el ejemplo expuesto en la Figura 17, la organizacin debera priorizar el proyecto "Reduccin del nmero de piezas daadas por manipulacin en el taller", sin embargo de enfatizarse que si se cambiaran los criterios de seleccin el resultado de la priorizacin podra ser muy diferente. Si la seleccin de los proyectos es una etapa importante en los programas Seis Sigma, es especialmente ms sensible durante el periodo inicial de formacin. En este caso, deben ser proyectos con muchas posibilidades de xito y factibles, considerando como un proyecto factible aquel que el tiempo dedicado para alcanzar la fase de control sea corta, a pesar de que se provoque un impacto en los resultados no muy importante en cuanto a la cantidad de ahorro. El tiempo de ejecucin de estos proyectos es recomendable que no supere los 5 meses. Conforme los participantes en los proyectos adquieran ms experiencia, se podrn acometer proyectos con un componente tcnico ms complejo, de ms riesgo y con un retorno econmico ms elevado.

4.6.2 Clasificacin de los criterios de seleccin de proyectosLos criterios de Seleccin de los proyectos se clasifican habitualmente en tres tipos: Criterios de Viabilidad. Se refieren a:

Recursos necesarios, es decir de disponibilidad real de las personas en losplazos en que se van a desarrollar los proyectos,...

Experiencia disponible, considerando como tal que conocimientos ohabilidades tcnicas sern necesarios para este proyecto y estn realmente disponibles

Complejidad, qu dificultades pueden surgir al desarrollar la funcin demejora?, qu dificultades habr al ponerla en marcha.Pg. 59 Mdulo 6. Introduccin a Seis Sigma (Apuntes)

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Probabilidad de xito del proyecto. Apoyo o convencimiento. Debemos ser realistas a la hora de considerar queapoyos podemos anticipar para este proyecto por los grupos principales. Criterios de resultados o benficos empresariales. Se refieren a:

Impacto en clientes y en requisitos externos. Impacto en estrategias empresariales y otras posiciones competitivas. Impacto sobre las competencias centrales de la organizacin. Impacto financiero como puede ser reduccin de costes, mejora de laeficiencia, aumento del nivel de ventas.

Urgencia considerando este aspecto diferente al impacto. Tendencias. La reflexin en este apartado se referir a la proyeccin delproblema en el tiempo, es decir, el problema se hace mayor o menor con el paso del tiempo?, qu ocurrira si no hacemos nada?

Secuencia o dependencia. El anlisis se referir a detectar si hay otrosproyectos u oportunidades que dependan de esta cuestin. Criterios de impacto en la organizacin. Se refieren a:

Beneficios del aprendizaje. Se valorar qu nuevos conocimientos aportar elproyecto a la organizacin.

Beneficios interfuncionales. Es importante conocer como el proyecto va acontribuir a eliminar, por ejemplo, barreras entre diferentes grupos de la

organizacin y generar una mejor gestin global. Si se asignan factores de pesos a cada uno de estos conceptos, se obtiene la evaluacin del proyecto.

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4.6.3 Priorizacin de proyectosPara priorizar los proyectos eva

INTRODUCCIÓN A SEIS SIGMA

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