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SEIS SIGMAQUÉ ES Y CÓMO APLICARLO

A LA EMPRESA ESPAÑOLA

SEIS SIGMAQUÉ ES Y CÓMO APLICARLO

A LA EMPRESA ESPAÑOLA

Universidad de Castilla-La Mancha

18 de abril de 2007

Una estrategia innovadora para el éxito


¿Qué es Seis Sigma?

Seis Sigma es una metodología para la mejora de procesos.


¿Qué es lo novedoso en Seis Sigma?

El empleo de técnicas estadísticas y riguroso método científico para

racionalizar procesos.


¿Cuál es la historia de Seis Sigma?

• Fue desarrollada en los ’80 por Motorola• Gran impulso por General Electric• Implantada en la mayoría de empresas

multinacionales de todo el mundo.


La esencia de Seis Sigma

“Tenemos que pasar de ser una empresa que corrige sus productos defectuosos, a otra que corrige sus

procesos defectuosos”

Jack WelchPágina 6AnalizarMedir ControlarMejorarDefinir

¿Para qué tipos de procesosvale Seis Sigma?

• Productivos• Administrativos• Servicios

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¿Qué se consigue con Seis Sigma?

¡simultáneamente!

• Reducir costes• Mejorar calidad• Satisfacción del cliente


Todo pasa por el rigor metodológico

• El mejor argumento en favor de Seis Sigma son sus resultados.

• Para que los proyectos Seis Sigma tengan éxito es imprescindible seguir rigurosamente la metodología en todas sus fases.


¿Cómo se trabaja con Seis Sigma?

• Identificar oportunidad de mejora• Constituir grupo multidisciplinario• Aplicar metodología• Seguimiento y control• Evaluación de resultados• Aprobación nuevo proceso


La esencia de Seis Sigma no puede desaparecer

Podemos cambiar el nombre o la unidad de medida, pero no podemos cambiar lo esencial:

Enfoque al cliente.Decisiones en base a hechos.Método científico (estadístico).Mejora Continua.


MetodologíaSeis Sigma


Metodología Seis Sigma:el ciclo DMAIC

• Definir• Medir• Analizar• Mejorar• Controlar

La evolución del ciclo PDCA de Deming

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El objetivo de cada etapa

Definición

Medida

Análisis

Mejora

Control

Acotar el Proceso

Determinar la Capacidad del Proceso

Descubrir las Fuentes de la Variación

Determinar Relaciones Causa-Efecto

Vigilar la Variación de las Causas


1º Etapa: Definición

• Comprender QUÉ necesita el “cliente”.

• Traducir esto a CÓMO nuestro producto o servicio satisface esos requisitos.

• Determinar aquellas características del producto o servicio que son críticas para la calidad y el coste.


Características CríticasCARACTERÍSTICAS

NEC

ESID

AD

ES

PRES

TAC

ION

ES

¿Cuál es la influencia decada característica en las

prestaciones del producto?

CTQ’s


2º Etapa: Medida

• Ver cómo es el funcionamiento del proceso real.

• Recoger datos objetivos:tiemposrecursos dedicadoserrores


SITUACIÓN IDEAL

SITUACIÓN REAL

Problemas estadísticoscon el centrado

i o sPágina 18AnalizarMedir ControlarMejorarDefinir

i o s

SITUACIÓN IDEALSITUACIÓN REAL

Problemas estadísticoscon la dispersión

4


Frecuencia

X

0

2

4

6

8

10

12

14

50 60 70 80 90 100 110

Continua

DiscretaAtributo

z

Gam

ma(

z)

543210

0,9

0,8

0,7

0,6

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

0,0

α=1

α=2

α=4

Definición de Variables

¿Cómo vamos a definir lasvariables de interés?


Sistema de Medida

Xi

Yi

PROCESO

SISTEMA DEMEDIDA

RESULTADOS

Yi’

¿Cómo podemos medir lasvariables de interés?


La “sigma” del proceso

Zb = n “Sigma”

n Desviaciones Típicas

Centro deProceso

Límite deEspecificación


3º Etapa: Análisis

• Identificar cuáles son los factores que más influyen en los resultados del proceso.

Xi YiPROCESO

Entradas Salida


Time

Perc

ent

60300

99.9

99

90

50

10

1

0.1

Time

Perc

ent

100101

99.9

99

90

50

10

1

0.1

Time - Threshold

Perc

ent

100.010.01.00.1

99.9

99

90

50

10

1

0.1

Time

Perc

ent

100.0010.001.000.100.01

99.9

90

50

10

1

0.1

Goodness of F it Test

P-V alue = *

ExponentialA D = 5.822 P-V alue < 0.003

NormalA D = 5.738 P-V alue < 0.005

LognormalA D = 0.432 P-V alue = 0.299

3-Parameter LognormalA D = 0.277

Probability Plot for Time

Worksheet: decision.MTW

Normal - 95% CI Lognormal - 95% CI

3-Parameter Lognormal - 95% CI Exponential - 95% CI

Recogida de Datos

¿Qué nos dicen lasmedidas recogidas?


Análisis Gráfico

¿Cuáles son las causas responsablesdel centrado y de la variación?

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4º Etapa: Mejora

• Concebir y validar cambios en el proceso que permitan:

reducir/eliminar ineficienciasreducir/eliminar errores y defectos


Modelo del Proceso

¿Cuáles son las relacionesentre variables que condicionanel funcionamiento del proceso ?


5º Etapa: Control

• Idear sistemas que garanticen el mantenimiento de las mejoras.


3020100

0.07

0.06

0.05

Observation Number

Indi

vidu

al V

alue

I Chart for Shaft_OD

X=0.05978

3.0SL=0.06745

-3.0SL=0.05211

Xi YiPROCESO

Yi = f (Xi)

Salidasaseguradas

Control del Nuevo Proceso

Entradascontroladas


Algunos Resultados


Fabricación.

• Racionalización muestreo pastillas PWR Reducción de costes en 120.000 €/año (un 64% )

• Fabricación de tapones PWRSe pasó del 3% de rechazos al 0% (90.000 €/año)

• Rayaduras en barras BWREliminación del 60% de los defectos

• Aumento de productividad en Área CerámicaAumento de la capacidad de producción de 180 a

205 pastillas/minuto (inversión cero)

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Diseño.

• Proceso de Diseño de la Recarga (PWR)6000 h-h/año de reducción media en mano de

obra (25%)

• Desarrollo de sistema informático para agilizar los cálculos correspondientes a los informes de corrosión.

2.000 h-h/año de reducción media en mano de obra (38%)


Comercial.

• Desarrollo de un nuevo sistema de evaluación de la satisfacción del cliente.

En su última auditoría, AENOR la destacócomo un punto fuerte de nuestro sistema de calidad.


Explotación.

• Racionalización de Evaluaciones de Seguridad de nuevos equipos e instalaciones.

Reducción media de 42 días a 24 para realizar evaluación.

• Racionalización de vertidos líquidosReducción de 437 de análisis/año a 220

(12.000 €/año).


Administración.

• Mejora del proceso de pagos con tarjeta.Reducción de errores del 17% al 7%.

• Gestión informática de órdenes de viajeReducción de tiempos y mejora de la

capacidad de control (de días a minutos)


Filiales.

• Ionmed Irradiación de plásticos• Molypharma Facturación• ETSA Análisis de la demanda y optimización

recursos

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