Enfoque teorico de seis sigma

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Ingeniería Industrial

Tópicos de Optimización de Procesos

Shainin  Red – X  

1.3     Shainin Methodology

Actividad 3

Alumna:

Thalía Hernández Santiago 17051194

Maestro:

Ing. José Luis Ochoa de la Rosa

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Metodología Shainin: una alternativa o una eficacia

¿Complemento de Six Sigma?

DOI: 10.12776 / QIP.V19I2.580

Recibido el 6 de junio de 2015, aceptado el 17 de octubre de 2015, publicado el 31 de diciembre de 2015

ABSTRACTO

Propósito: El propósito de este documento es proporcionar una breve descripción general de metodología Six Sigma.y Shainin RedX  y proponer la modificación de metodología Six Sigma para lograr la eficiencia mejorada de DMAIC en el diagnóstico utilizando algunos de los enfoques de Shainin RedX®metodología.

Metodología / Enfoque: Se ha revisado el viaje de diagnóstico de Six Sigmaal traer elementos clave de Shainin RedX®metodología en DMAIC: tarea carácter de dominio del método, centrarse en la causa raíz dominante, el uso de lamétodo de eliminación progresiva y la aplicación de una solución de problemas estrategia

Hallazgos: Este artículo presenta una propuesta de modificación del marco DMAIC utilizando herramientas y procedimientos seleccionados de Shainin RedX®metodología en elfase de diagnóstico.

Limitación / implicación de la investigación: aunque se utiliza la metodología mejoradaen el entorno del proveedor automotriz, en este trabajo, ejemplos prácticosno están incluidos para no violar las reglas de licencia aplicadas por ShaininLLC.

Originalidad / Valor del papel: La aportación de este artículo es la propuesta demetodología modificada, que debería mejorar la eficacia de los problemas resolviendo.

Categoría: Documento conceptual

Palabras clave : DMAIC; resolución de problemas; mejora de calidad; reducción de variación del proceso; Shainin; Shainin RedX®; Six Sigma

INTRODUCCIÓN

Las demandas impuestas a una organización en el entorno empresarial global actual están impulsados ​​por la satisfacción del cliente así como por el cumplimiento de las expectativas de las partes interesadas con respecto a la reducción de costos, la mejora del desempeño comercial y manteniendo una ventaja competitiva. Un sistema de garantía de calidad eficaz de un empresa consta de tres elementos clave: planificación de la calidad, control de calidad y mejora de la calidad (Juran y De Feo, 2010). Uno de los factores clave en el encuentro las expectativas comerciales mencionadas anteriormente es la mejora de la calidad, la mejora continua de la calidad incorporada en el producto junto con la calidad de los procesos relacionados con el diseño y fabricación del producto.

Las actividades de mejora de la calidad en la fabricación se centran en muchos casos en la reducción de la variación del proceso. La variación del proceso es un factor crítico del proceso. Estabilidad y, por tanto, la rentabilidad del proceso. Hay dos maneras para reducir la variación del proceso: a) para identificar y controlar la causa raíz y b) para disminuir la sensibilidad del proceso a la fuente de la variación.

Principalmente el objetivo principal de cada actividad diseñada para lograr una mejora en la variación del proceso es identificar la causa raíz mediante un método de resolución de problemas. Metodología. En el segundo caso, debemos identificar las diferentes entradas del proceso, características del proceso cuyos valores cambian en el proceso relacionado sin intervención. En tales casos, el diseño robusto de parámetros se puede utilizar como alternativa para disminuir la variación del proceso al reducir la sensibilidad ala fuente de variación. Esto significa encontrar el nivel de las diferentes entradas que conduce a una variación óptima del proceso (Tosenovsky, Tosenovsky y Kudelka, 2013).Ingeniería estadística (Steiner y MacKay, 2005) proporciona siete formas delograr la reducción de la variación del proceso, a partir de estos describiremos cinco métodos demejora que se puede utilizar para una reducción directa de la variación del proceso:

• Identificación y corrección de una causa fundamental dominante;

• Desensibilizar la variación del proceso en una causa raíz dominante;

• Control de retroalimentación para reducir el efecto de la causa raíz dominante;

• Control de retroalimentación basado en la predicción de la salida del proceso que salede la tendencia de los valores de salida medidos previamente;

• El aumento de la robustez del proceso para causar variación, esto significa reducirel efecto de la causa dominante desconocida usando el cambio de laentradas.

2 SEIS SIGMA Y SHAININ REDX®METODOLOGÍA

Se han desarrollado varias estrategias de mejora de la calidad con el fin de definir una metodología para la resolución de problemas. La metodología más utilizada para actividades de mejora es Six Sigma. Estadísticamente, el objetivo de Six Sigma es centrar la media del proceso en el valor objetivo y reducir la variación del proceso. los

El papel de Six Sigma es mejorar la calidad mediante el análisis de datos que conduce a identificación de la causa raíz y la implementación consecutiva de correctivos medidas. Una de las definiciones de Six Sigma establece según (Linderman et al.,2003) “Six Sigma es un método organizado y sistemático para procesos estratégicos mejora y desarrollo de nuevos productos y servicios que se basa en estadísticas métodos y el método científico para hacer reducciones drásticas en el cliente tasas de defectos definidas”. Una alternativa a Six Sigma - Shainin RedX®metodología - se basa en la empresa requisito previo de la existencia de una causa raíz dominante. Una causa fundamental dominante es una causa raíz que tiene el mayor efecto sobre la variación del proceso. La asunción de que existe una causa raíz dominante surge de la aplicación de principio de Pareto a las causas de variación. La metodología Shainin es utilizada por líderes empresas del sector de la automoción como herramienta eficaz para la resolución de problemas(Wortham, 2008; Bovenzi et al., 2010; Schmidt, 2012).Si comparamos la estructura de ambas metodologías (Figura 1) encontraremos ambas consisten en el viaje de diagnóstico y el viaje de recuperación (Juran y De Feo,2010). La fase de diagnóstico como la primera parte de un método de resolución de problemas va desde el síntoma de falla hasta la causa raíz verificada. La segunda fase – correctiva Journey: es el camino que conduce a la implementación de una solución eficiente.Figura 1 - Viaje de diagnóstico y reparación

2.1 Seis Sigma

El objetivo de la metodología Six Sigma es proporcionar un enfoque estructurado para gestionar las actividades de mejora. La estructura primaria está representada por la Marco DMAIC (Definir-Medir-Analizar-Mejorar-Controlar) utilizado enla mejora de procesos. Un marco alternativo en forma de DMADV(Definir-Medir-Analizar-Diseñar-Verificar) se utiliza en el diseño de productos o servicios. mejora. Además Six Sigma proporciona un conjunto de herramientas y técnicas que están destinados a ser aplicados en el curso del proceso de diagnóstico y recuperación. EnEn otras palabras, DMAIC proporciona una guía metodológica para la resolución de problemas como elemento clave de los proyectos de mejora. Para ser más específico, DMAIC define un marco general utilizado para resolver el problema, pero no se refiere a un de resolución de problemas estructurado paso a paso, claramente definido. como consecuencia Six Sigma se refiere más bien a la colección de herramientas y métodos de calidad. Six Sigma DMAIC se desarrolló originalmente como un método para la variación de procesos reducción, pero el desarrollo posterior de la metodología llevó a su reciente aplicación en la resolución de problemas genéricos y enfoque de mejora. Comportamiento orientadas a lograr la mejora se derivan de las relaciones detectadas entre proceso de entrada (s) y salida. El método prescribe que los problemas son claramente descrito por parámetros cuantificados. Six Sigma subraya la aplicación demétricas cuantitativas, como mediciones de variación de procesos, críticas para la calidadmétricas, parámetros críticos para el proceso, tasas de defectos y calidad tradicionalmedidas como la capacidad del proceso. Estas métricas se utilizan para definirobjetivos de mejora y se les da seguimiento durante toda la vida útil del proyecto de mejora.

2.2 ShaininShainin RedX®

La metodología fue desarrollada por Dorian Shainin a partir de la década de 1950.a la década de 1990. La principal diferencia entre el enfoque de Shainin al problema-y la metodología tradicional de resolución de problemas es el enfoque convergente utilizado para identificar una causa raíz, el llamado Efecto a Causa (Y a X). Para aplicar el enfoque convergente es absolutamente necesario comprender la salida Y.Conocimiento del producto y procesos relacionados, síntomas de falla así como El contraste entre las partes buenas y malas son elementos clave para comprender la salida Y. La salida Y debe ser un parámetro técnico medible con un clarorelación con la física de la falla: esto define la salida que queremos mejorar- GreenY ®. La estrategia progresiva y convergente es un componente crucial enidentificar las posibles causas raíz (X) mediante una investigación profunda de las partes (por lo quellamado "hablar con las partes"), la eliminación de sospechosos y la comparación departes buenas y malas junto con la búsqueda de extremos y contrastes. El potencial causas - RedX®candidatos - se prueban utilizando métodos de confirmación eficientes. RedX®paradigma: el supuesto clave de toda la metodología se basa en elFuerte creencia de que siempre existe una causa dominante de variación. Esta declaración esbasado en la aplicación del principio de Pareto a las causas de la variación(Figura 2). Generalmente, la variación de la salida es causada por la variación devarias entradas.Podemos expresar la varianza de la salida Y como() 2 = [() 2 ](1)() 2 = 12 12 + 22 22 + ⋯ 122 12 22 + ⋯ 2(2)Mediante la aplicación del principio de Pareto podemos definir la contribución de laXs - entradas de proceso - al ∆ Y - incremento de la salida (Figura 2). Siguiente La filosofía de Shainin no hay más que tres causas fundamentales que juegan un papel importante: la causa dominante de la variación se llama RedX®, los dosotras causas principales se llaman Pink X® y Pale Pink X®. RedX ®puede ser un solo variable o una interacción entre variables separadas (Shainin, 1993).Figura 2 - Paradigma RedX®La hoja de ruta de resolución de problemas se llama FACTUAL ™: enfoque, enfoque, Convergencia, prueba, comprensión, aplicación, apalancamiento (Tabla 1, adaptada de Shainin,2012).Tabla 1 - Hoja de ruta de Shainin: FACTUAL ™Atención

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