Breve historia de Six Sigma como metodología

1. Agradecimientos o dedicatoria (opcional)
2. Titulo (portada)
3. Contenido (índice general)
4. Índice de cuadros, gráficos y figuras.
5. Introducción
6. Generalidades
7. Desarrollo del tema
8. Conclusiones
9. Bibliografía
10. Anexos.

Capítulo 1: seis sigma, breve historia, principios, etapas…

Capítulo 2: diseño de experimentos, (que es?)Objetivos, usos,  breve historia, etapas  en el diseño de experimentos,  mencionar los tipos de diseño de experimentos, y especificar que solo se hará la comparación entre: factoriales 2k, factoriales fraccionados 2k-p y taguchi.

Capítulo 3: diseños factoriales 2k, usos, aplicaciones, ventajas..

Capítulo 4: Diseño factorial fraccionado 2k-p, usos, aplicaciones, ventajas..

Capítulo 5: diseño robusto: Filosofía taguchi, usos, aplicaciones, ventajas..

Conclusiones.

Capítulo 1

¿Qué es la metodología Six sigma o DMAIC?

El proceso DMAIC  que de acuerdo a sus siglas se define como: Definir, Medir, Analizar, Implementar y Controlar, es una metodología orientada a reducir la tasa de defectos en productos, servicios y procesos ya existentes, el cual es requerido para adaptarse a un proceso, producto o servicio que ya existe y “arreglarlo o mejorarlo”. Esta metodología también se enfoca en la reducción de variabilidad que hay en los mismos.

Esta metodología hace uso de herramientas estadísticas para el estudio de los procesos siempre teniendo como objetivo el reducir la variabilidad de acuerdo a los límites deseados y establecidos previamente por el cliente.

Breve historia de Six Sigma como metodología.

Six sigma fue iniciada en el año de 1987 por el ingeniero Bill Smith para la compañía Motorola como una estrategia de negocios y mejora de la calidad, más sin embargo, esta fue popularizada y mejorada por General Electric en 1995  enfocándose  desde los directivos hasta  las áreas operativas para  lograr los deseos del cliente, así durante el verano de este mismo año, el CEO de GE, Jack Welch, empujo y respaldó a GE en una organización “Seis Sigma”, con resultados impactantes en todas sus divisiones, por ejemplo: GE Medical Systems recientemente introdujo al mercado un scanner para diagnostico con un valor de 1.25 millones de dólares, desarrollado enteramente bajo los principios de Seis Sigma y con un tiempo de escaneo de solo 17 segundos, mientras que el tiempo normal era de 180 segundos. En otra de sus divisiones GE Plastics, fue mejorado uno de sus procesos con el objetivo de incrementar la producción en casi 500 mil toneladas, logrando no solo un mayor beneficio, sino obteniendo un contrato para la fabricación de las cubiertas de la nueva computadora de aquellos tiempos llamada: iMac de Apple. En vista del éxito obtenido con la implantación, en la mejora de procesos y productos, GE ha seguido esta metodología como parte de su esencia y filosofías.

Principios básicos de la metodología Six Sigma

En términos  de estadística, “sigma” (σ, la minúscula de la letra “s” griega) hace referencia a la desviación estándar de un conjunto de datos. La desviación estándar es una medida de la variación o dispersión alrededor de la media del proceso representado por los datos. Cuanto más grande sea el valor de sigma (desviación estándar), mayor será la variación en el proceso. Al reducirse la variación, el valor de sigma (desviación estándar) disminuye.

[pic 1]

La meta de esta metodología es llegar a un máximo de 3.4 defectos por millón de oportunidades, lo cual equivale a 99.99966% de eficiencia en un producto, proceso o servicio. En la figura X, podemos observar cómo llegar a tener una deseada capacidad de proceso, disminuyendo los defectos y por ende la variabilidad en el proceso.

[pic 2]Fig.X

Importantes Definiciones en Seis Sigma

CTQ Atributo Critical-to-Quality, Un importante atributo para el cliente

- Una Respuesta “Y”

Oportunidad     Cualquier evento medible que presente la posibilidad de no cumplir con los límites de especificación de un CTQ

Defecto Todo aquello que tenga como resultado la insatisfacción del cliente. Todo aquello que tenga como resultado una no-conformidad.

DPMO Defectos por Millón de Oportunidad

Capacidad       La probabilidad de defecto, una medida   Sigma de capacidad de proceso, medido o representado en  unidades de desviación estándar (valor de z).

Por cada CTQ de Producto o Proceso ( Y = f (X) ) es necesario que nos hagamos y respondamos unas preguntas como las mostradas a continuación, para cada etapa del proceso de seis sigma: Definición, Medición, Análisis, Mejora y Control

Definición:    ¿Qué espera el cliente del proceso?

Medición:    ¿Cuál es la frecuencia de los defectos?

Análisis:    ¿Cuándo y dónde ocurren los defectos?  

Mejora:    ¿Cómo podemos arreglar el proceso?  

Control:   ¿Cómo podemos mantener así el proceso?

El Objetivo Estadístico de Seis Sigma, lo podemos ver a continuación detallado gráficamente en la siguiente figura X, así como también lo que no es un objetivo: procesos fuera de proceso o bien la Excesiva Variación en uno o más procesos.

[pic 3]

Fig. X

El Diseño de Calidad de Six Sigma consiste en cinco fases principales, las cuales son mostradas a continuación:

Definición: Este nuevo proceso o proceso ya existente que se va a rediseñar se puede definir con una descripción de problemas y objetivos, la problemática, el alcance de proyecto y las funciones de equipo identificadas.

Existen tres tareas específicas que deben ser completadas durante esta fase de trabajo, las cuales son:

• Enfoque del cliente
• Realización del plan de trabajo
• Realización del mapa de proceso.

En la figura X podemos observar de manera gráfica esta etapa:

[pic 4]Fig. X

Medición: En esta etapa las necesidades del cliente se transforman en variables de respuesta medibles (CTQ’s) con un objetivo, con límites de especificación y con un porcentaje de defectos permisible. En otras palabras, en esta etapa y como primer paso de ella, es necesario el uso de las herramientas estadísticas y determinar cómo se encuentra el proceso actualmente (Capacidad de Proceso), esto es, usando las siguientes herramientas de calidad, como las que más nos pueden ayudar : QFD, Diagrama de Espina de pescado, Mapa de Proceso, Diagrama de Pareto y AMEF. Una vez identificado el defecto, es necesario definir los estándares de desempeño, como paso segundo paso,  los cuales son determinados por el cliente y el objetivo de un estándar de desempeño es Convertir la Voz del Cliente en la Voz del Proceso, es decir, las necesidades del cliente en una característica medible.

El tercer paso de esta etapa es: analizar de acuerdo a los datos con los que se esté trabajando en el proceso, ya sean continuos o discretos, y determinar cuanta variación existe en él, para de esta manera atacar el problema, tratando de centrar el proceso a como se desea tenerlo.

Análisis: en esta fase se efectua el análisis de los datos obtenidos en la etapa de medición, con el propósito de conocer la relaciones causales del problema.  La Lluvia de Ideas y el Benchmarking se utilizan para obtener conceptos de diseño. Los CTQ’s son desplegados hacia un nivel mayor de detalle cuantitativa y cualitativamente en los elementos del diseño. Se selecciona un diseño de alto nivel basándose en su habilidad para alcanzar los CTQ’s deseados. Asi, la información de este análisis nos proporcionara evidencias de las fuentes de variación y desempeño insatisfactorio, el cual es de gran utilidad para la mejora del proceso; todo el proceso anterior es validado estadísticamente apoyándose en Análisis de regresión, pruebas de hipótesis, y análisis de varianza.

Implementación o Mejora: El diseño de alto nivel se extiende a un mayor detalle para que el proceso se pueda implementar. Se desarrolla un plan de control. Continuamos haciendo un despliegue de los requerimientos a un nivel mayor de detalle y así consolidar las  capacidades de proceso. Justo en esta fase se utiliza el DISEÑO DE EXPERIMENTOS (DOE), para seleccionar las causas que más afectan nuestros CTQs, e investigar estas causas para conocer el comportamiento del proceso. DISEÑO DE EXPERIMENTOS, consiste en realizar cambios en los niveles de operación de lops factores (X´s), para obtener los mejores resultados en la respuesta “Y”, así, esta información es de gran ayuda para la optimización y mejora del proceso.

Control: Una vez implementadas las mejoras en el proceso, el último paso es asegurar que las implementaciones se mantengan y se actualicen a través del tiempo.  El proceso se pilotea en una funcionalidad completa pero en una escala limitada. Las brechas se evalúan y se hacen ajustes para alcanzar los valores pronosticados. El proceso entonces es implementado completamente y transferido a los dueños del proceso.

Las salidas de esta etapa serán:

• Plan de control y métodos de control implementados.
• Capacitación en los nuevos métodos.
• Documentación completa y comunicación de resultados, lecciones aprendidas y recomendaciones.

Estas salidas tienen que ser validadas siguiendo los siguientes procesos:

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