Primitivo Reyes Aguilar / Septiembre 2006
1
Contenido
Introducción
Las fases de Seis Sigma
Bases estadísticas de Seis Sigma
Implementación de Seis Sigma
Fase de definición
Fase de medición
Fase de análisis
Fase de mejora
Fase de control
Proyectos Seis Sigma
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
2
1. Introducción
3
Antecedentes de Seis Sigma



En 1981 Bob Gavin director de Motorola, estableció
el objetivo de mejorar 10 veces el desempeño en un
periodo de 5 años.
En 1985 Bill Smith en Motorola concluyó que si un
producto se reparaba durante la producción, otros
defectos quedarían escondidos y saldrían con el uso
del cliente.
Adicionalmente si un producto se ensamblaba libre
de errores, no fallaba en el campo
4
Antecedentes de Seis Sigma



En 1988 Motorola ganó el premio Malcolm Baldrige,
y las empresas se interesaron en analizarla.
Mikel Harry desarrolla la estrategia de cambio hacia
Seis Sigma, sale de Motorola e inicia el “Six Sigma
Research Institute” con la participación de IBM, TI,
ASEA y Kodak.
La metodología se expandió a Allied Signal, ASEA,
GE, Sony, Texas Instruments, Bombardier, Lockheed
Martin, ABB, Polaroid y otras.
5
Beneficios de Seis Sigma

Reducciones de costo (menos defectos)

Mejoras en las utilidades y la productividad



Mejora en la satisfacción del cliente
(participación de mercado)
Reducciones de tiempos de ciclo
Cambios culturales
6
Razones por las que funciona SS







Involucramiento de la dirección
Un método disciplinado utilizado (DMAIC)
Conclusión de proyectos en 3 a 6 meses
Medición clara del éxito con reconocimientos
Infraestructura de personal entrenado (black
belts, green belts)
Enfoque al proceso y al cliente
Métodos estadísticos utilizados adecuados
7
Seis Sigma como estrategia

Es una estrategia de mejora de negocios que busca
encontrar y eliminar causas de errores o defectos en
los procesos de negocio enfocándose a los resultados
que son de importancia crítica para el cliente

Es una estrategia de gestión que usa herramientas
estadísticas y métodos de proyectos para lograr
mejoras en calidad y utilidades significativas
8
2. Las fases de Seis Sigma
9
Las fases DMAIC de 6 Sigma
Definición
Medición
Análisis
Control
Mejora
10
Las fases de Seis Sigma (DMAIC)



Definir: seleccionar las respuestas apropiadas “Y” a
ser mejoradas (Y = f(X1, X2, ..., Xn)
Medir: Recolección de datos para medir la variable de
respuesta
Analizar: Identificar la causa raíz de los defectos
(variables independientes X)

Mejorar: Reducir la variabilidad o eliminar la causa

Control: Monitoreo para mantener mejora
11
Modelo DFSS - DMADV





Definir: metas del proyecto y necesidades del cliente
Medir: Identificar necesidades del cliente y
especificaciones
Analizar: Determinar y evaluar las opciones del
diseño
Diseñar: Desarrollar los procesos y productos para
cumplir los requerimientos del cliente
Verificar: Validar y verificar el diseño
12
3. Bases estadísticas de Seis Sigma
13
Distribución gráfica de la
variación – Curva normal
LAS PIEZAS VARÍAN DE UNA A OTRA:
TAMAÑO
TAMAÑO
TAMAÑO
TAMAÑO
Pero ellas forman un patrón, tal que si es estable, se denomina distr. Normal
SIZE
TAMAÑO
TAMAÑO
LAS DISTRIBUCIONES PUEDEN DIFERIR EN:
UBICACIÓN
TAMAÑO
DISPERSIÓN
TAMAÑO
FORMA
TAMAÑO
. . . O TODA COMBINACIÓN DE ÉSTAS
14
La Distribución Normal Estándar
La desviación estándar
sigma representa la
distancia de la media al
punto de inflexión de la
curva normal
X
x-3s
x-2s
x-s
x
x+s
x+2s
x+s3
z
-3
-2
-1
0
1
2
3
15
Área bajo la curva normal
¿Que porcentaje de las baterías se espera que duren 80 horas
o menos?
Z = (x-mu) / s
Z = (80-85.36)/(3.77)= - 5.36/ 3.77 = -1.42
80
-1.42
85.36
0
¿Qué es Sigma? ( )

Sigma es un concepto estadístico que representa
cuanta variación hay en un proceso respecto a los
requerimientos del cliente

0 – 2 sigmas, dificultades para cumplir especs.

2 – 4.5 sigmas, se cumple la mayoría de especs.

4.5 – 6 sigmas, cumplimiento total a requerimientos.
Un proceso 6  tiene rendimiento del 99.9997%
17
¿Por qué es importante lograr niveles
de calidad Seis Sigma

Un 99.9% de rendimiento
equivale a un nivel de
calidad de 1 sigma,
representa 10 minutos sin
transmisión de TV o 10
minutos sin línea telefónica
por semana
18
Interpretación de Sigma y Zs
LSE
Especificación
superior
LIE
Especificación
inferior
Z
s
xi
La desviación estándar
sigma representa la
distancia de la media al
punto de inflexión de la
curva normal
_
X
p = porcentaje de partes fuera de Especificaciones
Definición estadística de Seis Sigma
Con 4.5 sigmas se tienen 3.4 ppm
Media del proceso
Corto plazo
Largo Plazo
4.5 sigmas
La capacidad
Del proceso
Es la distancia
En Sigmas de
La media al LSE
3.4ppm
-6s -5s -4s -3s -2s -1s 0 +1s+2s+3s +4s+5s +6s
LIE - Límite
inferior de
especificación
El proceso se puede recorrer
1.5 sigma en el largo plazo
LSE - Límite
Superior de
especificación
20
4. Implantación de Seis sigma
21
Organización para Seis Sigma
22
Pirámide de Capacitación
en Seis Sigma
Directores - Entrenamiento de promotores
Candidatos a Master Black Belts - Capacitación MBB
Gerencias - Capacitación ejecutiva
Candidatos a Black Belts - Capacitación BB
(a tiempo completo o parcial)
Supervisores - Capacitación panorámica
Candidatos a Green Belt - Capacitación GB
Todos los empleados - Capacitación de
introducción a Seis Sigma
23
Reconocimiento y refuerzo



Se debe dar reconocimientos tangibles e intangibles
por las mejoras alcanzadas a todos los miembros
participantes
El lograr ahorros y publicarlos ayuda a mejorar la
moral de los miembros de los equipos de proyectos
Un sistema adecuado de reconocimientos reforzará la
búsqueda y realización de proyectos de mejora
24
Gráfica de Gantt
ID
1
2
3
4
5
ACTIVIDAD
A
B
C
D
E
INICIO
FIN
DURACION
21/04/2003 25/04/2003
1 Sem.
21/04/2003 02/05/2003
2 Sem.
21/04/2003 23/04/2003
0.5 Sem.
21/04/2003 23/05/2003
5 Sem.
21/04/2003 09/05/2003
3 Sem.
Apr 2003
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
25
30
1
5. Metodología Seis Sigma
Fase de Definición
26
Fase de Definición - Propósitos






Selección inicial del proyecto
Identificar a los clientes del proceso o producto afectados
Definir las CTQs (características críticas para la calidad)
desde la perspectiva del cliente
Definir el alcance del proyecto en un nivel específico
manejable (Team Charter)
Desarrollar una Declaración Refinada del Problema
Documentar las actividades en programa del Proyecto
27
Escuchar la voz
del cliente
de forma reactiva



La información llega a
la empresa se tome o
no acción
Quejas, devoluciones,
garantías, descuentos
Con este se inicia
28
Escuchar la voz del cliente
de forma proactiva



Se busca la
información con el
cliente
Investigación de
mercados,
entrevistas a
clientes, encuestas
Identificar las
caract. Importantes
para el cliente
29
Mapa de procesos SIPOC
Mapa de proceso SIPOC (Proveedores, Entradas, Salidas, Clientes)
Entradas
Procesos y sistemas
Salidas
Proveedores
Clientes
Retroalimentación
Retroalimentación
Banco de información
30
31
Project Charter - Ejemplo


Descripción general del
problema

Alcance


Meta medible

Sigmas
Recursos
 Nombre, Rol
 Otros participantes
Costos y beneficios
 Fechas arranque y final
por cada fase DMAIC
 Impacto financiero


Beneficios estimados
Costos estimados
32
Definición del problema


Detallar el tema que el equipo quiere mejorar, el
problema de debe definir en base a un nivel de
desempeño de una métrica específica
El problema puede incluir las metas del proyecto si
así lo acuerda el equipo
33
Ejemplo de definición del problema

La gente no está lo suficientemente sana

Curar la enfermedad

Curar el cáncer


Curar el cáncer de pulmón
Sería difícil encontrar una cura si no hay definición
34
6. Metodología Seis Sigma
Fase de medición
35
Fase de medición

Propósitos:







Determinar req. de información para el proyecto
Definir las Métricas de los indicadores del Proceso
Identificar los tipos, fuentes y causas de la variación
en el proceso
Desarrollar un Plan de Recolección de Datos
Realizar un Análisis del Sistema de Medición (MSA)
Llevar a cabo la recolección de datos
Salidas

Diagnóstico de la situación actual del problema
36
Tipos de información para proyectos
Atributos
Variables
Caliper
PASA
NO PASA
ORDEN DE ENVIO
CIUDAD
UNIDAD DESCRIPCION
TOTAL
1
3
$10.00
$1.50
$10.00
$4.50
10
2
$10.00
$5.00
$10.00
$10.00
FALLA
Error
Tiempo
PASA
TEMPERATURE
Termómetro
Circuito Eléctrico
37
P. REYES
38
GR&R de Atributos - Ejemplo
Legenda de Atributos
G =1 Bueno
NG =2No Bueno
REPORTE
FECHA:
NOMBRE:
PRODUCTO:
SBU:
COND. DE PRUEBA:
Población Conocida
Muestra #
Atributo
1
G
2
G
3
G
4
G
5
G
6
G
7
G
8
G
9
NG
10
NG
11
G
12
G
13
NG
14
G
15
G
16
G
17
NG
18
G
19
G
20
G
% DEL EVALUADOR
Persona #1
#1
G
G
G
G
G
NG
G
G
G
NG
G
G
NG
G
G
G
NG
G
G
G
(1)
% VS. EL ATRIBUTO
#2
G
G
G
G
G
G
G
G
G
NG
G
G
NG
G
G
G
NG
G
G
G
->
(2)
->
#1
G
G
G
G
G
G
G
G
NG
G
G
G
NG
G
G
G
NG
G
G
G
Persona #2
#2
G
G
G
G
G
G
G
G
NG
G
G
G
NG
G
G
G
NG
G
G
G
95.00%
100.00%
90.00%
95.00%
Acuerdo
Acuerdo
Y=Sí N=No
Y
Y
Y
Y
Y
N
Y
Y
N
N
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y=Sí N=No
Y
Y
Y
Y
Y
N
Y
Y
N
N
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Esta es la
medida
general de
consistencia
entre los
operadores
y el “experto”.
¡90% es lo
mínimo!
(3)
% DE EFECTIVIDAD DE DISCRIMINACION
->
85.00%
(4)
% DE EFECTIVIDAD DE DISCRIMINACION VS. EL ATRIBUTO
->
85.00%
39
¿Como calcular la capacidad Seis Sigma para un
proceso (equivale a la Zst de corto plazo)?









¿Qué proceso se considera?
¿Cuántas unidades tiene el proceso?
¿Cuántas están libres de defectos?
Facturación y CxC
1,283
1,138
Calcular el desempeño del proceso
Calcular la tasa de defectos
1138/1283=0.887
1 - 0.887 = 0.113
Determinar el número de oportunidades
que pueden ocasionar un defecto (CTQs)
24
Calcular la tasa de defecto por caract. CTQ
0.113 / 24 = .004709
Calcular los defectos x millón de oportunidades
DPMO = 4,709
Calcular #sigmas con tabla de conversión de sigma 4.1
40
7. Metodología Seis Sigma
Fase de análisis
41
Fase de Análisis

Propósitos:



Establecer hipótesis sobre las posibles Causas Raíz
Refinar, rechazar, o confirmar la Causa Raíz
Seleccionar las Causas Raíz más importantes:


Las pocas Xs vitales
Salidas:


Causas raíz validadas
Factores de variabilidad identificados
42
QFD
FASE DE ANÁLISIS
Diagrama de
relaciones
Diagrama de
Ishikawa
Diagrama
de Árbol
Diagrama
Causa Efecto
Definición
Y=X1 + X2+. .Xn
CTQs = Ys
Operatividad
Medición Y,
X1, X2, Xn
Análisis del Modo y Efecto de
Falla (AMEF)
X's
Causas
potenciales
Pruebas
de
hipótesis
Diagrama
de Flujo
del
proceso
X's vitales
No
¿Causa
Raíz?
Si
Causas raíz
validadas
43
Identificación de causas
potenciales
Tormenta de ideas
Diagrama de Ishikawa
Diagrama de Relaciones
Diagrama de Árbol
Verificación de causas raíz
44
Tormenta de ideas

Permite obtener ideas de los participantes
45
Diagrama de Ishikawa
Medio
ambiente
Clima
húmedo
Distancia de
la agencia al
changarro
Clientes con
ventas bajas
Malos
itinerarios
Métodos
Frecuencia
de visitas
Posición de
exhibidores
Falta de
supervi
Falta de
ción
motivación
Elaboración
de pedidos
Seguimiento
semanal
Conocimiento
de los
mínimos por
ruta
Descompostura
del camión
repartidor
Maquinaría
Personal
Medición
Rotación de
personal
Ausentismo
¿Qué
produce
bajas ventas
Calidad del de
Tortillinas
producto
Tía Rosa?
Tipo de
exhibidor
Materiales
46
Diagrama de relaciones
No hay flujo
efectivo de mat.
Por falta de
programación
de acuerdo
a pedidos
Constantes
cancelaciones
de pedidos
de marketing
Influencia de la
situación econ del
país
No hay control
de inv..... En proc.
Falta de prog. De
la op. En base a
los pedidos
Programación
deficiente
Capacidad
instalada
desconocida
Falta de control de
inventarios en
compras
Falta de
coordinación al fincar
pedidos entre
marketing y la op.
Las un. Reciben
ordenes de dos
deptos diferentes
Duplicidad
de funciones
Altos
inventarios
Compras
aprovecha
ofertas
Mala prog. De
ordenes de compra
Perdida de mercado
debido a la
competencia
Falta de com..... Entre
las dif. áreas de
la empresa
No hay coordinación
entre marketing
operaciones
Compra de material
para el desarrollo de
nuevos productos por
parte inv..... Y desarrollo’’’
No hay coordinación
entre la operación y las unidades
del negocio
Demasiados deptos
de inv..... Y desarrollo
Falta de coordinación
entre el enlace de compras
de cada unidad con compras
corporativo
No hay com..... Entre
las UN y la oper.
Marketing no
tiene en cuenta
cap de p.
No hay com..... Entre compras
con la op. general
Influencia directa de
marketing sobre
compras
Falta de comunicación
entre las unidades
del negocio
47
Diagrama de árbol o sistemático
Meta
Medio
Meta
Medio
Meta
Primer
nivel
Segundo
nivel
Medio
Tercer
nivel
Medios
Cuarto
nivel
Medios
Medios
Medios
o planes
Meta u
objetivo
Medios
o planes
48
Verificación de posibles causas

Para cada causa probable , el equipo deberá
por medio del diagrama 5Ws – 1H:


Llevar a cabo una tormenta de ideas para
verificar la causa.
Seleccionar la manera que:

represente la causa de forma efectiva, y

sea fácil y rápida de aplicar.
49
Resultados de la regresión lineal
F itte d L ine P lo t
S core 2 = 1.118 + 0.2177 S core 1
3.5
Reg r essio n
95% C I
95% P I
Score 2
3.0
S
0.127419
R- S q
95.7%
R- S q (ad j)
95.1%
2.5
2.0
1.5
1.0
2
3
4
5
6
7
8
9
Score 1
50
¿ Qué es el AMEF?

El Análisis de del Modo y Efectos de Falla es un grupo sistematizado
de actividades para:




Reconocer y evaluar fallas potenciales y sus efectos.
Identificar acciones que reduzcan o eliminen las
probabilidades de falla.
Documentar los hallazgos del análisis.
Existe el estándar MIL-STD-1629, Procedure for Performing a Failure
Mode, Effects and Criticality Analysis
51
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA
AMEF de Diseño / Proceso
Componente ______________________
Responsable del Diseño ____________AMEF Número _________________
Ensamble ________________
Preparó _______________
Equipo de Trabajo ___________
Pagina _______de _______
FECHA (orig.) de FMEA ______(rev.) ______
Resultados de Acción
Función
del Producto/
Paso del
proceso
Efecto (s)
Modos de Falla
Potencial (es)
Potenciales
de falla
S
e
v
.
Causa(s)
Potencial(es)
o Mecanismos
de falla
O
c
c
u
r
Controles de
Diseño o
Proceso
Actuales
D
e R
Acción
t P
Sugerida
e N
c
Responsable
y fecha límite
de Terminación
Acción
Adoptada
S O D R
e c e P
v c t N
52
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA
AMEF de Diseño / Proceso
Componente ______________________
Responsable del Diseño ____________ AMEF Número _________________
Ensamble ________________
Preparó _______________
Pagina _______de _______
Equipo de Trabajo ___________
FECHA (orig.) de AMEF ______(rev.) ______
Resultados de Acción
Función
de
Artículo
Factura
incorrecta
Efecto (s)
Modos de Falla
Potencial (es)
Potenciales
de falla
Datos
incorrectos
S
e
v
.
O
Causa(s)
c
Potencial(es)
Controles de
c
de los Mecanismos
Diseño Actual
u
de falla
r
D
e
t
e
c
R
P
N
Acción
Sugerida
Responsable
y fecha límite
de Terminación
Acción
Adoptada
S O D R
e c e P
v c t N
LOCAL:
Rehacer
la factura
Riesgo = Severidad x
Ocurrencia x Detección
MAXIMO PROXIMO
Contabilidad
erronea
CON CLIENTE
Molestia
Insatisfacción
7
3
5
105
Causas probables a
atacar primero
53
Pruebas de hipótesis
para datos normales
Intervalos de confianza
Pruebas de hipótesis
54
Ejemplo para dos colas

Supongamos que tenemos muestras de dos áreas con tiempos
de respuesta a un servicio. Se desea ver si hay diferencia
significativa en el rendimiento entre ”Áreas”.
Área A
Área B
89.7
84.7
81.4
86.1
84.5
83.2
84.8
91.9
87.3
86.3
79.7
79.3
85.1
82.6
81.7
89.1
83.7
83.7
84.5
88.5
Estadísticas Descriptivas
Variable
Área N
Media Desv.Std
Rendimiento A
10 84.24
2.90
B
10 85.54
3.65
Prueba de Hipótesis
Ho: Hipótesis Nula:
No existe diferencia entre
las áreas
Ha: Hipótesis Alterna: Las
medias de las áreas son
diferentes.
H o:

a
 
b
H a:

a
 
b
Debemos demostrar que los valores que observamos al parecer no
corresponden al mismo proceso, que la Ho debe estar equivocada
56
¿Qué representa esto?
Área A
Área B
B
A
80.0
B B B B BB
AA
AAAA
A
82.5
85.0
87.5
BB
A
90.0
B
92.5
¿Representan las áreas dos procesos diferentes?
¿Representan áreas el mismo proceso básico?
57
ANOVA – Ejemplo de datos
Niveles del Factor Peso % de algodón y Resistencia de tela
Cuadrilla
15
20
25
30
35
7
12
14
19
7
Tiempo de respuesta
7
17
18
25
10
15
12
18
22
11
11
18
19
19
15
9
18
19
23
11
58
8. Metodología Seis Sigma
Fase de Mejora
59
Fase de mejora

Propósito:


Desarrollar, probar e implementar soluciones que atiendan a
las causas raíz
Salidas


Acciones planeadas y probadas que eliminen o reduzcan el
impacto de las causas raíz identificadas
Comparaciones de la situación antes y después para
identificar la dimensión de la mejora, comparar los
resultados planeados (meta) contra lo alcanzado
60
FASE DE MEJORA
Causas
raíz
Diseño de
experimentos
Ideas
Optimización
Efecto de X's
en las Y =
CTQs
Técnicas de
creatividad
Tormenta de
ideas
Metodología
TRIZ
Generación de soluciones
Evaluación de soluciones
(Fact., ventajas, desventajas)
No
¿Solución
factible?
Si
Implementación de
soluciones y verificación
de su efectivdad
Soluciones
verificadas
61
¿Qué es un diseño de
experimentos?
Cambios deliberados y sistemáticos de las variables de entrada
(factores) para observar los cambios correspondientes en la
salida (respuesta).
Entradas
Salidas (Y)
Proceso
Entradas
Salidas (Y)
Diseño de
Producto
62
Respuesta de Salida
Y =Tiempo de
servicio
La salida que se mide como resultado del experimento
y se usa para juzgar los efectos de los factores.
Factores
Las variables de entrada de proceso que se
establecen a diferentes niveles para observar
su efecto en la salida.
Niveles
Los valores en los que se establecen los factores.
Interacciones
El grado en que los factores dependen unos de otros.
Algunos experimentos evalúan el efecto de las
interacciones; otros no.
Pruebas o Corridas Experimentales
Las combinaciones de pruebas específicas de factores y
niveles que se corren durante el experimento.
A.
B.
C.
D.
Tiempo de llamada
Localización
Experiencia
Tipo de Material usado
Factor (X’s)
A. Tiempo llamada
B. Localización
C. Experiencia
D. Material usado
Niveles
30 60 min.
1
2
1
3
A B
Experiencia x Material
usado:
El mejor nivel de Material
depende de la experiencia.
1
A
-1
2
-1
-1
3
.
.
-1
+1
Corridas
-1=Nivel Bajo
B
C
D
-1
-1
-1
+
1
-1
+1
Datos
+1
63
+1=Nivel Alto
SCAMPER

Sustituir, Combinar, Adaptar, Modificar o ampliar,
Poner en otros usos, Eliminar, Revertir o re arreglar
Involucrar al cliente en el desarrollo del producto








¿qué procedimiento podemos sustituir por el actual?
¿cómo podemos combinar la entrada del cliente?
¿Qué podemos adaptar o copiar de alguien más?
¿Cómo podemos modificar nuestro proceso actual?
¿Qué podemos ampliar en nuestro proceso actual?
¿Cómo puede apoyarnos el cliente en otras áreas?
¿Qué podemos eliminar en la forma de inv. Del cliente?
¿qué arreglos podemos hacer al método actual?
64
Lista de atributos

Lista de atributos: Dividir el problema en partes
 Lista de atributos para mejorar una linterna
Componente
Atributo
Ideas
Cuerpo
Plástico
Metal
Interruptor
Encendido/Apagado
Encendido/Apagado
/luminosidad media
Batería
Corriente
Recargable
Bombillo
de Vidrio
Plástico
Peso
Pesado
Liviano
65
Los Seis Sombreros de pensamiento




Dejemos los argumentos y propuestas y miremos
los datos y las cifras.
Exponer una intuición sin tener que justificarla
Juicio, lógica y cautela
Mirar adelante hacia los resultados de una acción
propuesta

Interesante, estímulos y cambios

Visión global y del control del proceso
66
TRIZ – 40 herramientas











Segmentación
Extracción
Calidad local
Asimetría
Combinación/Consolidación
Universalidad
Anidamiento
Contrapeso
Contramedida previa
Acción previa
Compensación anticipada










Acción parcial o excesiva
Transición a una nueva dim.
Vibración mecánica
Acción periódica
Continuidad de acción útil
Apresurarse
Convertir lo dañino a benéfico
Construcción Neumática o
hidráulica
Membranas flexibles de capas
delgadas
Materiales porosos
67
TRIZ – 40 herramientas









Equipotencialidad
Hacerlo al revés
Retroalimentación
Mediador
Autoservicio
Copiado
Disposición
Esferoidicidad
Dinamicidad









Cambio de color
Homogeneidad
Rechazar o recuperar partes
Transformación de
propiedades
Fase de transición
Expansión térmica
Oxidación acelerada
Ambiente inerte
Materiales compuestos
68
Generar y evaluar las soluciones




Generar soluciones para eliminar la causa raíz o
mejora del diseño
Probar en pequeño la efectividad de las soluciones
Evaluar la factibilidad, ventajas y desventajas de las
diferentes soluciones
Hacer un plan de implementación de las soluciones
(Gantt o 5W – 1H)
69
Implantación de soluciones
70
15
GUOQCSTORY.PPT
Verificación de soluciones
PUNTO CRITICO
ACTIVIDADES
* Verificar hasta obtener efectos estables ampliando
* Hacer análisis comparativo antes y después
los datos históricos en gráficas de la etapa de
* En caso de aplicar varias medidas
correctivas
"razón de selección del tema"
, Verificar los efectos intangibles sin omisiones
* Comparar el efecto en gráfica entre antes y después
de DMAIC respecto al objetivo.
confirmar el efecto sobre cada concepto de
(relación humana, capacidad, trabajo en equipo,
contramedidas.
entusiasmo, área de trabajo alegre).
* Determinar los beneficios monetarios, indirectos e intangibles.Investigar si existen áreas y operaciones
similares tanto dentro como fuera de la planta, para aplicar las mismas contramedidas. Dar reconocimiento.
%
D
E
F
E
C
T
U
S
O
Ejemplo 1.
2.5
2
2.19
2.1
2.14
2
2.22
1.9
2.33
1.8
%D < 1 %
1.76
1.7
1.5
1.6
1.5
1.32
1
0.9
1.4
0.87
1.3
1.2
0.94
1.1
1
0.99 0.94
0.79
0.5
0
May-97
Jun-97
Jul-97
Ago-97
S ep-97
Oct-97
Nov-97
Dic-97
Ene-98
Feb-98
Mzo-98
71
Abr-98
9. Metodología Seis Sigma
Fase de Control
72
Fase de Control

Objetivos:



Mantener las mejoras por medio de control estadístico
de procesos, Poka Yokes y trabajo estandarizado
Anticipar mejoras futuras y preservar las lecciones
aprendidas de este esfuerzo
Salidas:



Plan de control y métodos de control implementados
Capacitación en los nuevos métodos
Documentación completa y comunicación de
resultados, lecciones aprendidas y recomendaciones
73
FASE DE CONTROL
Soluciones
implementadas
Documentar
Estándares y Capacitar
de trabajo
Herramientas
Lean
Plan de
Control
CEP Poka Yokes
Plan de calidad y Monitoreo
Si
¿Proceso
en control?
No
Tomar acciones correctivas
y preventivas Actualizar AMEF
74
Patrones de anormalidad
en la carta de control
“Escuche la Voz del Proceso”
M
E
D
I
D
A
S
C
A
L
I
D
A
D
Región de control,
captura la variación
natural del proceso
original
LSC
LIC
Tendencia del proceso
Causa Especial
El proceso ha cambiado
identifcada
TIEMPO
75
Ejemplo: Carta I-MR
I-M R C ha r t o f P ul s e 2
150
1
I n d iv id u a l V a lu e
1
125
1
1
11
U C L= 1 1 3 . 2
100
_
X= 8 0
75
50
LC L= 4 6 . 8
1
9
18
27
36
45
54
63
72
81
90
O b s e r v a tio n
1
M o v in g R a n g e
60
1
1
45
U C L= 4 0 . 7 5
30
__
M R = 12.47
15
0
LC L= 0
1
9
18
27
36
45
54
63
72
81
90
O b s e r v a tio n
Observar las situaciones fuera de control
76
Carta p - atributos
Ejemplo:
Gráfica P para Fracción Defectiva
0.5
Proporci
ón
3.0SL= 0.4484
0.4
LSC
0.3
0.2
p
0.1
P= 0.1128
0.0
-3.0SL= 0.000
0
5
LIC
10
Número de muestra
 Observe como el LSC varía conforme el tamaño (n) de cada
muestra varía.
 Los límites de control se pueden estabilizar con n promedio o
estandarizando pi con Zi.
77
Prevención de la reincidencia –
Estandarización
DISPOSITIVOS A PRUEBA DE ERROR ( Poka - Yokes ).
78
22
GUOQCSTORY.PPT
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