INSTITUTO TECNOLOGICO
DE CELAYA
NUEVOS ENFOQUES DE
INGENIERIA INDUSTRIAL
SEIS SIGMA
INICIOS


El origen del modelo para la calidad
denominado “seis sigma” (6 sigma)
se remonta a 1983, cuando la
empresa Motorola generó un sistema
que atacaba directamente las
posibilidades de procesar errores,
que se manifestaban en defectos y
gastos mayores.
desarrollado por Mikel Harry.
www.seissigma.com.

Los ingenieros detectaron que si se
canalizaban esfuerzos para corregir
defectos se descuidaban otros aspectos
que, luego, se transformaban en quejas y
reclamaciones, lo que abatía el
crecimiento en calidad. Por ello optaron
por generar sistemas capaces de evitar
desperfectos en todos los procesos de la
cadena de valor.
www.seissigma.com.

Pronto Motorola obtuvo considerables
mejoras en costos y sus utilidades
crecieron de manera significativa; en
1988 ganó el premio Malcolm
Baldridge, lo que terminó por llamar
poderosamente la atención de
grandes corporaciones como General
Electric, Allied Signad, Texas
Instruments, Sony y Polaroid,
quienes adoptaron la metodología
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Qué es la Estrategia Seis Sigma?

Programa corporativo orientado a la
optimización de todas las
operaciones de los negocios; lograr
alineamiento total con los intereses
de los clientes y crear capacidades
competitivas internas para enfrentar
entornos complejos.
www.eproductiva.com/sixsigma/todoss.php
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Seis sigma puede ser percibido
como:
Una visión
Una filosofía
Un símbolo
Una medición
Una meta
Una metodología
Six sigma Geoff Tennant
Panorama 2002
Edit.

En pocas palabras Seis Sigma es
una metodología sistemática y
extremadamente orientada a
resultados, que pone al alcance
de la industria métodos
estadísticos y de gestión del
cambio de forma práctica y
sencilla.
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¿De donde sale 6?
Sigma = es una medida de dispersión (variabilidad)
Suponer que colocas un termostato para mantener
una habitación a 21º. (Si la temperatura de la
habitación fluctúa entre los 19º y 23º esta bien).
Suponer que:
• El termostato hace que la temperatura en la habitación
fluctúe entre los 19º y los 22º. Diremos entonces que el
termostato es aceptable
• El termostato hace que la temperatura en la habitación
fluctúe entre los 12º y los 29º. Diremos entonces que el
termostato es deficiente
¿de donde sale 6?
La variabilidad es el principal enemigo
de la calidad
Temperatura en la habitación 2
Temperatura en la habitación 1
LSL = 19,0, Nominal = 21,0, USL = 23,0
LSL = 19,0, Nominal = 21,0, USL = 23,0
100
100
80
80
60
60
40
40
20
20
0
0
17
18
19
20
21
22
23
24
25
11
Termostato-1
No
cometo
errores
15
19
23
Termostato-2
cometo
Muchos
errores
27
31
Limites de
tolerancia

La escala de calidad de la
metodología “seis Sima”
mide el nº de sigmas que
caben dentro del intervalo
entre la media y uno de
los limites de tolerancic
+
1 sigma - Defectos 31.8%

3 sigma - Defectos 0.27 %

6 sigma – 3 DMOP
+3
+6
con tres sigma, donde se tiene 0.27% de defectos por
millón de productos o componentes
Un proceso con una curva de capacidad afinada para seis
(6) sigma, es capaz de producir con un mínimo de hasta
3,4 defectos por millón de oportunidades (DPMO), lo que
equivale a un nivel de calidad del 99.9997 %.



Hay que distinguir entre probabilidad
de defecto y valor sigma a corto y a
largo.
El valor sigma a corto es igual al
sigma a largo mas "sigma shift".
El valor "sigma shift", por
convenio, que se toma a falta de otro
dato: "sigma shift"=1.5
trabajando con un
valor sigma de....
1
Partes por millon
(PPM)
318,000
2
308 537
3
66 807
4
6 210
5
233
6
3.4


Por convenio cuando se habla de
probabilidades de defecto se habla a largo
plazo y cuando se habla de valor sigma se
habla de corto plazo.
Cuando hablamos del corto plazo
únicamente influyen fenómenos
aleatorios. Cuando hablamos a largo plazo
intervienen fenómenos aleatorios y
perturbaciones ( en telecomunicaciones se
habla de ruido y señal).




Cada uno de los parámetros que vayamos
a medir puede implicar una o varias
oportunidades, por ello expresamos los
defectos por millón de oportunidades de la
forma:
Dpmo =[Sdefectos/Soportunidades]
x 1.000.000
Defecto en el sentido amplio de
probabilidad de defecto.
Cuando se contabilizan varios dpmo
de puede calcular un dpmo global y este
dpmo se puede convertir en valor sigma


La variación tiene dos fuentes
principales:
Variabilidad por causas comunes
(variabilidad común o aleatoria). La
que es inherente al proceso, aunque
se use la mejor materia prima y se
cuide mucho el proceso, y contra la
que no se puede hacer mucho.

Variabilidad por causas especiales
(variabilidad especial o asignable).
Podemos hacer mucho para modificarla:
encontrar la causa y eliminarla; pero esto
significa, obviamente, saber encontrarla.
Puede deberse a una herramienta
desgastada, un operador mal entrenado,
una materia prima que no cumple
especificaciones de calidad, etcétera.

Lo que se busca con seis sigma es
lograr proyectos que tengan causas
comunes para que sean predecibles
(estables). Las causas especiales se
pueden identificar, pues las
variaciones que provocan son tan
grandes que se pueden detectar

se sugiere que si la producción a corto
plazo – un día o un turno – tiene
capacidad de seis sigma, a largo plazo –
un mes o más – la media del proceso se
recorrerá hasta 1.5 sigma por diversas
razones normales, quedando la capacidad
en 4.5 sigma, que es la razón por la cual
un proceso de seis sigma en realidad se
comporta como de 4.5 a largo plazo.
Cuál es la diferencia entre
DMAIC y DMADV ?.

La metodología DMAIC (Define,
Measure, Analyze, Improve, Control)
se utiliza cuando un proceso o
producto existente no satisface los
requerimientos del cliente o tiene un
pobre desempeño.

Por otro lado, la metodología DMADV
(Define, Measure, Analyze, Design,
Verify) se utiliza cuando el producto
o proceso no existe y requiere ser
desarrollado o uno existente (con
pobre desempeño) debe ser
rediseñado en su totalidad.
Definir


Definir el problema
Cual es la característica critica de calidad para el cliente
(CTQ) (¿qué es crítico para el cliente?)
Cliente
Prioridad
CTQ
Proceso
Lo importante es lo que quiere el cliente
Medir



Cual es la característica critica de calidad interna
(traducir lo que quiere el cliente al lenguaje de la
organización) (Y)
Definir que es defecto
Validar el sistema de medida
Temperatura en la habitación 1
Y2
Input
Proceso
salida
Y1, ...,Yn
LSL = 19,0, Nominal = 21,0, USL = 23,0
100
80
60
40
20
0
17
18
19
20
21
22
Termostato-1
23
24
25
Analizar



Medir la capacidad actual
Analizar los datos con detalle
Identificar las variables que causan
variación en el proceso (X1, X2,.....,Xn)
Utilizar cualquier herramienta que me permita
detectar la fuente de variación de la variable de
interés
Mejorar



Encontrar las causas más importantes de la
variación (pocas X, pero vitales)
Identificar la variación tolerada del proceso
(rango de variación permitido para las pocas X,
pero vitales)
Modificar / mejorar el proceso para mantenerse
dentro de la variación permitida
Utilizar cualquier herramienta estadística que me
permita detectar las fuente de variación clave y la
tolerancia permitida de las mismas
Controlar



Comprobar el sistema de medida de las
causas de variación
Medir la mejora
Implantar controles de proceso que
garanticen la mejora a largo plazo
(gráficos de control)
Imponer controles estadísticos que permitan
garantizar la mejora a largo plazo
IMPLANTACION

consiste básicamente en seleccionar
a un equipo de personas para que se
enfoquen en la resolución de un
problema específico para así alcanzar
una meta bien definida, los
integrantes del equipo se han
formado y entrenado con
profundidad en las técnicas
necesarias para llevar a cabo el
proyecto con éxito.

Para hacer patente el cometido y
nivel de cada una de las personas
que integran el equipo de
implantación se ha elegido una
denominación similar al rango de las
artes marciales, esto es: Green
Belts, Yellow Belts, Black Belts,
Master Black Belts y Champions.
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TIEMPO DE IMPLANTACION

Depende del tipo de organización y del
nivel al cual se dirija la iniciativa.
Generalmente un proceso de este tipo
puede tomar en promedio unos tres a
cinco años, pero si se inicia en una
división de negocios en particular y se
enfoca adecuadamente, en unos seis a
nueve meses se puede comenzar a
experimentar los primeros resultados, una
vez completadas las primeras fases de
Medición y Análisis.
COSTO DE IMPLANTACION

Depende de la organización y del
nivel al cual se quiera aplicar. Lo más
importante es una vez tomada la
decisión de ir con esta estrategia,
asignar un presupuesto exclusivo
para la iniciativa y tomar en cuenta
lo siguiente: costo directo de los
individuos dedicados al 100 % a Seis
Sigma;
La experiencia indica que en promedio
cada proyecto Seis Sigma puede
generar retornos o ahorros entre
150.000 a 175.000 doláres, con
muchos casos en donde se alcanzan
230.000 doláres por proyecto.
MINITAB Y 6 SIGMA
MEDICIÓN
Determine la precisión y seguridad de la medición con
las herramientas de "Gage R&R" de MINITAB. Si sus
medidas son clasificaciones subjetivas o relacionadas
a la gente, MINITAB le ofrece el estudio de "attributte
gage R&R" para determinar si existe un acuerdo
substancial dentro o entre evaluadores.
Estime la estabilidad y capacidad de sus procesos
empleando los procedimientos para análisis de
capacidad y control estadístico de los procesos de
MINITAB.
ANÁLISIS
Identifique las potenciales fuentes de variación
mediante el uso de una extensa batería de
instrumentos que incluyen gráficos de Pareto,
diagramas causa-efecto, análisis de regresión y
ANOVA.
MEJORA
Genere y analice diseños de
experimentos para probar causalidad
usando la sección "DOE" de MINITAB
(por ejemplo, 2k, 2 k-p, Taguchi, etc.).
Su diseño puede incluir tanto factores
controlables como ambientales. Elija el
conjunto que resulte robusto para las
condiciones del cliente o ambientales.
Una vez que ha identificado os factores
clave, puede ejecutar análisis de
superficie de respuesta para asistirlo en
un proceso de optimización.
CONTROL
Una vez que las variables
clave de entrada han sido
identificadas, use los
diagramas de control para
evaluar la estabilidad de un
proceso. MINITAB incluye
una amplia vareidad de
cartas de control de
variables y atributos entre
los cuales puede elegir el
más adecuado (por ejemplo
Xmedia, Rango, S, P, U,
EWMA, CUSUM, etc).
ES 99,0 % DE CALIDAD ( 4
Sigma ), SUFICIENTE ?.




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
Algunos ejemplos de porqué un nivel de calidad
del 99,0 % no sería suficiente, ni satisfactorio,
mucho menos aceptable:
20.000 piezas de correo perdidas cada hora.
5.000 operaciones de cirugía incorrectas, por
semana.
Al menos dos aterrizajes con problemas, diarios y
en los principales aeropuertos.
200.000 prescripciones incorrectas de
medicamentos, cada año.
Falta de servicio eléctrico, por casi 7 horas, cada
mes.
ALGUNOS EJEMPLOS DE
CALIDAD


El número de fatalidades en vuelos
domésticos en Estados Unidos, fué
de 0,43 ppm; es decir, un nivel entre
6 y 7 sigma.
Generalmente, los centros de
producción de energía nuclear,
operan con niveles entre 6 y 7
sigma.


Motorola, G.E., Lockheed, Allied
Signal y la NASA, efectúan la
mayoría de sus procesos a niveles de
6 sigma.
Las compañías promedio en Estados
Unidos tienen entre 1.000 y 10.000
dpm (defectos por millón), para un
desplazamiento de 1,5 sigma; esto
equivale a un nivel de 4 sigma.
BIBLIOGRAFIA



www.seis-sigma.com
www.seissigma.com
www.juran.es
• www.eproductiva.com
• Six sigma Geoff Tennant Edit.
Panorama 2002
POR NUESTRA PARTE ES
TODO
GRACIAS POR SU
ATENCION
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