Seis Sigma

Seis SigmaExplicaciones del Tema

TECMILENIOAbril de 2015

ContenidoTema 1: Introduccin2Tema 2: Contexto6Tema 3: Procedimientos10Tema 4: Planeacin de proyectos Seis Sigma15Tema 5: QFD21Tema 6: Anlisis de modo y efecto de falla AMEF26Tema 7: Anlisis Causa-Efecto33Tema 8: SIPOC39Tema 9: Medicin43Tema 10: Uso de Minitab48Tema 11: Anlisis55Tema 12: Anlisis de sistemas de medicin61Tema 13: Seleccin de soluciones69Tema 14: Mejora del servicio77Tema 15: Tiempo de ciclo82

Tema 1: IntroduccinIntroduccinDurante la dcada de los 80s la preocupacin de los productores de bienes o servicios era la eliminacin de la inspeccin del 100% de los productos de manera de ofrecer a sus clientes una calidad ms que aceptable. Esto implicaba un incremento considerable en las plantillas de personal al contratar mano de obra para inspeccin, incluso en ocasiones en mayor cantidad que para la propia produccin, esto debido a que la produccin ya tena grandes avances de automatizacin en un buen porcentaje de los procesos.Por poner un ejemplo, supongamos que la fabricacin de un tubo de escape de un vehculo implica tres operaciones, el corte del tubo, la formacin o doblez del tubo y la soldadura del tubo con los componentes de sujecin.Para poder producir un tubo de escape de calidad, el fabricante debe primero asegurarse de que el tubo que compra viene dentro de especificaciones de dimensiones y de maleabilidad, despus debe cortar los tubos a una dimensin con cierta tolerancia, posteriormente doblar el tubo con mquinas dobladoras que garanticen un doblez adecuado, y por ltimo soldarle al tubo las piezas de soporte con el calor adecuado para no permitir que el tubo sufra daos por sobrecalentamiento. Al final se manda a producto terminado.Muy bien con esto se puede decir que si se tienen los cuidados planteados habra una calidad aceptable en el producto, son cuatro operaciones que hay que supervisar y si el tubo tiene algn defecto, una o ms de esas operaciones result con fallas. Si el tubo tiene un defecto la probabilidad de que sea la operacin de doblez es de 1 entre 4, ests de acuerdo? Lograr llegar a la causa raz de la falta de calidad es relativamente sencillo.Ahora veamos el problema en un transbordador espacial, en donde hay una falla, la probabilidad de que sea determinado el componente que fall cual sera 1 en 10000, o 1 en 100000, o tal vez 1 en 1000000. Qu cantidad te parece adecuada? Qu tanto trabajo costara determinar la causa raz?En todo caso no te pongas a pensar que tanto trabajo costara determinar la causa raz, sino qu puede suceder si un componente falla realmente? La respuesta es que muy probablemente se hablara de prdida de vidas como ya ha sucedido.De aqu que al contar con metodologas como Seis sigma que nos permiten grados mayores de calidad en lo que se produce resulta un gran avance en el logro de la satisfaccin del cliente.Explicacin del temaAntecedentes de la calidadEl concepto de calidad ha variado desde el inicio de la produccin de tipo industrial hasta nuestros das, mientras que en los aos 1760 la calidad era un concepto relegado e incluso desconocido, dado que el hombre se senta satisfecho con solucionar sus necesidades ms elementales sin competencia alguna, ahora la calidad es la piedra angular de la forma de producir, ya que existe una gran variedad de proveedores que pueden llegar al cliente con un mismo tipo de producto y el ms exitoso ser el que ofrezca ms calidad. As a continuacin se presenta un cuadro con la evolucin del concepto y quines han sido sus principales aportadores:A continuacin se muestran los antecedentes de la calidad:

Hasta la revolucin industrial, los productos eran hechos en forma artesanal.

1776Adam Smith escribe La Riqueza de las Naciones.

1799Eli Whitney demuestra el concepto de partes intercambiables.

1800sInicia la automatizacin en la industria algodonera.

1911Frederick W. Taylor formula los principios de la administracin cientfica, Frank y Lillian Gilbreth desarrollan los estudios de tiempos y movimientos.

1912Henry Gantt desarrolla una grfica para la programacin de actividades.

1914Henry Ford implement la primera lnea de produccin en movimiento.

1920sElboomen la bolsa de valores, debido principalmente a la propagacin de los mtodos de produccin de Ford.

1929La cada de la bolsa, que llev ms tarde a la recesin.

1930sShewhart desarrolla las grficas de control; Elton Mayo inicia los estudios Hawthorne.

2a. Guerra MundialDurante la guerra las Herramientas de Calidad se difunden ampliamente. Despus, la utilizacin de herramientas de calidad tiene una vertiginosa cada debido al cambio de enfoque hacia la produccin orientada al consumidor en la economa norteamericana.

1946Se forma la ASQC con el fin de difundir las herramientas y mtodos de calidad.

1950sInicia la reconstruccin de Japn.

1970sTaiichi Ohno de Toyota desarrolla los conceptos de lean production y los integra con prcticas robustas de calidad. Las compaas en US tratan de adaptarse a la competitividad japonesa utilizando TQM.

Historia de Seis SigmaLlevar un control de los procesos en la dcada de los 80s gnero en los productores inquietudes para poder tener un mtodo que proporcionara seguridad de calidad en la produccin y adems bajos costos.Debido a estas inquietudes nace Seis Sigma que no es otra cosa que la aplicacin de una serie de herramientas metodolgicas para asegurar con un cierto grado de certeza que la calidad llegue a los clientes y que no implique que los costos de produccin se eleven.Seis Sigma combina herramientas tericas como herramientas matemticas y lgicas para conseguir que el nmero de Partes Por Milln (PPM) se vea disminuido consiguiendo el efecto deseado para el cliente.A continuacin se muestra la historia de Seis Sigma:

1978Debido a la baja rentabilidad, Motorola vende su negocio de TV a Matsushita. Preguntado por el motivo de la venta, VP dijo nuestros defectos de calidad.

1980Renuncia del Director Corporativo de Calidad.

1981Se crea el Centro de Entrenamiento Motorola; se establecieron metas a 5 aos y 10x sobre mejoramiento de la calidad. Cada divisin mantiene mtricas diferentes.

1985El sector de comunicaciones empieza a utilizar el indicador de total de defectos por unidad.

1986El Director cambia la agenda corporativa despus de visitas de clientes, y comienza a entrevistar consultores en calidad.

1987La Corporacin adopta el programa de calidad Seis Sigma; metas a 4 aos, 100x mejoramiento de la calidad; ventas por empleado de $69k; indicador corporativo en 4 sigma.

1988Motorola gana el Malcolm Baldrige Award en el nivel corporativo

1990Se crea el Seis Sigma Research Institute en Schaumburg, IL.

1992Se desarroll la infraestructura de Black Belt por SSRI, implementada en Motorola, Kodak, ABB, TI, IBM y Digital.

1993-95Motorola contrata 40,000 nuevos empleados y elimina las 40 horas obligatorias de entrenamiento en calidad. El beneficio crece en promedio el 27%. Indicador corporativo en 5.2s. Ventas por empleado en $110k USD. George Fisher se va a Kodak.

1994Motorola tiene el 60% del mercado de telfonos celulares. Se crea la Seis Sigma Academy.

1998Motorola posee el 34% del mercado de telefona celular. Un crecimiento del 5% en sus ganancias. El retorno de los inversionistas era del 1%; cuando haba promediado 54% en los tres aos anteriores.

Algunas de las razones del fracaso de Motorola en la aplicacin de Seis Sigma fueron:1. Las divisiones autnomas de Motorola no cooperaban para alcanzar las metas corporativas.2. Un vicepresidente de Motorola estableci la estrategia de desarrollo de productos de telefona celular ignorando las peticiones de los clientes.3. Motorola diluy su cultura Seis Sigma durante un perodo de gran crecimiento al contratar muchos empleados nuevos y eliminar el entrenamiento requerido en calidad.4. Motorola pareca tener una cultura unilateral en su relacin con el cliente.5. Motorola era lento a ojos del mercado debido almomentumgenerado por sus xitos pasados.6. Motorola no aplic los principios Seis Sigma relacionados con la experiencia total del cliente.7. Motorola no tom ventaja de las herramientas ms sencillas, como Lean body of knowledge.Definicin de Motorola para Seis SigmaLo que nos indican las grficas a continuacin es que en un proceso con variabilidad alta no existe margen para que el centrado del proceso cambie, es evidente que en el caso de arriba si se origina un cambio en el centrado del proceso ste se saldr de especificaciones al haber variacin en el mismo lo que repercute en un rendimiento perfectible.En el caso de abajo el proceso tiene una variabilidad menor y no afecta el hecho de que el centrado del proceso se mueva de todas maneras estar dentro de los lmites de especificacin lo que repercute en un rendimiento seis sigma.

Algunos de los pioneros de Seis SigmaLa mayor parte de estos pioneros han desarrollado despliegues de Seis Sigma en sus organizaciones, de manera que crean una estructura de mejora continua que se encarga de ir capacitando en Seis Sigma al personal que ingresa a ciertos puestos de responsabilidad, por lo mismo cuentan con un cuerpo de Master Black Belts quienes dentro de la jerarqua Seis Sigma son los que se encargan de capacitar a los dems niveles, un ejemplo de este mtodo de enseanza se tiene en General Electric, Johnson Controls, Ford Motor, entre otros. Allied Signal Asea Brown Bobery (ABB) Avery Dennison Boeing Bombardier Caterpillar Crane Co. Digital Equipment Corporation Dow Chemical DuPont Ford Motor General Electric Inversys John Deere and Co. Johnson Controls Lookheed-Martin Nokia Polaroid Noranda Rockwell International Seagate Shimano Solectron Sony Toshiba

Por ltimo es conveniente establecer que TQM oTotal Quality Managementes una forma de trabajo originaria de los Estados Unidos en donde se busca lograr altos estndares de calidad en todas las etapas del proceso de produccin.CierreLa metodologa Seis Sigma es un compilacin de varias herramientas metodolgicas que se encadenan para lograr fundamentar la definicin de un problema mismo que se debe poner en trminos estadsticos, stos se manipulan por medio de diferentes herramientas como pruebas de hiptesis, regresiones, e incluso diseos de experimentos para lograr darle al problema una solucin estadstica adecuada, una vez logrado esto, dicha solucin se vuelve a poner en trminos prcticos para concluir con el proceso.

Tema 2: ContextoIntroduccinLa metodologa Seis Sigma fue creada con el objeto de coadyuvar en la solucin de problemas de calidad en la industria manufacturera propiamente de ah que su terminologa muchas veces no es compatible con temas administrativos, de mercadotecnia o de investigacin por ejemplo.Con el paso del tiempo esta situacin ha cambiado y se puede establecer que Seis Sigma ya se puede aplicar en la produccin de bienes y servicios, sin embargo el grado de dificultad para su aplicacin es diferente.Esto se debe bsicamente a que la base para desarrollar un estudio Seis Sigma es la informacin estadstica, misma que en procesos de manufactura es relativamente fcil de conseguir o de generar (es sencillo saber de un lote de produccin de tuercas por ejemplo cuantas de ellas han salido bajo especificacin y cuantas no), sin embargo en un servicio las cosas se dificultan un poco ms porque normalmente el que proporciona un servicio es un ser humano y siempre va a ser ms difcil calificar cmo est actuando una persona con respecto a una mquina.Si un doctor por ejemplo comete un error de diagnstico va a ser muy difcil que exista una persona que est llevando una estadstica del nmero de errores del doctor con respecto a sus aciertos, en primer lugar porque estos diagnsticos muchas veces son apreciaciones del mdico que pueden ser errneas o acertadas o pueden tener parte de acierto y parte de desacierto.Lo importante en el desarrollo de estudios de Seis Sigma es conservar el sentido comn y poner en juego las herramientas necesarias para que la toma de decisiones sea lo ms acertada posible en funcin de los resultados del estudio.Explicaciones del tema

Al ser el diseo de la metodologa propio para procesos de manufactura el aplicarlo a funciones como: Administrativas. Investigacin y desarrollo. Mercadotecnia.Se va volviendo ms complejo, esto debido bsicamente a la intervencin del factor humano en la operacin.Al trabajar con una mquina es relativamente sencillo llevar un registro de su desempeo al ir calificando las piezas que se estn produciendo (pasa-no pasa) y hacerle ajustes para aproximarla a la produccin ideal, sin embargo, para registrar los datos de actuacin y en caso dado cambiar las condiciones de desempeo de un ser humano la situacin se complica.Con esto se quiere decir que llevar registros estadsticos en un proceso industrial es ms sencillo que en un proceso transaccional y en Seis Sigma la informacin estadstica es el insumo principal.Pese a lo anterior el hecho de que el nivel de dificultad se incremente, los estudios aplicando la metodologa en procesos transaccionales o administrativos dan excelentes resultados y su retorno de la inversin es muy alto.Antecedentes metodolgicos de Seis Sigma

Los antecedentes metodolgicos de Seis Sigma vienen desde elControl Estadstico del Procesoque es la aplicacin de estadstica descriptiva para la solucin de problemas de variabilidad en los procesos de manufactura. El impulsor de esta metodologa fue Walter Shewhartcon sus grficas de control:Posteriormente aparece elTotal Quality Management(TQM) que es una estrategia de gestin nacida en los Estados Unidos orientada a lograr la satisfaccin del cliente creando la conciencia de calidad en todos los pasos del proceso productivo.ltimamente viene la conjuncin de estos antecedentes dando origen aSeis Sigma de Motorolaque como ya se plante dio las pautas para un crecimiento inusitado en trminos de calidad a dicha empresa y a una serie de empresas que lo pusieron en prctica dentro de sus organizaciones a travs de despliegues y creando sus propios cuerpos de especialistas desde, Champions, Masters Black Belts y abarcando toda la gama de beneficiarios de Seis Sigma.

Posteriormente nacen derivaciones y complementos de la metodologa tales como: DPSS.-Es diseo para seis sigma, ya que es la metodologa que se aplica en proyectos o en diseos (antes de la implantacin). VOC.- Es la voz del cliente, como su nombre lo indica la lista de necesidades que tiene el cliente con respecto al bien o servicio que ofreces como proveedor. Lean del Toyota Production System.- Es la filosofa de produccin ideada por Taiichi Ohno en la que el desperdicio en cualquiera de sus presentaciones debe ser excluido del modo de produccin.Porque fracas Motorola? Las divisiones autnomas de Motorolas no cooperaban para el logro de las metas corporativas. Un Vice Presidente de Motorola estableci la estrategia de desarrollo de productos en telefona celular ignorando las peticiones de los clientes. Motorola diluy su cultura hacia seis sigma durante un periodo de gran crecimiento al contratar muchos empleados nuevos y quitando el entrenamiento requerido en calidad. Motorola pareca tener una cultura unilateral en su relacin con el cliente. Motorola era lento a ojos del mercado debido al momentum generado por sus xitos pasados. Motorola no aplic los principios de seis sigmarelacionados con la experiencia total del cliente.Qu es Voz del Cliente (VOC) y su relacin con GE? Los mtodos VOC han surgido cuando la gente ha intentado integrar marketing con Seis Sigma y viceversa. La primera ganancia de algo de madurez de VOC se produjo en GE Capital a finales de los 1990s. Las herramientas y mtodos VOC son bsicamente las de investigacin de mercado, diseo de encuestas, anlisis de encuestas, y requerimientos de definicin/generacin. VOC es extremadamente til en cualquier tipo de proyecto Seis Sigma.CierreSeis Sigma es una metodologa que busca primordialmente la satisfaccin del cliente ya sea el que adquiere un bien o adquiere un servicio. Esta metodologa tiene sus antecedentes en varias herramientas de carcter estadstico como el Control Estadstico del Proceso y de carcter metodolgico como el Control Total de Calidad (CTC), Lean, TPS.La dificultad en la aplicacin en la metodologa crece cuando se pasa de procesos de manufactura a los administrativos y de investigacin, debido a que en los primeros se evalan mquinas y sus respectivos ajustes son relativamente ms sencillos y en los segundos las evaluadas son personas y sus ajustes son ms complejos. Sin embargo los resultados que ha dado la aplicacin de esta metodologa en los estudios de tipo administrativo y de investigacin as como en mercadotecnia han sido exitosos incluso hay publicaciones de Seis Sigma aplicada a este tipo de proyectos.Tema 3: ProcedimientosIntroduccinDMAICes la metodologa Seis Sigma para procesos que existen, que estn funcionando y que requieren una mejora sustancial de manera de reducir la variabilidad del proceso y a la vez centrar dicho proceso en una media que permita estar al mismo dentro de los limites de especificacin proporcionados por el cliente y a la vez dentro de los lmites de control del propio proceso.DMAIC son las iniciales de las palabras Definicin, Medicin, Anlisis, Mejora o Incremento y Control, cada una de las cuales se compone a su vez de una serie de herramientas metodolgicas mundialmente aceptadas para el tratamiento de problemas de toda ndole ya que se fundamentan en el Mtodo Cientfico, el cual implica la observacin, induccin, hiptesis, experimentacin, demostracin y la creacin de la tesis.A diferencia de la metodologa DMAIC, la DPSS que tambin es Seis Sigma, se aplica cuando los procesos se estn diseando, cuando an no estn en operacin se puede decir que esta se aplica en etapas de conceptualizacin de los procesos y las herramientas que emplea son ligeramente diferentes a las de DMAIC.Lo que deben esperar de la aplicacin de DMAIC en un proceso es la reduccin consistente de los defectos en la generacin de un producto o la prestacin de un servicio todo con miras a la satisfaccin total del cliente.Explicaciones del temaEstrategia DMAICHagamos un ejercicio mental, imagina que compras un vehculo para trasladarte a los distintos puntos que requieres, el automvil ser nuevo pero no de lujo, tu deseo es que cumpla con los objetivos sin ostentacin.La compra se hace y comienzas a hacer uso del vehculo, y a los pocos das se avera de la transmisin situacin que te incomoda porque contabas con el auto para hacer tus diligencias diarias. Inmediatamente surge la inquietud de haber comprado un automvil defectuoso y que por lo tanto no ests recibiendo el producto por el que pagaste en forma cabal.Lo que has detectado es una oportunidad de mejora del producto y es una de las mltiples maneras de hacerlo.Otra manera de determinar la oportunidad de mejora es en la que el COE de una empresa analiza sus finanzas y se da cuenta que los costos de produccin se han incrementado a raz de la existencia de una fbrica oculta o sea el re-trabajo de sus productos, -lo que implica ms mano de obra, ms materiales, ms tiempo e incumplimiento de los compromisos de entrega. Veamos cules son las formas de identificar oportunidades:

Existen dos mtodos probados que se utilizan para seleccionar proyectos: De arriba abajo.- ElChampioncomienza con el estado financiero y mapea los costos hasta los procesos de negocio. De abajo a arriba.- ElBlack Beltcomienza con los procesos de negocio y mapea los costos para estimar los impactos financieros.Otros acercamientos proactivos para la identificacin de oportunidades incluyen: Quejas de clientes y retroalimentacin documentada. Entrevistas uno a uno con clientes finales y distribuidores. Estudios de mercado segmentados que incluyan tendencias de estilos de vida, demografa y tecnologa. Encuestas de satisfaccin al cliente. Anlisis competitivo- Anlisis referencial. Monitoreo de nuevas tecnologas. Value Stream Mapping. Proyectos pequeos proyectos grandes.Metodologa DMAICPor lo que respecta a las herramientas de DMAIC estas son las definiciones de las mismas:

Definir:Se refiere a descubrir los requerimientos del cliente y entender los procedimientos importantes involucrados. En este apartado la actividad ms importante es definir quin es el cliente, sus expectativas y necesidades.Medir:En esta etapa se mide el desempeo del proceso en la actualidad para lo cual se emplean parmetros convencionales pero cuya precisin sea comprobada, ya que si las mediciones son irreales las conclusiones tambin lo sern. Posteriormente se comparan las mediciones hechas con lo que requiere el cliente y con ello se logra definir el grado de deterioro del proceso.Analizar:Aqu se evala la informacin encontrada para determinar las causas raz del problema, esta etapa devela las ms importantes causas de la variabilidad en el proceso que es una de las ms importantes razones de la metodologa Seis Sigma.Incrementar o Mejorar:Aqu se proponen las soluciones para la problemtica y se comprueba su impacto sobre ella. Aqu se planea la implementacin formal de dichas soluciones.Control:En esta ltima etapa se disean los mtodos para que el proceso no se salga de los cauces ya implantados con la mejora. Implica la realizacin de un plan de monitoreo del proceso.Las herramientas de Lean y las fases relevantes de DMAIC se presentan a continuacin:

Fase de medicin: Estudios de tiempos y movimientos. Mapeo de procesos. Mtricas Lean.Fase de Anlisis: Mapeo de la Cadena de Valor (Value Stream Map). Reduccin del Tiempo de Ciclo. Diagramas de Flujo de Trabajo. Perfil de Tiempo y Costo. Anlisis de Colas.Fase de Mejora: Las 5 S`s. Mtodos de trabajo estandarizados. Mtodos de calidad desde la fuente. Mtodos de reduccin de tiempos de preparacin. Mtodos de fbrica enfocada. Administracin de inventarios. Principios de Just in Time (Justo a Tiempo). Celdas de manufactura. Control de produccin en base a puntos de re-orden. A prueba de errores (Poka Yoke).Fase de Control: Prcticas de administracin visual (Kan Ban). Involucramiento de los empleados. Mtodos de mejora continua (Kaizen). Mantenimiento total productivo. Cambios Rpidos (SMED).Es conveniente recordar lo planteado en la presentacin del curso en donde se establece que las herramientas de Seis Sigma asemejan las piezas de un Lego, en donde no es necesaria la utilizacin de todas para la consecucin de los objetivos.Lo primordial es emplear las necesarias para lograr que el estudio o el proyecto cumpla con la reduccin de la variabilidad en el proceso y el centrado del mismo en valores que permitan cumplirle al cliente con sus deseos de calidad.Ejemplo de una grfica de control:

Entregables de la etapa de Definicin El programa del proyecto Preparacin el equipo del proyecto Enunciado del Problema Mapa de Proceso Actual Lista de variables potenciales de entrada y salida Definicin de CTQ ligados a la situacin Organizacin del problema mediante FMEA y C&EEntregables de la etapa de Medicin Justificacin del tipo de datos Metodologa de recoleccin de datos Desempeo del sistema de medicin %Spec < 10% D > 4.0 (Indice de discriminacin) Desempeo de Lnea Base actual (Cpk, sigma, $)Entregables de la etapa de Anlisis Lista de causas raz obvias Lista de arreglos de las cosas obvias Definicin de las variables calves de entrada Anlisis de datos y soporte matemtico para la variables de entrada y salida Validacin de impacto financiero Validacin del impacto al cliente Actualizacin del FMEAEntregables de la etapa de Mejora o incremento Plan de Experimentacin que incluya presupuesto, recursos y actividades con sus tiempos. Plan de DPSS del Rediseo. Impacto de la posible solucin en el cliente. Validacin del desempeo del nuevo sistema. Lmites de especificacin finales para todas las variables de entrada y salida. Documentado todo en un sistema. FMEA completo.Entregables de la etapa de Control Un Proceso de documentacin final Caso de Estudio Validacin del Desempeo Final Validacin del Retorno Comparacin de la situacin actual con la anterior Validacin del impacto con el cliente Estrategia de Admn. al Cambio (Responsabilidad del Champion) Plan de reconocimientos (Responsabilidad del Champion)CierreLas herramientas de Seis Sigma se deben emplear de acuerdo a las situaciones que se van presentando, aunque algo que es fundamental como ya se plante es el empleo de la herramienta estadstica ya que la manera de evaluar los impactos de las mejoras deber ser soportado con un anlisis estadstico convincente.Por otro lado la metodologa DMAIC aplicable a procesos que funcionan y que tienen potencial de mejora incluye la Definicin del proyecto, la Medicin de las variables que intervienen en l, el Anlisis de las variables que pueden estar ocasionando el problema, el Incremento o la Mejora que es la implantacin de medidas de mejora, y el Control que se encarga de mantener el proceso en los cauces adecuados.En el siguiente tema vers los pasos para la planeacin de los proyectos de Seis Sigma.Tema 4: Planeacin de proyectos Seis SigmaIntroduccinLa seleccin de un proyecto Seis Sigma es un elemento crucial en el logro de los objetivos de mejora, este tema se encarga de presentar los mtodos que se emplean con ms frecuencia para definir que proyecto se va a atacar.Como se podr observar estas herramientas incluyen mtodos cualitativos y cuantitativos lo que aporta ms seguridad en la toma de decisiones.Es conveniente aclarar que la decisin de qu proyecto se va a desarrollar recae principalmente en la alta direccin de la empresa con el apoyo del Champion y de los especialistas en la metodologa Seis Sigma con que se cuente ya sea Masters Black Belt o Black Belts.Es de vital importancia que el proyecto sea conocido y aprobado por la alta direccin de la empresa debido a que sin el apoyo de esta esfera no se podrn conseguir los resultados deseados, precisamente porque se requerir la aplicacin de recursos de la empresa para su desarrollo.Visto de manera simplista lo ms conveniente es desarrollar proyectos con alto impacto en las ganancias y que representen el menor esfuerzo y costo.Los proyectos son de tres tipos bsicamente; los de reduccin de consumo (reduccin de costo), de tiempo de ciclo y de defectos.Como se podr comprobar, cualquiera de estas reducciones resultar de alto beneficio para la organizacin.Explicaciones del tema8 Pasos para encontrar un ProyectoLos 8 pasos para tratar los posibles proyectos visualizados como viables a ser atacados con la metodologa Seis Sigma son:1. Enlistar todos los proyectos potenciales en su rea. Esto normalmente genera ms proyectos de los que puedes administrar y algunos deben desecharse.2. Determinar la necesidad y la oportunidad para cada proyecto en la lista. Considerar el EVA (Economic Value Added) o utilidad econmica, rentabilidad, tiempo para afectar al mercado, eficiencia, viabilidad comercial, etc.3. Establecer fechas tentativas para la entrega de resultados, presupuestos y recursos necesarios para cada proyecto.4. Juzgar la viabilidad de cada proyecto.5. Establecer el riesgo asociado con cada proyecto.6. Revisar la lista y presentarla al equipo directivo. Revisar la alineacin de cada proyecto con los objetivos de la organizacin.7. Eliminar los proyectos no viables y priorizar el resto.8. Seleccionar los proyectos ms importantes y arrancarlos.Es muy comn que al comenzar a buscar proyectos viables encuentres algunos que ni siquiera requieren de la aplicacin de la metodologa para su solucin ya que al comenzar a utilizar herramientas de definicin se detectan y se pueden solucionar rpidamente, a estos proyectos se les asemeja con las manzanas que yacen tiradas bajo el rbol las cuales no implican ningn esfuerzo de recoger.A continuacin se presenta el proceso para la seleccin de proyectos:

Proceso de seleccin de proyectosTodos los proyectos de mejora estn etiquetados como Seis Sigma.Sin embargo, si la iniciativa Seis Sigma no hubiera sido puesta en marcha solamente una parte de esos proyectos se hubieran atacado.Se espera que cada Black Belt complete 4 proyectos al ao con resultados cuantificables y comprobables.Los especialistas afirman que el promedio de ahorro en cada proyecto debe ser de 175,000 USD en los estados Unidos, en Mxico una cifra aceptable es de 100,000 USD. Aunque normalmente las empresas que comienzan con la aplicacin de la metodologa logran ahorros por encima de las cifras establecidas bsicamente porque los problemas permanecen ocultos por mucho tiempo y cuando se descubren las prdidas han sido cuantiosas.Segn estudios en el ao de 1994 los ahorros originados por la aplicacin de la metodologa se distribuyeron de la siguiente forma en los Estados Unidos.

El grfico presentado es una pantalla tpica de minitab y entre otra informacin indica que la media de ahorro en los proyectos Seis Sigma fue de 309,799 cifra que representa un retorno de la inversin ms que aceptable para los accionistas de las empresas que recurrieron a la metodologa.Ahora se presenta una manera de evaluar cuantitativamente los proyectos viables para ser atacados con Seis Sigma, el cuadro que se presenta incluye 10 proyectos viables en cierta empresa manufacturera:Seleccin de proyectos:Riesgo & Retorno

ProyectoBaseMetaEVARiesgo(0-100)Puntuacin

Y190%95%$ 11.2 M10Ganador

Y297%99%$ 5.1 M80Dudoso

Y398%100%$ 4.1 M23Ganador

DMC$ 300$ 270$ 1.2 M15Ganador

H0.250.2$ 2.1 M93Dudoso

RMIV$ 425 M$ 350M$ 3.7 M72Dudoso

RCPU$ 800$ 600$ 0.1 M75Perdedor

B0.10.01$ 0.2 M90Perdedor

CFT1.5 hrs1.4 hrs$ 0.7 M7Golpe rpido

CRW120 hrs20 hrs$ 0.4 M5Golpe rpido

Proyectos son calificados por: Ganador: Alto retorno, bajo riesgo Perdedor : Alto riesgo, bajo retorno Golpe rpido: Bajo riesgo, bajo retorno Dudoso: Alto rendimiento, alto riesgoOtro mtodo para calcular la viabilidad de proyectos es el del rbol de decisin en donde se tienen diferentes alternativas de proyectos todos con un EVA definido y con una probabilidad de xito ya establecida. El mtodo implica la multiplicacin de cada EVA por su respectiva probabilidad de xito y la suma de los productos resultar en el retorno esperado.Ejemplo:Vamos a suponer que se tiene un 70% de probabilidad de que un proyecto tenga un rendimiento de 500,000 USD en EVA, y un 30% de probabilidad de que el rendimiento de dicho proyecto sea de solamente 50,000 USD.Se puede hacer el anlisis del rbol de decisin para calcular el EVA esperado del proyecto de la siguiente manera:

Cmo fracasan los proyectos Six Sigma Los requerimientos del cliente no han sido negociados o identificados. La moral empeora y el equipo pierde gente crtica o se disuelve. El gerente del proyecto no mantiene, actualiza o gestiona el plan del proyecto. El equipo pierde la visin de la metas originales del proyecto. Falta de un plan de comunicacin formal. Falta de apoyo multifuncional. El estado del proyecto no se monitorea. Recursos insuficientes. Calendario no realista. Falta de liderazgo Cambio en las prioridades. Problemas tcnicos.Los tres tipos de proyectos

Definir un Proyecto de Defectos Definir el defecto. Cul es el criterio de aceptacin. Ser descriptivo. Debe de haber un parmetro medible. Puede ser una variable o un atributo. Definir una unidad de medicin. Definir las oportunidades por defecto. Definir los estados actuales de los defectos (nivel actual de ejecucin) . Estima un objetivo. Define tus requerimientos (Los niveles de defectos posteriores al proyecto).Definir un Proyecto de Reduccin de Tiempo Definir una unidad de medicin (oportunidad):

Unidades por horaDas por cicloCiclos por minuto La unidad de medicin casi siempre es continua. Definir los requerimientos (objetivo, especificacin, variacin). Casi siempre son unilaterales. Estimar los objetivos alcanzables. Definir el funcionamiento actual. Identificar el parmetro que se va a afectar (Ejemplos: reduccin de la variacin, eliminacin de causas especiales).Definir un proyecto de reduccin de consumo Definir una unidad de costo Costo por 100 millas Costo por producto Costo por 100 horas Determinar el grado de uso actual por unidad media varianza Determinar objetivos Definir el grado de uso deseado por unidad tolerancias (min, max)CierreLas diferentes tcnicas para seleccionar proyectos susceptibles de ser atacados con la metodologa Seis Sigma pueden ser cualitativas y cuantitativas obviamente la combinacin de ambas implicar la mejor solucinLa responsabilidad para la seleccin del proyecto normalmente recae en el Champion, as como en el Sponsor del proyecto.Existe toda una metodologa para la seleccin de proyectos pero en caso de no conocerla, lo ms conveniente es la seleccin a travs de un anlisis financiero del mismo, dicho anlisis es el EVA que no es otra cosa que la obtencin a valor presente de las ganancias que se obtendrn contra la inversin realizada.Es conveniente reiterar que en mltiples ocasiones en la bsqueda de proyectos Seis Sigma se detectan problemas cuya solucin representa un buen ahorro y que no es necesario aplicar la metodologa integralmente. A este tipo de situaciones se les conoce como las manzanas que ya han cado del rbol y que slo es necesario recogerlas.Tema 5: QFDIntroduccinElQFD o quality function deploymentes una herramienta de vital importancia en la definicin del producto o servicio que se va a elaborar o brindar. Tambin algunos autores lo refieren como la Casa de la calidad debido a que su representacin grfica como se ver ms adelante asemeja una casa con techo de dos aguas.Esta herramienta es una matriz que con base en calificaciones a ciertos conceptos que se entrelazan se logra una ponderacin que ayuda a definir qu caractersticas del bien o servicio son las que el cliente toma ms en cuenta y por ende buscar con ms nfasis en su compra.Al ser una herramienta sistematizada los resultados que proporciona dejan muy poco margen de error al momento de definir cules son las preferencias del cliente y las entrelaza con las caractersticas que el productor puede ofrecer dadas las condiciones de produccin o generacin del bien o servicio con las que cuenta.Otra herramienta que se entrelaza con el QFD es la encuesta, ya que con base en ella se generan los datos necesarios para plasmar en la matriz cules son las preferencias del cliente.Aunque elQFDes una herramienta muy empleada en la fase de diseo de un bien o servicio, muchas empresas lo emplean en etapas en las que su produccin es constante con objeto de buscar mejoras en sus ofertas, signo inequvoco del dinamismo en las preferencias y la necesidad de no perder clientes.Un ejemplo de este dinamismo son los telfonos celulares que con base en la aplicacin de herramientas como elQFD, han ido adecuando la gama de facilidades con las que cuentan los aparatos tales como cmaras de fotos fijas, de video, reproductores de msica, recepcin de Internet, han reducido su tamao, integran mltiples tonos de timbre y colores diferentes.Explicacin del tema5.1 Qu es QFDEl Despliegue de laFuncinde Calidad o QFD (Quality Function Deployment)por sus siglas en ingls es una herramienta fundamental para traducir los deseos del cliente en caractersticas propias del bien que se va a producir o del servicio que se va a proporcionar, son una serie de matrices entrelazadas que proporcionan al hacer los clculos respectivos una ponderacin y con ello se hace ms confiable la toma de decisiones sobre las caractersticas deseadas por el cliente en cuanto al bien o servicio que se est produciendo o se va a producir.A continuacin se presenta la esquematizacin del QFD:

5.2 Clculo de valores del QFDMatriz ALamatriz A de necesidades y deseos del clientenormalmente se representan por medio de un diagrama de rbol. Estas necesidades estn determinadas normalmente por investigaciones de mercado cualitativas y cuantitativas las cuales incluyen encuestas, grupos de enfoque, entrevistas 1 a 1, datos de apoyo o quejas de los clientes.Matriz BLamatriz B contiene los bloques de arquitectura para un productoo los pasos del proceso para un servicio.Esta matriz es descrita en el lenguaje tcnico de la organizacin y tambin se representa como un diagrama de rbol.Para productos, la direccin del beneficio debe tambin ser especificado para cada atributo utilizando flechas de direccin.Matriz C.Lamatriz C o de interrelacionescontiene la evaluacin del equipo sobre la fortaleza de la relacin entre cada diseo o atributo del proceso y el respectivo deseo o necesidad y requerimiento del cliente.La fortaleza de la relacin se pondera de acuerdo a los siguientes criterios:En blanco- sin relacin1- relacin muy dbil3- relacin leve9- relacin fuerteCon la resolucin de estas matrices el QFD est en condiciones de proporcionar la importancia relativa de cada diseo o atributo del proceso en relacin a los requerimientos del cliente.Esto nos dar la prioridad para cada atributo.Matriz D matriz de PlaneacinLa Matriz D contiene los siguientes tipos de informacin:1. Datos cuantitativos del mercado.2. Un indicador de la importancia relativa de las necesidades y deseos de los clientes.3. El nivel de satisfaccin actual de los clientes con el producto o servicio ms cercano de la organizacin.4. Objetivos estratgicos para el nuevo producto o servicio incluyendo ingresos, introduccin al mercado, cuota de mercado, etc.5. Una clasificacin por importancia de las necesidades y deseos del cliente.6. Una evaluacin de cmo la competencia acta en contra de tu producto en las categoras anteriores.Matriz E Matriz de correlacin. La Matriz E contiene la evaluacin del equipo del producto acerca de las interrelaciones entre los elementos de menor nivel de la respuesta tcnica. Esta matriz tiene forma de medio cuadrado colocado en un ngulo de 45 grados, lo cual le da la apariencia del techo de una Casa. Los valores 1,3 y 9 son usados para mostrar la fortaleza de la relacin entre dos atributos del producto o proceso.Matriz deBenchmarkingLa matriz F contiene los siguientes tipos de informacin: Una clasificacin de las respuestas tcnicas basadas en la clasificacin de las necesidades y deseos de los clientes y las relaciones encontradas en la Matriz C. Anlisis competitivo sobre el desempeo tcnico de la competencia. Objetivos de desempeo tcnico.Es muy comn que slo se resuelvan lasmatrices A, B y Cya que con esto se estar determinando cules son las preferencias del cliente y adems con qu atributos cuenta la organizacin para satisfacerlas.Es conveniente aclarar que el mecanismo para priorizar los atributos que el cliente busca es:Al poner en la matriz de correlacin los valores de 0,1,3 y 9, se deja una columna al final para con base en una encuesta saber a qu le da ms importancia dndole valores del 1 al 10, por ejemplo siendo 1 el valor ms bajo de aceptacin y 10 el ms alto.Para sacar la prioridad se multiplica la ponderacin 0, 1, 3 y 9 que resulta de la vinculacin de lo que desea el cliente con lo que podemos ofrecer, con el valor de importancia para l y se suma a la siguiente multiplicacin. Estos valores se suman y as se obtiene la prioridad.Ya con la prioridad de lo que se puede ofrecer calculada, seordenasiendo el 1 el ms alto o la mejor opcin y el ms bajo ser la peor opcin (como en un torneo de tenis por ejemplo en donde el jugadorrankeadocon el nmero 1 es el mejor colocado en el torneo).As finalmente se determina qu atributo combinado con prioridad es el ms alto y con ello se puede comenzar a atacar ese punto en la produccin.5.3 EjemploEste es un extracto de la primera casa de la calidad del equipo de Caterpillar como parte de un proyecto de una tarjeta de crdito. En este anlisis se plantean las necesidades del cliente, as como los requerimientos crticos. Lospuntajesde los requerimientos son multiplicados por el grado de importancia (columna extrema derecha) y luego sumadas al final de los renglones para saber su tasa de prioridad.

CierreLa herramienta denominada QFD surge con la intencin de desarrollar de manera metodolgica las necesidades del cliente de manera que los productores de bienes y o servicios conozcan de ellas y las transmitan a su proceso de produccin. Esta herramienta puede ser usada tanto en la etapa de diseo del bien o servicio, as como en la etapa de produccin o generacin del mismo, con el objeto de adaptarlo a las nuevas y dinmicas necesidades del cliente. Esta es una de las principales herramientas en la bsqueda de un diseo adecuado que cumpla con las necesidades y que d las pautas para una produccin sin sobresaltos. Adems garantiza la demanda del producto o servicio al estar previamente pensada para satisfacer al cliente.A diferencia del AMEF que es el siguiente tema, el QFD es una herramienta previa a la produccin y el AMEF es para el desarrollo de la misma.Tema 6: Anlisis de modo y efecto de falla AMEFIntroduccinElAnlisis de Modo y Efecto de Falla (AMEF)es una herramienta metodolgica que valora los riesgos que puede tener un proceso o etapa del mismo de manera que al conocer esos riesgos se hagan los ajustes necesarios para que el ndice disminuya.Su utilizacin es muy frecuente en prcticamente todas las reas de la industria, de la generacin de servicios y en la ciencia.Consiste en la definicin de los posibles riesgos en las etapas de un proceso, riesgos que generen defectos o fallas, una vez definidos los mismos se ponderan a travs de una escala preestablecida y al valor resultante de esa escala se le denomina ndice o Nmero Prioritario de Riesgo (IPR o NPR).La ejecucin delAMEFen mltiples ocasiones a lo largo de la vida til del proyecto, es de mucha importancia ya que los ndices de riesgo se pueden ver alterados de un momento a otro con el consecuente peligro de generar fallas o errores que repercutirn en defectos. Sin embargo la herramienta es lo suficientemente sencilla para que se puedan hacer los ajustes en cualquier momento y con ello monitorear constantemente el proceso.6.1 Qu es el Anlisis de modo y efecto de FallaElAMEFnace en las fuerzas armadas de los Estados Unidos especficamente en la fabricacin de cohetes, con el objeto de anticipar las fallas tanto de los diseos, procesos y sistemas. Es una herramienta que previene los problemas antes que sucedan.Ford Motor Company fue la primera empresa automotriz que emple la herramienta en la dcada de los 70s.ElAMEF o Anlisis de Modo y Efecto de Falla (FMEA - Failure Mode and Effects Analysis)es un acercamiento sistemtico utilizado para examinar errores potenciales y prevenir su ocurrencia.Mejora la capacidad para predecir problemas y proporciona un sistema de clasificacin, o priorizacin, pues probablemente la mayor parte de los modos de error pueden ser atendidos.ElAMEFes aplicado generalmente durante las etapas iniciales de un proceso o diseo de un producto. La lluvia de ideas se utiliza para determinar modos de falla potenciales, sus causas, su severidad, y su probabilidad de ocurrir.Trminos del AMEF: Modo de Error o Falla. Cualquier modo en el cual un proceso puede fallar para lograr alguna expectativa medible. Severidad. El nivel de seriedad de un error. 10 representa el peor caso, 1 representa el caso menos severo. Ocurrencia. Es una escala de la probabilidad de ocurrencia del error. 10 representa certeza, 1 representa solamente una probabilidad remota de ocurrencia. Controles Actuales. Todos los medios para detectar el error antes de que el producto llegue al usuario final se enlistan bajo los controles actuales. Deteccin. La capacidad para detectar y de ese modo prevenir una falla, se clasifica con una escala de 1 a 10. Un 10 implica que el control no detectar la presencia de una falla; un 1 sugiere que la deteccin es prcticamente segura.Entradas para la herramienta AMEF: Mapa del Proceso. Utilizando la simbologa convencional. Despliegue de la Funcin de Calidad (QFD). Que ya lo viste en el mdulo anterior. Historia del Proceso. Una breve resea del antecedente del proceso de produccin.Salidas para la herramienta AMEF: Indice Prioritario de Riesgo (IPR) (RPN - Risk Priority Number). Lista de acciones para prevenir causas o detectar modos de error. Historia de acciones tomadas y actividad futura.Tipos de AMEF:

Sistema: un conjunto de subensambles o componentes. Diseo: normalmente llevado a cabo sobre un componente o sobre un sub-ensamble. Proceso: un paso individual de un proceso o el proceso de produccin completo.A continuacin se presentan los encabezados del cuadro del AMEF en donde el RPN o IPR es el resultado de la multiplicacin de la severidad por la ocurrencia por la detectabilidad.Funcin del procesoModo potencial de fallaEfecto potencial de fallaSEVCausa(s) potencial de la fallaOCURRControles actuales del procesoDETRPN o IPRAcciones recomendadasResponsable

6.2 Clculo de los ndices Prioritarios de riesgoTabla de criterios del AMEF de proceso:EfectoCriterio de severidadCalificacin

NingunoSin efecto.1

MnimoInterrupcin menor de la lnea de produccin. Una porcin (menos del 100%) del producto tuvo que ser revisado en lnea pero dentro de la estacin. Ajuste y Terminacin/Rechinado y Vibracin con inconformidad. Defecto notado por clientes exigentes.2

MenorInterrupcin menor de la lnea de produccin. Una porcin (menos del 100%) del producto tuvo que ser revisado en lnea pero fuera de la estacin. Ajuste y Terminacin/Rechinado y Vibracin con inconformidad. Defecto notado por clientes promedio.3

Muy BajoInterrupcin menor de la lnea de produccin. El producto tuvo que ser clasificado y una porcin (menos del 100%) revisado. Terminado y ajustado/Rechina y vibra ms all de lo que se conforma el producto. Defecto notado por la mayora de los clientes.4

BajoInterrupcin menor de la lnea de produccin. 100% del producto tuvo que ser revisado. Vehculo/Unidad operable, pero su nivel de confort/convivencia operan a un nivel reducido de desempeo. Clientes experimentan algo de insatisfaccin.5

ModeradoInterrupcin menor de la lnea de produccin. Una porcin (menos del 100%) del producto tuvo que ser desechado (no clasificado). Vehculo/unidad operable, pero con elemento(s) de confort/convivencia inoperables. Clientes experimentan incomodidad.6

AltoInterrupcin menor de la lnea de produccin. El producto tuvo que ser clasificado y una porcin (menos del 100%) desechada. Vehculo/unidad operable, pero con un reducido nivel de desempeo. Clientes insatisfechos.7

Muy altoInterrupcin mayor de la lnea de produccin. 100% del producto tuvo que haber sido desechado. Vehculo/unidad inoperable, con prdida de funciones primarias. Clientes muy insatisfechos.8

Peligroso con avisoPuede poner en peligro maquinaria u operador de ensamble. Clasificacin de muy alta severidad cuando un potencial modo de falla afecta a la seguridad de operacin del vehculo y/o involucra inconformidades con su requerimiento de funcionalidad con aviso de falla.9

Peligroso sin avisoPuede poner en peligro maquinaria u operador de ensamble. Clasificacin de muy alta severidad cuando un potencial modo de falla afecta a la seguridad de operacin del vehculo y/o involucra inconformidades con su requerimiento de funcionalidad sin aviso de falla.10

Criterio de ocurrencia de AMEF para proceso:EfectoCriterio de ocurrenciaCpkCalificacin

Remoto: Falla poco probable.= 1.671

Muy bajo: Solamente fallas aisladas asociadas con procesos casi idnticos.1 de 150,000>= 1.52

Bajo: Fallas aisladas asociadas con procesos similares.1 de 15,000>= 1.333

Moderado: Generalmente asociado con procesos similares previos que han experimentado fallas ocasionales, pero no en grandes proporciones.1 de 2,0001 de 4001 de 80>= 1.17>= 1.00>= 0.83456

Alto: Generalmente asociado con procesos similares previos que han fallado a menudo.1 de 201 de 8>= 0.67>= 0.5178

Muy alto: Falla es casi inevitable.1 de 3>= 1 de 2>= 0.33< 0.33910

Criterio de deteccin o detectabilidad para AMEF de proceso:EfectoCriterio de deteccinCalificacin

Casi seguroEs casi seguro que los controles actuales detectarn el modo de falla. Controles de deteccin confiables se conocen para procesos similares.1

Muy altoMuy alta probabilidad de que los controles actuales detecten el modo de falla.2

AltoAlta probabilidad de que los controles actuales detecten el modo de falla.3

Alto moderadoModeradamente alta probabilidad de que los controles actuales detecten el modo de falla.4

ModeradoModerada probabilidad de que los controles actuales detecten el modo de falla.5

BajoBaja probabilidad de que los controles actuales detecten el modo de falla.6

Muy bajoMuy baja probabilidad de que los controles actuales detecten el modo de falla.7

RemotoRemota probabilidad de que los controles actuales detecten el modo de falla.8

Muy remotoMuy remota probabilidad de que los controles actuales detecten el modo de falla.9

Casi imposibleNo se conocen controles disponibles que detecten el modo de falla.10

ndice prioritario de riesgo: El ndice prioritario de riesgo (IPR) es el producto de la Severidad (S), la ocurrencia (O), y la Deteccin (D):RPN = S x O x D El valor del RPN estar entre 1 y 1000. El RPN puede ser utilizado de acuerdo al principio del Pareto, o puede ser comparado con criterios objetivos basados en prdida econmica. Se debe tener un extremo cuidado para asegurar que los criterios objetivos (umbrales) no influyan en las entradas anteriores del AMEF.Interpretacin del IPROcuSevDetResultadoAcciones

1111Situacin idealNo accin

111010Dominio aseguradoNo accin

110110Error no llega al usuarioNo accin

11010100Error llega al usuarioSi

101110Errores frecuentes, detectables, costososSi

10110100Errores frecuentes, llegan al usuarioSi

10101100Errores frecuentes con impacto mayorSi

1010101000Gran problema!Si!

6.3 Ejemplo:A continuacin se presenta el ejemplo de la aplicacin de un AMEF, ste se lleva a cabo en una planta productora de cubiertas de piel para vestiduras de automviles:

Funcin del procesoModo potencial de fallaEfecto potencial de fallaSEVCausa(s) potencial de fallaOCUControles actuales del procesoDETRPN

El paso del proceso con el valor ms alto de la matriz causa-efecto.De que maneras puede fallar potencialmente el proceso.Cul es el efecto de cada modo de falla en las salidas o los requerimientos del cliente.Qu tan severo es el efecto para el clienteCmo puede ocurrir la falla? Describirlo en trminos de algo que se pueda corregir o controlar.Qu tan frecuentemente ocurre el modo o la causa de la falla?Cules son los controles o procedimientos existentes que previenen o detectan la ocurrencia?Qu tan bien se puede detectar la causaSEV*OCU*DET

Estado de los cueros.Alto contenido de defectos naturales y de manejo.Demasiados dots en el cuero (poca utilizacin).8La materia prima es de baja calidad.9Inspeccin inicial del cuero.6432

Reentrenamiento del inspector.Reentrenamiento inadecuado, lapso del reentrenamiento inadecuado.Dots colocados fuera de defectos, dots colocados con diferencia de criterio.8El reentrenamiento es insuficiente.6Aplicacin de R&R cada mes.6288

Ayuda visual.Ayuda obsoleta.Ayuda inexistente.Ayuda poco clara.Dots colocados fuera de defectos.Dots colocados con diferente criterio.Dots colocados sin considerar zona.8Falta de coordinacin entre las reas involucradas para la publicacin.5Supervisin de la publicacin por parte del rea de ingeniera.5200

Vista.Vista cansada.Falta de lentes.Insuficiente deteccin de defectos.Colocacin de dots fuera de defectos.8Falta de continuidad en los exmenes de la vista.Demasiado tiempo para surtir los lentes7Se hace un examen de la vista al ingresar, pero no se hacen peridicamente, a menos que lo solicite el operario.10560

Iluminacin.Luz insuficiente.Color inadecuado.Temperatura de la luz alta.Insuficiente deteccin de defectos.Colocacin de dots fuera de defectos.Alta temperatura ambiente.8Lmparas inadecuadas.Lmparas insuficientes.Lmparas mal coloreadas.7No hay ningn control o programa para la medicin peridica de la iluminacin, ni para la limpieza de lmparas.10560

Como se observa, los valores ms altos del IPR resultan en las dos ltimas situaciones que es donde se tendr que poner nfasis para reducir este ndice, haciendo las acciones correctivas y dndoles el seguimiento adecuado.Definiendo una estrategia AMEF en pasos1. Desarrollar un plan2. Revisar el diseo o proceso3. Listar funciones4. Listar con lluvia de ideas modos de falla potenciales5. Organizar los modos de fallas potenciales6. Analizar los modos de fallas potenciales7. Establecer la prioridad de riesgos8. Recalcular los NPRs resultantes9. Recalcular el resultado del NPRs10. Dar seguimientoCierreEl Anlisis de modo y efecto de falla es una herramienta que permite predecir un evento de una manera sistematizada y metodolgica. Dicha herramienta como casi todas las que emplea la metodologa Seis Sigma se fundamenta en la opinin de los expertos en el proceso, la lluvia de ideas como herramienta bsica es la que permite obtener los criterios que van a prevalecer tanto en la definicin de los pasos del proceso que son ms susceptibles de error, as como de los ndices que se van a colocar en las columnas de severidad, ocurrencia y detectabilidad.Esta es una herramienta ms de la metodologa Seis Sigma y al igual que el anlisis Causa Efecto que es el siguiente tema son elementos fundamentales para mejorar los procesos que ya estn en funcionamiento.Tema 7: Anlisis Causa-EfectoIntroduccinPosiblemente una de las herramientas ms importantes y empleadas en Seis Sigma es elanlisis causa-efecto.Esto parte del precepto de que todo lo que sucede ya sea para bien o para mal tiene una causa y el anlisis de estas causas podrn dar las pautas para saber con cierta certeza qu es lo que va a suceder. El ejemplo usual en este sentido es el efecto de obtener una buena calificacin, Cules son las causas de obtener una buena calificacin? Podran citarse varias,pero sin duda estadsticamente la ms aceptada sera que se invirtieron ms horas de estudio de esa materia.En efecto,el anlisis de causa-efectopermite, de una manera metodolgica, primero comprender que todo lo que sucede se debe a una serie de causas pero adems con el debido tratamiento de esas causas es posible controlar lo que va a suceder.Todos los pasos de un proceso productivo tienen causas o para ponerlo en trminos de Seis Sigma tiene entradas y tiene efectos o Salidas. En el momento que podamos controlar las entradas estaremos en condiciones de controlar las salidas.A las entradas y salidas les denominarn variables de entrada y de salida, y en la mayor parte de los casos en un proceso existen ms variables de entrada que de salida. Por ejemplo en el proceso del traslado de la casa al trabajo en tiempo y forma, las variables de entrada son el estado del vehculo, del que maneja, el clima, del camino, la ruta seleccionada, el tiempo de traslado, de anticipacin para salir de casa, etc.La variable de salida ser llegar a las 8:00 AM o antes a la oficina.Como se puede observar hay varias entradas y una sola salida, y tambin se puede ver que muchas de las variables de entrada pueden ser controladas pero no todas.El clima por ejemplo no lo podemos controlar y si est lloviendo o hay neblina muy posiblemente el tiempo de traslado sea mayor y por ende se corre peligro de no llegar a tiempo a la oficina. A este tipo de variables que no se pueden controlar se les denomina variables de ruido y en casi todos los procesos existen. Solamente en los procesos integralmente controlados se puede decir que se controlan todas las variables de entrada. Estos procesos son en su mayora de tipo cientfico.Explicaciones del tema7.1 Diagrama de ParetoElprincipio de Paretoenunciado por Vilfredo Pareto es una regla emprica que a travs del tiempo se ha estado corroborando de manera inequvoca. Establece en trminos sencillos que el 20% de las causas originan el 80% de los efectos. Debido a esto tambin a este principio se le denomina del 80-20.Este principio ha sido plasmado en una grfica que hace ms entendible y que se explica a continuacin: La Grfica de Pareto es una forma especial de una grfica de barras y se usa para visualizar la importancia relativa de problemas o condiciones. Esta grfica de barras especial agrupa datos mediante conteo y ordena los resultados del ms al menos frecuente, permitiendo al analista determinar el factor o factores ms importantes en una situacin o proceso dado. La regla de Pareto, dice que el 80% del problema puede ser rastreado con el 20% de las causas raz. La Grfica de Pareto nos ayuda a visualizar y refinar nuestro anlisis de causas raz.Para emplear una grfica de Pareto, es necesario tener en primer lugar un registro de los eventos y el de a que se deben cada uno de ellos, la grfica presentar el acumulado de eventos por cada causa lo que simplifica la toma de decisiones para solucionar las primeras causas que originan la mayor parte de los eventos ya sean fallas, defectos, errores etc.Los beneficios del mtodo saltan a la vista ya que simplifica el anlisis, y el paso subsecuente sera examinar a profundidad las causas para atacarlas.7.2 Diagrama de espina de pescado (Ishikawa)Otra herramienta empleada en la determinacin de las causa-efecto es eldiagrama de Ishikawacreado por Kaoru Ishikawa filsofo japons especialista en el control de la calidad.Este diagrama tambin es conocido como de la espina de pescado ya que tiene una similitud con un esqueleto del mismo.En el diagrama se presenta en la cabeza del pescado el efecto o la resultante de las causas y en las derivaciones de las espinas las causas posibles clasificadas por:

Estos temas son los que se plasman en el diagrama y en estos se clasifican los distintos factores que inciden en el problema o efecto.7.3 EjemplosElsoftwareMinitab presenta una pantalla para el desarrollo de esta grfica de manera muy sencilla y rpida pero lo interesante es el resultado ya que presenta de manera entendible a que se debe en mayor parte el problema. A continuacin se presenta unaGrfica de Paretodel caso de la llegada al trabajo que tocamos al principio del tema:

En la grfica aparece cul ha sido la causa principal de haber llegado tarde a la oficina durante el ltimo ao, y se puede observar que s soluciona el punto de levantarse a tiempo, solucionar su problema en un 48% y s aunado a eso preparas con anticipacin lo que debes llevar al trabajo de manera que no se te olvide nada (posiblemente con unCheck list) solucionars el problema de llegar tarde en un 64%. El punto de la lluvia no lo puedes solucionar, es una variable de ruido eso no lo puedes controlar pero mientras tanto ya llegas al trabajo a tiempo ms veces al atacar las primeras dos causas .A continuacin se presenta un diagrama de Ishikawa en relacin tambin con el efecto llegar tarde a la oficina, dicho diagrama tambin se desarrolla en Minitab:

Es necesario establecer que no es indispensable introducir todos los temas que plantea la metodologa sino los que se van haciendo necesarios, por ejemplo si estamos ante un caso transaccional o administrativo, posiblemente no ser necesario el tema de mquinas, o si estamos en un caso de un proceso totalmente automatizado no ser necesario el tema de personal.El diagrama de Ishikawa es verstil y permite llegar a la conclusin de una manera adecuada.Lo que s es de vital importancia es el hecho de que todos los factores de cada tema deben ser discutidos por todos los involucrados en el problema o sea en una lluvia de ideas de manera que ninguno de los factores que pueden estar incidiendo en el problema, queden fuera de la discusin.La matriz de causa y efecto La Matriz C&E se utiliza para relacionar y priorizar las entradas del producto o proceso (Xs) con los CTXs y las salidas clave (Ys) a travs de una calificacin numrica utilizando el mapa del proceso como fuente primordial. Las Ys se califican por la importancia al cliente. Las Xs se califican por su relacin con la salida. El resultado es un Pareto de Xs que puede ser usado como un punto de partida para la evaluacin de los KPIV. La matriz C&E provee una clasificacin numrica, permitiendo la asignacin de importancia para cada variable (X,Y). Este es el primer intento del equipo de establecer la relacin Y = f(X).Pasos para hacer una matriz de causa y efecto1. Enliste las salidas o productos (Ys) en la parte superior de la matriz. Estas salidas son las que el equipo y el cliente consideran importante. Esto debe de coincidir con lo identificado dentro del mapa del proceso.2. Evale cada salida numricamente usando una escala (posiblemente 1 10). La salida mas importante recibe el nmero mas grande.3. Identifique todas las posibles entradas (Xs) que pueden impactar las Ys y enlistelas en la parte izquierda de la matriz.4. Evale numricamente, el efecto de cada X sobre cada Y (correlacionar) dentro de los limites de la matriz. Esto ser en base a la experiencia del equipo.5. Utilice el total de columnas para analizar y priorizar donde enfocar el esfuerzo al realizar la FMEA preliminar.Ejemplo de una matriz de causa y efecto

Del anlisis de puede observar que las variables 1,3 y 6 son los ms importantes para determinar las salidas del proceso.CierreLas tres herramientas tratadas son una parte de la amplia gama de recursos de los que se sirve la metodologa Seis Sigma para en este caso relacionar una causa con un efecto, que si bien aqu se emplea para definir situaciones relacionadas con procesos administrativos o industriales su empleo puede tambin darse en situaciones de la vida cotidiana, por ejemplo si el recibo de la luz ha llegado en este bimestre ms alto de lo normal o si van varios bimestres que as sucede es sencillo hacer un anlisis de este tipo y encontrar la o las causas que estn generando este problema y ponerles en la medida de lo posible la solucin.Lo ms importante a fin de cuentas es que comprendas que existen mtodos formales para determinar qu da origen a un problema y que no podemos basarnos en corazonadas o instintos para resolverlo.Estas herramientas de causa y efecto, van a ser de mucha utilidad para el tema siguiente que es el SIPOC ya que permiten definir en un proceso cules son las entradas y salidas de cada etapa del mismo, y SIPOC es la representacin abreviada del proceso de produccin de un bien o de un servicio.Tema 8: SIPOCIntroduccin

ElSIPOCes una herramienta cuya utilidad primordial es la de mostrar en trminos resumidos el diagrama de flujo del proceso o de la parte de ste que est requiriendo ser tratado con la metodologa Seis Sigma.Las tres herramientas que tocaron en el tema anterior como sonQFD, AMEF y Anlisis Causa Efecto, sirvieron para dentro del proceso determinar qu es lo que est causando el problema y a qu se debe. Ahora con elSIPOC (Supplier, Imputs, Proces, Outputs, Costumer)vas a determinar en qu parte del proceso se est generando el problema, se va a desglosar esta etapa y se va a determinar cules son las fuentes de esta etapa del proceso y cules son los destinos. Entendiendo por fuentes aquellos proveedores ya sean internos o externos que abastecen a esta etapa del proceso, y por destinos a aquellos clientes internos o externos que recibirn las salidas de esta etapa del proceso.Proveedores y clientes externos o internos quiere decir que podran estar fuera de la organizacin o bien dentro de ella.Esta etapa de la metodologa te permitir saber qu cliente es el que est inconforme con lo que se est procesando y adems saber cul ha sido el flujo del bien o servicio hasta antes de llegar a la etapa en problemas.SIPOCes un acercamiento a la etapa conflictiva que adems te permite definir cules son las entradas a esa etapa conflictiva y cules son las salidas entendiendo por entradas a todos aquellos factores que inciden en el bien o servicio que se est procesando y salidas lo que se est procesando una vez que ha recibido el tratamiento de esta etapa del proceso.Explicacin del tema8.1 Qu es elSuplier, Inputs, Process, Outputs y CustomerSIPOCson las iniciales de las palabras Supplier, Inputs, Process, Output y Customer, dicho en espaol Proveedor, Entradas, Proceso, Salidas y Cliente.

Consiste en una descripcin de la etapa del proceso que ha sido detectada con problemas, el SIPOC es una herramienta muy til porque te presenta en forma concisa y esquemtica informacin ms cualitativa que cuantitativa muy til para el anlisis de la problemtica existente.Los clientes y los proveedores pueden ser internos o externos de manera que la herramienta que dice qu es lo que el cliente requiere, quin es el cliente y cmo se satisface al cliente.Cules son las preguntas principales que se deben contestar para poder realizar un SIPOC?1. Cul es el nombre del proceso crtico?2. Cul es la salida del proceso?3. Para propsitos de este proyecto, cul es el ltimo paso del proceso?4. Quines son los que reciben las salidas del proceso?5. Para los propsitos de este proyecto, cul es el primer paso del proceso?6. Cul es o son las entradas del primer proceso?7. Cul es el rango de entradas que disparan el proceso?8. Quin es el proveedor del las entradas del proceso?9. Qu otros procesos tocan este proceso?10. Qu significado tienen estos procesos sobre el que se esta estudiando?8.2 Elaboracin del SIPOCLa plantilla SIPOC presenta lo siguiente:1. Definir la informacin relevante para el cliente.2. Para cada cliente definir los requerimientos y la importancia relativa de cada uno de ellos.3. Consolidar los requerimientos redundantes.4. Para cada uno de los requerimientos consolidados, definir las salidas que se pueden medir y los objetivos.5. Crear un mapa de proceso o diagrama de bloque de arquitectura que describa el producto, proceso o servicio.6. Crear un resumen de 4 o 5 pasos del diagrama de proceso o de bloque de arquitectura.7. Para cada paso del diagrama de proceso o de bloque de arquitectura establecer sus entradas.8. Identificar toda la informacin del proveedor para cada una de las entradas.9. Definir restricciones en cualquiera de las entradas: tiempo, costo, desempeo, pruebas.10. Crear el diagrama SIPOC.11. Validar el SIPOC con el Champion, miembros del equipo y otros grupos de inters.12. Renovar el SIPOC con la informacin que se vaya obteniendo a travs de la aplicacin de la metodologa DMAIC.Plantilla del SIPOC:

8.3 Ejemplo:SIPOC de una panadera:

Como puedes observar el SIPOC contiene una secuencia ordenada de la parte de la operacin bajo estudio, no contiene todo el diagrama de proceso de la operacin integral, esto facilita el anlisis y permite la focalizacin del problema.Para el ejemplo planteado, es muy posible que el problema est localizado en un paso del proceso ubicado entre la preparacin del horno y las batidoras y el proceso de horneado del pan.CierreEl SIPOC como ha quedado de manifiesto es una aproximacin a la etapa del proceso que est causando problemas, presenta en forma esquemtica aquellas variables que inciden en esa etapa del proceso, variables que se clasifican en de entrada y salida. Asimismo presenta al proveedor que emite las variables de entrada y al cliente, o sea quien recibe las variables de salida.Se plantea un ejemplo de una panadera cuyo problema se delimita dentro de las operaciones que marca el diagrama de flujo.El SIPOC sin tener la profundidad del diagrama de todo el proceso se enfoca en aquella operacin la cual se ha detectado con problemas, asimismo plantea las etapas anteriores al nodo problema y las posteriores, de manera que hace una resea de la etapa del proceso a ser analizada.Tema 9: MedicinIntroduccinUna medicin es la proporcin que existe entre la dimensin de un objeto y una unidad de medida. De lo anterior se dice que un sistema de medicin implica la comparacin de la dimensin del objeto con cierto patrn previamente seleccionado que contiene las mismas unidades de medida que el objeto a medir.La entrada al sistema es el objeto a medir y el patrn, el proceso es la comparacin, y la salida es la lectura de la medicin.Existen muchos instrumentos para llevar a cabo mediciones, mismos que pueden ser de los existentes en el mercado, o bien patrones generados por los mismos productores de bienes o servicios y que sirven para medir cosas muy especficas.El proceso de medir es un hecho que sucede muy a menudo en la vida cotidiana, e incluso se lleva a cabo an sin darte cuenta de que lo ests haciendo. La importancia de hacer mediciones queda de manifiesto cuando deseas saber el desempeo de algo o alguien.T por ejemplo si deseas saber tu desempeo en cierta materia en la escuela comparas lo que tienes de promedio con la escala de valores que tiene la escuela y con ello valoras tu gestin.Ahora ponte a pensar algo, imagina que trabajas en una zapatera y lleg un lote de pares de zapatos sin numeracin y el gerente te pone a medir cada par con una regla que tiene por ah. Tu procedes a medir cada par y le rotulas su tamao en una etiqueta que te proporcionaron y que colocas en la caja de cada par. Terminas tu labor y entregas los pares de zapatos ya con su nmero.Ahora es el momento en que llega un cliente que pregunta por los zapatos y pide que le lleven un par del nmero 8 del lote que mediste, el dependiente le lleva el par y sucede que los zapatos le quedan chicos, pide ahora un par de un nmero ms grande y an le aprietan Qu sucede?Los zapatos del lote que mediste estn mal. Qu puede estar sucediendo?Despus de un anlisis caes en la cuenta de que la regla del gerente est mal graduada y esto ha provocado una falla en la medicin del lote de zapatos.Fue entonces un error tuyo o del sistema de medicin?Qu se debe hacer?Obviamente el problema estuvo en la medicin, en este tema analizars que se debe hacer para que no sucedan este tipo de situaciones.Explicacin del tema9.1 Introduccin a los sistemas de medicinUn Sistema de medicin es un procedimiento mediante el cual en combinacin con instrumentos, equipo, as comosoftwarey personas se asigna un nmero o alguna caracterstica al elemento que est siendo medido.9.2 Datos de MedicinUngagees un instrumento utilizado para tomar una medicin o un conjunto de mediciones.Si con ungagetomas un conjunto de mediciones de un objeto y todas las mediciones tomadas estn cerca de una referencia, entonces se dice que la calidad de los datos es alta.Si por el contrario algunos de los datos estn lejos del valor de referencia, entonces se dice que los datos son de baja calidad.Los datos de baja calidad se pueden atribuir a variacin debido a: El sistema propio de medicin. El medio. El operador. Cualquier combinacin de los anteriores.Ungagedebe entonces estar bajo control estadstico.Lavariacindebido algagedebe ser pequea comparada con la variacin de las partes que se estn midiendo.Lavariacin debida algagedebe ser mnima con respecto a los lmites de especificacin, que son los lmites que el cliente acepta como vlidos para el producto que est solicitando.Lavariacin del sistemade medicin debe ser muy pequea, es decir no debe ser mayor al 10% de la variacin ms pequea del proceso; por ejemplo, si ste tiene una variacin mnima de un 5%, la variacin del sistema de medicin debe no ser mayor al 10% de ese 5% de variacin mnima del proceso.Esto es entendible ya que unproceso normaldebe tener cierta variacin por su propia naturaleza, y debe ser medida para tratar de reducirla al mnimo. Sin embargo el sistema de medicin de esa variacin en la medida de lo posible no debe aportar ms modificacin al proceso, ya que hara menos confiable el desempeo.9.3 Fuentes de Variacin

Como lo muestra el esquema anterior, lasfuentes de variacin en un procesopueden deberse a dos factores, la variacin propia del proceso y la de los sistemas de medicin.Lavariacin del procesoser atacada con la metodologa Seis Sigma como ya se puntualiz desde el primer mdulo, pero la variacin del sistemade medicinser corregida atacando la variacin del operador o tomador de registros de medicin, y la variacin delgageo instrumento de medicin.Lavariacin delgagese debe primordialmente a cuatro factores que son: Larepetibilidadque es la variacin inherente debido al sistema de medicin y se obtiene cuando un mismo operador mide la misma pieza en mltiples ocasiones. Elbias que es la diferencia entre el promedio de una serie de mediciones y alguna referencia con valor conocido, tambin se le conoce comoaccuracy. Laestabilidadque es la variacin en el tiempo para el mismo sistema de medicin y la misma parte. En otras palabras es la variacin que puede existir si medimos la misma parte con el mismo sistema de medicin pero en periodos diferentes. Lalinealidadque es la diferencia en los valores debiassobre el rango esperado de operacin del sistema de medicin.Formas de atacar las variaciones:1. La repetibilidad:

Es una variacin de ruido, es pequea con respecto a las otras causas y no se puede atacar.

2. Elbiasse ataca:

Obteniendo una muestra que est en el rango de especificacin y establece su valor de referencia relativo a un estndar rastreable.

Ahora mide la parte 10 veces utilizando el estndar rastreable.

Calcula el promedio de las 10 lecturas para el rango bajo, medio y alto como muestras de referencia.

Utilizando la variacin de corto plazo estimada del proceso calcula elbiasrestando el valor de referencia al promedio.

3. La estabilidad se resuelve:

Obteniendo una muestra que sea rastreable a una estndar de referencia para el lmite bajo, medio y alto (puedes escoger partes del proceso).

En una base peridica (diario, semanalmente, u otra) mide la muestra maestra no menos de cuatro veces.

Crear y mantener separadas las grficas de control X barra R, o X barra S para cada una de las tres muestras.

Establecer los lmites de control y evaluar las condiciones fuera de especificacin o en condiciones inestables.

Calcular la desviacin estndar para las mediciones y compararla con el proceso para determinar si la repetibilidad del sistema de medicin es apropiada para la aplicacin.

4. La linealidad se elimina:

Seleccionando 5 partes cuyas mediciones cubran el rango operativo del sistema de medicin.

Midiendo cada parte para establecer su valor de referencia y confirmar que el rango de operacin del sistema est cubierto.

Haciendo que cada parte se mida 10 veces en el sistema de medicin por algn operador que normalmente utilice esegage.

Calculando el promedio por pieza y elbiaspromedio para cada parte. El promedio debiasse calcula restando el promedio de la pieza al valor de la parte de referencia.

Graficar el promedio debias(y) contra el valor de referencia (x).

Ajustar una lnea de regresin y calcula la bondad de ajuste (R) de la lnea (puedes hacerlo usando Minitab).

Veamos a travs del siguiente esquema la diferencia entre confiabilidad y validez:

Como se observa la confiabilidad no es otra cosa que la variabilidad de las mediciones, la confiabilidad alta indica que las mediciones no tienen mucha variacin, por otra parte la validez tiene que ver con el centrado de las mediciones es decir que tan lejos de la media se estn desarrollando. Si contamos entonces con un sistema de medicin con baja confiabilidad y baja validez, estaremos en el caso del esquema de la parte baja izquierda, situacin que indica problemas con el sistema de medicin.9.4 Describir los sistemas de medicinTodos los sistemas de medicin deben tener las siguientes caractersticas:1. Estar en control estadstico. Es decir la variabilidad debe ser mnima y el centrado debe ser mximo.2. Su variabilidad debe ser pequea comparada con las especificaciones y con la variabilidad del proceso.3. Los incrementos de medida no deben ser mayores a un 10% de lo menor entre las especificaciones y la variacin del proceso.4. Poco sesgo. Es decir las mediciones no deben tener tendencias hacia la derecha o la izquierda en la curva normal o campana de Gauss.CierreHa quedado de manifiesto que para poder desarrollar el estudio Seis Sigma de un proceso, uno de los primeros pasos es el establecer de qu manera est funcionando el sistema de medicin que se emplear en el anlisis. Es evidente que si el sistema de medicin no funciona adecuadamente las etapas subsecuentes del estudio no tendrn validez ya que la informacin vertida al anlisis es invlida.Es necesario analizar el sistema de medicin desde varios puntos de vista, ya que la variacin en el sistema se puede deber a varios factores los cuales son: la repetibilidad, elbias, la estabilidad, y la lineabilidad, y al ser eliminados cada uno de ellos el sistema de medicin funcionar de mejor manera.Tema 10: Uso de MinitabIntroduccinEn la actualidad no se concibe el desarrollo de un anlisis completo de cualquier tpico sin la utilizacin de la tecnologa de informacin y con ello la utilizacin de equipo de cmputo y desoftware.Seis Sigma no es la excepcin ya que emplea ciertos softwares para su estudio y comprensin, adems del anlisis estadstico que de otra manera sera muy complejo de desarrollar. Entre stos destaca Minitab que se ha convertido en una herramienta muy comprensible y fcil de emplear ya que funciona bsicamente como una hoja de clculo con diferentes mens tanto para clculos estadsticos como para los graficadores que muestran en diagramas los distintos conceptos calculados matemticamente.Minitab por lo anterior se convierte en una herramienta obligada para un anlisis Seis Sigma completo. Minitab tambin se emplea para aplicaciones en control estadstico del proceso ya que cuenta con una amplia gama de grficas de control para datos variables o continuos y datos categricos o por atributos.Elsoftwarecuenta tambin con mens de ayuda en todos los pasos y complementariamente es compatible con la hoja de clculo de Excel con lo que mediante pequeos ajustes es posible importar datos de Excel a Minitab y pasar datos de Minitab a Excel.Explicaciones del tema10.1 Introduccin a MinitabMeet Minitabpresenta las caractersticas utilizadas con mayor frecuencia en Minitab.La mayor parte de las herramientas incluidas en Minitab requieren de un conocimiento previo del tema que se trate.En una sesin normal de Minitab se pueden agotar los siguientes pasos:

Los principales mens de grficas con las que cuenta elsoftwareson:1. Grfica de Dispersin (Scatterplot).2. Grfica Matricial (Matrix Plot).3. Grfica Marginal (Marginal Plot).4. Histograma.5. Grfica de Puntos (Dot Plot).6. Grfica de Tallo y Hojas (Stem-and-Leaf).7. Grfica de Probabilidad.8. CDF Emprica.9. Grfica de Caja (Box Plot).10. Grfica de Intervalos.11. Grfica de Valores Individuales.12. Grfica de Barras (Bar Chart).13. Grfica Circular (Pie Chart).14. Grfica de Series de Tiempo.15. Grfica de rea.16. Grfica de Contorno.17. Grfica de Superficie 3D.18. Grfica de Dispersin 3D (Scatterplot 3D).Para los anlisis estadsticos Minitab cuenta con:1. Estadstica Bsica.2. Regresin.3. Anlisis de Varianza (ANOVA - Analysis of Variance).4. Diseo de Experimentos (DOE - Design of Experiments).5. Grficas de Control.6. Herramientas de Calidad.7. Confiabilidad/Supervivencia.8. Multivariable.9. Series de Tiempo.10. Tablas.11. No paramtricos.12. Anlisis Exploratorio de Datos (EDA - Exploratory Data Analysis).13. Poder y Tamao de Muestra.10.2 Mens Principales

EjemploA continuacin se te presenta un cuadro que plantea las horas de estudio empleadas por 15 alumnos para la preparacin de un examen.En la siguiente columna se presenta la calificacin obtenida en dicho examen.Encuentra la ecuacin de regresin de estos datos con objeto de poder predecir con base en las horas de estudio qu calificacin obtendrs.Horas de estudioCalificacin

108

138.5

24

88

56

149

129

128.5

67.5

68

129

159

128.5

149

1810

Se vaca esta informacin incluyendo los ttulos en una hoja de Minitab, y se va al men deStat- Regression-Regression, inmediatamente despus en el cuadro de dilogo en respuesta se pone calificacin y en predictors se pone horas de estudio haciendo doble clic en la opcin adecuada cuando el cursor indica que est en response o en predictors.Ahora se le da clic en OK y en el cuadro se sesin aparece en primer trmino la ecuacin de prediccin deseada de la siguiente manera:The regression equation iscalificacion = 4.97 + 0.299 horas de estudioPredictor Coef SE Coef T PConstant 4.9685 0.4777 10.40 0.000horas de estudio 0.29857 0.04188 7.13 0.000S = 0.682574 R-Sq = 79.6% R-Sq(adj) = 78.1%Analysis of VarianceSource DF SS MS F PRegression 1 23.677 23.677 50.82 0.000Residual Error 13 6.057 0.466Total 14 29.733Unusual ObservationshorasdeObs estudio calificacin Fit SE Fit Residual St Resid3 2.0 4.000 5.566 0.401 -1.566 -2.83RR denotes an observation with a large standardized residual.Con esta ecuacin es posible tener cierta seguridad, en relacin a la siguiente premisa: con cuntas horas de estudio para esa materia se puede obtener qu calificacin.CierreMinitab es elsoftwareque facilita el desarrollo de los anlisis estadsticos y grficos que se derivan de la metodologa Seis Sigma.En este tema se han planteado los mens bsicos de estesoftware, sin embargo como sucede en estos casos es necesario estar practicando e ir viendo qu se puede obtener con cada men, lo importante es que no pierdas la oportunidad de familiarizarte con Minitab y que practiques con los mens de grficas, estadstica y datos bsicamente.Es muy importante que si deseas por algn motivo continuar con el estudio de la metodologa Seis Sigma no dejes de practicar con elsoftware, los tems de ayuda son comprensibles y si los combinas con algn texto de estadstica vas a obtener buenos resultados en tus anlisis.Recuerda tambin que muchas veces es necesario desarrollar un grfico que ahorre explicaciones adicionales, Minitab tambin te proporciona esta facilidad y diagramas como el de Ishikawa, o la grfica de Pareto, o las de cajas (boxplots), o series de tiempo, que de otra forma sera laborioso desarrollarlas, con esta aplicacin se simplifica y los resultados de tu anlisis cuentan con el respaldo grfico. Respaldo que no necesariamente es para Seis Sigma sino que puede ser empleado en un sinnmero de ocasiones de tu vida escolar, profesional o personal.Tema 11: AnlisisIntroduccinLa definicin de la causa raz, es uno de los hechos ms importantes en la metodologa Seis Sigma, ya que reviste la mayor importancia el establecer metodolgicamente el hecho que ha dado origen a una situacin dada.Existen varios mtodos para establecer cul es la causa de tal o cual problema o tambin el origen de una situacin favorable, aqu vers los mtodos ms usuales.Si lo pones en trminos matemticos recordars que existen dos tipos de variables las dependientes y las independientes y si lo pones en trminos grficos se tiene que las variables dependientes se encuentran en el eje de las Ys y las independientes en el eje de las Xs.Al ponerlo en estos trminos es evidente que como a toda accin corresponde una reaccin las Xs sern las causas y las Ys sern los efectos.Por otra parte, qu sucede cuando encuentras la causa de algo malo? Inmediatamente te avocas a buscar una solucin, pero lo haces solo o consultas con personas que conocen del tema y te pueden asesorar para tu toma de decisiones?Creo que optas por lo segundo, a esto se le llama lluvia de ideas y es otra de las herramientas fundamentales de la metodologa Seis Sigma.La lluvia de ideas es uno de los conceptos que ms se emplean debido a que el especialista en Seis Sigma normalmente no conoce los procesos que tienen problemas, no los domina, puede determinar la causa raz del problema pero la posible solucin o soluciones slo los expertos, los dueos del proceso. Qu se hace? Una lluvia de ideas con todos ellos para saber que se har.En mltiples ocasiones es ms conveniente presentar el anlisis de la interaccin de la entrada con la salida o la causa con el efecto en forma de grficos, Minitab cuenta con varias herramientas que presentan objetivamente este anlisis, aqu tambin se presentarn algunos mens de Minitab que presentan estas relaciones mismas que en mltiples ocasiones son tan elocuentes que con el simple anlisis de las grficas ya no es necesario concluir el estudio Seis Sigma dado que se ha encontrado la solucin al problema en forma prematura.Explicacin del tema11.1 Anlisis de la Causa RazEmpecemos por establecer que es unacausa raz, es la razn fundamental de un problema, origina que los problemas sean repetitivos, no es un sntoma, est basada en anlisis de datos y cuando se remueve la causa, el problema se soluciona.Es evidente que cuando la causa raz es atacada existe una mejora que se traduce en beneficios.Los pasos en la definicin de la causa raz son:

1. Identificar y definir el problema.

2. Identificar todas las posibles causas del problema.

3. Determinar las probables causas raz.

4. Recolectar y analizar datos para soportar las opiniones sobre las causas.

5. Confirmacin.

Cules son las herramientas para determinar la causa raz? Lluvia de ideas. Diagrama de afinidad. Causa & Efecto/ Ishikawa. Diagrama de los 5 porqu. Grfica de Interrelaciones/Diagrama de Relaciones. Anlisis de Consecuencias de Comportamiento (ABC). Anlisis de Consecuencias Balanceadas (BOC). El diagrama de los 5 porqu consiste en:

Anlisis de consecuencias del comportamiento (ABC):ElABC es ambas cosas una herramienta de diagnstico y solucin de problemas, que se emplea cuando las causas de los problemas en apariencia se deben al mal desempeo de la gente sea del nivel que sea dentro de la organizacin, por ejemplo: Mal servicio al cliente. Errores en el procesamiento de rdenes. Procesamiento inexacto de facturas o recibos. Llamadas telefnicas no atendidas rpidamente. Errores en los datos que alimentan una computadora. Maquinaria operada incorrectamente. Maquinaria sin el mantenimiento adecuado.Se utiliza: Durante la fase de anlisis como herramienta de diagnstico.

En la fase de incremento o mejora en la solucin de problemas.

Cuando no ocurre algo que quieres que ocurra, por ejemplo que la gente no emplea el equipo de seguridad, o los reportes no llegan antes de la fecha lmite.

Cuando lo que no quieres que ocurra sucede muy a menudo, por ejemplo, muchos errores en la facturacin, excesivo desperdicio en la produccin, o muchos accidentes

Se emplea motivando al trabajador a travs de las consecuencias de sus actos, consecuencias que son o no importantes, positivas o negativas, inmediatas o futuras, conocidas o inciertas.Lasconsecuencias importantesson ms poderosas que las no importantes, por ejemplo es importante ganar horas extras, pero es ms importante estar ms en contacto con la familia.Elreforzamiento positivoes mejor que el negativo, esto quiere decir que si a un trabajador lo motivas ofreciendo algo si logra un buen desempeo es mejor que si lo amenazas por un mal desempeo.Lasconsecuencias inmediatasson mejores que las a futuro, el reconocimiento diario es mejor que el mensual o anual. Las consecuencias conocidasson ms poderosas que las inciertas, si un trabajador sabe a qu atenerse por su mal desempeo es mejor a que no sepa que suceder debido a su conducta.Elanlisis de Consecuencias Balanceadas (BOC)propugna por el tratamiento ms personalizado de las motivaciones hacia los trabajadores y el anlisis profundo de las consecuencias, ejemplificando, lo que a un trabajador le puede parecer un buen incentivo a otro le puede parecer negativo, si por ejemplo si un trabajador es elogiado pblicamente puede resultarle contraproducente con sus compaeros al recibir burlas o ironas, por parte de ellos.11.2 Lluvia de IdeasLalluvia de ideases una herramienta bsica en la metodologa Seis Sigma, se emplea en los procesos ms importantes de la metodologa debido a que hace que confluyan en la solucin de un problema las ms variadas apreciaciones lo que enriquece el anlisis.Los principios de la lluvia de ideas son: La lluvia de ideas es una herramienta eficaz para la generacin de ideas. Ayuda a identificar un nmero mayor de soluciones a un problema dado que si lo hiciera una sola persona. Debe preceder a romper patrones porque las ideas ayudan a identificar cosas que vemos pero que no razonamos. La generacin de ideas es ms productiva cuando los miembros del equipo estn llenos de energa. Los detalles son buenos pero los conceptos son mejores.Los pasos para la lluvia de ideas son:1. Cada miembro del equipo escribe 10 ideas especficas en 10 Post-it por separado.

2. Cuando todos terminen de generar sus 10 ideas, una persona empieza a leerlas todas en voz alta y pega las notas en un pizarrn. Cuando las ideas se dupliquen, se deben de poner las notas una arriba de otra. Cada persona deber presentar su idea de igual manera.

3. Mientras la presentacin est en proceso, cualquier nueva idea puede surgir de escuchar las de sus compaeros. Los miembros deben de capturar esta segunda generacin de ideas y hacer el mismo proceso.

4.Cuando el grupo haya terminado, cada persona debe revisar el enunciado de oportunidad y repetir los pasos 1 y 3 para construir ideas unas arriba de otras.

5.Este proceso contina hasta que todas las ideas se hayan agotado por completo.

Cuando las reuniones delluvia de ideasse llevan a cabo, es muy normal que las personas pertenezcan a una organizacin y que sus ideas sean concurrentes, entonces en ocasiones es necesario romper los patrones establecidos mediante la conceptualizacin de los hechos. Para ello se recurre a forzar al grupo a ir del detalle al concepto, por ejemplo: la idea que prevalece que da origen a una falla en el proceso de maquinado es que hay que cambiar el torno, si esta idea prevalece entonces se pregunta al grupo, cul es el propsito de cambiarlo y sus consecuencias.11.3 Anlisis grficoExisten varias grficas que vinculan lasentradas con las salidaso lascausas con los efectoso mejor an las Xs con la Ys, a continuacin se darn ejemplos de algunas de ellas:Es conveniente aclarar que las herramientas mencionadas manejan dos