Cálculo del nivel de calidad sigma del proceso, Relación de estas medidas con el nivel de calidad sigma del proceso

1. Cálculo del nivel de calidad sigma del proceso.
Seis sigma un proceso de negocios que permite a las compañías mejorar
drásticamente los resultados finales, diseñando y controlando las actividades
diarias, de manera de minimizar los desperdicios y el uso de los recursos mientras
se mejora la satisfacción del cliente.
El término “sigma”, corresponde al uso de la letra del alfabeto Griego (σ), que se
utiliza comúnmente para definir la variabilidad de un proceso. Un nivel de calidad
“sigma”, indica cuan frecuentemente es esperable que ocurran defectos. A mayor
nivel de “sigma”, menor es la posibilidad de generación de los mismos. Un nivel de
calidad “6 sigma”, equivale a 3,4 defectos por millón de oportunidades.
El primer paso fundamental en “6 sigma” es definir claramente que es lo que el
cliente quiere, en requerimientos explícitos. Llamaremos a estos requerimientos
“características críticas de calidad”.
El próximo paso será establecer la probabilidad de defectos o fallas que ocurren
con relación a estas características.
Una forma de hacerlo es a través de los métodos estadísticos clásicos, por
ejemplo un proceso 6 sigma tendrá un Cp=2. Es decir, cuando el mismo está
centrado, si se toma la distancia entre la media muestral y los límites de la
especificación, esto dará 6 desviaciones estándar (habitualmente identificadas con
la letra griega sigma).
El nivel “sigma “de calidad es también frecuentemente expresado en defectos por
millón de oportunidades (DPMO). Se muestra a continuación una tabla de
conversión simplificada.
Rendimiento DPMO Nivel “sigma”
30,9% 690.000 1
69,2% 308.000 2
93,3% 66.800 3
99,4% 6.210 4
99,98% 320 5
99,9997% 3,4 6
Ejemplo:
Imaginemos que tenemos un proceso que tiene 5 actividades o etapas.
Supongamos que nosotros pasamos 100 unidades a través de la actividad Nro.3.
Asumamos ahora que, en función de la experiencia, hemos determinado que
existen 10 posibilidades distintas de falla o defectos que podrían afectar una
característica crítica de calidad.
Si al pasar las 100 unidades por la actividad 3, encontramos 6 defectos (aún
cuando estos puedan ser solucionados), nosotros podemos decir que los defectos
por unidad (DPU) son 6%.

2. Teniendo en cuenta que existen 10 posibilidades de defectos por unidad, los
defectos por oportunidad (DPO) serán DPU/10 = 0,06/10 = 0,006. Utilizando esta
forma de cálculo, nosotros podemos decir que la probabilidad de concretar una
oportunidad de defecto es de 0,6% y por lo tanto el rendimiento de esta etapa será
100% - 0,6% = 99,4%; y si observamos la tabla anterior, corresponde a un nivel de
calidad “4 sigma”.
Si nosotros quisiéramos ahora calcular el rendimiento total del proceso (Rolled
Troughput Yield), lo debemos hacer multiplicando los rendimientos de cada
actividad. Si en este ejemplo los rendimientos de cada una fueran: 92%, 95%,
99,4%, 96,2% y 93%, el RTY sería 0,92 x 0,95 x 0,994 x 0,962 x 0,93 = 0,777, es
decir un 77,7%.
Este valor es muy importante, ya que asumiendo que todos los defectos son
reparables, hará falta 1,287 unidades equivalentes (en esfuerzo y materiales) por
cada unidad buena a ser enviada al cliente.
Para maximizar el RTY, habrá que tener procesos con alto nivel de calidad en sus
actividades (alta robustez) y el menor número de actividades posible (baja
complejidad).
Debe recordarse que este cálculo es muy diferente al convencional que toma
solamente salidas versus entradas, sin considerar todos los defectos retrabajados
a lo largo de la línea de producción.
El proceso “6 sigma” de mejora continua consta de 5 grandes etapas:

3. Relación de estas medidas con el nivel de calidad sigma del proceso

5. Pasos Mejora de proceso
1. Definir Identificar el problema
Definir los requerimientos
Establecer los objetivos
2. Medir Validar el problema/ proceso
Redefinir el problema/ objetivo
Medir las variables críticas
3. Analizar Desarrollar hipótesis de causa
Identificar las causas clave
Validar las hipótesis
4. Mejorar Desarrollar ideas para eliminar
las causas raíz
Probar las soluciones
Estandarizar las soluciones y los
resultados
5. Controlar Establecer mediciones estándar
para mantener los resultados
Corregir problemas si es
necesario

6. Alumno: Cesar Jesús Estrada Escobedo
3ER Cuatrimestre Sección “A”
Maestro: Lic. Gerardo Edgar Mata Ortiz
Materia: Control Estadístico del Proceso
Fecha: 07/06/12