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CAPITULO 2: MARCO TEORICO
En este capítulo se expondrá lo que es la metodología Seis Sigma, cuáles son sus
objetivos, sus fases y las herramientas involucradas en su desarrollo. En la primera parte
se describe que es Seis Sigma y cuáles son sus objetivos. Posteriormente se da una
breve reseña sobre los antecedentes de esta metodología. Después se explica cuál es su
métrica así como otras métricas involucradas. Finalmente se expone un mapa sobre la
metodología utilizando el proceso de mejora DMAIC en donde se explican los objetivos
de cada fase así como sus pasos y algunas herramientas utilizadas.
2.1 ¿Qué es Seis Sigma?
Seis Sigma es una estrategia de mejora continua que busca identificar las causas de los
errores, defectos y retrasos en los diferentes procesos de negocio, enfocándose en los
aspectos que son críticos para el cliente (Gutiérrez y de la Vara, 2004, p. 548). La
estrategia Seis Sigma se basa en métodos estadísticos rigurosos que emplean
herramientas de calidad y análisis matemáticos, ya sea para diseñar productos y
procesos o para mejorar los ya existentes. Esta estrategia requiere que se optimicen las
salidas del proceso mediante un enfoque en las entradas y procesos involucrados.
Matemáticamente esto se describe mediante la siguiente ecuación:
Y = f(x) (1)
Esto se expresa como Y es una función de x; donde Y es una variable dependiente de
una salida del proceso, un efecto o síntoma que hay que monitorear y x son variables
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7
2.2 Antecedentes
Seis Sigma fue introducida por primera vez en 1987 en Motorola por un equipo
de directivos encabezados por Bob Galvin, presidente de la compañía con el
propósito de reducir los defectos de productos electrónicos. Desde entonces Seis
Sigma ha sido adoptada, enriquecida y generalizada por un gran número de
compañías. Además de Motorola, otras compañías que han adoptado la
metodología y logrado grandes éxitos son Allied Signal1
que inicio su programa
en 1994 y General Electric2
que inicio en 1995. Uno de los factores decisivos
fue que los presidentes de estas compañías, Larry Bossidy y Jack Welch,
respectivamente, encabezaron y apoyaron de manera entusiasta y firme el
programa dentro de sus organizaciones (Gutiérrez y de la Vara, 2004, p. 548).
A continuación se presentan algunos resultados logrados por estas compañías gracias a
Seis Sigma (Gutiérrez y de la Vara, 2004, p.548, citado en Hahn et al., 2000 y Harry,
1998):
• Motorola logró aproximadamente 1000 millones de dólares en ahorros durante
tres años y el premio a la calidad Malcom Baldrige en 1988.
• Allied Signal logro más de 2000 millones de dólares en ahorros entre 1994 y
1999.
• GE alcanzo más de 2250 millones de dólares en ahorros en dos años (1998-
1999).
1
Allied Signal es una compañía de diversas aéreas como la aeroespacial, automotriz y materiales. Cuenta
con más de 70 mil empleados y sus ingresos anuales son alrededor de 25 mil millones de dólares.
2
GE es un gigante corporativo en todo el mundo en diversas áreas como la aeroespacial, entretenimiento,
equipo médico, etc. Tiene más de 300 mil empleados y su capital supera los 450 mil millones de dólares.
8
2.3 Métrica Seis Sigma
La letra griega “Sigma” (σ) es utilizada en estadística para denominar la desviación
estándar (medida de dispersión de los datos respecto al valor medio). Mientras más alto
sea el “Sigma” y, consecuentemente, menor la desviación estándar, el proceso es mejor,
más preciso y menos variable (Wikipedia, 2007). Como se mencionó anteriormente, en
estadística el valor de 6 Sigma corresponde a 3.4 defectos por millón. Esto se refiere a
que de acuerdo a los límites de especificación del cliente, la variación de un proceso
resulta en seis desviaciones estándar del proceso entre la media del proceso y los límites
de especificación del cliente. Por lo tanto, Seis Sigma se utiliza como una medida
estadística del nivel de desempeño de un proceso o producto (Escalante, 2003). En la
figura 2.2 se muestra gráficamente el cambio de un proceso con una calidad tres sigma a
uno con calidad seis sigma:
Figura 2.2. Cambio de un proceso con calidad tres sigma a seis sigma.
Fuente: (Pearlstein, 2006)
Cambiar de una calidad tres sigma a seis sigma significa pasar de un proceso con un
rendimiento de 99.73% (tres sigma) la cual genera 66,800 DPMO3
a una con
rendimiento de 99.9997% la cual genera como se menciono anteriormente 3.4 DPMO.
A continuación en la figura 2.3 se demuestra esto gráficamente:
3
Defectos Por Millón de Oportunidades
9
Figura 2.3 Demostración grafica del nivel seis sigma. Fuente: (El día, 2007)
Nota. Cp = capacidad del proceso
2.4 Otras métricas Seis Sigma
Además de la descrita anteriormente, existen otras métricas para medir el desempeño de
un proceso con un enfoque Seis Sigma. Sin embargo, es necesario tener en cuenta los
siguientes conceptos:
• Unidad; “son las partes, productos o ensambles que son producidas por un
proceso y por lo tanto es posible inspeccionar o evaluar su calidad.”
• Oportunidad; “cualquier parte de la unidad que puede medirse o probarse que
es adecuada”.
• Defecto; “cualquier no conformidad o desviación de la calidad especificada de
un producto”.
10
2.4.1 DPU (defectos por unidad)
Métrica que mide el nivel de no calidad de un proceso que no toma en cuenta las
oportunidades de error y se obtiene de la siguiente forma:
U
DPU =
d
(2)
Donde d es el numero de defectos observados y U es el número de unidades producidas
en cierto periodo de tiempo.
2.4.2 DPO (defectos por oportunidad)
Se utiliza para tomar en cuenta la complejidad de la unidad o producto y se obtiene de la
siguiente manera:
OU
DPO
×
=
d
1000000
(3)
Donde O es el número de oportunidades de error por unidad. Se debe de asegurar que
solo se cuenten oportunidades que son significantes en el proceso.
2.4.3 DPMO (defectos por millón de oportunidades)
Este índice mide los defectos esperados en un millón de oportunidades de error y se
calcula de la siguiente manera:
(4)= DPODPMO ×
(Gutiérrez y de la Vara, 2004, pp. 559-560)
11
2.5 Actores y roles en la metodología Seis Sigma
• Champion/sponsor; Gerente de la planta o gerente del área, son los dueños de
los problemas y establecen problemas y prioridades. Es responsable de
garantizar el éxito de la implementación de Seis Sigma en sus áreas de
influencia (Gutiérrez y de la Vara, 2004, p. 594).
• Master Black Belt; Experto en las técnicas de Seis Sigma y en implantación de
proyectos. Juegan un gran papel en el entrenamiento, la asesoría y la remoción
de barreras para la ejecución de proyectos además de la promoción general de la
filosofía Seis Sigma (Polesky, 2006).
• Black Belt; Líder de tiempo completo en Seis Sigma, se encargan de establecer
objetivos de calidad, seleccionar proyectos, apoyar y supervisar su ejecución
(Gutiérrez y de la Vara, 2004, p. 550).
• Green Belt; Líder de proyecto de proceso de mejora que está entrenado y
“certificado” en la metodología y las herramientas Seis Sigma y que es
responsable por la ejecución exitosa de proyectos. Sus proyectos son más
reducidos en alcance que los del Black Belt (Polesky, 2006).
• Team Members (Miembros del Equipo); Son personas que ofrecen sus
conocimientos y experiencia de tiempo parcial. Representan sus áreas ya sea que
estén directamente o indirectamente involucradas en el proyecto. Ayudan en la
realización de tareas relacionadas con el proyecto, encontrar ideas de mejora y
sustentar resultados (Polesky, 2006).
12
2.5 Metodología Seis Sigma
Dentro de Seis Sigma se tienen diferentes metodologías las cuales son diferentes en
fines y usos. A continuación se da una breve descripción de algunas de ellas:
• DMAIC. - (Define-Measure-Analyze-Improve-Control). Se utiliza para mejorar
procesos ya existentes.
• DMADV (Define-Measure-Analyze-Design-Verify); Se usa en el rediseño de
procesos que no alcanzan la mejora aun siendo mejorados.
• IDOV (Identify-Design-Optimize-Validate); Se aplica para nuevos procesos o
productos y no existe medición alguna disponible.
• CQDFSS (Commercial-Quality-Design-For-Six Sigma); Se utiliza para la
búsqueda y aseguramiento en introducción de productos o servicios al mercado.
(Polesky, 2006)
Para el presente proyecto de tesis se utilizara la metodología DMAIC porque se
pretende mejorar un proceso que ya existe dentro de la empresa.
2.6 Proceso DMAIC
Como se mencionó anteriormente, para el presente proyecto de tesis se utilizó el
proceso de mejora denominado DMAIC de la metodología Seis Sigma. Este proceso,
que es conducido por datos, consiste en mejorar procesos ya existentes y está
compuesto por cinco fases que se listan a continuación (Pries, 2006):
13
1. Definición
2. Medición
3. Análisis
4. Mejora (Improve)
5. Control
A continuación se dará una descripción de cada una de estas fases junto con algunas
herramientas que ayudan para su realización. Es importante destacar que aunque cada
fase cuenta con diversos pasos y herramientas, no es necesario aplicar todas a un
proyecto todo el tiempo. Además estas herramientas son muy flexibles dentro de su
contexto y pueden ser adaptadas a cada problema. Esto se puede resumir mediante la
siguiente frase que aparece en el artículo de Kerry Simon (Simon, 2007) “Haz que las
herramientas funcionen para ti”.
2.6.1 Etapa previa
“Un aspecto fundamental en el éxito de un programa Seis Sigma es la selección
adecuada de proyectos y la formación del equipo que atenderá cada proyecto”
(Gutiérrez y de la Vara, 2004, p. 564). Por esto es necesario realizar los pasos que se
describen a continuación.
Seleccionar un buen proyecto Seis Sigma. Para la selección de un buen proyecto es
recomendable utilizar los criterios SMART, los cuales consisten en una serie de
preguntas sobre el proyecto como se muestra:
• Specific (especifico): ¿está enfocado a un problema real del negocio?
14
• Measurable (medible): ¿es posible medir el problema, establecer una línea base
y fijar metas para mejora?
• Attainable (alcanzable): ¿es la meta realizable? ¿la fecha de finalización del
proyecto es realista?
• Relevant (relacionado): ¿se relaciona con un objetivo del negocio?
• Time bound (límite de tiempo): ¿se tiene una fecha de finalización del proyecto?
(Polesky, 2006)
Formación del equipo. Una vez que se tenga un proyecto, lo siguiente es seleccionar a la
gente que integrara el equipo que lo desarrollara. Generalmente es tarea de los
Champions o Black Belts seleccionar al equipo y al líder del proyecto que usualmente
es un Black Belt, Green Belt o un candidato a estas categorías. Los demás integrantes
deben ser seleccionados es base a lo que pueden aportar al equipo, ya que es necesario
contar con diferentes puntos de vista, experiencias y especialidades (Gutiérrez y de la
Vara, 2004, p. 565).
2.6.2 Definición
Es la primera fase de la metodología DMAIC, aquí se identifica el producto y/o el
proceso a ser mejorado y asegura que los recursos estén en lugar para el proyecto de
mejora. Esta fase establece la expectativa para el proyecto y mantiene el enfoque de la
estrategia Seis Sigma a los requerimientos del cliente (Polesky, 2006).
Pasos:
• Definir los requerimientos del cliente
• Desarrollar enunciado del problema, metas y beneficios
15
• Identificar al Champion, dueño del proceso (process owner) y al equipo.
• Definir los recursos
• Evaluar apoyo organizacional clave
• Desarrollar en plan del proyecto
• Desarrollar mapeo del proceso a nivel alto
(iSixSigma, 2007 a)
Herramientas, ver (Gutiérrez y de la Vara, 2004), (Polesky, 2006), (iSixSigma, 2007 a):
• Team Charter (carta de equipo)
• Diagrama de flujo del proceso
• Diagrama SIPOC4
• Definiciones de CTQ´s5
(variables criticas para la calidad)
• Recolección de VOC (voz del cliente)
• QFD6
(despliegue de la función de calidad)
• 5 W´s y 2 H´s
2.6.3 Medición
Es la segunda fase de la metodología DMAIC. Esta fase define los defectos, junta la
información primordial para el producto o proceso y establece metas de mejora. La fase
de medición te permite entender la condición actual del proceso (baseline) antes de
intentar identificar mejoras. Esta fase se basa en datos validos por lo que elimina
estimaciones y suposiciones de que tan bien está trabajando el proceso (Polesky, 2006).
4
Suppliers, Inputs, Process, Outputs, Clients
5
Critical To Quality
6
Quality Function Deployment
16
Pasos:
• Definición de unidad, oportunidad, defecto y métrica.
• Mapa del proceso detallado de las áreas apropiadas
• Desarrollar plan de recolección de datos
• Validar el sistema de medición
• Recolectar los datos
• Comenzar a desarrollar la relación Y = f(x)
• Determinar la capacidad del proceso y nivel sigma
(iSixSigma, 2007 a)
Herramientas, ver (Gutiérrez y de la Vara, 2004), (Polesky, 2006), (iSixSigma, 2007 a),
(Waddik, 2007), (Trimble, 2003):
• Diagrama de flujo del proceso
• Plan de recolección de datos
• Benchmarking (marca de referencia)
• Análisis del sistema de medición/Gage R & R
• Recolección de VOC
• Calculo del nivel sigma del proceso
2.6.4 Análisis
Es la tercera fase de la metodología DMAIC. Esta fase examina los datos recolectados
en la etapa de Medición con el objetivo de generar una lista de prioridades de las
fuentes de variación (x´s). Esta fase se enfoca en los esfuerzos de mejora mediante la
separación de las pocas variables vitales (más probable responsables de la variación) de
17
las muchas variables triviales (menos probable responsables de la variación) (Polesky,
2006).
Pasos:
• Definir los objetivos de desempeño
• Identificar pasos de valor agregado y de no valor agregado del proceso
• Identificar fuentes de variación
• Determinar la(s) causa(s) raíz
• Determinar las x`s vitales en la relación Y = f(x)
(iSixSigma, 2007 a)
Herramientas, ver (Gutiérrez y de la Vara, 2004), (Polesky, 2006), (Burguete, 2006),
(iSixSigma2007 a):
• Histograma
• Diagrama de Pareto
• Series de tiempo
• Diagrama de dispersión
• Análisis de regresiones
• Diagrama de Ishikawa/Causa y efecto
• 5 por que´s
• Análisis estadístico
• Pruebas de hipótesis
• FMEA7
(Análisis de Modo y Efecto de Falla)
7
Failure Mode and Effects Analysis
18
2.6.5 Mejora (Improve)
Es la cuarta fase de la metodología DMAIC. Esta fase confirma que la solución
propuesta va a alcanzar o a exceder las metas de mejora de calidad del proyecto. En esta
fase se prueba la solución a pequeña escala en un ambiente real de negocio. Esto
asegura que se han arreglado las causas de variación y que la solución va a funcionar
cuando sea implementada por completo (Polesky, 2006).
Pasos:
• Generar diferentes soluciones para cada una de las causas raíz
• Con base en una matriz de prioridades elegir la mejor solución
• Definir tolerancias operacionales del sistema potencial
• Evaluar los modos de falla de la solución potencial
• Validar mejoras potenciales mediante estudios piloto
• Corregir/revaluar solución potencial
(iSixSigma, 2007 a)
Herramientas, ver (Gutiérrez y de la Vara, 2004), (Polesky, 2006), (Burguete, 2006),
(iSixSigma, 2007 a), (Brassard, 1994):
• Lluvia de ideas
• Métodos a prueba de errores (Mistake Proofing).
• Diseño de experimentos
• Matriz de prioridades
• QFD
• FMEA
• Software de simulación
19
20
2.6.6 Control
Es la última fase de la metodología DMAIC. La fase de control implementa la solución,
asegura que la solución sea sostenida y comparte las lecciones aprendidas de cualquier
proyecto de mejora. Asegura que las mejoras al proceso, una vez implementadas, serán
sostenidas y que el proceso no se va a revertir a su estado anterior. Adicionalmente
permite que se comparta información que puede acelerar mejoras similares en otras
áreas.
Pasos:
• Estandarizar el proceso
• Documentar el plan de control
• Monitorear el proceso
• Cerrar y difundir el proyecto
(Gutiérrez y de la Vara, 2004)
Herramientas, ver (Gutiérrez y de la Vara, 2004), (Polesky, 2006), (iSixSigma, 2007 a):
• Calculo del nivel sigma del proceso.
• Cartas de control (variables y atributos).
• Calculo de ahorros y costos.
• Plan de control.

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  • 1. CAPITULO 2: MARCO TEORICO En este capítulo se expondrá lo que es la metodología Seis Sigma, cuáles son sus objetivos, sus fases y las herramientas involucradas en su desarrollo. En la primera parte se describe que es Seis Sigma y cuáles son sus objetivos. Posteriormente se da una breve reseña sobre los antecedentes de esta metodología. Después se explica cuál es su métrica así como otras métricas involucradas. Finalmente se expone un mapa sobre la metodología utilizando el proceso de mejora DMAIC en donde se explican los objetivos de cada fase así como sus pasos y algunas herramientas utilizadas. 2.1 ¿Qué es Seis Sigma? Seis Sigma es una estrategia de mejora continua que busca identificar las causas de los errores, defectos y retrasos en los diferentes procesos de negocio, enfocándose en los aspectos que son críticos para el cliente (Gutiérrez y de la Vara, 2004, p. 548). La estrategia Seis Sigma se basa en métodos estadísticos rigurosos que emplean herramientas de calidad y análisis matemáticos, ya sea para diseñar productos y procesos o para mejorar los ya existentes. Esta estrategia requiere que se optimicen las salidas del proceso mediante un enfoque en las entradas y procesos involucrados. Matemáticamente esto se describe mediante la siguiente ecuación: Y = f(x) (1) Esto se expresa como Y es una función de x; donde Y es una variable dependiente de una salida del proceso, un efecto o síntoma que hay que monitorear y x son variables 6
  • 2. in ha ndependient ay que contr es de entra rolar ó que adas o del p de hecho so proceso que on controlab e representa bles (Polesk an las causa ky, 2006). V as o problem Ver figura 2 mas que 2.1. La ca op Cu pe vi el lo tra Figura 2.1 a meta de alidad Seis S portunidade ulturalment erfección (P igoroso de m l que se de ogras mejor ansacciones 1 Ecuación de la relacióón entre cauusas y efecttos. Fuente: (Polesky, 22006) Seis Sigma Sigma. Cua es o en otra te esto sign Polesky, 20 mejora, dise sarrollan pr as mediante s (Gutiérrez a, que le da antitativame as palabras, nifica que s 006). Esta eñado e imp royectos de e la elimina z y de la Var a su nombre ente esto qu , estar bien se deben d meta se p pulsado por e Seis Sigm ación de de ra, p. 548). e, es lograr uiere decir te n el 99.9997 de ejecutar retende alc r la alta dire ma a lo larg efectos, retr r que los pr ener 3.4 def 7% de la v los proceso canzar med ección de u go y ancho rasos de pro rocesos ten fectos por m veces a la os claves c diante un p una organiz con el obj oductos, pro ngan una millón de primera. casi a la programa ación en etivo de ocesos y 7
  • 3. 2.2 Antecedentes Seis Sigma fue introducida por primera vez en 1987 en Motorola por un equipo de directivos encabezados por Bob Galvin, presidente de la compañía con el propósito de reducir los defectos de productos electrónicos. Desde entonces Seis Sigma ha sido adoptada, enriquecida y generalizada por un gran número de compañías. Además de Motorola, otras compañías que han adoptado la metodología y logrado grandes éxitos son Allied Signal1 que inicio su programa en 1994 y General Electric2 que inicio en 1995. Uno de los factores decisivos fue que los presidentes de estas compañías, Larry Bossidy y Jack Welch, respectivamente, encabezaron y apoyaron de manera entusiasta y firme el programa dentro de sus organizaciones (Gutiérrez y de la Vara, 2004, p. 548). A continuación se presentan algunos resultados logrados por estas compañías gracias a Seis Sigma (Gutiérrez y de la Vara, 2004, p.548, citado en Hahn et al., 2000 y Harry, 1998): • Motorola logró aproximadamente 1000 millones de dólares en ahorros durante tres años y el premio a la calidad Malcom Baldrige en 1988. • Allied Signal logro más de 2000 millones de dólares en ahorros entre 1994 y 1999. • GE alcanzo más de 2250 millones de dólares en ahorros en dos años (1998- 1999). 1 Allied Signal es una compañía de diversas aéreas como la aeroespacial, automotriz y materiales. Cuenta con más de 70 mil empleados y sus ingresos anuales son alrededor de 25 mil millones de dólares. 2 GE es un gigante corporativo en todo el mundo en diversas áreas como la aeroespacial, entretenimiento, equipo médico, etc. Tiene más de 300 mil empleados y su capital supera los 450 mil millones de dólares. 8
  • 4. 2.3 Métrica Seis Sigma La letra griega “Sigma” (σ) es utilizada en estadística para denominar la desviación estándar (medida de dispersión de los datos respecto al valor medio). Mientras más alto sea el “Sigma” y, consecuentemente, menor la desviación estándar, el proceso es mejor, más preciso y menos variable (Wikipedia, 2007). Como se mencionó anteriormente, en estadística el valor de 6 Sigma corresponde a 3.4 defectos por millón. Esto se refiere a que de acuerdo a los límites de especificación del cliente, la variación de un proceso resulta en seis desviaciones estándar del proceso entre la media del proceso y los límites de especificación del cliente. Por lo tanto, Seis Sigma se utiliza como una medida estadística del nivel de desempeño de un proceso o producto (Escalante, 2003). En la figura 2.2 se muestra gráficamente el cambio de un proceso con una calidad tres sigma a uno con calidad seis sigma: Figura 2.2. Cambio de un proceso con calidad tres sigma a seis sigma. Fuente: (Pearlstein, 2006) Cambiar de una calidad tres sigma a seis sigma significa pasar de un proceso con un rendimiento de 99.73% (tres sigma) la cual genera 66,800 DPMO3 a una con rendimiento de 99.9997% la cual genera como se menciono anteriormente 3.4 DPMO. A continuación en la figura 2.3 se demuestra esto gráficamente: 3 Defectos Por Millón de Oportunidades 9
  • 5. Figura 2.3 Demostración grafica del nivel seis sigma. Fuente: (El día, 2007) Nota. Cp = capacidad del proceso 2.4 Otras métricas Seis Sigma Además de la descrita anteriormente, existen otras métricas para medir el desempeño de un proceso con un enfoque Seis Sigma. Sin embargo, es necesario tener en cuenta los siguientes conceptos: • Unidad; “son las partes, productos o ensambles que son producidas por un proceso y por lo tanto es posible inspeccionar o evaluar su calidad.” • Oportunidad; “cualquier parte de la unidad que puede medirse o probarse que es adecuada”. • Defecto; “cualquier no conformidad o desviación de la calidad especificada de un producto”. 10
  • 6. 2.4.1 DPU (defectos por unidad) Métrica que mide el nivel de no calidad de un proceso que no toma en cuenta las oportunidades de error y se obtiene de la siguiente forma: U DPU = d (2) Donde d es el numero de defectos observados y U es el número de unidades producidas en cierto periodo de tiempo. 2.4.2 DPO (defectos por oportunidad) Se utiliza para tomar en cuenta la complejidad de la unidad o producto y se obtiene de la siguiente manera: OU DPO × = d 1000000 (3) Donde O es el número de oportunidades de error por unidad. Se debe de asegurar que solo se cuenten oportunidades que son significantes en el proceso. 2.4.3 DPMO (defectos por millón de oportunidades) Este índice mide los defectos esperados en un millón de oportunidades de error y se calcula de la siguiente manera: (4)= DPODPMO × (Gutiérrez y de la Vara, 2004, pp. 559-560) 11
  • 7. 2.5 Actores y roles en la metodología Seis Sigma • Champion/sponsor; Gerente de la planta o gerente del área, son los dueños de los problemas y establecen problemas y prioridades. Es responsable de garantizar el éxito de la implementación de Seis Sigma en sus áreas de influencia (Gutiérrez y de la Vara, 2004, p. 594). • Master Black Belt; Experto en las técnicas de Seis Sigma y en implantación de proyectos. Juegan un gran papel en el entrenamiento, la asesoría y la remoción de barreras para la ejecución de proyectos además de la promoción general de la filosofía Seis Sigma (Polesky, 2006). • Black Belt; Líder de tiempo completo en Seis Sigma, se encargan de establecer objetivos de calidad, seleccionar proyectos, apoyar y supervisar su ejecución (Gutiérrez y de la Vara, 2004, p. 550). • Green Belt; Líder de proyecto de proceso de mejora que está entrenado y “certificado” en la metodología y las herramientas Seis Sigma y que es responsable por la ejecución exitosa de proyectos. Sus proyectos son más reducidos en alcance que los del Black Belt (Polesky, 2006). • Team Members (Miembros del Equipo); Son personas que ofrecen sus conocimientos y experiencia de tiempo parcial. Representan sus áreas ya sea que estén directamente o indirectamente involucradas en el proyecto. Ayudan en la realización de tareas relacionadas con el proyecto, encontrar ideas de mejora y sustentar resultados (Polesky, 2006). 12
  • 8. 2.5 Metodología Seis Sigma Dentro de Seis Sigma se tienen diferentes metodologías las cuales son diferentes en fines y usos. A continuación se da una breve descripción de algunas de ellas: • DMAIC. - (Define-Measure-Analyze-Improve-Control). Se utiliza para mejorar procesos ya existentes. • DMADV (Define-Measure-Analyze-Design-Verify); Se usa en el rediseño de procesos que no alcanzan la mejora aun siendo mejorados. • IDOV (Identify-Design-Optimize-Validate); Se aplica para nuevos procesos o productos y no existe medición alguna disponible. • CQDFSS (Commercial-Quality-Design-For-Six Sigma); Se utiliza para la búsqueda y aseguramiento en introducción de productos o servicios al mercado. (Polesky, 2006) Para el presente proyecto de tesis se utilizara la metodología DMAIC porque se pretende mejorar un proceso que ya existe dentro de la empresa. 2.6 Proceso DMAIC Como se mencionó anteriormente, para el presente proyecto de tesis se utilizó el proceso de mejora denominado DMAIC de la metodología Seis Sigma. Este proceso, que es conducido por datos, consiste en mejorar procesos ya existentes y está compuesto por cinco fases que se listan a continuación (Pries, 2006): 13
  • 9. 1. Definición 2. Medición 3. Análisis 4. Mejora (Improve) 5. Control A continuación se dará una descripción de cada una de estas fases junto con algunas herramientas que ayudan para su realización. Es importante destacar que aunque cada fase cuenta con diversos pasos y herramientas, no es necesario aplicar todas a un proyecto todo el tiempo. Además estas herramientas son muy flexibles dentro de su contexto y pueden ser adaptadas a cada problema. Esto se puede resumir mediante la siguiente frase que aparece en el artículo de Kerry Simon (Simon, 2007) “Haz que las herramientas funcionen para ti”. 2.6.1 Etapa previa “Un aspecto fundamental en el éxito de un programa Seis Sigma es la selección adecuada de proyectos y la formación del equipo que atenderá cada proyecto” (Gutiérrez y de la Vara, 2004, p. 564). Por esto es necesario realizar los pasos que se describen a continuación. Seleccionar un buen proyecto Seis Sigma. Para la selección de un buen proyecto es recomendable utilizar los criterios SMART, los cuales consisten en una serie de preguntas sobre el proyecto como se muestra: • Specific (especifico): ¿está enfocado a un problema real del negocio? 14
  • 10. • Measurable (medible): ¿es posible medir el problema, establecer una línea base y fijar metas para mejora? • Attainable (alcanzable): ¿es la meta realizable? ¿la fecha de finalización del proyecto es realista? • Relevant (relacionado): ¿se relaciona con un objetivo del negocio? • Time bound (límite de tiempo): ¿se tiene una fecha de finalización del proyecto? (Polesky, 2006) Formación del equipo. Una vez que se tenga un proyecto, lo siguiente es seleccionar a la gente que integrara el equipo que lo desarrollara. Generalmente es tarea de los Champions o Black Belts seleccionar al equipo y al líder del proyecto que usualmente es un Black Belt, Green Belt o un candidato a estas categorías. Los demás integrantes deben ser seleccionados es base a lo que pueden aportar al equipo, ya que es necesario contar con diferentes puntos de vista, experiencias y especialidades (Gutiérrez y de la Vara, 2004, p. 565). 2.6.2 Definición Es la primera fase de la metodología DMAIC, aquí se identifica el producto y/o el proceso a ser mejorado y asegura que los recursos estén en lugar para el proyecto de mejora. Esta fase establece la expectativa para el proyecto y mantiene el enfoque de la estrategia Seis Sigma a los requerimientos del cliente (Polesky, 2006). Pasos: • Definir los requerimientos del cliente • Desarrollar enunciado del problema, metas y beneficios 15
  • 11. • Identificar al Champion, dueño del proceso (process owner) y al equipo. • Definir los recursos • Evaluar apoyo organizacional clave • Desarrollar en plan del proyecto • Desarrollar mapeo del proceso a nivel alto (iSixSigma, 2007 a) Herramientas, ver (Gutiérrez y de la Vara, 2004), (Polesky, 2006), (iSixSigma, 2007 a): • Team Charter (carta de equipo) • Diagrama de flujo del proceso • Diagrama SIPOC4 • Definiciones de CTQ´s5 (variables criticas para la calidad) • Recolección de VOC (voz del cliente) • QFD6 (despliegue de la función de calidad) • 5 W´s y 2 H´s 2.6.3 Medición Es la segunda fase de la metodología DMAIC. Esta fase define los defectos, junta la información primordial para el producto o proceso y establece metas de mejora. La fase de medición te permite entender la condición actual del proceso (baseline) antes de intentar identificar mejoras. Esta fase se basa en datos validos por lo que elimina estimaciones y suposiciones de que tan bien está trabajando el proceso (Polesky, 2006). 4 Suppliers, Inputs, Process, Outputs, Clients 5 Critical To Quality 6 Quality Function Deployment 16
  • 12. Pasos: • Definición de unidad, oportunidad, defecto y métrica. • Mapa del proceso detallado de las áreas apropiadas • Desarrollar plan de recolección de datos • Validar el sistema de medición • Recolectar los datos • Comenzar a desarrollar la relación Y = f(x) • Determinar la capacidad del proceso y nivel sigma (iSixSigma, 2007 a) Herramientas, ver (Gutiérrez y de la Vara, 2004), (Polesky, 2006), (iSixSigma, 2007 a), (Waddik, 2007), (Trimble, 2003): • Diagrama de flujo del proceso • Plan de recolección de datos • Benchmarking (marca de referencia) • Análisis del sistema de medición/Gage R & R • Recolección de VOC • Calculo del nivel sigma del proceso 2.6.4 Análisis Es la tercera fase de la metodología DMAIC. Esta fase examina los datos recolectados en la etapa de Medición con el objetivo de generar una lista de prioridades de las fuentes de variación (x´s). Esta fase se enfoca en los esfuerzos de mejora mediante la separación de las pocas variables vitales (más probable responsables de la variación) de 17
  • 13. las muchas variables triviales (menos probable responsables de la variación) (Polesky, 2006). Pasos: • Definir los objetivos de desempeño • Identificar pasos de valor agregado y de no valor agregado del proceso • Identificar fuentes de variación • Determinar la(s) causa(s) raíz • Determinar las x`s vitales en la relación Y = f(x) (iSixSigma, 2007 a) Herramientas, ver (Gutiérrez y de la Vara, 2004), (Polesky, 2006), (Burguete, 2006), (iSixSigma2007 a): • Histograma • Diagrama de Pareto • Series de tiempo • Diagrama de dispersión • Análisis de regresiones • Diagrama de Ishikawa/Causa y efecto • 5 por que´s • Análisis estadístico • Pruebas de hipótesis • FMEA7 (Análisis de Modo y Efecto de Falla) 7 Failure Mode and Effects Analysis 18
  • 14. 2.6.5 Mejora (Improve) Es la cuarta fase de la metodología DMAIC. Esta fase confirma que la solución propuesta va a alcanzar o a exceder las metas de mejora de calidad del proyecto. En esta fase se prueba la solución a pequeña escala en un ambiente real de negocio. Esto asegura que se han arreglado las causas de variación y que la solución va a funcionar cuando sea implementada por completo (Polesky, 2006). Pasos: • Generar diferentes soluciones para cada una de las causas raíz • Con base en una matriz de prioridades elegir la mejor solución • Definir tolerancias operacionales del sistema potencial • Evaluar los modos de falla de la solución potencial • Validar mejoras potenciales mediante estudios piloto • Corregir/revaluar solución potencial (iSixSigma, 2007 a) Herramientas, ver (Gutiérrez y de la Vara, 2004), (Polesky, 2006), (Burguete, 2006), (iSixSigma, 2007 a), (Brassard, 1994): • Lluvia de ideas • Métodos a prueba de errores (Mistake Proofing). • Diseño de experimentos • Matriz de prioridades • QFD • FMEA • Software de simulación 19
  • 15. 20 2.6.6 Control Es la última fase de la metodología DMAIC. La fase de control implementa la solución, asegura que la solución sea sostenida y comparte las lecciones aprendidas de cualquier proyecto de mejora. Asegura que las mejoras al proceso, una vez implementadas, serán sostenidas y que el proceso no se va a revertir a su estado anterior. Adicionalmente permite que se comparta información que puede acelerar mejoras similares en otras áreas. Pasos: • Estandarizar el proceso • Documentar el plan de control • Monitorear el proceso • Cerrar y difundir el proyecto (Gutiérrez y de la Vara, 2004) Herramientas, ver (Gutiérrez y de la Vara, 2004), (Polesky, 2006), (iSixSigma, 2007 a): • Calculo del nivel sigma del proceso. • Cartas de control (variables y atributos). • Calculo de ahorros y costos. • Plan de control.