4. 1988, Ian Graham, Ex Director de Calidad de Hewlett-Packard
Muchas veces llevamos a cabo proyectos de mejora sin seguir el Ciclo Deming
5. Proceso Universal de
Solución de Problemas
Metodología DMAIC
PROBLEMA
CAUSA
SOLUCION
(Acción que
elimina la causa)
DEFINICIÓN
MEDICION
ANALISIS
IMPLANTAR
CONSOLIDAR
1
2
3
D
M
A
I
C
SOLUCION DE PROBLEMAS POR DMAIC
6. DEFINICIÓN PREGUNTAS
Identificar lo que es importante para el proceso y la
calidad
Definir el alcance del proyecto y /o problema
1. ¿Cuál es el proceso que será mejorado o cual será el problema a solucionar?
2. ¿Cuáles son los requerimientos de calidad y quienes son los encargados de
asegurar la misma?
3. ¿Cuáles son las variables criticas del proceso a mejorar?
4. ¿Cuáles características deben seleccionarse para mejorar estas variables?
7. Proyecto de Alta Prioridad
- proceso que será mejorado.
Definición del Proyecto
- Planteamiento del problema
- Objetivo del proyecto
- Alcance y entidades
- Datos de apoyo
- Miembros del equipo
- Dueño del proceso.
Plan del Proyecto
- Tiempo
- Recursos
- Costo.
DEFINICIÓN SALIDAS
8. MEDICIÓN PREGUNTAS
Determinar qué medir (Y) y validar en el Sistema de Medición.
Cuantificar el desempeño actual y realizar la estimación de la meta
de mejora.
1. Para cada característica crítica seleccionada para ser mejorada, ¿Qué es
específicamente lo que se tiene que medir (Y)?
2. ¿Qué información se encuentra disponible para valorar el desempeño actual?
3. ¿Es adecuado el sistema de medición? De no ser así, ¿Cómo se puede mejorar?
4. ¿Cuáles son las “oportunidades” y defectos en cada uno de los pasos del proceso?
5. ¿Cuál es el desempeño actual?
6. ¿Cuál es la meta estimada de mejora?
9. Actualización del Planteamiento del Problema /Objetivo del Proyecto
- alcance delimitado del proyecto
Validación del Análisis del Sistema de Medición
Datos Base para Calcular el Desempeño del Proceso / Producto
Meta estimada de mejora
MEDICIÓN SALIDAS
10. Identificar las causas (X’s) de variación y defectos.
Proporcionar evidencia estadística para probar que las
causas son reales.
Comprometerse con la meta de mejora para Y.
ANÁLISIS PREGUNTAS
1. ¿Cuáles son las causas probables de la salida indeseable (variación o defecto) que se seleccionó
para mejorar?
2. ¿Qué causas son las que tienen más posibilidad de ser las de mayor contribución a la salida
indeseable?
3. ¿Cuáles de estas causas puede controlar el equipo?
4. ¿Cómo se pueden verificar las causas que están bajo sospecha?
¿Qué datos se deben recolectar?, ¿Qué prueba estadística se debe llevar a cabo?
5. Basándonos en el análisis de las X’s, ¿cuál es la meta de mejora con la que se puede
comprometer el equipo?
11. Causas Verificadas de la Variación/Defectos
Compromiso con la Meta de Mejora
ANÁLISIS SALIDAS
12. Determinar soluciones (formas de contrarrestar las causas) incluyendo
los niveles operativos y las tolerancias.
Instalar las soluciones y proporcionar la evidencia estadística que
compruebe que las soluciones funcionan.
MEJORA PREGUNTAS
1. Por cada causa verificada (X), ¿Cuáles son las posibles formas de contrarrestar
la causa?
2. De estas posibles soluciones, ¿Cuáles se piensa que son las más efectivas?
3. Antes de su implementación total, ¿Cómo se puede realizar una verificación
basada en datos de cada solución?
4. ¿Nos permitirán estas soluciones alcanzar nuestra meta de mejora?
De no ser así, ¿Qué causas o soluciones hemos pasado por alto? ¿Cuál es el
impacto previsto para Y?
5. ¿Como podemos implementar todas las soluciones en su totalidad (¿Qué?,
¿Dónde?, ¿Cuándo?, ¿Cómo?, ¿Quién?)
13. IMPLANTAR
- Soluciones para contrarrestar las causas
- Instalación parcial de las soluciones y los datos que verifican el impacto de las
soluciones en los problemas
- Implementación total de las soluciones
14. - Instalar los controles en la posición apropiada para mantener la mejora
funcionando por largo tiempo.
- Proporcionar evidencia estadística que compruebe que la mejora se
mantiene estable.
1. Específicamente, ¿cómo podemos controlar cada variable clave de entrada del proceso
por largo tiempo? ¿Cuáles son los nuevos procedimientos operativos estándar?
2. ¿Qué sistema(s) de recolección de datos debemos instalar para controlar las causas y
monitorear problemas?
3. ¿Son adecuados los sistemas de medición?
4. ¿Cómo se compara el nuevo nivel de desempeño con nuestra meta de mejora? ¿Somos
capaces de mantener el nuevo nivel de desempeño?
5. ¿Cuáles son otras mejoras que necesitan realizarse?
6. ¿Cómo podemos aplicar lo que aprendimos para lograr mejoras en otras áreas? Si esto
es factible, ¿ya está listo el plan para desplegar las mejoras a otras áreas?
CONSOLIDAR
15. - Nuevos Procedimientos Operativos Estándar y Controles ya Instalados
- Datos de la Nueva Capacidad del Proceso
- Comparación del Nuevo Nivel de Desempeño con la Meta
- Documentación del Proyecto
- Oportunidades de Trasladar las Mejoras a otras áreas (Plan de Despliegue)
CONSOLIDAR
16. ALGUNAS HERRAMIENTAS NO-ESTADÍSTICAS USADAS
EN PROYECTOS SIX SIGMA
• Diagrama de Flujo
• Voz del Cliente
• AMEF
• Matriz de Características Críticas (CTQ)
• Diagrama de Proveedor-Entrada-Proceso-Salida (SIPO)
• Diagrama de Causa y Efecto
• Matriz de Causa y Efecto
• Plan de Control
• Procedimientos / Instrucciones de Trabajo
17. ALGUNAS HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS USADAS EN PROYECTOS SIX
SIGMA
• Estadística Descriptiva
• Gráfica de Pareto
• Correlación y Regresión
• Prueba de Hipótesis
•Diseño de Experimentos (DOE)
• Gráfico de Control
• Capacidad del Proceso
• Análisis del Sistema de Medición
18. COMPARACION DE DMAIC CON OTRAS METODOLOGÍAS PARA LA MEJORA DE PROCESOS
Existen otros modelos (casi todos ellos anteriores a Six Sigma) que siguen
básicamente los mismos principios. Por ejemplo:
1.- Definir la misión del proyecto.
2.- Analizar los síntomas.
3.- Teorizar respecto a las causas.
4.- Comprobar las teorías.
5.- Establecer las causas.
6.- Favorecer un remedio.
7.- Probar el remedio bajo condiciones operativas.
8.- Establecer controles para mantener los beneficios.