colo qu iose is sigma

8/20/2019 Colo Qu Iose is Sigma

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Seis SigmaUNA METODOLOGÍA CLAVE PARA LA COMPETITIVIDADEMPRESARIAL

Rodolfo Benedix – Adrián Gabriele

Julio de 2010


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Seis Sigma

UNA METODOLOGÍA CLAVE PARA LA COMPETITIVIDAD EMPRESARIAL

•Introducción – El caso Aventis

•¿Qué es Seis Sigma?

• El proceso DMAIC

Definición Medición Análisis Implementación de mejoras

Control

• Caso de aplicación


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EL CASO AVENTIS

Durante los años 2003 y 2004 se desplegó un programa de mejora delos procesos en Aventis Pharma siguiendo la metodología Seis Sigma,el cual resultó una experiencia altamente exitosa no solo por losobjetivos económicos y de eficiencia logrados sino por las

competencias que adquirieron quienes estuvieron expuestos a laexperiencia.

Durante los años 2003 y 2004 se desplegó un programa de mejora delos procesos en Aventis Pharma siguiendo la metodología Seis Sigma,el cual resultó una experiencia altamente exitosa no solo por losobjetivos económicos y de eficiencia logrados sino por las

competencias que adquirieron quienes estuvieron expuestos a laexperiencia.


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EL CASO AVENTIS

Factores de éxito:

• Ambición por obtener resultados significativos

• Trabajo en equipo / interdisciplinario• Definición adecuada de los problemas y de las metas• Evitar ser austeros en la definición de objetivos por carencia de una

metodología (“…mejoremos cada año un poco más”)• Prejuicios (“…qué va a decir el gerente que justo esta presente en

la reunión”)


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¿QUE ES SEIS SIGMA?

Economía intelectual:

• Esta disponible• Enfoque sistemático• Visión estadística

Economía de recursos:

• Son escasos• Tiempo• Dinero• Personas

Una metodologUna metodologíía de mejora quea de mejora que permitepermite……


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6

¿QUE ES SEIS SIGMA? Principios básicos

• Mejora por Proyectos

• Cero o mínima inversión de capital

• Proyectos de rápida implementación (6 á 8 meses)

• Proceso disciplinado con decisiones basadas en datosy tratamiento estadístico de los mismos

• Búsqueda de la mínima variabilidad de los procesos


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¿QUE ES SEIS SIGMA? Definición estadística

La naturaleza del problema

LSL USL

Descentrado

USLLSL

Gran Variabilidad

Centrar el

Proceso

Reducir laVariabilidad

Centrado

USLLSL


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8

¿QUE ES SEIS SIGMA? Definición estadística

µµµµ

1σσσσ

USL

p(d)

1 2 3 4 5 6

σ

Un Proceso Seis Sigma

Punto de inflexión


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Proceso 6 Sigma:Proceso 6 Sigma:

Seguridad f Seguridad f íísica de los pasajerossica de los pasajeros

Proceso 3 Sigma:Proceso 3 Sigma:

GestiGestióón de equipajesn de equipajes

Algunos elegidos

La mayoría delas industrias

¿QUE ES SEIS SIGMA? Un ejemplo práctico

Sigma DPMO* Rendimiento

6

5432

1

3.4

2336,210

66,807308,537

500,000

99.9997%

99.976%99.4%

99%65%

50%

Sigma DPMO* Rendimiento

6

5432

1

3.4

2336,210

66,807308,537

500,000

3.4

2336,210

66,807308,537

500,000

99.9997%

99.976%99.4%

99%65%

50%

99.9997%

99.976%99.4%

99%65%

50%


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Proyectos DMAICProyectos DMAICProyectos DMAIC

… es decir, identificación y eliminación de paradigmas

El proceso DMAIC


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Metodología DMAICMetodologMetodologíía DMAICa DMAIC

Definir Medir MejorarAnalizar Controlar

Nivel de NegocioNivel de Negocio

Nivel TNivel Téécnicocnico

El proceso DMAIC


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Seis Sigma: Proceso visto como función

Entradas SalidasPROCESOPROCESO

Y = f ( x1 , x2 , x3 , ... , xn )

x1 , x2 , x3 , ... , xn Y

Antiguo conceptode Calidad:

Controlar el producto

Nuevo conceptode Calidad:

Controlar el Proceso

¿Cómo?...Controlando todas

las X´s

Seis Sigma proponehacerlo sobre lasestadísticamente

significativas


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Enfoque Y = f (x)Enfoque Y =Enfoque Y = f f (x)(x)

Definir Medir MejorarAnalizar Controlar

Nivel de NegocioNivel de Negocio


YactualYfuturo

DinDináámicamicade Y yde Y y XsXs

XsXsCrCrííticosticos

EncontrarEncontrar f f

Sostener Yfuturo

El proceso DMAIC


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Enfoque Y = f (x)Enfoque Y =Enfoque Y = f f (x)(x)

Definir Medir MejorarAnalyze Controlar

Nivel de GestiNivel de Gestióónn


YactualYfuturo

Oportunidades deOportunidades de

mejora inmediatasmejora inmediatas

DinDináámicamicade Y yde Y y XsXs

XsXs

CrCrí í ticosticos

EncontrarEncontrar f f

Sostener Yfuturo

El proceso DMAIC


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PASO 1: DEFINIR PASO 1: DEFINIR PASO 1: DEFINIR VOCVOCCarta del ProyectoCarta del Proyecto

Index

S A L E S

140126112988470564228141

6,5

6,0

5,5

5,0

4,5

4,0

3,5

Time Series Plot of SALES

GrGrááfico del Yfico del Y

del proyectodel proyecto

Mapa de Proceso de Alto NivelMapa de Proceso de Alto Nivel(SIPOC)(SIPOC)

OutputsProcessInputs S u p p l i e r s

C u s t o m

e r s

El proceso DMAIC - Definir


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16

•• Carta del proyectoCarta del proyecto

•• Base del proyecto (YBase del proyecto (Y GraphGraph))

•• SIPOCSIPOC

PRODUCTOSPRODUCTOS

PASO 1: DEFINIR PASO 1: DEFINIR PASO 1: DEFINIR

Productos de la fase Definir


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PASO 2: MEDIR PASO 2: MEDIR PASO 2: MEDIR

Col# 1 2 3 4 5 6Inspector A BSample # 1st Trial2nd Trial Diff 1st Trial2nd Trial Diff

1 2.0 1.0 1.0 1.5 1.5 0.02 2.0 3.0 1.0 2.5 2.5 0.03 1.5 1.0 0.5 2.0 1.5 0.54 3.0 3.0 0.0 2.0 2.5 0.55 2.0 1.5 0.5 1.5 0.5 1.0

Totals 10.5 9.5 3.0 9.5 8.5 2.0Averages 2.1 1.9 0.6 1.9 1.7 0.4

Sum 4.0 Sum 3.6XA 2.0 XB 1.8RA RB

0

1000

-1000

10 20 30

UCL

X

LCL

D B F A C E Other

Operational Definition and Procedures

Data Collection PlanWhat questions do you want to answer?

DataWhat Measure type/

Data typeHowmeasured

Relatedconditions

Samplingnotes

How/where

How will you ensureconsistency and stability?

What is your plan forstarting data collection?How will the data be displayed?

Move

Bucket

Denest

Bucket

Orient

Bucket

Fill

Bucket

Orient

Bucket

Add

glycol/water

Drop

Lid

Crimp

LidLabel

Bucket

Spray code

onto

Bucket

Move

Bucket

Orient

Bucket

Start

Stop

Mapeo de procesoMapeo de proceso

Plan de ColecciPlan de Coleccióón de Datosn de Datos

AnAnáálisis dellisis delSistema de MediciSistema de Medicióónn

Comportamiento de YComportamiento de Yy estratificaciy estratificacióón preliminarn preliminar

Diagrama espina de pescadoDiagrama espina de pescado

El proceso DMAIC - Medir


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•• EstadEstadíística de Ystica de Y

•• Confiabilidad de los datosConfiabilidad de los datos

•• Mapa de ProcesoMapa de Proceso

PRODUCTOSPRODUCTOS

PASO 2: MEDIR PASO 2: MEDIR PASO 2: MEDIR

Productos de la fase Medir


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PASO 3: ANALIZAR PASO 3: ANALIZAR PASO 3: ANALIZAR

Matriz Causa & EfectoMatriz Causa & Efectoo FMEAo FMEA Testeo de hipTesteo de hipóótesistesis

Lista deLista de XsXsCrCrííticosticos

I1

I2

I3

I4

O1 O2 O3 O4

FMEA

Xs potenciales

Xs priorizados

Region

S a

l e s ( K U S D )

SurNorteMetropolitana

110

100

90

80

70

60

50

40

30

Boxplot of Sales (KUSD) by Region

Average Price (USD/Unit)

S a l e s ( K U S D )

9,08,58,07,57,0

110

100

90

80

70

60

50

40

30

S 19,3776

R-Sq 1,5%

R-Sq (ad j) 0,5%

Fitted Line PlotSales (KUSD) = 36,81 + 4,168 Average Price (USD/Unit)

One-way ANOVA: Sales (KUSD) versus Region

Source DF SS MS F P

Region 2 28955,5 14477,8 172,98 0,000

Error 96 8034,6 83,7

Total 98 36990,2

S = 9,148 R-Sq = 78,28% R-Sq(adj) = 77,83%

Individual 95% CIs For Mean Based on

Pooled StDev

Level N Mean StDev +---------+---------+---------+---------

Metropolitana 30 91,388 10,970 (--*--)

Norte 39 50,573 8,043 (-*--)

Sur 30 74,134 8,483 (--*--)

+---------+---------+---------+---------

48 60 72 84

Pooled StDev = 9,148

Diagrama espina de pescadoDiagrama espina de pescado

El proceso DMAIC - Analizar


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•• Lista deLista de XsXs CrCrííticosticos PRODUCTOSPRODUCTOS

PASO 3: ANALIZAR PASO 3: ANALIZAR PASO 3: ANALIZAR

Productos de la fase Analizar


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21

PASO 4: MEJORAR PASO 4: MEJORAR PASO 4: MEJORAR ExperimentaciExperimentacióónnen procesos realesen procesos reales

Prueba & AnPrueba & Anáálisis de Riesgolisis de Riesgo

PlanificaciPlanificacióón & Programacin & Programacióónn

A

BC

D

4

13

2

2 4 86 10

G

1 3 5 7 9A

BC

D

FE

JIH

G

GeneraciGeneracióón den desolucionessoluciones

´s ´s

El proceso DMAIC - Mejorar


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22

•• RelaciRelacióón entren entre

Y yY y XsXs CrCrííticosticos

•• Mejor soluciMejor solucióónn

PRODUCTOSPRODUCTOS

PASO 4: MEJORAR PASO 4: MEJORAR PASO 4: MEJORAR

Productos de la fase Mejorar


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23

PASO 5: CONTROLAR PASO 5: CONTROLAR PASO 5: CONTROLAR Proceso de MonitoreoProceso de MonitoreoY ControlY Control

CelebraciCelebracióónn

DocumentaciDocumentacióónn& Comunicaci& Comunicacióónn

O p e r a t i n g P r o c e d u r e s

TrainingCurriculum

TrainingManual M a n u a l

Fill to here

Observation

I n d i v i d u a l V a l u e

9181716151413121111

120

100

80

60

40

_ X=70,08

UCL=99,30

LCL=40,86

Observation

M o v i n g R a n g e

9181716151413121111

40

30

20

10

0

__ MR=10,99

UCL=35,90

LCL=0

1

1

111

1

11

1111

111

11

I-MR Chart of Sales (KUSD)

El proceso DMAIC - Controlar


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•• Procedimientos, controles,Procedimientos, controles,metodologmetodologíías paraas parasostener las ganancias.sostener las ganancias.

PRODUCTOSPRODUCTOS

PASO 5: CONTROLAR PASO 5: CONTROLAR PASO 5: CONTROLAR

Productos de la fase Controlar


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CASO PRÁCTICO

LLÍÍNEA DE ENVASADONEA DE ENVASADO

EN UNAEN UNA

EMPRESA FARMACEMPRESA FARMACÉÉUTICAUTICA


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26

• La envasadora tiene una eficiencia del 62%, lo cual es

inadmisible.• En realidad, el problema esta en el setup, que consume

la mitad del tiempo perdido.

• El tiempo de setup de 1 ½ horas es bueno, el problemaradica en la cantidad de cambios de campaña a lo largodel mes.

CASO PRÁCTICO: Línea de envasado en una empresa farmecéutica


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27

Análisis de Pareto

Pérdida de eficiencia 16416 15121 4320 3024 1728 1295 1190

Percent 38,1 35,1 10,0 7,0 4,0 3,0 2,8

Cum % 38,1 73,2 83,2 90,2 94,2 97,2 100,0

Motivo

O t h e

r

F a l t a d

e P e

r s o n

a l

P r o d . E s

p e c i a l e

s

P a r a d a

s N o P r

o g .

M a n t . P r

e v e n t i v

o

S e t u

p

E n v a s a d

o r a

40000

30000

20000

10000

0

100

80

60

40

20

0

P é r d i d

a d e e f i c i e n c i a

P e r c e n t

Pareto Chart of Motivo

CASO PRÁCTICO: Línea de envasado en una empresa farmecéutica


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28

8273645546372819101

70,0

67,5

65,0

62,5

60,0

57,5

55,0

Observation

I n d i v i d u

a l V a l u e

_ X=62,06

UCL=68,47

LCL=55,66

I Chart of Eficiencia(%)

Eficiencia de envasado


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CARTA DEL PROYECTOTITULO AUMENTO DE LA EFICIENCIA DE ENVASADO

OBJETIVO DELPROYECTO

Aumentar la eficiencia de la línea de envasado de un valor actual de 62,1% a un nuevo valor de 82,0%para diciembre de 2010. Esta mejora significará un beneficio de USD 53.000 anuales en concepto deaumento del margen de ganancia por mayores ventas, dado que el producto se encuentrasobrevendido.

ALCANCE Línea de envasado

INDICADORESCLAVE

VINCULADOS

INDICADOR PRIMARIO: Eficiencia de envasado diaria, expresada en %.

INDICADORES SECUNDARIOS:

• Scrap del sector envasado

• Reclamos de clientes

LÍDER DEL PROYECTO: Green Belt

SPONSOR: Gerente de Planta

INTEGRANTES DEL EQUIPO:

• Operadores del sector• Mecánicos de mantenimiento

Fase Definir: Carta del proyecto


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30

TNM

67,5

65,0

62,5

60,0

57,5

55,0

Turno

E f i c i e n c i a ( % )

Boxplot of Eficiencia(%)

9080706050403020101

67,5

65,0

62,5

60,0

57,5

55,0

Observation


Number o f runs about median: 32

Expected number of runs: 46,0

Longest run about median: 11

Approx P-Value for C lustering: 0,001

Approx P-Value for Mixtures: 0,999

Number of runs up or down: 55

Expected number of runs: 59,7

Longest run up or down: 4

Approx P-Value for Trends: 0,119

Approx P-Value for Oscillation: 0,881

Run Chart of Eficiencia(%)

CB A

67,5

65,0

62,5

60,0

57,5

55,0

Producto


Boxplot of Eficiencia(%)

Hallazgo: Los datos tienden a agruparsede alguna forma (“efecto clustering”)

Fase Medir: Análisis exploratorio de los datos


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32/36

32

Causa crítica Solución propuesta Responsable

Calidad de lastapas de envases

Calidad de lastapas de envases

Producto BProducto B

Normalizar especificaciónde las tapas

Normalizar especificaciónde las tapas

Parametrizar envasadoracon ajustes de presión

Parametrizar envasadoracon ajustes de presión

Reformular viscosidad delproducto B (test Ok)

Reformular viscosidad delproducto B (test Ok)

Ingeniería/ComprasIngeniería/Compras

IngenieríaIngeniería

LaboratorioLaboratorio

Fase Mejorar: Implementación de soluciones


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33

15413712010386695235181

85

80

75

70

65

60

55

Observation

I n d i v i d u a l V a l u e

_ X=82,13

UCL=85,75

LCL=78,51

Antes Etapa I Despues

1

1

I Chart of %Eficiencia by Proyecto

Nuevovalor=82,1%

vs meta=82,0%

Nuevovalor=82,1%

vs meta=82,0%

Fase Controlar: Sustentabilidad de las mejoras obtenidas


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La calidad se asegura a través de un trabajo consciente y profesional.

Lean Seis Sigma no es un conjunto de herramientas, es unametodología para la solución robusta de problemas. Es una nuevaforma de trabajar (un cambio cultural).

Las cinco fases de la metodología (DMAIC) son imprescindibles paraasegurar este tipo de soluciones.

Lograr que la metodología Lean Seis Sigma no sea un adicional a laslas actividades laborales, es el comienzo de un cambio cualitativo en

el trabajo.

CONCLUSIONES


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DISERTANTES

Dr. Rodolfo Benedix

Farmacéutico. MBA in Human Resources Management by SUNY-USAL.Six Sigma Champion by HLTnetwork SA.Ex Titular de Cátedra de Innovación y Promoción al Cambio del MBA en Dirección de Recursos HumanosUSAL .Consultor Senior en Excelencia Industrial. Director de RFB & Asociados Consultoría Oganizacional yTécnica Asesor en Eficiencia y Productividad Industrial en Roux-Ocefa SA. Ex Manufacturing Manager yExcellence Industrial para el Cono Sur en Aventis Farma

Ing. Adrian Sergio Gabriele

Ingeniero Químico - Universidad Nacional de La Plata.Six Sigma Master Black Belt by Six Sigma Academy &E.I. DuPont de Nemours.Director Comercial de HLTnetwork SA., empresa especializada en prácticas de excelencia vinculadas a laCalidad.Ex-Business Excellence Manager para Latinoamérica en ICI, responsable del despliegue de Six Sigma en

las filiales de Argentina, Brasil y Uruguay.Ex-gerente de Calidad Total en DuPont Argentina, responsable de certificaciones ISO-9000 y programasde satisfacción del cliente.


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MUCHAS GRACIAS …

colo qu iose is sigma

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