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Primitivo Reyes Aguilar / Septiembre 2006

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Contenido1. Introducción2. Las fases de Seis Sigma3. Bases estadísticas de Seis Sigma4. Implementación de Seis Sigma5. Fase de definición6. Fase de medición7. Fase de análisis 8. Fase de mejora9. Fase de controlProyectos Seis Sigma

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1. Introducción

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En 1981 Bob Gavin director de Motorola, estableció el objetivo de mejorar 10 veces el desempeño en un periodo de 5 años.

En 1985 Bill Smith en Motorola concluyó que

si un producto se reparaba durante la producción, otros defectos quedarían escondidos y saldrían con el uso del cliente.

Adicionalmente si un producto se ensamblaba libre de errores, no fallaba en el campo

Antecedentes de Seis Sigma

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Antecedentes de Seis Sigma

En 1988 Motorola ganó el premio Malcolm Baldrige, y las empresas se interesaron en analizarla.

Mikel Harry desarrolla la estrategia de cambio hacia Seis Sigma, sale de Motorola e inicia el “Six Sigma Research Institute” con la participación de IBM, TI, ASEA y Kodak.

La metodología se expandió a Allied Signal, ASEA, GE, Sony, Texas Instruments, Bombardier, Lockheed Martin, ABB, Polaroid y otras.

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Beneficios de Seis Sigma Reducciones de costo (menos defectos)

Mejoras en las utilidades y la productividad

Mejora en la satisfacción del cliente (participación de mercado)

Reducciones de tiempos de ciclo Cambios culturales

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Razones por las que funciona SS

Involucramiento de la dirección Un método disciplinado utilizado (DMAIC) Conclusión de proyectos en 3 a 6 meses Medición clara del éxito con

reconocimientos Infraestructura de personal entrenado

(black belts, green belts) Enfoque al proceso y al cliente Métodos estadísticos utilizados adecuados

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Seis Sigma como estrategia Es una estrategia de mejora de negocios que

busca encontrar y eliminar causas de errores o defectos en los procesos de negocio enfocándose a los resultados que son de importancia crítica para el cliente

Es una estrategia de gestión que usa herramientas estadísticas y métodos de proyectos para lograr mejoras en calidad y utilidades significativas

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2. Las fases de Seis Sigma

10

Las fases DMAIC de 6 Sigma

MediciónDefinición

Mejora

Control Análisis

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Las fases de Seis Sigma (DMAIC)

Definir: seleccionar las respuestas apropiadas “Y” a ser mejoradas (Y = f(X1, X2, ..., Xn)

Medir: Recolección de datos para medir la variable de respuesta

Analizar: Identificar la causa raíz de los defectos (variables independientes X)

Mejorar: Reducir la variabilidad o eliminar la causa

Control: Monitoreo para mantener mejora

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Modelo DFSS - DMADV Definir: metas del proyecto y necesidades del

cliente

Medir: Identificar necesidades del cliente y especificaciones

Analizar: Determinar y evaluar las opciones del diseño

Diseñar: Desarrollar los procesos y productos para cumplir los requerimientos del cliente

Verificar: Validar y verificar el diseño

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3. Bases estadísticas de Seis Sigma

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LAS PIEZAS VARÍAN DE UNA A OTRA:

Pero ellas forman un patrón, tal que si es estable, se denomina distr. Normal

LAS DISTRIBUCIONES PUEDEN DIFERIR EN:SIZE TAMAÑO TAMAÑO

TAMAÑO TAMAÑO TAMAÑO TAMAÑO

TAMAÑO TAMAÑO TAMAÑO

UBICACIÓN DISPERSIÓN FORMA

. . . O TODA COMBINACIÓN DE ÉSTAS

Distribución gráfica de la variación – Curva normal

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z0 1 2 3-1-2-3

x x+ x+2 x+3x-x-2x-3

X

La desviación estándarsigma representa la distancia de la media alpunto de inflexión de la curva normal

La Distribución Normal Estándar

¿Que porcentaje de las baterías se espera que duren 80 horas o menos?

Z = (x-mu) / sZ = (80-85.36)/(3.77)= - 5.36/ 3.77 = -1.42

85.3680

-1.42 0

Área bajo la curva normal

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¿Qué es Sigma? ( ) Sigma es un concepto estadístico que representa

cuanta variación hay en un proceso respecto a los requerimientos del cliente

0 – 2 sigmas, dificultades para cumplir especs.

2 – 4.5 sigmas, se cumple la mayoría de especs.

4.5 – 6 sigmas, cumplimiento total a requerimientos. Un proceso 6 tiene rendimiento del 99.9997%

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¿Por qué es importante lograr niveles de calidad Seis Sigma

Un 99.9% de rendimiento equivale a un nivel de calidad de 1 sigma, representa 10 minutos sin transmisión de TV o 10 minutos sin línea telefónica por semana

_Xxi

s

Z

LIEEspecificación inferior

LSEEspecificación superior

p = porcentaje de partes fuera de Especificaciones

La desviación estándarsigma representa la distancia de la media alpunto de inflexión de la curva normal

Interpretación de Sigma y Zs

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+4+5+6+1+2+3-2 -1-4 -3-6 -5 0

Definición estadística de Seis Sigma Con 4.5 sigmas se tienen 3.4 ppmMedia del proceso

Corto plazo Largo Plazo

LSE - LímiteSuperior deespecificación

LIE - Límiteinferior deespecificación

4.5 sigmas

El proceso se puede recorrer 1.5 sigma en el largo plazo

La capacidadDel procesoEs la distanciaEn Sigmas deLa media al LSE

3.4ppm

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4. Implantación de Seis sigma

22

Organización para Seis Sigma

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Pirámide de Capacitaciónen Seis Sigma

Directores - Entrenamiento de promotores

Candidatos a Master Black Belts - Capacitación MBB

Gerencias - Capacitación ejecutiva

Candidatos a Black Belts - Capacitación BB(a tiempo completo o parcial)

Supervisores - Capacitación panorámica

Candidatos a Green Belt - Capacitación GB

Todos los empleados - Capacitación deintroducción a Seis Sigma

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Reconocimiento y refuerzo Se debe dar reconocimientos tangibles e

intangibles por las mejoras alcanzadas a todos los miembros participantes

El lograr ahorros y publicarlos ayuda a mejorar la moral de los miembros de los equipos de proyectos

Un sistema adecuado de reconocimientos reforzará la búsqueda y realización de proyectos de mejora

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Gráfica de GanttID ACTIVIDAD INICIO FIN DURA-

CIONApr 2003

18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 1

1 1 Sem.25/04/200321/04/2003A2 2 Sem.02/05/200321/04/2003B3 0.5 Sem.23/04/200321/04/2003C4 5 Sem.23/05/200321/04/2003D5 3 Sem.09/05/200321/04/2003E

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5. Metodología Seis Sigma

Fase de Definición

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Fase de Definición - Propósitos

Selección inicial del proyecto Identificar a los clientes del proceso o producto

afectados

Definir las CTQs (características críticas para la calidad) desde la perspectiva del cliente

Definir el alcance del proyecto en un nivel específico manejable (Team Charter)

Desarrollar una Declaración Refinada del Problema Documentar las actividades en programa del

Proyecto

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Escuchar la voz del cliente

de forma reactiva La información llega

a la empresa se tome o no acción

Quejas, devoluciones, garantías, descuentos

Con este se inicia

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Escuchar la voz del clientede forma proactiva

Se busca la información con el cliente

Investigación de mercados, entrevistas a clientes, encuestas

Identificar las caract. Importantes para el cliente

30

Mapa de procesos SIPOC

Provee-dores

Clientes

Banco de información

EntradasProcesos y sistemas Salidas

Mapa de proceso SIPOC (Proveedores, Entradas, Salidas, Clientes)

Retroalimentación Retroalimentación

31

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Project Charter - Ejemplo Descripción general del

problema

Alcance

Meta medible

Sigmas

Recursos Nombre, Rol Otros participantes

Costos y beneficios Fechas arranque y

final por cada fase DMAIC

Impacto financiero Beneficios estimados Costos estimados

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Definición del problema Detallar el tema que el equipo quiere mejorar,

el problema de debe definir en base a un nivel de desempeño de una métrica específica

El problema puede incluir las metas del proyecto si así lo acuerda el equipo

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Ejemplo de definición del problema La gente no está lo suficientemente sana

Curar la enfermedad

Curar el cáncer

Curar el cáncer de pulmón

Sería difícil encontrar una cura si no hay definición

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6. Metodología Seis Sigma

Fase de medición

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Fase de medición Propósitos:

Determinar req. de información para el proyecto Definir las Métricas de los indicadores del Proceso Identificar los tipos, fuentes y causas de la variación

en el proceso Desarrollar un Plan de Recolección de Datos Realizar un Análisis del Sistema de Medición (MSA) Llevar a cabo la recolección de datos

Salidas Diagnóstico de la situación actual del problema

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Tipos de información para proyectos

FALLA PASA

Circuito Eléctrico

TEMPERATURE

Termómetro

Tiempo

VariablesAtributos

PASA NO PASA

Caliper

CIUDAD UNIDAD DESCRIPCION TOTAL1 $10.00 $10.003 $1.50 $4.5010 $10.00 $10.002 $5.00 $10.00

ORDEN DE ENVIO

Error

38P. REYESP. REYES

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GR&R de Atributos - EjemploREPORTELegenda de Atributos

FECHA:1G = Bueno NOMBRE:2NG = No Bueno PRODUCTO:SBU:

COND. DE PRUEBA:Población Conocida Persona #1 Persona #2

Muestra # Atributo #1 #2 #1 #2

% DE EFECTIVIDAD DE DISCRIMINACION (3) -> 85.00%(4) -> 85.00%

1 G G G G G Y Y2 G G G G G Y Y3 G G G G G Y Y4 G G G G G Y Y5 G G G G G Y Y6 G NG G G G N N7 G G G G G Y Y8 G G G G G Y Y9 NG G G NG NG N N

10 NG NG NG G G N N11 G G G G G Y Y12 G G G G G Y Y13 NG NG NG NG NG Y Y14 G G G G G Y Y15 G G G G G Y Y16 G G G G G Y Y17 NG NG NG NG NG Y Y18 G G G G G Y Y19 G G G G G Y Y20 G G G G G Y Y

% DEL EVALUADOR (1) -> 95.00% 100.00%% VS. EL ATRIBUTO (2) -> 90.00% 95.00%

Esta es la medida

general de consistencia

entre los operadores

y el “experto”. ¡90% es lo mínimo!

Acuerdo

Y=Sí N=No

Acuerdo

Y=Sí N=No

% DE EFECTIVIDAD DE DISCRIMINACION VS. EL ATRIBUTO

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¿Como calcular la capacidad Seis Sigma para un proceso (equivale a la Zst de corto plazo)?

¿Qué proceso se considera? Facturación y CxC ¿Cuántas unidades tiene el proceso? 1,283 ¿Cuántas están libres de defectos? 1,138

Calcular el desempeño del proceso 1138/1283=0.887 Calcular la tasa de defectos 1 - 0.887 = 0.113

Determinar el número de oportunidades que pueden ocasionar un defecto (CTQs) 24

Calcular la tasa de defecto por caract. CTQ 0.113 / 24 = .004709

Calcular los defectos x millón de oportunidades DPMO = 4,709 Calcular #sigmas con tabla de conversión de sigma 4.1

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7. Metodología Seis Sigma

Fase de análisis

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Fase de Análisis Propósitos:

Establecer hipótesis sobre las posibles Causas Raíz

Refinar, rechazar, o confirmar la Causa Raíz Seleccionar las Causas Raíz más importantes:

Las pocas Xs vitales

Salidas: Causas raíz validadas Factores de variabilidad identificados

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Diagrama deIshikawa

Diagrama derelaciones

Diagramade Árbol

Análisis del Modo y Efecto deFalla (AMEF)

QFD

DiagramaCausa Efecto

CTQs = YsOperatividad

X's vitales

Diagramade Flujo

delproceso

Pruebasde

hipótesis

Causas raízvalidadas

¿CausaRaíz?

DefiniciónY=X1 + X2+. .Xn

X'sCausas

potenciales

Medición Y,X1, X2, Xn

FASE DE ANÁLISIS

SiNo

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Identificación de causas potenciales

Tormenta de ideasDiagrama de IshikawaDiagrama de RelacionesDiagrama de ÁrbolVerificación de causas raíz

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Tormenta de ideas Permite obtener ideas de los participantes

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Diagrama de IshikawaMedio

ambiente Métodos Personal

¿Quéproducebajas ventasdeTortillinasTía Rosa?

Climahúmedo

Calidad delproducto

Tipo deexhibidor

Falta demotivación Ausentismo

Rotación depersonal

Maquinaría Materiales

Clientes conventas bajas

Malositinerarios

Descomposturadel camiónrepartidor

Distancia dela agencia alchangarro

Medición

Seguimientosemanal

Conocimientode losmínimos porruta

Frecuenciade visitas

Elaboraciónde pedidos

Posición deexhibidores

Falta desupervición

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Programacióndeficiente

Capacidad instalada

desconocida

Marketing no tiene en cuenta

cap de p.Mala prog. De

ordenes de compra

Compras aprovecha

ofertas Falta de com..... Entre las dif. áreas de

la empresa

Duplicidad de funciones

Las un. Recibenordenes de dos

deptos diferentes

Altos inventarios

No hay controlde inv..... En proc.

Demasiados deptosde inv..... Y desarrollo

Falta de prog. Dela op. En base a

los pedidos

No hay com..... Entrelas UN y la oper.

Falta de coordinación al fincar

pedidos entre marketing y la op.

Falta de control deinventarios en

compras

Influencia de lasituación econ del

país

No hay com..... Entre comprascon la op. general

No hay coordinaciónentre la operación y las unidades

del negocio

Falta de coordinación entre el enlace de compras

de cada unidad con compras corporativo

Influencia directa demarketing sobre

compras

Compra de materialpara el desarrollo denuevos productos por

parte inv..... Y desarrollo’’’

No hay flujo efectivo de mat.

Por falta deprogramaciónde acuerdo a pedidos

Perdida de mercadodebido a la

competencia

Constantes cancelaciones

de pedidosde marketing

No hay coordinaciónentre marketing

operaciones

Falta de comunicaciónentre las unidades

del negocio

Diagrama de relaciones

48

Diagrama de árbol o sistemático

Meta MedioMeta

MetaMedio

Medio

Meta u objetivo

Medioso planes

Medioso planes

Medios

Medios MediosPrimer nivel

Segundo nivel Tercer

nivelCuarto

nivel

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Verificación de posibles causas Para cada causa probable , el equipo

deberá por medio del diagrama 5Ws – 1H:

Llevar a cabo una tormenta de ideas para verificar la causa.

Seleccionar la manera que: represente la causa de forma efectiva, y sea fácil y rápida de aplicar.

50

Resultados de la regresión lineal

Score1

Scor

e2

98765432

3.5

3.0

2.5

2.0

1.5

1.0

S 0.127419R-Sq 95.7%R-Sq(adj) 95.1%

Regression95% CI95% PI

Fitted Line PlotScore2 = 1.118 + 0.2177 Score1

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¿ Qué es el AMEF? El Análisis de del Modo y Efectos de Falla es un grupo

sistematizado de actividades para:

Reconocer y evaluar fallas potenciales y sus efectos.

Identificar acciones que reduzcan o eliminen las probabilidades de falla.

Documentar los hallazgos del análisis.

Existe el estándar MIL-STD-1629, Procedure for Performing a Failure Mode, Effects and Criticality Analysis

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Componente ______________________ Responsable del Diseño ____________AMEF Número _________________Ensamble ________________ Preparó _______________ Pagina _______de _______Equipo de Trabajo ___________ FECHA (orig.) de FMEA ______(rev.) ______

Funcióndel Producto/

Paso del proceso

Modos de FallaPotenciales

Efecto (s)Potencial (es)

de falla

Sev.

Causa(s)Potencial(es)

o Mecanismosde falla

Occur

Controles de Diseño o Proceso Actuales

Detec

RPN

AcciónSugerida

Responsabley fecha límite

de Terminación

AcciónAdoptada

Sev

Occ

Det

RPN

Resultados de Acción

ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA AMEF de Diseño / Proceso

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Componente ______________________ Responsable del Diseño ____________ AMEF Número _________________Ensamble ________________ Preparó _______________ Pagina _______de _______Equipo de Trabajo ___________ FECHA (orig.) de AMEF ______(rev.) ______

Funciónde

Artículo

Modos de FallaPotenciales

Efecto (s)Potencial (es)

de falla

Sev.

Causa(s)Potencial(es)

de los Mecanismosde falla

Occur

Controles de Diseño Actual

Detec

RPN

AcciónSugerida

Responsabley fecha límite

de Terminación

AcciónAdoptada

Sev

Occ

Det

RPN

Factura Datos LOCAL:incorrecta incorrectos Rehacer

la factura

MAXIMO PROXIMOContabilidad 7 3 5 105erronea

CON CLIENTEMolestiaInsatisfacción

Resultados de Acción

ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA AMEF de Diseño / Proceso

Riesgo = Severidad x Ocurrencia x Detección

Causas probables a atacar primero

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Pruebas de hipótesis para datos normales

Intervalos de confianzaPruebas de hipótesis

Ejemplo para dos colas Supongamos que tenemos muestras de dos áreas con

tiempos de respuesta a un servicio. Se desea ver si hay diferencia significativa en el rendimiento entre ”Áreas”. Área A Área B

89.7 84.781.4 86.184.5 83.284.8 91.987.3 86.379.7 79.385.1 82.681.7 89.183.7 83.784.5 88.5

Estadísticas Descriptivas

Variable Área N Media Desv.Std

Rendimiento A 10 84.24 2.90 B 10 85.54 3.65

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Prueba de Hipótesis

Debemos demostrar que los valores que observamos al parecer no corresponden al mismo proceso, que la Ho debe estar equivocada

Ho: Ha:

a

a

b

b

Ho: Hipótesis Nula: No existe diferencia

entre las áreas

Ha: Hipótesis Alterna: Las medias de las áreas son diferentes.

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¿Qué representa esto?

Área A Área B

80.0 82.5 85.0 87.5 90.0 92.5

A AA AAAA A AB B B B B BB B B B

¿Representan áreas el mismo proceso básico?

¿Representan las áreas dos procesos diferentes?

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ANOVA – Ejemplo de datosNiveles del Factor Peso % de algodón y Resistencia de tela

Cuadrilla Tiempo de respuesta15 7 7 15 11 920 12 17 12 18 1825 14 18 18 19 1930 19 25 22 19 2335 7 10 11 15 11

59

8. Metodología Seis Sigma

Fase de Mejora

60

Fase de mejora Propósito:

Desarrollar, probar e implementar soluciones que atiendan a las causas raíz

Salidas Acciones planeadas y probadas que eliminen o

reduzcan el impacto de las causas raíz identificadas

Comparaciones de la situación antes y después para identificar la dimensión de la mejora, comparar los resultados planeados (meta) contra lo alcanzado

61

Tormenta deideas

Técnicas decreatividad

MetodologíaTRIZ

Generación de soluciones

Diseño deexperimentos

Optimización

No

Implementación desoluciones y verificación

de su efectivdad

Evaluación de soluciones(Fact., ventajas, desventajas)

Solucionesverificadas

¿Soluciónfactible?

Si

Causasraíz

FASE DE MEJORA

Efecto de X'sen las Y =

CTQs

Ideas

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Cambios deliberados y sistemáticos de las variables de entrada (factores) para observar los cambios correspondientes en la salida (respuesta).

Proceso

Entradas Salidas (Y)

Diseño deProducto

Entradas Salidas (Y)

¿Qué es un diseño de experimentos?

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Pruebas o Corridas ExperimentalesLas combinaciones de pruebas específicas de factores y niveles que se corren durante el experimento.

Experiencia x Material usado:El mejor nivel de Material depende de la experiencia.

InteraccionesEl grado en que los factores dependen unos de otros. Algunos experimentos evalúan el efecto de lasinteracciones; otros no.

Factor (X’s) NivelesA. Tiempo llamada 30 60 min.B. Localización 1 2 C. Experiencia 1 3 D. Material usado A B

NivelesLos valores en los que se establecen los factores.

A. Tiempo de llamadaB. LocalizaciónC. ExperienciaD. Tipo de Material usado

FactoresLas variables de entrada de proceso que seestablecen a diferentes niveles para observarsu efecto en la salida.

Y =Tiempo deservicio

Respuesta de SalidaLa salida que se mide como resultado del experimentoy se usa para juzgar los efectos de los factores.

+1-1+1-13+1+1-1-12-1-1-1-11

DatosDCBACorridas

-1=Nivel Bajo +1=Nivel Alto

.

.

64

SCAMPER Sustituir, Combinar, Adaptar, Modificar o

ampliar, Poner en otros usos, Eliminar, Revertir o re arreglar

Involucrar al cliente en el desarrollo del producto ¿qué procedimiento podemos sustituir por el actual? ¿cómo podemos combinar la entrada del cliente? ¿Qué podemos adaptar o copiar de alguien más? ¿Cómo podemos modificar nuestro proceso actual? ¿Qué podemos ampliar en nuestro proceso actual? ¿Cómo puede apoyarnos el cliente en otras áreas? ¿Qué podemos eliminar en la forma de inv. Del cliente? ¿qué arreglos podemos hacer al método actual?

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Lista de atributos Lista de atributos: Dividir el problema en partes

Lista de atributos para mejorar una linternaComponente Atributo Ideas

Cuerpo Plástico Metal

Interruptor Encendido/Apagado Encendido/Apagado/luminosidad media

Batería Corriente RecargableBombillo de Vidrio PlásticoPeso Pesado Liviano

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Los Seis Sombreros de pensamiento

Dejemos los argumentos y propuestas y miremos los datos y las cifras.

Exponer una intuición sin tener que justificarla

Juicio, lógica y cautela

Mirar adelante hacia los resultados de una acción propuesta

Interesante, estímulos y cambios

Visión global y del control del proceso

 

67

TRIZ – 40 herramientas Segmentación Extracción Calidad local Asimetría Combinación/Consolidación Universalidad Anidamiento Contrapeso Contramedida previa Acción previa Compensación anticipada

Acción parcial o excesiva Transición a una nueva dim. Vibración mecánica Acción periódica Continuidad de acción útil Apresurarse Convertir lo dañino a

benéfico Construcción Neumática o

hidráulica Membranas flexibles de

capas delgadas Materiales porosos

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TRIZ – 40 herramientas Equipotencialidad Hacerlo al revés Retroalimentación Mediador Autoservicio Copiado Disposición Esferoidicidad Dinamicidad

Cambio de color Homogeneidad Rechazar o recuperar

partes Transformación de

propiedades Fase de transición Expansión térmica Oxidación acelerada Ambiente inerte Materiales compuestos

69

Generar y evaluar las soluciones Generar soluciones para eliminar la causa raíz o

mejora del diseño

Probar en pequeño la efectividad de las soluciones

Evaluar la factibilidad, ventajas y desventajas de las diferentes soluciones

Hacer un plan de implementación de las soluciones (Gantt o 5W – 1H)

70

Implantación de soluciones

15 GUOQCSTORY.PPT

71

Verificación de solucionesPUNTO CRITICO ACTIVIDADES

* Verificar hasta obtener efectos estables ampliando * Hacer análisis comparativo antes y después los datos históricos en gráficas de la etapa de * En caso de aplicar varias medidas correctivas "razón de selección del tema" , Verificar los efectos intangibles sin omisiones* Comparar el efecto en gráfica entre antes y después de DMAIC respecto al objetivo. confirmar el efecto sobre cada concepto de (relación humana, capacidad, trabajo en equipo, contramedidas. entusiasmo, área de trabajo alegre).* Determinar los beneficios monetarios, indirectos e intangibles.Investigar si existen áreas y operaciones similares tanto dentro como fuera de la planta, para aplicar las mismas contramedidas. Dar reconocimiento.

2.12

1.91.8

1.71.6

1.51.4

1.31.2

1.11

2.19 2.14 2.222.33

1.76

1.32

0.9 0.87 0.940.79

0.990.94

0

0.5

1

1.5

2

2.5

May-97 Jun-97 Jul-97 Ago-97 Sep-97 Oct-97 Nov-97 Dic-97 Ene-98 Feb-98 Mzo-98 Abr-98

%D < 1 %

Ejemplo 1.%DEFECTUSO

72

9. Metodología Seis Sigma

Fase de Control

73

Fase de Control Objetivos:

Mantener las mejoras por medio de control estadístico de procesos, Poka Yokes y trabajo estandarizado

Anticipar mejoras futuras y preservar las lecciones aprendidas de este esfuerzo

Salidas: Plan de control y métodos de control implementados Capacitación en los nuevos métodos Documentación completa y comunicación de

resultados, lecciones aprendidas y recomendaciones

74

Estándaresde trabajo

Documentary Capacitar

HerramientasLean

Plan de calidad y Monitoreo

Plan deControl

CEP -Poka Yokes

No

Tomar acciones correctivasy preventivas -

Actualizar AMEF

¿Procesoen control?

Si

Solucionesimplementadas

FASE DE CONTROL

75

“Escuche la Voz del Proceso” Región de control, captura la variaciónnatural del proceso

original

Causa Especialidentifcada

El proceso ha cambiado

TIEMPO

Tendencia del proceso

LSC

LIC

Patrones de anormalidad en la carta de control

MEDIDAS

CALIDAD

76

Ejemplo: Carta I-MR

Observar las situaciones fuera de control

Observation

Indi

vidu

al V

alue

90817263544536271891

150

125

100

75

50

_X=80

UCL=113.2

LCL=46.8

Observation

Mov

ing

Rang

e

90817263544536271891

60

45

30

15

0

__MR=12.47

UCL=40.75

LCL=0

1111

1

1

1

11

I-MR Chart of Pulse2

77

1050

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

0.0

Número de muestra

Pro

porc

ión

Gráfica P para Fracción Defectiva

P=0.1128

3.0SL=0.4484

- 3.0SL=0.000

Carta p - atributos

Observe como el LSC varía conforme el tamaño (n) de cada muestra varía.

Los límites de control se pueden estabilizar con n promedio o estandarizando pi con Zi.

p

LSC

LIC

Ejemplo:

78

Prevención de la reincidencia – Estandarización

DISPOSITIVOS A PRUEBA DE ERROR ( Poka - Yokes ).

22 GUOQCSTORY.PPT