SEIS SIGMA NUEVOS ENFOQUES DE INGENIERIA INDUSTRIAL

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1 SEIS SIGMA NUEVOS ENFOQUES DE INGENIERIA INDUSTRIAL
INSTITUTO TECNOLOGICO DE CELAYA NUEVOS ENFOQUES DE INGENIERIA INDUSTRIAL SEIS SIGMA

2 INICIOS El origen del modelo para la calidad denominado “seis sigma” (6 sigma) se remonta a 1983, cuando la empresa Motorola generó un sistema que atacaba directamente las posibilidades de procesar errores, que se manifestaban en defectos y gastos mayores. desarrollado por Mikel Harry. 

3 Los ingenieros detectaron que si se canalizaban esfuerzos para corregir defectos se descuidaban otros aspectos que, luego, se transformaban en quejas y reclamaciones, lo que abatía el crecimiento en calidad. Por ello optaron por generar sistemas capaces de evitar desperfectos en todos los procesos de la cadena de valor.

4 Pronto Motorola obtuvo considerables mejoras en costos y sus utilidades crecieron de manera significativa; en 1988 ganó el premio Malcolm Baldridge, lo que terminó por llamar poderosamente la atención de grandes corporaciones como General Electric, Allied Signad, Texas Instruments, Sony y Polaroid, quienes adoptaron la metodología

5 Qué es la Estrategia Seis Sigma?
Programa corporativo orientado a la optimización de todas las operaciones de los negocios; lograr alineamiento total con los intereses de los clientes y crear capacidades competitivas internas para enfrentar entornos complejos.

6 Seis sigma puede ser percibido como: Una visión Una filosofía
Un símbolo Una medición Una meta Una metodología Six sigma Geoff Tennant Edit. Panorama 2002

7 En pocas palabras Seis Sigma es una metodología sistemática y extremadamente orientada a resultados, que pone al alcance de la industria métodos estadísticos y de gestión del cambio de forma práctica y sencilla.

8 ¿De donde sale 6? Sigma = es una medida de dispersión (variabilidad)
Suponer que colocas un termostato para mantener una habitación a 21º. (Si la temperatura de la habitación fluctúa entre los 19º y 23º esta bien). Suponer que: El termostato hace que la temperatura en la habitación fluctúe entre los 19º y los 22º. Diremos entonces que el termostato es aceptable El termostato hace que la temperatura en la habitación fluctúe entre los 12º y los 29º. Diremos entonces que el termostato es deficiente

9 La variabilidad es el principal enemigo de la calidad
¿de donde sale 6? La variabilidad es el principal enemigo de la calidad cometo Muchos errores No cometo errores

10 Limites de tolerancia  + 1 sigma - Defectos 31.8% La escala de calidad de la metodología “seis Sima” mide el nº de sigmas que caben dentro del intervalo entre la media y uno de los limites de tolerancic  3 sigma - Defectos 0.27 %  6 sigma – 3 DMOP +3 +6

11 con tres sigma, donde se tiene 0
con tres sigma, donde se tiene 0.27% de defectos por millón de productos o componentes

12 Un proceso con una curva de capacidad afinada para seis (6) sigma, es capaz de producir con un mínimo de hasta 3,4 defectos por millón de oportunidades (DPMO), lo que equivale a un nivel de calidad del %.

13 Hay que distinguir entre probabilidad de defecto y valor sigma a corto y a largo. 
    El valor sigma a corto es igual al sigma a largo mas "sigma shift".          El valor "sigma shift", por convenio, que se toma a falta de otro dato: "sigma shift"=1.5   

14 1 trabajando con un valor sigma de.... Partes por millon (PPM) 318,000
2 3 66 807 4 6 210 5 233 6 3.4

15 Por convenio cuando se habla de probabilidades de defecto se habla a largo plazo y cuando se habla de valor sigma se habla de corto plazo.     Cuando hablamos del corto plazo únicamente influyen fenómenos aleatorios. Cuando hablamos a largo plazo intervienen fenómenos aleatorios y perturbaciones ( en telecomunicaciones se habla de ruido y señal).

16 Cada uno de los parámetros que vayamos a medir puede implicar una o varias oportunidades, por ello expresamos los defectos por millón de oportunidades de la forma:         Dpmo =[Sdefectos/Soportunidades] x         Defecto en el sentido amplio de probabilidad de defecto.         Cuando se contabilizan varios dpmo de puede calcular un dpmo global y este dpmo se puede convertir en valor sigma

17 La variación tiene dos fuentes principales:
Variabilidad por causas comunes (variabilidad común o aleatoria). La que es inherente al proceso, aunque se use la mejor materia prima y se cuide mucho el proceso, y contra la que no se puede hacer mucho.

18 Variabilidad por causas especiales (variabilidad especial o asignable)
Variabilidad por causas especiales (variabilidad especial o asignable). Podemos hacer mucho para modificarla: encontrar la causa y eliminarla; pero esto significa, obviamente, saber encontrarla. Puede deberse a una herramienta desgastada, un operador mal entrenado, una materia prima que no cumple especificaciones de calidad, etcétera.

19 Lo que se busca con seis sigma es lograr proyectos que tengan causas comunes para que sean predecibles (estables). Las causas especiales se pueden identificar, pues las variaciones que provocan son tan grandes que se pueden detectar

20 se sugiere que si la producción a corto plazo – un día o un turno – tiene capacidad de seis sigma, a largo plazo – un mes o más – la media del proceso se recorrerá hasta 1.5 sigma por diversas razones normales, quedando la capacidad en 4.5 sigma, que es la razón por la cual un proceso de seis sigma en realidad se comporta como de 4.5 a largo plazo.

21 Cuál es la diferencia entre DMAIC y DMADV ?.
La metodología DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) se utiliza cuando un proceso o producto existente no satisface los requerimientos del cliente o tiene un pobre desempeño.

22 Por otro lado, la metodología DMADV (Define, Measure, Analyze, Design, Verify) se utiliza cuando el producto o proceso no existe y requiere ser desarrollado o uno existente (con pobre desempeño) debe ser rediseñado en su totalidad.

23 Definir CTQ Cliente Prioridad Proceso
Definir el problema Cual es la característica critica de calidad para el cliente (CTQ) (¿qué es crítico para el cliente?) CTQ Cliente Prioridad Proceso Lo importante es lo que quiere el cliente

24 Medir Cual es la característica critica de calidad interna (traducir lo que quiere el cliente al lenguaje de la organización) (Y) Definir que es defecto Validar el sistema de medida Y2 Proceso Input salida Y1, ...,Yn

25 Analizar Medir la capacidad actual Analizar los datos con detalle
Identificar las variables que causan variación en el proceso (X1, X2,.....,Xn) Utilizar cualquier herramienta que me permita detectar la fuente de variación de la variable de interés

26 Mejorar Encontrar las causas más importantes de la variación (pocas X, pero vitales) Identificar la variación tolerada del proceso (rango de variación permitido para las pocas X, pero vitales) Modificar / mejorar el proceso para mantenerse dentro de la variación permitida Utilizar cualquier herramienta estadística que me permita detectar las fuente de variación clave y la tolerancia permitida de las mismas

27 Controlar Comprobar el sistema de medida de las causas de variación
Medir la mejora Implantar controles de proceso que garanticen la mejora a largo plazo (gráficos de control) Imponer controles estadísticos que permitan garantizar la mejora a largo plazo

28 IMPLANTACION consiste básicamente en seleccionar a un equipo de personas para que se enfoquen en la resolución de un problema específico para así alcanzar una meta bien definida, los integrantes del equipo se han formado y entrenado con profundidad en las técnicas necesarias para llevar a cabo el proyecto con éxito.

29 Para hacer patente el cometido y nivel de cada una de las personas que integran el equipo de implantación se ha elegido una denominación similar al rango de las artes marciales, esto es: Green Belts, Yellow Belts, Black Belts, Master Black Belts y Champions.

30 TIEMPO DE IMPLANTACION
Depende del tipo de organización y del nivel al cual se dirija la iniciativa. Generalmente un proceso de este tipo puede tomar en promedio unos tres a cinco años, pero si se inicia en una división de negocios en particular y se enfoca adecuadamente, en unos seis a nueve meses se puede comenzar a experimentar los primeros resultados, una vez completadas las primeras fases de Medición y Análisis.

31 COSTO DE IMPLANTACION Depende de la organización y del nivel al cual se quiera aplicar. Lo más importante es una vez tomada la decisión de ir con esta estrategia, asignar un presupuesto exclusivo para la iniciativa y tomar en cuenta lo siguiente: costo directo de los individuos dedicados al 100 % a Seis Sigma;

32 La experiencia indica que en promedio cada proyecto Seis Sigma puede generar retornos o ahorros entre a doláres, con muchos casos en donde se alcanzan doláres por proyecto.

33 MINITAB Y 6 SIGMA MEDICIÓN Determine la precisión y seguridad de la medición con las herramientas de "Gage R&R" de MINITAB. Si sus medidas son clasificaciones subjetivas o relacionadas a la gente, MINITAB le ofrece el estudio de "attributte gage R&R" para determinar si existe un acuerdo substancial dentro o entre evaluadores. Estime la estabilidad y capacidad de sus procesos empleando los procedimientos para análisis de capacidad y control estadístico de los procesos de MINITAB. ANÁLISIS Identifique las potenciales fuentes de variación mediante el uso de una extensa batería de instrumentos que incluyen gráficos de Pareto, diagramas causa-efecto, análisis de regresión y ANOVA.

34 MEJORA Genere y analice diseños de experimentos para probar causalidad usando la sección "DOE" de MINITAB (por ejemplo, 2k, 2 k-p, Taguchi, etc.). Su diseño puede incluir tanto factores controlables como ambientales. Elija el conjunto que resulte robusto para las condiciones del cliente o ambientales. Una vez que ha identificado os factores clave, puede ejecutar análisis de superficie de respuesta para asistirlo en un proceso de optimización.

35 CONTROL Una vez que las variables clave de entrada han sido identificadas, use los diagramas de control para evaluar la estabilidad de un proceso. MINITAB incluye una amplia vareidad de cartas de control de variables y atributos entre los cuales puede elegir el más adecuado (por ejemplo Xmedia, Rango, S, P, U, EWMA, CUSUM, etc).

36 ES 99,0 % DE CALIDAD ( 4 Sigma ), SUFICIENTE ?.
Algunos ejemplos de porqué un nivel de calidad del 99,0 % no sería suficiente, ni satisfactorio, mucho menos aceptable: piezas de correo perdidas cada hora. 5.000 operaciones de cirugía incorrectas, por semana. Al menos dos aterrizajes con problemas, diarios y en los principales aeropuertos. prescripciones incorrectas de medicamentos, cada año. Falta de servicio eléctrico, por casi 7 horas, cada mes.

37 ALGUNOS EJEMPLOS DE CALIDAD
El número de fatalidades en vuelos domésticos en Estados Unidos, fué de 0,43 ppm; es decir, un nivel entre 6 y 7 sigma. Generalmente, los centros de producción de energía nuclear, operan con niveles entre 6 y 7 sigma.

38 Motorola, G.E., Lockheed, Allied Signal y la NASA, efectúan la mayoría de sus procesos a niveles de 6 sigma. Las compañías promedio en Estados Unidos tienen entre y dpm (defectos por millón), para un desplazamiento de 1,5 sigma; esto equivale a un nivel de 4 sigma.

39 BIBLIOGRAFIA www.seis-sigma.com www.seissigma.com www.juran.es
Six sigma Geoff Tennant Edit. Panorama 2002

40 POR NUESTRA PARTE ES TODO GRACIAS POR SU ATENCION