UIA Curso de Seis Sigma Transaccional para Black Belts

1. UIACurso de Seis SigmaTransaccional para Black Belts Primitivo Reyes Aguilar / Diciembre 2004

2. Contenido Módulo 1 • Introducción • Despliegue de Seis Sigma en la empresa • Gestión de procesos en la empresa • Gestión de proyectos y liderazgo • Fase de Definición • Fase de Medición Modulo 2 • Fase de Análisis • Fase de Mejora • Fase de Control • Empresa Lean

3. 1. Introducción

4. 1. Introducción • Antecedentes de Seis Sigma • Definición de Seis Sigma • La metodología Seis Sigma DMAIC • Interpretación estadística y Métricas para Seis Sigma

5. Antecedentes de Seis Sigma • En 1981 Bob Gavin director de Motorola, estableció el objetivo de mejorar10 vecesel desempeño en un periodo de 5 años. • En 1985 Bill Smith en Motorola concluyó quesi un producto se reparaba durante la producción, otros defectos quedarían escondidosy saldrían con el uso del cliente. • Adicionalmente si un producto se ensamblaba libre de errores, no fallaba en el campo

6. 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.

7. 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

8. 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

9. 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

10. Estrategia de Seis Sigma en GE

11. Resultados de Seis Sigma en GE

12. Las fases DMAIC de 6 Sigma Definición Medición Análisis Control Mejora

13. 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

14. Modelo DFSS para Seis Sigma

15. Modelo DFSS de Simon - 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

16. Las fases de Seis Sigma (RDMAICSI de M. Harry) • Reconocer: los estados reales del negocio • Definir: los planes a implementar para mejorar cada estado del negocio • Medir: Los sistemas de negocio que soporten los planes • Analizar: las brechas en el desempeño del sistema contra benchmarks

17. Las fases de Seis Sigma (Harry) • Mejorar: los sistemas para lograr las metas de desempeño • Control: de características a nivel de sistema críticas para el valor • Estandarizar: el sistema que pruebe ser el mejor en su clase • Integrar: sistemas mejores en su clase en el marco de planeación estratégica

18. Métodos complementarios para Seis Sigma • Seis Sigma ha integrado las herramientas siguientes: • Lean Manufacturing • Diseño de experimentos • Diseño para Seis Sigma Seis Sigma de ha denominado como el TQM en los asteroides

19. La Distribución Normal

20. Distribución gráfica de la variación – Curva normal LAS PIEZAS VARÍAN DE UNA A OTRA: TAMAÑO TAMAÑO TAMAÑO TAMAÑO Pero ellas forman un patrón, tal que si es estable, se denomina distr. Normal SIZE TAMAÑO TAMAÑO LAS DISTRIBUCIONES PUEDEN DIFERIR EN: UBICACIÓN DISPERSIÓN FORMA TAMAÑO TAMAÑO TAMAÑO . . . O TODA COMBINACIÓN DE ÉSTAS

21. La distribución Normal La distribución normal es una distribución de probabilidad que tiene media 0 y desviación estándar de 1. El área bajo la curva o la probabilidad desde menos infinito a más infinito vale 1. La distribución normal es simétrica, es decir cada mitad de curva tiene un área de 0.5. La escala horizontal de la curva se mide en desviaciones estándar, su número se describe con Z. Para cada valor Z se asigna una probablidad o área bajo la curva mostrada en la Tabla de distribución normal

22. X x-3s x-2s x-s x x+s x+2s x+s3 z -3 -2 -1 0 1 2 3 2A1 La Distribución Normal Estándar La desviación estándar sigma representa la distancia de la media al punto de inflexión de la curva normal

23. Características de la Distribución Normal 68% 34% 34% +1s 95% +2s 99.73% +3s

24. Procesos normales y medias muestrales • Un proceso normal es el que su salida sigue una distribución normal, se puede probar con el criterio de Anderson Darling o de Ryan para P value > 0.05 • Para el caso de las medias muestrales, el area bajo la curva normal se determina con la siguiente fórmula Z = (X – Media ) / (Sigma / raiz(n))

25. El valor de Z Determina el número de desviaciones estándar entre algún valor x y la media de la población, mu Donde sigma es la desviación estándar de la población. En Excel usar Fx, ESTADISTICAS, NORMALIZACIÓN, para calcular el valor de Z z = x - m s

26. Área bajo la curva normal ¿Que porcentaje de las baterías se espera que duren 80 horas o menos? Z = (x-mu) / s Z = (80-85.36)/(3.77)= - 5.36/ 3.77 = -1.42 80 85.36 -1.42 0

27. Área bajo la curva normal ¿Cuál es la probabilidad de que una batería dure entre 86.0 y 87.0 horas? 85.36 86 87 0 1

28. ¿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%

29. Interpretación de Sigma y Zs LSE Especificación superior LIE Especificación inferior Z La desviación estándar sigma representa la distancia de la media al punto de inflexión de la curva normal s _ X xi p = porcentaje de partes fuera de Especificaciones

30. ¿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

31. Capacidad de procesos • Capacidad de procesos bajo Seis Sigma • Motorola notó que muchas operaciones en productos complejos tendían a desplazarse 1.5  sobre el tiempo, por tanto un proceso de  6  a la larga tendrá 4.5  hacia uno de los límites de especficiación, generando 3.4 DPMOs (defectos por millón de oportunidades) • Algunas capacidades a largo plazo son: • Para 2 se tienen 308,770 ppm con Ppk = 0.66 • Para 3 se tienen 66,810 ppm con Ppk =1 • Para 4 se tienen 6,210 ppm con Ppk =1.33

32. Areas bajo la curva normal Entre menor sea el valor de  Mayor será la distancia entre X y LSE -6 -5 -4 -3 -2 -1 +4 +5 0 +1 +2 +3 +6 68.27% 95.45% 99.73% 99.9937% 99.999943% LSE Límite Superior de Especificación X = Media 4.5  3.4 ppm Fuera de LSE

33. -6 -5 -4 -3 -2 -1 +4 +5 0 +1 +2 +3 +6 Definición estadística de Seis Sigma Con 4.5 sigmas se tienen 3.4 ppm Media del proceso Corto plazo Largo Plazo La capacidad Del proceso Es la distancia En Sigmas de La media al LSE 4.5 sigmas 3.4ppm LSE - Límite Superior de especificación LIE - Límite inferior de especificación El proceso se puede recorrer 1.5 sigma en el largo plazo

34. 500,000 1.5 0.0 0.00 0.17 0.5 308,538 2.0 0.50 1.5 66,807 3.0 0.83 2.5 6,210 4.0 1.00 3.0 1,350 4.5 233 5.0 1.17 3.5 1.33 4.0 32 5.5 Capacidad de Proceso Z.st Z.lt Cpk PPM. lt Nota: La capacidad a largo plazo, asume la media de proceso como desplazada de la especificación por 1.5 sigma. MEDIA ORIG. CORRIDA LSE 6.0 1.50 4.5 3.4 1. Z.st es el número de sigmas, en el mejor nivel que puede tener el proceso, a corto plazo . 2. Z.st siempre es un valor mayor a Z.lt, debido a que el valor a largo plazo es reducido por los cambios del proceso (en promedio, 1.5s)

35. 2. Despliegue de Seis Sigma en la empresa

36. 2. Despliegue de Seis Sigma • Análisis FODA • Organización de apoyo para Seis Sigma • Contribuciones de los gurús de la calidad a Seis Sigma

37. Análisis FODA - SWOT (fuerzas, amenazas, debilidades y oportunidades) • Fuerzas: • Algo en lo que la empresa es buena para hacer • Patentes, experiencia, habilidades, recursos clave, tecnología, posición en el mercado, reputación • Debilidades: • Algo que le falta a la empresa o es una condición en la queda en desventaja • Poco flujo de caja, tecnología obsoleta, altos costos indirectos, sin personal calificado, imagen de mala calidad

38. Fuerzas y debilidades

39. Análisis FODA - SWOT (fuerzas, amenazas, debilidades y oportunidades) • Oportunidades: • Situaciones ventajosas externas del entorno tales como mercado, económicas u otras que la empresa puede aprovechar para crecer o mejorar su desempeño • Amenazas: • Situaciones externas del entorno en relación a los mercados, clientes, industria, reglamentaciones, etc. que pueden afectar negativamente los resultados de la empresa

40. Oportunidades y amenazas

41. Liderazgo en la empresa • Los programas Seis Sigma no suceden accidentalmente, deben contar con el compromiso y soporte de la administración en aspectos de recursos y herramientas • Hay dos épocas donde es difícil implementar proyectos de mejora, cuando son buenas (a nadie le interesa) y cuando son malas (la prioridad es sobrevivir)

42. Enlace de proyectos con metas organizacionales • Los proyectos seleccionados deben estar alineados con las metas y objetivos organizacionales • Revisar la capacidad de cambio y mejora de sistemas • ¿Qué tan efectivos somos para manejar cambios? • ¿Qué tan bien manejamos los procesos multifuncionales? • ¿Se tiene conflictos con Seis Sigma?

43. Organización para Seis Sigma

45. Estructura para Seis Sigma

46. Roles en Seis Sigma • Champions • Son representantes de la alta dirección que controlan y asignan recursos para promover mejoras, se involucran en todas las revisiones de proyectos en su área de influencia. Reciben entrenamiento general en 6 sigma • Propietarios de procesos: • Coordinan actividades de mejora de procesos y monitorea los avances, trabaja con Black Belts para mejorar los procesos bajo su responsabilidad, a veces actúan como Champions

47. Roles en Seis Sigma • Patrocinadores ejecutivos (Sponsors) • Son líderes que comunican, guían y dirigen el despliegue exitoso de Seis Sigma • Reciben entrenamiento general en Seis Sigma, sus herramientas y métodos • Master Black Belts • Tienen puestos enfocados a la mejora, con habilidades demostradas como Black Belt y habilidades de asesoría, instrucción, educación y promoción • Son responsables de apoyar a los Black Belts

48. Roles en Seis Sigma • Black belts: • Promotores de proyectos de mejora Seis Sigma • Instructores del personal en la empresa • Apoyo al personal en proyectos locales Seis Sigma • Identifica oportunidades de mejora • Influye y promueve el uso de herramientas y estrategias Seis Sigma • Actúan como asesores y consultores

49. Roles en Seis Sigma • Green Belts: • Pueden ser Black Belts en entrenamiento, manejan las herramientas estadísticas y de solución de problemas para los proyectos con impacto financiero y a clientes • Están bajo la tutela de los Black Belts • Líderes de proyecto en su área • Miembros de equipos multidisciplinarios Seis Sigma

50. 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