TALLER

1. TALLER Principios Básicos de Mejora Continua V2.5

2. Agenda

3. Agenda

4. BIENVENIDA Y PRESENTACIÓN

5. ESTABLECIMIENTO DE EXPECTATIVAS

6. Objetivos del Taller • Propiciar la formación de una Cultura de Calidad y Mejora Continua en la comunidad AXTEL. • Presentar metodologías estructuradas para el análisis y solución de problemas. • Que el participante aprenda a través de la práctica, el uso y aplicación de herramientas que le permitan identificar, analizar y solucionar problemas. • Homologar entre los participantes, los conceptos básicos utilizados en el ambiente de Calidad y Mejoramiento Continuo. • Fomentar la puntualidad, el trabajo en equipo y la responsabilidad compartida.

7. INTRODUCCIÓN A LOS CONCEPTOS DE CALIDAD Y MEJORA CONTINUA

8. ¿Qué es la Calidad? Bien y a la primera Seis Sigma Cumplir una promesa Exceder las expectativas del cliente Lean Cumplimiento de especificaciones Cero defectos Cumplimiento de requisitos

9. Entonces... ¿Qué es la Calidad? Es el conjunto de atributos con las que cuenta un producto o servicio, para ser de utilidad a quien se sirve de el. Un producto o servicio es de calidad cuando sus características, tangibles e intangibles, satisfacen las necesidades de los usuarios. Entre estas características podemos mencionar: sus funciones operativas (velocidad, capacidad, etc.), precio y economía en su uso, seguridad, facilidad y adecuación de uso, manufactura y mantenimiento sencillo, posibilidad de reciclaje, etc. Joseph M. Juran

10. ¿Qué es el Mejoramiento Continuo? • Es reducir constantemente la variabilidad de los procesos. Rango = 91 Rango = 51 Rango = 22 Rango = 13

11. % Error 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Situación Actual Situación Deseada ¿Qué es el Mejoramiento Continuo? • Es pasar constantemente de una situación actual (problema o área de oportunidad) a una situación deseada mediante una mejora: MEJORA MEJORA MEJORA MEJORA

12. ¿Qué es lo que nos detiene para mejorar? Hay que romper los paradigmas: “640 kb son suficientes para cualquiera” Bill Gates,1981 “Nada se puede inventar ya” Charles H. Duell, Oficina de Patentes, 1899 Individuales “Creo que en el mercado mundial no hay cabida para 5 computadoras” Thomas Watson, Chairman of IBM, 1943 “no lo arregles si no esta roto” Si tu no lo arreglas, tu competencia lo hará. culturales “pensamos que teníamos la solución” La solución debe estar basada en un análisis.

13. ¿Cómo seleccionamos los aspectos que debemos mejorar? ICEBERG DE LA NO CALIDAD Antes de empezar a mejorar, es necesario establecer las prioridades, de lo contrario tendremos demasiadas cosas que hacer. Llegar tarde a instalación Queja del cliente Problemas en la RED No vendo Fallas en la línea Problemas visibles No llegó factura Manejo del tiempo en llamada No respuesta en línea al cliente Cancelación clientes Alto nivel de ajustes ¿¿?? Problemas ocultos ¿¿?? Errores de aprovisiona-miento ¿¿?? Clientes perdidos Errores y demoras en la entrega Falta de seguimiento Cantidad vs. Calidad Resistencia al cambio Quejas del cliente no capturadas Falta de seguimiento a procesos ¿¿?? ¿¿?? Falta de capacitación ¿¿?? Falta de comunicación ¿¿?? Captura errónea de la información Sincronización de bases de datos ¿¿?? Proyectos cancelados Planes deficientes Implementación sin análisis Esfuerzos individuales Remedios caseros

14. METODOLOGÍAS PARA EL ANÁLISIS Y SOLUCIÓN DE PROBLEMAS (EVOLUCIÓN)

15. Metodologías para el análisis y solución de problemas • Existen varias metodologías de análisis y solución de problemas, algunas más conocidas o más de moda que otras, algunas con más herramientas que otras o con una forma más estructurada de realizarse (más pasos intermedios en cada una de sus etapas). • La ruta de la calidad. • Las 8 disciplinas (Ford). • Los 7 pasos de acción correctiva (Chrysler). • Kepner & Tregoe (¿Qué es y qué no es?). • Seis Sigma (Motorola). • Lean Manufacturing (Toyota). • Lean Servicing. • TPM. • 5 S’s.

16. ¿Qué es Seis Sigma? • El término sigma (σ) proviene de una letra del alfabeto griego, la cual se emplea en estadística para medir la variabilidad (varianza) respecto a un estándar (media). • 6σ se apoya en la metodología DMAIC cuyas siglas en inglés significan: • Define – Definir (el problema). • Measure – Medir (ó tomar datos del proceso). • Analyze – Analizar (la información recolectada). • Improve – Mejorar (el desempeño del proceso). • Control – Controlar (el desempeño del proceso). • Su principal finalidad es reducir los defectos en los productos y/ó servicios induciendo así la más alta calidad (3.4 dpm) a un menor costo. • Seis Sigma es la reducción de la variación de los procesos mediante una permanente búsqueda de la mejora.

17. ¿Por qué Seis Sigma? V.s.

18. Roles en Seis Sigma:

19. Algunas Herramientas empleadas en Seis Sigma: • CIP, Procesos de Mejora Continua. • Diseño/Rediseño de Procesos. • Análisis de Varianza, ANOVA. • Cuadro de Mando Integral, BSC. • La Voz del Cliente, VoC. • Pensamiento Creativo. • Diseño de Experimentos, DoE. • Gerencia de los Procesos. • Control Estadístico de Procesos, SPC.

20. ¿Qué es Lean? • Lean sigue los siguientes pasos: • Identificar cuales características crean valor. • Identificar la Cadena de Valor. • Hacer que las actividades fluyan. • Permitir que el cliente “jale” el producto/servicio a través del proceso. • Perfeccionar el proceso. • Su principal finalidad es identificar y eliminar cualquier forma de desperdicio y/ó actividades que no agreguen valor al proceso mediante la mejora continua. • Principios clave: • Producción “takt”. • Flujo de una pieza (lote pequeño). • Producción tipo “jalar”. • Lean es buscar continuamente una forma más rápida y más ágil de hacer las cosas, mejorando el flujo y eliminando el desperdicio.

21. Los 7 desperdicios:

22. Algunas Herramientas empleadas en Lean: • Flujo de proceso de una pieza o de lote pequeño. • Just In Time (JIT), Sistema de inventario justo a tiempo. • Horario / programación tipo jalar (pull scheduling). • Mantenimiento Productivo Total (TPM). • Capacidad de los procesos. • Kanban (Sistema de tarjetas). • Poka-Yoke (Sistema a prueba de errores).

23. Lean Servicing: Producto Terminado Fabricación Materia Prima Habilidades del Empleado + Requerimiento del Cliente Solución Satisfactoria para el Cliente Procesamiento Lean Servicing es: La aplicación de Lean a un ambiente Transaccional o de Servicios.

24. Características de Seis Sigma & Lean:

25. P A V H El Ciclo de Mejora (PHVA) El ciclo de mejora fué desarrollado por Walter Shewart y popularizado por Edwards Deming “El dogma más importante del Control Total de Calidad es el ciclo PHVA”, Kaoru Ishikawa • 4. ACTUAR: • Emprender acciones para institucionalizar el cambio • Estandarizar, controlar y documentar • Capacitar y educar a todos los involucrados • Continuar la mejora de la situación o seleccionar otra situación • 1. PLANEAR: • Identificar la oportunidad • Establecer el plan de trabajo del proyecto • Comprender la situación actual a través de hechos y datos • Determinar las metas • Analizar las causas probables • Establecer un plan de acción para corregir y prevenir las causas probables • 3. VERIFICAR: • Validar los efectos • Comparar los resultados con las metas establecidas • Regresar a la etapa de planear si los resultados no son los adecuados • 2. HACER: • Poner en práctica el plan de acción (cambio hacia la mejora) • Emprender y comunicar acciones • Educar y capacitar a los involucrados

26. Beneficios del Ciclo de Mejora (PHVA) • Proceso estructurado y sistemático que establece la ruta más rápida y efectiva entre el análisis y la solución de problemas. • Programa de trabajo para terminar el proyecto, consensado entre los integrantes del equipo. • Objetivo o meta establecido con datos. • Análisis detallado a través de hechos y datos. • Verificación, eliminación y prevención de los activadores de fallas más probables. • Puesta en práctica de controles para supervisar, administrar y controlar la mejora. • Capacitación en el nuevo proceso mejorado. • Documentación del desarrollo del proyecto de mejora. • Las personas pueden ir y venir, pero los procesos se quedan, sobre todo el proceso de mejoramiento. • Lenguaje común que facilita la comunicación de los proyectos de mejora en la organización.

27. DESCANSO (Introducción al Maratón)

28. MARATÓN

29. INTRODUCCIÓN A LAS HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS

30. Herramientas recomendadas para el análisis y solución de problemas Identificar la oportunidad Analizar la oportunidad Diagrama de Correlación Diagrama de Flujo Diagrama de Pareto Histograma Diagrama causa y efecto Hoja de Verificación Gráfico de control

31. Diagrama de Flujo • Representación pictórica de los pasos en un proceso. • Útil para determinar cómo funciona realmente el proceso para producir un resultado. • El resultado puede ser un producto, un servicio, información o una combinación de los tres. • Al examinar cómo los diferentes pasos en un proceso se relacionan entre sí, se puede descubrir con frecuencia las fuentes de problemas potenciales. • Se pueden aplicar a cualquier aspecto del proceso desde el flujo de materiales hasta los pasos para hacer una venta u ofrecer un producto y/o servicio. • Los Diagramas de Flujo detallados describen la mayoría de los pasos en un proceso.

32. Diagrama de Flujo (Simbología)

33. Diagrama de Flujo Construcción en Grupo

34. Llamadas inbound a servicio a clientes RR 6-9 Febrero 06 Isla 3 Febrero Defecto o problema Total 9 6 7 8 26 Nuevo Servicio 1111 1 1111 1111 111 1111 11 9 1 111 111 11 Lugar de Pago 8 Cambio Dom. 1111 1 1 1 Queja 52 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 11 1111 1111 1111 7 Felicitación 11 111 1 1 26 102 22 29 25 Total Hoja de Verificación • Las hojas de verificaciónson formas fáciles decontestar a la pregunta ¿Qué tan frecuentemente ocurrenciertos eventos?. • Sirven para reunir datos basados en la observación de las muestras con el fin de detectar tendencias. • Es el punto lógico de inicio en la mayoría de los ciclos de análisis y solucíón de problemas. Hay que convertir las opiniones en hechos. Proyecto: ___________________________________ Resp. de la recolección: _______________________ Lugar de recolección: _______ Período:__________ • PASOS: • Estar de acuerdo en que evento(s) se estará(n) observando. • Decidir el periodo de tiempo durante el cual serán recolectados los datos. • Diseñar una forma que sea clara y fácil de usar para el recolector de datos. • Obtener los datos de una manera consistente y honesta.

35. Hoja de Verificación Construcción en Grupo

36. Diagrama de Pareto • El Diagrama de Pareto se utiliza cuando necesitamos identificar las áreas de mayor potencial de mejora o las causas más importantes de un problema. • Es una forma especial de gráfico de barras verticales el cual ayuda a determinar qué problemas resolver y en qué orden. • Es muy común realizar un Diagrama de Pareto basado en hojas de verificación o en otras formas de recolección de datos. • La representación gráfica de un Pareto es como sigue:

37. Porcentaje 33.3% 26.7% 23.3% 13.3% 3.3% 99.9% 150 Diagrama de Pareto • PASOS: • Seleccione los problemas a ser comparados (por lluvia de ideas o con datos existentes). • Seleccione la unidad de medición del patrón de comparación. • Seleccione el período de tiempo a ser estudiado. • Reúna los datos de cada categoría. • Compare la frecuencia o costo de cada categoría, respecto a las demás. • Construya la tabla de datos: • Ordene en forma decreciente la frecuencia o costo de cada categoría. • Determine el porcentaje que representa cada categoría del total de categorías observadas. • Determine el porcentaje acumulado (resulta de ir sumando los porcentajes de las categorías hasta llegar a 100%) TABLA DE DATOS Defecto Frec. D 50 A 40 C 35 E 20 B 5 % Acum. 33.3% 60.0% 83.3% 96.6% 99.9% Defecto A B C D E Frec. Frec. 40 5 35 50 20 Del 1 al 31 de Enero de 2006

38. 100% 96.6% 83.3% 60% 50% 33.3% 0% 150 50 40 30 20 10 0 80% Porcentaje 33.3% 26.7% 23.3% 13.3% 3.3% 99.9% % Acum. Frecuencia D50 150 A40 C35 Tipo de Defecto (categoría) E20 B5 Diagrama de Pareto • PASOS (continuación...) • Construya la gráfica a partir de la tabla de datos: • A lo largo del eje horizontal “x” grafique en orden decreciente las barras que representan la frecuencia de cada categoría. El eje vertical izquierdo “y” representa la escala de la frecuencia. • Dibuje un eje vertical en el extremo derecho, en donde coloque el porcentaje acumulado de cada categoría hasta llegar al 100%. • Trace los puntos del % acumulado y dibuje una línea que una los puntos. • Identifique la oportunidad e interprete los resultados. TABLA DE DATOS Defecto Frec. D 50 A 40 C 35 E 20 B 5 % Acum. 33.3% 60.0% 83.3% 96.6% 99.9%

39. Diagrama de Pareto Construcción Individual

40. DESCANSO

41. MARATÓN

42. Métodos Materiales EFECTO Maquinaria Mano de Obra Diagrama de Ishikawa (Análisis Causa Efecto) • El análisis causa efecto se utiliza cuando necesitamos explorar y mostrar todas las causas posibles de un problema o deuna condición específica (¿Qué es lo que causa un efecto dado?). • Esta herramienta fue desarrollada para representar la relación entre un efecto y todas las posibles causas que lo influyen. • Las posibles causas se clasifican en categorías, lascuales casi siempre se relacionan con las llamadas 4Mes decir: Mano de Obra, Maquinaria, Materiales, y Método. • Nota: Estas categorías son sólo sugerencias, se puede utilizar cualquier categoría principal que surja para ayudar al grupo a pensar creativamente. • La representación gráfica de un diagrama causa efecto es como sigue:

43. Diagrama de Ishikawa (Análisis Causa Efecto) • PASOS: • Defina un enunciado que describa el problema que se quiereanalizar. • TIP: ¿Por qué pasa lo que NO quiero que pase? o ¿Por qué NO pasa lo que quiero que pase? • Genere las causas necesarias para construir el diagrama basándose en cualquiera de estas dos formas: • Coordine una lluvia de ideas sin ninguna preparación previa. • Solicite a los miembros del equipo que le dediquen tiempo antes de la reunión y escriban en hojas de verificación las posibles causas. • Construya el Diagrama causa efecto de la siguiente forma: • Coloque el enunciado del problema en el cuadro al lado derecho de la flecha principal. • Dibuje las espinas principales colocando el nombre de cada categoría. • Coloque las posibles causas en cada categoría (lluvia de ideas u hoja verificación) • Para cada causa pregúntese: ¿Por qué sucede? • Las respuestas colóquelas como subramas de la posible causa. • Interpretación. Para poder encontrar las causas más probables del problema: • Busque las causas que aparecen repetidamente • Realice un consenso en el equipo. • Obtenga datos para determinar la relación de las diferentes causas (Diagrama de Correlación). • Obviedad.

44. Diagrama de Ishikawa (Análisis Causa Efecto) Guía Rápida 1. Plantea el Problema:Plantea la pregunta correcta (Cabeza del Pescado – El Efecto) 2. Coordina una lluvia de ideas de posibles causas: (Primer nivel de espinas del esqueleto de pescado) 3. Categoriza las ideas: Clasificalas en 4 o 5 categorías como máximo. (Ej.: Gente, Procesos, Infraestructura, Sistemas) 4. Desarrolla una Cascada de Sub-causas de las ideas de posibles causas 5. Selecciona las Probables Causas Raíz 6. Valida con datos y hechos que las probables causas raíz seleccionadas en el punto anterior efectivamente estan sucediendo: Evidencias cuantitativas.

45. Diagrama de Ishikawa (Análisis Causa Efecto) Construcción Grupal

46. COMIDA

47. MARATÓN

48. Histograma • El histograma se utiliza cuando necesitamos descubrir y mostrar la distribución de datos, así como conocer el comportamiento del proceso en un momento dado (fotografía) a través de un grupo de datos. • Un Histograma revela la variación propia de losprocesos. Un histograma típico es como sigue: • Lo importante de un histograma es que nos muestra la amplitud y distribución de los datos. Existen diferentes distribuciones como la Normal (igual que el ejemplo anterior) o desviadas hacia un lado del centro. Sí conocemos la distribución de los datos que estamos analizando, el histograma pudiera mostrarnos comportamientos fuera de lo normal.

49. Histograma • PASOS: • Se inicia con una serie de datos que se presentan enforma desorganizada, como la siguiente: • DATOS • 9.9 9.3 10.2 9.4 10.1 9.6 9.9 9.8 9.8 10.1 9.9 • 9.7 9.8 10.09.7 9.4 9.6 10.0 9.8 9.9 10.110.2 • 10.1 9.8 10.1 10.3 10.0 10.29.9 10.7 9.3 10.3 9.9 • 9.8 10.3 9.3 10.2 9.2 9.9 9.7 9.9 9.89.0 9.5 • 9.7 9.7 9.8 9.8 9.310.0 9.7 9.4 9.8 9.4 9.6 • 10.09.5 9.7 10.6 9.5 10.1 10.0 9.8 9.6 9.4 10.1 • 9.5 10.1 10.2 9.810.3 9.6 9.7 9.7 10.1 9.8 9.7 • 9.5 9.5 9.8 9.9 9.2 10.0 10.09.9 10.4 9.3 9.6 • 10.2 9.7 9.7 9.9 10.2 9.8 9.3 9.6 9.5 9.610.1 • 10.0 10.4 9.8 9.5 9.5 9.6 • Cuente el número (n) de los datos existentes, para el ejemplo son: n=105. • Determine el rango R, para todo el grupo de datos. El rango es la diferencia entre el valor más alto y el más bajo de todo el grupo de datos. Como ayuda para hacer esto más rápido, en la tabla de datos se identifica primero el dato mayor y el dato menor por cada renglón y después se obtiene el mayor de la columna mayor y el menor de la columna menor. • Para nuestro ejemplo es 10.7 - 9.0 = 1.7 MAYOR MENOR 10.2 9.3 10.2 9.4 10.7 9.3 10.3 9.0 10.0 9.3 10.6 9.4 10.3 9.5 10.4 9.2 10.2 9.3 10.4 9.5 10.7 9.0 Nota: Estos datos se refieren al tiempo de espera para pagar en una caja.

50. Histograma • Se divide el valor del rango entre cierto número de clases las cuales llamaremos K. En la tabla se muestra como seleccionar el numero de clases. • Numero de datos (n) Numero de clases (K) • Abajo de 50 5 - 7 • 50 - 100 6 - 10 • 100 - 250 7 - 12 • Arriba de 250 10 - 20 • Para nuestro ejemplo, 105 datos se deben de dividir entre K = (7 a 12). Tomaremos K=10. • Determine el ancho de cada clase, H. Una formula conveniente es: H = R / K • Para nuestro ejemplo es 1.7 / 10 = 0.17 = 0.20 • En el caso del valor H es recomendable manejar número cerrado hacia arriba para facilitar los futuros cálculos. • Determine los límites de cada clase. El valor más bajo de la primer clase será el dato menor de la serie de datos. • En nuestro ejemplo iniciamos con 9.00,a este valor se le suma el ancho de clase H que es de 0.20 y nos da 9.20, para que los datos queden en una sola clase el límite superior será de 9.19. Y así hasta alcanzar el dato mayor. • A cada uno de estos valores se le va sumando el ancho de clase H y se van definiendo las límites de cada clase hasta completar el número de clases establecido, en nuestro ejemplo es de 10. Es necesario asegurarnos que los límites de las clases incluyan todos los valores de la serie de datos.