1 dr. primitivo reyes aguilar / enero 2006 tel. 58 83 41 67 / cel. 044 55 52 17 49 12 mail:...
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Dr. Primitivo Reyes Aguilar / Enero 2006
Tel. 58 83 41 67 / Cel. 044 55 52 17 49 12Mail: [email protected]
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Contenido
1. Introducción2. Despliegue de Seis Sigma en la empresa3. Gestión de procesos en la empresa4. Gestión de proyectos y liderazgo5. Fase de Definición6. Fase de Medición7. Fase de Análisis8. Fase de Mejora9. Fase de Control
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1. Introducción
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1. Introducción
Antecedentes de Seis Sigma
Definición de Seis Sigma
Las metodologías Seis Sigma
Interpretación estadística y Métricas para Seis Sigma
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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 y errores)
Mejoras en las utilidades y la productividad
Mejora en la satisfacción del cliente (lealtad y participación de mercado)
Reducciones de tiempos de ciclo
Cambios culturales
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Razones por las que funciona SS
Liderazgo 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) y bases de datos cuantitativas
Enfoque al proceso y al cliente Aplicación de Métodos estadísticos 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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Metodologías Seis Sigma Seis Sigma DMAIC
Utilizada para reducción de errores o defectos
Diseño para Seis Sigma DFSS Utilizada para desarrollo de innovaciones y
nuevos productos
Lean SigmaUtilizada para reducir el Muda en las operaciones
(desperdicios de espacio, tiempo, recursos y errores)
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Las fases DMAIC de 6 Sigma
MediciónDefiniciónProyecto
Seis Sigma
Mejora
Control Análisis
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Las fases de Seis Sigma (DMAIC) Definir: seleccionar el problema o situación “Y” a
ser mejorada para reducir errores (Y = f(X1, X2, ..., Xn)
Medir: diagnosticar la situación actual (Y y X’s)
Analizar: identificar la causa raíz de los defectos X’s
Mejorar: reducir la variabilidad o eliminar la causa
Control: controles para mantener la 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 o alternativas de innovación
Diseñar: Desarrollar los procesos y productos para cumplir los requerimientos del cliente
Verificar: Validar y verificar el diseño o innovación
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Las fases de Lean Sigma (DMAIC) Definir: seleccionar el problema o situación “Y” a
ser mejorada para reducir Muda (Y = f(X1,..., Xn)
Medir: diagnosticar la situación actual (Y y X’s)
Analizar: identificar la causa raíz de los defectos X’s
Mejorar: reducir la variabilidad o eliminar la causa
Control: controles para mantener la mejora
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Interpretación estadística y métricas para 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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Estadísticas Básicas
Medidas de tendencia central Media (promedio de datos) Moda (el valor que más se repite) Mediana (el valor intermedio con datos
ordenados)
Medidas de dispersión Rango (valor mayor – valor menor) Desviación estándar (medida de dispersión) Coeficiente de variación (Desv. Est. / media * 100)
para comparar variación de dos grupos de datos diferentes
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DEFINICION Un Histograma es la organización de un número de datos
muestra que nos permite visualizar al proceso de manera objetiva.
• Permite ver la distribución de la frecuencia con la que ocurren las cosas en los procesos de manufactura y administrativos.
•La variabilidad del proceso se representa por el ancho del histograma, se mide en desviaciones estándar o , ± 3 cubre el 99.73%.
LSELIE
Histograma de Frecuencia
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La distribución Normal Estándar
Tiene media 0 y desviación estándar de 1.
El área bajo la curva desde +- infinito vale 1.
La distribución normal es simétrica, cada mitad tiene área 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
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z0 1 2 3-1-2-3
x x+s x+2s x+s3x-sx-2sx-3
X
La desviación estándarsigma representa la distancia de la media alpunto de inflexión de la curva normal
La Distribución Normal Estándar
21
68%34% 34%
95%
99.73%
+1s
+2s
+3s
Características de la Distribución Normal
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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.
z = x -
0 1
86 8785.36
¿Cuál es la probabilidad de que una batería dure entre 86.0 y 87.0 horas?
Área bajo la curva normal
¿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 = -1.42P(Z) = distr.norm.estand(-1.42) = 7.78%
85.3680
-1.42 0
Área bajo la curva normal
_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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¿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 reqs.
2 – 4.5 sigmas, se cumple la mayoría de reqs.
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
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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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2. Despliegue de Seis Sigma en la empresa
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2. Despliegue de Seis Sigma
Análisis FODA
Organización de apoyo para Seis Sigma
Contribuciones de los gurús de la calidad a Seis Sigma
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Análisis FODA - SWOT (fuerzas, debilidades, oportunidades y
amenazas)
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
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Análisis FADO - 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
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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?
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Organización para Seis Sigma
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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
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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
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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
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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
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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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3. Gestión de Procesos de negocio
41
3. Gestión de procesos
Enfoque de procesos
Métricas de desempeño
Voz del clientes
QFD y Benchmarking
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Sistemas y procesos Sistemas un conjunto de procesos
interrelacionados que persiguen un propósito específico
Proceso es la organización de recursos y actividades interrelacionadas que transforman entradas en salidas. Se usa la retroalimentación para mejorar el desempeño
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Funciones vs proceso
Ventas yMktg.
IngenieríaAdmón.
FinanzasOperacio-
nesRecursosHumanos
TecnologíasInformación
Ejecutivos
Staff
Gerentes
Ingenieros
Superviso-res
Operadores
Proceso de negocio (---) vs Función organizacional (O)
Entrada Salida
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Enfoque de procesos
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Salida
PRODUCTOEntrada
(Incluyendo recursos)
PROCESOPROCESO
Conjunto de actividadesConjunto de actividades
interrelacionadas o que interrelacionadas o que interactúaninteractúan Eficiencia
Resultados contra recursos empleados
ISO 9004:2000
Eficacia
Capacidad para alcanzar resultados deseados
ISO 9001:2000
Procedimiento
Especificación de la forma en que se realiza
alguna actividad
Actividades de medición y seguimiento
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Métricas de desempeño de procesos
Efectividad: que tan bien la salida cubre los requisitos del cliente
Eficiencia: la habilidad de ser efectivo al menor costo
Adaptabilidad: la habilidad para permanecer efectivo y eficiente a pesar del cambio
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Métricas de desempeño de proceso
KIPVs de proveedores: costo, calidad, beneficios y disponibilidad
KPOVs de procesos: costo, calidad, características y disponibilidad
CTQs, DPMOs, rendimiento, Sigma del proceso, Throughput; utilidades, crecimiento y participación de mercado
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ENTRADAS:INSUMOS,
INFORMACIÓN
SALIDAS:PRODUCTOS,INFORMACIÓN
ACTIVIDADES
¿Con quien?
Personal involucrado
¿Con qué?
Recursos, cap.
¿Cómo?
Procedimientosy métodos
¿Cuánto, Cuáles
Indicadores, eficiencia, eficacia
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Mapa de procesos SIPOC
Provee-dores
Clientes
Banco de información
EntradasProcesos y sistemas Salidas
Mapa de proceso SIPOC (Proveedores, Entradas, Salidas, Clientes)
Retroalimentación Retroalimentación
50
51
Diagrama de pulpo - Procesos COPs
52
53
Proceso Desición Documento Datos
Proceso Preparación Operación EntradaPredefinido Manuales
Conector Con. página Display Almacen Terminador
Símbolos de diagrama de flujo
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Inicio
Fin
Paso 2A Paso 2B Paso 2C
Paso 1
Paso 3
¿Bueno?Retrabajo
SíNo
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Diagrama de Flujo FísicoMuestra distancias y movimientos
Edificio A
Edificio B
56
57
Actividades sin valor agregado
Actividades con valor agregado
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Visita al consultorio médico
Espera Espera
RegistrarseSentarse
Llamada de
la enfermeraCaminar
Presión SanguíneaPeso
CaminarSentarse
Examen y
Prescripción
CaminarPagar
Salir del consultorio
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Esperar al dependiente 15 min. NAV Pedir artículo 2 min. AV Dependiente pregunta por art. 5 min. NAV Búsqueda de artículo 20 min. NAV Transporte de artículo 5 min. NAV Entregar artículo al cliente 2 min. AV Inspección por el cliente 5 min. NAV Elaboración de factura 10 min. NAV Empaque del artículo 5 min. AV Verificación de vigilancia 5 min. NAV
Sólo el 12% de actividades agregan valor al servicio
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Beneficios de la mejora de procesos
Reducción de los costos
Mejora del tiempo de entrega
Mejoras incrementales
Calidad en el servicio
Calidad en el producto
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Tipos de clientes Clientes internos:
Es el personal interno afectado por el producto o servicio generado (siguiente operación)
Clientes externos: Usuarios finales, compran o usan el producto
para su uso
Intermediarios, compran el producto para su reventa, modificación o ensamble para venta al usuario final
Grupos impactados, no compran ni usan el
producto pero son impactados por el.
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Modelo de Kano Comprender lo que los clientes quieren puede
clasificarse en tres categorías en este modelo Deleitadores Satisfactores Insatisfactores Satisfactores
SatisfacciónDel cliente
DeleitadoresDesempeño
Insatisfactores
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Ejemplos de requerimientos del cliente y variables clave de salida Entregas a tiempo Pedidos completos Exactitud y legibilidad en estados de cuenta Tiempo de respuesta Oportunidad de facturación Apoyo en la solución de problemas Cortesía
Muchas salidas clave del proceso son orientadas al cliente pero otras son orientadas a cumplir con requerimientos legales o económicos
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Escuchar la Voz del cliente La voz del cliente
describe sus percepciones de los CTQs en relación con el producto o servicio que recibe
65
Escuchar su voz de forma reactiva La información llega
a la empresa se tome o no acción
Quejas, devoluciones, garantías, descuentos
Con este se inicia
66
Escuchar su voz de forma proactiva
Se busca la información con el cliente
Investigación de mercados, entrevistas a clientes, encuestas
Identificar las caract. Importantes para el cliente
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Grupos de interés Para Seis Sigma el propietario del proceso es el
responsable de un proceso, el BB coordina la mejora con todos los grupos de interés
SOCIEDAD
ACCIONISTAS OPROPIETARIOS
PROCESOSINTERNOS DE LAEMPRESA
PR
OV
EE
DO
RE
S
ADMINISTRACIÓNY EMPLEADOS
CLI
EN
TE
S
68
Matriz de Causa EfectoMatriz de Causa EfectoLista para el
ParetoOrdenando los
números resultantes se observa que:
Las actividades A, B y C son
importantes.
Ahora se evalúan los planes de
control para sus variables clave
(KPIV’s)
Importancia del Ciente
10 8
Entradas del Proceso R
espu
esta
Exa
ctitu
d
Tra
to
Req
uisi
to
Req
uisi
to
Req
uisi
to
Req
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uisi
to
Req
uisi
to
Req
uisi
to
Req
uisi
to
Req
uisi
to
Req
uisi
to
Total
1 Actividad A 10 10 2622 Actividad B 9 10 2523 Actividad C 10 6 2185 Actividad D 6 7 17110 Actividad E 4 8 1689 Final 4 0 10411131512144786
9986
78
9
Salidas o CTQ’s
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Despliegue de la función de calidad – QFD
El QFD proporciona un método gráfico para expresar las relaciones entre los requerimientos del cliente y las características de diseño, forma la matriz principal
El QFD permite organizar los datos de requerimientos y expectativas del cliente en una forma matricial denominada la casa de la calidad. Proceso muy lento (toma meses)
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Características de diseño del producto
Nec
esid
ades
del
cli
ente Relaciones
entre las necesidades del cliente y las caract. de diseño del producto
Características de diseño del producto
Nec
esid
ades
del
cli
ente Relaciones
entre las necesidades del cliente y las caract. de diseño del producto
CorrelacionesTécnicas
Números de Prioridad Impo
rtan
cia
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lient
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ño a
ctua
l
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o de
ven
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Esto da como resultado la identificación de las especificacionescríticas de diseño del producto de acuerdo a la prioridad
% Relativo Nums. De PrioridadEspecs. de la empresa
Especs. de la competenciaMeta de la empresa
Casa de la calidad (QFD)
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Benchmarking
Proporciona mediciones del
desempeño de una empresa
comparados con la competencia, o
con el mejor en el área, es importante
para identificar áreas de oportunidad
de mejora a nivel negocio u
operativo.
72
Gestión de Proyectos Seis Sigma
4. Gestión de proyectos
73
4. Gestión de proyectos
Definición y características de proyectos Costos de calidad
Análisis de costo beneficio y riesgos en los proyectos
Programación y monitoreo de proyectos
Trabajo en equipo
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Gestión de proyectos – Etapas
Planeación – decidir que hacer
Programación – decidir cuando hacerlo
Control - Asegurar que se obtienen los resultados planeados
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Definición de proyecto Un proyecto es una serie de actividades y
tareas con un objetivo específico, fechas de inicio y terminación y recursos consumidos (tiempo, dinero, personal y equipos). Su gestión se enfoca a lograr:
Las metas y objetivos específicos
En el desempeño o tecnología deseados
Dentro de las restricciones de tiempo y costo Con los recursos asignados
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Características de los proyectos exitosos
El problema está referido a un área clave del negocio
El problema está relacionado con un proceso claro con inicio y fin identificables
Se pueden identificar los clientes que usan las salidas del proceso
Hay un apoyo adecuado de la organización
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Problemas encontrados en los proyectos
No relevante a clientes o a necesidades del negocio
Tiempo muy largo; sin autoridad para asignar recursos suficientes
Difícil colección de datos No se pueden identificar los errores o defectos El proceso no es repetitivo
El proceso puede ser cambiado Se establece el síntoma como el problema
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Costos de calidad Los costos de calidad son un vehículo para
evaluar los esfuerzos de control de costos e identificar oportunidades de reducción de costos por medio de mejoras al sistema
Las categorías de los costos de calidad son: Costos de prevención Costos de evaluación Costos de falla interna Costos de falla externa
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Costos de calidad óptimos
Costo totalde calidad
Costo de evaluaciónMás prevención
Costo defalla
CALIDAD DE CONFORMANCIA 100%
COSTO
SERV.
Al infinito
80
Beneficios financieros de los proyectos – análisis costo
beneficio
Realizado para obtener la aprobación del proyecto por la dirección, se siguen los pasos siguientes:
Identificar los beneficios del proyecto Expresarlos en monto, tiempo y duración
Identificar los factores de costo del proyecto incluyendo materiales, personal, recursos
Determinar la ganancia neta
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Beneficios financieros de los proyectos – Índices financieros
Periodo de pago = Inversión inicial / Beneficios anuales
Valor presente neto (NPV), + invertir; - no invertir
Tasa interna de retorno IRR
Retorno sobre los activos (ROA) = Ingreso neto / Activos aplicados
Retorno sobre la inversión (ROI) = Ingreso neto por el proyecto / Inversiones
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Análisis de decisiones en proyectos
Evaluar áreas potenciales de riesgo de negocio como:
Cambios en la tecnología
Competencia
Falta de materiales
Regulaciones y problemas de seguridad e higiene
Regulaciones y problemas ambientales
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PERT (Program evaluation review technique)
EJEMPLO: Cambio de oficinasTiempo de la
Actividad Descripción Predecesores Actividad en semanasA Seleccionar sitio nuevo - 3B Crear plan org. Y financiero - 5C Det. Req. De personal B 3D Diseñar instalación A,C 4E Construir el interior D 8F Sel. personal a transferir C 2G Contratar nuevos empl. F 4H Trasladar registros, pers. F 2I Arreglos con bancos B 5J Capacitar nuevo personal H, E, G 3
RUTA CRÍTICA - La secuencia de actividades más larga que nos llevan del nodo de inicio al nodo de terminaciónACTIVIDADES CRÍTICAS - Actividades dentro de la ruta crítica.
D = 4
E = 8A = 3
F = 2 H = 2 J = 3
G = 2
B = 5 C = 3
I = 5
ANALISIS DE SENSIBILIDAD - Permite ver el tiempo de inicio más próximo (TIP) y el tiempo determinación más próximo de cada actividad (TTP) sin afectar la solución presente.t = Tiempo esperado de duración de la actividad
1 4
3
6
52
7
8
9
84
Gráfica de Gantt
ID ACTIVIDAD INICIO FINDURA-CION
Apr 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
85
Documentación del proyecto
El documento inicial es el Project Charter
del proyecto para lograr un objetivo de
mejora, incluye objetivos, plan del
proyecto, presupuesto y aprobación
Posteriormente se elabora el programa de
actividades del proyecto
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Revisión de proyectos Las revisiones son efectuadas por el comité
ejecutivo, considera los factores siguientes:
La adecuación del personal, tiempo, equipo y dinero
La efectividad del proyecto total, en base a reportes intermedios y final
Efectividad de acciones correctivas
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Equipos de trabajo El estilo participativo de dirección asegura el
involucramiento del personal en el proceso de mejora
Beneficios de los equipos de trabajo para la empresa:
La experiencia y habilidades de los diferentes empleados enriquece la del grupo y se tiene acceso inmediato
Pueden atacar problemas mayores que como individuos
Pueden comprender completamente el proceso a mejorar
El equipo se auto soporta y coopera en los proyectos
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Reconocimiento a miembros del equipo Al finalizar el proyecto Seis Sigma se debe dar
un reconocimiento a los participantes:
Materiales Cheque, viaje, bono Despensa, comida, publicidad
Intangibles Satisfacción, amistad, aprendizaje,
agradecimiento, prestigio
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Proceso del cambio El modelo clásico tiene tres fases:
Descongelamiento: de los patrones y prácticas actuales, se presenta la resistencia al cambio
Movimiento: mover al personal a las nuevas formas, prácticas o arreglos
Recongelamiento: una vez cumplida la meta donde quiere estar la empresa
Los esfuerzos para hacer el cambio nunca terminan
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Proceso del cambio Resistencia al cambio, se presenta por el
miedo perder el empleo miedo a lo desconocido, entre las estrategias para tratar la resistencia se tienen:
Capacitar y comunicar el cambio Involucrar a los empleados en el proyecto Hacer esfuerzos para soportarlo como consejos
y capacitación Hacer arreglos negociados para el cambio Usar manipulación para obtener apoyo Usar amenazas o fuerza directa
91
Agente de cambio Es la persona o grupo que actúa como
catalizador y asume la responsabilidad para gestión del cambio
Si es un promotor, apoya los esfuerzos del cambio con fondos, staff y recursos
Los agentes de cambio pueden ser internos o externos
92
5. Metodología Seis Sigma
Fase de Definición
93
5. Fase de Definición
Propósitos
Voz del cliente y CTQs Selección inicial del proyecto
Project Charter
Definición del problema
94
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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Identificación del cliente
En términos simples, un cliente es el receptor de un producto o servicio.
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Definición de los CTQs Las características del producto/servicio que
son importantes para el cliente desde el punto de vista del cliente
Calidad Del Producto
Precio
Calidad delServicio
Documento sin errores
Legibilidad adecuada
Trato e interacción
Confiabilidad
Velocidad de respuesta
Precio original bajo
Relación de valor
Garantía
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Selección inicial del proyecto
Selección inicial del proyecto Debe tener amplia aceptación por los
involucrados Simple pero no trivial
Seleccionar alcance corto para mostrar beneficios (3-4 meses)
Dentro del control del equipo
Considerar restricciones de tiempo y recursos
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Revisión del enfoque del proyecto ¿Se relaciona el
proyecto con las necesidades del cliente?
¿El proyecto está alineado con la satisfacción de sus necesidades?
99
Identificando al equipo de proyecto Seis Sigma Líder del equipo (Black Belt)
Miembros (Green Belts)
Asesor (Master Black Belt)
Patrocinador (Champion, Sponsor)
100
Definición de Project Charter Es un acuerdo entre la dirección y el equipo,
estableciendo que se espera de ellos
El Project Charter Clarifica que se espera del equipo Mantiene enfocado al equipo Alinea los proyectos a las prioridades de la
empresa Transfiere el proyecto del Champion y Promotor
al equipo del proyecto
101
Project Charter La propuesta del proyecto debe incluir:
Caso de negocio (impacto financiero) Enunciado del problema
Alcance del proyecto (límites) Establecimiento de metas
Rol de los miembros del equipo Metas intermedias y productos finales Recursos requeridos
102
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
103
Análisis de personal afectado por el proyecto (stakeholders)
Personal impactado por los cambios: Gerentes y personal relacionado con el
proceso Clientes, proveedores, finanzas
Es necesario establecer un plan de comunicación sobre el proyecto
Negociar las responsabilidades de los diversos grupos en el proyecto y emitir una matriz de responsabilidades
104
Definición del problema Se debe definir claramente el problema (proyecto)
Las descripciones del problema a veces son vagas
Se tiene la tendencia a trabajar en un síntoma y no en el problema
Un problema es la brecha entre lo que es y lo que debe ser
La definición del problema debe tener elementos medibles. Se debe tener un meta a alcanzar en fecha
105
Definición del problema
106
Ejemplo de definición del problema Y = f(X’s) La gente no está lo suficientemente sana
X1 = Curar la enfermedad
X2 = Curar el cáncer
X3 = Curar el cáncer de pulmón
Sería difícil encontrar una cura si no hay definición
107
La clave se Seis Sigma – Identificar y controlar las X’s para satisfacer CTQs
Obtener limones frescos recién exprimidos Cómo se transportan los limones Dónde se cultivan los limones
Transportar los limones involucra estas Xs: Tiempo de tránsito entre agricultor y
mayorista Tiempo de tránsito del mayorista al puesto
El alcance del proyecto debe estar limitado a los factores que representan la principal diferencia :
Tiempo de tránsito del mayorista al puesto
Y = ƒ(X1, X2, X3, X4)
Y = ƒ(X1, X2)
Y = ƒ(X1)
108
Relaciones de sigmas En base al rendimiento Yrt, la probabilidad de
uno o más errores es:
P(d) = 1- YrtSi se tiene FPY = 95% P(d) = 0.05
Entonces la Z a largo plazo se encuentra en tablas como Zlt = 1.645 sigma y por tanto la Zst a corto plazo es:
Zst = 1.645 + 1.5 (corrimiento) = 3.145
109
Métricas de referencia Defectos por unidad DPU
Defectos por millón de oportunidades
Tiempo promedio de cuentas por cobrar
Líneas de programa de software sin error
Reducción en desperdicios
110
Salidas – Fase de definición Salidas: Una definición clara de la mejora a
lograr y qué se va a medir, un mapa del proceso, lista de CTQs y un programa de trabajo
Project Charter incluyendo metas y beneficios del proyecto tiempos y recursos presupuestados
Los procesos y variables clave involucradas Métricas en relación a indicadores actuales Requerimientos del cliente Plan de trabajo
111
6. Metodología Seis Sigma
Fase de medición
112
6. Fase de Medición
Propósitos y salidas
Plan de colección de datos
Herramientas de la fase de medición
Capacidad de sistemas de medición
Capacidad de procesos
113
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
114
Tipos de información para proyectos
Tiempo
VariablesAtributos
PASA NO PASA
CIUDAD UNIDAD DESCRIPCION TOTAL
1 $10.00 $10.00
3 $1.50 $4.50
10 $10.00 $10.00
2 $5.00 $10.00
ORDEN DE ENVIO
Error
115
Plan de recolección de datos Un plan de Recolección de Datos relacionada
con las CTQs de interés es la documentación de:
Qué información se va a recolectar Por qué se necesita
Quién es responsable Cómo se va a recolectar
Cuándo se va a recolectar Dónde se va a recolectar
116
Definiciones operativas El Plan de Recolección de Datos debería de
basarse en las Definiciones Operativas medibles:
Definiciones Operativas ya desarrolladas para los clientes CTQs – las “Ys”
Se necesita desarrollar Definiciones Operativas para el proceso “Xs”Y = ƒ(X1, X2, X3, X4…Xn)
CTQ Proveedor/Entrada/Proceso
117
118
Las 7 herramientas estadísticas
Diagrama de Causa efecto – para identificar las posibles causas a través de una lluvia de ideas, la cual se debe hacer sin juicio previos y respetando las opiniones.
Diagrama de Pareto – para identificar prioridades
Diagrama de Dispersión – para analizar la correlación entre dos variables, se puede encontrar:
Correlación positiva o negativa Correlación fuerte o débil Sin correlación.
119
Las 7 herramientas estadísticas
Hoja de verificación – para anotar frecuencia de ocurrencias de los eventos (con signos |, X, *, etc.)
Histogramas – para ver la distribución de frecuencia de los datos
Las cartas de control de Shewart – para monitorear el proceso, prevenir defectivos y facilitar la mejora
Cartas de control por atributos y por variables
120
Las 7 herramientas estadísticas
Estratificación – para separar el problema general en los estratos que lo componen, por ejemplo, por áreas, departamentos, productos, proveedores, turnos, etc..
Diagrama de flujo – para identificar los procesos, las características críticas en cada uno, la forma de evaluación, los equipos a usar, los registros y plan de reacción, se tienen:
Diagramas de flujo de proceso detallados Diagramas físicos de proceso Diagramas de flujo de valor
121
Hoja de verificación Se utiliza para reunir datos basados en la
observación del comportamiento de un proceso con el fin de detectar tendencias, por medio de la captura, análisis y control de información relativa al proceso
DEFECTO 1 2 3 4 TOTALTamaño erróneoIIIII I IIIII IIIII III IIIII II 26Forma errónea I III III II 9Depto. EquivocadoIIIII I I I 8Peso erróneo IIIII IIIII I IIIII III IIIII III IIIII IIIII 37Mal Acabado II III I I 7TOTAL 25 20 21 21 87
DIA
122
DEFINICION Clasificación de los datos o factores sujetos a estudio
en una serie de grupos con características similares.
Estratificación
123
Diagrama de Pareto Lo primero es lo primero es el pensamiento detrás
del diagrama de Pareto. Enfocar los recursos al problema principal desde la izquierda y continuar hacia la derecha.
La línea acumulativa contesta la pregunta ¿Qué clases de defectos constituyen el 80%?
01020
3040506070
8090
100
a b c d e
124
Diagrama de Pareto EJEMPLO: Se tienen los errores siguientes:
A. Ortografía 20
B. Sintaxis 60
C. No legible 80
D. Cantidad equiv. 30
E. Mal impresa 10
Construir un diagrama de Pareto y su línea acumulativa
125
Carta de tendencia y Diagrama de dispersión Es una gráfica de línea (Excel) mostrando el
comportamiento de una variable (ventas, producción, desperdicio, etc. ) contra el tiempo (meses, días, etc.)
El diagrama de dispersión muestra en una gráfica de coordenadas (X,Y) la relación que existe entre dos variables (X y Y)
La correlación indica el grado de dependencia de las variables X y Y en el diagrama de dispersión
126
Capacidad de Proceso
127
_Xxi
s
Z
LIEEspecificación inferior
LSEEspecificación superior
p = porcentaje de partes fuera de Especificaciones
128
Nigel´s Trucking Co.
Teoría del camión y el túnelEl túnel (especificación) tiene 9' de ancho. El camión (variación del proceso) tiene 10’ y el chofer es perfecto. ¿Pasaría el camión? NO, la variabilidad del proceso es mayor a la especificación.
Ancho 9´
El proceso debe estar en control,
tener capacidad y estar centrado
129
Capacidad del proceso – Fracción defectiva
Zi = LIE - Media del procesoDesviación Estándar
LSE - Media del proceso
Desviación Estándar
La fracción defectiva se calcula con las tablas de distribución normal
P(Zi) = Área en tabla (-Z)
P(-Zs) = Área en tabla
Zs =
Fracción defectiva = P(Zi) + P(Zs)
130
Cálculo de la capacidad del proceso
Habilidad o capacidad potencial Cp = (LSE - LIE ) / 6
Debe ser 1 para tener el potencial de cumplir con especificaciones (LIE, LSE)
Habilidad o capacidad real Cpk = Menor | ZI - ZS | / 3El Cpk debe ser 1 para que elproceso cumpla especificaciones
131
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 especificación, generando 3.4
DPMOs (defectos por millón de oportunidades)
132
Capacidad de Proceso
Nota: La capacidad a largo plazo, asume la media de proceso como desplazada de la especificación por 1.5 sigma.
MEDIA ORIG. CORRIDA LSE
Cpk PPM. ltZ.ltZ.st
0.00 500,0000.01.5
0.17 308,5380.52.0
0.50 66,8071.53.0
0.83 6,2102.54.0
1.00 1,3503.04.5
1.17 2333.55.0
1.33 324.05.5
1.50 3.44.56.0
1. Z.st es el número de sigmas, en el mejor nivel que puede tener el proceso, a corto plazo. Este el indicador de capacidad de procesos 6S
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)
133
Ejemplo de capacidad de proceso
13.612.812.011.210.49.6
LSL USLProcess Data
Sample N 50StDev(Within) 0.85577StDev(Overall) 0.80259
LSL 9.00000Target *USL 14.00000Sample Mean 11.74400
Potential (Within) Capability
CCpk 0.97
Overall Capability
Pp 1.04PPL 1.14PPU 0.94Ppk
Cp
0.94Cpm *
0.97CPL 1.07CPU 0.88Cpk 0.88
Observed PerformancePPM < LSL 0.00PPM > USL 0.00PPM Total 0.00
Exp. Within PerformancePPM < LSL 671.85PPM > USL 4191.66PPM Total 4863.51
Exp. Overall PerformancePPM < LSL 314.35PPM > USL 2470.24PPM Total 2784.59
WithinOverall
Process Capability of Viscosidad
134
Rendimiento de la capacidad real
Recibo de partes del proveedor
45,000 Unidades
desperdiciadas
51,876 Unidades
desperdiciadas
Correcto la primera
vez
Después de la inspección de recepción
De las operaciones de Maquinado
En los puestos de prueba - 1er intento
125,526 unidades desperdiciadaspor millón de oportunidades
28,650 Unidades
desperdiciadas
95.5% de rendimiento
97% de rendimiento
94.4% de
rendimiento
YRT = .955*.97*.944 = 87.4%
1,000,000 unidades
135
Relaciones de sigmas En base al rendimiento Yrt, la probabilidad de
uno o más errores es:
P(d) = 1- YrtSi se tiene FPY = 95% P(d) = 0.05
Entonces la Z a largo plazo se encuentra en tablas como Zlt = 1.645 sigma y por tanto la Zst a corto plazo es:
Zst = 1.645 + 1.5 (corrimiento) = 3.145
136
¿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
137
Capacidad de los sistemas de medición
Estudios R&R por atributos
138
Estudio de Repetibilidad y Reproducibilidad de Atributos
Si un empleado, decide que una unidad tiene un defecto o error y otro concluye que la misma unidad no tiene defectos, entonces hay problema con el sistema de medición.
Igualmente, el sistema de medición es inadecuado cuando la misma persona llega a diferentes conclusiones al repetir las evaluaciones en la misma unidad o producto.
139
GR&R de Atributos - EjemploREPORTELegenda de Atributos
FECHA:1G = BuenoNOMBRE:2NG = No Bueno PRODUCTO:
SBU:COND. DE PRUEBA:
Población Conocida Persona #1 Persona #2Muestra # 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
140
Interpretación de Resultados
1. % del Evaluador es la consistencia de una persona.
2. % Evaluador vs Atributo es la medida de el acuerdo que hay entre la evaluación del operador y la del “experto”.
3. % de Efectividad de Discriminación es la medida de el acuerdo que existe entre los operadores.
4. % de Efectividad de Discriminación vs. el Atributo es una medida general de la consistencia entre los operadores y el acuerdo con el “experto”.
141
Salidas de la fase de medición Sistema de evaluación R&R validado
Evaluación de la situación actual de la variable de respuesta (Y) objeto del problema y de los factores que pueden tener influencia en la misma (X’s), expresado en ppm, DPU, DPMO, Sigmas del proceso u otro indicador relacionado con el proceso.
Evaluación de la capacidad de los procesos tanto en la variable de respuesta (Y) como en los factores de influencia (X’s), Cp, Cpk, Pp, Ppk, fracción defectiva.
142
7. Metodología Seis Sigma
Fase de análisis
143
7. Fase de Análisis
Propósitos y salidas
Análisis del Modo y Efecto de Falla (AMEF)
Herramientas para la fase de análisis
Verificación de causas raíz
144
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
145
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
146
Análisis del Modo yEfecto de Falla (AMEF)
147
¿ 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.
148
Modos de fallas vsMecanismos de falla
El modo de falla es el síntoma real de la falla (altos costos del servicio; tiempo de entrega excedido).
Mecanismos de falla son las razones simples o diversas que causas el modo de falla (métodos no claros; cansancio; formatos ilegibles) o cualquier otra razón que cause el modo de falla
149
Definiciones
Modo de Falla
- La forma en que un producto o proceso puede fallar para cumplir con los requerimientos.
- Normalmente se asocia con un Defecto, falla o
error.
Alcance insuficiente OmisionesRecursos inadecuados Monto
equivocadoServicio no adecuadoTiempo de respuesta
exc.
Modo de Falla
- La forma en que un producto o proceso puede fallar para cumplir con los requerimientos.
- Normalmente se asocia con un Defecto, falla o
error.
Alcance insuficiente OmisionesRecursos inadecuados Monto
equivocadoServicio no adecuadoTiempo de respuesta
exc.
150
Definiciones
Efecto
- El impacto en el Cliente o siguiente proceso cuando el Modo de Falla no se previene ni corrige.
Ejemplos: Serv. incompleto Servicio deficienteOperación errática Claridad
insuficienteCausa - Una deficiencia que genera el Modo de Falla.
- Las causas son fuentes de Variabilidad asociada con variables de Entrada Claves
Ejemplos: Material incorrecto Error en servicio
Demasiado esfuerzo No cumple requerimientos
Efecto
- El impacto en el Cliente o siguiente proceso cuando el Modo de Falla no se previene ni corrige.
Ejemplos: Serv. incompleto Servicio deficienteOperación errática Claridad
insuficienteCausa - Una deficiencia que genera el Modo de Falla.
- Las causas son fuentes de Variabilidad asociada con variables de Entrada Claves
Ejemplos: Material incorrecto Error en servicio
Demasiado esfuerzo No cumple requerimientos
151
Responsable ____________ AMEF Número _________________
Proceso ________________ Preparó _______________ Pagina _______de _______
Equipo de Trabajo ___________ FECHA (orig.) de AMEF ______(rev.) ______
Paso del proceso
Modos de FallaPotenciales
Efecto (s)Potencial (es)
de falla
Sev.
Causa(s)Potencial(es)
o Mecanismosde falla
Occur
Controles 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 Proceso
152
Responsable ____________ AMEF Número _________________
Proceso ________________ Preparó _______________ Pagina _______de _______
Equipo de Trabajo ___________ FECHA (orig.) de FMEA ______(rev.) ______
Paso de procesoModos de Falla
Potenciales
Efecto (s)Potencial (es)
de falla
Sev.
Causa(s)Potencial(es)
de los Mecanismosde falla
Occur
Controles del Proceso Actual
Detec
RPN
AcciónSugerida
Responsabley fecha límite
de Terminación
AcciónAdoptada
Sev
Occ
Det
RPN
Factura correcta
Resultados de Acción
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA AMEF de Proceso
Relacione lospasos delproceso
Pasos del procesoDel diagrama de flujo
153
Responsable ____________ AMEF Número _________________
Proceso ________________ Preparó _______________ Pagina _______de _______
Equipo de Trabajo ___________ FECHA (orig.) de AMEF ______(rev.) ______
Paso del proceso
Modos de FallaPotenciales
Efecto (s)Potencial (es)
de falla
Div
Causa(s)Potencial(es)oMecanismos
de falla
Occur
Controles de Proceso Actuales
Detec
RPN
AcciónSugerida
Responsabley fecha límite
de Terminación
AcciónAdoptada
Sev
Occ
Det
RPN
Factura correcta Datos incorrectosLOCAL:Rehacerla factura
MAXIMO PROXIMOContabilidadequivocada
CON CLIENTEMolestiaInsatisfacción
Resultados de Acción
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA AMEF de Proceso
Describir los efectos de modo de falla en:
LOCALEl mayor subsecuente
Y Usuario final
CTQs del QFD oMatriz de Causa Efecto
154
Responsable ____________ AMEF Número _________________
Ensamble ________________ Preparó _______________ Pagina _______de _______
Equipo de Trabajo ___________ FECHA (orig.) de AMEF ______(rev.) ______
Paso del proceso
Modos de FallaPotenciales
Efecto (s)Potencial (es)
de falla
Sev.
Causa(s)Potencial(es)
de los Mecanismosde falla
Occur
Controles de Diseño/Proces
o Actuales
Detec
RPN
AcciónSugerida
Responsabley fecha límite
de Terminación
AcciónAdoptada
Sev
Occ
Det
RPN
Factura correcta Datos incorrectosLOCAL: Rehacer la factura
MAXIMO PROXIMOContabilidad 7erronea
CON CLIENTEMolestiaInsatisfacción
Resultados de Acción
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA AMEF de Proceso
Identificar causas y mecanismos de
falla que originan los modos de falla
identificados.
Causas potencialesDe Diagrama de IshikawaDiagrama de árbol oDiagrama de relaciones
155
Producto de Severidad, Ocurrencia, y Detección
RPN / Gravedad usada para identificar principales CTQs
Severidad mayor o igual a 8RPN mayor a 150
Cálculo del RPN (Número de Prioridad de Riesgo)
156
Responsable ____________ AMEF Número _________________
Proceso ________________ Preparó _______________ Pagina _______de _______
Equipo de Trabajo ___________ FECHA (orig.) de AMEF ______(rev.) ______
Pasos del proceso
Modos de FallaPotenciales
Efecto (s)Potencial (es)
de falla
Sev.
Causa(s)Potencial(es)de los Modos
de falla
Occur
Controles de Proceso actual
Detec
RPN
AcciónSugerida
Responsabley fecha límite
de Terminación
AcciónAdoptada
Sev
Occ
Det
RPN
Factura Datos LOCAL:incorrecta incorrectos Rehacer
la factura
MAXIMO PROXIMO
Contabilidad 7 3 5 105erronea
CON CLIENTEMolestiaInsatisfacción
Resultados de Acción
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA AMEF de Proceso
Riesgo = Severidad x Ocurrencia x
Detección
Causas probables a atacar primero
157
Planear Acciones
Requeridas para todos los CTQs
Listar todas las acciones sugeridas, qué persona es la responsable y fecha de terminación.
Describir la acción adoptada y sus resultados.
Recalcular número de prioridad de riesgo .Reducir el riesgo general del proceso
158
Herramientas de la Fase de Análisis
Identificación de causas potencialesAnálisis de RegresiónPruebas de Hipótesis
159
Identificación de causas potenciales
Tormenta de ideasDiagrama de IshikawaDiagrama de RelacionesDiagrama de ÁrbolVerificación de causas raíz
160
Tormenta de ideas
Técnica para generar ideas creativas cuando la mejor solución no es obvia.
Reunir a un equipo de trabajo (4 a 10 miembros) en un lugar adecuado
El problema a analizar debe estar siempre visible
Generar y registrar en el diagrama de Ishikawa un gran número de ideas, sin juzgarlas, ni criticarlas
Motivar a que todos participen con la misma oportunidad
161
Tormenta de ideas Permite obtener ideas de los participantes
162
Diagrama de Ishikawa Anotar el problema en el cuadro de la derecha
Anotar en rotafolio las ideas sobre las posibles causas asignándolas a las ramas correspondientes a: Medio ambiente Mediciones Materia Prima o información de trabajo Maquinaria o equipos Personal y Métodos o Las diferentes etapas del proceso de servicio
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
164
Programacióndeficiente
Capacidad instalada
desconocida
Marketing no tiene en cuenta
cap de p.Mala prog. De
ordenes de compra
Compras aprovecha
ofertasFalta de com..... Entre
las dif. áreas dela 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
165
Diagrama de árbol o sistemático
Meta Medio
Meta
Meta
MedioMedio
Meta u objetivo
Medioso planes
Medioso planes
Medios
MediosMedios
Primer nivel
Segundo nivel
Tercer nivel
Cuarto nivel
166
Verificación de posibles causas Para cada causa probable , el equipo
deberá por medio del diagrama 5Ws – 1H
QUÉ, POR QUÉ, CÓMO, CUÁNDO, DÓNDE: Llevar a cabo una tormenta de ideas para
verificar la causa.
Seleccionar la manera que:
Represente la causa de forma efectiva, y
Realizar una comprobación estadística
167
Modelando relaciones entre variables
Análisis de regresión
168
El análisis de regresión es un método estandarizado para localizar la correlación entre dos grupos de datos, y, quizá más importante, crear un modelo de predicción.
Puede ser usado para analizar las relaciones entre:• Una sola “X” predictora y una sola “Y”
• Múltiples predictores “X” y una sola “Y”
• Varios predictores “X” entre sí
El análisis de regresión es un método estandarizado para localizar la correlación entre dos grupos de datos, y, quizá más importante, crear un modelo de predicción.
Puede ser usado para analizar las relaciones entre:• Una sola “X” predictora y una sola “Y”
• Múltiples predictores “X” y una sola “Y”
• Varios predictores “X” entre sí
Análisis de Regresión
169
DefinicionesCorrelación
Establece si existe una relación entre las variables y responde a, ”¿Qué tan evidente es esta relación?"
Regresión
Describe con más detalle la relación entre las variables.
Construye modelos de predicción a partir de información experimental u otra fuente disponible.
Regresión lineal simpleRegresión lineal múltipleRegresión no lineal cuadrática o cúbica
170
Correlación de la información de las X y las Y
Correlación PositivaEvidente r=1
0
5
10
15
20
25
0 5 10 15 20 25
X
Y
Correlación NegativaEvidente r = -1
0
5
10
15
20
25
0 5 10 15 20 25
X
Y
CorrelaciónPositiva
r=0.8
0
5
10
15
20
25
0 5 10 15 20 25
X
Y
CorrelaciónNegativa r=-
0.8
0
5
10
15
20
25
0 5 10 15 20 25
X
Y
Sin Correlación r
= 0
10
15
20
25
5 10 15 20 25
X
Y
0
5
0
171
Ejemplo
Predecir las ventas mensuales en función del costo de publicidad. Determinar el coeficiente de correlación, el de determinación y la recta.
Ventas Publicidad
4.1 2.1
2.2 1.5
2.7 1.7
6 2.5
8.5 3
4.1 2.1
9 3.2
8 2.8
7.5 2.5
172
Resultados de la regresión lineal
Publicidad
Venta
s
3.253.002.752.502.252.001.751.50
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
S 0.572711R-Sq 95.7%R-Sq(adj) 95.1%
Fitted Line PlotVentas = - 4.667 + 4.397 Publicidad
173
Interpretación de los Resultados
La ecuación de regresión (Ventas = -4.67+4.39 Pub) describe la relación entre la respuesta de predicción Y y la variable predictora X
r (coef. de correlación) indica el nivel de ajuste de los puntos a la recta de regresión (debe tender a ± 1)
r2 = R2 (coef. de determinación) es el porcentaje de variación explicado por la ecuación de regresión respecto a la variación total en el modelo (R-sq)
r (coef. de correlación) indica el nivel de ajuste de los puntos a la recta de regresión (debe tender a ± 1)
r2 = R2 (coef. de determinación) es el porcentaje de variación explicado por la ecuación de regresión respecto a la variación total en el modelo (R-sq)
174
Regresión múltiple La regresión múltiple
no permite identificar por ejemplo la infuencia que ejercen en las ventas (Y) los productos A, B y C (X’s)
VentasProd.
AProd.
BProd.
C
271.833.5
340.5
516.6
6
264 36.536.1
916.4
6
238.834.6
637.3
117.6
6
230.733.1
332.5
2 17.5
251.635.7
533.7
1 16.4
257.934.4
634.1
416.2
8
175
Resultados de la regresión Múltiple
Regression Analysis: Ventas versus Prod. A, Prod.
B, Prod. C The regression equation isVentas = 489 -0.28 Prod. A+3.21 Prod. B - 20.3 Prod. C
Predictor Coef SE Coef T PConstant 488.74 88.87 5.50 0.032Prod. A -0.278 1.395 -0.20 0.860Prod. B 3.2134 0.5338 6.02 0.027Prod. C -20.293 2.981 -6.81 0.021
S = 3.47637 R-Sq = 98.0% R-Sq(adj) = 95.0%
Signifi-cativos
176
Pruebas de Hipótesis
177
Pruebas de Hipótesis
Variables Atributos
Tablas deContingencia Chi Cuad.
Correlación
No Normal
Normal
Varianza Medianas
Variancia Medias
1- Población - Chi
2- Pob. F
Homogeneidadde Varianzas de Levene
Homogeneidadde Varianzas de Bartlett
Correlación
Prueba de signos
Wilcoxon
Mann-Whitney
Kurskal-Wallis
Prueba de Mood
Friedman
Pruebas Z, t
ANOVA
CorrelaciónRegresión
1- Población2- Poblaciones
Una víaDos vías
Residuosdistribuidosnormalmente
Proporciones - Z
178
Pruebas de MediasPrueba Z o t de 1 población: Prueba si el
promedio de la muestra es igual a un objetivo conocido.
Prueba t de 2 poblaciones: Prueba si los dos promedios de las poblaciones son iguales.
ANOVA de un factor, dirección o vía: Prueba si más de dos promedios de las muestras son iguales.
Pruebas de ProporcionesPrueba Z de 1 o 2 poblaciones: Prueba si una
proporción es igual a la meta o si dos proporciones son iguales.
Resumen de pruebas de Hipótesis – Datos normales
179
¿Qué representa esto?
Sit. antes Sit. después
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
¿La mejora es significativa?
180
Prueba de Hipótesis
Pregunta Práctica: ¿Ha habido una mejora significativa?
Pregunta estadística:
¿La media del Después (85.54) es significativamente
diferente de la media del Antes (84.24)? o su diferencia se
da por casualidad en una variación de día a día.
181
Prueba de Hipótesis
Debemos demostrar que ha habido una mejora, o sea que la Ho debe estar equivocada
Ho:
Ha: a
a
b
b
Ho: Hipótesis Nula: No existe diferencia entre
el Antes y el Después
Ha: Hipótesis Alterna: Las medias del Antes y Después son diferentes.
182
Pruebas de Hipótesis
Se trata de probar una afirmación sobre parámetros de la población.
Por ejemplo: La media = 12; La proporción = 0.3Media 1 = Media 2
Pasos:1. Establecer las hipótesis Ho y Ha y tipo de
prueba2. Determinar el estadístico de prueba3. Determinar la región de rechazo4. Ver si el estadístico de muestra cae en zona de
rechazo5. Tomar una decisión
183
ANOVA – Análisis de varianza
diferentessonsunasAHa
Ho a
'lg:
.........: 321
184
ANOVA – Ejemplo de datosNiveles del Factor Horas entrenamiento y Nivel desempeño
Horas de Respuestacapacitación Nivel de desempeño
15 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
One-way ANOVA: 15, 20, 25, 30, 35
Source DF SS MS F PFactor 4 475.76 118.94 14.76 0.000Error 20 161.20 8.06Total 24 636.96
S = 2.839 R-Sq = 74.69% R-Sq(adj) = 69.63%
Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDevLevel N Mean StDev ------+---------+---------+---------+---15 5 9.800 3.347 (-----*----)20 5 15.400 3.130 (----*----)25 5 17.600 2.074 (----*----)30 5 21.600 2.608 (----*----)35 5 10.800 2.864 (-----*----) ------+---------+---------+---------+--- 10.0 15.0 20.0 25.0
186
Pruebas de Hipótesis
Variables Atributos
Tablas deContingencia Chi Cuad.
Correlación
No Normal
Normal
Varianza Medianas
Variancia Medias
1- Población - Chi
2- Pob. F
Homogeneidadde Varianzas de Levene
Homogeneidadde Varianzas de Bartlett
Correlación
Prueba de signos
Wilcoxon
Mann-Whitney
Kurskal-Wallis
Prueba de Mood
Friedman
Pruebas Z, t
ANOVA
CorrelaciónRegresión
1- Población2- Poblaciones
Una víaDos vías
Residuosdistribuidosnormalmente
Proporciones - Z
187
Pruebas de la Mediana
Prueba de signos: Prueba si el promedio de la mediana de la muestra es igual a un valor conocido o meta.
Prueba Wilcoxon: Prueba si la mediana de la muestra es igual a un valor conocido o a un valor hipotético.
Prueba Mann-Whitney : Prueba si dos medianas de muestras son iguales.
Resumen de pruebas de Hipótesis – Datos no normales
188
Pruebas de la Mediana
Prueba Mann-Whitney : Prueba si las medianas de dos poblaciones son iguales.
Prueba Kruskal-Wallis: Prueba si más de dos medianas de poblaciones similares son iguales.
Pruebas de Varianzas
Prueba de Levene : Prueba si las varianzas de dos más poblaciones son iguales.
Resumen de pruebas de Hipótesis – Datos no normales
189
Salidas de la fase de análisis El equipo deberá comprobar cada causa
probable identificando las causas ráiz:
Llevar a cabo una tormenta de ideas para verificar la causa.
Comprobar la causa tanto físicamente como con pruebas de hipótesis
190
8. Metodología Seis Sigma
Fase de Mejora
191
8. Fase de Mejora
Propósitos y salidas
Métodos de Simulación
Diseño de experimentos
Técnicas de creatividad
Implantación y verificación de soluciones
192
Fase de mejora Propósito:
Desarrollar, probar e implementar soluciones que eliminen 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
193
Tormenta deideas
Técnicas decreatividad
MetodologíaTRIZ
Generación de soluciones
Diseño deexperimentos
Métodos deSimulación
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
194
Herramientas de la fase de mejora
Métodos de Simulación de procesos administrativos
Diseño de experimentos
Métodos de creatividad
Ingeniería Industrial
195
Métodos de Simulación para generar soluciones
Excel, SimQuick yArena
196
Simulación de oportunidad de inversión por medio de NPV
AssumptionsStartup Costs 150,000$ Variable Costs 75% of RevenueSelling Price 35,000$ Cost of Capital 10%Fixed Costs 15,000$ Tax Rate 34%Depreciation/Yr 10,000$
Demand/Yr 10.0 units
Year 0 1 2 3 4Demand 9.0 12.0 8.0 11.0Revenue 315,000 420,000 280,000 385,000 Fixed Cost 15,000 15,000 15,000 15,000 Variable Cost 236,250 315,000 210,000 288,750 Depreciation 10,000 10,000 10,000 10,000 Profit before Tax 53,750 80,000 45,000 71,250 Tax 18,275 27,200 15,300 24,225 Profit after Tax 35,475 52,800 29,700 47,025 Net Cash Flow (150,000) 45,475 62,800 39,700 57,025
Net Present Value $12,017.78
197
Simulación del comportamiento de colas de espera con programa Q
M/G/1 queuing computationsaverage
Arrival rate 1 per hour service RATE
Average service TIME 0.5 hours 2 per hour
Standard dev. of service time 0.5 hoursTime unit hour
Utilization 50.00%P(0), probability that the system is empty 0.5000Lq, expected queue length 0.5000L, expected number in system 1.0000Wq, expected time in queue 0.5000 hours
W, expected total time in system 1.0000 hours
198
Modelos de simulación en Excel
• ENTIDADES / OBJETOS:
• BUFFERS (COLAS):
• ENTRANCES (ENTRADAS):
• WORK STATIONS (ESTACIONES DE PROCESO):
• EXITS (SALIDAS):
• DECISIÖN POINTS (PUNTOS DE DECISIÓN):
• RESOURCES (RECURSOS):• PROBABILITY DISTRIBUTIONS (DISTRIBUCIONES DE
PROBABILIDAD):
199
SimQuick
Entrance(s) Puerta Objects entering process 56.40Objects unable to enter 6.00Service level 0.92
Work Station(s)Cajero Work cycles started 54.60Fraction time working 0.99Fraction time blocked 0.00
Buffer(s) Cola Mean inventory 6.41Mean cycle time 14.04
Clientes servidos Final inventory 53.60Mean inventory 26.33
Ejemplo 1. Atención de un cajero de bancoWORK
ENTRANCE STATIONCap. 100hay 0 inciales
Clientes Cap=10 hay 5BUFFER BUFFER
Llegan cada Distrib. Normal2 min. En promedio Media = 2.2 min y desv. Estandar de 0.5 min.
Puerta Cola Cajero Clientes servidos
200
Simulación con Arena
201
Operación Bancaria
202
Diseño de Experimentos (DOE) para generar
soluciones
203
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?
204
Las X’s con mayor influencia en las Y’s
Cuantifica los efectos de las principales X’s incluyendo sus interacciones
Produce una ecuación que cuantifica la relación entre las X’s y las Y’s
Se puede predecir la respuesta en función de cambios en las variables de entrada
El Diseño de experimentos tiene como objetivos determinar:
205
Los factores son los elementos que cambian durante un experimento para observar su impacto sobre la salida. Se designan como A, B, C, etc.
- Los factores pueden ser cuantitativos o cualitativos- Los niveles se designan como alto / bajo (-1, +1) o (1,2)
Factor NivelesB. Tiempo del método 30 min. 60 min.E. Tipo de documento Factura Propuesta
Factor cuantitativo, dos niveles
Factor cualitativo, dos niveles
Factores y niveles
206
Los Factores Pueden Afectar...
2. El Resultado Promedio
3. La Variación y el Promedio1. La Variación del Resultado
4. Ni la Variación ni el Promedio
Tiempo de Ciclo Largo
Tiempo de Ciclo Corto
Tiempo de respuesta Tiempo de respuesta
Satisf.Baja
Satisf.alta
Tiempo de respuesta Tiempo de respuesta
T. Respuesta Bajo
T. Respuesta Alto Ambos niveles
producen el mismo resultado
207
Tipos de SalidasLas salidas se clasifican de acuerdo con nuestros objetivos.
3. El Valor Máximo es el Mejor
• Tiempo de Ciclo• Tiempo de
respuesta• Errores en docs.
• Durabilidad• Operación sin falla
Objetivo Ejemplos de Salidas1. El Valor Meta es el Mejor
Meta
Lograr unvalor meta con
variación mínima
• Entrega de trámites
2. El Valor Mínimo es el Mejor
0
Tendencia de salida
hacia arriba
Tendencia de salida hacia cero
208
Factor A. Empleado
7978
9592
Método 2
8487
9087
Método 1
PedroJuanFactor B.
Método de
ServicioY = Satisfacción
Del cliente
• ¿El empleado afecta la satisfacción del cliente?
• ¿El método de servicio afecta en la satisfacción del cliente?
• ¿Qué efecto tiene la interacción entre el empleado y el método sobre la satisfacción del cliente?
Diseño de experimentos
209
Tabla ANOVA – Experimento de satisfacción del cliente
250.0007Total
3.50014.00014.0004Error
0.01120.5772.00072.00072.0001Empl.* Método
0.4920.572.0002.0002.0001Método
0.00246.29162.00162.00162.0001Empl.
PFMS AjSS AjSS SecDFOrigen El empleado es significativo.
El Método combinado con el empleado, si es significativo.
El Método sólo no es significativo.
210
Gráfica de efectos principales
BA
90
88
86
84
82
Res
Main Effects Plot (data means) for Res
211
Gráfica de interacciones
-1 1
1 1-1-1
90
85
80
B
A
Mea
n
Interaction Plot (data means) for Res
212
Gráfica superficie de respuesta
1
0-1
B
80
85
90
95
0
Res
-11A
Surface Plot of Res
213
Generación de soluciones con métodos de creatividad
214
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?
215
Lista de atributos Lista de atributos: Dividir el problema en partes
Lista de atributos para mejorar una linterna
Componente Atributo Ideas
Cuerpo Plástico Metal
Interruptor Encendido/ApagadoEncendido/Apagado/luminosidad media
Batería Corriente Recargable
Bombillo de Vidrio Plástico
Peso Pesado Liviano
216
Análisis morfológico Conexiones morfológicas forzadas
Ejemplo: Mejora de un bolígrafo
Cilindrico Material TapaFuente de Tinta
De múltiples caras
Metal Tapa pegada Sin repuesto
Cuadrado Vidrio Sin Tapa Permanente
En forma de cuentas
Madera RetráctilRepuesto de papel
En forma de escultura
PapelTapa desechable
Repuesto hecho de tinta
217
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
218
Pensamiento forzado con palabras aleatorias Crear nuevos patrones de pensamiento y forzar a
ver relaciones donde no las hay.
Desarrollar ideas efectivas de lanzamiento de productos: Impermeables
Protegen de los elementos productos simples Son a prueba de agua productos laminados Son de hule flexibles flexibilidad de
distribución Tienen bolsas productos de bolsillo Tienen capote publicidad amplia
territorial
219
Listas de verificaciónHaga Preguntas en base a las 5W – 1H.
Por qué es esto necesario? Dónde debería hacerse?
Cuándo debería hacerse? Quién lo haría?
Qué debería hacerse? Cómo debería hacerse?
220
Mapas mentales Se inicia en el centro de una página con la
idea principal, y trabaja hacia afuera en todas direcciones, produciendo una estructura creciente y organizada compuesta de palabras e imágenes claves
Organización; Palabras Clave; Asociación; Agrupamiento
Memoria Visual: Escriba las palabras clave, use colores, símbolos, iconos, efectos 3D, flechas, grupos de palabras resaltados.
Enfoque: Todo Mapa Mental necesita un único centro.
221
TRIZ Hay tres grupos de métodos para resolver
problemas técnicos:
Varios trucos (con referencia a una técnica)
Métodos basados en utilizar los fenómenos y efectos físicos (cambiando el estado de las propiedades físicas de las substancias)
Métodos complejos (combinación de trucos y física)
222
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
223
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
224
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)
225
Implantación de soluciones PUNTO CRITICO ACTIVIDADES
* Realizar las medidas como se habían acordado * Antes de aplicar las medidas correctivas* Verificar si no hay efectos secundarios * Probar las ideas de mejora, investigar efectos* Dar capacitación y entrenamiento. secundarios que puedan afectar al producto o áreas* Los equipos implantan las acciones correctivas y después poner en práctica las soluciones.* Obtener la aprobación de las áreas relacionadas, turno o puesto, Jefe inmediato etc. Es decir, Comunicar a todos los involucrados de la mejora a realizar.
EJEMPLO 1
LISTADO DE LAS MEDIDAS CORRECTIVAS
NO CUANDO ¿A QUE? - ¿COMO?
DONDE RESULTAD
O
JUICIO QUIEN DOC. A PROC. DE
AUTOR.
1
2
JULIO 97
JULIO 97
DEPTO.A
DEPTO.B
PERSISTENCIA DEERRORES
IMPACTO DE ERRORES
J. PÉREZ
L.TORRES
226
Implantación de soluciones
15 GUOQCSTORY.PPT
227
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 2.142.22
2.33
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
228
9. Metodología Seis Sigma
Fase de Control
229
9. Fase de Control
Propósitos y salidas
Plan de control
Control estadístico del proceso
Técnicas Lean
230
Fase de Control Objetivos:
Mantener las mejoras por medio de Plan de calidad, CEP, Poka Yokes y trabajo estandarizado
Anticipar mejoras futuras y preservar las lecciones aprendidas de este esfuerzo
Salidas: Planes y métodos de control implementados Capacitación en los nuevos métodos Documentación completa y comunicación de
resultados, lecciones aprendidas y recomendaciones
231
Estándaresde trabajo
Documentary Capacitar
HerramientasLean
Auditoria del Plan de calidad
Plan deCalidad
CEP -Poka Yokes
No
Tomar acciones correctivasy preventivas -
Actualizar AMEF
¿Procesoen control?
Si
Solucionesimplementadas
FASE DE CONTROL
232
NOTAS
SOLICITUD DE NUEVO SUMINISTRO
ELABORACION DE SOLICITUD DE NUEVO SUMINISTRO
REGISTRO DE SOLICITUD EJECUTIVO DE ATENCION TELEFONICA
CONSULTA DE SOLICITUD (SAC) R
7.2.2.-01
INDICE DE LLAMADAS ATENDIDAS
SAC, COMPUTADORA
LEY DEL SERVICIO PUBLICO DE ENERGIA ELECTRICA Y
SU REGLAMENTO, SYLLABUS INDIVIDUAL
REGISTRO DE SOLICITUDDARSE DE ALTA EN EL SECTOR O BLOQUE CORRESPONDIENTE
LINIERO DE SERVICIO AL CLIENTE
COMPUTADORA MAESTRA DEL ASSER Y
BITACORA DEL SAC
SISTEMA DE ATENCION DISTRIBUIDA (AT&D)
COMPUTADORAS RADIOS, MODEM Y
TERMINAL PORTATILSYLLABUS INDIVIDUAL
SE RECIBE ORDEN DE TRABAJO A TERMINAL PORTATIL VIA
MODEM
LINIERO DE SERVICIO AL CLIENTE
CONSULTA DE SOLICITUD (SAC) R
7.2.2-01
COMPROMISOS DE SERVICIO
SE REVISA DIARIAMTE LOS PENDIENTES DEL DIA
ANTERIORSYLLABUS INDIVIDUAL
SE EJECUTA TRABAJO?LINIERO DE SERVICIO AL CLIENTE
SI CUMPLE CON LOS DOCE LINEAMIENTOS INTERNOS,
PROCEDE LA CONEXIÓN DEL SERVICIO
SYLLABUS INDIVIDUAL
SE RECHAZA SOLICITUD ATENCIÓN DE SOLICITUDLINIERO DE SERVICIO AL CLIENTE
CONSULTA DE SOLICITUD (SAC) R
7.2.2-01 RECHAZO F 7.2.2-01
INDICE DE RECHAZO
INSTALACIÓN DE SERVICIO NUEVO
CONEXION DE NUEVOS SUMINISTROS
LINIERO DE SERVICIO AL CLIENTE
CONSULTA DE SOLICITUD (SAC) R
7.2.2-01 RECHAZO F 7.2.2-01
CUMPLIMIENTO DE NORMASVEHICULO
HERRAMIENTAS Y MATERIAL
SYLLABUS INDIVIDUAL
TERMINACION DE SOLICITUDESLINIERO DE SERVICIO AL CLIENTE
CONSULTA DE SOLICITUD (SAC) R
7.2.2-01
TIEMPO PROMEDIO DE CONEXIÓN
SYLLABUS INDIVIDUAL
DARSE DE BAJA DEL SECTOR O BLOQUE CORRESPONDIENTE
LINIERO DE SERVICIO AL CLIENTE
R 7.2.2-01 SAC (CONSULTA DE
SOLICITUD)
BITACORA DEL LINIERO DE SERVICIO AL
CLIENTESYLLABUS INDIVIDUAL
SUPERVISION DEL SERVICIOLIDER DE SERVICIO AL CLIENTE
R- 8.2.4-05 GUIA DE SUPERVISION
BITACORA DEL LINIERO DE SERVICIO AL
CLIENTECUMPLIMIENTO DE NORMAS SYLLABUS INDIVIDUAL
ANALISIS DE INDICADORESLIDER DE SERVICIO AL CLIENTE
REVISION DE AREAS DE ÉXITO
METAS CUMPLIDAS SYLLABUS INDIVIDUAL
DOCUMENTOS RELACIONADOS
PLAN DE CALIDAD DE CONEXION DE NUEVOS SERVICIOS EQUIPO DE SERVICIO AL CLIENTE
ENTRADA (DETONANTE DE VALOR)
PROCESO (NERVIO DEL NEGOCIO)
SALIDA SYLLABUS PLUS
RESPONSABLEREGISTRO O
EVIDENCIAINDICADORES DE MONITOREO
O INSPECCIÓNCRITERIO DE ACEPTACIÓN RECURSOS
NO
SI
233
CEP objetivos y beneficios El CEP es una técnica que permite aplicar el
análisis estadístico para medir, monitorear y controlar procesos por medio de cartas de control
Se basa en que los procesos presentan variación, aleatoria y asignable
Entre los beneficios se encuentran: Monitorear procesos estables e identificar si han
ocurrido cambios debido a causas asignables para eliminar sus fuentes
234
CEP por variables y atributos
El CEP por variables se basa en mediciones en los servicios, como por ejemplo el tiempo o distancia
El CEP por atributos califica a los productos y servicios como adecuados / defectivos o inadecuados
235
Variación – Causas comunes
Límiteinf. deespecs.
Límitesup. deespecs.
Objetivo
236
Variación – Causas especiales
Límiteinf. deespecs.
Límitesup. deespecs.
Objetivo
237
“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
M
E
D
I
D
A
S
C
A
L
I
D
A
D
238
Carta de Individuales (I-MR)
Esta Carta monitorea la tendencia de un proceso con datos variables que no pueden ser muestrados en lotes o grupos.
Este es el caso cuando la capacidad de corto plazo se basa en subgrupos racionales de una unidad
La línea central se basa en el promedio de los datos, y los límites de control se basan en la desviación estándar poblacional (+/- 3 sigmas)
239
Ejemplo: Carta I-MR
Observar las situaciones fuera de control
Observation
Indiv
idual V
alu
e
90817263544536271891
150
125
100
75
50
_X=80
UCL=113.2
LCL=46.8
Observation
Movin
g R
ange
90817263544536271891
60
45
30
15
0
__MR=12.47
UCL=40.75
LCL=0
1
111
1
1
1
11
I-MR Chart of Pulse2
240
1050
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
Número de muestra
Pro
po
rci
ón
Gráfica P para Fracción Defectiva
P=0.1128
3.0SL=0.4484
-3.0SL=0.000
Carta p (Cont..)
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:
241
Herramientas Lean
para control
242
Herramientas Lean de control Muda 5S’s (Organización del lugar de trabajo)
Administración visual Kaizen Poka Yoke
TPM Estándares de trabajo Estandarización
243
Muda, los 7 desperdicios El Muda son actividades que no agregan valor
en el lugar de trabajo. Su eliminación es esencial para reducir costos y tener calidad en producto:
Recursos en exceso Inventarios
Retrabajos / Reinspecciones Movimientos Proceso de firmas Esperas Transportes
244
5S’s Seiko (arreglo adecuado) Seiton (orden) Seiketso (limpieza personal) Seiso (limpieza) Shitsuke (disciplina personal)
En Inglés: Sort (eliminar lo innecesario) Straighten (poner cada cosa en su lugar) Scrub / Shine (limpiar todo) Systematize (hacer de la limpieza una rutina) Standardize (mantener lo anterior y mejorarlo)
245
Administración visual Tiene como propósito mostrar a todos los empleados
lo que está sucediendo en cualquier momento de un vistazo
Uso de pizarrones para mostrar el estado de: Niveles de servicio Los programas La calidad del producto o servicio Los tiempos de entrega Requerimientos del cliente y costos
Archivos de documentos y de computadora accesibles
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Kaizen Blitz Involucra una actividad Kaizen (proyecto de
mejora) en un área específica por medio de un equipo de trabajo durante 3 a 5 días:
2 días de entrenamiento 3 días para colección de datos, análisis e
implementación de la solución
Es necesario el apoyo de la dirección Al final el equipo hace una presentación del
proyecto
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Poka Yoke Con dispositivos y ayudas sencillas a Prueba
de error se pueden evitar los errores humanos por:
Olvidos Malos entendidos Identificación errónea Falta de entrenamiento Distracciones Omisión de las reglas Falta de estándares escritos o visuales
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TPM El mantenimiento productivo total incluye la
participación de todos para asegurar la disponibilidad de los equipos y combina los mantenimientos preventivo, predictivo, mejoras en la mantenabilidad, facilidad de mantenimiento y confiabilidad
Hay 6 grandes pérdidas que contribuyen en forma negativa a la efectividad del equipo:
Falla del equipo Preparación y ajustes
Arranques y paros menores Velocidad reducida Defectos de proceso Pérdidas de
producto
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Estándares de Trabajo Documentan la mejor manera de hacer el trabajo,
en forma más fácil y segura. Preservan el Know How y experiencia para hacer el
trabajo que puede perderse al irse los empleados
Proporcionar un método de evaluar el desempeño Proporcionan una base para mantenimiento y
mejora Son la base de la capacitación y auditoria
Método para prevenir la recurrencia de errores Minimizan la variabilidad
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Otros Estándares de Trabajo Códigos de colores
Pizarrón de control para monitoreo del desempeño
Matrices de capacitación cruzada
Etc.
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1. Controles para la mejora
2. Formas para eliminar causas
3. Datos de control de resultados
4. Aplicación de soluciones en otros procesos
5. Uso de métodos de estandarización
Estandarización
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Prevención de la reincidencia – Estandarización
22 GUOQCSTORY.PPT