SEIS SIGMA

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INSTITUTO TECNOLOGICO DE CELAYA
NUEVOS ENFOQUES DE INGENIERIA INDUSTRIAL

• SEIS SIGMA

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INICIOS

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

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

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

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Qué es la Estrategia Seis Sigma?

• Programa corporativo orientado a la optimización
  de todas las operaciones de los negocios lograr
  alineamiento total con los intereses de los
  clientes y crear capacidades competitivas
  internas para enfrentar entornos complejos.

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• Seis sigma puede ser percibido como
• Una visión
• Una filosofía
• Un símbolo
• Una medición
• Una meta
• Una metodología

Six sigma Geoff Tennant Edit. Panorama 2002
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• En pocas palabras Seis Sigma es una metodología
  sistemática y extremadamente orientada a
  resultados, que pone al alcance de la industria
  métodos estadísticos y de gestión del cambio de
  forma práctica y sencilla.

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De donde sale 6??

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

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de donde sale 6??
La variabilidad es el principal enemigo de la
calidad
cometo Muchos errores
No cometo errores
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Limites de tolerancia
??
?
1 sigma - Defectos 31.8
La escala de calidad de la metodología seis
Sima mide el nº de sigmas que caben dentro del
intervalo entre la media y uno de los limites de
tolerancic
?
3 sigma - Defectos 0.27
?
6 sigma 3 DMOP
?3?
?6?
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con tres sigma, donde se tiene 0.27 de defectos
por millón de productos o componentes
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Un proceso con una curva de capacidad afinada
para seis (6) sigma, es capaz de producir con un
mínimo de hasta 3,4 defectos por millón de
oportunidades (DPMO), lo que equivale a un nivel
de calidad del 99.9997 .
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• Hay que distinguir entre probabilidad de defecto
  y valor sigma a corto y a largo. 
•     El valor sigma a corto es igual al sigma a
  largo mas "sigma shift".     
•     El valor "sigma shift", por convenio, que se
  toma a falta de otro dato "sigma shift"1.5   

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trabajando con un valor sigma de.... Partes por millon (PPM)
1 318,000
2 308 537
3 66 807
4 6 210
5 233
6 3.4
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• Por convenio cuando se habla de probabilidades de
  defecto se habla a largo plazo y cuando se habla
  de valor sigma se habla de corto plazo.
•     Cuando hablamos del corto plazo únicamente
  influyen fenómenos aleatorios. Cuando hablamos a
  largo plazo intervienen fenómenos aleatorios y
  perturbaciones ( en telecomunicaciones se habla
  de ruido y señal).

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• Cada uno de los parámetros que vayamos a medir
  puede implicar una o varias oportunidades, por
  ello expresamos los defectos por millón de
  oportunidades de la forma
•         Dpmo Sdefectos/Soportunidades x
  1.000.000
•         Defecto en el sentido amplio de
  probabilidad de defecto.
•         Cuando se contabilizan varios dpmo de
  puede calcular un dpmo global y este dpmo se
  puede convertir en valor sigma

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

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

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

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

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Cuál es la diferencia entre DMAIC y DMADV ?.

• La metodología DMAIC (Define, Measure, Analyze,
  Improve, Control) se utiliza cuando un proceso o
  producto existente no satisface los
  requerimientos del cliente o tiene un pobre
  desempeño.

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

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Definir

• Definir el problema
• Cual es la característica critica de calidad para
  el cliente (CTQ) (qué es crítico para el
  cliente?)

CTQ
Cliente
Prioridad
Proceso
Lo importante es lo que quiere el cliente
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Medir

• Cual es la característica critica de calidad
  interna (traducir lo que quiere el cliente al
  lenguaje de la organización) (Y)
• Definir que es defecto
• Validar el sistema de medida

Y2
Proceso
Input
salida
Y1, ...,Yn
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Analizar

• Medir la capacidad actual
• Analizar los datos con detalle
• Identificar las variables que causan variación en
  el proceso (X1, X2,.....,Xn)

Utilizar cualquier herramienta que me permita
detectar la fuente de variación de la variable de
interés
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Mejorar

• Encontrar las causas más importantes de la
  variación (pocas X, pero vitales)
• Identificar la variación tolerada del proceso
  (rango de variación permitido para las pocas X,
  pero vitales)
• Modificar / mejorar el proceso para mantenerse
  dentro de la variación permitida

Utilizar cualquier herramienta estadística que me
permita detectar las fuente de variación clave y
la tolerancia permitida de las mismas
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Controlar

• Comprobar el sistema de medida de las causas de
  variación
• Medir la mejora
• Implantar controles de proceso que garanticen la
  mejora a largo plazo (gráficos de control)

Imponer controles estadísticos que permitan
garantizar la mejora a largo plazo
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IMPLANTACION

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

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

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TIEMPO DE IMPLANTACION

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

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COSTO DE IMPLANTACION

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

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• La experiencia indica que en promedio cada
  proyecto Seis Sigma puede generar retornos o
  ahorros entre 150.000 a 175.000 doláres, con
  muchos casos en donde se alcanzan 230.000 doláres
  por proyecto.

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MINITAB Y 6 SIGMA
MEDICIÓN Determine la precisión y seguridad de la medición con las herramientas de "Gage RR" de MINITAB. Si sus medidas son clasificaciones subjetivas o relacionadas a la gente, MINITAB le ofrece el estudio de "attributte gage RR" para determinar si existe un acuerdo substancial dentro o entre evaluadores.Estime la estabilidad y capacidad de sus procesos empleando los procedimientos para análisis de capacidad y control estadístico de los procesos de MINITAB.
ANÁLISIS Identifique las potenciales fuentes de variación mediante el uso de una extensa batería de instrumentos que incluyen gráficos de Pareto, diagramas causa-efecto, análisis de regresión y ANOVA.
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MEJORA Genere y analice diseños de experimentos para probar causalidad usando la sección "DOE" de MINITAB (por ejemplo, 2k, 2 k-p, Taguchi, etc.). Su diseño puede incluir tanto factores controlables como ambientales. Elija el conjunto que resulte robusto para las condiciones del cliente o ambientales. Una vez que ha identificado os factores clave, puede ejecutar análisis de superficie de respuesta para asistirlo en un proceso de optimización.
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CONTROL Una vez que las variables clave de entrada han sido identificadas, use los diagramas de control para evaluar la estabilidad de un proceso. MINITAB incluye una amplia vareidad de cartas de control de variables y atributos entre los cuales puede elegir el más adecuado (por ejemplo Xmedia, Rango, S, P, U, EWMA, CUSUM, etc).
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ES 99,0 DE CALIDAD ( 4 Sigma ), SUFICIENTE ?.

• Algunos ejemplos de porqué un nivel de calidad
  del 99,0 no sería suficiente, ni satisfactorio,
  mucho menos aceptable
• 20.000 piezas de correo perdidas cada hora.
• 5.000 operaciones de cirugía incorrectas, por
  semana.
• Al menos dos aterrizajes con problemas, diarios y
  en los principales aeropuertos.
• 200.000 prescripciones incorrectas de
  medicamentos, cada año.
• Falta de servicio eléctrico, por casi 7 horas,
  cada mes.

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ALGUNOS EJEMPLOS DE CALIDAD

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

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• Motorola, G.E., Lockheed, Allied Signal y la
  NASA, efectúan la mayoría de sus procesos a
  niveles de 6 sigma.
• Las compañías promedio en Estados Unidos tienen
  entre 1.000 y 10.000 dpm (defectos por millón),
  para un desplazamiento de 1,5 sigma esto
  equivale a un nivel de 4 sigma.

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BIBLIOGRAFIA

• www.seis-sigma.com
• www.seissigma.com
• www.juran.es
• www.eproductiva.com
• Six sigma Geoff Tennant Edit. Panorama 2002

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POR NUESTRA PARTE ES TODO GRACIAS POR SU ATENCION