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Tipo: Apuntes
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ÍNDICE
1.1) ORÍGENES DE SEIS SIGMA****? ................................................................................ 5 1.2) ALGUNAS CIFRAS QUE HACEN PENSAR ........................................................ 6 1.3) ¿ES SEIS SIGMA UN BLUFF? ................................................................................ 7 1.4) ¿EMPLEA SEIS SIGMA HERRAMIENTAS PROPIAS O MÉTODOS ESTADÍSTICOS NO CONVENCIONALES?..................................................................... 8 1.5) ¿ES COMPATIBLE SEIS SIGMA CON ISO 9000 Y EFQM?............................. 9 1.6) SIMILITUDES Y DIFERENCIAS CON EL CONTROL TOTAL DE LA CALIDAD.............................................................................................................................. 10 1.7) APLICACIÓN DEL MÉTODO CIENTÍFICO A LA MEJORA DE LA CALIDAD.............................................................................................................................. 13 1.8) ¿ES APLICABLE SEIS SIGMA A SERVICIOS? ............................................... 17 2) LA MÉTRICA SEIS SIGMA ................................................................................ 19 2.1) NIVEL SIGMA ........................................................................................................ 19 2.2) COMPARACIONES DE MÉTRICAS SIGMA.................................................... 22 2.3) ¿TIENE SENTIDO FIJARSE UN OBJETIVO TAN EXIGENTE COMO 3. PPM? 23 2.4) ¿POR QUÉ EL DESPLAZAMIENTO DE LA MEDIA ES 1,5 σσσσ? ..................... 24 2.5) ¿QUÉ TIPO DE DATOS DEBEN TOMARSE PARA ESTIMAR σσσσ ?................ 25 2.6) INFLUENCIA DE LA ASIMETRÍA DE LOS DATOS....................................... 27 2.7) ¿QUÉ PASA SI LA CARACTERÍSTICA DE CALIDAD NO ES CONTINUA? 30 2.8) EJEMPLO DE MÉTRICAS SEIS SIGMA........................................................... 32 2.8.1 PROCESO INDUSTRIAL .................................................................................... 32 2.8.2 PROCESO DE SERVICIO ................................................................................... 32
En 1988 Motorola alcanzó el prestigioso premio americano a la excelencia Malcom Baldrige National Quality Award. Una de las bases fundamentales de su estrategia de calidad fue el “Programa Seis Sigma”. Este programa lo diseñó y dirigió Bill Smith con el pleno apoyo del CEO Bob Galvin. El objetivo de este programa fue reducir la variación de los procesos hasta alcanzar una fracción defectuosa media de 3.4 ppm (partes por millón, sí ha leído bien, 3.4 defectos por cada millón de oportunidades). Bill falleció en 1993 en pleno éxito de Seis Sigma.
Esta reducción de la variabilidad se consiguió empleando métodos estadísticos (diseño de experimentos, ANOVA, regresión, gráficos de control, etc.) y también otras herramientas no estadísticas (AMFE, QFD, 7M) combinado con técnicas de gestión de procesos. La columna vertebral de esta estrategia gravitaba sobre expertos en la aplicación de estas herramientas, que se denominaron posteriormente “ black belts ”, es decir, “ cinturones negros” , (probablemente fue una ironía para hacer frente a la competencia japonesa).
De la mano de Mikel Harry y Leonard Schroeder, Seis Sigma se extendió con éxito a otras grandes empresas, como Allied Signal , Polaroid y sobre todo, a la compañía presidida por el famosísimo Jack Welch, General Electric. Jack Welch se convirtió en el primer pregonero de las “maravillas” de Seis Sigma , hasta el punto de incluir en las memorias anuales algunos éxitos alcanzados por GE con Seis Sigma (evidentemente
Estas cifras describen una especie de Eldorado. Si aplicamos al análisis de estos datos algunos de los principios de Seis Sigma , debemos cuestionarlos, ya que no está claro su origen ni cómo se han obtenido. Es obvio que las cifras de ahorro dependen de:
Antes de responder a esta pregunta, lancemos algunas preguntas más ¿Ha sido un bluff ISO 9000? ¿Está siendo un bluff el modelo de excelencia EFQM? Para responder a estas preguntas podemos basarnos en realidades objetivas que nos son familiares. Muchas organizaciones han hecho un buen uso de ISO 9000 y se han dotado de buenos sistemas de gestión de la calidad, lo que les ha ayudado a mejorar su posición competitiva. De la misma manera, muchas organizaciones han empleado bien el modelo
EFQM y les ha ayudado a mejorar sus sistemas de gestión y a detectar oportunidades de mejora. Sin embargo, otras organizaciones....en el mejor de los casos puede decirse que se han complicado la vida o han perdido el tiempo. Las causas de estos fracasos se deben indudablemente a directivos, consultores o auditores incompetentes, sin que se pueda responsabilizar de ello a ISO 9000 o EFQM. Seis Sigma no tiene por qué ser distinto. De la misma manera que ha pasado en los EE.UU, algunas organizaciones lo emplearán bien y mejorarán su competitividad. Otras...perderán un nuevo tren y volverán a fracasar por causas parecidas a las expuestas anteriormente. La responsabilidad de este fracaso tampoco puede ser imputable a Seis Sigma. Sin embargo, Seis Sigma no debe entenderse como una receta mágica que garantice el éxito sin esfuerzo y talento. Inevitablemente en la oferta de consultoría aparecerán buitres que prometerán el éxito sin esfuerzo y directivos incompetentes que se lo creerán. Ningún gestor profesional medianamente inteligente debe dar crédito a tales promesas.
Seis Sigma no cuenta con herramientas propias ni ningún arma secreta desconocida para el resto de la humanidad:
MODELO EUROPEO EFQM
ISO 9000
SEIS SIGMA
Mantener y documentar las mejoras del proceso
Eliminar la fuentes críticas de variabilidad y mejorar los procesos
Desarrollar una gestión “excelente”de todos los aspectos de la empresa
Figura 1: Relación con ISO 9000 y EFQM
La definición de Seis Sigma de Mikel Harry no se aleja demasiado de cualquiera de las existentes sobre TQM. Si además, Seis Sigma no aporta herramientas nuevas, ¿entonces Seis Sigma es algo nuevo o es lo mismo que TQM? Seguramente la pregunta no está bien planteada en esos términos. TQM en sí mismo es un concepto vago, hay muchos “ TQMs ”. Cada organización practicante de TQM ha hecho su propia versión. La experiencia nos ha enseñado que la mayor parte de las iniciativas de TQM han acabado a la larga en fracaso. ¿Por qué fallaron estas iniciativas TQM? Pues...las causas más comunes han sido las siguientes:
primera” si no está perfectamente claro qué es lo que espera el cliente o qué es lo que hay que hacer?
Seis Sigma aporta una metodología que estructura el proyecto de mejora y da una solución a cada una de estas causas de fallo potencial. Analicemos una por una las soluciones dadas:
Lo que no se puede medir…no se puede gestionar y por la tanto no se puede mejorar. Lord Kelvin formalizó la necesidad de medir un hecho científico para poder progresar en su conocimiento. ¿Qué tiene esto que ver con un ingeniero de calidad, un ingeniero de fiabilidad, un black belt, etc.? Pues más de lo que parece a primera vista. Un componente importante de su trabajo consiste en afrontar problemas como los siguientes:
" AND EXPRESS IT IN NUMBERS, YOU KNOW SOMETHING ABOUTWHEN YOU CAN MEASURE WHAT YOU ARE SPEAKING ABOUT, IT; BUT WHEN YOU CANNOT MEASURE IT, WHEN YOU CANNOT EXPRESS IT IN NUMBERS, YOUR KNOWLEDGE IS OF A MEAGREAND UNSATISFACTORY KIND. IT MAY BE THE BEGINNING OF KNOWLEDGE, BUT YOU HAVE SCARCELY, IN YOUR THOUGHTS, ADVANCED TO THE STAGE OF SCIENCE. "
" AND EXPRESS IT IN NUMBERS, YOU KNOW SOMETHING ABOUTWHEN YOU CAN MEASURE WHAT YOU ARE SPEAKING ABOUT, IT; BUT WHEN YOU CANNOT MEASURE IT, WHEN YOU CANNOT EXPRESS IT IN NUMBERS, YOUR KNOWLEDGE IS OF A MEAGREAND UNSATISFACTORY KIND. IT MAY BE THE BEGINNING OF KNOWLEDGE, BUT YOU HAVE SCARCELY, IN YOUR THOUGHTS, ADVANCED TO THE STAGE OF SCIENCE. "
LORD KELVIN Figura 3: Lord Kelvin
Bajo el punto de vista conceptual, estos problemas son similares a la investigación científica por lo que parece lógico pensar que pueda aplicarse el método científico. En la Figura 4 se representa el diagrama de flujo de la aplicación del método científico. Los modelos científicos que expliquen los fenómenos pueden ser: ♦ Modelos empíricos:
⇒ Describen la realidad. ⇒ Pueden realizar predicciones. ⇒ No explican por qué ocurre. ⇒ Ejemplos: Calendarios aztecas, babilonios, etc. Recetas de cocina.
♦ Modelos explicativos:
⇒ Además incluyen el fenómeno que produce la realidad observada. ⇒ Ejemplos: •Astronomía a partir de Newton – Galileo – Copérnico, etc.
leyes de la mecánica celeste, y se contrasta la compatibilidad de los mismos con la relación causa - efecto propuesta. De la misma manera que la investigación científica actual no se limita a la mera observación de fenómenos y utiliza las técnicas experimentales para forzar y poner a prueba el modelo, en ingeniería de calidad y de fiabilidad también se hacemos uso de la experimentación que permita sacar conclusiones. Esta experimentación se puede apoyar en herramientas estadísticas que aumenten su eficacia (diseño estadístico de experimentos). Seis Sigma se basa en la aplicación del método científico para: ♦ Proporcionar evidencias estadísticas ( datos ) de que la causa supuesta del “problema” es realmente la “causa del problema”.
♦ Idem en relación con la “solución del problema”.
En general, en Seis Sigma es suficiente con contar con modelos empíricos: ♦ Y Característica de calidad crítica para el cliente (CTQ)
♦ Xi: Parámetro que se puede controlar en el proceso y que es crítico para Y (CTP)
♦ El objetivo es optimizar CTQ:
⇒ Mejor valor medio posible. ⇒ Menor variabilidad. Y = F ( X 1 , X 2 ,L, Xn )
Un buen Black Belt debe tratar de parecerse a un científico con la intuición y capacidad deductiva de un detective: Galileo y Sherlock Holmes.
MEJORAR SU CARACTERÍSTICA
DISMINUIR SU VARIABILIDAD= MEJORA DE CAPACIDAD DE PROCESO
HACERLO INSENSIBLE A FACTORES EXTERNOS= ROBUSTO
Figura 5: Posibilidades de mejora el proceso
Hasta ahora, la aplicación de la gestión de la calidad a las organizaciones de servicios ha ido muy por detrás con respecto a las empresas industriales. Incluso, en una empresa industrial, el grado de aplicación de la gestión de la calidad a los procesos de servicio ha sido mucho menor que en los procesos industriales. Incluso en alguna de estas últimas, las áreas de servicios administrativos son “ terra ignota para la calidad ”. La calidad de la mayor parte de los procesos de servicio es muy difícil de medir y normalmente solo admiten métricas de tipo “ atributos ”, “ discretas ” o “ cualitativas ”. Esto ha hecho más difícil la introducción de los programas de mejora de calidad. Sin embargo y como se verá más adelante, empleando relaciones de estadística elemental, es posible convertir estas características de tipo discreto en nivel sigma (basta con leer la Tabla 1 de forma inversa). Por ejemplo, si la dirección de una empresa fija el objetivo a nivel corporativo de que sus procesos clave deben alcanzar un nivel “4.5σ”, afecta por
2) LA MÉTRICA SEIS SIGMA
2.1) NIVEL SIGMA La metodología de mejora Seis Sigma requiere que la calidad se mida de una manera objetiva. En este aspecto no se diferencia de otros métodos de mejora preexistentes. Sin embargo, Seis Sigma aporta una métrica de medida originaria de MOTOROLA. Esta métrica es conceptualmente igual a los índices de capacidad de proceso cp (para el nivel sigma a corto plazo) y cpk (para el nivel sigma a largo plazo) que se utilizan en ingeniería de calidad desde hace décadas. Sigma (σ) es la letra griega que se emplea para representar el parámetro que mide la variabilidad de una distribución estadística (desviación típica). Sin entrar en detalles estadísticos que están aquí fuera de lugar, si el proceso sigue una función de distribución de probabilidad normal (nuestra vieja amiga la campana de Gauss) y el intervalo de tolerancia fuera igual a 12σ (seis desviaciones típicas a cada lado del valor nominal), entonces la fracción defectuosa de un proceso centrado sería 0.002 ppm. En esta caso, se diría que el proceso tiene un nivel de calidad 6σ. Si la amplitud fuera de cinco desviaciones típicas, el nivel de calidad sería de 5 σ, y así sucesivamente. Naturalmente, en el mundo real los procesos no están estables con la media invariable en el valor nominal. Supongamos que el proceso derivara 1.5σ hacia alguno de los extremos. En este caso, la fracción defectuosa aumentaría hasta 3.4 ppm, que es el objetivo fijado en un Programa Seis Sigma. Este 1.5σ es indudablemente arbitrario y está relacionado con la capacidad de detección de la deriva de los procesos. La razón de por qué hay que considerar un desplazamiento precisamente de 1.5σ está muy
cuestionado por los distintos expertos. En opinión de este autor, es una discusión estéril. En la Figura 6 se pone de manifiesto el efecto del desplazamiento. A través de la campana de Gauss, fijado un nivel sigma, es posible conocer la fracción defectuosa y a la inversa. Si no se considera el desplazamiento se denomina nivel a corto plazo (Zst), ya que el proceso no puede operar totalmente centrado de manera indefinida; y si se considera el desplazamiento se denomina nivel a largo plazo (Zlt). En la Tabla 1 se ha presentado la relación que existe entre el nivel sigma, la fracción defectuosa y lo que en terminología Seis Sigma se denomina FTY (First Time Yield, es decir la fracción de elementos fabricados “bien a la primera sin ningún defecto”). En esta tabla puede observarse que en la medida que se sube de nivel, resulta más difícil la siguiente etapa. Cualquier practicante de SPC identificará rápidamente la relación que tiene el nivel de calidad sigma empleado en la metodología Seis Sigma con los índices tradicionales cp y cpk
