Apuntes Seis Sigma

1Dr. Primitivo Reyes Aguilar

Mail: [email protected]

2Contenido

1. Introduccin

2. Despliegue de Seis Sigma en la empresa

3. Gestin de procesos en la empresa

4. Gestin de proyectos y liderazgo

5. Fase de Definicin

6. Fase de Medicin

7. Fase de Anlisis

8. Fase de Mejora

9. Fase de Control

31. Introduccin

41. Introduccin

Antecedentes de Seis Sigma

Definicin de Seis Sigma

Las metodologas Seis Sigma

Interpretacin estadstica y Mtricas para Seis Sigma

5 En 1981 Bob Gavin director de Motorola, estableci

el objetivo de mejorar 10 veces el desempeo en un periodo de 5 aos.

En 1985 Bill Smith en Motorola concluy que si un producto se reparaba durante la produccin, otros defectos quedaran escondidos y saldran con el uso del cliente.

Adicionalmente si un producto se ensamblaba libre de errores, no fallaba en el campo

Antecedentes de Seis Sigma

6Antecedentes de Seis Sigma

En 1988 Motorola gan 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 participacin de IBM, TI, ASEA y Kodak.

La metodologa se expandi a Allied Signal, ASEA, GE, Sony, Texas Instruments, Bombardier, Lockheed Martin, ABB, Polaroid y otras.

7Beneficios de Seis Sigma

Reducciones de costo (menos defectos y errores)

Mejoras en las utilidades y la productividad

Mejora en la satisfaccin del cliente (lealtad y participacin de mercado)

Reducciones de tiempos de ciclo

Cambios culturales

8Razones por las que funciona SS

Liderazgo de la direccin

Un mtodo disciplinado utilizado (DMAIC)

Conclusin de proyectos en 3 a 6 meses

Medicin clara del xito con reconocimientos

Infraestructura de personal entrenado (Black Belts, Green Belts) y bases de datos cuantitativas

Enfoque al proceso y al cliente

Aplicacin de Mtodos estadsticos adecuados

9Seis 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 enfocndose a los resultados

que son de importancia crtica para el cliente

Es una estrategia de gestin que usa herramientas

estadsticas y mtodos de proyectos para lograr

mejoras en calidad y utilidades significativas

10

Metodologas Seis Sigma

Seis Sigma DMAIC Utilizada para reduccin de errores o defectos

Diseo 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)

11

Las fases DMAIC de 6 Sigma

Medicin

DefinicinProyecto

Seis Sigma

Mejora

Control Anlisis

12

Las fases de Seis Sigma (DMAIC)

Definir: seleccionar el problema o situacin Y a ser mejorada para reducir errores (Y = f(X1, X2, ..., Xn)

Medir: diagnosticar la situacin actual (Y y Xs)

Analizar: identificar la causa raz de los defectos Xs

Mejorar: reducir la variabilidad o eliminar la causa

Control: controles para mantener la mejora

13

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 diseo o alternativas de innovacin

Disear: Desarrollar los procesos y productos para cumplir los requerimientos del cliente

Verificar: Validar y verificar el diseo o innovacin

14

Las fases de Lean Sigma (DMAIC)

Definir: seleccionar el problema o situacin Y a ser mejorada para reducir Muda (Y = f(X1,..., Xn)

Medir: diagnosticar la situacin actual (Y y Xs)

Analizar: identificar la causa raz de los defectos Xs

Mejorar: reducir la variabilidad o eliminar la causa

Control: controles para mantener la mejora

15

Interpretacin estadstica y mtricas para Seis Sigma

16

LAS PIEZAS VARAN DE UNA A OTRA:

Pero ellas forman un patrn, tal que si es estable, se denomina distr. Normal

LAS DISTRIBUCIONES PUEDEN DIFERIR EN:

SIZE TAMAO TAMAO

TAMAO TAMAO TAMAO TAMAO

TAMAO TAMAO TAMAO

UBICACIN DISPERSIN FORMA

. . . O TODA COMBINACIN DE STAS

Distribucin grfica de la variacin Curva normal

17

Estadsticas Bsicas

Medidas de tendencia central

Media (promedio de datos)

Moda (el valor que ms se repite)

Mediana (el valor intermedio con datos ordenados)

Medidas de dispersin

Rango (valor mayor valor menor)

Desviacin estndar (medida de dispersin)

Coeficiente de variacin (Desv. Est. / media * 100) para comparar variacin de dos grupos de datos diferentes

18

DEFINICION

Un Histograma es la organizacin de un nmero de datos muestra quenos permite visualizar al proceso de manera objetiva.

Permite ver la distribucin de la frecuencia con la que ocurren lascosas en los procesos de manufactura y administrativos.

La variabilidad del proceso se representa por el ancho del histograma, semide en desviaciones estndar o , 3 cubre el 99.73%.

LSELIE

Histograma de Frecuencia

19

La distribucin Normal Estndar

Tiene media 0 y desviacin estndar de 1.

El rea bajo la curva desde +- infinito vale 1.

La distribucin normal es simtrica, cada mitad tiene rea 0.5.

La escala horizontal de la curva se mide en desviaciones estndar, su nmero se describe con Z.

Para cada valor Z se asigna una probablidad o rea bajo la curva mostrada en la Tabla de distribucin normal

20

z0 1 2 3-1-2-3

x x+s x+2s x+s3x-sx-2sx-3

X

La desviacin estndar

sigma representa la

distancia de la media al

punto de inflexin de la

curva normal

La Distribucin Normal Estndar

21

68%34% 34%

95%

99.73%

+1s

+2s

+3s

Caractersticas de la Distribucin Normal

22

El valor de Z

Determina el nmero de desviaciones estndarentre algn valor x y la media de la poblacin, muDonde sigma es la desviacin estndar de lapoblacin.

z = x -

0 1

86 8785.36

Cul es la probabilidad de que una batera dure entre 86.0 y 87.0 horas?

rea bajo la curva normal

Que porcentaje de las bateras 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

rea bajo la curva normal

_Xxi

s

Z

LIE

Especificacin

inferior

LSE

Especificacin

superior

p = porcentaje de partes fuera de Especificaciones

La desviacin estndar

sigma representa la

distancia de la media al

punto de inflexin de la

curva normal

Interpretacin de Sigma y Zs

26

Qu es Sigma? ( )

Sigma es un concepto estadstico que representa cuanta variacin hay en un proceso respecto a los requerimientos del cliente

0 2 sigmas, dificultades para cumplir reqs.

2 4.5 sigmas, se cumple la mayora de reqs.

4.5 6 sigmas, cumplimiento total a requerimientos. Un proceso 6 tiene rendimiento del 99.9997%

27

Por qu 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

transmisin de TV o 10

minutos sin lnea telefnica

por semana

28

+4 +5 +6+1 +2 +3-2 -1-4 -3-6 -5 0

Definicin estadstica de Seis Sigma Con 4.5 sigmas se tienen 3.4 ppm

Media del procesoCorto plazo Largo Plazo

LSE - LmiteSuperior deespecificacin

LIE - Lmiteinferior deespecificacin

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

29

2. Despliegue de Seis Sigma en la empresa

30

2. Despliegue de Seis Sigma

Anlisis FODA

Organizacin de apoyo para Seis Sigma

Contribuciones de los gurs de la calidad a Seis Sigma

31

Anlisis FODA - SWOT (fuerzas, debilidades, oportunidades y amenazas)

Fuerzas:

Algo en lo que la empresa es buena para hacer

Patentes, experiencia, habilidades, recursos clave, tecnologa, posicin en el mercado, reputacin

Debilidades:

Algo que le falta a la empresa o es una condicin en la queda en desventaja

Poco flujo de caja, tecnologa obsoleta, altos costos indirectos, sin personal calificado, imagen de mala calidad

32

Anlisis FADO - SWOT (fuerzas, amenazas, debilidades y oportunidades)

Oportunidades:

Situaciones ventajosas externas del entorno tales como mercado, econmicas u otras que la empresa puede aprovechar para crecer o mejorar su desempeo

Amenazas:

Situaciones externas del entorno en relacin a los mercados, clientes, industria, reglamentaciones, etc. que pueden afectar negativamente los resultados de la empresa

33

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

Qu tan efectivos somos para manejar cambios?

Qu tan bien manejamos los procesos multifuncionales?

Se tiene conflictos con Seis Sigma?

34

Organizacin para Seis Sigma

35

Roles en Seis Sigma

Champions

Son representantes de la alta direccin que controlan y

asignan recursos para promover mejoras, se involucran

en todas las revisiones de proyectos en su rea 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

actan como Champions

36

Roles en Seis Sigma

Patrocinadores ejecutivos (Sponsors)

Son lderes que comunican, guan y dirigen el despliegue exitoso de Seis Sigma

Reciben entrenamiento general en Seis Sigma, sus herramientas y mtodos

Master Black Belts

Tienen puestos enfocados a la mejora, con habilidades demostradas como Black Belt y habilidades de asesora, instruccin, educacin y promocin

Son responsables de apoyar a los Black Belts

37

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

Actan como asesores y consultores

38

Roles en Seis Sigma

Green Belts:

Pueden ser Black Belts en entrenamiento, manejan las herramientas estadsticas y de solucin de problemas para los proyectos con impacto financiero y a clientes

Estn bajo la tutela de los Black Belts

Lderes de proyecto en su rea

Miembros de equipos multidisciplinarios Seis Sigma

39

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 reforzar la bsqueda y realizacin de proyectos de mejora

40

3. Gestin de Procesosde negocio

41

3. Gestin de procesos

Enfoque de procesos

Mtricas de desempeo

Voz del clientes

QFD y Benchmarking

42

Sistemas y procesos

Sistemas un conjunto de procesos interrelacionados que persiguen un propsito especfico

Proceso es la organizacin de recursos y actividades interrelacionadas que transforman entradas en salidas. Se usa la retroalimentacin para mejorar el desempeo

43

Funciones vs proceso

Ventas y

Mktg.Ingeniera

Admn.

Finanzas

Operacio-

nes

Recursos

Humanos

Tecnologas

Informacin

Ejecutivos

Staff

Gerentes

Ingenieros

Superviso-

res

Operadores

Proceso de negocio (---) vs Funcin organizacional (O)

Entrada Salida

44

Enfoque de procesos

45

Salida

PRODUCTOEntrada

(Incluyendo

recursos)

PROCESO

Conjunto de actividades

interrelacionadas o que

interactan Eficiencia

Resultados contra

recursos empleados

ISO 9004:2000

Eficacia

Capacidad para alcanzar

resultados deseados

ISO 9001:2000

Procedimiento

Especificacin de la

forma en que se realiza

alguna actividad

Actividades de medicin

y seguimiento

46

Mtricas de desempeo 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

47

Mtricas de desempeo de proceso

KIPVs de proveedores: costo, calidad, beneficios y disponibilidad

KPOVs de procesos: costo, calidad, caractersticas y disponibilidad

CTQs, DPMOs, rendimiento, Sigma del proceso, Throughput; utilidades, crecimiento y participacin de mercado

48

ENTRADAS:

INSUMOS,

INFORMACIN

SALIDAS:

PRODUCTOS,

INFORMACINACTIVIDADES

Con quien?

Personal involucrado

Con qu?

Recursos, cap.

Cmo?

Procedimientosy mtodos

Cunto, Cules

Indicadores, eficiencia, eficacia

49

Mapa de procesos SIPOC

Provee-

dores

Clientes

Banco de informacin

EntradasProcesos y sistemas Salidas

Mapa de proceso SIPOC (Proveedores, Entradas, Salidas, Clientes)

Retroalimentacin Retroalimentacin

51

Diagrama de pulpo - Procesos COPs

53

Proceso Desicin Documento Datos

Proceso Preparacin Operacin Entrada

Predefinido Manuales

Conector Con. pgina Display Almacen Terminador

Smbolos de diagrama de flujo

54

Inicio

Fin

Paso 2A Paso 2B Paso 2C

Paso 1

Paso 3

Bueno?Retrabajo

SNo

55

Diagrama de Flujo FsicoMuestra distancias y movimientos

Edificio A

Edificio B

57

Actividades sin valor agregado

Actividades con valor agregado

58

Visita al consultorio mdico

Espera Espera

59

Esperar al dependiente 15 min. NAV

Pedir artculo 2 min. AV

Dependiente pregunta por art. 5 min. NAV

Bsqueda de artculo 20 min. NAV

Transporte de artculo 5 min. NAV

Entregar artculo al cliente 2 min. AV

Inspeccin por el cliente 5 min. NAV

Elaboracin de factura 10 min. NAV

Empaque del artculo 5 min. AV

Verificacin de vigilancia 5 min. NAV

Slo el 12% de actividades agregan valor al servicio

60

Beneficios de la mejora de procesos

Reduccin de los costos

Mejora del tiempo de entrega

Mejoras incrementales

Calidad en el servicio

Calidad en el producto

61

Tipos de clientes Clientes internos:

Es el personal interno afectado por el producto o servicio generado (siguiente operacin)

Clientes externos:

Usuarios finales, compran o usan el producto para su uso

Intermediarios, compran el producto para su reventa, modificacin o ensamble para venta al usuario final

Grupos impactados, no compran ni usan el producto pero son impactados por el.

62

Modelo de Kano

Comprender lo que los clientes quieren puede clasificarse en tres categoras en este modelo

Deleitadores

Satisfactores

Insatisfactores Satisfactores

SatisfaccinDel cliente

DeleitadoresDesempeo

Insatisfactores

63

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 facturacin

Apoyo en la solucin de problemas

Cortesa

Muchas salidas clave del proceso son orientadas al cliente pero otras son orientadas a cumplir con requerimientos legales o econmicos

64

Escuchar la Voz del cliente

La voz del cliente describe sus percepciones de los CTQs en relacin con el producto o servicio que recibe

65

Escuchar su voz de forma reactiva

La informacin llega a la empresa se tome o no accin

Quejas, devoluciones, garantas, descuentos

Con este se inicia

66

Escuchar su voz de forma proactiva

Se busca la informacin con el cliente

Investigacin de mercados, entrevistas a clientes, encuestas

Identificar las caract. Importantes para el cliente

67

Grupos de inters

Para Seis Sigma el propietario del proceso es el responsable de un proceso, el BB coordina la mejora con todos los grupos de inters

SOCIEDAD

ACCIONISTAS O

PROPIETARIOS

PROCESOS

INTERNOS DE LA

EMPRESA

PR

OV

EE

DO

RE

S

ADMINISTRACIN

Y EMPLEADOS

CLIE

NT

ES

68

Matriz de Causa EfectoLista para el

Pareto

Ordenando los

nmeros

resultantes se

observa que:

Las actividades A,

B y C son

importantes.

Ahora se evalan

los planes de

control para sus

variables clave

(KPIVs)

Importancia

del Ciente10 8

Entradas

del Proceso Re

sp

ue

sta

Exa

ctitu

d

Tra

to

Re

qu

isito

Re

qu

isito

Re

qu

isito

Re

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isito

Re

qu

isito

Re

qu

isito

Re

qu

isito

Re

qu

isito

Re

qu

isito

Requis

ito

Total

1 Actividad A 10 10 2622 Actividad B 9 10 2523 Actividad C 10 6 2185 Actividad D 6 7 171

10 Actividad E 4 8 168

9 Final 4 0 104

11

13

15

12

14

4

7

8

6

9

9

8

6

7

8

9

Salidas o CTQs

69

Despliegue de la funcin de calidad QFD

El QFD proporciona un mtodo grfico para expresar las relaciones entre los requerimientos del cliente y las caractersticas de diseo, 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)

70

Caractersticas de diseo

del producto

Nec

esid

ad

es

del

cli

ente Relaciones

entre las necesidades

del cliente y las caract.

de diseo del producto

Caractersticas de diseo

del producto

Nec

esid

ad

es

del

cli

ente Relaciones

entre las necesidades

del cliente y las caract.

de diseo del producto

Correlaciones

Tcnicas

Nmeros de Prioridad Imp

ort

an

cia

pa

ra e

l clien

te

Des

em

pe

o a

ctu

al

Des

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.

Meta

Pes

o P

on

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d p

ara

log

rar

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eta

pu

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de v

en

ta

Esto da como resultado la identificacin de las especificaciones

crticas de diseo 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)

71

Benchmarking

Proporciona mediciones del desempeo de

una empresa comparados con la

competencia, o con el mejor en el rea, es

importante para identificar reas de

oportunidad de mejora a nivel negocio u

operativo.

72

Gestin de Proyectos Seis Sigma

4. Gestin de proyectos

73

4. Gestin de proyectos

Definicin y caractersticas de proyectos

Costos de calidad

Anlisis de costo beneficio y riesgos en los proyectos

Programacin y monitoreo de proyectos

Trabajo en equipo

74

Gestin de proyectos Etapas

Planeacin decidir que hacer

Programacin decidir cuando hacerlo

Control - Asegurar que se obtienen los resultados planeados

75

Definicin de proyecto

Un proyecto es una serie de actividades y tareas con un objetivo especfico, fechas de inicio y terminacin y recursos consumidos (tiempo, dinero, personal y equipos). Su gestin se enfoca a lograr:

Las metas y objetivos especficos

En el desempeo o tecnologa deseados

Dentro de las restricciones de tiempo y costo

Con los recursos asignados

76

Caractersticas de los proyectos exitosos

El problema est referido a un rea clave del negocio

El problema est 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 organizacin

77

Problemas encontrados en los proyectos

No relevante a clientes o a necesidades del negocio

Tiempo muy largo; sin autoridad para asignar recursos suficientes

Difcil coleccin de datos

No se pueden identificar los errores o defectos

El proceso no es repetitivo

El proceso puede ser cambiado

Se establece el sntoma como el problema

78

Costos de calidad

Los costos de calidad son un vehculo para evaluar los esfuerzos de control de costos e identificar oportunidades de reduccin de costos por medio de mejoras al sistema

Las categoras de los costos de calidad son:

Costos de prevencin

Costos de evaluacin

Costos de falla interna

Costos de falla externa

79

Costos de calidad ptimos

Costo totalde calidad

Costo de evaluacinMs prevencin

Costo defalla

CALIDAD DE CONFORMANCIA 100%

COSTO

SERV.

Al infinito

80

Beneficios financieros de los proyectos anlisis costo beneficio

Realizado para obtener la aprobacin del proyecto por la direccin, se siguen los pasos siguientes:

Identificar los beneficios del proyecto

Expresarlos en monto, tiempo y duracin

Identificar los factores de costo del proyecto incluyendo materiales, personal, recursos

Determinar la ganancia neta

81

Beneficios financieros de los proyectos ndices financieros

Periodo de pago = Inversin 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 inversin (ROI) = Ingreso neto por el proyecto / Inversiones

82

Anlisis de decisiones en proyectos

Evaluar reas potenciales de riesgo de negocio como:

Cambios en la tecnologa

Competencia

Falta de materiales

Regulaciones y problemas de seguridad e higiene

Regulaciones y problemas ambientales

83

PERT (Program evaluation review technique)

EJEMPLO: Cambio de oficinas

Tiempo de la

Actividad Descripcin Predecesores Actividad en semanas

A Seleccionar sitio nuevo - 3

B Crear plan org. Y financiero - 5

C Det. Req. De personal B 3

D Disear instalacin A,C 4

E Construir el interior D 8

F Sel. personal a transferir C 2

G Contratar nuevos empl. F 4

H Trasladar registros, pers. F 2

I Arreglos con bancos B 5

J Capacitar nuevo personal H, E, G 3

RUTA CRTICA - La secuencia de actividades ms larga que nos llevan del nodo de inicio al nodo de terminacin

ACTIVIDADES CRTICAS - Actividades dentro de la ruta crtica.

D = 4

E = 8

A = 3

F = 2 H = 2 J = 3

G = 2

B = 5 C = 3

I = 5

ANALISIS DE SENSIBILIDAD - Permite ver el tiempo de inicio ms prximo (TIP) y el tiempo de

terminacin ms prximo de cada actividad (TTP) sin afectar la solucin presente.

t = Tiempo esperado de duracin de la actividad

1 4

3

6

52

7

8

9

84

Grfica 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

Documentacin del proyecto

El documento inicial es el Project Charter del

proyecto para lograr un objetivo de mejora,

incluye objetivos, plan del proyecto, presupuesto

y aprobacin

Posteriormente se elabora el programa de

actividades del proyecto

86

Revisin de proyectos

Las revisiones son efectuadas por el comit ejecutivo, considera los factores siguientes:

La adecuacin del personal, tiempo, equipo y dinero

La efectividad del proyecto total, en base a reportes intermedios y final

Efectividad de acciones correctivas

87

Equipos de trabajo

El estilo participativo de direccin 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

88

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

Satisfaccin, amistad, aprendizaje, agradecimiento, prestigio

89

Proceso del cambio

El modelo clsico tiene tres fases:

Descongelamiento: de los patrones y prcticas actuales, se presenta la resistencia al cambio

Movimiento: mover al personal a las nuevas formas, prcticas o arreglos

Recongelamiento: una vez cumplida la meta donde quiere estar la empresa

Los esfuerzos para hacer el cambio nunca terminan

90

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 capacitacin

Hacer arreglos negociados para el cambio

Usar manipulacin para obtener apoyo

Usar amenazas o fuerza directa

91

Agente de cambio

Es la persona o grupo que acta como catalizador y asume la responsabilidad para gestin 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. Metodologa Seis Sigma

Fase de Definicin

93

5. Fase de Definicin

Propsitos

Voz del cliente y CTQs

Seleccin inicial del proyecto

Project Charter

Definicin del problema

94

Fase de Definicin - Propsitos Seleccin inicial del proyecto

Identificar a los clientes del proceso o producto afectados

Definir las CTQs (caractersticas crticas para la calidad) desde la perspectiva del cliente

Definir el alcance del proyecto en un nivel especfico manejable (Team Charter)

Desarrollar una Declaracin Refinada del Problema

Documentar las actividades en programa del Proyecto

95

Identificacin del cliente

En trminos simples, un cliente es el receptor de un producto o servicio.

96

Definicin de los CTQs Las caractersticas del producto/servicio que son

importantes para el cliente desde el punto de vista del cliente

Calidad

Del Producto

Precio

Calidad del

Servicio

Documento sin errores

Legibilidad adecuada

Trato e interaccin

Confiabilidad

Velocidad de respuesta

Precio original bajo

Relacin de valor

Garanta

97



Debe tener amplia aceptacin 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

98

Revisin del enfoque del proyecto

Se relaciona el proyecto con las necesidades del cliente?

El proyecto est alineado con la satisfaccin de sus necesidades?

99

Identificando al equipo de proyecto Seis Sigma

Lder del equipo (Black Belt)

Miembros (Green Belts)

Asesor (Master Black Belt)

Patrocinador (Champion, Sponsor)

100

Definicin de Project Charter

Es un acuerdo entre la direccin 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 (lmites)

Establecimiento de metas

Rol de los miembros del equipo

Metas intermedias y productos finales

Recursos requeridos

102

Project Charter - Ejemplo

Descripcin 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

Anlisis 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 comunicacin sobre el proyecto

Negociar las responsabilidades de los diversos grupos en el proyecto y emitir una matriz de responsabilidades

104


Se debe definir claramente el problema (proyecto)

Las descripciones del problema a veces son vagas

Se tiene la tendencia a trabajar en un sntoma y no en el problema

Un problema es la brecha entre lo que es y lo que debe ser

La definicin del problema debe tener elementos medibles. Se debe tener un meta a alcanzar en fecha

105


106

Ejemplo de definicin del problema

Y = f(Xs) La gente no est lo suficientemente sana

X1 = Curar la enfermedad

X2 = Curar el cncer

X3 = Curar el cncer de pulmn

Sera difcil encontrar una cura si no hay definicin

107

La clave se Seis Sigma Identificar y controlar las Xs para satisfacer CTQs

Obtener limones frescos recin exprimidos

Cmo se transportan los limones

Dnde se cultivan los limones

Transportar los limones involucra estas Xs:

Tiempo de trnsito entre agricultor y mayorista

Tiempo de trnsito del mayorista al puesto

El alcance del proyecto debe estar limitado a los factores que representan la principal diferencia :

Tiempo de trnsito del mayorista al puesto

Y = (X1, X2, X3, X4)

Y = (X1, X2)

Y = (X1)

108

Relaciones de sigmas

En base al rendimiento Yrt, la probabilidad de uno o ms errores es:

P(d) = 1- Yrt

Si 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

Mtricas de referencia

Defectos por unidad DPU

Defectos por milln de oportunidades

Tiempo promedio de cuentas por cobrar

Lneas de programa de software sin error

Reduccin en desperdicios

110

Salidas Fase de definicin

Salidas: Una definicin clara de la mejora a lograr y qu 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

Mtricas en relacin a indicadores actuales

Requerimientos del cliente

Plan de trabajo

111


Fase de medicin

112

6. Fase de Medicin

Propsitos y salidas

Plan de coleccin de datos

Herramientas de la fase de medicin

Capacidad de sistemas de medicin

Capacidad de procesos

113

Fase de medicin

Propsitos:

Determinar req. de informacin para el proyecto

Definir las Mtricas de los indicadores del Proceso

Identificar los tipos, fuentes y causas de la variacin en el proceso

Desarrollar un Plan de Recoleccin de Datos

Realizar un Anlisis del Sistema de Medicin (MSA)

Llevar a cabo la recoleccin de datos

Salidas

Diagnstico de la situacin actual del problema

114

Tipos de informacin 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 recoleccin de datos

Un plan de Recoleccin de Datos relacionada con las CTQs de inters es la documentacin de:

Qu informacin se va a recolectar

Por qu se necesita

Quin es responsable

Cmo se va a recolectar

Cundo se va a recolectar

Dnde se va a recolectar

116

Definiciones operativas

El Plan de Recoleccin de Datos debera 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 = (X1, X2, X3, X4Xn)

CTQ Proveedor/Entrada/Proceso

118

Las 7 herramientas estadsticas

Diagrama de Causa efecto para identificar las posibles causas a travs 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 Dispersin para analizar la correlacin entre dos variables, se puede encontrar:

Correlacin positiva o negativa

Correlacin fuerte o dbil

Sin correlacin.

119


Hoja de verificacin para anotar frecuencia de ocurrencias de los eventos (con signos |, X, *, etc.)

Histogramas para ver la distribucin 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


Estratificacin para separar el problema general en los estratos que lo componen, por ejemplo, por reas, departamentos, productos, proveedores, turnos, etc..

Diagrama de flujo para identificar los procesos, las caractersticas crticas en cada uno, la forma de evaluacin, los equipos a usar, los registros y plan de reaccin, se tienen:

Diagramas de flujo de proceso detallados

Diagramas fsicos de proceso

Diagramas de flujo de valor

121

Hoja de verificacin

Se utiliza para reunir datos basados en la observacin del comportamiento de un proceso con el fin de detectar tendencias, por medio de la captura, anlisis y control de informacin relativa al proceso

DEFECTO 1 2 3 4 TOTAL

Tamao errneoIIIII I IIIII IIIII III IIIII II 26

Forma errnea I III III II 9

Depto. EquivocadoIIIII I I I 8

Peso errneo IIIII IIIII IIIIII III IIIII III IIIII IIIII 37

Mal Acabado II III I I 7

TOTAL 25 20 21 21 87

DIA

122

DEFINICION

Clasificacin de los datos o factores sujetos a estudioen una serie de grupos con caractersticas similares.

Estratificacin

123

Diagrama de Pareto Lo primero es lo primero es el pensamiento detrs del

diagrama de Pareto. Enfocar los recursos al problema principal desde la izquierda y continuar hacia la derecha.

La lnea acumulativa contesta la pregunta Qu clases de defectos constituyen el 80%?

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

a b c d e

124

Diagrama de Pareto

EJEMPLO: Se tienen los errores siguientes:

A. Ortografa 20

B. Sintaxis 60

C. No legible 80

D. Cantidad equiv. 30

E. Mal impresa 10

Construir un diagrama de Pareto y su lnea acumulativa

125

Carta de tendencia y Diagrama de dispersin

Es una grfica de lnea (Excel) mostrando el comportamiento de una variable (ventas, produccin, desperdicio, etc. ) contra el tiempo (meses, das, etc.)

El diagrama de dispersin muestra en una grfica de coordenadas (X,Y) la relacin que existe entre dos variables (X y Y)

La correlacin indica el grado de dependencia de las variables X y Y en el diagrama de dispersin

126

Capacidad de Proceso

127

_

Xxi

s

Z

LIE

Especificacin

inferior

LSE

Especificacin

superior

p = porcentaje de partes fuera de Especificaciones

128

Nigels Trucking Co.

Teora del camin y el tnel

El tnel (especificacin) tiene 9' de ancho. Elcamin (variacin del proceso) tiene 10 y elchofer es perfecto. Pasara el camin? NO, lavariabilidad del proceso es mayor a la especificacin.

Ancho 9

El proceso debe estar en control,

tener capacidad y estar centrado

129

Capacidad del proceso Fraccin defectiva

Zi = LIE - Media del procesoDesviacin Estndar

LSE - Media del proceso

Desviacin Estndar

La fraccin defectiva se calcula con las tablas de distribucin normal

P(Zi) = rea en tabla (-Z)

P(-Zs) = rea en tabla

Zs =

Fraccin defectiva = P(Zi) + P(Zs)

130

Clculo 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 el

proceso cumpla especificaciones

131

Capacidad de procesos bajo Seis Sigma

Motorola not que muchas operaciones en productos

complejos tendan a desplazarse 1.5 sobre el

tiempo, por tanto un proceso de 6 a la larga

tendr 4.5 hacia uno de los lmites de

especificacin, generando 3.4 DPMOs (defectos por

milln de oportunidades)

132

Capacidad de Proceso

Nota: La capacidad a

largo plazo, asume la

media de proceso

como desplazada de

la especificacin 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 nmero 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 USL

Process Data

Sample N 50

StDev (Within) 0.85577

StDev (O v erall) 0.80259

LSL 9.00000

Target *

USL 14.00000

Sample Mean 11.74400

Potential (Within) C apability

C C pk 0.97

O v erall C apability

Pp 1.04

PPL 1.14

PPU 0.94

Ppk

C p

0.94

C pm *

0.97

C PL 1.07

C PU 0.88

C pk 0.88

O bserv ed Performance

PPM < LSL 0.00

PPM > USL 0.00

PPM Total 0.00

Exp. Within Performance

PPM < LSL 671.85

PPM > USL 4191.66

PPM Total 4863.51

Exp. O v erall Performance

PPM < LSL 314.35

PPM > USL 2470.24

PPM Total 2784.59

Within

Overall

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

Despus de la

inspeccin de recepcin

De las operaciones

de Maquinado

En los puestos

de prueba -

1er intento

125,526 unidades desperdiciadaspor milln 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 ms errores es:

P(d) = 1- Yrt

Si 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)?

Qu proceso se considera? Facturacin y CxC

Cuntas unidades tiene el proceso? 1,283

Cuntas estn libres de defectos? 1,138

Calcular el desempeo del proceso 1138/1283=0.887

Calcular la tasa de defectos 1 - 0.887 = 0.113

Determinar el nmero 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 milln de oportunidades DPMO = 4,709

Calcular #sigmas con tabla de conversin de sigma 4.1

137

Capacidad de los sistemas de medicin

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 medicin.

Igualmente, el sistema de medicin 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:

Poblacin Conocida Persona #1 Persona #2

Muestra # Atributo #1 #2 #1 #2

% DE EFECTIVIDAD DE DISCRIMINACION(3)

-> 85.00%(4)

-> 85.00%

1 G G G G G Y Y

2 G G G G G Y Y

3 G G G G G Y Y

4 G G G G G Y Y

5 G G G G G Y Y

6 G NG G G G N N

7 G G G G G Y Y

8 G G G G G Y Y

9 NG G G NG NG N N

10 NG NG NG G G N N

11 G G G G G Y Y

12 G G G G G Y Y

13 NG NG NG NG NG Y Y

14 G G G G G Y Y

15 G G G G G Y Y

16 G G G G G Y Y

17 NG NG NG NG NG Y Y

18 G G G G G Y Y

19 G G G G G Y Y

20 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

mnimo!

Acuerdo

Y=S N=No

Acuerdo

Y=S N=No

% DE EFECTIVIDAD DE DISCRIMINACION VS. EL ATRIBUTO

140

Interpretacin 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 evaluacin del operador y la del experto.

3. % de Efectividad de Discriminacin es la medida de el acuerdo que existe entre los operadores.

4. % de Efectividad de Discriminacin 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 medicin

Sistema de evaluacin R&R validado

Evaluacin de la situacin actual de la variable de respuesta (Y) objeto del problema y de los factores que pueden tener influencia en la misma (Xs), expresado en ppm, DPU, DPMO, Sigmas del proceso u otro indicador relacionado con el proceso.

Evaluacin de la capacidad de los procesos tanto en la variable de respuesta (Y) como en los factores de influencia (Xs), Cp, Cpk, Pp, Ppk, fraccin defectiva.

142


Fase de anlisis

143

7. Fase de Anlisis

Propsitos y salidas

Anlisis del Modo y Efecto de Falla (AMEF)

Herramientas para la fase de anlisis

Verificacin de causas raz

144

Fase de Anlisis

Propsitos:

Establecer hiptesis sobre las posibles Causas Raz

Refinar, rechazar, o confirmar la Causa Raz

Seleccionar las Causas Raz ms importantes:

Las pocas Xs vitales

Salidas:

Causas raz validadas

Factores de variabilidad identificados

145

Diagrama de

Ishikawa

Diagrama de

relaciones

Diagrama

de rbol

Anlisis del Modo y Efecto de

Falla (AMEF)

QFD

Diagrama

Causa Efecto

CTQs = Ys

Operatividad

X's vitales

Diagrama

de Flujo

del

proceso

Pruebas

de

hiptesis

Causas raz

validadas

Causa

Raz?

Definicin

Y=X1 + X2+. .Xn

X's

Causas

potenciales

Medicin Y,

X1, X2, Xn

FASE DE ANLISIS

SiNo

146

Anlisis del Modo yEfecto de Falla (AMEF)

147

Qu es el AMEF?

El Anlisis 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 anlisis.

148

Modos de fallas vsMecanismos de falla

El modo de falla es el sntoma 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 (mtodos no claros; cansancio; formatos ilegibles) o cualquier otra razn 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 Omisiones

Recursos inadecuados Monto equivocadoServicio no adecuado Tiempo 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 deficienteOperacin errtica Claridad insuficiente

Causa- 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 Nmero _________________

Proceso ________________ Prepar _______________ Pagina _______de _______

Equipo de Trabajo ___________ FECHA (orig.) de AMEF ______(rev.) ______

Paso del

proceso

Modos de Falla

Potenciales

Efecto (s)

Potencial (es)

de falla

S

e

v

.

Causa(s)

Potencial(es)

o Mecanismos

de falla

O

c

c

u

r

Controles

Proceso

Actuales

D

e

t

e

c

R

P

N

Accin

Sugerida

Responsable

y fecha lmite

de Terminacin

Accin

Adoptada

S

e

v

O

c

c

D

e

t

R

P

N

Resultados de Accin

ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA

AMEF de Proceso

152



Equipo de Trabajo ___________ FECHA (orig.) de FMEA ______(rev.) ______

Paso de procesoModos de Falla

Potenciales

Efecto (s)

Potencial (es)

de falla

S

e

v

.

Causa(s)

Potencial(es)

de los Mecanismos

de falla

O

c

c

u

r

Controles del

Proceso

Actual

D

e

t

e

c

R

P

N

Accin

Sugerida

Responsable

y fecha lmite

de Terminacin

Accin

Adoptada

S

e

v

O

c

c

D

e

t

R

P

N

Factura correcta

Resultados de Accin


AMEF de Proceso

Relacione los

pasos del

proceso

Pasos del procesoDel diagrama de flujo

153




Paso del

proceso

Modos de Falla

Potenciales

Efecto (s)

Potencial (es)

de falla

D

i

v

Causa(s)

Potencial(es)

oMecanismos

de falla

O

c

c

u

r

Controles de

Proceso

Actuales

D

e

t

e

c

R

P

N

Accin

Sugerida

Responsable

y fecha lmite

de Terminacin

Accin

Adoptada

S

e

v

O

c

c

D

e

t

R

P

N

Factura correcta Datos incorrectosLOCAL:

Rehacer

la factura

MAXIMO PROXIMO

Contabilidad

equivocada

CON CLIENTE

Molestia

Insatisfaccin

Resultados de Accin


AMEF de Proceso

Describir los efectos de

modo de falla en:

LOCAL

El mayor subsecuente

Y Usuario final

CTQs del QFD oMatriz de Causa Efecto

154


Ensamble ________________ Prepar _______________ Pagina _______de _______


Paso del

proceso

Modos de Falla

Potenciales

Efecto (s)

Potencial (es)

de falla

S

e

v

.

Causa(s)

Potencial(es)

de los Mecanismos

de falla

O

c

c

u

r

Controles de

Diseo/Proces

o Actuales

D

e

t

e

c

R

P

N

Accin

Sugerida

Responsable

y fecha lmite

de Terminacin

Accin

Adoptada

S

e

v

O

c

c

D

e

t

R

P

N

Factura correcta Datos incorrectosLOCAL:

Rehacer la

factura

MAXIMO PROXIMO

Contabilidad 7

erronea

CON CLIENTE

Molestia

Insatisfaccin

Resultados de Accin


AMEF de Proceso

Identificar causas y

mecanismos de

falla que originan

los modos de falla

identificados.

Causas potencialesDe Diagrama de IshikawaDiagrama de rbol oDiagrama de relaciones

155

Producto de Severidad, Ocurrencia, y Deteccin

RPN / Gravedad usada para identificar principales CTQs

Severidad mayor o igual a 8

RPN mayor a 150

Clculo del RPN (Nmero de Prioridad de Riesgo)

156




Pasos del

proceso

Modos de Falla

Potenciales

Efecto (s)

Potencial (es)

de falla

S

e

v

.

Causa(s)

Potencial(es)

de los Modos

de falla

O

c

c

u

r

Controles de

Proceso actual

D

e

t

e

c

R

P

N

Accin

Sugerida

Responsable

y fecha lmite

de Terminacin

Accin

Adoptada

S

e

v

O

c

c

D

e

t

R

P

N

Factura Datos LOCAL:

incorrecta incorrectos Rehacer

la factura

MAXIMO PROXIMO

Contabilidad 7 3 5 105erronea

CON CLIENTE

Molestia

Insatisfaccin

Resultados de Accin


AMEF de Proceso

Riesgo = Severidad x

Ocurrencia x

Deteccin

Causas probables a atacar primero

157

Planear Acciones

Requeridas para todos los CTQs

Listar todas las acciones sugeridas, qu persona es la responsable y fecha de terminacin.

Describir la accin adoptada y sus resultados.

Recalcular nmero de prioridad de riesgo .

Reducir el riesgo general del proceso

158

Herramientas de la Fase de Anlisis

Identificacin de causas potenciales

Anlisis de Regresin

Pruebas de Hiptesis

159

Identificacin de causas potenciales

Tormenta de ideas

Diagrama de Ishikawa

Diagrama de Relaciones

Diagrama de rbol

Verificacin de causas raz

160

Tormenta de ideas

Tcnica para generar ideas creativas cuando la mejor solucin 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 nmero 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


Anotar el problema en el cuadro de la derecha

Anotar en rotafolio las ideas sobre las posibles causas asignndolas a las ramas correspondientes a:

Medio ambiente

Mediciones

Materia Prima o informacin de trabajo

Maquinaria o equipos

Personal y

Mtodos

o

Las diferentes etapas del proceso de servicio


Medio

ambiente Mtodos Personal

Qu

produce

bajas ventas

de

Tortillinas

Ta Rosa?

Clima

hmedo

Calidad del

producto

Tipo de

exhibidor

Falta de

motivacinAusentismo

Rotacin de

personal

Maquinara Materiales

Clientes con

ventas bajas

Malos

itinerarios

Descompostura

del camin

repartidor

Distancia de

la agencia al

changarro

Medicin

Seguimiento

semanal

Conocimiento

de los

mnimos por

ruta

Frecuencia

de visitas

Elaboracin

de pedidos

Posicin de

exhibidores

Falta de

supervi

cin

164

Programacindeficiente

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. reas 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 coordinacin al fincar

pedidos entre marketing y la op.

Falta de control deinventarios en

compras

Influencia de lasituacin econ del

pas

No hay com..... Entre comprascon la op. general

No hay coordinacinentre la operacin y las unidades

del negocio

Falta de coordinacin 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 deprogramacinde acuerdo a pedidos

Perdida de mercadodebido a la

competencia

Constantes cancelaciones

de pedidosde marketing

No hay coordinacinentre marketing

operaciones

Falta de comunicacinentre las unidades

del negocio

Diagrama de relaciones

165

Diagrama de rbol o sistemtico

Meta Medio

Meta

Meta

Medio

Medio

Meta uobjetivo

Medioso planes

Medioso planes

Medios

MediosMedios

Primer nivel

Segundo nivel

Tercer nivel

Cuarto nivel

166

Verificacin de posibles causas

Para cada causa probable , el equipo deber por medio del diagrama 5Ws 1H

QU, POR QU, CMO, CUNDO, DNDE:

Llevar a cabo una tormenta de ideas para verificar la causa.

Seleccionar la manera que:

Represente la causa de forma efectiva, y

Realizar una comprobacin estadstica

167

Modelando relaciones entre variables

Anlisis de regresin

168

El anlisis de regresin es un mtodo estandarizado para localizar la correlacin entre dos grupos de datos, y, quiz ms importante, crear un modelo de prediccin.

Puede ser usado para analizar las relaciones entre: Una sola X predictora y una sola Y

Mltiples predictores X y una sola Y

Varios predictores X entre s

Anlisis de Regresin

169

DefinicionesCorrelacin

Establece si existe una relacin entre las variables y

responde a, Qu tan evidente es esta relacin?"

Regresin

Describe con ms detalle la relacin entre las variables.

Construye modelos de prediccin a partir de informacin

experimental u otra fuente disponible.

Regresin lineal simple

Regresin lineal mltiple

Regresin no lineal cuadrtica o cbica

170

Correlacin de la informacin de las X y las Y

Correlacin PositivaEvidente r=1

0

5

10

15

20

25

0 5 10 15 20 25

X

Y

Correlacin NegativaEvidente r = -1

0

5

10

15

20

25

0 5 10 15 20 25

X

Y

CorrelacinPositiva r=0.8

0

5

10

15

20

25

0 5 10 15 20 25

X

Y

CorrelacinNegativa r=-0.8

0

5

10

15

20

25

0 5 10 15 20 25

X

Y

Sin Correlacin r = 0

10

15

20

25

5 10 15 20 25

X

Y

0

5

0

171

Ejemplo

Predecir las ventas mensuales en funcin del costo de publicidad. Determinar el coeficiente de correlacin, el de determinacin 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 regresin lineal

Publicidad

Ve

nta

s

3.253.002.752.502.252.001.751.50

10

9

8

7

6

5

4

3

2

1

S 0.572711

R-Sq 95.7%

R-Sq(adj) 95.1%

Fitted Line PlotVentas = - 4.667 + 4.397 Publicidad

173

Interpretacin de los Resultados

La ecuacin de regresin (Ventas = -4.67+4.39 Pub) describe la

relacin entre la respuesta de prediccin Y y la variable predictora X

r (coef. de correlacin) indica el nivel de ajuste de los puntos a la recta de regresin (debe tender a 1)

r2 = R2 (coef. de determinacin) es el porcentaje de variacin

explicado por la ecuacin de regresin respecto a la variacin total

en el modelo (R-sq)

174

Regresin mltiple

La regresin mltiple no permite identificar por ejemplo la infuencia que ejercen en las ventas (Y) los productos A, B y C (Xs)

VentasProd.

AProd.

BProd.

C

271.8 33.53 40.55 16.66

264 36.5 36.19 16.46

238.8 34.66 37.31 17.66

230.7 33.13 32.52 17.5

251.6 35.75 33.71 16.4

257.9 34.46 34.14 16.28

175

Resultados de la regresin Mltiple

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 Hiptesis

177

Pruebas de Hiptesis

Variables Atributos

Tablas de

Contingencia Chi Cuad.

Correlacin

No Normal

Normal

Varianza Medianas

Variancia Medias

1- Poblacin - Chi

2- Pob. F

Homogeneidad

de Varianzas

de Levene

Homogeneidad

de Varianzas

de Bartlett

Correlacin

Prueba de signos

Wilcoxon

Mann-

Whitney

Kurskal-

Wallis

Prueba de Mood

Friedman

Pruebas Z, t

ANOVA

Correlacin

Regresin

1- Poblacin

2- Poblaciones

Una va

Dos vas

Residuos

distribuidos

normalmente

Proporciones - Z

178

Pruebas de MediasPrueba Z o t de 1 poblacin: 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, direccin o va: Prueba si ms de dos promedios de las muestras son iguales.

Pruebas de ProporcionesPrueba Z de 1 o 2 poblaciones: Prueba si una

proporcin es igual a la meta o si dos proporciones son iguales.

Resumen de pruebas de Hiptesis Datos normales

179

Qu representa esto?

Sit. antes Sit. despus

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 Hiptesis

Pregunta Prctica: Ha habido una mejora significativa?

Pregunta estadstica:

La media del Despus (85.54) es significativamente

diferente de la media del Antes (84.24)? o su diferencia se

da por casualidad en una variacin de da a da.

181

Prueba de Hiptesis

Debemos demostrar que ha habido una mejora, o

sea que la Ho debe estar equivocada

Ho:

Ha:

a

a

b

b

Ho: Hiptesis Nula:

No existe diferencia entre el Antes y el Despus

Ha: Hiptesis Alterna: Las medias del Antes y Despus son diferentes.

182

Pruebas de Hiptesis

Se trata de probar una afirmacin sobre parmetros de la poblacin.

Por ejemplo: La media = 12; La proporcin = 0.3Media 1 = Media 2

Pasos:1. Establecer las hiptesis Ho y Ha y tipo de prueba2. Determinar el estadstico de prueba3. Determinar la regin de rechazo4. Ver si el estadstico de muestra cae en zona de rechazo5. Tomar una decisin

183

ANOVA Anlisis de varianza

diferentessonsunasAHa

Ho a

'lg:

.........: 321

184

ANOVA Ejemplo de datos

Niveles del Factor Horas entrenamiento y Nivel desempeo

Horas de Respuesta

capacitacin Nivel de desempeo

15 7 7 15 11 9

20 12 17 12 18 18

25 14 18 18 19 19

30 19 25 22 19 23

35 7 10 11 15 11

One-way ANOVA: 15, 20, 25, 30, 35

Source DF SS MS F P

Factor 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 onPooled StDev

Level 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 Hiptesis

Variables Atributos

Tablas de

Contingencia Chi Cuad.

Correlacin

No Normal

Normal

Varianza Medianas

Variancia Medias

1- Poblacin - Chi

2- Pob. F

Homogeneidad

de Varianzas

de Levene

Homogeneidad

de Varianzas

de Bartlett

Correlacin

Prueba de signos

Wilcoxon

Mann-

Whitney

Kurskal-

Wallis

Prueba de Mood

Friedman

Pruebas Z, t

ANOVA

Correlacin

Regresin

1- Poblacin

2- Poblaciones

Una va

Dos vas

Residuos

distribuidos

normalmente

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 hipottico.

Prueba Mann-Whitney : Prueba si dos medianas de muestras son iguales.

Resumen de pruebas de Hiptesis 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 ms de dos medianas de poblaciones similares son iguales.

Pruebas de Varianzas

Prueba de Levene : Prueba si las varianzas de dos ms poblaciones son iguales.

Resumen de pruebas de Hiptesis Datos no normales

189

Salidas de la fase de anlisis

El equipo deber comprobar cada causa probable identificando las causas riz:

Llevar a cabo una tormenta de ideas para verificar la causa.

Comprobar la causa tanto fsicamente como con pruebas de hiptesis

190


Fase de Mejora

191

8. Fase de Mejora

Propsitos y salidas

Mtodos de Simulacin

Diseo de experimentos

Tcnicas de creatividad

Implantacin y verificacin de soluciones

192

Fase de mejora

Propsito:

Desarrollar, probar e implementar soluciones que eliminen las causas raz

Salidas

Acciones planeadas y probadas que eliminen o reduzcan el impacto de las causas raz identificadas

Comparaciones de la situacin antes y despus para identificar la dimensin de la mejora, comparar los resultados planeados (meta) contra lo alcanzado

193

Tormenta de

ideas

Tcnicas de

creatividad

Metodologa

TRIZ

Generacin de soluciones

Diseo de

experimentos

Mtodos de

Simulacin

No

Implementacin de

soluciones y verificacin

de su efectivdad

Evaluacin de soluciones

(Fact., ventajas, desventajas)

Soluciones

verificadas

Solucin

factible?

Si

Causas

raz

FASE DE MEJORA

Efecto de X's

en las Y =

CTQs

Ideas

194

Herramientas de la fase de mejora

Mtodos de Simulacin de procesos administrativos


Mtodos de creatividad

Ingeniera Industrial

195

Mtodos de Simulacin para generar soluciones

Excel, SimQuick yArena

196

Simulacin de oportunidad de inversin por medio de NPV

Assumptions

Startup Costs 150,000$ Variable Costs 75% of Revenue

Selling 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 4

Demand 9.0 12.0 8.0 11.0

Revenue 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

Simulacin del comportamiento de colas de espera con programa Q

M/G/1 queuing computations

average

Arrival rate 1 per hour service RATE

Average service TIME 0.5 hours 2 per hour

Standard dev. of service time 0.5 hours

Time unit hour

Utilization 50.00%

P(0), probability that the system is empty 0.5000

Lq, expected queue length 0.5000

L, expected number in system 1.0000

Wq, expected time in queue 0.5000 hours

W, expected total time in system 1.0000 hours

198

Modelos de simulacin en Excel

ENTIDADES / OBJETOS:

BUFFERS (COLAS):

ENTRANCES (ENTRADAS):

WORK STATIONS (ESTACIONES DE PROCESO):

EXITS (SALIDAS):

DECISIN POINTS (PUNTOS DE DECISIN):

RESOURCES (RECURSOS):

PROBABILITY DISTRIBUTIONS (DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD):

199

SimQuick

Entrance(s) Puerta Objects entering process 56.40

Objects unable to enter 6.00

Service level 0.92

Work Station(s)Cajero Work cycles started 54.60

Fraction time working 0.99

Fraction time blocked 0.00

Buffer(s) Cola Mean inventory 6.41

Mean cycle time 14.04

Clientes servidos Final inventory 53.60

Mean inventory 26.33

Ejemplo 1. Atencin de un cajero de banco

WORK

ENTRANCE STATION

Cap. 100

hay 0 inciales

Clientes Cap=10 hay 5

BUFFER BUFFER

Llegan cada Distrib. Normal

2 min. En promedio Media = 2.2 min y desv. Estandar de 0.5 min.

Puerta Cola CajeroClientes

servidos

200

Simulacin con Arena

201

Operacin Bancaria

202

Diseo de Experimentos (DOE) para generar soluciones

203

Cambios deliberados y sistemticos de las variables de entrada

(factores) para observar los cambios correspondientes en la

salida (respuesta).

Proceso

Entradas Salidas (Y)

Diseo de

Producto

Entradas Salidas (Y)

Qu es un diseo de experimentos?

204

Las Xs con mayor influencia en las Ys

Cuantifica los efectos de las principales Xs incluyendo sus interacciones

Produce una ecuacin que cuantifica la relacin entre las Xs y las Ys

Se puede predecir la respuesta en funcin de cambios en las variables de entrada

El Diseo 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 Niveles

B. Tiempo del mtodo 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 Variacin y el Promedio1. La Variacin del Resultado

4. Ni la Variacin 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 Mximo es el Mejor

Tiempo de Ciclo Tiempo de

respuesta

Errores en docs.

Durabilidad Operacin sin falla

Objetivo Ejemplos de Salidas

1. El Valor Meta es el Mejor

Meta

Lograr un

valor meta con

variacin mnima

Entrega de trmites

2. El Valor Mnimo es el Mejor

0

Tendencia de salida

hacia arriba

Tendencia de

salida hacia cero

208

Factor A. Empleado

79

78

95

92Mtodo 2

84

87

9087

Mtodo 1

PedroJuanFactor B.

Mtodo de

Servicio

Y = Satisfaccin

Del cliente

El empleado afecta la satisfaccin del cliente?

El mtodo de servicio afecta en la satisfaccin del cliente?

Qu efecto tiene la interaccin entre el empleado y el mtodo sobre la satisfaccin del cliente?


209

Tabla ANOVA Experimento de satisfaccin del cliente

250.0007Total

3.50014.00014.0004Error

0.01120.5772.00072.00072.0001Empl.* Mtodo

0.4920.572.0002.0002.0001Mtodo

0.00246.29162.00162.00162.0001Empl.

PFMS AjSS AjSS SecDFOrigen El empleado es significativo.

El Mtodo

combinado con

el empleado, si

es significativo.

El Mtodo slo

no es

significativo.

210

Grfica de efectos principales

BA

1-1 1-1

90

88

86

84

82

Res

Main Effects Plot (data means) for Res

211

Grfica de interacciones

-1

1

1 1-1-1

90

85

80

B

A

Mean

Interaction Plot (data means) for Res

212

Grfica superficie de respuesta

1

0

-1B

80

85

90

95

0

Res

-1

1A

Surface Plot of Res

213

Generacin de soluciones con mtodos 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

qu procedimiento podemos sustituir por el actual?

cmo podemos combinar la entrada del cliente?

Qu podemos adaptar o copiar de alguien ms?

Cmo podemos modificar nuestro proceso actual?

Qu podemos ampliar en nuestro proceso actual?

Cmo puede apoyarnos el cliente en otras reas?

Qu podemos eliminar en la forma de inv. Del cliente?

qu arreglos podemos hacer al mtodo actual?

215

Lista de atributos

Lista de atributos: Dividir el problema en partes

Lista de atributos para mejorar una linterna

Componente Atributo Ideas

Cuerpo Plstico Metal

Interruptor Encendido/ApagadoEncendido/Apagado/luminosidad media

Batera Corriente Recargable

Bombillo de Vidrio Plstico

Peso Pesado Liviano

216

Anlisis morfolgico

Conexiones morfolgicas forzadas

Ejemplo: Mejora de un bolgrafo

Cilindrico Material TapaFuente deTinta

De mltiplescaras

Metal Tapa pegada Sin repuesto

Cuadrado Vidrio Sin Tapa Permanente

En forma decuentas

Madera RetrctilRepuesto depapel

En forma deescultura

PapelTapadesechable

Repuestohecho de tinta

217

Los Seis Sombreros de pensamiento

Dejemos los argumentos y propuestas y miremos los datos y las cifras.

Exponer una intuicin sin tener que justificarla

Juicio, lgica y cautela

Mirar adelante hacia los resultados de una accin propuesta

Interesante, estmulos y cambios

Visin 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 distribucin

Tienen bolsas productos de bolsillo

Tienen capote publicidad amplia territorial

219

Listas de verificacin

Haga Preguntas en base a las 5W 1H.

Por qu es esto necesario?

Dnde debera hacerse?

Cundo debera hacerse?

Quin lo hara?

Qu debera hacerse?

Cmo debera hacerse?

220

Mapas mentales

Se inicia en el centro de una pgina con la idea principal, y trabaja hacia afuera en todas direcciones, produciendo una estructura creciente y organizada compuesta de palabras e imgenes claves

Organizacin; Palabras Clave; Asociacin; Agrupamiento

Memoria Visual: Escriba las palabras clave, use colores, smbolos, iconos, efectos 3D, flechas, grupos de palabras resaltados.

Enfoque: Todo Mapa Mental necesita un nico centro.

221

TRIZ

Hay tres grupos de mtodos para resolver problemas tcnicos:

Varios trucos (con referencia a una tcnica)

Mtodos basados en utilizar los fenmenos y efectos fsicos (cambiando el estado de las propiedades fsicas de las substancias)

Mtodos complejos (combinacin de trucos y fsica)

222

TRIZ 40 herramientas Segmentacin

Extraccin

Calidad local

Asimetra

Combinacin/Consolidacin

Universalidad

Anidamiento

Contrapeso

Contramedida previa

Accin previa

Compensacin anticipada

Accin parcial o excesiva

Transicin a una nueva dim.

Vibracin mecnica

Accin peridica

Continuidad de accin til

Apresurarse

Convertir lo daino a benfico

Construccin Neumtica o hidrulica

Membranas flexibles de capas delgadas

Materiales porosos

223

TRIZ 40 herramientas Equipotencialidad

Hacerlo al revs

Retroalimentacin

Mediador

Autoservicio

Copiado

Disposicin

Esferoidicidad

Dinamicidad

Cambio de color

Homogeneidad

Rechazar o recuperar partes

Transformacin de propiedades

Fase de transicin

Expansin trmica

Oxidacin acelerada

Ambiente inerte

Materiales compuestos

224

Generar y evaluar las soluciones

Generar soluciones para eliminar la causa raz o mejora del diseo

Probar en pequeo la efectividad de las soluciones

Evaluar la factibilidad, ventajas y desventajas de las diferentes soluciones

Hacer un plan de implementacin de las soluciones (Gantt o 5W 1H)

225

Implantacin de solucionesPUNTO CRITICO ACTIVIDADES

* Realizar las medidas como se haban acordado * Antes de aplicar las medidas correctivas

* Verificar si no hay efectos secundarios * Probar las ideas de mejora, investigar efectos

* Dar capacitacin y entrenamiento. secundarios que puedan afectar al producto o reas*

Los equipos implantan las acciones correctivas y despus poner en prctica las soluciones.

* Obtener la aprobacin de las reas 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 RESUL

TADO

JUICIO QUIENDOC. A PROC. DE

AUTOR.

1

2

JULIO 97

JULIO 97

DEPTO.

A

DEPTO.

B

PERSISTENCIA DE

ERRORES

IMPACTO DE

ERRORES

J. PREZ

L.TORRES

226

Implantacin de soluciones

15 GUOQCSTORY.PPT

227

Verificacin de solucionesPUNTO CRITICO ACTIVIDADES

* Verificar hasta obtener efectos estables ampliando * Hacer anlisis comparativo antes y despus

los datos histricos en grficas de la etapa de * En caso de aplicar varias medidas

correctivas

"razn de seleccin del tema" , Verificar los efectos intangibles sin omisiones

* Comparar el efecto en grfica entre antes y despus

de DMAIC respecto al objetivo. confirmar el efecto sobre cada concepto de

(relacin humana, capacidad, trabajo en equipo, contramedidas.

entusiasmo, rea de trabajo alegre).

* Determinar los beneficios monetarios, indirectos e intangibles.Investigar si existen reas 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 0.870.94

0.79

0.99 0.94

0

0.5

1

1.5

2

2.5

May-97 Jun-97 Jul-97 Aug-97 Sep-97 Oct-97 Nov-97 Dec-97 Jan-98 Feb-98 Mzo-98 Apr-98

%D < 1 %

Ejemplo 1.%

D

E

F

E

C

T

U

S

O

228


Fase de Control

229

9. Fase de Control

Propsitos y salidas

Plan de control

Control estadstico del proceso

Tcnicas 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 mtodos de control implementados

Capacitacin en los nuevos mtodos

Documentacin completa y comunicacin de resultados, lecciones aprendidas y recomendaciones

231

Estndares

de trabajo

Documentar

y Capacitar

Herramientas

Lean

Auditoria del Plan de calidad

Plan de

Calidad

CEP -

Poka Yokes

No

Tomar acciones correctivas

y preventivas -

Actualizar AMEF

Proceso

en control?

Si

Soluciones

implementadas

FASE DE CONTROL

232

NOTAS

SOLICITUD DE NUEVO

SUMINISTRO

ELABORACION DE SOLICITUD DE

NUEVO SUMINISTROREGISTRO 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 PORTATIL

SYLLABUS 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

ANTERIOR

SYLLABUS INDIVIDUAL

SE EJECUTA TRABAJO?

LINIERO DE

SERVICIO AL

CLIENTE

SI CUMPLE CON LOS DOCE

LINEAMIENTOS INTERNOS,

PROCEDE LA CONEXIN

DEL SERVICIO

SYLLABUS INDIVIDUAL

SE RECHAZA SOLICITUD ATENCIN DE SOLICITUD

LINIERO DE

SERVICIO AL

CLIENTE

CONSULTA DE

SOLICITUD (SAC) R

7.2.2-01 RECHAZO F

7.2.2-01

INDICE DE RECHAZO

INSTALACIN 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 NORMAS

VEHICULO

HERRAMIENTAS Y

MATERIAL

SYLLABUS INDIVIDUAL

TERMINACION DE SOLICITUDES

LINIERO DE

SERVICIO AL

CLIENTE

CONSULTA DE

SOLICITUD (SAC) R

7.2.2-01

TIEMPO PROMEDIO DE

CONEXINSYLLABUS 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

CLIENTE

SYLLABUS INDIVIDUAL

SUPERVISION DEL SERVICIO

LIDER DE

SERVICIO AL

CLIENTE

R- 8.2.4-05 GUIA DE

SUPERVISION

BITACORA DEL LINIERO

DE SERVICIO AL

CLIENTE

CUMPLIMIENTO DE NORMAS SYLLABUS INDIVIDUAL

ANALISIS DE INDICADORES

LIDER DE

SERVICIO AL

CLIENTE

REVISION DE AREAS DE

XITOMETAS CUMPLIDAS SYLLABUS INDIVIDUAL

DOCUMENTOS RELACIONADOS

PLAN DE CALIDAD DE CONEXION DE NUEVOS SERVICIOS EQUIPO DE SERVICIO AL CLIENTE

Apuntes Seis Sigma

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