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CAPITULO 2: MARCO TEORICO

En este captulo se expondr lo que es la metodologa Seis Sigma, cules son sus

objetivos, sus fases y las herramientas involucradas en su desarrollo. En la primera parte

se describe que es Seis Sigma y cules son sus objetivos. Posteriormente se da una

breve resea sobre los antecedentes de esta metodologa. Despus se explica cul es su

mtrica as como otras mtricas involucradas. Finalmente se expone un mapa sobre la

metodologa utilizando el proceso de mejora DMAIC en donde se explican los objetivos

de cada fase as como sus pasos y algunas herramientas utilizadas.

2.1 Qu es Seis Sigma?

Seis Sigma es una estrategia de mejora continua que busca identificar las causas de los

errores, defectos y retrasos en los diferentes procesos de negocio, enfocndose en los

aspectos que son crticos para el cliente (Gutirrez y de la Vara, 2004, p. 548). La

estrategia Seis Sigma se basa en mtodos estadsticos rigurosos que emplean

herramientas de calidad y anlisis matemticos, ya sea para disear productos y

procesos o para mejorar los ya existentes. Esta estrategia requiere que se optimicen las

salidas del proceso mediante un enfoque en las entradas y procesos involucrados.

Matemticamente esto se describe mediante la siguiente ecuacin:

Y = f(x) (1)

Esto se expresa como Y es una funcin de x; donde Y es una variable dependiente de

una salida del proceso, un efecto o sntoma que hay que monitorear y x son variables

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2.2 Antecedentes

Seis Sigma fue introducida por primera vez en 1987 en Motorola por un equipo

de directivos encabezados por Bob Galvin, presidente de la compaa con el

propsito de reducir los defectos de productos electrnicos. Desde entonces Seis

Sigma ha sido adoptada, enriquecida y generalizada por un gran nmero de

compaas. Adems de Motorola, otras compaas que han adoptado la

metodologa y logrado grandes xitos son Allied Signal1que inicio su programa

en 1994 y General Electric2que inicio en 1995. Uno de los factores decisivos

fue que los presidentes de estas compaas, Larry Bossidy y Jack Welch,

respectivamente, encabezaron y apoyaron de manera entusiasta y firme el

programa dentro de sus organizaciones (Gutirrez y de la Vara, 2004, p. 548).

A continuacin se presentan algunos resultados logrados por estas compaas gracias a

Seis Sigma (Gutirrez y de la Vara, 2004, p.548, citado en Hahn et al., 2000 y Harry,

1998):

Motorola logr aproximadamente 1000 millones de dlares en ahorros durante

tres aos y el premio a la calidad Malcom Baldrige en 1988.

Allied Signal logro ms de 2000 millones de dlares en ahorros entre 1994 y

1999.

GE alcanzo ms de 2250 millones de dlares en ahorros en dos aos (1998-

1999).

1Allied Signal es una compaa de diversas areas como la aeroespacial, automotriz y materiales. Cuentacon ms de 70 mil empleados y sus ingresos anuales son alrededor de 25 mil millones de dlares.

2GE es un gigante corporativo en todo el mundo en diversas reas como la aeroespacial, entretenimiento,equipo mdico, etc. Tiene ms de 300 mil empleados y su capital supera los 450 mil millones de dlares.

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2.3 Mtrica Seis Sigma

La letra griega Sigma () es utilizada en estadstica para denominar la desviacin

estndar(medida de dispersin de los datos respecto al valor medio). Mientras ms alto

sea el Sigma y, consecuentemente, menor la desviacin estndar, el proceso es mejor,

ms preciso y menos variable (Wikipedia, 2007). Como se mencion anteriormente, en

estadstica el valor de 6 Sigma corresponde a 3.4 defectos por milln. Esto se refiere a

que de acuerdo a los lmites de especificacin del cliente, la variacin de un proceso

resulta en seis desviaciones estndar del proceso entre la media del proceso y los lmites

de especificacin del cliente. Por lo tanto, Seis Sigma se utiliza como una medida

estadstica del nivel de desempeo de un proceso o producto (Escalante, 2003). En la

figura 2.2 se muestra grficamente el cambio de un proceso con una calidad tres sigma a

uno con calidad seis sigma:

Figura 2.2. Cambio de un proceso con calidad tres sigma a seis sigma.

Fuente: (Pearlstein, 2006)

Cambiar de una calidad tres sigma a seis sigma significa pasar de un proceso con un

rendimiento de 99.73% (tres sigma) la cual genera 66,800 DPMO3 a una con

rendimiento de 99.9997% la cual genera como se menciono anteriormente 3.4 DPMO.

A continuacin en la figura 2.3 se demuestra esto grficamente:

3Defectos Por Milln de Oportunidades

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http://es.wikipedia.org/wiki/Sigmahttp://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADsticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Desviaci%C3%B3n_est%C3%A1ndarhttp://es.wikipedia.org/wiki/Desviaci%C3%B3n_est%C3%A1ndarhttp://es.wikipedia.org/wiki/Sigmahttp://es.wikipedia.org/wiki/Desviaci%C3%B3n_est%C3%A1ndarhttp://es.wikipedia.org/wiki/Desviaci%C3%B3n_est%C3%A1ndarhttp://es.wikipedia.org/wiki/Sigmahttp://es.wikipedia.org/wiki/Desviaci%C3%B3n_est%C3%A1ndarhttp://es.wikipedia.org/wiki/Desviaci%C3%B3n_est%C3%A1ndarhttp://es.wikipedia.org/wiki/Estad%C3%ADsticahttp://es.wikipedia.org/wiki/Sigma


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Figura 2.3 Demostracin grafica del nivel seis sigma. Fuente: (El da, 2007)

Nota.Cp = capacidad del proceso

2.4 Otras mtricas Seis Sigma

Adems de la descrita anteriormente, existen otras mtricas para medir el desempeo de

un proceso con un enfoque Seis Sigma. Sin embargo, es necesario tener en cuenta los

siguientes conceptos:

Unidad; son las partes, productos o ensambles que son producidas por un

proceso y por lo tanto es posible inspeccionar o evaluar su calidad.

Oportunidad; cualquier parte de la unidad que puede medirse o probarse que

es adecuada.

Defecto; cualquier no conformidad o desviacin de la calidad especificada de

un producto.

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2.4.1 DPU (defectos por unidad)

Mtrica que mide el nivel de no calidad de un proceso que no toma en cuenta las

oportunidades de error y se obtiene de la siguiente forma:

UDPU =

d

(2)

Donde d es el numero de defectos observados y U es el nmero de unidades producidas

en cierto periodo de tiempo.

2.4.2 DPO (defectos por oportunidad)

Se utiliza para tomar en cuenta la complejidad de la unidad o producto y se obtiene de la

siguiente manera:

OUDPO

=

d

1000000

(3)

Donde Oes el nmero de oportunidades de error por unidad. Se debe de asegurar que

solo se cuenten oportunidades que son significantes en el proceso.

2.4.3 DPMO (defectos por milln de oportunidades)

Este ndice mide los defectos esperados en un milln de oportunidades de error y se

calcula de la siguiente manera:

(4)=DPODPMO

(Gutirrez y de la Vara, 2004, pp. 559-560)

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2.5 Actores y roles en la metodologa Seis Sigma

Champion/sponsor; Gerente de la planta o gerente del rea, son los dueos de

los problemas y establecen problemas y prioridades. Es responsable de

garantizar el xito de la implementacin de Seis Sigma en sus reas de

influencia (Gutirrez y de la Vara, 2004, p. 594).

Master Black Belt; Experto en las tcnicas de Seis Sigma y en implantacin de

proyectos. Juegan un gran papel en el entrenamiento, la asesora y la remocin

de barreras para la ejecucin de proyectos adems de la promocin general de la

filosofa Seis Sigma (Polesky, 2006).

Black Belt; Lder de tiempo completo en Seis Sigma, se encargan de establecer

objetivos de calidad, seleccionar proyectos, apoyar y supervisar su ejecucin

(Gutirrez y de la Vara, 2004, p. 550).

Green Belt; Lder de proyecto de proceso de mejora que est entrenado y

certificado en la metodologa y las herramientas Seis Sigma y que es

responsable por la ejecucin exitosa de proyectos. Sus proyectos son ms

reducidos en alcance que los del Black Belt (Polesky, 2006).

Team Members (Miembros del Equipo); Son personas que ofrecen sus

conocimientos y experiencia de tiempo parcial. Representan sus reas ya sea que

estn directamente o indirectamente involucradas en el proyecto. Ayudan en la

realizacin de tareas relacionadas con el proyecto, encontrar ideas de mejora y

sustentar resultados (Polesky, 2006).

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2.5 Metodologa Seis Sigma

Dentro de Seis Sigma se tienen diferentes metodologas las cuales son diferentes en

fines y usos. A continuacin se da una breve descripcin de algunas de ellas:

DMAIC. - (Define-Measure-Analyze-Improve-Control). Se utiliza para mejorar

procesos ya existentes.

DMADV (Define-Measure-Analyze-Design-Verify); Se usa en el rediseo de

procesos que no alcanzan la mejora aun siendo mejorados.

IDOV (Identify-Design-Optimize-Validate); Se aplica para nuevos procesos o

productos y no existe medicin alguna disponible.

CQDFSS (Commercial-Quality-Design-For-Six Sigma); Se utiliza para la

bsqueda y aseguramiento en introduccin de productos o servicios al mercado.

(Polesky, 2006)

Para el presente proyecto de tesis se utilizara la metodologa DMAIC porque se

pretende mejorar un proceso que ya existe dentro de la empresa.

2.6 Proceso DMAIC

Como se mencion anteriormente, para el presente proyecto de tesis se utiliz el

proceso de mejora denominado DMAIC de la metodologa Seis Sigma. Este proceso,

que es conducido por datos, consiste en mejorar procesos ya existentes y est

compuesto por cinco fases que se listan a continuacin (Pries, 2006):

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1.

Definicin

2.

Medicin

3. Anlisis

4. Mejora (Improve)

5. Control

A continuacin se dar una descripcin de cada una de estas fases junto con algunas

herramientas que ayudan para su realizacin. Es importante destacar que aunque cada

fase cuenta con diversos pasos y herramientas, no es necesario aplicar todas a un

proyecto todo el tiempo. Adems estas herramientas son muy flexibles dentro de su

contexto y pueden ser adaptadas a cada problema. Esto se puede resumir mediante la

siguiente frase que aparece en el artculo de Kerry Simon(Simon, 2007) Haz que las

herramientas funcionen para ti.

2.6.1 Etapa previa

Un aspecto fundamental en el xito de un programa Seis Sigma es la seleccin

adecuada de proyectos y la formacin del equipo que atender cada proyecto

(Gutirrez y de la Vara, 2004, p. 564). Por esto es necesario realizar los pasos que se

describen a continuacin.

Seleccionar un buen proyecto Seis Sigma. Para la seleccin de un buen proyecto es

recomendable utilizar los criterios SMART, los cuales consisten en una serie de

preguntas sobre el proyecto como se muestra:

Specific (especifico): est enfocado a un problema real del negocio?

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http://www.isixsigma.com/library/bio/ksimon.asphttp://www.isixsigma.com/library/bio/ksimon.asp


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Measurable (medible): es posible medir el problema, establecer una lnea base

y fijar metas para mejora?

Attainable (alcanzable): es la meta realizable? la fecha de finalizacin del

proyecto es realista?

Relevant (relacionado): se relaciona con un objetivo del negocio?

Time bound (lmite de tiempo): se tiene una fecha de finalizacin del proyecto?

(Polesky, 2006)

Formacin del equipo. Una vez que se tenga un proyecto, lo siguiente es seleccionar a la

gente que integrara el equipo que lo desarrollara. Generalmente es tarea de los

Champions o Black Belts seleccionar al equipo y al lder del proyecto que usualmente

es un Black Belt, Green Belt o un candidato a estas categoras. Los dems integrantes

deben ser seleccionados es base a lo que pueden aportar al equipo, ya que es necesario

contar con diferentes puntos de vista, experiencias y especialidades (Gutirrez y de la

Vara, 2004, p. 565).

2.6.2 Definicin

Es la primera fase de la metodologa DMAIC, aqu se identifica el producto y/o el

proceso a ser mejorado y asegura que los recursos estn en lugar para el proyecto de

mejora. Esta fase establece la expectativa para el proyecto y mantiene el enfoque de la

estrategia Seis Sigma a los requerimientos del cliente (Polesky, 2006).

Pasos:

Definir los requerimientos del cliente

Desarrollar enunciado del problema, metas y beneficios

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Identificar al Champion, dueo del proceso (process owner) y al equipo.

Definir los recursos

Evaluar apoyo organizacional clave

Desarrollar en plan del proyecto

Desarrollar mapeo del proceso a nivel alto

(iSixSigma, 2007 a)

Herramientas, ver (Gutirrez y de la Vara, 2004), (Polesky, 2006), (iSixSigma, 2007 a):

Team Charter (carta de equipo)

Diagrama de flujo del proceso

Diagrama SIPOC4

Definiciones de CTQs5(variables criticas para la calidad)

Recoleccin de VOC (voz del cliente)

QFD6(despliegue de la funcin de calidad)

5 Ws y 2 Hs

2.6.3 Medicin

Es la segunda fase de la metodologa DMAIC. Esta fase define los defectos, junta la

informacin primordial para el producto o proceso y establece metas de mejora. La fase

de medicin te permite entender la condicin actual del proceso (baseline) antes de

intentar identificar mejoras. Esta fase se basa en datos validos por lo que elimina

estimaciones y suposiciones de que tan bien est trabajando el proceso (Polesky, 2006).

4Suppliers, Inputs, Process, Outputs, Clients5Critical To Quality6Quality Function Deployment

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Pasos:

Definicin de unidad, oportunidad, defecto y mtrica.

Mapa del proceso detallado de las reas apropiadas

Desarrollar plan de recoleccin de datos

Validar el sistema de medicin

Recolectar los datos

Comenzar a desarrollar la relacin Y = f(x)

Determinar la capacidad del proceso y nivel sigma

(iSixSigma, 2007 a)

Herramientas, ver (Gutirrez y de la Vara, 2004), (Polesky, 2006), (iSixSigma, 2007 a),

(Waddik, 2007), (Trimble, 2003):

Diagrama de flujo del proceso

Plan de recoleccin de datos

Benchmarking (marca de referencia)

Anlisis del sistema de medicin/Gage R & R

Recoleccin de VOC

Calculo del nivel sigma del proceso

2.6.4 Anlisis

Es la tercera fase de la metodologa DMAIC. Esta fase examina los datos recolectados

en la etapa de Medicin con el objetivo de generar una lista de prioridades de las

fuentes de variacin (xs). Esta fase se enfoca en los esfuerzos de mejora mediante la

separacin de las pocas variables vitales (ms probable responsables de la variacin) de

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las muchas variables triviales (menos probable responsables de la variacin) (Polesky,

2006).

Pasos:

Definir los objetivos de desempeo

Identificar pasos de valor agregado y de no valor agregado del proceso

Identificar fuentes de variacin

Determinar la(s) causa(s) raz

Determinar las x`s vitales en la relacin Y = f(x)

(iSixSigma, 2007 a)

Herramientas, ver (Gutirrez y de la Vara, 2004), (Polesky, 2006), (Burguete, 2006),

(iSixSigma2007 a):

Histograma

Diagrama de Pareto

Series de tiempo

Diagrama de dispersin

Anlisis de regresiones

Diagrama de Ishikawa/Causa y efecto

5 por ques

Anlisis estadstico

Pruebas de hiptesis

FMEA7(Anlisis de Modo y Efecto de Falla)

7Failure Mode and Effects Analysis

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2.6.5 Mejora (Improve)

Es la cuarta fase de la metodologa DMAIC. Esta fase confirma que la solucin

propuesta va a alcanzar o a exceder las metas de mejora de calidad del proyecto. En esta

fase se prueba la solucin a pequea escala en un ambiente real de negocio. Esto

asegura que se han arreglado las causas de variacin y que la solucin va a funcionar

cuando sea implementada por completo (Polesky, 2006).

Pasos:

Generar diferentes soluciones para cada una de las causas raz

Con base en una matriz de prioridades elegir la mejor solucin

Definir tolerancias operacionales del sistema potencial

Evaluar los modos de falla de la solucin potencial

Validar mejoras potenciales mediante estudios piloto

Corregir/revaluar solucin potencial

(iSixSigma, 2007 a)

Herramientas, ver (Gutirrez y de la Vara, 2004), (Polesky, 2006), (Burguete, 2006),

(iSixSigma, 2007 a), (Brassard, 1994):

Lluvia de ideas

Mtodos a prueba de errores (Mistake Proofing).

Diseo de experimentos

Matriz de prioridades

QFD

FMEA

Software de simulacin

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2.6.6 Control

Es la ltima fase de la metodologa DMAIC. La fase de control implementa la solucin,

asegura que la solucin sea sostenida y comparte las lecciones aprendidas de cualquier

proyecto de mejora. Asegura que las mejoras al proceso, una vez implementadas, sern

sostenidas y que el proceso no se va a revertir a su estado anterior. Adicionalmente

permite que se comparta informacin que puede acelerar mejoras similares en otras

reas.

Pasos:

Estandarizar el proceso

Documentar el plan de control

Monitorear el proceso

Cerrar y difundir el proyecto

(Gutirrez y de la Vara, 2004)

Herramientas, ver (Gutirrez y de la Vara, 2004), (Polesky, 2006), (iSixSigma, 2007 a):

Calculo del nivel sigma del proceso.

Cartas de control (variables y atributos).

Calculo de ahorros y costos.

Plan de control.

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