SEIS SIGMA Control Estadistico de Procesos

1 CONFERENCIA seis SIGMA Control Estadistico DE Procesos Expositor Ing. Juan Pablo Hern ndez Flores BIENVENIDOS BIENVENIDOS TEMA CENTRAL seis SIGMA Control Estad stico de Procesos Contenido: Antecedentes y Generalidades de Metodolog a seis SIGMA Definici n seis SIGMA Ejemplos de Aplicaciones de seis SIGMA Conceptos B sicos de Control Estad stico de Procesos Ejercicio utilizando Control estad stico de Procesos Proceso seis SIGMA , Grados y Niveles Recomendaciones y Conclusiones sobre seis SIGMA Es posible alcanzar 0 Defectos? Es importante desechar los MITOS y PARADIGMAS, y LUCHAR hacia la excelencia con una perspectiva nueva. Cu l es el objetivo de seis SIGMA ? La misi n fundamental de la metodolog a 6 es proporcionar la informaci n necesaria para implementar la m xima calidad del producto o servicio en cualquier actividad, as como crear una atm sfera de confianza y comunicaci n entre todos los que intervienen en el proceso.

2 Esto es muy importante ya que la informaci n, las ideas y la experiencia aportadas por todos los miembros del equipo ayuda a mejorar la calidad. Antecedentes de seis seis SIGMA es una evoluci n de las teor as sobre calidad de m s xito desarrolladas despu s de la II guerra mundial. Especialmente pueden considerarse precursoras directas: TQM, Total Quality Management o Sistema de Calidad Total SPC, Statistical Process Control o Control Estad stico de Procesos Iniciado en Motorola en el a o 1982 por el ingeniero Bill Smith, como una estrategia de negocios y mejora de la calidad, pero posteriormente mejorado y popularizado por General Electric Qu ventaja Competitiva me ofrece seis SIGMA ? Qu empresas a nivel mundial han utilizado seis SIGMA ? Qu significa SIGMA ? SIGMA es un par metro estad stico de dispersi n que expresa la variabilidad de un conjunto de valores respecto a su valor medio, de modo que cuanto menor sea SIGMA , menor ser el n mero de defectos.

3 De tal forma en la escala de calidad de seis SIGMA se mide el n mero de sigmas que caben dentro del intervalo definido por los l mites de especificaci n, de modo que cuanto mayor sea el n mero de sigmas que caben dentro de los l mites de especificaci n, menor ser el valor de SIGMA y por tanto, menor el n mero de defectos. Cu l es la Meta de seis SIGMA ? seis SIGMA es una metodolog a de mejora de Procesos , centrada en la reducci n de la variabilidad de los mismos, consiguiendo reducir o eliminar los defectos o fallas en la entrega de un producto o servicio al cliente. La meta de 6 SIGMA es llegar a un m ximo de 3,4 defectos por mill n de eventos u oportunidades (DPMO), entendi ndose como defecto cualquier evento en que un producto o servicio no logra cumplir los requisitos del cliente.

4 seis SIGMA es el de eficiencia. Qu representa seis SIGMA , Num SIGMA % Bueno % Defectos DPMO* 1 691,462 2 398,538 3 66,807 4 6,210 5 233 6 66,807 / 1,000,000 = .066807 .066807 x 100 = 100% - = / 1,000,000 = .0000034 .0000034 x 100 = .00034% 100% - .00034% = *DPMO=Defectos Por Mill n de Oportunidades Qu herramientas utiliza seis SIGMA ? seis SIGMA utiliza herramientas estad sticas para la caracterizaci n y el estudio de los Procesos , de ah el nombre de la herramienta, ya que SIGMA representa tradicionalmente la variabilidad en un proceso y el objetivo de la metodolog a seis SIGMA es reducirla a modo que mi proceso se encuentre siempre dentro de los l mites establecidos por los requisitos del cliente. Los esfuerzos de seis SIGMA se dirigen a tres reas principales: Mejorar la satisfacci n del cliente Reducir el tiempo del ciclo Reducir los defectos Ejemplo Eficiencia 6 SIGMA Por ejemplo, Si tengo un proceso para fabricar ejes que tienen que tener un di metro de 15 +/-1 mm para que sean buenos para mi cliente.

5 Si mi proceso tiene una eficiencia de 3 SIGMA , de cada mill n de ejes que fabrique, 66800 tendr n un di metro inferior a 14mm o superior a 16mm. Mientras que si mi proceso tiene una eficiencia de 6 SIGMA , por cada mill n de ejes que fabrique, tan solo 3,4 tendr n un di metro inferior a 14mm o superior a 16mm. Ejemplo Eficiencia 6 SIGMA Por ejemplo, Para ilustrar el objetivo seis SIGMA consideremos el siguiente ejemplo, si una alfombra de 1,70 metros cuadrados se limpiara a un nivel Tres SIGMA , se esperar a que aproximadamente medio metro de alfombra quedar a sucia. Si la misma alfombra se limpiara a un nivel de seis SIGMA , nicamente un rea de tama o de una cabeza de un alfiler quedar a Tabla Ilustrativa Ejemplo de Eficiencia en la Entrega Muy importante determinar cual es el tiempo de entrega Optimo para satisfacci n entera de nuestros clientes!

6 Gr fica Ilustrativa L mites de Probabilidad Ejemplo Ilustrativo: Monitoreo y Control del Peso de un Producto Una empresa que elabora AGROQUIMICOS, debe mantener el PESO de sus COSTALES en 50 Kgs, con una tolerancia de +/- 1 Kgs. Su especificaci n inferior (EI) = 49 Kgs, y su especificaci n superior (ES) ser de 51 Kgs. Para monitorear el proceso de envasado, utilizaremos una carta de Control X-R. Para hacer un estudio inicial del desempe o del proceso de llenado, en un lapso de tiempo suficientemente representativo, en un per odo de 3 d as de 8 horas, se llenar n 4 sacos consecutivamente, y se pesaran @ hora, registrando sus pesos en Kgs. Luego, se analizar n los datos, calculando la media de los costales @ hora, y el rango de los mismos, as : MUESTRA o SUB-GRUPO Peso de los costales (KGS)

7 MEDIA MEDIA Cuadrada RANGO Costal 1 Costal 2 Costal 3 Costal 4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 X Media X2 Rango R Carta de Control tipo Shewart Gr fica del Proceso todos los puntos est n dentro de los l mites, entonces se supone que el proceso est en Control estad stico Luego, hay que proceder a hallar los limites de probabilidad para calcular los l mites de Control que deseo obtener de mi proceso Los L mites de Control Superior e Inferior en un Diagrama de Control LCS LCI F rmula para Obtener los L mites de Control Superior e Inferior en un Diagrama de Control LCS = m + 3(s/ n ) L central = m LCI= m - 3(s/ n ) LCS = X + A2R L central = X LCI= X A2R X = media de las medias mx = X sx = Desviaci n Est ndar de las medias sx = s/ n X = Media de las medias R = Rango A = Valor en tabla n = numero de muestras F rmulas para Obtener los L mites de Control Superior e Inferior en un Diagrama de Control *Tama o de la Muestra Carta X Carta R Estimaci n de (s) n A2 D3 D4 d2 2 0 3 0 4 0 5 0 *Tabla.

8 Factores para la construcci n de las Cartas de Control LCS = + ( )( ) = L Central = LCI= - ( )( ) = LCS = X + A2R L Central = X LCI= X A2R L mites de Control Cu l es la Utilidad de las f rmulas y la Gr fica en mi Negocio? Los limites de Control reflejan la variaci n esperada para las medias muestrales de tama o n, mientras el proceso no tenga cambios importantes Se espera que el peso de los costales var e entre Kgs a Kgs Estos l mites de Control nos ayudan a detectar CAMBIOS en la MEDIA del PROCESO para evaluar su estabilidad NO SON LAS ESPECIFICACIONES O TOLERANCIAS INDICADAS POR MI CLIENTE L mites de Control nos ayudan a detectar donde puede estar el o los factores de variabilidad, y como controlarlos para obtener las tolerancias requeridas El Proceso seis SIGMA El Proceso seis SIGMA Se caracteriza por 5 etapas bien definidas.

9 Definir el problema o defecto Medir y recopilar datos Analizar datos recopilados Mejorar los Procesos Controlar los Procesos El Proceso seis SIGMA Procesos seis SIGMA ? 1. Definir. En la fase de definici n se identifican los posibles proyectos seis SIGMA , que deben ser evaluados por la direcci n para evitar la inadecuada utilizaci n de recursos. En esta fase deben responderse las siguientes cuestiones: Qu Procesos existen en su rea? De qu actividades ( Procesos ) es usted el responsable? Qui n o qui nes son los due os de estos Procesos ? Qu personas interact an en el proceso, directa e indirectamente? Qui nes podr an ser parte de un equipo para cambiar el proceso? Procesos seis SIGMA 2. Medir. La fase de medici n consiste en la caracterizaci n del proceso identificando los requisitos clave de los clientes, las caracter sticas clave del producto y los par metros que afectan al funcionamiento del proceso.

10 A partir de esta caracterizaci n se define el sistema de medida y se mide la capacidad del proceso. En esta fase deben responderse las siguientes cuestiones: Sabe qui nes son sus clientes? Conoce las necesidades de sus clientes? Sabe qu es critico para su cliente, derivado de su proceso? C mo se desarrolla el proceso? Cu les son los pasos? Qu tipo de pasos compone el proceso? Procesos seis SIGMA 3. Analizar. En la fase de an lisis, el equipo eval a los datos de resultados actuales e hist ricos. Se desarrollan y comprueban hip tesis sobre posibles relaciones causa-efecto utilizando las herramientas estad sticas pertinentes. En esta fase deben responderse las siguientes cuestiones: Cu les son las especificaciones del cliente para sus par metros de medici n?