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Caso ficticio, sólo para fines académicos.

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Freddy Espinosa Larriva Seis Sigma Presentation Transcript

  • 1. SIX SIGMA Mejorar procesos resolviendo problemas Freddy Espinosa Larriva Doctorado Ciencias Administrativas UNMSM 2005
  • 2. Seis SIGMA
    • Como métrica: Manera de medir el desempeño de
    • un proceso en cuanto a su nivel de productos o
    • servicios fuera de especificación.
    • Como filosofía de trabajo: Mejoramiento continuo
    • de procesos y productos apoyado en la aplicación
    • de una metodología que incluye el uso de
    • herramientas estadísticas.
    • Como meta: Procesos de clase mundial; al no
    • producir servicios o productos defectuosos (hasta
    • 3,4 DPMO).
  • 3. Seis SIGMA
    • Es una estrategia de negocios basada en un enfoque hacia el cliente, en un manejo eficiente de los datos, metodologías y diseños robustos, que permite eliminar la variabilidad en los procesos y alcanzar un nivel de defectos menor o igual a 3,4 defectos por millón.
    • Otros efectos adicionales son: la reducción de los tiempos de ciclo, reducción de los costos, alta satisfacción de los clientes y, más importante aún, efectos espectaculares en el desempeño financiero de la organización.
  • 4. VALORES DE UN PROCESO RENDIMIENTO (%) NIVEL EN SIGMA PPM 99.99966 6 3,4 99.997 5.5 30 99.977 5 230 99.87 4.5 1,300 99.38 4 6,200 97.73 3.5 22,700 93.32 3 66,800 84.13 2.5 158,700 69.15 2.0 308,500.00 50.00 1.5 500,000.00 30.85 1.0 691,500.00
  • 5. LAS ETAPAS DE LA METODOLOGÍA Seis Sigma
  • 6. Cadena transportadora 6” x 30,000 Lbs
  • 7. Aplicación de la cadena transportadora
  • 8.
    • “ Tenemos que pasar de ser una
    • empresa que corrige sus productos
    • defectuosos, a otra que corrige sus
    • procesos defectuosos”
    • Jack Welch
    La esencia del Seis Sigma
  • 9.
    • Lo que no se mide no se conoce.
    • Si no podemos expresar nuestro
    • conocimiento en forma de números,
    • realmente no conocemos mucho.
    • Si no conocemos lo suficiente, no
    • podemos controlar.
    • Si no podemos controlar estamos a
    • merced del azar.
    • Mikel J. Harry
    ¿POR QUÉ MEDIR?
  • 10. LAS DOS CARAS DE Seis Sigma
    • Seis Sigma es a la vez GESTIÓN y
    • ESTADÍSTICA.
    • La GESTIÓN sin ESTADÍSTICA es
    • intuición, muchas veces peligrosa.
    • La ESTADÍSTICA sin GESTIÓN es un
    • mero ejercicio teórico.
  • 11. Desempeños comparativos de Seis SIGMA Cuatro Sigma (99,38% conforme) Siete horas sin energia eléctrica por mes Una hora sin energia eléctrica cada 34 años 5.000 operaciones quirúrgicas incorrectas por semana 1,7 operaciones quirúrgicas incorrectas por semana 3.000 cartas extraviadas por cada 300.000 despachadas Una carta extraviada por cada 300.000 cartas despachadas 200,000 recetas médicas erróneas cada año 68 recetas médicas erróneas cada año Seis Sigma (99,99966% conforme) Agua potable contaminada durante quince minutos/día Dos aterrizajes largos-cortos/ día en mayores aeropuertos Agua contaminada durante un minuto/siete meses Un aterrizaje largo o corto cada cinco años
  • 12. DEFINICION DEL PROBLEMA
    • Se trata de una empresa metalmecánica, una de cuyas
    • unidades de negocio se dedica a la manufactura de
    • cadenas transportadoras, de aplicación en las plantas
    • procesadoras de harina de pescado.
    • Problema : En las últimas semanas algunos clientes han
    • realizado devoluciones de cadenas transportadoras, por no
    • reunir las especificaciones técnicas respecto a:
      • Dureza de algunos componentes, y
      • Resistencia a la tracción
  • 13. FIGURA 1: Gráfico de tendencias del indicador de devoluciones en los últimos meses
  • 14. MES REGISTRO INTERNO DE DEVOLUCIONES Ago-03 1 Set-2003 2 Oct-03 1 Nov-03 1 Dic-03 1 Ene-04 2 Feb-04 1 Mar-04 1 Abr-04 1 May-04 1 Jun-04 19 Jul-04 21
  • 15. Símbolo Tipo de Defecto Cantidad (# ) A Paso mal calibrado en troquelado 1 B Baja Dureza en la placa 33 C Baja Dureza en el pin 38 D Baja dureza en la bocina 35 E Deficiencia en el acabado superficial 3 F Error en las dimensiones 2 G Error en la forma 2 H Error de montaje 1 TOTAL 115
  • 16.  
  • 17. Defectos Número Porcentaje Acumulado %-Acum. C 38 0.33 0.33 33.04 D 35 0.30 0.63 63.48 B 33 0.29 0.92 92.17 E 3 0.03 0.95 94.78 F 2 0.02 0.97 96.52 G 2 0.02 0.98 98.26 A 1 0.01 0.99 99.13 H 1 0.01 1.00 100.00 115
  • 18.  
  • 19. Indicadores seleccionados : Porcentaje de devoluciones Problema : Devoluciones sucesivas de cadenas defectuosas Problema enfocado : El 75% de las devoluciones corresponden a cadenas con baja dureza en la placa y en los pines. Dureza: (Tiene, 25-31HRC; debe tener 40- 42HRC) Resistencia a la Tracción: (Tiene 27,900-34,900 Lbs; debe tener 47,000-55000Lbs) Objetivo : Eliminar las causas que han determinado dichos defectos
  • 20.  
  • 21. Diagrama de Ishikawa: Determinación de las variables significativas
  • 22. Evaluación del sistema de medición
  • 23. Hallando los límites de control (Inestable) Tabla 14 Dureza Resistencia a la Tracción Media 27.10 31,073 Desviación estándar 7.00 4,620 Límite de control inferior 20.10 26,453 Límite de control superior 34.10 35,692
  • 24.  
  • 25.  
  • 26.  
  • 27.  
  • 28.  
  • 29.  
  • 30. Pruebas de repetibilidad
  • 31.  
  • 32.  
  • 33. Tabla de probetas (Proceso Estable) 40.6 47,125 40.7 54,386 40.5 51,222 40.4 47,050 40.9 47,123 42.7 54,987 40.2 54,896 40.8 51,179 40.8 51,188 40.8 51,176 40.6 54,987 40.8 54,868 40.8 47,500 40.8 47,959 40.8 47,345 40.5 47,569 40.8 47,652 40.8 47,097 40.8 47,208 40.8 54,778
  • 34. Tabla de probetas (Proceso Estable) 40.8 54,768 41 54,387 40.8 54,776 40.8 54,768 41.3 55,296 41.3 54,678 41.3 51,395 41.3 51,909 41.3 51,495 41.3 51,388 41.3 54,890 41.3 51,989 41.3 51,223 41.3 51,230 41.3 47,777 41.3 47,090 40.8 47,987 40.8 47,324 41.2 51,443 40.8 51,368
  • 35. Hallando los límites de control (estable) Tabla 14 Dureza Resistencia a la Tracción Media 40,96 51.112 Desviación estándar 0,41 3091,41 Límite de control inferior 39,73 44.929 Límite de control superior 42,19 57.295
  • 36.  
  • 37.  
  • 38.  
  • 39.  
  • 40. OPTIMIZACION DEL PROCESO
    • Hemos visto que, como consecuencia del análisis con
    • apoyo del Diagrama de Ishikawa, detectamos que el
    • sistema de control de calidad basado en inspecciones no
    • ha tenido la eficacia requerida; por lo tanto, lo hemos
    • reestructurado, modificándolo por otro basado en controles
    • en la fuente.
    • Pruebas diarias, sucesivas, a lo largo de la semana del 19
    • al 24 de julio, tanto para dureza como para resistencia a
    • la tracción, nos dieron como resultado una optimización del
    • proceso, al eliminar una causa común existente en nuestro
    • proceso estable.
  • 41. Descripción del proceso optimizado SIX SIGMA
  • 42.  
  • 43.  
  • 44.  
  • 45. Tabla de proceso optimizado (Capaz) 41.1 50,896 41.2 50,879 41.2 50,768 41.1 50,768 41.1 50,854 41.2 50,764 41.1 50,876 41.2 50,263 41.2 50,663 41.1 50,782 41.2 51,030 41.2 51,054 41 51,054 41 51,188 40.9 51,188 40.8 51,188 41 51,188 40.9 51,188 41 51,188
  • 46. Tabla de proceso optimizado (Capaz) 40.8 51,188 40.9 51,188 41 50,765 40.8 50,764 40.9 50,738 41.1 50,893 41.1 50,345 41.1 50,234 41 50,244 41 50,645 41 50,345 41 50,345 40.9 50,789 41 50,334 40.8 50,224 40.9 50,234 41.1 50,344 41.2 51,022 41.1 51,023 40.9 51,080 41 51,025
  • 47. Hallando los límites de control (capaz) Dureza Resistencia a la Tracción Media 41.03 50,789 Desviación estándar 0.13 32,48 Límite de control inferior 40.78 50,124 Límite de control superior 41.28 51,454
  • 48.  
  • 49.  
  • 50.  
  • 51.  
  • 52. A pesar de que el proceso resultante tiene un espectacular nivel de reducción de los defectos, debemos seguir monitoreando y mantener el control del proceso. Para ello es necesario desarrollar algunas acciones cruciales, como son los Análisis de Modo y Efecto de Fallas (AMEF), con el apoyo de técnicas afines como las Gráficas de Control, y otras. CONTROLAR EL PROCESO Y MEJORAR CONTINUAMENTE