Articulo six sigma

LIMA, LA MOLINA -PERU

Reducción de Gastos en
Combustibles en Flota
Vehicular Municipal con
Lean Six Sigma
La Molina, Lima-Perú
Wilfredo Elías Pimentel Serrano
09/07/2012

El desarrollo de las cinco Fases del Proyecto Lean Six Sigma, que incluyó la
implementación de un proyecto piloto, permitió identificar parámetros para que el
combustible asignado sea mejor controlado, incidiendo directamente en reducir los gastos
mensuales demandados.

Reducción de Gastos en Combustible en Flota Vehicular con Lean Six Sigma

Reducción de Incluye el
EFECTO
1

Gastos en CULTURA

Combustibles en
Flota Vehicular
Municipal con
Lean Six Sigma.
La Molina, Lima-Perú

WILFREDO ELIAS PIMENTEL SERRANO
wilpicos@gmail.com

Resumen
El Proyecto Lean Six Sigma para reducir los Gastos en Combustible de la Flota Vehicular y
Maquinarias de la Municipalidad Distrital de La Molina, Lima- Perú, se desarrolló de enero a junio
2012. La evaluación de la data histórica disponible en relación a los gastos mensuales en
adquisiciones de combustibles y los recorridos realizados por los vehículos, evidenció un bajo
rendimiento en 22.8 Km/Gln, teniendo en consideración de que se trataban de vehículos con
características y usos semejantes con un estándar de diseño de 35 Km/gln; por otra parte los datos
mostraban incrementos aleatorios en el consumo de combustibles que no estaban explicados en la
data disponible. Una evaluación más detallada de las causas que influían en la alta variabilidad del
Rendimiento en Km/Gln, permitió identificar una oportunidad de reducir el gasto en combustible de
manera significativa. El desarrollo de las cinco Fases del Proyecto Lean Six Sigma, que incluyó la
implementación de un proyecto piloto, permitió conocer de manera explícita las causas que inciden
de manera significativa en el Rendimiento Km/Gln, obteniéndose una nueva referencia de 28
Km/gln. Adicionalmente, se identificó que en organizaciones públicas, el factor cultura es una
9 de julio de 2012

variable muy importante en la mejora de los procesos. El resultado final del proyecto permite
determinar un ahorro inicial de 516.000 nuevos soles para el presupuesto de la Municipalidad en el
año en curso.

Wilfredo Elías Pimentel Serrano wilpicos@gmail.com


2

Summary
The Lean Six Sigma project to reduce fuel costs in the Vehicle fleet and in the Equipment of the
Municipality of La Molina, Lima-Peru, took place from January to June 2012. The assessment of
historical data available about monthly expenditures on purchases of fuel and the journeys made by
vehicles, showed a poor performance in the journey of the vehicles (22.8 Km / Gallon), taking into
consideration that these were vehicles with similar characteristics and uses and with a standard
design of 35 km / gallon. On the other hand, the data showed random increases on fuel
consumption; the increases couldn’t be explained with the data available. An important and detailed
evaluation of the causes of the high variability of the yield in km/gallon allowed identifying an
opportunity to reduce fuel cost significantly. The development of the five phases of Lean Six Sigma
Project, which included the implementation of a "pilot project", allowed knowing, in an explicit way,
the causes that have significant impact in the yield km/gallon, by obtaining a new reference, 28
km/gallon. thanks to the implementation of the project and to the analysis of new parameters, not
only the quality of the service improved, but also it had an impact on reducing fuel need. As a result,
it generated the required savings. Moreover, we identified that in public institutions the cultural
aspect is an important variable in order to improve the processes. The last result of the project
allowed an initial savings of 516,000 soles for the budget of the Municipality in the year.

9 de julio de 2012



Introducción 3

E
en un escenario inusual como es el gobierno local, como la
Municipalidad Distrital de La Molina en Lima Perú, se decide
emplear la Metodología Lean Six Sigma para mejorar sus
procesos, siendo el proyecto de reducción de gastos en
combustible de la flota vehicular, una primera experiencia en este
contexto en el Perú.

Los funcionarios permanentes, por lo general son tradicionales y
desconfiados para aceptar nuevas experiencias, son renuentes a
proporcionar información, mucho menos, si estas se han de
ventilar en nuevos escenarios (alianzas y auspiciadores). Por lo
general no utilizan herramientas especializadas en el análisis de la
información, y casi siempre las rechazan bajo el argumento de que
son costosos y no proporcionan resultados inmediatos. Como
consecuencia, no solo desconfían de los resultados que se puedan
alcanzar con un proyecto Lean Six Sigma (LSS), sino también de la
efectividad del método. Prefieren trabajar con los métodos
tradicionales que conocen, mantener el statu quo, aun cuando
saben que su efectividad es limitada.

En la Municipalidad de la Molina, Una parte importante de la
información en los gastos en combustibles se concentra en la
Subgerencia de Servicios Generales. Anualmente son auditados y
en los ejercicios en años anteriores no se han identificado
hallazgos significativos. Todo parecía estar claro, incluso los
requerimientos de mayor cantidad de combustible y el uso de los
mismos, estaban aparentemente sustentados, siendo por tanto la
necesidad de hacer estudios de optimización una actividad poco
relevante. Sin embargo, desde los inicios del proyecto se identificó
la necesidad de superar dificultades por existir información
compartimentada, de procedimientos que no estaban escritos y
conocer los detalles de actividades que mostraban elevada
variabilidad. Una de las áreas focalizadas por tener mayores
requerimientos de combustible fue la Subgerencia de Serenazgo;
en esta dependencia se concentran la mayor cantidad de
vehículos, en especial las camionetas de patrullaje y las
motocicletas que usan Gasohol de 90 octanos.
9 de julio de 2012

En el desarrollo de las cinco fases del Proyecto, se Definió y Midió
el problema, se desarrolló el trabajo de campo por 08 días con 08
personas para tomar datas reales y formular las fases de Analizar y
Mejorar, finalmente se implemente un proyecto piloto para
establecer nuevos parámetros de control y uso de combustibles en
la fase Controlar. Al concluir cada fase se fue proporcionando
recomendaciones para reducir el gasto en combustible, para
formalizar los procedimientos, y de implementar nuevos elementos
de control con uso de tecnología. De manera general se consiguió



demostrar que esta metodología es perfectamente aplicable a
mejorar procesos en instituciones de gobiernos municipales. 4

Los resultados obtenidos son sorprendentemente positivos, pues
no solo permite alcanzar importantes ahorros y beneficios
económicos, sino que permite corregir factores que hasta ahora
no son frecuentes a ser considerados en los proyectos LSS, como
es el factor cultural. La detección adecuada de esta variable
mejora notoriamente los beneficios inicialmente detectados.

Las decisiones tomadas por las autoridades de la Municipalidad
de la Molina, en especial por su Alcalde, el Gerente Municipal,
las Gerencias de Planeamiento y Administración y en general la
participación de toda la corporación, al haberse comprometido e
identificado con llevar adelante esta nueva metodología para la
mejora de los procesos de la municipalidad, hacen sentir en La
Molina, nuevos aires para mejorar la calidad en los procesos y en
la gestión, para reducir gastos y mejorar los niveles de efectividad
con transparencia en los actos y mejores servicios a los vecinos.

Wilfredo Elías Pimentel Serrano

9 de julio de 2012



1. Métodos y materiales 5

El uso de la metodología Lean Six Sigma, visa como opción, un conocimiento explícito del alto
consumo de combustibles que ha devenido en notorios incrementos en el gasto por este concepto
en los ejercicios fiscales sucesivos de la Municipalidad. Para el año 2012, esta partida
presupuestal no permite cubrir los requerimientos solicitados.

El método

El método Lean Six Sigma, conocido como
DMAMC, por las siglas de Definir, Medir,
Analizar, Mejorar y Controlar, es un proceso
estructurado en cinco fases. En la fase de
definición se identifican los posibles
proyectos Lean Six Sigma que deben ser
evaluados para llevar adelante el proyecto, se
establece su misión y el equipo del proyecto.
En la fase de medición, se caracteriza el
proceso, identificando los requisitos clave de
los clientes, las características clave del
producto (o variables del resultado) y los
parámetros (variables de entrada) que
afectan al funcionamiento del proceso. A
partir de esta caracterización se define el
sistema de medida y se mide la capacidad Ilustración 1 Metodología Lean Six Sigma
del proceso. http://reflow.scribd.com/1c74ym7rr4rxk5d/images/image-
24.jpg

En la tercera fase, Analizar, los datos son examinados. Se desarrollan y comprueban hipótesis
sobre posibles relaciones causa-efecto, se confirman los determinantes del proceso, los "pocos X
vitales" que afectan a las variables de respuesta del proceso. En la fase Mejorar, se establece la
relación matemática entre las variables de entrada y la variable de respuesta, permite predecir,
mejorar y optimizar el funcionamiento del proceso, se determinan los rangos operacionales de las
variables de entrada del proceso. Finalmente, en la última fase, Controlar, se diseñan y
documentan los controles para asegurar que los resultados obtenidos conseguidos con el proyecto
Lean Seis Sigma sean implantados y permitan los cambios esperados y permitan dar cuenta a la
Alta Dirección del logro de los objetivos. 9 de julio de 2012

Lean Six Sigma, utiliza herramientas de tipo general como las 7 herramientas de Calidad para la
obtención y tratamiento de datos; y de herramientas, específicas de estadísticas como los estudios
de Capacidad del Proceso, análisis ANOVA, Contraste de Hipótesis, Regresiones y Diseño de
Experimentos, entre otras opciones. El método exige un esfuerzo disciplinado para llevar la
Calidad hasta niveles próximos al 99,99966% de eficiencia, además permite corregir los
problemas desde sus inicios, antes de que estas se compliquen. Implica, el compromiso sostenido
de la Alta Dirección en el desarrollo del proyecto, el acompañamiento y la firmeza con la decisión
para que el proyecto culmine aun cuando los escenarios internos fueran poco favorables.



2. Resultados 6

Aun cuando los primeros logros alcanzan niveles bajos de Sigma, los impactos que generan
implican importantes beneficios para la gestión municipal, pues ellas fueron permitiendo lograr
importantes ahorros en los gastos por combustible sin perder la mejora en la operatividad de la
flota vehicular.

En la Tabla N 01 y en la ilustración N° 02, se indican, el importe de los gastos y la distribución de
unidades motorizadas. La Línea Base se estableció el 24 de Febrero del 2012, habiéndose
identificado que de las 217 Unidades motorizadas, 48 unidades estaban declaradas inoperativas
(ilustración 3)

Ilustración 2
Tabla N 01 Municipalidad de La Molina
Gastos Anuales por Combustible Porcentaje de Unidades Motorizadas de
Consumo de Combustible AF 2011
GASTO COMBUSTIBLE
AÑO 2011 S/. 1,998,159.78 Servicios Generales Servicios a la Ciudad Serenazgo

AÑO 2012 S/. 2,516,989.00
44% 35%
Incremento S/. 518,829.22
Fuente: Gerencia Planeamiento MLM 21%
Ilustración 3

Municipalidad La Molina
Situación de Operatividad al 24 Feb 2012 .
48 UU
Se recomendó iniciar una evaluación
169 UU
definitiva de las 48 unidades inoperativas:
camionetas, camiones, autos y motos (en el
año 2011, se registraron consumos por
Operativos estas unidades por el importe de S/542,701
Nuevos Soles)

Ilustración 4 9 de julio de 2012

De los 169 vehículos operativos, 41
son camionetas, y de ellas 29 utilizan
Gasohol de 90 octanos. Constituyen
el mayor gasto alcanzando el 54.2 %
del total del presupuesto anual.



El Proyecto, se focalizó en las camionetas, se desarrolló el trabajo de campo correspondiente por 7
08 días laborables, para conocer el rendimiento en Km/galón de combustible. (la data corresponde
a 18 camionetas del total de 29, que circularon en el periodo de muestreo del 9 al 30 Marzo 2012,
las características en marca, tiempo de vida y uso son semejantes)

Promedio de Kmts recorridos por cada dia :128.65 Kilómetros por día

Tabla N 02 Ilustración 5
Rendimientos Km/Gln obtenidos en el
Trabajo de Campo
PLACA VEHICULO Resumen para PromRndmtoReal
Rnd.Real Rnd Prvsto Prueba de normalidad de A nderson-Darling

POB 801 Camioneta 29.00 30.00 A -cuadrado
V alor P
0.40
0.322
POB 804 Camioneta 32.00 32.00 Media 22.813
Desv .Est. 5.788
POB 805 Camioneta 24.64 27.88 V arianza 33.501
A simetría -0.275613
POB 807 Camioneta 30.00 26.00 Kurtosis -0.776358
N 18
POB 809 Camioneta 19.00 19.00 Mínimo 12.000
POB 853 Camioneta 28.00 28.00 1er cuartil 19.000
Mediana 23.320
POB 854 Camioneta 28.00 31.00 15 20 25 30
3er cuartil 28.000
Máximo 32.000
POB 855 Camioneta 25.00 31.00 Interv alo de confianza de 95% para la media

PQQ 470 Camioneta 19.04 19.04 19.935 25.692
Interv alo de confianza de 95% para la mediana
OO 1702 Camioneta 19.00 18.10 19.000 27.518
Interv alo de confianza de 95% para la desv iación estándar
PGQ 547 Camioneta 18.00 28.75 Intervalos de confianza de 95%
4.343 8.677
PGQ 548 Camioneta 12.89 12.89 Media

PQO 218 Camioneta 22.00 22.00 Mediana

QO 1766 Camioneta 20.00 20.00 20 22 24 26 28

PQX 091 Camioneta 26.00 31.75
PQX 093 Camioneta 12.00 13.00
PQX 096 Camioneta 19.00 19.00 Variable N N* Media media
POX 088 Camioneta 27.07 29.00 Desv.Est. Mínimo Q1 Mediana
PromRndmtoReal 18 0 22.81 1.36
5.79 12.00 19.00 23.32

Las pruebas de normalidad de Anderson a la data procesada de rendimiento por Km/Galon,
confirmaron un comportamiento normal, (p mayor a 0.05) y se determinó:
Media : 22.81 Kilómetros por Galón
Ilustración 6

Abastecimiento de combustibles en las Camionetas.
Promedio de consumo de Diesel 28.672 glns/ día
Promedio de consumo de Gasohol 98.112 glns/ día
Tabla N°03
Galones de diesel Galones de Gasohol
camioneta Abastecidos abastecidos
9 de julio de 2012

lunes 19 49.969 80.541
lunes 26 32.740 109.000
martes 27 14.000 103.910
miércoles 21 18.000 99.000

Es importante anotar: Que el consumo de gasohol, en los días de trabajo de campo se fue reduciendo, en
vista de que esta actividad se desarrolló con tomas de fotografías y plena identificación de los vehículos y
conductores



Para confirmar la confiabilidad de la data y el cálculo de la media en condiciones de muestreo con
la Media de la data en los registros de la Sugerencia de Servicios Generales, se desarrolla prueba 8
estadística F

Prueba Estadística F
HIPOTESIS
Ho : Sigma al cuadrado prevista = Sigma cuadrado Real
Ha : Sigma al cuadrado prevista ≠ Sigma cuadrado Real
Si el Valor de P es mayor a 0.05. Ho es cierta

Ilustración 7

Gráfica de intervalos de PromRdmtoPrvsto, PromRndmtoReal

IC para IC para
8
Distribución relación de relación de
95% IC para deviaciones estándar

de los datos Desv.Est. varianza
7
Normal (0.669, 1.915) (0.448, 3.667)
Continuo (0.617, 1.767) (0.381, 3.122)

6 Pruebas

Estadística
5 Método GL1 GL2 de prueba Valor P
Prueba F (normal) 15 15 1.28 0.637
Prueba de Levene (cualquiera continua) 1 30 0.13 0.717
4

3
PromRdmtoPrvsto PromRndmtoReal

El valore de P es 0.637, mayor a 0.05, por tanto las datas son confiables

Como parte de la evaluación, el desarrollo de la Prueba estadística T, contra el valor referencial
del fabricante que es de 35 Km/gln, (Valor Objetivo) confirmó que consistentemente las medias de
los rendimientos están por debajo de la referencia indicada

Prueba Estadística T
HIPOTESIS
Ho : µ ≤ Valor Objetivo
Ha : µ ˃ al Valor Objetivo
Si el Valor de P es mayor a 0.05. Ho es cierta

Ilustración 8

Gráfica de valores individuales de PromRndmtoReal Error
(con Ho e intervalo de confianza t de 95% para la media)
estándar Límite
de la superior
9 de julio de 2012

Variable N Media Desv.Est. media 95% T P
PromRndmtoReal 18 22.81 5.79 1.36 25.19 0.00 0.501

_
X
Ho

10 15 20 25 30 35
PromRndmtoReal

El valore de P es 0.501, mayor a 0.05, por tanto µ ≤ Valor Objetivo



9
Comprobada la confiabilidad de la data del trabajo de campo, se procedió a desarrollar el estudio
de Capacidad del Proceso, se determinó como Límite Inferior para el Rendimiento al 50% del valor
objetivo, teniendo en consideración, que las actividades de los vehículos, particularmente las
empleadas en Serenazgo podrían tener un menor rendimiento por galón, por las múltiples paradas
y arranques que demanda el servicio. No se fijó el Límite superior.

Ilustración 9
Capacidad de Proceso de Promedio Rendimiento en Km/Gln

LEI
P rocesar datos Dentro de
LE I 17.5 General
O bjetiv o *
LE S
M edia de la muestra
*
35
C apacidad (dentro) del potencial
Cp * Observamos que los datos del rendimiento del
C PL 0.99
N úmero de muestra 18
D esv .E st. (D entro)
D esv .E st. (G eneral)
5.87372
5.78803
C PU
C pk 0.99
*
trabajo de campo nos indican que nos
C apacidad general
Pp
PPL
*
1.01
encontramos descentrados hacia la parte inferior
PPU *
P pk
C pm
1.01
*
con relación al Valor Referencial y que incluso
una importante cantidad de datos estarían por
15 20 25 30 35 40 45 debajo del Límite Inferior permitido
D esempeño observ ado E xp. D entro del rendimiento E xp. Rendimiento general
P P M < LE I 111111.11 P P M < LE I 1444.20 P P M < LE I 1249.41
P P M > LE S * P P M > LE S * P P M > LE S *
P P M Total 111111.11 P P M Total 1444.20 P P M Total 1249.41

Análisis de Regresión

Con la Data de Rendimiento, la Regresión estadística correspondiente calculda es
Ilustración 10

Gráfica de línea ajustada PromKmtjReal = - 152.5 + 12.62 PromRndmtoReal
PromKmtjReal = - 152.5 + 12.62 PromRndmtoReal

S 40.1028
250 R-cuad. 69.8%
R-cuad.(ajustado) 67.7%

S = 40.1028 R-cuad. = 69.8% R-cuad.(ajustado) = 67.7%
200
PromKmtjReal

150
Análisis de varianza
100
Fuente GL SC CM F P
50
Regresión 1 52104.9 52104.9 32.40 0.000
18 20 22 24 26
PromRndmtoReal
28 30 32
Error 14 22515.3 1608.2
Total 15 74620.3

Promedio de Kilometraje = - 152.5 + 12.62 Promedio de Rendimiento Real

Identificación de las Causas 9 de julio de 2012

Mediante el Análisis de Medio, Efectos y Fallos AMEF, se determinaron las posibles causas del alto
consumo de combustible habiéndose identificado los siguientes tres Factores más importantes:

CAUSA Puntaje
1. Fallas de orden tecnológico en el vehículo (antigüedad y carencia de mantenimiento 1000
preventivo) que no reflejaban una relación entre la información del gasómetro, tacómetro y
cantidad de combustible recibido, que se incrementaba por la limitada capacitación de los
conductores.
2. No registra información precisa sobre consumo y kilometraje, debido a que existían vehículos 800
que se encontraban con los instrumentos deteriorados
3. Falta de control en la administración del proceso, que incluía la ausencia de Procedimientos 900
específicos



Para la Causa 1, se formalizo un Diseño de Experimentos, asumiendo que las Unidades
Vehiculares, por el momento no serían cambiadas por nuevas unidades. Los factores que se 10
identificaron fueron los siguientes: Nivel de octanaje, Menor velocidad, Afinación del
vehículo en horas de Mantenimiento por mes, Estado de las llantas, Entrenamiento
del personal en horas por mes, Establecer rutas y el número adecuado de rutas de
patrullaje

Diseño de Experimentos.

. Ajuste factorial: rendimiento vs. Hrs Manto/mes, Hrs Capacitación, ... NOTA: Observamos que el P
value de la variable Numero de
* NOTA * Este diseño incluye algunas corridas divergentes. Se analizará
utilizando un enfoque de regresión. Rutas de Recorrido es 0.153, un
valor muy cercano a 0, lo cual
Efectos y coeficientes estimados para rendimiento (unidades codificadas) significa que su INCIDENCIA es
significativamente mayor que las
Término Efecto Coef SE Coef T P
Constante 26.845 2.357 11.39 0.000 otras dos variable del análisis
Hrs Manto/mes 8.287 4.144 3.566 1.16 0.279 (horas de capacitación y Horas
Hrs Capacitación/mes -2.781 -1.390 3.753 -0.37 0.721
Numero Rutas Adecuadas 12.743 6.372 4.032 1.58 0.153 Mantenimiento Mensual).
Hrs Manto/mes*Hrs Capacitación/mes -1.613 -0.806 6.648 -0.12 0.906
Hrs Manto/mes* Rutas Adecuadas -6.670 -3.335 6.821 -0.49 0.638
Hrs Capacitación/mes* 2.015 1.008 6.392 0.16 0.879 Las variables con los datos
Numero Rutas Adecuadas evaluados estarían explicando en
Hrs Manto/mes*Hrs Capacitación/mes* -4.309 -2.155 9.848 -0.22 0.832
Numero Rutas Adecuadas un 75.32% para R2 y en 53.72%
para R2 Ajustado en el
S = 3.17746 PRESS = 601.313 comportamiento del sistema, lo
R-cuad. = 75.32% R-cuad.(pred.) = 0.00% R-cuad.(ajustado) = 53.72% que significa que “si mejoramos
la condición de estas variables
Rendimiento = 16.74 + 4.087 Hrs Manto -2.4497 Hrs podríamos superar los resultados
del rendimiento).
Capacitación +1.45 Número de Rutas Adecuadas

Plan Piloto.

Se formalizo un Plan Piloto con 02 unidades vehiculares con uso de tecnología GPS por tres
semanas, obteniéndose datos numéricos y gráficos de la variabilidad del rendimiento de los
vehículos.

. Ilustración 11

Se registraron recorridos
innecesarios fuera de la zona
asignada (01,02 03 y 04 Junio);
01 junio 02 junio 03 junio 04 junio
9 de julio de 2012

Alejamientos innecesarios fuera del distrito (13 y 14
Junio);
13 junio 14 junio



11
Largos periodos de no usar las camionetas, pero si de haberse abastecido con los combustibles
asignados (del 15 al 23 de Junio) y otras consideraciones que son propias de haber incorporado
muchas veces recursos humano no idóneos a la administración pública un nuevo factor que
inicialmente no había sido considerado, que es el factor cultura de los responsables del uso de los
vehículos
Ilustración 12

15 junio 16 junio 17 junio 18 junio 19 junio

Tabla 04, 01 AL 10 DE JUNIO, CAMIONESTA POB 806

PRIMER GRUPO DE REPORTES

fechahora latitud longitud km P1-P2 Km ACUMULADO Km TURNO Km DIA
La información
1 2012-06-01 12:50:35 -12.06109333 -76.95182833 proporcionada por
24 2012-06-01 14:02:03 -12.07880500 -76.91618000 0.758278 23.33 23.33
la CENTRAL DEL
150 2012-06-01 22:01:24 -12.07880000 -76.91665667 - 92.12 68.79
189 2012-06-01 23:59:43 -12.11450500 -76.93710000 0.160831 128.58 128.58 GPS, se ha
299 2012-06-02 06:01:57 -12.08359000 -76.92783333 3.652974 192.58 100.45 reproducido en la
464 2012-06-02 14:00:34 -12.08564833 -76.88756167 - 259.27 66.69
675 2012-06-02 22:00:07 -12.07875167 -76.91659833 - 353.87 94.60 Tabla siguiente,
726 2012-06-02 23:57:00 -12.07057333 -76.95358667 0.015006 366.67 238.09 en ella
903 2012-06-03 06:02:27 -12.07166167 -76.95785000 0.256358 434.65 80.78 adicionalmente se
1110 2012-06-03 14:02:03 -12.06861167 -76.94750333 1.294370 504.98 70.33
1331 2012-06-03 22:01:21 -12.06676667 -76.94412333 0.014391 558.00 53.02 ha construido un
1386 2012-06-03 23:58:39 -12.07784333 -76.97065000 0.587950 585.10 218.43 orden de colores
1564 2012-06-04 06:01:18 -12.07184833 -76.95717167 2.130906 661.10 103.10
1798 2012-06-04 14:03:00 -12.10013667 -76.94355000 1.373439 752.49 91.39 para resaltar la
2015 2012-06-04 22:02:03 -12.08356000 -76.89792000 0.061707 859.29 106.80 siguiente
2072 2012-06-04 23:59:15 -12.08639167 -76.89138833 - 892.57 307.47
información:
2242 2012-06-05 06:02:52 -12.06683333 -76.93879000 - 930.87 71.58
2455 2012-06-05 14:02:41 -12.06318333 -76.94616167 0.984740 1,014.89 84.01
2675 2012-06-05 22:00:12 -12.06670000 -76.94414333 - 1,085.66 70.77
2717 2012-06-05 23:58:51 -12.07859500 -76.91669333 - 1,099.28 206.71
2839 2012-06-06 06:00:51 -12.07866833 -76.91673000 - 1,099.41 13.75
En la columna
3014 2012-06-06 14:02:51 -12.07865667 -76.91673167 - 1,099.41 0.00 Km Turno:
3211 2012-06-06 22:02:48 -12.08746667 -76.88377333 - 1,125.04 25.63 Los colores en
3271 2012-06-06 23:57:05 -12.08746667 -76.88377333 - 1,125.04 25.76
3463 2012-06-07 06:01:43 -12.08746667 -76.88377333 - 1,125.04 0.00 ROJO, indican
3667 2012-06-07 14:00:46 -12.07878333 -76.91644167 - 1,179.22 54.18 ningún
3868 2012-06-07 22:00:51 -12.07378000 -76.93945833 - 1,245.23 66.01
3926 2012-06-07 23:57:37 -12.07378000 -76.93945833 - 1,245.23 120.19 movimiento de la
9 de julio de 2012

4089 2012-06-08 06:01:01 -12.07378167 -76.93945833 - 1,245.23 0.00 camioneta, y en
4299 2012-06-08 14:00:18 -12.07874333 -76.91645167 - 1,257.71 12.48 NARANJA,
4519 2012-06-08 22:00:01 -12.08541500 -76.88773333 - 1,279.44 21.74
4572 2012-06-08 23:57:29 -12.08541500 -76.88773333 - 1,279.44 34.21 movimientos en el
4731 2012-06-09 06:02:30 -12.08541500 -76.88773333 - 1,279.44 0.00 turno menores a
4944 2012-06-09 14:00:49 -12.08541500 -76.88773333 - 1,279.44 0.00
5175 2012-06-09 22:01:31 -12.06685167 -76.94405500 - 1,289.19 9.75 17.5 Km-
5228 2012-06-09 23:58:13 -12.06685167 -76.94405500 - 1,289.19 9.75
5382 2012-06-10 06:01:45 -12.07867833 -76.91671500 - 1,294.82 5.64
5607 2012-06-10 14:01:55 -12.07900667 -76.91644167 - 1,302.26 7.44
5819 2012-06-10 22:01:23 -12.07900333 -76.91644333 - 1,302.26 0.00
5874 2012-06-10 23:58:33 -12.07261000 -76.94495000 - 1,308.82 19.64



12
3. Discusión
El proyecto consideró inicialmente para el año 2012 una reducción en los gastos por concepto de
combustible, el importe de S/.251,698.90 nuevos soles y orientar la implementación de los criterios
de Mejora de Procesos para que la gestión municipal mantenga una flota vehicular disponible a un
costo operativo efectivo.

Los datos de Línea de Base que se desarrolló con el Trabajo de Campo, permitió establecer que
el rendimiento promedio de la flota vehicular era de 22.81 Km/gln y el recorrido promedio de 128.65
Kilómetros por día.

Con el desarrollo de las sucesivas fases del LSS, el diseño de experimentos, y la data de la Fase
de Control, es factible determinar nuevos parámetros para el Rendimiento y Recorrido de los
vehículos. Los cálculos que corresponden son los siguientes:

Ilustración 13

Resumen para Km TURNO
P rueba de normalidad de A nderson-Darling
A -cuadrado 0.88 La data validada de los Kilómetros recorridos por
V alor P 0.022

M edia 70.990
el vehículo en cada turno de Serenazgo (08
Desv .E st.
V arianza
24.990
624.500
horas), no tiene comportamiento normal. El
A simetría
Kurtosis
-0.570471
-0.314176
intervalo de confianza de Km por turno está
N 35
mejor representado por la Mediana.
M ínimo 21.740
1er cuartil 54.180
M ediana 70.770
3er cuartil 91.390
20 40 60 80 100 M áximo 106.800
Interv alo de confianza de 95% para la media
62.406 79.575
PARAMETRO DE TRABAJO DE KM POR TURNO
Interv alo de confianza de 95% para la mediana PARA CAMIONETAS A GASHOL (Flota Antigua)
66.690 83.026
Intervalos de confianza de 95%
20.214 32.742 67.00 a 83 Km por turno. Mediana 70.7 Km
Media

Mediana

60 65 70 75 80

Resumen para Km DIA
P rueba de normalidad de A nderson-Darling La data validada del recorrido en Kilómetros por
A -cuadrado 0.23
V alor P 0.614
cada día de 24 horas de operación tiene
M edia
Desv .Est.
219.86
64.26
comportamiento NORMAL. La Media es de
V arianza 4128.71
A simetría -0.13211
219.86 Kilómetros por día. Los vehículos son
Kurtosis 1.42108
N 5 abastecidos diariamente alrededor de las 05 AM
M ínimo
1er cuartil
128.58
167.65
con 08 galones de combustible. El cálculo del
M ediana 218.43
3er cuartil 272.78
Rendimiento (Flota Antigua) 220 /8 es 27.5
120 160 200 240 280 320 M áximo 307.47
Kilómetros, por redondeo a la cifra superior 28
9 de julio de 2012

Interv alo de confianza de 95% para la media
140.07 299.64
Interv alo de confianza de 95% para la mediana
Km GALON. Sin considerar PROCESOS DE
128.58 307.47
OPTIMIZACION.
Intervalos de confianza de 95%
38.50 184.64
Media PARAMETRO DE RENDIMIENTO DE
Mediana COMBUSTIBLE POR KM POR DIA
150 200 250 300
PARA CAMIONETAS A GASHOL (Flota
Antigua)
28 kilómetros por galón

Utilizando la relación matemática que se ha obtenido en el Diseño de Experimentos, con tres
factores, los nuevos rendimientos por galón son los siguientes:



13

Tabla 5
Rendimiento = 16.74 + 4.087 Hrs Manto -2.4497 Hrs Capacitación +1.45 Número de Rutas Adecuadas

Constant Horas N Rutas
Constant Constant Horas Número de
e de Mant Adecuada Horas Manto Total Rend.
e libre e de Cap. Capacitacion Rutas
Mant. . s
16.74 4.087 0 -2.449 1.45 0 0 3 21.090
16.74 4.087 1 -2.449 1.45 1 1 3 22.728
16.74 4.087 2 -2.449 1.45 1 2 5 23.179
16.74 4.087 3 -2.449 1.45 3 2 6 32.802
16.74 4.087 3 -2.449 1.45 3 3 7 31.803
16.74 4.087 3 -2.449 1.45 3 5 9 29.805

Aun cuando el valor experimental de 32.8 Kilómetros por galón que se pueda obtener en las
mejores condiciones, cumpliendo las 3 horas de mantenimiento mensual, 02 horas de capacitación
mensual a los conductores y desarrollar 6 recorridos en cada turno; este valor en la práctica será
difícil alcanzar, por otras condiciones que intervienen consistentemente como es la antigüedad de
la flota vehicular y las actividades propias del trabajo.

Sin embargo el valor del rendimiento alcanzado durante el Plan Piloto, que corresponde a una
camioneta con mantenimiento preventivo e instrumentos funcionando correctamente, que alcanza
los 28 Kilómetros por galón, es una condición más factible por estandarizar, incluso con sucesivas
mejoras podría alcanzarse los 30 Km.

Indudablemente estos nuevos rendimientos determinados son muy ventajosos en relación a los
22.8 Kilómetros que se determinó en el trabajo de campo. Si retomamos la ecuación inicial por
medio del cual establecimos que el

Promedio de Kilometraje = - 152.5 + 12.62 Promedio de Rendimiento Real,

Reemplazamos los valores, el resultado final es:

Condición Inicial, con parámetros sin controlar
Promedio de Kilometraje = -152.5 + 12.62 (22.8) 135.236 kilómetros/día
Promedio de Rendimiento = 135.236/ 8 galones 16.90 kilómetros/galón

Condición Inicial, con nuevos parámetros establecidos
Promedio de Kilometraje = -152.5 + 12.62 (28) 200.86 kilómetros/día
Promedio de Rendimiento = 135.236/ 8 galones 25.10 kilómetros/galón
9 de julio de 2012

Como podemos observar la simulación matemática, nos dice que de un Rendimiento promedio de
16.90 Km podemos pasar, a 25.10 Kilómetros. Pero estos valores corresponden a una data donde
no se ha intervenido, los vehículos se encuentran sin mantenimiento, personal si capacitación y
procedimientos no formalizados. Por lo tanto el valor 25.10 en la práctica puede estar muy lejos de
ser alcanzado.

.



Beneficios económicos del Proyecto
14
Los beneficios económicos más cercanos a un escenario real los calcularemos, tomando como
base la data de rendimiento del trabajo de campo de 22.8 Km/Galón, frente a las obtenidas con el
Proyecto Piloto de 28 KM/Galón
Tabla 6

1 Calculo del Costo del Kilómetro de Recorrido por Diferencia de Rendimientos
Rendimientos Km/Gln Vehiculo a GASOHOL UU MEDIDA Resultado
Rendimiento histórico Km/Gln Promedio Año 2011 Kilómetros por galón 22.85
Rendimiento Promedio Km/Gln Post Instalación GPs 2012 Kilómetros por galón 28.00
Diferencia de Rendimientos Kilómetros por galón 5.15

Incidencia economica por diferencia de rendimiento por Kilometro de recorrido
Rendimiento Promedio Km/Gln Post Instalación GPs 2012 Kilómetros por galón 28.00
Costo de Gasohol promedio 2012 Nuevos soles 14.72
Costo por Kilometro Nuevos soles 0.53
Ahorro en rendimientos 2.71

2 Determinación de Diferencia Diaria de Recorridos
Diferencia de recorridos Promedio UU Medida Importe
Promedio diario de recorrido a Año 2011 (Mediana) Kilómetros 128.65
Promedio diario de recorrido a Año 2012 Post Inst GPS Kilómetros 219.86
Diferencia de recorrido diario 91.21

3 Determinación del ahorro
Concepto UU Medida Importe
Determinación del ahorro por día Soles 47.95
Ahorro mensual Soles 1,438.51
Numero de camionetas Soles 29.00
Ahorro mensual por total camionetas Soles 41,716.85
Ahorro Anual Soles 500,602.18

De acuerdo a las estimaciones iniciales del proyecto, el ahorro proyectado era de S/.251,698.90
Nuevos soles, los cálculos finales con la ejecución del proyecto se incrementará a S/500,602.18
nuevos soles.
9 de julio de 2012

Una consideración importante por señalar, es la incidencia del FACTOR CULTURA, que ha
intervenido directamente en la alta variabilidad del proceso, aspecto que en los inicios del presente
estudio no se conocía; tampoco había sido identificado con los procedimientos de control y
fiscalización que se desarrollaron anualmente en la Sugerencia de Servicios Generales.

Se pueden inferir diversas razones, sobre el factor cultural y los intereses de las trabajadores que
se han involucrado en este tema, pero no corresponde a la finalidad del presente estudio, tampoco
corresponde determinar las incidencias presupuestales o responsabilidades, el propósito de



identificar los factores culturales, es porque estaban generando distorsiones en la data y originaban
altas variabilidades aleatorias y dificultaban el proceso de mejora del Proceso. 15

Al concluir las cinco fases del estudio LSS, además de las conclusiones y recomendaciones de
cada fase, se proponen son las siguientes:

1. Fortalecer la gestión de los servicios municipales de la Flota Vehicular con recursos
humanos que demuestren las competencias necesarias en la gestión de la Flota
Vehicular.

2. Rediseñar, los servicios de Serenazgo, teniendo en consideración los nuevos
parámetros determinados : 220 Km /día o 70.7 Km/ turno de 08 horas, rendimiento de
28 Km/galón y 08 galones por día, pudiendo reducirse este último a 6 galones en el
proceso de optimización

3. Adquirir los equipos de GPS y la prestación de servicios de Monitorización Vehicular a
la brevedad para optimizar el control de cada unidad vehicular.

4. Fortalecer el área de gestión de la Subgerencia de Servicios Generales con terminales
de computo que permitan vincularse en mejores condiciones con la Central de
Monitoreo.

5. Desarrollar programas de capacitación en Valores, Capacidad de Gestión y en
prevención de delitos de corrupción, para reducir los riesgos por uso indebido de
recursos.

6. Replicar los estudios realizados para los otros tipos de vehículos y servicios que
existen en la Municipalidad de La Molina

Finalmente podemos concluir que el proyecto, contando con el respaldo de la Alta Dirección y el
apoyo de los medios disponibles, que ha contado con la decidida participación de tres Green Belt,
en un tiempo de 06 meses (manteniendo además sus actividades laborales cotidianas), que
durante su desarrollo ha estado permanentemente observado no solo por los actores de las áreas
involucradas sino por una importante parte de los funcionarios y empleados de la Municipalidad; ha
concluido en los plazos establecidos entre la Municipalidad y los auspiciadores, con el objetivo
cumplido y con el propósito de mantener y seguir mejorando los logros iniciales alcanzados.

Sin lugar a dudas uno de los resultados más valiosos, es que el Proyecto ha sido asimilado por el
principal responsable de la flota vehicular que es la Subgerencia de Servicios Generales,
9 de julio de 2012

convirtiéndose además en el protagonista principal del cambio, en la expresión de la nueva
mentalidad de la administración en el gobierno municipal del Distrito de La Molina y punto de
referencia para los proyectos sucesivos por desarrollar.



4. Bibliografía 16
1. Material de Capacitación de Optisigma, CDI Centro de Desarrollo Industrial de la Sociedad
Nacional de Industrias del Perú.
2. FMEA Info Centro, "AMFE - El incumplimiento Modo y Efecto de análisis "
www.fmeainfocentre.com
3. Seis Sigma para Gerentes, Por Greg Brue
4. La implementación de Six Sigma: Smarter Solutions utilizando métodos
estadísticos Por Forrest W Brefogle III
5. Desventajas Una posibilidad es que si se asocia, mandos medios o ejecutivos de alto
nivel y estos no son entusiastas sobre el uso de la Metodología Six Sigma puede conducir
al fracaso. Bibliografía: http://www.tech-faq.com/lang/es/six-sigma.html
6. Estadística Aplicativa. Emma Barreno

9 de julio de 2012


Articulo six sigma

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to Articulo six sigma

Similar to Articulo six sigma (20)

More from WILFREDO ELIAS PIMENTEL SERRANO

More from WILFREDO ELIAS PIMENTEL SERRANO (20)

Articulo six sigma