Diapositiva 16
“Una estrategia para la mejora de la calidad e incremento de la productividad”
Fase: MEDIR
Determine que medir y porqué
Elabore un plan para recolectar data de entrada, salida y del proceso
Desarrollar y validar sistemas de medición
Determinar el desempeño Sigma
*
Qué es una medida?
Es una evaluación calificada de las características del proceso/producto y/o del nivel de su desempeño basado en data observable.
Ejemplos:
Número de características o atributos (tipos de clientes, género)
Número de defectos (# errores, # pagos atrasados, # reclamos)
*
Porqué medir?
Para obtener conocimiento del problema, proceso, cliente o de la organización:
Desempeño actual punto de partida (Línea Base)
Tomar o no acción / Priorizar acciones
Dimensionar la magnitud del problema
Determinar posibles causas de los cambios en el proceso
Prevenir problemas y predecir futuro desempeño
*
CTS Satisfacción
CTQ Calidad
CTD Distribución
CTC Costo
CTP Proceso
Cuáles son los “inputs” y “outputs” del proceso?
Qué “inputs” son controlables?
Hay una “fábrica” oculta?
Qué % actividades agregan valor?
*
Descubrir tiempos, lugares con problemas severos (“pocos vitales”)
Patrones sospechosos a investigar
*
FACTORES
EJEMPLOS
QUE
Deseas mejorar el Sigma del proceso de entrega de pizza
Revisar la declaración del problema y objetivo, y el SIPOC para el proceso
Identificar las mediciones que ayuden a explicar el desempeño del proceso
Identificar el “output” clave, el proceso y una medida “input” que se podría implementar para aprender acerca del desempeño del negocio.
Ejemplo:
Ejemplo:
Questions about
ESTRATIFICACION
Estas métricas ayudan a predecir Y?
Preguntas sobre el proceso
MEASUREMENT ASSESSMENT WORKSHEET - PIZZA
Entregas con retraso?
(>30min)
N° entregas con retraso / hora del día
N° entregas con retraso / empleado
N° entregas con retraso / tiempo repartidor
N° entregas con retraso / importe del pedido
N° entregas con retraso / con pedidos especiales
N° entregas con retraso / distrito
N° entregas con retraso / distancia
S
N
N
N
N
S
N
N
ESTRATIFICACION
Tipo de habitación
Cantidad de defectos
Cantidad de reclamos
CONTINUA, Cualquier variable medida en una escala continua (dividida de modo infinito)
*
Definición Operacional
Qué es?
Es una descripción precisa y clara del factor o indicador a ser medido.
Porqué es crítico?
Para que cada usuario pueda realizar la medición de la misma forma
Planear la medición con efectividad
Para asegurar la común y consistente interpretación de los resultados
Evitar sorpresas posteriores luego de la medición
*
Hoja de verificación – Check sheet
Es un formato que se utiliza para recopilar datos de modo organizado por los participantes de un proceso.
Permite determinar lo que se quiere medir en un periodo de tiempo.
Tipos:
Standard
Frecuencia
Viajero
Confirmación
*
SCOPE: MBA PROGRAM
SCOPE: MBA PROGRAM - TIEMPO COMPLETO
CHECKSHEET
SCOPE: MBA PROGRAM - TIEMPO PARCIAL
CHECKSHEET
SCOPE: MBA PROGRAM - TIEMPO PARCIAL
CHECKSHEET
SCOPE: MBA PROGRAM - TIEMPO PARCIAL
15%
Largo
6mes
70%
Prome
SCOPE: MBA PROGRAM
No Req
*
SCOPE: MBA PROGRAM
No Req
Proceso
SCOPE: MBA PROGRAM
No Req
Proceso
SCOPE: MBA PROGRAM - TIEMPO PARCIAL
CHECKSHEET - Confirmation
No Req
Actividad / Proyecto
*
Situación: Toda la población o muestra
Tipo de data: Continua o Discreta
Objetivos: Que haremos con los resultados
Familiaridad: Que crees que resultará de la medición
*
Presentar los datos. Tablas y gráficos
Caracterizar los datos.
i =1 N
Variables clave:
n = tamaño de la muestra s = desviación estándar estimada (continua)
d = nivel de precisión p = proporción de ocurrencia estimada (discreta)
Fórmula para
Data Contínua
Fórmula para
Data Discreta
d
De data continua:
Suponga que usted desea encontrar el tiempo promedio de espera de sus clientes en su Call Center, con una precisión de +/- 2 segundos. Usted estima que la desviación estándar de la muestra es 62 segundos. Encuentre el tamaño de muestra apropiado.
n = 2x62 2
De data Discreta:
Suponga que usted desea determinar el número de clientes que comprarán una nueva oferta. Si se desea tener una confianza de +/- 3%, y usted estima que el 20% realizará la compra
n = 711
0.03
d
Ajuste de Tamaño de Muestra
Si la muestra (n) es mas grande que el 5% de la población (N), entonces el tamaño de la muestra finita será:
N finita = n
Repetibilidad, se obtiene los mismos resultados cada vez?
Reproducibilidad, otros obtienen los mismos resultados como tú?
*
Qué es Sigma?
Sigma (σ) es un símbolo griego usado para representar la desviación estándar, la cual, es una medida de la variación de la media en una distribución normal.
- Six Sigma define cualquier valor fuera de las especificaciones como un evento extraño
Target
LSE
LIE
+/- 6 sigmas
(99.9999996% ok
CAPACIDAD DE PROCESO
Capacidad es la probabilidad de un proceso para producir resultados sin defectos (servicios, productos, información, …)
Basado en el entendimiento de Salidas críticas “Y’s” (lo que requiere el cliente)
Determinado por la interacción de todos los “X’s”
*
LSE - X
3 σ
Se calculan ambos valores y se reporta el menor de ellos
PROCESO 6 SIGMA:
La variabilidad es el principal enemigo de la calidad
No cometo
..... Deducción e Interpretación de 6
Sigma (), es un parámetro estadístico de dispersión que expresa la variabilidad de un conjunto de valores respecto de su valor medio (u). Cuanto menor sea sigma, menor será el número de defectos.
Sigma cuantifica la dispersión de los valores respecto del valor medio y, por tanto, fijados unos limites de especificación (tolerancia) por el cliente, superior e inferior, respecto del valor central objetivo, cuanto menor sea sigma, menor será el número de valores fuera de especificaciones y, por tanto, el número de defectos
La diferencia entre el limite superior (TS) e inferior (TI) dividido por dos veces la desviación estándar, nos da la cantidad de sigmas (Z)*
LSE – LIE = Z (cantidad de sigmas)
2
(*) Si las tolerancias son equidistantes a la media de la muestra
esan
Limites de tolerancia
La escala de calidad de la metodología “seis Sima” mide el número de sigmas que caben dentro del intervalo definido por los limites de tolerancia
..... Deducción e Interpretación de 6
esan
Siempre que la medición esté dentro del intervalo
LSE-LIE, se dirá que el servicio es conforme o de calidad. En este caso se siguen las ideas de Crosby, quien considera la calidad como sinónimo de cumplimiento de especificaciones
Así pues, cuánto mas cercanos estén los valores de las mediciones al valor central óptimo, más pequeño será el valor de sigma, y de tal forma mayor número de sigmas entrarán dentro de los límites de tolerancia.
..... Deducción e Interpretación de 6
esan
Se basa en los requerimientos del cliente
Se deriva del DPO o DPMO (usando tabla de conversión)
Permite comparar procesos según su desempeño
Six Sigma = Yield of 99.9997 o 3.4 DPMO
*
Unidad, un artículo resultante del proceso
Defecto, cualquier falla en un requerimiento esencial del cliente (interno o externo)
Defectuoso, cualquier unidad con uno o mas defectos
Oportunidad de Defecto, un tipo de defecto potencial en una unidad de salida del proceso y que es importante para el cliente
*
=
1 – Proporción de Defectuosos
=
=
x 1,000,000
*
0-3
Perspectiva Proceso – Por partes o actividad (Rolled throughput yield)
Defectos: 89
Actividad
Un equipo de mejora viene analizando el proceso de Embotellado en una cervecera. La data recolectada en un Turno de Producción tienen los siguientes resultados:
10,000 botellas producidas en el Primer Turno
Tipo de Defecto Cantidad
*
Actividad
Un equipo de mejora viene analizando el proceso de Cuentas por Cobrar. La Data recolectada en diferentes partes del proceso tienen los siguientes resultados:
750 unidades procesadas en Agosto
Actividad del Proceso Resultado
Total número de defecuosos = 50
Cual es el Yield y el Sigma?
*
Causa especial
Causa común
hacia la línea central
Para nuestro proyecto hemos…
Determinado lo que queremos aprender sobre nuestros problemas y procesos y en que punto podemos conseguir la respuesta.
Identificado los tipos de medidas que queremos obtener para conseguir un equilibrio entre eficiencia/eficacia y las entradas/procesos/resultados.
Desarrollado definiciones operativas claras y precisas de lo que podemos medir.
Comprobado nuestras definiciones operativas con otras personas para garantizar su claridad y la coherencia de su interpretación.
Sí
No
Sí
No
Sí
No
Sí
No
Para nuestro proyecto hemos…
Identificado un tamaño adecuado de la muestra, una cantidad de subgrupos y una frecuencia de muestreo para garantizar la representación válida del proceso que vamos a medir.
Preparado y verificado nuestro sistema de medidas incluyendo la formación de las personas que han de reunir los datos y la estabilidad de la captura de datos.
Utilizado datos para preparar las medidas iniciales del proyecto, incluyendo la proporción de defectos y el rendimiento.
Sí
No
Sí
No
Sí
No
SCOPE: MBA PROGRAM - TIEMPO PARCIAL
CHECKSHEET
SCOPE: MBA PROGRAM
No
ReqPROG.
1
2
345
678910
1112131415
1
TC402XXX
2
TC41XXXX
3
TC412XXXXXXX
4
TC42XXXX
5
TC421XXX
6
TP35XXXXXXXXXXX
7
TP36XXXXXX
8
TP37XXXX
9
TP38XXXXXXX
10
TP39XXX
11
TP40XX
Tipo de Orden: Normal Prioridad Urgente
Modelo: SW CorollaPlaca: ATM - 346
Proceso
SCOPE: MBA PROGRAM - TIEMPO PARCIAL
CHECKSHEET - Confirmation
LSL = 19,0, Nominal = 21,0, USL = 23,0
Termostato-1
17
18
19
20
21
22
23
24
25
0
20
40
60
80
100
LSL = 19,0, Nominal = 21,0, USL = 23,0
Termostato-2
11
15
19
23
27
31
0
20
40
60
80
100
Yield
DPMO
Sigma
Yield
DPMO
Sigma
6,60%
934.000
0
93,30%
66.800
3
8,00%
920.000
0,1
94,50%
54.800
3,1
10,00%
900.000
0,2
95,50%
44.600
3,2
12,00%
880.000
0,3
96,40%
35.900
3,3
14,00%
860.000
0,4
97,10%
28.700
3,4
16,00%
840.000
0,5
97,70%
22.700
3,5
19,00%
810.000
0,6
98,20%
17.800
3,6
22,00%
780.000
0,7
98,60%
13.900
3,7
25,00%
750.000
0,8
98,90%
10.700
3,8
28,00%
720.000
0,9
99,20%
8.190
3,9
31,00%
690.000
1
99,40%
6.210
4
35,00%
650.000
1,1
99,50%
4.660
4,1
39,00%
610.000
1,2
99,70%
3.480
4,2
43,00%
570.000
1,3
99,75%
2.550
4,3
46,00%
540.000
1,4
99,81%
1.860
4,4
50,00%
500.000
1,5
99,87%
1.350
4,5
54,00%
460.000
1,6
99,90%
960
4,6
58,00%
420.000
1,7
99,93%
680
4,7
61,80%
382.000
1,8
99,95%
480
4,8
65,60%
344.000
1,9
99,97%
330
4,9
69,20%
308.000
2
99,977%
230
5
72,60%
274.000
2,1
99,985%
150
5,1
75,80%
242.000
2,2
99,990%
100
5,2
78,80%
212.000
2,3
99,993%
70
5,3
81,60%
184.000
2,4
99,996%
40
5,4
84,20%
158.000
2,5
99,997%
30
5,5
86,50%
135.000
2,6
99,9980%
20
5,6
88,50%
115.000
2,7
99,9990%
10
5,7
90,30%
96.800
2,8
99,9992%
8
5,8
91,90%
80.800
2,9
99,9995%
5
5,9
93,30%
66.800
3
99,99966%
3,4
6