ELMÉTODO DESEISSIGMA ENLAINDUSTRIA DELA CONSTRUCCIÓN PARAVIVIENDA ENSERIE

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1 INSTITUTO TECNOLÓGICO DELA CONSTRUCCIÓN MAESTRÍA E N A D M I N I S T R A C I Ó N D E L A CONSTRUCCIÓN ELMÉTODO DESEISSIGMA ENLAINDUSTRIA DELA CONSTRUCCIÓN PARAVIVIENDA ENSERIE TESIS PARAOBTENER ELGRADO DE MAESTRO EN ADMINISTRACIÓN DELA CONSTRUCCIÓN PRESENTA ARQ.JULIANALBERTO JIMENEZ LARA CÁMARA MEXICANA DELAINDUSTRIA DELA CONSTRUCCIÓN SEDE CHIHUAHUA ESTUDIOS CON RECONOCIMIENTO DEVALIDEZ POR LA SECRETARIA DE EDUCACIÓN PUBLICA, CONFORME AL ACUERDO No DE FECHA 15 DE DICIEMBRE DEL 2000 CHIHUAHUA, CHIHUAHUA JULIO 2005

2 RESUMEN Este estudio de investigación aborda la problemática de los defectos constructivos, principalmente en la edificación en serie y que afectan directamente al cliente y por ende al constructor con todas las repercusiones de costos, tiempo y el de tener a un cliente insatisfecho. El concepto de Seis Sigma es una modernización del antiguo concepto de control estadístico de la calidad de los años sesenta, pero mucho mas ambicioso ya que representa para lograr tener 3.4 defectos por cada millón de viviendas construidas y entregadas al cliente que solo fallen 3.4 apagadores de luz, o 3.4 goteras, o que 3.4 llaves de agua que no funcionan correctamente. Es evidente que esto en nuestro país y en especial en el sector constructivo es ahora en el ano 2005 inalcanzable. El objetivo de la metodología de Seis Sigma así como sus herramientas de aplicación, para coadyuvar en la mejora de los defectos en los procesos en constructivos en la edificación en serie. Las empresas de edificación en serie del estado de Chihuahua están muy por debajo del nivel de Seis Sigma. Se muestran las herramientas estadísticas principales del Seis Sigma en cada una de sus etapas; aclarar, enfocar, estudiar y modificar para ser utilizadas en la edificación en seri9 iara fines comparativos, se determina el valor de sigma que tiene una empresa, ipo de edificación de vivienda en un desarrollo de 100 viviendas de 94 a 165 m?*nja cd,. De Chihuahua y los resultados fueron

3 Viviendas 100 Total de errores probables 1000 Sigma.5 de sigma Como se observa existe una distancia abismal entre los errores de un desarrollo de edificación tipo y el valor de seis Sigma con lo que se comprueba la hipótesis H1 de esta investigación. Se concluyo que en nuestro país estamos muy lejos de alcanzar los indicadores internacionales de productividad como se hace evidente del lugar 49 de 57 países que ocupa México en economic wortd forum (2005), no obstante este trabajo proporciona herramientas para tener mejoras construcciones, y cada vez menos defectos.

4 GRACIAS A DIOS POR HABERME OTORGADO EL DON DE LA VIDA, ESTO POR MEDIO DE ESTOS DOS ANGELES DE DOS ALAS MI PADRE Y MI MADRE, PERO MUY ESPECIALMENTE MI MADRE QUE GRACIAS A SUS GRANDES VIRTUDES Y EJEMPLOS INCULCADOS DE ESPECIAL MANERA COMO SON LA PERSEVERANCIA, EL RESPETO, EL AMOR, Y LAS GANAS DE LUCHAR EN LA VIDA PARA SER UN SER HUMANO DE BIEN. GRACIAS TAMBIÉN DESDE LO MAS PROFUNDO DE MI SER A ESE ÁNGEL QUE VINO A LLENAR DE DICHA Y DE LUZ MI VIDA, ERES EL MOTOR QUE ME IMPULSA A HACER COSAS INEXPLICABLES, GRACIAS HIJA MIA SOFIA TE AMO.

5 ÍNDICE CAPITULO I: Introducción Sección 1.1. Problema de la investigación Esquema del problema de la investigación 1.2. Justificación Económica Social 1.3. Alcance 1.4. Objetivos Genérico Específicos CAPITULO II: Marco teórico 2.1. Desarrollo histórico 2.2. Que representa lapalabra Seis Sigma 2.3. Antecedentes del concepto Seis Sigma 2.4. Quees elseis Sigma 2.5. Con números Por que Seis Sigma 2.6. Cálculos de valores deseis Sigma

6 CAPITULO I: INTRODUCCIÓN 1.1. Problema de la investigación No existe un método formal para el control de defectos en la industria de la construcción, teniendo como consecuencia desperdicios de materiales, teniendo reprocesos innecesarios debido al bajo o nulasupervisión adecuada de la obra. Con todo esto también se generan costos por la no calidad y el error, teniendo altos niveles de de errores en los procesos constructivos, esto a consecuencia del niveldeconfianza en los procesos constructivos. No se tiene confianza en los productos y servicios terminados, estos últimos cada vez mas ligados con la mala calidad y por consecuente la insatisfacción del cliente.

7 Esquema del problema de la investigación MALA CALIDAD DESPERDICIO DE MATERIAL REPROCESO INSATISFACCIÓN DELCLIENTE NO EXISTE UNMÉTODO FORMAL PARA EL CONTROL DE DEFECTOS EN LA INDUSTRIA DELA CONSTRUCCIÓN REQUERIMIENTOS DEL CLIENTE COSTOS POR LANO CALIDAD Y ERROR SE DESCONOCE EL NIVELDE CONFIANZA ENLOS PROCESOS CONSTRUCTIVOS POCA CONFIABILIDAD EN LOS PRODUCTOS TÉRMINOS YSERVICIOS TERMINADOS ALTO GRADO DE ERRORES ENLOS PROCESOS

8 Justificación Económica Bajan los costos, los beneficios de este estudio, es para que bajen los costos de producción de la vivienda hecha en serie Social Los beneficios que seesperan deeste estudio es el de perfeccionar lossistemas deconstrucción de viviendas enserie beneficiando a los usuarios y sus familias de unmejor producto asícomo a través de la consolidación de la empresa que crea y conserva empleos Alcances Este estudio abarca a la construcción de viviendas enserie en cuanto a sistemas de control estadístico de la calidad específicamente en la aplicación del método seis sigma eneste tipo deconstrucción ejemplificando en uncaso de aplicación en el estado dechihuahua.

9 Objetivos Genéricos Mostrar la metodología de Seis Sigma así como sus herramientas de aplicación. Para coadyuvar en la mejora de los defectos en los procesos constructivos en la edificación en serie Específicos A)Analizar la problemática que existe en el control estadístico de la calidad en los procesos constructivos de la vivienda en serie. B) Exponer los conceptos y teoría de laseissigma. C) Establecer los niveles de confianza estadísticos para minimizar los errores en los procesos constructivos. D) Detectar y satisfacer las necesidades del cliente. E) Definir cada una de las herramientas queconforman el seis sigma. F) Ilustrar con base a un ejemplo el valor de Sigma que tiene una constructora de edificación en la cd.de Chihuahua. G) Marcar las distancia tan grande que guarda en cuanto a defectos constructivos la edificación en nuestro país,con los parámetros internacionales de una empresa de clase mundial.

10 r; i T c Í I B L I Ü T E C A s CAPITULO II: MARCO TEÓRICO 2.1. DESARROLLO HISTÓRICO Enel año de 1981,Bob Galvin, enese entonces presidente de Motorola, lanzó el siguiente reto a su compañía: "Alcanzar un mejoramiento de Diez tantos en el desempeño sobre un período de cinco años" La empresa inició un gran viaje de aprendizaje y desarrollo que llevó a muchos de sus ejecutivos e ingenieros a la búsqueda de maneras de eliminar desperdicios. Uno de ellos, llamado BilISmith, estudió la correlación entre la vida útil délos productos en el campo de su uso y qué tanto el producto en cuestión había sido sujeto a reparaciones(retrabajos) durante su proceso de manufactura. En 1985, Smith presentó sus resultados, concluyendo que si un producto era encontrado defectuoso y reparado durante el proceso, estos desperfectos podían pasar desapercibidos hasta que el cliente los detectaba durante el uso. Por otro lado el investigar lo que otras compañías estaban haciendo, se dieron cuenta de que existían productos que no requerían trabajos o correcciones durante un proceso.analizando casi cualquier operación, podemos detectar que existen pasos, materiales y acciones que no son otra cosa que reparaciones, a veces disfrazadas de problemas inherentes, ya sea de diseño, de herramientas o de otros factores ; por ejemplo, el rebaneo o la eliminación de restos de partículas metálicas dejadas por un proceso anterior, retoques de pintura innecesarios, o el agregado de refuerzos o materiales adicionales, que de tanto utilizarse se vuelven parte del proceso. Esto fue el inicio de los esfuerzos que llevaron a Motorola a ganar el prestigio de Premio Nacional de Calidad Malcom Badrige.EI nombre de Seis Sigma había saltado ala luz pública.

11 6 Otras compañías, atraídas por el éxito y de resultados logrados, buscaron información y referencias, lo cual motivó la creación del instituto de Investigación Seis Sigma en 1990.La participación de empresas como IBM,Texas Instruments, Digital Equipament,Asea Brown Boveri y Kodakledio difusión y relevancia En ABB, la implementación de esta estrategia resultó en una disminución del 68% en los niveles dedefectos, y del 30% en costos lo que tuvo como consecuencia un ahorrode 898 millones de dólares por año. Otras empresas como Allied Signal, General Electric, Sony, Crane y Polaroid se han sumido a la aplicación de la metodología.la razón sencilla: estas compañías correlacionan lacalidad con resultados financieros de negocio. El caso de General Electric es digno de mención, ya que los beneficios estimados de contribución directa de Seis Sigma son de orden de los 6600 millones de dólares anuales, equivalentes al 5.5% desus ventas. Esto no se ha dado solo.ge ha entrenado a más de seis mil personas en los métodos de Seis Sigma.El personal entrenado conduce y participa en proyectos de mejora bien enfocados que reditúan grandes beneficios. Los llamados Black Belts o cintas negras son aquellas personas que cuentan con entrenamiento y características especiales para encabezar los proyectos de aplicación de Seis Sigma.En los esfuerzos, se trabaja en equipo bajo la dirección del Black Belt para analizar los problemas u oportunidades de ahorro, que resultaría de reducir las variaciones y, por consiguiente, el desperdicio en cualquier proceso. Más adelante veremos los pasos a seguir y las herramientas estadísticas, que son las principales armas a utilizar en estasguerras contra lo que está malhecho.

12 QUÉ REPRESENTA LA PALABRA SIGMA? Es el nombre latino de la letra griega E.Este símbolo es muy utilizado por los matemáticos, ya que se le ha asignado el significado de suma. Si nos vamos al concepto estadístico, se ha empleado esta misma letra, pero en una versión minúscula: o.este pequeño trazo con forma de gota se ha hecho muy famoso por representar algo que los iniciados llaman desviación estándar. Para comprender mejor esto, vamos a explicar sus antecedentes, y para ello, tendremos quedar un repaso alas bases de la estadística. Estadística Todos hemos escuchado a gente que utiliza conceptos y términos estadísticos.por ejemplo:"ei clima de Monterrey es el más agradable del mundo, con un promedio de 25 Cen el año, si pudieradecirse, 50 en verano y 0 eninvierno". Otro ejemplo: Se realizó una encuesta y el promedio de la gente estuvo de acuerdo conque el horariode verano no se aplicará este año" Y hay más: "Eltrámite para placas y licencias se redujo de dos días a un rango de dos horas, y un 50% de la población las recibe ahora por correo en un promedio de una semana" Aunque pudiera hacernos sonreír todo este catálogo de usos inexactos de os términos, algo nos dice: todos los días, los seres humanos nos vivimos en un mundo variable e inconstante. Nadie puede asegurar, ni con las mejores computadoras del mundo, cual va a ser el comportamiento real del clima, de las acciones en la bolsa, de nuestros procesos productivos o del servicio dado a nuestros clientes.

13 8 Lo que sí podemos hacer, es darnos una dea; es decir, saber que tan probable es determinada situación para esto sirve la enorme cantidades formulas y recetas. El problema: en un afán por mantener los conocimientos fuera del alcance de los no iniciados, o simplemente por no encontrar una mejor manera, han ido complicando y oscureciendo el significado real de sus técnicas; han ido complicando y oscureciendo el significado real de sus técnicas; han colocado nombres raros, signos de alfabeto griego y ecuaciones de apariencia muy compleja a conceptos que, por otra parte, son tremendamente útiles y de amplia aplicación. Este problema con la estadística sefue haciendo crónico con los añostambién por causa de otros factores. Por ejemplo muchas de las complejidades de la estadística tienen tienen que ver con lo aburrido y lento de cálculos. Para resolver este problema los estadísticos diseñaron infinidad de tablas de valores y de este modo proporcionaron una manera de ahorrar tiempo y esfuerzo. Actualmente con el desarrollo de las computadoras, estas tablas se han venido haciendo prácticamente obsoletas, ya que existen muchos programas y paquetes de cómputo que pueden calcular los valores requeridos con unagran precisión. Bases El ser humano siempre ha buscado entender el mundo que lo rodea, encapsulándola en partes manejables. Si pedimos pedimos un presupuesto para un trabajo de carpintería, no nos gusta que nos digan "le va a salir entre cinco y diez mil pesos". Queremos un solo numero; que nos digan:"sale en ocho mil pesos". Lo mas que soportamos es la diferencia sea muy poca: "entre siete y medio y ocho mil pesos". Por otra parte nos conformamos con un solo dato, aun cuando tenga fluctuaciones. Muchas empresas requieren un mínimo de tres cotizaciones para autorizar una compra.

14 9 En nuestro caso, seguramente solicitaremos aunque sea un estimado del costo a dos o tres carpinteros. Esto no puede dar varios tipos de resultados que muchas veces podremos analizar sin necesidad de una formula. Tipo de resultadol: poca variación, tendencia a la baja o a la alza. Los tres carpinteros dan valores muy parecidos y estos son bajos y Altos. Tipo de resultado 2: algo de variación, tendencias media o baja. Hay un valor muy alto omuy bajo, y losotrosdos son muy parecidos Tipode resultado 3: mucha variación, tendencia media. Hay un valor alto,unoabajo y uno enmedio. De acuerdo con el tiempo de información o datos, pondremos determinar a que carpintero le vamos a encargar el trabajo. Hemos llegado al fondo del asunto: hemos tomado una decisión con baseen la estadística! Cuando los datos por analizar son mas (muchos mas), tomar una decisión se torna masconfuso y difícil. Imaginemos que en vez de tres, tenemos quinientos carpinteros. Es aquí donde tenemos que hacer uso del lápiz o calculadora, para poder sacar nuestros valores. Los tres conceptos mas elementales que debemos manejar son: promedio, rango y desviación estándar. Promedio Es una mediad que nos da una idea, en un solo numero, de donde anda, mas o menos, el centro, ese " valor único" tan buscado que nuestra naturaleza humana nos pide. Algunos le llaman elegantemente "medida detendencia central. Dichode

15 r* I I C- ( I D L I O T E C A 10 otra manera, es el dato normal esperado. Para obtenerlo, simplemente sumamos todos los datos y losdividimos entre la cantidad de los mismos, Por ejemplo, si se tuvieran estos cinco presupuestos: 7, 8, 9,10 y 11, hacemos la suma de las cantidades, cuyo resultado es 45, y estos lo dividimos entre 5. El resultado es 9. Normalmente, yo esperaría pagar 9 (o nueve mil pesos) por el trabajo. El promedio expresa una medida de los datos ynadamás. Expresiones como "el hombre promedio busca seguridad", desde este punto de vista, son incorrectas. No existe el ser humano promedio. Rango Si yo hubiera hablado primero con el de 11, cuándo me estoy ahorrando si finalmente decido encargarle el trabajo al de 7? Si resto ambos valores obtendre4. Esto es, existe un rango de 4 (o cuatro mil pesos) entre los diferentes carpinteros. A mayor rango,mayor es la variabilidad e inconsistencia de los datos. Cuando el rango es muy algo, comenzaremos a sentirnos incómodos y a dudar. No podremos tampoco tomar una decisión fácil, ya que prensaremos: "El de 7 es el mas barato, pero quien sabe que material vaya a usar. Quizás el de 11 hace un mejor trabajo, con mejor calidad". Las variaciones excesivas impiden predecir y tomar decisiones sólidas.

16 11 Histograma Cuando tenemos muchos datos, podemos visualizarlos mejor si los ponemos de manera gráfica. Para ello utilizamos una forma muy sencilla llamada histograma, o diagrama de frecuencias. Lo que representamos en el es sencillo: la altura de las barras representa la frecuencia o cantidad de veces que se repite un dato determinado (Figura 1). Figura 1 HISTOGRAMA to ^ Espesor en mm Unadistribución nos sirve para medir y conocer: La localización (donde esta la característica que queremos Paraeso usamos el promedio. X = suma de valores / cantidad de valores. controlar). La variación (entre que y que). Paraesto usamos el rango: R = valor mayor- valor menor.

17 12 Desviación estándar Muy bien, si ya sabemos las dos cosas más importantes que debemos de saber; es decir, por donde andan los pr4ecios y que tanto varían, para que necesitemos sacar otro valor? La respuesta es: el promedio y el rango son suficientes si: A) Losdatos son pocos y no puede haber mas (solo hay cinco carpinteros en el pueble). B) Nonecesitamos másde un 70 u 80% de precisión para tomar la decisión. Recordaremos que cualquier cálculo estadístico, aun el más complejo, se hace para ayudar a tomar una mejor decisión sobre el aspecto en cuestión. Estas se vuelven mas importantes entre mas complejo sea el problema; es decir, mientras mas factores estén involucrados y mientras mas cosas diferentes puedan pasar5; en pocas palabras: entre mas variabilidad pueda aparecer, mas refinada tendrá que ser la formula, Si, por ejemplo, en un proceso quiero analizar que porcentaje del producto quedara fuera de los limites de aceptación establecidos, tendré que obtener grancantidad de datos (por lo menos cien). Esto es porque durante la manufactura pueden ocurrir muchas cosas: herramientas se desgastan, las maquinas y los materiales tienen variaciones. Al tomar más datos, nos aseguramos de que nuestros resultados sean más representativos de la realidad. Las decisiones que tomemos con base en ellos serán más acertadas y oportunas. Es aquí donde entra la gran importancia de la desviación estándar, ya que es la forma en que podremos determinar la variabilidad de cualquier proceso, producto o servicio.

18 13 Esto no solo sirve para las fábricas; estos procedimientos son aplicables a cualquier empresa, sea de servicios, financiera, de producción, un restaurante o un taller. Al volver a nuestro histograma, podemos ver que las barras forman una figura en forma de sombrero o campana, este comportamiento no es ninguna casualidad. Se trata de la llamada curva normal, y es típico en muchas situaciones (Figura2) Figura 2 HISTOGRAMA YCURVA NORMAL Esoesor pn mm lo.

19 14 Los estadísticos han dividido la curva normal en secciones. La distancia horizontal de cada división es llamada "sigma". Se define como "el promedio de las diferencias de los datos con respecto al mismo promedio ". Esto nos puede dar una gran ventaja: el poder de predecir y de controlar el comportamiento de un proceso, utilizando la desviación estándar como referencia. Elcálculo de ladesviación estándar se hace automáticamente en cualquier calculadora defunciones, con solo meter los datos y presionar el botón a Antecedentes del concepto Seis Sigma Seis Sigma, de ser un concepto matemático o estadístico, ha rebasado las fronteras y se ha ido convirtiendo en una filosofía o manera de trabajar, Esto significa que para lograr tan alto ideal, una vez que y nos dimos cuenta de lo lejos que podemos estar, es necesario comenzar a aplicar los conceptos bajo un enfoque integral. Debemos reconocer que un proceso parchado, lleno de reiteraciones, desperdicios y defectos, no solo va a ser más costoso, sino fundamentalmente incapaz de proporcionar un nivel de satisfacción constante a los clientes y empleados.

20 15 Qué pasa cuando ladistribución no es normal? 1) Aplanada (o "platikurtica") Instrumento de medición demasiado preciso. Mezcla de materiales provenientes de distintos proveedores o maquinas. 2) Picuda ( o "leptokurtica") Instrumento de medición muy poco preciso Inspección y eliminación de artículos extremos. Proveniente de un proceso con poca variabilidad.

21 16 3) Con sesgo Cuando existedesgaste de una herramienta. Deformación paulatina por temperatura. Efectode la vida útil de un molde. Numero de fallas / día;numero dedefectos / pieza. 4) Acantilado Eliminación por filtración de partículas de un tamaño mínimo o máximo. Uso detopes en la operación Inspección y eliminación departes.

22 QuéeselSeis Sigma? Podremos definir Seis Sigma como "un conjunto integrado de metodología estadísticas que permiten cristalizar la filosofía de satisfacción total del cliente". Estas recetas no son nuevas, ya que se trata de métodos de análisis estadísticos conocidos desde hace años, la diferencia es del enfoque todo para reducir agresivamente la aviación y los desperdicios, así como el énfasis en el manejo integral del concepto, en todas las funciones de una organización, con los recursos y elapoyo por parte de la gerencia. Las famosas gráficas de control estadístico (SPC) datan de la década de 1930, pero a pesar de ser herramientas valiosas, en ocasiones han tenido a desvirtuarse. Si el énfasis se da solamente en mantener el control, no se va mas allá de eso, ya que aunque existan oportunidades de mejora no se capitalizan, Si surge algún curioso que vea dichas oportunidades, se encontrara solo rente al mundo, ya que si descubre mejoras potenciales en los materiales comparados, el responsable de dicha área nolas tomara en cuenta. El problema pudiera ser mantenimiento, pero si a estas áreas no se les mide o involucra en un programa serio, pocas eran las probabilidades de que las cosas mejoren. En la metodología de Seis Sigma, las ideas de mejora son encauzadas, lideradas, evaluadas y conducidas bajo un esquema que las hace parte de toda la organización. Esta integración se logra hablando unlenguaje común a lo largo y ancho de la empresa. Este lenguaje son los índices de desempeño.

23 Con números. Por queseis Sigma? El indicador común para Seis Sigma es el cálculo de los defectos por unidad. No nos engañemos pensando que con esto solamente podremos medir piezas manufacturadas. Por unidad entendemos un producto o servicio completo, como puede ser una comida servida, o una transacción bancaria completa. Los defectos son aquellos detalles con los que se logro la satisfacción total del cliente. Cada resultado o salida en cada función es analizado, y se determinan las oportunidades de incurrir en un defecto o cometer un error. Por ejemplo, si en un comedor se sirven 500 comidas al día, y cada comida tiene 5 características (que sea servida caliente, con los cubiertos limpios, en la porción adecuada, el refresco correcto y sin problemas de cobro),tendremos 2500 oportunidades. Si se registraron 20 incidentes en un ida, tendremos: 20 / 2500 = defectos por cada unidad, Al multiplicar lo anterior por 1000 obtendremos 8 defectos por cada mil unidades. Esimportante enfatizar aquí lasdiferentes entre un enfoque tradicional, basado en porcentajes, contra el uso de indicadores por cada mil o millón. Hay un motivo para esto, y tiene que ver con la precisión de la medición. La diferencia apreciada entre y a primera vista no es grande; sin embargo, se trata de 80 contra 90 defectos por cada diez mil unidades. Culturalmente mas impactante un numero entero que una fracción o centésima. Esfamoso el manifestó que reza "el 99% no es suficiente" ya que implica un 1% de error, o defectos por un millón, suficientes para crear uncaos en muchas situaciones ordinarias de la vida. Imaginemos, por ejemplo, recetas medicas equivocadas, o fallasen los frenos de los automóviles! Aquí es importante detenernos un momento y reflexionar: que es un defecto? Podremos definirlo como:

24 19 La consecuencia o síntoma de la falta de consistencia en un producto, como resultado de unproceso incapaz de cumplir los requerimientos delcliente. Si analizamos con detalle que haydetrás de un defecto, podremos determinar que existió una variación con relación al comportamiento esperado. Es importante que nos preguntemos entonces: Cual es el síntoma? Es decir, como podría el cliente percibir y ser afectado. Por ejemplo, el producto presenta una fuga, ono puede instalarse. En que consiste? Delinear de manera especifica que característica de I producto es la que no cumple con las expectativas: la manguera no estaba apretada, las dimensiones de las partes no coinciden. Hasta aquí hemos utilizado el "lenguaje del cliente" o como el usuario podría describir el problema consus propias palabras. Sigamos investigando más a fondo. Qué parte del proceso fue el origen? En que operación o punto podremos localizar la causa? Aquí pudiera ser la operación de ensamblado de la manguera, o, en el cado de las dimensiones, durante el proceso de manufactura o de empaque. Qué características del proceso implicaron el sugrimiento del problema? El torque es aplicado de manera consistente, con equipo adecuado? Las especificaciones de manufactura y empaque pueden ser cumplidas con el proceso actual? Aquí se aplican los métodos de medición de la habilidad del proceso (Cpk). Cuál es el método de aseguramiento y control, tanto de los procesos como de la medición y monitoreo de los mismos?

25 * * * ' 20 ll b.í ü T E C A Las respuestas a esta serie de preguntas nos llevaran a caracterizar y establecer de una manera por demás clara las evidencias requeridas para la acción correctiva. Como vemos, existen características o aspectos muy importantes para que el producto satisfaga al cliente:estas son llamadas "características críticas": Si identificamos una de ellas, siguiendo el ejemplo del torque requerido para apretar un tornillo, nos daremos cuenta de que al examinar varias mangueras, estas presentaran variaciones. La mayoría de ellas se agrupan cerca de un valor central (promedio), pero algunas se ubicaran por encima de este, otras, por debajo. La cantidad de mangueras con un torque mayor irían disminuyendo; lo mismo que las de un torque menor. Esto nos dará como resultado lo que llamamos un comportamiento "normal". La figura 3 muestra un ejemplo de un proceso cuatro sigmas. Los limites de especificación se encuentran a laaugura de desviaciones estándares. Figura 3 CURVA NORMAL YSEIS SIGMA limite de especificación inferior Limite de especificación supenor.6,,.5, T.40-3o -2a -1o X 1o 2o 3o 4o 5o 6o

26 21 Los procesos de este tipo (distribuidos normalmente), tienen varios aspectos interesantes. SI sacamos su desviación estándar, podremos predecir su comportamiento. El valor del torque en el % de los productos quedara ubicado entre +- 6 desviaciones estándar. El torque para el restante % (o 1 parte por millón) estará mas arriba o mas bajoque esto. El intervalo de sigmas, representa en términos prácticos, una meta muy agresiva para eldesempeño decualquier proceso, En que consiste este reto? Suponiendo que la especificación de torque fuera libras por pulgada cuadrada, para lograr un proceso Seis Sigma, el valor de a debe ser capaz de "caber" en la especificación. Si la desviación estándar en este cado fuera de 1.5, 6 a seria igual a 1.5 X 6 =9. El intervalo de la especificación es ; o sea, también 9. Nuestro proceso seria unproceso Seis Sigma paradicha característica. Vemos aquí que el valor desigmas depende de dos factores: 1. La habilidad del proceso para producir valores consistentes (con menor variación). 2. El tamaño de la franja de tolerancias requerida para satisfacer al cliente. Obviamente, el valor promedio de la característica debe coincidir con el valor nominal o centro de las especificaciones, en elejemplo es igual a 20.

27 Cálculos de valores de Seis Sigma A continuación se enuncia el cálculode los valores desigmas de un proceso. Una cafetería esta considerando implementar metodologías Seis sigma para optimizar sus operaciones ante una amenaza de un competidor que se ha establecido en las cercanías. Uno de los problemas que se ha observado es que los comensales en ocasiones experimentan problemas con la cuenta. Este defecto se ha llamado "transacción incorrecta", y es la base para los cálculos de este ejemplo. Se ha recolectado en una tabla los datos observados. Vamos a introducirlos en la computadora para que, con la ayuda del paquete Excel, podamos realizar los cálculos de manera eficiente y confiable. He aquí comose ve la hoja de cálculo: CALCULO DE INDICES DE SIGMA Compañía X Función Producto Defecto Num. De defectos Unidad Num. De unidades Num. De oportunidades Cafetería Pago por lacomida Transacción incorrecta 7 Cada cliente

28 23 A B C INDICADOR FORMULA DPU = defectos por unidad Defectos / Unidades RESULTADO DPMO = decto por millo de oportunidad DPU * / oportunidades % error DPU * 100/ oportunidades % Nivel sigma Tablas de la distribución normalde Microsoft Excel a La formula para convertir el porcentaje de error a su nivel de sigmas respectivo es muy sencilla, y podemos realizar en el paquete Excel: = ABS (NORMSINV (C2))+1.5 C2 es la celda donde esta el valor de los DPU. Estevalor es la base del cálculo, y lo consideramos con I área que queda fuera de los límites de la curva de la distribución normal. A este valor lepodemos sacar automáticamente su conversión a sigmas con la función NORMSINV, la cual representa el inverso del valor de tablas de la distribución normal, es decir, las tablas originalmente fueron diseñadas para entrar en ellas ya con el valor "normalizado" o las simas, y encontrar el porcentaje. Nosotros, a través de esta función inversa, metemos el porcentaje que nos dará el valor correspondiente en sigmas. A todo esto le

29 24 tenemos que aplicar la formula ABS, que significa "valor absoluto ". Esto,con el fin de que algún valor negativo no nos oscurezca el resultado. Finalmente, a todo este se le suman 1.5 a, ya que las desviaciones estándar también pueden variar, dándose un margen de 1.5 a para ello. Esto quiere decir que el nivel de 6 a en la práctica realmente es 4.5 a, lo cual equivale a los 3.4 defectos por un millón establecidos en la siguiente tabla de impactos prácticos de nivelde sigmas. CALCULO DE ÍNDICES DESIGMA Compañía X Función Producto Defecto Num. De defectos Unidad Num. De unidades Num. De oportunidades Ejemplo de tabla Muestra No es funcional 3.4 Cada cliente

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