IMPLEMENTACIÓN DE METODOLOGÍA SIX SIGMA EN LA MEJORA DE PROCESOS Y SEGURIDAD EN LAS INTALACIONES DE SCHNEIDER ELECTRIC DE COLOMBIA S.A.

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1 IMPLEMENTACIÓN DE METODOLOGÍA SIX SIGMA EN LA MEJORA DE PROCESOS Y SEGURIDAD EN LAS INTALACIONES DE SCHNEIDER ELECTRIC DE COLOMBIA S.A. CARLOS ANDRES GÓMEZ PEÑUELA UNIVERSIDAD DE LA SALLE PROYECTO DE GRADO BOGOTA 2006

2 IMPLEMENTACIÓN DE METODOLOGÍA SIX SIGMA EN LA MEJORA DE PROCESOS Y SEGURIDAD EN LAS INTALACIONES DE SCHNEIDER ELECTRIC DE COLOMBIA S.A. CARLOS ANDRES GÓMEZ PEÑUELA Monografía del proyecto de grado para optar al título de Ingenieros Electricistas Director: ING. RICHARD JAIR LOBOA SÁNCHEZ Ingeniero Electricista UNIVERSIDAD DE LA SALLE PROYECTO DE GRADO BOGOTA 2006

3 NI LA UNIVERSIDAD, NI EL ASESOR, NI EL JURADO CALIFICADOR SON RESPONSABLES DE LAS IDEAS EXPUESTAS POR EL GRADUADO

4 Nota de aceptación Gustavo Arciniegas Mauricio Vargas José Agustín Arias Bogotá, 01, 03, 2007

5 Este proyecto ha sido unos de los más grandes desafíos que he enfrentado en mi vida y sin duda alguna el apoyo incondicional que me brindó mi familia fue lo suficiente para culminar con éxito. Agradezco mucho la confianza y apoyo que concentró mi madre para otorgarme una excelente oportunidad de estudio, mis hermanas que siempre estuvieron conmigo alentándome a continuar el esfuerzo realizado durante el paso por la universidad. Los amigos lasallistas que me acompañaron no pueden quedar atrás, aquellos que nunca dejaron de apoyarme en los momentos difíciles, a ellos muchas gracias por compartir un poco de sus vidas conmigo. Por último, el vivir el ámbito laboral fue algo extraordinario, conocer personas con características tan variadas que a su vez aportaron de manera significativa en mi formación profesional y humana, a todos ellos muchas gracias. CARLOS ANDRES GÓMEZ PEÑUELA

6 A quienes están y estuvieron ofreciendo su esfuerzo cada día para enseñarnos a comprender la ciencia y la vida. Son mi familia, Ana Lucia, mis amigos, mis profesores, mis compañeros de trabajo. Ellos sabían que no era fácil, pero que ante más difícil más grandes son nuestros triunfos, para así llegar un día a ofrecer lo mismo y mas de lo que recibí de todos ustedes. 2

7 AGRADECIMIENTOS Los autores expresan sus agradecimientos a: Ingeniero Jorge Villate Castillo, decano de la Facultad de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de La Salle, por su comprensión y apoyo para el desarrollo del proyecto desde el comienzo. Ingeniero Richard Loboa, Administrador de Proyectos del área de Servicios Schneider Eléctric de Colombia, director de proyecto, por su orientación y acertada colaboración. Ingeniero Cesar Cabrera, Director de normalización Schneider Eléctric de Colombia, calidad y procesos, patrocinador de los proyectos Six Sigma realizados, por su liderazgo y directrices. Ingeniero Julio Valderrama, Jefe del Departamento de Compras Schneider Eléctric de Colombia, por su ayuda y guía durante la ejecución de los proyectos Ingeniero Jhon Orejuela, Jefe Control Calidad Schneider Eléctric de Colombia, por su colaboración prestada. Ingeniero Diego Torres, Gerente Ensicom S.A. por el apoyo y comprensión prestada. Igualmente agradecemos a las siguientes instituciones: A la universidad de la Salle por llevarnos a nuevos caminos de conocimiento. A Schneider Electric de Colombia por acogernos en la realización de este proyecto. A Ensicom S.A. por el tiempo que dispuso para la culminación del proyecto. 3

8 TABLA DE CONTENIDO LISTA DE TABLAS...6 LISTA DE FIGURAS...7 RESUMEN...8 INTRODUCCIÓN...9 JUSTIFICACIÓN SIX SIGMA QUÉ ES SIX SIGMA? ANTECEDENTES TRANSFORMACIÓN CULTURAL DE LA ORGANIZACIÓN DEBIDO A LA IMPLEMENTACIÓN DE LOS RECURSOS SIX SIGMA METODOLOGÍA SIX SIGMA DESING FOR SIX SIGMA-DFSS DMAIC (DEFINIR, MEDIR, ANALIZAR, IMPLEMENTAR Y CONTROLAR) ANÁLISIS Y DIAGNOSTICO DEL RIESGO ELÉCTRICO EN LAS INSTALACIONES DE SCHNEIDER ELECTRIC DE COLOMBIA DEFINICIÓN Objetivo general Objetivos Específicos SIPOC (Suppliers, Inputs, Process, Outputs, Customers) La voz del Cliente (VOC) MEDIR Diagrama unifilar (ver Anexo B) Cuadros de carga Sigma del proceso ANALISIS IMPLEMENTACIÓN Costo Beneficio CONTROLAR RESULTADOS Y RECOMENDACIONES

9 4. GARANTIAS CAUSADAS EN EMBT (EQUIPO DE MEDIA Y BAJA TENSION) DEFINICIÓN Cuál es el problema? Objetivo general Objetivos Específicos SIPOC (Suppliers, Inputs, Process, Outputs, Customers) La voz del Cliente (VOC) Crítico para la calidad (CTQ) MEDIR Sigma del proceso IMPLEMENTACIÓN Y CONTROL Costo Beneficio RESULTADOS Y RECOMENDACIONES...69 CONCLUSIONES...70 GLOSARIO

10 LISTA DE TABLAS Tabla 1. Tabla de Distribución Normal Tabla 2. Tabla del Sigma del Proceso Tabla 3. Diferencias entre DFSS & DMAIC Tabla 4. Cuadros de carga Tabla 5. Resumen de cuadros de carga Tabla 6. Índices DES y FES Tabla 7. Nivel sigma del proceso Riesgo Eléctrico Tabla 8. Costos por Implementación Tabla 9. Beneficios Económicos Tabla 10. Anomalías detectadas en ejecución de proyectos

11 LISTA DE FIGURAS Figura. 1. Curva de Distribución Normal (Campana de Gauss) Figura. 2. Variabilidad en los procesos Figura. 3 Estructura de la Organización Six Sigma Figura. 4 Metodologías Six Sigma Figura. 5. Etapa definir Figura. 6. Diagrama SIPOC (Supplier, Input, Process, Outputs, Client) Figura. 7. Entradas/Salidas del proceso esquema SIPOC Figura. 8. Proceso VOC Figura. 9. Diagrama de la Etapa Definir Figura. 10 Diagrama de flujo de proceso Figura. 11. Histograma Figura. 12. Diagrama de tendencia Figura. 13. Mapa etapa medir Figura. 14. Diagrama pareto Figura. 15. Diagrama Causa - Efecto Figura. 16. Diagrama SIPOC Figura. 17 Diagrama Causa & Efecto Riesgo Eléctrico Figura. 18. Fotografías cajas de baja tensión en la planta de producción de Schneider Electric Figura. 19. Bloque diferencial Vigi Figura. 20. Foto Derecha. Planta Eléctrica auxiliar propia de Schneider; Foto Izquierda. Planta contratada para suplir demanda por falta de suministro en la planta de producción Figura. 21. Detector de presencia e interruptor Figura. 22. Puestas a tierra en las instalaciones de Schneider Electric Figura. 23. UPS Figura. 24. Limitadores de sobretensión Figura. 25. Planta Eléctrica Figura 26. Bloque VIGI e interruptor para protección diferencial de corriente Figura. 27. Diagrama SIPOC Figura. 28. Pasos del proceso Figura. 29,36. Costos por Garantías 2005, ,68 Figura. 30. Indicadores de ensamble de proyectos Figura. 31. Diagrama Causa & Efecto Figura. 32. Explosión de celda Nex- Media tensión Figura. 33. Ruptura de aislamiento en celda de media Tensión Figura. 34. Gaveta perteneciente a un centro de control de motores CCM, parte Figura. 35 Peines de contacto descalibrados

12 RESUMEN La presente monografía hace pie en la metodología Six Sigma, con la cual grandes empresas han concentrado esfuerzos para llegar a niveles de calidad más altos. La metodología Six Sigma es un sistema flexible, amplio y completo, sustentado en diversas herramientas de estadística. Esta monografía documenta la definición Six Sigma en su primer capítulo y expone el como grandes compañías han tenido éxito por medio de la implementación de Six Sigma en sus productos y servicios, también define la estructura organizacional para el desarrollo de proyectos Six sigma. La información presente allí es puramente teórica y propia del sistema Six sigma, por eso, en capítulos posteriores (III y IV), el desarrollo de dos proyectos planteados por Schneider Electric de Colombia (SCH) son muestra de los resultados que se obtienen en cada una de las etapas de la metodología Six Sigma (metodología que es expuesta en el capítulo II), mas no hace un riguroso énfasis en herramientas estadísticas aplicables, ni en definiciones concretas de Six Sigma, ya que la monografía no pretende mostrar un compendio de información sino busca lograr los objetivos planteados en la definición de los proyectos. Durante el desarrollo de los proyectos (Capítulos III y IV) se verán involucradas algunas de las herramientas descritas en el capitulo II, pero es importante aclarar que los autores de esta monografía parten de metas y estrategias definidas por SCH lo cual se refleja en los capítulos III y IV. SCH aplica la metodología Six Sigma dentro del marco de sus políticas de calidad para el mejoramiento continuo y se ha esforzado por capacitar a su personal en programas Six Sigma, SCH también busca estar siempre a la vanguardia en procesos, productos y servicios. 8

13 INTRODUCCIÓN Schneider Electric es especialista mundial en productos y servicios para la distribución eléctrica, control y automatización industrial. Es considerada la primera empresa en el mundo en baja tensión y control industrial, la segunda en media tensión y la tercera en automatización industrial. Cuenta con cinco agencias comerciales en el país involucrando su planta de producción ubicada en la ciudad de Bogotá. Entre sus principales actividades se encuentra la fabricación de celdas de media y baja tensión, centros de carga, y comercialización de productos de la gama Merlin Gerin, Square D, Telemecanique y Prime, además en la actualidad ofrece servicio de diagnóstico, reparación, mantenimiento, suministro de repuestos, automatización, modernización, puestas en servicio entre otros, de equipos y sistemas eléctricos. Con el pasar del tiempo, productos y servicios deben actualizarse y acomodarse a los nuevos estándares de calidad promovidos por las diferentes normas como I.E.C. I.E.E.E. y sus homologaciones, además con la implementación del RETIE, Scheneider Electric debe evolucionar para mantenerse en la vanguardia, a causa de ello ha decido implementar entre sus herramientas de trabajo la metodología Six Sigma, que se enfoca a buscar mejoras en los procesos haciéndolos más eficientes, elevando la satisfacción del cliente y por supuesto, ahorrando costos en su ejecución. Dos iniciativas propuestas por los directivos de SCH, dan a conocer, los efectos de no poseer instalaciones eléctricas seguras tanto para las personas como de los equipos que se utilizan laboralmente a diario. Como segunda propuesta, los costos en garantías observados durante el año 2005, estuvieron por encima de sus metas. Esto señala la búsqueda de mejoras, detectando las causas de los problemas.. 9

14 JUSTIFICACIÓN El conocimiento de nuevos procesos de gestión para el mejoramiento continuo a nivel industrial debe ser contemplado con ejercicios prácticos desarrollados en el ámbito de la ingeniería, que permitan al estudiante de pregrado, visualizar y concretar conceptos avanzados de gerencia industrial. La aplicación de esta metodología abre paso a nuevos conceptos que se usan para maximizar el rendimiento y reducir los costos a todo nivel por medio del mejoramiento continuo en cualquier proceso. Six Sigma es una metodología de trabajo aplicable a cualquier proyecto, como lo han hecho grandes compañías, las cuales han obtenido importantes resultados económicos. Las directivas de Schneider Electric a nivel mundial deciden adoptar Six Sigma dentro de sus políticas de calidad para el mejoramiento continuo. Además de seguir con los programas tradicionales como lo son NEW 2000 y Calidad Total 1, Six Sigma describe proyectos de tal manera que la información que presenta el desarrollo de su metodología indica que hacer en cada una de sus etapas. La implementación de esta metodología en los proyectos definidos por SCH (Capítulos III y IV), acercan al lector a conceptos de Ingeniería Eléctrica (Sobresale el Manual de Puestas en Servicio para celdas de Media y Baja tensión, anexo en este documento). 1 Acerca de: 10

15 1. SIX SIGMA 1.1 QUÉ ES SIX SIGMA? Es un sistema estructurado de herramientas y técnicas de «gestión» de la calidad total aplicada a procesos, productos y servicios. [1]. Se focaliza en detectar las causas de los problemas, mide y analiza detenidamente las operaciones a fin de determinar con exactitud cómo y por qué se producen los defectos, y luego toma medidas para abordar esas causas. Para algunas sociedades se convierte en una filosofía de gestión que se focaliza sobre la variabilidad de los procesos. Equipos de deportes que eliminan errores son mejores que los que dependen de juegos espectaculares 2. Sigma representa la desviación estándar, la cual constituye la variación existente en un conjunto de datos correspondientes a medidas características. Graficando los datos de una muestra correspondiente a un determinado proceso, se obtiene (de estar los mismos normalmente distribuidos), un gráfico con forma de campana (Figura.1, donde LI es el límite de tolerancia inferior y LS es el límite de tolerancia superior). Denominada curva normal. Figura. 1. Curva de Distribución Normal (Campana de Gauss) Fuente: Elaboración Propia. La curva normal es una distribución de probabilidad en donde el valor que ocurre con más frecuencia es el de la mitad (conocida también en estadística como media y los valores disminuyen su frecuencia simétricamente en ambas direcciones. Teóricamente 2 Anónimo 11

16 la curva no llega a cero, por consiguiente, la suma de todos los totales de las áreas finitas es menos del 100%, pero para fines prácticos el área bajo la curva virtualmente representa el 100% de los valores que el proceso es capaz de producir. La mayoría de los procesos productivos siguen una distribución normal, con una distribución de frecuencias siguiendo la campana de Gauss, y con una probabilidad de que algunos valores queden fuera de los límites superior e inferior, esta probabilidad es lo que se entiende como probabilidad de defecto. El proceso será más confiable cuanto menor sea la probabilidad de defecto. De forma gráfica una campana achatada y descentrada es consecuencia de grandes probabilidades de defectos (Figura 2a), mientras una campana estrecha y centrada con respecto a los límites tiene un mejor rendimiento o menos probabilidades de defecto (figura 2b). Figura. 2. Variabilidad en los procesos Temperatura en la habitación 2 LSL = 19,0, Nominal = 21,0, USL = 23,0 Temperatura en la habitación 1 LSL = 19,0, Nominal = 21,0, USL = 23, Termostato Termostato-1 Probabilidades de (a) (b) Fuente: Elaboración propia En la figura 2a y 2b. Se pretende que la temperatura de dos habitaciones fluctué entre los 19 y 23 grados centígrados. En el caso (a) las probabilidades de defecto son mayores que en (b), ya que los valores de temperatura se salen de las especificaciones o límites, lo que representa una mayor variabilidad en el proceso. Las probabilidades de defecto representan el área bajo la curva normal que esta por fuera de los límites. 12

17 El número de Sigmas de un proceso (Conocido como el valor Z) y el área bajo la curva fuera de los límites, se relacionan a través de la tabla de distribución normal (Tabla.1). Esta tabla es simétrica a la media (µ) y representa los valores de probabilidades de éxito o defecto de cualquier proceso. Z se define como: Z= (L-µ)/δ; Donde L: límites (superior y/o inferior) o valor de interés; µ: la media y δ: la desviación estándar. Six Sigma tiene como misión proporcionar la información adecuada para ayudar a la implementación de la máxima calidad del producto o servicio en cualquier actividad así como crear la confianza y comunicación entre todos los participantes, debido que la actividad del negocio parte de la información, las ideas y la experiencia, esto ayuda a elevar la calidad y el manejo administrativo. [1] Por Qué 6 Niveles Sigma? En el modelo Six Sigma, base de este proyecto, los niveles Sigma se relacionan directamente con los Defectos por Millón de Oportunidades (DPMO) y el rendimiento de un proceso (tabla 2). Esta tabla presenta los niveles del 1 δ al 6 δ, donde un nivel 1 δ representa un bajo rendimiento y gran cantidad de DPMO, siendo un panorama muy negativo del proceso. Lo contrario sucede con un nivel 6 δ, donde el proceso obtiene un alto rendimiento y solamente 3.4 defectos por millón de oportunidades. Los niveles Six Sigma se miden en defectos por millón de oportunidades (DPMO), y se utiliza como un sistema métrico ya que es un indicador más sensible que el porcentaje, concentrándose en el defecto, proporcionando así una escala por la cual se pueden comparar los procesos [2]. Una oportunidad se presenta cada vez que se maneja el producto, el servicio o la información; el punto en el cual el requisito de calidad de un cliente se cumple o no, mientras que las oportunidades de defectos representan el número de veces que podría incumplirse un requisito. 13

18 Tabla 1. Tabla de Distribución Normal. Fuente:

19 Existen dos métodos para el cálculo del nivel sigma dependiendo de las siguientes situaciones: Método 1 Calcular el rendimiento y buscar en la tabla Sigma: Para poder aplicar este método debe tener 5 o más defectos, también debe tener únicamente el límite de tolerancia según el tipo de variable, y se calcula de la siguiente forma: 1. Determinar el número de defectos por unidad (O) 2. Determinar el número de unidades procesadas (N) 3. Determinar el número total de defectos presentes (D) 4. Calcular defectos por oportunidad (DPO) DPO=D/(N*O) 5. Calcular el rendimiento Rend.= (1-DPO)* Buscar el sigma en la tabla 2. Ejemplo: Unidades de un producto = 1000 Defectos del producto = 138 Oportunidades por unidad = 1 DPO = 138/1000*1 = Rend = ( ) * 100 = 86.2 % Al comparar con la tabla 2. El valor sigma del proceso es 2.59 δ. Este nivel indica que tiene aprox DPMO y un rendimiento del 84.1 %. El número de oportunidades por unidad debe permanecer constante antes y después del mejoramiento. Método 2. Obtener rendimiento del área bajo la curva normal y buscar en la tabla Sigma. Este método se aplica cuando tiene menos de 5 defectos. 15

20 Tabla 2. Tabla del Sigma del Proceso. Fuente: Six Sigma hacia un nuevo paradigma de gestión, Mauricio León 16

21 1. Se debe indicar el promedio, desviación estándar, y los límites de las especificaciones (límites de tolerancia superior e inferior). 2. Se determinan los valores Z 1 y Z 2 ; correspondientes: Z 1 = (LS-µ)/δ Z 2 = (LI-µ)/δ Por medio de la tabla normal (Tabla. 1) se encuentran los valores de las áreas relacionadas con el valor de Z 1 y Z Se calcula las probabilidades de defecto sumando os valores de las áreas. 4. Se Calcula el rendimiento Rend= (1-probabilidades de defecto)* Se compara el valor de rendimiento con la tabla sigma del proceso (tabla.2) y se halla el valor sigma del proceso. Ejemplo Unidades =1683 Defectos = 3 µ= 199 δ= 7 LI=180 ; LS=240. Entonces: Z 1 = (LS-µ)/δ= ( )/7 = Z 2 = ( )/7= Al relacionar los valore de Z 1 y Z 2 en la tabla 1 encontramos las áreas correspondientes: Área de Z 1 = 0 Área de Z 2 = El área correspondiente a Z 1 es cero ya que el valor Z 1 = está fuera de los límites de la tabla de distribución normal. Rend = ( )*100 = Y al compararlo con la tabla 2 el valor sigma es 4.2 Este nivel indica que tiene aprox DPMO y un rendimiento del %. 17

22 1.2 ANTECEDENTES El Nacimiento de Six Sigma. En la década del ochenta Philip Crosby popularizó el concepto de Cero Defecto como orientación para el control de calidad. Este enfoque establece la meta de resultados que carezcan de errores al 100 por ciento. Crosby sostiene que si se establece un nivel aceptable de defectos, ello tiende a provocar que dicho nivel (o uno más alto) se conviertan en una profecía que se cumple; si los empleados saben que está bien trabajar dentro de un nivel determinado de errores, llegarán a considerar que ese nivel es la norma. Es evidente que dicha norma está por debajo de lo óptimo. Crosby sostiene que a las personas se le establecían estándares de desempeño mucho más holgados en sus trabajos que lo que regían sus vidas personales. Ellos esperaban hacer las cosas bien, cuando se trataba de sostener a un bebé, de pagar las facturas o de regresar temprano a la casa correcta. En cambio, en los negocios se les fijaban niveles aceptables de calidad, márgenes de variación y desviaciones. La idea de un porcentaje de error aceptable (a veces denominado un nivel de calidad aceptable ) es un curioso remanente de la era del control de calidad. En aquellos tiempos, se podían encontrar maneras de justificar estadísticamente las fallas humanas, sosteniendo que nadie podía ser perfecto. De modo que si el 100% es inalcanzable, por qué no conformarse con el 99%, e incluso con el 95%? Entonces, si alcanzáramos el 96,642%, podríamos dar una fiesta y celebrar el hecho de haber superado los objetivos. La cuestión es que el 96,642% significa que de transacciones efectuadas por un servicio, resultarían desfavorables, como las fallas de uno entre mil paracaídas. Los clientes insatisfechos, aquellos que habrían estado fuera del porcentaje de transacciones perfectas, no regresarían jamás. Sobre la misma década y adoptando estos conceptos Mikel Harry ingeniero de Motorola comienza a influenciar a la organización para que se estudie la variación en los procesos, aplicando técnicas avanzadas de estadística, como una manera de obtener información sobre su estado y la variación de los procesos, para intervenir oportunamente. Estas variaciones son lo que estadísticamente se conoce como desviación estándar (alrededor de la media), la cual se representa por la letra griega sigma (σ). Esta iniciativa se convirtió en el punto focal del esfuerzo para mejorar la calidad en Motorola, capturando la atención del entonces Gerente general de Motorola: Bob Galvin. Con el apoyo de Galvin, se hizo énfasis no sólo en el análisis de la variación sino también en la mejora continua, estableciendo como meta no más de 3,4 defectos (por millón de oportunidades) en los procesos; algo cercano a la perfección [3] El Éxito de Six Sigma. Grandes empresas han adoptado este recurso, tales son los casos de Motorola, Allied Signal, G.E., Polaroid, Sony, Lockheed, NASA, Black & Decker, Bombardier, Dupont, Toshiba, etc siendo uno de los casos significativos el de 18

23 Motorola que entre 1987 y 1994 redujo su nivel de defectos por un factor de 200. Redujo sus costos de manufactura en 1,4 billones de dólares. Incrementó la productividad de sus empleados en un 126,0 % y cuadruplicó el valor de las ganancias de sus accionistas [4]. Los resultados para Motorola hoy en día son los siguientes: Incremento de la productividad de un 12,3 % anual; reducción de los costos de mala calidad sobre un 84,0%; eliminación del 99,7 % de los defectos en sus procesos; ahorros en costos de manufactura sobre los Once Billones de dólares y un crecimiento anual del 17,0 % compuesto sobre ganancias, ingresos y valor de sus acciones. Otra de las grandes industrias que involucro Six Sigma con excelentes resultados es General Electric (GE), a cuyo ex CEO, Jack Welch, se le identificó estrechamente con Six Sigma después de que lo utilizara para transformar a GE en una empresa con menos productos pero con más ganancias. La implementación de Six Sigma en GE a mediados de los años 90, junto con el éxito fenomenal de la empresa al utilizar el programa para ahorrar dinero y aumentar las ganancias, contribuyeron a hacer de Six Sigma un programa alta-mente visible y ampliamente adoptado. Desde entonces, las empresas de todo el mundo han ahorrado miles de millones de dólares al implementar Six Sigma [3] Cómo se Adoptó Six Sigma en Schneider Electric (SCH)? Comenzó con la formación del programa corporativo NEW 2000, donde uno de los pilares fundamentales para la calidad dinámica se basa en la metodología Six sigma. SCH decide innovar tomando ejemplo de compañías exitosas como Generl Electric, Motorola etc. El pilar fue la capacitación del personal de SCH (Administrativos, directivos, gerencia), de hecho se sostiene que una de las poderosas funciones de Six Sigma es la creación de una infraestructura de desempeño. Six Sigma nos brindo la herramienta exacta que necesitábamos para el entrenamiento genérico en gestión 3. SCH volcó sus esfuerzos a dos puntos claves: 1. Entrenamiento y capacitación constantes 2. Formar un equipo de mejora al más alto nivel Esto conllevó a realizar numerosos proyectos, además de estandarizar el modelo de aplicación del programa en uno propio de SCH. Cabe aclarar que los proyectos que involucra este documento son definidos por las directivas de SCH, lo que hace que el desarrollo de los mismos sea subsecuente a instrucciones dadas por la compañía. 3 Jack Welch (presidente ejecutivo de General Electric) 19

24 1.3 ORGANIZACIÓN PARA LA ESTRATEGIA SIX SIGMA El ingrediente fundamental para la adopción de un programa Six Sigma reside en la infraestructura de la organización (figura. 3) púes esta es la que motiva y produce una cultura "Seis Sigma". El soporte y compromiso por parte de la alta gerencia es vital y fundamental, para lo cual se entrenan y definen los Maestros (también conocidos como Champions), quienes son los dueños de los proyectos críticos para la organización. Para desarrollar estos proyectos se escogen y preparan Expertos (conocidos como: Master Black Belt, Black Belt, Green Belt), quienes se convierten en agentes de cambio para impulsar y desarrollar estos proyectos, en conjunto con los equipos de trabajo seleccionados para los mismos [4]. Figura. 3 Estructura de la Organización Six Sigma Alta Dirección Champion Master Black Belts Black Belts Green Belts Fuente: SCH, Estrategia Six Sigma Esta estructura organizacional es aplicable a cualquier tipo de compañía. Cabe agregar que la implantación total de un programa de Six Sigma puede tardar entre 18 meses y 3 años, además se debe invertir en la capacitación del personal. Es aplicable tanto a 20

25 grandes como a Pequeñas y Medianas Empresas, obviamente con diferentes planes de implantación Perfil y Responsabilidades de la estructura organizacional para la ejecución de Proyectos Six Sigma. Es indispensable identificar cada una de las funciones y responsabilidades que deben ejercer los involucrados con el desarrollo de los proyectos, las que a continuación se identifican [6]: Alta dirección Champion Fijar los objetivos estratégicos Seleccionar proyectos y equipos de acuerdo con los objetivos Crear la infraestructura: responsabilidades, formación, facilitadores, sistemas de reporte, tiempo, reconocimiento. Coordinación y seguimiento del programa. Comunicación. Es el soporte e interlocutor de los facilitadores Master Black Belt y Black Belt. Supervisa e impulsa los proyectos. Define y mantiene los objetivos amplios de los proyectos de mejora que tiene a su cargo. Localizar y negociar recursos para los proyectos. Reporta directamente a la Dirección General. Aplicar el conocimiento adquirido de mejora de procesos a sus propias tareas de dirección. Champion (Líderes o Paladines): Son líderes de alta gerencia quienes sugieren y apoyan proyectos, ayudan a obtener recursos y eliminan obstáculos. Master Black Belt Experto en formar (forma a los Black Belt) y utilizar herramientas estadísticas. Actúa como consultor interno para la alta dirección y el Champion. Actúa como facilitador en proyectos de gran relevancia y complejidad. Apoya y asesora a los Blacks Belts cuando estos actúan como facilitadores de equipos. 21

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