Seis Sigma UNA METODOLOGÍA CLAVE PARA LA COMPETITIVIDAD EMPRESARIAL. Rodolfo Benedix Adrián Gabriele Julio de 2010

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1 Seis Sigma UNA METODOLOGÍA CLAVE PARA LA COMPETITIVIDAD EMPRESARIAL Rodolfo Benedix Adrián Gabriele Julio de 200

2 Seis Sigma UNA METODOLOGÍA CLAVE PARA LA COMPETITIVIDAD EMPRESARIAL Introducción El caso Aventis Qué es Seis Sigma? El proceso DMAIC Definición Medición Análisis Implementación de mejoras Control Caso de aplicación 2

3 EL CASO AVENTIS Durante los los años 2003 y 2004 se se desplegó un un programa de de mejora de de los los procesos en en Aventis Pharma siguiendo la la metodología Seis Seis Sigma, el el cual cual resultó una una experiencia altamente exitosa no no solo solo por por los los objetivos económicos y de de eficiencia logrados sino sino por por las las competencias que que adquirieron quienes estuvieron expuestos a la la experiencia. 3

4 EL CASO AVENTIS Factores de éxito: Ambición por obtener resultados significativos Trabajo en equipo / interdisciplinario Definición adecuada de los problemas y de las metas Evitar ser austeros en la definición de objetivos por carencia de una metodología ( mejoremos cada año un poco más ) Prejuicios ( qué va a decir el gerente que justo esta presente en la reunión ) 4

5 QUE ES SEIS SIGMA? Una metodología a de mejora que permite Economía intelectual: Esta disponible Enfoque sistemático Visión estadística Economía de recursos: Son escasos Tiempo Dinero Personas 5

6 QUE ES SEIS SIGMA? Principios básicos Mejora por Proyectos Cero o mínima inversión de capital Proyectos de rápida implementación (6 á 8 meses) Proceso disciplinado con decisiones basadas en datos y tratamiento estadístico de los mismos Búsqueda de la mínima variabilidad de los procesos 6

7 QUE ES SEIS SIGMA? Definición estadística La naturaleza del problema Descentrado Gran Variabilidad LSL USL LSL USL Centrar el Proceso Centrado Reducir la Variabilidad LSL USL 7

8 QUE ES SEIS SIGMA? Definición estadística µ Punto de inflexión σ p(d) σ USL Un Proceso Seis Sigma 8

9 QUE ES SEIS SIGMA? Un ejemplo práctico Algunos elegidos La mayoría de las industrias Proceso 6 Sigma: Seguridad física f de los pasajeros Proceso 3 Sigma: Gestión n de equipajes Sigma DPMO* Rendimiento ,20 66, , , % % 99.4% 99% 65% 50% 9

10 El proceso DMAIC Proyectos DMAIC es decir, identificación y eliminación de paradigmas 0

11 El proceso DMAIC Metodología a DMAIC Definir Medir Analizar Mejorar Controlar Nivel de Negocio Nivel TécnicoT

12 Seis Sigma: Proceso visto como función Entradas PROCESO Salidas x, x 2, x 3,..., x n Nuevo concepto de Calidad: Controlar el Proceso Y Cómo?... Controlando todas las X s Seis Sigma propone hacerlo sobre las estadísticamente significativas Y = f ( x, x 2, x 3,..., x n ) Antiguo concepto de Calidad: Controlar el producto 2

13 El proceso DMAIC Enfoque Y = f (x) Definir Medir Analizar Mejorar Controlar Y actual Y futuro Nivel de Negocio Sostener Y futuro Nivel TécnicoT Dinámica de Y y Xs Xs Críticos Encontrar f 3

14 El proceso DMAIC Enfoque Y = f f (x) (x) Definir Medir Oportunidades Analyze de Mejorar mejora inmediatas Controlar Y actual Y futuro Nivel de Gestión Sostener Y futuro Nivel TécnicoT Dinámica de Y y Xs Xs Críticos Encontrar f 4

15 El proceso DMAIC - Definir VOC Carta del Proyecto PASO : : DEFINIR Gráfico del Y del proyecto Mapa de Proceso de Alto Nivel (SIPOC) 6,5 6,0 5,5 Time Series Plot of SALES Suppliers Inputs Process Outputs Customers SALES 5,0 4,5 4,0 3, Index

16 Productos de la fase Definir PASO : : DEFINIR Carta del proyecto Base del proyecto (Y Graph) SIPOC PRODUCTOS 6

17 El proceso DMAIC - Medir Mapeo de proceso Diagrama espina de pescado PASO 2: 2: MEDIR Start Move Bucket Denest Bucket Orient Bucket Fill Bucket Orient Bucket Add glycol/water Plan de Colección n de Datos Orient Bucket Move Bucket Spray code onto Bucket Label Bucket Crimp Lid Drop Lid Data Collection Plan What questions do you want to answer? Data Operational Definition and Procedures What Measure type/ How Data type measured Related conditions Sampling How/ notes where Stop How will you ensure What is your plan for consistency and stability? starting data collection? How will the data be displayed? Comportamiento de Y y estratificación n preliminar UCL X LCL Col# Inspector A B Sample # st Trial2nd Trial Diff st Trial2nd Trial Diff Totals Averages Análisis del Sistema de Medición D B F A C E Other Sum 4.0 Sum 3.6 XA 2.0 R A XB.8 R B 7

18 Productos de la fase Medir PASO 2: 2: MEDIR Estadística stica de Y Confiabilidad de los datos Mapa de Proceso PRODUCTOS 8

19 El proceso DMAIC - Analizar Diagrama espina de pescado PASO 3: 3: ANALIZAR Matriz Causa & Efecto o FMEA Xs potenciales O O2 O3 O4 I I2 I3 I4 FMEA Sales (KUSD) Boxplot of Sales (KUSD) by Region Metropolitana Norte Region Sur 0 00 Testeo de hipótesis Fitted Line Plot Sales (KUSD) = 36,8 + 4,68 Average Price (USD/Unit) S 9,3776 R-Sq,5% R-Sq(adj) 0,5% Xs priorizados Sales (KUSD) One-way ANOVA: Sales (KUSD) versus Region 50 Lista de Xs Críticos Source DF SS MS F P Region ,5 4477,8 72,98 0,000 Error ,6 83,7 Total ,2 S = 9,48 R-Sq = 78,28% R-Sq(adj) = 77,83% Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev Level N Mean StDev Metropolitana 30 9,388 0,970 (--*--) Norte 39 50,573 8,043 (-*--) Sur 30 74,34 8,483 (--*--) Pooled StDev = 9, ,0 7,5 8,0 8,5 Average Price (USD/Unit) 9,0 9

20 Productos de la fase Analizar PASO 3: 3: ANALIZAR Lista de Xs Críticos PRODUCTOS 20

21 El proceso DMAIC - Mejorar Experimentación en procesos reales PASO 4: 4: MEJORAR A B C D Generación n de soluciones Prueba & Análisis de Riesgo Planificación n & Programación A B C D G E F G H I J s s 2

22 Productos de la fase Mejorar PASO 4: 4: MEJORAR Relación n entre Y y Xs Críticos Mejor solución PRODUCTOS 22

23 El proceso DMAIC - Controlar Proceso de Monitoreo Y Control PASO 5: 5: CONTROLAR I-MR Chart of Sales (KUSD) Individual Value Moving Range Observation UC L=99,30 _ X=70,08 LC L=40,86 UC L=35,90 MR=0,99 Training Manual Training Curriculum Fill to here Operating Procedures Manual Documentación & Comunicación 0 LC L= Observation Celebración 23

24 Productos de la fase Controlar PASO 5: 5: CONTROLAR Procedimientos, controles, metodologías para sostener las ganancias. PRODUCTOS 24

25 CASO PRÁCTICO LÍNEA DE ENVASADO EN UNA EMPRESA FARMACÉUTICA 25

26 CASO PRÁCTICO: Línea de envasado en una empresa farmecéutica La envasadora tiene una eficiencia del 62%, lo cual es inadmisible. En realidad, el problema esta en el setup, que consume la mitad del tiempo perdido. El tiempo de setup de ½ horas es bueno, el problema radica en la cantidad de cambios de campaña a lo largo del mes. 26

27 CASO PRÁCTICO: Línea de envasado en una empresa farmecéutica Análisis de Pareto Pareto Chart of Motivo Pérdida de eficiencia Motivo Envasadora Setup Mant.Preventivo Paradas No Prog. Prod.Especiales Falta de Personal Other Pérdida de eficiencia Percent 38, 35, 0,0 7,0 4,0 3,0 2,8 Cum % 38, 73,2 83,2 90,2 94,2 97,2 00, Percent 27

28 Eficiencia de envasado 70,0 I Chart of Eficiencia(%) 67,5 UCL=68,47 Individual Value 65,0 62,5 60,0 _ X=62,06 57,5 55, Observation LCL=55,66 28

29 Fase Definir: Carta del proyecto CARTA DEL PROYECTO TITULO OBJETIVO DEL PROYECTO ALCANCE AUMENTO DE LA EFICIENCIA DE ENVASADO Aumentar la eficiencia de la línea de envasado de un valor actual de 62,% a un nuevo valor de 82,0% para diciembre de 200. Esta mejora significará un beneficio de USD anuales en concepto de aumento del margen de ganancia por mayores ventas, dado que el producto se encuentra sobrevendido. Línea de envasado INDICADOR PRIMARIO: Eficiencia de envasado diaria, expresada en %. INDICADORES CLAVE VINCULADOS INDICADORES SECUNDARIOS: Scrap del sector envasado Reclamos de clientes LÍDER DEL PROYECTO: Green Belt SPONSOR: Gerente de Planta INTEGRANTES DEL EQUIPO: Operadores del sector Mecánicos de mantenimiento 29

30 Fase Medir: Análisis exploratorio de los datos Run Chart of Eficiencia(%) Boxplot of Eficiencia(%) 67,5 67,5 Eficiencia(%) 65,0 62,5 60,0 57,5 Eficiencia(%) 65,0 62,5 60,0 57,5 55, Number of runs about median: 32 Expected number of runs: 46,0 Longest run about median: Approx P-Value for Clustering: 0,00 Approx P-Value for Mixtures: 0, Observation 60 Number of runs up or down: 55 Expected number of runs: 59,7 Longest run up or down: 4 Approx P-Value for Trends: 0,9 Approx P-Value for Oscillation: 0, Eficiencia(%) 67,5 65,0 62,5 60, ,0 M Boxplot of Eficiencia(%) N Turno T Hallazgo: Los datos tienden a agruparse de alguna forma ( efecto clustering ) 57,5 55,0 A B Producto C 30

31 Fase Analizar: identificación de causas críticas Cliente Servicio Cliente Superv Pintura Operad Pintura Stock Acuerdo tarea con área de Pintura Asignar trabajo Traer vehículo Orden de pintura Consultar con preparaciones? Si Claificar problema Inspeccionar trabajo No Ejecutar trabajo Contactar Cliente Si Trabajo OK? No Retrabajo Máquina/ Equipo Mano de obra Hornos Presión pequeños inadecuada Pobre manejo procedimiento de pedidos grandes Transporte pobre entrenamiento no disponible Personal no disponible Métodos Materiales Repartidor Variación Entrega tardía perdido peso de pizza neto en viernes y de yogur Volúmen sábados Pobre del envase Despacho Falta Viscosidad de ingredientes inadecuada 28 Causas potenciales, a través de la utilización de: Mapa del proceso Diagrama de ishikawa 6 Causas priorizadas, a través de la utilización de: Matríz de Causa & Efecto AMFE 2 Causas críticas, a través de la utilización de: Test de hipótesis 3

32 Fase Mejorar: Implementación de soluciones Causa crítica Solución propuesta Responsable Calidad Calidad de de las las tapas tapas de de envases Normalizar especificación de de las las tapas tapas Parametrizar envasadora con con ajustes ajustes de de presión presión Ingeniería/Compras Ingeniería Producto B Reformular viscosidad del del producto B (test (testok) Laboratorio 32

33 Fase Controlar: Sustentabilidad de las mejoras obtenidas I Chart of %Eficiencia by Proyecto Antes Etapa I Despues UCL=85,75 _ X=82,3 LCL=78,5 Individual Value Nuevo Nuevo valor=82,% vs vsmeta=82,0% Observation

34 CONCLUSIONES La calidad se asegura a través de un trabajo consciente y profesional. Lean Seis Sigma no es un conjunto de herramientas, es una metodología para la solución robusta de problemas. Es una nueva forma de trabajar (un cambio cultural). Las cinco fases de la metodología (DMAIC) son imprescindibles para asegurar este tipo de soluciones. Lograr que la metodología Lean Seis Sigma no sea un adicional a las las actividades laborales, es el comienzo de un cambio cualitativo en el trabajo. 34

35 DISERTANTES Dr. Rodolfo Benedix Farmacéutico. MBA in Human Resources Management by SUNY-USAL. Six Sigma Champion by HLTnetwork SA. Ex Titular de Cátedra de Innovación y Promoción al Cambio del MBA en Dirección de Recursos Humanos USAL. Consultor Senior en Excelencia Industrial. Director de RFB & Asociados Consultoría Oganizacional y Técnica Asesor en Eficiencia y Productividad Industrial en Roux-Ocefa SA. Ex Manufacturing Manager y Excellence Industrial para el Cono Sur en Aventis Farma Ing. Adrian Sergio Gabriele Ingeniero Químico - Universidad Nacional de La Plata. Six Sigma Master Black Belt by Six Sigma Academy &E.I. DuPont de Nemours. Director Comercial de HLTnetwork SA., empresa especializada en prácticas de excelencia vinculadas a la Calidad. Ex-Business Excellence Manager para Latinoamérica en ICI, responsable del despliegue de Six Sigma en las filiales de Argentina, Brasil y Uruguay. Ex-gerente de Calidad Total en DuPont Argentina, responsable de certificaciones ISO-9000 y programas de satisfacción del cliente. 35

36 MUCHAS GRACIAS 36

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