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INSTITUTO TECNOLÓGICO DE LA CONSTRUCCIÓN
MAESTRÍA E N A D M I N I S T R A C I Ó N DE LA CONSTRUCCIÓN
EL MÉTODO DE SEIS SIGMA EN LA INDUSTRIA DE LA CONSTRUCCIÓN PARA VIVIENDA EN SERIE
TESIS PARA OBTENER EL GRADO DE
MAESTRO EN ADMINISTRACIÓN DE LA CONSTRUCCIÓN
PRESENTA
ARQ. JULIAN ALBERTO JIMENEZ LARA
CÁMARA MEXICANA DE LA INDUSTRIA DE LA CONSTRUCCIÓN SEDE CHIHUAHUA
ESTUDIOS CON RECONOCIMIENTO DE VALIDEZ POR LA SECRETARIA DE EDUCACIÓN PUBLICA, CONFORME AL
ACUERDO No 2004451 DE FECHA 15 DE DICIEMBRE DEL 2000
CHIHUAHUA, CHIHUAHUA JULIO 2005
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, i p o de edificación de vivienda en un desarrollo de 100
viviendas de 94 a 165 m¡?*n Ja cd,. De Chihuahua y los resultados fueron
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.
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.
ÍNDICE
CAPITULO I: Introducción
Sección
1.1. Problema de la investigación
1.1.1. Esquema del problema de la investigación
1.2. Justificación
1.2.1. Económica
1.2.2. Social
1.3. Alcance
1.4. Objetivos
1.4.1. Genérico
1.4.2. Específicos
CAPITULO II: Marco teórico
2.1. Desarrollo histórico
2.2. Que representa la palabra Seis Sigma
2.3. Antecedentes del concepto Seis Sigma
2.4. Que es el Seis Sigma
2.5. Con números Por que Seis Sigma
2.6. Cálculos de valores de Seis Sigma
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
re procesos innecesarios debido al bajo o nula supervisión 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
nivel de confianza 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.
2
1.1.1. Esquema del problema de la investigación
MALA CALIDAD DESPERDICIO DE MATERIAL REPROCESO INSATISFACCIÓN DEL CLIENTE
NO EXISTE UN MÉTODO FORMAL PARA EL CONTROL DE DEFECTOS EN LA INDUSTRIA DE LA CONSTRUCCIÓN
REQUERIMIENTOS DEL CLIENTE
COSTOS POR LA NO CALIDAD Y ERROR
SE DESCONOCE EL NIVEL DE CONFIANZA EN LOS PROCESOS
CONSTRUCTIVOS
POCA CONFIABILIDAD EN LOS PRODUCTOS TÉRMINOS Y SERVICIOS TERMINADOS
ALTO GRADO DE ERRORES EN LOS PROCESOS
3
1.2. Justificación
1.2.1. Económica
Bajan los costos, los beneficios de este estudio, es para que bajen los costos de
producción de la vivienda hecha en serie.
1.2.2. Social
Los beneficios que se esperan de este estudio es el de perfeccionar los sistemas
de construcción de viviendas en serie beneficiando a los usuarios y sus familias
de un mejor producto así como a través de la consolidación de la empresa que
crea y conserva empleos.
1.3. 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 en este tipo de construcción ejemplificando en un caso de aplicación en
el estado de Chihuahua.
4
1.4. Objetivos
1.4.1. 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.
1.4.2. 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 la seis sigma.
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 que conforman 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.
r; i T c Í I B L I Ü T E C A s
CAPITULO II: MARCO TEÓRICO
2.1. DESARROLLO HISTÓRICO
En el año de 1981 , Bob Galvin, en ese 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 a la luz pública.
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 Kodakle dio difusión y relevancia
En ABB, la implementación de esta estrategia resultó en una disminución del 68%
en los niveles de defectos, y del 30% en costos lo que tuvo como consecuencia un
ahorro de 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 la calidad 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% de sus 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 estas guerras contra lo que está mal hecho.
7
2.2. ¿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 que dar un repaso a las 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 pudiera decirse, 50 en verano y 0 en invierno".
Otro ejemplo: Se realizó una encuesta y el promedio de la gente estuvo de
acuerdo con que el horario de verano no se aplicará este año"
Y hay más: "El trámite 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.
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 se fue haciendo crónico con los años también 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 una gran 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.
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 o muy bajo, y los otros dos son muy parecidos
Tipo de resultado 3: mucha variación, tendencia media.
Hay un valor alto, uno abajo y uno en medio.
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 base en la estadística!
Cuando los datos por analizar son mas (muchos mas), tomar una decisión
se torna mas confuso 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 de tendencia central. Dicho de
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 los dividimos 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 y nada más.
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.
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
^0
70
10
6 7 8 9 10 11 12 13
Espesor en mm
Una distribución nos sirve para medir y conocer:
La localización (donde esta la característica que queremos controlar).
Para eso usamos el promedio.
X = suma de valores / cantidad de valores.
La variación (entre que y que).
Para esto usamos el rango:
R = valor mayor- valor menor.
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) Los datos son pocos y no puede haber mas (solo hay cinco carpinteros en
el pueble).
B) No necesitamos más de 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 gran cantidad 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.
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
(Figura 2)
Figura 2 HISTOGRAMA Y CURVA NORMAL
Esoesor pn mm
lo.
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.
El cálculo de la desviación estándar se hace automáticamente en cualquier
calculadora de funciones, con solo meter los datos y presionar el botón a .
2.3. 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.
15
¿Qué pasa cuando la distribución 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.
3) Con sesgo
16
• Cuando existe desgaste de una herramienta.
• Deformación paulatina por temperatura.
• Efecto de la vida útil de un molde.
• Numero de fallas / día; numero de defectos / pieza.
4) Acantilado
• Eliminación por filtración de partículas de un tamaño mínimo o
máximo.
• Uso de topes en la operación
• Inspección y eliminación de partes.
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2.4. ¿Qué es el Seis 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 el apoyo 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 no las 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 un lenguaje común a lo largo y ancho de
la empresa. Este lenguaje son los índices de desempeño.
18
2.5. Con números. ¿Por que Seis 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 = 0.008 defectos
por cada unidad, Al multiplicar lo anterior por 1000 obtendremos 8 defectos por
cada mil unidades.
Es importante enfatizar aquí las diferentes 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 0.008 y 0.009 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. Es famoso el manifestó que reza "el
99% no es suficiente" ya que implica un 1% de error, o 10000 defectos por un
millón, suficientes para crear un caos en muchas situaciones ordinarias de la vida.
¡Imaginemos, por ejemplo, 10000 recetas medicas equivocadas, o 10000 fallas en
los frenos de los automóviles!
Aquí es importante detenernos un momento y reflexionar: ¿que es un
defecto? Podremos definirlo como:
19
La consecuencia o síntoma de la falta de consistencia en un producto, como
resultado de un proceso incapaz de cumplir los requerimientos del cliente.
Si analizamos con detalle que hay detrás 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, o no 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 con sus 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?
* * * ' 20
l l 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 la augura de + - 4 desviaciones estándares.
Figura 3 CURVA NORMAL Y SEIS SIGMA
l imi te de Limite de especificación especificación
inferior supenor
.6,, .5,T .40 -3o -2a -1o X 1o 2o 3o 4o 5o 6o
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 99.99966% de los productos quedara
ubicado entre +- 6 desviaciones estándar. El torque para el restante 0.00034% (o
1 parte por millón) estará mas arriba o mas bajo que esto.
El intervalo de + - 6 sigmas, representa en términos prácticos, una meta muy
agresiva para el desempeño de cualquier proceso, ¿En que consiste este reto?
Suponiendo que la especificación de torque fuera 20 + - 4.5 libras por pulgada
cuadrada, para lograr un proceso Seis Sigma, el valor de + - 6 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 + - 4.5; o sea,
también 9.
Nuestro proceso seria un proceso Seis Sigma para dicha característica.
Vemos aquí que el valor de sigmas 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 el ejemplo es igual a 20.
22
2.6. Cálculos de valores de Seis Sigma
A continuación se enuncia el cálculo de los valores de sigmas 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 como se 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 la comida
Transacción incorrecta
7
Cada cliente
5000
1
23
A B C
INDICADOR
DPU = defectos por
unidad
DPMO = decto por millo
de oportunidad
% error
Nivel sigma
FORMULA
Defectos / Unidades
DPU * 1000000/
oportunidades
DPU * 100/ oportunidades
Tablas de la distribución
normal de Microsoft Excel
RESULTADO
0.0014
14000
0.14000%
4.489 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. Este valor 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 le podemos 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
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
nivel de sigmas.
CALCULO DE ÍNDICES DE SIGMA
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
1 000 000
1
25
INDICADOR
DPU = defectos por
unidad
DPMO = defecto por millo
de oportunidad
% error
Nivel sigma
FORMULA
Defectos / Unidades
DPU * 1000000/
oportunidades
DPU * 100/ oportunidades
Tablas de la distribución
normal de Microsoft Excel
RESULTADO
0.0000034
3.4
0.00034%
6.00
SIGMAS
6
5
4
3
2
DEFECTOS POR
MILLÓN
3.5
233
6210
66 807
308 537
COSTO DE LA NO
CALIDAD(%
VENTAS)
<10%
10 AL 15%
15 AL 20%
20 Al 30 %
30 AL 40%
COMPETITIVIDAD
Clase mundial
Promedio industrial
No competitivo
Un mayor valor de sigmas en un proceso nos indicara que tan capaz y consistente
es el mismo. Esto tiene impactos en el costo de la calidad y en la posición
competitiva de la organización,
26
Cuando los datos provienen de un proceso en el cual los datos son continuos; es
decir, como el ejemplo del torque, donde podemos calcular el promedio y la
desviación estancar de los datos, y contamos con los límites de especificaciones,
se podrá hacer lo siguiente para calcular el nivel de sigmas:
1. definir la característica a medir: por ejemplo, el espesor de un recubrimiento
debe ser de 0.16 a0.18 pulgadas.
2. Recabar información. Datos reales de una muestra representativa (por lo
menos 50 unidades). Tenga cuidado de utilizar equipo calibrado y personal
calificado para realizar las mediciones con un mínimo de errores.
3. Obtener el promedio y la desviación estándar de los datos.
4. Buscar el límite de especificación que este más cerca de la media. En este
cado tenemos:
Media - limite inferior = 0.16958 - 0.16 = 0.00958
Limite superior - media = 0.18 - 0.16958 = 0.010419
Podemos ver que el más cercano es el límite inferior, que va a ser la base del
cálculo. Esto se debe a que si el límite de especificación esta más cerca del
promedio, en ese lado se van a salir más unidades (ya sea para arriba o para
abajo).
27
Figura 4 CURVA NORMAL EN UN PROCESO
5.3 SIGMA
t •> =* 4t
5. Utilizar la tabla de la distribución normal de Excel: Se hará de la misma
manera como lo haríamos con una tabla de valores típica; es decir, de las
orillas hacia el cuerpo de la misma, para Excel necesitamos simplemente
utilizar una sencilla función llamada standardize o estandarizar. Solamente
tenemos que introducir los valores del limite de especificación obteniendo
en el paso cuatro, el valor de la media y el de la desviación estándar.
En nuestro caso: = ABS (STANDARIZE (0.16, 0.16958, 0.001803)
Como ya habíamos visto, la función ABS nos da el valor absoluto (para evitar
números negativos), y el resultado de esto nos dará las sigmas, que aquí
resultaron 5.313068.
Para estimar el nivel sigma de este proceso en el largo plazo, debemos agregarle
1.5 a , ya que este valor podrá tener variaciones.
28
Realmente, podremos afirmar que tenemos un proceso 5.313068 + 1.5 = 6.5805 a
, que estrictamente hablando es solo 5.313068 a .
Estudios señalan que puede esperarse que un proceso comúnmente oscile entre 3
y 4 sigmas. ¿Como podremos lograr subir hasta 6 o mas?
Conclusión
Seis Sigma, como concepto estadístico, puede ser entendida a través de la
reducción de la variabilidad de los procesos que gobiernen aquellos resultados
que impactan al cliente, así como las perdidas y ganancias de una organización.
Como corriente de pensamiento, va más allá y busca un involucramiento
organizado hacia objetivos de mejora a través de proyectos altamente redituables.
Estudiando y mejorando los procesos
, o las maneras como hacemos las cosas, y midiéndolos adecuadamente,
podremos darnos cuenta del reto que hay ante nosotros: elevar nuestro nivel de
sigmas a seis o más. El camino a seguir, las herramientas y la organización de
este esfuerzo son el tema de este libro.
29
CAPITULO III: TIPO DE INVESTIGACIÓN
3.1. Tipos de investigación
El presente estudio es de tipo descriptivo metodológico ya que identifica, analiza y
mide las variables incidentes en los procesos de construcción de vivienda en serie
tendientes a reducir los errores y defectos en dichos procesos a través de la
aplicación del control estadístico de la calidad mejorada y/o método Seis Sigma.
Para con base en ello establecer un ejemplo de aplicación de esta metodología.
3.2. Hipótesis
H1: Las empresas de edificación en serie del estado de Chihuahua están muy
por debajo del nivel de Seis Sigma.
H2: Con la aplicación del método Seis Sigma en los procesos de la vivienda
enserie se mejora la satisfacción del cliente y se reducen los defectos y/o errores.
30
3.3. Modelo operacional de las variables de la hipótesis
X1 Y1
Empresas tipo de edificación en En el estado de Chihuahua
Por debajo del nivel Seis Sigma
Y2
X2
Aplicación del método seis sigma en los procesos de la vivienda en serie
Satisfacción del cliente
Y3
Reducción de defectos y/o errores
Variable dependiente Variable independiente
31
3.4. Descripción de las variables de la hipótesis
X1: Empresa de edificación en serie.- Constructora dedicada a desarrollos de
vivienda masiva.
Y1: Abajo del nivel Seis Sigma.- Tener mas de 3.4 defectos por cada millón de
casas construidas.
X2: Método Seis Sigma; Conjunto integrado de metodologías estadísticas que
permiten cristalizar la filosofía de satisfacción total del cliente y minimizar los
errores y/o defectos de los procesos.
Y2: Satisfacción del cliente; Cumplir e ir mas allá de las expectativas del cliente
respecto al producto o servicios que adquiere.
Y3: Defectos y/o errores; Faltas en el proceso constructivo que impactan
directamente costo tiempo y calidad.
3.5. Diseño de la investigación
El presente estudio se realiza bajo un esquema NO ESPERIMENTAL. Dankhe
1988 dado a la imposibilidad por parte del investigador de manipular las variables
independientes ya que se trata de modelos matemáticos, preestablecidos, y solo
se refiere a aplicar dichos modelos en el contexto natural de la construcción.
32
CAPITULO IV: MODELO GENÉRICO DE SEIS SIGMA
MODELO PRÁCTICO
ENFOCAR ACLARAR St r v 1 ' K< * , V ) i r u > < » t . l f O S '
i 'a- i i.ut s " " ¡ '"-»n r
4.1. Enfocar
La cantidad de tiempo, dinero y recursos es siempre limitada. Por eso el primer
paso a seguir consiste en identificar aquellos elementos que deberemos atacar.
Reconocer y poner en blanco y negro los resultados esperados por el cliente es
una tarea fundamental, ya que si no realizamos esto a conciencia, de mantera
honesta y objetiva, tendremos este problema de origen, y de poco o nada servirá
que ejecutemos a la perfección los pasos restantes.
Uno de los obstáculos mas sutiles y peligrosos es asumir de antemano que ya
conocemos los requisitos o entregables. Básicamente podemos incurrir en tres
tipos de errores:
33
1. Alta expectativa. Creer que para el cliente es muy importante una
característica, cuando no es así. Esto es conocido como el fenómeno gold plating.
Se presenta cuando al interpretar o asumir un requisito del cliente, le damos de
mas en algo que para el no tenia tanta importancia. En un caso, un fabricante de
lámparas de alumbrado para las calles percibió un defecto cosmético en las
rejillas, en cual era rechazado por su departamento de control de calidad. En una
ocasión en que el cliente se dio cuenta de esto, les menciono que las luminarias
se instalaban a gran altura, y que realmente no era necesario retocarlas porque
nadie lo apreciara.
2 .Baja expectativa. Creer que para el cliente es menos importante una
característica, cuando no es así. Este tiempo de situaciones pueden convertirse en
graves problemas. Es típico asumir que como un producto se esta vendiendo
"barato" esto justifica no satisfacer una necesidad. Otra variante es cuando
asumimos que solamente con entregar un producto "dentro de especificaciones
"las satisfacción del cliente estará garantizada. Todos los días, en la práctica, nos
damos cuenta de que esto no necesariamente es así, por varios motivos:
a) Imposibilidad de medir todo. Un producto o servicio puede contener
muchas características. Medirlas todas y siempre es una tarea muy difícil,
costosa y que no agrega valor al producto.
b) Problemas de diseño. SI desde el diseño del producto no hay una
identificación clara de la necesidad a cubrir, esto ser una fuente de
problemas; a su vez, si no hay concordancia entre el producto y sus
componentes, o entere varios subensambles. En un caso, un fabricante
tuvo que vender cientos de piezas como chatarra, porque todos los
componentes y partes, cada uno en lo individual, cumplían con las
especificaciones, ya que estaban dentro de sus tolerancias, pero al tratar
de armarlos todos en el producto final, no quedaban bien. Es común que
las tolerancias o rangos permitidos para un producto sean expresadas en
forma genérica (una tolerancia igual para todas las dimensiones).
34
c) Falta de conocimiento del verdadero uso. No es lo mismo que nos digan
"tenemos que fabricar este tubo; se va a utilizar en un mueblecito par
acomodar zapatos", a que nos digan que va a ser usado en una válvula de
control de emisiones radiactivas. Aunque el tubo sea exactamente el
mismo. Las decisiones y manejo de su proceso, no serán las mismas.
Mientras menos elementos se tengan para el diseño de un proceso, este
será más propenso a tener problemas.
3. Expectativa omitida. No conocer que el cliente requiere algo que no le
estamos proporcionando de manera constante. El cliente, por lo general,
va a querer que absolutamente todo se cumpla. La diferencia entre ese
todo y lo que recibe, puede o no ser percibida como negativa, pero muy
pocos clientes lo expresaran abiertamente. Aquí entran detalles como esos
minutos adicionales de espera por la cuenta en un restaurante, o esa caja
que se daña de vez en cuando por el acomodo en la tarima.
Será necesario ahora relacionar los requisitos del cliente con nuestros propios
procesos internos. Si uno de ellos es, por ejemplo, la entrega de la cuenta en
determinado tiempo, ¿en que pasos de este proceso no estamos tardando
mas? ¿Existe otro proceso que este influyendo en el resultado? Quizás el
mesero, por estar sirviendo algún platillo, no ha pasado la nota al cajero. En un
proceso de producción, ¿qué características del mismo afectan positiva o
negativamente al producto resultante?
4.2. Aclarar
¿Cómo estamos?
La medición de potenciales y resultaos es considerada un apoyo muy fuerte en
las primeras etapas de puesta en practica de Seis Sigma. Esto pareciera
contradecir los consejos del famoso Dr. W.E Deming, quien sentenciara que el
uso de metas numéricas desmeritaba la moral y era contrario a los principios
35
de calidad total, ya que la gente entonces trataría de obtener " el numero" a
costa de lo que fuera, con resultados poco deseables.
Es opinión de este autor de que esto, si no es manejado correctamente,
pudiera dar lugar a situaciones en las que la gente se vea presionada a
obtener un resultado sin importar el desarrollo de sus procesos, con un fuerte
apoyo de la gerencia, involucramiento de todos los departamentos y un muy
claro enfoque hacia el cliente.
Lo anterior hace que la estrategia se Seis Sigma se diferencie de una manera
búsqueda por cumplir con un numero. Lo ambicioso de la meta en si, que es
lograr un nivel Seis Sigma en los procesos, impide la exigencia inmediata de
resultados y la cambia por la de una jornada continua de mejora.
El estado actual de la organización, debe evaluarse bajo la luz de diversos
conceptos:
• Satisfacción del cliente
• Insatisfacción del cliente
• Desempeño del producto en defectos por cada mil unidades
• Desempeño de los procesos en nivel de sigmas alcanzado
• Otros indicadores operacionales pertinentes
Satisfacción del cliente
Una manera clara y cuantitativa de medir la satisfacción del cliente se da a través
de encuestas y entrevistas directas. El objetivo es identificar brechas o espacios
entre las necesidades del cliente y el nivel actual en el que están siendo
cumplidas.
36
Insatisfacción al cliente
Un error común es asumir que si no tenemos quejas, el cliente, esta satisfecho. Es
necesario y básico contar con un buen sistema de atención, no solo de las quejas,
sino de cualquier expectativa que no se cumple. Por lo menos, existen tres
conceptos que pueden ser monitoreados.
Aspectos temporales: aquí entran los tiempos de espera, demoras, la oportunidad
de las entregas, en suma, el manejo del tiempo hacia los clientes.
Aspectos de servicio: principalmente referidos a la resolución de cualquier
problema real o potencial del cliente, la capacidad de respuesta a emergencias, la
amabilidad y efectividad del servicio, el apoyo técnico.
Aspectos de calidad: el cumplimiento del producto o servicio adquirido con las
expectativas del cliente, el nivel de rechazos, la cantidad de quejas.
4.3. Estudiar
Una vez que contamos con la fotografía de nuestro estado actual, la incertidumbre
puede aparecer y hacernos sentir que tenemos mil cosas por hacer, y que no
tenemos tiempo suficiente. Es, sin embargo, muy importante no "comer ansias", ya
que para sacar el máximo provecho a nuestros esfuerzos, debemos ser cuidosos,
selectivos y darnos tiempo para estudiar los procesos, diagnosticando los puntos
clave atacar y organizando un análisis bien planeado.
No estoy hablando de pasarnos seis meses pensando o planeando sin aterrizar.
Tenemos que analizar los factores críticos del proceso que influyen en las
características importantes para el cliente y los métodos que utilizamos para
37
cumplirlas y asegurarlas; y debemos determinar que tan adecuados son los
insumos que recibe el proceso (físicos y de información)
Con todo lo anterior despejado, analizaremos la problemática detectada y
encontraremos los causales, utilizando herramientas estadísticas principalmente.
Los causales no son otra cosa más que los factores de raíz que están originando
el incumplimiento.
ESTUDIAR Factores críticos Métodos
\ Insumos
y
4.4. Modificar
Una de las situaciones mas frustrantes que puede haber es contar con todo un
estudio y análisis de las causas de un problema, pero realmente no lograr efectuar
un cambio significativo. Es falta de seguimiento es una enfermedad bastante
común en las organizaciones. Uno de los factores, quizá el más importante, que
propicia esto es la actitud. SE podrán tener todos los conocimientos, técnicas,
herramientas y paquetes computacionales del mundo, sin embargo, si no se
cuenta con una actitud adecuada, todo lo anterior no nos ayudará a ser
competitivos.
38
» Ancones i
x Mm
MODIFICAF Af t i t udes Recetas Estándares
E CLIENTE
\
v Causales *
/
Actitudes
Aunque no es la intención de este libro disertar sobre le comportamiento humano,
si es necesario puntualizar que si no se tiene una estrategia de cambio que incluya
el aspecto cultural ya de actitudes, nos podremos topar con problemas en el
camino. Pero, ¿qué es una actitud? Es el comportamiento de uno o varios seres
humanos ante una situación. Generalizando, existen tres tipos de actitudes
posibles ante un cambio.
1. Indiferencia: El grupo o ola persona se muestra apático, no le da importancia a
las situaciones y se comporta de tal manera que no rechaza abiertamente ni
acepta nada. Esto es sumamente peligroso y difícil de manejar, ya que no hay una
confrontación de ideas, y no se cuenta con el empuje necesario para que las
acciones se lleven a cabo eficaz y puntualmente. Sus síntomas son: alta de
consistencia en la aplicación de los métodos y procedimientos; desconocimiento
aparente de las mediciones, su importancia y consecuencias; desanimo; posturas
irónicas; inasistencia a reuniones y eventos programados.
2. Rechazo La gente, o una persona en particular, se muestra reacia a aceptar las
propuestas. Esto claramente obstaculiza sobremanera cualquier esfuerzo de
mejora. Los síntomas comunes son: generación de discusiones y malos
entendidos entre personas y departamentos, boicot de todo lo nuevo y
39
aferramiento a los viejos métodos y maneras de hacer las cosas; cuestionamiento
y escepticismo sobre todo lo concerniente a tos cambios. En este caso, la
situación es diferente porque existe una confrontación de ideas; es sano que el
asunto se ventile y aclare, cuando existen buenas bases para el dialogo.
3. Aceptación: No necesariamente esto es bueno en forma automática, ya que
tendremos que ser cuidadoso y no asumir que porque la gente acepto un cambio,
va a estar feliz y contenta. La aceptación puede ser a nivel de hechos (lo vamos a
hacer porque nos lo están pidiendo) o a nivel de conciencia (estamos convencidos
de que es una buena opción).
Estrategia de manejo de actitudes
En general, consiste en llevar los casos 1 a los casos 2, y los casos 2 a los casos
3, pero a nivel de conciencia. Esto es, a los indiferentes hay que hacerlos revelar
su verdadera cara (que es de rechazo), y una vez que se puedan confrontar las
ideas, a través de un proceso sensible, lograr un convencimiento.
Hay muchas maneras de hacer esto y siempre lo deseable es el dialogo y que se
compartan ideas, sin embargo, si lo que se confronta no son ideas sino
resentimientos u otro tipo de cuestiones, es necesario que la gerencia ataque de
rente estas situaciones y que cuide que no por una manzana podrida se corra el
riesgo de echar a perder un equipo de trabajo.
Que si hacer
*Enfatice que los cambios con positivos, tienen un motivo (satisfacer al cliente, ser
competitivos, etc.) y que se espera que todos participen.
Involucre e integre ideas y conceptos de la gente en los planes, cambios,
movimientos y acciones de mejora.
40
Investigue directa e indirectamente las posibles causas de la indiferencia. Esta
pudiera darse por medio, incredulidad, falta de información y resentimientos por
situaciones pasadas entre muchas otras causas.
*Provea información clara y oportuna del alcance de los cambios y en que van a
afectar positivo o negativamente las situaciones
*Reconozca a la gente que ha aportado ideas, acciones mejoras.
identifique a apersonas especificas con problemas de rencor o muy notorio
rechazo, para determinar si es por el cambio en si, por ideas propias o por otras
situaciones, y busque dialogar y aclarar puntos con ellos, pidiendo su apoyo y
ofreciendo posibles ajustes a los cambios.
Que no hacer
*No etiquete a la gente ni aplique castigos indiscriminados sin escuchar ni tratar de
entender sus motivos.
*No presente paquetes prefabricados de soluciones completas sin dar oportunidad
a que la gente sea la que participe en su elaboración.
*No mantenga la información como top secret, compártala con la gente.
*No permita que se vuelva a viejos hábitos y que haya consecuencias por ello.
*No permita que los beneficios de los cambios no sean vistos ni compartidos por la
gente que trabajo en ellos y los hizo realidad.
41
5.1. Tabla de etapas resultados y herramientas
Etapa
Enfocar
Aclarar
Estudiar
Definición
Identificar los elementos
que deberemos
atacar
Medir
potencialidades
y resultados
Diagnosticar los procesos para atacar sus puntos clave hacia
la mejora
Resultado deseado
Necesidades del
cliente
Entregables o requisitos específicos identificados Entregables relacionadas con los pasos o procesos
que los afectan Satisfacción del cliente
evaluada
Desempeño del producto en defectos por millón de unidades y en % de error Desempeño del proceso
en nivel de sigmas alcanzado Habilidad del proceso Confiabilidad de las
mediciones Factores críticos del diseño identificados
evaluados Factores críticos del proceso
identificados y evaluados Proceso, insumos y métodos aclardos
Síntomas de los problemas categorizados
Datos relevantes recolectados
Equipo de trabajo formado
Actividades del proyecto organizadas
Causas o puntos de desequilibrio identificadas
Herramienta o metodología
Encuestas Estudios del mercado
QFD (despliegue de la función de calidad Contacto directo
Acuerdos cliente - proveedor Martiz producto - cliente
QFD Relación
necesidades - procesos QFD
Encuestas Indicadores de calidad,
entregas, servicio, confiabilidad 1 000 000 oportunidades
de error en c/ud. % error = DPMO/10 000
ABS (NORMSINV (%error)) + 1.5
Estudios de habilidad Muestreo
Estudios de R & R AMEF de diseño
AMEF de procesos
Diagramas de flujo, mapas de proceso.
Análisis de pareto Matriz de enfoque
Lista de verificación Muestreo
Formato de defincion de proyectos
Diagrama causa - efecto Causigrama
Formato de definición de proyectos
Aduditoria a procesos Análisis de corte de capas
Correlación Pruebas de hipótesis
Diseño de experimentos
Quien debe aplicarla
Dpto de ventas o agencia externa Dpto de ventas o agencia externa
Equipo interfuncional
Todo el personal Todo el personal Todo el personal
Equipo interfuncional Equipo operacional
Equipo interfuncional Dpto de ventas o agencia externa
Gerentes de cada area y el personal
Todo el personal
Todo el personal Todo el personal
Ingenieros operacionales Ingenieros de calidad Ingenieros de calidad
Ingeniero de diseño y equipo interfuncional
Ingeniero de proceso y equipo interfuncional
Todo el personal
Todo el personal Todo el personal Todo el personal Todo el personal
Líderes de equipos
Todo el personal Todo el personal
Líderes de equipos
Ingeniero de calidad Líderes de equipos
Ingenieros operacionales Black Belt Black Belt
42
5.2. Herramientas para enfocar
El propósito de esta etapa es la identificación de los elementos que deberemos
atacar. Esto significa que la base, tanto para la estrategia general como para la
formación de proyectos específicos, se sustenta en las necesidades de los
clientes. Claro esta que encontraremos en las necesidades de los clientes. Claro
esta que encontraremos una gama enorme de atributos deseables en todo lo que
hacemos, y por supuesto, se esperara todo al más bajo costo.
El concepto popular de "bueno, bonito y barato" tiene plena aplicación. Las
herramientas a usar deberán estar alienadas hacia que tanto y como satisfacer los
requerimientos reales.
En el diseño o aplicación de cualquier herramienta de enfoque tenemos que
considerar factores generales para ubicarnos, tales como:
Nivel tecnológico de la industria.
Competitividad de mercados.
Segmentos o mercados objetivos.
Historial de comportamiento de la demanda.
Surgimiento de productos sustituidos.
Los resultados deseados en la aplicación de herramientas en estas etapas son:
1. Necesidades del cliente entendidas. Conocer el porque de la necesidad,
quienes la están experimentando, en donde, bajo que circunstancias. Los datos
demográficos sobre edades, localización geográfica y productos o servicios
sustituidos son relevantes, sin embargo, se requiere aun más nivel de detalle en
cuanto a lo específico.
43
2. El lenguaje del cliente necesita ser preservado y no empieza a interpretarlo en
esta etapa, sino hasta que ya se tenga la información. Entregables o requisitos
específicos identificados. Aquí tendremos que convertir el lenguaje del cliente
o usuario al idioma de nuestra empresa.
Lo ideal es mantener un balance y no caer en complicar demasiado las
definiciones ni tampoco irnos sobre la superficial. Debemos evitar incluir
demasiados términos subjetivos en las definiciones y cuantificar lo más posible.
3. Entregables relacionados con los pasos o procesos que los afectan. Trabajando
en equipo, la siguiente tarea consiste en mirar hacia adentro nuestra manera de
hacer las cosas e identificar si cada paso, operación, movimiento o método que
usamos nos aleja o nos acerca a que los entregables puedan darse de la manera
previamente definida y deseada.
44
Etapas en que se usa Enfocar
Aclarar
Pasos a seguir
1. Defina los objetivos a alcanzar
2. Defina el alcance de la encuesta
3. Diseño
4. Aplicación
5. Análisis
Qué hacer
Qué no hacer
Herramienta: Encuestas y estudios de mercado
Propóposito / Resultados esperados Obtener información sobre las necesidades
de los clientes , para su entendimiento Evaluar la satisfacción del cliente y el des
empeño general del producto o servicio
Página 1 de 1
Quién la aplica Depto. De ventas o
agencia externa Depto. De ventas o
agencia externa
Comentarios / Ejemplos
* Identifique las necesidades del cliente *Evalüe cómo se están satisfaciendo. Identifique los puntos buenos y malos (fortalezas y debilidades) del producto o servicio. *Describa el punto ideal. "Identifique los productos substitutos. *Obtenga ideas y mejoras
* Geográfico: local, regional, nacional, global. *Mercado: clientes actuales o potenciales; de un segmento o varios; por marca o especifico. "Profundidad: nivel de detalle y variedad de objetivos a buscar.
"Instrumento o cuestionario en si. "Rangos de evaluación. "Método de aplicación. "Tamaño de la muestra. "Incentivos que se darán a quienes la llenen.
"Por medio de agencia o del departamento de ventas. "Establecer plan con fechas para su aplicación y para recopilación de datos y cierre.
"Uso de la computadora para procesar datos, y de la sensibilidad humana para entenderlos. "Presentación de resultados aplicando técnicas estadísticas. "Reporte final complementando con plan de acciones posteriores y responsables del seguimiento. "Identifique acciones que puedan tomarse de inmediato para mayor efectividad.
1. Manténgala sencilla. 2. Enfóquese sólo en los objetivos. 3. Muéstrele la encuesta primero a menor nivel antes de aplicarla en grande 4. Verifique los resultados
contra los datos reales del mercados. Incentive la respuesta.. 6. Pregunte cómo y por qué 1. Utilizar sólo procentajes. 2. Dejar que la agencia haga todo sin involucrarnos. 3. Hacer preguntas demasiado largas o genéricas. 4. Enjuiciar las respuestas. 5. Maquillar los resultados.
45
Herrramienta: Relación necesidades procesos
Pagina 1 de 1
Etapas en que se usa Propósito / Resultados esperados Quién la aplica Enfocar Definir qué procesos afectan a los entregables
o requerimientos de clientes. Equipo operacional
Preparar el camino y contar con bases para las siguientes etapas (aclarar y estudiar).
Pasos a seguir Comentarios / Ejemplos
1. Enfoque un producto o servicios sobre el cual se cuenta con información de necesidades de clientes por encuestas o estudios de mercado.
2. Enliste las necesidades y requerimientos del cliente o mercado para el producto o servicio.
3. Investigue cómo están midiendo o evaluando su resultado para el cliente.
4. Determine el nivel actual de cum -plimiento (puede ser en sigmas) de cada necesidad.
5. Analice los procesos y establezca cuáles son los que influyen y qué características son las que tienen mayor o menor impacto en el cumplimiento.
6. Se puede profundizar el análisis y encontrar los rangos de trabajo para cada característica del proceso.
RELACIÓN DE NECESIDADES-PROCESOS
Producto o servicio: -Cliente:
,
Qué hacer 1. Haga que participen los involucrados en el proceso de ingeniería, asi como del área comercia. 2. Evite ser demasiado genérico. 3. Mida el nivel actual tomando muestras que sean representativas. Incluya este concepto desde el estudio de mercado.
Qué no hacer 1. Dedicarle demasiado tiempo y recursos a un proceso que de antemano sabemos debe ser remplazado o actualizado. 2. Menospreciar los requisits estéticos o o de apariencia. 3. Archivar los resultados y no comunicarlos o utilizarlos de
forma adecuada.
46
Herramienta: Página 1 de 3 AMEF (análisis de modo efecto de falla)
Etapas en que se usa Propósito / Resultados esperados Quién la aplica
Enfocar Defina qué procesos afectan a los enntregables o requerimientos de los clientes Prepare el camino y cuente con bases para las siguientes etapas (aclarar y estudiar).
Pasos a seguir 1. Identifique un producto para ser analizado y asígnelo al ingeniero de diseño o proceso que coordinará el equipo interfuncional.
2. Defina y describa la función principal del producto; para qué lo usa el cliente principalmente , o cuál es la razón de ser del producto.
3. Para la función , hacer una lluvia de ideas sobre qué problemas o fallas pudieran presentarse que la impidan o limiten . A éstos les llamamos "modos de fallía"
Comentarios / Ejemplos
Se utiliza un formato para documentar el análisis el cual
Esta función debe quedar claramente establecida, ya que el resto del análisis se basraá en ella.
Hay dos tipos de AMEF 1. De diseño : cuando analizamos problemas que puede tener el producto en si por sus especificaciones, materiales y composición. 2. De proceso: aqui tomamos como base qué puede salir mal en el proceso que nos ocasione un problema Algunos ejemplos de modos de falla son:
Material dañado Mal identificado Material mezclado Material Faltante
Rotura Muy largo Muy corto oxidado
Doblado Fuga Corto circuito Sucio
En nuestro caso, el grupo ha encontrado que un posible modo de falla es el material dañado.
47
4. Describa el problema que sufre el producto como consecuencia del modo de falla. A esto le llamamos "efecto de falla"
5. Evalué qué tan severa puede ser la falla (severidad)
6. Evalué qué tan frecuente es o puede ser la falla (ocurrencia)
7. Evalué qué tan fácil o difícil es darnos cuenta de la falla (detección)
8. Calcule el Índice de riesgo RPN. Se multiplican los valores de severidad ocurrencia y deeccion.
9. Vuelva al paso 3 y analice el siguiente modo de falla.
Pagina 2 de 3 Un modo de falla puede conllevar uno o varios efectos, En este caso hablaremos solamente de uno: el ma -terial dañado puede traer como consecuencia una falla de eléctrica.
Para evaluar un AMEF se pueden utilizar escalas del 1 al 5 o al 10 Como ejemplo tendremos que la falla eléctrica le asignamos un valor de 5 puntos.
Severidad muy baja: es un problema menor, casi no afecta Baja o menor: reduce el desempeño del producto Moderada: genera productividad reducida Alta: ocasiona u alto Índice de scarp Grave: hace ge no sirva el producto
Puntos 1
Se requiere estima qué tan seguido o cuántas veces puede suceder. En este caso, es un poco frecuente, lo elevamos con un 2.
También vamos a calificar el grado de dificultad que tiene de -tectar la falla. Para nosostros, la falla es muy obvia, le asignamos un 1.
Detecion Muy alta: falla muy obvia , defecada en un 99% de las veces en que ocurre. Alta: Falla obvia, detectada en un 99.80% de las veces en que ocurre. Moderada: Los controles pudieran detectar la falla, 2 a 4 % de defectos escaparan. Baja:Problablemente no será detectada la falla 5 a 10 % de defectos escaparan. Muy baja: muy posible que la falla pase desapercibida en más de 10 % de las veces
Puntos 1
Para la falla eléctrica , tendríamos: RPN= 5 X 2 X 1 = 10 puntos
Efectué los pasos del 3 I 9 hasta terminar con todos los modos de falla evaluados.
48
10. Investigue la causa del modo de falla don mayor RPN y descríbala.
11. Establezca un plan de acciones para atacar la causa.
12. Vuelva al paso 10 y 11 repita para las siguientes causas.
13. Cada vez que se ataquen y -corrijan causas de fallas, vuelvan a calcular el RPN y actualice el AMEF.
14. Si el producto tiene más de una función , ejecute los pasos 1 al 13 para las restantes.
Qué hacer
Qué no hacer
Página 3 de 3
También aqui puede haber más de una, pero la principal fue el empaque insuficiente del producto.
Consite en delinear las acciones especificas a tomar, los responsables y fechas de ejecución.
De acuerdo con la puntuación de RPN para los modos de falla, asigne prioridades, recursos y tiempo para atacar las causas.
El AMFE se convierte en un documento vivo, en el cual se irán actualizando las mejores soluciones que se den a los modos de falla.
Dé seguimiento y mantenga actualizado este documento.
1. Documente apropiadamente el AMEF en su formato. 2. Verifique y valide los conceptos en la realidad del producto y su proceso. 3. Trabaje en equipo bajo el mismo objetio: reducir los RPN 4. Apliquelo desde la etapa de diseño del producto. 1. Llenar el formato pero no utilizarlo para mejroar los índices de RPN. 2. Que sólo una persona (el ingeniero) sea el que lo llene y conozca. 3. No lo actualice al haber cambios importantes en los procesos, materiales y métodos.
49
5.3. Herramientas para aclarar
Lo que buscamos en esta fase es poder contar con bases medibles y
cuantificables de las potencialidades y resultados esperados de los procesos. Una
vez que enfocamos nuestra atención hacia la satisfacción del cliente y todos los
elementos y detalles que en ella influyen, tenemos que precisar e iniciar a hablar
el lenguaje de Seis Sigma. Es a través de las técnicas revisadas en el capitulo 1
(un buen diseño de indicador de calidad, entregas, servicio y confiabilidad) como
podremos darnos cuenta realmente en que nivel estamos).
Es importante establecer el nivel de sigmas alcanzado en los procesos críticos y a
nivel organización. Esto no dará un panorama más completo sobre nuestras áreas
fuertes y aquellas que necesitamos mejorar.
Las herramientas utilizables en esta etapa nos deberán permitir valorar, de
manera fría y sin duda alguna, las verdaderas capacidades y habilidades de
nuestros procesos, así como de la gente, recursos, equipos y apoyos con los que
contamos. Por supuesto que seria lo ideal que de aquí saltemos a soluciones
mágicas y rápidas, pero no podría haber mejor receta para un fracaso seguro.
En este momento lo que debe preocuparnos es contar con un sistema de medición
y evaluación estable, justo, y a la vez flexible; que pueda reflejar nuestros
esfuerzos de mejora a medida que vayamos avanzando.
Las mediciones tampoco deben convertirse en la razón de ser de nuestra
existencia; son una herramienta, una guía para nuestras estrategias, acciones y
proyectos.
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11 - - • •—.• C ÉL
50
Herrramienta: Muestreo
Página 1 de 3
Etapas en que se usa Propósito / Resultados esperados Quién lo aplica
Aclarar
Estudiar
Validad el nivel de confiabilidad de las mediciones y estimaciones de resultados Recolección de datos representativos sobre el comportamiento del producto o proceso
Ingeniero de calidad
Ingeniero de calidad
Pasos a seguir Comentarios / Ejemplos 1. Identifique la población que nos interesa aclarar o estudiar. Usamos el muestreo cuando tenemos más de 30 casos. De lo contrario, podríamos usar toda la población para su análisis o emplear técnicas de muestreo de pequeñas muestras. Para aceptar o rechazar un lote (muestreo de aceptación) utilice tablas estándar.
2. Determine el nivel de confianza requerido. Este represena la proba -bilidad de que los resultados que obtengamos con las muestras sean iguales a los de toda la población.
3. Toma preliminar de datos reales o históricos. Podemos tener de dos tipos:
Datos Continuos o mediciones. De estos necesitaremos sacar su desviación estándar (s).
Datos de proporciones expresados como fracciones o porcentajes. De éstos necesitaremos la proporción (p).
4. Establezca el error tolerable para el resultado que queremos estimar ( E ).
5. Saque el factor Z o equivalente de confiabilidad de acuerdo con la distribución normal y con lo definido en el paso 2.
Ejemplo: una pieza importante que necesitamos para fabricar un produco debe medir 1.25 pulgadas, con una tolerancia de + - 0.005. Estamos probando una herramienta nueva e hicimos 300 piezas. Asi que en este caso nuestra población es 300.¿ Con qué confianza podemos asegurar el resultado? ¿Qué decisiones podremos tomar?.
Por lo general, utilizamos niveles estándar y los expresamos en porcentaje: típicamente, 90% , 95% 98%, 99%, o 99.9% . Eligimos en este caso un 95%.
Obtendremos una muestra de 25 o 30 datos, o bien, datos históricos lo más representativos posible, para darnos una idea inicial del comportamiento.
En el ejemplo, medimos 25 piezas y sacamos la desviación estándar que resulta ser = 0-0026 pulgadas.
Históricamente, obtenemos que el porcentaje de reprocesos en la planta es de un 4.3%. p = 0.043
Datos continuos: El error tolerable es de 0.001 pul -gadas( es la décia parte de la tolerancia). Proporciones: queremos que el resultado sea preciso en un + - 2 (0.02 como proporción)
Nivel confianza 90% 95% 98%
Valor de Z 1,645 1,96
2,326
Nivel confianza 99% 99%
Z 2,576 3,291
51
6. Deina el tamaño de muestra, cuantas unidades debemos tomar.
Datos continuos:
n= Z x s E
Datos de proporciones:
n = p (1 - p) Z E
7. Toe una muestra de n elementos al azar. Cada unidad debe tener la misma probabilidad de ser seleccionada
8, Obtenga los resultados deseados evaluando las unidades d la muestra, los más común para datos continuos es obtener el promedio y la desviación estándar. Para proporciones, el porcentaje o proporción.
Datos: pagina 2 de 3
n= tamaño de muestra = ?
Z= 1.96 ver paso 5 s= 0.0026 ver paso 3 E= 0.001 ver paso 4
n=( 1.96X0.0026) = 5,096 0,001
n= 5.096 X 5.096 = 25.969
Redondeamos hacia arriba y n = 26. En este caso, solo nos faltará medir una pieza más, puesto que ya hablamos medido 25.
Datos:
n= tamaño de muestra = ?
Z=1.96 E = 0.02 p= 0.043 n=0.043 X (1 - 0-043)X(1.96/0.02)X(1.96/0.02) n=395.2 , lo redondeamos a 396
Utilice una tabla de números al azar o un paquete estadístico. En excel use , la función RAND() para obtener una lista. En este caso es de 26 números.
0,071837 0,594704 0,796351
Una forma de sacar cuáles unidades serán seleccionadas es multiplicar cada numero al azar por el tamaño de la población. En este caso:
0.071837 X 300= 22 seleccionar la unidad 22 0.594704 X 300= 178 seleccionar la 178 y asi sucesivamente.
Datos continuos:
Promedio de dimensiones de las piezas= 1.253 Desviación estándar = 0.0026
Datos de porporción:
El porcentaje de reproceso obtenido de la muestra de 396 piezas al azar fue de 4.9%.
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9. Establezca el intervalo de confianza.
Para datos continuos:
A) primero sacamos el error estándar:
E= s
n
B) luego lo multiplicamos por Z. En este caso, usaremos un nivel de confianza del 99.9%
C) Al promedio le sumamos el valir y obtenemos el limite superior. Al promedio le restamos el valor y obtenemos el limite inferior.
D) Concluimos que hay un 99.9% de confianza en que los valores de la población anden entre ambos limites.
Datos proporcionales:
A) Saque el factor de proporción
ZX P(1-P) n
B) A p le sumamos el factor y obten -dremos e limite superior. A p le resta -mos el limite inferior.
C) Concluimos que hay un 99.9% de confianza en que el valor real ande entre ambos limites.
10. Tome la decisión correspondiente ajuste el equipo o herramienta , haga cambios de material. Acepte la medición como válida.
Para saber qué valores va a fluctuar o qué mínimo y máximo podemos esperer del comportamiento de la población.
E = 0.0026 = 0,00050991 26
Z = 3,291 (de tabla de el paso 3) Entonces, 0.00050991 X 3.291 = 0.0001678
Limite superior 1.253 + 0.001678= 1.254678
Limite inferior 1.253 - 0.001678 = 1.251322
Como la especificación es 1.25 + - 0.005, tenemos, Especificación Real Mínimo 1.245 1.251322 No se saldrá Máximo 1.255 1.254678 No se saldrá
Recordaremos que p era un 4.9 % o sea 0-049
Factor = 3.291 x 0.049(1-0.049) =0.010848 396
Limite superior= 0.049+0.010848= 0.059848 Limite inferiro= 0.049 - 0.010848 = 0.038152
El porcentaje de reproceso está entre 3.8152% y 5.984% con un 99.9% de confianza.
*La nueva herramienta produce piezas buenas pero cargadas hacia arriba de la nominal.
*EI porcentaje de reproceso está arriba del histórico pero dentro de lo esperado (entre los limites).
Qué hacer
Qué no hacer
1. Asegúrese que la medición es correcta. 2. Tenga claro los objetivos desde el principio. 3. Acuerde nivel de confianza con el cliente . 4. Tenga en cuenta los costos. 1. No seleccione una muestra representativa y al azar. 2. Establezca niveles de confianza y error arbitratiamente. 3. Olvide que trabajamos con estimaciones
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Etapas en que se usa
Aclarar
Herramienta: Estudios de Repetitbilidad y pagina 1 de 2
Reproductibilidad R & R Propósitos / Resultados esperados
Determinar si las mediciones realizadas a un porducto son confiables y consistentes.
Pasos a seguir
1. Seleccione un instrumento de me -dición, que normalmente se use para medir determinada pieza. Tome 10 de estas piezas y elija a dos o más personas que medirán las mismas. Codi -fique las partes asignándoles un número o letra.
2. Cada persona mide las 10 partes, 3 veces cada una. Tome los datos en un formato, no a la vista de ellos.
3. Codifique los datos de tal manera que manejemos numeras enteros.
4. Calcule los rangos entre las lecturas
de la misma pieza para cada inspector.
Rango = Valor mayor - menor
se suman los rangos totales
Se divide el rango entre 10 para obtener el rango promedio.
Repita la operación para cada inspector.
Quien la aplica
Ingeniero de calidad
Comentarios / Ejemplos
Estudiaremos tanto el instrumento o gage (cuya variación llamamos repetibilidad), como las variantes en el método de medición (reproductibilidad). Seleccione piezas de las que más se produzcan y al personal que en realidad las mide (les llamaremos inspectores).
Vaya dando las piezas de una en una en forma salteada y cambiando el orden. Evite que las los inpectores se copien los resultados.
Si estamos midiendo una dimensión de 3.78, las lecturas andarán en 3.77 , 3.80 y otros valores similares. Podemos tomar como referencia cero, el valor central, y codificamos los datos como -1 +2 , etc..
54
5. Calcule el promedio de las mediciones
Se suman los datos Se dividen entre la cantidad de datos.
Hágalo para los otros inspectores.
6. Calcule la repetibilidad o error de medición atribuible al instrumento.
Se suman los rangos promedios (obtenidos en el paso 4).
Se dividen entre cuantos son.
7. Calcule la reproductibilidad o error de medición atribuible al inspector.
Reste el promedio m+as grando (obtenido en el paso 5) del menor.
8. Defina los valores de las constantes k1 y k2 , a ser usadas en la obtención del Índice R & R.
9. Aplique la formula del Índice R&R
R&R =(RK1) + (Xdifk2)
10. Obtenga el R&R como porcentaje del rango de tolerancias.
R&R %= (R&R)*100 tolerancia
11. Utilice los indices para mejorar. El máximo aceptabl es 30% . Analice en dónde está el problema.
Página 2 de 2 En nuestro ejemplo, sumamos todos los datos del primer inspector (respetando el signo) obteniendo:
Suma para el primer inspector =13 Promedio es = 13/ 30 =.43333
Los promedios son : .0394 y 0.235
En el paso 4 obtuvimos los siguientes rangos: 1.6, 2.4 y 1.9. Suma de rangos = 1.6 +2.4 +1.9 = 5.9
X dif= 0.4333 - 0.235 = 0.1983
Como hicimos 3 intentos, entonces consultando la tabla tenemos que:
k1 = 3.05 k2=2.7
R&R= (1.966 * 3.05 ) + (0.1983 * 2.7) = 6.02
En el ejemplo, la dimensón medida tiene una tolerancia de + - 0.06 Como estamos trabajando con los valores en centésimas, la tolerancia = 12.
R&R %= (6.02)*100 12
50,16
El ejemplo Salió elevado. Analizando los resultados vemos que es por el instrumento (repetibilidad = 1.96 contra sólo 0.1983 de reproductibilidad).
Qué hacer
Qué no hacer
1. Utilice instrumentos calibrados. 2. Si la repetibilidad resulta alta, verifique o cambie el instrumento. 3. Si la reproductibilidad resulta alta , están -darice la técnica de medición. 1. Dejar que los inspectores midan las tres piezas consecutivamente. 2. Reali zar ajustes al instrumento durante el estudio. 3. No corregir las anomalías detectadas.
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Herramienta: Estudio de habi
Pagina 1 de 2 idad de proceso
Etapas en que se usa Propósito/ Resultados Quién la aplica Aclarar Medir el potencial de un
proceso para cumplir con una especificación dada.
Ingeniero operacionales
Modificar Evaluar y confirmar efec • tividiad de cambios o mejoras a un proceso.
Ingeniero operacionales
Pasos a seguir Comentarios / Ejemplos
Para poder determinar su un proceso puede o no cumplir con cierta toleran -cia necesitamos determinar si es estable. Para determinar la estabilidad:
1. Tome 50 datos de la caracteriztica:
* A intervalos regulares de tiempo * Sin hacer cambios durante ese periodo. * Bajo las mismas condiciones de temperatura, mismo operario, mismo lote de material. Tomados por la misma persona e instrumento.
2. Grafique los puntos individuales y consecutivos.
3. Observe la gráfica . Si muestra tendencias, ciclos, más valores en las orillas que al centro, el proceso no es estable.
4. Calcule la desviación estándar de los datos. Si hay dos o más veces que excedan tres veces la desviación estándar arriba o abajo del promedio es un síntoma de inestabilidad.
Limites naturales: promedio + - 3
Si el porceso no es estable, tendremos que analizarlo para encontrar las causas, seguir adelante con el estudio no nos arrojará información confiable.
Ejemplo: En un proceso de producción de caracteres se concidera critica su longitud . La especificación marca 30 +- 20 mm.
Datos tomados del proceso
30 24 31 25 28 34 45 41 30 25
38 33 18 34 40 24 35 39 28 42
31 25 36 38 29 30 31 32 24 33
35 34 40 36 23 39 29 32 26 30
Gráfica de valores individuales
'W * r V v V
La gráfica en este cado aparece estable.
Media Desv. Std. Lim.Sup.s Lim. Inf. S
31,54 5,2962
47,4285 15,6515
Veamos que en los datos no hay valores mayores que 47.4 ni menores que 15.6 . No hay signos
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1. Una vez que tengamos datos estables, podemos calcular el índice de habilidad de proceso:
A) Restar la especificación: superior- inferior
B) Multiplique la desviación estándar por 6.
C) Divida el paso A entre el B . El resultado sera el índice de Cp.
2. Interpretación del índice Cp. Si el Cp es menor que 1, el proceso no es capaz o hábil. Si es Cp es igual a 1, el proceso es capaz pero se tiene que mantener centredo para evitar defectos. Si el Cp es mayor que 1, el proceso se concidera capaz.
Podemos utilizar una gráfica de frecuencias (histograma) para representar el proceso. Cada barra representa la cantidad de piezas que cayeron en cada dimensón.
3. Existe otro índice llamado Cpk. Podemos calcularlo determinando cuale es el menor resultado de las dos siguientes fórmulas.
Cpu
Cpl =
Limite Sup de esp - Media 3 X Desviación estándar
Media - Limite Inf de esp. 3 X Desviación estándar
4 Interpretación de Índice Cpk. Si el Cpk es menor que 1, el porceso no es capaz o hábil. Si el Cpk es igual a 1, el proceso es capaz pero se tiene que mantener centrado para evitar defectos. Si el Cpk es mayor que 1, el proceso se concidera capaz.
Pagina 2 de 2 En nuestro caso, tememos que la especificación nos marca 30 + - 20 . El limite superior seraá 30 + 20 =50 y el inferior sera 30-20 =10.
Tolerancia= 50-10=40 mm
6Xs=6X5.2962=31.7772
Cp=Tolerancia/6s=40/31.7772=1.258
Conculimos que en este ejemplo es porceso si es capaz de cumplir con la tolerancia.
• n - rp l I ••>!'• ts Ji-icr-JitU.J
jBRl
Para asegurar que el proceso además de ser capaz esté centrado en el valor nominal, pódeos calcular el índice Cpk.
Cpu=
Cpl=
50-31.54 =
31.54-10 = 3X5.2962
1,1618
1,3356
El menor de los dos es Cpk •• 1,1618
Qué hacer
Qué no hacer
1. Asegúrese de que el equipo y las técnicas de medición son confiables. 2. Explique al personal el propósito del estudio para que se trabaje normalmente. 1. Hacer ajustes en el proceso o cambios de material u operario de la toma de datos. 2. Pensar en que el proceso sera estable y capaz para siempre.
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5.4. Herramientas para estudiar
Es en esta etapa en la que se requiere una mayor cantidad, variedad y
profundidad de métodos y técnicas que nos ayuden a desentrañar los misterios
ocultos en nuestros procesos. Desde una simple observación de los hechos en el
lugar en el que ocurren, hasta los más sofisticados métodos de diseño de
experimentos, el objetivo primordial que buscamos es encontrar:
La variable o factor critico para el buen funcionamiento de un producto.
Las causas de raíz de los problemas del proceso.
Las diferencias o relaciones entre dos o más elementos, materiales, tratamientos o
proveedores.
Los factores que no influyen para descartarlos o limitar su control.
El diagnostico es un aspecto sumamente importante. Si lo hacemos mal, o nos lo
brincamos, después sufriremos las consecuencias, ya que no detectaremos el
problema y nos quedaremos como al principio. Pero si lo ejecutamos de manera
ordenada y metódica, por medio de un ciclo bien definido, seguramente
lograremos encontrar las respuestas que buscamos.
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Etapas en que se usa Estudiar
Modificar
Pasos a seguir
1. Describa la situación o problema a analiza.
2. Desgloce los incidentes o problemas específicos que contribuyen a la sitúa -ción a analizar.
3. Recolecte datos históricos o por muestreo para cuantificar los problemas.
4. Ordene la lista de mayor a menor.
Herramienta: Página 1 de 2 Análisis de Pareto
Propósito / Resultados esperados Quien lo aplica Categorizar los síntomas o problemas de acuerdo con su importancia Evaluar la efectividad de los cambios o mejoras realizadas.
Todo el personal Todo el personal
Comentarios / Ejemplos
Parta de un análisis de posibles causas o síntomas del mismo. Ejemplo: quejas de clientes, incumplimiento de entregas, demoras de proceso.
Por ejemplo, en una operación de -moldeo tenemos que las quejas de los clientes son por lo siguiente:
Rosca equivocada Resina equivocada Aislante quebrado Orificio pequeño Molde mal armado Mezclado Mal identificado Mal formado
Falta información Falta de dibujo Dimensión fuera Diferencia dibujo Candado Pandeo Aislantes otros
Contabilice cantidades de piezas (se -puede hacer también por costo, veces que ocurre, etc).
Si lo hacemos en la computadora pode -mos usar la función de ordenar (sort) para acomodarlos.
59
5. Obtenga los porcentajes de cada defecto o incidente.
6. Haga una gráfica de barras con base en estos resultados Podemos también graficar el porcentaje acumulado, como una linea. En este caso se utilizó el eje vertical izquierdo par las cantidades y el derecho para los porcentajes.
7. Ataque la barra mayor, si es nece -sario, realizando otro Pareto más a detalle e investigando las causas para atacarlas.
8. Una vez que se realizaron las acciones de mejora, vuelva a hacer el Pareto para confirmar, y ataque la siguiente barra.
Página 2 de 2
GRÁFICA DE PARETO
• • • • •
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100 %
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Qué hacer 1. Asegúrese de que la información es completa y precisa. 2. Visite el proceso o área del problema. .3. Busque la participación del personal del área en cuestión. 4. Publique el Pareto.
Qué no hacer 1. Suponer que las categorías o defectos están claramente definidos. 2. Realizarlo con información de un día. 3. Quedarse sólo en la primera barra.
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Etapas en que se usa Estudiar
Pasos a seguir
1. Plante la pregunta o duda a resolver estableciendo qué queremos comparar.
2. Escriba la hipótesis numa. Aqui decidimos que los factores que estamos comparando ( que pueden ser dos series de datos entre si o contra un valor definido) son tan parecidos que los consideraos iguales.
3. Formule la hipótesis de prueba o altema.Aqui decidimos que lo que estamos comparando es diferente ( o bien mayor que o menor que)
4. Seleccione la prueba de datos.
5. Realice la recolección de datos.
6. Determine el% de error tolerable para fines de la prueba (llamado "nivel de significancia). Si restamos 1 - a obtendremos lo que llamamos" nivel de confianza"
7. Procese los datos para encontrar el valor de comparación, llamado estadístico , a través de su fórmula o utilizando un paqute computacional (este es llamado valor experimental)
Herramienta: Página 1 de 2 Prueba de hipótesis
Proposito / Resultados esperados Analizar y comparar datos de desempeño para encontrar o confirmar sus causas. Establecer si los resultados se deben al azar o pueden atribuirse a un factor dado.
Quien la aplica Black Belt, ingenieros Black Belt, ingenieros
Comentarios / Ejemplos
Ejemplo: "¿ Existe una diferencia significativa entre el material del proveedor a y el del proveedor b?
"Las diferencias en resistencia a la tensión ente los dos materiales son debidas al azar. No hay diferencia significativa entre ambos".
H0:X1=u
donde u puede ser el promedo de resultado de un material o un valor definido.
"Las diferencias de resistencia a la tensión entre los dos materiales son debidas al material. Si hay diferencia significativa entre ambos".
H1:X1 *v
Vea la tabla de selección de pruebas (Anexa).
Vea la herramienta "muestreo"
Existen dos tipos de errores: Tipo I: Rechazar la hipótesis nula cuando en realidad es cierta. Le llamamos error alfa: a . Lo medimos en porcentaje o fracción. Ejemplo: 5% o 0.05; esto equivale al 95 % o 0.95 de nivel de confianza.
Tipo II: Aceptar la hipótesis nula cuando en realidad es falsa. Le llamamos error beta. Lo medimos también en porcentaje o su fracción.
El uso de paquetes computó es recomendable par la facilidad de su uso, prevención de errores y precisión.
61
8. Calcule los grados de libertad a través de su fórmula de acuerdo con el tipo de prueba.
9. Determine el valor (llamado valor critio) contra el cual se va a comparar el estadístico.
10. Determine cuál hipótesis fue aceptada
11. Tomar la decisión correspondiente de acuerdo con el resultado
Qué hacer
Qué no hacer
Vea tabla de fórmulas y ejemplos Página 2 de 2 de pruebas.
Tradicionalmente se utilizan tablas de valores para
las que se requiere conocer dicho valor. Para
obtenerlo , se necesitan dos datos:
A) El nivel de significancia; ejemplo : 0.05 B) Los grados de libertad; ejemplo: 24. Se puede obtener también a través de un paquete estadístico o de las funciones de Excel( ver tabla de fórmulas de pruebas).
Esto se realiza comparando el valor critico obtenido en el paso 9 contra el valor experimental obtenido en elpaso 7 . Se pueden hacer varias pruebas reduciendo el nivel de sugnificancia o la cantidad de datos, para finalmente establecer si se acepta o rechaza I la hipótesis nula.
Confirmar o descartar el factor o factores que son causales del desempeño del proceso analizado.
1. Tome muestras realmente representativas y aleatorias, suficientes para sustentar una decisión. 2. Observe los datos antes de aplicar una prueba, vea qué nos dicen por si mismos.. 3. Utilice paquetes y ayudas estadísticas cuando sea posible. 4. Confirme que la decisión tomada si condujo a un cambio el mismo fue efectivo. 1. Asumir que los factores o variables analizados de uno en uno o de dos en dos se van a comportar igual que ya interactuando on más factores. 2. No tomar en cuenta otras condiciones ( medio ambiente, tiempo.otras variables) que puedan influir en el resultado. 3. Que el personal responsable no esté involucrado o que no se tomen en cuenta sus puntos de vista.
62
5.5. Herramientas para modificar
Una vez que hemos estudiado y analizado la situación que nos interesaba
mejorar, esperamos llegar a una etapa de acción, en ella, va a ser necesario
aplicar los conocimientos que ganamos durante la fase anterior, de manera que no
se queden solamente como conceptos teóricos y puedan ayudarnos a resolver los
problemas. Recordemos, a manera de resumen, las herramientas que mas útiles
nos serán para lograr este pasó de lo ideal a lo real.
Estrategias para actitudes
Seria muy difícil exagerar la importancia que tiene lograr la colaboración de todo el
personal involucrado en cualquier cambio, a través de un ambiente de trabajo en
el que prive el respeto, la comunicación y la flexibilidad para adaptar las ideas a
los hechos.
Si nuestro plan de cambio no toma en cuenta ni prevé estos aspectos, será muy
difícil que estos prosperen. Aquí, la herramienta se traduce más bien en un estilo
de liderazgo y comunicación abiertos, cercanos y propiciadores de la creatividad y
del compromiso.
Secuencia de estandarización
Todo plan que implique la superación de una organización o de alguno de sus
procesos, requiere ir colocando cuñas, cuando el nivel de competitividad es
mejorado, ya que de no afianzar bien los logros, estos pudieran venirse abajo. La
estandarización y documentación eslabonada de las mejores prácticas es un
aspecto crítico, que se tiene que tomar muy en serio y seguir de manera muy
disciplinada.
63
En el cierre de ciclos, dejamos entonces la puerta abierta para seguir mejorando
por medio de los procesos de requerimiento o benchmarking que nos retaran a
seguir adelante en la búsqueda interminable de la mejora.
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Herramienta: Gráficas de control
Página 1 de 3
Etapas en que se usa Propósito / Resultados esperados Quien la aplica
Modificar Asegurar un buen monitoreo al — proceso de manera que se mantenga bajo control.
Personal operativo
Pasos a seguir Comentarios / Ejemplos
1. una vez que el proceso demostró ser tanto estable como predecible (ver herramienta capacidad de procesos) puede ser aplicable construir una gráfica de control para mantenerlo adecuadamente. Para construir la gráfica primero identifique la característica a ser controlada.
2. Determinar el tipo de gráfica a ser utilizada dependiendo si los datos son por atributo ( bueno malo) o variable (medición). Ver tabla de férulas de gráficas más comunes en la que detallan sus características típicas.
3. S define dónde , cuándo y cuántos datos tomar, es decir, un plan de mues-treo. Podemos basarnos en herramienta de muestre o diseñar el plan balanceado lo critico de la variable con el costo y tiempo de tomar los datos y graficarlos.
4. Identificar y titular gráfica toma de datos
Iniciar la
5. Obtener los datos del primer subgrupo Sacar el valor central y, dependiendo del tipo de gráfica, la variabilidad. En el caso de las gráficas de promedios y rangos: para el promedio, se suman los datos y se dividen entre la cantidad de los mismos. Para el rango , se resta el mayor menos el menor de los datos.
En nuestro ejemplo, tomaremos elnvel que debe tener un deposito de liquido fundente, el cual hemos — determinado debe estar en un valor nominal de 5 -centímetros de altura.
El tipo de dato que estamos evaluando es variable, puede ser medido en una scala continua, por lo tanto, viendo las carácter]sticas de los datos decidimos utilizar una gráfica de control de romedios y rangos ya ue nos interesa controlar tanto a posición del nvel del liquido como su variabilidad.
Dónde: En el recipiente de la estación de trabajo. Cuando: Cada dos horas. Cuántos: Tomaremos cinco lecturas ( para hacer subgrupos de cinco).
Gráfica de control de promedios y rangos Fecha: Abril 3, 2003 Diámetro Unidades: cms Turno 1
Muestra 1 2 3 4 5
suma promedio
rango
7:00 AM 4 5 4 3 6
22 4,4 3
65
6. Repetir elpaso 5 para los siguientes subrupos, calculando los respectivos valores. Cuando se llegue a 20 subgrupos estaremos en posición de calcular los limites de control de proceso.
7.Calcular los limites de control en base a las fórmlas de acuerdo al timpo de gráfica y utilizando los valores de las constantes que ya están definidas de acuerdo al tamaño o cantidad de datos del subgruo (ver tabla de fórmulas). En el caso de la gráfica de promedios, la linea central de la gráfica se dibujara a la altura de control superior e inferior sumándole y restándole a éste un factor (la constante A2 por el gran rango). En el cado de la gráfica de rangos, la linea cenral de la gráfica se dibujará a la altura del gran rango, y los limites de control son obtenidos de multiplicar decho rango por constantes ( D3 y D4 ).
8. En base a los datos, establecer una ecala decuada para que la gráfica sea visible y graficar los puntos. En este caso los puntos serán los promedios y rangos de los subgrupos.
9. Interpretar la gráfica. Las siguientes condiciones denotan un proceo fuera de control estadístico:
1. Un punto cae fuera de los limites de control. 2. Hay 7 pts. Seguidos en el mismo lado (arriba o abajo). 3. Hay 7 pts. Seguidos que suben o bajan. 4. Dos de 3 pts.consecutivos en el mismo lado y fuera de la zona de + / - 3 sigma. 5. 4 de 5 pts. Consecutivos en el mismo lado y fuera de la zona de + / - 3 sigma.
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Gráfica de control de promedios y rangos Fpcha Abri l i. 200i Diámetro Unidades i r m Turno 1
;
b. _
5-
4-
i- —
?•
7 00 a m 9 00 a n i 11 00 a m 1 00 a m i 00 a m
Rangos
5 •
4 .
3 .
2 •
1 .
o! / 00 a m 9 00 a m 11 00 a m 1 00 a m 3 0 0 a m
66
6. Cualquier otro patrón no al azar como ciclos o tendencias. Tomar acción sobre el proceso solamente cuando esté fuera de control.
10. Si el proceso estuvo bajo control, continuar utilizando los mismos limites en los siguientes dias.
Qué hacer
Qué no hacer
1. Es importantísimo que se antoten al reverso de la gráfica los camibos que se realicen al proceso, que pudieran afectara (como referencia). 2. Tomar oportunamente acciones cuando se detecte una condición fuera de control. 1. Llevar la gráfica solamente por rutina y no utilizarla para tomar decisiones. 2. Instalar la gráfica y olvidarse de ella . 3 No dar entrenamietno al personal que la debe utilizar e interpretar. 4. Realizar ajustes constantemente al proceso si no está fuera de control.
67
Etapas en que se usa
Modificar
Pasos a seguir 1. Una vez que los parámetros o condciones del proceso están definidos, puede ser aplicable construir una lista de verificación. Iniciamos definiendo el proceso en el cual nos enfocaremos.
2. Enlistar los parámetros o condiciones que deseamos mantener, y en qué niveles o rangos debe. mos de andar. Tener claras las unidades de medición a utilizar.
3. Se define la frecuencia en la que se hará la verificación, asi como las estaciones de trabajo o equipos que se revisarán.
4. Diseñar un formato en el que anoten los puntos 2 y 3 .Esto puede ser coló -candónos en la cabeza de las columnas y renglones de nuestro formato; aplicar la creatividad
5. Ejecutar la evaluación con la frecuencia establecida. Reportar de inmediato cualquier anomalía.
6. Analizar si existe algún patrón de comportamiento, o se repite mucho un tpo de problema, analizarlo más a fondo involucrando a los responsables.
Qué hacer
Qué no hacer
Herramienta: Listas de verificación
Propósito / Resultados esperados Aseurar que los parámetros o condiciones de un porceso se mantengan estantía -rizados.
Quien la aplica
Equipo opcional
Comentarios / Ejemplos
Temperatura de 550 a570 grados centígrados Concentración de fundente: Entre 1.3 y 1.7 Voltaje: Entre 45 y 55 volts. Limpieza de materiales: Sin contaminantes. Tiempo de precalentamiento: 5 segundos Tiempo de soldadura: 15 segundos. Tiempo de enfriamiento: 20 segundos.
Se realiará la verificación una vez por turno, en cada
estación de trabajo.
1. Que participen los involucrados en el proceso. 2. Evitar ser deasiado genérico, ser especifico en las características criticas del proceso. 3 Que el muestreo sea representativo. 4. Mantener actualizadas la lista al haber cambios en los procesos. 1. Hacerlo solamente en el primer turno o en ciertas condiciones . 2. Archivar los resultados y no comunicarlos o utilizarlos adecuadamente. 3. Que se -convierta en una rutina.4. Utilizar equipo de medición descalibrado o no confiable.
68
CAPITULO VI: Determinación de I sigma o errores producidos de una
empresa tipo de edificación de vivienda en la CD. De Chihuahua.
6.1. Descripción del desarrollo y de la vivienda
Es un fraccionamiento privado ubicado al norte de la ciudad de Chihuahua el
cual cuenta con 100 viviendas tipo 94 las cuales se puede apreciar su siembra
el la pagina 69 en el plano de lotificación.
Están construidas en una de los lugares con mayor plusvalía de la ciudad de
Chihuahua.
Las calles están hechas a base de concreto hidráulico dándole con esto un
valor agregado al fraccionamiento.
Son viviendas de tipo medio residencial con una superficie de terreno promedio
de 150 m2 de lote en el cual se desplanta una construcción de 94 m2
distribuidos en dos niveles.
La casa cuenta en planta baja con espacio para dos autos, pasillo de servicio,
patio posterior, medio baño, sala comedor, cocina con lavandería integrada y
en planta alta tenemos un baño, dos recamaras y la recamara principal.
69
6.2. Ubicación y plano de la vivienda
FRACCIONAMIENTO EN ESTUDIO
70
6.3. Plantas arquitectónicas de la casa tipo
COLINDANCIA
• I
T-T r i i i i i i i i i
Planté baja s/e
71
Planta alta s/e
6.4. Tipos de defectos
72
TIPO DE DEFECTO
Estructural Inst. hidr Inst sanit Inst gas Inst electrricas Acabados interiores Exteriores Impermeabilizacion Cancelería Banquetas y guarniciones
73
6.5. Número y tipos de defectos detectados en la construcción de las 100
casas del fraccionamiento
TIPO DE DEFECTO
Estructural Inst. hidr Inst sanit
Inst gas Inst electrricas Acabados interiores Exteriores
Impermeabilizacion Cancelería Banquetas y guarniciones
DEFECTOS EN 284VIVS
2 8 5 0 6 12 18
0 0 6
57
%
0,70%
2,82% 1,76% 0,00% 2,11% 4,23%
6,34% 0,00% 0,00% 2,11%
en100viv
(proporcional
1 3 2 0 2 4
6 0 0 2
20
observaciones
asentamiento diferencial apenas visible (grieta 45 grados)
fugas detectadas previa entrega
taponamientos detectados previa entrega
se realiza la prueba de hermeticidad previa entrega se detectan previa entrega y se corrigen
se detectan previa entrega y se corrigen
se detectan previa entrega y se corrigen
no se detecta hasta que esta en uso la vivienda y en lluvias
lo común son vidrios quebrados que se reponen previa entrega
se detectan previa entrega y se corrigen
Calculo y defectos Seis Sigma
CALCULO DEL ÍNDICE SEIS SIGMA
Función Producto Defecto No. De defectos Unidad No. De Unidades No. De Oportunidades
Fraccionamiento Casa habitación
Ver lista 57
Cliente 284
1
Fraccionamiento Casa habitación
Ver lista 20
Cliente 100 1
Indicador Fórmula Resultado
DPU= defectos por unidad
DPMC=defectos por millón de oportunidad
Porcentaje de error
NIVEL SIGMA
Defectos/Unidad es
DPU*1000000/O portunidades
DPU*100/Oportu nidades
Tablas de distribución
normal
0,2
200000
20%
2,341621042
Interpretación: Como se puede observar en la tabla esta promotora de vivienda y
constructora del fraccionamiento de 100 casas habitación en la CD de Chihuahua tiene un
nivel se 2.34 SIGMA. Esto es se considera como una empresa poco competitiva dado al
número de errores o defectos en sus procesos constructivos, lo cual la lleva a tener del
orden del 25% al 30% de costos por error sobre ventas. Se considera una empresa no
competitiva a nivel internacional, ya que el promedio industrial está en 4 SIGMAS.
75
Conclusiones y recomendaciones
Una vez realizada esta investigación queda de manifiesto que "Seis Sigma", es un concepto, un estigma y/o una meta a alcanzar como una forma de llegar a la mejora continua y al perfeccionamiento de los procesos constructivos. Es una especificación mucho más exigente que el control estadístico de la calidad.
Seis sigma representa 3.4 defectos por cada Millón de casas construidas, una meta por demás ambiciosa en nuestro medio y más tratándose de la industria de la construcción donde se adolece en mucho para la buena administración de las obras.
De los resultados del estudio haciendo la medición en una desarrolladora de vivienda "tipo" del la CD de Chihuahua en un fraccionamiento de 100 casas habitación se obtuvo un valor de 2.34 Sigmas, considerado no competitivo para los niveles internacionales que indican que el promedio industrial en los países desarrollados es de 4 Sigmas.
Estos resultados quedan como una referencia para medir nuestro desempeño constructivo en esta parte geográfica del país reflejando el largo camino que hay que recorrer para subir estos indicadores en este sector
Se sugiere para nuevas líneas de investigación el aplicar esta metodología para diferentes tipos de construcciones y/o tamaños de constructoras con el objeto de segmentar más los resultados
Se recomienda tomar en cuenta y aplicar las herramientas estadísticas que se presentan en este estudio con el fin de tener un indicador de desempeño de las constructoras y así contar con un parámetro referencial de información para establecer un benchmarking y contribuir a mejores procesos, mejores constructoras, mejor sector y finalmente un país más competitivo.
p • *-' i- ¿ -J i c L» A
Bibliografía
Dutka, Alan - Manual de AMA para la satisfacción del cliente - Granica - 1994
Ishikawa, Kaoru - ¿Que es el control de calidad? - Norma - 1985
Davidow, William y Uttal, Bro - El servicio integral a los clientes - Plaza & Janes
Horovitz, Jacques - La calidad del servicio - McGraw Hill - 1991
Gustavo, Gutiérrez Garza - Aterrizando Seis Sigma - Regiomontanas - 2004
G. Bennett, Stewart III - En busca del valor - Gestión 2000 - 1999
Hiebeler, Nelly y Ketelman - Las mejores practicas - Gestión 2000 - 1998
Mauricio, Lefcovich - Seis Sigma hacia un nuevo paradigma en gestión - 2004
Roberto Hernández Sampieri - Metodología de la investigación - McGraw Hill -
2003
