1. 6 – sigma En la Pequeña y Mediana Empresa David Herrera Gómez
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5. Enfoque de procesos Proceso Entrada Salida Nº 1 Producto No conforme Reproceso Salida Nº 2 Producto Conforme Salida Nº 3 Desecho
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8. Diagrama de la tortuga ¿Con quien? Personal involucrado ¿Con qué? Recursos, cap. ¿Cómo? Procedimientosy métodos ¿Cuánto, Cuáles Indicadores, eficiencia, eficacia
9. Sistegrama Proceso Nº 1 Control de documentos y registros Proceso N° 2 "Responsabilidad de la Dirección " Proceso Nº 6 “Medición, Análisis y Mejora ” Proceso Nº 4 “Realización del Producto ” Proceso N° 3 "Gestión de Recursos" Proceso N° 5 “Fabricación ” Requisitos Satisfacción
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11. Costos de Calidad Costo de Oportunidad Perdida Desprestigio de organización Costo de Falla en Campo Costo de reproceso y desecho Costo de Gestión de la Calidad + 6 σ Costo de seguimiento
14. La variación Todo trabajo tiene variación datos sin variación son datos falsos … . “Ishikawa”
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17. Histograma Las estaturas de la gente varían de acuerdo a un patrón, si es estable se denomina distribución Normal LAS DISTRIBUCIONES PUEDEN DIFERIR EN: Estatura UBICACIÓN Variación FORMA Estatura Estatura Intervalos
18. La variación se puede medir Distribución normal estándar Variación σ sigma o desviación estándar Es la distancia de la media al punto de inflexión de la curva normal z 0 1 2 3 -1 -2 -3 x x+ x+2 x+ 3 x- x-2 x-3 X
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21. Área de bajo de la curva normal 3.4 ppm Fuera de LSE 4.5 X = Media LSE Límite Superior de Especificación 99.999943% 99.9937% 99.73% 95.45% 68.27% +4 +5 +6 +1 +2 +3 -2 -1 -4 -3 -6 -5 0
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24. Filósofos de la Calidad Gurus Guru Contribución Philip B. Crosby Involucramiento de la dirección ID, 4 absolutos de la calidad, evaluar costo de calidad. W. Edwards Deming Ciclo de mejora PHRA, enfoque a mejorar el sistema, constancia de propósito. Armand v. Feigenbaum Control total de calidad / Gestión e ID Kaoru Ishikawa Diagrama causa efecto, CWQC, enfoque al cliente Joseph Juran ID, trilogía de la calidad, mejoramiento por proyecto, medir costo de calidad, Pareto Walter A. Shewhart Causas asignables vs comunes, Cartas de control, ciclo PHVA, usar estadística para mejora Genichi Taguchi Función de pérdida, relación señal a ruido, Diseños de experimentos, diseños robustos
25. Gurus de la Calidad Guru Contribución Philip B. Crosby Involucramiento de la dirección ID, 4 absolutos de la calidad, evaluar costo de calidad. W. Edwards Deming Ciclo de mejora PHRA, enfoque a mejorar el sistema, constancia de propósito. Armand Feigenbaum Control total de calidad / Gestión e ID Kaoru Ishikawa Diagrama causa efecto, CWQC, enfoque al cliente Joseph Juran ID, trilogía de la calidad, mejoramiento por proyecto, medir costo de calidad, Pareto Walter A. Shewhart Causas asignables vs comunes, Cartas de control, ciclo PHVA, usar estadística para mejora Genichi Taguchi Función de pérdida, relación señal a ruido, Diseños de experimentos, diseños robustos
61. Diagrama de relaciones Programación deficiente Capacidad instalada desconocida Marketing no tiene en cuenta cap de p. Mala prog. De ordenes de compra Compras aprovecha ofertas Falta de com..... Entre las dif. áreas de la empresa Duplicidad de funciones Las un. Reciben ordenes de dos deptos diferentes Altos inventarios No hay control de inv..... En proc. Demasiados deptos de inv..... Y desarrollo Falta de prog. De la op. En base a los pedidos No hay com..... Entre las UN y la oper. Falta de coordinación al fincar pedidos entre marketing y la op. Falta de control de inventarios en compras Influencia de la situación econ del país No hay com..... Entre compras con la op. general No hay coordinación entre la operación y las unidades del negocio Falta de coordinación entre el enlace de compras de cada unidad con compras corporativo Influencia directa de marketing sobre compras Compra de material para el desarrollo de nuevos productos por parte inv..... Y desarrollo’’’ No hay flujo efectivo de mat. Por falta de programación de acuerdo a pedidos Perdida de mercado debido a la competencia Constantes cancelaciones de pedidos de marketing No hay coordinación entre marketing operaciones Falta de comunicación entre las unidades del negocio
62. Diagrama de árbol sistemático Meta u objetivo Medios o planes Medios o planes Medios Medios Medios
63. Análisis de regresión Correlación Positiva Evidente 0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25 X Y Correlación Negativa Evidente 0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25 X Y Correlación Positiva 0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25 X Y Correlación Negativa 0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25 X Y Sin Correlación 10 15 20 25 5 10 15 20 25 X Y 0 5 0
64. Prueba de hipótesis Variable Atributo Tablas de Contingencia de Correlación No Normal Normal Varianza Medianas Variancia Medias Prueba-F Homogeneidad de la Variación de Levene Homogeneidad de la Variación de Bartlett Correlación Prueba de signos Wilcoxon Mann- Whitney Kurskal- Wallis Prueba de Mood Friedman Pruebas de t ANOVA Correlación Regresión Muestra-1 Muestra-2 Una vía Dos vías Residuos distribuidos normalmente
65. Pruebas de Varianzas Homogeneidad de la varianza de Levine : Compara dos o más varianzas de muestras de la misma población. Pruebas de la Mediana Prueba de signos: Prueba si el promedio de la mediana de la muestra es igual a un valor conocido o a un valor a alcanzar. Prueba Wilcoxon : Prueba si la mediana de la muestra es igual a un valor conocido o a un valor hipotético. Prueba Mann-Whitney : Prueba si dos medianas de muestras son iguales. Prueba Kruskal-Wallis : Prueba si más de dos medianas de muestras son iguales. Asume que todas las distribuciones tienen la misma forma. Prueba de la mediana de Mood : Otra prueba para más de dos medianas. Prueba más firme para los valores atípicos contenidos en la información. Prueba Friedman : Prueba si las medianas de las muestras, clasificadas bajo dos categorías, son iguales. Correlación : Prueba la relación lineal entre dos variables. Pruebas de Variancias X 2 : Compara la variancia de una muestra con una variancia de un universo conocido. Prueba F : Compara dos varianzas de muestras. Homogeneidad de la variancia de Bartlett: Compara dos o más varianzas muestras de la misma población. Pruebas de los Promedios Prueba t de 1 muestra : Prueba si el promedio de la muestra es igual a un promedio conocido o meta conocida. Prueba t de 2 muestras : Prueba si los dos promedios de las muestras son iguales. ANOVA de un factor: Prueba si más de dos promedios de las muestras son iguales. ANOVA de dos factores : Prueba si los promedios de las muestras clasificadas bajo dos categorías, son iguales. Correlación : Prueba la relación lineal entre dos variables. Regresión : Define la relación lineal entre una variable dependiente y una independiente. (Aquí la "normalidad" se aplica al valor residual de la regresión) Datos Normales Datos No Normales Pruebas de Hipótesis
73. Cartas de Control “ Escuche la Voz del Proceso” Región de control, captura la variación natural del proceso original Causa Especial identificada El proceso ha cambiado TIEMPO Tendencia del proceso LSC LIC M E D I D A S C A L I D A D
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86. Organización de equipos 6 σ Champions Ejecutivos Invierten hasta un 80% de su tiempo en seis sigma. Invierten hasta un 25% de su tiempo en seis sigma. Reciben un entrenamiento de 40 horas Asisten a un entrenamiento de 8 horas Apoyan en la dirección del programa; alinean los proyectos con las metas de la organización Dirigen el programa general Dirigen y apoyan a los black belts Establecen metas organizacionales y de negocios para el programa