fase medir six sigma
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Fase MEDIRTRANSCRIPT
Prof. Freddy Alvarado V. 1
esan
Freddy Alvarado V.
2015
Six Sigma
6
“Una estrategia para la mejora de la calidad e
incremento de la productividad”
Fase: MEDIR Parte 1
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Six Sigma
2
Define
Control
Improve Analyze
Measure
DMAIC
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Six Sigma
3
MEDIR
Determine que medir y porqué
Elabore un plan para recolectar data de
entrada, salida y del proceso
Desarrollar y validar sistemas de medición
Determinar el desempeño o nivel Sigma
Redefinir el Project Definition Form - PDF
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Six Sigma
4
Qué es una medida?
- Es una evaluación calificada de las características del
proceso/producto y/o del nivel de su desempeño basado en
data observable (perceptible).
- Ejemplos:
- Tiempo (rapidez, antigüedad)
- Tamaño (longitud, altura, ancho)
- Dinero (costos, ingresos por ventas, rentabilidad)
- Número de características o atributos (tipos de clientes, género)
- Número de defectos (# errores, # pagos atrasados, # reclamos)
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5
Porqué medir?
Para obtener conocimiento del problema, proceso, cliente o de
la organización:
Desempeño actual punto de partida (Línea Base)
- Tomar o no acción / Priorizar acciones
- Dimensionar la magnitud del problema
- Determinar posibles causas de los cambios en el proceso
- Prevenir problemas y predecir futuro desempeño
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6
Formatos de VOC
X X X
X X X X X
X X
X X
X X X
PRODUCTOS
PR
OC
ES
OS
Matriz CT
proceso - producto Nombre Puesto
Nombre Puesto
Nombre Puesto
Nombre Puesto
Nombre Puesto
Nombre Puesto
Nombre Puesto
Nombre Puesto
Nombre Puesto
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CT “crítical to”
matrix
Relaciona procesos y
productos en sus
puntos críticos para:
- CTS Satisfacción
- CTQ Calidad
- CTD Distribución
- CTC Costo
- CTP Proceso
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Six Sigma Developing a CT Matrix
= Leverage Point
Facto
r
Pro
cess A
P
rocess B
P
rocess C
Op
era
tion
1
Tool A
Product
System A
Sub-System 1
Element A
Characteristic 2 Characteristic 1 Characteristic 3
Cha
racte
ristic 1
C
ha
racte
ristic 2
C
ha
racte
ristic 3
CTP
CTQ
System B System C
Sub-System 2 Sub-System 3
Element B Element C
Op
era
tion
3
Op
era
tion
2
Tool
B
Tool
C
Y = f (X)
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Critical to Satisfaction (CTS)
Business Success
Critical to Quality (CTQ)
Customer Satisfaction
Critical to Process (CTP)
Product Quality
CTQ
Process
Input
...
...
CTY Tree
CT
X T
ree
(P
roc
es
s T
ree
)
The CT Matrix Structure
CTS, CTQ, CTP Relationships
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Six Sigma
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El Foco de Seis Sigma
f(X) Y=
Para lograr resultados, ¿Debemos enfocarnos en la Y o la X?
X1 . . . XN
Independiente
Entrada - Proceso
Causa
Problema
Controlable
Y
Dependiente
Salida
Efecto
Síntoma
Monitoreable
Si somos tan buenos en X,
¿Por qué constantemente inspeccionamos Y?
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Medir el mapeo detallado del Proceso
- Quiénes son los proveedores y clientes?
- Cuáles son los “inputs” y “outputs” del proceso?
- Qué “inputs” son controlables?
- Dónde tenemos problemas?
- Qué impacta en el Tiempo de Ciclo?
- Hay una “fábrica” oculta?
- Qué % actividades agregan valor?
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Venta de
Tapas Plásticas
Requerimiento
De tapas
Análisis
De Crédito
Programación
y Producción De Tapas
Despacho y
Entrega del
Pedido
Macroproceso
Procesos
Métricas del Macroproceso – Tiempo de Ciclo
5.25 H 2 H 24 H 13.25 = 44.5 H
TIEMPOS DE PROCESO
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…. Medir
..... Etapas del método Seis Sigma
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Six Sigma
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Estratificación
Cuales son las formas necesarias para ver los datos?
- Descubrir tiempos, lugares con problemas severos
(“pocos vitales”)
- Patrones sospechosos a investigar
- Proveer pistas para causas raíz (Analizar)
- Verificar sospechas de causas raíz (Analizar)
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Formas para estratificar la Data
FACTORES EJEMPLOS
QUE Tipos:
Reclamos, defectos…
CUANDO Frecuencia:
Mes, día…
DONDE
Lugar:
Región, ciudad….
QUIEN Responsable:
Departamento, individuos
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Cuánto tardas en entregar la Pizza?
Deseas mejorar el Sigma del proceso de entrega de pizza
- Revisar la declaración del problema y objetivo, y el
SIPOC para el proceso
- Identificar las mediciones que ayuden a explicar el
desempeño del proceso
- Identificar el “output” clave, el proceso y una medida
“input” que se podría implementar para aprender acerca
del desempeño del negocio.
- Ejemplo:
- T. ciclo = T1 + T2 + T3 <= 30 min
Ejemplo:
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Does data exist
to support
these
metrics?*
Will these
metrics help
to predict Y?
Questions about
process
MEASUREMENT ASSESSMENT WORKSHEET
Stratification factors
X Variables
Metrics
(Output Y)
1
2 3 4
5
6
* Definir si se requiere Data Nueva o Existente
ESTRATIFICACION
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Existe la data
para calcular
las métricas?*
Estas
métricas
ayudan a
predecir Y?
Preguntas sobre el proceso
MEASUREMENT ASSESSMENT WORKSHEET - PIZZA
Estratificación de factores
(X Variables)
Métricas
(Output Y)
Exactamente cuantas entregas
Se hacen con retraso?
Que tendencias o patrones
Se pueden apreciar en las
Entregas con retraso?
Cuánto nos han costado
las entregas con retraso
(en dólares)?
Número de
entregas con
retraso?
(>30min)
Por periodo de tiempo
Por empleado
Por tipo de pedido
Por localización
N° entregas con retraso /
día de la semana
N° entregas con retraso /
hora del día
N° entregas con retraso /
empleado
N° entregas con retraso /
tiempo repartidor
N° entregas con retraso /
importe del pedido
N° entregas con retraso /
con pedidos especiales
N° entregas con retraso /
distrito
N° entregas con retraso /
distancia
S
N
N
N
N
S
N
N
ESTRATIFICACION
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Preguntas sobre el proceso
Factores estratificados (X) Metricas
Por Periodo de tiempo # de entregas de soluciones con retraso /
Semana
# de defectos de las soluciones / Semana
Por Empleado # de entregas con retraso de soluciones por
empleado
# de defectos en el desarrollo de soluciones por
empleado
# de entregas con retraso de soluciones por falta
de presupuesto
¿ Que incidencias o patrones se
pueden apreciar en las entregas de
soluciones con defectos?
Número de defectos y
atrasos en entrega de
soluciones de desarrollo
(< 4 x mes) Por tipo de Pedido
# de entregas con retraso de soluciones con
peticiones especiales
¿ Cuánto nos están costando las
entregas de soluciones con
defectos ? (Output Y)
# de entregas con retraso de soluciones por
requerimientos no claros
# de entregas con retraso de soluciones x area
de negocio
Leyenda Por Area # de defectos pre produccion x productos y/o
servicios
¿ Ayudaran estas métricas a
predecir la salida ?
# de defectos post producción x productos y/o
servicios
¿ Existen datos sobre estas
metricas ?
Costos de pre producción de No calidad x
productos y/o servicios
Por Costos
Costos de post producción por incidencias
reportadas por areas usuarias
S
N
S
S
S
S
S
S
S
S
S
N
N
N
N
N
N
N
N
N
S
S
S
S
S
S
Formato de Definición de Mediciones
Existe la Data?
Caso Area de Sistemas - Desarrollo
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¿Existe la data?Preguntas sobre el proceso Factores Estratificados (X) Métricas
(Salida Y)
¿Cuántas ordenes de retiro se
entregan con demora?
¿Cuántas unidades de
transporte son atendidos
con demora?
¿Cuántas facturas son
corregidas?
Numero de casos
fuera de
especificación
Por periodo de tiempo
Por ventanilla
Por tipo de carga
Por tipo de cliente
N° de casos / día de la
semana
N° de casos / hora del día
N° de casos / ventanilla
N° de casos / tipo de carga
N° de casos / cantidad de
contenedores
N° de casos / Línea
S
S
S
S
S
S
S
N° de casos / Agencia
Por llegada de la
mercadería N° de casos / días de
permanencia
S
Formato de Definición de Mediciones
Caso Operador Aeroportuario
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Tipos de Datos
Continua
• Tiempo de Ciclo
• Costo o precio
• Duración de llamada
• Temperatura
• Velocidad
• Longitud
Discreta / Atributo
• Ultima entrega
• Género
• Región / locación
• Tipo de habitación
• Cantidad de defectos
• Cantidad de reclamos
CONTINUA, Cualquier variable medida en una escala continua (dividida de modo infinito)
DISCRETA, Una cantidad, proporción o porcentaje de una característica o categoría. Sólo
puede asumir valores enteros. La data de un proceso de servicios es frecuentemente discreta.
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Dos Tipos de Medición
EFICIENCIA
• Costo Total
• Tiempo de Ciclo Total
• Recursos utilizados
• Cantidad de reproceso
• Costo de Defectos
• Gasto
EFICACIA
• Tiempo entrega puntual
• Cumplir especificaciones
• Experiencia del servicio
• Precisión
• Caract. con Valor Agreg.
• Satisfacción del Cliente
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Definición Operacional
Qué es?
Es una descripción precisa y clara del factor o
indicador a ser medido.
Porqué es crítico?
- Para que cada usuario pueda realizar la medición de la
misma forma
- Planear la medición con efectividad
- Para asegurar la común y consistente interpretación de
los resultados
- Evitar sorpresas posteriores luego de la medición
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Six Sigma
23
Formas de recolectar información
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Hoja de verificación – Check sheet
• Es un formato que se utiliza para recopilar datos de
modo organizado por los participantes de un
proceso.
• Permite determinar lo que se quiere medir en un
periodo de tiempo.
• Tipos:
1. Standard
2. Frecuencia
3. Viajero
4. Confirmación
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Hoja de verificación – estándar
• Es
PROJECT: Optimization of the Service Student process - ESAN
SCOPE: MBA PROGRAM - TIEMPO PARCIAL
CHECKSHEET
MBA Program
No
Req PROG. Student
Date
Reception
Listing
of
Evaluat.
Claims
Evaluat. Certif. Letters Consults
Professor / Person
in charge
Date of
delivery
Date of
return
Ti
me
of
ret
Attention Time
(days)
13 TP38 Raul Fortunic 13/07/2005 X J. Galarza 13/07/2005 02/08/2005 X 20
14 TP38 Bertha Gutierrez 13/07/2005 X J. Galarza 13/07/2005 02/08/2005 X 20
15 TP38 Euler Núñez 13/07/2005 X J. Galarza 13/07/2005 02/08/2005 X 20
16 TP38 Josiane Vidalón 13/07/2005 X J. Galarza 13/07/2005 02/08/2005 X 20
17 TP38 Rodrigo Fernández 13/07/2005 X J. Galarza 13/07/2005 02/08/2005 X 20
18 TP38 Karol Carbajal 13/07/2005 X J. Galarza 13/07/2005 02/08/2005 X 20
19 TP38 Pedro Tapia 13/07/2005 X J. Galarza 13/07/2005 02/08/2005 X 20
20 TP37 Alanoca / Galarza 13/07/2005 X L. Piazzon 13/07/2005 15/07/2005 X 2
21 TP38 María Mongo 08/07/2005 X T. Minauro 11/07/2005 15/07/2005 X 7
22 TP38 Edwin Lacunza 08/07/2005 X T. Minauro 11/07/2005 15/07/2005 X 7
23 TP38 Aida Albañil 08/07/2005 X T. Minauro 11/07/2005 15/07/2005 X 7
24 TP38 Maribel Paredes 04/07/2005 X O. Chirinos 05/07/2005 19/07/2005 X 15
25 TP37 Marcos Padilla 01/07/2005 X L. Piazzon 13/07/2005 x 12
Type of requirements Area Responsable
Recolectar data general y estratificada esan
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Hoja de verificación – Frecuencia PROJECT: Optimization of the Service Student process - ESAN
SCOPE: MBA PROGRAM
CHECKSHEET - Frequencia de reclamos por Programa
No
Req PROG. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1 TC402 X X X
2 TC41 X X X X
3 TC412 X X X X X X X
4 TC42 X X X X
5 TC421 X X X
6 TP35 X X X X X X X X X X X
7 TP36 X X X X X X
8 TP37 X X X X
9 TP38 X X X X X X X
10 TP39 X X X
11 TP40 X X
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Hoja de verificación – Viajero
Proceso: Lavado de auto
Orden # : 2234 Fecha: Septiembre 12, 2005
Tipo de Orden: Normal Prioridad Urgente
Modelo: SW Corolla Placa: ATM - 346
Proceso
Tiempo Inicio
Tiempo fin Observaciones
Pulverizado de motor 09:15 ; 0935
Lavado de carrocería 09:40 ; 10:15
Encerado 10:18 ; 10: 55 Faltó waype
Aspirado 10:58 ; 11:15
Silicona 11:17 ; 11:25
Hoja de VerificaciónViajera
X
Tiempo ciclo
La hoja viaja
con el producto
a través del
proceso
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Hoja de verificación – Confirmación
esan
Six Sigma
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Muestreo
Población Muestra
Uso de parámetros para
resumir sus características
Uso de estadísticos para
resumir sus características
Inferir sobre la población a partir de la muestra
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Six Sigma
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Cuántos datos necesitamos contar?
Factores a considerar para seleccionar el Tamaño de
Muestra:
- Situación: Toda la población o muestra
- Tipo de data: Continua o Discreta
- Objetivos: Que haremos con los resultados
- Familiaridad: Que crees que resultará de la medición
- Certeza: Que nivel de confianza se necesita en las
conclusiones
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Tipos de muestreo
MUESTREO
No Probabilístico Probabilístico
Dirigidas
Cuotas
Por grupos
Aleatorio
simple
Estratificada
Sistemático
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Estadística Descriptiva
• Recolección de datos. Ej. Encuestas
• Presentar los datos. Tablas y gráficos
• Caracterizar los datos.
Ejem. Media de la muestra, X = xi
i =1 N
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Cálculo del Tamaño de la Muestra
Variables clave:
n = tamaño de la muestra s = desviación estándar estimada (continua)
d = nivel de precisión p = proporción de ocurrencia estimada (discreta)
n = 2 s 2
d
Fórmula para
Data Contínua
n = 2 2 x p (1 – p)
d
Fórmula para
Data Discreta
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Ejemplo:
De data continua:
Suponga que usted desea encontrar el tiempo promedio de espera de sus
clientes en su Call Center, con una precisión de +/- 2 segundos. Usted
estima que la desviación estándar de la muestra es 62 segundos.
Encuentre el tamaño de muestra apropiado.
n = 2x62 2
2
n = 3,844
n = 2 s 2
d
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Ejemplo:
De data Discreta:
Suponga que usted desea determinar el número de clientes que
comprarán una nueva oferta. Si se desea tener una confianza de +/- 3%,
y usted estima que el 20% realizará la compra
n = 711
n = 2 2 x 0.2 (1 – 0.2)
0.03
n = 2 2 x p (1 – p)
d
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Six Sigma
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Ajuste de Tamaño de Muestra
Si la muestra (n) es mas grande que el 5% de la población (N), entonces
el tamaño de la muestra finita será:
N finita = n
1+n/N
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Características necesarias de la Data
- Exactitud, precisión en la medición
- Repetibilidad, se obtiene los mismos resultados cada vez?
- Reproducibilidad, otros obtienen los mismos resultados
como tú?
- Estabilidad, es la propiedad de la medición para mantener
exactitud, repetibilidad y reproducibilidad en el tiempo