Antecedentes y características de Seis SigmaSigma (σ ) es la letra griega que se usa para denotar la desviación estándar poblacional (proce-so), la cual proporciona una forma de cuantificar la variación. El nivel de sigmas que tiene un proceso es una forma de describir qué tan bien la variación del proceso cumple las especificaciones o requerimientos del cliente. En este sentido, la meta ideal

es que el proceso tenga un nivel de calidad de Seis Sigma.Seis Sigma (6σ ) es una estrategia de mejora continua del negocio, que tiene

diferentes significados para diferentes grupos dentro de una organización (Harry et al., 2010 ). A nivel empresa es una iniciativa estratégica que busca alcanzar una mejora significativa en el crecimiento del negocio, su capacidad y en la satisfac-ción de los clientes. En el nivel operacional, Seis Sigma tiene una naturaleza tácti-ca que se enfoca a mejorar métricas de eficiencia operacional, como tiempos de

entrega, costos de no calidad y defectos por unidad. Mientras que a nivel proceso Seis Sigma es utilizada para reducir la variabilidad, y con ello es posible encontrar y eliminar las causas de los errores, defectos y retrasos en los procesos del negocio, así como disminuir los costos directos. Por lo que Seis Sigma es una iniciativa estratégica y táctica para la gestión del negocio, que tiene la capacidad de enfocar la empresa hacia las necesidades de los clientes y alcanzar su satisfacción. En su nivel más elemental la meta de 6σ , que le da el nombre, es lograr procesos con una calidad Seis Sigma, es decir, que como máximo generen 3.4 defectos por millón de oportunidades de error. Esta meta se pretende alcanzar mediante un programa vigoroso de mejora, diseñado e impulsado por la alta dirección de una organización, en el que se desarro-llan proyectos 6σ a lo largo y ancho de la organización con el objetivo de lograr mejoras, así como eliminar defectos y retrasos de productos, procesos y transacciones.

En 1987, Seis Sigma fue introducida por primera vez en Motorola por un equipo de directivos encabezados por Bob Galvin, presidente de la compañía, con el propósito de reducir los defectos de productos electrónicos. Desde ese entonces 6σ ha sido adoptada, enriquecida y generalizada por un gran número de compañías. Además de Motorola, dos organizaciones que contribuyeron a consolidar la estrategia Seis Sigma y sus herramientas son Allied Signal,1 que inició su progra-ma en 1994, y General Electric (GE),2 que inició en 1995. Un factor decisivo de su éxito fue que sus presidentes, Larry Bossidy y Jack Welch, respectivamente, encabezaron de manera entusias-ta y firme el programa en sus organizaciones. En Latinoamérica, la empresa Mabe es una de las organizaciones que ha logrado conformar uno de los programas Seis Sigma más exitosos.

Los resultados logrados por Motorola, Allied Signal y GE gracias a Seis Sigma se muestran en seguida (vea Hahn et al., 2000 y Harry, 1998):

• Motorola logró aproximadamente 1 000 millones de dólares en ahorros durante tres años,y el premio a la calidad Malcolm Baldrige en 1988.

• Allied Signal ahorró más de 2 000 millones de dólares entre 1994 y 1999.• GE alcanzó más de 2 570 millones de dólares en ahorros en tres años (1997-1999).

Esto que pasó en estas tres grandes empresas se empezó a generalizar en los siguientes años,de tal forma que las grandes empresas de manufactura han buscado aplicar la estrategia 6 σ , con resultados diversos. Se puede decir que en el siglo XXI, en este tipo de empresas, la estrategia se ha institucionalizado como parte de las buenas prácticas organizacionales, con frecuencia reforzada con otros elementos, como por ejemplo con lo que se conoce como lean manufactu-ring, de la que hablamos más adelante. Éste es el caso de GE, donde en pleno año 2012 se dice: “El entorno competitivo actual no deja lugar para el error. Debemos satisfacer a nuestros clien-

1 Allied Signal es una compañías diversificada en áreas como la aeroespacial, automotriz y materiales. Tiene más de 70 mil empleados y sus ingresos anuales rondan los 15 mil millones de dólares.

2 GE es un gigante corporativo desplegado en todo el mundo y en diversas áreas (aeroespacio, entretenimiento, equipo médico, etc.). Tiene más de 300 mil empleados y su capital supera los 450 mil millones de dólares.

Seis Sigma, 6σEstrategia de mejora continua del nego-cio enfocada al cliente, que busca en-contrar y eliminar las causas de errores, defectos y retrasos en los procesos.

tes y sin descanso buscar nuevas formas de superar sus expectativas. Ésta es la razón por la que Calidad Seis Sigma se ha convertido en parte de nuestra cultura”; http://www.ge.com/en/com-pany/companyinfo/quality/whatis.htm (consultada el 19 de agosto de 2012). Esto fortalece el hecho de que Seis Sigma ha tenido un alto nivel de popularidad por un largo periodo de tiempo, cosa que no es común. Adicionalmente la estrategia se viene enriqueciendo para aplicarse a procesos de servicios y a empresas pequeñas. Por todo esto en los países latinoamericanos hay una gran brecha por recorrer en cuanto a lograr difundir y aplicar adecuadamente 6σ en orga-nizaciones de todo tipo, para aspirar que la gestión se haga con base en los principios de 6σ .

Diseñar para Seis Sigma (DMADV)Es bien conocido que la calidad y la variabilidad de un producto está fuertemente influida por el diseño del producto y el proceso. Esto implica que, con la aplicación convencional de las técnicas del control estadístico de procesos, sólo se logra una parte de las posibles mejoras. Por ello es necesario generar la calidad desde el ciclo de diseño del producto y el proceso. Esto moti-va logros significativos en la reducción de costos directos y en la satisfacción del cliente, ya que los problemas de diseño, aunque difíciles de de tectar, son fáciles de corregir. Por el contrario, los problemas encontrados después de que la fase de diseño ha concluido, y que quizá se ha hecho una cantidad de producto, aunque son fáciles de identificar, a menudo es costoso corregirlos.

El proceso DMAMC descrito en la sección anterior está orientado a generar mejoras en procesos existentes. Por ello, el DMAMC requiere ser adaptado para la fase de diseño, ya que la naturaleza de la tarea de diseñar algo nuevo requiere un enfoque sustancialmente diferente del que se emplea para arreglar algo que ya existe. La necesidad de adaptar Seis Sigma para los proyectos de diseño en GE dio origen al diseño para Seis Sigma (DPSS), o en inglés Design for Six Sigma (DFSS). El objetivo de DPSS es diseñar productos, servicios y procesos que tengan una cali-dad Seis Sigma. Una meta fundamental es minimizar la ocurrencia de sorpresas y urgencias desagradables a última hora, que tradicionalmente están asociadas con

Diseño para Seis Sigma (DPSS)Metodología enfocada a desarrollar productos y procesos con calidad 6σ, y minimizar sorpresas negativas de última hora en la introducción de nuevos productos.

la introducción de nuevos productos, servicios y procesos. Según Hahn y sus colaboradores (2000), los principios básicos de DPSS son los siguientes:

• Requerimientos del cliente: las variables críticas para la calidad (VCC) y otros requeri-mientos para el nuevo producto, servicio o proceso son definidos a nivel (lenguaje) del consumidor. Esto se logra mediante un uso sistemático de herramientas para investigar necesidades del cliente, como la función de despliegue de la calidad (FDC).

• Los requerimientos fluyen hacia abajo: los requerimientos del cliente son bajados de manera gradual y sistemática (convertidos) a requerimientos para las funciones proyecta-das, detalles del diseño y para las variables de control del proceso. Este enfoque garantiza que se mantenga un enfoque sistémico holístico (global) a lo largo de la etapa de diseño y ayuda a luchar contra el impulso de concluir el diseño de manera prematura.

• La capacidad fluye hacia arriba: así como los requerimientos del cliente son desplegados hacia abajo, la capacidad para cumplir con esos requerimientos es evaluada continuamen-te a partir de datos relevantes, tanto existentes como nuevos. Esto permite realizar, de manera temprana, consideraciones sobre cambios positivos y la anulación de posibles sor-presas desagradables futuras.

• Modelado: los requerimientos desplegados hacia abajo y la capacidad fluyendo hacia arri-ba incrementan el conocimiento de la relación entre los requerimientos del cliente (las Y) y los elementos del diseño (las X). Los modelos pueden estar basados en conocimiento de la física del fenómeno (el modelo de una reacción química, por ejemplo), en simulación, en modelos empíricos (superficie de respuesta ajustada a los datos de un diseño de experi-mentos, por ejemplo) o en mezclas de éstos.Sobre la metodología o etapas utilizadas para implementar el DPSS, existen varias variantes

(Watson y DeYong, 2010), usualmente con bastantes similitudes. Por ejemplo Yang y El-Haik (2003) utilizan cuatro fases (ICOV): identificar requerimientos, caracterizar el diseño, optimizar el diseño y verificar el diseño. Por su parte Hahn y colaborado-res (2000) usan las etapas: definir, medir, analizar, diseñar y verificar (DMADV), las cuales se describen brevemente a continuación.

• Definir (D). Identificar el nuevo producto, servicio o proceso a ser diseñado (oredi señado). En esta fase se desarrollan actividades similares a las descritas parala etapa definir el ciclo DMAMC en donde se elabora el marco del proyecto.

Para profundizar en las ideas de cada una de las etapas que incluye el DMADV vamos a basarnos en el ejemplo que se presenta en Hahn et al. (2000). El caso consiste en diseñar una nueva resina termoplástica para usarse en el moldeo de la parte externa de tableros para automóviles. En este caso, un error de esta fase sería establecer una definición insuficiente del alcance del proyecto, por ejemplo: ¿nuestro proyecto sólo contempla los colores de la resina a escala de laboratorio o también debe trasladarse al proceso de manufactura?, o no prever recursos claves que serán necesarios en el proyecto como equipos de moldeo, técni-cos de pruebas y especialistas en sistemas de información.

• Medir (M ). Planear y conducir las investigaciones necesarias para entender las necesida desdel cliente o consumidor y los requerimientos relacionados. Trasladar estas necesidades yrequerimientos en características de diseño factibles de ser medidas (las VCC). En el ejem-plo, las partes moldeadas deben alcanzar especificaciones precisas en color para que hagajuego con las partes adyacentes del automóvil. Los requerimientos del cliente en cuanto algrado de igualdad del color de las partes del carro son explorados y cuantificados en formacompleta y precisa. Esto podría requerir un estudio mediante un diseño de experimentos,donde se pregunte a un panel de consumidores para que juzgue las diferencias entre laspartes del automóvil. Después, los resultados observados en cuanto a diferencias de colorson trasladados o expresados en términos cuantitativos con base en mediciones bien defi-nidas de espectrometría. Además de los colores es de interés reconocer otros requerimien-tos sobre propiedades químicas y el desempeño de ciertas características físicas de la resina.

DMADVAcrónimo de las etapas de un pro-yecto 6σ enfocado a diseño, que consiste en: defi nir, medir, analizar, diseñar y verifi car.

• Analizar (A). Desarrollar los conceptos alternativos. Seleccionar los conceptos que encajenmejor para desarrollar el diseño de alto nivel y predecir su capacidad para cumplir lasVCC y los requerimientos. En el caso de la resina, los aspectos clave que determinan elcolor son los tipos y cantidades relativas de pigmentos, en combinación con su pro-cesamiento. En esta fase son consideradas y evaluadas varias opciones de diseño del pro-ducto. Esto podría requerir el uso combinado de experimentación estadística (quizás undiseño de mezcla con variables de proceso) y leyes físicas que establecen los fundamentosdel comportamiento de los pigmentos en termoplásticos. Lo anterior se realiza con el pro-pósito de explorar la relación entre el color de la resina y los agentes colorantes.

• Diseñar (D). Desarrollar los detalles del diseño. Evaluar la capacidad del diseño propuesto ydesarrollar los planes para realizar la prueba piloto del nuevo producto o servicio rediseña-do. En el ejemplo, el efecto de variabilidad en la cantidad de pigmento estaría ligado a lacapacidad de controlar los alimentadores en la línea de producción. Esto muestra la formaen que fluyen hacia abajo los requerimientos del cliente, desde que el color debe empatarcon las partes adyacentes del automóvil, hasta los controles de manufactura (tolerancia delos alimentadores de los pigmentos). Si al fluir la capacidad hacia arriba se detecta que losalimentadores existentes no cumplen con los requerimientos, entonces debe mejorarse sucapacidad mediante un proyecto DMAMC. De la misma manera, las propiedades clave decada pigmento son trasladadas a los proveedores de pigmentos.

• Verificar (V). Construir o desarrollar un producto o proceso piloto para verificar el cumpli-miento de las VCC. En el ejemplo, se desarrolla un proceso de producción a escala comple-ta, desplegando hacia arriba y validando las actividades que se desarrollan. Además, elnuevo producto o servicio es transferido a los propietarios del proceso.

Metodología DMAIC

Una de las primeras cosas que aprende un cinta verde durante su entrenamiento son los cinco pasos de la metodología DMAIC.

1. Definir. Después de seleccionar un proyecto Six Sigma, el primer paso consiste en defi-nir el problema con claridad. Esta actividad es muy diferente de la selección del pro-yecto. Esta última casi siempre responde a los síntomas de un problema y, por lo regular, da como resultado un enunciado vago del mismo. Primero se debe describir el pro-blema en términos operativos que faciliten un análisis posterior. Por ejemplo, una empresa quizá tenga un historial de poca confiabilidad en los motores eléctricos que fabrica, lo que da como resultado un proyecto Six Sigma para aumentar esa confiabili-dad. Una investigación preliminar de los datos sobre las garantías y reparaciones en el campo podría sugerir que el origen de la mayoría de los problemas es el desgaste de las escobillas y, de manera más específica, sugiere un problema con la variabilidad en la dureza de las escobillas. Por tanto, el problema se podría definir como “reducir la varia-bilidad en la dureza de las escobillas”. Este proceso de profundizar para llegar a un enunciado más específico del problema en ocasiones se conoce como alcance del pro-yecto.Un buen enunciado de problema debería también identificar a los clientes y los CPC que tienen mayor impacto en el desempeño del producto o del servicio; igualmente des-cribe el nivel actual de desempeño o la naturaleza de los errores o de las quejas de los clientes, identifica las mediciones de desempeño relacionadas, los mejores estándares de desempeño según el benchmark, calcula las implicaciones costo/beneficio del proyecto y cuantifica el nivel esperado de desempeño en un esfuerzo de Six Sigma. La fase definir debe enfocar estos temas de administración de proyectos en, qué se debe hacer, por quién y cuándo.

2. Medir. Esta etapa del proceso DMAIC se concentra en cómo medir los procesos internos que tienen impacto en los CPC. Es necesario entender las relaciones causales entre el desempeño de los procesos y el valor para el cliente. Sin embargo, una vez que se entienden, es necesario definir e implemen-tar los procedimientos para reunir los hallazgos (recopilar los datos adecuados, obser-var y escuchar con atención). La información de los procesos y prácticas de producción existentes a menudo proporciona información importante, al igual que la retroalimen-tación de los supervisores, trabajadores, clientes y empleados de servicio en el campo

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La recopilación de datos no se debe realizar a ciegas; primero es necesario hacer algu-nas preguntas básicas:

• ¿Qué preguntas tratamos de responder?• ¿Qué clase de datos necesitaremos para responderlas?• ¿Dónde encontraremos los datos?• ¿Quién puede proporcionar los datos?• ¿Cómo podemos recopilar los datos con un mínimo de esfuerzo y de probabilidad de

error?

El primer paso en cualquier esfuerzo de recopilación de datos es desarrollar defini-ciones operativas para todos los indicadores de desempeño que se van a utilizar. Porejemplo, ¿qué significa tener “entrega a tiempo”? ¿Quiere decir dentro de la fecha pro-metida? ¿Dentro de una semana? ¿De una hora?; ¿qué es un error? ¿Es informaciónequivocada en una factura, un error tipográfico o ambas cosas? Es evidente que los datosno tienen sentido a menos que estén bien definidos y se entiendan sin ambigüedad.

El Juran Institute sugiere 10 consideraciones importantes para la recopilación dedatos:

• Formular preguntas adecuadas que se relacionen con las necesidades de informaciónespecíficas del proyecto.

• Utilizar las herramientas de análisis de datos apropiadas y tener la certeza de que serecopilan los datos necesarios.

• Definir puntos de recopilación de datos, de modo que el flujo de trabajo sufra unmínimo de interrupciones.

• Seleccionar un recopilador sin prejuicios, que tenga el acceso más fácil e inmediato alos hechos relevantes.

• Entender el ambiente y asegurarse de que los recopiladores de datos tengan la expe-riencia apropiada.

• Diseñar formas sencillas para la recopilación de datos.• Preparar las instrucciones para recopilar los datos.• Probar las formas e instrucciones para la recopilación de datos y asegurarse de que se

llenen de manera correcta.• Capacitar a los recopiladores de datos en cuanto al propósito del estudio, para qué se

van a utilizar los datos, cómo llenar las formas y la importancia de permanecerimparcial.

• Realizar una auditoría del proceso de recopilación de datos y validar los resultados.13

Estos lineamientos pueden mejorar en gran medida el proceso de descubrir los hechosrelevantes necesarios para identificar y solucionar problemas.

Six Sigma utiliza la noción de una función en matemáticas para ilustrar la relaciónentre el proceso de desempeño y el valor del cliente:

Y = f(X)

donde Y es el conjunto de CPC y X representa el conjunto de variables críticas deentrada que influyen en Y. Por ejemplo, Y puede representar el tiempo de entrega delequipaje de un avión, el manejo de las maletas y el número de maletas extraviadas; Xpuede incluir el número de maleteros, número de camiones, tiempo en el que son des-pachados, exactitud en el escaneo del código de barras y más. La figura 10.3 muestra unejemplo de cómo “taladrando hacia abajo” desde Y, se pueden identificar los factorescríticos de X. Esta relación funcional ayuda en la definición de experimentos que nece-sitan ser conducidos para confirmar cómo las variables de entrada afectan las variablesde respuesta. Esto también forma parte de la etapa de la fase de control para definir losfactores que requieren monitoreo y control.

3. Analizar. Una falla importante de muchos enfoques de solución de problemas es que nose presta suficiente atención al análisis riguroso. Con mucha frecuencia, se quiere llegara una solución sin entender bien la naturaleza del problema e identificar su origen. La

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etapa de análisis del proceso DMAIC se concentra en por qué ocurren los defectos, erro-res o la variación excesiva, lo que suele dar como resultado una o más de las siguientessituaciones:

• Ausencia de conocimientos sobre cómo funciona el proceso, lo que es crítico, sobretodo si distintas personas realizan el proceso. Esta falta de conocimiento da lugar auna inconsistencia y mayor variación en los resultados.

• Ausencia de conocimientos sobre cómo debería funcionar un proceso, incluida la com-prensión de las expectativas del cliente y el objetivo del proceso.

• Falta de control de los materiales y el equipo utilizados en un proceso.• Errores inadvertidos al realizar el trabajo.• Desperdicio y complejidad, que se manifiestan de diversas maneras, como pasos in-

necesarios en un proceso y exceso de inventarios.• Diseño apresurado y producción de partes deficientes; especificaciones de diseño de-

ficientes; pruebas inadecuadas de los materiales y prototipos.• Incomprensión acerca de la capacidad de un proceso para cumplir las especificaciones.• Falta de capacitación.• Calibración y pruebas deficientes de los instrumentos.• Características ambientales inadecuadas, como luz, temperatura y ruido.

Encontrar las respuestas requiere identificar las variables clave con más probabili-dades de dar lugar a errores y a una variación excesiva, las causas de origen. NCRCorporation define la causa de origen como “la condición (o conjunto de condicionesinterrelacionadas) que permite o provoca que ocurra un defecto y que, una vez corre-gida de manera adecuada, evita la recurrencia del defecto de manera permanente en elmismo producto o servicio, o en los subsecuentes, que genera el proceso”.14 Utilizandouna analogía médica, el hecho de eliminar los síntomas de los problemas, por lo gene-ral, proporciona sólo un alivio temporal; si se eliminan las causas de origen, el alivio esa largo plazo.

Un enfoque útil para identificar la causa de origen es la técnica de los “5 por qué”.15

Este enfoque obliga a volver a definir un problema como una cadena de causas y efec-

Y

80% de utilizaciónefectiva

Utilizacióndel equipo

Tiempo perdido por mantenimiento

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

Tiempo perdido por intercambios

Disponibilidadde la tripulación

Velocidadde la línea

Cuellosde botella

Desperdicio

Reproceso

Tasa/ciclode tiempo

Rendimientodel primer paso

Figura 10.3 Mapeo visual de Y = f(X)

Fuente:Thomas Bertels y George Patterson, “Selecting Six Sigma Projects that Matter”, Six Sigma Forum Magazine, noviem-bre de 2003, 13-15.

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tos con el fin de identificar el origen de los síntomas preguntando por qué, idealmente cinco veces. En un ejemplo clásico en Toyota, una máquina falló debido a que se fundió un fusible. Reemplazarlo habría sido la solución obvia; sin embargo, esta acción sólo habría afectado al síntoma del problema real. ¿Por qué se fundió el fusible? Porque el balero no tenía la lubricación adecuada. ¿Por qué? Porque la bomba de lubricación no funcionaba en forma apropiada. ¿Por qué? Porque el eje de la bomba estaba desgas-tado. ¿Por qué? Porque un exceso de grasa entró en el eje de la bomba, que fue la cau-sa de origen. Toyota instaló un filtro en la bomba de lubricación para eliminar el exceso de grasa, corrigiendo así el problema de que la máquina fallara.

Después de identificar las variables potenciales, se realizan experimentos para verifi-carlas. Por lo general, estos experimentos consisten en formular algunas hipótesis para investigar, recopilar datos, analizarlos y obtener una conclusión razonable y sustentada estadísticamente. El pensamiento y análisis estadísticos tienen un papel vital en esta etapa. Ésa es una de las razones por las cuales la estadística es parte impor-tante del entrenamiento de Six Sigma (y que frecuentemente ignoran algunos planes de ingeniería y de negocios). Hay otros experimentos que utilizan técnicas de simulación por computadora.

4. Mejora. Una vez que se entiende de raíz la causa de un problema, el analista o el equiponecesitan generar ideas para eliminarlo o resolverlo y mejorar los indicadores deldesempeño y del CPC. Esta etapa de recopilación de ideas es una actividad muy crea-tiva, porque muchas de las soluciones no son obvias. Una de las dificultades en estatarea es el instinto natural al prejuzgar las ideas antes de evaluarlas con detenimiento.La mayoría de las personas experimentan un temor natural a proponer una idea“absurda” o parecer tontas. Sin embargo, estas ideas en realidad pueden constituirla base para una solución creativa y útil. Las personas que solucionan problemasde manera eficaz deben aprender a desarrollar la habilidad de generar gran cantidad deideas en esta etapa del proceso, sean prácticas o no.

Se pueden utilizar numerosos procesos y herramientas para facilitar la generaciónde ideas. Uno de los más populares es la lluvia de ideas. La lluvia de ideas, que esun procedimiento grupal útil de solución de problemas para generar ideas, fue pro-puesta por Alex Osborn “con el único propósito de producir listados de verificación deideas” que se puedan usar en el desarrollo de una solución para un problema.16 Con lalluvia de ideas no se permite ninguna crítica, y las personas están motivadas para gene-rar gran cantidad de ideas al combinar y mejorar las existentes. Se apoyan las ideasdescabelladas y con frecuencia dan lugar a otras eficientes, que provienen de algunaotra parte.

Los listados de verificación se usan a menudo como guía para generar ideas. Osbornpropuso alrededor de 75 preguntas fundamentales con base en los siguientes principios:

• ¿Dar otros usos?• ¿Adaptar?• ¿Modificar?• ¿Ampliar?• ¿Minimizar?• ¿Sustituir?• ¿Reordenar?• ¿Revertir?• ¿Combinar?

Al buscar ideas en forma consciente y con base en esta lista, es posible generarmuchas ideas fuera de lo común y a menudo útiles.

Después de proponer un grupo de ideas, es necesario evaluarlas y seleccionar las máspromisorias. Este proceso incluye la confirmación de que la solución propuesta tendráimpacto positivo en las variables del proceso y en el CPC, así como la identificación delos rangos máximos aceptables de estas variables.

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Las soluciones de los problemas a menudo implican cambios técnicos u organizacio-nales. Con frecuencia se utiliza algún tipo de modelo de decisión o calificación para eva-luar las posibles soluciones en relación con criterios importantes como costo, tiempo,potencial para mejorar la calidad, recursos necesarios, efectos sobre los supervisores ytrabajadores, así como barreras para la implementación, como la resistencia al cambio ola cultura organizacional. Para implementar una solución de manera eficaz, es necesarioasignar la responsabilidad a una persona o grupo que realizará un seguimiento de quése debe hacer, dónde se va a hacer, cuándo se hará y cómo se hará. Las técnicas de admi-nistración de proyectos son útiles para planear la implementación.

5. Control. La etapa de control se enfoca hacia cómo conservar las mejoras, que incluyetener las herramientas en su lugar para garantizar que las variables clave continúen dentro de los rangos máximos aceptables en el proceso modificado. Estas mejoras pueden incluir el establecimiento de nuevas normas y procedimientos, la capacitación del personal y la institución de controles para tener la seguridad de que las mejoras no desaparecerán con el tiempo. Los controles pueden ser tan sencillos como el uso de lis-tados de verificación o revisiones periódicas de las condiciones para asegurarse de que se siguen los procedimientos apropiados o que se emplean los diagramas de control de los procesos estadísticos para supervisar el desempeño de los indi-cadores clave.

El siguiente ejemplo muestra la forma en que DMAIC se utilizó en American Express paraaumentar el número de clientes que reciben una renovación de tarjeta.17 (En este ejemplo, losdatos se cambiaron para proteger la confidencialidad.)

Definir y medir: en 1999, American Express recibió en promedio 1 000 tarjetas renovadasdevueltas cada mes. De estas renovaciones, 65 por ciento se debían al hecho de quelos tarjetahabientes cambiaron de dirección y no avisaron a la empresa. La oficina decorreos de Estados Unidos considera que estas direcciones se pueden remitir. En laactualidad, Amex no avisa a los tarjetahabientes cuando recibe una tarjeta de plásticodevuelta.

Analizar: el análisis de los datos observó diferencias significativas en las causas de lastarjetas devueltas entre los tipos de productos. Óptima, la tarjeta revolvente, tuvo laincidencia de defectos más alta, pero no fue muy diferente a otros tipos de tarjetas encuanto al porcentaje de defectos. Las renovaciones tuvieron, por mucho, la tasa dedefectos más elevada entre las áreas de reemplazo, renovación y cuentas nuevas.Después de las pruebas adicionales, las devoluciones con direcciones para remisiónrepresentaron el porcentaje y la cantidad de devoluciones más altos, por ampliomargen.

Mejorar: se realizó un estudio piloto experimental sobre todas las renovaciones compa-rando los registros con la base de datos del National Change of Address. Como resul-tado de ello, pudieron reducir la tasa dpmo 44.5 por ciento, de 13 500 a 6 036 defectospor un millón de oportunidades. Esta acción permitió que más de 1 200 tarjetaha-bientes que no habían recibido sus tarjetas de manera automática las recibieran, conlo que aumentaron los ingresos y la satisfacción del cliente.

Control: Amex empezó a llevar un registro de la proporción de devoluciones con eltiempo, como medio de supervisar el nuevo proceso para tener la seguridad de queestaba bajo control.

Reflector de la calidadAmericanExpress

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• Una perspectiva arquitectónica del diseño de alto nivel.• Uso de CPC con requisitos técnicos bien definidos.• Aplicación de modelado estadístico y enfoques de simulación.• Predicción de los defectos, evitar los defectos y proyectar el desempeño utilizando

métodos de análisis.• Examinar todo el rango del desempeño de los productos utilizando el análisis de varia-

ción de subsistemas y componentes.

El DFSS utiliza muchas herramientas, entre las que se incluyen la optimización multiva-riada, diseño de experimentos, técnicas de análisis estadístico, técnicas de simulación proba-

Diseño para Six Sigma

El diseño para Six Sigma (DFSS, por sus siglas en inglés) es un enfoque relativamente reciente para el desa-rrollo de productos (aunque muchas de las herramientas y principios fueron detenidos por Juran y otros hace tiempo) el cual se concentra en la entrega del producto correcto en el momento oportuno y al precio adecuado. El DFSS es una compleja metodología de análisis de ingeniería de los sistemas, que se mejora mediante los métodos estadísticos para optimizar los procesos de diseño tradicionales. Se enfoca hacia la optimización del CPC para el desem-peño de productos y sistemas Six Sigma equilibrando el costo, la programación y la calidad; reconociendo que los de Six Sigma no siempre son los márgenes de diseño óptimos.21 Entre algunas características del DFSS se incluyen las siguientes:

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bilística y el modo de falla y análisis de los efectos.Una de las primeras aplicaciones del DFSS se realizó en Medical Systems Division de GE.

El lightspeed computed tomography (CT) System fue el primer producto de GE que se diseñó y desarrolló totalmente utilizando el DFSS. Lightspeed permite a los médicos captar múlti-ples imágenes de la anatomía de un paciente en forma simultánea a una velocidad seis veces mayor que los lectores ópticos tradicionales. Como resultado de ello, la productividad se duplicó, al tiempo que las imágenes tienen mejor calidad. Jack Welch anunció que, después de esa época, todos los productos GE se diseñarían utilizando el enfoque DFSS.