¿Qué es Six Sigma?

Six Sigma es una metodología de mejora de procesos basada en datos que busca comprender y reducir la variabilidad, eliminar causas de defectos y mejorar de manera sostenible el desempeño de los procesos.

A diferencia de enfoques basados únicamente en experiencia o intuición, Six Sigma utiliza mediciones y herramientas de análisis para comprender qué está ocurriendo, identificar las variables que influyen sobre los resultados y comprobar si las mejoras implementadas producen cambios significativos.

En proyectos de mejora de procesos existentes, Six Sigma utiliza principalmente la metodología DMAIC: Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar.

Six Sigma no consiste simplemente en alcanzar un número determinado de defectos: busca desarrollar procesos más estables, capaces y predecibles mediante decisiones basadas en datos.

El problema que Six Sigma busca controlar: la variabilidad

Dos procesos pueden producir el mismo promedio y, sin embargo, presentar comportamientos completamente diferentes.

Cuando existe una elevada variabilidad, los resultados se alejan con mayor frecuencia del valor esperado y aumenta el riesgo de generar productos o servicios fuera de especificación.

Por esta razón, comprender la variabilidad es uno de los fundamentos de Six Sigma.

Desviación estándar

La desviación estándar (σ) es una medida estadística que permite cuantificar cuánto se dispersan los datos respecto a su media.

Una desviación estándar elevada indica una mayor dispersión. Una desviación estándar menor indica que los datos se encuentran más agrupados alrededor de la media.

Sin embargo, una baja desviación estándar no garantiza por sí sola que un proceso sea capaz. También debemos conocer su posición respecto a las especificaciones y analizar su comportamiento en el tiempo.

Reducir la variabilidad es importante, pero también debemos centrar adecuadamente el proceso respecto a los requisitos establecidos.

Como se puede ver en la imagen, la muestra 1 tiene una desviación estándar de σ = 5.04, la muestra 2 tiene menor dispersión que la 1, con una desviación estándar de σ = 1.55 y la muestra 3 tiene una dispersión aún menor, con una desviación estándar de  σ = 0.76, esto muestra que a menor dispersión de datos, menor será el valor de la desviación estándar, por lo tanto el proceso será mejor a medida que se reduzca la dispersión o su desviación estándar, también observe la campana de Gauss (línea Azul) debajo de cada uno de los diagramas de barras,  esta se tornan más altas y menos ancha a medida que la dispersión disminuye, este concepto es fundamental para explicar el nivel sigma.

Límites de especificación: ¿qué debe cumplir el proceso?

Los límites de especificación representan los requisitos que debe cumplir un producto, servicio o característica de un proceso. Pueden ser establecidos por el cliente, el diseño, ingeniería, una norma técnica u otro requisito aplicable.

Dependiendo de la característica evaluada, pueden existir:

LEI / LSL – Límite inferior de especificación
Valor mínimo aceptable.

Objetivo o valor nominal
Valor deseado para la característica.

LES / USL – Límite superior de especificación
Valor máximo aceptable.

Es importante no confundir los límites de especificación con los límites de control.

Los primeros representan requisitos; los segundos se calculan utilizando datos del proceso y permiten analizar su comportamiento estadístico.

Los límites de especificación, son los valores máximos y mínimos que un valor puede tener para cumplir con las expectativas del cliente

Ejemplo:

Un cliente requiere ejes metálicos con una especificación de fabricación de  15 +/-1 mm., esto significa que tenemos el límite de especificación inferior a 14 mm. y un límite de especificación superior de 16 mm, con un objetivo de 15 mm.

¿Qué es el nivel Sigma?

El nivel Sigma es una forma utilizada dentro de Six Sigma para expresar el desempeño de un proceso en relación con sus especificaciones y su variabilidad, bajo determinadas convenciones de cálculo.

En términos generales, un proceso con mayor desempeño Sigma presenta una menor probabilidad estimada de producir resultados fuera de especificación.

Sin embargo, para interpretar correctamente este concepto deben considerarse aspectos como el centrado del proceso, la variabilidad y la convención utilizada para relacionar Sigma con defectos.

¿Por qué se relacionan 6 Sigma y 3,4 DPMO?

En la convención tradicional de Six Sigma, un desempeño de 6 Sigma se asocia aproximadamente con:

3,4 DPMO

es decir:

3,4 defectos por millón de oportunidades.

Esta equivalencia utiliza la conocida convención de desplazamiento de 1,5σ para representar el desempeño a largo plazo.

Por esta razón, no debe afirmarse simplemente que cualquier distribución normal con límites situados a ±6 desviaciones estándar produce exactamente 3,4 DPMO.

El nivel Sigma es un indicador de desempeño; no debe interpretarse aisladamente de los supuestos utilizados para calcularlo.

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DPMO: defectos por millón de oportunidades

El DPMO es una métrica utilizada para normalizar la cantidad de defectos considerando el número de oportunidades disponibles para que estos ocurran.

Para interpretarlo correctamente debemos diferenciar tres conceptos.

Esto permite comparar determinados procesos considerando las oportunidades de defecto definidas para cada unidad, siempre que el criterio de oportunidad se establezca de forma consistente.

¿Cómo mejora Six Sigma un proceso?

Para mejorar procesos existentes, Six Sigma utiliza principalmente la metodología DMAIC, que proporciona una estructura lógica para pasar desde la definición del problema hasta el sostenimiento de los resultados.

“¿Cómo mejora Six Sigma un proceso? — DMAIC”

No todas las herramientas deben utilizarse en todos los proyectos. Su selección depende del problema, los datos disponibles, los riesgos y los objetivos de mejora.

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MSA: ¿podemos confiar en los datos?

Six Sigma utiliza datos para tomar decisiones, pero antes de analizar el desempeño de un proceso debemos verificar que el sistema de medición sea adecuado para el propósito del estudio.

El Análisis del Sistema de Medición (MSA) permite evaluar diferentes fuentes de variación asociadas con la medición. Una de sus herramientas más conocidas es Gage R&R, utilizada para estudiar componentes de variación relacionados con el equipo de medición y los operadores.

Si una parte importante de la variación observada procede del sistema de medición, las conclusiones sobre el proceso pueden resultar engañosas.

Antes de analizar la variación del proceso, debemos saber cuánto de lo observado corresponde realmente al proceso y cuánto puede estar asociado con el sistema de medición.

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Antes de evaluar capacidad: ¿el proceso es estable?

Un proceso puede presentar variaciones originadas por causas comunes inherentes al sistema o por causas especiales que aparecen debido a eventos o condiciones específicas.

El Control Estadístico de Procesos (SPC) utiliza herramientas como las gráficas de control para analizar el comportamiento del proceso a través del tiempo e identificar señales compatibles con causas especiales.

Límites de control ≠ límites de especificación

Por esta razón, una gráfica de control no responde directamente si el producto cumple las especificaciones; ayuda principalmente a evaluar si el comportamiento del proceso es estadísticamente estable bajo los criterios de la gráfica utilizada.

Primero comprenda la estabilidad; después interprete adecuadamente la capacidad.

Capacidad del proceso: Cp, Cpk, Pp y Ppk

El análisis de capacidad permite estudiar qué tan bien se comporta la distribución del proceso respecto a los límites de especificación.

Herramientas estadísticas utilizadas en Six Sigma

Six Sigma dispone de diferentes herramientas para transformar datos en evidencia y apoyar la toma de decisiones.

La herramienta estadística debe seleccionarse según la pregunta que queremos responder, el tipo de datos, el diseño del estudio y los supuestos aplicables.

¿Cómo implementar Six Sigma en una empresa?

Six Sigma no debería comenzar seleccionando herramientas estadísticas. Debe comenzar identificando problemas relevantes para el negocio y los clientes.

Lean Manufacturing, Six Sigma y TPM: ¿cuál es la diferencia?

Aunque comparten el objetivo de mejorar el desempeño de los procesos, cada enfoque pone mayor énfasis en diferentes tipos de pérdidas y problemas.

LEAN + SIX SIGMA + TPM

EXCELENCIA OPERACIONAL

Flujo · Estabilidad · Confiabilidad

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¿Le interesa la formación Six Sigma?

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¿Necesita mejorar un proceso con Six Sigma?

Los problemas de calidad, variabilidad y desempeño no siempre se solucionan aplicando una herramienta aislada. Es necesario medir correctamente, identificar las causas relevantes, validar las soluciones y establecer mecanismos que permitan sostener los resultados.

En Lean Solutions acompañamos a las organizaciones en proyectos de mejora mediante Six Sigma, Lean Manufacturing y herramientas de excelencia operacional, adaptando la metodología al problema y al contexto de cada proceso.

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Preguntas frecuentes sobre Six Sigma

¿Six Sigma significa tener 3,4 defectos por millón?

No exactamente como definición general. Los 3,4 DPMO corresponden a la convención tradicional que relaciona un nivel de 6 Sigma con un desplazamiento de 1,5σ para representar desempeño a largo plazo.

¿Qué significa DMAIC?

DMAIC corresponde a Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar. Es una metodología estructurada utilizada principalmente para mejorar procesos existentes.

¿Cuál es la diferencia entre Cp y Cpk?

Cp compara la dispersión potencial del proceso con el ancho de especificación, mientras que Cpk incorpora además la posición de la media respecto a los límites de especificación.

¿Six Sigma y Lean son lo mismo?

No. Lean se orienta especialmente hacia flujo y eliminación de desperdicios, mientras Six Sigma pone un fuerte énfasis en variabilidad, defectos y análisis de datos. Pueden integrarse mediante Lean Six Sigma.

¿Qué herramientas estadísticas utiliza Six Sigma?

Dependiendo del problema pueden utilizarse estadística descriptiva, MSA, análisis de capacidad, pruebas de hipótesis, ANOVA, regresión, SPC y DOE, entre otras.

¿Es necesario utilizar todas las herramientas DMAIC?

No. Las herramientas deben seleccionarse según el problema, los datos disponibles, el riesgo, los objetivos y la fase del proyecto.

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“Continuar haciendo cosas que siempre hemos hecho y esperar obtener diferentes resultados”.  Jim Kearns DUPON