Programa de certificaci n de Black Belts .


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Seis Sigma. Programa de certificación de Black Belts. I. Despliegue en toda la empresa P. Reyes / Abril 2009. I. Seis Sigma y metas organizacionales. A. Visión de la organización B. Liderazgo. I.A Visión de la organización. I.A Visión de la organización.
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Seis Sigma Programa de certificación de Black Belts I. Despliegue en toda la empresa P. Reyes/Abril 2009

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I. Seis Sigma y metas organizacionales A. Visión de la organización B. Liderazgo

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I.A Visión de la organización

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I.A Visión de la organización 1. Historia de la mejora continua 2. Valor y fundamentos de Seis Sigma 3. Valor y fundamentos de Lean 4. Integración de Lean y Seis Sigma 5. Procesos y sistemas de negocio 6. Aplicaciones de Lean y Seis Sigma

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I.A.1 Historia de la mejora continua

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Gurús de la calidad que han influido en Seis Sigma

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Gurús de la calidad que han influido en Seis Sigma

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I.A.2 Valor y fundamentos de Seis Sigma

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Antecedentes de Seis Sigma En 1981 Bob Gavin executive de Motorola, estableció el objetivo de mejorar 10 veces el desempeño en un periodo de 5 años. En 1985 Bill Smith en Motorola concluyó que si un producto se reparaba durante la producción, otros defectos quedarían escondidos y saldrían con el uso del cliente. Adicionalmente si un producto se ensamblaba libre de errores, no fallaba en el campo

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Antecedentes de Seis Sigma En 1988 Motorola ganó el premio Malcolm Baldrige, y las empresas se interesaron en analizarla. Mikel Harry desarrolla la estrategia de cambio hacia Seis Sigma, deal de Motorola e inicia el "Six Sigma Research Institute" con la participación de IBM, TI, ASEA y Kodak. La metodología se expandió an Allied Signal, ASEA, GE, Sony, Texas Instruments, Bombardier, Lockheed Martin, ABB, Polaroid y otras.

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Definiciones Definición de Sigma  Sigma es un término estadístico que se refiere a la desviación estándar de un proceso en relación con la media. En un proceso typical 99.73% de valores caen dentro de +-3  y 99.99966% dentro de +-4.5 . Definiciones de Seis Sigma Seis Sigma es un proceso altamente disciplinado enfocado a desarrollar y entregar productos y servicios casi perfectos consistentemente

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Seis Sigma como estrategia Es una estrategia de mejora de negocios que busca encontrar y eliminar causas de errores o defectos en los procesos de negocio enfocándose a los resultados que child de importancia crítica para el cliente Es una estrategia de gestión que usa herramientas estadísticas y métodos de proyectos para lograr mejoras en calidad y utilidades significativas

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Estrategia de Seis Sigma en GE

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Resultados de Seis Sigma en GE

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Liderazgo en la empresa Los programas Seis Sigma no suceden accidentalmente, deben contar con el compromiso y soporte de la administración en aspectos de recursos y herramientas Hay dos épocas donde es difícil implementar proyectos de mejora, cuando child buenas (a nadie le interesa) y cuando child malas (la prioridad es sobrevivir)

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Fundamentos de Seis Sigma Historia de la mejora organizacional – Gurús de la calidad que han influido en Seis Sigma

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La Distribución Normal

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Distribución gráfica de la variación – Curva ordinary LAS PIEZAS VARÍAN DE UNA An OTRA: TAMAÑO Pero ellas forman un patrón, tal que si es estable, se denomina distr. Ordinary SIZE TAMAÑO LAS DISTRIBUCIONES PUEDEN DIFERIR EN: UBICACIÓN DISPERSIÓN FORMA TAMAÑO . . . O TODA COMBINACIÓN DE ÉSTAS

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La distribución Normal Estándar La distribución ordinary es una distribución de probabilidad que tiene media 0 y desviación estándar de 1. El área bajo la curva o la probabilidad desde menos infinito a más infinito vale 1. La distribución typical es simétrica, es decir cada mitad de curva tiene un área de 0.5. La escala level de la curva se mide en desviaciones estándar, su número se portray con Z. Para cada valor Z se asigna una probablidad o área bajo la curva mostrada en la Tabla de distribución typical

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x-3 s x-2 s x-s x x+ s x+2 s x+ s 3 z - 3 - 2 - 1 0 1 2 3 La Distribución Normal Estándar La desviación estándar sigma representa la distancia de la media al punto de inflexión de la curva ordinary

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Características de la Distribución Normal 68% 34% + 1s 95% + 2s 99.73% + 3s

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El valor de Z Determina el número de desviaciones estándar entre algún valor x y la media de la población, mu Donde sigma es la desviación estándar de la población . En Excel usar Fx, ESTADISTICAS, NORMALIZACIÓN, para calcular el valor de z = x - m s

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Área bajo la curva typical ¿Que porcentaje de las baterías se espera que duren 80 horas o menos? Z = (x-mu)/s Z = (80-85.36)/(3.77)= - 5.36/3.77 = - 1.42 80 85.36 - 1.42 0

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Área bajo la curva ordinary ¿Cuál es la probabilidad de que una batería dure entre 86.0 y 87.0 horas? 85.36 86 87 0 1

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Procesos normales y medias muestrales Un proceso ordinary es el que su salida sigue una distribución typical, se puede probar con el criterio de Anderson Darling o de Ryan para P esteem > 0.05 Para el caso de las medias muestrales, el region bajo la curva ordinary se determina con la siguiente fórmula Z = (X – Media )/(Sigma/raiz(n))

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¿Qué es Sigma? (  ) Sigma es un concepto estadístico que representa cuanta variación roughage en un proceso respecto a los requerimientos del cliente 0 – 2 sigmas, dificultades para cumplir especs. 2 – 4.5 sigmas, se cumple la mayoría de especs. 4.5 – 6 sigmas, cumplimiento add up to a requerimientos. Un proceso 6  tiene rendimiento del 99.9997%

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Interpretación de Sigma y Zs LSE Especificación unrivaled LIE Especificación second rate Z La desviación estándar sigma representa la distancia de la media al punto de inflexión de la curva ordinary s _ X xi p = porcentaje de partes fuera de Especificaciones

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¿Por qué es importante lograr niveles de calidad Seis Sigma Un 99.9% de rendimiento equivale an un nivel de calidad de 1 sigma, representa 10 minutos sin transmisión de TV o 10 minutos sin línea telefónica por semana

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Capacidad de procesos Motorola notó que muchas operaciones en productos complejos tendían a desplazarse ± 1.5  sobre el tiempo, por tanto un proceso de ± 6  a la larga tendrá 4.5  hacia uno de los límites de especificación, generando 3.4 DPMOs (defectos por millón de oportunidades) Corrimiento de ±1.5 

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Capacidad de procesos La tasa de falla puede ser referida como los defectos por oportunidad (DPO), o defectos por millón de oportunidades (DPMO) Algunas capacidades a largo plazo child: Para 2  se tienen 308,770 ppm con Ppk = 0.66 Para 3  se tienen 66,810 ppm con Ppk =1 Para 4  se tienen 6,210 ppm con Ppk =1.33

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Capacidad de procesos El término Seis Sigma se ha aplicado an operaciones aun con distribuciones no normales, para los cuales la sigma es inapropiada Sin ban el principio es el mismo, desarrollar productos y servicios casi perfectos al mejorar el proceso y eliminar los defectos, para deleitar al cliente

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Áreas bajo la curva typical Entre menor ocean el valor de  Mayor será la distancia entre X y LSE - 6 - 5 - 4 - 3 - 2 - 1 +4 +5 0 +1 +2 +3 +6 68.27% 95.45% 99.73% 99.9937% 99.999943% LSE Límite Superior de Especificación X = Media 4.5  3.4 ppm Fuera de LSE

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Definición estadística de Seis Sigma Con 4.5 sigmas se tienen 3.4 ppm - 6 - 5 - 4 - 3 - 2 - 1 +4 +5 0 +1 +2 +3 +6 Media del proceso Corto plazo Largo Plazo 4.5 sigmas La capacidad Del proceso Es la distancia En Sigmas de La media al LSE - Límite Superior de especificación LIE - Límite sub-par de especificación El proceso se puede recorrer 1.5 sigma en el largo plazo

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500,000 1.5 0.0 0.00 0.17 0.5 308,538 2.0 0.50 1.5 66,807 3.0 0.83 2.5 6,210 4.0 1.00 3.0 1,350 4.5 233 5.0 1.17 3.5 1.33 4.0 32 5.5 Capacidad de Proceso Z.st Z.lt Cpk PPM. lt Nota: La capacidad a largo plazo, asume la media de proceso como desplazada de la especificación por 1.5 sigma . MEDIA ORIG. CORRIDA LSE 6.0 1.50 4.5 3.4 1. Z.st es el número de sigmas, en el mejor nivel que puede tener el proceso, a corto plazo . 2. Z.st siempre es un valor leader a Z.lt, debido a que el valor a largo plazo es reducido por los cambios del proceso (en promedio, 1.5s)

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Impulsores y métricas organizacionales

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Métricas de desempeño de proceso La gestión de procesos de negocios efectiva (BPM) requiere un sistema integrado de métricas: KIPVs de proveedores: costo, calidad, beneficios y disponibilidad KPOVs de máquinas y procesos: costo, calidad, características y disponibilidad CSF factores críticos de éxito , DPMOs, rendimiento y throughput; utilidades, crecimiento y participación de mercado

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Métricas Nivel de negocio - Balanced Scorecard (Kaplan y Norton 1996): Financieras Percepción del cliente Procesos internos del negocio (operaciones) Aprendizaje organizacional y crecimiento Satisfacción de los empleados

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Métricas Nivel de operaciones: Efectividad del negocio, mide que tan bien se satisfacen las necesidades de los clientes Eficiencia operativa, en función de costo y tiempo requerido para producir el producto Los equipos que ven el impacto de sus esfuerzos en los resultados del negocio, hacen mejoras más efectivas y en forma más eficiente

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Métricas Nivel de procesos: Datos de producción detallados Consideraciones en el sistema de mediciones Lo essential versus lo mucho paltry Enfoque al presente, pasado y futuro Ligadas para cubrir las necesidades de los grupos interesados (accionistas, clientes, empleados, and so forth.) Deben ser consistentes en todos los niveles de la organización

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Métricas dad

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