{"id":1048,"date":"2019-06-14T15:51:37","date_gmt":"2019-06-14T14:51:37","guid":{"rendered":"http:\/\/lssq-consulting.com\/?p=1048"},"modified":"2020-04-24T11:56:01","modified_gmt":"2020-04-24T10:56:01","slug":"el-dichoso-desplazamiento-15","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lssq-consulting.com\/en\/el-dichoso-desplazamiento-15\/","title":{"rendered":"El dichoso desplazamiento 1,5"},"content":{"rendered":"

En otra entrada<\/a> ya coment\u00e9 que, para muchos, la metodolog\u00eda Six Sigma se ha beneficiado del efecto Hawthorne, al menos en parte, lo que significa que\u00a0si se invierte suficiente dinero en ella (en cualquier metodolog\u00eda, realmente), han de esperarse al menos algunos buenos resultados a corto plazo.<\/p>\n

No deja de ser preocupante para un Master Black Belt, como quien esto suscribe, que la Ford Motor Co. haya entrenado en los \u00faltimos a\u00f1os a m\u00e1s de 10.000 Six Sigma Black Belts y gastado cientos de millones de d\u00f3lares en Six Sigma para, finalmente, lanzar al mercado un autom\u00f3vil, el Ford Edge, con m\u00e1s de 70 problemas de calidad preocupantes y cientos de menor importancia. M\u00e1s a\u00fan:\u00a0Ritz-Carlton ha ganado dos veces el prestigioso Premio Malcolm Baldrige, siendo como es una empresa de servicios, , y su \u00e9xito no se debe a Six Sigma, sino a TQM (Gesti\u00f3n de la Calidad Total). En comparaci\u00f3n, Home Depot, una compa\u00f1\u00eda Six Sigma, concatena ganancias decrecientes y ha sido descrita como la que proporciona “el peor servicio de todos”, seg\u00fan la NBC.<\/p>\n

Una de las fases finales de Six Sigma son las lecciones aprendidas. \u00bfPodemos los Black Belt aprender del pasado?<\/p>\n

El atractivo de Six Sigma fue evolucionar del “humo” de la mejora continua a una cuantificaci\u00f3n espec\u00edfica de la calidad: los 3,4 defectos por mill\u00f3n de operaciones (dpmo). Este n\u00famero 3.4 fue el palo y tambi\u00e9n la zanahoria para comparar procesos y empresas competidoras. Tan irresistible fue su atractivo que muchos se subieron al carro Six Sigma sin cuestionarse absolutamente nada, pese a que el enfoque basado solo en la reducci\u00f3n de defectos hab\u00eda sido criticado duramente por el gran Deming. De hecho, muchos Black Belts se consideran a s\u00ed mismos casi como doctores en estad\u00edstica, pese a la frecuencia con que malinterpretan tanto las herramientas de c\u00e1lculo como los resultados.<\/p>\n

Puede que ese valor de solo 3,4 defectos por mill\u00f3n de operaciones parezca lo \u00faltimo en calidad. De hecho, para casi todas las empresas resulta inalcanzable, especialmente para las empresas de servicios: los humanos somos muy eficientes cuando cometemos 5 errores cada 1.000 operaciones, es decir, aproximadamente 5.000 dpmo. En Espa\u00f1a, las empresas de servicios representan el 74% seg\u00fan datos<\/a> del Ministerio de Empleo y Seguridad Social de enero de 2018. Y el porcentaje es similar en cuanto a n\u00famero de empleados. Por lo tanto, para la gran mayor\u00eda ese 3,4 dpmo no tiene sentido.<\/p>\n

Convendr\u00eda recordar que se produce un defecto cuando un producto no cumple con sus especificaciones. Hay una manera obvia de reducir el n\u00famero de defectos: cambiando las especificaciones. Con una especificaci\u00f3n m\u00e1s amplia hay menos defectos. Puede sonar est\u00fapido, pero es exactamente lo que defendi\u00f3 Bill Smith, el fundador de Six Sigma. Para Deming, el enfoque de la calidad consist\u00eda en reducir la variaci\u00f3n. Para Bill Smith cambiar la especificaci\u00f3n “influye en la calidad del producto tanto como el control de la variaci\u00f3n del proceso<\/em>“. Vaya tela. \u00bfPuede un Black Belt estar de acuerdo con esta afirmaci\u00f3n del padre del Six Sigma?<\/p>\n

Supongamos que se quiere limpiar una alfombra de 10 metros cuadrados. En la siguiente figura se
\nrepresenta la superficie sucia (el defecto) para cada nivel sigma:<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Aparentemente, el objetivo de 3,4 ppm parece absolutamente desproporcionado y fuera\u00a0del alcance de una empresa, sobre todo si es de servicios, pero conviene tener en cuenta dos aspectos, aparte del valor num\u00e9rico:<\/p>\n

    \n
  1. uno, la idoneidad del objetivo;<\/li>\n
  2. y dos, si es\u00a0alcanzable.<\/li>\n<\/ol>\n

    Los anteriores aspectos son ISO 9001 en estado puro. Si una empresa fabrica un producto compuesto por 100 componentes distintos con nivel 4\u03c3, para que el\u00a0elemento sea conforme deber\u00e1n serlo sus 100 componentes, por lo que \u00fanicamente se\u00a0fabricar\u00e1n bien a la primera el 53.64%, lo cual est\u00e1 lejos de cualquier\u00a0est\u00e1ndar competitivo y, por tanto, es necesario realizar una actividad de mejora para que los componentes se fabriquen mejor (con un\u00a0nivel sigma mayor).<\/p>\n

    Es importante resaltar que este objetivo de 3,4 ppm se aplica a defectos en los procesos\u00a0de fabricaci\u00f3n, no a unidades finales. Y en relaci\u00f3n con el segundo aspecto, las empresas pioneras en Seis Sigma\u00a0demostraron que es posible, lo cual no es tan sorprendente porque en Six Sigma todas las\u00a0herramientas van encaminadas a prevenci\u00f3n y a\u00a0incrementar el conocimiento sobre los procesos y las necesidades de los clientes. Otra cosa es que Ford lo hiciera tan rematadamente mal…<\/p>\n

    En otro apunte veremos c\u00f3mo surge hist\u00f3ricamente el “3,4” al que hemos dedicado bastante espacio. Ahora toca hablar del famoso “shift” o desplazamiento de 1,5\u03c3 de Six Sigma. Fue acu\u00f1ado por Mikel Harris (el otro cofundador de Six Sigma) midiendo la altura de pilas de discos, algo que no tiene ninguna relaci\u00f3n con los procesos. La justific\u00f3 posteriormente de forma te\u00f3rica bas\u00e1ndose en trabajos sobre la asignaci\u00f3n de tolerancias realizados por A. Bender y\u00a0D. H. Evans.<\/p>\n

    A. Bender.\u00a0\u201cBendarizing Tolerances \u2013 A simple Practical Probability Method of Handling Tolerances for\r\nLimit.Stack-Ups\u201d, Graphic Science, Diciembre de 1962.\r\nD. H. Evans.\u00a0\u201cStatistical Tolerancing,: The State of the Art, Part III: Shift and Drifts.\u201d Journal of Quality Technology,\r\nAbril 1975.<\/pre>\n
    Por las fechas de los trabajos no se puede decir que fueran\u00a0excesivamente novedosos. Ambos recomendaban aplicar un coeficiente de 1,5 a la desviaci\u00f3n\u00a0t\u00edpica del proceso calculada a corto plazo para tener en cuenta el efecto de los\u00a0desplazamientos que pudiese tener la media. Por lo tanto, el famoso y tan cacareado 1,5 no debe entenderse\u00a0como una f\u00f3rmula exacta sino m\u00e1s bien como un coeficiente de seguridad que pone de manifiesto que los controles deben ser capaces de detectar derivas del\u00a0proceso de 1.5\u03c3. Parece muy f\u00e1cil de decir, pero en la realidad no es tan sencillo: por ejemplo, la\u00a0probabilidad de que un gr\u00e1fico de medias con un tama\u00f1o de muestra de cinco\u00a0unidades detecte esta deriva en la primera muestra es solamente de un 60%.<\/p>\n
    El gr\u00e1fico siguiente muestra las (funestas) consecuencias del desplazamiento 1,5\u03c3 cuando no se entiende bien lo que se hace.<\/p>\n
    \"\"
    Fuente: Quality Digest, 5 Feb 2008<\/p><\/div>\n
    En 2003, Mikel Harry cre\u00f3 una nueva prueba completamente diferente, una suerte de “correcci\u00f3n” que acab\u00f3 siendo denominada “compensaci\u00f3n de media din\u00e1mica<\/em>“. Ininteligible, \u00bfverdad?.<\/p>\n
    \"\"
    Intento de Mikel Harry en 2003 para justificar su nueva correcci\u00f3n de 1,5.<\/p><\/div>\n
    Mikel Harry tom\u00f3 arbitrariamente la l\u00ednea rosa en la probabilidad de 99% para encontrar el valor 1,5. En realidad, como ya dijimos en otro apunte<\/a>, los gr\u00e1ficos de control no son gr\u00e1ficos de probabilidad y no se necesitaba la correcci\u00f3n.<\/p>\n
    Algunos de los fundamentos de Six Sigma pueden ser defectuosos. Mi defensa estriba en que se trata de una metodolog\u00eda que aplica el m\u00e9todo cient\u00edfico a los procesos productivos que funciona realmente bien incluso si se prescinde del 3,4 dpmo y el 1,5\u03c3. Adem\u00e1s, en un 80 por ciento es casi id\u00e9ntica a TQM. \u00bfPor qu\u00e9 entonces tantas empresas fracasan?<\/p>\n
     <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
    En otra entrada ya coment\u00e9 que, para muchos, la metodolog\u00eda Six Sigma se ha beneficiado del efecto Hawthorne, al menos en parte, lo que significa que\u00a0si se invierte suficiente dinero en ella (en cualquier metodolog\u00eda, realmente), han de esperarse al menos algunos buenos resultados a corto plazo. No deja de ser preocupante para un Master…<\/p>\n
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