Minitab™ paraSeis Sigma y MejoramientoContinuo

Minitab™ para Seis Sigma y Mejoramiento Continuo

Omar Mora Noviembre 1ero, 2007 Blackberry&CrossÂŽ Representante oficial de Minitab Inc.

MINITAB Software Estadístico Desarrollado en Penn State, EE.UU, en 1972 Inició como un paquete académico Empleado para educar en estadística aplicada 1era Versión para PC se publica en 1983 Actualmente se comercializa la versión 15

Minitab Inc.: La Compañía Fundada como empresa en 1985 Minitab Ltd 1995 – UK Minitab SARL 1998 – Francia Minitab Pty 2007 -- Australia Minitab Partners, alrededor de todo el mundo (Blackberry & Cross® en Centroamérica)

Seis Sigma & Minitab Minitab Software Estadístico se popularizó en el sector empresarial por sus excelentes capacidades y precio accesible.

En los 90`s se define un fuerte enfoque al desarrollo de herramientas para ingeniería de calidad, como parte de las características estratégicas del software.

General Electric® adopta MINITAB Statistical Software como su herramienta predilecta en sus programas de entrenamiento Seis Sigma, a mediados de los 90´s.

En la actualidad MINITAB ofrece otras herramientas para mejoramiento de procesos como: • Quality Trainer • Quality Companion

Seis Sigma y Software Software fácil-de-usar permite a más personas acceder a herramientas estadísticas, y contribuye a disminuir el temor a la estadística como tal.

“Creo que para lograr un programa Seis Sigma exitoso, los practicantes deben tener un buen y versatil software estadístico fácilmente disponible” Forrest Breyfogle III

(traducción de Blackberry&Cross)

Seis Sigma: Entrenamiento Hay mucho que enseñar en un entrenamiento Seis Sigma Estadística y el uso de un software son solo parte de todo el conocimeinto.

Es nececesario entender que para usar un software estadístico, el entusiasta que lo quiera usar debe ser competente en estadística.

Igualmente, es fundamental caer en la cuenta que una persona experta en estadística debe recibir entrenamiento en el software que elija, para poder obtener el mayor beneficio posible.

Seis Sigma & MINITAB: acople arm贸nico Es necesario entender el concepto verdadero de Seis Sigma, y sus diferentes aristas.

Resulta de la conjunci贸n de (Metodolog铆as + Herramientas + Estructura) de mejoramiento donde se obtienen los verdaderos beneficios.

MINITAB Statistical Software, y otras herramientas de Minitab Inc., ayudan en el proceso de an谩lisis, mejoramiento y control en las iniciativas de mejoramiento continuo.

Seis Sigma: en breve Seis Sigma es una disciplina que involucra el uso de herramientas analíticas “blandas” y herramientas estadísticas dentro de una metodología estructurada, que pretende ganar un conocimiento profundo del proceso y de las causas de su variabilidad para poder implementar soluciones que consigan mejorar el desempeño de productos/servicios por encima de la competencia, a niveles de no más de 3.4 defectos por millón de oportunidades.

El valor verdadero de Seis Sigma es la capacidad para orquestar los procesos de mejoramiento continuo, armonizando metodologías, herramientas y estructuras.

Esta fuera del alcance de este documento profundizar en aspectos relacionados con la historia, desarrollos, mitos de Seis Sigma.

Fuente: Blackberry&Cross

Enfoque Sistemático para el mejormiento continuo

Vehículo de Implementación

Herramientas

Metodología

Tipo de Actividades

SEIS SIGMA: Integración de una Tipología de Mejoramiento Continuo

Seis Sigma y Variabilidad Es importante entender que la variabilidad de los procesos es eI ofensor más taimado y dañino del desempeño, y es justamente esa variabilidad la que se pretende mitigar o eliminar con el mejoramiento continuo.

La variabilidad puede ser medida, analizada, mejorada y controlada. Es aquí donde MINITAB entra en acción.

Seis Sigma: Ejemplos Clásicos A manera de ejemplo, ¿Qué significa un proceso Seis Sigma? ¿Es 99% suficiente?

¿Y si es 99.9996%? (es decir 6sigma)

20,000 cartas perdidas por hora

7 cartas perdidas por hora

15 minutos diarios de agua no potable

1 minuto de agua no potable cada siete meses.

5,000 cirugías mal ejecutadas por semana

1.7 cirugías incorrectas cada semana

2 despegues/aterrizajes fallidos por día

1 despegue/aterrizaje fallido cada cinco años

200,000 prescripciones incorrectas por año

68 prescripciones incorrectas por año

Nota: estos datos se estimaron en el comportamiento de fenómenos en EE.UU, y no necesariamente aplican a su país, dada la cantidad de cada evento que suceda por unidad de tiempo.

Mapa de Variabilidad

Fuente: Blackberry&Cross www.sixsigmacostarica.com

Seis Sigma: Herramientas Estadísticas

Fuente: Blackberry&Cross

Todas estas herramientas, y más, están contenidas en MINITAB 15

Seis Sigma: Otras Herramientas

Fuente: Blackberry&Cross

Gran cantidad de estas herramientas se pueden acceder en MINITAB Quality Companion 2

Seis Sigma: Decisiones Basadas en Datos

Estudio Lógico

Gran cantidad de empresas fallan en sus proyectos, al no abordar el problema en sus dimensiones de estudio, apropiadamente.

Estudio Experimental

Estudio Numérico (Estadístico)

Fuente: Blackberry&Cross

Estadística: cuestionando el análisis lógico ¿Cuál de estos países tiene la mortalidad infantil más alta?

Turquía Vs. Sri Lanka Tailandia Vs. Sudáfrica Polonia Vs. Corea del Sur Malasia Vs. Rusia Vietman Vs. Paquistán

Fuente: Hans Rosling

Estadística: cuestionando el análisis lógico ¿Cuál de estos países tiene la mortalidad infantil más alta?

Turquía Vs. Sri Lanka Tailandia Vs. Sudáfrica Polonia Vs. Corea del Sur Malasia Vs. Rusia Vietman Vs. Paquistán

Fuente: Hans Rosling

Seis Sigma y MINITAB en Industria Industrias • • • • • • • • • • •

Automóviles Financieras Manufactura Médica Hospitales-Salud Farmaceúticas Químicas Mercadeo/Ventas Seguros Electrónica Alimentos y Bebidas Manufactura en general

MINITAB en el Mundo GE Company Toshiba American Express Ford Motor Company Avery Dennison Corp.

Air Nippon 3M Samsung

Caterpillar Du Pont Honeywell Owens Corning Nissan Posco Sanyo Lear

MINITAB en Centroamérica Hospira Bridgestone/Firestone BAC-Credomatic Align Technologies ITCR EARTH IREX Corbana Sykes Coca Cola Gildan Grupo Beta CYTYC

Laica Baxter HP Bourns-Trimpot TRCH Florida Bebidas Elcatex Panduit Eaton Rawlings Secretaría Seguridad Honduras Boston SCI

¿Qué se usa más?

Pregunta frecuente:¿Cuáles herramientas son las que se usan más?

Depende de su problema, de su capacidad de definición, medición y análisis.

Diferentes industrias hacen uso exhaustivo de diferentes herramientas

DMAIC: Modelo Define – (Definir) ¿Cuál es el problema? ¿Cuáles son las necesidades del cliente?

Measure – (Medir) ¿Qué tan mal estamos?

Analyze –(Analizar) ¿Cuáles son las fuentes de variabilidad y desperdicio?

Improve – (Mejorar) Hacer los cambios Control – (Controlar) Cambio Permanente, desempeño sostenido

Definir: Algunas ayudas de MINITAB Determinar el proceso a mejora Identificar el problema Identificar su cliente Herramientas Blandas

Herramientas Estadísticas

Mapa de Proceso y VSM

Diagrama de Pareto

Diagrama Gantt Diagrama CTQ QFD Cause and Effect Diagram

Estadística Descriptiva Graficación Variada

Medir: Algunas ayudas de MINITAB Verificar el sistema de Medición (MSA Detrminar el alcance del problema Identificar y medir las Entradas-Salidas Herramientas Blandas

Herramientas Estadísticas

Matriz C&E

Análisis de MSA (Gage R&R, Sesgo, Linealidad, etc.)

QFD FMEA

Análisis de Capacidad Gráficos de Control

Analizar: Algunas ayudas de MINITAB Filtrar posible causas Identificar fuentes de variabilidad Configurar conclusiones Herramientas Blandas

Herramientas Estadísticas

Mapa de Ideas

Estadística Inferencia

Sistemas de Votación

Regresión

Diagrama de Árbol

ANOVA

Mejorar: Algunas ayudas de MINITAB Identificar qué mejoramientos implementar Determinar configurar óptimas de proceso Confirmar resultados Herramientas Blandas

Herramientas Estadísticas

Matriz de Idoneidad

DOE Factorial

Sistema de Votación

DOE Mezclas

Matriz de priorización

MANOVA GLM

Control: Algunas ayudas de MINITAB Mantaner las ganacias Sostener el desempeño

Herramientas Blandas

Herramientas estadísticas

Plan de Control

Gráficos de Corrida

Plan de Auditoría

Gráficos de Control Análisis de Confiabilidad

Ejemplos de Aplicaciones Proceso de Aprobación de Crédito: Tiempo-Costo.

Mapas de Proceso, Paretos, Gráficos de Control, C&E, Regresión Nominal Logística, Binaria Logística.

Ejemplos de Proyectos: Servicios En Banca (a nivel mundial) Información de cuentas, incorrecta Manejo de colas Exactitud en lectura de Retrasos en pagos en-líneaLate payments using online banking • Administración de centros de soporte (call center) • ATM • • • •

– Perfil de: – – – –

Tiempo muerto Transacciones Errores Localiaciones

Ejemplos de Proyectos: Manufactura Mejoramiento del desempeño de la conductiva elétrica de un componente en un “marca-pasos”.

Análisis de curva de vida en metales preciosos Diseño experimental por mezclas para encontrar la combinación óptima: • • • •

Alimentos y Bebidas Concreto-Asociados Químicos Aleaciones

Ejemplos Proyectos: Recursos Humanos Seis Sigma y MINITAB en RR.HH en una empresa: • Beneficios y nómina (variabilidad) • Causas y efectos de: – – – –

ausentismo accidentes laborales satisfacción del cliente Rotación de personal

• Elementos de mejora para el aprendizaje y retención de información

Algunas Ilustraciones: MINITAB 15 Boxplot of Cost

Supericie de Respuesta para Costo Vs. Temp, Calidad

Matrix Plot of Cost, Yield 44

46

48 36

36

32

Cost Cost

33

180

28

120

Cost 60

30

48

200 0

46

175 Temp

Yield

44 46

150

44

48 Cal i dad

Catalyst

200

150

A

200 B

28

Summary for Cost

P -Va lu e Me a n

3 1 .8 9 3

StDe v

2 .9 7 8

Va ri a n ce Sk e wn e ss Ku rto si s N

8 .8 7 1 -0 .5 7 5 2 5 7 16

Mi n i m u m

2 7 .5 3 1

1 st Qua rtil e

2 9 .5 9 1

Me d i a n

3 1 .3 9 8

3 rd Qu a rti l e

3 4 .2 3 9

Ma xi m u m

3 7 .4 2 6

30

32

34

36

3 0 .3 0 6

3 3 .4 8 0

3 3 .4 5 1

9 5 % Co n fid e nce Inte rv a l fo r S tDe v 2 .2 0 0

1

36 33 30

Cap ab ility Histog ram

LSL USL

UCL=35.888 _ _ X=31.893

S p e ci fi ca ti o n s L SL 28 USL

LCL=27.898 R Ch art

30

4 .6 1 0

Normal Prob Plot AD: 0 .2 3 0 , P : 0 .7 6 7

UCL=6.940 5.0

_ R=2.124 LCL=0

2.5 0.0 1 2 3 4 5 6 7 8

20

30

Values

Mean

20 150

Median 30.0

31.5

33.0

175 Temp

200

36

S tDe v

32 28 2.0 4.5 7.0 Sample

40

Cap ab ility Plot

Last 8 S u b g rou p s 95% Confidenc e Intervals

32

2 6 2 8 3 0 3 2 3 4 3 6 38

1 2 3 4 5 6 7 8

40

9 5 % Co n fi d e n ce Inte rv a l fo r Me d i a n 3 0 .0 1 4

36

Xb ar Ch art Cost < 28 28 – 30 30 – 32 32 – 34 34 – 36 > 36

0 .4 5 9 9 8 2

9 5 % Co n fid e nce Inte rv a l fo r Me a n

28

50

0 .2 3 0 .7 6 7

Time

A-S q ua re d

32

Process Capability Sixpack of Cost

Contour Plot of Cost vs Time, Temp An d e rso n-Da rl i n g No rm a l ity Te st

Sample Mean

150

Sample Range

27 Temp

Wi th i n 1 .8 8 3 1 7

Cp

0 .3 5

Cp k

0 .0 2

W i thi n S tDe v Pp Ov e ra l l P p k Cp m

S p e cs

Ov e ra l l 2 .9 7 8 4 6 0 .2 2 0 .0 1 *

Algunas Ilustraciones: MINITAB 15 Supericie de Respuesta para Costo Vs. Temp, Calidad

180 120 Cost

60 195

0 180 42

165 44

46

Calidad

48

150

Temp

Algunas Ilustraciones: MINITAB 15 Process Capability Sixpack of Cost Xbar Chart Sample Mean

36

Capability Histogram

1

LSL

UCL=35.888

USL

S pecifications LS L 28 U S L 32

_ _ X=31.893

33 30

LCL=27.898 1

2

3

4

5

6

7

8

26

28

30

R Chart Sample Range

34

36

38

Normal Prob Plot A D : 0.230, P : 0.767

UCL=6.940 5.0 _ R=2.124

2.5 0.0

LCL=0 1

2

3

4

5

6

7

8

25

Last 8 Subgroups Within S tD ev 1.88317 Cp 0.35 C pk 0.02

32 28 2

4

6 Sample

30

35

40

Capability Plot

36 Values

32

8

Within O v erall S pecs

O v erall S tD ev 2.97846 Pp 0.22 P pk 0.01 C pm *

Algunas Ilustraciones: Quality Companion 2

Algunas Ilustraciones: Quality Companion 2 VAR

Interfase Empresarial

Crystal Ball Representaci贸n Comercial

MINITAB

Mind Manager

World Class Manufacturing Associates

GOAL-QPC

BlackberryCross WEB

Publicaciones

Bravo&Sanchez

PQ Systems

Software & Web Project Management Tools

Six Sigma Costa rica.com

BB+C Press

Qui茅nes somos?

CLES.com

Affinity

Cause

Cause

Affinity

Effect

Effect

Cause

Cause Affinity

Affinity

Algunas Ilustraciones: Quality Companion 2

Aplicaciones en boga Servicios: • Estadística Multivariada para perfil de clientes, segmentación de mercados, campañas de ventas.

• Configuración y análisis de riesgo (incertidumbre) • Modelos regresivos (binarios logísticos, nominales logísticos) • Análisis de Series de tiempo

Manufactura: • • • • •

Estadística descriptiva e inferencial DEX Básico DOE Factorial DOE “Split-plot” GLM

MINITAB y Mejoramiento Continuo Comprobado desempeño de alto nivel a nivel mundial Alineado con disciplinas de mejoramiento continuo como Seis Sigma Soluciones Integrales (MINITAB 15, Quality Companion, Quality Trainer) Soporte técnico especializado y gratuito Entrenamiento y “Mentoring”

¿Quiere más información sobre Seis Sigma y MINITAB?

www.minitab.com

(un servicio web apoyado por Blackberry&Cross)

GRACIAS

Referencias (1) (2)

(3)

(4) (5) (6) (7) (8) (9) (10)

Brook Quentin, Six Sigma and Minitab. A complete toolbox guide for all Six Sigma Practitioners-. QSB Consulting Ltd. 2006.

Berenson, M y Levine D. Estadística básica en Administración. Prentice Hall Hispanoamericana 4ta Edición, 1992 (referenciado por Maris, Stella.Estadística aplicada a los negocios utilizando Microsoft Excel. MP Ediciones, 2005).

Harnett, D y Murphy, J. Introducción al Análisis Estadístico, Addison-Wesley Iberoamérica 1987 (referenciado por Maris, Stella.Estadística aplicada a los negocios utilizando Microsoft Excel. MP Ediciones, 2005).

Montgomery, Douglas. Probabilidad y Estadística Aplicadas a la Ingeniería.

Limusa-Wiley.2da Edición, 2006.

Gómez, Miguel. Elementos de Estadística Descriptiva. Editorial UNED.Tercera Edición, 1999.

Wortman, Bill et al. Certified Quality Engineer Primer. Quality Council of Indiana, 2005.

Mathews, Paul. Design of Experiments with MINITAB. ASQ Press.2005.

MINITAB HELP database Bases de datos de ejemplos y figuras de Blackberry&Cross S.A Gygi, Craig et al. Six Sigma Workbook for Dummies. Wiley Publishing Inc. 2006

Aclaraciones Este documento utiliza material contenido en MINITAB 15 y MQC 2.0. Todos esos ejemplos son propiedad de MINITAB Inc. Blackberry&Cross es representante de MINITAB para Centroamérica.

Esta obra pretende funcionar como un complemento didáctico para todos aquellos usuarios de MINITAB 15 y MQC 2.0, que son hispano-parlantes, y como una guía para los representantes de MINITAB en América Latina.

No es el propósito de este documento ser un libro en estadística, mejoramiento continuo o similar, ni tampoco pretende este material reemplazar el entrenamiento certificado de MINITAB Inc., el cual se recomienda grandemente.

Este documento tiene como base el original en inglés “Six Sigma Using MINITAB Tools”, desarrollado por el Dr.Scott Kowalski, International Technical Trainer de Minitab Inc. Blackberry&Cross ha elaborado este documento de buena fe, y el contenido de este documento no es original de Minitab Inc. El usuario, lector o quien utilice este documento libera a Blackberry&Cross S.A y Minitab Inc., de toda responsabilidad por acciones tomadas sobre la base de la interpretación del contenido de este documento. El usuario acepta usar este documento “como se ofrece”.

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