"Lo que no se define no se puede medir. Lo que no se mide, no se puede mejorar. Y lo que no se mejora se degrada siempre". Palabras de William Kelvin y que podemos aplicar muy bien en los procesos. En la implantación de la metodología Seis Sigma, debemos de tener un sistema de medición que nos indique el camino de mejora, conocer cuál es el nivel de calidad con el que se está trabajando actualmente y que sería el punto de partida para la mejora. Para ello, resulta primordial determinar cuáles son los indicadores o métricos que vamos a estar utilizando, para que nos indiquen las mejoras que estamos alcanzando. En este vídeo, vamos a estudiar cuáles son los métricos que se usan en Seis Sigma y vamos a revisar cómo se calcula. Defecto por millón de oportunidades; esta proporción de defectos se relaciona con la probabilidad del área bajo la curva de la distribución normal estándar y su valor correspondiente en el eje Z es lo que se llama el nivel sigma. Por lo tanto, nivel Sigma es el valor de Z asociado a la probabilidad de ocurrencia de una cierta cantidad de defectos. Para calcular el valor de Sigma o las probabilidades, usamos la distribución normal estándar y para obtener el valor del área bajo la curva o las probabilidades, nos apoyaremos en la función de la distribución normal estándar en Excel. La función de Excel DISTR.NORM. ESTAND de Z es la que usaremos para el Excel en español, al cual le proporcionamos el valor en el eje Z y nos regresa el área bajo la curva desde el valor de Z hacia la izquierda y representa la probabilidad de que ocurra un evento que para nosotros es un defecto, la cual multiplicamos por un millón y nos indicará el número de defectos por millón de oportunidades. De la misma forma, la función DISTR.NORM. ESTAND.INV, le indicamos el valor de la probabilidad y nos regresará el valor de Z. Para calcular los valores numéricos de los métricos de Seis Sigma, se deben recolectar datos del proceso. Es muy importante conocer el origen de los datos, ya que además de cumplir con los requisitos estadísticos, también debemos conocer las fuentes de variación que estuvieron presentes durante la recolección. Variables como: tiempo de recolección, maquinaria, lotes de materiales, operadores deben conocerse para cada dato recolectado y, si los datos obtenidos tienen asociada pocas fuentes de variación, se dice que los datos son de corto plazo y, si los datos obtenidos están asociados a la mayoría de las fuentes de variación posibles, se dice que los datos son de largo plazo. El corto plazo y el largo plazo en Seis Sigma están relacionados con estudios de variabilidad y para simplificarlo se usan escalas en el tiempo, por lo que, si se recolectan datos de un mismo lote de materiales en una misma jornada laboral, se dice que los datos son de corto plazo, porque hay pocas fuentes de variación y si los datos obtenidos corresponden a la historia del proceso, se dice que son datos de largo plazo porque todas las fuentes de variación asociadas ya tuvieron la oportunidad de ocurrir. Seis Sigma permite una variación de 1,5 veces la desviación estándar para relacionar el corto y el largo plazo. Seis Sigma contiene distintos métodos para medir la calidad del producto y/o proceso, tales como nivel Sigma, Cpk, Ppk, y RTY. El más conocido y asociado al nombre de la metodología es el nivel Sigma, el cual asigna un valor numérico Z a la cantidad de defectos por millón de oportunidades de un producto y/o proceso el DPMO. Esto significa que mide la calidad como una función de la cantidad de defectos observados con respecto al número de oportunidades que tuvieron de ocurrir. Si los datos que tenemos son de corto plazo, entonces el nivel Sigma será de corto plazo y el valor del nivel Sigma de largo plazo será la Z de corto plazo menos 1,5. Por ejemplo, si queremos saber el número de defectos por millón de oportunidades para un nivel Sigma de seis, le restamos uno punto cinco y el valor de cuatro punto cinco lo aplicamos a la función en Excel y se lo restamos a uno y lo multiplicamos por un millón, obteniendo 3,4 defectos por cada millón de oportunidades, que es el valor que ya conocíamos para ese nivel de Sigma de seis. De la misma forma, si queremos obtener cuál es el nivel Sigma para una cantidad de 6.210 DPMOs, dividimos esta cantidad entre un millón y lo ponemos en la función de Excel "distribución normal estándar inversa" y al valor positivo le agregamos uno punto cinco y obtenemos el nivel Sigma de cuatro que tenemos ya en la tabla. Índices de capacidad de proceso. Los indicadores de capacidad de procesos son usados para medir la calidad en función del cumplimiento de las especificaciones, entendiendo que un defecto o defectuoso es un producto o medición del proceso que está fuera de especificaciones. El Cp se obtiene al dividir la diferencia de las especificaciones de límite superior, menos el límite inferior entre seis veces Sigma y se le conoce como un indicador de capacidad potencial porque solo incluye a la desviación estándar y el Cpk se obtiene al multiplicar el Cp por un factor de corrimiento de la media del proceso con respecto al valor objetivo y se le conoce como un indicador de capacidad real, ya que considera tanto la media como la desviación estándar del proceso. En Seis Sigma, se usa el índice Cpk y para un nivel de seis, el valor de Cpk es de 2,0. El valor de Cpk es un indicador asociado a los datos de corto plazo. Los valores de Pp y Ppk también son usados y en forma similar al de Cp y Cpk, pero son asociados al largo plazo. Índice de rendimiento acumulado o RTY. Cuando se obtiene un proceso con varias etapas, Seis Sigma usa un indicador general de la calidad del producto o proceso, ya que considera todos los defectos y oportunidades en todas las etapas y las acumula, mostrando lo que sucede a lo largo del proceso. RTY es el acrónimo del término Rolled Thruoghput Yield y muestra la probabilidad de que un proceso de varias etapas produzca una pieza libre de defectos. Se obtiene al multiplicar los rendimientos individuales en cada etapa. Otros dos indicadores asociados al RTY son el DPU que se refiere al número de defectos por unidad y el IPY, que es el indicador individual de cada etapa del proceso. Si tenemos tres etapas consecutivas en un proceso y sus rendimientos individuales son 0,9, 0,92 y 0,95, respectivamente, entonces el RTY del proceso se obtiene al multiplicar 0,9 por 0,92 por 0,95 y el resultado es 0,7866, que representa el valor de la probabilidad de que salga un producto libre de defectos en ese proceso al cual indicamos como RTY.
