Lean Six Sigma Certificacion

Revisa la historia y el origen de seis sigma, el contenido básico que necesitas aprender de la metodología previo a tu incursión en ella.

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En esta clase encontrarás los entregables por cada una de las 5 etapas de la metodología, si bien estos entregables pueden cambiar de acuerdo con la naturaleza del proyecto estos te servirán de base.

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Aquí revisaremos como entender las necesidades de tu cliente para poder transmitirlas a un lenguaje de tu organización. Como ejemplo, en un carro deportivo el cliente quiere que sea más rápido eso al lenguaje de la fábrica se puede traducir en caballos de fuerza o reducir el peso.

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Definiremos que es un proceso, que lo compone y como establecerlos correctamente.

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En los procesos existen macro procesos, que son los grandes pasos de cualquier organización,  algunos de estos pueden ser compras, ventas, producción, nómina. Supongamos el macro proceso de una organización que vende pintura es Compras -> Almacen -> Ventas -> Administración. Así también existen procesos en los que se detalle paso a paso como hacer las compras, como llevar el almaén, como hacer las ventas y la administración de la unidad.

Revisaremos como mediante diagramas de flujo mapearemos cada una de estas actividades

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En los proyectos de calidad existen puntos que son críticos para el cliente y puntos que son críticos para la organización. Si uno de estos se ve comprometido el producto incumplirá con sus funciones y causará un costo de mala calidad. Es importante tener identificados estos puntos para no incumplir.

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La regla del 80/20 en el cual se menciona que el 80% de los problemas están generados por el 20% de las partes de la organización o que el 80% de las ventas las genera el 20% de los productos es una práctica muy común que se repite con mucha frecuencia sin importar el giro de la industria.

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Revisa como realizar el análisis de paretto en el software minitab.

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Revisa como realizar el análisis de paretto en excel

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El diagrama de ishikawa, de pesaco o causa/efecto se utiliza para identificar la causa raíz de un problema mediante un análisis de los efectos. Esta herramienta se recomienda ponerla en práctica con un equipo multidisciplinario y en ocasiones hay que utilizan el método de 5Ms aun y cuando no es una obligación.

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El diagrama X-Y es un diagrama en el cual se puede ver la relación que existe entre dos variables. En la industria comúnmente se utiliza con una variable de respuesta para identificar como una variable independiente la afecta.

Ejemplo si busco la temperatura de una habitación (variable de respuesta) quiero ver como se ve afectada por las horas de sol (variable independiente )que tiene durante el día.

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El diagrama SIPOC, por sus siglas, analiza los diferentes componentes de un proceso:

Supplier | Proveedor - Identifica las partes que tendrán que entregar alguna entrada al procedimiento

Inputs | Entradas - Entradas es aquel material/producto/servicio que será transformado en el procedimiento en alguna salida -

Process | Proceso - Serie de operaciones que transforman entradas en salidas

Output | Salida -  Son los entregables que genera el proceso

Customer | Cliente - Son las partes que recibirán las salidas.

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Es fundamental entender la estadística que hay detrás de la metodología. En este video revisaremos los fundamentos de la estadística que aplica en seis sigma.

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Existen diferentes tipos de datos, continuos y discretos. Cada uno de estos datos tiene un tratamiento diferente y y existen distribuciones asociadas a cada una. Un error común es tratarlos de la misma manera siendo que hay que manejarlos de diferentes maneras.

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´La principal doctrina de la estadística en seis sigma se compone de 2 tipos diferentes de datos

Cualitativos: Considerados para categorizar cada uno, como colores, tamaños, ubicación, etc (no siguen un orden establecido)

Cuantitativos: Aquellos que son numéricos y se dividen en dos tipos de datos:

                       Discretos.- Números enteros

                       Continuos.- Números decimales

Estos datos cuantitativos se dividen en dos tipos de medidas;

                        Tendencia Central.-  Aquellos que son de posición, es decir en donde se centran los datos

                         (moda, mediana y media)

                         Dispersión.- Aquellos que son de amplitud, es decir que tanto se separa un número de otro

                          (rango, desviación estándar, varianza, rango interpercentil)

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Revisa el siguiente ejemplo en el cual aplicaremos estadística descriptiva a un conjunto de datos.

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La descripción normal es la distribución de probabilidad con mayor peso en la metodología. Esta distribución tiene como base una campana de gauss en la cual los datos se distribuyen al rededor de la media y su probabilidad de aparecer va disminuyendo conforme nos alejamos del centro.

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Revisa la segunda parte de la explicación de una distribución normal.

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Revisa la tercera parte de la explicación de una distribución normal.

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Para poder asegurar que nuestros datos siguen una distribución normal existen una serie de pruebas que podemos realizar. Minitab nos ofrece realizar este análisis de una manera muy sencilla y rápida en la cual podemos determinar con base a un valor de probabilidad si mi conjunto se distribuye de manera normal o no.

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El análisis gráfico es muy importante para poder entender el comportamiento general de un conjunto de datos. Comúnmente las personas tendemos a interpretar de mejor manera formas y colores que números en formato de tabla. Un buen análisis gráfico te permite tener un mejor entendimiento del conjunto de datos con el cual vamos a trabajar.

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Uno de los pasos que muy comúnmente las personas ignoran a la hora de realizar un proyecto de esta magnitud es validar el sistema de medición. Validar el sistema de medición consiste en asegurar que la información que estamos recopilando realmente sea verdadera, es decir si yo digo que una pieza tiene una dimensión de 10 cms hay que validar que efectivamente esa medición sea de 10, que ni el operador o el instrumento de medición introduzcan un sesgo a la medición que afecte a nuestros resultados.

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Existen dos conceptos para validar nuestro sistema de medición, la linealidad y el sesgo. Ambas hay que considerarlas a la hora de validar nuestro sistema de medición ya que la presencia de una de estas afecta directamente en nuestros resultados.

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El análisis más comúnmente usado para validar el sistema de medición. Este análisis involucra la reproducibilidad y repetibilidad de las mediciones. Estos componentes aseguran que tantas veces puedo medir una pieza y llegar a la misma respuesta y esta respuesta que tan acertada es de la medición real.

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El planteamiento de la hipótesis parte que no existe variación entre la medición real y la medición tomada así como que no existe variación entre las mediciones de los diferentes operadores. Este planteamiento se analiza mediante una prueba de hipótesis en la cual se busca que todas las variaciones sean igual a 0.

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Revisa como preparar una hoja de datos para llevar a cabo el análisis, Recuerda la aleatoriedad del orden de la toma de movimientos es importante para no introducir variación y/o sesgo.

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Revisa el siguiente ejemplo de como llevar a cabo el análisis a los datos.

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Un análisis de capacidad le permite a la organización hacer una proyección de cuantas piezas/servicios podrán estar dentro de los límites establecidos por tu cliente.

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Revisa el siguiente ejemplo en el cual se menciona como realizar un análisis de capacidad.

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La distribución binomial es un modelo estadístico que describe la probabilidad de obtener un número específico de éxitos en un número fijo de ensayos independientes, donde cada ensayo tiene solo dos resultados posibles: éxito o fracaso. Sus parámetros clave son el número de ensayos (n) y la probabilidad de éxito en un solo ensayo (p). La función de masa de probabilidad calcula la probabilidad de obtener k éxitos en n ensayos, y se expresa mediante el coeficiente binomial. Este modelo es esencial en estadística para analizar eventos binarios, como lanzamientos de monedas o resultados de pruebas, y se utiliza en diversas aplicaciones, incluyendo pruebas de hipótesis y análisis de riesgos.

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La distribución de Bernoulli es un caso especial de la distribución binomial en el que se realiza un solo ensayo o experimento con dos posibles resultados mutuamente excluyentes: éxito (generalmente denotado como 1) o fracaso (generalmente denotado como 0). La probabilidad de éxito en un solo ensayo se representa como p, y la probabilidad de fracaso es 1−p.

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La distribución hipergeométrica es un modelo estadístico que describe la probabilidad de obtener un número específico de elementos de interés en una muestra sin reemplazo, extraída de una población finita que contiene elementos de dos tipos distintos. La distribución está caracterizada por tres parámetros: el tamaño de la población total (N), la cantidad de elementos de interés en la población (K), y el tamaño de la muestra (n)

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La distribución binomial negativa modela el número de ensayos independientes y idénticamente distribuidos necesarios para obtener un número fijo de éxitos, antes de observar un número predefinido de fracasos. Sus parámetros son la probabilidad de éxito en un solo ensayo (p) y el número de fracasos deseados (r)

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Revisa el siguiente ejemplo de la distribución binomial.

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La distribución de Poisson modela la probabilidad de un número específico de eventos en un intervalo de tiempo, asumiendo que los eventos son independientes y ocurren a una tasa constante. Esta distribución es aplicada en situaciones donde se cuenta la ocurrencia de eventos raros, como llamadas telefónicas en un período fijo, y es particularmente útil cuando la tasa de ocurrencia es constante.

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La distribución uniforme es un modelo estadístico en el cual todos los valores posibles dentro de un rango tienen la misma probabilidad de ocurrir. En esta distribución, la función de densidad de probabilidad es constante, lo que significa que cada punto en el intervalo tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Es comúnmente utilizada en situaciones donde no hay razón para esperar que un valor sea más probable que otro dentro del rango, como en la generación de números aleatorios o en problemas de igual probabilidad.

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El muestreo aleatorio simple es una técnica utilizada para la validación de lotes de materia prima. Esta herramienta muestra los diferentes niveles de aceptación y de rechazo y como saber si un lote cumple estadísticamente con lo pactado con el proveedor.

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Revisa el siguiente ejemplo de como realizar un muestreo aleatorio simple.

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Una vez determinados varios planes de muestreo es de vital importancia comparar su resultado para saber cual se acomoda más a las necesidades de la organización. En este video revisaremos en minitab como podemos comparar diferentes planes de muestreo y elegir el mejor.

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Ya que hemos revisado el muestreo aleatorio, existe otro método de muestreo conocido como muestreo por atributos el cual nos permite tener otra aproximación a la hora de evaluar nuestro muestreo.

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Una prueba de hipótesis es una herramienta estadística utilizada para evaluar afirmaciones o suposiciones sobre una población en base a datos muestrales. Consiste en formular una hipótesis nula que establece una igualdad o ausencia de efecto, y una hipótesis alternativa que sugiere un cambio o efecto específico. Luego, se recopilan datos y se realiza un análisis estadístico para determinar si los resultados proporcionan suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula. Estas pruebas son fundamentales en la investigación científica, permitiendo a los investigadores tomar decisiones informadas sobre la validez de sus afirmaciones en función de la evidencia disponible.

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De acuerdo con el parámetro a evaluar existe un tipo de prueba específico. Depende del analista saber que parámetro y que condiciones evaluar para elegir el tipo de prueba que mejor se adecúe a la necesidad de la situación.

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Revisemos la siguiente prueba de hipótesis en la cual la varianza es conocida.

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Revisemos la siguiente prueba de hipótesis en la cual la varianza es desconocida.

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Revisemos la siguiente prueba de hipótesis en la cual se evalúan dos muestras y se comparan las medias de ambas.

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Revisemos la siguiente prueba de hipótesis en la cual se evalúa una proporción.

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Revisemos la siguiente prueba de hipótesis en la cual se evalúan dos proporciones.

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Revisemos la siguiente prueba de hipótesis en la cual se comparan dos observaciones a partir de un cambio realizado.

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Revisemos la siguiente prueba de hipótesis en la cual se evalúa una varianza.

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Revisemos la siguiente prueba de hipótesis en la cual se comparan dos varianzas.

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