Comienza Ya. Es Gratis
ó regístrate con tu dirección de correo electrónico
Rocket clouds
Seis Sigma por Mind Map: Seis Sigma

1. Anonimo. (21 de 03 de 2019). Wikipedia. Recuperado el 11 de 04 de 2019, de DMAIC - Wikipedia, la enciclopedia libre Ivan, M. (11 de 01 de 2019). e-formacion. (M. Ivan, Editor) Recuperado el 10 de 04 de 2019, de https://eformacion.gnomio.com/mod/page/view.php?id=3440 Ivan, M. (17 de 01 de 2019). e-formacion. (M. Ivan, Editor) Recuperado el 10 de 04 de 2019, de https://eformacion.gnomio.com/mod/page/view.php?id=3451 Ivan, M. (10 de 04 de 2019). e-formacion. Obtenido de https://eformacion.gnomio.com/mod/book/view.php?id=3464 Ivan, M. (10 de 04 de 2019). e-formacion. Obtenido de https://eformacion.gnomio.com/mod/book/view.php?id=3464&chapterid=404 Ivan, M. (10 de 04 de 2019). e-formacion. Obtenido de https://eformacion.gnomio.com/mod/book/view.php?id=3464&chapterid=405 Ivan, M. (10 de 04 de 2019). e-formacion. Obtenido de https://eformacion.gnomio.com/mod/book/view.php?id=3464&chapterid=406 Ivan, M. (10 de 04 de 2019). e-formacion. Obtenido de https://eformacion.gnomio.com/mod/book/view.php?id=3464&chapterid=407 Ivan, M. (10 de 04 de 2019). e-formacion. Obtenido de https://eformacion.gnomio.com/mod/book/view.php?id=3464&chapterid=408 Ivan, M. (10 de 04 de 2019). e-formacion. Obtenido de https://eformacion.gnomio.com/mod/book/view.php?id=3464&chapterid=409 Salas, M. I. (10 de 04 de 2019). e-formacion. Obtenido de https://eformacion.gnomio.com/mod/book/view.php?id=3481 Salas, M. I. (10 de 04 de 2019). e-formacion. Obtenido de https://eformacion.gnomio.com/mod/book/view.php?id=3481&chapterid=411 Salas, M. I. (10 de 04 de 2019). e-formacion. Obtenido de https://eformacion.gnomio.com/mod/book/view.php?id=3481&chapterid=412 Salas, M. I. (02 de 04 de 2019). e-formacion. Recuperado el 10 de 04 de 2019 Sigma, S. (11 de 04 de 2019). Capacitacion y certificacion. Obtenido de https://www.sixsigmaespanol.com/dmaic-step-five/ Sigma, S. (10 de 04 de 2019). Capcitacion y certificacion . Obtenido de https://www.sixsigmaespanol.com/dmaic-step-four/ Sigma, S. (11 de 04 de 2019). Six Sigma. Obtenido de https://www.sixsigmaespanol.com/dmaic-step-three/

2. Caracteristicas

2.1. Objetivo

2.1.1. Identificar proyectos de mejora dentro de la organización que cumplan con las características del concepto seis sigma.

2.2. ¿Qué es?

2.2.1. Una Métrica

2.2.1.1. Es un estándar para medir la capacidad que tiene el proceso para cumplir los requisitos del cliente.

2.2.2. Una Filosofía

2.2.2.1. Se sustenta en el concepto de mejorar procesos

2.2.3. Una Meta

2.2.3.1. Lograr solo 3.4 defectos por millon

2.2.4. ¿Quienes utilizan Seis Sigma?

2.2.4.1. Empresas comprometidas con la satisfacción del cliente en la entrega oportuna de productos y servicios, libres de defectos y a costos razonables.

2.2.5. Una metodologia

2.2.5.1. Es un procedimiento con sustento estadístico.

2.2.6. Una estrategia de negocio

2.2.6.1. Reducción de costos por medio de la satisfacción del cliente

2.3. Su filosofía se sustenta en disminuir la variabilidad de los procesos. Puede ser aplicado no solo a procesos industriales, sino tambien en procesos transaccionales y comerciales de cualquier tipo.

2.4. Fundamentos

2.4.1. Se basa en la importancia de reducir la variación, los defectos y los errores en los procesos para minimizar los costos e incrementar los márgenes de ganancia

2.5. Estructura humana

2.5.1. Campeones (Champions)

2.5.1.1. Son los directores de área quienes proveen la dirección estratégica y recursos para apoyar a los proyectos por realizar.

2.5.2. Maestros Cinta Negra (Master Black Belt)

2.5.2.1. Personal seleccionado y capacitado, que ha desarrollado actividades de Cinta Negra y coordinan, capacitan y dirigen a los expertos Cinta Negra en su desarrollo como expertos Six Sigma

2.5.3. Cintas Negras (Black Belt)

2.5.3.1. Expertos técnicos que generalmente se dedican a tiempo completo a la metodología Six Sigma

2.5.4. Cintas Verdes (Green Belts)

2.5.4.1. Expertos técnicos que se dedican en forma parcial a actividades de Six Sigma

2.6. Links

2.6.1. e-Formacion: Ingresar al sitio

2.6.2. e-Formacion: Ingresar al sitio

2.6.3. https://eformacion.gnomio.com/mod/book/view.php?id=3464&chapterid=403

2.6.4. https://eformacion.gnomio.com/mod/book/view.php?id=3464&chapterid=404

2.6.5. https://eformacion.gnomio.com/mod/book/view.php?id=3464&chapterid=405

2.6.6. https://eformacion.gnomio.com/mod/book/view.php?id=3464&chapterid=406

2.6.7. https://eformacion.gnomio.com/mod/book/view.php?id=3464&chapterid=407

2.6.8. https://eformacion.gnomio.com/mod/book/view.php?id=3464&chapterid=408

2.6.9. e-Formacion: Ingresar al sitio

2.6.10. https://eformacion.gnomio.com/mod/book/view.php?id=3481&chapterid=412

2.6.11. e-Formacion: Ingresar al sitio

2.6.11.1. https://eformacion.gnomio.com/mod/book/view.php?id=3481&chapterid=411

2.6.12. DMAIC - Wikipedia, la enciclopedia libre

2.6.13. Paso 3 DMAIC

2.6.14. Paso 4 DMAIC

2.6.15. Paso 5 DMAIC

2.7. Formato APA

3. 1. Definir

3.1. en esta fase se sientan las bases entre las que se encuentran:

3.1.1. El equipo

3.1.2. La descripcion del problema

3.1.3. EL métrico del problema

3.1.4. Impacto financiero

3.1.5. Planeación

3.2. Definición del problema

3.2.1. Se recomienda utilizar conceptos opeeracionales

3.2.2. Debe de tener un significado común para todos los involucrados

3.2.3. No incluye causas de deficiencia

3.2.4. No contiene acciones probables y solocione

4. 2.Medir

4.1. Es la asignación de valores a materiales o procesos que representen relaciones entre ellas con respecto a propiedades particulares mediante la comparación con una estándar establecido.

4.2. un sistema de medicion es el conjunto de operaciones, procedimientos, instrumentos, softwear y personal utilizado para cuantificar las caracteristicas que serán evaluadas.

4.3. Evaluación del sistema de medición.

4.3.1. Discriminación

4.3.1.1. Es el tamaño mas pequeño de la categoria de los valores en el rango de medición del instrumento. la resolucion de un sistema de medici´n debe ser 1/10 de la variacion del proceso medida 6 sigma.

4.3.2. Precision

4.3.2.1. Esta relacionada con la variación o dispersión de los datos es el caso en el que los tiros están separados unos de otros.

4.3.3. Exactitud

4.3.3.1. Se relaciona con la posición de los datos con respecto a un objetivo esto es los disparos que dan en el blanco.

4.4. Evaluación de exactitud

4.4.1. Sesgo

4.4.1.1. Es la diferencia entre el promedio observado de las mediciones y el promedio maestro de las mismas partes.

4.4.2. Estabilidad

4.4.2.1. Es la variación en las mediciones obtenidas en la misma parte cuando una característica se mide en un periodo de tiempo extendido

4.4.3. Linealidad

4.4.3.1. Es la diferencia de los valores de sesgo de un instrumento a través del rango esperado del instrumento

4.4.4. Un valor de referencia, master, patrón o estándar

4.4.5. Correlación

4.4.5.1. Es la asociación lineal de dos variables me este caso dos sistemas diferentes de medición

4.5. Evaluación de sesgo

4.5.1. Fundamento estadistico

4.5.1.1. El valor del patrón y la lectura debe ser igual es decir: LEctura del patrón - patrón= 0

4.5.2. Requerimientos

4.5.2.1. Un operador

4.5.2.2. Un gage

4.5.2.3. Al menos 10 lecturas aleatorias del estándar

4.5.3. Posibles Causas

4.5.3.1. Error en el master o valor de referencia

4.5.3.2. Instrumento hecho para dimensiones equivocadas

4.5.3.3. Instrumento midiendo la característica equivocada

4.6. Evaluación de Linealidad

4.6.1. Fundamento de linealidad

4.6.1.1. Se requiere que el sesgo sea igual a lo largo del instrumento

4.6.1.2. Una recta queda definida por la ecuación Y=mx+b

4.6.2. Requisitos

4.6.2.1. Un operador

4.6.2.2. Un gage

4.6.2.3. Al menos 5 patrones a lo largo del rango del Gage

4.6.2.4. Al menos 10 lecturas del Gage en cada uno de los patrones

4.6.2.5. Aleatoriedad en la toma de lecturas

4.6.3. Posibles causas

4.6.3.1. EL instrumento necesita calibración

4.6.3.2. Instrumento, equipo o dispositivo desgastado

4.6.3.3. Mantenimiento deficiente - aire, energía eléctrica, hidráulica, filtros, corrosión, oxidación, limpieza-

4.6.3.4. Masters desgastados o dañados.

4.7. Evaluación de la Precisión

4.7.1. Variación

4.7.1.1. La variación total de un proceso esta dada por la suma de la variación del proceso mas la variación del sistema de medición la cual solo debe aportar el 10%.

4.7.2. Repetibilidad

4.7.2.1. La variación en las mediciones obtenida con un instrumento de medición cuando se use varias veces por un evaluador y midiendo la misma característica y sobre la misma parte

4.7.3. Reproducibilidad

4.7.3.1. La variación en el promedio de las mediciones hechas por diferentes evaluadores usando el mismo equipo de medición cuando se mide la misma característica y sobre la misma parte.

4.7.4. técnicas estadísticas estudios R y R

4.7.4.1. Los estudios de repetibilidad y reproducibilidad se realizan de forma conjunta y se basan en la evaluación estadística de las dispersiones de los resultados, ya sea en forma de rango estadístico o su representación como varianzas o desviaciones estándar.

4.7.4.2. Rango

4.7.4.2.1. Metodo rapido y sencillo

4.7.4.2.2. No descompone en repetibilidad y reproducibilidad

4.7.4.3. Promedio y Rango

4.7.4.3.1. Este método permite una estimación tanto de repetibilidad como reproducibilidad, sin embargo, no permite conocer la interacción entre la repetibilidad y la reproducibilidad o entre el instrumento y el operador

4.7.4.4. ANOVA

4.7.4.4.1. ventajas

4.7.4.4.2. Desventajas

4.8. SIPOC

4.8.1. es un diagrama de flujo a alto nivel y, a su vez, es el primer paso para la realización de un diagrama de flujo detallado (flujograma de proceso). Permite visualizar los pasos secuenciales de un proceso definiendo claramente sus entradas, salidas, proveedores y clientes. Recoge detalles importantes sobre el inicio y el final del proceso. Es una herramienta de gran utilidad para identificar el proceso a investigar en la primera etapa de la metodología DMAIC

4.9. Mapeo de Proceso

4.9.1. o es la base del proyecto. Además de fijar el alcance del proyecto, sirve como guía de trabajo en todas las fases del proyecto. Es una entrada para las herramientas causa & efecto, el siguiente paso en la fase de medición y una base para el plan final de control. Además, las diversas revisiones del mapa de proceso muestran el progreso del proyecto a través del tiempo.

4.10. Herramienta Causa y Efecto

4.10.1. El diagrama de espina de pescado y la matriz de C&Eson las herramientas siguientes en la caja de herramientas del proceso de lluvia de ideas. Puesto que la matriz de C&Ees la entrada esencial al AMEF, la terminación de una matriz exacta hace la comprensión del AMEF mucho más fácil.

5. 3. Analizar

5.1. ANOVA

5.1.1. Es un método estadístico que pone a prueba la igualdad de dos o más medias poblacionales comparando las varianzas entre muestras con respecto a la que existe dentro de las muestras

5.1.2. Conceptos básicos estadisticos

5.1.2.1. Población

5.1.2.1.1. Elementos de interés del investigador.

5.1.2.2. Muestra

5.1.2.2.1. Subconjunto de la población

5.1.2.3. Parámetro

5.1.2.3.1. Cuantificación de una característica de la población

5.1.2.4. Estadístico

5.1.2.4.1. Cuantificación de una característica de la muestra

5.1.3. Estadística Inferencial

5.1.3.1. Rama de la estadística que conjunta conceptos de estadística y probabilidad con el fin de determinar el valor del parámetro de una población mediante la información proporcionada por una muestra

5.1.4. Conceptos básicos

5.1.4.1. Varianza

5.1.4.1.1. Es el valor promedio de las diferencias al cuadrado de una serie de datos con respecto a su media.

5.1.4.2. Distribución de probabilidad

5.1.4.2.1. Es una representación gráfica de la probabilidad de los resultados esperados en un experimento.

5.1.4.3. Distribución de fisher

5.1.4.3.1. Es una distribución de probabilidad que me indica el cociente de dos varianzas, esto es útil para determinar la igualdad de estas varianzas.

5.1.4.4. Grados de libertad

5.1.4.4.1. Para un conjunto de datos es el número de valores muestrales que pueden variar después de que ciertas restricciones hayan sido impuestas a todos los valores.

5.1.4.5. Intervalo de confianza

5.1.4.5.1. Es un rango de valores usados para estimar el valor verdadero del parámetro de la población

5.1.4.6. Nivel de confianza

5.1.4.6.1. Es la probabilidad que existe de atrapar el parámetro de la población dentro de un rango se expresa como 1- alpha por lo que alpha se relaciona con la probabilidad de no atraparlo

5.1.4.7. Prueba hipotesis

5.1.4.7.1. Método estadístico para inferir sobre el parámetro de una población mediante la afirmación o rechazo de un enunciado soportado por evidencia estadística

5.2. En esta etapa se lleva a cabo el análisis de la información recolectada para determinar las causas raíz de los defectos y oportunidades de mejora. Posteriormente se tamizan las oportunidades de mejora, de acuerdo a su importancia para el cliente y se identifican y validan sus causas de variación.

5.2.1. Esto abarca el reconocimiento de por qué las deficiencias son producidas, mediante la determinación de las variables cruciales que son aptas para generar la variación del proceso.

5.2.1.1. Un error muy frecuente que las personas tienen acerca de la metodología Six Sigma, es pensar que el proceso DMAIC requiere demasiado tiempo para lograr mejoras. La realidad es que “éxitos rápidos” se descubren a menudo en las etapas tempranas del proyecto.

5.2.1.1.1. En la mayoría de los casos se establecen estas mejoras antes de la fase de Analizar. Los principales avances no pueden ocurrir hasta que los datos relacionados con el proceso son analizados. Esto es cuando se producen las revoluciones. Los métodos de análisis utilizados en Six Sigma están diseñados para exponer las resoluciones más problemáticas.

6. 4. Mejorar

6.1. DOE

6.1.1. Experimento

6.1.1.1. Prueba o serie de pruebas en la que se hacen cambios deliberados en las variables de entrada de un proceso o sistema para observar e identificar cualitativa y cuantitativamente las razones de los cambios que pudiera observarse en la respuesta o variable de salida.

6.1.2. Aplicaciones

6.1.2.1. Determinar las principales causas de variación en la respuesta.

6.1.2.2. Encontrar las condiciones experimentales con las que se consigue un valor extremo en la variable de interés o respuesta

6.1.2.3. Comparar la respuestas en diferentes niveles de observación de variables controladas.

6.1.3. Terminología

6.1.3.1. Respuesta

6.1.3.1.1. Variable cuantitativa que cambia a los ajustes en los valores de los factores o variables de entrada

6.1.3.2. Factor

6.1.3.2.1. Cualquier influencia que afecta a la variable de respuesta, esta puede ser cuantitativa o cualitativa

6.1.3.3. Niveles de un factor

6.1.3.3.1. Estado categoría o cuantificación de un factor.

6.1.3.4. Tratamiento

6.1.3.4.1. Combinación de varios niveles de los diferentes factores involucrados en el experimento

6.1.4. Variación

6.1.4.1. Todos los procesos tienen variación pero ¿Qué tanta variación es aceptable?

6.1.4.2. Tipos de Variación

6.1.4.2.1. Variación sistemática y planificada

6.1.4.2.2. Variación Típica

6.1.4.2.3. Variación sistémica no planificada

6.1.5. Estrategias

6.1.5.1. Réplicas

6.1.5.1.1. Es la repetición de el tratamiento o experimento básico.

6.1.5.2. Aleatorización

6.1.5.2.1. Esto es la asignación de los materiales experimentales como el orden de las corridas o tratamientos deben de seguir un orden al azar.

6.1.5.3. Bloques

6.1.5.3.1. Mejora la precisión de la comparación entre los factores de interés. Reduce o elimina la variabilidad por factores perturbadores

6.1.5.4. Pautas para un diseño de experimentos

6.1.5.4.1. Identificación y exposición del problema

6.1.5.4.2. Elección de los factores niveles y rangos

6.1.5.4.3. Sleccionar la variable de respuesta

6.1.5.4.4. Elección del diseño experimental

6.1.5.5. Identificación y exposición del problema

6.1.5.5.1. Definir el objetivo del proyecto

6.1.5.5.2. Formular el enunciado (5W´s, 2H), DFP

6.1.5.6. Elegir la variable de respuesta

6.1.5.6.1. Identificar el tipo de dato de la variable y determinar la exactitud y precisión del sistema de medición de esta variable seleccionada

6.2. Se diseñan soluciones que ataquen el problema raíz y lleve los resultados hacia las expectativas del cliente. También se desarrolla el plan de implementación.

6.2.1. Ahora, en la fase de Mejorar el grupo puede determinar nuevas soluciones innovadoras de mejora. La mayoría de los casos de pruebas de procesos básicos y la simulación proporcionan al grupo grandes logros en esta etapa.

6.2.1.1. El grupo también comprueba los resultados de las mejoras necesarias aun no finalizadas, así como si el resultado de las mejoras llevan un largo período de tiempo.

7. 5. Controlar

7.1. AMEF

7.1.1. El análisis modal fallos y efectos es un método dirigido a lograr el aseguramiento de la calidad, que mediante el análisis sistemático, contribuye a identificar y prever los modos de fallo, tanto de un producto como de un proceso.

7.2. AMEF de diseño

7.2.1. Se utiliza para prevenir fallas en el desarrollo de nuevos productos o servicios

7.3. AMEF de proceso

7.3.1. Sirve para determinar las fallas en el proceso y reducir los efectos se utiliza durante la planeación de la calidad y como apoyo durante la producción o prestación de servicio

7.3.2. AMEF severidad: esta relacionada con los efectos del fallo, valora las consecuencias que el cliente puede ser interno, externo o un tercero

7.3.3. Ocurrencia es la probabilidad de que alguna causa especifica suceda y provoque una falla

7.4. SPC

7.4.1. Control estadistico de proceso

7.4.2. Variación: la variación en todos los procesos y fenómenos y no puede ser eliminada pero si controlada y reducida, de la forma que puede ser precedida y establecida dentro de lo que se desea a los requerimientos del cliente

7.4.3. Causas comunes o aleatorias: esta causa sin generadas por las fuentes antes mencionadas, pero la magnitud de su variación es conocida y predecible generan una distribución de probabilidad con un patrón estable en los valores de las características.

7.4.4. Control de proceso: un proceso se dice que se encuentra control cuando las causas de variación del proceso solo son comunes es decir las causas especiales han sido eliminadas y entramos en un proceso de mejora cuando disminuimos la variación.

7.5. Gráficas de control

7.5.1. Es la representación grafica de datos cuantitavos en un plano que muestra el comportamiento de una caracteristica de un producto o variable del proceso con respecto al tiempo

7.5.2. Gráficos de datos continuos los gráficos de datos continuos media y rango, media y desviación estándar, datos individuales y rango móviles de tiempo ponderado se originan de datos que provienen de un proceso de medición

7.5.3. Gráficos de datos discretos: son aquellos en que la variable del proceso o producto se obtienen de un proceso de conteo

7.6. Tras validar que las soluciones funcionan, es necesario implementar controles que aseguren que el proceso se mantendrá en su nuevo rumbo. Para prevenir que la solución sea temporal, se documenta el nuevo proceso y su plan de monitoreo. Solidez al proyecto a lo largo del tiempo.

7.6.1. El propósito de la fase de control es establecer herramientas que garanticen que las variables claves se mantienen dentro de las variaciones aceptadas en el largo plazo.

7.6.1.1. Es en este momento cuando el grupo creará una fórmula para dar relevo al proceso, que incluya procedimientos de respuesta e información educativa para garantizar el rendimiento y ahorro de los proyectos a largo plazo.

7.6.1.1.1. El grupo completará la fase mediante el establecimiento de las siguientes fases suplementarias de Six Sigma de perspectiva de mejora de procesos.