Si una fábrica produce 100 unidades y 1 resulta defectuosa, el resultado puede parecer bastante bueno. Pero la situación cambia en una fábrica que produce millones de unidades al día o en aviones y automóviles, donde todas las piezas tienen que funcionar correctamente. Incluso una proporción pequeña puede traducirse, al acumularse, en decenas de miles de defectos y quejas, con los consiguientes costos.
Por eso, algunas empresas se propusieron llevar los defectos a niveles cercanos a cero, más allá de mantenerlos en cifras bajas. El objetivo y el método para alcanzarlo reciben el nombre de Six Sigma. En pocas palabras, Six Sigma es un método de innovación en la gestión que utiliza datos y estadísticas para identificar y eliminar las causas de los defectos y reducir la variabilidad de los procesos de trabajo.
En este artículo veremos, en orden, qué significa el nombre Six Sigma y qué cifras encierra, cómo surgió en Motorola y se extendió a otras empresas, cuáles son las cinco etapas de DMAIC para resolver problemas y cómo funciona el sistema de especialistas clasificados por cinturones, además de sus limitaciones.
Gestión de la calidad para reducir la variabilidad
Qué es Six Sigma
El nombre Six Sigma proviene de la estadística.
(1) Sigma mide la dispersión
En estadística, la letra griega sigma (σ) representa la desviación estándar, es decir, cuánto se dispersan los valores respecto de la media. Incluso al fabricar un mismo producto, es normal que la longitud o el peso varíen ligeramente entre unidades. Cuanto mayores sean esas diferencias, mayor será sigma.
(2) Seis sigmas dentro del margen de tolerancia
Cada producto tiene un intervalo de valores aceptables, definido por sus especificaciones. Si la dispersión es tan pequeña que entre la media del proceso y el límite de especificación más cercano caben seis desviaciones estándar, casi ningún producto queda fuera de las especificaciones. Ese es un proceso de nivel Six Sigma.
(3) 3.4 defectos por millón de oportunidades
En los procesos reales, la media se desplaza ligeramente con el tiempo. Por eso, en Six Sigma se calcula suponiendo que la media se desplaza unas 1.5 sigmas. Con ese cálculo se fija como objetivo un máximo de 3.4 defectos por cada millón de oportunidades de que se produzca un defecto. Con el mismo cálculo, un nivel de 3 sigmas da más de 6 decenas de millar y 6 millares de defectos por millón de oportunidades.
La innovación que comenzó en Motorola
Six Sigma nació en la fábrica de una empresa de electrónica.
(1) Bill Smith y Motorola
En 1986, el ingeniero estadounidense Bill Smith presentó Six Sigma mientras trabajaba en Motorola. La empresa fijó objetivos de Six Sigma para su área de producción y en 2005 informó que había ahorrado más de 170 centenas de millones de dólares con este método.
(2) Jack Welch y GE
General Electric (GE) fue la empresa que dio a conocer Six Sigma a gran escala. En 1995, su director ejecutivo, Jack Welch, lo situó en el centro de la estrategia empresarial. En 1998, GE anunció que había ahorrado 3 centenas de millones y 5 decenas de millones de dólares gracias a Six Sigma. Al difundirse la noticia, para finales de la década de 1990, alrededor de 2 de cada 3 de las 500 mayores empresas de Estados Unidos habían empezado a aplicar Six Sigma.
(3) El camino hacia una norma internacional
En 2011, la Organización Internacional de Normalización (ISO) publicó la primera norma que definía el proceso Six Sigma. El método, que surgió del control de calidad en las fábricas, pasó a utilizarse ampliamente también en hospitales, finanzas y servicios.
DMAIC, cinco etapas para resolver problemas
Las actividades de mejora de Six Sigma siguen una secuencia fija llamada DMAIC, sigla formada con la primera letra del nombre en inglés de cada etapa.
- Definir (Define). Se identifica qué quiere el cliente y se establecen con claridad el problema que se debe resolver y el objetivo.
- Medir (Measure). Se cuantifica el proceso actual y se recopilan datos para determinar su nivel de desempeño.
- Analizar (Analyze). Con los datos recopilados se examinan las relaciones de causa y efecto para identificar la causa raíz de los defectos.
- Mejorar (Improve). Se modifica el proceso mediante experimentos, mecanismos para prevenir errores y otras medidas, y se comprueba su eficacia con una prueba piloto.
- Controlar (Control). Se supervisa de forma continua el proceso mediante métodos de control estadístico para evitar que pierda la estabilidad tras los cambios.
Cuando se diseña un producto o proceso nuevo, se utiliza DMADV, que sustituye las dos últimas etapas por diseñar (Design) y verificar (Verify). Ambos métodos se basan en tomar decisiones a partir de datos verificables y así evitar las suposiciones.
El sistema de cinturones y los límites de Six Sigma
Al igual que en el judo, Six Sigma distingue con cinturones de colores los niveles de las personas encargadas de mejorar la calidad.
- Cinturón negro (Black Belt). Se dedica a tiempo completo a los proyectos de Six Sigma y dirige las actividades de mejora en el lugar de trabajo.
- Cinturón verde (Green Belt). Participa en los proyectos bajo la orientación de un cinturón negro mientras sigue desempeñando sus funciones habituales.
- Maestro de cinturón negro (Master Black Belt). Actúa como mentor dentro de la empresa y forma y dirige a los cinturones negros y verdes.
Six Sigma también ha recibido numerosas críticas. El experto en calidad Philip B. Crosby señaló que incluso 3.4 defectos por millón de oportunidades eran demasiados. En un semiconductor cuyos millones de circuitos deben funcionar a la perfección, esto podría significar que cada chip tuviera algún defecto. También se considera que el método es eficaz para perfeccionar procesos existentes y aporta poco al desarrollo de productos nuevos. Por eso, hoy también se utiliza ampliamente Lean Six Sigma, que combina Six Sigma con el método Lean para reducir el desperdicio.
Six Sigma mide la dispersión para identificar y eliminar las causas de los defectos, en vez de atribuirlos a la mala suerte o a errores individuales. Más importante que los nombres llamativos de los niveles es el hábito de medir, analizar, aplicar cambios y mantenerlos.
Volver a examinar con datos numéricos los problemas que antes se juzgaban por intuición es el primer paso de la gestión de la calidad para construir una organización que evite repetir los mismos errores.
