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Fundamentos de Seis Sigma: ¿Qué es DMAIC?
Si la metodología de mejora de la calidad Six Sigma tuviera que resumirse en una sola palabra, sería el acrónimo DMAIC. Esta descripción abreviada enumera los pasos del proceso Six Sigma para mejorar los procesos empresariales existentes. Proporciona una descripción general del método mediante el cual se completan los proyectos Six Sigma, a saber: definir, medir, analizar, mejorar y controlar.
¿Qué es DMAIC?
Si bien el acrónimo ofrece un resumen preciso del proceso, es solo el comienzo. La metodología de mejora de procesos Six Sigma abarca mucho más de lo que un acrónimo puede describir. El núcleo de DMAIC es realizar mejoras continuas en un proceso existente a través de la resolución objetiva de problemas.
El proceso es el punto central de DMAIC. La metodología busca mejorar la calidad de un producto o servicio centrándose no en el resultado sino en el proceso que lo generó. La idea es que concentrarse en los procesos conduce a soluciones más efectivas y permanentes.
Cuándo utilizar DMAIC
El DMAIC es utilizado por un equipo de proyecto que intenta mejorar un proceso existente. El DMAIC proporciona estructura porque cada fase del proceso contiene tareas y herramientas que llevarán al equipo a encontrar una solución final. Si bien el DMAIC puede ser secuencial, no es estrictamente lineal. El proceso alienta a los equipos de proyecto a retroceder a los pasos anteriores si se necesita más información.
Las fases de DMAIC
Las fases o etapas del DMAIC incluyen:
Definir
El proyecto comienza con la creación de un estatuto del equipo para identificar a los miembros del equipo, seleccionar el proceso que el equipo mejorará y definir claramente el objetivo del proyecto. Luego, el equipo del proyecto identificará los CTQ para ayudar a medir el impacto que tiene el problema en el cliente. Esta fase se completa cuando el equipo crea un mapa de procesos que incluye las entradas y salidas del proceso .
Medición
Esta fase incluye la creación y ejecución de un plan de recopilación de datos que proporcione datos fiables y significativos. Los datos indican cómo se está desempeñando el proceso y ayudan a identificar al villano en la narrativa de Six Sigma: la varianza. Después de este punto, los esfuerzos del equipo del proyecto se centran en eliminar o reducir la varianza tanto como sea posible.
Analizar
Una vez cuantificado el rendimiento del proceso, la fase de análisis de DMAIC ayuda a identificar las posibles causas de los problemas. Un mapa de subprocesos puede ayudar a identificar los problemas en el proceso y herramientas como ANOVA y análisis de regresión pueden ayudar a reducir estos problemas a las causas fundamentales. En esta fase, el equipo puede cuantificar el beneficio financiero de resolver el problema.
Mejorar
Una vez que se descubre la causa raíz del problema, la fase de mejora se centra en encontrar una solución permanente al problema. Aquí es donde entra en juego la creatividad del equipo del proyecto para encontrar una respuesta a un problema de proceso de larga data. Luego, el equipo prueba una solución propuesta en un programa piloto para comprobar si la solución es eficaz y económicamente viable.
Control
En esta fase, el equipo del proyecto documenta la nueva solución que ha creado para que pueda transmitirse a los responsables del proceso. A continuación, el equipo del proyecto implementa la solución de acuerdo con el cronograma y los hitos clave que ha desarrollado. Una vez que se ha implementado la solución, el equipo del proyecto la supervisa durante varios meses y, si cumple con las expectativas de rendimiento, se la entrega al responsable del proceso .
DMAIC es un sistema sistemático, objetivo y basado en hechos para la resolución de problemas. Los pasos de la metodología Six Sigma DMAIC hacen que la mejora de procesos sea accesible y fácil de aprender incluso para quienes recién se están familiarizando con ella.
DMADV
DMADV es una metodología Six Sigma que se utiliza para diseñar nuevos procesos y garantizar que el producto final se entregue correctamente al cliente. El objetivo de la metodología DMADV es crear un producto de alta calidad teniendo en cuenta los deseos y necesidades del cliente durante cada fase del proyecto. Cada letra del acrónimo DMADV representa una de las cinco fases clave de la iniciativa de mejora del proyecto: definir, medir, analizar, diseñar y verificar.
A continuación, analizamos cada paso de la metodología desde un nivel fundamental.
Definición
Durante la fase de definición del proceso DMADV, el líder del proyecto determina cuáles son las necesidades más importantes del cliente en relación con el producto final. Esta determinación se obtiene con la recopilación de datos , que incluye cualquier información histórica relevante y los comentarios de los clientes.
Los resultados de la fase de definición del proceso DMADV incluyen:
- Un equipo de proyecto Six Sigma definido con roles asignados
- Una carta del proyecto que define los deseos y necesidades del cliente.
- Medidas críticas para la calidad (CTQ)
Medición
La fase de medición es la segunda fase del proceso de la metodología DMADV Six Sigma y se centra en la recopilación y el registro de datos relevantes para las medidas CTQ que se identificaron durante la fase de definición. Los datos que se recopilan durante la fase de medición son fundamentales para el proceso, ya que se utilizarán para hacer avanzar el resto del proceso.
Los resultados de la fase del proceso de medición DMADV incluyen:
- Recopilación de procesos requeridos con métricas asignadas
- Aplicación de métricas de procesos probados
Analizar
La fase de análisis de DMADV funciona en conjunto con la fase de medición, ya que el equipo de Six Sigma continúa analizando y probando los datos que se han recopilado. Durante la fase de análisis, el equipo del proyecto se centra en establecer las líneas de base que se utilizarán para medir las mejoras del proceso a lo largo del proceso.
Los resultados de la fase de análisis del proceso DMADV incluyen:
- Identificación de áreas de proceso que aportarán mejoras al resultado final
- Finalización de procesos
Diseño
La fase de diseño del proceso DMADV implica el desarrollo del producto o servicio que se correlaciona con las necesidades del cliente. Durante la fase de diseño, el equipo del proyecto utiliza los procesos recientemente desarrollados para fabricar el producto final del cliente y realiza los ajustes adicionales necesarios a los procesos.
Los resultados de la fase del proceso de diseño del DMADV incluyen:
- Procesos probados y mejorados
- Un entregable listo para la retroalimentación del cliente.
Verificar
La fase de verificación del proceso DMADV es la fase final, pero es una fase que está en curso. Durante la fase de verificación, el equipo del proyecto recibe la retroalimentación inicial del cliente y realiza los ajustes necesarios al proceso para satisfacer las necesidades del cliente. El equipo del proyecto también establece medidas CTQ adicionales para realizar un seguimiento de la retroalimentación del cliente después de que se entrega el producto final.
Los resultados de la fase de verificación del DMADV incluyen:
- Entregable final que satisface los deseos y necesidades del cliente
- Procesos actualizados y mejorados
- Medidas adicionales del CTQ
Un proyecto de mejora de procesos DMADV puede requerir varios meses o varios años para completarse, pero su resultado final es un producto o servicio que satisface plenamente los deseos y necesidades del cliente.
DMAIC vs. DMADV: ¿cuál es la diferencia?
Las dos metodologías Six Sigma más utilizadas son DMAIC y DMADV. Ambos métodos están diseñados para que un proceso de negocio sea más eficiente y eficaz. Si bien ambas metodologías comparten algunas características importantes, no son intercambiables y se desarrollaron para su uso en diferentes procesos de negocio. Antes de comparar estos dos enfoques con más detalle, revisemos qué significan las siglas.
Las dos metodologías Six Sigma más utilizadas son DMAIC y DMADV. Ambos métodos están diseñados para que un proceso de negocio sea más eficiente y eficaz. Si bien ambas metodologías comparten algunas características importantes, no son intercambiables y se desarrollaron para su uso en diferentes procesos de negocio. Antes de comparar estos dos enfoques con más detalle, revisemos qué significan las siglas.
- DMAIC : Definir, Medir, Analizar, Mejorar, Controlar
- DMADV : Definir, Medir, Analizar, Diseñar, Verificar
¿En qué se parecen DMAIC y DMADV?
DMAIC y DMADV tienen varias similitudes que vale la pena destacar. Ambos utilizan herramientas estadísticas y hechos para encontrar soluciones a problemas comunes relacionados con la calidad y se centran en alcanzar los objetivos comerciales y financieros de una organización. DMAIC y DMADV son implementados por Green Belts , Black Belts y Master Black Belts y se utilizan para reducir los defectos a menos de 3,4 por millón de oportunidades disponibles, o Six Sigma. Sus soluciones requieren un uso intensivo de datos y se basan únicamente en hechos concretos.
¿En qué se diferencian DMAIC y DMADV?
A pesar de que comparten las tres primeras letras de sus nombres, existen algunas diferencias notables entre ellos. La principal diferencia existe en la forma en que se manejan los dos pasos finales del proceso. Con DMADV, los pasos de Diseño y Verificación se ocupan de rediseñar un proceso para que se ajuste a las necesidades del cliente, a diferencia de los pasos de Mejora y Control que se centran en determinar formas de reajustar y controlar el proceso. DMAIC normalmente define un proceso empresarial y su aplicabilidad; DMADV define las necesidades del cliente en relación con un servicio o producto.
En cuanto a la medición, DMAIC mide el desempeño actual de un proceso mientras que DMADV mide las especificaciones y necesidades del cliente. Con DMAIC se establecen sistemas de control para controlar el desempeño futuro del negocio, mientras que con DMADV, un modelo de negocio sugerido debe someterse a pruebas de simulación para verificar su eficacia.
DMAIC se concentra en realizar mejoras en un proceso de negocio para reducir o eliminar defectos; DMADV desarrolla un modelo de negocio apropiado destinado a satisfacer los requisitos de los clientes.
¿Cuándo se deben utilizar DMAIC y DMADV?
En general, DMADV se asocia con nuevos servicios y diseños de productos; no siempre puede funcionar con productos y procesos existentes. Cuando no existe un producto existente, DMADV se puede implementar para diseñar el producto o proceso. Otra forma de verlo sería utilizar DMADV cuando una mejora de proceso no cumple con las expectativas o simplemente falla.
El DMAIC se utiliza en un producto o proceso que ya existe pero que ya no satisface las necesidades o especificaciones del cliente. Las empresas sin experiencia previa en Six Sigma pueden solicitar ayuda a profesionales como Six Sigma Black Belts y Master Black Belts, profesionales que pueden ayudar a elegir la mejor opción entre DMAIC y DMADV.
Diseño para Six Sigma
La metodología Six Sigma (Definir, Medir, Analizar, Mejorar, Controlar o DMAIC) es conocida por su capacidad para eliminar los problemas que resultan de la variabilidad en los procesos de fabricación, ingeniería y transacciones. Sin embargo, habrá ocasiones en las que ninguna mejora permitirá que un proceso existente cumpla con las expectativas del cliente.
Cuando esto sucede, se requiere un nuevo proceso para reemplazar el existente, y la mejor manera de desarrollar ese proceso es a través de la metodología complementaria de DMAIC, conocida como Diseño para Seis Sigma (DFSS).
Aunque DFSS no diseña una nueva pieza o proceso (cada organización tiene un proceso de diseño único adaptado específicamente a su propio servicio o producto), puede hacer que los procesos sean más robustos, generen menos desperdicios y sean menos costosos. Si bien DMAIC se define a menudo como la metodología de «encontrar y solucionar», DFSS puede definirse como una metodología preventiva y proactiva. Su capacidad de «predecir» problemas potenciales puede ahorrar tiempo, prototipos y pruebas de validación a la organización, lo que se traduce en un lanzamiento menos costoso.
A continuación se presentan algunos aspectos clave para el diseño para Six Sigma:
Comprenda a sus clientes y la capacidad de los procesos
Una de las primeras cosas que debe hacer un plan DFSS es comparar los requisitos del cliente y la capacidad del proceso. Para ello, los usuarios de DFSS deben comprender las expectativas del cliente respecto de su producto o servicio e identificar cuál será el enfoque del esfuerzo DFSS. Esto implicará escuchar la voz del cliente (VOC), priorizar las respuestas del cliente y, lo más importante, identificar un objetivo y un rango mensurables para estos requisitos.
Una vez que comprenda las expectativas de los clientes, debe asegurarse de comprender la capacidad de los procesos. Para ello, deberá responder a esta pregunta para cada proceso clave: «¿Con qué frecuencia este proceso hará que no cumplamos con los requisitos de los clientes?». Comparar los requisitos de los clientes y la capacidad de los procesos le permitirá predecir el nivel en el que podrá cumplir con las expectativas de los clientes.
Ecuaciones de predicción
Otro principio clave del DFSS es comprender la relación entre las entradas y las salidas, también conocida como «ecuación de predicción». Las ecuaciones de predicción se pueden determinar utilizando varios métodos: obteniendo datos de un mapa de procesos o dibujos de productos, utilizando principios inherentes a la física, la química o la geometría de un diseño, o utilizando un diseño de experimentos para describir la relación entre las entradas y las salidas .
Independientemente de cómo se obtenga la ecuación de predicción, conocerla le permitirá predecir si un diseño cumplirá con las expectativas del cliente y, de no ser así, qué debe cambiarse.
Las ecuaciones de predicción crean un diseño sólido, lo que significa que le permiten comprender completamente qué efecto tendrá cada entrada en una salida para que pueda ajustar un diseño para alcanzar un objetivo y elegir configuraciones que reducirán la variabilidad.
Determinando el éxito
Existen algunos factores críticos que determinarán el éxito de la implementación de DFSS. El primero y más importante es la estabilidad de los procesos críticos. La predicción es el núcleo de DFSS y la predicción se basa en la comprensión de la capacidad del proceso.
El segundo factor del éxito del DFSS es garantizar la multifuncionalidad, lo que significa que la estabilidad del proceso debe interactuar con los requisitos del cliente, que deben comunicarse en términos cuantitativos y mensurables.
Y, por último, es muy importante que DFSS se implemente en un entorno donde haya objetivos claros establecidos en cuanto a rendimiento, calidad, costo y entrega, y donde las recompensas para el equipo de diseño se basen en logros mensurables al final.
Para que las implementaciones de DFSS tengan éxito, los equipos de diseño deben comenzar por centrarse en un único proyecto piloto para dominar las herramientas y disciplinas involucradas. Y, como en cualquier iniciativa Six Sigma, se recomienda que los equipos recurran a un profesional experimentado y con conocimientos que pueda guiarlos en cada paso del proceso.
Cómo Six Sigma utiliza el diseño de experimentos
Cuando los equipos de proyectos Six Sigma quieren comprender cómo las diferentes combinaciones de insumos afectan el producto final, utilizan el método de Diseño de Experimentos (DOE).
El DOE desglosa las variables de un proceso de producción y evalúa la contribución que cada una de ellas hace al producto final. Si, por ejemplo, se utilizara el método de diseño de experimentos para examinar la preparación de un pastel, el DOE incluiría los tres elementos siguientes:
- Factores : son los ingredientes o materias primas que intervienen en el proceso. Los factores que se utilizan para crear el pastel de este ejemplo incluyen el calor del horno, el agua, el azúcar, la harina, el glaseado y los huevos.
- Niveles : consisten en la cantidad de materias primas que se incluyen en cada lote. Los niveles para hornear un pastel incluyen la cantidad de ingredientes, el glaseado, el tiempo de cocción y la temperatura del horno.
- Respuesta : Así es como queda el pastel. El diseño de experimentos busca un resultado medible que resulte de una combinación de factores y sus diferentes niveles. La respuesta o resultado de hornear un pastel es su apariencia y su sabor.
Un diseño de experimentos se lleva a cabo en tres etapas.
Elección de los factores
El diseño de experimentos se centra en los factores que tienen mayor impacto en el producto final. Cuando el equipo del proyecto está familiarizado con un proceso, sus miembros pueden identificar los factores, o materias primas, de un proceso con una simple sesión de lluvia de ideas. El método DOE funciona mejor cuando el equipo del proyecto se concentra en no más de seis o siete factores clave.
Configuración de los niveles
Una vez identificados los factores, esta combinación de materias primas se puede modificar en cada ejecución para determinar el impacto en el producto final. Esto también se conoce como “establecer los niveles”.
Modificar la cantidad de materias primas utilizadas en una tirada es complicado por el hecho de que los materiales se miden de forma diferente. Al hornear un pastel, algunos factores se miden objetivamente en números, como los grados de temperatura del horno y los minutos de cocción. Otros factores, como la cantidad de glaseado utilizado, se miden de forma más subjetiva y deben convertirse en unidades codificadas para poder compararlos.
Cuando un proceso tiene más combinaciones de materias primas (o más niveles), se requieren más ejecuciones para probar cada uno de los niveles. Un equipo de proyecto puede ahorrar tiempo y reducir la cantidad de ejecuciones si se concentra en un rango de interés. El rango de interés incluye mezclas de materias primas o niveles que tienen más probabilidades de ocurrir en el curso normal de la producción. En ocasiones, el rango también incluirá niveles de materias primas para escenarios más extremos.
Evaluación de la respuesta
La respuesta es el resultado del experimento. Es el tipo de pastel que se obtiene al salir del horno. La respuesta es más útil cuando se puede expresar en términos cuantitativos en lugar de cualitativos. Un pastel calificado con un 7,5 en una escala de diez puntos es más fácil de comparar con otros que uno descrito como «bastante sabroso».
El diseño de experimentos ayuda a los equipos de proyectos Six Sigma a encontrar la combinación de materias primas que crea el producto de mayor calidad.
Cómo utilizar el modelo Kano para lograr una mayor orientación al cliente
El modelo Kano es una herramienta Six Sigma que prioriza las características de un producto o servicio en función de cómo las perciben los clientes. Los equipos de desarrollo de productos pueden sopesar las ventajas de invertir dinero y tiempo en un determinado atributo en función de lo bien que satisfaga a los clientes en tres áreas: necesidades básicas, rendimiento y entusiasmo.
Es una herramienta valiosa para mantener a una empresa centrada en priorizar las necesidades de los clientes . Los gerentes pueden utilizar el modelo de Kano para agrupar los elementos propuestos de un nuevo producto o servicio en categorías y determinar si los clientes los encontrarían útiles, satisfactorios o incluso interesantes.
Cómo el modelo Kano evalúa los atributos del producto
El profesor Noriaki Kano desarrolló el Modelo Kano en Japón en la década de 1980. La idea era crear algo que clasificara las preferencias de los clientes en cuanto a los atributos de un producto o servicio. Agrupó estas reacciones de los clientes en cinco categorías: atractivo, rendimiento, indiferente, imprescindible y no deseado.
Desde entonces, la gente ha utilizado distintos términos para referirse a esas áreas en particular. Como se mencionó anteriormente, ahora muchos clasifican las reacciones de las personas en tres grupos básicos.
Necesidades básicas: Estas entran en la categoría de “imprescindibles” de Kano. Se trata de atributos de un producto o servicio que son esenciales para los clientes y que estos dan por sentados. Por el contrario, si no se satisfacen estas necesidades, los clientes se sentirán insatisfechos y probablemente busquen otra empresa que satisfaga sus necesidades básicas.
Rendimiento: estos atributos distinguen a un producto de otros en el mercado y mejoran su rendimiento de alguna manera. La industria automotriz está llena de ejemplos de esto, desde la aparición de los limpiaparabrisas automáticos hasta el estacionamiento automático y otras funciones de los autos inteligentes de la actualidad.
Emoción: estos atributos generan emoción en los consumidores. Pueden incluirse atributos que caen en la categoría original de “atractivo” de Kano. Se trata de elementos que, independientemente de que mejoren el rendimiento o no, generan emoción.
La opinión de los clientes en estas áreas se suele recopilar mediante una encuesta. Sin embargo, como señala IBM Design , es imprescindible que el equipo de diseño del producto ya tenga una idea clara de lo que se incluirá en el producto. Cualquier desviación importante del diseño actual invalidará el modelo de Kano: tendrán que empezar de nuevo desde el principio.
Beneficios del Modelo Kano
El modelo Kano evita que se pierda tiempo trabajando en atributos que no agradarán a los clientes o los dejarán indiferentes. También ayuda a las empresas a determinar cuándo un atributo de un producto pasa de ser atractivo a convertirse en imprescindible, algo que la gente espera de ciertos tipos de productos.
Por ejemplo, IBM Design señala que en 2001, una conexión Ethernet proporcionada por su hotel parecía algo vanguardista y emocionante. En 2017, eso habría pasado de ser “atractivo” a “no deseado” debido a la aparición del Wi-Fi.
El uso de encuestas a clientes permite a los equipos de productos comprender qué esperan las personas en este momento, no en el pasado. Si las empresas diseñan productos para el consumidor de ayer, se quedarán atrás de lo que las personas realmente quieren en sus productos. Un ejemplo de esto es la repentina caída de los teléfonos Blackberry, que dependían de teclados, después de la invención de las pantallas táctiles utilizadas por los iPhones.
Ejemplos del modelo de Kano
Un uso famoso del Modelo Kano no tenía que ver con el modelo en sí, sino con el tipo de pensamiento que pretendía inspirar. Cuando los ingenieros de Apple tuvieron problemas para decidir dónde colocar el botón de encendido en un iPod que todavía estaba en desarrollo, el director ejecutivo de Apple, Steve Jobs, simplemente sugirió que lo quitaran por completo.
En su momento, esto pareció chocante y revolucionario, porque en aquella época todos los aparatos electrónicos tenían un botón de encendido y apagado. Pero Jobs razonó que los clientes no necesitaban un botón de encendido. No satisfacía una necesidad básica y, desde luego, no los entusiasmaba. El resto es historia.
Obviamente, no todo el mundo es Steve Jobs, pero la recopilación de datos mediante encuestas y la creación de un modelo Kano pueden ayudar a las empresas a crear productos basados en lo que realmente quieren los futuros clientes.
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Sobre la autora
Romina Orlando
Con más de 20 años de experiencia en liderazgo, gestión financiera y empresarial. Brindo Educación y Consultoría a profesionales, bancos y empresas. Puedes seguirme en mis redes:
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