Six Sigma

Para otras aplicaciones, vea Sigma 6.

Parte de un serie de artículos sobre
Fabricación de
Métodos de fabricación
Producción por lotes Producción de trabajo Flujo de producción
Métodos de mejora
RCM TPM VDM RR. TOC Lean Six Sigma TQM ZD
Información y la comunicación
ISA-88 ISA-95 ERP SAP IEC 62264 B2MML
Control de procesos
PLC DCS SCADA

Six Sigma (a veces estilizado como 6σ) es un conjunto de técnicas y herramientas para la mejora de procesos. Fue introducido por el ingeniero Bill Smith mientras trabajaba en Motorola en 1986. Jack Welch hecho central de su estrategia de negocio en General Electric en 1995. Hoy en día, se utiliza en muchos sectores industriales.

Pretende mejorar la calidad de la salida de un proceso de identificar y eliminar las causas de los defectos y minimizar variabilidad en fabricación de y procesos de negocio. Utiliza un conjunto de gestión de la calidad métodos, principalmente empírica, métodos estadísticosy crea una infraestructura especial de personas dentro de la organización que son expertos en estos métodos. Cada proyecto seis Sigma dentro de una organización sigue una secuencia definida de pasos y tiene objetivos de valor específico, por ejemplo: reducir el ciclo de proceso tiempo, reducir la contaminación, reducir costes, aumentar la satisfacción del cliente y aumentar las ganancias.

El término Six Sigma (en mayúscula porque fue escrito de esa forma cuando registrada como una marca de Motorola en 28 de diciembre de 1993) se originó de la terminología asociada a la modelación estadística de la fabricación procesos. La madurez de un proceso de fabricación puede ser descrita por un Sigma clasificación que indica su rendimiento o el porcentaje de productos libres de defectos que crea. Un proceso de seis sigma es una en que 99.99966% de todas las oportunidades para producir alguna característica de una parte estadísticamente se espera que estará libre de defectos (3,4 características defectos por millón de oportunidades). Motorola estableció el objetivo de "six sigma" para todas sus operaciones de fabricación, y esta meta se convirtió en un sinónimo para la gestión y las prácticas de ingeniería utilizadas para lograrlo.

Doctrina

El símbolo común de Six Sigma

Doctrina de Sigma seis afirma:

• Esfuerzos continuos para lograr resultados de proceso estable y predecible (por ejemplo, reduciendo el proceso de variación) son de vital importancia para el éxito empresarial.
• Procesos de fabricación y de negocio tienen características que pueden ser definidas, medidas, analizadas, mejoradas y controladas.
• Lograr la mejora continua de la calidad requiere el compromiso de toda la organización, particularmente de la gestión de nivel superior.

Características que diferencian de anteriores iniciativas de mejoramiento de la calidad seis Sigma son:

• Un claro enfoque en lograr retornos medibles y cuantificables de cualquier proyecto de Six Sigma.
• Un mayor énfasis en el apoyo y liderazgo de gestión fuerte y apasionado.
• Un claro compromiso con la toma de decisiones sobre la base de datos comprobables y métodos estadísticos, en lugar de suposiciones y conjeturas.

El término "six sigma" viene de estadísticas y se utiliza en control estadístico de calidad, que evalúa capacidad del proceso. Originalmente, se refiere a la capacidad de procesos de fabricación para producir una elevada proporción de la producción dentro de las especificaciones. Procesos que operan con "calidad de seis sigma" en el corto plazo se supone que producen a largo plazo niveles de defecto por debajo de 3.4 defectos por millón de oportunidades (DPMO). Objetivo implícito de Six Sigma es mejorar todos los procesos, pero no el 3,4 DPMO nivel necesariamente. Las organizaciones necesitan determinar un nivel sigma adecuado para cada uno de sus procesos más importantes y esforzarse por alcanzarlos. Como resultado de este objetivo, es titular sobre la gestión de la organización a priorizar áreas de mejora.

"Seis Sigma" se registró el 11 de junio de 1991 como Estados Unidos marca 1.647.704. En 2005 Motorola atribuye más US$ 17 billones en ahorros a seis Sigma.

Otros pioneros de Six Sigma son Honeywell y General Electric, donde Jack Welch introdujo el método. Por la década de 1990, alrededor de dos tercios de la Fortune 500 las organizaciones habían comenzado iniciativas Six Sigma con la finalidad de reducir costos y mejorar calidad.

En los últimos años, algunos profesionales han combinado ideas de seis Sigma con manufactura esbelta para crear una metodología denominada Lean Six Sigma. Las vistas de metodología Lean Six Sigma lean manufacturing, que direcciones de flujo de proceso y cuestiones y Six Sigma, con su énfasis en la variación y el diseño, como disciplinas complementarias destinadas a promover el "negocio y excelencia operativa". Empresas como GE, Verizon, GENPACT y IBM utilizan Lean Six Sigma para centrar los esfuerzos de transformación no sólo en eficiencia, sino también en el crecimiento. Sirve como una Fundación para la innovación en toda la organización, de fabricación y desarrollo de software para ventas y funciones de prestación del servicio.

La organización internacional de normalización (ISO) ha publicado en 2011, la primera norma "ISO 13053:2011" definir un proceso de seis Sigma. Otras "normas" son creadas principalmente por universidades o compañías que tienen programas de certificación de primera parte supuesto para Six Sigma.

Diferencia entre conceptos relacionados

Gestión lean y Six Sigma son dos conceptos que comparten metodologías y herramientas similares. Ambos programas son japonesas influenciada, pero son dos programas diferentes. Gestión lean se centra en la eliminación de desperdicio y asegurando eficiencia mientras que el enfoque de Six Sigma es eliminar defectos y reducir la variabilidad.

Metodologías

Six proyectos Sigma siguen dos metodologías de proyecto inspirado por Deming's Ciclo Plan-Do-Check-Act. Estas metodologías, compuesto por cinco fases cada uno, tenga las siglas DMAIC y DMADV.

• DMAIC ("duh-mayo-ick", /dʌ.ˈmeɪ.ɪk/) se utiliza para proyectos dirigidos a mejorar un proceso de negocio existente.
• DMADV ("duh-mad-uve", /dʌ.ˈmæd.VI/) se utiliza para proyectos dirigidos a la creación de nuevos diseños de producto o proceso.

DMAIC

Los cinco pasos de DMAIC

Artículo principal: DMAIC

La metodología del proyecto DMAIC tiene cinco fases:

• Define el sistema, la voz del cliente y sus necesidades y los objetivos del proyecto, específicamente.
• Mdir aspectos claves del proceso actual y recoger los datos pertinentes; calcular el ' como-es "capacidad del proceso.
• Analyze los datos a investigar y comprobar relaciones de causa y efecto. Determinar cuáles son las relaciones y tratar de asegurar que se han considerado todos los factores. Buscar la causa raíz del defecto bajo investigación.
• Improve u optimizar el actual proceso basado en el análisis de datos utilizando técnicas tales como diseño de experimentos, poka yoke o error estándar y prueba de trabajo para crear un proceso nuevo, futuro estado. Establecer carreras piloto para establecer capacidad del proceso.
• Control el proceso de estado futuro para asegurar que cualquier desviación del objetivo se corrige antes de que deriven en defectos. Implementar sistemas de control tales como control estadístico de procesos, tableros de producción, lugares de trabajo visuales y monitorear el proceso. Este proceso se repite hasta obtener el nivel de calidad deseado.

Algunas organizaciones agregar una Reconocida paso al principio, que es reconocer el problema correcto para trabajar en, produciendo así una metodología RDMAIC.

DMADV o DFSS

Los cinco pasos de DMADV

Artículo principal: DFSS

La metodología del proyecto DMADV, conocida como DFSS ("Design Fo SIX Sigma"), características de cinco fases:

• Define objetivos de diseño que son constantes con demandas de cliente y la estrategia de la empresa.
• Mdir e identificar CTQs (características que son Cabordan To Qlidad), medir las capacidades, capacidad de proceso de producción y medir los riesgos.
• Analyze para desarrollar y diseñar alternativas
• Design una alternativa mejor, más adecuada análisis en el paso anterior por
• Verify el diseño, establece carreras de piloto, implementar el proceso de producción y entregar a los dueños de proceso.

Métodos y herramientas de gestión de calidad

Dentro de las fases individuales de un proyecto DMAIC, DMADV, Six Sigma utiliza muchas herramientas de gestión de calidad establecidos que también se utilizan fuera de Six Sigma. La siguiente tabla muestra un resumen de los principales métodos utilizados.

• 5 porqués
• Estadísticos y herramientas de montaje
  • Análisis de varianza
  • Modelo lineal general
  • ANOVA galga R & R
  • Análisis de regresión
  • Correlación
  • Diagrama de dispersión
  • Prueba de ji cuadrado
• Diseño axiomático
• Mapeo de procesos de negocio/Hoja de comprobación
• Diagrama de causa y efectos (también conocido como espina de pescado o Diagrama de Ishikawa)
• Carta de controlPlan de control (también conocido como un mapa de la calle) /Cartas de ejecución
• Análisis costo-beneficio
• Árbol CTQ
• Diseño de experimentos/Estratificación
• Histogramas de/Análisis de Pareto/Gráfico de Pareto
• Escoger tabla/Capacidad del proceso/En rendimiento rendimiento
• Despliegue de la función de calidad (QFD)
• Investigación de mercados cuantitativa a través del uso de Administración de Feedback para empresas Sistemas (EFM)
• Análisis de causa raíz
• SIPOC () análisisSproveedores, Inputs, Pproceso, Outputs, Clientes)
• COPIS Análisis (cliente centrada en versión/perspectiva de SIPOC)
• Métodos de Taguchi/Función de pérdida de Taguchi
• Mapeo de flujo de valor

Roles de aplicación

Una innovación clave de Six Sigma implica la absoluta "profesionalización" de las funciones de gestión de calidad. Antes de Six Sigma, gestión de la calidad en la práctica fue relegado en gran medida a la planta de producción y estadísticos en un departamento de calidad separado. Programas formales de Six Sigma adoptan una clase de élite ranking Terminología (similar a algunos sistemas de artes marciales como el Kung-Fu y Judo) para definir una jerarquía (y trayectoria especial) que incluye todas las funciones de negocio y niveles.

Six Sigma identifica varios papeles claves para su implementación exitosa.

• Liderazgo ejecutivo incluye al Director Ejecutivo y otros miembros de la alta dirección. Son responsables de establecer una visión para la implementación de Six Sigma. Ellos también facultar a los titulares de la función con la libertad y recursos para explorar nuevas ideas para mejoras de avance por trascender las barreras departamentales y la superación de resistencia inherente al cambio.
• Campeones asumir la responsabilidad de implementación de Six Sigma en toda la organización en forma integrada. Dibuja el liderazgo ejecutivo de alta dirección. Campeones también actúan como mentores para cinturones negros.
• Master Black Belts, identificado por campeones, actuar como entrenadores internos en Six Sigma. Dedican 100% de su tiempo a seis Sigma. Ayudar a los campeones y guía de cinturones negros y cinturones verdes. Aparte de tareas estadísticas, pasan su tiempo en asegurar la aplicación coherente de Six Sigma a través de varias funciones y departamentos.
• Cinturones negros operar bajo Master Black Belts para aplicar la metodología Seis Sigma a proyectos específicos. Dedican 100% de su valioso tiempo a seis Sigma. Concentrará principalmente en la ejecución de proyectos de Six Sigma y liderazgo especial con tareas especiales, mientras que los campeones y Master Black Belts se centran en la identificación de proyectos y funciones de Six Sigma.
• Correas verdes son los empleados que toman la implementación Six Sigma junto con su otro trabajo responsabilidades, bajo la dirección de cinturones negros.

Según los defensores del sistema, es necesario un entrenamiento especial para todos estos profesionales para que siga la metodología y uso el enfoque basado en los datos correctamente.

Algunas organizaciones utilizan colores de cinturón adicional, tales como Cinturones amarillos, para empleados que tengan formación básica en herramientas de seis Sigma y en general participar en proyectos y "correas blanco" para esos locales capacitados en los conceptos pero no participan en el equipo del proyecto. "Correas naranja" también son mencionadas para casos especiales.

Certificación

Artículo principal: Lista de las organizaciones de certificación Six Sigma

General Electric y Motorola desarrollaron programas de certificación como parte de su implementación de Six Sigma, verificación de comando individual de los métodos de seis Sigma en el nivel de habilidad correspondiente (Green Belt, Black Belt etcetera). Siguiendo este enfoque, muchas organizaciones en la década de 1990 comenzaron a ofrecer certificaciones Six Sigma a sus empleados. Criterios para la certificación de Green Belt y Black Belt varían; algunas empresas simplemente requieren de la participación en un curso y un proyecto de seis Sigma. No hay ningún organismo de certificación, y se ofrecen servicios de certificación diferentes por diversas asociaciones de calidad y otros proveedores contra un honorario. El Sociedad Americana para la calidad por ejemplo requiere que los solicitantes de cinturón negro para pasar un examen escrito y proporcionar una declaración firmada indicando que han completado dos proyectos o un proyecto combinado con experiencia práctica de tres años en el cuerpo de conocimientos.

Etimología de "proceso de seis sigma"

El término "proceso de seis sigma" viene de la idea de que si uno tiene seis desviaciones estándar entre el proceso de significa y el límite de especificación más cercano, como se muestra en la gráfica, prácticamente no artículos de no cumplir con las especificaciones. Esto se basa en el método de cálculo empleado en estudios de capacidad de proceso.

Estudios de capacidad medir el número de desviaciones estándar entre la media del proceso y el límite de especificación más cercano en unidades sigma, representado por la letra griega σ (Sigma). Como desviación de estándar de proceso va para arriba, o la media del proceso se mueve lejos del centro de la tolerancia, cabrá menos desviaciones estándar entre la media y el límite de especificación más cercano, disminuyendo el número de sigma y aumenta la probabilidad de artículos fuera de especificaciones. También cabe destacar que el cálculo de niveles de Sigma para los datos de un proceso es independiente de los datos están normalmente distribuidos. En una de las críticas a Six Sigma, los profesionales con este enfoque pasan mucho tiempo transformar datos de no-normal a normal utilizando técnicas de transformación. Hay que decir que se pueden determinar niveles de Sigma para procesar los datos que tiene evidencia de la no normalidad.

Gráfico de la distribución normal, que es la base de las hipótesis estadísticas del modelo seis Sigma. En el centro en 0, la letra griega μ (mu) marca el significa, con el eje horizontal que muestra la distancia de la media, marcada en desviaciones estándar y la letra σ (sigma). Cuanto mayor sea la desviación estándar, mayor es la difusión de valores encontrados. Para la curva verde se muestra arriba, μ = 0 y Σ = 1. Los límites superior e inferior de especificación (USL y LSL) están a una distancia de 6σ de la media. Debido a las propiedades de la distribución normal, mentira que muy lejos de la media los valores son extremadamente improbable: aproximadamente 1 en 1 billón demasiado baja y demasiado alta. Aunque la media era seguir derecho o dejado por 1.5σ en algún momento en el futuro (1.5 cambio de sigma, color rojo y azul), allí es todavía un colchón de seguridad. Por esta razón seis Sigma pretende tener procesos donde la media es al menos 6σ lejos del límite de especificación más cercano.

Papel del desplazamiento de 1,5 sigma

La experiencia ha demostrado que los procesos generalmente no realizan así a largo plazo como lo hacen en el corto plazo. Como resultado, el número de sigmas que caben entre la media del proceso y el límite de especificación más cercano puede caer bien con el tiempo, en comparación con un estudio a corto plazo. Para tener en cuenta este aumento de la vida real en la variación del proceso con el tiempo, se introduce un desplazamiento de 1,5 sigma empírico basado en el cálculo. Según esta idea, un proceso que se ajusta a 6 sigma entre la media del proceso y el límite de especificación más cercano en un estudio a corto plazo en largo plazo cabrá sólo 4.5 sigma – ya sea porque la media del proceso se moverá con el tiempo, o porque la desviación de estándar a largo plazo del proceso será mayor que el observado en el corto plazo, o ambos.

Por lo tanto, la definición ampliamente aceptada de un proceso de sigma seis es un proceso que produce 3.4 piezas defectuosas por millón de oportunidades (DPMO). Esto es basado en el hecho de que un proceso que es distribuido normalmente tendrá 3,4 partes por millón fuera de los límites, cuando los límites son seis sigma de la media "original" de cero y la media del proceso es entonces cambiado de puesto por 1.5 sigma (y por lo tanto, los límites sigma seis no son simétricos sobre la media). La distribución anterior de sigma seis, bajo el efecto del desplazamiento de 1,5 sigma, es comúnmente como un proceso de 4.5 sigma. Sin embargo, debe señalarse que la tasa de fracaso de una distribución de sigma seis con la media sigma 1.5 cambiadas de puesto no es equivalente a la tasa de fracaso de un proceso de 4.5 sigma con la media centrada en cero. Esto permite que el hecho de que causas especiales puede resultar en un deterioro en el rendimiento del proceso con el tiempo y está diseñado para evitar la subestimación de los niveles de defecto probables encontrarse en funcionamiento de la vida real.

El papel de la cambio del sigma es principalmente académico. El objetivo de six sigma es generar mejoramiento del desempeño organizacional. Está arriba a la organización a determinar, basado en las expectativas del cliente, cuál es el nivel apropiado de la sigma de un proceso. El propósito del valor de sigma es como una figura comparativa para determinar si un proceso está mejorando, deteriorando, estancada o no-competitivos con los demás en el mismo negocio. Seis sigma (3,4 DPMO) no es la meta de todos los procesos.

Niveles de Sigma

A Carta de control que representa un proceso que experimentó un 1,5 deriva de sigma en el promedio del proceso hacia el límite de especificación superior a partir de medianoche. Gráficos de control se utilizan para mantener la calidad de 6 sigma por señalización cuando profesionales de la calidad deben investigar un proceso para encontrar y eliminar variación de causa especial.

Vea también: Regla de tres sigma

La tabla abajo da a largo plazo DPMO valores correspondientes a distintos niveles de sigma a corto plazo.

Estas cifras suponen que la media del proceso se desplazará por 1.5 sigma hacia el lado con el límite de especificación crítica. En otras palabras, asumen que después de la inicial estudio de determinación del nivel de sigma a corto plazo, largo plazo C_pk valor llegará a ser 0,5 menos que el C a corto plazo_pk valor. Así, por ejemplo, la DPMO Figura dada de 1 sigma se supone que la media a largo plazo del proceso será 0,5 sigma más allá del límite de especificación (C_pk = –0.17), en lugar de 1 sigma dentro de ella, como era en el estudio a corto plazo (C_pk = 0,33). Tenga en cuenta que los porcentajes de defectos indican solamente los defectos que excedan el límite de especificación a la que la media del proceso es más cercana. Defectos más allá del límite de especificación lejos no están incluidos en los porcentajes.

La fórmula que se utiliza aquí para calcular el DPMO es así

$DPMO = 1, 000, 000\centerdot (1-\phi (nivel 1,5))$

Nivel Sigma	Sigma (con 1.5σ cambio)	DPMO	% Defectuoso	Porcentaje de rendimiento	C a corto plazopk	C a largo plazopk
1	−0.5	691.462	69%	31%	0.33	−0.17
2	0.5	308.538	31%	69%	0.67	0.17
3	1.5	66.807	6.7%	93,3%	1.00	0.5
4	2.5	6.210	0.62%	99.38%	1.33	0,83
5	3.5	233	0.023%	99.977%	1.67	1.17
6	4.5	3.4	0.00034%	99.99966%	2.00	1.5
7	5.5	0.019	0.0000019%	99.9999981%	2.33	1,83

Software

Artículo principal: Lista de paquetes de software de Six Sigma

Aplicación

Artículo principal: Lista de las empresas seis Sigma

Six Sigma en su mayoría encuentra aplicación en organizaciones grandes. Un factor importante en la propagación de Six Sigma era anuncio de 1998 de GE de $ 350 millones en ahorros gracias a Six Sigma, una figura que posteriormente creció hasta más de $ 1 billón. Según consultores de la industria como Thomas Pyzdek y John Kullmann, empresas con menos de 500 empleados son que menos adecuados para la implementación de Six Sigma o deban adaptar el enfoque estándar para que funcione para ellos. Seis Sigma contiene sin embargo un gran número de herramientas y técnicas que funcionan bien en pequeñas y medianas organizaciones. El hecho de que una organización no es lo suficientemente grande como para poder permitirse el lujo de cinturones negros no disminuye su capacidad para hacer mejoras de acuerdo con este conjunto de herramientas y técnicas. La infraestructura descrita como necesaria para soportar seis Sigma es un resultado del tamaño de la organización en lugar de un requerimiento de Six Sigma sí mismo.

Crítica

Falta de originalidad

Experto en calidad Joseph M. Juran Sigma seis se describe como "una versión básica de mejora de la calidad", afirmando que "no hay nada nuevo. Incluye lo que solíamos llamar facilitadores. Que han adoptado términos más extravagantes, como correas de diferentes colores. Creo que ese concepto tiene mérito aparte, para crear a especialistas que pueden ser muy útiles. Una vez más, no es una idea nueva. El Sociedad Americana para la calidad hace mucho tiempo establecido certificados, tales como para fiabilidad Ingenieros."

Inadecuadas para la fabricación de complejo

Experto en calidad Philip B. Crosby señaló que el nivel de Six Sigma no va lo suficientemente lejos— los clientes merecen productos libres de defectos cada vez. Por ejemplo, bajo estándar de Six Sigma, semiconductores que requieren grabado perfecto de millones de pequeños circuitos en un único chip son todos 100% inservible.

Papel de consultores

El uso de "Cinturones negros" como agentes de cambio itinerante ha fomentado una industria de la capacitación y certificación. Los críticos han argumentado que hay sobreventa de Six Sigma por demasiado grande un número de firmas consultoras, muchas de las cuales demanda conocimientos en seis Sigma cuando tienen sólo un conocimiento rudimentario de las herramientas y técnicas o en los mercados o industrias en las que actúan.

Potenciales efectos negativos

A Fortuna artículo indicó que "de 58 grandes empresas que han anunciado programas de Sigma seis, 91 por ciento han arrastrado la S & P 500 desde entonces". La declaración fue atribuida a "un análisis de Charles Holland de consultora Qualpro (que propugna un proceso de mejoramiento de la calidad de competidor) ". El resumen del artículo es que seis Sigma es eficaz en lo que se pretende hacer, pero que está "estrechamente diseñado para fijar un proceso existente" y no ayuda "viene para arriba con nuevos productos o tecnologías disruptivas".

Exceso de confianza en herramientas estadísticas

Una crítica más directa es la naturaleza "rígida" de Six Sigma con su excesiva dependencia en métodos y herramientas. En la mayoría de los casos, se preste más atención a la reducción de variación y búsqueda de los factores importantes y menos atención al desarrollo de robustez en el primer lugar (que en conjunto puede eliminar la necesidad de reducir la variación). La extensa dependencia de pruebas de significación y uso de técnicas de regresión múltiple aumenta el riesgo de hacer tipos comúnmente desconocidos de errores estadísticos o errores. Una posible consecuencia de matriz de seis Sigma de conceptos erróneos de P-value es la falsa creencia de que la probabilidad de una conclusión estar en error puede calcularse a partir de los datos en un solo experimento sin referencia a evidencias externas o la plausibilidad del mecanismo subyacente. Uno de los usos erróneos más serios pero muy común de la estadística inferencial es un modelo que fue desarrollado a través de la construcción del modelo exploratorio y sujeto a las misma clases de pruebas estadísticas que se utilizan para validar un modelo que se ha especificado de antemano.

Otro comentario se refiere a la función de transferencia a menudo mencionado, que parece ser una teoría errónea Si vieron en detalle. Desde pruebas de significación se popularizaron primero se han expresado muchas objeciones por estadísticos importantes y respetadas. El volumen de crítica y refutación ha llenado libros de lenguaje rara vez utilizado en el debate académico de una materia seca. Gran parte de la primera crítica fue publicado ya hace más de 40 años. Consulte: Hipótesis estadística prueba #Criticism para obtener más información.

Artículos con críticas han aparecido en la edición de 2006 de noviembre – diciembre de Logístico del ejército de Estados Unidos con respecto a Six-Sigma: "los peligros de una sola orientación paradigmática (en este caso, de racionalidad técnica) puede cegarnos a valores asociados con aprendizaje en doble circuito y de la Organización de aprendizaje, adaptabilidad de la organización, creatividad personal y el desarrollo, humanizar el trabajo, conciencia culturaly estrategia. "

Nassim Nicholas Taleb considerar riesgo gerentes poco más que "usuarios ciegos" de herramientas estadísticas y métodos. Afirma que las estadísticas es fundamentalmente incompleta como un campo como que no puede predecir el riesgo de eventos raros, algo Six Sigma está especialmente preocupada con. Además, errores de predicción son probables ocurrir como resultado de la ignorancia para o distinción entre incertidumbres epistémicas y otras. Estos errores son los más grandes de tiempo variante (fiabilidad) relacionadas con fallas.

Sofocación de creatividad en entornos de investigación

Según un artículo de John Dodge, editor en jefe de Noticias de diseño, el uso de Six Sigma es inadecuado en un entorno de investigación. Dodge Estados "métrica excesiva, pasos, medidas y enfoque intenso de Six Sigma en la reducción de variabilidad agua por el proceso de descubrimiento. En Six Sigma, la naturaleza libre de intercambio de ideas y el lado casual de descubrimiento se ahogue."concluye que"hay acuerdo general que libertad en la investigación básica o pura es preferible mientras seis obras de Sigma mejor en innovación incremental cuando hay un objetivo comercial expreso."

A BusinessWeek el artículo dice James McNerneyde introducción de Six Sigma en 3M tuvo el efecto de sofocación creatividad e informa su retiro de la función de investigación. Cita dos Wharton School profesores que dicen que Six Sigma conduce a la innovación incremental en detrimento de investigación de cielos azules. Este fenómeno es explorado en el libro Curso Lean, que describe un acercamiento relacionado conocido como pobre dinámica y proporciona datos para mostrar que Fordde "6 sigma" programa hizo poco para cambiar su suerte.

Falta de documentación sistemática

Una crítica expresada por Yasar Jarrar y Andy Neely de la Cranfield School of Managementde centro para el desempeño de los negocios es que mientras que Six Sigma es un enfoque potente, también indebidamente puede dominar la cultura de una organización; y agregan que gran parte de la literatura de Six Sigma – de manera notable (seis sigma pretende ser, científicamente basada en la evidencia), carece de rigor académico:

Una crítica final, probablemente más a la literatura de Six Sigma que conceptos, se relaciona con la evidencia de éxito de seis Sigma. Documentado hasta el momento, estudios de caso utilizando el Six Sigma se presentan métodos como la evidencia más fuerte para su éxito. Sin embargo, en estos casos documentados y aparte de algunas que se detallan de la experiencia de organizaciones como GE y Motorola, mayoría de los casos no está documentada de manera sistémica o académica. De hecho, la mayoría es estudios de caso ilustrados en páginas web y son, en el mejor de los casos incompletos. No proporcionan ninguna mención de cualquier específicos métodos de seis Sigma que se utilizaron para resolver los problemas. Se ha argumentado que, apoyándose en los criterios de Six Sigma, gestión es arrullada en la idea de que algo se está haciendo acerca de la calidad, considerando que cualquier mejora resultante es accidental (Latzke 1995). Así, al examinar las pruebas presentadas para el éxito de Six Sigma, en su mayoría por consultores y personas con intereses creados, es la pregunta que nos lleva a preguntar: ¿estamos haciendo una verdadera mejora con métodos de seis Sigma o cada experto en contar historias? Todos parecen creer que estamos haciendo mejoras verdaderas, pero hay alguna forma de ir a documentar estos empíricamente y aclarar las relaciones causales.

— 

cambio de 1.5 sigma

El estadígrafo Donald J. Wheeler ha rechazado el cambio sigma 1.5 como "goofy" debido a su carácter arbitrario. Su aplicabilidad universal se considera como dudosa.

El desplazamiento de 1,5 sigma se ha convertido en discutible debido a indica el "nivel sigma" que reflejan a corto plazo en lugar de rendimiento a largo plazo: un proceso que tiene a largo plazo niveles de defecto correspondiente a 4.5 desempeño sigma es, por Convención de Six Sigma, descrito como un "proceso de seis sigma". El sistema de puntuación de Six Sigma aceptado así no puede equipararse a real distribución normal de probabilidades para el indicado número de desviaciones estándar, y esto ha sido una clave de la discordia sobre cómo se definen las medidas de seis Sigma. El hecho de que rara vez es explicó que un proceso "6 sigma" tendrá a largo plazo tasas de defecto correspondiente a 4.5 desempeño sigma en lugar de reales 6 sigma ha llevado varios comentaristas para expresar la opinión de que seis Sigma es un truco de la confianza.

Véase también

• Diseño para seis Sigma
• DMAIC
• Kaizen – un enfoque filosófico a la mejora continua de los procesos de
• Lean Six Sigma
• Incline de la fabricación
• Moda de gestión
• Mantenimiento productivo total
• Gestión de la calidad total
• W. Edwards Deming

Lectura adicional

• Adams, Cary w.; Gupta, Praveen; Wilson, Charles E. (2003). Implementación de Six Sigma. Burlington, Massachusetts: Butterworth-Heinemann. ISBN 0-7506-7523-3. OCLC 50693105. 
• Breyfogle, Forrest III W. (1999). Aplicación seis Sigma: Soluciones más inteligentes métodos estadísticos. Nueva York: John Wiley & Sons. ISBN 0-471-26572-1. OCLC 50606471. 
• De Feo, José A.; Barnard, William (2005). Seis Sigma Breakthrough y más allá-métodos de avance de rendimiento de calidad de JURAN Institute. Nueva York, NY: McGraw-Hill profesional. ISBN 0-07-142227-7. OCLC 52937531. 
• Hahn, J. G., colina, W. J., Hoerl, r. W. y Zinkgraf, S. A. (1999) El impacto de seis Sigma mejora-un vistazo hacia el futuro de las estadísticas, El estadístico americano, Vol. 53, núm. 3, pp. 208-215.
• Keller, Paul A. (2001). : Seis Sigma una guía de implementación Para implementar Six Sigma en su organización. Tucson, AZ: El publicar de calidad. ISBN 0-930011-84-8. OCLC 47942384. 
• Pande, Peter S.; Neuman, Robert P.; Cavanagh, Roland R. (2001). El camino de seis Sigma: Cómo GE, Motorola y otras empresas están afilando con piedra su desempeño. Nueva York, NY: McGraw-Hill profesional. ISBN 0-07-135806-4. OCLC 647006794. 
• Pyzdek, Thomas y Paul A. Keller (2009). El manual de seis Sigma, tercera edición. Nueva York, NY: McGraw-Hill. ISBN 0-07-162338-8. OCLC 51194565. 
• SNEE, Ronald D.; Hoerl, Roger W. (2002). Líder seis Sigma: Una guía paso a paso basada en la experiencia con GE y otras empresas de seis Sigma. Upper Saddle River, NJ: Prensa de FT. ISBN 0-13-008457-3. OCLC 51048423. 
• Taylor, Gerald (2008). Excelencia en el servicio Lean Seis Sigma: Una guía para la certificación de Green Belt y la mejora de la línea de fondo. Nueva York, NY: El publicar de J. Ross. ISBN 978-1-60427-006-8. OCLC 271773742. 
• Tennant, Geoff (2001). SIX SIGMA: SPC y TQM en la fabricación y servicios. Aldershot, Reino Unido: Gower que publica, Ltd. ISBN 0-566-08374-4. OCLC 44391556. 

Otras Páginas

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