Design for Six Sigma ( DFSS ) es un proceso de diseño de ingeniería , método de gestión de procesos comerciales relacionado con Six Sigma tradicional . [1] Se utiliza en muchas industrias, como finanzas, marketing, ingeniería básica, industrias de procesos, gestión de residuos y electrónica. Se basa en el uso de herramientas estadísticas como la regresión lineal y permite una investigación empírica similar a la que se realiza en otros campos, como las ciencias sociales.. Si bien las herramientas y el orden utilizados en Six Sigma requieren que un proceso esté en su lugar y en funcionamiento, DFSS tiene el objetivo de determinar las necesidades de los clientes y del negocio, e impulsar esas necesidades en la solución de producto así creada. DFSS es relevante para elementos / sistemas relativamente simples. Se utiliza para el diseño de productos o procesos en contraste con la mejora de procesos . [1] La medición es la parte más importante de la mayoría de las herramientas Six Sigma o DFSS, pero mientras que en Six Sigma las mediciones se realizan a partir de un proceso existente, DFSS se enfoca en obtener una visión profunda de las necesidades del cliente y utilizarlas para informar cada decisión de diseño y comercio. -apagado.
Existen diferentes opciones para la implementación de DFSS. A diferencia de Six Sigma, que comúnmente se maneja a través de proyectos DMAIC (Definir - Medir - Analizar - Mejorar - Controlar), DFSS ha generado una serie de procesos escalonados, todos al estilo del procedimiento DMAIC. [2]
DMADV , definir - medir - analizar - diseñar - verificar, a veces se denomina como sinónimo DFSS, aunque también se utilizan alternativas como IDOV (Identificar, Diseñar, Optimizar, Verificar). El proceso tradicional DMAIC Six Sigma, como se practica habitualmente, que se centra en el desarrollo de procesos de fabricación o servicio de mejora continua y evolutiva , suele producirse después de que se haya completado en gran medida el diseño y desarrollo inicial del sistema o producto. DMAIC Six Sigma, tal como se practica, generalmente se consume en la resolución de problemas existentes en el proceso de fabricación o servicio y en la eliminación de los defectos y variaciones asociados con los defectos. Está claro que las variaciones de fabricación pueden afectar la fiabilidad del producto. Por lo tanto, debe existir un vínculo claro entre la ingeniería de confiabilidad y Six Sigma (calidad). En contraste, DFSS (o DMADV e IDOV) se esfuerza por generar un nuevo proceso donde no existía ninguno, o donde un proceso existente se considera inadecuado y necesita ser reemplazado. DFSS tiene como objetivo crear un proceso con el fin de construir de manera óptima las eficiencias de la metodología Six Sigma en el proceso antes de la implementación; Six Sigma tradicional busca la mejora continua después de que ya existe un proceso.
DFSS como enfoque del diseño
DFSS busca evitar problemas de proceso de fabricación / servicio mediante el uso de técnicas avanzadas para evitar problemas de proceso desde el principio (por ejemplo, prevención de incendios). Cuando se combinan, estos métodos obtienen las necesidades adecuadas del cliente y derivan los requisitos de los parámetros del sistema de ingeniería que aumentan la eficacia del producto y el servicio a los ojos del cliente y de todas las demás personas. Esto genera productos y servicios que brindan una gran satisfacción al cliente y una mayor participación de mercado. Estas técnicas también incluyen herramientas y procesos para predecir, modelar y simular el sistema de entrega del producto (los procesos / herramientas, personal y organización, capacitación, instalaciones y logística para producir el producto / servicio). De esta manera, DFSS está estrechamente relacionado con la investigación de operaciones (solución del problema de la mochila ), el equilibrio del flujo de trabajo. DFSS es en gran parte una actividad de diseño que requiere herramientas que incluyen: implementación de funciones de calidad (QFD), diseño axiomático , TRIZ , diseño para X , diseño de experimentos (DOE), métodos Taguchi , diseño de tolerancia, robustez y metodología de superficie de respuesta para una respuesta única o múltiple. mejoramiento. Si bien estas herramientas se utilizan a veces en el proceso clásico DMAIC Six Sigma, DFSS las utiliza de forma exclusiva para analizar productos y procesos nuevos y sin precedentes. Es un análisis concurrente dirigido a la optimización de la fabricación relacionada con el diseño.
Críticos
La metodología de superficie de respuesta y otras herramientas DFSS utilizan modelos estadísticos (a menudo empíricos) y, por lo tanto, los profesionales deben ser conscientes de que incluso el mejor modelo estadístico es una aproximación a la realidad. En la práctica, tanto los modelos como los valores de los parámetros son desconocidos y están sujetos a incertidumbre además de ignorancia. Por supuesto, un punto óptimo estimado no necesita ser óptimo en la realidad, debido a los errores de las estimaciones y a las deficiencias del modelo.
No obstante, la metodología de superficie de respuesta tiene un historial eficaz de ayudar a los investigadores a mejorar productos y servicios: por ejemplo, el modelado de superficie de respuesta original de George Box permitió a los ingenieros químicos mejorar un proceso que había estado estancado durante años [ cita requerida ] .
Distinciones de DMAIC
Los defensores de las técnicas DMAIC, DDICA (Design Develop Initialize Control and Allocate) y Lean podrían afirmar que DFSS se incluye en la rúbrica general de Six Sigma o Lean Six Sigma (LSS). Ambas metodologías se centran en satisfacer las necesidades del cliente y las prioridades comerciales como punto de partida para el análisis. [3] [1]
A menudo se ve que [ palabras de comadreja ] las herramientas utilizadas para las técnicas DFSS varían ampliamente de las utilizadas para DMAIC Six Sigma. En particular, los profesionales de DMAIC, DDICA a menudo usan dibujos mecánicos nuevos o existentes e instrucciones de proceso de fabricación como información de origen para realizar su análisis, mientras que los profesionales de DFSS a menudo usan simulaciones y herramientas de análisis / diseño de sistemas paramétricos para predecir tanto el costo como el rendimiento de las arquitecturas de sistemas candidatos. . Si bien se puede afirmar que [ palabras de comadreja ] dos procesos son similares, en la práctica el medio de trabajo difiere lo suficiente como para que DFSS requiera diferentes conjuntos de herramientas para realizar sus tareas de diseño. DMAIC, IDOV y Six Sigma aún se pueden usar durante las inmersiones en profundidad en el análisis de la arquitectura del sistema y para los procesos Six Sigma "back-end"; DFSS proporciona procesos de diseño de sistemas que se utilizan en diseños de sistemas complejos de front-end. También se utilizan sistemas frontales. Esto genera 3.4 defectos por millón de oportunidades de diseño si se hace bien.
La metodología tradicional de seis sigma, DMAIC, se ha convertido en una herramienta de optimización de procesos estándar para las industrias de procesos químicos. Sin embargo, ha quedado claro que [ palabras de comadreja ] la promesa de six sigma, específicamente, 3.4 defectos por millón de oportunidades (DPMO), es simplemente inalcanzable después del hecho. En consecuencia, ha habido un movimiento creciente para implementar el diseño six sigma generalmente llamado diseño para herramientas six sigma DFSS y DDICA. Esta metodología comienza con la definición de las necesidades del cliente y conduce al desarrollo de procesos sólidos para satisfacer esas necesidades. [4]
Design for Six Sigma surgió de Six Sigma y las metodologías de calidad Definir-Medir-Analizar-Mejorar-Control (DMAIC), que originalmente fueron desarrolladas por Motorola para mejorar sistemáticamente los procesos mediante la eliminación de defectos. A diferencia de sus predecesores tradicionales Six Sigma / DMAIC, que generalmente se centran en resolver problemas de fabricación existentes (es decir, "extinción de incendios"), DFSS tiene como objetivo evitar problemas de fabricación adoptando un enfoque más proactivo para la resolución de problemas y comprometiendo los esfuerzos de la empresa en una etapa temprana etapa para reducir los problemas que podrían ocurrir (es decir, "prevención de incendios"). El objetivo principal de DFSS es lograr una reducción significativa en el número de unidades no conformes y la variación de la producción. Comienza con una comprensión de las expectativas del cliente, las necesidades y los problemas críticos para la calidad (CTQ) antes de que se pueda completar un diseño. Por lo general, en un programa DFSS, solo una pequeña parte de los CTQ están relacionados con la confiabilidad (CTR) y, por lo tanto, la confiabilidad no recibe la atención central en DFSS. DFSS rara vez analiza los problemas a largo plazo (después de la fabricación) que pueden surgir en el producto (por ejemplo, problemas complejos de fatiga o desgaste eléctrico, problemas químicos, efectos en cascada de fallas, interacciones a nivel del sistema). [5]
Similitudes con otros métodos
Los argumentos sobre lo que hace que DFSS sea diferente de Six Sigma demuestran las similitudes entre DFSS y otras prácticas de ingeniería establecidas, como el diseño probabilístico y el diseño de calidad. En general, Six Sigma con su hoja de ruta DMAIC se enfoca en la mejora de un proceso o procesos existentes. DFSS se enfoca en la creación de nuevo valor con aportes de clientes, proveedores y necesidades comerciales. Si bien Six Sigma tradicional también puede usar esos insumos, el enfoque está nuevamente en la mejora y no en el diseño de algún producto o sistema nuevo. También muestra la experiencia en ingeniería de DFSS. Sin embargo, al igual que otros métodos desarrollados en ingeniería, no hay ninguna razón teórica por la que DFSS no se pueda utilizar en áreas fuera de la ingeniería.
Aplicaciones de ingeniería de software
Históricamente, aunque el primer diseño exitoso de proyectos Six Sigma en 1989 y 1991 es anterior al establecimiento del proceso de mejora del proceso DMAIC, Design for Six Sigma (DFSS) se acepta en parte porque las organizaciones Six Sigma descubrieron que no podían optimizar los productos después de tres o cuatro años. Sigma sin rediseñar fundamentalmente el producto, y porque mejorar un proceso o producto después del lanzamiento se considera menos eficiente y efectivo que diseñar en calidad. Los niveles de rendimiento 'Six Sigma' tienen que estar 'integrados'.
DFSS para software es esencialmente una modificación no superficial del "DFSS clásico", ya que el carácter y la naturaleza del software es diferente de otros campos de la ingeniería. La metodología describe el proceso detallado para aplicar con éxito métodos y herramientas DFSS en todo el diseño del producto de software, cubriendo el ciclo de vida general del desarrollo de software: requisitos, arquitectura, diseño, implementación, integración, optimización, verificación y validación (RADIOV). La metodología explica cómo construir modelos estadísticos predictivos para la confiabilidad y robustez del software y muestra cómo las técnicas de simulación y análisis se pueden combinar con el diseño estructural y los métodos de arquitectura para producir de manera efectiva software y sistemas de información a niveles Six Sigma.
DFSS en software actúa como un pegamento para combinar las técnicas de modelado clásicas de la ingeniería de software, como el diseño orientado a objetos o el desarrollo rápido evolutivo con modelos estadísticos, predictivos y técnicas de simulación. La metodología proporciona a los ingenieros de software herramientas prácticas para medir y predecir los atributos de calidad del producto de software y también les permite incluir software en modelos de confiabilidad del sistema.
Aplicación de análisis predictivo y minería de datos
Aunque muchas herramientas utilizadas en la consultoría DFSS, como la metodología de superficie de respuesta, la función de transferencia a través del modelado lineal y no lineal, el diseño axiomático, la simulación tienen su origen en la estadística inferencial, el modelado estadístico puede superponerse con el análisis de datos y la minería.
Sin embargo, a pesar de que DFSS como metodología se ha utilizado con éxito como [marcos técnicos de proyectos] de extremo a extremo para proyectos analíticos y de minería, los expertos en el dominio han observado que esto es algo similar a las líneas de CRISP-DM.
Se afirma que DFSS es más adecuado para encapsular y manejar de manera efectiva un mayor número de incertidumbres, incluidos datos faltantes e inciertos, tanto en términos de agudeza de definición como de sus números totales absolutos con respecto a las tareas analíticas y de minería de datos, enfoques de seis sigma para los datos -mining se conocen popularmente como DFSS sobre CRISP [CRISP-DM refiriéndose a la metodología del marco de aplicación de minería de datos de SPSS ]
Con DFSS, se ha observado que los proyectos de minería de datos han acortado considerablemente el ciclo de vida del desarrollo. Por lo general, esto se logra mediante la realización de análisis de datos para pruebas de coincidencia de plantillas prediseñadas a través de un enfoque tecno-funcional utilizando la implementación de funciones de calidad multinivel en el conjunto de datos.
Los profesionales afirman que las plantillas KDD progresivamente complejas se crean mediante múltiples ejecuciones del DOE en datos multivariados complejos simulados, luego las plantillas junto con los registros se documentan ampliamente a través de un algoritmo basado en un árbol de decisiones
DFSS utiliza Quality Function Deployment y SIPOC para la ingeniería de características de variables independientes conocidas, lo que ayuda en el cálculo tecno-funcional de atributos derivados.
Una vez que se ha calculado el modelo predictivo, los estudios DFSS también se pueden utilizar para proporcionar estimaciones probabilísticas más sólidas del rango del modelo predictivo en un escenario del mundo real.
El marco DFSS se ha aplicado con éxito para el análisis predictivo perteneciente al campo del análisis de recursos humanos. Este campo de aplicación se ha considerado tradicionalmente muy desafiante debido a las peculiaridades complejas de predecir el comportamiento humano.
Ver también
Referencias
- ^ a b c Chowdhury, Subir (2002) Diseño para Six Sigma: El proceso revolucionario para lograr ganancias extraordinarias, Prentice Hall, ISBN 9780793152247
- ^ Hasenkamp, Torben; Ölme, Annika (2008). "Presentación del diseño para Six Sigma en SKF". Revista internacional de Six Sigma y ventaja competitiva . 4 (2): 172–189. doi : 10.1504 / IJSSCA.2008.020281 .
- ^ Bertels, Thomas (2003) Manual de liderazgo Six Sigma de Rath & Strong. John Wiley e hijos. págs. 57-83 ISBN 0-471-25124-0 .
- ^ Lee, Sunggyu (2012). Enciclopedia de procesamiento químico Vol 1 . Taylor y Francis. págs. 2719–2734. doi : 10.1081 / E-ECHP . ISBN 978-0-8247-5563-8.
- ^ "Diseño para la confiabilidad: descripción general del proceso y técnicas aplicables" . www.reliasoft.com .
Otras lecturas
- Brue, Greg; Launsby, Robert G. (2003). Diseño para Six Sigma . Nueva York : McGraw-Hill . ISBN 9780071413763. OCLC 51235576 .
- Yang, Kai; El-Haik, Basem (2003). Diseño para Six Sigma: una hoja de ruta para el desarrollo de productos . Nueva York : McGraw-Hill . ISBN 9780071412087. OCLC 51861987 .
- Cavanagh, Roland R .; Neuman, Robert P .; Pande, Peter S. (2005). ¿Qué es el diseño para Six Sigma? . Nueva York : McGraw-Hill . ISBN 9780071423892. OCLC 57465690 .
- Chowdhury, Subir (2002). Diseño para Six Sigma . Chicago : Dearborn Trade Publishing. ISBN 9780793152247. OCLC 48796250 .
- Hasenkamp, Torben (2010). "Diseño de ingeniería para Six Sigma". Ingeniería de Calidad y Confiabilidad Internacional . 26 (4): 317–324. doi : 10.1002 / qre.1090 .