Hace unos años atrás platicabamos con un candidato a LEAN Six Sigma Black Belt. Este colega abordaba un problema muy interesante: su empresa tenía cuatro líneas de producción; una de esas líneas de producción tenía un índice de desecho cercano al 30% de la producción total. Cada línea de producción fabricaba productos diferentes y tenía configuraciones independientes en téminos de proceso, maquinaria y demás recursos.

La pregunta, usted podrá deducir, era “¿Por qué tenemos un 30% de “scrap”?

“Scrap”, según el diccionario Merriam-Webster, el un sustantivo en inglés que se puede traducir como: “artículos o piezas manufacturados rechazados o descartados y útiles únicamente como material para el reprocesamiento.” Y “scrap” también puede ser un verbo referente a abandonar o deshacerse de partes, materiales manufacturados, que ya no tienen suficiente valor o no cumplen con las especificaciones de calidad.

 

El proyecto de nuestro colega diferenciaba claramente entre “mermas” y “desecho”(scrap).

•  Las mermas eran pérdidas de materia prima o material en proceso, es decir producto no terminado. Estas mermas solo eran consideras como tal durante el proceso de alistamiento de la maquinaria para inicio de una orden de producción o cambio de modelo.
• El desecho, o “scrap”, era relacionado estrictamente a producto en proceso o producto final, que durante procesos de inspección, se detectaba como “no aceptable” y “no reparable”. Entonces todo este producto rechazado es enviado a cuarentena para ser desechado.  

Un 30% de la producción total significaba para este colega y su empresa aproximadamente 100 mil partes por mes, con un costo de, aproximadamente, US$70 mil dólares al año, solamente en materias primas (es decir, sin agregar costos administrativos, ni fletes de emergencia para poder cubrir la demanda, ni costos de re-inspección, etc.).


¿Cuál es la causa raíz del “scrap”?

Nuestro colega recibió una orden directa de su gerente: “Ve y has un diseño de experimentos para entender de dónde viene la causa raíz del “scrap”; y ¡hazlo pronto!”

 
Es entendible que la gerenca esté ansiosa en estas situaciones. Para el momento de esta situación ya la empresa había perdido cerca de US$30 mil dólares.

 
DMAIC:  Desafiar el sistema de Medición podría significar no hacer el DOE

 
Cuando nuestro colega nos consultó si podía usar DMAIC en este problema y usarlo como proyecto LEAN Six Sigma Black Belt, nos pareció una excelente idea.

 
Sin embargo, tras la etapa de DEFINIR, nuestro amigo ingeniero nos decía: “la inspección es visual; es decir, tenemos tres inspectores(as) por turno, y estas personas son entrenadas una vez al año para detectar los defectos. Cuando tienen dudas, llaman al supervisor del turno. Lo que ellos(as) deciden es lo que determina si el producto se desecha, o no. Me parece que no voy a desafiar el sistema de medición. De nuevo: son entrenadas una vez al año”.


Nuestra humilde sugerencia fue: “Ve y desafía el sistema de medición. Pregunta si cómo parte del entrenamiento se hace un estudio AAA / ACA, conocido como Análisis de Concordancia por Atributos, o también prueba de Repetibilidad y Reproducibilidad para Atributos”. El ingenero pregunto y la respuesta fue “¿Un qué?…Señor ingeniero eso toma mucho tiempo, es caro y no se necesita…ya tenemos un programa de entrenamiento anual…”

 
El ingeniero pidió permiso a su jefe y decidió hacer un estudio AAA /ACA piloto, con un inspector(a) de cada turno. Los resultados demostraron que:

• La concordancia de cada inspector consigo mismo osciaba del 30% al 90%
• En el mejor de los casos, la concordancia contra el estándar, llegó a ser del 75%
• La concordancia entre inspectores tenía un intervalo de confianza del por debajo del 75%

¿Fue necesario el DOE? No. Esto fue lo que se hizo

El DOE es una buena idea, pero depende de datos bien medidos. Dicho sea de paso, en este caso aplicaba un DOE de respuesta binaria.

Lo que el ingeniero hizo fue hacer el estudio AAA/ACA completo, con todos los inspectores.

Los resultados demostraron que las cifras del piloto eran muy parecidas a lo que experimentaba la población en general.


Entonces: ¿Hay “scrap” o se rechaza por falta de concordancia?

 
Se tomaron acciones:

• Se revisó el entrenamiento de inspección y se mejoró
• El material en cuarentena fue sometido a inspecciones de confirmación, como medida contingente
• Se volvió a aplicar el estudio AAA/ACA post-entrenamiento

Los inspectores con problemas de inspección fueron categorizados en re-entrenables y re-localizables (se detectaron personas con serios problemas de visión (algo que el entrenamiento no incluía antes), ceguera de color de diferentes complejidades que afectaban su juicio, derrames de vitrio o miodesopsias que interferían con la inspección concordante, entre muchos). Los inspectores que no podían inspeccionar, fueron reubicados en otros puestos. Nuevos inspectores fueron entrenados y formaron parte del AAA / ACA.

 
Como resultado la concordancia grupal mejoró por encima del 90%, igualmente contra el estándar.

Y esto, sin necesidad de hacer el DOE, redujo el “scrap” a menos del 5%.

¿Hace usted estudio de AAA / ACA en su empresa?

Como parte de los proyectos DMAIC se suele retar el uso de AAA / ACA.

No obstante, si su empresa emplea inspectores humanos o robóticos de:

• Visión
• Olfato
• Gusto

Y en general, sensoriales, es posible correr estudios como:

• Pruebas sensoriales (sensory tests)
• Estudios de concordancia y atributos

Para más información consulte entrenamientos disponibles en Blackberry&Cross.

 
Próximos entrenamientos en el Tema

Análisis de Concordancia por Atributos (binomiales, nominales)

Fecha Original: Domingo 4 de Abril, 2021