Despliegue de la Función de Calidad (QFD)

El QFD es un sistema que busca focalizar el diseño de los productos y servicios en dar respuesta a las necesidades de los clientes. Esto significa alinear lo que el cliente requiere con lo que la organización produce.

El QFD permite a una organización entender la prioridad de las necesidades de sus clientes y encontrar respuestas innovadoras a esas necesidades, a través de la mejora continua de los productos y servicios en búsqueda de maximizar la oferta de valor.

QFD (Quality Function Deployment) significa Despliegue de la Función de Calidad. Esto es, "transmitir" los atributos de calidad que el cliente demanda a través de los procesos organizacionales, para que cada proceso pueda contribuir al aseguramiento de estas características.
El despliegue de la función de calidad es un método de diseño de productos y servicios que recoge las demandas y expectativas de los clientes y las traduce, en pasos sucesivos, a características técnicas y operativas satisfactorias.
El QFD se originó en el Japón en la década de 1960 y su metodología se consolidó y expandió geográficamente en las décadas siguientes. En el origen del QFD está la denominada matriz de la calidad, que es en esencia una tabla que relaciona la voz del cliente con los requerimientos que la satisfacen. La matriz de la calidad suele desplegarse para dar lugar a otras matrices que permiten hacer operativa a la voz del cliente. Las aplicaciones recientes del QFD trascienden a las industrias manufactureras y de los servicios y comprenden la formulación de la estrategia empresarial y el análisis organizacional en los sectores público y privado. También se están aplicando al QFD los conjuntos fuzzy y otros métodos refinados de las matemáticas.

Pero este valor integrador no se reduce al aspecto gráfico, sino que influye sobre la organización en su conjunto; en efecto, gracias a la matriz de la calidad, los integrantes de áreas heterogéneas de la firma se forman una idea más acabada de las complejas relaciones que hacen al diseño de productos satisfactorios. De esta forma, se comprende mejor la importancia de los datos, se facilita el diálogo, se asignan prioridades, y se establecen métricas y objetivos armónicos-todo ello sin perder el contacto con el cliente y con los productos de los competidores.

Concepto de las 7 nueva Herramientas

Diagramas de afinidad:

Diagramas de afinidad sirven a la colección y ordenación de ideas. Mediante un “brainstorming” se coleccionan las ideas en cartas y se ordenarán posteriormente según su pertenencia temática. Dentro de un proceso de resolución de problemas es posible enfocarse mejor a determinados aspectos.

Diagramas de interrelación:

Utilizando un proceso de pensamiento lateral después de haber utilizado un diagrama de afinidad se trata aquí de desarrollar nexos lógicos entre las categorías aparentemente relacionadas. Se intenta esbozar la relación causa-efecto entre las cartas. Este diagrama también sirve para visualizar conceptos bastante complejos.

Diagramas de árbol:

En ampliación del concepto de Ishikawa se describen los contextos entre metas y medidas. Partiendo de una meta las posibles soluciones/medidas se ramifican en forma de árbol hasta no poderse desglosar más.

Diagramas matriciales:

En una matriz se desarrollan relaciones gráficas entre dos factores, frecuentemente se utilizan para enlazar dos listas. Una aplicación típica de esta herramienta está en el contexto del QFD “House of Quality”.

Matriz de análisis de los datos (Portfolio):

Esta técnica ayuda a la hora de estructurar una gran cantidad de informaciones desordenadas y desvelar relaciones implícitas. Los datos se recogen en un diagrama de matriz que posteriormente pueden ser estructuradas por ejemplo en un portfolio clásico. Básicamente se trata de una técnica de análisis factorial.

Gráfico del proceso de decisión del programa (plan problema-decisión):

Esta herramienta sirve a la identificación de problemas potenciales en la fase de planificación y en la elaboración de medidas preventivas. Partiendo del objetivo perseguido los factores relevantes para el éxito son discutidos, analizados en cuanto a posibles problemas y ponderados según su importancia.

Diagramas de flecha:

Las técnicas de PERT (Program Evaluation and Review Technique), CPM (Critical Path Method) y MPM (Metra Potential Method) son las técnicas empleadas para visualizar procesos, sus dependencias y su programación óptima con fin de evitar cuellos de botellas. Sumamente importante es la definición del camino crítico que será el eslabón más débil del sistema.

Como habíamos mencionado arriba es imprescindible utilizar todas estas nuevas herramientas de forma conjunta, ya que por sí solos ya poderosas en sus efectos, su eficiencia se multiplica utilizadas de forma integrada

Las 7 Nuevas Herramientas para la Calidad

A madida que va pasando el tiempo las exijenciaa del cliente van creciendo
es por esto que las industrias o servicios tienen que ir a la mano de nuevas innovaciones

es por eso que las herramientas para el mejoramiento de la calidad se han reforsado:

a continuacion las 7 herramientas clacicas:

1. Hoja de control
   
2. Histograma
3. Diagrama de pareto
4. Diagrama de causa efecto
5. Estratificación (Análisis por Estratificación)
6. Diagrama de scadter (Diagrama de Dispersión)
7. Gráfica de control

Ahora las 7 nuevas Herramientas para la Calidad:
Diagrama de Afinidad.
b) Diagrama de Relaciones.
c) Diagrama de Árbol.
d) Matrices de Priorización.
e) Diagrama Matricial.
f) Diagrama de Procesos de Decisión.
g) Diagrama de Flechas.

Fundamentos de Six Sigma

Seis Sigma, es un enfoque revolucionario de gestión que mide y mejora la Calidad, ha llegado a ser un método de referencia para, al mismo tiempo, satisfacer las necesidades de los clientes y lograrlo con niveles próximos a la perfección.

Dicho en pocas palabras, es un método, basado en datos, para llevar la Calidad hasta niveles próximos a la perfección, diferente de otros enfoques ya que también corrige los problemas antes de que se presenten. Más específicamente se trata de un esfuerzo disciplinado para examinar los procesos repetitivos de las empresas.
El Seis Sigma es un parámetro cuya base principal es la desviación estándar y su enfoque esreducir la variación y/o defectos en lo que hacemos.

El principal planteamiento lo podemos encontrar cuando consideramos la variación de un proceso, con una fluctuación entre más 6 sigma y Menos 6 sigma del valor promedio, la probabilidad de que se salga del valor especificado es de 3.4 partes por millón. La magnitud de este valor la demostraremos más abajo.

El valor de Seis Sigma sirve como parámetro de comparación común entre compañías iguales o diferentes e inclusive entre los mismos departamentos de una empresa, tan diferentes como compras, cuentas por cobrar, mantenimiento, ingeniería, producción, recursos humanos etc.

Es una filosofía que busca obtener mejores resultados (productos, servicios), por medio de procesos robustos que permitanreducir los defectos y los errores. Se podría considerar como una metodología (Lógica y/o disciplinada) de pasos, por medio de herramientas probadas para la solución de problemas.
Beneficios.

Los beneficios de la Seis Sigma son:

• Alineamiento entre los resultados y la eficacia: la mejora de la calidad de un proceso implica aumento de la rentabilidad para la empresa.
• Aplicación de la metodología en diversas áreas de la empresa: finanzas, logística, ventas, sistemas, administración, etc., no restringiendo los trabajos a las áreas productivas de la empresa.
• Posibilidad de toma de decisiones basadas en datos estadísticos.
• Desarrollo de una sistemática que promueva el vínculo entre planeamiento estratégico y herramientas estadísticas y de calidad
• Busca el Modelo Ideal de Eficiencia de los sistemas
• Eliminar de los procesos el valor no agregado.
• Reducir al mínimo posible la variación natural de los procesos.
• Procesos robustos, capaces de entregar lo que el cliente demanda.

Herramientas

Algunas de las herramientas estadísticas que Seis Sigma utiliza para el análisis, enfoque y solución de problemas de los procesos, están las siguientes:

• Diagramas de causa efecto.
• Matrices de causa efecto.
• Mapas de procesos
• Mapas de flujo de valor de los procesos.
• Gráficos; Pareto, Histogramas, Dispersión, de caja, etc.
• Análisis de modo de falla y efecto (AMEF).
• Análisis de correlación
• Análisis de capacidad del proceso
• Análisis de varianza (ANOVA)
• Análisis de Regresión
• Pruebas de hipótesis
• Diseño de respuesta de superficie
• Diseño de experimentos

concluciones:

Seis Sigma puede enfocarse de diferentes maneras de acuerdo a las expectativas que cada empresa quiera lograr, pero es necesario tener una visión amplia de lo que la empresa requiera ya que aplicar Seis Sigmas es un proceso muy largo y con un alto costo. Por lo que cada empresa deberá tener bien estructurado y definido sus aplicaciones ya que si estas no estén bien dirigidas los resultados serán nulos. Grandes empresas como GE, Motorola, Allied Signal han tardado de 5 a 10 años para su implementación así como un alto costo en la capacitación de su persona pero gracias al esfuerzo del personal dedicado a Seis Sigma han logrado grandes resultados al obtener beneficios millonarios.

Seis Sigma..(SINTESIS)

“El precio del conocimiento es nada, comparado con el precio de la ignorancia”

Originalmente diseñada y utilizada por Motorola, el concepto Seis Sigma ha trascendido la empresa que le da origen, convirtiéndose en una nueva filosofía administrativa con amplia divulgación mundial, sobre la cual se ha desarrollado cantidad de elementos, más allá de los que sus creadores originales pensaron (!concepto cinturón, verde, negro etc. ¡). El Seis Sigma es un parámetro cuya base principal es la desviación estándar y su enfoque esreducir la variación y/o defectos en lo que hacemos. El principal planteamiento lo podemos encontrar cuando consideramos la variación de un proceso, con una fluctuación entre más 6 sigma y Menos 6 sigma del valor promedio, la probabilidad de que se salga del valor especificado es de 3.4 partes por millón.

Saluditos!!! =)

Aqui les dejo una presentacion mas consisa de este tema : http://areaestadistica.uclm.es/events/MarianoPC_SeisSigma.pdf