Industria 4.0 y Six Sigma

Spoiler alert: en todo lo que sigue, estamos dando por hecho que todos los datos almacenados en los sistemas son correctos, o sea que los aparatos de medición están calibrados y que se han realizados los estudios pertinentes de repetibilidad y reproducibilidad (estudios R&R) de los sistemas de medición, cómo mínimo. Sin esto, cualquier análisis podría conducirnos a tomar decisiones erróneas.

Con la evolución de la tecnología, las empresas tienen, en sus servidores, más y más datos sobre sus procesos. En algunos casos se generan informes o existen paneles de control que permiten tener una visión global de la salud del sistema de producción, pero en otros, solo se usan de manera esporádica.

En el estado actual del entorno, estos datos sirven, pero no tanto cómo podrían.

Las empresas siguen teniendo problemas de calidad recurrentes o esporádicos en sus productos o servicios.

Seguramente, con el paso del tiempo, la implantación de la industria 4.0 con sus herramientas e inteligencia artificial, podrán ayudar al análisis de estos datos y permitir mejoras drásticas de los sistemas de producción, pero mientras no estén implementados, ¿Qué podemos hacer?

El tratamiento de estos datos pasaría por 3 etapas:

• Digestión
• Identificación de la causa raíz
• Implantación

La digestión

Los datos memorizados en los sistemas de gestión de la empresa son datos brutos, extraídos del sistema de producción automáticamente o manualmente. Pueden estar en diferentes sistemas y con diferentes formatos.

El objetivo de esta etapa es homogeneizar estos datos de manera a poder contestar a la gran pregunta de la mejora de procesos: ¿Qué producto o qué servicio me está costando más caro en costes de no calidad?

También lo podemos enfocar al nivel de contaminación, de generación de desperdicios, de material a reciclar, consumo de agua, electricidad…

Se deben definir los criterios de decisión para plantear como indagar, conectar y analizar estos datos a nivel macroscópico. Se pueden añadir criterios de importancia por cliente o mercado, por riesgo, por volumen de venta… Queremos poder usarlos para priorizar las actuaciones posteriores.

Un sistema cómo Power BI permite hacer este tipo de concentración de datos y análisis de manera bastante ágil. Aunque existen sistemas de Manufacturing Intelligence más adaptados que se pueden usar. Montar un sistema para hacer este análisis puede ser más o menos complejo, pero las herramientas no suelen ser el problema.

Lo importante es tener claro el objetivo a conseguir. En cuanto sabemos que queremos ver claramente, poner en marcha los sistemas necesarios para conseguirlo es menos complejo.

Aquí vendría la pregunta realmente importante: ¿Qué queremos sacar exactamente de nuestros datos?

Una vez más, una persona, o, mejor dicho, un equipo de trabajo debería pararse a pensar un poco en lo que se necesitará para obtener un seguimiento adecuado del sistema de producción que permita identificar los procesos, productos, servicios, que necesiten mayor atención.

Identificación de la causa raíz

Después de esta fase de digestión, viene la fase de análisis más profundo de los problemas: la identificación de la causa raíz.

Es bien sabido de todos, que, para solucionar un problema, hay que encontrar su causa raíz y solucionar esta causa. Si intentamos solucionar el problema directamente, nos arriesgamos a poner “un parche” al proceso y que los problemas subyacentes sigan perjudicándolo.

Aquí, una vez más, son las personas quienes, con las herramientas adecuadas y su experiencia, podrán analizar estos problemas para encontrar su o sus causas raíz y solventarlas. Estas personas deben tener los conocimientos y las herramientas adecuadas para poder actuar de manera eficiente y contundente.

La gestión adecuada del proyecto de mejora hasta la propuesta de mejora debe ser llevada de forma organizada, clara y transparente. La inclusión en este proyecto de los diferentes grupos implicados es primordial y el enfoque debe estar en satisfacer el cliente, sea interno o externo.

Implantación

Mencionar esta fase puede parecer superfluo: es evidente que, una vez propuesta y validada, la solución debe ser implantada.

Todo el mundo lo sabe.
Todo el mundo es consciente de ello.
Todo el mundo lo hace… o no…

Nuestra experiencia nos ha mostrado que muchas soluciones no llegan a ponerse en marcha o solo se llevan a cabo parcialmente. A la pregunta de ¿ya está implementada la solución? la respuesta suele ser: Sí, ya está, solo queda por hacer… Esta coletilla indica claramente que no está aún implantada la solución.

Siempre hay una buena razón, un buen motivo para que así sea, pero a la hora de la verdad, si una solución no está completamente puesta en marcha, no elimina las causas raíz al 100% y el problema sigue apareciendo. Puede que sea menos frecuente, que aparezca en otro sitio del proceso, pero sigue estando.

Peor aún, hemos visto alguna solución que se decidió tirar para atrás pensando que no solucionaba el problema cuando la realidad era que nunca llegó a implantarse. Era lógico no llegar a ver sus beneficios si no estaba implantada. Lo sorprendente era que todos pensaban que ya estaba en funcionamiento.

Los motivos para no implantar soluciones son diversos y variados. Lo importante aquí es tener personas que sepan cómo gestionar la implantación y que se aseguren que la solución implantada al 100% se mantiene en el tiempo.

Las personas

Cómo hemos visto hasta ahora, las personas son las que hacen que todo lo que hemos explicado anteriormente pueda funcionar.

Deben ser personas con capacidad de trabajo en equipo, motivadas, con habilidades de negociación, dotes de liderazgo y correctamente formadas en herramientas de supervisión de procesos y gestión del cambio.

Hemos visto que cada etapa precisaba de sus conocimientos:

Etapa de digestión: definición de KPI analíticos y de sus objetivos para la supervisión de procesos…

Etapa de identificación de la causa raíz: herramientas de análisis de datos orientados a la identificación de la causa raíz, gestión de proyectos…

Etapa de implantación: herramientas de seguimiento de la implantación, de supervisión de los resultados y de mantenimiento de la solución en el tiempo…

Existe una metodología que cubre todas estas etapas: la metodología Six Sigma.

Hay una parte obvia que es la gestión de proyectos de mejora de procesos. Six Sigma está diseñado para ello y permite encontrar las causas raíz de los problemas, encontrar soluciones a estas causas y asegurar su implementación y mantenimiento en el tiempo.

La fase de digestión se llevaría a cabo por un efecto colateral del Six Sigma: cuando una persona se forma, no solo aprende la metodología, sino que también aprende a utilizar los datos para tomar decisiones, usando herramientas cómo los costes de no calidad, los estudios de capacidad, los gráficos de control y más. Toda una serie de herramientas que se pueden incluir en un sistema de supervisión de gestión de la producción.

En nuestro curso de Green Belt Six Sigma, te proponemos aprender a usar de forma eficiente esta metodología con todas las herramientas necesarias para que puedas llevar a cabo proyectos de mejora de procesos, pero, además, para que puedas ayudar en la implantación de la próxima generación de sistemas de gestión de producción.

Fotografía de Simon Kadula y Museums Victoria