Dorian Shainin, la Red X y otras técnicas estadísticas para la resolución de problemas

Claramente influenciado por su mentor y colega Joseph Juran, el ingeniero estadounidense Dorian Shainin es considerado una de las personalidades que más aportaron al desarrollo de técnicas para la resolución de problemas en el campo de la  calidad y la industria de manufactura. La mayor parte de estas técnicas poseen origen estadístico y siguen aplicándose en la actualidad, o son punto de partida para el desarrollo de nuevos métodos. Shainin falleció en el año 2000, y durante toda su carrera asesoró a numerosas empresas líderes de diversos rubros, incluyendo desde organizaciones automotrices y fabricantes textiles, hasta organismos estatales como el Departamento de Defensa de los Estados Unidos. Su empresa, fundada en 1947, sigue prestando servicios de asesoría a las organizaciones en la resolución de problemas complejos (https://shainin.com/).

Durante la década del 40, Juran se encargó de aggiornar el Principio de Pareto y aplicarlo a la variación de las causas de un problema, para determinar cuáles tenían influencia realmente sobre el problema en sí. Shainin se basó en esta aplicación, y fue un poco más alla: de las múltiples causas que podían originar el problema, sólo una de ellas era la principal. A esta la denominó la “Gran X Roja” (Big Red X o, simplemente, Red X). Para la determinación de esta causa principal, Shainin planteó la utilización de métodos completamente empíricos. Como en otras oportunidades, no entraremos en profundidad en desarrollos estadísticos. Sólo mencionaremos algunas de las técnicas más difundidas de Shainin y cuál es su aplicación.

Lot Plot

Lot Plot es en realidad una técnica de muestreo, que busca evitar la necesidad de que se realice una inspección del 100% de un lote. En un lote donde se sabe que existen piezas defectuosas, la idea es aplicar esta técnica para no llegar al extremo de tener que inspeccionar pieza por pieza. Para esto se utilizan gráficas, basadas en conceptos previos del estadístico Walter A, Shewart. Con esta técnica, Shainin buscaba mayor efectividad en el proceso de inspección.

“Habla con las partes; son más listas que los ingenieros.” (Dorian Shainin)

Lot Plot - FUENTE: Wikilean

Comparación Pareada o Apareada (Paired Comparisons)

La Comparación Pareada forma parte de un conjunto de herramientas esenciales del Diseño de Experimientos (DOE) según lo define Shainin. Aquí hay históricamente una especie de rivalidad entre él y Taguchi por la efectividad de sus técnicas en esta disciplina, pero vamos a dejarlo de lado por el momento.

Para hacerlo sintético, este método consiste en tomar una muestra de igual cantidad de productos considerados conformes ("buenos") y de productos no conformes ("malos). Se deben identificar cuáles son los parámetros que se están teniendo en cuenta para esta diferenciación, y deben poder cuantificarse. Deben ser medibles. Por ejemplo, podemos hablar de la longitud de una pieza, de su dureza, del espesor, etc. A estos parámetros se los ordena de una determinada manera en función de su importancia en el resultado final (conforme-no conforme). Por cada parámetro tendremos dos valores (el "bueno" y el "malo"). Todos estos valores se listan en orden descendente o ascendente, sin importar su clasificación. En función de los cambios de malo a bueno, o de bueno a malo, se va realizando una gráfica. Luego se realiza un conteo que determina, de acuerdo al resultado, si ese parámetro es realmente causa del problema que se está analizando, o no, con una confiabilidad que depende del número de muestras tomadas (por ej, 90% para 6 muestras, 99% para 10 muestras). 

Gráficas Multi-Vari (Multi-Vari Charts)

La gráficas o cartas Multi-Vari fueron desarrolladas en realidad por Leonard Seder en la década del 50, aunque se popularizaron gracias a Shainin, quien las incluyó dentro de su conjunto de herramientas. Estas gráficas tienen como objetivo determinar las fuentes de variabilidad de un proceso, cuantificarlas e identificar las más influyentes. Para esto, se clasifican a las variaciones de tres maneras posibles, según su ocurrencia. Pueden ser:

• Variaciones posicionales: cuando la variación aparece dentro de lote, entre máquinas, entre operadores, entre plantas, etc.
• Variaciones cíclicas: cuando la variación se produce entre lotes de piezas. 
• Variaciones temporales: la variación aparece entre períodos de tiempo (hora a hora, turno a turno, semana a semana).

En resumen, las graficas Multi-Vari son una representación visual de un análisis de varianza, de los resultados en función de las fuentes de variabilidad.

Gráfica Multi-Vari - FUENTE: asq.org

Pre-Control

Pre-Control es una técnica estadística cuyos principios son similares al Control Estadístico de Procesos (SPC), que vimos en una publicación anterior, aunque se aplica generalmente al comienzo de la fabricación de una pieza. Sirve para poner a punto el proceso desde el arranque.

Test de Confiabilidad B vs. C (Six Pack Test)

Esta prueba compara muestras del proceso actual con un proceso mejorado o nuevo. De ahí viene su nombre: la "C" representa el estado actual (Current) y la "B" el estado mejorado (Better). Para realizar esta comparativa, se toman 3 muestras de cada estado, 6 en total. También se la conoce como Six Pack Test (la "prueba del paquete de seis"), por esta razón. A través de una combinatoria matemática entre las "B" y las "C", podemos rankearlas en función de sus resultados. Si las "B" quedan mejor posicionadas que las "C", podemos decir que nuestro proceso ha mejorado, con una confiabilidad del 95%.

Otras técnicas de Shainin

Existen otras técnicas popularizadas por Shainin, entre las que podemos destacar:

• Factoriales Completos (Full Factorial)
• Gráficas de Dispersión (Scatter Plot) (no la desarrolló, aunque la incluyó dentro de sus herramientas)
• Overstress Testing 
• Paralelogramo de Tolerancia (Tolerance Parallelogram)
• Secuencia Aleatoria (Randomized Sequencing)
• Isoplot
• ANOVA por Orden de Rango (Rank Order ANOVA)

Aplicación de las técnicas de Shainin en la fase de Análisis de DMAIC en Six Sigma, y vigencia de su uso

Es muy habitual que se utilicen técnicas de Shainin en la fase de Análisis del DMAIC en Six Sigma. Hemos tratado muy superficialmente cada técnica. Para conocer más en detalle cada una de ellas, su base estadística y ejemplos de aplicación, recomendamos leer el libro "World Class Quality: Using Design of Experiments to make it happen" de Keki R. Bothe y Adi K. Bothe (1991).

Después de casi 80 años de aplicación de sus técnicas, Shainin sigue contando con muchos seguidores (y con algunos detractores, también). Hoy en día, su legado sienta las bases para diferentes metodologías estadísticas para la resolución de problemas. Muchas de ellas no se siguen realizando o aplicando con frecuencia tal como han sido planteadas, ya que hoy se cuenta con herramientas poderosas de software. Minitab™, por ejemplo, incluye prácticamente todos sus métodos, o variantes mejoradas o optimizadas de éstos. 

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El Círculo de Deming (Shewhart): Ciclo PDCA

Una de las técnicas de mejora continua más utilizadas y difundidas es el conocido como Círculo de Deming (o Ciclo de Deming). Ésta es su denominación más popular, ya que W. Edwards Deming se encargó de difundirlo masivamente a través de su obra y de las numerosas implementaciones de sistemas de gestión de la calidad exitosas en las que participó, principalmente en Japón y Estados Unidos. Pero la idea original no es suya. El método fue planteado a fines de los años ‘30 por Walter A. Shewhart, el padre del Control Estadístico de la Calidad, autor admirado por Deming. Deming y Shewhart serían luego fervientes colaboradores y amigos (recomendamos leer Postales de Deming en Japón).

El método, tal como lo plantea Deming en su obra cumbre ‘Calidad, Productividad y Competitividad (La Salida de la Crisis)’ de 1986 es un procedimiento que busca dos objetivos: lograr la mejora de cualquier proceso, y “descubrir una causa especial que haya sido detectada por una señal estadística".

A esta técnica también se la conoce como Ciclo PDCA, por las siglas en inglés de los cuatro pasos cíclicos que la componen:

• Plan (Planear)
• Do (Hacer)
• Check (Verificar)
• Act (Actuar)

En los países de habla hispana es habitual llamar a este método PHVA por sus iniciales en español. Así aparece inclusive en Normas Internacionales traducidas oficialmente al español.

A continuación, describiremos brevemente qué sucede en cada paso.

Plan (Planear / Planificar)

En esta etapa se realiza la planificación, es decir, se definen las actividades necesarias para cumplir con el objetivo deseado. Aquí es donde se obtienen datos relevantes sobre el proceso actual,  se establecen los requisitos del nuevo proceso y se detallan las especificaciones que se desean obtener. Existen numerosas herramientas que pueden utilizarse en esta etapa. Se destacan:  los Diagramas de Gantt, el Análisis Modal de Fallos y Efectos (AMFE) y el Despliegue de la Función de Calidad (QFD).

Do (Hacer)

Se realizan los cambios necesarios. En lo posible, se trata de implementarlos en baja escala, antes de ponerlos a funcionar plenamente. Incluso, se pueden realizar pruebas piloto. 

Check (Verificar)

Luego de un tiempo acordado previamente, se verifica el estado actual del proceso a través de datos, para poder compararlo con los requisitos establecidos en el primer paso. En otras publicaciones hemos visto varias herramientas de evaluación que pueden ser de utilidad en esta etapa: los Diagramas de Ishikawa, los Diagramas de Pareto, las Listas de Control, por ejemplo.

Act (Actuar)

De los resultados que surjan del análisis realizado en el paso anterior, se actúa en consecuencia. Aquí reside el éxito del método como herramienta de mejora continua. El funcionamiento es cíclico, la mejora es continua, por lo que luego de actuar debemos volver a planificar e ir perfeccionando sistemáticamente el proceso.

¿PDCA o PDSA?

En los últimos años, es habitual ver referencias al método como Ciclo PDSA en lugar del clásico PDCA. PDSA cambia su tercera etapa de CHECK a STUDY, El ciclo quedaría como Plan-Do-Study-Act. El mismo Deming mantuvo esta denominación sus últimos años, y hoy los miembros de su Instituto le dan continuidad.

¿Cuál es la diferencia? En realidad es una cuestión de conceptos, de forma de ver el método. El criterio para utilizar una u otra denominación tiene que ver con la pregunta que nos realizamos al comparar los resultados obtenidos con los esperados. Mientras que Check (Verificar) responde a la pregunta '¿Cómo está el sistema en comparación a lo que esperábamos?', Study (Estudiar) cambia la perspectiva de su pregunta a '¿Qué podemos aprender de la diferencia que existe entre lo que obtuvimos frente a lo que esperábamos?'. Es evidente: PDSA es una evolución de PDCA. Como todo, el propio método de mejora puede mejorar.

PDCA en ISO 9001:2015

Tanto la ISO 9001 como muchas otras Normas Internacionales de calidad, medio ambiente y seguridad mencionan a PDCA como el método de mejora continua más importante. En la versión en español de ISO 9001:2015, por ejemplo, aparece representada la estructura de la Norma a través de un ciclo PDCA, la cual incluye los Capítulos 4 al 10. En la siguiente gráfica aparece dicha estructura. Entre paréntesis se indica a qué capítulo corresponde cada elemento.

PDCA (PHVA) en ISO 9001:2015

Los 6 pasos del control, por Ishikawa

Basándose en el modelo del Círculo de Deming de 4 pasos, Kaoru Ishikawa plantea un modelo de 6 pasos. El modelo es prácticamente idéntico, sólo que los pasos P y D del Ciclo PDCA son subdivididos en dos pasos cada uno. 

El modelo de 4 pasos, según la descripción de Ishikawa contempla:

1. Decidir un objetivo y decidir los métodos a utilizar para alcanzar el objetivo.
2. Llevar a cabo la educación y la formación y hacer el trabajo.
3. Comprobar los resultados.
4. Aplicar la acción correctiva.

Desglosando los dos primeros pasos, obtenemos el modelo de 6 pasos:

1. Decidir un objetivo.
2. Decidir los métodos a utilizar para alcanzar el objetivo.
3. Llevar a cabo la educación y la formación.
4. Hacer el trabajo.
5. Comprobar los resultados.
6. Aplicar la acción correctiva.

PDCA se complementa muy bien con otras técnicas de mejora continua, como por ejemplo kaizen, del cual hablamos en otras publicaciones.

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Postales de Deming en Japón

Corría 1947 en un Japón que trataba de recuperarse de la devastación. Las secuelas de la Segunda Guerra Mundial eran evidentes. El ejército estadounidense se encontraba aún en territorio japonés, desde la rendición del Imperio en 1945, producto de la lamentable decisión de arrojar bombas atómicas sobre las ciudades de Hiroshima y Nagasaki. Las fuerzas aliadas permanecerían allí hasta 1952. Dentro del proceso de reordenamiento territorial japonés de la posguerra, se planificó un censo poblacional para 1951. Fue aquí cuando la Armada Estadounidense recurrió a W. Edwards Deming, un físico y matemático con amplia formación estadística, para que los asistiera en el proceso. Deming era un confeso admirador del trabajo de Walter A. Shewhart, estadístico de la Bell Company, al que accedió mientras trabajaba en la Oficina de Censos de los Estados Unidos. Shewhart era un pionero. Sus métodos y teorías fueron el comienzo de lo que hoy conocemos como Control Estadístico de la Calidad. A través de las gráficas de control, entre otras herramientas, logró inculcar a las compañías la necesidad de un análisis estadístico serio en materia de control de la calidad. Shewhart y Deming se convertirían luego en colaboradores y mantendrían una estrecha amistad, signada por la admiración mutua. Deming se encargaría de difundir sus teorías, de perfeccionarlas y de darles su impronta. Tal es la importancia del trabajo de Deming sobre las teorías de Shewhart, que una de sus principales herramientas, el Ciclo PDCA (Plan-Do-Check-Act) hoy es mundialmente conocido como el Círculo de Deming cuando en realidad se trata del Círculo de Shewhart. Para ese entonces, Deming trabajaba para la Oficina de Censos de los Estados Unidos en donde se especializaba en técnicas estadísticas de muestreo.

Este sería el primer acercamiento de Japón con Deming, quien no tenía el reconocimiento debido en su país. Los japoneses necesitaban desarrollar su industria, de pésima calidad, con un reconocido desprestigio mundial. Hacia principios de la década del ’50, los líderes industriales de Japón se encontraban buscando la salida a esta situación, y vieron al control estadístico de la calidad como una solución viable a sus problemas. Allí fue donde se toparon con la obra de Deming. Aprovechando la presencia militar estadounidense en su país, los japoneses invitaron a Deming a brindar conferencias de estadística aplicada a la calidad. Esta serie de conferencias fueron patrocinadas por la JUSE (Unión de Científicos e Ingenieros Japoneses). La presencia de Deming en Japón cambiaría para siempre la manera de pensar de este país, culturalmente tan opuesto a lo que él estaba acostumbrado en Estados Unidos. Los japoneses supieron escuchar a Deming, supieron aplicar sus principios. Ideas tan revolucionarias como pensar que invertir en calidad reducía los costos, o poner como máxima responsable de la calidad a la Alta Dirección eran imposibles de entender en la decadente industria occidental.

Con los derechos de autor de sus primeras publicaciones formales, Deming realizó una importante donación a la JUSE, organismo que utilizaría el dinero para la creación del hoy prestigioso Premio Deming. El Premio Deming es aún el mayor reconocimiento internacional en materia de calidad al que una organización puede aspirar. También puso a disposición su obra para que fuese traducida al japonés, de manera gratuita, con el objeto de poder difundir masivamente sus conocimientos. Esta generosidad de Deming lo llevó a convertirse en un referente indiscutible en Japón. Lo llamarían el “padre de la tercera revolución industrial". Con la participación de Deming en este proceso de mejora, la industria japonesa pasó de ser símbolo de productos de bajísima calidad a convertirse en muy poco tiempo en potencia industrial a nivel mundial. 

En 1960, Nobusuke Kishi, Primer Ministro de Japón (en representación del Emperador Hirohito) entrega a Deming el mayor reconocimiento a un extranjero que dicho país puede otorgar: “La Medalla del Tesoro Sagrado. Segundo Orden.”. Años más tarde Ishikawa y Juran recibirían una distinción similar por su aporte a la calidad de la industria japonesa. Ambos sumaron su aporte a lo propuesto por Deming, en el marco de los programas de entrenamiento conocidos como TWI (Training Within Industry o 'Entrenamiento Dentro de la Industria'). La industria civil japonesa se nutrió de todos los conocimientos impartidos, sentando las bases de la filosofía de la mejora continua (kaizen). Una perfecta simbiosis entre la cultura racional típica de occidente y la cultura más emocional y espiritual de oriente. 

Estados Unidos, y todo el mundo occidental, comenzaron a mirar con otros ojos las teorías que habían ignorado durante años. Hoy, el legado de Deming es universalmente reconocido. Sus herramientas y teorías son aplicadas con éxito en innumerables organizaciones. A pesar de su ausencia física, la vigencia de sus conceptos es asombrosa. Hoy, The Deming Institute es una organización sin fines de lucro que continua difundiendo sus principios a nivel mundial, fundada por él en sus últimos meses de vida.

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Un poco de historia... Las 4 Generaciones de la Calidad

Haciendo un poco de historia, la Calidad fue evolucionando notablemente con el paso del tiempo. El objetivo principal siempre fue el mismo: la satisfacción del cliente, el cumplimiento de las especificaciones. Entre la inspección visual basada en el criterio propio del fabricante y la mejora continua de las organizaciones actuales, se fueron incorporando diferentes conceptos fundamentales que harían lo que hoy conocemos como Calidad. 

Edwards, Shewhart, Deming y Juran
Cuatro personalidades fundamentales en la evolución de la Calidad

Se pueden definir claramente cuatro generaciones bien marcadas:

La Primera Generación: El Control de la Calidad por Inspección

Para garantizar que el cliente no recibiese productos defectuosos, se realizaba una inspección visual a cada uno de los productos fabricados. Sólo se trabajaba sobre los efectos. Existían claramente dos desventajas de este método: el porcentaje de rechazos era altísimo y los criterios para considerar si un producto era defectuoso o no los definía el propio fabricante (lo cual no necesariamente coincidía con la expectativa del cliente o con algún estándar preestablecido).

La Segunda Generación: Aseguramiento de la Calidad

Aquí aparecieron conceptos importantísimos, que hoy se mantienen vigentes:

• En primer lugar, se comenzaron a utilizar instrumentos de medición para la evaluación del producto final y productos intermedios. 
• Por otro lado se establecieron métodos de muestreo, evitando la inspección del 100% de los productos fabricados reduciendo los tiempos y los costos operativos.
• Se comenzaron a utilizar las gráficas de control, punto de partida del Control Estadístico de la Calidad (Walter A. Shewhart fue su principal diseñador).

Los motores principales de estos cambios fueron dos: un aporte bienintencionado de empleados de la Bell Telephone Laboratories por la mejora de los procesos y la demanda de calidad de los productos que exigía la Segunda Guerra Mundial.

Sumado a esto, dos personalidades muy influyentes comenzaron a brindar importantísimos conceptos:

• George D. Edwards definió alrededor de 1946 el concepto de Aseguramiento de la Calidad que establece que:
• La Calidad es la consecuencia de la actividad de todos los empleados, pero es responsabilidad de la Dirección.
• Los controles no se deben realizar únicamente sobre el producto final sino que deben comenzar desde la recepción de la materia prima, incluyendo los procesos intermedios. Se deben establecer, además, los puntos críticos de control.
• W. Edwards Deming tomó los conceptos de Shewhart de Control Estadístico, difundiéndolos y aplicándolos en la industria japonesa. Deming también fue uno de los socios fundadores de una organización clave en el Aseguramiento de la Calidad: la ASQC (Sociedad Americana de Control de la Calidad) que inició sus actividades en 1946. En la década del 50, Deming impartió sus conocimientos estadísticos en varias empresas de Estados Unidos y Japón, país que comenzó a convertirse en potencia industrial mundial a partir de esta influencia. En su análisis Deming destacó la responsabilidad de la Gerencia, de la Alta Dirección, en los resultados.

La Tercera Generación: Calidad Total

Sumado al aporte de Deming, Joseph M. Juran reforzó durante sus visitas a Japón la importancia del compromiso de la Alta Dirección en los resultados de la Calidad. La calidad empieza y termina en el cliente.

Con el paso de los años se fue entendiendo que la calidad no sólo era una cuestión de la línea de manufactura, del área productiva, sino que estaban involucradas todas las áreas de la organización. El involucramiento de todo el personal en la calidad, así como el desarrollo de proveedores, llevaron al concepto de Calidad Total.

La Cuarta Generación: Mejora Continua de los Procesos

Aquí aparecen conceptos de suma importancia: la formación sistémica del personal como base de la mejora de los procesos y la reducción de los costos que esto conlleva. Crece, además, la interrelación entre áreas de la organización.
Se le da mayor importancia a las expectativas del cliente, reduciendo notablemente la brecha con él y poniéndolo en la cima de la pirámide.

Las 4 Generaciones de la Calidad