Introducción

En la actualidad, las empresas para permanecer en el mercado y ser competitivas tienen que adaptarse a los requerimientos de la demanda. Los productos deben ser fabricados de acuerdo con las especificaciones precisas del cliente y entregados con la rapidez que los requieren en cualquier lugar del mundo. Para satisfacer a los clientes con la mezcla de productos que las empresas producen, se requiere la operación adecuada de su Cadena de Suministro, mediante la reducción de la variabilidad en las interacciones de sus componentes principales: proveedores, productores, almacenes y minoristas.

Para aumentar su nivel de servicio, que es la capacidad para atender pedidos en un plazo determinado, las empresas pueden reducir la variabilidad de las interacciones y mejorar su desempeño logístico recurriendo a metodologías como Seis Sigma [1] o Lean Six Sigma [2].

En un estudio efectuado por Vázquez [4], se encontró que las 30 empresas estudiadas poco aplican las herramientas de calidad que requieren para poder sobrevivir en su entorno tan competitivo. El 9% de las empresas aplica la metodología Seis Sigma para resolver problemas de calidad, el 4% de estas empresas busca implementarlo y el resto no lo aplica.

El conocimiento de esa situación fue un motivador para estudiar la implementación y los beneficios de la metodología Seis Sigma en una empresa manufacturera dedicada a la confección de blancos. En este documento se reporta paso a paso el proyecto implementado en el almacén de producto terminado, de la empresa mencionada, con el objetivo de reducir la variabilidad de sus procesos internos de operación y, consecuentemente, aumentar la calidad del servicio y, contribuir a mejorar el desempeño de la Cadena de Suministro

Fundamentos teóricos

Seis Sigma

En 1987, la metodología Seis Sigma fue introducida por primera vez en Motorola®, por un equipo de directivos encabezados por Bob Galvin, presidente de la compañía; con el propósito de reducir los defectos de productos electrónicos; posteriormente Allied Signal® y General Electric® contribuyeron a consolidar esta estrategia y sus herramientas y gran número de compañías la han adoptado, enriquecido y generalizado [5].

Seis Sigma se define como un método de gestión de calidad combinado con herramientas estadísticas; cuyo propósito es mejorar el nivel de desempeño de un proceso mediante decisiones acertadas, logrando de esta manera que la organización comprenda las necesidades de sus clientes [6].

Puesto que los datos, cuya recolección son parte de la metodología, no resuelven los problemas del cliente y del negocio por sí solos, Seis Sigma se apoya en el sistema de mejora robusto DMAIC, el cual sigue las siguientes etapas:

· La primera etapa es definir el proyecto y se en enfoca en delimitarlo. Al finalizar la etapa, se debe tener claro el objetivo del proyecto, la forma de medir su éxito, alcance, beneficios y el personal que interviene en este.

· Medir es la segunda etapa. Su objetivo es entender y cuantificar mejor la magnitud del problema o situación que se aborda con el proyecto. El proceso bajo estudio se define a un nivel más detallado para entender el flujo del trabajo; los puntos de decisión y los detalles de su funcionamiento y sus métricas se establecen detalladamente.

· En la tercera etapa, llamada analizar, las variables de proceso definidas en la etapa de medir deben ser analizadas mediante técnicas estadísticas para observar su contribución a la variación del proceso.

· En la cuarta etapa, mejorar, se proponen e implementan soluciones que atienden las causas raíz para asegurar que se corrijan o reduzcan los problemas identificados. La clave para generar mejoras es elegir soluciones que ataquen la fuente del problema y no el efecto.

· La última etapa es controlar. Consiste en diseñar un sistema que mantenga las mejoras deseadas una vez que han sido alcanzadas.

Gestión de la Cadena de Suministro

Una Cadena de Suministro está formada por todas aquellas partes involucradas de manera directa o indirecta en la satisfacción de una solicitud de un cliente. Incluye no solamente al fabricante y al proveedor, sino también a los transportistas, almacenistas, vendedores al detalle e incluso a los mismos clientes [7].

Stock y Boyer [8], después de haber revisado 173 definiciones de gestión de la Cadena de Suministro, la definieron como: “La gestión de una red de relaciones dentro de una empresa y entre organizaciones interdependientes y unidades de negocios que consisten en proveedores de materiales, compras, instalaciones de producción, logística, marketing y sistemas relacionados que facilitan el flujo directo e inverso de materiales, servicios, finanzas e información del productor original al cliente final con los beneficios de agregar valor, maximizar la rentabilidad a través de la eficiencia y lograr la satisfacción del cliente”.

Logística

La logística es una disciplina que se encarga de la administración de los materiales y la información asociada a ésta, desde los proveedores hasta los clientes. Su propósito es garantizar la entrega de los productos en las cantidades pactadas, con las especificaciones acordadas, en los tiempos establecidos y al menor costo posible [8]. La logística interna comprende la planificación, la ejecución y el control del flujo físico y de información interna de la empresa que busca la optimización de los recursos, procesos y servicios con la mayor economía posible [9].

El almacenamiento estratégico es una estrategia logística que busca reducir el tiempo de residencia de los materiales y las piezas. Existen diferentes tipos de almacenes como almacén abierto, almacén de distribución, almacén logístico, almacén general de depósito, almacén central y almacén regional. Los almacenes de distribución son espacios que se utilizan para almacenar mercancías, especialmente productos terminados que surten a las grandes cadenas de minoristas. Estos almacenes importan mercancías y las despachan sobre pedido a las diferentes tiendas por departamentos que atienden [11].

El almacenamiento estratégico ofrece un modo de reducir el tiempo de residencia de los materiales y las piezas, por lo que se integraron a este proyecto las estrategias de manufactura necesarias de producción justo a tiempo (JIT) y la reducción de inventarios [10].

Materiales y métodos

Presentación del caso

Para ser competitivas las empresas deben de enfrentar un sinfín de problemas y lograr un funcionamiento coordinado entre redes e integración de procesos claves que les permita formar sistemas robustos en su Cadena de Suministro, mediante herramientas que les proporcionen soporte para dirigir sus esfuerzos.

En general, la integración de la Cadena de Suministro requiere que se analicen los procesos internos de la empresa y se busquen los puntos críticos que están afectando el flujo efectivo en la misma. Luego, se requiere proponer y evaluar estrategias; mediante una secuencia definida de etapas que permitan controlar los procesos internos reduciendo su variabilidad. Este trabajo presenta la aplicación de Seis Sigma en un caso de estudio de la Cadena de Suministro, enfocada al almacén de producto terminado de una empresa del ramo textil del Estado de Aguascalientes.

Seis Sigma es una herramienta flexible que permite, en cada una de sus etapas, la integración de herramientas avanzadas de manufactura como técnicas muy específicas. Es apropiada para cualquier tipo de organización, incluso para aquellas empresas en desarrollo, y está integrada por las cinco etapas mencionadas previamente y representadas en la (figura 1).

Figura 1.
Etapas DMAIC.

Aplicación de la metodología Seis Sigma

La aplicación que se reporta, efectuada en la empresa ya mencionada, tuvo como objetivo reducir la variabilidad de los procesos de la Cadena de Suministro para incrementar el nivel de servicio, mejorando con ello el desempeño de la Cadena de Suministro. Su proceso de desarrollo se reporta por etapas.

Etapa 1. Definir

Una vez que la Dirección de la empresa tomó la iniciativa de mejorar su Cadena de Suministro (figura 2), se identificaron áreas de oportunidad significativas en cada una de las etapas de la cadena. Un área de oportunidad se encontró en el almacén en las actividades de recepción, resguardo y la consolidación de mercancía para su distribución. Se realizó un diagrama de Pareto para determinar los factores con mayor incidencia.

Figura 2.
Mapa de la cadena de suministros de la empresa

En la figura 3, se puede observar, que la principal área de oportunidad es el producto de recepción del almacén de productos terminados, en donde la empresa recibía contenedores que eran transportados en camiones desde los diferentes puntos de la empresa para su distribución a tiendas.

Figura 3.
Diagrama de Pareto de incidencias del almacén.

Nota. Producto sin recepción *

Una vez identificada el área de oportunidad (figura 4), se procedió a desarrollar un mapeo de alto nivel (llamado también SIPOC (por las siglas en inglés de Supplier, Input, Process, Output y Customer), con la finalidad de observar y entender cómo se realizaban las actividades del almacén en general y de la recepción del producto en particular (figura 5).

Figura 4.
Diagrama Almacén.

Figura 5.
Diagrama SIPOC.

El tiempo de descarga, la organización de lotes de entrega y la carga por pedido de los clientes era excesivo y ocasionaba una permanencia demasiado larga de los productos terminados en almacén que, en ocasiones, saturaba su capacidad haciendo necesario que se rentaran bodegas externas a la empresa para resguardarlos.

Adicionalmente, una débil organización de las actividades de recepción y descarga ocasionaba errores y demoras en las entregas a los distribuidores, y un gasto excesivo de horas extra de trabajo daba la pauta para trabajar con esta variable.

La Dirección, en conjunto con los proveedores, estableció seis puntos esenciales para cumplir con la satisfacción del servicio de recepción del almacén (Tabla 1).

Entre los criterios de evaluación se encontraban: el tiempo de recepción, el desempeño en la recepción, el tiempo de liberación de la unidad, el conocimiento del área, la reacción de la organización a las quejas del cliente y la satisfacción general.

A las variables críticas para calidad del servicio prestado por el almacén, se les determinó y clasificó el nivel importancia. En la matriz de la voz del cliente y del negocio (Tabla 1) se muestran las calificaciones bajas asignadas por los Proveedores 1 y 2 que indicaron la necesidad de acciones de mejora.

Tabla 1.

Matriz voz del cliente y voz del negocio.

Etapa 2. Medir

Una vez determinadas las variables a trabajar para reducir la variabilidad del producto sin recepción de los Proveedores 1 y 2; se procedió a la medición de tiempos de entrada y de descarga de las unidades que contienen el producto terminado.

La Dirección marcó como tiempo de estudio meta para las entradas de unidades: 60 min +/- 10 min (Tabla 2). La presentación de datos se realizó por medio de gráficos de valores individuales representado un punto real de cada observación en un grupo ya que con éste resulta fácil determinar los valores atípicos y la dispersión de la distribución. Esto corresponde cuando el tamaño de la muestra menor a 50 datos [12], como en este caso (Tabla 2).

Tabla 2.

Tiempo en minutos, entrada de unidades.

Se utilizó un análisis seis en uno, por su presentación de datos completos y gráficos para una fácil interpretación de los mismos (figura 6). El análisis mostró que los datos se comportaban normalmente con una variación en los tiempos de entrada σ = 24.77, indicando que el proceso era inhábil para cumplir con los requerimientos de nuestros proveedores por la Capacidad del proceso Cp = 0.47,

El Cp es el índice que se usa para evaluar el proceso y Este índice separa y evalúa variación y centrado [4]. Por la finalidad del estudio interesa conocer la variación del proceso y no tanto la ubicación. Se observa que tiene un PPM = 161791.68 (partes por millón de defectos) mostrando que el proceso está arrojando mucho defectos y las entradas de las unidades están fuera de control.

Figura 6.
Capacidad del proceso de tiempo de entrada (primer análisis).

El segundo análisis de la variable es la descarga, con un tiempo establecido por la Dirección de 60 min + 10 min (Tabla 3).

Tabla 3.

Tiempo en minutos, descarga de unidades.

En la figura 7, se muestran los datos del segundo análisis, los cuales se comportan normalmente, con una variación en los tiempos de descarga σ =37.33, indicando que el proceso es inhábil para cumplir con los requerimientos de los clientes por el Cp = 0.31. Su PPM = 406882.24 (partes por millón de defectos) muestra que está descontrolado el tiempo de descarga de las unidades.

Figura 7.
Capacidad de proceso tiempo de descarga (segundo análisis).

Etapa 3. Analizar

El proceso arroja mucho defectos, por lo que se realiza un análisis de causa y efecto para determinar cuáles son las posibles causas-raíz de los efectos presentados:

El diagrama de causa y efecto (figura 8) muestra las posibles causas raíz del área de opotunidad (producto sin recepción), proporcionando información necesaria para plantear las hipótesis sobre los tiempos de descarga de los operarios y sobre los métodos de acomodo del producto

Primera hipótesis: Los cuatro operarios tienen el mismo tiempo de descarga

Figura 8.
Diagrama de causa – efecto producto sin recepción.

El valor-p indica el criterio de aceptación y rechazo: H₀ se rechaza si la significancia observada es menor que la significancia predefinida, o sea, si valor-p < α , en caso contrario si el valor-p > α, no se rechaza H₀ [13]. Por lo anterior se acepta la H₀ (figura 9).

Figura 9.
ANOVA mano de obra.

El R² del modelo anterior se acerca a 0. Se examina la gráfica de residuos para determinar los supuestos de normalidad (figura 10).

Figura 10.
Gráfica de probabilidad de residuos.

Los residuales se ubican a lo largo de la línea ajustada que se encuentra entre los bordes de confianza, sólo un valor atípico se encuentra alejado de línea de normalidad (figura 11). Los supuestos del valor p es mayor que 0.05 y la µ tiende a 0, por lo que es posible establecer que los residuos siguen una distribución normal, proporcionando evidencia para que el modelo anterior se considerara para el análisis de la variable.

Se verificó el supuesto de que los residuos están distribuidos aleatoriamente y tienen una varianza constante del modelo unifactorial.

Figura 11.
Gráfica de residual vs ajustados

Conclusión de la prueba de hipótesis: El análisis estadístico de la figura 9, muestra el valor de p es menor a 0.05. Se concluye que al menos uno de los operadores afecta más en el tipo de la descarga que el resto de sus compañeros. Esto comprueba que la variación entre los niveles de operadores es una variable significativa que afecta a la variable Y (tiempo de descarga).

Segunda hipótesis: Los métodos de acomodo del producto influye en el tiempo de la recepcion

Figura 12.
Análisis de 2 medias.

Conclusión de la prueba de hipótesis: El análisis estadístico muestra en figura 12, que el valor de p es menor a 0.05. Se concluye, que si hay una diferencia estadísticamente significativa entre los dos métodos. Por lo que, si es posible afirmar que un método alarga más el tiempo de recepción que el otro. Por lo que, el método si es una variable significativa que afecta a la variable Y (tiempo de descarga).

Etapa 4. Mejorar

Después del análisis de la hipótesis, se procede a buscar la solución con un Análisis 5 Por Qué, que es una técnica sistemática de preguntas utilizada para el análisis de problemas y para buscar las posibles causas y soluciones. Consiste en preguntar por qué cinco veces, por cada problema encontrado con el objetivo de ir más allá de los síntomas evidentes, hasta que la verdadera causa del problema se torne clara y se encuentre la solución más efectiva [14]. En la figura 13, se muestra un análisis realizado.

Figura 13.
Análisis 5 Por Qué - Mano de obra.

Se omiten otros análisis para preservar la privacidad de la empresa. Como solución al área de oportunidad (producto sin recepción), se comenzó con la estandarización de los procesos y la capacitación al personal del área desarrollando las ayudas necesarias para la disminución del esfuerzo realizando las operaciones más ergonómicas. Además, se desarrolló un formato donde se registraron las frecuencias de las unidades que realizan las áreas involucradas.

Etapa 5. Controlar

El control se llevó al cabo mediante una hoja de chequeo de entrada, descarga y salida de las unidades del almacén. Estos datos fueron registrados con el objetivo de valorar la variación de las frecuencias de entrega. Así, las áreas tuvieron una forma tangible de medir los procesos y tomar medidas preventivas o correctivas; para cumplir con los objetivos planteados.

Resultados y discusión

Concluida la aplicación de Seis Sigma en el almacén de producto terminado de la industria textil, se evaluó el logro de la finalidad de la metodología de reducir la variabilidad de los procesos analizados. A continuación, se muestra los estadísticos de frecuencia de las variables fuera de control que se estudiaron previamente (Tabla 4).:

Tabla 4.

Tiempo en minutos, entrada después de mejora.

La figura 14, muestra los resultados del segundo análisis de capacidad de proceso del tiempo de entrada, el cual presenta normalidad con una variabilidad σ = 3.448, mostrando un proceso hábil que cumple con los requerimientos del cliente con un Cp = 1.93, y con un mínimo de defectos por millón en el proceso PPM = 1.87.

Figura 14.
Capacidad de tiempo de entrada, después de mejora.

Con las alternativas aplicadas a la segunda variable, se obtuvo el tiempo en minutos de descarga de unidades después de una mejora; estos resultados son presentados en la Tabla 5.

Tabla 5.

Tiempo en minutos, descarga de unidades después de mejora

La figura 15 muestra los resultados de análisis de capacidad de proceso de descarga de unidades, el cual muestra normalidad con poca variabilidad (σ = 3.251). En los datos se observa un proceso hábil que cumple con los requerimientos del cliente y un Cp = 1.79, con un mínimo de defectos por millón en el proceso PPM = 2546.36.

Figura 15.
Capacidad de proceso descarga de unidades, después de mejora.

La Tabla 6 muestra los resultados de la aplicación de la metodología en el almacén, mostrando los datos anteriores y posteriores de la misma.

Tabla 6.

Resultados antes y después de mejora

Los almacenes son medidos por su OEE (Eficiencia Global del Equipo), tomando como referencia tanto al equipo como el conjunto de personas para y estableciendo como realmente se están utilizando los recursos permaneciendo por debajo de la meta establecida de la organización. OEE = razón de disponibilidad x razón de rendimiento x razón de calidad [15]. La Tabla 7 presenta un resumen de los problemas que se tenían a causa de la variabilidad de estas dos áreas por unidad.

Tabla 7.

Resultados de OEE del área.

Además, se presentó un decremento en métricos representativos como el tiempo extra generado por parte del área en un promedio de 10 horas por semana y otros gastos como alimentos y gasolina. La Tabla 8, refleja la reducción del 40% en el tiempo extra de las horas utilizadas para el transporte de las unidades por atrasos. El 60% restante es el proceso en cambios por producción.

Tabla 8.

Resultados reducción tiempo extra.

Antes de la implementación de la metodología Seis Sigma, no se trabajaba en base al tiempo-ciclo de descarga, por lo que fue preciso efectuar una medición que fue de un tiempo de descarga de una unidad de 118.4 minutos. Al reducirlo al objetivo de un tiempo descarga por unidad de 20.63 min, se logró un porcentaje de reducción del 82.57%.

Conclusiones

La interacción y la variabilidad de la Cadena de Suministro, es un problema importante de las empresas presente en el actual entorno demandante. La ventaja de la metodología propuesta consiste en la utilización de herramientas para áreas administrativas y productivas en la superación de los problemas de la variabilidad entre los procesos de la Cadena de Suministro de las organizaciones.

La metodología Seis Sigma, puede ser aplicada a cualquier organización con una Cadena de Suministro establecida con variantes en la utilización de las herramientas para analizar los resultados que pueden ser sencillas o complejas en función del problema y su contexto. Este enfoque de herramientas básicas de apoyo a la Cadena de Suministro permitió reducir la variabilidad en el almacén de producto terminado. Con ello, este análisis proporciona evidencia para afirmar el resultado exitoso del uso de Seis Sigma para la solución de problemas en la empresa y la reducción de la variabilidad, atribuida a los diferentes elementos de la Cadena de Suministro.

Referencias

[1] R.A. Gomez, P. D. (2012). El Seis Sigma en la Cadena de Suministros. Colombia: Entre Ciencia e Ingenieria, Año 6, no. 12, 36-42.

[2] Celis, O. y Sànchez Garcìa, J. (2012). Modelo tecnologico para el desarrollo de proyectos logisticos usando Lean Six Sigma. Colombia: Revista Estudios gerenciales. Vol. 28. No. 124, 23-43.

[3] INEGI (2017). Estadísticas de la industria téxtil del Estado de Aguascalientes. México: INEGI.

[4] Vazquez, R. (2016). Herramientas de Calidad aplicadas en Pymes Manufactureras Automotrices y Metal-Mecánicas en el Municipio de Aguascalientes. Revista de Negocios y PyMES, 50-63.

[5] Escalante Vázquez, E. J. (2016). Seis- Sigma: Metodología y Técnicas (2a edición ed.). México: Limusa

[6] Herrera-Acosta, R.J., y Fontalvo-Herrera, T.J. (s.f.). Seis Sigma. Métodos estadísticos y sus aplicaciones. Consultado en https://www.biblioteca.utec.edu.sv/siab/virtual/elibros_internet/55821.pdf

[7] Chopra, S., y Meindl, P. (2008). Administración de la Cadena de Suministros. Estrategia, planeación y operación. México: Pearson Educación.

[8] Stock, J. and Boyer, S. (2009). Developing a consensus definition of supply chain management: a qualitative study. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 39, (8), 690-711.

[9] Pinheiro de Lima, O. Breval Santiago, S. Rodriguez Taboada, C. Breval Santiago, S. y Follmann, N. (2017). Una nueva definicion de la logistica interna y forma de evaluar la misma. Ingeniare. Chile: Revista chilena de ingenieria, p. 2264-276.

[10] J. Bowersox, D. J. Closs, D. y Bixby Cooper, M. (2007). Administración y logistica en la Cadena de suministro. México: McGraw-Hill.

[11] Arrieta posada, J. G. (2011). Aspectos a considerar para una buena gestión en los almacenes de la empresas (Centros de Distribución, DEDIS). Journal of Economics, Finance and Administrative Science, 30.

[12] Minitab Inc (2007). Overview. Consultado en:https://www.support.minitab.com/esmx/minitab/18/help-and-how-to/graphs/how-to/individual-value-plot/before-you-start/overview/

[13] Gutierrez Pulido, H. y De la Vara Salazar, R. (2009). Control estadístico de calidad y Seis Sigma. México: McGraw Hill Interamericana Editores, S.A DE C.V.

[14] Araújo, P. (2011). "Universidades Lean": Construcción para la reflexión. España: Revista de la Educación Superior, 135-155.

[15] Pérez López, E., y García Cerdas, M. (2014). Implementación de la metodología DMAIC-Seis Sigma en el envasado de licores en Fanal. Costa Rica: Revista de Tecnología en Marcha, 88-106.

Notas de autor