D3CMAIC: un entorno para la aplicación sistemática de la metodología seis sigma en proyectos de mejora

• Autores: Mariano Prieto Corcoba
• Directores de la Tesis: Javier Martínez Moguerza (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Rey Juan Carlos ( España ) en 2013
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: David Ríos Insua (presid.) , Antonio Alonso Ayuso (secret.) , David Camino Blasco (voc.) , Francisco Javier Prieto Fernández (voc.) , Jacinto Martín Jiménez (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: hdl.handle.net
• Resumen

  • A pesar de que Seis Sigma es probablemente la más poderosa metodología disponible para la mejora de procesos, adolece de que algunas debilidades provenientes tanto de sus fundamentos teóricos como de la forma en que se la aplica para la resolución de los problemas reales 8ciclo DMAIC). Entre estas debilidades se puede mencionar la dificultad para su aplicación en los primeros proyectos de mejora de una empresa, las diferencias en el desarrollo de los proyectos según la experiencia del Black Belt, y la incómoda sensación de que cada problema es diferente y único en sí mismo. El principal objetivo de esta tesis es el de introducir una mejoras en la metodología orientada a resolver las debilidades identificadas y, al mismo tiempo, reforzar la base científica en que se fundamenta Seis Sigma. La mejora que se propone a la metodología consiste en el desarrollo de un método general de clasificación de los proyectos de mejora, junto con un método general predefinido de solución para cada caso. El nuevo métodos ha sido denominado D3CMAIC, nombre en el que ¿3C¿ corresponde a las tres nuevas etapas ¿Categorize¿, ¿Collect¿ y ¿Compose¿ que siguen a la Etapa de Definición del proyecto y permiten efectuar una aplicación dirigida a la metodología. El nuevo método se ha aplicado con éxito a tres complejos proyectos reales, provenientes del campo de la energía nuclear. En estas aplicaciones, el nuevo método fue capaz bien de permitir alcanzar un mayor conocimiento del proceso o bien de alcanzar un conocimiento equivalente con un menor coste experimental.