Interacción entre lean y Six sigma. Parte 2- role de una gráfica de control en los cálculos de kanban.

Podríamos pensar miles de aplicaciones de Six sigma con lean manufacturing porque de hecho son compatibles. Pero esto no es el enfoque de nuestro tema, ni lo fue en la primera parte. Se trata más bien de herramientas lean que son de vital importancia que son fundamentadas en técnicas de Six sigma para que tengan algún sentido o efectividad en la mayoría de sus aplicaciones. En la primera parte expliquemos como una gráfica de control se hace casi indispensable para el seguimiento en vivo del takt time y una proactividad eficaz en la planificación de la flexibilidad de la celda de producción. En esta segunda parte vamos a tratar del role de una gráfica de control nuevamente pero esta vez en los cálculos del tamaño de kanban.

Recomendamos primero a nuestros lectores de ver nuestros temas sobre kanban.

El tamaño de kanban es por definición el volumen total de unidades a tener en los bines kanban manejados por tarjetas. Tiene una lógica matemática para su cálculo siendo función de la demanda promedia diaria, de la variación en la demanda día tras día, y además toma en cuenta el tiempo de reposición de este volumen total en el kanban. La fórmula es:

Tamaño Kanban = demanda promedia diaria x tiempo de reposición x (factor de variación + 1)

Allí es que se encuentra una de muchas interacciones de six sigma con lean, y en este caso particular la gráfica de control. Para entender la dispersión en la variación de la demanda se puede realizar en base a datos históricos un histograma con estadística descriptiva y primero ver la distribución de su demanda, su precisión y exactitud y coger la desviación estándar como este factor de variación en la fórmula y en este caso se llamaría mean average deviation o MAD.

Pero en caso de que esta desviación estándar sea muy grande alejandose de valores fraccionales, por ser un factor multiplicativo en la fórmula del tamaño del kanban, se recomienda entonces hacer una gráfica de control de la demanda histórica y calcular el porcentaje de diferencia entre el valor del límite superior y el valor del límite inferior:

[ (USL - LSL)/USL ] x 100

Este porcentaje que representa? Siendo el resultado de un cálculo que involucra límites de controles, pues contempla en realidad el espectro completo de la variación de la demanda. Usemos entonces en casos de MAD >> 1 (muy superior a uno) este porcentaje para inyectar en el inventario controlado que llamamos tamaño de kanban un componente multiplicativo que considera la fluctuación sobre un periodo X de la necesidades en cantidad de su cliente.

He aquí un segundo caso donde la sinergía de las dos herramientas , lean y six sigma, permite resolver una situación critica.