Contexto
Un estudio de caso publicado por Ferreira, Silva y Mesquita analiza un fabricante de equipos de calentamiento de agua doméstico que ejecutó un proyecto DMAIC en uno de sus procesos de logística interna. El documento presenta un estudio de caso que destaca cómo un fabricante de equipos de calentamiento de agua doméstico ha utilizado la metodología Six Sigma Definir-Medir-Analizar-Mejorar-Controlar (DMAIC) para mejorar uno de sus procesos logísticos internos, el reabastecimiento del supermercado en las líneas de producción. Este es el tipo de proceso interno y poco glamuroso que a menudo se asigna a los Green Belt de logística: no una ruta de entrega cara al cliente, sino el trayecto regular (milk-run) que mantiene el movimiento de piezas desde los almacenes hasta la línea de producción dentro de la planta.
Un milk-run es un sistema de entrega interno de ruta fija: un vehículo tractor o pequeño sigue un recorrido establecido a intervalos determinados, dejando componentes en «supermercados» junto a la línea para que los operarios nunca se queden sin piezas. Cuando una ruta de milk-run toma más tiempo del previsto, la línea corre el riesgo de quedarse sin piezas o la empresa tiene que añadir personal y vehículos para compensarlo. Esa brecha entre el tiempo de ruta planeado y el real es lo que desencadenó este proyecto.
El problema
El problema se centraba en la incertidumbre sobre el tiempo de entrega en estas rutas, una incertidumbre que generaba stock de seguridad y dolores de cabeza de planificación para las líneas a las que servía. El documento describe cómo un fabricante de equipos de calentamiento de agua doméstico utilizó la metodología Six Sigma DMAIC para mejorar uno de sus procesos logísticos internos, el reabastecimiento del supermercado en las líneas de producción, llevándolo hacia un nivel de calidad de clase mundial. En términos sencillos: existían tres rutas de milk-run, y nadie podía asegurar con fiabilidad cuánto tardaría ninguna de ellas en un ciclo determinado. Algunas rutas terminaban a tiempo. Otras se alargaban lo suficiente como para amenazar el suministro junto a la línea, y la empresa no tenía forma de predecir qué días serían problemáticos.
Cómo el belt delimitó el alcance
Un proyecto de Green Belt debe ser lo suficientemente pequeño como para ejecutarse a tiempo parcial durante unos meses, lo que significa que el alcance debe acotarse antes de que comience cualquier recopilación de datos. En este caso, el alcance fue un proceso claramente definido: el ciclo de reabastecimiento por milk-run que atiende a las líneas de producción, medido por el tiempo de finalización de la ruta. El proyecto no intentó rediseñar toda la cadena de suministro interna, renegociar contratos con proveedores ni tocar el transporte externo. Eligió una salida medible, el tiempo de ruta, con un síntoma específico y doloroso: una proporción significativa de recorridos que incumplían el objetivo de 30 minutos.
Esa elección de delimitación importa para cualquiera que estudie esto como plantilla. El acta de constitución (charter) de un Green Belt debe nombrar el proceso, el límite (punto de partida y final de la ruta, en este caso), la métrica principal y el punto crítico en números siempre que sea posible, no una queja vaga sobre «logística lenta».
Herramientas aplicadas, fase por fase
Definir
El equipo definió el proceso como el ciclo de milk-run de ruta fija desde los almacenes hasta los supermercados junto a la línea, con el tiempo de finalización de la ruta como la Y. Un mapa estilo SIPOC normalmente se ubicaría aquí: conductor, vehículo, ruta, paradas y las líneas de producción como clientes del proceso.
Medir
El equipo recopiló datos del tiempo de ruta a través de ciclos y rutas para establecer una línea base. Establecer una distribución de línea base es exactamente el paso en el que un Green Belt ejecutaría un estudio de capacidad del proceso frente al objetivo de 30 minutos y comprobaría la fiabilidad del sistema de medición antes de confiar en los números.
Analizar
Con los datos de la línea base en la mano, la etapa de análisis es donde un aprendiz de Green Belt aplicaría el conjunto de herramientas estadísticas enseñado en este nivel: comparar los tiempos de ruta entre conductores, turnos o rutas con pruebas t o ANOVA para ver si las diferencias se debían a causas asignables o a variaciones comunes, y utilizar herramientas de causa raíz como diagramas de espina de pescado y estratificación para separar los problemas de diseño de ruta del comportamiento del conductor o la secuenciación de paradas. El relato publicado se centra en el resultado en lugar de en cada prueba estadística intermedia, pero la estructura del proyecto, pasando de una línea base variable a un conjunto de causas claramente diagnosticadas, sigue esta misma lógica.
Mejorar
Las mejoras se dirigieron a las fuentes de variación y exceso de tiempo identificadas en Analizar, muy probablemente la secuenciación de rutas, la consolidación de paradas y la estandarización de cómo se preparaban las cargas. El resultado fue un cambio no solo en el tiempo promedio, sino en la dispersión de los tiempos, lo cual es la firma de una solución genuina de reducción de la variación en lugar de un día de suerte aislado.
Controlar
Para sostener la mejora, un Green Belt colocaría el nuevo estándar de ruta en una gráfica de control que supervise el tiempo de ruta por ciclo, con límites vinculados al objetivo de 30 minutos y un plan de respuesta para los puntos fuera de control. Ese es el mecanismo que evita que un proyecto regrese a la línea base seis meses después de que el belt pase a otra cosa.
Cuál fue el resultado
El resultado documentado es concreto. La aplicación de la metodología Six Sigma dio como resultado una reducción de aquellas rutas que tardaban más de 30 minutos en completarse del 25 al 3 por ciento, una reducción en el coeficiente de variabilidad del tiempo de ruta del 40 al 14 por ciento y una reducción del tiempo medio de ruta de 31 a 24 minutos. Estos resultados tuvieron un impacto financiero significativo, permitiendo la eliminación de una de las tres rutas existentes sin ningún impacto negativo en el proceso de reabastecimiento del supermercado, lo que condujo a una caída en las horas de trabajo y los costos mediante la eliminación de dos milk-runs.
Vale la pena detenerse en ese último punto. El beneficio financiero aquí no provino de una solución drástica única. Provino de reducir la variabilidad lo suficiente como para que la empresa pudiera consolidar de manera segura tres rutas en menos, lo que redujo los vehículos y las horas de mano de obra sin tocar nunca el lado del negocio orientado al cliente. Esa es una forma común para los proyectos de Green Belt de logística interna: la victoria es la capacidad liberada, no un recuento de defectos reducido.
Qué debe extraer un alumno de esto
| Lección | Por qué importa a nivel de Green Belt |
|---|---|
| Delimitar el alcance a un proceso medible | El proyecto se mantuvo dentro de un sistema de rutas interno, no en toda la cadena de suministro, lo que hizo que fuera manejable a tiempo parcial. |
| Hacer un seguimiento de la variabilidad, no solo del promedio | La reducción de la variabilidad, y no solo el tiempo medio, es lo que permitió a la empresa recortar una ruta de forma segura. |
| Dejar que los datos justifiquen el cambio estructural | Consolidar rutas solo se pudo defender una vez que los datos mostraron que las rutas restantes podían absorber la carga de manera confiable. |
| Los planes de control protegen la mejora | Cualquier victoria en el tiempo de ruta necesita una gráfica continua y una regla de respuesta, o la antigua variación reaparece. |
Para un aprendiz que estudie las aplicaciones logísticas de DMAIC, el valor de este caso es que muestra un proyecto a escala de Green Belt que ofrece un resultado operativo contundente —menos vehículos y menos horas de trabajo— a partir de lo que a primera vista parece un problema rutinario de entrega interna. Es un recordatorio de que la disciplina del mapeo de procesos, el análisis de capacidad, el trabajo de causa raíz y un plan de control se aplica tanto a la ruta de una carretilla elevadora dentro de una fábrica como a un envío cara al cliente.
