Fundamentos · 2019-05-21 · 3 min

Recolección de datos en Six Sigma: cómo hacerla bien

Un dato mal tomado no es medio dato. Es peor que no tener ninguno, porque te da la confianza justa para decidir mal.

La recolección de datos es la fase que sostiene cualquier proyecto Six Sigma. Es la M de Measure del ciclo DMAIC, y de lo bien que la hagas depende que el análisis encuentre la causa real o una inventada.

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Y la regla es dura, pero es la que hay: un dato mal tomado es peor que no tener dato. Porque te da exactamente la confianza que necesitas para tomar una decisión equivocada.

Qué decides antes de medir

Qué vas a medir exactamente. «Los defectos» no es una definición operativa. Hay que acordar qué cuenta como defecto y qué no, hasta el punto de que dos personas midiendo lo mismo saquen el mismo número.

Cuánto y cuándo. Una muestra tomada sólo en el turno de mañana, o sólo en la primera hora, describe un proceso que no existe. La variación entre turnos, entre operarios y entre lotes de materia prima suele ser más grande que la que andas buscando.

Quién mide y con qué. Si el instrumento no está calibrado, o cada uno lee la escala a su manera, lo que estás viendo es la variación de tu sistema de medida. No la de tu proceso.

Sesgo habitualCómo se cuelaCómo evitarlo
Muestra de convenienciase mide lo fácil de medirmuestreo definido de antemano
Efecto observadorse trabaja distinto si te miranmedir varios días, sin anunciar
Definición ambiguacada uno cuenta distintodefinición operativa por escrito
Datos redondeados«unos veinte minutos»registrar el valor, no la impresión
Solo se anota lo malolos fallos se registran, lo normal noregistrar también el proceso correcto

El último es el importante

En casi todas las plantas que he pisado, los registros están sesgados hacia el fallo. Se anota la avería, la parada y el defecto. Cuando todo va bien no se anota nada.

¿Y qué te queda con eso? Puedes contar cuántos problemas hubo. Pero no tienes contra qué compararlos. Y sin comparación no hay análisis de causa que valga.

El puente a 2026

Ésta es la fase que más ha cambiado, y me parece el mayor regalo que la tecnología le ha hecho a Six Sigma.

Cuando el registro depende de que una persona apunte un dato en una hoja mientras hace su trabajo, tienes tres problemas garantizados: se anota tarde, se anota redondeado y se anota sólo lo llamativo.

Y ojo, que no es negligencia de nadie. Es que esa persona tiene otra tarea entre manos y la tuya es la segunda.

Cuando es la propia línea la que registra —tiempos, paradas con su motivo, imagen de cada pieza, tiempo de reacción del operario— los tres sesgos desaparecen de golpe. Tienes el cien por cien de la población en vez de una muestra. Tienes el dato normal además del anómalo. Y lo tienes en el momento en que ocurre.

La fase Measure deja de ser un proyecto de tres semanas y pasa a ser el estado por defecto de tu proceso. Todo lo que viene después en el DMAIC se apoya en eso.

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Preguntas frecuentes

Sobre Recolección de datos en Six Sigma: cómo hacerla bien

¿Por qué es tan importante la recolección de datos en Six Sigma?

Porque es la base de todo el análisis que viene después. Si los datos están sesgados o mal definidos, la fase de análisis te encontrará una causa raíz falsa y acabarás mejorando donde no había problema.

¿Qué es una definición operativa?

Un acuerdo escrito sobre qué se mide exactamente y cómo, de forma que dos personas distintas midiendo lo mismo obtengan el mismo resultado. Sin ella, los datos de dos turnos no son comparables entre sí.

¿Cuántos datos hay que recoger?

Los suficientes para cubrir la variación real del proceso: distintos turnos, operarios, lotes de material y momentos de la semana. Una muestra grande tomada toda en la misma hora te informa menos que una pequeña bien repartida.

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