🔊 Escuchar El método Six Sigma es una estrategia de mejora de procesos que tiene como objetivo reducir la variabilidad y los errores en la entrega de un producto o servicio al cliente. En este sentido, esta metodología se basa en una estructura de cinco fases: definir, medir, analizar, implementar y controlar (DMAIC). En cada una de estas fases, la inteligencia artificial (IA) puede aportar diversos beneficios y soluciones para optimizar el rendimiento y la calidad.

Algunos ejemplos prácticos por cada etapa del método

1. Definir: En esta etapa se detecta el problema o la posibilidad de mejora, se establecen los objetivos y los requisitos del cliente, y se conforma el equipo de trabajo. Bajo este enfoque, la inteligencia artificial puede ayudar a establecer el alcance y el enfoque del proyecto a través del análisis de datos históricos, el reconocimiento de patrones y tendencias, y la generación de hipótesis y preguntas relevantes. Por ejemplo, se puede utilizar un sistema de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para extraer información clave de las opiniones y comentarios de los clientes, y así determinar sus necesidades y expectativas: Una empresa de telecomunicaciones utilizaba un sistema de PLN para analizar las llamadas de los clientes y definir los principales problemas que afectaban a su satisfacción.
2. Medir: En esta fase se recopilan y analizan los datos del proceso actual para determinar su capacidad y su nivel de sigma. Cabe indicar que la IA puede facilitar la medición y el monitoreo del proceso mediante el uso de sensores, cámaras, robots y otros dispositivos inteligentes que recolectan datos en tiempo real y los transmiten a una plataforma centralizada. Por ejemplo, se puede utilizar un sistema de visión artificial para detectar deficiencias visuales en los productos, o un sistema de aprendizaje automático (ML) para clasificar los datos de acuerdo con su nivel de calidad. Un ejemplo de aplicación de esta técnica es el caso de una empresa automotriz que usó un sistema de visión artificial para inspeccionar las piezas fabricadas y medir su conformidad con las especificaciones.
3. Analizar: En esta etapa se identifican las causas fundamentales de la variabilidad y los defectos, se validan las hipótesis y se establecen oportunidades para mejorar. En este sentido, la AI puede ayudar al análisis y la exploración de los datos mediante el uso de técnicas avanzadas de estadística, minería de datos, optimización y simulación. Por ejemplo, se puede utilizar un sistema de ML para establecer relaciones entre las variables del proceso y los resultados obtenidos, o un sistema de PLN para obtener información a través de fuentes externas como artículos científicos o informes técnicos. Al respecto, un ejemplo de aplicación de la técnica de minería de datos es el caso de una empresa farmacéutica que utilizó un sistema de ML para analizar los datos clínicos y encontrar las variables que influían en la efectividad de un medicamento.
4. Implementar: En esta fase se diseñan e implementan las soluciones para eliminar o reducir las causas raíz de la variabilidad y los defectos, se realizan pruebas piloto y se evalúan los resultados. Sobre este punto, la AI puede contribuir a mejorar el proceso mediante el sistema de algoritmos creativos, generativos y adaptativos que proponen soluciones innovadoras y personalizadas. Por ejemplo, se puede emplear un sistema de ML para generar diseños alternativos de un producto o un proceso, o un sistema de PLN para generar instrucciones o recomendaciones para el personal. Un ejemplo de ejecución de esta técnica es el caso de una empresa aeronáutica que aprovechó un sistema de ML para generar diseños óptimos de alas para aviones.
5. Controlar: En esta fase se establecen los mecanismos para asegurar que el proceso mejorado se mantenga estable y dentro de los límites especificados, se documentan los cambios ejecutados y se difunden las lecciones aprendidas. En este sentido, la IA puede ayudar a controlar el proceso mediante el uso de sistemas inteligentes que alertan sobre posibles desviaciones o anomalías, que ejecutan ajustes automáticos o que sugieren acciones correctivas. Por ejemplo, se puede utilizar un sistema de ML para predecir el comportamiento futuro del proceso o del producto, o un sistema de PLN para generar reportes o indicadores de desempeño. Un ejemplo de aplicación de esta técnica es el caso de una empresa de energía que empleó un sistema de ML para controlar el consumo y la generación de electricidad.

En conclusión…

Como se puede apreciar, la inteligencia artificial ofrece diversas posibilidades para aplicar el método six sigma en diferentes contextos y sectores. La combinación de estas dos disciplinas puede potenciar la capacidad de las organizaciones para mejorar sus procesos y satisfacer las necesidades de sus clientes.