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Reinvención de Lean Six Sigma para la industria farmacéutica

OPERACIONES DEL PROCESO



Agnes Shanley

En lugar de aplicar rígidamente herramientas estadísticas, los expertos sugieren que la industria farmacéutica adopte un pensamiento estadístico, enfocándose en reducir la variabilidad y agregar valor a los pacientes.

Six Sigma, un término estadístico y un método desarrollado por Bill Smith, un ingeniero de Motorola en la década de 1980, ha permitido a las empresas de varias industrias mejorar sus procesos comerciales, la calidad de sus productos y el desempeño financiero general. El concepto fue empleado con éxito por Jack Welsh cuando era CEO de GE y varias compañías farmacéuticas, incluidas Merck y Johnson & Johnson (J&J) adoptaron la práctica con entusiasmo en el pasado.

Los principios de Manufactura Esbelta, incluido su enfoque en el cliente y los empleados y su énfasis en minimizar el desperdicio, enriquecieron el marco general de Six Sigma de "Diseñar, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar" (DMAIC, por sus siglas en inglés). Los programas resultantes de "Lean Six Sigma" (LSS) permitieron a las empresas en una serie de industrias lograr mejoras significativas en la eficiencia y la calidad del producto.

Sin embargo, si los programas LSS van a funcionar, necesitan el apoyo de la gerencia, dice el consultor y estadístico Ron Snee, coautor de Dirigiendo Six Sigma: una guía paso a paso basada en experiencias con GE y otras empresas Six Sigma.

En los casos donde esto ha sucedido, las mejoras han sido dramáticas, dice. Snee recuerda una compañía no perteneciente a la industria farmacéutica cuyos programas Six Sigma fueron manejados primero por tres gerentes, ahorrando solo unos pocos millones de dólares al año, incrementando los ahorros a $ 30 millones en cinco años, luego de que el CEO asignara al proyecto un campeón a nivel vicepresidencial.

Hace una década, muchas compañías farmacéuticas privilegiaron programas de LSS. Hoy en día, los esfuerzos son más moderados y no solo en la industria farmacéutica. "También ha sido un desafío en otras industrias mantener el entusiasmo y las iniciativas en torno a Lean Six Sigma," dice la consultora Tara Scherder, ingeniero químico y estadístico. Ahora socio de Synolostats, Scherder capacitó a empleados en toda la empresa como parte de Merck Sigma, el programa formal de Lean Six Sigma a nivel empresarial de Merck.
 
Hoy en día, los programas de LSS que una vez abarcaron la empresa residen de manera silenciosa, limitados principalmente a iniciativas más pequeñas en la industria manufacturera.

Malentendidos
¿Por qué LSS no se convirtió en una práctica estándar en más compañías farmacéuticas? Por un lado, dice Snee, la gente no entiende el concepto. "Algunos piensan que solo se trata de mejorar la calidad, mientras que otros solo lo ven como capacitación. En realidad, se trata de mejorar el rendimiento general de una organización." Además, señala, algunos pueden estar obsesionados con la definición de Six Sigma, en términos de número de defectos.
 
En el proceso, dice Snee, los gerentes pueden no integrar programas y esfuerzos con una visión más amplia y objetivos generales de gestión. "Los programas deben ser relevantes para las necesidades del negocio," señala Scherder. "Debe ser ágil y concentrarse en el contexto empresarial y las soluciones, no en herramientas estadísticas," dice, especialmente porque estas herramientas son una parte relativamente pequeña de una solución comercial más grande y a menudo, no se requieren en absoluto.

¿Pobre resolución de problemas?
El exagerado énfasis en la estadística fue una debilidad en muchos programas corporativos de capacitación en el pasado, dice Scherder, a expensas de otros principios y actividades beneficiosas y relevantes que deberían ser parte de LSS. Por ejemplo, dice, se necesita tiempo y tutoría para que los individuos absorban los conceptos estadísticos y los apliquen adecuadamente a cuestiones comerciales específicas, teniendo en cuenta el contexto de los datos involucrados. "Por lo general, los conceptos estadísticos no triviales (por ejemplo, el diseño de experimentos) llegan de manera brusca al estudiante si no hay tiempo para la práctica, o la interpretación adecuada," dice ella. Esto puede llevar a una mentalidad de herramientas estadísticas, en lugar de pensamiento estadístico. A menudo, señala, los problemas ni siquiera requerirán una solución estadística. "Aprender a evaluar el contexto empresarial y de datos y la necesidad y elección del método estadístico requiere tiempo y práctica contextual. Esto no se encontrará en JMP, Minitab ni en ningún otro software estadístico," dice y señala que la "mentalidad de herramientas" conduce naturalmente a un análisis sin valor agregado en lugar de a una solución más simple.

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