Análisis y mejora del proceso de órdenes de trabajo mediante la aplicación de la metodología Seis Sigma en Subgerencia de operaciones de Clínica Sanatorio Alemán

Abstract

Clínica Sanatorio Alemán de Concepción posee un área encargada de atender todos aquellos requerimientos de mantenimiento, tanto de sus instalaciones como de su equipamiento industrial y médico. Esta área, denominada Subgerencia de Operaciones, opera mediante el sistema de órdenes de trabajo (OT) dando respuesta a las necesidades de cada uno de los servicios clínicos (pabellones, esterilización, imagenología, laboratorio, urgencia, etc.). Uno de los principales problemas de funcionamiento de esta área son las significativas demoras en los tiempos con que se estaban concluyendo los ciclos de las órdenes de trabajo, desconociéndose sus causas, afectando fuertemente la prestación y ejecución de los servicios. Por esta razón, el objetivo de esta memoria de título fue analizar y optimizar el proceso de órdenes de trabajo relativas al equipamiento médico, disminuyendo significativamente los tiempos de respuesta con que son finalizados los trabajos y con el fin de desarrollar propuestas de mejora que conducirían al aumento de la calidad de este proceso entregando un mejor servicio. Este problema fue abordado utilizando la metodología Seis Sigma, la cual se centra en la mejora de calidad por medio de la reducción de la variabilidad de los procesos y la eliminación de defectos. Esto se realiza mediante la ejecución del ciclo conocido como DMAMC (Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar) por las 5 etapas que lo conforman, utilizando herramientas estadísticas y de gestión por procesos. Tras la aplicación de la metodología, se estableció que cerca del 58% de las órdenes que presentaron demoras en el ciclo, se debieron a dificultades en la gestión de la adquisición de los materiales. A su vez, se identificaron el resto de las causas que produjeron este problema, lo que permitió un rediseño del proceso el cual, una vez implementado, contribuyó a la reducción de los tiempos de ciclo. Estas mejoras significaron una optimización del rendimiento del proceso de un 16,4% a un 94,6% y un aumento del Nivel Sigma de un 0,59 a un 3,11.