Uso de Herramientas Avanzadas de Análisis de Datos para automatizar DMAIC: Revisión Sistemática y Esquema de Simulación en RStudio

  • Michell Ricardo Ortega Mendoza Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
  • Luis Alberto Rodríguez-Picón Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
  • Jesús Andrés Hernández Gómez Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
  • Roberto Romero López Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Resumen

La literatura es extensa en cuanto a la integración de herramientas avanzadas de análisis de datos (HAAD) —como análisis de big data (ABD), minería de datos (MD), minería de procesos (MP) y aprendizaje automático (AA) — con la metodología de mejora continua “Definir, Medir, Analizar, Mejorar, Controlar” (DMAIC, por sus siglas en inglés). Este estudio buscó identificar patrones de vinculación entre HAAD y DMAIC para el desarrollo de un sistema de mejora continua autogestionados (SMCA). Se realizó una revisión sistemática de literatura (RSL) aplicando criterios de selección y análisis de estudios estandarizados en cinco bases de datos principales (IEEE Xplore, ScienceDirect, Springer, Taylor & Francis y Wiley), analizando 1,189 estudios para seleccionar 18 documentos clave. Los resultados revelaron que técnicas de AA — como red neuronal artificial (RNA) y red neuronal profunda (RNP) ambas con 30% de vinculación — predominaron en la fase de Analizar, siendo RNP utilizada además en la fase de Mejorar en un 66%, no obstante, con vacíos críticos en Definir y Medir. Por otro lado, en el área de MD se identificó un vacío de implementación en la fase de Controlar. Se desarrolló un esquema ilustrativo de simulación (EIS), que utiliza vinculaciones secuenciales en DMAIC: (1) Definir: descubrimiento de proceso, SIPOC (por sus siglas en inglés: Suppliers, Inputs, Process, Outputs, Customers); (2) Medir: MD, capacidad de proceso (Cp, Cpk); (3) Analizar: análisis predictivo, análisis de regresión; (4) Mejorar: RNP, metodología de superficie de respuesta (MSR); (5) Controlar: monitoreo en tiempo real, gráficos de control. RStudio fue plataforma central y librerías clave como “bupaR” (Minería de Procesos) y “caret” (Modelos Predictivos) fueron consideradas para el desarrollo metodológico del EIS. Este marco muestra la viabilidad teórica de sistemas SMCA que puede ser usado en futuras investigaciones para validar su funcionalidad en diferentes entornos.

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Citas

Abd Elnaby, Z., Zaher, A., Abdel-Magied, R. K. y Elkhouly, H. I. (2024). Improving plastic manufacturing processes with the integration of Six Sigma and machine learning techniques: a case study. Journal of Industrial and Production Engineering, 41(1), 1-18. https://doi.org/10.1080/21681015.2023.2260384

Abu Bakar, F. A., Subari, K. y Mohd Daril, M. A. (2015). Critical success factors of Lean Six Sigma deployment: a current review. International Journal of Lean Six Sigma, 6(4), 339-348. https://doi.org/10.1108/IJLSS-04-2015-0011

Addo-Tenkorang, R. y Helo, P. T. (2016). Big data applications in operations/supply-chain management: a literature review. Computers and Industrial Engineering, 101, 528-543. https://doi.org/10.1016/j.cie.2016.09.023

Antony, J., Sony, M., Dempsey, M., Brennan, A., Farrington, T. y Cudney, E. A. (2019). An evaluation into the limitations and emerging trends of Six Sigma: an empirical study. TQM Journal, 31(2), 205-221. https://doi.org/10.1108/TQM-12-2018-0191

Belhadi, A., Kamble, S. S., Gunasekaran, A., Zkik, K., Dileep Kumar, M. y Touriki, F. E. (2023). A Big Data Analytics-driven Lean Six Sigma framework for enhanced green performance: a case study of chemical company. Production Planning and Control, 34(9), 767-790. https://doi.org/10.1080/09537287.2021.1964868

Bhat, V. S., Bhat, S. y Gijo, E. V. (2021). Simulation-based lean six sigma for Industry 4.0: an action research in the process industry. International Journal of Quality and Reliability Management, 38(5), 1215-1245. https://doi.org/10.1108/IJQRM-05-2020-0167

Sekar R. C., Vimal K.E.K., Paranitharan K.P. y Anbumalar V. (2023). Intelligent VSM Model: a way to adopt Industry 4.0 Technologies in Manufacturing Industry. Preprint. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2702005/v1

Chi, H. M., Ersoy, O. K., Moskowitz, H. y Altinkemer, K. (2007). Toward automated intelligent manufacturing systems (AIMS). INFORMS Journal on Computing, 19(2), 302-312. https://doi.org/10.1287/ijoc.1050.0171

Chiarini, A. y Kumar, M. (2021). Lean Six Sigma and Industry 4.0 integration for Operational Excellence: evidence from Italian manufacturing companies. Production Planning and Control, 32(13), 1084-1101. https://doi.org/10.1080/09537287.2020.1784485

Dogan, O. y Gurcan, O. F. (2018). Data Perspective of Lean Six Sigma in Industry 4.0 Era: a Guide To Improve Quality. Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management (pp. 943-953). Paris, Francia: IEOM Society

Feng, Q. Q., Liu, L. y Zhou, X. (2020). Automated multi-objective optimization for thin-walled plastic products using Taguchi, ANOVA, and hybrid ANN-MOGA. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 106(1-2), 559-575. https://doi.org/10.1007/s00170-019-04488-2

Garza, R., Sánchez, G., González, R. y Asco, H. (2016). Aplicación de la metodología DMAIC de Seis Sigma con simulación discreta y técnicas multicriterio. Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa, 22, 19-35.
https://doi.org/10.46661/revmetodoscuanteconempresa.2337

Gaudard, M., Ramsey, P. y Stephens, M. (2009). Interactive Data Mining Informs Designed Experiments. Quality and Reliability Engineering International, 25(3), 299-315. https://doi.org/10.1002/qre.971

George, M. L., Rowlands, D. y Kastle, B. (2005). What is Lean Six Sigma? McGraw-Hill.

Gupta, S., Modgil, S. y Gunasekaran, A. (2020). Big data in lean six sigma: a review and further research directions. International Journal of Production Research, 58(3), 947-969. https://doi.org/10.1080/00207543.2019.1598599

Harry, M. J. y Schroeder, R. (2006). Six Sigma: the breakthrough management strategy revolutionizing the world’s top corporations (2nd ed.). Currency Doubleday.

Horsthofer-Rauch, J., Guesken, S. R., Weich, J., Rauch, A., Bittner, M., Schulz, J. y Zaeh, M. F. (2024). Sustainability-integrated value stream mapping with process mining. Production and Manufacturing Research, 12(1), 2334294. https://doi.org/10.1080/21693277.2024.2334294

Kitchenham, B. y Charters, S. (2007). Guidelines for performing systematic literature reviews in software engineering. EBSE Technical Report EBSE-2007-01; Keele University & University of Durham. https://www.researchgate.net/publication/302924724

Koppel, S. y Chang, S. (2021). MDAIC - a Six Sigma implementation strategy in big data environments. International Journal of Lean Six Sigma, 12(2), 432-449. https://doi.org/10.1108/IJLSS-12-2019-0123

Kregel, I., Stemann, D., Koch, J. y Coners, A. (2021). Process Mining for Six Sigma: utilising Digital Traces. Computers and Industrial Engineering, 153. https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.107083

Kumar, N., Kumar, G. y Singh, R. K. (2021). Big data analytics application for sustainable manufacturing operations: analysis of strategic factors. Clean Technologies and Environmental Policy, 23(3), 965-989. https://doi.org/10.1007/s10098-020-02008-5

Laux, C., Li, N., Seliger, C. y Springer, J. (2017). Impacting Big Data analytics in higher education through Six Sigma techniques. International Journal of Productivity and Performance Management, 66(5), 662-679. https://doi.org/10.1108/IJPPM-09-2016-0194

Macias-Aguayo, J., Garcia-Castro, L., Barcia, K. F., McFarlane, D. y Abad-Moran, J. (2022). Industry 4.0 and Lean Six Sigma Integration: A Systematic Review of Barriers and Enablers. Applied Sciences, 12(22), 11321. https://doi.org/10.3390/app122211321

Maged, A., Haridy, S., Awad, M. y Shamsuzzaman, M. (2024). Machine Learning Aided Six Sigma: Perspective and Practical Implementation. IEEE Transactions on Engineering Management, 71, 1519-1530. https://doi.org/10.1109/TEM.2023.3335237

Manimuthu, A., Venkatesh, V. G., Raja Sreedharan, V. y Mani, V. (2022). Modelling and analysis of artificial intelligence for commercial vehicle assembly process in VUCA world: a case study. International Journal of Production Research, 60(14), 4529-4547. https://doi.org/10.1080/00207543.2021.1910361

Montgomery, D. C. (2005). Introduction to statistical quality control (5th ed.). John Wiley & Sons.

Narkhede, G., Mahajan, S., Narkhede, R. y Chaudhari, T. (2024). Significance of Industry 4.0 technologies in major work functions of manufacturing for sustainable development of small and medium-sized enterprises. Business Strategy and Development, 7(1), e325. https://doi.org/10.1002/bsd2.325

Page, M. J., McKenzie, J. E., Bossuyt, P. M., Boutron, I., Hoffmann, T. C., Mulrow, C. D., Shamseer, L., Tetzlaff, J. M., Akl, E. A., Brennan, S. E., Chou, R., Glanville, J., Grimshaw, J. M., Hróbjartsson, A., Lalu, M. M., Li, T., Loder, E. W., Mayo-Wilson, E., McDonald, S., … Moher, D. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. The BMJ, 372(71). https://doi.org/10.1136/bmj.n71

Palací-López, D., Borràs-Ferrís, J., da Silva de Oliveria, L. T. y Ferrer, A. (2020). Multivariate six sigma: a case study in industry 4.0. Processes, 8(9), 1119. https://doi.org/10.3390/PR8091119

Petersen, K., Vakkalanka, S. y Kuzniarz, L. (2015). Guidelines for conducting systematic mapping studies in software engineering: an update. Information and Software Technology, 64, 1-18. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2015.03.007

Pongboonchai-Empl, T., Antony, J., Garza-Reyes, J. A., Komkowski, T. y Tortorella, G. L. (2023). Integration of Industry 4.0 technologies into Lean Six Sigma DMAIC: a systematic review. Production Planning and Control, 35(12), 1403-1428. https://doi.org/10.1080/09537287.2023.2188496

Pyzdek, T. (2003). The Six Sigma Handbook: A complete guide for green belts, black belts, and managers at all levels (2nd ed.). McGraw-Hill.

Raut, T. D. (2020). The Improvement of Manufacturing Process by Using Quality Tools. International Journal of Engineering Research & Science (IJOER), 5(3), 1-6. https://easychair.org/publications/preprint/9RLZ/open

Razi A., Anwer I. B. y Muhammad F. (2019). Process Mining in Data Science: a Literature Review. In 13th International Conference on Mathematics, Actuarial Science, Computer Science and Statistics (MACS), Karachi, Pakistan, 1-9. IEEE. https://doi.org/10.1109/MACS48846.2019.9024806

Sanchez-Marquez, R. y Jabaloyes Vivas, J. (2020). Multivariate SPC methods for controlling manufacturing processes using predictive models - A case study in the automotive sector. Computers in Industry, 123, 103307. https://doi.org/10.1016/j.compind.2020.103307

Schafer, F., Schwulera, E., Otten, H. y Franke, J. (2019). From descriptive to predictive six sigma: Machine learning for predictive maintenance. Proceedings - 2019 2nd International Conference on Artificial Intelligence for Industries, USA, AI4I 2019, 35-38. IEEE. https://doi.org/10.1109/AI4I46381.2019.00017

Tissir, S., Cherrafi, A., Chiarini, A., Elfezazi, S. y Bag, S. (2023). Lean Six Sigma and Industry 4.0 combination: scoping review and perspectives. Total Quality Management and Business Excellence, 34(3-4), 261-290. https://doi.org/10.1080/14783363.2022.2043740

Weichert, D., Link, P., Stoll, A., Rüping, S., Ihlenfeldt, S. y Wrobel, S. (2019). A review of machine learning for the optimization of production processes. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 104(5-8), 1889-1902. https://doi.org/10.1007/s00170-019-03988-5

Yamamoto, Y., Muñoz, A. A. y Sandström, K. (2024). Practical Aspects of Designing a Human-centred AI System in Manufacturing. Procedia Computer Science, 232, 2626-2638. https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.02.081

Yang, H., Rao, P., Simpson, T., Lu, Y., Witherell, P., Nassar, A. R., Reutzel, E. y Kumara, S. (2021). Six-Sigma Quality Management of Additive Manufacturing. En Proceedings of the IEEE (Vol. 109, Número 4, pp. 347-376). Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. https://doi.org/10.1109/JPROC.2020.3034519
Publicado
2025-10-02
Cómo citar
Ortega Mendoza, M. R., Rodríguez-Picón, L. A., Hernández Gómez, J. A., & Romero López, R. (2025). Uso de Herramientas Avanzadas de Análisis de Datos para automatizar DMAIC: Revisión Sistemática y Esquema de Simulación en RStudio. RIDE Revista Iberoamericana Para La Investigación Y El Desarrollo Educativo, 16(31). https://doi.org/10.23913/ride.v16i31.2631
Sección
Artículos Científicos

Artículos más leídos del mismo autor/a