Dorian Shainin (26 de septiembre de 1914 - 7 de enero de 2000) fue un pionero de los paradigmas de la calidad, consultor, ingeniero, autor y profesor universitario.
Se le acreditan muchas contribuciones en los campos de la solución de problemas industriales, confiabilidad de productos y de ingeniería de calidad, y es conocido por la creación y desarrollo del concepto de la “Red X” (X Roja).Ingle, Sud, In Search of Perfection: How to Create/maintain/improve Quality, Prentice-Hall, 1985, p. 47, ISBN 0-13-467556-8
Shainin (se pronuncia Cheinin) fundador de la compañía de solución de problemas técnicos Shainin LLC. fue responsable por el desarrollo de alrededor de 20 técnicas de ingeniería estadística que se han convertido en el núcleo del “Sistema Shainin” para mejorar la calidad y la confiabilidad.IPC Business Press, Quality Today: Measurement & Inspection Technology, IPC Industrial Press, 1994, p. 25 A lo largo de su vida, Dorian Shainin trabajó para mejorar la calidad y confiabilidad de diferentes productos, incluyendo papel, impresiones, textiles, hules y gomas, energía nuclear, aeroplanos, automóviles, consolas de casetes, naves espaciales, lámparas y pañales desechables,Rath & Strong Management Consultants, from In This Issue, 1957 Harvard Business Review, "Dorian Shainin" con clientes representando alrededor de 200 industrias diferentes, desde el Departamento de Defensa de Estados Unidos, Rolls Royce Ltd. Y Exxon a Polaroid, Hewlett-Packard, AT&T y Ford Motor. En total, Shainin asesoró unas 800 compañías, de las cuales 43 estaban en Fortune 100.Bhote, Keki, The Power of Ultimate Six SIGMA, Amacom, New York, 2003, p. 15, ISBN 0-8144-0759-5
Biografía Juventud
Dorian Shainin nació en San Francisco, el 26 de septiembre de 1914. Creció en San Francisco, Shanghái y Nueva York. Asistió a Erasmus Hall High School en Brooklyn, Nueva York.Rath & Strong Management Consultants, from In This Issue, 1957 Harvard Business Review, "Dorian Shainin"
Inicio de su carrera Después de graduarse como ingeniero aeronáutico en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en 1936, Shainin trabajó como diseñador en la división de Hamilton Standard de United Aircraft Corporation (ahora United Technologies Corporation). Bhote, Keki, The Power of Ultimate Six SIGMA, Amacom, New York, 2003, p. 15, ISBN 814407595 5. American men & women of science: physical and biological sciences, Bowker, 1986, p. 643, ISBN 0835222284 6. ASQ, 18 de dic 2007, “Dorian Shainin: A professional approach to problem solving” En 1939 la industria de Estados Unidos se había enfocado en los esfuerzos para la guerra, y Shainin se convirtió en coordinador de licencias responsable de ayudar a nuevos representantes con licencia de Hamilton Standard a resolver problemas. Para el final de la guerra, Shainin estaba a cargo de la calidad y confiabilidad de Hamilton Standard, y había ganado reconocimiento a nivel nacional por haber inventado el Lot Plot de Hamilton Standard.Grant, Eugene Lodewick, Statistical Quality Control, McGraw-Hill Book Co. New York, 1964, p. 444
Lot Plot Lot Plot es el nombre de un método estadístico para muestreos de aceptación desarrollado por Dorian Shainin en los años 40. Esta técnica estadística usa análisis gráfico de datos de muestras variables para determinar si un lote consistente de partes potencialmente malas puede ser aceptado o enviado a una inspección al 100%.Johnstone, Dudley, Statistical Methods in Quality Control, Prentice-Hall, 1957, p. 621-624 El desarrollo de gráficos de control de Walter A. Shewhart demostró la aplicación de técnicas estadísticas para manufactura y mostró la efectividad de la presentación y análisis de datos de forma gráfica. Shainin incorporó estos conceptos en su desarrollo del Lot Plot.Grant, Eugene Lodewick, Leavenworth, Richard S., Statistical Quality Control, McGraw-Hill Book Co. New York, 1988, p. 574-575, ISBN 0070241171 En 1946, pudo demostrarle al Buró de la Marina para Aeronáutica que el Lot Plot era más efectivo que una inspección al 100%. Después de esto, la Marina accedió a utilizar el Lot Plot como un estándar. Muy pronto el Lot Plot fue adoptado como un estándar en varias industrias.American Statistical Association (ASA), J. of the Am. Statistical Assoc. Am. Statistical Assoc. 1954, p. 341 Siguiendo la sugerencia de su amigo y mentor Joseph M. Juran, Shainin inició sus prácticas de consultoría. En 1952, Shainin ingresó a Rath & Strong, Inc. una firma de consultoría gerencial basada en Lexington, Massachusetts, como vicepresidente sénior.Rath & Strong, Rath & Strong's Six Sigma Pocket Guide: New Revised Ed. Rath & Strong, Inc. Aon Consulting, 2006, p. 10, ISBN 0974632872
Red X y Pareto El desarrollo del concepto de la “Red X” de Shainin fue originado por su asociación con Joseph Juran. En los 40 Juran acuñó y popularizó la noción de “los pocos vitales y los muchos triviales”, también conocido como “el Principio de Pareto”, reconociendo el impacto desigual de los problemas en el desempeño de negocios, siendo el mismo fenómeno que Wilfredo Pareto había observado con respecto a la distribución de la riqueza.Stephens, Kenneth S., Juran, Quality, and a Century of Improvement, American Society for Quality, 2004, p. 188, ISBN 0873896351
Como decía Jurán, “He observado (como muchos otros antes que yo) que los defectos de calidad tienen frecuencias desiguales, por ejemplo, cuando se hace una lista de defectos y se ordena en el orden por frecuencias, un número relativamente pequeño de los defectos va a contar más para el total de defectos.”Juran, J.M., "The Non-Pareto Principle; Mea Culpa" En los 50s, Shainin encontró que el principio de Pareto podía ser aplicado efectivamente para la solución de problemas de variación. Shainin concluyó que, entre los miles de variables que podrían causar un cambio en el valor de una salida, una sola relación causa-efecto debía ser más fuerte que las otras. Shainin llamó a esta causa primaria la “Big Red X” (Gran X Roja)Vinas, Tonya, Industry Week, November 1, 2003 “Best Practices -- The Hunt For Red X” y demostró que la causa puede existir como una interacción entre variables independientes. El efecto de la Red X es entonces aumentado por la ley de la raíz cuadrada de la suma de cuadrados, y de esa manera, aislando la causa raíz.
Shainin aseveró que su aplicación de métodos estadísticos era más eficiente en costo y más simple que los métodos de Taguchi. Para determinar la “Red X”, Shainin intercambiaba pares de partes entre equipo funcional y en mal estado hasta que la parte responsable de la falla era descubierta. Shainin decía que el podía muy seguido encontrar la primera parte defectuosa dentro de una docena de intercambios entre pares.Main, Jeremy, Langan, Patricia A., August 18, 1986, "Under the Spell of the Quality Gurus" Fortune Magazine, p. 22-23 La filosofía de Shainin de “hablar con las partes” fue el primer distintivo que diferenció sus métodos de los de Taguchi. En el Diseño de Experimentos (DOE) de Taguchi, los ingenieros hacen lluvias de ideas para formar hipótesis acerca de las posibles causas de los problemas.
Los métodos de Shainin eliminan el paso teórico, requiriendo primero el diagnóstico de las causas por medio de una o más técnicas de generación de pistas diseñadas para determinar, a través de pruebas empíricas de las partes reales en cuestión, la causa raíz, o “Red X”.Bhote, Keki, World Class Quality: Using Design of Experiments to Make It Happen, 2ª ed. 2000, Amacom, New York, p. 79-82 ISBN 0814404278 En los años 40, Leonard Seder, un amigo y compañero del MIT, desarrolló la gráfica Multi-vari, un método gráfico para el análisis de varianza. Shainin adoptó este método, descubriendo que con una gráfica de Multi-vari, podía converger rápidamente en la causa raíz de un problema. Las gráficas de Multi-vari también tuvieron un rol muy importante en el desarrollo de Shainin del concepto de la Red X.Langan, Patricia A. 1986, "Under the spell of the quality gurus", FORTUNE Magazine, 18 de agosto, p. 23
Influencias Entre los estadísticos y matemáticos que influenciaron el pensamiento de Shainin estaban Ronald Fisher, John Tukey y Waloddi Weibull.
Las técnicas convergentes de Shainin tienen la capacidad de reducir el número de posibilidades de la Red X a pocas opciones. Los experimentos diseñados estadísticamente de Ronald Fisher aislarían la Red X, revelando interacciones potenciales y confirmando la identidad de la Red X con confiabilidad estadística.Bhote, Keki R., The Ultimate Six Sigma: Beyond Quality Excellence to Total Business, Amacom, 2001, p. 176, ISBN 0814406777 John Tukey, proponente de técnicas estadísticas simples, fue otra influencia para Shainin. Como resultado del trabajo de Tukey, Shainin desarrolló una prueba de confirmación simple conocida como “Six Pack Test.” Las pruebas de Six Pack fueron conocidas por ser mucho más simples que una t-test, siendo no paramétricas y con un conjunto de reglas básicas. Shainin desarrolló más allá el trabajo de análisis de varianza, o ANOVA, permitiendo el análisis no paramétrico de los experimentos de full factorial de Fisher. Al igual que las gráficas de Multi-vari de Seder, las ahora famosas distribuciones de probabilidad continua de Waloddi Weibull fascinaban a Shainin. La distribución de Weibull, junto con las experiencias de Shainin en Hamilton Standard, plantaron la semilla de lo que en algún momento sería el sistema de Shainin para confiabilidad del producto.Sleeper, Andrew D., Design for Six Sigma Statistics, McGraw-Hill Book Co. New York, 2005, p. 79, ISBN 0071451625 Este sistema fue usado en el desarrollo del módulo lunar de Grumman Aircraft Engineering Corporation, utilizado durante el proyecto Apolo, así como de la producción inicial del sistema de frenos anti-lock (ABS) de General Motors.
NASA/Apolo 13
Durante los años 60, Shainin trabajó para Grumman Aerospace como consultor de confiabilidad para el módulo lunar Apolo de la NASA. Para poder asegurar un margen estadístico de seguridad, Shainin desarrolló un enfoque completamente nuevo para la evaluación de la confiabilidad, que fue aplicado en las pruebas empíricas de componentes y sistemas del prototipo del módulo lunar de Grumman.Carter, A.D.S., Mechanical Reliability, Wiley, 1986, p. 156-157, ISBN 0470206942 El enfoque de Shainin para las pruebas de confiabilidad fue crucial para Grumman en el desarrollo del módulo lunar. La efectividad de su enfoque se demostró con cero fallas en once misiones, seis de las cuales llegaron al alunizaje. Cuando el módulo de mando se hizo inhabitable durante la misión fallida de Apolo 13, el módulo lunar se convirtió en el salvavidas que trajo a los astronautas del Apolo 13 a la órbita lunar y de regreso a la Tierra.ASQ, Spring, 2000, "Shainin Stamp of Quality", p. 9 Durante los años en que Shainin fue consultor de confiabilidad para Pratt & Whitney Aircraft, trabajó en las celdas de combustible de hidrógeno-oxígeno que alimentaban el ambiente para soporte de la vida en la nave Apolo, además del motor de líquido criogénico RL-10 para cohetes. El RL-10 pronto se hizo el motor espacial norteamericano más confiable, llegando a tener 128 igniciones en el espacio sin ninguna falla.Shainin, Dorian, Reliability: Managing a reliability program. "Apollo lunar module engine exhaust products." Science 166, 1969, p. 733-38Shainin, Dorian, Reliability: Managing a reliability program. "Apollo lunar module engine exhaust products." Science 166, 1969, p. 733-38
Otras contribuciones Por 38 años, Shainin participó como consultor estadístico en el personal médico del Hospital Infantil de Newington en Connecticut. Allí, Shainin fue capaz de adaptar sus técnicas a los problemas respecto a la etiología de las enfermedades, específicamente en niños discapacitados.Shainin website Elsmar Cove Quality Assurance and Business Standards, "Dorian Shainin"