Dorian Shainin

Dorian Shainin (26 de septiembre de 1914 - 7 de enero de 2000) fue un consultor de calidad, ingeniero aeronáutico, autor y profesor universitario estadounidense, conocido principalmente por sus contribuciones en los campos de la resolución de problemas industriales, la fiabilidad de los productos y la ingeniería de calidad, en particular la creación y el desarrollo del concepto "Red X". ^{[ 1 ]}

Shainin (pronunciado SHAY-nin), fundador de la empresa de resolución de problemas técnicos Shainin LLC, es responsable del desarrollo de más de 20 técnicas de ingeniería estadística que se han convertido en el núcleo del "Sistema Shainin" para la mejora de la calidad y la fiabilidad. ^{[ 2 ]}

A lo largo de su vida, Dorian Shainin trabajó para mejorar la calidad y la fiabilidad de una amplia gama de productos, entre ellos papel, imprenta, textiles, caucho, energía nuclear, aviones, automóviles, reproductores de casetes, naves espaciales, bombillas y pañales desechables, ^{[ 3 ]} con clientes que representaban a más de 200 industrias diferentes, desde el Departamento de Defensa de EE. UU. , Rolls-Royce Ltd. y Exxon hasta Polaroid , Hewlett-Packard , AT&T y Ford Motor . En total, Shainin asesoró a más de 800 empresas, 43 de las cuales figuraban entre las Fortune 100. ^{[ 4 ]}

Dorian Shainin nació en San Francisco el 26 de septiembre de 1914. Creció en San Francisco, Shanghái y Nueva York. Asistió a la escuela secundaria Erasmus Hall en Brooklyn, Nueva York. ^{[ 5 ]}

Después de obtener su título en ingeniería aeronáutica del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en 1936, Shainin se convirtió en ingeniero de diseño en la División Hamilton Standard de United Aircraft Corporation (ahora United Technologies Corporation ). ^{[ 6 ]}

En 1939, la industria estadounidense comenzó a centrarse en el esfuerzo bélico, y Shainin se convirtió en coordinador de licenciatarios, responsable de ayudar a los nuevos licenciatarios de Hamilton Standard a resolver problemas. Al finalizar la guerra, Shainin estaba a cargo de la calidad y la fiabilidad en Hamilton Standard, tras haber obtenido reconocimiento nacional por su invención del diagrama de lotes de Hamilton Standard. ^{[ 7 ]}

El método Lot Plot se refiere a un método estadístico para el muestreo de aceptación desarrollado por Dorian Shainin en la década de 1940. Esta técnica estadística utiliza el análisis gráfico de datos de muestras variables para determinar si un lote compuesto por piezas potencialmente defectuosas debe aceptarse o apartarse para una inspección del 100 %. ^{[ 8 ]}

El desarrollo de los gráficos de control por parte de Walter A. Shewhart demostró la aplicación de técnicas estadísticas a la fabricación e ilustró la eficacia de la presentación y el análisis gráficos. Shainin incorporó estos conceptos en el desarrollo de su Lot Plot. ^{[ 9 ]}

En 1946, Shainin logró demostrar a la Oficina de Aeronáutica de la Armada que el método Lot Plot era más eficaz que la inspección al 100%. Tras esto, la Armada accedió a convertir Lot Plot en un estándar. Pronto, Lot Plot se adoptó como estándar en numerosas industrias. ^{[ 10 ]}

Siguiendo el consejo de su amigo y mentor Joseph M. Juran , Shainin se dedicó al mundo de la consultoría. En 1952, Shainin se unió a Rath & Strong, Inc., una firma de consultoría de gestión con sede en Lexington, Massachusetts, donde ocupó el cargo de Vicepresidente Senior. ^{[ 11 ]}

El desarrollo del concepto de "X Roja" por parte de Shainin se originó a partir de su asociación con Joseph Juran . En la década de 1940, Juran acuñó y popularizó la noción de "los pocos vitales y los muchos triviales", también conocida como "el Principio de Pareto ", reconociendo que el impacto desigual de los problemas en el desempeño empresarial era el mismo fenómeno que Vilfredo Pareto había observado con respecto a la distribución de la riqueza . ^{[ 12 ]} Como sugirió Juran, "observé (como muchos otros antes que yo) que los defectos de calidad son desiguales en frecuencia, es decir, cuando una larga lista de defectos se ordenaba por frecuencia, unos pocos defectos representaban la mayor parte de la defectuosidad". ^{[ 13 ]}

En 1947, Dorian Shainin reconoció que el principio de Pareto podía aplicarse eficazmente a la resolución de problemas de variación. Shainin concluyó que, entre los miles de variables que podían provocar un cambio en el valor de una salida, una relación causa-efecto debía ser más fuerte que las demás. Shainin denominó a esta causa principal la "Gran X Roja" ^{[ 14 ]} y demostró que la causa puede existir como una interacción entre variables independientes. El efecto de la X Roja se ve entonces amplificado por la ley de la raíz cuadrada de la suma de los cuadrados, aislando así la causa raíz.

Shainin afirmó que su aplicación de métodos estadísticos era más rentable y sencilla que los métodos de Taguchi . Para determinar la "X roja", Shainin intercambiaba pares de piezas entre equipos funcionales y defectuosos hasta descubrir la pieza responsable de la falla. Shainin aseguraba que a menudo podía encontrar la pieza defectuosa principal tras una docena de intercambios de pares. ^{[ 15 ]}

La política de Shainin de "hablar con las piezas" fue el principal factor distintivo que diferenció sus métodos de los de Taguchi. En el diseño de experimentos (DOE ) clásico o de Taguchi, los ingenieros realizaban una lluvia de ideas para formular hipótesis sobre las posibles causas de un problema. Los métodos de Shainin posponen este paso teórico, requiriendo primero el diagnóstico de las causas mediante una o más de cuatro técnicas de generación de pistas diseñadas para determinar, a través de pruebas empíricas de las piezas en cuestión, la causa raíz, o "X roja". ^{[ 16 ]}

En la década de 1940, Leonard Seder, compañero de clase y amigo del MIT, desarrolló el gráfico multivariante , un método gráfico para el análisis de la varianza. Shainin fue uno de los primeros en adoptar este método, descubriendo que con los gráficos multivariantes podía llegar rápidamente a la causa raíz de un problema. ^{[ 17 ]} Los gráficos multivariantes también influyeron en el desarrollo del concepto de la X roja por parte de Shainin. ^{[ 18 ]}

Entre los estadísticos y matemáticos que influyeron en el pensamiento de Shainin se encontraban Ronald Fisher , John Tukey y Waloddi Weibull .

Las técnicas de convergencia de Shainin tienen la capacidad de reducir el número de posibilidades de la X Roja a unas pocas opciones. Los experimentos diseñados estadísticamente por Ronald Fisher aislarían entonces la X Roja, revelando interacciones potenciales y confirmando la identidad de la X Roja con confianza estadística. ^{[ 19 ]}

John Tukey , defensor de las técnicas estadísticas sencillas, fue otra influencia para Shainin. Como resultado del trabajo de Tukey, Shainin desarrolló una prueba de confirmación simple conocida como "Six Pack Test". Las Six Pack Tests se caracterizaban por ser mucho más sencillas que las pruebas t, ser no paramétricas y tener un conjunto básico de reglas. Shainin desarrolló aún más este trabajo hasta convertirlo en un análisis de varianza ( ANOVA ), lo que permitió el análisis no paramétrico de los experimentos factoriales completos de Fisher . ^{[ 20 ]}

Al igual que los gráficos Multi-Vari de Seder, la ahora famosa distribución de probabilidad continua de Waloddi Weibull fascinó a Shainin. La distribución de Weibull, junto con las experiencias de Shainin en Hamilton Standard, sembró la semilla que eventualmente se convertiría en el sistema de Shainin para la confiabilidad del producto. ^{[ 21 ]} Este sistema se utilizó en el desarrollo del Módulo Lunar de Grumman, así como en la producción inicial del sistema de frenos antibloqueo (ABS) de General Motors .

Durante la década de 1960, Shainin trabajó para Grumman Aerospace como consultor de confiabilidad para el Módulo Lunar Apolo de la NASA . Para garantizar un margen estadístico de seguridad, Shainin desarrolló un enfoque completamente nuevo para la evaluación de la confiabilidad, que se aplicó a las pruebas empíricas de los componentes y sistemas prototipo del Módulo Lunar de Grumman. ^{[ 22 ]} El enfoque de Shainin para las pruebas de confiabilidad fue crucial para la candidatura de Grumman en el desarrollo del Módulo Lunar. La eficacia de su enfoque quedó demostrada por la ausencia de fallos en once misiones tripuladas, seis de las cuales incluyeron alunizajes. Cuando el módulo de mando se volvió inhabitable durante la fallida misión Apolo 13 , el Módulo Lunar se convirtió en el bote salvavidas que llevó a los astronautas del Apolo 13 a la órbita lunar y de regreso a la Tierra. ^{[ 23 ]}

Durante los años en que Shainin trabajó como consultor de confiabilidad para Pratt & Whitney Aircraft, participó en el desarrollo de la pila de combustible de hidrógeno-oxígeno que alimentaba el sistema de soporte vital ambiental del Apolo, además del motor de cohete criogénico de combustible líquido RL10 . El RL10 pronto se convirtió en el motor espacial más confiable de Estados Unidos, llegando a registrar 128 encendidos en el espacio sin una sola falla. ^{[ 24 ]}

Durante 38 años, Shainin trabajó como consultor estadístico en el personal médico del Hospital Infantil de Newington, en Connecticut. Allí, pudo adaptar sus técnicas a los problemas relacionados con la etiología de las enfermedades, especialmente entre los niños con discapacidad. ^{[ 25 ]}

Desde 1950 hasta 1983, Shainin fue profesor en la Universidad de Connecticut , donde creó y dirigió el programa de formación continua para personas de la industria. ^{[ 26 ]}

En 1987, Shainin perfeccionó aún más su enfoque de prevención de problemas mediante su colaboración en la introducción del motor Detroit Diesel Serie 60. Las técnicas de "Prueba de Sonda de Sobreesfuerzo" de Shainin revelaron debilidades de diseño en las primeras etapas del desarrollo del motor, lo que permitió realizar mejoras antes del diseño final. ^{[ 27 ]}

Bob Galvin contó con la ayuda de Shainin en su esfuerzo por mejorar la calidad en Motorola durante la década de 1980. Como resultado del trabajo de Galvin, Motorola recibió el primer Premio Nacional de Calidad Malcolm Baldrige en 1989. ^{[ 28 ]}

Tras haber formado parte durante muchos años del consejo editorial y asesor técnico de Quality , la revista de Hitchcock publicada por la American Broadcasting Company , Shainin también fue nombrado miembro del consejo editorial de Quality Engineering , la revista de la American Society for Quality (ASQ).

Shainin es autor o coautor de ocho libros, entre ellos "Managing Manpower in the Industrial Environment" (Wm. C. Brown Co.), "Tool Engineers Handbook" (McGraw-Hill), "Industrial Engineering Handbook" (McGraw-Hill), "Quality Control Handbook" (McGraw-Hill), "New Decision-Making Tools for Managers" ( Harvard University Press ), "Manufacturing, Planning, and Estimating Handbook" (McGraw-Hill) y "Statistics In Action". ^{[ 29 ]}

En 1952, Shainin, miembro de la Sociedad Estadounidense para la Calidad ( ASQ), recibió el Premio Brumbaugh de la ASQ, que reconoce la mejor contribución a la industria de ese año, por su artículo "The Lot Plot Plan". ^{[ 30 ]} Shainin también recibió la Medalla Edwards de la ASQ por su "mejor contribución a la gestión del control de calidad" en 1970. En 1982, recibió el Premio Eugene L. Grant de la ASQ por sus programas educativos. Shainin también recibió la Medalla Shewart de la ASQ, convirtiéndose en la primera persona en ganar las cuatro prestigiosas medallas de la ASQ. El Instituto de Consultores de Gestión lo designó Consultor de Gestión Certificado, y la Asociación Americana de Arbitraje lo nombró miembro del Panel de Árbitros. Shainin fue además elegido "Académico" por la Academia Internacional para la Calidad, y en 1996 la ASQ lo nombró su decimoquinto miembro honorario. Shainin fue finalmente honrado por la ASQ con la creación de la Medalla Dorian Shainin en 2004. ^{[ 31 ]}

«Mi técnica particular consiste en decirles a las personas: “Dejemos de adivinar. En cambio, busquemos pistas, fuentes de conocimiento que de otra manera no tendrían”». ^{[ 32 ]} –Dorian Shainin

"Habla con las piezas; son más inteligentes que los ingenieros." ^{[ 33 ]} –Dorian Shainin

• Sitio web de Shainin
• Sociedad Americana para la Calidad
• Rath y Strong
• El Instituto Juran