
Dentro de la logística de una empresa, cada error cuesta dinero, tiempo e insatisfacción también por parte los clientes. Además, cada variabilidad en la logística produce fallos ocultos que incrementan poco a poco los costos y la incapacidad para solucionarlos. Por ello existen métodos que ayudan a disminuir los errores que puedan presentarse, como los reconocidos Lean Manufacturing y el Six Sigma represent. Sin embargo, cabe preguntarse: ¿en qué se diferencian estos dos?
Antes de enumerar sus diferencias hay que resaltar sus similitudes: ambas permiten reducir los errores en la logística, se enfocan en la eliminación de desperdicios (sobreproducción, exceso de transporte, etc.) e implementan técnicas y herramientas de mejora para agilizar los procesos. Por ello, la mejor decisión no pasaría por elegir uno de estos métodos y descartar el otro, sino por trabajar empleando parte ambos.
Como se mencionó, ambas metodologías deben coexistir en una empresa. Mientras que el Lean Manufacturing brinda estabilidad a la logística, el Six Sigma otorga datos precisos y estadísticos para mejorar aún más los procesos. Si tu objetivo es conocer todos los pormenores, ventajas, aplicaciones y herramientas que ofrecen estos dos métodos, participa del Diploma Internacional en Lean Supply Chain & Logistics Management de ESAN.
Fuentes:
Lean Enterprise Partners. "What kind of results should you expect from a Lean implementation?"
Lean Solutions. "¿Qué es el Six Sigma?"
Lean 6 Sigma Nexus Online. "Diferencias entre Lean y Six Sigma".
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Raúl Odría, docente de ESAN Business Law, reflexionó en ATV+ sobre el impacto del aumento de la Unidad Impositiva Tributaria (UIT) para 2026, la cual se incrementó en S/ 150, una cifra menor que los S/ 200 de años previos.
César Puntriano, profesor de ESAN Business Law, aclaró en El Peruano que el periodo de prueba tiene reglas específicas ante el reingreso de un colaborador. El experto explicó que, si un trabajador vuelve a la empresa antes de tres años y a un puesto similar, los tiempos laborados previamente se acumulan, por lo que no es exigible superar un nuevo periodo de prueba para gozar de estabilidad laboral.
Sandor Lukacs de Pereny, profesor de ESAN Graduate School of Business, sostuvo en Energiminas que el futuro de la minería peruana requiere dejar el modelo extractivo tradicional y adoptar un enfoque sistémico basado en economía circular, trazabilidad digital e inteligencia artificial para mejorar la eficiencia y reducir la huella de carbono. Advirtió que, aunque el Perú tiene avances normativos en IA, existen riesgos éticos por sesgos de datos y una brecha marcada entre la gran minería y las MIPYMES, lo que hace indispensable una articulación entre Estado, academia y empresa para impulsar una innovación verde inclusiva hacia 2030.