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Capítulo 21Directorio de técnicas y herramientas de la calidad

«Sin mediciones no hay sensación de logro, y hay poco o ningún motivo para intentar mejorar».

(J. Harrington)

21.1. Las siete herramientas clásicas de control y gestión de la calidad.

21.1.1. Hoja de recogida de datos.

21.1.2. Histograma.

21.1.3. Diagrama de Pareto.

21.1.4. Diagrama de espina.

21.1.5. La estratificación.

21.1.6. Diagrama de correlación.

21.1.7. Gráfico de control.

21.2. Las siete nuevas herramientas de planificación y gestión de la calidad.

21.2.1. Diagrama de afinidad.

21.2.2. Diagrama de relaciones.

21.2.3. Diagrama de árbol.

21.2.4. Matrices de priorización.

21.2.5. Diagrama matricial.

21.2.6. Diagrama del proceso de decisión.

21.2.7. Diagrama de flechas.

21.3. Otras herramientas para la mejora de la calidad.

21.3.1. Análisis Modal de Fallos y Efectos.

21.3.2. Diseño de Experimentos.

21.3.3. Diagrama de Flujo.

21.3.4. Seis Sigma.

Sumario del

tema

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Objetivos de aprendizaje

El principal objetivo de este capítulo es conocer las diferentes técnicas o he-rramientas de la calidad a disposición de cualquier organización para la plani-ficación, el control y la gestión de la calidad, así como para la aplicación de la mejora continua.

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Capítulo

Directorio de técnicas y herramientas de la calidad

21

PresentaciónUn sistema de gestión de la calidad en la empresa requiere la utilización de una serie de herramientas o técnicas que permitan el control y la mejora de la calidad y, por tanto, ayuden en la resolución de problemas. Este conjunto de técnicas contribuyen indudablemente a la implantación de los prin-cipios de la GCT, como por ejemplo la mejora continua, la orientación al cliente, la cooperación interna y el trabajo en equipo. En este capítulo se exponen las diferentes herramientas de la calidad clasificadas en función de la metodología que emplean. Así, distinguimos entre técnicas estadísticas y técnicas no estadísticas.

El primer grupo de herramientas suponen el uso de métodos estadísticos para el control y la mejora de la calidad y constituyen las llamadas «siete herramientas clásicas de la calidad». Son he-rramientas estadísticas básicas, fáciles de comprender y aplicables en cualquier departamento de la organización y por cualquier persona. Estas herramientas son: Hoja de recogida de datos, Histogra-ma, Diagrama de Pareto, Diagrama de espina, estratificación, Diagrama de correlación y Gráfico de control.

El segundo conjunto de herramientas expuestas son las denominadas «siete nuevas herramientas de la calidad» y son instrumentos no estadísticos utilizados para la gestión y la planificación de la calidad. Estas herramientas son: Diagrama de Afinidad, Diagrama de Relaciones, Diagrama de Árbol, Matrices de Priorización, Diagrama Matricial, Diagrama del Proceso de Decisión y Diagrama de Flechas.

El resto de las herramientas presentadas se engloban en el último apartado de «otras herramientas para la mejora de la calidad», que recoge el Análisis Modal de Fallos y Efectos, el Diseño de Experi-mentos, el Diagrama de Flujo y el Seis Sigma.

También recordamos la ubicación que cada técnica posee dentro del ciclo PDCA, explicado en el Capítulo 13. Así, encontramos que todas las siete nuevas herramientas de la calidad son de aplicación en la fase Plan del ciclo de mejora, pero, como veremos en la Sección 27.2, según el estado de la fase de planificación se emplean unas u otras. Sin embargo, las siete herramientas clásicas son aplicables en todas las fases del ciclo PDCA; concretamente, en la fase Plan se utilizan la Hoja de recogida de datos, Diagrama de Pareto, Histogramas, Gráficos de control, Diagrama de espina, Estratificación, Diagramas de Flujo y Diseño estadístico de Experimentos; en la fase Do es de utilidad la Hoja de recogida de datos; en la fase Check, Diagrama de Pareto, Gráficos de control e Histogramas; y por último, en la fase Act, la Hoja de recogida de datos y los Gráficos de Control.

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1226 GESTIÓN DE LA CALIDAD: CONCEPTOS, ENFOQUES, MODELOS Y SISTEMAS

21.1. Las siete herramientas clásicas de control y Gestión de la Calidad

Las diferentes herramientas que vamos a explicar en este apartado se caracterizan por ser visuales y utilizar métodos estadísticos sencillos, por lo que resultan de fácil comprensión y aplicación. De hecho, estas técnicas pueden ser aplicadas en cualquier departamento y por cualquier empleado dentro de la organización.

Estas herramientas son las denominadas «Siete Herramientas del Control de la Calidad1» o herra-mientas estadísticas básicas, y abarcan la hoja de recogida de datos, el histograma, el diagrama de Pareto, el diagrama de espina, la estratificación, el diagrama de correlación y los gráficos de control.

En general, estas herramientas pueden ser utilizadas para detectar y solucionar la inmensa mayoría de los problemas que surgen en la organización. Según Ishikawa (1994), aplicadas e utilizadas correc-tamente permiten la resolución del 95 % de los problemas de los puestos de trabajo, quedando sólo un 5 % de los casos en que se necesitan otras herramientas con utilización de métodos estadísticos mucho más complejos y avanzados.

En la Figura 21.1 se observan las distintas funciones que poseen estas herramientas (Galgano, 1995), lo que nos permite distinguir entre los fundamentos, los pilares y los instrumentos auxiliares.

Figura 21.1.

Las diferentes herramientas de la calidad y sus funciones.

Funciones Herramientas

Fund

amen

tos

Recoger los datos Hoja de recogida de datos

Interpretar los datos Histograma

Pila

res Estudiar las relaciones causa-efecto Diagrama de espina

Fijar prioridades Diagrama de Pareto

Inst

rum

ento

s au

xilia

res Estratificar los datos Estratificación

Determinar las correlaciones Diagrama de correlación

Determinar si un proceso está bajo control o si no lo está Gráfico de control

Fuente: Galgano (1995: 68).

La utilización de una herramienta u otra dependerá del objetivo perseguido, por lo que resulta necesario conocer todas para saber cuál aplicar en cada momento y situación concreta. En la prácti-ca todas ellas se utilizan de manera conjunta y simultánea. Un proceso lógico de utilización sería el siguiente. A través de una tormenta de ideas se identifican las posibles causas del problema a resolver. Éstas se reflejan en un diagrama de espina. Posteriormente, se realiza la recogida de datos sobre estas

1 A este conjunto de herramientas se las denominó así en memoria de las famosas siete armas del guerrero-sacerdote japonés de la era Kamakura, Benkei, que le permitieron triunfar en las batallas (Ishikawa, 1994).

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122721. DIRECTORIO DE TÉCNICAS Y HERRAMIENTAS DE LA CALIDAD

causas utilizando las hojas de recogida de datos y se aplica, si resulta útil, la estratificación de manera que los datos se puedan analizar mediante histogramas, diagramas de Pareto, diagrama de dispersión o con cualquier otro tipo de gráficos. La principal finalidad es encontrar soluciones a los problemas detectados.

A continuación vamos a explicar brevemente en qué consiste cada una de estas técnicas y cómo se utilizan. El esquema seguido es, para cada técnica, definir el propósito, explicar el procedimiento de construcción, comentar algunas aplicaciones, exponer algunas ventajas y/o limitaciones de la herra-mienta e ilustrar con ejemplos.

Pero, antes de entrar en el desarrollo de cada una de las herramientas de la calidad, creemos convenien-te explicar brevemente en qué consiste la técnica «tormenta de ideas» o brainstorming, ya que la aplicación de muchas herramientas que veremos conlleva utilizar esta técnica, sobre todo en las fases iniciales.

La tormenta de ideas es una técnica que consiste en la generación de una gran cantidad de ideas sobre un tema o problema común por parte de un grupo de personas. Las sesiones no tienen una du-ración estipulada, encontrando desde sesiones que no duran más de 10 o 15 minutos a sesiones de una hora o más, y respecto al número de participantes tampoco existen reglas, aunque se aconseja que el grupo de participantes no exceda de 10 o 12 personas.

En una sesión de brainstorming deben imperar las siguientes reglas para estimular la creatividad y la eficacia:

– El tema o problema a tratar debe estar claramente definido y ser comprendido por todos los participantes.

– Todos los participantes tienen las mismas posibilidades de pensar y expresar libremente sus ideas.

– No se puede rechazar o criticar ninguna idea aportada, así como tampoco emitir elogios. No se debe realizar ningún tipo de valoración ni juicio.

Esta técnica puede desarrollarse siguiendo diversos métodos. Un brainstorming formal requiere la figura de un coordinador que, en primer lugar, formula el tema acerca del cual se va a hacer la puesta en común y recuerda las reglas de esta técnica y, posteriormente, se limita a recoger todas las ideas aporta-das una a una por los miembros del grupo. Si a alguien no se le ocurre ninguna idea debe decir «paso» y el proceso sigue su curso. Este método tiene la desventaja de resultar algo lento y restar espontaneidad, sobre todo si el grupo es muy numeroso.

Por otro lado, un brainstorming informal consiste en aportar ideas conforme vayan surgiendo, es-pontáneamente. No se sigue un orden como en el método anterior, con lo que puede ocurrir que se necesite a más de una persona que tome notas, dada la rapidez del proceso. El inconveniente sería la posibilidad de que predominen las personas extrovertidas y se haga difícil la escucha de todas las apor-taciones si éstas se producen simultáneamente.

Por último, en un brainstorming silencioso cada participante piensa sus ideas y las consigna por escrito para posteriormente ponerlas en común. Como inconveniente, es posible que siguien-do este método se produzca un mayor número de duplicidades y no dé lugar al desarrollo de ideas.

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La sesión finaliza en cualquier método en el momento en que no se produzcan más contribuciones y el coordinador ya haya fomentado la aportación de ideas directamente derivadas de ideas precedentes.

21.1.1. Hoja de recogida de datos

Propósito

La hoja de recogida de datos sirve para recoger los datos necesarios y poder realizar un posterior análisis de éstos. Su principal utilidad proviene del empleo de datos objetivos a la hora de examinar un fenómeno determinado. Como sirven de base para adoptar decisiones, es importante que el método de recogida y el análisis de los propios datos garanticen una interpretación correcta del fenómeno estudiado.

Construcción

La hoja de recogida de datos se elabora en función de objetivos concretos y debe ser sencilla y clara, de forma que las personas que tengan que recoger y registrar los datos puedan hacerlo sin ningún problema.

Para facilitar la recogida se emplean hojas estándar adaptadas a las exigencias concretas de cada recogida. En general, todas las hojas deben poseer un encabezado que recoja datos destinados a encua-drar la propia recogida, como, por ejemplo, la fecha, el producto, el sector, el departamento, el operario, el turno, el número de piezas inspeccionadas, etc. Las principales hojas de recogida de datos son: la de recogida de datos cuantificables, la de recogida de datos medibles, la de recogida de datos por situación del defecto y la hoja de síntesis.

1. Hoja de recogida de datos cuantificables

Esta hoja sirve para registrar el número de defectos, y en función de las causas que se sospechen, los datos pueden clasificarse y recogerse por tipo de defecto, por máquina, por operario, etc. El tiempo de recogida depende de la cantidad de datos que se quiera manejar y, por tanto, de los que se pueden obtener en una unidad de tiempo (hora, día, semana…).

Como ejemplo, supongamos que una empresa del sector textil ha recibido numerosas reclama-ciones de los clientes. Con la finalidad de profundizar en el conocimiento de los motivos de las quejas, se diseña una hoja por tipo de defecto. Si la producción diaria es de 100 prendas, después de haber considerado como muestra significativa 700 prendas, el periodo de observación y recogida de datos será de siete días.

La hoja de recogida de datos para identificar los defectos que se detectan más a menudo podría ser la mostrada en la Figura 21.2. En ella se distinguen seis filas: cuatro para defectos considerados, otra para otros posibles y una última para los totales. En las columnas figuran los siete días en los que se realiza la recogida de datos y una última columna recoge los totales. Para facilitar el recuento se puede utilizar el sistema de la puerta de cinco barras, que consiste en anotar cuatro controles con líneas verticales y el quinto se dibuja en forma diagonal creando la apariencia de una puerta de cinco barras.

2. Hoja de recogida de datos medibles

Esta hoja se emplea para clasificar los datos en relación con sus dimensiones y representarlos según la distribución de su frecuencia. Permite obtener el número de productos que no cumplen las especifi-caciones exigidas.

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Figura 21.2.

Hoja de recogida de datos cuantificables.

Producto: Tratamiento:N.º de piezas inspecc:N.º total de piezas:

Fecha:Departamento:Operario:Notas:

1.er día 2.o día 3.er día 4.o día 5.o día 6.o día 7.o día Total

Tejido manchado 22

Tejido defectuoso 13

Error de confección 14

Error de planchado 5

Otros 6

Total 9 6 10 11 11 8 5 60

En la Figura 21.3 se muestra un ejemplo. Las dimensiones se colocan en horizontal y el número de productos con tales dimensiones se coloca en vertical (frecuencia). El operario toma una muestra de piezas producidas, comprueba las dimensiones y anota el resultado con una marca en la hoja. Para facilitar el recuento se puede utilizar el sistema de las cinco barras.

Figura 21.3.

Hoja de recogida de datos por magnitudes medibles.

Producto: Tratamiento:N.º de piezas inspecc.:N.º total de piezas:

Fecha:Departamento:Operario:Notas:

30

25

20

15

10

5

05,1 5,2 5,3 5,4 5,5 5,6 5,7 5,8 5,9 6,0

Dimensiones

Espe

cific

ació

n

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3. Hoja de recogida de datos por situación del defecto

Esta hoja presenta un dibujo del producto objeto de examen y en ella se deben señalar los defectos observados en su aspecto exterior. Se puede especificar qué clase de defectos contiene el producto y dónde figuran éstos. La Figura 21.4 muestra como ejemplo una hoja empleada para examinar los de-fectos detectados en un ordenador portátil durante el proceso de distribución. En esta hoja se indica el emplazamiento y el tipo de defecto. En este caso, observamos que este ordenador posee dos tipos de defectos, arañazos y abolladuras y sus emplazamientos. Observando la hoja podríamos deducir ante esta situación que este ordenador ha sufrido un golpe en la esquina inferior derecha que ha provocado estos defectos.

4. Hoja de síntesis

Esta hoja presenta un resumen de toda la información obtenida sobre un fenómeno que ha sido estu-diado a lo largo del tiempo, cuyos datos han quedado recogidos en varias y diferentes hojas de recogida de datos.

En la Figura 21.5 se representa una hoja de síntesis de los defectos en la que los datos se encuentran divididos por tipo de defecto, máquina, día de la semana y turno.

21.1.2. Histograma

Propósito

Los histogramas son diagramas de barras que muestran el grado y la naturaleza de variación dentro del rendimiento de un proceso. El histograma muestra la distribución de frecuencias de un conjunto de valores mediante la representación con barras.

Figura 21.4.

Hoja de datos por situación del defecto.

Fecha:

Referencia/producto:

Departamento:

Observaciones:

= Abolladuras

= Arañazos

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Figura 21.5.

Hoja de síntesis.

MÁQUINADía /

Defecto

LUNES MARTES MIÉRC. JUEVES VIERNES TOTAL

1T 2T 1T 2T 1T 2T 1T 2T 1T 2T 1T 2T Total

1 Defecto A 6 4 7 8 2 3 4 5 3 1 22 21 43

Defecto B 5 5 2 3 4 4 2 3 5 6 18 21 39

Defecto C 3 – 2 – 5 2 1 1 3 – 14 3 17

Defecto D – – – – – – – – – – – – –

2

TOTAL 14 9 11 11 11 9 7 9 11 7 54 45 99

Defecto A 4 5 – 2 8 5 4 2 2 3 18 17 35

Defecto B – 1 4 – 2 3 5 3 2 3 13 10 23

Defecto C 3 6 3 5 3 2 8 1 – – 17 14 31

Defecto D 3 6 1 4 1 3 – 4 4 2 9 17 26

TOTAL 10 18 8 12 14 13 17 10 8 8 57 61 118

TOTAL POR TURNO 24 27 19 23 25 22 24 19 19 17 111 106 216

TOTAL POR DÍA 51 42 47 43 36 217

Aplicación

En general, el histograma como distribución de frecuencias tiene muchísima utilidad, y se aplica en la elaboración de informes, análisis, estudios de las capacidades de proceso, la maquinaria y el equipo y para el control (Ishikawa, 1994).

Construcción

Los pasos en su construcción son los siguientes:

1. Identificar el objetivo del uso del histograma y reunir los datos necesarios.

2. Identificar los valores máximos y mínimos y calcular el rango, es decir, la dimensión del intervalo existente entre esos dos valores.

3. Determinar el número de barras a representar. No existe regla exacta para su cálculo. Normal-mente, cuando el número total de datos (N) es inferior a cincuenta se pueden emplear unas tablas orientativas, y cuando N es superior a cincuenta se considera la raíz cuadrada de N, re-dondeando a un número entero.

4. Establecer la anchura de las barras. Se calcula dividiendo el rango entre el número de barras.

5. Calcular los límites inferior y superior de cada barra. Consiste en sumar las ocurrencias dentro de cada ancho de barra, es decir, la frecuencia.

6. Dibujar el histograma. El número ideal de barras en el histograma es de aproximadamente diez.

7. Analizar el histograma y actuar con los resultados.

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Los histogramas pueden tener distintas formas según la distribución de la frecuencia de las va-riables consideradas. El análisis de su comportamiento permite determinar la tendencia central y la dispersión de los datos. Como lo más habitual es que las distribuciones se asemejen a otras conocidas, como por ejemplo la distribución normal, se puede evaluar y hacer inferencias de las características del conjunto de la población. En la Figura 21.6 se pueden observar algunos tipos de histogramas y las posibles causas que originan sus comportamientos.

Figura 21.6.

Tipos de histogramas.

Histograma Tipo

Comportamiento normal. La distribución es simétrica ya que los datos están agrupados alrededor de un valor central.

Distribución sesgada, que en algunos procesos se da de forma natural. Es asimétrica ya que los datos presentan una mayor o menor variabilidad respecto al valor central.

Comportamiento bimodal. Suele producirse cuando se combinan los resultados de dos procesos diferentes (datos de distintos turnos, operarios, máquinas, instrumentos de medición, etc.).

Comportamiento truncado. Se presenta cuando se ha realizado una recogida de datos incompleta o se han rechazado datos que estaban por encima o por debajo de cierto valor.

Comportamiento con un pico aislado. Aparece un grupo de datos aislado del resto del histograma. Las causas pueden ser errores de medida en la toma de datos o incidencia especial en el proceso.

Distribución rectangular. Puede ser el caso extremo de la distribución bimodal. Es debido a la combinación de múltiples procesos o errores de medición.

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Limitaciones

Los histogramas presentan algunas desventajas (Ishikawa, 1994): en primer lugar, no permiten identificar las causas de variación dentro de un periodo de tiempo y, en segundo lugar, para preparar la distri-bución de frecuencias y representarla hacen falta muchos datos (como mínimo cincuenta valores), por lo menos si se quiere identificar la forma de la distribución.

Ejemplo

Un equipo del departamento de producción de una empresa decide analizar con mayor detenimiento el peso (en gramos) de uno de los productos elaborados, ya que se han venido observando anomalías últimamente. El equipo decide dibujar un histograma para posteriormente analizarlo. Recogen cin-cuenta y cinco datos durante una semana, once por día. La Figura 21.7 muestra los resultados de la inspección en la hoja de recogida de datos.

Figura 21.7.

Hoja de recogida de datos.

Día Gramos del producto A

1 486 495 486 481 487 490 500 501 506 498 482

2 497 498 499 500 510 509 492 493 485 495 504

3 491 498 500 499 497 506 506 509 489 486 490

4 490 489 495 497 492 481 501 509 506 503 504

5 480 487 491 499 483 487 495 500 502 498 492

A partir de los datos recogidos se realizan los cálculos para determinar el número de barras, su anchura y sus límites.

En primer lugar, conocido el número total de datos (N 55), se localizan el mayor valor y el menor valor entre los datos y se calcula su diferencia, con lo que se obtiene el rango:

Rango R 510 480 30

Para determinar el número de barras y su anchura se realizan los siguientes cálculos:

Número de barras 55 7,41 8

30Anchura de barra 4 55

A continuación, se determinan los límites de cada barra, calculando la frecuencia (Figura 21.8).

Por último, se dibuja el histograma (Figura 21.9), que agrupa los datos por intervalos y muestra la frecuencia (correspondiente a la altura de cada barra), y se procede a su interpretación.

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Figura 21.8.

Tabla de frecuencias.

Intervalo Valor medio Frecuencia

480-484 482 5

484-488 486 7

488-492 490 7

492-496 494 8

496-500 498 10

500-504 502 8

504-508 506 6

508-512 510 4

Figura 21.9.

Histograma de peso.

0

2

4

6

8

10

12

480-484 484-488 488-492 492-496 496-500 500-504 504-508 508-512

21.1.3. El diagrama de Pareto

Propósito

El diagrama de Pareto es una herramienta de representación gráfica que identifica los problemas más importantes, en función de su frecuencia de ocurrencia o coste (dinero, tiempo), y permite establecer las prioridades de intervención. En definitiva, es un tipo de distribución de frecuencias que se basa en el principio de Pareto, a menudo denominado regla 80/20, el cual indica que el 80 % de los problemas

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son originados por un 20 % de las causas. Este principio ayuda a separar los errores críticos, que nor-malmente suelen ser pocos, de los muchos no críticos o triviales.

Construcción

La construcción del diagrama de Pareto consta de las siguientes etapas (Galgano, 1995):

1. Decidir cómo clasificar los datos

Después de tener clara la cuestión a analizar, se debe elegir el método de clasificación de los datos que deben recogerse. Por ejemplo, se pueden clasificar por tipo de defecto (forma muy usual de hacerlo), por máquina, por fase del proceso, por turno, etc.

2. Determinar el tiempo de recogida de los datos

Consiste en decidir cuándo y durante cuánto tiempo recogeremos los datos, en términos de horas, días, semanas o meses.

3. Obtener los datos y ordenarlos

En esta fase se debe preparar la hoja de recogida de datos. Por ejemplo, si hemos decidido clasi-ficar por tipo de defecto y definimos un periodo de observación de cuatro semanas consecuti-vas, la hoja de recogida de datos podría ser como la que muestra la Figura 21.10. En ella se van anotando los datos (el defecto A ocurrió dos veces en la primera semana, el defecto B ocurrió cuatro veces, y así sucesivamente con todos), de manera que una vez cumplimentada constituye la base para la representación del Diagrama de Pareto.

Figura 21.10.

Hoja de recogida de datos.

SEMANAS

TIPO DE DEFECTO 1.a semana 2.a semana 3.a semana 4.a semana TOTAL

Defecto A 9

Defecto B 27

Defecto C 45

Defecto D – 9

Total 18 30 20 22 90

4. Dibujar los ejes de coordenadas

Se colocan en el eje vertical la escala de medida de las frecuencias o coste y en el eje horizontal las causas en orden decreciente de la unidad de medida. En nuestro ejemplo, en el eje vertical figurarán el número total de defectos detectados y en el eje horizontal los tipos de defectos.

5. Dibujar el diagrama

Consiste en la representación gráfica de los datos recogidos en la hoja. Para ello se observa cuál es el defecto ocurrido con más frecuencia y se representa en el extremo izquierdo, junto al eje

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vertical, mediante una barra ancha que tendrá la altura correspondiente a su frecuencia. Poste-riormente se representa el segundo defecto en frecuencia, y así sucesivamente.

Antes de dibujar el diagrama de Pareto hay que colocar los defectos en orden decreciente en función del número de veces que se hayan detectado. En este ejemplo, el defecto C es el que se detecta mayor número de veces, seguido de B, D y por último A, que corresponde al defecto que ha aparecido en menor número de ocasiones (Figura 21.11).

Figura 21.11.

Diagrama de Pareto.

Tipo de defecto

Frecuencia %Tipo de defecto

Frecuencia %

C 45 50 A 9 10

B 27 30 B 27 30

D 9 10 C 45 50

A 9 10 D 9 10

Total 90 100 Total 90 100

05

101520253035404550

C

Tipo de defecto

N.º

de

defe

cto

s

B D E

6. Construir una línea de frecuencia acumulada

Consiste en trazar a la derecha una línea de porcentajes que sitúa a la altura de 90, total de los defectos observados en las cuatro semanas, el 100 %. Esta línea muestra los porcentajes acumu-lados (véase la Figura 21.12).

7. El análisis de Pareto

El diagrama pone de relieve los problemas más importantes sobre los que será necesario actuar. En nuestro ejemplo, los defectos C y B son los defectos más importantes, puesto que repre-sentan el 80 % de los defectos totales. Entonces, a la hora de actuar tendremos que comenzar a resolver los problemas teniendo en cuenta este orden de importancia, dado que normalmente

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contamos con un tiempo y unos recursos limitados para la consecución de los resultados. Si conseguimos eliminar o disminuir drásticamente estos dos defectos, habremos eliminado la mayoría de los defectos; por tanto, debemos centrar nuestros esfuerzos en esta dirección.

Figura 21.12.

Diagrama de Pareto completo.

Tipo de defecto

Frecuencia %Acum.

%

C 45 50 50

B 27 30 80

D 9 10 90

A 9 10 100

Total 90 100

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

C0 %

10 %

20 %

30 %

40 %

50 %

60 %

70 %

80 %

90 %

100 %

B D A

Los diagramas de Pareto permiten identificar los problemas mayores y generar nuevos diagra-mas de Pareto individuales para ellos.

Si se emprenden acciones correctoras debemos dibujar los diagramas de Pareto antes y des-pués con objeto de comprobar los resultados alcanzados. La interpretación será la siguiente (Ishikawa, 1994):

a) Si los defectos o las pérdidas más frecuentes decrecen súbitamente, esto indica que han te-nido o están teniendo éxito las acciones de mejora emprendidas o que existen factores que han cambiado si todavía no hemos emprendido nada.

b) Si varios tipos de defectos o pérdidas decrecen de manera uniforme, esto indica general-mente que el control ha mejorado.

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c) Si el defecto o la pérdida más frecuente varía en el tiempo pero no disminuye mucho el por-centaje global, es decir, el diagrama de Pareto es inestable, esto indica falta de control.

Por otro lado, siempre resulta muy útil realizar el análisis observando el coste de los defectos en términos monetarios, sobre todo si se pretende reducir los costes de la no calidad. Para ello, construimos el diagrama de Pareto en función del coste de eliminación de cada uno de los defectos o en función de las pérdidas económicas que supone cada uno de los defectos. Esta forma de proceder nos permite conocer si la identificación y eliminación de los problemas o defectos nos permite alcanzar enormes beneficios o, al menos, no incurrir en grandes pérdidas. En ocasiones, una cantidad pequeña de defectos provocan grandes pérdidas mientras que, por el contrario, una gran cantidad de defectos pueden provocar pérdidas bastante reducidas.

Siguiendo con el ejemplo, representaremos en el eje vertical el coste de reparación de los de-fectos. Las columnas en el diagrama que muestra la Figura 21.13 indican, por tanto, el coste de los defectos (n.º de piezas × coste reparación por pieza).

Observamos que el defecto B, que en el diagrama anterior (Figura 21.12) era el segundo defec-to en frecuencia, tiene un coste de eliminación superior al resto de los defectos. Por tanto, pa-rece conveniente estudiar la posibilidad de eliminar este defecto de manera prioritaria, pasando a segundo lugar la eliminación del defecto C, aunque éste sea el defecto más frecuente.

Ventajas

La utilización de esta herramienta presenta las siguientes ventajas (Galgano, 1995):

• Permite observar los resultados de las acciones de mejora implantadas al comparar dos diagramas del mismo fenómeno en momentos distintos de tiempo.

Figura 21.13.

Diagrama de Pareto.

0

1.000

2.000

3.000

4.000

5.000

6.000

B

Tipo de defecto

Co

ste

de

los

defe

cto

s

C D A

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• Es una herramienta polivalente y fácilmente aplicable, no sólo en el control de la calidad sino en cualquier ámbito.

• Utilizado en presentaciones y reuniones aumenta la eficacia y la rapidez de la comunicación ya que permite identificar rápidamente y a simple vista el problema más grave.

21.1.4. El diagrama de espina

Propósito

El diagrama de espina se utiliza para recoger de manera gráfica todas las posibles causas de un proble-ma o identificar los aspectos necesarios para alcanzar un determinado objetivo (efecto). También se lo denomina diagrama causa-efecto o diagrama de Ishikawa2.

Construcción

Para desarrollar el diagrama de espina se deben seguir los siguientes pasos:

1. Definir y determinar claramente el problema o efecto que se va a analizar, escribiéndolo dentro de un recuadro en el lado derecho del papel.

2. Identificar los factores o causas que originan el efecto, mediante un brainstorming. La enumeración de las causas debe ser lo más amplia y completa posible. Para clasificar las causas encontradas a menudo se utiliza como referencia las categorías de las cuatro M definidas por Ishikawa: mano de obra, maquinaria, materiales y métodos, aunque pueden ser cualesquiera que resulten apropia-das. Estas categorías son los rótulos de las espinas. En esta fase es importante no criticar ninguna aportación realizada por los miembros del grupo y animar a la participación.

3. Representación del diagrama. Una vez enumeradas todas las causas debemos ir colocándolas en el diagrama agrupando las de similar naturaleza, aunque también se puede hacer directamente conforme éstas vayan surgiendo. Algunas veces, una misma causa puede ser colocada en más de una espina, por lo que, si no hay consenso respecto a la ubicación, deberá colocarse repetida-mente en todos los apartados o espinas necesarios.

4. Análisis de las relaciones causa-efecto que derivan de la construcción del diagrama. En esta fase se examinan críticamente las causas y se determinan las causas más probables, y entre ellas las más importantes, de manera que podamos jerarquizarlas y conocer el orden de prioridad a la hora de emprender acciones.

Aplicación

La aplicación de esta herramienta es amplísima. Entre otras, puede utilizarse para (Galgano, 1995): co-nocer y afrontar las causas de los defectos, anomalías o reclamaciones; reducir costes; obtener mejoras

2 Esta técnica posee, como la mayoría de las herramientas, distintas denominaciones. En nuestro caso, preferimos llamarla «diagrama de espina» por la forma que tiene, en lugar de «diagrama causa-efecto», ya que existen multitud de herramientas que analizan también esta relación de causa-efecto, por lo que ésta sería una más. Tampoco nos decantamos por «diagrama de Ishikawa», porque actualmente resulta ser una técnica bastante flexible en configuración, adaptable a cualquier problema o tema de análisis, y no se ciñe, por tanto, estrictamente al modelo inicial de este autor con su clasificación de las causas en las cuatro M.

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en los procesos; mejorar la calidad de los productos, servicios e instalaciones; y establecer procedimien-tos normalizados, tanto operativos como de control.

Ventajas

A pesar de la aparente sencillez de esta herramienta, su aplicación presenta una serie de ventajas, como (Llorens y Fuentes, 2001):

– Proporcionar una metodología racional para la resolución de problemas.

– Permitir sistematizar las posibles causas de un problema.

– Favorecer el trabajo en equipo permitiendo que los trabajadores planteen de forma creativa sus opiniones y que la comunicación sea clara y eficaz.

Ejemplo

El director de administración de una empresa de fabricación de maquinaria industrial decide emplear un diagrama de espina para investigar por qué muchos clientes muestran un cierto grado de insatisfacción con la empresa. Los clientes han expresado su insatisfacción explícitamente a través de los formularios de quejas y reclamaciones. La mayoría de los clientes señalan la lentitud del servicio de mantenimiento y de la atención al cliente y el constante comunicar del teléfono cuando éstos llaman. Bastante sorprendido, decide formar un grupo con otras tres personas, miembros de los departamentos implicados, y realizar una sesión de brainstorming. En primer lugar definen el efecto que va a ser analizado como «clientes insatisfe-chos». Posteriormente, el equipo comienza a detectar posibles causas y el coordinador del equipo las va agrupando según correspondan a mano de obra, métodos, materiales y maquinaria. Una vez enumeradas y agrupadas las causas, el coordinador las incluye en el diagrama de espina (Figura 21.14), mientras el gru-po sigue reflexionando sobre la importancia de cada una de ellas y si quedan algunas por añadir. Los pasos siguientes serán determinar las causas más importantes y más probables para diseñar líneas de actuación encaminadas a la disminución de la insatisfacción de los clientes.

21.1.5. El diagrama de correlación

Propósito

El diagrama de correlación o diagrama de dispersión sirve para determinar si existe relación entre dos variables, normalmente de causa y efecto.

Aplicación

Habitualmente, se aplica después de la utilización del diagrama de espina, donde ya hemos identificado todas las posibles causas del efecto, y conviene verificar la existencia de relación, al menos, de las causas más probables. Esta herramienta nos permite conocer cómo al variar una causa probable varía el efecto.

Construcción

La construcción del diagrama consta de cuatro fases (Galgano, 1995):

1. Recogida de datosPara construir el diagrama se precisan recoger en pares los datos de las dos variables objeto de estudio, al menos 30 pares de datos. Estos datos se anotan en una hoja sencilla y clara donde

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figuran en la primera columna el número de la muestra y en la segunda y tercera, los respectivos valores de las variables analizadas.

2. Representación de los datos

Para su representación se utiliza un gráfico de dos ejes de coordinadas donde se sitúan los va-lores de cada una de las variables y se determina su punto de corte sobre el plano del gráfico. Normalmente, se sitúa la posible causa en el eje horizontal y el efecto en el eje vertical. Así, obtenemos una «nube» de puntos que permite conocer si existe o no relación entre ambas variables.

3. Interpretación del diagrama

Para proceder a la interpretación del resultado, observamos cómo se distribuye la «nube» de puntos y lo comparamos con los diagramas de referencia mostrados en las Figuras 21.15 y 21.16. Así, podemos encontrar casos en que:

1) Las variables no están correlacionadas; el efecto no está relacionado con la causa de ninguna forma.

2) Posible relación baja entre las variables; la causa puede afectar al efecto, pero levemente. Este caso puede resultar difícil de interpretar ya que puede existir o no relación entre las varia-bles, por lo que será necesario calcular el coeficiente de correlación o cualquier otro soporte estadístico. Es conveniente encontrar otras causas que influyan en mayor medida, directa-mente y produzcan variación significativa en el efecto.

Figura 21.14.

Diagrama de espina para «clientes insatisfechos».

MATERIALES

Calidad variable

Pie de repuesto

Variosproveedores

MAQUINARIA

MÉTODOS MANO DE OBRA

No garantía

Entregalenta

Extracción de pocainformación

Mal diseñado

Formulario de quejas

Dific

ulta

d pa

ra

com

plet

ar

Capa

cidad

insu

ficien

te

Equiposinformáticos

Demasiadolentos

Líneasinsuficientes

Teléfonos

Bastantecostosa

Servicio dereparaciones

Recoger elteléfono

Siemprecomunica

Largaespera

Falta deorientación alcliente

Directivos

Exceso detrabajo

Ventas Venta«dura»

IngenierosRecepción Falta de

formación

Personal de ventas

Falta

de

form

ació

n

No

ince

ntivo

s

CLIENTESSATISFECHOS

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3) Correlación alta; es probable que la causa esté directamente relacionada con el efecto. De for-ma que un incremento de una variable provoca un aumento en la otra (correlación positiva), o una disminución de una variable provoca un incremento en la otra (correlación negativa). La relación entre variables también puede ser no lineal sino curvilínea.

4) Correlación perfecta; dado un valor de la causa, el correspondiente valor del efecto puede ser estimado con absoluta certeza.

Figura 21.15.

Grados de correlación.

Ninguna Baja Alta Perfecta

Figura 21.16.

Tipos de correlaciones.

Positiva Negativa Curvilínea

4. Medición de la correlación

La medición consiste, en caso de detectar correlación, en cuantificar, al menos aproximadamen-te, la variación de una variable correspondiente a una determinada variación de la otra. Para ello, existen diversos métodos, entre ellos, dividir el gráfico con líneas de manera que aparezcan secciones y calcular la línea de regresión. El método gráfico se efectúa de la siguiente manera:

1. Después de haber dibujado el diagrama, es decir, tener todos los datos registrados en el plano cartesiano, trazamos una línea que divida los puntos de tal forma que la mitad de ellos se encuentran por encima de la recta y la otra mitad por debajo. Esta recta se llama mediana

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horizontal. En nuestro ejemplo, teníamos 40 puntos; 20 se encuentran encima de la recta y 20 por debajo.

2. Seguidamente se traza una recta vertical que divide la nube de puntos por la mitad, de ma-nera que queden la mitad en la parte derecha y la otra mitad en la parte izquierda. Ésta se llama mediana vertical. En nuestro ejemplo, 20 puntos se quedan a la izquierda y otros 20 a la derecha.

3. Numeramos los cuatro cuadrantes resultantes de dibujar las dos medianas (Figura 21.17), y se cuenta el número de puntos que recoge cada cuadrante. En nuestro ejemplo, el primer cuadrante recoge 13 puntos, el segundo 7, el tercero 13 y el cuarto 7.

4. Se considera el par de cuadrantes opuestos que contengan el número más elevado de puntos. Pueden ser el primero y el tercero o el segundo y el cuarto. En nuestro ejemplo, tendremos en cuenta el primer y tercer cuadrante que recogen 26 puntos, frente a 14 puntos que po-seen el segundo y cuarto cuadrante juntos.

Figura 21.17.

Diagrama de correlación.

III

IVIII

5. En los cuadrantes seleccionados trazamos las medianas horizontales y verticales con los mis-mos criterios que expusimos anteriormente y se definen los puntos de corte, por ejemplo, B y C.

6. Por último, se traza una recta que pase por los puntos B y C (Figura 21.18). Esta línea es la recta de regresión e indica la variación de la variable «efecto» al variar la variable «causa». Esta recta resulta de mucha utilidad cuando se desea prever, para un valor concreto de una varia-ble, cuál será el valor medio esperado de otra.

Por último, hay que señalar que un diagrama de correlación únicamente identifica la existencia de relaciones entre variables, pero no se puede afirmar con total certeza que una variable sea la causa de la otra porque podrían estar influyendo terceras variables no consideradas en el análisis.

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Ejemplo

Un equipo de investigación realiza un estudio sobre los accidentes en carretera y sus posibles causas. Para ello, identifica un número de posibles causas y selecciona las cuatro causas principales que provocan acci-dentes: la velocidad de los vehículos, la conducción ebria, la densidad de tráfico y las condiciones climáticas. Como no existen evidencias claras de estas hipótesis, deciden realizar un diagrama de correlación.

Para la realización del estudio recogieron diariamente durante un mes los datos registrados por los radares y sensores situados en distintas carreteras, los informes y denuncias de la policía, informes de hospitales y servicios de ambulancia, y datos sobre condiciones climáticas. Los diagramas de correlación resultantes se muestran en la Figura 21.19.

Los resultados indican que existe una baja y positiva correlación entre la densidad de tráfico y el número de accidentes y no hay ninguna relación clara entre éste y las condiciones climáticas. Sin em-bargo, se observa fuerte correlación positiva con la velocidad y con el grado de alcoholemia.

Como consecuencia, se determina que se desarrollarán acciones dirigidas a disminuir el número de accidentes principalmente controlando que no se produzcan infracciones por exceso de velocidad o conducción ebria. Las primeras acciones consistirán en instalar más radares y realizar más controles de velocidad, así como realizar más controles de alcoholemia.

21.1.6. La estratificación

Propósito

La estratificación consiste en dividir los datos recogidos en grupos homogéneos para facilitar una mejor comprensión del fenómeno estudiado. A cada grupo homogéneo se lo denomina estrato. Esta técnica permite investigar los aspectos más significativos o las áreas más importantes donde es necesario centrar la atención.

Figura 21.18.

Trazado de la recta de regresión.

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Aplicación

La estratificación se utiliza en la hoja de recogida de datos, en los histogramas, en el análisis de Pareto y en los gráficos de control. También se puede aplicar cuando estemos estudiando la relación entre dos variables empleando los diagramas de correlación.

Construcción

Las fases de aplicación de la estratificación son las siguientes:

1. Definir el fenómeno o característica a analizar.

2. De manera general, representar los datos relativos a dicho fenómeno.

3. Seleccionar los factores de estratificación. Los datos pueden agruparse en función del tiempo (turno, día, semana, estaciones, etc.), de operarios (antigüedad, experiencia, sexo, edad, etc.), máquinas y equipo (modelo, tipo, edad, tecnología, útiles, etc.) o materiales (proveedores, composición, expedición, etc.). Éstos son factores de estratificación muy usuales. En cada caso concreto, de-bemos decidir cuál de ellos resulta más adecuado para efectuar nuestro análisis. Habrá que tener

Figura 21.19.

Diagramas de correlación.

05

101520253035404550

0Densidad de tráfico (vehículos por minuto)

N.º

acc

iden

tes

10 20 30 40 50 60 700

5101520253035404550

0Velocidad media (km/h)

N.º

acc

iden

tes

20 40 60 80 100 120 140 160 180 200

05

101520253035404550

0

Grado de alcoholemia (g/l)

N.º

acci

dent

es

0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 10

5101520253035404550

0

Índice de condiciones climatológicas

N.º

acc

iden

tes

2 4 6 8 10

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en cuenta que cuando aumenta el número de factores de estratificación empleados mejor se podrá comprender el fenómeno, pero no conviene excederse en su número. Un buen método para definir los factores de estratificación consiste en formular la siguiente pregunta: ¿Cómo incide … sobre el fenómeno? Casi siempre la palabra que falta corresponde a un factor de es-tratificación (Galgano, 1995).

4. Clasificar los datos en grupos homogéneos en función de los factores de estratificación seleccionados.

5. Representar gráficamente cada grupo homogéneo de datos. Para ello se pueden utilizar otras herra-mientas, como, por ejemplo, histogramas o el análisis de Pareto.

6. Comparar los grupos homogéneos de datos dentro de cada criterio de estratificación para observar la posible existencia de diferencias significativas entre los propios grupos. Si observamos diferen-cias significativas, la estratificación habrá sido útil.

Ventajas

La comprensión de un fenómeno resulta más completa si se utiliza la estratificación3.

Ejemplo

Un supermercado desea analizar las causas de la ruptura de stocks que sufre durante un año. Para ello hace un estudio en las tres secciones en las que se han producido un mayor número de incidencias por este motivo y concluye que las causas más probables, por orden de aparición, han resultado ser las mostradas en la Figura 21.20. Con estos datos obtiene un diagrama de Pareto como el que muestra la Figura 21.21.

Figura 21.20.

Causas de ruptura de stocks en el supermercado.

Tipo de causa Descripción Frecuencia

A El pedido no se ha realizado a tiempo 33

B Retraso en el transporte de la mercancía 30

C Los proveedores no han servido al almacén central a tiempo 30

D Error en el cálculo de pedido al proveedor 27

E Pérdidas por roturas y desperfectos en el transporte de la mercancía 24

F Hurtos y desperfectos en el almacenamiento 21

G Otros 3

TOTAL 168

Como se puede observar, el diagrama resultante no muestra una causa predominante, ya que se producen casi todas por igual. Por tanto, no proporciona información útil.

3 Ishikawa (1994) considera la estratificación como algo imprescindible y señala que sin ella no son posibles ni la mejora ni el control.

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Ante estos resultados, se decide realizar nuevos análisis estratificando en función de la categoría de producto, distinguiendo entre líquidos (bebidas y aceites), lácteos y cosméticos. Los criterios de clasifica-ción han dado lugar a tres nuevos diagramas (Figura 21.22). Ahora, se observa que en las tres secciones es-tudiadas se detectan más o menos el mismo número de rupturas de stocks, siendo en la sección de lácteos donde menos se producen. Sin embargo, en cada sección las principales causas que originan este error son diferentes. Así, en el caso de la sección de líquidos, encontramos que la ruptura de stocks es debida, en la mayoría de los casos, a errores en el cálculo de pedido al proveedor y pérdidas por roturas y desperfectos en el transporte de la mercancía. En la sección de lácteos, las principales causas son los retrasos producidos en el transporte de la mercancía y que los proveedores no sirven a tiempo al almacén central. Y por último, en la sección de cosméticos destacan: no realizar los pedidos a tiempo y los hurtos y desperfectos sufridos por la mercancía en el almacén. Por tanto, resulta conveniente desarrollar líneas de actuación diferentes en cada sección con el fin de eliminar en cada una de ellas las causas más comunes.

21.1.7. Gráfico de control

Propósito

El gráfico de control es una herramienta gráfica que se utiliza para medir la variabilidad de un proceso4. Consiste en valorar si el proceso está bajo control o fuera de control en función de unos límites de control estadísticos calculados.

Figura 21.21.

Diagrama de Pareto.

0

5

10

15

20

25

30

35

ATipo de causa

Frec

uenc

ia

B C D E F G

4 Se parte del supuesto de que la variabilidad es inevitable en todo proceso; por tanto, se trata de mantener la variabilidad bajo control para así obtener niveles de calidad aceptables. Así, para mantener un proceso bajo control se debe tener en cuenta que existen diferentes tipos de causas que influyen sobre la variabilidad: las causas comunes, que son inherentes al proceso y, por tanto, inevitables, azarosas e imposibles de detectar a priori, y las causas especiales, que no dependen del funcionamiento natural del proceso, son producidas por variaciones anormales, esporádicas y se pueden detectar y corregir. Un proceso está bajo control cuando no existen causas especiales o cuando éstas se han eliminado y sólo actúan sobre la variabilidad del proceso las causas comunes.

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Figura 21.22.

Diagramas de Pareto con estratificación.

Líquidos

Causa Frecuencia

D 22

E 20

C 6

B 5

A 4

F 1

G 1

Total 59

0

5

10

15

20

25

D E C B A F G

Lácteos

Causa Frecuencia

B 20

C 18

A 4

D 3

E 2

F 1

G 1

Total 49

0

5

10

15

20

25

B C A D E F G

Cosméticos

Causa Frecuencia

A 25

F 19

C 6

B 5

D 2

E 2

G 1

Total 60

0

5

10

15

20

25

30

A F C B D E G

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Aplicación

La aplicación de este instrumento es muy amplia. Se utiliza en las fases de control de los niveles de calidad de diversas actividades, inmediatamente después de la recogida de datos.

Construcción

Podemos distinguir diversos tipos de gráficos de control en función del tipo de datos que contienen: por variables y por atributos.

1. Gráficos de control por variables

Estos gráficos miden una característica continua, es decir, que puede tomar infinitos valores dentro de un intervalo. El más utilizado en control de calidad es el gráfico X R que registra la media del proceso y el recorrido o rango de cada muestra y se utiliza para controlar y analizar un proceso empleando valores relativos a la calidad del producto tales como temperatura, peso, volumen, concentración, etc.

En su construcción es necesario elaborar un gráfico para los valores medios muestrales (x) y otro gráfico para los recorridos (R). El primero indica si existen cambios en la tendencia central de un proceso y el segundo muestra si ha variado la uniformidad del proceso.

De manera muy abreviada, la elaboración del gráfico supone definir la característica de calidad a medir, determinar el tamaño de la muestra, el procedimiento de obtención de ésta y el intervalo de tiempo en el que se realizará la recogida de datos. Posteriormente, se mide la característica que controlamos de cada unidad y se calcula la media aritmética de estos valores y su recorri-do o desviación típica con el fin de comparar los valores obtenidos con los límites de control establecidos y concluir si el proceso se encuentra bajo control o no.

Los pasos a seguir en la preparación de los gráficos son:

1) Recogida de los datos y su registro

Es necesario recoger el mayor número posible de datos, por lo menos cien datos recientes sobre la característica del proceso que se controla, pero cuando los datos son escasos, cin-cuenta o veinte valores resultan suficientes para el análisis.

Para la recogida de los datos se determina el «tamaño de la muestra», que por ejemplo pue-de ser de 5 observaciones (n 5) y el «número de muestras» a observar, por ejemplo 25 muestras (k 25). Se debe intentar que el tamaño de las muestras sea siempre el mismo, ya que la preparación y el uso de los gráficos de control se complican cuando el tamaño de las muestras no es constante.

El paso siguiente es registrar los valores observados en hojas de datos con un formato es-pecífico.

2) Calcular la media y los recorridos de las muestras

Se calcula la media (x) de cada muestra así como los recorridos ® restando el valor mínimo del valor máximo de cada muestra. La fase siguiente es calcular el promedio general (x) con las medias de cada muestra (x). También se calcula el recorrido promedio ( R) con los valores de R para cada muestra.

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3) Calcular los límites de control

Para cada gráfico hemos de calcular los límites de control superior e inferior. Estos límites se pueden calcular a 3 desviaciones del promedio porque consideramos que la distribución de las medias sigue una distribución normal o muy próxima cuando la muestra tiene un tamaño igual o superior a cuatro. De esta manera se pueden calcular los límites utilizando unas sencillas fórmulas.

Para el gráfico x, los límites de control se calculan de la siguiente forma5:

– Línea central: LC X– Límite de control superior: LCS X A

2 R

– Límite de control inferior: LCI X A2 R

Para el gráfico R, los límites de control se calculan así6:

– Línea central: LC R– Límite de control superior: LCS D

4 R

– Límite de control inferior7 LCI D3 R

Donde A2,

D4 y

D

3 son coeficientes cuyo valor depende del tamaño de la muestra (n). La

Figura 21.23 muestra los valores de éstos para el cálculo de los límites de control de 3 de los gráficos X R.

Figura 21.23.

Coeficientes para los gráficos de control X R.

Tamaño de la muestra (n) Gráfico R Gráfico R

A2 D3 D4

1 2,660 0,000 3,267

2 1,880 0,000 3,267

3 1,023 0,000 2,575

4 0,729 0,000 2,282

5 0,577 0,000 2,115

6 0,483 0,000 2,004

7 0,419 0,076 1,924

8 0,373 0,136 1,864

9 0,337 0,184 1,816

10 0,308 0,223 1,777

5 Donde A2 R 3.

6 Donde D4 R R 3 y D

3 R R 3.

7 El límite de control inferior, LCI, no es aplicable cuando n 6.

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4) Representar los gráficos de control

Calculados los límites, el paso siguiente es representar los datos en el gráfico, trazar las líneas de control y señalar la línea central (LC). Los gráficos de control X y R se represen-tan uno encima de otro. Para facilitar la posterior lectura de los gráficos hay que intentar representar los puntos con claridad para que resulten fáciles de ver y deben estratificarse si es necesario.

5) Interpretación de los gráficos

Cuando se representan los puntos hay que observar principalmente si éstos caen dentro o fuera de los límites para determinar si el proceso está o no bajo control.

Si observamos que uno o más puntos de la gráfica X se encuentran fuera de los límites, mientras que los correspondientes valores de la gráfica R están dentro de los límites, eso significa que en el proceso se ha producido algo que ha modificado el valor medio de la característica que estamos analizando.

Si observamos que uno o más puntos de la gráfica R se encuentran fuera de los límites, mientras que los correspondientes valores de la gráfica X están dentro de los límites, eso sig-nifica que las piezas producidas presentan variaciones más dispersas de la característica que estamos analizando, aunque la media sea constante.

En general, el proceso se encuentra fuera de control cuando observamos alguno de los si-guientes casos, tanto en la gráfica X como en la gráfica R (Nelson, 1984):

– Existen puntos fuera de los límites. En este caso observaremos las dos gráficas y podemos extraer alguna conclusión como las señaladas anteriormente.

– Hay más de seis puntos consecutivos crecientes o decrecientes.

– Existen más de ocho puntos consecutivos por encima o por debajo de la media (línea central).

– Se produce un comportamiento en zigzag de catorce puntos seguidos.

En todos los casos en que el proceso se encuentre fuera de control es conveniente locali-zar las causas y aplicar las medidas correctoras oportunas. El procedimiento a seguir para continuar con los gráficos de control sería eliminar la muestra que provoca un punto o varios puntos fuera de los límites y volver a calcular el promedio y los límites de control para el resto de los datos, que serán la nueva referencia para posteriores controles del proceso.

Por otro lado, si se observa que el proceso está bajo control, es decir, los puntos se encuen-tran dentro de los límites, no debemos mostrar demasiada atención al movimiento de los puntos y pasar a un periodo de vigilancia anotando los datos correspondientes a nuevas muestras recogidas.

Ejemplo

Supongamos que deseamos controlar un determinado proceso y para ello el operario selec-ciona una muestra de cinco observaciones (n 5) correspondientes al peso de una pieza (en miligramos) y las registra en una hoja como la que se muestra en la Figura 21.24. El proceso lo repite 25 veces, con lo que obtienen 25 muestras (m 25) de tamaño cinco.

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Una vez calculados los valores X y R y los valores de los límites de control, se representan los dos gráficos como se refleja en la Figura 21.25 para analizar la estabilidad del proceso siguiendo los criterios enumerados anteriormente. A partir de ellos, podemos observar que los procesos se encuentran bajo control.

Figura 21.24.

Hoja de datos para el gráfico de control X R.

m Peso (mg) Media R

1 5,1 4,9 4,9 5,2 5,0 5,02 0,30

2 5,3 4,7 4,8 4,9 5,1 4,96 0,60

3 5,1 5,1 5,2 5,1 5,2 5,14 0,10

4 5,0 4,9 4,9 4,3 5,0 4,82 0,70

5 5,1 5,2 5,0 5,0 5,1 5,08 0,20

6 5,1 4,7 4,8 4,7 5,2 4,90 0,50

7 4,8 4,8 5,0 4,9 5,0 4,90 0,20

8 5,2 5,2 4,9 5,0 4,9 5,04 0,30

9 5,0 4,8 5,0 4,9 5,0 4,94 0,20

10 4,8 4,7 5,0 5,0 4,7 4,84 0,30

11 4,8 4,9 4,9 5,4 5,1 5,02 0,60

12 4,9 5,2 5,0 5,0 5,0 5,02 0,30

13 5,2 4,9 4,6 4,9 4,8 4,88 0,60

14 5,0 5,0 5,1 5,1 4,8 5,00 0,30

15 4,9 4,8 5,1 5,1 5,0 4,98 0,30

16 4,6 4,8 4,9 5,0 5,0 4,86 0,40

17 5,1 5,2 5,1 5,0 4,8 5,04 0,40

18 4,8 4,8 4,6 5,1 5,2 4,90 0,60

19 5,4 5,1 5,1 5,1 5,0 5,14 0,40

20 5,1 4,9 4,9 4,9 4,9 4,94 0,20

21 5,0 4,9 4,9 5,0 5,2 5,00 0,30

22 5,0 5,0 5,3 5,2 4,8 5,06 0,50

23 5,2 5,2 5,0 4,8 5,2 5,08 0,40

24 4,9 4,9 5,0 5,4 5,0 5,04 0,50

25 4,7 5,1 5,1 4,8 4,9 4,92 0,40

Total 124,52 9,60

4,98 0,38

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2. Gráficos de control por atributos

Estos gráficos miden una característica discreta, es decir que indican si sucede una cosa u otra. Entre los diversos tipos de gráficos existentes, los más conocidos son los gráficos p, los gráficos pn y los gráficos c.

El gráfico p utiliza como variable de estudio el porcentaje de piezas defectuosas. Las dimensiones de las muestras pueden no ser constantes. Por otro lado, el gráfico pn mide la cantidad de unidades defectuosas, siendo las muestras de dimensiones constantes. El gráfico c mide el número de defectos por unidad encontrados en muestras de tamaño constante.

Figura 21.25.

Gráficos de control X R.

4,5

4,6

4,7

4,8

4,9

5

5,1

5,2

5,3

Med

ia

Número de muestra

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

Ran

go

Número de muestra

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

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El gráfico p

La primera fase en la construcción de este gráfico es la recogida de los datos y su registro. Como siempre, es deseable recoger el mayor número de datos, y si es posible, también estratificar. Para obtener los datos hay que determinar el número de unidades a inspeccionar, n, y apuntar el número de unidades defectuosas, pn. Para determinar qué fracción de la muestra de n unidades es defectuosa se aplica la siguiente fórmula:

pnp

n

El proceso se debe repetir varias veces realizando este cálculo hasta obtener como mínimo veinte valores p (valores de la fracción de unidades defectuosas); es decir, tenemos que examinar por lo menos veinte grupos de unidades.

A continuación calculamos la fracción de unidades defectuosas media, p, que será el número total de unidades defectuosas dividido por el número total de unidades inspeccionadas, de la siguiente forma:

pn p

n

Posteriormente, se calculan los límites de control a 3 para cada muestra. En el caso de que las distintas muestras difieran en más de un 25 % de la media de las mismas (n) se calculan límites de control separados para las muestras que superan ese porcentaje utilizando su tamaño particular n. Sin embargo, en los casos en que no difieran en más del 25 % de la media de las mismas (n), es mejor utilizar n en vez de n para el cálculo de los límites de control (Claver, Llopis y Tarí, 1999). Éstos se hallarán aplicando las siguientes fórmulas8:

– Línea central: LC (p)

– Límite de control superior: LCS p 3p

– Límite de control inferior9: LCI p 3p

Donde la desviación típica es:

p (1 p)

p

n

La representación del gráfico de control supone dibujar la línea central y las dos líneas de control calculadas, y anotar los valores de p. Su interpretación es similar a la de los gráficos de control por variables. Si los puntos se sitúan dentro de los límites de control, preferiblemente alrededor de la línea central, y no hay otros indicios, el proceso se encuentra bajo control. Sin embargo, se considera la existencia de una anomalía cuando los puntos muestran una tendencia

8 Para calcular estos límites se puede utilizar la distribución normal cuando el tamaño de las muestras, n, es grande, al menos 25 observaciones.

9 El límite de control inferior, LCI, no es aplicable cuando LCI 0. Éste es sólo un dato matemático sin significado económico. Es imposible que una proporción o fracción de defectos sea negativa.

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hacia arriba o hacia abajo, si están fuera o justo en los límites10 o si hay más de ocho puntos consecutivos situados por encima o por debajo de la línea central. Entonces, el proceso se con-sidera fuera de control.

Ejemplo

Supongamos que una empresa desea reducir el número de formularios de pedidos de compra que se rellenan de manera incorrecta. Para ello utiliza un gráfico de control por atributos ins-peccionando los formularios durante 22 días y anotando el número de formularios con defecto de forma. Los datos recogidos aparecen en la Figura 21.26.

Figura 21.26.

Hoja de datos.

Día del mesNúmero de formularios

inspeccionadas nNúmero de formularios

defectuosos pnFracción de unidades

defectuosas p

1 24 14 0,58

2 35 16 0,46

3 30 12 0,40

4 25 12 0,48

5 19 5 0,26

6 23 14 0,61

7 31 12 0,39

8 25 6 0,24

9 23 14 0,61

10 18 5 0,28

11 26 11 0,42

12 30 16 0,53

13 21 8 0,38

14 34 10 0,29

15 25 7 0,28

16 31 7 0,23

17 31 6 0,19

18 32 11 0,34

19 27 5 0,19

20 15 5 0,33

21 32 7 0,22

22 28 9 0,32

Total 585 212

10 En los gráficos p, cuando un punto se sitúa por debajo del LCI se considera una situación fuera de control, aunque el desempeño sea excelente (ha disminuido el porcentaje de defectos). Sin embargo, la posible causa especial que ha conducido a ese nivel se investiga para que una vez conocida se pueda repetir la situación (Llorens y Fuentes, 2001).

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Para la representación del gráfico tenemos que calcular los límites de control aplicando las fórmulas matemáticas expuestas anteriormente. El resultado es el mostrado en la Figura 21.27. Como podemos observar, todos los puntos se encuentran dentro de los límites de control, pero existen más de ocho puntos consecutivos por debajo de la línea central, lo que se considera una anomalía. Por tanto, debemos centrar nuestra atención e investigar las causas que producen este comportamiento.

Figura 21.27.

Gráfico de control p.

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

0,80

frac

ció

n d

e de

fect

os

p

Día del mes

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

El gráfico pn

Este gráfico es muy similar en su elaboración e interpretación al anterior, con la diferencia de que mide la cantidad de unidades defectuosas y el tamaño de la muestra siempre es cons-tante.

Los límites de control del gráfico pn se calculan de la siguiente forma:

– Línea central: LC (pn)

– Límite de control superior: LCS pn 3 pn(1 p)

– Límite de control inferior: LCI pn 3 pn(1 p)

Ejemplo

Supongamos que deseamos controlar la fabricación de una máquina, de manera que cada dos horas extraemos 50 unidades producidas y se someten a control. La Figura 21.28 muestra los datos obtenidos en las observaciones, reflejando el número de unidades defectuosas en cada muestra.

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Una vez recogidos los datos, el cálculo de los límites de control es el siguiente:

138– LC pn 50 5,52

1.250

– LCS pn 3 pn(1 p) 5,52 3 5,52 (1 0,11) 12,169

Figura 21.28.

Hoja de datos.

Número del subgrupoNúmero de unidades

inspeccionadas nNúmero de unidades

defectuosas pn

1 50 3

2 50 3

3 50 4

4 50 5

5 50 8

6 50 10

7 50 9

8 50 7

9 50 8

10 50 3

11 50 2

12 50 3

13 50 3

14 50 3

15 50 9

16 50 7

17 50 6

18 50 4

19 50 3

20 50 6

21 50 7

22 50 2

23 50 4

24 50 9

25 50 10

Total 1.250 138

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– LCS pn 3 pn(1 p) 5,52 3 5,52 (1 0,11) 12,16911

La interpretación del gráfico (Figura 21.29) nos indica que el proceso se halla bajo control, ya que, como observamos, todos los puntos están situados dentro de los límites de control.

Figura 21.29.

Gráfico de control pn.

0

2

4

6

8

10

12

14

Núm

ero

de u

nid

ades

def

ectu

osa

s

Número de muestra

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

El gráfico c

Este tipo de gráfico es también similar a los anteriores. Se utiliza cuando se mide el número de imperfecciones encontradas en cada una de las unidades, por ejemplo, en una pieza de tejido, una superficie lacada o defectos en una máquina, partículas de polvo en el disolvente, etc. El tamaño de la muestra, n, tiene que ser constante. En ocasiones puede ser un único producto, por ejemplo, número de defectos encontrados en la instalación de la calefacción o en un elec-trodoméstico.

El número de defectos encontrados, c, se representa directamente en el gráfico y los límites de control se calculan con las siguientes fórmulas:

número total de defectos c– Línea central: LC c

número de muestras k

– Límite de control superior: LCS c 3 c

– Límite de control inferior12: LCI c 3 c

A continuación, veamos un ejemplo.

11 Como este valor es negativo, en la gráfica consideramos un límite de control inferior de cero.

12 El límite de control inferior, LCI, no es aplicable cuando c 9.

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Ejemplo

Una empresa fabricante de cristal utiliza un gráfico de control por atributos para medir las imperfecciones en las láminas de vidrio fabricadas. Los datos extraídos de las inspecciones rea-lizadas aparecen en la Figura 21.30.

Figura 21.30.

Hoja de datos.

Número del subgrupo Cantidad de defectos c

1 18

2 13

3 13

4 15

5 21

6 17

7 28

8 10

9 23

10 16

11 15

12 22

13 18

14 12

15 24

16 11

17 19

18 16

19 13

20 14

21 12

22 25

23 16

24 13

25 15

Total 419

Para el dibujo del gráfico, al igual que en todos los casos anteriores, debemos calcular la línea central y las de control aplicando las fórmulas expuestas. Así tenemos:

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número total de defectos c 419– LC c 16,76

número de muestras k 25

– LCS c 3 c 16,76 3 4,09 29,04

– LCS c 3 c 16,76 3 4,09 4,47

Por tanto, en este ejemplo, el gráfico de control c tiene la forma que muestra la Figura 21.31. Como se puede observar, el proceso está controlado.

Figura 21.31.

Gráfico de control c.

0

5

10

15

20

25

30

35

Núm

ero

de

defe

cto

s c

Número de muestra

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

21.2. Las siete nuevas herramientas de planificación y gestión de la calidad

Este conjunto de herramientas surgieron en los años 70 cuando el reto de la época consistía en que todas las áreas de la organización se implicaran y asumieran responsabilidad sobre la calidad y no sólo el área de producción. Por entonces, un comité de la JUSE ( Japanese Union of Scientist and Engineers) analizó un gran conjunto de técnicas y herramientas de gestión existentes y seleccionó las siguientes: diagrama de afinidad, diagrama de relaciones, diagrama de árbol, matrices de priorización, diagrama matricial, diagrama de proceso de decisión y diagrama de flechas. Son las denominadas «Siete Nuevas Herramientas de Gestión y Planifi-cación» y resultaron ser de aplicabilidad en todos los sectores empresariales. El objetivo de las mismas es la resolución de pocos problemas e importantes, a diferencia de las herramientas clásicas utilizadas para muchos y triviales.

La utilización aislada de estas herramientas y de las vistas anteriormente, las herramientas estadís-ticas básicas, resulta de poco interés si no se integra dentro de una metodología más amplia que per-mita prever y eliminar problemas, así como encontrar oportunidades de mejora. Así pues, el método

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tradicional de resolución de problemas y el ciclo PDCA se presentan como un marco apropiado para desarrollar y aplicar todas estas técnicas.

En la siguiente tabla se resume la situación de las siete herramientas en el proceso tradicional de resolución de problemas, que consta de las siguientes etapas: identificar el problema, analizar sus causas, formular alternativas para su resolución, seleccionar la mejor alternativa, planificar su puesta en práctica, realizar la alternativa seleccionada y verificar los resultados obtenidos. Excepto para las dos últimas eta-pas, en las que resulta apropiado utilizar herramientas vistas en el apartado anterior, como, por ejemplo, hoja de recogida de datos, diagrama de Pareto o gráficos de control, para el resto de las fases, se puede aplicar alguna de las siete nuevas herramientas como muestra la Figura 21.32.

Figura 21.32.

Aplicación de las nuevas herramientas en la resolución de problemas de calidad.

ETAPA OBJETIVO HERRAMIENTAS

¿Cuál es el problema? Identificar problemas • DIAGRAMA DE AFINIDAD

¿Cuáles son las causas del problema? Identificar causas raíz del problema • DIAGRAMA DE RELACIONES

¿De qué forma se resuelve el problema? Identificar todas las soluciones posibles del problema • DIAGRAMA DE ÁRBOL

¿Qué opción tomar? Seleccionar la mejor solución • MATRICES DE PRIORIZACIÓN• DIAGRAMA MATRICIAL

¿Cuándo y cómo actuar?

Planificar la puesta en práctica de la mejor solución

• DIAGRAMA DE PROCESO DE DECISIÓN

• DIAGRAMA DE FLECHAS

Fuente: Vilar (1998:19).

Estas herramientas se aplican fundamentalmente durante la etapa de planificación del ciclo de mejora de la calidad o «rueda de Deming» (ciclo PDCA), que consta de cuatro fases: Plan, Do, Check, Act13. Según el estado de la fase de planificación en la que normalmente se apliquen, podemos clasificar estas herramientas como se muestra en la Figura 21.33 (Vilar, 1998).

Las principales características de esta segunda generación de herramientas son: utilización de una metodología sencilla; capacidad de tratar datos de tipo cualitativo (ideas, opiniones, palabras o temas) y, por tanto, de difícil tratamiento; promueven la creatividad; y resultan complementarias a las herramien-tas clásicas ya estudiadas.

Al igual que en el apartado anterior, vamos a explicar brevemente en qué consiste cada una de las herramientas.

21.2.1. Diagrama de afinidad

Propósito

El Diagrama de afinidad (DA) es una herramienta que sintetiza un conjunto de datos verbales (ideas, opiniones, temas, expresiones...) agrupándolos en función de la relación que tienen entre sí. Se basa,

13 Véase el ciclo PDCA en el Capítulo 15.

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por tanto, en el principio de que muchos de estos datos son afines, por lo que pueden reunirse bajo unas pocas ideas generales.

Figura 21.33.

Fases de planificación y herramientas de la calidad.

ESTADO DE LA FASE DE PLANIFICACIÓN

HERRAMIENTAS PARA LA MEJORA DE LA CALIDAD

Planificación general Diagrama de afinidadDiagrama de relaciones

Planificación intermedia Diagrama de árbolMatrices de priorizaciónDiagrama matricial

Planificación detallada Diagrama de proceso de decisiónDiagrama de flechas

Aplicación

En general, el DA resulta una herramienta muy útil cuando hay que tratar ideas respecto a un tema concreto de forma creativa, de manera directa y siempre que sea necesaria la participación de un grupo de personas para abordar una actuación o poner en marcha una solución.

En particular, es un instrumento muy eficaz cuando el problema, hecho o concepto tratado sea complejo, no se encuentre delimitado o sea excesivamente amplio. Por el contrario, no se recomienda su uso cuando el problema a resolver es sencillo y/o existe cierta urgencia en su resolución. También resulta útil cuando es necesario romper conceptos tradicionales, innovar e ampliar el campo de pensa-miento respecto al tema en cuestión.

Construcción

Los pasos en la construcción del DA son los siguientes (Vilar, 1998; Straker, 1995):

1. Formar el equipo correcto

En primer lugar es necesario reunir a un grupo de personas que formarán un equipo que tra-baja en pro de un objetivo común. Los grupos suelen estar formados por cinco a diez personas, entre ellas un facilitador, cuya misión consiste en mantener al grupo motivado y alentar la parti-cipación, evitando todo aquello que pueda interferir en la creatividad o la discusión positiva y facilitando el intercambio de ideas.

2. Realizar un proceso de recogida de datos

Al equipo se le formula una pregunta de la manera más vaga e imprecisa posible, evitando excesivos detalles que pueden condicionar las respuestas y, por tanto, perjudicar el proceso. Posteriormente, se realiza propiamente el proceso de recogida de la información. Para ello, la herramienta más utilizada es el brainstorming, aunque en aquellos casos en los que se necesite información de un número de personas muy elevado es aconsejable que la información se ob-tenga a través de otras vías, como, por ejemplo, encuestas.

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3. Registrar las ideas

La ideas que se han ido generando en la sesión anterior se transcribirán a tarjetas, normalmente de cartulina, tal y como han sido formuladas, de manera que no se modifique la «esencia del pensamiento». A continuación, el grupo debe ponerse de acuerdo en el contenido de las tar-jetas. En esta fase es fundamental la figura del facilitador, quien debe asegurar que existe una única interpretación de todas y cada una de las tarjetas por parte del grupo. Para ello, cualquier participante del grupo podrá formular preguntas y aclaraciones respecto al sentido de la frase registrada, pudiendo completarse algunas tarjetas con explicaciones. Una vez establecido el consenso, el facilitador o cualquier partícipe debe recoger todas las tarjetas, mezclarlas y exten-derlas de forma aleatoria sobre una superficie grande, que puede ser horizontal (sirva una mesa) o vertical (sirva un tablero de corcho). Lo importante es que las tarjetas puedan ser movidas y recolocadas con facilidad.

4. Agrupar las tarjetas

Se agrupan las tarjetas que se encuentran relacionadas entre sí y se van formando grupos. Este proceso es importante que transcurra en silencio. El número de agrupaciones debe ser el más pequeño posible, no aconsejándose más de diez. Se pueden quedar tarjetas solitarias; es preferi-ble que no formen parte de ninguna agrupación a que se fuerce la pertenencia a alguna.

5. Crear tarjetas cabecera

Se busca una tarjeta que capture la idea central de todas las que forman una agrupación. Se las denomina «tarjetas cabecera», y hay tantas como agrupaciones. Hay casos en los que no existen, y son creadas específicamente de manera sencilla y concisa. Se necesita el consenso del grupo. Existe la posibilidad de crear subgrupos con sus subcabeceras dentro de cada agrupación, cuan-do ésta posee muchas tarjetas.

6. Dibujar el DA

Una vez obtenido el DA, se transfiere la información de las tarjetas a soporte papel, rodeando con una línea cada agrupación para facilitar la visión de conjunto (Figura 21.34). A continua-ción, aunque sea objeto de otras herramientas, se pueden representar relaciones entre distintos grupos de ideas mediante flechas, y siempre que exista consenso para ello. Por último, se puede establecer una valoración de los distintos elementos del problema, solicitando de los participan-tes una puntuación en función de si el elemento es poco importante, es importante pero no crítico o es de una importancia crítica. Estas puntuaciones sólo se asignan a las agrupaciones de primer nivel, no a los subgrupos, y a las ideas solitarias.

Ventajas y limitaciones

Entre las ventajas más destacables de la utilización del DA encontramos que:

• Es una forma eficaz para analizar grandes cantidades de ideas.

• Promueve la creatividad de todos los integrantes del equipo de trabajo en todas las fases del proceso.

• Derriba barreras de comunicación y promueve conexiones no tradicionales entre ideas, ayudan-do a los equipos a de trabajo a alcanzar consenso.

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Figura 21.34.

Diagrama de afinidad.

Superencabezado

Encabezado

Idea

Idea

Idea

Encabezado

Idea

Idea

Idea

Encabezado

Idea

Idea

Idea

• Las personas del grupo se sienten partícipes de las decisiones tomadas, y por tanto «correspon-sables», al descubrir una vía de aplicación de sus ideas en la solución del problema en cuestión.

Por otro lado, esta herramienta no está exenta de inconvenientes, entre otros, que:

• No es apropiado para problemas sencillos o en los que existen pocas ideas.

• El diagrama no indica cuándo ni cómo actuar sobre las ideas generadas.

• No se determina la forma de tomar prioridades. El diagrama no indica cuáles son las ideas más importantes.

Ejemplo

Una empresa del sector servicios desea mejorar su actuación y decide reunir a miembros de distintos departamentos para realizar una sesión de brainstorming y proceder a la creación de un DA.

El tema a tratar queda recogido en la siguiente afirmación: «Se desea mejorar la calidad de los servicios prestados por la empresa».

En la Figura 21.35 se muestran los resultados obtenidos en el DA. Las tarjetas quedan agrupadas en grupos relacionados con tarjetas cabecera en la parte superior.

21.2.2. Diagrama de relaciones

Propósito

El Diagrama de relaciones (DR) es una herramienta que muestra las relaciones complejas de causa y efecto e identifica las causas fundamentales o las cuestiones clave. Ayuda a desarrollar un contexto lógi-co para datos, ideas, opiniones, temas, etc., explorando e identificando las relaciones causales existentes entre estos elementos.

Aplicación

El DR se utiliza cuando las relaciones de causa y efecto son complejas. En estos casos, otras herramien-tas como los Diagramas de espina y los Diagramas de árbol quedan insuficientes puesto que no están

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Figura 21.35.

Diagrama de afinidad.

Orientación al cliente

Mejorar la gestión de reclamaciones

Investigar sobre los deseos y expectativas de los clientes

Realización de estudios a clientes clave

Involucración de la dirección

Mejorar la comunicación con el personal de contacto

Comprometerse con las acciones de calidad

Crear normas o estándares para ejecutar las tareas

Motivar al personal

Fijar objetivos claros y específicos

Mejoras relacionadas con el personal

Proporcionar formación sobre atención al cliente

Incrementar el trabajo en equipo

Ofrecer reconocimiento en equipo

Emplear sistemas adecuados de supervisión y control

diseñadas para mostrar relaciones muy complejas. Concretamente, el DR se utiliza cuando el número de causas y las relaciones entre éstas es significativo y difícil de analizar por separado.

Construcción

Los pasos a seguir en la construcción de un DR son los siguientes:

1. Formar el equipo correcto

El primer paso es elegir de forma correcta las personas que formarán parte del equipo en la construcción del DR. En el caso en que se realice un DR a continuación de un DA el equipo podrá estar formado por las mismas personas.

2. Describir claramente el tema a analizar

Es importante describir los temas claves o el problema a analizar registrándolo en tarjetas si-milares a las utilizadas en el DA. Para su construcción, es más sencillo emplear preguntas, por ejemplo: ¿Por qué en tal situación nos encontramos tal problema?

Si antes del DR se ha realizado un DA, los temas claves coincidirán con las tarjetas cabecera de las agrupaciones.

3. Recogida de ideas

Las ideas generadas por el equipo, normalmente a través de una tormenta de ideas, serán reflejadas en tarjetas, a ser posible autoadhesivas. Este proceso no se lleva a cabo si anteriormente se ha realizado un DA, puesto que entonces se utilizarán las tarjetas cabecera de las agrupaciones obtenidas.

4. Organizar los temas clave y establecer las relaciones causales

En esta fase se trata de mostrar las relaciones existentes entre las ideas, determinando qué ele-mentos son causa y cuáles son efecto. Estas relaciones se visualizan mediante flechas, teniendo en cuenta que algunos elementos pueden ser causa y efecto a la vez.

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Existen distintas formas de ordenar las tarjetas. La más utilizada es la ordenación convergente en el centro. Esta ordenación es adecuada cuando se tienen 15 tarjetas o menos. Se coloca el tema principal y el resto de las tarjetas alrededor de forma aleatoria. Si el número de tarjetas es supe-rior a 15, quizá resulte menos complicado realizar una ordenación unidireccional, colocando el tema principal en un extremo y dirigiendo el resto de las tarjetas hacia él.

5. Análisis del DR

El análisis se inicia contando el número de flechas que «entran» y el de las que «salen» de cada tarjeta. Esta información hay que anotarla en la esquina superior de cada tarjeta (por ejemplo, 4/2 significa que entran cuatro flechas en la tarjeta y salen dos flechas de la tarjeta). Una vez registrada esta información, debemos analizar la existencia de:

– Factores clave: Son aquellos que son influidos e influyen en un gran número de ideas o temas y, por ello, presentan un mayor número de flechas, tanto entrantes como salientes respecto al resto de las tarjetas.

– Efectos clave: Son aquellos que tienen muchas más flechas entrantes que salientes.

– Conductores clave: Son aquellos que tienen muchas más flechas salientes que entrantes.

El objetivo del DR será identificar, entre todas las ideas o temas, cuáles son conductores clave del proyecto y cuáles son los efectos clave o resultados del proyecto.

Ventajas

• Establece relaciones causales entre diferentes ideas o temas, siguiendo una secuencia lógica y ordenada.

• Permite identificar prioridades, al mostrar causas y efectos clave.

Limitaciones

• En ocasiones, la lectura e interpretación del diagrama resulta compleja, poco clarificadora.

• El establecimiento de las relaciones causales es resultado del análisis realizado por un grupo de personas en un determinado momento del tiempo, por tanto, no exento de subjetividad.

Ejemplo14

Se desea conocer por qué algunas personas dentro de la empresa no están utilizando las herramientas de gestión de la calidad propuestas por el departamento de calidad. En primer lugar, se creó un equipo de trabajo y se realizó una sesión de brainstorming. Para iniciar dicha sesión y facilitar la aportación de ideas se formuló la siguiente pregunta: ¿Por qué algunas personas no están usando las herramientas y técnicas para la gestión de la calidad? A partir de ahí, las diferentes ideas generadas por el equipo fueron anotadas en tarjetas. Posteriormente, se identificaron las relaciones existentes entre las ideas para final-mente dibujar el DR (Figura 21.36). Se realizó una ordenación de tarjetas convergente en el centro, con el tema principal en el centro y el resto de las tarjetas alrededor mostrando las relaciones de causa y efecto mediante flechas.

14 Ejemplo extraído y adaptado con modificaciones a partir de Marsh (2000: 169).

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A continuación, el análisis del DR se inicia contando el número de flechas entrantes y salientes de cada tarjeta y anotando estos valores.

Los resultados fueron los siguientes:

– No recibe apoyo del responsable (1/2). Total 3

– Regreso a su propio método de trabajo (2/1). Total 3

– Falta de compromiso y liderazgo de la dirección (0/2). Total 2

– Se olvida (2/1). Total 3

– Pierde la oportunidad (3/1). Total 4

– Trabaja en solitario (1/2). Total 3

– No se entrega al trabajo en equipo (1/1). Total 2

– Choques de personalidad (0/2). Total 2

– No está convencido de los beneficios (2/1). Total 3

– Experiencia previa insuficiente (0/3). Total 3

– No ve a los demás hacerlo (2/4). Total 6

– No se siente seguro (3/1). Total 4

– No es capaz (3/2). Total 5

– Cree que supone trabajo adicional (2/1). Total 3

– Formación inadecuada (0/3). Total 3

– Apoyo posterior a la formación insuficiente (0/2). Total 2

– No utilización de las herramientas de la calidad (7/0). Total 7

Estos resultados indican que todos los factores son más o menos igual de relevantes, ya que poseen alrededor de tres flechas en total, aunque destaca como factor clave «no ve a los demás hacerlo» ya que es que el presenta mayor número de flechas, un total de seis. También son claves: «no es capaz», «no se siente seguro» y «pierde la oportunidad».

Como efectos clave, aparte del tema general «algunas personas no utilizan las herramientas de la cali-dad», destacan «no se siente seguro» y «pierde la oportunidad», por ser las tarjetas con mayor diferencia, aunque mínima, entre el número de flechas entrantes y salientes.

Como conductores clave se encuentran los siguientes: «falta de compromiso y liderazgo de la direc-ción», «choques de personalidad», «experiencia previa insuficiente», «formación inadecuada» y «apoyo posterior a la formación insuficiente». Todos ellos poseen más flechas salientes que entrantes y se consideran factores clave en la consecución del objetivo, en este caso, en la aparición del problema estudiado.

A partir de este análisis, la empresa debe desarrollar un conjunto de acciones encaminadas a eli-minar el problema presentado, es decir, a conseguir que todas las personas empleen las herramientas de gestión de la calidad.

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21.2.3. Diagrama de árbol

Propósito

El Diagrama de árbol (DAR) es una herramienta que se utiliza para descomponer temas en partes, proyectos en tareas y síntomas en causas fundamentales. Resulta un método de gran ayuda para el aprendizaje y la comunicación.

Aplicación

Tiene tres posibles aplicaciones:

a) Como herramienta causa-efecto se utiliza para conocer las causas fundamentales de un síntoma principal.

b) Como herramienta de planificación se utiliza para conocer todas las actividades o tareas que hay que realizar para alcanzar un determinado objetivo.

c) Como herramienta de estructura sirve para dividir un objetivo, producto, servicio, proceso, etc. en sus distintos elementos, hasta alcanzar suficiente detalle.

Figura 21.36.

Diagrama de relaciones.

Falta de compromiso y liderazgo de la dirección

regreso a su propio método de trabajo

pierde la oportunidad

trabaja en solitario

No utilización de las herramientas de la calidad

No se siente seguro

cree que supone trabajo adicional

Choques de personalidad

no se entrega al trabajo en equipo

Experiencia previa insuficiente

no está convencido de los beneficios

no es capazFormación inadecuada

no recibe apoyo del responsable

no ve a los demás hacerlo

Apoyo posterior a la formación insuficiente

se olvida

(0/2)

(2/1)

(2/4)

(2/1)

(3/1)

(3/1)

(0/2)

(3/2)

(2/1)

(0/3)

(2/1)

(1/2)

(0/3)

(1/1)

(0/2)

(1/2)

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Siempre hay que decidir qué aplicación tendrá el DAR: herramienta causa-efecto, de planificación o de estructura. Dependiendo de cuál sea ésta, las preguntas a formular en su construcción serán «por qué», «cómo» y «qué», respectivamente.

Construcción

Los DAR se suelen representar de izquierda a derecha, pero la representación puede ser también de derecha a izquierda, de arriba abajo o viceversa.

Los pasos a seguir en su construcción son:

1) Definir la cuestión, problema u objetivo a tratar

La definición del tema debe ser clara sencilla y concreta. En esta primera etapa se debe decidir qué tipo de análisis será llevado a cabo: «por qué», «cómo» o «qué».

2) Generar todas las actividades, partes o causas relacionadas con el tema a tratar

Puede realizarse de diferentes formas:

a) A partir de las tarjetas generadas en la construcción del Diagrama de afinidad o del Diagra- ma de relaciones.

b) A partir de un brainstorming respecto a las actividades, causas o elementos posibles relaciona-dos con el tema a tratar.

En ambos casos, para las situaciones «por qué» se pregunta por qué se causó el problema. Para las situaciones «cómo» se pregunta cómo se logrará el proyecto y para las situaciones «qué» se pregunta qué contiene el tema. Hay que repetir la formulación de estas preguntas constante-mente hasta llegar al máximo de niveles posibles.

3) Valorar todas las ideas y representar gráficamente el DAR

Las ideas aportadas deberán ser posibles de realizar o aplicar, aunque no se hayan realizado nun-ca, desechándose aquellas que son literalmente imposibles de llevar a cabo.

La idea principal se coloca en un rectángulo en la parte izquierda de la página o pizarra. Poste-riormente se van colocando hacia la derecha el resto de los recuadros y se conectan a través de flechas con el recuadro principal.

Una vez dibujado el DAR hay que asegurarse de que el equipo de trabajo esté completamente de acuerdo en la representación realizada y que es posible su interpretación y comprensión por parte del resto de los miembros de la organización.

Ejemplo15

Una empresa realiza un DA para mostrar cómo puede mejorar su rentabilidad. La idea principal se coloca a la parte izquierda y luego se va colocando el árbol tras contestar la sucesivamente a la pregunta «¿Cómo?» (Figura 21.37).

15 Ejemplo extraído y adaptado a partir de Marsh (2000: 192).

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21.2.4. Matrices de priorización

Propósito

Las Matrices de priorización16 son herramientas que sirven para priorizar actividades, temas, caracte-rísticas de productos o servicios, etc. a partir de criterios de ponderación conocidos. Se utilizan para la toma de decisiones.

Figura 21.37.

Diagrama de árbol para aumentar la rentabilidad.

Aumento de la rentabilidad

Aumento de la cuota de mercado

Reducción de costes

Expansión a nuevos mercados

Incremento de precios de venta

Reducción de costes de disconformidad

Reducción de costes de conformidad

Nueva formación

Nuevo diseño del proceso

Reducción de polución

Reducción de desechos

Reducción de tiempos muertos

Reducción de excesos

Aumento del beneficio

Fidelizar a los clientes actuales

Ganar nuevos clientes

16 Esta herramienta ha reemplazado al Análisis Matricial de Datos o Análisis Factorial del conjunto inicial de las siete nuevas herramientas por no requerir para su aplicación conocimientos rigurosos de estadística; por tanto, pueden ser emplea-das en el día a día por cualquier persona dentro de la organización.

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Aplicación

Esta herramienta debe utilizarse cuando:

1) Se poseen distintas opciones y hay que realizar una selección.

2) Existe desacuerdo respecto a la importancia relativa de los criterios de selección para las op-ciones.

3) Las opciones generadas están muy relacionadas entre sí.

4) Los recursos son escasos para implantar el programa de mejora.

Construcción

Para la construcción de las matrices de priorización se pueden utilizar dos métodos, igualmente válidos: el método del criterio analítico completo y el método del consenso de criterios. Los pasos a seguir en cada uno de ellos son:

1) El Método del criterio analítico completo

1. Definir el objetivo a alcanzar.

2. Crear un listado de criterios a aplicar a las opciones generadas.

3. Juzgar la importancia relativa de cada criterio en comparación con los otros criterios.

4. Comparar todas las opciones consideradas con los criterios ponderados.

5. Comparar cada opción a partir de la combinación de todos los criterios.

2) El Método del consenso de criterios

1. Establecer prioridades en los criterios.

2. Ordenar las opciones a partir de cada criterio.

3. Calcular la puntuación de importancia individual para cada opción bajo cada criterio.

Ejemplos

Para ilustrar mejor esta herramienta vamos a utilizar un ejemplo. Supongamos una empresa construc-tora de viviendas unifamiliares que lleva observando que en los últimos meses ha descendido consi-derablemente la rapidez de la venta de las viviendas. Para determinar por qué está sucediendo esto se reúnen en la empresa un equipo con objeto de conocer en primer lugar cuáles son las expectativas de sus clientes a fin de poder actuar al respecto. La información de los clientes es recogida a través de un cuestionario y posteriormente tratada mediante la utilización de un Diagrama de afinidad. Las con-clusiones extraídas indican que los aspectos más valorados por los clientes a la hora de comprar una vivienda son (por orden de importancia): el coste de la vivienda, servicios y calidad de vida en la zona, número de habitaciones y cuartos de baño, y tipo y calidad de materiales. Con todo esto, la empresa desea centrar su atención en la reducción de costes de las viviendas, ya que es el aspecto más importante desde el punto de vista del cliente.

En primer lugar, el equipo de trabajo realiza un Diagrama de árbol a fin de estudiar mejor cada una de las posibles opciones de actuación para alcanzar el objetivo fijado. El resultado es el que muestra la Figura 21.38.

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1. Método del criterio analítico completo

Es el método más laborioso y costoso, aunque está justificada su utilización cuando:

1. La decisión a tomar es crítica para la organización.

2. Existe más de un criterio que puede ser aplicado en la toma de decisiones.

3. Todos los criterios son relevantes y significativos.

Los pasos a seguir son:

1. Definir el objetivo a conseguir

Se trata de definir claramente cuál es el objetivo a alcanzar. En el caso en que el equipo haya utilizado anteriormente para generar opciones un Diagrama de árbol, el objetivo coincidirá con el encabezamiento de éste.

En el ejemplo expuesto, el objetivo que se pretende conseguir es la disminución del precio de la vivienda.

2. Creación del listado de criterios a aplicar a las opciones generadas

Mediante una discusión en grupo el equipo debe establecer una serie de criterios para poder llevar a cabo el proceso de priorización entre las opciones. Es muy importante que los criterios sean juicios, es decir, no neutrales, de forma que reflejen el resultado deseado.

En nuestro ejemplo, los criterios generados por el grupo son:

– criterio 1: mejorar la satisfacción del cliente

– criterio 2: menor coste de implantación

– criterio 3: rapidez en la implantación

3. Juzgar la importancia relativa de cada criterio en comparación con los otros criterios

A partir del listado de criterios generado (1, 2 y 3), el siguiente paso es determinar la importan-cia de cada uno de ellos, es decir, valorar cada criterio asignándole una puntuación. Para ello, se representa una matriz donde figuren en ambos lados la lista de criterios (Figura 21.39).

Figura 21.38.

Diagrama de árbol para reducir costes de las viviendas.

Disminución del precio de la vivienda

Tipo / calidad equipamiento

Tipo / calidad materiales

Estructura hormigón / metal

Forma, área y nivelado

Localización del solar

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Figura 21.39.

Mejora en la satisfacción del

cliente

Menor coste de implantación

Rapidez en la implantación

Total fila (% Total Global)

Mejora en la satisfacción del cliente



Total columna

El siguiente paso es comparar la importancia relativa de cada criterio respecto al resto de los criterios utilizando una escala predefinida. Para ello haremos la siguiente pregunta criterio por criterio: ¿Cómo de importante / preferente es el criterio 1 frente al criterio 2?, y así sucesi-vamente.

Las respuestas se registran en la matriz de forma numérica, utilizando, por ejemplo, una escala como ésta:

1 Igualdad en importancia / preferencia

2 Más importante / preferido

5 Significativamente más importante / preferido

Figura 21.40.


cliente





5 5


2


Total columna

Esta matriz se lee por filas. La interpretación de la misma es la siguiente: para el equipo de tra-bajo, el criterio 1 «mejora en la satisfacción del cliente» es significativamente más importante que el criterio 2 «menor coste de implantación» y que el criterio 3 «rapidez en la implantación» (se cumplimentan con un 5 la segunda y tercera celda). En la segunda fila observamos que el criterio 2 es menos importante que el criterio 1, por lo que la primera celda está en blanco,

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pero se considera más importante que el criterio 3 (celda con un 2). En la tercera fila, el criterio 3 se considera menos importante que el 1 y el 2 (celdas en blanco).

Para completar esta matriz registraremos en las celdas en blanco los valores inversos a sus simé-tricos. A continuación se suman las puntuaciones de cada columna y se anota el total obtenido. Después, se suman los totales de todas las columnas y se registra en el Total Global.

Posteriormente, se suman los valores de cada fila de la matriz y se divide el valor total obte-nido de cada fila entre el Total Global para convertirlo en un porcentaje. Este porcentaje es la puntuación ponderada que se utilizará como multiplicador en la matriz final de comparación de todas las opciones.

Los resultados tras realizar estas operaciones se muestran en la Figura 21.41.

Figura 21.41.


cliente





5 5 10 (0,78)


1/5 2 2,2 (0,17)


1/5 1/2 0,7 (0,05)

Total columna 0,4 5,5 7 12,9

De la lectura de esta matriz se deduce que los distintos criterios tienen los siguientes pesos específicos:

Criterios Ponderación

Mejora en la satisfacción del cliente 78 %

Menor coste de implantación 17 %

Rapidez en la implantación 5 %

4. Comparar todas las opciones consideradas con los criterios ponderados

Ahora tenemos que analizar cómo cada una de las actividades u opciones contribuye a satisfa-cer cada uno de los criterios seleccionados. Tendremos tantas matrices como criterios hayamos generado y se procede a completarlas conforme a lo explicado en el paso anterior.

En nuestro ejemplo, para completar las matrices podemos utilizar la siguiente escala numérica:

1 Igual de impacto en el criterio

2 Más impacto en el criterio

5 Significativamente más impacto

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Las matrices resultantes que muestran cómo contribuyen las diferentes opciones en cada uno de los criterios pueden verse en las Figuras 21.42, 21.43 y 21.44.

Figura 21.42.

Matriz para el criterio 1: «mejora en la satisfacción del cliente».

CRITERIO 1Localización

solarNivelado

solarEstructura

Calidad materiales

Calidad equipamiento

Totales de fila

(% total)

Localización solar 5 5 2 2 14 (0,35)

Nivelado solar 1/5 1 1/5 1/5 1,6 (0,04)

Estructura 1/5 1 1/5 1/5 1,6 (0,04)

Calidad materiales 1/2 5 5 1 11,5 (0,29)


1/2 5 5 1 11,5 (0,29)

Totales de columna

1,4 16 16 3,4 3,4 40,2

La interpretación de esta matriz nos indica que las opciones que más impacto tienen sobre la sa-tisfacción del cliente son, en orden de importancia: localización del solar; al mismo nivel calidad de los materiales y calidad de equipamientos; y por último, también al mismo nivel, nivelado del solar y la estructura hormigón / metal.

Figura 21.43.

Matriz para el criterio 2: «menor coste de implantación».


solarNivelado

solarEstructura

Calidad materiales


Totales de fila

(% total)

Localización solar 1/5 1/5 1/5 1/5 0,8 (0,02)

Nivelado solar 5 1 1/5 1/5 6,4 (0,14)

Estructura 5 1 1/5 1/5 6,4 (0,14)

Calidad materiales 5 5 5 1 16 (0,35)


5 5 5 1 16 (0,35)

Totales de columna

20 11,2 11,2 1,6 1,6 45,6

La interpretación de esta matriz nos indica que las opciones con menor coste de implantación son, por orden: al mismo nivel, realizar modificaciones en la calidad de los equipamientos y de

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los materiales; al mismo nivel, actuar sobre la estructura y modificar forma, área y nivelado del solar; y, por último, cambiar la localización del solar.

Figura 21.44.

Matriz para el criterio 3: «rapidez en la implantación».


solarNivelado

solarEstructura

Calidad materiales


Totales de fila

(% total)

Localización solar 1/5 1/5 1/5 1/5 0,8 (0,02)

Nivelado solar 5 1/2 1/5 1/5 5,9 (0,13)

Estructura 5 2 1/5 1/5 7,4 (0,16)

Calidad materiales 5 5 5 1 16 (0,35)


5 5 5 1 16 (0,35)

Totales de columna

20 12,2 10,7 1,6 1,6 46,1

De manera análoga, la interpretación de esta última matriz indica que las opciones más rápidas de implantar son, por orden de rapidez: al mismo nivel, realizar modificaciones en la calidad de los equipamientos y de los materiales; actuar sobre la estructura; modificar forma, área y nive-lado del solar; y, por último, cambiar la localización del solar.

5. Comparar cada opción en base a la combinación de todos los criterios

En este paso, se construye una matriz en L donde se registran en las diferentes opciones en las filas y todos los criterios en las columnas (Figura 21.45).

Figura 21.45.




Totales de fila

(% Total)

Localización solar

Nivelado solar

Estructura

Calidad materiales


% Total Global

A continuación se transfieren las puntuaciones (porcentajes) de la matriz obtenida en el paso 3 (Figura 21.41) colocándolas bajo las columnas correspondientes a cada criterio (Figura 21.46).

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Figura 21.46.




Totales de fila (% Total)

Localización solar

Nivelado solar

Estructura

Calidad materiales


% Total Global 0,78 0,17 0,05 1,00

Posteriormente, registramos las puntuaciones obtenidas en el paso 4 para cada criterio (Figura 21.47).

Figura 21.47.





Localización solar 0,35 0,02 0,02

Nivelado solar 0,04 0,14 0,13

Estructura 0,04 0,14 0,16

Calidad materiales 0,29 0,35 0,35

Calidad equipamiento 0,29 0,35 0,35

% Total Global 0,78 0,17 0,05 1,00

En un siguiente paso, multiplicamos cada porcentaje (de cada criterio) por la puntuación ano-tada en el paso anterior en la Figura 21.47. Como resultado de realizar todas estas operaciones obtenemos la Figura 21.48.

Figura 21.48.





Localización solar0,35 0,78

0,270,02 0,17

0,000,02 0,05

0,00

Nivelado solar0,04 0,78

0,030,14 0,17

0,020,13 0,05

0,01

(continúa)

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Estructura0,04 x 0,78

0,030,14 x 0,17

0,020,16 x 0,05

0,01

Calidad materiales0,29 x 0,78

0,220,35 x 0,17

0,060,35 x 0,05

0,02

Calidad equipamiento0,29 x 0,78

0,220,35 x 0,17

0,060,35 x 0,05

0,02

% Total Global 0,78 0,17 0,05 1,00

Por último, sumamos la puntuación de cada opción y se registra el resultado en la última co-lumna (Totales de fila). Pasamos estos datos a porcentajes dividiendo la puntuación entre el Total Global (Figura 21.49).

Figura 21.49.


Menor coste de implan tación



Localización solar 0,27 0,00 0,00 0,27/1 0,27

Nivelado solar 0,03 0,02 0,01 0,06/1 0,06

Estructura 0,03 0,02 0,01 0,06/1 0,06

Calidad materiales 0,22 0,06 0,02 0,30/1 0,30

Calidad equipamiento 0,22 0,06 0,02 0,30/1 0,30

% Total Global 0,78 0,17 0,05 1,00

La matriz definitiva se muestra en la Figura 21.50. Su interpretación indica que las priori-dades de las opciones como resultado global de considerar los tres criterios conjuntamente son:

– mejorar calidades de materiales

– mejorar equipamientos

– cambiar la ubicación del solar

– modificar la forma, área y nivelado del solar

– actuar sobre la estructura

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Figura 21.50.





Localización solar 0,27 0,00 0,00 0,27

Nivelado solar 0,03 0,02 0,01 0,06

Estructura 0,03 0,02 0,01 0,06

Calidad materiales 0,22 0,06 0,02 0,30

Calidad equipamiento 0,22 0,06 0,02 0,30

% Total Global 0,78 0,17 0,05 1,00

2. Método del Consenso de Criterio

Este método también utiliza una matriz en L, donde las opciones forman las filas de la matriz y los criterios las columnas. Las principales diferencias respecto al método anterior son que los criterios se ponderan mediante el consenso del equipo de trabajo, y que las opciones se ordenan como un grupo y no a partir de la comparación de cada opción con el resto.

Los pasos a seguir son:

1. Construcción de una matriz en L

Como en el método anterior, se construye una matriz poniendo las diferentes opciones en las filas y los criterios en las columnas de la matriz (Figura 21.51).

Figura 21.51.

OPCIONES Criterio 1 Criterio 2 Criterio 3Totales de fila

(% Total)

A

B

C

D

E

Totales de columna

2. Establecer prioridades en los criterios

Para establecer prioridades en los criterios existen distintos métodos. Uno de los más utilizados es la Técnica del Grupo Nominal17, en la que cada miembro del equipo escribe en una hoja de papel el listado de criterios, ordenándolos y distribuyendo el valor 1 entre ellos.

17 La Técnica de Grupo Nominal es una herramienta creativa muy utilizada para la generación de ideas y el análisis de problemas. Incluye el establecimiento de prioridades entre las ideas. Participan todos los miembros del grupo de manera que se consideran las posiciones minoritarias. Recoge todas las opiniones del grupo de modo muy estructurado. Esto permite generar compromiso con la decisión del equipo al haber sido la participación equitativa.

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Sirva como ejemplo la matriz mostrada en la Figura 21.52.

Figura 21.52.

Miembro 1 Miembro 2 Miembro 3 Miembro 4 Total

Mayor satisfacción del cliente 0,5 0,5 0,4 0,6 2,0

Menor coste de implantación 0,2 0,3 0,5 0,2 1,2

Rapidez de implantación 0,3 0,2 0,1 0,2 0,8

Total 1,0 1,0 1,0 1,0 4,0

Con los resultados se revisa cada criterio observando la coherencia de las ponderaciones asig-nadas por los distintos miembros, de forma que centremos la atención en aquellos criterios en los que existe desacuerdo, pasando a realizar una discusión sobre ello.

En el ejemplo mostrado se observa que no existe mucho desacuerdo, siendo el criterio 1 el que mayor peso posee (véase la Figura 21.52).

3. Ordenar las opciones a partir de cada criterio

Las opciones se ordenan como en el paso anterior, pero, en lugar de utilizar valores ponderados, se ordenan para cada criterio.

Seguimos con la Técnica de Grupo Nominal, pero ahora simplemente se ordenan las opciones para cada criterio (como hay cinco opciones, del 1 al 5, de mayor a menor im-pacto).

Comenzamos por el criterio 1, mayor satisfacción del cliente. La matriz resultante es la que se observa en la Figura 21.53. Seguimos con los criterios 2, menor coste de implantación, y 3, rapidez de implantación (Figuras 21.54 y 21.55, respectivamente).

Figura 21.53.

Matriz para el criterio 1, mejora en la satisfacción del cliente.

CRITERIO 1 Miembro 1 Miembro 2 Miembro 3 Miembro 4Total fila (Orden)

Localización solar 5 3 5 5 18 (5)

Nivelado solar 2 1 2 2 7 (2)

Estructura 1 2 1 1 5 (1)

Calidad materiales 4 4 3 3 14 (3)

Calidad equipamiento 3 5 4 4 16 (4)

Esta matriz indica que la estructura y el nivelado son las opciones que menos repercuten en la satisfacción del cliente, siendo la ubicación del solar la que más repercutes.

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Figura 21.54.

Matriz para el criterio 2, menor coste de implantación.







Lo que menos cuesta es hacer un cambio en el tipo y calidad los equipamientos, seguido de los materiales.

Y lo más costoso es cambiar la ubicación del solar.

Figura 21.55.

Matriz para el criterio 3, rapidez de implantación.







Como resulta lógico, los resultados son los mismos que en la matriz anterior, e indican que lo más rápido es hacer un cambio en el tipo y calidad de los equipamientos, seguido de un cambio de los materiales. Y lo más lento, en tiempo, es cambiar la ubicación del solar.

4. Calcular la puntuación de importancia individual para cada opción bajo cada criterio

Por último se dibuja la matriz como aparece en la Figura 21.56. Se realiza un cálculo multi-plicando el valor de orden de la opción por el valor de ponderación del criterio. Posterior-mente se suman las puntuaciones por filas y se obtiene la puntuación de ordenación total para todos los criterios. Finalmente, la opción con la puntuación total más alta será la de mayor prioridad.

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Figura 21.56.

Criterio 1

(2)

Criterio 2

(1,2)

Criterio 3

(0,8)Totales de fila

Localización solar 5 2 10 1 1,2 1,2 1 0,8 0,8 12

Nivelado solar 2 2 4 2 1,2 2,4 2 0,8 1,6 8

Estructura 1 2 2 3 1,2 3,6 3 0,8 2,4 8

Calidad materiales 3 2 6 4 1,2 4,8 4 0,8 3,2 14

Calidad equipamiento 4 2 8 5 1,2 6 5 0,8 4 18

Los resultados obtenidos muestran la siguiente priorización de opciones considerando los cua-tro criterios: tipo / calidad equipamientos, tipo / calidad materiales, localización del solar, nive-lado solar y, por último, estructura hormigón / metal.

Observamos que estos resultados son muy similares a los obtenidos siguiendo el Método del criterio analítico completo.

21.2.5. Diagrama matricial

Propósito

El Diagrama matricial (DM) es una herramienta cuyo objetivo es establecer puntos de conexión lógica entre grupos de características, funciones o actividades, representándolos gráficamente. A través de ma-trices permite visualizar y, por tanto, identificar diferentes relaciones y el grado de relación existentes entre dos conjuntos distintos de elementos.

Construcción

Para la construcción del DM se pueden seguir los siguientes pasos:

1. Definir el objetivo de usar el DM

El objetivo puede ser expresado en forma de afirmación, por ejemplo: «mejorar las caracterís-ticas del producto para satisfacer las expectativas de los clientes».

2. Formar el equipo de trabajo

Se debe formar un equipo para la construcción del DM que requiere un esfuerzo y un tiempo de dedicación superior a otras herramientas. Las personas integrantes del grupo deben estar comprometidas con el proyecto y aportar todos los recursos necesarios, principalmente tiempo, para desarrollar esta actividad.

3. Generar los conjuntos de elementos a comparar

En la construcción de cualquier matriz, el primer paso es identificar todos los elementos o conjuntos a considerar. Para ello, el equipo puede partir de un Diagrama de Árbol realizado con anterioridad, en cuyo caso los conjuntos a comparar coincidirán con el nivel de más detalle en aquél (última fila). Si no, se puede realizar un brainstorming entre todos los miembros del equipo.

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4. Determinar el formato de la matriz

Posteriormente, hay que elegir el tipo de matriz más adecuada para el análisis concreto. El nú-mero de conjuntos que participan en el análisis es el factor más influyente en la elección del tipo de matriz. Las matrices más utilizadas son las siguientes: matriz en L, matriz en A, matriz en T y matriz en X (Figura 21.57).

Figura 21.57.

Tipos de matrices.

Matriz en L

Ítem 1

Ítem 2

Ítem 3

Ítem 4

Ítem 5

Ítem

A

Ítem

B

Ítem

C

Ítem

D

Ítem

E

Ítem I

Ítem II

Ítem III

Ítem IV

Ítem V

Ítem 1

Ítem 2

Ítem 3

Ítem 4

Ítem 5

Ítem

A

Ítem

B

Ítem

C

Ítem

D

Ítem

E

Matriz en T

Ítem

A

Ítem

B

Ítem

C

Ítem

a

Ítem

b

Ítem

c

Ítem I

Ítem II

Ítem III

Ítem 1

Ítem 2

Ítem 3

Matriz en X

Ítem 1 Ítem 2 Ítem 3 Ítem 4 Ítem 5

Matriz en A

5. Construir la matriz

La matriz se construye situando un conjunto de elementos en las filas (horizontales) y otro en las columnas (verticales). En los puntos de intersección de filas y columnas se dibujan unos sím-bolos que indican de forma visual la fuerza de las relaciones existentes entre ambos elementos.

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En la Figura 21.58 se muestran ejemplos de símbolos posibles a utilizar en función de lo que se esté analizando.

Figura 21.58.

Símbolos empleados en un diagrama matricial.

TIPO DE ANÁLISISSÍMBOLOS

Relación Fuerte Moderada Débil

Relación con signo Fuerte positiva Débil positiva Débil negativa

Fuerte negativa

Responsabilidad Principal Secundaria Informado

Criticidad El más crítico Más crítico Crítico

Proceso de ensayo Ensayo realizándose

Ensayo planificado

Posible ensayo

Fuente: Vilar (1998: 100).

6. Análisis

El análisis del DM consiste en examinar detenidamente las relaciones representadas entre los elementos e identificar aspectos significativos. Principalmente, hay que observar si:

• Existen elementos que no tienen o tienen muy poca relación con otros.

• Existen elementos que tienen mucha relación con los demás y además relaciones muy fuertes.

• Hay zonas de la matriz con fuerte o débil relación entre conjuntos de elementos.

Las conclusiones obtenidas del análisis llevarán a la empresa a determinar líneas de actuación a seguir o a desarrollar planes de mejora, dependiendo de lo que se esté estudiando.

El Quality Function Deployment (QFD)

Para ilustrar el Diagrama matricial, vamos a explicar la matriz A-1 del desarrollo del QFD (Quality Function Deployment)18, conocida como la «Casa de la Calidad» por la forma final que adopta (véase la Figura 21.59). Este diagrama es uno de los más conocidos y utilizados.

El QFD es una herramienta que permite recoger de forma sistemática y estructurada la «voz del cliente» en el proceso de diseño y desarrollo de productos y servicios. Interrelaciona las demandas o exigencias de los clientes con las características técnicas de los productos o servicios a través del uso de diferentes matrices. De manera que permite analizar y tratar las expectativas y requerimientos de los clientes, así como conocer las características técnicas que satisfacen en mayor grado dichos reque-

18 El QFD o Despliegue de la Función de Calidad es una herramienta muy utilizada en las fases de diseño y desarrollo del producto. A diferencia del DEE (Diseño de Experimentos) o el AMFE (Análisis Modal de Fallos y Efectos), esta herra-mienta puede ser empleada por cualquier miembro de la organización, al no ser únicamente una herramienta técnica. Es la herramienta más utilizada de entre las siete nuevas herramientas de gestión y, por tanto, es la que más ha evolucionado.

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rimientos. En definitiva, traduce los requerimientos de los clientes en requisitos técnicos para el desa-rrollo y la elaboración del producto o servicio.

Es una herramienta muy versátil que permite aplicarse no sólo en el diseño de productos y servi-cios, sino también en el diseño y mejora de procesos como, por ejemplo, la planificación empresarial.

El QFD se aplica tanto en empresas industriales como de servicios y recientemente se han en-contrado nuevas aplicaciones, entre las que destacan aplicaciones al estudio de la estrategia empre-sarial de grandes y pequeñas y medianas empresas (pymes), de proyectos y a problemas en el sector público.

También hay que señalar que se han encontrado nuevos enfoques y desarrollos metodológicos, como la consideración del impacto medioambiental durante el desarrollo o mejora de un producto o la aplicación de la teoría de los conjuntos fuzzy para evaluar las observaciones subjetivas e imprecisas que muchas veces constituyen la voz del cliente.

Figura 21.59.

La casa de la calidad.

C

B

D

IJ

F

H EGA

Evaluación competitiva

5

4

3

2

1

Dificultad técnicaTotales por alternativa de diseño (Cuántos)

Requerimientos cliente (Qués) 1 2 3 4 5

Evaluación Comparativa

Fact

or

de p

ond

erac

ión

Impa

cto

requ

erim

ient

os

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Como se puede observar en la Figura 21.59, la casa de la calidad está formada por diferentes áreas que enumeramos a continuación:

1. Los requerimientos de los clientes (RC) o Qués (zona A): recoge lo que los clientes quieren (la voz del cliente)19. Para generar el listado de RC se puede emplear cualquier técnica que permita recoger los comentarios de los clientes: encuestas, entrevistas personales, resultados de quejas de los clientes, investigación de mercados, etc., y posteriormente mediante herramien-tas, como por ejemplo el Diagrama de Afinidad o el Diagrama de Árbol, se puede organizar y agrupar toda la información obtenida.

2. Las características técnicas del producto/servicio (CT) o Cómos (zona B): muestra las características técnicas o requerimientos del diseño del producto / servicio con las que se satisface las necesidades expuestas en los qués. Para recoger esta información se puede ini-cialmente realizar sesiones de brainstorming y utilizar el Diagrama de Afinidad. Es importante que todas las características técnicas tengan una incidencia real sobre los requerimientos del cliente. Durante la confección de la matriz de relaciones debe verificarse que para cada CT existe al menos un cruce con un RC, pues de lo contrario no habría razón para considerar la CT. De igual forma, cada requerimiento del cliente debe estar cubierto por alguna carac-terística técnica y de una forma suficientemente relevante. Cada RC debe estar relacionado con una o varias CT, porque si no fuera así, desde el punto de vista de la empresa, no se es-taría contemplando la voz del cliente. También se debe evitar la redundancia de CT cuando éstas no agregan nueva información.

3. La matriz de correlaciones (zona C): muestra las correlaciones existentes entre las diferentes características técnicas. Su importancia radica en que permite visualizar el efecto que un in-cremento o mejora en una CT tiene sobre las demás. Se utilizan símbolos (Figura 21.60) para mostrar las dependencias en una matriz triangular.

Figura 21.60.

Ejemplo de símbolos para las correlaciones entre las CT.

Correlación negativa

Correlación alta positiva

Correlación baja negativa

Fuente: Adaptado de Cuatrecasas (2001: 118).

Opcionalmente, se puede añadir un subapartado a esta matriz, colocado entre ella y las CT, que en forma de tabla especifique el grado de «cumplimiento óptimo» para cada una de las CT, mediante una simbología determinada (Figura 21.61).

19 La voz del cliente debe ser recogida literalmente, es decir, usando la terminología de los clientes, para evitar inter-pretaciones erróneas.

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Figura 21.61.

Ejemplo de simbología.

Mayor es mejor

Valor nominal

Menor es mejor

Fuente: Cuatrecasas (2001: 118).

4. La matriz de relaciones (zona D): indica las relaciones entre los requerimientos de los clien-tes y las características técnicas. Esta matriz expresa cuánto afecta a cada RC una CT especí-fica. Puede darse el caso de no existir relación entre algún RC y alguna CT; entonces se deja la celda en blanco. Es usual emplear símbolos a los que luego se les asigna un valor numérico (Figura 21.62).

Figura 21.62.

Ejemplos de símbolos para la matriz de relaciones.

Símbolos Grado de correlación Valor numérico asignado

Relación débil 1

Relación fuerte 9

Relación media 3

Sin correlación 0

Analizando esta matriz debemos plantearnos por qué existe relación o no y, consecuentemen-te, tomar decisiones. Por ejemplo, si una fila no tiene ningún símbolo de relación, es decir, está en blanco, significa que no existe ninguna característica técnica que satisfaga el requerimiento del cliente; por tanto, es necesario desarrollar una o más características para cubrir las exigen-cias de los clientes. Si una columna de la matriz se queda en blanco, se trata de características técnicas (alternativas de diseño) que no tienen utilidad para cubrir los requerimientos del cliente o son redundantes; por tanto, se puede eliminar.

5. Evaluación comparativa (zona E): recoge la comparación efectuada por los clientes de cada RC del producto de la empresa con los RC de los productos de la competencia20. Se mues-tra en una columna en el extremo derecho del gráfico (véase la Figura 21.59) y se pueden emplear distintos tipos de escala. Normalmente se representa de forma gráfica mediante una escala numérica en la que el cliente posiciona la empresa respecto a empresas competidoras. Esto permite a la empresa identificar puntos fuertes y débiles.

6. Evaluación competitiva técnica (zona F): recoge la comparación cuantitativa de las CT del pro-ducto de la empresa con las CT de los productos de los competidores. De forma análoga que en la evaluación comparativa, se representa gráficamente mediante una escala numérica en la que se

20 Siempre que sea posible, esta evaluación comparativa debe basarse en encuestas con solidez estadística, dado que van a permitir indagar sobre el grado en que los RC permitirán a la empresa competir mejor.

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posiciona la empresa respecto a los competidores, con la salvedad de que esta comparación la realiza la propia empresa y se posiciona de acuerdo con los estudios realizados sobre la competencia.

7. Índice de importancia de los RC (zona G): es un factor de ponderación que muestra cuáles son las expectativas más importantes para el cliente, porque no todos los RC son igualmente im-portantes para él. Por tanto, determina prioridades entre los RC para conseguir una satisfacción máxima del cliente por parte de la empresa. Se sitúa a lado de los RC en una columna que con-tiene los valores 1 a 5, de menor a mayor importancia respectivamente (véase la Figura 21.59).

8. Impacto de los RC (zona H): proporciona una idea sobre la contribución de todas las CT para satisfacer cada uno de los RC. Se calcula multiplicando el factor de ponderación de cada RC por el valor numérico asignado a cada uno de los símbolos (9, 3, 1 o 0, véase la Figura 21.62) de la fila de RC considerada y se suma el resultado de todas las multiplicaciones realizadas sobre esa fila. De modo análogo se calculan todos los restantes impactos y se colocan los valores obtenidos en la última columna de la matriz (véase la Figura 21.65). Permite identificar puntos críticos y puntos fuertes.

9. Dificultad técnica (zona I): representa el grado de dificultad técnica en el cumplimiento de los objetivos definidos sobre cada una de las CT. Es usual emplear una escala numérica del 1 al 5 para indicar el nivel de dificultad, siendo 1 mínima dificultad y 5 máxima dificultad.

10. Importancia técnica o Cuántos (zona J): proporciona una idea sobre la contribución de cada una de las CT para satisfacer los distintos RC. La ponderación total correspondiente a cada CT se muestra en la última fila de la matriz e indica a la empresa las CT que deben ser consideradas con prioridad. Se calcula evaluando la importancia o prioridad otorgada por los clientes a cada RC junto con la correlación entre ese RC y la CT considerada. Concretamente, se multiplica el factor de ponderación de cada RC por el valor numérico asignado a cada uno de los símbolos (9, 3, 1 o 0, véase la Figura 21.62) de la columna de CT considerada y se suma el resultado de todas las multiplicaciones realizadas sobre esa columna. Análogamente se calculan todas las restantes ponderaciones totales y se colocan los valores obtenidos en la última fila (véase la Figura 21.65).

La casa de la calidad que hemos mostrado es la primera, la más utilizada y quizá la más impor-tante de un conjunto de matrices que constituyen la QFD. Una vez elaborada esta primera matriz (A-1) se pueden desarrollar otras con distinto nivel de análisis y como resultado del despliegue se producen varias matrices. El despliegue de estas matrices implica llevar los re-querimientos del cliente hasta el nivel de análisis de detalle funcional. La Figura 21.63 esque-matiza las cuatro matrices más importantes, que son:

1. Despliegue del producto (casa de la calidad), que relaciona los requerimientos de los clientes (los qué) con las características técnicas (los cómo).

2. Despliegue de componentes, que toma las características técnicas (los cómo de la matriz ante-rior) como definición de los componentes (los qué) y las convierte ahora en especificacio-nes técnicas de los componentes del producto o servicio (los cómo).

3. Despliegue del proceso, que considera las características técnicas de los componentes (los cómo de la matriz anterior) en la planificación del proceso (los qué) para obtener los pro-cedimientos y operaciones asociados a ellos.

4. Despliegue de la producción, que parte de los procedimientos y operaciones (los cómo de la matriz anterior) en la planificación de la producción (los qué) para obtener los medios y especificaciones adecuados a la producción (los cómo).

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Figura 21.63.

Cascada de matrices que componen el QFD.

Qué

s

Cómos

Cuántos

A-1

CómosQ

ués

Cuántos

A-2

Cómos

Qué

s

Cuántos

A-3

Cómos

Qué

sCuántos

A-4

Despliegue del producto

Despliegue de los procesos

Despliegue de la producción

Despliegue de los componentes

Requerimientos del cliente

Definición de los componentes

Planificación del proceso

Organización de la producción

Definición del producto

Especificaciones técnicas de los componentes

Procedimientos y operaciones

Especificaciones y medios de la producción

Como el objetivo es mejorar continuamente los productos o servicios y sus diseños, las matrices del QFD deben ser revisadas regularmente para asegurar que siempre se tienen en cuenta los cambios en los requerimientos de los clientes.

Ventajas

La aplicación de esta herramienta conlleva una mejora de los resultados de la empresa. Entre los múlti-ples beneficios que se le atribuyen destacan, por un lado, la mejora de la calidad del producto y la satisfacción del cliente, con aumento considerable del conocimiento de las expectativas de los mismos, y por otro lado, el ahorro en costes ya que supone disminución del tiempo de desarrollo del producto, disminución de los costes de lanzamiento, de modificaciones del producto y/o del proceso y de las reclamaciones de los clientes21.

21 Según Cuatrecasas (2001), las empresas que utilizan esta herramienta experimentan unas mejoras cuantificables, como, por ejemplo:

– El ciclo de desarrollo de un producto se reduce entre un 30 % y un 60 %. – Las modificaciones del producto y del proceso se reducen entre un 30 % y un 50 %. – Los costes de lanzamiento se reducen entre un 20 % y un 60 %. – Las reclamaciones de los clientes se reducen en unas proporciones que alcanzan hasta el 50 %.

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Ejemplo22

Una empresa constructora desea mejorar su producto, viviendas unifamiliares adosadas, teniendo en cuenta los requerimientos de los clientes.

Para ello decide utilizar el QFD y construir la casa de la calidad. El resultado se observa en la Figura 21.64. Los requerimientos del cliente (los qués) están jerarquizados en tres columnas. El nivel 1 presenta el mayor grado de abstracción de los requerimientos e indica que principalmente están referidos a aspectos del entorno y de la construcción. De modo análogo, el nivel 2 detalla el significado de las proposiciones del nivel 1. Por ejemplo, aspectos relativos a la zona y a los servicios son los elementos que los clientes consideran del entorno; y respecto a la construcción, las características técnicas y los aspectos económicos. Por último, el nivel 3 añade mayor grado de concreción y recoge lo que el cliente manifiesta, es decir, la voz del cliente. Por ejemplo, el componente del nivel 2 «zona (de la vivienda)» equivale en el nivel 3 a «zona y distancia al nú-cleo urbano»; «comunicaciones con el núcleo urbano»; «servicios y calidad de vida de la zona»; y «tranquilidad y clima».

Por otra parte, las características técnicas (los cómos) también están expuestos en tres niveles. El nivel 1 presenta que las características están relacionadas con la ubicación y con la planificación y calidad. El nivel 2 detalla las características expuestas en el nivel 1. Por ejemplo, respecto a la ubicación se conside-ran características relacionados con el solar y con la planificación y calidad características relacionadas con el diseño y la construcción. El nivel 3 añade mayor grado de detalle exponiendo cada una de las características que se van a relacionar con los requerimientos del cliente.

Como se puede observar en la Figura 21.64, la matriz de relaciones es correcta. La Figura 21.65 recoge la misma matriz pero con asignación numérica otorgada a los símbolos para facilitar el cálculo del «Impacto de los RC» y la «Importancia técnica». El análisis de la misma nos muestra:

• Matriz de relaciones con muchas relaciones fuertes entre qués y cómos. Además, no existe ningu-na fila ni ninguna columna vacía (sin símbolos).

• Zonas con muchas relaciones entre los qués y los cómos mientras otras zonas presentan pocas relaciones.

• Evaluación comparativa, donde P es la empresa, en las que hay qués con un posicionamiento muy fuerte respecto a los competidores, por ejemplo, en «comunicaciones con el núcleo urba-no», «servicios y calidad de vida en la zona» y «calidad de acabados», junto a otros con posicio-namiento débil, como «número de habitaciones y cuartos de baño».

• Evaluación competitiva, donde P es la empresa, en las que existen puntuaciones muy bajas, por ejemplo «solar, forma, área y nivelado» y «tipo / calidad de materiales», y puntuaciones elevadas, como «localización del solar» y «distribución interior».

Para realizar el diagnóstico y desarrollar planes de acción hay que identificar, en primer lugar, los puntos críticos observando la casa de la calidad (Figura 21.64). Son los requerimientos del cliente que deben mejorarse, puesto que:

– Tienen una gran IMPORTANCIA para el cliente (factor de ponderación elevado).

22 Ejemplo extraído de Cuatrecasas (2001).

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– Tienen IMPACTO elevado para los requerimientos del cliente (suma de valores de relación por su importancia a nivel horizontal, elevado).

– La posición de la empresa en la evaluación COMPARATIVA es débil.

Dentro de los puntos críticos se distinguen dos categorías:

1) Mejora imprescindible, requerimiento del cliente de gran importancia e impacto para él en el que la empresa está muy mal puntuada.

2) Oportunidad de mejora, requerimiento del cliente que sin estar mal puntuado se pueden mejo-rar.

En este caso, se detectan como mejoras imprescindibles el «coste de la vivienda», «número de habi-taciones y baños» y «superficie y distribución por niveles». Oportunidades de mejora son «orientación de la fachada y estancias principales», «sistemas de financiación de la vivienda», «zona y distancia al núcleo urbano» y «Calidad de cocina, baños, etc.».

A continuación, se examinan los puntos fuertes. Son los requerimientos del cliente en los que la empresa se encuentra muy bien preparada y lógicamente deben aprovecharse y ser explotados:

– IMPACTO de los requerimientos producto elevado.

– Posición en la evaluación COMPARATIVA de la empresa muy alta.

En este caso, constituyen puntos fuertes los «servicios y calidad de vida en la zona», «calidad de acabados» y «comunicaciones con núcleo urbano».

Por último, el desarrollo de planes de acción consistirá en seleccionar aquellas alternativas de dise-ño del producto y su proceso (cómos) para las que convenga una mejora, dado que tienen un impacto total (cuántos) elevado, están fuertemente relacionados con los puntos críticos seleccionados y además, suponen una evaluación competitiva baja para la empresa.

En este caso, se pueden desarrollar seis planes de acción relativos a distintas alternativas de diseño del producto. Estos planes suponen actuar sobre: «Forma, área y nivelado» (plan 1); «Tipo / calidad materiales» (plan 2); «Tipo / calidad equipamiento» (plan 3); «Estructura hormigón / metal» (plan 4); «servicios urbanos / comerciales» (plan 5); y «Planes urbanísticos» (plan 6).

21.2.6. Diagrama de proceso de decisión

Propósito

El Diagrama de proceso de decisión (DPD) identifica y representa los sucesos y contingencias posibles durante el proceso de resolución de un problema. Permite desarrollar medidas de acción contra las posibles contingencias y dificultades que se presenten, así como anticipa posibles desviaciones previ-niendo que ocurran.

El DPD es una herramienta que propone un método sistemático de obtención de información acerca de cuáles son los caminos para alcanzar un objetivo concreto, qué obstáculos pueden presentarse, cómo se pueden prevenir y, en caso de que se presenten, qué debemos hacer.

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Construcción

Para la construcción del DPD podemos partir de otras herramientas como el Diagrama de afinidad, el Diagrama de relaciones o el Diagrama de árbol, aunque no es necesario. Los pasos a seguir son:

1. En primer lugar, debemos determinar el objetivo a alcanzar

2. Plantear las diferentes opciones de acción para alcanzar el objetivo

3. Determinar para cada opción la secuencia de pasos de implantación

4. En cada paso establecer los problemas que pueden aparecer

5. Proponer contramedidas por si se presentaran los problemas planteados

6. Por último, clasificar las contramedidas

Este paso es opcional pero puede resultar muy útil clasificar las contramedidas. Un ejemplo puede ser utilizar el siguiente criterio:

X contramedida imposible / difícil

Figura 21.64.

Casa de la calidad para el producto «viviendas unifamiliares adosadas».


5

4

3

2

1

Dificultad técnica

Requerimientos del cliente (Qués) 1 2 3 4 5


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Zona y distancia al núcleo urbanoComunicaciones con núcleo urbanoServicios y calidad de vida de la zonaTranquilidad y climaOrientación fachada y estancias principalesSuperficie y distribución por nivelesDiseño y acabados exteriores

N.º de habitaciones y cuartos de bañoDiseño y superficie comedor y salónJardín privado, extensión y formaCalidad acabados; insonorización, etc.

Coste de la viviendaSistemas de financiación de la vivienda

Servicios y superficies comunitarios

Calidad cocina, cuartos de baño, etc.

554354225323455

Loca

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R L PP LR

R P LP L R

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P R LP R L

P L RR L PL R P

P R LR P L

Oportunidad de mejoraPunto fuertePunto fuerte

Oportunidad de mejoraMejora inmediata

Mejora inmediata

Punto fuerteOportunidad de mejoraMejora inmediataOportunidad de mejora

Totales por alternativas de diseño (Cuántos)

3 2 4 3 3 4 4 2 5 4

216 71 99 222 104 48 104 44 156 128

PR

LP L P L

P L P R P R R

R R P L P R L L P

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Zon

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B B BB B

B B B A BB B B

B B A A BA B

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AABABA

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O Contramedida seleccionada

En general, la representación gráfica del DPD se muestra en la Figura 21.66.

El DPD también puede representarse en forma de «listado» en aquellos casos en los que hay mu-chas opciones y muchas posible contingencias.

Ejemplo

Una empresa de transporte nacional desea incrementar la satisfacción del cliente. A través de un DPD quiere conocer cuáles son las distintas vías para conseguirlo y las principales contingencias que se pue-den presentar.

El equipo de trabajo comienza desarrollando un Diagrama de Árbol y continúa rellenando el diagrama apuntando los posibles problemas que pueden aparecer. Por último, señalan las acciones o contramedidas que deberían llevarse a cabo y las clasifican. En la Figura 21.67 se muestra el DPD para

Figura 21.65.

Casa de la calidad con asignación numérica a los símbolos.


5

4

3

2

1

Dificultad técnica

Requerimientos del producto (Qué) 1 2 3 4 5


Fact

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Zona y distancia al núcleo urbanoComunicaciones con núcleo urbanoServicios y calidad de vida de la zonaTranquilidad y climaOrientación fachada y estancias principalesSuperficie y distribución por nivelesDiseño y acabados exteriores

N.º de habitaciones y cuartos de bañoDiseño y superficie comedor y salónJardín privado, extensión y formaCalidad acabados; insonorización, etc.

Coste de la viviendaSistemas de financiación de la vivienda

Servicios y superficies comunitarios

Calidad cocina, cuartos de baño, etc.

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Loca

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9 3 19 3 9 113 1 9 11

1999911139339933199319

9 3

Fuente: Vilar (1998: 128).

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una de las cuatro posibles opciones de implantación donde se observa que tres de las contramedidas apuntadas son imposibles o muy difíciles de implantar y las otras tres son posibles.

A partir de aquí, el DPD seguirá siendo desarrollado realizando el mismo proceso para cada rama, es decir, determinado «qué podría ir mal» y apuntando contramedidas para estos casos.

21.2.7. Diagrama de flechas

Propósito

El Diagrama de flechas23 (DF) permite planificar y controlar de forma adecuada y eficaz el desarrollo y el progreso de cualquier proyecto formado por un conjunto de actividades. A diferencia de otras técnicas aplicadas con el mismo fin para proyectos de gran envergadura, el DF puede ser utilizado por cualquier persona dentro de la organización como una herramienta para el trabajo diario.

Aplicación

Concretamente, el DF ha sido ampliamente aplicado para el desarrollo de nuevos productos, proyectos de construcción, planes de marketing y negociaciones complejas (Vilar, 1998).

Construcción

El DF representa gráficamente la planificación de un proyecto, mostrando las relaciones existentes entre las distintas actividades que lo componen.

Figura 21.66.

Esquema de un DPD.

Objetivo

Opciones de implantación

Secuencias de pasos de implantación

Problemas que pueden aparecer

Contramedidas

Clasificación de las contramedidas O X

23 Esta herramienta se encuentra muy relacionada con el conjunto de técnicas de planificación a las que se denomina Programme Evaluation and Review Technique (PERT, Teoría de Evaluación y Revisión de Programas).

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Con este método, un proyecto se descompone en una serie de actividades donde distinguimos:

Actividad. Es la ejecución de una tarea que necesita para su realización la utilización de uno o varios recursos (mano de obra, maquinaria, materiales, etc.) considerando como característica funda-mental su duración. Gráficamente representaremos una tarea mediante un arco o flecha.

Suceso, etapa, nudo o acontecimiento. Es un punto en el tiempo. Sólo indica el principio o fin de una o de varias actividades. Gráficamente lo representaremos mediante un círculo.

Suceso inicial del proyecto. Representa el comienzo de una o más actividades, pero no la terminación de ninguna.

Suceso final del proyecto. Representa la terminación de una o más actividades, pero no indicará el comienzo de ninguna.

Todos los sucesos, excepto el inicial y el final, tienen un doble significado: serán el inicio de todas las actividades que salen de él, y el final de todas las actividades que lleguen a él. Para que comience cualquier actividad tendrán que haber finalizado todas las que llegan al suceso que marca su inicio.

Figura 21.67.

DPD con posibles contingencias para la prestación de un servicio más rápido y sus contramedidas planificadas.

Personal polivalente

Instalar mayor soporte informático

Aumentar flota de vehículos

Proporcionar formación adecuada

Satisfacer al cliente

Identificar las necesidades de los clientes

No se dispone de instalaciones adecuadas

Contratar más personal

Prestar un servicio más rápido Ofrecer más servicios Garantizar la seguridad

del envío

Falta de formación

Contratar personal cualificado

Falta de personal

OX

X O

X

O

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Cada suceso se identificará por un número, de modo que la actividad que une dos sucesos (por ejemplo, el suceso i y el j) se representará por el par de números que identifican al suceso de partida y el de llegada (actividad (i, j)).

En la construcción del DF habrá que tener en cuenta las siguientes reglas:

a) Debe intentarse que el DF sólo tenga un suceso inicial y otro final.

b) Toda actividad, a excepción de la que salga del suceso inicial o llegue al suceso final, tendrá, al menos, una actividad precedente y otra siguiente. Ello supone que toda actividad representada en el DF formará parte de un camino que comenzará en el suceso inicial y terminará en el final.

c) Antes de comenzar una actividad es necesario que las actividades precedentes hayan finalizado.

d) No podrán existir dos actividades que, teniendo el mismo suceso inicial, tengan el mismo suceso final, o viceversa. Esta condición impide que dos o más actividades tengan la misma de-nominación, es decir, que se identifiquen con el mismo par de números. Para ello utilizaremos las denominadas actividades ficticias. Dichas actividades no consumen ni tiempo ni recursos. Se suelen representar mediante una flecha de trazo discontinuo.

Los pasos en la construcción del DF son los siguientes:

1. Discusión en grupo sobre todas las actividades necesarias para la realización del proyecto. Estas actividades o tareas deberán quedar registradas en tarjetas, asegurándonos de que no existan duplicidades y que figura el nivel deseado de detalle.

2. Una vez identificadas todas las actividades se deberá establecer la secuencia de ejecución de las mismas. Se determina así la relación entre las actividades. Se hace poco a poco decidiendo si la actividad registrada en una tarjeta precede, sucede o es simultánea a cada una de las actividades registradas en las otras tarjetas.

3. A continuación el equipo debe calcular la duración de todas las actividades utilizando la medida de tiempo adecuada (días, semanas, etc.). Estas duraciones se deben escribir en las tarjetas junto a las actividades correspondientes.

4. El siguiente paso es dibujar el DF, para posterior y finalmente determinar qué actividades resul-tan críticas en el proyecto. Estas tareas, si se descuidan, pueden suponer un retraso en la fecha de finalización del proyecto y, por tanto, constituyen lo que se denomina camino crítico.

Ejemplo

Vamos a ilustrar la construcción del Diagrama de Flechas con un ejemplo. Supongamos que una determi-nada empresa desea conocer la duración de un proyecto, para cuya realización es necesario llevar a cabo las actividades que se recogen en la Figura 21.68 junto a sus respectivas duraciones (días).

Además, se cuenta con la siguiente información:

• Las actividades C y D sólo podrán comenzar una vez concluida la Actividad A.

• La actividad E sólo podrá comenzar una vez concluidas la B y la C.

• La actividad F requiere para su realización que hayan finalizado la D y la E.

Para construir el DF, una vez identificadas las distintas actividades que componen el proyecto, es necesario recoger las relaciones entre dichas actividades mediante la denominada tabla de precedencias.

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Figura 21.68.

Actividades del proyecto y sus duraciones.

Actividad Duración

A 3

B 2

C 2

D 4

E 1

F 3

Esta tabla contiene en la fila central todas las actividades que intervienen en el proyecto. En la primera fila, las actividades que se realizan inmediatamente antes de las indicadas en la fila central, y en la tercera las que se realizan inmediatamente después.

En nuestro ejemplo, la tabla de precedencias quedaría como muestra la Figura 21.69.

Figura 21.69.

Relaciones de precedencia entre las tareas.

Tareas anteriores – – A A B, C D, E

Tareas A B C D E F

Tareas posteriores C, D E E F F –

A partir de la tabla anterior pasamos a dibujar el DF teniendo en cuenta las reglas indicadas en anterior apartado. Aquellas actividades que según dicha tabla no tienen actividades precedentes (en nuestro caso las actividades A y B), son las que saldrán del nudo inicial. Aquellas actividades que no van seguidas de ninguna otra (en nuestro caso la actividad F) serán las que lleguen al nudo final.

A partir de ahí vamos representando las relaciones entre las actividades, de forma que el DF queda como muestra la Figura 21.70. Las duraciones de las actividades se indican entre paréntesis.

Una vez dibujado el DF, el siguiente paso será numerar los nudos. Para ello identificamos el suceso inicial con el 1, y seguimos numerando teniendo en cuenta que no se puede numerar ningún nudo si previamente no se ha numerado aquel o aquellos otros de los que salen actividades que llegan a él (véase la Figura 21.73).

Una vez numerados los nudos, cada actividad se podrá identificar por un par de números i, j donde i representa el orden del nudo que marca su inicio y j el orden del nudo que marca su termi-nación.

En general, cada suceso incorporará los siguientes datos:

• i: orden del suceso

• Ei: fecha más temprana del suceso i

• Li: fecha más tardía del suceso i

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Figura 21.70.

Diagrama de flechas.

D (4)

B (2) E (1)

F (3)

C (2)

A (3)

Figura 21.71.

Nudo o suceso de un DF.

I

EI LI

Cada actividad se representará en el DF conforme a la Figura 21.72:

dij: duración de la actividad (i, j)

i: orden del suceso que marca el inicio de la actividad (i, j)

j: orden del suceso que marca la terminación de la actividad (i, j)

Figura 21.72.

I

EI LI

J

EJ LJ

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A continuación procedemos a calcular los tiempos o fechas más breves de inicio y finaliza-ción de las actividades. A estos tiempos se los conoce como tiempos early o fechas más tempranas.

El tiempo early nos indica el momento más temprano en que ocurrirá cada uno de los sucesos del DF y, por tanto, la fecha en la que, como muy temprano, podrán dar comienzo las actividades que salen de él. Para calcular estas fechas procederemos de la siguiente forma:

1. Hacemos coincidir la fecha más temprana del suceso inicial con el instante 0. De esta forma, el resto de los tiempos calculados pueden interpretarse como duraciones a partir de este punto inicial.

E1 0

2. Calculamos las fechas más tempranas del resto de los sucesos siguiendo su numeración en orden creciente utilizando la siguiente expresión:

Ej máxº (E

i d

ij )

Siendo:

j = suceso cuya fecha más temprana hay que calcular

i = cada uno de los sucesos origen de actividades que llegan al suceso j

dij = duración de la actividad (i, j)

3. La fecha más temprana del suceso final nos indicará la duración del proyecto (Dp)

Siguiendo con nuestro ejemplo, los tiempos early (Ei) de cada uno de los nudos serán:

E1 0

E2 E

1 d

1, 2 0 3 3

E1 d

1, 3 0 2 2

E3 maxº E3

= 5E

2 d

2, 3 3 2 5

E3 d

3, 4 5 1 6

E4 maxº E4

7E

2 d

2, 4 3 4 7

E5 E

4 d

4, 5 7 3 10

Cada uno de estos tiempos calculados se coloca en cada nudo, como vemos en la Figura 21.72.

Obtenemos que el proyecto tiene una duración total de 10 días.

Ahora pasamos a calcular los tiempos máximos admisibles de inicio y finalización de las ac-tividades. A estos tiempos se los conoce por el nombre de tiempos last o fecha más tardías. El tiempo last nos indica el momento en que, como muy tarde, se puede producir cada uno de los sucesos para que el proyecto se pueda acabar en el plazo previsto o acordado o, lo que es lo mismo, la fecha en la que como muy tarde pueden comenzar las actividades que comienzan en dicho nudo para que no retrasen el proyecto. Su proceso de cálculo es similar al de las fechas más tempranas, pero empezando por el nudo final y en sentido de retroceso a lo largo del DF:

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1. Hacemos coincidir la fecha más tardía del suceso final (nudo n), con su fecha más temprana, y por tanto, con la duración del proyecto:

Ln E

n Dp

2. Calculamos las fechas más tardías del resto de los sucesos siguiendo su numeración en orden decreciente:

Li mínº (L

j d

ij)

En nuestro ejemplo los tiempos last serán:

L5 E

5 10

L4 L

5 d

4, 5 10 3 7

L3 L

4 d

3, 4 7 1 6

L3 d

2, 3 6 2 4

L2 minº L2

3 L

4 d

2, 4 7 4 3

L3 – d

1, 3 = 6 – 2 = 4

L1= minº L1

= 0 L

2 – d

1, 2 = 3 – 3 = 0

Cada uno de estos tiempos calculados se coloca en su nudo correspondiente dentro del DF (véase la Figura 21.73).

Por tanto, llegados a este punto, la representación del DF queda como muestra la Figura 21.73.

Figura 21.73.

Diagrama de flechas.

1

0 0

3

5 6

2

3 3

4

7 7

5

10 0

B (2)

A (3)

E (1)

D (4)

C (2) F (3)

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Por último, debemos fijarnos en la existencia de sucesos críticos. Suceso crítico es aquel cuya fecha más temprana coincide con su fecha más tardía; es decir, no tiene ningún margen de tiempo entre am-bas, por lo que cualquier retraso en su ocurrencia provocaría el retraso del proyecto.

Siguiendo con nuestro ejemplo, los sucesos en los que se cumple que Ei L

i y que por tanto son

críticos son:

• nudo 1: E1 L

1 0

• nudo 2: E2 L

2 3

• nudo 4: E4 L

4 7

• nudo 5: E5 L

5 10

Si Lj representa la fecha en que, como muy tarde, se puede acabar la actividad ij y E

i aquella en la

que se puede comenzar como muy pronto, Lj E

i será el intervalo de tiempo disponible para realizar

dicha actividad; éste tendrá que ser mayor o igual que la duración de la misma (dij).

Vamos a llamar holgura total de la actividad ij (Htij), al tiempo en el que se puede retrasar el co-

mienzo de la actividad ij, sin que se retrase el suceso fin de la misma, y, por tanto, la terminación del proyecto:

Htij L

j E

i d

ij

La holgura total es el margen de tiempo sobrante suponiendo que al suceso representado en el nudo de origen se llega lo más pronto posible y que al del destino se llega lo más tarde que es admisible.

Teniendo en cuenta esto, denominamos actividades críticas a aquellas cuya duración coincide con su intervalo de ejecución; es decir, su holgura total es cero.

Htij L

j E

i d

ij 0

Por último, tenemos que identificar el camino crítico. Como ya se ha comentado, toda actividad forma parte de un camino que comienza en el nudo inicial y concluye en el nudo final.

Vamos a llamar camino crítico a aquel que cumple dos condiciones:

1. Coincide la fecha más temprana con la fecha más tardía en cada uno de los sucesos (Li E

i)

que los integran.

2. Todas las actividades que lo componen son actividades críticas, es decir, su holgura total es cero (HT

ij L

j E

i d

ij 0).

Habrá que tener en cuenta que en todo proyecto habrá como mínimo un camino crítico y que la suma de las duraciones de las actividades que conforman un camino crítico coincide con la duración del proyecto.

Será necesario prestar especial atención a las actividades que forman un camino crítico, puesto que cualquier retraso en su ejecución afectaría a la duración del proyecto.

En nuestro ejemplo, la holgura total de cada una de las actividades será:

HT1, 2

L2 E

1 d

1, 2 3 0 3 0

HT1, 3

L3 E

1 d

1, 3 6 0 2 4

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HT2, 3

L3 E

2 d

2, 3 6 3 2 1

HT2, 4

L4 E

2 d

2, 4 7 3 4 0

HT3, 4

L4 E

3 d

3, 4 7 5 1 1

HT4, 5

L5 E

4 d

4, 5 10 7 3 0

En consecuencia, existe un único camino crítico, que es el que está formado por las actividades (1, 2) (2, 4) y (4, 5). Si sumamos las duraciones de estas actividades, vemos que coincide con la duración del proyecto (3 4 3 10).

En el DF mostrado en la Figura 21.73 el camino crítico se representa con las flechas en trazo más grueso. Siempre el camino crítico será el más largo del diagrama.

21.3. Otras herramientas21.3.1. Análisis Modal de Fallos y Efectos

Propósito

El Análisis Modal de Fallos y Efectos (AMFE) es una herramienta de prevención que permite identifi-car los posibles fallos de un producto o proceso, bien sea nuevo o ya existente, determinando sus causas. Con su utilización se pueden evaluar la gravedad de los efectos de los fallos y, por tanto, establecer líneas de actuación con prioridades para evitarlos. En general, su principal objetivo es asegurar que no se produzcan los fallos más probables ni los más graves.

Aplicación

Esta herramienta se suele aplicar dentro del proceso de diseño de productos y procesos de fabricación, y en función de su aplicación encontramos la existencia de AMFE de productos o AMFE de procesos, aunque el procedimiento de la técnica es el mismo en ambos casos.

Construcción

El proceso de utilización del AMFE consta de las siguientes fases:

1. Formar un equipo de trabajo

El equipo de trabajo puede estar formado por personas de distintos departamentos o áreas de la empresa, y en una fase inicial es importante acotar bien el ámbito de estudio.

2. Analizar los posibles fallos potenciales

El equipo pone en común todas las disconformidades o fallos posibles del producto o proceso que se esté analizando. Se trataría de buscar los posibles fallos que pueden surgir en alguna de las etapas del proyecto o proceso, con sus correspondientes efectos y causas.

Los conceptos fundamentales que se definen en esta etapa son (Lloréns y Fuentes, 2001):

• Fallo: se produce cuando el elemento analizado no funciona conforme a lo esperado o espe-cificado (disfuncionalidad).

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• Modo de fallo: es la forma en que se produce el fallo. Se expresa en términos físicos y suele responder a la pregunta: ¿Cómo se produjo el fallo?

• Efecto del fallo: es el resultado que se obtiene cuando ocurre el fallo.

• Causas de fallos: son todas las causas imputables a cada modo de fallo. Hay que tener en cuenta que cada modo de fallo puede ser originado por varias causas, por lo que será necesario es-tablecer las posibles relaciones entre ellas.

3. Evaluar y clasificar los fallos

Una vez determinados los modos de fallos y sus causas, así como los efectos, se diseña una tabla para recoger la información y se procede a calcular la probabilidad de ocurrencia de los fallos y el índice de criticidad, que nos indica la importancia o gravedad asignada a los fallos y permite clasificarlos por orden de prioridad a la hora de emprender acciones corretoras. El índice de criticidad o índice de prioridad del riesgo sirve para clasificar por orden de importancia los distintos fallos posibles e indicar en cuáles es prioritario establecer acciones correctoras.

4. Definir acciones correctoras

Las líneas de actuación después del AMFE irán dirigidas a disminuir el índice de criticidad. Entre las acciones a desarrollar para reducir la posibilidad de aparición de fallos se encuentran:

– rediseñar el producto, servicio o proceso

– cambiar el proceso de fabricación

– aumentar la inspección y el control para detectar los fallos

El desarrollo de las acciones correctoras que se establezcan estará bajo la responsabilidad de los departamentos afectados, que deberán ejecutarlas en los plazos establecidos. Una vez realizadas las acciones se debe calcular nuevamente el índice de criticidad para evaluar sus efectos.

El AMFE es una herramienta de uso continuo y, por tanto, necesita constantes actualizaciones. Una limitación que se le atribuye es que, aunque analiza en detalle muchos fallos de elementos, no tiene en cuenta la combinación de los fallos que se pueden producir. Por ejemplo, en un au-tomóvil, un fallo en el cinturón de seguridad puede ser importante, pero si además se produce un fallo en el sistema de frenado, podría ser catastrófico.

Ejemplo

Una empresa dedicada a la construcción de carreteras realiza un AMFE para prevenir posibles fallos. La Figura 21.74 muestra los resultados del estudio. Se han analizado, entre otros, tres elementos de los que pueden provenir los fallos (¿qué puede fallar?): asfalto, capa granular y drenajes, y se le ha asignado a cada uno una probabilidad de que el fallo de construcción provenga de él. En la siguiente columna se identifican los modos de fallos para cada elemento (¿cómo pueden fallar?): el asfalto falla con un exceso de betún o un exceso de árido; la capa granular, por la utilización de un huso granulométrico inapropiado o una mala compactación, y el drenaje, cuando no hay evacuación de aguas. La tercera co-lumna indica la probabilidad de ocurrencia del modo de fallo. Si se identifican todos los modos de fallos posibles para un elemento, sus posibilidades de ocurrencia sumarán el 100 %. En la siguiente columna se especifican los posibles efectos (¿cuál es el resultado no deseado de la aparición de cada fallo?) con sus probabilidades de ocurrencia. No es necesario que la probabilidad de los efectos para cada modo de fallo sume el 100 %, así como algunos efectos pueden no suceder. En este ejemplo, un huso granulo-

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métrico inapropiado produce una aparición de baches siempre (100 %) y puede suponer la aparición de grietas en ocasiones (40 %); un exceso de betún tiene el efecto de plasticidad excesiva siempre (100 %). La última columna muestra el índice de criticidad. Éste se calcula multiplicando las diferentes probabilidades: probabilidad del fallo del elemento probabilidad de ocurrencia del modo de fallo probabilidad de ocurrencia del efecto (IC 0,002 0,5 0,05 0,00005 106 50).

Figura 21.74.

Tabla AMFE e índice de criticidad.

Elemento (% prob. de fallo)

Modo de fallo Efecto del modo de fallo Índice de criticidad

X106DescripciónProb.

%Descripción

Prob. %

Asfalto(0,2 %)

Exceso de betúnExceso de árido

5050

Plasticidad excesivaAparecen grietasAparecen socavones

100590

1.00050900

Capa granular(0,5 %)

Huso granulométrico inapropiado

Mala compactación

10

90

Aparecen bachesAparecen grietasAparecen bachesZonas de encharcamiento

100401005

500200

4.500225

Drenajes(2,1 %)

No evacuación de aguas 100 Hundimiento de la calzadaDesplazamiento de la calzadaEsponjamiento de la calzada

954015

19.9508.4003.150

El índice de criticidad (IC) de cualquier modo de fallo o efecto es la suma de los IC de sus com-ponentes. En el ejemplo:

– IC de modo: asfalto con exceso de árido 50 900 950

– IC de efecto: aparición de grietas 50 200 250

Examinando los IC se clasifican los fallos, y posteriormente el esfuerzo se centra en desarrollar acciones encaminadas a evitar los fallos más graves y probables. En este ejemplo, la empresa debe cen-trarse, en primer lugar, en el drenaje por su modo de fallo, la no evacuación de aguas, ya que tiene el IC más elevado (IC 19.950 8.400 3.150 31.500). Si se examinan los efectos también se llega a esta conclusión, ya que la no evacuación de aguas produce el efecto más importante: el hundimiento de la calzada (IC 19.950).

21.3.2. Diseño de Experimentos

Propósito

El Diseño de Experimentos (DE) es una herramienta que permite la reducción de la variabilidad propia de las características de calidad de los productos, servicios y procesos. Su objetivo es obtener mejores productos mediante la minimización de los efectos de las causas de la variabilidad. Consiste básicamente en conocer y relacionar los efectos de diferentes factores o elementos con la característica estudiada.

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Aplicación

Aunque esta herramienta es de aplicación muy amplia, se suele utilizar dentro del proceso de diseño y planificación de productos, servicios y procesos de fabricación para determinar el nivel de caracterís-ticas que deben poseer los nuevos productos o procesos para obtener la máxima calidad. No obstante, también se utiliza para la mejora de productos, servicios y procesos ya existentes.

Construcción

Los pasos para desarrollar el DE son:

1. Identificar el objetivo de la utilización del experimento

Normalmente, la aplicación de esta herramienta va dirigida a buscar las verdaderas causas de un problema, cómo interactúan estas causas, encontrar la mejor solución a un problema y compro-bar la solución para asegurar que no se produzcan resultados indeseables.

2. Determinar qué se va a medir, y definir los factores que se van a controlar durante el experimento

Consiste en especificar concretamente quién va a realizar la medición o experimento y cuándo y cómo se va a realizar. Hay que considerar todos los factores que pueden afectar a los resultados de la medición. Un factor es un elemento medible que cuando varía puede afectar a los resul-tados del experimento. Ejemplos de factores pueden ser el precio, dimensiones, temperatura, humedad, tiempo, etc. Cuando existan demasiados factores para el análisis, se puede reducir su número de diversas formas, por ejemplo, seleccionando aquellos factores que se conozca exactamente cómo afectan a los resultados, o aquellos que tengan más probabilidad de incidir y eliminando los que tengan unos efectos inciertos.

3. Para cada factor seleccionado, establecer el conjunto de niveles a considerar

Los niveles son valores que toman los diferentes factores en las distintas pruebas, como por ejemplo pueden ser 20, 25 y 30 ºC para temperatura o 50 y 60 u.m. para el precio. Cuantos menos niveles de cada factor se consideren, más fácil resultará el análisis, que muestra cómo cambios en los niveles de factor proporcionan cambios en los resultados del experimento.

4. Seleccionar y llevar a cabo los experimentos

En cualquier experimento, hay que realizar un número de pruebas en las cuales se modifican los niveles de un número determinado de factores. Si se consideran todas las posibles combinacio-nes de niveles y factores en el experimento, se denomina factorial completo ( full factorial ). Si la combinación resulta demasiado extensa para llevar a cabo el experimento, una parte importante del DE consistirá en determinar qué subconjunto del full factorial (entonces, fractional factorial ) será seleccionado para la prueba.

Una investigación muy sencilla consiste en variar únicamente los niveles de un factor, mante-niendo los niveles del resto de los factores constantes. Este modo de proceder resulta costoso y poco operativo cuando existen muchos factores y presenta la limitación de no considerar que los factores puedan estar interrelacionados entre sí. Otra opción es modificar todos los factores al mismo tiempo a través del diseño estadístico de experimentos. Esta técnica consiste en estimar un modelo estadístico que relaciona los factores con la característica estudiada. Para ello, utiliza una matriz que establece el número de experimentos a realizar según los factores y los niveles con-siderados. Por ejemplo, una matriz que recoja un factor con dos niveles y otro con tres niveles

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supone un total de seis experimentos diferentes. Los datos obtenidos en cada experimento son los valores del resultado, y se puede seleccionar la combinación de niveles de los factores que optimiza el resultado.

Cuando las pruebas ya han sido seleccionadas, hay que controlar que estén equilibradas, es decir, que los diferentes niveles de cada factor se presentan el mismo número de veces. También hay que controlar la ortogonalidad, esto es, que todas las combinaciones de los niveles de los factores aparezcan el mismo número de veces.

5. Analizar los resultados y emprender acciones correctoras

Una vez finalizado el experimento, el problema se presenta para determinar el efecto real en el resultado de cada factor por separado, es decir, de manera individual. Para ello, se pueden utilizar métodos estadísticos, aunque una forma simple y efectiva sería representar gráficamente me-diante un trazado los valores medios de cada factor y nivel, individualmente y en combinación, como muestra la Figura 21.75.

Figura 21.75.

Trazados de resultados experimentales.

Factores individuales

Resultado medio

A1 A2

Combinación de factores

Resultado medio

A1 A2

Como ejemplo, en el primer gráfico se analiza únicamente el factor A y se observa que con nivel 1 los resultados son más bajos que con nivel 2. Observando la combinación de factores (segundo gráfico), se presenta la combinación del factor A nivel 2 y el factor B nivel 2 como la que obtiene los mejores resultados.

En general, si se considera un conjunto de factores, el factor individual más significativo será el que presente una línea con mayor pendiente, aunque esto dependerá de los niveles empleados. Las líneas horizontales o casi horizontales no muestran significatividad. Por otro lado, las combinaciones de fac-tores significativas presentan líneas con grandes ángulos entre sí, siendo buena señal de significatividad que las líneas se crucen unas con otras y, por tanto, que no sean paralelas.

Las líneas de actuación a partir del DE dependerán de los objetivos establecidos en el paso 1. Por ejemplo, se pueden eliminar causas ahora conocidas; seleccionar la solución más efectiva para un pro-blema o actuar para disminuir o eliminar efectos no deseados.

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Ejemplo

Un departamento de marketing de una cadena hotelera desea incrementar el número de peticiones de sus servicios de spa por parte de sus clientes. Los factores clave que se utilizaron para la realización del DE fueron nivel de publicidad y estrategias de precios. Las pruebas se realizaron haciendo dos campañas de publicidad y adoptando tres estrategias de precios diferentes en varios hoteles de la misma cadena situados en diferentes localidades, siendo éstas demográficamente similares. Como suponen un número pequeño de posibles experimentos o pruebas, decidieron realizar un experimento factorial completo, como muestra la Figura 21.76.

Los resultados del análisis de los efectos individuales indican que el nivel de campaña de publicidad fue significativo y el factor precio tuvo un efecto no lineal en las ventas del servicio. Esto se confirma en el análisis de los trazados de la combinación de los efectos, la cual muestra que el primer nivel de publicidad fue inefectivo para cualquier estrategia de precio, y que el segundo nivel de publicidad fue el más efectivo cuando se acompañaba de la segunda estrategia de precios.

21.3.3. Diagrama de Flujo24

Propósito

Los Diagramas de Flujo, también denominados flujogramas, muestran la secuencia de pasos de un proceso.

Aplicación

Son de utilidad para describir cualquier proceso existente o nuevo en la organización. Esta herramienta puede ser aplicada para:

– Realizar las descripciones formales de los procesos dentro de un sistema de gestión de la calidad.

– Identificar aspectos clave del proceso, a los que lógicamente se les deberá prestar mayor atención.

– Localizar posibles problemas, lo que permite llevar a cabo acciones de prevención.

– Buscar acciones o actividades omitidas, bien por error o bien por innecesarias.

Construcción

Para asegurar la obtención de un Diagrama de Flujo preciso, en la mayoría de las ocasiones es necesa-rio formar un equipo de trabajo, lo que contribuirá al compromiso con el desarrollo del proceso. En general, los pasos a seguir en la elaboración del diagrama son los siguientes:

1. Elaborar una definición de proceso para el proceso que se esté analizando

En primer lugar, hay que identificar el proceso que va a ser representado, al que se debe poner un nombre. A menudo, las personas de la base operativa suelen conocer en detalle aspectos con-cretos del proceso que permiten completar correctamente el proceso. En el caso de procesos transversales, es probable que tengan que intervenir personas pertenecientes a la alta dirección.

24 Habitualmente, el Diagrama de Flujo se incluye dentro de las siete herramientas clásicas para el control y gestión de la calidad.

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Figura 21.76.

Ejemplo de DE en la venta de servicios spa.

Experimento o prueba

Nivel de publicidad (A)

Estrategia de precios (P)

Ventas del servicio* Total

1 1 1 29, 25, 21, 30 105

2 1 2 24, 28, 20, 30 102

3 1 3 24, 25, 21, 30 100

4 2 1 29, 33, 32, 28 122

5 2 2 42, 45, 39, 45 171

6 2 3 35, 42, 36, 37 150

Estos datos han sido recogidos en cuatro momentos del tiempo diferentes seleccionados aleatoriamente.

Medias de servicios vendidos.

Efectos individuales Interacción entre efectos

A1A2P1P2P3

25,5836,9128,3734,1231,25

A1× P1A1× P2A1× P3A2× P1A2× P2A2× P3

26,2525,5025,0030,5042,7537,50

40

35

30

25

20A2A1

Factor: publicidad

vent

as

niveles de publicidad

40

35

30

25

20P3P1

Factor: precio

vent

as

estrategia de preciosP2

45

35

30

25

20P1

Combinación de factores

vent

as

40

P2 P3

A1A2

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El equipo de trabajo encargado de la elaboración del diagrama debe incluir personas implicadas en todas las partes del proceso, para garantizar una descripción real de cómo se está llevando a cabo el proceso y no cómo debería ser éste, es decir, una descripción idealizada.

2. Identificar la primera entrada (input) y a partir de ésta la primera actividad en el Diagrama de Flujo

Se trata de determinar dónde comienza el proceso, que se indica en la parte superior del folio con un símbolo de «inicio» como el que muestra la Figura 21.77. A partir de aquí, el diagrama se va dibujar en sentido vertical descendente, es decir, de arriba abajo.

3. Continuar paso a paso a lo largo del flujo identificando decisiones clave

En esta fase, se debe empezar a rellenar el diagrama. En la elaboración de los diagramas se utili-zan diferentes símbolos; entre los más comunes se encuentran los que se muestran en la Figura 21.77. El primer símbolo se incorpora tras la contestación a la pregunta: ¿Qué ocurre en primer lugar? Entonces, se selecciona el símbolo adecuado en función de la respuesta. Posteriormente se van añadiendo símbolos contestando sucesivamente a la pregunta: ¿Qué ocurre después?

En la elaboración del diagrama hay que tener en cuenta las siguientes consideraciones (Straker, 1995):

– Utilizar descripciones cortas y sencillas. Es mejor emplear frases breves, como, por ejemplo, «comprobar la satisfacción del cliente», en vez de «investigar el nivel de satisfacción del clien-te mediante el cuestionario».

– Mantener un nivel constante de detalle en todo el diagrama.

– Intentar que todo el diagrama quede recogido en una página. Esta limitación puede ser útil para restringir el nivel de detalle; como máximo, procurar que el diagrama no presente más de quince símbolos. De lo contrario, se complica enormemente su interpretación.

– Identificar e incluir decisiones clave en el proceso.

– Intentar dibujar el diagrama siempre de arriba abajo, con extensiones hacia la derecha siem-pre que sea necesario, reservando el margen izquierdo solamente para volver hacia arriba en el proceso, o bien cuando no quede espacio en el margen derecho. En cualquier caso, siempre debe predominar la claridad para su interpretación.

– Terminar el proceso con un único output o símbolo final.

4. Identificar la actividad final y, con ello la última salida (output)

Se trata de determinar dónde termina el proceso para finalizar con el símbolo de «final».

5. Elaborar la versión final

Tras una primera elaboración completa del Diagrama de Flujo, en ocasiones, es recomendable que el equipo reflexione para detectar posibles errores u omisiones que se hayan podido come-ter y poder elaborar una versión final y definitiva del mismo.

Ventajas

Entre las ventajas que supone la utilización de esta herramienta destacan las siguientes:

• Proporcionan un esquema visual del proceso que facilita su comprensión global.

• Facilitan la comunicación.

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• Facilitan la formalización y sistematización de los procesos.

• Definen con precisión la secuencia de actividades, por lo que se eliminan falsas interpretaciones o equívocos.

• Se pueden realizar de cualquier proceso que se lleve a cabo en la organización.

Ejemplo

Una empresa de restauración elabora un Diagrama de Flujo que recoge la secuencia de acciones lle-vadas a cabo desde que el cliente presenta una reclamación sobre el servicio recibido por la empresa. Como se puede observar en la Figura 21.78, el diagrama resultante es claro y sencillo de interpretar, requisitos que debe cumplir cualquier Diagrama de Flujo.

21.3.4. El Seis Sigma

Propósito

El Seis Sigma25 es una metodología que permite la mejora continua en los procesos, en la fabricación, así como en el diseño de los productos y en la prestación de servicios.

Figura 21.77.

Símbolos del Diagrama de Flujo.

Terminador (inicio o final) Decisión Base de datos

Datos Documento Espera

Proceso alternativo Proceso o actividad Subproceso

25 La expresión Seis Sigma fue acuñada por Motorola en el año 1986 con Mikel Harry a la cabeza. Motorola se embar-có en un proceso de mejora continua que le permitió un rápido crecimiento en sus ventas y en la calidad de sus productos, hasta el punto de ser la primera compañía ganadora del Premio Malcolm Baldrige National Quality Award, en 1988. El éxito alcanzado con la aplicación de Seis Sigma en esta compañía ha sido adoptado por otras grandes empresas, como Texas Ins-truments, IBM, Kodak, General Electric, Ford, DuPont, Microsoft o American Express. Actualmente, el método está siendo fuertemente impulsado a nivel mundial por asociaciones y empresas como ASQ (American Society for Quality) y Six Sigma Academy (cuyo fundador fue Mikel Harry).

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Técnicamente «seis sigma» consiste en hablar de una proporción de errores de 3,4 por millón de oportunidades26, aunque en la práctica denota mucho más que un recuento de errores. Se basa en los principios de la Gestión de la Calidad Total (GCT), y para su implantación exitosa necesita de todos

26 Por lo general, la mayoría de las empresas operan con un nivel sigma de 3,3 que equivale a 35.000 defectos por millón de oportunidades. Sin embargo, aquellas que trabajan con nivel sigma de 6 sólo generan 3,4 defectos por millón de oportunidades.

Figura 21.78.

Diagrama de flujo para la reclamación de clientes.

Reclamación del cliente

Hojas de reclamación

Formulario rellenado por

el cliente

Trasladar al Dpto. de personal

Estudio

¿Tiene solución?

Pensar soluciones posibles

Aplicar acción preventiva

Archivar el expediente

FIN

Consultar al personal implicado

Disculparse ante el cliente

Obsequiar al cliente

NoSí

Seleccionar mejor solución

Aplicar acción correctora

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ellos, comenzando por el compromiso y liderazgo de la dirección hasta llegar a la existencia de una cultura de calidad fuerte y arraigada.

Para muchos autores, la aplicación del Seis Sigma supone una nueva forma de entender la empresa, una filosofía de gestión global, pasando de un mero recuento de defectos a determinar los procesos que realmente aportan valor añadido al cliente. Pero, en realidad, nosotros consideramos que Seis Sigma es una metodología que emplea, para conseguir sus objetivos, simultáneamente herramientas tradicionales, como por ejemplo: métodos de resolución de problemas, las famosas 7 herramientas clásicas de la calidad, QFD (Quality Function Deployment), control estadístico de procesos (gráficos de control), estudios de capacidad, métodos estadísticos más o menos complejos, equipos de mejora o círculos de calidad y la aplicación del PDCA (Plan, Do, Check, Act). El Seis Sigma interrelaciona todos estos métodos y los aplica en toda la em-presa, no sólo a un área, priorizando las actuaciones sobre aquellos procesos clave que aporten valor añadido al cliente. Se concibe, pues, como una herramienta de gestión integral de la empresa, que aplicada al diseño o a la mejora de procesos se traduce en una mejora notable de la rentabilidad y la satisfacción del cliente.

El Seis Sigma está basado en la teoría de gráficos de control ya establecida por Shewart, en los años 30, y en los postulados de gurús de la calidad como Deming, Juran y Crosby con su concepto de «cero defectos». El Seis Sigma constituye un enfoque orientado a minimizar errores y satisfacer al cliente. Una vuelta al concepto de «cero defectos». Está enfocado hacia la prevención de los defectos, identificando y eliminando procesos que no aportan valor añadido al cliente. Es decir, no sólo trata de alcanzar un producto o servicio de calidad, exento de errores, sino que busca la optimización de todos los procesos, eliminando los que resulten ineficaces dentro de la empresa.

Aplicación

El Seis Sigma es aplicable en todos los procesos de la organización y puede ser aplicado por cualquier empresa, independientemente de su tamaño, sector o área de negocio.

Implantación

La aplicación de la metodología Seis Sigma a un proceso consta de cinco etapas:

1. Definir los procesos. Hay que identificar los procesos críticos para comenzar a actuar en primer lugar sobre ellos. Posteriormente, se determinan los responsables de los procesos. Es fundamen-tal en esta fase tener muy claros los requisitos de los clientes, con lo que puede resultar muy útil la aplicación de técnicas como, por ejemplo, la casa de la calidad o QFD27.

2. Identificar, medir y cuantificar las características clave o más importantes en cada proceso, es decir, las que resultan críticas para el cliente por su influencia en el resultado final. Estas características a menudo se denominan CTQO (Critical To Quality Opportunities). Para detectar estas características o variables se pueden utilizar técnicas como el AMFE28, entre otras. En esta fase se establecen grupos de trabajo para la extracción de datos necesarios del proceso y la aplicación de las técnicas necesarias.

27 El QFD (Quality Function Deployment) o Despliegue de la Función de Calidad recuérdese que permite traducir las necesidades de los clientes en requisitos adecuados a cada proceso o producto en la empresa, desde la investigación y el desa-rrollo de producto hasta la comercialización / venta y distribución.

28 AMFE (Análisis Modal de Fallos y Efectos) es una herramienta empleada para la identificación, evaluación y preven-ción de posibles fallos y sus efectos en un producto / servicio o proceso. Esta técnica ayuda a determinar qué características son importantes y, por tanto, tienen que ser controladas.

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3. Analizar los datos extraídos, o analizar la información obtenida en el paso anterior y aplicar las herramientas de mejora adecuadas.

4. Mejorar el proceso. Después de analizar los datos, se deben buscar nuevos enfoques, aplicaciones, formas de hacer las cosas, redefinir de nuevo el proceso, utilizar técnicas estadísticas, etc. para comprobar si realmente se ha alcanzado una mejora respecto a la forma de operar anterior.

5. Realizar los controles necesarios que permitan comprobar y mantener la mejora y los resultados obtenidos.

Estos pasos se corresponden con la metodología DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Con-trol) que supone llevar a cabo el ciclo iterativo que se representa en la Figura 21.79.

Figura 21.79.

Metodología DMAIC.

Definir Medir Analizar Mejorar Control

También se lo conoce con el nombre en castellano de DMAMC (Definir, Medir, Analizar, Mejo-rar, Controlar). Este ciclo constituye un salto cualitativo importante hacia la mejora continua, pero en los casos en que se necesite diseñar un nuevo proceso o producto, o cuando para mejorar los actuales es mejor partir de cero, se puede aplicar el ciclo DFSS (Design for Six Sigma) o Diseño para Seis Sigma, que consiste en partir de los requisitos de los clientes, que es lo realmente esencial, y llevar esos requisitos hacia atrás, hasta la completa definición del producto, del proceso y de sus respectivas especificaciones. Esta metodología es la forma más eficiente de asegurar la calidad en el producto y/o servicios finales a través del diseño del producto y/o servicio y del proceso.

En general, las distintas etapas del DMAIC requieren el uso de herramientas de la calidad, como Hojas de recogida de datos, Diagrama de Pareto, Diagrama de Espina, Diagrama de Relaciones, Diagra-ma de Afinidad, Diagrama de Árbol, Diagrama Matricial, Histogramas, Diagramas de Dispersión, Grá-ficos de Control, Diagrama de Decisión, Diagrama de Flechas, Diseño de Experimentos, QFD, AMFE, etc. También está justificado el uso del Benchmarking que permite la comparación de los procesos de negocios con los de otras empresas, a fin de identificar oportunidades para mejorar el rendimiento.

Respecto a los recursos humanos, el Seis Sigma no tiene por qué necesitar la contratación de nuevos empleados para su implantación, sino que supone promover un cambio cultural dentro de la organización y poder formar a los empleados de todos los niveles en métodos, herramientas y técnicas para la mejora de la calidad.

En la implantación del Seis Sigma todas las herramientas de mejora de la calidad son conocidas en profundidad por los denominados «cinturones negros» (Black Belts), que son los responsables de la coor-

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dinación del programa Seis Sigma. Destinan todo su tiempo de trabajo a liderar los grupos de mejora y formar en las técnicas descritas a otras personas en la organización conocidos con el nombre de «cintu-rones verdes» (Green Belts), así como a definir los objetivos e informar a la dirección sobre el avance de las actividades y el logro de aquéllos. Los Green Belts, aparte de desempeñar sus tareas habituales, lideran uno o más equipos de trabajo en función de su experiencia en determinados proyectos.

Para que la implantación del Seis Sigma funcione, es necesario el compromiso de la dirección, quien debe apoyar constantemente la metodología y establecer las políticas y las estrategias convenien-tes, así como dotar de los medios y recursos necesarios para llevarla a cabo. También, resulta imprescin-dible la creación de «equipos de trabajo» que posean un enfoque integrado de todos los procesos y que conozcan y apliquen las distintas herramientas de mejora citadas anteriormente (Arranz, 2003).

El índice utilizado como medida de la calidad de un proceso o producto por Seis Sigma es el DPMO (defectos por millón de oportunidades). Este índice se calcula con la siguiente fórmula:

Total de defectosDPMO 1.000.000; Total de unidades CTQO de una unidad

o DPMO DPO 106

Si consideramos que DPU (defectos por unidad) es: Total de defectos DPU 1.000.000DPU . Entonces tenemos que DPMO Total de unidades CTQO

Muy brevemente, vamos a explicar un poco de estadística básica para comprender mejor el signi-ficado de obtención de calidad de nivel sigma seis.

En general, los procesos de fabricación tienden a seguir una distribución normal, y consideramos que un proceso es tanto más fiable cuanto más centrado está respecto a la media y cuanto más alta y estrecha sea la campana. Si aplicamos unos límites de control, concretamente un LCS (límite de control superior) a 3 a la derecha de la media y un LCI (límite de control inferior) a 3 a la izquierda de la media, un proceso sería estable cuando fluctúa dentro de estos límites y está sometido sólo a causas aleatorias.

De esta forma, el área comprendida entre los dos límites fijados supone un 99,73 % del área total y representa los productos y/o servicios conformes con las especificaciones. El área restante o fuera de los límites supone el 0,27 % del área total y representaría la «probabilidad de defecto», es decir, probabilidad de que un producto y/o servicio esté fuera de las especificaciones (Figura 21.80).

En las tablas de distribución normal encontramos la relación entre la probabilidad de defecto y la distancia Z definida como:

(x 2 X)Z , siendo: Z el «valor sigma»; X la media; la desviación típica.

La probabilidad total de defecto será la suma de la probabilidad de exceder el LCS más la de ex-ceder el LCI. Por tanto, para el cálculo del valor Z se suman ambas probabilidades.

Si se transforma la probabilidad de 0,27 % a DPM (defectos por millón) se obtienen 2.700 DPM (distante de 3,4 DPM). Pero la metodología Seis Sigma asume que la media de un proceso no es siem-

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pre constante, sino que varía debido a diferentes causas, como, por ejemplo, cambio de turno, mante-nimiento incorrecto, material empleado, etc. Dicha desviación se asume que está en torno a 1,5 de la media. Con lo cual los límites estarían situados a 4,5 de la media, como muestra la Figura 21.81, donde se observa la distribución normal desplazada.

Figura 21.80.

Distribución normal.

LCI

0,135 % 0,135 %

LCS

Z3210123

68,27 %

95,45 %

99,73 %

LCI LCS

3 31,5 1,5

4,5 4,5

Figura 21.81.

Límites de control considerando la variabilidad de la media.

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A continuación, se calculan los valores que quedan fuera de los límites de control. Para ello se consultan las tablas de la distribución normal en cualquier libro de estadística. Para los distintos valores de sigma se calculan los defectos por unidad (DPU) y los defectos por millón (DPM). Realizando los cálculos pertinentes, para un valor de sigma seis se obtiene 3,4 DPM (defectos por millón).

Por último, respecto a la duración de la implantación, casi todas las empresas que han implantado Seis Sigma coinciden en que para el desarrollo completo del programa transcurren entre 18 meses y 3 años, aunque la formación inicial que necesitan los empleados a todos los niveles para la aplicación de herramientas y metodologías para optimizar sus procesos sea de sólo algunos meses.

Ventajas

Entre los numerosos beneficios que se le atribuyen a Seis Sigma destaca el aumento de la rentabilidad, proveniente principalmente de la mejora de la calidad que incrementa la satisfacción de los clientes y de la mayor eficiencia operativa, con la consecuente reducción efectiva de costes. Otras ventajas son que permite reducir defectos, estandarizar métodos de trabajo, reducir el tiempo de comercialización de productos y servicios y comparar procesos y sistemas similares dentro de una empresa e incluso entre empresas diferentes, porque establece un sistema de medición común (Arranz, 2003).

Ejemplo29

Supongamos un proceso que aporte valor añadido al cliente, como, por ejemplo, la realización del proceso de facturación. Se selecciona una de las subfases de este proceso, por ejemplo, la elaboración de facturas para un determinado cliente. A continuación realizamos los pasos siguientes para los cálculos del Seis Sigma:

1. Determinar cuántas facturas se generan en un determinado periodo de tiempo, por ejemplo, en un año. Supongamos que generamos 3.000 facturas anuales.

2. Contabilicemos cuántas se han generado correctamente. Por ejemplo, 2.600 facturas.

3. Calculemos la probabilidad de obtener facturas correctas:

facturas correctas / facturas totales 2.600 / 3.000 0,86

4. Calculemos la probabilidad de obtener facturas incorrectas:

1 0,86 0,14

5. Indiquemos cuántas CTQO (Critical To Quality Opportunities), afectan de manera sustancial a nuestro proceso de cara al cliente. Supongamos que han sido 5.

6. Calculemos el DPO, según la fórmula siguiente:

DPO probabilidad de defecto / número de opportunities 0,14 / 5 0,028

7. Calculemos el DPMO (Defect per Million of Opportunities):

DPMO DPO 106 28.000

8. Y ahora sólo nos queda calcular el valor sigma (valor z del eje x de la distribución normal) co-rrespondiente a 28.000 defectos por millón. Aproximadamente estaría en torno a:

Z 3,42 (1,92 1,5)

29 Ejemplo extraído de Arranz (2003).

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Bibliografía básica

Galgano, A. (1995), Los 7 instrumentos de la Calidad Total. Díaz de Santos, Madrid.

Vilar, J. F. (1998), Las 7 nuevas herramientas para la mejo-ra de la calidad. Fundación Confemetal, Madrid.

Lecturas recomendadas

Arranz, C. (2003), «¿Qué es en realidad “Seis Sigma” / “Six Sigma”»?, Gestión de los Negocios, n.º 3, mayo-junio.

Marsh, J. (2000), Herramientas para la mejora continua. AENOR, Madrid.

Straker, D. (1995), A toolbook for Quality Improvement and Problem Solving. Ed. Prentice Hall, UK.

Vilar, J. F. (1997), Cómo implantar y gestionar la Calidad Total. Fundación Confemetal, Madrid.

MATERIALES DE APRENDIZAJE

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