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UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA ESCUELA DE CIENCIAS BÁSICAS TECNOLOGÍA E INGENIERÍ A Programa de Ingeniería Industrial CONTROL DE CALIDAD

Sede Nacional – José Celestino Mutis Calle 14 Sur No. 14-23, PBX: 3443700 Ext. 454 – 434. e-mail:[email protected]

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CONTROL DE CALIDAD

MÓDULO

RENÉ ALEJANDRO ALVARADO RUEDA

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA - UNAD - ESCUELA DE CIENCIAS BÁSICAS TECNOLOGÍA E INGENIERÍ A

PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL BOGOTÁ

2008



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Autor René Alejandro Alvarado Rueda Ingeniero Industrial. Especialista en Ingeniería de Producción. Magíster en Educación. Énfasis en Docencia Universi taria. Programa de Ingeniería Industrial. UNAD COMITÉ DIRECTIVO Jaime Alberto Leal Afanador Rector Gloria Herrera Sánchez Vicerrector Académico Claudia Patricia Toro Vicerrector de Desarrollo Regional y proyección Com unitaria Maribel Córdoba Guerrero Secretaria General Gustavo Velásquez Quintana Decano Escuela Ciencias Básicas Tecnología e Ingeni ería CURSO CONTROL DE CALIDAD Primera Edición @CopyRigth Universidad Nacional Abierta y a Distancia ISBN 2008 Centro Nacional de Medios para el aprendizaje



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CONTENIDO

INTRODUCCION 11

UNIDAD 1. FUNDAMENTOS DEL CONTROL DE CALIDAD 12

1. CONCEPTUALIZACIÓN Y ANTECEDENTES 13

1.1. HISTORIA DE LA CALIDAD 13

1.1.1. Calidad en la época artesanal 13

1.1.2. Calidad a partir de la época industrial 14

1.1.3. La inspección de la calidad 14

1.1.4. El control estadístico de la calidad 16

1.1.5. El aseguramiento de la calidad 18

1.1.6. La gestión de la calidad 21

1.2. DEFINICIONES DE CALIDAD 22

1.2.1. Calidad como conformidad 22

1.2.2. Calidad como satisfacción de las expectativ as del cliente 23

1.2.3. Calidad como valor con relación al precio 24

1.2.4. Calidad como excelencia 24

1.3. ÁREAS RESPONSABLES DE LA CALIDAD 28

1.4. CONTROL TOTAL DE CALIDAD 30

2. CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD 34

2.1. DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS Y PARÁMETROS 34

2.1.1. La toma de datos 34

2.1.2. La ordenación 34

2.1.3. Medidas de la tendencia central 34



4

2.1.4. Rango 37

2.1.5. Procedimiento para determinar la distribuci ón de frecuencias 38

2.2. CAPACIDAD DEL PROCESO 43

2.2.1. Capacidad del proceso 44

2.2.2. Habilidad del proceso 45

2.2.3. Habilidad del proceso con tolerancias unilat erales 47

2.2.4. Ventajas al calcular los índices de capacida d y habilidad del

proceso 48

2.3. GRÁFICOS DE CONTROL POR VARIABLES 49

2.3.1. Marco conceptual de gráficos de control 49

2.3.2. Gráficos de control x (x barra) 50

2.3.3. Gráficos de control R 55

2.4. GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS 58

2.4.1. Gráficos de control p 58

2.4.2. Gráficos de control p para muestras de tamaño variable 62

2.4.3. Gráficos de control c 64

3. MUESTREO DE ACEPTACIÓN LOTE A LOTE POR ATRIBUTOS 66

3.1. CONCEPTOS FUNDAMENTALES 66

3.2. ASPECTOS ESTADÍSTICOS 67

3.2.1. Curvas de características operativas (CO) 67

3.2.2. Determinación de curvas CO 69

3.2.3. Riesgos para el productor y para el consumid or 69

3.3. DISEÑO DEL PLAN DE MUESTREO 72

UNIDAD 2. DESARROLLO DEL CONTROL DE CALIDAD 76

4. TÉCNICAS CON DATOS NUMÉRICOS PARA MEJORAR LA CAL IDAD 77



5

4.1. DIAGRAMA DE PARETO 77

4.2. HISTOGRAMA 80

4.2.1. Cómo hacer histogramas 81

4.2.2. Cómo interpretar histogramas 83

4.3. GRÁFICOS DE CONTROL 83

4.3.1. Uso de los gráficos de control de medias y r angos 84

4.3.2. Elaboración del gráfico de control de medias y rangos 84

4.3.3. Estudio de los datos preparatorios o estudio inicial, comparados

con el rango permisible especificado 87

4.3.4. Control de la línea de producción o de servi cio 87

4.3.5. Ajuste de las líneas de control 88

5. TÉCNICAS CON DATOS NO NUMÉRICOS PARA MEJORAR LA

CALIDAD 89

5.1. REGISTRO DE NO CONFORMIDADES 89

5.2. DIAGRAMA CAUSA – EFECTO 91

5.2.1. Cómo hacer diagramas de causa – efecto 9 2

5.2.2. Estructura del diagrama de causa – efecto 92

5.2.3. Procedimiento para hacer un diagrama de caus a – efecto 92

5.2.4. Explicación del procedimiento 93

5.3. DIAGRAMA DE GANTT 95

5.3.1. El diagrama de Gantt 95

5.3.2. Técnicas de administración de proyectos 97

5.3.3. Desarrollo de un modelo de planeación por re des 98

6. COSTOS DE LA CALIDAD 101

6.1. CATEGORÍAS Y ELEMENTOS DEL COSTO DE LA CALIDAD 101



6

6.1.1. Categorías del costo de la calidad 101

6.1.2. Elementos del costo de la calidad 103

6.2. ANÁLISIS DE LOS COSTOS DE CALIDAD 104

6.2.1. Costos generados por productos defectuosos 104

6.2.2. Costos generados por inspecciones 106

6.2.3. Costo total de calidad 106

6.3. OPTIMIZACIÓN 107

6.3.1. Importancia de la curva de demanda y precio 107

6.3.2. Sensibilidad de la demanda a las variaciones de calidad 108

6.3.3. Curva de beneficios de calidad 109

BIBLIOGRAFÍA 111



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TABLA DE FIGURAS Figura 1.1. Etapas de la calidad 15 Figura 1.2. Esquema de los conceptos de calidad 25 Figura 1.3. Esquema del concepto de productividad 26

Figura 1.4. Diferentes aseveraciones sobre el conce pto de

productividad 27 Figura 1.5. Relación de eficacia, eficiencia y efec tividad 27 Figura 1.6. Diferencia entre meta de producción, re cursos

programados, producción lograda y recursos reales 28 Figura 1.7. Áreas responsables de la calidad 3 0 Figura 1.8. Proceso para lograr la calidad total 33

Figura 2.1. Datos observados de un rango 38 Figura 2.2. Distribución de frecuencias 43 Figura 2.3. Representación gráfica de la calidad d el proceso 44 Figura 2.4. Diferentes valores de C pk comparados con las especificaciones 46 Figura 2.5. Gráfico de control x en la que se muestran los promedios

de proceso y límites de control 54 Figura 2.6. Gráfico R en la que se muestran promedi os de procesos

y límites de control 57 Figura 2.7. Gráfico de control p para examinar dat os históricos y

establecer límites de control 62 Figura 3.1. Curva de característica operativa (CO), con n=100 y c=2 68

Figura 3.2. Curva de características operativas (CO ) con

α = 0.05 y β = 0.10 70



8

Figura 3.3. Curva de características operativas (CO ) con α = 0.05 y β = 0.10, LTPD = 0.08 y AQL = 0.02 72

Figura 3.4. Curva de características operativas (CO ) planes que

pasen por los puntos a y b 73

Figura 4.1. Diagrama de barras por número de situac iones 79 Figura 4.2. Diagrama de líneas por porcentaje acumu lado 80 Figura 4.3. Frecuencia por puntajes 83 Figura 5.1. Diagrama de causa- efecto 93 Figura 5.2. Diagrama de árbol 95 Figura 5.3. Diagrama de Gantt 96 Figura 5.4. Símbolos y convenciones 1 00 Figura 5.5. Red del ejemplo 100 Figura 6.1. Ciclo artesanal de la calidad 102 Figura 6.2. Ciclo industrial de la calidad 102 Figura 6.3. Costos de la calidad 106 Figura 6.4. Zonas de los costos de calidad 107

Figura 6.5. Curva de demanda y precio 108

Figura 6.6. Curva de variaciones de la calidad 109 Figura 6.7. Curva de beneficios de la calidad 110



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LISTA DE TABLAS Tabla 2.1. Datos de media aritmética 36 Tabla 2.2. Tabla de valores de K 39 Tabla 2.3. Datos para distribución de frecuencias 39

Tabla 2.4. Fronteras de clase 40 Tabla 2.5. Comportamiento de la lectura de datos 41 Tabla 2.6. Fronteras de clase. 42 Tabla 2.7. Marcas de clase 42 Tabla 2.8.Frecuencia en cada uno de los intervalos de clase 43 Tabla 2.9. Factores para convertir un rango en prom edio, R, a límites

control variables 52 Tabla 2.10. Mediciones tomadas en secuencia sobre l os resultados

de un proceso de producción (tamaño de mue stra N=20, n =5), para 53

Tabla 2.11. Mediciones tomadas en secuencia sobre l os resultados

de un proceso de producción (tamaño de mue stra N=20, n =5), para R. 56

Tabla 2.12. Registro del número de partes defectuos as y fracción

calculada de defectos en nuestras muestra s diarias de n = 200 60

Tabla 3.1. Extracto de una tabla de plan de muestre o convencional

para αααα,=0.05 y β= 0.010 71 Tabla 3.2. Cálculo de valores de Pa x 100 a partir de la gráfica de

Thorndike (plan de muestreo: n= 100 y c =2) 74 Tabla 3.3. Determinación de planes de muestreo con AQL y

LTDP especificadas αααα,=5 % y β=10 % 75 Tabla 4.1. Hoja de conteo de datos 78

x



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Tabla 4.2. Hoja de datos del diagrama de Pareto 79 Tabla 4.3. Puntuación del servicio prestado a clie ntes (X, Y e Z) 82 Tabla 4.4. Frecuencia por puntajes 82 Tabla 4.5. Coeficientes o factores para gráficos de control de

medias y rangos 85 Tabla 5.1. Reporte de rechazo 91 Tabla 5.2. Lista de actividades 97



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INTRODUCCIÓN La presente obra es fruto del esfuerzo y dedicación, escrita pensando en los estudiantes de educación a distancia, con el ánimo de brindarles un texto didáctico y fácil de abordar, siguiendo el direccionamiento de la Coordinación de Ingeniería Industrial de la UNAD. Esta obra está dividida en cinco capítulos donde en primer lugar se aborda la temática general de la conceptualización y antecedentes del tema de calidad, en segundo lugar los aspectos concernientes al control estadístico de la calidad, para posteriormente y en tercer lugar entrar al muestreo de aceptación lote a lote por atributos, en cuarto lugar se describen las técnicas para mejorar la calidad, para finalmente y en quinto lugar tratar el tema de los costos de la calidad, esperando así llenar las expectativas de los lectores ávidos por el tema.



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UNIDAD 1. FUNDAMENTOS DEL CONTROL DE CALIDAD

Introducción: En esta unidad se conceptúa y se establecen los antecedentes del control de calidad. Inicialmente se parte por definir la calidad y sus antecedentes, luego se muestran las áreas responsables de la calidad; posteriormente se dan a conocer los planteamientos del control total de calidad, así como la historia de la calidad.

Objetivo general:

• Fundamentar a los estudiantes del control de calidad con respecto a la conceptualización y antecedentes, el control estadístico de la calidad y el muestreo de aceptación lote a lote por atributos.

Objetivos específicos:

• Que el estudiante conozca acerca de los antecedentes, conceptos y desarrollo de la calidad a través del tiempo.

• Conceptualizar y definir los elementos que le permitan al estudiante

identificar la importancia de la calidad y su significado en el ámbito empresarial.

• Desarrollar capacidades en el estudiante para el uso de las técnicas del

control de la calidad, aplicándolas a casos específicos presentados a nivel de empresa, con el fin de demostrar la importancia de la aplicación de sus beneficios en el mejoramiento continuo de los procesos.

Competencias a desarrollar:

• El estudiante conoce y comprende los antecedentes, conceptos y desarrollo de la calidad.

• El estudiante describe, analiza y sustenta de manera suficiente, soluciones

a situaciones problemáticas específicas de organizaciones productivas a partir de la aplicación de técnicas de control de calidad.



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1. CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD

Para la conceptualización y antecedentes de la calidad se parte de las definiciones más comunes de calidad y se continúa con determinar cuáles son las áreas responsables de la misma, así como el control total de calidad y la historia de ésta.

1.1. HISTORIA DE LA CALIDAD Para mostrar un recorrido de la historia de la calidad se comienza con la calidad en la época artesanal hasta llegar a la gestión de la calidad; en este sentido, se comparte con Gutiérrez (1995)1, así:

1.1.1. Calidad en la época artesanal En la época artesanal los trabajadores de manufactura de la época preindustrial, como eran prácticamente labores de artesanía, tenían mucho que ver con la obra de arte. El artesano ponía todo su empeño en hacer lo mejor posible cada una de sus obras cuidando incluso que la presentación del trabajo satisficiera los gustos estéticos de la época, dado que de la perfección de su obra dependía su prestigio artesanal. El juicio acerca de la calidad del producto tenía entonces como base la relación personal que se establecía entre el artesano y el usuario. Cuando alguien necesitaba de un producto, como podría ser una herramienta o un determinado vestido o traje, exponía sus necesidades al fabricante, quien lo elaboraba de acuerdo con los requerimientos establecidos por el cliente. Como eran los trabajos “hechos a la medida”, el productor sabía de inmediato si su trabajo había dejado satisfecho al cliente o no.

1.1.2. Calidad a partir de la época industrial

1 GUTIERREZ, Mario. Administrar para la calidad. Conceptos administrativos para el control total de calidad. 2ed. Méjico: Limusa, 1995. 297p.



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La calidad a partir de la época industrial tuvo lugar con el advenimiento de la era industrial, por suerte esta situación cambió. El taller cedió su lugar a la fábrica de producción masiva, bien fuera de artículos terminados o bien de piezas que iban a ser ensambladas en una etapa posterior de producción y que, por consiguiente, eran reemplazadas. El cambió en el proceso de producción trajo consigo cambios en la organización de la empresa. Como ya no era el caso de un operario que se dedicara a la elaboración de un artículo, fue necesario introducir en las fábricas procedimientos específicos para atender la calidad de los productos fabricados en forma masiva. Dichos procedimientos han ido evolucionando, sobre todo, durante estos últimos tiempos; lo cual ha sido a su vez ocasión para que se pusieran de relieve determinados matices involucrados en el concepto de calidad. En este proceso de evolución se distinguen cuatro diferentes etapas: la primera considerada entre 1950 –1960, conocida como la etapa en la que se cuida la calidad de los productos mediante un trabajo de inspección, la segunda entre 1960 –1970, se distingue como la etapa en la que se tiene en la cuenta que la atención a la calidad exige observación del proceso a fin de mejorarlo, tercera entre 1970 –1980, es una etapa en la que, además del mejoramiento de proceso, se percibe el mejoramiento introducido; y finalmente entre 1980 –2000, es la etapa en la que la administración misma redefine su papel con el propósito de que la calidad del producto sea la estrategia a emplear para tener éxito frente a los competidores. Véase Figura 1.1.

1.1.3. La inspección de la calidad En la primera etapa de inspección, ésta coincide con el periodo en el que comienza a tener mucha importancia la producción de artículos en serie. Ante esta situación era necesario ver si el artículo, al final de la línea de producción, resultaba apto o no, para el uso para el que estaba destinado; por eso, en las fábricas se vio la conveniencia de introducir un departamento especial a cuyo cargo estuviera la tarea de inspección. A este nuevo organismo se le denomino departamento de control de calidad.



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Gestión de la calidad total

Aseguramiento de la calidad

Control de la calidad

Inspección de la calidad

1950 – 1960

1960 – 1970

1970 – 1980

1980 – 2000

I

CC

CC

AC

AC

GCT

GCTI

Figura 1.1. Etapas de la calidad

Adaptado de: MORENO-LUZÓN, María. D.; PERIS, Fernando J. y GONZÁLEZ, Tomás. Gestión de la calidad y diseño de organizaciones. Teoría y estudio de casos.Madrid: Pearson Educación, 2001. 432p.

Según Frederick W. Taylor, el iniciador de la administración científica, le corresponde a la administración definir la tarea de los operarios y especificarles el procedimiento y la relación que debe darse entre tiempos y movimientos. La tarea de control de calidad compete a los supervisores. Es ésta una de sus ocho taras específicas. G.S.Radford, en su obra The Control of Quality in Manufacturing, afirma que la inspección tiene como propósito examinar de cerca y en forma crítica el trabajo para comprobar su calidad y detectar los errores; una vez que estos han sido identificados, personas especializadas en la materia deben ponerles remedio. Lo importante es que el producto cumpla con los estándares establecidos, porque el comprador juzga la calidad de los artículos tomado como base su uniformidad, que es resultado de que el fabricante se ciña a dichas especificaciones. La inspección no sólo debe llevarse a cabo en forma visual, sino además con ayuda de instrumentos de medición. Radford propone métodos de muestreo con ayuda para llevar a cabo el control de calidad, mas no fundamenta sus métodos en la estadística; habla, además de cómo debe organizarse el departamento de inspección. El libro toca otros aspectos relacionados con la calidad; es decir, la calidad se diseña, como lo es la necesidad de que los diseñadores se involucren desde el comienzo en las actividades de calidad, la necesidad de que exista coordinación entre los diferentes departamentos y la relación que debe existir entre el mejoramiento de la calidad y la baja de costos.



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1.1.4. El control estadístico de la calidad En la segunda etapa del Los trabajos de investigación llevados a cabo, en la década de los treinta, por Bell Telephone Laboratorios fueron el origen de los que actualmente se denomina control estadístico de la calidad (Statistical Quality Control SQC) A este grupo de investigadores pertenecieron entre otros, W. A Shewhart, Harold Dodge. Harry Romig y, más tarde, G.D. Edwards y Joseph Juran, quienes con el tiempo iban a ser figuras prominentes del movimiento hacia la calidad. En 1931, W.A Shewhart- publicó su libro Economic Control of Quality of Manufactured product, que significó un avance definitivo en el movimiento hacia la calidad. El autor proporciona una definición precisa del control a efectuarse en el proceso de manufactura, desarrolla técnicas eficaces para monitorear y evaluar día a día la producción y propone diversas formas para mejorar la calidad. Shewhart fue el primero en reconocer que en toda producción industrial se da variación en el proceso. Esta variación debe ser estudiada con los principios de la probabilidad y de la estadística. Observó que no pueden producirse dos partes con las mismas especificaciones, lo cual se debe, entre otras cosas a las diferencias que se dan en la materia prima, a las diferentes habilidades de los operadores y a las condiciones en que se encuentra el equipo. Más aún, se da variación aun en las piezas producidas por un mismo operador y con la misma maquinaria. La administración debe tomar en cuenta este hecho, relacionado íntimamente con el problema de la calidad. No se trata de suprimir la variación,- esto resulta prácticamente imposible-, sino de ver qué rango de variación es aceptable sin que se originen problemas. El análisis expuesto tuvo su origen en el concepto de control estadístico de Shewhart. “Se dice que un fenómeno se controla cuando, con base en experiencias anteriores, podemos predecir, al menos dentro de ciertos límites, cómo esperamos que el fenómeno va a variar en el futuro. Esta predicción significa que podemos establecer, en forma al menos aproximada, la probabilidad con la que el fenómeno observado se va a dar dentro de ciertos límites” Teniendo en cuenta los conceptos anteriores, shewhart desarrollo técnicas y estadísticas sencillas para determinar dichos límites y gráficas de control en las que se pudieran presentar los resultados.



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Mientras Shewhart proseguía su trabajo con respecto al control del proceso, otros investigadores de la misma compañía, principalmente Harold Dodge y Harry Roming, avanzaban en la forma de llevar a cabo la práctica del muestreo, que es el segundo elemento importante del control estadístico del proceso. Las técnicas de muestreo parten del hecho de que en una producción masiva es imposible inspeccionar todos los productos, para diferenciar los buenos de los malos. De ahí la necesidad de verificar un cierto número de artículos entresacados de un mismo lote de producción, para decidir sobre esta base si el lote entero es aceptable o no. Sin embargo, esta forma de proceder incluye riesgos: debido a los defectos de unas cuantas muestras se puede rechazar todo un lote de producción de calidad aceptable, como también se puede pasar como bueno un lote que en realidad debería ser rechazado. Los investigadores, que consideraron este problema como riesgo del productor y del consumidor, desarrollaron también algunas técnicas para solventarlo. La participación de Estados Unidos en la Segunda Guerra Mundial y la necesidad de producir armamento en grandes cantidades fueron la ocasión para que se aplicaran con mayor amplitud los conceptos y las técnicas de control estadístico de la calidad. En diciembre de 1940, el Departamento de Guerra de Estados Unidos formó un comité para establecer estándares de calidad. Dicho departamento se enfrentó con el problema de determinar los niveles aceptables de calidad de las armas e instrumentos estratégicos proporcionados por diferentes proveedores. Se presentaron dos alternativas: o se daba un entrenamiento masivo a los contratistas en el uso de las gráficas del control del proceso, o bien, se desarrollaba un sistema de procedimientos de aceptación mediante un sistema de muestreo a ser aplicado por inspectores del gobierno. Se optó por esta segunda forma de proceder; y en 1942 el Departamento de Guerra estableció la sección de control de calidad, organismo en el que ocuparon puestos relevantes algunos especialistas en estadística de la Compañía Bell Telephone Laboratorios. Este grupo desarrolló pronto un conjunto de tablas de muestreo basadas en el concepto de niveles aceptables de calidad (Aceptable Quality Levels AQL). En ellas se determinaba el máximo por ciento de defectos que se podía tolerar para que la producción de un proveedor pudiera ser considerada satisfactoria. La necesidad de elaborar programas de entrenamiento en asuntos referentes al control de calidad con la cooperación de importantes universidades de Estados Unidos, fue la ocasión para que los conceptos y las técnicas de control estadístico se introdujeran en el ámbito universitario. Los estudiantes que habían tomado cursos comenzaron a integrar sociedades locales de control de calidad. Fue así como se originó la American Society for Quality Control (ASQC) y otras más.



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A finales de la década de los cuarenta, el control de la calidad era parte ya de la enseñanza académica. Sin embargo, se le consideraba únicamente desde el punto de vista estadístico y se creía que el ámbito de su aplicación se reducía, en la práctica, al departamento de manufactura y producción. Se inicia una nueva en el movimiento hacía la calidad sólo hasta el momento en que se perciben las implicaciones que el control estadístico de la calidad tiene para la administración.

1.1.5. El aseguramiento de la calidad Esta tercera etapa se caracteriza por dos hechos muy importantes: la toma de conciencia por parte de la administración del papel que le corresponde en el aseguramiento de la calidad y la implantación del nuevo concepto de control de calidad en Japón. Antes de la década de los cincuenta, la atención se había centrado en el control estadístico del proceso, ya que en esta forma era posible tomar medidas adecuadas para prevenir los defectos. Este trabajo se consideraba responsabilidad de los estadísticos. Sin embargo, era necesario que quedara asegurado el mejoramiento de la calidad logrado; lo cual significaba que había que desarrollar profesionales dedicados al problema del aseguramiento de la calidad y que, más aún, había que involucrar a todos en el logro de la calidad. Todo lo cual requería un compromiso mayor por parte de la administración. ¿Estaría dispuesta la alta gerencia a un compromiso de este género? Lo anterior implica una partida presupuestal dedicada específicamente a atender programas de calidad. ¿Estaría la administración dispuesta a hacer dicha erogación? Ciertamente se era consciente de que el producto defectuoso incidía en los costos de producción, pero ¿hasta que grado? La inversión hecha para asegurar la calidad ¿quedaría justificada por el ahorro que significaba evitar el producto defectuoso? Tales eran, en el fondo, los problemas que se planteaban al inicia de esta nueva época del desarrollo del movimiento hacia la calidad. Cuatro son ahora los autores má importantes que figuran: W. Edwards Deming, Joseph Juran, Armand Feigenbaum y Philip B. Crosby. Deming pone de relieve la responsabilidad que la alta gerencia tiene en la producción de artículos defectuosos. Juran investiga los costos de la calidad. Feigenbaum, por su parte, concibe el sistema administrativo como coordinador, en la compañía, del compromiso de todos en orden al logro de la calidad. Crosby es el promotor del movimiento denominado cero defectos.



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W. Edwards Deming ocupa un lugar preponderante en el movimiento hacia la calidad debido, sobre todo, a su planteamiento visionario de la responsabilidad de la administración y a la influencia que tuvo en el movimiento japonés hacia la calidad. Su planteamiento es el siguiente: si se mejora la calidad, disminuyen los costos. La reducción de costos juntamente con el mejoramiento de la calidad se traduce en mayor productividad. La empresa con mayor productividad es capaz de capturar un mercado cada vez mayor, lo cual le va a permitir permanecer en el mundo de los negocios conservando así las fuentes de trabajo para sus empleados. Hacer este cambio en el sistema es tarea de la alta gerencia. Dado que la alta gerencia es responsable del sistema y puesto que gran parte de los productos defectuosos se derivan del sistema mismo, la alta gerencia, y no los trabajadores, es la responsable en mayor medida (el 85%) de los productos defectuosos. Si la alta gerencia quiere cumplir con la responsabilidad que le compete en esta época de gran competitividad, debe llevar a cabo determinadas acciones (los catorce puntos de Deming) que le van a permitir hacer el cambio del sistema. El planteamiento de Deming se publico en su obra Quality. Producivity, and Competittive Position, editada en 1982. Joseph Juran, en su libro Quality Control Handbook editado en 1951, trató el tema de los costos de la calidad y de los ahorros substanciales que los administradores podían lograr si atendían inteligentemente el problema. Estos ahorros los compara el autor con el “oro de una mina” que es necesario saber explotar. Algunos costos de producción, son inevitables, pero otros se pueden suprimir. Son inevitables los relacionados con el control de la calidad. Los que se pueden suprimir son los que se relacionan con los productos defectuosos, como son el material de desecho, las horas invertidas en reparaciones, en retrabado y en atender reclamaciones, y las pérdidas financieras que resultan de clientes insatisfechos. Si se suprimieran todos estos costos invirtiendo en el mejoramiento de la calidad, se lograrían ahorros verdaderamente substanciales. Se estaría explotando el “oro contenido en la mina”.Es responsabilidad de la alta gerencia decidir qué tanto quiere invertir en este mejoramiento. Los administradores, además deben tener en cuenta que determinadas decisiones tienen consecuencias muy importantes. Por ejemplo, la inversión hecha en el diseño de la calidad de un nuevo producto va a repercutir grandemente en los costos de fabricación del producto y en la aceptación que el artículo va a tener entre los consumidores. En 1956, Armand Feigenbaum en su libro Total Quality Control, propone por primera vez el concepto control total de calidad. Su planteamiento es el siguiente: no es posible fabricar productos de alta calidad si el departamento de manufactura



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trabaja aisladamente. Para que el control de calidad sea efectivo, éste debe iniciarse con el diseño mismo del producto y terminar sólo cuando el artículo esté en manos de un consumidor satisfecho. Por consiguiente, el principio fundamental del que hay que partir es el siguiente: la calidad es trabajo de todos y de cada uno de los que intervienen en cada etapa del proceso. Diferentes departamentos deben intervenir, en mayor o menor medida dependiendo de la actividad que les es propia tanto en el control del diseño de un nuevo producto, como en el control del diseño de un nuevo producto como en el control del material que entra y en el control del producto que sale a la venta. Si no intervienen grupos interdepartamentales en todas estas actividades, se corre el riesgo de cometer errores en el proceso, que tarde o temprano van a ser causa de problemas en la línea de ensamble o, peor aún, cuando el producto esté ya en manos del consumidor. A fin de que el sistema funcione, es necesario que las compañías desarrollen matrices en las que expresen las responsabilidades que los diferentes departamentos tienen con respecto a determinadas actividades o funciones. De ahí la necesidad de construir equipos interdepartamentales que tengan como función llevar a la mesa de discusión los puntos de vista de los diferentes departamentos y asegurar el que estos puntos de vista sean tomados en cuenta en la actividad propia de cada departamento. La alta gerencia es, en último término, la responsable de la efectividad del sistema. Tanto Juran como Feigenbaum señalan la necesidad de contar con nuevos profesionales de la calidad que reúnan conocimientos estadísticos y habilidades administrativas; expertos en ingeniería de control de calidad, que sepan planear la calidad a alto nivel, coordinar las actividades de otros departamentos y empresas y de establecer estándares de calidad y proporcionar mediciones adecuadas; pero también ve cómo se comporta el producto en el mercado a fin de mejorar el diseño del producto y del proceso y competir mejor. Philip B. Crosby está ligado con la filosofía conocida como cero defectos, que se experimentó en la Martín Company, fábrica de los misiles Pershing. El hecho de haber podido entregar en Cabo Cañaveral uno de estos artefactos el 12 de diciembre de 1961 sin ningún defecto y el haber podido entregar otro en febrero de 1962 también sin ningún defecto, pero este último ya como resultado de una petición expresa de la administración a los trabajadores en este sentido, hizo caer en la cuenta a los directivos de esta compañía que cuando la administración pide perfección, ésta se da. Si no se da la perfección en un trabajo, esto se debe a que la administración o no la exige a los trabajadores no tienen la intención de darla. Dicho razonamiento permitió ver la importancia que tiene motivar a los trabajadores y hacerlos conscientes de que pueden hacer su labor sin ningún defecto.



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El programa se denominó cero defectos y se, distinguió por el énfasis que puso en hacer conscientes de la importancia del programa a quienes iban a participar en él y en motivarlos. Martín Company, pues, articuló una filosofía, según la cual el único Standard aceptable de calidad es cero defectos. Para lograr este propósito entrenó a sus trabajadores, hizo eventos especiales, estableció metas y llevó a cabo autoevaluaciones. Philip B. Crosby, quien trabajó en la compañía Martín en la década de los sesenta, divulgó esta filosofía en su libro Quality Is Free (12). A juicio de este autor es técnicamente posible lograr una excelente calidad; la cual es lo más reducible desde el punto de vista económico.

1.1.6. La gestión de la calidad En la cuarta etapa, relacionada con las dos últimas décadas, ha tenido lugar un cambio muy importante en la actitud de la alta gerencia con respecto a la calidad debido, sobre todo, al impacto que, por su calidad, precio y confiabilidad, han tenido los productos japoneses en el mercado internacional. Se trata de un cambio profundo en la forma como la administración concibe el papel que la calidad desempeña actualmente en el mundo de los negocios. Si en épocas anteriores se pensaba que la falta de calidad era perjudicial a la compañía, ahora se valora la calidad como la estrategia fundamental para alcanzar competitividad y, por consiguiente, como el valor más importante que debe presidir las actividades de la alta gerencia. La calidad no pasa a ser estrategia competitiva sólo porque se apliquen métodos estadísticos para controlar el proceso; como tampoco lo es por el hecho de que todos se comprometan a elaborar productos sin ningún defecto, pues esto de nada serviría si no hay mercado para ellos. La calidad pasa a ser estrategia de competitividad en el momento en el que la alta gerencia toma como punto de partida para su planeación estratégica los requerimientos del consumidor y la calidad de los productos de los competidores. Se trata de planear toda la actividad de la empresa, en tal forma de entregar al consumidor artículos que respondan a sus requerimientos y que tengan una calidad superior a la que ofrecen los competidores. Esto, sin embargo, implica cambios profundos en la mentalidad de los administradores, en la cultura de las organizaciones y en las estructuras de las empresas. La experiencia que las empresas japonesas han tenido en la implantación de un sistema administrativo enfocado al logro de la calidad ha contribuido en gran media a visualizar cuáles deben ser estos cambios y, por consiguiente, a comprender los pasos a dar para lograr que la calidad llegue a ser estrategia competitiva por excelencia, sintetizada en la gestión de la calidad.



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1.2. DEFINICIONES DE CALIDAD Debido a la importancia que el tema de calidad ha venido ganando en los últimos tiempos, es necesario estar al tanto que cuando se habla de calidad se debe saber exactamente a qué se está refiriendo, ya que la diversidad de propuestas existentes en la literatura especializada puede crear cierta confusión en quienes se introducen en este tema, es de anotar que se comparten los planteamientos tanto de los clásicos de la calidad, como los de Moreno y otros (2001)2, así: La clásica adecuación al uso de Juran (1974), la interesante propuesta de Garvin (1988) de calidad como simple y no analizable propiedad que aprendemos a reconocer sólo a través de la experiencia, la específica conformidad con los requerimientos de Crosby (1979), o la de Pirsig (1974) que pone en cuestión la propia definición de la calidad no es ni mente ni materia, sino una tercera entidad independiente de las dos, algo que se conoce, pero sobre lo que es difícil establecer un juicio objetivo (como para citar algunos ejemplos). También, cuando se habla de calidad no se puede precisar el objeto al que se atribuye esa cualidad, que suele estar en el producto, el servicio, el proceso, o la propia empresa y sus sistemas de gestión, en especial el sistema de gestión de la calidad como complemento del control estadístico de la calidad. Garvin (1988) y Reeves y Vendar (1994), realizan una síntesis de las definiciones del concepto en las que pueden encuadrarse, entre otras, las propuestas por los autores más conocidos como Deming. Juran, Feigenbaum o Crosby. A continuación se dan a conocer algunas aproximaciones a éstas.

1.2.1. Calidad como conformidad La calidad como conformidad con unas especificaciones es una idea que surge en el ámbito del taller y de la fábrica de manufacturas. A finales del pasado siglo y principios de éste, el objetivo de las empresas manufactureras era conseguir la producción en masa de productos iguales y sin defectos. Se busca conseguir que todas las piezas del mismo tipo sean semejantes e intercambiables. Lo substancial está en obtener una producción estándar que permita obtener piezas y productos parecidos. De esta forma la calidad equivale a la no variabilidad de procesos y productos. La calidad como conformidad coexiste en los postulados tayloristas y fordistas y su mayor logro es el control estadístico de procesos, que trata de eliminar el elevado coste de la inspección masiva (Shewhart 1931; Jurán 1951; Deming, 1989;

2 MORENO-LUZÓN, María. D.; PERIS, Fernando J. y GONZÁLEZ, Tomás. Gestión de la calidad y diseño de organizaciones. Teoría y estudio de casos. Madrid: Pearson Educación, 2001. 432p.



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Crosby, 1984; 19991). La calidad de los productos es medida a través de indicadores cuantitativos, de los cuales permiten ver la conformidad de los productos con las especificaciones diseñadas. Lo anterior se centra en un concepto útil en mercados de productos industriales, fácil de implantar y administrar, y que puede ser medido y controlado con exactitud. La aplicación de este concepto de calidad involucra incrementos de la eficiencia en aquellas partes de las organizaciones que afrontan menores grados de incertidumbre y en las que es más fácil definir especificaciones tales como: producción, facturación, servicio, entre otros. De hecho, siempre que sea posible identificar correctamente las especificaciones exigidas por el cliente, y siempre que éstas tengan un grado suficiente de estabilidad en el tiempo, hace posible la estandarización de procesos y productos. Sin embargo, la aplicación de este concepto se vuelve más problemática cuando sus defensores (Juran, Deming y Crosby, para citar algunos), insisten en que las especificaciones deben ser definidas en función de los requerimientos del cliente. Los clientes en general, no conocen las especificaciones de calidad del producto, ni se preocupan por estos aspectos tan técnicos y específicos del mismo, lo cual es especialmente cierto en los productos de gran consumo o de consumo de masas.

1.2.2. Calidad como satisfacción de las expectativa s del cliente La calidad como satisfacción de las expectativas del cliente parte de la evolución de la gestión de calidad desde una perspectiva muy centrada en la producción hasta perspectivas que integran la dimensión, se ha tenido como consecuencia el dar cada vez mayor importancia a la satisfacción de las expectativas de los clientes como eje central y principio básico de la calidad. En este sentido un producto o servicio será de calidad cuando satisfaga o exceda las expectativas del cliente. Esta definición del concepto de calidad hace necesario un conjunto de factores subjetivos de tal manera que puedan ser medidos. Los clientes ciertamente, no conocen las especificaciones que permitan juzgar la calidad de un modo objetivo; pero sí tienen expectativas y estas son susceptibles de medición, aún cuando esta medición pueda ser una cuestión difícil en muchos casos. Se trata de una definición enfocada hacia el exterior de la organización y, por tanto, va a ser especialmente sensible a los cambios del mercado. Si una empresa descubre los factores que conforman las expectativas de sus diversos clientes y es capaz de monitorizarlos, puede afirmarse que habrá adquirido las bases para una ventaja competitiva importante. Dicha organización estará en situación de



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elegir los atributos del producto o servicio sobre los que cimentará su estrategia producto-mercado.

1.2.3. Calidad como valor con relación al precio La calidad como valor con relación al precio es un pensamiento aplicable, a productos y servicios. Los autores que utilizan esta definición entienden que la noción de valor debe ser incluida en la definición de calidad. Plantean que tanto precio como calidad deben ser tenidas en cuenta en un mercado competitivo. Feigenbaum (1955) plantea que la calidad no tiene el sentido popular de lo mejor en un sentido absoluto. Representa lo mejor para cierto consumidor en función del uso actual del producto-servicio y de su mejor precio de venta. Coexiste, la calidad de un producto-servicio y de su mejor precio de venta. Es decir, la calidad de un producto no puede ser desligada de su coste y de su precio. Los modelos de comportamiento del consumidor, que explican cómo éste intenta maximizar sus utilidades, pueden ser utilizados de forma sencilla para analizar las relaciones precio-calidad. En consecuencia, un bien con diferentes calidades y diferentes precios puede ser tratado como un conjunto de diferentes bienes entre los cuales el consumidor asignará su renta según su función de unidad. En el concepto de calidad como valor, está la concepción económica de que el precio es el primer determinante en la elección del consumidor. Por ende la calidad se entiende aquí como un concepto subordinado y relativo, lo que implica que se tratará de obtener la mejor calidad posible a un precio dado. Es la concepción que subyace a la definición muy extendida. El concepto de calidad incorpora aquí, además, una serie de atributos como durabilidad, comodidad, etc.; que, junto al precio, permiten su concreción en indicadores que ayudan al establecimiento de comparaciones efectivas entre productos, servicios y experiencias de consumo distintas.

1.2.4. Calidad como excelencia La calidad como excelencia es el concepto más genérico e integrador de las formas de entender la calidad. Se puede aplicar a productos, servicios, procesos, y a la empresa en su conjunto. De hecho el término excelencia es el más comúnmente utilizado en referencia a la calidad en contextos muy diversos. Es frecuente su uso para calificar a las personas, e indica en el mismo un comportamiento ejemplar, una alta calidad humana.



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Como concepto de uso general y denotar aquello que es lo mejor posible, la calidad como excelencia es un objetivo que permite y exige incorporar el compromiso de todos los integrantes de la organización; y que, si es reconocida por el mercado, será fuente de ventaja competitiva, vía diferenciación (Garvin, 1984). Este concepto se aplica a aquellos productos y servicios que reúnen los máximos estándares de calidad en sus diferentes características. El concepto de calidad implica aquí no admitir, en la realización de cualquier tarea, todo aquello que no sea lo mejor (Juran 1951), y supone la inversión de las mejores habilidades y materiales en la realización de una tarea, para alcanzar el mejor resultado posible. Concluyentemente, un producto o un servicio son de calidad excelente cuando se aplican, en su realización, los mejores componentes y la mejor gestión y realización de los procesos. En consecuencia de lo anterior se pueden esquematizar los anteriores conceptos, tal como puede verse en la Figura 1.2.

Conformidadcon las especificaciones

del PRODUCTO(Eficiencia)

Perspectiva interna

Satisfacerexpectativasdel CLIENTE

(Eficacia)

Valor –R – PrecioPerspectiva de mercado

Excelencia

Perspectiva global(Eficiencia * Eficacia) = Efectividad

Figura 1.2. Esquema de los conceptos de calidad

Adaptado de: MORENO-LUZÓN, María. D.; PERIS, Fernando J. y GONZÁLEZ, Tomás. Gestión de la calidad y diseño de organizaciones. Teoría y estudio de casos. Madrid: Pearson Educación, 2001. 432p.

Teniendo en cuenta como punto de referencia a la empresa, se puede agrupar las diferentes definiciones de calidad, así: La perspectiva interna hace énfasis en la eficiencia. Parte del supuesto de que la empresa está ofreciendo productos y servicios que interesan al mercado y, por tanto, lo importante es elaborar el producto o prestar el servicio con una atención especial a los costes y a la productividad, respetando lo pactado con el cliente de forma táctica o explícita. Se asume aquí que si un output está elaborado eficientemente, y tiene un rendimiento igualmente eficiente, será adquirido en el mercado.



26

La perspectiva externa, posterior en el tiempo, trata de cubrir las lagunas del enfoque anterior, asumiendo que en los mercados con un alto grado de rivalidad entre competidores, fuerte ritmo de cambio tecnológico, y cambios en los gustos de los consumidores es necesario centrarse en el cliente, que es quien va a indicar qué productos y servicios necesita, con qué características y prestaciones, y a que precio. Esta perspectiva deja un segundo plano la eficiencia para poner el énfasis en la eficacia y en la satisfacción de los deseos del cliente, dejando también en un lugar secundario la satisfacción de otros grupos de influencia; es decir, los stakeholders.3 La perspectiva global abarca las dos anteriores: la empresa excelente es aquella que satisface las necesidades de todos los stakeholders relacionados con ella, y además con criterios de eficiencia. En este caso se entiende el concepto de excelencia no como estado a alcanzar, sino como una filosofía de trabajo que da lugar a un proceso dinámico de mejora en el que el objetivo es alcanzar la eficiencia y la eficacia; y por consiguiente, la efectividad considerada como el producto de las dos. Dada la importancia que representan aquí los conceptos de eficiencia y eficacia, y por ende el de efectividad, así como el de productividad; éstos se amplían a continuación en la Figura 1.3, así:

ProcesodeTransformación

Bienes

Servicios

Entrada,Inputs óInsumos

PRODUCTIVIDAD

RRRRelación Bienes

Servicios

Salida,Outputs ó

Producción

Figura 1.3. Esquema del concepto de productividad

Mientras que en la Figura 1.3., se observa claramente el concepto de productividad visto como la relación que existe entre el proceso de transformación

3 Empleados, accionistas, proveedores, otras empresas y sociedad en general.



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de bienes y servicios para la obtención de otros bienes servicios, en la Figura 1.4., se dan a conocer diferentes aseveraciones del término de productividad.

• La productividad es la Relación entre las Salidas y Entradas.

ó

• La productividad es la Relación entre las Outputs e Inputs.

ó

• La productividad es la Relación entre la Producción e Insumos.

Figura 1.4. Diferentes aseveraciones sobre el concepto de productividad

Para concluir, en la Figura 1.5., se resaltan los conceptos de eficacia, eficiencia y efectividad, donde como ya se mencionó anteriormente esta última se considera como el producto de las dos; es decir, tanto de la eficiencia como de la eficacia.

Figura 1.5. Relación de eficacia, eficiencia y efect ividad

Eficacia =

Eficiencia =

Efectividad =

Producción LogradaMeta de Producción

Recursos ProgramadosRecursos Reales

Eficacia * Eficiencia

Se tiene en cuenta aquí que mientras que la meta de producción y los recursos programadas pueden ser son obtenidos mediante estudios previos de tiempos y



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movimientos, la producción logradas y los recursos reales pueden ser tomados de reportes de producción y de minutas de producción respectivamente, tal como puede verse en la Figura 1.6.

Figura 1.6. Diferencia entre meta de producción, recursos programados, producción lograda y recursos

reales

• Meta de Producción: Cantidad de unidades a producir (resultado del estudio de tiempos y movimientos).

• Producción Lograda: Cantidad de unidades producidas (tomada de los reportes de producción).

• Recursos Programados: Tiempos programados (resultado del estudio de tiempos y movimientos) u otros recursos programados.

• Recursos Reales: Tiempos realmente consumidos (tomados de las “minutas” de producción) u otros recursos programados.

1.3. ÁREAS RESPONSABLES DE LA CALIDAD Teniendo en cuenta que la calidad es algo con lo que la organización en su totalidad debe estar relacionada, la administración de ésta es objeto de estudios más profundos. Este hecho incluye la mejora continua, la prevención de defectos, los enfoques de calidad total y la calidad japonesa. Tal como quedó establecido en la sección anterior, el término calidad se utiliza en una amplia variedad de formas diferentes; no existe una definición clara de ésta, a menos que sea vista desde las dimensiones del concepto de calidad; es decir, desde el punto de vista del comprador, la calidad con frecuencia se asocia a su valor, utilidad o incluso al precio; desde el punto de vista del productor, la calidad se asocia con el diseño y la producción de un producto para satisfacer la necesidad del cliente. Así las cosas, los productores deben esforzarse continuamente para mejorar la calidad, esto es, realizar un mejor trabajo para satisfacer las necesidades del cliente y reducir la variabilidad en todos los procesos. La mejora continua es un proceso que nunca termina y se estima con conocimiento y resolución de problemas. Conforme los productores cumplen mejor las expectativas de los clientes, y conforme se tiene disponible una mejor tecnología, la calidad se puede mejorar continuamente.



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De acuerdo con Juran y otros autores versados sobre el tema, como es el caso de Schroeder (1994)4, la calidad incluye las siguientes cinco características:

• Tecnológicas (por ejemplo, resistencia y dureza) • Psicológicas, (por ejemplo, sabor, belleza, posición relativa) • Orientadas en tiempo (por ejemplo, confiabilidad y servicio) • Contractuales (por ejemplo, estipulación de la garantía) • Éticas (por ejemplo, cortesía del personal de ventas, honestidad)

La calidad para un producto manufacturado se puede definir principalmente por las características tecnológicas contractuales y orientadas en tiempo, mientras un producto de servicio puede incluir todas las características mencionadas anteriormente. En este sentido, las áreas responsables de la calidad requieren una interacción continua entre el consumidor, operaciones y otras áreas de la organización. En la Figura 1.7., se muestra cómo estas interacciones tienen lugar en las áreas responsables de la calidad. El cliente especifica las necesidades, por lo regular a través de la función de la mercadotecnia. Estas necesidades son o están expresadas directamente por el cliente, o descubiertas a través de un proceso de investigación de mercados. La ingeniería, a su vez, diseña un producto para satisfacer esas necesidades o trabaja junto con el cliente en las modificaciones de diseño que se adaptarán de acuerdo con las capacidades de producción.

4 SCHROEDER, Roger. Administración de operaciones. Toma de decisiones en la función de operaciones. 3ed. Méjico: McGraw-Hill, 1994. 855p.



30

Figura 1.7. Áreas responsables de la calidad

CLIENTEEspecifica las necesidades de calidad.Redefine las necesidades para fijar las

capacidades de operaciones.

MERCADOTECNIAInterpreta las necesidades del cliente.Trabaja con el cliente en el diseño del

producto para fijar las operaciones.

INGENIERÍADefine el concepto de diseño.Prepara las especificaciones.

Define características de calidad.

OPERACIONESFabrica el producto

o servicio.

CONTROL DE CALIDAD

Planea y monitorea la calidad.

Necesidades

Interpretación de la necesidades

Especificaciones

Adaptado de: SCHROEDER, Roger. Administración de operaciones. Toma de decisiones en la función de operaciones.3ed. Méjico: McGraw-Hill, 1994. 855p.

Una vez que se ha terminado el concepto de diseño y las especificaciones, queda establecida la calidad de diseño. La ingeniería debe entonces trabajar junto con operaciones para producir el producto especificado o, si se encuentran dificultades, modificar las especificaciones. Operaciones debe asegurarse continuamente de que el producto se esté fabricando conforme a lo especificado, y esto se logra insistiendo en la calidad de conformidad con las especificaciones del producto o servicio. Esto generalmente se realiza mediante la capacitación, supervisión, mantenimiento de maquinaria y equipo e inspección apropiadas. Además, para cumplir con las especificaciones, operaciones debe esforzarse por reducir la variación de sus procesos y productos en el tiempo. De esta forma se lleva a cabo la mejora continua.

1.4. CONTROL TOTAL DE CALIDAD Para iniciar el proceso de control total de calidad en primer lugar, es de recalcar que las autoridades de los niveles superiores deben establecer una política de calidad; vale decir, la alta dirección. Ésta a su vez, debe derivarse de una estrategia corporativa. En segundo lugar, después de considerar los factores estratégicos, la gerencia de alto nivel debe fijar una política de calidad. El comportamiento de calidad total significa entender quién, cuáles son los requerimientos y satisfacer esos requerimientos sin error, a tiempo y durante todo el tiempo.



31

Los enunciados de la política deben continuarse con objetivos de calidad establecidos sobre bases periódicas, generalmente anuales. Si la compañía tiene un sistema de Administración Por Objetivos (MBO - Management By Objetives), los objetivos de calidad deben incorporarse en éste. Los objetivos de la calidad deben aparecer no únicamente en los enunciados de MBO del administrador de la calidad, sino en los enunciados de cada gerente relacionado con la calidad, por ejemplo, operaciones, mercadotecnia, ingeniería y servicio en campo, etc. Para mencionar algunos se citan los siguientes ejemplos de objetivos de la calidad:

• Aumentar el nivel de calidad de salida a 99.999% (10 defectos en un millón de unidades) medido mediante procedimientos de muestreo.

• Asegurarse de que todos los gerentes reciban un curso de capacitación de 5 días sobre aseguramiento de la calidad.

• Formar círculos de control de calidad de trabajadores y asesores para reunirse semanalmente, con objeto de identificar las causas de una baja de calidad y tomar la acción correctiva apropiada.

• Una vez que se han formulado los objetivos y se han asignado a gerentes específicos, estos últimos proporcionarán los recursos a corto plazo para mejorar la calidad y llevar a cabo la política de calidad de la compañía.

Por otra parte, conjuntamente con la política y los objetivos, la estructura organizacional es uno de los asuntos que deben decidirse como parte de la administración de la calidad. Si la calidad debe reportar a manufactura o no da lugar a grandes controversias. Aquellos que argumentan una función de calidad separada reportando al gerente, afirman que la calidad debe ser independiente para evitar el comprometerla con el esfuerzo para satisfacer los programas o reducir costos. Este punto de vista ha sido especialmente fuerte en compañías que trabajan para el gobierno. En algunos casos, el gobierno insiste en que la calidad debe ser organizada en forma separada para proteger los intereses del gobierno como cliente (en la actualidad en Colombia quien viene adelantando esta labor es Acción Social de la Presidencia de la República). Reiterando, aquellos que argumentan que la calidad debe depender de manufactura puntualizan que ésta no se puede inspeccionar en un producto o servicio y que la calidad requiere una coordinación estrecha con la fuerza de trabajo, compras y todas las fases de la operación. Sostienen que el gerente de manufactura es la persona indicada para coordinar el trabajo del departamento de calidad y todos los otros departamentos dentro de manufactura que afecta la calidad.



32

En años recientes, en la medida que se ha desarrollado el concepto de calidad total, el arreglo organizacional en uso se ha hecho menos importante. Utilizando el concepto de calidad total, el departamento de calidad se percibe como el coordinador organizacional de todos los otros departamentos que afectan a la calidad: manufactura, compras, mercadotecnia e ingeniería. Bajo un programa de calidad total. Cada departamento debe identificar su papel exacto en cuanto a la calidad se refiere y debe establecer objetivos para mantener aceptable la calidad de diseño y comportamiento. El concepto de la calidad total requiere entonces, que el departamento de calidad y fábrica invierta más tiempo en la planeación y menos en la inspección y control. Un enfoque de calidad total subraya la prevención de defectos y reconoce el papel de todas las áreas de la organización para lograr los objetivos de la calidad. De hecho, la prevención no es algo que pueda llevar a cabo cualquier departamento debido a que requiere la atención sobre las relaciones del proveedor (compras), capacitación (personal), diseño (ingeniería) necesidades del cliente (mercadotecnia) y fabricación del producto (operaciones). Se requiere un enfoque de sistemas total que abarque la organización por completo. En este caso, el departamento de calidad no es responsable de todos. El departamento de calidad sirve en su papel de coordinador para asegurar que cada uno contribuya a los objetivos de calidad. En consecuencia, la falta de un concepto de calidad total se puede ver todos los días en la industria. Al descubrir un problema de calidad, el gerente general con frecuencia toma en sus manos el control de calidad para identificar el problema. En realidad, el control de calidad puede hacer poco, dado que el problema fue ocasionado en primer lugar por ingeniería, manufactura o mercadotecnia. Es un error llamar a la mayoría de los problemas como problemas de calidad; deben llamarse por los nombres de los departamentos que los ocasionaron. Es de aclarar que cada una de estas áreas responsables de la calidad fue explicada en la sección anterior. Por lo tanto, no es simple reconocer la importancia del control de calidad total; sino que, se debe poner en ejecución un programa positivo a través de toda la organización. El programa debe especificar cómo serán organizados los esfuerzos de la calidad total, cómo pueden los individuos estar conscientes de su papel en la calidad y cómo se deben medir los resultados del enfoque de calidad total, razón por la que el enfoque de Deming es el más empleado. Para ilustrar los conceptos anteriores, a continuación se esquematiza la forma que tiene lugar la aplicación de éstos en la Figura 1.8. Es de resaltar que las técnicas sugeridas como son el costo de la calidad, estudios de pérdidas, medición, diagrama de causa – efecto, diagrama de Pareto; y los análisis estadísticos como gráficos de control, muestreo e inspección, se verán en más adelante en los capítulos sucedentes.



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Estrategia y calidad

Aclaración del tema de calidad, un objetivo de las operaciones

Factores que afectan la calidad:

•Administración•Empleados•Instalaciones, procesos y equipos•Materiales•Vendedores

Figura 1.8. Proceso para lograr la calidad total

Comprensión de las relaciones entre los factores que afectan la calidad y desempeño de la calidad:

•Percepciones del cliente•Resultados que se esperan de la calidad•Factores que afectan la calidad

Análisis: la base para el continuo mejoramiento, la gestión y el aseguramiento de la calidad y su control:

•Diagnóstico orientado hacia la calidad total: Costo de la calidad, estudios de pérdidas, medición, diagrama de causa –efecto, diagrama de Pareto.•Análisis estadístico: Gráficos de control, muestreo e inspección

Acciones para mejorar y asegurar el apego a los objetivos:

•Enfoques iniciados por la administración•Comportamiento y calidad

Resultados: Consistencia con la calidad de todos los productos y servicios en concordancia con la

posición estratégica deseada

Adaptado de: ADAM, Everett y EBERT, Ronald. Administración de la producción y las operaciones.4ed. Méjico: Prentice-Hall, 1991. 739p.



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Para el estudio del control estadístico de la calidad es necesario conocer acerca del papel que juega la distribución de frecuencias y parámetros en el mismo, la capacidad del proceso para medir la variación de éstos; y de hecho, los gráficos de control por variables y atributos, entre otros de los muchos autores que han trabajado el tema, se acompañan los esbozados por Tabla (1998)5, así:

2.1. DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS Y PARÁMETROS Para realizar la distribución de frecuencias y parámetros, es necesario conocer algunos conceptos como la toma de datos, la ordenación, las medidas de tendencia central, a saber: la media aritmética, la mediana y la moda, así como el rango.

2.1.1. La toma de datos La toma de datos es la obtención de las lecturas de características variables que de alguna manera se obtienen para conocer el estado del proceso y que no han sido ordenadas numéricamente.

2.1.2. La ordenación La ordenación es una colección de datos numéricos, anotados en forma creciente o decreciente en magnitud.

2.1.3. Medidas de la tendencia central Se definen tres de ellas a continuación como son: la media aritmética, la mediana y la moda.

5 TABLA, Guillermo. Guía para implantar la norma ISO 9000 para empresas de todos tipos y tamaños. México: McGraw-Hill, 1998. 387p.



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Media aritmética. La media aritmética de un conjunto de datos es un valor típico y representativo del mismo, que al tender a situarse en el centro de los valores obtenidos y ordenados, indica cuál es la posición del centro aritmético de los datos proporcionados.

• La media aritmética se representa de la siguiente manera:

nxxxx

xn++++= ...321

• Que también puede ser:

n

xx

n

ii∑

== 1

Donde:

• x = Media aritmética • x1, x2, x3, ... , xn = Datos variables medidos • n = Número de datos medidos

A manera de ejemplo:

6

232723254240 +++++=x

= 6

180

= 30

• Si las mismas lecturas se presentan más de una vez, la representación de

la media aritmética es:

ffff

xfxfxfxfx

k

kk

++++++++

=...

...

321

332211



36

• O de la misma manera:

∑=

∑== k

ii

i

k

ii

f

xfx

1

1

Donde:

• x = Media aritmética • x1, x2, x3, ... , xk = Datos medidos • f1, f2, f3, ... , fk = Frecuencia de los datos medidos

• n = ∑=

k

iif

1 = Frecuencia total, es decir el número total de datos

A manera de ejemplo véanse los datos de la Tabla 2.1.

• Si las mismas lecturas se presentan más de una vez, la representación de la media aritmética es:

∑=

∑== k

ii

i

k

ii

f

xfx

1

1

122

3100=x

Item f k x k f k x k

1 5 34 1702 4 21 843 20 14 2804 31 52 1612

5 47 12 5646 15 26 390

122 3100

Tabla 2.1. Datos de media aritmética

=n =∑=

k

ikkxf

1



37

= 25.41

Mediana. La mediana es una colección de datos ordenados en magnitud, donde la mediana es el valor medio, si la cantidad de datos es non o la media aritmética de dos valores medios si la cantidad de datos es par. A manera de ejemplo, si la cantidad de datos es impar:

• 1, 3, 4, 5, 7, 9, 13, 14, 18, la mediana es el número 7.

A manera de ejemplo, si la cantidad de datos es par:

• 4, 5, 6, 10, 13, 16, 17,18, su mediana se calcula de la siguiente manera:

( )13102

1 +=M

= 11.5

Geométricamente, la mediana es el valor xk que corresponde a la vertical que divide un histograma en dos partes de igual área. Moda. La moda de una serie de números, es aquel valor que en los datos se presenta con la mayor frecuencia, es decir es el valor más común. La moda puede no existir y cuando existe, puede no ser única. A manera de ejemplo:

• El conjunto de datos 3, 8, 10, 12, 12, 12, 12, 17, 19, 21, 23, tiene un valor de moda de 12.

• El conjunto de datos 3, 8, 10, 12, 17, 19, 21, 23 no tiene un valor de moda.

• El conjunto de datos 5, 8, 11, 11, 11, 15, 17, 19, 19, 19, tiene dos valores

de moda que son 11 y 19, llamándose bimodal.

2.1.4. Rango El rango se define como la diferencia que hay entre el valor mayor y el valor menor, obtenidos en un conjunto de datos. La media aritmética o promedio se usa como medida de la tendencia central; sin embargo, es necesario establecer indicadores que muestren la variabilidad de los



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datos. Tales indicadores se conocen como medidas de dispersión o de variación y su medición se realiza calculando el rango de los datos, así:

VVxxRango mMmenormayor −=−=

El rango es una medida de variación que proporciona la amplitud dentro de la que se encuentran la totalidad de los datos. A manera de ejemplo obsérvese la Figura 2.1.

2.1.5. Procedimiento para determinar la distribuci ón de frecuencias Para determinar la distribución de frecuencias, se deben seguir los siguientes cinco pasos, así: Paso 1 . Se calcula el rango de los datos medidos.

• Rango

VVRango mM−=

Paso 2. Se calcula la amplitud de clase, que es la cantidad propuesta de barras que tendrá el histograma; así:

Figura 2.1. Datos observados dentro de un rango

0

0,5

1

1,5

2

2,5

0 5 10 15 20 25 30

Número observado

Núm

ero

que

se re

pite

y



39

• Amplitud de clase

k

RA =

Donde:

• A = Amplitud de clase • R = Rango de datos medidos • k = Valor que depende del número de datos o de muestras n y de la

cantidad de barras en el histograma que se pretende tener.

En función del valor de los números decimales que dé como resultado la relación anterior; se debe elevar hacia el siguiente número que tenga la misma cantidad de decimales que los datos originales, por lo que se calcula A, tal como puede verse en la Tabla 2.2.

A manera de ejemplo, si se tiene un conjunto de 9 datos como el que se muestra en la Tabla 2.3., expresados en milésimas, para calcular la amplitud de los intervalos se procede de la siguiente manera:

• Amplitud de clase:

k

RA =

( )

5

348.5023.9 −=

7,421 5,348 5,3249,023 4,528 8,5978,642 7,568 6,541

Tabla 2.3. Datos para distribución de frecuencias

n kmenor a 50 de 5 a 7de 50 a 100 de 6 a 10

de 100 a 250 de 7 a 12250 ó más de 10 a 20

Tabla 2.2. Tabla de valores de k

Adaptado de: TABLA, Guillermo. Guía para implantar la norma ISO 9000 para empresas de todos tipos y tamaños. México: McGraw-Hill, 1998. 387p.



40

= 0.735

Paso 3. Se obtienen las fronteras de clase: para hacerlo, se requiere de una frontera inicial, que se calcula de la siguiente manera:

• Fronteras de clase

( ) uVx menor 5.0* −=

Donde:

• x* = Es el valor de la frontera inferior para el histograma • Vmenor = Es el valor menor de los datos medidos • u = Valor de la unidad de lo que esté midiendo

Posteriormente, a partir del valor de x* se le va sumando los valores de A (amplitud de clase) para definir los intervalos en los que se integran las frecuencias de cada uno de los valores de x para completar el histograma, como se ilustra en la Tabla 2.4.

Paso 4. Se calcula la marca de clase, mediante el cálculo del punto medio de cada intervalo, usando la siguiente fórmula:

• Marcas de clase

2

SuperiorFronteraInferiorFronteraM mm

i

+=

Donde:

• Mi = Marca de clase en cada intervalo m • Frontera Inferior m = Frontera inferior del intervalo m

Intervalo ( i ) Frontera inferior ( i ) Frontera inferior ( i )

1 x* x* + A2 x* + A x* + 3A3 x* + 2A x* + 2A… … …N x* + (n-1)A x* + (n)A

Tabla 2.4. Fronteras de clase




41

• Frontera Superiorm = Frontera superior del intervalo m • m = Intervalo del histograma; m = 1, 2, 3,…, r

Paso 5. Se elabora la distribución de frecuencia, anotando en la escala la frecuencia con la que en los datos iniciales se van presentando en cada intervalo. Se debe tener cuidado de asegurar que la frecuencia total no sea diferente a la suma de los datos. A manera de ejemplo, se desea analizar el comportamiento del torque de los tornillos que sujetan la cubierta a la base de una pieza; se tienen 30 lecturas que se han tomado como muestra del lote de productos. Los datos se encuentran en la Tabla 2.5., se requiere conocer su histograma para revisar su comportamiento. A continuación se muestra como desarrollarlo; así:

• Rango:

VVRango mM−=

= 3747 – 1806

= 1941

• Amplitud de clase: como n = 30, se selecciona k = 5:

k

RA =

2.3885

1941==

≈ 389

2371 1806 2852 2257 2883 23282904 2349 2715 2950 2476 33803157 2841 3208 2552 3059 27432840 2924 1921 3185 2682 27962613 3747 2284 3588 2105 2449

3747 1806 1941

Tabla 2.5. Comportamiento de la lectura de datos

389

=V m=V M =Rango

=A



42

• Fronteras de clase: en este caso, u = 1, que es la unidad mínima de medida, por lo que:

( ) uVx menor 5.0* −=

)1)(5.0(1806−= = 1805.5

En consecuencia tenemos que las fronteras de clase son las que aparecen en la Tabla 2.6., así:

• Marcas de clase:

2

SuperiorFronteraInferiorFronteraM mm

i

+=

Para m1, se tiene que:

( )2

5.21945.18051

+=m

= 2000

En consecuencia tenemos que las marcas de clase son las que aparecen en la Tabla 2.7., así:

m i M i

1 20002 23893 27784 31675 3556

Tabla 2.7. Marcas de clase

Intervalo ( i ) Frontera ( i ) Frontera ( i )

1 x* 1805,52 x*+ A 2194,53 x*+ 2A 2583,54 x*+ 3A 2972,5

5 x*+ 4A 3361,5

6 x*+ 5A 3750,5

Tabla 2.6. Fronteras de clase



43

Con estos valores de fronteras y marcas de clase, se procede a integrar los valores reales encontrados en la muestra para determinar la frecuencia en cada uno de los intervalos de clase que se calcularon anteriormente y que se muestran enseguida en la Tabla 2.8., así:

Finalmente, a continuación se elabora la distribución de frecuencias como se ve en la Figura 2.2.

2.2. CAPACIDAD DEL PROCESO Las técnicas estadísticas permiten evaluar la variación que tienen los procesos medidos, para después compararlos con las especificaciones o normas establecidas. La variación se puede conocer con el análisis estadístico de la capacidad y habilidad de los procesos cuando se cumplen con tales especificaciones. Los índices que se pueden calcular para evaluar estas características son la capacidad y la habilidad de un proceso.

Figura 2.2. Distribución de frecuencias

0

2

4

68

10

12

14

2000 2389 2778 3167 3556

Marcas de clase

frecu

enci

a

Serie1

Intervalo Marca de clase frecuenciam i F inf F sup M i f i

1 1805,5 2194,5 2000 32 2194,5 2583,5 2389 83 2583,5 2972,5 2778 124 2972,5 3361,5 3167 45 3361,5 3750,5 3556 3

FronteraTabla 2.8. Frecuencia en cada uno de los intervalos de clase



44

2.2.1. Capacidad del proceso El parámetro conocido como Cp indica la capacidad que tiene un proceso para cumplir con las especificaciones o normas; este valor relaciona la dispersión real del proceso en estudio comparado con respecto a las especificaciones o normas. Para una mejor ilustración véase la Figura 2.3.

LSELIE

x

Figura 2.3. Representación gráfica de la capacidad del proceso

La fórmula para su cálculo es:

6s

LIELSEprocesodelrealVariación

permitidaodaespecificaVariaciónCp

−==

Donde :

• Cp = Capacidad del proceso • LSE = Límite Superior de Especificación • LIE = Límite Inferior de Especificación • s = Desviación estándar muestral



45

2.2.2. Habilidad del proceso Representa la variación del proceso comparada con los límites de especificación en sus condiciones más críticas. Esta descrita como la distancia existe entre el uso de promedio del proceso medido y los límites. Para calcular la habilidad del proceso se requieren las siguientes fórmulas:

sxLSE

Z−

=sup

s

LIExZ

−=

inf

Entonces:

3minZ

Cpk=

En donde:

• Zsup = Valor de la variación estandarizada en términos de las desviaciones

estándar, en comparación con el límite superior de especificación. • Zinf = Valor de la variación estandarizada en términos de las desviaciones

estándar, en comparación con el límite inferior de especificaciones. • Zmin = Valor menor entre los resultados calculados de Z. • x = Promedio calculo de la muestra. • Cpk = Habilidad del proceso.

En primer lugar, se calculan los dos valores de Z, se elige el valor menor entre los dos (incluyendo los valores negativos, entre mayor sea el número negativo éste se toma como Z menor); posteriormente se divide entre la cantidad seleccionada de desviaciones estándar que se requiere analizar para encontrar el valor de Cpk.

En segundo lugar, para tener la seguridad de que se tiene controlado el proceso, los valores de Cp y de Cpk deben ser mayores que 1.33, lo cual quiere decir que se tiene al menos una desviación estándar entre el límite de especificación y la orilla de la curva del proceso real a la cantidad de desviaciones estándar calculadas. En tercer lugar, en este análisis, si se tienen valores más altos de la capacidad y habilidad del proceso, éste está más controlado. Para entender el comportamiento



46

del proceso de transformación, es necesario que se tengan las siguientes condiciones:

a) El histograma debe tener un comportamiento normal, esto es que se tenga una tendencia central y una dispersión de los datos semejantes a cada lado de la tendencia central.

b) El histograma debe ser unimodal. Enseguida se muestran las condiciones de los diferentes valores de la habilidad del proceso Cpk. Véase Figura 2.4. Cpk = Cp > 1. En esta condición, el valor del promedio del proceso está ubicado en el valor de la tolerancia especificada y la variación es menor al total.

−−=

s

LIExós

xLSECpk

33min

Figura 2.4. Diferentes valores de Cpk comparados con las especificaciones

Cpk > 1:

• Proceso controlado dentro de los límites de especificación y con una variación pequeña con respecto a lo permitido; ó,

• Proceso controlado dentro de los límites de especificación, con una variación mayor a la anterior; ó,

• Proceso controlado en donde la “orilla” de la variación del proceso calculado a ± 3σ (3s), coincide con el límite inferior de especificación.

Cpk = 1. Proceso controlado en donde la “orilla” de la variación del proceso calculado a ± 3σ (3s), coincide con el límite superior de especificación.



47

Cpk < 1:

• Proceso fuera de control; parte de su variación calculada a ± 3σ (3s), está fuera de las especificaciones, en el lado del límite superior de especificación.

Cpk = 0. Proceso fuera de control; su promedio coincide con el límite superior de especificación.

Cpk < 0 (Negativo):

• Proceso fuera de control; su promedio está fuera del límite superior de especificación; ó,

• Proceso fuera de control; su promedio está fuera del límite inferior de especificación.

2.2.3. Habilidad del proceso con tolerancias unilat erales En el caso de una tolerancia unilateral, el valor de Cp no tiene sentido puesto qué sólo hay un límite de especificación, ya sea el superior, como lo es una especificación de rugosidad máxima; así también, se puede tener un sólo límite de especificación que es el mínimo que debe cumplir el elemento a medir, como ejemplos se pueden citar: un porcentaje mínimo de concentración en una solución, una tensión mínima a cumplir, etcétera. Para su cálculo, se tienen las siguientes condiciones:

a) Cuando la especificación establece un máximo:

sxLE

Z−

=

b) Cuando la especificación establece un mínimo:

s

LExZ

−=

Por lo que:

3Z

Cpk=



48

Donde:

• Z = Distancia al límite de especificación • LE = Límite de Especificación • x = Valor promedio del proceso • s = Desviación estándar muestral • Cpk = Habilidad del proceso.

Siempre que existan cambios en el proceso que se está midiendo, se pueden provocar también cambios de Cp y de Cpk, se puede provocar por cambios en de condiciones de medio ambiente, cambios en la metodología, sustitución de personal capacitado por no capacitado etc. Para controlar el proceso, es necesario que se analicen las causas que provocan la variación y que por consecuencia, se realicen las acciones tanto correctivas como preventivas para su control estadístico. Un medio para lograr el control a través del tiempo, es el control estadístico del proceso llevado mediante gráficos de control tanto por variables, como por atributos, como se verá enseguida en las secciones 2.3., y 2.4.

2.2.4. Ventajas al calcular los índices de capacida d y habilidad del proceso

Los estudios de capacidad y habilidad de los procesos permiten conocer su comportamiento tanto en las operaciones en particular, como en los procesos productivos completos. Lo anterior se puede llevar a cabo, calculando la dispersión del proceso y la comparación de éste contra las especificaciones o normas, así las cosas tenemos que:

a. Se puede diagnosticar si una operación en particular o un proceso completo puede proporcionar resultados libres de defectos, esto es, totalmente dentro de especificaciones, en condiciones normales de operación.

b. Proporcionan una base para diagnosticar el comportamiento, ya sea normal o anormal, que esté centrado o no, también variaciones excesivas con respecto a la especificación; se pueden relacionar con causas específicas para atacarlas y cumplir con los requisitos para lograr una mejora continua.

c. Pronostican el comportamiento de las operaciones y los procesos completos, que permiten establecer un sistema preventivo para asegurar la calidad de los resultados.



49

2.3. GRÁFICOS DE CONTROL POR VARIABLES Para el estudio de los gráficos de control por variables es de tener en cuenta que las variaciones que ocurren en un proceso de producción caen en dos amplias categorías: variaciones aleatorias y variaciones con causas asignables. Las variaciones aleatorias pueden tener un complejo de causa real menor, ninguna de las cuales es responsable por la variación total. Estas variaciones ocurren en forma aleatoria y es muy poco lo que se puede hacer al respecto dado el proceso en que ocurren. Por otra parte, las variaciones con causas asignables son relativamente grandes y pueden rastrearse hasta su origen. En este sentido, se tienen en cuenta los aspectos destacados por Buffa y Sarín (1992)6. En general, las causas asignables son resultado de:

• Diferencias entre los trabajadores • Diferencias entre las máquinas • Diferencias entre materiales • Diferencias debidas a la interacción entre cualesquiera dos o tres de las

causas anteriores. Puede desarrollarse entonces, un conjunto parecido de causas asignables para cualquier proceso. Se tiene que cuando un proceso se encuentra en un estado de control estadístico las variaciones que ocurren en el número de defectos, la magnitud de una dimensión, la composición química, el peso y otras parecidas que se deben solamente a una variación aleatoria normal. Por lo tanto, con los gráficos de control se establecen estándares de variación normal esperada debido a causas aleatorias. De esta forma, cuando las variaciones debidas a una o más causas asignables se trasladan, de inmediato indican que algún componente básico ha cambiado. Entonces no es posible investigar para encontrar la causa asignable y corregirla. En consecuencia, estos mecanismos de control estadístico son los que se conocen como gráficos de control.

2.3.1. Marco conceptual de gráficos de control Si se toma un conjunto de medidas en secuencia, los datos pueden acomodarse como una distribución y calcular la medida y la desviación estándar. Si se tiene entendido que los datos provienen de una distribución normal de población, pueden establecerse estimados precisos, respecto a la probabilidad de ocurrencia asociada con las medidas. Dada en unidades de desviación estándar como sigue:

6 BUFFA, Elwood y SARIN, Rakesh. Administración de la producción y de las operaciones. Méjico: Limusa, 1992. 939p.



50

• 68.26 por ciento de los valores normalmente caen dentro de µ ± 1σ • 95.45 por ciento de los valores normalmente caen dentro de µ ± 2σ • 99.73 por ciento de los valores normalmente caen dentro de µ ± 3σ

Estos valores porcentuales representan el área bajo la curva normal entre los límites dados; por lo tanto, indican la probabilidad de ocurrencia para los valores que provienen de la distribución normal que generó las mediciones. En este sentido la tolerancia (considerada como las desviaciones estándar que se estarían dispuestas a aceptar) natural se basarán en información de la muestra. Para tal efecto se utiliza la siguiente notación:

• µ = Medida de la población (parámetro) • x= Medida de una muestra obtenida de la población (estadística) • σ = Desviación estándar de la población (parámetro) • s = Desviación estándar de una muestra obtenida de la población

(estadística) Dado que debe usarse información de la muestra para estimar las medias y las desviaciones estándar de la población, la tolerancia natural de un proceso se estima sustituyendo

xsx 3+ en las estadísticas de la muestra.

En los gráficos de control generalmente se utilizan dos tipos básicos con algunas variantes: gráficos de control por variables y gráficos de control por atributos. Los gráficos de control por variables serán abordados a continuación mientras que los gráficos de control por atributos serán abordados en la siguiente sección. Los gráficos de control por variables son utilizados cuando el parámetro basado en el control es alguna medida de una variable, tal como la dimensión de una parte, el control para realización de un trabajo y otras. Los gráficos de control por variables pueden basarse en mediciones individuales, valores de la media de muestras pequeñas, valores de la variación de mediciones de variabilidad.

2.3.2. Gráficos de control x (x barra) Para construir gráficos de control por variables x , existen varias cuestiones que deben resolverse como el tamaño de la muestra, establecimientos de estándares para promedio del proceso y límites de control, además de los procedimientos prácticos para reducir los cálculos requeridos. Tamaño de la muestra. Para establecer el tamaño de la muestra se tiene en cuenta que los tamaños de las muestras son generalmente reducidos por razones tales como:



51

Primero, es más barato recolectar, inspeccionar y procesar muestras pequeñas. Segundo, las muestras de mayor tamaño deben obtenerse durante períodos más prolongados y pueden presentarse cambios durante dichos periodos, impidiendo que las reacciones sean oportunas; así las cosas, las condiciones fuera de control no se detectan tan rápidamente y pueden producirse desperdicios adicionales. Se tiene establecido que generalmente los tamaños de muestra más comunes son de cuatro o cinco ejemplares. Este tamaño anticipa los problemas indicados y es lo suficientemente grande como para que el teorema del límite central garantice la normalidad en la distribución del muestreo. Definición de estándares de promedios del proceso y límites de control. Para poder definir los estándares se debe contestar la siguiente pregunta: ¿Cómo puede determinarse si el promedio del proceso, x , y los límites de control son representativos del proceso cuando éste se encuentra en un estado de control estadístico? Si en el proceso cambian durante el período en el cual se está desarrollando la información para definir estándares, los estándares no tienen significado. Las condiciones no estándar pueden resultar en un cambio en el promedio, en la desviación estándar, o en ambos. Para contar con una protección, se calcula una s individual para cada una de las pequeñas muestras de un subgrupo preliminar y después se promedian. Las medias de las muestras del subgrupo se trazan sobre una gráfica de control basada en

xsx 3+ para determinar si han ocurrido cambios en el promedio del

proceso en el periodo durante el cual se recopilaron los datos preliminares. Atendiendo a la sugerencia de los expertos, para lograr los objetivos, el tamaño del subgrupo debe ser relativamente reducido, posiblemente de 20 a 25 y el periodo de tiempo durante el cual se recopilan los datos preliminares debe ser lo suficientemente largos como para poder reconocer cualesquiera cambios en el proceso que ocurran entre intervalos de muestreo. Procedimientos prácticos para determinar los límite s de control de la gráfica x . Los límites de control requieren un estimulo de

xs y aunque este cálculo no es

costoso sí requiere la incorporación de todos los datos en los que se basa la estadística. Al poner ponen en práctica estos conceptos se desarrollan métodos más cortos para calcular los límites de control, utilizando el rango en lugar de la desviación estándar como una medida de variabilidad. La Tabla 2.9., es una



52

pequeña porción de una tabla de factores usados para convertir el rango promedio, R , a los límites de control

xs3 .

El procedimiento es el siguiente. Se selecciona el factor adecuado de la Tabla 2.9., para gráficas x y se calculan los límites de control, así:

• Límite Superior de Control

RAxLSCx 2+=

• Límite Inferior de Control

RAxLIC x 2−=

A manera de ejemplo, si x = 4.00000, R= 0.01000 y n = 8, entonces el factor de la Tabla 2.9., es A2 = 0.37300 y los límites de control son:

• LSC = 4.00000 + (0.37300 X 0.01000) = 4.00000 + 0.00373 = 4.00073 • LIC = 4.00000 – (0.37300 X 0.01000) = 4.00000 – 0.00373 = 3.99627

De hecho, los cálculos básicos para determinar las líneas centrales y los límites de control permanecen iguales sin importar la variable que se está midiendo.

A continuación se considera un proceso de evaluación para el cual se desea establecer un gráfico de control x . Con el fin de inicializar la gráfica, se toman 20 muestras de n = 5 mediciones aleatorias conforme el proceso de evaluación tiene lugar. Estas observaciones individuales se exponen en la Tabla 2.10.,

Número de valores en el subgrupo

Carta de control de medias

n A2 D3 D4

2 1,880 0 3,2673 1,023 0 2,5754 0,729 0 2,2825 0,577 0 2,1156 0,483 0 2,0047 0,419 0,076 1,9248 0,373 0,136 1,8649 0,337 0,184 1,81610 0,308 0,223 1,777

Carta de control de rangos

Tabla 2.9. Factores para convertir un rango promedi o, , a límites de control variables

Adaptado de Buffa y Sarín. Fuente: Desarrollada a partir de una tabla de factores mucho más grande de gran utilidad para la construcción de gráficas de control, tabla B2 del manual A.S.T.M para control de calidad de materiales, P.115.

R



53

representando en cada línea una muestra de n = 5. Obteniendo el promedio de

cada muestra; x . La gran media se expresa en la parte inferior como x = 5.171. Cálculos para el gráfico de control x . Primero se calcula la línea central y los límites de control preliminares para el gráfico de control x de la siguiente forma:

• Límite Superior de Control:

RAxLSCx 2+=

= 5.171 + (0.577 x 7.1511) = 9.297

1 2 3 4 51 1,198 3,175 5,201 7,209 9,204 5,1972 2,224 4,209 6,184 8,225 1,209 4,4103 3,195 5,172 7,204 9,213 2,208 5,3984 4,183 6,191 8,168 1,194 3,202 4,5885 6,194 8,142 1,208 3,226 5,188 4,7926 7,212 9,238 2,219 4,198 6,230 5,8197 8,179 1,186 3,206 5,170 7,212 4,9918 9,216 2,212 4,201 6,196 8,224 6,0109 1,221 3,172 5,201 7,205 9,204 5,201

10 2,226 4,184 6,187 8,182 1,229 4,40211 3,181 5,210 7,219 9,206 2,184 5,40012 4,176 6,179 8,206 1,182 3,244 4,59713 5,217 7,199 9,225 2,205 4,208 5,61114 6,203 8,192 1,203 3,207 5,208 4,80315 7,243 9,184 2,187 4,220 6,214 5,81016 8,255 1,217 3,200 5,231 7,214 5,02317 9,210 2,226 4,187 6,187 8,190 6,00018 1,178 3,188 6,157 8,184 1,162 3,97419 1,163 6,223 8,171 7,208 9,202 6,39320 2,218 7,192 6,198 8,199 1,199 5,001

5,171

Tabla 2.10. Mediciones tomadas en secuencia sobre l os resultados de un proceso de producción (tamaño de m uestra

N = 20, n = 5), para

Observaciones individualesNúmero de muestra

Promedio de la muestra,

=x

x

x



54

• Límite Inferior de Control:

RAxLIC x 2−=

= 5.171 – (0.577 x 7.1511) = 1.045

Los limites de control y la línea central preliminares para la gran media se muestran en la Figura 2.5., graficándose las medias de las 20 muestras del promedio de muestras x de la Tabla 2.10. Cuándo actuar. En el caso que existan muestran fuera de los límites de control se plantea la pregunta: ¿Qué configuraciones de puntos en una gráfica de control sugieren que debe adoptarse una acción?” ¿Se justifica una acción solamente cuando los puntos salen de los límites?

Los siguientes son algunos lineamientos convenientes sobre cuándo anticipar los problemas mediante una acción de investigación.

Figura 2.5. Gráfico de control en la q ue se muestran los promedios de proceso y límites de

control

0,000

1,000

2,000

3,000

4,000

5,0006,000

7,000

8,000

9,000

10,000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19

Número de muestra

Med

ia d

e la

mue

stra

Serie1

x

297.9=LSC

1 7 1.5=x

045.1=LIC



55

• Un solo punto se sale de los límites, ya sea superior o inferior. • Dos puntos consecutivos están cerca de un límite de control superior o

inferior. • Una corrida de cinco puntos por arriba o por debajo del promedio del

proceso. • Una tendencia de cinco puntos hacia cualquiera de los límites. • Un cambio súbito de nivel. • Un compromiso errático.

2.3.3. Gráficos de control R Una vez calculados los límites de control para los gráficos de control x , las estadísticas usadas son las medias de la muestra reducida y estos son los datos que se trazan en la gráfica. De la misma forma podría usarse una medida de variabilidad, como la desviación estándar o el rango, como estadística básica. Para cada muestra se calcula una desviación estándar (o rango) como muestra y estas observaciones se agrupan en una distribución que se aproxima a la distribución normal. Esta nueva distribución de medidas de variabilidad tiene una media, una desviación estándar y un rango que pueden ser usados para construir una de control. Esta gráfica de control indica cuando la variabilidad del proceso es mayor o menor que el estándar. En el control de la calidad, la estadística seleccionada es generalmente el rango, más que la variación estándar, debido a la facilidad con la que el rango puede ser calculado en un ambiente de procesamiento. Para cada muestra, la diferencia entre la mediación más alta y la más baja se traza en el gráfico de control R. La distribución de rangos tiene un promedio, R , y una desviación estándar sR. Los límites de ± 3sR tienen el mismo significado general que para la gráfica x . Procedimientos prácticos para determinar los límite s de control de la gráfica R. De la misma forma que para las gráficas x , el cálculo de los límites de control para el gráfico de control R ha sido simplificado mediante el uso de la estadística R en lugar de la desviación estándar. Usando los datos de la Tabla 2.9., para una muestra de tamaño n, se seleccionan los factores D3 y D4 y se calculan los límites de control 3sR como sigue:


RDLSCR 4=



56


RDLIC R 3=

De igual modo como se expresó anteriormente, a manera de ejemplo, si n = 6, R= 5.000, con base en el factor de la Tabla 2.9., D4 = 2.004 y D3 = 0, entonces los límites de control para la gráfica R son:

• LSCR = 2.004 x 5.000 = 10.020 • LICR = 0 x 3.000 = 0

Enseguida, se continúa con los datos anteriores considerados en el proceso de evaluación para establecer como un gráfico de control R. De manera semejante, con el fin de inicializar la gráfica, se retoman las 20 muestras de n = 5 mediciones aleatorias conforme el proceso de evaluación tiene lugar. Estas observaciones individuales se exponen en la Tabla 2.11., de la misma manera representando en cada línea una muestra de n = 5. Obteniendo el rango de la muestra R, el rango promedio se expresan en la parte inferior como R= 7.1511.

1 2 3 4 51 1,198 3,175 5,201 7,209 9,204 5,197 9,204 1,198 8,00602 2,224 4,209 6,184 8,225 1,209 4,410 8,225 1,209 7,01603 3,195 5,172 7,204 9,213 2,208 5,398 9,213 2,208 7,00504 4,183 6,191 8,168 1,194 3,202 4,588 8,168 1,194 6,97405 6,194 8,142 1,208 3,226 5,188 4,792 8,142 1,208 6,93406 7,212 9,238 2,219 4,198 6,230 5,819 9,238 2,219 7,01907 8,179 1,186 3,206 5,170 7,212 4,991 8,179 1,186 6,99308 9,216 2,212 4,201 6,196 8,224 6,010 9,216 2,212 7,00409 1,221 3,172 5,201 7,205 9,204 5,201 9,204 1,221 7,9830

10 2,226 4,184 6,187 8,182 1,229 4,402 8,182 1,229 6,953011 3,181 5,210 7,219 9,206 2,184 5,400 9,206 2,184 7,022012 4,176 6,179 8,206 1,182 3,244 4,597 8,206 1,182 7,024013 5,217 7,199 9,225 2,205 4,208 5,611 9,225 2,205 7,020014 6,203 8,192 1,203 3,207 5,208 4,803 8,192 1,203 6,989015 7,243 9,184 2,187 4,220 6,214 5,810 9,184 2,187 6,997016 8,255 1,217 3,200 5,231 7,214 5,023 8,255 1,217 7,038017 9,210 2,226 4,187 6,187 8,190 6,000 9,210 2,226 6,984018 1,178 3,188 6,157 8,184 1,162 3,974 8,184 1,162 7,022019 1,163 6,223 8,171 7,208 9,202 6,393 9,202 1,163 8,039020 2,218 7,192 6,198 8,199 1,199 5,001 8,199 1,199 7,0000

5,171 7,1511

Observaciones individuales

Tabla 2.11. Mediciones tomadas en secuencia sobre l os resultados de un proceso de producción (tamaño de muestra N = 20, n = 5), pa ra R

Número de muestra

Promedio de la muestra,

Máximo MínimoRango de la muestra R

=x =R

x



57

Cálculos para el gráfico de control R. Los límites de control preliminares para un gráfico de control R, para n = 5, se calculan utilizando los factores D3 = 0 y D4 = 2.115, de la Tabla 2.9., como sigue:


RDLSCR 4=

= 2.115 x 7.1511 = 15.1246


RDLIC R 3=

= 0 x 7.1511 = 0

En la Figura 2.6., se muestra el gráfico de control R con los límites de control preliminares y los rangos de 20 muestras. Como se puede apreciar, en este caso el rango para la muestra 18 no cae fuera de los límites de control en la gráfica R.

Figura 2.6. Gráfica R en la se muestran promedios d e proceso y límites de control

0,0000

5,0000

10,0000

15,0000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19

Número de muestra

Ran

go d

e la

mue

stra

Serie1

1246.15=LSC

1511.7=R

0=LIC



58

2.4. GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS Los gráficos de control por atributos se emplean cuando el parámetro de control es la proporción o fracción de unidades defectuosas. Existen diversas partes de los gráficos de control por atributos. Los gráficos de control para el número de defectos por unidad se utilizan cuando un solo defecto no tiene demasiada importancia pero un gran número de defectos puede dar como resultado un producto defectuoso, como en el caso de número de rayones en una superficie pintada. De la misma manera; en este sentido, se tiene en cuenta los temas enfatizados por Buffa y Sarín (1992)7. En los gráficos de control por atributos la población se divide en las clasificaciones: partes defectuosas contra partes buenas, el número de facturas con errores contra el número de facturas sin errores en una operación de oficina, el número presente contra el número ausente para el control del ausentismo, la proporción del tiempo inactivo contra el tiempo activo en un estudio de muestreo de trabajo y así sucesivamente. En cualquier situación para lo que se desee construir un gráfico de control es necesario establecer esta distinción “bueno – malo”.

2.4.1. Gráficos de control p Los gráficos de control para la proporción o fracción de partes defectuosas que se presentan se denominan gráficos de control p; estos gráficos se elaboran con base en la distribución binomial. Se recuerda que la siguiente fórmula corresponde a la distribución binomial:

• Distribución binomial

observadototalNúmero

sdefectuosapartesdeNúmero

N

xp

k

ii =

∑== 1

O lo que es lo mismo

nk

xp

k

ii

*1∑==




59

• Desviación estándar muestral ps

n

ppsp

)1( −=

Donde:

• n = Tamaño de la muestra Siguiendo la práctica más empleada para gráficos de control de calidad, los límites de control se establecen en el promedio del proceso para partes defectuosas más o menos tres desviaciones estándar; es decir, psp 3± .


spLSC p3+=


spLIC p3−=

A manera de ejemplo a continuación en la Tabla 2.12., se muestra un conjunto de datos para el número de defectos encontrados en muestras diarias de 200 unidades para 24 días consecutivos de producción. Cálculos para el gráfico de control p. Primero se quiere determinar si los datos exhiben control estadístico y segundo establecer un gráfico de control para la proporción o fracción de partes defectuosas p. La fracción de defectos diarios se calcula dividiendo cada cifra diaria entre el tamaño de la muestra, n= 200.



60

En la Tabla 2.12., también se calculan cifras preliminares para p , ps , y LSC y LIC,

así:

• Distribución binomial:

nk

xp

k

ii

*1∑==

200*24

2154=

= 0.449

• Desviación estándar muestral ps :

n

ppsp

)1( −=

Día de producción

Número de partes

defectuosas ( x i )

Fracción de defectos ( p )

Día de producción

Número de partes

defectuosas ( x i )

Fracción de defectos ( p )

1 110 0,550 13 18 0,0902 15 0,075 14 114 0,5703 110 0,550 15 14 0,0704 112 0,560 16 110 0,5505 111 0,555 17 111 0,5556 19 0,095 18 111 0,5557 122 0,610 19 126 0,6308 14 0,070 20 113 0,5659 112 0,560 21 110 0,550

10 124 0,620 22 19 0,09511 121 0,605 23 111 0,55512 115 0,575 24 112 0,560

200 2154

Tabla 2.12. Registro del número de partes defectuos as y fracción calculada de defectos en muestras diarias de n = 200

=∑=

k

iix

1

=n



61

200

551.0*449.0=

= 0.035

El cálculo con tres desviaciones estándar es:

ss pp *33 =

= 3 x 0.035

= 0.105


spLSC p3+=

= 0.449 + 0.105 = 0.554


spLIC p3−=

= 0.449 – 0.105 = 0.344

Estas cifras preliminares se emplean para determinar si el proceso que genera los datos está bajo control. En la Figura 2.7., se presenta la gráfica restante de los defectos en la producción diaria en relación con los límites de control preliminares. Se observa que catorce puntos caen fuera del límite superior de control en los días: 4, 5, 7, 9, 10, 11, 12, 14, 17, 18, 19, 20, 23 y 24, respectivamente.



62

2.4.2. Gráficos de control p para muestras de tamaño variable En el ejemplo anterior el tamaño de la muestra era constante. Sin embargo, con frecuencia de los tamaños de la muestra son variables, como suele ser el caso cuando se aplica una inspección del 100 por ciento y los volúmenes resultantes varían día a día. Si los tamaños de la muestra varían sólo ligeramente, los límites de control pueden basarse en el tamaño de la muestra promedio. Sin embargo, cuando los tamaños de la muestra varían sustancialmente, pueden calcularse nuevos límites de control para cada muestra. Estos cálculos de los límites de control pueden simplificarse, así: Por ejemplo, si p = 0.449,


n

ppsp

)1( −=

n

551.0*449.0=

n

497,0=

Figura 2.7. Gráfico de control p para examinar datos históricos y establecer límites de control

0,0000,1000,2000,3000,4000,5000,6000,700

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Días de producción

Fra

cció

n de

fect

uosa

de

la m

uest

ra

Serie1

554.0=LSC

449.0=p

344.0=LIC



63

El cálculo con tres desviaciones estándar es:

ss pp *33 =

= 3 x n

497.0

n

492.1=

Para cada muestra, entonces, la raíz cuadra del tamaño de la muestra se divide entre 1.492 para obtener el valor de 3 que debe sumarse y restarse de p para obtener los límites de control individuales. Efectivamente, una p diferente requiere una nueva determinación de la constante. Otra forma de manejar este problema es construir un gráfico de control p estabilizada convirtiendo las desviaciones del proceso a unidades de desviación estándar. Cálculos para el gráfico de control p para muestra de tamaño variable. Se calcula una para cada muestra utilizando el método rápido antes mencionando (el factor para el ejemplo sería simplemente de 1.492 / 3 = 0.497) y se divide entre la variación de la muestra a partir de p , )( pp − . Si la proporción de defectos de la

muestra fuera p = 0.555, p = 0.449 como anteriormente y n = 200. Entonces:


n

ppsp

)1( −=

200

449.0=

= 0,0318



64

Entonces las unidades de desviación estándar son:

=−

s

pp

p

)(0318.0

)449.0555.0( −

=0318.0

106.0

= 3.33 unidades

En consecuencia, los límites de control se trazan en términos de unidades de desviación estándar y esta muestra está 3.33 desviaciones estándar por encima de la media. En el caso que el resultado sea negativo se entiende que estaría esas unidades por debajo de la media.

2.4.3. Gráficos de control c Los gráficos de control c llamados también gráficos de control por defectos por unidad se utilizan cuando existen ocasiones en las que el parámetro a ser controlado no puede ser expresado como una proporción simple, como fue el caso de los gráficos de control p, vistos anteriormente. A manera de ejemplo se expone el tema de la digitación del número de transacciones bancarias en una matriz de 10x10, en el que el número de defectos (digitaciones erróneas) por cada 100 de éstas, puede ser el parámetro a controlar. En dichos casos, un defecto puede ser menor en sí mismo, pero un gran número de defectos por unidad en el grupo puede ser cuestionable. La distribución de probabilidad de Poisson resulta generalmente aplicable.

• Distribución de Poisonn

csc=


scLSC c3+=



65


scLIC c3−=

Cálculos para el gráfico de control c. El cálculo de los límites de control es simple. Por ejemplo, si el número medio de defectos por unidad fuera c = 16, se tiene que:

• Distribución de Poisonn:

csc=

16=

= 4


scLSC c3+=

= 16 + (3 x 4) = 28


scLIC c3−=

= 16 – (3 x 5) = 4



66

3. MUESTREO DE ACEPTACIÓN LOTE A LOTE POR ATRIBUTOS

En esta sección se abordará el tema de muestreo de aceptación lote a lote por atributos comenzando con los conceptos fundamentales que están involucrados en el tema y posteriormente se tocarán los aspectos estadísticos concernientes para culminar con el diseño del plan de muestreo. Continuando con la exposición y dada la sencillez para dar a conocer el muestreo de aceptación lote a lote por atributos, se retoman planteamientos esbozados por Buffa y Sarín (1992) 8.

3.1. CONCEPTOS FUNDAMENTALES La inspección por muestreo de aceptación es un procedimiento mediante el cual se decide sobre la aceptación o rechazo de un lote de productos, materias primas, partes, materiales, componentes, subensambles, etc; según el número de defectuosos ( o de defectos) encontrados en una muestra aleatoria ( o en más de una muestra) extraída del lote que se somete a evaluación. En primer lugar, tenemos que el lote es un conjunto de artículos o unidades producidos bajo condiciones esencialmente similares, a través de un proceso de fabricación, y que es sometido a inspección muestral para su aceptación o rechazo. En segundo lugar, los defectuosos son aquellos artículos que no satisfacen uno o más criterios de calidad, según la definición de defectuoso que previamente se haya establecido para el lote de artículos sobre el cual se quiere realizar el muestreo de aceptación. En tercer lugar, la muestra aleatoria a tomar es un conjunto de artículos extraídos del lote, de tal manera que se haya dado una oportunidad igual a todos los componentes del lote para formar parte de la misma. En cuarto lugar, la inspección es la verificación de la aptitud de un producto para cumplir su función, o la apreciación sobre el cumplimiento de las especificaciones de sus componentes. Se efectúa a través de mediciones, chequeos, pruebas, ensayos, apreciaciones o comparaciones. Busca detectar los defectos de cada artículo, o sea las discrepancias entre las características observadas en el producto y los estándares o criterios de calidad establecidos para cada una de




67

éstas. Según el número y la clase de defectos encontrados en cada artículo, se clasifican como defectuosos o como aceptables. La inspección puede hacerse sobre la totalidad de las características del producto, o sobre las características críticas solamente, o sobre algunas pocas características (una o más) previamente determinadas. Si se realiza inspección por atributos, o sea apreciando las características del producto a través de nuestros sentidos (vista, tacto, olfato, gusto, oído) o utilizando comparadores (como medidores de pasa no pasa), y como resultado de esta inspección clasificamos cada artículo como bueno o defectuoso, hablamos de la inspección de muestreo de aceptación por atributos.

3.2. ASPECTOS ESTADÍSTICOS Cuando ya se ha llevado a cabo la producción, con frecuencia se desea conocer el nivel de calidad del lote. Cuando un proveedor envía un lote de partes, por ejemplo, ¿Deben estas partes aceptarse como buenas o no? El muestreo de aceptación es la técnica estadística de control de calidad para tomar este tipo de decisiones. A continuación se expone el muestreo de aceptación por atributos, haciendo alusión a las curvas de características operativas (CO).

3.2.1. Curvas de características operativas (CO) Para especificar un plan de muestreo se establece el tamaño de la muestra n, y el número de defectos permitidos en la muestra, c (número de aceptación), antes de que sea rechazado todo el lote del cual se obtuvo la muestra. La curva CO para una combinación particular de n y c muestra qué tan bien discrimina el plan entre lotes buenos y malos. La Figura 3.1., muestra una curva CO para un plan de muestreo con una muestra de tamaño n = 100 y un número de aceptación c = 2. En este plan, si c = 0 y se encuentran 1 ó 2 partes defectuosas en una muestra de n = 100, el lote se considera aceptable. Si se encuentra más de dos partes defectuosas el lote deberá ser rechazado. Si la calidad real del lote es del 1% de partes defectuosas, el plan en la Figura 3.1., se aceptaría el lote aproximadamente el 91.5% del tiempo y lo rechazaría aproximadamente el 8.5% del tiempo. Se hace notar, que si la calidad real del lote fuera algo inferior al 1% de partes defectuosas posiblemente 5%, la probabilidad de aceptación del lote disminuye drásticamente a cerca del 13%. Por lo tanto, si la calidad real del lote es buena, el plan provee una alta probabilidad de aceptación, pero si la calidad real es mala, la probabilidad de aceptación es baja. De esta forma, la curva CO muestra qué tan bien un plan



68

dado discrimina entre una calidad buena y una mala. Por ende, la capacidad de discriminación de un plan de muestreo depende del tamaño de la muestra.

Figura 3.1. Curva de característica operativa (CO), con n = 100 y c = 2

n = 100c = 2

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Porcentaje de defectuosos

Pro

babi

lidad

de

acep

taci

ón

La probabilidad de aceptación es cero para todos los lotes con porcentajes de partes defectuosas a la derecha de la línea. Desafortunadamente, el único plan que lograría está discriminación es aquel que requiere una inspección del 100%. Por lo tanto, la justificación del muestreo para aceptación resulta del balance entre los costos de inspección y los posibles costos de aceptar partes defectuosas. Por un lado, si se quiere justificar la inspección al 100% de una muestra, las pérdidas probables debidas a la aceptación de productos malos deberán ser grandes en relación a los costos de inspección, resultando posiblemente en la pérdida de contratos y clientes. Es sobre esta base que se puede justificar el objetivo japonés de “cero defectos”. Por otro lado, para justificar que no se realice una inspección, los costos de inspección deberán ser bastante elevados en relación a las pérdidas probables debidas a la aceptación de partes malas. La situación más usual se ubica entre estos extremos, en donde existe el riesgo de no aceptar lotes que son en realidad adecuados y el riesgo de aceptar lotes malos.

3.2.2. Determinación de curvas CO Las curvas CO pueden construirse a partir de los datos obtenidos de la distribución normal o de Poisson. Si los lotes son grandes, posiblemente más de 10 veces el tamaño de la muestra, las probabilidades para la curva CO pueden



69

obtenerse de la distribución binomial. Sin embargo, si las muestras son grandes las aproximaciones normal o de Poisson también son muy cercanas y son mucho más convenientes de usar. Para tal efecto, existen las siguientes reglas empíricas, así:

• Si p´n > 5, las probabilidades pueden ser determinadas a partir de la distribución normal con una media p´ y una desviación estándar de

npp /´)1´( − .

• Si p´n ≤ 5, usar la distribución de Poisson. Generalmente el porcentaje de defectos del lote es reducido y los lotes son relativamente grandes por lo que se emplea la distribución de Poisson para calcular los valores para obtener el porcentaje de probabilidad de aceptación, Pa, para curvas CO. Para el cálculo de otros lotes con diferentes valores de n y c, empléese la gráfica Thorndike, que suministra curvas de acumulación de distribuciones de Poisson de probabilidad, para distintos valores del número de aceptación c; puesto que la gráfica indica la probabilidad de ocurrencia de c o menos defectos en una muestra n seleccionada de un universo infinito en el cual el porcentaje de partes defectuosos es PD.

3.2.3. Riesgos para el productor y para el consumid or La definición de estos riesgos puede especificarse mediante su referencia a una curva CO típica. En la Figura 3.2., se muestra las siguientes cuatro definiciones:

• AQL = Nivel Aceptable de Calidad (Aceptable Quality Level). Los lotes de este nivel de calidad se consideran buenos y se desea tener una alta probabilidad para su aceptación.

• αααα = Riesgo para el productor. La probabilidad de que lotes con un nivel

de calidad AQL no sean aceptados. Generalmente α = 5% en la práctica.

• LTPD = Porcentaje de Defectos Tolerables para el Lote (Lot Tolerance Percent Defective). La línea divisoria entre lotes buenos y lotes malos seleccionada. Los lotes de este nivel de calidad se consideran como pobres y se desea tener una baja probabilidad para su aceptación.

• β = Riesgo para el consumidor. La probabilidad que se acepta el nivel de

calidad LTPD. Generalmente β = 10% en la práctica. Cuando se establecen los niveles para cada uno de estos cuatro valores se están determinando dos puntos críticos en la curva CO, los puntos α y β mostrados en la Figura 3.2.



70

Figura 3.2. Curva de características operativa (CO) con αααα = 0.05 y β = 0.10

n = 100c = 2

AQL LTPD

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12


Pro

babi

lidad

de

acep

taci

ón

ββββ =.10(Riesgo del consumidor)

α α α α = .05 (Riesgo del productor)

A manera de ilustración se presenta el siguiente ejemplo. Una empresa que fabrica escáneres para detectar trampas de velocidad. Los tableros de circuito impreso en los escáneres son comprados a un proveedor externo. El proveedor produce las tarjetas con un AQL de dos por ciento de ítems defectuosos y está dispuesto a asumir un riesgo de cinco por ciento (α) de rechazo en lotes de este nivel o meno ítems defectuosos. La empresa considera que los lotes con ocho por ciento de ítems defectuosos o más (LTPD) son inaceptables y quiere asegurarse de que no aceptará esos lotes de baja calidad más de diez por ciento del tiempo (β). Se acaba de entregar un gran cargamento. ¿Qué valores de n y c se deben seleccionar para determinar la calidad del lote? Para encontrar los valores de n y c, en primer lugar se tiene en cuenta que los parámetros del problema son:

• AQL = 0.02

• α = 0.05

• LTPD = 0.08

• β = 0.10 Con base en el extracto de una tabla de plan de muestreo para los valores generalmente empleados α = 0.05 y β = 0.10 (tal como quedó establecido previamente), se emplea la Tabla 3.1., para determinar los valores de n y c.



71

Primero. Se divide LTPD en AQL lo cual da como resultado (0.08 / 0.02 = 4). Segundo. Se determina la relación en la columna de tal forma que sea equivalente o ligeramente superior a ésta cantidad, como es el caso de 4, siendo este valor de 4,057, que se asocia con c = 4. Tercero. Se determina el valor en la columna que está en la misma fila de de c = 4, y se divide esa cantidad por AQL para obtener n; es decir, (1,970 / 0.02 = 98,50). Cuarto. Se obtiene que el plan de muestreo es c = 4 y n = 99, tal como puede verse en la Figura 3.3.

Figura 3.3. Curva de características operativa (CO) con αααα = 0.05, β = 0.10, LTPD = 0.08 y AQL = 0.02

n = 99c = 4

AQL LTPD

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12


Pro

babi

lidad

de

acep

taci

ón

ββββ = 0.10(Riesgo del consumidor)

α α α α = 0.05 (Riesgo del productor)

c LTPD / AQL n X AQL0 44,890 0,0521 10,946 0,3552 6,509 0,8183 4,89 1,3664 4,057 1,9705 3,549 2,6136 3,206 3,2867 2,957 3,9818 2,768 4,6959 2,618 5,426

Tabla 3.1. Extracto de una tabla de plan de muestre o convencional para α = 0.05 y β = 0.10



72

Enseguida se detalla el diseño del plan de muestreo de aceptación por atributos, para el ejemplo en mención.

3.3. DISEÑO DEL PLAN DE MUESTREO Para especificar un plan que satisfaga los requerimientos para AQL, α, LTPD y β, debe encontrarse una combinación de n y c con una curva CO que pase a través de los puntos a y b, como se muestra en la Figura 3.4. La mecánica para encontrar planes específicos adecuados puede establecerse utilizando tablas, gráficas o fórmulas estándar que resulten en la especificación de una combinación de n y c que se aproxime lo suficiente a los requisitos establecidos para AQL, α, LTPD y β9.

Figura 3.4. Curva de características operativa (CO) con planes que pasen por los puntos a y b

AQL LTPD

00.10.20.30.40.50.60.70.80.9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12


Pro

babi

lidad

de

acep

taci

ón

b

a

La especificación completa de un plan de muestreo con base en una curva CO que pasa a través de los puntos a y b que satisface los requisitos establecidos por AQL y α, y LTPD y β, detalla así un plan de muestreo definido por un tamaño de muestra n y un número de aceptación c. Teniendo presente que con base en la gráfica de Thorndike de curvas de probabilidad de distribución acumulada de la distribución de Poisson, se puede generar el cálculo de valores para diseñar planes de muestreo; tal como es el caso del plan de muestreo para n = 100 y c = 2, que se muestra a continuación en la Tabla 3.2.

9 Para una mayor comprensión del tema se puede consultar las tablas de Dodge y Romig.



73

Para especificar un plan debe determinarse el tamaño de la muestra n y el número de aceptación c únicos que produzcan una curva CO que se aproxime a la especificada por los cuatro valores, AQL, α, LTPD y β. Esto puede lograrse consultando tablas o usando la gráfica Thorndike.

A manera de ejemplo se ilustran los pasos a seguir para calcular los valores de n y c en el ejemplo precedente. Recuérdese que los parámetros considerados son: AQL = 2%, α = 5%, LTPD = 8% y β = 10%. Paso 1. Se tabula los valores de (PD x n) / 100 para:

• Pa = (1 -α) = 95% y Pa = β = 10% para cada valor de c a partir de la gráfica Thorndike.

• Por ejemplo, para Pa = 95% y c = 1, lea (PD x n) / 100 = 0.36 y para Pa = 10% y c = 1, lea (PD x n) / 100 = 3.90.

• Se hace lo mismo como en los diversos valores de c en las columnas correspondientes. Tal como aparece en la Tabla 3.2.

Paso 2. Se calcula la relación de la columna de LTPD con la columna AQL para cada uno de los valores de c, como en la columna LTPD / AQL de la Tabla 3.2.

• Para el plan deseado se busca en la columna LTPD / AQL la relación 8/2 =

4, dado que para el plan deseado LTPD = 8% y AQL = 2%. • Esta relación de 4 cae entre 4.06 para c = 4 y 3.58 para c = 5.

Paso 3. Se hallan los tamaños de muestra como en la Tabla 3.3., decidiendo si se mantiene α fija y se deja variar β o viceversa.

Porcentaje real de partes defectuosa, PD

(PD x n)/100Porcentaje de probabilidad de aceptación a partir de la

gráfica de Thorndike0 0,00 100,001 1,00 95,502 2,00 68,003 3,00 42,004 4,00 24,005 5,00 12,006 6,00 6,007 7,00 3,008 8,00 1,50

Tabla 3.2. Cálculo de los valores de Pa x 100 a par tir de la gráfica de Thorndike (plan de muestreo: n = 100 y c = 2).

Adaptado de: BUFFA, Elwood y SARIN, Rakesh. Administración de la producción y de las operaciones. Méjico: Limusa, 1992. 939p.



74

• Si, por ejemplo, se establece c = 4 y se mantiene en 5%, entonces PD x n / 100 = AQL x n / 100 = 1.97 y puede resolverse para la muestra de tamaño n:

992

100*97.1 ==n

• El plan de muestreo sería entonces n = 99 y c = 4.

Paso 4. Se revisa el valor resultante del riesgo flotante.

• Usando la gráfica Thorndike, para el plan 1, ingresar los valores de c = 4 y PD x LTPD X n / 100 = 8 x 99 / 100 = 7.92 y leer el valor real de β = 10.5%.

También se pueden calcular otros valores de α y β. Aún cuando la Tabla 3.3., se construyó para los valores comunes de 5% y 10% de α y β, respectivamente. De la misma manera, puede construirse una tabla comparable a partir de la gráfica de Thorndike para cualesquiera valores de α y β, por lo que los métodos descritos son generales.

Número de aceptación

AQLValor de (PD x n) / 100 con

P a = 95% a partir de la gráfica de Thorndike

LTPDValor de (PD x n) / 100 con

P a = 10% a partir de la gráfica de Thorndike LTPD / AQL

1 0,36 3,90 10,832 0,80 5,30 6,633 1,35 6,70 4,964 1,97 8,00 4,065 2,60 9,30 3,586 3,30 10,50 3,187 4,00 11,80 2,958 4,70 13,00 2,77

Tabla 3.3. Determinación de planes de muestreo con AQL y LTPD especificadas (α = 5%, β = 10%)



75

UNIDAD 2. DESARROLLO DEL CONTROL DE CALIDAD

Introducción: Esta unidad está dividida en tres capítulos, en el primero se tratan las técnicas con datos numéricos para mejorar la calidad en la que se detallan diferentes diagramas e histograma empleados en el control estadístico de la calidad; seguidamente, se exponen técnicas con datos numéricos para mejorar la calidad; para concluir, se realiza una descripción de los costos de calidad, haciendo énfasis en las categorías y los elementos del costo de la calidad; al igual que el análisis y la optimización de los mismos.

Objetivo general:

• Desarrollar habilidades en los estudiantes en el uso de técnicas para mejorar la calidad y determinar los costos de la calidad.

Objetivos específicos:

• Desarrollar capacidades en el estudiante para el uso de las técnicas del control de la calidad, aplicándolas a casos específicos presentados a nivel de empresa, con el fin de demostrar la importancia de la aplicación de sus beneficios en el mejoramiento continuo de los procesos.

• Que el estudiante conozca y aplique las técnicas de control de calidad que se emplean en el análisis y solución de problemas en los procesos de mejora continua.

• Desarrollar capacidades en los estudiantes para el diseño de planes de

muestreo por atributos y variables; además de técnicas de control estadístico de procesos.

Competencias a desarrollar:

• El estudiante conoce y comprende el diseño de planes de muestreo por atributos y variables, además de técnicas de control estadístico de procesos, de manera que le permite entender su actuación y relación con su que hacer profesional.


a situaciones problemáticas específicas de organizaciones productivas, con base en el análisis de los costos de la calidad.



76

4. TÉCNICAS CON DATOS MUMÉRICOS PARA MEJORAR LA CALIDAD

Las técnicas con datos numéricos para mejorar la calidad contemplan las herramientas estadísticas como son el diagrama de Pareto, los histogramas y los gráficos de control.

4.1. DIAGRAMA DE PARETO Para abordar el tema del diagrama de Pareto, así como el histograma y los gráficos de control, se retoman los bosquejos hechos en la obra de González (1998)10. En este sentido, se conoce que el diagrama de Pareto tiene su origen en el gestor del mismo que lleva su nombre; Vilfredo Pareto, quien fue un economista y sociólogo. Nacido en París, Francia, descendiente de una desterrada familia italiana de marqueses, que más tarde regresaría a Italia en el año de 1858, por lo que a Pareto se le considera italiano. Estudió en el Instituto Politécnico de Turín y se especializo en ferrocarriles y metalurgia. Sus hábitos de estudio y su afición a la lectura le dieron la enorme erudición que caracterizaría su obra económica. Versado en las cuestiones sociales y económicas, fue nombrado profesor de Economía Política en la Universidad de Lausana (Suiza), ciudad donde se estableció. Entre sus obras figura su curso de economía política (1896-1897) y otros. La mayor aportación de Pareto al campo de la economía fue la aplicación de las fórmulas matemáticas a la teoría económica general. En sociología fue el precursor en intentar reconstruir teorías nuevas sobre la ruinas del positivismo clásico. Pareto atrajo la atención de Mussolini, el dictador italiano, quien lo nombró representante de Italia en la comisión de Hacienda de la Sociedad de las Naciones. En 1897, el economista italiano presentó una fórmula que mostraba que la distribución del ingreso es desigual, con base en el postulado de que en la sociedad se forman clases y dentro de ellas sólo unos cuantos deciden lo que afectarán a la mayoría. En suma, se trata del concepto: ”Pocos deciden la suerte 10 GONZALEZ, Carlos. ISO 9000 QS 9000 ISO 14000, Normas internacionales de administración de calidad, sistemas de calidad y sistemas ambientales. Méjico: McGraw-Hill, 1998. 574p.



77

de muchos”. Una teoría similar fue expresada diagramáticamente por el economista estadounidense M.C. Lorenz en 1907. Por otra parte, para el control de calidad, Juran aplicó el método del diagrama de Lorenz como una fórmula para clasificar problemas de calidad como: “Pocos vitales, muchos triviales”, y lo llamó análisis de Pareto. Puntualizó que en muchos casos la mayoría de los defectos y el costo de los mismos surgen de un número relativamente pequeño de causas. Luego Juran en su libro Análisis y planeación de la calidad define el principio de Pareto como “Pocos vitales, muchos triviales” A continuación se resaltan los pasos que tienen lugar en la elaboración del diagrama de Pareto; conformemente, a manera de ilustración se da a conocer un ejemplo de un banco donde se tienen las siguientes situaciones, así: Paso 1. Se decide cuáles problemas van a ser investigados (servicios, casos no resueltos, pérdidas en términos monetarios, accidentes ocurridos, retardos casos resueltos, etcétera), y cómo colectar los datos (por tipo de servicio, por tipo de caso, lugar, región, categoría, proceso, computadora, terminal, empleado, u operario, método, etcétera). Paso 2. Se diseña una hoja de conteo de datos para listar los ítems, con espacio para registrar totales como se ve en la Tabla 4.1.

Paso 3. Se llena la hoja de conteo y se calculan los totales. Paso 4. Se elabora la hoja de datos para el diagrama de Pareto, con sus totales individuales, totales acumulados, porcentajes del total y los porcentajes acumulados (véase Tabla 4.2.).

Situaciones ConteoNúmero de situaciones

Máquinas / / / / / / / / / / … / / / / / / / 256,000Moneda / / / / / / / / /… 29,000Medio ambiente / / / / / / / / / /… 211,000Mano de obra / / / / / /… 26,000Mediciones / / / / /… 25,000Mandos / / / / / / / / / / / / / / / /… 216,000Materiales / / / /… 24,000Métodos / / / / / / / / / / / / / / / / /… 217,000Manejo / / / / / / /… 27,000

TOTAL 1031,000

Tabla 4.1. Hoja de conteo de datos



78

Paso 5. Se arreglan las situaciones en el orden descendente respecto a la cantidad y se llenan los datos en la hoja. Paso 6. Se dibujan los ejes verticales y uno horizontal, así:

a. Eje vertical izquierdo. Marqué este eje con una escala de 0 (cero) hasta el número total de defectos.

b. Eje vertical derecho. Marque este eje con una escala de 0% al 100%. c. Eje horizontal. Divida este eje en un número de intervalos igual al número

de situaciones clasificados; incluya la categoría Otros. En su defecto, se pueden dibujar dos gráficas por aparte donde en cada una de éstas se den a conocer los diferentes parámetros (tal como es el caso aquí mostrado). Paso 7. Se construye un diagrama de barras como el de la Figura 4.1.

Figura 4.1. Diagrama de barras por número de situaciones

0,00050,000

100,000150,000200,000250,000300,000

Máq

uina

s

Mon

eda

Med

io

Man

o de

Med

icio

nes

Man

dos

Mat

eria

les

Mét

odos

Mat

eria

les

Tipo de situación

Núm

ero

de s

ituac

ione

s

Serie1

Situaciones ConteoNúmero de situaciones

Total acumulado

Porcentaje del total

Porcentaje acumulado

Máquinas / / / / / / / / / / … / / / / / / / 256,000 256,000 24,83% 0,248Metódos / / / / / / / / / / / / / / / / /… 217,000 473,000 45,88% 0,707Mandos / / / / / / / / / / / / / / / /… 216,000 689,000 66,83% 1,375Medio ambiente / / / / / / / / / /… 211,000 900,000 87,29% 2,248Moneda / / / / / / / / /… 29,000 929,000 90,11% 3,149Manejo / / / / / / /… 27,000 956,000 92,73% 4,077Mano de obra / / / / / /… 26,000 982,000 95,25% 5,029Mediciones / / / / /… 25,000 1007,000 97,67% 6,006Materiales / / / /… 24,000 1031,000 100,00% 7,006

Tabla 4.2. Hoja de datos del diagrama de Pareto



79

Paso 8. Se dibuja la curva acumulativa (curva de Pareto), como puede verse en la Figura 4.2. Se marcan los valores acumulados (acumulado total o porcentaje acumulado), arriba de la esquina superior derecha de los intervalos de cada artículo. Se conectan con una línea continua.

a. Temas concernientes al diagrama: Título, cantidades significativas, unidades, nombre del autor o autores, etc.

b. Temas concernientes a los datos: Periodo, objeto y lugar de las investigaciones, número total de datos, etc.

Figura 4.2. Diagrama de barras por porcentaje acumulado

0,00%20,00%40,00%60,00%80,00%

100,00%

Máq

uina

s

Med

io

Med

icio

nes

Mat

eria

les

Mat

eria

les

Tipo de situación

Por

cent

aje

acum

ulad

o

Serie1

4.2. HISTOGRAMA El desarrollo del histograma se acredita al francés experto en estadística A. M. Guerry. En 1983, Guerry introdujo una nueva clase de gráfica de barras para describir su análisis de datos criminalísticos. Aquellas gráficas de barras eran únicas porque se había dispuesto las barras para mostrar los números de crímenes en Francia correspondientes a varias categorías de variables continuas, tales como la edad del criminal. En esencia, Guerry sostuvo que los datos obtenidos desde una muestra sirven como base para una decisión sobre la población. Mientras más grande es el tamaño de la muestra, más información se tiene acerca de la población. Sin embargo, un incremento en el tamaño de la muestra lo es también respecto a la cantidad de datos. Entonces, será difícil conocer la población desde esos datos, aún cuando ellos son arreglados en tablas. En ese caso, es necesario conocer un método que permita conocer la población de un vistazo; un histograma responde a estas necesidades. Al organizar muchos datos en un histograma, podemos conocer la población de una manera objetiva.



80

4.2.1. Cómo hacer histogramas Paso 1. Se marca el eje horizontal con una escala. Ésta no deberá basarse sobre el intervalo de clase sino con base en las unidades de medición de los datos (10 gramos, corresponden a 10 mm, por ejemplo). Esto es conveniente para hacer comparaciones con muchos histogramas los cuales describen factores similares y características, así como con especificaciones (normas). Deje un espacio casi igual al intervalo o clase sobre el eje horizontal, sobre cada lado de la primera y última clase. Se señala la frecuencia, frecuencia relativa, media, marcas de clase, límites de clase. LIE (Límite Inferior de Especificaciones), LSE (Límite Superior de Especificaciones) Paso 2. Se marca el eje vertical izquierdo con una escala de frecuencia. Si es necesario, dibuje un eje al lado derecho con marcas de una escala de la frecuencia relativa. NOTA: La altura de la clase con la máxima frecuencia deberá ser de 0.5 a 2.0 veces la distancia entre los valores máximo y el mínimo sobre el eje horizontal. Paso 3. Se marca el eje horizontal con los valores de los límites de clases. Paso 4. Se usan los intervalos de clase como línea de base, dibuje un rectángulo cuya altura corresponda con la frecuencia en esa clase. Paso 5. Se dibuja una línea sobre el histograma que representa la media, y también dibuje una línea o dos que representen el límite o límites de especificaciones, en el caso de que las haya. Paso 6. En un área en blanco de la hoja que contiene el histograma, anote la historia de los datos (el periodo durante el cual los datos fueron colectados, instrumento usado, nombre de quien inspeccionó la muestra, etcétera), el número de datos, la media y, si es posible, también se recomienda poner la desviación estándar de los datos. Enseguida se muestra un ejemplo que trata de la puntuación del servicio prestado a clientes, cuyos datos aparecen en la Tabla 4.3.



81

Para este ejemplo se tomaron 120 puntuaciones a 40 de cada uno de tres clientes diferentes. El puntaje esperado es de 10,000 puntos; donde se encontró que, el Límite Superior de Especificaciones (LSE) es de 10,200 puntos, y el Límite Inferior de Especificaciones (LIE), es de 9,800 puntos, que se pueden expresar así: 10,000 ± 200 puntos). Véase la Tabla 4.4.

Para tener una mejor comprensión de los datos, se elabora el histograma de la Figura 4.3. El histograma deja ver los puntajes con una amplia distribución de varios picos, también llamada multimodal, con una mayor cantidad de población entre el Límite Inferior de Especificaciones (LIE) y el valor nominal o media de la especificación.

Puntaje 9,600 9,650 9,700 9,750 9,800 9,850 9,900 9,950 10,000 10,050 10,100 10,150 10,200Frecuencia 1 2 0 0 17 22 15 20 18 8 13 4 0

Tabla 4.4. Frecuencia por puntajes

Cliente Puntos Cliente Puntos Cliente Puntos Cliente Puntos Cliente PuntosX 9,850 Z 9,860 Y 9,640 Y 9,850 X 9,930X 10,040 Z 9,810 Y 10,130 Y 10,150 X 10,040X 9,960 Z 9,980 Z 9,870 Y 10,070 X 10,140X 10,000 Z 9,910 Z 9,830 Y 9,870 X 9,950X 9,980 Z 9,840 Z 9,960 Y 10,110 Y 9,820X 10,030 Z 9,870 Z 9,880 Y 9,920 Y 9,950X 10,010 X 9,980 Z 9,940 Y 10,120 Y 9,880X 9,970 X 9,990 Z 10,030 Y 9,860 Y 10,080X 9,960 X 9,970 Z 9,860 Z 9,860 Y 10,140X 9,910 X 9,910 Z 9,930 Z 9,800 Y 9,680Y 10,120 X 10,010 Z 9,820 Z 9,970 Y 9,910Y 9,830 X 10,040 Z 9,930 Z 9,840 Y 9,890Y 10,170 X 9,960 X 9,970 Z 9,870 Y 10,080Y 9,860 X 10,020 X 10,040 Z 10,070 Y 9,810Y 10,140 X 9,980 X 10,130 Z 9,810 Z 9,840Y 10,070 X 10,080 X 10,010 Z 9,850 Z 9,850Y 9,880 Y 9,860 X 10,030 Z 9,940 Z 9,820Y 10,130 Y 9,800 X 9,960 Z 9,810 Z 9,950Y 9,840 Y 10,130 X 10,140 X 10,050 Z 9,880Y 10,190 Y 9,940 X 10,020 X 9,990 Z 9,870Z 9,900 Y 9,670 X 10,000 X 10,060 Z 9,920Z 9,880 Y 10,160 X 9,940 X 10,010 Z 9,810Z 9,910 Y 10,100 Y 10,120 X 9,960 Z 10,020Z 9,970 Y 9,850 Y 10,040 X 10,010 Z 9,830

Tabla 4.3. Puntuación del servicio prestado a clien tes (X, Y e Z)



82

4.2.2. Cómo interpretar histogramas Los histogramas se interpretan mediante la identificación y explicación de los patrones de variación. Como se sabe que los valores en cualquier serie de datos varían; esa variación mostrará algún patrón. En ese sentido los objetivos de análisis de un histograma son:

1. Identificar y clasificar el patrón de variación 2. Desarrollar una explicación relevante a aquel patrón

Como puede verse en la Figura 4.3., el histograma tiene forma de campana y explica la forma en que la mayoría de los datos tienden hacia la línea central.

4.3. GRÁFICOS DE CONTROL Para la exposición de los gráficos de control se abarca temas como son el uso y la elaboración de los gráficos de control de medias y rangos, el estudio de los datos preparatorios o estudio inicial, comparados con el rango permisible especificado, control de la línea de producción o de servicio y el ajuste de las líneas de control. Es de anotar que el tema es ampliamente tratado en las secciones 2.3., y 2.4., respectivamente; sin embargo, dentro del marco de las técnicas para mejorar la calidad se exponen a manera de síntesis.

Figura 4.3. Frecuencia por puntajes

0

5

10

15

20

25

9,60

09,

650

9,70

09,

750

9,80

09,

850

9,90

09,

950

10,00

0

10,05

0

10,10

0

10,15

0

10,20

0

Puntajes

Fre

cuan

cia

Serie1



83

4.3.1. Uso de los gráficos de control de medias y r angos Se usa para controlar la calidad de una característica y las condiciones de producción de un conjunto de valores medidos, en un rango R con una media x ,

(x barra), x (x testada), media, promedio o valor típico. El doctor Walter A. Shewhart se basó en el teorema del límite central y en la distribución normal que forman las medidas de tendencia central. Respecto al teorema del límite central se puede explicar de la siguiente manera. Se toma una muestra de una población como en el caso de los subgrupos de un gráfico de control. Si calculamos la media de los valores del subgrupo y los graficamos, veremos que la distribución de los valores individuales tiene mayor dispersión que la de los valores de las medias. Si el tamaño del subgrupo crece, las medias de estos subgrupos, a su vez, tienden cada vez más al centro. Cuando el tamaño del subgrupo se acerca al de la población, en ese momento, la medida de los subgrupos se confunde con la media de la población (ejemplo de edades de los participantes partiendo de n=1, n=2, n=3, etcétera). Al mismo tiempo se ve que las medias forman una curva normal o campana.

4.3.2. Elaboración del gráfico de control de medias y rangos Para la elaboración del gráfico de control de medidas y rangos se comienza con el trazado del gráfico de control con datos del estudio inicial, así: Paso 1. Se clasifica en varios grupos los valores de la característica del producto o servicio que se quiere controlar; tome de 2 a 5 muestras de cada subgrupo. El número de subgrupos debe ser de 20 a 25. Paso 2. Se calcula la media aritmética de cada subgrupo con la fórmula que aparece a continuación. Por ejemplo, para el caso de 5 mediciones por subgrupo, se calcularía de la siguiente forma:

554321 xxxxx

Media++++

=

Paso 3. Se obtiene la diferencia entre el valor máximo y el valor mínimo en cada subgrupo. Calcule el rango con la fórmula:

mínimoValormáximoValorRango −=



84

Paso 4. En una hoja para el trazado de la carta de control, se usa el eje horizontal para el número consecutivo de subgrupos y el eje vertical para la media y el rango a una escala apropiada. Haga varios ensayos para que todos los valores de las medidas y de los rangos quepan en la escala. Paso 5. Se coloca en la carta los valores de las medidas y rangos de cada subgrupo obtenidos y calculados en los pasos 2 y 3. Paso 6. Se calculan los valores para los límites de control del gráfico en cuanto a las medias con las siguientes fórmulas y coeficientes con base en los valores de la Tabla 4.5.11

a. Calcule la gran media o media de medias, sumando todas las medias de los subgrupos y dividir ese total entre el número de éstas con:

N

subgruposdemediaslasdeSumamediasdeMedia =

Donde N es el número de subgrupos. También abreviada como:

k

xx

k

ii∑

== 1

11 Tablas B2 y B3 de la ASTM (Manual on Quality Control of Materials).

Número de valores en el subgrupo

Carta de control de medias

n A2 D3 D4

2 1,880 0 3,2673 1,023 0 2,5754 0,729 0 2,2825 0,577 0 2,1156 0,483 0 2,0047 0,419 0,076 1,9248 0,373 0,136 1,8649 0,337 0,184 1,816

10 0,308 0,223 1,777

Carta de control de rangos

Tabla 4.5. Coeficientes o factores para gráficos de control de medias y rangos

Fuente: Tablas B2 y B3 de la ASTM (Manual on Quality Control of Materials)



85

b. Calcule la media de rangos, sumando todos los rangos de los subgrupos y dividiendo el total entre el número de subgrupos con:

N

subgruposderangoslosdeSumarangosdeMedia =

Del mismo modo simplificada como:

k

RR

k

ii∑

== 1

c. Fórmula para el cálculo del Límite Superior de Control para medias (LSC):

RAxLSCx 2+=

d. Fórmula para el cálculo del Límite Inferior de Control para medias (LIC):

RAxLIC x 2−=

Paso 7. Se sigue el mismo procedimiento anterior. Calcule los límites de control para los rangos con las fórmulas:

a. Cálculo de Límite Superior de Control para rangos ( LSC):

RDLSCR 4=

b. Cálculo del Límite Inferior de Control para rangos (LIC):

RDLICR 3=

Paso 8. Se obtienen el coeficiente A2, D3, y D4 de la Tabla 4.5., de acuerdo con el tamaño de subgrupo que se haya elegido y utilícelos en los pasos 6 y 7. Paso 9. Se coloca en los gráficos de control de medias y rangos, los valores obtenidos en los pasos 6 y 7 con los valores del paso 8. Se utilizan líneas discontinuas. Paso 10. Se examina si los puntos graficados y unidos están dentro de los límites que se marcan, tanto del lado superior como del inferior. Si hay algunos puntos



86

fuera, entonces hay una causa de error llamada asignable que no debe pasar inadvertida, es necesario revisarla. Si un punto está precisamente sobre la línea de cualquier límite de control, se supone que está fuera.

4.3.3. Estudio de los datos preparatorios o estudio inicial, comparados con el rango permisible especificado

Paso 1. Se examina si los puntos colocados en el gráfico de control, según los pasos anteriores, están dentro del rango permisible especificado. Si todos los puntos están en el rango permisible, los límites de control no necesitan reconsiderarse. Paso 2. Si varios puntos de los datos preparatorios o estudio inicial están fuera del rango permitido especificado, hay que examinar la causa probable de error y tomar acciones para prevenir el problema. Paso 3. Se excluyen los puntos fuera del rango admitido para los cuales se encuentra solución y vuelve a calcular los límites de control. Si no se puede encontrar la causa de error, o si se conoce pero no se puede hallar la solución, vuelva a calcular los límites de control incluyendo los puntos que no están dentro del rango. Si algunos puntos que solían estar dentro del rango se salen, déjelos como están y haga el cálculo. Paso 4. Se elabora un histograma con los valores que no fueron excluidos en los pasos 1 y 3, compárelos con el rango permitido especificado. Si todos los puntos están dentro del rango, no es necesario tomar acciones correctivas. Si algunos puntos están fuera del rango, se deben tomar acciones especiales de tal manera que la dispersión puede disminuirse. Si la dispersión no puede ser disminuida por las acciones correctivas, tendrá que cambiar el rango permitido o establecer un proceso de selección.

4.3.4. Control de la línea de producción o de servi cio Cuando el gráfico de control se ha comparado con las especificaciones, se usa para controlar la línea de producción o de servicio de acuerdo con los siguientes pasos. Paso 1. Se coloca en la hoja del gráfico de control las líneas para los límites de control establecidos en los pasos anteriores.



87

Paso 2. Se toman muestras de la línea de producción o de servicio. Calcule la media y el rango para cada subgrupo y localícelas en los gráficos de control de medias y rangos. Paso 3. Si los puntos están dentro del rango especificado y no hay un patrón especial en la distribución, entonces se puede concluir que el estado de la línea de producción o de servicio es estable. Si alguno de ellos está fuera del rango y se observa un patrón especial, el diagnóstico será que hay causas de error que no pueden ser pasadas por alto. Paso 4. Se encuentran las causas de error y tome las acciones correctivas. En el caso de que haya un punto por encima de la línea de control superior en el gráfico de control de rangos, debe considerarse que la dispersión es grande. Si éste es el caso para el gráfico de control de medias, significa que la media ha cambiado o la dispersión ha llegado a ser muy grande. El tomar acciones correctivas significa no sólo que ha de resolver el problema presente, sino tomar medidas preventivas para que no se repita en el futuro.

4.3.5. Ajuste de las líneas de control Una vez que la línea de producción o de servicio se ha corregido y mejorado por el uso del gráfico de control, las líneas de control existentes pueden resultar demasiado elásticas para un mejoramiento futuro de la calidad de los productos y servicios. Si la línea de producción o servicio ha alcanzado este estado, se consideran los datos recientes como datos preparatorios y se procede a ajustar las líneas de control, siguiendo los pasos antes enumerados.



88

5. TÉCNICAS CON DATOS NO MUMÉRICOS PARA MEJORAR LA CALIDAD

Las técnicas con datos no numéricos para mejorar la calidad incluyen el registro de no conformidades, seguida del diagrama de causa – efecto; y por último, el diagrama de Gantt.

5.1. REGISTRO DE NO CONFORMIDADES El registro de no conformidades está directamente relacionado con los planteamientos hechos en la norma ISO 9000:2000 del ICONTEC (2002)12, así: En primer lugar, para el control del producto no conforme la organización debe asegurarse de que el producto que no sea conforme con los requisitos, se identifique y se controle para prevenir su uso o entrega no intencional. En este sentido, los controles, las responsabilidades y autoridades relacionadas con el tratamiento del producto no conforme deben estar definidos en un procedimiento documentado; asimismo, la organización debe tratar los productos no conformes mediante una o más de las siguientes maneras:

a) Tomando acciones para eliminar la no conformidad detectada. b) Autorizando su uso, liberación o aceptación bajo concesión por una

autoridad pertinente y, cuando sea aplicable, por el cliente. c) Tomando acciones para impedir su uso o aplicación originalmente prevista.

En consecuencia, se deben mantener registros de la naturaleza de las no conformidades y de cualquier acción tomada posteriormente, incluyendo las concesiones que se hayan obtenido. Se tiene entonces que cuando se corrige un producto no conforme, debe someterse a una nueva verificación para demostrar su conformidad con los requisitos; también, cuando se detecta un producto no conforme después de la

12 INSTITUTO COLOMBIANO DE NORMAS TÉCNICAS. ISO 9000. Guía para las pequeñas empresas. 5ed. Bogotá: ICONTEC, 2002. 172p.



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entrega o cuando ha comenzado su uso, la organización debe tomar las acciones apropiadas respecto a los efectos y defectos potenciales de la no conformidad. En segundo lugar, para la corrección de problemas del producto y/o servicio no conforme, existen algunas opciones sobre lo que se podría hacer, así.

a) Reprocesar el elemento no conforme. b) Desechar el elemento no conforme y reemplazarlo con uno nuevo. c) Reajustar de acuerdo con una especificación diferente que si cumpla con

los requisitos. d) Proveer el elemento no conforme bajo concesión del cliente.

Dada la situación anterior, el representante de la dirección de la empresa o alguna otra persona, con la autoridad necesaria, debe decidir cuál de estas opciones será aplicable a cada caso de producto y/o servicio no conforme. Es posible que algunos clientes exijan notificación de cualquier producto y/o servicio no conforme y aprobar los pasos que deberían seguirse; si este es el caso, será necesario notificarle al cliente luego de la detección del producto y/o servicio no conforme. Probablemente se desee incluir los pasos que se proponen seguir junto con la notificación; por lo tanto, se deberán mantener registros de cualquier decisión tomada, la aprobación del cliente, cualquier procedimiento de reparación o reproceso y los resultados de la inspección y ensayo de dichos procedimientos. En tercer lugar, el control de los registros implica que deben establecerse y mantenerse para proporcionar evidencia de la conformidad con los requisitos, éstos deben permanecer legibles, fácilmente identificables y recuperables; amén de que debe establecerse un procedimiento documentado para definir los controles necesarios para la identificación, el almacenamiento, la protección, el tiempo de retención y la disposición de los mismos. Finalmente, se parte del hecho que todas las empresas cuenten con registros, los cuales pueden brindarle la información necesaria, tales como: archivos de diseño, cálculos; órdenes de compra del cliente, revisiones de contratos; notas de reuniones, (por ejemplo, de revisión por la dirección); reporte de auditoria interna; registros de no-conformidad (reportes de fallas del servicio, reclamos sobre garantía, quejas del cliente); registros de acciones correctivas; registros de proveedores (por ejemplo, evaluación de proveedores y su historia de desempeño); registros de control de procesos; reportes de inspección y ensayo; registros de formación; y registros de bienes recibidos y entregados, entre otros. Los registros, índices y archivos pueden mantenerse en cualquier forma adecuada en copia impresa o electrónica, así como el almacenamiento apropiado para el medio y que se reduzca al mínimo el riesgo de deterioro, daño o pérdida.



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Del mismo modo, también es conveniente identificar y anotar los nombes de las personas que tienen acceso a los registros y decidir sobre su disponibilidad. A manera de ejemplo a continuación se da a conocer un formato que podría coadyuvar para tal fin, como puede verse en la Tabla 5.1.

5.2. DIAGRAMA CAUSA – EFECTO Para comenzar se recuerda la frase “La calidad empieza con educación y termina con educación”, palabras atribuidas a Kaoru Ishikawa al resumir un principio filosófico de la calidad. Un diagrama de causa – efecto indica en forma gráfica, qué conjunto de factores causales intervienen en una determinada característica, de calidad, la cual podría influir en un efecto correspondiente al identificar todas las variables o causas que intervienen e interactúan en el proceso. Teniendo en cuenta que para mejorar un proceso se debe continuamente obtener más información acerca del mismo y sus resultados. Una única y valiosa herramienta para logar esta meta es el diagrama de causa – efecto, desarrollado en 1943 por Ishikawa en la Universidad de Tokio. Él la usó para explicar a un

NÚMERO DE CÓDIGO

CANTIDAD DE PIEZAS

FECHANo. DE

REGISTRO

INSPECTOR MERCADEO CALIDAD PRODUCCIÓN COMPRAS PROVEEDOR

REPORTE DE RECHAZOTabla 5.1. Reporte de rechazo

No. DE FACTURA DEL PROVEEDOR

DEPARTAMENTOS AFECTADOS No. DE DEPARTAMENTOS AFECTAD OS

NOMBRE DEL DEPARTAMENTO/PROVEEDOR

CLAVE DEL DEPARTAMENTO/PROVEEDOR

RESPONSABLE No. REPORTE DE INSPECCIÓN FECHA DE RECEPC IÓN


FIRMAS DE LOS RESPONSABLES

MOTIVO DE RECHAZO:

OBSERVACIONES:



91

grupo de ingenieros de la compañía Kawasaki Steel Works cómo varios efectos podían ser arreglados y relacionados. Con el transcurrir del tiempo este diagrama ha sido normalizado en Japón. Su uso se ha difundido ampliamente en todo el país. Ha sido incluido en la terminología de calidad de JIS (Normas Industriales Japonesas) donde se define así: Diagrama de causa – efecto: Diagrama que muestra la relación entre una característica de calidad y los factores. En la actualidad, el diagrama se usa, no sólo para tratar las características de calidad de productos y servicios, sino en otros campos, y ha encontrado aplicación mundial.

5.2.1. Cómo hacer diagramas de causa – efecto Hacer un diagrama de causa – efecto útil requiere conocimiento y práctica. Puede decirse seguramente que quien tiene éxito en resolver problemas en control de calidad es aquel que ha tenido éxito en la elaboración y utilización del diagrama de causa – efecto.

5.2.2. Estructura del diagrama de causa – efecto También llamado “diagrama de esqueleto de pescado ó diagrama de espina de pescado”, ya que se parece exactamente a un esqueleto de pescado. Aquí se tratará como diagrama C (Causa) y E (Efecto).

5.2.3. Procedimiento para hacer un diagrama de caus a – efecto Los siguientes son los pasos para elaborar un diagrama de causa – efecto, tal como puede verse en la Figura 5.1. Paso 1. Se determina la característica de calidad. Paso 2. Se selecciona una característica de calidad. Al centro de una hoja de papel, dibuje el tronco o columna vertebral del diagrama. Se escribe la característica de calidad del lado derecho y enciérrela dentro de un rectángulo. A continuación, se escribe las causas primarias que afectan a la característica de calidad como ramas, también encerradas en rectángulos. Paso 3. Se escriben las causas (secundarias) que afectan a las ramas (primarias) como ramas medianas, y las causas (terciarias) que afectan a las ramas medianas como ramitas. Todas son causas probables.



92

Paso 4. Se asigna una importancia a cada factor. Se marcan los factores de importancia particular que parezcan tener un efecto significativo sobre la característica de calidad. Paso 5. Se registra cualquier información necesaria como: fecha, participantes, departamento, producto, propósito y nombre o nombres de quien o quienes elaboró o elaboraron el diagrama.

Figura 5.1. Diagrama de causa – efecto

Satisfacción de clientes del centro

de fotocopiado

PRODUCTOPRECIO

SERVICIO

Fotocopia Costos

operativos

Servicio de entrega

Nitidez

Variedad de tamañosPapel

Grosor

ColorActividades que no agregan valor

Espera en la cola

Rapidez del servicio

Personal

Amabilidad del personal

Flexibilidad

CAUSAS

EFECTO

5.2.4. Explicación del procedimiento Puede encontrar a menudo dificultad para proceder cuando practica esta perspectiva. El mejor método en tal caso es considerar la variación. Por ejemplo, considere la variación en la característica de calidad al conceptualizar las ramas. Si los datos muestran que hay tal variación, considere el porqué existe. Una variación en el efecto puede ser causada por variación en los factores. Esta clase de conceptualización es extremadamente efectiva. Cuando se hace un diagrama C y E relacionado con cierto defecto, por ejemplo, se puede describir que hay una variación en el número de defectos que ocurren en diferentes días de una semana. Si encuentra que el defecto ocurrió con más frecuencia en lunes que en cualquier otro día, puede pensar de la siguiente forma: “¿Por qué ocurrió el defecto?” “¿Por qué ocurrió el defecto con más frecuencia en



93

lunes que en cualquier otro día?” Esto lo guiará a buscar factores que hagan una situación diferente, finalmente lo conduce a descubrir la causa del defecto. Al adoptar este método de pensamiento en cada etapa de examen de la relación entre la característica y las ramas, las ramas medianas y las ramitas es posible construir un diagrama C y E útil sobre una base lógica. Una vez completado el diagrama, el próximo paso a asignar una importancia a cada factor. No todos los factores en el diagrama están necesaria y cercanamente relacionados con la característica. Marque aquellos que parezcan tener un defecto en particular significativo sobre las características. Finalmente, se incluye cualquier información necesaria en el diagrama, tal como título, nombre del producto o del servicio, proceso o grupo, lista de participantes, fecha, etcétera. Aún cuando de acuerdo a los planteamientos precedentes del procedimiento hasta aquí consignado incluye los elementos necesarios para la construcción de un diagrama de causa – efecto, es importante tener en cuenta que en la medida éste se combine con otro tipo de diagrama, los resultados pueden llegar a ser más satisfactorios. Por ejemplo, para llegar al diagrama presentado en la Figura 5.2., es importante haberla complementado con otro(s) diagrama(s) como podrían ser el diagrama de árbol, el diagrama de afinidad o la tormenta de ideas, etc. Para el caso que nos ocupa, a manera de ilustración se muestra el diagrama de árbol en la Figura 5.2., el cual permite visualizar el conjunto de posibilidades con las que podrá alcanzarse una meta predeterminada; además de poder ser vista como el efecto de la organización sistemática en cuanto a las metas y los medios correspondientes para lograrlas, sirviendo para presentar, en forma organizada, el conjunto de medidas con las que es posible alcanzar el propósito deseado.



94

VARIABLES PRINCIPALES

VARIABLES SECUNDARIAS

VARIABLES AUXILIARES

Departamento

Provee-duría

Atención cliente

Manteni-miento

Sat

isfa

cció

n de

l clie

nte

del c

entr

o de

foto

copi

ado

Buen precio

Papel de alta calidad

Excelente producto

Excelente servicio

Precio favorable

Rápido servicio de

entrega

Excelente atención personal

Fotocopia de alta calidad

Papel grueso

Papel blanco

Fotocopia nítida

Variedad de tamaños

Precio bajo

Espera corta

Servicio rápido

Personal amable

Servicio flexible

Responsabilidad primariaResponsabilidad secundaria

Mantener informadoSIMBOLOGÍAFigura 5.2. Diagrama de árbol

5.3. DIAGRAMA DE GANTT En esta sección para tratar el tema del diagrama de Gantt, en primer lugar se aborda el tema como tal y en segundo lugar el papel que juega dentro de las técnicas de administración de proyectos y la relación que existe entre los métodos CPM (Método de la Ruta Crítica) y PERT (Técnica de Evaluación y Revisión de Programa).

5.3.1. El diagrama de Gantt Como lo sostiene Niebel (2004)13, el diagrama de Gantt es quizá la primera técnica de planeación y control de proyectos que surgió durante la década de 1940 en respuesta a la necesidad de administrar mejor los complejos proyectos y sistemas de defensa. Un diagrama de Gantt muestra sencillamente el tiempo de terminación planeado para las distintas actividades del proyecto como barras graficadas contra el tiempo en un eje horizontal tal como se muestra en la Figura 5.3.

13 NIEBEL, Benjamín y FREIVALDS, Andris. Ingeniería Industrial. Métodos, Estándares y Diseño del Trabajo. 11ed. Bogotá: Alfaomega, 2004. 745p. + CD. http://www.ie.psu.edu/courses/ie327/inde.htm



95

Los tiempos de terminación reales se muestran con sombreado en las barras. Si se traza una línea vertical en un día dado, se puede determinar con facilidad qué componentes del proyecto van adelantados o atrasados respecto a la programación. Un diagrama de Gantt exige que el planificador del proyecto desarrolle un plan anticipado y proporcione una revisión rápida de avance del proyecto en cualquier momento. El diagrama de Gantt también se puede usar para mostrar la secuencia de actividades. Como ejemplo, en la Tabla 5.2., se muestran las actividades que tienen lugar en la Figura 5.3., así:

Símbolo Descripción de la actividad 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 26 27 28 29 30

A Diseño mecánico (1)

B Diseño mecánico (2)

C Diseño eléctrico (2)

D Diseño eléctrico (1)

E Fabricación mecánica (1)

F Fabricación mecánica (2)

G Fabricación eléctrica (1)

H Fabricación eléctrica (2)

I Subensamble mecánico (1)

J Subensamble mecánico (2)

K Instalación eléctrica (1)

L Instalación eléctrica (2)

M Instalación de tubería (1)

N Instalación de tubería (2)

O Inicio, prueba y fabricación

Figura 5.3. Diagrama de Gantt

Adaptado de: FOGARTY, Donald, BLACKSTONE, John y HOFFMAN, Thomas. Administración de la producción e inventarios. 2ed. México: CECSA, 1994. 994p.



96

5.3.2. Técnicas de administración de proyectos Por otro lado, según lo plantea Fogarty (1994)14, ciertas características distinguen a aquellos proyectos como los más adecuados para la aplicación de técnicas de administración de proyectos; estas características incluyen: Los proyectos tienen un inicio y un final definidos . La construcción de una nueva planta, la construcción y entretenimiento de personal adicional, el diseño y la fabricación de herramientas para un nuevo proyecto y la instalación de un nuevo sistema son ejemplos de proyectos que poseen esta característica. En consecuencia, la instalación de una nueva línea de ensamble y la producción del primer lote aceptable constituyen un proyecto, la operación de dicha línea durante el mes o año próximo se considera una actividad repetitiva, no un proyecto. Las actividades de un proyecto son individuales, ai sladas en el tiempo y espacio. La fabricación de un vaso de alta presión se puede y controlar con técnicas de administración de proyectos; la planeación y el control de fabricación y armado de diez de estos vasos, es la misma instalación y dentro del mismo

14 FOGARTY, Donald, BLACKSTONE, John y HOFFMAN, Thomas. Administración de la producción e inventarios. 2ed. México: CECSA, 1994. 994p.

Símbolo Descripción de la actividadActividades precedentes

Actividades concurrentes

Actividades siguientes

Requerimientos semanas

A Diseño mecánico (1) Ninguna Ninguna B, C 2

B Diseño mecánico (2) A C E, D 3

C Diseño eléctrico (2) A B, E D 1

D Diseño eléctrico (1) B, C E F, G 5

E Fabricación mecánica (1) B, C C, D, F, G H, I 2

F Fabricación mecánica (2) D E, G H, I 6

G Fabricación eléctrica (1) D E, F, I H 3

H Fabricación eléctrica (2) E, F, G I J, K 2

I Subensamble mecánico (1) E, F H, G, J K 3

J Subensamble mecánico (2) H K, I M 4

K Instalación eléctrica (1) H, I J M 5

L Instalación eléctrica (2) M Ninguna N 1

M Instalación de tubería (1) J, K Ninguna L 1

N Instalación de tubería (2) L Ninguna O 3

O Inicio, prueba y fabricación N Ninguna Ninguna 1

Adaptado de: FOGARTY, Donald, BLACKSTONE, John y HOFFMAN, Thomas. Administración de la producción e inventarios. 2ed. México: CECSA, 1994. 994p.

Tabla 5.2. Lista de actividades



97

tiempo, requieren de una mayor aplicación de los principios y las técnicas explicadas en los capítulos referentes a la planeación a mediano y corto plazo. Los proyectos se pueden subdividir en actividades que tienen un principio y un término definidos. La naturaleza del proceso no exige que las actividades se inicien de inmediato al terminar la actividad precedente. En el caso de ciertos procesos de refinación, la siguiente etapa principia de inmediato debido a que el material no puede conservar una propiedad química o física durante cierto tiempo sin incurrir en gastos adicionales importantes durante una fase de mantenimiento. Así la fabricación de acero, la refinación de gasolina y la producción de helados no sirven para la aplicación de técnicas de administración de proyectos; no obstante, el lanzamiento de un proyectil al espacio, la construcción de un submarino nuclear y el desmantelamiento, la limpieza y restauración de una línea de embotellado, lo son. Las actividades a realizar para completar el proyec to tienen relación secuencial definida. Hay factores tecnológicos conocidos que requieren de la culminación de ciertas actividades antes que otras actividades se realicen simultáneamente, así cada actividad se puede definir con respecto a las demás como precedentes, sucesivas o independientes. Dos actividades independientes pueden realizarse en cualquier orden. Se cuenta con un cálculo del tiempo necesario para completar cada actividad. Estos tiempos están basados en la velocidad de utilización de material, personal o equipo. Por ejemplo, un cálculo de tiempo para “fabricar un mueble ensamblado “se basa en el empleo de personal y equipo con ciertas capacidades, la disponibilidad de materiales y la información requerida para la fabricación. Como se mencionó anteriormente, las dos técnicas de administración de proyectos, como son: La Técnica de Evaluación y Revisión de Programa (PERT), y el Método de la Ruta Crítica (CPM), han recibido el reconocimiento y la aceptación en todo el ámbito industrial. Es de anotar que el precursor de PERT y CPM fue la gráfica Gantt; de hecho, desarrollada por Henry Gantt.

5.3.3. Desarrollo de un modelo de planeación por re des En un diagrama de Gantt, el punto de partida de cada actividad corresponde al punto de terminación de la actividad que la precede directamente. No obstante, si una actividad tiene más de una actividad precedente, se debe tener cuidado al preparar un diagrama de Gantt, pero el paso más crítico, en el que con mayor frecuencia se cometen errores, es registrar cuidadosamente los puntos de partida de actividades que tienen más de una actividad precedente. Por ejemplo, la actividad H no puede principiar hasta que se hayan terminado las actividades E, F, y G; la tentación es trazar de inmediato H en el diagrama, después de la



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terminación de G; sin esperar a que la actividad F, la última de las precedentes, haya terminado. El diagrama de Gantt es una poderosa ayuda en la planeación de proyectos más o menos sencillos, aunque no proporciona el panorama interno de los modelos de planeación en red PERT y CPM. Sin embargo, el diagrama de Gantt revela la longitud normal del proyecto: 30 semanas en el caso del ejemplo de la Figura 5.3. Las ventajas de los modelos de programación en red que incorporan conceptos y técnicas de PERT y CPM al diagrama de Gantt y otras técnicas similares son:

1. La relación secuencial entre las actividades que se deben realizar para terminar el proyecto es representada en forma explícita.

2. La ruta crítica, es decir la ruta más larga (secuencia conectada de actividades) desde el principio hasta el fin del proyecto, es fácil de determinar.

3. Es posible determinar con facilidad las actividades individuales cuya terminación, según el programa, no sea crítica para la conclusión del proyecto completo programado.

4. Se puede establecer el impacto, sobre la terminación del proyecto, de la probabilidad de que diferentes actividades se terminen en más o menos tiempo que el cálculo de tiempo probable.

Inicialmente se desarrolla una red con atributos comunes tanto a CPM como a PERT, luego se describen las características que diferencian estas dos técnicas. Como se dio a conocer previamente, las características de las técnicas se pueden combinar en aplicaciones del mundo real, mientras se disponga de los datos necesarios, como la capacidad de procesamiento de información. Las etapas para construir un modelo de planeación de red son: 1) obtener el insumo (ingreso) de datos necesarios, (2) construir el modelo de red y 3) determinar la ruta crítica. Requerimientos de datos. Los insumos (datos) que es necesario ingresar incluyen una lista de actividades que constituyen el proyecto, el tiempo que se requiere para terminar cada actividad y las relaciones secuenciales de las actividades. El método CPM utiliza tiempos determinados de actividad (fijos). El método PERT, como se verá más adelante, utiliza tiempos estocásticos (variables) de actividad. Construcción de la red. Un modelo de red está formado por la conexión de símbolos (en este caso flechas) que representan las actividades secuenciales según los datos (insumos) ingresados. Las flechas están conectadas a nodos numerados (uniones) que representan acontecimientos, la conclusión de una actividad y el inicio de otra. La Figura 5.4., incluye los símbolos que se utilizan en redes de actividades.



99

Figura 5.4. Símbolos y convenciones

La Actividad A se debe terminar antes que se inicie la Actividad B.

Actividad fantasma: se usa para representar con exactitud las relaciones de las actividades. No se requiere de tiempo ni recursos.

Nodo: acontecimiento, el principio o fin de una actividad.

Actividad: trabajo o tarea. El número sobre la flecha es un cálculo del tiempo que se requiere para terminar el trabajo. La letra abajo es su identificación.

ConvencionesSímbolos

7

A

A B

Adaptado de: FOGARTY, Donald, BLACKSTONE, John y HOFFMAN, Thomas. Administración de la producción e inventarios.2ed. México: CECSA, 1994. 994p.

En la Figura 5.5., se ilustra la construcción de la red correspondiente al ejemplo en mención.

Figura 5.5. Red del ejemplo

1 2 11 12 13 14

3

4 5

6

7 8

10F 62

A

B 3

C 1

P 0

2

E

3

I

1

M

1

L

3

N

I

O

5

D

3

G

2

H

Q 0

9

R 0

K 5

J 4

Adaptado de: FOGARTY, Donald, BLACKSTONE, John y HOFFMAN, Thomas. Administración de la producción e inventarios.2ed. México: CECSA, 1994. 994p.



100

6. COSTOS DE LA CALIDAD Para el estudio de los costos de la calidad es importante determinar cuáles con las categorías y los elementos que están implícitos en los mismos. Para este propósito se tienen en cuenta los argumentos presentados por Domínguez (1995)15.

6.1. CATEGORÍAS Y ELEMENTOS DEL COSTO DE LA CALIDAD Las categorías y elementos del costo de la calidad están directamente relacionadas en la medida que se puede medir la calidad del producto o servicio comparando las características que realmente posee con la que, teóricamente, se han solicitado. Lo anterior implica considerar el ciclo generador de calidad, para definir varios tipos de calidades, dependiendo de las fases en que se divide la vida del producto o servicio, desde su demanda hasta su utilización por parte del consumidor final.

6.1.1. Categorías del costo de la calidad Regularmente se tiene la idea de que los productos ya sean bienes o servicios artesanos son los que más nos agradan; esto se explica con base en las definiciones precedentes de calidad que se ha mencionado. En este sentido, un producto hecho a la medida ayuda a ilustrar la concepción que se tiene de acerca de un ciclo artesanal de la calidad, como puede verse en la Figura 6.1. En consecuencia, se obtiene un producto de alta calidad, ya que no ha habido ningún tipo de interferencias entre la transmisión de las características que debe tener el producto por parte del cliente y la recepción de las mismas por parte del productor que lo realiza. Sin embargo, si no se tiene relación directa con el productor y el producto se adquiere del mercado, es posible que no se obtenga la misma calidad y el cliente se tiene que adecuar a lo que ya existe en el mercado.

15 DOMINGUEZ M, José A; ÁLVAREZ, José; RUIZ, Antonio; et. al. Dirección de operaciones en la producción y los servicios. Aspectos tácticos y operativos V.1. Madrid: McGraw-Hill, 1995. 503p.



101

Figura 6.1. Ciclo artesanal de la calidad

Características que realmente

tiene el producto

Consumidor

Producto

Características deseadas en el

producto

Adaptado de: DOMINGUEZ M, José A; ÁLVAREZ, José; RUIZ, Antonio; et. al. Dirección de operaciones en la producción y los servicios. Aspectos tácticos y operativos V.1.Madrid: McGraw-Hill, 1995. 503p.

Otra manera en la que se puede ver afectada la calidad de un producto, a medida que se va introduciendo intermediarios, o eslabones en la cadena que lo va a producir, es la realización del producto en función del productor, que tiene únicamente como fuente de información las características definidas en el producto. Como se ve en la Figura 6.2.

Figura 6.2. Ciclo industrial de la calidad

Características que realmente

tiene el producto

Consumidor Productor

Características deseadas en el

producto

Características definidas en el

productoCalidad

del usuario

Diseño

Calidad teórica

Calidad técnica




102

En este caso hay tres grupos de características diferentes: las que desea el consumidor, las definidas en el producto para su elaboración y las que tiene el producto ya elaborado; subsiguientemente, se tienen tres calidades diferentes, así: Calidad teórica. Es la que mide la calidad del diseño, comparando las características solicitadas por el usuario y las plasmadas en el producto. Calidad técnica. Es la que contrasta las características reales del producto con las que venían definidas en el producto. Calidad de usuario. Es la que realmente importa al consumidor, ya que comparará lo que se ha dado con respecto a lo que solicitó. Lo anterior es un acercamiento al problema que hoy en día tienen las empresas, ya que raramente el consumidor está tan cerca del diseño y de la fabricación del producto, con lo que, se puede suponer lo difícil que puede ser dar al consumidor exactamente lo que quiere.

6.1.2. Elementos del costo de la calidad Una vez conocidas las distintas categorías de la calidad del producto, será conveniente analizar los elementos de los que depende la calidad del mismo, como son: materiales, máquinas, métodos, hombres y organización.

Materiales y máquinas . De hecho, es obvio que habría que utilizar los materiales adecuados para obtener el producto con la calidad requerida, así como las máquinas necesarias para darle la calidad deseada al producto. Al tratar estos dos elementos, un error frecuente en el que suele caer es utilizar los mejores posibles para obtener un producto de alta calidad. Esto es debido a que se suele confundir el concepto de calidad con el de bondad. Debemos recordar siempre que el posible usuario tiene una idea de lo que quiere, teniendo en cuenta el precio que se va a pagar por él; sería pues, un despilfarro (un incremento de costes inútil) utilizar tecnología punta, generalmente cara, para la obtención de un producto que se pueda conseguir con otro tipo de tecnología, más universal y, seguramente, más barata. Métodos. Se deben definir en el producto junto a los dos elementos anteriores, con los cuales están íntimamente ligados. El estudio de métodos es algo que se ha venido relegando a un segundo plano a medida que ha ido avanzando la tecnología productiva, realizándose éstos en dependencia, casi exclusiva, de las máquinas a utilizar. Son muchos los factores a analizar que influyen en los métodos (por ejemplo, el hombre, el puesto de trabajo, la ruta del producto, etc.) y sería muy conveniente tenerlos en cuenta, ya que influirán en gran medida sobre la productividad y sobre la calidad. Su realización suele ser muy barata si se



103

compara su costo con los resultados que potencialmente se pueden obtener a partir del mismo. Hombre. El factor humano debe estar dispuesto a trabajar para la calidad, para lo cual es absolutamente necesaria una educación en este campo; se le debe hacer consciente de la importancia que tiene la misma para la empresa y de que aquélla depende en gran parte de él; por lo tanto, es necesario invertir en la formación del personal. Organización. Debe ser capaz de dar la importancia necesaria a todos los elementos anteriores y eliminar los estrangulamientos y puntos débiles que se produzcan en nuestra cadena productiva. El nivel de calidad dependerá de cada uno de los elementos, lo que hará necesario un estudio a fondo de los mismos para conseguir un determinado nivel en la calidad de los productos.

6.2. ANÁLISIS DE LOS COSTOS DE CALIDAD Teniendo en cuenta la clasificación más común de los costos de calidad se tienen costos generados por productos defectuosos y costos generados por inspecciones, así:

6.2.1. Costos generados por productos defectuosos Los costos generados por productos defectuosos se dividen en dos tipos, tal como se muestra en la Tabla 6.1., productos defectuosos identificados y otros identificados y vendidos.

Utilizados como productos B

Diferencia de precio entre las dos clases de productos

ReelaboradosCosto de las elaboraciones suplementarias

Tabla 6.1. Costos generados por los productos defec tuosos

Adaptado de: DOMINGUEZ M, José A; ÁLVAREZ, José; RUIZ, Antonio; et. al. Dirección de operaciones en la producción y los servicios. Aspectos tácticos y operativos V.1. Madrid: McGraw-Hill, 1995. 503p.

No reclamados por el cliente

Productos no identificados y vendidos

Costo del material, de la mano de obra y gastos generales, menos los ingresos producidos por la venta de residuos

Costo del servicio de asistencia por inspecciones, reparaciones, etc.

Ninguno

Mala fama para la calidad del producto y el buen nombre de la empresa

Pérdida de imagen

Pro

duct

os d

efec

tuos

os Productos defectuosos identificados

Rechazados

Pérdidas en la producción

Obstáculos a la programación

Disgustos de clientes por retrasos eventuales

Moral empresarial, etc.Reclamados por el cliente



104

Productos defectuosos identificados. Los que pertenecen a este grupo van a generar costos diferentes, dependiendo de la actividad que se desarrolle; según el tipo de producto, existen tres posibilidades y se consideran dentro de los costos tangibles:

• Rechazarlos • Utilizarlos como productos B. • Reelaborados

En el primer caso, rechazarlos, los costos que se generan serán los derivados de la elaboración; es decir, materia prima utilizada, mano de obra, gastos generales, etc., de los que se deducirán, en su caso, los posibles ingresos obtenidos por la venta de los mismos como inservibles. En el segundo caso, utilizarlos como productos B, si el consumidor está dispuesto a aceptar este producto de inferior calidad, pero pagando un precio más bajo, El tercer caso, reelaborarlos, es el de casi todos los productos de ensamble, si se descubre el posible defecto que pueda tener el producto, éste es reparado, retirando las piezas defectuosas y cambiándolas por nuevas. El costo incurrido está representado por la mano de obra y las piezas sustituidas, etc. El otro grupo es el de los costos intangibles, que son muy difíciles de calcular, donde regularmente se puede realizar una evaluación subjetiva. Productos no identificados y vendidos. Por estos productos se puede o no recibir reclamaciones de algunos clientes; lo que lleva a asumir un costo de servicio de asistencia, generalmente compuesto por personal especializado, reparaciones, situaciones de productos o piezas del mismo, desplazamiento del personal, etc. En el caso de que no exista ninguna reclamación y aun cuando aparentemente no hay costo adicional, esto es más contraproducente, puesto que no se puede medir el efecto que esto tendrá en el producto y la imagen de la empresa; lo que acarrearía pérdida de imagen que costaría mucho recuperar, en el caso de que se tenga la oportunidad de hacerlo. La representación gráfica de los costos de calidad generados por productos defectuosos puede verse en la Figura 6.3.



105

Costo total

Costos por inspección

Costos por defectuosos

Figura 6.3. Costos de calidad

Costos

Productos defectuosos

Costo óptimo

Adaptado de: DOMINGUEZ M, José A; ÁLVAREZ, José; RUIZ, Antonio; et. al. Dirección de operaciones en la producción y los servicios. Aspectos tácticos y operativos V.1. Madrid: McGraw-Hill, 1995. 503p.

6.2.2. Costos generados por inspecciones Los costos generados por las inspecciones incluyen los que se generan para evitar la salida de productos defectuosos al mercado; es decir, todas las inspecciones y controles de calidad que se realicen durante las distintas fases de fabricación. Estos costos se aceptan con el fin de evitar otros mayores, que se derivan de introducir los productos defectuosos en el mercado. A medida que se intensifica la inspección se va consiguiendo un menor número de defectuosos y; por lo tanto, mejor calidad. Lo anterior se debe a que un incremento en los costos derivados de la inspección lo que hace que este costo se vaya incrementando. En consecuencia, el costo total es la suma de los costos generados tanto por productos defectuosos como por inspecciones. Tal como se aprecia en la Figura 6.3., en la que se puede observar que el costo por productos defectuosos no llega a cero.

6.2.3. Costo total de calidad En este sentido, la curva del costo total se puede dividir en tres zonas, como se muestra en la Figura 6.4.



106

Costo total

Costo por inspección

Costo por defectuosos

Figura 6.4. Zonas de los costos de calidad

Costos

Productos defectuosos

Zona A Zona B Zona C

Zona A de mejora de la calidad. En esta zona los costos son debidos a los productos defectuosos donde se puede realizar una mejora de la calidad. Zona B de indiferencia. En esta zona o bien se ha alcanzado el óptimo, o bien se está cerca del óptimo y el problema es de control para mantener el óptimo; regularmente esta zona se caracteriza por el hecho de que cerca de la mitad de los costos de calidad son debidos a productos defectuosos. Zona C de perfeccionamiento. En esta zona los costos son provocados por la inspección y superan a los costos generados por los productos defectuosos, por lo que hay que estudiar el costo de detectar defectos, en comparación con el perjuicio que se produce en caso de no ser detectados.

6.3. OPTIMIZACIÓN Para examinar la forma en que se pueden optimizar los costos de calidad, a continuación se tiene en cuenta la importancia que éstos representan en la curva de demanda con respecto al precio y el papel que juega la sensibilidad de la demanda a una variación de calidad, así como la curva de beneficios.

6.3.1. Importancia de la curva de demanda y precio Con base en la curva de demanda y precio, tal como se aprecia en la Figura 6.5., se observa que si se baja el precio de un determinado producto, su demanda



107

aumenta; sin embargo, si se tiene en cuenta que el precio del producto puede estar muy cercano al de la competencia, resulta más difícil utilizar esta variable para incrementar la demanda del producto de la empresa.

Figura 6.5. Curva de demanda y precio

Precio

Demandad1 d2

p1

p2


6.3.2. Sensibilidad de la demanda a las variaciones de calidad Ahora bien, si se mantiene el precio del producto y se aumenta la calidad de éste, se debe producir, un aumento de la demanda; se pasa de un nivel, d1 a d2, esto se debe a que la curva de demanda cambia al pasar la calidad de Q1 a un valor Q2, como puede verse en la Figura 6.6. En consecuencia, a medida que se vaya aumentando la calidad del producto, la curva de demanda se desplaza hacia la derecha, hasta llegar a fabricar el nivel de calidad más alto que permita la empresa. De hecho, estos cambios se deben realizar en la medida que sean rentables para la empresa.



108

Figura 6.6. Curva de variaciones de calidad

Precio

Demandad1 d2

p1

p2

Q1

Q2


6.3.3. Curva de beneficios de calidad Teniendo en cuenta la Figura 6.7., se observa que, a medida que se aumenta el nivel de calidad del producto, los costos se van incrementando y la pendiente es cada vez mayor. De manera semejante, los ingresos también aumentan, pero de forma diferente, la pendiente va disminuyendo. Observe que el beneficio que se obtiene como diferencia entre los ingresos y los costos, se puede ver en determinadas zonas, donde es posible establecer la producción del producto sin pérdidas. Si se produce con un nivel de calidad inferior a n1, es evidente que se presentan pérdidas, ya que en ese nivel el producto es tan malo que no genera los ingresos necesarios para contrarrestar los costos incurridos. Lo mismo sucede, pero por razones opuestas, si se produce a un nivel superior a n2, ya que el producto no es capaz de proporcionar los ingresos suficientes, puesto que también resultan inferiores a los costos.



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Figura 6.7. Curva de beneficios de calidadUnidad

monetaria

Nivel de calidad

n2n1 n*

Ingresos

Costos

Beneficios

Pérdidas Pérdidas


Conformemente a lo expuesto, se tiene que producir a un nivel óptimo de calidad (n*), donde se obtiene el máximo beneficio.



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UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA ESCUELA DE CIENCIAS BÁSICAS TECNOLOGÍA E INGENIERÍ A Programa de Ingeniería Industrial 302582 CONTROL DE CALIDAD

1

CONTROL DE CALIDAD

GUÍA DE APRENDIZAJE

RENÉ ALEJANDRO ALVARADO RUEDA

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA – UNAD- ESCUELA DE CIENCIAS BÁSICAS TECNOLOGÍA E INGENIERÍA

PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL BOGOTÁ

2008


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Autor René Alejandro Alvarado Rueda Ingeniero Industrial. Especialista en Ingeniería de Producción. Magíster en Educación. Énfasis en docencia Universi taria. Programa de Ingeniería Industrial. UNAD COMITÉ DIRECTIVO Jaime Alberto Leal Afanador Rector Gloria Herrera Sánchez Vicerrector Académico Claudia Patricia Toro Vicerrector de Desarrollo Regional y proyección Com unitaria Maribel Córdoba Guerrero Secretaria General Gustavo Velásquez Quintana Decano Escuela Ciencias Básicas Tecnología e Ingeni ería CURSO CONTROL DE CALIDAD GUÍA DIDÁCTICA Primera Edición @CopyRigth Universidad Nacional Abierta y a Distancia ISBN 2008 Centro Nacional de Medios para el aprendizaje


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CONTENIDO PROTOCOLO ACADÉMICO 1. IDENTIFICACIÓN DEL CURSO ACADÉMICO 4 2. INTRODUCCIÓN 5 3. JUSTIFICACIÓN 8 4. INTENCIONALIDADES FORMATIVAS 9 PROPÓSITOS 9 OBJETIVOS 9 COMPETENCIAS 10 METAS 10 5. UNIDADES DIDÁCTICAS 11 6. CONTEXTO TEÓRICO 12 7. METODOLOGÍA 13 8. SISTEMA DE EVALUACIÓN 17 9. GLOSARIO DE TÉRMINOS 20 10. BIBLIOGRAFÍA 21 GUÍA DE ACTIVIDADES 25 UNIDAD 1. FUNDAMENTOS DEL CONTROL DE CALIDAD 26 1. ACTIVIDADES DE RECONOCIMIENTO 26 2. ACTIVIDADES DE PROFUNDIZACIÓN 27 3. ACTIVIDADES DE TRANSFERENCIA 28 UNIDAD 2. DESARROLLO DEL CONTROL DE CALIDAD 29 1. ACTIVIDADES DE RECONOCIMIENTO 29 2. ACTIVIDADES DE PROFUNDIZACIÓN 30 3. ACTIVIDADES DE TRANSFERENCIA 31 RESUMEN GUÍA DE ACTIVIDADES 32 PROGRAMACIÓN DE ACTIVIDADES 33 ANEXOS 34


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PROTOCOLO ACADÉMICO

1. IDENTIFICACIÓN DEL CURSO ACADÉMICO

FICHA TÉCNICA Nombre del Curso Control de Calidad

Palabras clave

Calidad, Capacidad del proceso, Costos de calidad, Diagrama causa – efecto, Diagrama de Gantt, Diagrama de Pareto, Distribución de frecuencia, Gráficos de control, Histograma, Muestreo de aceptación, Plan de muestreo.

Institución Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD

Ciudad: Bogotá, D.C. – Colombia, extensivo a todos los CEAD a nivel nacional

Autor del Protocolo Académico: Ing. René Alejandro Alvarado Rueda Año: 2008 Unidad Académica: Escuela de Ciencias Básicas Tecnología e Ingeniería Campo de Formación: Profesional Área del Conocimiento: Gestión de Operaciones

Créditos Académicos: Dos (2), correspondientes a 96 horas de trabajo académico: 70 horas promedio de estudio independiente y 26 horas promedio de acompañamiento tutorial.

Tipo de curso: Teórico

Destinatarios:

Estudiantes de los programa de Tecnología e Ingeniería Industrial de la Escuela de Ciencias Básicas Tecnología e Ingeniería o personas de áreas afines interesadas en adquirir conceptos y fundamentos profesionales de Ingeniería Industrial.

Competencia General de aprendizaje:

El estudiante tendrá habilidades en la aplicación de las técnicas y metodologías para el diseño, implementación y evaluación de control de calidad de los procesos productivos, buscando satisfacer las necesidades de los clientes y elevar el desempeño productivo en las organizaciones.

Metodología de Oferta: A distancia

Formato de circulación: Documento impreso, y formato pdf o html con apoyo de la Web.

Denominación de las Unidades Didácticas:

� Fundamentos del control de calidad � Desarrollo del control de calidad


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2. INTRODUCCIÓN El desarrollo de la presente guía está apoyado en los lineamientos dados por la Coordinación de Ingeniería Industrial de la UNAD, en Camacho (2006)1. En este orden de ideas, tenemos que la Guía del curso de Control de Calidad, es de tipo teórico y corresponde al campo de formación profesional de los programas de Ingeniería y Tecnología Industrial de la UNAD y su metodología de desarrollo es a distancia. Corresponde a dos (2) créditos académicos los cuales comprenden: Estudio independiente que se desarrolla a través del trabajo personal y del trabajo en pequeños grupos colaborativos de aprendizaje, y de acompañamiento tutorial desarrollado a través de la tutoría individual, en pequeños grupos colaborativos y de tutoría en grupo de curso, que sirve de apoyo al estudiante para potenciar el aprendizaje autónomo y su formación en el campo de aplicación de la temática a desarrollar. Los propósitos que plantea este curso académico son: Fundamentar a los estudiantes del programa acerca de la conceptualización y antecedentes, el control estadístico de la calidad y el muestreo de aceptación lote a lote por atributos, de manera que permita entender su importancia en el desarrollo industrial. Desarrollar habilidades en el estudiante para el entendimiento y aplicación de técnicas para mejorar la calidad y los costos que están directamente relacionados con la calidad, de forma que pueda plantear soluciones de mejora a problemas reales en organizaciones empresariales de bienes o servicios.

Así mismo, busca fomentar la cultura investigativa y de lectura en el estudiante a través del uso de tecnologías que faciliten el acceso a la información y la obtención de fuentes bibliográficas, de manera que fortalezca su aprendizaje autónomo. El tutor por su parte realizará un trabajo de acompañamiento al proceso de aprendizaje autónomo, el cual no sólo permita la debida aprehensión de conocimientos, sino que oriente al estudiante en la selección y aplicación de estrategias propias del modelo de educación a distancia.

1 CAMACHO OLIVEROS, Manuel Ángel. (2006). Introducción a la Ingeniería Industrial. Guía de aprendizaje. Facultad de Ciencias Básicas e Ingeniería. UNAD.


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Para el cumplimiento de lo anterior el curso propone diferentes actividades didácticas, las cuales tienen como protagonista principal al estudiante, éstas buscan que a través de la elaboración de ensayos, mapas conceptuales, desarrollo del portafolio de actividades (ver anexo 1, 2 y 3), el trabajo en grupo y la iteración con el tutor, se logre desarrollar la competencias planteadas para el curso. Este curso está compuesto por dos unidades didácticas a saber: Unidad 1. Fundamentos del control de calidad. En esta unidad se conceptúa y se establecen los antecedentes del control de calidad. Inicialmente se parte por definir la calidad y sus antecedentes, luego se muestran las áreas responsables de la calidad; posteriormente se dan a conocer los planteamientos del control total de calidad, así como la historia de la calidad. Unidad 2. Desarrollo del control de calidad . Esta unidad está dividida en tres capítulos, en el primero se tratan las técnicas con datos numéricos, y en el segundo para datos no numéricos para mejorar la calidad en la que se detallan diferentes diagramas e histograma empleados en el control estadístico de la calidad; seguidamente, se realiza una descripción de los costos de calidad, haciendo énfasis en las categorías y los elementos del costo de la calidad; al igual que el análisis y la optimización de los mismos. En cuanto al sistema de evaluación del curso, éste se basa en lo contemplado y en lo definido en el Reglamente General Estudiantil, de forma que permita comprobar el nivel de avance del autoaprendizaje alcanzado a lo largo del curso. De acuerdo a esto, se plantean tres tipos de evaluación de alternativas complementarias, estas son: � Autoevaluación : evaluación que realiza el estudiante para valorar su propio

proceso de aprendizaje. � Coevaluación : se realiza a través de los grupos colaborativos, y pretende la

socialización de los resultados del trabajo personal. � Heteroevaluación : Es la valoración que realiza el tutor. Para cada una de estas evaluaciones se proponen la aplicación de matrices en las cuales se describe diferentes criterios de evaluación, que deben ser claros tanto para el estudiante como para el tutor. (Ver Anexo 3). Para el desarrollo del curso es importante el papel que juegan los recursos tecnológicos como medio activo e interactivo, buscando la interlocución durante todo el proceso de diálogo tutor-estudiante, así:


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• Módulos y guías escritos para el estudio temático y la orientación

pedagógica. • Los materiales impresos en papel, se han convertido en el principal soporte

para favorecer los procesos de aprendizaje autodirigido. • El computador como herramienta informática para estudio con CD ROM,

con informaciones visuales, auditivas y de texto escrito. • El computador como canal electrónico hacia links hipertextuales en

ambientes virtuales de autoaprendizaje, útiles para la gestión del conocimiento actualizado.

• Sistemas y plataformas tecnológicas institucionales para videoconferencias y audioconferencias.

• Sitios Web: propician el acercamiento al conocimiento, la interacción y la producción de nuevas dinámicas educativas.

• Sistemas de interactividades sincrónicas: permiten la comunicación a través de encuentros presenciales directos o de encuentros mediados (chat, audioconferencias, videoconferencias, tutorías telefónicas, etc.).

• Sistemas de interactividades asincrónicas: permiten la comunicación en forma diferida favoreciendo la disposición del tiempo del estudiante para su proceso de aprendizaje, mediante la utilización de correo electrónico, foros, grupos de discusión, entre otros.

Para facilitar el autoaprendizaje es necesario consultar la bibliografía recomendada, utilizar la biblioteca virtual y el acceso a Internet, con esto se está potenciando también en los estudiantes la capacidad de investigación y de auto gestión para llegar al conocimiento según su proceso de aprendizaje. Por lo tanto, en la medida en que el estudiante adquiera e interiorice y aplique los elementos anteriormente expuestos, podrá desarrollar los logros propuestos en este curso, con el fin de que al final del mismo tenga un panorama claro de lo que significa el control de calidad, su aplicación y desarrollo.


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3. JUSTIFICACIÓN

Concebir la importancia que tiene el control de calidad dentro del estudio de la Ingeniería Industrial, a partir de la comprensión de actividades para desarrollar y aplicar técnicas que permitan realizar eficientemente el control estadístico del proceso y el costeo de la calidad en empresas de bienes y servicios. Con base en la concepción precedente, el curso de control de calidad pretende que a partir del conocimiento de su definición y antecedentes, se entienda lo amplio de su aplicación, y a la vez contextualizar al estudiante sobre el papel que desempeña el control estadístico de la calidad en el mejoramiento de la competitividad y productividad de las organizaciones. En consecuencia, se pretende que al finalizar el curso el estudiante de control de calidad adquiera las habilidades en la aplicación de las técnicas y metodologías para el diseño, implementación y evaluación de los procesos, buscando satisfacer las necesidades de los clientes y elevar el desempeño productivo de las organizaciones. .


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4. INTENCIONALIDADES FORMATIVAS Las intencionalidades formativas están directamente relacionadas con los propósitos, los objetivos, las competencias y las metas propias del control de calidad, así: 4.1. PROPÓSITOS

• Fundamentar a los estudiantes del control de calidad con respecto a la conceptualización y antecedentes, el control estadístico de la calidad y el muestreo de aceptación lote a lote por atributos.

• Desarrollar habilidades en los estudiantes en el uso de técnicas para

mejorar la calidad y determinar los costos de la calidad.

• Fomentar la cultura investigativa y de lectura en el estudiante a través del uso de tecnologías que faciliten el acceso a la información y la obtención de fuentes bibliográficas, de manera que fortalezca su aprendizaje autónomo.

4.2. OBJETIVOS

• Que el estudiante conozca acerca de los antecedentes, conceptos y desarrollo de la calidad a través del tiempo.

• Conceptualizar y definir los elementos que le permitan al estudiante

identificar la importancia de la calidad y su significado en el ámbito empresarial.

• Desarrollar capacidades en el estudiante para el uso de las técnicas del

control de la calidad, aplicándolas a casos específicos presentados a nivel de empresa, con el fin de demostrar la importancia de la aplicación de sus beneficios en el mejoramiento continuo de los procesos.

• Que el estudiante conozca y aplique las técnicas de control de calidad que

se emplean en el análisis y solución de problemas en los procesos de mejora continua.

• Desarrollar capacidades en los estudiantes para el diseño de planes de

muestreo por atributos y variables; además de técnicas de control estadístico de procesos.


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4.3. COMPETENCIAS

• El estudiante conoce y comprende los antecedentes, conceptos y desarrollo de la calidad.

• El estudiante conoce, comprende, describe y maneja las técnicas del

control de la calidad aplicándolas a casos específicos presentados a nivel de empresa, para el análisis de procesos, de forma que le permita llevar a cabo el control estadístico y el planteamiento de propuestas de mejora de los mismos.


a situaciones problemáticas específicas de organizaciones productivas a partir de la aplicación de técnicas de control de calidad.

• El estudiante conoce y comprende el diseño de planes de muestreo por

atributos y variables, además de técnicas de control estadístico de procesos, de manera que le permite entender su actuación y relación con su que hacer profesional.


a situaciones problemáticas específicas de organizaciones productivas, con base en el análisis de los costos de la calidad.

4.4. METAS Al finalizar el curso de control de calidad:

• El estudiante desarrollará las competencias planteadas para el curso, al realizar las actividades didácticas propuestas en el mismo.

• El estudiante presentará y demostrará la aprehensión, comprensión y

adopción de la temática desarrollada a lo largo del curso, a través de la presentación de la Evaluación Final.

• El estudiante presentará y sustentará un trabajo escrito sobre el trabajo de

aplicación desarrollado a lo largo del curso, el cual debe mostrar la descripción, análisis y propuesta de mejoras para el control estadístico del proceso en una empresa.


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5. UNIDADES DIDÁCTICAS A continuación se presenta el contenido del curso, así:

Unidades Capítulos Temas

1. CONCEPTUALIZACIÓN Y ANTECEDENTES

1. Definición de calidad 2. Áreas responsables de la calidad 3. Control total de calidad 4. Historia de la calidad


1. Distribución de frecuencias y parámetros

2. Capacidad del proceso 3. Gráficos de control por variables 4. Gráficos de control por atributos

1. FUNDAMENTOS DEL CONTROL DE CALIDAD

3. MUESTREO DE ACEPTACIÓN LOTE A LOTE POR ATRIBUTOS

1. Conceptos fundamentales 2. Aspectos estadísticos 3. Diseño del plan de muestreo

2. DESARROLLO DEL CONTROL DE CALIDAD

4. TÉCNICAS CON DATOS NUMÉRICOS PARA MEJORAR LA CALIDAD

1. Diagrama de Pareto 2. Histograma 3. Gráfico de control

5. TÉCNICAS CON DATOS NO NUMÉRICOS PARA MEJORAR LA CALIDAD

1. Registro de no conformidades 2. Diagrama de causa – efecto 3. Diagrama de Gantt

6. COSTOS DE LA CALIDAD

1. Categorías y elementos del costo de la calidad

2. Análisis de los costos de calidad 3. Optimización


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6. CONTEXTO TEÓRICO El curso de control de calidad tiene como objeto principal fundamentar acerca del control de calidad, su definición y campos de actuación, de manera que genere en los estudiantes una apropiación y comprensión inicial del tema en organizaciones de bienes y servicios. De la misma manera, se pretende inducir en el conocimiento y aplicación de técnicas de control de calidad para el control estadístico de los procesos. De acuerdo con lo anterior, el curso está compuesto por dos unidades académicas; la primera presenta los fundamentos del control de calidad, para ello se parte de una conceptualización y antecedentes donde se define la calidad y se muestran las áreas responsables, así como el control total y la historia de la misma, le sigue una descripción del control estadístico de la calidad, que abarca desde la distribución de frecuencias hasta los gráficos de control, y como éste ha contribuido al mejoramiento de los procesos. Como parte de esta unidad, y para entender el muestreo de aceptación, se da a conocer tanto los conceptos fundamentales como los aspectos estadísticos del mismo y la manera como se lleva a cabo el diseño de planes de muestreo. En la segunda unidad, se comienza por el desarrollo del control de calidad en el uso y aplicación de técnicas para mejorarla, tales como el registro de no conformidades, diagrama de Pareto, de Gantt y de causa – efecto, así como el histograma; consecuentemente, se plantean algunas metodologías para la identificación de problemas y desarrollo de propuestas de mejora de los mismos. Para finalizar, se tratan los costos de la calidad, donde se detallan sus categorías y los elementos del costo de la misma, así como el análisis de éstos, para concluir con la optimización de los costos de la calidad, contribuyendo en este sentido a realizar aplicaciones propias de esta área en el ámbito industrial. Es de anotar que el curso de control de calidad abarca la competencia cognitiva, mediante la cual se pretende que el estudiante conozca, comprenda y analice adecuadamente los conceptos teóricos del control, el muestreo, las técnicas y los costos de la calidad. La competencia comunicativa y propositiva, pretende que el estudiante describa, analice, plantee y sustente de manera suficiente, soluciones prácticas a problemas del control estadístico de los procesos, a partir del uso de las técnicas propias del control de calidad. Por último, se tiene la competencia argumentativa, la cual pretende que el estudiante tenga la capacidad de construir una afirmación, que articule conceptos y teorías, y así mismo, que logre sustentar las conclusiones propuestas, frente a una situación en particular donde de hecho está inmerso el control de calidad.


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7. METODOLOGÍA 2 Para el cumplimiento de las intencionalidades formativas del curso, se requiere una debida planificación del proceso de aprendizaje teniendo en cuenta las características de la metodología de educación a distancia; para tal efecto, a continuación se muestra la Tabla 1.

Tabla 1. Distribución de Tiempo para el desarroll o del curso

Trabajo académico Total horas Acompañamiento y

seguimiento por el tutor 26

Estudio independiente 70 Total 96

De una parte, el estudio independiente contempla las actividades como trabajo personal y trabajo en pequeños grupos colaborativos de aprendizaje; de otra parte, el acompañamiento y seguimiento tutorial abarca actividades como la tutoría individual, la tutoría en pequeños grupos colaborativos y la tutoría en grupo de curso. (Véase Cuadro 1).

Cuadro 1. Distribución de Tiempo por Actividades

COMPONENTE DEL TRABAJO ACADÉMICO Actividad

Trabajo personal Estudio independiente

70 horas

Trabajo en pequeños grupos colaborativos de aprendizaje

Tutoría individual

Tutoría a pequeños grupos colaborativos

Acompañamiento y seguimiento por el

tutor

26 horas Tutoría en grupo de curso

El proceso de aprendizaje se desarrolla a través de las siguientes actividades: Actividad previa de introducción : Esta actividad pretende dar a conocer a los estudiantes los propósitos del curso, sus intencionalidades y como va a ser el desarrollo del mismo. Puede desarrollarse de manera individual a través del estudio del protocolo del curso o a través del encuentro del curso con el tutor.

2 Adaptado de: CAMACHO OLIVEROS, Manuel Ángel. (2006). Introducción a la Ingeniería Industrial. Guía de aprendizaje. Facultad de Ciencias Básicas e Ingeniería. UNAD.


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Actividades de estudio independiente : Se orientan a alcanzar los propósitos de formación, los cuales se dan a través del estudio personal del material sugerido por la UNAD, por consulta de fuentes documentales tales como: bibliografía de documentos impresos en papel: libros y revistas; bibliografía de documentos situados en Internet; direcciones de sitios Web de información especializada, bibliotecas y hemerotecas virtuales, etc.); o también, está el trabajo en pequeños grupos colaborativos que tiene como propósito crear espacios de estudio y discusión, preparar consultas, realizar trabajos de acuerdo a la programación dada en la guía didáctica, etc.

Actividades de acompañamiento tutorial: Es el apoyo que el programa brinda al estudiante para potenciar su aprendizaje y formación, este acompañamiento puede estar dado de la siguiente manera: • Tutoría Individual: Es el acompañamiento que el tutor hace al estudiante con

carácter de asesoría al aprendizaje de los contenidos temáticos del curso. • Tutoría en pequeños grupos colaborativos o en grupo de curso: También

tiene el carácter de realizar acompañamiento y asesoría a las actividades de los estudiantes, presentación y revisión de informes, consejería sobre métodos, técnicas y herramientas para el aprendizaje colaborativo, evaluación de las actividades y seguimiento del proceso formativo y de aprendizaje.

Para todos los tipos de acompañamiento mencionados el encuentro puede ser personal, virtual o mixto. Actividades de evaluación : Tiene como propósito comprobar y verificar el nivel de logro alcanzado de las competencias propuestas en el curso, a la vez pretende identificar las dificultades en el aprendizaje y afianzar los conocimientos adquiridos. De acuerdo a esto se tiene las siguientes actividades, así:

• Autoevaluación: La desarrolla el estudiante a través de ejercicios, talleres,

problemas, estudios de caso, lecturas autorreguladas e investigaciones sobre temas especializados de manera individual.

• Coevaluación: Se realiza a través de grupos colaborativos, utilizando el portafolio como estrategia. Este consiste en hacer una colección de producciones o trabajos (ensayos, análisis de lecturas, reflexiones personales, mapas conceptuales) y permite la reflexión conjunta sobre los productos incluidos y sobre los aprendizajes logrados.

• Heteroevaluación: Desarrollada por el tutor a través de exámenes, test y evaluación de portafolios.

A continuación se relaciona la matriz de aprendizajes en donde se evidencia el fomento del aprendizaje autónomo y las intencionalidades formativas del curso académico, tal como se aprecia en el Cuadro 2.


15

Cuadro 2. Matriz de aprendizajes que fomentan el ap rendizaje autónomo en el curso académico

CATEGORÍAS DE APRENDIZAJE ESTRATEGIAS DE

ATENCIÓN AL ESTUDIANTE

AVANCE CONCEPTUAL

HABILIDADES COGNITIVAS Y META

COGNITIVAS

HABILIDADES COMUNICATIVAS, EMOCIONALES Y

SOCIALES

HÁBITOS ACADÉMICOS

TUTORÍA

INDIVIDUAL

- Conceptualización y antecedentes del control de calidad.

- Control de calidad. - Muestreo de

aceptación. - Técnicas para

mejorar la calidad. - Costos de la

calidad.

- Comprender - Analizar - Inducción - Deducción - Clasificación - Autogestión

- Autoestima - Aprender a

escuchar a los demás

- Aprender a entender a los demás

- Tomar notas. - Seguir instrucciones. - Mapas conceptuales. - Resúmenes - Usar procesos lógicos. - Manejo adecuado del

tiempo.

TRABAJO

PERSONAL

- Construir el conocimiento a partir de lo trabajado en la tutoría y consultas realizadas sobre el mismo.

- Deducción - Inducción - Comparación y

contraste - Autoevaluación - Autorreflexión - Autodiagnóstico - Motivación

intrínseca

- Aprender a investigar.

- Saber qué es lo que se desea y/ó necesita buscar.

- Saber qué se desea aprender

- Interactuar con el entorno.

- Investigar - Consultar - Leer - Planear - Lectura autorregulada - Mapas conceptuales - Lluvias de ideas - Resúmenes - Ensayos - Portafolio: El estudiante

compilará toda la información obtenida de sus consultas, escritos e investigaciones acerca de la temática desarrollada a lo largo del curso

TRABAJO EN PEQUEÑOS

GRUPOS COLABORATIVOS DE APRENDIZAJE

- Socialización del conocimiento que se está trabajando en el respectivo grupo para la semana y núcleo temático respectivos.

- Aclarar dudas acerca de su proceso.

- Compartir conocimientos.

- Coevaluación de trabajos.

- Debates - Comparación.

- Aprender a ser crítico.

- Fomento de la responsabilidad.

- Aprender a escuchar y a transmitir opiniones y conceptos.

- Desarrollo de la habilidad de comunicación y persuasión.

- Elaborar un plan de trabajo.

- Distribuir roles y tareas. - Lectura - Análisis lógico. - Desarrollo de trabajos en

grupo (no mayores a 4 personas), de análisis de casos

TUTORÍA A PEQUEÑOS

GRUPOS COLABORATIVOS

- Discernir, reflexionar y reforzar el conocimiento.

- Debatir y defender sus puntos de vista con respecto al de los demás.

- Compartir conocimientos.

- Ampliar la visión con respecto al tema y el enfoque que le dio a su estudio.

- Heteroevaluación - Comparación - Reflexión - Diagnóstico - Control

- Aprender a hablar en público.

- Aprender a transmitir.

- Aprender a escuchar.

- Aprender a entender a los demás.

- Refutar, debatir.

- Exposiciones. - Debates. - Ayudas audiovisuales. - Definición de un

problema: El estudiante deberá analizar el control estadístico de un proceso, identificar problemáticas y plantear alternativas de mejoramiento.


16

Cuadro 3. Matriz de aprendizajes que fomentan el ap rendizaje autónomo en el curso académico (Cont.)

CATEGORÍAS DE APRENDIZAJE ESTRATEGIAS

DE ATENCIÓN AL ESTUDIANTE AVANCE CONCEPTUAL

HABILIDADES COGNITIVAS Y META

COGNITIVAS

HABILIDADES COMUNICATIVAS, EMOCIONALES Y

SOCIALES

HÁBITOS ACADÉMICOS

TUTORÍA EN GRUPO DE

CURSO

- Aclarar dudas. - Discutir puntos de

vista. - Retroalimentación

de los procesos y resultados logrados.

- Desaprender.

- Evaluación - Clasificación - Apropiación de

conceptos.

- Saber escuchar. - Aceptar cambios. - Saber expresarse. - Tolerancia - Cumplimiento.

- Inducción al curso. - Sustentación de trabajos - Evaluación nacional final - Revisión. - Corrección. - Cumplimiento. - Responsabilidad.

Fuente: Basado en lo propuesto por: CAMACHO OLIVEROS, Manuel Ángel. Guía Introducción a la Ingeniería Industrial. Facultad de Ciencias Básicas e Ingeniería. UNAD. 2006.


17

8. SISTEMA DE EVALUACIÓN 3 El sistema de evaluación tiene como propósito comprobar y verificar el nivel de logro alcanzado en el proceso de aprendizaje para la generación de las competencias propuestas en el curso, y a la vez pretende identificar las dificultades en el aprendizaje y afianzar los conocimientos adquiridos. En este sentido, se realizarán tres tipos de evaluación, las cuales son alternativas y complementarias: La Autoevaluación : La realiza el estudiante de forma individual para valorar su propio proceso de aprendizaje al final de cada unidad temática, con el fin de identificar las debilidades o vacíos cognitivos, sus logros o dominios en el abordaje de la temática desarrollada, sus propios esfuerzos, resultados y productos con base en las metas trazadas por él mismo. Con esta se espera identificar los progresos alcanzados por el estudiante y las necesidades, aspiraciones y metas para aprendizajes futuros. La matriz de evaluación se utilizará como instrumento de apoyo para su realización. La Coevaluación : Es un proceso de trabajo colaborativo de los estudiantes en el cual socializan el resultado de sus construcciones personales de conocimiento y reciben la retroalimentación de sus compañeros, sustentan sus puntos de vista, asimilan nuevos enfoques y ajustan sus planteamientos con el enriquecimiento conceptual logrado en el diálogo de saberes. Los momentos de coevaluación los induce y propicia el tutor con énfasis en ciertas temáticas en las que recomienda trabajo colaborativo, o en el mismo proceso de elaboración del proyecto en grupo planteado para el curso académico. La matriz de evaluación se utilizará como instrumento de apoyo para su realización. La Heteroevaluación: Contempla una evaluación sumativa coordinada a nivel nacional en cuanto a fechas y contenidos. El tutor enfoca también la heteroevaluación como un análisis de logros a partir del acompañamiento a los estudiantes en sus procesos de aprendizaje (evidenciados en resultados participativos como la sustentación del proyecto final y demás actividades programadas) y en los resultados de las conceptualizaciones obtenidas en la sesión grupal realizada al finalizar el curso. En la evaluación nacional, se pretende medir el nivel de apropiación de conocimientos acerca de los fundamentos y desarrollo del control de calidad, los cuales corresponden al 40% de la calificación definitiva del curso, ésta se complementa con las calificaciones que el tutor haya realizado a lo largo del periodo académico, y según lo especifica la guía de actividades.

3 Ibíd.


18

Los criterios para autoevaluación y coevaluación y el nivel de desempeño que el estudiante pueda tener frente a ellos en el desarrollo del curso, se presentan en la siguiente matriz de criterios de autoevaluación y coevaluación, la cual servirá de apoyo en este proceso, la cual se muestra en el Cuadro 3.

Cuadro 4. Matriz de Criterios de Autoevaluación y C oevaluación

NIVEL DE DESEMPEÑO CRITERIOS

Totalmente Parcialmente No Está aplicando el proceso indicado en cada trabajo de aprendizaje (individual o grupal)

Indicador de que está aplicando la teoría en su propia acción pedagógica

Indicador de que está aprovechando la auto evaluación para definir acciones de autorregulación

Comprende los diferentes elementos que integran el núcleo temático para que en su práctica académica los integre a sus ejercicios y productos

Reflexiona sobre los hábitos de estudio, tanto individuales como de grupo, y se propone mejoras.

Hubo apropiación en el manejo de las estrategias de evaluación planteadas en el proyecto (mapas conceptuales, ensayos, resumen, cuestionarios, portafolio, etc.).

Utilizó instrumentos, estrategias y/ó soluciones no convencionales, que valen la pena mostrar, para desarrollar su trabajo.

Hizo uso de los medios y mediaciones indicados para la realización de los diferentes productos (tecnología, formatos, interactividades).

No. Ocurrencias

No. Ocurrencias No. Ocurrencias TOTAL

X 5 X 3 X 1

NOTA EQUIVALENTE (Para registrarla como nota del proceso)

Sumatoria de los resultados de las tres columnas/8 (Nota escala de 1.0 a 5.0)

Fuente: Basado en lo propuesto por: CAMACHO OLIVEROS, Manuel Ángel. Guía Introducción a la Ingeniería Industrial. Facultad de Ciencias Básicas e Ingeniería. UNAD. 2006. Además se tienen en cuenta los siguientes porcentajes de evaluación, correspondientes a cada una de las fases de aprendizaje a trabajar. (Véase Tabla 2).

Tabla 2. Porcentaje de Evaluación por fases de Apr endizaje

FASES DE APRENDIZAJE PORCENTAJES CON

RESPECTO A LA CALIFICACIÓN TOTAL

Reconocimiento 10 % Profundización 30 % Transferencia 20 %

Evaluación nacional 40 % TOTAL 100 %


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La anterior ponderación está acorde con lo contemplado en el artículo 39 del Reglamento Estudiantil, en lo relacionado a los Sistemas de Evaluación y Promoción. A continuación se aclaran cada una de las fases del proceso de aprendizaje propuestas, donde el proceso de aprendizaje del ser humano requiere del desarrollo de actividades cognitivas, psicoafectivas y motoras, las cuales se realizan de forma permanente. Es por esto que para facilitar los procesos formativos, se requiere de la identificación de fases de aprendizaje con un sentido estratégico para su debido potenciamiento y desarrollo efectivo. Por lo anterior, las características generales de las fases de aprendizaje mediante las cuales se estructuran los dispositivos pedagógicos y didácticos de los cursos académicos en el contexto de la educación a distancia y según el sistema de créditos académicos comprenden los siguientes aspectos:4 Reconocimiento: Se pretende que a través de situaciones didácticas de reconocimiento se pueda contextualizar y motivar al estudiante a que se involucre en los procesos iniciales de aprendizaje y active sus estructuras cognitivas. Profundización: Es un conjunto de situaciones y actividades diseñadas de manera didáctica que tienen por objeto la apropiación de conceptos, teorías, técnicas, modelos de pensamiento o de procesos, esto según los propósitos, objetivos, competencias y metas de aprendizaje definidos para el curso académico. Busca generar procesos de aprendizaje desde la comprensión y no desde la mera repetición. Transferencia: Todo conocimiento, habilidad, destreza o competencia puede permitir la transferencia desde situaciones conocidas a situaciones desconocidas. Es decir, se busca agregar valor al conocimiento adquirido por el estudiante, consolidar o nivelar el dominio de las competencias adquiridas.

4 UNAD. Inducción Unadista Educación para todos. Universidad Nacional Abierta y a Distancia. Bogotá. 2005. p. 131


20

9. GLOSARIO DE TÉRMINOS

Calidad

La calidad considerada como un todo es la conjunción de la conformidad, la satisfacción de las expectativas del cliente, el valor con relación al precio y la excelencia, vista como una perspectiva global.

Capacidad del proceso

El parámetro conocido como Cp indica la capacidad que tiene un proceso para cumplir con las especificaciones o normas; este valor relaciona la dispersión real del proceso en estudio comparado con respecto a estas especificaciones o normas.

Costos de calidad Los costos de calidad son generados por los productos defectuosos y las inspecciones para el control de calidad.

Diagrama causa – efecto

Un diagrama de causa – efecto indica en forma gráfica, qué conjunto de factores causales intervienen en una determinada característica, de calidad, la cual podría influir en un efecto correspondiente al identificar todas las variables o causas que intervienen e interactúan en el proceso.

Diagrama de Gantt Un diagrama de Gantt muestra el tiempo de terminación planeado para las distintas actividades de un proyecto como barras graficadas contra el tiempo en un eje horizontal.

Diagrama de Pareto Un diagrama de Pareto resalta mediante un gráfico la participación de los elementos más importantes con relación a los menos importantes, conocido como “los pocos vitales y los muchos triviales”.

Distribución de frecuencia

La distribución de frecuencias está directamente relacionada con la toma de datos, la ordenación, las medidas de tendencia central, a saber: la media aritmética, la mediana y la moda, así como el rango.

Gráficos de control

Un gráfico de control deja ver el comportamiento de los datos de una muestra o una población, en el que se distinguen los límites superior e inferior de control, así como la línea central, con base en parámetros previamente establecidos.

Histograma Un histograma muestra en un gráfico de barras el análisis de datos para conocer el comportamiento de la población de una manera más objetiva.

Muestreo de aceptación

El muestreo de aceptación es un procedimiento mediante el cual se decide sobre la aceptación o rechazo de un lote de productos, materias primas, partes, materiales, componentes, subensambles, etc; según el número de defectuosos ( o de defectos) encontrados en una muestra aleatoria ( o en más de una muestra) extraída del lote que se somete a evaluación.

Plan de muestreo

Un plan de muestreo se realiza con base en una curva de operación que pasa a través de dos puntos que satisface los requisitos previamente establecidos, definido por un tamaño de muestra y un número de aceptación.


21

10. BIBLIOGRAFÍA

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• INSTITUTO COLOMBIANO DE NORMAS TÉCNICAS. Sistemas de Gestión de la calidad - Requisitos. ISO 9001: 2000. Bogotá: ICONTEC, 2001.

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• SENLLE, Andrés y STOLL, Guillermo. Calidad total y normalización. Barcelona: Gestión 2000, 1994. 185p.

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• TAORMINA, Tom. ISO 9000. Liderazgo virtual. México: Prentice-Hall, 1997. • Título: Diagramas de Causa-Efecto, Pareto y Flujogramas. En:

http://www.gestiopolis.com/recursos4/docs/ger/diagraca.htm. Documento que detalla como se elaboran los diagramas de causa-efecto, de Pareto y Flujogramas para el análisis de procesos. Igualmente se describen datos biográficos de los autores de dichas técnicas. (Consulta enero de 2006).

• Título: KAIZEN Institute. En: http://www.kaizen-institute.com/. Página del Insituto KAIZEN, la cual se especializa en apoyar lideres de negocio en el diseño e implementación de procesos que lleven a la organización a la adopción del significado de la mejora continua y su sostenimiento a través del tiempo.

• Título: ECC. Ejecutivos en Consultoría y Capacitación. En: http://www.lean-6sigma.com/index.htm. Esta página es de un grupo consultivo especializado en la aplicación de Herramientas de Manufactura Esbelta (Lean Manufacturing) y Seis Sigma, en ella se encuentran algunos documentos donde se desarrollan estas técnicas.


24

• Titulo: ceroaverías.com. En: http://www.ceroaverias.com/. Esta página se encuentra información acerca de los conceptos para la aplicación del TPM (Mantenimiento Productivo Total) así como del Sistema de Producción de Toyota.

• UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA. Inducción Unadista Educación para todos. Bogotá. UNAD, 2005.

• ZARATIEGUI, J. R. La gestión por procesos: Su papel e importancia en la empresa. EN: Revista Economía Industrial No. 330. Bogotá, 2001.


25

GUÍA DE ACTIVIDADES La guía de actividades establece: • Un conjunto de situaciones y actividades didácticas orientadas al desarrollo de

procesos cognitivos como condiciones para el aprendizaje autónomo. • Una estructuración de los procesos de aprendizaje por fases: reconocimiento,

profundización y transferencia, como estrategia para la planificación y realización del trabajo académico en torno a las unidades conceptuales y logro de las intencionalidades formativas.

• Estrategias, procedimientos, técnicas y herramientas para que el estudiante

active estructuras de pensamiento autónomo, estudio independiente y procesos de socialización.

A continuación se presentan las fases de aprendizaje que debe evidenciar el estudiante:


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UNIDAD 1. FUNDAMENTOS DEL CONTROL DE CALIDAD

1. ACTIVIDADES DE RECONOCIMIENTO

Situación Producto Sistema de Evaluación Seguimiento Sistema de Interactividad Encuentro

Tutorial Situación 1. Trabajo en grupo de curso Inducción: El tutor del curso dará una exposición acerca de los objetivos del curso, unidades a tratar, metodología, evaluación y programación de actividades presenciales y virtuales.

Inducción Trabajo en grupo de curso 1

Situación 2. Trabajo Individual Preguntas de inducción:

• ¿Qué es calidad? • ¿Cuáles son las áreas responsables de la

calidad? • ¿Cuáles son las fases que se deben

seguir en el proceso para lograr la calidad total?

• ¿Cuáles son las etapas de la calidad? El estudiante realizará una lectura general de la guía y el módulo, responderá las preguntas citadas anteriormente y realizará un mapa conceptual de las dimensiones de calidad.

Mapa Conceptual Autoevaluación Portafolio Trabajo individual


27

2. ACTIVIDADES DE PROFUNDIZACIÓN


Tutorial

Situación 3. Trabajo Individual El estudiante realizará un trabajo de investigación para elaborar un ensayo donde compare las diferentes herramientas del control estadístico de la calidad con las formas actuales de trabajo en las empresas de la región. En el encuentro de trabajo de curso se hará una discusión de la actividad realizada y se resolverán las dudas de la temática desarrollada.

Ensayo

Autoevaluación, Coevaluación y

Heteroevaluación Portafolio

Tutoría de trabajo en curso y realimentación permanente con el Tutor a través de correo electrónico, en las situaciones en las que al estudiante no le sea posible asistir a la tutoría en grupo de curso, se utilizará el correo electrónico o teléfono para establecer comunicación con el tutor.

2

Situación 4. Trabajo en Grupos Colaborativos En grupos de máximo 4 estudiantes, y como parte del desarrollo del trabajo final del curso en una empresa se hará un descripción y análisis del control estadístico de un proceso. En dicha descripción como mínimo se debe incluir lo siguiente:

a. Breve historia de la empresa. b. Productos que comercializa. c. Descripción de un proceso de la

misma. d. Representación gráfica de la manera

como se lleva a cabo el control estadístico del proceso elegido.

e. Conclusiones.

Documento de análisis de la

empresa seleccionada

Autoevaluación, Coevaluación

Registro de la actividad en el

Portafolio

Tutoría en pequeños grupos colaborativos a través de chat y correo electrónico.

3


28

3. ACTIVIDADES DE TRANSFERENCIA Situación Producto Sistema de

Evaluación Seguimiento Sistema de Interactividad

Encuentro Tutorial

Situación 5. Trabajo Individual El estudiante hará lectura del siguiente artículo y realizará un Ensayo del mismo: En: BUFFA, Elwood y SARIN, Rakesh. Administración de la producción y de las operaciones. Méjico: Limusa, 1992. Muestreo de aceptación. En el encuentro de trabajo en curso se hará una exposición de las conclusiones de la lectura y de lo argumentos expuestos por los alumnos en sus ensayos. Así mismo, se hará entrega del portafolio. Producto: Ensayo

Ensayo




4


29

UNIDAD 2. DESARROLLO DEL CONTROL DE CALIDAD

1. ACTIVIDADES DE RECONOCIMIENTO


Tutorial Situación 6. Trabajo Individual Preguntas de inducción: • ¿Cómo se lleva a cabo el registro de las no

conformidades? • ¿Cómo se elabora un diagrama de Pareto? • ¿Cómo se prepara un diagrama de Causa –

Efecto? • ¿Cómo se hace un Histograma? • ¿Cómo se construyen los gráficos de control? • ¿Cómo se obtiene un diagrama de Gantt?

Mapa Conceptual Autoevaluación Portafolio Trabajo individual


30

2. ACTIVIDADES DE PROFUNDIZACIÓN


Tutorial Situación 7. Trabajo Individual El estudiante realizará actividades de consulta bibliográfica o a través de internet, con el objeto de profundizar acerca de diferentes técnicas o metodologías para analizar control estadístico de procesos. Posteriormente se hará un mapa conceptual acerca de éstas.

Mapa conceptual Autoevaluación Portafolio Trabajo individual


Tutorial Situación 8. Trabajo en Grupos Colaborativos En el grupo de trabajo se seleccionará un proceso de la empresa analizada en la situación número cuatro, se aplicarán las técnicas para mejorar la calidad descritas en el capítulo 1 de la segunda unidad.

Documento de análisis de los

procesos seleccionados

Autoevaluación, Coevaluación Portafolio

Tutoría en pequeños grupos colaborativos a través de chat y correo electrónico

5

Situación 9. Trabajo Individual El estudiante escogerá alguna de las áreas planteadas en el capítulo de costos de la calidad, profundizará sobre su temática y a través de un ensayo, planteará las oportunidades de optimización que tiene en la empresa. En el encuentro del trabajo en curso se expondrán y discutirán las conclusiones acerca del trabajo desarrollado.

Ensayo Autoevaluación, Coevaluación,



6


31

3. ACTIVIDADES DE TRANSFERENCIA

Situación Producto Sistema de Evaluación Seguimiento Sistema de

Interactividad Encuentro

Tutorial Situación 10. Trabajo en grupo de curso Cada uno de los grupos de trabajo hará una exposición breve (15 de minutos), del trabajo de aplicación desarrollado, se hará entrega de un trabajo escrito con los siguientes elementos mínimos:

a. Breve historia de la empresa. b. Productos que comercializa. c. Descripción de un proceso de la misma. d. Representación gráfica de la manera como se

lleva a cabo el control estadístico del proceso elegido.

e. Estrategia utilizada para el mejoramiento del control estadístico del proceso.

f. Alternativas de mejora. g. Conclusiones

Así mismo se hará entrega del portafolio para su revisión.

Trabajo escrito




7


32

RESUMEN GUÍA DE ACTIVIDADES FASES DE

APRENDIZAJE UNIDADES

DIDÁCTICAS SITUACIONES DIDÁCTICAS PRODUCTOS

SISTEMA DE EVALUACIÓN SEGUIMIENTO

TIEMPO DE TRABAJO

INDEPENDIENTE

TIEMPO DE TRABAJO TUTORIAL

Situación 1 Inducción al curso 2

UNIDAD 1. Situación 2

Respuestas a las preguntas de

inducción y Mapa Conceptual

Autoevaluación Portafolio 4 INDUCCIÓN Y RECONOCIMIENTO

3 semanas

UNIDAD 2. Situación 6. Respuestas a las

preguntas de inducción

Autoevaluación Portafolio 4

Situación 3. Ensayo Autoevaluación, Coevaluación y

Heteroevaluación Portafolio 8 2

UNIDAD 1.

Situación 4. Documento de Análisis

Autoevaluación, Coevaluación

Portafolio 8 4

Situación 7. Mapa Conceptual Autoevaluación Portafolio 8

Situación 8. Documento de

análisis



PROFUNDIZACIÓN 10 semanas

UNIDAD 2.

Situación 9. Ensayo Autoevaluación, Coevaluación y


UNIDAD 1. Situación 5. Ensayo Autoevaluación, Coevaluación y

Heteroevaluación Portafolio 8

4 TRANSFERENCIA

5 semanas UNIDAD 2. Situación 10. Trabajo escrito y

sustentación



Evaluación Final Evaluación final Heteroevaluación 2 2

Realimentación

Realimentación de las actividades

desarrolladas en el curso

Autoevaluación 2

Total 70 26


33

PROGRAMACIÓN DE ACTIVIDADES SITUACIONES DIDÁCTICAS PRODUCTOS SEMANA

TIEMPO DE TRABAJO

INDEPENDIENTE

TIEMPO DE TRABAJO TUTORIAL

UNIDADES

Situación 1 Inducción al curso 1 2

Situación 2 Respuestas a las preguntas de inducción y Mapa Conceptual 2 4

Situación 3 Ensayo 3-4 8 2

Situación 4 Documento de Análisis 4-5-6 8 4


Unidad 1.

Situación 6 Respuestas a las preguntas de inducción 9 4

Situación 7 Mapa Conceptual 9-10 8

Situación 8 Documento de análisis 11-12-13 10 4


Situación 10 Trabajo escrito y sustentación 16-17 10 2

Unidad 2.

Presentación de la Evaluación Final

del curso Evaluación final 18-19 2 2

Realimentación Realimentación de las actividades desarrolladas en el curso 20 2


34

ANEXOS


35

ANEXO 1. MAPA CONCEPTUAL 5

DEFINICIÓN El mapa conceptual es la presentación gráfica de las relaciones significativas de un número limitado de conceptos en forma de proposiciones que exteriorizan la estructura conceptual del individuo. COMPONENTES De acuerdo con Novak, un mapa conceptual contiene los siguientes componentes:

1. Proposiciones que son relaciones significativas entre dos o más conceptos, señalados por una línea y una palabra de enlace.

2. Jerarquía que son los niveles de subordinación que se crean mediante palabras de enlace. La relación de los conceptos incluidos y la lectura de las proposiciones se hacen vertical u horizontalmente.

3. Categorías o segmentos que son los conceptos del mismo nivel de una jerarquía, dispuesto horizontalmente y cuyos significados aparentemente tienen el mismo alcance.

4. Enlaces cruzados o enlaces ínter categorías con proposiciones formadas por el enlace de dos o más conceptos pertenecientes a segmentos o categorías diversas. Este tipo de enlace además de creatividad indica reconciliación integradora.

5. Ejemplos que son eventos u objetos reales que representan el término conceptual

PROCEDIMIENTO PARA ELABORAR EL MAPA CONCEPTUAL El mapa conceptual es un ejercicio que se genera por una construcción de significado donde juega un papel importante la compresión y el interés que sobre el tema tenga el estudiante o aprendiz. El proceso recomendado para elaborarlo comprende las siguientes etapas:

1. Seleccionar y hacer un listado de los nombres de los conceptos fundamentales acerca de la temática a desarrollar.

2. Agrupar y priorizar los conceptos anteriores, teniendo en cuenta en primer lugar la afinidad o asociación que exista entre ellos y en segundo lugar, colocar en orden descendentes, colocando primero los más importantes o generales e incluyentes, hasta llegar a los conceptos específicos o particulares que ameritan un ejemplo el cual se puede o no presentar en el mapa.

5 GÓMÉZ. De ILLERA, Margarita. Anexo 3 Guía Introducción a la Ingeniería de Alimentos. Facultad de Ciencias Básicas e Ingeniería. UNAD. 2005


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3. Construir el mapa estableciendo los niveles jerárquicos necesarios y elaborando preposiciones en orden descendente. Esta fase permite dejar de lado algunos conceptos antes seleccionados, pero también escoger aquellos que se necesitan para completar el mapa.

4. Establecer relaciones o proposiciones transversales, si existen, entre diversas categorías o segmentos del mapa.

UTILIDAD DEL MAPA CONCEPTUAL

1. Se puede utilizar como estrategia para realizar un resumen 2. Para ayudar a la memoria comprensiva 3. Como punto de partida para el desarrollo de un escrito: ensayo, ponencia o

exposición técnica 4. Como ayuda para dictar una conferencia, o exposición sobre alguna

temática extensa. 5. Para el docente le permite observar y medir el grado de comprensión por

parte de un estudiante sobre una temática o curso.


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ANEXO 2. EL ENSAYO 6

Algunos autores escriben el ensayo como uno de los géneros literarios más utilizados para desarrollar un tema relativo a cualquier aspecto de la ciencia. Otros lo describen como un escrito en donde se mezcla el arte y la ciencia, que involucra un elemento creativo – literario – y otro lógico – de manejo de ideas. Se diferencia de otros géneros como la ponencia porque su intención no es argumentar con el fin de convencer al lector de lo que se expone y de la exposición porque en el desarrollo del tema predomina el pensamiento personal y subjetivo del autor. El ensayo se puede definir como un escrito en prosa, generalmente corto, que en ningún caso alcanza la extensión de un tratado, que presenta, sin el rigor sistemático del artículo científico, la interpretación personal de un tema con base en datos, hechos e informaciones reales y verídicas. Su propósito puede ser entretener, influir la opinión del lector o arrojar nueva luz sobre un tema conocido e importante para el lector. Un ensayo como otros escritos consta de tres partes:

1. La introducción. En donde se presenta o describe el tema que se va a desarrollar, el problema que se va a tratar o la tesis que se va a sustentar.

2. El cuerpo. Donde se desarrolla el esbozo del tema, del problema o de la tesis, mediante subtemas, segmentos o párrafos, según sea su extensión.

3. La conclusión. Que consiste en un resumen, una solución, una recomendación o un comentario final.

Los ensayos se pueden clasificar por el rigor científico, por la intención y por la forma de redacción. Por el rigor científico, pueden ser informarles, cuando el autor expresa únicamente sus opiniones y formales cuando el autor expresa sus puntos de vista sobre un tema pero sustentado en principios científicos. Por la intención el ensayo puede apelar a los sentimientos o pueden apelar a la razón, a la inteligencia. Por la forma de la composición pueden ser informativos, cuando directamente comunican ideas; críticos cuando analizan, evalúan y enjuician cualquier idea, evento u objeto; poético cuando la forma lírica prevalece sobre la conceptual. Las principales características del ensayo se pueden resumir así:

a. Predomina la interpretación, el punto de vista y la posición del autor frente al tema.

b. Es conciso, lógico y agradable.

6 Ibíd.


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c. El tema debe ser ampliamente conocido por el autor pero no del todo extraño para el lector.

d. Es versátil en cuanto a la elección y presentación del tema. e. El ensayo debe mostrar que usted domina el tema, que se ha documentado

suficientemente y que ha consultado otras opiniones diferentes a la suya. f. La proposición o idea central generalmente no aparece en forma explícita.

Para elaborar un ensayo, entre las muchas cosas que deben tenerse en cuenta, son importantes las siguientes: � Cuál es la idea o ideas que articulan el texto. Es decir cuáles son los

argumentos fuertes que se van a exponer, o la idea que se plantea en cuestión. Esta idea o tesis tiene que ser bien argumentada, en el desarrollo del ensayo.

� Con qué fuentes o en qué autores se sustenta el arg umento. A partir de qué o quienes, con qué material de contexto se cuenta; en síntesis cuáles son los referentes. Es en este momento que se selecciona la bibliografía necesaria, las citas y diferentes notas.

� Se realiza un esbozo que comprenda. Lo que se va a decir en el primer párrafo, en el segundo, en el último.

� Qué tipo de ilación (sin hache) es la que se va a u tilizar. Si de consecuencia, de contraste, de relación múltiple. Es muy importante el “gancho” del primer párrafo: cómo se va a seducir al lector, que es lo que interesa tocar en él; la misma fuerza debe tener el último párrafo, Cuál es la idea que se va a utilizar para cerrar, teniendo en cuenta que sea una idea fácil y específica para que el lector la guarde en la memoria. Aunque no siempre el último párrafo deba ser una conclusión si debe ser el momento para la síntesis.

� Determinar la extensión aproximada que va a tener, recordar que no debe ser tan corto que se asemeje a una meditación o pro posición, ni tan largo que se asemeje a un tratado. Puede tener una extensión de dos a diez páginas, pero sea cual fuere la extensión, en cada ensayo debe existir una tesis y la síntesis necesaria, como pieza de escritura completa. Cuando el ensayo es de dos a tres páginas no son necesarios los subtítulos, pero cuando tiene un número mayor, se pueden utilizar los subtítulos o los numerales sin embargo no debe olvidarse que esas partes deben ir interrelacionadas para que permanezca como una pieza compacta.

Importante es resaltar que cuando escribimos un ensayo necesariamente debemos ordenar bien nuestras ideas, ser coherente con lo que escribimos pero ante todo el ensayo nos permite defender una tesis, un principio o una opinión utilizando la razón en complicidad con la teoría, pero expresada en forma agradable y atractiva al lector. Se puede decir que el ensayo es el reflejo de nuestro pensar y nuestro sentir.


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GUÍA PARA LA EVALUACIÓN DE ENSAYOS Tema: ________________________________________ Fec ha: ___________ Nombre: ________________________________________________________________________________ Título: ________________________________________________________________________________ Ensayo: ________________________________________________________________________________

Calificación / criterios

EXCELENTE SATISFACTORIO ACEPTABLE INSUFICIENTE

TESIS

Presentó claramente una tesis, tiene un contexto y/o se explicó por que es original controversial o importante

Solamente presentó tesis sin contexto

La tesis está pero está poco clara

No presento tesis

Sustentación de la tesis

Da razones claras, precisas y fuertes para sustentar la tesis propuesta

Aunque demuestra consulta y reflexión, no sustenta las razones de manera suficiente

Da razones débiles que no sustentan la tesis, son confusas o no hacen referencia al material consultado

No logró sustenta la tesis

Organización

Organizó la información del ensayo según las instrucciones y en forma efectiva (introducción, párrafo por cada razón, párrafo final que resume y concluye el argumento expuesto)

Inicio tesis, sustentó y concluyó, pero no organizó la información claramente

Organizó en forma rudimentaria el texto y/o a veces perdió el hilos de las ideas

La redacción carece de propósito y ruta lógica

Citación

Cita las ideas que no son del autor, usando el formato adecuado para ello

Algunas de las ideas que incluyo no parece ser del autor y no las cito y/o exageró en el uso de citas textuales

Muchas de la ideas que incluyó no parecer ser del autor y no las cito, o no citó usando el formato efectivo e de fácil lectura

No citó ideas que no son del autor

Voz y tono

Argumenta de forma honesta y sencilla lo que piensa, sin afectación o posiciones extremas

El tono es apenas aceptablemente sencillo y/o se requiere sustentar más lo que se piensa

La redacción es ostentosa y/o usa palabras ostentosas pero no hay claridad

La redacción es sosa, no hay suficiente interés en escribir el ensayo

Redacción y puntuación

Las oraciones son claras, completas, y de longitud legible. Usa correctamente la gramática, la puntuación y la ortografía

Las oraciones son demasiado largas o mal puntuadas, tiene algunos errores importantes de gramática, puntuación y ortografía

Las oraciones son a menudo extrañas y/o incompletas. Comete tantos errores formales que se distrae el lector

Muchas oraciones están incompletas y extrañas obstaculizan la lectura del ensayo. Numerosos errores formales hacen ilegible el ensayo

No. Ocurrencias

No. Ocurrencias

No. Ocurrencias No. Ocurrencias Total

X 5 X 3 X 2 X 1


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NOTA EQUIVALENTE

(Para registrarla como nota del

proceso)


Fuente: Adoptado de. ALIANZA EDUCATIVA. Programa de Formación Permanente a Docentes – Principios Pedagógicos Módulo 3. Evaluación. Alianza Educativa. Bogotá. 2005. p. 65.


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ANEXO 3. EL PORTAFOLIO 7

El portafolio es una colección de trabajos que el estudiante ha realizado en el período académico. es pues una recopilación sistemática y organizada que el participante produce durante el curso de capacitación de acuerdo con las metas que el mismo pretende alcanzar y con los objetivos específicos del curso, con el fin de poder reflexionar sobre sus progresos en cuanto a conocimientos, habilidades cognitivas e interpersonales, actitudes y motivaciones. Mediante el portafolio el aprehendiente puede ver con una perspectiva crítica la calidad de los procesos, aprendizajes y productos obtenidos y mediante una autoevaluación reflexiva autorregular todo su proceso de aprendizaje y proponerse metas de mejoramiento. El portafolio para el docente es una estrategia de evaluación bastante eficaz, porque además de evaluar todo un proceso de aprendizaje y productos, de sus estudiantes, también es posible visualizar el estado de motivación que en determinado momento puede influir positiva o negativamente en su aprendizaje. Organización del portafolio: Un portafolio debe comprender como mínimo las siguientes tareas:

1. Definición del propósito del mismo. 2. La selección del material de acuerdo al propósito. 3. La reflexión sobre los resultados extrínsecos e intrínsecos sobre el trabajo

realizado en las diferentes sesiones del curso y La proyección de metas futuras de aprendizaje.

Por lo tanto el portafolio para el curso debe contener lo siguiente: • Los materiales producidos durante el aprendizaje individual a distancia y en

grupo presentando en forma muy clara todo el procedimiento para obtenerlos. • Evidenciar el progreso en términos de materiales producidos (evaluación de

acuerdo a instrumentos de evaluación propuestos para cada actividad de aprendizaje).

• Demostrar el avance en su desarrollo personal e interpersonal (Auto-evaluaciones y las reflexiones sobre resultados obtenidos).

La esencia del portafolio radica en la reflexión que hace el participante y autor sobre cada elemento del portafolio. Una compilación de materiales sin reflexión, es un archivo más no un portafolio.

7 Idem. GÓMEZ, De ILLERA, Margarita. Bogotá 2005. p. 49.


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GUÍA PARA EVALUAR EL PORTAFOLIO TEMA: _______________________________________________ FECHA: _______________ PARTICIPANTE: _________________________ EVALUADOR: ______________________ CRITERIOS: _____________________________________________________________________

Criterio VALOR 5 VALOR 1 El portafolio incluye los materiales producidos a nivel individual y de grupo

El portafolio incluye la información necesaria sobre el tema del curso a desarrollar

El portafolio incluye las Instrucciones relacionadas con la actividad propuesta

1. Selección de materiales

El portafolio incluye la autoevaluación y reflexión sobre el portafolio

El portafolio tiene una estructura definida Sus componentes están debidamente identificados, ordenados y categorizados

2. Organización del portafolio

Se ha diseñado una tabla de contenido El portafolio manifiesta de forma explícita los materiales producidos por el estudiante 3. Utilidad del

portafolio El portafolio muestra las actividades de mejoramiento

Total No. Ocurrencias

No. Ocurrencias

NOTA EQUIVALENTE (Para registrarla como nota del proceso) X 5 X 1


Adoptado de. GÓMÉZ. De ILLERA, Margarita. Anexo 4 Guía Introducción a la Ingeniería de Alimentos. Facultad de Ciencias Básicas e Ingeniería. UNAD. 2005.

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