Diagrama de Pareto

Los problemas de la calidad se presentan como prdidas (productos defectuosos y su costo). Es muy importante aclarar el patrn de la distribucin de la prdida. La mayora de las prdidas se debern a unos pocos tipos de defectos, y estos defectos pueden atribuirse a un nmero muy pequeo de causas. Si se identifican las causas de estos pocos defectos vitales, se pueden eliminar casi todas las perdidas, centrndose en esas causas particulares y dejando de lado otros defectos triviales.

Joseph Juran popularizo el principio de Pareto en 1950, despus de observar que gran parte de los problemas de calidad eran resultado de pocas causas. Esta tcnica debe su nombre a Vilfredo Pareto (1848-1923), economista italiano que determino que 85 por ciento de la riqueza de Miln era propiedad de slo 15 por ciento de las personas. Por ejemplo, al analizar los costos en una fbrica de papel, Juran descubri que 61 por ciento de los costos totales de calidad se podan atribuir a una categora: roto que, en la terminologa de la fabricacin de papel, es el trmino que se da al papel defectuoso que se regresa para reprocesarlo. En un anlisis de 200 tipos de fallas en el campo entre motores automotrices, slo cinco presentaron una tercera parte de todas las fallas; las 25 principales presentaron dos terceras partes de las fallas. En una fbrica textil, se encontr que tres de las 15 tejedoras eran las que producan 74 por ciento de la tela defectuosa. El anlisis de Pareto separa con claridad los pocos elementos vitales de los muchos triviales y ofrece una direccin para seleccionar los proyectos a fin de mejorar.

Una distribucin de Pareto es aquella en la cual las caractersticas observadas se ordenan de la frecuencia mayor a la menor. Un diagrama de Pareto es un histograma de los datos ordenados de la frecuencia mayor a la menor.

El anlisis de Pareto se utiliza a menudo para examinar los datos recopilados en las hojas de verificacin. Tambin es posible trazar una curva de frecuencia acumulada en el histograma (vase Diagrama de Pareto en el Anexo). Este apoyo visual muestra con claridad la magnitud relativa de los defectos y se puede utilizar para identificar las oportunidades de mejora. Los problemas ms costosos o significativos saltan a la vista. Los diagramas de Pareto tambin pueden mostrar los resultados de los programas de mejora a travs del tiempo.

Diversos son los usos que se pueden hacer del diagrama de Pareto. El diagrama de Pareto representa uno de los primeros pasos que debe darse para realizar mejoras en la calidad. Efectivamente: Ayuda a definir las reas prioritarias de intervencin Atrae la atencin de todos sobre las prioridades y facilita la creacin del consenso

El diagrama de Pareto responde plenamente a estas exigencias: es muy til para aprender a concentrar los esfuerzos en los aspectos ms importantes y rentables del problema analizado, es decir, en los aspectos que ocupan las partes ms elevadas del propio diagrama.

Dado que, en la vida real se cuenta con un tiempo y unos recursos limitados para la consecucin de los resultados, es necesario saber centrar los esfuerzos sobre los aspectos de mayor relevancia, para lo que el anlisis de Pareto resulta de fundamental importancia.

Otro interesante aspecto del anlisis de Pareto radica en el hecho de que permite comparar dos representaciones del mismo fenmeno en tiempos diferentes y, por consiguiente, poner de relieve los resultados de las medidas de mejora adoptadas con el fin de disminuir los percances.

Los diagramas de Pareto ayudan a los analistas a enfocarse ms y ms en problemas especficos. En cada paso, el diagrama de Pareto estratifica los datos en niveles ms detallados, aislando con el tiempo los problemas ms importantes.

Graficas de Control

Grficas Dinmicas y de Control

Una grfica dinmica es una grfica de lneas cuyos datos se representan en el tiempo. El eje vertical representa un indicador; el eje horizontal es una escala de tiempo.

El primer paso al elaborar una grfica dinmica consiste en identificar el indicador por observar. En algunas situaciones se podran medir las caractersticas de calidad para cada unidad de produccin del proceso. Este enfoque sera apropiado para los procesos de bajo volumen, como la produccin de qumicos o las cirugas.

Las muestras que se toman en forma peridica proporcionan los datos para calcular los parmetros estadsticos bsicos, como la media, el rango o la desviacin estndar, la proporcin de artculos que no cumplen con las especificaciones o el nmero de no conformidades por unidad.

El tiempo medio en que se producen los desajustes en un proceso, determinan la frecuencia de muestreo: cuanto ms estable es un proceso menos inversin (tiempo y dinero) debe dedicarse a controlarlo. Puesto que se ha de minimizar el tiempo de deteccin de un cambio en el proceso, la frecuencia de muestreo ha de ser superior a la del tiempo esperado entre cambios.

Si los puntos en la grfica fluctan en un patrn estable alrededor de la lnea central, sin picos, tendencias o cambios muy marcados, indican que el proceso aparentemente esta bajo control. Si existen patrones poco comunes es preciso investigar la causa de la falta de estabilidad y emprender una accin correctiva. Por tanto, las grficas dinmicas identifican las confusiones debido a la falta de control.

Una grfica de control es simplemente una grfica dinmica a la que se agregan dos lneas horizontales llamadas lmites de control: el lmite de control superior (LCS) y el lmite de control inferior (LCI) (vase Grfica de Control en el Anexo).

El primero en proponer las grficas de control fue Walter Shewhart en Bell Laboratories en la dcada de 1920, y Deming las recomend fuertemente. Los lmites de control se eligen estadsticamente para ofrecer una probabilidad alta (por lo general, mayor de 0.99) de que los puntos caigan entre estos lmites si el proceso esta controlado. Los lmites de control facilitan la interpretacin de los patrones en una grfica dinmica, as como llegar a una conclusin acerca de las condiciones de control.

Si los valores de la muestra caen fuera de los lmites de control o si ocurren patrones no aleatorios en la grfica es posible que causas especiales afecten el proceso, por lo que no es estable y es preciso examinarlo y emprender las acciones correctivas adecuadas. Si la evaluacin y correccin se llevan a cabo en tiempo real, se minimiza la probabilidad de crear un producto no conforme. Por tanto, como herramienta para solucionar problemas, las grficas de control permiten a los operadores identificar los problemas de calidad segn se presentan. Desde luego, las grficas de control por si solas no pueden determinar el origen del problema.

AnexoDiagrama de Pareto

Grfica de Control

Bibliografa

Evans, James; Lindsay, William (2008)Administracin y control de la calidadCengage Learning, Mxico

Kume, Hitoshi (2002)Herramientas Estadsticas Bsicas para el Mejoramiento de la CalidadGrupo Editorial Norma, Espaa