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Herramientas para el Control en Mantenimiento Un aliado poderoso del control es la estadística. Los procesos estadísticos son una herramienta muy versátil para el procesamiento de información, brindando al funcionario de mantenimiento elementos que harán mucho más fácil y objetivo el proceso de toma de decisiones. Las técnicas que se muestran a continuación tienen una cualidad común: requieren la recopilación de datos como primer paso. Estas son: Lista de verificación. Histograma. Diagrama de causa y efecto (espina de pescado). Diagrama de Pareto (también conocido como análisis ABC). Gráfica de control. Diagrama de dispersión. Recopilación de datos: cuando se trata de aplicar un enfoque científico para la solución de problemas y utilizar las herramientas anteriores de una manera eficaz, se requiere de datos correctos. Hay que ser muy cuidadoso en la recopilación de los datos correctos con el método correcto. Las siguientes son algunas recomendaciones para evitar duplicidad en el proceso de recopilación de datos y así retrasar el análisis y la mejora de procesos: Planear con anticipación todo el proceso de recopilación de datos. Definir claramente el propósito de la recopilación de datos. Especificar de forma concreta cuáles son los datos que se necesitan. Analizar el tipo de datos que se van a recopilar para utilizar las técnicas correctas de muestreo. Diseñar por adelantado las listas de verificación necesarias. La recopilación de datos es un proceso continuo y debe estar incorporado en el sistema de información del área. Algunos ejemplos de los datos necesarios en el caso de la administración del mantenimiento son el tiempo muerto del equipo, la productividad de la mano de obra, los costos, las fallas y reparaciones del equipo, los tiempos de duración de los trabajos y los trabajos pendientes. Lista de verificación: una lista de verificación es una matriz donde se cruzan elementos y condiciones. Los elementos son aquellos ítems de los cuales se necesita recopilar información; las condiciones, son estados bien definidos de la información acerca de los elementos. Al compilarlos,

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  • Herramientas para el Control en

    Mantenimiento

    Un aliado poderoso del control es la estadstica. Los procesos estadsticos son una herramienta muy

    verstil para el procesamiento de informacin, brindando al funcionario de mantenimiento elementos

    que harn mucho ms fcil y objetivo el proceso de toma de decisiones. Las tcnicas que se

    muestran a continuacin tienen una cualidad comn: requieren la recopilacin de datos como primer

    paso. Estas son:

    Lista de verificacin.

    Histograma.

    Diagrama de causa y efecto (espina de pescado).

    Diagrama de Pareto (tambin conocido como anlisis ABC).

    Grfica de control.

    Diagrama de dispersin.

    Recopilacin de datos: cuando se trata de aplicar un enfoque cientfico para la solucin de

    problemas y utilizar las herramientas anteriores de una manera eficaz, se requiere de datos

    correctos. Hay que ser muy cuidadoso en la recopilacin de los datos correctos con el mtodo

    correcto. Las siguientes son algunas recomendaciones para evitar duplicidad en el proceso de

    recopilacin de datos y as retrasar el anlisis y la mejora de procesos:

    Planear con anticipacin todo el proceso de recopilacin de datos.

    Definir claramente el propsito de la recopilacin de datos.

    Especificar de forma concreta cules son los datos que se necesitan.

    Analizar el tipo de datos que se van a recopilar para utilizar las tcnicas correctas de

    muestreo.

    Disear por adelantado las listas de verificacin necesarias.

    La recopilacin de datos es un proceso continuo y debe estar incorporado en el sistema de

    informacin del rea. Algunos ejemplos de los datos necesarios en el caso de la administracin del

    mantenimiento son el tiempo muerto del equipo, la productividad de la mano de obra, los costos, las

    fallas y reparaciones del equipo, los tiempos de duracin de los trabajos y los trabajos pendientes.

    Lista de verificacin: una lista de verificacin es una matriz donde se cruzan elementos y

    condiciones. Los elementos son aquellos tems de los cuales se necesita recopilar informacin; las

    condiciones, son estados bien definidos de la informacin acerca de los elementos. Al compilarlos,

  • se tiene un conjunto de instrucciones sencillas empleadas en la recopilacin de datos, de manera

    que los datos pueden usarse con facilidad y analizarse automticamente. Un ejemplo de una lista de

    verificacin que puede llegar a utilizarse en mantenimiento es el de la figura 22.

    Las listas de verificacin tienen gran utilidad en las siguientes tareas de mantenimiento:

    Recopilar datos para desarrollar histogramas.

    Revisar elementos en las tareas de mantenimiento.

    Prepararse antes de trabajos de mantenimiento y para la limpieza despus de estos.

    Revisin de elementos y refacciones.

    Auditoria de un departamento de mantenimiento

    Verificacin de las causas de artculos defectuosos.

    Diagnstico de defectos de las mquinas.

    Tabla 1: Lista de Verificacin para un conjunto Motor-Generador

    Marcar la columna que corresponda al estado de cada elemento

    Componentes

    principales

    Buena

    Condic

    in

    Requie

    re L

    impie

    za

    Requie

    re A

    juste

    Requie

    re L

    ubricaci

    n

    Vib

    raci

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    Alta T

    em

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    tura

    Requie

    re R

    epara

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    n

    Requie

    re C

    am

    bio

    Requie

    re L

    impie

    za

    Ver

    com

    enta

    rio

    1 Motor Elctrico

    1.1 Rodamiento

    1.2 Base

    1.3 Pernos

    1.4 Temperatura

    1.5 Vibracin

    1.6 Ruido

    2 Acople

    2.1 Lubricacin

    2.2 Alineacin

    3 Generador

    3.1 Armadura

    3.2 Escobillas

    3.3 Rotor

    Tomado de Sistemas de Mantenimiento Figura 8.1, pgina 259. Duffuaa, Raouf, Dixon.

  • Histograma: Los histogramas se utilizan para representar tablas de frecuencias con datos

    agrupados en intervalos. Estos son una imagen grfica de la distribucin de frecuencias. El

    histograma; ayuda visualizar la distribucin de los datos, su forma y su dispersin. Un uso Principal

    de los histogramas es identificar la distribucin de los datos. Los histogramas pueden ser utilizados

    para estimar los puntos que se listan enseguida:

    La confiabilidad de las refacciones.

    Distribucin de los tiempos de reparacin.

    Distribucin de los trabajos pendientes.

    La distribucin del tiempo hasta la falla del equipo

    La carga de trabajo de mantenimiento.

    Cualquier software estadstico, como Excel o el Statistical Analysis Software (SAS), ofrece

    posibilidades de calcular distribuciones de frecuencia y elaborar histogramas. En Excel, el mtodo

    para la realizacin de un histograma es el siguiente:

    Digitar los datos que desea analizar, en una columna o matriz de la hoja de clculo. Es

    importante que se haga de tal forma que pueda saberse que clase de datos son, as, la

    recomendacin general es colocar rtulos, encabezados a las tablas, colores etc.

    Figura 1: Datos en Excel

    Luego, se hace clic en el men Herramientas y el vnculo complementos, seleccionando el

    tem, Herramientas para anlisis:

    Figura 2:Seleccin de Herramientas de Anlisis

  • Luego de activar la herramienta de anlisis de datos, se llama la funcin desde el men

    herramientas:

    Figura 3:Men de Herramientas de Excel

    Posteriormente, se elije la opcin histograma:

    Figura 4:Men de Anlisis de Datos

    Cuando se haya seleccionado la funcin histograma, aparecer el cuadro de dilogo

    referente al histograma. En este aparecen las casillas de los parmetros de la funcin:

    Figura 5:Cuadro de Dilogo para el Histograma

  • En la casilla de rango de entrada, se introduce la referencia a las de los datos. En el rango

    de clases, se introduce la distribucin de las clases, es decir, las agrupaciones de

    frecuencias de los datos. En la casilla del rango de salida, se introduce la casilla donde se

    quiere ver la tabla de resultado. A continuacin se muestra un histograma terminado:

    Figura 6:Histograma Terminado en Excel

    A continuacin se presenta un ejemplo del empleo de histogramas en mantenimiento:

    Cierto torno de control numrico presenta un comportamiento de falla repetitiva, el cual se puede

    apreciar a travs de los registros de mantenimiento referentes al mismo. El jefe de mantenimiento de

    esta empresa decidi hacer un histograma con los datos recolectados de los registros con el fin de

    determinar cuales son los sucesos ms frecuentes en relacin al equipo. La tabla de Excel elaborada

    por el funcionario puede verse en la figura 7:

    Figura 7: Tabla de Datos en Excel

    Posteriormente, con los datos consignados, se elabor un histograma, mostrado en la figura 8, el

    cual muestra lo siguiente:

    Las principales causas de falla son el operario y los sistemas mecnicos

  • Aunque resultara obvio pensar en descomposturas de la maquinaria, el principal problema

    radica en la manera en que el equipo es operado. Es muy comn encontrar equipos

    nuevos con comportamientos de falla muy frecuente, desgaste excesivo o daos

    inexplicables. Estos en su mayora se deben a operarios con precaria formacin, sin los

    elementos necesarios para la operacin correcta de la maquinaria y normalmente

    cargados de negligencia. El factor humano es crucial en mantenimiento

    Figura 8: Histograma en Excel

    Histograma

    0

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    0 1 2 3 4

    y m

    ayor

    ...

    Clase

    Fre

    cu

    en

    cia

    Frecuencia

  • Diagrama Causa-Efecto o Diagrama Ishikawa

    Cuando se ha identificado el problema a estudiar, es necesario buscar las causas que producen la

    situacin anormal. Cualquier problema por complejo que sea, es producido por factores que pueden

    contribuir en una mayor o menor proporcin. Estos factores pueden estar relacionados entre s y con

    el efecto que se estudia. El diagrama de causa efecto tiene por objeto encontrar la causa raz de un

    fenmeno o problema. Su principal ventaja operativa radica en que rene cada una da las variables

    incidentes sobre el problema de una manera lgica y concisa, estableciendo las relaciones mutuas,

    lo cual facilita su anlisis. El diagrama de causa y efecto puede utilizarse como herramienta para la

    administracin e ingeniera del mantenimiento para determinar las causas de:

    Baja productividad de los trabajadores.

    Excesivo tiempo muerto.

    Descomposturas recurrentes.

    Repeticin de trabajos.

    Excesivo ausentismo.

    Trabajos pendientes.

    Excesivos errores en el registro de los datos.

    Esta tcnica fue desarrollada por el Doctor Kaoru Ishikawa en 1953 cuando se encontraba

    trabajando con un grupo de ingenieros de la firma Kawasaki Steel Works. El resumen del trabajo lo

    present en un primer diagrama, al que le dio el nombre de Diagrama de Causa y Efecto. Su

    aplicacin se increment y Ileg a ser muy popular a travs de la revista Gemba To QC (Control de

    Calidad para Supervisores) publicada por la Unin de Cientficos e Ingenieros Japoneses (JUSE).

    Debido a su forma, tambin se le conoce como el diagrama de Espina de Pescado. El reconocido

    experto en calidad, Dr. Joseph Juran, public en su conocido Manual de Control de Calidad esta

    tcnica, dndole el nombre de Diagrama de Ishikawa.

    El Diagrama de Causa y Efecto es un grfico con la siguiente informacin:

    El problema o efecto que se pretende diagnosticar.

    Las causas que posiblemente producen la situacin que se estudia

    Un eje horizontal conocido como espina central o lnea principal.

    El tema central o efecto que se estudia, se ubica en uno de los extremos del eje horizontal.

    Este tema se sugiere encerrase con un rectngulo. Es frecuente que este rectngulo se dibuje

    en el extremo derecho de la espina central

  • Lneas o flechas inclinadas que llegan al eje principal. Estas representan los grupos de causas

    mayores o primarias en que se clasifican las posibles causas del problema en estudio

    A las flechas inclinadas o de causas primarias llegan otras de menor tamao que representan

    las causas que afectan a cada una de las causas primarias. Estas se conocen como causas

    secundarias o subcausas

    El Diagrama de Causa y Efecto debe llevar informacin complementaria que lo identifique. La

    informacin que se registra con mayor frecuencia es la siguiente: ttulo, fecha de realizacin,

    rea de la empresa, integrantes del equipo de estudio, etc.

    Figura 9:Diagrama Causa-Efecto

    Los pasos establecidos para la elaboracin de un diagrama de causa-efecto son los siguientes:

    Paso 1: Decidir sobre la caracterstica de calidad o el efecto a estudiar. Por ejemplo, en el caso de

    mantenimiento, el objeto del anlisis, puede ser la presencia de repetidos defectos de calidad en

    cierto equipo, el incumplimiento con los estndares o la falla repetitiva en una mquina determinada.

    Para mostrar una aplicacin prctica, se va a analizar el ejemplo del torno CNC del ejemplo anterior:

    Figura 10:Diagrama Ishikawa

    Paradas del

    Torno CNC

  • Paso 2: Se indican los factores causales ms importantes que puedan generar fluctuacin en el

    efecto de estudio, trazando flechas secundarias hacia la principal.

    El Doctor Kaoru Ishikawa sugiere la siguiente clasificacin para las causas primarias. Esta

    clasificacin es la ms ampliamente difundida y se emplea preferiblemente para analizar problemas

    de procesos y averas de equipos; pero pueden existir otras alternativas para clasificar las causas

    principales, dependiendo de las caractersticas del problema que se estudia:

    Causas debidas a la materia prima: aqu se tienen en cuenta las causas que generan el

    problema desde el punto de vista de las materias primas empleadas para la elaboracin de un

    producto. Por ejemplo: causas debidas a la variacin del contenido mineral, pH, tipo de

    materia prima, proveedor, empaque, transporte; etc. Estos factores causales pueden hacer

    que se presente con mayor severidad una falla en un equipo.

    Causas debidas a los equipos: en esta clase de causas se agrupan aquellas relacionadas

    con el proceso de transformacin de las materias primas como las mquinas y herramientas

    empleadas, efecto de las acciones de mantenimiento, obsolescencia de los equipos, cantidad

    de herramientas, distribucin fsica de stos, problemas de operacin, eficiencia, etc.

    Causas debidas al mtodo: en esta espina se registran las causas relacionadas con la forma

    de operar el equipo y el mtodo de trabajo. Son numerosas las averas producidas por

    deficiente operacin y falta de respeto de los estndares de capacidades mximas.

    Causas debidas al factor humano: en este grupo se incluyen los factores que pueden

    generar el problema desde el punto de vista del factor humano. Dentro de este tipo de causas

    est la falta de experiencia, salario, grado de entrenamiento, creatividad, motivacin, pericia,

    habilidad, estado de nimo, etc. Debido a que no en todos los problemas se pueden aplicar

    las anteriores clases, se sugiere buscar otras alternativas para identificar los grupos de

    causas principales. De la experiencia se ha visto frecuentemente la necesidad de adicionar las

    causas debidas al entorno, en las cuales se incluyen aquellas que pueden provenir de

    factores externos como contaminacin, temperatura del medio ambiente, altura del sitio,

    humedad relativa, ambiente laboral, etc.

    Causas debidas a las mediciones y metrologa: Frecuentemente en los procesos

    industriales los problemas de los sistemas de medicin pueden ocasionar prdidas

    importantes en la eficiencia de una planta. Es recomendable crear un nuevo grupo de causas

    primarias para poder recoger las causas relacionadas con este campo de la tcnica. Por

    ejemplo: equipos descalibrados, fallas en instrumentos de medida, errores en lecturas,

    deficiencias en los sistemas de comunicacin de los sensores, fallas en los circuitos

    amplificadores, etc.

    Paso 3: Despus de tener las causas generales bien determinadas, se procede a incorporar en cada

    rama factores ms detallados que se puedan considerar causas del problema. Para hacer esto,

    podemos formular preguntas como estas:

  • Si los operarios estn capacitados, por qu se dan errores en la fabricacin de los

    productos? Es posible que los mtodos sean inadecuados para la mquina como tal. En la

    rama Procedimientos se colocan los factores analizados.

    Qu materias primas inciden en el comportamiento de falla de la mquina? Es posible que

    ciertos contaminantes, elementos extraos o reacciones con la materia prima induzcan

    paradas en el equipo. Por ejemplo, la viruta o los residuos dejados por el acero, son

    diferentes a los dejados por el bronce o la fundicin. La acumulacin de mayor suciedad en

    el mecanizado de ciertos elementos pueden originar paradas no programadas. En la rama

    de materias primas se colocan los rasgos pertinentes, de acuerdo con el anlisis.

    Si los procedimientos son correctos, por qu se equivocan las personas? Es posible que

    las jornadas de trabajo sean muy largas, o el ambiente de trabajo no sea el adecuado. En la

    rama de personas se escriben los elementos identificados.

    Qu hace que el ambiente de trabajo no sea el adecuado? Entre los factores que inciden

    en esta variable est la suciedad, la iluminacin, el ruido, los contaminantes etc. Se colocan

    ramas ms pequeas provenientes de la variable ambiente de trabajo con las posibles

    causas de la inconformidad en el ambiente de trabajo.

    Cul es el estado actual de la maquinaria? Es posible que la mquina que se est

    analizando haya llegado al final de su ciclo til y necesite una restauracin total, o en su

    defecto, cambio. Si es una mquina nueva o reciente, es posible que la mquina presente

    defectos de fbrica, los cuales deben ser consultados y examinados con el proveedor. En la

    rama maquinaria deben colocarse las causas y subcausas pertinentes.

    Con este esquema, se sigue llenando el diagrama hasta incluir todas las posibles causas y

    subcausas del problema. Una prctica se conoce como lluvia de ideas. La lluvia de ideas consiste

    en reunir un grupo de personas (lo ms heterogneo y multidisciplinario posible), a los cuales se les

    pregunta cuales pueden ser las causas del problema. El animador de la reunin es el encargado de

    registrar las ideas aportadas por los participantes. Es importante que el equipo defina la espina

    primaria en que se debe registrar la idea aportada. Si se presenta discusin, es necesario llegar a un

    acuerdo sobre donde registrar la idea. En situaciones en las que es difcil llegar a un acuerdo, se

    pueden registrar una misma idea en dos espinas principales. Sin embargo, se debe dejar esta

    posibilidad solamente para casos extremos. El tener diversos puntos de vista ayuda a encontrar

    soluciones con mayor rapidez y seguridad.

    Paso 5: Por ltimo, se procede a revisar el diagrama para asegurar que se han incluido todas las

    causas y que se ilustraron adecuadamente las relaciones en el diagrama:

  • Figura 11: Causas de las paradas en el Torno CNC

    Es necesario tener en cuenta que en el estudio de averas en equipos, anlisis de factores o de

    calidad es necesario conocer el equipo, sus mecanismos, estructura y funciones. La falta de este

    conocimiento puede conducir a soluciones superficiales. Cuando la construccin del diagrama

    causa-efecto se realiza a travs de la lluvia de ideas, hay que tratar de validar y verificar a travs de

    la inspeccin, si un determinado factor aportado por una persona del grupo de estudio contribuye o

    est presente en el problema que se estudia. De lo contrario, los diagramas se hacen complejos, con

    numerosos factores difciles priorizar e identificar debido a las relaciones complejas que existentes

    entre ellos.

    Una prctica deficiente y frecuente en los estudios de averas empleando el diagrama Ishikawa,

    consiste en que ciertos integrantes del equipo de estudio, fuerzan conclusiones relacionadas con el

    factor humano como las causas ms importantes de la avera. No se quiere decir que estos temas no

    sean vitales; pero ante problemas tcnicos de equipamiento, debido a la falta de informacin y datos,

    se especula y finalmente se evade el problema central, que en conclusin es un problema tcnico.

    Otra situacin anormal consiste en la omisin de factores causales, debido a que no se realiza una

    observacin directa de la forma como se relacionan las variables. Cuando no se realiza una

    evaluacin del problema in situ, es muy difcil eliminar los problemas de raz; lo que logra hacerse es

    simplemente apaciguar algunos de los factores causales.

    En el caso del torno CNC que se ha estado analizando a lo largo del numeral, se obtuvieron las

    siguientes conclusiones despus del anlisis de causa-efecto:

    La mayora de las fallas y descomposturas ocurrieron al final del turno, sobre todo en el de

    la noche, lo cual revela que la falta de atencin y descuido de los operarios se debe

    principalmente al cansancio.

    Paradas del

    Torno CNC

    Materia Prima Personas

    Procedimientos Maquinaria

    Residuos

    dainos a la

    maquinaria

    Contaminantes

    Maquinaria

    defectuosa de

    fbrica

    Rutinas de

    mantenimiento

    inadecuadas

    Maquinaria

    inadecuada

    Regmenes de corte

    inadecuados

    Jornadas muy

    largas, cansancio

    Negligencia,

    desmotivacin

  • La mayora de fallas mecnicas eran causadas por excesos de suciedad en los puntos de

    conexin de las piezas, lo cual revela negligencia al desarrollar las rutinas de

    mantenimiento. Al preguntar a los operarios cul era la causa de este comportamiento, hubo

    una respuesta unificada: el cansancio era tal, que ni ganas quedaban de hacer

    mantenimiento.

  • Diagrama de Pareto

    Casi siempre, los problemas no tienen una nica causa, sino que son la conjuncin de varias causas

    que varan de una a la otra en el grado de relevancia o incidencia que tienen en el problema.

    Discriminar cuales son las causas triviales y cuales son las importantes puede llegar a ser una tarea

    difcil. Por ello, los hombres de ciencia han desarrollado una herramienta interesante: El Diagrama

    de Pareto.

    El nombre de Diagrama de Pareto fue dado por el Dr. Joseph Juran en honor a Wilfredo Federico

    Dmaso Pareto1 quien realiz un estudio sobre la distribucin de la riqueza, en el cual descubri que

    la minora de la poblacin posea la mayor parte de la riqueza y la mayora de la poblacin posea la

    menor parte de la riqueza. Con esta conclusin, Pareto estableci la llamada "Ley de Pareto" segn

    la cual la desigualdad econmica es inevitable en cualquier sociedad. El Dr. Juran aplic este

    concepto a la calidad, obtenindose lo que hoy se conoce como el principio 80/20. Segn este

    concepto, si se tiene un problema con muchas causas, se puede decir que el 20% de las causas

    ocasionan el 80% de los problemas y el 80% de las causas solo ocasionan el 20% de los problemas.

    Figura 12: Wilfredo Pareto

    Tomado de Diagrama de Pareto. Matas Salas, en www.uch.edu.ar/rrhh

    El anlisis de Pareto es una herramienta de anlisis de datos ampliamente utilizada debido a su

    utilidad en la determinacin de la causa principal durante un esfuerzo de resolucin de problemas.

    Este diagrama permite ver cules son los problemas ms grandes, permitiendo establecer

    prioridades. En casos tpicos, unas pocas causas son responsables por la mayor parte del impacto.

    Si se enfoca la atencin en estos pocos vitales, podemos obtener la mayor ganancia potencial de

    los esfuerzos por mejorar la calidad.

    1 Vilfredo Pareto (1848-1923), economista y socilogo italiano. Pareto fue uno de los economistas ms sobresalientes de

    su generacin. En su primer trabajo, Curso de economa poltica (1896-1897), desarrolla las tesis sobre el equilibrio de los sistemas econmicos y una ley de distribucin de la renta al demostrar que la relacin entre rentas y riqueza es deliberada.

  • El diagrama de Pareto es utilizado tpicamente en los siguientes casos:

    Al buscar las causas principales de los problemas y establecer la prioridad de las soluciones

    Al identificar un producto o servicio en el cual se busca mejorar la calidad.

    Cuando existe la necesidad de llamar la atencin y concentrar los esfuerzos en los

    problemas o causas de una forma sistemtica.

    En la fase de proyecto, el diagrama de Pareto puede utilizarse para la planeacin de la mejora

    continua, priorizar inversiones o determinar cules son los puntos ms importantes en el desarrollo

    del proyecto. Otra aplicacin del diagrama de Pareto es evidenciar la mejora frente a acciones

    correctivas o preventivas, mostrando los cambios ocurridos antes y despus de las acciones.

    Los pasos ms sensatos para la elaboracin de un diagrama de Pareto son los siguientes:

    Paso 1: Reunir los datos que soportan el problema que va a estudiarse. Todas las herramientas

    estadsticas estn basadas en la recoleccin y agrupacin de datos, por lo que Pareto no es la

    excepcin. La utilizacin de listas de chequeo puede ser de mucha ayuda en este paso, aunque

    normalmente el anlisis de Pareto es la consecuencia de un diagrama de causa efecto. El diagrama

    de causa-efecto brinda un excelente soporte pues anida los datos de tal forma que su cuantificacin

    es ms sencilla.

    Paso 2: Seleccionar categoras lgicas para el tpico de anlisis identificado. Cuando la recoleccin

    de datos no proviene de un diagrama de Ishikawa, la clasificacin de los datos debe hacerse de

    manera cuidadosa con le fin de evitar el sesgo en los resultados.

    Paso 3: Una vez se han clasificado los datos en categoras, se procede a la cuantificacin de cada

    una de las categoras elaboradas. Se deben totalizar los datos por cada categora y ordenar las

    categoras de mayor a menor. Tambin debe calcularse el porcentaje del total que representa cada

    categora.

    Paso 4: En un plano cartesiano, se dispone el eje horizontal para las categoras y dos ejes

    verticales. El primer eje vertical (a la izquierda) est destinado para la cuantificacin de la frecuencia

    de los datos, mientras que el segundo (a la derecha) tiene una escala adecuada para cuantificar el

    porcentaje

    Paso 5: Luego de disponer correctamente el rea de trazado para el diagrama, se procede a graficar

    cada categora en forma de barra (con el valor de la frecuencia medido en el eje izquierdo), en el

    orden dispuesto en el paso 3. Si existe una categora designada como otros, en la cual se han

    agrupado factores de menor cuanta, esta debe ir al final, sin importar cual sea su valor, esto con el

    objeto de no desviar el resultado del anlisis.

    Paso 6: Sobre la marca de cada clase, comenzando el la parte superior de la primera barra, trazar el

    acumulado porcentual (medido en el eje derecho) de tal forma que la ltima clase cierre con el 100%

  • del acumulado, el tipo de grfico que genera el acumulado porcentual es una lnea quebrada en cada

    marca de clase.

    Paso 7: Agregar al grfico la informacin que se considere pertinente para facilitar el anlisis, tales

    como ttulo, fecha de realizacin, fecha de recoleccin de los datos, fuente de informacin, personas

    a cargo etc.

    Paso 8: Cuando el grfico est terminado, se sigue con el anlisis. En este punto es donde entra en

    accin el principio 80/20. Grficamente, este corresponde a trazar una recta paralela al eje

    horizontal, la cual tendr origen en el punto correspondiente al 80% del eje porcentual (derecho), y

    terminar en el lugar donde corte la grfica del acumulado. Luego, partiendo del punto de corte, se

    traza una recta vertical que debe terminar en el eje horizontal. En este momento la grfica debe estar

    dividida en 2 sectores: el primero est a la izquierda de lnea anteriormente trazada, el cual se

    conoce como causas importantes, el cual representa el conjunto de factores de alta incidencia en el

    trema de estudio. El segundo, a la derecha de la lnea, se conoce como causas triviales y como su

    nombre lo indica, representa las causas que no merecen ser el foco de atencin.

    A continuacin se muestra un ejemplo tomado de www.gestiopolis.com, el 11 de junio de 2005,

    presente en un documento cuyo ttulo es Diagrama de Pareto

    Un fabricante de neveras desea analizar cuales son los defectos ms frecuentes que aparecen en

    las unidades al salir de la lnea de produccin. A partir de la informacin recogida de las quejas de

    clientes y del servicio de garanta de su empresa, realiz una clasificacin de los principales daos,

    procurando que la gran mayora quedara dentro de subconjuntos concretos y muy bien definidos, de

    tal manera que el proceso no se prestara para equivocaciones o sesgos. La clasificacin de los datos

    est presente en la tabla de la tabla 1:

    Tabla 1:Defectos en las neveras

    Tipo de Defecto Detalle del Problema

    Compresor no se detiene

    El motor de la unidad no para cuando sta alcanza la temperatura adecuada

    No se produce fro El motor opera, pero no hay efecto frigorfico

    Empaque defectuoso El empaque magntico est roto o no ajusta

    Pintura defectuosa. Defectos de pintura en las superficies externas

    Rayas Rayas en las superficies externas

    La unidad no inicia Al enchufar el aparato no arranca el motor

    Puerta no cierra La puerta no cierra correctamente

    Gavetas Defectuosas Las gavetas interiores estn rotas o deformes

    Motor no reinicia El motor no arranca despus de ciclo de parada

    Mala Nivelacin La nevera se balancea y no se puede nivelar

    Puerta Defectuosa Daos en bisagras, manija o empaques.

    Otros Otros Defectos no incluidos en los anteriores

  • Posteriormente, un inspector revisa cada nevera a medida que sale de la lnea de de produccin,

    registrando sus defectos de acuerdo con dichos tipos. Se supone que al terminar cada unidad, esta

    debe estar en ptimas condiciones para su funcionamiento, sin embargo la realidad revela lo

    contrario. Despus de inspeccionar 88 heladeras una a una, el inspector elabor la tabla que se

    muestra a continuacin, con los datos en orden decreciente de frecuencia:

    Tabla 2:Defectos encontrados al final de la lnea de produccin

    Tipo de Defecto

    Detalle del Problema FREC. FREC. %

    Compresor no se detiene

    El motor de la unidad no para cuando esta alcanza la temperatura adecuada

    36 40.9

    No se produce fro

    El motor opera, pero no hay efecto frigorfico

    27 30.7

    Empaque defectuoso

    El empaque magntico est roto o no ajusta 9 10.2

    Pintura defectuosa.

    Defectos de pintura en las superficies externas

    5 5.7

    Rayas Rayas en las superficies externas 4 4.5

    La unidad no inicia

    Al enchufar el aparato no arranca el motor 2 2.3

    Puerta no cierra La puerta no cierra correctamente 2 2.3

    Gavetas Defectuosas

    Las gavetas interiores estn rotas o deformes

    1 1.1

    Motor no reinicia

    El motor no arranca despus de ciclo de parada

    1 1.1

    Mala Nivelacin La nevera se balancea y no se puede nivelar

    1 1.1

    Puerta Defectuosa

    Daos en bisagras, manija o empaques. 0 0.0

    Otros Otros Defectos no incluidos en los anteriores

    0 0.0

    Total: 88 100

    Es importe observar que la categora otros siempre debe ir al final, sin importar su valor. De esta

    manera, si hubiese tenido un valor ms alto, igual debera haberse ubicado en la ltima fila.

    Ahora resulta evidente cuales son los tipos de defectos ms frecuentes. Se puede notar fcilmente

    que los 3 primeros tipos de defectos se presentan en el 82 % de las neveras aproximadamente. Por

    el Principio de Pareto, se concluye que: La mayor parte de la deficiencias encontradas en el lote

    pertenece slo a 2 tipos de defectos, de manera que si se eliminan las causas que los provocan

    desaparecera la mayor parte de ellos.

  • Figura 13: Histograma de Pareto de las neveras

    Como pudo verse, un Diagrama de Pareto es un grfico de barras que enumera las categoras en

    orden descendente de izquierda a derecha, el cual puede ser utilizado para analizar causas, estudiar

    resultados y planear una mejora continua, no slo en el rea de mantenimiento, sino tambin en

    todas las ramas de la empresa.

    Dentro de las dificultades que se pueden presentar al tratar de interpretar el Diagrama de Pareto est

    el hecho que algunas veces los datos estn agrupados de manera tal, que no indican una clara

    distincin entre las categoras. Esto se hace manifiesto cuando todas las barras son ms o menos de

    la misma altura.

    Otra dificultad comn, es que se necesite ms de la mitad de las categoras para sumar el 60% del

    efecto estudiado, es por ello que una buena interpretacin depende en su gran mayora de un buen

    anlisis previo de las causas y el posterior acopio de datos.

    En cualquiera de los casos anteriores, pareciera que el principio de Pareto no aplica. Sin embargo, el

    mismo se ha demostrado vlido en literalmente miles de situaciones, por lo cual es muy poco

    probable que se haya encontrado una excepcin. Es mucho ms probable que simplemente no se

    haya seleccionado un desglose apropiado de las categoras. Cuando una anomala de este tipo

    aparece, se deber tratar de estratificar los datos de una manera diferente y repetir el Anlisis de

    Pareto.

    0,0%

    20,0%

    40,0%

    60,0%

    80,0%

    100,0%

    120,0%

    Triviales

    Importantes