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LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD


LAS HERRAMIENTAS BASICAS DE CALIDAD

Las herramientas bsicas DE CALID fueron propuestas por Kaoru Ishikawa en su libro Guide to Quality Control como una respuesta a la necesidad de que en las industrias japonesas se contara con procedimientos claros para el anlisis y solucin de problemas de calidad, as como el establecimiento de programas de mejoramiento continuo.

Las siete herramientas bsicas para el control de la calidad son:
HOJA DE VERIFICACION O LISTA CHECABLE. HISTOGRAMA. DIAGRAMA DE PARETO. DIAGRAMA CAUSA EFECTO
( DIAGRAMA DE ISHIKAWA ).
GRAFICAS DE CONTROL. DIAGRAMAS DE DISPERSION.

La HOJA DE VERIFICACION LISTA CHECABLE, es una herramienta para la recopilacin y el anlisis de la informacin.En control estadstico se utiliza para comprobar constantemente si se han recabado los datos solicitados, por ejemplo: la ocurrencia de defectos en un periodo determinado de tiempo.A partir de una hoja de verificacin, se puede construir un histograma.Y a partir de un histograma se puede construir una Grfica de Pareto.Y, para averiguar las causas de las causas fundamentales de los problemas ( el 20 % de causas que est provocando el 80 % de los problemas), se puede trabajar con un diagrama de causa efecto o diagrama de Ishikawa.
LA HOJA DE VERIFICACION O LISTA CHECABLE


Esta hoja de verificacin puede servir de base para construir un histograma, herramienta que se explicar ms adelante.

EJEMPLO DE HOJA DE VERIFICACION ( 1 )
FECHA: Marzo 16 de 2004Num. 23PRODUCTO: Llenado de Bolsa de Cacahuate.Nombre de quien levanta los datos:Luis Lpez Reyes.No. PEDIDO: 34567Turno: 2o.PROCESO: Llenado.Departamento: Cacahuate.ESPECIFICACIONES: A, B, C, D, ESupervisor: Luis Gmez.No.Resultado de Inspeccin.ConteoTotal1.Defecto AIIIII IIIII II122.Defecto BIIIII I63.Defecto CIIIII54.Defecto DIIIII IIIII105.Defecto EIIIII 56.Otros:IIIII5Total rechazado:43Total aprobado:177% Rechazado:19.5

REPORTE SEMANAL DE RECHAZOS EN INSPECCION FINAL DEPARTAMENTO DE CACAHUATE

SEMANA DEL: 16 AL 20 DE MARZO 2004 PROCESO DE: LLENADO.

Esta hoja de verificacin puede servir de base para construir un histograma.

EJEMPLO DE HOJA DE VERIFICACION ( 2 )
No.Resultado de InspeccinLMMJVTOTAL%1.Defecto A1220342121.82.Defecto B664101616.63.Defecto C587473132.24.Defecto D1000201212.55.Defecto E1210044.16.Otros:233121111.4TOTAL :362115111396%37.521.815.611.413.5

DEFECTOS

EJEMPLO DE HOJA DE VERIFICACION CON GRAFICA
NoDEFECTO1234567891011121314SUMA% del TOTAL1.A11312100310000172.B44442214210000283.C1000030000100044.D70000007001000145.E0001010000000036OTROS000003000000026TOTAL:12576410111522002721211109876543210PRIMERA QUINCENA DE FEBRERO

Los histogramas muestran grficamente la frecuencia o nmero de datos que caen dentro de rangos predeterminados.

Se puede utilizar para anlisis de los resultados de un proceso, para control del proceso, para controlar alguna actividad integrante del proceso, para establecer normas para la aceptacin o rechazo de produccin.

Para construir un histograma se puede seguir el procedimiento que continuacin se describe y ejemplifica:
OBTENER EL CONJUNTO DE DATOS QUE SE REQUIEREN, DURANTE UN PERIODO DETERMINADO DE TIEMPO.DETERMINAR LOS RANGOS PARA CLASIFICACION DE LOS DATOS OBTENIDOS.REPRESENTAR LA CANTIDAD DE DATOS QUE CAEN DENTRO DE CADA RANGO ESTABLECIDO.
( VER A CONTINUACION EL EJEMPLO DE CADA UNO DE LOS PASOS )

HISTOGRAMA


*

Supngase que durante un periodo determinado de tiempo, se obtuvieron los siguientes datos de un proceso de llenado de bolsas de 1 Kg., de azcar y cada dato representa el peso de cada bolsa.

HISTOGRAMA: PASO 1 ( RECOLECTAR DATOS )
986983993996100098998899998910009859919919979989949909939969849939969901000987994995986999996998991982994986982987987984984982993985985997999998984985987986999994983985981987990984994982985986997999986988991983981994996997987981984986980990992998988998980993981986991992998983982998995982988996995981989

Se trata de determinar rangos de peso para clasificar los datos obtenidos. Para ello, deber seguirse el procedimiento siguiente:
Se tomar el nmero mayor obtenido, en el caso del ejemplo 1000 y se le restar el ms pequeo, que en el ejemplo que hemos tomado es 980 gramos, por lo que el resultado ser 20 gramos.El resultado de la operacin anterior, es decir 20 gramos, se dividir entre el nmero de rangos que se desea obtener. En el ejemplo seran siete rangos de peso, por lo que habr que dividir 20 entre 7, con lo que se tendr como resultado redondeado 3 gramos.Con el resultado del clculo anterior, es decir 3 gramos, se elaborarn los rangos, distancindose uno de otro precisamente 3 gramos. De modo que los rangos resultaran as:
980 - 982

983 985

986 988

989 991

992 994

995 997

998 1000

HISTOGRAMA: PASO 2 ( DETERMINAR RANGOS )


*

Para construir el histograma, se deber contar cuntos datos caen dentro de cada rango de peso y representar las cantidades resultantes mediante barras. Vase el ejemplo a continuacin:

HISTOGRAMA: PASO 3 ( CONSTRUIR EL HISTOGRAMA )
19181715151413121110987654321980 - 982983 - 985986 - 988989 - 991992 994 995 - 997998 - 1000

*

Del histograma construido, podrn sacarse las siguientes conclusiones:
El promedio del peso est alrededor de los 990 gramos.Qu existe una variacin entre los datos de 20 gramos, entre los 980 y los 1000 gramos.Habr que analizar las causas de la variacin, misma que puede ser significativa en grandes volmenes.Para analizar la causa de la variacin se podr utilizar algn mtodo adecuado, como por ejemplo el diagrama de Ishikawa.Conclusin: Un histograma es una herramienta que puede proporcionar amplia informacin sobre cumplimiento de especificaciones, sobre capacidad de un proceso para desarrollar calidad, sobre el tamao y costo de las fallas de calidad y sobre todo, servir de base para estudiar las causas de las desviaciones y con base en ello, establecer un programa de mejora continua.
CONCLUSIONES DEL HISTOGRAMA


Construir un histograma de las estaturas de los miembros integrantes del grupo de trabajo, siguiendo los siguientes pasos:
Levantar la informacin acerca de las estaturas de todos y cada uno de los miembros de su grupo.Tomar el dato mayor ( estatura mayor ) y restarle el dato menor ( estatura menor ) obteniendo el resultado de dicha resta.Tomar el resultado de la resta y dividirlo entre cinco, ya que se pretende obtener cinco rangos en el histograma.Tomar el resultado de la divisin anterior y determinar los rangos tomndolo como base.Clasificar las estaturas de los miembros del grupo en el rango que le corresponda.Contar cuantas estaturas cayeron en cada rango.Dibujar el histograma.
EJERCICIO DE APLICACION


El diagrama de Pareto debe su nombre al economista italiano del siglo 18 llamado Wilfrido Pareto, quien observ que el 80 % de la riqueza de una sociedad estaba en manos del 20 % de las familias.Juran toma este principio y lo aplica a las causas de los problemas, estableciendo que normalmente el 80 % de los efectos de un problema se debe al 20 % de sus causas.Su propsito del DIAGRAMA DE PARETO es encontrar las causas que expliquen el 80 % de los problemasEs una grfica de barras que se construye colocando sobre el eje horizontal ( eje de las x ), empezando por la izquierda la causa ms frecuente y en orden descendente hacia la derecha las dems.La universalidad del principio del 80 20 se confirma en administracin, por ejemplo:El 20 % de los clientes concentra alrededor del 80 % de las ventas.El 20 % de los productos acumula alrededor del 80 % de las ventas.El 20 % de las causas produce alrededor del 80 % de los problemas.
EL DIAGRAMA DE PARETO


El departamento de servicio de un fabricante de refrigeradores tiene registrada una lista de las quejas que ha recibido del mercado durante el ltimo mes.

PRIMER EJEMPLO DEL DIAGRAMA DE PARETO
TIPO DE FALLAFRECUENCIAPORCENTAJE( REDONDEADO )PORCENTAJE ACUMULADO1. Fuga de agua en mangueras 2741412. Manijas rotas1827683. Puerta no cierra herticamente812804. Bisagras vencidas 46865. No produce hielo 46926. Soportes de charolas rotos23957. Falla de compresor23988. Otros23101TOTAL:67

10

20

30

40

50

60

70

0

27 Fuga de agua en manguera

18 Manijas rotas

8 Puerta no cierra

4 Bisagras vencidas

4 No produce hielo

2 Soportes rotos

2 Falla de compresor

2 Otros

50 %

41 %

68 %

75. 0 %

80 %

100 %

FRECUENCIA

PORCENTAJE

0 %

80 %

de fallas

GRAFICA DEL DIAGRAMA DE PARETO


*

En una oficina de facturacin se registraron los datos de errores cometidos en los documentos elaborados durante una semana.

La informacin se presenta de la siguientes manera:

SEGUNDO EJEMPLO DEL DIAGRAMA DE PARETO
TIPO DE ERRORFRECUENCIAPORCENTAJEPORCENTAJE ACUMULADOFolio ilegible13046.4 46.4Sin nmero de sucursal7025.071.4Total incorrecto5018.089.4Datos fuera de campo207.196.5Otros103.5100TOTAL280100

*

280

140

0

130

70

50

20

10

130 Folio ilegible

70 No trae No. Suc.

50 Total incorrecto

20 Datos fuera de Cpo.

10 Otros

46.4 %

71.4 %

89.4 %

96.5 %

100.0 %

GRAFICA DEL DIAGRAMA DE PARETO


*

BAJAS UTILIDADES

por qu ?

BAJA CALIDAD DEL PRODUCTO

BAJO RENDIMIENTO DEL PROCESO

COSTOS ALTOS

Materiales pobres

Diseo pobre

Mano de obra no calificada

Deficiente control de proceso

Carencia de sistema de pruebas de produccin

Deficientes mtodos de trabajo

Exceso de personal

Diseos no estandarizados

Inventarios excesivos

por qu ?

por qu ?

por qu ?

EJEMPLO DEL DIAGRAMA POR QUE POR QUE


*

BAJAS VENTAS

por qu ?

por qu ?

por qu ?

por qu ?



*

MEJORAR GANANCIAS

cmo ?

MEJORAR LA CALIDAD DEL PRODUCTO

MEJORAR RENDIMIENTO DEL PROCESO

REDUCIR COSTOS

Capacitacin

Rediseo del producto

Minimizar partes.

Medir estadsticamente

Rediseo del proceso

Automatizar.

Reducir personal.

Desarrollar proveedores

Reducir Inventarios

cmo ?

cmo ?

cmo ?

EL DIAGRAMA COMO - COMO


MEJORAR EL SERVICIO AL CLIENTE

cmo ?

cmo ?

cmo ?

cmo ?



Se atribuye al Ingeniero Japons Kaoru Ishikawa.Se utiliza para analizar cules son las causas por las que no se est logrando un resultado planeado.Se trabaja en grupo para utilizar los diversos puntos de vista de sus miembros y su creatividad.Aunque el diagrama no resuelve el problema en s, si muestra un panorama global de todas las causas que pueden estar influyendo en que no se est logrando las metas planeadas.De manera general se clasifican las causas de una desviacin de metas en los siguientes factores: MANO DE OBRA O PERSONAL, METODOS DE TRABAJO, MATERIALES, MAQUINARIA O EQUIPO y MEDIO AMBIENTE.Por lo anterior, tambin se conoce este diagrama tambin con el nombre de 5 Ms.Recientemente se han agregado a las tradicionales Ms., las de MEDICION Y MANAGEMENT.Por su forma tambin se le conoce con el nombre de DIAGRAMA DEL PEZ.
DIAGRAMA CAUSA - EFECTO O DE ISHIKAWA


DESVIACION ENTRE LO PLANEADO Y LO REALIZADO

METODO

MATERIALES

MANO DE OBRA

MANAGEMENT

MAQUINARIA

MEDIO AMBIENTE

MEDICION

CAUSAS

EFECTO

Post it en donde se anota una causa

DIAGRAMA CAUSA - EFECTO O DE ISHIKAWA O DEL PEZ


EJEMPLOS DE LAS CAUSAS DE LOS PROBLEMAS
MANO DE OBRAMATERIALESMETODOMAQUINARIAMEDICIONMANAGEMENT No capacitada. No disponibles. Inexistente. Obsoleta.No se mideNo se planea Insuficiente. De mala calidad. Inadecuado. Descompuesta con frecuencia.No se mide lo adecuadoNo se programa el trabajo No informada. Insuficientes. No estandarizado. Mal seleccionada.No se mide con persistenciaNo se organiza el trabajo Pierde tiempo. Entrega tarda. No documentado. Mal calibrada.No se tienen los medios para medirNo se provee de recursos No balanceada. Almacenamiento inadecuado. No conocido. No sistema formal de Mantenimiento.No se da seguimiento a las desviaciones detectadasNo hay liderazgo adecuado Desmotivada. Falta de control. No cumplido. Mal operada.No se capacita al personal para medirNo se supervisa bien. No multihabilidosa. Controles excesivos. No supervisado. No inventario de refacciones.No se supervisa la medicinNo se forman equipos. No trabaja en equipo. Comprados slo por costo bajo. No control de desviaciones. No compatible con otra.No se toma como base para decidirNo se conocen las metas del trabajo No conciencia de calidad. Deshonestidad en compras. No sujeto a mejora continua. No operario autorizadoLa medicin no es confiableNo se retroalimenta al personal

No se est logrando la meta mensual de ventas

PERSONAL

No estn asignadas metas personales

No hay suficiente capacitacin en ventas

EQUIPO

MATERIALES

METODO

MEDIO AMBIENTE

No se hace plan diario y semanal de trabajo

No se buscan nuevos clientes

Distribucin ineficiente

Material no exhibido

Deficiente mantenimiento al equipo de transporte

Rutas mal planeadas

No se tienen productos para elevar las ventas en temporada baja

EJEMPLO PRACTICO DEL DIAGRAMA DE ISHIKAWA


Durante el ltimo mes en el rea de ensamble No. 2 de la empresa, se han registrado muchos paros de proceso. La gerencia ha ordenado tomar las siguientes medidas al respecto:
Construir el histograma de dichas causas. Elaborar un diagrama de causa efecto o por qu - por qu para detectar la causa de las causas de los problemas. Elaborar un plan de trabajo con las soluciones que se propongan.
La informacin que se tiene registra los siguientes paros de proceso:

EJERCICIO INTEGRADOR DE CONOCIMIENTOS
Paros por falta de personal.8Paros por cambio imprevisto de programa de produccin.5Paros por falta de material.12Paros por reparacin de maquinaria ( falta de mtto ).9Paros por falta de herramienta.4Paros por material defectuoso.15Paros por falta de energa.2Paros por accidentes laborales.2Paros por falta de programa de produccin.1Paros por descomposturas causadas por mala operacin de mquina.7

*
En cualquier proceso, ya sea de ndole administrativa o de produccin, interviene una cantidad considerable de variables o CAUSAS DE VARIACION que influyen para no lograr, la calidad especificada.Las causas de variacin pueden ser COMUNES O ESPECIALES.LAS CAUSAS COMUNES SON INHERENTES al proceso y deben ser consideradas dentro del diseo de ste para determinar su capacidad para lograr calidad. Reducir su variabilidad requiere del rediseo o mejoramiento del proceso.LAS CAUSAS ESPECIALES estn constituidas por factores externos al proceso y por lo tanto, no son considerados en la determinacin de su capacidad para lograr calidad, de modo que se debe estar atento para detectar a tiempo su presencia.Ese estado de alerta denominado CONTROL ESTADISTICO DE PROCESO, implica el monitoreo peridico del mismo, para detectar oportunamente si alguna variable no opera dentro de los rangos permisibles, por lo que deben llevarse a cabo acciones correctivas para devolverla a su nivel ideal.El concepto de CONTROL ESTADISTICO DE PROCESO existe desde finales de los aos 20s., cuando Walter Shewhart public su libro ECONOMIC CONTROL OF QUALITY OF MANUFACTURED PRODUCT.
EL DIAGRAMA DE CONTROL DE PROCESOS


El Control Estadstico de Procesos, se apoya en herramientas estadsticas denominadas GRAFICAS DE CONTROL:La grfica de control sirve para detectar con anticipacin, el que exista en un proceso, una alta probabilidad de que surja una fuente de variacin ajena al mismo, lo cual afectar su capacidad para cumplir con especificaciones establecidas.Shewhart sugiere que si se establecen lmites de control a + 3 veces la desviacin estndar del proceso con respecto a la media, en el momento en que el proceso opere fuera de este margen o tienda a hacerlo, la probabilidad de que ello se deba a causas inherentes al proceso es muy baja: 0.27 %., por lo que LO MAS PROBABLE ES QUE ALGO EXTRAO ESTE SUCEDIENDO, de manera que si se detecta oportunamente la causa y se establecen las acciones correctivas apropiadas, se puede impedir la falla de calidad.Para conocer en qu condiciones est operando un proceso, se deben tomar muestras peridicas y estimarse tanto su media como su desviacin estndar.
LAS GRAFICAS DE CONTROL Y EL CONTROL ESTADISTICO DE PROCESOS


LIMITE SUPERIOR DE CONTROL

LIMITE INFERIOR

DE CONTROL

MEDIA MAS 3 DESVIACION ESTANDAR

MEDIA

MEDIA MENOS 3 DESVIACION ESTANDAR

LOS LIMITES DE CONTROL DE SHEWHART


Es una herramienta estadstica que se utiliza para estudiar la RELACION EXISTENTE ENTRE DOS FENOMENOS O VARIABLES.Por ejemplo, los economistas la utilizan para estudiar qu relacin existe entre dos variables macroenmicas, por ejemplo: el ndice de inflacin y el consumo per cpita.En el caso de la calidad, se utiliza por ejemplo, para estudiar la relacin que existe entre una caracterstica de calidad y un factor que le afecta ( como puede ser la temperatura o la presin ).La relacin entre las dos variables se representa mediante una grfica de dos coordenadas ( X y Y ). En cada coordenada se representa una de las dos variables.
Coordenada Y

una variable

EFECTO

Coordenada

X

la otra variable

CAUSA

Punto de correlacin

+

+

DIAGRAMA DE DISPERSION


Coordenada Y

una variable

EFECTO

Coordenada

X

la otra variable

CAUSA

+

+

Ms aumenta el EFECTO

Entre ms aumenta la CAUSA

Registro de incidencias


CON CORRELACION POSITIVA


*

Coordenada Y

variable

EFECTO

Coordenada

X

variable

CAUSA

+

+

Disminuye el EFECTO

Entre ms aumenta la CAUSA


EFECTO: Baja de ventas

CAUSA: Lluvia


CON CORRELACION NEGATIVA


Coordenada Y

una variable

EFECTO

Coordenada

X

la otra variable

CAUSA

+

+

Intensa correlacin entre las variables


EFECTO: Aumento de ventas

CAUSA: Incremento del calor

CORRELACION FUERTE


*

Coordenada Y

variable

EFECTO

Coordenada

X

variable

CAUSA

+

+

Correlacin no clara


EFECTO: No se puede asegurar que bajen las ventas

CAUSA: Vacaciones

CORRELACION DEBIL


*

Coordenada Y

variable

EFECTO

Coordenada

X

variable

CAUSA

+

+

Correlacin INEXISTENTE


EFECTO: No impactan las ventas

CAUSA: Movimiento polticos

CORRELACION NULA


Construya un diagrama de dispersin considerando los siguientes datos:

EJERCICIO DE APLICACIN ( Ver plantilla en siguiente hoja ).
FECHA% DE PRODUCTO DEFECTUOSOVARIABLE CAUSAL PRESION14.9118.624.9518.834.9018.445.0219.254.9819.065.1019.474.9919.284.9118.595.0719.2105.0319.3114.9318.9125.0619.3135.0719.3144.9619.0

18.4

18.5

EFECTO

% PRODUCTO DEFECTUOSO

18.6

18.7

18.8

18.9

19.0

19.1

19.2

19.3

19.4

CAUSA:

PRESION

PLANTILLA

PARA

5.105.095.085.075.065.055.045.035.025.015.004.994.984.974.964.954.944.934.924.914.90

BIBLIOGRAFIA BASICA
TITULOAUTOR Y EDITORIALJURAN Y LA PLANIFICACION DE LA CALIDADJ.M. Juran. Ediciones Das de Santos.JURAN Y EL LIDERAZGO PARA LA CALIDADJ. M. Juran.Ediciones Daz de Santos.PLANIFICANDO PARA LA CALIDADHowards S. GitlowVentura Ediciones S..A. de C. V. QUE ES EL CONTROL TOTAL DE CALIDAD ?Kaoru IshikawaGrupo Editorial NormaEL COSTE DE LA MALA CALIDADH. James HarrigntonEdiciones Daz de Santos.HACIA UNA CALIDAD MAS ROBUSTA CON ISO 9000:2000Alfredo Esponda Coordinador.Editorial PANORAMA.ISO 9000 2000 LIDERAZGO DE LA NUEVA CALIDADAndrs SenlleEditorial GESTION 2000DESARROLLO DE UNA CULTURA DE CALIDADHumberto Cant DelgadoEditorial McGraw Hill.

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