Sesin 01: 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 CACAHUATESEMANA 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 A1220342121.92.Defecto B664101717.73.Defecto C587473132.34.Defecto D1000201212.55.Defecto E1210044.26.Otros:233121111.5TOTAL :362115111396%37.521.915.611.513.5

DEFECTOSEJEMPLO DE HOJA DE VERIFICACION CON GRAFICA

NoDEFECTO1234567891011121314SUMA% del TOTAL1.A113121003100001319.122.B444422142100002841.183.C1000030000100057.354.D700000070010001522.065.E0001010000000022.946OTROS0000030000000257.35TOTAL:13576410111522002681211109876543210

PRIMERA 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.

HISTOGRAMA

Se agrupan los datos enclases, y se cuenta cuntas observaciones (frecuencia absoluta) hay en cada una de ellas. En algunas variables (variables cualitativas) las clases estn definidas de modo natural, p.esexocon dos clases: mujer, varn ogrupo sanguneocon cuatro: A, B, AB, O. En las variables cuantitativas, las clases hay que definirlas explcitamente (intervalos de clase).*Se representan los intervalos de clase en el eje de abscisas (eje horizontal) y las frecuencias, absolutas o relativas, en el de ordenadas (eje vertical).

Representar simultneamente los histogramas de una variable en dos situaciones distintas.*Otra forma muy frecuente, de representar dos histogramas de la misma variable en dos situaciones distintas.

Las puntuaciones obtenidas por un grupo de en una prueba han sido:15, 20, 15, 18, 20, 13, 13, 16, 15, 19, 18, 15, 16, 20, 16, 15, 18, 16, 14, 13.Construir el Histograma respectivo

*

XiRecuentofi13III314I115IIIII516IIII418III319I120II3Total20

*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 - 983>[983 986>[986 989>[989 992>[992 995>[995 998>[998 1001]

HISTOGRAMA: PASO 2 ( DETERMINAR RANGOS )Max= 1000Min= 980Rango = Max MinRango= 20Nro Intervalos=7Amplitud = Rango/ Nro IntervAmplitud= 2.85Amplitud= 3

*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 - 983983 - 986986 - 989989 - 992992 995 995 - 998998 - 1001

*

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

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

102030405060700

27 Fuga de agua en manguera18 Manijas rotas

8 Puerta no cierra4 Bisagras vencidas

4 No produce hielo2 Soportes rotos2 Falla de compresor2 Otros50 %41 %68 %75. 0 %80 %100 %FRECUENCIAPORCENTAJE

0 %80 %de fallasGRAFICA 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

*2801400

130

70

50

20 10130 Folio ilegible70 No trae No. Suc.50 Total incorrecto20 Datos fuera de Cpo.10 Otros46.4 %71.4 %89.4 %96.5 %100.0 %GRAFICA DEL DIAGRAMA DE PARETO

*BAJAS UTILIDADES por qu ?BAJA CALIDAD DEL PRODUCTOBAJO RENDIMIENTO DEL PROCESOCOSTOS ALTOSMateriales pobresDiseo pobreMano de obra no calificadaDeficiente control de procesoCarencia de sistema de pruebas de produccinDeficientes mtodos de trabajoExceso de personalDiseos no estandarizadosInventarios excesivos por qu ? por qu ? por qu ?EJEMPLO DEL DIAGRAMA POR QUE POR QUE

*BAJAS VENTAS por qu ?

por qu ? por qu ? por qu ?EJERCICIO DE APLICACION

*MEJORAR GANANCIAS cmo ?MEJORAR LA CALIDAD DEL PRODUCTOMEJORAR RENDIMIENTO DEL PROCESOREDUCIR COSTOSCapacitacinRediseo del productoMinimizar partes.Medir estadsticamenteRediseo del procesoAutomatizar.Reducir personal.Desarrollar proveedoresReducir Inventarios cmo ? cmo ? cmo ?EL DIAGRAMA COMO - COMO

MEJORAR EL SERVICIO AL CLIENTE cmo ?

cmo ? cmo ? cmo ?EJERCICIO DE APLICACION

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

CAUSASEFECTOPost it en donde se anota una causaDIAGRAMA 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 ventasPERSONALNo estn asignadas metas personalesNo hay suficiente capacitacin en ventasEQUIPOMATERIALESMETODOMEDIO AMBIENTENo se hace plan diario y semanal de trabajoNo se buscan nuevos clientesDistribucin ineficienteMaterial no exhibidoDeficiente mantenimiento al equipo de transporteRutas mal planeadasNo se tienen productos para elevar las ventas en temporada bajaEJEMPLO 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 CONTROLLIMITE INFERIORDE CONTROLMEDIA MAS 3 DESVIACION ESTANDAR MEDIAMEDIA MENOS 3 DESVIACION ESTANDARLOS 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 Yuna variableEFECTOCoordenada Xla otra variableCAUSAPunto de correlacin++DIAGRAMA DE DISPERSION

Coordenada Yuna variableEFECTOCoordenada Xla otra variableCAUSA++Ms aumenta el EFECTOEntre ms aumenta la CAUSARegistro de incidenciasDIAGRAMA DE DISPERSION CON CORRELACION POSITIVA

*Coordenada YvariableEFECTOCoordenada X variableCAUSA++Disminuye el EFECTOEntre ms aumenta la CAUSARegistro de incidenciasEFECTO: Baja de ventasCAUSA: LluviaDIAGRAMA DE DISPERSION CON CORRELACION NEGATIVA

Coordenada Yuna variableEFECTOCoordenada Xla otra variableCAUSA++

Intensa correlacin entre las variables

Registro de incidenciasEFECTO: Aumento de ventasCAUSA: Incremento del calorCORRELACION FUERTE

*Coordenada YvariableEFECTOCoordenada X variableCAUSA++

Correlacin no clara

Registro de incidenciasEFECTO: No se puede asegurar que bajen las ventasCAUSA: VacacionesCORRELACION DEBIL

*Coordenada YvariableEFECTOCoordenada X variableCAUSA++

Correlacin INEXISTENTE

Registro de incidenciasEFECTO: No impactan las ventasCAUSA: Movimiento polticosCORRELACION 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

18.418.5EFECTO% PRODUCTO DEFECTUOSO18.618.718.818.919.019.119.219.319.4CAUSA:PRESIONPLANTILLAPARA DIAGRAMA DE DISPERSION

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.

**NOTAS__________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________