u1 teoria general de la calidad

5/20/2018 U1 Teoria General de La Calidad

1/1061

Unidad ITeora General de la Calidad y

Herramientas Bsicas


2/106

Contenido Conceptos e Importancia de la Calidad Costos de Calidad

Cadena Cliente- Proveedor Recoleccin de datos

La Calidad de la Informacin y la Estadstica Mtodos de Muestreo Muestreo Aleatorio Simple Muestreo Aleatorio Estratificado Muestreo Aleatorio Sistemtico

Muestreo Aleatorio por Conglomerados


3/106

Contenido Histograma Estratificacin

Diagrama de Pareto Hojas de Verificacin

Diagrama CausaEfecto

Diagrama de Dispersin

Grficas de Control


4/106

Evolucin En la segunda mitad de la dcada de los veintes el Dr.

Walter A. Shewhart, de los Bell Telephone Laboratories,

inici el desarrollo de los mtodos estadsticos para elcontrol de calidad. A l se deben las cartas de control.Por la misma poca Harold F. Dodge y Harry G. Rominginiciaron la aplicacin de la teora estadstica a la

inspeccin por muestras y desarrollaron el muestreo deaceptacin como sustituto de la inspeccin al 100%.


5/106

Evolucin Durante la segunda guerra mundial, el gobierno de

Estados Unidos promovi la aplicacin del controlestadstico en la industria.

Entre 1943 y 1945, 810 organizaciones enviaronrepresentantes al curso sobre control estadstico decalidad impartidos por la Office of Production Research

and Development. Las personas que prepararon estecurso fueron el Dr. W. Edwards Deming y los profesoresEugene L. Grant y Holbrook Working (ver Duncan,1989).


6/106

Evolucin En el verano de 1950, el doctor estadounidense W.

Edwards Deming imparti varias conferencias a altosdirectivos de empresas japonesas, donde plante las

ventajas del control estadstico de calidad. En 1951 la JUSE estableci los premios de calidad

Deming, que se convirtieron con el tiempo en un fuerteestmulo para la mejora. Para la instauracin de estepremio se utilizaron las regalas de un libro que se basabaen las conferencias del Dr. Deming.


7/106

Evolucin En 1954 el Dr. Joseph Juran visit por primera vez Japn y sus

enseanzas contribuyeron a que los directivos japoneses tuvieran unanueva visin sobre la responsabilidad de los directivos para mejorar la

calidad y la productividad. En 1962 el Dr. Kaoru Ishikawa formaliza los crculos de calidad, y a

partir de entonces las actividades de stos se difundieronrpidamente.

En 1970 los pases occidentales pierden la supremaca en laindustria pesada como la del acero, del bronce, del latn y la textil; suparticipacin en el mercado mundial declin y hubo necesidad decerrar plantas debido a la competencia japonesa.


8/106

Evolucin En 1954 el Dr. Joseph Juran visit por primera vez Japn y sus

enseanzas contribuyeron a que los directivos japoneses tuvieran unanueva visin sobre la responsabilidad de los directivos para mejorar lacalidad y la productividad.

En 1962 el Dr. Kaoru Ishikawa formaliza los crculos de calidad, y apartir de entonces las actividades de stos se difundieronrpidamente.

En 1970 los pases occidentales pierden la supremaca en la industria

pesada como la del acero, del bronce, del latn y la textil; suparticipacin en el mercado mundial declin y hubo necesidad decerrar plantas debido a la competencia japonesa.


9/106

EvolucinEtapas en la evolucin del movimiento por la calidad Inspeccin (1800)

Control estadstico de la calidad (1930)

Aseguramiento de la calidad (1950)

Administracin de la calidad total (1980) Reestructuracin de la organizacin y mejora de

procesos (1995)


10/106

EvolucinInspeccin (1800) Objetivo:Deteccin

La calidad se ve como:Un problema a resolver

nfasis:Uniformidad del producto

Mtodos:Estndares y mediciones

Papel de los profesionales:Inspeccionar, contar y clasificar

Reponsables:El departamento de inspeccin

Orientacin y enfoque:Inspeccionar la calidad del producto terminado


11/106

EvolucinControl estadstico de la calidad (1930) Objetivo:Control

La calidad se ve como:Un problema a resolver nfasis:Uniformidad del producto con reduccin de la inspeccin

Mtodos:Herramientas y metodologas estadsticas

Papel de los profesionales:Encontrar problemas y aplicacin de mtodosestadsticos

Reponsables:Los departamentos de manufactura e ingeniera

Orientacin y enfoque:Controlar la calidad


12/106

EvolucinAseguramiento de la calidad (1950) Objetivo:Coordinacin

La calidad se ve como:Un problema a resolver que es atacado en forma preventiva nfasis:Todas las etapas, desde el diseo hasta ventas, y la contribucin de todos los

grupos funcionales, especialmente diseadores para prevenir fallas.

Mtodos:Programas y sistemas

Papel de los profesionales:Medicin y planeacin de la calidad, y diseo de programas. Reponsables:Todos los departamentos, aunque la alta direccin slo se involucra

perifricamente en disear, planear y ejecutar las polticas de calidad.

Orientacin y enfoque:Construir la calidad


13/106

EvolucinAdministracin de la calidad total (1980) Objetivo:Impacto estratgico

La calidad se ve como:Una ventaja competitiva

nfasis:Necesidades del cliente y el mercado

Mtodos:Planeacin estratgica, establecimiento de metas y movilizacin de laorganizacin para lograr mejora continua. Un amplio men de herramientas.

Papel de los profesionales:Establecimiento de metas, educacin y entrenamiento,

asesora a otros departamentos y diseo de programas

Reponsables:Todo mundo en la organizacin, con la alta direccin ejerciendo un fuerteliderazgo.

Orientacin y enfoque:Dirigir la calidad


14/106

EvolucinReestructuracin de la organizacin y mejora de procesos (1995) Objetivo:Competir eficazmente en un mercado globalizado por los clientes, con calidad, precio y

servicio

La calidad se ve como:La ventaja competitiva y la condicin para permanecer en el negocio

nfasis:Enfoque al cliente y al mercado, reduccin de defectos a un nivel de 3.4 DPMO y reduccin deltiempo ciclo

Mtodos:Planeacin estratgica, la mejora continua como parte de las responsabilidades de tododirectivo. Un amplio men de herramientas y estrategias.

Papel de los profesionales:Deteccin de oportunidades de mejora, entrenamiento y educacin,facilitador de la mejora, diseo de programas.

Reponsables:Todo mundo, principalmente toda la gente que tiene mando es responsable de mejorarel desempeo de sus procesos. La alta direccin encabeza el esfuerzo por generar visionescompartidas, alinear los esfuerzos, eliminar barreras organizacionales facultar y potenciar la labor desubordinados.

Orientacin y enfoque:Orientacin directa y total al cliente, al mercado y a mejorar el desempeode todos sus procesos


15/106

Conceptos e importancia de la Calidad

La calidad es ante todo satisfaccin del cliente. Lasatisfaccin est ligada a las expectativas que el clientetiene sobre el producto o servicio, expectativasgeneradas de acuerdo con las necesidades, los

antecedentes, el precio, la publicidad, la tecnologa,etctera.Al estar determinada la satisfaccin del cliente por

aspectos subjetivos como las expectativas y la

percepcin, la calidad no siempre se puede cuantificar odefinir en trminos objetivos, por lo que se hacenecesario que las empresas estn retroalimentndole enforma constante con la percepcin del cliente respecto asu producto o servicio.


16/106


La calidad es ante todo satisfaccin del cliente. Lasatisfaccin est ligada a las expectativas que el clientetiene sobre el producto o servicio, expectativasgeneradas de acuerdo con las necesidades, los

antecedentes, el precio, la publicidad, la tecnologa,etctera.Al estar determinada la satisfaccin del cliente por

aspectos subjetivos como las expectativas y la

percepcin, la calidad no siempre se puede cuantificar odefinir en trminos objetivos, por lo que se hacenecesario que las empresas estn retroalimentndole enforma constante con la percepcin del cliente respecto asu producto o servicio.


17/106


Juran dice que "Calidad es queun producto sea adecuado parasu uso. As la calidad consiste deausencia de deficiencias y deaquellas caractersticas que

satisfacen al cliente".

17


18/106


CROSBY. Calidad es Cumplir con

los requisitos; hacer las cosasbien desde la primera vez.

18
http://www.google.com.mx/imgres?q=precursores+de+la+calidad&hl=es&gbv=2&biw=995&bih=564&tbm=isch&tbnid=SDl_BbWL9SZ2kM:&imgrefurl=http://angel-hack-soft.blogspot.com/2010_09_01_archive.html&docid=7aKh5CnORfchfM&imgurl=http://4.bp.blogspot.com/_Gd7rQURZSFw/TIESHuDimrI/AAAAAAAAADY/bGZnL2uWg-E/s400/PhilipCrosby.jpg&w=312&h=396&ei=EuoNT960G-Ps2QWkhIGFCA&zoom=1


19/106


DEMING. Grado predecible de

uniformidad y confiabilidad a unbajo costo que se ajuste a lasnecesidades del mercado.

19
http://www.google.com.mx/imgres?q=precursores+de+la+calidad&hl=es&gbv=2&biw=995&bih=564&tbm=isch&tbnid=-ZyVw2noY8BndM:&imgrefurl=http://edwardgutierrez.wordpress.com/conceptos-generales-de-calidad/precursores-del-concepto-de-calidad/&docid=iEKc08ySBYbchM&imgurl=http://edwardgutierrez.files.wordpress.com/2011/04/deming.gif&w=200&h=228&ei=EuoNT960G-Ps2QWkhIGFCA&zoom=1


20/106


FEIGENBAUM. La composicin

total de las caractersticas delproducto y el servicio en lasreas de mercadeo, ingeniera,manufactura y mantenimiento, a

travs de las cuales el productoy servicio en uso cumplirn lasexpectativas de los clientes.

20


21/106


KAORU ISHIKAWA: "El control

de calidad consiste en eldesarrollo, diseo, produccin,comercializacin y prestacin delservicio de productos y servicios

con una eficacia del coste y unautilidad ptimas, y que losclientes comprarn consatisfaccin.

21


22/106

Costos de Calidad Muchas organizaciones de produccin y servicios usan cuatro

categoras de costos de calidad: costos de prevencin, deevaluacin, de fallas internas y de fallas externas.

Costos de Prevencin. Son aquellos en que incurre una

empresa, destinados a evitar y prevenir errores, fallas,desviaciones y/o defectos, durante cualquier etapa del procesode produccin y administrativo.

Costos de Evaluacin. Son los costos en que incurre la

empresa, destinados a medir, verificar y evaluar la calidad demateriales, partes, elementos, productos y/o procesos, as comopara mantener y controlar la produccin dentro de los niveles yespecificaciones de calidad, previamente planeados yestablecidos por el sistema de calidad y las normas aplicables.


23/106

Costos de Calidad

Costos de Fallas Internas. Se incurre en tales costoscuando los productos, componentes, materiales y serviciosno satisfacen los requisitos de calidad, y se descubren

estas fallas antes de entregar el producto al consumidor.Estos son los costos que desapareceran si el producto notuviera defectos.

Costos de Fallas Externas. Se presentan cuando el

producto no funciona satisfactoriamente despus de serentregado al consumidor. Estos costos desapareceran sitodos los productos fueran conformes con los requisitos.


24/106

Cadena Cliente-Proveedor Se define como la relacin entre los individuos o grupos de

individuos que reciben o se benefician con un proceso,(Clientes); y aquellos que originan resultados que representanentradas o recursos a dichos procesos, (Proveedores).

De esta forma se definen los clientes / proveedores internos yexternos del Sistema a la Sociedad. En la relacin clienteproveedor es que el cliente tenga la certeza de que el bien oservicio que le sea entregado o brindado sea de excelente calidad.Por ejemplo tenemos a Kaoru Ishikawa, para quien el objetivofundamental de stas relaciones es el de mejorar la garantade calidad y eliminar las insatisfactorias condicionesexistentes entre el comprador y el proveedor, y paralograr este propsito enuncia diez principios:


25/106

Cadena Cliente-Proveedor Principios:

1. Comprador y proveedor son totalmente responsables por laaplicacin del Control de Calidad.

2. Comprador y proveedor deben ser independientes y respetar

esa independencia.3. El comprador debe suministrar informacin clara y adecuada

sobre lo que requiere.4. El contrato entre las partes debe contemplar: Calidad,

Cantidad, Precio, Condiciones de entrega y Forma de pago.5. El proveedor debe certificar y garantizar una Calidadsatisfactoria, respaldada con datos.

6. Las partes deben previamente acordar los mtodos deevaluacin y ensayo.


26/106

Cadena Cliente-Proveedor Principios, cont.:

7. El contrato debe incluir sistemas y procedimientos para lasolucin de discrepancias.

8. Las partes deben intercambiar la informacin necesaria para

ejecutar un mejor Control de Calidad.9. Las partes deben controlar eficientemente las actividades

comerciales tales como pedidos, planeacin de la producciny de los inventarios, trabajos de oficina, y sistemas, demanera que sus relaciones se mantengan sobre una baseamistosa y satisfactoria.

10. Comprador y proveedor deben prestar siempre la debidaatencin a los intereses del consumidor Distinguimos dostipos de cadena:


27/106

Cadena Cliente-Proveedor Principios, cont.:

La cadena cliente/ proveedor externa: es la formadapor el conjunto Proveedor- Organizacin- Cliente. Laorganizacin es cliente o proveedor segn reciba o

suministre producto. La cadena cliente/ proveedor interna: es la formada

por las diferentes actividades de la organizacin. Cadaactividad genera un resultado que es el comienzo de la

siguiente, y as sucesivamente


28/106

La Calidad de la Informacin y la Estadstica

Parte de los nuevos hbitos que exige la calidad

total es actuar, decidir y solucionar con base enmtodos y estrategias que partan de una

informacin objetiva sobre el problema:

antecedentes, frecuencia, localizacin, etc; esdecir, calidad en la informacin y objetividad en el

anlisis.


29/106

La Calidad de la Informacin y la EstadsticaProblema u

Objeto de

estudio

Objetivos

Que se

persiguen

Qu

informacin

Se requiere?

Existe?

Acciones

y

Decisiones

Conclusiones Anlisis

Obtenerla

Si

NoDieron

resultado?


30/106

Muestreo Aleatorio Simple Consiste en seleccionar un grupo de elementos de la

poblacin, de tal forma que cada muestra de tamao n

tenga la misma probabilidad de ser seleccionada.

Se recomienda cuando los elementos de la poblacin

pueden numerarse fcilmente, estn bien mezclados y

no forman grupos internos bien definidos de acuerdo con

la variable de inters.


31/106

Muestreo Aleatorio Estratificado

Cuando los elementos de la poblacin se dividen en grupos o estratosde acuerdo con las caractersticas de inters, se recomienda elmuestreo aleatorio estratificado, que consiste en seleccionar una

muestra aleatoria de cada estrato Algunas razones para hacer una muestreo aleatorio estratificado son:

se desea obtener informacin estadstica para cada estrato de la poblacin,lo cual en el muestreo simple , no necesariamente ocurre.

El costo total puede reducirse, ya que generalmente se requiere unamuestra ms pequea que en el muestreo aleatorio simple


32/106

Muestreo Aleatorio Sistemtico

Para obtener una muestra sistemtica al azar podemosnumerar tambin las unidades de muestreo de la poblacinde 1a Ny se determina primero lo que se conoce como

intervalo de muestreo, k =N/n, luego se escoge al azarun nmero del primer intervalo de muestreo. Si estenmero es, por ejemplo a, con a < k , entonces la

muestra de tamao n tendra como elementos lasunidades de muestreo cuyos nmeros de seriecorresponden a:

a, a + k, a + 2k, a + 3k, . . . .


33/106

Muestreo Aleatorio por Conglomerados

Cuando los elementos de la poblacin se dividen en forma natural ensubgrupos o conglomerados, que son similares entre s, y cuyoselementos tiene una variabilidad similar a los elementos de toda lapoblacin, es recomendable para tomar una muestra de tal poblacin,

tomar una muestra de conglomerados e investigar todos los elementosde los subgrupos seleccionados.

Con frecuencia los conglomerados se llaman unidades de muestreoprimario. Si todos los elementos o unidades elementales de los

conglomerados seleccionados se incluyen en la muestra, elprocedimiento se llama muestreo de una etapa. Si se saca unasubmuestra aleatoria de elementos de cada conglomerado seleccionado,se tiene lo que se llama muestreo en dos etapas.


34/106

Herramientas administrativas

Diagrama afinidad

Diagrama de relaciones

Diagrama de rbol Diagrama matricial

Diagrama de flujo

Tormenta de ideas

Porque- porque

Como-como

5W una H


35/106

Diagrama afinidad Un Diagrama de Afinidad es una forma de organizar la informacin

reunida en sesiones de Lluvia de Ideas. Esta diseado para reunirhechos, opiniones e ideas sobre reas que se encuentran en unestado de desorganizacin.

El diagrama de Afinidad ayuda a agrupar aquellos elementos queestn relacionados de forma natural. Como resultado, cada grupose une alrededor de un tema o concepto clave.

El uso de un Diagrama de Afinidad es un proceso creativo que

produce consenso por medio de la clasificacin que hace el equipoen vez de una discusin.

El Diagrama fue creado por Kawakita Jiro y tambin es conocidocomo el mtodo KJ.


36/106

Diagrama de relaciones Este diagrama proporciona una visin de conjunto

sobre todos los elementos que influyen en los efectos

o en los objetivos bajo estudio, y de las relaciones decausalidad existentes entre todos ellos. Proporciona,

mediante ejemplos, la prueba que su utilizacin es

factible tanto para actividades de solucin de

problemas como para las actividades de planificacin.


37/106

Diagrama de rbol Es una tcnica que permite alcanzar una meta. Se

logra mediante una organizacin sistemtica de metas

y los medios para alcanzarlas. Es muy til parapresentar el conjunto organizado de medidas con las

que se pretende lograr un determinado objetivo o

propsito. El diagrama se presenta mediante un

tronco o meta general y se contina con los niveles

de accinlasramas.


38/106

Diagrama matricial Este tipo de diagrama facilita la identificacin de

relaciones que pudieran existir entre dos o ms

factores, sean stos: problemas, causas y procesos;mtodos y objetivos; o cualquier otro conjunto de

variables. Una aplicacin frecuente de este diagrama

es el establecimiento de relaciones entre

requerimientos del cliente y caractersticas de calidad

del producto o servicio.


39/106

Diagrama de flujo Un Diagrama de Flujo es una representacin pictrica de

los pasos en un proceso, til para determinar cmofunciona realmente el proceso para producir un resultado.

El resultado puede ser un producto, un servicio,informacin o una combinacin de los tres. Al examinarcmo los diferentes pasos en un proceso se relacionanentre s, se puede descubrir con frecuencia las fuentes de

problemas potenciales. Los Diagramas de Flujo se pueden aplicar a cualquier

aspecto del proceso desde el flujo de materiales hasta lospasos para hacer la venta u ofrecer un producto.


40/106

Tormenta de ideas La Lluvia de Ideas (Brainstorming) es una tcnica de

grupo para generar ideas originales en un ambiente

relajado. Esta herramienta creada en el ao 1941 porAlex Osborne, cuando su bsqueda de ideas creativas

result en un proceso interactivo de grupo no

estructurado delluviade ideasque generaba ms y

mejores ideas que las que los individuos podan

producir trabajando de forma independiente.


41/106

Porque- porque Los cinco Por Qus es una tcnica sistemtica de preguntas utilizada

durante la fase de anlisis de problemas para buscar posibles causasprincipales de un problema.

Durante esta fase, los miembros del equipo pueden sentir que tienensuficientes respuestas a sus preguntas. Esto podra resultar en lafalla de un equipo en identificar las causas principales ms probablesdebido a que el equipo ha fallado en buscar con suficienteprofundidad.

La tcnica requiere que el equipo pregunte Por Qus al menoscinco veces, o trabaje a travs de cinco niveles de detalle. Una vezque sea difcil para el equipo responder al PorQu, la causa msprobable habr sido identificada.


42/106

Como-como El diagramaCmoCmoes similar al diagramaPor

qu Por qu. Busca identificar los pasos necesariospara implementar una solucin.

En vez de preguntar Por qu? el solucionador deproblemas debe preguntarCmo?

Vender una idea requiere diferentes conductas que lasnecesarias para inventarla.

Esta es una tcnica diseada para ayudar en elcontexto de la accin.


43/106

5W una H5W una H

WHAT QUE? WHY POR QUE?Qu se hace ahora?Qu se ha estado haciendo?Qu debera hacerse?Qu otra cosa podra hacerse?

Qu otra cosa debera hacerse?

Por qu se hace as ahora?Por qu debe hacerse?Por qu hacerlo en ese lugar?Por qu hacerlo en este momento?

Por qu hacerlo de esta manera?

WHO QUIEN? WHERE DONDE?Quin lo har?Quin lo est haciendo?Quin debera estarlo haciendo?Quin otro podr hacerlo?Quin ms debera hacerlo?

Dnde se har?Dnde se est haciendo?Dnde debera hacerse?En qu otro lugar podra hacerse?En qu otro lugar debera hacerse?

WHEN CUANDO? HOW COMO?Cundo se har?Cundo terminar?Cundo debera hacerse?En qu otra ocasin podra hacerse?En qu otra ocasin debera hacerse?

Cmo se hace actualmente?Cmo se har?Cmo debera hacerse?Cmo usar este mtodo en otras reas?Cmo hacerlo de otro modo?


44/106

Herramientas estadsticas

Hojas de verificacin.

Diagrama de Pareto.

Diagrama Causa-Efecto.

Histograma.

Diagrama de Dispersin. Estratificacin.


45/106

Histograma

El histograma es una grfica de barras quepermite describir el comportamiento de un

conjunto de datos en cuanto a su tendenciacentral, forma y dispersin


46/106

Histograma Construccin de un Histograma

1. Determinar el Rango: R = Valormax-Valormin

2. Obtener el nmero de clases:

3. Establecer la amplitud del intervalo de clasesi = R / (k 1)

n331k log.nk


47/106

Histograma

4. El lmite de la primera se obtiene aadiendo i / 2 alValormin, entonces se suma i de este valor paraobtener el otro lmite. Aada un lugar decimal ysume 5 a cada lmite para asegurarse de queninguna medida caiga en algn limite de clase

5. Obtener la frecuencia de cada clase

6. Graficar el histograma


48/106

Histograma

Interpretacin del Histograma

1. Cules son las mediciones ms comunes?

2. Hay un comportamiento simtrico? Hay sesgo?Hacia que lado?

3. Cmo es la dispersin?

4. Est centrado el Proceso?


49/106

Histograma Interpretacin del Histograma

5. Cuntos picos hay?

6. Hay acantilados?

7. Hay datos aislados o raros?

8. Estratificar


50/106

Distintos Tipos de Histograma

a) Poca variabilidad b) Mucha variabilidad c) Bimodal

d) Acantilado Derecho e) Proceso Centrado

Con pocavariabilidad

e) Proceso descentrado

con muchavariabilidad


51/106

HistogramaEjemplo 2 En una fbrica de envases de vidrio se han

venido teniendo problemas con la capacidad de las

botellas de 750ml. Con base en el historial del proceso

se sabe que la capacidad media del tal tipo de botellas

es de 749 ml, con una desviacin estndar de 12ml. Si

las especificaciones para la capacidad de las botellas son

de 750 10. Con el propsito de mejorar la calidad de

las botellas en cuanto al volumen se tienen dos

propuestas a nivel experimental. Los datos para cada

propuesta estn en la siguiente tabla:


52/106

Histograma

Propuesta Volumen de las botellas

A

740 759 740 751 751 751 750 757 744 752

738 743 748 742 761 765 754 733 753 752

751 758 747 753 746 753 766 751 750 744

B

746 744 751 747 748 745 748 743 745 746

744 750 741 745 749 743 748 744 747 742745 749 738 742 751 743 749 748 744 749


53/106

Uso de un software estadsticoSe introducen los datos en la hoja de datos del Statgraphics


54/106

Uso de un software estadsticoSe selecciona la opcin Anlisis de Capacidad de Proceso del mende Control de Calidad de la opcin Avanzadodel la barra del menprincipal


55/106

Uso de un software estadsticoSe introducen la variable Propuesta Ay las especificaciones en elcuadro de Anlisis de Capacidad de Proceso, y se hace click enAceptar


56/106

Uso de un software estadstico Statgraphics muestra la siguiente pantalla


57/106

Uso de un software estadsticoHaciendo doble click en el lado derecho de la pantalla, obtenemosel histograma de la propuesta A y las especificaciones

Capacidad de Proceso para Propuesta ALSL = 740.0, Nominal = 750.0, USL = 760.0

720 730 740 750 760 770 780

Propuesta A

0

2

4

6

8

1012

frec

uencia


58/106

Uso de un software estadsticoHaciendo doble click en el lado izquierdo de la pantalla, obtenemoslas proporciones fuera de especificaciones observada y estimada.

Observado Estimado Defectos

Especificaciones Fuera de Espec. Puntuacin-Z Fuera de Espec. Por Milln---------------------------------------------------------------------------

USL = 760.0 10.000000% 1.29 9.791393% 97913.93

Nominal = 750.0

LSL = 740.0 6.666667% -1.32 9.347399% 93473.99

---------------------------------------------------------------------------

Total 16.666667% 19.138792% 191387.92


59/106

Uso de un software estadsticoSe hace los mismo para la variable Propuesta By las especificacionesen el cuadro de Anlisis de Capacidad de Proceso, y se hace clicken Aceptar


60/106



61/106

Uso de un software estadsticoHaciendo doble click en el lado derecho de la pantalla, obtenemosel histograma de la propuesta B y las especificaciones

Capacidad de Proceso para Propuesta BLSL = 740.0, Nominal = 750.0, USL = 760.0

730 735 740 745 750 755 760

Propuesta B

0

4

8

12

16

frec

uencia


62/106

Uso de un software estadsticoHaciendo doble click en el lado izquierdo de la pantalla,obtenemos las proporciones fuera de especificaciones observaday estimada.

En el histograma para la propuesta Ase observa que presentan muchavariabilidad y que se tienen botellas fuera de especificaciones en ambosextremos, mientras que en el histograma para la propuesta B se tiene pocavariabilidad y a pesar de no estar centrado con respecto al la media deespecificaciones solo presenta 3.33% fuera de especificaciones. Por lo tanto lamejor propuesta es la B

Observado Estimado Defectos

Especificaciones Fuera de Espec. Puntuacin-Z Fuera de Espec. Por Milln

---------------------------------------------------------------------------

USL = 760.0 0.000000% 4.52 0.000316% 3.16

Nominal = 750.0

LSL = 740.0 3.333333% -1.84 3.256774% 32567.74

---------------------------------------------------------------------------

Total 3.333333% 3.257090% 32570.90


63/106

Estratificacin La estratificacin es una estrategia de clasificacin de datos

de acuerdo con variables o factores de inters, de tal formaque en una situacin dada se facilite la identificacin de las

fuentes de variabilidad (origen de los problemas). La estratificacin busca contribuir a la solucin de una

situacin problemtica, mediante la clasificacin oagrupacin de los problemas de acuerdo con los diversos

factores que pueden influir en los mismos, como pueden sertipo de fallas, mtodos de trabajo, maquinaria, turnos,obreros, proveedores, materiales. Etctera.


64/106

Estratificacin En cualquier rea resulta de utilidad clasificar los problemasde calidad y eficiencia de acuerdo con cualquier con cualquierfactor que puede ayudar a direccionar mejor la accin de

mejora, por ejemplo, por: Departamento, reas, secciones o cadena de produccin.

Operarios, y stos a su vez por experiencia, edad, sexo o turno.

Maquinaria o equipo; la clasificacin puede ser por mquina,

modelo, tipo, vida, etctera. Tiempo de produccin: Turno, da, semana, noche, mes.

Proceso: Procedimiento, temperatura.

Materiales y proveedores


65/106

Estratificacin Recomendaciones para estratificar

1) A partir de un objetivo claro e importante, determinar con discusin yanlisis las caractersticas o factores a estratificar.

2) Mediante la coleccin de datos evaluar la situacin actual de las

caractersticas seleccionadas. Expresar grficamente la evaluacin de lascaractersticas (diagrama de Pareto, histograma, grficas de control,diagrama de caja, etctera).

3) Determinar las posibles causas de la variacin en los datos obtenidoscon la estratificacin. Esto puede llevar a estratificar una caracterstica

ms especfica.4) Ir ms a fondo en alguna caracterstica y estratificarla.

5) Estratificar hasta donde sea posible y obtener conclusiones de todo elanlisis hecho.


66/106

Diagrama de Pareto

A principios del siglo XX, Vilfredo Pareto 1848-1923), uneconomista italiano, realiz un estudio sobre la riqueza y lapobreza, descubri que el 20% de las personas controlabael 80% de la riqueza en italia.

Una expresin comn de la regla 80/20 es queel80% denuestro negocio proviene del 20% de nuestros clientes.

El anlisis de Pareto es una tcnica que separa lospocosvitalesde losmuchostriviales.


67/106

Diagrama de Pareto

En la mayora de los casos, entre 2 y 3 aspectos sernresponsables por 80% de los problemas.

El diagrama de Pareto es una grfica de dosdimensiones que se construye listando las causas de unproblema en el eje horizontal, empezando por laizquierda con aquellas que tienen un mayor efecto

sobre el problema, y van disminuyendo en orden demagnitud


68/106

Diagrama de Pareto

Grfico de Pareto para N de quejas

0

40

80

120

160

200

fre

cuencia

E) Impurezas

B) Crteres

F) Aspersin seca

D) Opacidad

A) Goteos

C) Rasguos

G) Otros

52.00

73.0083.00

90.0095.00 98.00

100.00


69/106

Uso de un software estadstico

Ejemplo 1 La siguiente tabla contiene los defectosencontrados en la pintura de unas piezas metlicasfabricadas a lo largo de una semana.

Tipo de defecto Conteo N de quejas

) Goteos ///// ///// 10

B) Crteres///// ///// ///// /////

///// . . . . //42

C) Rasguos ///// / 6

D) Opacidad ///// ///// //// 14

E) Impurezas///// ///// ///// ///// . .

////104

F) Aspersin seca ///// ///// ///// ///// 20

G) Otros //// 4

TOTAL 200


70/106

Uso de un software estadsticoSe introducen los datos en la hoja de datos del Statgraphics


71/106

Uso de un software estadsticoSe selecciona la opcin Anlisis de Pareto del men deControl de Calidad, de la opcin Avanzadodel la barra delmen principal


72/106


Se introducen las variables

N de quejas en Recuento

tabulado y Tipo de defecto

en Etiquetas, en el cuadro

de Anlisis de Pareto, y

se hace click en Aceptar


73/106


Statgraphics muestra la siguiente pantalla


74/106

Uso de un software estadsticoHaciendo doble click en el lado izquierdo de la pantalla, se tieneuna tabla con la lista de tems ordenada en forma descendente,en base a los totales individuales y los totales acumulados, lacomposicin porcentual y los porcentajes acumulados.

Grfico de Pareto con Frecuencias Acumuladas.-----------------------------------------------------------------------------------------

Clases Ponderados Acum. Acum.

Etiqueta Rango Recuento Peso Puntuacin Puntuacin Porcentaje Porcentaje

-----------------------------------------------------------------------------------------

E) Impurezas 1 104 1 104 104 52.00 52.00

B) Crteres 2 42 1 42 146 21.00 73.00

F) Aspersin seca 3 20 1 20 166 10.00 83.00

D) Opacidad 4 14 1 14 180 7.00 90.00A) Goteos 5 10 1 10 190 5.00 95.00

C) Rasguos 6 6 1 6 196 3.00 98.00

G) Otros 7 4 1 4 200 2.00 100.00

-----------------------------------------------------------------------------------------

Total 200 200


75/106

Uso de un software estadsticoHaciendo doble click en el lado derecho de la pantalla, se obtieneel Diagrama de Pareto.

Grfico de Pareto para N de quejas

0

40

80

120

160

200

frec

uencia

E) Impurezas

B) Crteres

F) Aspersin seca

D) Opacidad

A) Goteos

C) Rasguos

G) Otros

52.00

73.00

83.0090.00 95.00

98.00 100.00


76/106

Hojas de Verificacin Una hoja de comprobacin es una herramienta para

recolectar y registrar los datos. Las Hojas decomprobacin son diseadas y utilizadas pararesponder a la pregunta con qu frecuencia ocurren

ciertos eventos? Para que una hoja de comprobacin sea efectiva

depende de que se conozca, 1) por qu se estnreuniendo los datos; 2) Qu datos se van a

reunir?; 3) Cmo se utilizarn los datos?; 4) Quse quiere aprender de los datos?; 5) Quin reunirlos datos?; y 6) Donde y cuando se reunirn losdatos


77/106

Hojas de VerificacinFigura 1.3 Hoja de verificacin para recopilacin de datos

(Uso continuo de datos) N

Hoja de verificacin

Nombre del producto Fecha

Uso Nombre de la fbrica

Especificacin Nombre de la seccin

Nmero de inspecciones Persona que anota los datos

Nmero total Nombre del grupo

Nmero del Lote Observaciones

Dimensiones 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3.0 3.1 3.2

40

35

30

25

20

/

////

//

/

/////

//

15

///

/////

/////

/////

//

/////

/////

/////

///

10

/

/////

/////

/////

/////

/////

/////

/////

/////

/////

/////

///

/

5

/

//

/////

/////

/////

/////

/////

/////

/////

/////

/////

/////

/////

/////

/////

/////

//

/

1 2 6 13 10 16 19 17 12 16 20 17 13 8 5 6 2 1FrecuenciaTotal

Fuente: K. Ishikawa, Guide to Quality Control (Tokio: Asian Productivity Organization, 1962), p. 31.

Especificacin

Especificacin


78/106

Hojas de VerificacinFigura 1.4 Hoja de verificacin para artculos defectuosos

Ho a de verificacin

Producto Fecha

Fbrica

Etapa de manufactura: Insp. final SeccinTipo de defecto: maltrato, grietas,incompleto, accidente, otros.

Nombre delinspector

Lote N

N total inspeccionado: 2530 Pedido N

Observaciones: se inspeccionaron todos los artculos

Tipo Verificacin SubtotalMaltrato superficial //// //// //// //// //// //// // 32Grietas //// //// //// //// // 23

Incompleto //// //// //// //// //// //// //// //// //// /// 48

Accidente //// 4

Otros //// /// 8

Rechazos totales 115



79/106

Hojas de VerificacinFigura 1.5 Hoja de verificacin para localizar defectos

Hoja de verificacin para investigar las burbujas

Observaciones

Fecha

Tipo de producto



80/106


Estos Diagramas reciben tambin el nombre desu creador, Ishikawa, y en algunos casostambin el de espinade pescadopor la forma

que adquieren.

Son una forma grfica de representar elconjunto de causas potenciales que podran

estar provocndole problema bajo estudio oinfluyendo en una determinada caractersticade calidad.


81/106

Diagrama Causa

Efecto Se utilizan para ordenar la ideas que resultan

de un proceso de lluvia de ideas al darrespuesta a alguna pregunta de partida que se

plantea el grupo que realiza el anlisis.

Ishikawa recomienda que las causaspotenciales se clasifiquen en 6 categoras, que

comnmente se les conoce como las 6 Ms:Materiales, Maquinaria, Mtodos de trabajo,Medicin, Mano de obra y Medio ambiente


82/106


Materiales MedioAmbiente

Mtodos detrabajo

Problema

Maquinaria Mano deObra

Medicin


83/106

Uso de un software estadstico Ejemplo 3. Ishikawa recomienda que las causas potenciales

se clasifiquen en 6 categoras (las 6 Ms): materiales, mtodosde trabajo, medicin, mano de obra y medio ambiente.

Mano de obra: conocimiento, entrenamiento, habilidad,

capacidad y motivacin. Mtodos: estandarizacin, excepciones, Definicin de

operaciones.

Mquinas o equipos:capacidad, condiciones de operacin,Hay diferencias?, ajustes, mantenimiento.

Material: variabilidad, cambios, proveedores, tipos. Mediciones: disponibilidad, definiciones, tamao de muestra,

repetibilidad, reproducibilidad, calibracin o sesgo.

Medio Ambiente: ciclos, temperatura.


84/106

Uso de un software estadstico Se introducen los datos en la hoja de datos del Statgraphics


85/106

Uso de un software estadstico Se selecciona la opcin del men principal Avanzado

Control de Calidad Diagrama de Espina de Pescado.


86/106


Se introduce la variable Etiquetasen el cuadro de Diagrama

de Espina de Pescado y se hace click en Aceptar


87/106



88/106

Uso de un software estadsticoHaciendo doble clic en el lado derecho de la pantalla, se tieneel Diagrama Causa-Efecto

Problema

Mano de obra

Conocimiento

Entrenamiento

Habildad

Capacidad

Motivacin

Metodos

Estandarizacin

Excepciones

Definicin de operaciones

Mquinas o equipos

Capacidad

Condiciones de operacin

Diferencias

Ajustes

Mantenimiento

Material

Variabilidad

Cambios

Proveedores

Tipos

Mediciones

Disponibilidad

Definiciones

Tamao de muestra

Repetibilidad

Reproducibilidad

Calibracin o sesgo

Medio ambiente

Ciclos

Temperatura


89/106

Diagrama de Dispersin El diagrama de dispersin es una tcnica estadstica

utilizada para estudiar la relacin entre dos variables(entre una caracterstica de calidad y un factor que la

afecta, o entre dos caractersticas de calidad relacionadas,o entre dos factores relacionados con una solacaracterstica de calidad).

La ventaja de utilizar este tipo de diagramas es que alhacerlo se tiene una comprensin ms profunda delproblema planteado.


90/106

Diagrama de Dispersin La relacin entre dos variables se representa mediante una

grfica de 2 dimensiones en la que la variable del eje

horizontal (x

) normalmente es la variable causa, y la

variable del eje vertical ( y) es la variable efecto.

La relacin entre dos variables puede ser:

a) positiva, lo que significa que un aumento en la variable causa(x) provocar un aumento en la variable efecto ( y);

b) negativa, cuyo significado es que un aumento en la variable

(x) provocar una disminucin en la variable ( y).


91/106

Diagrama de Dispersin

Fi ura 1.9 Distintos ti os de relaciones entre variables


92/106

Diagrama de Dispersin Ejemplo 4 Se desea investigar, por medio de un diagrama de

dispersin, la relacin entre la resistencia,X (en ohms) y el tiempo defalla, Y (en minutos) de ciertas resistencias elctricas sobrecargadas.

Los datos obtenidos para 30 resistencias se muestran a la siguientetabla:

X 43 29 44 33 33 47 34 31 48 34 46 37 40 38 45

Y 32 20 45 35 22 46 28 26 37 33 47 30 36 37 42

X 36 39 36 47 28 40 42 33 46 28 48 45 32 37 44

Y 36 33 21 44 26 45 39 25 36 25 45 36 30 34 40


93/106

Diagrama de Dispersin Ejemplo 3 Se desea investigar, por medio de un diagrama de

dispersin, la relacin entre la resistencia,X (en ohms) y el tiempo defalla, Y (en minutos) de ciertas resistencias elctricas sobrecargadas.

Los datos obtenidos para 30 resistencias se muestran a la siguientetabla:

X 43 29 44 33 33 47 34 31 48 34 46 37 40 38 45

Y 32 20 45 35 22 46 28 26 37 33 47 30 36 37 42

X 36 39 36 47 28 40 42 33 46 28 48 45 32 37 44

Y 36 33 21 44 26 45 39 25 36 25 45 36 30 34 40


94/106

Uso de un software estadstico Se introducen los datos en la hoja de datos del Statgraphics


95/106

Uso de un software estadstico Se selecciona la opcin Regresin Simple de la opcinDependenciadel la barra del men principal


96/106

Uso de un software estadstico Se introducen las variables en el cuadro de regresinSimple-Entrada de Datos y se hace clic en Aceptar


97/106



98/106

Uso de un software estadsticoHaciendo doble clic en el lado derecho de la pantalla, se obtieneel diagrama de dispersin con la lnea del modelo ajustado

Grfico del Modelo Ajustado

28 32 36 40 44 48

X

20

25

30

35

40

4550

Y


99/106

Uso de un software estadsticoHaciendo doble clic en el lado izquierdo de la pantalla, se obtienela estimacin de los parmetros de la ecuacin del modeloajustado y los coeficientes de correlacin y determinacinAnlisis de Regresin - Modelo Lineal Y = a + b*X

-----------------------------------------------------------------------------

Variable dependiente: Y

Variable independiente: X

-----------------------------------------------------------------------------

Error Estadstico

Parmetro Estimacin estndar T P-Valor

-----------------------------------------------------------------------------

Ordenada -4.76941 5.33346 -0.894243 0.3788

Pendiente 1.00953 0.135819 7.43287 0.0000

-----------------------------------------------------------------------------

Coeficiente de Correlacin = 0.81465R-cuadrado = 66.3654 porcentaje

R-cuadrado (ajustado para g.l.) = 65.1642 porcentaje

Error estndar de est. = 4.65638

Error absoluto medio = 3.67289

Estadstico de Durbin-Watson = 1.93201 (P=0.3477)

Autocorrelacin residual en Lag 1 = -0.00242185


100/106

Habilidad y Capacidad del Proceso

Capacidad del Proceso.

La capacidad delproceso es igual a 6

cuando el proceso est

bajo control estadstico


101/106


Capacidad del Proceso y Tolerancia.Se tienen tres posibles casos:

i. La capacidad del proceso es menor quela tolerancia, 6 < LES LEI, (loideal).

ii. La capacidad del proceso es igual a la

tolerancia. (6 = LES LEI)iii. La capacidad del proceso es mayor que

la tolerancia. (6 > LES LEI)


102/106

Habilidad y Capacidad del Procesoi. La capacidad del proceso es menorque la

tolerancia, 6

< LES LEI, (lo ideal).

LES LEIN

6

LES LEIN

6


103/106


ii. La capacidad del proceso es iguala la

tolerancia. (6

= LES LEI)

LEI LESN

6

LEI LESN

6


104/106


iii. La capacidad del proceso es mayorque la

tolerancia. (6

> LES LEI)

LEI N LES

6

LEI N LES

6


105/106


ndice concepto frmula

Cr

Relacin de capacidad que representala proporcin de la banda deespecificaciones que es utilizada porla mquina

Cp

ndice de la capacidad potencial de la

mquina cuando hay lmites superior einferior en las especificaciones

Cpk

ndice de la capacidad real de lamquina(el valor ms pequeo)

Cpm ndice de Taguchi

EIES

6Cr

6EIESCp

3

ESCpk

3EICpk

22pm

N6

EIESC

)(


106/106


Tabla 7. Valores del Cpy su interpretacin

Valor del

Cp

Clase de

procesoDecisin

Cp 2Clase

mundialSe tiene calidad Seis Sigma

Cp>1.33 1 Adecuado

1

u1 teoria general de la calidad

Documents