Post on 18-Jan-2016
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Herramientas de la Calidad
Ing. Javier Pozo
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Enfoque de Proyectos de Mejora Continua
Probar la necesidad.
Identificar los proyectos.
Organizar los equipos de proyecto.
Llevar a cabo cada proyecto incluye:
Verificar la necesidad y la misión del proyecto.
Diagnosticar las causas.
Proporcionar un remedio y probar su efectividad.
Manejar la resistencia al cambio.
Instituir controles para mantener las ganancias.
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Herramientas Básicas ( Blandas )
Lista de Verificación.
Diagrama de Causa – Efecto ( Ishikawa ).
Lluvia de Ideas. ( Brainstorming )
5 Porque
Histograma de frecuencias.
Análisis de Pareto.
Diagramas de Flujo.
Diagrama de Afinidad.
Estratificación.
Diagramas de Dispersión.
Distribución de Probabilidad.
Diagramas de Interrelación.
Multivotación.
Útiles para reunir, tomar y analizar datos
www.portalcalidad.com
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Técnicas Estadísticas ( Duras )
Cartas de Control.
Inspección por muestreo.
Capacidad de proceso.
Contrastes de significación.
Análisis de la varianza.
Regresión múltiple.
Técnicas de fiabilidad.
Diseño de experimentos. DOE
Investigación Operativa
Útiles para analizar
datos del proceso
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35
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37
38
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40
41
42
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
Lci Media Lcs Proceso
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Lista de Verificación - Checklist
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Definición
Inicio del proceso de mejora continua.
Formato definido para la recolección de datos.
Reunión de datos para obtener información con otras técnicas.
Proporciona un registro de los pasos o acciones tomadas.
Se puede mantener registros históricos.
Facilita el inicio del pensamiento estadístico.
Ayuda a traducir las opiniones en hechos y datos.
Se usa también para confirmar normas y procedimientos establecidos de una operación.
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Construcción ( 5W – 1H )
Que.?
Quien.?
Como.?
Cuando.?
Donde.?
Porque.?
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Ejemplo
Ej. Formato DDP-00
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Diagrama Causa – Efecto
Kaoru Ishikawua
1943 - Tokio
Diagrama Espina de Pescado
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Clasificación por factores
Efecto
MaquinariaMano de
ObraMateriales
MediciónMétodosMedio
Ambiente
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Definición - Aplicaciones
Representación gráfica de varios elementos ( Causas ) de un sistema que pueden contribuir a un problema ( Efecto ).
Herramienta que se utiliza para estudiar procesos.
Sirve para elaborar un plan de recolección de datos.
Permite organizar grandes cantidades de información.
Permite identificar posibles causas que originan un efecto.
Sirve para clasificar y relacionar causas con el efecto obtenido.
Separa los factores que intervienen en la variación de un proceso.
No ofrecen soluciones o respuestas definitivas ….!!
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Ejemplo
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Diagrama de Dispersión
Diagrama de Distribución
Diagrama de Correlación
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Definición
Herramienta gráfica de análisis de pares de datos relacionados, variables o características de calidad.
Se utiliza para verificar si el desempeño de un factor esta relacionado con otro factor.
Se utiliza para identificar el patrón de variación entre una característica de calidad y un factor incidente.
Sirve para demostrar que un cambio en una condición afectará a otra.
Y
X
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Construcción del gráfico
Recolectar un número considerable de datos en forma de ( X, Y ).
Diseñar las escalas apropiadas para un par de Ejes cartesianos.
Graficar las parejas de datos.
Documentar adecuadamente el Gráfico.
Fecha, hora
Responsable.
Producto, proceso, línea de producción
Servicio.
Calcular el coeficiente de correlación.
Graficar la línea de tendencia.
Interpretar y concluir.
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Calculo del coeficiente de Correlación
n
i
n
ii
iyy n
yyS
1
2
12
)(
n
i
n
ii
ixx n
xxS
1
2
12
)(
n
i
n
ii
n
ii
iixy n
xyxyS
1
11
))((
))(( yyxx
xy
SS
Sr
0,8 ≤ r < 1,0 Fuerte ( + ) 0,3 ≤ r < 0,8 Débil ( + )- 0,3 ≤ r < 0,3 N. Existe Correlación- 0,8 ≤ r < - 0,3 Débil ( - ) - 1,0 ≤ r < - 0,8 Fuerte ( - )
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Interpretación de Patrones de Variación
Correlación ( + )
No Existe Correlación ( + )
Correlación ( - )
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Ejercicio
Una de las variables que se manejan en un reactor químico son presión ( P ) y Temperatura ( T ), estas determinan en que momento se termina la reacción. Se registraron los siguientes datos
Presión Temperatura6,0 3256,0 3187,2 3424,2 2886,9 3406,1 3305,3 2916,4 3207,6 3435,9 301
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Conclusiones ( r = 0,908 )
Correlación en el Reactor y = 19,178x + 201,67
R2 = 0,8262
250
270
290
310
330
350
370
4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5 8,0
Presión ( bar )
Te
mp
era
tura
( C
)
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Diagrama de Pareto
Economista Italiano
Wilfredo Pareto ( 1848 – 1923 )
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Antecedentes
A principios del siglo XX, realizó un estudio sobre la riqueza y la pobreza, descubrió que el 20% de las personas controlaba el 80% de la riqueza en Italia.
Pareto observó muchas otras distribuciones similares en su estudio.
A principios de los años 50, el Dr. Joseph Juran la evidencia de la regla 80%-20%, en una gran variedad de situaciones.
En particular, el fenómeno parecía existir sin excepción en problemas relacionados con la calidad.
Una expresión común de la regla 80/20, es que “el 80% de nuestro negocio proviene del 20% de nuestros clientes”.
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Análisis del Diagrama
Una gráfica de Pareto es utilizada para separar gráficamente los aspectos significativos de los aspectos triviales de un problema.
Aquellas situaciones en que se requiere resaltar la diferente importancia de los factores o elementos que contribuyen a un efecto.
Diagrama de Pareto
-
1.000
2.000
3.000
4.000
5.000
6.000
7.000
8.000
9.000
10.000
D C B A F G E I H
Nú
mer
o d
e E
rro
res
( C
ost
os
$ )
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
% d
e C
on
trib
uci
ón
Pocos Vitales
Muchos Triviales
Se aplica en todas aquellos estudios o situaciones en que es necesario priorizar la información proporcionada por un conjunto de datos o elementos.
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Análisis del Diagrama
El análisis de Pareto es una comparación cuantitativa y ordenada de elementos o factores según su contribución a un determinado efecto.
El objetivo es clasificar dichos elementos o factores en dos categorías:
Los “Pocos Vitales” ( los elementos muy importantes en sucontribución), y
Los “Muchos Triviales” (los elementos pocos importantes).
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Características
Priorización: Identifica los elementos que más peso o importancia tienen dentro del grupo.
Unificación de criterios: Enfoca y dirige el esfuerzo hacia un objetivo común.
Carácter objetivo: Se toman decisiones basadas en datos y hechos objetivos y no en ideas subjetivas
Simplicidad: Tanto la Tabla como el Diagrama de Pareto no requieren ni necesitan de cálculos complejos ni técnicas sofisticadas.
Impacto visual: El Diagrama comunica de forma clara, evidente y de un vistazo el resultado del análisis.
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Aplicaciones
Buscar las causas principales de los problemas y establecer la prioridad de las soluciones.
Identificar y analizar las causas.
Identificar y priorizar las oportunidades de mejora.
Analizar y planificar los proyectos de mejora continua.
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Gráfica
Diagrama de Pareto
-
1.000
2.000
3.000
4.000
5.000
6.000
7.000
8.000
9.000
10.000
D C B A F G E I H
Nú
mero
de E
rro
res (
Co
sto
s $
)
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
% d
e C
on
trib
ució
n
Pocos Vitales Muchos Triviales
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Conclusiones
Se debe prestar mayor importancia al 20% de las causas que representan el 80% de los efectos.
Se debe prestar menor importancia al 80% de las causas que representan el 20% de los efectos.
Sirve para priorizar las oportunidades de mejora.
La herramienta permite comparar el antes y después de emprender un proyecto de mejora.
Se usa para comparar costos.
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Como se elabora …?
Identificar el problema o área de mejora.
Elaborar una lista de factores incidentes en el problema.
Establecer un periodo de tiempo para la recolección de datos.
Determinar la frecuencia con que ocurre cada evento.
Ordenar de acuerdo a la frecuencia, priorizar de mayor a menor.
Calcular el % absoluto de cada factor.
Calcular el % relativo de cada factor.
Calcular el % acumulado.
Graficar y separar el 20% de los factores vitales.
Emprender proyectos de mejora que corresponden a los factores vitales.
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Histograma de Frecuencias
Escuela Superior Politécnica del Ejercito
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Definición
Gráfica de la distribución de un conjunto de medidas. Es un tipo especial de gráfica de barras que despliega la variabilidad dentro de un proceso.
Despliega un patrón de variación.
Comunica visualmente la información obtenida de un proceso.
Sirve para la investigación de patrones inusuales.
Sirve para determinar el grado de estabilidad de un proceso.
Sirve para la toma de decisiones en procesos que requieren ser mejorados.
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Cuando se utiliza …?
Un histograma se utiliza cuando se toma datos variables como ( Altura, Pesos, densidades, tiempo, temperatura, etc.)
Cuando se quiere comprender mejor el sistema, específicamente si:
Hacer seguimiento al desempeño actual del proceso.
Selección el producto o servicio que se desea mejorar.
Probar y evaluar las revisiones de procesos de mejora.
Para calibración de maquinaria.
Para control de calidad por lotes.
Cuando se requiere tener una vista rápida de la variabilidad del proceso.
Las piezas varían unas de otras
x
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Procedimiento
1. Determinar el Valor Máximo. ( Xmáx. )
2. Determinar el Valor mínimo. ( Xmín )
3. Calcular el Rango ( R ).
4. Determinar el número de Clases ( k ).
5. Determinar la Amplitud. ( A )
6. Determinar el punto de clase
mínmáx XXR
u)( min kXXmáxA
nk Ejemplos: ( unidad )
35 u = 1
35,9 u = 0,1
35,97 u = 0,01
35,973 u = 0,001
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Procedimiento
7. Determinar el límite inferior
8. Determinar los limites de clase.
9. Graficar como frecuencia de repetición
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uXLki mín
ALkiLks 11
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Conclusiones de los patrones de variación.
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Conclusiones de los patrones de variación.
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Conclusiones
Un conjunto de datos siempre muestran variación.
La variación de un proceso despliega un patrón de comportamiento (Centro, extensión, y forma).
Los patrones de variación no se puede ver en una tabla.
Los patrones de variación se ven mejor en forma gráfica.
Si solo existen causas comunes de variación la forma de un histograma se distribuye normalmente, otras particularidades indican procesos fuera de control.
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Ejercicio
Los siguientes datos fueron registrados al determinar el volumen de una gaseosa luego del proceso de envasado ( cm3 ).
Grafique el histograma de frecuencias.Grafique la curva de la frecuencia acumulada.Indique si el proceso es capaz de cumplir la especificación 190±7,5 cm3
190,7 192,6 188,1 187,3 191,5 190,6 193,4 185,6 189,5 190,1 188,6 193,5 185,8 189,9 189,3 185,6 189,5 190,1 192,9 188,2 190,9 191,7 185,9 188,5 189,4 194,7 186,5 188,3 190,8 194,0 192,1 187,1 189,2 191,6 191,2 188,1 187,3 191,5 195,5 186,5 187,8 190,6 193,4 185,6 189,5 186,4 189,4 190,1 193,4 184,2
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Capacidad de Proceso
33,16
Tolerancia
Variación
ToleranciaCp
1
)( 2
n
XX i
Especificación.
Desviación estándar
)()(
VnLLVn
Es
EiVnciónEspecifica
Variación del proceso
El proceso es capaz de cumplir con las especificaciones cuando la tolerancia (Rango de Especificación) es mayor que la variación normal del proceso.
39
Gracias