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INSTITUTO TECNOLGICO SUPERIOR DE ACAYUCANUnidad 3:CASO ESTUDIO.Presenta:LUIS ALBERTO AZPEITIA FRANCISCO

INGENERIA INDUSTRIAL504 A

CONTROL ESTADISTICO DE LA CALIDADING. ERIKA DEL CARMEN REYES GOMEZ

Acayucan ver , 19 de diciembre del 2014

ContenidoCaso de estudio II MURPHY TRUCKING3Formulas5PARTE II7

CASO DE ESTUDIO IICaso de estudio II MURPHY TRUCKINGMurphy trucking (MTI) provee servicios de transportacin por contrato a muchas empresas de manufactura. Uno de sus clientes principales, Crawford Consumer Products (CCP), est mejorando activamente su calidad, utilizando los criterios del Premio Nacional de Calidad Malcolm Baldrige. En un esfuerzo para mejorar la calidad de los proveedores, Crawford Consumer Products ha ordenado que todos los proveedores presenten evidencia real de esfuerzos de mejora de la calidad que conduzcan procesos muy capaces.Como parte de su programa de desarrollo de proveedores, CCP celebro un seminario para todos sus proveedores para delinear esta iniciativa y aportar la ayuda inicial. Los funcionarios ejecutivos de MTI se encontraban seriamente deficiente en sus esfuerzos de mejora de la calidad y, ms importante todava, Jeff Blaine, gerente de compras de CCP, les dijo en privado que se haba encontrado muchos errores en los documentos de embarque de MTI. CCP no iba a continuar tolerando esta cantidad de errores; y si no se efectuaban mejoras, buscaran otro servicio de transporte. Rick Murphy, presidente y director general de MTI, estaba muy preocupado.En una reunin fuera de la empresa, Murphy y otros ejecutivos de MTI idearon un plan completo para ayudar a MTI a desarrollar un enfoque total hacia la calidad. Uno de los objetivos clave fue establecer un esfuerzo de control estadstico de los procesos, para tener control de procesos clave enfocados a los clientes y establecer prioridades de mejora.Estudio de facturacin, parte I. en respuesta a la retroalimentacin dada por CCP, MTI centro su atencin en los errores de entrada en las facturas. Para comprender mejor la situacin, MTI realizo un estudio inicial, muestreando 20 listas de empaque durante un periodo de 20 das. La tabla 13.7 muestra los resultados de este estudio, que revelo que los empleados de campo estaban corrigiendo los errores conforme los encontraban, pero que este trabajo estaba costando a la empresa prcticamente 2 dlares por error, un claro incentivo econmico para mejorar la calidad. Adems, los empleados no siempre detectaban los errores, lo que llevaba a problemas de servicio en el campo y otros problemas.

AsignacinEn este momento, MTI no est seguro sobre cmo interpretar estos resultados. Usted ha sido contratado como asesor por el comit ejecutivo para analizar estos datos y dar recomendaciones adicionales para integrar conceptos del control estadstico de los procesos en el sistema de calidad de MTI. Utilizando los resultados mostrados en la siguiente tabla, determine el desempeo, esto es, la capacidad del proceso en las entradas de la facturacin.Cul es la tasa promedio de facturas defectuosas? Qu tasa de error debera esperar la empresa en el futuro? A qu conclusiones de tipo general llega usted?Tabla. Datos de documentacin defectuosos de MTI.

Da Cantidad de documentos defectuosos

110

29

313

410

515

610

714

813

914

1014

1112

1213

1314

1413

1512

1612

1714

1816

1914

2010

Formulas

Tabla. Datos de documentacin defectuosos de MTI.

DasCantidad de articulos defectuososLCSLCLCI

11019.077499512.66.12250048

2919.077499512.66.12250048

31319.077499512.66.12250048

41019.077499512.66.12250048

51519.077499512.66.12250048

61019.077499512.66.12250048

71419.077499512.66.12250048

81319.077499512.66.12250048

91419.077499512.66.12250048

101419.077499512.66.12250048

111219.077499512.66.12250048

121319.077499512.66.12250048

131419.077499512.66.12250048

141319.077499512.66.12250048

151219.077499512.66.12250048

161219.077499512.66.12250048

171419.077499512.66.12250048

181619.077499512.66.12250048

191419.077499512.66.12250048

201019.077499512.66.12250048

252

Promedio12.6

np =12.6

P =0.63

De acuerdo a los datos proporcionados se emplea una grfica np (nmero o cantidad de no conformes unidades defectuosas y muestras constantes) es por ello que se emplea esta grfica. Mediante las formulas se calculan los lmites de control para las cantidades de documentos defectuosos

ANALISIS La grafica mantiene una variabilidad, pero no se encuentran puntos fuera de control estadstico es por ello que la grfica se encuentra dentro de control.La tasa promedio de facturas defectuosas corresponde a 12.6 y la tasa de error que la empresa debera esperar en un futuro es de 0.63De acuerdo a los datos obtenidos con la carta NP se llega a la conclusin de que el nmero de defectos se encuentra bajo control estadstico, la empresa tiene fallas pero estas se deben slo a causas comunes ya que en nuestros punto ni uno de ellos se encuentran fuera de control estadstico, todos permanecen dentro del rango establecido

PARTE II

Estudio de facturacin, parte II. Los descubrimientos del estudio inicial fueron asombrosos. Murphy personalmente dirigi una sesin de grupo de solucin de problemas para resolver las causas raz de la elevada tasa de errores. Durante esta sesin, los miembros del grupo elaboraron un diagrama de causa y efecto para ayudar a determinar las causas de las listas de empaque incorrectas. Se identificaron 8 clases de causas:1. Nombre o direccin incompleta del transporte del embarque.2. Nombre o direccin incompleta del consignatario.3. Tipo de contenedor faltante.4. Descripcin incompleta de la carga.5. El proceso no aparece en la lista de empaque.6. Cdigo de destino incorrecto.7. Informacin incompleta de la firma del conductor.8. Conteo de piezas incorrecto.Tabla. Distribucin de errores de documentacin MTI.

CATEGORA DEL ERROR

Da Cantidad de documentos12345678

154463326210

276582644310

36778354627

4895202957314

5767132725210

684611373829

761411262326

8737102744310

9907143749215

1098910365648

11828133527313

12644131436110

1372410163726

14885113845411

1586812393548

16939184559216

17815142539211

18889162736214

19667103434110

209210162658415

215737252429

2268414343438

2385515353829

247977165639

259610134555316

Asignacin Utilizando el proceso de planear, hacer, estudiar y actuar de Deming, el grupo diseo un plan para examinar todas las listas de empaque durante un periodo de 25 das, y contar el nmero de errores en cada una de estas categoras. La tabla anterior muestra estos datos. Analice los datos para determinar si el sistema est bajo control y elabore la grfica de control apropiada. Desarrolle un diagrama de Pareto para comprender mejor el problema y sugiera recomendaciones para reducir los errores de la documentacin. Se elabor una carta u (nmero de defectos por unidad) para poder calcular los datos, en la cual se tienen los siguientes lmites, y procedi a la elaboracin de la carta U

La carta U se encuentra bajo control estadstica por lo tanto el nmero de defectos por unidad no tiene problemas grandes. Los puntos establecidos se encuentran dentro de los lmites de controlo.. Desarrolle un diagrama de Pareto para comprender mejor el problema y sugiera recomendaciones para reducir los errores de la documentacin.DEFECTODEFECTOS% DEFECTOS% ACUMULADO

Nombre o direccin incompleta del consignatario.30024.330900224.33090024

Conteo de piezas incorrecto.26421.411192245.74209246

Nombre o direccin incompleta del transporte del embarque.15912.895377158.6346959

Cdigo de destino incorrecto.15112.246553170.88402271

Descripcin incompleta de la carga.14711.922141182.80616383

El proceso no aparece en la lista de empaque.877.0559610789.8621249

Informacin incompleta de la firma del conductor.635.1094890594.97161395

Tipo de contenedor faltante.625.02838605100

TOTAL1233100

De acuerdo a nuestra representacin en la grfica de Pareto se definen que mayor nmero de defectos encontraos pertenecen a las categoras de Nombre o direccin con un valor de 300 perteneciente a un porcentaje de 24.33% Conteo de piezas con un valor de 264 que pertenece a un porcentaje de 21.41%Los errores por los cuales se tienen errores pertenecen a causas comunes ya que en nuestra grafica se encuentra dentro de control estadstica, es por ello que la solucin al problema ser ms rpido y eficiente. Para ello se debe tener mayor cuidado en las categoras mencionadas como lo son nombre o direccin y el conteo de piezas, para disminuir la cantidad de defectos, mantener un control adecuado del muestreo y toma de datos.