Crecimiento anual de recepcin de leche fresca

2000232,900 TM

2001265,456 TM

2002321,692 TM

2003387,602 TM

2004436,701 TM

Click para ampliar*Cifras expresadas en millones de pesos nominales.1Las cifras consolidadas excluyen las operaciones entre las regiones.2Informacin en pesos mexicanos sobre la base del nmero de acciones en circulacin, 4,703,200,000 para 2010 y 2011.

http://www.grupobimbo.com/informe/Bimbo-Informe-Anual-2011/es/

SIETE HERRAMIENTAS BSICAS DE CALIDAD

Como norma general, existen algunas caractersticas que se denominan crticas para establecer la calidad de un producto o servicio. Lo ms comn es efectuar mediciones de estas caractersticas, obteniendo as datos numricos.Si se mide cualquier caracterstica de calidad de un producto o servicio, se observar que los valores numricos presentan una fluctuacin o variabilidad entre las distintas unidades del producto fabricado o servicio prestado.Para realizar un mejor anlisis de estos datos resulta til apoyarse en lo que se denominan tcnicas grficas de calidad, como lo son lassiete herramientas bsicas de calidad,utilizadas parala solucin de problemas atinentes a la calidad, mencionadas por primera vez por Kaoru Ishikawa.

Cules son las herramientas de la calidad?

Las siete herramientas de la calidad son:1. Diagramas de Causa - Efecto2. Planillas de inspeccin3. Grficos de control4. Diagramas de flujo5. Histogramas6. Grficos de Pareto7. Diagramas de dispersin

HERRAMIENTA 1: DIAGRAMAS DE CAUSA - EFECTO

La variabilidad de una caracterstica de calidad es un efecto o consecuencia de mltiples causas, por ello, al observar alguna inconformidad con alguna caracterstica de calidad de un producto o servicio, es sumamente importante detallar las posibles causas de la inconsistencia. La herramienta de anlisis ms utilizada son los llamadosdiagramas de causa - efecto,conocidos tambin comodiagramas de espina de pescado,odiagramas de Ishikawa.Para hacer un diagrama de causa - efecto se recomienda seguir los siguientes pasos:1. Elegir la caracterstica de calidad que se va a analizar. Por ejemplo, en la produccin de frascos de mermelada, la caracterstica podra ser el peso del frasco lleno, la densidad del producto, los grados brix, etc. Trazamos una flecha horizontal gruesa en sentido izquierda a derecha, que representa el proceso y a la derecha de sta escribimos la caracterstica de calidad.

2. Indicamos los factores causales ms importantes que puedan generar la fluctuacin de la caracterstica de calidad. Trazamos flechas secundarias diagonales en direccin de la flecha principal. Usualmente estos factores causales se ven representados en Materias primas, Mquinas, Mano de obra, Mtodos de medicin, etc.

3. Anexamos en cada rama factores causales ms detallados de la fluctuacin de la caracterstica de calidad. Para simplificar sta labor podemos recurrir a latcnica del interrogatorio. De sta forma seguimos ampliando el diagrama hasta asegurarnos de que contenga todas las posibles causas de dispersin.

4. Verificamos que todos los factores causales de dispersin hayan sido anexados al diagrama. Una vez establecidas de manera clara las relaciones causa y efecto, el diagrama estar terminado.El siguiente grfico corresponde a un ejemplo de diagrama de causa - efecto de la Gua de Control de Calidad de karou Ishikawa. El proceso corresponde a una mquina en la que se observa un defecto de rotacin oscilante, la caracterstica de calidad es la oscilacin de un eje durante la rotacin:Click para ampliar

HERRAMIENTA 2: PLANILLAS DE INSPECCIN

Las planillas de inspeccin son una herramienta de recoleccin y registro de informacin. La principal ventaja de stas es que dependiendo de su diseo sirven tanto para registrar resultados, como para observar tendencias y dispersiones, lo cual hace que no sea necesario concluir con la recoleccin de los datos para disponer de informacin de tipo estadstico. El diseo de una planilla de inspeccin precisa de un anlisis estadstico previo, ya que en ella se preestablece una escala para que en lugar de registrar nmeros se hagan marcaciones simples.Supongamos que tenemos un lote de artculos y efectuamos la medicin del peso de estos. Por ejemplo si obtuvimos los 3 valores siguientes: 1,7 - 2,5 - 2,5. Cada anotacin la representaremos con el signo +.

En nuestra planilla podemos discriminar nuestros lmites de control estadstico. Luego de una cantidad considerable de mediciones, as lucira nuestra planilla:

Podemos observar como al mismo tiempo que registramos nuestros resultados, la planilla nos va mostrando cual es la tendencia central de las mediciones, el rango de las observaciones y al tener discriminados nuestros lmites de control, podemos observar qu cantidad de nuestro producto cumple con las especificaciones.

HERRAMIENTA 3: GRFICOS DE CONTROL

Los grficos o cartas de control son diagramas preparados donde se van registrando valores sucesivos de la caracterstica de calidad que se est estudiando. Estos datos se registran durante el proceso de elaboracin o prestacin del producto o servicio. Cada grfico de control se compone de una lnea central que representa el promedio histrico, y dos lmites de control (superior e inferior).Supongamos que tenemos un proceso de elaboracin de sellos retenedores de aceite. Cada vez que se elabora un sello se toma la pieza y se mide el dimetro interno. Las ltimas 15 mediciones sucesivas del dimetro se registran en una carta de control:N de MuestraDimetro (milmetros)

174,012

273,995

373,987

474,008

574,003

673,994

774,008

874,001

974,015

1074,030

1174,001

1274,015

1374,035

1474,017

1574,010

Estas mediciones pueden anotarse en una carta como la siguiente:

En ste caso todas las observaciones fluctan alrededor de la lnea central y dentro de los lmites de control preestablecidos, sin embargo, no siempre ser as, cuando una observacin no se encuentre dentro de los lmites de control puede ser el indicio de que algo anda mal en el proceso.Existen una gran cantidad de grficos de control, por ejemplo, los grficos X - R, grficos np, grficos C, grficos Cusum, entre otros. Cul elegir depender del tipo de variable a evaluar, o de lo que esperamos nos arroje el estudio, as mismo, variar el mtodo de clculo de la lnea central y los lmites de control.

HERRAMIENTA 4: DIAGRAMAS DE FLUJO

Un diagrama de flujo es una representacin grfica de la secuencia de etapas, operaciones, movimientos, esperas, decisiones y otros eventos que ocurren en un proceso. Su importancia consiste en la simplificacin de un anlisis preliminar del proceso y las operaciones que tienen lugar al estudiar caractersticas de calidad. sta representacin se efecta a travs de formas y smbolos grficos usualmente estandarizados, y de conocimiento general. Los ingenieros industriales usualmente recurrimos a lanorma ASME - Gua para la elaboracin de un diagrama de proceso, para efectuar nuestros diagramas de flujo, sin embargo, existen otras representaciones, como la siguiente:

HERRAMIENTA 5: HISTOGRAMAS

Un histograma o diagrama de barras es un grfico que muestra la frecuencia de cada uno de los resultados cuando se efectan mediciones sucesivas. ste grfico permite observar alrededor de qu valor se agrupan las mediciones y cul es la dispersin alrededor de ste valor. La utilidad en funcin del control de calidad que presta sta representacin radica en la posibilidad de visualizar rpidamente informacin aparentemente oculta en un tabulado inicial de datos.Supongamos que estamos realizando mediciones sucesivas del peso de sacos de papa en una central de acopio conforme estos llegan. Inicialmente tenamos un tabulado con observaciones individuales que agrupamos en los siguientes intervalos con su respectiva frecuencia:Intervalo (kilogramos)N de sacos (frecuencia)

55-601

60-6517

65-7048

70-7570

75-8032

80-8528

85-9016

90-950

95-1003

As se representan nuestras observaciones en un histograma:

HERRAMIENTA 6: DIAGRAMA DE PARETO

El diagrama de Pareto es una variacin del histograma tradicional, puesto que en el Pareto se ordenan los datos por su frecuencia de mayor a menor. El principio de Pareto, tambin conocido como la regla 80 -20 enunci en su momento que "el 20% de la poblacin, posea el 80% de la riqueza". Evidentemente son datos arbitrarios y presentan variaciones al aplicar la teora en la prctica, sin embargo ste principio se aplica con mucho xito en muchos mbitos, entre ellos en el control de la calidad, mbito en el que suele ocurrir que el 20% de los tipos de defectos, representan el 80% de las inconformidades.El objetivo entonces de un diagrama de Pareto es el de evidenciar prioridades, puesto que en la prctica suele ser difcil controlar todas las posibles inconformidades de calidad de un producto o servicios.Supongamos que un proceso que produce refrigeradores desea establecer controles sobre los defectos que aparecen en las unidades que salen como producto terminado en la lnea de produccin. Para ello se hace imperativo determinar cules son los defectos ms frecuentes. En primer lugar se clasificaron todos los defectos posibles: Motor no detiene No enfra Burlete def. Pintura def. Rayas No funciona Puerta no cierra Gavetas def. Motor no arranca Mala nivelacin Puerta def. OtrosDespus de inspeccionar 88 refrigeradores defectuosos, se obtuvo la siguiente tabla de frecuencias:

Ordenamos los datos y anexamos una columna de frecuencias y otra de frecuencias acumuladas:

Lo que obtenemos es lo que se conoce como Diagrama de Pareto:

En ste caso el 81,8% de los defectos del proceso corresponden al 25% de los tipos de defectos, es decir que tan solo solucionando las 3 principales inconformidades se solucionaran el 81,8% de unidades defectuosas.

HERRAMIENTA 7: DIAGRAMAS DE DISPERSIN

Tambin conocidos como grficos de correlacin, estos diagramas permiten bsicamente estudiar la intensidad de la relacin entre 2 variables. Dadas dos variables X y Y, se dice que existe una correlacin entre ambas si stas son directa o inversamente proporcionales (correlacin positiva o negativa). En un grfico de dispersin se representa cada par (X, Y) como un punto donde se cortan las coordenadas de X y Y.Supongamos que en un proceso se ha evidenciado cierta fluctuacin del peso del producto terminado, luego de efectuar un anlisis de posibles causas se presume que el parmetro de humedad del proceso (que se puede controlar) tiene una directa relacin con los cambios del peso. Para ello se efecta un registro del parmetro del proceso y el peso del producto final, tal como observaremos en el siguiente tabulado:

Se desea establecer si existe una relacin una correlacin entre las variables del proceso, por ello se tabula en un diagrama de dispersin:

Podemos observar que existe cierta correlacin positiva entre las variables del proceso, su nivel de intensidad puede ser calculado mediantecoeficientes de correlacin lineal, pero desde el diagrama se puede observar que las variables evidentemente se vinculan.