Sesion7-Herramientas Estadísticas

05/07/05 Herramientas Estadísticas de la Calidad

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Técnicas y Herramientas Administrativas de la Calidad

A B C D E

1

2

3

4

P

HV

A


2

INTRODUCCIÓNINTRODUCCIÓN

Todo proceso productivo es un sistema formado por personas, equipos y procedimientos de trabajo. El proceso genera una salida (output), que es el producto que se quiere fabricar. La calidad del producto fabricado está determinada por sus características de calidad, es decir, por sus propiedades físicas, químicas, mecánicas, estéticas, durabilidad, funcionamiento, etc. que en conjunto determinan el aspecto y el comportamiento del mismo. El cliente quedará satisfecho con el producto si esas características se ajustan a lo que esperaba, es decir, a sus expectativas previas.


3

Por lo general, existen algunas características que son críticas para establecer la calidad del producto. Normalmente se realizan mediciones de estas características y se obtienen datos numéricos.


4

LAS SIETE HERRAMIENTAS LAS SIETE HERRAMIENTAS DE LA CALIDADDE LA CALIDAD

El valor de una característica de calidad es un resultado que depende de una combinación de variables y factores que condicionan el proceso productivo, tales como "Conformidad con especificaciones", "Tasas de defectos (ppm)", etc.,

Por ejemplo: En el caso de la producción de mayonesa es necesario establecer que cantidades de aceite, huevo y otras materias primas se van a usar. Hay que establecer a que velocidad se va agitar la agitar la mezcla y cuanto tiempo. Se debe fijar el tipo y tamaño de equipo se va a utilizar, y la temperatura de trabajo. Y como estas se deben fijar muchas otras variables del proceso.


5

Las estadísticas son indispensables para lograr mejoras en este proceso. Y es que no se puede mejorar aquello que no se controla como tampoco se puede controlar lo que no se se mide.

Se han considerado siete gráficos básicos que permiten analizar el comportamiento de un proceso para una toma de decisiones más certera., estas son: Hoja de chequeo (Planilla de Inspección) Diagrama de Pareto, Diagrama de Causa y Efecto, Gráficas de Control, Histograma, Estratificación (Diagrama de Flujo), Diagrama de Dispersión.


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1. Tormenta de ideas

2. Hoja de control (Lista de chequeo)

3. Diagrama de Pareto

4. Diagrama de causa efecto

5. Histograma

6. Estratificación

7. Gráfica de control

8. Diagrama de flujo

HERRAMIENTAS BÁSICAS


7

Si bien dichas herramientas tiene múltiples aplicaciones, es preciso saber cuál de ellas usar para obtener lo que realmente se quiere.


8

DEFINICIÓN:Es un proceso diseñado para obtener el número máximo de ideas relacionadas con un área específica de interés.Es una parte del proceso de solución de problemas que implica la creación de nuevas ideas mediante la suspensión de las críticas y el juicio.Basado en la formación de los círculos de calidadBasado en la formación de los círculos de calidadPersonal enuncia los problemasPersonal enuncia los problemasPersonal brinda solucionesPersonal brinda soluciones

1. TORMENTA DE IDEAS ( Brainstorming)


9

También conocido como Lluvia o Tormenta de Ideas, es

una herramienta que permite generar nuevas ideas en el

menor tiempo posible a través de la creación de un

ambiente que no inhibe la participación y la creatividad.Enfoque único.Usos variados.Problemas Multidisciplinarios.

DEFINICIÓN


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TORMENTA DE IDEASTORMENTA DE IDEAS

Objetivo :

Dar oportunidad a todos los miembros de un grupo reunido, de opinar o sugerir en relación a un asunto (Problema o mejora)

Problema


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Brainstorming ( Tormenta de Ideas)

•Trabajando en grupo, bajo la supervisión de un líder y el asesoramiento de un facilitador, los integrantes del equipo deben decir, a viva voz, cuales son las causas que a juicio de ellos están ocasionando el problema en estudio.

•Este conjunto de causas deberá enumerarse , e incluso agruparlas en una sóla causas cuando haya dos o tres que son similares.


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Definición del Problema.

Selección de los Participantes.

Diversidad.

Creatividad.

Designación del Facilitador.

Iniciar la Sesión.

Organizando la Sesión de

Brainstorming


13

Reglas :Reglas :

1.- “Ninguna idea por más tonta o buena que sea debe

ser criticada o evaluada.”

2.- “Estimule la generación de ideas excéntricas,

exageradas y no convencionales.”

3.- “Los participantes de la sesión son instruidos para

dar el mayor número de ideas en el menor tiempo

posible.”


14

Reglas :Reglas :

4.- “Los participantes pueden tomar las

ideas de los otros y modificarlas o

producir nuevas ideas por asociación.”

5.-“Cada persona y cada idea tiene el

mismo valor.”


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6.Establecer con claridad el problema.7.Obtener el mayor número de sugerencias de los participantes.8.Todas las ideas deben ser estimuladas.9.No criticar.10.Se debe la asociación o combinación de ideas “Ideas generan ideas”11.Todas las ideas se deben escribir en un pizarrón o cartelera.12.Dar tiempo a reflexionar.13.Implantar mejor solución.

Reglas de la Sesión de Brainstorming


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2. Lista de chequeo

Es toda lista u hoja de información que utilizamos con los siguientes fines:

Señalar la secuencia sistemática de hacer operaciones u observaciones.

Facilitar la recolección de datos. Relacionar los pasos o elementos que

constituyen el todo de un proyecto. Proporcionar un método de control


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Lista de ChequeoLista de Chequeo

N° Característica por comprobar Aprobado Desaprobado

1 Encendido *

2 Tiempo de Normalización *

3 Rendimiento *

4 Ruido *

5 Pintura *

6 Placa de datos *7 Accesorios completos *

SECUENCIA DE INSPECCION FINAL - MODELO : TR - 47


18CONTROL DE CALIDADCONTROL DE CALIDADHerramientas de la CalidadHerramientas de la Calidad

También llamada Hoja de recogida de datos o Registro

Reúne y clasifica informacionesRegistro de informaciones en una

hoja indicando frecuencia de información

Hoja de Control


19CONTROL DE CALIDADCONTROL DE CALIDAD

Utilizado para priorizar problemas o las causas que los generan.

Wilfredo Pareto (1848-1923) estudió la distribución de la riqueza.

Herramienta que permite priorizar las causas asociadas a un problema.

La herramienta se basa en el principio del señor Wilfredo Pareto (1800), economista italiano, quien observara que el 20% de la gente en el mundo controlaba el 80% de riqueza

3. DIAGRAMA DE PARETO


20

Diagrama de Pareto Se concluye que sólo unos pocos factores o causas

(20%), tienen efecto significativo (80%) sobre un problema determinado.

Es una serie de barras cuya altura representa la frecuencia o impacto de los problemas en el proceso.

Las barras están representadas en orden descendente de izquierda a derecha, cuyo significado es que la barra más alta colocada a la izquierda, representa un problema relativamente más significativo que el resto de la derecha.

Es un histograma especial, en el cual las frecuencias de ciertos eventos aparecen ordenadas de mayor a menor.


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Generalmente se aplica cuando en el proceso bajo

estudio existen múltiples variables que se necesita

categorizar y priorizar para solucionarlo.

En un proyecto de mejoramiento el Diagrama de Pareto

es muy útil, ya que puede orientarnos por donde

debemos iniciar la mejora con relación a parámetros

establecidos (severidad, frecuencia, costos, etc.)

APLICACIÓN


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VENTAJAS DEL DIAGRAMA DE PARETO

Dividir grandes problemas en partes simples.

Identificar los factores más relevantes.

Orientar hacia donde enfocar los esfuerzos.

Ayuda a utilizar mejor los recursos limitados.


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Como Construir un Diagrama de Pareto

1. Recolectar los datos.

2. Ordenar los datos.

3. Etiquetar el Eje Vertical Izquierdo.

4. Etiquetar el Eje Horizontal.

5. Dibuje una barra para cada categoría.

6. Determinar cantidades acumuladas.

7. Agregar línea vertical de acumulación porcentual.


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Por ejemplo: Un fabricante de heladeras desea analizar cuales son los defectos más frecuentes que aparecen en las unidades al salir de la línea de producción. Para esto, es necesario hacer lo siguiente:

EJM: Diagramas de ParetoEJM: Diagramas de Pareto


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DIAGRAMA DE PARETODIAGRAMA DE PARETO

Efe

cto

Causa


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Diagramas de ParetoDiagramas de Pareto

Primero clasificaron todos los defectos posibles en sus diversos tipos

Un inspector revisa cada heladera a medida que sale de producción registrando sus defectos de acuerdo con dichos tipos.

Después de inspeccionar 88 heladeras, se obtuvo una tabla , en la cual la última columna muestra el número de heladeras que presentaban cada tipo de defecto, es decir, la frecuencia con que se presenta cada defecto. En lugar de la frecuencia numérica podemos utilizar la frecuencia porcentual, es decir, el porcentaje de heladeras en cada tipo de defecto:


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Tipo de Defecto Detalle del Problema Frec. Frec. %

Burlete Def. Burlete roto o deforme que no ajusta 9 10.2

Pintura Def. Defectos de pintura en superficies externas 5 5.7

Gavetas Def. Gavetas interiores con rajaduras 1 1.1

Mala Nivelación La heladera se balancea y no se puede nivelar 1 1.1

Motor no arranca El motor no arranca después de ciclo de parada 1 1.1

Motor no detiene No para el motor cuando alcanza Temperatura 36 40.9

No enfría El motor arranca pero la heladera no enfría 27 30.7

No funciona Al enchufar no arranca el motor 2 2.3

Otros Otros Defectos no incluídos en los anteriores 0 0.0

Puerta Def. Puerta de refrigerador no cierra herméticamente 0 0.0

Puerta no cierra La puerta no cierra correctamente 2 2.3

Rayas Rayas en las superficies externas 4 4.5

Total: 88 100


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Podemos ahora representar los datos en un histograma como el de la figura. En cada intervalo dibujamos una columna de altura proporcional al porcentaje de heladeras que presenta ese tipo de defecto (Ultima columna de la tabla):


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Cuáles son los defectos que aparecen con mayor frecuencia? Para hacerlo más evidente, antes de graficar podemos ordenar los datos de la tabla en orden decreciente de frecuencia: Lo que obtenemos se llama Diagrama de Pareto

Ahora resulta evidente cuales son los tipos de defectos más frecuentes. Podemos observar que los 3 primeros tipos de defectos se presentan en el 82 % de las heladeras, aproximadamente. Esto nos conduce a lo que se conoce como Principio de Pareto: La mayor parte de los defectos encontrados en el lote pertenece sólo a 2 ó 3 tipos de defectos, de manera que si se eliminan las causas que los provocan desaparecería la mayor parte de los defectos.


30


31

Análisis de Pareto

También se denomina el principio de los muchos triviales y los pocos vitales.

• Selección de causas :

Causa Frecuencia PorcentajeCausa 1 4 25%

Causa 11 3 18.75%

Causa 3 2 12.5%

Causa 12 2 12.5%

Causa 24 2 12.5%

Causa 9 1 6.25%

Causa 21 1 6.25%

Causa 25 1 6.25%

16 100 %


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• Gráfico de Pareto

25%

43.75%

56.25%

68.75%

81.25%87.50%

93.75%100.00%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

porc

enta

je a

cum

ulad

o

causa 1 causa 11 causa 3 causa 12 causa 24 causa 9 causa 21 causa 25

Gráfico de Pareto


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DIAGRAMA DE PARETODIAGRAMA DE PARETO

REGLA 20-80

Pocosvitales

MuchosTriviales

Concepto(causa)

80%%%%%

20 %

Gastos(efecto)


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DIAGRAMA DE PARETODIAGRAMA DE PARETO(Ejemplo)(Ejemplo)

RECHAZOS DEL MES DE MARZO

No. Defectos Tamboresrechazados

% % acumulado

12345

PesoDurezaEspesorLaminaciónDesintegración

10602042

118

TOTAL 250


35

DIAGRAMA DE PARETO (cont.)DIAGRAMA DE PARETO (cont.)RECHAZOS DEL MES DE MARZO


% % Acumulado

12345

DesintegraciónDurezaLaminaciónEspesorPeso

11860422010

TOTAL 250


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DIAGRAMA DE PARETO (cont.)DIAGRAMA DE PARETO (cont.)RECHAZOS DEL MES DE MARZO


% % Acumulado

12345

DesintegraciónDurezaLaminaciónEspesorPeso

11860422010

47.224.016.8

8.04.0

47.271.288.096.0

100.0

TOTAL 250 100.0


37

DIAGRAMA DE PARETO (cont.)DIAGRAMA DE PARETO (cont.)

100 - - - 50 - - -

Causa de rechazo en Tab. CT-!0 Observados en la producción de marzo.

%

P e s o

E s p e s o r

L a m i n a c i o n

D u r e z a

D e s a g r e g a c i o n

JUAN MARTINEZ FECHA :


38


Laminacion

Desagregacion

Causa de rechazo enTab. CT-!0 Observadosen la producción demarzo.

%

Peso

Espesor

Dureza

JUAN MARTINEZFECHA :


39


%

100 - - - 50 - - - -

1 2 3 4 5

Marzo

Defectos 2 1 3 4 5

Abril

Defectos

100

50

ANTES DESPUES%


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Ejemplo Práctico

En el Depto. de Calidad de la empresa W, se reciben las siguientes quejas de parte de los clientes durante el mes de

Agosto 2001.

Producto XYZ %Funcionabilidad 17 18.70Estética 35 38.46Practicidad 13 14.29Longevidad 9 9.89Garantía 7 7.69Color 4 4.40 Brillo 3 3.30 Tamaño 2 2.20Resistencia 1 1.10Total 91

Otros F

unci

onab

ilida

d

Est

étic

a

Pra

ctic

idad

Gar

antía

Long

evid

ad

91 -

80 -

60 -

40 -

20 -

0 -

Col

or

% Acumulado

Break point

Otr

os

100

25

50

75


41

4.- Diagramas de Causa-4.- Diagramas de Causa-EfectoEfecto

La variabilidad de las características de calidad es un efecto observado que tiene múltiples causas. Cuando ocurre algún problema con la calidad del producto, debemos investigar para identificar las causas del mismo. Para ello nos sirven los Diagramas de Causa - Efecto, conocidos también como Diagramas de Espina de Pescado por la forma que tienen. Estos diagramas fueron utilizados por primera vez por Kaoru Ishikawa.


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Herramienta simple para la búsqueda y

eliminación de la causa clave de los problemas.

Diagrama Causa – Efecto : Definición

Es utilizado cuando se quiere

explorar e identificar las

posibles causas de un

problema o condición.


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Estructura Diagrama Causa – Efecto

EfectoColumna

Vertebral

Hueso

Mediano

Hueso

PequeñoHueso Grande


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CAUSA - EFECTOCAUSA - EFECTO

Materiales Maquinaria

Mano de obra Métodos

DEFECTO

torno

prensa

guías

poco confiable

complicado

acero 10-10

inapropiado

poco conocimiento del trabajo

atención

habilidad

experiencia

Construcción de un Diagrama Causa – Efecto

Encerrar el efecto en un rectángulo. Determinar las Categorías Principales.

Definir claramente el efecto.

Revisar la validez lógica de las cadenas causales.

Seguir añadiendo causas posibles hasta agotar todas las posibilidades.

Determinar las causas subsidiarias a las secundarias.

Verificar que el diagrama esté completo.

Determinar las causas secundarias.

HabilidadesComunicación

Transporte Procedimientos

ConocimientoOrdenes Telefónicas

Staff de Ventas

Información Manual

ProductosProcedimientos

DocumentaciónFalta de Información

Detalles de las ordenesFalta de

Informaciòn

Persona Incorrecta

consistencia

Despachos Incorrectos


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Para hacer un Diagrama de Causa-Efecto seguimos estos pasos:

1.- Decidimos cual va a ser la característica

de calidad que vamos a analizar.

Por ejemplo, en el caso de la mayonesa

podría ser el peso del frasco lleno,

la densidad del producto, el porcentaje

de aceite, etc. Trazamos un flecha gruesa

que representa el proceso y a la derecha

escribimos la característica de calidad:

2.- Indicamos los factores causales más importantes y generales que puedan generar la fluctuación de la característica de calidad, trazando flechas secundarias hacia la principal. Por ejemplo: Materias Primas, Equipos, Operarios, Método de Medición, etc.:


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3.- Incorporamos en cada rama factores más detallados que se puedan considerar causas de fluctuación. Para hacer esto, podemos formularnos estas preguntas:

a) ¿Por qué hay fluctuación o dispersión en los valores de la característica de calidad? Por la fluctuación de las Materias Primas. Se anota Materias Primas como una de las ramas principales.

b) ¿Qué Materias Primas producen fluctuación o dispersión en los valores de la característica de calidad? Aceite, Huevos, sal, otros condimentos. Se agrega Aceite como rama menor de la rama principal Materias Primas.

c) ¿Por qué hay fluctuación o dispersión en el aceite? Por la fluctuación de la cantidad agregada a la mezcla. Agregamos a Aceite la rama más pequeña Cantidad.


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d) ¿Por qué hay variación en la cantidad agregada de aceite? Por funcionamiento irregular de la balanza. Se registra la rama Balanza.

e) ¿Por qué la balanza funciona en forma irregular? Por que necesita mantenimiento. En la rama Balanza colocamos la rama Mantenimiento.

Así seguimos ampliando el Diagrama de Causa-Efecto hasta que contenga todas las causas posibles de dispersión.


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4.- Finalmente verificamos que todos los factores que puedan causar dispersión hayan sido incorporados al diagrama. Las relaciones Causa-Efecto deben quedar claramente establecidas y en ese caso, el diagrama está terminado.

Un diagrama de Causa-Efecto , sirve para que la gente conozca en profundidad el proceso con que trabaja, visualizando con claridad las relaciones entre los Efectos y sus Causas. Sirve también para guiar las discusiones, al exponer con claridad los orígenes de un problema de calidad, y permite encontrar más rápidamente las causas asignables cuando el proceso se aparta de su funcionamiento habitual


50


51

Diagrama de Causa y Efecto

14 20

21 24

18 20

11 12

5 8

3 4

1 2

22 23

25

21 22

17 20

14 16

5 9

20 21

15 19

76

20 21

10 13

4Problema

Medio Ambiente Método

MáquinasMano de ObraMateriales

Medición

2


52

Diagrama Causa - EfectoObjetivo: Asocia relaciones entre un

determinado efecto y sus potenciales causas.

Recomendaciones para su uso: Identifique factores relevantes Exprese claramente el problema Elaborar un diagrama por problema Siempre trate de medir efecto Descubra factores (causas) específicos

sobre los cuales se pueda actuar.



Presentación de una serie de medidas clasificadas y ordenadas

Colocación en filas y columnasMáximos y Mínimos por cada

columnaRango : Máximos -Mínimos

5.- HISTOGRAMA


54

5.- HISTOGRAMA5.- HISTOGRAMA

Frecuencia

Variable


55

Histogramas y gráficos de barra

El histograma resume los datos medidos sobre una escala continua

Muestra la distribución de frecuencia de una característica: media y dispersión

Los diagrama de barras representa la frecuencia con que se presenta las características que suelen medirse por un “sí” o “no”

0

5

10

15

20

25

Primero Segundo Tercero

Turno

Nro d

e tab

leros

de fib

ra rot

os

Q


56

Es un gráfico o diagrama que muestra el número de veces que se repiten cada uno de los resultados cuando se realizan mediciones sucesivas. Esto permite ver alrededor de que valor se agrupan las mediciones (Tendencia central) y cual es la

dispersión alrededor de ese valor central.

HistogramasHistogramas

Ejemplo: Un médico dietista desea estudiar el peso de personas adultas de sexo masculino y recopila una gran cantidad de datos midiendo el peso en kilogramos de sus pacientes varones:


57



58

Así como están los datos es muy difícil sacar conclusiones acerca de ellos.

Entonces, lo primero que hace el médico es agrupar los datos en intervalos contando cuantos resultados de mediciones de peso hay dentro de cada intervalo (Esta es la frecuencia). Por ejemplo, ¿Cuántos pacientes pesan entre 60 y 65 kilos? ¿Cuántos pacientes pesan entre 65 y 70 kilos?:


59


60

Ahora se representan las frecuencias en un gráfico indicando los valores de la tabla por ejemplo 48 pacientes que pesan entre 65 y 70 kilogramos. Por lo tanto, levantamos una columna de altura proporcional a 48 en el gráfico


61

Y agregando el resto de las frecuencias nos queda el histograma siguiente :

Además podemos observar que los pesos de todos los pacientes están en un rango desde 55 a 100 kilogramos. Esta es la Dispersión de las mediciones. También podemos observar que hay muy pocos pacientes por encima de 90 kilogramos o por debajo de 60 kilogramos. Ahora el médico puede extraer toda la información relevante de las mediciones que realizó y puede utilizarlas para su trabajo en el terreno de la medicina.


62


¿Qué utilidad nos presta el histograma? Permite visualizar rápidamente información que estaba oculta en la tabla original de datos. Por ejemplo, nos permite apreciar que el peso de los pacientes se agrupa alrededor de los 70-75 kilos. Esta es la Tendencia Central de las mediciones.


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También llamado Gráficos de Correlación permiten estudiar la relación entre 2 variables. Dadas 2 variables X e Y, se dice que existe una correlación entre ambas si cada vez que

6.- Diagramas de Dispersión6.- Diagramas de Dispersión

aumenta el valor de X aumenta proporcionalmente el valor de Y (Correlación positiva) o si cada vez que aumenta el valor de X disminuye en igual proporción el valor de Y (Correlación negativa).


64

6.- Diagramas de dispersión

Es una representación gráfica de dos variables que muestran cómo se relacionan entre sí

Se utiliza para confirmar o negar la sospecha

Q



Es el estudio de dos variablesLas variables se pueden embarcar en: Una característica de calidad y un factor

que afecta Dos características de calidad relacionadas Dos factores relacionados con una sola

característica de calidad

6.- DIAGRAMA DE DISPERSIÓN


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En un gráfico de correlación representamos cada par X, Y como un punto donde se cortan las coordenadas de X e Y:


67

Por Ejemplo : Un grupo de personas adultas de sexo masculino. Para cada persona se mide la altura en metros (Variable X) y el peso en kilogramos (Variable Y). Es decir, para cada persona tendremos un par de valores X, Y que son la altura y el peso de dicha persona:


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Diagramas de DispersiónDiagramas de Dispersión


69

Entonces, para cada persona representamos su altura y su peso con un punto en un gráfico:


70

Una vez que representamos a las 50 personas quedará un gráfico como el siguiente:


71

¿Qué nos muestra este gráfico? En primer lugar podemos observar que las personas de mayor altura tienen mayor peso, es decir parece haber una correlación positiva entre altura y peso. Pero un hombre bajito y gordo puede pesar más que otro alto y flaco. Esto es así porque no hay una correlación total y absoluta entre las variables altura y peso. Para cada altura hay personas de distinto peso:

Diagramas de Diagramas de DispersiónDispersión


72


73

Sin embargo podemos afirmar que existe cierto grado de correlación entre la altura y el peso de las personas.

Cuando se trata de dos variables cualesquiera, puede no haber ninguna correlación o puede existir alguna correlación en mayor o menor grado, como podemos ver el grafico sgte:


74


75


76


77


78

Por ejemplo, en el siguiente gráfico podemos ver la relación entre el contenido de Humedad de hilos de algodón y su estiramiento:


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Un gráfico de control es una carta o diagrama especialmente preparado donde se van anotando los valores sucesivos de la característica de calidad que se está controlando. Los datos se registran durante el funcionamiento del proceso de fabricación y a medida que se obtienen.

El gráfico de control tiene una Línea Central (Tendencia Central) que representa el promedio histórico de la característica que se está controlando y Límites Superior e Inferior ( LIE y LSE) que también se calculan con datos históricos.

7.- Gráficos de Control7.- Gráficos de Control



Es una gráfica lineal con un Es una gráfica lineal con un Límite superiorLímite superior y un y un Límite inferiorLímite inferiorGráfico es útil para estudiar:Gráfico es útil para estudiar: Propiedades de los productosPropiedades de los productosLos factores variables del procesoLos factores variables del procesoLos costesLos costesLos errores,etc...Los errores,etc...

Gráfico muestra:Gráfico muestra:Si un proceso está bajo control o noSi un proceso está bajo control o noResultados que requieren explicaciónResultados que requieren explicaciónDefine los limites de capacidad del sistemaDefine los limites de capacidad del sistema

7.- GRÁFICO DE CONTROL


81


82

Por ejemplo, supongamos que se tiene un proceso de fabricación de anillos de pistón para motor de automóvil y a la salida del proceso se toman las piezas y se mide el diámetro. Las mediciones sucesivas del diámetro de los anillos se pueden anotar en una carta como la que se muestra seguidamente las ultimas 15 mediciones:


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Entonces tendríamos un Gráfico de Control

como este:

Se observa que los valores fluctúan al azar alrededor del valor central (Promedio histórico) y dentro de los límites de control superior e inferior. A medida que se fabrican, se toman muestras de los anillos, se mide el diámetro y el resultado se anota en el gráfico, por ejemplo, cada media hora.


84

¿Qué ocurre cuando un punto se va fuera de los límites?

Como se nota en el grafico esta circunstancia puede ser un indicio de que algo anda mal en el proceso. Entonces, es necesario investigar para encontrar el problema (Causa Asignable) y corregirla. Si no se hace esto el proceso estará funcionando a un nivel de calidad menor que originalmente.


85

Existen diferentes tipos de Gráficos de Control: Gráficos X-R, Gráficos C, Gráficos np, Gráficos Cusum, y otros. Cuando se mide una característica de calidad que es una variable continua se utilizan en general los Gráficos X-R. Estos en realidad son dos gráficos que se utilizan juntos, el de X (promedio del subgrupo) y el de R (rango del subgrupo). En este caso se toman muestras de varias piezas, por ejemplo 5 y esto es un subgrupo. En cada subgrupo se calcula el promedio X y el rango R (Diferencia entre el máximo y el mínimo).


86

A continuación se muestran los graficos

X y R:

El gráfico R permite controlar la variabilidad dentro de cada subgrupo

El gráfico de X permite controlar la variabilidad entre los sucesivos subgrupos .


87

Los datos que se obtienen al medir una característica de calidad pueden recolectarse utilizando Planillas de Inspección. Las Planillas de Inspección sirven para anotar los resultados a medida que se obtienen y al mismo tiempo observar cual es la tendencia central y la dispersión de los mismos. Es decir, no es necesario esperar a recoger todos los datos para disponer de información estadística.

Planillas de InspecciónPlanillas de Inspección


88

Planillas de InspecciónPlanillas de Inspección

Se usan para informar:* Cual es la Tendencia Central de las mediciones.

* La Dispersión de los datos. * Si marcamos en la planilla los valores mínimo y máximo especificados para la característica de calidad que estamos midiendo (Limite Iinferior Especificado y Limite Superior Especificado) podemos ver que porcentaje de nuestro producto cumple con las especificaciones.


89

¿Cómo realizamos las anotaciones?

En lugar de anotar los números, hacemos una marca de algún tipo (*, +, raya, etc.) en la columna correspondiente al resultado que obtuvimos.

Vamos a suponer que tenemos un lote de artículos y realizamos algún tipo de medición. En primer lugar, registramos en el encabezado de la planilla la información general: Nº de Planilla, Nombre del Producto, Fecha, Nombre del Inspector, Nº de Lote, etc. Esto es muy importante porque permitirá identificar nuestro trabajo de medición en el futuro.

Luego realizamos las mediciones y las vamos anotando en la Planilla. Por ejemplo, si obtuvimos los tres valores siguientes 1.8, 2.6, 2.6 y los registramos con un signo + quedaría así:


90


91

Después de

muchas mediciones,

nuestra planilla

quedaría como sigue:

Para cada columna contamos el total de resultados obtenidos y lo anotamos al pié. Esta es la Frecuencia de cada resultado, que nos dice cuáles mediciones se repitieron más veces


92

METODO KAIZEN• Etapas:

1.Definición del Problema

2.Brainstorming o tormenta de ideas

3.Elaboración del diagrama Causa Efecto

4.Análisis de Pareto

5.Plan de Trabajo


93

Ejemplo Problema con algunas de sus principales causas

“Atrasos en la entrega de producto al cliente han aumentado en un 15% con respecto al período anterior. (año inmediatamente anterior).

Tormenta de ideas :• Mala administración de inventarios• Falta de camiones• Mala coordinación entre clientes y

vendedores• Mantención de máquinas poco

frecuentes

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