herramientas de la gestión calidad
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HERRAMIENTAS DE LA
CALIDAD
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Dr. Armand V. Feigenbaun (1957)
Un sistema eficaz para integrar ls esfuerzs
en materia de Desarrll de !alidad"#antenimient de !alidad $ #e%ramient de
!alidad realizads pr ls di&erss grups en
una rganizaci'n" de md ue sea psible
prducir bienes $ ser&icis a ls ni&eles ms
ecn'mics $ ue sean cmpatibles cn la
plena satisfacci'n de ls clientes $ de la
*ciedad.+
DEFINICION DE CALIDADTOTAL
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Herramientas para mejorar la calidad
Propsito: organizar y presentar los datos para
detectar las reas cuya calidad y rendimiento debe
mejorarse
Son siete
1. Listas de verificacin
2. istogramas y grficos de barra
!. "rficas de Pareto
#. $iagramas de dispersin
%. $iagramas causa&efecto'. "rficas
(. "rficas de )ontrol
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Gestin de la CalidadGestin de la Calidad
*ctividades coordinadas para dirigir
y controlar una organizacin en lo
relativo a la calidad.
Planificacinde la CalidadPlanificacinde la Calidad
Parte de la gestin dela calidad enfocada aestablecer los objeti&
vos de la calidad y delos procesos y losrecursos necesariospara cumplir dic+osobjetivos.
Control dela CalidadControl dela Calidad
Parte de la gestin de
la calidad orientada a
la verificacin del
cumplimiento de los
re,uisitos de la
calidad. -auditorias
Aseguramientode la Calidad
Aseguramientode la Calidad
Parte de la gestin de
la calidad orientada a
ejecutar actividades
,ue generen con&fianza para ,ue se
cumplan los re,uisitos
de la calidad.
Mejorade la Calidad
Mejorade la Calidad
Parte de la gestin de
la calidad orientada a
aumentar la
capacidad de cumplir
con los re,uisitos de
la calidad.
-Planificamos/
controlamos y
retroalimentamos
GESTIN
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CONTROL ESTA!ST"CO E
PROCESOS
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'
Control Estad#stico de Procesos$CEP% puede ser por &aria'les o por
atri'utos 0 s la aplicacin tcnicas estad3sticas paradeterminar si el resultado de un proceso
concuerda con el dise4o del producto o servicio5
Se basa en la vigilancia continua del
cumplimiento de las especificaciones
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(
Control Estad#stico de Procesos
$CEP% Se dice ,ue un proceso est bajo control/cuando la
&localizacin
&forma de la distribucin nocambia con el tiempo
6na vez ,ue el proceso est bajo controlestad3stico se usan las +erramientas de controlpara detectar el surgimiento de causasasignables
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El Proceso de "nspeccin
(aria'les Se emplean cuando la caracter3stica de calidad es
medible.
Por ejemplo: dimetro e8terno de anillos de pistn/
peso de recipientes plstico/ contenido de unnutriente.
Atri'utos Se emplean cuando la caracter3stica de calidad se
juzga con base en la percepcin.
Por ejemplo: color -si9no/ te8tura -cumple9nocumple/ porcentaje de defectuosos.
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VENTAJAS Y UTILIDADES - CEP
Permiten distinguir la variacin de los procesos/ entre causasaleatorias ) espec#ficas/ para apoyar la actuacin de ladireccin.
Son ;tiles para vigilar la variacin de un proceso en el tiempo/probar la efectividad de las acciones de mejora emprendidas/ as3como para estimar la capacidad del proceso al (.
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1=
*uentes de (ariacin
Las variaciones estn presentes en todo proceso $eben investigarse sus causas para minimizarlas
)ausas comunes de variacinstn presentes en todo proceso pero son de origen
desconocido o de dif3cil identificacin y eliminacin. >ienenpoca significacin.
son aleatorias no identificables imposibles de evitar
)ausas asignables ?ormalmente no deben estar presentes en el proceso.
Provocan variaciones significativas. Pueden serdescubiertas y eliminadas/ para alcanzar el objetivo de
estabilizar el proceso.
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istri'ucin @epresentacin grfica de los resultados de un proceso
en un diagrama de dispersin
)aracter3sticas de la distribucin Aedia: suma de las observaciones dividido por el n;mero de
observaciones
n
x
n
iix
== 1
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istri'ucin )aracter3sticas de la distribucin
$ispersin
@ango: diferencia entre la observacin ms grande de
una muestra y la ms pe,ue4a
$esviacin estndar:
Bormas
simtrica
asimtrica
1
)( 2
=
n
xxi
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1!
*ormas de la istri'ucin
Si la variabilidad de un proceso proviene ;nicamente
de causas devariacin comunesla suposicin t3pica
es ,ue se trata de una distribucin simtrica donde la
mayor3a de las observaciones se ubican cerca delcentro
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1#
*ormas de la istri'ucin+Causas
Asigna'les l promedio real -rojo est por debajo de loprevisto -azul
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*ormas de la istri'ucin+Causasasigna'les
)oincide el promedio esperado pero la
dispersin real es muc+o mayor
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1'
*ormas de la istri'ucin+Causasasigna'les
Ha) cam'io en el sesgo de la distri'ucin
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1(
El proceso de inspeccin
Plan de muestreo cuando est bien concebido proporciona un grado de
proteccin apro8imado a una inspeccin completa
Tama,o de la Muestra cantidad de observaciones tomadas al azar
el tiempo entre observaciones
las reglas de decisin
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istri'ucin Normal
Pro'a'ilidad de -ue un &alor caiga dentro de losl#mites marcados
3 2 1 1 2 3
68.26%
95.44%
99.74%
estndardesviacin =
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El proceso de inspeccin
.r/fico de Control s un diagrama ,ue se completa durante el avance del
proceso
el propsito es detectar la anormalidad de las
variaciones
Posee una l3nea central ,ue generalmente coincidecon el objetivo del proceso
st acotado por l3mites superior e inferior
Nominal
Lmite Superior
Lmite n!eriorCausa asignable probable
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2=
BASE ESTADSTICA DEL GRFICO DECONTROL POR VARIABLES.
?ormalmente/ el control sobre una caracter3stica medible se realiza con dos
grficos:
.r/fico 01Para controlar el centramiento del proceso
.r/fico R1Para controlar la &aria'ilidad del proceso
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BASE ESTADSTICA DEL GRFICO DECONTROL POR VARIABLES.
Caracterstica
de
Calidad
Muestra No.
1. l grfico tiene una l3nea central ,ue representa el valor medio de la
caracter3stica de calidad.
lnea central
2. l grfico tiene otras dos l3neas: LC) y LS)/ ,ue representan los l3mites
inferior y superior de control para la caracter3stica de calidad.
LSC
LIC
3. LIC y LIS se escogen de tal forma que cuando el proceso est bajocontrol casi todos los puntos muestrales estn entre ellos
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BASE ESTADSTICA DEL GRFICO DE
CONTROL POR VARIABLES.
Caracterstica
de
Calidad
Muestra No.
lnea central
LSC
LIC
#. Se acostumbra unir los puntos muestrales mediante segmentos rectil3neos/
con el objeto de visualizar mejor la evolucin de la secuencia de los puntos en
el tiempo.
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2!
23
+23
3
@egin de
rec+azo para =
@egin de
rec+azo para =
BASE ESTADSTICA DEL GRFICO DECONTROL POR VARIABLES.
%. 8iste una relacin estrec+a entre los diagramas de control y la prueba de +iptesis
H31 El proceso est/ 'ajo control estad#sticoD de tal manera ,ue cual,uier puntoubicado entre los l3mites de control/ e,uivale a no rec4a5ar H3y otro ,ue se ubi,ue porfuera de estos l3mites e,uivale a rec4a5ar H3.
LSC 6 78 97
L"C 6 7+ 97
7
W
'. * partir del grfico se deduce ,ue E F G=/ entonces si se toma G=F !/ esto es E F!/
entonces el .(#< del estad3stico H ,ueda comprendido en el intervalo I!I.
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2#
CLCULO DE LA LNEA CENTRAL Y DE LOS LMITES DE CONTROLPARA EL GRFICO X.
1.& Por el >eorema del L3mite )entral/ se sabe ,ue la distribucin de las Aediasmuestrales es siempre ?ormal con parmetros :
2.& La Aedia de la distribucin muestral de Aedias es un stimador de la
media poblacional :
LSC
L"C
L#nea Central
%;$nX
X
xx
x
xx
kLIC
cn!"#$L%n#
kLSC
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2%
EJEMPLO - GRFICO X.
Se tiene la Siguiente tabla de datos/ la cual sigue una distribucin normal/
calcular: la L3nea Aedia y los L3mites de )ontrol.
N de muestra 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Medida 100 94 98 99 104 106 94 99 102 104
Solucin1
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2'
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2(
EJEMPLO - GRFICO X R.
Se tiene la Siguiente tabla de datos/ la cual sigue una distribucin normal/
calcular: LJS LCAC>S $ )J?>@JL K LJS LCAC>S $ )J?>@JL @
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Solucin1
Calculemos la Media ) el Recorrido de cada muestra
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2
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!=
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!1
.r/ficas de control por
atri'utos: Ha) dos tipos de atri'utos1
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!2
.r/ficas de control poratri'utos:
E?isten dos grupos de gr/ficas de control por atri'utos:
@no de ellos es para las unidades no conformes: Se 'asaen la distri'ucin 'inomial: @na gr/fica de proporcin;&'muestra la proporcin de no conformidad de unamuestra o de un su'grupo: Otro tipo de gr/fica para este
grupo es la de la cantidad de no conformidades; o gr/fican&.
Otro grupo de gr/ficas es la de las no conformidades: Se'asa en la distri'ucin de P()**(n. En la gr/fica c se
muestra el n=mero de no conformidades presentes endeterminada unidad -ue se inspecciona; por ejemplo; enun autom&il: Otro tipo de gr/fica estrec4amenterelacionada es la gr/fica +' -ue sir&e para el n=mero deno conformidades por unidad:
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L#mites de control para una gr/fica&$Cuando se conoce la proporcin delproceso%:
L#mites de control 6nppp )1(3 000
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!#
EJEMPLO
6na mpresa de Babricacin de e,uipos de aire acondicionado/ +a dispuesto
una inspeccin final de sus productos para comprobar su estabilidad en la
calidad de produccin. Para ello +a comprobado la conformidad de '= aparatos
al d3a durante 1= d3as.
Se pide:
)onstruir el "rafico de )ontrol por atributos de porcentaje de unidades no
conformes -p B D F G ama4o de la muestra -n '= '= '= '= '= '= '= '= '= '=
?M no conformidades -np ( % ' 7 11 ( 11 7
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!%
Solucin1
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!'
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!(
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!7
,rfics np
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!
,rfics np
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#=
,rfics npn un >aller se desea establecer la fraccin defectuosa de una cierta
produccinD puesto ,ue el tama4o de muestra es constante e igual a '=
unidades/ se realiza un )ontrol de )alidad directamente con el ?M de unidades
defectuosas. $urante un Periodo de 2= d3as se inspeccionaron '= piezas con
los siguientes resultados.
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#1
,rfics npSolucin1
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#2
.r/ficos C
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#!
.r/ficos C
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##
.r/ficos C + Ejemplo
eterminar1Los Limites de
)ontrol y el
"rfico respectivo
.r/ficos C
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#%
.r/ficos CSolucin1
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#'
.r/ficos u
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#(
.r/ficos u
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.r/ficos u + Ejemplo
eterminar1Los Limites de
)ontrol y el
"rfico respectivo
.r/ficos u
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#
.r/ficos uSolucin1
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%=
-ama de #uestra n !nstante/
.r/ficos u
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.r/ficos u + Ejemplo
eterminar1Los Limites de )ontrol y el "rfico respectivo
.r/ficos u
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.r/ficos u
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