herramientas de control de calidad y mejora continua

8/7/2019 HERRAMIENTAS DE CONTROL DE CALIDAD Y MEJORA CONTINUA

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HERRAMIENTAS DE

CONTROL DE CALIDAD

Y MEJORA CONTINUA

Diagrama de Pareto

Diagrama causa-efecto

Histograma

Grfico de control

1Isabel Crdenas Salazar


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Es una grfica dnde se organizandiversas clasificaciones de datospor orden descendente, de izquierdaa derecha.

La minora vital aparece a laizquierda de la grfica y la mayora

til a la derecha.

En ocasiones es necesariocombinar elementos de la mayoratil en una sola clasificacindenominada otros, la cual debecolocarse en el extremo derecho.

El eje X se utiliza para el dato encuestin, y el eje Y para el costo enunidad monetaria, frecuencia oporcentaje.

100

* 95*

* 85

82

75

P

O

R

C

F 50 45 E

R N

E 40 T

C A

U 30 J

E E

N 20

C

I 10

A 5

A D F B E C

TIPOS DE FALLAS

Diagrama de Pareto



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Hay ocasiones en que aparece una lnea acumulativa, la cual

representa la suma de los datos conforme estos se van

aglutinando al avanzar de izquierda a derecha. Se utilizan lo dos

ejes y el la derecha representa porcentajes.

Sirve para:

Analizar las causas (Buscar las causas principales de los problemas y priorizar las soluciones,

llamar la atencin a los problemas o causas de una forma sistemtica)

Estudiar los resultados (Analizar las diferentes agrupaciones de datos)

Planear una mejora continua (Identificar oportunidades para mejorar e identificar unproducto o servicio para el anlisis de mejora de la calidad)

Detectar los problemas que tienen ms relevancia.

Y su premisa radica en que el 80% de los problemas (resultados

totales) se originan en el 20% de las causas (elementos)



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La grfica es til para identificar visualmente en una sola revisin lasminoras de caractersticas vitales a las que es importante prestar atencin. Asse utilizan todos los recursos necesarios para llevar a cabo una accin

correctiva.

Tales minoras vitales podran ser:

La minora de clientes que representan la mayora de las ventas,

Minora de productos, procesos o caractersticas de calidad causantes delmayor nmero de desperdicio o de los costos de reelaboracin.

La minora de los rechazos que representan la mayora de las quejas de laclientela,

La minora de problemas causante del mayor nmero de retrasos de unproceso.



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Pasos para elaborar la grfica:

Definir el mtodo a emplear para clasificar los datos: problema, causa,

tipo de rechazo, etc.

Definir el criterio de medicin que se tomar en el eje Y izquierdo(costo, frecuencia, etc.).

Reunir los datos correspondientes a determinado periodo

Graficar los datos de forma descendente de izquierda a derecha

Calcular el porcentaje que representa cada dato e ir acumulando elporcentaje conforme se avance de izquierda a derecha

Trazar la curva de porcentaje

Resumir los datos y disponer las categoras, de la mayora mspequea.



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Diagrama de Causa y EfectoEs la representacin de varios elementos (causas) de un sistema que pueden

contribuir a un problema (efecto).

Se utiliza para:

Identificar las posibles causas de un problema especfico, ya que permite que losgrupos organicen grandes cantidades de informacin sobre el problema ydeterminar exactamente las posibles causas. O para la planeacin.

Eliminar las condiciones que causan el rechazo de un producto y las quejasde un cliente.

Estandarizar operaciones en curso y propuestas

Educar y capacitar al personal en las reas de toma de decisin y deacciones correctivas.

Un diagrama causa y efecto bien preparado es un medio para ayudar a losequipos a tener una concepcin comn de un problema complejo con todos suselementos y relaciones claramente visibles a cualquier nivel de detalle requerido.



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Pasos para realizarlo:

Identificar el problema (es algo que se quiere mejorar o controlar, y deber serespecfico y concreto)

Describir el problema en el extremo derecho del papel, y encuadrarlo (para

simular la cabeza del pescado; dejar el extremo izquierdo para el resto del

diagrama (cuerpo del pescado)

Dibujar y enmarcar las espinas principales en el cuerpo del pescado. Dichas

espinas representan la entrada principal, categoras de recursos o causas

principales. (las ms utilizadas son: materiales, mtodos, personal, medios,

maquinaria o equipo)

Realizar una lluvia de ideas de las causas del problema. Se deber hacer

continuamente la pregunta por qu para cada una de las causas iniciales.

Identificar las candidatas a causas ms probables y seleccionarlas

encerrndolas en un crculo o ponindoles una seal visible.

Dibujar la versin final del diagrama en un tamao ms grande

Definir acciones para eliminar las causas principales.



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Ejemplo:

El horno

quema

losalimentos

Mano de

obra Mtodo

MaquinariaMedio

Precalentado por mucho tiempo

No especifica tiempo de cosin

Termostato roto

Vlvula de temperatura

errada

Se dejo pocoespacio para la

cocina

Lugar muy cerrado

Medida

Materiales

causas

Efecto



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Recomendaciones para lograr

resultados ms tilesEs conveniente darles la palabra a cada uno de los miembros delequipo participante para que aporten una idea a la vez cada uno yen orden sucesivo para garantizar la participacin de todos. Si haalguien no se le ocurre nada se puede brincar a la siguiente rondapara dar tiempo a que piense en algo, y hacer ms dinmico y

amigable la lluvia de ideas.Durante la lluvia de ideas importa ms la cantidad de ideas que sucalidad, pues en ocasiones las ideas triviales o tontas da lugar ala mejor solucin.

No aceptar crticas a las ideas aportadas, para permitir que aflore laimaginacin y espontaneidad, y crear un ambiente que favorezca el

planteamiento de soluciones, no de crear sesiones de tortura.Contar con espacio suficiente para que todos puedan ver eldiagrama

Dar tiempo para la maduracin de ideas, puede ser por lo menosun da, y luego continuar al siguiente da con otra sesin de lluviade ideas. Al termino de la sesin entregar a los participantes unacopia de las ideas obtenidas.



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Para evaluar las posibles causas se puede realizar unavotacin de las causas menores. Las causas con mayorvotacin se encierran dentro de un crculo y as sehabrn determinado cuatro o cinco de las causas ms

probables

Se proponen soluciones. Las posibles soluciones debenincluyen costo, factibilidad, resistencia al cambio,consecuencias, capacitacin, etc.

Los diagramas se colocan en lugares clave para quesirvan de referencia constante cuando surjan nuevosproblemas semejantes.

Recomendaciones para

lograr resultados ms tiles



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Los otros dos tipos de diagramas semejantes al diagrama deCE es el de anlisis de dispersin y anlisis de proceso. Lanica diferencia es la forma como se organizan y presentan.

Una vez terminados los diagramas de dispersin son iguales a

los de CE, la diferencia est en la forma como se construyecada uno. En el anlisis de dispersin cada una de las ramasprincipales se terminan completamente antes de proceder atrabajar en otra rama. Por otra parte el objetivo es analizar lascausas de la dispersin o de la variabilidad

Para construir el diagrama de anlisis de proceso hay quedescribir cada una de las etapas que implica el proceso, lascuales seran las causas principales las causas menores sevan relacionando con las principales. Este sirve cuando todoslos elementos forman parte de la misma operacin

Otros diagramas semejantes



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Histograma

Es una representacin grfica (en forma de barras) de una variable,que despliega una variabilidad dentro de un proceso.

En esta grfica la superficie de cada barra es proporcional a lafrecuencia de los valores representados. En el eje vertical Y serepresentan las frecuencias, y en el eje horizontal X los valores de lasvariables, normalmente sealando las marcas de clase, es decir, lamitad del intervalo en el que estn agrupados los datos.

Muestra grficamente la capacidad de un proceso y si as se deseala relacin entre ese proceso y las especificaciones y las normas.

Tambin da una idea de magnitud de la poblacin y muestradiscontinuidades que se producen en los datos.

Los patrones sospechosos pueden indicar que un proceso necesitainvestigacin para determinar su grado de estabilidad.



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Se utiliza para: El seguimiento del desempeo actual de algn

proceso

La seleccin de productos o servicios a mejorar

Probar y evaluar las revisiones de procesos paramejorar

Obtener una revisin rpida de la variabilidad

dentro de un proceso.

Desde un sistema estable se puede predecir eldesempeo futuro de un sistema.



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Pasos para construirlo

Durante un periodo determinado se recolectan los datos,

1. Se cuenta el nmero de datos (n) en su muestra

2. Se determina el rango R, para todo el conjunto de datos como sigue:

R= valor mayor menos valor menor

4. Se determina el nmero de clases a utilizar, denotados como K, 1.33 Logn o raz de n

El numero de intervalos determina el nmero de barras a utilizar

5. Se determinan los intervalos de cada clase h mediante: h= R/K es tilaproximar h al nmero ms cercano.

6. Construir los intervalos determinando el lmite del intervalo o los puntosfinales. Tomar la medida individual ms pequea en el conjunto de datos.Utilizar este nmero o aproximarlo al siguiente nmero entero ms bajopara el primer lmite del intervalo. Se toma ese nmero y se suma laduracin del intervalo. El siguiente lmite de clase ms bajo iniciara enel nmero. (Al valor menor se le puede restar .5 para que los nmeros decada lmite no se repitan.

7. Se construye una tabla de frecuencias basada en los valores calculadosen los pasos anteriores (rango, intervalo y extensin del intervalo).



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8. Trazar y marcar los ejes horizontal y vertical9. Dibujar las barras para representar el nmero de puntos de

datos de cada intervalo. La altura de las barras deber ser igual

al nmero de puntos de datos en ese intervalo, segn se mide en

el eje vertical

10. Poner ttulo y fecha a la grfica. Indicar el nmero total depuntos de datos y mostrar los valores nominales y lmites (si es

el caso). Tambin se quiere agregar otras notas describiendo

ms a fondo el sujeto de las mediciones y las condiciones bajo

las cuales se tomaron.

11. Identificar y clasificar el patrn de variacin, desarrollar una

explicacin lgica y pertinente del patrn. No olvidar laconfirmacin de las teoras por medio de la reunin de datos

adicionales y de observacin.

Pasos para construirlo



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Consejos para la Construccin/

Interpretacin

Si las causas de variacin son comunes, el

Histograma se distribuye normalmente

(simtrico, forma de campana); pero paraprocesos fuera de control se inclina ya sea a

la izquierda o derecha o bien en dos picos (bi-

modal)



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Anlisis de histogramas

Como muchos procesos que siguen razonablemente unadistribucin normal es til combinar el concepto de histograma y el

concepto de curva normal para obtener una herramienta de trabajoprctica conocida como anlisis de histogramas. Se selecciona unamuestra aleatoria a partir del proceso y se toman medidas de lascaractersticas de calidad elegidas. Se prepara un histograma y seagregan los lmites de especificacin. El conocimiento del procesode manufactura se combina entonces con informacinproporcionada por el histograma para obtener conclusiones sobre lahabilidad del proceso para cumplir con las especificaciones.

Tiene el proceso la habilidad de cumplir con las especificaciones?Qu accin sobre el proceso si existe, es adecuada?

Esto se puede contestar al analizar:

El centro del histograma: esto define la tendencia del proceso

El ancho del histograma esto define la variabilidad alrededor deesta tendencia.



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Anlisis de histogramas

La forma del histograma, cuando se espera una curva normal o enforma de campana, entonces cualquier desviacin significativa uotra irregularidad casi siempre es el resultado de una condicin demanufactura que puede ser la raz de un problema de calidad. Porejemplo histogramas con dos o ms picos pueden revelar que seestn mezclando varias poblaciones.

Los histogramas ilustran la manera en que los datos variablesproporcionan mucha ms informacin que los datos de atributos.

Como regla general se necesitan al menos 50 datos para que elhistograma revele el patrn bsico de variacin. Los histogramasde pocas mediciones pueden llevar a conclusiones incorrectasporque la forma del histograma puede estar incompleta sin que elobservador se de cuenta. Note que este anlisis se basa en lasuposicin de normalidad.



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Conceptos clave que se deben

tomar en cuenta

Los valores en un conjunto de datos siempre muestranvariacin

La variacin despliega un patrn. Los patrones de variacin enlos datos se llaman distribuciones

Las tres caractersticas importantes en un histograma son: sucentro, su extensin y su forma.

Los patrones de variacin son difciles de ver en simples tablasde nmeros. Es fcil, por otro lado concluir de forma errneaque los datos representan un final cerrado en un esfuerzo de

solucin de problemas. Los patrones de variacin son ms fciles de ver cuando los

datos se resumen grficamente en un histograma



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Ejemplo

Nmero de datos (n)= 60

Rango (R) = Valor mayor

valor menor

= 140 -110= 30

Clases (K) = raz de 60 =

7.746 = 8

Intervalos de cada clase (h)=

R/K = 30/8= 3.75= 4

Clase Lmite

inferior

Lmite

superior

frecuen

cia

1 109.5 113.5

2 113.5 117.5

3 117.5 121.5

4 121.5 125.5

5 125.5 129.5

6 129.5 133.5

7 133.5 137.5

8 137.5 141.5



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GRFICAS DE CONTROL

Son una tcnica de diagnostico para supervisar

procesos de produccin e identificar

inestabilidad y circunstancias anormales.

Es una comparacin grfica de los datos de

desempeo de proceso con los lmites de

control estadstico calculados, dibujados comorectas limitantes sobre la grfica.


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