herramientas de la gestión calidad

7/25/2019 Herramientas de La Gestin 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



ejecutar actividades

,ue generen con&fianza para ,ue se

cumplan los re,uisitos

de la calidad.

Mejorade la Calidad

Mejorade la Calidad



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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7

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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11

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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12

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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1%

*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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17

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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1

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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21


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 =


%. 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'


27/52

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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27

Solucin1

Calculemos la Media ) el Recorrido de cada muestra


29/52

2


30/52

!=


31/52

!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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!'


37/52

!(


38/52

!7

,rfics np


39/52

!

,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


42/52

#2

.r/ficos C


43/52

#!

.r/ficos C


44/52

##

.r/ficos C + Ejemplo

eterminar1Los Limites de

)ontrol y el

"rfico respectivo

.r/ficos C


45/52

#%

.r/ficos CSolucin1


46/52

#'

.r/ficos u


47/52

#(

.r/ficos u


48/52

#7

.r/ficos u + Ejemplo

eterminar1Los Limites de

)ontrol y el

"rfico respectivo

.r/ficos u


49/52

#

.r/ficos uSolucin1


50/52

%=

-ama de #uestra n !nstante/

.r/ficos u


51/52

%1

.r/ficos u + Ejemplo

eterminar1Los Limites de )ontrol y el "rfico respectivo

.r/ficos u


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%2

.r/ficos u

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