herramientas estadísticas básicas para el mejoramiento de la calidad - hitoshi kume

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  • 5/9/2018 Herramientas estad sticas b sicas para el mejoramiento de la calidad - HITOSHI KUME

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    E I

    GRUPOED I TO~ I A l-norma

    A

    GRUPOEDITORIALnorma

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    . - . ~ HERRAMIENTASE ST AD IST IC AS B AS IC AS

    PA RA E L M E JO RAM IE NT ODE LA CAL IDAD

    HITOSHI KUME

    Traducd6nEloisa Vasco

    ~evisi6n TecnicaDaniel Tarquino

    GRUPQI: U II URI"'" Lnerma

    Bogo[a, Barcelona, Buenos Aires, Carac .." (;u"rem,,'~,, lima, Mexico, Miami, Panama, Quim, San J " , e ,San J(I~tl,Santiago de Chile, Ssmo Domingo

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    Kume, Hit",,,iH er r a m ie nr . . uudini,..,1 H ilo .ru K ur ne ; " uI= i6 n E J O ! . . V asc o. -Begot!, Rdimri:J Norma, 1002-243 p. ; 1 0.6 ~ 18 em .I SBN 958- -0 4 -- 6 71 9 -- 6TImiD m ig inol ; S

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    VI

    Capi tu lo V1 . . . 0 5 histogramas ' ..... . 39

    5.1 Distribudones e hiscograrnss 395.2 C6mn elaborar histogramas .~.................................... 425.3 C 6rno leer histogramas 505.4 Medidas para presentar las caracterlsticas de

    las distribudones 555.5 La disrribucion normal y sus caracterlsticas 61

    Cap llJ llo VILo s diagramas de dispersion 686.1 lQue son los diagramas de dispersion? 686.2 C6mo elaborar un diagrama de dispersion 696.3 Como leer Ins diagramas de dispersion. 726.4 Fl calculo de los coeficiente:s de conelacion 7565 Noras sobre el analisis correlacional 786.6 iQue es el analisis de regresi6n? 836.7 Estimacion de ias lineas de regresion............. 856.8 Notas sobrc d anilisis de regresi6n 87

    Glp llJ llo VI IGr.itkas de control ................ .. 917.1 (Que son las grMicas de conrrol? 917.2 Tipos de graficas de control...... 937.3 C6mo elmorar una grMic.ade comrol.... .. ... .. ... .. .. .. ... 967.4 C6mn leer las gcificas de control .. 1057.5 An;l.li~is del proceso usando las grMicas de control 1087.6 Esrudio de caso de analisis del proceso cv.. 1157.7 Control del proceso con grMicas de control 134

    Caplt7dn VIIIAditmdad de 1 3 5 ~an:us 1438.1 LI$ medias y las varianzas de sumas 1 4 38.2 Precision del eusamblaje de parteS 1468.3 Formulas ~ricas 1488.4 EI valor esperado y la varianza de la media muesrral . 1498.5 Error de rnnestreo y error de medici6n 1498.6 La varianza de los valores de una fund6n 1518.7 Cuando las variables alsarorias no son independiemes 152

    VII

    1 5 4155

    1 5 81 5 81591691771781 8 2185189

    1931951972 0 1206207208210

    193

    8 . 88.9

    CombmaclOn selecu~" .Control estadistico de calidad ..

    CapltrJo IX .Introducci6n a la in&rencia e.tadinica .

    9.1 &radL,tica 00 rr..u+ O + + + + .. r+o +O++o+9.2 Disrribnclon de las estadisricas .9.3 Prucha de Ia hipotesis ..9.4 Esnrnaciou de par:imerros ..9.5 Pruebas y esrimaciones de las medias de

    poblaciones cuando sco- no se conoce ..9.6 Pruehas y esrirnaciones de la: diferencias entre las

    medias de dos poblaciones ..9.7 Pruehas y esrirnaciones en observaciones pareadas ..9.8 Pruebas de signlficacion de 10,\ coeficienres

    de correlacion .Cap lt rJo IXLa rota de la calidad . + . ~ . . . . U+r + ++lrr ++lrr + + +I.+010.1 El problema ..10.2 Ohservacion + o +I.r U + . . r.+U+orr ++ r O+10.3 Analisis ' ..lOA Accion r. ,'+

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    Prefacio

    Lo s metodos esradfsricos so n herramienras eficaces para rnejorare I proceso de produccion y reducir sns defecros. Sin embargo, sedebe tener en cuenta que las herramiemas estadfsricas son preci-samenre herramienras: no servirian si se usan inadecuadamenre.

    Can frecuencia se inrenra redncir los defecros de producci6nremonrandose directamente a la causa del defecto. I!se es un en-foque directo y , a prirnera vista, parece que es eficiente, Peru, enla mayorfa de lo s casas, las causas enconrtadas por media de eseenfoque no son las verdaderas, Si se aplican soluciories a los de-feccos basandose en el conocimiento de esas causas faIsas, e I in-rente puede no tener resultados yel esfuerzo se perdeci. EI pri-mer paso para enconttar la verdadera causa es una observacioncuidadosa del fen6meno del defecto. Luego de esa observacioncuidadosa, la verdadera causa sera evidenre,

    La s herramiemas esradjsricas dan objetividad y precision alas observaciones, Las prernisas de la manera de pensar esradlsri-ca son:I) Dele mayor imporrancia a los hechos que a los conceptos

    a bs t racros ,2) No exprese los hechos en rerrninos de sentirnientos a de ideas.Urilice cifras derivadas de lo s resultados especfficos de la ob-servacion.

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    x PREFACIO f IIntroduccion

    EL PAP EL DE WS METODOS ESTAD tST ICOSEN LAADM IN IS TRAC ION DE WS PROCESOSDE PRODUCaON

    (1 ) .1Que c au sa lo s p roduc to s defectucsoslUno tras OtTO, los producros lIegan en k banda rransportadora.AI final de k banda transponadora hay una rnaquina empacadoraque conrinuarnenre ernpaca los productos que llegan y los enviaala bodega. Una mirada rnds arenta permite ver a un hombre depies entre L a banda rransporradora y L a rnaquina empa~dora.Observa crridadosamenre los producros que llegan, y ocasional-mente recoge algunos y los arroja casualrnente al cesro que estdderras de el , Esos son los productos defecruosos.

    Este tipo de cosas se ve comunrnenre en muchas f.ibricas. Enun principio, esos productos descarrados pareceu desperdiciado$,pero pronto se aceptan como una pane del proceso. Pero ;lCOS-rurnbrarse a los prodnctos defectuosos no solnciona el problema,sino que mas bien consrituye un retroceso en L a soluci6n.

    3) Los resultados de las observaciones, acornpafiados como es-tan pol e I error y la variacirin, son parte de un redo oculro.Enconrrar ese rodo oculto es la finalidad ultima de la obser-vacion.

    4) Acepre como informacion coufiable, la discribucion normalqlle aparece cuando hay un gran nurnero de observaciones.En primer Ingar, se debe reconocer la imperfeccion del reco-

    nacimiento humano. Despnes debe entenderse que eI conoci-miento actual no es mas que I a base para nuevas hiporesis. Sa-biendo esto, los rnetodos de pensamiento mencionados amespueden sec utiles pam profundizar nuestro enrendimienro delproceso de prodnccion y de las forrnas de rnejorarlo.

    Este libro difiere de los texros de estadistica cornunes. Su pro-posiro es mostrar como aplicar los rnecodos estadfs ticos a los pro-blernas del mundo real. Quienes tengan poco conocirnienro delanalisis esradisrico rarnbien se beneficiaran. Debe cornenzar conlo s pasos iniciales de la explicaci6n y despnes segui r con los otroscapirulos. Las penouas que ya conozcan la estadisrica puedenornitir los pasos introdnccorios y empezar con las explicacionesdel analisis esradlsrico en su IIS0 prdcrico,

    Los anrores se senriran mny sarisfechos si e1libro ayuda a losgeremes de producciori ya los ingenieros a rneiorar e l proceso deproducci6n.Los capuulos son revisiones de articnlos que aparecieron porprimera vet; en k revista Kemhl~ pnblicada par la Asociacion deBecas T ecnicas Internacion ales [Associa ri0n for OverseasTechnical Scholarships, AOTS), una asociacion sin animo delncro. EI objetivo de AOTS es promover la cooperacion tecnica.Los lecmres de KenIhu son geremes de produccion e ingenierosde palses en via de desarrollo. En segnida se euuncian los capiru-los del libro junto con sus respecrivos autores pero la responsa-bilidad por los errores y las ornisiones es del editor.CapituloCaplrulo

    Inrrodncciou2 Como obtener datos

    Hiroshi KumeYoshinori Iizuka

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    (C6mo se producen los prod defecruososr ~Qutdebehacerse para reducir su nWnero?

    Para poder disrninuir el mime productos defecruosos esnecesario creer que sf se puede re~r. Sobra decir que la solacreencia uo disrninuira e I mimero de productos defectuosos, Loque queremos decir es que exisreo'em.sas paniculares para queun producto dado resulre defectuose, y que los productos defec-tuosos pueden desaparecer si se descubren y se elirninan esas can-sas.

    Mucha gente piensa que debido a los estriccos requisiros decalidad que deben cumplir sus producros y a los muchos facto resque pueden causar un defecto, los producros defectuosos son ine-virables ,

    Sin embargo, independiemememe de los tipos de productoso de las clases de merodos de produccion utilizados, la causa delos defeccos es universal ,

    La vari lJCiOn: Esra es la causa. (Que sucederia si fabriciramosproductos wando mareriales de exactamente la rnisma caiidad,maquinas y metodos de rrabajo identic os y si inspecciondramosestes producros exactamente de la rnisma manera? No impocracuanros producros se fabriquen, rodos ellos deben ser idenricosmiencras las cuatro condiciones anteriores sean idenricas, Es de-eir, todos los productos curnpliran 0no curnplirdn los requisites.Todos ellos seran defecruosos si los materiales, 1 0 1 maquinaria, eImetodo de trabaio 0la inspeccion son inadecuados, En este caso,se producirdn productos defecruosos exacramente identicos.Mientras no haya fallas en las cuatro condiciones mencionadas,los productos que resulten deben ser todos "idenricarnenre" pro-ducros no defectuosos.

    Con respecto a los productos que folbcicamos, es casi imposi-ble que rodos ellos salgan defecruosos, Algunos son defectuososmientras que otros no 1 0 son. En orras palabras, los producrosde