Alumno:Daniel Coln GarcaMatricula: 130182 Materia: Gestin de Calidad Nombre del Profesor: Karla Penlope PontnUnidad: Tema: Las 7 Herramientas bsicas de Calidad y las 7 Nuevas Herramientas de la CalidadFecha: 10/08/2015Biografa:Apuntes de la libretahttp://spcgroup.com.mx/7-herramientas-basicas/ LAS 7 HERRAMIENTAS BSICASDE CALIDAD Introduccin Las siete herramientas bsicas de calidades una denominacin dada a un conjunto de tcnicasgrficasidentificadascomolasmstilesenlasolucindeproblemas enfocados a la calidadde los productos. Se conocen como herramientas bsicas ya que son adecuadas para personas con poca formacin en materia de estadsticas. ContenidoLas siete herramientas bsicas son: 1.Diagrama de Ishikawa:tambin llamado diagrama de causa-efecto o diagrama causal, se trata de un diagrama que por su estructura ha venidoa llamarse tambin: diagrama de espina de pez, que consiste en una representacin grfica sencilla en la que puede verse de manera relacional una especie de espina central, que es una lneaen el plano horizontal, representando el problema a analizar, que se escribe a su derecha. Es una de las diversas herramientas surgidas a lo largo del siglo XXen mbitos de la industria yposteriormenteeneldelosservicios,parafacilitarelanlisisdeproblemasysus soluciones en esferas como lo son; calidad de los procesos, los productos y servicios. Pasos para construir un diagrama causa-efecto a)identificar el problema Identifiqueydefinaconexactitudelproblema,fenmeno,eventoosituacinquese quiereanalizar.stedebeplantearsedemaneraespecficayconcretaparaqueel anlisis de las causas se oriente correctamente y se eviten confusiones. b)Identificarlasprincipalescategorasdentrodelascualespueden clasificarselas causasdel problema ParaidentificarcategorasenundiagramaCausa-Efecto,esnecesariodefinirlos factoresoagentesgeneralesquedanorigenalasituacin,evento,fenmenoo problemaquesequiereanalizaryquehacenquesepresentedeunamanera determinada.Seasumequetodaslascausasdelproblemaqueseidentifiquen, puedenclasificarsedentrodeunauotracategora.Generalmente,lamejor estrategiaparaidentificarlamayorcantidaddecategorasposibles,es realizaruna lluviadeideascon losestudiantesoconelequipodetrabajo.Cadacategoraque se identifiquedebeubicarseindependientementeenunadelas espinasprincipales delpescado c)Identificarlas causas Medianteunalluviadeideasyteniendoencuentalascategorasencontradas, identifiquelas causasdelproblema.stas sonporlo regular,aspectosespecficos de cada una de las categorasque, al estar presentesde una u otra manera,generan el problema. Lascausasqueseidentifiquense debenubicarenlasespinas,queconfluyenen lasespinasprincipalesdelpescado.Siunaoms delascausasidentificadases muycompleja,stapuededescomponerseensubcausas.stas ltimasse ubican ennuevasespinas,espinasmenores,queasuvezconfluyenenlaespina correspondientedela causa principal. d)Analizar y discutir el diagrama Cuando el Diagrama ya est finalizado, los estudiantes pueden discutirlo, analizarloy, si se requiere,realizarlemodificaciones. Ladiscusin debeestardirigidaaidentificar la(s) causa(s) ms probable(s), y a generar, si es necesario, posibles planes de accin. Los Diagramas Causa-Efecto puedenelaborarsetantoenelauladeclase con tizay tablero y/o lpiz y papel, como en la sala de informtica mediante el uso de un Software gratuito especializado. Aunque ambas opciones son efectivas, vale la pena resaltar que eluso desoftware facilitanotablementelaelaboracinde estos diagramas y deotros organizadoresgrficosdeAprendizajeVisual,eincrementalamotivacindelos estudiantes para realizarlos. 2. Hoja de Verificacin:tambin llamada hoja de control o de chequeo, es un impreso con formato detablaodiagrama,destinadoaregistrar ycompilar datos medianteun mtodo sencillo y sistemtico, como la anotacinde marcas asociadas a la ocurrencia de determinados sucesos. Esta tcnica de recogida de datos se prepara de manera que su uso sea fcil e interfiera lo menos posible con la actividad de quien realiza el registro. Lahojadeverificacinseutilizaparareunirdatosbasadosenlaobservacindel comportamiento de un proceso con el fin de detectar tendencias, por medio de la captura, anlisis y control de informacin relativa al proceso. Bsicamente es un formato que facilita queunapersona puedatomardatos enunaformaordenada ydeacuerdo alestndar requerido en el anlisis que se est realizando. Las hojas de verificacin tambin conocidas como de comprobacin o de chequeo organizan los datos de manera que puedan usarse con facilidad ms adelante. Consejos para la elaboracin e interpretacin de las hojas de verificacin Asegrese de que las observaciones sean representativas. Asegresedequeelproceso deobservacines eficientedemanera quelas personas tengan tiempo suficiente para hacerlo. La poblacin (universo) muestreada debe ser homognea, en caso contrario, el primerpasoesutilizarlaestratificacin(agrupacin)paraelanlisisdelas muestras/observaciones las cuales se llevarn a cabo en forma individual. 3. Grfico de Control: es una representacin grfica de los distintos valores que toma una caracterstica correspondiente a un proceso. Permite observar la evolucin de este proceso enel tiempo ycompararlo con unos lmites de variacinfijadosde antemano que se usan como base para la toma de decisiones.

Los Grficos de control sirven para poder analizar el comportamiento de los diferentes procesos y poder preverposibles fallos de produccin mediante mtodos estadsticos. Estas se utilizan en la mayora de los procesos industriales. En ciertos procesos en los quese alcanza un altogrado de capacidad es aconsejable reducir el nivelde control proporcionadopor los grficos de control estndar, para ello utilizaremos los lmites de control modificados. Los lmites de control modificados para laXmediase utilizancuando Cp o Cpk es mucho mayorque1,esdecir,cuandolavariabilidaddelprocesoesmuchomenorquela extensin de los lmites. Pongamos, por ejemplo,quenuestro proceso consiste enllenarsacos dearena.Las especificaciones del fabricante exigenque cada saco sea llenadocon una cantidad de arena entrelos 10.00Kgy los 10.20 Kg. Por otra parte, nuestro proceso puedeoperar con una variacin de 0.01 Kg. Vemos que en este caso la capacidad del proceso es: En estos casos en los que el intervalo de las especificaciones es tan grande en relacin a 6 se recomienda cambiar de los grficos de control de Xmediahabituala los grficos modificados. En esta, se permite el desplazamiento de la media un cierto rango, siempre queestavariacinnoresulteenlaaparicindeunnmerosignificativodepiezas defectuosas, es decir, producir piezas defectuosas con una probabilidad . La media se puededesplazar,tantosuperiorUcomoinferiormenteL,unvalortalquela probabilidaddeestarfueradelasespecificacionessea.Supondremosque la variabilidaddel proceso est bajo control.Para especificar los nuevos lmites de control de la carta modificada, tendremos en cuenta queelvalorde lamedia tieneque estar entreU yL, se puedencalcular mediante: DondeZrepresentaelpuntoporcentualsuperior100(1-)deladistribucinnormal estndar. Para estimar estos lmites lo ms comn es que la Z tenga un valor de 3. Para los grficos de control modificados debe utilizarse una buena estimacin de . En loscasosenlosquelavariabilidadenelprocesocambia,loslmitesdecontrol modificados no son adecuados y en su lugar se debe usar un grfico R o S. 4.Histograma:esunarepresentacingrficadeunavariableenformadebarras, dondelasuperficiedecadabarraesproporcionalalafrecuenciadelosvalores representados. En el ejevertical se representanlas frecuencias, yen el ejehorizontal los valores delas variables,normalmente sealandolas marcas de clase, es decir, la mitaddelintervaloenelqueestnagrupadoslosdatos.Loshistogramas son ms frecuentes enciencias sociales, humanasyeconmicas queenciencias naturalesy exactas. Y permite la comparacin de los resultados de un proceso. En estadstica, un histograma es unarepresentacin grfica de una variableenforma debarras,dondelasuperficiedecadabarraesproporcionalalafrecuenciadelos valoresrepresentados, ya sea enforma diferencialo acumulada. Sirvenpara obtener una "primera vista" general, o panorama, de la distribucin de la poblacin, o la muestra, respecto a una caracterstica, cuantitativaycontinua, de la misma y quees de inters para el observador (como la longitudo lamasa). De esta manera ofrece una visin en grupopermitiendoobservarunapreferencia,otendencia,porpartedelamuestra o poblacin por ubicarse hacia una determinada regin de valores dentro del espectro de valoresposibles(seaninfinitosono)quepuedaadquirirlacaracterstica.Aspues, podemos evidenciar comportamientos, observar el grado de homogeneidad,acuerdo o concisin entre los valores de todas las partes que componen la poblacin o la muestra, o, en contraposicin, poder observar el grado de variabilidad,y por ende, la dispersin detodos los valoresquetoman las partes, tambines posiblenoevidenciarninguna tendencia y obtener que cada miembro de la poblacin toma por su lado y adquiereun valordelacaracterstica aleatoriamentesin mostrar ningunapreferenciao tendencia, entre otras cosas. En el eje vertical se representan las frecuencias, es decir, la cantidad de poblacin o la muestra, segnseaelcaso,quese ubicaenundeterminadovalorosub-rangode valores de la caracterstica que toma la caracterstica de inters, evidentemente, cuando este espectro de valores es infinito o muy grande el mismo es reducido a slo una parte quemuestre latendenciao comportamiento dela poblacin,enotras ocasiones este espectroesextendidoparamostrarelalejamientooubicacindelapoblacinola muestra analizada respecto de un valor de inters. En general se utilizan para relacionar variables cuantitativas continuas, pero tambin se losueleusarparavariablescuantitativasdiscretas, encuyocaso es comn llamarlo diagrama de frecuencias y sus barras estn separadas, esto es porqueen el "x" ya no se representaunespectro continuodevalores,sinovalorescuantitativosespecficos como ocurre en un diagramade barras cuando la caracterstica quese representa es cualitativa o categrica. Su utilidad se hace ms evidente cuando se cuenta con un gran nmero de datos cuantitativos y que se han agrupado en intervalos de clase. Ejemplos de su uso es cuando se representan franjas de edades o altura de la muestra, y, por comodidad, sus valores se agrupan en clases, es decir, valores continuos. En los casosenlosquelosdatossoncualitativos(nonumricos),comosextogradode acuerdo o nivelde estudios, es preferible un diagrama de sectores Los histogramas son ms frecuentes en ciencias sociales, humanas y econmicas que encienciasnaturalesyexactas.Ypermitelacomparacin delosresultadosdeun proceso. Construccin de un histograma Paso 1 Determinar elrango delos datos. Rango es igualaldato mayor menos el dato menor. Paso 2 Obtenertodoslosnmerosdeclases, existen2criteriosparadeterminarel nmerodeclases (obarras)porejemplo,laregladeSturges.Sinembargo ningunodeellosesexacto.Algunosautoresrecomiendandecinco aquince clases, dependiendode cmo estn los datos y cuntos sean. Un criterio usado frecuentemente es que el nmero de clases debe ser aproximadamente a la raz cuadrada del nmero de datos. Por ejemplo, la raz cuadrada de 30 (nmero de artculos) es mayor que cinco, por loque se seleccionan seis clases. Paso 3 Establecer la longitud de clase: es igual al rango dividido por el nmero de clases. Paso 4 Construir los intervalosde clases: Los intervalosresultan de dividirel rangode los datos en relacin al resultado del PASO 2 en intervalos diferentes Paso 5 Graficarelhistograma:Encasodequelasclases seantodasdelamisma amplitud, se hace una grfica de pastel, las bases de las barras son los intervalos de clases y la altura es la frecuencia de las clases. Si se unen los puntos medios de la base superior de los rectngulos se obtiene el polgonode frecuencias. Ejemplo:El histograma de una imagen representa la frecuencia relativa de los niveles de gris de la imagen. Las tcnicas de modificacin del histograma de una imagen son tiles para aumentarelcontrastedeimgenesconhistogramasmuyconcentrados.Seauuna imagen de tamao NN, la funcin de distribucin del histograma es: 5.Diagramade Pareto:tambinllamadocurva80-20odistribucinC-A-B,esuna grficaparaorganizardatosdeforma queestosquedenenordendescendente,de izquierda a derecha y separados por barras. Permite asignar un orden de prioridades. El diagramapermite mostrar grficamente elprincipiodePareto(pocos vitales,muchos triviales),esdecir,quehaymuchos problemassinimportanciafrenteaunospocos graves. Mediantela grfica colocamos los pocos vitalesa la izquierda y los muchos triviales a la derecha. EldiagramadePareto,tambinllamadocurvacerradaoDistribucin A-B-C,esuna grficaparaorganizardatosdeforma queestosquedenenordendescendente,de izquierdaaderechayseparadosporbarras.Permite,pues,asignarunordende prioridades. Con el uso de Excel se puedeconstruir fcilmente un Diagrama de Pareto segn se detalla en el artculo Cmo hacer un Diagrama de Pareto con Excel. El diagrama permite mostrar grficamente el principio de Pareto (pocos vitales, muchos triviales), es decir, que hay muchos problemas sin importancia frente a unos pocos muy importantes. Mediantela grfica colocamos los "pocos que son vitales" a la izquierda y los "muchos triviales" a la derecha. El diagrama facilita el estudio de las fallas en las industrias o empresas comerciales, as como fenmenos sociales o naturales psicosomticos, como se puede ver en el ejemplo de la grfica al principio del artculo. Hayquetenerencuentaquetantoladistribucindelosefectos como sus posibles causas no es unproceso linealsino queel 20%de las causas totales hace que sean originados el 80% de los efectos y rebotes internos del pronosticado. El principal uso que tiene el elaborar este tipo de diagrama es para poder establecer un orden de prioridades en la toma de decisionesdentro de una organizacin. Evaluar todas las fallas, saber si se pueden resolver o mejor evitarla. 6.DiagramadeDispersin:tambinllamadogrficodedispersin,esuntipode diagrama matemtico que utiliza las coordenadas cartesianas para mostrar los valores de dos variables para un conjuntode datos. Los datos se muestran como un conjunto depuntos, cada unocon elvalorde unavariablequedetermina laposicin eneleje horizontal y el valor de la otra variable determinado por la posicin en el eje vertical. Seemplea cuandounavariableest bajoelcontrol delexperimentador.Siexisteun parmetro que se incrementa o disminuye de forma sistemtica por el experimentador, seledenominaparmetrodecontrolovariableindependienteyhabitualmentese representaalolargodelejehorizontal(ejedelasabscisas). Lavariablemedidao dependienteusualmente se representa a lo largo del eje vertical (eje de las ordenadas). Si no existe una variabledependiente,cualquier variablese puede representar en cada eje y el diagrama de dispersin mostrar el grado de correlacin (no causalidad) entre las dos variables. Undiagramadedispersinpuedesugerirvariostiposdecorrelacionesentrelas variables con un intervalode confianza determinado. La correlacin puedeser positiva (aumento),negativa(descenso), onula(lasvariablesnoestncorrelacionadas).Se puededibujaruna lneade ajuste (llamada tambin"lneade tendencia")con elfin de estudiarlacorrelacin entrelas variables.Unaecuacin paralacorrelacin entrelas variablespuedeser determinadaporprocedimientos deajuste.Paraunacorrelacin lineal,elprocedimientodeajusteesconocidocomo regresinlinealygarantizauna solucin correcta en un tiempo finito. Unodelos aspectos ms poderosos deun grficode dispersin, sinembargo, es su capacidadpara mostrar las relacionesnolinealesentrelas variables.Adems, si los datossonrepresentadosporunmodelodemezcladerelacionessimples,estas relaciones son visualmente evidentes como patrones superpuestos. El diagrama de dispersin es una de las herramientas bsicas de control de calidad, que incluyenademselhistograma,eldiagramadePareto,lahojadeverificacin,los grficos de control, el diagrama de Ishikawa y el diagrama de flujo. 7. Muestreo Estratificado: tambin conocida como estratificacin, es una herramienta estadsticaqueclasifica loselementosdeunapoblacinquetieneafinidadparaas analizarlosydeterminarcausascomunesdesucomportamiento.Laestratificacin contribuyeaidentificarlas causas quehacen mayorpartedelavariabilidad,deesta forma se puedeobtener unacomprensin detalladade laestructura de una poblacin dedatos,examinandoasladiferenciaenlosvalorespromedioylavariacinenlos diferentes estratos. Esunaformaderepresentacinestadsticaquemuestracomosecomportauna caracterstica o variable en una poblacin a travs de hacer evidente el cambio de dicha variable en sub-poblaciones o estratos. Consiste enladivisinpreviadelapoblacindeestudioengruposoclases quese suponen homogneos respecto a caracterstica a estudiar y que no se solapen. Segn la cantidad de elementos de la muestra que se han de elegir de cada uno de los estratos, existen dos tcnicas de muestreo estratificado: 1.Asignacinproporcional:eltamaodecadaestratoenlamuestraes proporcional a su tamao en la poblacin. 2.Asignacin ptima: la muestra recoger ms individuos de aquellos estratos que tenganms variabilidad.Para elloes necesario unconocimientopreviodela poblacin. Porejemplo,paraunestudiodeopinin,puederesultarinteresanteestudiarpor separado las opiniones de hombres y mujeres pues se estima que, dentro de cada uno de estos grupos, puede haber cierta homogeneidad. As, si la poblacin est compuesta deun 55%de mujeres y un45% dehombres, se tomaraunamuestra quecontenga tambin esa misma proporcin. Este tipo de muestreo forma parte de las siete nuevas herramientas de mejora continua de la calidad. Son herramientas que permiten al rea gerencial recabar y organizar datos queles permitan crear unplanestratgico e implementar acciones demejora enuna empresa. LAS SIETE NUEVAS HERRAMIENTAS DE CALIDAD 1.Diagramas de afinidad Diagramasdeafinidadsirvenalacoleccinyordenacindeideas.Medianteun brainstorming se coleccionan las ideas en cartas y se ordenarn posteriormente segn su pertenenciatemtica. Dentro de un proceso de resolucin de problemas es posible enfocarse mejor a determinados aspectos. l Diagrama de afinidades un mtodo de categorizacin de la informacin creado por el antroplogo japons Kawakita Jiro en la dcada de 1960. Tambin se denomina Mtodo KJoTeamKawakitaJiro(TKJ)medianteelcualseclasificanvariosconceptosen diversas categoras y se agrupan los elementos que estn relacionados entre si. FormapartedelassieteherramientasbsicasdecalidadcreadasenJapnenla dcada de los 70 para la resolucin de problemas en el tratamiento y organizacin de lainformacin(brainstormingolluviadeideas)dentrodegruposdetrabajo empresariales que tienen como objetivos preferentes la gestin de la Calidad. Suelenutilizarlolos responsables de calidadydirectores deproyectos de equiposde trabajoparaorganizarposteriormentelainformacinproporcionadaenun brainstorming. Proceso Expresar el problema Se plantear una pregunta de que o cual es el problema. Anlisisde ideas Cada integranteexpondrsu opininsobre elasunto en noms de unminuto, nose debe discutir ni criticar. Sepegarnunaauna,enunaparedopizarra,yelautordelaideaexplicarsu significado en voz alta, se eliminarn ideas repetidas. Clasificacin Los participantes, en silencio, agruparn las hojitas adhesivas en grupos, no se entrar conflicto nicamente se movern las hojitas, si esto sucede el conductor duplicar dicha idea y la pondr en los dos grupos. Se crearn tarjetas que encabecen a cada grupo, el ttulode dicho grupo se consensur con el grupo. Las fichas que no estn encuadradas en ningn grupo se podrn agrupar en un grupo titulado VARIOS. Se podrn grupos de segundo niveldentro de cada grupo,incluso de tercer nivelsi se estima necesario. Relacionar ideas (Causa-efecto) El equipoestudiar y valorarlas posibles relaciones, vinculaciones o contradicciones que puedan encontrar entre sus elementos. Se representarn por medio de flechas dichas relaciones y la valoracion sobre su mayor o menor importancia. 2.Diagramas de interrelacin Utilizandoun proceso depensamiento lateral despus de haber utilizadoun diagrama deafinidad,setrataaqudedesarrollarnexoslgicosentrelascategoras aparentementerelacionadas.Seintentaesbozarlarelacincausa-efectoentrelas cartas. Este diagrama tambin sirve para visualizar conceptos bastante complejos. UnDiagramadeInterrelacionespresentalasrelacionesentrefactores/problemas. Toma la idea principal o problema y presenta la conexin entre los tems relacionados. Alutilizarlose demuestraquecadatempuedeserconectadoconms deuntem diferente a la vez. Permite el pensamiento multi-direccional. Cundo se utiliza? Para comprender y aclarar las interrelaciones entre los diferentes puntos de un problema complejo. Para identificar puntos claves para mayor investigacin Cundo se utiliza? Para comprender y aclarar las interrelaciones entre los diferentes puntos de un problema complejo. Para identificar puntos claves para mayor investigacin Ejemplo 3.Diagramas de rbol EnampliacindelconceptodeIshikawasedescribenloscontextosentremetasy medidas. Partiendo de una meta las posibles soluciones/medidas se ramifican en forma de rbol hasta no poderse desglosar ms. Undiagramaderboles unaherramientaqueseutilizaparadeterminartodoslos posiblesresultadosdeunexperimentoaleatorio.Enelclculodelaprobabilidadse requiere conocer el nmero de objetos que forman parte del espacio muestral, estos se pueden determinar con la construccin de un diagrama de rbol. Eldiagramaderbolesunarepresentacingrficadelosposiblesresultadosdel experimento, el cual consta una serie de pasos, donde cada uno de los pasos tiene un nmero finitode maneras de ser llevadoa cabo. Se utiliza en los problemas de conteo y probabilidad. Para la construccin de un diagrama en rbolse partir poniendouna rama para cada una de las posibilidades, acompaada de su probabilidad. Cada una de estas ramas se conoce como rama de primera generacin. En el final de cada rama de primera generacin se constituye a su vez, un nudo del cual partennuevasramasconocidascomoramasdesegundageneracin,segnlas posibilidadesdelsiguientepaso,salvosielnudorepresentaunposiblefinaldel experimento (nudo final). Hay que tener en cuenta que la construccin de un rbol no depende de tener el mismo nmeroderamasdesegundageneracinquesalendecadaramadeprimera generacin y que la suma de probabilidades de las ramas de cada nudo ha de dar 1. Existe un principio sencillo de los diagramas de rbol que hace que stos sean mucho ms tiles para los clculos rpidos de probabilidad: multiplicamos las probabilidades si se trata de ramas adyacentes (contiguas), el ejemplo de alumna de la primera facultad, o bien las sumamos si se trata de ramas separadas que emergen de un mismo punto, el ejemplo de encontrar un alumno. Ejemplos Una universidad est formada por tres facultades: La 1 con el 50% de estudiantes. La 2 con el 25% de estudiantes. La 3 con el 25% de estudiantes. Lasmujeresestnrepartidasuniformemente,siendoun60%deltotalencada facultad. Probabilidadde encontrar una alumna de la primera facultad? Probabilidadde encontrar un alumno varn? pero tambin podra ser lo contrario. 4.Diagramas matriciales En una matriz se desarrollan relaciones grficas entre dos factores, frecuentemente se utilizanparaenlazardoslistas. Unaaplicacintpicadeesta herramientaest enel contexto del QFD House of Quality. 5.Matriz de anlisis de los datosEstatcnicaayudaalahoradeestructurarunagrancantidaddeinformaciones desordenadas ydesvelar relacionesimplcitas. Los datos se recogen en undiagrama dematrizqueposteriormentepuedenserestructuradosporejemploenunporfolio clsico. Bsicamente se trata de una tcnica de anlisis factorial. Son herramientas tiles para organizar, describir y analizar los datos recogidos con los Instrumentos de investigacin. El anlisis de datos encierra dos procedimientos: La organizacin de los datos y La descripcin y anlisis de los datos. 6.Grfico del proceso de decisin del programaEstaherramientasirvealaidentificacindeproblemaspotencialesenlafasede planificacin,yenlaelaboracindemedidaspreventivas.Partiendodelobjetivo perseguido, los factores relevantes para el xito son discutidos, analizados en cuanto a posibles problemas, y ponderados segn su importancia. 7.Diagramas de flecha Las tcnicas de PERT (Program Evaluation and Review Technique), CPM (Critical Path Method)yMPM(MetraPotentialMethod)sonlas tcnicas empleadas paravisualizar procesos, susdependenciasysuprogramacinptimaconfindeevitarcuellosde botellas. Sumamente importante es la definicin del camino crtico, que ser el eslabn ms dbil del sistema.