ANEXO 1

INSTITUTO TECNOLGICO DE TLHUAC III

DEPARTAMENTO DE INGENIERIAS

TEORIA GENERAL Y HERRAMIENTAS BASICAS DE LA CALIDAD

POR ARROYO CABRERA DULCE GEOVANNABONILLA MARTINEZ MARTHA NOHEMISOTO DURAN CINTYA MONTSERRATLOPEZ VELAZQUEZ KAREN JOSELINMARTINEZ HERNANDEZ GREGORIOGONZALEZ DE LOS REYES ARLETTE

TRABAJO PRESENTADO PARA LA MATERIA CONTROL ESTADISTICO DE LA CALIDAD REQUISITO PARA LA UNIDAD I

MXICO, D.F, SEPTIEMBRE 2015

Teora general y herramientas bsicas de la calidadPor: Arroyo Cabrera Dulce GiovannaBonilla Martnez Martha NohemSoto Durn Cintya MontserratLpez Velzquez Karen JoselinMartnez Hernndez GregorioGonzlez de los Reyes ArletteDocente: Ing. Dagmar Jimnez Santiago

Resumen

La calidad se remonta a diferentes pocas iniciando con la artesanal, en donde se enfocan a hacer las cosas bien, sin importar el costo, esfuerzo y desgaste del operario.

Para la poca de la Revolucin Industrial se basaban en hacer nicamente una produccin masiva con lo que lograban satisfacer una gran demanda de bienes.En los aos de la Segunda Guerra Mundial se enfocaba en que el armamento fuera eficaz sin importar costo y lo ms pronto posible.Al terminar la guerra en Japn se viva el inters de hacer las cosas bien, de una sola vez, con el fin de minimizar costos, y en el resto del mundo, solo importaba producir ms para satisfacer la gran demanda que causo la guerra.Con esto dando inicio a la etapa de Control de Calidad donde se aplicaban nuevas tcnicas de inspeccin para evitar productos defectuosos.Surge el aseguramiento de la Calidad, evitando las inspecciones mediante sistemas y procedimientos de la organizacin con el fin de reducir costos.Despus de esta poca surge la Calidad Total en el ano de 1960, donde los principales apostadores eran Deming, y el Dr Ishikawa, quienes utilizaban tcnicas motivacionales que propician cero defectos.

General theory and basic quality toolsBy: Arroyo Dulce Cabrera GiovannaMartha Bonilla Martnez NohemMontserrat Soto Duran CintyaKaren Lopez Velazquez JoselinGregorio Hernandez MartinezReyes Gonzalez of ArletteTeacher: Ing. Dagmar Santiago Jimenez

Summary

The quality back to different eras starting with the craft, where focus to get it right, no matter the cost, effort and wear the operator.

By the time of the Industrial Revolution they were based on mass production to only what they managed to meet a high demand for goods.In the years of the Second World War it focused on the weapons to be effective regardless of cost and as soon as possible.When the war ended in Japan's interest to do things right, one time, in order to minimize costs, and the rest of the world lived alone it mattered to produce more to meet the high demand that caused the war.With this beginning the Quality Control stage where new inspection techniques applied to prevent defective products.Surge Quality assurance, avoiding inspections by systems and organizational procedures in order to reduce costs.After this time the Total Quality in the year 1960, where the main gamblers were Deming arises, and Dr Ishikawa, who used motivational techniques that promote zero defects.

NDICE

INTRODUCCION

Actualmente la produccin de bienes y servicios es muy importante para el desarrollo de la economa para cualquier pas.Es decir desde que el hombre ha buscado mejorar su calidad de vida, nos hemos visto en la necesidad de ir mejorando cada da en estos bienes y servicios.Si bien la gran demanda que se tiene de los productos y servicios es de gran importancia, como interventores existen diversos factores que ayudan a poder lograr el objetivo tanto como toda empresa y como cliente, como empresa ya que siempre se busca la expresin y crecimiento y como cliente se busca cubrir las necesidades de manera satisfactoria.

Objetivo General Aplicar los conocimientos adquiridos de la calidad y su importancia, en cuanto a productos, procesos y sistemas para la mejora contina y la toma de decisiones, que permita comprender la calidad.

Objetivo especificoFamiliarizar a los estudiantes del Instituto Tecnolgico de Tlhuac III dando a conocer la teora general y las herramientas bsicas para encontrar el origen de las fallas en proceso y productos.

Preguntas de investigacinQu es la calidad? Quin el padre de la calidad? Cmo lo planteo? Cundo se volvi importante la calidad en la productividad? Dnde se ejerce la calidad? Por qu es necesaria la calidad? Para qu nos sirve la calidad?

Hiptesis Contar con un resumen de la teora general de la calidad como elemento fundamental probablemente favorecer el aprendizaje creado a los alumnos.

Contexto generalPor lo que se concluye que si se cuenta con la teora de la calidad como elemento fundamental probablemente favorece el aprendizaje creado a los alumnos.Obtendremos como utilidad una mejor aplicacin de los conocimientos sobre el control estadstico de la calidad.Justificacin Esta investigacin tiene como finalidad comprender, analizar y aplicar los conceptos bsicos del control estadstico de la calidad; contribuyendo una mejora al aprendizaje del alumno.

DelimitacinNuestro reporte de investigacin se ve retenido al grupo 5IM en la materia Control Estadstico de la Calidad.AlcanceConocer los principios bsicos de la calidad es muy importante como cliente y como proveedor por lo que dar a conocer esta investigacin al Instituto Tecnolgico de Tlhuac III.

Marco Terico

Conceptos e importancia de la calidad Segn el fsico, ingeniero y estadstico estadounidense Walter Shewhart dijo que la calidad como un problema de variacin, el cual puede ser controlado y prevenido mediante la eliminacin a tiempo de las causas que lo provocan.Resulta de suma importancia toda aquella actividad que permita generar informacin de los costos relativa a la calidad y, en consecuencia, es indispensable entender el efecto o impacto de dicha informacin en las operaciones de una compaa. Es por ello que se debe tomar en consideracin la manera cmo interactan las funciones y actividades de una empresa, ya que un cambio en el costo de una actividad determinada puede tener efectos no intencionados en otras actividades o funciones de la organizacin.Es por ello que se debe tomar en consideracin la manera cmo interactan las funciones y actividades de una empresa, ya que un cambio en el costo de una actividad determinada puede tener efectos no intencionados en otras actividades o funciones de la organizacinAs podemos registrar algunos de los ms significativos de aquellos cambios, tales como: De una demanda superior a la oferta de productos, se pas a la vice-versa: hay una oferta superior a la demanda, por lo que la competitividad pas a ser factor fundamental. De una competencia escasa (por oferta reducida y por limitaciones oriundas del proteccionismo comercial) se pas a la globalizacin de la economa. De pocas opciones (a veces slo una) para un determinado producto o servicio, se pas a un gran nmero de opciones. De informacin restringida, controlada por unos pocos, se pas por lo menos potencialmente a un nivel de informacin casi ilimitado. El precio de los productos era formado sumando los costos a los lucros, por lo tanto no haba el menos inters en reducir estos; inclusive cuando mayor fuese el costo, mejor, pues el lucro (estimado como un porcentaje del anterior) sera ms alto. Hoy la situacin cambi radicalmente, el precio es fijado por el mercadoEstos asuntos son: Control, Procesos, Productos, Clientes.

*Controlestn centrados en la idea de dominar, inspeccionar o supervisar y todava generalmente acompaados de una visin coercitiva. En Calidad Total, sin embargo,controlarsignifica simplemente gerenciar o administrar.

De acuerdo con Campos , el control de una empresa en trminos de Calidad Total implica en la ejecucin de dos acciones fundamentales: "Rutina" y "Mejoras.En resumen, mantener la "Rutina" es una salvaguardia contra cambios negativos en calidad intrnseca, costo, cantidad o plazo de produccin, etc., que en el caso de suceder, podrn traer serios problemas para la organizacin.La gama de acciones que puede involucrar el gerenciamiento de las "Mejoras" es casi infinito: creacin de nuevos productos, servicios y mercados; aumento de productividad y lucratividad; reduccin de costos, aumento de disposicin de los empleados; reduccin del ausentismo, rotatividad, etc.; aumento de la durabilidad y confiabilidad de los productos; aumento de la satisfaccin de los clientes, haciendo caer el nmero de reclamaciones y devoluciones, etc. a."Rutina" es equivalente al mantenimiento de estndares (o padrones), "Mejoras" tiene relacin con la modificacinde esos estndares para mejor. Vale aqu el ejemplo anterior. b.La "Rutina"debe ser implantada antes de pensar en "Mejoras", pues primero es necesario estabilizar el proceso. Esto es responsabilidad del gerenciamiento por Rutinas. d.El establecimiento de dos subsistemas gerenciales para controlar la Rutina y las Mejoras se debe a que la actitud, la organizacin y la metodologa utilizadas en cada caso son completamente diferentes. Segn la nueva visin, la administracin deja de ser considerada apenas como una secuencia de actividades, el enfoque es dirigido paramantenerypreservarlos procesos.Procesosimplica en algo que est en movimiento permanente, que se est transformando gradualmente de un estado en otro. Esto implica en unasucesin de tareasrealizadas con una cierta finalidad; as, cada tarea cumplida de un cierto modo influye en la siguiente, de modo que usando el lenguaje de la Calidad Total, podemos entender elprocesocomo unconjunto de causasoperando sobre ciertos insumos, procurando la obtencin de un ciertoefecto final. CONTROL DE LA CALIDAD: Tcnicas y actividades de carcter operativo utilizadas para cumplir los requisitos para la calidad. ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD: Conjunto de acciones planificadas y sistemticas implantadas dentro del sistema de la calidad, para proporcionar la confianza adecuada de que una entidad cumplir los requisitos para la calidad. SISTEMA DE LA CALIDAD: Es la estructura organizativa, los procedimientos, los procesos y los recursos necesarios para llevar a cabo la gestin de la calidad. GESTIN DE LA CALIDAD: Es el conjunto de actividades de la funcin general de la direccin que determinan la poltica de la calidad, los objetivos, las responsabilidades, y se implantan por medios tales como la planificacin de la calidad, el control de la calidad, el aseguramiento de la calidad y la mejora de la calidad dentro del marco del sistema de calidad. GESTIN DE LA CALIDAD TOTAL (GCT o QTM): Modo de gestin de una organizacin, centrada en la calidad, basada en la participacin de todos sus miembros y dirigida al xito a largo plazo para la satisfaccin del cliente y de las ventajas para todos los miembros de la organizacin y para la sociedad

Costos de calidadUna vez que se tiene una nocin del trmino calidad es posible definir lo que en contabilidad se entiende por costo de calidad. Ramrez Padilla define a los costos de calidad como: Costo que se deja de ganar o en el que se incurre por no hacer las cosas bien en la primera ocasin. stos surgen debido a la baja calidad existente o que pudiera haber en los productos o servicios, e incluyen costos directos, ocultos, de creacin, identificacin, reparacin, prevencin de defectos y costos por baja calidad. Son los costos necesarios para alcanzar la calidad, surgen porque sta es baja o porque no pudiera existir. Incluyen los costos directos por baja calidad para la empresa y los de calidad oculta especificada por las funciones de prdida de calidad. Esta definicin indica que los costos de calidad estn asociados con dos subcategoras de actividades relacionadas con ella: Actividades de control: son las que efecta una organizacin para prevenir o detectar la mala calidad. Actividades de falla o fracaso: son ejecutadas por una organizacin o por sus clientes en respuesta a la mala calidad. De manera que los costos de calidad estn asociados con la creacin, identificacin, reparacin y prevencin de defectos. stos se clasifican en cuatro grandes grupos. Costos por fallas internas. Costos por fallas externas. Costos de prevencin. Costos de evaluacin o valoracin.

Cadena Cliente- ProveedorLa cadena cliente proveedorDistinguimos dos tipos de "cadena":La cadena cliente/ proveedor externa: es la formada por el conjunto Proveedor- Organizacin- Cliente. la organizacin es cliente o proveedor segn reciba o suministre producto.

Lacadena cliente/ proveedor interna: es la formada por las diferentes actividades de la organizacin. Cada actividad genera un resultado que es el comienzo de la siguiente, y as sucesivamente...

Analizando esta "cadena", descubrimos diferentes actividades que se clasifican por su "valor" y "coste asociado respecto al producto final":Actividades bsicas, crticas o de valor aadido real: son las que generan como resultado el valor que el cliente espera.Dentro de estas actividades estn: logstica interna, operaciones de produccin, logstica externa (distribucin), el marketing (ventas) y el servicio post venta.Actividades de apoyo, soporte o de valor aadido empresa: dan soporte a actividades primarias, y garantizan el funcionamiento de la empresa; pero no dan valor al cliente.

Aqu podemos encontrar: aprovisionamiento, investigacin y desarrollo, administracin de recursos humanos y la infraestructura de la empresa.Interrelaciones dentro de la cadena: son las relaciones internas entre las actividades entre s o entre el cliente y el proveedor.Hay dos criterios bsicos para conseguir unas buenas interrelaciones: Optimizacin de actividades: hacer bien las tareas iniciales, consigue mejores resultados en las posteriores. Coordinacin de las actividades entre los diferentes componentes de la cadena, el cliente y el proveedor. Actividades sin valor aadido: no aaden valor ni satisfacen al cliente. Deben eliminarse.

Para realizar una correcta gestin de los procesos, debemos tener en cuenta unos puntos bsicos:a. Analizar las limitaciones de la organizacin.b. Identificar los procesos internos, con sus factores crticos, y midiendo su coste para relacionarlo con el valor aadido final.c. Identificar las necesidades del cliente externo para orientar la organizacin hacia su satisfaccin.d. Organizar la realizacin de actividades, y tomar decisiones lo ms "cerca" del cliente.e. Diferenciar las mejoras aplicadas a procesos (qu hacemos y para quin) de las mejoras a departamentos (cmo se hacen).f. Asignar responsables a cada proceso.g. Establecer indicadores: "medir" lo que hacemos para mejorar.h. Controlar los procesos y mejorar su funcionamiento.i. Medir el grado de satisfaccin del cliente.

Mtodo

1.4 RECOLECCION DE DATOSLa recoleccin de datos se refiere al uso de una gran diversidad de tcnicas y herramientas que pueden ser utilizadas por el analista para desarrollar los sistemas de informacin, los cuales pueden ser la entrevistas, la encuesta, el cuestionario, la observacin, el diagrama de flujo y el diccionario de datos. Para el caso de la materia de controlestadsticode la calidad larecoleccinde datos serealizamediante lautilizacin de hojas deverificacinocomprobacin, estos sonformatos especialmente constituidos para colectar datos fcilmente, en la que todos los artculos o factores necesarios son previamente establecidos y en la que los registros de pruebas, resultados de inspeccin o resultados de operaciones son fcilmente descritos con marcas utilizadas para verificar.

1.5 HERRAMIENTAS ADMINISTRATIVASEstas son las herramientas administrativas ms utilizadas dentro de control de la calidad, ya que estas siete son de carcter cualitativo y por esta razn son ms laboriosas que las herramientas fundamentales. Estas conllevan a elaborar tres fases:

Fase 1: Detectar la problemtica del producto. En esta etapa utilizaremos lo que son el diagrama de afinidad.

Fase 2: Aclararemos la actuacin que llevaremos a cabo para darle solucin al problema el cual observamos en la etapa 1. Utilizaremos el diagrama de rbol, diagrama de matriz

Fase 3: En esta ltima fase aplicaremos una seria de tiempo y planes para tomar las suficientesacciones que se desarrollaron en la fase 2. Utilizaremos el diagrama de flujo.

TIPO DE DIAGRAMACARAXTERISTICASEJEMPLO

DIAGRAMA AFINIDADUn diagrama de afinidad es una forma de organizar la informacin reunida en sesiones de lluvia de ideas, est diseada para reunir hechos, opiniones e ideas sobre reas que se encuentran en un estado de desorganizacin.Ayuda a agrupar aquellos elementos que estn relacionados como resultado cada grupo se une alrededor de un tema o concepto clave, su uso es el proceso creativo que produce consenso por medio de la clasificacin que hace el equipo en vez de una discusin.

DIAGRAMA DE RELACIONES

Esta herramienta se emplea al igual que el diagrama de afinidad, en las fases de planificacin de la mejora de la calidad. Con ella se pretende la exploracin e identificacin de las relaciones causales existentes entre distintos elementos.se pretendan identificar relaciones complejas de causa-efecto o medios-objetivos.

DIAGRAMA DE ARBOL

El diagrama de rbol comienza de una causa principal y trata de averiguar las herramientas que se requieren para resolverla. El objetivo primordial de que utilicemos este esquema es que utilizar en parte el diagrama de afinidad ya que podemos tomar el ttulo del problema o localizar la causa a atacar que

elaboramos en ese diagrama, comenzaremos a desglosar los sub-circunstancias donde nosotros trataremos de obtener superior o mayor grado de especificaciones que nos sean posibles.

DIAGRAMA MATRICIALEsta herramienta enfrenta dos conjuntos de ideas, el objetivo de decidir si existe correlacin entre ellas en el diseo.El grafico matricial ayuda a prevenir olvidos, siendo utilizado ampliamente en el desarrollo del despliegue de la funcin calidad, utilizar las ideas componentes con las filas y/o las columnas del diagrama matricial.

DIAGRAMA MATRICIAL (L)DIAGRAMA MATRICIAL EN (A)DIAGRAMA MATRICIAL EN (T)DIAGRAMA MATRICIAL (Y)DIAGRAMA MATRICIAL (X)

Es el diagrama matricial bsico, se utiliza para representar relaciones entre dos tipos distintos.

Este modelo de diagrama es un caso particular del diagramas matricial en "L

Es la combinacin de dos diagramas matriciales enLse utiliza para representar las relaciones entre tres tipos de factores distintos A, B, C agrupndolos de la siguiente forma.

Es la combinacin de tres Diagramas Matriciales en L. Se utiliza para representar las relaciones entre los tres tipos distintos A, BY C agrupndolos

Es la combinacin de cuatro Diagramas Matriciales en L.Se utiliza para representar las relaciones entre cuatrotipo de relaciones (A, B, C, D)agrupndolos

dos tipos distintos (A,B) mediante una disposicin en las filas y las columnas". Se utiliza para representar las relaciones entre los factores que componen un tipo determinado (A)Relaciones entre el tipo A y el tipo B.Relaciones entre el tipo A y el tipo C

Relaciones entre el tipo A y el tipo BRelaciones entre el tipo B y el tipo CRelaciones entre el tipo C y el tipo A

Relaciones entre el tipo A y el tipo BRelaciones entre el tipo B y el tipo CRelaciones entre el tipo C y el tipo DRelaciones entre el tipo D y el tipo A

TORMENTA DE IDEAS

TORMENTA DE IDEASCaractersticas Semejanzas

Se obtiene gran variedad de ideas en poco tiempo

Puede favorecer la dispersin, la confusin y el desorden.

Estimula la creatividad en los participantes.

Se dispone de mucho tiempo para obtener las ideas, organizarlas y dejar una idea en comn

Permite desbloquear un grupo ante un tema determinado

En algunos casos, la responsabilidad del equipo no es suficiente, lo cual hace que sus ideas no sean claras y esto provoca un obstculo en la meta proyectada.

Se obtiene un mayor nmero de alternativas de solucin para un determinado problema

PSEUDOCDIGO ALGORITMO DIAGRAMA DE FLUJO

DIAGRAMA DE FLUJO

Lo Que Tienen En Comn-Mediante Una Serie De Pasos-Solucin De Problemas-Solucin De Un Problema-Ser De Pasos Sistematizados-Lenguaje Comn Resultado-Solucin De Problemas-Ser De Pasos Sistematizados Lenguaje Comn

DIFERENCIAS-Fcil de Entender Para Su Creador (Programado)-SmbolosFcil De Entender Para Cualquier Persona-Representacin De Un Algoritmo-Grficos-Smbolos-Flechas De Flujo-Lenguaje Estructurado-Inicio-Fin-Salida Y Entrada De Datos

PORQUE-PORQUECARACTERSTICASSEMEJANZAS

es una tcnica sistemtica de preguntas utilizada durante la fase de anlisis buscar posibles causas principales de un problema.

los miembros del equipo pueden sentir que tienen suficientes respuestas a sus preguntas.Esto podra resultar en la falla de un equipo en identificar las causas principales ms probables del problema debido a que el equipo ha fallado en buscar con suficiente profundidad

La tcnica requiere que el equipo pregunte Por Qu al menos cinco veces, o trabaje a travs de cinco niveles de detalle.Una vez que sea difcil para el equipo responder al Por Qu, la causa ms probable habr sido identificada.

una sesin de Lluvia de Ideas normalmente utilizando el modelo del Diagrama de Causa y EfectoDurante este tiempo se debe tener cuidado de NO empezar a preguntar Quin.

Una vez que las causas probables hayan sido identificadas, empezar a preguntar Por qu es as? o Por qu est pasando esto?

COMO-COMO CARACTERSTICAS LO QUE SE TIENE EN COMN

es una tcnica sistemtica de preguntas utilizada durante la fase de anlisisbuscar posibles causas principales de un problema

los miembros del equipo pueden sentir que tienen suficientes respuestas a sus preguntas.Esto podra resultar en la falla de un equipo en identificar las causas principales ms probables del problema debido a que el equipo ha fallado en buscar con suficiente profundidad

La tcnica requiere que el equipo pregunte como-como al menos cinco veces, o trabaje a travs de cinco niveles de detalle.una vez que sea difcil para el equipo responder al como-como, la causa ms probable habr sido identificada

Una vez que las causas probables hayan sido identificadas, empezar a preguntar como-como?Durante este tiempo se debe tener cuidado de NO empezar a preguntar porque, quien

W UNA HDIFERENCIASSEMEJANZAS

es un mtodo de hacer preguntas acerca de un proceso o un problema asumido para mejorar No se tiene que incluir todos los detalles que ha identificado.

la H se emplea para comprender los detalles, analizar las inferencias y el juicio para llegar a los hechos fundamentales y las declaraciones de gua para llegar a la abstraccin.debe tener un cuadro completo de las ideas generales y de cmo los detalles relacionados con stos

W (por qu) se pregunta con frecuencia cinco veces lo que uno puede profundizar para llegar a la esencia de un problema.

HERRAMIENTARECOLECCIN DE DATOSPARA QUE SE UTILIZA?

Diagrama de afinidadExpresa sus ideas en tarjetas de 14,8 x 21 cm. de tamao, a razn de una idea por cada tarjeta. Se concede un tiempo de 5 a 10 minutos. Los participantes no deben comunicarse entre s.Se utiliza para obtener una gran cantidad de datos y se emplea para la fase de la planeacin para la mejora de la calidad.

Diagrama de relaciones

Escribir cada factor mencionado y el problema en tarjetas individuales, se estudian las relaciones entre el problema y los factores y entre los factores entre s, generando otros factores (tarjetas), al realizar reiteradamente la pregunta por qu?.Diagrama que se emplea para analizar relaciones de causa y efecto complejo o conexiones, no necesariamente causales, entre factores diversos.Mediante su construccin podrn visualizarse con mayor facilidad las relaciones entre los factores intervinientes, con un enfoque desestructurado.

Diagrama de rbolEstablecer los objetivos finales a conseguir- Dinmicas de Grupo- Formacin en Competencias Sociales- Actividades fuera del Contexto Laboral.Se partir poniendo unaramapara cada una de lasposibilidades, acompaada de suprobabilidad. En elfinalde cadarama parcialse constituye a su vez, unnudodel cual parten nuevasramas, segn las posibilidadesdel siguiente paso, salvo si el nudo representa un posible final del experimento (nudo final).

Diagrama matricialFacilita la forma visual y ordenada, cules pueden ser posibles relaciones y correlaciones de unos criterios con otros en nuestro problema de conducta laboral, formacin y trabajo en equipo.-Relaciones entre el tipo A y el tipo B. ( Comunicacin y Trabajo en Equipo) -Relaciones entre el tipo A y el tipo C. ( Comunicacin y Formacin)Establecer puntos de conexin lgica entre grupos de caractersticas, funciones o actividades, reapretndolos grficamente e identificar diferentes relaciones y el grado de relacin existentes entre dos conjuntos distintos de elementos

Diagrama de flujoNos indica que empieza el Proceso de anlisis por el smbolo que colocamos en forma de Rombo al principio del Diagrama, detallando la Causa o Problema principal de nuestra Organizacin. Sabemos que el Proceso ha terminado cuando podemos evaluar los resultados y damos fin al diagrama con el smbolo ovalado.Diagrama de Flujos participarn todos los empleados y superiores de nuestro Departamento de Autoproteccin, aportando cada uno sus conocimientos individuales sobre los problemas que surgen para facilitar la comprensin del mismo, El Diagrama de Flujo es otra herramienta ms que nos proporcionar informacin de forma clara, concisa y precisa sobre un mbito especfico de nuestra organizacin (problemas y soluciones del departamento).

Tormenta de ideasLos principios para el desarrollo de la tormenta de ideas son:La crtica no est permitidaLa libertad de pensamiento es indispensableLa cantidad es fundamentalLa combinacin y la mejora deben ponerse en prctica

Es una tcnica de pensamiento creativo utilizada para estimular la produccin de un elevado nmero de ideas, por parte de un grupo, acerca de un problema y de sus soluciones o, en general, sobre un tema que requiere de ideas originales.

Por qu-por queUtiliza la pregunta Por qu? Para intentar resolver el problema, cada que surge una posible solucin se realiza la pregunta.Permite analizar las causas de un acontecimiento, de un fenmeno o las razones por las que determinado concepto es importante.

Como-comoAl igual que por qu por qu, utiliza esta interrogante para resolver el problema Se utiliza para resolver incgnitas dentro de la empresa, ya sea en el proceso o en las reas como el marketing.

W una HUtiliza las interrogantes Qu?, Por qu?, Cmo?, Dnde?, Cundo? Y Cmo?Consiste en contestar seis preguntas bsicas: qu (WHAT), por qu (WHY), cundo (WHEN), dnde (WHERE), quin (WHO) y cmo (HOW).

HERRAMIENTAQU ES?PARA QUE SE UTILIZA?

HOJA DE VERIFICACINLa hoja de verificacin es un registro de informacin que indica el nmero de veces que ha sucedido algo, por ejemplo la cantidad de personas atendidas por hora en caja, tiempo de respuesta de promotores, causas de cheques devueltos, causa de solicitudes rechazadas, defectos en productos, etc.Se utiliza para conocer la frecuencia con que aparecen las causas posibles de los problemas o tambin la frecuencia con que se presentan los clientes durante un determinado perodo, as como registrar el tiempo en que se tarda en atender un cliente o una solicitud.

DIAGRAMA CAUSA - EFECTO

El diagrama de causa efecto es la representacin de varios elementos (causas) de un sistema que pueden contribuir a un problema (efectos). Es utilizado para identificar las posibles causas de un problema especfico. La naturaleza grfica del Diagrama permite que se organicen grandes cantidades de informacin sobre el problema y determinar exactamente las posibles causas.

DIAGRAMA DE PARETOEl anlisis de Pareto es una tcnica que separa los pocos vitales de los muchos triviales.Se pueden detectar los problemas que tienen ms relevancia mediante la aplicacin del principio de Pareto que dice que hay muchos problemas sin importancia frente a solo unos graves. Ya que por lo general, el 80% de los resultados totales se originan en el 20% de los elementos.

HISTOGRAMAUn histograma es una representacin grfica de una variable en forma de barras. La superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados.Se utilizan para variables continuas o para variables discretas, con un gran nmero de datos, y que se han agrupado en clases.

DIAGRAMA DE DISPERSINEl diagrama de dispersin es una herramienta grfica que ayuda a identificar la posible relacin entre dos variables. Representa la relacin entre dos variables de forma grfica, lo que hace ms fcil visualizar e interpretar los datos.Permite analizar si existe algn tipo de relacin entre dos variables. Por ejemplo, puede ocurrir que dos variables estn relacionadas de manera que al aumentar el valor de una, se incremente el de la otra.

ESTRATIFICACINLa estratificacin es un mtodo estadstica utilizado para el control, anlisis y mejora de la calidad consistente en clasificar los datos disponibles por grupos con similares caractersticas. A cada grupo se le denomina estrato.Permite aislar la causa de un problema, identificando el grado de influencia de ciertos factores en el resultado de un proceso.

Puede apoyarse y servir de base en distintas herramientas de calidad.

METODO Y SOLUCIONARIO DE EJERCICIOS6-38Construir una distribucin de frecuencias e histogramas para lo datos de octano de combustible de motor el ejercicio 6-22. Utilizar ocho contenedores Un technometrics artculos presentan los siguientes datos sobre los carbones ndice de octano de varias mezclas de gasolina Construir un tallo y hoja y visualizacin de estos datos. Calcular la mediana y los cuartiles de estos datos.

88.594.784.390.189.089.891.690.390.091.589.9

98.888.390.491.290.692.287.791.186.793.496.189.690.491.690.788.688.394.285.390.189.391.192.283.491.088.288.593.387.491.190.5100.387.6

92.787.993.094.490.491.286.794.290.890.191.8

88.492.693.796.584.393.288.688.792.789.391.0

87.587.888.389.292.388.989.892.793.386.791.0

90.989.991.889.792.2

Los valores del octanaje en las mezclas de gasolina estn dentro del rea permitida

Podemos ver que en estas graficas estamos dentro del normal de octano de varias mezclas.

Podemos ver que los valores de los contenedores de combustible estn dentro de la rea permitida y que tenemos una excelente media.

6-39Construir una distribucin de frecuencias e histograma utilizando los datos de fallas de ejercicio 6-23 Los datos siguientes son los nmeros de ciclos hasta la rotura de probetas de aluminio sometido a un estrs repetido alterna 21,000 psi, 8 ciclos por segundo. Construir talla de hoja de visualizacin de estos datos tampoco parece probable que un cupn sobrevivir ms all de 2000 ciclos? Justifique si respuesta

1115131015401502125813151085798

1020865213014211109148115671883

1203127010158451674101611021605

7062215785885122337522651910

1018145218902100159420231315126912601888178215221792100018201940

112091017301102157875814161560

1055176413301608153517811750150112389901468151217501642

Podemos observar que en esta grafica se representa que cuando el valor est arriba que los valores permitidos y esto nos provoca problemas ya que ni un cupn sobrevivir ms all de2000 ciclos

6-40Construir una distribucin de frecuencias y el histograma de los datos de contenido de algodn El porcentaje de algodn en el material utilizado para la fabricacin de camisas para hombres sigue construir ASTEM y el juego de la hoja para datos calcule la mediana y los cuartiles de estos datos.34.233.134.535.636.335.134.733.6

37.836.635.434.633.837.134.034.1

33.634.735.035.436.236.835.135.3

32.633.134.635.934.733.632.933.5

33.834.233.434.734.635.035.234.9

35.837.637.334.635.532.832.134.5

34.733.632.534.135.136.837.936.4

34.633.634.134.735.736.834.332.7

Podemos ver que en esta grafica que el material utilizado en las camisas de hombre es buen material porque est dentro del rea

6-41Construir una distribucin de frecuencia de un histograma de los datos de rendimiento en el ejercicio los siguientes datos representa en 90 lotes consecutivos de sustrato de cermica de sustrato de cermica a la que un recubrimiento metlico ha sido aplicado por un proceso de deposicin de vapor.

Dentro de la grfica se representa que cuando el valor est arriba de los valores permitidos y esto nos provoca problemas en los lotes

6-42Construir una distribucin de frecuencia de un histograma sobre los datos del octanaje del combustible de un auto

los valores del octanaje en los carros est dentro del rea permitida

6-43 Los datos siguientes son el nmero de ciclos hasta el fallo de los cupones de ensayo de aluminio sometidas a estrs repetido un alterna 21.000 psi 18 ciclos por segundo

en las 2 muestras tanto de 8 y 16 se muesta un poco fuera del rango permitido el cual se debe de checar para que ambos no tengan problema

6-44el porcentaje de algodn en el material utilizado para la fabricacin de camisas para hombre

Ambos estudios tanto de 8 como de 16 el porcentaje del algodn en las prendas esta dentro del rango permitido

6-46 The female students in an undergraduate engineering core course at ASU self-reported their heights to rhe nearest inch. The data are below. Construct a steam-and-leaf diagram for the height data and commen on any important features that you notice. Calculate the simple mean, the simple standard deviation, and the simple median of heigh.62 64 66 67 65 68 61 65 67 65 64 63 67 68 64 66 68 69 65 67 62 66 68 67 66 65 69 65 70 65 67 68 65 63 64 67 67 SOLUCIN

1. Grfico de control ej. 6-46 La altura de las mujeres es predominante en 67 pulgadas (inch) La altura promedio es de 65. 83 pulgadas Como la desviacin estndar es de 2.13, se considera que la altura predominante de 67 pulgadas est cercana a la media.6-47 The shear strengths of 34 spot welds in a titanium alloy follow. Construct a steam-and-leaf diagram for the Weld strength data and comment on any important features that you notice.5408 5431 5475 5442 5376 5388 5459 5422 5416 5435 662 664 683 695 678 674 656 667 683 691 680 685 681 715 665 676 665 675 655 659 720 675 696 663

Los puntos de soldadura tienen una media de 2073.94 que indica su fuerza, la resistencia que tendr al uso destinado6-49 The United States golf association tests golf balls to ensure that they conform to the rules of golf. Balls are tested for weght, diameter, roundness, and overall distance. The overall distance test is conducted by hitting balls with a driver swung by a mechanical device Nicknamed Iron Bryon Nelson, whose swing the machine is said to emulate. Folowing are 100 distances (in yards) archived by a particular Brand of golf ball in the overall distance test. Construct a stem-and-leaf diagra for these data and comment on any important features that you notice. Compute the simple mean, simple standard deviation, and the samples median.237.9274264.5244.8264268.3272.1260.2 255.8260.7245.5279.6 237.8278.5273.3263.7 241.4260.6280.3272.7261260279.3252.1 244.3272.2248.3278.7236271.2279.8245.6 241.2251.1267273.4 247.7254.8272.8270.5 254.4232.1271.5242.9273.6256.1251.6256.8 273240.8276.6264.5264.5226.8255.3266.6250.2255.8285.3255.4 240.5255273.2251.4276.1277.8266.8268.5

SOLUCIN

Los lmites dejan fuera muchos de los datos, se requieren de ajustes, como los datos son con medidas, existen muchos factores que influyen en las distancias de las pelotas. Lo que se puede controlar es un mnimo de factores, ya que cada jugador es diferente.

6-51 Group of wine enthusiast teaste-tested a pinot noir wine from Oregon. The evaluatin was to grade the wine on a 0-to-100-point scale. The results follow. Construct a stem-and-leaf diagram for these data and comment on any important features that you notice. Compute the simple mean, the simple standard deviation, and the simple median. A wine rated above 90 is considered truly exceptional. What proportion of the taste-tasters considered this particular pinot noir truly exceptional.94909291918689919190 90938790 919289868990 8895918889928789 9592 85918589888485909083

La media de la concentracin del vino est dada en 89.45, la mayora de las botellas de vino alcanza la o rebasa la concentracin de un vino excepcional, por lo que el proceso de fabricacin de vino es totalmente efectivo.

9.- En una empresa procesadora de carnes fras mediante una inspeccin al 100% se detectaron problemas en las salchichas. A continuacin se muestran los resultados de una semana.a) Considere que la gravedad de los tres problemas es la misma, realice un anlisis de Pareto para problemas y detecte cul es el ms significativo. b) Con respecto al problema vital, haga Paretos de segundo nivel (causas) tanto para mquina como para turno. c) Vuelva a realizar los anlisis anteriores, pero considerando que la gravedad del problema desde el punto de vista del cliente es la siguiente: falta de vaco (6), mancha verde (10), mancha amarilla (8).

Pareto I Nivel (Problemas)

ProblemaFrecuencia% FrecuenciaFrecuencia Acumulada

Falta de Vaco38,3208585

Mancha Verde4,005994

Mancha Amarilla2,8396100

Total45,164

Ilustracin 1Se Observa de forma clara que el 85% de los problemas relacionados al proceso de las salchichas se deben a la falta de vaco, por lo que este es identificado como el problema vital ms relevante, en consecuencia de desarrollar por lo tanto un Pareto en 2Pareto II Nivel (Turnos)

ProblemaFrecuencia% FrecuenciaFrecuencia Acumulada

Turno I22,0205757

Turno II16,30043100

Total88,320100

Ilustracin 2Se puede apreciar que la cantidad de problemas relacionados con la falta de vacio en el proceso de las salchichas es mayor durante el turno 2 que es 57% del total de problemas de este tipo.Pareto II Nivel (Maquinas)

MaquinaFrecuencia% FrecuenciaFrecuencia Acumulada

C17,6204646

A10,6002874

B10,10026100

Total88,820100

Ilustracin 3Tomando en cuenta el pareto anterior se puede observar que las maquinas C y A son las principales causas de la falta de vacio,siendo la causa de la maquina C representando el 46% de los problemaas relacionados con la falta de Vacio.10.-En un proceso de manufactura las piezas resultan defectuosas por distintas razones. Para entender cul es la regularidad estadstica de esta problemtica se decide registrar los datos de la inspeccin. Para el dise- o de la hoja de verifi cacin se toma en cuenta que las posibles fuentes de variabilidad (origen de los problemas) son las mquinas, el da y el turno. En la siguiente tabla se muestran los datos obtenidos en una semana. a) Realice un Pareto para problemas y encuentre cul es el predominante. b) Para el defecto principal, realice Paretos de segundo nivel en funcin de: Mquinas. Da. Turno. c) De los Paretos de segundo nivel, con cules se encontraron pistas especfi cas para localizar la causa? Explique. d) En resumen, cules son las pistas concretas para orientar los esfuerzos de mejora?

Ilustracin 4El problema de rasguos superficiales y las rupturas causan 82% de los problemas, de los cuales el primero constituye el 62% y ese es el problema que debe tener prioridad para ser corregido.MaquinasFrecuencia % FrecuenciaFrecuencia Acumulada

B504242

A242062

C242082

D2118100

Total119100

Ilustracin 5Las maquinas B,A y C generan el 82% de los problemas que surgen en el proceso, ya sea por averas o fallas, de ellas produce mayor cantidad de problemas es la B, donde tendramos que visualizarlo ms .

Ilustracin 6 El turno en el que se dan la mayor cantidad de problemas es el turno I,donde se generan el 55% de los problemas y es en el que se tiene que investigar las causas por las cuales se originan dichas fallasTurnosFrecuencia% FrecuenciaFrecuencia Acumulada

I665555

II5345100

Total119100

11.- En una fbrica de aparatos de lnea blanca se han presentado problemas con la calidad de las lavadoras. Un grupo de mejora de la calidad decide revisar los problemas de la tina de las lavadoras, ya que con frecuencia es necesario retrabajarla para que sta tenga una calidad aceptable. Para ello, estratificaron los problemas en la tina de lavadora por tipo de defecto, con la idea de localizar cul es el desperfecto principal.

DefectoFrecuencia

Boca de la tina ovalada1200

Perforaciones Deformes400

Boca de la tina despostillada180

Falta de Fudente130

Mal soldada40

Total1950

DefectoFrecuencia% FrecuenciaFrecuencia Acumulada

Boca de la tina ovalada12006262

Perforaciones Deformes4002182

Boca de la tina despostillada180991

Falta de Fudente130798

Mal soldada402100

Total1950100

Ilustracin 7Los defectos principales en las tinas de lavadora son que la boca de las mismas sea ovalada o que tenga perforaciones deformes ya que constituyen el 82% de los problemas y es aqu donde se deben concentrar los esf

EJERCICIOS DEL LIBRO30.- en cierta empresa es usual pagar horas extras para cumplir con los tiempos de entrega. En este centro productivo, un grupo de mejora de calidad est tratando de reducir la proporcin de piezas malas. Con este propsito deciden investigar la relacin que existe entre la cantidad de horas extras, X, y el porcentaje de artculos defectuosos, Y. a continuacin se muestran los datos obtenidos.SEMANAHORAS EXTRAS (X)PORCENTAJE DE DEFECTUOSOS (Y)

13405

2953

32106

480915

5804

643810

71074

81806

91003

1055013

112207

12503

131936

142908

153402

161154

1736210

183009

19752

20932

2132010

221547

a) Obtenga el diagrama de dispersin para estas variables.

b) Qu relacin observa?En esta grafica se puede observar que mientras ms tiempo extra tengan hay ms artculos defectuosos debido a que el cansancio de los trabajadores ms las maquinas que se calientan y dems son los afectantes para este tipo de rendimiento para sacar el trabajo lo cual se estn desgastando ambas cosas y por consiguiente el trabajo o el objetivo de la empresa no va a llegar a ser la que desean.c) Con base en lo anterior puede concluir con seguridad que cuando se trabaja tiempo extra se incrementa el porcentaje de defectuosos porque ocurren factores como el calentamiento de equipo, cansancio de obreros, etc., que causan mayores problemas en la calidad de las piezas?Si completamente de acuerdo ya que en la grfica lo es ms notorio ya que al darles tiempo extra sobrecargan el cuerpo y el rendimiento ya no es el mismo que trabajar solo las horas requeridas y tambin el agotamiento es mayor y las maquinas a pesar de estar diseadas para mucho tiempo encendidas se pueden descomponer y bajara tanto la produccin como la calidad de piezas realizadas.

31.- En una fbrica de pintura se quiere reducir el tiempo de secado del barniz. Los siguientes datos corresponden al tiempo de secado del barniz (horas) y a la cantidad de aditivo con el que se intenta lograr la reduccin.CANTIDAD DE ADITIVO (X)TIEMPO DE SECADO (Y)

014

111

210

38

47.5

59

610

711

813

912

1015

a) Mediante un diagrama de dispersin investigue la relacin entre el tiempo de secado y la cantidad de aditivo.

b) Con base en la relacin, alrededor de que cantidad de aditivo recomendara para reducir el tiempo de secado?Se puede observar que mientras ms aditivo como es (13, 14,15) se le coloca el secado este es ms tiempo debido a que es mayor cantidad y por lo tanto tarda ms tiempo el quedar como se desea o al objetivo deseado.

c) Obtenga el coeficiente de correlacin entre ambas variables e interprtalo.COEFICIENTE DE CORRELACION0.334001184

Al obtener este coeficiente nos damos cuenta que es muy bajo a comparacin de los nueros que son altos tanto de aditivos como del tiempo del secado ya que esto creo que no puede tener un grande arreglo ya que sera mejor cambiar el aditivo que se coloca o que sea un poco menos la cantidad para que no afecte tanto al secado.d) Al parecer, el coeficiente de correlacin lineal es muy bajo. quiere decir que el tiempo de secado no est relacionado con la cantidad de aditivo?Si esa opcin es buena o ya que tambin afecta que el aditivo tarda y seria o cuestin de reemplazar ese producto o bien ponerle menos pero que quede con la misma calidad para que su venta siga siendo la misma o mayor a la esperada lo cual se tendran que ver qu pasa con el aditivo o que no haya la suficiente ventilacin para el secado.

32.- en una industria se desea investigar cmo influye la temperatura (C) en la presin del vapor de B-trimetilboro. Los datos obtenidos con tal propsito se muestran a continuacin.TEMPERATURAPRESION

13.02.9

19.55.1

45.730.5

56.151.4

64.474.5

71.4100.2

80.5143-7

85.7176.9

22.58.5

27.210.3

31.814.6

a) Construya un diagrama de dispersin e interprtelo.

En esta grafica se puede notar la comparacin y relacin que existe entre la temperatura y la presin ya que al aumentar la temperatura baja la presin y as respectivamente con todos los datos obtenidos eso afecta el vapor as que es mejor tener una estable temperatura para que no afecte tanto a la produccin respecto a la temperatura y de ser as se llega al objetivo deseado. b) Obtenga el coeficiente de correlacin y al interpretarlo compare con lo observado en el inciso a)Coeficiente De Correlacin0.947664772

Aqu se observa que es bajo ya que si les afecta la presin con respecto a la temperatura el vapor es un factor muy importante para la industria ya que afecta bastante y los niveles de desempeo o de produccin afectaran drsticamente ya que esto es beneficiario para la industria.33.- como parte del anlisis del problema de ausentismo se decide investigar la relacin entre edad del empleado y das que falto a laborar en el ao. Los datos del ltimo ao se muestran a continuacin. EMPLEADOEDADFALTASEMPLEADOEDADFALTAS

129621257

233522383

340023220

423824304

531625247

6209263910

730527355

838528201

923829325

1025630255

1126731365

1230532305

13422332010

1434534384

1531635394

16181136344

1733637356

1833438277

1933539403

2032540316

a) Mediante un diagrama de dispersin, analice la relacin entre estas dos variables.

b) Qu tipo de relacin observa y cuales son algunos hechos especiales?Se observa en las grficas que mientras ms chicos son los empleados de una edad de 18-25 aos aproximadamente faltan ms ya que su necesidad o algn factor les da igual el faltar o no mientras que las personas de mayor edad son ms responsables en sus labores lo cual casi no faltan. c) Calcule el coeficiente de correlacin e interprtelo. COEFICIENTE DE CORRELACION-0.91194087-0.015990673

Los datos salieron muy bajos ya que al comparar las faltas con la edad de los empleados la mayora falta los de menor edad son ms frecuentes y cuentan con mas faltas mientras que ya los de edad mayor o un poco ms maduros faltan menos por la responsabilidad que cuentan pero aun asi siguen faltando y eso afecta a la produccin de la empresa. 8.-De acuerdo con cierta norma, a una bomba de gasolina en cada 20 L se le permite una discrepancia de 0.2 L. En una gasolinera se hacen revisiones peridicas para evitar infracciones y ver si se cumplen las especificaciones (EI = 19.8, ES = 20.2). De acuerdo con los resultados de 15 inspecciones para una bomba en particular, la media y la desviacin estndar de los 15 datos son 19.9 y 0.1, respectivamente. De acuerdo con esto, se puede garantizar que la bomba cumple con la norma? Argumente su respuesta.

9.- La desigualdad de Chebyshev y la regla emprica establecen la relacin entre la media y la desviacin estndar. Explique esta situacin y explique si se aplica para el caso muestral, poblacional o para ambos.Podemos decir que cuando una variable es aleatoria suele tener una desviacin pequea, esperaramos que la mayora de los valores se agrupen alrededor de la media. Por lo tanto, su probabilidad de que su variable aleatoria tome un valor dentro de cierto inventario alrededor de la media mayor que para una variable aleatoria similar con una desviacin estndar mayor.10.-Dos mquinas, cada una operada por una persona, son utilizadas para cortar tiras de hule, cuya longitud ideal es de 200 mm, con una tolerancia de 3 mm. Al fi nal del turno un inspector toma una muestra e inspecciona que la longitud cumpla especifi caciones. A continuacin se muestran las ltimas 110 mediciones para ambas mquinasa) Obtenga las medidas de tendencia central y con base en ellas seale si la tendencia central del proceso es adecuada. Estadstica Descriptiva: C1VariableMedianaMedianaModoModa

c1200200.1200.5,201.46

Estas nos indican que la tendencia es adecuada, porque est dentro de los lmites permitidos.b) Calcule la desviacin estndar y una aproximacin de los lmites reales, y a partir de stos decida si la variabilidad de los datos es aceptable.VariableDesviacion EstandarVarianza

C11.161.64

c) Obtenga un histograma e interprtelo (tendencia central, variabilidad, acantilados, sesgos, etctera).

d) Con la evidencia obtenida antes, cul es su opinin acerca de lo adecuado o no de la longitud de las tiras que se cortaron en el periodo que representan las mediciones.Las barras se encuentran en el rango permitido, as que podemos decir que las barras cumplen especificaciones requeridas y el lote aceptado.

12)En un rea de servicios dentro de una empresa de manufactura se realiza una encuesta para evaluar la calidad del servicio proporcionado y el nivel de satisfaccin de los clientes internos. La encuesta consiste de 10 preguntas, y cada una de ellas evala diferentes aspectos del servicio proporcionado. Las respuestas para cada pregunta es un nmero entre 0 y 10. Para hacer un primer anlisis de los resultados obtenidos se suman los puntos obtenidos de las 10 preguntas para cada cuestionario. A continuacin se muestran los puntos obtenidos en 50 cuestionarios.

78 78 82 85 81 86 80 73 84 7868 84 75 78 76 76 82 85 91 8070 87 77 82 84 48 49 39 39 4335 42 34 44 49 34 30 43 31 3441 42 45 42 35 38 39 42 43 29

a) Calcule las medidas de tendencia central, de dispersin a los datos anteriores y de una primera opinin acerca de la calidad en el servicio.b) Realice el histograma e interprtelo con cuidado.c) .Que es lo ms destacado que observa en el histograma?d) .Tendra alguna utilidad hacer un anlisis por separado de cada una de las preguntas? Explique.

Podemos ver que estamos dentro de la mejor calidad. Se puede observar qu en el histograma est dentro del rea permitida para la calidad de servicio. Tal vez y si pero mejor todo unto para solo hacer un mejor anlisis de todo.13)En una fbrica de piezas de asbesto una caracterstica importante de la calidad es el grosor de las lminas. Para cierto tipo de lmina el grosor optimo es de 5 mm y se tiene una discrepancia tolerable de 0.8 mm, ya que si la lmina tiene un grosor menor que 4.2 mm se considera demasiado delgada y no reunir las condiciones de resistencia exigidas por el cliente. Si la lmina tiene un grosor mayor que 5.8 mm, entonces se gastara demasiado material para su elaboracin y elevaran los costos del fabricante. Por lo tanto, es de suma importancia fabricar las lminas con el grosor ptimo, y en el peor de los casos dentro de las tolerancias especificadas. De acuerdo con los registros de las mediciones realizadas en los ltimos tres meses se aprecia un proceso con una estabilidad aceptable, el grosor medio es = 4.75, la mediana 4.7, y la desviacin estndar = 0.45.a) De acuerdo con la media y la mediana, .el centrado del proceso es adecuado? Argumente.b) Si considera solo la media y la mediana, .puede decidir si el proceso cumple con las especificaciones? Explique.c) Calcule los lmites reales, haga la grfica de capacidad y seale si el proceso cumple con especificaciones. Argumente su respuesta.

Aqu en estas graficas podemos ver que si estamos en en el proceso que cumple la media la mediana.

Si cumple con la media y la mediana ya que estamos dentro del rea que se nos especfica, tambin podemos ver que estamos dentro de un buen proceso.

14.- en el problema anterior, con el propsito de mejorar la calidad que se tena es como el grosor de las lminas, se implement un proyecto de mejora siguiendo la metodologa seis sigmas. Varios de los cambios implementados fueron relativos a mejora y estandarizacin de los procedimientos de operacin del proceso. Para verificar si el plan tuvo xito, se eligieron lminas de manera aleatoria y se midi su grosor, los 120 datos obtenidos durante tres das se muestran a continuacin.

4.8 4.34.85.14.94.64.94.65.04.94.84.5

4.75.74.55.34.45.14.64.94.24.65.35.2

4.74.15.15.05.04.94.64.9 5.24.84.75.1

4.94.84.75.15.15.35.15.05.35.05.15.2

4.75.05.05.35.15.14.55.24.15.14.94.9

4.65.04.64.84.74.94.44.55.35.34.45.0

4.24.55.35.14.84.44.75.35.14.74.74.8

5.05.04.95.25.65.15.24.54.65.24.95.0

5.34,95.04.44.94.74.65.34.84.74.65.1

4.45.04.55.05.24.75.05.35.65.05.04.5

a) Calcule la media y mediana de estos datos y comprelas con las que se tenan antes del proyecto, decida si con los cambios se mejor el centrado del proceso. media4.84333333

mediana4.9

Si mejoro ya que en este caso es muy buen promedio mejor dicho media lo cual son cercanos no hay tanta variacin es considerable para la mejora del grosor de las lminas es ms exacta para lo solicitado.b) Calcule la desviacin estndar y, con esta, obtenga una estimacin de los nuevos lmites reales y decida si la variabilidad se produjo. desviacion estandar0.54645278

c) Construya un histograma, inserte las especificaciones e interpretacin.

d) De acuerdo con todo lo anterior, el proyecto dio buenos resultados? Argumntese.e) Si se observaron mejoras, son suficientes para garantizar un producto dentro de especificaciones? Un poco pero aun no es sufriente ya que pare tener un buen desempeo y estar en las especificaciones debe estar lo ms cerrada posible lo cual en las 12 graficas se puede observar que si estn centradas pero les falta un poco para llegar a la perfeccin lo cual se debe trabajar un poco ms para llegar a lo establecido15.- en la elaboracion de envases de plastico primero se elabora la preforma, para la cual se tienen varios criterios de calidad, uno de ellos es el peso de esta. Para cierto envase se tiene que el peso debe estar entre 28.00 (+/-) 0.5 g. a continnuacion se muestran los ultimos 112 datos obtenidos mediante una carta de control para esta variable.

27.7228.3928.2128.1928.0227.9327.8927.88

28.0627.9127.9727.9527.9627.9428.0428.05

27.8127.7427.9527.9127.9328.0728.1327.98

27.8727.8727.8228.2327.9027.9128.1627.94

27.8627.8427.7027.9828.0228.0027.9928.13

28.2628.1027.9428.0727.8427.9027.8727.76

27.9527.9427.8127.7627.9627.8427.8527.93

28.2227.9627.8828.0828.0428.1927.8928.08

28.0928.0227.8528.2727.7527.9827.7527.82

28.1327.8828.1128.0528.1428.1128.0828.16

28.0428.0527.7527.8927.9428.1928.1027.78

27.6327.9327.7428.1028.1427.9127.8428.21

27.8527.8428.1228.0127.9727.8828.0028.10

28.1628.1628.0128.1327.9727.9027.8727.94

a) Obtenga las medidas de tendencia central y seale si la tendencia central de las mediciones es adecuada.Tendencia central27.9678587

Si es adecuada ya que se encuentra dentro de los datos obtenidos dentro de las pruebas de calidad tambien se encuentra dentro de los limites que otorga la empresa de la elaboracion de los envases de plastico. b) Calcule la desviacion estandar y una aproximacion de los limites reales y con base en estos decida si la variabilidad de los datos es aceptable.Si es aceptable aunque ya casi llega el limite establecido, pero continua dentro de los rangos correspondientes que han establecido dentro de la fabricacion envases de plastico dentro del contol de calidad.c) Obtenga un histograma e interpretelo (tendencia central, variabilidad, acantilados, sesgos, etc.).d) es adecuado el peso de las preformas?

16.- una caracteristica clave en la calidad de las pinturas es su densidad, y un componente que influye en esta es la cantidad de arena que se utilizan en su elaboracion. La cantidad de arena en la formulacion de un lote se controla por medio del numero de costales, que segn el provedor contiene 20 kg. Sin embargo, continuamente se tienen problemas en la densidad de la pintura que es necesario corregir con retrabajo y reprocesos adicionales. En este contexto se decide investigar cuanta arena contiene en realidad los costales. Para ello, se toma una muestra aleatoria de 30 costales de cada lote o pedido (500 costales). Los pesos obtenidos en las muestras de los ultimos tres lotes se muestran adelante. Las especificaciones iniciales que se establecen para el peso de los costales de arena son de 20 (+/-) 0.8 kg.LOTESPESO DE LOS COSTALES DE MUESTRA

118.619.219.519.218.919.4192019.320

19.118.619.418.72119.81918.619.619

19.619.419.819.12020.418.819.319.119.1

218.619.918.818.41920.119.719.320.719.6

19.519.118.519.619.419.620.318.819.220.6

2018.418.919.717.819.418.918.41919.7

320.120.22119.720.12019.120.419.620.6

1019.720.819.719.720.419.820.52020

20.219.72019.619.719.819.920.320.420.2

a) de acuerdo con los 90 datos, el centrado del proceso es adecuado?Si es adecuado ya que si esta centrado de entre la cantidad de arena y la pintura lo cual no esta afectando ya que estda dentro de las especificaciones y limites requeridos.b) la variabilidad es poca o mucha? Apoyese en los estadisticos adecuados?c) obtenga un histograma para los 90 datos, inserte las especificaciones e interprete con detalle.

d) de su conclusion general acerca de si los bultos cumplen con el peso especificado.e) haga un analisis de cada lote por separado y con apoyo de estadisticos y graficas, seale si hay diferencias grandes entre los lotes.LOTE 1

LOTE 2

LOTE 3

}

e) las diferencias encontradas se podrian haber inferido apartir de un histograma del insiso c)?Si ya que si estan afectando demasiado las especificaciones ya que en las graficas de punts si se muestran centrados pero las graficas estadisticas donde se muestra la campana que es una de las mas importantes no cumplen como tal asi que si influyen.

17. En una empresa que fabrica y vende equipo para fotocopiado utilizan como un indicador importante de la calidad en el servicio postventa, el tiempo de respuesta a solicitudes de apoyo tcnico debido a fallas en los equipos. Para problemas mayor, en cierta zona del pas se estableci como meta que la respuesta se de en un mximo de 6 horas hbiles, es decir de qu habla el cliente solicitando el apoyo y que si el problema se clasifica como grave no deben pasar ms de 6 horas hbiles para que un tcnico acuda a resolver el problema. A continuacin se aprecian los tiempos de respuestas en horas para los primeros nueve meses del ao (65 datos) 55.47.175.54.45.46.67.14.2

4.135.76.76.84.77.13.25.74.1

5.57.925.42.95.37.45.16.97.5

3.23.95.93.642.38.95.85.86.4

7.73.95.85.91.73.26.875.45.6

4.56.54.17.56.84.35.93.18.35.4

4.76.363.14.8

a) calcule las medidas de tendencia central y con base a estas cree que se cumple con la meta?La mayora cumple con la meta, porque entran en los limites estipulados. b) Aplique la regla emprica interprete y diga que tan bien se cumple la meta.Se cumple no de manera excepcional ya que hay muchos datos que se encuentran an fuera de los lmites, pero bajo esta perspectiva la calidad de la empresa sobre la atencin del cliente es buena. c) Haga un histograma e interprete sus aspectos ms relevantes.d) A partir del anlisis que sea realizado Qu recomendaciones dara para ayudar a cumplir mejor la meta?Hacer que los lmites sean ms reducidos, para que el tiempo de respuesta sea mas efectivo y el cliente este satisfecho.

18. los siguientes datos representan las horas cadas de equipos por semana en tres lneas de produccin a) analice los datos para cada lnea y anote las principales caractersticas de la distribucin de los datos.Entre la lnea 1 y lnea 2 no hay tanta variabilidad, donde en realidad cambia es en la lnea 3 por lo que quiere decir que es ah donde las horas cadas son mayores.b) compare las tres lneas nota alguna diferencia importante?En la lnea 2 las horas cadas son ms frecuentes quiere decir que ah existe una causa que denomina que la produccin anda mal.semana linea 1linea2linea3semanalinea1linea2linea3

17.76.67.5146.36.58.5

26.85.28.1157.87.78

38.57.26.2166.77.47.7

48.69.27.4177.36.17.5

55.76.78.2185.76.28.2

67.96.26196.27.37.7

78.17.18.2207.36.97

87.68.18.12156.16.5

97.16.46.72256.96.2

107.36.38235.48.46

117.88.28.1247.556.1

126.18.48.12567.45.8

136.47.47

LINEA 1

LINEA 2

LINEA 3

19. Una caracterstica importante en la calidad de la leche de vaca es la concentracin de grasa. En una industria en particular se fij 3.0% como el estndar mnimo que debe cumplir el producto que se recibe directamente de los establos lecheros. Por medio de muestreos y evaluaciones en cierta poca del ao se obtuvieron los siguientes 90 datos sobre concentracin de grasa en cierta regin.

2.73.43.543.13.33.53.33.23.42.63.1

3.42.73.33.62.92.833.63.52.83.12.8

2.23.43.32.53.42.72.93.63.32.73.73.3

3.23.12.92.73.33.63.33.13.13.433.5

3.432.93.23.233.33.33.3333.5

2.93.53.13.533.12.93.13.12.92.93.4

3.43.13.23.33.23.333.23.53.43.83.2

2.933.23.23.33.8

a) Calcule las medidas de tendencia central y de variabilidad y comente acerca del cumplimiento del estndar mnimo para la concentracin de grasa. La mayora de la concentracin de grasa cumple con el estndar mnimo. b) Obtenga un histograma el estndar mnimo e intrprete de manera amplia.La concentracin de grasa cumple con el estndar mnimo ya que muchos datos estn dentro de los rangos, lo que se predice que la produccin de leche es de buena calidad. c) La poblacin de donde provienen estos datos cumple estndar mnimo.Si est en el rango.

21. En el caso del problema anterior, a continuacin se muestran 100 datos obtenidos en las pruebas destructivas de las resistencias de botellas27.4 26.2 29.4 28.6 24.9 25.2 28.0 27.6 25.6 29.5 27.6 27.3 26.5 29.1 23.7 29.7 26.8 29.5 26.9 27.2 27.6 25.5 28.3 27.4 27.9 28.7 25.3 29.2 26.5 28.7 26.4 26.3 27.0 23.7 27.7 25.5 28.6 25.7 27.1 27.8 24.7 27.6 26.2 24.7 27.2 23.8 27.4 28.3 26.8 26.6 26.5 28.1 24.8 30.4 27.7 27.0 26.1 28.1 26.9 26.2 27.7 27.2 25.9 26.5 28.3 28.4 26.3 28.1 28.7 27.0 25.5 28.8 25.0 25.3 27.7 25.2 28.6 29.3 27.8 25.1 26.6 26.8 26.4 26.9 27.7 26.2 27.0 27.6 28.8 27.1 26.4 27.2 27.3 27.0 27.7 29.5 26.4 25.8 26.7a) Calcule las medidas de tendencia central y de variabilidad.b) Estime los lmites reales y comente si las botellas cumplen la resistencia mnima que se desea garantizar.c) Obtenga un histograma, inserte una lnea vertical en el valor de la resistencia mnima e interprete ampliamente.d) Con base en los anlisis anteriores, Considera que el proceso cumple con la especificacin inferior? SOLUCINa) Medidas de tendencia central y de variabilidad

b) Limites realesLI=25.706 LS=28.484 La mayora de las resistencias de las botellas cae dentro de los lmites, se pueden reducir los nmeros para que todas las resistencias estn dentro de los lmites.C)

d) Aproximadamente el 40% de los datos est fuera de los lmites, por lo que el proceso requiere de ajustes y verificaciones para ser efectivo y rentable. 23. El volumen en un proceso de envasado debe estar entre 310 y 330 ml. De acuerdo con los datos histricos se tiene que =318 y =4. El proceso de envasado funciona bien en cuanto a volumen? Argumente su respuesta.SOLUCIN La media nos indica que el llenado debe estar cercano a 318, la desviacin estndar de 4 establece la cercana que deben tener los llenados, como estos van de 310 a 330, el llenado es superior a 4 en ambos lados. El proceso de envasado no es efectivo en cuanto a volumen.

24. En la elaboracin de una bebida se desea garantizar que el porcentaje de CO2 (gas) est entre 2.5 y 3.0. En el monitoreo del proceso se obtuvieron los siguientes 115 datos:2.61 2.62 2.65 2.56 2.68 2.51 2.69 2.53 2.67 2.66 2.63 2.52 2.61 2.64 2.49 2.58 2.61 2.53 2.57 2.56 2.52 2.58 2.64 2.59 2.73 2.51 2.61 2.71 2.64 2.59 2.60 2.61 2.55 2.66 2.69 2.56 2.61 2.49 2.63 2.72 2.67 2.52 2.64 2.62 2.64 2.65 2.67 2.61 2.50 2.65 2.57 2.55 2.64 2.66 2.56 2.60 2.59 2.56 2.57 2.66 2.56 2.62 2.63 2.57 2.60 2.53 2.61 2.60 2.52 2.62 2.67 2.58 2.53 2.57 2.66 2.51 2.57 2.55 2.57 2.58 2.52 2.61 2.55 2.55 2.60 2.64 2.56 2.60 2.57 2.48 2.64 2.67 2.60 2.59 2.67 2.56 2.63 2.57 2.61 2.492.60 2.70 2.67 2.65 2.60 2.58 2.59 2.65 2.67 2.61 2.52 2.65 2.57 2.52 2.64a) Por medio de medidas de tendencia central determine si la tendencia central de las mediciones es adecuada.b) Calcule la desviacin estndar y una aproximacin de los lmites reales y, con base en stos, decida si la variabilidad de los datos es aceptable.c) Obtenga un histograma e interprtelo (tendencia central, variabilidad, acantilados, sesgos, etc.)d) Con la evidencia obtenida antes, Cul es su opinin acerca de la capacidad del proceso referido? SOLUCIN

a) La tendencia central es adecuadab) LI=2.5431LS=2.6547c) Histograma:

d) La capacidad del proceso es efectiva, ya que la mayora de las concentraciones de CO2 est dentro de los limites, podran realizarse ajustes para que los limites sean ms estrictos y tener un mayor control del proceso.

DIAGRAMA DE RELACIONESINSEGURIDAD EN LOS ALTOS MANDOSIMPORTANCIA DEL SISTEMA DE CALIDAD EN UNA EMPESAPOCA COMUNICACINFALTA DE PLANIFICACINFALTA DE LIDERAZGOPROCEDIMIENTOS MAL EXPLICADOSPOCO DESEMPEO DEL EQUIPOFALTA DE RECURSOSMATERIAL DE ALTO PRECIOSUELDO MUY POCO ALCANZABLEPOCA CAPACIDAD EN LOS QUE LA ENSEANFALTA DE CAPACITACINFALTA DE CONOCIMIENTOS EN LOS SISTEMAS

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

BibliografaAiteco. (s.f.). Diagrama de dispersin. Recuperado el 2015, de http://www.aiteco.com/diagrama-de-dispersion/Aiteco. (s.f.). Estratificacin. Recuperado el 2015, de http://www.aiteco.com/estratificacion/Cyta. (s.f.). Cyta. Recuperado el 2015, de http://www.cyta.com.ar/biblioteca/bddoc/bdlibros/herramientas_calidad/causaefecto.htmGonzalez, I. H. (11 de Julio de 2012). Wordpress. Recuperado el 2015, de https://calidadgestion.wordpress.com/tag/hoja-de-verificacion/Sales, M. (28 de Julio de 2002). Diagrama de Pareto. Recuperado el 2015, de http://www.gestiopolis.com/diagrama-de-pareto/Vitutor. (s.f.). Estadistica descriptiva. Recuperado el 2015, de http://www.vitutor.com/estadistica/descriptiva/a_6.htmlIntroduccin a la ingeniera industria, R.C. VAUGHN, segunda edicin, 1008.Administrar para la calidad, conceptos administrativos del control total de calidad, Mario Gutirrez, 2004.Mtodos cuantitativos para los negocios, novena edicin, Barry Render Michel A. Hanna, 2003.Manual de control estadstico de la calidad: teora y aplicacin, pablo juan verdoy Jorge mateu Santiago sagasta raul sirvent, 2006.

Conclusiones Para toda empresa que desee competir en el mercado global debe de aplicar una estrategia estructurada para lograr la excelencia operativa aplicada por todos los actores involucrados, esto mediante un proceso definido, con la finalidad de satisfacer las necesidades de los clientes y por poder conseguir el posicionamiento de la marca y proteger la imagen global de la misma.Es necesario que los costos de la calidad sean declarados formalmente por las empresas, parte de sus planes operacionales y sus sistemas presupuestarios, y que los ejecutivos los manejen como corresponde. La tarea de calcular los costos de la calidad no es sencilla.La recopilacin y el uso de los costos relacionados con la calidad puede ser, y es, de utilidad. Sin embargo, no se debe olvidar que no basta con haber organizado el mecanismo necesario para recopilar los costos; tambin es necesario que el personal de alta direccin est decidido a realizar el ejercicio del clculo de los costos de la calidad y a usar los datos.

GlosarioAuditoraEs una herramienta de gestin que comprende una evaluacin sistemtica, documentada, peridica y objetiva del funcionamiento de la organizacin en su conjunto o de alguna de las unidades que la integran.AutoevaluacinEs un examen global, sistemtico y regular de las actividades y resultados de una organizacin comparados con un modelo de excelencia.BenchmarkingProceso continuado y analtico para medir de forma sistemtica las actividades, procesos, operaciones y prcticas de la propia organizacin frente a las anlogas de organizaciones reconocidas como lderes o excelentes, sean competidoras o no.Cadena de valorConsiste en desagregar la actividad general de la empresa en actividades tecnolgicas y econmicas distintas, las cuales tienen diferente influencia en la posicin relativa de costes de la organizacin (ventajas competitivas) o suponen distintas bases de diferenciacin hacia el producto y el mercado.Calidad totalConcepto de gestin empresarial que sita como primer objetivo de la misma la calidad del bien o servicio ofrecido y la satisfaccin del cliente, a travs de la mejora contina.ClientesPersona que demanda los servicios o productos que presta una Organizacin/Unidad Administrativa. Es el ms prximo destinatario de los servicios o productos que ofrece una Unidad Administrativa.Calidad totalConcepto de gestin empresarial que sita como primer objetivo de la misma la calidad del bien o servicio ofrecido y la satisfaccin del cliente, a travs de la mejora continua.ClientesPersona que demanda los servicios o productos que presta una Organizacin/Unidad Administrativa. Es el ms prximo destinatario de los servicios o productos que ofrece una Unidad Administrativa.Cultura de la organizacinEs el conjunto de valores, smbolos, mitos, pautas de conducta y normas de actuacin que influyen en la organizacin y que permiten una integracin social y cultural de sus miembros.EficaciaSe mide comparando los resultados realmente obtenidos con los previstos independientemente de los medios utilizados. Tambin puede entenderse como la comparacin entre los resultados obtenidos y un ptimo posible.EficienciaConsiste en obtener el mximo resultado posible con unos recursos determinados, o en mantener con unos recursos mnimos la calidad y cantidad adecuada de un determinado servicio/producto.EstndarFijacin de normas o reglas a las que se deben ajustar las especificaciones de un servicio/ producto o los mtodos y procedimientos seguidos en su prestacin/elaboracin.Estndar de calidadCompromiso respecto al mantenimiento de un nivel de calidad en el contenido de sus prestaciones por parte de una unidad administrativa.

BIBLOGRAFIAADLER, MARTN y otros"Produccin y Operaciones"Macchi EdiconesBuenos Aires, 2004, 789KRAJEWSKI, L. & RITZMAN, L.-Administracin de Operaciones. -Estrategia y anlisis--.Ed. Prentice HallMxico, 20005 edicin, 892GOLDRATT, ELIYAHULa Meta. Un proceso de mejora continua.-Ediciones Castillo.Mxico, 19965 Edicin, 408FUCCI, TOMS A.REnfoque actual de las tcnicas y sistemas de produccin 1990Innovacin y desarrollo de nuevos productos 1991Elementos de costos para Administracin de las Operaciones 1993"La estructura de produccin en la empresa" 1999"Administracin de inventarios. Ejercicio Prctico" 1999"El grfico ABC como tcnica de gestin de inventarios" 1999"La produccin, el hombre y la sociedad en el umbral del tercer milenio"2000Mantenimiento 2000"Premio Nacional a la Calidad" 2002"Reingeniera" 2002"Variedad" 2003www.ope20156.unlu.edu.arMONTERROSO, ELDA"El grfico ABC como tcnica de gestin de inventarios" 1999"El proceso logstico y la administracin de la cadena de abastecimiento" 2000La gestin de Abastecimiento (Inbound Logistic)" 2002"Premio Nacional a la Calidad" 2002Reingeniera 2002"Normas ISO 14000" 2002"Introduccin a las Normas ISO e ISO 9000:2000" 2003"Tipos de servicios"www.ope20156.unlu.edu.arII. BIBLIOGRAFA COMPLEMENTARIAANSOFF, IGOR H. La direccin estratgica en la prctica empresarialEd. Addison-Wesley Iberoamericana.Estados Unidos de Amrica, 19972 Edicin, 548CHASE, RICHARD B., AQUILANO, NICHOLAS J. & JACOBS, F. ROBERTAdministracin de Produccin y Operaciones. Manufactura y Servicios.-Ed. Mc. Graw Hill Irwin.Colombia, Mayo 20008 edicin, 885EIGLIER, PIERRE & LANGEARD, ERIC Servuccin. El marketing de serviciosEd. Mc. Graw HillEspaa, 1989, 220ESCORSA CASTELLS, PERE & VALLS PASOLA, JAUME"Tecnologa e innovacin en la empresa. Direccin y Gestin"Alfaomega Grupo Editor, S.A. de C.V.Colombia 2001, 283FERNNDEZ, ESTEBAN, AVELLA, LUCA & FERNNDEZ, MARTA"Estrategia de Produccin"Ed. Mc. Graw HillMadrid, 20031a. Edicin, 629FITZIMMONS, JAMES & FITZIMMONS, MONA J.Administracao de servicos. Operacoes, estratgia e tecnologa de informacao"BookmanPorto Alegre, 2000, 537GAITHER, NORMAN &FRAZIER, GREG"Administracin de Produccin y Operaciones"International Thomson EditoresMxico, 20008va. edicin, 846GONZLEZ, CARLOSISO 9000 QS 9000 ISO 14000. Normas implcitas de administracin de la calidad, sistemas de calidad y sistemas ambientales.Ed. Mc. Graw Hill.Mxico, 1998, 574GUTIRREZ PULIDO, HUMBERTO"Calidad Total y Productividad"Ed. Mc. Graw HillMxico, 1999, 403HAMMER, MICHAEL y CHAMPY, JAMESReingenieraEd. Norma.Colombia, 19957 edicin, 226HAY, EDWARD Jr.Justo a TiempoEd. Norma.Colombia, 19947 edicin, 247HEIZER, JAY & RENDER, BARRYDireccin de la Produccin.-Vol.I: Decisiones Estratgicas.Vol. II: Decisiones Tcticas.Ed. Prentice HallEspaa, 20016 edicinISHIKAWA, KAROU"Qu es el control total de calidad?"Ed. Norma.1991MEREDITH, JACK. R."Administracin de Operaciones"Ed. Limusa - WileyMxico, 1999MIRANDA GONZLEZ, RUBIO LACOBA, CHAMORRO MERA, BAEGILPALACIOS"Manual de Direccin de Operaciones"Ed. ThomsonMadrid, 2005MONDEN, YASUHIROEl sistema de produccin de ToyotaEd. Macchi.Buenos Aires, 1990, 274NOORI, HAMID y RADFORD, RUSSELLAdministracin de Operaciones y Produccin: calidad total y respuesta sensible rpidaEd. Mc. Graw Hill.Colombia, 1997, 648PRIDA ROMERO, BERNARDO y GUTIRREZ CASAS, GILLogstica de AprovisionamientoEd. Mc. Graw HillEspaa,1996, 204SCHONBERGER, ROGER J.Manufactura de categora mundialEd. Norma.Colombia, 1994, 292SCHROEDER, ROGER G. Administracin de Operaciones.-Ed. Mc. Graw Hill.Mxico, 19923 edicin, 855SOLANA, RICARDO F."Produccin. Su organizacin y administracin en el umbral del tercer milenio"Ediciones InterocenicasBuenos Aires, 19941a. edicin, 556VALDES, LUIGI"Conocimiento es futuro. - Hacia la sexta generacin de procesos de calidad -".-Ed. CONCAMIN (CCTC) (Confederacin de Cmaras Industriales de Mxico)Mxico, 19962 Edicin.

BENDELL, TONYVentajas competitivas a travs del benchmarking : anlisis comparativo de la competencia para obtener ventajas competitivas en nuestra empresa. Barcelona : Folio, 1994.

DAVENPORT, T.H.Innovacion de procesos. Reingenieria del trabajo a traves de la tecnologia de la informacin. Madrid: Diaz de Santos,1997

DRUMMOND, HELGALa calidad total: el movimiento de la calidad. Bilbao: Deusto 2000

GALGANO, ALBERTO.Los Siete instrumentos de la calidad total: manual operativoMadrid : Daz de Santos, cop. 1995.

GALOWAY, DIANNE"Mejora Continua de Procesos". Barcelona: Gestin 2000; 1998

GOLDRATT, ELIYAHU M.El sndrome del pajar, Madrid : Diaz de Santos, D.L.1997

HAMMER MICHAEL Y CHAMPY JAMESReingeniera de la empresa : Olvide lo que usted sabe sobre cmo debe funcionar una empresa. Casi todo est equivocado![Barcelona] : Parramn, D.L.1997

HAYES, BOB E.Cmo medir la satisfaccin del cliente : desarrollo y utilizacin de cuestionarios. Barcelona : Ediciones Gestin 2000, S.A., 1995.

HOROVITZ, JACQUESLa Calidad del servicio. Madrid: McGraw-Hill, DL 1993. -- (Cinco das : diario de economa y negocios. Libros de empresa ; 7)

KELADA, PRODUCTIVITY"Reingeniera y Calidad Total"AENOR. 1998

KUAN-TSAE, HUANGCalidad de la informacin y gestin del conocimiento.Madrid AENOR 2000

PREZ FERNNDEZ DE VELASCO, JOS ANTONIO.Gestin de la calidad orientada a los procesos. Madrid : Esic, 1999

SALGUEIRO, A.Como mejorar los procesos y la productividad.Madrid : AENOR, D.L.1999

SENLL, ANDRSCalidad total en los servicios y en la administracin pblica/ Andrs Senlle. -- Barcelona : Gestin 2000, cop. 1993.

SENLL ANDRES Y VILAR JOAN"ISO 9000 en empresas de servicios", Gestin 2000. cop 1996

ZADI, A..QFD : despliegue de la funcin de la calidad.Madrid : Daz de Santos, cop. 1993

BROPHY, P. La dmarche qualit : dans les bibliotheques du Royaume-Uni.Bulletin des Bibliothques de France, 1998, v. 43, n 1, p. 52-56

BROPHY, P., COULLING K.Quality Management for Information and LibraryManagers. Aldershot: Aslib-Gower, 1996

CARR, S.J. Strategic planning in libraries : an analysis of a managerial function and its application to library and information work.Library Management, 1992, v. 13, n 5, p. 4-17

CLAYTON, C. Quality and the Public Services.Public Library Journal, 1993, v. 8, n 1, p. 11-12

CHANG, A. Quality Access Service : Maximizing and Managing.Access Services in Libraries, 1992, v. 17, n 1/2

COLOMER, M. ; SILLERAS, M.E.. Tecnologa y calidad al servicio de los ciudadanos : propuesta de un marco terico integrador para el estudio del usuario de informacin,Actas de las VI Jornadas Espaolas de Documentacin. Fesabid'98 : los sistemas de informacin al servicio de la sociedad, 1998, p. 847-853

D'ALOS, A.; CORNELLA, A. : Calidad Total en los Centros de Documentacin y Bibliotecas.IV Jornadas Espaolas de Documentacin Automatizada,1994, p. 287-293

DAWSON, A. Quality First: The Taywood Information Centre and BS5750.Aslib Information1992, v. 20, 3, 112-115

DUARTE, M. Evaluacin, TQM y bibliotecas: La calidad como objetivo estratgico de la gestin bibliotecaria.IV Jornadas Espaolas de Documentacin Automatizada, 1994, p. 279-286

GARCIA-MORALES E. Calidad en los servicios de informacin y documentacin. Ciencias de la Informacin, 1993, v. 24

GARCIA-MORALES E. Gestin de calidad, anlisis de las necesidades de los usuarios e indicadores para servicios de informacin y documentacin.V Jornadas de Informacin y Documentacin en Ciencias de la Salud, 1994

GARCIA-MORALES, E. Gestin de calidad y sistemas de Gestin Integrada de la Documentacin.IV Jornadas Espaolas de Documentacin Automatizada, 1994, p. 349-355

GARCIA-MORALES, E. La gestion de la Qualit en Espagne : situation actuelle.Bulletin des Bibliothques de France, 1998, v. 43, n 1, p. 72-74

GRAHAM, J. Le management de la qualit totale.Bulletin des Bibliothques de France, 1998, v. 43, n 1, p. 57-64

GRESLOU, J-C. Les outils et la dmarche de management de la qualit : tudes de cas.Bulletin des Bibliothques de France, 1998, v. 43, n 1, p. 47-51

GOI, J. J.: La Calidad en los Sistemas de Informacin.Direccin y Progreso,1992, n. 125, 45-50

GUApara la aplicacin de la norma ISO 9000 a bibliotecas y servicios de informacin y documentacin : grupo de trabajo sobre la calidad. Madrid: SEDIC, 1998

HERRERO SOLANA, V. La calidad total en base de datos espaolas : un estudio de la tasa de error en las bases de datos de CSIC.Revista Espaola de Documentacin Cientfica, 1997, v. 20, n. 4, p. 409-416

HAYNES, M. ; WILSON, T. editors.Quality assurance in Libraries: the Health Care sector. Ottawa : Canadian Library Association, 1990

INTEGRATING Total Quality Management in a Library Setting.Journal of Library Administration, 1993, v. 18, n. 1/2

ISO 9000for Libraries and Information Centres: a guide. Report of a project supported by NORDINFO. The hague: FID, 1995

JOHANNSEN, C.G. The use of quality control. Principles and methods in Library and Information Science : theory and practice.Libri, 1992, v. 42, n 4, p. 283-295

KLEMPIN, H. Perfomance et dmarche qualit : dans les bibliothques publiques de la Rpublique Fderale d 'Allemagne.Bulletin des Bibliothques de France, 1998, v. 43, n 1, p. 65-71

MAYERE, A. ; MUET, F. La demarche qualit appliquee aux bibliotheques et services d'information : conception et specificites,Bulletin des Bibliothques de France, 1998, v. 43, n 1, p. 10-18

MEYER,A. Renforcer la qualit l'accueil : dans les bibliothques de Lyon.Bulletin des Bibliothques de France, 1998, v. 43, n 1, p. 30-34

MICHEL, J.Pratique du management de l'information: analyse de la valeur et resolution de problemes. Paris : ADBS, 1992

MOORES, B. Concepts of Quality and Quality Management in Industry and the Service Sector. En:IFLA General Conference and Council Meeting, Barcelona 1993. COD 141-SOC/RTLM-E

MOSCOSO, P. ; EXTREMEO, A. El control de calidad en bases de datos de Ciencias Sociales.Boletn de la ANABAD, 1998, v. XLVIII, n 1, p. 231-253

PINTO, M. Gestin de calidad en Documentacin.Anales de Documentacin, 1998, v.1, p. 171-183

QUALITYImprovement Programs in ARL Libraries. SPEC: Sistems and Procedures Exchange Centre. Association of Researchs Libraries, Kit 196, September 1993

RAMSDALE, P.The qualitu issue: library statistics in Europe. Seminario de Trabajo sobre Estadsticas de Bibliotecas(1997. Luxemburgo)

RASOLO, M. L'Institut de l'information scientifique et technique l're de la qualit.Bulletin des Bibliothques de France, 1998, v. 43, n 1, p. 39-43

SANCHZ PAUS HERNNDEZ, L.. Concepto de formacin de usuarios : claves para un servicio de calidad.Educacin y Biblioteca, 1997, v.9, n84 , p.44-47

SUTTER, E. La dmarche qualite en bibliotheque : questions-reponses.Bulletin des Bibliothques de France, 1998, v. 43, n 1, p. 20-23

SUTTER, E.Maitriser l`information pour garantir la qualit.Paris: Afnor, 1993

SUTTER, E.Services d'information et qualit.Paris : ADBS, 1992

TERRONES PLAZA, A. Citius, altius, fortius...: TQM en bibliotecas pblicas.Educacin y Biblioteca, 1997 v. 9, n78, p. 58-65

VALLS, A.; CASADO, L. El cambio hacia la calidad de servicio.Boletn de la Asociacin Andaluza de Bibliotecarios, 1994, n. 35. p. 55-70

VAYSSADE, C. La dmarche qualit l'Agence Bibliographique Nationale.Bulletin des Bibliothques de France, 1998, v. 43, n 1, p. 35-38

WEDLAKE, L.J. An introduction to quality assurance and guide to implementation of BS 5750.Aslib Proceedings, 1993, v. 45, n 1, p. 23-30

WHITEHALL, T. Quality in library and information services : a review.Library Management, 1992, v. 13, n 2, p. 23-35

- 94 -

- 93 -