Herramientas estadisticas de la gestion de la calidad
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HERRAMIENTAS ESTADISTICAS DE LA GESTION DE LA CALIDAD PowerPoint PPT Presentation


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HERRAMIENTAS ESTADISTICAS DE LA GESTION DE LA CALIDAD. El estudio de la relaciones CAUSA-EFECTO exige un enfoque científico de los problemas. En Gestión de Calidad se ha simplificado el Método Científico y se han desarrollado 7 instrumentos estadísticos para analizar los problemas de las empresas.

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HERRAMIENTAS ESTADISTICAS DE LA GESTION DE LA CALIDAD

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Herramientas estadisticas de la gestion de la calidad

HERRAMIENTAS ESTADISTICAS DE LA GESTION DE LA CALIDAD


Herramientas estadisticas de la gestion de la calidad

El estudio de la relaciones CAUSA-EFECTO exige un enfoque cientfico de los problemas.En Gestin de Calidad se ha simplificado el Mtodo Cientfico y se han desarrollado 7 instrumentos estadsticos para analizar los problemas de las empresas


Herramientas estadisticas de la gestion de la calidad

Estos 7 instrumentos estadsticos pueden clasificarse en tres categoras de acuerdo a su utilidad. Esta clasificacin es la siguiente:


1 hoja de recogida de datos o de verificacion

1.- HOJA DE RECOGIDA DE DATOS O DE VERIFICACION


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Es el soporte en que se reflejan los datos necesarios como base a los proyectos de mejora.Debido a la gran cantidad de informacin que se genera en las diferentes actividades de una empresa, es necesario definir elementos que permitan recoger y mantener en forma ordenada y consistente informacin y/o datos.


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Lo anterior con el fin de:-Evitar la prdida de datos- Asegurar su identificacin (con que se corresponden)- Almacenar en forma uniforme(ya que los datos pueden ser recogidos por diferentes personas)- Facilitar el posterior anlisis e interpretacin de los mismos.


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Una forma de almacenar informacin ser la Hoja de Recogida de Datos, que se construir en funcin de sus objetivos y de su finalidad los cuales pueden ser muy variados.Por ejemplo:


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Problemas relacionados con la Seguridad.-Tipo y nmero de defectos.- Cantidad de productos fuera de especificacin- Tiempo transcurrido entre actividades o duracin de una operacin.-Distribucin de frecuencia de variables y posterior segmentacin segn criterios de gestin.-Etc.


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Para facilitar la recogida de datos se han elaborado una serie de 5 hojas estndar entre las que elegir la mas adecuada a cada caso.Estas son:


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1.1.- Hoja de recogida de Datos Cuantificables1.2.- Hoja de recogida de Datos Medibles1.3.- Hoja de recogida de Datos por Situacin de Defecto1.4.- Hoja de Sntesis1.5.- Lista de Control


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1.1- Hoja de recogida de Datos CuantificablesPuede usarse para registrar el nmero de defectos.El diseo de la hoja es funcin de dos decisiones:a) Cmo recoger los datosb) Durante cuanto tiempo recogerlos


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a) Los datos pueden recogerse por tipo de defecto, por mquina, por operario, por turno, en funcin de las causas que se sospechan mas probables, etc.b) El tiempo de recogida depender de la cantidad de datos que se puedan obtener en una unidad de tiempo y, por consiguiente, del ritmo productivo.


Ejemplo

EJEMPLO


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Supongamos en una faena de construccin, construccin de un edificio, etapa de terminaciones se quiere recoger los datos referidos a defectos en una partida en particular, por ejemplo, instalacin de centros y puertas (incluimos en la partida bisagras y cerradura).


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Supongamos que se instalan 30 puertas diarias y consideramos una muestra representativa 270 puertas de un total de 400 que tiene el edificio. Por tanto, al recogida de datos se har por 9 das.


As la hoja de recogida de datos tendr 10 columnas una para cada d a y una para los totales

As la hoja de recogida de datos tendr 10 columnas (una para cada da y una para los totales)


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Se procede a identificar los defectos que se producen mas a menudo, supongamos para este ejemplo 5:-Puerta mas ancha que el centro instalado-Centro desaplomado-Centro de ancho mayor que el ancho de la puerta (mas de 2 cm.)-Puerta de altura insuficiente para recibir puerta ( holgura insuficiente)-Puerta que queda muy separada del piso (mas de 1,5 cm.)


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La Hoja de Recogida de Datos se divide entonces en 7 filas, 5 para los defectos indicados, una para otro tipo de defectos y una fila para los totales.


Por tanto la hoja de recogida de datos para esta situaci n ser

Por tanto, la Hoja de Recogida de Datos para esta situacin ser:


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La persona o personas encargadas de recoger la informacin lo har tachando el defecto que corresponda en el da que se genere y en la cantidad que detecte.


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1.2.- Hoja de recogida de Datos MediblesSe utiliza para clasificar los datos relativos a magnitudes medibles (peso, dimensiones, tensiones, etc.) y representarlos segn la distribucin de su frecuencia.


Ejemplo1

EJEMPLO


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Supongamos queremos recoger los datos referidos a las variaciones de una dimensin de ladrillos artesanales, por ejemplo largo.Tenemos una partida de 500 ladrillos.Se podr entonces realizar una Hoja de Recogida de datos en donde:


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En horizontal se colocarn las posibles dimensiones de largo a tener yEn vertical el nmero de ladrillos.


As la hoja de recogida de datos ser

As, la Hoja de Recogida de Datos ser:


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As se obtiene una representacin grfica que permite captar de forma sinttica la distribucin de los productos examinados en relacin con sus dimensiones (distribucin de la frecuencia) y evaluar el nmero de productos que no estn entre los rangos mnimo y mximo considerados como estndar


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1.3.- Hoja de recogida de Datos por situacin del defectoEn cierto tipo productos, el aspecto exterior resulta sumamente importante.Para poner de relieve los defectos visibles tras su examen exterior se utiliza este tipo de hoja.


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Con este instrumento se presenta el producto en estudio de tal forma que sea posible indicar los defectos en cuanto a su situacin real y, por consiguiente, mostrar eventuales fenmenos de concentracin.


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Por ejemplo......Supongamos una plancha de masisa enchapada en eucaplitus.Su aspecto exterior es trascendente pensando en terminacin.


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Veta

Pigmentacin

Veta

Pigmentacin


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1.4.- Hoja de SntesisSe utiliza cuando se han recogido diferentes datos en varias hojas de recogida de datos.


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Por ejemplo, a lo largo de varios das se ha podido registrar los datos relativos a diversas mquinas, utilizando diferentes materias primas y, por consiguiente, haber preparado diferentes hojas.


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Puede resultar til para la plena comprensin del problema sintetizar seguidamente los datos recogidos en UNA sola hoja, adecuadamente dispuesta y respetando los mismos criterios de clasificacin utilizados en la recogida.


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En la siguiente lmina se muestra en hoja de sntesis de los defectos en la que los datos se encuentran subdivididos por tipo de defecto, mquina, da de la semana y turno.


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En la siguiente lmina se muestra en hoja de sntesis de los defectos en la que los datos se encuentran subdivididos por tipo de defecto, mquina, da de la semana y turno.


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1.5.- Lista de ControlSe utiliza cuando se necesita CONTROLAR datos especficos referidos a situaciones particulares de un suceso.


Por ejemplo

POR EJEMPLO


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LISTA DE CONTROL PARA UN PANEL ELECTRICO


2 histograma

2.- HISTOGRAMA


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Son diagramas de barra que permiten que permiten obtener una visin completa y sinttica de los datos recogidos.Tcnicamente, un histograma o diagrama de distribucin de frecuencias, es un grfico que muestra la distribucin de una variable a partir de datos recogidos en una tabla de frecuencia.


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Adopta la forma de grfico de barras en cuyo eje vertical se representa la frecuencia (nmero de veces) con la que aparece cada uno de los valores de una variable, y en cuyo eje horizontal aparece el rango de valores que ha tomado o puede tomar la variable considerada, o bien los diferentes atributos que definen el sistema analizado.


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Las variables pueden ser discretas o continuas. En el caso de continuas, los datos obtenidos se agrupan segn intervalos y por tanto las columnas representan las frecuencias con que los valores de dicha variable se presentan en el intervalo correspondiente.


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60

50

40

30

20

10

0

10 20 30 40 50 60 70


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Un histograma utiliza tres conceptos:CLASE = Es la dimensin de un intervalo de variabilidad (Ejemplo = 10)FRECUENCIA = Nmero de elementos comprendidos en esa determinada clase. (En el ejemplo, en la clase 41 a 40 se encuentran comprendidos 50 elementosRANGO= Dimensin del intervalo existente entre el mximo y el mnimo de los valores (En el ejemplo, el rango va entre 10 y 70, por tanto el rango es 60


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Forma de elaborar un Histograma:Teniendo un nmero N de datos recogidos:1.- Determinar el RANGO (R) a partir de los valores mximo y mnimo.2.- Definir el nmero de CLASES (K) en funcin del nmero de datos N (para ello K es la raz cuadrada de N)3.- Determinar la amplitud de cada clase (H) (Se obtiene dividiendo R por K redondeando al valor mas cmodo)4.- Se define el lmite de las clases y se confecciona la tabla de frecuencias.5.- Se disea el histograma (en abscisas los lmites de las clases y en ordenadas las escala de frecuencias)


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EJERCICIO.Se han recogido 20 datos referidos a tipos de defectos referidos a diferentes rangos de longitud de ladrillos fiscales.


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Utilidad de un Histograma:- Sirve para Fotografiar la dispersin de un proceso.- Ayuda a comprender la variabilidad de un proceso- Permiten determinar la forma de la distribucin y por tanto analizar posibles interferencias- Para comprobar si se satisfacen las especificaciones de los lmites establecidos.


3 diagrama de causa efecto ishikawa

3.- DIAGRAMA DE CAUSA-EFECTO (Ishikawa)


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Cuando se ha identificado el problema a estudiar, es necesario buscar las causas que producen la situacin anormal. Cualquier problema por complejo que sea, es producido por factores que pueden contribuir en una mayor o menor proporcin. Estos factores pueden estar relacionados entre s y con el efecto que se estudia.


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El Diagrama de Causa y Efecto es un instrumento eficaz para el anlisis de las diferentes causas que ocasionan el problema. Su ventaja consiste en el poder visualizar las diferentes cadenas Causa y Efecto, que pueden estar presentes en un problema, facilitando los estudios posteriores de evaluacin del grado de aporte de cada una de estas causas.


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Cuando se estudian problemas de fallos en equipos, estas pueden ser atribuidos a mltiples factores. Cada uno de ellos puede contribuir positiva o negativamente al resultado. Sin embargo, algn de estos factores pueden contribuir en mayor proporcin, siendo necesario recoger la mayor cantidad de causas para comprobar el grado de aporte de cada uno e identificar los que afectan en mayor proporcin.


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Para resolver esta clase de problemas, es necesario disponer de un mecanismo que permita observar la totalidad de relaciones causa-efecto.


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Un Diagrama de Causa y Efecto facilita recoger las numerosas opiniones expresadas por el equipo sobre las posibles causas que generan el problema Se trata de una tcnica que estimula la participacin e incrementa el conocimiento de los participantes sobre el proceso que se estudia.


Construcci n del diagrama de causa y efecto

Construccin del diagrama de Causa y Efecto.


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Esta tcnica fue desarrollada por el Doctor Kaoru Ishikawa en 1953 cuando se encontraba trabajando con un grupo de ingenieros de la firma Kawasaki Steel Works. El resumen del trabajo lo present en un primer diagrama, al que le dio el nombre de Diagrama de Causa y Efecto.


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Su aplicacin se increment y Ileg a ser muy popular a travs de la revista Gemba To QC (Control de Calidad para Supervisores) publicada por la Unin de Cientficos e Ingenieros Japoneses (JUSE). Debido a su forma se le conoce como el diagrama de Espina de Pescado. El reconocido experto en calidad Dr. J.M. Juran public en su conocido Manual de Control de Calidad esta tcnica, dndole el nombre de Diagrama de Ishikawa.


El diagrama de causa y efecto es un gr fico con la siguiente informaci n

El Diagrama de Causa y Efecto es un grfico con la siguiente informacin:


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- El problema que se pretende diagnosticar- Las causas que posiblemente producen la situacin que se estudia.- Un eje horizontal conocido como espina central o lnea principal.- El tema central que se estudia se ubica en uno de los extremos del eje horizontal. Este tema se sugiere encerrase con un rectngulo. Es frecuente que este rectngulo se dibuje en el extremo derecho de la espina central.- Lneas o flechas inclinadas que llegan al eje principal. Estas representan los grupos de causas primarias en que se clasifican las posibles causas del problema en estudio.- A las flechas inclinadas o de causas primarias llegan otras de menor tamao que representan las causas que afectan a cada una de las causas primarias. Estas se conocen como causas secundarias.- El Diagrama de Causa y Efecto debe llevar informacin complementaria que lo identifique. La informacin que se registra con mayor frecuencia es la siguiente: ttulo, fecha de realizacin, rea de la empresa, integrantes del equipo de estudio, etc.


Estructura de un diagrama de causa y efecto

Estructura de un diagrama de Causa y Efecto.


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Buena parte del xito en la solucin de un problema est en la correcta elaboracin del Diagrama de Causa y Efecto. Cuando un equipo trabaja en el diagnstico de un problema y se encuentra en la fase de bsqueda de las causas, seguramente ya cuenta con un Diagrama de Pareto.


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Este diagrama ha sido construido por el equipo para identificar las diferentes caractersticas prioritarias que se van a considerar en el estudio de causa-efecto. Este es el punto de partida en la construccin del diagrama de Causa y Efecto.Para una correcta construccin del Diagrama de Causa y Efecto se recomienda seguir un proceso ordenado, con la participacin del mayor nmero de personas involucradas en el tema de estudio.


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El Doctor Kaoru Ishikawa sugiere la siguiente clasificacin para las causas primarias. Esta clasificacin es la ms ampliamente difundida y se emplea preferiblemente para analizar problemas de procesos y averas de equipos; pero pueden existir otras alternativas para clasificar las causas principales, dependiendo de las caractersticas del problema que se estudia.


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Causas debidas a la materia primaSe tienen en cuenta las causas que generan el problema desde el punto de vista de las materias primas empleadas para la elaboracin de un producto. Por ejemplo: causas debidas a la variacin del contenido mineral, pH, tipo de materia prima, proveedor, empaque, transporte etc. Estos factores causales pueden hacer que se presente con mayor severidad una falla en un equipo.


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Causas debidas a los equiposEn esta clase de causas se agrupan aquellas relacionadas con el proceso de transformacin de las materias primas como las mquinas y herramientas empleadas, efecto de las acciones de mantenimiento, obsolescencia de los equipos, cantidad de herramientas, distribucin fsica de estos, problemas de operacin, eficiencia, etc.


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Causas debidas al mtodoSe registran en esta espina las causas relacionadas con la forma de operar el equipo y el mtodo de trabajo. Son numerosas las averas producidas por estrelladas de los equipos, deficiente operacin y falta de respeto de los estndares de capacidades mximas.


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Causas debidas al factor humanoEn este grupo se incluyen los factores que pueden generar el problema desde el punto de vista del factor humano. Por ejemplo, falta de experiencia del personal, salario, grado de entrenamiento, creatividad, motivacin, pericia, habilidad, estado de nimo, etc.


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Debido a que no en todos los problemas se pueden aplicar las anteriores clases, se sugiere buscar otras alternativas para identificar los grupos de causas principales. De la experiencia se ha visto frecuentemente la necesidad de adicionar las siguientes causas primarias:


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Causas debidas al entorno.Se incluyen en este grupo aquellas causas que pueden venir de factores externos como contaminacin, temperatura del medio ambiente, altura de la ciudad, humedad, ambiente laboral, etc.


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Causas debidas a las mediciones y metrologa.Frecuentemente en los procesos industriales los problemas de los sistemas de medicin pueden ocasionar prdidas importantes en la eficiencia de una planta. Es recomendable crear un nuevo grupo de causas primarias para poder recoger las causas relacionadas con este campo de la tcnica. Por ejemplo: descalibraciones en equipos, fallas en instrumentos de medida, errores en lecturas, deficiencias en los sistemas de comunicacin de los sensores, fallas en los circuitos amplificadores, etc.


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El animador de la reunin es el encargado de registrar las ideas aportadas por los participantes. Es importante que el equipo defina la espina primaria en que se debe registrar la idea aportada. Si se presenta discusin, es necesario llegar a un acuerdo sobre donde registrar la idea. En situaciones en las que es difcil llegar a un acuerdo y para mejorar la comprensin del problema, se pueden registrar una misma idea en dos espinas principales. Sin embargo, se debe dejar esta posibilidad solamente para casos extremos.


Interpretaci n del diagrama de causa y efecto

Interpretacin del Diagrama de Causa y Efecto.


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En este paso se debe leer y obtener las conclusiones de la informacin recogida. Para una correcta utilizacin es necesario asignar el grado de importancia a cada factor y marcar los factores de particular importancia que tienen un gran efecto sobre el problema. Este paso es fundamental dentro de la metodologa de la calidad, ya que se trata de un verdadero diagnstico del problema o tema en estudio. Para identificar las causas ms importantes se pueden emplear los siguientes mtodos:


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Diagnstico con informacin cualitativaCuando se dispone en un Diagrama de Causa y Efecto numerosa informacin cualitativa, opiniones o frases, es el caso de causas relacionadas con la motivacin del personal, falta de capacitacin, sentido de pertenencia y otras causas difcilmente cuantificables, es necesario procesar esta informacin a travs de tcnicas especiales como el Diagrama de Afinidad y Diagrama de Relaciones. Esta clase de tcnicas facilitan el proceso informacin verbal y su priorizacin en base a la bsqueda de relaciones Causa y Efecto. Se recomienda consultar estas tcnicas en un manual especializado.


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Diagnstico cuantitativoCuando el Diagrama de Causa y Efecto contiene causas que son cuantificables y para las cuales podemos tener facilidad de recoleccin de datos, se recomienda realizar una evaluacin del grado de contribucin de cada una de las posibles causas al efecto. Esta clase de estudios se realizan empleando procedimientos estadsticos simples como el Diagrama de Dispersin y empleando el Papel Binomial como complemento.Estas tcnicas permiten evaluar en una forma fcil el grado en de contribucin de cada causa al efecto. Con cada uno de los grados de contribucin obtenidos a travs del Papel Binomial y expresados en porcentaje (%), se podr construir un Diagrama de Pareto e identificar la causa que ms aporta al problema.


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Cuidados a tener con el diagnstico a travs del diagrama de Causa y EfectoPara el estudio de los problemas de averas de equipos, el anlisis de factores o de calidad sin haber realizado un estudio profundo del equipo, sus mecanismos, estructura y funciones, puede conducir a soluciones superficiales.


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Frecuentemente la construccin del Diagrama Causa y Efecto se realiza a travs de la tormenta de ideas, sin tener la posibilidad de validar y verificar a travs de la inspeccin, si un determinado factor aportado por una persona del grupo de estudio contribuye o est presente en el problema que se estudia. De esta forma, los diagramas se hacen complejos, con numerosos factores y la priorizacin e identificacin de estos factores es difcil debido a las relaciones complejas que existen entre estos factores.


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Una prctica deficiente y frecuente en los estudios de averas empleando el diagrama Causa y Efecto (C-E) consiste en que ciertos integrantes del equipo de estudio, forzan conclusiones relacionadas con el factor humano como las causas ms importantes de la avera. Una vez construido el diagrama C-E el equipo llega a conclusiones como " los factores causales de la prdida est en un alto porcentaje relacionados con la falta de formacin de personal, experiencia, desmotivacin, presin de los superiores, etc." No se quiere decir que estos temas no sean vitales; pero ante problemas tcnicos de equipamiento, debido a la falta de informacin y al no poder priorizar los factores con datos, se especula y finalmente se evade el problema central, que en conclusin es un problema tcnico.


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Otra situacin anormal y que hay que evitar en el uso del Diagrama C-E durante el anlisis de las causas, consiste en la omisin de factores causales, debido a que no se realiza una observacin directa de la forma como se relacionan las variables. La falta de evaluacin del problema in situ no permite reducir los problemas en forma dramtica; simplemente se eliminan parcialmente algunos de los factores causales.


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Consideramos que esta metodologa es los suficientemente til y brinda beneficios importantes, especialmente para mejorar el conocimiento del personal, ya que facilita un medio para el dilogo sobre los problemas de la planta. El empleo del diagrama C-E ayuda a preparar a los equipos para abordar metodologas complementarias, que requieren un mayor grado de disciplina y experiencia de trabajo en equipo. El enfoque de calidad se puede emplear como un primer paso en la mejora de problemas espordicos, que tambin hay que eliminarlos; una vez alcanzadas estas mejoras y como parte del proceso de mejora continua, se podr continuar el trabajo de eliminacin de factores causales empleando la metodologa sugerida por el TPM.


4 diagrama de pareto

4.- DIAGRAMA DE PARETO.


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Los diagramas de Pareto son grficas de barras en las que los distintos tipos de problemas de calidad se ordenanen el eje de abcisas de forma decreciente por la frecuencia con que aparecen y se seala la frecuencia acumulada.


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En el siguiente diagrama se exponen las frecuencias con que aparecen 6 tipos de reclamaciones diferentes. La mshabitual es la reclamacin 5, seguida de la 1, la 2, la 3, la 4 y la 6. Se observa que las dos reclamaciones msfrecuentes concentran ms de 60 % de todas la reclamaciones


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Los diagramas de Pareto sirven, por lo tanto, para determinar las causas que generan la mayor parte de losproblemas. Se basa en la idea de que, en muchos casos, el 80% de los errores estn ocasionados por el 20% de losproblemas posibles. Luego solucionando un 20 % de los problemas, eliminamos un 80% de los errores yoptimizamos el esfuerzo.


5 estratificacion

5.- ESTRATIFICACION


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La estratificacin consiste en dividir la recogida de datos en estratos segn el lugar, el momento o la forma derecogida para identificar su fuente de variacin o posibles peculiaridades distintivas de cada estrato.


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Por ejemplo, en la siguiente figura se especifican las frecuencias con las que aparecen las reclamacionesconsideradas antes en el diagrama de Pareto estratificadas por departamentos. Se consideran los dosdepartamentos que reciben ambas reclamaciones


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Se observa que en el departamento A es la reclamacin 5 la ms importante, mientras que en el departamento B es la reclamacin 1. Esto lleva a pensar que las medidas paramejorar la calidad deberan ser diferentes o aplicarse en orden diferente segn el departamento que consideremos.


6 diagramas de correlacion

6.- DIAGRAMAS DE CORRELACION


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Los diagramas de correlacin consisten en una representacin grfica de dos variables que muestra como serelacionan entre si. Se habla de correlacin positiva, negativa o nula entre las variables.


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En el siguiente diagrama se comparan dos variables: la superficie total de las piezas que entran en un taller debarnizado y la superficie por metro cuadrado de estas piezas que no queda bien barnizada (presenta defectos) trasuna primera mano de barniz.


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Se aprecia cierta correlacin positiva entre ambas variables, lo que lleva a pensar quecunto mayor es la pieza, ms difcil de manejar, y aparecen ms defectos por unidad de superficie barnizada. Sepuede concluir en la necesidad de mejorar los instrumentos de manipulacin de materiales para evitar esteproblema de calidad.


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El anlisis de regresin es una tcnica estadstica que permite estudiar los diagramas de dispersin con mayorexhaustividad que la que proporciona la simple observacin.


7 hoja de control

7.- HOJA DE CONTROL


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Las Hojas de control especifican las variaciones de una cierta dimensin de la calidad en torno al valor deseadoconforme pasa el tiempo y si stas permanecen dentro de unos lmites de control (o lmites de tolerancia)permitidos.


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El siguiente dibujo muestra el resultado de un proceso productivo conforme transcurre el tiempo. Se ha tomado unamuestra cada hora y medido una determinada variable sobre dicha muestra. Esta medida se ha ido anotado entabla, llegando a construir una cadena que, en este caso, queda dentro de los lmites de control y oscila en torno a lavalor central deseado (VC).


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Se parte de la idea de que no hay dos productos idnticos y que existen variaciones. Algunas variaciones sonaleatorias y responden al azar, pero otras son asignables, es decir, se deben a causas especficas identificables y corregibles.


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