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HERRAMIENTAS ESTADISTICAS DE LA GESTION DE LA CALIDAD

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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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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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Estos 7 instrumentos estadísticos pueden clasificarse en tres categorías de acuerdo a su utilidad. Esta clasificación es la siguiente:

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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 información que se genera en las diferentes actividades de una empresa, es necesario definir elementos que permitan recoger y mantener en forma ordenada y consistente información y/o datos.
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Lo anterior con el fin de:-Evitar la pérdida de datos- Asegurar su identificación (con que se corresponden)- Almacenar en forma uniforme(ya que los datos pueden ser recogidos por diferentes personas)- Facilitar el posterior análisis e interpretación de los mismos.
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Una forma de almacenar información será la “Hoja de Recogida de Datos”, que se construirá en función 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 número de defectos.- Cantidad de productos fuera de especificación- Tiempo transcurrido entre actividades o duración de una operación.-Distribución de frecuencia de variables y posterior segmentación según criterios de gestión.-Etc.
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Para facilitar la recogida de datos se han elaborado una serie de 5 hojas estándar 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 Situación de Defecto1.4.- Hoja de Síntesis1.5.- Lista de Control
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1.1- Hoja de recogida de Datos CuantificablesPuede usarse para registrar el número de defectos.El diseño de la hoja es función de dos decisiones:a) Cómo recoger los datosb) Durante cuanto tiempo recogerlos
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a) Los datos pueden recogerse por tipo de defecto, por máquina, por operario, por turno, en función de las causas que se sospechan mas probables, etc.b) El tiempo de recogida dependerá de la cantidad de datos que se puedan obtener en una unidad de tiempo y, por consiguiente, del ritmo productivo.
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Supongamos en una faena de construcción, construcción de un edificio, etapa de terminaciones se quiere recoger los datos referidos a defectos en una partida en particular, por ejemplo, instalación 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 hará por 9 días.
as la hoja de recogida de datos tendr 10 columnas una para cada d a y una para los totales

Así la hoja de recogida de datos tendrá 10 columnas (una para cada día 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.
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La persona o personas encargadas de recoger la información lo hará tachando el defecto que corresponda en el día 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 según la distribución de su frecuencia.
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Supongamos queremos recoger los datos referidos a las variaciones de una dimensión de ladrillos artesanales, por ejemplo largo.Tenemos una partida de 500 ladrillos.Se podrá entonces realizar una Hoja de Recogida de datos en donde:
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En horizontal se colocarán las posibles dimensiones de largo a tener yEn vertical el número de ladrillos.

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Así se obtiene una representación gráfica que permite captar de forma sintética la distribución de los productos examinados en relación con sus dimensiones (distribución de la frecuencia) y evaluar el número de productos que no estén entre los rangos mínimo y máximo considerados como estándar
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1.3.- Hoja de recogida de Datos por situación 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 situación real y, por consiguiente, mostrar eventuales fenómenos de concentración.
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Por ejemplo......Supongamos una plancha de masisa enchapada en eucaplitus.Su aspecto exterior es trascendente pensando en terminación.

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Veta

Pigmentación

Veta

Pigmentación

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1.4.- Hoja de SíntesisSe 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 días se ha podido registrar los datos relativos a diversas máquinas, utilizando diferentes materias primas y, por consiguiente, haber preparado diferentes hojas.
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Puede resultar útil para la plena comprensión del problema sintetizar seguidamente los datos recogidos en UNA sola hoja, adecuadamente dispuesta y respetando los mismos criterios de clasificación utilizados en la recogida.
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En la siguiente lámina se muestra en hoja de síntesis de los defectos en la que los datos se encuentran subdivididos por tipo de defecto, máquina, día de la semana y turno.
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En la siguiente lámina se muestra en hoja de síntesis de los defectos en la que los datos se encuentran subdivididos por tipo de defecto, máquina, día de la semana y turno.
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1.5.- Lista de ControlSe utiliza cuando se necesita CONTROLAR datos específicos referidos a situaciones particulares de un suceso.

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Son diagramas de barra que permiten que permiten obtener una visión completa y sintética de los datos recogidos.Técnicamente, un histograma o diagrama de distribución de frecuencias, es un gráfico que muestra la distribución de una variable a partir de datos recogidos en una tabla de frecuencia.
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Adopta la forma de gráfico de barras en cuyo eje vertical se representa la frecuencia (número 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 según 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

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0

10 20 30 40 50 60 70

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Un histograma utiliza tres conceptos:CLASE = Es la dimensión de un intervalo de variabilidad (Ejemplo = 10)FRECUENCIA = Número de elementos comprendidos en esa determinada clase. (En el ejemplo, en la clase 41 a 40 se encuentran comprendidos 50 elementosRANGO= Dimensión del intervalo existente entre el máximo y el mínimo 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 número N de datos recogidos:1.- Determinar el RANGO (R) a partir de los valores máximo y mínimo.2.- Definir el número de CLASES (K) en función del número de datos N (para ello K es la raíz cuadrada de N)3.- Determinar la amplitud de cada clase (H) (Se obtiene dividiendo R por K redondeando al valor mas cómodo)4.- Se define el límite de las clases y se confecciona la tabla de frecuencias.5.- Se diseña el histograma (en abscisas los límites 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 dispersión de un proceso.- Ayuda a comprender la variabilidad de un proceso- Permiten determinar la forma de la distribución y por tanto analizar posibles interferencias- Para comprobar si se satisfacen las especificaciones de los límites establecidos.
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Cuando se ha identificado el problema a estudiar, es necesario buscar las causas que producen la situación anormal. Cualquier problema por complejo que sea, es producido por factores que pueden contribuir en una mayor o menor proporción. Estos factores pueden estar relacionados entre sí y con el efecto que se estudia.
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El Diagrama de Causa y Efecto es un instrumento eficaz para el análisis 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 evaluación 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 múltiples factores. Cada uno de ellos puede contribuir positiva o negativamente al resultado. Sin embargo, algún de estos factores pueden contribuir en mayor proporción, siendo necesario recoger la mayor cantidad de causas para comprobar el grado de aporte de cada uno e identificar los que afectan en mayor proporción.
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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 técnica que estimula la participación e incrementa el conocimiento de los participantes sobre el proceso que se estudia.
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Esta técnica 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 presentó en un primer diagrama, al que le dio el nombre de Diagrama de Causa y Efecto.
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Su aplicación se incrementó y Ilegó a ser muy popular a través de la revista Gemba To QC (Control de Calidad para Supervisores) publicada por la Unión de Científicos 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 publicó en su conocido Manual de Control de Calidad esta técnica, dándole el nombre de Diagrama de Ishikawa.
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- El problema que se pretende diagnosticar- Las causas que posiblemente producen la situación que se estudia.- Un eje horizontal conocido como espina central o línea principal.- El tema central que se estudia se ubica en uno de los extremos del eje horizontal. Este tema se sugiere encerrase con un rectángulo. Es frecuente que este rectángulo se dibuje en el extremo derecho de la espina central.- Líneas 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 tamaño 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 información complementaria que lo identifique. La información que se registra con mayor frecuencia es la siguiente: título, fecha de realización, área de la empresa, integrantes del equipo de estudio, etc.
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Buena parte del éxito en la solución de un problema está en la correcta elaboración del Diagrama de Causa y Efecto. Cuando un equipo trabaja en el diagnóstico de un problema y se encuentra en la fase de búsqueda 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 características prioritarias que se van a considerar en el estudio de causa-efecto. Este es el punto de partida en la construcción del diagrama de Causa y Efecto.Para una correcta construcción del Diagrama de Causa y Efecto se recomienda seguir un proceso ordenado, con la participación del mayor número de personas involucradas en el tema de estudio.
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El Doctor Kaoru Ishikawa sugiere la siguiente clasificación para las causas primarias. Esta clasificación es la más ampliamente difundida y se emplea preferiblemente para analizar problemas de procesos y averías de equipos; pero pueden existir otras alternativas para clasificar las causas principales, dependiendo de las características 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 elaboración de un producto. Por ejemplo: causas debidas a la variación 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 transformación de las materias primas como las máquinas y herramientas empleadas, efecto de las acciones de mantenimiento, obsolescencia de los equipos, cantidad de herramientas, distribución física de estos, problemas de operación, eficiencia, etc.
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Causas debidas al métodoSe registran en esta espina las causas relacionadas con la forma de operar el equipo y el método de trabajo. Son numerosas las averías producidas por estrelladas de los equipos, deficiente operación y falta de respeto de los estándares de capacidades máximas.
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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, motivación, pericia, habilidad, estado de ánimo, 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 contaminación, temperatura del medio ambiente, altura de la ciudad, humedad, ambiente laboral, etc.
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Causas debidas a las mediciones y metrología.Frecuentemente en los procesos industriales los problemas de los sistemas de medición pueden ocasionar pérdidas 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 técnica. Por ejemplo: descalibraciones en equipos, fallas en instrumentos de medida, errores en lecturas, deficiencias en los sistemas de comunicación de los sensores, fallas en los circuitos amplificadores, etc.
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El animador de la reunión 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 discusión, es necesario llegar a un acuerdo sobre donde registrar la idea. En situaciones en las que es difícil llegar a un acuerdo y para mejorar la comprensión del problema, se pueden registrar una misma idea en dos espinas principales. Sin embargo, se debe dejar esta posibilidad solamente para casos extremos.
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En este paso se debe leer y obtener las conclusiones de la información recogida. Para una correcta utilización 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 metodología de la calidad, ya que se trata de un verdadero diagnóstico del problema o tema en estudio. Para identificar las causas más importantes se pueden emplear los siguientes métodos:
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Diagnóstico con información cualitativaCuando se dispone en un Diagrama de Causa y Efecto numerosa información cualitativa, opiniones o frases, es el caso de causas relacionadas con la motivación del personal, falta de capacitación, sentido de pertenencia y otras causas difícilmente cuantificables, es necesario procesar esta información a través de técnicas especiales como el Diagrama de Afinidad y Diagrama de Relaciones. Esta clase de técnicas facilitan el proceso información verbal y su priorización en base a la búsqueda de relaciones Causa y Efecto. Se recomienda consultar estas técnicas en un manual especializado.
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Diagnóstico cuantitativoCuando el Diagrama de Causa y Efecto contiene causas que son cuantificables y para las cuales podemos tener facilidad de recolección de datos, se recomienda realizar una evaluación del grado de contribución de cada una de las posibles causas al efecto. Esta clase de estudios se realizan empleando procedimientos estadísticos simples como el Diagrama de Dispersión y empleando el Papel Binomial como complemento.Estas técnicas permiten evaluar en una forma fácil el grado en de contribución de cada causa al efecto. Con cada uno de los grados de contribución obtenidos a través del Papel Binomial y expresados en porcentaje (%), se podrá construir un Diagrama de Pareto e identificar la causa que más aporta al problema.
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Cuidados a tener con el diagnóstico a través del diagrama de Causa y EfectoPara el estudio de los problemas de averías de equipos, el análisis 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 construcción del Diagrama Causa y Efecto se realiza a través de la tormenta de ideas, sin tener la posibilidad de validar y verificar a través de la inspección, si un determinado factor aportado por una persona del grupo de estudio contribuye o está presente en el problema que se estudia. De esta forma, los diagramas se hacen complejos, con numerosos factores y la priorización e identificación de estos factores es difícil debido a las relaciones complejas que existen entre estos factores.
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Una práctica deficiente y frecuente en los estudios de averías 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 más importantes de la avería. Una vez construido el diagrama C-E el equipo llega a conclusiones como " los factores causales de la pérdida está en un alto porcentaje relacionados con la falta de formación de personal, experiencia, desmotivación, presión de los superiores, etc." No se quiere decir que estos temas no sean vitales; pero ante problemas técnicos de equipamiento, debido a la falta de información y al no poder priorizar los factores con datos, se especula y finalmente se evade el problema central, que en conclusión es un problema técnico.
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Otra situación anormal y que hay que evitar en el uso del Diagrama C-E durante el análisis de las causas, consiste en la omisión de factores causales, debido a que no se realiza una observación directa de la forma como se relacionan las variables. La falta de evaluación del problema in situ no permite reducir los problemas en forma dramática; simplemente se eliminan parcialmente algunos de los factores causales.
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Consideramos que esta metodología es los suficientemente útil y brinda beneficios importantes, especialmente para mejorar el conocimiento del personal, ya que facilita un medio para el diálogo sobre los problemas de la planta. El empleo del diagrama C-E ayuda a preparar a los equipos para abordar metodologías 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 esporádicos, que también hay que eliminarlos; una vez alcanzadas estas mejoras y como parte del proceso de mejora continua, se podrá continuar el trabajo de eliminación de factores causales empleando la metodología sugerida por el TPM.
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Los diagramas de Pareto son gráficas 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 señala la frecuencia acumulada.
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En el siguiente diagrama se exponen las frecuencias con que aparecen 6 tipos de reclamaciones diferentes. La máshabitual es la reclamación 5, seguida de la 1, la 2, la 3, la 4 y la 6. Se observa que las dos reclamaciones másfrecuentes concentran más 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 están ocasionados por el 20% de losproblemas posibles. Luego solucionando un 20 % de los problemas, eliminamos un 80% de los errores yoptimizamos el esfuerzo.
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La estratificación consiste en dividir la recogida de datos en estratos según el lugar, el momento o la forma derecogida para identificar su fuente de variación 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 reclamación 5 la más importante, mientras que en el departamento B es la reclamación 1. Esto lleva a pensar que las medidas paramejorar la calidad deberían ser diferentes o aplicarse en orden diferente según el departamento que consideremos.
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Los diagramas de correlación consisten en una representación gráfica de dos variables que muestra como serelacionan entre si. Se habla de correlación 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 correlación positiva entre ambas variables, lo que lleva a pensar quecuánto mayor es la pieza, más difícil de manejar, y aparecen más defectos por unidad de superficie barnizada. Sepuede concluir en la necesidad de mejorar los instrumentos de manipulación de materiales para evitar esteproblema de calidad.
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El análisis de regresión es una técnica estadística que permite estudiar los diagramas de dispersión con mayorexhaustividad que la que proporciona la simple observación.
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Las Hojas de control especifican las variaciones de una cierta dimensión de la calidad en torno al valor deseadoconforme pasa el tiempo y si éstas permanecen dentro de unos límites de control (o límites 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 límites 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 idénticos y que existen variaciones. Algunas variaciones sonaleatorias y responden al azar, pero otras son asignables, es decir, se deben a causas específicas identificables y corregibles.
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