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LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD

LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD


LAS HERRAMIENTAS BASICAS DE CALIDAD

Las herramientas básicas DE CALID fueron propuestas por Kaoru Ishikawa en su libro Guide to Quality Control como una respuesta a la necesidad de que en las industrias japonesas se contara con procedimientos claros para el análisis y solución de problemas de calidad, así como el establecimiento de programas de mejoramiento continuo. Las siete herramientas básicas para el control de la calidad son:

 HOJA DE VERIFICACION O LISTA CHECABLE.  HISTOGRAMA.  DIAGRAMA DE PARETO.  DIAGRAMA CAUSA – EFECTO ( DIAGRAMA DE ISHIKAWA ).

 GRAFICAS DE CONTROL.  DIAGRAMAS DE DISPERSION.

LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD


LA HOJA DE VERIFICACION O LISTA CHECABLE

1.

La HOJA DE VERIFICACION ó LISTA CHECABLE, es una herramienta para la recopilación y el análisis de la información.

2.

En control estadístico se utiliza para comprobar constantemente si se han recabado los datos solicitados, por ejemplo: la ocurrencia de defectos en un periodo determinado de tiempo.

3.

A partir de una hoja de verificación, se puede construir un histograma.

4.

Y a partir de un histograma se puede construir una Gráfica de Pareto.

5.

Y, para averiguar las causas de las causas fundamentales de los problemas ( el 20 % de causas que está provocando el 80 % de los problemas), se puede trabajar con un diagrama de causa – efecto o diagrama de Ishikawa.

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EJEMPLO DE HOJA DE VERIFICACION ( 1 ) FECHA: Marzo 16 de 2004

Num. 23

PRODUCTO: Llenado de Bolsa de Cacahuate.

Nombre de quien levanta los datos: Luis López Reyes.

No. PEDIDO: 34567

Turno: 2o.

PROCESO: Llenado.

Departamento: Cacahuate.

ESPECIFICACIONES: A, B, C, D, E

Supervisor: Luis Gómez.

No.

Resultado de Inspección.

Conteo

Total

1.

Defecto A

IIIII IIIII II

12

2.

Defecto B

IIIII I

6

3.

Defecto C

IIIII

5

4.

Defecto D

IIIII IIIII

10

5.

Defecto E

IIIII

5

6.

Otros:

IIIII

5 Total rechazado:

43

Total aprobado:

177

% Rechazado:

19.5

Esta hoja de verificación puede servir de base para construir un histograma, herramienta que se explicará más adelante. LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD


EJEMPLO DE HOJA DE VERIFICACION ( 2 )

REPORTE SEMANAL DE RECHAZOS EN INSPECCION FINAL

DEPARTAMENTO DE CACAHUATE

SEMANA DEL: 16 AL 20 DE MARZO 2004

PROCESO DE: LLENADO.

No.

Resultado de Inspecci贸n

L

M

M

J

V

TOTAL

%

1.

Defecto A

12

2

0

3

4

21

21.8

2.

Defecto B

6

6

4

1

0

16

16.6

3.

Defecto C

5

8

7

4

7

31

32.2

4.

Defecto D

10

0

0

2

0

12

12.5

5.

Defecto E

1

2

1

0

0

4

4.1

6.

Otros:

2

3

3

1

2

11

11.4

36

21

15

11

13

96

37.5

21.8

15.6

11.4

13.5

TOTAL : %

Esta hoja de verificaci贸n puede servir de base para construir un histograma.

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EJEMPLO DE HOJA DE VERIFICACION CON GRAFICA PRIMERA QUINCENA DE FEBRERO No

DEFECTO

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

SUMA

1.

A

1

1

3

1

2

1

0

0

3

1

0

0

0

0

17

2.

B

4

4

4

4

2

2

1

4

2

1

0

0

0

0

28

3.

C

1

0

0

0

0

3

0

0

0

0

1

0

0

0

4

4.

D

7

0

0

0

0

0

0

7

0

0

1

0

0

0

14

5.

E

0

0

0

1

0

1

0

0

0

0

0

0

0

0

3

6

OTROS

0

0

0

0

0

3

0

0

0

0

0

0

0

2

6

TOTAL:

12

5

7

6

4

10

1

11

5

2

2

0

0

2

72

12 11 10

DEFECTOS

9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

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% del TOTAL


HISTOGRAMA

Los histogramas muestran gráficamente la frecuencia o número de datos que caen dentro de rangos predeterminados. Se puede utilizar para análisis de los resultados de un proceso, para control del proceso, para controlar alguna actividad integrante del proceso, para establecer normas para la aceptación o rechazo de producción. Para construir un histograma se puede seguir el procedimiento que continuación se describe y ejemplifica:

1.OBTENER EL CONJUNTO DE DATOS QUE SE REQUIEREN, DURANTE UN PERIODO DETERMINADO DE TIEMPO. 2.DETERMINAR LOS RANGOS PARA CLASIFICACION DE LOS DATOS OBTENIDOS. 3.REPRESENTAR LA CANTIDAD DE DATOS QUE CAEN DENTRO DE CADA RANGO ESTABLECIDO.

( VER A CONTINUACION EL EJEMPLO DE CADA UNO DE LOS PASOS )

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HISTOGRAMA: PASO 1 ( RECOLECTAR DATOS ) Sup贸ngase que durante un periodo determinado de tiempo, se obtuvieron los siguientes datos de un proceso de llenado de bolsas de 1 Kg., de az煤car y cada dato representa el peso de cada bolsa. 986 983 993 996 1000

989 988 999 989 1000

985 991 991 997 998

994 990 993 996 984

993 996 990 1000 987

994 995 986 999 996

998 991 982 994 986

982 987 987 984 984

982 993 985 985 997

999 998 984 985 987

986 999 994 983 985

981 987 990 984 994

982 985 986 997 999

986 988 991 983 981

994 996 997 987 981

984 986 980 990 992

998 988 998 980 993

981 986 991 992 998

983 982 998 995 982

988 996 995 981 989

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8


HISTOGRAMA: PASO 2 ( DETERMINAR RANGOS )

Se trata de determinar rangos de peso para clasificar los datos obtenidos. Para ello, deberá seguirse el procedimiento siguiente: 1.Se tomará el número mayor obtenido, en el caso del ejemplo 1000 y se le restará el más pequeño, que en el ejemplo que hemos tomado es 980 gramos, por lo que el resultado será 20 gramos. 2.El resultado de la operación anterior, es decir 20 gramos, se dividirá entre el número de rangos que se desea obtener. En el ejemplo serían siete rangos de peso, por lo que habrá que dividir 20 entre 7, con lo que se tendrá como resultado redondeado 3 gramos. 3.Con el resultado del cálculo anterior, es decir 3 gramos, se elaborarán los rangos, distanciándose uno de otro precisamente 3 gramos. De modo que los rangos resultarían así: 980 - 982 983 – 985 986 – 988 989 – 991 992 – 994 995 – 997 998 – 1000

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HISTOGRAMA: PASO 3 ( CONSTRUIR EL HISTOGRAMA ) Para construir el histograma, se deberá contar cuántos datos caen dentro de cada rango de peso y representar las cantidades resultantes mediante barras. Véase el ejemplo a continuación: 19 18 17 15 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1

980 - 982

983 - 985

986 - 988

989 - 991

992 – 994

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995 - 997

998 - 1000

10


CONCLUSIONES DEL HISTOGRAMA

Del histograma construido, podrán sacarse las siguientes conclusiones: 1.

El promedio del peso está alrededor de los 990 gramos.

2.

Qué existe una variación entre los datos de 20 gramos, entre los 980 y los 1000 gramos.

3.

Habrá que analizar las causas de la variación, misma que puede ser significativa en grandes volúmenes.

4.

Para analizar la causa de la variación se podrá utilizar algún método adecuado, como por ejemplo el diagrama de Ishikawa.

5.

Conclusión: Un histograma es una herramienta que puede proporcionar amplia información sobre cumplimiento de especificaciones, sobre capacidad de un proceso para desarrollar calidad, sobre el tamaño y costo de las fallas de calidad y sobre todo, servir de base para estudiar las causas de las desviaciones y con base en ello, establecer un programa de mejora continua.

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11


EJERCICIO DE APLICACION

Construir un histograma de las estaturas de los miembros integrantes del grupo de trabajo, siguiendo los siguientes pasos: 1.Levantar la informaci贸n acerca de las estaturas de todos y cada uno de los miembros de su grupo. 2.Tomar el dato mayor ( estatura mayor ) y restarle ( estatura menor ) obteniendo el resultado de dicha resta.

el dato menor

3.Tomar el resultado de la resta y dividirlo entre cinco, ya que se pretende obtener cinco rangos en el histograma. 4.Tomar el resultado de la divisi贸n anterior tom谩ndolo como base.

y

determinar los rangos

5.Clasificar las estaturas de los miembros del grupo en el rango que le corresponda. 6.Contar cuantas estaturas cayeron en cada rango. 7.Dibujar el histograma.

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EL DIAGRAMA DE PARETO

1.

El diagrama de Pareto debe su nombre al economista italiano del siglo 18 llamado Wilfrido Pareto, quien observó que el 80 % de la riqueza de una sociedad estaba en manos del 20 % de las familias.

2.

Juran toma este principio y lo aplica a las causas de los problemas, estableciendo que normalmente el 80 % de los efectos de un problema se debe al 20 % de sus causas.

3.

Su propósito del DIAGRAMA DE PARETO es encontrar las causas que expliquen el 80 % de los problemas

4.

Es una gráfica de barras que se construye colocando sobre el eje horizontal ( eje de las x ), empezando por la izquierda la causa más frecuente y en orden descendente hacia la derecha las demás.

5.

La universalidad del principio del 80 – 20 se confirma en administración, por ejemplo:

  

El 20 % de los clientes concentra alrededor del 80 % de las ventas. El 20 % de los productos acumula alrededor del 80 % de las ventas. El 20 % de las causas produce alrededor del 80 % de los problemas.

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PRIMER EJEMPLO DEL DIAGRAMA DE PARETO

El departamento de servicio de un fabricante de refrigeradores tiene registrada una lista de las quejas que ha recibido del mercado durante el último mes. TIPO DE FALLA

FRECUENCIA

PORCENTAJE ( REDONDEADO )

PORCENTAJE ACUMULADO

1. Fuga de agua en mangueras

27

41

41

2. Manijas rotas

18

27

68

3. Puerta no cierra heréticamente

8

12

80

4. Bisagras vencidas

4

6

86

5. No produce hielo

4

6

92

6. Soportes de charolas rotos

2

3

95

7. Falla de compresor

2

3

98

8. Otros

2

3

101

TOTAL:

67

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GRAFICA DEL DIAGRAMA DE PARETO 70

100 %

60

80 % 75. 0 %

50

68 %

40 50 %

30

41 %

20 10 0

80 %

PORCENTAJE 2 Otros

2 Falla de compresor

2 Soportes rotos

4 No produce hielo

4 Bisagras vencidas

8 Puerta no cierra

18 Manijas rotas

27 Fuga de agua en manguera

FRECUENCIA

0%

de fallas

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SEGUNDO EJEMPLO DEL DIAGRAMA DE PARETO

En una oficina de facturaci贸n se registraron los datos de errores cometidos en los documentos elaborados durante una semana. La informaci贸n se presenta de la siguientes manera: TIPO DE ERROR

FRECUENCIA

PORCENTAJE

PORCENTAJE ACUMULADO

Folio ilegible

130

46.4

46.4

Sin n煤mero de sucursal

70

25.0

71.4

Total incorrecto

50

18.0

89.4

Datos fuera de campo

20

7.1

96.5

Otros

10

3.5

100

TOTAL

280

100

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GRAFICA DEL DIAGRAMA DE PARETO 280

96.5 %

89.4 %

100.0 %

71.4 % 46.4 %

140 130 70 50

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10 Otros

20 Datos fuera de Cpo.

50 Total incorrecto

70 No trae No. Suc.

130 Folio ilegible

20 10 0

17


EJEMPLO DEL DIAGRAMA POR QUE – POR QUE

BAJA CALIDAD DEL PRODUCTO

Materiales pobres Diseño pobre Mano de obra no calificada

¿ por qué ? Deficiente control de proceso BAJAS UTILIDADES

BAJO RENDIMIENTO DEL PROCESO

¿ por qué ? ¿ por qué ?

Carencia de sistema de pruebas de producción Deficientes métodos de trabajo Exceso de personal

COSTOS ALTOS

Diseños no estandarizados

¿ por qué ?

Inventarios excesivos

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18


EJERCICIO DE APLICACION

¿ por qué ?

BAJAS VENTAS ¿ por qué ? ¿ por qué ?

¿ por qué ?

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19


EL DIAGRAMA COMO - COMO

MEJORAR LA CALIDAD DEL PRODUCTO ¿ cómo ?

Capacitación Rediseño del producto Minimizar partes. Medir estadísticamente

MEJORAR GANANCIAS ¿ cómo ?

MEJORAR RENDIMIENTO DEL PROCESO

Rediseño del proceso Automatizar.

¿ cómo ? Reducir personal. REDUCIR COSTOS

Desarrollar proveedores

¿ cómo ?

Reducir Inventarios

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20


EJERCICIO DE APLICACION

¿ cómo ?

MEJORAR EL SERVICIO AL CLIENTE ¿ cómo ?

¿ cómo ?

¿ cómo ?

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DIAGRAMA CAUSA - EFECTO O DE ISHIKAWA

1.

Se atribuye al Ingeniero Japonés Kaoru Ishikawa.

2.

Se utiliza para analizar cuáles son las causas por las que no se está logrando un resultado planeado.

3.

Se trabaja en grupo para utilizar los diversos puntos de vista de sus miembros y su creatividad.

4.

Aunque el diagrama no resuelve el problema en sí, si muestra un panorama global de todas las causas que pueden estar influyendo en que no se esté logrando las metas planeadas.

5.

De manera general se clasifican las causas de una desviación de metas en los siguientes factores: MANO DE OBRA O PERSONAL, METODOS DE TRABAJO, MATERIALES, MAQUINARIA O EQUIPO y MEDIO AMBIENTE.

6.

Por lo anterior, también se conoce este diagrama también con el nombre de 5 Ms.

7.

Recientemente se han agregado a las tradicionales Ms., las de MEDICION Y MANAGEMENT.

8.

Por su forma también se le conoce con el nombre de DIAGRAMA DEL PEZ.

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DIAGRAMA CAUSA - EFECTO O DE ISHIKAWA O DEL PEZ

METODO

MATERIALES

MANO DE OBRA

DESVIACION ENTRE LO PLANEADO Y LO REALIZADO

MANAGEMENT

MAQUINARIA

MEDIO AMBIENTE

MEDICION

CAUSAS Post it en donde se anota una causa

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EFECTO


EJEMPLOS DE LAS CAUSAS DE LOS PROBLEMAS MANO DE OBRA

MATERIALES

METODO

MAQUINARIA

MEDICION

No capacitada.

No disponibles.

Inexistente.

Obsoleta.

No se mide

No se planea

Insuficiente.

De mala calidad.

Inadecuado.

Descompuesta con frecuencia.

No se mide lo adecuado

No se programa el trabajo

No informada.

Insuficientes.

No estandarizado.

Mal seleccionada.

No se mide con persistencia

No se organiza el trabajo

Pierde tiempo.

Entrega tard铆a.

No documentado.

Mal calibrada.

No se tienen los medios para medir

No se provee de recursos

No balanceada.

Almacenamiento inadecuado.

No conocido.

No sistema formal de Mantenimiento.

No se da seguimiento a las desviaciones detectadas

No hay liderazgo adecuado

Desmotivada.

Falta de control.

No cumplido.

Mal operada.

No se capacita al personal para medir

No se supervisa bien.

No multihabilidosa.

Controles excesivos.

No supervisado.

No inventario de refacciones.

No se supervisa la medici贸n

No se forman equipos.

No trabaja en equipo.

Comprados s贸lo por costo bajo.

No control de desviaciones.

No compatible con otra.

No se toma como base para decidir

No se conocen las metas del trabajo

No conciencia de calidad.

Deshonestidad en compras.

No sujeto a mejora continua.

No operario autorizado

La medici贸n no es confiable

No se retroalimenta al personal

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MANAGEMENT


EJEMPLO PRACTICO DEL DIAGRAMA DE ISHIKAWA METODO No se hace plan diario y semanal de trabajo

PERSONAL No hay suficiente capacitaci贸n en ventas

No est谩n asignadas metas personales

No se buscan nuevos clientes

No se est谩 logrando la meta mensual de ventas

MEDIO AMBIENTE Distribuci贸n ineficiente No se tienen productos para elevar las ventas en temporada baja

Deficiente mantenimiento al equipo de transporte

Material no exhibido

Rutas mal planeadas

MATERIALES

EQUIPO

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EJERCICIO INTEGRADOR DE CONOCIMIENTOS Durante el último mes en el área de ensamble No. 2 de la empresa, se han registrado muchos paros de proceso. La gerencia ha ordenado tomar las siguientes medidas al respecto:

 Construir el histograma de dichas causas.  Elaborar un diagrama de causa – efecto o por qué -

por qué para detectar la causa de las causas

de los problemas.

 Elaborar un plan de trabajo con las soluciones que se propongan. La información que se tiene registra los siguientes paros de proceso: Paros por falta de personal.

8

Paros por cambio imprevisto de programa de producción.

5

Paros por falta de material.

12

Paros por reparación de maquinaria ( falta de mtto ).

9

Paros por falta de herramienta.

4

Paros por material defectuoso.

15

Paros por falta de energía.

2

Paros por accidentes laborales.

2

Paros por falta de programa de producción.

1

Paros por descomposturas causadas por mala operación de máquina.

7

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EL DIAGRAMA DE CONTROL DE PROCESOS

1.

En cualquier proceso, ya sea de índole administrativa o de producción, interviene una cantidad considerable de variables o CAUSAS DE VARIACION que influyen para no lograr, la calidad especificada.

2.

Las causas de variación pueden ser COMUNES O ESPECIALES.

3.

LAS CAUSAS COMUNES SON INHERENTES al proceso y deben ser consideradas dentro del diseño de éste para determinar su capacidad para lograr calidad. Reducir su variabilidad requiere del rediseño o mejoramiento del proceso.

4.

LAS CAUSAS ESPECIALES están constituidas por factores externos al proceso y por lo tanto, no son considerados en la determinación de su capacidad para lograr calidad, de modo que se debe estar atento para detectar a tiempo su presencia.

5.

Ese estado de alerta denominado CONTROL ESTADISTICO DE PROCESO, implica el monitoreo periódico del mismo, para detectar oportunamente si alguna variable no opera dentro de los rangos permisibles, por lo que deben llevarse a cabo acciones correctivas para devolverla a su nivel ideal.

6.

El concepto de CONTROL ESTADISTICO DE PROCESO existe desde finales de los años 20s., cuando Walter Shewhart publicó su libro ECONOMIC CONTROL OF QUALITY OF MANUFACTURED PRODUCT.

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27


LAS GRAFICAS DE CONTROL Y EL CONTROL ESTADISTICO DE PROCESOS

1.

El Control Estadístico de Procesos, se apoya en herramientas estadísticas denominadas GRAFICAS DE CONTROL:

2.

La gráfica de control sirve para detectar con anticipación, el que exista en un proceso, una alta probabilidad de que surja una fuente de variación ajena al mismo, lo cual afectará su capacidad para cumplir con especificaciones establecidas.

3.

Shewhart sugiere que si se establecen límites de control a + 3 veces la desviación estándar del proceso con respecto a la media, en el momento en que el proceso opere fuera de este margen o tienda a hacerlo, la probabilidad de que ello se deba a causas inherentes al proceso es muy baja: 0.27 %., por lo que LO MAS PROBABLE ES QUE ALGO EXTRAÑO ESTE SUCEDIENDO, de manera que si se detecta oportunamente la causa y se establecen las acciones correctivas apropiadas, se puede impedir la falla de calidad.

4.

Para conocer en qué condiciones está operando un proceso, se deben tomar muestras periódicas y estimarse tanto su media como su desviación estándar.

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LOS LIMITES DE CONTROL DE SHEWHART

MEDIA MAS 3 DESVIACION ESTANDAR

LIMITE SUPERIOR DE CONTROL

MEDIA

LIMITE INFERIOR DE CONTROL

MEDIA MENOS 3 DESVIACION ESTANDAR

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DIAGRAMA DE DISPERSION

1.

Es una herramienta estadística que se utiliza para estudiar la RELACION EXISTENTE ENTRE DOS FENOMENOS O VARIABLES.

2.

Por ejemplo, los economistas la utilizan para estudiar qué relación existe entre dos variables macroenómicas, por ejemplo: el índice de inflación y el consumo per cápita.

3.

En el caso de la calidad, se utiliza por ejemplo, para estudiar la relación que existe entre una característica de calidad y un factor que le afecta ( como puede ser la temperatura o la presión ).

4.

La relación entre las dos variables se representa mediante una gráfica de dos coordenadas ( X y Y ). En cada coordenada se representa una de las dos variables.

Coordenada Y una variable EFECTO

+

Punto de correlación

+ LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD

Coordenada X la otra variable CAUSA


DIAGRAMA DE DISPERSION CON CORRELACION POSITIVA

+ Mรกs aumenta el EFECTO

Coordenada Y una variable EFECTO

Entre mรกs aumenta la CAUSA

Registro de incidencias

+ LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD

Coordenada X la otra variable CAUSA


DIAGRAMA DE DISPERSION CON CORRELACION NEGATIVA

+ Disminuye el EFECTO

Coordenada Y variable EFECTO

Entre mรกs aumenta la CAUSA

Registro de incidencias

EFECTO: Baja de ventas CAUSA: Lluvia

+ LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD

Coordenada X variable CAUSA

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CORRELACION FUERTE

+ Coordenada Y una variable EFECTO

Intensa correlaci贸n entre las variables

Registro de incidencias

EFECTO: Aumento de ventas CAUSA: Incremento del calor

+ LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD

Coordenada X la otra variable CAUSA


CORRELACION DEBIL

+ Coordenada Y variable EFECTO

Correlaci贸n no clara

Registro de incidencias

EFECTO: No se puede asegurar que bajen las ventas CAUSA: Vacaciones

+

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Coordenada X variable CAUSA

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CORRELACION NULA

+ Coordenada Y variable EFECTO

Correlaci贸n INEXISTENTE

Registro de incidencias

EFECTO: No impactan las ventas CAUSA: Movimiento pol铆ticos

+ LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD

Coordenada X variable CAUSA

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EJERCICIO DE APLICACIÓN ( Ver plantilla en siguiente hoja ). Construya un diagrama de dispersión considerando los siguientes datos: FECHA

% DE PRODUCTO DEFECTUOSO

VARIABLE CAUSAL PRESION

1

4.91

18.6

2

4.95

18.8

3

4.90

18.4

4

5.02

19.2

5

4.98

19.0

6

5.10

19.4

7

4.99

19.2

8

4.91

18.5

9

5.07

19.2

10

5.03

19.3

11

4.93

18.9

12

5.06

19.3

13

5.07

19.3

14

4.96

19.0

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5.10 5.09 5.08 5.07 5.06 5.05 5.04 5.03

EFECTO % PRODUCTO DEFECTUOSO

5.02 5.01 5.00 4.99 4.98 4.97 4.96 4.95 4.94

4.92 4.91

LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD

19.4

19.3

19.2

19.1

19.0

18.9

18.8

18.7

18.6

18.5

4.90

18.4

PLANTILLA PARA DIAGRAMA DE DISPERSION

4.93

CAUSA: PRESION


BIBLIOGRAFIA BASICA TITULO

AUTOR Y EDITORIAL

JURAN Y LA PLANIFICACION DE LA CALIDAD

J.M. Juran. Ediciones Días de Santos.

JURAN Y EL LIDERAZGO PARA LA CALIDAD

J. M. Juran. Ediciones Díaz de Santos.

PLANIFICANDO PARA LA CALIDAD

Howards S. Gitlow Ventura Ediciones S..A. de C. V.

¿ QUE ES EL CONTROL TOTAL DE CALIDAD ?

Kaoru Ishikawa Grupo Editorial Norma

EL COSTE DE LA MALA CALIDAD

H. James Harrignton Ediciones Díaz de Santos.

HACIA UNA CALIDAD MAS ROBUSTA CON ISO 9000:2000

Alfredo Esponda – Coordinador. Editorial PANORAMA.

ISO 9000 – 2000 LIDERAZGO DE LA NUEVA CALIDAD

Andrés Senlle Editorial GESTION 2000

DESARROLLO DE UNA CULTURA DE CALIDAD

Humberto Cantú Delgado Editorial McGraw Hill.

LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD


LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD


Materiales