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
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
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
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
16
GRAFICA DEL DIAGRAMA DE PARETO 280
96.5 %
89.4 %
100.0 %
71.4 % 46.4 %
140 130 70 50
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
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.
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
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
32
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
+
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
Coordenada X variable CAUSA
34
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
35
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
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
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