1_9788491433767

Control Estadístico de la Calidad

Antonia Ivars Escortell Isabel López Rodríguez

apuntes

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MÁSTER INTERUNIVERSITARIO EN GESTIÓN DE LA CALIDAD

Módulo: FUNDAMENTOS Y METODOLOGÍAS DE LA GESTIÓN DE LA CALIDAD Materia: CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD

CONTENIDO        

Guía docente.

Cuestionario.

La Estadística Descriptiva y la Hoja de Cálculo Excel.

Introducción y tema 1.

Tema 2.

Tema 3.

Tema 4.

Tema 5.

Profesoras: Antonia Ivars Escortell Isabel López Rodríguez

GUIA DOCENTE CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD

I.- DATOS INICIALES DE IDENTIFICACIÓN Nombre de la asignatura:

Control Estadístico de la Calidad

Carácter:

Troncal (primer semestre)

Titulación:

Master de Gestión de la Calidad

Ciclo:

Segundo

Departamento:

Economía Aplicada

Profesores responsables:

Antonia Ivars, Mª Isabel López

Créditos:

4

II.- INTRODUCCIÓN A LA ASIGNATURA El logro de la calidad constituye un objetivo preeminente para la consecución de la competitividad.

En el marco de la gestión de la calidad resulta relevante la información que de las diferentes partes del proceso de producción o generación del servicio puedan obtenerse. Pero esta necesita, tras su obtención, de la adecuada disposición, análisis e interpretación.

Es en el marco anterior donde ésta materia desarrolla todo su valor, al facilitar a los alumnos el conjunto de conceptos estadísticos básicos implicados en los tres grandes subsistemas: aprovisionamiento/recepción, control de proceso/servicio, diseño/rediseño.

Asimismo y, desde la concepción moderna, integradora de los flujos de información y tecnologías de la información, la asignatura ubica los conceptos anteriores dentro de un sistema de información global de la empresa. Ésta es la visión global de la disciplina que pretende, en última instancia conformar un cuadro de mandos simple, sencillo y adecuado al tamaño de la empresa que permita establecer las alternativas a seguir en el corto, medio y largo plazo para la consecución del aseguramiento de la calidad y su mejora continua.

III.- VOLUMEN DE TRABAJO

Horas/curso presenciales 16

Horas/curso no presenciales -

16

-

PREPARACIÓN DE TRABAJOS

-

15

ESTUDIO PREPARACIÓN CLASES

-

10

PREPARACIÓN DE CUESTIONES/PROBLEMAS

-

15

ESTUDIO PREPARACIÓN DE EXÁMENES

-

15

REALIZACIÓN DE EXÁMENES

5

-

TUTORÍAS

8

-

SEMINARIOS Y ACTIVIDADES

-

-

45

55

ACTIVIDAD ASISTENCIA A CLASES TEÓRICAS ASISTENCIA A CLASES PRÁCTICAS

TOTAL VOLUMEN DE TRABAJO 100 horas

IV.- OBJETIVOS GENERALES

•

Conseguir los conocimientos estadísticos necesarios en la implantación de un sistema

para el control y aseguramiento de la calidad.

•

Saber distinguir cuándo un problema de calidad es objeto de la metodología estadística.

•

Tener la capacidad para determinar en qué forma el problema de calidad se aborda desde

el método estadístico.

•

Generar el desarrollo de capacidades que permitan interpretar los resultados obtenidos

de la observación y traducirlos en acciones coherentes con la implantación de la mejora continua.

V.- CONTENIDOS

Tema 1

Introducción al Control Estadístico de la Calidad. Conceptos estadísticos básicos

Tema 2

Herramientas estadísticas en el Control de la Calidad.

Tema 3

Control en el aprovisionamiento y en la expedición de productos.

Tema 4

Control de Procesos por variables. Tolerancia y Capacidad.

Tema 5

Control de Procesos por atributos y por número de defectos.

Tema 6

Evolución del producto. Diseño y rediseño.

VI.- DESTREZAS A ADQUIRIR Se encuentran relacionadas con los objetivos enumerados anteriormente y así se espera que después del curso los participantes: •

Que sean capaces de contemplar las diferentes dimensiones que informan la calidad de un producto, servicio y proceso.

•

Determinar las dimensiones críticas y establecer prioridades sobre las dimensiones a controlar.

•

Diseñar las estrategias adecuadas para la captación de información vinculada a los parámetros de control y análisis.

•

Capacidad para utilizar las técnicas habitualmente existentes y realizar diseños “ad hoc”.

•

Capacidad para establecer acciones más adecuadas para el aseguramiento de la calidad con la elaboración de cuadros de mando “ad hoc”.

VII.- HABILIDADES SOCIALES

•

Adecuar los medios a los problemas del entorno de su responsabilidad.

•

Capacidad para identificar nuevas perspectivas de cambio y posicionar en ellas a los recursos humanos y medios técnicos que posee la empresa.

•

Desarrollar sinergias de colaboración entre los diferentes protagonistas del sistema productivo.

VIII.- TEMARIO Y PLANIFICACIÓN TEMPORAL Tema

Contenido

Horas presenciales

1 2 3 4 5 6

Introducción al Control Estadístico de la Calidad.

Conceptos estadísticos básicos Herramientas estadísticas en el Control de la Calidad.

Control en el aprovisionamiento y en la expedición de productos.

3 5 5

Control de Procesos por variables. Tolerancia y Capacidad. 10 Control de Procesos por atributos y por número de defectos.

Evolución del producto. Diseño y rediseño.

4 4

IX.- BIBLIOGRAFÍA DE REFERENCIA Básica: Carot, V. et al. (1999). Gestión y Control de la Calidad: Curso básico. SPUV. Valencia Ishikawa, K. (1994). Introducción al Control de Calidad. Díaz Santos.

Juran, J. M.; Gryna, F. (1995): Análisis y planeación de la Calidad. Mc Graw Hill.

Montgomery, D. C. (2004). Control Estadístico de la calidad. Limusa-Wiley.

Complementaria: Charbonneau, H.C. (1995). Industrial Quality Control. Prentice-Hall.

Fernández de Trocóniz. A. (1972). Aplicaciones de la Estadística. Propiedad del autor.

Grant, E. L.; Laevenworth, R.S. (1998). Control Estadístico de la Calidad. CECSA. Griffith, G.K. (1989). Statistical Process Control Methods. ASQC Quality Press.

Juran, J. M.; Gryna, F. (1993): Manual de Control de Calidad. Mc Graw Hill.

Kaminsky,F.C (1993) Statistics and quality control for the workplace. ASQC Quality Press.

Lawrence S. Aft, PE (1988). Quality Improvement using statistical process Control.

Harcourt brace Jovanovich . New York.

Lind, D. et al. (2008). Estadística Aplicada a los Negocios y la Economía. Mc Graw Hill.

Tai K.Oh (1991). Understanding managerial values and behaviour among the Gang of Four. Journal of Management Development. University Press.

Taguchi, G (1987). Introducción a la Ingeniería de Calidad. Centro de Calidad. DGIITESM. Monterrey.

X.- METODOLOGÍA Cada sesión se desarrollará de forma interactiva de manera que, utilizando el material facilitado por el profesor, tras la exposición por parte de éste del tema correspondiente, se dedicará el resto de la clase a las tareas siguientes: La realización por parte del alumno de casos teórico-prácticos relacionados con el tema expuesto.

La aclaración de los conceptos que hayan presentado problemas en su aplicación.

XI.- EVALUACIÓN DEL APRENDIZAJE

La evaluación de la asignatura se realizará mediante: la valoración de la participación de los alumnos en las distintas sesiones. la realización y defensa de un(os) trabajo (s), en el que se aplicarán los contenidos impartidos a lo largo del curso. la valoración de la (s) prueba (s) escrita (s).

En ningún caso podrá obtenerse menos del 50% en cada uno de los 3 apartados.

MÁSTER INTERUNIVERSITARIO EN GESTIÓN DE LA CALIDAD

Módulo: FUNDAMENTOS Y METODOLOGÍAS DE LA GESTIÓN DE LA CALIDAD Materia: CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD

CUESTIONARIO

Profesoras: Antonia Ivars Escortell Isabel López Rodríguez

CUESTIÓN 1 Clasificar las siguientes características, indicando en el caso de que sean medibles (o variables) si son discretas o continuas: a) Tipos de reclamaciones recibidas por una empresa de telefonía. b) Suma de los puntos obtenidos al lanzar tres dados. c)

Modelos de la marca de coches Ford.

d) Temperatura registrada cada 6 horas en un horno de fabricación de baldosas. e)

Peso de los paquetes llenados por una máquina envasadora.

f)

Número de lotes inspeccionados en un mes.

g) Satisfacción de los clientes de una empresa. h) Tiempo utilizado en la inspección de un lote.

CUESTIÓN 2 El departamento de control de calidad de una editorial realiza un segundo control sobre el número de erratas que se detectan en cada una de las 200 páginas de un libro de carácter científico. Los resultados se recogen en la siguiente tabla: 2 0 0 0 5 5 5 0 0 0 4 0 1 10 10 0 0 0 5 0 3 0 6 5 0 0 0 0 6 1 0 0 1 1 6 10 0 1 1 0 4 0 0 0 1 0 2 0 1 1 1 0 2 3 4 5 0 10 0 1 6 2 5 3 1 1 0 0 0 0 6 2 5 6 5 2 2 1 5 0 10 2 3 6 2 6 2 1 4 5 5 0 0 5 3 6 6 1 0 0 3 2 0 5 4 0 0 0 0 0 0 6 10 2 1 0 2 0 0 0 2 2 4 5 5 1 0 0 0 0 2 2 4 0 1 0 0 0 0 6 3 2 0 0 0 6 0 1 0 1 2 0 0 0 0 0 5 5 0 10 4 6 3 0 0 0 1 0 0 5 3 0 6 6 10 6 0 6 6 0 0 6 0 0 0 2 1 10 6 0 5 3 0 0 0 0 10 6 10 6 a) Definir y clasificar la variable objeto de estudio. b) Obtener el número mínimo de erratas por página, el máximo y el recorrido. c) Construir una tabla en la que se refleje la frecuencia de páginas con las distintas erratas y obtener el diagrama de barras. d) Obtener el número medio de erratas en una página. e) Calcular el valor de la varianza y el de la desviación típica, e interpretar los resultados obtenidos.

Solución: b) Minino 0, máximo 10 y Re= 10 erratas d) Y  2,365 erratas , e) S Y2  8,1518 erratas2 y S Y  2,8551 erratas.

CUESTIÓN 3 La siguiente tabla recoge el importe (en euros) de pedidos efectuados por la empresa LUNASPUMA a una sección comercial de la misma empresa a lo largo de 360 días:

a) Obtener el importe mínimo de pedidos diarios efectuados, el máximo y el recorrido. b) Construir una tabla en la que se refleje la frecuencia del importe diario de los pedidos y obtener el diagrama de barras. c) Obtener la cuantía media del importe de los pedidos. d) Deducir la desviación típica del importe de los pedidos e interpretar el resultado obtenido.

Solución: a) Min= 300€, Max= 1200€, Re= 900€, c) X  697'64€ , d)

S X  267€.

CUESTIÓN 4 Se sabe que el 50% de los habitantes de Valencia capital esperan habitualmente el autobús más de 15 minutos.

Si se seleccionan al azar 45 habitantes de dicha ciudad y se les pregunta acerca del tiempo de espera habitual en la parada del autobús: a)¿Cuántos de ellos se espera que contesten que están en dicha situación (tiempo de espera habitual superior a los 15 minutos)? b)¿Cuál es la probabilidad de que 30 de ellos contesten que esperan habitualmente al autobús más de 15 minutos? c)¿Cuál es la probabilidad de que más de 30 de los encuestados contesten que esperan habitualmente al autobús más de 15 minutos?

Solución: a) 22’5; b) 0’0098; c) 0’008 CUESTIÓN 5 En una fábrica se examinan 50 piezas al día y si hay más de una pieza defectuosa se interrumpe la fabricación y se busca la causa del defecto. Se conoce que el porcentaje de defectos que viene dando la fábrica es del 2’5%. Calcular la probabilidad de que un día se interrumpa el proceso de fabricación.

Solución: 0’3565

CUESTIÓN 6 Del estudio realizado por una cadena hotelera, acerca del nivel de satisfacción de sus clientes, se desprende que el 2% de éstos está insatisfecho con los servicios del hotel en el que se han alojado.

Encuestados 300 clientes que se han hospedado en algún hotel de dicha cadena, obtener: a) El número de ellos que se espera contesten positivamente acerca de los servicios del hotel. b) La probabilidad de que todos ellos estén satisfechos con los servicios del hotel.

Solución: a) 294; b) 0’0023

CUESTIÓN 7 El número de reclamaciones recibidas diariamente por unos grandes almacenes sigue un modelo Poisson con varianza 5. Si se suponen independientes las reclamaciones día a día. Se pide: a) Probabilidad de que en un día se reciban más de 6 reclamaciones. b) probabilidad de que en 4 días se produzca un total de 20 reclamaciones Solución: a) 0,7618 b) 0’0888.

CUESTIÓN 8 Si el número de averías de los autobuses de la EMT con más de 5 años de servicio sigue un modelo Poisson con media 4 averías anuales a) ¿Cuál es el porcentaje de autobuses con dicha antigüedad que tienen 2 averías en un año? b) ¿Cuál es el porcentaje de autobuses con dicha antigüedad que tienen menos de 2 averías en un año? c) Suponiendo independiente el número de averías año a año, obtener la probabilidad de que un autobús con más de 5 años de servicio tenga un total de 10 averías en los próximos 3 años.

Solución: a) 14’65%; b) 9’16%; c) 0’1048 CUESTIÓN 9 Considerando que la variable aleatoria t se distribuye N0, 1 , obtener: a) p(t < 1) b) El punto to que verifica pt  t 0   0,95 .

Solución: a) 0’8413; b) t o= 1’645

CUESTIÓN 10 Sea X una variable aleatoria que se distribuye N  4, 2  2 . Se pide: a) Construir la tabla con la función de densidad y la función de distribución. Representar ambas funciones. b) Calcular la probabilidad de los intervalos: p  K  X    K para K = 0, 0’5, 1, 1’5, 2, 2’5 y 3. c) Probabilidad de que la variable sea menor o igual a 6. d) Calcular el punto X0 que verifica: pX  X0   0'76 .

K p  K  X    K

0’5 0’3829

0 0

1 0’6827

1’5 0’8664

2 0’9545

Solución: b) 2’5 3 0’9876 0’9973 c) 0’9214; d) Xo=4’99

CUESTIÓN 11 El tiempo que tarda en realizar su recorrido la línea 1 del metro de Valencia sigue una distribución Normal con media 30 minutos y desviación típica 5 minutos. ¿Cuál es el intervalo de tiempo, centrado en la media, que el 99’73% de los metros de dicha línea invierten en realizar el recorrido?

Solución: [15min., 45min] CUESTIÓN 12 En un proceso de fabricación de piezas, necesarias para la elaboración de lámparas de diseño, se sabe que el porcentaje de piezas defectuosas fabricadas es el 1%. Si se seleccionasen al azar lotes de 6000 piezas, y se contasen el número de piezas defectuosas en cada lote, obtener cual sería, en el 99’73% de los lotes, el número mínimo y máximo de piezas defectuosas contabilizadas (intervalo centrado).

(Resolver la cuestión realizando la aproximación que corresponda) Solución: nº mínimo  37 y nº máximo  83 (intervalo centrado) CUESTIÓN 13 El número de llamadas recibidas en una hora en el servicio de urgencias de un hospital sigue una distribución de Poisson con 2=64. Si se seleccionan al azar franjas horarias de una hora y se contabiliza el número de llamadas recibidas en cada una de ellas ¿Cuál sería el porcentaje de dichas franjas en las que el número de llamadas recibidas oscilara entre las 40 y las 88?.

(Resolver la cuestión realizando la aproximación que corresponda) Solución: En el 99’73% de las franjas de una hora se recibirán entre 40 y 88 llamadas.

CUESTIÓN 14 Partiendo de una variable X con distribución N(=4, 2=2), obtener la distribución de la media muestral para muestras de tamaño: a) n=36 b) n=100 c) n=625 d) n=2500 Interpretar los resultados Solución: a) X ~ N 4, 0'2357 ; b) X ~ N 4, 0'1414 ; c) X ~ N 4, 0'05657 ; d) X ~ N 4, 0'02828

















CUESTIÓN 15 Se desea estimar el número medio de piezas defectuosas fabricadas diariamente por una máquina en cierta cadena de producción. Para ello contabilizan las piezas defectuosas fabricadas por dicha máquina a lo largo de 10 días laborables, obteniéndose los siguientes resultados: 8, 7, 10, 8, 8, 15, 15, 16, 19, 10.

Obtener, a partir de los mismos, la estimación puntual buscada.

Solución: 11’6

CUESTIÓN 16 ¿Cuál sería, a partir de los datos de la cuestión anterior, la estimación puntual del número medio de piezas defectuosas fabricadas a lo largo de los 10 días observados?

Solución: No procede obtenerla CUESTIÓN 17 Con los datos de la cuestión 15, y considerando el estimador dependiente de la desviación típica muestral, obtener la estimación puntual de la desviación típica del número de piezas fabricadas diariamente.

Solución: 4’1429 CUESTIÓN 18 Con los datos de la cuestión 15, y considerando el estimador dependiente del recorrido de la muestra, obtener la estimación puntual de la desviación típica del número de piezas fabricadas diariamente.

Solución: 3’8986 CUESTIÓN 19 ¿Cuál sería, a partir de los datos de la cuestión 15, la estimación puntual de la desviación típica del número de piezas defectuosas fabricadas a lo largo de los 10 días observados?

Solución: No procede obtenerla CUESTIÓN 20 De cara al lanzamiento de un nuevo producto al mercado se desea estimar el porcentaje de compradores que estarían dispuestos a adquirir dicho producto. Para ello se realiza una encuesta a 150 de los potenciales compradores y 90 de ellos muestran su predisposición a adquirirlo. Estimar (por punto) el porcentaje de compradores potenciales que lo adquirirían.

Solución: 60% CUESTIÓN 21 ¿Cuál sería, a partir de los datos de la cuestión anterior, la estimación puntual del porcentaje de los 150 compradores encuestados que comprarían el producto?

Solución: No procede obtenerla

CUESTIÓN 22 Se desea estimar el número medio de piezas defectuosas fabricadas diariamente por una máquina en cierta cadena de producción. Para ello se procede del siguiente modo: 1º.- Se seleccionan al azar 15 semanas productivas del año (semanas con 5 días laborables, de lunes a viernes).

2º.- Para cada una de las semanas seleccionadas se sigue la siguiente pauta: contabilizar las piezas defectuosas fabricadas cada uno de los 5 días y obtención del nº medio diario de piezas defectuosas fabricadas.

Los datos obtenidos se recogen en la siguiente tabla:

X

Nº PIEZAS DEFECTUOSAS

Nº SEMANA LUNES MARTES MIÉRCOLES JUEVES VIERNES 1 8 9 10 11 15 10’6 2 7 10 8 12 19 11’2 3 8 11 9 10 15 10’6 4 9 7 12 12 15 11 5 7 8 15 12 16 11’6 6 8 12 12 10 16 11’6 7 9 10 16 9 15 11’8 8 10 8 12 9 15 10’8 9 12 10 18 9 15 12’8 10 8 9 14 10 15 11’2 11 8 12 7 14 18 11’8 12 7 11 8 12 15 10’6 13 11 8 9 15 15 11’6 14 12 10 8 12 16 11’6 15 9 12 7 10 18 11’2 Obtener, a partir de los mismos, la estimación puntual buscada.  Solución: 11'3 CUESTIÓN 23 Si a partir de los datos de la cuestión anterior se desea obtener la estimación puntual de la desviación típica del número de piezas fabricadas diariamente y para ello se calculan las desviaciones típicas y recorridos de las muestras, construyéndose con los valores calculados la siguiente tabla: S Nº PIEZAS DEFECTUOSAS R Nº SEMANA LUNES MARTES MIÉRCOLES JUEVES VIERNES 1 8 9 10 11 15 2 7 10 8 12 19 3 8 11 9 10 15 4 9 7 12 12 15 5 7 8 15 12 16 6 8 12 12 10 16 7 9 10 16 9 15 8 10 8 12 9 15 9 12 10 18 9 15 10 8 9 14 10 15 11 8 12 7 14 18 12 7 11 8 12 15 13 11 8 9 15 15 14 12 10 8 12 16 15 9 12 7 10 18 Obtener la estimación mencionada: a) Considerando el estimador dependiente de la desviación típica muestral. b) Considerando el estimador dependiente del recorrido de la muestra

2,41660919 4,26145515 2,41660919 2,75680975 3,61109402 2,65329983 3,05941171 2,48193473 3,31058907 2,78567766 4,01995025 2,87054002 2,93938769 2,65329983 3,76297754

7 12 7 8 9 8 7 7 9 7 11 8 7 8 11

Solución: a) 3’26238; b) 3’61135

CUESTIÓN 24 El profesor de la asignatura “Control Estadístico de la Calidad” pide a cada uno de sus alumnos que realice un trabajo (de manera individual) acerca de los gráficos de Shewhart, permitiéndoles utilizar cualquier tipo de material bibliográfico y obtenido por Internet.

Obtener un diagrama de flujo que muestre claramente el flujo del proceso “realización del trabajo solicitado”.

CUESTIÓN 25 Se sabe que una empresa dedicada a la fabricación de cereales en polvo, en el proceso final, consistente en empaquetar y almacenar el citado producto, sigue las siguientes pautas: - Empaqueta los cereales en polvo en sacos de 7 kg o de 35 kg.

- Tras comprobar que el peso es el correcto etiqueta los sacos.

- Los sacos de 7 kg se colocan, mediante un robot paletizador automático, en palets que son posteriormente llevados al almacén.

- Los sacos de 35 kg se almacenan directamente utilizando una carretilla elevadora, que los sitúa en el estante correspondiente uno a uno.

Obtener el diagrama de flujo que facilite la visualización del proceso expuesto.

CUESTIÓN 26 En la empresa dedicada a la fabricación de cereales en polvo (mencionada en la cuestión anterior) el responsable de almacén ha detectado que se producen muchas disconformidades en los productos finales que llegan al citado almacén (sacos rotos, sacos vacíos, palets incorrectos, etc.). Obtener el diagrama de Ishikawa, con la finalidad de identificar todas las posibles causas que provocan dichas disconformidades.

CUESTIÓN 27 Siguiendo con el estudio propuesto en las dos cuestiones anteriores, se procedió a la recogida de datos acerca de los fallos producidos, a lo largo de los 5 días laborables de una semana, en las máquinas involucradas en el proceso de empaquetar y almacenar. Para ello y teniendo en cuenta las causas recogidas en el diagrama de Ishikawa, relativas a “Máquinas”, se confeccionó la siguiente hoja de control: FECHA CAUSAS Empaquetadora

Máquina de pesar

7/2/2011

8/2/2011

9/2/2011

/////

/////

/////

/////

////

///// //

//

/

///

Máquina de etiquetar

///

/

Carretilla elevadora

//

/////

15

10

/// /

/

22

11/2/2011

///// /// ///// ////

/

Robot paletizador

TOTAL

10/2/2011

48

9 2

///// /

12

TOTAL

10 8

18

A partir de su observación contestar razonadamente la siguiente cuestión: ¿cuál es el principal problema que la empresa debe resolver, para evitar que haya disconformidades en el producto final que llega al almacén, debido a las máquinas utilizadas en el proceso?

CUESTIÓN 28 Si, permaneciendo en la misma empresa, se pesan tras el empaquetado 300 sacos y se representan numéricamente los datos mediante la siguiente tabla de frecuencias: PESO

ni

6'7-6'75

1

6'75-6'8

5

6'8-6'85

20

6'85-6'9

39

6'9-6'95

20

6'95-7

79

7-7'05

59

7'05-7'10

49

7'10-7'15

15

7'15-7'20

10

7'20-7'25

2

7'25-7'30

1

¿Qué se puede deducir de la observación del histograma?

CUESTIÓN 29 a) Se quiere analizar si existe relación entre el número de meses que cierto tipo de máquina lleva en funcionamiento sin revisar (variable X) y el número de piezas defectuosas que ésta fabrica en un mes determinado (variable Y).

Para ello se recogen los siguientes datos referentes a la variable (X, Y) de 39 máquinas: Nº MESES SIN REVISIÓN

Nº PIEZAS DEFECTUOSAS

Nº MESES SIN REVISIÓN

Nº PIEZAS DEFECTUOSAS

Nº MESES SIN REVISIÓN

Nº PIEZAS DEFECTUOSAS

Nº MESES SIN REVISIÓN

Nº PIEZAS DEFECTUOSAS

1

4

11

15

21

35

31

41

2

8

12

27

22

32

32

45

3

10

13

29

23

37

33

49

4

15

14

17

24

29

34

44

5

17

15

25

25

35

35

45

6

12

16

26

26

32

36

46

7

17

17

29

27

37

37

49

32

38

49

39

51

8

21

18

28

28

9

19

19

32

29

39

10

20

20

31

30

47

Haciendo uso del diagrama de dispersión ¿qué conclusión obtendría?. Razonar la respuesta. b) ¿Y si los datos obtenidos hubiesen sido los de la tabla?

Nº MESES SIN REVISIÓN

Nº PIEZAS DEFECTUOSAS

Nº MESES SIN REVISIÓN

Nº PIEZAS DEFECTUOSAS

Nº MESES SIN REVISIÓN

Nº PIEZAS DEFECTUOSAS

Nº MESES SIN REVISIÓN

Nº PIEZAS DEFECTUOSAS

1

1

11

5

21

100

31

800

2

1

12

6

22

120

32

850

3

1

13

17

23

150

33

925

4

1

14

18

24

249

34

1200

5

2

15

36

25

300

35

1450

6

2

16

42

26

350

36

2700

7

3

17

49

27

490

37

3900

550

38

4990

39

6789

8

3

18

57

28

9

4

19

66

29

620

10

4

20

78

30

699

CUESTIÓN 30 Formar una lista de las cualidades deseables para aumentar la satisfacción de los clientes de las líneas aéreas y construir el diagrama causa efecto.

CUESTIÓN 31 Para mejorar la satisfacción de los clientes de una compañía aérea se realiza una encuesta a 500 pasajeros sobre los puntos de insatisfacción (respuesta si/no). En la siguiente tabla se recogen los resultados obtenidos así como la estimación del coste que puede generar dicha insatisfacción.

Realizar el diagrama de Pareto atendiendo tanto al número de puntos de insatisfacción como a los costes estimados, analizando y comparando los resultados.

Competencia del personal en tierra Puntualidad Cortesía personal Comodidad general Competencia tripulación Pérdidas equipaje Overbooking Relación calidad precio Comida y tentempié Limpieza a bordo Eficacia y tiempo de espera embarque Eficiencia personal embarque TOTAL

Frecuencia puntos insatisfacción

Coste medio por punto de insatisfacción

20 300 10 100 10 250 200 20 10 5 20 5 950

10 350 10 10 10 700 400 10 10 10 100 10

Coste total 200 105000 100 1000 100 175000 80000 200 100 50 2000 50 363800

Solución: Los siguientes tres puntos de insatisfacción: puntualidad, pérdidas equipaje y overbooking (25% del total de puntos de insatisfacción) provocan en el 78,95% que los clientes se muestren insatisfechos con los servicios de la compañía aérea.

El gráfico de Pareto analizando los costes estimados: Aproximadamente el 17% de los puntos de insatisfacción (pérdidas equipaje y puntualidad) representan el 76,97% del coste total estimado.