1.3 Diagrama de afinidad.pptx

Análisis de diagramas de calidad que benefician al control estadístico, en el se presentan al menos 6 herramientas.

1. Diagrama de afinidad

2. DIAGRAMA DE AFINIDAD - YouTube

3. El diagrama de relaciones es una  herramienta que ayuda a analizar un problema cuyas causas están relacionadas de manera compleja . El diagrama de relaciones permite alcanzar una visión de conjunto sobre cómo las causas y sus efectos.

4. Diagrama matricial

5. Este diagrama matricial es un esquema de manera gráfico que nos ayuda en la obtención de información entre el número de elementos.

6. Diagrama de flujo

7. Lluvia de ideas

8. Los 5 porque?

9. Herramientas estadísticas La  hoja de verificación  es un formato construido para recolectar datos, de forma que su registro sea sencillo, sistemático y que sea fácil de analizarlos. Una buena hoja de verificación reúne características visuales de interpretación.

10. Las hojas de verificación, también conocidas como de comprobación o de chequeo, organizan los datos de manera que puedan usarse con facilidad más adelante. Brinda grandes respuesta.

11. La finalidad de la hoja de verificación es fortalecer el análisis y la medición del desempeño de los diferentes procesos de la empresa, a fin se contar con información que permita orientar esfuerzos, actuar y decidir objetivamente.

12. Diagrama de Ishikawa También conocido como diagrama de causa y efecto es un método grafico que relaciona un problema o efecto con los factores o causas que posiblemente lo generan. La importancia del diagrama radica en que obliga a buscar las diferentes causas que afectan el problema bajo análisis. Análisis de perspectivas diferentes.

13. Como elaborarlo 1. Se agrupan las causas potenciales en seis ramas principales: Método de trabajo, Mano de obra, Materiales, Maquinaria, Medición y Medio ambiente,

14. 2. En el lateral derecho se coloca la problemática y conforma parte de la cabeza del diagrama de pescado.

15. Ventajas y desventajas Es posible seleccionarlo cuando el proceso no se conoce a detalle. Se concentra en el proceso no en el producto. En una rama se identifican demasiadas causas potenciales.

16. Diagrama de dispersión El  diagrama de dispersión  es una herramienta muy útil para conocer cómo se comportan dos variables entre sí. Es la más utilizada para analizar de forma gráfica datos bivariados, es decir, dos conjuntos de estos. De este modo, podemos estudiar si su relación es dependiente, o no.

17. Entre sus usos más habituales destaca el estudio de las relaciones entre los siguientes supuestos: Dos causas  relacionadas con la calidad. Dos problemas  de calidad relacionados. Un problema  de calidad y  una posible causa .

18. Alta correlación positiva : los valores aumentan del mismo modo. Es decir, el valor Y crece en función del crecimiento del valor X. Baja correlación positiva : el aumento de X se aprecia ligeramente frete al crecimiento de Y. Alta correlación negativa : un valor disminuye mientras que el otro crece. Es el mismo procedimiento que en positivo pero a la inversa. Baja correlación negativa : sucede cuando la disminución de los valores X se aprecia ligeramente en relación con el aumento de Y. Nulo o sin relación : cuando no se aprecia ningún patrón y los puntos quedan dispersos sin aparente relación. No existe ningún tipo de dependencia entre ambas variables. Relaciones complejas : ejemplo de esto son los gráficos en forma de U. Aunque parece haber una relación entre X e Y es difícil de establecer.