7 herramientas de la calidad

Utilizar las herramientas de la calidad como hojas de control, diagrama de afinidad, Histograma, Diagrama de Pareto, Diagrama Ishikawa o Causa y efecto, Diagrama de dispersión, Graficos de control por variable y por atributo para mejorar los procesos.

1. 7 Herramientas de la Calidad Objetivo: Utilizar las 7 herramientas de la calidad mediante la aplicación del MINITAB

2. 7 Herramientas básicas de la Calidad Las 7 herramientas básicas de la calidad constituyen un conjunto de instrumentos para la recopilación sistemática de datos y el análisis de resultados. Fueron desarrolladas en Japón, por el profesor Ishikawa, para hacer más eficaz la solución de los problemas por parte de todos los trabajadores. Estas herramientas son: histograma, diagrama de dispersión, estratificación, hoja de control, Diagrama de Pareto, gráficos de control, diagrama causa-efecto.

3. La combinación de éstas proporciona una metodología práctica y sencilla para: Solución efectiva de problemas, Mejoramiento de procesos Establecimiento de controles en las operaciones del proceso

4. Hoja de control Formato para colectar datos. Las hojas de control o también llamadas hojas de registro o recogida de datos son formas estructuradas que facilitan la recopilación de información, previamente diseñadas con base en las necesidades y características de los datos que se requieren para medir y evaluar uno o varios procesos.

5. Histograma El histograma es un tipo especial de gráfico de barras que se puede utilizar para comunicar información sobre las variaciones de un proceso y/o tomar decisiones enfocándose en los esfuerzos de mejora que se han realizado. Un histograma es una representación gráfica de una variable en forma de barras.

6. Tipo de Histograma Diagramas de barras simples Representa la frecuencia simple (absoluta o relativa) mediante la altura de la barra la cual es proporcional a la frecuencia simple de la categoría que representa. Diagramas de barras compuesta Se usa para representar la información de una tabla de doble entrada o sea a partir de dos variables, las cuales se representan así; la altura de la barra representa la frecuencia simple de las modalidades o categorías de la variable y esta altura es proporcional a la frecuencia simple de cada modalidad. Diagramas de barras agrupadas Se usa para representar la información de una tabla de doble entrada o sea a partir de dos variables, el cual es representado mediante un conjunto de barras como se clasifican respecto a las diferentes modalidades. Polígono de frecuencias Es un gráfico de líneas que de las frecuencias absolutas de los valores de una distribución en el cual la altura del punto asociado a un valor de las variables es proporcional a la frecuencia de dicho valor. Ojiva porcentual Es un gráfico acumulativo, el cual es muy útil cuando se quiere representar el rango porcentual de cada valor en una distribución de frecuencias

7. Tipo de histograma

8. DIAGRAMA DE PARETO El diagrama de Pareto es una herramienta de análisis que ayuda a tomar decisiones en función de prioridades, el diagrama se basa en el principio enunciado por Wilfredo Pareto que dice: "El 80% de los problemas se pueden solucionar, si se eliminan el 20% de las causas que los originan". En otras palabras: un 20% de los errores vitales, causan el 80% de los problemas, o lo que es lo mismo: en el origen de un problema, siempre se encuentran un 20% de causas vitales y un 80% de triviales. Es por lo enunciado en los párrafos anteriores que al Diagrama de Pareto también se le conoce también como regla 80 - 20 o también por "muchos triviales y pocos vitales" o por la curva C-A-B.

9. Diagrama de causa y efecto El diagrama de Ishikawa, también llamado diagrama de espina de pescado, diagrama de causa-efecto, diagrama de Grandal o diagrama causal, es una representación gráfica que muestra la relación cualitativa e hipotética de los diversos factores que pueden contribuir a un efecto o fenómeno determinado

10. ESTRATIFICACION (análisis de estratificación)   La estratificación es un método estadística utilizado para el control, análisis y mejora de la calidad consistente en clasificar los datos disponibles por grupos con similares características. A cada grupo se le denomina estrato. Los estratos a definir lo serán en función de la situación particular de que se trate, pudiendo establecerse estratificaciones atendiendo a: Personal , Materiales, Maquinaria y equipo , Áreas de gestión, Tiempo, Entorno, Localización geográfica, Otros.

11. Diagrama de dispersión (diagrama de scadter )   Un diagrama de dispersión es una representación gráfica de la relación entre dos variables, muy utilizada en las fases de Comprobación de teorías e identificación de causas raíz y en el Diseño de soluciones y mantenimiento de los resultados obtenidos.

12. Tipos de correlación Correlación positiva fuerte  A un crecimiento de X (causa) corresponde un crecimiento de Y(efecto). Controlando la evolución de los valores de X, quedan controlados los valores de Y.    Correlación positiva débil  A un crecimiento de X se observa una tendencia a crecer de Y, pero se presume que existen otras causas de dependencia, Figura siguiente                                                                                                                                                          Correlación negativa   fuerte  A un crecimiento de X se observa una tendencia a disminuir de Y.    Correlación negativa débil  A un crecimiento de X se observa una tendencia a disminuir de Y, pero se presume que existen otras causas de dependencia    Sin correlación evidente    Correlación Compleja Correlación positiva fuerte  A un crecimiento de X (causa) corresponde un crecimiento de Y(efecto). Controlando la evolución de los valores de X, quedan controlados los valores de Y. Correlación positiva débil  A un crecimiento de X se observa una tendencia a crecer de Y, pero se presume que existen otras causas de dependencia, Figura siguiente Correlación negativa fuerte  A un crecimiento de X se observa una tendencia a disminuir de Y. Correlación negativa débil  A un crecimiento de X se observa una tendencia a disminuir de Y, pero se presume que existen otras causas de dependencia Sin correlación evidente Correlación Compleja

13. Tipos de correlación

14. Grafico de control Una gráfica de control es un diagrama que sirve para examinar si un proceso se encuentra en una condición estable, o para asegurar que se mantenga en esa condición . En estadística, se dice que un proceso es estable (o está en control) cuando las únicas causas de variación presentes son las de tipo aleatorio. Las causas aleatorias son de difícil identificación y eliminación.

15. Las causas específicas sí pueden ser descubiertas y eliminadas, para alcanzar el objetivo de estabilizar el proceso. Causas aleatorias de variación Son causas desconocidas y con poca significación, debidas al azar y presentes en todo proceso. Causas específicas (imputables o asignables). Normalmente no deben estar presentes en el proceso. Provocan variaciones significativas.

16. Cartas de control: Datos por variables Gráfica x   –  R Promedios y rangos Gráfica x   – s Promedios y Desviación Estándar Gráfica x   –  R Medianas y Rangos Gráfica x   –  R Lecturas Individuales y Rangos

17. Cartas de control: de datos por atributos Gráfica p Porcentaje de unidades o procesos defectuosos Gráfica np Número de unidades o procesos defectuosos Gráfica c Número de defectos por área de oportunidad Gráfica u Porcentaje de defectos por área de oportunidad Gráfico de promedios e intervalos Gráfico de promedios y desviación estándar Gráfico de medianas e intervalos Gráfico de sumas acumuladas

18. Diseño de grafico X-R Si el grafico de media se quiere utilizar para detectar cambios relativamente grandes (del orden de 2 σ ) son suficientemente efectivos tamaños de muestra n = 4 a 6. Si lo que se desea es detectar cambios más pequeños puede ser necesario aumentar el tamaño de muestra hasta n = 15 o 25.

19. Interpretación de Grafico X - R Se considera que el proceso está en estado controlado cuando: 25 puntos consecutivos caen dentro de los límites de control En 100 puntos consecutivos no hay más de 2 que caen fuera de límites de control No obstante hay que investigar y corregir la anomalía.

20. Se considera, también, que hay anomalía en el proceso cuando varios puntos caen al mismo lado de la línea central: 7 o más puntos consecutivos 10 de 11 puntos consecutivos 12 de 14 puntos consecutivos Cuando los puntos caen masivamente entorno a la línea central ( sobre estabilidad ), deben analizarse las causas (pues suponen una mejora) para intentar hacerlas permanentes . Los cambios de turnos (operarios), de materias primas, etc. pueden dar lugar a “periodicidades” (ciclos). Cuando hay “grandes-fluctuaciones” en los puntos, suele deberse al mal manejo o falta de entrenamiento o interés del operario u operarios.

21.   Aspectos específicos de los gráficos R Un punto que sobrepasa el límite superior puede indicar : La variabilidad del proceso ha empeorado Cambio de persona o instrumento de medida En todos los casos en los que un punto cae fuera de los límites de control (superior o inferior), hay que comprobar antes de cualquier acción : Que el punto ha sido bien marcado Que los límites han sido bien calculados Frecuentemente, pueden detectarse cambios anormales del proceso antes de que este se salga de los límites de control. Estos cambios son advertidos por un “Sesgo” en el gráfico, como ocurre en el caso de que 7 o más puntos sucesivos caigan en el lado superior de la línea central, sin salirse de los límites.

22. Aspectos específicos de los gráficos R Un "sesgo" significa mayor variabilidad en la producción (cambio de lote de producto, avería de máquina, etc.) Cuando el “sesgo” esté por debajo de la línea central R, esto indica MENOR variabilidad en el proceso, lo que es indicador de una mejora, que debe ser estudiada para intentar hacerla permanente . Cuando los R están bajo control la “variabilidad” del proceso está controlada, por lo que el proceso es estable, y puede pasar a analizarse el Gráfico

23. Gráficos media La figura 3-a presenta una pauta de tipo cíclico, puede ser debida a cambios en el ambiente tales como temperatura; fatiga del operario, rotación de trabajadores y/o máquinas, fluctuaciones en el voltaje o en la presión. etc . Los gráficos A también suelen indicar pautas originadas por los programas de mantenimiento, la fatiga del operario. La figura 3-b indica una mezcla de dos o más colectivos. En este caso, los puntos tienden a caer fuera o ligeramente fuera de los limites de control . A veces, esta pauta aparece por “ sobre control ” cuando los operadores ajustan frecuentemente el proceso respondiendo a variaciones aleatorias más que a la aparición de causas sistemáticas. La figura 3-c indica un cambio en el nivel del proceso. Estos cambios pueden producirse tras la introducción de nuevos operarios, o tras cambios en las máquinas, materias primas o en la motivación de los operadores. A veces, se nota incluso mejora tras la simple introducción del programa de implantación del C.E.P. por la motivación ejercida sobre los operadores.

24. Grafico X La figura 3-d indica una tendencia, que es un movimiento continuo en una sola dirección. Las tendencias son debidas usualmente al deterioro gradual de las herramientas u otros componentes críticos del proceso. También pueden originarse las tendencias por la fatiga del operario o la presencia de supervisores o por influencias estacionales como la temperatura. Cuando las tendencias son debidas a causas sistemáticas de deterioro, éstas pueden ser incorporadas a los gráficos. La figura 3-e indica estratificación que se traduce en un excesivo agrupamiento de puntos cerca de la línea central. Figura 3d Figura 3 e

25. Resumen de Formulas

26. Constantes de gráficos de control

27. Gracias por su atención Dios los bendiga en este día. Los invito a Estudiar y practicar