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UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN MARTIN
FACULTAD DE INGENIERIA AGROINDUSTRIAL
SEDE JUANJUI
DEPARTAMENTO ACADEMICO DE INGENIERIA AGROINDUSTRIAL
CONTROL DE CALIDAD AGROINDUSTRIAL
TRABAJO ENCARGADO Nº 02
“HERRAMIENTAS ESTADÍSTICOS DE CONTROL DE CALIDAD”
INTEGRANTE: JULIANA GARCIA VASQUEZ
DOCENTE : ING. M.SC. EPIFANIO MARTÍNEZ MENA
CICLO : X
FECHA DE PRESENTACIÓN:
12 de Abril del 2014.
Juanjui – Perú
2014
U N I V E R S I D A D N A C I O N A L D E S A N M A R T I N 1 | 11
INDICE:
I.- Introducción: 3
II.- Revisión de Literatura: 4
2.1. Herramientas estadísticos de control de calidad
2.1.1. Hoja de verificación
2.1.2. Histogramas
2.1.3. diagrama de dispersor
2.1.4. diagrama de Ishikawa
2.1.5. diagrama de Pareto
2.1.6. diagrama de torta
2.2. ejemplos aplicados en la agroindustria
2.3. análisis
III. Anexos 10
IV.- Bibliografía 11
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I. INTRODUCCION:
La utilización correcta de lo que, en la terminología del control de calidad, se
conocen como las “siete herramientas de ISHIKAWA”, proporciona un camino
adecuado para la implantación y seguimiento eficaz de los proyectos de control
y mejora de la calidad. En este sentido, cada una de estas herramientas
estadísticas tiene un propósito específico y responde a unas necesidades
concretas, de modo que su utilización conjunta permite resolver la gran
mayoría de los problemas relacionados con la calidad.
Para resolver estos problemas o variaciones y mejorar la Calidad, es necesario
basarse en hechos y no dejarse guiar solamente por el sentido común, la
experiencia o la audacia. Basarse en estos tres elementos puede ocasionar
que en caso de fracasar nadie quiera asumir la responsabilidad. De allí la
conveniencia de basarse en hechos reales y objetivos. Además es necesario
aplicar un conjunto de herramientas estadísticas siguiendo un procedimiento
sistemático y estandarizado de solución de problemas. Existen Siete
Herramientas Básicas que han sido ampliamente adoptadas en las actividades
de mejora de la Calidad y utilizadas como soporte para el análisis y solución de
problemas operativos en los más distintos contextos de una organización.
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II. REVISION DE LITERATURA:
2.1. HERRAMIENTAS ESTADÍSTICOS DE CONTROL DE
CALIDAD
Las siete herramientas de ISHIKAWA, sin ser excesivamente complejas,
proporcionan información de gran valor en la toma de decisiones relacionadas
con la calidad. Por tanto, constituyen una base para la mejora de la calidad.
Estas herramientas son las siguientes:
Las siete herramientas básicas de calidad es una denominación dada a
un conjunto de técnicas gráficas identificadas como las más útiles en la
solución de problemas enfocadas a la calidad de los productos. Se
conocen como “herramientas básicas” ya que son adecuadas para
personas con poca formación en materia de estadísticas.
2.1.1. HOJA DE VERIFICACIÓN
Hoja de Verificación: también llamada hoja de control o de chequeo, es un
impreso con formato de tabla o diagrama, destinado a registrar y compilar
datos mediante un método sencillo y sistemático, como la anotación de marcas
asociadas a la ocurrencia de determinados sucesos. Esta técnica de recogida
de datos se prepara de manera que su uso sea fácil e interfiera lo menos
posible con la actividad de quien realiza el registro.
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FUNCIONES:
De distribución de variaciones de variables de los artículos producidos
(peso, volumen, longitud, talla, clase, calidad, etc…).
De clasificación de artículos defectuosos.
De localización de defectos en las piezas.
De causas de los defectos.
De verificación de chequeo o tareas de mantenimiento.
OBJETIVOS MÁS IMPORTANTES:
Investigar procesos de distribución
Artículos defectuosos
Localización de defectos
Causas de efectos
2.1.2. HISTOGRAMAS
Es una representación gráfica de una variable en forma de barras, donde la
superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores
representados. En el eje vertical se representan las frecuencias, y en el eje
horizontal los valores de las variables, normalmente señalando las marcas de
clase, es decir, la mitad del intervalo en el que están agrupados los datos. Los
histogramas son más frecuentes en ciencias sociales, humanas y económicas
que en ciencias naturales y exactas. Y permite la comparación de los
resultados de un proceso.
SE USA PARA:
Obtener una comunicación clara y efectiva de la variabilidad del sistema
Mostrar el resultado de un cambio en el sistema
Identificar anormalidades examinando la forma
Comparar la variabilidad con los límites de especificación.
PROCEDIMIENTOS DE ELABORACIÓN:
1. Reunir datos para localizar por lo menos 50 puntos de referencia
2. Calcular la variación de los puntos de referencia, restando el dato del
mínimo valor del dato de máximo valor
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3. Calcular el número de barras que se usaran en el histograma (un método
consiste en extraer la raíz cuadrada del número de puntos de referencia)
4. Determinar el ancho de cada barra, dividiendo la variación entre el número
de barras por dibujar
5. Calcule el intervalo o sea la localización sobre el eje X de las dos líneas
verticales que sirven de fronteras para cada barrera
6. Construya una tabla de frecuencias que organice los puntos de referencia
desde el más bajo hasta el más alto de acuerdo con las fronteras establecidas
por cada barra.
7. Elabore el histograma respectivo.
2.1.3. DIAGRAMA DE DISPERSIÓN
Diagrama de Dispersión: también llamado gráfico de dispersión, es un tipo de
diagrama matemático que utiliza las coordenadas cartesianas para mostrar los
valores de dos variables para un conjunto de datos. Los datos se muestran
como un conjunto de puntos, cada uno con el valor de una variable que
determina la posición en el eje horizontal y el valor de la otra variable
determinado por la posición en el eje vertical.
Tienen como finalidad estudiar la relación entre dos variables, ya sea una
característica de calidad y un factor que pueda influir en ella, dos
características de calidad relacionadas, o dos factores ligados a la misma
característica de calidad.
2.1.4. DIAGRAMA DE ISHIKAWA
Diagrama de Ishikawa: también llamado diagrama de causa-efecto o diagrama
causal, se trata de un diagrama que por su estructura ha venido a llamarse
también: diagrama de espina de pez, que consiste en una representación
gráfica sencilla en la que puede verse de manera relacional una especie de
espina central, que es una línea en el plano horizontal, representando el
problema a analizar, que se escribe a su derecha. Es una de las diversas
herramientas surgidas a lo largo del siglo XX en ámbitos de la industria y
posteriormente en el de los servicios, para facilitar el análisis de problemas y
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sus soluciones en esferas como lo son; calidad de los procesos, los productos
y servicios.
El objetivo de un diagrama causa-efecto es identificar y eliminar la causa o
causas que originan los problemas, en lugar de acabar sólo con los efectos o
síntomas visibles del mismo.
2.1.5. DIAGRAMA DE PARETO(20-80)POCAS VITALES-MUCHOS
TRIVIALES
Diagrama de Pareto: también llamado curva 80-20 o distribución C-A-B, es una
gráfica para organizar datos de forma que estos queden en orden descendente,
de izquierda a derecha y separados por barras. Permite asignar un orden de
prioridades. El diagrama permite mostrar gráficamente el principio de Pareto
(pocos vitales, muchos triviales), es decir, que hay muchos problemas sin
importancia frente a unos pocos graves. Mediante la gráfica colocamos los
“pocos vitales” a la izquierda y los “muchos triviales” a la derecha.
El Dr. Juran aplicó este concepto a la calidad, obteniéndose lo que hoy se
conoce como la regla 80/20. Según este concepto, si se tiene un problema con
muchas causas, podemos decir que el 20% de las causas resuelven el 80 %
del problema y el 80 % de las causas solo resuelven el 20 % del problema.
Seta basada en el conocido principio de Pareto, esta es una herramienta que
es posible identificar lo poco vital dentro de lo mucho que podría ser trivial.
PROCEDIMIENTOS PARA ELABORAR EL DIAGRAMA DE PARETO:
1. Decidir el problema a analizar.
2. Diseñar una tabla para conteo o verificación de datos, en el que se registren
los totales.
3. Recoger los datos y efectuar el cálculo de totales.
4. Elaborar una tabla de datos para el diagrama de Pareto con la lista de ítems,
los totales individuales, los totales acumulados, la composición porcentual y los
porcentajes acumulados.
5. Jerarquizar los ítems por orden de cantidad llenando la tabla respectiva.
6. Dibujar dos ejes verticales y un eje horizontal.
7. Construya un gráfico de barras en base a las cantidades y porcentajes de
cada ítem.
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8. Dibuje la curva acumulada. Para lo cual se marcan los valores acumulados
en la parte superior, al lado derecho de los intervalos de cada ítem, y
finalmente una los puntos con una línea continua.
9. Escribir cualquier información necesaria sobre el diagrama.
2.1.6. DIAGRAMA DE TORTA(estratificación)
También conocida como estratificación, es una herramienta estadística que
clasifica los elementos de una población que tiene afinidad para así analizarlos
y determinar causas comunes de su comportamiento. La estratificación
contribuye a identificar las causas que hacen mayor parte de la variabilidad, de
esta forma se puede obtener una comprensión detallada de la estructura de
una población de datos, examinando así la diferencia en los valores promedio y
la variación en los diferentes estratos.
2.4. EJEMPLOS APLICADOS
Supongamos que tenemos un grupo de personas adultas de
sexo masculino. Para cada persona se mide la altura en metros
(Variable X) y el peso en kilogramos (Variable Y). Es decir, para
cada persona tendremos un par de valores X, Y que son la
altura y el peso de dicha persona:
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TABLA DE DATOS
2.5. Análisis de información
El desarrollo de los concepto y ejemplos se puede observar el enorme
potencial que posee la utilización del Control Estadístico de la calidad como
instrumento y herramienta destinada a un mejor control en la evolución de la
empresa, una forma más eficaz de tomar decisiones en cuanto a ajustes, un
método muy eficiente de fijar metas y un excepcional medio de verificar el
comportamiento del sistema.
Muchos son los que por desconocimiento de la forma en que funcionan los
procesos tienden a efectuar prolongados y obstinados análisis en la búsqueda
de las razones que dieron lugar a la variación de los costos en relación a los
estándares o a los registrados en el período anterior, cometiendo el error de
adoptar medidas de ajuste, cuando en realidad las variaciones respondían a la
naturaleza misma del proceso, por lo que los ajustes dan origen a mayores
diferencias en el futuro.
Las empresas que no adopten esta nueva metodología sufrirán el choque
frente a empresas de categoría mundial que lo aplican en forma metódica.
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III. ANEXOS
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Ilustración 5:histograma Ilustración 6: diagrama de dispersion
Ilustración 3: hoja de verificacion
Ilustración 1: diagrama de pareto Ilustración 2: diagrama de ishikawa
IV. . BIBLIOGRAFIA.
Folleto de principios de administración Instituto de administración
publicas.Inap. Folleto de las siete herramientas para solucionar
problemas estadísticos de la calidad. De intecap.
DEMING, W. E. (1989): Calidad, productividad y competitividad. Madrid.
Díaz de Santos.
GRIMA CINTAS, P.; TORT-MARTORELL LABRÉS, X. (1995): Técnicas
para la gestión de la calidad. Madrid. Díaz de Santos.
ISHIKAWA, K. (1994): Introducción al control de calidad. Madrid: Díaz de
Santos.
JURAN, J. M.; GRYNA, F. M. (1995): Análisis y planeación de la calidad.
México: McGraw-Hill
MONTGOMERY, D. (1991): Control estadístico de calidad. México:
Grupo Editorial Iberoamérica.
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