Calidad - ODULO 6 Herramientas de Calidad
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7/25/2019 Calidad - ODULO 6 Herramientas de Calidad
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CONTROL DE CALIDAD
PROFESOR WALTER LOPEZ
MODULO 2 HERRAMIENTAS DE CALIDAD
1. Las Siete Herramientasde la Calidad
Todo procesoproductivo es un sistemaformado por personas, equipos y
procedimientosde trabajo. El procesogenera una salida (output, que es el
productoque se quiere fabricar. La calidaddel productofabricado est!
determinada por sus caractersticas de calidad, es decir, por sus propiedades
f"sicas, qu"micas, mec!nicas, est#ticas, durabilidad, funcionamiento, etc. que en
conjunto determinan el aspecto y el comportamientodel mismo. El cliente
quedar! satisfec$o con el producto si esas caracter"sticas se ajustan a lo que
esperaba, es decir, a sus e%pectativas previas.
&or lo general, e%isten algunas caracter"sticas que son cr"ticas para establecer la
calidaddel producto. 'ormalmente se realian mediciones de estas
caracter"sticas y se obtienen datosnum#ricos. Si se mide cualquier
caracter"stica de calidad de un producto, se observar! que los valores
num#ricos presentan una fluctuaci)n o variabilidad entre las distintas
unidades del producto fabricado. &or ejemplo, si la salida del proceso son
frascos de mayonesa y la caracter"stica de calidad fuera el peso del
frasco y su contenido, ver"amos que a medida que se fabrica el producto
las mediciones de peso var"an al aar, aunque manteni#ndose cerca de
un valorcentral.
1
http://www.monografias.com/trabajos11/contrest/contrest.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/administ-procesos/administ-procesos.shtml#PROCEhttp://www.monografias.com/trabajos11/teosis/teosis.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/mapro/mapro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/administ-procesos/administ-procesos.shtml#PROCEhttp://www.monografias.com/trabajos12/elproduc/elproduc.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/conge/conge.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/elproduc/elproduc.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/comportamiento-humano/comportamiento-humano.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/sercli/sercli.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos10/carso/carso.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos10/carso/carso.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos10/carso/carso.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/conge/conge.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/basda/basda.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/nuevmicro/nuevmicro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/nuevmicro/nuevmicro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/administ-procesos/administ-procesos.shtml#PROCEhttp://www.monografias.com/trabajos11/teosis/teosis.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/mapro/mapro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/administ-procesos/administ-procesos.shtml#PROCEhttp://www.monografias.com/trabajos12/elproduc/elproduc.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/conge/conge.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/elproduc/elproduc.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/comportamiento-humano/comportamiento-humano.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/sercli/sercli.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos10/carso/carso.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos10/carso/carso.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/conge/conge.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/basda/basda.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/nuevmicro/nuevmicro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/nuevmicro/nuevmicro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/contrest/contrest.shtml -
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El peso de los frascos llenos fluct*a alrededor de los +- grs. Si la caracter"stica
de calidad fuera otra, como el contenido de aceite, el colorde la mayonesa o el
aspecto de la etiqueta tambi#n observar"amos que las sucesivas mediciones
fluct*an alrededor de un valorcentral.
El valor de una caracter"stica de calidad es un resultadoque depende de una
combinaci)n de variablesy factores que condicionan el proceso productivo. &or
ejemplo, en el caso de la producci)nde mayonesa es necesario establecer que
cantidades de aceite, $uevos y otras materias primas se van a usar. Hay que
establecer a que velocidadse va a agitar la mecla y cuanto tiempo. Se debe
2
http://www.monografias.com/trabajos5/colarq/colarq.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/nuevmicro/nuevmicro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/guiainf/guiainf.shtml#HIPOTEShttp://www.monografias.com/trabajos16/estrategia-produccion/estrategia-produccion.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/cinemat/cinemat2.shtml#TEORICOhttp://www.monografias.com/trabajos6/meti/meti.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos5/colarq/colarq.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/nuevmicro/nuevmicro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/guiainf/guiainf.shtml#HIPOTEShttp://www.monografias.com/trabajos16/estrategia-produccion/estrategia-produccion.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/cinemat/cinemat2.shtml#TEORICOhttp://www.monografias.com/trabajos6/meti/meti.shtml -
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fijar el tipo y tamao de equipo que se va a utiliar, y la temperaturade trabajo. /
como #stas se deben fijar muc$as otras variablesdel proceso.
La variabilidad o fluctuaci)n de las mediciones es una consecuencia de la
fluctuaci)n de todos los factores y variables que afectan el proceso. &or ejemplo,
cada ve que se $ace un lote de mayonesa $ay que pesar el aceite seg*n lo que
indica la f)rmula. Es imposible que la cantidad pesada sea e%actamente igual
para todos los lotes. Tambi#n se producir!n fluctuaciones en la velocidadde
agitaci)n, porque la corriente el#ctricade la l"nea que alimenta el agitador
tambi#n fluct*a. / de la misma manera, de lote a lote cambiar! la cantidad
pesada de los dem!s componentes, el tiempode agitaci)n, la temperatura, etc.
Todos estos factores y muc$os otros condicionan y determinan las
caracter"sticas de calidad del producto.
En el proceso de fabricaci)n de mayonesa intervienen equipos donde $acer la
mecla, materias primas (aceite, $uevos, condimentos, etc., procedimientosde
trabajo, personas que operan los equipos, equipos de medici)n, etc.0
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http://www.monografias.com/trabajos/termodinamica/termodinamica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/guiainf/guiainf.shtml#HIPOTEShttp://www.monografias.com/trabajos13/cinemat/cinemat2.shtml#TEORICOhttp://www.monografias.com/trabajos11/coele/coele.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos6/meti/meti.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos/termodinamica/termodinamica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/mapro/mapro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/la-estadistica/la-estadistica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos/termodinamica/termodinamica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/guiainf/guiainf.shtml#HIPOTEShttp://www.monografias.com/trabajos13/cinemat/cinemat2.shtml#TEORICOhttp://www.monografias.com/trabajos11/coele/coele.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos6/meti/meti.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos/termodinamica/termodinamica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/mapro/mapro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/la-estadistica/la-estadistica.shtml -
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1&ara qu# se miden las caracter"sticas de calidad2 Elan!lisisde los datos
medidos permite obtener informaci)nsobre la calidad del producto, estudiar y
corregir el funcionamiento del proceso y aceptar o rec$aar lotes de producto.
En todos estos casos es necesario tomar decisiones y estas decisiones
dependen del an!lisisde los datos. Como $emos visto, los valoresnum#ricos
presentan una fluctuaci)n aleatoria y por lo tanto para analiarlos es necesario
recurrir a tcnicas estadsticasque permitan visualiar y tener en cuenta la
variabilidad a la $ora de tomar las decisiones.
Siguiendo el pensamientodel 3r. 4aoru 5s$i6a7a, en los m)dulos siguientes
vamos a e%plicar algunas de estas t#cnicas, que se conocen como Las 8
Herramientasde la Calidad.
4
http://www.monografias.com/trabajos11/metods/metods.shtml#ANALIThttp://www.monografias.com/trabajos11/metods/metods.shtml#ANALIThttp://www.monografias.com/trabajos11/basda/basda.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/sisinf/sisinf.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/metods/metods.shtml#ANALIThttp://www.monografias.com/trabajos14/nuevmicro/nuevmicro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/genesispensamto/genesispensamto.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos6/juti/juti.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/contrest/contrest.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/metods/metods.shtml#ANALIThttp://www.monografias.com/trabajos11/basda/basda.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/sisinf/sisinf.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/metods/metods.shtml#ANALIThttp://www.monografias.com/trabajos14/nuevmicro/nuevmicro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/genesispensamto/genesispensamto.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos6/juti/juti.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/contrest/contrest.shtml -
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Estas son0
9. :raistorming
+. 3iagramas de Causa;Efecto
r!ficos de Control
. 3iagramas de ?lujo
@. Histogramas
8. >r!ficos de &areto
A. 3iagramas de 3ispersi)n
HERRAMIENTAS BSICAS DE CALIDAD
BRAINSTORMING
El :rainstorming es una t#cnica de din!mica grupal y se utilia para ayudar alos grupos a generar tantas ideas creativas como sea posible en un per"odo detiempo corto.
El grupo debe respetar principalmente las siguientes consignas 0
No criticar0 'o solo est! pro$ibida la critica sino tambi#n la autocr"tica y laautocensura Bn comentario gracioso puede arruinar una secci)n de:rainstorming.
Libre imaginacin Las ideas aparentemente m!s fuera de conte%to ,
pueden generar asociaciones interesantes . Todos los aportes sonbienvenidos.
La canti!a! "e #ri$i%egia "obre %a ca%i!a! mayor cantidad de ideas esposibles encontrar Dbuenas ideas
To!o !ebe "er regi"tra!o para su evaluaci)n posterior
E% gro i!ea% &ara una secci)n de :rainstorming oscila entre y 9-personas .
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http://www.monografias.com/trabajos14/control/control.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/control/control.shtml -
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E%isten + clases0
9. :rainstorming Creativo ( >enera nuevas ideas
+. :rainstorming Cr"tico ( Eval*a ) valora las nuevas ideas
&ara asegurar que cada uno de los participantes se sienta c)modo parae%presarse libremente, primero se realia el brainstorming creativo y luegose sigue con sesiones separadas de brainstorming cr"tico.
Cmo con!&cir &na "e"in !e brain"torming creati$o
9. Fe*na al equipo y e%prese claramente el prop)sito de la sesi)n. seg*reseque todos entiendan el tema y comun"quelo por escrito a cada uno de ellos.
+. >enere ideas de la siguiente forma0
; Haciendo que cada persona aporte la mayor cantidad de ideas posibles
; Haciendo que las personas aporten ideas por turno rotativo.
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Reg%a" b'"ica" #ara %a "e"in
'inguna idea es absurda
'o est! permitida la cr"tica ni la discusi)n de ideas
Todos participan en la generaci)n de ideas
3eje su rango yG) cargo afuera de la sala
Sea creativo y espont!neo
Se anotan todas las respuestas
Cmo con!&cir &n brain"torming cr(tico
9. Fevise las ideas escritas y elimine las ideas repetidas.
+. 3ecida el criterio a usar para evaluar las ideas restantes.
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Esta t#cnica es usada para seleccionar uno o dos del total de opciones paraactuar sobre eso. Las t#cnicas de reducci)n son generalmente usados cuandousted enfrenta un numero de opciones y el grupo no puede decidir con cualproceder yG) cuando $ay un desacuerdo dentro del grupo de cual es la mejor
opci)n.
Hay tres t#cnicas principales de reducci)n de lista0
aluaci)n
&onderaci)n
oto m*ltiple
)a%&acin
9. Seleccione el criterio contra lo cual cada opci)n ser! valuado talescomo el costo o facilidad de implementaci)n.
+. Liste las opciones.
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BRAINSTORMING DE CAUSASAREA OSECTOR:________________________________________
DIA MES AO
_____________________________
COMPONENTES DEL GRUPO:____________________________________________________________ ___________________________________________ ___________________________________________PROBLEMA O TEMA A ANALIZAR:___________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
_____________
N CAUSAS CLASIFICACION DE CRITERIOS1
2
3
4
5
6
7
8
1!
11
12
FEC"A DE FINALIZACION ANALISIS:____________________________________________________CONFORMIDAD PARTICIPANTES DEL GRUPO:___________________________________________
_________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
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BRAINSTORMING DE SOLUCIONESAREA O SECTOR:__________________________________________
DIA MES AO
_______________________________
COMPONENTES DEL GRUPO:______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
PROBLEMA O TEMAANALIZADO
CAUSA SOBRE LA CUAL SEBUSCASOLUCION
RELACION PORCENTUAL DELA CAUSA S#PROBLEMA
N SOLUCIONES $ENTA%AS DES$ENTA%AS PORCENTA%E $ALOR PRIORIDAD
FEC"A FINALIZACION ANALISIS:________________________________________________________CONCLUSION SOLUCION#ES PROPUESTA#S:__________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
______________
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Diagrama" !e Ca&"a,E-ecto
Hemos visto en la introducci)ncomo el valor de una caracter"stica de
calidad depende de una combinaci)n de variables y factores que
condicionan el proceso productivo. amos a continuar con el ejemplo de
fabricaci)n de mayonesa para e%plicar los 3iagramasde Causa;Efecto0
La variabilidad de las caracter"sticas de calidad es un efecto observado
que tiene m*ltiples causas. Cuando ocurre alg*n problema con la calidad
del producto, debemos investigar para identificar las causas del mismo.
&ara ello nos sirven los 3iagramasde Causa ; Efecto, conocidos tambi#n
como 3iagramas de Espina de &escado por la forma que tienen. Estos
diagramas fueron utiliados por primera ve por 4aoru 5s$i6a7a.
12
http://www.monografias.com/trabajos13/discurso/discurso.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/diflu/diflu.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/diflu/diflu.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/discurso/discurso.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/diflu/diflu.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/diflu/diflu.shtml -
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&ara $acer un 3iagramade Causa;Efecto seguimos estos pasos0
J. 3ecidimos cual va a ser la caracter"stica de calidad que vamos a analiar.
&or ejemplo, en el caso de la mayonesa podr"a ser el peso del frasco
lleno, la densidaddel producto, el porcentaje de aceite, etc.
Traamos un flec$a gruesa que representa elprocesoy a la derec$a
escribimos la caracter"stica de calidad0
5ndicamos los factores causales m!s importantes y generales que puedan
generar la fluctuaci)n de la caracter"stica de calidad, traando flec$as
secundarias $acia la principal. &or ejemplo, aterias &rimas, Equipos,
Iperarios, #todode edici)n, etc.0
13
http://www.monografias.com/trabajos14/flujograma/flujograma.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos5/estat/estat.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/metods/metods.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/la-estadistica/la-estadistica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/flujograma/flujograma.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos5/estat/estat.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/metods/metods.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/la-estadistica/la-estadistica.shtml -
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5ncorporamos en cada rama factores m!s detallados que se puedan
considerar causas de fluctuaci)n. &ara $acer esto, podemos formularnos
estas preguntas0
a. 1&or qu# $ay fluctuaci)n o dispersi)n en los valoresde la caracter"stica
de calidad2 &or la fluctuaci)n de las aterias &rimas. Se anota aterias
&rimas como una de las ramas principales.
b. 1Mu# aterias &rimas producen fluctuaci)n o dispersi)n en los valores
de la caracter"stica de calidad2 ceite, Huevos, sal, otros condimentos.
Se agrega ceite como rama menor de la rama principal aterias &rimas.
c. 1&or qu# $ay fluctuaci)n o dispersi)n en el aceite2 &or la fluctuaci)n de
la cantidad agregada a la mecla. gregamos a ceite la rama m!s
pequea Cantidad.
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http://www.monografias.com/trabajos14/nuevmicro/nuevmicro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/nuevmicro/nuevmicro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/nuevmicro/nuevmicro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/nuevmicro/nuevmicro.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/nuevmicro/nuevmicro.shtml -
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d. 1&or qu# $ay variaci)n en la cantidad agregada de aceite2 &or
funcionamiento irregular de la balana. Se registra la rama :alana.
e. 1&or qu# la balana funciona en forma irregular2 &or que necesita
mantenimiento. En la rama :alana colocamos la rama antenimiento.
s" seguimos ampliando el 3iagramade Causa;Efecto $asta que
contenga todas las causas posibles de dispersi)n.
a. ?inalmente verificamos que todos los factores que puedan causar
dispersi)n $ayan sido incorporados al diagrama. Las relaciones Causa;
Efecto deben quedar claramente establecidas y en ese caso, el diagrama
est! terminado.
eamos un ejemplo de la >u"a de Control de Calidadde 4aoru 5s$i6a7a,
publicada por B'5&B: ('. /or6. Se trata de una m!quina en la cual se produce
un defecto de rotaci)n oscilante. La caracter"stica de calidad es la oscilacinde
un eje durante la rotaci)n0
Bn diagrama de Causa;Efecto es de por si educativo, sirve para que la gente
conoca en profundidad el proceso con que trabaja, visualiando con claridad
las relaciones entre los Efectos y sus Causas. Sirve tambi#n para guiar las
discusiones, al e%poner con claridad los or"genes de un problema de calidad. /
permite encontrar m!s r!pidamente las causas asignables cuando el proceso se
aparta de su funcionamiento $abitual.
15
http://www.monografias.com/trabajos15/mantenimiento-industrial/mantenimiento-industrial.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/mantenimiento-industrial/mantenimiento-industrial.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/flujograma/flujograma.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/herba/herba.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/mantenimiento-industrial/mantenimiento-industrial.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/mantenimiento-industrial/mantenimiento-industrial.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/flujograma/flujograma.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/herba/herba.shtml -
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Bn diagrama de Causa;Efecto es de por si educativo, sirve para que la gente
conoca en profundidad el proceso con que trabaja, visualiando con claridad
las relaciones entre los Efectos y sus Causas. Sirve tambi#n para guiar las
discusiones, al e%poner con claridad los or"genes de un problema de calidad. /
permite encontrar m!s r!pidamente las causas asignables cuando el proceso se
aparta de su funcionamiento $abitual.
Bn diagrama de Causa;Efecto es de por si educativo, sirve para que la gente
conoca en profundidad el proceso con que trabaja, visualiando con claridad
las relaciones entre los Efectos y sus Causas. Sirve tambi#n para guiar las
discusiones, al e%poner con claridad los or"genes de un problema de calidad. /
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permite encontrar m!s r!pidamente las causas asignables cuando el proceso se
aparta de su funcionamiento $abitual.
*%ani%%a" !e In"#eccin
Los datos que se obtienen al medir una caracter"stica de calidad pueden
recolectarse utiliando &lanillas de 5nspecci)n. Las &lanillas de 5nspecci)n sirven
para anotar los resultados a medida que se obtienen y al mismo tiempo observar
cual es la tendencia central y la dispersi)n de los mismos. Es decir, no es
necesario esperar a recoger todos los datos para disponer de informaci)n
estad"stica.
17
http://www.monografias.com/trabajos7/sisinf/sisinf.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/sisinf/sisinf.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/estadistica/estadistica.shtml -
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1C)mo realiamos las anotaciones2 En lugar de anotar los n*meros, $acemos
una marcade alg*n tipo (N, O, raya, etc. en la columna correspondiente al
resultado que obtuvimos.
amos a suponer que tenemos un lote de art"culos y realiamos alg*n tipo de
medici)n. En primer lugar, registramos en el encabeado de la planilla la
informaci)n general0 'P de &lanilla, 'ombre del &roducto, ?ec$a, 'ombre del
5nspector, 'P de Lote, etc. Esto es muy importante porque permitir! identificar
nuestro trabajo de medici)n en el futuro.
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http://www.monografias.com/trabajos16/marca/marca.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/marca/marca.shtml -
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Luego realiamos las mediciones y las vamos anotando en la &lanilla. &or
ejemplo, si obtuvimos los tres valores siguientes 9.A, +.@, +.@ y los registramos
con un signo O quedar"a as"0
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3espu#s de muc$as mediciones, nuestra planilla quedar"a como sigue0
&ara cada columna contamos el total de resultados obtenidos y lo anotamos al
pi#. Esta es la ?recuencia de cada resultado, que nos dice cu!les mediciones se
repitieron m!s veces.
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1Mu# informaci)n nos brinda la &lanilla de 5nspecci)n2 l mismo tiempo que
medimos y registramos los resultados, nos va mostrando cual es la Tendencia
Central de las mediciones. En nuestro caso, vemos que las mismas est!n
agrupadas alrededor de +.< apro%imadamente, con un pico en +.9 y otro en +. .
Habr"a que investigar por que la distribuci)nde los datos tiene esa forma.
dem!s podemos ver la 3ispersi)n de los datos. En este caso vemos que los
datos est!n dentro de un rango que comiena en 9. y termina en
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/ adem!s, si marcamos en
la planilla los valores m"nimo y m!%imo especificados para la caracter"stica de
calidad que estamos midiendo (L5E y LSE podemos ver que porcentaje de
nuestro producto cumple con las especificaciones.
Gr'-ico" !e Contro%
Bn gr!fico de controles una cartao diagrama especialmente preparado donde
se van anotando los valores sucesivos de la caracter"stica de calidad que se
est! controlando. Los datos se registran durante el funcionamiento del proceso
de fabricaci)n y a medida que se obtienen.
22
http://www.monografias.com/trabajos14/control/control.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/comer/comer.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/comer/comer.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/control/control.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/comer/comer.shtml -
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El gr!fico de control tiene una L(nea Centra%que representa el promedio
$ist)rico de la caracter"stica que se est! controlando y L(mite" Seriore
In-eriorque tambi#n se calculan con datos $ist)ricos.
&or ejemplo, supongamos que se tiene un proceso de fabricaci)n de anillos de
pist)n para motorde autom)vil y a la salida del proceso se toman las pieas y se
mide el di!metro. Las mediciones sucesivas del di!metro de los anillos se
pueden anotar en una cartacomo la siguiente0
&or ejemplo, si las 9 *ltimas mediciones fueron las siguientes0
Entonces tendr"amos un >r!fico de Control como este0
23
http://www.monografias.com/trabajos10/motore/motore.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/comer/comer.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos10/motore/motore.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/comer/comer.shtml -
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&odemos observar en este gr!fico que los valores fluct*an al aar alrededor del
valor central (&romedio $ist)rico y dentro de los l"mitesde control superior e
inferior. medida que se fabrican, se toman muestras de los anillos, se mide el
di!metro y el resultado se anota en el gr!fico, por ejemplo, cada media $ora.
&ero 1Mu# ocurre cuando un punto se va fuera de los l"mites2 Eso es lo que
ocurre con el *ltimo valor en el siguiente gr!fico0
24
http://www.monografias.com/trabajos6/lide/lide.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos6/lide/lide.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos6/lide/lide.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos6/lide/lide.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos6/lide/lide.shtml -
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Esa circunstancia puede ser un indicio de que algo anda mal en el proceso.
Entonces, es necesario investigar para encontrar el problema (Ca&"a
A"ignab%e y corregirla. Si no se $ace esto el proceso estar! funcionando a un
nivel de calidad menor que originalmente.
E%isten diferentes tipos de >r!ficosde Control0 >r!ficosQ;F, >r!ficos C,
>r!ficos np, >r!ficos Cusum, y otros. Cuando se mide una caracter"stica de
calidad que es una variable continua se utilian en general los >r!ficos Q;F.
Estos en realidad son dos gr!ficos que se utilian juntos, el de .(promedio del
subgrupo y el de R(rango del subgrupo. En este caso se toman muestras de
varias pieas, por ejemplo y esto es un subgrupo. En cada subgrupo se calcula
el promedio .y el rango R(3iferencia entre el m!%imo y el m"nimo.
continuaci)n podemos observar un t"pico gr!fico de Q0
25
http://www.monografias.com/trabajos11/estadi/estadi.shtml#METODOShttp://www.monografias.com/trabajos11/estadi/estadi.shtml#METODOShttp://www.monografias.com/trabajos11/estadi/estadi.shtml#METODOShttp://www.monografias.com/trabajos11/estadi/estadi.shtml#METODOS -
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/ lo que sigue es un gr!fico de F0
Diagrama" !e /%&0o
3iagrama de ?lujo es una representaci)n gr!fica de la secuencia de etapas,
operaciones, movimientos, decisiones y otros eventosque ocurren en un
proceso. Esta representaci)n se efect*a a trav#s de formas y s"mbolos gr!ficos
utiliados usualmente0
26
http://www.monografias.com/trabajos6/diop/diop.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/gaita/gaita.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos6/diop/diop.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/gaita/gaita.shtml -
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Los s"mbolos gr!ficos para dibujar un diagrama de flujoest!n m!s o menos
normaliados0
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http://www.monografias.com/trabajos12/diflu/diflu.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/diflu/diflu.shtml -
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E%isten otros s"mbolos que se pueden utiliar. Lo importante es que su
significado se entienda claramente a primera vista. En el ejemplo siguiente,
28
-
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vemos un diagrama de flujopara representar el proceso de fabricaci)n de una
resina (Feacci)n de &olimeriaci)n0
lgunas recomendaciones para construir 3iagramas de ?lujoson las siguientes0
Conviene realiar un 3iagrama de ?lujo que describa el proceso real y no
lo que est! escrito sobre el mismo (lo que se supone deber"a ser el proceso.
Si $ay operacionesque no siempre se realian como est! en el diagrama,
anotar las e%cepciones en el diagrama.
29
http://www.monografias.com/trabajos12/diflu/diflu.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/flujograma/flujograma.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos6/diop/diop.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/diflu/diflu.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/flujograma/flujograma.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos6/diop/diop.shtml -
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&robar el 3iagrama de ?lujo tratando de realiar el proceso como est!
descripto en el mismo, para verificar que todas las operaciones son posibles tal
cual figuran en el diagrama.
Si se piensa en realiar cambios al proceso, entonces se debe $acer un
diagrama adicional con los cambios propuestos.
Hi"tograma"
Bn $istograma es un gr!fico o diagrama que muestrael n*mero de veces que se
repiten cada uno de los resultados cuando se realian mediciones sucesivas.
Esto permite ver alrededor de que valor se agrupan las mediciones (Tendencia
central y cual es la dispersi)n alrededor de ese valor central.
Supongamos que un m#dico dietista desea estudiar el peso de personas adultas
de se%omasculino y recopila una gran cantidad de datos midiendo el peso en
6ilogramos de sus pacientes varones0
8=.@ 8=.@ A9.@ 8.= @J.A @A.=
8=. A.J @.A @
-
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A.+ 8A.= 8J.= @J.= 8=.@ 8.=
A9.@ A=.@ 8=.@ @J.A A.+ 8=.A
@8.J J8.= A.+ A
-
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8=.@ 8+.9 @
-
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-; -
;@- 9
@-;@ 98
@;8- =A
8-;8 8-
8;A-
-
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$ora se pueden representar las frecuencias en un gr!fico como el siguiente0
&or ejemplo, la tabla nos dice que $ay =A pacientes que pesan entre @ y 8-
6ilogramos. &or lo tanto, levantamos una columna de altura proporcional a =A en
el gr!fico0
34
-
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/ agregando el resto de las frecuencias nos queda el $istograma siguiente0
1Mu# utilidadnos presta el $istograma2 &ermite visualiar r!pidamente
informaci)n que estaba oculta en la tabla original de datos. &or ejemplo, nos
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http://www.monografias.com/trabajos4/costo/costo.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos4/costo/costo.shtml -
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permite apreciar que el peso de los pacientes se agrupa alrededor de los 8-;8
6ilos. Esta es la Tendencia Centralde las mediciones. dem!s podemos
observar que los pesos de todos los pacientes est!n en un rango desde a
9-- 6ilogramos. Esta es la Dispersinde las mediciones. Tambi#n podemos
observar que $ay muy pocos pacientes por encima de J- 6ilogramos o por
debajo de @- 6ilogramos.
$ora el m#dico puede e%traer toda la informaci)n relevante de las mediciones
que reali) y puede utiliarlas para su trabajo en el terreno de la medicina.
Diagrama !e *areto
Mediante el Diagrama de Pareto se pueden detectar los problemas que tienen ms
relevancia mediante la aplicacin del principio de Pareto (pocos vitales, muchos
triviales) que dice que hay muchos problemas sin importancia frente a solo unos
graves. a que por lo general, el !"# de los resultados totales se originan en el $"#
de los elementos.
%a minor&a vital aparece a la i'quierda de la graca y la mayor&a til a la derecha.
*ay veces que es necesario combinar elementos de la mayor&a til en una sola
clasicacin denominada otros, la cual siempre deber ser colocada en el e+tremo
derecho. %a escala vertical es para el costo en unidades monetarias, frecuencia o
porcentae.
%a grca es muy til al permitir identicar visualmente en una sola revisin tales
minor&as de caracter&sticas vitales a las que es importante prestar atencin y de esta
manera utili'ar todos los recursos necesarios para llevar acabo una accin correctiva
sin malgastar esfuer'os.
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http://www.monografias.com/trabajos11/medalop/medalop.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos11/medalop/medalop.shtml -
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-lgunos eemplos de tales minor&as vitales ser&an
/ %a minor&a de clientes que representen la mayor&a de las ventas.
/ %a minor&a de productos, procesos, o caracter&sticas de la calidad
causantes del grueso de desperdicio o de los costos de reelaboracin.
/ %a minor&a de recha'os que representa la mayor&a de queas de la
clientela.
/ %a minor&a de vendedores que esta vinculada a la mayor&a de partes
recha'adas.
/ %a minor&a de problemas causantes del grueso del retraso de un proceso.
/ %a minor&a de productos que representan la mayor&a de las ganancias
obtenidas.
/ %a minor&a de elementos que representan al grueso del costo de un
inventarios.
Concepto
0l Diagrama de Pareto es una grca en donde se organi'an diversas
clasicaciones de datos por orden descendente, de i'quierda a derecha por medio de
barras sencillas despu1s de haber reunido los datos para calicar las causas. De
modo que se pueda asignar un orden de prioridades.
Qu es?
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0l nombre de Pareto fue dado por el Dr. 2oseph 2uran en honor del economista italiano
3ilfredo Pareto (4!5!647$8) quien reali'o un estudio sobre la distribucin de la
rique'a, en el cual descubri que la minor&a de la poblacin pose&a la mayor parte de
la rique'a y la mayor&a de la poblacin pose&a la menor parte de la rique'a. 9on esto
estableci la llamada :%ey de Pareto: segn la cual la desigualdad econmica es
inevitable en cualquier sociedad.
0l Dr. 2uran aplic este concepto a la calidad, obteni1ndose lo que hoy se conoce
como la regla !";$".
de los
=muchos triviales>. ?na grca de Pareto es utili'ada para separar grcamente los
aspectos signicativos de un problema desde los triviales de manera que un equipo
sepa dnde dirigir sus esfuer'os para meorar. @educir los problemas ms
signicativos (las barras ms largas en una Arca Pareto) servir ms para una
meora general que reducir los ms pequeBos. 9on frecuencia, un aspecto tendr el
!"# de los problemas. 0n el resto de los casos, entre $ y 8 aspectos sern
responsables por el !"# de los problemas.
0n relacin con los estilos gerenciales de @esolucin de Problemas y Coma de
Decisiones (9onservador, ombero, Eportunista e Fntegrador)4G4H, vemos como la
utili'acin de esta herramienta puede resultar una alternativa e+celente para un
gerente de estilo ombero, quien constantemente a la hora de resolver problemas
solo =apaga incendios>, es decir, pone todo su esfuer'o en los =muchos triviales>.
Cundo se utiliza?
/ -l identicar un producto o servicio para el anlisis para meorar la calidad.
1
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/ 9uando e+iste la necesidad de llamar la atencin a los problema o causas
de una forma sistemtica.
/ -l identicar oportunidades para meorar
/ -l anali'ar las diferentes agrupaciones de datos (e por producto, por
segmento, del mercado, rea geogrca, etc.)
/ -l buscar las causas principales de los problemas y establecer la prioridad
de las soluciones
/ -l evaluar los resultados de los cambos efectuados a un proceso (antes y
despu1s)
/ 9uando los datos puedan clasicarse en categor&as
/ 9uando el rango de cada categor&a es importante
Pareto es una herramienta de anlisis de datos ampliamente utili'ada y es por lo
tanto til en la determinacin de la causa principal durante un esfuer'o de resolucin
de problemas. 0ste permite ver cules son los problemas ms grandes,
permiti1ndoles a los grupos establecer prioridades. 0n casos t&picos, los pocos
(pasos, servicios, &tems, problemas, causas) son responsables por la mayor parte el
impacto negativo sobre la calidad.
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44. dar un t&tulo al grco, agregar las fechas de cuando los datos fueron reunidos y
citar la fuente de los datos.
4$. anali'ar la grca para determinar los =pocos vitales>
Consejos para la construccin / interpretacin
9omo hemos visto, un Diagrama de Pareto es un grco de barras que enumera las
categor&as en orden descendente de i'quierda a derecha, el cual puede ser utili'ado
por un equipo para anali'ar causas, estudiar resultados y planear una meora
continua.
Dentro de las dicultades que se pueden presentar al tratar de interpretar el
Diagrama de Pareto es que algunas veces los datos no indican una clara distincin
entre las categor&as. 0sto puede verse en el grco cuando todas las barras son ms
o menos de la misma altura.
Etra dicultad es que se necesita ms de la mitad de las categor&as para sumar ms
del K"# del efecto de calidad, por lo que un buen anlisis e interpretacin depende
en su gran mayor&a de un buen anlisis previo de las causas y posterior recogida de
datos.
0n cualquiera de los casos, parece que el principio de Pareto no aplica. Debido a que
el mismo se ha demostrado como vlido en literalmente miles de situaciones, es muy
poco probable que se haya encontrado una e+cepcin. 0s mucho ms probable que
simplemente no se haya seleccionado un desglose apropiado de las categor&as.
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%a interpretacin de un Diagrama de Pareto se puede denir completando las
siguientes oraciones de eemplo
=0+isten (nmero de categor&as) contribuyentes relacionados con (efecto). Pero estos
(nmero de pocos vitales) corresponden al (nmero) # del total (efecto). Debemos
procurar estas (nmero) categor&as pocos vitales, ya que representan la mayor
ganancia potencial para nuestros esfuer'os.>
Relacin con otras herramientas
?n Diagrama de Pareto generalmente se relaciona con
/ diagrama de 9ausa y 0fecto (FshiIaa)
/ 9hecI %ist de @evisin
/ 9hecI %ist de reunin de datos
/ Matri' para la Planeacin de -cciones
Ejemplo de aplicacin
?n fabricante de heladeras desea anali'ar cuales son los defectos ms frecuentes
que aparecen en las unidades al salir de la l&nea de produccin. Para esto, empe'
por clasicar todos los defectos posibles en sus diversos tipos
Tipo de e!ecto etalle del "ro#lema
Motor no detiene No para el motor cuando alcan'a
Cemperatura
No enfr&a 0l motor arranca pero la heladera no enfr&a
urlete Def. urlete roto o deforme que no austa
Pintura Def. Defectos de pintura en supercies e+ternas
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@ayas @ayas en las supercies e+ternas
No funciona -l enchufar no arranca el motor
Puerta no cierra %a puerta no cierra correctamente
Aavetas Def. Aavetas interiores con raaduras
Motor no arranca 0l motor no arranca despu1s de ciclo de
parada
Mala Nivelacin %a heladera se balancea y no se puede
nivelar
Puerta Def. Puerta de refrigerador no cierra
herm1ticamente
Etros Etros Defectos no inclu&dos en los anteriores
Posteriormente, un inspector revisa cada heladera a medida que sale de produccin
registrando sus defectos de acuerdo con dichos tipos. Despu1s de inspeccionar !!
heladeras, se obtuvo una tabla como esta
Tipo de
e!ectoetalle del "ro#lema $rec%
urlete Def. urlete roto o deforme que no austa 7
Pintura Def. Defectos de pintura en supercies
e+ternas
J
Aavetas Def. Aavetas interiores con raaduras 4
Mala
Nivelacin
%a heladera se balancea y no se puede
nivelar
4
43
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Motor no
arranca
0l motor no arranca despu1s de ciclo
de parada
4
Motor no
detiene
No para el motor cuando alcan'a
Cemperatura
8K
No enfr&a 0l motor arranca pero la heladera no
enfr&a
$L
No funciona -l enchufar no arranca el motor $
Etros Etros Defectos no inclu&dos en los
anteriores
"
Puerta Def. Puerta de refrigerador no cierra
herm1ticamente
"
Puerta no
cierra
%a puerta no cierra correctamente $
@ayas @ayas en las supercies e+ternas 5
Total& ''
%a ltima columna muestra el nmero de heladeras que presentaban cada tipo de
defecto, es decir, la frecuencia con que se presenta cada defecto. 0n lugar de la
frecuencia num1rica podemos utili'ar la frecuencia porcentual, es decir, el porcentae
de heladeras en cada tipo de defecto
Tipo de
e!ectoetalle del "ro#lema $rec% $rec% (
urlete Def. urlete roto o deforme que no austa 7 4".$
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Pintura Def. Defectos de pintura en supercies
e+ternas
J J.L
Aavetas Def. Aavetas interiores con raaduras 4 4.4
Mala
Nivelacin
%a heladera se balancea y no se puede
nivelar
4 4.4
Motor no
arranca
0l motor no arranca despu1s de ciclo
de parada
4 4.4
Motor no
detiene
No para el motor cuando alcan'a
Cemperatura
8K 5".7
No enfr&a 0l motor arranca pero la heladera no
enfr&a
$L 8".L
No funciona -l enchufar no arranca el motor $ $.8
Etros Etros Defectos no inclu&dos en los
anteriores
" "."
Puerta Def. Puerta de refrigerador no cierra
herm1ticamente
" "."
Puerta no
cierra
%a puerta no cierra correctamente $ $.8
@ayas @ayas en las supercies e+ternas 5 5.J
Total& '' )**
Podemos ahora representar los datos en un histograma como el siguiente
45
-
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Pero O9ules son los defectos que aparecen con mayor frecuencia Para hacerlo msevidente, antes de gracar podemos ordenar los datos de la tabla en ordendecreciente de !recuencia
Tipo dee!ecto
etalle del "ro#lema $rec% $rec% (
Motor nodetiene
No para el motor cuando alcan'aCemperatura
8K 5".7
No enfr&a 0l motor arranca pero la heladera noenfr&a
$L 8".L
urlete Def. urlete roto o deforme que no austa 7 4".$
Pintura Def. Defectos de pintura en superciese+ternas
J J.L
@ayas @ayas en las supercies e+ternas 5 5.J
No funciona -l enchufar no arranca el motor $ $.8
Puerta nocierra
%a puerta no cierra correctamente $ $.8
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Aavetas Def. Aavetas interiores con raaduras 4 4.4
MalaNivelacin
%a heladera se balancea y no se puedenivelar
4 4.4
Motor noarranca
0l motor no arranca despu1s de ciclode parada
4 4.4
Puerta Def. Puerta de refrigerador no cierraherm1ticamente
" "."
Etros Etros Defectos no incluidos en losanteriores
" "."
Total& '' )**
3emos que la categor&a =otros> siempre debe ir al nal, sin importar su valor. De estamanera, si hubiese tenido un valor ms alto, igual deber&a haberse ubicado en laltima la.
-hora resulta evidente cuales son los tipos de defectos ms frecuentes. Podemosobservar que los 8 primeros tipos de defectos se presentan en el !$ # de lasheladeras, apro+imadamente. Por el Principio de Pareto, concluimos que %a mayorparte de los defectos encontrados en el lote pertenece slo a 8 tipos de defectos, demanera que si se eliminan las causas que los provocan desaparecer&a la mayor partede los defectos.
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Diagrama" !e Di"#er"in
Los 3iagramas de 3ispersi)n o >r!ficos de Correlaci)n permiten estudiar la
relaci)n entre + variables. 3adas + variables Q e /, se dice que e%iste una
correlaci)n entre ambas si cada ve que aumenta el valor de Q aumenta
proporcionalmente el valor de / (Correlaci)n positiva o si cada ve que
aumenta el valor de Q disminuye en igual proporci)n el valor de / (Correlaci)n
negativa.
En un gr!fico de correlaci)n representamos cada par Q, / como un punto donde
se cortan las coordenadas de Q e /0
eamos un ejemplo. Supongamos que tenemos un grupode personas adultas
de se%omasculino. &ara cada personase mide la altura en metros (ariable Q y
el peso en 6ilogramos (ariable /. Es decir, para cada personatendremos un
par de valores Q, / que son la altura y el peso de dic$a persona0
48
http://www.monografias.com/trabajos14/dinamica-grupos/dinamica-grupos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/sexo-sensualidad/sexo-sensualidad.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/perde/perde.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/perde/perde.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos14/dinamica-grupos/dinamica-grupos.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/sexo-sensualidad/sexo-sensualidad.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/perde/perde.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/perde/perde.shtml -
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N
Persona
Altura
(m)
Peso
(Kg.)
N
Persona
Altura
(m)
Peso
(Kg.)
001 9.J= J.A -+@ 9.@@ 8=.J
002 9.A+ A-. -+8 9.J@ AA.9
003 9.8J 8A.+ -+A 9.@ @.