CONTROL ESTADSTICODE CALIDADY SEIS SIGMA

CONTROL ESTADSTICODE CALIDADY SEIS SIGMA

Segunda edicin

Humberto Gutirrez PulidoCentro Universitario de Ciencias Exactas e Ingeniera

Universidad de Guadalajara, Mxico

Romn de la Vara SalazarCentro de Investigacin en Matemticas

Guanajuato, Mxico

MXICO BOGOT BUENOS AIRES CARACAS GUATEMALA LISBOA MADRIDNUEVA YORK SAN JUAN SANTIAGO AUCKLAND LONDRES MILN

MONTREAL NUEVA DELHI SAN FRANCISCO SINGAPUR SAN LUIS SIDNEY TORONTO

Director Higher Education: Miguel ngel Toledo CastellanosDirector editorial: Ricardo A. del Bosque AlaynCoordinadora editorial: Marcela I. Rocha MartnezEditor sponsor: Pablo E. Roig VzquezEditora de desarrollo: Ana L. Delgado RodrguezSupervisor de produccin: Zeferino Garca Garca

Diseo de portada: Vctor M. Ortiz Pelayo

CONTROL ESTADSTICO DE CALIDAD Y SEIS SIGMA

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ISBN: 978-970-10-6912-7(ISBN: 970-10-4724-9 edicin anterior)

1234567890 08765432109

Impreso en Mxico Printed in Mexico

A Irma, Arnoldo y NoelHGP

A Rosalinda, Armida y Romn RVS

Capacidad de procesos I: Estadstica descriptiva 16Medidas de tendencia central 19Medidas de dispersin o variabilidad 21Relacin entre X

y S (interpretacin de la desviacin estndar) 22

Histograma y tabla de frecuencias 23Medidas de forma 29Cuantiles (percentiles) 30Diagrama de caja 31Estudio real (integral) de capacidad 32Uso de sistemas computacionales 34

Contenido

Acerca de los autores xiii

Prefacio xv

Agradecimientos xvii

Captulo 1

Conceptos bsicos de calidad 2Calidad y competitividad 4Productividad 7Medicin del desempeo de una empresa 9Variabilidad y pensamiento estadstico 11Ciclo de la calidad (ocho pasos en la solucin de un problema) 13

Captulo 2

Captulo 3

Introduccin a la probabilidad 44Conceptos de probabilidad 46Distribuciones discretas 48Distribucin normal 51Verifi cacin de normalidad (grfi cas de probabilidad) 53Grfi ca de probabilidad para verifi car normalidad 54Distribuciones derivadas del muestreo 56

Contenidoviii

Elementos de inferencia estadstica 62Conceptos bsicos 64Estimacin puntual y por intervalo 65Conceptos bsicos de prueba de hiptesis 72Prueba para la media 76Prueba para la varianza 77Tres criterios de rechazo o aceptacin equivalentes 78Hiptesis para dos parmetros: comparacin de dos procesos o poblaciones 80Poblaciones pareadas (comparacin de dos medias con muestras dependientes) 85Uso de software 89

Captulo 4

Captulo 5

ndices de capacidad, mtricas Seis Sigmay anlisis de tolerancias 98ndices de capacidad para procesos con doble especifi cacin 100Capacidad de largo plazo e ndices Pp y Ppk 107Mtricas Seis Sigma 108Procesos con slo una especifi cacin 117Estimacin por intervalo de los ndices de capacidad 118Estudio real (integral) de capacidad 120Diseo de tolerancias 122Estimacin de los lmites naturales de tolerancia de un proceso 123Uso de software 132

Captulo 6

Herramientas bsicas para Seis Sigma 138Diagrama de Pareto 140Estratifi cacin 144Hoja de verifi cacin (obtencin de datos) 148Diagrama de Ishikawa (o de causa-efecto) 152Lluvia de ideas 159Diagrama de dispersin 160Diagramas de procesos 164Sistemas poka-yoke 171

Contenido ix

Cartas de control para variables 182Causas comunes y especiales de variacin 184Cartas de control 186Carta de control X

-R 189

Carta X

-S 196Interpretacin de las cartas de control y causas de la inestabilidad 198ndice de inestabilidad, St 203Carta de individuales 204Cartas de precontrol 208Uso de software estadstico 210

Captulo 7

Captulo 8

Captulo 9

Cartas de control para atributos 222Cartas p y np (para defectuosos) 224Cartas c y u (para defectos) 232Implantacin y operacin de una carta de control 238Uso de software estadstico 244

Cartas CUSUM y EWMA:deteccin oportuna de cambios pequeos 252Carta CUSUM 255Carta EWMA 260Uso de software estadstico 262

Captulo 10

Estado de un proceso: capacidad y estabilidad 266Estado de un proceso 268Estrategias de mejora 271

Contenidox

Calidad de mediciones(repetibilidad y reproducibilidad) 278Conceptos bsicos 280Estudio largo de repetibilidady reproducibilidad 283Estudio R&R corto (short method) 295Monitoreo del sistema de medicin 296Estudios R&R para pruebas destructivas 302Estudios R&R para atributos 303Uso de software estadstico 309

Captulo 11

Captulo 12

Captulo 13

Muestreo de aceptacin 320Cundo aplicar el muestreo de aceptacin 322Tipos de planes de muestreo 324Formacin del lote y seleccin de la muestra 325Aspectos estadsticos: variabilidad y curva caracterstica de operacin 326Diseo de un plan de muestreo simple con NCA y NCL especfi cos

(mtodo de Cameron) 337Military Standard 105E 340Planes de muestreo Dodge-Roming 349Plan de muestreo PDTL (NCL, LTPD) con c = 0 355Muestreo de aceptacin por variables (MIL STD 414) 356Uso de software estadstico 361

Confi abilidad 368Preguntas en un estudio de confi abilidad 370Caractersticas de los estudios de confi abilidad 371Tipos de censura en confi abilidad 372Funciones en confi abilidad 375Modelos (distribuciones) para el tiempo de falla 380Especifi cacin de la distribucin de vida y estimacin grfi ca de sus parmetros 386Estimacin por mnimos cuadrados y por mxima verosimilitud 391Varios modos de falla 394Confi abilidad de sistemas 396Uso de software estadstico 400

xiContenido

Anlisis de modo y efecto de las fallas (AMEF) 406Actividades para realizar un AMEF (proceso) 409

Captulo 14

Captulo 15

Captulo 16

Estrategia Seis Sigma 418Antecedentes y caractersticas de Seis Sigma 420Etapas de un proyecto Seis Sigma 426Disear para Seis Sigma (DMADV) 434Diseo para confi abilidad 436Proceso esbelto y Seis Sigma 437Implantacin de la estrategia 6 444

Ejemplo de proyecto Seis Sigma 450Defi nicin 452Medicin 452Anlisis 458Mejora 462Control 464

Apndice 467

Bibliografa y referencias 477

ndice 479

Acerca de los autoresHumberto Gutirrez Pulido es profesor investigador en el Centro Universitario de Ciencias Exactas e Ingeniera de la Universidad de Guadalajara. Obtuvo el doctorado en estadstica por el Centro de Investigacin en Matemticas (CIMAT) de Guanajuato, Mxico.

Entre las empresas en las que ha impartido capacitacin y/o asesora en calidad total, con-trol estadstico y diseo de experimentos, destacan las siguientes: Cervecera Modelo, Tequila Herradura, Kodak, Xerox, Jabil, Coca-Cola e IBM.

Ha escrito a lo largo de su trayectoria profesional tres libros, entre ellos, Calidad total y productividad, publicado por McGraw-Hill, y 25 artculos de investigacin. Asimismo, ha sido conferencista a nivel nacional e internacional.

Romn de la Vara Salazar es investigador consultor en el Centro de Investigacin en Matemti-cas (CIMAT) de Guanajuato, Mxico.

Es candidato a doctor en estadstica por el CIMAT.Entre las empresas en las que ha impartido capacitacin y/o asesora en ingeniera para la

calidad y estadstica, destacan las siguientes: Pemex, INEGI, Motorola, Comisin Federal de Electricidad, CENAM, Mabe, General Motors y Kodak.

PrefacioEn este libro abordamos los principales conceptos y mtodos del control estadstico de calidad y los aspectos esenciales de la estrategia de mejora conocida como Seis Sigma (6). Sobre el control estadstico podemos decir que ste ha demostrado su utilidad tanto en las empresas de manufactura como de servicio, ya que con las exigencias de mejora a la que se ven expuestas las organizaciones debido a la alta competitividad de los mercados globalizados, se ha hecho ms evidente la necesidad de ampliar la comprensin y utilizacin del pensamiento estadsti-co, y aplicar conceptos y tcnicas estadsticas para una diversidad de tareas y propsitos, por ejemplo:

Identificar dnde, cmo, cundo y con qu frecuencia se presentan los principales proble-mas en una organizacin.

Detectar con rapidez, oportunidad y a bajo costo anormalidades en los procesos y sistemas de medicin (monitoreo eficaz).

Ser objetivos en la planeacin y toma de decisiones; expresar los hechos en forma de datos y evaluar objetivamente el impacto de acciones de mejora.

Analizar lgica, sistemtica y ordenadamente la bsqueda de mejoras.

En cuanto a Seis Sigma, sta es una de las principales estrategias que por ms de una dcada han utilizado varias de las compaas lderes a nivel mundial, y gracias a su exitosa aplicacin ha generado beneficios millonarios. Seis Sigma es una estrategia de mejora continua del nego-cio que busca encontrar y eliminar las causas de los errores, defectos y retrasos en los procesos del negocio, enfocndose hacia aquellos aspectos que son crticos para el cliente. La estrategia 6 se apoya en una metodologa altamente sistemtica y cuantitativa orientada a mejorar los resultados del negocio con tres reas prioritarias de accin: satisfaccin del cliente, reduccin del tiempo de ciclo y disminucin de los defectos. La meta de 6, que le da el nombre, es lograr procesos con calidad Seis Sigma, es decir, procesos que como mximo generen 3.4 defectos por milln de oportunidades de error. Esta meta se alcanza mediante un programa vigoroso de mejora, diseado e impulsado por la alta direccin de una organi