HERRAMIENTAS DE LA CALIDAD

1. HERRAMIENTAS
DE LA CALIDAD

2. HOJA DE VERIFICACION
 DEFINICION
Son formatos que sirven para facilitar la recolección y
análisis de los datos. Son conocidas también como Hojas de
Chequeo u Hojas de Seguimiento
 TIPOS
• Para la distribución del proceso: Nos muestra cual es la
variación y la forma de la distribución de nuestro
proceso.
• De tipos de defectos: Se registra las ocurrencias de los
diferentes tipos de defectos, pudiéndose determinar
cuáles son los más frecuentes.
• De localización de defectos: Se registra la ubicación de
ocurrencia de los defectos en una ilustración del
producto o área de trabajo.

3. HOJA DE VERIFICACION
• Hoja de Verificación
Operación : Peso de cajas
Fecha : 25.06.03 Operador : Pepe Cortisona
Kg 5 10 15 20 25 30 35 40 Kg
0.43 II 0.43
0.44 II 0.44
0.45 III 0.45 0.52 kg
25:0.20
0.46 IIIII III 0.46
0.47 IIIII IIIII IIIII II 0.47
0.48 IIIII IIIII I 0.48
0.49 IIIII IIIII III 0.49
0.50 IIIII IIIII IIIII IIIII IIIII II 0.50
0.51 IIIII IIIII IIIII IIIII II 0.51
0.52 IIIII IIIII III 0.52
0.53 IIIII IIIII 0.53
TECHIC
0.54 IIIII I 0.54
0.55 III 0.55
0.56 II 0.56
0.57 I 0.57
0.58 0.58
Kg 5 10 15 20 25 30 35 40 Kg

4. HOJA DE VERIFICACION
Hoja de Verificación
ción : Atención de reclamos
: 25.06.03 Operador : Fulano Menganus
Tipo de Reclamo Sem1 Sem2 Sem3 Sem4 Total
Empaque dañado 2 3 1 6
Prod. No Conforme 1 3 4
Tiempo Atención 3 3 3 1 10
Despacho equivocado 2 2 1 5
Peso Incorrecto 4 2 5 7 18
TOTAL: 9 8 13 13 47

5. HOJA DE VERIFICACION
• Hoja de Verificación
Operación : Control de defectos Tamaño de muestra : 10 cerdos
Fecha : 25.06.03 Operador : Fulano Manganus
2
---
7
1
---
4
2 5 4

6. DIAGRAMA DE CAUSA Y EFECTO
 DEFINICION
Diagrama que permite identificar las posibles causas de un
problema o efecto.
Esta es una herramienta útil para el análisis de información
y el trabajo en equipo. También es conocido como “Espina
de pescado” o “Diagrama de Ishikawa”.
 TIPOS
• Normal o de Análisis de las dispersiones: Es el modelo
tradicional y más usado. El efecto se coloca al lado
derecho y las causas al lado izquierdo organizadas
alrededor de una línea principal. Las principales causas
se representan por líneas primarias que salen de la línea
central. A medida que las causas se definen más
específicamente, se añaden líneas secundarias y
terciarias.

7. M´s:
• Materia prima
• Mano de obra
• Maquinaria
• Método
• Medición
• Medio Ambiente EFECTO O
• Mercado PROBLEMA
• Management
(Administración)
• Misceláneos
CAUSAS
Otros factores
• Usarlo cuando el proceso no se conoce en detalle o
cuando el efecto que se estudia no responde a una
secuencia.
• No es ilustrativo para quienes desconocen el proceso.

8.  TIPOS
• Secuencial o según el proceso: Modelo alternativo, donde
la línea principal es un diagrama de bloques del proceso.
Las causas se ubican en la etapa del proceso donde
ocurren.
Etapa 1 Etapa 2 Etapa 3 Etapa 4 Etapa 5
Problema o Efecto
• Se considera el proceso completo como una causa
potencial del problema.
• Se puede llegar a descubrir otros problemas no
considerados inicialmente.
• Algunas causas potenciales pueden aparecer muchas veces.

9. REDUCIR EL RECUENTO DE LEVADURAS EN
LICOR DE CACAO DE 100 ufc/gr A <10
UTENSILIOS DE
METODO INSUMOS
TRABAJO
Limpieza y
Encajado desinfecció Cacao con
Temperatura n recuento
de batido correcta optimo
adecuada
Termómetro
Incorporación Almacenamiento calibrado PRESENCIA DE
de cacao adecuado LEVADURAS EN
LICOR DE CACAO
Uñas y cabello DISMINUIR DE
Mantenimiento cortos 100 ufc/gr A <10
Limpieza y Evitar traslado a Correctamente
desinfección otras áreas uniformado
Ambiente de (contaminación
trabajo limpio Desinfecció
Cruzada) n de manos
y ordenado
EQUIPO AMBIENTE OPERARIO

10. ESTRATIFICACION
 DEFINICION
Proceso de división de un grupo de datos en varios
subgrupos o estratos en base a una condición o causa común;
con el fin de comprender mejor los procesos y sus causas y
resultados. Esta herramienta se usa siempre en combinación
con otras.
 ESTRATOS
• Operador: cada administrador, por cargo, por
experiencia
• Máquina: tipo
• Materia prima: proveedor, lote
• Método: método de operación
• Tiempo: turno, estación
• Etc.

11. ESTRATIFICACION
MES % MORTALIDAD CONTROL DE MORTALIDAD
MES
E 4,26%
F 4,07%
M 3,90%
A 3,70% Variación especial
M 3,20% causa: Huayco
J 2,89% GALPON % MORTALIDAD
J 2,75% MES
A 2,67% PLANTEL % MORTALIDAD 1 1,90%
S 2,40% ZONA % MORTALIDAD MES 2 1,85%
O 2,28% MES 310 1,92% 3 1,70%
N 1,95% NORTE 1,92% 323 1,78% 4 1,70%
D 1,91% CENTRO 1,89% 345 1,85% 5 1,89%
N 2,53% SUR 3,89% 390 9,08% 6 44,20%

12. 100%
DIAGRAMA DE PARETO
1 2 3 4 5
 DEFINICION:
Herramienta que ilustra el Principio de Pareto, el cual
sostiene que pocas causas explican o son responsables del
mayor porcentaje del efecto o problema. El principio de
Pareto también es conocida como la Regla 80/20.
El diagrama de Pareto permite jerarquizar las variables,
diferenciando los pocos vitales de los muchos triviales. Es
en esencia una herramienta para establecer prioridades.
 ERRORES TIPICOS
Sólo se aplica para identificar el problema importante y no
para localizar su causa principal.
La decisión sobre que causa atacar se toma
inmediatamente después de identificado un problema
importante.

13. 100%
100 %
1 2 3 4 5
ACCIÓN
Problema más
importante
 CORRECCION
100 % Pareto de
Causas
100 %
Estratificación del
Problema Principal
1 2 3 4 5 1.1 1.2 1.3 1.4

14. 100%
DIAGRAMA DE PARETO
1 2 3 4 5
PARETO POR FRECUENCIAS
TEMA: Motivos de reclamos de clientes
en una empresa distribuidora

15. 100%
DIAGRAMA DE PARETO
1 2 3 4 5
PARETO POR FRECUENCIAS
TEMA: Motivos de reclamos de clientes
en una empresa distribuidora
PI TE NV PE NP EP

16. 100%
DIAGRAMA DE PARETO
PARETO POR COSTOS 1 2 3 4 5
TEMA: Motivos de reclamos de clientes
en una empresa distribuidora

17. 100%
DIAGRAMA DE PARETO
1 2 3 4 5
PARETO POR COSTOS
TEMA: Motivos de reclamos de clientes
en una empresa distribuidora
%
COSTO
(S/.) 98.69 100
95.39
88.31
82.46
4155.20
75.94
387.60
356.50
320.00
180.40 72.00
PI PE TE NV NP EP

18. GRAFICO DE DISPERSION
6
5
DIAGRAMA DE DISPERSION
4
3
Y
2
1
0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
X
 DEFINICION:
Llamado también diagrama de correlación, intenta
establecer la relación causa efecto entre dos
características, donde una depende de la otra.
X = variable independiente
DIAGRAMA DE DISPERSION
6
Y = variable dependiente
5
4 Los cambios de Y depende de X
Y
3
r = 0.67
R2 = 0,4513
2 Correlacionar por ejemplo:
1
°T (X) con velocidad de
crecimiento (Y)
0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
X

19. GRAFICO DE DISPERSION
6
5
4
3
Y
EJEMPLO DIAGRAMA DE DISPERSION
2
1
0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
X
El ingeniero del proceso de laminación de goma sospecha que existe
una relación entre el peso y el espesor en el centro de goma de
chiclets, por lo que mide estas características en 36 diferentes
piezas de este producto y muestra los datos en la siguiente tabla
No° Pieza Peso Espesor No° Pieza Peso Espesor
1 1.0115 5.390 19 1.0190 5.430
2 1.0123 5.395 20 1.0130 5.390
3 1.0300 5.570 21 1.0110 5.400
Peso vs Epesor
4 1.0250 5.340 22 1.0260 5.550
5.70
5 1.0220 5.450 23 1.0220 5.450
6 1.0195 5.670 24 1.0170 5.420 5.65
7 1.0197 5.630 25 1.0270 5.590 5.60
8 1.0128 5.550 26 1.0310 5.550 5.55
Espesor (mm)
9 1.0132 5.500 27 1.0130 5.510
5.50
10 1.0131 5.350 28 1.0130 5.490
11 1.0130 5.440 29 1.0180 5.500 5.45 r 2 =0.36
R= 0.13
12 1.0120 5.480 30 1.0165 5.570 5.40
13 1.0130 5.550 31 1.0173 5.510
5.35
14 1.0142 5.450 32 1.0280 5.500
5.30
15 1.0222 5.350 33 1.0300 5.550
1.005 1.010 1.015 1.020 1.025 1.030 1.035
16 1.0230 5.450 34 1.0195 5.450
17 1.0280 5.600 35 1.0200 5.480 Peso (gramos)
18 1.0313 5.600 36 1.0260 5.400

20. HISTOGRAMAS
 DEFINICION:
Herramienta gráfica que representa la distribución de
frecuencia de una característica. La distribución de
frecuencia permite agrupar los valores de tal manera que
muestren su variación, su tendencia central y el patrón de
distribución de los datos.
Lim Inf clase 5
Intervalo de clase i
Lim Sup clase 5
Marca de clase c
Clase
Frecuencia
c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7 c8
Caracteristica

21.  NUMERO DE CLASES (n)
Número Sugerido de Clases
Observaciones Clases
Menos de 50 5a7
50 - 100 6 a 10
101 - 250 7 a 12
251 o más 10 a 20
 CONSTRUCCION
• Calcular el Rango R de toda la data (Vmax - Vmin)
• Calcular i = R / n debe ser múltiplo de la precisión
• Calcular los límites de la primera clase:
Lim Inf1 = Vmin - p/2
Lim Sup1 = Lim Inf1 + i
p = precisión utilizada para la toma de la información
Además: Lim Sup1 = Lim Inf2

22. • Marca de clase: c1 = (Lim Sup1 + Lim Inf1)/2
No. de Límites Marca Frecuencia
clase Inf. Sup. de clase De clase Menor que Mayor que
TOTAL
Frecuencia Menor que: Acumulado de las clases
anteriores más la frecuencia de la clase
Frecuencia Mayor que: Acumulado de las clases
posteriores más la frecuencia de la clase.

23. TIEMPO DE ESPERA PARA SER ATENDIDO (MINUTOS)
29 21 26 27 12 10
11 29 23 25 11 13 TIEMPO DE ESPERA
18 17 34 7 15 9
9 5 29 39 22 18
18 28 19 34 33 26
13 19 16 26 34 30
18 32 6 10 17 21
33 8 24 31 32 26
12 38 13 19 23 8
17 39 18 12 38 33
21 20 24 3 15 14
23 8 26 28 27 25
10 17 34 35 31 5
20 22 8 25 4 24 5.5 11.5 17.5 23.5 29.5 35.5 41.5
9 19 32 27 25 20
Maximo = 39 i= 36 / 7
Minimo = 3 N° de Limites Marca Frecuencia
Precisión = 1 i= 6 Clase Inferior Superior de Clase De clase Menor que Mayor que
Rango = 36
N° datos = 90 1 2.5 8.5 5.5 10 10 90
# clases = 7 2 8.5 14.5 11.5 15 25 80
3 14.5 20.5 17.5 19 44 65
Lim inf 1 = 2.5 4 20.5 26.5 23.5 20 64 46
Lim sup 1 = 8.5 5 26.5 32.5 29.5 14 78 26
6 32.5 38.5 35.5 11 89 12
7 38.5 44.5 41.5 1 90 1
90

24. USO DE LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS
Nombre Uso
Hoja de - Recolectar data
Verificación - Estandarizar la recolección de data
- Facilitar el análisis (distribución, defectos, causa-efecto) y
digitación
Diagrama Causa - Organizar muchas causas de un efecto (problema, defecto, objetio)
& Efecto - Relacionar las causas a las diferentes etapas de un proceso
Estratificación - Ordenar la infomación por grupos (estratos)
- Aislar la información de una población
- Representar mejor las características de una población
- Complementario a otras herramientas
Diagrama de - Diferenciar los problemas, causas o condiciones más importantes de
Pareto los menos importantes
- Ordenar las oportunidades de mejoramiento
- Evaluar los resultados después de las acciones de mejora
Diagrama de - Analizar la relación causa-efecto entre dos variables
Dispersión - Analizar la influencia de una variable sobre otra
Histograma - Conocer la variación de un item de control y como se distribuye con
respecto al promedio
- Mostrar la tendencia central, variación, la forma de la distribución
y su simetría