7 herramietas de calidad

233 visualizaciones

Publicado el

seis sigma

Publicado en: Ingeniería
0 comentarios
0 recomendaciones
Estadísticas
Notas
  • Sé el primero en comentar

  • Sé el primero en recomendar esto

Sin descargas
Visualizaciones
Visualizaciones totales
233
En SlideShare
0
De insertados
0
Número de insertados
4
Acciones
Compartido
0
Descargas
0
Comentarios
0
Recomendaciones
0
Insertados 0
No insertados

No hay notas en la diapositiva.

7 herramietas de calidad

  1. 1. 7 HERRAMIENTAS DE CALIDAD EQUIPO 3
  2. 2. ANTECEDENTES DE HERRAMIENTAS DE CALIDAD En la década de los 50´s se comenzaron a aplicar en Japón las herramientas estadísticas de Control de Calidad, desarrolladas anteriormente por Shewhart y Deming. Fue el profesor Kaoru Ishikawa quien extendió su utilización en las industrias manufactureras de su país, en los años 60, acuñando la expresión de 7 herramientas para el control de la calidad.
  3. 3. 1)DIAGRAMA DE CAUSA-EFECTO (DIAGRAMA ISHIKAWA) La variabilidad de una característica de calidad es un efecto o consecuencia de múltiples causas, por ello, al observar alguna inconformidad con alguna característica de calidad de un producto o servicio, es sumamente importante detallar las posibles causas de la inconsistencia. La herramienta de análisis más utilizada son los llamados diagramas de causa - efecto, conocidos también como diagrama de Ishikawa. Para hacer un diagrama de causa - efecto se recomienda seguir los siguientes pasos:
  4. 4. DIAGRAMA DE CAUSA-EFECTO 1.-Elegir la característica de calidad que se va a analizar 2.-Se debe indicar los factores causales más importantes que puedan generar la fluctuación de la característica de calidad
  5. 5. DIAGRAMA DE CAUSA-EFECTO Se anexa en cada rama factores causales más detallados de la fluctuación de la característica de calidad. hasta asegurarse de que contenga todas las posibles causas de dispersión Se Verifica que todos los factores causales de dispersión hayan sido anexados al diagrama. Una vez establecidas de manera clara las relaciones causa y efecto, el diagrama estará terminado
  6. 6. 2) HOJA DE CONTROL La Hoja de Control, también llamada de Verificación, es un impreso con formato de tabla o diagrama que sirve para reunir y clasificar las informaciones según determinadas categorías, mediante la anotación y registro de sus frecuencias bajo la forma de datos. Una vez que se ha establecido el fenómeno que se requiere estudiar e identificadas las categorías que los caracterizan, se registran indicando la frecuencia de observación. Lo esencial de los datos es que el propósito este claro y que los datos reflejen la verdad.
  7. 7. HOJA DE CONTROL La principal funciones es hacer fácil la recopilación de datos y realizarla de forma que puedan ser usadas fácilmente y analizarlos automáticamente. De modo general las hojas de recogida de datos tienen las siguientes 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.
  8. 8. HOJA DE CONTROL Esta es una herramienta manual, en la que clasifican datos a través de marcas sobre la lectura realizadas en lugar de escribirlas, para estos propósitos son utilizados algunos formatos impresos, los objetivos más importantes de la hoja de control son:  Investigar procesos de distribución  Artículos defectuosos  Localización de defectos  Causas de efectos
  9. 9. HOJA DE CONTROL
  10. 10. 3) GRÁFICO DE CONTROL Es una representación gráfica de los distintos valores que toma una característica correspondiente a un proceso. Permite observar la evolución de este proceso en el tiempo y compararlo con unos límites de variación fijados de antemano que se usan como base para la toma de decisiones. Los gráficos de control tienen su origen al final de la década de 1920, cuando Walter A. Shewhart analizó numerosos procesos de fabricación concluyendo que todos presentaban variaciones. Encontró que estas variaciones podían ser de dos clases: una aleatoria, y otra imputable o especifica (también llamada asignable).
  11. 11. GRÁFICO DE CONTROL Los gráficos de control constituyen una herramienta estadística utilizada para evaluar la estabilidad de un proceso. Permite distinguir entre las causas de variación. Todo proceso tendrá variaciones, pudiendo estas agruparse en: •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. Las causas aleatorias son de difícil identificación y eliminación. Las causas específicas sí pueden ser descubiertas y eliminadas, para alcanzar el objetivo de estabilizar el proceso.
  12. 12. GRÁFICO DE CONTROL Existen diferentes tipos de gráficos de control: •De datos por variables. Que a su vez pueden ser de media y rango, mediana y rango, y valores medidos individuales. •De datos por atributos. Del estilo aceptable / inaceptable, sí / no,… En la base de los gráficos de control está la idea de que la variación de una característica de calidad puede cuantificarse obteniendo muestras de las salidas de un proceso y estimando los parámetros de su distribución estadística. La representación de esos parámetros en un gráfico, en función del tiempo, permitirá la comprobación de los cambios en la distribución.
  13. 13. EJEMPLO GRÁFICO DE CONTROL
  14. 14. 4) HISTOGRAMA Es básicamente la presentación de una serie de medidas clasificadas y ordenadas, es necesario colocar las medidas de manera que formen filas y columnas, El histograma 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
  15. 15. HISTOGRAMA Un histograma es una representación gráfica de una variable en forma de barras que representa la distribución de frecuencias de un conjunto de datos., 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. Y permite la comparación de los resultados de un proceso. El histograma es especialmente útil cuando se tiene un amplio número de datos que es preciso organizar, para analizar más detalladamente o tomar decisiones sobre la base de ellos. También es un medio eficaz para transmitir a otras personas información sobre un proceso de forma precisa e inteligible.
  16. 16. HISTOGRAMA La principal aplicación del histograma es la comparación de los resultados de un proceso con las especificaciones previamente establecidas para el mismo., mediante el histograma, puede determinarse en qué grado el proceso está produciendo buenos resultados y hasta qué punto existen desviaciones respecto a los límites fijados en las especificaciones. En este sentido, el estudio de la distribución de los datos puede ser un excelente punto de partida para establecer hipótesis acerca de un funcionamiento insatisfactorio.
  17. 17. HISTOGRAMA
  18. 18. 5) DIAGRAMA DE PARETO Es una herramienta que se utiliza para priorizar los problemas o las causas que los genera. El nombre de Pareto fue dado por el Dr. Juran en honor del economista italiano VILFREDO PARETO (1848-1923) quien realizó un estudio sobre la distribución de la riqueza, en el cual descubrió que la minoría de la población poseía la mayor parte de la riqueza y la mayoría de la población poseía la menor parte de la riqueza. 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, 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.
  19. 19. DIAGRAMA DE PARETO Para determinar las causas de mayor incidencia en un problema se traza una línea horizontal a partir del eje vertical derecho, desde el punto donde se indica el 80% hasta su intersección con la curva acumulada. De ese punto trazar una línea vertical hacia el eje horizontal. Los ítems comprendidos entre esta línea vertical y el eje izquierdo constituyen las causas cuya eliminación resuelve el 80 % del problema.
  20. 20. 6) DIAGRAMA DE DISPERSIÓN Diagrama de Dispersión también llamado gráfico de dispersión, es un tipo de diagrama matemático que permite analizar si existe algún tipo de relación entre dos variable, 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. El diagrama de dispersión es una herramienta gráfica que ayuda a identificar la posible relación entre dos variables. Representa la relación entre dos variables de forma gráfica, lo que hace más fácil visualizar e interpretar los datos.
  21. 21. DIAGRAMA DE DISPERSIÓN De otro lado, calculando el coeficiente de correlación entre dos variables, permite cuantificar el grado de relación entre ambas, así como su signo. El valor de este coeficiente puede estar comprendido entre −1 y 1. Cuando toma un valor próximo a −1, la correlación es fuerte y negativa. Si el valor es cercano a +1, la correlación es fuerte y positiva. Si el coeficiente de correlación lineal presenta un valor próximo a 0, la correlación es débil. Un coeficiente de 0 indicaría independencia total entre ambas variables. A su vez, un coeficiente de correlación lineal de 1 ó de -1 señalaría que entre ambas variables hay dependencia funcional, positiva o negativa según el signo del coeficiente.
  22. 22. DIAGRAMA DE DISPERSIÓN Esta correlación puede señalar, pero no por ello probar, una relación causal, es decir, no predice relaciones causa – efecto, sino que muestra la intensidad de la relación entre dos variables. Por lo tanto, es importante no apresurarse a obtener conclusiones sobre la relación entre las variables, ya que puede ser otra tercera que afecte a la relación.
  23. 23. 7) MUESTREO ESTRATIFICADO Muestreo Estratificado 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.
  24. 24. MUESTREO ESTRATIFICADO 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.
  25. 25. MUESTREO ESTRATIFICADO La estratificación puede apoyarse en distintas herramientas de calidad, si bien el histograma es el modo más habitual de presentarla; la estratificación:  Permite aislar la causa de un problema, identificando el grado de influencia de ciertos factores en el resultado de un proceso.  Puede apoyarse y servir de base en distintas herramientas de calidad.

×