7 HERRAMIENTAS BÁSICAS EN EXCEL.pdf

INSTITUTOTECNOLÓGICO DE ORIZABA
Presenta:
Dr. Hilarión Muñoz Contreras/Dra. María Eloísa Gurruchaga Rodríguez/Dr. Luis Carlos
Flores Ávila/Ing. Carlos Orestes Candelas Zamorano/Ing. Mariam G. GuzziTrujillo
Octubre/2012
Congreso Nacional de Ingenierías

Introducción
Recolección de Datos
Las 7 Herramientas
Básicas
23/10/2012 InstitutoTecnológico de Orizaba

 Las 7 herramientas básicas denominadas por
el Dr. Kaoru Ishikawa son herramientas
estadísticas para la administración industrial
y grandes colaboradoras para el Control Total
de la Calidad

Proceso
Datos
Análisis
Estadístico
Información

Datos
• Característica de
Calidad
• Costo
• Cantidad
• Seguridad
• Accidentes
Para
• La calidad de
materiales
• Las condiciones de
operaciones
• La cantidad producida
• El número de
procesos

CONCEPTOS
EXPERIENCIA
DATOS
*Juicios
Correctos
*Decisiones
Adecuadas

Datos
¿Existen?
Sí, ¿para qué?
No, ¿por qué no
se recopilan?

¿Qué datos
recopilar?

Definir el propósito de los datos
Consignar claramente la historia
de los datos: ¿Qué?, ¿Por
qué?, ¿Cuándo?, ¿Dónde?Y
¿Cómo?
Recopilar datos de la relación
entre la calidad

Mano de Obra
Materiales
Métodos
Máquinas
Mantenimiento
Entorno
Administración

 Es la herramienta que se utiliza para
recolectar datos en un formato lógico, es la
herramienta de transición entre la recolección
de datos y el uso de técnicas más elaboradas.
 Su objetivo es lograr que el usuario este en
capacidad de reunir y organizar datos en un
formato para un análisis eficiente y fácil.

Proporciona registros
históricos
Traduce las opiniones
en datos
Facilita el inicio del
pensamiento
estadístico
Medio para registrar de
manera eficiente los
datos
Sirve

1 • Definir Problema
2 • Cómo recolectar
3 • Estime el total de muestra
4 • Decida el formato
5 • Escriba los Datos
6 • Verifique

 1. Hoja para registro de datos:
Hoja deVerificación(Inspección Final)
Producto:_________________ Fecha:___________________
Sección:__________________ Inspector:________________
Total Inspeccionado:________ Lote No:_________________
Observaciones:_______________________________________
Tipo de Defecto Cuenta SubTotal
… … …
TOTAL … …

 2. Hoja de localización:
Hoja de localización de defectos
MODELO 14 PC
Fecha: 26/Sep/2012 Responsable: COCZ
Comentarios: 1. Sensor no funciona
2.Manija Floja
2
1

 3. Lista deVerificación
HOJA DE REPARTO-MUEBLERÍA “Y”
Responsable: MGZ Camión: ITO12 Fecha: 26/Sep/12
Lugar a repartir Día: Jueves
Verificación Comentarios
Col. Modelo X
Col. Centro X
Col. Barrio Nuevo X
Col. San José ------------ Inundación
Col. R. Alvarado X

RESTAURANTE BUHO Suc. PlazaValle
Fecha:25/Septiembre/2012 Turno:Matutino
Observador: Luis Pérez
Tiempo(Minutos) Conteo Frecuencia
0-2 8
2-4 13
4-6 15
6-8 9
8-10 5
EXCEL

 La estratificación es una clasificación por
algún elemento en común, para analizarlos y
poder determinar con más facilidad las
causas del comportamiento de alguna
característica de calidad.

Utilidad:
Para identificar la
causa que tiene
mayor influencia
en la variación
Comprender de
mejor forma un
grupo de datos y
ayudará a
identificar las
causas del
problema
Examinar la
diferencia en los
parámetros
estadísticos entre
estratos

5
Comparar la característica de calidad de los estratos con la del total
4
Volver a subdividir los datos de los estratos
3
Clasificar en grupos la causa probable(Proceso, material, línea de producción)
2
Considerar la causa de la dispersión
1
Determinar las características específicas que se quieren considerar(Horas, producción, etc)

 Se específica que el número de encuestas
diarias que debe hacer una empleada de una
agencia de mercadotecnia es de al menos 92.
Se tienen 3 empleadas (A,B y C), y se tomó
una muestra de 23 mediciones proviniendo 8
de la empleada A, 6 de la empleada B y nueve
de la empleadaC.

 Una gráfica de la distribución de un conjunto
de medidas. Un histograma es un tipo
especial de gráfica de barras que despliega la
variabilidad dentro de un proceso. Un
histograma toma datos variables (tales como
alturas, pesos, densidades, tiempo, temperat
uras, etc.) y despliega su distribución.

Realizar seguimiento del proceso
Revisión rápida de variabilidad
Seleccionar el siguiente producto o
servicio a mejorar

0
1
2
3
4
5
6
7
0--5 6--10 11--15 16--20 21--25 26--30 31--35
Histograma
Límite Intervalo
Clases

1. Después de la recolección de datos, contar
el número de puntos de datos (n) en su
muestra.
2. Determinar el rango, R, para todo el
conjunto de datos al restar el valor menor de
los datos del mayor.

3. Determinar el número de
intervalos, denotados como K.
Puntos de
Datos
Intervalos
30-50 5-7
51-100 6-10
101-250 7-12
Más de 250 10-20

4. Determinar la extensión del intervalo
llamado longitud de clase, L. La fórmula
sencilla.
5. Construir los intervalos.Tomar la medida
individual más pequeña en el conjunto de
datos.
Limite Inferior Limite Superior
Valor Mínimo Valor Mínimo + L
Lim. Sup.Ant.+ Unidad Lim. Inf. Actual + L
… …

6. Calcular el punto medio de clase también
llamado marca de clase.
7. Calcular las frecuencias absolutas de clase.
Marca de Clase
(Lim. Inf.+Lim. Sup.)/2
…

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Se tienen dos poblaciones de datos y se debe buscar
la causa de los datos aislados
INSULA

0
1
2
3
4
5
6
7
8
Hay un error de medición o datos falseados
COLINA

0
1
2
3
4
5
6
7
Hay algún error en el intervalo de clase, quizá no se
redondeó bien o hay un error del personal.
PEINE O SIERRA

 Se han recogido datos sobre el tiempo de
vida de las pilas eléctricas del tipo AA
producidas por la empresa VOLTA. Para la
muestra de 200 pilas se procedió a registrar el
número de horas en que suministraron
energía eléctrica.

 Es una gráfica que representa en forma
ordenada el grado de importancia que tienen
los diferentes factores en un determinado
problema, tomando en consideración la
frecuencia con que ocurre cada uno de dichos
factores.

Sirve
para:
Pocos
Vitales
Costos Comparar
Mejora

Tipo de Defecto Número de Defectos
Compresor 49
Rayaduras 20
Termostato 39
Manchas 36
Empaques 119
Condensador 26
Puerta desalineada 21

 El instrumento que permite tener un
panorama global del problema y visualizar las
relaciones que tienen las causas entre sí y con
su efecto.
 Muestra la relación sistemática entre un
resultado fijo y sus causas. Utiliza como base
de su estructura las afectantes de la calidad

Característica
de Calidad
Longitud, % Defectos, etc. Efecto
Factores Trabajadores, Diámetros, etc. Causas

Utilidad
Mejorar proceso en
calidad, eficiencia, etc.
Localizar quejas, defecto
o anormalidades.
Establecer nuevos
procedimientos, puntos de
control.

Muda: Desperdicio
Mura: Inconsistencias
Muri:Trabajo
Tensionante

MANO DE OBRA
• Muda:Tiempo Ocioso
• Mura: Falta de Capacitación
• Muri: Operaciones Monótonas
MATERIALES
• Muda: Mal Manejo de Materiales
• Mura: Control Deficiente de Requerimiento de Materiales
• Muri: Manejo de Materiales Peligrosos
MAQUINARIA
• Muda:Tecnología Sobrada
• Mura: Subutilización de Máquinas
• Muri: Utilización de Maquinaria Peligrosa
MÉTODOS
• Muda: Exceso de procesamiento
• Mura: Falta de Especificaciones
• Muri: Manejo Excesivo de Información

 Modelo de análisis de dispersiones
EFECTO
Maquinaria Métodos
Mano de
Obra
Mantto.
Entorno
Materiales

 Modelo según el proceso de producción
Material Fabricación Corrección Desbaste

 Es un diagrama que sirve para examinar si un
proceso se encuentra en una condición
estable, o para asegurar que se mantenga en
esta condición.

5
8
11
14
17
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Frecuencia
Tiempo
Gráfico de Control
LC
LS
LI
media

Medidas de
Tendencia
Central
Media
Mediana
Medidas de
Dispersión
Rango
Varianza
Desviación
Estándar

Sirve Para:
Determinar el estado de control de un proceso
Diagnostica el comportamiento en el tiempo
Indicativo del estado de un proceso
Permite identificar las fuentes de variación
Herramienta de detección de problemas

Gráficas de control para variables Gráficas de control por atributos
Gráfica X-R (Promedios y rangos) Gráfica p(Porcentaje de defectuosos)
Gráfica X-S(Promedios y Desviación) Gráfica np(Número de defectuosos)
Gráficas x-R(Medianas y rangos) Gráfica c(Número de defectuosos por área)
Gráficas X-R (Lecturas y Rango) Gráfica u(Porcentaje de defectos por área)

Gráficas de Control
1.Puntos Fuera de
Control

2.Tendencias
Continuas

3. Cambio repentino
de Nivel

4. Ciclos

5. Inestabilidad

Gráficas de Promedios
y Rangos
 Muestra el comportamiento de la
media(posición) y la variación(dispersión) de
cierta característica de calidad.
 Busca evaluar, controlar y mejorar la
característica de calidad, desde el punto de
vista del ajuste de su posición y la reducción de
su variación con respecto al objetivo.

y Rangos
1 • Reunión de datos (>100)
2 • Divida los datos en subgrupos (2 a 5 muestras)
3 • Registrar en una hoja de verificación
4 • Hallar la media y rango de cada subgrupo
5 • Calcular media y rango general
6 • Calcular los límites de control (coeficientes)
7 • Construir las gráficas de control

y Rangos Gráficas de Control

 Es el instrumento estadístico que sirve para
estudiar el comportamiento de un
proceso, considerando como indicador de la
variabilidad la desviación estándar.
 Más sensible a los cambios pequeños que la
gráfica de promedios-rangos.
Gráfica de Promedios
y Desviaciones Gráficas de Control

y Desviaciones
Reunir Datos
Dividir en subgrupos (>10 datos)
Registrar en hoja de verificación
Hallar los estimadores de cada subgrupo
Calcular estimadores generales
Calcular los límites de control
Elaborar gráfica de control

y Desviaciones Gráficas de Control

 Es la herramienta estadística que permite
evaluar el comportamiento del proceso a partir
de la mediana y del rango.
 Se sugiere utilizarse en procesos estables, ya
que la información será mucho más eficiente.
No revela tanta información como las gráficas
anteriores.
Gráfica de Medianas y
Rangos Gráficas de Control

Rangos
Reunión de Datos
• Hacer subgrupos (5 datos)
Registrar en Hoja deVerificación
• Calcular estimadores por subgrupo
Encontrar estimadores generales
• Obtener los límites de control
Construir gráficas de control

Rangos Gráficas de Control

 Las lecturas individuales se acompañan de una
gráfica de rangos para ver la variabilidad de la
característica de calidad.
 En algunos casos la formación de subgrupos no
es efectivo, ya sea por: tiempo, pruebas
destructivas o costosas.
Gráfica de Lecturas
Individuales y Rangos Gráficas de Control

Individuales y Rangos
Obtener Datos (s/subgrupos)
Aplicar Rango Móvil
Calcular Media de los Rangos (Limite Central)
Aplicar los Límites de control
Construir la Gráfica

Individuales y Rangos Gráficas de Control

Gráfica p: Porcentaje
de defectos
Atributo
Muestras
Averiguar
Alerta
Descubrir
Causas
Especiales

1. Cuándo y cómo
recoger los datos
2. Organizar en un
Check List
(Criterio)
3.Calcular el
tamaño promedio
de los subgrupos
4. Se calculan los
Límites de control
5.Construir
Gráfica
de defectos Gráficas de Control

de defectos Gráficas de Control

Gráfica np: Número de
Defectuosos
Graficar unidades no conformes
Muestras suficientemente grandes(>50)
Conocer causas de re trabajos
Obtener registro de varias características de operación
Investigar el curso de un defecto
Detectar causas especiales

Defectuosos
Recoger Datos
Poner en una Hoja deVerificación
Calcular el número de defectuosos
Obtener los Límites de control
Construir Gráfica

Defectuosos

 En algunos procesos interesa medir la cantidad
de defectos que presentan las unidades de
producto que se están fabricando. Los defectos
pueden ser de diferentes tipos y se cuenta el
total de todos estos defectos en la unidad
inspeccionada.
 Se debe utilizar cuando la unidad
inspeccionada se mantiene constante.
Gráfica c: Defectos por
unidad Gráficas de Control

Proceso
Producto
Final
Inspección
por
Producto
Número
de
Defectos

Sirve
Determinar
defectos
Informar
Reducir
costos

Determinar
Unidad
Inspeccionada
Contabilizar
Defectos
Calcular
Límites de
Control
Elaborar
Grafica

 La gráfica es una variación de la gráfica c.
Si el área de oportunidad para la
ocurrencia de defectos no permanece
constante, la gráfica u debe usarse en
lugar de la gráfica c.
Gráfica u: Defectos por
área de oportunidad Gráficas de Control

área de oportunidad
1
• Determinar las muestras
2
• Contabilizar defectos para cada muestra
3
• Calcular los límites de control para cada muestra
4
• Construir la gráfica de control

área de oportunidad Gráficas de Control

 Busca demostrar visualmente si existe o no
relación entre dos variables y si la relación
es directa o inversamente proporcional
 Los métodos gráficos anteriores sólo hacen
referencia a una característica de calidad
(univariados). El de dispersión es una
herramienta utilizada como frecuencia
cuando se desea realizar un estudio entre 2
características de calidad.
Diagrama de Dispersión

Puede referirse:
Una
característica
de calidad y un
factor que
incide sobre
ella
Dos
características
de calidad
relacionadas
Dos factores
relacionados
con una sola
característica

Indica si dos variables
(factores o
características de
calidad) están
relacionadas
Proporciona la
posibilidad de
reconocer fácilmente
relaciones causa/efecto

Método Gráfico
Recolectar n parejas de datos
(X,Y) (n>25)
Graficar las parejas de datos
Documentar el gráfico

Método Gráfico Diagrama de Dispersión
0
5
10
15
20
25
0 5 10 15 20 25

Coeficiente de
Correlación
 Proporciona una medida del grado de
relación entre dos variables.
 Se utiliza cuando el método gráfico no es tan
revelador.
 Se dice que cuando r(coeficiente de
correlación) se acerca a -1 o a 1 la relación es
perfecta, y mientras se acerca a 0 es nula.

Coeficiente de
Correlación

Método de la Mediana
 Este es un método muy sencillo en el cual se
puede definir si hay o no correlación , cosa
que no permite el método gráfico pero que
sí se logra con el método de correlación, la
ventaja del método a estudiar es que el
cálculo es mucho más fácil.

1. Graficar el diagrama de dispersión igual que en el método gráfico
2. Graficar las medianas tanto de (x) como de (y), con esto se formará un
cuadrante dentro del diagrama.
3. Numerar los cuadrantes empezando por el extremo superior derecho (I,II,III y
IV). En sentido contrario de las manecillas del reloj. Contar los puntos
4. Determine la cantidad de puntos de II y IV, y N( cantidad total de datos menos
la cantidad de puntos sobre la línea).
5. Compare la cantidad total de puntos de II y IV con la columna “cantidad límite
de puntos”. Si la cantidad de puntos de ambos sectores es menor que el límite
existe correlación.

1
• Obtener las medianas de las 2
variables
2
• Trazar el cuadrante
3
• Contar los puntos en cada cuadrante
II Diagrama de Dispersión

II Diagrama de Dispersión

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