Garnier realizó un estudio para asegurar la calidad de su producto de café con extracto de ojos, midiendo el contenido de 60 envases producidos por 2 máquinas y operadores durante 2 meses. Los resultados mostraron variación en el contenido. Garnier creó histogramas generales y por máquina/operador para analizar la distribución de datos y asegurar que el contenido esté dentro del rango establecido.
1. Garnier
Problema de histograma -
estratificación
A continuación se elaborara un problema en el
que se incluyan histogramas y estratificación
Lizbeth Martínez
Universidad Tecnológica de Torreón.
2. Garnier es una empresa especializada en productos de belleza para la mujer.
Garnier ofrece a las mujeres soluciones de cuidado de la piel que protegen a
largo plazo la salud y la vitalidad de su piel. Su piel es reflejo de su vitalidad
interior. Para que su piel este lo mejor posible, necesita los nutrientes naturales
para estimular la actividad celular y para protegerla contra las agresiones
extremas. Garnier siempre da preferencia a los ingredientes naturales activos
que proporcionan a la piel su máximo beneficio.
Para asegurar que la calidad de su producto es buena Garnier elaboro una
toma de muestras para asegurarse de que la calidad de su producto está
dentro del estándar establecido, para esto tomo como prueba su producto de
Garnier Cafeína Roll-on ojos producto especializado en la eliminación de las
bolsas alrededor de los ojos.
Tomo una muestra general del proceso en el cual el contenido del producto
debe estar entre 220 ±10 mililitros por envase, con estos resultados se
elaborara un histograma general de los datos, y si fuera necesario, se elaborara
el histograma de las máquinas y los operadores.
Pare esto se tomó en cuenta el funcionamiento de dos máquinas y dos
operarios durante un tiempo de 60 días.
4. Histograma general.
160
140
120
100
80
60
40
20
0
205 210 215 220 225 230 235
Como podemos observar en esta
parte; hay una cantidad de valores
que están fuera del límite permitido
Para identificar el error de raíz analizaremos los datos que se obtuvieron de las
despachadoras 1 y 2.
5. Despachadora 1:
80
70
60
50
40
30
20
10
0
205 210 215 220 225 230 235
Se puede observar que hay un
pequeño número de valores que En este caso hay un nuero menor
sobresale del LSL, tomemos en de cinco valores que sobresalen
cuenta que es un número muy el USL.
pequeño.
Ahora compararemos estos resultados con la despachadora 2:
6. 80
70
60
50
40
30
20
10
0
205 210 215 220 225 230 235
Aquí se observa que a comparación de los
resultados obtenidos de la despachadora
1, aquí hay un número más considerable
de valores que sobrepasan el USL, esto
significa que a despachadora 2 tiene más
errores que la despachadora 1.
Como nos indica este grafico existen más errores en la maquina 2 que en la 1,
ahora hay que saber cuál es el operador que más errores tiene para empezar a
corregirlos.
7. Operador Jorge:
80
70
60
50
40
30
20
10
0
205 210 215 220 225 230 235
El operador Jorge solo tiene errores al
sobrepasar el USL, se puede observar
que no es un número muy grande pero
es un error.
8. Operador Ricardo:
80
70
60
50
40
30
20
10
0
205 210 215 220 225 230 235
Al igual que el operador Jorge, este
operador también tiene errores en los
valores que sobrepasan el USL, pero con
la diferencia de que también en el LSL
hay un valor que sobrepasa los límites.
9. Conclusiones:
Como se pudo notar en el muestreo que se tomo, todo indica que hay errores
en el llenado del envase del producto, las circunstancias por las cuales falle el
proceso son muchas una posible causa puede ser que el operador no está
realizando bien el llenado de los envases, entre otros. Lo importantes es que se
corrija el error lo mas antes posible porque los errores cuestan dinero y lo que
la empresa menos quiere hacer es; perder dinero en defectos y productos que
tengan que ser reprocesados, o mal vender su producto, recordemos que la
empresa pretende es ofrecer productos de calidad a sus clientes y con la ayuda
de estos gráficos se pudo identificar los errores.
