Qué son, beneficios y ejemplo del Diagrama de Ishikawa, Diagrama de dispersión e Histograma

1. UNIVERSIDAD VIRTUAL DEL ESTADO DE
MICHOACÁN
MÓDULO. CALIDAD EN LOS SERVICIOS DE SALUD
UNIDAD 2. MEJORA CONTINUA Y HERRAMIENTAS
PARA GESTIONAR LA CALIDAD
ACTIVIDAD 3. HERRAMIENTAS QUE GESTIONAN LA CALIDAD
(PARTE 2)
ALUMNA: LN. CLAUDIA VARGAS JIMÉNEZ
TUTOR: MSP. ISAIAS DE JESÚS DIAZ
MALDONADO
MORELIA, MICH. AGOSTO 2019

2. Introducción
• Para resolver problemas o variaciones y mejorar
la calidad, es necesario basarse en hechos de allí
la conveniencia de basarse en hechos reales y
objetivos. Además es necesario aplicar un
conjunto de herramientas estadísticas siguiendo
un procedimiento sistemático y estandarizado de
solución de problemas. Existen 7 Herramientas
Básicas que han sido ampliamente adoptadas en
las actividades de mejora de la Calidad y
utilizadas como soporte para el análisis y solución
de problemas operativos en los más distintos
contextos de una organización.

3. 7 herramientas básicas de la
calidad
1. Diagrama de flujo
2. Hojas de verificación
3. Gráficas de control
4. Diagrama de Pareto
5. Diagrama de Ishikawa
6. Diagrama de dispersión
7. Histograma

4. 5. Diagrama de Ishikawa
Conocido también
como:
Diagrama de causas y efecto: esqueleto o espina de
pescado; diagrama de árbol; diagrama de río. Identifica
las posibles causas de un problema.
¿Para que sirve? Ayuda a identificar las causas que originan los
problemas en combinación con la gráfica de Pareto y la
Técnica “Tormenta de Ideas”.
Partes de un
Diagrama de
Ishikawa:
Se refiere a la causa, representada por las espinas del
esqueleto, que significan los factores de calidad,
mismos que provocan que se obtenga o no la calidad a
obtener.
El diagrama está orientado a futuro; pero también
puede ser lo contrario , cuando lo que se analiza es un
defecto de calidad (efecto) y sus causas (factores que
lo provocan).

5. Fuentes de Causas Asignables
1. Maquinaria o
Equipo
• Algún tipo de
cambio en las
partes,
energía, etc.
que alteran el
funcionamiento
y repercuten
en el proceso.
2. Materiales
• Algún cambio
en los
materiales
puede alterar
el proceso.
3. Método
• Es la manera
de hacer las
cosas, cambiar
de un método
a otro provoca
variación
anormal en el
proceso.
4. Medio
Ambiente
• Cambiar de
temperatura,
humedad,
presión,
atmósfera y
otros
fenómenos,
causados
natural o
artificialmente,
pueden ser
causa de
variación
anormal.
5. Mano de
Obra
• Por lo general
no son la
causa del
problema,
excepto
cuando
cambian a una
persona por
otra que no
tiene la
capacidad
adecuada.

6. Tipos de Espinas
Según el tipo de análisis
Grado de profundidad
requerido podrán
emplearse espinas
primarias, secundarias
y terciarias.

7. Tipos de Diagramas de Ishikawa
1. Modelo de Análisis de las
dispersiones
•Es el más utilizado, se construye
colocando las causas individuales
dentro de cada categoría principal y
formulando la siguiente pregunta por
cada punto. ¿Por qué sucede esta
causa (dispersión)?.
•La dispersión en la mitad de los
casos, obedece a tres factores
básicos:
•Las materias primas
•Las máquinas o equipos
•El método de trabajo.
•Otros factores que pueden causar
dispersión son:
•Las mediciones
•El medio ambiente
•La mano de obra
2. Modelo de enumeración de las
causas
•Casi idéntico al análisis de
dispersión; la única diferencia radica
en que esto permite enumerar todas
las causas posibles, las cuales son
organizadas en categorías de causas
principales.
•En este modelo simplemente se hace
un lista de todas las causas posibles,
surgidas de una “tormenta de ideas”.
•Las causas se organizan en función
de la calidad del producto, poniendo
de manifiesto la relación entre la
causa y el efecto.
3. Modelo de clasificación según el
proceso de producción
•Lista secuencialmente todos los
pasos de un proceso (como en el
modelo de análisis de las
dispersiones).
•La misma categoría de causas es
señalada por la flecha en cada paso
del proceso.
•El cuerpo principal del diagrama
sigue el proceso de producción y va
incorporando todo lo que puede influir
sobre la calidad en cada etapa del
proceso.
•También se puede representar este
modelo como un diagrama de la línea
de montaje, incorporando las causas.
•

8. Ejemplo

9. 6. Diagrama de Dispersión
También llamado Gráfica de dispersión o gráfico de dispersión
¿Qué es? Es un tipo de diagrama matemático que utiliza las coordenadas
cartesianas para mostrar los valores de dos variables para un
conjunto de datos​.
Propósito Controlar mejor el proceso y por consiguiente, de mejorarlo,
resulta a veces indispensable conocer la forma como se
conducen entre sí algunas variables; esto es, si el
comportamiento de unas influye en otras, o no y en que grado.
¿Qué muestran? La existencia, o no, de esta relación.

10. Como Construir un Diagrama de
Dispersión
1. Reunir por lo menos 30 pares de datos cuya relación se
desea investigar y registrarlos en un formato de tres columnas.
2. Trazar los ejes horizontal y vertical de la gráfica de
aproximadamente la misma longitud. Establecer las escalas con
la longitud de los valores máximo y mínimo de cada grupo de
datos (en el eje horizontal los datos “X” o causas y en el eje
vertical de los datos “Y” o efectos).
3. Identificar las parejas de datos (X,Y) y dibujar un punto en la
intersección que formen los datos en la gráfica.
Si las parejas de datos se repiten y caen sobre un mismo punto,
trazar círculos concéntricos, que pueden llagar a dos o tres si
es necesario ( o )
Si se observa en una cantidad de estos datos se repiten,
conviene construir una tabla de frecuencias (tabla de
correlación) y tabular tarjas ( //// ) en vez de puntos.

11. 4. Calcular el porcentaje de cada
problema con la siguiente fórmula.
5. Obtener el porcentaje acumulativo
de cada problema de la siguiente
manera:
Trasladar el % del total, del primer
renglón, a la última columna.
Sumar el tercer % del total a la suma
de la última columna y anotar el
resultado debajo de ésta y así
sucesivamente.
6. Prepara el diagrama de Pareto de
acuerdo con el modelo siguiente:

12. 7. Para construir la gráfica, dibujar cada barra con los valores de costos de cada
problema, (escala vertical izquierda) o los porcentajes del problema (escala
vertical derecha).
8. Identificar las categorías dentro de los renglones inclinados y anotar los
valores (absolutos ó en %) sobre o dentro de cada barra.
9. Dibujar la curva acumulativa de frecuencias, graficando los puntos a
partir de la línea vertical derecha de cada barra.
Cada punto corresponde a los porcentaje acumulativo de la última columna de
la tabla (ver paso tercero); unir los puntos con líneas para formar una gráfica de
líneas; el inicio debe estar en el cero de la escala izquierda y el fin en el 100%
de la escala derecha.
10. Identificar la gráfica: Poner nombres y valores a cada eje y anotar
título de la gráfica. Incluir los créditos en un recuadro en los márgenes izquierdo
o derecho enunciando: Nombre del equipo y sus miembros, área organizacional
donde existe el problema y fecha.

13. Interpretación de las Gráficas de
Dispersión
1. Correlación
positiva
• Un aumento de
“Y” depende de
los aumentos de
“X”.
• Si se controla “X”
, naturalmente “Y”
estará bajo
control.
2. Posible
Correlación
positiva
• “X” aumenta, “Y”
aumentará en
cierta medida;
pero “y” parece
responder a otras
causas además
de “X”
3. Correlación
Negativa
• Un aumento de
“X” causará una
disminución de
“y”.
• Si se controla “X”,
naturalmente “Y”
estará bajo
control.
4. Posible
correlación
negativa
• Un aumento de
“X” provocará una
tendencia a la
disminución de
“Y”.
5. Correlación
Espera
• “X” y “Y” no están
correlacionadas.

14. Ejemplo

15. 7. Histograma
¿Qué es? Es una gráfica de barras que muestra la cantidad de variación
dentro de un procesos.
¿Qué describe? Los valores de medición en un juego de datos de acuerdo con
la frecuencia que ocurren.
Se utilizan Para cuantitativas discretas las barras se dibujan separadas y
el gráfico se llama diagrama de frecuencias.

16. Pasos para Elaborar un Histograma ( a
partir de una serie)
1. Obtener una serie desorganizada de
datos y contar su número.
2. Determinar el rango o recorrido (R) de
los datos: El rango es la diferencia entre el
valor más grande y el valor más pequeño
de la serie
3. Establecer la anchura de clase. Si
queremos intervalos iguales tomaremos el
rango dividido por el número de clases y
comparar con los resultados obtenidos de
la dispersión.
4. Determinar el intervalo de clase (I)
5. Determinar los límites de clase:
•Determinar los límites de clase:
•Para este fin, se toma el dato mas bajo de
los datos originales (m) como límite
inferior del primer intervalo.
•Para obtener el límite superior del primer
intervalo, se suma el valor de ( 1)
redondeando menos 1.
6. Construir la tabla de distribución de
frecuencias:
•Basada en los valores obtenidos (número
de clases, intervalo de clase y límite de
clase) y tabulando los valores, se obtiene
un histograma tabular.
7. Construir el histograma. Es una
representación gráfica de la tabla de
frecuencias.

17. Ejemplo

18. Conclusión
• Son herramientas sencillas, debido a su capacidad para
resolver gran cantidad de problemas.
• El Histograma es una visión gráfica y clara de las variables del
sistema. Nos permitirá mostrar y comparar los resultados de un
cambio en el sistema, la identificación de anormalidades y, en
definitiva, es una herramienta que esclarece de forma objetiva
la calidad de un producto, el desempeño de un proceso o el
impacto de una acción de mejora.
• El Diagrama de dispersión es una herramienta gráfica que
permite analizar si hay algún tipo de relación entre 2 variables.
Calculando el coeficiente de correlación se puede ver el grado
de relación entre ambas y si es negativo, positivo o nulo.
• La Gráfica de Control se utiliza para evaluar la estabilidad de un
proceso y detectar las causas aleatorias o específicas de
variación.

19. Bibliografía
• Instituto Mexicano del Seguro Social. (Diciembre de 2000).
Manual de Calidad Total del IMSS. Obtenido de Presentación
Power Point.
• Jarrell, Stephen B. (1994). Basic Statistics (Special pre-
publication edición). Dubuque, Iowa: Wm. C. Brown Pub.
p. 492. ISBN 0-697-21595-4. «Cuando buscamos una relación
entre dos variables, un gráfico estándar de los pares de datos
disponibles (X, Y), llamado "diagrama de dispersión".