7 herramientas básicas del control de calidad

1. 7 Herramientas
básicas del
control de
calidad.
Autor: Luis Carlos Campos Carrión.

2. Contenido
Histograma ............................................................................................. 4
Características principales. ..................................................................... 4
Ventajas del uso de histogramas............................................................. 5
Desventajas del uso de histogramas. ....................................................... 5
Tipos de Histograma.............................................................................. 5
Diagramas de barras simples. .............................................................. 5
Diagramas de barras compuestas. ........................................................ 5
Diagramas de barras agrupadas. .......................................................... 5
Polígono de frecuencias. ...................................................................... 5
Ojiva porcentual................................................................................. 6
Ejemplos de Histogramas. ...................................................................... 6
Construcción de un histograma. .............................................................. 6
Paso 1 .............................................................................................. 6
Paso 2 .............................................................................................. 6
Paso 3 .............................................................................................. 6
Paso 4 .............................................................................................. 6
Paso 5 .............................................................................................. 6
Diagrama de Ishikawa (Diagrama Causa - Efecto) ....................................... 7
Construcción de un Diagrama Causa – Efecto. .......................................... 8
Características principales del diagrama Causa – Efecto. ............................ 9
¿Por qué se utiliza el Diagrama Cusa - Efecto? .......................................... 9
Ventajas del Diagrama Causa – Efecto. .................................................. 10
Desventajas del Diagrama Causa – Efecto. ............................................. 10
Consejos para elaborar y usar los Diagramas Causa – Efecto. ................... 10
Hojas de Chequeo (Hojas de Verificación) ................................................. 11
Objetivos de la Hoja de Chequeo. ......................................................... 11
Pasos para la elaboración de una hoja de verificación. ............................. 11
Ejemplo de hoja de verificación. ........................................................... 12
Consejos para la elaboración e interpretación de las hojas de verificación. . 12

3. Diagrama de Pareto ............................................................................... 13
Tipos de Diagrama de Pareto. ............................................................... 13
Consejos para elaborar y usar el Diagrama de Pareto. ............................. 15
Ejemplo de diagrama de Pareto. ........................................................... 15
Diagrama de Dispersión.......................................................................... 17
Características principales. ................................................................... 19
Graficas de Control ................................................................................ 22
Características principales de la gráfica de control. .................................. 23
Pasos para elaborar las gráficas de control. ............................................ 23
Ventajas. ........................................................................................... 24
Estratificación........................................................................................ 25
Las fases de aplicación de la estratificación son las siguientes. ................. 25

4. Histograma
Es una representación gráfica de una variable en forma de barras, donde
la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de aparición
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.
El histograma permite reconocer y analizar patrones de comportamiento
en la información que no son aparentes a primera vista al calcular un
porcentaje o la media.
Características principales.
A continuación se comentan una serie de características que ayudan a
comprender la naturaleza de la herramienta.
Permite resumir grandes cantidades de datos.
Permite el análisis de los datos evidenciando esquemas de comportamiento
y pautas de variación que son difíciles de captar en una tabla numérica.
Permite comunicar información de forma clara y sencilla sobre situaciones
complejas.
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5. Ventajas del uso de histogramas.
• Simplicidad
• Posibilidad de trabajar conjuntamente con los límites de especificación.
Desventajas del uso de histogramas.
• Pérdida de la individualidad de las observaciones.
• La evolución de la característica en el proceso puede no ser revelada.
Tipos de Histograma.
Diagramas de barras simples.
Representa la frecuencia simple (absoluta o relativa) mediante la altura de
la barra la cual es proporcional a la frecuencia simple de la categoría que
representa.
Diagramas de barras compuestas.
Se usa para representar la información de una tabla de doble entrada o
sea a partir de dos variables, las cuales se representan así; la altura de la
barra representa la frecuencia simple de las modalidades o categorías de la
variable y esta altura es proporcional a la frecuencia simple de cada
modalidad.
Diagramas de barras agrupadas.
Se usa para representar la información de una tabla de doble entrada o
sea a partir de dos variables, el cual es representado mediante un
conjunto de barras como se clasifican respecto a las diferentes
modalidades.
Polígono de frecuencias.
Es un gráfico de líneas que de las frecuencias absolutas de los valores de
una distribución en el cual la altura del punto asociado a un valor de las
variables es proporcional a la frecuencia de dicho valor.
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6. Ojiva porcentual
Es un gráfico acumulativo, el cual es muy útil cuando se quiere
representar el rango porcentual de cada valor en una distribución de
frecuencias.
En los gráficos las barras se encuentran juntas y en la tabla los números
poseen en el primer miembro un corchete y en el segundo un paréntesis,
por ejemplo: [10-20).
Ejemplos de Histogramas.
Construcción de un histograma.
Paso 1
Determinar el rango de los datos. Rango es igual al dato mayor menos el
dato menor.
Paso 2
Obtener los números de clases, existen varios criterios para determinar el
número de clases (o barras) -por ejemplo la regla de Sturgess-. Sin
embargo ninguno de ellos es exacto. Algunos autores recomiendan de
cinco a quince clases, dependiendo de cómo estén los datos y cuántos
sean. Un criterio usado frecuentemente es que el número de clases debe
ser aproximadamente a la raíz cuadrada del número de datos. Por ejemplo,
la raíz cuadrada de 30 (número de artículos) es mayor que cinco, por lo
que se seleccionan seis clases.
Paso 3
Establecer la longitud de clase: es igual al rango dividido por el número de
clases.
Paso 4
Construir los intervalos de clases: Los intervalos resultan de dividir el
rango de los datos en relación al resultado del PASO 2 en intervalos
iguales.
Paso 5
Graficar el histograma: En caso de que las clases sean todas de la misma
amplitud, se hace un gráfico de barras, las bases de las barras son los
intervalos de clases y altura son la frecuencia de las clases. Si se unen los
puntos medios de la base superior de los rectángulos se obtiene el polígono
de frecuencias.
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7. Diagrama de Ishikawa (Diagrama Causa - Efecto)
Se trata de un diagrama que por su estructura ha venido a llamarse
también: diagrama de espina de pez, que consiste en una representación
gráfica sencilla en la que puede verse de manera relacional una especie de
espina central, que es una línea en el plano horizontal, representando el
problema a analizar, que se escribe a su derecha.
Es una de las diversas herramientas surgidas a lo largo del siglo XX en
ámbitos de la industria y posteriormente en el de los servicios, para
facilitar el análisis de problemas y sus soluciones en esferas como lo son;
calidad de los procesos, los productos y servicios. Fue concebido por el
licenciado en química japonés Kaoru Ishikawa en el año 1943.
El problema analizado puede provenir de diversos ámbitos como la salud,
calidad de productos y servicios, fenómenos sociales, organización, etc. A
este eje horizontal van llegando líneas oblicuas -como las espinas de un
pez- que representan las causas valoradas como tales por las personas
participantes en el análisis del problema. A su vez, cada una de estas
líneas que representa una posible causa, recibe otras líneas
perpendiculares que representan las causas secundarias. Cada grupo
formado por una posible causa primaria y las causas secundarias que se
le relacionan forman un grupo de causas con naturaleza común. Este tipo
de herramienta permite un análisis participativo mediante grupos de
mejora o grupos de análisis, que mediante técnicas como por ejemplo la
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8. lluvia de ideas, sesiones de creatividad, y otras, facilita un resultado
óptimo en el entendimiento de las causas que originan un problema, con lo
que puede ser posible la solución del mismo.
Construcción de un Diagrama Causa – Efecto.
Para empezar, se decide qué característica de calidad, salida o efecto se
quiere examinar y continuar con los siguientes pasos:
1. Hacer un diagrama en blanco.
2. Escribir de forma concisa el problema o efecto.
3. Escribir las categorías que se consideren apropiadas al problema:
maquina, mano de obra, materiales, métodos, son las más comunes y se
aplican en muchos procesos.
4. Realizar una lluvia de ideas (brainstorming) de posibles causas y
relacionarlas con cada categoría.
5. Preguntarse ¿por qué? a cada causa, no más de dos o tres veces. ¿Por
qué no se dispone de tiempo necesario? ¿Por qué no se dispone de tiempo
para estudiar las características de cada producto?
6. Empezar por enfocar las variaciones en las causas seleccionadas como
fácil de implementar y de alto impacto.
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9. Características principales del diagrama Causa – Efecto.
A continuación se citan una serie de características que ayudan a
comprender la naturaleza de la herramienta.
Muestra las interrelaciones entre un efecto y sus posibles causas de forma
ordenada, clara, precisa y de un solo golpe de vista.
Muestra las posibles interrelaciones causa-efecto permitiendo una mejor
comprensión del fenómeno en estudio, incluso en situaciones muy
complejas.
Centra la atención de todos los componentes del grupo en un problema
específico de forma estructurada y sistemática.
¿Por qué se utiliza el Diagrama Cusa - Efecto?
Ayuda a analizar un problema aparentemente grande descomponiéndolo
en elementos más pequeños.
Ayuda a los individuos y a los grupos a producir ideas.
Provee un método para registrar las ideas.
Revela las relaciones ocultas entre las causas y los efectos.
Ayuda a identificar la raíz de un problema.
Destaca relaciones importantes para la investigación.
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10. Ventajas del Diagrama Causa – Efecto.
1. Ayuda a encontrar y a considerar todas las causas posibles del
problema, más que apenas aquellas que son las más obvias.
2. Ayuda a determinar las causas raíz de un problema o calidad
característica, de una manera estructurada.
3. Anima la participación grupal y utiliza el conocimiento del proceso
que tiene el grupo.
4. Ayuda a focalizarse en las causas del tema sin caer en quejas y
discusiones irrelevantes.
5. Utiliza y ordena, en un formato fácil de leer las relaciones del
diagrama causa - efecto.
6. Aumenta el conocimiento sobre el proceso ayudando a todos a
aprender más sobre los factores referentes a su trabajo y cómo éstos
se relacionan.
7. Identifica las áreas para el estudio adicional donde hay una carencia
de información suficiente.
Desventajas del Diagrama Causa – Efecto.
1. No es particularmente útil para atender los problemas
extremadamente complejos, donde se correlacionan muchas causas
y muchos problemas.
Consejos para elaborar y usar los Diagramas Causa – Efecto.
Î Identificar todos los factores relevantes mediante consulta y
discusión entre muchas personas. Para ello, puede ser útil utilizar la
"tormenta de ideas".
Î Expresar el efecto y los factores tan concretamente como sea posible,
pues la abstracción lleva a obtener resultados útiles.
Î Hacer un diagrama para cada característica. Por ejemplo, si
estudiamos los fallos en el grosor y en la longitud de una barra de
acero, hacer un diagrama para el grosor y otra para la longitud.
Î Escoger un efecto y unos factores que sean medibles.
Î Descubrir los factores sobre los que es posible actuar. Descubrir un
factor sobre el que no es posible actuar no nos sirve para resolver el
problema.
Î Asignar la importancia a cada factor objetivamente en base a datos.
Î Tratar de mejorar continuamente el diagrama de causa-efecto
mientras es usado.
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11. Hojas de Chequeo (Hojas de Verificación)
Se utiliza para reunir datos basados en la observación del comportamiento
de un proceso con el fin de detectar tendencias, por medio de la captura,
análisis y control de información relativa al proceso.
Básicamente es un formato que facilita que una persona pueda tomar
datos en una forma ordenada y de acuerdo al estándar requerido en el
análisis que se esté realizando. Las hojas de verificación también
conocidas como de comprobación o de chequeo, organizan los datos de
manera que puedan usarse con facilidad más adelante.
Objetivos de la Hoja de Chequeo.
Î Investigar procesos de distribución.
Î Definir Artículos defectuosos.
Î Localizar defectos.
Î Determinar las Causas de efectos.
Pasos para la elaboración de una hoja de verificación.
1. Determinar claramente el proceso sujeto a observación. Los integrantes
deben enfocar su atención hacia el análisis de las características del
proceso.
2. Definir el período de tiempo durante el cual serán recolectados los
datos. Esto puede variar de horas a semanas.
3. Diseñar una forma que sea clara y fácil de usar. Asegúrese de que todas
las columnas estén claramente descritas y de que haya suficiente espacio
para registrar los datos.
4. Obtener los datos de una manera consistente y honesta. Asegúrese de
que se dedique el tiempo necesario para esta actividad.
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12. Ejemplo de hoja de verificación.
Consejos para la elaboración e interpretación de las hojas de
verificación.
1. Asegúrese de que las observaciones sean representativas.
2. Asegúrese de que el proceso de observación es eficiente de manera que
las personas tengan tiempo suficiente para hacerlo.
3. La población (universo) muestreada debe ser homogénea, en caso
contrario, el primer paso es utilizar la estratificación (agrupación) para el
análisis de las muestras/observaciones las cuales se llevarán a cabo en
forma individual.
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13. Diagrama de Pareto
El diagrama de Pareto, también llamado curva 80-20 o Distribución A-B-
C, es una gráfica para organizar datos de forma que estos queden en orden
descendente, de izquierda a derecha y separados por barras. Permite
además asignar un orden de prioridades.
Este diagrama es una herramienta utilizada para el mejoramiento de la
calidad para identificar y separar en forma crítica los pocos proyectos que
provocan la mayor parte de los problemas de calidad.
El principio enuncia que aproximadamente el 80% de los efectos de un
problema se debe a solamente 20% de las causas involucradas.
El diagrama de Pareto es una gráfica de dos dimensiones que se construye
listando las causas de un problema en el eje horizontal, empezando por la
izquierda para colocar a aquellas que tienen un mayor efecto sobre el
problema, de manera que vayan disminuyendo en orden de magnitud. El
eje vertical se dibuja en ambos lados del diagrama; el lado izquierdo
representa la magnitud del efecto provocado por las causas, mientras que
el lado derecho refleja el porcentaje acumulado de efecto de las causas,
empezando por la de mayor magnitud.
Tipos de Diagrama de Pareto.
Existen dos tipos de diagramas de Pareto:
Diagramas de fenómenos. Se utilizan para determinar cuál es el principal
problema que origina el resultado no deseado. Estos problemas pueden ser
de calidad, coste, entrega, seguridad u otros.
Diagramas de causas. Se emplean para, una vez encontrados los
problemas importantes, descubrir cuáles son las causas más relevantes
que los producen.
Pasos para desarrollar el diagrama de Pareto.
1. Seleccione qué clase de problemas se van a analizar.
2. Decida qué datos va a necesitar y cómo clasificarlos. Ejemplo: Por tipo
de defecto, localización, proceso, máquina, trabajador, método.
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14. 3. Defina el método de recolección de los datos y el período de duración de
la recolección.
4. Diseñe una tabla para el conteo de datos con espacio suficiente para
registrarlos.
5. Elabore una tabla de datos para el diagrama de Pareto con la lista de
categorías, los totales individuales, los totales acumulados, la composición
porcentual y los porcentajes acumulados
6. Organice las categorías por orden de magnitud decreciente, de izquierda
a derecha en un eje horizontal construyendo un diagrama de barras. El
concepto de “otros” debe ubicarse en el último lugar independientemente
de su magnitud.
7. Dibuje dos ejes verticales y uno horizontal.
Ejes verticales:
ÆEje izquierdo: Marque este eje con una escala desde 0 hasta el total
general
ÆEje derecho: Marque este eje con una escala desde 0 hasta 100%
Eje horizontal:
ÆDivida este eje en un número de intervalos igual al número de categorías
clasificadas.
8. Dibuje la curva acumulada (curva de Pareto), Marque los valores
acumulados (porcentaje acumulado) en la parte superior, al lado derecho
de los intervalos de cada categoría, y conecte los puntos con una línea
continua.
9. Escriba en el diagrama cualquier información que considere necesaria
para el mejor entendimiento del diagrama de Pareto.
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15. Consejos para elaborar y usar el Diagrama de Pareto.
No es conveniente que la categoría de “otros” represente un porcentaje de
los más altos. De ser así, se debe realizar un método diferente de
clasificación.
Es preferible representar los datos (si es posible) en valores monetarios.
Si un factor se puede solucionar fácilmente debe afrontarse de inmediato
aunque sea de poca importancia.
Es imprescindible realizar un diagrama de causas si se quieren realizar
mejoras.
Ejemplo de diagrama de Pareto.
El departamento de ventas de un fabricante de materiales de empaque
tiene registrada una lista de las quejas que se han recibido durante el
último mes.
Tipo de queja No. Total Composició Porcentaje
de Acumulad n Acumulad
queja o Porcentual o
s
A) Entregas fuera de tiempo 25 25 35.71 35.71
B) Calibre fuera de 23 48 32.85 68.56
especificaciones
C) Material sucio y maltratado 7 55 10 78.56
D) Material mal embalado 6 61 8.57 87.13
E) Dimensiones fuera de
especificaciones 3 64 4.28 91.41
F) Inexactitud en cantidades 2 66 2..85 94.26
G) Mala atención del personal 1 67 1.42 95.68
H) Maltrato del material por 1 68 1.42 97.7
transportistas
I) Fallas en documentación 1 69 1.42 98.52
J) Producto con códigos 1 70 1.4 99.94
equivocados
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16. Diagrama de Pareto.
50 99.94
98.52
97.7
95.68
94.26
91.41
87.13
N %
O 78.56
A
D C
68.56
E U
M
Q U
U L
25 35.71
E A
J
23 D
A O
S 7
6
3
2
1
A B C D E F G H I J
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17. Diagrama de Dispersión
El diagrama de dispersión es una técnica estadística utilizada para
estudiar la relación entre dos variables. Por ejemplo, entre una
característica de calidad y un factor que le afecta.
La ventaja de utilizar este tipo de diagramas es que al hacerlo se tiene una
comprensión más profunda del problema planteado.
La relación entre dos variables se representa mediante una gráfica de dos
dimensiones en la que cada relación está dada por un par de puntos (uno
para cada variable).
La variable del eje horizontal X normalmente es la variable causa, y la
variable del eje vertical Y es la variable efecto.
La relación entre dos variables puede ser: positiva o negativa. Si es
positiva, significa que un aumento en la variable causa X provocará una
aumento en la variable efecto Y; y si es negativa significa que una
disminución en la variable X provocará una disminución en la variable Y.
Por otro lado se puede observar que los puntos en un diagrama de
dispersión pueden estar muy cerca de la línea recta que los atraviesa, o
muy dispersos o alejados con respecto a la misma. El índice que se utiliza
para medir ese grado de cercanía de los puntos con respecto a la línea
recta es la correlación. En total existen cinco grados de correlación:
positiva evidente, positiva, negativa evidente, negativa y nula.
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18. 7HBCC LUIS CARLOS CAMPOS CARRIÓN Página 18

19. Características principales.
A continuación se comentan una serie de características que ayudan a
comprender la naturaleza de la herramienta.
Un Diagrama de Dispersión muestra la posibilidad de la existencia de
correlación entre dos variables de un vistazo.
Simplifica el análisis de situaciones numéricas complejas.
El análisis de datos mediante esta herramienta proporciona mayor
información que el simple análisis matemático de correlación, sugiriendo
posibilidades y alternativas de estudio, basadas en la necesidad de
conjugar datos y procesos en su utilización.
Si todos los puntos estuvieran completamente sobre la recta la ecuación
lineal sería
y = a + bx. Como la correlación no siempre es perfecta, se calculan a y b de
tal forma que se minimice la distancia total entre puntos y la recta. Los
cálculos son:
a
¦ y¦ x ¦ x¦ xy
2
n¦ x ¦ x

20. 2 2
n¦ xy ¦ x¦ y
b
n¦ x 2 ¦ x

21. 2
El índice de correlación (r) se puede calcular estadísticamente mediante las
ecuaciones que a continuación se presentan
SCxy
r
SCx u SCy
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22. ¦ xy ¦ n ¦
xu y
SCxy
x

23. 2
SCx ¦x ¦
2
n
y

24. 2
SCy ¦y ¦
2
n
Dónde:
r = Coeficiente de correlación lineal
SCxy = Suma de cuadrados de xy
SCx = Suma de cuadrados de x
SCy = Suma de cuadrados de y
¦x 2
Sumatoria de los valores de la variable x al cuadrado
¦y 2
Sumatoria de los valores de la variable y al cuadrado
¦ xy Sumatoria del producto de xy
¦ x

25. 2
Cuadrado de la sumatoria de la variable x
¦ y

26. 2
Cuadrado de la sumatoria de la variable y
n = número de pares ordenados (pares de datos x, y)
El factor de correlación es un número entre –1 (correlación negativa
evidente) y +1 (correlación positiva evidente), y r = 0 indicaría correlación
nula.
La correlación se utiliza para cuantificar el grado en que una variable
provoca el comportamiento de otra. Por ejemplo si se encuentra que la
variable temperatura tiene una correlación positiva con el porcentaje de
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27. artículos defectuosos, se deben buscar soluciones al problema de los
artículos defectuosos mediante acciones asociadas con la variable
temperatura; de lo contrario, sería necesario buscar la solución por otro
lado.
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28. Graficas de Control
Un gráfico de control es una carta o diagrama especialmente preparado
donde se van anotando los valores sucesivos de la característica de
Calidad que se está controlando. Los datos se registran durante el
funcionamiento del proceso de fabricación y a medida que se obtienen.
El gráfico de control tiene una Línea Central que representa el promedio
histórico de la característica que se está controlando y Límites Superior e
Inferior que también se calculan con datos históricos.
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29. Características principales de la gráfica de control.
A continuación se comentan una serie de características que ayudan a
comprender la naturaleza de la herramienta.
Î Simplifican el análisis de situaciones numéricas complejas.
Î Muestran de forma clara y de un vistazo la variabilidad del
resultado de un proceso, respecto a una determinada característica,
con el tiempo.
Î La naturaleza de los datos necesitados permite recogerlos y tratarlos
de forma simple y rápida.
Î Los Gráficos de Control por Atributos se pueden utilizar para
cualquier tipo de proceso, producto o servicio y característica de los
mismos, sea esa medible o no.
Pasos para elaborar las gráficas de control.
1) Elegir la característica que debe graficarse.
2) Elegir el tipo de gráfica de control
3) Decidir la línea central que deben usarse y la base para calcular los
límites. La línea central puede ser el promedio de los datos históricos o
puede ser el promedio deseado.
4) Seleccionar el subgrupo racional. Cada punto en una gráfica de control
representa un subgrupo que consiste en varias unidades de producto.
5) Proporcionar un sistema de recolección de datos si la gráfica de control
ha de servir como una herramienta cotidiana en la planta.
6) Calcular los límites de control y proporcionar instrucciones específicas
sobre la interpretación de los resultados y las acciones que debe tomar
cada persona en producción.
7) Graficar los datos e interpretar los resultados.
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30. Ventajas.
• Es una herramienta simple y efectiva para lograr un control estadístico.
• El operario puede manejar las cartas en su propia área de trabajo, por lo
cual puede dar información confiable a la gente cercana a la operación en
el momento en que se deben de tomar ciertas acciones.
• Cuando un proceso está en control estadístico puede predecirse su
desempeño respecto a las especificaciones. En consecuencia, tanto el
productor como el cliente pueden contar con niveles consistentes de
calidad y ambos pueden contar con costos estables para lograr ese nivel de
calidad.
• Una vez que un proceso se encuentra en control estadístico, su
comportamiento puede ser mejorado posteriormente reduciendo la
variación.
• Al distinguir ente las causas especiales y las causas comunes de
variación, dan una buena indicación de cuándo un problema debe ser
corregido localmente y cuando se requiere de una acción en la que deben
de participar varios departamentos o niveles de la organización.
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31. Estratificación
La Estratificación es la herramienta estadística que clasifica los datos en
grupos con características semejantes. A cada grupo se le denomina
estrato. La clasificación se hace con el fin de identificar el grado de
influencia de determinados factores o variables en el resultado de un
proceso, siendo la situación que en concreto va a ser analizada la que
determina que estratos utilizar.
La estratificación consiste en la división del conjunto de datos disponibles
en subconjuntos más homogéneos. Esta división se efectúa de acuerdo con
factores que se encuentran ya identificados en el momento de obtener los
datos. Por ejemplo, según máquinas, operarios, turnos, proveedores, etc.
La estratificación de los datos permite comparar las características de
interés en los distintos estratos, que de no ser iguales, suponen una fuente
de heterogeneidad y en consecuencia de no calidad.
Fundamentalmente se procede a la comparación de medias y varianzas.
Mediante el test de la t de Student o el análisis de la varianza se contrasta
la hipótesis de igualdad de medias poblacionales y mediante el test de
Bartlett, test de Cochran, test de Hartley, etc. se contrasta la hipótesis
sobre la igualdad de varianzas.
Ejemplo: Analizar el comportamiento de los operarios (edad, sexo,
experiencia laboral, capacitación recibida, turno de trabajo, etc.).
La forma más común de presentar la estratificación es el Histograma.
Las fases de aplicación de la estratificación son las siguientes.
1. Definir el fenómeno o característica a analizar.
2. De manera general, representar los datos relativos a dicho fenómeno.
3. Seleccionar los factores de estratificación. Los datos los podemos
agrupar en función del tiempo (turno, día, semana, estaciones, etc.); de
operarios (antigüedad, experiencia, sexo, edad, etc.); máquinas y equipo
(modelo, tipo, edad, tecnología, útiles, etc.); o materiales (proveedores,
composición, expedición, etc.).
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32. 4. Clasificar los datos en grupos homogéneos en función de los factores de
estratificación seleccionados.
5. Representar gráficamente cada grupo homogéneo de datos. Para ello se
pueden utilizar otras herramientas, como por ejemplo, histogramas o el
análisis de Pareto.
6. Comparar los grupos homogéneos de datos dentro de cada criterio de
estratificación para observar la posible existencia de diferencias
significativas entre los propios grupos. Si observamos diferencias
significativas, la estratificación habrá sido útil.
Como ventaja, destacar que la comprensión de un fenómeno resulta más
completa si se utiliza la estratificación.
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33. 7HBCC LUIS CARLOS CAMPOS CARRIÓN Página 27