Principios estadísticos aplicado al control de calidad.

1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA DEFENSA
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA
DE LA FUERZA ARMADA (UNEFA)
NÚCLEO: FALCÓN – EXTENSIÓN: PUNTO FIJO
ASIGNATURA: CONTROL DE CALIDAD.
7MO SEMESTRE - ING. PETROQUÍMICA SECCIÓN: “B
CONTROL DE CALIDAD.
AUTORES:
GOTOPO VALERYA CI: 24.305.155
JÍMENEZ LUILIANA CI: 23.675.393
PÉREZ MASGLY CI: 22.605.216
VELASCO JHOAN CI: 22.605.238
PUNTO FIJO, FEBRERO DEL 2015.
DOCENTE:
ROBERTO GUANIPA

2. ÍNDICE:
INTRODUCCIÓN----------------------------------------------------------------------- PÁG. 3.
DESARROLLO----------------------------------------------------------------------PÁG. 4-13.
CONCLUSIÓN-------------------------------------------------------------------------- PAG.14.
BIBLIOGRAFÍAS---------------------------------------------------------------------- PÁG. 15.

3. INTRODUCCIÓN:
En palabras claras se puede decir que el control de calidad está
relacionado directamente con eventos o sucesos reales en materia de calidad,
y por tanto, su estudio está basado en la aplicación de principios que nos
ofrece la estadística como ciencia. Uno de los hombres mas importantes de la
ciencia en control de la calidad fue Edwards Deming, el cual era conocido como
el padre de control de calidad, el desarrolló un gran número de técnicas
estadísticas, es una realidad el hecho de que el conocimiento adecuado de la
metodología estadística es ya demandado en el ámbito del desarrollo
empresarial, y no sólo en los procesos industriales y de manufactura donde la
estadística ha tenido bastante aplicación y desarrollo, de igual manera el
concepto claro de lo que seria el objetivo, el propósito y las metas para el
funcionamiento del sistema (proceso, empresa, fábrica, etc.) es la cabeza del
mejoramiento continuo, hay que tomar en cuenta que para saber hacer las
cosas es necesario aprender ya que esto permite un método científico y el
conocimiento de los principios, procedimientos y técnicas para diagnosticar,
intervenir y monitorear el proceso.
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4. PRINCIPIOS ESTADÍSTICOS APLICADOS EN CONTROL DE CALIDAD.
En lo que se denomina administración de la calidad concurren varias
disciplinas, tales como: psicología, administración, estadística e ingeniería. Lo
que se conoce como calidad total es un enfoque que considera una concepción
sistémica en el proceso de administración de la calidad; esto es, considera que
la calidad es dinámica (calidad es cumplir con los requerimientos del cliente,
todo el tiempo); considera que la calidad busca la optimización de costos (...al
menor precio); y considera que para lograrla hay que comprometer a todas y a
cada una de las partes que intervienen en el proceso (... involucrando a todos).
La definición clara de los objetivos, los propósitos y las metas para el
funcionamiento del sistema (proceso, empresa, fábrica, etc.) es la cabeza del
mejoramiento continuo. Por otro lado, querer hacer las cosas no es suficiente,
hace falta saber cómo hacerlas, y esto lo permite el método científico y el
conocimiento de los principios, procedimientos y técnicas para diagnosticar,
intervenir y monitorear el proceso (la metodología) y, finalmente, la
consideración del factor humano es fundamental para el logro de un objetivo en
el sistema: todos deben saber y estar comprometidos y motivados, para que
cada miembro del equipo realice la contribución necesaria para alcanzar el
mejoramiento continuo.
La estadística concursa con el aprovisionamiento de metodologías, pero
también apoya con los principios y conceptos básicos para adoptar una
metodología acorde, considerando causas atribuibles y aleatorias en el
funcionamiento del proceso. En este sentido, no hay modelos para conseguir el
mejoramiento en la calidad, éstos se deben buscar de manera sistemática con
el avance del conocimiento del proceso, registrando y analizando datos e
interpretándolos resultados. Esto se puede hacer en el contexto de una
universidad, pero también en el salón de clase. Las herramientas estadísticas,
básicas y avanzadas tienen como propósito brindarnos apoyo en esta tarea.
Por otro lado, hay una serie de principios y métodos de trabajo gerencial, de
ingeniería y de manejo de los recursos humanos que deben tenerse en cuenta
en la confección de un sistema adaptado a las necesidades y condiciones de la
organización.
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5. Una universidad para ser de calidad requiere de un sistema de gestión y
de mejora de desempeño y resultados. La estadística ha adquirido gran
importancia en muchas esferas de la actividad productiva, tanto en la industria
manufacturera y de servicios como en los negocios en general; este es un
movimiento mundial que se conoce como La Revolución de la Calidad, en el
que conceptos como productividad, competitividad, excelencia y calidad total
han tomado un lugar central en el armazón de modelos para el mejoramiento
continuo. Aunque las ideas básicas, los conceptos y los procedimientos tienen
una historia de varias décadas, los enfoques filosóficos recientes les han dado
frescura y los han hecho aparecer como novedoso, pero en general las
herramientas y técnicas que se usan no son nuevas, aunque algunas se han
propuesto recientemente.
Lo anterior ha permitido una revaloración de la metodología estadística;
le ha dado importancia capital al desarrollo de programas de capacitación,
aunque con frecuencia, y a pesar de la clara vinculación estadística-calidad, los
principios y métodos estadísticos se presentan de manera desvinculada.
Conociendo así uno de los objetivos de la estadística, el cual es: el
conocimiento cuantitativo y cualitativo de un determinado suceso de la realidad.
Para ello, es necesario construir un modelo de esta realidad particular,
partiendo de la premisa de que lo real es siempre más complejo y multiforme
que cualquier modelo que se pueda construir. Al igual que otras actividades u
operaciones realizadas por el hombre, el Control de Calidad está relacionado
directamente con eventos o sucesos reales en materia de calidad, y por tanto,
su estudio está basado en la aplicación de principios que nos ofrece la
Estadística como ciencia.
Él estadístico Edwards W. Deming, desarrolló un gran número de
técnicas estadísticas, publicó muchos artículos científicos y libros técnicos,
pero se dio a conocer mundialmente por sus contribuciones a la filosofía de la
calidad y mucha gente lo identifica como el padre del control de la calidad. Pero
todas estas enseñanzas que promovió en Japón las había obtenido de las
malas prácticas que observaba en la gerencia norteamericana, donde desde
1936 se usaban las técnicas estadísticas, pero en la década de los cuarenta se
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6. habían abandonado por no considerarlas necesarias, ya que todo lo que se
producía se vendía. Deming pensaba que la parte más importante del problema
de la mala calidad se explicaba por malas prácticas y una inadecuada filosofía
de la gerencia. Afirmaba que para instaurar un sistema de mejoramiento
continuo debe existir, primero, un compromiso del más alto nivel de la empresa:
la alta gerencia. Sus críticas más fuertes se orientaban a la forma de
administrar una organización, lo que lo obligó a desarrollar un método
gerencial.
En la actualidad hay un gran esfuerzo por parte de los administradores,
ingenieros y promotores de la calidad por impulsar las enseñanzas de Deming
y adaptarlas a modelos gerenciales, a través de manuales y procedimientos
para instrumentar el cambio. Sin embargo, la filosofía de cambio de Deming
plantea una serie de premisas que no aceptan otra cosa que un cambio
revolucionario en la empresa, con metas a mediano y largo plazos, con un
enfoque sistémico, considerando a los trabajadores en una dimensión más
humana y replanteando la organización en función de procesos y flujos. Dando
conocer así las herramientas estadísticas que han ganado una popularidad
extraordinaria y cada día son más aceptados y valorados por su potencial para
apoyar de manera significativa los diagnósticos de procesos, en la
identificación de problemas y puntos críticos y, en términos generales, en las
tareas de mejoramiento continuo.
Es una realidad el hecho de que el conocimiento adecuado de la
metodología estadística es ya demandado en el ámbito del desarrollo
empresarial, y no sólo en los procesos industriales y de manufactura donde la
estadística ha tenido bastante aplicación y desarrollo. Hay que destacar que no
son sólo los conocimientos sobre herramientas especializadas los que son
requeridos a nivel general, sino también aquéllos sobre herramientas básicas y
métodos cuyo valor práctico ha sido probado en países con un desarrollo
significativo en cuanto a la calidad y productividad, lo importante es entender
cuándo debe usarse un método o una herramienta estadística, cómo debe
emplearse, y una vez que se han obtenido los resultados, la manera correcta
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7. de interpretarlos. Tal situación implica una serie de conocimientos sobre la
metodología estadística en general y el proceso de aplicación de la misma.
Éstos no son difíciles de entender ni de poner en práctica, pero implican
un cambio en la visión de esta disciplina. Los libros sobre metodología
estadística son diversos en cuanto a su cobertura y profundidad en el
tratamiento de los temas relacionados con los principios, procedimientos y las
herramientas básicas; sin embargo, son escasos aquéllos con un enfoque
actualizado y que pongan énfasis en las ideas clave para el buen uso de la
metodología estadística. Esa es la razón principal por la que se decidió
desarrollar Estadística, Productividad y Calidad, que esencialmente incluye
herramientas estadísticas enfocadas a las tareas de mejoramiento de la calidad
y la productividad, y responde a las necesidades identificadas en los distintos
contextos organizacionales. Con esto pretendemos desterrar el mito de que el
aprendizaje de la estadística requiere arduas tareas de cálculo; también
buscamos un cambio de actitud hacia la estadística en general, sustentando la
necesidad de adquirir mayores conocimientos.
Dentro de los principales principios estadísticos aplicados en el Control
de Calidad, podemos mencionar los siguientes: la probabilidad propiamente
dicha, las variables y las distintas distribuciones de variables .La probabilidad
se puede definir como la posibilidad de que ocurra un evento determinado, y la
cual puede medirse cuantitativamente tomando valores de 0 o 1. Si el resultado
de la probabilidad se aproxima a 0 es improbable que ocurra el evento, pero si
se acerca a 1 es casi seguro de que ocurra éste .En la Teoría de la
Probabilidad y Estadística, una de los aspectos más relevantes que influyen
directamente en el cálculo de las probabilidades de los eventos, son las
variables. Las variables las podemos definir como aquellas características, que
al momento de ser medidas en diferentes circunstancias, pueden adoptar o
tomar diferentes valores.
Existen diferentes tipos de variables, las cuales se pueden clasificar
según la medición y según la influencia.
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8. Según la medición pueden ser:
a. Variables cualitativas: Son aquellas que representan características o
cualidades que no se pueden medir con números. Estos a su vez pueden ser
de dos tipos:
• Variable cualitativa ordinal o cuasi cuantitativa: Es aquella que
puede tomar distintas cualidades no numéricas, ordenadas siguiendo una
escala establecida. Como por ejemplo, las notas apreciativas de un estudiante:
Deficiente, Bueno y Excelente.
• Variable Cualitativa Nominal: Es aquella en donde las características
representadas no presentan un criterio de orden determinado. Como por
ejemplo, los colores, el estado civil de las personas, etc.
b. Variables cuantitativas: Son aquellas que representan características
o cualidades que pueden medirse con números; y por lo tanto, se pueden
realizar operaciones aritméticas con ellas. Dichas variables a su vez pueden
ser de dos tipos:
• Variable Discreta: Es aquella que toma valores aislados; es decir, no
admiten valores intermedios entre dos valores específicos. Por ejemplo, el
número de hijos de una persona (1, 2, ó 3, etc.).
• Variable Continua: Es aquella que puede tomar cualquier valor dentro
de un intervalo específico de valores. Por ejemplo, la altura (1.64Mts, 2.90Mts,
etc.), la masa (2.3Kg, 3.5Kg, etc.), etc.
Según la influencia las variables pueden ser:
a. variables independientes: Son aquellas que el investigador manipula
para establecer agrupaciones en el estudio; es decir, son las características o
propiedades que se suponen son las causas del fenómeno estudiado.
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9. b. variables dependientes: Son aquellas características influenciadas
por los valores independientes; es decir, constituyen las consecuencias o
efectos producidos por una variable antecedente (variable independiente).
En el siguiente enunciado, podemos evidenciar estos dos tipos de
variable: “La edad es factor determinante en la escogencia de programas de
televisión”; en donde “la edad” constituye la variable independiente y “la
escogencia de programas de televisión” constituye la variable dependiente.
Una vez conocidos los tipos de variables, podemos mencionar, en forma
generalizada, cuáles son las distribuciones de variables más importantes en la
Teoría de Probabilidad y Estadística. Estas distribuciones son las siguientes:
a. Distribuciones de variables discretas: Algunas de estas
distribuciones son las siguientes:
• Distribución Binomial: Es aquella que se utiliza para calcular la
probabilidad de X éxitos en n intentos. Se representa de la siguiente forma:
Donde: n es el número de intentos, p es la probabilidad de acierto y X el
número de aciertos en n intentos.
• Distribución de Pisson: Es aquella que se utiliza para calcular la
probabilidad p de X ocurrencias en un intervalo específico de tiempo, espacio o
volumen.
El Control Estadístico de la Calidad y la mejora de procesos.
Comenzando con la aportación de Shewhart sobre reconocer que en todo
proceso de producción existe variación (Gutiérrez: 1992), puntualizó que “no
podían producirse dos partes con las mismas especificaciones, pues era
evidente que las diferencias en la materia prima e insumos y los distintos
grados de habilidad de los operadores provocaban variabilidad”. Shewhart no
proponía suprimir las variaciones, sino determinar cuál era el rango tolerable de
variación que evite que se originen problemas.
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10. Para lograr el punto anterior creo las gráficas de control al tiempo que
Roming y Dodge desarrollaban las técnicas de muestreo adecuadas para
solamente tener que verificar cierta cantidad de productos en lugar de
inspeccionar todas las unidades. Este periodo de la calidad surge en la década
de los 30’s a raíz de los trabajos de investigación realizados por la Bell
Telephone Laboratories.
En su grupo de investigadores destacaron hombres como Walter A.
Shewhart, Harry Roming y Harold Dodge, incorporándose después, como
fuerte impulsor de las ideas de Shewhart, el Dr. Edwards W. Deming
(Cantú:1997).
Estos investigadores cimentaron las bases de lo que hoy conocemos
como Control Estadístico de la Calidad (Statistical Quality Control, SQC), lo
cual constituyó un avance sin precedente en el movimiento hacia la calidad,
Causas de variación:
 Existen variaciones en todas las partes producidas en el proceso
de manufactura. Hay dos fuentes de variación:
o variación aleatoria se debe al azar y no se puede eliminar por
completo.
o variación asignable es no aleatoria y se puede reducir o eliminar.
 Nota: la variación puede cambiar y cambiará la forma, dispersión
y tendencia central de la distribución de las características medidas del
producto.
Diagramas de diagnóstico
Controles o registros que podrían llamarse "herramientas para asegurar la
calidad de una fábrica", esta son las siguientes:
 Hoja de control (Hoja de recogida de datos)
 Histograma
 Análisis paretiano (Diagrama de pareto)
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11.  Diagrama de Ishikawa: Diagrama de causa y efecto (Espina de
Pescado)
 Estratificación (Análisis por Estratificación)
 Diagrama de scadter (Diagrama de Dispersión)
 Gráfica de control
La experiencia de los especialistas en la aplicación de estos instrumentos
o Herramientas Estadísticas señala que bien aplicadas y utilizando un método
estandarizado de solución de problemas pueden ser capaces de resolver hasta
el 95% de los problemas.
En la práctica estas herramientas requieren ser complementadas con
otras técnicas como son:
 La lluvia de ideas (Brainstorming)
 La Encuesta
 La Entrevista
 Diagrama de Flujo
 Matriz de Selección de Problemas, etc.…
Hay personas que se inclinan por técnicas sofisticadas y tienden a
menospreciar, pero la realidad es que es posible resolver la mayor parte de
problemas de calidad, con el uso combinado de estas herramientas en
cualquier proceso de manufactura industrial.
 Detectar problemas
 Delimitar el área problemática
 Estimar factores que probablemente provoquen el problema
 Determinar si el efecto tomado como problema es verdadero o no
 Prevenir errores debido a omisión, rapidez o descuido
 Confirmar los efectos de mejora
 Detectar desfases
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12. Identificación de la problemática
Los elementos y las causas que intervienen en el desarrollo de un
proceso y, que pueden en un momento dado, ocasionar que no se cumplan
los objetivos o fallas del mismo, son diversos y en ocasiones difíciles de
identificar.
Objetivo de los diagramas de control de la calidad
 El objetivo de los diagramas de control de la calidad es determinar
y visualizar en una gráfica el momento en que ocurre una causa asignable
en el sistema de producción para poder identificarla y corregirla. Esto se
logra con la selección periódica de una pequeña muestra de la producción
actual.
Los procedimientos para establecer un control estadístico
Los procedimientos para establecer un control estadístico del
comportamiento de la empresa
1. establecer la "capacidad del proceso",
2. crear un gráfico de control;
3. recoger datos periódicos y representarlos gráficamente;
4. identificar desviaciones;
5. identificar las causas de las desviaciones;
6. perpetuar los efectos positivos y corregir las causas de los
negativos.
Un gráfico de control utiliza medidas de un proceso para determinar el
comportamiento normal de dicho proceso. La desviación típica es una medida
de variabilidad que también puede calcularse, con las cuales trazamos
los límites de control superior e inferior. Incluyendo los datos futuros a medida
que se obtienen, veremos si los nuevos datos se corresponden con los
resultados esperados. Si no es así, inferiremos que ha sucedido algo
infrecuente con lo que procederemos a buscar la causa.
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13. Estas causas son denominadas causas especiales para diferenciarlas de
las causas comunes de variabilidad, las cuales siempre están presentes y son
las causantes de la variación incluida en las observaciones previas. Las causas
comunes se reflejan en los cálculos de la media y de la desviación típica
utilizados para elaborar el gráfico de control.
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14. CONCLUSIÓN:
Hemos de dejar en claro la importancia y utilidad de la estadística en el
contexto de la Revolución de la Calidad, la cual no se refiere únicamente a
procesos de manufactura, sino que considera en general el término proceso.
Esto permite considerar procesos de servicio, administrativos, educativos, etc.
En este sentido lo más importante es conocer, lo mejor posible, el proceso que
se está abordando. Por tal motivo, las herramientas básicas se orientan a la
identificación del proceso y sus principales problemas, y están constituidas por
técnicas para la colecta de datos, para su organización y análisis, y para su
adecuada interpretación.
Recalquemos entonces que la estadística en este sentido se constituye
en una poderosa herramienta de trabajo en todos los niveles, de ahí que es
deseable una cultura general para los miembros de una organización, en la que
se enfatice cuándo es necesaria una herramienta estadística, cómo debe
usarse para que sus resultados sean adecuados y qué tanto puede decidir en
términos de ellos. Resulta obvio que, conforme se avance en el proceso de
instrumentación del sistema de mejoramiento, deberán tenerse más y mejores
herramientas estadísticas, e incluso eventualmente contar con el
asesoramiento permanente de un experto en esta disciplina.
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15. BIBLIOGRAFÍAS:
 Ojeda, M.M y Behar, R (2006). Estadística, Productividad y calidad [En
Línea]. México: Estado de Veracruz. Recuperado el 25 de Febrero del
2015 de,
http://www.sev.gob.mx/servicios/publicaciones/serie_hcyt/estadistica_pro
ductividad_calidad.pdf
 Gutiérrez, A (2005). Aplicaciones de los círculos de la calidad en una
organización [En Línea]. México: Estado de Hidalgo. Recuperado el 25
de Febrero del 2015 de,
http://www.uaeh.edu.mx/docencia/Tesis/icbi/licenciatura/documentos/Apl
icacion%20de%20os%20circulos%20de%20calidad.pdf
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