trabajo de investigacion

1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA DEFENSA
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA
FUERZA ARMADA NACIONAL BOLIVARIANA
7MO SEMESTRE ING. PETROQUÍMICA SECCIÓN “B”
NÚCLEO FALCÓN - EXTENSIÓN PUNTO FIJO
ASIGNATURA: CONTROL DE CALIDAD
PRINCIPIOS ESTADÍSTICOS APLICADOS EN EL
CONTROL DE CALIDAD
Docente:
Lic. Roberto Guanipa
Integrantes
Jose, Gonzalez
Marval, Mariangel
Navarro, Andrea
Ronald, Alvarez
Reimarys, Arcaya
C.I: 22606967
CI: 24.306.840
CI: 24.526.022
C.I:24.338.561
C.I:24.526.174
Punto Fijo, Febrero de 2015

2. ÍNDICE
Pág.
 INTRODUCCION_______________________________________2-3
 CALIDAD_______________________________________________4
 CONTROL DE CALIDAD_________________________________ 4-5
 VARIABILIDAD_________________________________________5-6
 VARIABLES DE UN PROCESO____________________________6-7
 TIPOS DE VARIABLES____________________________________7
 TÉCNICAS ESTADÍSTICAS________________________________ 8
 LAS HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS_____________________ 8-9
 DIAGRAMA DE ISHIKAWA (CAUSA- EFECTO) ________________9
 HISTOGRAMA__________________________________________10
 DIAGRAMA DE PARETO_______________________________11-12
 DIAGRAMA DE FLUJO_________________________________12-13
 DIAGRAMA DE CONTROL________________________________13
 DIAGRAMA DE CORRIDA_________________________________14
 GRÁFICA DE CORRELACIÓN___________________________14-15
 CONCLUSIÓN__________________________________________16
 BIBLIOGRAFÍA__________________________________________17

3. INTRODUCCION
Actualmente los procesos industriales buscan la reproducción continua o
en serie de un modelo a seguir (prototipo) de un producto. Cuando el producto
está bien diseñado y se fabrica cumpliendo las normas establecidas, el mismo
llenará las expectativas para el cual fue elaborado y para el usuario. Por ello
es necesario que todos los productos se fabriquen ajustados a las normas y
especificaciones, es allí donde el control de calidad interviene para asegurar
el fiel cumplimiento de estas normas para el producto. Lógicamente no hay
dos productos exactamente iguales, que por diferenciales a veces hasta
milimétricos o microscópicos varían; por lo que la calidad varía continuamente,
dependiendo del nivel de refinamiento técnico alcanzado.
De esta forma teniendo en cuenta que la calidad es variable, va en
contraposición a la uniformidad y en la práctica esta situación se obvia
llegando a la transacción entre ambos, estableciendo límites para definir las
variaciones con respecto a las especificaciones cualitativas permisibles y
tolerables en el producto final, sin alejarse de los principios de normalización.
Sin embargo existen elementos perturbadores que impiden que la producción
se ajuste lo mejor posible a las especificaciones cualitativas, los cuales pueden
ser: defectos en la maquinaria, imprecisiones humanas, desperfectos en los
instrumentos de control, malas condiciones del ambiente laboral, entre otros.
Es así como este efecto de variación se traduce o transforma a un nuevo
concepto llamado “desviación cualitativa”, esta representa un aumento de los
costos puesto que implica un gasto extra de materia prima o de tiempo y
trabajos para realizar las correcciones de los defectos del producto acabado.
Este aumento de los costos de producción sumados a los retrasos de la
producción, la disminución del prestigio de la empresa y otros, son hechos
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4. graves como para no estudiarlos atentamente y buscar las medidas correctivas
necesarias.
El objetivo de este trabajo que se presenta a continuación, va orientado a
proporcionar los conocimientos mínimos necesarios que permitan comprender
las técnicas estadísticas, metodología e interpretación y análisis de resultados.
Para ello es necesario basarse en fundamentos de estadísticas matemáticas,
así como en matemáticas avanzadas; sin embargo, la mayoría de los
principios descritos sólo requieren de conocimientos matemáticos. Es de suma
importancia la futura y profunda competición de la labor investigativa para
entender de una mejor manera todo el mundo estadístico aplicado al control
de la calidad.
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5. CALIDAD
Calidad es la aptitud de un producto para satisfacer una necesidad al menor
costo posible.
La calidad de un producto implica dos aspectos fundamentales:
a. Calidad del Diseño: Es el grado de concordancia entre el diseño y el fin
para el cual fue creado; en la medida que las características previstas, los
materiales y las formas concebidas por el diseñador cumplen con las
necesidades del usuario.
b. Calidad del Producto: Es el grado de concordancia entre el producto y
sus especificaciones. Siendo el grado en el que el proceso de manufactura
y mano de obra han reproducido el producto lo más cercano del diseño
original.
CONTROL DE CALIDAD
Es el proceso mediante el cual se miden las características de un producto,
se comparan los valores con las normas establecidas y se adoptan las
medidas correctivas convenientes cuando no se ajustan a las normas. La
definición previa de Calidad tiene varias implicaciones y una de ellas es que
con el sólo control estadístico no es posible alcanzar la satisfacción del
consumidor, por lo tanto para alcanzar esta calidad se requiere además:
1. Una adecuada investigación de mercado (calidad de investigación del
mercado).
2. Un producto con un diseño acorde (calidad de diseño).
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6. 3. Un producto fiel al diseño del prototipo (calidad de fabricación o
concordancia).
4. Un producto al alcance del consumidor oportunamente (calidad de
distribución).
5. Un producto con adecuados componentes de reemplazo (calidad de
servicio).
Uno de los objetivos de la estadística es el conocimiento cuantitativo y
cualitativo de un determinado suceso de la realidad. 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. Dentro de estos principios estadísticos
aplicados al Control de Calidad, se pueden reflejar las variables como factor
importante de estudio.
VARIABILIDAD
Cuando se desea mejorar un proceso a fin de elevar la calidad de un
producto se hace necesario buscar información que pueda conducirnos al
logro del objetivo; implica en consecuencia desarrollar un plan estratégico que
conduzca a ese fin. Un plan de mejora de la calidad debe tomar en cuenta la
variabilidad debido a que, en un proceso interactúan factores tales como los
materiales, maquinas, mano de obra, mediciones, medio ambiente y métodos,
estos 6 elementos determinan de manera global todo el proceso, y cada uno
aporta parte de la variabilidad (y de la calidad) de los resultados de proceso.
Algunos ejemplos de variabilidad son:
 Materiales no idénticos
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7.  Personas con diferentes habilidades y entrenamiento.
 Desajustes y desgastes de máquinas, etc.
 La variabilidad puede observarse incluso bajo condiciones de aparente
estabilidad del proceso.
La Norma ISO 9000 dice: “El uso de técnicas estadísticas puede ser de
ayuda para comprender la variabilidad y ayudar por lo tanto a las
organizaciones a resolver problemas y a mejorar su eficacia y eficiencia.
Asimismo estas técnicas facilitan una mejor utilización de los datos disponibles
para ayudar en la toma de decisiones” y también explica que “Las técnicas
estadísticas pueden ayudar a medir, describir, analizar, interpretar y hacer
modelos de dicha variabilidad, incluso con una cantidad relativamente limitada
de datos” y este a su vez puede ayudar a proporcionar un mejor entendimiento
de la naturaleza, alcance y causas de la variabilidad, ayudando así a resolver
e incluso prevenir los problemas que podrían derivarse de dicha variabilidad,
y a promover la mejora continua.
VARIABLES DE UN PROCESO
En todo proceso hay variables de entrada y salida:
 Variable de Entrada (X): Son las que definen las condiciones de
operación del proceso, y del valor de ellas depende la eficacia del
proceso. Ej. Temperatura, velocidad, presión, cantidad y/o
características de algún insumo o material, entre otros.
 Variable de Salida (Y): Son las que reflejan los resultados obtenidos
por el proceso. A través de los valores que toman estas variables se
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8. evalúa la eficacia del proceso y por lo general son las características de
la calidad del producto que se obtienen con el proceso.
 Otras variables: se consideran otros tipos de variables que no están
normalmente controladas pero que influyen en el proceso, entre las
cuales tenemos: humedad relativa del medio ambiente, habilidad de un
operario, método de trabajo, entre otros.
TIPOS DE VARIABLES
 Cualitativas o de atributos: Son aquellas en donde las características
que se estudian no son numéricas. Ej. Tipo de producto.
Ensamblado/No ensamblado. Nombres de los clientes, etc.
 Cuantitativas o continuas: Son aquellas cuyas características pueden
registrarse numéricamente. Ej. Peso de un lote. Número de productos
defectuosos. Número de clientes atendidos, etc.
Las continuas a su vez se clasifican en:
 Discretas: Son aquellas que pueden adquirir ciertos valores y casi
siempre hay “brechas” entre esos valores. Ej. Nº de Clientes atendidos,
Nº de quejas, Nº de artículos defectuosos por lote, Nº de servicios de
mantenimiento.
 Continuas: Son aquellas que pueden tomar cualquier valor dentro de
un intervalo específico. Las continuas son las que requieren de un
instrumento de precisión para medir, ejemplo: peso, volumen, voltaje,
longitud, resistencia, temperatura, humedad, tiempo, diversas
dimensiones, entre otros.
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9. TÉCNICAS ESTADÍSTICAS
Las Técnicas Estadísticas son utilizadas como herramientas de análisis
para el control de calidad, la Norma ISO 10017 recomienda técnicas
estadísticas específicas para cada apartado de la Norma ISO 9001. Ésta a su
vez establece los requisitos que debe reunir un sistema de gestión de la
calidad. En general la norma recomienda las siguientes técnicas estadísticas:
 Estadísticas descriptivas
 Diseño de experimentos.
 Prueba de hipótesis.
 Análisis de la medición
 Análisis de la capacidad del proceso
 Análisis de regresión
 Análisis de confiabilidad h. Muestreo
 Simulación
 Gráficos de control estadístico de procesos (CEP).
 Fijación de tolerancias estadísticas.
LAS HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS
Son solo técnicas que se basan en principios y conceptos establecidos que
permiten a la empresa el control y el mejoramiento de cualquier tipo de proceso
como por ejemplo: procesos contables, financieros, productivos, comerciales,
informáticos, de ventas, técnicos, de personal, entre otros”. (Hernández y
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10. Maza; 2000-90). Los principios fundamentales en los cuales se basan las
herramientas estadísticas estudiadas, representan las bases sobre las cuales
se apoyan o sustentan cada una de las herramientas para su aplicación
práctica.
Entre los diferentes métodos estadísticos que se utilizan para el control
de la calidad en un proceso, se encuentran las siguientes herramientas:
 DIAGRAMA DE ISHIKAWA (CAUSA- EFECTO)
Fue desarrollado por Kauro Ishikawa en 1950, el cual tiene como principio
analizar una situación, una actividad, un producto, un problema en términos
causa efecto. Una causa es todo elemento, condición u acción que produce
un efecto. Entendiéndose por efecto, todo cambio o modificación del evento
en estudio. Con el apoyo de esta gráfica se puede ordenar la discusión (sesión
de lluvia de ideas) en torno a un grupo de factores como son materiales,
métodos, mano de obra y maquinaria.
Este diagrama sirve para solventar problemas de calidad y actualmente es
ampliamente utilizado alrededor de todo el mundo. Los datos de este diagrama
pueden ser analizados por el principio de Pareto, para encontrar los factores
que tienen mayor influencia sobre el resultado, en la fig. 1 se visualiza de
manera más estructural en que se basa el diagrama causa efecto también
denominado por su estructura como espina de pescado.
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11. Fig. 1
 HISTOGRAMA
Al igual que los otros principios, el histograma es una de las herramientas
estadísticas, que también se utiliza para conocer la situación de la producción
de una serie de medidas clasificadas y ordenadas por volumen y tamaño, para
demostrar los datos reales y compararlos con el valor deseado y éste se mide
a través de la desviación estándar. Aunque los valores cambian todo el tiempo,
están gobernados por ciertas reglas, y es que los datos tienen una
determinada distribución. Tales datos de una muestra nos van a servir para
decidir sobre la población.
De tal forma, mientras más grande sea la muestra, más información se
obtendrá sobre la población. (Hernández y Maza; 2000-96). Con un cambio en
los valores se pueden obtener comunicaciones claras y efectivas de la
variabilidad del sistema, y de alguna manera mostrar los cambios en esté, y
poder identificar las anormalidades que puedan presentar el tamaño de la
muestra, que mientras más grande, mayor es la dificultad que presenta y así
poder comparar la variabilidad con los límites de especificaciones ya
establecidos.
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12. Fig. 2
 DIAGRAMA DE PARETO
El principio del Diagrama de Pareto fue formulado por el Dr. J.M. Juran en
honor del Economista italiano Wilfredo Pareto, quien realizó un estudio sobre
la distribución de la riqueza, donde se encontró que la mayoría de la población
poseía la menor parte de la riqueza. El Dr. Juran aplicó este concepto, con lo
cual se obtuvo lo que hoy se conoce como la regla 80/20. Según este
concepto, si se tiene un problema con muchas causas, se puede decir que el
20% de las causas resuelven el 80% del problema y el 80% de las causas solo
resuelven el 20% del problema.
Además, se reconoce que es un principio universal con múltiples
aplicaciones que es posible identificar lo poco vital dentro de lo mucho que
podrá ser trivial. El mismo Dr. Juran, modifico el término mayoría trivial a
mayoría útil, debido a que considera que no hay ningún problema de calidad
que sea trivial. Los problemas de calidad se presentan como pérdidas
(productos defectuosos y su costo). La mayoría de estas se deberán a los
pocos tipos de defectos y estos pueden atribuirse a un número muy pequeño
de causas. Si se identifican las causas de estos pocos defectos vitales, se
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13. puede eliminar casi todas las pérdidas, concentrándonos en dichas causas
particulares y dejando de lado por el momento otros muchos defectos útiles.
El uso del Diagrama de Pareto permite solucionar este tipo de problemas con
eficiencia.
Fig. 3
 DIAGRAMA DE FLUJO
La mejor forma de mejorar la calidad de un producto o servicio es la de
construir un diagrama de flujo, este diagrama se basa en la naturaleza de su
concepto, es decir, se explica por sí misma. El diagrama de flujo no es más
que la representación simbólica o pictórica de un procedimiento administrativo
o la forma de expresar en lenguaje natural la solución de un problema, por
medio de un conjunto de pasos u operaciones lógicas necesarias. Hay que
tener en cuenta que a cada paso de un flujograma le sigue otro claramente
definido sin ambigüedades. La representación simbólica es la mejor forma de
mostrar cómo se han ido solucionando los problemas que se han presentado,
mediante una serie de pasos que se aplican de acuerdo al problema. En la
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14. elaboración de éste diagrama debe ser tomado en cuenta el sentido común,
ya que no existe una declaración de las reglas a seguir.
 DIAGRAMA DE CONTROL
Este sirve para reunir y clasificar las informaciones según determinadas
categorías, mediante la anotación y registro de sus frecuencias bajo la forma
de datos. La información de rendimiento del proceso proviene de un sistema o
de un proceso de manufactura. Como podemos darnos cuenta que el
diagrama de control se fundamenta bajo conceptos estadísticos básicos ya
que los límites de control utilizados para medir el proceso en marcha son
determinados por fórmulas matemáticas que manejan tales conceptos. Se
dicen, que existen dos tipos de variación, el primer tipo es el que resulta de
muchas causas que afectan en forma permanente al proceso: la habilidad del
trabajador, la claridad de los procedimientos, la capacidad de los equipos, las
condiciones del trabajo, etc. Estas causas pueden ser modificadas por la
gerencia.
La otra forma de variación es usualmente, más fácil de eliminar: una
maquina funciona mal, un trabajador no capacitado fue encargado del trabajo,
un accidente, un proveedor despacha un lote de material defectuoso, etc. A
estas se les llama causas especiales, aparecen en los diagramas de control
como puntos fuera de los límites. La esencia de los datos es que el propósito
esté claro y que los datos reflejen la verdad. Este diagrama tiene muchas
funciones, pero la principal es hacer fácil la recopilación de datos y realizarlas
de forma que puedan ser usadas fácilmente y analizadas automáticamente. El
diagrama de control se diseñó con la finalidad de detectar de manera
inmediata cualquier anormalidad que se pueda presentar.
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15.  DIAGRAMA DE CORRIDA
Llamada también gráficas para individuos o gráfica de comportamiento,
este grafico es utilizado normalmente, porque se encarga de hacer su análisis
en pleno desarrollo, tomando en cuenta el tiempo. Estas herramientas utilizan
para su representación gráfica un conjunto de coordenadas cartesianas, en
donde se dice que las ”x” representan la variable tiempo, la cual puede ser
medida en horas, días, meses y años y “y” representa la variable de tendencia.
Con este diagrama se obtiene la información si la curva en el eje cartesiano es
decreciente, creciente o de movimiento cíclico y tener una idea de cómo
funciona. Es un principio que debe estar acompañado por otro como el
histograma y el diagrama de control.
Fig. 4
 GRÁFICA DE CORRELACIÓN
Es una representación gráfica de la correlación y análisis de regresión de
datos emparejados; por eso se dice que esta herramienta tiene su fundamento
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16. conceptual en la teoría de correlación la cual permite identificar la existencia o
no existencia de una relación entre variables estudiadas, además de la
dirección y el grado de esa relación, si es que existe. Estos aspectos se dan
simultáneamente en un solo valor. También demuestra como dos variables se
relacionan una con la otra. Las gráficas de correlación requieren de los análisis
de regresión y correlación para determinar el grado de ajustamiento de las
variables para una curva determinada a través de la distribución empírica con
relación a la recta obtenida de esas variables, siguiendo el criterio de los
mínimos cuadrados.
La esencia de esta herramienta es el estudio de la relación o no entre dos
variables a través de una representación gráfica de una serie de datos.
Cuando se desarrolla este diagrama, hay que examinar si hay o no puntos muy
apartados en el gráfico y suponer que estos que están fuera del grupo principal
son el resultado de errores de medición, de registros de los datos o fueron
causados por algún cambio en las condiciones de operación. Por ello se hace
necesario excluir estos puntos del análisis correlacional, sin despreciar por
completo esos puntos que pueden servir con frecuencia para obtener
información útil y averiguar por qué ocurre.
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17. CONCLUSIÓN
La estadística aplicada en control de calidad es una herramienta que
permite una forma más eficaz comparar los valores necesario de un producto
optimo y de calidad que puedan ser adaptado a las normas establecidas, así
de esta manera lograr la calidad que es necesaria para la aceptación del
mercado consumidor, ahora bien es fundamental realizar una serie de paso
para poder alcanzar la calidad del `proceso que genera un producto de
excelente calidad.
La estadística aborda el estudio desde una perspectiva cualitativa y
cuantitativa dentro de sus variable para obtener un resultado óptimo en
cuanto al control de calidad; es entonces cuando la estadística como ciencia
es fundamental la realizar estudios de este tipo que implica generar elevar la
calidad de un producto y este permita ejecutar un plan estratégico dentro de
una organización para mejorar o resolver situaciones a través del análisis,
interpretación, descripción permitiendo obtener una mejor compresión de la
situación así como las causas , además de prevenir problemas y realizar
predicciones a futuros.
En ese sentido Las Técnicas Estadísticas son utilizadas como
herramientas de análisis para el control de calidad, la Norma ISO 10017 lo
recomienda. En general la norma recomienda las siguientes técnicas
estadísticas: Diseño de experimentos, prueba de hipótesis., análisis de la
medición, análisis de la capacidad del proceso, análisis de regresión, análisis
de confiabilidad h, muestreo, simulación, gráficos de control estadístico de
procesos (CEP),. Fijación de tolerancias estadísticas. Estas técnicas están en
las normas ISO 9001 donde se establece los requisitos que debe reunir un
sistema de gestión de la calidad
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18. BIBLIOGRAFÍA
 Gonzales, D. (2012). Principios Estadísticos Aplicados En Control De
Calidad. http://clubensayos.com/Temas-Variados/PRINCIPIOS-
ESTADISTICOS-APLICADOS-EN-CONTROL/489656.html
 Boada, G., Farías, H. (2008). Análisis De Las Herramientas Estadisticas
Aplicada A La Calidad Total.
http://ri.bib.udo.edu.ve/bitstream/123456789/706/1/zip-
TESIS_BGGJ_FRHL--%5B00100%5D--%28tc%29.pdf
 Pérez, G. (2011). Principios Estadísticos Aplicados En Control De
Calidad. https://gastonperezu.files.wordpress.com/2011/10/guia-
unidad-ii-2-1-variables-estadisticas1.pdf
 Díaz, E., Ruiz, D. (2009). Herramientas Estadísticas Para El Control De
Procesos. http://www.calidad.com.mx/docs/art_63_1.pdf
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