El documento presenta información sobre diferentes herramientas de mejora de procesos como hojas de verificación, diagramas de Pareto, diagramas de dispersión, histogramas y lluvia de ideas. Brevemente describe los pasos para elaborar cada una de estas herramientas y ofrece ejemplos ilustrativos.

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2. Hoja de verificación o registro
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.
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3. Pasosparalaelaboracióndeunahojadeverificación:
1. Determinar claramente el proceso sujeto a observación. Los integrantes deben enfocar su
atenciónhaciaelanálisisdelascaracterísticasdelproceso.
2. Definirelperíododetiempoduranteel cualseránrecolectadoslosdatos.Estopuedevariarde
horasasemanas.
3. Diseñar una forma que sea clara y fácil de usar. Asegúrese de que todas las columnas estén
claramentedescritasydequehayasuficienteespaciopararegistrarlosdatos.
Obtenerlosdatosdeunamaneraconsistenteyhonesta.Asegúresedequesedediqueeltiempo
necesarioparaestaactividad.
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4. Diagrama de Pareto
Se utiliza para identificar problemas o causas principales:
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.
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5. 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.
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.
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6. Ejes verticales:
- Eje izquierdo: Marque este eje con una escala desde 0 hasta el total general
- Eje derecho: Marque este eje con una escala desde 0 hasta 100%
Eje horizontal:
- Divida 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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7. 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.
de
quejas
Total
Acumulado
Composición
Porcentual
Porcentaje
Acumulado
A) Entregas fuera de tiempo 25 25 35.71 35.71
B) Calibre fuera de especificaciones
(B) Calibre fuera de especificaciones
23 48 32.85 68.56
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 transportistas 1 68 1.42 97.7
I) Fallas en documentación 1 69 1.42 98.52
J) Producto con códigos equivocados 1 70 1.4 99.94
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8. A)Entregasfueradetiempo
B)Calibrefueradeespecificaciones
(B)Calibrefueradeespecificaciones
C)Materialsucioymaltratado
D)Materialmalembalado
E)Dimensionesfueradeespecificaciones
F)Inexactitudencantidades
G)Malaatencióndelpersonal
H)Maltratodelmaterialportransportistas
I)Fallasendocumentación
J)Productoconcódigosequivocados
Las quejas A, B y C representan el 78.56%, siendo en estas en las que debemos de enfocarnos
primero a resolver.
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9. Diagrama de Dispersión
Se utiliza para analizar la correlación entre dos variables, se puede encontrar:
Correlación positiva o negativa, fuerte o débil o sin correlación.
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.
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10. 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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11. Sitodoslospuntosestuvierancompletamentesobrelarectalaecuaciónlinealseríay=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:
 
 
   


 2
2
2
ˆ
x
x
n
xy
x
x
y
a
 
 
  


 2
2
ˆ
x
x
n
y
x
xy
n
b
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12. El índice de correlación (r) se puede calcular estadísticamente mediante las ecuaciones que a
continuación se presentan
SCy
SCx
SCxy
r


  



n
y
x
xy
SCxy
 2
2
n
x
x
SCx

 

 2
2
n
y
y
SCy

 

Donde:
r = Coeficiente de correlación lineal
SCxy = Suma de cuadrados de xy
SCx = Suma de cuadrados de x
SCy = Suma de cuadrados de y
 
2
x Sumatoria de los valores de la variable x al cuadrado
 
2
y Sumatoria de los valores de la variable y al cuadrado
 
xy Sumatoria del producto de xy
  

2
x Cuadrado de la sumatoria de la variable x
  

2
y Cuadrado de la sumatoria de la variable y
n = número de pares ordenados (pares de datos x, y)
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13. Ejemplo: Un ingeniero que trabaja con botellas de refresco investiga la
distribución del producto y las operaciones del servicio de ruta para
máquinas vendedoras. El sospecha que el tiempo requerido para cargar y
servir una máquina se relaciona con el número de latas entregadas del
producto. Se selecciona una muestra aleatoria de 25 expendios al
menudeo que tienen máquinas vendedoras y se observa para cada
expendio el tiempo de solicitud- entrega (en minutos) y el volumen del
producto entregado (en latas). Calcular el coeficiente de correlación y
graficar. Los datos se muestran a continuación: Solo usa la columna No
Latas,x y tiempo y
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15. Histogramas
Se utilizan para ver la distribución de frecuencia de una tabla de datos
Figura 3.5 Distribución de frecuencias o histograma
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
15-24 25-34 35-44 45-54 55-64 65-75
Frec.
Pasos para hacer un histograma:
1. Contar el número de datos, identificar el valor máximo, el mínimo y el rango.
2. Determinar el ancho de clase = Rango / 5 a 8.
3. Contar cuantos datos entran dentro de cada celda.
4. Graficar las frecuencias de cada celda.
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16. 2.41 17.87 33.51 38.65 45.70 49.36 55.08 62.53 70.37 81.21
3.34 18.03 33.76 39.02 45.91 49.95 55.23 62.78 71.05 82.37
4.04 18.69 34.58 39.64 46.50 50.02 55.56 62.98 71.14 82.79
4.46 19.94 35.58 40.41 47.09 50.10 55.87 63.03 72.46 83.31
8.46 20.20 35.93 40.58 47.21 50.10 56.04 64.12 72.77 85.83
9.15 20.31 36.08 40.64 47.56 50.72 56.29 64.29 74.03 88.67
11.59 24.19 36.14 43.61 47.93 51.40 58.18 65.44 74.10 89.28
12.73 28.75 36.80 44.06 48.02 51.41 59.03 66.18 76.26 89.58
13.18 30.36 36.92 44.52 48.31 51.77 59.37 66.56 76.69 94.07
15.47 30.63 37.23 45.01 48.55 52.43 59.61 67.45 77.91 94.47
Ejercicio: Realizar un histograma con los datos de edades
siguientes:
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17. Lluvia de ideas (Brainstorming)
En las sesiones de lluvia de ideas se generan nuevas ideas mediante la participación de
todo el equipo. Para comenzar con el proceso de tormenta de ideas, en el cual se
genera información la gente se reúne en una sala en la cual se recomienda la
disposición de las mesas en forma de “U” para facilitar el debate. La gente que participa
en la sesión deberá de pertenecer a diferentes áreas o tener puntos de vista diferentes,
esto con el objeto de enriquecer la sesión.
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18. El facilitador debe de contar con experiencia en la conducción de sesiones de tormentas de ideas, o al menos haber
tenido experiencias previas.
Para conducir un grupo se lleva a cabo la siguiente metodología:
1. Seleccionar el problema a tratar.
2. Pedir a todos los miembros del equipo generen ideas para la solución del problema, las cuales se anotan en el
pizarrón sin importar que tan buenas o malas sean estas.
3. Ninguna idea es evaluada o criticada antes de considerar todos los pensamientos concernientes al problema.
4. Aliente todo tipo de ideas, ya que al hacerlo pueden surgir cosas muy interesantes, que motivan a los
participantes a generar más ideas.
5. Apruebe la naturalidad y el buen humor con informalidad, en este punto el objetivo es tener mayor cantidad de
ideas así existirán mayores posibilidades de conseguir mejores ideas.
6. Se les otorga a los participantes la facultad de modificar o mejorar las sugerencias de otros.
7. Una vez que se tengan un gran número de ideas el facilitador procede a agrupar y seleccionar las mejores ideas
por medio del consenso del grupo de trabajo.
8. Las mejores ideas son discutidas y analizadas con el fin del proponer una solución.
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19. La técnica tormenta de ideas puede ser aplicada con gran
frecuencia al llevar a cabo otras herramientas, como por
ejemplo, diagramas causa-efecto (Ishikawa), Diseño de
experimentos, pruebas de confiabilidad, etc.
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20. Diagrama de Causa efecto ( Ishikawa) (o Espina de Pescado )
Muestra la relación entre una característica de calidad y los factores de influencia, para
encontrar las causas posibles. Se usa la lluvia de ideas, debe hacerse sin juicios previos
y respetando las opiniones.
•Técnica para generar ideas creativas cuando la mejor solución no es obvia.
•Reunir a un equipo de trabajo (4 a 10 miembros) en un lugar adecuado
•El problema a analizar debe estar siempre visible
•Generar y registrar en el diagrama de Ishikawa un gran número de ideas, sin juzgarlas,
ni criticarlas
•Motivar a que todos participen con la misma oportunidad
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21. Los pasos para elaborar el diagrama de causa- efecto son los siguientes:
1. Seleccione el efecto (problema) a analizar. Se puede seleccionar a través de un consenso, un
diagrama de Pareto, otro diagrama o técnica.
2. Realice una lluvia de ideas para identificar las causas posibles que originan el problema.
3. Dibuje el diagrama:
- Coloque en un cuadro a la derecha la frase que identifique el efecto (característica de
calidad)
- Trace una línea horizontal hacia la izquierda del cuadro que contiene la frase. A esta línea
se le conoce como columna vertebral.
- Coloque líneas inclinadas que incidan en la columna vertebral (causas principales).
- Dibuje líneas horizontales con flechas que incidan en las líneas inclinadas conforme a la
clasificación de las causas (causas secundarias)
- Dibuje líneas inclinadas que incidan en las líneas de las causas secundarias (causas terciarias)
4. Clasifique las causas derivadas de la lluvia de ideas, de la siguiente manera:
- Causas principales.
- Causas secundarias.
- Causas terciarias.
5. Jerarquice las causas por grado de importancia y defina aquellas que tengan un efecto relevante
sobre la característica específica.
6. Elabore y ejecute un programa de corrección de las causas relevantes.
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23. Ejemplo: En una fábrica de componentes electrónicos se detectaron fallas en la línea de ensamble al realizar la
prueba de un circuito, por lo cual se procedió a realizar una investigación utilizando el diagrama causa-efecto.
El problema es soldadura defectuosa, siendo el efecto que se va a analizar.
Primero se determinan las causas principales M’s:
 Máquinas
 Mano de obra
 Métodos
 Materiales
 Mediciones
 Medio ambiente
Estas constituyen las causas primarias del problema y es necesario desafiarlas para encontrar causas más
específicas secundarias y terciarias.
Se construye el diagrama espina de pescado con las causas primarias (M´s), a partir de estas causas se agrupan
las causas secundarias y terciarias derivadas de la lluvia de ideas.
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24. El equipo analiza cada causa y por medio de eliminación y consenso determina cuales son las
verdaderas causas que están ocasionando el problema. Una vez determinada las causas se realiza
un análisis Por qué, Por qué, por qué (Why-Why Why), el cual consiste en preguntarnos cinco
veces por qué?, para encontrar la causa raíz del problema.
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25. Estratificación
Se utiliza para separar un aspecto general en los estratos que lo componen, por ejemplo,
por regiones, estados, municipios, etc. Clasificación de los datos o factores sujetos a
estudio en una serie de grupos con características similares.
Problemas con boletas
Por región
Por estado
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26. Las cartas de control
Sirven para monitorear el proceso, prevenir defectivos y
facilitar la mejora. Hay dos tipos de cartas de control: por
atributos (juzga productos como buenos o malos) y por
variables (variables como, temperaturas).
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27. Patrones de anormalidad en cartas de control
 Las cartas de control detectan la variación anormal en un proceso,
denominadas “causas especiales o causas asignables de variación.”
 El patrón normal de un proceso se llama causas de variación comunes.
 El patrón anormal debido a eventos especiales se llama causa especial
de variación.
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