Mejora continua

Profesor: Marcos Rafael Galindo Vázquez
6 de marzo de 2013

Lic. Marcos R. Galindo Vázquez 06 de febrero de 2013
Objetivo del tema: Al terminar
el tema el alumno será capaz
de comprender las distintas
técnicas que se utilizan para el
mejoramiento de los procesos.

3.2.8 Herramientas de control
Herramientas
Instrumentos para el análisis y
solución de los problemas que
conducen hacia el mejoramiento
continuo se utilizan herramientas
administrativas y técnicas.
Instrumentos para el análisis y
solución de los problemas que
conducen hacia el mejoramiento
continuo se utilizan herramientas
administrativas y técnicas.

Objetivos de las herramientas
Detectar problemas
•Delimitar el área problema
•Estimar factores que probablemente
provoquen el problema
•Determinar si el efecto tomado como
problema es cierto o no
•Prevenir errores debido a omisión,
rapidez o descuido
•Confirmar los efectos del
mejoramiento
•Detectar los desfases
Detectar problemas
•Delimitar el área problema
•Estimar factores que probablemente
provoquen el problema
•Determinar si el efecto tomado como
problema es cierto o no
•Prevenir errores debido a omisión,
rapidez o descuido
•Confirmar los efectos del
mejoramiento
•Detectar los desfases

Las herramientas bien aplicadas solucionan hasta 95% de los problemas.

3.2.8.1 Gráficos de control.
Su función es analizar el comportamiento de los procesos a
través del tiempo y detectar variaciones en relación a una
medida de tendencia central. Se trata de un sistema de
coordenadas, en donde se indica el tiempo y las
mediciones efectuadas uniendo los puntos mediante líneas
rectas.
Su función es analizar el comportamiento de los procesos a
través del tiempo y detectar variaciones en relación a una
medida de tendencia central. Se trata de un sistema de
coordenadas, en donde se indica el tiempo y las
mediciones efectuadas uniendo los puntos mediante líneas
rectas.
Cuenta con dos límites, superior en inferior,
determinados estadísticamente. Cuando las
variaciones los sobrepasan, se está indicando un error
en el sistema.
Cuenta con dos límites, superior en inferior,
determinados estadísticamente. Cuando las
variaciones los sobrepasan, se está indicando un error
en el sistema.

Los pasos para aplicar este gráfico son:Los pasos para aplicar este gráfico son:
a) Identificar el proceso,
b) Determinar los límites y la norma de éste,
c) Muestrear periódicamente su comportamiento,
d) Graficar los datos obtenidos
e) Identificar aquellos que se encuentran fuera de los
límites de control, así como su tendencia y las
posibles causas,
f) Combatir posibles causas más importantes, y
g) Cerrar los límites de control y continuar con el
tercer punto.
a) Identificar el proceso,
b) Determinar los límites y la norma de éste,
c) Muestrear periódicamente su comportamiento,
d) Graficar los datos obtenidos
e) Identificar aquellos que se encuentran fuera de los
límites de control, así como su tendencia y las
posibles causas,
f) Combatir posibles causas más importantes, y
g) Cerrar los límites de control y continuar con el
tercer punto.

1. Comprueba que tus datos cumplen todos los criterios:1. Comprueba que tus datos cumplen todos los criterios:
Los datos generalmente se distribuyen normalmente en torno a
una media (promedio).
En el siguiente ejemplo, una compañía de la botellas llena sus
botellas hasta los 16 oz (de media), ellos están evaluando si el
proceso está "en control". La cantidad que sobrepasa esos 16
onzas se distribuye en torno a la media.
Las medidas tienen que ser independientes entre sí.
En el ejemplo, las mediciones están en subgrupos. Los datos
de los subgrupos debe ser independientes del número de
medición; cada punto de datos tendrá un subgrupo y un
número de mediciones.
Los datos generalmente se distribuyen normalmente en torno a
una media (promedio).
En el siguiente ejemplo, una compañía de la botellas llena sus
botellas hasta los 16 oz (de media), ellos están evaluando si el
proceso está "en control". La cantidad que sobrepasa esos 16
onzas se distribuye en torno a la media.
Las medidas tienen que ser independientes entre sí.
En el ejemplo, las mediciones están en subgrupos. Los datos
de los subgrupos debe ser independientes del número de
medición; cada punto de datos tendrá un subgrupo y un
número de mediciones.

Para encontrar la media, añade todas las mediciones en el
subgrupo y divídelas por el número de mediciones en el subgrupo.
En el ejemplo, hay 20 subgrupos y en cada subgrupo hay 4
mediciones.
Para encontrar la media, añade todas las mediciones en el
subgrupo y divídelas por el número de mediciones en el subgrupo.
En el ejemplo, hay 20 subgrupos y en cada subgrupo hay 4
mediciones.
2. Encuentra la media de cada subgrupo2. Encuentra la media de cada subgrupo

2. Encuentra la media de cada subgrupo2. Encuentra la media de cada subgrupo

3. Encuentra la media de todas las medias obtenidas en el paso
anterior (X).
3. Encuentra la media de todas las medias obtenidas en el paso
anterior (X).
Esto te proporcionará la media general de todos los puntos de datos.
La media general será la línea central en el gráfico (CL), que es 13,75
para nuestro ejemplo.
Esto te proporcionará la media general de todos los puntos de datos.
La media general será la línea central en el gráfico (CL), que es 13,75
para nuestro ejemplo.
4. Calcula la desviación estándar (S) de los puntos de datos4. Calcula la desviación estándar (S) de los puntos de datos
1. Calcula la media (el promedio de los números)
2. Ahora, por cada número resta la media y eleva el resultado al cuadrado (la
diferencia elevada al cuadrado).
3. Ahora calcula la media de esas diferencias al cuadrado.
1. Calcula la media (el promedio de los números)
2. Ahora, por cada número resta la media y eleva el resultado al cuadrado (la
diferencia elevada al cuadrado).
3. Ahora calcula la media de esas diferencias al cuadrado.

5. Calcula los límites de control superior e inferior (UCL,
LCL) utilizando la siguiente fórmula:
5. Calcula los límites de control superior e inferior (UCL,
LCL) utilizando la siguiente fórmula:
En general se utilizan límites de 2 sigmas ó de 3 sigmas
alrededor del promedio. Utilizaremos una.
UCL = CL + S
LCL = CL – S
La fórmula representa 1 desviación estándar por encima
y 1 desviación estándar por debajo de la media,
respectivamente.
En general se utilizan límites de 2 sigmas ó de 3 sigmas
alrededor del promedio. Utilizaremos una.
UCL = CL + S
LCL = CL – S
La fórmula representa 1 desviación estándar por encima
y 1 desviación estándar por debajo de la media,
respectivamente.

6. Consulta la siguiente tabla con los pasos 7 a 106. Consulta la siguiente tabla con los pasos 7 a 10

7. Dibuja la línea de cada derivación.7. Dibuja la línea de cada derivación.
En el ejemplo anterior, hay una línea trazada en
una desviación estándar (Sigma) que se
distancian de la media.
En el ejemplo anterior, hay una línea trazada en
una desviación estándar (Sigma) que se
distancian de la media.

8. Gráfico de la barra X del gráfico de contro8. Gráfico de la barra X del gráfico de contro
Haz la gráfica de los medias de los subgrupos (eje X) frente a las mediciones (eje
Y). Tu gráfico debería parecerse a algo como esto:
Haz la gráfica de los medias de los subgrupos (eje X) frente a las mediciones (eje
Y). Tu gráfico debería parecerse a algo como esto:

Se dice que un proceso cuya gráfica de control indica una
condición fuera de control (un punto fuera de los límites de
control o la exhibición de una tendencia) está fuera de
control. Un proceso fuera de control contiene tanto causas
comunes de variación como causas especiales de
variación. Puesto que las causas especiales de variación no
forman parte del diseño del proceso, un proceso fuera de
control es impredecible.
Se dice que un proceso cuya gráfica de control indica una
condición fuera de control (un punto fuera de los límites de
control o la exhibición de una tendencia) está fuera de
control. Un proceso fuera de control contiene tanto causas
comunes de variación como causas especiales de
variación. Puesto que las causas especiales de variación no
forman parte del diseño del proceso, un proceso fuera de
control es impredecible.

Una vez que se determina que un proceso está fuera de
control, se deben identificar las causas especiales de
variación que están provocando las condiciones fuera de
control. Si las causas especiales actúan en detrimento de
la calidad del producto o servicio, se requiere elaborar
planes para eliminar esta fuente de variación. Cuando una
causa especial incrementa la calidad, se debería cambiar
el proceso para que la causa especial se incorpore dentro
del diseño del proceso. Por lo tanto, esta causa especial
benéfica se vuelve una causa común fuente de variación y
el proceso se mejora.
Una vez que se determina que un proceso está fuera de
control, se deben identificar las causas especiales de
variación que están provocando las condiciones fuera de
control. Si las causas especiales actúan en detrimento de
la calidad del producto o servicio, se requiere elaborar
planes para eliminar esta fuente de variación. Cuando una
causa especial incrementa la calidad, se debería cambiar
el proceso para que la causa especial se incorpore dentro
del diseño del proceso. Por lo tanto, esta causa especial
benéfica se vuelve una causa común fuente de variación y
el proceso se mejora.

Se dice que un proceso cuya gráfica de control no indica
condiciones fuera de control está bajo control. Un proceso
bajo control contiene únicamente causas comunes de
variación. Puesto que estas fuentes de variación son
inherentes al proceso en sí mismo, un proceso bajo control
es predecible. En ocasiones se dice que los procesos bajo
control están en un estado de control estadístico. Cuando
un proceso se encuentra bajo control, usted debe
determinar si la cantidad de causa común de variación en
el proceso es lo suficientemente pequeña como para
satisfacer a los usuarios de los productos o servicios.
Se dice que un proceso cuya gráfica de control no indica
condiciones fuera de control está bajo control. Un proceso
bajo control contiene únicamente causas comunes de
variación. Puesto que estas fuentes de variación son
inherentes al proceso en sí mismo, un proceso bajo control
es predecible. En ocasiones se dice que los procesos bajo
control están en un estado de control estadístico. Cuando
un proceso se encuentra bajo control, usted debe
determinar si la cantidad de causa común de variación en
el proceso es lo suficientemente pequeña como para
satisfacer a los usuarios de los productos o servicios.

Caso práctico 1
El comandante de cuerpo de alumnos ha recibido quejas
por parte del personal de alumnos de primer año al
considerar excesivo la incidencia de arrestos por parte de
los alumnos más antiguos y oficiales, provocando trámites
de baja significativos en las cuatro semanas de agosto y
las dos primeras de septiembre.
Por lo anterior se le ha encomendado realizar un gráfico de
control para determinar si existe tal exceso y sus posibles
causas.
Desarrolle el gráfico de control con los siguientes datos e
interprételo.

Caso práctico
Subnúmer
o de
grupos
Seman
a 1
Semana
2
Semana
3
Semana
4
Semana
5
Semana
6
Alumnos
2do año
8 9 7 10 14 11
Alumnos 3er
año
4 8 5 9 7 10
Oficiales 4 6 5 5 8 9

Caso práctico 2
El Comandante de la Zona Naval II desea saber si existe
un gasto de consumo de combustible arbitrario por parte
de los buques adscritos a su Zona, esto debido a las
denuncias anónimas de venta de combustible ilegal a
civiles por lo que se le pide a la Sección Cuarta del Estado
Mayor perteneciente a la mencionada Zona, de la cual
ustedes forman parte, analizar los datos referentes a los
últimos índices de consumo por parte de esa flotilla en el
último semestre.

Caso práctico
Subnúmero
degrupos Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Suma
Media
subgrupo
Mediagral.
(MENOS)-
Media
subgrupo
MGral-
Msubg
(cuadrado)
Acrox 30 15 20 25 20 25
Regulus 6 4 5 6 5 5
Alkaid 4 5 7 6 5 6
Alniliam 9 15 15 8 10 18
Adhara 3 2 4 5 6 4
Total
Mediagral. 0.00 Varianza 0.00
Desv.Std 0.00

Caso práctico 3
El director de el CENCAP desea saber si existe un algún
problema de retraso con las UNITRAS, esto debido a los
retardos constantes del personal en el último mes y medio.

Caso práctico
Subnúmero
de grupos Semana 1 Semana 2 Semana 3 Semana4 Semana 5 Semana 6 suma
Media
subgrupo
Media gral. -
Media
subgrupo
MGral - Msg
(cuadrado)
Alumnos
ESCINTAV 1 3 2 1 3 1
Alumnos
Esc. de Elec. 5 2 1 4 1 3
Alumno
CENCAP 6 3 2 4 3 5
Alumnos
Enfermería 3 2 1 2 3 4
Alumnos
Esc. de Ings. 2 3 1 4 1 4
CLASMAR 1 1 3 1 2 3
Oficiales 1 2 1 3 1 1
Capitanes 1 2 1 1 2 1
Total Suma
Media gral. Varianza
N = 3 Desv. Std

Caso práctico
Subnúmero
degrupos ENERO FEBRERO MARZO ABRIL MAYO JUNIO suma
Media
subgrupo
Mediagral.-
Media
subgrupo
MGral-Msg
(cuadrado)
Total Suma
Mediagral. Varianza
N= Desv.Std

¡Muchas gracias!
Lic. Marcos R. Galindo Vázquez 06 de enero de 2013

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