7 Herramientas Básicas de Calidad

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Las siete HERRAMIENTAS

ESTADSTICAS para la

solucin de PROBLEMAS DE CALIDAD

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Revisar los conceptos de SPC dentro de un

contexto de Sistemas de Gestin de la Calidad,

y dentro del contexto de las llamadas Core

Tools de la AIAG.

Entender y practicar las siete herramientas

estadsticas de calidad.

Objetivos del curso.

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Enlace de ISO/TS 16949 con APQP/CP,

AMEFs, MSA, SPC y PPAPs

SPC

MSA

ISO/TS

16949

PPAP

AMEF

APQP/CP

2002 (2a. Ed.).

2008 (2a. Ed.).

2008 (4a. Ed.)

2002 (3a. Ed.).

2005 (2a. Ed.).

2006 (4a. Ed.).

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Indice

1. Objetivos del curso

2. Introduccin

3. Dimensiones de la Calidad

4. Trminos y definiciones

5. Generalidades

6. Hoja de verificacin

7. Histograma

8. Estratificacin

9. Diagrama de Pareto

10.Diagrama de dispersin

11.Grfico de control

12.Diagrama de Ishikawa

13.Bibliografa

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8 Dimensiones de la Calidad

(David A. Garvin)

1. Desempeo del producto 2. Funciones que realiza el producto 3. Confiabilidad 4. Cumplimiento de especificaciones 5. Durabilidad 6. Calidad del servicio 7. Aspectos estticos 8. Calidad percibida

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Trminos y definiciones

Variacin. Cambios o fluctuaciones de una caracterstica en especfico que nos

indica que tan estable o predecible es un proceso en particular. La reduccin de la

variacin es el principal objetivo de Six Sigma

SPC. Control Estadstico de Proceso, conjunto de mtodos diseados para

adquirir datos y graficarlos con el objetivo de detectar eventos que afectan la

estabilidad del proceso y su capacidad.

Sigma. Es la desviacin estandar de un conjunto de datos. Representa la

distancia promedio a la que se encuentran los datos de su media (promedio)

Nivel Sigma. Toma como base la distribucin normal e indica por medio de

"niveles" el % de piezas "buenas" que el proceso va a generar. Un nivel sigma de

tres, significa que el 99.73% de las piezas van a salir bien en el corto plazo y el

93.3% en el largo plazo. (en el largo plazo se considera una desviacn de 1.5

sigma)

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Medidas de tendencia Medidas de dispersin Introduccin 7 herramientas

Generalidades

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Media Mediana Moda

Medidas de

dispersin

Desviacin estndar Rango

Medidas de

tendencia central

Yo quisiera esto Cul resultado es mejor?

Generalidades

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Cmo se calcula?

Generalidades Dispersin

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68%

95%

99.73%

Desviacin

Estandar

Promedio

Generalidades Dispersin

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Hoja de

verificacin

Hoja de

verificacin

Qu es? Es la herramienta que se utiliza para recolectar datos en un formato

lgico; sirve como una herramienta de transicin entre la recoleccin de datos y el uso de tcnicas ms elaboradas. Su objetivo primordial es permitir

la toma de decisiones a partir de la recoleccin y organizacin de datos en un formato tal que permita un anlisis eficiente y fcil.

Para qu sirve?

Proporciona un medio para

registrar de manera eficiente

los datos que servirn de base

para subsecuentes anlisis

Proporciona registros

histricos, que ayudan a

percibir los cambios en el

tiempo

Facilita el inicio del

pensamiento estadstico

Ayuda a traducir las opiniones

en hechos y datos.

Se puede usar para confirmar

las normas establecidas.

Facilita el cumplimiento del

trabajo

Formato de registro

Nombre del equipo Agrupado por:

Participantes x:

y:

z:

Acert?

Obs Aviador Avin Cuadrante S NoSeparacin

de la meta

Distancia

recorrida

(Diferencia)

X R

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Hoja de

verificacin

Hoja de

verificacin

Tips para

su construccin

1 Defina claramente el

propsito de la

recoleccin de los datos.

2 Decida cmo recolectar

los datos

3 Estime el total de datos

que sern recolectados

4 Decida el formato de la

hoja

5 Escriba los datos en la

hoja

6 Verifique una vez ms su

factibilidad de uso

Formato de registro

Nombre del equipo Agrupado por:

Participantes x:

y:

z:

Acert?

Obs Aviador Avin Cuadrante S NoSeparacin

de la meta

Distancia

recorrida

(Diferencia)

X R

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Hoja de

verificacin

Hoja de

verificacin

Tpicamente, se dice que existen 3 tipos de Hojas de Verificacin:

Hoja para registro de

datos

Hoja de localizacin

Lista de verificacin


datos

Datos por

variables

Plus PremierVenta de boletos Turno de medicin

Fecha 25 de enero, 2009

Sucursal Jojutla, Morelos

Observador Jonas Perez Montes de Oca

Variable Frecuencia en la concurrencia de clientes

De A

07:00 07:59 3

08:00 08:59 4

09:00 09:59 8

10:00 10:59 21

11:00 11:59 17

12:00 12:59 11

13:00 13:59 2

14:00 14:59 0

Total 66

Observaciones

PeriodoFrecuencia Total

Mat ut ino Vespert inoLa recoleccin de

datos implica

reunir datos

acerca de variables

que inciden sobre

la calidad

Datos

continuos

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Hoja de

verificacin

Hoja de

verificacin


datos

Hoja de localizacin



datos

Datos por

variables

Se presta atencin al tipo y frecuencia de las causas de un

problema.

La informacin que se desea registrar es de datos que no

tienen una escala o medicin y por lo tanto, se establece

un conteo

Datos por

atributos

Datos

discretos

Periodo de recoleccin:

Recopil: A. Fernndez

1 2 3 4 1 2 3 4

Volcadura 3

Alcance 14

Atropello 2

Choque 7

Derrape 2

Total semanal 1 4 1 6 4 9 2 1 28

Total por mes 12 16

TotalTipo de accidente

Nov-Dic 2000

Noviembre Diciembre

Splash


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Hoja de

verificacin

Hoja de

verificacin


datos

Hoja de localizacin


Hoja de localizacin

Este tipo de hoja incorpora elementos grficos como

planos, diagramas, dibujos, e inclusive fotografas, en las

que se indica la localizacin especfica de defectos,

errores, zonas de rechazo, zonas de ganacias, zonas de

perdida, etc.


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Hoja de

verificacin

Hoja de

verificacin


datos

Hoja de localizacin


Hoja de localizacin

Este tipo de hoja incorpora elementos grficos como

planos, diagramas, dibujos, e inclusive fotografas, en las

que se indica la localizacin especfica de defectos,

errores, zonas de rechazo, zonas de ganacias, zonas de

perdida, etc.

Tijuana

Cd. Jurez

Monterrey

Guadalajara

D.F.

Mrida

Principales puntos de

Venta de jabones Sussy

Trimestre: Ene Mar

Elabor: Juan Domnguez


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Hoja de

verificacin

Hoja de

verificacin


datos

Hoja de localizacin

Lista de verificacin Lista de verificacin

Tiene la

enumeracin de

diversas actividades o

aspectos a considerar

dispuestos en un

orden determinado.

Esta herramienta se

utiliza para evitar la

omisin de pasos en

procedimientos

largos y complicados,

o para comprobar si

esta completa una

lista de materiales

que deben usarse o

actividades que

deben cumplirse.

REVISIN DIARIA OPERACIN #10

LNEA DE MONOBLOCK

OPERARIO:________________________________________

_____

TURNO:________________ SUPERVISOR:___________________

PRESIN AIRE

CABEZALES EN LINEA

LINEA DE REFRIGERANTE APAGADA

TRANSFER VACIO

PUERTAS AUX. CERRADAS

LIMPIEZA EXTERIOR

Observaciones y/o fallas

AL INICIAR TURNO REVIS: : NORMAL

REVISIN DIARIA OPERACIN #10

LNEA DE MONOBLOCK

OPERARIO:________________________________________

_____

TURNO:________________ SUPERVISOR:___________________

PRESIN AIRE

CABEZALES EN LINEA

LINEA DE REFRIGERANTE APAGADA

TRANSFER VACIO

PUERTAS AUX. CERRADAS

LIMPIEZA EXTERIOR

Observaciones y/o fallas

AL INICIAR TURNO REVIS: : NORMAL


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Histograma Histograma

Qu es? Es una grfica de barras que muestra la distribucin de

frecuencia de ocurrencia de un conjunto de datos.

Adems de ello permite eventualmente realizar clculos de

probabilidad

Para qu sirve?

Ayuda a repsonder:

Cmo se distribuyen los

datos?

Cul es el rango de variacin

de los datos?

Si este rango de variacin se

dividiera en clases, Cuntos

datos se presentaran en cada

clase?

Si se tuvieran especificaciones

para la caracterstica de

calidad, Cmo se distribuiran

los datos respecto a ellas? , se

cumple satisfactoriamente con

los requerimientos del cliente?

Cul es la probabilidad de

fabricar una pieza fuera de las

especificaciones? Distancia (Km)

10

20

30

40

50

0

LIE LSEx-

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Tips para

su construccin

1 Determinar el rango de datos.

2 Determinar nmero de

clases

3 Determinar amplitud de

cada clase

4 Establezca los valores

lmite de cada clase

5 Calcule el punto medio

de cada clase

6 Calcule las frecuencias y

grafique

Histograma Histograma R = xM - xm

Dos

opciones

Menos de 50

50 a 100

100 a 250

Ms de 250

5 a 7

6 a 10

7 a 12

10 a 20

Cantidad de clases (K) Cantidad de datos (N)

K= N

A = (R+U)/K

10

12

14

17

13

11

7

2.5 5.0 7.5 10 12.5 15 17.5 20

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Histograma Histograma

Histograma de produccin total de bolsas de papas fritas,

estratificada por turnos.

LSE Peso en gr. (1er turno)

LIE LSE Peso en gr. (2do turno)

LIE Peso en gr. (3er turno)

LIE LSE

Peso en gr. (toda la planta)

LIE LSE

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Qu es? Es una clasificacin por afinidad de los elementos de una

poblacin, para analizarlos y poder determinar con ms facilidad las causas del comportamiento de alguna caracterstica de calidad. A

cada una de las partes de esta clasificacin se le llama estrato.

Para qu sirve?

Sirve para identificar la causa

que tiene mayor influencia en

la variacin.

Permite comprender de

manera detallada la estructura

de un grupo de datos, lo cual

permitir identificar las causas

del problema y llevar a cabo las

acciones correctivas

convenientes.

Permite examinar la diferencia

en los valores promedios y la

variacin entre diferentes

estratos, y tomar medidas

contra la diferencia que pueda

existir.

Estratificacin Estratificacin

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Tips para

su construccin

Estratificacin Estratificacin La estratificacin

generalmente se

hace partiendo

de la clasificacin

de los factores

que inciden en

un proceso o en

un servicio.

Hombre:

Capacitacin: capacitado, no

capacitado

Experiencia: sin experiencia, menos

de 1 ao, de 1 a 3 aos...

Edad: menos de 20 aos, de 20 a 30,

de 30 a 50, ms de 50...

Sexo: hombres, mujeres

Estado civil: Soltero, casado,

separado...

Origen: local, forneo...

Grupos, individuos, equipos de

trabajo: A, B, C...

Materia prima / producto:

Proveedores: A, B, C,..

Desempeo de materiales: MP1, MPZ,

CX11,..

Tipo de producto: producto AA,

producto B12, producto M24...

Tipo de presentacin: sencillo, clase

especial, austero, sofisticado...

Mtodo:

Procedimiento de trabajo: Normal,

eventual.

Velocidad de las lneas de

produccin: Estndar, con

sobrecarga,..

Frecuencia de la rotacin del

personal: semanal, quincenal,

mensual,...

Programacin de la produccin: por

pedido, por lotes, por tiempos

de entrega,..

Tipo de almacenamiento: A, B, ..

Manipulacin de datos: manual,

computarizada

Seguridad: mtodo A, B, C...

Medio ambiente:

Adecuacin de las instalaciones:

iluminacin, sonido, ventilacin,

reas espaciosas,...

poca: invierno, verano,..

Calidad del aire: corrosivo, hmedo,

seco,..

Entorno ecolgico: preocupacin por

la ecologa, pocas restricciones

de contaminacin,..

Entorno econmico: sector comercial,

sector popular, ...

Maquinaria / Equipo:

Modelo: A, B, C...

Tipo de mquina: automtica,

semiautomtica

Uso diario: menos de 1 hora, de 1 a 5

horas, ms de 5 horas...

Productividad: capacidad,% de

desperdicio...

Mantenimiento: diario, quincenal,

mensual..

Seguridad: buena, regular, mala

Edad, tamao y lnea.

Otros:

Nuevo producto vs producto anterior,

forma de empaque y de

transporte, produccin por

lotes vs. produccin continua,...

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37%

64%

84% 90%

94% 97% 100%

75%

25

18

7

6 4

3 2 2

Diagrama

de Pareto

Diagrama

de Pareto

Qu es? Es una grfica que representa en forma ordenada el grado de

importancia que tienen los diferentes factores en un determinado

problema, tomando en consideracin la frecuencia con que ocurre cada uno de dichos factores

Para qu sirve?

Canaliza los esfuerzos hacia los

pocos vitales

Es el primer paso para la

realizacin de mejoras, pues se

puede aplicar en todas las

situaciones en donde se

pretende efectuar una mejora.

Permite la comparacin

antes/despus, ayudando a

cuantificar el impacto de las

acciones emprendidas.

Se utiliza tambin para

expresar los costos que implica

cada tipo de defecto y los

ahorros logrados mediante el

efecto correctivo llevado a cabo

a travs de determinadas

acciones

Regla

80-20!

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Tips para

su construccin

1

Identifique el problema o rea

de mejora en la que se va a

trabajar

2 Elabore una lista de los factores

que puedan estar incidiendo en

el problema

3 Establezca el periodo de tiempo

dentro del cual se recolectarn

los datos

4 Disee una hoja de verificacin

para la frecuencia con que

ocurre cada factor

5 Ordene los distintos factores

conforme a su frecuencia, de

mayor a menor

6 Obtenga el porcentaje relativo Diagrama

de Pareto

Diagrama

de Pareto

7 Calcule el porcentaje relativo acumulado

8 Construya el diagrama de Pareto

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Tips para

su construccin

Diagrama

de Pareto

Diagrama

de Pareto

Causas de las fallas

% relativo Frecuencia de paralizacin

48

35

22

7

4

2

d = 118

40.67%

29.66%

18.64%

5.93%

3.38%

1.72%

100.00%

REGISTRO DE FRECUENCIA PARALIZACIN DEL TRABAJO

Perodo: Enero-Marzo

Falta de mantenimiento

Interrupcin de

la energa elec.

Programa inadecuado

Virus en el sistema

Otros

Manejo incorrec. del operador

% relativo

acumulado

40.67%

70.33%

88.97%

94.9%

98.28%

100.00%

TOTAL

Ejemplo de Pareto

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Tips para

su construccin

Diagrama

de Pareto

Diagrama

de Pareto

Causas de las fallas

% relativo Frecuencia de paralizacin

48

35

22

7

4

2

d = 118

40.67%

29.66%

18.64%

5.93%

3.38%

1.72%

100.00%

REGISTRO DE FRECUENCIA

PARALIZACIN DEL TRABAJO

Perodo: Enero-Marzo

Falta de mantenimiento

Interrupcin de

la energa elec.

Programa inadecuado

Virus en el sistema

Otros

Manejo incorrec. del operador

% relativo

acumulado

40.67%

70.33%

88.97%

94.9%

98.28%

100.00%

TOTAL

Ejemplo de Pareto DIAGRAMA DE PARETO FRECUENCIA PARALIZACIN DEL TRABAJO

PERODO DE OBSERVACIN: Ene- Mar

R

25

75

100

118

0

100%

80%

60%

40%

20%

0%

n i i

50

Pocos vitales

Inte

rrupci

n d

e la

energ

a e

lectr

ica

Falta d

e

mante

nim

iento

Manejo

incorr

ecto

del

opera

dor

Pro

gra

ma

inadecuado

Virus e

n e

l sis

tem

a

Otr

os

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Tips para

su construccin

Diagrama

de Pareto

Diagrama

de Pareto

100%

75%

10

20

30

40

50

60

70

80

90

50%

25%

0

Co

lor

no

en

co

ntr

ad

o

Ta

lla

no

en

co

ntr

ad

a

Estilo

in

ad

ecu

ad

o

Te

la in

ad

ecu

ad

a

Ro

pa

ma

ltra

tad

a

Pre

cio

alto

100%

10

20

30

40

50

60

70

80

50%

25%

75%

MEJORA

0

Co

lor

no

en

co

ntr

ad

o

Ta

lla

no

en

co

ntr

ad

a

Estilo

in

ad

ecu

ad

o

Te

la in

ad

ecu

ad

a

Ro

pa

ma

ltra

tad

a

Pre

cio

alto

Se aconseja presentar el diagrama de antes de la mejora, junto con el Pareto

despus de la mejora.

ANTES VS. DESPUS

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Diagrama de

dispersin

Diagrama de

dispersin

Qu es? Se usa para estudiar la posible relacin entre una variable y otra.

Sirve para probar posibles relaciones de causa-efecto; no puede

probar que una variable causa a la otra, pero deja ms claro cundo

una relacin existe y la fuerza de esta relacin.

Para qu sirve?

Indica si dos variables (o

factores o bien caractersticas

de calidad) estn relacionadas

Proporciona la posibilidad de

reconocer fcilmente

relaciones causa / efecto

Variable x

Variable y

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Tips para

su construccin

1 Recolectar n parejas de datos de la forma ( xi, yi )

2

Disear las escalas

apropiaas para los

ejes x y y

3 Graficar las parejas de

datos.

4 Documentar el diagrama

incluyendo fecha,

nombre del area,

personal involucrado, etc.

Diagrama de

dispersin

Diagrama de

dispersin

Variable x

Variable y

22

2

10

)(

)(

yny

ynxyyr

xy 10

22

2

0)( xxn

xyxxy

22 )(1

xxn

yxxyn

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Diagrama de

dispersin

Diagrama de

dispersin

Y

X

Y

X

POSIBLE CORRELACIN POSITIVA

NO EXISTE CORRELACIN

POSITIVA

Y

X

Y

X

CORRELACIN CORRELACIN NEGATIVA

Patrones Generales

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Qu es? Es una especie de grfica de lnea que sirve para observar la

estabilidad de un proceso. Es decir, observar su

comportamiento dentro de lmites de especificacin

Grfico de

control

Grfico de

control

Para qu sirve?

Sirve para determinar el estado

de control de un proceso

Diagnostica el comportamiento

de un proceso en el tiempo

Indica si un proceso ha

mejorado o empeorado

Sirve como una herramienta de

deteccin de problemas

Permite identificar las dos

fuentes de variacin de un

proceso

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Tips para

su construccin

1 Seleccionar el proceso a

ser monitoreado

2 Determinar un plan o

mtodo de muestreo

3 Iniciar la recoleccin de

datos

4 Calcular las estadsticas

apropiadas

5 Calcular los lmites de

control

6 Construir el grfico de

control

Grfico de

control

Grfico de

control

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Tips para

su construccin

Grfico de

control

Grfico de

control

Presentaremos los ocho tipos de grficas de control:

4 Grfica x - R Promedios y rangos

4 Grfica x - S Promedios y desviacin estndar

4 Grfica x - R Medianas y rangos

4 Grfica x - R Lecturas individuales y rangos

4 Grfica p Fraccin de unidades, trabajos o procesos defectuosos

4 Grfica np Nmero de unidades defectuosas

4 Grfica c Nmero de defectos por rea de oportunidad

4 Grfica u Fraccin de defectos por rea de oportunida d

~

Presentaremos los ocho tipos de grficas de control:

Grfica x - R Promedios y rangos

Grfica x - S Promedios y desviacin estndar

Grfica x - R Medianas y rangos

Grfica x - R Lecturas individuales y rangos

Grfica p Fraccin de unidades, trabajos o procesos

defectuosos

Grfica np Nmero de unidades defectuosas

Grfica c Nmero de defectos por rea de oportunidad

Grfica u Fraccin de defectos por rea de oportunidad

~

8 Tipos de grficas de

control

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Tips para

su construccin

Grfico de

control

Grfico de

control

Grfica

X - R

x

R

LSC

LSC

LIC

LSC

LSC

LIC

Promedio de promedios

X + A2R

X - A2R

Promedio de Rangos

D3R

D4R

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Tips para

su construccin

Grfico de

control

Grfico de

control

Grfica

X - S

x

S

LSC

LSC

LIC

LSC

LSC

LIC

Promedio de promedios

X + A3S

X A3S

Promedio de Ss

B4S

B3S

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Tips para

su construccin

Grfico de

control

Grfico de

control

Grfica

p

p

LSC

LSC

LIC

Promedio de porcentaje

medio de defectuosos

n

ppp

1(3

n

ppp

1(3

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Tips para

su construccin

Grfico de

control

Grfico de

control

Grfica

np

np

LSC

LSC

LIC

Promedio de np

)1(3 pnpnp

)1(3 pnpnp

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Tips para

su construccin

Grfico de

control

Grfico de

control

Grfica

c

c

LSC

LSC

LIC

Promedio de defectos

cc 3

cc 3

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Tips para

su construccin

Grfico de

control

Grfico de

control

Grfica

u

u

LSC

LSC

LIC

Promedio de u

n

uu 3

n

uu 3

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Grfico de

control

Grfico de

control

1.- PUNTOS FUERA DE CONTROL

Posibles causas:

Variacin en el tamao muestral

Toma de muestras de una distribucin totalmente

distinta

2.- TENDENCIAS CONTINUAS

Posibles causas:

Producto que se deteriora gradualmente

Desgaste en el equipo

Mejoramiento gradual de la tcnica del empleado

Efecto de un mejor programa de mantenimiento

3.- CAMBIOS REPENTINOS DE NIVEL

Posibles causas:

Nuevo empleado

Nuevo jefe

Nuevo equipo

Cambio en el mtodo

Cmo se interpretan y usan las grficas de control?

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Qu es? Es una tcnica de anlisis en la resolucin de problemas, desarrollada

por el prof. Kaoru Ishikawa, de la Universidad de Tokio , en 1943,

quien la utiliz con un grupo de ingenieros para explicar cmo

diversos factores que afectan un proceso pueden ser clasificados y

relacionados de cierta manera.

Para qu sirve?

Es una labor educativa en s

misma, en la cual se favorece el

intercambio de tcnicas y

experiencias entre los miembros

del grupo de mejora.

Puede ser utilizado para el anlisis

de cualquier problema, ya que

sirve tanto para identificar los

diversos factores que afectan un

resultado, como para clasificarlos

y relacionarlos entre s.

Ayuda a determinar el tipo de

datos que se deben obtener para

confirmar si los factores

seleccionados fueron realmente

las causas del problema

Diagrama de

Ishikawa

Diagrama de

Ishikawa

Causa - Efecto

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Tips para

su construccin

1 Defina el efecto o

resultado

2 Identifique las causas

mayores

3

Identifique causas y

subcausas que

contribuyan al efecto

4 Verifique las causas

posibles

5 Seale y verifique las

causas ms probables Diagrama de

Ishikawa

Diagrama de

Ishikawa

Efecto

Posible

causa 1

Posible

causa 2

Posible

causa 3

Subcausa

Subcausa

Subcausa Subcausa

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Tips para

su construccin

Diagrama de

Ishikawa

Diagrama de

Ishikawa

Demora

Olvido Falta de

coordinacin

Falta de

comunicacin

Cansancio

Negacin

del

servicio

Falta de

criterio

Comportamiento

intencional

Cansancio

Forma incorrecta

de servir la

comida Cantidad

excesiva

Mal manejo de la

comida Cantidad insuficiente

Distraccin Olvido

Comportamiento intencional

Indiferencia encargado

de la barra

Mal servicio

Trato ofensivo

Comportamiento

intencional Malestar fsico

Falta de entrenamiento

Mala

iluminacin

Falta de

mantenimiento

Falta de ventanas Poco

presupuesto

Clima

Falta de aire

acondicionado

Falta de

calefaccin Mala

ventilacin

Mal ambiente

Mobiliario

en mal

estado

Mal trato

Poco presupuesto Falta de

mantenimiento

Insatisfaccin

de los

empleados en

el comedor

Menus no

homogneos

Falta de criterio

Falta de materia prima

Falta de capacitacin

Menus sin valor

nutricional

Ignorancia Mal men

Falta de

variedad en

platillos

Falta de materia prima

Falta de planeacin de menus

Comida mal

condimentada

Falta de

procedimientos

No seguir

procedimiento Falta de

planeacin Comida mal

cocida

Procedimiento de

elaboracin inadecuado

Descuido del cocinero

Mal sabor

Procedimiento de

elaboracin

inadecuado

Falta de

capacitacin

Falta de

procedimientos

Ignorancia de los

cocineros

Mala

materia

prima Falta

presupuesto

Proveedores mala

calidad

Fechas de caducidad

no controladas

Temperatura

inadecuada

de la comida

Excesivo tiempo de

exposicin

Poco control

de higiene de

empleados

Falta de

indumentaria

apropiada

Falta de

procedimientos

Falta de higiene

personal

Vajilla y

cubiertos

sucios

Falta

delimpieza

Equipo de lavado

descompuesto

Falta de

material para

limpieza

Mal

almacenamiento

Mala higiene

Condiciones

inapropiadas

Falta de procedimientos

de limpieza

Distribucin

inadecuada de la cocina

Infraestructura

deficiente

Utensilios

de cocina

sucios

Falta

delimpieza

Equipo de lavado

descompuesto

Falta de

material para

limpieza

Mal

almacenamiento Comedor

sucio

Falta de

limpieza

Falta de

procedimientos

Falta de materiales

de limpieza

Fecha: Agosto 25 de 1995

Plan de mejora continua

en servicios de comedor

Participantes:

Arturo Estrada, Enrique Cantu, Patricia

Luna, Carlos Marquez y Marilu Martnez

PIRELLI PNEUS LATAM


PIRELLI PNEUS LATAM


Bibliografa

Automotive Industry Action Group, AIAG. Statistical Process Control, SPC. 2nd Edition. EUA.

Cantu Delgado, Humberto. Desarrollo de una cultura de calidad. McGraw-Hill. 2011. Mxico

Perez Lopez Cesar. Control Estadstico de la calidad. Teora, prctica y aplicaciones. Alfaomega/Ra-Ma. 1999. Mxico.

7 Herramientas Básicas de Calidad

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