Alfonso Raso

7 Herramientas básicas para la mejora de la calidad.

(Herramientas de Ishikawa)

Métodos de Mejora de la CalidadProf. Alfonso Raso

Alfonso Raso

Las 7 herramientas básicas de la calidad

Como ya se ha comentado en otras ocasiones el trabajador es el:

“Maximo experto” de la actividad y procesos que le han sido encomendados.

Para utilizar al máximo su experiencia es necesario que cada trabajador se transforme en un “pequeño cientifico” (alguien que toma sus decisiones apoyadas en datos)

Las 7 herramientas básicas constituyen la base del trabajo del “pequeño cientifico”. Fueron desarrolladas en Japón, por el prof. Ishikawa, para hacer más eficaz la solución de los problemas por parte de todos los trabajadores

Alfonso Raso

Las 7 herramientas básicas de la calidad

Declaración del prof. Ishikawa:

“Después de los seminarios de Deming y de otros expertos americanos, celebrados a principios de los 50´s, habiamos empezado a enseñar en nuestras empresas técnicas estadísticas. Transcurridos dos o tres años, observamos que esas enseñanzas no proporcionaban resultados y estabamos enseñando a los hombres de la empresa un método estadístico excesivamente complejo, demasiado difícil de comprender. Los empleados empezaron a pensar que el método estadístico era algo muy difícil y que, por consiguiente, también el control de calidad resultaría de difícil implementar. Para correguir esos errores enseñamos el método estadístico siguiendo dos enfoques diferentes. En cuanto se refiere al primero, desde la alta dirección hasta los operarios, decidimos ensañar el método estadístico más sencillo, desarrollando así las 7 herramientas básicas. Con ese sencillo método se podia resolver el 95% de los probelmas de la empresa”

Alfonso Raso

Las 7 Herramientas básicas

Etapa Actividad Instrumento

Recoger datos Hoja de recogida de datosFundamentos

Interpretar datos Histograma

Estudiar relación causa-efecto Diagrama causa-efectoPilares

Fijar prioridades Diagrama de Pareto

Estratificar datos Estratificación

Determinar las correlación Diagrama de correlaciónInstrumentosauxiliares

Control del proceso Gráficos de control

Podemos establecer tres partes a la hora de presentar las 7 herramientas básicas cuando se utilizar en los proyectos de mejora, por parte del pequeño cientifico

Alfonso Raso

1. Hoja de recogida de datos

Resulta imposible plantear un proyecto de mejora sin una recogida de datos y sin utilizar los datos ya recogidos. Ello es así porque, sin datos, no existe ciencia sino tan solo aproximaciones.

“Solo en Dios creo... Todos los damás traigan datos”

OBTENER DATOS CON FACILIDAD Y PRECISION

Alfonso Raso

1. Hoja de recogida de datos

Ejemplo: Hoja de registro de Defectos por máquina

Maquina defecto Lunes Martes Miercoles Jueves Viernes TotalTipo 1 2 3 2 1 4 12Tipo 2 3 4 1 2 5 15Tipo 3 1 3 4 2 0 10Tipo 4 0 1 1 0 1 3Total 6 11 8 5 10 40Tipo 1 1 2 4 1 2 10Tipo 2 1 3 4 5 4 17Tipo 3 1 3 2 1 4 11Tipo 4 3 0 1 3 2 9Total 6 8 11 10 12 47

maquina 1

maquina 2

Alfonso Raso

2. Histograma

Una vez recogido los datos, varias decenas, cientos e incluso miles. ¿Qué debe hacer para leerlos e interpretarlos?

La ciencia a ideado el histograma (y otros métodos graficos). Representación gráfica que permite obtener una visión completa y sintética de los datos recogidos.

Peso2,9 2,93 2,96 2,99 3,02 3,05 3,08

0

10

20

30

40

• Valores más frecuentes?

• Dispersión?

• Cumple especificaciones?

• Se precisa estratificación?

• Atípicos? , Distribución? ....

Alfonso Raso

2. Histograma

Peso2,8 2,9 3 3,1 3,2 3,3

0

10

20

30

40

50

60

Alfonso Raso

2. Histograma

Peso0 5 10 15 20 25 30

0

100

200

300

400

Alfonso Raso

2. Histograma

Peso2,7 2,8 2,9 3 3,1 3,2

0

10

20

30

40

Alfonso Raso

3. Diagrama causa-efecto

La quintaesencia del trabajo cientifico es el estudio de las relaciones causa-efecto. Por lo tanto, el operario o el grupo de operarios que desee llevar a cabo un proyecto de mejora debe estudiar obligatoriamente las relaciones de causa-efecto

En el diagrama de causa-efecto representamos todas las causas que originan el efecto.

IDENTIFICAR, ANALIZAR Y SELECCIONAR CAUSAS DE UN PROBLEMA.

DEFECTO

CAUSA MAYOR

CAUSA MAYORCAUSA MAYOR

CAUSA MAYOR

Causa menor Causa menor

Causa menor

Subcausa

Subcausa

Alfonso Raso

inexistente

3. Diagrama causa-efecto

DEFECTO

CAUSA MAYOR

CAUSA MAYORCAUSA MAYOR

CAUSA MAYOR

Causa menor Causa menor

Causa menor

Subcausa

Subcausa

CorrienteBombilla

Interructor Averia instalación

La luz no

funciona

Falta Inadcuada

Fundida

Insuficiente

Alfonso Raso

4. Diagrama de pareto

Es el intrumento que se utiliza para definir las cosas más importantes. En cualquier situación existen siempre poquisimos factores importantes y muchisimos factores de escasa importancia

Principio de pareto: "Si hacemos una lista con todas las causas que

contribuyen en la obtención o aparición de cualquier efecto que nos interese analizar, ordenándolas de mayor a menor según la magnitud de la contribución de cada una, encontraremos que la importancia relativa de las primeras es tan grande en comparación con las últimas, que aproximadamente el 20 por ciento de ellas son responsables del 80 por ciento del efecto total y el 80 por ciento restante de causas es responsable solamente del 20 por ciento restante del efecto".

Alfonso Raso

4. Diagrama de pareto

Tipo de defectofre

quency

0

100

200

300

400

piezas erroneasRevestimiento arañad

Montaje defectuosoPiezas faltants

Otras causasRugosidad superficia

42,00

74,0083,71

90,00 95,43 100,00

Alfonso Raso

5. estratificación

Este instrumento consiste en agrupar los datos según diferentes conceptos o áreas. De esta forma es posible descibrir las áreas más problematicas y, por consiguiente, donde es más importante concentrar la atención

SEPARAR, CONFIRMAR CAUSAS DE PROBLEMAS EN BASE A DATOS CONTINUOS O DISCRETOS DE ACUERDO A GRUPOS O FAMILIAS.

Alfonso Raso

Histograma

Peso

freq

uenc

y

2,9 2,95 3 3,05 3,10

100

200

300

400

500

Histograma

Peso

freq

uenc

y

2,9 2,95 3 3,05 3,10

50

100

150

200

250

Histograma

Peso

freq

uenc

y2,9 2,95 3 3,05 3,1

0

100

200

300

400

500

Peso piezas

Peso maquina 1

Peso maquina 2

5. estratificación

Alfonso Raso

5. estratificación

Histograma

Peso

freq

uenc

y

2,9 2,95 3 3,05 3,10

200

400

600

800

Histograma

Peso

freq

uenc

y

2,9 2,95 3 3,05 3,10

100

200

300

400

500

Histograma

Peso

freq

uenc

y

2,9 2,95 3 3,05 3,10

40

80

120

160

200

240

Peso piezas

Peso maquina 1

Peso maquina 2

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6. Diagrama de correlación

Este instrumento es utilizado para verificar si dos variables se encuentran relacionadas, y en que medida. Su campo de aplicación es la verificación de las relaciones entre una causa y un efecto.

CONFIRMAR LAS RELACION ENTRE CAUSA Y EFECTO EN BASE A DATOS CONTINUOS.

Alfonso Raso

6. Correlación

Carga

Con

sum

o

2,95 2,96 2,97 2,98 2,99 361,9

62,1

62,3

62,5

62,7

62,9

63,1

Observaciones:

• Correlaciones espureas

• Estratificación

Alfonso Raso

6. correlación

Carga

Con

sum

o

1,4 1,9 2,4 2,9 3,4 3,9 4,4 4,914

16

18

20

22

24

Alfonso Raso

7. Gráficas de control

Se utiliza para verificar si un proceso se encuentra bajo control o no. Esta herramienta será estudiada con profundida en el capítulo III del curso.

DETECTAR ANORMALIDADES EN UN PROCESO, E IDENTIFICAR CAUSAS ESPECIALES DE VARIACION.

Alfonso Raso

Proyecto de mejora personal.

Mantener el peso ideal

Alfonso Raso

Proyecto de mejora personal

Mes:

Lunes Lunes Lunes Lunes LunesMartes Martes Martes Martes MartesMiercoles Miercoles Miercoles Miercoles MiercolesJueves Jueves Jueves Jueves JuevesViernes Viernes Viernes Viernes ViernesSabado Sabado Sabado Sabado SabadoDomingo Domingo Domingo Domingo Domingo

5 semana

Peso

1 semana 2 semana 3 semana 4 semana

Hoja de registro de datos

Alfonso Raso

Proyecto de mejora

Peso (datos de 1 año)

Peso70 71 72 73 74 75 76

0

10

20

30

40

Peso ideal

El 10% de las observaciones estan fuera del peso ideal

Alfonso Raso

Proyecto de mejora

Causa - efecto

10% Fuera de peso

ideal

Enfermedad

Comidas exporadicas

No Deporte

Costipado

Cumpleaños

Fiestas

Bodas

Comidas habitual

grasas

Hidratos de carbono

Alfonso Raso

Proyecto de mejora personal

Establezco un plan de acción para eliminar excesos

Peso (datos de 1 año)

Peso70 71 72 73 74 75 76

0

10

20

30

40Peso (datos de 1 año)

Peso71 71,4 71,8 72,2 72,6 73 73,4

0

10

20

30

40

antes Después

Alfonso Raso

Proyecto de mejora personal

X-bar Chart for RAND1

0 10 20 30 40 50

Subgroup

71

72

73

74

75

X-ba

r

CTR = 72,28

UCL = 73,09

LCL = 71,47

Range Chart for RAND1

0 10 20 30 40 50

Subgroup

0

0,4

0,8

1,2

1,6

2

2,4

Rang

e

CTR = 0,79

UCL = 2,04

LCL = 0,00

Graficos de control