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Unidad ITeora General de la Calidad y
Herramientas Bsicas
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Contenido Conceptos e Importancia de la Calidad Costos de Calidad
Cadena Cliente- Proveedor Recoleccin de datos
La Calidad de la Informacin y la Estadstica Mtodos de Muestreo Muestreo Aleatorio Simple Muestreo Aleatorio Estratificado Muestreo Aleatorio Sistemtico
Muestreo Aleatorio por Conglomerados
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Contenido Histograma Estratificacin
Diagrama de Pareto Hojas de Verificacin
Diagrama CausaEfecto
Diagrama de Dispersin
Grficas de Control
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Evolucin En la segunda mitad de la dcada de los veintes el Dr.
Walter A. Shewhart, de los Bell Telephone Laboratories,
inici el desarrollo de los mtodos estadsticos para elcontrol de calidad. A l se deben las cartas de control.Por la misma poca Harold F. Dodge y Harry G. Rominginiciaron la aplicacin de la teora estadstica a la
inspeccin por muestras y desarrollaron el muestreo deaceptacin como sustituto de la inspeccin al 100%.
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Evolucin Durante la segunda guerra mundial, el gobierno de
Estados Unidos promovi la aplicacin del controlestadstico en la industria.
Entre 1943 y 1945, 810 organizaciones enviaronrepresentantes al curso sobre control estadstico decalidad impartidos por la Office of Production Research
and Development. Las personas que prepararon estecurso fueron el Dr. W. Edwards Deming y los profesoresEugene L. Grant y Holbrook Working (ver Duncan,1989).
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Evolucin En el verano de 1950, el doctor estadounidense W.
Edwards Deming imparti varias conferencias a altosdirectivos de empresas japonesas, donde plante las
ventajas del control estadstico de calidad. En 1951 la JUSE estableci los premios de calidad
Deming, que se convirtieron con el tiempo en un fuerteestmulo para la mejora. Para la instauracin de estepremio se utilizaron las regalas de un libro que se basabaen las conferencias del Dr. Deming.
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Evolucin En 1954 el Dr. Joseph Juran visit por primera vez Japn y sus
enseanzas contribuyeron a que los directivos japoneses tuvieran unanueva visin sobre la responsabilidad de los directivos para mejorar la
calidad y la productividad. En 1962 el Dr. Kaoru Ishikawa formaliza los crculos de calidad, y a
partir de entonces las actividades de stos se difundieronrpidamente.
En 1970 los pases occidentales pierden la supremaca en laindustria pesada como la del acero, del bronce, del latn y la textil; suparticipacin en el mercado mundial declin y hubo necesidad decerrar plantas debido a la competencia japonesa.
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Evolucin En 1954 el Dr. Joseph Juran visit por primera vez Japn y sus
enseanzas contribuyeron a que los directivos japoneses tuvieran unanueva visin sobre la responsabilidad de los directivos para mejorar lacalidad y la productividad.
En 1962 el Dr. Kaoru Ishikawa formaliza los crculos de calidad, y apartir de entonces las actividades de stos se difundieronrpidamente.
En 1970 los pases occidentales pierden la supremaca en la industria
pesada como la del acero, del bronce, del latn y la textil; suparticipacin en el mercado mundial declin y hubo necesidad decerrar plantas debido a la competencia japonesa.
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EvolucinEtapas en la evolucin del movimiento por la calidad Inspeccin (1800)
Control estadstico de la calidad (1930)
Aseguramiento de la calidad (1950)
Administracin de la calidad total (1980) Reestructuracin de la organizacin y mejora de
procesos (1995)
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EvolucinInspeccin (1800) Objetivo:Deteccin
La calidad se ve como:Un problema a resolver
nfasis:Uniformidad del producto
Mtodos:Estndares y mediciones
Papel de los profesionales:Inspeccionar, contar y clasificar
Reponsables:El departamento de inspeccin
Orientacin y enfoque:Inspeccionar la calidad del producto terminado
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EvolucinControl estadstico de la calidad (1930) Objetivo:Control
La calidad se ve como:Un problema a resolver nfasis:Uniformidad del producto con reduccin de la inspeccin
Mtodos:Herramientas y metodologas estadsticas
Papel de los profesionales:Encontrar problemas y aplicacin de mtodosestadsticos
Reponsables:Los departamentos de manufactura e ingeniera
Orientacin y enfoque:Controlar la calidad
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EvolucinAseguramiento de la calidad (1950) Objetivo:Coordinacin
La calidad se ve como:Un problema a resolver que es atacado en forma preventiva nfasis:Todas las etapas, desde el diseo hasta ventas, y la contribucin de todos los
grupos funcionales, especialmente diseadores para prevenir fallas.
Mtodos:Programas y sistemas
Papel de los profesionales:Medicin y planeacin de la calidad, y diseo de programas. Reponsables:Todos los departamentos, aunque la alta direccin slo se involucra
perifricamente en disear, planear y ejecutar las polticas de calidad.
Orientacin y enfoque:Construir la calidad
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EvolucinAdministracin de la calidad total (1980) Objetivo:Impacto estratgico
La calidad se ve como:Una ventaja competitiva
nfasis:Necesidades del cliente y el mercado
Mtodos:Planeacin estratgica, establecimiento de metas y movilizacin de laorganizacin para lograr mejora continua. Un amplio men de herramientas.
Papel de los profesionales:Establecimiento de metas, educacin y entrenamiento,
asesora a otros departamentos y diseo de programas
Reponsables:Todo mundo en la organizacin, con la alta direccin ejerciendo un fuerteliderazgo.
Orientacin y enfoque:Dirigir la calidad
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EvolucinReestructuracin de la organizacin y mejora de procesos (1995) Objetivo:Competir eficazmente en un mercado globalizado por los clientes, con calidad, precio y
servicio
La calidad se ve como:La ventaja competitiva y la condicin para permanecer en el negocio
nfasis:Enfoque al cliente y al mercado, reduccin de defectos a un nivel de 3.4 DPMO y reduccin deltiempo ciclo
Mtodos:Planeacin estratgica, la mejora continua como parte de las responsabilidades de tododirectivo. Un amplio men de herramientas y estrategias.
Papel de los profesionales:Deteccin de oportunidades de mejora, entrenamiento y educacin,facilitador de la mejora, diseo de programas.
Reponsables:Todo mundo, principalmente toda la gente que tiene mando es responsable de mejorarel desempeo de sus procesos. La alta direccin encabeza el esfuerzo por generar visionescompartidas, alinear los esfuerzos, eliminar barreras organizacionales facultar y potenciar la labor desubordinados.
Orientacin y enfoque:Orientacin directa y total al cliente, al mercado y a mejorar el desempeode todos sus procesos
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Conceptos e importancia de la Calidad
La calidad es ante todo satisfaccin del cliente. Lasatisfaccin est ligada a las expectativas que el clientetiene sobre el producto o servicio, expectativasgeneradas de acuerdo con las necesidades, los
antecedentes, el precio, la publicidad, la tecnologa,etctera.Al estar determinada la satisfaccin del cliente por
aspectos subjetivos como las expectativas y la
percepcin, la calidad no siempre se puede cuantificar odefinir en trminos objetivos, por lo que se hacenecesario que las empresas estn retroalimentndole enforma constante con la percepcin del cliente respecto asu producto o servicio.
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Conceptos e importancia de la Calidad
La calidad es ante todo satisfaccin del cliente. Lasatisfaccin est ligada a las expectativas que el clientetiene sobre el producto o servicio, expectativasgeneradas de acuerdo con las necesidades, los
antecedentes, el precio, la publicidad, la tecnologa,etctera.Al estar determinada la satisfaccin del cliente por
aspectos subjetivos como las expectativas y la
percepcin, la calidad no siempre se puede cuantificar odefinir en trminos objetivos, por lo que se hacenecesario que las empresas estn retroalimentndole enforma constante con la percepcin del cliente respecto asu producto o servicio.
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Conceptos e importancia de la Calidad
Juran dice que "Calidad es queun producto sea adecuado parasu uso. As la calidad consiste deausencia de deficiencias y deaquellas caractersticas que
satisfacen al cliente".
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Conceptos e importancia de la Calidad
CROSBY. Calidad es Cumplir con
los requisitos; hacer las cosasbien desde la primera vez.
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http://www.google.com.mx/imgres?q=precursores+de+la+calidad&hl=es&gbv=2&biw=995&bih=564&tbm=isch&tbnid=SDl_BbWL9SZ2kM:&imgrefurl=http://angel-hack-soft.blogspot.com/2010_09_01_archive.html&docid=7aKh5CnORfchfM&imgurl=http://4.bp.blogspot.com/_Gd7rQURZSFw/TIESHuDimrI/AAAAAAAAADY/bGZnL2uWg-E/s400/PhilipCrosby.jpg&w=312&h=396&ei=EuoNT960G-Ps2QWkhIGFCA&zoom=15/20/2018 U1 Teoria General de La Calidad
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Conceptos e importancia de la Calidad
DEMING. Grado predecible de
uniformidad y confiabilidad a unbajo costo que se ajuste a lasnecesidades del mercado.
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http://www.google.com.mx/imgres?q=precursores+de+la+calidad&hl=es&gbv=2&biw=995&bih=564&tbm=isch&tbnid=-ZyVw2noY8BndM:&imgrefurl=http://edwardgutierrez.wordpress.com/conceptos-generales-de-calidad/precursores-del-concepto-de-calidad/&docid=iEKc08ySBYbchM&imgurl=http://edwardgutierrez.files.wordpress.com/2011/04/deming.gif&w=200&h=228&ei=EuoNT960G-Ps2QWkhIGFCA&zoom=15/20/2018 U1 Teoria General de La Calidad
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Conceptos e importancia de la Calidad
FEIGENBAUM. La composicin
total de las caractersticas delproducto y el servicio en lasreas de mercadeo, ingeniera,manufactura y mantenimiento, a
travs de las cuales el productoy servicio en uso cumplirn lasexpectativas de los clientes.
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Conceptos e importancia de la Calidad
KAORU ISHIKAWA: "El control
de calidad consiste en eldesarrollo, diseo, produccin,comercializacin y prestacin delservicio de productos y servicios
con una eficacia del coste y unautilidad ptimas, y que losclientes comprarn consatisfaccin.
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Costos de Calidad Muchas organizaciones de produccin y servicios usan cuatro
categoras de costos de calidad: costos de prevencin, deevaluacin, de fallas internas y de fallas externas.
Costos de Prevencin. Son aquellos en que incurre una
empresa, destinados a evitar y prevenir errores, fallas,desviaciones y/o defectos, durante cualquier etapa del procesode produccin y administrativo.
Costos de Evaluacin. Son los costos en que incurre la
empresa, destinados a medir, verificar y evaluar la calidad demateriales, partes, elementos, productos y/o procesos, as comopara mantener y controlar la produccin dentro de los niveles yespecificaciones de calidad, previamente planeados yestablecidos por el sistema de calidad y las normas aplicables.
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Costos de Calidad
Costos de Fallas Internas. Se incurre en tales costoscuando los productos, componentes, materiales y serviciosno satisfacen los requisitos de calidad, y se descubren
estas fallas antes de entregar el producto al consumidor.Estos son los costos que desapareceran si el producto notuviera defectos.
Costos de Fallas Externas. Se presentan cuando el
producto no funciona satisfactoriamente despus de serentregado al consumidor. Estos costos desapareceran sitodos los productos fueran conformes con los requisitos.
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Cadena Cliente-Proveedor Se define como la relacin entre los individuos o grupos de
individuos que reciben o se benefician con un proceso,(Clientes); y aquellos que originan resultados que representanentradas o recursos a dichos procesos, (Proveedores).
De esta forma se definen los clientes / proveedores internos yexternos del Sistema a la Sociedad. En la relacin clienteproveedor es que el cliente tenga la certeza de que el bien oservicio que le sea entregado o brindado sea de excelente calidad.Por ejemplo tenemos a Kaoru Ishikawa, para quien el objetivofundamental de stas relaciones es el de mejorar la garantade calidad y eliminar las insatisfactorias condicionesexistentes entre el comprador y el proveedor, y paralograr este propsito enuncia diez principios:
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Cadena Cliente-Proveedor Principios:
1. Comprador y proveedor son totalmente responsables por laaplicacin del Control de Calidad.
2. Comprador y proveedor deben ser independientes y respetar
esa independencia.3. El comprador debe suministrar informacin clara y adecuada
sobre lo que requiere.4. El contrato entre las partes debe contemplar: Calidad,
Cantidad, Precio, Condiciones de entrega y Forma de pago.5. El proveedor debe certificar y garantizar una Calidadsatisfactoria, respaldada con datos.
6. Las partes deben previamente acordar los mtodos deevaluacin y ensayo.
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Cadena Cliente-Proveedor Principios, cont.:
7. El contrato debe incluir sistemas y procedimientos para lasolucin de discrepancias.
8. Las partes deben intercambiar la informacin necesaria para
ejecutar un mejor Control de Calidad.9. Las partes deben controlar eficientemente las actividades
comerciales tales como pedidos, planeacin de la producciny de los inventarios, trabajos de oficina, y sistemas, demanera que sus relaciones se mantengan sobre una baseamistosa y satisfactoria.
10. Comprador y proveedor deben prestar siempre la debidaatencin a los intereses del consumidor Distinguimos dostipos de cadena:
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Cadena Cliente-Proveedor Principios, cont.:
La cadena cliente/ proveedor externa: es la formadapor el conjunto Proveedor- Organizacin- Cliente. Laorganizacin es cliente o proveedor segn reciba o
suministre producto. La cadena cliente/ proveedor interna: es la formada
por las diferentes actividades de la organizacin. Cadaactividad genera un resultado que es el comienzo de la
siguiente, y as sucesivamente
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La Calidad de la Informacin y la Estadstica
Parte de los nuevos hbitos que exige la calidad
total es actuar, decidir y solucionar con base enmtodos y estrategias que partan de una
informacin objetiva sobre el problema:
antecedentes, frecuencia, localizacin, etc; esdecir, calidad en la informacin y objetividad en el
anlisis.
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La Calidad de la Informacin y la EstadsticaProblema u
Objeto de
estudio
Objetivos
Que se
persiguen
Qu
informacin
Se requiere?
Existe?
Acciones
y
Decisiones
Conclusiones Anlisis
Obtenerla
Si
NoDieron
resultado?
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Muestreo Aleatorio Simple Consiste en seleccionar un grupo de elementos de la
poblacin, de tal forma que cada muestra de tamao n
tenga la misma probabilidad de ser seleccionada.
Se recomienda cuando los elementos de la poblacin
pueden numerarse fcilmente, estn bien mezclados y
no forman grupos internos bien definidos de acuerdo con
la variable de inters.
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Muestreo Aleatorio Estratificado
Cuando los elementos de la poblacin se dividen en grupos o estratosde acuerdo con las caractersticas de inters, se recomienda elmuestreo aleatorio estratificado, que consiste en seleccionar una
muestra aleatoria de cada estrato Algunas razones para hacer una muestreo aleatorio estratificado son:
se desea obtener informacin estadstica para cada estrato de la poblacin,lo cual en el muestreo simple , no necesariamente ocurre.
El costo total puede reducirse, ya que generalmente se requiere unamuestra ms pequea que en el muestreo aleatorio simple
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Muestreo Aleatorio Sistemtico
Para obtener una muestra sistemtica al azar podemosnumerar tambin las unidades de muestreo de la poblacinde 1a Ny se determina primero lo que se conoce como
intervalo de muestreo, k =N/n, luego se escoge al azarun nmero del primer intervalo de muestreo. Si estenmero es, por ejemplo a, con a < k , entonces la
muestra de tamao n tendra como elementos lasunidades de muestreo cuyos nmeros de seriecorresponden a:
a, a + k, a + 2k, a + 3k, . . . .
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Muestreo Aleatorio por Conglomerados
Cuando los elementos de la poblacin se dividen en forma natural ensubgrupos o conglomerados, que son similares entre s, y cuyoselementos tiene una variabilidad similar a los elementos de toda lapoblacin, es recomendable para tomar una muestra de tal poblacin,
tomar una muestra de conglomerados e investigar todos los elementosde los subgrupos seleccionados.
Con frecuencia los conglomerados se llaman unidades de muestreoprimario. Si todos los elementos o unidades elementales de los
conglomerados seleccionados se incluyen en la muestra, elprocedimiento se llama muestreo de una etapa. Si se saca unasubmuestra aleatoria de elementos de cada conglomerado seleccionado,se tiene lo que se llama muestreo en dos etapas.
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Herramientas administrativas
Diagrama afinidad
Diagrama de relaciones
Diagrama de rbol Diagrama matricial
Diagrama de flujo
Tormenta de ideas
Porque- porque
Como-como
5W una H
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Diagrama afinidad Un Diagrama de Afinidad es una forma de organizar la informacin
reunida en sesiones de Lluvia de Ideas. Esta diseado para reunirhechos, opiniones e ideas sobre reas que se encuentran en unestado de desorganizacin.
El diagrama de Afinidad ayuda a agrupar aquellos elementos queestn relacionados de forma natural. Como resultado, cada grupose une alrededor de un tema o concepto clave.
El uso de un Diagrama de Afinidad es un proceso creativo que
produce consenso por medio de la clasificacin que hace el equipoen vez de una discusin.
El Diagrama fue creado por Kawakita Jiro y tambin es conocidocomo el mtodo KJ.
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Diagrama de relaciones Este diagrama proporciona una visin de conjunto
sobre todos los elementos que influyen en los efectos
o en los objetivos bajo estudio, y de las relaciones decausalidad existentes entre todos ellos. Proporciona,
mediante ejemplos, la prueba que su utilizacin es
factible tanto para actividades de solucin de
problemas como para las actividades de planificacin.
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Diagrama de rbol Es una tcnica que permite alcanzar una meta. Se
logra mediante una organizacin sistemtica de metas
y los medios para alcanzarlas. Es muy til parapresentar el conjunto organizado de medidas con las
que se pretende lograr un determinado objetivo o
propsito. El diagrama se presenta mediante un
tronco o meta general y se contina con los niveles
de accinlasramas.
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Diagrama matricial Este tipo de diagrama facilita la identificacin de
relaciones que pudieran existir entre dos o ms
factores, sean stos: problemas, causas y procesos;mtodos y objetivos; o cualquier otro conjunto de
variables. Una aplicacin frecuente de este diagrama
es el establecimiento de relaciones entre
requerimientos del cliente y caractersticas de calidad
del producto o servicio.
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Diagrama de flujo Un Diagrama de Flujo es una representacin pictrica de
los pasos en un proceso, til para determinar cmofunciona realmente el proceso para producir un resultado.
El resultado puede ser un producto, un servicio,informacin o una combinacin de los tres. Al examinarcmo los diferentes pasos en un proceso se relacionanentre s, se puede descubrir con frecuencia las fuentes de
problemas potenciales. Los Diagramas de Flujo se pueden aplicar a cualquier
aspecto del proceso desde el flujo de materiales hasta lospasos para hacer la venta u ofrecer un producto.
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Tormenta de ideas La Lluvia de Ideas (Brainstorming) es una tcnica de
grupo para generar ideas originales en un ambiente
relajado. Esta herramienta creada en el ao 1941 porAlex Osborne, cuando su bsqueda de ideas creativas
result en un proceso interactivo de grupo no
estructurado delluviade ideasque generaba ms y
mejores ideas que las que los individuos podan
producir trabajando de forma independiente.
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Porque- porque Los cinco Por Qus es una tcnica sistemtica de preguntas utilizada
durante la fase de anlisis de problemas para buscar posibles causasprincipales de un problema.
Durante esta fase, los miembros del equipo pueden sentir que tienensuficientes respuestas a sus preguntas. Esto podra resultar en lafalla de un equipo en identificar las causas principales ms probablesdebido a que el equipo ha fallado en buscar con suficienteprofundidad.
La tcnica requiere que el equipo pregunte Por Qus al menoscinco veces, o trabaje a travs de cinco niveles de detalle. Una vezque sea difcil para el equipo responder al PorQu, la causa msprobable habr sido identificada.
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Como-como El diagramaCmoCmoes similar al diagramaPor
qu Por qu. Busca identificar los pasos necesariospara implementar una solucin.
En vez de preguntar Por qu? el solucionador deproblemas debe preguntarCmo?
Vender una idea requiere diferentes conductas que lasnecesarias para inventarla.
Esta es una tcnica diseada para ayudar en elcontexto de la accin.
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5W una H5W una H
WHAT QUE? WHY POR QUE?Qu se hace ahora?Qu se ha estado haciendo?Qu debera hacerse?Qu otra cosa podra hacerse?
Qu otra cosa debera hacerse?
Por qu se hace as ahora?Por qu debe hacerse?Por qu hacerlo en ese lugar?Por qu hacerlo en este momento?
Por qu hacerlo de esta manera?
WHO QUIEN? WHERE DONDE?Quin lo har?Quin lo est haciendo?Quin debera estarlo haciendo?Quin otro podr hacerlo?Quin ms debera hacerlo?
Dnde se har?Dnde se est haciendo?Dnde debera hacerse?En qu otro lugar podra hacerse?En qu otro lugar debera hacerse?
WHEN CUANDO? HOW COMO?Cundo se har?Cundo terminar?Cundo debera hacerse?En qu otra ocasin podra hacerse?En qu otra ocasin debera hacerse?
Cmo se hace actualmente?Cmo se har?Cmo debera hacerse?Cmo usar este mtodo en otras reas?Cmo hacerlo de otro modo?
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Herramientas estadsticas
Hojas de verificacin.
Diagrama de Pareto.
Diagrama Causa-Efecto.
Histograma.
Diagrama de Dispersin. Estratificacin.
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Histograma
El histograma es una grfica de barras quepermite describir el comportamiento de un
conjunto de datos en cuanto a su tendenciacentral, forma y dispersin
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Histograma Construccin de un Histograma
1. Determinar el Rango: R = Valormax-Valormin
2. Obtener el nmero de clases:
3. Establecer la amplitud del intervalo de clasesi = R / (k 1)
n331k log.nk
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Histograma
4. El lmite de la primera se obtiene aadiendo i / 2 alValormin, entonces se suma i de este valor paraobtener el otro lmite. Aada un lugar decimal ysume 5 a cada lmite para asegurarse de queninguna medida caiga en algn limite de clase
5. Obtener la frecuencia de cada clase
6. Graficar el histograma
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Histograma
Interpretacin del Histograma
1. Cules son las mediciones ms comunes?
2. Hay un comportamiento simtrico? Hay sesgo?Hacia que lado?
3. Cmo es la dispersin?
4. Est centrado el Proceso?
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Histograma Interpretacin del Histograma
5. Cuntos picos hay?
6. Hay acantilados?
7. Hay datos aislados o raros?
8. Estratificar
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Distintos Tipos de Histograma
a) Poca variabilidad b) Mucha variabilidad c) Bimodal
d) Acantilado Derecho e) Proceso Centrado
Con pocavariabilidad
e) Proceso descentrado
con muchavariabilidad
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HistogramaEjemplo 2 En una fbrica de envases de vidrio se han
venido teniendo problemas con la capacidad de las
botellas de 750ml. Con base en el historial del proceso
se sabe que la capacidad media del tal tipo de botellas
es de 749 ml, con una desviacin estndar de 12ml. Si
las especificaciones para la capacidad de las botellas son
de 750 10. Con el propsito de mejorar la calidad de
las botellas en cuanto al volumen se tienen dos
propuestas a nivel experimental. Los datos para cada
propuesta estn en la siguiente tabla:
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Histograma
Propuesta Volumen de las botellas
A
740 759 740 751 751 751 750 757 744 752
738 743 748 742 761 765 754 733 753 752
751 758 747 753 746 753 766 751 750 744
B
746 744 751 747 748 745 748 743 745 746
744 750 741 745 749 743 748 744 747 742745 749 738 742 751 743 749 748 744 749
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Uso de un software estadsticoSe introducen los datos en la hoja de datos del Statgraphics
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Uso de un software estadsticoSe selecciona la opcin Anlisis de Capacidad de Proceso del mende Control de Calidad de la opcin Avanzadodel la barra del menprincipal
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Uso de un software estadsticoSe introducen la variable Propuesta Ay las especificaciones en elcuadro de Anlisis de Capacidad de Proceso, y se hace click enAceptar
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Uso de un software estadstico Statgraphics muestra la siguiente pantalla
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Uso de un software estadsticoHaciendo doble click en el lado derecho de la pantalla, obtenemosel histograma de la propuesta A y las especificaciones
Capacidad de Proceso para Propuesta ALSL = 740.0, Nominal = 750.0, USL = 760.0
720 730 740 750 760 770 780
Propuesta A
0
2
4
6
8
1012
frec
uencia
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Uso de un software estadsticoHaciendo doble click en el lado izquierdo de la pantalla, obtenemoslas proporciones fuera de especificaciones observada y estimada.
Observado Estimado Defectos
Especificaciones Fuera de Espec. Puntuacin-Z Fuera de Espec. Por Milln---------------------------------------------------------------------------
USL = 760.0 10.000000% 1.29 9.791393% 97913.93
Nominal = 750.0
LSL = 740.0 6.666667% -1.32 9.347399% 93473.99
---------------------------------------------------------------------------
Total 16.666667% 19.138792% 191387.92
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Uso de un software estadsticoSe hace los mismo para la variable Propuesta By las especificacionesen el cuadro de Anlisis de Capacidad de Proceso, y se hace clicken Aceptar
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Uso de un software estadstico Statgraphics muestra la siguiente pantalla
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Uso de un software estadsticoHaciendo doble click en el lado derecho de la pantalla, obtenemosel histograma de la propuesta B y las especificaciones
Capacidad de Proceso para Propuesta BLSL = 740.0, Nominal = 750.0, USL = 760.0
730 735 740 745 750 755 760
Propuesta B
0
4
8
12
16
frec
uencia
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Uso de un software estadsticoHaciendo doble click en el lado izquierdo de la pantalla,obtenemos las proporciones fuera de especificaciones observaday estimada.
En el histograma para la propuesta Ase observa que presentan muchavariabilidad y que se tienen botellas fuera de especificaciones en ambosextremos, mientras que en el histograma para la propuesta B se tiene pocavariabilidad y a pesar de no estar centrado con respecto al la media deespecificaciones solo presenta 3.33% fuera de especificaciones. Por lo tanto lamejor propuesta es la B
Observado Estimado Defectos
Especificaciones Fuera de Espec. Puntuacin-Z Fuera de Espec. Por Milln
---------------------------------------------------------------------------
USL = 760.0 0.000000% 4.52 0.000316% 3.16
Nominal = 750.0
LSL = 740.0 3.333333% -1.84 3.256774% 32567.74
---------------------------------------------------------------------------
Total 3.333333% 3.257090% 32570.90
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Estratificacin La estratificacin es una estrategia de clasificacin de datos
de acuerdo con variables o factores de inters, de tal formaque en una situacin dada se facilite la identificacin de las
fuentes de variabilidad (origen de los problemas). La estratificacin busca contribuir a la solucin de una
situacin problemtica, mediante la clasificacin oagrupacin de los problemas de acuerdo con los diversos
factores que pueden influir en los mismos, como pueden sertipo de fallas, mtodos de trabajo, maquinaria, turnos,obreros, proveedores, materiales. Etctera.
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Estratificacin En cualquier rea resulta de utilidad clasificar los problemasde calidad y eficiencia de acuerdo con cualquier con cualquierfactor que puede ayudar a direccionar mejor la accin de
mejora, por ejemplo, por: Departamento, reas, secciones o cadena de produccin.
Operarios, y stos a su vez por experiencia, edad, sexo o turno.
Maquinaria o equipo; la clasificacin puede ser por mquina,
modelo, tipo, vida, etctera. Tiempo de produccin: Turno, da, semana, noche, mes.
Proceso: Procedimiento, temperatura.
Materiales y proveedores
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Estratificacin Recomendaciones para estratificar
1) A partir de un objetivo claro e importante, determinar con discusin yanlisis las caractersticas o factores a estratificar.
2) Mediante la coleccin de datos evaluar la situacin actual de las
caractersticas seleccionadas. Expresar grficamente la evaluacin de lascaractersticas (diagrama de Pareto, histograma, grficas de control,diagrama de caja, etctera).
3) Determinar las posibles causas de la variacin en los datos obtenidoscon la estratificacin. Esto puede llevar a estratificar una caracterstica
ms especfica.4) Ir ms a fondo en alguna caracterstica y estratificarla.
5) Estratificar hasta donde sea posible y obtener conclusiones de todo elanlisis hecho.
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Diagrama de Pareto
A principios del siglo XX, Vilfredo Pareto 1848-1923), uneconomista italiano, realiz un estudio sobre la riqueza y lapobreza, descubri que el 20% de las personas controlabael 80% de la riqueza en italia.
Una expresin comn de la regla 80/20 es queel80% denuestro negocio proviene del 20% de nuestros clientes.
El anlisis de Pareto es una tcnica que separa lospocosvitalesde losmuchostriviales.
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Diagrama de Pareto
En la mayora de los casos, entre 2 y 3 aspectos sernresponsables por 80% de los problemas.
El diagrama de Pareto es una grfica de dosdimensiones que se construye listando las causas de unproblema en el eje horizontal, empezando por laizquierda con aquellas que tienen un mayor efecto
sobre el problema, y van disminuyendo en orden demagnitud
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Diagrama de Pareto
Grfico de Pareto para N de quejas
0
40
80
120
160
200
fre
cuencia
E) Impurezas
B) Crteres
F) Aspersin seca
D) Opacidad
A) Goteos
C) Rasguos
G) Otros
52.00
73.0083.00
90.0095.00 98.00
100.00
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Uso de un software estadstico
Ejemplo 1 La siguiente tabla contiene los defectosencontrados en la pintura de unas piezas metlicasfabricadas a lo largo de una semana.
Tipo de defecto Conteo N de quejas
) Goteos ///// ///// 10
B) Crteres///// ///// ///// /////
///// . . . . //42
C) Rasguos ///// / 6
D) Opacidad ///// ///// //// 14
E) Impurezas///// ///// ///// ///// . .
////104
F) Aspersin seca ///// ///// ///// ///// 20
G) Otros //// 4
TOTAL 200
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Uso de un software estadsticoSe introducen los datos en la hoja de datos del Statgraphics
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Uso de un software estadsticoSe selecciona la opcin Anlisis de Pareto del men deControl de Calidad, de la opcin Avanzadodel la barra delmen principal
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Uso de un software estadstico
Se introducen las variables
N de quejas en Recuento
tabulado y Tipo de defecto
en Etiquetas, en el cuadro
de Anlisis de Pareto, y
se hace click en Aceptar
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Uso de un software estadstico
Statgraphics muestra la siguiente pantalla
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Uso de un software estadsticoHaciendo doble click en el lado izquierdo de la pantalla, se tieneuna tabla con la lista de tems ordenada en forma descendente,en base a los totales individuales y los totales acumulados, lacomposicin porcentual y los porcentajes acumulados.
Grfico de Pareto con Frecuencias Acumuladas.-----------------------------------------------------------------------------------------
Clases Ponderados Acum. Acum.
Etiqueta Rango Recuento Peso Puntuacin Puntuacin Porcentaje Porcentaje
-----------------------------------------------------------------------------------------
E) Impurezas 1 104 1 104 104 52.00 52.00
B) Crteres 2 42 1 42 146 21.00 73.00
F) Aspersin seca 3 20 1 20 166 10.00 83.00
D) Opacidad 4 14 1 14 180 7.00 90.00A) Goteos 5 10 1 10 190 5.00 95.00
C) Rasguos 6 6 1 6 196 3.00 98.00
G) Otros 7 4 1 4 200 2.00 100.00
-----------------------------------------------------------------------------------------
Total 200 200
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Uso de un software estadsticoHaciendo doble click en el lado derecho de la pantalla, se obtieneel Diagrama de Pareto.
Grfico de Pareto para N de quejas
0
40
80
120
160
200
frec
uencia
E) Impurezas
B) Crteres
F) Aspersin seca
D) Opacidad
A) Goteos
C) Rasguos
G) Otros
52.00
73.00
83.0090.00 95.00
98.00 100.00
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Hojas de Verificacin Una hoja de comprobacin es una herramienta para
recolectar y registrar los datos. Las Hojas decomprobacin son diseadas y utilizadas pararesponder a la pregunta con qu frecuencia ocurren
ciertos eventos? Para que una hoja de comprobacin sea efectiva
depende de que se conozca, 1) por qu se estnreuniendo los datos; 2) Qu datos se van a
reunir?; 3) Cmo se utilizarn los datos?; 4) Quse quiere aprender de los datos?; 5) Quin reunirlos datos?; y 6) Donde y cuando se reunirn losdatos
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Hojas de VerificacinFigura 1.3 Hoja de verificacin para recopilacin de datos
(Uso continuo de datos) N
Hoja de verificacin
Nombre del producto Fecha
Uso Nombre de la fbrica
Especificacin Nombre de la seccin
Nmero de inspecciones Persona que anota los datos
Nmero total Nombre del grupo
Nmero del Lote Observaciones
Dimensiones 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 3.0 3.1 3.2
40
35
30
25
20
/
////
//
/
/////
//
15
///
/////
/////
/////
//
/////
/////
/////
///
10
/
/////
/////
/////
/////
/////
/////
/////
/////
/////
/////
///
/
5
/
//
/////
/////
/////
/////
/////
/////
/////
/////
/////
/////
/////
/////
/////
/////
//
/
1 2 6 13 10 16 19 17 12 16 20 17 13 8 5 6 2 1FrecuenciaTotal
Fuente: K. Ishikawa, Guide to Quality Control (Tokio: Asian Productivity Organization, 1962), p. 31.
Especificacin
Especificacin
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Hojas de VerificacinFigura 1.4 Hoja de verificacin para artculos defectuosos
Ho a de verificacin
Producto Fecha
Fbrica
Etapa de manufactura: Insp. final SeccinTipo de defecto: maltrato, grietas,incompleto, accidente, otros.
Nombre delinspector
Lote N
N total inspeccionado: 2530 Pedido N
Observaciones: se inspeccionaron todos los artculos
Tipo Verificacin SubtotalMaltrato superficial //// //// //// //// //// //// // 32Grietas //// //// //// //// // 23
Incompleto //// //// //// //// //// //// //// //// //// /// 48
Accidente //// 4
Otros //// /// 8
Rechazos totales 115
Fuente: K. Ishikawa, Guide to Quality Control (Tokio: Asian Productivity Organization, 1962), p. 33.
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Hojas de VerificacinFigura 1.5 Hoja de verificacin para localizar defectos
Hoja de verificacin para investigar las burbujas
Observaciones
Fecha
Tipo de producto
Fuente: K. Ishikawa, Guide to Quality Control (Tokio: Asian Productivity Organization, 1962), p. 34.
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Diagrama CausaEfecto
Estos Diagramas reciben tambin el nombre desu creador, Ishikawa, y en algunos casostambin el de espinade pescadopor la forma
que adquieren.
Son una forma grfica de representar elconjunto de causas potenciales que podran
estar provocndole problema bajo estudio oinfluyendo en una determinada caractersticade calidad.
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Diagrama Causa
Efecto Se utilizan para ordenar la ideas que resultan
de un proceso de lluvia de ideas al darrespuesta a alguna pregunta de partida que se
plantea el grupo que realiza el anlisis.
Ishikawa recomienda que las causaspotenciales se clasifiquen en 6 categoras, que
comnmente se les conoce como las 6 Ms:Materiales, Maquinaria, Mtodos de trabajo,Medicin, Mano de obra y Medio ambiente
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Diagrama CausaEfecto
Materiales MedioAmbiente
Mtodos detrabajo
Problema
Maquinaria Mano deObra
Medicin
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Uso de un software estadstico Ejemplo 3. Ishikawa recomienda que las causas potenciales
se clasifiquen en 6 categoras (las 6 Ms): materiales, mtodosde trabajo, medicin, mano de obra y medio ambiente.
Mano de obra: conocimiento, entrenamiento, habilidad,
capacidad y motivacin. Mtodos: estandarizacin, excepciones, Definicin de
operaciones.
Mquinas o equipos:capacidad, condiciones de operacin,Hay diferencias?, ajustes, mantenimiento.
Material: variabilidad, cambios, proveedores, tipos. Mediciones: disponibilidad, definiciones, tamao de muestra,
repetibilidad, reproducibilidad, calibracin o sesgo.
Medio Ambiente: ciclos, temperatura.
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Uso de un software estadstico Se introducen los datos en la hoja de datos del Statgraphics
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Uso de un software estadstico Se selecciona la opcin del men principal Avanzado
Control de Calidad Diagrama de Espina de Pescado.
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Uso de un software estadstico
Se introduce la variable Etiquetasen el cuadro de Diagrama
de Espina de Pescado y se hace click en Aceptar
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Uso de un software estadstico Statgraphics muestra la siguiente pantalla
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Uso de un software estadsticoHaciendo doble clic en el lado derecho de la pantalla, se tieneel Diagrama Causa-Efecto
Problema
Mano de obra
Conocimiento
Entrenamiento
Habildad
Capacidad
Motivacin
Metodos
Estandarizacin
Excepciones
Definicin de operaciones
Mquinas o equipos
Capacidad
Condiciones de operacin
Diferencias
Ajustes
Mantenimiento
Material
Variabilidad
Cambios
Proveedores
Tipos
Mediciones
Disponibilidad
Definiciones
Tamao de muestra
Repetibilidad
Reproducibilidad
Calibracin o sesgo
Medio ambiente
Ciclos
Temperatura
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Diagrama de Dispersin El diagrama de dispersin es una tcnica estadstica
utilizada para estudiar la relacin entre dos variables(entre una caracterstica de calidad y un factor que la
afecta, o entre dos caractersticas de calidad relacionadas,o entre dos factores relacionados con una solacaracterstica de calidad).
La ventaja de utilizar este tipo de diagramas es que alhacerlo se tiene una comprensin ms profunda delproblema planteado.
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Diagrama de Dispersin La relacin entre dos variables se representa mediante una
grfica de 2 dimensiones en la que la variable del eje
horizontal (x
) normalmente es la variable causa, y la
variable del eje vertical ( y) es la variable efecto.
La relacin entre dos variables puede ser:
a) positiva, lo que significa que un aumento en la variable causa(x) provocar un aumento en la variable efecto ( y);
b) negativa, cuyo significado es que un aumento en la variable
(x) provocar una disminucin en la variable ( y).
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Diagrama de Dispersin
Fi ura 1.9 Distintos ti os de relaciones entre variables
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Diagrama de Dispersin Ejemplo 4 Se desea investigar, por medio de un diagrama de
dispersin, la relacin entre la resistencia,X (en ohms) y el tiempo defalla, Y (en minutos) de ciertas resistencias elctricas sobrecargadas.
Los datos obtenidos para 30 resistencias se muestran a la siguientetabla:
X 43 29 44 33 33 47 34 31 48 34 46 37 40 38 45
Y 32 20 45 35 22 46 28 26 37 33 47 30 36 37 42
X 36 39 36 47 28 40 42 33 46 28 48 45 32 37 44
Y 36 33 21 44 26 45 39 25 36 25 45 36 30 34 40
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Diagrama de Dispersin Ejemplo 3 Se desea investigar, por medio de un diagrama de
dispersin, la relacin entre la resistencia,X (en ohms) y el tiempo defalla, Y (en minutos) de ciertas resistencias elctricas sobrecargadas.
Los datos obtenidos para 30 resistencias se muestran a la siguientetabla:
X 43 29 44 33 33 47 34 31 48 34 46 37 40 38 45
Y 32 20 45 35 22 46 28 26 37 33 47 30 36 37 42
X 36 39 36 47 28 40 42 33 46 28 48 45 32 37 44
Y 36 33 21 44 26 45 39 25 36 25 45 36 30 34 40
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Uso de un software estadstico Se introducen los datos en la hoja de datos del Statgraphics
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Uso de un software estadstico Se selecciona la opcin Regresin Simple de la opcinDependenciadel la barra del men principal
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Uso de un software estadstico Se introducen las variables en el cuadro de regresinSimple-Entrada de Datos y se hace clic en Aceptar
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Uso de un software estadstico Statgraphics muestra la siguiente pantalla
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Uso de un software estadsticoHaciendo doble clic en el lado derecho de la pantalla, se obtieneel diagrama de dispersin con la lnea del modelo ajustado
Grfico del Modelo Ajustado
28 32 36 40 44 48
X
20
25
30
35
40
4550
Y
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Uso de un software estadsticoHaciendo doble clic en el lado izquierdo de la pantalla, se obtienela estimacin de los parmetros de la ecuacin del modeloajustado y los coeficientes de correlacin y determinacinAnlisis de Regresin - Modelo Lineal Y = a + b*X
-----------------------------------------------------------------------------
Variable dependiente: Y
Variable independiente: X
-----------------------------------------------------------------------------
Error Estadstico
Parmetro Estimacin estndar T P-Valor
-----------------------------------------------------------------------------
Ordenada -4.76941 5.33346 -0.894243 0.3788
Pendiente 1.00953 0.135819 7.43287 0.0000
-----------------------------------------------------------------------------
Coeficiente de Correlacin = 0.81465R-cuadrado = 66.3654 porcentaje
R-cuadrado (ajustado para g.l.) = 65.1642 porcentaje
Error estndar de est. = 4.65638
Error absoluto medio = 3.67289
Estadstico de Durbin-Watson = 1.93201 (P=0.3477)
Autocorrelacin residual en Lag 1 = -0.00242185
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Habilidad y Capacidad del Proceso
Capacidad del Proceso.
La capacidad delproceso es igual a 6
cuando el proceso est
bajo control estadstico
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Habilidad y Capacidad del Proceso
Capacidad del Proceso y Tolerancia.Se tienen tres posibles casos:
i. La capacidad del proceso es menor quela tolerancia, 6 < LES LEI, (loideal).
ii. La capacidad del proceso es igual a la
tolerancia. (6 = LES LEI)iii. La capacidad del proceso es mayor que
la tolerancia. (6 > LES LEI)
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Habilidad y Capacidad del Procesoi. La capacidad del proceso es menorque la
tolerancia, 6
< LES LEI, (lo ideal).
LES LEIN
6
LES LEIN
6
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103/106
Habilidad y Capacidad del Proceso
ii. La capacidad del proceso es iguala la
tolerancia. (6
= LES LEI)
LEI LESN
6
LEI LESN
6
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Habilidad y Capacidad del Proceso
iii. La capacidad del proceso es mayorque la
tolerancia. (6
> LES LEI)
LEI N LES
6
LEI N LES
6
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Habilidad y Capacidad del Proceso
ndice concepto frmula
Cr
Relacin de capacidad que representala proporcin de la banda deespecificaciones que es utilizada porla mquina
Cp
ndice de la capacidad potencial de la
mquina cuando hay lmites superior einferior en las especificaciones
Cpk
ndice de la capacidad real de lamquina(el valor ms pequeo)
Cpm ndice de Taguchi
EIES
6Cr
6EIESCp
3
ESCpk
3EICpk
22pm
N6
EIESC
)(
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Habilidad y Capacidad del Proceso
Tabla 7. Valores del Cpy su interpretacin
Valor del
Cp
Clase de
procesoDecisin
Cp 2Clase
mundialSe tiene calidad Seis Sigma
Cp>1.33 1 Adecuado
1