RESUMENES DE LAS HERRAMIENTAS DEL PROGRAMA QUALITY

1.- RECOLECCION DE DATOS.

Se debe recolectar información para poder resolver problemas.

Existen diversas técnicas útiles para este propósito.

PASOS PARA LA RECOLECCION DE DATOS:

1.- Conocer los hechos

2.- Investigar el tamaño de la población (N)

3.- Determinar el tamaño de la muestra (n)

4.- Selección de la muestra

5.- Evaluar la muestra

6.- Hacer predicciones

OTROS PUNTOS CLAVE:

a)    Recolección de datos; tiene 3 propósitos:

1.- solución de problemas

2.- prevención de problemas

3.- toma de decisiones

b)    Tres técnicas comunes de muestreo son:

1.- selección aleatoria

2.- selección sistemática

3.- selección estratificada

c)    Las dos categorías de datos son:

1.- atributos

2.- variables

d)    Los datos por atributos cuentan las cosas, no las miden.

e)    Los datos variables miden características, tales como el peso.

f)     Se pueden conducir con la condición de toda la población a partir de muestras bien escogidas.

2.- RECOLECCION DE DATOS II

Se requiere información para poder resolver problemas.

Los tres formatos para recolectar datos son:

1.- Listas de verificación

2.- Dibujos o esquemas

3.- Hojas de verificación

Algunas listas de verificación pueden ser de tipo mental y se deben seguir los siguientes pasos:

1.- Decida qué información desea recolectar.

2.- Decida el rango de tiempo para la recolección de datos.

3.- Diseñe un formato para recolectar y organizar los datos.

4.- Marque los datos en el formulario.

Los equipos exitosos desarrollan gráficos de cada producto.

 

3.- ANALISIS CAUSA Y EFECTO I

PASOS PARA EL ANÁLISIS DE CAUSA Y EFECTO.

1.- Definir el efecto; marcarlo en el diagrama de causa y efecto.

2.- Identificar los grupos; marcarlos al final de las ramas, las 4M

3.- Involucrar a los miembros; se organizan lluvias de ideas.

4.- Selección de las cosas más probables.

5.- Ronda final de votación.

6.- Verificación; se debe poner a prueba la causa más probable.

4.- ANALISIS DE CAUSA Y EFECTO II.

El análisis de causa y efecto de procesos, nos sirve para analizar el proceso a una secuencia de pasos dentro de un proceso.

PROCEDIMIENTOS:

1.- Describir el problema con la mayor proporción posible.

2.- Determinar la secuencia del proceso.

3.- Involucrar a todos los miembros a una sesión de lluvia de ideas para identificar las causas posibles.

4.- Evaluar cuidadosamente los datos expresados y las ideas expresadas en la lluvia de ideas.

5.- Asignar una prioridad a las causas analizadas en orden de importancia.

6.- Aprobar la causa número 1 para verificarla.

 

5.- GRAFICA DE PARETO.

CONSTRUCCIÓN DE LA GRÁFICA DE PARETO.

1.- Definir el tipo de datos que recopilemos.

2.- Determinar el periodo de tiempo.

3.- Diseñar la hoja de verificación.

4.- Marcar los datos en las hojas.

5.- Construir la gráfica.

6.- Marcar la línea acumulativa.

7.- Añadir la leyenda.

La línea acumulativa es utilizar para comparación del tiempo antes y después.

 

HISTOGRAMA

INTRODUCCIÓN.

Un histograma es un tipo de grafica especial que muestra las variaciones en las medidas de objetos iguales o casi iguales.

Es un tipo de distribución por frecuencia.

Al escuchar hablar acerca de los histogramas, probablemente pensemos en una grafica que contiene varias columnas posicionadas lado a lado y de diferentes alturas que le dan a la grafica una forma de campana.

AREAS DE APLICACIÓN.

La lista de áreas de aplicación para el uso de histogramas es muy amplio. Recuerda que se puede utilizar en cualquier situación en donde se involucren las medidas.

TIPOS DE HISTOGRAMAS.

Comúnmente existen 3 tipos de histogramas:

1-    El de curvatura normal tiene una forma similar a una campana.

2-    El histograma sesgado obtiene esta forma cuando la mayor parte de su distribución se carga hacia un solo lado, Este histograma está sesgado a la derecha.

3-    Y el de curva Bi-modal, que como sugiere su nombre se compone de dos curvas.

CONSTRUCCIÓN DEL HISTOGRAMA:

Paso 1-Obtenga los datos y la compresión de las mismas tales como especificaciones, historial y si los datos tendrán que ser estratificados.

Paso 2-Saber de qué tamaños es el lote de muestra, también llamado “población”. Este se abrevia con “N”

Paso 3- Se debe determinar el tamaño de la muestra para lograr un buen grado de exactitud.

Paso 4- Seleccionar las muestras aleatoriamente para minimizar las posibilidad de errores.

Paso 5- Debemos pesar cada muestra.

Paso 6- Determinaremos el rango al investigar en nuestra hoja de verificación.

Paso 7- Determinar cuántas columnas debemos tener, para hacer la grafica. El doctor Kauro Ishikawa de Japón creó una regla para aproximar el número de columnas a utilizar.

Al usar la mitad de columnas tenemos un histograma mas legible sin que por ello estemos escondiendo datos importantes.

Paso 8- Localizar la posición de las líneas divisorias.

Paso 9- Pasaremos los datos a la hoja de verificación, cada paso de cada uno.

Paso 10- Utilizaremos la información de nuestra hoja de verificación para construir el histograma.

Paso 11- Añadiremos una leyenda que incluya el nombre del grupo, la fecha, la fuente de datos y el tamaño de la muestra.

 

GRAFICA DE CONTROL ESTADISTICO 1

INTRODUCCIÓN.

Expresado simplemente, una gráfica de control es el uso de una gráfica lineal para ingresar alguna Ẍ variable periódicamente. Una gráfica de control es básicamente una gráfica lineal.

Las gráficas de control emiten la alarma y nos obligan a tomar acciones correctivas, cuando los puntos se acercan demasiado o rebasan la línea de control.

¿POR QUÉ USAR GRÁFICAS DE CONTROL?

Utilizamos las gráficas de control para determinar en qué momento los procesos se salen de control o están en camino a estarlo. EL que un proceso este fuera de control significa que es inestable, o también podemos decir que es un proceso no predecible. Las gráficas de control se basan en el principio de admón. por excepción.

RELACIÓN HISTOGRAMA/GRAFICA DE CONTROL

Existe una relación cercana entre el histograma y la gráfica de control, el histograma es como si estuviéramos viendo una fotografía estática, en comparación con una gráfica de control que contiene información similar pero que podría ser como ver una película.

CONSTRUCCIÓN DE LA GRÁFICA.

Para ilustrarnos usamos la variación en el peso. Existen más razones para usar promedios en gráficas de control en vez de utilizar valores individuales. Existen dos categorías generales para las gráficas de control: variables y por atributos.

Paso 1- Decidamos el tamaño del subgrupo que será “n”

Paso 2- Recolectamos una muestra aleatoria.

Paso 3- Calculamos la X

Paso 4- Encontramos el rango “R”

Paso 5- Marcamos los puntos en ambas graficas (X y R) que consiste en dos partes.

Paso 6- Dibujar la líneas centrales.

Paso 7- Calculamos la posición  de  los límites de control de la gráfica X.

Paso 8- Aquí incluimos las fórmulas para el cálculo de las líneas de control en las graficas R.

Paso 9- Siempre añada una leyenda.

INTERPRETACIÓN.

Para la interpretación debemos leer juntas las gráficas X y R, recordemos que la gráfica X mide la variación de los promedios, la gráfica R muestra si las variaciones son consistentes de unidad a unidad.

 

GRÁFICA DE CONTROL ESTADISTICO ll

INTRODUCCIÓN.

Las gráficas de control son una herramienta fácil de usar y de aprender, la interpretación tampoco es complicada y los resultados nos sirven como guías para la mejora de los procesos. Son un método efectivo para prevenir problemas el mostrarnos el estado del proceso, nos alertan y nos proveen de información para implementar las acciones correctivas correspondientes. Existen dos categorías de control.

1-    Graficas por variable.

2-    Graficas por atributos.

TIPOS DE GRÁFICAS DE CONTROL.

Las gráficas de control por atributos nos muestran el número de unidades defectuosas o número de defectos.

Pasos para la construcción de graficas np.

Primero debemos entender que las gráficas np nos muestran unidades defectuosas, no en defectos, cada página que contenga uno o más defectos se cuenta como una página defectuosa, sin importar el número o tipo de errores en la página.

Paso 1- Tamaño de la muestra: La muestra debe der lo suficientemente grande para que contenga muchos defectos.

Paso 2- Recolección de datos: Necesitaremos aproximadamente 20 datos, si contamos con datos históricos, debemos usarlos, de no tenerlos empezaremos ahora.

Paso 3- Graficación: Marcaremos los pintos según los datos de la hoja de verificación cada uno en su nivel.

Paso 4- Calcular la línea central: Esto se realiza fácilmente el promediar todos los valores de los puntos y se abrevia np, La letra K en una gráfica nos indica el número de muestras representadas en la gráfica.

Paso 5- Calcular las líneas de control.

Paso 6- Incluir una leyenda.

INTERPRETACIÓN.

Se puede obtener una gráfica y una gran cantidad de información el interpretar correctamente las gráficas de control.

APLICACIONES PRÁCTICAS.

La grafica X- R es más poderosa en el sentido de brindarnos la misma información con muestras más pequeñas. Recordemos que cada punto representa el promedio de dos o más unidades (normalmente 4 o 5). En cambio, para cada punto en una gráfica np, tenemos que analizar lotes de 30, 50 o más unidades.

Por otro lado la gráfica X-R, mide solo una característica, mientras que la gráfica np puede medir una combinación de muchas características.

Un estudio detallado de la aplicación nos debe mostrar que tipo de grafica usar.

 

DIAGRAMA DE DISPERSION

INTRODUCCIÓN.

Los diagramas de dispersión nos ayudan a resolver problemas, son utilizados para mostrar la relación entre dos características.

Pasos para la construcción.

Estudiaremos los seis pasos necesarios para la construcción del diagrama de dispersión.

Paso 1- Diseñar una hoja de verificación: En este caso se utilizan varias columnas.

Paso 2-Recolectar datos: La información recolectada se marca en la hoja de verificación.

Paso 3- Construcción de la gráfica: En la escala vertical, los valores se incrementan al subir, En la escala horizontal, los valores se incrementan hacia la derecha. La variable dependiente (el efecto) normalmente se coloca en la escala vertical y la variable independiente (la causa) en la escala horizontal.

Paso 4- Marca las puntas: Tomaremos los datos de la hoja de verificación y marcaremos los datos utilizando puntos den la gráfica.

Paso 5-Marca la línea central. Se puede marcar una línea a través del patrón de puntos. Representa el promedio de todos los puntos.

Paso 6- Incluya una leyenda: Debe incluir una leyenda para llevar un registro del trabajo realizado.

OTROS PUNTOS IMPORTANTES.

La escala afecta la manera en que se visualizan los diagramas dificultando a veces ver la relación entre los ejes X y Y.

INTERPRETACIÓN.

Existen tres tipos básicos de diagramas de dispersión, debo poder reconocerlas, al hacerlo le será más fácil entender las variaciones en los patrones. Existe una relación positiva cuando al, incrementarse el eje Y, también se incrementa el eje X. Existe una correlación negativo cuando el eje Y disminuye mientras que el eje X se incrementa.

OTROS USOS.

Un diagrama de dispersión nos alerta sobre situaciones.

Predicciones.

Se queden hacer predicciones más allá de la línea de puntos, pero sin exagerar, a mayor distancia mayor riesgo de que no exista correlación.

 

ESTRATIFICACION

INTRODUCCIÓN.

La técnica de estratificación nos ayuda a resolver problemas relacionados con la calidad del trabajo.

USOS.

Debemos puntualizar que la estratificación puede no resolver el problema, pero nos ayudara a encontrar la solución.

Cualquier tipo de muestreo se beneficia de la estratificación, se puede aplicar en gráficas lineales, gráficas de Pareto, histogramas, graficas de control y análisis de causa y efecto.

Utilización de datos estratificados.

El muestreo reduce el tiempo y el costo de la recolección de datos sin embargo, este puede no ser útil si no está estratificado.

La estratificación y las gráficas de Pareto.

Al entender mejor la estratificación, las gráficas de Pareto. Nos serán más útiles. Las gráficas de Pareto nos ayudarán a separar los datos vitales de los triviales.

CONCLUSIÓN.

La estratificación nos enseña que los problemas no siempre son exactamente lo que parecen.

EL ver los problemas desde ángulos diferentes nos ayuda a verlos más claramente.