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7 Herramientas de gestion de calidad - Coggle Diagram
7 Herramientas de gestion de calidad
diagrama de pareto
un gráfico de barras ordenadas de mayor a menor
descubrir cuáles son los principales problemas de calidad
descubrir cuáles son las principales causas de los problemas de calidad
estudiar cuáles son los mayores contribuyentes al costo de un producto o servicio
Decida sobre la categoría que utilizará para acumular los datos.
Grafique luego la línea de porcentajes acumulados (segunda escala, a la derecha).
Gratifique primero las barras de frecuencias por categoría (primera escala, a la izquierda
sume el porcentaje de esa
categoría más el acumulado de las categorías anteriores.
Calcule el porcentaje de cada categoría.
Determine el total para cada categoría.
recopilarlos de datos ya existentes
Decida sobre el período de tiempo que usará
Lo más común es usar frecuencias, costos y
tiempo
Diagrama de flujo
El diagrama de flujo es una descripción de los pasos de un proceso en su orden secuencial.
• Entender cómo se hace un
proceso.
Estudiar un proceso para
mejorarlo.
1:Definir el proceso que se va a diagramar.
2:Definir los límites del proceso, dónde empieza y dónde termina.
3:Definir el nivel de detalle que se va a incluir en el diagrama.
4:Listar las actividades que forman parte del proceso.
5:Ordenar las actividades en la secuencia apropiada.
6:Cuando todas las actividades están incluidas agregar las flechas de flujo.
7:Revisar el resultado con los dueños del proceso.
Comunicar a otros cómo se
hace un proceso.
Documentar un proceso.
Diseñar un proceso.
Diagrama de causa y
efecto
ayuda a identificar las posibles causas de un problema de forma
ordenada y estructurada.
• Identificar las posibles causas de un problema.
Ordenar las posibles causas en categorías.
Documentar de manera rápida las causas.
1- Póngase de acuerdo en el la definición del problema
2- Escriba el problema en el rectángulo de la derecha.
3- Haga una tormenta de ideas sobre las categorías principales del problema.
Para servicios use las 4 Ps:
Para manufactura use las 5 Ms y 1 A
Hoja de verificacion
un formato pre-diseñado para la recolección estructurada de datos.
Recolectar mediciones de forma estructurada.
1- Decida cuál evento, proceso, situación o problema va a observar.
2- Desarrolle definiciones operacionales claras de lo que va a observar
3- Decida sobre el periodo de tiempo de recolección de los datos.
4-Diseñe la hoja, formato o plantilla.
5-Pruebe la hoja por un período corto de tiempo con las personas que van a tomar la
información.
6- Agregue las decisiones que deben tomarse cuando se registran problemas
Recolectar frecuencias de defectos y otros problemas.
Recolectar frecuencias de eventos como por ejemplo tipos de servicios solicitados por los clientes.
Recolectar datos sobre la localización de defectos y problemas de calidad.
Recolectar datos que pueden indicar patrones de eventos, defectos y problemas.
Como lista de chequeo (check list) para dar seguimiento a una serie de actividades y tareas.
Histograma
El histograma muestra cuantos datos de una variable de interés ocurren en un rango específico
Datos numéricos.
Ver la forma de la distribución de datos,
Ver si un proceso está dentro de especificaciones.
Ver si un proceso ha cambiado en dos momentos específicos del tiempo.
Determinar si los resultados de dos o más procesos son diferentes.
1- Defina la variable en estudio y la forma de medir y recolectar los datos.
2- Recolecte al menos 50 datos que correspondan al mismo periodo de tiempo
3- Determine el número preliminar de barras usando un número cercano a √n, donde n es el
número de datos. Ajuste el número de barras hacia arriba o hacia abajo según su juicio.
Nunca haga menos de 4 ni más de 20 barra
4- Determine el número de rangos dividendo el total de datos entre en número de barras
escogido.
5- Determine el número de datos (frecuencia) que pertenece a cada celda o categoría.
6- Dibuje los límites de celda en el eje X.
7- Complete la altura de la barra con el número de datos (frecuencia) obtenido en el paso 5.
Gráficos de control
Son gráficos de línea para visualizar si una variable de interés cambia en el tiempo.
Monitorear variables de proceso.
Determinar si un proceso es estadísticamente estable.
Distinguir cuando la variación se debe a causas especiales.
Determinar si un proyecto de mejora tuvo el efecto deseado.
Monitorear variables de calidad de procesos o servicios.
1- Escoja el tipo de gráfico adecuado para su variable de estudio.
2- Determine la unidad de tiempo apropiada para su estudio.
3- Determine la cantidad de tiempo para la recolección de los datos (generalmente se inicia
con 25 muestras).
4- Calcule el promedio de las muestras.
5- Calcule los límites de control para las muestras.
6- Grafique los datos.
7- Busque signos de ausencia de control.
10- Use los límites finales de control hasta que suceda una nueva causa asignable de
variación o cuando se cumpla un periodo acordado de revisión de límites.
8- Investigue las causas especiales de variación (si hay datos fuera de control).
Regla 1: Un dato fuera de los límites tres sigma.
Regla 2: 2 de 3 puntos consecutivos más allá de límites 2 sigma.
Regla 3: 4 de 5 puntos consecutivos más allá de límites 1 sigma.
Regla 4: 8 puntos consecutivos de un solo lado de la línea central.
9- Elimine los puntos fuera de control y recalcule los límites.
El diagrama de dispersión
grafica pares de datos (x,y) en una cuadrícula de dos ejes para buscar
relaciones entre ambas variables.
Se quiere establecer si existe relación entre dos variables.
Recolecte los pares de datos (x,y) donde se sospecha que existe una relación.
Dibuje el diagrama colocando la variable independiente en el eje horizontal, y la variable
dependiente en el eje vertical.
Para cada par de datos ponga un punto donde se interceptan x y y.
Busque visualmente patrones en los puntos.
Si los datos forman una línea o una curva obvia se puede decir que las variables están
correlacionadas.
Continúe con el análisis de regresión y correlación para validar matemáticamente el
resultado visual
Se sabe que existe relación entre dos variables y se quiere modelar esa relación.
Se quiere formalizar una causa raíz mediante análisis estadístico.
