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HERRAMIENTAS DE CONTROL ADMON
Tipo: Guías, Proyectos, Investigaciones
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Karina Monroy Martínez . CARRERA: Administración de Empresas ASIGNATURA: Administración de la calidad DOCENTE: Miguel Retana Escobar ATLACOMULCO DE FABELA MEX. 18 DE SEPTIEMBRE DE 2020.
Herramientas: Todo proceso productivo es un sistema formado por personas, equipos y procedimientos de trabajo. El proceso genera una salida (output), que es el producto que se quiere fabricar. La calidad del producto fabricado está determinada por sus características de calidad, es decir, por sus propiedades físicas, químicas, mecánicas, estéticas, durabilidad, funcionamiento, etc. que en conjunto determinan el aspecto y el comportamiento del mismo. El cliente quedará satisfecho con el producto si esas características se ajustan a lo que esperaba, es decir, a sus expectativas previas. Por lo general, existen algunas características que son críticas para establecer la calidad del producto. Normalmente se realizan mediciones de estas características y se obtienen datos numéricos. Si se mide cualquier característica de calidad de un producto, se observará que los valores numéricos presentan una fluctuación o variabilidad entre las distintas unidades del producto fabricado. Por ejemplo, si la salida del proceso son frascos de mayonesa y la característica de calidad fuera el peso del frasco y su contenido, veríamos que a medida que se fabrica el producto las mediciones de peso varían al azar, aunque manteniéndose cerca de un valor central.
El peso de los frascos llenos fluctúa alrededor de los 250 grs. Si la característica de calidad fuera otra, como el contenido de aceite, el color de la mayonesa o el aspecto de la etiqueta también observaríamos que las sucesivas mediciones fluctúan alrededor de un valor central. El valor de una característica de calidad es un resultado que depende de una combinación de variables y factores que condicionan el proceso productivo. Por ejemplo, en el caso de la producción de mayonesa es necesario establecer que cantidades de aceite, huevos y otras materias primas se van a usar. Hay que establecer a qué velocidad se va a agitar la mezcla y cuánto tiempo. Se debe fijar el tipo y tamaño de equipo que se va a utilizar, y la temperatura de trabajo. Y como éstas se deben fijar muchas otras variables del proceso. La variabilidad o fluctuación de las mediciones es una consecuencia de la fluctuación de todos los factores y variables que afectan el proceso. Por ejemplo, cada vez que se hace un lote de mayonesa hay que pesar el aceite según lo que indica la fórmula. Es imposible que la cantidad pesada sea exactamente igual para todos los lotes. También se producirán fluctuaciones en la velocidad de agitación, porque la corriente eléctrica de la línea que alimenta el agitador también fluctúa. Y de la misma manera, de lote a lote cambiará la cantidad pesada de los demás componentes, el tiempo de agitación, la temperatura, etc. Todos estos factores y muchos otros condicionan y determinan las características de calidad del producto. En el proceso de fabricación de mayonesa intervienen equipos donde hacer la mezcla, materias primas (aceite, huevos, condimentos, etc.), procedimientos de trabajo, personas que operan los equipos, equipos de medición, etc. DIAGRAMA CAUSA-EFECTO: “Son una forma de gráfica de representar el conjunto de causas potenciales que podrían estar provocando el problema bajo estudio o influyendo en una determinada característica de calidad”. Hemos visto como el valor de una característica de calidad depende de una combinación de variables y factores que condicionan el proceso productivo. Vamos a continuar con el ejemplo de fabricación de mayonesa para explicar los Diagramas de Causa-Efecto
produce un defecto de rotación oscilante. La característica de calidad es la oscilación de un eje durante la rotación: Un diagrama de Causa-Efecto es de por si educativo, sirve para que la gente conozca en profundidad el proceso con que trabaja, visualizando con claridad las relaciones entre los Efectos y sus Causas. Sirve también para guiar las discusiones, al exponer con claridad los orígenes de un problema de calidad. Y permite encontrar más rápidamente las causas asignables cuando el proceso se aparta de su funcionamiento habitual. DIAGRAMAS DE DISPERSIÓN Técnica estadística utilizada para estudiar la relación entre dos variables. (Cantú, 1997). Los Diagramas de Dispersión o Gráficos de Correlación permiten estudiar la relación entre 2 variables. Dadas 2 variables X e Y, se dice que existe una correlación entre ambas si cada vez que aumenta el valor de X aumenta proporcionalmente el valor de Y (Correlación positiva) o si cada vez que aumenta el valor de X disminuye en igual proporción el valor de Y (Correlación negativa). En un gráfico de correlación representamos cada par X, Y como un punto donde se cortan las coordenadas de X e Y:
Una vez que representamos a las 50 personas quedará un gráfico como el siguiente: ¿Qué nos muestra este gráfico? En primer lugar, podemos observar que las personas de mayor altura tienen mayor peso, es decir parece haber una correlación positiva entre altura y peso. Pero un hombre bajito y gordo puede pesar más que otro alto y flaco. Esto es así porque no hay una correlación total y absoluta entre las variables altura y peso. Para cada altura hay personas de distinto peso:
Sin embargo, podemos afirmar que existe cierto grado de correlación entre la altura y el peso de las personas. Cuando se trata de dos variables cualesquiera, puede no haber ninguna correlación o puede existir alguna correlación en mayor o menor grado, como podemos ver en los gráficos siguientes: Por ejemplo, en el siguiente gráfico podemos ver la relación entre el contenido de Humedad de hilos de algodón y su estiramiento:
Sólo observando la tabla nos damos cuenta que sobresale un porcentaje respecto a todos los demás. Y además, podemos visualizar que las dos líneas de producción dan porcentajes del mismo orden de magnitud en cuanto a defectos se refiere. Si realizamos un diagrama de barras simple, obtendremos el siguiente gráfico: Por supuesto, que a se pueden aplicar otro tipo de gráficos y análisis como son el de Pareto y el histograma. Este ejemplo, al ser tan sencillo, es suficiente un diagrama de barras. En el gráfico anterior, vemos tal y como habíamos detectado en la tabla de datos anterior, en el turno de mañana de la línea de producción 1 es donde más productos defectuosos son detectados y apartados. Por lo tanto, podemos proceder al análisis más detallado de las posibles causas que puedan surgir en el turno de mañana de la línea de producción. Si no resulta evidente la causa principal para tomar su correspondiente acción correctora, podemos seguir haciendo otro análisis de estratificación, teniendo en cuenta las posibles causas que puedan hacer que el personal del turno de mañana de esa línea de producción, obtengan un % más elevado que la media de defectos de los otros turnos y de la otra línea de producción.
En este caso tan sencillo, podría deberse a la falta de capacitación del personal en cuanto a la manipulación, ensamble, soldadura... la acción correctora sería la formación, capacitación y supervisión del trabajo de los empleados. HOJA DE VERIFICACIÓN: “Conocidas como de comprobación o de chequeó, son un auxiliar en la recopilación y análisis de la información” (Cantú, 1997). Tipos de hojas de verificación: Hoja para registro de datos Hoja de lista de chequeo Hoja de localización Hoja de chequeo con escala de medición : Con ella evaluamos la forma de distribución de probabilidad para construir después una distribución de frecuencia. En este tipo de hoja clasificamos la medición según una serie de categorías o parámetros, además nos permite trazar límites de especificación.
Hoja de chequeo de localización: En ella se presenta uno o más esquemas del objeto de medición, en el cual señalamos la ubicación del defecto. Lista de chequeo: Los aspectos a comprobar se enumeran y en-listan de tal forma que, al detectarse un evento asociado a uno de los aspectos, se pueda marcar según corresponda. EJEMPLO DE UNA HOJA DE VERIFICACIÓN: PASO 1 Qué: Clasificar los defectos de tienen los clientes en su computador y la eficacia en la solución por parte del personal. Por qué: Prestar un mejor servicio de acuerdo al tipo de defecto y capacitar al personal nuevo en los defectos más frecuentes. Cuando: Los datos se tomarán por tres semanas. Dónde: Los datos se tomarán en el salón de reparaciones. Quién: Los datos serán tomados por el ingeniero de producto y se evaluarán tres técnicos. Cómo: Los datos serán tomados a través de hojas de chequeo, según la siguiente clasificación:
Una cruz: Defectos en la board Un círculo : Defectos en el monitor Un triángulo : Defectos de ventilación Una equis: Defectos por software o de virus Cuánto: Se tomarán los datos de 50 clientes o hasta que se cumpla el tiempo estipulado. PASO 2: Requerimos clasificar datos según la semana, la parte del computador y el número de servicios prestados por cada técnico. Podemos adaptar varios tipos de hojas de verificación. ¿Qué te parece esta? PASO 3: Y así luce el formato diligenciado. Con esto podemos determinar el número de servicios según la clasificación definida, cuántos servicios realizó cada técnico y la semana en que lo hicieron.
Así como están los datos es muy difícil sacar conclusiones acerca de ellos. Entonces, lo primero que hace el médico es agrupar los datos en intervalos contando cuantos resultados de mediciones de peso hay dentro de cada intervalo (Esta es la frecuencia). Por ejemplo, ¿Cuántos pacientes pesan entre 60 y 65 kilos? ¿Cuántos pacientes pesan entre 65 y 70 kilos?: Ahora se pueden representar las frecuencias en un gráfico como el siguiente: Por ejemplo, la tabla nos dice que hay 48 pacientes que pesan entre 65 y 70 kilogramos. Por lo tanto, levantamos una columna de altura proporcional a 48 en el gráfico:
Y agregando el resto de las frecuencias nos queda el histograma siguiente: ¿Qué utilidad nos presta el histograma? Permite visualizar rápidamente información que estaba oculta en la tabla original de datos. Por ejemplo, nos permite apreciar que el peso de los pacientes se agrupa alrededor de los 70-75 kilos. Esta es la Tendencia Central de las mediciones. Además, podemos observar que los pesos de todos los pacientes están en un rango desde 55 a 100 kilogramos. Esta es la Dispersión de las mediciones. También podemos observar que hay muy pocos pacientes por encima de 90 kilogramos o por debajo de 60 kilogramos. Ahora el médico puede extraer toda la información relevante de las mediciones que realizó y puede utilizarlas para su trabajo en el terreno de la medicina.
