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CALIDAD GESTIÓN Y ESTADÍSTICA, Apuntes de Gestión de la Calidad

GESTIÓN DE LA CALIDAD, CALIDAD Y ESTADÍSTICA, EJERCICIOS

Tipo: Apuntes

2019/2020
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Subido el 18/12/2020

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APLICACIÓN DE LA ESTADÍSTICA INFERENCIAL EN EL CONTROL DE LA
CALIDAD, MOSTRANDO UN EJEMPLO DEL MISMO
La utilidad de la estadística y la amplia variedad de problemas que puede resolver
la lleva a ser parte de prácticamente todos los campos científicos. Para ilustrar de
manera más completa esta amplia aplicabilidad, es necesario analizar las diversas
funciones de la estadística.
La estadística es la ciencia que tiene que ver con la recolección, organización,
presentación, análisis, e interpretación de datos. Aunque en todo estudio
estadístico el primer paso es la recolección de datos, es usual asumir que los
datos ya han sido recolectados y que ahora están disponibles, por consiguiente, el
trabajo comienza con el esfuerzo por organizar y presentar estos datos de manera
significativa y descriptiva. Los datos deben colocarse en un orden lógico que
revele rápida y fácilmente el mensaje que contienen.
Este procedimiento constituye el proceso de la estadística descriptiva, tal como se
definirá y discutirá en las siguientes actividades. Luego que los datos se han
organizado y se han presentado para su revisión, el estadístico debe analizarlos e
interpretarlos. Estos procedimientos se basan en la estadística inferencial y
constituyen un importante beneficio para el análisis estadístico, mediante la ayuda
en el proceso de toma de decisiones y solución de problemas.
A través de la aplicación de procedimientos estadísticos precisos, es posible
predecir el futuro con cierto grado de exactitud. Toda organización que se enfrenta
a las presiones competitivas debe beneficiarse considerablemente de la capacidad
para anticipar las condiciones del negocio, antes de que éstas ocurran. Es
evidente que si una empresa u organización sabe cuáles van a ser sus ventas en
el futuro cercano, la gerencia puede hacer planes más exactos y efectivos
respecto a las operaciones actuales. Si estás se realizan con un grado de
exactitud confiable, la gerencia puede tomar fácilmente decisiones importantes
respecto a los niveles de inventario, pedidos de materia prima, contrataciones de
empleados y, virtualmente, sobre cada aspecto de las operaciones del negocio.
Para esto se cuenta con diversas herramientas que facilitarán el uso y manejo de
dichos datos y procedimientos los cuáles se mencionan a continuación:
-Diagramas de flujo
-Hojas de control
-Histogramas
-Diagramas causa- efecto (Ishikawa, o de pescado)
-Diagrama de Pareto
-Diagrama de dispersión
-Gráficos de control
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APLICACIÓN DE LA ESTADÍSTICA INFERENCIAL EN EL CONTROL DE LA

CALIDAD, MOSTRANDO UN EJEMPLO DEL MISMO

La utilidad de la estadística y la amplia variedad de problemas que puede resolver

la lleva a ser parte de prácticamente todos los campos científicos. Para ilustrar de

manera más completa esta amplia aplicabilidad, es necesario analizar las diversas

funciones de la estadística.

La estadística es la ciencia que tiene que ver con la recolección, organización,

presentación, análisis, e interpretación de datos. Aunque en todo estudio

estadístico el primer paso es la recolección de datos, es usual asumir que los

datos ya han sido recolectados y que ahora están disponibles, por consiguiente, el

trabajo comienza con el esfuerzo por organizar y presentar estos datos de manera

significativa y descriptiva. Los datos deben colocarse en un orden lógico que

revele rápida y fácilmente el mensaje que contienen.

Este procedimiento constituye el proceso de la estadística descriptiva, tal como se

definirá y discutirá en las siguientes actividades. Luego que los datos se han

organizado y se han presentado para su revisión, el estadístico debe analizarlos e

interpretarlos. Estos procedimientos se basan en la estadística inferencial y

constituyen un importante beneficio para el análisis estadístico, mediante la ayuda

en el proceso de toma de decisiones y solución de problemas.

A través de la aplicación de procedimientos estadísticos precisos, es posible

predecir el futuro con cierto grado de exactitud. Toda organización que se enfrenta

a las presiones competitivas debe beneficiarse considerablemente de la capacidad

para anticipar las condiciones del negocio, antes de que éstas ocurran. Es

evidente que si una empresa u organización sabe cuáles van a ser sus ventas en

el futuro cercano, la gerencia puede hacer planes más exactos y efectivos

respecto a las operaciones actuales. Si estás se realizan con un grado de

exactitud confiable, la gerencia puede tomar fácilmente decisiones importantes

respecto a los niveles de inventario, pedidos de materia prima, contrataciones de

empleados y, virtualmente, sobre cada aspecto de las operaciones del negocio.

Para esto se cuenta con diversas herramientas que facilitarán el uso y manejo de

dichos datos y procedimientos los cuáles se mencionan a continuación:

-Diagramas de flujo

-Hojas de control

-Histogramas

-Diagramas causa- efecto (Ishikawa, o de pescado)

-Diagrama de Pareto

-Diagrama de dispersión

-Gráficos de control

EJEMPLO:

Para mostrar la sencillez de las herramientas gráficas de medición de la calidad de un servicio, presentaremos aquí los resultados de una breve investigación sobre tiempos de atención a clientes en una caja rápida (exprés) de un supermercado al sur de la ciudad de México. El objetivo del estudio consistió en determinar si el tiempo de atención al cliente (en segundos) se encontraba dentro de los estándares de atención establecidos por la tienda para su caja rápida. La herramienta estadística propuesta para probar esta hipótesis es la elaboración de gráficas de control para variables (gráfica de control para medias de un proceso y la gráfica de control para variabilidad de procesos). Procedimiento Se realizaron 210 mediciones del tiempo requerido de atención (en segundos) en una caja rápida. En este tipo de caja, sólo está permitido un máximo de 8 artículos por cliente. La muestra se obtuvo realizando la medición del tiempo de atención durante tres semanas de operación ( Cuadro 2 ). Las mediciones del servicio se realizaron en los dos turnos de operación de la caja. El muestreo consistió en tomar el tiempo de cada cliente desde que llega a la caja y se retira de ella mediante un cronómetro digital. Se tomaron los tiempos de atención de

Con ayuda de Excel construimos la gráfica de control ( Gráfica 1 ) para la media de tiempos de servicio en la caja rápida. Por otro lado, ya que contamos con la información del cálculo de los rangos ( Cuadro 3 ), podemos construir también un gráfico de control para variabilidad de procesos (gráfica R). También Excel permite calcular el rango de una muestra mediante la diferencia entre la función MAX ( ) y MIN ( ). El cálculo del rango de una muestra se obtiene mediante: =MAX(rango de datos) — MIN(rango de datos) Retomando los datos del estudio, obtendríamos los límites de control por rango para la gráfica R mediante los pasos siguientes:

  1. Obtenemos los valores d 2 y d 3 de la tabla que se anexa. Para n = 10, d 2 = 3. y d 3 = 0.797.
  2. Calculamos los límites de control por rangos del proceso.
  1. O bien, si nos encontráramos en la línea de producción o de servicios (en el punto de observación de la operación de la caja rápida), los límites de control por rangos, los obtendríamos con las ecuaciones 8 y 9 y los valores D 4 y D 3 de la tabla que se anexa, para n = 10 ( D 4 = 1.777, D 3 = 0.223). Con esta información podemos construir la Gráfica 2 de control para variabilidad del proceso del tiempo de atención en el cajero rápido del supermercado. Un análisis de la Gráfica 1 nos muestra que los tiempos del servicio de la caja rápida están fuera de control debido a una variación de causa asignable. Se observa que el empleado encargado de la caja trabaja muy rápidamente de lunes a viernes (menos de 37 segundos en promedio por cliente), pero los fines de semana, sábado y domingo su eficiencia cae (más de 39 segundos) como puede observarse en el primer domingo (41 seg.), el segundo sábado (41 seg.) y domingo (43 seg.) y el último sábado (41 seg.) estudiado.