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En este documento se describen las distintas herramientas para el control de la calidad en empresas implementando métodos estadísticos enfocadas al mejoramiento de producción.
Tipo: Guías, Proyectos, Investigaciones
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C.C.P Interesado
Estadística y control de la calidad
INSTITUTO TECNOLOGICO SUPERIOR DE TANTOYUCA
Por: José de Jesus Trejo Arteaga
División de ingeniería Mecatrónica
Catedrático ing. Héctor Hernández
Cruz
Todas las empresas u organizaciones se enfrentan a adversidades que les impiden o
dificultan alcanzar sus objetivos, para ello implementan métodos estadísticos que
son herramientas eficaces para el mejoramiento de los procesos de producción y
reducción de los defectos de los mismos. Una buena parte de esas adversidades
están relacionados con la calidad de los productos o servicios ofrecidos por la
empresa. Con la utilización de estas herramientas tienen como objetivos intentar
reducir los defectos de producción enfocándose directamente a la causa que origina
el defecto. En el presente documento se expone una técnica de resolución de
problemas basada en herramientas simples y probadas (herramientas de Ishikawa)
que permiten abordar problemas más abstractos. Estas herramientas están
concebidas para ayudar a resolver los problemas de mejora del día a día a operarios
y técnicos.
Hoy en día existen distintas herramientas que se pueden emplear para la detección
de problemas existentes en una línea de producción enfocado al control o mejora
de la calidad, estas herramientas son de origen estadístico.
Las herramientas del control de la calidad comparten características en común que
se enumeran a continuación:
de grandes conocimientos estadísticos. Basta con una capacitación específica
sobre el uso de la herramienta.
directivo, administrativo u operativo.
identificación de causas de los problemas y análisis de posibles soluciones.
Estas herramientas fueron popularizadas por primera vez en los años 60 por círculos
de calidad liderados por Kaoru Ishikawa y la mayoría de ellas siguen siendo
utilizadas en la actualidad. (Lemos, 2016, págs. 28-30)
Los requisitos básicos que deben reunir los datos
Para que los datos aporten elementos de decisión acordes con la realidad, eviten
dilaciones y un uso irracional de recursos, tienen que ser:
Completos
Correctos
Congruentes
Susceptibles de validarse
Asimismo, debe aplicarse un criterio de discriminación, teniendo siempre presente
el objetivo del estudio, y proceder continuamente a su revisión y evaluación para
mantener una línea de acción uniforme. Para ello se emplean técnicas de
recopilación de datos la elección de técnicas e instrumentos para la recopilación de
los datos debe estar en función de las características del estudio que se pretenda
realizar para recabar la información en forma ágil y ordenada. (Fincowsky, 1998, pág.
12 y 13)
La recolección de datos se refiere al uso de una gran diversidad de técnicas y
herramientas que pueden ser utilizadas por el analista para desarrollar los sistemas
de información, los cuales pueden ser la entrevistas, la encuesta, el cuestionario, la
observación, el diagrama de flujo y el diccionario de datos. Todos estos instrumentos
se aplicarán en un momento en particular, con la finalidad de buscar información
que será útil a una investigación en común.
Los datos son la información que se obtiene acerca del comportamiento del proceso
y se desea graficar, con la finalidad de obtener información estadística y poder
analizar las tendencias. Los datos son agrupaciones o conjuntos de cualquier número
de observaciones relacionadas entre sí. Dado que los datos proporcionan las bases
para los juicios y las acciones, los razones para la recolección de los mismos pueden
clasificarse de la siguiente manera; datos para:
El entendimiento de la situación actual.
muy frecuentemente no es un estadista puede ayudarse de software de hojas de
datos como Excel para registrar los datos y organizarlos de una manera más efectiva
y tener un trabajo organizado y listo para presentación y comienzo del análisis de
los mismos
El análisis de una situación o un factor de estudio consiste en dividir o separar sus
elementos componentes hasta conocer la naturaleza, características y origen de su
comportamiento, sin perder de vista la relación, interdependencia e interactuación
de las partes entre sí y con el todo, y de éste con su contexto o medio ambiente. El
propósito de este análisis es establecer los fundamentos para desarrollar opciones
de solución al factor que se estudia, con el fin de introducir las medidas de
mejoramiento administrativo en las mejores condiciones posibles. (Fincowsky, 1998)
Son formato o modelos, generalmente impresos, que están especialmente
diseñados para recoger información relativa a una actividad un proceso un proyecto
u otro. Esta no permite realizar un análisis, sino que su utilidad práctica es recopilar
datos de manera sistemática y organizada. Además, esta asuele ser una herramienta
de partida para cualquier análisis. (Lemos, 2016).
La función de una hoja de verificación varía de acuerdo al tipo de hoja. Esto es lo
que dice Kaoru Ishikawa:
verificación)
Así pues, la hoja de chequeo es una puerta de entrada para otras herramientas de
control de calidad.
Figura 1.- ejemplo de una hoja de control. (Betancourt, 2016)
No hay una forma definida para hacer una hoja de verificación. Esta va a depender
de la situación a analizar, por lo cual cada quien es responsable de diseñar su propia
hoja. Aun así, se presentan algunos pasos principales para hacer una hoja de control.
Paso 1: Establecemos el contexto sobre el cual vamos a medir los datos. Básicamente
lo que hacemos aquí es planear, y una de las mejores herramientas para apoyarnos
es el.
las cosas (en la cual predomina el principio de la racionalización).
Si se distingue los elementos más importantes de los menos importantes, se ha de
obtener el mayor mejoramiento con el menor esfuerzo.
El diagrama de Pareto presenta, en orden decreciente, la contribución relativa de
cada elemento al efecto total. Dicha contribución relativa puede basarse en la
cantidad de sucesos, en el costo asociado con cada elemento u otras mediciones de
impacto sobre el efecto. Se usa bloques para indicar la contribución relativa de cada
elemento. Se emplea una curva de frecuencias acumuladas para indicar la
contribución acumulada de los elementos.
El diagrama de Pareto es un ejemplo clásico de un histograma.
Previo a construir un diagrama de Pareto es necesario recolectar los hechos, las
observaciones o los resultados necesarios. Esto puede hacerse de la siguiente
manera:
en un diagrama de causas-efecto (diagrama de Ishikawa). Puede ser útil que
cada persona fundamente su voto, de modo de facilitar el logro de un
consenso rápidamente o dibujar el diagrama de Pareto con los votos.
diagrama de causas-efecto. Es recomendable hacer esto junto con un corte
de la sesión de modo que el moderador tenga tiempo de hacer el diagrama
de Pareto con los resultados de la votación.
para distribuir entre las tarjetas ordenadas, empleando la misma metodología
para ubicarlas.
La metodología incluye las siguientes etapas:
se selecciona los elementos a estudiar.
se selecciona la unidad de medición para el análisis, por ejemplo: cantidad de
sucesos, costos u otra medición de impacto.
se selecciona el período de tiempo en que se va a analizar los resultados
obtenidos
se hace un listado de los elementos desde la izquierda hacia la derecha sobre
el eje horizontal, de modo que disminuya la magnitud de la unidad de
medición. Las categorías que contienen los elementos menores pueden
combinarse en una categoría denominada «otros». Esta categoría se coloca
en el extremo derecho del eje.
se construye dos ejes verticales, uno en cada extremo del eje horizontal. La
escala del eje izquierdo debería estar calibrada en la unidad de medición y su
altura debería ser igual a la suma de las magnitudes de todos los elementos.
La escala sobre el eje derecho debe tener la misma altura y calibrarse de 0 a
se dibuja, encima de cada elemento, un rectángulo cuya altura representa la
magnitud de la unidad de medición para ese elemento
se construye la curva de frecuencia acumulada, sumando las magnitudes de
cada elemento, de izquierda a derecha. (ver figura 3.6.2.a)
se usa el diagrama de Pareto para identificar los elementos más importantes
para la mejora de la calidad. (Tecnicas, 2009, págs. 28-30)
capacidad del proceso puede llevarse a cabo sin tomar en consideración las
especificaciones de la característica de la calidad.
En el estudio de capacidad de proceso por lo general se miden los parámetros
funcionales del producto, no el proceso en sí. Cuando el analista puede observar
directamente el proceso y puede controlar o monitorear la actividad de colección de
datos, el estudio es un verdadero estudio de capacidad del proceso, ya que el
controlar la colección de datos y conocer la secuencia en el tiempo de los datos, es
posible hacer inferencias sobre la estabilidad del proceso con el tiempo. Sin
embargo, cuando se cuenta tan solo con unidades muéstrales del producto,
suministradas posiblemente por el proveedor obtenidas en la inspección de
recepción, y no se cuenta con ninguna observación directa del proceso ni la historia
cronológica de la producción, entonces al estudio se le denomina propiamente
caracterización del producto.
La fórmula para la habilidad del proceso que más se usa es: Habilidad del Proceso =
+- 3 σ (un total de 6σ) donde σ es la desviación estándar del proceso cuando se
encuentra bajo control estadístico. Adicionalmente si el proceso está centrado en la
especificación nominal y sigue una distribución de probabilidad normal, 99,73% de
la producción estará a menos de 3σ de la especificación nominal. En este contexto la
tasa de habilidad de un proceso Cp se refiere a la variación en un proceso alrededor
del valor promedio, obteniéndose a través de la siguiente fórmula (notar que se usa
6S como estimación de 6σ). (Rivas, 2016)
Figura 3. Imagen de datos representados de una capacidad de procesos. (Rivas, 2016)
Los gráficos son utilizados para controlar y mejorar un proceso mediante el análisis
de su variación en tiempo. Permite establecer límites de control de procesos que
permiten identificar cuando el proceso está controlado. También puede identificar
tendencias.
,
El objeto gráfico de p es aproximadamente normalmente cunado: 1.-
,
es menor
de 0.1 , 9, 2 n es grande. Puede utilizarse, alternativamente, la medida defectos por
100 unidades, en lugar de fracción defectuosa p. la distribución de 100p es, también,
aproximadamente normal.
Para p:
,
,
Para np:
,
,
La realización del grafico se hace igual que el grafico de control de variables. Durante
el periodo base:
el tamaño de muestra y la fracción defectuosa observada de la i-enésima
muestra.
se usan como estimación del
,
y línea central del gráfico de control.
Par defectos por 100 unidades los límites de control son:
( )
Durante el periodo de observación:
( )
(Hansen, 1990, págs. 63-64)
El otro grupo de gráficas para atributos es el de las gráficas de no conformidades.
Mientras que una gráfica p controla la proporción de no conformes en el producto
o servicio, la gráfica de no conformidades controla el conteo o la cuenta de no
conformidades dentro del producto o servicio. Como esas gráficas se basan en la
distribución de Poisson, deben cumplirse dos condiciones. La primera es que la
cuenta promedio de no conformidades debe ser mucho menor que la cuenta total
posible de no conformidades. En otras palabras, la oportunidad de que haya no
conformidades es grande, mientras que la probabilidad de que haya una no
conformidad en cualquier lugar determinado es muy pequeña. Esta situación se
tipifica con los remaches de un avión comercial, que tiene una gran cantidad de
remaches, pero una pequeña probabilidad de que cualquier remache sea no
conforme. La segunda condición especifica que las ocurrencias sean independientes.
En otras palabras, que la ocurrencia de una no conformidad no aumente o disminuya
la probabilidad de que la siguiente sea una no conformidad. Por ejemplo, si una
mecanógrafa escribe una letra incorrecta, hay iguales probabilidades de que la
siguiente letra sea incorrecta.
Objetivos
Las gráficas de cuenta de no conformidades no son tan incluyentes como las gráficas
Estos objetivos son casi idénticos a los de las gráficas de no conformes. Por
lo mismo, se previene al lector para que esté seguro de que se use el grupo
adecuado de gráficas. Debido a las limitaciones de las gráficas para cuenta de
no conformidades, muchas organizaciones no tienen oportunidad de usarlas.
Los procedimientos para trazar una gráfica c son iguales a los de la gráfica p. Si se
desconoce la cuenta c0 de no conformidades, se debe determinar, reuniendo datos,
calculando límites de control tentativos, y obteniendo la mejor estimación.
I. Seleccionar la o las características de calidad. El primer paso en el
procedimiento es determinar para qué se va a usar la gráfica de control. Como
la gráfica p, se puede implantar para controlar: (a) una sola característica de
calidad, (b) un grupo de características de calidad, (c) una parte, (d) todo un
producto, o (e) varios productos. También se puede implantar para controlar
el desempeño de (a) un operador, (b) un centro de trabajo, (c) un
departamento, (d) un turno, (e) una planta, o (f) una corporación. El uso de la
o las gráficas se basará en asegurar la máxima ventaja por un costo mínimo.
II. Determinar el tamaño del subgrupo y el método. El tamaño de una gráfica c
es de una unidad inspeccionada. El método para obtener la muestra puede ser por
auditoría o en línea.
III. Reunir los datos. Se reunieron datos de la cuenta de no conformidades de un
Defecto. Dichos datos se reunieron durante la primera y segunda semana,
inspeccionando muestras al azar.
IV. Calcular la línea central y los límites de control tentativos. Las fórmulas para
calcular los límites de control tentativos son:
Donde ̅es la cuenta promedio de no conformidades para varios subgrupos. El valor
de ̅
se obtiene con la fórmula ̅=
, donde g es la cantidad de subgrupos, y c es la
cuenta de no conformidades.
V. Establecer la línea central y los límites de control revisados. Para determinar
los límites de control revisados 3 se necesita conocer el valor estándar, o de
referencia, para el conteo de defectos,. Si un análisis de los datos preliminares
indica que el control es bueno, entonces se puede considerar que es representativo
de ese proceso,. Sin embargo, es común que un análisis de los datos preliminares
no indique un buen control. Una mejor estimación de ̅(una
que se pueda adoptar como ) se obtiene desechando los valores fuera de control
que tengan causas asignables. Los valores bajos, que no tengan una causa asignable,
representan una calidad excepcionalmente buena. Los cálculos se pueden simplificar
aplicando la fórmula:
donde cd =cuenta de no conformidades en los subgrupos desechados.
gd = cantidad de subgrupos desechados.
Una vez obtenido un valor estándar o de referencia, los límites de control 3
revisados
se calculan con las fórmulas: