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Herramientas para el Control de Calidad: Una Introducción a los Métodos Estadísticos, Guías, Proyectos, Investigaciones de Gestión de la Calidad

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

2018/2019

Subido el 18/09/2019

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C.C.P Interesado
11-6-2019
Herramientas de
calidad
Estadística y control de la calidad
Jose de Jesus Trejo Arteaga
INSTITUTO TECNOLOGICO SUPERIOR DE TANTOYUCA
Por: José de Jesus Trejo Arteaga
División de ingeniería Mecatrónica
Catedrático ing. Héctor Hernández
Cruz
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C.C.P Interesado

Herramientas de

calidad

Estadística y control de la calidad

Jose de Jesus Trejo Arteaga

INSTITUTO TECNOLOGICO SUPERIOR DE TANTOYUCA

Por: José de Jesus Trejo Arteaga

División de ingeniería Mecatrónica

Catedrático ing. Héctor Hernández

Cruz

INTRODUCCIÓN

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.

MARCO TEÓRICO

1.-Herramientas para la mejora de la calidad

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.

1.1.-Herramientas para el control de la calidad

Las herramientas del control de la calidad comparten características en común que

se enumeran a continuación:

  1. Sencillez: cualquier persona de la organización puede manejarlos sin disponer

de grandes conocimientos estadísticos. Basta con una capacitación específica

sobre el uso de la herramienta.

  1. Aplicabilidad: se pueden emplear en cualquier nivel de organización se

directivo, administrativo u operativo.

  1. Utilidad: todas ellas ayudan en la recopilación y organización de datos,

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)

2 .-Recopilación de datos

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:

  1. Específicos
  1. Completos

  2. Correctos

  3. Congruentes

  4. 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.

2 .1.-Elementos de interés para obtener información

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

2.4.-Naturaleza y propósito del análisis

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)

3 .-Hoja de control (hoja de inspección, hoja de comprobación,

checklist…)

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:

  1. Para cuantificar los defectos por producto
  2. Para cuantificar defectos por localización
  3. Para cuantificar defectos por causa (maquina o trabajador)
  1. Para realizar un seguimiento a las actividades de un proceso (lista de

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.

  1. Qué
  2. Por qué
  1. Es una manera de pensar con respecto a los problemas que afectan a todas

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.

4 .1.-Metodología

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:

  1. Cada integrante del equipo vota sobre cuáles son las categorías principales,

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.

  1. Cada persona tiene 5 votos y puede colocarlos en cualquier lugar del

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.

  1. La misma metodología puede utilizarse dando a cada persona 100 puntos

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.

5 .1.-Indice de capacidad del proceso

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)

6 .- Gráficos de control (Control estadístico de procesos)

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:

  1. Se observan m muestras. No es necesario que sean del mismo tamaño; es

el tamaño de muestra y la fracción defectuosa observada de la i-enésima

muestra.

  1. El promedio ponderado =

se usan como estimación del

,

y línea central del gráfico de control.

  1. Los límites de control utilizados para el periodo i-enésimo son ±

Par defectos por 100 unidades los límites de control son:

( )

Durante el periodo de observación:

  1. Se observan una muestra de tamaño.
  2. Los límites de control para el j-esimo periodo se obtienen mediante

( )

(Hansen, 1990, págs. 63-64)

8 .-Gráficos de control para cuenta de no conformidades

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

  1. Proporcionar información sobre la aceptación del producto, antes de enviarlo.

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.

8 .1.-Elaboración de la gráfica c

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: