Módulo 4. Herramientas Básicas para la Calidad. Diplomado en Sistemas de Gestión de la Calidad. Mérida, Yucatán Mtra. Luz María Carranza García

Transcripción

1 Diplomado en Sistemas de Gestión de la Calidad Módulo 4 Herramientas Básicas para la Calidad Mérida, Yucatán Mtra. Luz María Carranza García Noviembre de 2009

2 Objetivo El participante conocerá y aplicará las herramientas estadísticas para la mejora de la calidad de los procesos y para la solución de problemas que surgen durante la operación de un sistema de gestión de la calidad.

3 Temario (primer día) 1. Importancia del Análisis y solución de problemas 2. Conceptos básicos de estadística 3. Herramientas para la mejora continua de la calidad. 3.1 Hojas de Verificación, objetivos y aplicación 3.2 Histograma, objetivos y aplicación 3.3 Diagrama Causa Efecto, objetivos y aplicación

4 Temario (segundo día) 3. Herramientas para la mejora continua de la calidad 3.4 Diagrama de Pareto 3.5 Gráficos de control Temario (tercer día) 3. Herramientas para la mejora continua de la calidad 3.6 Gráficos de Estratificación 3.7 Diagrama de Dispersión

5 Temario (cuarto día) 4. Otras Herramientas estadísticas 3.1 Diagrama del árbol de problemas 3.2 Diagrama de fuerzas 5. Softwares estadísticos

6 Introducción

7 Introducción La vida de todo individuo, ya sea laboral, escolar, familiar, etc., conlleva el enfrentamiento a ciertas situaciones que podemos catalogar como problemas, impactando su vida en diferentes aspectos: económico, emocional, profesional y físico. Comparte a tus compañeros un problema que hayas enfrentado

8 Introducción Las organizaciones, al igual que los individuos, enfrentan día a día diversas situaciones que obstaculizan un buen desarrollo: La permanencia y crecimiento de la empresa depende de la capacidad de responder a esas situaciones, mediante decisiones oportunas. Una buena decisión, debe partir de un buen análisis.

9 Introducción Enfoque al cliente Beneficio mutuo Principios de Gestión de la Calidad Decisiones basadas en hechos ISO 9000 Liderazgo Participación personal Enfoque basado en procesos Mejora continua Enfoque de sistemas

10 1. Importancia del Análisis y Solución de Problemas OBJETIVO Identificará la importancia del análisis y solución de problemas para el mejor desempeño de los procesos del sistema de gestión de calidad.

11 Qué es un problema? Un problema se puede entender como la desviación que existe entre el desempeño deseado o que debiera ser y el real, que se encuentra en un nivel inferior al deseado o al que debiera ser. 11

12 Qué es un problema? Un problema se puede entender como la desviación que existe entre el desempeño deseado o que debiera ser y el real, que se encuentra en un nivel inferior al deseado o al que debiera ser. 12

13 Qué es un problema? Situación deseada Discrepancia Situación observada P R O B L E M A!!!

14 DINÁMICA INDIVIDUAL 1. Identifica un problema de un proceso de trabajo 2. Identifica sus causas 3. Identifica qué método se utilizó o qué método utilizarías para su solución 4. Menciona cómo afectó este problema a las personas involucradas, a los resultados del trabajo, a la universidad y al alumno.

15 Qué es un problema? Nivel esperado de desempeño (Debiera ser así, pero actualmente no es de esa manera) Punto de cambio en el desempeño Punto de crisis, necesidad de cambio inmediato Desviación = Problema = Área de oportunidad Nivel actual de desempeño 15

16 Formas erradas de Resolución de Problemas Soluciones impulsivas Apaga fuegos Aparente solución inmediata Problemas complicaciones adicionales 16

17 Factores que intervienen en la Solución de problemas Herramientas de Calidad Metodología para solución de problemas Trabajo en equipo

18 LLIVIA DE IDEAS: EN QUÉ PARTE DE LA NORMA ISO 9001:2008 SE REQUIERE LA IDENTIFICACIÓN Y EL ANÁLISIS DE PROBLEMAS?? COMO SE RELACIONA ESTO CON LAS ACCIONES CORRECTIVAS?? CÓMO SE RELACIONA CON LAS ACCIONES PREVENTIVAS?? CÓMO SE RELACIONA ESTO CON LA MEJORA CONTINUA??? POR QUÉ ES IMPORTANTE LA MEJOR ACONTINUA DE PROCESOS, SISTEMAS Y SATISFACCIÓN DE CLIENTES?? CUÁLES SON LAS PARTES INTERESADAS A QUIENES CONVIENE LA MEJORA CONTINUA??

19 Metodología de Solución de problemas 1. Identificar el problema 2. Recopilar y analizar datos 6. Seleccionar la mejor alternativa 5. Evaluar los efectos 3. Identificar y analizar la causa raíz 7. Implementar 8. Evaluar la eficacia 4. Identificar posibles soluciones

20 En qué problema trabajar Definir el problema Por qué trabajar en ese problema Quién es el cliente Requerimientos del cliente Realización del trabajo en la actualidad Beneficios de una mejora Toma de datos DMAMC Medir Objetivos Identificar las causas reales del problema Analizar Mejorar Controlar Descubre la causa raíz Diseño Herramientas de gestión de la calidad Benchmarking Implementación Evolución del proyecto Verificar la estabilidad

21 2. Conceptos básicos de estadística OBJETIVO Identificará las bases de la estadística y su aplicación en el análisis de procesos y la mejora continua de la calidad.

22 Pensamiento estadístico Es una filosofía de aprendizaje y acción que establece la necesidad de un análisis adecuado de los datos de un proceso, como una acción indispensable para mejorar su calidad (reducir su variabilidad). Esta filosofía está basada en los siguientes principios: Todo el trabajo ocurre en una serie de procesos interconectados. La variación existe en todos los procesos y entender y reducir la variación son claves para el éxito.

23 Pensamiento estadístico Es aprendizaje porque relaciona la forma en que la gente toma información del proceso y es acción porque relaciona la forma en que la gente responde a esa información. Si la Estadística se utiliza en forma adecuada se puede conocer y aprender de la realidad, pero esto no debe quedar ahí, sino que se debe actuar en consecuencia a ese nuevo aprendizaje.

24 Pensamiento estadístico Es una filosofía de aprendizaje y acción que establece la necesidad de un análisis adecuado de los datos de un proceso, como una acción indispensable para mejorar su calidad (reducir su variabilidad). Esta filosofía está basada en los siguientes principios: Todo el trabajo ocurre en una serie de procesos interconectados. La variación existe en todos los procesos y entender y reducir la variación son claves para el éxito.

25 Pensamiento estadístico Es una filosofía de aprendizaje y acción que establece la necesidad de un análisis adecuado de los datos de un proceso, como una acción indispensable para mejorar su calidad (reducir su variabilidad). Esta filosofía está basada en los siguientes principios: Todo el trabajo ocurre en una serie de procesos interconectados. La variación existe en todos los procesos y entender y reducir la variación son claves para el éxito.

26 Pensamiento estadístico Las premisas básicas del pensamiento estadístico, según Kume (1994), son: a). Dele mayor importancia a los hechos que a los conceptos abstractos. b). No exprese los hechos en términos de sentimientos o de ideas. Utilice cifras derivadas de los resultados específicos de la observación. c). Los resultados de las observaciones, acompañados, como están, por el error y la variación, son parte de un todo oculto. Encontrar ese todo oculto es la finalidad última de la observación.

27 Definición de Estadística La estadística consiste en la recopilación, la organización, la presentación, el análisis y la interpretación de datos para la toma de decisiones bajo incertidumbre. LA ESTADÍSTICA ES UNA CIENCIA DE ACCIÓN PORQUE PERMITE ENTRE OTRAS COSAS: Mejorar el control de nuestros procesos. Mejorar el proceso de planeación y presupuestación. Administrar los proyectos y programas con menor variación sobre las metas. Verificar resultados. Encontrar las variables vitales (en lugar de perderse en trivialidades). Ser más efectivos en el diagnóstico de los problemas.

28 Definición de Estadística Ser más efectivas en la propuesta de soluciones. Generar evidencias. Prevenir crisis y urgencias. Simplificar los procesos. Rediseñar los procesos. Mejorar los servicios internos y externos. Evaluar la satisfacción de los clientes. La estadística es una rama de la matemática aplicada. Tiene un enfoque práctico y como toda herramienta del pensamiento, está diseñada para facilitar el trabajo. Con la estadística se puede ser más efectivo con menor esfuerzo.

29 Definición de Estadística Se distingue de las matemáticas, ciencia exacta, en que la estadística es la ciencia de lo incierto y busca establecer límites a la incertidumbre. Da conclusiones probables sobre los conjuntos imperfectamente conocidos. Se apoya sobre leyes del azar y explota al máximo algunas áreas en las cuales el azar organizado es muy importante. No confundir estadística con estadísticas. En plural la palabra se refiere a los datos concretos que se recopilan. Ejemplo: estadísticas de accidentes, de natalidad, de mortalidad, de quejas, de deserción escolar, de estudiantes titulados, etc.

30 Importancia de la estadística Los procesos se comunican con nosotros a través de DATOS. Para usar la estadística se debe tener una MENTE ABIERTA y una ACTITUD POSITIVA, para esto hay que considerar: El proceso es un conjunto de actividades que transforman entradas en salidas. Los efectos y resultados de los procesos son variables. Hay variación normal y variación especial o excepcional en los procesos. Las personas encargadas de un proceso son quienes tienen mayor conocimiento del mismo; por lo tanto a ellos corresponde estudiar y analizar el proceso para su simplificación, mejoras o rediseño. Los dueños de un proceso deben estar facultados para mejorarlo. Para mejorar un proceso es necesario trabajar en equipo. La creatividad del grupo es mucho mayor que la creatividad individual.

31 Clasificación de la Estadística Estadística descriptiva Estadística Estadística inferencial Se analizan características de una muestra o de una pequeña población, se recopilan datos, se organizan y se estudian. Se analizan las características de una muestra representativa para la que se generalizan los resultados obtenidos de la población correspondiente. INFERENCIA ESTADÍSTICA Proceso de inducción lógica que permite conocer las características de una población a partir del análisis de las mismas en una muestra de esa población.

32 Importancia de la estadística No es tan importante aprender las fórmulas matemáticas como aprender a interpretar las herramientas estadísticas, es decir, a desarrollar un pensamiento sistémico y estadístico. Principales problemas para aplicar la estadística: Resistencia general hacia la toma de datos. Falsificación de datos. Método deficiente para recolectar información. Transcripción errónea de los datos y cálculos equivocados. Falta de un objetivo claro de porqué y para qué medir.

33 Medidas de tendencia central. Media o promedio _ Se conoce como media aritmética, media o promedio. Se denota con el símbolo X la media, es el resultado de sumar los datos y de dividir esta suma entre los números de datos sumados. Es la suma de las observaciones realizadas, dividida entre la cantidad de observaciones correspondientes. Permite que a un conjunto de datos sobre un mismo asunto se agrupen en torno a un dato central, que en alguna forma representa al conjunto; es decir, hay cifras mayores y menores que el dato central, pero éste los representa a todos. Fórmula: _ =X fx N

34 Mediana Se considera como el punto más cercano al medio, en una distribución. Por lo tanto, corta la distribución en dos partes iguales. Para determinar la mediana, se ordenan los datos y se localiza el dato central. Cuando el número de casos que se tiene es impar, la media será el caso que cae exactamente en la mitad de la distribución. Fórmula: x = N+1 2

35 Promedio, mediana y moda

36 Mediana y Moda Si el número de casos es par, la mediana se calcula dividiendo entre dos la suma de los números que están en el centro del ordenamiento. Moda: Es el valor que aparece con mayor frecuencia. El dato que ocurrió más número de veces. Si varios datos comparten el tener la frecuencia más grande, entonces cada uno de ellos es la moda.

37 Medidas de dispersión Para tener una idea exacta de la forma como se relacionan entre sí los datos de un conjunto, no es suficiente identificar su tendencia central; es necesario además, examinar qué tanto difieren entre sí, esto es, qué grado de dispersión existe entre ellos. La Dispersión de los datos en torno al valor central, esta formada por: X = Una observación individual R = Rango: Es la diferencia entre el dato mayor (M) y el menor(m) R= M-m. Rango del inspector A de 8-5 y 7 para el inspecto B. Desviación estándar: Está expresada en las unidades de los valores observados que mide la tendencia a la dispersión de los datos con respecto a la media. Varianza: Desviación estándar antes de la raíz cuadrada (si los datos son pequeños se usa la varianza).

38 Medidas de dispersión

39 Varianza Es la medida de dispersión que proporciona el promedio de desviación de un conjunto de datos con respecto a un valor central. El valor central generalmente es la media sean X1, X2, X3 Xn, n datos (la cantidad de datos n se supone pequeña por provenir de una muestra) y aritmética. _ X La varianza de estos datos está dada por S²= (X1- X)² + (X2 X)² + + (Xn X)² n-1

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41 Desviación estándar Desviación estándar: Es la raíz cuadrada de la varianza. Su símbolo es S ó σ (sigma) y utiliza toda la información relacionada con la dispersión que se da en los datos. Está expresada en las unidades de los valores observados que mide la tendencia a la dispersión de los datos con respecto a la media. Refleja la variabilidad de un proceso. Para su cálculo se debe utilizar un número grande de datos que hayan sido obtenidos en el transcurso de un lapso amplio de tiempo (por lo menos una semana). Se denota con la letra griega sigma. Fórmula S= S² S= (X1- X)² + (X2 X)² + + (Xn X)² n-1

42 Desviación estándar

43 Desviación estándar Cálculo de la Desviación estándar en cinco pasos: Se obtiene el promedio de los datos. Se encuentra la desviación de cada valor con respecto al promedio; lo cual se hace restando a cada valor la cantidad promedio. El paso siguiente consiste en resumir esta información en un número. Como el promedio de estas desviaciones siempre será cero, y las desviaciones positivas cancelan siempre a las negativas, se modifican estas desviaciones, elevándolas al cuadrado. Se encuentra el promedio del cuadrado de las desviaciones sumando todos los valores y dividiendo la suma entre el número de datos menos uno. Se saca raíz cuadrada de la cantidad que resulta de esta resta; el resultado es el valor de la desviación estándar. Fórmula S= S²

44 Conceptos básicos PARÁMETRO: Valor numérico especificado en planos, especificaciones o en Normas de un material, parte, componente o producto. DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS: Es la tabla de valores que muestra la frecuencia con que se repite cada uno de los valores que toma la variable, mostrando a su vez su tendencia central y su distribución.

45 Dinámica de trabajo por equipos Del caso práctico Identificar: X Promedio Moda Mediana Parámetro Distribución de frecuencia Rango Desviación Estándar Varianza

46 La Variación Se refiere a la diversidad de resultados de un proceso, por causa de una o más de una de sus variables (mano de obra, medio ambiente, maquinaria, métodos, materiales y mediciones). El resultado de todo proceso se debe a la acción conjunta de las 6M s, por lo que si hay un cambio significativo en el desempeño del proceso, sea accidental u ocasionado, la razón de tal cambio se debe a una o más de las 6 M s. En un proceso, cada una de las 6M s tiene y aporta su propia variación. Es por la posibilidad permanente de que ocurran estos cambios y desajustes, por lo que se hace necesario monitorear de manera constante los signos vitales de un proceso.

47 La Variación Ejemplo: medir las características claves de los insumos, las condiciones de operación de los equipos, No todos los cambios en las 6M s se reflejan en un cambio significativo en los resultados del proceso, ya que habrá ciertos cambios que se pueden ver como inherentes al funcionamiento del proceso mismo (causas comunes), y habrá otros cambios que se deben a una situación particular y atribuible (causas especiales). Por ello es necesario que el monitoreo se realice de una forma objetiva y eficaz, y una forma de hacerlo es apoyándose en las técnicas del control estadístico, para decidir cuál es la reacción o acción adecuada de acuerdo al tipo de cambio, que puede ser desde no hacer ningún cambio o ajuste, realizar cambios menores o de plano generar un proyecto de mejora para lograr los resultados deseados.

48 La Variación Causas comunes, son causas de variación controlable. La variación controlada se caracteriza porque a través del tiempo, sigue un patrón consistente y estable. Este tipo de variación existe cuando se ven resultados que el proceso arroja en un mismo día de trabajo pero a diferentes horas: las primeras horas, durante el transcurso del día y al finalizar la tarde. Causas especiales, causas de variación fuera de control. La variación fuera de control se caracteriza porque el proceso no se comporta de acuerdo con un patrón consistente y estable, sino que cambia en forma impredecible. Ejemplo: el proceso de manejo en carretera está controlado mientras no suceda algo imprevisto, pero de repente se poncha una llanta o se atraviesa un animal y sale de control ante un imprevisto.

49 La Variación Por ello es necesario que el monitoreo se realice de una forma objetiva y eficaz, y una forma de hacerlo es apoyándose en las técnicas del control estadístico, para decidir cuál es la reacción o acción adecuada de acuerdo al tipo de cambio, que puede ser desde no hacer ningún cambio o ajuste, realizar cambios menores o de plano generar un proyecto de mejora para lograr los resultados deseados.

50 La Variación normal Está presente en todo proceso. Es predecible Se debe a la combinación de pequeñas variaciones inevitables en los insumos: mano de obra, métodos, máquinas, materiales y medio ambiente. Comprende el 85% de la variación total que muestra el proceso. Reducir la variación normal solo puede lograrse actuando sobre los insumos del proceso. Requiere la acción de la Gerencia. Al reducirse la variación normal, el proceso mejora. Un proceso que solamente exhibe variación normal, es llamado un Proceso Estable

51 La Variación anormal Ocurre extraordinariamente en un proceso. Es impredecible Se debe a causas específicas, singulares y concretas y no al efecto combinado de múltiples contribuciones de varias causas. Comprende el 15% de la variación que se observa en los procesos. Al encontrarla, es necesario hacer una investigación con el propósito de encontrar sus causas para incorporarlas o eliminarlas del proceso, dependiendo si la variación anormal es beneficiosa o perjudicial.

52 La Variación En la variación anormal la acción a tomar ( investigar las causas + incorporación o eliminación de las mismas ) solo puede ser iniciada por las personas que están directamente vinculadas al proceso. LA VARIACIÓN NORMAL ES SIEMPRE MALA LA VARIACIÓN ANORMAL PUEDE SER BUENA O MALA

53 Ejemplos de variación en procesos educativos Característica a medir Variación Normal 85% Variación Anormal 15% Aprovechamiento académico Variación debida al proceso enseñanza aprendizaje: Materiales didácticos, equipo de entrenamiento, habilidades didácticas de profesores, proceso enseñanza aprendizaje, procesos de evaluación Variación debida a cambios en el proceso de enseñanza aprendizaje: Fallo en el fluido eléctrico, profesores nuevos sin entrenamiento, ausentismo no programado, paros, huelgas, desastres naturales. Cantidad de alumnos inscritos Variaciones debidas al Sistema de Difusión y promoción de carreras : Promotores, técnicas de difusión, precios, economía, trámites de inscripción, competencia Efectos de Elementos Nuevos en el Sistema de difusión y promoción de carreras: Baja de precios de la competencia, entrenamiento adicional a promotores, competidor en huelga. Tiempo de entrega de boletas de calificaciones y documentación a la coordinación correspondiente Variaciones debidas al sistema de trabajo individual de profesores: Cantidad de alumnos a evaluar, cantidad de trámites que elaborar y entregar, método y vía de entrega. Cambios en la rutina Diaria: Cambios importantes en el método de trámites, Se recibió la Orden muy tarde, Demasiadas evaluaciones de emergencia

54 Capacidad de un proceso Es la habilidad que tienen los procesos para cumplir con las especificaciones del cliente o las normas preestablecidas. Cp 1.33 Muy Bueno 1.33 > Cp = 1.0 Adecuado Cp < 1.00 malo.

55 3. Herramientas para la mejora continua de la calidad. OBJETIVO Conocerá las generalidades de las herramientas para la mejora de la calidad y elaborará una lista de verificación de las principales causas de un problema detectado en uno de los procesos en que participa.

56 Herramientas para la mejora de la calidad El camino hacia la Calidad Total además de requerir el establecimiento de una filosofía de calidad, crear una nueva cultura, mantener un liderazgo, desarrollar al personal y trabajar un equipo, desarrollar a los proveedores, tener un enfoque al cliente y planificar la calidad, demanda vencer una serie de dificultades en el trabajo que se realiza día a día. Se requiere resolver las variaciones que van surgiendo en los diferentes procesos de producción y/ó prestación del servicio (procesos de realización), reducir los defectos y además mejorar los niveles estándares de actuación.

57 Herramientas de la mejora de la calidad Para resolver estos problemas o variaciones y mejorar la Calidad, es necesario basarse en hechos y no dejarse guiar solamente por el sentido común, la experiencia o la audacia. Basarse en estos tres elementos puede ocasionar que en caso de fracasar nadie quiera asumir la responsabilidad. De allí la conveniencia de basarse en hechos reales y objetivos. Además es necesario aplicar un conjunto de herramientas estadísticas siguiendo un procedimiento sistemático y estandarizado de solución de problemas.

58 Herramientas de la mejora de la calidad Existen Siete Herramientas Básicas que han sido ampliamente adoptadas en las actividades de mejora de la Calidad y utilizadas como soporte para el análisis y solución de problemas operativos en los más distintos contextos de una organización. Hoja de control (Hoja de recogida de datos) Histograma Diagrama de pareto Diagrama de causa efecto Estratificación (Análisis por Estratificación) Diagrama de scadter (Diagrama de Dispersión) Gráfica de control

59 Herramientas de la mejora de la calidad La experiencia de los especialistas en la aplicación de estas Herramientas Estadísticas señala que bien aplicadas y utilizando un método estandarizado de solución de problemas pueden ser capaces de resolver hasta el 95% de los problemas. En la practica estas herramientas requieren ser complementadas con otras técnicas cualitativas y no cuantitativas como son: La lluvia de ideas (Brainstorming) La Encuesta, la Entrevista Diagrama del árbol, Matriz de Selección de Problemas, Análisis de fuerzas

60 Herramientas de la Calidad HERRAMIENTA UTILIDAD Hoja de verificación Para reunir datos en la observación de las muestras. Diagrama de Pareto Muestra la importancia relativa de todos los problemas o condiciones para seleccionar un punto de inicio para la solución de problemas. Diagrama de causa y efecto Permite explorar y mostrar todas las causas posibles de un problema. Histograma Muestra la distribución de datos graficados con barras. Diagrama de dispersión Muestra lo que le sucede a una variable cuando otra cambia. Estratificación Clasifica los datos disponibles por grupos con similares características denominándoles estrato, en función de la situación particular de que se trate Gráfico de control Para saber si la variabilidad de un proceso se debe a causas aleatorias o asignables y si está bajo control.

61 Herramientas de la Calidad HERRAMIENTA UTILIDAD Árbol de Problemas Apoya la definición del problema al mostrar gráficamente el problema, sus causas y efectos. 5 Por qué? Permite identificar la causa raíz de un problema. 5 W s y 1 H Permite identificar datos importantes para la solución de problemas. Diagrama de Matriz Facilita la identificación de relaciones que pudieran existir entre dos o más factores. Matriz FODA Permite vislumbrar la situación actual de la institución, identificando aquellos factores que pueden apoyar u obstaculizar la solución del problema planteado. Análisis del campo de fuerzas Permite identificar fuerzas impulsoras u obstaculizadoras para la solución de problemas Análisis de modo y efecto de fallas

62 3. Herramientas para la mejora continua de la calidad. Hojas de Verificación Es una enumeración de elementos dispuestos en un orden determinado: secuencia de inspección, pasos secuenciales de un proceso, lista de materiales por orden de uso, etc. Herramienta sencilla para recabar datos y comprender que tan frecuentemente ocurren ciertos eventos. PROPÓSITO Se emplea para evitar la omisión de pasos en procedimientos largos complicados o para probar si está completa una lista de materiales que deben usarse o actividades que deben cumplirse. Se utiliza para recolectar datos y analizar los procesos, de modo que sea posible identificar, aclarar o corregir los problemas, medir los procesos para determinar la capacidad y controlarlos para que operen de la manera esperada. Proporcionan registros históricos. 62

63 2. Herramientas para la mejora continua de la calidad. Hojas de Verificación a). Hoja de registro de datos Tiempo de espera (Minutos) TOTAL f IIII IIII IIII IIII II IIII I IIII III I

64 2. Herramientas para la mejora continua de la calidad. Hojas de Verificación b). Hoja de localización HOJA DE LOCALIZACIÓN DE DEFECTOS MODELO DG FECHA DE VERIFICACIÓN VERIFICADOR x x COMENTARIOS: Manija floja Sensor superior no prende 64

65 2. Herramientas para la mejora continua de la calidad. Hojas de Verificación c). Lista de Verificación MOTOR DE GENERADOR FECHA ORDEN DE SERVICIO HORA FACTOR NORMAL FALTA Agua ( ) ( ) Gasolina ( ) ( ) Aceite de motor ( ) ( ) Observaciones Asesor de Servicio 65

66 2. Herramientas para la mejora continua de la calidad. Hojas de Verificación c) Lista de Verificación Entrega de correspondencia Fecha: Ruta Responsable Unidad Dirección Folio Entrega SI Observaciones NO Insurgentes Nte. 403 Col. Industrial 0016 Montevideo Col. Lindavista 0137 X No se encontró al destinatario. Cerrada de Girasoles 33 Col. Cruces 0451 X La dirección no existe. X 66

67 2. Herramientas para la mejora continua de la calidad. Hojas de Verificación Ventajas Es un método que proporciona datos fáciles de comprender y que son obtenidos mediante un proceso simple y eficiente que puede ser aplicado a cualquier área de la organización. Las Hojas de Verificación reflejan rápidamente las tendencias y patrones subyacentes en los datos. 67

68 2. Herramientas para la mejora continua de la calidad. Hojas de Verificación Utilidad En la mejora de la Calidad, se utiliza tanto en el estudio de los síntomas de un problema, como en la investigación de las causas o en la obtención y análisis de datos para probar alguna hipótesis. También se usa como punto de partida para la elaboración de otras herramientas, como los Gráficos de Control. 68

69 ACTIVIDAD GRUPAL Elaborar Hojas de Verificación para las siguientes situaciones: hoja de registro de las calificaciones de los estudiantes, las listas de asistencia de los grupos que integran la escuela, el registro de los datos personales del alumno y de los padres de familia, el registro de asistencia de los profesores, entre otros. 69

70 4. Diagrama de Causa Efecto (Ishikawa), objetivos y aplicación OBJETIVO Elaborará un Diagrama de Causa Efecto relacionado con uno de los procesos del Sistema de Gestión de Calidad.

71 Diagrama de Causa Efecto, Ishikawa o de Espina de Pescado Qué es? Es un gráfico que muestra la relación sistemática entre un resultado fijo y sus causas. Identifica y organiza las posibles causas raíz de un problema. Una representación de varios elementos (causas) de un sistema que pueden contribuir a un problema (efecto). Su objetivo es Expresar en forma gráfica el conjunto de factores causales que intervienen para que se produzca un producto o servicio no conforme, y comprender la forma en que aquellos se interrelacionan.

72 Diagrama de Causa Efecto, Ishikawa o de Espina de Pescado El diagrama de causa - efecto por su forma recibe el nombre de Esqueleto de pescado, en el cual la espina dorsal es el camino que conduce a la cabeza del pescado que es el producto, servicio, no conformidad o problema que se desea analizar; las espinas o flechas que la rodean, indican los factores principales y subfactores que intervienen. CAUSAS EFECTO (problema)

73 Diagrama de Causa Efecto MEDIO AMBIENTE CAUSA PRINCIPAL MANO DE OBRA CAUSA PRINCIPAL MATERIA PRIMA CAUSA PRINCIPAL SUB-CAUSAS EFECTO SUB-CAUSAS CAUS PRINCIPAL MAQUINARIA Y EQUIPO CAUSA PRINCIPAL METODO DE TRABAJO

74 Pasos para elaborar un Diagrama de Causa Efecto 1.- Identificar el problema (efecto) creando una frase que describa el problema seleccionado en términos que describan el problema específico, dónde y cuándo ocurre, y su alcance, y registrarlo en la parte extrema derecha enmarcado en un recuadro que en ocasiones se define como la cabeza de pescado,y dejar espacio para el resto del diagrama hacia la izquierda, 2.- Dibujar las espinas principales; éstas representan las entradas al proceso, recursos o factores causales. 3.- Anotar todas las posibles causas (lluvia de ideas). Una forma común, es identificar los factores causales de acuerdo a la categoría a la que pertenecen:

75 Pasos para elaborar un Diagrama de Causa Efecto 1. Elabore un enunciado del efecto o problema (que se soporte con datos). 2. Determine categorías principales de las causas. Identifique las seis espinas mayores. 3. Prepare el diagrama, colocar en la cabeza del pescado el efecto o problema enunciado previamente. 4. Identificar causas en cada categoría por niveles, relacionadas con cada espina mayor, respondiendo a la pregunta Cómo es que esta espina mayor causa que el efecto bajo investigación ocurra?, elaborando una lista y colocándolas en flechas que apunten a la espina mayor y así sucesivamente hasta localizar en todos los niveles.

76 Pasos para elaborar un Diagrama de Causa Efecto 1. Identificar las causas raíz potenciales. Cuando no se ocurran más causas al grupo, entonces se identificarán las más probables, esto puede ser por consenso, por técnica de grupo nominal, el voto, la ponderación, siendo la más valiosa al uso de datos existentes o la verificación.

77 Las 6 M s del Diagrama de Causa - Efecto MANO DE OBRA: Las distintas habilidades de los empleados así como la falta de capacitación y actualización continua pueden influir grandemente en la calidad del servicio proporcionado. O bien, problemas de actitudes, falta de colaboración, ausentismo, poca motivación, etc.

78 Las 6 M s del Diagrama de Causa - Efecto LAS MATERIAS PRIMAS: Son los insumos necesarios para producir el servicio, pueden ser datos, información, solicitudes, documentos, etc. Al faltar alguno de ellos o contener errores se puede producir un servicio no conforme. LOPEZ RIOS Sistemas e Ingeniería S.A. de C.V.

79 Las 6 M s del Diagrama de Causa - Efecto MAQUINARIA Y EQUIPO: Identificar los recursos necesarios para producir el servicio, ya sea que el equipo no funcione en forma óptima o que el software no sea el adecuado, el resultado podrá producir algún problema de calidad. LOPEZ RIOS Sistemas e Ingeniería S.A. de C.V.

80 Las 6 M s del Diagrama de Causa - Efecto MÉTODOS DE TRABAJO: Los métodos de trabajo pueden no estar establecidos, o ser demasiado complicados, o procedimientos incompletos, etc. LOPEZ RIOS Sistemas e Ingeniería S.A. de C.V.

81 Las M s del Diagrama de Causa - Efecto Maquinaria y materiales Equipo obsoleto Maquinaria descompuesta Softwares Poco funcionales Falta de mantenimiento preventivo Libertad de cátedra y Falta de estandarización de métodos de E-A de cada carrera Impartición de clases Con poco apego a Objetivos de aprendizaje Metodologías grupales e individuales utilizadas por el profesor no generan aprendizaje significativo Medio ambiente Espacios físicos reducidos Presupuesto insuficiente para programas Material y educativos equipo Didáctico Fondos Insuficiente Del alumno y Baja calidad de familia Materiales didácticos insuficientes Políticas externas de capacitación y actualización de profesores Políticas de impartición de contenidos académicos de Planes Educativos Políticas de evaluación de programas académicos Bajo rendimiento escolar Métodos internos Plantilla insuficiente de de seguimiento de Profesores competentes competencias y actualización de Ausentismo no Disciplina y motivación profesores programado de Del alumno profesores Inefectivos métodos de Falta de compromiso y enfoque e evaluación de objetivos mejora continua de específicos y Habilidades profesores generales por materia didácticas de profesores Políticas de disciplina y Exceso de Trabajo para cada profesor normas Métodos de enseñanza aprendizaje Mano de obra (Personal escolar)

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83 Las M s del Diagrama de Causa - Efecto MANO DE OBRA MEDIO AMBIENTE EQUIPO DE HUMEDAD TRABAJO ENTRENAMIENTO TEMPERATURA EXPERIENCIA LIMPIEZA VARIACION DE LA OPERACION PUESTA A PUNTO INSTRUCCIONES MANTTO ILUMINACION PREVENTIVO ERGONOMICAS POLITICAS EXTERNAS Y MEDICION DELSISTEMA COMUNICACION ENTRADAS METODO DE TRABAJO EQUIPO DE TRABAJO DE MEJORA CONTINUA MAQUINARIA METALURGICO DIMENSIONES QUIMICO VARIACION HERRAMIENTAS MANEJO DE MATERIAL DISPOSITIVOS MATERIA PRIMA MAQUINARIA Y EQUIPO MEJORA CONTINUA

84 Conversión de variables defectuosas en acciones de mejora

85 DINÁMICA GRUPAL CÓMO QUEDRÍA UN DIAGRAMA ISHIKAWA A PARTIR DEL SIGUIENTE PROBLEMA?? El alumnado se queja de pérdidas de clase y programas académicos incompletos DINÁMICA POR EQUIPOS Identifique el objetivo de uno de los procesos del SGC en que interviene. Piense en un problema que se esté presentando en ese proceso. Elabore un diagrama de causa efecto

86 5. Estratificación, objetivos y aplicación OBJETIVO Comprenderá el principio de estratificación como base para la aplicación de herramientas de calidad, y lo aplicará en la diagramación correspondiente.

87 Estratificación Para rastrear causas que originan los comportamientos que se busca comprender dentro de un problema, es necesario analizar todo en forma estratificada. Agrupando la información conforme a un común denominador. Los totales promedios contienen información escondida acerca de la dispersión y sus fuentes. Separar y agrupar la información, es decir, estratificar de todas las formas posibles revelará como se presenta la dispersión y cuáles son sus causas 87

88 Estratificación Es analizar problemas, fallas, quejas o datos clasificándolos de cuerdo con los factores que se piensa pueden influir en la magnitud de los mismos. Es un método consistente en clasificar los datos disponibles por grupos con similares características denominándoles estrato, en función de la situación particular de que se trate, pudiendo establecerse estratificaciones con respecto a: Personal, por edad, experiencia, nivel académico, sexo o turno Métodos de trabajo, procedimientos, condiciones de operación. 88

89 Estratificación Maquinaria, equipo (por máquina, modelo, tipo, vida o condición de operación). Materiales, insumos Áreas de gestión, departamentos, secciones Tiempo de producción o prestación de un servicio: turno, día, semana, noche, mes. Entorno Localización geográfica 89

90 Estratificación La estratificación es una poderosa estrategia de búsqueda que facilita entender cómo influyen los diversos factores o variantes que intervienen en una situación problemática, de forma que se puedan localizar diferencias, prioridades y pistas que permitan profundizar en la búsqueda de verdaderas causas de un problema. Ejemplo 1: Para esto se estratifican los alumnos por carrera, nivel socioeconómico, edad, sexo, localidad, alumnos que trabajan y los que no y las causas por las que ellos consideran que no se titulan. 90

91 Estratificación Ejemplo 2: Para disminuir el ausentismo en una empresa, en lugar de dirigir campañas o programas generalizados sería mejor centrarlos en los trabajadores, departamentos o turnos con mayor porcentaje de ausencias, lo cual se podría encontrar agrupando (estratificando) a trabajadores, departamentos o turnos de acuerdo con su porcentaje de faltas. Algo similar puede decirse respecto a problemas como accidentes de trabajo, rotación, etc. En todas las áreas o tipos de procesos resulta de utilidad clasificar los problemas o las mediciones de desempeño, de acuerdo con cualquier factor que pueda ayudar a direccionar de una mejor manera la acción de mejora. 91

92 Estratificación 92

93 Estratificación 93

94 Estratificación 94

95 Estratificación 95

96 DINÁMICA GRUPAL CÓMO ESTRATIFICARÍA EL SIGUIENTE PROBLEMA En una universidad se tiene interés de evaluar cuáles son los problemas más importantes por los que la mayoría de alumnos que egresan no se titulan.

97 6. Histogramas, objetivos y aplicación OBJETIVO Elaborará un Histograma relacionado con las causas de un problema detectado

98 Histograma Gráfica que permite visualizar la tendencia central, la dispersión y la forma de la distribución de un conjunto de datos. Para trabajar con histogramas es necesario conocer primero cómo se organizan los datos, para este fin se construyen las tablas llamadas Distribución de frecuencias. Tabla de distribución de frecuencias: Herramienta que analiza la distribución de unos datos clasificándolos por su magnitud, se divide el rango de variación en cierta cantidad de intervalos y después se cuentan los datos que están en cada intervalo.

99 Histograma 1. Reúna los datos sobre los indicadores que serán analizados. 2. Identifiquen los valores máximos y mínimos. Reste el mínimo del máximo para llegar a la escala global. 3. El numero ideal de barras en un histograma es de aproximadamente 10, por consiguiente, elija el ancho que sea aproximado a 10 barras. Por ejemplo, si un indicador el porcentaje máximo es de 85 y la mínima de 35 la gama de 50. Para llegar a diez barras el ancho deberá ser establecido en Sume las ocurrencias dentro de cada ancho de barra. 5. Dibuje el histograma

100 Histograma Valor máximo del indicador = 85% Valor mínimo del indicador = 35% Gama de Datos 85-35=50 Ancho de Barra 50/10 =5 Gama de datos de los indicadores Numero de indicadores No. de Ocurrencia Histograma de resultados Numero de indicadores Rango de Porcentaje

101 Metodología de obtención del Histograma Inicie con una serie desorganizada de números tal como la siguiente:

102 Metodología de obtención del Histograma Cuente el número de datos en la serie. Para el ejemplo mostrado arriba es de 125 datos (n=125). Determine el rango, R, de los datos. El rango es la diferencia entre el valor más grande y el más pequeño del conjunto de datos. En nuestro caso, el rango es igual a 10.7 menos 9.0, así que R = 1.7. Divida el valor del rango entre un cierto número de clases referidas como K. La tabla es una guía que nos muestra para diferentes cantidades de datos el número recomendado de clases a utilizar. Para nuestro ejemplo, se recomienda usar entre 7 y 12 clases. Tomaremos K = 10.

103 Metodología de obtención del Histograma Determine el intervalo H, de la clase. Una fórmula adecuada para hacer esto es la siguiente. H = R / K = 1.7 / 10 = 0.17 En este caso, como en la mayoría, es conveniente redondear H a un número adecuado para nuestros propósitos; 0.20 parece serlo; no olvide que este intervalo debe ser constante a través de toda la distribución de frecuencias.

104 Metodología de obtención del Histograma Determine los límites de Clase. Los límites de clase deben estar a un lugar decimal más que los datos actuales y deben terminar en 5. en nuestro ejemplo, la medición más pequeña fue 9.0 por lo que debemos de fijar el límite de clase (0.05) en 8.95 y finalmente agregar a este número el intervalo de clase H calculado en el paso anterior, es decir Repetir sucesivamente la misma operación de adición a los nuevos valores obtenidos hasta alcanzar el número de clases seleccionado de la tabla contenida en el número 3, en este caso 10. los valores obtenidos después de ejecutar adecuadamente las instrucciones anteriores a nuestros ejemplo son los siguientes: 8.95, 9.15, 9.35,

105 Metodología de obtención del Histograma Construya una tabla de frecuencias basada en los valores obtenidos (/número de clases, intervalo de clase y límite de clase). La tabla de frecuencias es actualmente un Histograma en forma tabular. Una tabla de frecuencias basada en los datos de nuestro ejemplo es la siguiente: Clase Límite de Clase Valor medio Frecuencia Total I llll llll llll llll llll I llll llll llll llll llll ll llll llll llll llll llll llll l llll llll llll llll lll llll llll ll ll Llll

106 Metodología de obtención del Histograma El histograma nos muestra una vista rápida de la distribución de la característica medida. El histograma de nuestro ejemplo es mostrado abajo Frecuencia Espesor (milimetros)

107 DINÁMICA GRUPAL Si es profesor de una o más materias, con los siguientes datos de las calificaciones de un grupo de alumnos construya un histograma

108 DINÁMICA GRUPAL Si es coordinador de carrera o recibe reportes de profesores, con los siguientes datos sobre tiempos de demora (en días hábiles) que tardan los profesores en entregar sus informes completos, construya un histograma

109 7. Diagrama de Pareto, objetivos y aplicación OBJETIVO Elaborará un Diagrama de Pareto relacionado con uno de los procesos del Sistema de Gestión de Calidad.

110 Diagrama de Preto. Ley del Recibe el nombre por el economista italiano V. Pareto ( ), que al analizar la distribución de la posesión de la riqueza, encontró que pocas personas tenían la mayor parte de la riqueza y visceversa, en lo que se denomina la ley de Pareto,. El Dr. Juran aplicó esta ley a la producción para el análisis de los defectos de un producto pocas causas originan la mayor parte de los problemas. Se le conoce como la ley del donde el 20 % de las causas de un problema, representan el 80% de su efecto, por lo que es fundamental detectar y eliminar aquéllas causas importantes para obtener un gran beneficio, otro ejemplo: el 20 % de mis clientes me reporta el 80 % de mis ganancias

111 Principio de Preto. Ley del 80 20

112 Diagrama de Preto. Ley del Un diagrama de Pareto es una gráfica que representa en forma ordenada en cuanto a importancia o magnitud la frecuencia de la ocurrencia de las distintas causas de un problema. El objeto de analizar un diagrama de Pareto es identificar las causas principales, y en función de ello, establecer un orden de importancia permitiendo un mejor aprovechamiento de los recursos, canalizando eficazmente los esfuerzos del equipo de trabajo para atacar las causas más importantes.

113 Ventajas y utilidad del diagrama de Preto Ayuda a concentrarse en las causas que tendrán mayor impacto en caso de ser resueltas, proporcionando una visión simple y rápida de la importancia relativa de los problemas. Ayuda a evitar que se empeoren algunas causas al tratar de solucionar otras. Su formato altamente representativo proporciona un incentivo para seguir luchando por más mejoras. Utilidad Determinar cuál es la causa clave de un problema, separándola de otras presentes pero menos importantes. Permite contrastar la efectividad de las mejoras obtenidas, comparando sucesivos diagramas obtenidos en momentos diferentes. Pueden ser utilizados tanto para investigar efectos como causas. 113

114 Pasos para elaborar un Diagrama de Preto Seleccione los problemas a ser comparados y ordénelos por categoría de acuerdo a lo siguiente: Lluvia de ideas: por ejemplo, Cuáles son los princípiales problemas del proceso académico? Utilizando los Datos Existentes, por ejemplo: Para establecer las áreas problemáticas más importantes veamos los reportes de calidad generados durante el mes pasado por el proceso académico

115 Pasos para elaborar un Diagrama de Preto Seleccione la unidad de medición del patrón de comparación, por ejemplo: el costo anual, la frecuencia, peso, ventas, etc. Seleccione el período de tiempo a ser estudiado, por ejemplo: 8 horas, 8 días, 8 semanas, etc. Reúna los datos necesarios de cada categoría, por ejemplo: El defecto A ocurrió X veces en los últimos 6 meses, o bien El defecto B costó X cantidad en los 6 meses, etc.

116 Pasos para elaborar un Diagrama de Preto Compare la frecuencia o costo de cada categoría respecto a las demás, por ejemplo: El defecto A ocurrió 75 veces; El defecto B ocurrió 107 veces; El defecto C ocurrió 35 veces, o bien El costo anual del defecto A es de $750, 000 y del defecto B es de $535,000.

117 Pasos para elaborar un Diagrama de Preto Enumere en orden decreciente de frecuencia o costo y de izquierda a derecha sobre el eje horizontal las diferentes categorías; las categorías que contengan menos artículos pueden ser combinadas en la categoría denominada otros la cual es colocada al extremo derecho de la clasificación. Arriba de cada categoría o clasificación dibuje una barra cuya altura represente la frecuencia o costo de esa clasificación. Observaciones Adicionales: Frecuentemente los datos representativos a las frecuencias o a los costos de las categorías son representados en el eje vertical izquierdo y su respectivo porcentaje en el eje vertical derecho.

118 Pasos para elaborar un Diagrama de Preto Observaciones Adicionales: Desde la esquina superior derecha de la barra más alta y moviéndose de izquierda a derecha a través de las categorías se puede trazar una línea que nos muestre la frecuencia acumulada de las categorías. Haciendo esto podríamos contestar preguntas tales como Cuánto del total es representado por las tres primeras categorías?

119 Pasos para elaborar un Diagrama de Preto Ordenar de mayor a menor 119

120 Pasos para elaborar un Diagrama de Preto 120 Magnitud del error X 100 Magnitud del efecto total

121 Pasos para elaborar un Diagrama de Preto 121

122 Pasos para elaborar un Diagrama de Preto 122

123 Pasos para elaborar un Diagrama de Preto 123

124 DINÁMICA GRUPAL POR EQUIPOS CÓMO QUEDRÍA UN DIAGRAMA PARETO A PARTIR DE LAS CAUSAS DEL PROBLEMA ANTERIOR ANALIZADO CON ISHIKAWA? El alumnado se queja de pérdidas de clase y programas académicos incompletos Elabore el Diagrama Pareto de esas causas.

125 8. Gráficos de Control, objetivos y aplicación OBJETIVO Elaborará un Gráfico de Control de uno de los procesos en que participa dentro del Sistema de Gestión de Calidad.

126 CONTROL ES EL CONJUNTO DE ACTIVIDADES PLANEADAS PARA LOGRAR UNA META, OBJETIVO O NIVEL DESEADO

127 Gráficos de Control La Gráfica de Control es una herramienta que permite hacer un análisis sobre el comportamiento del proceso y poder investigar las causas de un comportamiento anormal

128 Gráficos de Control SON GRAFICAS POLIGONALES QUE MUESTRAN EN EL TIEMPO EL ESTADO DEL PROCESO Y EN ELLA SE MARCAN LOS RESULTADOS DE LA VARIABLE OBSERVADA EN UN ESQUEMA PREVIAMENTE PREDETERMINADO.

129 Gráficos de Control GRÁFICA DE CONTROL VARIABLE A OBSERVAR PROCESO A CONTROLAR EXISTEN DIFERENTES GRAFICAS DE CONTROL EN FUNCION DE LA VARIABLE A OBSERVAR Y DEL PROCESO A CONTROLAR

130 Gráficos de Control Un gráfico de control es una herramienta estadística utilizada para evaluar la estabilidad de un proceso distinguiendo las causas de variación. Los gráficos de control fueron ideados por Shewhart durante el desarrollo del control estadístico de la calidad. Ventajas Permiten distinguir entre causas aleatorias y específicas de variación de los procesos, como guía de actuación de la dirección, además son útiles para vigilar la variación de un proceso en el tiempo, probar la efectividad de las acciones de mejora emprendidas, así como para estimar la capacidad del proceso

131 Gráficos de Control Utilidad Ayudan a la mejora de procesos, de forma que se comporten de manera uniforme y previsible para una mayor calidad, menores costes y mayor eficacia.

132 Gráficos de Control por Variable (cuantitativo) Gráfica X-R (medias y rangos). Gráfica X-S (medias y desviaciones estándar). Gráfica C (número de defectos por unidad con un tamaño de muestra constante).

133 Gráficos de Control por Variable (cuantitativo) Gráfica U (para muestra variable). Gráfica np (Porcentaje de defectos, tamaño de muestra constante). Gráfica p (para muestra variable).

134 Gráficos de Control Es simplemente un gráfico de desarrollo con límites de control estadísticamente determinados; límites de control superior LCS límite de control inferior LCI Se colocan equidistantes a ambos lados de la línea que indica el promedio de un proceso.

135 Gráficos de Control límites de control superior LCS y/o límite superior especificado o LSE límite de control inferior LCI y/o límite inferior especificado o LIE Se colocan equidistantes a ambos lados de la línea que indica el promedio de un proceso. Los límites de Control Superior e Inferior deben ser calculados estadísticamente. No los confunda con los límites de especificaciones ya que éstos están basados en los requerimientos del producto.

136 Gráficos de Control La administración controla la variación natural entre los límites de control. Asegúrese de seleccionar el tipo de gráfico adecuado para la situación apropiada. Los datos deben ser registrados en la secuencia en que son obtenidos, de otra forma no serían útiles. No cambie el proceso mientras esté obteniendo los datos; éstos deben reflejar la situación real del proceso.

137 Gráficos de Control Calcular la fracción de unidades no conformes, "p" Para cada muestra se registran los siguientes datos: - El número de unidades inspeccionadas "n". - El número de unidades no conformes. - La fracción de unidades no conformes "p" según la fórmula: Diplomadono enconformes Sistemas de p = (unidades / n)gestión 100 de la Calidad

138 Gráficos de Control Calcular los Límites de Control Calcular la fracción media de unidades no conformes p p = (p pn)/n pi = fracción de unidades no conformes de la muestra i N = número de muestras Calcular el Límite de Control Superior LCSP - Calcular el tamaño medio de las muestras n n = (n nn)/n - Calcular el valor de LCSP según la fórmula: LCSP = p + 3 n p(100 - p) Calcular el Límite de Control Inferior LCIP según la fórmula: LCIP = - p - 3 n p(100

139 Gráficos de Control

140 Gráficos de Control

141 Pasos para elaborar Gráficos de Control X-R Gráfica de Control Normal

142 Pasos para elaborar Gráficos de Control X-R Corridas Anormales: Cuando se tiene 7 o más puntos consecutivos de un lado u otro de la gráfica

143 Análisis de Gráficos de Control X-R EL NUMERO CONSECUTIVO DE PUNTOS ARRIBA O ABAJO DE LA LINEA CENTRAL ES LLAMADA LONGITUD DE LA CORRIDA. SI LA LONGITUD DE LA CORRIDA ES MAS DE 7 PUNTOS, EL PROCESO ES JUZGADO ANORMAL. 7 PUNTOS LINEA X CENTRAL 3 PUNTOS 4 PUNTOS 2 PUNTOS

144 Análisis de Gráficos de Control X-R Tendencias: Cuando se tiene una serie de 7 o más puntos que se presentan en forma ascendente o descendente.

145 Análisis de Gráficos de Control X-R TENDENCIA Cuando se tiene una serie de 7 o más puntos que se presentan en forma ascendente o descendente. LSC 7 PUNTOS X LINEA CENTRAL LIC

146 Análisis de Gráficos de Control X-R CORRIDA EL NUMERO CONSECUTIVO DE PUNTOS ARRIBA O ABAJO DE LA LINEA CENTRAL ES LLAMADA LONGITUD DE LA CORRIDA. SI LA LONGITUD DE LA CORRIDA ES MAS DE 7 PUNTOS, EL PROCESO ES JUZGADO ANORMAL. 7 PUNTOS LINEA X CENTRAL 3 PUNTOS 4 PUNTOS 2 PUNTOS

147 Análisis de Gráficos de Control X-R PUNTOS FUERA DE CONTROL Si conocemos la causa del punto fuera de control, el proceso está controlado, de lo contrario no es proceso controlado. LSC X LINEA CENTRAL LIC

148 Análisis de Gráficos de Control X-R ADHESION DE LOS PUNTOS A LOS LIMITES DE CONTROL DIVIDIR EL ANCHO ENTRE LA LINEA CENTRAL Y LAS LINEAS DE CONTROL EN TRES PARTES IGUALES. SI DOS DE TRES PUNTOS CONSECUTIVOS CAEN DENTRO DEL TERCIO CERCANO A LAS LINEAS LIMITES, SE CONSIDERA QUE EL PROCESO ES ANORMAL. LSC 1/3 2/3 LINEA CENTRAL 2/3 1/3 LIC

149 Pasos para elaborar Gráficos de Control X-R ES NECESARIO DESAROLLAR LOS SIGUIENTES PASOS:

150 9. Diagrama de Dispersión, objetivos y aplicación OBJETIVO Elaborará un Diagrama de Dispersión relacionado con uno de los procesos del Sistema de Gestión de Calidad.

151 Diagrama de Dispersión El diagrama de Causa efecto ayuda a identificar las posibles causas responsables de una característica de calidad. El ordenamiento de estas causas, realizado en el Diagrama de Pareto, facilita ver qué causas deben tratarse en forma prioritaria (pocos vitales) a fin de reducir en gran medida el número de errores, productos defectuosos, quejas, etc. (muchos triviales) Con el propósito de controlar mejor el proceso y por consiguiente mejorarlo, resulta a veces indispensable conocer la forma como se comportan algunas variables o características de calidad entre sí, esto es, descubrir si el comportamiento de unas depende del comportamiento de otras o no y en qué grado. DEFINICIÓN: Diagrama que representa dos características variables para cada unidad sencilla de muestra. Se emplea un eje para cada característica y se trazan puntos de intersección del valor de cada una. 151

152 Diagrama de Dispersión PROPÓSITO: Se emplea para estudiar la posible relación entre dos variables. Se indica si dos variables (o factores o bien características de calidad) están relacionadas. Proporciona la posibilidad de reconocer fácilmente relaciones causa-efecto. Ilustra el tipo de correlación (positiva, negativa o inexistente). Evalúa posibles relaciones entre causa y efecto, causa causa, y, efecto y efecto. Muestra en una gráfica la forma en que los puntajes de dos variables cualesquiera (X) y (Y) están dispersas en toda la escala de los posibles valores de los puntajes. 152

153 Diagrama de Dispersión Características tales como: el deseo de capacitarse, los métodos de trabajo, la norma emitida, la jerarquía laboral, etc. varían de una persona a otra, de un área a otra y por lo tanto son variables. En las acciones de mejora muchas veces es necesario establecer la presencia o ausencia de una relación entre dos variables cualesquiera que se llamarán (X) y (Y). Ejemplo: Los lineamientos normativos (X) y los métodos de trabajo (Y); nivel de estudios (X) y puestos que se ocupan (Y); años de antigüedad (X) y sueldo recibido (Y); antigüedad (X) y uso de equipo de seguridad (Y). 153

154 Diagrama de Dispersión El descubrimiento de la existencia de una relación no dice mucho acerca del grado de asociación (correlación) entre dos variables. La correlación realmente varía respecto a la fuerza. Se puede visualizar diferencia en la fuerza de correlación por medio de un Diagrama de Dispersión. 154

155 Diagrama de Dispersión 155

156 Diagrama de Dispersión 156

157 Diagrama de Dispersión 157

158 Diagrama de Dispersión 158

159 a. Correlación Positiva 1. Un incremento en y depende de un incremento en x. Si x es controlada, y será naturalmente controlada, por Ej.: *Altura vs. Peso *Entrenamiento vs. Desempeño b. Posible Correlación Positiva 2. Si x aumenta, y incrementará un poco, aunque y parece tener otras causas diferentes a x.

160 c. No Correlación 3. No hay correlación d. Posible Correlación Negativa 4. Un aumento en x causará una tendencia a disminuir y, por Ej.: *Calidad vs. Quejas de clientes *Entrenamiento vs. Rechazos

161 e. Correlación Negativa 5. Un aumento en x causará una disminución en y, por lo tanto, como en el punto 1, x puede ser controlada en lugar de y.

162 DINAMICA GRUPAL Reúna de 50 a 100 pares de datos de la información que usted crea puedan estar relacionados y construya una hoja de datos como sigue: Persona Peso (Libras) Altura (Pulgadas) Hay correlación entre sus dos variables?? Qué tipo de correlación encontró??

163 10. Otras herramientas de Calidad. Gráfico de desarrollo Árbol de Problemas Análisis de modo y efecto de fallas 5 W y 1H Conocerá otras herramientas de Diagrama de Matríz OBJETIVO la calidad que pueden utilizarse en el análisis de problemas para el establecimiento de acciones correctivas.

164 Gráfico de Desarrollo Los Gráficos de Desarrollo son usados para representar datos visuales. Se utilizan para monitorear un sistema con el fin de ver si el promedio a largo plazo ha cambiado. Los gráficos de desarrollo son la herramienta más simple de construir y de usar. Los puntos son graficados de acuerdo a como se van obteniendo. Es común graficar los resultados de un proceso tal como el tiempo muerto de una maquina, eficiencia, el material desperdiciado o la productividad a medida que varían con el tiempo.

165 Gráfico de Desarrollo El Gráfico de Desarrollo, al igual que las demás técnicas gráficas, debe ser usado para enfocar la atención en los verdaderos cambios vitales del sistema y es usado para identificar cambios o tendencias importantes en el promedio. Establecimiento de Normas de Producción Cambios de Materiales Y de especificaciones Reajuste del probador Automático de capacitares de acuerdo a las especificaciones

166 Árbol de Problemas El árbol del problema es una herramienta visual de análisis que debe ser utilizada para identificar con precisión al problema objeto de estudio. A través de él se especifican e investigan las causas y los efectos del problema, además de destacar las relaciones entre ellas. 166

167 Árbol de Problemas PROBLEMA CENTRAL Análisis de las causas y efectos del problema central Causas Las causas esenciales y directas del problema central son colocadas en forma paralela debajo del problema central.

168 Árbol de Problemas Análisis de las causas y efectos del problema central PROBLEMA CENTRAL Efectos Los efectos esenciales y directos del problema central son colocados en forma paralela encima del problema central.

169 Árbol de Problemas Pérdida de confianza en la empresa de transporte Efectos Pasajeros heridos o muertos Problema Central Pasajeros llegan tarde Frecuentes accidentes de omnibus Conductores son imprudentes Vehículos en malas condiciones Calles en mal estado Causas Vehículos viejos Deficiente mantenimiento

170 Objetivo Árbol de Objetivos Se describe la situación futura que se alcanzará cuando se solucione los problemas que se han detectado en el paso anterior. (Planificación de proyectos orientada a objetivos) Pasos a seguir: seguir ❶ Los problemas enunciados como situaciones negativas pasan a convertirse en condiciones positivas a futuro o estados alcanzados. ❶ Una vez reconvertidas las fichas-problemas en fichasobjetivos, se elabora un árbol de objetivos. ❷ La relación causa-efecto de los problemas se convierte en una relación medios-fines.

171 Árbol de Objetivos El árbol de objetivos se elabora como una visión de conjunto. Fines OBJETIVO Medios

172 Árbol de Objetivos La empresa de transporte goza de buena reputación Fines Hay menos pasajeros accidentados Pasajeros llegan a tiempo Se redujo la frecuencia de accidentes de omnibus Los choferes conducen con prudencia Vehículos en buen estado Calles en mejores condiciones Medios Vehículos reemplazados Control técnico con regularidad

173 Árbol de Objetivos

174 5W y 1H Qué... paso? 2000 piezas rechazadas. Quién... está reclamando? Clientes, Proveedor o empleados. Cuándo... sucedió? Cuándo fue notado el problema por primera vez? El problema ya había ocurrido antes? Desde cuándo el problema viene ocurriendo? Dónde... sucedió? En la línea de montaje, en ventanilla única, atención al usuario. Por qué...ocurrió el problema? Cómo...sucedió el problema? No se sabe.

175 FODA Es una estructura conceptual para un análisis sistemático. La utilidad que podemos darle para el análisis situacional, radica en que nos permite que permite identificar las fortalezas y debilidades internas, así como las amenazas y oportunidades externas, que puedan estar relacionadas con el problema que estamos interesados en resolver. 175

176 FODA Objetivo Dx Integral Dx Interno Dx Externo Fortalezas Oportunidades Debilidades Amenazas 176

177 Técnica de los porqué s No es algo nuevo; cuando somos niños ya utilizamos sin problemas esta técnica como la más importante para obtener información de cómo funciona el mundo. Quién no se ha desesperado al responder las preguntas encadenadas de un niño cuando quiere llegar al fondo del asunto?

178 Ejemplo: El Monumento de Lincoln 1.- Se descubrió que el monumento de Lincoln se estaba deteriorando mucho más rápido que el resto de los monumentos de Washington. Por qué? 2.- Porque se limpiaba con más frecuencia que el resto de monumentos. Por qué? 3.- Porque se ensuciaba con mayor frecuencia de deposiciones de pájaros. Por qué? 4.- Porque había más pájaros (gorriones) que en el resto de los monumentos. Por qué?

179 Ejemplo: El Monumento de Lincoln 5.- Por qué? Porque había más ácaros (comida preferida de los gorriones) en los alrededores que en el resto de monumentos. Por qué? 6.- Porque el tipo de iluminación (diferente de la del resto de monumentos) facilitaba la proliferación de ácaros. Solución: Cambiaron el tipo de iluminación y solucionaron el problema.

180 Ejemplo 2 Problema: Se paró una máquina en el taller. 1. Por qué se paró la máquina? R: Se quemó un fusible por una sobrecarga. 2. Por qué hubo una sobrecarga? R: No había suficiente lubricación en los rodamientos. 3. Por qué no había suficiente lubricación? La bomba no estaba bombeando lo suficiente.

181 Ejemplo 2 4. Por qué no estaba bombeando suficiente lubricante? R: El eje de la bomba estaba vibrando como resultado de la abrasión. 5. Por qué había abrasión? R: No había filtro, lo que permitía el paso de partículas a la bomba. Cual sería la solución? Instalar un nuevo filtro.

182 Diagrama de Matriz

183 Análisis de Modo y Efecto de Fallas Es una herramienta que permite detectar aspectos críticos que requieren atención. El AMEF es una herramienta clave en la labor de mejorar la confiabilidad de procesos y productos. La Metodología de AMEF proporciona la orientación y los pasos a seguir para identificar y evaluar las fallas potenciales de un producto o un proceso, junto con el efecto que provocan éstas. A partir de lo anterior, el grupo establece prioridades y decide acciones para intentar eliminar o reducir la posibilidad de que ocurran las fallas potenciales. La frecuencia con que ocurren las fallas junto con su severidad son una medida de la confiabilidad de un sistema

184 Análisis de Modo y Efecto de Fallas

185 Análisis de Modo y Efecto de Fallas

186 11. Metodologías de Análisis y Solución de Problemas OBJETIVO Conocerá las metodologías de análisis y solución de problemas más utilizadas, en las que se utilizan las herramientas estadísticas

187 La toma de decisiones ante los problemas PROBLEMA SOLUCIÓN DEL PROBLEMA TOMA DE DECISIONES La toma de decisiones es la selección de una opción entre varias alternativas.

188 La toma de decisiones ante los problemas

189 Modelo de pensamiento ante los problemas y la toma de decisiones Modelos de pensamiento Lógico Creativo Sistémico Positivo

190 Modelo de pensamiento LOGICO Características Preciso y exacto Sigue las reglas Se basa en datos o hechos Analítico Sensato Secuencial

191 Modelo de pensamiento LOGICO Analizar Argumentar Razonar Justificar Probar razonamientos

192 Modelo de pensamiento CREATIVO ante los problemas y la toma de decisiones Características Tolerante, Acepta la ambigüedad, flexible Espontáneo, Fluido Suspende el juicio Asume riesgos, no le asusta el cambio Eficaz para producir ideas Capacidad de generar alternativas

193 Modelo de pensamiento SISTEMICO ante los problemas y la toma de decisiones Capacidad de visualizar procesos globales

194 Modelo de pensamiento SISTEMICO ante los problemas y la toma de decisiones Características Visión global Capta interacciones Atento a los procesos Visualiza repercusiones

195 Modelo de pensamiento POSITIVO ante los problemas y la toma de decisiones Mayor tendencia a la felicidad Maneja sus emociones