CONTROL ESTADISTICO DE CALIDAD

Transcripción

1 Los MÉTODOS ESTADÍSTICOS son herramientas analíticas usadas para evaluar hombres, materiales, máquinas o procesos. La evaluación obtenida por estos métodos ayudan a conservar los resultados deseados, empleando datos históricos para predecir capacidad o tendencia. Algunas VENTAJAS DE LAS TÉCNICAS ESTADÍSTICAS, en la interpretación de datos de ingeniería y control de productos manufacturados son: Calidad más uniforme a un nivel más alto Menor desperdicio al controlar el proceso y los desperdicios Mejores resultados en la inspección con una mejor planeación y ejecución Mayor producción de partes buenas por el ser humano por hora/máquina Mayores tolerancias de diseño, mejores relaciones en planta

2 El control por medio de MÉTODOS ESTADÍSTICOS es diferente del procedimiento de fabricación de un producto, conforme a un programa, y por tanto, también lo es la clasificación del producto en lotes aceptables o no. A la larga estos MÉTODOS DE CONTROL ayudan a decidir si: El proceso se está operando a nivel satisfactorio El nivel de proceso no es satisfactorio y se requiere una acción correctiva para evitar la fabricación de productos inaceptables La causa fundamental de las diferencias en la confiabilidad y calidad del producto, es la variación Esta es la verdadera razón para el empleo de MÉTODOS ESTADÍSTICOS

3 VARIACION: Es la diferencia entre objetos que de otra forma se pueden concebir como semejantes, debido a que se produjeron tan cercanos a la semejanza como es posible. PRINCIPIOS FUNDAMENTALES DE LA VARIACIÓN No existen dos cosas exactamente iguales En un producto o proceso se puede medir la variación Los resultados individuales no son predecibles Grupos de cosas forman modelos con características definidas Fuentes de variación (azar, corregible)

4 CONTROL DE CALIDAD: Conjunto de esfuerzos efectivos de los diferentes grupos de una organización para la integración, el desarrollo y la superación de la calidad de un producto a fin de hacer posible fabricación y servicio a satisfacción completa del consumidor y nivel más económico Función administrativa cuyo objetivo es mantener la calidad en los productos que elabora una empresa, de acuerdo a una línea de normas establecidas

5 En esta área del conocimiento, como en cualquier otra que se requiere analizar sistemas se requiere incorporar elementos que permitan un estudio integral, como lo son: HERRAMIENTAS CONCEPTUALES: se requiere contar con conceptos y teorías que permitan entender como funcionan las organizaciones y que diferencia a las organizaciones eficientes de las que no lo son. TÉCNICAS Y PROCESOS DE MEDICIÓN: se requiere un instrumental de medición que ayude a evaluar la efectividad de una organización y a empezar la acción para aumentar la eficiencia.

6 TECNOLOGÍAS DE CAMBIO: debido al conocimiento acerca del funcionamiento organizacional teórico y los datos acerca de cómo está funcionando una organización determinada, es posible aplicar métodos y procesos específicos para cambiar pautas de comportamiento, mejorando así la eficiencia. Estos tres elementos satisfacen los requerimientos de calidad. Sin embargo cuando se tiene mala calidad hay equivocaciones de todos tipos, reprocesos, desperdicios, retrasos en la producción y frustación entre los empleados.

7 Más aún, la mala calidad lleva a: Pagar por elaborar productos malos Una inspección excesiva para tratar de que los productos de mala calidad no salgan al mercado. Reinspección y eliminación de rechazo Más capacitación e instrucciones a los trabajadores para que contribuyan a que haya menos fallas Gastos por falla en el desempeño del producto y por devoluciones Problemas con proveedores Más servicios de garantía Clientes insatisfechos y pérdidas de venta Ineficiencias de todo tipo

8 LA CALIDAD DE LA INFORMACIÓN Y ESTADÍSTICA Cuando se requiere resolver de raíz un problema importante, es necesario tener información sobre el mismo, tal que permita identificar cuándo, dónde y bajo qué condiciones se da tal problema, y con qué magnitud. Es decir, es necesario encontrar su regularidad estadística y sus fuentes de variabilidad. De igual forma, cuando se va a tomar una decisión o a ejecutar una acción, es necesario contar con información que les de sustento y viabilidad. Desafortunadamente, la práctica de obtener información antes de actuar, corregir o decidir es muy poco socorrida.

9 La captación de la información es la base para adoptar medidas y decisiones, los datos que se deban recoger de las operaciones del sistema dependerán del procedimiento industrial de que se trate. La clasificación general de datos en función de los diversos propósitos que sirven son: DATOS PARA COMPRENDER LA SITUACIÓN REAL: se recogen para verificar la dispersión del tamaño de las piezas que salen de la máquina, o para examinar el porcentaje de piezas defectuosas que contienen los lotes recibidos. Cuando aumenta la cantidad de datos, se les puede ordenar estadísticamente con el fin de facilitar su comprensión.

10 DATOS PARA EL ANÁLISIS: se reúnen datos examinando resultados previos y haciendo nuevas pruebas para obtener informaciones correctas. DATOS PARA EL CONTROL DEL PROCESO: una vez investigada la calidad del producto, se puede utilizar este tipo de datos para determinar si el proceso es normal o no. DATOS DE REGULACIÓN: son los datos que sirven como base para calibrar sistemas de producción. DATOS DE ACEPTACIÓN O RECHAZO: este tipo de datos se utiliza para aprobar o rechazar piezas o productos después de la inspección

11 RECOMENDACIONES SOBRE LA RECOLECCIÓN DE DATOS Acordarse de adoptar medidas de conformidad con los datos Aclarar el objetivo de reunir datos Acordarse de incluir todo en los datos Como el proceso de revisión de todos los elementos del proceso (sistema, experimento), es muy costoso y tardado se incorpora el proceso de muestreo, para definir una cantidad representativa del sistema (muestra) entre otras formas, para obtenerlo se tiene: MUESTREO AL AZAR SIMPLE: consiste en seleccionar un grupo de (n) elementos de la población, de tal forma que cada elemento de la población tenga la misma probabilidad de ser seleccionado. Para su aplicación se hace uso de una tabla de números aleatorios.

12 Ejemplo: en la empresa w se desea saber la opinión de los empleados sobre una posible medida administrativa a tomar. En la empresa hay aproximadamente 400 empleados, por lo que es impráctico pretender conocer la opinión de los 400, por ello se decide seleccionar una muestra de 30. La nómina contiene todos los empleados ordenados alfabéticamente, por lo que es fácil asignarle un número entre 1 y 400 a cada empleado. Al asignarle un número a cada empleado por orden alfabético se logra que los elementos de la muestra estén distribuidos al azar, y con esto el método de muestreo apropiado es el azar simple.

13 ...Ejemplo: Para seleccionar a los 30 empleados que se entrevistarán, se usará la tabla de números aleatorios del apéndice, que será equivalente a mezclar 400 papelitos con el nombre de cada trabajador y elegir 30 de ellos. Se numera a los empleados del 001, 002, 003, hasta el 400. Con la ayuda de la tabla se seleccionan 30 números entre 001 y 400. Para ello, se señala al azar un lugar de la tabla y se identifica un número de 3 cifras. La primera cifra indicará el número de columna donde se debe buscar, y las otras dos el renglón.

14 ...Ejemplo: Supongamos que en el lugar señalado está el número 137, entonces los números se van a elegir a partir del cruce de la columna 7 con el renglón 13. Por lo que, de acuerdo con los primeros 3 dígitos de la tabla de números aleatorios del apéndice, el primer empleado a entrevistar es el 258, se puede continuar seleccionando números hacia cualquier lado; si continuamos hacia abajo, el número siguiente entre 1 y 400 es el 174, luego siguen: 109, 306, 278, 178, 202, 55, 326, 208; y así se continúa buscando, hasta completar 30 números. Si se llega hasta el final de una columna, la búsqueda puede continuar en la siguiente columna.

15 ...Ejemplo: En esta forma de elegir la muestra, la representatividad se logra al hacer que todos los empleados tengan la misma probabilidad de ser seleccionados. Por ejemplo, si al inicio se hubiera señalado otro lugar diferente en la tabla, la muestra hubiera sido distinta. Al grupo de trabajadores seleccionados se les puede entrevistar con mayor detalle, y junto con otra información ya disponible, se estará en condiciones de tomar la decisión adecuada

16 MUESTREO ESTRATIFICADO: es el caso cuando los elementos de la población u objeto de estudio se pueden dividir en grupos o estratos de acuerdo con las características de interés en el estudio. MUESTREO POR CONGLOMERADOS: es el caso cuando los elementos de la población se dividen en forma natural en subgrupos o conglomerados, que son similares entre sí. MUESTREO SISTEMÁTICO: se toman los elementos de la muestra en intervalos fijos y el punto de partida se elige aleatoriamente. Tales intervalos pueden ser cada determinada cantidad de artículos.

17 ESTRATIFICACIÓN Esta herramienta permite localizar las áreas donde el impacto de las mejoras puede ser mayor y facilita la identificación de las causas raíz de los problemas. Busca contribuir a la solución de una situación problemática, mediante la clasificación o agrupamiento de los problemas de acuerdo con los diversos factores que pueden influir en los mismos, como puede ser tipo de fallas, métodos de trabajo, maquinaria, turnos, obreros, proveedores, materiales, etc. APLICACIONES: En una empresa en que se tienen productos defectuosos es importante clasificarlos por tipo de falla, de forma que se tenga una evaluación de con qué frecuencia se presenta o se da cada falla En cualquier área resulta útil clasificar los problemas de calidad y eficiencia de acuerdo con cualquier factor que pueda ayudar a dirigir mejor la acción de mejora.