SEMANA 4

HERRAMIENTAS PARA EL MANEJO DE LA CALIDAD

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Objetivo Unidad Dos: Identificar maneras fciles y eficientes para el manejo y control de la calidad en empresas. HERRAMIENTAS PARA EL MANEJO DE LA CALIDAD INTRODUCCIN La calidad en los productos que ofrecen las empresas, est demarcado por lo que se ofrece en la informacin al usuario. Es por esto, que un producto se considera defectuoso cuando no cumple con las especificaciones planteadas. En esta lectura se muestra cmo usar mtodos estadsticos de forma eficaz, para mejorar los procesos de produccin y a su vez reducir los defectos de fabricacin. Para el manejo de estas herramientas no es necesario un profundo conocimiento de estadstica, pero es recomendable manejarla para sacar mayor provecho. Cuando una empresa desea eliminar un defecto identifica la causa directa, pero es recomendable analizar bien la situacin que gener el defecto. Si los problemas se vuelven reiterativos es importante utilizar cifras reales y no suposiciones ni ideas abstractas. PRODUCTOS DEFECTUOSOS En muchas fbricas, los productos que no cumplen con las especificaciones tcnicas son desechados. En algunos casos se identifican estos productos desde la produccin y terminan siendo desechados y tomados como parte normal del proceso. Pero las empresas no deben aceptar los productos defectuosos como parte de la produccin, sino buscar una solucin a la problemtica. Los productos defectuosos no son el resultado de un estricto control de calidad; considerarlos as los hara inevitables. Entonces, el primer paso es identificar las causas de la problemtica dentro de:

Materiales de la misma calidad. Mismas mquinas para la fabricacin. Mismo proceso de fabricacin. Mismo proceso de inspeccin.

Si se cumplen las cuatro anteriores premisas, todos los productos deben cumplir las especificaciones, o todos no las cumplen en un mismo aspecto. Tambin es importante identificar que dentro de cada una de las premisas existe una variacin innata. Por ejemplo, un trabajador enfermo puede cometer errores en el proceso ms fcilmente. Para solucionar el problema las empresas pueden usar la intuicin de los trabajadores, su experiencia, el anlisis estadstico y la experimentacin. Pero lo ms recomendable es el anlisis

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estadstico, sin menospreciar la experiencia ni la intuicin de los trabajadores. El anlisis estadstico es un medio eficaz para controlar la calidad de las empresas y desarrollar nuevas tecnologas que mejoren los procesos. En la actualidad, la ingeniera trabaja fuertemente en la toma de decisiones bajo un soporte matemtico concreto, buen campo de accin para los profesionales del rea. RECOLECCIN DE DATOS Es indispensable tener claro el uso que se va a dar a la informacin. El proceso general es recolectar datos bajo alguna de las herramientas que posteriormente se plantea, para obtener informacin sobre deficiencias y sus causas. Se debe tener claro el objetivo de obtener esos datos; el tiempo dedicado debe ser efectivo. Un uso inadecuado sera, por ejemplo, tomar los datos de un trabajador, identificar sus falencias y no tomar ninguna medida para el mejoramiento, como podra ser realizar su capacitacin. Partiendo de un objetivo claro se determinan los tipos de comparacin a usar. En el ejemplo anterior, si deseo identificar los productos de un trabajador, debo tomar sus datos y repetir el mismo procedimiento con otros trabajadores, para luego comparar los datos de los trabajadores y concluir. Este procedimiento se llama estratificacin, que es tomar un conjunto y dividirlo de acuerdo a alguna caracterstica; en este caso, el conjunto de los trabajadores. Para elegir la metodologa de recoleccin de datos se pueden usar las siete herramientas bsicas de la calidad propuestas por Kaoro Ishikawa y Edwards Deming, quienes las propusieron para solucionar problemas de calidad en las empresas, a un bajo costo. HOJA DE REGISTRO Esta permite recolectar datos sobre un producto o proceso rpida y fcilmente, as como su organizacin automtica. La recoleccin puede ser un proceso sencillo si se tiene la herramienta adecuada. La hoja de registro busca que, sin importar la persona que recolecte los datos, la informacin suministrada sea la correcta. Con la hoja de registro los datos se van clasificando a medida que se van recolectando, de tal manera que la informacin puede ser usada rpidamente. Para hacer una hoja de registro es necesario identificar primero grupos de clasificacin de lo que se va a analizar. Por ejemplo, se desea medir la cantidad de harina que se deja en una bolsa que indica que son 1000 g. Los grupos podran ser gramos, partiendo de 995 g hasta 1005 g. Se debe dejar un encabezado en la parte superior, donde se puede identificar claramente datos relevantes del lote que se inspecciona. Luego, en columnas, se ubican valores que sern las frecuencias al tomar los datos. Lo anterior se puede observar en el Anexo 1: Hoja de registro vaca.

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Al tener el formato impreso, se indica al trabajador el lote que debe inspeccionar y la metodologa para hacerlo. Los datos los llena con esfero directamente en el formato, logrando observar rpidamente la tendencia central, la dispersin de los datos, el mnimo y el mximo. El uso que se d a esta informacin depende del objetivo de la inspeccin. Un formato lleno se puede observar en el Anexo 2: Hoja de registro llena. La hoja de registro se puede adaptar para objetivos especficos, por ejemplo determinar la principal dentro de varias causas. Esta hoja de registro funciona colocando de conjuntos, las causas predeterminadas. Se llena de manera similar y se puede observar a continuacin: Figura 1: Ejemplo hoja de registro.

Otra aplicacin es la hoja de registro de localizacin del defecto. Para este formato se hace el plano del objeto a estudiar y se definen sectores con letras y nmeros. Luego se hace un formato con una cuadrcula, donde la persona que lo va a llenar lo hace similar al grfico anterior. DIAGRAMA CAUSA-EFECTO O DIAGRAMA ESPINA DE PESCADO El diagrama causa-efecto es usado para el anlisis de un problema mediante la identificacin de todas las causas. Inicialmente se identifica el problema claro, cerrado y concreto. El paso siguiente es hacer la descripcin de todas las causas en la parte del cuerpo del pez como se observa en la siguiente grfica:

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Figura 2: Descripcin Diagrama Causa Efecto.

Cada uno de los cuadros que dicen familia representan una causa grande, descrita en las causas y sub causas. Como ejemplo, puede hacer el anlisis colocando en las familias las reas productivas de la empresa. Para las causas se pueden identificar procesos, maquinaria, puestos de trabajo, materiales, entre otros. DIAGRAMA DE PARETO Es usado para priorizar decisiones sobre aspectos ms relevantes. Grficamente es un diagrama de barras organizado de mayor a menor, donde siempre la ltima barra es otros. Tambin se debe colocar la parte porcentual de cada una de las barras. Este diagrama es usado cuando se hacen anlisis iniciales en las empresas a situaciones sin estudio previo. Esto es debido a que se observa relaciones 80-20, porque el 80% de los problemas est refugiado en pocas causas. De esta manera se busca sustentar el enfocar polticas a las causas que causan el 80% de los problemas. (Universidad Nacional de Colombia) El proceso de construccin inicia ordenando las caractersticas a graficar por sus frecuencias de mayor a menor. Luego se obtienen los porcentajes acumulados del mayor al menor. Finalmente se grafica en forma de barras de mayor a menor; los acumulados se dibujan en los lados. Para evidenciarlo pensemos en una fbrica de sillas, donde se ha obtenido los defectos segn la siguiente tabla.

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Tipo defecto Cantidad Cantidad acumulada

Porcentaje Porcentaje acumulado

Rayones 180 180 80% 80% Color disparejo 23 203 10% 91% Pata ms corta o larga

7 210 3% 94%

Espaldar con inclinacin incorrecta

5

215 2% 96% Silla mal pegada

3 218 1% 97%

Otros 6 224 3% 100% TOTAL 224 100%

Es importante resaltar que los defectos deben estar ordenados de mayor a menor frecuencia, con la categora otros al final. Finalmente, con la informacin de la tabla, se puede llegar al diagrama de Pareto que es el siguiente grfico. Figura 3: Ejemplo grfico de Pareto.

HISTOGRAMAS Similar grficamente al diagrama de Pareto, no tiene los porcentajes. Para decidir entre uno y otro es recomendable identificar si alguna caracterstica tiene un porcentaje muy alto a comparacin de las otras. Si no hay diferencias muy grandes, es mejor hacer un histograma. Para profundizar en el tema, es necesario tener claro los conceptos de poblacin y muestra. Una poblacin es la cantidad completa de elementos en un proceso, mientras que la muestra es una

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cantidad aleatoria seleccionada de la poblacin. Partiendo de estos conceptos puede verse obvio y difcil hacer un muestreo sobre toda la poblacin de un producto; por ello se recurre a una muestra representativa. Para que la muestra sea representativa se debe aplicar herramientas estadsticas (KUME, 1992). Sobre una muestra representativa de producto, se realiza el proceso de ordenamiento, que debe ser sobre una caracterstica, para poder determinar las frecuencias; con estas se pueden observar distribuciones de la poblacin y tener un estimado real con las caractersticas. Un ejemplo de histogramas con los distintos daos encontrados en las sillas, partiendo de una muestra de 2.500 sillas.

Tipo defecto Cantidad Rayones 180 Color disparejo 123 Pata ms corta o larga 144 Espaldar con inclinacin incorrecta 115 Silla mal pegada 138 Otros 26 TOTAL 224

Partiendo de los anteriores datos podemos llegar al siguiente histograma: Figura 4: Ejemplo Histograma.

0 20 40 60 80

100 120 140 160 180 200

Rayones Color disparejo

Pata ms corta o larga

Espaldar con

inclinacin incorrecta

Silla mal pegada

Otros

Defectos en mesas

Mesas

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El histograma es til para controlar costos. Si agregamos los costos de cada defecto, podemos tener un estimado de aquello en lo que est incurriendo la poblacin. Para hacer esto se debe escalar la muestra tomada contra la poblacional. Asumamos que se fabrican 250.000 sillas al mes y deseo saber cul problema est generando mayores costos. Los costos por cada producto daado estn en la segunda columna de la tabla y en la tercera se observa el costo total por cada tem.

Con esta informacin se puede observar que el mayor problema es con las patas ms cortas, la compaa se debe enfocar all para reducir los costos por defectos. GRFICOS DE CONTROL Los grficos de control miden lotes desde una lnea central y los lmites soportables para cada lote. Cuando se grafica y se tienen los datos dentro de estos lmites, se puede indicar que el sistema est en estado controlado y fuera de control en caso contrario. La siguiente grfica muestra un grfico de control de un sistema en estado controlado: Figura 5: Ejemplo Grfico de control.

Caracterstica Cantidad Euros TotalRayones 180 5,00 900,00 Color disparejo 123 3,00 369,00 Pata ms corta o larga 144 12,00 1.728,00 Espaldar con inclinacinincorrecta 115 2,00 230,00 Silla mal pegada 138 2,50 345,00 Otros 26

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Otro ejemplo de un grfico de control lo podemos encontrar en la siguiente grfica: Figura 6: Ejemplo Grfico de control erroneo.

En la anterior se puede ver un lmite inferior (LCI), lmite superior (LCS) y promedio o tendencia central (LC) para el grfico de las medias. Observe que las medidas pueden ser en nmero enteros o en decimales, depende de la caracterstica. Existen varios tipos de grficas de control sobre las que se profundiza en la materia Control de Calidad. Sin embargo, esas se enfocan en:

Subgrupos, Toda la poblacin Fraccin defectuosa Fraccin no defectuosa.

La lectura de los grficos de control se enfoca en lo siguiente (KUME, 1992): 1. Fuera de los lmites: si uno o ms datos se sale. 2. 3. Racha: se considera anormal de 10 a 11 puntos consecutivos en un mismo lado, 12 de 14 puntos en el mismo lado o 16 de 20 puntos en el mismo lado. Cuando se habla del mismo lado, se infiere que estn dentro de uno de los lmites y la tendencia central. 4. Tendencia: si los datos muestran un claro crecimiento o decrecimiento en el tiempo. 5. Acercamiento en los lmites: si un porcentaje de los puntos evaluados se aproxima mucho a los lmites.

73,98

73,99

73,99

74,00

74,00

74,01

74,01

74,02

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Med

ias

Subgrupos

Gr7ico de Control de Medias

MEDIAS

LCI

LC

LCS

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6. Acercamiento a la tendencia central: si ningn dato se acerca a los lmites y todos estn muy cercanos al promedio se puede pensar que los lmites son incorrectos. 7. Periodicidad: si los datos se repiten por ciclos completamente iguales. DIAGRAMA DE DISPERSIN Los diagramas de dispersin son usados para verificar la correlacin entre dos variables. No se recomienda para correlaciones obvias como peso contra tamao, pero s para situaciones como la frecuencia de giros de un rodamiento contra el tamao de rodamiento, donde se mantiene una temperatura especfica. Normalmente se utiliza para ver la proyeccin de una variable frente a otra y se piensa en una relacin de causalidad. Ese es un error comn, porque las variables se mueven una con la otra, pero no se puede determinar slo por eso si una es causa de la otra. Las correlaciones pueden ser positivas o negativas. La correlacin positiva se observa cuando las dos variables suben o bajan al mismo tiempo; la negativa, cuando una baja si la otra sube. Otra caracterstica es la tendencia, dada por el nivel de inclinacin que tiene el grfico. Las siguientes grficas muestran otra forma de clasificarlas: Figura 7: Correlacin positiva entre a y b.

Figura 8: Correlacin positiva alta entre a y b

Figura 9: Correlacin positiva perfecta entre a y b

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Figura 10: Correlacin negativa entre a y b

Figura 11: Correlacin negativa alta entre a y b

Figura 12: Correlacin negativa perfecta entre a y b

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Figura 13: Sin correlacin entre a y b

Figura 14: Relacin no lineal entre a y b

Las anteriores herramientas ayudan a las empresas a tomar decisiones partiendo de herramientas bsicas. Su implementacin en las empresas ayudar a demostrar los cambios que se generen por cambios en polticas y procedimientos.

BIBLIOGRAFA

Universidad Nacional de Colombia. (n.d.). Universidad Nacional de Colombia. Retrieved 11 de Noviembre de 2013 from Cursos: http://www.virtual.unal.edu.co/cursos/sedes/manizales/4100002/lecciones/instrumentos/pareto.htm

KUME, H. (1992). Herramientas estadsticas bsicas para el mejoramiento de la calidad. Bogot: Norma.

TRIOLA, M. (2004). Estadstica. Mxico: Pearson Educacin.

13 [ ORGANIZACIN Y MTODOS ]

Anexo 1: Hoja de registro vaca

14 [ POLITCNICO GRANCOLOMBIANO]

Anexo 2: Hoja de registro llena

15 [ ORGANIZACIN Y MTODOS ]

Anexo 3: Diagrama de flujo

PROCESO DE PRODUCCIN POLI CARRO DE ALTA TECNOLOGA

ACTIVIDAD SIMBOLOGA

OPERARIOS REQUERIDOS

MAQUINARIA Y/O EQUIPO REQUERIDO TIEMPO

LLEGA MATERIA

PRIMA 1 Estibas para almacenamiento 0

A UNIDAD DE INYECCIN

1 Zorra de 4 ruedas 30 seg.

MOLDEO POR INYECCIN

1 Maquina inyectora 500 Ton. 180 seg.

A UNIDAD DE TERMO SELLADO

1 Zorra de 4 ruedas 10 seg.

ENSAMBLE POR TERMO SELLADO

1 Maquina de termo sellado 390 seg.

INSPECCIN NUMERO 1

1 Papelera empresa 180 seg.

A UNIDAD DE ENSAMBLADO 1

1 Zorra de 4 ruedas 15 seg.

ENSAMBLAJE DE RUEDAS

1 Destornillador elctrico Mod. C5d-15 150 seg.

ENSAMBLAJE DE ELECTRNICOS

1 Destornillador elctrico Mod. C5d-15 240 seg.

A UNIDAD DE ENSAMBLADO 2

1 Zorra de 4 ruedas 10 seg.

ADAPTACIN PUBLICIDAD

1 60 seg.

ENSAMBLAJE ESPEJOS INTERNOS

1 Pegamento siliconado 660 seg.

INSPECCIN NUMERO 2

1 Papelera empresa 360 seg.

A ALMACENAMIENTO PRODUCTO FINAL

1 Zorra de 4 ruedas 15 seg.

PRODUCTO FINAL

Vinipel para forrado y proteccin del producto terminado. 0

Desarrollado por: Mario Giraldo GRFICA DEL FLUJO

Paola Tapiero DEL PROCESO

Empresa:

FAST SHOP S.A.S Fecha :

25 octubre de 2011

Operaciones 6

Transportes 5

Inspecciones 2

Retrasos 0

Almacenamiento 2

ACTIVIDAD CANTIDAD