REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA

MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA DEFENSA

UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA

DE LA FUERZA ARMADA (UNEFA)

NÚCLEO: FALCÓN – EXTENSIÓN: PUNTO FIJO

ASIGNATURA: CONTROL DE CALIDAD.

7MO SEMESTRE - ING. PETROQUÍMICA SECCIÓN: “B

CONTROL DE CALIDAD.

AUTORES:

GOTOPO VALERYA CI: 24.305.155

JÍMENEZ LUILIANA CI: 23.675.393

PÉREZ MASGLY CI: 22.605.216

VELASCO JHOAN CI: 22.605.238

PUNTO FIJO, FEBRERO DEL 2015.

DOCENTE:

ROBERTO GUANIPA

ÍNDICE:

INTRODUCCIÓN----------------------------------------------------------------------- PÁG. 3.

DESARROLLO----------------------------------------------------------------------PÁG. 4-13.

CONCLUSIÓN-------------------------------------------------------------------------- PAG.14.

BIBLIOGRAFÍAS---------------------------------------------------------------------- PÁG. 15.

INTRODUCCIÓN:

En palabras claras se puede decir que el control de calidad está

relacionado directamente con eventos o sucesos reales en materia de calidad,

y por tanto, su estudio está basado en la aplicación de principios que nos

ofrece la estadística como ciencia. Uno de los hombres mas importantes de la

ciencia en control de la calidad fue Edwards Deming, el cual era conocido como

el padre de control de calidad, el desarrolló un gran número de técnicas

estadísticas, es una realidad el hecho de que el conocimiento adecuado de la

metodología estadística es ya demandado en el ámbito del desarrollo

empresarial, y no sólo en los procesos industriales y de manufactura donde la

estadística ha tenido bastante aplicación y desarrollo, de igual manera el

concepto claro de lo que seria el objetivo, el propósito y las metas para el

funcionamiento del sistema (proceso, empresa, fábrica, etc.) es la cabeza del

mejoramiento continuo, hay que tomar en cuenta que para saber hacer las

cosas es necesario aprender ya que esto permite un método científico y el

conocimiento de los principios, procedimientos y técnicas para diagnosticar,

intervenir y monitorear el proceso.

3

PRINCIPIOS ESTADÍSTICOS APLICADOS EN CONTROL DE CALIDAD.

En lo que se denomina administración de la calidad concurren varias

disciplinas, tales como: psicología, administración, estadística e ingeniería. Lo

que se conoce como calidad total es un enfoque que considera una concepción

sistémica en el proceso de administración de la calidad; esto es, considera que

la calidad es dinámica (calidad es cumplir con los requerimientos del cliente,

todo el tiempo); considera que la calidad busca la optimización de costos (...al

menor precio); y considera que para lograrla hay que comprometer a todas y a

cada una de las partes que intervienen en el proceso (... involucrando a todos).

La definición clara de los objetivos, los propósitos y las metas para el

funcionamiento del sistema (proceso, empresa, fábrica, etc.) es la cabeza del

mejoramiento continuo. Por otro lado, querer hacer las cosas no es suficiente,

hace falta saber cómo hacerlas, y esto lo permite el método científico y el

conocimiento de los principios, procedimientos y técnicas para diagnosticar,

intervenir y monitorear el proceso (la metodología) y, finalmente, la

consideración del factor humano es fundamental para el logro de un objetivo en

el sistema: todos deben saber y estar comprometidos y motivados, para que

cada miembro del equipo realice la contribución necesaria para alcanzar el

mejoramiento continuo.

La estadística concursa con el aprovisionamiento de metodologías, pero

también apoya con los principios y conceptos básicos para adoptar una

metodología acorde, considerando causas atribuibles y aleatorias en el

funcionamiento del proceso. En este sentido, no hay modelos para conseguir el

mejoramiento en la calidad, éstos se deben buscar de manera sistemática con

el avance del conocimiento del proceso, registrando y analizando datos e

interpretándolos resultados. Esto se puede hacer en el contexto de una

universidad, pero también en el salón de clase. Las herramientas estadísticas,

básicas y avanzadas tienen como propósito brindarnos apoyo en esta tarea.

Por otro lado, hay una serie de principios y métodos de trabajo gerencial, de

ingeniería y de manejo de los recursos humanos que deben tenerse en cuenta

en la confección de un sistema adaptado a las necesidades y condiciones de la

organización.

4

Una universidad para ser de calidad requiere de un sistema de gestión y

de mejora de desempeño y resultados. La estadística ha adquirido gran

importancia en muchas esferas de la actividad productiva, tanto en la industria

manufacturera y de servicios como en los negocios en general; este es un

movimiento mundial que se conoce como La Revolución de la Calidad, en el

que conceptos como productividad, competitividad, excelencia y calidad total

han tomado un lugar central en el armazón de modelos para el mejoramiento

continuo. Aunque las ideas básicas, los conceptos y los procedimientos tienen

una historia de varias décadas, los enfoques filosóficos recientes les han dado

frescura y los han hecho aparecer como novedoso, pero en general las

herramientas y técnicas que se usan no son nuevas, aunque algunas se han

propuesto recientemente.

Lo anterior ha permitido una revaloración de la metodología estadística;

le ha dado importancia capital al desarrollo de programas de capacitación,

aunque con frecuencia, y a pesar de la clara vinculación estadística-calidad, los

principios y métodos estadísticos se presentan de manera desvinculada.

Conociendo así uno de los objetivos de la estadística, el cual es: el

conocimiento cuantitativo y cualitativo de un determinado suceso de la realidad.

Para ello, es necesario construir un modelo de esta realidad particular,

partiendo de la premisa de que lo real es siempre más complejo y multiforme

que cualquier modelo que se pueda construir. Al igual que otras actividades u

operaciones realizadas por el hombre, el Control de Calidad está relacionado

directamente con eventos o sucesos reales en materia de calidad, y por tanto,

su estudio está basado en la aplicación de principios que nos ofrece la

Estadística como ciencia.

Él estadístico Edwards W. Deming, desarrolló un gran número de

técnicas estadísticas, publicó muchos artículos científicos y libros técnicos,

pero se dio a conocer mundialmente por sus contribuciones a la filosofía de la

calidad y mucha gente lo identifica como el padre del control de la calidad. Pero

todas estas enseñanzas que promovió en Japón las había obtenido de las

malas prácticas que observaba en la gerencia norteamericana, donde desde

1936 se usaban las técnicas estadísticas, pero en la década de los cuarenta se

5

habían abandonado por no considerarlas necesarias, ya que todo lo que se

producía se vendía. Deming pensaba que la parte más importante del problema

de la mala calidad se explicaba por malas prácticas y una inadecuada filosofía

de la gerencia. Afirmaba que para instaurar un sistema de mejoramiento

continuo debe existir, primero, un compromiso del más alto nivel de la empresa:

la alta gerencia. Sus críticas más fuertes se orientaban a la forma de

administrar una organización, lo que lo obligó a desarrollar un método

gerencial.

En la actualidad hay un gran esfuerzo por parte de los administradores,

ingenieros y promotores de la calidad por impulsar las enseñanzas de Deming

y adaptarlas a modelos gerenciales, a través de manuales y procedimientos

para instrumentar el cambio. Sin embargo, la filosofía de cambio de Deming

plantea una serie de premisas que no aceptan otra cosa que un cambio

revolucionario en la empresa, con metas a mediano y largo plazos, con un

enfoque sistémico, considerando a los trabajadores en una dimensión más

humana y replanteando la organización en función de procesos y flujos. Dando

conocer así las herramientas estadísticas que han ganado una popularidad

extraordinaria y cada día son más aceptados y valorados por su potencial para

apoyar de manera significativa los diagnósticos de procesos, en la

identificación de problemas y puntos críticos y, en términos generales, en las

tareas de mejoramiento continuo.

Es una realidad el hecho de que el conocimiento adecuado de la

metodología estadística es ya demandado en el ámbito del desarrollo

empresarial, y no sólo en los procesos industriales y de manufactura donde la

estadística ha tenido bastante aplicación y desarrollo. Hay que destacar que no

son sólo los conocimientos sobre herramientas especializadas los que son

requeridos a nivel general, sino también aquéllos sobre herramientas básicas y

métodos cuyo valor práctico ha sido probado en países con un desarrollo

significativo en cuanto a la calidad y productividad, lo importante es entender

cuándo debe usarse un método o una herramienta estadística, cómo debe

emplearse, y una vez que se han obtenido los resultados, la manera correcta

6

de interpretarlos. Tal situación implica una serie de conocimientos sobre la

metodología estadística en general y el proceso de aplicación de la misma.

Éstos no son difíciles de entender ni de poner en práctica, pero implican

un cambio en la visión de esta disciplina. Los libros sobre metodología

estadística son diversos en cuanto a su cobertura y profundidad en el

tratamiento de los temas relacionados con los principios, procedimientos y las

herramientas básicas; sin embargo, son escasos aquéllos con un enfoque

actualizado y que pongan énfasis en las ideas clave para el buen uso de la

metodología estadística. Esa es la razón principal por la que se decidió

desarrollar Estadística, Productividad y Calidad, que esencialmente incluye

herramientas estadísticas enfocadas a las tareas de mejoramiento de la calidad

y la productividad, y responde a las necesidades identificadas en los distintos

contextos organizacionales. Con esto pretendemos desterrar el mito de que el

aprendizaje de la estadística requiere arduas tareas de cálculo; también

buscamos un cambio de actitud hacia la estadística en general, sustentando la

necesidad de adquirir mayores conocimientos.

Dentro de los principales principios estadísticos aplicados en el Control

de Calidad, podemos mencionar los siguientes: la probabilidad propiamente

dicha, las variables y las distintas distribuciones de variables .La probabilidad

se puede definir como la posibilidad de que ocurra un evento determinado, y la

cual puede medirse cuantitativamente tomando valores de 0 o 1. Si el resultado

de la probabilidad se aproxima a 0 es improbable que ocurra el evento, pero si

se acerca a 1 es casi seguro de que ocurra éste .En la Teoría de la

Probabilidad y Estadística, una de los aspectos más relevantes que influyen

directamente en el cálculo de las probabilidades de los eventos, son las

variables. Las variables las podemos definir como aquellas características, que

al momento de ser medidas en diferentes circunstancias, pueden adoptar o

tomar diferentes valores.

Existen diferentes tipos de variables, las cuales se pueden clasificar

según la medición y según la influencia.

7

Según la medición pueden ser:

a. Variables cualitativas: Son aquellas que representan características o

cualidades que no se pueden medir con números. Estos a su vez pueden ser

de dos tipos:

• Variable cualitativa ordinal o cuasi cuantitativa: Es aquella que

puede tomar distintas cualidades no numéricas, ordenadas siguiendo una

escala establecida. Como por ejemplo, las notas apreciativas de un estudiante:

Deficiente, Bueno y Excelente.

• Variable Cualitativa Nominal: Es aquella en donde las características

representadas no presentan un criterio de orden determinado. Como por

ejemplo, los colores, el estado civil de las personas, etc.

b. Variables cuantitativas: Son aquellas que representan características

o cualidades que pueden medirse con números; y por lo tanto, se pueden

realizar operaciones aritméticas con ellas. Dichas variables a su vez pueden

ser de dos tipos:

• Variable Discreta: Es aquella que toma valores aislados; es decir, no

admiten valores intermedios entre dos valores específicos. Por ejemplo, el

número de hijos de una persona (1, 2, ó 3, etc.).

• Variable Continua: Es aquella que puede tomar cualquier valor dentro

de un intervalo específico de valores. Por ejemplo, la altura (1.64Mts, 2.90Mts,

etc.), la masa (2.3Kg, 3.5Kg, etc.), etc.

Según la influencia las variables pueden ser:

a. variables independientes: Son aquellas que el investigador manipula

para establecer agrupaciones en el estudio; es decir, son las características o

propiedades que se suponen son las causas del fenómeno estudiado.

8

b. variables dependientes: Son aquellas características influenciadas

por los valores independientes; es decir, constituyen las consecuencias o

efectos producidos por una variable antecedente (variable independiente).

En el siguiente enunciado, podemos evidenciar estos dos tipos de

variable: “La edad es factor determinante en la escogencia de programas de

televisión”; en donde “la edad” constituye la variable independiente y “la

escogencia de programas de televisión” constituye la variable dependiente.

Una vez conocidos los tipos de variables, podemos mencionar, en forma

generalizada, cuáles son las distribuciones de variables más importantes en la

Teoría de Probabilidad y Estadística. Estas distribuciones son las siguientes:

a. Distribuciones de variables discretas: Algunas de estas

distribuciones son las siguientes:

• Distribución Binomial: Es aquella que se utiliza para calcular la

probabilidad de X éxitos en n intentos. Se representa de la siguiente forma:

Donde: n es el número de intentos, p es la probabilidad de acierto y X el

número de aciertos en n intentos.

• Distribución de Pisson: Es aquella que se utiliza para calcular la

probabilidad p de X ocurrencias en un intervalo específico de tiempo, espacio o

volumen.

El Control Estadístico de la Calidad y la mejora de procesos.

Comenzando con la aportación de Shewhart sobre reconocer que en todo

proceso de producción existe variación (Gutiérrez: 1992), puntualizó que “no

podían producirse dos partes con las mismas especificaciones, pues era

evidente que las diferencias en la materia prima e insumos y los distintos

grados de habilidad de los operadores provocaban variabilidad”. Shewhart no

proponía suprimir las variaciones, sino determinar cuál era el rango tolerable de

variación que evite que se originen problemas.

9

Para lograr el punto anterior creo las gráficas de control al tiempo que

Roming y Dodge desarrollaban las técnicas de muestreo adecuadas para

solamente tener que verificar cierta cantidad de productos en lugar de

inspeccionar todas las unidades. Este periodo de la calidad surge en la década

de los 30’s a raíz de los trabajos de investigación realizados por la Bell

Telephone Laboratories.

En su grupo de investigadores destacaron hombres como Walter A.

Shewhart, Harry Roming y Harold Dodge, incorporándose después, como

fuerte impulsor de las ideas de Shewhart, el Dr. Edwards W. Deming

(Cantú:1997).

Estos investigadores cimentaron las bases de lo que hoy conocemos

como Control Estadístico de la Calidad (Statistical Quality Control, SQC), lo

cual constituyó un avance sin precedente en el movimiento hacia la calidad,

Causas de variación:

Existen variaciones en todas las partes producidas en el proceso

de manufactura. Hay dos fuentes de variación:

o variación aleatoria se debe al azar y no se puede eliminar por

completo.

o variación asignable es no aleatoria y se puede reducir o eliminar.

Nota: la variación puede cambiar y cambiará la forma, dispersión

y tendencia central de la distribución de las características medidas del

producto.

Diagramas de diagnóstico

Controles o registros que podrían llamarse "herramientas para asegurar la

calidad de una fábrica", esta son las siguientes:

Hoja de control (Hoja de recogida de datos)

Histograma

Análisis paretiano (Diagrama de pareto)

10

Diagrama de Ishikawa: Diagrama de causa y efecto (Espina de

Pescado)

Estratificación (Análisis por Estratificación)

Diagrama de scadter (Diagrama de Dispersión)

Gráfica de control

La experiencia de los especialistas en la aplicación de estos instrumentos

o 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 práctica estas herramientas requieren ser complementadas con

otras técnicas como son:

La lluvia de ideas (Brainstorming)

La Encuesta

La Entrevista

Diagrama de Flujo

Matriz de Selección de Problemas, etc.…

Hay personas que se inclinan por técnicas sofisticadas y tienden a

menospreciar, pero la realidad es que es posible resolver la mayor parte de

problemas de calidad, con el uso combinado de estas herramientas en

cualquier proceso de manufactura industrial.

Detectar problemas

Delimitar el área problemática

Estimar factores que probablemente provoquen el problema

Determinar si el efecto tomado como problema es verdadero o no

Prevenir errores debido a omisión, rapidez o descuido

Confirmar los efectos de mejora

Detectar desfases

11

Identificación de la problemática

Los elementos y las causas que intervienen en el desarrollo de un

proceso y, que pueden en un momento dado, ocasionar que no se cumplan

los objetivos o fallas del mismo, son diversos y en ocasiones difíciles de

identificar.

Objetivo de los diagramas de control de la calidad

El objetivo de los diagramas de control de la calidad es determinar

y visualizar en una gráfica el momento en que ocurre una causa asignable

en el sistema de producción para poder identificarla y corregirla. Esto se

logra con la selección periódica de una pequeña muestra de la producción

actual.

Los procedimientos para establecer un control estadístico

Los procedimientos para establecer un control estadístico del

comportamiento de la empresa

1. establecer la "capacidad del proceso",

2. crear un gráfico de control;

3. recoger datos periódicos y representarlos gráficamente;

4. identificar desviaciones;

5. identificar las causas de las desviaciones;

6. perpetuar los efectos positivos y corregir las causas de los

negativos.

Un gráfico de control utiliza medidas de un proceso para determinar el

comportamiento normal de dicho proceso. La desviación típica es una medida

de variabilidad que también puede calcularse, con las cuales trazamos

los límites de control superior e inferior. Incluyendo los datos futuros a medida

que se obtienen, veremos si los nuevos datos se corresponden con los

resultados esperados. Si no es así, inferiremos que ha sucedido algo

infrecuente con lo que procederemos a buscar la causa.

12

Estas causas son denominadas causas especiales para diferenciarlas de

las causas comunes de variabilidad, las cuales siempre están presentes y son

las causantes de la variación incluida en las observaciones previas. Las causas

comunes se reflejan en los cálculos de la media y de la desviación típica

utilizados para elaborar el gráfico de control.

13

CONCLUSIÓN:

Hemos de dejar en claro la importancia y utilidad de la estadística en el

contexto de la Revolución de la Calidad, la cual no se refiere únicamente a

procesos de manufactura, sino que considera en general el término proceso.

Esto permite considerar procesos de servicio, administrativos, educativos, etc.

En este sentido lo más importante es conocer, lo mejor posible, el proceso que

se está abordando. Por tal motivo, las herramientas básicas se orientan a la

identificación del proceso y sus principales problemas, y están constituidas por

técnicas para la colecta de datos, para su organización y análisis, y para su

adecuada interpretación.

Recalquemos entonces que la estadística en este sentido se constituye

en una poderosa herramienta de trabajo en todos los niveles, de ahí que es

deseable una cultura general para los miembros de una organización, en la que

se enfatice cuándo es necesaria una herramienta estadística, cómo debe

usarse para que sus resultados sean adecuados y qué tanto puede decidir en

términos de ellos. Resulta obvio que, conforme se avance en el proceso de

instrumentación del sistema de mejoramiento, deberán tenerse más y mejores

herramientas estadísticas, e incluso eventualmente contar con el

asesoramiento permanente de un experto en esta disciplina.

14

BIBLIOGRAFÍAS:

Ojeda, M.M y Behar, R (2006). Estadística, Productividad y calidad [En

Línea]. México: Estado de Veracruz. Recuperado el 25 de Febrero del

2015 de,

http://www.sev.gob.mx/servicios/publicaciones/serie_hcyt/estadistica_pro

ductividad_calidad.pdf

Gutiérrez, A (2005). Aplicaciones de los círculos de la calidad en una

organización [En Línea]. México: Estado de Hidalgo. Recuperado el 25

de Febrero del 2015 de,

http://www.uaeh.edu.mx/docencia/Tesis/icbi/licenciatura/documentos/Apl

icacion%20de%20os%20circulos%20de%20calidad.pdf

15