unidad 1 investigación equipo 4
DESCRIPTION
unidad 1 control estadisticoTRANSCRIPT
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
Unidad I
Trabajo
El trabajo consiste en realizar una investigación de la unidad 1. Con el siguiente contenido:1. Teoría general y herramientas básicas1.1. Conceptos e importancia de la Calidad.1.2. Costos de Calidad.1.3. Cadena Cliente-Proveedor1.4. Recolección de datos1.5. Herramientas administrativas1.5.1. Diagrama afinidad1.5.2. Diagrama de relaciones1.5.3. Diagrama de árbol1.5.4. Diagrama matricial1.5.5. Diagrama de flujo1.5.6. Tormenta de ideas1.5.7. Porque- porque1.5.8. Como-como1.5.9. W una H1.6. Herramientas estadísticas1.6.1. Hojas de verificación.1.6.2. Diagrama de Pareto.1.6.3. Diagrama Causa-Efecto.1.6.4. Histograma.1.6.5. Diagrama de Dispersión.1.6.6. Estratificación.1.7. Habilidad y Capacidad del procesoBibliografía
Contenido
En cada uno de los subtemas presentar definiciones, conceptos, fórmulas y ejemplos resueltos, mostrando gráficos, tablas u operaciones en su caso.
Si van a desarrollar cálculos, fórmulas o procedimientos numéricos deberán realizarse en el editor de ecuaciones 3.0 que se encuentra en el “menú insertar objeto” de Word.
Formarán equipos de 6 personas y sincronizaran el trabajo al Dropbox bajo la siguiente nomenclatura (ejemplo): Unidad 1_Investigación_Equipo 1.
Para la investigación de los temas solo se consultará fuentes bibliográficas existentes, de libros o revistas científicas y tesis, mínimo de 4 libros diferentes solo de la biblioteca escolar. Además como máximo 2 consultas en otra fuente de información, es decir en total deberán ser como mínimo 6 fuentes de consulta (2 EBSCO o Gale y 4 libros de la biblioteca escolar).
Escanear las fichas de consulta proporcionado por la biblioteca escolar y anexarlo al final de esta rúbrica, no hay excepciones para ningún equipo.
En cada concepto, definición o ejemplo poner al final la referencia donde se extrajo esa información, siempre utilizando el formato APA.
ADVERTENCIA: Todo trabajo igual o similar a los demás equipos en automático tendrán 0 pts. en la rúbrica para todos los integrantes.
En caso de que se les sorprenda falsificando fichas de consulta de la biblioteca escolar, tendrán NA en toda la unidad de forma grupal.
Fecha de entrega del trabajo 28 DE AGOSTO 2015Indicadores evaluados D (Uso de tecnologías)Número de equipo 4Grupo M IIDocente M.I.I. Gaudencio Antonio Benito
Nota: En caso de modificar el formato original, no se entregan con los requisitos mínimos o se entregan trabajos plagiados se omitirá para su revisión con puntaje de 0 (NA); para casos no contemplados darlo a conocer con el docente con anticipación.
Integrantes del Equipo
No. Nombre del Alumno Número de control1 Bonilla Mateo Alan Elihú 13IIN0892 Lucio Cruz Angelica Elizabeth 13IIN0063 Pérez Trejo Omar 13IIN0474 Ponce Estrada Javier Ignacio 13IIN0335 Rodríguez Hernández Ana Laura 13IIN0776 Sánchez Vidales Ana Yadira 13IIN076
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
INGENIERÍA INDUSTRIALM.I.I. Gaudencio Antonio BenitoRÚBRICA
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
Índice
1 Teoría general y herramientas básicas...........................................................................................4
1.1 Conceptos e importancia de la calidad.......................................................................................5
Dimensiones de la calidad............................................................................................................5
Importancia de la calidad..............................................................................................................6
1.2 Costos de calidad........................................................................................................................6
Clasificación de costos de calidad................................................................................................7
Costos de calidad ocultos...........................................................................................................12
Medición e informe de costos de calidad...................................................................................13
Recopilación de datos.................................................................................................................13
Medición de los costos de calidad..............................................................................................15
Informe del costo de calidad.......................................................................................................17
1.3 Cadena Cliente-Proveedor........................................................................................................21
1.4. Recolección de datos...............................................................................................................23
1.5 Herramientas administrativas...................................................................................................25
Diagrama de Afinidades.............................................................................................................26
Diagrama de Relaciones.............................................................................................................26
Diagrama de Árbol.....................................................................................................................27
Diagrama de Matriz....................................................................................................................27
Diagrama de Análisis de Matriz-Datos......................................................................................28
Diagrama PDPC.........................................................................................................................28
Diagrama de Flujo......................................................................................................................28
1.5.1 Diagrama afinidad.................................................................................................................29
Aplicación...................................................................................................................................30
Construcción...............................................................................................................................30
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Ventajas y limitaciones...............................................................................................................32
Ejemplo.......................................................................................................................................33
1.5.2 Diagrama de relaciones.........................................................................................................35
1.5.3 Diagrama de árbol.................................................................................................................39
Aplicación...................................................................................................................................39
Construcción...............................................................................................................................39
1.5.4 Diagrama matricial................................................................................................................41
1.5.5 Diagrama de flujo..................................................................................................................46
Pasos en la construcción de un diagrama de flujo......................................................................46
Ventajas......................................................................................................................................47
Procedimiento de elaboración....................................................................................................48
1.5.6 Tormenta de ideas..................................................................................................................49
1.5.7. Por qué-Por qué....................................................................................................................54
Aplicación de la técnica por qué-por qué...................................................................................54
1.5.8. Cómo-Cómo.........................................................................................................................55
1.5.9 W una H.................................................................................................................................57
1.6 Herramientas estadísticas.........................................................................................................59
1.6.1 Hojas de verificación.............................................................................................................60
1.6.2 Diagrama de Pareto...............................................................................................................62
1.6.3 Diagrama Causa-Efecto.........................................................................................................65
1.6.4 Histograma............................................................................................................................75
Aplicación...................................................................................................................................75
Construcción...............................................................................................................................75
Limitaciones...............................................................................................................................77
1.6.5 Diagrama de Dispersión........................................................................................................79
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 11.6.6 Estratificación........................................................................................................................83
1.7 Habilidades y Capacidades del proceso...................................................................................86
Fichas de consulta...........................................................................................................................89
Bibliografía.....................................................................................................................................90
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 11 Teoría general y herramientas básicas.
A lo largo de la historia, la metodología de elaborar los bienes y el concepto de
calidad han ido evolucionando de una forma paralela.
Durante la Segunda Guerra Mundial, el concepto de calidad equivalía a asegurar la
eficacia del armamento (sin importar el costo) con la mayor y más rápida producción que se
definía como:
( Eficacia+ plazo=calidad )
El objetivo era garantizar la disponibilidad de un armamento eficaz en cantidad y
momento precisos.
Durante la posguerra, en Japón el concepto de calidad equivalía a "hacer las cosas
bien a la primera". El objetivo de esta filosofía de trabajo era minimizar los costos a través
de la calidad, satisfacer a los clientes y aumentar la competitividad de estas empresas.
En el resto de los países, sin embargo, se volvió al objetivo de la época anterior, la
industrialización. No se contempla la calidad, sólo se trata de producir cuanto más mejor,
satisfacer la demanda de bienes para reconstruir los países afectados por la guerra.
De esta manera se llega a un punto en el que el cliente comienza a exigir más
calidad. Entonces se comienza a buscar que el grado de adaptación de un producto a su
diseño sea el óptimo. En esta época se hace el Control de Calidad, en el sentido de
inspección de las características de un producto y satisfacer las necesidades técnicas y de
producción. De este modo, la calidad se identifica con la ausencia de defectos.
Para mejorar en estos aspectos surge la mejora continua, herramienta utilizada de
diferentes maneras en cada empresa según sus necesidades y métodos de trabajo. La mejora
continua está basada en una serie de pequeñas mejoras que van haciendo avanzar poco a
poco a la empresa en diferentes aspectos.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
1.1 Conceptos e importancia de la calidad.
La calidad es un concepto complejo de interpretar, debido a que diversos directivos
ninguna definición de “calidad” es exacta, sin embargo una definición ha sido aceptada: La
calidad la interpretan como “la adecuación al uso”.
Cabe mencionar que esta definición proporciona una etiqueta breve y comprensible
pero no proporciona la profundidad que necesitan los directores para elegir líneas de
acción.
(Miguel, 2009) Considera que la calidad es algo que va “implícito” en los genes de
la humanidad, es decir, es la capacidad que tiene el ser humano por hacer bien las cosas
desde antes de la implantación de los sistemas de producción industrial.
La calidad se relaciona con una o más características deseables que debería poseer
un producto o servicio. De esta manera en la adecuación para uso se distinguen 2 aspectos
generales: calidad de diseño y calidad de conformidad.
Todos los bienes y servicios se producen con varios grados o niveles de calidad.
Estas variaciones en los grados o niveles de calidad son internacionales y por consiguiente
el término técnico es apropiado para la calidad de diseño.
La calidad de conformidad es la medida en que el producto se ajusta a las
especificaciones requeridas por el diseño, está influida por varios factores, incluyendo la
elección de los procesos de manufactura.
Dimensiones de la calidad
Existen varias maneras de evaluar la calidad de un producto. Con frecuencia es de
suma importancia distinguir estas diferentes dimensiones de la calidad, existen 8
componentes o dimensiones de la calidad como se muestran a continuación:
1. Desempeño (¿Servirá el producto para el fin proyectado?)
2. Confiabilidad (¿Con que frecuencia falla el producto?)
3. Durabilidad (¿Cuánto tiempo dura el producto?)
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 14. Facilidad de servicio (¿Qué tan fácil es reparar el producto?)
5. Estética (¿Cómo luce el producto?)
6. Características incluidas (¿Qué hace el producto?)
7. Calidad percibida (¿Cuál es la reputación de la compañía o de su producto?)
8. Conformidad con sus estándares (¿El producto se fabrica exactamente como lo
proyecto el diseñador?)
Importancia de la calidad
La calidad se ha convertido en uno de los factores de decisión más importante en los
consumidores para elegir entre productos y servicios que compiten. El fenómeno es
generalizado, sin importar si el consumidor es un individuo, una organización industrial,
una tienda minorista o un programa de defensa militar. Por consiguiente, entender y
mejorar la calidad es un factor clave que lleva al éxito de los negocios, al crecimiento y a
una posición competitiva fortalecida. La calidad mejorada y la utilización exitosa de la
calidad como una parte integral de la estrategia de negocios global redundan en un entorno
sobre la inversión sustancial (Montgomery, 2005).
1.2 Costos de calidad.
Si bien es cierto, la calidad puede ser un apoyo que identifique y elimine las causas
de los errores y el exceso de trabajo, reduciendo costos y logrando que existan más
unidades de producto disponibles para cumplir con las fechas de entrega.
La contabilidad de costos ha sido una función importante en los negocios. Todas las
empresas miden e informan sus costos como base de control y evaluación de mejoría. El
concepto del costo de calidad surgió en los años posteriores a 1950. Comúnmente, los
informes de cosos relacionados con la calidad se han limitado a los de inspección y
pruebas; los demás se han acumulado en cuentas de indirectos. Por costo de calidad se
entiende en forma específica el costo de la mala calidad, es decir, los costos que se generan
al evitar la mala calidad, o en los que se incurre como resultado de la mala calidad. El
concepto de los costos de calidad lo difundió Philip Crosby.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Los programas de costo de calidad tienen muchos objetivos, pero el más importante
es el hecho que los programas de calidad se traducen al lenguaje que la administración
puede comprender con facilidad, el lenguaje del económico. (J. M. Juran y F. M. Gryna,
1995).
La información sobre el costo de calidad sirve para muchos fines. Ayuda a la
administración a evaluar la importancia relativa de los problemas de calidad y con ello a
identificar las principales oportunidades de reducción de costos. Ayuda a las actividades de
presupuesto y control de costos. Por último, sirve como base para evaluar el éxito de la
empresa en canto al logro de los objetivos de la calidad.
Para establecer un programa de costo de calidad, se debe identificar las actividades
que generan el costo, medirlas, informarlas de un modelo que tenga un sentido para los
administradores y analizarlas para identificar áreas de mejor posible.
Clasificación de costos de calidad
Los costos de calidad se pueden organizar en cuatro categorías principales: de
prevención, de evaluación, por fallas internas y por fallas externas.
Costos de prevención:
Son aquellos que se generan en un esfuerzo por evitar que haya productos que no cumplan
con las normas, es decir, son costos en los que se incurre al mantener los costos de fallas y
de apreciación al mínimo. Algunos ejemplos son:
Planeación de la calidad: La organización de las actividades que juntas crean el plan
global de calidad y los numerosos planes especializados; también la preparación de
los procedimientos necesarios para comunicar estos planes a todos los involucrados.
Revisión de nuevos productos: Costos de ingeniería de confiabilidad y otras
actividades relacionadas con la calidad asociada con la introducción de nuevo
diseños.
Control del proceso: Costos de inspección y pruebas en proceso para determinar el
estado del proceso y no la aceptación del producto.
Auditorias de calidad: Costos de evaluar las actividades del plan global de calidad.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1 Evaluación de la calidad del proveedor: Costos de evaluar las actividades de calidad
del proveedor antes de la selección, de la auditoría de las actividades durante el
contrato y de llevar a cabo esfuerzos asociados junto con el proveedor.
Entrenamiento: Costos de preparación e implantación de programas de
entrenamiento relacionados con la calidad (como en el caso de la apreciación de
costos, parte de este trabajo puede realizarlo alguien que no esté en la nómina del
departamento de calidad).
Costos de evaluación:
“Son aquellos en que se incurre por mantener niveles de calidad mediante medición y
análisis de datos con objeto de detectar y corregir problemas.” (R. Evans & M. Lindsay,
1995).
Algunos de ellos son:
Inspección y prueba al recibir: Costos de determinar la calidad de productos
comprados, ya sea por inspección al recibir, por inspección en la fuente o por
vigilancia.
Inspección y prueba en proceso: Costo de la evaluación en proceso de la
conformancia con los requerimientos.
Inspección y prueba final: Costos de evaluación de la conformancia con los
requerimientos para la aceptación del producto.
Auditorias de la calidad del producto: costos de realizar auditorías de calidad sobre
productos en procesos o terminados.
Mantenimiento de la exactitud del equipo de prueba: costos de mantener los
instrumentos y equipos de medición calibrados.
Inspección y prueba de materiales y servicios: costos de materiales y provisiones
para el trabajo de inspección y prueba y los servicios generales cuando sean
significativos.
Evaluación del inventario: Costos de probar productos almacenados para evaluar la
degradación.
Costos por fallas internas:
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Según J. M. Juran y F. M. Gryna (1995) los costos por fallas son aquellos costos asociados
con defectos (errores, no conformancia, entre otros) que se encuentran antes de transferir el
producto al cliente y que posiblemente desaparecerían si no existieran defectos en el
producto antes de la entrega. Algunos ejemplos de ello son:
Desperdicio: Mano de obra, material y costos generados de los productos
defectuosos que no es económico reparar.
Retrabajo: El costo de corregir los defectos para hacer que satisfagan las
especificaciones.
Análisis de falla: Costos de analizar los productos no conformantes recibidos de los
proveedores.
Inspección del 100%: Costos de encontrar unidades defectuosas en lotes de
productos que contienen niveles inaceptables de productos defectuosos.
Re inspección y volver a probar: Costos de volver a inspeccionar y probar los
productos que han pasado por retrabajo u otra revisión.
Pérdidas de procesos evitables: Costos de las pérdidas que ocurren aun con
productos conformantes. Por ejemplo: sobrellenar contenedores debido a una
variabilidad excesiva en el equipo de llenado y medición.
Costos por fallas externas:
Estos son generados debido a la mala calidad de los productos que llegan al cliente, aunque
habría la posibilidad de desaparecer si no existieran defectos.
Costos de garantía: costos de remplazo o reparación de productos que están dentro
del periodo de garantía.
Conciliación de quejas: Costos de investigación y conciliación de quejas justificadas
atribuibles a un producto o instalación defectuosa.
Material regresado: Costos asociados con la recepción y remplazo de productos
defectuosos recibidos del cliente.
Concesiones: Costos de concesiones hechas a los clientes cuando se aceptan
productos si la calidad necesaria.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1De acuerdo a investigaciones previas se puede decir que entre el 60% y 90% de los
costos totales calidad son resultado de costos por fallas internas y externas que no son
controlables por la administración, pues si se reducen las fallas externas las fallas internas
aumentan. (R. Evans & M. Lindsay, 1995).
Por otra parte se menciona que la clave para mejorar la calidad y la rentabilidad es
la prevención, así mismo el aumento de los gastos de prevención generará mayores ahorros
en todas las demás categorías de costo. Con una mejor prevención de la mala calidad se
reducirán los costos internos por fallas ya que se fabricarán menos artículos defectuosos de
igual manera sucederá con los costos externos.
La tabla 2.1 muestra un ejemplo de un estudio hecho para un fabricante de llantas.
Se llegó en este caso a algunas conclusiones típicas de esto estudios:
El total de casi $900 000 anuales en grande.
La mayor parte (79.1%) de este total se concentra en costos de fallas, en especial en
“desperdicio” y conciliación de quejas.
Los costos por fallas son alrededor de cinco veces los costos de evaluación.
Se gasta una pequeña cantidad (4.3%) en prevención.
Existen algunas consecuencias de la baja calidad que no se pudieron cuantificar en
forma conveniente, como la “mala voluntad del cliente” y las “políticas de
conciliación”.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Tabla 2.1 Costo anual de calidad para un fabricante de llantas
Costo de fallas de calidad (pérdidas)
Inventario defectuoso $ 3 276 0.37 %
Reparaciones a productos 73 229 8.31
Recolección de desperdicio 2 288 0.26
Desecho (basura) 187 428 21.26
Conciliación 408 200 46.31
Productos perecederos 22 838 2.59
Mala voluntad del cliente No incluido
Políticas de conciliación No incluido
Total $ 697 259 79.10 %
Costos de evaluación
Inspección al recibir $ 32 655 2.68
Inspección 1 32 582 3.70
Inspección 2 25 200 2.86
Inspección en el puesto 65 910 7.37
Total $ 147 347 16.61 %
Costo de prevención
Calidad en la planta local
Ingeniería de control 7 848 0.89
Calidad corporativa
Ingeniería de control 30 000 3.40
Total $ 37 848 4.29 %
Gran total $ 882 454 100.00 %
Fuente: J.M. Juran,F.M. Gryna. Análisis y planeación de la calidad. Editorial McGraw-
Hill.1995
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Como resultado de este estudio, la administración decidió aumentar el presupuesto
para las actividades de prevención. Se asignaron tres ingenieros para identificar y plantear
proyectos específicos de mejoramiento de la calidad.
Objetivo de evaluación
Las compañías estiman los costos de calidad por varias razones:
1. Cuantificar las dimensiones del problema de calidad en términos de dinero mejora
la comunicación entre los administradores medios y la alta administración.
2. Se pueden identificar las oportunidades más importantes de reducción de costos.
3. Se pueden identificar las oportunidades para reducir la falta de satisfacción del
cliente y las amenazas asociadas con poder vender el producto. Algunos costos de
baja calidad son el resultado de fallas que tiene lugar después de la venta.
Costos de calidad ocultos
Dichos costos ocultos incluyen:
1. Ventas potenciales perdidas. Este costo oculto es medido mediante la estimación del
porcentaje de órdenes firmadas que se cancelan y convertir ese porcentaje a ventas
en dólares.
2. Los costos de rediseño por razones de calidad.
3. Los costos de cambiar el proceso de manufactura debido a la falta de habilidad para
cumplir con los requerimientos de calidad
4. Los costos de cambio de software por razones de calidad.
5. Los costos incluidos en los estándares porque la historia muestra que es inevitable
cierto nivel de defectos y debe incluirse alguna tolerancia es esos estándares.
6. Costos de manufactura adicionales debido a defectos. Éstos incluyen los costos
adicionales por espacio, inventario y tiempo extra.
7. El desperdicio no reportado. Se entiende por el desperdicio que nunca se reporta por
el simple hecho de tener represalias o el desperdicio que se carga a una partida
general sin identificarlo somos desperdicio.
8. Costos de procesos excesivos para lograr un producto aceptable
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Medición e informe de costos de calidad
Se dice que el objeto de la medición e informe de costo de calidad es determinar los
que cuesta mantener determinado nivel de calidad, por lo que tal actividad es necesaria para
informar a la administración cómo funciona el aseguramiento de la calidad y ayudar a la
gerencia a identificar las oportunidades de mejorar la calidad y reducir los costos. (R. Evans
& M. Lindsay, 1995).
Para la toma de decisiones los costos de calidad son de gran ayuda, puesto que se
puede usar como una herramienta de medición del informe de funcionamiento en un
sentido estrictamente contable para planear y presupuestar o para evaluar metas
estratégicas. Sin embargo, la aplicación más importante delos datos de costo de calidad es
identificar problemas de calidad y usar los resultados para convencer a la administración
que se necesitan y se justifican los cambios.
Recopilación de datos
El tratar de recopilar y medir los costos de calidad genera ciertos problemas debido
a que muchos de ellos corresponden a distintos departamentos o unciones dentro de una
empresa y son difíciles de medir. Muchos datos de costos de calidad se pueden obtener del
sistema contable de la empresa. Las hojas de tiempo, informe de gastos y pedido u órdenes
de compra son las fuentes normales de datos. De los sistemas normales de contabilidad en
general se pueden obtener datos de mano de obra directa para actividades de calidad;
también de costos indirectos, de desperdicio (del proveedor y de producción), de costos de
garantía, de responsabilidad del producto y de los esfuerzos de mantenimiento, reparación y
calibración del equipo de pruebas.
A pesar de la creciente importancia de la contabilidad de costos de calidad, la mayor
parte de los sistemas de contabilidad tienen diseño deficiente para poder acometer la tarea
de reunir esos costos.
Se debe estimar costos como esfuerzos de servicio, ingeniería correctiva, reproceso,
inspección en proceso y las pérdidas por cambio de diseño o bien reunir en formas y con
procedimientos especiales. Por ejemplo, el esfuerzo que se invierte específicamente en
actividades. También la determinación del costo de desechos o reproceso y su asignación a
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1departamentos individuales necesita en general de formas especiales de recopilación de
datos. Cabe mencionar que los costos de prevención son los más importantes y los costos
de evaluación son los más fáciles en reunir, por fallas internas, por fallas externas y de
prevención. Existen técnicas de procesamiento da datos, como por ejemplo sistemas d
administración de base de datos que ayudan a superar esos problemas.
Un método de informar los costos de calidad es descomponiéndolos por función
organizacional, tal y como se muestra en la figura 2.1. Esta matriz sirve para varios fines.
Primero, permite que todos los departamentos reconozcan sus contribuciones al costo de
calidad y que participen en un programa de costo de calidad. En segundo lugar, ayuda a
localizar las áreas de alto costo de calidad y a concentrar los esfuerzos de mejoramiento
Figura 2.1 Matriz de costo de calidad
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
Medición de los costos de calidad
Para poder medir los costos, precios y otras cantidades numéricas es necesario tener
el conocimiento sobre los números índice. Estos números suelen ser usados por los
administradores a comprender cómo son las condiciones de un periodo con respecto a los
otros. También cabe señalar que existe un índice llamado índice relativo. Este se calcula
dividiendo un valor actual entre uno del periodo base. Si es necesario, el resultado obtenido
es multiplicado por 100 para expresarlo como porcentaje.
Ejemplo:
En la tabla 2.2 se presentan los siguientes costos de mano de obra por trimestre, para
un producto manufacturado:
Tabla 2.2 Costos de mano de obra por trimestre
Trimestre Costo (dólares)
1 1 500
2 1 800
3 1 700
4 1 750
Si como periodo base se escoge el primer trimestre, los índices relativos de costo,
expresados en porcentaje, se calculan mediante:
Ìndice de costos en el trimestre t= costos en el trimestre tcosto en el periodo base
(100 )
Se obtiene la siguiente tabla:
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Tabla 2.3 Resultados.
Trimestre Índice relativo de costo
1 (15001500 ) (1000 )=100
2 (18001500 ) (1000 )=120
3 (17001500 ) (1000 )=113 .33
4 (17501500 ) (1000 )=116 .67
Se puede decir que con frecuencia costos y precios son sensibles a cambios en la
empresa. Por ejemplo, si el número de unidades que se producen en cada trimestre es
distinto, no tienen significado las comparaciones de costos directos de mano de obra. Sin
embargo, una medición como el costo unitario podría dar información útil a los
administradores.
Los números índices se usan con frecuencia para analizar datos de costo de calidad.
Se dice que el costo mismo brinda poca información debido a que puede variar por los
factores como volumen de producción o ciclos estacionales. Las bases normales de
medición son costos de mano de obra, manufacturas, ventas y unidades de producto.
Algunos números índices son los siguientes:
Índice con base en la mano de obra.
Índice con base en el costo.
Índice con base en las ventas.
Índice con base unitaria.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
Informe del costo de calidad
Los datos de costo de calidad se pueden clasificar por líneas de producto, proceso,
departamento, centro de trabajo, tiempo o categorías de costo.
Ejemplo 2.1
La empresa Digital Time Corporation (DTC) produce un gran volumen de relojes
de pulsera de cuarzo baratos y de relojes de pared más finos. Esta empresa se dedica
principalmente a operaciones de ensamble e importa de Japón los cristales de cuarzo y los
demás materiales los adquiere con proveedores locales. Los relojes de pared se fabrican con
madera de roble que se corta y se tiñe en la planta. Este proceso necesita mucha mano de
obra; por lo tanto, se ha escogido una base de medición de mano de obra directa. La
empresa estableció hace poco un programa de costos de calidad. Los resultados, en dólares
durante el primer año se presentan en la tabla 2.4, que es un informe de contabilidad para
costos de calidad por trimestre, para cada categoría de producto y costo. Con la mano de
obra de obra directa como base, los índices de costo de calidad se calculan como sigue:
Ìndice de costos en el trimestre t= costos en el trimestre tcosto en el periodo base
(100 )
Tabla 2.4 Datos de costos de calidad y cálculo de índice para la empresa DTC, en miles de
dólares.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Fuente: J.M. Juran, F.M. Gryna. Análisis y planeación de la calidad. Editorial McGraw-
Hill.1995
Una revisión de los índices de la tabla anterior, señala que el índice de costo total de
calidad para los relojes de pulsera es relativamente estable después de aumentar un poco en
el segundo trimestre. Sin embargo, para los de pared, hay un gran número en los trimestres
tercero y cuarto. Este método de informar no da datos útiles a los gerentes para diagnosticar
problemas y tomar decisiones. Se puede obtener mejor información al calcular índices de
cosos por producto para cada categoría de costo de calidad. En la tabla 2.5 se dan esos
datos en el caso del ejemplo del caso de la empresa DTC, donde el índice de costos de
prevención para relojes de pulsera en el primer trimestre se calcula dividiendo el costo de la
tabla 2.4 entre los costos de mano de obra directa.
Tabla 2.5 Índices de calidad por categoría de costo
Producto: Relojes de pulsera
Trimestre
1 2 3 4
Prevención 5.7 7.1 5.0 6.7
Evaluación 28.6 46.4 40.0 30.0
Costos por fallas internas 54.3 57.1 57.5 56.7
Costos por fallas externas 65.7 75.0 85.0 100.0
Producto: Relojes de escritorio
Trimestre
1 2 3 4
Prevención 4.4 4.7 4.3 4.3
Evaluación 22.2 36.0 23.4 25.8
Costos por fallas internas 117.8 124.4 206.4 209.7
Costos por fallas externas 17.8 16.3 14.9 12.9
Fuente: Humberto Gutierrez, de la Vara Salazar Román. Control estadístico de la calidad
y Seis Sigma. Editorial McGraw-Hill.2013
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
En las figuras 2.2 y 2.3 se muestran gráficas de cada categoría de costo a través del
tiempo, el cual se le conoce como análisis de tendencia.
1 2 3 40
20
40
60
80
100
120
Relojes de pulsera
Trimestre
Índi
ce d
e co
sto
Fallas externas
Fallas internas
Evaluación
Prevención
Figura 2.2 Análisis de tendencia de costos de calidad: relojes de pulsera
1 2 3 40
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
Relojes de escritorio
Trimestre
Índi
ce d
e co
sto
Fallas externas
Fallas internas
Evaluación
Prevención
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Figura 2.3 Análisis de tendencia de costos de calidad: relojes de escritorio
En las gráficas anteriores de tendencia trimestral se muestran las principales
categorías de costo de calidad. Para los relojes de pulsera se puede observar que los costos
de prevención y por fallas internas han permanecido constantes en los cuatro trimestres.
Los costos de evaluación incrementaron al principio durante el segundo trimestre,
posiblemente debido al arranque del programa de calidad y desde entonces han disminuido
constantemente. Sin embargo se logra percatar que existe un problema muy importante que
ha estado incrementado: el de los costos por fallas externas. Para los relojes de escritorio,
todos los costos han permanecido constantes a excepción de los debidos a fallas internas.
En la figura 2.3 muestra que estos últimos han dado un salto apreciable entre los trimestres
segundo y tercero. Esto se da con frecuencia cuando los costos de calidad se comienzan a
controlar. Por lo que, a medida que aumentan los esfuerzos para controlar la calidad, los
costos de prevención deberían aumentar demasiado, los de evaluación se deberían nivelar y
deberían disminuir debido a fallas.
En las gráficas de las figuras 2.4.a 2.6 se representan otras comparaciones de índices
de costos de calidad para el trimestre más reciente (el cuarto).
Prevención Evaluación Fallas internas Fallas externas0
20406080
100120140160180200
Índices del cuarto trimestre
Relojes de pulsera Relojes de escritorio
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Figura 2.4 Comparaciones de índice de costo por producto
La figura 2.4 anterior muestra grandes diferencias entre dos productos en las
categorías de costos por fallas. En las figuras 2.5 y 2.6 se ilustran algunas medidas
estadísticas interesantes para cada producto. Para los relojes de pulsera el 25% de todos los
costos de calidad se cargan a costos por fallas externas y para los relojes de escritorio los
costos por fallas internas constituyen el 83% del total. Esta información permite a los
administradores dirigir su atención a las áreas con problemas que produzcan las mayores
mejoras por dólar gastado. Una mejora del 10% en costos por fallas externas para relojes de
pulsera mejorará los costos en sólo 2.9%, en tanto que el mismo porcentaje de mejora en
costos por fallas externas ocasionará una reducción general del 5.2%.
16%3%
52%
29%
Índices del cuarto trimestre
EvaluaciónPrevenciónFallas internasFallas externas
Figura 2.5 Distribución de porcentajes de costo por categorías: relojes de pulso
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
10%2%
83%
5%
Índices del cuarto trimestre
EvaluaciónPrevenciónFallas internasFallas externas
Figura 2.6 Distribución de porcentajes de costo por categoría: relojes de escritorio.
1.3 Cadena Cliente-Proveedor.
En todo proceso, el responsable del mismo tiene como misión apoyar y coordinar a
las distintas funciones que intervienen en el para conseguir la satisfacción del cliente. De
modo que se puede afirmar que uno de los objetivos de la gestión por procesos es la
orientación al cliente, entendiendo el concepto de cliente en su sentido más amplio: “todas
las personas sobre quienes repercuten los procesos o productos de la empresa”. De esta
manera se consideran 2 tipos de clientes: los clientes “externos” y los clientes “internos”.
(Camison, César, at.al, 2006)
Un cliente externo es toda aquella persona que no forma parte de la empresa y
adquiere los productos y/o servicios de esta.
El cliente interno es toda persona que forma parte de la empresa y “compra”
documentos, información, procedimientos, materiales o piezas, para agregarles su propio
trabajo y volver a vender a otro cliente.
Este concepto nace de la consideración de todos los empleados como miembros
involucrados en una relación cliente-proveedor interno.
Un acuerdo cliente-proveedor (Smith, 2000) considera que es un documento escrito
que detalla ya sean las necesidades de un cliente, lo que un proveedor puede ofrecer y lo
que se hará para mejorar el ofrecimiento de acuerdo a los requerimientos del cliente.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Dentro de la empresa, todos sus miembros son alternativamente clientes y
proveedores de otros en la misma empresa. El propósito de considerar a los empleados
como clientes internos no es otro que conseguir la satisfacción de todos, de manera que
cuando las relaciones lleguen al cliente externo se obtenga la máxima satisfacción de este
último.
Desde un punto de vista de la gestión por procesos, evidentemente el trabajo de cada
persona es visto como un proceso que entrega un producto o servicio con valor intrínseco a
un cliente, ya sea interno o externo. En este caso las personas que son conscientes de
trabajar dentro de una cadena de valor añadido, aceptan y asumen obligaciones para
trabajar más eficazmente y conseguir objetivos comunes
Esta nueva forma de concebir el trabajo supone que la gestión diaria de las
interacciones se hace a nivel de proceso y normalmente requiere cambios en el
comportamiento de las personas. Cada persona pasa a ser cliente y proveedor al mismo
tiempo.
Figura 3.1 Modelo: Cliente-Proveedor
Este modelo (figura 3.1) permite mejorar la eficiencia y lo eficaz de la organización,
fomentar el aprendizaje, hacer más fluida la información, incrementar la cohesión interna, y
a nivel personal, facilita una “visión del conjunto” formado por su proveedor y su cliente.
Aquí los proveedores y los clientes interactúan y proporcionan realimentación.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Proveedores Clientes
InsumosProducto Servicio
Requerimientos y retroalimentación
Requerimientos y retroalimentación
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Ejemplo:
Relación cliente-proveedor interno
Si el que prepara un albarán de entrega entiende que el operario de almacén que
prepara el envío es su cliente, procurará que la información en el albarán sea completa; por
ejemplo, no omitirá el código postal en la dirección, la descripción de la mercancía será
completa y totalmente legible, incluirá los códigos de los productos, etc. Y quizás hasta la
fecha de entrega prometida o cualquier otra información que, contribuyendo a agilizar el
trabajo del operario del almacén, colabore en la posibilidad de obtenerla satisfacción
completa del cliente externo.
1.4. Recolección de datos
Levine (2006) dice que para administrar un negocio de forma efectiva requiere de la
recolección de los datos apropiados. En muchas ocasiones, los datos son medidas que se
obtienen de los elementos de una muestra, y las muestras se forman de la población, de tal
forma que sean lo más representativas posibles. La técnica más común para asegurar una
representación adecuada es usar una muestra aleatoria. (Pág. 7).
Existen diversas circunstancias que requieren de la recolección de datos:
Un analista de investigación de mercado necesita evaluar la efectividad de una
nueva campaña publicitaria en televisión.
Un productor farmacéutico necesita determinar si un nuevo medicamento es más
efectivo que los que actualmente se consumen.
Un administrador de operaciones debe monitorear el proceso de producción para
comprobar si la calidad de cierto producto satisface los estándares de la compañía.
Un auditor desea revisar las transacciones financieras de una empresa para
determinar si esta cumple o no con principios contables aceptables.
Un inversionista potencial desea determinar que firmas industriales tienen mayor
probabilidad de crecer de forma acelerada en un periodo de recuperación
económica.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
Identificación de las fuentes de datos
Identificar las fuentes de datos apropiadas es un aspecto importante del análisis estadístico.
Si los sesgos, ambigüedades u otro tipo de error estropean los datos que son recolectados,
ni siquiera los métodos estadísticos más complejos producirán una información precisa.
Existen cuatro importantes fuentes de datos.
Los que proporciona una organización o un individuo.
Un experimento diseñado.
Una encuesta.
Un estudio observacional.
Las fuentes de datos se clasifican en fuentes primarias y fuentes secundarias. Cuando el
recolector de datos es quien los usa para el análisis, la fuente es primaria. Cuando una
organización o individuo han compilado los datos que utilizan otra organización o
individuo, la fuente es secundaria.
Las organizaciones e individuos que recolectan y publican datos, generalmente los
utilizan como fuente primaria y después permiten a otros usuarios como fuente secundaria.
Por ejemplo, el gobierno de Estados Unidos recolecta y distribuye datos tanto para
propósitos públicos como privados. El Bureau of Labor Statistics recolecta los datos que
emplea y también distribuye cada mes el Consumer Price Index. El Census Bureau
supervisa una gran variedad de encuestas actuales referentes a población, vivienda e
industria, y lleva a cabo estudios especiales en temas como el crimen, los viajes y el
cuidado de la salud.
Las empresas de investigación de mercado y las asociaciones de comercio también
distribuyen datos referentes a industrias o mercados específicos. Los servicios de inversión
como Margent proporcionan datos financieros en una base de compañía a compañía. Todos
los días los periódicos están repletos de información numérica referente a los precios de las
acciones, las condiciones del clima y estadística deportiva.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Conducir un experimento es otra fuente importante de recolección de datos. Por
ejemplo, para problemas de efectividad de un detergente, un experimentador determina que
marcas son más eficientes para dejar limpia la ropa sucia, lavándola directamente, en lugar
de preguntar a los clientes que marca creen que sea más eficaz. Diseños experimentales
adecuados generalmente son tema de estudio en textos más avanzados porque a menudo
implican procedimientos muy complejos.
“Realizar una encuesta es la tercera fuente de daros importantes. En ella se pregunta
a la gente sobre sus creencias, actitudes, comportamientos y otras características. Las
respuestas posteriormente se editan, codifican y tabulan para su análisis”.(Levine, 2006, p.
7).
Dirigir un estudio observacional es la cuarta fuente importante de datos importante.
En este estudio, el investigador observa el comportamiento de forma directa, generalmente
en su ambiente natural. Los estudios observacionales tienen muchas formas en los
negocios. Un ejemplo de ellos es el grupo focal, una herramienta de investigación de
mercado que se utiliza para provocar respuestas no estructuradas ante preguntas abiertas.
En un grupo focal un moderador dirige la discusión y los participantes responden a las
preguntas. Otros tipos de estudios más estructurados implican dinámicas de grupo y
construcción de consenso y el uso de numerosas herramientas del comportamiento
organizacional como la lluvia de ideas, la técnica Delphi y el método del grupo nominal.
Las técnicas de los estudios observacionales también se utilizan en situaciones en las que el
esfuerzo de un grupo de trabajadores o el mejoramiento en la calidad de los productos son
los objetivos o metas de la administración.
1.5 Herramientas administrativas.
Según Cuatrecasas (2005) dice que las herramientas de administración permiten una
aplicación, adaptación y modificación bastante flexible. Se pueden emplear de forma
independiente, si bien la integración de algunas de ellas con las herramientas básicas
permitirá aumentar la eficiencia de los procesos de mejora continua de la calidad.
Las siete herramientas de administración son:
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 11. Diagrama de afinidades.
2. Diagrama de relaciones.
3. Diagrama de árbol.
4. Diagrama de matriz.
5. Diagrama de análisis de matriz-datos.
6. Diagrama PDPC o de Proceso de Decisión.
7. Diagrama de flujo.
Diagrama de Afinidades
Se trata de una herramienta dirigida al trabajo en grupo. Consiste en la recolección
de datos, ideas y opiniones sobre un problema, organizándolas en forma de grupos según
criterios afines. Para cada grupo se definirá el aspecto común de gestión que lo caracteriza.
“Permite abordar un problema de forma directa mediante la generación abundante
de datos e ideas por parte de todas las personas implicadas. Para ello es aconsejable realizar
previamente un brainstorming sobre el problema o situación”. (Cuatrecasas, 2005, p. 83)
El proceso comprende los siguientes puntos:
Definir los objetivos del estudio.
Generación y recopilación de los datos e ideas.
Puesta en común y explicación de los diferentes dato e ideas acerca del problema.
Organización de los datos en grupos de afinidad bajo el epígrafe común de gestión
que los agrupa.
Diagrama de Relaciones
Este diagrama determina de forma gráfica las relaciones o conexiones lógicas existentes
entre los diferentes datos e ideas recopilados en el diagrama anterior, respecto a un
problema o situación, de tal forma que se establezcan los diversos niveles causales entre
ellos.
Representa, por tanto, la misma idea que los diagramas de causa-efecto o de
Ishikawa, pero con alguna diferencia. En este caso, el formato es libre y no fijo, como en el
diagrama causa-efecto.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Las etapas en que puede llevarse a cabo el mismo son:
Definir claramente el problema.
Identificar todas las causas.
Establecer las relaciones causa-efecto.
Determinar las causas más relevantes, para establecer prioridades.
Diagrama de Árbol
Se emplea para ordenar de forma gráfica las distintas acciones o gestiones que se
deben llevar a cabo para solventar el problema o situación sometida a estudio. Establece el
flujo de acciones que se deben emprender para a adecuada resolución de la situación que
hay que mejorar, llegando a niveles cada vez más detallado de modos de acción.
Para realizar le diagrama se definirán los objetivos finales que queremos obtener,
dividiendo el proceso en etapas o fases. En cada etapa se definirán las actividades
necesarias, priorizando las más importantes o urgentes.
Diagrama de Matriz
Mediante el empleo de matrices se definen gráficamente las relaciones que pueden
existir entre diferentes factores. En particular, las que puede existir entre las causas, efectos
y soluciones de una situación o problema, como se aprecia en la figura 5.1.
Figura 5. 1 Diagramas de matriz.
En las casillas de intersección de los factores que se consideran se establecerá el
grado de relación o intensidad. Así mismo, se pueden determinar las direcciones de la
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1influencia entre los diferentes aspectos do factores. Más concretamente, permite relacionar
las acusas de cada efecto las soluciones que se pondrán en práctica.
Diagrama de Análisis de Matriz-Datos
Cuatrecasas en el 2005 señala que, este diagrama analiza la información generada
en el diagrama de matriz anterior. Estudia de forma individual cada dato, su importancia,
así como las relaciones, para dilucidar el grado de importancia real que poseen. Para ello, se
emplean técnicas estadísticas de un cierto grado de complejidad, conocidas con el nombre
de análisis multivariable.
Es una herramienta que necesita un cierto aprendizaje y que normalmente no utiliza
representaciones gráficas debido a su carácter eminentemente numérico.
Diagrama PDPC
El diagrama PDPC, también conocido como “Diagrama de Decisión”, implementa las
cadenas de causas-efectos-soluciones. Permite anticipar las posibles dificultades y
desviaciones mediante el desarrollo de determinados controles.
Establece de forma gráfica el árbol de decisiones que se han de tomar. Si existen
diferentes decisiones o situaciones con distintos resultados, se establecerán las diferentes
ramas para cada uno de los posibles casos.
Diagrama de Flujo
Este diagrama utiliza una serie de símbolos predefinidos para representar el flujo de
operaciones con sus relaciones y dependencias. El formato del diagrama de flujo no es fijo;
existen diversas variedades que cumplen una simbología diferente.
Cuatrecasas en el 2005 menciona que los diagramas de flujo pueden ser muy útiles
cuando se quiere realizar una optimización de procesos, oportunidades de mejora o simples
reajustes, empleándose como un punto de partida que visualice globalmente la secuencia de
cambios a ejecutar. En este sentido, se utiliza en tareas de bench marking para apreciar
gráficamente cómo se llevan a cabo los diferentes procesos y decidir cuáles son los más
eficientes.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1El proceso de flujograma comienza por establecer los puntos de partida y final.
Posteriormente se identifican y clasifican las diferentes actividades que forman el proceso
que se va a realizar, la interrelación existente entre todas ellas, las áreas de decisión, etc.
Todo este entramado se representa mediante la simbología predefinida según el tipo de
diagrama.
Un aspecto importante antes de realizar el diagrama de flujo será establecer qué
grado de profundidad se pretende en la descripción de actividades, procurando mantener
siempre el mismo nivel uniforme de detalle.
Figura 5. 2 Diagrama de flujo
Fuente: Libro, Gestión integral de la calidad: Implantación, control y certificación, 2005.
Este diagrama aporta un conocimiento bastante claro y global del proceso,
identificando las actividades básicas, flujo de información y materiales, inputs y outputs,
etc. Un ejemplo sencillo y común de diagrama de flujo es el representado en la figura 5.2.
Otro ejemplo de diagrama de flujo es el PERT, que fue desarrollado para optimizar el
proyecto de desarrollo del misil Polaris, y que representa gráficamente las diferentes
acciones y operaciones mediante flechas que unen determinados nodos o puntos de
conexión, creando un diagrama que prioriza todas las acciones a realizar.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 11.5.1 Diagrama afinidad
(Verdoy, et al, 2006) menciona que un diagrama de afinidad es una forma de
organizar la información reunida en sesiones de lluvia de ideas. Está diseñado para reunir
hechos, opiniones e ideas sobre áreas que se encuentran en un estado de desorganización.
El diagrama de afinidad ayuda a agrupar aquellos elementos que están relacionados de
forma natural. Como resultado, cada grupo se une alrededor de un tema o concepto clave.
El uso de diagrama de afinidad es un proceso creativo que produce consenso por medio de
la clasificación que hace el equipo en vez de una discusión. El diagrama fue creado por
Kawaita Jiro y también es conocido como el método KJ. (p.219)
Es una herramienta muy útil cuando se dispone de una gran cantidad de información
proveniente de fuentes diferentes. Por ejemplo, necesidades, expectativas o exigencias de
clientes tomadas de reclamaciones, problemas de garantía, encuestas de opinión, problemas
de fiabilidad, etc. El análisis de estos datos no suele ser sencillo, tanto por el tipo de los
datos como por la disparidad de las fuentes, y esta herramienta es muy útil a la hora de
analizar y extraer información de estos datos
¿Cuándo se utiliza?
Se debe utilizar el diagrama de afinidad cuando:
El problema es complejo o difícil de entender.
El problema parece estar desorganizado.
El problema requiere de la participación y soporte de todo el equipo/ grupo.
Se requiere determinar los temas claves de un gran número de ideas y problemas.
Propósito
(Camisón et al, 2006) menciona que el Diagrama de afinidad (DA) es una
herramienta que sintetiza un conjunto de datos verbales (ideas, opiniones, temas,
expresiones…) agrupándolos en función de la relación que tiene entre sí. (p.1261)
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Aplicación
En general, el DA resulta una herramienta muy útil cuando hay que tratar ideas
respecto a un tema concreto de forma creativa, de manera directa y siempre que sea
necesaria la participación de un grupo de personas para abordar una actuación o poner en
marcha una solución.
En particular, es un instrumento muy eficaz cuando el problema, hecho o concepto
tratado sea complejo, no se encuentre delimitado o sea excesivamente amplio. Por el
contrario, no se recomienda su uso cuando el problema a resolver es sencillo y/o existe
cierta urgencia en su resolución. También resulta útil cuando es necesario romper
conceptos tradicionales, innovar el campo de pensamiento respecto al tema de cuestión.
Construcción
Los pasos en la construcción del DA son los siguientes (Vilar, 1998; Straker, 1995)
1. Formar el equipo correcto
En primer lugar es necesario reunir a un grupo de personas que formarán un equipo
que trabaja en pro de un objetivo común. Los grupos suelen estar formados por cinco a diez
personas, entre ellas un facilitador, cuya misión consiste en mantener al grupo motivado y
alentar la participación, evitando todo aquello que pueda interferir en la creatividad o la
discusión positiva y facilitando el intercambio de ideas.
2. Realizar un proceso de recogida de datos
Al equipo se le formula una pregunta de la manera más vaga e imprecisa posible,
evitando excesivos detalles que pueden condicionar las respuestas y, por tanto, perjudicar el
proceso. Posteriormente, se realiza propiamente el proceso de recogida de la información.
Para ello, la herramienta más utilizada es el brainstorming, aunque en aquellos casos en los
que se necesite información de un número de personas muy elevado es aconsejable que la
información se obtenga a través de otras vías, como por ejemplo, encuestas.
3. Registrar las ideas
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Las ideas que se han ido generando en la sesión anteriores transcribirán,
normalmente de cartulina, tal y como han sido formuladas, de manera que no se modifique
la “esencia del pensamiento”. A continuación, el grupo debe ponerse de acuerdo en el
contenido de las tarjetas. En esta fase es fundamental la figura del facilitador, quien debe
asegurar que existe una única interpretación de todas y cada una de las tarjetas por parte del
grupo. Para ello cualquier participante del grupo podrá formular preguntar y aclaraciones
respecto al sentido de la frase registrada, pudiendo completarse algunas tarjetas con
explicaciones. Una vez establecido el consenso, el facilitador o cualquier participe debe
recoger todas las tarjetas, mezclarlas y extenderlas de forma aleatoria sobre una superficie
grande, que puede ser horizontal (sirva una mesa) o vertical (sirva un tablero de corcho). Lo
importante es que las tarjetas puedan ser movidas y recolocadas con facilidad.
4. Agrupar las tarjetas
Se agrupan las tarjetas que se encuentran relacionadas entre sí y se van formando
grupos. Este proceso es importante que transcurra en silencio. El número de agrupaciones
debe ser el más pequeño posible, no aconsejándose más de diez. Se pueden quedar tarjetas
solitarias; es preferible que no formen parte de ninguna agrupación a que se fuerce la
pertenencia a alguna.
5. Crear tarjetas cabecera
Se busca una tarjeta que captura la idea central de todas las que forman una
agrupación. Se las denomina <<tarjetas de cabecera>>, y hay tantas como agrupaciones.
Hay casos en los que no existen, y son creadas específicamente de manera sencilla y
concisa. Se necesita el consenso del grupo. Existe la posibilidad de crear subgrupos con
sus subcabeceras dentro de cada agrupación, cuando esta posee muchas tarjetas.
6. Dibujar el DA
Una vez obtenido el DA, se transfiere la información de las tarjetas a soporte papel,
rodeado con una línea de cada agrupación para facilitar la visión de conjunto (Figura 6). A
continuación, aunque sea objeto de otras herramientas, se pueden representar relaciones
entre distintos grupos de ideas mediante flechas, y siempre que exista consenso para ello.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Por último, se puede establecer una valoración de los distintos elementos del problema,
solicitando de los participantes una puntuación en función de si el elemento es poco
importante, es importante pero no critico o es una importancia crítica, Estas puntuaciones
solo se asignan a las agrupaciones de primer nivel, no a los subgrupos, y a las ideas
solitarias.
Ventajas y limitaciones
Entra las ventajas más destacables de la utilización del DA encontramos que:
Es una forma eficaz para analizar grandes cantidades de ideas.
Promueve la creatividad de todos los integrantes del equipo de trabajo en todas las
fases del proceso.
Derriba barreras de comunicación y promueve conexiones no tradicionales entre
ideas, ayudando a los equipos de trabajo a alcanzar consenso.
Las personas del grupo se sienten participes de las decisiones tomadas, y por tanto
<< corresponsables>>, al descubrir una vía de aplicación de sus ideas en la solución
del problema en cuestión.
Figura 6 Diagrama de afinidad
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Idea
Idea
Idea
Encabezado
Idea
Idea
Idea
Encabezado
Súper encabezado
Idea
Idea
Idea
Encabezado
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
Por otro lado, esta herramienta no está exenta de inconvenientes, entre otros, que:
No es apropiado para problemas sencillos o en los que existen pocas ideas.
El diagrama no indica cuando no como actuar sobre las ideas generadas.
No se determina la forma de tomar prioridades. El diagrama no indica cuales son las
ideas más importantes.
Ejemplo
Una empresa del sector servicios desea mejorar su actuación y decide reunir a
miembros de distintos departamentos para realizar una sesión de brainstorming y proceder a
la creación de un DA. El tema a tratar queda recogido en la siguiente afirmación: <<Se
desea mejorar la calidad de los servicios prestados por la empresa>>.
En la figura 6.1 se muestran los resultados obtenidos en el DA. Las tarjetas quedan
agrupadas en grupos relacionados con tarjetas cabeceras en la parte superior.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
Figura 6.1 Diagrama de afinidad (Camisón et al, 2006).
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Mejoras relacionadas con el personal
Emplear sistemas adecuados de supervisión y control.
Ofrecer reconocimiento en
equipo.
Incrementar el trabajo en equipo.
Proporcionar información sobre atención al cliente.
Motivar al personal.
Fijar objetivos claros y específicos.
Crear normas o estándares para
ejecutar las tareas.
Comprometerse con las acciones de
calidad.
Mejorar la comunicación con el
personal de
Involucración de la dirección
Realización de estudios a clientes
clave.
Investigar sobre los deseos y expectativas
de los clientes.
Mejorar la gestión de reclamaciones.
Orientación al cliente
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 11.5.2 Diagrama de relaciones.
Propósito
“El diagrama de relaciones (DR) es una herramienta que muestra las relaciones
complejas de causa y efecto e identifica las causas fundamentales o las cuestiones clave.
Ayuda a desarrollar un contexto lógico para datos, ideas, opiniones, etc., explorando e
identificando las relaciones causales existentes entre estos elementos”. (Camisón 2006)
Aplicación
“El DR se utiliza cuando las relaciones de causa y efecto son complejas, en estos
casos, otras herramientas como los diagramas de espina y los diagramas de árbol quedan
insuficientes puesto que no están diseñadas para mostrar relaciones muy complejas.
Concretamente, el DR se utiliza cuando el número de causas y las relaciones entre éstas es
significativo y difícil de analizar por separado”. (Gutiérrez y de la vara 2013).
Construcción:
De acuerdo al autor Gutiérrez y de la vara (2013). Los pasos a seguir para la construcción
de un DR son los siguientes:
1. Formar el equipo completo
El primer paso es elegir de forma correcta las personas que formaran parte del
equipo en la construcción del DR. En el caso en que se realice un DR a
continuación de un DA el equipo podrá está formado por las mismas personas
2. Describir claramente el tema a analizar
Es importante describir los temas claves o el problema a analizar registrándolo en
tarjetas similares a las utilizadas en el DA. Para su construcción, es más sencillo
emplear preguntas, por ejemplo: ¿Por qué en tal situación tenemos tal problema?
Si antes del DR se ha realizado un DA, los temas claves coincidirán con las tarjetas
cabecera de las agrupaciones
3. Recogida de ideas
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Las ideas generadas por el equipo, normalmente a través de una tormenta de ideas,
serán reflejadas en tarjetas, a ser posible autoadhesivas. Este proceso no se lleva a
cabo si anteriormente se ha realizado un DA, puesto que entonces se utilizaran las
tarjetas cabecera de las agrupaciones obtenidas
4. Organizar los temas clave y establecer las relaciones causales
En esta fase se trata de mostrar las relaciones existentes entre las ideas,
determinando que elementos son causa y cuales son efecto. Estas relaciones se
visualizan mediante flechas, teniendo en cuenta que algunos elementos pueden ser
causa y efecto a la vez.
Existen distintas formas de ordenar las tarjetas. La más utilizada es la ordenación
convergente en el centro. Esta ordenación es adecuada cuando se tienen 15 tarjetas o
menos. Se coloca el tema principal y el resto de las tarjetas alrededor de forma
aleatoria. Si el número de tarjetas es superior a 15, quizá resulte menos complicado
realizar una ordenación unidireccional, colocando el tema principal en un extremo y
dirigiendo el resto de las tarjetas hacia él.
5. Análisis del DR
El análisis se inicia contando el número de flechas que “entran” y el de las que
“salen” de cada tarjeta. Esta información hay que anotarla en la esquina superior de
cada tarjeta, (por ejemplo, 4/2 significa que entran 4 flechas en la tarjeta y salen 2
flechas de la tarjeta). Una vez registrada esta información, debemos analizar la
existencia de:
Factores clave: son aquellos influidos e influyen en un gran número de ideas
o temas y, por ello presentan un mayor número de flechas, tanto entrantes
como salientes respecto al resto de las tarjetas.
Efectos clave: son aquellos que tienen muchas más flechas entrantes que
salientes
Conductores clave: son aquellas que tienen muchas más flechas salientes
que entrantes.
El objetivo del DR será identificar, entre todas las ideas o temas, cuales son los
conductores clave del proyecto y cuáles son los efectos clave o resultados del proyecto.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Ventajas:
Establece relaciones causales entre diferentes ideas o temas, siguiendo una
secuencia lógica y ordenada.
Permite identificar prioridades, al mostrar causas y efectos clave.
Limitaciones
En ocasiones, la lectura e interpretación del diagrama resulta compleja, poco
clarificadora.
El establecimiento de las relaciones causales es el resultado del análisis realizado
por un grupo de personas en un determinado momento del tiempo, por tanto, no
exento de subjetividad.
Ejemplo
Se desea conocer porque algunas personas dentro de la empresa no están utilizando
las herramientas de gestión de la calidad propuestas por el departamento de la calidad. En
primer lugar, se creó un equipo un equipo de trabajo y se realizó una sesión de
brainstorming. Para iniciar dicha sesión y facilitar la aportación de ideas se formuló la
siguiente pregunta: ¿Por qué algunas personas no están usando las herramientas y técnicas
para le gestión de la calidad? A partir de ahí, las diferentes ideas generadas por el equipo
fueron anotadas en tarjetas. Posteriormente, se identificaron las relaciones existentes entre
las ideas para finalmente dibujar el DR (Figura 7.1). Se realizó una ordenación de tarjetas
convergentes en el centro, con el tema principal en el centro y el resto de las tarjetas
alrededor mostrando las relaciones de causa y efecto mediante flechas.
A continuación, el análisis del DR se inicia contando el número de flechas entrantes
y salientes de cada tarjeta y anotando estos valores.
Los resultados fueron los siguientes:
No recibe apoyo del responsable (1/2). Total 3
Regreso a su propio método de trabajo (2/1). Total 3
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1 Falta de compromiso y liderazgo en la dirección (0/2). Total 2
Se olvida (2/1). Total 3
Pierde la oportunidad (3/1). total 4
Trabaja en solitario (1/2). Total 3
No se entrega el trabajo en equipo (1/1). Total 2
Choques de personalidad (0/2). Total 2
No está convencido de los beneficios (2/1). Total 3
Experiencia previa insuficiente (0/3). Total 3
No ve a los demás hacerlo (2/4). Total 6
No se siente seguro (3/1). Total 4
No es capaz (3/2). Total 5
Cree que supone el trabajo adicional (2/1). Total 3
Formación inadecuada (0/3). Total 3
Apoyo posterior a la información insuficiente (0/2). Total 2
No utilización de las herramientas de la calidad (7/0). Total 7
Estos resultados indican que todos los factores son más o menos igual de relevantes,
ya que alrededor de 3 flechas en total, aunque destacan como factor clave “no ve a los
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1demás hacerlo” ya que es que el presenta el mayor número de flechas, un total de, también
son clave:” no es capaz”, “no se siente seguro” y “pierde la oportunidad”
Como efectos clave, aparte del tema general “algunas personas no utilizan las
herramientas de la calidad”, destacan “no se siente seguro” y “pierde la oportunidad”, por
ser las tarjetas con mayor diferencia, aunque mínima, entre el número de flechas entrantes y
salientes.
Como conductores clave se encuentran los siguientes: “falta de compromiso y
liderazgo de la dirección”, “choques de personalidad”, “experiencia previa insuficiente”,
“formación inadecuada” y “apoyo posterior a la formación insuficiente” todos ellos poseen
más flechas salientes que entrantes y se consideran factores clave en la consecución del
objetivo, en este caso, en la aparición del problema estudiado.
A partir de este análisis, la empresa debe desarrollar un conjunto de acciones
encaminadas a eliminar el problema presentado, es decir, conseguir que todas las personas
empleen las herramientas de gestión de calidad.
1.5.3 Diagrama de árbol.
“El diagrama de árbol (DAR) es una herramienta que se utiliza para descomponer
temas en partes, proyectos en tareas y síntomas en causas fundamentales. Resulta un
método de gran ayuda para el aprendizaje y la comunicación”. (Camisón 2006, p.1268)
Aplicación
Tiene tres tipos de aplicaciones:
a) Como herramienta causa-efecto se utiliza para conocer las causas fundamentales de
un síntoma principal.
b) Como herramienta de planificación se utiliza para conocer todas las actividades o
tareas que hay que realizar para alcanzar determinado objetivo.
c) Como herramienta de estructura sirve para dividir un objeto, producto, servicio,
proceso, etc. En sus distintos elementos, hasta alcanzar suficiente detalle.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Siempre hay que decidir que aplicación tendrá DAR: herramienta causa-efecto, de
planificación o de estructura. Dependiendo de cuál sea ésta, las preguntas a formular en su
construcción serán “por qué”, “como” y “que”, respectivamente.
Construcción
Los DAR suelen representarse de izquierda a derecha, pero la representación puede
ser también de derecha a izquierda, de arriba abajo o viceversa.
Los pasos a seguir en su construcción son:
1) Definir la cuestión, problema u objetivo a tratar
La definición del tema debe ser clara sencilla y concreta. En esta primera etapa
se debe deducir que tipo de análisis será llevado a cabo: “por qué”, “como” o
“que”.
2) Generar todas las actividades, partes o causas relacionadas con el tema a tratar
Puede realizarse de diferentes formas:
a) A partir de las tarjetas generadas en la construcción del diagrama de afinidad
o del diagrama de relaciones.
b) A partir de un brainstorming a las actividades, causas o elementos posibles
relacionados con el tema a tratar.
En ambos casos, para las situaciones “por qué” se pregunta por qué se causó el
problema. Para las situaciones “cómo” se pregunta cómo se logra el proyecto y para las
situaciones “qué” se pregunta que contiene el tema. Hay que repetir la formulación de estas
preguntas constantemente hasta llegar al máximo de niveles posibles (Camisón 2006).
3) Valorar todas las ideas y representar gráficamente el DAR
Las ideas aportadas deberán ser posibles de realizar o aplicar, aunque no se
hayan realizado nunca, desechándose aquellas que son literalmente imposibles
de llevar acabo.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1La idea principal se coloca en un rectángulo en la parte izquierda de la página o
pizarra. Posteriormente se van colocando hacia la derecha el resto de los
recuadros y se conectan a través de flechas con el recuadro principal.
Una vez dibujado el DAR hay que asegurarse de que el equipo de trabajo esté
completamente de acuerdo en la representación realizada y que es posible su
interrupción y comprensión por parte del resto de los miembros de la
organización.
Ejemplo
Una empresa realiza un DA para mostrar cómo puede mejorar su rentabilidad. La
idea principal se coloca a la parte izquierda y luego se va colocando el árbol tras contestar
la sucesivamente a la pregunta ¿Cómo? (Figura 8.1).
Figura 8.1 Diagrama de árbol para aumentar la rentabilidad
1.5.4 Diagrama matricial
Propósito
(Camisón et al, 2006) menciona que el diagrama matricial (DM) es una herramienta
cuyo objetivo es establecer puntos de conexión lógica entre puntos de características,
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Aumento de la rentabilidad
Aumento del beneficio
Aumento de la cuota de mercado
Ganar nuevos clientes
Fidelizar a los clientes actuales
Expansión a nuevos mercados
Incremento de precios de venta
Reducción de costes
Reducción de costes de disconfomidad
Reducción de desechos
Reducción de excesos
Reducción de tiempos muertos
Reducción de polución
Reducción de costes de conformidad
Nuevo diseño del proceso
Nueva formación
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1funciones o actividades, representándolos gráficamente. A través de matrices permite
visualizar y, por tanto, identificar diferentes relaciones y el grado de relación existentes
entre dos conjuntos distintos de elementos. (p.1282).
Construcción
Para la construcción del DM se pueden seguir los siguientes pasos:
1. Definir el objetivo de usar el DM
El objetivo puede ser expresado en forma de afirmación, por ejemplo:
<<mejorar las características del producto para satisfacer las expectativas de los
clientes>>.
2. Formar el equipo de trabajo
Se debe formar equipo un equipo para la construcción del DM que requiere
un esfuerzo y un tiempo de dedicación superior a otras herramientas. Las personas
integrantes del grupo deben estar comprometidas con el proyecto y aportar todos los
recursos necesarios, principalmente tiempo, para desarrollar esta actividad.
3. Generar los conjuntos de elementos a comparar
En la construcción de cualquier matriz el primer paso es identificar todos los
elementos o conjuntos a considerar. Para ello, el equipo puede partir de una
Diagrama de árbol, en cuyo caso los conjuntos a comparar coincidirán con el nivel
de más detalle en aquel (última fila). Si no, se puede realizar un brainstorming entre
todos los miembros del equipo.
4. Determinar el formato de la matriz
Posteriormente, hay que elegir el tipo de matriz más adecuada para el
análisis concreto. El número de conjuntos que participan en el análisis es el factor
más influyente en la elección del tipo de matriz. Las matrices más utilizadas son las
siguientes: matriz en L, matriz en T, matriz en A, y matriz en X (Figura 9, 9.1, 9.2,
9,3)
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
Figura 9 Matriz en L
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Ítem
A
Ítem
B
Ítem
C
Ítem
D
Ítem
E
Ítem 1
Ítem 2
Ítem 3
Ítem 4
Ítem 5
Ítem I
Ítem II
Ítem
III
Ítem
IV
Ítem V
Ítem
A
Ítem
B
Ítem
C
Ítem
D
Ítem
E
Ítem 1
Ítem 2
Ítem 3
Ítem 4
Ítem 5
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
Figura 9.1 Matriz en T
Figura 9.2 Matriz en X
Figura 9.3 Matriz en A
5. Construir la matriz
La matriz se construye situando un conjunto de elementos en las filas
(horizontales) y otro en las columnas (verticales). En los puntos de intersección de
filas y columnas se dibujan unos símbolos que indican de forma visual la fuerza de
las relaciones existentes entre ambos elementos. (Tabla 9.4)
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Ítem 4Ítem 4Ítem 3Ítem 2Ítem 1
Ítem 1
Ítem 2
Ítem 3
Ítem
A
Ítem
B
Ítem
C
Ítem
a
Ítem
b
Ítem
c
Ítem I
Ítem II
Ítem III
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
Tabla 9.4 Símbolos empleados en un diagrama matricial
Tipo de
análisis
Símbolos
o Δ × *
Relación Fuerte Moderada Débil
Relación con
signo
Fuerte
positiva
Débil
positiva
Débil
negativa
Fuerte
negativa
Responsabilidad Principal Secundaria Informado
CriticidadEl más
criticoMás critico Crítico
Proceso de
ensayo
Ensayo
realizándose
Ensayo
planificado
Posible
ensayo
Fuente: Vilar (1998)
6. Análisis
El análisis del DM consiste en examinar detenidamente las relaciones representadas
entre los elementos e identificar aspectos significativos. Principalmente, hay que
observar si:
Existen elementos que no tienen o tienen muy poca relación con otros.
Existen elementos que tienen mucha relación con los demás y además
relacionados muy fuertes.
Hay zonas de la matriz con fuerte o débil relación entre conjuntos de elementos.
Las conclusiones obtenidas del análisis llevaran a la empresa a determinar líneas de
actuación a seguir o a desarrollar planes de mejora, dependiendo de lo que se esté
estudiando.
Ejemplo
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Vamos a suponer que debemos decidirnos entre situar una nieva fabrica en Sevilla,
Madrid o Salamanca.
Los criterios de decisión que podemos establecer serian por ejemplo:
Coste del suelo: cuanto menor sea el coste del suelo mayor será el interés de esa
localización.
Coste de mano de obra: cuanto menor sea este coste mayor será el interés por dicha
localización.
Productividad de la mano de obra: cuanto mayor sea mejor.
Nos quedará una matriz como la siguiente:
Coste del sueloCoste de la mano de
obra
Productividad de la
mano de obra
Sevilla
Madrid
Salamanca
A continuación se ponderará cada criterio en función de la importancia para la
organización, Así, por ejemplo, en este caso consideraremos que el criterio más importante
sería la productividad de la mano de obra, seguido de su coste y finalmente, el coste del
suelo seria el factor menos importante. Por tanto, se establecen las siguientes
ponderaciones:
Productividad: 0,50
Coste de la mano de obra: 0,40
Coste del suelo: 0,10
A continuación vamos a ordenar las opciones en función de cada criterio. Respecto
al criterio productividad nuestra mejor opción sería Madrid por lo que le asignamos una
puntuación de 3, después Salamanca a la que le asignamos un 2 y finalmente Sevilla con un
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 11. Para el criterio coste de la mano de obra asignamos un 3 a Salamanca, un 2 a Sevilla y un
1 a Madrid, dado que en esta última localidad el precio de la mano de obra es superior al
resto. Finalmente, respecto al criterio coste del suelo, la mejor opción sería Sevilla (3),
después Salamanca (2) y por último, Madrid (1).
Multiplicando estas cifras por la ponderación que hemos asignado a cada criterio,
obtenemos la importancia individual para cada opción.
Coste del suelo Coste de la
mano de obra
Productividad
de la mano de
obra
Total
Sevilla 0,1 x 3= 0,3 0,4 x 2= 0,8 0,5 x 1= 0,5 1,6
Madrid 0,1 x 1= 0,1 0,4 x 1= 0,4 0,5 x 3= 1,3 2
Salamanca 0,1 x 2= 0,2 0,4 x 3= 1,2 0,5 x 2= 1 2,4
Por tanto el resultado sería localizar la fábrica en Salamanca. La siguiente localidad
seria Madrid y por último Sevilla. (González et al, 2007)
1.5.5 Diagrama de flujo.
“Es una representación gráfica de la secuencia de los pasos o actividades de un
proceso. Por medio de este diagrama es posible ver en qué consiste el proceso y cómo se
relacionan las diferentes actividades; asimismo, es de utilidad para analizar y mejorar el
proceso.” (Gutiérrez y de la vara 2013).
Pasos en la construcción de un diagrama de flujo
1. Definir el objetivo del diagrama. Establecer claramente, por escrito, el objetivo que
se busca alcanzar con el diagrama a construir. Esto ayudará a definir el proceso
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1sobre el que se hará el diagrama y el nivel de detalle que se requiere. Algunas
razones típicas para hacer estos diagramas son: documentar el proceso, tener una
idea general, resolver problemas de calidad o productividad, etc. En general entre
más específico e importante sea el objetivo mayor detalle se requerirá. Por ejemplo
cuando se quiere entender mejor el proceso y eliminar ineficiencias, es usual
clasificar las acciones o actividades.
2. Delimitar el proceso bajo estudio. Un proceso es parte de un sistema, por lo que una
tarea importante es delimitar las etapas, pasos o variantes que realmente es
fundamental que se incluyan en el diagrama. Por ello será necesario expresar por
escrito cuál es el proceso, dónde inicia, dónde termina y las grandes variantes que se
incluirán en el diagrama. Por ejemplo supongamos que se quiere analizar el proceso
de aprobación de órdenes de compra en una empresa con el objetivo de reducir el
tiempo de ciclo de este proceso. En la delimitación será necesario establecer en qué
momento y cómo ingresa una orden de compra para ser aprobada, cuándo se
considera que está aprobada, y las variantes que se incluirán en el diagrama, en
función de aspectos como el monto de la orden y el tipo de proveedores.
3. Hacer un esquema general del proceso. Para cumplir con esta actividad es necesario
identificar las etapas o grupos de acciones más relevantes que constituyen el
proceso bajo estudio. junto con la secuencia en la que se realizan. Aquí se puede
recurrir a documentos del proceso y a la revisión de lo que realmente se hace en el
proceso.
4. Profundizar en el nivel de detalle requerido, hasta incluir lo que se requiere de las
actividades que constituyen cada etapa principal.
5. Resaltar los puntos de decisión o bifurcación, y de ser necesario identificar el tipo
de actividades. Cuando se quiere mejorar un proceso es usual clasificar las acciones
o actividades en seis categorías: operaciones, transportes, inspecciones, esperas,
almacenamientos y actividades de retrabajo o reproceso.
6. Revisar el diagrama completo. Comprobar que el diagrama del proceso tiene una
secuencia clara y que ayuda a cumplir con el objetivo buscado, en caso contrario
identificar faltantes o tareas por desarrollar.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 17. Usar el diagrama para cumplir el objetivo planteado. Si el diagrama no es suficiente
para cumplir con el objetivo buscado, ver si lo que falta es incluir otros detalles o
bien si es necesario recurrir a otra metodología.
Ventajas
“El potencial de esta herramienta radica a la visualización concreta y simple de
cualquier proceso aun cuando sea complejo o poco tangible. Este permite entender y
comunicar la secuencia de proceso entre las personas que lo operan y administran.” (Alvear
1999).
Utilidad de los diagramas de flujo de proceso:
Nos sirven para facilitar el análisis y la comprensión de los procesos.
Facilitan la protección de problemas y de áreas de oportunidad.
Para redefinir o acordar la secuencia en la que debe ocurrir un proceso dado.
Facilitan el logro de un mismo enfoque, dentro de un grupo de trabajo.
Procedimiento de elaboración
Para la elaboración de diagramas de flujo se utiliza la siguiente simbología:
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
1
Actividad/operación del proceso
Dirección del flujo
Transporte
Decisión.
Almacenamiento
Inspección/verificación
Demora
Conector o referencia con otra grafica
Transmisión de datos
Documento
Fin del proceso
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
A continuación se explica cada uno de ellos:
Los círculos son para indicar el inicio y el fin del proceso
Los rectángulos indican las acciones que se ejecutan
Los rombos representan interrogantes que requieren tomas de decisiones.
La flecha de transporte indica que algún objeto o documento es enviado a otro
departamento o lugar, fuera de donde está ejecutándose el proceso.
Los triángulos indican almacenamiento, es decir que lo que se está procesando se
almacena por un tiempo, antes de que continúe el proceso.
El ovalo implica una actividad de revisión de lo que ya se ha hecho, para verificar si
está correcto.
El hexágono indica una demora, es decir que por alguna razón se detiene el proceso
El círculo pequeño es un conector, indica que ese paso se conecta con otra parte del
proceso que no está representada en esa misma hoja. Esto ocurre cuando el proceso
es muy grande y se utilizan más de una hoja para diagramarlo.
La transmisión de datos indica el envío de información electrónica
El documento simplemente indica que se genera uno, como parte del proceso
1.5.6 Tormenta de ideas
(Camisón et al, 2006) menciona que la tormenta de ideas es una técnica que consiste
en la generación de una gran cantidad de ideas sobre un tema o problema común por parte
de un grupo de personas. Las sesiones no tienen una duración estipulada, encontrando
desde sesiones que no duran más de 10 a 15 minutos a sesiones de una hora o más, y
respecto al número de participantes, tampoco existen reglas, aunque se aconseja que el
grupo de participantes no exceda de 10 0 12 personas. (p.1227).
En una sesión de brainstorming deben imperar las siguientes reglas para estimular la
creatividad y la eficacia:
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1 El tema o problema a tratar debe estar claramente definido y ser comprendido por
todos los participantes.
Todos los participantes tienen las mismas posibilidades de pensar y expresar
libremente sus ideas
No se puede rechazar o criticar ninguna idea aportada, así como tampoco emitir
elogios. No se debe realizar ningún tipo de valoración ni juicio.
Esta técnica puede desarrollarse siguiendo diversos métodos. Un brainstorming
formal requiere la figura de un coordinador que, en primer lugar, formula el tema acerca del
cual se va a hacer la puesta en común y recuerda las reglas de esta técnica y,
posteriormente, se limita a recoger todas las ideas aportadas una a una por los miembros
del grupo. Si a alguien no se le ocurre ninguna idea debe decir <<paso>> y el proceso sigue
su curso. Este método tiene la desventaja de resultar algo lento y restar espontaneidad,
sobre todo si el grupo es muy numeroso.
Por otro lado, un brainstormin informal consiste en aportar ideas conforme vayan
surgiendo, espontáneamente. No se sigue un orden, con lo que puede ocurrir que se necesite
a más de una persona que tome notas, dada la rapidez del proceso. El inconveniente sería la
posibilidad de que predominen las personas extrovertidas y se haga difícil la escucha de
todas las aportaciones si éstas se producen simultáneamente.
Por último, en un brainstorming silencioso cada participante piensa sus ideas y las
consigna por escrito para posteriormente ponerlas en común. Como inconveniente, es
posible que siguiendo este método se produzca un mayor número de duplicidades y no dé
lugar al desarrollo de ideas.
La sesión finaliza en cualquier método en el momento en que no se produzcan más
contribuciones y el coordinador ya haya fomentado la aportación de ideas directamente
derivadas de ideas precedentes.
Gutiérrez (2013) menciona que las sesiones de lluvia o tormenta de ideas es una
forma de pensamiento creativo encaminada a que todos los miembros de un grupo
participen libremente y aporten ideas sobre determinado tema o problema. Esta técnica es
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1de gran utilidad para el trabajo en equipo, ya que permiten la reflexión y el dialogo con
respecto a un problema y en términos de igualdad. (p.153).
Se recomienda que las sesiones de lluvia de ideas sean un proceso disciplinado a
través de los siguientes pasos:
1. Definir con claridad y precisión el tema o problema sobre el que se aportan ideas.
Esto permitirá que el resto de la sesión solo este enfocada a ese punto y no se dé pie
a la divagación entre otros temas.
2. Se nombra un moderador de la sesión, quien se encargará de coordinar la
participación de los demás participantes.
3. Cada participante en la sesión debe hacer una lista por escrito de ideas sobre el tema
(una lista de posibles causas si se analiza un problema). La razón de que esta lista
sea por escrito y no de manera oral es que así todos los miembros del grupo
participan y se logra concentrar más la atención de los participantes en el objetivo.
Incluso, esta lista puede encargarse de manera previa a la sesión.
4. Los participantes se acomodan de preferencia en forma circular y se turnan para leer
una idea de su lista cada vez. A medida que se leen las ideas, estas se presentan
visualmente a fin de que todos las vean. El proceso continua hasta que se hayan
leído todas las ideas de todas las listas. Ninguna idea debe tratarse como absurda o
imposible, aun cuando se considere que unas sean causas de otras; la crítica y la
participación de juicios tienden a limitar la creatividad del grupo, que es el objetivo
en esta etapa. En otras palabras, es importante distinguir dos procesos de
pensamiento; primero pensar en las posibles causas y después seleccionar la más
importante. Realizar ambos procesos al mismo tiempo entorpecerá a ambos. Por
eso, en esta etapa solo se permite el diálogo para aclarar alguna idea señalada por un
participante. Es preciso fomentar la informalidad y la risa instantánea, pero la burla
debe prohibirse.
5. Una vez leídos todos los puntos, el moderador le pregunta a cada persona, por
turnos, si tiene comentarios adicionales. Este proceso continúa hasta que se agoten
las ideas. Ahora se tiene una lista básica de ideas acerca del problema o tema. Si el
propósito era generar estas ideas, aquí termina la sesión; pero so se trata de
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1profundizar aún más la búsqueda y encontrar las ideas principales, entonces se
deberá hacer una análisis de las mimas con las siguientes.
6. Agrupar las causas por su similitud y representarlas en un diagrama de Ishikawa,
considerando que para cada grupo corresponderá una rama principal del diagrama,
al cual se le asigna un título representativo del tipo de casusas en tal grupo. Este
proceso de agrupación permitirá clarificar y estratificar las ideas, así como tener una
mejor visión de conjunto y generar nuevas opciones.
7. Una vez realizado el DI se analiza si se ha omitido alguna idea o causa importantes,
para ello, se pregunta si hay alguna otra causa adicional en cada rama principal, y de
ser así se agrega.
8. A continuación de inicia una discusión abierta y respetuosa dirigida a centrar la
atención en las causas principales. El objetivo es argumentar en favor de y no de
descartar opciones. Las causas que reciban más mención o atención en la discusión
se pueden señalar en el diagrama de Ishikawa resaltándolas de alguna manera.
9. Elegir causas o ideas importantes de entre las que el grupo ha destacado
previamente. Para ello se tienen tres opciones: datos, consenso o por votación. Se
recomienda esta última cuando no es posible recurrir a datos y en la sesión
participan personas de distintos niveles jerárquicos, o cuando hay alguien de
opiniones dominantes.
10. Si la sesión está encaminada a resolver un problema, se debe buscar que en las
futuras reuniones o sesiones se llegue a las acciones concretas que es necesario
realizar, para lo cual se puede utilizar de nuevo la lluvia de ideas y el diagrama de
Ishikawa. Es importante dar énfasis a las acciones para no caer en el error o vicio de
muchas reuniones de trabajo, donde sólo se debaten los problemas pero no se
acuerdan acciones para solucionarlos.
Ejemplo
Este ejemplo está basado en los resultados generados por un grupo de trabajo real en
una Biblioteca Universitaria Española.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Problema a analizar: Poca disponibilidad de los libros para el préstamo. Se entiende
por dicho concepto el hecho de que libros existen en la biblioteca y figuran en el catálogo
no estén disponibles para ser prestados cuando el usuario los busca en los estantes o los
solicita para préstamo.
Objetivo: Generar ideas sobre las posibles causas del problema.
Esta es la lista de ideas depurada por los participantes del equipo, a partir de una
lista inicial en la que se habían recogido 25 posibles causas.
Principales causas del problema
No se devuelven los libros
No se hace caso a las reclamaciones
Devolución de libros de préstamo sobrepasado
Existencia de préstamos inter usuarios
Libros que no aparecen en su sitio
Libros mal colocados
Libros que se esconden
No siempre se reclaman los libros
No se controlan las renovaciones
El usuario no utiliza el OPAC
Sistema de reservas descontrolado
En otra sesión de trabajo el mismo equipo de trabajo realizó una sesión de tormenta
de ideas para proponer soluciones. Esta es la lista de ideas depurada por los participantes
del equipo, a partir de una lista inicial en la que se habían recogido 18 posibles soluciones.
Propuestas de solución
Supresión del préstamo de fin de semana
Instauración de un buzón de devolución de libros
Aumentos de terminales de OPAC
Mejora de la señalización en el acceso directo
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1 Edición automática de cartas de reclamación
Elaboración de un manual de préstamo
Traslado del mostrador de préstamo a la sala
Creación de una estantería de libros recién devueltos.
Ejemplo 2 Disminución de la demanda de reservas para los viajes en crucero por el
Mar Báltico en la última temporada.
Situación
En una importante agencia de viajes se encargó a un grupo de trabajo determinar las
causas de la fuerte disminución de reservas para los viajes en crucero por el Mar Báltico en
la última temporada.
El equipo decidió empezar la investigación con la realización de un Tormenta de
Ideas para obtener una lista de ideas sobre las posibles causas.
Enunciado:
¿Cuáles pueden ser las causas de la disminución de reservas de estos viajes durante la
temporada pasada?
Lista parcial de las ideas obtenidas:
Nuestro mayor competido ha incluido un viaje similar en su programa.
Competencia ofrece un menor precio.
Miedo al terrorismo, guerra, revoluciones, etc.
Un nuevo competidor especializado en el mercado.
Apertura de Europa Oriental al turismo.
La publicidad ha sido menor este año.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 11.5.7. Por qué-Por qué
El autor Besterfield nos menciona en su libro que el por qué- por qué:
Puede ser una clave para determinar la causa básica de un problema, al enfocarse hacia el
proceso más que hacia las personas. El procedimiento es describir el problema en términos
específicos, para entonces preguntar por qué. Se podrá tener que preguntar “¿por qué?” tres
veces o más, para llegar a la causa básica. (Besterfield, 2009, pág. 494).
Por lo tanto podemos decir que “Por qué- Por qué” es un herramienta muy benéfica
para desarrollar el razonamiento crítico, el cual permite identificar la causa raíz y de esta
manera encontrar soluciones.
Aplicación de la técnica por qué-por qué
Esta técnica es aplicable en los diagnósticos solución de conflictos, toma de
decisiones.
Es ampliamente usado en diagnósticos médicos.
Investigación de accidentes, en solución de cuellos de botella de plantas
industriales.
Análisis de crímenes y psicología forense.
Diseño de productos críticos, entre otros.
En fin, esta técnica se aplica en toda situación donde debe explorarse los distintos
elementos de un sistema sin olvidar tomar en cuenta las causas de importancia o críticos,
que han sido la causa principal de la problemática.
Ejemplo
Encontrar la causa del deterioro del monumento Jefferson en EU.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
Figura 12.1 La herramienta de los cinco por qué en la búsqueda de las causas raíz de un
problema.
1.5.8. Cómo-Cómo
Este diagrama constituye un complemento del por qué-por qué, puesto que en este
tema se busca identificar los pasos necesarios para implementar una solución, con la una
cuestión de un ¿cómo?
Para concretar un diagrama cómo-cómo:
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Problema: El mármol en el monumento Jefferson en EU se está deteriorando
¿Por qué?El deterioro se debía a las frecuentes lavadas del monumento con detergente
¿Por qué?El detergente era usado para limpiar el excremento de los gorriones.
¿Por qué?Los gorriones fueron atraidos por las arañas
¿Por qué?Las arañas fueron atraidas por los pequeñosinsectos que merodean el lugar
¿Por qué?Los insectos fueron atraidos por las intensas luces que iluminan el lugar
Verdadera causa
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1 El coordinador prepara la sesión convocando a las personas que pueden ayudar a
obtener información sobre el problema, el cual debe explicar al grupo el
procedimiento.
El grupo toma una causa y explora posibles formas de eliminarla, preguntando en
cada etapa ¿Cómo?
Frente a cada ¿Cómo?, puede ser recomendable una tormenta de ideas para
encontrar las soluciones más creativas.
Se dice que el análisis no se extiende más allá de los cinco ¿Cómo?, por lo que cada
etapa es encarada, para dar una solución correcta; por lo que necesita ser complementada
por un proceso de tamizado convergente que permita disminuir las alternativas.
Figura 13.1 Diagrama cómo-cómo
Su objetivo principal es explorar en forma creativa varias soluciones alternativas y
ayudar a los miembros a determinar los pasos específicos que se deben seguir para
implementar una solución. Es así como se deben listar las ventajas y desventajas de cada
alternativa, las probabilidades de éxito y el costo relativo de cada una, para facilitar un
proceso de selección más objetivo y de mayor impacto. El proceso se inicia preguntando,
¿cómo? La pregunta da lugar a una serie de respuestas “haciendo esto o aquello”. Ante cada
respuesta se repite la pregunta ¿cómo? lo cual suscita la puntualización de acciones más
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1específicas. Esta herramienta da el mejor resultado cuando se requieren obtener algunas
ideas creativas para hacer algo específico.
1.5.9 W una H.
La 5W+H es una metodología de análisis empresarial que consiste en contestar seis
preguntas básicas: qué (WHAT), por qué (WHY), cuándo (WHEN), dónde (WHERE),
quién (WHO) y cómo (HOW). Esta regla creada por Lasswell en 1997 puede considerarse
como una lista de verificación mediante la cual es posible generar estrategias para
implementar una mejora.
Según Trias, et. al (2009) hoy en día las empresas deben ser cada vez más eficientes
y efectivas, de manera de optimizar la calidad y el precio de los servicios o productos que
brinda a sus clientes para ser competitivas y así mantener o aumentar su llegada al mercado.
Una forma de mejorar estos parámetros es mediante la aplicación de la mejora en sus
procesos.
“La mejora puede aplicarse como “cambios radicales” o “pequeños cambios”. La
primera opción puede aplicarse en pocas ocasiones, mientras que la segunda opción es
aplicable en forma reiterada en un mismo proceso. Es la denominada “mejora continua””.
(Trias, et. al, 2009, p.3)
Es posible visualizar en forma cíclica la mejora continua de un proceso: cada mejora
genera otra posibilidad de mejora. Este ciclo ha sido denominado ciclo de mejora, y es
también conocido como ciclo PDCA, ciclo de Deming o ciclo de calidad.
El ciclo PDCA (PLAN, DO, CHECK, ACT) es una herramienta de mejora de larga
trayectoria, muy utilizada, dado que la mejora continua no es solo un método para la
resolución de problemas, sino también una forma de pensar orientada a los procesos.
La regla de las 5W+H facilita la planificación de las acciones a desarrollar para la
aplicación de las acciones generadas por la utilización del ciclo de mejora PDCA.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1La medición de la efectividad de las acciones de mejora implementadas se
fundamenta en una adecuada selección de indicadores que informen qué tan cercanos o
alejados estamos de la meta definida.
Las empresas cuentan con muchas prácticas para identificar acciones de mejora.
Una de las herramientas más usadas es la auditoría interna.
Los objetivos que tienen las auditorías han cambiado a través del tiempo. En sus
inicios, la finalidad de una auditoría era la identificación del no cumplimiento con los
requisitos establecidos, conocidos también como no conformidades, debilidades o puntos
débiles. Posteriormente se sumó la identificación de acciones para la mejora.
En el pasado, el peligro de las auditorías enfocadas en el cumplimiento era la sub-
optimización del desempeño del sistema como un todo, “se miraba el árbol pero no el
bosque”. Actualmente, el enfoque es hacia procesos, lo cual nos conduce más allá de las
barreras organizacionales.
Actualmente las auditorías tienen un enfoque sistémico y de mejora. Son concebidas
para agregar valor en una empresa, contribuyendo al logro de sus objetivos y metas, y
mejorando la eficiencia y eficacia de los procesos de gestión. Las auditorías son
consideradas un proceso con objetivos, indicadores y metas propias que se alimentan de las
estrategias de la empresa y de las necesidades de los grupos de interés. (Trias, et. al, 2009,
p.3)
El de auditorías internas facilita la disponibilidad de información de primera mano
para la toma de decisiones de una empresa. La información fidedigna y actualizada es un
elemento clave para nutrir estas decisiones y lograr la mejora empresarial.
Un ejemplo de acción desarrollada finalizado el programa de 2005 es el siguiente: si
bien el porcentaje de cumplimiento del programa incrementaba año a año, se detectó la
necesidad de incrementar la meta y definir una acción a fin de lograr el cumplimiento.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Aplicando la regla 5W+H:
WHAT (¿qué se quiere mejorar?): Incrementar el cumplimiento del Programa de auditorías.
WHY (¿por qué se quiere mejorar?): Aún no se ha logrado la meta establecida y en este
período se incrementa.
WHEN (¿cuándo se quiere mejorar?): Próximo Programa de auditorías.
WHERE (¿dónde se va a mejorar?): En todo el Laboratorio.
WHO (¿quién lo va a mejorar?): Auditores competentes.
HOW (¿cómo lo van a mejorar?): Se comienza a planificar las auditorías con mayor detalle
(dentro del mes). Se da mayor seguimiento a la fecha planificada. En el caso que en esa
fecha no se ejecute, Coordinación de Calidad asigna las auditorías en base a los requisitos
de auditores y la disponibilidad de horas a otros auditores competentes.
1.6 Herramientas estadísticas.
La calidad del producto fabricado está determinada por sus características de
calidad, es decir, por sus propiedades físicas, químicas, mecánicas, estéticas, durabilidad,
etc. Que en conjunto determinan el aspecto y el comportamiento de mismo. El cliente
quedara satisfecho con el producto si esas características se ajustan a lo que esperaba, es
decir a sus expectativas previas.
¿Para qué se miden las características de calidad? el análisis de los datos medidos
permite obtener información sobre la calidad del producto, estudiar y corregir el
funcionamiento del proceso y aceptar o rechazar lotes del producto.
En todos estos casos es necesario tomar decisiones y estas decisiones dependen del
análisis de los datos.
Algunas de estas técnicas fueron agrupadas por el Dr. Kaoru Ishikawa y se le conoce como
las 7 herramientas estadísticas de calidad.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1En general estas herramientas pueden ser utilizadas para detectar y solucionar la
inmensa mayoría de los problemas que surgen en la organización.
Las 7 herramientas estadísticas son:
1. Hojas de verificación
2. Diagrama de Pareto
3. Diagrama Causa-Efecto
4. Histograma
5. Diagrama de Dispersión
6. Estratificación
7. Habilidad y Capacidad del proceso
Según Ishikawa (1994), aplicadas e utilizadas correctamente permiten la resolución
del 95% de los problemas de trabajo, quedando solo con un 5% de los casos que se
necesitan otra herramientas con utilización de métodos estadísticos mucho más complejos y
avanzados.
En la Figura 8.2 se observan las distintas funciones que poseen estas herramientas,
lo que nos permite distinguir entre los fundamentos, los pilares y los instrumentos
auxiliares.
Figura 15.1 Las diferentes herramientas de la calidad y sus funciones
Funciones Herramientas
Fundamento
s
Recoger los datosHoja de recogida de
datos
Interpretar los datos Histograma
PilaresEstudiar las reacciones causa-efecto Diagrama de espina
Fijar prioridades Diagrama de Pareto
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
Instrumentos
auxiliares
Estratificar los datos Estratificación
Determinar las correlaciones Diagramad correlación
Determinar si un proceso está bajo
control o si no lo estaGráfico de control
Fuente: Galgano (1995)
La utilización de una herramienta u otra dependerá del objetivo perseguido, por lo
que resulta necesario conocer todas para saber cuál aplicar en cada momento y situación
concreta. En la práctica todas ellas se utilizan de manera conjunta y simultánea (camisón
2006).
1.6.1 Hojas de verificación.
“Son formatos para recolectar, presentar y analizar información”. (Vázquez, 2006)
Guajardo (2008) menciona que es un formato impreso diseñado para recopilar
fácilmente datos de factores y/o características previamente establecidas, acerca de los
cuales se describen los resultados de inspecciones, revisiones, opiniones de clientes, etc. La
hoja de verificación es el punto de partida de la mayoría de los ciclos de solución de
problemas.
¿Para qué se utilizan las hojas de verificación?
Observar la frecuencia de las características analizadas y construir graficas o
diagramas a partir de ellas.
Informar del estado de las operaciones.
Evaluar la tendencia.
Evaluar la dispersión de la producción.
Comprobar características de calidad (durante el proceso o producto terminado).
¿Para qué se necesitan las hojas de verificación?
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Con ellas se identifican las causas reales de un problema, es decir, “se analizan
hechos, no opiniones”. (Guajardo E. 2008).
Un ejemplo sencillo de una hija de verificación de datos la constituye la boleta de
evaluación o calificaciones, que permite al maestro y al alumno observar su avance en cada
una de las asignaturas.
¿Cómo preparar una hoja de verificación?
1. Determine qué características se requieren observar y que datos es importante
obtener; los datos y las características deberán relacionarse entre sí.
2. Determine el periodo de observación y el personal necesario para hacer las
observaciones.
3. Establezca el formato apropiado, claro y fácil de usar.
4. Determine la simbología a utilizar para obtener los datos en forma sencilla y
consistente.
A continuación en la figura 16.1 se presenta alguna aplicación sencilla de hojas de
verificación.
Tabla 16.1 hoja de verificación.
Verificación de uniformes y materiales en el salón de clases
Concepto Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes
Falta de uniforme III IIIII II II I IIIII II
Falta de zapatos boleados IIIII IIIII I I II III IIIII IIIII II
Falta de libros III II III II IIIII IIIII
Falta de tarea II I IIIII III II
Fuente: libro Administracion de la calidad total 2008.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 11.6.2 Diagrama de Pareto.
El principio de Pareto fue propuesto por el economista italiano Wilfredo Pareto, por
lo cual lleva su nombre, este plantea que un 20% de las causas ocasionan el 80% de los
efectos de una situación determinada; a este principio también se le conoce como la regla
del 80/20 o pocos vitales, muchos triviales debido a que hay factores que son prioritarios o
más relevantes de en cada una de las situaciones. Por tanto si queremos modificar los
efectos tenemos solamente que ubicar el 20% de las variables más importantes que darán el
80% de los resultados. La aplicación de este concepto permite economizar esfuerzos al
centrar la atención en los aspectos verdaderamente importante de una situación (Alvear,
1999).
El diagrama de Pareto es un gráfico de barras que ayudan a identificar prioridades y
causas, ya que se ordenan por orden de importancia a los diferentes problemas que se
presentan en un proceso. (Gutiérrez y De la Vara, 2013).
Objetivo de la herramienta
Priorizar un grupo de problemas, la atención de los mismos, identificando los de
mayor importancia, o bien determinando con base en un grupo de datos las causas
principales que ocasionan un problema.
Ventajas de su aplicación
Identificar en forma clara y objetiva hacia dónde enfocar los esfuerzos para la
solución de problemas.
Pasos para la construcción de un diagrama de Pareto
1. Es necesario decidir y delimitar el problema o área de mejora que se va a entender,
tener claro que objetivo se persigue. A partir de lo anterior, se procede a visualizar
que tipo de diagrama de Pareto puede ser útil para localizar prioridades o entender
mejor el problema.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 12. con base en lo anterior se discute y se decide el tipo de datos que se van a necesitar,
así como los posibles factores que sería importante estratificar. Entonces se
construye una hoja de verificación bien diseñada para la colección de datos que
identifique tales factores.
3. Si la información se va tomar de reportes anteriores o si se va a colectar, es preciso
definir el pedido del que se tomaran los datos y determinar a la persona responsable
de ello.
4. Al terminar de obtener los datos se construye una tabla donde se cuantifique la
frecuencia debe cada defecto, porcentaje y demás información.
5. Se decide si el criterio con el que se van a jerarquizar las diferentes categorías será
directamente la frecuencia, o si será necesario multiplicarla por su costo o intensidad
correspondiente. De ser así, es preciso multiplicarla. después de esto se procede a
realizar la gráfica.
6. Documentación de referencias del DP, como son títulos, periodo, área de trabajo, etc.
7. Se realiza la interpretación del DP y si existe una cafetería que predomina, se hace
un análisis de Pareto de segundo nivel para localizar los factores que más influyen en
el mismo.
Los diagramas de Pareto permiten identificar los problemas mayores y generar
nuevos diagramas de Pareto individuales para ellos.
Si se emprenden acciones correctas debemos dibujar los diagramas de Pareto antes
y después con objeto de comprobar los resultados alcanzados. La interpretación será
la siguiente:
a) los defectos o las perdidas más frecuentes decrecen súbitamente, esto significa que
están tienen éxito las acciones de mejora.
b) si varios tipos de defectos o pérdidas decrecen de manera uniforme, esto indica que
el control ha mejorado.
c) Si el defecto o la perdida más frecuente varía en el tiempo pero no disminuye
mucho el porcentaje global, es decir, es decir el diagrama de Pareto es inestable,
esto significa falta de control.
Ventajas
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1La utilización de esta herramienta presenta las siguientes ventajas (Galgano, 1995).
Permite observar los resultados de las acciones de mejora implantadas al
comprar dos diagramas del mismo fenómeno en distintos momentos del
tiempo.
Es una herramienta polivalente y fácilmente aplicable, no solos en cualquier
ámbito.
Utilizando en presentaciones y reuniones aumenta la eficiencia y la eficacia
de la comunicación ya que permite identificar rápidamente y a simple vista
el problema más grave.
Ejemplo de diagrama de Pareto
En una fábrica de botas industriales se hace una inspección del producto final,
mediante la cual las botas con algún tipo de defecto se mandan a la "segunda", después de
eliminar las evidencias de la marca. Por medio de un análisis de los problemas o defectos
por los que las botas se mandan a la segunda, se obtienen los siguientes datos, que
corresponden a las últimas 10 semanas:
Tabla 17.1: datos de inspección para enviar a la segunda.
Razón de efecto Total Porcentaje
Piel arrugada 99 13.4
Costuras con fallas 135 18.3
Piel reventada 369 50.0
Mal montada 135 18.3
Total 738 100.0
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Pareto para problemas de primer nivel
Al representar los datos de las botas por medio de una gráfica, con las barras
ubicadas de izquierda a derecha en forma decreciente, de acuerdo con la frecuencia, se
obtiene el diagrama de Pareto de la figura 17.2, donde la escala vertical izquierda está en
términos del número de botas rechazadas y la vertical derecha en porcentaje. La línea que
está arriba de las barras representa la magnitud acumulada de los defectos hasta completar
el total. En la gráfica se aprecia que el defecto piel reventada es el más frecuente (de mayor
impacto), ya que representa 50% del total de los defectos. En este problema es preciso
centrar un verdadero proyecto de mejora para determinar las causas de fondo, y dejar de dar
la "solución" que hasta ahora se ha adoptado: mandar las botas a la segunda. (Gutiérrez y
De la Vara, 2013).
Figura 17.2: diagrama de Pareto.
1.6.3 Diagrama Causa-Efecto.
El diagrama de causa-efecto o de Ishikawa. Es un método grafico que relaciona un
problema o efecto con los factores o causas que posiblemente lo generan. La importancia
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1de este diagrama radica en que obliga a buscar las diferentes causas que afectan el
problema bajo análisis y, de esta forma, se evita el error de buscar de manera directa las
soluciones sin cuestionar cuales son las verdaderas causas.
Método de las 6 M
El método de las 6 M es el más común y consiste en agrupar las causas potenciales
en seis ramas principales (6 M): métodos de trabajo, mano o mente de obra, materiales,
maquinaria, medición, y medio ambiente. Estos seis elementos definen de manera global
todo proceso y cada uno aporta parte de la variabilidad del producto final, por lo que es
natural esperar que las causas del problema estén relacionadas con algunas de las 6 M
Aspectos o factores a considerar en las 6 M
Mano de obra o gente
Conocimiento (¿la gente conoce su trabajo?)
Entrenamiento (¿los operadores están entrenados?)
Habilidad (¿los operadores han demostrado tener habilidad para el trabajo que
realizan?)
Capacidad (¿se espera que cualquier trabajador lleve a cabo su labor de manera
eficiente?)
¿la gente está motivada? ¿conoce la importancia de su trabajo por la calidad?
Métodos
Estandarización (¿las responsabilidades y los procedimientos de trabajo están
definidos de manera clara y adecuada o dependen del criterio de cada persona?)
Excepciones (¿Cuándo el procedimiento estándar no se puede llevar a cabo existe
un procedimiento alternativo definido claramente?).
Definición de operaciones (¿están definidas las operaciones que constituyen los
procedimientos?, ¿cómo se decide si la operación fue realizada de manera
correcta?).
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1La contribución a la calidad por parte de esta rama es fundamental, ya que por un lado
cuestiona si están definidos los métodos de trabajo, las operaciones y las responsabilidades;
por el otro, en caso de que sí estén definidas, cuestiona si son adecuados.
Máquinas o equipos
Capacidad (¿las máquinas han demostrado ser capaces de dar la calidad que se
requiere?).
Condiciones de operación (¿las condiciones de operación en términos de las
variables de entrada son las adecuadas?, ¿se ha realizado algún estudio que lo
respalde?).
¿Hay diferencias? (hacer comparaciones entre máquinas, cadenas, estaciones,
instalaciones, etc. ¿Se identificaron grandes diferencias?).
Herramientas (¿hay cambios de herramientas periódicamente?, ¿son adecuados?).
Ajustes (¿los criterios para ajustar las máquinas son claros y han sido determinados
de forma adecuada?).
Mantenimiento (¿hay programas de mantenimiento preventivo?, ¿son adecuados?).
Material
Variabilidad (¿se conoce cómo influye la variabilidad de los materiales o materia
prima sobre el problema?).
Cambios (¿ha habido algún cambio reciente en los materiales?).
Proveedores (¿cuál es la influencia de múltiples proveedores?, ¿se sabe si hay
diferencias significativas y cómo influyen éstas?).
Tipos (¿se sabe cómo influyen los distintos tipos de materiales?).
Mediciones
Disponibilidad (¿se dispone de las mediciones requeridas para detectar o prevenir el
problema?).
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1 Definiciones (¿están definidas de manera operacional las características que son
medidas?).
Tamaño de la muestra (¿han sido medidas suficientes piezas?, ¿son representativas
de tal forma que las decisiones tengan sustento?).
Repetibilidad (¿se tiene evidencia de que el instrumento de medición es capaz de
repetir la medida con la precisión requerida?).
Reproducibilidad (¿se tiene evidencia de que los métodos y criterios usados por los
operadores para tomar mediciones son adecuados?)
Calibración o sesgo (¿existe algún sesgo en las medidas generadas por el sistema de
medición?).
Esta rama destaca la importancia que tiene el sistema de medición para la calidad, ya que
las mediciones a lo largo del proceso son la base para tomar decisiones y acciones; por lo
tanto, debemos preguntarnos si estas mediciones son representativas y correctas, es decir, si
en el contexto del problema que se está analizando, las mediciones son de calidad, y si los
resultados de medición, las pruebas y la inspección son fiables.
Medio ambiente
Ciclos (¿existen patrones o ciclos en los procesos que dependen de condiciones del
medio ambiente?).
Temperatura (¿la temperatura ambiental influye en las operaciones?).
Ventajas del método 6 M
Obliga a considerar una gran cantidad de elementos asociados con el problema.
Es posible usarlo cuando el proceso no se conoce a detalle.
Se concentra en el proceso y no en el producto.
Desventajas del método 6 M
En una sola rama se identifican demasiadas causas potenciales.
Se tiende a concentrar en pequeños detalles del proceso.
No es ilustrativo para quienes desconocen el proceso.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Método tipo flujo del proceso
Con el método flujo del proceso de construcción, la línea principal del diagrama de
Ishikawa sigue la secuencia normal del proceso de producción o de administración. Los
factores que pueden afectar la característica de calidad se agregan en el orden que les
corresponde, según el proceso. La figura 18.1 muestra un diagrama construido con este
método. Para ir agregando en el orden del proceso las causas potenciales, se realiza la
siguiente pregunta: ¿qué factor o situación en esta parte del proceso puede tener un efecto
sobre el problema especificado? Este método permite explorar formas alternativas de
trabajo, detectar cuellos de botella, descubrir problemas ocultos, etc. Algunas de las
ventajas y desventajas del diagrama de Ishikawa, construido según el flujo del proceso, se
presentan a continuación.
Ventajas
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1 Obliga a preparar el diagrama de flujo del proceso.
Se considera al proceso completo como una causa potencial del problema.
Identifica procedimientos alternativos de trabajo.
Hace posible descubrir otros problemas no considerados al inicio.
Permite que las personas que desconocen el proceso se familiaricen con él, lo que
facilita su uso.
Se emplea para predecir problemas del proceso poniendo atención especial en las
fuentes de variabilidad.
Desventajas
Es fácil no detectar las causas potenciales, puesto que las personas quizás estén muy
familiarizadas con el proceso y todo se les haga normal.
Es difícil usarlo por mucho tiempo, sobre todo en procesos complejos.
Algunas causas potenciales pueden aparecer muchas veces.
Método de estratificación o enumeración de causas
La idea de este método de estratificación de construcción del diagrama de Ishikawa
es ir directamente a las principales causas potenciales, pero sin agrupar de acuerdo a las 6
M. La selección de estas causas muchas veces se hace a través de una sesión de lluvia de
ideas. Con el objetivo de atacar causas reales y no consecuencias o reflejos, es importante
preguntarse un mínimo de cinco veces el porqué del problema, a fin de profundizar en la
búsqueda de las causas. La construcción del diagrama de Ishikawa partirá de este análisis
previo, con lo que el abanico de búsqueda será más reducido y es probable que los
resultados sean más positivos. Esta manera de construir el diagrama de Ishikawa es natural
cuando las categorías de las causas potenciales no necesariamente coinciden con las 6 M.
En la figura 18.2 se muestra un diagrama de Ishikawa construido con este método.
El método de estratificación contrasta con el método 6 M, ya que en este último va
de lo general a lo particular, mientras que en el primero se va directamente a las causas
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1potenciales del problema. Algunas de las ventajas y desventajas del método de
estratificación para construir un diagrama de Ishikawa se presentan a continuación.
Ventajas
Proporciona un agrupamiento claro de las causas potenciales del problema, lo cual
permite centrarse directamente en el análisis del problema.
Este diagrama es menos complejo que los obtenidos con los otros procedimientos.
Desventajas
Es posible dejar de contemplar algunas causas potenciales importantes.
Puede ser difícil definir subdivisiones principales.
Se requiere mayor conocimiento del producto o del proceso.
Se requiere gran conocimiento de las causas potenciales.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
Pasos para la construcción de un diagrama de Ishikawa
1. Especificar el problema a analizar. Se recomienda que sea un problema importante
y, de ser posible, que ya esté delimitado mediante la aplicación de herramientas
como Pareto y estratificación. También es importante que se tenga la cuantificación
objetiva de la magnitud del problema.
2. Seleccionar el tipo de DI que se va a usar. Esta decisión se toma con base en las
ventajas y desventajas que tiene cada método.
3. Buscar todas las probables causas, lo más concretas posible, que pueden tener algún
efecto sobre el problema. En esta etapa no se debe discutir cuáles causas son más
importantes; por el momento, el objetivo es generar las posibles causas. La
estrategia para la búsqueda es diferente según el tipo de diagrama elegido, por lo
que se debe proceder de acuerdo con las siguientes recomendaciones:
Para el método 6 M: trazar el diagrama de acuerdo con la estructura base para
este método e ir preguntándose y reflexionando acerca de cómo los diferentes
factores o situaciones de cada M pueden afectar el problema bajo análisis.
Método flujo del proceso: construir un diagrama de flujo en el que se muestre la
secuencia y el nombre de las principales operaciones del proceso que están
antes del problema, e iniciando de atrás hacia delante. Es preciso preguntarse:
¿qué aspectos o factores en esta parte del proceso afectan al problema
especificado?
Método enumeración de causas: mediante una lluvia de ideas generar una lista
de las posibles causas y después agruparlas por afinidad. Es preciso
representarlas en el diagrama, considerando que para cada grupo corresponderá
una rama principal del diagrama; también, se asigna un título representativo del
tipo de causas en tal grupo.
4. Una vez representadas las ideas obtenidas, es necesario preguntarse si faltan algunas
otras causas aún no consideradas; si es así, es preciso agregarlas.
5. Decidir cuáles son las causas más importantes mediante diálogo y discusión
respetuosa y con apoyo de datos, conocimientos, consenso o votación del tipo 5, 3,
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 11. En este tipo de votación cada participante asigna S puntos a la causa que
considera más importante, 3 a la que le sigue, y 1 a la tercera en importancia;
después de la votación se suman los puntos, y el grupo deberá enfocarse en las
causas que recibieron más puntos.
6. Decidir sobre cuáles causas se va a actuar. Para ello se toma en consideración el
punto anterior y lo factible que resulta corregir cada una de las causas más
importantes. Con respecto a las causas que no se decida actuar debido a que es
imposible, por distintas circunstancias, es importante reportarlas a la alta dirección.
7. Preparar un plan de acción para cada una de las causas a ser investigadas o
corregidas, de tal forma que determine las acciones que se deben realizar; para ello
se puede usar nuevamente el DI. Una vez determinadas las causas, se debe insistir
en las acciones para no caer en sólo debatir los problemas y en no acordar acciones
de solución.
Ejemplo:
Diagrama de Ishikawa tipo 6 M. Una empresa de lavadoras tienes diferentes problemas
de calidad, Por medio de un análisis de Pareto se encuentra que el problema principal es
que la boca de la tina está ovalada, como se aprecia en el diagrama de Pareto de la parte
superior de la figura 18.3. Mediante una lluvia de ideas, un equipo de mejora encuentra que
las posibles causas que provocan que la boca de la tina esté ovalada son las que se muestran
en el diagrama de la figura 18.3, y a través de un consenso llegan a la conclusión de que la
causa más importante podría ser el subensamble del chasis, como se destaca en el diagrama.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
Ishikawa de segundo nivel. Después de que se ha determinado la probable causa
más importante, en ocasiones es necesario analizarla con mayor detalle, y para ello es
necesario emplear de nuevo el diagrama de Ishikawa. Esto fue lo que se hizo en el caso del
subensamble del chasis, de donde se obtuvo la figura 18.4.
Al analizar cada una de las posibles causas que afectan el ensamble del chasis se
llegó a la conclusión de que posiblemente el problema se debía al mal manejo de la tina en
la operación de ensamble (transporte), el cual consistía en que: "después de efectuar la
operación de aplicación de fundente, la tina es colgada de las perforaciones de la boca. Para
ello se utilizan dos ganchos, y queda a criterio del operario la distancia entre uno y otro, la
cual puede ser más abierta o cerrada. Esto hace que cuando la tina pasa por el horno a altas
temperaturas, la boca de ésta se deforme y quede ovalada. Además, se deforman las
perforaciones de donde se sujeta con los ganchos".
Ante esto, la propuesta de solución fue: "después de la operación de aplicar
fundente a la tina, ésta debe colocarse boca abajo sobre una parrilla. Esto permite que al no
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1resistir su propio peso y tener cuatro puntos de apoyo, no se causen deformaciones en la
boca ni en las perforaciones.
Dicha parrilla será sujetada por herrajes para introducirla al horno". Al realizar el
análisis del costo de la solución y de los beneficios obtenidos en un año, se obtuvo que
estos últimos superaban en más de 1 O veces a lo que se necesitaba invertir para instaurar la
solución. Además de otros tipos de beneficios, como menos demoras en la línea de
ensamble, se evitarían despostillamientos en perforaciones provocadas al enderezar la tina,
así como una mejora de la calidad en las lavadoras. Por lo anterior, la solución propuesta
fue aplicada con excelentes resultados. Dado el tipo de causa encontrada se podría
comentar con sorpresa: "cómo no se habían dado cuenta de lo obvio que es que al meter la
tina de esa forma a un horno a altas temperaturas se van a presentar deformaciones", pero
en una empresa donde la solución era corregir el efecto y no las causas, ese tipo de
obviedades persisten
.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 11.6.4 Histograma.
Los histogramas son diagramas de barras que muestran el grado y la naturaleza de
variación dentro de rendimiento de un proceso. El histograma muestra la distribución de
frecuencias de un conjunto de valores mediante la representación con barras.
Aplicación
En general el histograma como distribución de frecuencias tiene muchísima utilidad,
y se aplica en la elaboración de informes, análisis, estudios de las capacidades de proceso,
la maquinaria, y el equipo para el control (Ishikawa, 1994).
Construcción
Los pasos en su construcción son los siguientes
1. Identificar el objetivo del uso del histograma y reunir los datos necesarios.
2. Identificar los valores máximos y mínimos y calcular el rango, es decir, la
dimensión del intervalo existente entre estos 2 valores.
3. Determinar el número de barras a representar. No existe regla exacta para su cálculo
normalmente, cuando el número total de datos (N) es inferior a cincuenta se pueden
emplear unas tablas orientativas, y cuando N es superior a cincuenta se considera la
raíz cuadrada de N, redondeando a un número entero.
4. Establecer la anchura de las barras. Se calcula dividiendo el rango entre el número
de barras.
5. Calcular los límites superior e inferior de cada barra. Consiste en sumar las
ocurrencias dentro de cada ancho de barra, es decir, la frecuencia.
6. Dibujar el histograma. El número ideal de barras en el histograma es de
aproximadamente diez.
7. Analizar el histograma y actuar con los resultados.
Los histogramas pueden tener distintas formas según la distribución de la
frecuencia de las variables consideradas. El análisis de su comportamiento permite
determinar la tendencia central y la dispersión de los datos. Como lo más habitual es que
las distribuciones se asemejen a otras conocidas como por ejemplo la distribución normal,
se puede evaluar y hacer inferencias de las características del conjunto de la población.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Tabla 16.1 Tipos de histogramas
Histograma Tipo
Comportamiento normal, sus datos están
agrupados alrededor de un valor central.
Distribución sesgada, es asimétrica ya que
sus datos presentan una mayor o menor
variabilidad respecto al valor central.
Comportamiento con un pico aislado. En
este tipo aparece un grupo de datos aislado
del resto del histograma, las causas pueden
ser errores de medida.
Distribución rectangular, es el caso
extremo de la distribución bimodal, debido
a la combinación de múltiples procesos o
errores de medición.
Fuente: Elaboracion propia, 2015
1.1
1.2 Limitaciones
Los histogramas representan algunas desventajas (Ishikawa, 1994). : En primer
lugar, no permiten identificar las causas de variación dentro de un periodo de tiempo, en
segundo lugar, para preparar la distribución de frecuencias y representarla hacen falta
muchos datos (como mínimo cincuenta valores), por lo menos si se requiere identificar la
forma de la distribución.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Ejemplo:
Un equipo del departamento de producción de una empresa decide analizar con
mayor detenimiento el peso (en gramos) de uno de los productos elaborados, ya que se han
venido observando anomalías últimamente. El equipo decide dibujar un histograma para
posteriormente analizarlo. Recogen 55 datos durante una semana, once por día.
Tabla 16.2 Hoja de recogida de datos
Día Gramos del producto A
1 486 495 486 481 487 490 500 501 506 498 482
2 497 498 499 500 510 509 492 493 485 495 504
3 491 498 500 499 497 506 506 509 489 486 490
4 490 489 495 497 492 481 501 509 506 503 504
5 480 487 491 499 483 487 495 500 502 498 492
Fuente: Departamento de producción, (2006). Resultados obtenidos durante el análisis
de una semana en una empresa.
A partir de los datos obtenidos se realizan los cálculos para determinar el número de
barras. Su anchura y sus límites.
En primer lugar, conocido el número total de datos ( N=55 )
, se localizan el mayor
valor y el menor valor entre los datos y se calcula su diferencia, con lo que se obtiene el
rango
Rango R=510-480=30
Para determinar el número de barras y su anchura se realizan los siguientes cálculos:
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Número de barras=√55=7 . 41≃8
Anchura de barra=30√55
≃4
A continuación, se determinan los límites de cada barra, calculando la frecuencia
Tabla 16.3 Datos de frecuencias
Intervalo Valor medio Frecuencia
480-484 482 5
484-488 486 7
488-492 490 7
492-496 494 8
496-500 498 10
500-504 502 8
504-508 506 6
508-512 510 4
Fuente: César Camisón; Gestión de la
calidad: enfoque, modelo, y sistemas, 2006
Por último, se dibuja el histograma que agrupa los datos por intervalos y muestra la
frecuencia (correspondiente a la altura de cada barra) y se procede a su interpretación.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
Figura 16.4 Histograma de peso
Conclusión:
El muestreo realizado con los 55 datos recopilados durante una semana, se logra
observar que el histograma tiene una distribución normal, pero sin embargo, esta se
encuentra un poco sesgada a la derecha, es decir, que los datos mayores se encuentran 492
y 500 (gramos del producto).
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
1.6.5 Diagrama de Dispersión.Es una gráfica cuyo objetivo es analizar la forma en que dos variables numéricas
están relacionadas.
Dadas dos variables numéricas X
y Y
, medidas usualmente sobre el mismo
elemento de la muestra de una población o proceso, el diagrama de dispersión es un gráfica
del tipo X
-Y
, donde cada elemento de la muestra es representado mediante un par de
valores (
x i , y i) y el punto correspondiente en el plano cartesiano
X-Y
. (Gutiérrez y De la
Vara, 2013).
Construcción de un diagrama de dispersión
1. Obtención de datos. Una vez que se han seleccionado las variables que se desea
investigar, se colectan los valores de ambas sobre la misma pieza o unidad. Entre
mayor sea el número de puntos con el que se construye un diagrama de dispersión es
mejor. Por ello, siempre que sea posible se recomienda obtener más de 30 parejas de
valores.
2. Elegir ejes. Por lo general, si se trata de descubrir una relación causa-efecto, la posible
causa se representa en el eje X
y el probable efecto en el eje Y
. Por ejemplo, X
puede
ser una variable de entrada y Y
una de salida. Si lo que se está investigando es la
relación entre dos variables cualesquiera, entonces en el eje X
se anota la que se
puede controlar más, medir de manera más fácil o la que ocurre primero durante el
proceso. Es necesario anotar en los ejes el título de cada variable.
3. Construir escalas. Los ejes deben ser tan largos como sea posible, pero de longitud
similar.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Para construir la escala se sugiere encontrar el valor máximo y el mínimo de ambas
variables. Es preciso escoger las unidades para ambos ejes de tal forma que los extremos de
éstos coincidan de manera aproximada con el máximo y el mínimo de la correspondiente
variable.
4. Graficar los datos. Con base en las coordenadas en el eje X
y en el eje Y
, representar
con un punto en el plano X
-Y
los valores de ambas variables. Cuando existen parejas
de datos repetidos (con los mismos valores en ambos ejes), en el momento de estar
graficando se detectará un punto que ya está graficado, y entonces se traza un círculo
sobre el punto para indicar que está repetido una vez. Si se vuelve a repetir, se traza
otro círculo concéntrico y así sucesivamente.
5. Documentar el diagrama. Registrar en el diagrama toda la información que sea de
utilidad para identificarlo, como son títulos, periodo que cubren los datos, unidades de
cada eje, área o departamento, y persona responsable de colectar los datos.
Un diagrama de dispersión consiste simplemente en representar pares de valores para
visualizar la correlación que existe entre ambos. Naturalmente estos datos podrán ser objeto
de análisis estadísticos por procedimientos más sofisticados.
Ejemplo
En una fábrica de pintura se desea investigar la relación que existe entre la
velocidad de agitación en el proceso de mezclado y el porcentaje de impurezas en la
pintura. Mediante pruebas experimentales se obtienen los datos de la tabla 20.1. Mientras
que en la figura 20.2 se muestra el diagrama de dispersión para estos datos, en donde se ve
que hay una relación o correlación lineal positiva, ya que a medida que aumenta la
velocidad de agitación se incrementa el porcentaje de impurezas.
Velocidad
(Rpm)
Impurezas
(%)
Velocidad
(Rpm)
Impurezas
(%)
20 8.4 32 13.2
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 122 9.5 34 14.7
24 11.8 36 16.4
26 10.4 38 16.5
28 13.3 40 18.9
30 14.8 42 18.5
Tabla 20.1 Datos para pinturas
6 8 10 12 14 16 18 200
5
10
15
20
25
30
35
40
45
Diagrama de dispersión
Velocidad (Rpm)
Impu
reza
s(%
)
Figura 20.2 Diagrama de dispersión para datos de pintura del ejemplo.
En ocasiones, en los diagramas de dispersión se muestran relaciones con un patrón
más débil, es decir, menos definido. En esos casos se habla de una correlación débil, y
habrá que corroborarla calculando el coeficiente de correlación .Por otro lado, puede haber
otro tipo de relaciones que no son lineales de tal forma que conforme X
crece, Y
también
lo hace hasta cierto punto, y después empieza a disminuir. También pueden darse puntos
aislados que se salen del patrón general del resto de los puntos, en ese caso es necesario
investigar a qué se debe: alguna situación especial en él comportamiento del proceso, algún
tipo de error, ya sea de medición, registro o de "dedo". En cualquier caso, se debe
identificar la causa que los motivó, ya que en ocasiones puede ser información valiosa.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Acerca de la posible relación causa-efecto, es preciso tener en cuenta que cuando
dos variables están relacionadas, no necesariamente implica que una es causa de la otra. Lo
único que indica el diagrama de dispersión es que existe una relación. El usuario es quien
debe tomar esa pista para investigar a qué se debe tal relación. Para verificar si
efectivamente X
influye sobre Y
se debe recurrir tanto al conocimiento del proceso como a
la comprobación.
No correlación
Se presenta cuando los puntos en un diagrama de dispersión están dispersos sin
ningún patrón u orden.
Correlación positiva
Es cuando dos factores ( X ,Y )
se relacionan en forma lineal positiva, de tal forma
que al aumentar uno también lo hace el otro.
Correlación negativa
Relación lineal entre dos variables ( X , Y )
, tal que cuando una variable crece la otra
disminuye y viceversa.
De cualquier forma, quien interprete el diagrama de dispersión debe tomar en cuenta
que algunas de las razones por las que las variables X
y Y
aparecen relacionadas de
manera significativa son:
• X
influye sobre Y
(éste es el caso que suele interesar más).
• Y influye sobre X
.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
• X
y Y
interactúan entre sí.
• Una tercera variable Z
influye sobre ambas y es la causante de tal relación.
• X
y Y
actúan en forma similar debido al azar.
• X
y Y
aparecen relacionadas debido a que la muestra no es representativa.
1.6.6 EstratificaciónEn una empresa del ramo metal-mecánico se tiene interés de evaluar cuáles son los
problemas más importantes por los que las piezas metálicas son rechazadas cuando se
inspeccionan. Este rechazo se da en diversas fases del proceso y en distintos departamentos.
Para realizar tal evaluación se estratifican por tipo y por departamento que produzca la
pieza. Los resultados obtenidos en dos semanas se aprecian en la tabla 21.1, donde se ven
los diferentes tipos de problemas, la frecuencia con que han ocurrido y el departamento
donde se originaron.
Tabla 21.1 Artículos defectuosos por tipo de defecto y departamento
Razón de
rechazo
Departamento de
piezas chicas
Departamento de
piezas medianas
Departamento de
piezas grandesTotal
Porosidad ///// // ///// ///// ///// / ///// ///// 33
Llenado ///// ///// /////// ///// ///// ///// //
/// ///// //////// ///// ///// 60
Maquinado // / // 5
Molde /// ///// / ///// // 16
Ensamble // // // 6
Total 26 58 36 120
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1 Problema más importante (Primer nivel de estratificación). En la tabla 21.1 se
observa que el problema principal es el llenado de las piezas (50% del total de
rechazos, 60 de 120); por lo tanto, debe atenderse de manera prioritaria y analizar
con detalle sus causas.
Causas (Segundo nivel de estratificación). Para el problema principal se aplica una
segunda estratificación, bien analizada que ayude a conocer la manera en que
influyen los diversos factores que intervienen en el problema de llenado; tales
factores podrían ser departamento, turno, tipo de producto, método de fabricación,
materiales, etcétera. Pero como en la tabla 21.1 sólo se tiene la información del
departamento, entonces se procede a realizar la estratificación del problema de
llenado por departamento, lo que permite apreciar de esta falla se da principalmente
en el departamento de piezas medianas (55%, 33 de 60). Si al clasificar el problema
de llenado en el departamento de piezas medianas y por el momento debe olvidarse
de los otros problemas y los demás departamentos.
Causas (tercer nivel). Dentro del departamento de piezas medianas se podría
discutir, pensar y reflexionar como estratificar el problema de llenado por otras
fuentes de variabilidad, como podrías ser turnos, productos, máquinas, entre otros.
Si en alguna de estas clasificaciones se determina dónde se localiza principalmente
la falla, ahí se debe centrar la acción de mejora. En los casos que mediante la
estratificación ya no se encuentre ninguna pista más, entonces se toma en cuenta
todo el análisis hecho para tratar de establecer la verdadera causa del problema, una
labor que es más sencilla porque ya se tienen varias pistas acerca de dónde, cómo y
cuándo se presenta el problema principal.
Conclusión:
Del ejemplo anterior se concluye que tratar de encontrar la causa raíz antes de la
estratificación es trabajar sin sentido, con el consecuente desperdicio de energía, recursos y
el riesgo de que se ataquen efectos y no las verdaderas causas. Sin embargo es necesario
señalar que la velocidad con la que se obtiene los datos limita hasta dónde seguir
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1estratificando, ya que si un proceso los genera con lentitud, entonces será difícil esperar a
que se generen los dato de interés para identificar pistas que ayuden a la localización de las
causas principales. En estos casos es preciso tomar mayores riesgos en las decisiones con
respecto a cuáles son las causas principales y esperar a ver si, efectivamente, las acciones
tomadas dieron resultado. Otra posibilidad es aplicar una estrategia más activa, como el
diseño de experimentos, a fin de corroborar conjeturas o sospechas más rápido.
Ejemplo
En una fábrica de envases de plástico una de las características de calidad en el
proceso de inyección de plástico es el peso de las preformas. Se tiene que para cierto
modelo, el peso de la preforma debe ser de 28.0g con una tolerancia de ± 0.5g. Tomando en
cuenta 140 datos de la inspección cotidiana de la última semana, se hace una evaluación de
la capacidad del proceso para cumplir con especificaciones (EI=27.5, ES=28.5). En la
figura 21.1 se presenta la gráfica de capacidad (histograma con tolerancia) y en el primer
renglón de la tabla 21.2 aparecen los estadísticos básicos que se obtuvieron.
A partir de éstos se aprecia que hay problemas, ya que los límites estimados reales
están fuera de las especificaciones, los valores de los índices CP Y CPK están muy lejos de
ser mayores que 1.33 y el proceso está centrado, pero el cuerpo del histograma no cabe
dentro de las especificaciones. En suma, hay problemas debido a la alta variación del peso
de la preforma.
Tabla 21.2 Estadísticos básicos para datos del peso delas preformas
Fuente X S CP CPK K Limites reales
LRI LRS
General 27.99 0.227 0.73 0.72 -2 27.31 28.67
Máquina A 28.17 0.145 1.15 0.76 34 27.74 28.61
Máquina B 27.82 0.141 1.18 0.76 -36 27.40 28.24
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Nota: Para investigar las causas de exceso de variación consiste en estratificar los datos y
analizarlos por separado de acuerdo con fuentes o factores que se sospeche puedan estar
contribuyendo de manera significativa
Solución:
En el caso de las preformas, se sabe que los 140 datos estudiados proceden de dos
diferentes máquinas de inyección. Si se analizan por separado los 70 datos de cada
máquina, se obtienen los resultados que se aprecia en los reglones correspondientes de la
tabla 21.2 y en los incisos b y c de la figura 21.1. Donde se puede percatar que los valores
de la estimación CP , así como la amplitud de los histogramas y los límites reales, por lo que
se concluye que la capacidad potencial de ambas máquinas es satisfactoria. El problema se
encuentra en la máquina A debido a que está descentrada un K=34% a la derecha del valor
nominal (28.0g), mientras que la máquina B está descentrada a la izquierda un K= -36%.
Por lo tanto, el verdadero problema no es el exceso de variación en los procesos, si no que
éstos están descentrados con respecto al peso nominal que debe producir, por lo que la
solución es centrar ambas máquinas, lo cual, en general, es más fácil que reducir la
variabilidad.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
Figura 21.2 Gráfica de capacidad para peso de las preformas
En todas las áreas o tipos de proceso resulta de utilidad clasificar los problemas o
las mediciones de desempeño, de acuerdo con los factores que ayuden a direccionar mejor
la acción de mejora; por ejemplo, para disminuir el ausentismo en una empresa, en lugar de
dirigir cualquier tipo de campañas o programas generalizados sería mejor centrarlos en los
trabajadores, departamentos o turnos con mayor porcentaje de ausencias, lo cual se podría
encontrar agrupando (estratificado) a trabajadores, departamentos o turnos de acuerdo con
si porcentaje de fallas.(Gutiérrez y de la Vara, 2013).
1.7 Habilidades y Capacidades del proceso.Las variables de salida o de respuesta de un proceso deben cumplir con ciertas
metas y/o especificaciones, a fin de considerar que el proceso funciona de manera
satisfactoria.
Concepto
“Consiste en conocer la amplitud de la variación natural del proceso para una
característica de calidad dada; esto permitirá saber en qué medida tal característica de
calidad es satisfactoria (cumple especificaciones).” (Gutiérrez, de la Vara 2013)
Método de elaboración:
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Para realizar un estudio de capacidad se toman datos del proceso durante un periodo
considerable para que se refleje bien el desempeño del proceso. El periodo de referencia
depende de la velocidad del proceso, ya que si se trata de un proceso masivo que produce
muchas piezas por día, entonces se considera un periodo de cuatro a 10 días, para cada
determinado tiempo tomar una pequeña cantidad de productos hasta completar una muestra
de 120 a 150. Pero cuando se trata de un proceso lento, que produce pocos productos por
día, es necesario incrementar el periodo de estudio para completar una muestra de por lo
menos 50 o 60 productos. En ambos casos, en la medida que se tengan más datos y un
periodo más amplio será posible conocer mejor el estado real del proceso.
Ejemplo:
En un proceso de inyección de plástico una característica de calidad del producto
(disco) es un grosor, que debe ser de 1.20mm con una tolerancia de +- 0.10mm. Así, para
considerar el proceso de inyección fue satisfactorio el grosor del disco debe estar entre la
especificación inferior, EI=1.10 ES=1.30. En un estudio de capacidad para este proceso es
necesario contestar las siguientes interrogantes: ¿Qué tipo de discos en cuanto a grosor se
están produciendo? ¿El grosor medio es adecuado? ¿La variabilidad del grosor es mucha o
poca? Para contestar estas preguntas durante una semana se obtuvieron de una línea de
producción 125. El muestreo fue sistemático cada determinado tiempo se tomaban 5
productos y median al final de la semana se tuvieron los datos referidos. A continuación se
analizaran estos datos.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1
Fichas de consulta
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Bibliografía
Levine, David M., krehbiel, Timothy C. y Mark L. Berenson (2006). Estadística para
administración (2ª ed.). México: Pearson Education.
Cuatrecasas, L. (2005). Gestión integral de la calidad: Implantación, control y
certificación. (3ª Ed.). México: Limusa.
Trias, M, Gonzales P, Fajardo S y Flores L. (2009). Las 5 W+H en el ciclo de la mejora en
la gestión de procesos, (1º Ed).
Guajardo, E. (2008). Administracion de la calidad total. (1ª ed.). México: Pax.
Vázquez, E. (2006). Análisis y mejoramiento de la calidad. (1ª ed.). México: Limusa.
César Camisón, Sonía Cruz. (2006). Gestión de la calidad: conceptos, enfoque, modelos
sistemas. Madrid, España: Pearson Educación, S.A.
Ishikawa, K. (1994). Introducción al control de calidad. Días de Santos, Madrid.
Miguel, P. A. (2009). Calidad. Madrid, España: Paraninfo, S.A.
Montgomery, D. C. (2005). Control estadístico de la calidad. LIMUSA.
Smith, S. (2000). Genere el cambio: Herramientas listas para la Administración de
proyectos. México: Granica S.A. de C.V.
Alvear Sevilla, Celina;. (1999). Calidad total II. México:LIMUSA.
Humberto, Gutierrez Pulido; de la Vara Salazar, Román. (2013). Control estadístico de la
calidad y seis sigma (3º ed), México: McGrawHill.
J.M., Juran, F.M, Gryna. (1995). Análisis y planeación de la calidad. México: McGraw-
Hill.
R. Evans, J., & M. Lindsay, W. (1995). Administración y Control de la Calidad (3º ed).
México: Iberoamérica.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2
Control Estadístico de Calidad Unidad 1
Evidencia 1Galgano, A. (1995). Los Siete instrumentos de la calidad total. Ediciones Díaz de Santos.
Vilar, J.F. (1998) Las 7 herramientas para la mejora de la calidad. Fundación
Connfemental,Madrid.
Cuatrecasas, A.L. (2010). Gestion Integral de la Calidad:Implantación,control y
certificación. Profit Editorial.
Miranda González Francisco J., A. C. (2007). Introducción a la gestón de la calidad.
Madrid: Delta.
Verdoy Pablo Juan, J. M. (2006). Manual control estadístico de la calidad. Madrid:
Universitat Jaume.
Indicador D Puntaje mínima requerida: D=90 Página 2 de 2