seis sigma

1. 7 HERRAMIENTAS
DE CALIDAD
EQUIPO 3

2. ANTECEDENTES DE HERRAMIENTAS DE
CALIDAD
En la década de los 50´s se comenzaron a
aplicar en Japón las herramientas estadísticas
de Control de Calidad, desarrolladas
anteriormente por Shewhart y Deming. Fue el
profesor Kaoru Ishikawa quien extendió su
utilización en las industrias manufactureras de
su país, en los años 60, acuñando la expresión
de 7 herramientas para el control de la calidad.

3. 1)DIAGRAMA DE CAUSA-EFECTO (DIAGRAMA
ISHIKAWA)
La variabilidad de una característica de calidad es
un efecto o consecuencia de múltiples causas,
por ello, al observar alguna inconformidad con
alguna característica de calidad de un producto o
servicio, es sumamente importante detallar las
posibles causas de la inconsistencia. La
herramienta de análisis más utilizada son los
llamados diagramas de causa - efecto, conocidos
también como diagrama de Ishikawa. Para hacer
un diagrama de causa - efecto se recomienda
seguir los siguientes pasos:

4. DIAGRAMA DE CAUSA-EFECTO
1.-Elegir la característica de calidad que se va a
analizar
2.-Se debe indicar los factores causales más importantes que
puedan generar la fluctuación de la característica de calidad

5. DIAGRAMA DE CAUSA-EFECTO
Se anexa en cada rama factores causales más detallados
de la fluctuación de la característica de calidad. hasta
asegurarse de que contenga todas las posibles causas de
dispersión
Se Verifica que todos los factores causales de dispersión
hayan sido anexados al diagrama. Una vez establecidas
de manera clara las relaciones causa y efecto, el diagrama
estará terminado

6. 2) HOJA DE CONTROL
La Hoja de Control, también llamada de Verificación,
es un impreso con formato de tabla o diagrama que
sirve para reunir y clasificar las informaciones según
determinadas categorías, mediante la anotación y
registro de sus frecuencias bajo la forma de datos.
Una vez que se ha establecido el fenómeno que se
requiere estudiar e identificadas las categorías que
los caracterizan, se registran indicando la frecuencia
de
observación. Lo esencial de los datos es que el
propósito este claro y que los datos reflejen la
verdad.

7. HOJA DE CONTROL
La principal funciones es hacer fácil la recopilación
de datos y realizarla de forma que puedan ser
usadas fácilmente y analizarlos automáticamente.
De modo general las hojas de recogida de datos
tienen las siguientes funciones:
 De distribución de variaciones de variables de los
artículos producidos (peso, volumen, longitud,
talla, clase, calidad, etc…)
 De clasificación de artículos defectuosos
 De localización de defectos en las piezas
 De causas de los defectos
 De verificación de chequeo o tareas de mantenimiento.

8. HOJA DE CONTROL
Esta es una herramienta manual, en la que
clasifican datos a través de marcas sobre la
lectura realizadas en lugar de escribirlas, para
estos propósitos son utilizados algunos formatos
impresos, los objetivos más importantes de la
hoja de control son:
 Investigar procesos de distribución
 Artículos defectuosos
 Localización de defectos
 Causas de efectos

9. HOJA DE CONTROL

10. 3) GRÁFICO DE CONTROL
Es una representación gráfica de los distintos valores
que toma una característica correspondiente a un
proceso. Permite observar la evolución de este proceso
en el tiempo y compararlo con unos límites de variación
fijados de antemano que se usan como base para la
toma de decisiones.
Los gráficos de control tienen su origen al final de la
década de 1920, cuando Walter A. Shewhart analizó
numerosos procesos de fabricación concluyendo que
todos presentaban variaciones. Encontró que estas
variaciones podían ser de dos clases: una aleatoria, y
otra imputable o especifica (también llamada asignable).

11. GRÁFICO DE CONTROL
Los gráficos de control constituyen una herramienta estadística
utilizada para evaluar la estabilidad de un proceso. Permite
distinguir entre las causas de variación. Todo proceso tendrá
variaciones, pudiendo estas agruparse en:
•Causas aleatorias de variación. Son causas desconocidas y con
poca significación, debidas al azar y presentes en todo proceso.
•Causas específicas (imputables o asignables). Normalmente no
deben estar presentes en el proceso. Provocan variaciones
significativas.
Las causas aleatorias son de difícil identificación y eliminación. Las
causas específicas sí pueden ser descubiertas y eliminadas, para
alcanzar el objetivo de estabilizar el proceso.

12. GRÁFICO DE CONTROL
Existen diferentes tipos de gráficos de control:
•De datos por variables. Que a su vez pueden ser de media y rango,
mediana y rango, y valores medidos individuales.
•De datos por atributos. Del estilo aceptable / inaceptable, sí / no,…
En la base de los gráficos de control está la idea de que la variación
de una característica de calidad puede cuantificarse obteniendo
muestras de las salidas de un proceso y estimando los parámetros
de su distribución estadística. La representación de esos
parámetros en un gráfico, en función del tiempo, permitirá la
comprobación de los cambios en la distribución.

13. EJEMPLO GRÁFICO DE CONTROL

14. 4) HISTOGRAMA
Es básicamente la presentación de una serie de
medidas clasificadas y ordenadas, es necesario
colocar las medidas de manera que formen filas y
columnas,
El histograma se usa para:
•Obtener una comunicación clara y efectiva de la
variabilidad del sistema
•Mostrar el resultado de un cambio en el sistema
•Identificar anormalidades examinando la forma
•Comparar la variabilidad con los límites de
especificación

15. HISTOGRAMA
Un histograma es una representación gráfica de una variable
en forma de barras que representa la distribución de
frecuencias de un conjunto de datos., donde la superficie de
cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores
representados. En el eje vertical se representan las
frecuencias, y en el eje horizontal los valores de las variables,
normalmente señalando las marcas de clase, es decir, la
mitad del intervalo en el que están agrupados los datos. Y
permite la comparación de los resultados de un proceso.
El histograma es especialmente útil cuando se tiene un
amplio número de datos que es preciso organizar, para
analizar más detalladamente o tomar decisiones sobre la
base de ellos. También es un medio eficaz para transmitir a
otras personas información sobre un proceso de forma
precisa e inteligible.

16. HISTOGRAMA
La principal aplicación del histograma es la
comparación de los resultados de un proceso
con las especificaciones previamente
establecidas para el mismo., mediante el
histograma, puede determinarse en qué grado
el proceso está produciendo buenos resultados
y hasta qué punto existen desviaciones
respecto a los límites fijados en las
especificaciones. En este sentido, el estudio de
la distribución de los datos puede ser un
excelente punto de partida para establecer
hipótesis acerca de un funcionamiento
insatisfactorio.

17. HISTOGRAMA

18. 5) DIAGRAMA DE PARETO
Es una herramienta que se utiliza para priorizar los problemas o las
causas que los genera.
El nombre de Pareto fue dado por el Dr. Juran en honor del
economista italiano VILFREDO PARETO (1848-1923) quien realizó
un estudio sobre la distribución de la riqueza, en el cual descubrió
que la minoría de la población poseía la mayor parte de la riqueza y
la mayoría de la población poseía la menor parte de la riqueza. El
Dr. Juran aplicó este concepto a la calidad, obteniéndose lo que
hoy se conoce como la regla 80/20.
Según este concepto, si se tiene un problema con muchas causas,
podemos decir que el 20% de las causas resuelven el 80 % del
problema y el 80 % de las causas solo resuelven el 20 % del
problema, basada en el conocido principio de Pareto, esta es una
herramienta que es posible identificar lo poco vital dentro de lo
mucho que podría ser trivial.

19. DIAGRAMA DE PARETO
Para determinar las causas de mayor incidencia en un problema
se traza una línea horizontal a partir del eje vertical derecho,
desde el punto donde se indica el 80% hasta su intersección con
la curva acumulada. De ese punto trazar una línea vertical hacia
el eje horizontal. Los ítems comprendidos entre esta línea
vertical y el eje izquierdo constituyen las causas cuya
eliminación resuelve el 80 % del problema.

20. 6) DIAGRAMA DE DISPERSIÓN
Diagrama de Dispersión también llamado gráfico de
dispersión, es un tipo de diagrama matemático que
permite analizar si existe algún tipo de relación entre dos
variable, utiliza las coordenadas cartesianas para
mostrar los valores de dos variables para un conjunto de
datos. Los datos se muestran como un conjunto de
puntos, cada uno con el valor de una variable que
determina la posición en el eje horizontal y el valor de la
otra variable determinado por la posición en el eje
vertical.
El diagrama de dispersión es una herramienta gráfica
que ayuda a identificar la posible relación entre dos
variables. Representa la relación entre dos variables de
forma gráfica, lo que hace más fácil visualizar e
interpretar los datos.

21. DIAGRAMA DE DISPERSIÓN
De otro lado, calculando el coeficiente de correlación entre dos
variables, permite cuantificar el grado de relación entre ambas, así
como su signo. El valor de este coeficiente puede estar comprendido
entre −1 y 1.
Cuando toma un valor próximo a −1, la correlación es fuerte y negativa.
Si el valor es cercano a +1, la correlación es fuerte y positiva.
Si el coeficiente de correlación lineal presenta un valor próximo a 0, la
correlación es débil.
Un coeficiente de 0 indicaría independencia total entre ambas
variables. A su vez, un coeficiente de correlación lineal de 1 ó de -1
señalaría que entre ambas variables hay dependencia funcional,
positiva o negativa según el signo del coeficiente.

22. DIAGRAMA DE DISPERSIÓN
Esta correlación puede señalar, pero no por ello probar, una relación
causal, es decir, no predice relaciones causa – efecto, sino que muestra la
intensidad de la relación entre dos variables. Por lo tanto, es importante no
apresurarse a obtener conclusiones sobre la relación entre las variables,
ya que puede ser otra tercera que afecte a la relación.

23. 7) MUESTREO ESTRATIFICADO
Muestreo Estratificado también conocida como
estratificación, es una herramienta estadística
que clasifica los elementos de una población
que tiene afinidad para así analizarlos y
determinar causas comunes de su
comportamiento.
La estratificación contribuye a identificar las
causas que hacen mayor parte de la
variabilidad, de esta forma se puede obtener
una comprensión detallada de la estructura de
una población de datos, examinando así la
diferencia en los valores promedio y la
variación en los diferentes estratos.

24. MUESTREO ESTRATIFICADO
La estratificación es un método estadística utilizado para el control,
análisis y mejora de la calidad consistente en clasificar los datos
disponibles por grupos con similares características. A cada grupo se le
denomina estrato.
Los estratos a definir lo serán en función de la situación particular de
que se trate, pudiendo establecerse estratificaciones atendiendo a:
 Personal.
 Materiales.
 Maquinaria y equipo.
 Áreas de gestión.
 Tiempo.
 Entorno.
 Localización geográfica.
 Otros.

25. MUESTREO ESTRATIFICADO
La estratificación puede apoyarse en distintas herramientas de calidad,
si bien el histograma es el modo más habitual de presentarla; la
estratificación:
 Permite aislar la causa de un problema, identificando el grado de
influencia de ciertos factores en el resultado de un proceso.
 Puede apoyarse y servir de base en distintas herramientas de
calidad.