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técnicas y herramientas de calidad

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Johana Bravo

on 30 June 2016

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Transcript of técnicas y herramientas de calidad

Diagrama de flujo
Ventajas:
Diagrama causa-efecto
Diagrama de Pareto
Hoja de chequeo o comprobación
Para que sirven:
Se pueden clasificar según sus tipos de datos:
Diagrama de dispersión o de correlación
Histograma
técnicas y herramientas de calidad
Las herramientas de calidad son técnicas y métodos justificados que ayudan a obtener información para mejorar un escenario de calidad
Herramientas básicas de calidad
Diagrama de Flujo
Diagrama Causa-Efecto
Diagrama de Pareto
Hoja de chequeo o de comprobación
Grafo o diagrama de control
Histograma
Diagrama de dispersión o de correlación

Es una forma esquemática de representar ideas y conceptos en relación
Fue expuesto por Frank Gilbreth, en la Sociedad Americana de Ingenieros Mecánicos(ASME), en 1921
Se utiliza para especificar algoritmos de manera gráfica
Para que el diagrama de flujo tenga sentido como tal, debe existir un camino hacia una solución que parte de un único inicio arriba a un único punto final
Tienen como objetivo descomponer los pasos de un proceso en una secuencia
Favorecen la comprensión del proceso al mostrarlo como un dibujo.
El cerebro humano reconoce muy fácilmente los dibujos.
Un buen diagrama de flujo reemplaza varias páginas de texto
También llamado diagrama de espina de pescado (forma), o diagrama de Ishikawa (creador)
Es una herramienta de lluvia de ideas
Se utiliza para identificar, explorar, mostrar todas las posibles causas de un problema especifico
Las causas en un diagrama C&E se organizan con frecuencia en seis categorías principales para usos en el proceso de fabricación: Personal, máquinas, materiales, métodos, mediciones y medio ambiente
También llamado curva cerrada o Distribución A-B-C
Es una gráfica para organizar datos de forma que estos queden en orden descendente, de izquierda a derecha y separados por barras
Permite asignar un orden de prioridades
El nombre de Pareto fue dado a esta herramienta por Juran en honor del italiano Wilfredo Pareto que definió la regla 80/20 para explicar la distribución de las riquezas
Elaboración:
Seleccionar los datos que se van a analizar, así como el periodo de tiempo al que se refieren dichos datos
Agrupar los datos por categorías, de acuerdo con un criterio determinado
Tabular los datos
Comenzando por la categoría que contenga más elementos y, siguiendo en orden descendente, calcular:

Frecuencia Absoluta
Frecuencia Absoluta acumulada
Frecuencia relativa unitaria
Frecuencia relativa acumulada
Dibujar el diagrama de Pareto.
Representar el gráfico de barras correspondiente que, en el eje horizontal, aparecerá también en orden descendente.
Delinear la curva acumulativa.
Se dibuja un punto que represente el total de cada categoría. Tras la conexión de estos puntos se formará una línea poligonal.
Identificar el diagrama, etiquetándolo con datos como: título, fecha de realización, periodo estudiado,…
Analizar el diagrama de Pareto
son formatos creados para realizar actividades repetitivas, controlar el cumplimiento de una lista de requisitos o recolectar datos ordenadamente y de forma sistemática
Se usan para hacer comprobaciones sistemáticas de actividades o productos asegurándose de que el trabajador o inspector no se olvida de nada importante
–Realización de actividades en las que es importante que no se olvide ningún paso
–Realizar inspecciones donde se debe dejar constancia de cuáles han sido los puntos inspeccionados.
–Verificar o examinar artículos.
–Examinar o analizar la localización de defectos. Verificar las causas de los defectos.
–Recopilar datos para su futuro análisis
De verificación, inspección, cheque o tareas de mantenimiento
De localización de defectos en las piezas
De distribución de variaciones de variables de los artículos (peso, volumen, longitud, calidad, etc)
De clasificación de artículos defectuosos
Grafo o diagrama de control
Tienen su origen al final de la década de 1920 por Walter Shewart
constituyen una herramienta estadística utilizada para evaluar la estabilidad de un proceso
Permite distinguir entre las causas de variación
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

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.
Todo proceso tendrá variaciones, pudiendo estas agruparse en:
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,…
El gráfico cuenta con una línea central y con dos límites de control, uno superior (LCS) y otro inferior (LCI), que se establecen a ± 3 desviaciones típicas (sigma) de la media (la línea central). El espacio entre ambos límites define la variación aleatoria del proceso. Los puntos que exceden estos límites indicarían la posible presencia de causas específicas de variación
Un histograma es una representación gráfica de una variable en forma de barras
Se utilizan para variables continuas o para variables discretas, con un gran número de datos, que se han agrupado en clases
La superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados
Pueden usarse para:
Mostrar el resultado de un cambio en el sistema
Identificar anormalidades examinando las formas del gráfico
Es una herramienta gráfica que permite identificar una posible relación entre dos variables
Debe reunir datos de sucesos ocurridos donde estén los dos factores para saber si tienen relación o no
Los datos serán en la forma x,y
Los pares de puntos se dibujan en un diagrama en el plano como una nube
La observación permitirá determinar si hay relación o no
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.
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