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Las 7 herramientas de calidad de Ishikawa

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Stiven Michell Molina Palna

on 27 February 2013

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Las 7 herramientas básicas para la administración de la calidad Estudió Química, Doctorado en ingeniería, Premio Deming y un reconocimiento de la ASQC (American Society for Quality Control).

En 1943 desarrollo el primer diagrama "El Diagrama de Causa-Efecto" Kaoru Ishikawa (Japón, 1915 – 1989) Destacó las diferencias entre los estilos de administración japoneses y occidentales. Escribió el libro
¿Qué es el control total de calidad? Principios de calidad de ISHIKAWA La calidad empieza con la educación y termina con la educación. El primer paso en la calidad es conocer lo que el cliente requiere. El estado ideal del control de calidad ocurre cuando ya no es necesaria la inspección. Eliminar la causa raíz
y no los síntomas. El control de calidad es responsabilidad de todos los trabajadores y en todas las áreas. No confundir los medios con los objetivos. Poner la calidad en primer término y poner las ganancias a largo plazo. Aquellos datos que no tengan información dispersa (es decir, variabilidad) son falsos. Las 7 herramientas básicas para la administración de la calidad Hoja de Control Definir el problema.
Definir datos.
Planificar recolección.
Recoger datos.
Analizar e Interpretar.
Presentar datos. Histograma Recolectar Organizar Calcular rango Amplitud de intervalo Ejes x, y Tabular Graficar Analizar DIAGRAMA DE PARETO Gráfica de barras que ilustran las causas de los problemas por orden de importancia y frecuencia. Promueve el trabajo en equipo ya que se requiere la participación de todos los individuos relacionados con el área para analizar el problema, obtener información y llevar a cabo acciones para su solución. No solo clasifica las fallas con respecto a su numero sino también con respecto a su importancia. Permite la comparación antes/después, ayudando a cuantificar el impacto de las acciones tomadas para lograr mejoras. Creado sobre la base del principio de Pareto, según el cual, el 80% de los problemas son provenientes de apenas el 20% de las causas. Cómo usarlo? (cc) photo by theaucitron on Flickr Lista de Verificación Defina el problema que va ser analizado y las categorías que se utilizaran para agrupar los datos. Clasifique las categorías en orden de Cantidad decreciente y calcule el total. Las categorías con baja frecuencia deben ser agrupadas, como "otros" y colocadas al final de la lista y calcule el porcentaje de cada categoría dividiendo la frecuencia por el total. Recolección y organización
de los datos. Se ordenan los datos de la lista de verificación CÓMO CONSTRUIRLO? Trace dos ejes verticales de la misma longitud, en un eje horizontal. En el eje vertical izquierdo, haga una escala de 0 hasta el número correspondiente al total de la Lista de verificación. 10 40 30 20 50 60 70 80 90 100 110 En el eje vertical derecho haga una escala de 0 a 100%. El 100% corresponderá al total de la Lista de Verificación y divida el eje horizontal en intervalos iguales, de acuerdo con la cantidad de categorías de la Lista de Verificación. 0 100 50 Construya y denomine las barras, colocando las categorías en orden decreciente de frecuencia, de izquierda a derecha. Trace una línea punteada que conecte el origen con la esquina superior derecha de la primera barra Sume, a la altura de la primera barra, la altura de la segunda. Marque con un punto el valor obtenido en la prolongación del lado derecho de la segunda barra. Haga eso sucesivamente, hasta la última barra. El último punto representa el 100 % de los eventos. Ventajas:
Canaliza los esfuerzos hacia los focos vitales.
Ayuda a priorizar y a señalar la importancia de cada una de las áreas de oportunidad.
Es uno de los primeros pasos para realizar mejoras.
Se aplica en todas las situaciones en donde se pretende efectuar una mejora, en cualquiera de los componentes de la Calidad Total. Diagrama de Causa-Efecto o Diagrama de Ishikawa Esta herramienta es útil en la identificación de las posibles causas de un problema y representa las relaciones entre algunos efectos y sus causas Para hacer un diagrama de Causa-Efecto seguimos estos pasos: 1 4 3 2 Decidimos cual va ser la característica de calidad que vamos a analizar. Indicamos los factores causales mas importantes y generales que puedan causar la fluctuación de características de calidad. Trazando flechas secundarias hacia la principal. Incorporamos en cada rama factores mas detallados que se puedan considerar causas de fluctuación. Finalmente verificamos que todos los factores que puedan causar dispersión hayan sido incorporados al diagrama. Ejemplo Diagramas de dispersión Un Diagrama de Dispersión es la forma mas sencilla de definir si existe o no una relación causa efecto entre dos variables y que tan firme es esta relación, como estatura y peso. GRÁFICOS DE CONTROL Representa el comportamiento de una o más características de calidad, fijando límites que sean acordes con experiencias. OBJETIVO CONSTRUCCIÓN DEL GRÁFICO Zonas de una Carta de Control PATRONES QUE DETERMINAN A UN GRAFICO DE CONTROL (cc) image by nuonsolarteam on Flickr Permite estudiar la evolución del desempeño de un proceso a lo largo del tiempo El grafico de control se asemeja a tomar los signos vitales. Historia En 1924 Shewhart creó el concepto de gráfico de control Empleada en Western Electric (compañía estadounidense de ingeniería eléctrica) 50’s se introduce en EUA experimentos para la mejora de productos y procesos. Años 40’s se incrementa en los EU la importación de cursos de control de calidad Deming inicia la enseñanza del control estadístico de calidad y gráficos de control en Japón. Posteriormente K. Ishikawa inicia el estudio de estos conceptos e introduce los conceptos de gráficos de control en Japón. 60’s La industria Japonesa emplea el diseño de experimentos en el desarrollo de nuevos procesos Llevar un estudio detallado del comportamiento de la variable con el fin de tomar las acciones correctivas y en especial preventivas para que las anomalías no se presenten Selección de la variable Definición del marco de muestreo y el método de selección Determinación del número de subgrupos o muestras (m) Determinación del tamaño del sub grupo o muestra (n) Recolección de la información Cálculo de límites de control (Limite de control superior y Limite de control Inferior) Construcción del gráfico La carta indica que un proceso es estable cuando sus puntos caen dentro de los límites de control y fluctúan o varían aleatoriamente Patrón 1.
Cambios en el nivel del proceso Patrón 5.
Falta de variabilidad (estatificación) Patrón 4.
Mucha variabilidad Patrón 3.
Ciclos recurrentes (periodicidad) Patrón 2.
Tendencias en el nivel del proceso Representa un cambio en el promedio del proceso o en su variación media. Un punto fuera de los límites de control o una tendencia clara y larga que los puntos consecutivos caen en un solo lado de la línea central.
Introducción de nuevos trabajadores
Cambios en los métodos de inspección
Mayor o menor atención de los trabajadores
El proceso ha mejorado o empeorado Representa un desplazamiento paulatino del nivel medio de un proceso. Movimiento demasiado largo de puntos hacia arriba o abajo.
Deterioro o desajuste gradual del equipo
Desgaste de las herramientas de corte
Acumulación de desperdicios en las tuberías
Calentamiento de máquinas
Cambios graduales del medio ambiente Desplazamientos cíclicos de un proceso que se detectan cuando se dan flujos de puntos consecutivos que tienden a crecer y luego decrecer en forma similar.
Cambios periódicos en el ambiente
Diferencias en los dispositivos de medición o de prueba

Rotación regular de máquinas u operarios
Efecto sistemático producido por 2 máquinas, operarios o materiales que se usan alternadamente Señal de que existe una causa asignable de mucha variación. Se manifiesta mediante la alta proporción de puntos cerca de los límites de control, a ambos lados de la línea central, y pocos o ninguno en la parte central.
Sobre control o ajustes innecesarios en el proceso
Diferencias sistemáticas en la calidad del material o en los métodos de prueba
Control de 2 o más procesos en la misma carta con diferentes promedios Una señal de que hay algo especial en el proceso es que prácticamente todos los puntos se concentren en la parte central del gráfico.
Equivocación en el cálculo de los límites de control
Agrupamiento en una misma muestra a datos provenientes de universos con medias
bastantes diferentes que al combinarse se compensan unas con otras.
Carta de control inapropiada para el estadístico graficado. Se tiene un proceso de fabricación de anillos de pistón para motor de automóvil y a la salida del proceso se toman las piezas y se mide el diámetro. Las mediciones sucesivas del diámetro de los anillos se pueden anotar en una carta como la siguiente: Por ejemplo, si las 15 últimas mediciones fueron las siguientes: Podemos observar en este gráfico que los valores fluctúan al azar alrededor del valor central (Promedio histórico) y dentro de los límites de control superior e inferior. A medida que se fabrican, se toman muestras de los anillos, se mide el diámetro y el resultado se anota en el gráfico, por ejemplo, cada media hora. Estratificación Estrategia de clasificación de datos de acuerdo con variables o factores de interés. Contribuye a la solución de una situación problemática, mediante la clasificación o agrupación de los problemas de acuerdo con los diversos factores que pueden influir en los mismos, como pueden ser tipo de fallas, métodos de trabajo, maquinaria, turnos, obreros proveedores, materiales, etcéteraC "Divide y vencerás"
"Un gran problema no es nunca un problema único, sino la suma de varios pequeños problemas". Utilidad Comprender mejor la situación y encontrar la causa mayor más fácilmente y así analizarla y confirmar su efecto sobre las características de calidad a mejorar o problema a resolver Ventajas Es muy completa para la calidad de la empresa Permite aislar la causa de un problema, identificando el grado de influencia de ciertos factores en el resultado de un proceso, la estratificación puede apoyarse y servir de base en distintas herramientas de calidad. Metodología •Seleccionar las variables de estratificación. Después de la estratificación, si los resultados dan una indicación clara de la fuente probable del fenómeno que se estudia, el equipo tendrá que validar sus resultados iníciales o necesitará un mayor conocimiento de los detalles sobre la causa precisa. Si inicialmente no se obtienen unos resultados útiles, se optará o bien por proceder a una estratificación de segundo orden, o por estratificar según otras variables. •Planificar una estratificación adicional. •Preparar y exponer los resultados para otras variables de estratificación. •Mostrar los resultados en gráficos de barras, los cuales suelen ser los más eficaces. •Calcular el fenómeno que se está midiendo en cada categoría. •Clasificar las observaciones dentro de las categorías de la variable de estratificación. •Establecer las categorías que se utilizarán en cada variable de estratificación. Intervenciones en un hospital estomacales cerebrales partos estéticas 9 3 15 2 busto facial En conclusión el método consiste en clasificar los datos disponibles por grupos de similares características. A cada grupo se le denomina estrato. Los estratos a definir lo serán en función de la situación particular de estudio, estableciendo estratificaciones que pueden depender de múltiples causas o factores. Es de gran utilidad para la solución de problemas de la calidad en un proceso y producto, ya que nos sirve para comprobar que causas (factores) están influyendo o perturbando la dispersión de una característica de calidad o variable del proceso a controlar. Relaciones Causa-Efecto Características
principales Impacto visual

Comunicación

Guía en la investigación PROCESO Paso 1: Elaborar una teoría admisible
Paso 2: Obtener los pares de datos
Paso 3: Determinar los valores máximo y mínimo para cada una de las variables.
Paso 4: Decidir sobre qué eje representará a cada una de las variables
Paso 5: Trazar y rotular los ejes horizontal y vertical.
Paso 6: Representar en el diagrama mediante puntos cada par de datos, reflejando los valores de la clase de datos que se considera dependiente (causa) sobre el eje horizontal X y los valores de la clase de datos que se considera independiente (efecto) sobre el eje vertical Y. EJEMPLO

Una empresa se plantea cambiar la composición de uno de sus productos utilizando un nuevo material. Antes de tomar una decisión, la empresa decide realizar un ensayo para estudiar la posible relación entre la utilización de dicho material y el número de defectos. Para ello analiza lotes con diferentes porcentajes del nuevo material y toma los siguientes datos: Definición de los ejes en el mapa cartesiano INTERPRETACIÓN Correlación Fuerte Correlación Débil Correlación compleja Ejemplo ANÁLISIS ESTADÍSTICO
Una vez construido el diagrama se analiza la forma que tiene la nube de puntos obtenida, para así determinar las relaciones entre los dos tipos de datos. Este análisis puede efectuarse por técnicas estadísticas que permitan determinar si existe o no relación, y el grado de existencia en su caso. Las herramientas utilizadas son: UTILIZACIÓN
El Diagrama de Dispersión es una herramienta útil para comprobar (aceptar o rechazar) teorías respecto a la supuesta existencia de una relación entre dos variables.
Utilización en las fases de un proceso de solución de problemas. Hay tres puntos de dicho proceso en los que el Diagrama de Dispersión puede ser una herramienta útil:
- Durante la fase de diagnóstico, para ensayar teorías sobre las causas e identificar las causas raíz.
- Durante la fase de corrección, en el diseño de soluciones.
- Para el diseño de un sistema de control que mantenga los resultados de una acción de mejora de la calidad GRACIAS http://www.slideshare.net/AdrianaAcosta4/ejemplo-de-estratificacin
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