¡Descarga Herramientas básicas de calidad y más Apuntes en PDF de Gestión de Calidad solo en Docsity!
TEMA 2: HERRAMIENTAS BÁSICAS DE CALIDAD
INTRODUCCIÓN:
o servicios ofrecidos por la empresa.
producen. Esto se consigue utilizando una serie de herramientas que permitan analizar los problemas y encontr
mejora continua. Esta mejora continua se puede plantear y
ones para lograr la mejora continua.
Sistemas de gestión de calidad (herramientas):
Métodos estadísticos para el control y la mejora de la calidad (7 herramientas básicas de calidad):
- Hoja de recogida de datos
- Gráficos de control
- Diagrama de espina
- Diagrama Pareto
- Diagrama de correlación
- Estratificación
Métodos no estadísticos para la gestión y la planificación de la calidad (7 nuevas herramientas de calidad):
- Diagrama de afinidad
- Diagrama de relaciones
- Diagrama de árbol
- Matrices de priorización
- Diagrama matricial
- Diagrama de proceso de decisión
- Diagrama de flechas
Otras herramientas:
- Análisis modal de fallos y efectos
- Diseño de experimentos
- Diagrama de flujo
- Seis sigma
Empresas/organizaciones → problemas (calidad) → herramientas de análisis (solución)
Proceso de identificación de las causas de los problemas, y herramientas que se sugiere emplear en cada paso. (1)
paso. (2)
CICLO PHVA:
Las empresas tienen que enfrentarse a un nivel muy alto de competencia por los que han de mejorar continuamente.
PHVA (planificar-hacer-verificar-actuar) o ciclo PDCA («plan-do-check-act»)
TORMENTA DE IDEAS:
Antes de entrar en el desarrollo de cada una de las herramientas de calidad es conveniente explicar
iniciales.
tes reglas para estimular la creatividad y la eficacia: El tema o problema que tratar debe estar claramente definido y ser conocido y comprendido por todos los participantes. Todos los participantes tienen las mismas posibilidades de expresar libremente sus ideas.
Tipos:
Formal: Existe un coordinador que formula el tema y recuerda las reglas. Recoge las ideas aportadas una a una. Es lento.
se escuchen todas las aportaciones.
Pueden producirse duplicidades.
Ejemplo:
Participantes todos los implicados: médicos (que pautan las dietas); nutricionistas (que establecen los menús semanales y la variedad y calidad nutricional); encargados de las cocinas; encargados del reparto de … o Aumento de quejas de la comida hospitalaria: presentación de bandejas, horario de entrega de las bandejas, equipo de gestión de dietas, incumplir lo pautado por el médico, incumplimiento de las peticiones de los pacientes.
7 HERRAMIENTAS BÁSICAS DE CALIDAD
Estas herramientas se caracterizan por ser visuales y utilizar métodos estadísticos sencillos, por lo que resultan de fácil comprensión y aplicación.
- Hojas de recogida de datos
- Gráficos de control
- Histogramas
- Diagramas causa-efecto
- Diagramas Pareto
- Diagramas de dispersión
- Estratificación
Permiten detectar y solucionar la mayoría de los problemas que surgen en una organización o servicio.
HOJAS DE RECOGIDA DE DATOS:
Hoja de control Hoja de verificación Hoja chequeo
actividad, un proceso, un proyecto etc. Habitualmente tienen forma de tabla o de lista. Se utilizan para simplificar y facilitar el proceso de toma de datos.
importancia.
Utilidad:
independientemente de las diferentes personas que participen.
Para qué sirve:
Para cuantificar los defectos Para realizar un seguimiento a las actividades de
Información:
Cualitativa: tareas, resultados no cuantitativos, opiniones, estimaciones...
Datos básicos:
determinados procesos.
Proceso lógico de utilización de las herramientas básicas de calidad:
- Identificación de las causas del problema.
- Recogida de datos.
- Análisis de datos
2. HOJA DE RECOGIDA DE DATOS DE LOCALIZACIÓN
En ella se presenta uno o más esquemas del objeto de medición, en el cual señalamos la ubicación del defecto.
3. LISTA DE CHEQUEO O CHECK-LIST
E
de que el trabajador o inspector no se olvida de nada importante.
Pasos a seguir para realizar la hoja de recogida de datos:
Paso 1: definir el proceso o producto que se va a inspeccionar
Paso 2: identificar las características del proceso o producto a observar
Paso 3: determinar el período de tiempo en el que van a recoger los datos
Hoja de registro de datos
Hoja de localización
Hoja de chequeo
Paso 4: recoger los datos según el plan
Escala de medición Frecuencia Clasificación
Diseñar la plantilla
es planear, y una de las mejores herramientas para apoyarnos es el 5w+2h. (Qué, por qué, cuando, dónde, quién, cómo y cuánto)
EJEMPLO DE UNA HOJA DE RECOGIDA DE DATOS:
Estudio de un servicio de alimentación hospitalaria.
Pasos 1, 2, 3:
Q
Cuando: Los datos se Q
- Una cruz: Defectos en la temperatura
- Una equis: Defectos en la textura
Diseño de hoja:
1 la semana, el tipo de defecto y el turno (desayuno, comida y cena). Podemos adaptar varios tipos de hojas de recogida de datos.
Paso 4:
Formato ya cubierto. C
Paso 5: tomar decisiones
DISEÑO DE UN GRÁFICO DE CONTROL:
dos limites uno superior y otro inferior.
s el proceso.
TIPOS DE GRÁFICOS DE CONTROL:
Gráficos de control por variables: se utilizan para estudiar procesos caracterizados por variables numéricas.
- Gráfico basado en la tendencia central: media.
- Gráfico basado en la dispersión: rango, desviación estándar.
Peso, dimensiones, Tº, presión, coste, tiempo.
Gráficos de control por atributos: se emplean cuando las características de calidad son cualitativas, es decir, características no cuantificables numéricamente.
- Control por variables: evolución de una magnitud medible.
- Control por atributos: evolución del nº o proporción de artículos defectuosos (en general la ausencia/presencia de atributos)
o Gráfico p: se representa % de unidades defectuosas por muestra. o Gráfico np: se representa el nº unidades defectuosas en una muestra. o Gráfico c: se representa el nº de defectos por unidad de producción durante un período de muestreo.
- Gráfico X: Permite ver cuánto se están alejando las mediciones de la tendencia central, que en este caso es la media de la media.
- Gráfico R y Gráfico s: se controla la tendencia central del proceso midiendo la dispersión de la característica a controlar a lo largo del tiempo mediante el recorrido (R) y la desviación estándar (s) para controlar la variabilidad.
- Gráfico X-R y X-s: es más útil emplear dos gráficos de cada parámetro (uno basado en la media y otro en la dispersión). El gráfico X-R es el más utilizado.
o Gráfico u: se representa el % de defectos en una unidad durante un período de muestreo.
¿CÓMO HACER UN GRÁFICO DE CONTROL POR VARIABLES?:
Paso 1: establecer los objetivos del control del proceso
Paso 4: establecer el plan de muestreo
Paso 5: recoger datos según el plan
Paso 6: Calcular la media y el recorrido para cada muestra Calcular la media y desviación típica para cada muestra
Paso 7: calcular los límites de control
Paso 8: definir las escalas de los gráficos
Paso 9: representar en los gráficos el VC y los LC
Paso 10: incluir los datos de las muestras en los gráficos
Paso 11: comprobar los datos de construcción de los gráficos
Gráficos X, R Gráficos X, S
Paso 2: identificar la variable o variables a controlar
Paso 3:determinar el tipo de gráficos a utilizar
¿Proceso bajo control?
Repetir los cálculos
GRÁFICO
NO
Tablas para gráficos de control por variables:
Se analizan por separado los gráficos: primeramente el gráfico de recorridos R, por ser más deseable conocer la variabilidad dela muestra.
CONSTRUCCIÓN DE UN GRÁFICO X, S:
Este gráfico (análogo al gráfico X-R) presenta la ventaja de ser más eficaz estimando la variabilidad.
- Calcular la media y la desviación típica para cada muestra.
- Calcular los límites de control para cada uno de los gráficos.
- Calculamos la media de los valores medios x.
- Calculamos la desviación típica media.
- Calculamos los LCS y LCI.
INTERPRETACIÓN DE UN GRÁFICO DE CONTROL:
funcionamiento de un proceso.
Algunas de las pautas de comportamiento que informan sobre cambios en el proceso son: al. consecutivos.
incontrolada.
la variabilidad aleatoria.
PARA QUÉ SIRVE UN HISTOGRAMA:
ASPECTOS A TENER EN CUENTA ANTES DE ANALIZAR UN HISTOGRAMA:
- Muestra suficientemente representativa
- disponer de 50 mediciones.
UTILIDAD:
normal en forma de campana suele representar un problema en el funcionamiento del proceso.
INTERPRETACIÓN DE UN HISTOGRAMA:
Normal: los datos indican una distribución normal. Se puede concluir que el proceso es estable.
Asimétrica: los datos están hacia un lado. La distribución no es normal y el proceso debe ser investigado.
Bimodal: los datos pueden venir de dos procesos diferentes. Por ejemplo, es posible que los datos del turno de día y de noche hayan sido combinados para formar un histograma.
Paso 5: calcular la frecuencia de cada barra
Paso 6: dibujar el histograma y analizarlo
(altura de la barra)
Si es simétrica no hay problema Si es asimétrica sí hay problema
Ventaja: sé si tengo o no un problema Desventaja: no sé que problema es y necesitamos más de 50 datos
Curva simétrica = no hay problema Curva similar a la de gaus Proceso estándar
No es simétrica Hay un problema Investigar cual es el problema
Como dos curvas de gaus al lado. Probablemente hayamos mezclado los datos. Tendríamos dos distribuciones, en este caso, una sería la del turno de día y otra la del turno de noche. Más común si analizamos la misma variable.
Doble: esta forma tiene una pequeña distribución a la izquierda o a la derecha. Esto es causado por mezclar un pequeño nº de diferentes elementos en el histograma.
EJEMPLO DE UN HISTOGRAMA:
- Supongamos que un dietista desea estudiar el peso de personas adultas y recopila una gran cantidad de datos midiendo el peso en kg de sus pacientes:
- Buscar valor máximo y mínimo y calcular rango: Valor máximo 113 kg Valor mínimo 57,8 kg Rango 113 - 57,8=55,2 Kg
- Calcular el nº de barras (N = 200):
Numero de datos Número de barras 51-100 7 101 - 200 8 201-500 9 501-1000 10 Más de 1000 11-
- Calcular el ancho de las barras: Rango / nº barras = 55,2 / 8 = 6,9 -> 7 Kg
- Calculamos la frecuencia: Se agrupan ¿ 6 6 k? ¿ pesan entre 65 y 70 kg?
Los histogramas aparecen separados. También mezclamos datos. Más común si analizamos variables diferentes.
Permite ver la tendencia central (peso que predomina entre mis pacientes)
