Herramientas de Análisis de Calidad: Básicas, Diagramas y Administrativas., Diapositivas de Gestión de Calidad

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Herramientas básicas

Histograma

¿Por qué usarlo?

Para resumir datos de un proceso que fueron recolectados en un

periodo de tiempo, gráficamente representa su distribución en forma

de barras.

¿Qué hace?

• (^) Muestra grandes cantidades de datos que son difíciles de interpretar

en forma tabular.

• (^) Muestra la frecuencia relativa de ocurrencia de los datos.
• (^) Muestra la variación, media y forma de comportamiento de los datos.
• (^) Provee información útil para predecir el desempeño futuro del

proceso.

• (^) Ayuda a responder la pregunta: ¿Es el proceso capaz de cumplir con

los requerimientos de mi cliente?

¿Cómo hacerlo?

1. Decidir el tipo de muestra

• (^) Los datos deben ser variables, medidos en una escala continua

(Tiempo, dimensiones, peso, velocidad, etc.

Histograma

a. Centrado

Requerimiento del cliente Proceso centrado Proceso muy bajo

b. Variación

Requerimientos del cliente Proceso dentro de requerimientos Proceso muy variable Proceso muy alto

Histograma

c. Forma

Normal Multimodal Bi-Modal Distribuciones de Probabilidad. Describe la probabilidad para todos los eventos en un espacio muestra. Distribución Uniforme .Cuando todos los eventos en un espacio muestra son igualmente probables Distribución binomial. Describe las posibilidades de los eventos obtenidos al tirar un par de dados. En su aplicación típica se describe en un experimento con sólo dos resultados posibles, éxito o fracaso. Finalmente describe la frecuencia de ocurrencia del número de éxitos. Distribución Poisson. Se usa para describir la probabilidad de eventos que ocurren en puntos aleatorios del tiempo o el espacio y no como resultado de un experimento, Ejemplo: El número de personas que llegan a un restaurante en una hora. Distribución exponencial negativa. Igual que la Poisson, pero no describe el número de ocurrencias, si no el tiempo que transcurre entre una y otra Distribución normal. La distribución normal nos dice que las mediciones o eventos siguen una forma de campana, es decir, todos los datos son aproximados. Altura de los hombres, Peso de cajas de cereales de igual tamaño

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Diagrama de Causa-Efecto

¿Por qué usarlo?

Para permitir al equipo identificar, explorar y mostrar gráficamente

todas las posibles causas relacionadas a un problema o condición y

finalmente encontrar la causa o causas raíz.

¿Qué hace?

• (^) Permite al equipo enfocarse en el cuerpo del problema, no en su

historia o los intereses de los miembros.

• (^) Crea una fotografía del conocimiento colectivo y consensa al equipo

alrededor del problema.

• (^) Enfoca al equipo a las causas, no a los síntomas

¿Cómo hacerlo?

1. Generar causas encontradas, a través de lluvia de ideas u hojas de

verificación.

2. Construir el diagrama (diagrama de espinas de pescado)

3. Cada espina puede tener más causas

Causas

Efecto

Hoja de Verificación

¿Por qué usarla?

Para permitir al equipo registrar y compilar sistemáticamente datos de fuentes

históricas, u observaciones conforme ocurren, de modo que patrones y

tendencias puedan ser claramente detectados y mostrados.

¿Qué hace?

• (^) Crea datos fáciles de entender, provenientes de un proceso simple.
• (^) Construye con cada observación una clara fotografía de los hechos, y no de

las opiniones.

• (^) Hace que los patrones o tendencias en los datos se vuelvan obvios más

rápido.

¿Cómo hacerlo?

1. Acordar la definición de eventos o condiciones a revisar.

2. Decidir quien recolectará los datos, en qué periodo y de que fuentes.

3. Incluir datos necesarios (Nombre de proyecto, localización de los datos,

Nombre de recolector de datos, fecha, columnas de datos como defectos,

totales, por día, por semana, etc.

4. Recolectar datos consistentemente y de manera adecuada.

Diagrama de Dispersión

¿Por qué usarla?

Para estudiar e identificar la posible relación entre los cambios

observados entre dos diferentes series de datos.

¿Qué hace?

• (^) Provee los datos necesarios para confirmar la hipótesis de que dos

variables están relacionadas.

• (^) Provee medios estadísticos y visuales para probar la fuerza de una

correlación.

• (^) Permite identificar relaciones causa-efecto

¿Cómo hacerlo?

1. Recolectar de 50 a 100 pares de datos (por lo menos) de procesos

que parecen estar relacionados.

2. Graficar los datos, la variable dependiente en X, la dependiente en Y.

3. Interpretar los datos

Herramientas Administrativas

Diagrama de Afinidad

¿Por qué usarlo?

Es una forma de organizar la información reunida en sesiones de lluvia de ideas.

Está diseñado para reunir hechos, opiniones e ideas sobre las áreas que se

encuentran en un estado de desorganización. Se debe de usar cuando el

problema es complejo o difícil de entender, cuando parece estar

desorganizado, cuando necesita participación del grupo y/o cuando se quiere

determinar los temas claves de un gran número de ideas o problemas.

¿Qué hace?

• (^) Ayuda a agrupar aquellos elementos que están relacionados de forma natural.
• (^) Cada grupo, después de ordenar, se une alrededor de de un tema o concepto

clave.

• (^) También es conocido como el método KJ (Kawakita Jiro)

¿Cómo hacerlo?

1. Armar el equipo correcto (miembros)

2. Establecer el problema

3. Hacer lluvia de ideas.

Diagrama de Afinidad

¿Cómo

hacerlo?

4. Transferir datos a hojas de notas (Pueden ser post it)
5. Reunir las notas en grupos similares
6. Crear una tarjeta de título para cada agrupación
7. Dibujar el diagrama de afinidad terminado.
8. Discusión.

Diagrama de Relaciones

¿Cómo hacerlo?

5. Buscar relaciones entre cada una y todas las ideas. Determinar qué otras

tarjetas/ Post-Its están influenciadas por esta tarjeta. Dibujar flechas que

salgan de la tarjeta/ Post-it que influencien otras tarjetas y flechas hacia las

tarjetas que estén influenciadas por otras tarjetas.

6. Evitar las flechas de doble vía. Hacer una determinación en cuanto a qué ítem

es una mayor influencia.

7. Debajo de cada tarjeta/ Post-it, totalizar todas las flechas que entran y salen de

cada tarjeta. Luego se podrán identificar las causas/impulsos principales

(flechas salientes con más frecuencia) y los efectos/ resultados claves (flechas

entrantes con mas frecuencia).

8. Identificar las tarjetas/ Post-It que son causas o efectos mayores al utilizar

casillas dobles o en negrilla. Ver ejemplo.

9. Por consenso, identificar las tarjetas/ Post-It que sólo tienen pocas flechas

hacia adentro o afuera pero todavía pueden ser un ítem o causa clave

Diagrama de Relaciones

Ejemplo: Diagrama de

Interrelaciones Causas involucradas

en el Problema

“La Torta se quema en el

horno”

Diagrama de Árbol

Diagrama Matricial

¿Por qué usarla?

• (^) Establecer la relación entre distintos elementos o factores, así como

el grado en que ésta se da.

• (^) Hace perceptibles los patrones de responsabilidad así como la

distribución de tareas

• (^) Ayuda al equipo a llegar a un consenso con relación a pequeñas

decisiones, mejorando la calidad de, y el apoyo a, la decisión final.

¿Qué hace?

• (^) Facilita la identificación de relaciones que pudieran existir entre dos

o más factores, sean éstos: problemas, causas y procesos; métodos y

objetivos; o cualquier otro conjunto de variables.

• (^) Una aplicación frecuente de este diagrama es el establecimiento de

relaciones entre requerimientos del cliente y características de

calidad del producto o servicio..

¿Cómo hacerlo?

1. Usar QFD