COMPLEMENTO C Las Siete Herramientas para el Mejoramiento ... · Valor continuo - promedio / rango...

ADMINISTRACIÓN DE LAS OPERACIONES PRODUCTIVASUn Enfoque en Procesos para la Gerencia

Fernando A. D´Alessio Ipinza 1

COMPLEMENTO CLas Siete

Herramientas para el Mejoramiento

Continuo

Contenido

ADMINISTRACIÓN DE LAS OPERACIONES PRODUCTIVAS 2

1. Diagrama Causa – Efecto

2. Diagrama de Flujo

3. Diagrama de Pareto

4. Gráfica de Tendencia

5. Histogramas

6. Diagramas de Dispersión

7. Gráficas de Control


Procedimiento para Elaborar el Diagrama


1. Se describe el efecto, atributo o variable de la calidad que se va analizar.

2. Se escriben las causas primarias, que se denominan “ramas principales”.

Luego se escriben las causas secundarias que salen de las ramas principales

y seguidamente las causas terciarias que salen de las “ramas” medianas.

3. Se determinan todas las causas posibles que pueden afectar la

característica.

4. Se agrupan las causas por afinidad, ramas grandes, medianas y pequeñas.

5. Se asigna importancia a cada factor, se marcan aquellos que parecen tener

un efecto significativo sobre la característica de calidad. Esto depende de la

experiencia personal.

6. Se registra cualquier información que pueda ser útil: título, nombre del

producto, proceso, lista de participantes, etcétera.


Aspectos a tener en cuenta


Identificar los factores para discusión y consulta entre las

personas involucradas en los procesos.

La característica debe ser lo más concreta y real posible.

Los factores y las características deben ser medible.

Descubrir los factores sobre los cuales es posible actuar.

Asignar valores a los factores de manera objetiva,

con base en datos.

El diagrama causa – efecto debe mejorarse continuamente

mientras se use.


Ejemplo de un Diagrama Causa – Efecto




Es una representación gráfica que muestra todas las actividades de un proceso; permite ver la relación y la secuencia lógica entre los pasos (actividades) del proceso.


Aspectos Fundamentales del Procedimiento


Trazar el diagrama de flujo del proceso e indicar los pasos que se siguen actualmente.

Trazar el diagrama de flujo del proceso e indicar los pasos que éste debería seguir si funcionara todo de manera correcta.

Realizar una comparación para encontrar las diferencias entre los diagramas, ya que es ahí donde radican los problemas.


Aspectos a tener en cuenta


Eliminar las actividades que no incorporen valor agregado.

Desarrollar y aplicar normas. Esto es propio de todo proceso de estandarización.

Eliminar la necesidad de puntos de inspección y/o actividades duplicadas.

Decidir cuáles procesos conviene automatizar. Fusionar actividades si es posible


Diagrama de Flujo Aplicado




Es una forma especial de una gráfica de barras verticales que permite observar la importancia relativa de determinados fenómenos o causas, a partir de los cuales pueden establecerse prioridades.

Este diagrama se usa para:

Identificar un producto, bien o servicio, para el análisis de su mejoramiento de

calidad.

Llamar la atención acerca de los problemas o causas de una forma sistemática.

Identificar las oportunidades de mejoramiento.

Analizar las diferentes agrupaciones de datos.

Buscar las principales causas de los problemas y establecer la prioridad de las

soluciones.

Evaluar los resultados de los cambios efectuados a un proceso (antes y

después).


Construcción del Diagrama de Pareto


Fractura AA 10

Rayado BB 42

Mancha CC 6

Tensión DD 104

Rajadura EE 4

Burbuja FF 20

Otros 14

200

TOTAL

Total

TIPO DE DEFECTO CONTEO

…..

…………

Tabla para conteo de datos

Kume (1992)


Tabla de Conteo según Varios Aspectos


NÚMERO DE

DEFECTOS

TOTAL

ACUMULADO

COMPOSICIÓN

PORCENTUAL

PORCENTAJE

ACUMULADO

Tensión D 104 104 52 52

Rayado B 42 146 21 73

Burbuja F 20 166 10 83

Fractura A 10 176 5 88

Mancha C 6 182 3 91

Rajadura E 4 186 2 93

Otros 14 200 7 100

Total 200 ------ 100 ------

TIPO DE DEFECTO

Kume (1992)


Diagrama de Pareto Aplicado


Kume (1992)


Aplicaciones


Establecer una línea base para mejorar. Comparar el desempeño histórico con el obtenido.

Ver qué está pasando en el proceso: definir, medir, analizar, mejorar, controlar, crear, reunir datos, analizar datos, tomar decisiones, planear y trabajar en equipo.

Enfocar los cambios importantes en un proceso.

Analizar los efectos de un cambio que se haya efectuado a un proceso.



1 5 6 6

2 9 7 5

3 6 8 7

4 3 9 4

5 2 10 3

OCURRENCIA OCURRENCIADÍADÍA


5. Histogramas

Límites Valor

de clase medio

1 29.05 - 29.25 29.15 II 2

2 29.25 - 29.45 29.35 IIII 4

3 29.45 - 29.65 29.55 IIII III 8

4 29.65 - 29.85 29.75 IIII IIII IIII 14

5 29.85 -30.05 29.95 IIII IIII IIII IIII III 23

6 30.05 - 30.25 30.15 IIII IIII 10

7 30.25 - 30.45 30.35 IIII IIII II 12

8 30.45 - 30.65 30.55 IIII I 6

9 30.65 - 30.85 30.75 I 1

C Frecuencia


Tipos de Histogramas

5. Histogramas

Asaka y Ozeki (1997)


Aplicaciones


Para seleccionar factores muy correlacionados con las características de calidad entre varios factores.

Para determinar el rango óptimo de una variable donde se fijan las condiciones de las características de control.

Para comparar los resultados de medidas precisas y medidas simples, pruebas destructivas y no destructivas, y para seleccionar características sustitutivas y métodos de realización de mediciones y experimentos.


Correlación Positiva Regular



Correlación Negativa Buena



No Existe Correlación




• Miden la tendencia central y la dispersión con los límites estadísticamente determinados y la compara con la especificación estándar.

• Sirven para evaluar y visualizar la calidad del un proceso y su comportamiento en función del tiempo.


Control del Proceso



Beneficios de las Gráficas de Control:


1. Son herramientas simples y efectivas para lograr un control estadístico del proceso.

2. Cuando un proceso está bajo control estadístico puede predecirse su desempeño respecto de las especificaciones.

3. Una vez que un proceso se encuentra en control estadístico, su comportamiento puede mejorarse posteriormente y reducir la variación.

4. Proporcionan un lenguaje común de comunicación con relación al comportamiento de un proceso.

5. Dan una buena indicación de cuándo algún problema debe corregirse localmente, y cuándo se requiere una acción en la que deban participar varios niveles de la organización.


Tipos de Gráficas de Control


Las gráficas de control se dividen en dos grandes ramas: de variables para valores continuos y de atributos para valores discretos; dependiendo del tipo de proceso, la forma como se inspecciona y las distribuciones de probabilidad

CLASIFICACIÓNVALOR

CARACTERÍSTICOGRÁFICA DE CONTROL

Gráfica de media x̅

Gráfica de rangos R

Gráfico de desviaciones estándar S

Gráfico n p (número de unidades defectuosas)

Gráfica p (fracción de unidades defectuosas)

Gráfica c (número de defectos)

Gráfica u (número de defectos por unidad)

Valor continuo

Valor discreto

Variables

Atributos


Fórmulas para los Límites de Control


Valor discreto - fracción de unidades defectuosas

p (n puede variar)

Binomial

Valor discreto - número de defectos

c (n es constante)

Poisson

Valor discreto - número de defectos por unidad

u (n puede variar)

Poisson

TIPOS DE GRÁFICAS DE CONTROL

Límite de Control Superior (LCS)

Límite Central Medio (LM)

Límite de Control Inferior (LCI)

Valor discreto - fracción de unidades defectuosas

np (n es constante)

Binomial

Valor continuo - promedio / rango

Valor continuo - rango / desviación estándar

Valor continuo - promedio / desviación estándar

LCS =

LC =

LCI =

LCS =

LC =

LCI =

LCS =

LC =

LCI =

LCS = n

LC = n

LCS = n

LCS = LC =

LCI =

LCS = LC =

LCI =

LCS = LC =

LCI =

si n varía

si n varía


Fórmulas para los Límites de Control


n D3 B4 n A2 D4 B4

2 0.000 3.267 14 0.235 1.672 1.594

3 0.000 2.568 15 0.223 1.653 1.572

4 0.000 2.266 16 0.212 1.637 1.520

5 0.000 2.089 17 0.203 1.622 1.534

6 0.000 1.970 18 0.194 1.608 1.518

7 0.076 1.882 19 0.187 1.597 1.503

8 0.136 1.815 20 0.180 1.585 1.490

9 0.184 1.761 21 0.173 1.575 1.477

10 0.223 1.716 22 0.167 1.566 1.466

11 0.256 1.679 23 0.162 1.557 1.455

12 0.283 1.646 24 0.157 1.548 1.445

13 0.307 1.618 25 0.153 1.541 1.4350.5650.249 0.850 1.693 0.382 0.606 0.459

0.545

0.266 0.886 1.717 0.354 0.619 0.451 0.555

0.285 0.927 1.744 0.321 0.633 0.443

0.523

0.308 0.975 1.777 0.284 0.647 0.434 0.534

0.337 1.032 1.816 0.239 0.663 0.425

0.497

0.373 1.099 1.864 0.185 0.680 0.415 0.510

0.419 1.182 1.924 0.118 0.698 0.403

0.466

0.483 1.287 2.004 0.030 0.718 0.391 0.482

0.577 1.427 2.115 0.000 0.739 0.378

0.428

0.739 1.628 2.282 0.000 0.763 0.363 0.448

1.023 1.954 2.574 0.000 0.789 0.347

B3

1.880 2.659 3.267 0.000 0.817 0.328 0.406

A2 A3 D4 B3 A3 D3

NOTASSI n VARIA, USAR

ñ

n DEBE SER

CONSTANTEn DEBE SER CONSTANTE

SI n VARIA,USAR

ñn CONSTANTE

Distribución Binomial Binomial Poisson Poisson Normal

LIC Análisis especial

Normal Normal Normal

Análisis especial

LSC

LM

Análisis especial

TIPOSATRIBUTOS VARIABLES

P n p c u X R S Moda mediana

(tendencia

central)LÍMITES

Fracción

defectuosaNúmero defectos

Defectos por unidad

homogénea

Defectos en

muestra definidaMedias(tendencia central)

Rangos

(dispersión)

Desviaciones estandar

(dispersión)

n

n p

n p


Racha o Carrera en la Gráfica de Control



Tendencias Observadas en la Gráfica de Control



Desviaciones Observadas en la Gráfica de Control



Acercamiento a la Línea Central en la Gráfica de Control



Periodicidad en la Gráfica de Control


GRACIAS


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