MATRICIALES

El equipo analiza cada causa y por medio de eliminación y consenso determina cuales son las verdaderas causas que están ocasionando el problema. Una vez determinada las causas se realizan un análisis Why-Why Why? El cual consiste en preguntarnos tres veces por qué?, para encontrar la causa raíz del problema.

En el ejemplo anterior las causas primarias fueron agrupadas en (M"s): mediciones, máquinas, mano de obra, medio ambiente, métodos y materiales. Es posible realizar este diagrama con causas primarias diferentes a las M´s, ej:

Problema: Porque la versión del sistema "Abacab", no satisface los requerimientos del cliente.

Las causas primarias en las que se organiza este problema son las siguientes:

• Políticas y procedimientos del sistema

• Funcionalidad.

• Diseño

• Accesibilidad

• Tiempo de respuesta

• Confiabilidad

1.6.4 HISTOGRAMAS

Es básicamente la presentación de una serie de medidas clasificadas y ordenadas, es necesario colocar las medidas de manera que formen filas y columnas, en este caso colocamos las medidas en cinco filas y cinco columnas. Las manera mas sencilla es determinar y señalar el número máximo y mínimo por cada columna y posteriormente agregar dos columnas en donde se colocan los números máximos y mínimos por fila de los ya señalados. Tomamos el valor máximo de la columna X+ (medidas máximas) y el valor mínimo de las columnas X- (medidas mínimas) y tendremos el valor máximo y el valor mínimo.

Un histograma es un gráfico o diagrama que muestra el número de veces que se repiten cada uno de los resultados cuando se realizan mediciones sucesivas. Esto permite ver alrededor de que valor se agrupan las mediciones (Tendencia central) y cual es la dispersión alrededor de ese valor central.

Objetivos:

• Comprender qué es y cómo se construye un histograma

• Comprender la importancia de los histogramas como herramienta

Estadística en el control de calidad

Desarrollo:

• Poblaciones y muestras

• Histogramas: §Definición

• Construcción mediante un ejemplo

• Variantes

• Interpretación

• Ventajas y desventajas

• Especificaciones

• Formas típicas y atípicas

1.6.5 DIAGRAMA DE DISPERCION.

El diagrama de dispersión es una técnica estadística utilizada para estudiar la relación entre dos variables. Por ejemplo, entre una característica de calidad y un factor que le afecta.

La ventaja de utilizar este tipo de diagramas es que al hacerlo se tiene una comprensión más profunda del problema planteado.

La relación entre dos variables se representa mediante una gráfica de dos dimensiones en la que cada relación está dada por un par de puntos (uno para cada variable).

La variable del eje horizontal x normalmente es la variable causa, y la variable del eje vertical y es la variable efecto.

La relación entre dos variables puede ser: positiva o negativa. Si es positiva, significa que un aumento en la variable causa x provocará una aumento en la variable efecto y y si es negativa significa que una disminución en la variable x provocará una disminución en la variable y.

Por otro lado se puede observar que los puntos en un diagrama de dispersión pueden estar muy cerca de la línea recta que los atraviesa, o muy dispersos o alejados con respecto a la misma. El índice que se

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