7 Herramientas

Siete Herramientas

Las 7 herramientas nos darán la oportunidad de solucionar nuevos problemas para que nuestro trabajo sea verdaderamente útil.

A continuación se enuncia las herramientas utilizadas para el análisis y solución de los problemas propuestos por el Control Estadístico del Proceso (CEP).

Forma de colección de datos.

Sistemáticamente se reúnen los datos para obtener un claro dibujo de los hechos.

Esta es una Hoja no es más que la serie de formatos que hemos desarrollado para tomar mediciones, pedidos, órdenes de trabajo, y en general mediciones de los productos, servicios, eventos y problemas.

Los métodos estadísticos nos ayudan a analizar y obtener información de estos datos que serán la base para las decisiones y acciones que se tomen.

Mercado

Submercado 1 2 3

A B C D E F

Producto

I

II

III

IV

V

Fig.1 Hoja de datos

El formato de la Hoja de verificación ayuda a la recolección de datos, ya que nos permite obtener información del problema o el comportamiento de la mejora. También nos permite revisar la situación actual y buscar posibles soluciones a un problema, cuando estos existan. Este tipo de herramientas ayudan para analizar los datos y conocer su dispersión y valores promedio con respecto a un nivel de referencia estadístico.

3.3.1

Diagrama de Estratificación.

La estratificación, es la separación de los datos de un grupo de la misma especie o que tiene el mismo origen. Es una herramienta estadística que es utilizada para la mejora de la calidad del producto. Consiste en la clasificación de los elementos que tiene afinidad para analizarlos y así determinar más fácilmente las causas del comportamiento de alguna característica. La agrupación se puede hacer considerando: materiales, materia prima, proveedores, operarios, turnos, diseño, etc.

Diagrama de causa y efecto

• Analizar y comunicar las relaciones de causa y efecto.

• Facilita la solución de problemas desde un síntoma hasta llegar a la solución.

La calidad empieza con educación y termina con educación, palabras atribuidas a Kauro Ishikawa al resumir un principio filosófico de la calidad.

Para mejorar un proceso usted debe continuamente obtener más información acerca del proceso y sus resultados. Una única y valiosa herramienta para lograr esta meta es el diagrama de causa y efecto, desarrollado en 1943 por Ishikawa en la universidad de Tokio.

Diagrama de causa-efecto: Diagrama que muestra la relación entre una característica de calidad y los factores.

En la actualidad, el diagrama se usa, o sólo para tratar las características de la calidad de productos y servicios, sino en otros campos, y ha encontrado aplicación mundial.

Fig.2 Diagrama de causa-efecto, que incorpora el concepto de “Las 7 M’s”.

Fig.3 Diagrama de causa-efecto para analizar el efecto del arroz quemado.

Esta herramienta nos permite el análisis y toma de decisiones.

El grado de variabilidad (diferencia entre un articulo y otro) dentro del proceso productivo es un aspecto que se debe controlar y reducir al mínimo posible. Este tipo de diagramas nos ayuda a establecer las causas posibles que más inciden en un efecto especial del proceso.

Al conjuntar todos estos motivos de dispersión en un proceso de producción, se puede obtener como resultado un alto grado de variabilidad en la calidad.

A las flechas que representen a esas causas se les llamarán ramas. Se recomienda agrupar los factores principales que causan la dispersión en los siguientes rubros:

Cartas de control

Diagnosticar - evaluar la estabilidad del proceso

• Controlar. Determina cuando un proceso necesita ser ajustado y cuando es necesario mantenerlo tal cual.

• Confirma mejoramiento de un proceso

Uso de la carta de control de medias y rangos. Se usa para controlar la calidad de una características y las condiciones de producción de un conjunto de valores medidos, en un rango R con una media, x barra, x testada, media, promedio o valor típico.

El doctor Walter A. Shewhart se basó en el teorema del límite central y en la distribución normal que forman las medidas de tendencia central

Diagrama de control X

UCL

X

LCL

Diagrama de control R

UCL

R

Fig.4 X-R Diagrama de control

Se marcan los resultados de la variable a observar es un esquema previamente

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