7 herramientas de calidad. Lista de verificación (Check list)

ÍNDICE

INTRODUCCIÓN

Lista de verificación (Check list)…………………………………………………………4

Diagrama de Ishikawa…………………………………………………………………….5

Histograma…………………………………………………………………………………6

Gráficas de corrida (Run chart)………………………………………………………….7

Diagramas de dispersión…………………………………………………………………8

Pareto……………………………………………………………………………………….9

Gráficos de control……………………………………………………………………….10

CONCLUSIONES

REFERENCIAS

INTRODUCCIÓN

Es muy común saber que ningún proceso es 100% perfecto, siempre existirá una pequeña variación en él que causará algún defecto en el producto. Pero ¿cómo se identifica la causa de dicha variación?

Es aquí donde intervienen las 7 herramientas de calidad.

En todo proceso hay ciertas características críticas que afectan la calidad del producto o servicio, dichas características pueden tener como causa un error en la maquinaria, del operador o de alguna medición. Para conocer la causa raíz del problema, primero es necesario definir concretamente cuál es el problema que se está presentando.

Una vez definido el problema, deben de recolectarse datos cuantitativos o cualitativos. Teniendo los datos a la mano ya se puede determinar cuál de las 7 herramientas es la más conveniente para encontrar la causa raíz.

A continuación se explica detalladamente cada una de estas herramientas de la calidad.

1. Lista de verificación (Check list)

Formato para realizar actividades repetitivas, controlar el cumplimiento de requisitos o recolectar datos ordenadamente y de forma sistemática. Ayuda a no pasar por alto elementos importantes.

Usos principales:

• Realización de actividades que se hacen con un orden establecido sin olvidar ningún elemento.
• Realización de inspecciones donde se especifique qué es lo que se inspeccionó.
• Verificar o examinar artículos.
• Examinar o analizar la localización de los defectos e identificar la causa de los mismos.
• Verificación y análisis de operaciones.
• Recopilación de datos para un futuro análisis.
• Comprobaciones rutinarias.

Sirven como registro para tener constancia de lo que se realizó anteriormente.

Deben ser claras, entendibles y que aporten lo necesario para hacer un análisis que te ayude a detectar errores y elaborar diagramas para el control de la evolución de una característica o actividad.

Tomar en cuenta:[pic 1]

• Si la información es cualitativa o cuantitativa.
• Manera en la que los datos serán recopilados.
• Utilización de la información recopilada.
• Manera en que se llevará a cabo el análisis.
• La frecuencia del análisis.
• Encargados de recopilar datos.

1. Diagrama de Ishikawa

También conocido como diagrama causa-efecto, es una herramienta que ayuda a estudiar de forma estructurada todas las posibles causas que pueden producir variaciones en un proceso.

Por lo general, estas causas pueden clasificarse como las 6 M:

• Maquinaria.
• Material.
• Método.
• Mano de obra.
• Medio ambiente.
• Medición.

Es también una buena herramienta para que las personas que trabajan en un proceso conozcan en profundidad, ya que de esta forma se visualiza la relación entre lo que se hace (causa) y lo que se produce (efecto).

El equipo multidisciplinario que trabajará con dicho diagrama, debe identificar bien cuál es el problema, además debe:

• Conocer el producto.
• Conocer el proceso bajo estudio.
• Tener conocimiento, habilidad y autoridad para la modificación del proceso.
• El líder del equipo debe tener “ceguera de taller” para facilitar la identificación del problema.

[pic 2]

1. Histograma

El histograma utiliza los conceptos de clase, rango y frecuencia.

Pasos para realizar un histograma:

1. Calcular el rango. [pic 3]
2. Definir número de clases. [pic 4]
3. Amplitud de clase. [pic 5]
4. Definir límites de clase.
5. Preparar tabla de frecuencias y registrar datos.
6. Graficar.

Tipos de histograma:

• En isla. Causas de datos aislados. Errores de instrumentación u operarios.

[pic 6]

• Dientes de peine. Redondeos inadecuados o excesos de clases.

[pic 7]

• Asimétricos. Error en recogida de datos, superposición de datos no homogéneos.

[pic 8]

• En precipicio. Error en medición, valores falseados, existencia de límite no previsto en la fase de recogida de datos.

[pic 9]

• De dos puntos. Datos recogidos que afectan a dos conjuntos diversos o interviene en el proceso de algo concreto que altera la distribución normal.[pic 10]

1. Gráficas de corrida (Run Chart)

Estudia datos de proceso en cuanto a las tendencias o patrones a lo largo del tiempo. Ofrecen información visual de lis cambios de proceso. Pueden revelar una tendencia o un patrón.

La existencia de patrones es debida a causas específicas, inherentes o independientes del proceso. Solo si se ve afectado por acusas ajenas al proceso se considera un proceso bajo control.

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