LAS HERRAMIENTAS
ESTADISTICAS BASICAS
PARA EL CONTROL DE LA
CALIDAD
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
LAS HERRAMIENTAS BASICAS DE CALIDAD
Las herramientas básicas DE CALID fueron propuestas por Kaoru Ishikawa en su libro Guide to
Quality Control como una respuesta a la necesidad de que en las industrias japonesas se contara
con procedimientos claros para el análisis y solución de problemas de calidad, así como el
establecimiento de programas de mejoramiento continuo.
Las siete herramientas básicas para el control de la calidad son:
 HOJA DE VERIFICACION O LISTA CHECABLE.
 HISTOGRAMA.
 DIAGRAMA DE PARETO.
 DIAGRAMA CAUSA – EFECTO
( DIAGRAMA DE ISHIKAWA ).
 GRAFICAS DE CONTROL.
 DIAGRAMAS DE DISPERSION.
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
LA HOJA DE VERIFICACION O LISTA CHECABLE
1.
La HOJA DE VERIFICACION ó LISTA CHECABLE, es una herramienta para la recopilación y
el análisis de la información.
2.
En control estadístico se utiliza para comprobar constantemente si se han recabado los datos
solicitados, por ejemplo: la ocurrencia de defectos en un periodo determinado de tiempo.
3.
A partir de una hoja de verificación, se puede construir un histograma.
4.
Y a partir de un histograma se puede construir una Gráfica de Pareto.
5.
Y, para averiguar las causas de las causas fundamentales de los problemas ( el 20 % de
causas que está provocando el 80 % de los problemas), se puede trabajar con un diagrama
de causa – efecto o diagrama de Ishikawa.
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
EJEMPLO DE HOJA DE VERIFICACION ( 1 )
FECHA: Marzo 16 de 2004
Num. 23
PRODUCTO: Llenado de Bolsa de Cacahuate.
Nombre de quien levanta los datos:
Luis López Reyes.
No. PEDIDO: 34567
Turno: 2o.
PROCESO: Llenado.
Departamento: Cacahuate.
ESPECIFICACIONES: A, B, C, D, E
Supervisor: Luis Gómez.
No.
Resultado de Inspección.
Conteo
Total
1.
Defecto A
IIIII IIIII II
12
2.
Defecto B
IIIII I
6
3.
Defecto C
IIIII
5
4.
Defecto D
IIIII IIIII
10
5.
Defecto E
IIIII
5
6.
Otros:
IIIII
5
Total rechazado:
43
Total aprobado:
177
% Rechazado:
19.5
Esta hoja de verificación puede servir de base para construir un histograma, herramienta que se explicará
más adelante.
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
EJEMPLO DE HOJA DE VERIFICACION ( 2 )
REPORTE SEMANAL DE RECHAZOS EN INSPECCION FINAL
DEPARTAMENTO DE CACAHUATE
SEMANA DEL: 16 AL 20 DE MARZO 2004
PROCESO DE: LLENADO.
No.
Resultado de
Inspección
L
M
M
J
V
TOTAL
%
1.
Defecto A
12
2
0
3
4
21
21.8
2.
Defecto B
6
6
4
1
0
16
16.6
3.
Defecto C
5
8
7
4
7
31
32.2
4.
Defecto D
10
0
0
2
0
12
12.5
5.
Defecto E
1
2
1
0
0
4
4.1
6.
Otros:
2
3
3
1
2
11
11.4
36
21
15
11
13
96
37.5
21.8
15.6
11.4
13.5
TOTAL :
%
Esta hoja de verificación puede servir de base para construir un histograma.
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
EJEMPLO DE HOJA DE VERIFICACION CON GRAFICA
PRIMERA QUINCENA DE FEBRERO
No
DEFECTO
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
SUMA
1.
A
1
1
3
1
2
1
0
0
3
1
0
0
0
0
17
2.
B
4
4
4
4
2
2
1
4
2
1
0
0
0
0
28
3.
C
1
0
0
0
0
3
0
0
0
0
1
0
0
0
4
4.
D
7
0
0
0
0
0
0
7
0
0
1
0
0
0
14
5.
E
0
0
0
1
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
3
6
OTROS
0
0
0
0
0
3
0
0
0
0
0
0
0
2
6
TOTAL:
12
5
7
6
4
10
1
11
5
2
2
0
0
2
72
12
11
10
DEFECTOS
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
% del
TOTAL
HISTOGRAMA
Los histogramas muestran gráficamente la frecuencia o número de datos que caen dentro de
rangos predeterminados.
Se puede utilizar para análisis de los resultados de un proceso, para control del proceso, para
controlar alguna actividad integrante del proceso, para establecer normas para la aceptación o
rechazo de producción.
Para construir un histograma se puede seguir el procedimiento que continuación se describe y
ejemplifica:
1.OBTENER EL CONJUNTO DE DATOS QUE SE REQUIEREN, DURANTE UN PERIODO
DETERMINADO DE TIEMPO.
2.DETERMINAR LOS RANGOS PARA CLASIFICACION DE LOS DATOS OBTENIDOS.
3.REPRESENTAR LA CANTIDAD DE DATOS QUE CAEN DENTRO DE CADA RANGO
ESTABLECIDO.
( VER A CONTINUACION EL EJEMPLO DE CADA UNO DE LOS PASOS )
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
HISTOGRAMA: PASO 1 ( RECOLECTAR DATOS )
Supóngase que durante un periodo determinado de tiempo, se obtuvieron los siguientes datos de un
proceso de llenado de bolsas de 1 Kg., de azúcar y cada dato representa el peso de cada bolsa.
986
983
993
996
1000
989
988
999
989
1000
985
991
991
997
998
994
990
993
996
984
993
996
990
1000
987
994
995
986
999
996
998
991
982
994
986
982
987
987
984
984
982
993
985
985
997
999
998
984
985
987
986
999
994
983
985
981
987
990
984
994
982
985
986
997
999
986
988
991
983
981
994
996
997
987
981
984
986
980
990
992
998
988
998
980
993
981
986
991
992
998
983
982
998
995
982
988
996
995
981
989
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
8
HISTOGRAMA: PASO 2 ( DETERMINAR RANGOS )
Se trata de determinar rangos de peso para clasificar los datos obtenidos. Para ello, deberá seguirse
el procedimiento siguiente:
1.Se tomará el número mayor obtenido, en el caso del ejemplo 1000 y se le restará el más pequeño,
que en el ejemplo que hemos tomado es 980 gramos, por lo que el resultado será 20 gramos.
2.El resultado de la operación anterior, es decir 20 gramos, se dividirá entre el número de rangos que
se desea obtener. En el ejemplo serían siete rangos de peso, por lo que habrá que dividir 20 entre 7,
con lo que se tendrá como resultado redondeado 3 gramos.
3.Con el resultado del cálculo anterior, es decir 3 gramos, se elaborarán los rangos, distanciándose
uno de otro precisamente 3 gramos. De modo que los rangos resultarían así:
980 - 982
983 – 985
986 – 988
989 – 991
992 – 994
995 – 997
998 – 1000
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
HISTOGRAMA: PASO 3 ( CONSTRUIR EL HISTOGRAMA )
Para construir el histograma, se deberá contar cuántos datos caen dentro de cada rango de peso y
representar las cantidades resultantes mediante barras. Véase el ejemplo a continuación:
19
18
17
15
15
14
13
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
980 - 982
983 - 985
986 - 988
989 - 991
992 – 994
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
995 - 997
998 - 1000
10
CONCLUSIONES DEL HISTOGRAMA
Del histograma construido, podrán sacarse las siguientes conclusiones:
1.
El promedio del peso está alrededor de los 990 gramos.
2.
Qué existe una variación entre los datos de 20 gramos, entre los 980 y los 1000 gramos.
3.
Habrá que analizar las causas de la variación, misma que puede ser significativa en grandes
volúmenes.
4.
Para analizar la causa de la variación se podrá utilizar algún método adecuado, como por
ejemplo el diagrama de Ishikawa.
5.
Conclusión: Un histograma es una herramienta que puede proporcionar amplia información
sobre cumplimiento de especificaciones, sobre capacidad de un proceso para desarrollar
calidad, sobre el tamaño y costo de las fallas de calidad y sobre todo, servir de base para
estudiar las causas de las desviaciones y con base en ello, establecer un programa de mejora
continua.
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
11
EJERCICIO DE APLICACION
Construir un histograma de las estaturas de los miembros integrantes del
grupo de trabajo, siguiendo los siguientes pasos:
1.Levantar la información acerca de las estaturas de todos y cada uno de los
miembros de su grupo.
2.Tomar el dato mayor ( estatura mayor ) y restarle el dato menor ( estatura
menor ) obteniendo el resultado de dicha resta.
3.Tomar el resultado de la resta y dividirlo entre cinco, ya que se pretende
obtener cinco rangos en el histograma.
4.Tomar el resultado de la división anterior
tomándolo como base.
y
determinar los rangos
5.Clasificar las estaturas de los miembros del grupo en el rango que le
corresponda.
6.Contar cuantas estaturas cayeron en cada rango.
7.Dibujar el histograma.
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
EL DIAGRAMA DE PARETO
1.
El diagrama de Pareto debe su nombre al economista italiano del siglo 18 llamado Wilfrido
Pareto, quien observó que el 80 % de la riqueza de una sociedad estaba en manos del 20 % de
las familias.
2.
Juran toma este principio y lo aplica a las causas de los problemas, estableciendo que
normalmente el 80 % de los efectos de un problema se debe al 20 % de sus causas.
3.
Su propósito del DIAGRAMA DE PARETO es encontrar las causas que expliquen el 80 % de
los problemas
4.
Es una gráfica de barras que se construye colocando sobre el eje horizontal ( eje de las x ),
empezando por la izquierda la causa más frecuente y en orden descendente hacia la derecha
las demás.
5.
La universalidad del principio del 80 – 20 se confirma en administración, por ejemplo:



El 20 % de los clientes concentra alrededor del 80 % de las ventas.
El 20 % de los productos acumula alrededor del 80 % de las ventas.
El 20 % de las causas produce alrededor del 80 % de los problemas.
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
PRIMER EJEMPLO DEL DIAGRAMA DE PARETO
El departamento de servicio de un fabricante de refrigeradores tiene registrada una lista de las quejas
que ha recibido del mercado durante el último mes.
TIPO DE FALLA
FRECUENCIA
PORCENTAJE
( REDONDEADO )
PORCENTAJE
ACUMULADO
1. Fuga de agua en mangueras
27
41
41
2. Manijas rotas
18
27
68
3. Puerta no cierra
heréticamente
8
12
80
4. Bisagras vencidas
4
6
86
5. No produce hielo
4
6
92
6. Soportes de charolas rotos
2
3
95
7. Falla de compresor
2
3
98
8. Otros
2
3
101
TOTAL:
67
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
GRAFICA DEL DIAGRAMA DE PARETO
70
100 %
60
80 %
75. 0 %
50
68 %
40
50 %
30
41 %
20
10
0
80 %
PORCENTAJE
2 Otros
2 Falla de compresor
2 Soportes rotos
4 No produce hielo
4 Bisagras vencidas
8 Puerta no cierra
18 Manijas rotas
27 Fuga de agua en
manguera
FRECUENCIA
0%
de fallas
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
SEGUNDO EJEMPLO DEL DIAGRAMA DE PARETO
En una oficina de facturación se registraron los datos de errores cometidos en los documentos
elaborados durante una semana.
La información se presenta de la siguientes manera:
TIPO DE ERROR
FRECUENCIA
PORCENTAJE
PORCENTAJE
ACUMULADO
Folio ilegible
130
46.4
46.4
Sin número de
sucursal
70
25.0
71.4
Total incorrecto
50
18.0
89.4
Datos fuera de
campo
20
7.1
96.5
Otros
10
3.5
100
TOTAL
280
100
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
16
GRAFICA DEL DIAGRAMA DE PARETO
100.0 %
280
96.5 %
89.4 %
71.4 %
46.4 %
140
130
70
50
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
10 Otros
20 Datos fuera de Cpo.
50 Total incorrecto
70 No trae No. Suc.
130 Folio ilegible
20
10
0
17
EJEMPLO DEL DIAGRAMA POR QUE – POR QUE
Materiales pobres
BAJA
CALIDAD DEL
PRODUCTO
Diseño pobre
Mano de obra no calificada
¿ por qué ?
Deficiente control de proceso
BAJAS
UTILIDADES
BAJO
RENDIMIENTO
DEL
PROCESO
¿ por qué ?
¿ por qué ?
Carencia de sistema de
pruebas de producción
Deficientes métodos de
trabajo
Exceso de personal
COSTOS
ALTOS
Diseños no estandarizados
¿ por qué ?
Inventarios excesivos
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
18
EJERCICIO DE APLICACION
¿ por qué ?
BAJAS
VENTAS
¿ por qué ?
¿ por qué ?
¿ por qué ?
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
19
EL DIAGRAMA COMO - COMO
Capacitación
MEJORAR LA
CALIDAD DEL
PRODUCTO
¿ cómo ?
Rediseño del producto
Minimizar partes.
Medir estadísticamente
MEJORAR
GANANCIAS
¿ cómo ?
MEJORAR
RENDIMIENTO
DEL
PROCESO
Rediseño del proceso
Automatizar.
¿ cómo ?
Reducir personal.
REDUCIR
COSTOS
Desarrollar proveedores
¿ cómo ?
Reducir Inventarios
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
20
EJERCICIO DE APLICACION
¿ cómo ?
MEJORAR EL
SERVICIO AL
CLIENTE
¿ cómo ?
¿ cómo ?
¿ cómo ?
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
DIAGRAMA CAUSA - EFECTO O DE ISHIKAWA
1.
Se atribuye al Ingeniero Japonés Kaoru Ishikawa.
2.
Se utiliza para analizar cuáles son las causas por las que no se está logrando un resultado
planeado.
3.
Se trabaja en grupo para utilizar los diversos puntos de vista de sus miembros y su creatividad.
4.
Aunque el diagrama no resuelve el problema en sí, si muestra un panorama global de todas las
causas que pueden estar influyendo en que no se esté logrando las metas planeadas.
5.
De manera general se clasifican las causas de una desviación de metas en los siguientes
factores: MANO DE OBRA O PERSONAL, METODOS DE TRABAJO, MATERIALES,
MAQUINARIA O EQUIPO y MEDIO AMBIENTE.
6.
Por lo anterior, también se conoce este diagrama también con el nombre de 5 Ms.
7.
Recientemente se han agregado a las tradicionales Ms., las de MEDICION Y MANAGEMENT.
8.
Por su forma también se le conoce con el nombre de DIAGRAMA DEL PEZ.
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
DIAGRAMA CAUSA - EFECTO O DE ISHIKAWA O DEL PEZ
METODO
MATERIALES
MANO DE OBRA
DESVIACION
ENTRE LO
PLANEADO Y LO
REALIZADO
MANAGEMENT
MAQUINARIA
MEDIO AMBIENTE
MEDICION
CAUSAS
Post it en donde se anota una causa
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
EFECTO
EJEMPLOS DE LAS CAUSAS DE LOS PROBLEMAS
MANO DE
OBRA
MATERIALES
METODO
MAQUINARIA
MEDICION
No capacitada.
No disponibles.
Inexistente.
Obsoleta.
No se mide
No se planea
Insuficiente.
De mala calidad.
Inadecuado.
Descompuesta
con frecuencia.
No se mide lo
adecuado
No se programa
el trabajo
No informada.
Insuficientes.
No
estandarizado.
Mal
seleccionada.
No se mide con
persistencia
No se organiza el
trabajo
Pierde tiempo.
Entrega tardía.
No
documentado.
Mal calibrada.
No se tienen los
medios para
medir
No se provee de
recursos
No balanceada.
Almacenamiento
inadecuado.
No conocido.
No sistema
formal de
Mantenimiento.
No se da
seguimiento a las
desviaciones
detectadas
No hay liderazgo
adecuado
Desmotivada.
Falta de control.
No cumplido.
Mal operada.
No se capacita al
personal para
medir
No se supervisa
bien.
No
multihabilidosa.
Controles
excesivos.
No supervisado.
No inventario de
refacciones.
No se supervisa
la medición
No se forman
equipos.
No trabaja en
equipo.
Comprados sólo
por costo bajo.
No control de
desviaciones.
No compatible
con otra.
No se toma
como base para
decidir
No se conocen
las metas del
trabajo
No conciencia
de calidad.
Deshonestidad
en compras.
No sujeto a
mejora continua.
No operario
autorizado
La medición no
es confiable
No se
retroalimenta al
personal
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
MANAGEMENT
EJEMPLO PRACTICO DEL DIAGRAMA DE ISHIKAWA
METODO
No se hace plan
diario y semanal
de trabajo
PERSONAL
No hay
suficiente
capacitación en
ventas
No están
asignadas
metas
personales
No se buscan
nuevos clientes
No se está logrando
la meta mensual de
ventas
MEDIO
AMBIENTE
Distribución
ineficiente
No se tienen
productos para
elevar las
ventas en
temporada baja
Deficiente
mantenimiento al
equipo de
transporte
Material no
exhibido
Rutas mal
planeadas
MATERIALES
EQUIPO
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
EJERCICIO INTEGRADOR DE CONOCIMIENTOS
Durante el último mes en el área de ensamble No. 2 de la empresa, se han registrado muchos paros
de proceso. La gerencia ha ordenado tomar las siguientes medidas al respecto:
 Construir el histograma de dichas causas.
 Elaborar un diagrama de causa – efecto o por qué -
por qué para detectar la causa de las causas
de los problemas.
 Elaborar un plan de trabajo con las soluciones que se propongan.
La información que se tiene registra los siguientes paros de proceso:
Paros por falta de personal.
8
Paros por cambio imprevisto de
programa de producción.
5
Paros por falta de material.
12
Paros por reparación de maquinaria
( falta de mtto ).
9
Paros por falta de herramienta.
4
Paros por material defectuoso.
15
Paros por falta de energía.
2
Paros por accidentes laborales.
2
Paros por falta de programa de
producción.
1
Paros
por
descomposturas
causadas por mala operación de
máquina.
7
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
EL DIAGRAMA DE CONTROL DE PROCESOS
1.
En cualquier proceso, ya sea de índole administrativa o de producción, interviene una
cantidad considerable de variables o CAUSAS DE VARIACION que influyen para no lograr,
la calidad especificada.
2.
Las causas de variación pueden ser COMUNES O ESPECIALES.
3.
LAS CAUSAS COMUNES SON INHERENTES al proceso y deben ser consideradas dentro
del diseño de éste para determinar su capacidad para lograr calidad. Reducir su variabilidad
requiere del rediseño o mejoramiento del proceso.
4.
LAS CAUSAS ESPECIALES están constituidas por factores externos al proceso y por lo
tanto, no son considerados en la determinación de su capacidad para lograr calidad, de
modo que se debe estar atento para detectar a tiempo su presencia.
5.
Ese estado de alerta denominado CONTROL ESTADISTICO DE PROCESO, implica el
monitoreo periódico del mismo, para detectar oportunamente si alguna variable no opera
dentro de los rangos permisibles, por lo que deben llevarse a cabo acciones correctivas para
devolverla a su nivel ideal.
6.
El concepto de CONTROL ESTADISTICO DE PROCESO existe desde finales de los años
20s., cuando Walter Shewhart publicó su libro ECONOMIC CONTROL OF QUALITY OF
MANUFACTURED PRODUCT.
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
27
LAS GRAFICAS DE CONTROL Y EL CONTROL ESTADISTICO DE
PROCESOS
1.
El Control Estadístico de Procesos, se apoya en herramientas estadísticas denominadas
GRAFICAS DE CONTROL:
2.
La gráfica de control sirve para detectar con anticipación, el que exista en un proceso, una
alta probabilidad de que surja una fuente de variación ajena al mismo, lo cual afectará su
capacidad para cumplir con especificaciones establecidas.
3.
Shewhart sugiere que si se establecen límites de control a + 3 veces la desviación estándar
del proceso con respecto a la media, en el momento en que el proceso opere fuera de este
margen o tienda a hacerlo, la probabilidad de que ello se deba a causas inherentes al
proceso es muy baja: 0.27 %., por lo que LO MAS PROBABLE ES QUE ALGO EXTRAÑO
ESTE SUCEDIENDO, de manera que si se detecta oportunamente la causa y se establecen
las acciones correctivas apropiadas, se puede impedir la falla de calidad.
4.
Para conocer en qué condiciones está operando un proceso, se deben tomar muestras
periódicas y estimarse tanto su media como su desviación estándar.
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
LOS LIMITES DE CONTROL DE SHEWHART
MEDIA MAS
3
DESVIACION
ESTANDAR
LIMITE
SUPERIOR
DE
CONTROL
MEDIA
LIMITE
INFERIOR
DE
CONTROL
MEDIA
MENOS 3
DESVIACION
ESTANDAR
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
DIAGRAMA DE DISPERSION
1.
Es una herramienta estadística que se utiliza para estudiar la RELACION EXISTENTE ENTRE
DOS FENOMENOS O VARIABLES.
2.
Por ejemplo, los economistas la utilizan para estudiar qué relación existe entre dos variables
macroenómicas, por ejemplo: el índice de inflación y el consumo per cápita.
3.
En el caso de la calidad, se utiliza por ejemplo, para estudiar la relación que existe entre una
característica de calidad y un factor que le afecta ( como puede ser la temperatura o la presión
).
4.
La relación entre las dos variables se representa mediante una gráfica de dos coordenadas ( X
y Y ). En cada coordenada se representa una de las dos variables.
Coordenada
Y
una variable
EFECTO
+
Punto de
correlación
+
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
Coordenada
X
la otra variable
CAUSA
DIAGRAMA DE DISPERSION
CON CORRELACION POSITIVA
+
Más aumenta el
EFECTO
Coordenada
Y
una variable
EFECTO
Entre más aumenta
la CAUSA
Registro de
incidencias
+
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
Coordenada
X
la otra variable
CAUSA
DIAGRAMA DE DISPERSION
CON CORRELACION NEGATIVA
+
Disminuye el
EFECTO
Coordenada
Y
variable
EFECTO
Entre más aumenta
la CAUSA
Registro de
incidencias
EFECTO: Baja de ventas
CAUSA: Lluvia
+
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
Coordenada
X
variable
CAUSA
32
CORRELACION FUERTE
+
Coordenada
Y
una variable
EFECTO
Intensa correlación
entre las variables
Registro de
incidencias
EFECTO: Aumento de ventas
CAUSA: Incremento del calor
+
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
Coordenada
X
la otra variable
CAUSA
CORRELACION DEBIL
+
Coordenada
Y
variable
EFECTO
Correlación no clara
Registro de
incidencias
EFECTO: No se puede asegurar que bajen las ventas
CAUSA: Vacaciones
+
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
Coordenada
X
variable
CAUSA
34
CORRELACION NULA
+
Coordenada
Y
variable
EFECTO
Correlación
INEXISTENTE
Registro de
incidencias
EFECTO: No impactan las ventas
CAUSA: Movimiento políticos
+
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
Coordenada
X
variable
CAUSA
35
EJERCICIO DE APLICACIÓN ( Ver plantilla en siguiente hoja ).
Construya un diagrama de dispersión considerando los siguientes datos:
FECHA
% DE
PRODUCTO
DEFECTUOSO
VARIABLE
CAUSAL
PRESION
1
4.91
18.6
2
4.95
18.8
3
4.90
18.4
4
5.02
19.2
5
4.98
19.0
6
5.10
19.4
7
4.99
19.2
8
4.91
18.5
9
5.07
19.2
10
5.03
19.3
11
4.93
18.9
12
5.06
19.3
13
5.07
19.3
14
4.96
19.0
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
5.10
5.09
5.08
5.07
5.06
5.05
5.04
5.03
5.02
EFECTO
% PRODUCTO
DEFECTUOSO
5.01
5.00
4.99
4.98
4.97
4.96
4.95
4.94
4.92
4.91
LAS HERRAMIENTAS ESTADISTICAS BASICAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD
19.4
19.3
19.2
19.1
19.0
18.9
18.8
18.7
18.6
18.5
4.90
18.4
PLANTILLA
PARA
DIAGRAMA DE
DISPERSION
4.93
CAUSA:
PRESION
BIBLIOGRAFIA BASICA
TITULO
AUTOR Y EDITORIAL
JURAN Y LA PLANIFICACION DE LA
CALIDAD
J.M. Juran.
Ediciones Días de Santos.
JURAN Y EL LIDERAZGO PARA LA
CALIDAD
J. M. Juran.
Ediciones Díaz de Santos.
PLANIFICANDO PARA LA CALIDAD
Howards S. Gitlow
Ventura Ediciones S..A. de C. V.
¿ QUE ES EL CONTROL TOTAL DE
CALIDAD ?
Kaoru Ishikawa
Grupo Editorial Norma
EL COSTE DE LA MALA CALIDAD
H. James Harrignton
Ediciones Díaz de Santos.
HACIA UNA CALIDAD MAS ROBUSTA
CON ISO 9000:2000
Alfredo Esponda – Coordinador.
Editorial PANORAMA.
ISO 9000 – 2000 LIDERAZGO DE LA
NUEVA CALIDAD
Andrés Senlle
Editorial GESTION 2000
DESARROLLO DE UNA CULTURA DE
CALIDAD
Humberto Cantú Delgado
Editorial McGraw Hill.
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