DEFINICIÓN
Control Estadístico de la
Calidad
DEFINICIÓN
1
DEFINICIÓN
¿QUÉ ES LA DEFINICIÓN DE UN
PROYECTO CEC 
LA DEFINICIÓN DE UN PROYECTO ES LA ETAPA EN QUE
SE
SELECCIONA
EL
PROCESO
A MEJORAR,
JUSTIFICANDO LAS RAZONES DE SU ELECCIÓN Y
ESTABLECIENDO CLARAMENTE LOS LÍMITES DEL
PROCESO.
ESTA ETAPA ES DE FUNDAMENTAL IMPORTANCIA, YA
QUE LOS RECURSOS DE LAS ORGANIZACIONES SON
SIEMPRE LIMITADOS Y DEBEN ESTABLECERSE
PRIORIDADES CON EL FIN DE MEJORAR LOS PUNTOS
CRÍTICOS DEL PROCESO PRODUCTIVO.
2
DEFINICIÓN
¿QUÉ ES UN PROYECTO CEC 
• UN PROYECTO SE APLICARÁ A UN AREA POTENCIAL
DE MEJORA IDENTIFICADA Y RECONOCIDA COMO
TAL (HABITUALMENTE SERÁ ASIGNADA A UN
GRUPO DE TRABAJO)
• LOS MEJORES PROYECTOS SON AQUELLOS QUE HAN
SIDO CLARAMENTE DEFINIDOS Y LIMITADOS,
CUYOS EFECTOS SON PERCIBIDOS POR EL CLIENTE
(INTERNO O EXTERNO) Y QUE, DE SER POSIBLE,
COMBINEN Y REFUERCEN LOS EFECTOS DE OTROS
PROYECTOS.
3
DEFINICIÓN
¿CÓMO SE DEFINE UN PROYECTO 
4
• EL ORDEN LÓGICO ES PLANIFICAR A LARGO PLAZO,
PARTIENDO
DE
LAS
CARACTERÍSTICAS
DE
NUESTROS PRODUCTOS QUE MÁS CONTRIBUYEN A
SATISFACER LAS NECESIDADES DEL CLIENTE.
• EL CONOCIMIENTO DE LOS PROCESOS DE
PRODUCCIÓN PERMITE IDENTIFICAR AQUELLOS
PROCESOS O SUB-PROCESOS QUE DETERMINAN LAS
CARACTERÍSTICAS CRÍTICAS DE LOS PRODUCTOS.
• LOS PROCESOS ASÍ DETERMINADOS SON ÁREAS DE
MEJORA POTENCIAL A LAS QUE SÓLO RESTA
PRIORIZAR PARA SU ASIGNACIÓN A UN GRUPO DE
MEJORA.
...
DEFINICIÓN
¿CÓMO SE DEFINE UN PROYECTO
• AUNQUE MENOS DESEABLE QUE LO ANTERIOR,
TAMBIÉN ES POSIBLE ACTUAR DE FORMA
CORRECTIVA ATACANDO DIRECTAMENTE ALGÚN
PROBLEMA CONCRETO (P. EJ. QUEJAS DE ALGUNOS
CLIENTES)
• LAS HERRAMIENTAS QUE MÁS FRECUENTEMENTE
SE UTILIZAN EN LA ETAPA DE DEFINICIÓN DE UN
PROYECTO SON EL QFD, EL DIAGRAMA DE PROCESO,
EL DIAGRAMA DE CAUSA-EFECTO Y EL DIAGRAMA
DE PARETO.
5
DEFINICIÓN
DESARROLLO DE LA FUNCIÓN DE
CALIDAD (QFD)
Es un método que permite traducir los requisitos
del cliente en requisitos de la empresa.
El principal resultado son los CTQ’s:
“Una característica del producto o paso de un
proceso que debe ser controlado para asegurar
que el cliente recibe lo que espera del
producto”
6
DEFINICIÓN
DESARROLLO DE LA FUNCIÓN DE
CALIDAD (QFD)
Salidas del proyecto
¿CÓMO?
Tareas del proyecto
¿CÓMO?
Pasos clave
¿QUÉ?
Salidas clave
¿QUÉ?
CTQ’s del cliente
¿QUE?
Pasos del proyecto
¿CÓMO?
Salidas clave
Pasos clave
7
Tareas
clave
DEFINICIÓN
DESARROLLO DE LA FUNCIÓN DE
CALIDAD (QFD)
Una vez realizado el QFD habremos
conseguido pasar de los requisitos
funcionales a las variables de proceso
críticas para la calidad de nuestro producto.
8
MEDIDA
Control Estadístico de la
Calidad
MEDIDA
9
MEDIDA
¿POR QUÉ MEDIR
• LOS
PROCESOS
NO
SE
CONOCEN
EN
PROFUNDIDAD HASTA QUE SU CAPACIDAD SE
DETERMINA DE UN MODO CUANTITATIVO.
• EL DESCONOCIMIENTO IMPIDE EL CONTROL
DEL PROCESO.
• LA APLICACIÓN DE CRITERIOS ESTADÍSTICOS
PERMITE QUE LAS DECISIONES SE TOMAN EN
FUNCIÓN DE DATOS OBJETIVOS RESULTANTES
DE LA MEDIDA DEL PROCESO.
10
MEDIDA
¿CÓMO SE MIDE
• PARA PODER MEDIR UN PROCESO ES PRECISO
DEFINIR PREVIAMENTE TANTO LAS VARIABLES
A MEDIR COMO EL SISTEMA A EMPLEAR PARA LA
MEDIDA.
• NO DEBE HABER CABIDA PARA LA AMBIGÜEDAD:
DEBE
COMPRENDERSE
CLARAMENTE
EL
SIGNIFICADO DE LA VARIABLE, Y ASEGURARSE
DE QUE, INDEPENDIENTEMENTE DE QUIÉN
REALICE LA MEDIDA, EL RESULTADO HA DE SER
ESENCIALMENTE EL MISMO.
11
MEDIDA
DEFINICION DE STANDARDS
• Un standard de rendimiento es el criterio
utilizado para definir la característica
deseada. (¿Qué medimos?)
• Existen dos tipos de variables que podemos
utilizar para medir la capacidad de un
proceso: continuas y discretas
12
MEDIDA
DEFINICIÓN DE STANDARDS
Variables continuas
• La escala de medida se puede dividir en intervalos tan
pequeños como se desee.(p.ej. tiempo para el arranque
de un P.C.)
Variables discretas
• No se puede realizar una subdivisión en intervalos de
mayor precisión.(p.ej.días para resolver un problema,
% de problemas resueltos en menos de 5 días)
13
MEDIDA
DEFINICIÓN DE STANDARDS
Variable discreta
Variable continua
5 días
problemas no
resueltos en 5 días
5 ó 14%
problemas
resueltos en 5 días
30 ó 86%
defecto
no-defecto
tiempo de resolución
14
MEDIDA
DEFINICIÓN DE STANDARDS
Método de medida
Caracteristica
•
•
•
•
•
15
Dimensión
Tiempo
Dinero
Cumplimiento
Precisión/calidad
Continuo
•
•
•
•
•
Medida real
Hora exacta
Coste real
% avance
Incertidumbre
Discreto
•
•
•
•
•
Pasa/no pasa
Programa si/no
Presup. si/no
Disponible si/no
Bueno/malo
MEDIDA
ANÁLISIS DEL SISTEMA DE
MEDIDA
• La información del proceso se obtiene a través de un
sistema de medida.
• Esto constituye un segundo proceso que distorsiona los
datos reales.
• La precisión (valor medio) y la exactitud (variación) de
las medidas será la composición de las del proceso y de
las del sistema de medida.
16
MEDIDA
VARIABLES DISCRETAS
DEFINICIONES
17
Unidad (U)
• El número de partes o componentes
inspeccionados (Cuadrados: 4 unidades)
Oportunidad (OP)
• Cada característica que se inspecciona
(Círculos: 5 oportunidades por unidad)
Defecto (D)
• Cualquier cosa que resulta en la
insatisfacción del cliente (Círculos negros:
9 defectos)
MEDIDA
VARIABLES DISCRETAS
FÓRMULAS
Defectos por unidad
DPU = D/U = 9/4 = 2,25
Total de oportunidades
TOP = U * OP = 4 * 5 = 20
Defectos por oportunidad
DPO = D/TOP = 9/20 = 0,45
Defectos por millón de oportunidades
DPMO = DPO * 1.000.000 =
= 0,45 * 1.000.000 = 450.000
18
INTRODUCCIÓN
EJEMPLO DE CRITERIO PARA REDUCIR LA
VARIABILIDAD: PROYECTO 6-
capacidad del
proceso
•
•
•
•
•
19
2
3
4
5
6
defectos por millón
de oportunidades
308538 PPM
66807 PPM
6210 PPM
233 PPM
3,4 PPM
INTRODUCCIÓN
La cuantificación del objetivo
PPM
1000000
100000
10000
1000
compañía media
100
10
las mejores
1
2
20
3
4
5
6
7

MEDIDA
DPO Y PROBABILIDAD DE DEFECTO
• La DPO es la probabilidad de un defecto.
• Esta probabilidad permite establecer la Z o
“sigma” del proceso a partir de las tablas
de la distribución normal.
• En la práctica se emplea formatos en hojas
de cálculo (Excel, Lotus 1-2-3, QuatroPro)
21
MEDIDA
VARIABLES CONTINUAS
La distribución normal
• Es el resultado de un proceso que experimenta
variaciones debidas a la adición de múltiples
causas independientes entre sí.
• Solo dos parámetros la caracterizan:
• La media ( ) que define el valor medio de las
observaciones, y la desviación standard ( ) que
es una medida de la dispersión.
22
MEDIDA
EJEMPLOS DE DISTRIBUCIONES
NORMALES
Histogram of DPO/U, with Normal Curve
Histogram of Pts/km_i, with Normal Curve
8
7
7
6
6
Frequency
Frequency
5
4
3
3
2
1
1
0
0
7.5
8.5
9.5
Histogram of DADOS, with Normal Curve
6
5
4
3
2
1
0
2
3
4
5
6
7
DADOS
0.04
0.06
0.08
0.10
0.12
DPO/U
Pts/km_i
Frequency
4
2
6.5
23
5
8
9
10
11
12
0.14
0.16
0.18
0.20
MEDIDA
LAS FÓRMULAS DE CÁLCULO
• Media de la muestra
n
X
X
i
i1
• Desviación standard de la muestra
n
 s
24
( Xi  X )

i1
n 1
2
MEDIDA
EJEMPLO DE  Y 
Histograma de Datos, con la Curva Normal
Frecuencia
100
=8,5
0,1
50
0
unidades
8.0
8.1
8.2
8.3
8.4
8.5
8.6
8.7
1
2
8.8
8.9
3
4
DATOS

25
-4
-3
-2
-1
0
MEDIDA
VARIACIÓN Y AREAS DE
PROBABILIDAD
pequeña dispersión
gran dispersión
70
100
Frequency
Frequency
60
50
50
40
30
20
10
0
0
7.5
8.5
9.5
7.5
D1
8.5
9.5
D2
+/- 1 , 68%
+/- 295%
+/- 3
las probabilidades son iguales para ambas distribuciones dentro del mismo intervalo de 
26
MEDIDA
UTILIZACIÓN DE  COMO MEDIDA
DE LA CAPACIDAD DEL PROCESO
Frequency
100
50
0
7.5
capacidad 4
8.5
9.5
D1
1
límite de
aceptación
70
Al disminuir la
variación se reduce la
con el consiguiente
aumento de la
capacidad del proceso y
reducción de la
probabilidad de defectos
Frequency
60
50
40
límite - 
30
20
10
Z=
0
7.5
capacidad 2
8.5
D2
1
27
9.5

MEDIDA
HERRAMIENTAS GRÁFICAS
Histograma
Muestra la variación
de un proceso.
Convierte un grupo
de datos
desordenados en
una imagen
coherente del
proceso.
28
120
100
80
Serie1
60
Serie2
40
Serie3
20
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
MEDIDA
HERRAMIENTAS GRÁFICAS
Diagrama de cajas (box plot)
0.15
DPO/U
Permite obtener una
rápida visión gráfica
de la comparación
de dos o más
procesos.
0.20
0.10
0.05
1
2
3
4
Auth
29
5
6
7
MEDIDA
HERRAMIENTAS GRÁFICAS
Gráfica de evolución (runchart)
Permite observar al
proceso a lo largo
del tiempo con el fin
de descubrir
tendencias y centrar
la atención en los
cambios del
proceso.
30
Averias/semana
150
100
50
0
0
5
10
15
20
25
20
25
semana
Media muestral
350
300
250
200
150
100
0
5
10
15
MEDIDA
CENTRADO DEL PROCESO
El principal enemigo de los procesos es la variación.
Existen dos tipos:
Ruido “negro”
• Es la variación no aleatoria, de causa asignable o
especial presente en un proceso.
• Es controlable.
Ruido “blanco”
• Es la variación aleatoria o común inherente a todo
proceso
• No es controlable.
31
MEDIDA
AGRUPAMIENTO RACIONAL DE LA
INFORMACIÓN
El agrupamiento racional obtiene muestras del proceso
que solo contienen ruido “blanco” dentro de la
muestra. El ruido “negro” tiene lugar entre muestras
subgrupos
racionales
ruido “negro”,
o señal
ruido
“blanco”
32
MEDIDA
VISUALIZANDO LA DINÁMICA DE
LOS PROCESOS
• A lo largo del
tiempo un
proceso típico
experimentará
una variación.
Motorola lo
cuantifica en
1,5 .
• Zst=Zlt + 1,5
capacidad
inherente (st)
t1
t2
t3
t4
capacidad
sostenida (lt)
i
33
o
s
Descargar

SEIS SIGMA