LAS 7 HERRAMIENTAS DE CALIDAD- II PARTE

mayo 28, 2019

LAS 7 HERRAMIENTAS DE CALIDAD- II PARTE

Las 7 Herramientas de Calidad-Parte 2.

2. Hoja de Verificación

También llamado: diagrama de concentración de defectos.

Una hoja de verificación es un formulario estructurado y preparado para recopilar y analizar datos. Esta es una herramienta genérica de recolección y análisis de datos que se puede adaptar para una amplia variedad de propósitos y se considera una de las siete herramientas básicas de calidad .

¿CUÁNDO USAR UNA HOJA DE VERIFICACIÓN?

Cuando los datos pueden ser observados y recopilados repetidamente por la misma persona o en el mismo lugar.
Al recopilar datos sobre la frecuencia o los patrones de eventos, problemas, defectos, ubicación de defectos, causas de defectos o problemas similares.
Al recoger datos de un proceso de producción.

PROCEDIMIENTO DE LA HOJA DE VERIFICACIÓN

Decida qué evento o problema se observará. Desarrollar definiciones operativas.
Decida cuándo se recopilarán los datos y durante cuánto tiempo.
Diseña el formulario. Configúrelo para que los datos puedan grabarse simplemente haciendo marcas de verificación o X o símbolos similares y para que los datos no tengan que volver a copiarse para su análisis.
Etiqueta todos los espacios en el formulario.
Pruebe la hoja de verificación durante un breve período de prueba para asegurarse de que recopile los datos apropiados y que sea fácil de usar.
Cada vez que ocurra un evento o problema específico, registre los datos en la hoja de verificación.

EJEMPLO DE HOJA DE VERIFICACIÓN

La siguiente figura muestra una hoja de verificación utilizada para recopilar datos sobre las interrupciones del teléfono. Las marcas de graduación se agregaron a medida que los datos se recopilaban durante varias semanas.

Ejemplo de hoja de verificación

Extraído de The Quality Toolbox , Segunda Edición , ASQ Quality Press.

CREAR UNA HOJA DE VERIFICACIÓN

Rastrea hasta 10 defectos en cada día de la semana. Esta herramienta también crea un histograma, un gráfico de barras y un gráfico de Pareto utilizando los datos de la hoja de verificación.

3. Cartas de Control/Diagrama de Control

También llamado: Control Estadístico de Procesos.

El gráfico de control es un gráfico que se utiliza para estudiar cómo cambia un proceso a lo largo del tiempo. Los datos se trazan en orden temporal. Un gráfico de control siempre tiene una línea central para el promedio, una línea superior para el límite de control superior y una línea inferior para el límite de control inferior. Estas líneas están determinadas a partir de datos históricos. Al comparar los datos actuales con estas líneas, puede sacar conclusiones sobre si la variación del proceso es consistente (en control) o es impredecible (fuera de control, afectada por causas especiales de variación). Esta versátil herramienta de recopilación y análisis de datos puede ser utilizada por una variedad de industrias y se considera una de las siete herramientas básicas de calidad .

Los gráficos de control para datos variables se utilizan en pares. El gráfico superior supervisa el promedio o el centrado de la distribución de datos del proceso. El gráfico inferior supervisa el rango o el ancho de la distribución. Si sus datos fueron tomas en la práctica de tiro, el promedio es donde se agrupan las tomas, y el rango es cuán apretados están agrupados. Los gráficos de control para datos de atributos se utilizan individualmente.

¿CUÁNDO USAR UN GRÁFICO DE CONTROL?

Al controlar los procesos en curso, encontrando y corrigiendo problemas a medida que ocurren.
Al predecir el rango esperado de resultados de un proceso.
Al determinar si un proceso es estable (en control estadístico).
Cuando se analizan patrones de variación del proceso por causas especiales (eventos no rutinarios) o causas comunes (incorporadas en el proceso).
Al determinar si su proyecto de mejora de la calidad debe tener como objetivo evitar problemas específicos o realizar cambios fundamentales en el proceso.

MODELO

CUADRO DE CONTROL PROCEDIMIENTO BÁSICO

Elija el cuadro de control apropiado para sus datos.
Determine el período de tiempo apropiado para recopilar y trazar los datos.
Recopile datos, construya su gráfica y analice los datos.
Busque las "señales fuera de control" en el cuadro de control. Cuando se identifica uno, márquelo en la tabla e investigue la causa. Documente cómo investigó, qué aprendió, la causa y cómo se corrigió.

Señales fuera de control

Un solo punto fuera de los límites de control. En la Figura 1, el punto dieciséis está por encima de la UCL (límite de control superior).
Dos de los tres puntos sucesivos están en el mismo lado de la línea central y más lejos que 2 σ de ella. En la Figura 1, el punto 4 envía esa señal.
Cuatro de los cinco puntos sucesivos están en el mismo lado de la línea central y más lejos que 1 σ de ella. En la Figura 1, el punto 11 envía esa señal.
Una carrera de ocho en fila está en el mismo lado de la línea central. O 10 de 11, 12 de 14 o 16 de 20. En la Figura 1, el punto 21 es octavo en una fila por encima de la línea central.
Patrones obvios consistentes o persistentes que sugieren algo inusual acerca de sus datos y su proceso.

Tabla de control

Figura 1 Cuadro de control: Señales fuera de control

Continuar trazando los datos a medida que se generan. A medida que se grafica cada nuevo punto de datos, verifique si hay nuevas señales fuera de control.
Cuando inicia un nuevo gráfico de control, el proceso puede estar fuera de control. Si es así, los límites de control calculados a partir de los primeros 20 puntos son límites condicionales. Cuando tenga al menos 20 puntos secuenciales de un período en el que el proceso está operando bajo control, vuelva a calcular los límites de control.

Extraído de The Quality Toolbox , Segunda Edición , ASQ Quality Press.

4. ANÁLISIS DE HISTOGRAMA

Una distribución de frecuencia muestra con qué frecuencia se produce cada valor diferente en un conjunto de datos. Un histograma es el gráfico más utilizado para mostrar las distribuciones de frecuencia. Se parece mucho a un gráfico de barras, pero hay diferencias importantes entre ellos. Esta útil herramienta de recopilación y análisis de datos se considera una de las siete herramientas básicas de calidad .

¿CUÁNDO USAR UN HISTOGRAMA?

Use un histograma cuando:

Los datos son numéricos.
Desea ver la forma de la distribución de los datos, especialmente al determinar si la salida de un proceso se distribuye de forma aproximadamente normal.
Analizar si un proceso puede cumplir los requisitos del cliente.
Analizar cómo se ve la salida del proceso de un proveedor.
Ver si se ha producido un cambio de proceso de un período de tiempo a otro.
Determinar si los resultados de dos o más procesos son diferentes.
Desea comunicar la distribución de datos de forma rápida y sencilla a otros.

¿CÓMO CREAR UN HISTOGRAMA?

Recoge al menos 50 puntos de datos consecutivos de un proceso.
Use la hoja de trabajo del histograma para configurar el histograma. Le ayudará a determinar el número de barras, el rango de números que van en cada barra y las etiquetas para los bordes de la barra. Después de calcular W en el Paso 2 de la hoja de trabajo, use su criterio para ajustarlo a un número conveniente. Por ejemplo, puede decidir redondear 0.9 a un 1.0 par. El valor para W no debe tener más decimales que los números que graficará.
Dibuja los ejes xy y en papel cuadriculado. Marque y etiquete el eje y para contar valores de datos. Marque y etiquete el eje x con los valores L de la hoja de trabajo. Los espacios entre estos números serán las barras del histograma. No permita espacios entre barras.
Para cada punto de datos, marque una cuenta por encima de la barra apropiada con una X o sombree esa parte de la barra.

ANÁLISIS DE HISTOGRAMA

Antes de sacar conclusiones de su histograma, asegúrese de que el proceso funcionó normalmente durante el período de tiempo en estudio. Si algún evento inusual afectó el proceso durante el período de tiempo del histograma, es probable que su análisis de la forma del histograma no pueda generalizarse a todos los períodos de tiempo.

Analice el significado de la forma de su histograma: formas típicas de histograma y su significado, que lo vemos líneas abajo.

HISTOGRAMA HERRAMIENTAS Y PLANTILLAS

Histograma de puntos de datos (Excel): analice la distribución de frecuencia de hasta 200 puntos de datos con esta herramienta de generación de histogramas simple pero potente.

Check Sheet Histogram (Excel): analice la cantidad de defectos para cada día de la semana. Comience por rastrear los defectos en la hoja de verificación. La herramienta creará un histograma utilizando los datos que ingrese.

EJEMPLO DE HOJA DE TRABAJO DE HISTOGRAMA

FORMAS TÍPICAS DE HISTOGRAMA Y LO QUE SIGNIFICAN

Distribución normal

Un patrón común es la curva en forma de campana conocida como la "distribución normal". En una distribución normal o "típica", es más probable que los puntos ocurran en un lado del promedio que en el otro. Tenga en cuenta que otras distribuciones son similares a la distribución normal. Los cálculos estadísticos deben usarse para probar una distribución normal.

Es importante tener en cuenta que "normal" se refiere a la distribución típica de un proceso en particular. Por ejemplo, muchos procesos tienen un límite natural en un lado y producirán distribuciones sesgadas. Esto es normal, es decir, típico, para esos procesos, incluso si la distribución no se considera "normal".

Distribución sesgada

La distribución sesgada es asimétrica porque un límite natural evita resultados en un lado. El pico de la distribución está descentrado hacia el límite y una cola se estira lejos de él. Por ejemplo, una distribución de análisis de un producto muy puro podría ser sesgada, porque el producto no puede contener más de 100 por ciento puro. Otros ejemplos de límites naturales son los orificios que no pueden ser más pequeños que el diámetro de la broca o los tiempos de manejo de llamadas que no pueden ser menores a cero. Estas distribuciones se denominan inclinadas hacia la derecha o hacia la izquierda según la dirección de la cola.

Doble pico o bimodal

La distribución bimodal se parece a la parte trasera de un camello de dos jorobas. Los resultados de dos procesos con diferentes distribuciones se combinan en un conjunto de datos. Por ejemplo, una distribución de datos de producción de una operación de dos turnos podría ser bimodal, si cada turno produce una distribución de resultados diferente. La estratificación a menudo revela este problema.

Distribución de mesetas o multimodales

La meseta podría denominarse "distribución multimodal". Se combinan varios procesos con distribuciones normales. Debido a que hay muchos picos juntos, la parte superior de la distribución se parece a una meseta.

Distribución del pico del borde

La distribución del pico de borde se parece a la distribución normal, excepto que tiene un pico grande en una cola. Por lo general, esto se debe a una construcción defectuosa del histograma, con los datos agrupados en un grupo etiquetado como "mayor que".

Distribución de peines

En una distribución de peine, las barras son alternativamente altas y cortas. Esta distribución a menudo resulta de datos redondeados y / o de un histograma construido incorrectamente. Por ejemplo, los datos de temperatura redondeados a los 0.2 grados más cercanos mostrarían una forma de peine si el ancho de la barra para el histograma fuera 0.1 grados.

Distribución truncada o corte del corazón

La distribución truncada parece una distribución normal con las colas cortadas. El proveedor podría estar produciendo una distribución normal de material y luego confiar en la inspección para separar lo que está dentro de los límites de especificación de lo que está fuera de especificación. Los envíos resultantes al cliente desde el interior de las especificaciones son el corte de corazón.

Distribución de alimentos para perros

A la distribución de alimentos para perros le falta algo, resultados cercanos al promedio. Si un cliente recibe este tipo de distribución, otra persona recibe un corte cardíaco y el cliente se queda con la "comida para perros", las probabilidades y los extremos que quedan después de la comida del maestro. Aunque lo que el cliente recibe está dentro de las especificaciones, el producto se divide en dos grupos: uno cerca del límite de especificación superior y otro cerca del límite de especificación más bajo. Esta variación a menudo causa problemas en el proceso del cliente.