temario primer parcial control estadístico de la calidad

7/24/2019 Temario Primer Parcial Control Estadstico de La Calidad

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Control Estadstico

de la calidad


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Historia

Los primeros estudios sobre la calidad se hicieron en los aos 3antes de la Segunda guerra Mundial, la calidad no mejosustancialmente, pero se hicieron los primeros experimentos palograr que sta se elevar, los primeros estudios sobre calidad shicieron en Estados Unidos. En el ao de 1933 el Doctor W. AShward, de los Bell Laboratories, aplic el concepto de contrestadstico de proceso por primera vez con propsitos industrialesu objetivo era mejorar en trminos de costo-beneficio las lneas dproduccin el resultado fue el uso de la estadstica de maneeficiente para elevar la productividad y disminuir los erroreestableciendo un anlisis especfico del origen de las mermas, cola intencin de elevar la productividad y la calidad


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Historia

Cuando en 1939 estall la Segunda GuerrMundial, el control estadstico del proceso sconvirti poco a poco y paulatinamente en uarma secreta de la industria, fue as como loestudios industriales sobre cmo elevar lcalidad bajo el mtodo moderno consistenten el control estadstico del proceso llev a lonorteamericanos a crear el primer sistema daseguramiento de la calidad vigente en emundo


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En las organizaciones hay deficiencias en la obtencin de sta, comolas siguientes.

Datitis. Se obtienen datos sin ningn propsito claro ni importantelo cual resulta en datos, cuestionarios, registros y reportes en esperade que tengan alguna utilidad.

Obtencin de informacin para validar decisiones previamentetomadas. Es decir, slo tomar en cuenta la informacin favorable.


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Es raro que se tenga un plan global de por qu se va a obtenerinformacin, cul es la mejor fuente, cmo, cundo, quin, dndecmo se va a analizar, y qu decisiones se pretenden tomar. Comejemplo est el diseo de cuestionarios con papel, lpiz yocurrencias.

Informacin poco representativa y sesgada.

Tabes y errores sobre el papel de la estadstica en la obtencin dinformacin; por ejemplo, tamao de la muestra, confianzaestadstica y seleccin aleatoria de la muestra.


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Antes de obtener informacin sobre un problema o una situacin,lo que se debe tener muy claro y delimitado es:

El objetivo que se persigue y

El tiempo

Los recursos de que se dispone para abordar dicho problema.

No hacer lo anterior conduce, con frecuencia, a que lainformacin que se obtiene no ayude a responder las interroganteque se tienen y, en ltima instancia, a tomar decisiones errneas.


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Una vez localizado el problema, definidos los objetivos perseguidoe identificado el tipo de informacin que se necesita, surgen entreotros los siguientes problemas:

cmo obtener tal informacin,

en qu cantidad

y cmo analizarla.


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Papel de la estadstica la toma deDecisiones


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La variabilidad y el pensamientoestadstico

Variacin que ocurre en nuestras vidas, tambinocurre en los resultados de los procesos, ya queson generados por la interaccin de materiales:

Mquinas,

Mano o mente de obra (gente),

Mediciones,

Medio ambiente y

Mtodos.

Estos seis elementos, las 6 M, determinan demanera global todo proceso, y cada uno aportaparte de la variabilidad (y de la calidad) de losresultados de un proceso,


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La estadstica es vital en el controly monitoreo de procesos, y en lamejora e innovacin de lacalidad, ya que est conformadade un conjunto de tcnicas yconceptos orientados a larecoleccin y el anlisis de datos

tomando en cuenta la variacinen los mismos. Las tcnicasestadsticas son de granimportancia en todo tipo deempresas y en una gran diversidadde situaciones.


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Por ejemplo, son tiles para:

Identificar dnde, cmo, cundo y con qu frecuencia se presentan losproblemas (regularidad estadstica).

Analizar los datos procedentes de las guas clave del negocio, para asidentificar las fuentes de variabilidad, analizar su estabilidad y pronosticar sdesempeo.

Detectar con rapidez, oportunidad y a un bajo costo anormalidades en loprocesos y sistemas de medicin (monitoreo eficaz).

Ser objetivos en la planeacin y toma de decisiones, evitando frases comoel yo siento, el yo creo, mi experiencia y el abuso de poder en latoma de decisiones

Expresar los hechos en forma de datos y evaluar de manera objetiva elimpacto de acciones de mejora.

Enfocarse en los hechos vitales; es decir, en los problemas y causasrealmente importantes.

Analizar de manera lgica, sistemtica y ordenada la bsqueda demejoras. Mano de obra Mediciones


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El pensamiento estadstico en los niveles de la Organizacion


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Tipos de variables

Las variables cualitativas(nominales o de atributos)

Son aquellas cuyascaractersticas que se

estudian no son numricas.Por ejemplo, el tipo deproducto, si ste funciona ono, etc.


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Variables cuantitativas

Son aquellas cuyascaractersticas puedenregistrarse numricamente.Por ejemplo, peso de unlote, nmero de clientesatendidos, nmero deproductos defectuosos.


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Las variables cuantitativas se clasifican como discretas o continuas

discretas slo pueden adquirir ciertos valores y casi siempre habrechas entre esos valores. Por ejemplo: nmero de clientatendidos (0, 1, 2, 3, ..., etc.), nmero de artculos defectuosos por lotnmero de quejas, nmero de servicios de mantenimiento. Por su partlas variables

continuas pueden tomar cualquier valor dentro de un intervaespecfico. Por ejemplo, el tiempo en el que un cliente es atendidIntuitivamente las variables de tipo continuo son aquellas que requiereun instrumento de medicin para cuantificarse, como peso, volumevoltaje, longitud, resistencia, temperatura, humedad, tiempdimensiones varias, etctera


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variables de entrada, tambin llamadas variables independientes(las X), por lo general son variables de control del proceso, comotemperatura, velocidad, presin, cantidad y/o caractersticas dealgn insumo o material, etc.

Adems entre las variables de entrada se consideran aquellas queaunque normalmente no estn controladas, influyen en losresultados de un proceso, como la humedad relativa en el medioambiente, la habilidad de un operario, el mtodo de trabajo


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variables de salida, tambin llamadas variables de respuestadependientes (las Y), son caractersticas de calidad del productoen general, en ellas se reflejan los resultados obtenidos porproceso; a travs de los valores que toman estas variables sevala la calidad del desempeo del proceso. Por lo general, lavariables de salida tienen especificaciones o tolerancias, porque lvalores que deben tener estn especificados


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Entre ms pequeo mejor. Son variables o caractersticas de calidad cuynica exigencia es que no excedan un cierto valor mximo tolerado o unespecificacin superior (ES), y entre ms pequeo sea su valor es mejor. Pejemplo, el porcentaje de impurezas en una sustancia o la cantidad dsustancias txicas en un producto alimenticio.

Entre ms grande mejor. Son variables o caractersticas de calidad a las queles exige que sean mayores que un valor mnimo o que una cierespecificacin inferior (EI), y entre ms grande sea el valor de la variablemejor. Por ejemplo, la resistencia de una pieza de plstico inyectado oblancura de una tela de color blanco.

El valor nominal es el mejor. Variables que deben tener un valor especficoque, por lo tanto, no deben ser menores que una especificacin inferior (Epero tampoco mayores que una superior (ES). Por ejemplo, el dimetro interde una tuerca o la longitud de una pieza para ensamble; no pueden ser ni mchicas ni muy grandes.


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Medidas de Tendencia Central y

Dispersin


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