LAS 7 HERRAMIENTAS ESTADISTICAS DE LA CALIDAD
La calidad del producto fabricado est� determinada por sus caracter�sticas de calidad, es decir, por sus propiedades f�sicas, qu�micas, mec�nicas, est�ticas, durabilidad, funcionamiento, etc. que en conjunto determinan el aspecto y el comportamiento del mismo. El cliente quedar� satisfecho con el producto si esas caracter�sticas se ajustan a lo que esperaba, es decir, a sus expectativas previas.
�Para qu� se miden las caracter�sticas de calidad? El an�lisis de los datos medidos permite obtener informaci�n sobre la calidad del producto, estudiar y corregir el funcionamiento del proceso y aceptar o rechazar lotes de producto. En todos estos casos es necesario tomar decisiones y estas decisiones dependen del an�lisis de los datos. Los valores num�ricos presentan fluctuaci�n aleatoria y por lo tanto para analizarlos es necesario recurrir a t�cnicas estad�sticas que permitan visualizar y tener en cuenta la variabilidad a la hora de tomar las decisiones.
Algunas de estas t�cnicas fueron agrupadas por el Dr. Kaoru Ishikawa, y se conocen como Las 7 Herramientas Estad�sticas de Calidad. Estas son:
I- Hoja de Recolecci�n de Datos
II- Histograma
III- Diagrma de Pareto
IV- Diagrama de Causa - Efecto
V- Diagrama de Dispersi�n
VI- Estratificaci�n
VII- Gr�ficos de Control
I- HOJA DE RECOLECCION DE DATOS
En el control estad�stico de la calidad se hace uso con mucha frecuencia de las hojas de verificaci�n, ya que es necesario comprobar constantemente si se han recabado los datos solicitados o si se hace efectuando determinados trabajos.
El esquema general de estas hojas es la siguiente: en la parte superior se anotan los datos generales a los que se refiere las observaciones o verificaciones a hacer en la parte inferior se transcribe el resultado de dichas observaciones y verificaciones.
II- HISTOGRAMA
El histograma ordena las muestras, tomadas de un conjunto, en tal forma que se vea de inmediato con qu� frecuencia ocurren determinadas caracter�sticas que son objeto de observaci�n.
El histograma en el control estad�stico de calidad se utiliza para visualizar el comportamiento del proceso con respecto a determinados limites y no involucra el tiempo.
El n�mero de datos que se necesitan es relativamente grande. La cantidad de datos depende de la situaci�n particular, pero cantidades t�picas son de 50, 100 � m�s.
El histograma resulta incapaz de mostrar si el proceso exhibe inestabilidad estad�stica.
Ejemplo:
III- DIAGRAMA DE PARETO
El Pareto es un diagrama que se utiliza para determinar el impacto, influencia o efecto que tiene determinados elementos sobre un aspecto.
Consiste en un gr�fico de barras similar al histograma que se conjuga con una ojiva o curva de tipo creciente y que representa en forma decreciente el grado de importancia o peso que tienen los diferentes factores que afectan a un proceso, operaci�n o resultado.
La estructura del Diagrama de Pareto es:
a- Sobre el eje horizontal se muestran barras de la misma dimensi�n, en cuya base debe llevar el nombre del efecto o problema. Estas barras son de ordenadas de izquierda a derecha y de mayor a menor frecuencia en cuanto a su aparici�n.
b- Sobre el eje vertical izquierdo se muestra la frecuencia de aparici�n de efecto o problema.
c- Sobre el eje vertical derecho se gr�fica el porcentaje relativo acumulado (eje para traficar la ojiva o curva).
Algunos ejemplos son:
a- El 80% del valor de un inventario de art�culos se debe al 20% de estos art�culos.
b- El 80% del total de tiempo de trabajo se consume con el 20% de las actividades diarias.
A continuaci�n se presenta un ejemplo de la elaboraci�n de un diagrama de pareto.
IV- DIAGRAMA DE CAUSA - EFECTO
Tambi�n conocido como Esqueleto de pescado o Diagrama de Ishikawa: Es una herramienta sist�mica para la resoluci�n de problemas que permiten apreciar la relaci�n existente entre una caracter�stica de calidad (efecto) y los factores (causas) que la afectan, para as� poder definir las causas principales de un problema existente en un proceso. Las causas son determinadas pensando en el efecto que tiene sobre el resultado, indicando por medio de flechas la relaci�n l�gica entre al causa y el efecto.
La primera secci�n esta constituida por una flecha principal hacia la que convergen otras flechas, consideradas como ramas del tronco principal, y sobre las que indiquen nuevamente flechas m�s peque�as, las subramas. En esta primera secci�n quedan, pues, organizados los factores casuales.
La segunda secci�n est� constituida por el nombre de la caracter�stica de calidad. la flecha principal de la primera secci�n apunta precisamente hacia este nombre, indicando con ello la relaci�n casual que se da entre el conjunto de factores con respecto a la caracter�stica de calidad.
El diagrama de causa-efecto es aplicable en cualquier proceso (administrativo, productivo, etc.) en donde se requiera solucionar un problema o en donde se desee implementar una mejora.
Ejemplo del paro de un templador(efecto) y sus posibles causas.
V- DIAGRAMA DE DISPERSI�N
Los m�todos gr�ficos tales como el histograma o las gr�ficas de control tienen como base un conjunto de datos correspondientes a una sola variable, es decir, son datos univariables. Un diagrama de dispersi�n se usa para estudiar la posible relaci�n entre una variable y otra (datos bivariados); tambi�n sirve para probar posibles relaciones de causa-efecto; en este sentido no puede probar que una variable causa a la otra, pero deja m�s claro cu�ndo una relaci�n existe y la fuerza de esta relaci�n.
Dadas 2 variables X e Y, se dice que existe una correlaci�n entre ambas si cada vez que aumenta el valor de X aumenta proporcionalmente el valor de Y (Correlaci�n positiva) o si cada vez que aumenta el valor de X disminuye en igual proporci�n el valor de Y (Correlaci�n negativa).
La relaci�n entre dos tipos de datos pueden ser:
- Una caracter�stica de calidad y un factorr que inciden sobre ella.
- Dos caracter�sticas de calidad relacionaddas, o bien dos factores relacionados con una sola caracter�stica.
VI- ESTRATIFICACI�N
Es una clasificaci�n por afinidad de los elementos de una poblaci�n, para analizarlos y poder determinar con m�s facilidad las causas del comportamiento de alguna caracter�stica de calidad. A cada una de las partes de esta clasificaci�n se le llama estrato, la estratificaci�n se utiliza para clasificar datos e identificar su estructura.
La estratificaci�n generalmente se hace partiendo de la clasificaci�n de los factores que indican en un proceso o en un servicio (5M: m�quinas, m�todos, materiales, medio ambiente y mano de obra) y los estratos que se utilicen, depender�n de la situaci�n analizada.
Usos de la estratificaci�n:
a- Identificar las causas que tienen mayor influencia en la variaci�n.
b- Comprender de manera detallada la estructura de un grupo de datos, lo cual permitir� identificar las causas del problema y llevar a cabo las acciones correctivas convenientes.
c- Examinar la diferencias entre los valores promedios y la variaci�n entre diferentes estratos, y tomar medidas contra la diferencia que pueda existir.
VII- GR�FICOS DE CONTROL
La gr�fica de control es un m�todo gr�fico que ayuda a evaluar si un proceso est� o no en un estado de control estad�stico. Es decir, ver su comportamiento dentro de limites de especificaci�n. Es muy parecida a las gr�ficas de l�nea o de tendencias, la diferencia esencial estriba en que las gr�ficas de control tienen los denominados "l�mites de control" , que determinan el rango de variabilidad estad�stica aceptable para la variable que se est� monitoriando.
Si los puntos se mantienen dentro de los l�mites de control y presentan un patr�n aleatorio, entonces se dice que "el proceso est� en control ", si por el contrario, se encuentran puntos fuera de los l�mites de control, o el conjunto de puntos muestra tendencias, periodicidad, o cosas anormales, entonces el proceso se diagnostica como inestable, o "fuera de control". Ante una situaci�n de esta naturaleza, debe procederse a investigar las causas que est�n provocando el inestabilidad, e implementar acciones preventivas para evitar que vuelvan a presentarse.
Las ventajas de las gr�ficas de control son:
- Sirve para determinar el estado de controol de un proceso.
- Diagnostica el comportamiento de un proceeso en el tiempo.
- Indica si un proceso ha mejorado o empeorrado.
- Sirve como una herramienta de detecci�n dde problemas.
- Permite identificar las dos fuentes de vaariaci�n de un proceso: causas comunes o tambi�n llamadas naturales son los factores que afectan en poco la variabilidad del sistema. Su presencia es aleatoria, y no son de f�cil detecci�n, generalmente est�n relacionadas con aspectos administrativos. Y otras causas son llamadas especiales o asignadas est�s son los factores espor�dicos que desestabilizan el sistema. Su identificaci�n es inmediata y f�cil.
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