1 CALIDAD EN LAS ORGANIZACIONES DE PRODUCCIÓNING. TOMÁS A. R. FUCCI

2 Sistema de Gestión de CalidadISO Mejora Continua CLIENTE Responsabilidad de la Dirección CLIENTE Gestión de los Recursos Medición, análisis y mejora Procesos Modelo de procesos de la gestión de calidad Ing. Tomás A. R. Fucci

3 OTROS SISTEMAS AFINES DE GESTIÓN AMBIENTAL (calidad ambiental) ISO 14000 DE PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES (calidad laboral) OHSAS 18000 RESPONSABILIDAD SOCIAL EMPRESARIA (calidad social) ISO 26000 DE GESTIÓN DE RIESGOS (ISO 3100/RAM 17550/51) DE GESTIÓN DE LA ENERGÍA ( eficiencia energética) (ISO 50000) Ing. Tomás A. R. Fucci

4 ¿Cuál puede ser el impacto de gestionar estos sistemas de calidad en una organización?Ing. Tomás A. R. Fucci

5 PERMITIR AUMENTAR LA CUOTA DE MERCADO MEJORAR LA PRODUCTIVIDAD DISMINUIR LOS COSTOS AUMENTAR LA COMPETITIVIDAD REDUCIR LA SINIESTRALIDAD LABORAL PRESERVAR EL AMBIENTE “HACER” UNA MEJOR IMAGEN DE LA ORGANIZACIÓN ANTE LA SOCIEDAD “REGISTRAR” UNA MARCA PERMITIR LA SUPERVIVENCIA EMPRESARIA Y EL AUMENTO DE LA RENTABILIDAD EN UN CÍRCULO VIRTUOSO. SON EL FACTOR MÁS SIGNIFICATIVO PARA DETERMINAR , A LARGO PLAZO, EL ÉXITO O EL FRACASO DE UNA ORGANIZACIÓN Ing. Tomás A. R. Fucci

6 LOS BENEFICIOS DE LA CALIDADMejor calidad Reducción de costos Mejoras en productividad Reducción de precios Mayores ventas Permanencia en el mercado Mayor retorno sobre la inversión Más puestos de trabajo ISO 9000:2000; , OHSAS e ISO 26000 Penetración en nuevos mercados Ing. Tomás A. R. Fucci

7 ¡¡¡HACER LAS COSAS MAL RESULTA DEMASIADO CARO!!!Ing. Tomás A. R. Fucci

8 LA IMPORTANCIA DE REDUCIR COSTOS POR INEFICIENCIASEn el pasado… Costo + Utilidad = Precio Actualmente… Precio – Costo = Utilidad Ing. Tomás A. R. Fucci

9 LA CALIDAD NO ES EL RESULTADO DE LA CASUALIDAD.LA CALIDAD SE DISEÑA, SE “FABRICA”, SE USA, SE CONSUME, SE PERCIBE … LA CALIDAD DEBE PENSARSE PARA EL LARGO PLAZO Y CONSEGUIRSE LO MÁS RÁPIDAMENTE POSIBLE, PERO HAY QUE MANTENERLA Y MEJORARLA EN FORMA CONTINUA E ININTERRUMPIDA. Ing. Tomás A. R. Fucci

10 ¿Qué es la calidad? Camisa / Lámpara

11 ALGUNAS ACEPCIONES DE LA CALIDADPrestaciones o características de un producto o servicio que son la base de su capacidad para satisfacer necesidades explícitas o implícitas. (ASQC) Conformidad con las especificaciones Hacerlo bien de una primera vez Características variables que pueden ser medidas y comparadas con otras de mayor o menor magnitud /// Ing. Tomás A. R. Fucci

12 ALGUNAS ACEPCIONES DE LA CALIDAD (continuación)Producto que resulte “adecuado” al uso. Es la (mínima) pérdida impuesta por el producto a la sociedad durante la vida de dicho producto Relación directa con el Valor de un bien o de un servicio: Valor = utilidad; satisfacción / costo Ing. Tomás A. R. Fucci

13 DIMENSIONES DE LA CALIDADTiempo de respuesta/ capacidad de servicio Uniformidad Accesibilidad Amabilidad Competencia Honestidad Reputación/Imagen Adecuación al uso Performance Durabilidad Confiabilidad Seguridad en el uso Precisión Estética/Apariencia Consistencia Ing. Tomás A. R. Fucci

14 DISTINTAS PERSPECTIVASCALIDAD DE DISEÑO CALIDAD DE CONCORDANCIA O DE CONFORMIDAD CALIDAD: COMO EXCELENCIA CALIDAD “OFRECIDA” CALIDAD “PERCIBIDA” ¿QUIÉN DEFINE LA CALIDAD? Ing. Tomás A. R. Fucci

15 LA DEFINICIÓN DE CALIDAD DEPENDE DE…EL CONTEXTO La calidad sólo puede ser definida dentro de un ambiente específico LAS NECESIDADES Y DESEOS La definición de calidad depende de qué es lo que la gente quiere y qué es lo que necesita LAS PERCEPCIONES Y EXPECTATIVAS La calidad es una evaluación subjetiva hecha por un cliente actual o potencial Ing. Tomás A. R. Fucci

16 INTEGRACIÓN DE LA CALIDADCalidad ¿incluye o no a …? Productividad / Competitividad Mantenimiento Seguridad Ocupacional Seguridad Medioambiental Responsabilidad Social Empresaria Control de riesgos Eficiencia energética Ing. Tomás A. R. Fucci

17 CONSISTENCIA DE LA CALIDADCalidad programada Calidad realizada Calidad ddada. por la Sociedad Calidad ddada . por el cliente Calidad percibida Ing. Tomás A. R. Fucci

18 Miradas sobre la percepción

19 Ing. Tomás A. R. Fucci

20 Ing. Tomás A. R. Fucci

21 Ing. Tomás A. R. Fucci

22 Ing. Tomás A. R. Fucci

23 Ing. Tomás A. R. Fucci

24 MODELO DE PERCEPCIONES DEL CONSUMIDOREncanto Neutro Insatisfac-ción Deben estar Satisfactores Más es mejor Ausentes Presentes Características Satisfacción del consumidor Ing. Tomás A. R. Fucci

25 Ing. Tomás A. R. Fucci

26 EL MODELO NOS AYUDA A COMPRENDER QUE…La ausencia de quejas no significa buena calidad… Encontrar los “deben estar” y los “más es mejor” es relativamente simple: si les preguntamos, los clientes nos dirán qué es lo que les gusta y qué les disgusta de nuestros productos… Hallar los satisfactores es más difícil, nuestro desafío es descubrirlos… Ing. Tomás A. R. Fucci

27 Actividad

28 FINISHED FILES ARE THE RESULT OF YEARS OF SCIENTIFIC STUDY COMBINED WITH EXPERIENCE OF MANY YEARS.Ing. Tomás A. R. Fucci

29 ¿LA INSPECCIÓN ASEGURA CALIDAD?YA NOS ESTAMOS DANDO CUENTA QUE EFECTUAR EXCLUSIVAMENTE LA INSPECCIÓN DE LA CALIDAD COMO MODALIDAD ESTRATÉGICA, NO NOS LLEVA A BUEN DESTINO (recordar las imágenes vistas) Ing. Tomás A. R. Fucci

30 LOS PRIMEROS PASOS HACIA LA CALIDADIDENTIFICAR AL CLIENTE COMPRENDER SUS NECESIDADES DESCUBRIR LOS SATISFACTORES Ing. Tomás A. R. Fucci

31 El Nuevo Director de Calidad¿Cuáles deberían ser las responsabilidades de un Departamento de Calidad en relación con el producto Grisex? ¿Qué plan de acción recomendarías a Hernán? Tiempo estimado: 15 minutos Actividad con calificación individual formal Ing. Tomás A. R. Fucci

32 LOS PRIMEROS PASOS HACIA LA CALIDADESTABLECER UNA POLÍTICA DE CALIDAD DESARROLLAR LA GESTIÓN DE CALIDAD DEFINIR UN SISTEMA DE CALIDAD ASEGURAR LA CALIDAD IMPLEMENTAR TQM CONTROLAR LA CALIDAD Y LOS PROCESOS MEJORAR CONTINUAMENTE Ing. Tomás A. R. Fucci

33 CALIDAD TOTAL (TQM) NECESIDADESGerencia comprometida y que la impulse desde arriba hacia abajo Enfoque permanente en los clientes internos y externos Compromiso y empleo de toda la fuerza de trabajo Mejora continua Relación win-win con proveedores adecuados Control de los procesos y otras medidas de desempeño Ing. Tomás A. R. Fucci

34 ENFOQUES Ing. Tomás A. R. Fucci

35 EVOLUCIÓN DEL CONCEPTO DE CALIDADINSPECCIÓN (S. XIX) detección y solución de los problemas CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS (DÉCADA ‘30) Shewhart ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD (DÉCADA ’50 Jurán. ADMINISTRACIÓN ESTRATÉGICA POR LA CALIDAD TOTAL (DÉCADA ‘90) Énfasis en el mercado y en las necesidades del cliente y su impacto en la productividad. TQM HOY ES UN FACTOR MUY IMPORTANTE EN LA PLANEACIÓN ESTRATÉGICA DE UN NEGOCIO Ing. Tomás A. R. Fucci

36 ALGUNOS NOMBRES IMPORTANTESWALTER A. SHEWHART W. EDWARDS DEMING JOSEPH JURAN HAROLD DODGE HAROLD ROMIG ARMAND V. FEIGENBAUM KAORU ISHIKAWA GENICHI TAGUCHI PHILIP CROSBY Ing. Tomás A. R. Fucci

37 ENFOQUES: ARMAND V. FEINGENBAUMLA CALIDAD NO SE CENTRA SÓLO EN EL PROCESO PRODUCTIVO, SINO QUE RESIDE EN TODA LA ORGANIZACIÓN LA CALIDAD DEBE PLANEARSE LA CALIDAD REQUIERE DEL COMPROMISO CONTINUO DE LA ALTA DIRECCIÓN Ing. Tomás A. R. Fucci

38 FEINGENBAUM (continuación)CONTROL DE CALIDAD TOTAL ES UN SISTEMA EFECTIVO PARA INTEGRAR LOS ESFUERZOS DEL DESARROLLO, MANTENIMIENTO Y MEJORA DE LA CALIDAD DE LOS DIVERSOS GRUPOS DE LA ORGANIZACIÓN, A FIN DE DISEÑAR, PRODUCIR Y COMERCIALIZAR BIENES Y SERVICIOS A NIVELES ECONÓMICOS Y QUE SATISFAGAN COMPLETAMENTE AL CLIENTE Ing. Tomás A. R. Fucci

39 CROSBY CALIDAD ES CUMPLIR LOS REQUISITOSEL SISTEMA DE CALIDAD ES LA PREVENCIÓN EL ESTÁNDAR DE REALIZACIÓN ES “CERO DEFECTOS” LA MEDIDA DE LA CALIDAD ES EL PRECIO DEL INCUMPLIMIENTO LA CALIDAD NO CUESTA, REQUIERE ESFUERZOS Ing. Tomás A. R. Fucci

40 EDWARDS DEMING Ser constante en el propósito de mejorar el producto y el servicio Adoptar la nueva filosofía Dejar de depender de la inspección para lograr la Calidad No comprar exclusivamente por precio Mejora continua en productos y servicios Instituir la capacitación en el trabajo Instituir el liderazgo Ing. Tomás A. R. Fucci

41 DEMING (continuación)Desterrar el temor Derribar las barreras departamentales Eliminar los slogans Eliminar los estándares o cuotas Proveer adecuada supervisión, equipos y materiales Educación y entrenamiento constantes Formar un equipo de mejora al más alto nivel Ing. Tomás A. R. Fucci

42 CIRCULO DE DEMING Actuar Planear Verificar HacerCiclo Deming - ciclo PDCA. Previamente, estabilizar el proceso para estandarizarlo. Debe estar bajo control: SDCA Ing. Tomás A. R. Fucci

43 JOSEPH JURÁN Planificación de la Calidad- Identificar quiénes son los clientes - Determinar las necesidades de los clientes - Diseñar el producto - Desarrollar procesos capaces - Comunicar planes a Producción Control de la Calidad - Establecer objetivos de Calidad y una unidad de medición para ellos - Evaluar los resultados operativos reales - Comparar lo actuado con lo planeado - Actuar en función de las diferencias Mejora de la Calidad - Obtener resultados que estén a un nivel significativamente más altos que los alcanzados en el pasado Ing. Tomás A. R. Fucci

44 LA TRILOGÍA DE JURÁN Ing. Tomás A. R. Fucci 40 20 Mejora de la calidad20 Mejora de la calidad Picos esporádicos Nueva zona de control de la calidad Rechazos crónicos Primitiva zona de control de la calidad tiempo % defectuosos Inicio de la fabricación Planif. de la cal Control de la calidad (durante la fabricación) Ing. Tomás A. R. Fucci

45 CONCLUSIONES: LA GESTIÓN DE CALIDADMedición de la Calidad Prevención de defectos Control de Calidad Capacitación Mejora continua Enfoque en el cliente Compromiso de la Dirección Enfoque de sistemas Planeación de la Calidad Ing. Tomás A. R. Fucci

46 LOS COSTOS DE LA CALIDADIng. Tomás A. R. Fucci

47 COSTOS DE MALA CALIDAD O Estas costosas actividades NO agregan VALORCOSTOS EVITABLES Asociados a errores cometidos durante el proceso, desde que se diseña el producto o comienzan las actividades relacionadas con la adquisición de materiales para la elaboración del producto/servicio, hasta su entrega al cliente; incluyen, por lo tanto, los costos originados por deficiencias en los productos y procesos y se los conoce como COSTOS DE MALA CALIDAD O COSTOS DE NO CALIDAD Estas costosas actividades NO agregan VALOR Ing. Tomás A. R. Fucci

48 COSTOS INEVITABLES Son aquellos en los que la empresa incurre para mantener los evitables en un nivel bajo y en asegurar que sus productos tengan calidad. En este último caso, si bien se generan costos, también se añade valor para el cliente, mientras que no ocurre lo mismo con aquellas actividades que generan costos evitables. Ing. Tomás A. R. Fucci

49 COSTOS DE LA CALIDAD Costos de evaluación Costos de fallas internasEvitables Inevitables Costos de prevención Costos de fallas internas Evitables Costos de fallas externas Ing. Tomás A. R. Fucci

50 Industrias 20% de la facturaciónCOSTOS DE LA CALIDAD Industrias 20% de la facturación Servicios 30-40% del costo operativo Ing. Tomás A. R. Fucci

51 COSTOS DE EVALUACION Los destinados a medir, verificar y controlar la calidad de materias primas, materiales, partes, productos y/o procesos y los que se dan como resultado de mantener la producción dentro de los límites de especificaciones de calidad establecidos //// Ing. Tomás A. R. Fucci

52 COSTOS DE EVALUACIÓN (cont.)Inspección y pruebas de recepción de materias primas y materiales Inspección de productos en proceso y productos terminados Materiales e insumos para la realización de inspecciones y pruebas Auditorías de calidad del producto Calibración de instrumentos y equipos Auditoría de los locales de almacenamiento Ing. Tomás A. R. Fucci

53 COSTOS DE PREVENCION Los incurridos para evitar y prevenir fallas, errores, defectos o desviaciones durante cualquier etapa del proceso productivo, administrativo o comercial. /// Ing. Tomás A. R. Fucci

54 COSTOS DE PREVENCIÓN (cont.)Revisión de diseños Planeación y mantenimiento del sistema de calidad Elaboración de procedimientos de trabajo Capacitación del personal Evaluación de proveedores Mantenimiento y conservación de equipos e instalaciones Control de procesos Seguimiento de clientes Ing. Tomás A. R. Fucci

55 COSTOS DE FALLAS INTERNASLos resultantes de la producción de partes, componentes y/o productos defectuosos. Incluyen además los derivados de una mala planificación o programación del proceso productivo, así como también los derivados de políticas empresariales inadecuadas y de gestiones administrativas y/o comerciales deficientes /// Ing. Tomás A. R. Fucci

56 COSTOS DE FALLAS INTERNAS (cont.)Desperdicios (de materias primas, de materiales, de insumos, de tiempo, de dinero) Retrasos/ Aumento plazos de fabricación Análisis de fallas Rediseños, reprocesos Reparaciones Inspecciones excesivas Excesiva variabilidad de equipos/ procedimientos /// Ing. Tomás A. R. Fucci

57 COSTOS DE FALLAS INTERNAS (cont.)documentos rechazados reducción de precios altos costos de inventarios errores de clasificación costos de selección desorden/ inseguridad accidentes ausentismo Ing. Tomás A. R. Fucci

58 COSTOS DE FALLAS EXTERNASLos provenientes de errores, defectos o incumplimiento de los requisitos de calidad establecidos y cuya existencia se pone de manifiesto después de su entrega al cliente /// Ing. Tomás A. R. Fucci

59 COSTOS DE FALLAS EXTERNAS (cont.)Atención de quejas de los clientes Devoluciones de productos Rebajas de precios Servicios de garantía Pérdida de imagen Demandas, juicios Ing. Tomás A. R. Fucci

60 PAUSA

61 RELACION DE LA CALIDAD CON LA PLANEACIÓN ESTRATÉGICAPOR LO TANTO, CAPACITAR Y PLANIFICAR ES IMPERATIVO PREVIO A LA CALIDAD DEBERÁ ENTONCES TRABAJARSE EN LA PLANIFICACIÓN ESTRATÉGICA Y UNA VEZ DEFINIDO PRINCIPALMENTE EL ENTORNO MACRO, PASAR A PONER EN PRÁCTICA LOS CONCEPTOS MODERNOS DE LA CALIDAD A TRAVES DE SU PLANEAMIENTO Y POSTERIOR DESPLIEGUE. Ing. Tomás A. R. Fucci

62 PENSAMIENTO ESTRATÉGICO SOBRE LA CALIDAD – EL CAMBIO¿CUÁL ES NUESTRA MISIÓN Y DÓNDE ESTAMOS AHORA? ¿CÓMO ES ACTUALMENTE NUESTRA EMPRESA, CUÁLES SON NUESTRAS PRINCIPALES FALLAS? ¿QUÉ OCURRIRÍA SI NO CAMBIAMOS, SI NO HACEMOS NADA? ¿CUÁNTO PERDEMOS O PERDIMOS POR NO CAMBIAR? ¿ES AHORA EL MOMENTO DE CAMBIAR, LO SERÁ MÁS ADELANTE O LO FUE CON ANTERIORIDAD Y NO LO PERCIBIMOS? ¿QUÉ CAMBIOS REALIZA LA COMPETENCIA Y CÓMO LES VA? Ing. Tomás A. R. Fucci

63 ¡LA RUTINA ES EL CAMBIO! IMPLEMENTAR SISTEMAS DE CALIDAD, DE SEGURIDAD O DE GESTIÓN AMBIENTAL, RESULTA SER UN CAMBIO Y MUCHAS VECES, UN CAMBIO MUY IMPORTANTE VENCER LA RESISTENCIA A ESE CAMBIO RESULTA ENTONCES, UNA NECESIDAD ABSOLUTA Ing. Tomás A. R. Fucci

64 VENCER LA RESISTENCIA AL CAMBIOCREAR CONCIENCIA Y CONVENCER A LA SUPERIORIDAD SOBRE LA NECESIDAD DEL CAMBIO LA DIRECCIÓN COMPROMETIDA DEBE ADOPTAR LAS MEDIDAS NECESARIAS PARA APOYAR E IMPULSAR EL CAMBIO COMUNICAR POR QUÉ Y HACIA DÓNDE CAMBIAR REDUCIR EL TEMOR, LA INCERTIDUMBRE, LOS MALOS RECUERDOS DE CAMBIOS ANTERIORES… Ing. Tomás A. R. Fucci

65 VENCER LA RESISTENCIA AL CAMBIO (continuación)HACER PARTÍCIPES A TODOS LOS INTEGRANTES DE LA ORGANIZACIÓN QUE EL CAMBIO CONSTITUYA UN DESAFÍO PARA TODO EL PERSONAL Y QUE ÉSTE SEA UN PROMOTOR EFICAZ DE LOS CAMBIOS CAPACITAR EN EL USO DE LAS HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS EL MAYOR ESCOLLO: EL CAMBIO CULTURAL!! Ing. Tomás A. R. Fucci

66 VENCER LA RESISTENCIA AL CAMBIO (continuación)CONOCER LAS ESTRATEGIAS DEL CAMBIO GENERAR CONOCIMIENTOS EN CADENA TENIENDO EN CUENTA: FOCO EN EL CLIENTE TRABAJO EN EQUIPO RESPONSABILIDAD DE TODOS VISIÓN SISTÉMICA RELACIONES PROVEEDORES – CLIENTES INTERNOS ESTANDARIZACIÓN DE PROCESOS Y PROCEDIMIENTOS INNOVACIÓN SIMPLIFICACIÓN RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS, MEJORAS, ETC. Ing. Tomás A. R. Fucci

67 Al comenzar a hacer cambios para mejorar, nos encontraremos con problemas …Ing. Tomás A. R. Fucci

68 ¿QUÉ ES UN PROBLEMA DE CALIDAD?UN PROBLEMA ES UNA DESVIACIÓN CON RELACIÓN A UNA NORMA DE FUNCIONAMIENTO / UNA DESVIACIÓN NO DESEADA DEL FUNCIONAMIENTO ESTÁNDAR EL DESVÍO SE DEBE IDENTIFICAR Y DESCRIBIR EN FORMA PRECISA PARA ESTUDIAR LA O LAS CAUSAS DEL MISMO Y PROPONER SOLUCIONES QUE VUELVAN A PONER BAJO CONTROL LA NORMA DE FUNCIONAMIENTO LOS PROBLEMAS PUEDEN SER SENCILLOS/COMPLEJOS/SOBRE LAS COSAS/SOBRE LAS PERSONAS/REPENTINOS/CRÓNICOS/URGENTES/IMPORTANTES, ETC. CADA PROBLEMA TIENE DISTINTOS SIGNIFICADOS PARA PERSONAS DIFERENTES. Ing. Tomás A. R. Fucci

69 Mejoras

70 DIFERENTES TIPOS DE MEJORAS EN CALIDADLAS BASADAS EN LA APLICACIÓN DE LOS CONOCIMIENTOS DE ORGANIZACIÓN Y MÉTODOS MEJORAS SÓLO INTERMITENTES OBTENIDAS POR MODOS CASUALES O PUNTUALES LAS MEJORAS CUÁNTICAS OBTENIBLES POR CAMBIOS DRÁSTICOS (REINGENIERÍA) LAS MEJORAS CONTINUAS, MEJORAS SIN FIN, MEJORAS HACIA LA EXCELENCIA, MEJORAS INCREMENTALES, EL KAIZEN JAPONÉS, LAS MEJORAS DEL TQM Ing. Tomás A. R. Fucci

71 METODOLOGÍA PARA LA MEJORA CONTINUAIng. Tomás A. R. Fucci

72 EL CÍRCULO DE DEMING/ PDCA/PHVAMetodología para desarrollar la mejora continua 5. Repita el ciclo para la Mejora Continua 4. Actúe en función de los resultados 1. Planifique un cambio Actúe Planifique 2. Impleméntelo Verifique Haga 3. Estudie el efecto logrado EL CÍRCULO DE DEMING/ PDCA/PHVA Ing. Tomás A. R. Fucci

73 1. Identificación del problemaEL Círculo de Deming 6. Verificación 7. Estandarización 8. Conclusión 5. Acción 2. Observación A P C D 1. Identificación del problema 3. Análisis de las causas 4. Plan de acción Ing. Tomás A. R. Fucci

74 1. Identificación del problema· Individualizar el problema/ Priorizar problema · Definir concretamente el / los efectos/ defectos que presenta el objeto de estudio, utilizando las preguntas qué?, dónde?, cuándo?, cuánto? · Mostrar pérdidas actuales A P C D Ing. Tomás A. R. Fucci

75 2. Observación Analizar el problema desde todos los ángulos (variables controlables y no controlables, restricciones, fuerzas a favor) Colectar datos Elegir indicador para medir la mejora Definir situación objetivo alcanzable A P C D Ing. Tomás A. R. Fucci

76 3. Análisis de causas Estudiar posibles causasDescubrir cuáles puede/n ser la/s causa/s principal/es (jerarquizar causa/s) Corroborar que se ha/n hallado la/s causa/s principal/es (experimentos y estudios) Priorizar las causas principales y de mayor incidencia A P C D Ing. Tomás A. R. Fucci

77 4. Plan de acción Establecer un plan para eliminar la/s causa/s principal/es Fijar plazos de ejecución de tareas y de finalización del proyecto Determinar responsables A P C D Ing. Tomás A. R. Fucci

78 5. Acción Poner en marcha el plan (medidas para eliminar las causas principales) Controlar, asegurándose que las medidas no causen efectos secundarios Utilizar planillas para documentar proyecto de implementación de mejora propuesto A P C D Ing. Tomás A. R. Fucci

79 6. Verificación Evaluar resultadosComparar resultados con objetivos propuestos (medidos por indicador elegido en punto 2) Evaluar económicamente (efectos en términos monetarios) Analizar si subsisten problemas o efectos / defectos secundarios Confeccionar informe A P C D Ing. Tomás A. R. Fucci

80 7. Estandarización Estandarizar los resultadosInstitucionalizar resultados / procedimientos Comunicar Capacitar y entrenar Designar responsables para mantener los nuevos estándares A P C D Ing. Tomás A. R. Fucci

81 8. Conclusiones Revisión del procedimiento PDCASíntesis de resultados positivos y negativos Esbozo programa futuro para problemas secundarios Selección nuevo proyecto A P C D Ing. Tomás A. R. Fucci

82 Herramientas de Mejora ContinuaConcepto HMC APLICACIONES H. generales de análisis Análisis flujo del proceso Descripción Nuevo diseño Las 7 H. básicas de la mejora continua Hoja de verificación Obtener un claro dibujo de los hechos Detectar rápidamente los sucesos Diagrama causa - efecto Facilitar la resolución de problemas desde el síntoma hasta llegar a la solución/ causa raíz Diagrama de Pareto Estratificar datos Priorizar Ing. Tomás A. R. Fucci

83 Concepto HMC APLICACIONESLas 7 H. básicas de la mejora continua Diagrama de tendencia Mostrar la evolución de una variable Diagrama de correlación Descubrir y confirmar relaciones entre dos juegos de variables asociadas Histograma Mostrar el patrón de variación de los datos Comunicar visualmente la información del comportamiento del proceso Control estadístico de procesos Diagnosticar y evaluar la estabilidad del proceso Ing. Tomás A. R. Fucci

84 Concepto HMC APLICACIONESOtras herramientas para la resolución de problemas Método 5W-2H Mejorar la comprensión de un problema Los “5 por qué” Identificar causa raíz de un problema Estratificación Identificar patrones de comportamiento Tormenta o lluvia de ideas (Brainstorming) Identificar posibles causas y soluciones aun problema Multivoting Evaluar las ideas más importantes Lista de reducción Reducir una lista de opciones obtenida de un brainstorming Ing. Tomás A. R. Fucci

85 Concepto HMC APLICACIONESHerramientas para problemas complejos Diagrama de afinidad Organizar ideas y conceptos Entender sistemáticamente la estructura del problema Diagrama de relaciones Percibir la relación lógica entre problemas, actividades o sectores, encadenados como causa - efecto Diagrama de árbol Mostrar las relaciones entre un tema y sus componentes Diagrama matricial Clarificar situaciones multidimensionales Análisis de modo y efecto de falla Evaluar causas de fallas asociadas a diseño Ing. Tomás A. R. Fucci

86 Diagrama de flujo Indica paso a paso, mediante símbolos y flechas que los conectan, la secuencia de pasos de un proceso desde su inicio hasta su final. Permite visualizar globalmente el proceso Facilita la identificación de las etapas claves o potencialmente problemáticas Provee una buena base para localizar actividades y puntos de control Ayuda a identificar las oportunidades de mejora This slide can be used to introduce Process Charts. Ing. Tomás A. R. Fucci

87 Diagrama de flujo Definición de proyectosIdentificación de las causas principales Diseño de soluciones Aplicación de soluciones Control Identificar oportunidades de cambios en el proceso Desarrollar estimados de costos de mala calidad Involucrar a los trabajadores en los esfuerzos de resolución de problemas para reducir la resistencia futura al cambio Desarrollar planes para reunir datos Generar teorías sobre las causas principales Discutir las formas de estratificar los datos para el análisis para identificar las causas principales Examinar el tiempo requerido para las diferentes vías del proceso Describir cambios y efectos potenciales en el proceso Explicar a otros la solución propuesta Superar la resistencia al cambio demostrando cómo los cambios propuestos simplificarán el proceso o resolverán el problema Asegurar que siguen los nuevos procedimientos Entrenar a nuevos empleados This slide can be used to introduce Process Charts. Ing. Tomás A. R. Fucci

88 Ejemplo de diagrama de flujoTEMA: Solicitud de compra de herramientas Dist. (m) Tiempo (min) Símbolo Descripción lðo D Ñ Escribir pedido ¡ = Operación; ð = Transporte; o = Inspección; D = Retraso; Ñ = Almacenamiento ¡ðo Ñ w En la oficina 2.25 Ñ è o D Al comprador You can use this slide as an example of a process chart; use it to guide students in developing their own charts for some common activity. ¡ðn D Ñ Controlar Ing. Tomás A. R. Fucci

89 Ejemplo de diagrama de bloquesImprimir informe Sí No Verificar cartucho Sale impresión? Cables conectados? Conectar cables Imprime bien? Imprime? Continuar impresión Llamar al service Ing. Tomás A. R. Fucci

90 Símbolos utilizados en un diagrama de flujoAlmacenamiento definitivo Almacenamiento temporario Operación Inspección Proceso Traslado Demora Decisión Documento Documentos múltiples Conector Almacenamiento digital Ing. Tomás A. R. Fucci

91 HERRAMIENTAS DE MEJORA CONTINUAIng. Tomás A. R. Fucci

92 1. Hojas de verificación Una hoja de verificación es una herramienta para recolectar y registrar datos. La hoja de verificación o registro facilita la obtención y el análisis de los datos, para que éstos se conviertan en información útil para la toma de decisiones. Permite analizar fácilmente la manera en cómo influyen los factores principales que intervienen en una situación o problema específico. Las hojas de verificación son formas fáciles de contestar a la pregunta “¿Qué tan frecuentemente ocurren estos eventos?” Ing. Tomás A. R. Fucci

93 1. Hojas de verificación Rechazos por sectorIng. Tomás A. R. Fucci

94 Tipo y origen de defectosLunes Martes Miércoles Jueves Viernes Máquina AM PM AM PM AM PM AM PM AM PM o * oo / // ooo B //// xx x x xxxx x A o ooo / x x xx xxx x xx x x Tipo de defecto x: rasguños superficiales o: pintura despareja /: rajaduras *: otros Ing. Tomás A. R. Fucci

95 Localización de defectosUb ic a c i ó n d e f ct o s D ía 1 2 3 To t l E squ II I 4 C nt r 5 Bo T i po de d ef e ct o F r ec u en c ia S ím b ol R a s pa ura / ay adur 11 B M n ha p erf ici l 2 C , E urb j as en p in tura 4 ( x 4 ) Go / abo ll , E, ta 21 B E C Ing. Tomás A. R. Fucci

96 2. Diagrama causa - efectoÚtil para el hallazgo de soluciones/fuentes de los problemas. Otros nombres que recibe: Gráfico de espina de pez, diagrama de Ishikawa. Fases: Encontrar el error que hay que corregir. Dibujar “espinas” que representen las principales fuentes del error. Pregúntese “¿qué puede haber causado problemas en estas áreas?” Repetirlo en cada sub-área. This slide introduces the Cause and Effect Diagram. The next several slide show the development of a simple example. If time is available, it would be helpful to ask students to develop their own examples. Ing. Tomás A. R. Fucci

97 Ejemplo de diagrama causa - efectoMano de obra Métodos Medio ambiente Defecto de calidad Medición Material Maquinaria Causas principales Ing. Tomás A. R. Fucci

98 Ejemplo de diagrama causa - efectoMétodos Mano de obra Taladradora Horas extraordinarias Defecto de calidad Madera Acero Torno Material Maquinaria Sub-causa Ing. Tomás A. R. Fucci

99 Ejemplo de diagrama causa - efectoMétodos Mano de obra Cansancio Taladradora Viejo Despacio Horas extraordinarias Defecto de calidad Madera Acero Torno Maquinaria Material Ing. Tomás A. R. Fucci

100 Ejemplo de diagrama causa - efectoProcedimientos Producto Planta Personal Largas colas de espera Ing. Tomás A. R. Fucci

101 Ejemplo:causas de productos defectuososFalta especificaciones No control MP M.P. defectuosa Desgaste Alta temperatura Altos estándares Trabajo rápido Falta atención PRODUCTO DEFECTUOSO Medición Métodos Medio ambiente Máquinas Mano de obra Materiales Falta capacitación Mala lubricación Nvo. proveedor Imprecisión Desconocimiento procedimientos Ing. Tomás A. R. Fucci

102 Diagrama causa - efecto de procesosSin Diferentes Distintas Nuevo Productos especificaciones tamaños marcas operario defectuosos Identificación Torcido Viscosidad Sin especificaciones Golpes Materia prima Corte Pintura Armado Depó -sito Ing. Tomás A. R. Fucci

103 3. Diagrama de Pareto Esta herramienta es una forma especial de gráfico de barras que facilita el análisis de datos. Nos ayuda a determinar qué problemas resolver y en qué orden. Ing. Tomás A. R. Fucci

104 Ejemplo 1: ¿Por qué hay un alto índice de demora en las entregas? Demora en las entregas PARETO POR FENÓMENO Roturas de máquinas MP defectuosa Baja capacidad de transporte A B C Rotura de máquinas PARETO POR CAUSAS Falta de mantenimiento Obsolescencia Mal manejo de operarios Ing. Tomás A. R. Fucci

105 Ejemplo 2: ¿Cuáles son las causas del alto % de defectos?Tipo de defecto % acumulado Total acum. Cantidad % Total Otros Porosidad Goteo Manchas Rajaduras Hendiduras Raspones 98 145 165 179 190 6 4 200 - 47 20 14 11 196 49.00 23.50 10.00 7.00 5.50 3.00 2.00 100.00 72.50 82.50 89.50 95.00 98.00 This slide probably deserves more discussion than most of us would tend to allot it. Students need to understand the cost of “going the extra mile,” - the difference between something which may be very good, and something which is perfect. The students also need to recognize that Pareto charts suggest where to place effort - on the item that looms largest on the chart. After progress is made on that item, then one performs a Pareto analysis on the remaining items, and repeats the procedure.. Ing. Tomás A. R. Fucci

106 Pareto por tipo de defecto100 % 200 Raspones Rajaduras Goteo Otros Hendiduras Manchas Porosidad Ing. Tomás A. R. Fucci

107 Ejemplo 3: ¿Dónde se producen los defectos?Sector % % Acum. Frecuencia Frec.Acum. A 38 40.00 38 40.00 B 21 22.10 59 62.10 83.15 C 20 21.05 79 D 16 16.85 95 100.0 Ing. Tomás A. R. Fucci

108 Sugerencias para confección del Diagrama de ParetoUse la imaginación Analice la información obtenida Utilice el sentido común Aplique la racionalidad Emplee el poder del dinero Utilice Diagramas de Pareto sucesivos Ing. Tomás A. R. Fucci

109 4. Diagrama de tendenciasEs un gráfico que permite monitorear un proceso o un sistema a lo largo del tiempo, a fin de establecer tendencias o patrones. Valor de variable Media 10 20 30 40 50 60 70 1 5 9 13 17 21 Tiempo Valor de variable Ing. Tomás A. R. Fucci

110 5. Diagrama de dispersión. … .. ..… . .. . …. … . Variable 2 Variable 1 Es una técnica estadística que permite visualizar la relación que existe entre dos variables. Ing. Tomás A. R. Fucci

111 PAUSA Ing. Tomás A. R. Fucci

112 6. Histograma Es un gráfico de barras que muestra la distribución de una serie de datos. Revela la variación propia de un proceso. Describe el comportamiento de un conjunto de datos, en cuanto a su tendencia central, forma y dispersión. Permite saber si el estado de la línea de producción, suceso o problema analizado es o no normal. Ing. Tomás A. R. Fucci

113 Elaboración de un histogramaTOMAR DATOS Proceso de llenado de paquetes de café de 490 gr. 20 muestras de 5 unidades c/u (tamaño 5) (= 100 mediciones) Ing. Tomás A. R. Fucci

114 Elaboración de un histograma2. Calcular el Rango (R) R = Mayor valor - menor valor = = 20 3. Determinar intervalos de clase (grupos de igual cantidad de datos) Dividir R entre 1, 2, 5m 7, 10, 20 o 0.1, 0.2, etc, de tal forma que se obtengan e/ 5 a 20 intervalos iguales: R/3 = 20/ 3  7 intervalos de clase Dividiendo el rango entre la cantidad de intervalos, se obtiene el ancho de los mismos: R/cant. Intervalos = 20/ 7 = 3 valores de datos ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Ing. Tomás A. R. Fucci

115 Elaboración de un histograma4. Obtener las frecuencias Nº Límites de clase 1 ( ) 9 2 13 3 17 4 23 5 6 12 7 8 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Punto medio 481 484 499 496 493 490 487 Frecuencia Recuento xxxxx xxxx X xxx X xxxxx xx XX xxx X xx xxxxx xxx Ing. Tomás A. R. Fucci

116 Ing. Tomás A. R. Fucci

117 Xm Xm +/-  = 68 % Xm +/- 2  = 95 % Xm +/- 3  = 99.72%Ing. Tomás A. R. Fucci

118 7. Control Estadístico de Procesos (CEP)La calidad de un producto no depende de la inspección, sino de la fabricación La clave para lograr la calidad es controlar el proceso, en lugar de inspeccionar los artículos que se obtienen del proceso Ing. Tomás A. R. Fucci

119 7. Control Estadístico de Procesos (CEP)Utiliza estadísticas y gráficos de control para determinar cuándo ajustar el proceso. Desarrollado por Shewhart en 1920. Implicaciones: Creación de estándares (límites superior e inferior) Medición de la muestra de producción (por ejemplo: el peso medio) Aplicar medidas correctivas, en caso de necesidad Se realiza a medida que se va configurando un producto o se presta un servicio. This slide introduces the process of Statistical Process Control. Slides illustrating the mechanics will be found in the presentation for supplement 4S. At some point, you may wish to illustrate or discuss the connection between Statistical Process Control and the Target and Conformance-based quality control discussed earlier. Ing. Tomás A. R. Fucci

120 Fases del CEP Sí No 1. Tomar 3. Tomar ¿Bajo control?muestras 2. Crear cartas de control 3. Tomar muestras 4.Graficar en cartas de control Sí ¿Bajo control? Poner en marcha el proceso Solucionar problema Encontrar causa No Parar el proceso Ing. Tomás A. R. Fucci

121 Gráfica de control de procesosValor de muestra Media LC 10 20 30 40 50 60 70 1 5 9 13 17 21 Tiempo Valor de muestra Ing. Tomás A. R. Fucci

122 Otras herramientas para análisis y resolución de problemas y mejora continua8. Método de las 5 W - 2 H 9. Los “5 por qué?” 10. Estratificación 11. Brainstorming 12. Lista de reducción 13. Multivoting 14. Análisis de modos y efectos de fallas 15. Benchmarking Ing. Tomás A. R. Fucci

123 CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDADIng. Tomás A. R. Fucci

124 CONTROL DE LA CALIDAD CALIDAD DE DISEÑO (Poder Legislativo) / QFDCALIDAD DE CONCORDANCIA (Poder Ejecutivo) CONTROL DE CALIDAD (Poder Judicial) CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD CONTROL POR MUESTREO – MUESTREO DE ACEPTACIÓN CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS – CEP Ing. Tomás A. R. Fucci

125 TIPOS DE CONTROLES DE CALIDADMUESTREO DE ACEPTACIÓN: POR VARIABLES POR ATRIBUTOS CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS Ing. Tomás A. R. Fucci

126 CARACTERÍSTICAS DE CALIDADVariables Características de tipo continuo que se pueden medir (peso, longitud, temperatura, etc.) En general no son números enteros sino fracciones Atributos Características centradas en los defectos (color, forma, etc.) Los productos se clasifican en productos “buenos” o “malos”, o se cuentan los defectos que tengan (funciona o no funciona; pasa-no pasa) Ing. Tomás A. R. Fucci

127 CARACTERÍSTICAS DE CALIDADCRÍTICAS PRINCIPALES SECUNDARIAS Ing. Tomás A. R. Fucci

128 CONTROL DE LA CALIDAD (cont.)ESPECIFICACIONES TÉCNICAS: detalles más o menos pormenorizado de materias primas y materiales con sus correspondientes características tales como peso, densidad, resistencia mecánica, resistencia eléctrica, color, lisura, dimensiones, acabados, etc., con sus respectivas tolerancias, modos de uniones, tipos de roscas, prestaciones finales, etc., las cuales se muestran en listados y en planos de diversos tipos y grados de detalle. Ing. Tomás A. R. Fucci

129 CONTROL DE LA CALIDAD (cont.)TOLERANCIAS: pueden interpretarse como desvíos aceptables en el valor objetivo o nominal de una variable de diseño y deben su existencia a que es prácticamente imposible eliminar la variabilidad de los procesos. Ejemplo: una pieza cilíndrica tiene un valor nominal especificado para su diámetro, de 22,370 mm y tolerancias de +0,03 mm y -0,01 mm. Esto equivale a que las especificaciones (sean éstas del cliente o del fabricante) cubren la gama que va desde 22,360 mm hasta 22,400 mm como correspondientes a piezas que cumplen dicha especificación. Ing. Tomás A. R. Fucci

130 TIPOS DE CONTROLES DE CALIDADMUESTREO DE ACEPTACIÓN: POR VARIABLES POR ATRIBUTOS CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS Ing. Tomás A. R. Fucci

131 MUESTREO DE ACEPTACIÓNIDENTIFICAR PUNTOS DE CONTROL TIPO DE MEDICIÓN A EMPLEAR EN CADA PUNTO (ATRIBUTOS/VARIABLES) NIVEL ACEPTABLE DE CALIDAD - AQL PLAN DE MUESTREO Y TAMAÑO DE LA MUESTRA NÚMEROS DE ACEPTACIÓN Y DE RECHAZO ¿QUIÉN REALIZA LA INSPECCIÓN Y SUS MODALIDADES TOMA DE DECISIÓN SOBRE LOS RESULTADOS Ing. Tomás A. R. Fucci

132 MUESTREO DE ACEPTACIÓN (cont.)EJEMPLO DE MUESTREO POR ATRIBUTOS: Lote de 9500 unidades de un producto Tipo de inspección: normal AQL = 1% Muestra única con rechazo RESOLUCION: empleo de las tablas de la Norma Iram N° 15 Muestra a tomar: 200 unidades Número de aceptación: 5 Número de rechazo: 6 Si la cantidad de defectuosas es mayor o igual a 6, rechazo el lote Si la cantidad de defectuosas es menor o igual a 5, acepto el lote. Ing. Tomás A. R. Fucci

133 MUESTREO DE ACEPTACIÓN (cont.)IGUAL EJEMPLO CON MUESTRA DOBLE Tamaño de la primer muestra: n1 = 125 unidades Números aceptación y rechazo: 2 y 5 Si la cantidad de unidades falladas es menor o igual a 2, acepto el lote y termina la inspección (d1 ≤ 2) Si d1 ≥ 5, rechazo el lote y termina la inspección. Si 2 ≤ d1 ≤ 5, saco una segunda muestra de 125 unid. Acumulo n1 + n2 = 250 unidades y ahora los números de aceptación y rechazo son: 6 y 7 (los da la tabla). Inspecciono y obtengo d2 y la sumo a d1 Si d1 + d2 ≤ 6, acepto el lote, pero Si d1 + d2 ≥ 7, rechazo el lote. Ing. Tomás A. R. Fucci

134 MUESTREO DE ACEPTACIÓN (cont.)ERRORES DEL MUESTREO ERROR TIPO I: RECHAZAR UN LOTE BUENO. RIESGO DEL PROVEEDOR ERROR TIPO 2: ACEPTAR UN LOTE MALO. RIESGO DEL COMPRADOR Ing. Tomás A. R. Fucci

135 ¿POR QUÉ OCURREN ESTOS ERRORES?Ing. Tomás A. R. Fucci

136 TIPOS DE CONTROLES DE CALIDADRECORDEMOS … MUESTREO DE ACEPTACIÓN: POR VARIABLES POR ATRIBUTOS CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS Ing. Tomás A. R. Fucci

137 Para este caso, las piezas falladas variaron entre el 0,3% y el 4,18%.Para llegar desde su casa al lugar de trabajo Ud. empleó el mes pasado, entre 19 y 28 minutos (pocos días en ambos casos extremos) pero la mayor parte de los días, el tiempo osciló entre 22 y 24 minutos. La producción de una máquina herramienta a lo largo de un año varió entre y piezas/mes con igual cantidad de horas laborables en cada mes. Para este caso, las piezas falladas variaron entre el 0,3% y el 4,18%. ¿A QUÉ SE DEBEN ESAS VARIACIONES? Ing. Tomás A. R. Fucci

138 CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS (CEP)LA VARIABILIDAD TODO PROCESO TIENE UNA VARIABILIDAD “NATURAL”. Los sistemas no se comportan con un patrón EXACTO, sino PROBABLE. Dicha variabilidad, SIEMPRE está presente y puede ser elevada o pequeña y depende de todas las circunstancias en las que se desenvuelve ese proceso, por ejemplo: mano de obra, materiales, maquinaria, condiciones de trabajo, ambiente de trabajo, suministros, tecnología, clima, mantenimiento, tensión eléctrica, afilado de herramientas, etc., etc. La variabilidad reconoce CAUSAS, las cuales pueden ser detectadas, disminuidas y muchas de ellas, eliminadas. Ing. Tomás A. R. Fucci

139 Variabilidad natural Ing. Tomás A. R. Fucci

140 Variación en todas las partes del procesoCausas del proceso Salida Máquinas Método Materiales Personal Ing. Tomás A. R. Fucci

141 CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS (cont)LAS CAUSAS DE VARIABILIDAD Las causas de variabilidad pueden dividirse en: “normales, naturales, comunes, o aleatorias” y las llamadas “asignables” La existencia de causas asignables tiene como efecto que el proceso no se encuentre bajo control estadístico de calidad y por lo tanto no es estable En un proceso bajo control solamente existen causas “normales” de variación Ing. Tomás A. R. Fucci

142 ¿CUÁNDO UN PROCESO ESTÁ BAJO CONTROL ESTADÍSTICO?SI sólo existen CAUSAS NATURALES, EL PROCESO ES ESTABLE, ES PREDECIBLE Y SE ENCUENTRA BAJO CONTROL ESTADÍSTICO. Ing. Tomás A. R. Fucci

143 CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS (cont.)LO IDEAL SERÍAN PROCESOS SIN VARIABILIDAD (utopía) O AL MENOS, CON BAJA VARIABILIDAD. LA VARIABILIDAD QUEDA ACOTADA ENTRE LÍMITES, UNO INFERIOR Y OTRO SUPERIOR. Ing. Tomás A. R. Fucci

144 CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS (cont)La calidad de un producto no depende de la inspección, sino de la fabricación. La clave para lograr la calidad es controlar el proceso, en lugar de inspeccionar los artículos que se obtienen del proceso. Ing. Tomás A. R. Fucci

145 GRÁFICO DE CONTROL DE PROCESOSRepresentación de la muestra de datos en el tiempo 20 40 60 80 1 5 9 13 17 21 Tiempo Valor de muestra Valor de muestra UCL Media LCL Ing. Tomás A. R. Fucci

146 OBJETIVOS DE LOS GRÁFICOS DE CONTROLMostrar los cambios que se han producido en los procesos Por ejemplo, las tendencias. Realizar las correcciones antes de que el proceso esté fuera de control. Mostrar las causas de las variaciones en los procesos Causas especiales o asignables Los datos situados fuera de los límites de control o la tendencia en los datos. Causas naturales o comunes Variaciones aleatorias alrededor de la media. Ing. Tomás A. R. Fucci

147 Fundamento teórico de los gráficos de controlA medida que aumente el tamaño de las muestras, la distribución tenderá a seguir una curva de distribución normal. Teorema central del límite Ing. Tomás A. R. Fucci

148 Fundamento teórico de los gráficos de controlPropiedades de la distribución normal Dentro de X media ± 2s : 95,5 % de la población Dentro de X media ± 3s : 99,73 % de la población Ing. Tomás A. R. Fucci

149 Tipos de gráficos de controlGráfico R Gráfico de variables atributos Gráfico P C Datos continuos Datos discretos Xm Ing. Tomás A. R. Fucci

150 Gráfico Xm Es un gráfico de control de variables.Muestra la media del proceso. Muestra la media de las muestras a lo largo del tiempo. Ejemplo: Pesar muestras de café, calcular la media de las muestras y representarlo en un gráfico. Ing. Tomás A. R. Fucci

151 Límites de control del gráfico XmDe Tabla Número de muestras Media de la muestra en el tiempo i LCSxm = X + A 2 R LCIxm = X - A 2 R Ing. Tomás A. R. Fucci

152 Factores para calcular los límites de los gráficos de controlTamaño de la muestra, n Factor de la media, A2 Intervalo superior, D 4 inferior, D 3 2 1.880 3.268 1.023 2.574 0.729 2.282 5 0.577 2.115 6 0.483 2.004 7 0.419 1.924 0.076 8 0.373 1.864 0.136 9 0.337 1.816 0.184 10 0.308 1.777 0.223 Estimación de  d2 1.128 1.693 2.059 2.326 2.534 2.704 2.847 2.970 3.078 0.184 Ing. Tomás A. R. Fucci

153 Gráfico de Rangos (R) Es un gráfico de control de variables.Muestra el rango de las muestras a lo largo del tiempo. Diferencia entre el valor más grande y el más pequeño de la muestra que se haya examinado. Muestra la variabilidad del proceso. Ing. Tomás A. R. Fucci

154 Límites de control del gráfico RIntervalo de muestras en el tiempo i Número de muestras De Tabla R D LCI LCS 3 4 n i = å Ing. Tomás A. R. Fucci

155 Pasos para construir los gráficos de controlTomar aproximadamente 30 muestras de n = 4 o n = 5. Calcular la media y el rango de cada muestra. Calcular la Media de las medias (Xm) y el Rango medio. Calcular los límites de control para ambos gráficos. Representar las medias y los rangos de las muestras en sus respectivos gráficos de control. Ing. Tomás A. R. Fucci

156 Pasos para utilizar los gráficos de controlTomar muestras y graficar en la carta de control correspondiente. Examinar los puntos y tomar acciones cuando el proceso está fuera de control. Determinar las causas de las variaciones. Ing. Tomás A. R. Fucci

157 Gráfico p Es un gráfico de control de atributos.Por ejemplo, bueno - malo; pasa - no pasa Muestra la proporción de artículos defectuosos en un proceso Ejemplo: Contar el número de bobinas defectuosas, dividirlo por el total de las bobinas que se han examinado y representarlo en un gráfico x y (lote vs. proporción) Ing. Tomás A. R. Fucci

158 Límites de control del gráfico pNúmero de artículos defectuosos en la muestra i Tamaño de la muestra i i k 1 p n x ) ( 3 LCI LCS = å - + Proporción promedio de artículos defectuosos Ing. Tomás A. R. Fucci

159 Gráfico c Es un gráfico de control por atributos.Datos cuantitativos escasos. Muestra el número de registros defectuosos que hay en una unidad. Una unidad puede ser una silla, una lámina de acero, un automóvil, etc. El tamaño de la unidad tiene que ser constante. Ejemplo: Contar el número de registros defectuosos (rasguños, astillas, etc.) en cada silla de una muestra de 100 sillas y representarlo en un gráfico. Ing. Tomás A. R. Fucci

160 Límites de control del gráfico cNúmero de registros defectuosos en la unidad i Número de unidades de la muestra Utiliza 3 para límites del 99,7% Número promedio de defectos Ing. Tomás A. R. Fucci

161 1. Construcción Carta Xm - REn una fábrica de freesbees profesionales, un aspecto importante de la calidad es el diámetro de los mismos. En una fase del proceso de producción, determinadas máquinas deben cortar automáticamente el plástico a una medida ideal de 22 cm, con una tolerancia de +/ cm. Ing. Tomás A. R. Fucci

162 Carta de Xm - R La empresa ha decidido poner en práctica una carta de control para evaluar la calidad de los freesbes. Periódicamente se tomaron muestras de la producción (tamaño 4) , con los siguientes resultados: Ing. Tomás A. R. Fucci

163 Ing. Tomás A. R. Fucci

164 Posteriormente, se extrajeron las siguientes muestras:Se solicita: Construir e interpretar las gráficas Xm - R Suponiendo que los límites calculados en el punto anterior son los definitivos, determinar si el proceso se halla bajo control, y, en caso negativo, indicar las acciones que deberían seguirse. Analizar si se cumple con las especificaciones establecidas. Tiempo estimado: 30 minutos Ing. Tomás A. R. Fucci

165 Ing. Tomás A. R. Fucci

166 1a). GRÁFICA DE MEDIAS LCSX = X + A2 R = * ; LCSX = LCIX = X - A2 R = * ; LCIX = 22.07 Ing. Tomás A. R. Fucci

167 1.b) GRÁFICA DE RANGOS LCSR = D4 R = 2.2820 * 0.2485; LCSR = 0.5671LCIR = D3 R = 0 0.25 Ing. Tomás A. R. Fucci

168 2.Suponiendo que los límites calculados en el punto anterior son los definitivos, determinar si el proceso se halla bajo control, y, en caso negativo, indicar las acciones que deberían seguirse. Muestra Diámetro de freesbees Media Rango I 22.23 22.18 22.04 22.10 22.14 0.19 II 22.18 22.45 22.13 22.20 0.32 22.24 III 22.05 22.12 22.14 22.16 22.12 0.11 Resultado: El proceso está bajo control estadístico es estable, es predecible. Ing. Tomás A. R. Fucci

169 3. Analizar si se cumple con las especificaciones establecidas (cont.)La capacidad de un proceso para producir de acuerdo a lo especificado y el control estadístico son dos conceptos diferentes Ing. Tomás A. R. Fucci

170 Diferencia entre Límites de Control y de EspecificaciónLos Límites de Especificación son los determinados por los ingenieros de diseño / cliente, y definen las dimensiones requeridas para un producto o servicio. Los Límites de Control son determinados por el proceso y definen cómo está funcionando el proceso. Se dice que es “la voz del proceso” Ing. Tomás A. R. Fucci

171 3. Analizar si se cumple con las especificaciones establecidas (cont.)Construir carta de control de variables individuales LCS=X + 3 (R/d2) LCI =X (R/d2) LCS= (0.2485/2.0590)= LCI = (0.2485/2.0590)= Ing. Tomás A. R. Fucci

172 3. Analizar si se cumple con las especificaciones establecidas (cont.) LCI ESP.I ESP.S LCS Muestra 18 Ing. Tomás A. R. Fucci

173 Estabilidad y Capacidad de un procesoEstable: Las mediciones caen aleatoriamente dentro de los límites de control Inestable: Las mediciones caen fuera de los límites de control y/o muestran una distribución no aleatoria dentro de ellos Capaz: El proceso cumple con las especificaciones (del cliente y/o del productor) Ing. Tomás A. R. Fucci

174 Estabilidad y capacidad con variación propia del procesoLCS LCI ES EI Proceso Estable y Capaz Proceso Estable pero NO Capaz LCS ES EI LCI Ing. Tomás A. R. Fucci

175 Control de procesos y Cp/ Cpk: distintos tipos de resultados(b) Bajo control pero incapaz. Proceso bajo control (sólo están presentes causas naturales de variación), pero incapaz de producir dentro de los límites de especificación (c) Fuera de control Proceso fuera de control, con causas especiales de variación. Tamaño (peso, longitud, velocidad, etc.) Límite inferior de especificación Límite superior de espec. Frecuencia (a) Bajo control y capaz. Proceso con sólo causas naturales de variación y capaz de producir dentro de los límites de especificaciones Ing. Tomás A. R. Fucci

176 Capacidad del proceso CpDesviación estándar = s ES -EI 6s p C ES = especificación superior EI = especificación inferior Valor Cp Clase proceso Decisión Cp > 1.33 1 + Adecuado 1 < Cp < 1.33 2 Adecuado. Control estricto 0.67 < Cp < 1 3 No adecuado Cp < 0.67 4 No. Modif. serias Ing. Tomás A. R. Fucci

177 Capacidad del proceso Cpkmedia xm = población del proceso la de estándar desviación s pk C Límite de especificación inferior o Límite de especificación superior û ú ù - ê ë é 3s Máx. Ing. Tomás A. R. Fucci

178 Significados de las medidas Cp y CpkCp > 1; Cpk < 1 Capaz, descentrado Cp < 1; Cpk = Cp Incapaz, centrado Cp < 1; Cpk < 1 no = Cp entre cero y 1 Incapaz, descentrado Cp = Cpk = 1 Capaz, centrado Cp = Cpk > 1 + Capaz, centrado Ing. Tomás A. R. Fucci

179 Capacidad de procesos Pág. 754 Adams. Problema 20 (resolución en S-22) 1 grupo Pág. 753 Adams. Problema 14 (resolución en S-20) Ing. Tomás A. R. Fucci

180 GRACIAS Ing. Tomás A. R. Fucci