Clase Calidad - 1ra Parte
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8/16/2019 Clase Calidad - 1ra Parte
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CONTROL DE CALIDAD
EMAIL:cgonzales @usmp edu pe
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EVALUACIÓN
3
PP EP EF PF
Tipo de evaluación Número
Prácticas Calificadas 2
Trabajo Experimental
Laboratorios 8
Control de Lectura 6
Examen Parcial 1
Examen Final 1
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BIBLIOGRAFIA
Texto Base• CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD. Douglas C.
Montgomery. Grupo Editorial Limusa Wiley S.A, México
2005
BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA• SANGUESA M, MATEO R, ILZARBE L. Teoría y Practica de la
Calidad. Ed. Thomson España 2006
• GUTIERREZ P. H, DE LA VARA S. R. Control Estadístico deCalidad y seis sigma. McGraw Hill, México 2004.
•
Pratt y varios autores. Métodos Estadísticos para la mejoracontinua. Ed. Universidad Politécnica de Valencia. 2000• EVANS J. y Varios autores. Administración y Control de
Calidad. 2005
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INTRODUCCION
• La calidad es una solución permanente..., un
estilo de vida dentro de las organizaciones.
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¿Quién Juzga la
calidad?
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CONTROL DE LA CALIDAD:
Técnicas y actividades de carácteroperacional utilizadas
El control de la calidad no es responsable
de la calidad del producto...................
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¿POR QUÉ LA CALIDAD?
Entonces la calidad es.....
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En la Gestión de Calidad.....
La Calidad es enfocada como GESTION
integral de la organización
La Calidad según la norma ISO 9000NORMA ISO 9000
Característica Rasgo diferenciador
Requisito
Necesidad o expectativa
establecida
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CALIDAD ES.......
Hacer el trabajo bien a la
primera y al menor costoConformidad
con el objetivoSatisfacción del cliente
Percepción
del cliente
Prod. y servicios
buenos
Mejora como visión
dinámica de la calidad
Cumplimiento de
especificaciones
Satisfacción de losmiembros de la
organización
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LA COMPETITIVIDAD Y LA MEJORA DE LACALIDAD
Satisfacción del cl iente:
Competitividad de una empresa
Factores cri ticos
Calidad del Producto Cali dad en el Servicio Precio
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Fallas y deficiencias
Reprocesos, desperdicios, retrasos, equivocaciones, paros, inspección excesiva,
desorganización, problemas con proveedores y clientes, conflictos humanos.
Mas gastos
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ACTIVIDADES A REALIZAR POR EL ALUMNO
1. Buscar en INTERNET o en la biblioteca sobre losautores de la calidad e indique los aportes quecada uno de ellos ha realizado a los Sistemas deGestión de la Calidad de hoy en día
2. Escribir en un papel que entiende por calidad
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CARACTERISTICAS Y REQUISITOS DECALIDAD
CARACTERISTICA DE CALIDAD
PRODUCTO SERVICIO
Apariencia Gusto Credibilidad Puntualidad
Belleza Estilo Efectividad Cortesía
Peso Dimensiones Flexibilidad Rapidez
Transportabilidad Durabilidad Honestidad Competencia
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ACTIVIDAD A REALIZAR POR EL ALUMNO
Escriba las característicasy requisitos que definantus preferencias para lacompra de un TV
Características Requisitos
… …
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Filosofía:valores, creencias y principiosque forman el modo de vida
de una empresa.
¿Creemos en la calidad?
¿Hacemos calidad?¿Vivimos con calidad?
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MEJORA CONTINUA E INNOVACION
MEJORA CONTINUA INNOVACION
Pequeñas mejoras continuas con la
implicación del todo el equipo humano
de la organización Mejora de carácter radical
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Ciclo de Deming
PLANEAR
HACERVERIFICAR
ACTUAR
1
2
3
4
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MEJORA CONTINUA DE LACALIDAD AV
P
H
Definir el proyecto (Identificar y justificar).
Describir la situación actual.
Analizar datos para aislar las causas raíz.
Establecer acciones para eliminar las causas del problema.
Ejecutar las acciones establecidas.
Verificar los resultados a través de indicadores.
Documentar y definir nuevos proyectos.VP
H
A
A
V
P
H
A
V
P
H
A
V H
P
PLANEAR
HACER
MUESTREAR
VERIFICAR
EVALUAR
ACTUAR
GENERALIZAR Y PRINICIPIAR DE
NUEVO
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El inicio: métodos y criterios
Documentar:
Procedimientos
Instructivos de
trabajo
Planes de calidad
Especificaciones
Registros
Valor
agregado
Decisiones
objetivas
Experiencia e inteligencia
De la organización
Documentar Procesos
Establecer Objetivos,indicadores y metasde los procesos
Establecer estrategias
PLANEAR
HACERVERIFICAR
ACTUAR
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Verificación y mejora continua
Lo que no se mide no se controla
Lo que no se controla no se mejora
Verificar: La satisfacción del cliente. La conformidad con los requisitos del producto. Los indicadores de procesos Los proveedores
PLANEAR
HACERVERIFICAR
ACTUAR
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Herramientas para la mejora continua
Verificación y
Mejora Continua
Política de calidad Estadística descriptiva
Gráfica de tendencias
Histograma
Diagrama matricial
Diagrama de árbol
Objetivos de Calidad
Lluvia de ideas
Análisis de campode fuerzas
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Herramientas para la mejora continua
Verificación y
Mejora Continua
Resultados de
auditorías
Estadísticadescriptiva
Diagrama de Pareto
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Herramientas para la mejora continua
Verificación y
Mejora Continua
Análisis de datos
Características y
tendencias de
los procesos
La satisfacción
del cliente
La conformidad con
los requisitos del producto
Los proveedores
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Herramientas para la mejora continua
Características y
tendencias de
los procesos: Gráfica de tendencias Gráficas de control Histograma Análisis de capacidad del proceso Hoja de inspección Diagrama de flujo de procesos
Diagrama de flujo de secuencias
La satisfacción
del cliente: Hoja de inspección Estadística descriptiva Diagrama de pareto
La conformidad con
los requisitos del
Producto: Hoja de inspección Histograma Diagrama de Pareto Muestreo de aceptación
Los proveedores: Estadística descriptivae histograma
ANÁLISIS DE DATOS:
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Herramientas para la mejora continua
Verificación y
Mejora Continua
Accionescorrectivas y
preventivas
Estadística descriptiva
Diagrama de dispersión
Gráficas de control
Diagrama causa-efecto
Lluvia de ideas
Diagrama de afinidad
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PROYECTOS DE MEJORA
Metodología que aplica el ciclo de Deming (PHVA) a
una situación dada, de modo que en el tiempo se
logren mejoras sustantivas en los procesos.
situación inicial
situación final
situación durante la mejora
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Lectura Obligatoria
Capitulo1. El mejoramiento de Calidad en el ambientemoderno de los negocios. pp1-36
CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD. Douglas C. Montgomery.Grupo Editorial Limusa Wiley S.A, México 2005
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Métodos Estadísticos en el
mejoramiento de calidad
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Objetivo:Repasar los temas relacionados a Estadística a ser aplicados en el control y mejoramiento de calidad
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METODOLOGÍA ESTADÍSTICA BÁSICA PARA LACALIDAD
Metodología
Estadística
Organización
y presentación
de datos
Estadística
Predictiva
Inferencia
EstadísticaMedidas
Estadisticas
Recopilación
de datos
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¿Para qué sirve la estadística?
La Estadística se utiliza como tecnología alservicio de las ciencias.......
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VARIABLE Y DATOS DE VARIABLES
VARIABLES: Características de productos, procesos y servicios,
las cuales toman un rango de valores.
VARIABLE DATODiámetro 0,25"
Espesor 9"x4"
DATOS DE LAS VARIABLES: Se determinan mediantemedición continua de los valores, tales como lalongitud, el diámetro, el tiempo, presión, etc
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VARIABLE Y DATOS DE VARIABLES
DATOS DE LOS ATRIBUTOS: se determina mediante conteo de losvalores discretos, tales como defectos por unidad
ATRIBUTOS: Características de productos, procesos y servicios, lascuales se clasifican como aceptar/rechazar o pasa/nopasa.
Atributo: diámetro interno 1.25"+/- 0.02"
Pasa 50
No Pasa 2
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Información numérica que
recolecta, registra, analiza y
se presenta para asegurar la
calidad
• Analizar un producto, proceso o servicio.
• Identificar problemas y verificar las causas.
• Identificar y eliminar los defectos y los
defectuosos.
• Determinar si un producto o servicio este bajo
control
DATO
USOS
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Estas decisiones están relacionados con:
Próposito: ¿Porqué se necesitan los datos?
Tipos de Datos: ¿Qué tipo de datos se necesitan?
Origen de los datos: ¿Disponibles o serán recolectados?
Recolección: ¿Quién, dónde, cuándo y como serecolectarán?
Reducción de datos: ¿Cómo se clasificarían, organizarán los datos
para propósitos de análisis y presentación?
Plan de acción: dependiendo de los datos, ¿qué accionesespecíficos se tienen contemplados?
Se deben formar ciertas decisiones antes de recolección, registro yanálisis de datos.
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DESCRIPCION DE LA VARIACION
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En el proceso de fabricación de una armadura metálica se han medido los
espesores obtenidos después del proceso de estampación. La especificación
de dicho espesor es de 10 +/- 1 mm.
DIAGRAMA DE TALLOS Y HOJAS
Espesor en mm de armadura metálica
10.90 10.21 11.40 10.80 10.12 10.54
10.55 10.50 10.63 10.53 9.80 9.83
10.43 10.42 10.30 10.00 10.00 10.14
9.85 10.00 9.99 10.19 10.12 9.40
9.45 10.10 10.15 9.63 9.72 9.78
9.75 9.52 9.55 9.99 9.20 9.00
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Stem-and-Leaf Display: espesor
Stem-and-leaf of espesor N = 36
Leaf Unit = 0.10
1 9 02 9 2
6 9 4455
10 9 6777
15 9 88899(9) 10 000111111
12 10 23
10 10 445555
4 10 6
3 10 891 11
1 111 11 4
-
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DISTRIBUCION DE FRECUENCIA Y ELHISTOGRAMA
¿Qué es?
¿Cuándo se utiliza?
¿Cómo se utiliza?
Datos Intervalos de clase
30 a 50 5 a 7
51 a 100 6 a 10
101 a 250 7 a 12
Más de 250 10 a 20
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Histograma de los datos de espesor en mm
11.711.210.710.29.79.28.7
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
espesor
F r e q u e n
c y
Histogram of espesor
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Con el propósito de mejorar la calidad que se tenía en cuanto algrosor de las láminas, un grupo implementa un proyecto de mejora.Varios de los cambios implementados fueron relativos a los
procedimientos empleados durante el proceso y la estandarizaciónde los mismos. Para verificar si el plan tuvo éxito, se eligieronlámina aleatoriamente midiendo su grosor. Los 120 datos obtenidosdurante tres días se muestran en el ANEXO 1.
Para un cierto tipo de lámina el grosor óptimo es de 5mm y se tiene
como discrepancia tolerable de 0.8mm
Construya un histograma e insértele las especificaciones einterprételo
ANEXO 1
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8/16/2019 Clase Calidad - 1ra Parte
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ANEXO 1
4,8 4,8 4,9 4,9 5,0 4,8
4,7 4,5 4,4 4,6 4,2 5,3
4,7 5,1 5,0 4,6 5,2 4,7
4,9 4,7 5,1 5,1 5,3 5,1
4,7 5,0 5,1 4,5 4,1 4,9
4,6 4,6 4,7 4,4 5,3 4,4
4,2 5,3 4,8 4,7 5,1 4,7
5,0 4,9 5,6 5,2 4,6 4,9
5,3 5,0 4,9 4,6 4,8 4,6
4,4 4,5 5,2 5,0 5,6 5,0
4,3 5,1 4,6 4,6 4,9 4,5
5,7 5,3 5,1 4,9 4,6 5,2
4,1 5,0 4,9 4,9 4,8 5,1
4,8 5,1 5,3 5,0 5,0 5,2
5,0 5,3 5,1 5,2 5,1 4,9
5,0 4,8 4,9 4,5 5,3 5,0
4,5 5,1 4,4 5,3 4,7 4,8
5,0 5,2 5,1 4,5 5,2 5,0
4,9 4,4 4,7 5,3 4,7 5,1
5,0 5,0 4,7 5,3 5,0 4,5
-
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Resumen sobre medidas estadísticas
• Centralización
• Media, mediana y moda• Dispersión
• Desviación estándar, coeficiente de variación, rango,
varianza
• Forma
– Asimetría – Apuntamiento o curtosis
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8/16/2019 Clase Calidad - 1ra Parte
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Se ordenan los datossegún su magnitud yse elige/n el/los
central/es(semisuma).
Es el valor masfrecuente de la
distribución
Parámetrosestadísticos queestiman el valor
central
MEDIA
ARITMÉTICA
MEDIANA
MODA
1
n
i
i
x
n
x
-
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Varianza: supropiedad masimportante es laaditividad
1
1
2
n
x x n
i
i
2S
1
1
2
n
x x
n
i
i
S
Desviación estándar
MEDIDAS DE VARIABILIDAD
-
8/16/2019 Clase Calidad - 1ra Parte
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CONTINUACION DEL EJERCICIO DEL GROSOR
Tomando la media y la desviación estándar como parámetrospoblacionales, calcule el porcentaje de láminas fuera deespecificaciones que se tendrá después de los cambiosrealizados.
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8/16/2019 Clase Calidad - 1ra Parte
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Coeficiente de Variación
Desviación estándarde la media.
n
s
x
S
100x x
S CV
EJERCICIO
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8/16/2019 Clase Calidad - 1ra Parte
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Describir las características de los cuatros histogramas siguientes, y razonar
cual es la medida de centralización y de dispersión más adecuada para la
distribución correspondiente.
EJERCICIO:
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8/16/2019 Clase Calidad - 1ra Parte
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Un técnico responsable del funcionamiento de una
empaquetadora automática la ajustó, en principio, para 450g.Media hora después del principio de la producción, se separaron
diez paquetes para verificar su peso. Los resultados son :
Peso (g) 448 450 453 451 447 449
a) ¿Cuál es el peso medio de esa muestra?. Calcular la varianza y
la desviación estándar, así como la mediana y los cuartiles.
b) Se considera que la empaquetadora funciona correctamente si
la media de una muestra de diez paquetes se sitúa en elintervalo 448 X 452. ¿cuál es la conclusión en el caso de la
muestra anterior? ¿Te parece correcta la elección de tal método
de decisión?. ¿Alguna idea para mejorar?.
EJERCICIO:
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8/16/2019 Clase Calidad - 1ra Parte
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Descriptive Statistics: lectura1
Variable Mean StDev Variance CoefVar Minimum Maximum
lectura1 90.197 4.882 23.832 5.41 80.400 99.900
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8/16/2019 Clase Calidad - 1ra Parte
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EJERCICIO
Se ha realizado un estudio para investigar el efecto de undeterminado proceso térmico en la dureza de una determinada
pieza. Once piezas se seleccionaron para el estudio. Antes deltratamiento se realizaron pruebas de dureza para determinar ladureza de cada pieza. Después, las piezas fueron sometidas a unproceso térmico de templado con el fin de mejorar su dureza. Alfinal del proceso, se realizaron nuevamente pruebas de dureza y seobtuvo una segunda lectura. Se recogieron los siguientes datos(Kg. de presión):
Pieza 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Dureza
previa. 182 232 191 200 148 249 276 213 241 480 262
Dureza post. 198 210 194 220 138 220 219 161 210 313 226
Calcular la media, la desviación estándar, la mediana y los cuartiles
para la dureza antes y después del proceso.
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8/16/2019 Clase Calidad - 1ra Parte
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DIAGRAMA DECAJA
-
8/16/2019 Clase Calidad - 1ra Parte
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Realizar un diagrama de cajas(boxplot) donde aparezcan las dos
variables ¿Qué conclusiones puede sacar de estos diagramas ?
¿Se puede afirmar que el proceso de templado mejora la dureza
de las piezas?
PostPrevia
500
400
300
200
100
D a t a
480
313
138
Boxplot of Previa, Post
PostPrevia
275
250
225
200
175
150
D a t a
Boxplot of Previa, Post
Se quiere ahora buscar un modelo para explicar la dureza posterior en
función de la dureza previa. ¿Cuál es el método adecuado? Construir
este modelo y comentar la bondad del ajuste. ¿Cuál sería el valor de la
dureza posterior para una dureza previa igual a 195?.
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8/16/2019 Clase Calidad - 1ra Parte
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En un ejercicio interlaboratorio dos laboratorios analíticos ejecutanun método estándar para determinar la [Cd] en mg / L de unamuestra de agua de río altamente contaminado. Cada laboratorio
efectúa 8 repeticiones.
Laboratorio A 20.7 27.5 30.4 23.9 21.7 24.1 24.8 28.9
Laboratorio B 20.9 21.4 24.9 20.5 19.7 26.3 22.4 20.2
-
8/16/2019 Clase Calidad - 1ra Parte
56/57
A B
20
25
30
Labs
[ C d ]
Diagrama de caja de los datos [Cd] en mg / L
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8/16/2019 Clase Calidad - 1ra Parte
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Resumen de estadísticas de los datos [Cd] en mg / L
TotalVariable Count Mean SE Mean StDev Variance CoefVar SumLaboratorio A 8 25.25 1.21 3.41 11.65 13.52 202.00
Laboratorio B 8 22.038 0.839 2.372 5.628 10.77
176.300
Variable Minimum Q1 Median Q3 Maximum RangeIQRLaboratorio A 20.70 22.25 24.45 28.55 30.40 9.70
6.30
Laboratorio B 19.700 20.275 21.150 24.275 26.300 6.6004.000