Mejora continua

Profesor: Marcos Rafael Galindo Vázquez

6 de marzo de 2013

Lic. Marcos R. Galindo Vázquez 06 de febrero de 2013

Objetivo del tema: Al terminar el tema el alumno será capaz de comprender las distintas técnicas que se utilizan para el mejoramiento de los procesos.


3.2.8 Herramientas de control

Herramientas

Instrumentos para el análisis y solución de los problemas que

conducen hacia el mejoramiento continuo se

utilizan herramientas administrativas y técnicas.

Instrumentos para el análisis y solución de los problemas que

conducen hacia el mejoramiento continuo se

utilizan herramientas administrativas y técnicas.



Objetivos de las herramientas

Detectar problemas

•Delimitar el área problema•Estimar factores que probablemente provoquen el problema•Determinar si el efecto tomado como problema es cierto o no•Prevenir errores debido a omisión, rapidez o descuido•Confirmar los efectos del mejoramiento•Detectar los desfases

Detectar problemas

•Delimitar el área problema•Estimar factores que probablemente provoquen el problema•Determinar si el efecto tomado como problema es cierto o no•Prevenir errores debido a omisión, rapidez o descuido•Confirmar los efectos del mejoramiento•Detectar los desfases



Las herramientas bien aplicadas solucionan hasta 95% de los problemas.


3.2.8.1 Gráficos de control.

Su función es analizar el comportamiento de los procesos a través del tiempo y detectar variaciones en relación a una medida de tendencia central. Se trata de un sistema de coordenadas, en donde se

indica el tiempo y las mediciones efectuadas uniendo los puntos mediante líneas rectas.

Su función es analizar el comportamiento de los procesos a través del tiempo y detectar variaciones en relación a una medida de tendencia central. Se trata de un sistema de coordenadas, en donde se

indica el tiempo y las mediciones efectuadas uniendo los puntos mediante líneas rectas.

Cuenta con dos límites, superior en inferior, determinados estadísticamente. Cuando las

variaciones los sobrepasan, se está indicando un error en el sistema.

Cuenta con dos límites, superior en inferior, determinados estadísticamente. Cuando las

variaciones los sobrepasan, se está indicando un error en el sistema.



Los pasos para aplicar este gráfico son:Los pasos para aplicar este gráfico son:

a) Identificar el proceso, b) Determinar los límites y la norma de éste, c) Muestrear periódicamente su

comportamiento, d) Graficar los datos obtenidose) Identificar aquellos que se encuentran fuera

de los límites de control, así como su tendencia y las posibles causas,

f) Combatir posibles causas más importantes, y

g) Cerrar los límites de control y continuar con el tercer punto.

a) Identificar el proceso, b) Determinar los límites y la norma de éste, c) Muestrear periódicamente su

comportamiento, d) Graficar los datos obtenidose) Identificar aquellos que se encuentran fuera

de los límites de control, así como su tendencia y las posibles causas,

f) Combatir posibles causas más importantes, y

g) Cerrar los límites de control y continuar con el tercer punto.



1. Comprueba que tus datos cumplen todos los criterios:

1. Comprueba que tus datos cumplen todos los criterios:

Los datos generalmente se distribuyen normalmente en torno a una media (promedio).

En el siguiente ejemplo, una compañía de la botellas llena sus botellas hasta los 16 oz (de media), ellos están evaluando si el proceso está "en control". La cantidad que sobrepasa esos 16 onzas se distribuye en torno a la media.

Las medidas tienen que ser independientes entre sí.

En el ejemplo, las mediciones están en subgrupos. Los datos de los subgrupos debe ser independientes del número de medición; cada punto de datos tendrá un subgrupo y un número de mediciones.

Los datos generalmente se distribuyen normalmente en torno a una media (promedio).

En el siguiente ejemplo, una compañía de la botellas llena sus botellas hasta los 16 oz (de media), ellos están evaluando si el proceso está "en control". La cantidad que sobrepasa esos 16 onzas se distribuye en torno a la media.

Las medidas tienen que ser independientes entre sí.

En el ejemplo, las mediciones están en subgrupos. Los datos de los subgrupos debe ser independientes del número de medición; cada punto de datos tendrá un subgrupo y un número de mediciones.



Para encontrar la media, añade todas las mediciones en el subgrupo y divídelas por el número de mediciones en el subgrupo. En el ejemplo, hay 20 subgrupos y en cada subgrupo hay 4 mediciones.

Para encontrar la media, añade todas las mediciones en el subgrupo y divídelas por el número de mediciones en el subgrupo. En el ejemplo, hay 20 subgrupos y en cada subgrupo hay 4 mediciones.

2. Encuentra la media de cada subgrupo2. Encuentra la media de cada subgrupo



2. Encuentra la media de cada subgrupo2. Encuentra la media de cada subgrupo



3. Encuentra la media de todas las medias obtenidas en el paso anterior (X).

3. Encuentra la media de todas las medias obtenidas en el paso anterior (X).

Esto te proporcionará la media general de todos los puntos de datos.La media general será la línea central en el gráfico (CL), que es 13,75 para nuestro ejemplo.

Esto te proporcionará la media general de todos los puntos de datos.La media general será la línea central en el gráfico (CL), que es 13,75 para nuestro ejemplo.

4. Calcula la desviación estándar (S) de los puntos de datos

4. Calcula la desviación estándar (S) de los puntos de datos

1. Calcula la media (el promedio de los números)2. Ahora, por cada número resta la media y eleva el resultado al cuadrado (la diferencia elevada al cuadrado). 3. Ahora calcula la media de esas diferencias al cuadrado.

1. Calcula la media (el promedio de los números)2. Ahora, por cada número resta la media y eleva el resultado al cuadrado (la diferencia elevada al cuadrado). 3. Ahora calcula la media de esas diferencias al cuadrado.



5. Calcula los límites de control superior e inferior (UCL, LCL) utilizando la siguiente fórmula:

5. Calcula los límites de control superior e inferior (UCL, LCL) utilizando la siguiente fórmula:

En general se utilizan límites de 2 sigmas ó de 3 sigmas alrededor del promedio. Utilizaremos una.

UCL = CL + SLCL = CL – S

La fórmula representa 1 desviación estándar por encima y 1 desviación estándar por debajo de la media, respectivamente.

En general se utilizan límites de 2 sigmas ó de 3 sigmas alrededor del promedio. Utilizaremos una.

UCL = CL + SLCL = CL – S

La fórmula representa 1 desviación estándar por encima y 1 desviación estándar por debajo de la media, respectivamente.



6. Consulta la siguiente tabla con los pasos 7 a 10

6. Consulta la siguiente tabla con los pasos 7 a 10



7. Dibuja la línea de cada derivación.7. Dibuja la línea de cada derivación.

En el ejemplo anterior, hay una línea trazada en una desviación estándar (Sigma) que se distancian de la media.

En el ejemplo anterior, hay una línea trazada en una desviación estándar (Sigma) que se distancian de la media.



8. Gráfico de la barra X del gráfico de contro

8. Gráfico de la barra X del gráfico de contro

Haz la gráfica de los medias de los subgrupos (eje X) frente a las mediciones (eje Y). Tu gráfico debería parecerse a algo como esto:Haz la gráfica de los medias de los subgrupos (eje X) frente a las

mediciones (eje Y). Tu gráfico debería parecerse a algo como esto:



Se dice que un proceso cuya gráfica de control indica una condición fuera de control (un punto fuera de los límites de control o la exhibición de una tendencia) está fuera de control. Un proceso fuera de control contiene tanto causas comunes de variación como causas especiales de variación. Puesto que las causas especiales de variación no forman parte del diseño del proceso, un proceso fuera de control es impredecible.

Se dice que un proceso cuya gráfica de control indica una condición fuera de control (un punto fuera de los límites de control o la exhibición de una tendencia) está fuera de control. Un proceso fuera de control contiene tanto causas comunes de variación como causas especiales de variación. Puesto que las causas especiales de variación no forman parte del diseño del proceso, un proceso fuera de control es impredecible.



Una vez que se determina que un proceso está fuera de control, se deben identificar las causas especiales de variación que están provocando las condiciones fuera de control. Si las causas especiales actúan en detrimento de la calidad del producto o servicio, se requiere elaborar planes para eliminar esta fuente de variación. Cuando una causa especial incrementa la calidad, se debería cambiar el proceso para que la causa especial se incorpore dentro del diseño del proceso. Por lo tanto, esta causa especial benéfica se vuelve una causa común fuente de variación y el proceso se mejora.

Una vez que se determina que un proceso está fuera de control, se deben identificar las causas especiales de variación que están provocando las condiciones fuera de control. Si las causas especiales actúan en detrimento de la calidad del producto o servicio, se requiere elaborar planes para eliminar esta fuente de variación. Cuando una causa especial incrementa la calidad, se debería cambiar el proceso para que la causa especial se incorpore dentro del diseño del proceso. Por lo tanto, esta causa especial benéfica se vuelve una causa común fuente de variación y el proceso se mejora.



Se dice que un proceso cuya gráfica de control no indica condiciones fuera de control está bajo control. Un proceso bajo control contiene únicamente causas comunes de variación. Puesto que estas fuentes de variación son inherentes al proceso en sí mismo, un proceso bajo control es predecible. En ocasiones se dice que los procesos bajo control están en un estado de control estadístico. Cuando un proceso se encuentra bajo control, usted debe determinar si la cantidad de causa común de variación en el proceso es lo suficientemente pequeña como para satisfacer a los usuarios de los productos o servicios.

Se dice que un proceso cuya gráfica de control no indica condiciones fuera de control está bajo control. Un proceso bajo control contiene únicamente causas comunes de variación. Puesto que estas fuentes de variación son inherentes al proceso en sí mismo, un proceso bajo control es predecible. En ocasiones se dice que los procesos bajo control están en un estado de control estadístico. Cuando un proceso se encuentra bajo control, usted debe determinar si la cantidad de causa común de variación en el proceso es lo suficientemente pequeña como para satisfacer a los usuarios de los productos o servicios.


Caso práctico 1

El comandante de cuerpo de alumnos ha recibido quejas por parte del personal de alumnos de primer año al considerar excesivo la incidencia de arrestos por parte de los alumnos más antiguos y oficiales, provocando trámites de baja significativos en las cuatro semanas de agosto y las dos primeras de septiembre.

Por lo anterior se le ha encomendado realizar un gráfico de control para determinar si existe tal exceso y sus posibles causas.

Desarrolle el gráfico de control con los siguientes datos e interprételo.


Caso práctico

Subnúmero de grupos

Semana 1

Semana 2

Semana 3

Semana 4

Semana 5

Semana 6

Alumnos 2do año

8 9 7 10 14 11

Alumnos 3er año

4 8 5 9 7 10

Oficiales 4 6 5 5 8 9


Caso práctico 2

El Comandante de la Zona Naval II desea saber si existe un gasto de consumo de combustible arbitrario por parte de los buques adscritos a su Zona, esto debido a las denuncias anónimas de venta de combustible ilegal a civiles por lo que se le pide a la Sección Cuarta del Estado Mayor perteneciente a la mencionada Zona, de la cual ustedes forman parte, analizar los datos referentes a los últimos índices de consumo por parte de esa flotilla en el último semestre.


Caso práctico

Subnúmero de grupos Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Suma

Media subgrupo

Media gral. (MENOS)- Media subgrupo

MGral - Msubg (cuadrado)

Acrox 30 15 20 25 20 25Regulus 6 4 5 6 5 5Alkaid 4 5 7 6 5 6Alniliam 9 15 15 8 10 18Adhara 3 2 4 5 6 4

TotalMedia gral. 0.00 Varianza 0.00

Desv. Std 0.00


Caso práctico 3

El director de el CENCAP desea saber si existe un algún problema de retraso con las UNITRAS, esto debido a los retardos constantes del personal en el último mes y medio.


Caso práctico

Subnúmero de grupos Semana 1 Semana 2 Semana 3 Semana 4 Semana 5 Semana 6 suma

Media subgrupo

Media gral. - Media subgrupo

MGral - Msg (cuadrado)

Alumnos ESCINTAV 1 3 2 1 3 1

Alumnos Esc. de Elec. 5 2 1 4 1 3Alumno CENCAP 6 3 2 4 3 5Alumnos Enfermería 3 2 1 2 3 4

Alumnos Esc. de Ings. 2 3 1 4 1 4CLASMAR 1 1 3 1 2 3Oficiales 1 2 1 3 1 1Capitanes 1 2 1 1 2 1

Total SumaMedia gral. VarianzaN = 3 Desv. Std


Caso práctico

Subnúmero de grupos ENERO FEBRERO MARZO ABRIL MAYO JUNIO suma

Media subgrupo

Media gral. - Media subgrupo

MGral - Msg (cuadrado)

Total SumaMedia gral. VarianzaN = Desv. Std

¡Muchas gracias!

Lic. Marcos R. Galindo Vázquez 06 de enero de 2013

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