Los Gurús de nuestros días Los gurús de esta nueva etapa idealizan las funciones y dinámica de la organización para insertarlas en un nuevo modelo de comportamiento , relaciones y disciplinas. Entre estos tenemos:
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- 1. Los Gurs de nuestros das
- Los gurs de esta nueva etapa idealizan las funciones y dinmica de la organizacin para insertarlas en un nuevo modelo de comportamiento , relaciones y disciplinas. Entre estos tenemos:
- 2. Los Gurs de nuestros das
- W. EDWARDS DEMING (1900-1993)
- William Edwards Deming naci en 1900 en Wyoming, E.U., se dedic a trabajar sobre el control estadstico de la calidad. Japn asumi y desarrollo los planteamientos de Deming, y los convirti en el eje de su estrategia de desarrollo nacional. En 1950 W. Edward Deming visit Japn, dando conferencias sobre Control de Calidad. A dichas conferencias asistieron un grupo numeroso y seleccionado de directivos de empresas para crear las bases sobre las que instaurar el Premio Deming, premiando a aquellas instituciones o personas que se caracterizaran por su inters en implantar la calidad.
- 3. Los Gurs de nuestros das
- JOSEPH MOSES JURAN (1904-199)
- Nace en Rumania en 1904 y es otra de las grandes figuras de la calidad. Se traslada a Minnesota en 1912. Es contemporneo de Deming. Despus de la II Guerra Mundial trabaj como consultor. Visita Japn en 1954 y convierte el Control de la Calidad en instrumento de la direccin de la empresa . Imparte su conferencia sobre: " Gestin Sistemtica del Control de Calidad". Se le descubre a raz de la publicacin de su libro , desechado por otras editoriales: " Manual de Control de Calidad". Su fundamento bsico de la calidad, es que slo puede tener efecto en una empresa cuando sta aprende a gestionar la calidad.
- 4. Los Gurs de nuestros das
- KAORU ISHIKAWA (1915-)
- El representante emblemtico del movimiento del Control de Calidad en Japn es el Dr. Kaoru Ishikawa. Nacido en 1915, se gradu en la Universidad de Tokio el ao 1939 en Qumica Aplicada. Fue profesor en la misma Universidad, donde comprendi la importancia de los mtodos estadsticos, ante la dispersin de datos , para hallar consecuencias. Desarrolla el Diagrama Causa-Efecto como herramienta para el estudio de las causas de los problemas .
- Parte de que los problemas no tienen causas nicas, sino que suelen ser, segn su experiencia, un cmulo de causas. Slo hay que buscar esta multiplicidad de causas, colocarlas en su diagrama.
- 5. Los Gurs de nuestros das
- PHILIP B. CROSBY (1926-2001)
- Philip Crosby naci en Wheeling, Virginia el 18 de junio de 1926. Entre su participacin en la Segunda Guerra Mundial y Corea, Philip Crosby comenz su trabajo como profesional de la calidad en 1952 en una escuela mdica. La carrera de Philip Crosby comenz en una planta de fabricacin en lnea donde decidi que su meta sera ensear administracin en la cual previniendo problemas sera ms provechoso que ser bueno en solucionarlos. Formo la Crosby Associates, Inc. (PCA), y durante diez aos siguientes la convirti en una organizacin con 300 empleados y con $80 millones de dlares en ganancias.
- 6. Los Gurs de nuestros das
- GENICHI TAGUCHI (1924-)
- El Dr. Genichi Taguchi naci en Japn en 1924, gradundose en la Escuela Tcnica de la Universidad Kiryu, su principal etapa profesional ha sido dentro de la Electrical Communication Laboratory (ECL) de la Nippon Telephone and Telegraph Co. (1948-1961) en donde se enfoc a la mejora de la productividad en la investigacin y desarrollo. En sus mtodos emplean la experimentacin a pequea escala con la finalidad de reducir la variacin y descubrir diseos robustos y baratos para la fabricacin en serie, reduciendo los tiempos de investigacin, desarrollo y entrega del diseo .
- 7. Los Gurs de nuestros das
- SHIGEO SHINGO (1909-1990)
- Naci en Japn en 1909, Shigeo Shingo tal vez no es tan conocido en Occidente como Ishikawa y Taguchi, aunque la incidencia de su trabajo, especialmente en Japn, ha sido inmensa. Despus de graduarse en Ingeniera Mecnica en la Escuela Tcnica Yamanahsi en 1930, se incorpor a la Fbrica de Ferrocarriles Taipei, en Taiwn, donde introdujo los mtodos de gestin cientfica.
- Es interesante advertir que los sistemas poka-yoke, al utilizar dispositivos que evitan la aparicin de defectos, obvian la necesidad de medicin . En general, los sistemas poka-yoke comprenden dos fases: el aspecto de deteccin y el aspecto de regulacin.
- 8. Calidad Estadstica
- 9. Control de Calidad Estadstica
- Calidad : es la totalidad de aspectos y caractersticas de un producto o servicio que permiten satisfacer necesidades implcitas o explcitamente formuladas.
- Control de la calidad por inspeccin .
- Control estadstico de la calidad. Despus de la Segunda Guerra Mundial, la enorme produccin en masa oblig al surgimiento del control estadstico de la calidad. Esta fase fue una extensin de la inspeccin, a los inspectores se les provey de herramientas estadsticas, tales como muestreo y grficas de control. La contribucin de mayor importancia del control estadstico fue la introduccin de la inspeccin pro muestreo, en lugar de la inspeccin al 100%.
- La lentitud del crecimiento del control de calidad tuvo poco que ver con problemas del desarrollo de las ideas tcnicas y estadsticas. El crecimiento de conceptos como la grfica de control y los planes fundamentales de muestreo qued pronto establecido. Los impedimentos fueron la voluntad o la habilidad de las organizaciones para tomar las medidas adecuadas referentes a estos temas.
- 10. Las Sietes Herramientas Bsicas de la Calidad
- Las Herramientas, tanto las siete bsicas como las siete nuevas, proporcionan una amplia gama de armas para el control de la calidad. Estas herramientas son aplicables por igual tanto a procesos de fabricacin como a los orientados al servicio. Algunas de estas herramientas son muy simples en cuanto a su uso, pero proporcionan datos de valor incalculable para toma de decisiones relacionadas con la calidad. Como resultado de su uso, las herramientas proporcionan una base para los procesos de mejora de calidad.
- Diagrama de Pareto
- El Diagrama de Pareto es una grfica en donde se organizan diversas clasificaciones de datos por orden descendente, de izquierda a derecha por medio de barras sencillas despus de haber reunido los datos para calificar las causas. De modo que se pueda asignar un orden de prioridades.
- Esta herramienta es especialmente valiosa en la asignacin de prioridades a los problemas de calidad, en el diagnstico de causas y en la solucin de las mismas, el diagrama de Pareto se puede elaborar de la siguiente manera:
- Cuantificar los factores del problema y sumar los efectos parciales hallando el total.
- Reordenar los elementos de mayor a menor.
- Determinar el % acumulado del total para cada elemento de la lista ordenada.
- Trazar y rotular el eje vertical izquierdo (unidades).
- Trazar y rotular el eje horizontal (elementos).
- Trazar y rotular el eje vertical derecho (porcentajes).
- Dibujar las barras correspondientes a cada elemento.
- Trazar un grfico lineal representando el porcentaje acumulado.
- Analizar el diagrama localizando el "Punto de inflexin" en este ltimo grfico.
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- Se ha llegado a verificar la regularidad con la que se dan en las distintas actividades y fenmenos sociales y productivos, el hecho de que unos pocos factores son responsables de la mayora de los sucesos, en tanto que el resto mayoritario de los elementos o factores generan o poseen escasos efectos, es lo que ms comnmente se cataloga como los "pocos vitales y los muchos triviales".
- As en procesos tradicionales de produccin podemos tener que el 20% de las causas de imperfecciones o fallas originan o son responsables de entre un 70 y 80% de los defectos detectados. Y al revs, un 80% de las restantes causas generan tan slo entre un 30 y 20% de los defectos.
- 12. Diagrama de Ishikawa
- El Diagrama de Ishikawa tambin conocido como Causa-Efecto tambin como diagrama de espina de pescado por su forma, es una forma de organizar y representar las diferentes teoras propuestas sobre las causas de un problema.
- Nos permite, por tanto, lograr un conocimiento comn de un problema complejo, sin ser nunca sustitutivo de los datos.
- Los Errores comunes son construir el diagrama antes de analizar globalmente los sntomas, limitar las teoras propuestas enmascarando involuntariamente la causa raz, o cometer errores tanto en la relacin causal como en el orden de las teoras, suponiendo un gasto de tiempo importante. El diagrama se elabora de la siguiente manera:
- Ponerse de acuerdo en la definicin del efecto o problema.
- Trazar una flecha y escribir el "efecto" del lado derecho.
- Identificar las causas principales a travs de flechas secundarias que terminan en la flecha principal.
- Identificar las causas secundarias a travs de flechas que terminan en las flechas secundarias, as como las causas terciarias que afectan a las secundarias.
- Asignar la importancia de cada factor.
- Definir los principales conjuntos de probables causas: materiales , equipos, mtodos de trabajo, mano de obra, medio ambiente (5 Ms).
- Marcar los factores importantes que tienen incidencia significativa sobre el problema.
- Registrar cualquier informacin que pueda ser de utilidad .
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- Asignar la importancia de cada factor.
- 6. Definir los principales conjuntos de probables causas: materiales, equipos, mtodos de trabajo, mano de obra, medio ambiente (5 Ms).
- 7. Marcar los factores importantes que tienen incidencia significativa sobre el problema.
- 8. Registrar cualquier informacin que pueda ser de utilidad.
- 15. Histogramas
- Presentacin de datos en forma ordenada con el fin de determinar la frecuencia con que algo ocurre.
- El Histograma muestra grficamente la capacidad de un proceso, y si as se desea, la relacin que guarda tal proceso con las especificaciones y las normas. Tambin da una idea de la magnitud de la poblacin y muestra las discontinuidades que se producen en los datos.
- 16. Diagrama de Dispersin
- Un Diagrama de Dispersin es la forma mas sencilla de definir si existe o no una relacin causa efecto entre dos variables y que tan firme es esta relacin, como estatura y peso. Una aumenta al mismo tiempo con la otra.
- El Diagrama de Dispersin es de gran utilidad para la solucin de problemas de la calidad en un proceso y producto, ya que nos sirve para comprobar que causas (factores) estn influyendo o perturbando la dispersin de una caracterstica de calidad o variable del proceso a controlar.
- Los motivos ms comunes de este tipo de diagrama son analizar:
- La relacin entre una causa y un efecto.
- La relacin entre una causa y otra.
- La relacin entre una causa y otras dos causas.
- Un efecto y otro efecto
- 17. Estratificacin
- Es un mtodo que permite hallar el origen de un problema estudiando por separado cada uno de los componentes de un conjunto. Es la aplicacin a esta tcnica del principio romano "divide y vencers" y del principio de Management que dice: "Un gran problema no es nunca un problema nico, sino la suma de varios pequeos problemas". A veces, al analizar separado las partes del problema, se observa que la causa u origen est en un problema pequeo.
- En la Estratificacin se clasifican los datos tales como defectivos, causas, fenmenos, tipos de defectos (crticos, mayores, menores), en una serie de grupos con caractersticas similares con el propsito de comprender mejor la situacin y encontrar la causa mayor mas fcilmente, y as analizarla y confirmar su efecto sobre las caractersticas de calidad a mejorar o problema a resolver.
- 18. Hojas de Verificacin o Comprobacin
- Es un formato especial constituido para colectar datos fcilmente, en la que todos los artculos o factores necesarios son previamente establecidos y en la que los records de pruebas, resultados de inspeccin o resultados de operaciones son fcilmente descritos con marcas utilizadas para verificar.
- Para propsitos de control de procesos por medio de mtodos estadsticos es necesaria la obtencin de datos. El control depende de ellos y, por supuesto, deben ser correctos y colectados debidamente. Adems de la necesidad de establecer relaciones entre causas y efectos dentro de un proceso de produccin, con propsito de control de calidad de productividad, las Hojas de Verificacin se usan para:
- Verificar o examinar artculos defectivos.
- Examinar o analizar la localizacin de defectos.
- Verificar las causas de defectivos.
- Verificacin y anlisis de operaciones (A esta ltima puede llamrsele lista de verificacin)
- Las Hojas de Verificacin se utilizan con mayor frecuencia:
- Para obtener datos.
- Para propsitos de inspeccin.
- La Hoja de Verificacin para la obtencin de datos se clasifica de acuerdo con diferentes caractersticas (calidad o cantidad) y se utilizan para observar su frecuencia para construir grficas o diagramas. Tambin se utilizan para reportar diariamente el estado de las operaciones y poder evaluar la tendencia y/o dispersin de la produccin.
- Las Hojas de Verificacin para propsitos de inspeccin se utilizan para checar ciertas caractersticas de calidad que son necesarias de evaluar, ya sean en el proceso o producto terminado.
- 19. Objetivo de los diagramas de control de la calidad
- El objetivo de los diagramas de control de la calidad es determinar y visualizar en una grfica el momento en que ocurre una causa asignable en el sistema de produccin para poder identificarla y corregirla. Esto se logra con la seleccin peridica de una pequea muestra de la produccin actual.
- Los procedimientos para establecer un control estadstico
- Los procedimientos para establecer un control estadstico del comportamiento de la empresa
- Establecer la "capacidad del proceso",
- Crear un grfico de control;
- Recoger datos peridicos y representarlos grficamente;
- Identificar desviaciones;
- Identificar las causas de las desviaciones;
- Perpetuar los efectos positivos y corregir las causas de los negativos.
- 20. Control de Variables y de Atributos
- Las caractersticas de calidad que llamaremos variables son todas aquellas que podemos representar por una cifra. Por ejemplo, la medida de un perno, la resistencia de resistores de alambre, el contenido de cenizas en carbn, etc., etc.
- Los atributos son aquellas caractersticas de calidad no mensurables, cuya dimensin en general no se puede representar con una cifra. Como por ejemplo podemos tomar las imperfecciones visuales de las superficies de los productos, tales como manchas, diferencias de tono, aspectos de una soldadura, etc., etc.
- Una caracterstica de calidad medible, como dimensin, peso volumen, es una variable cuantitativa. Los diagramas de control para variables se usan para contrastar las caractersticas de calidad cuantitativas. Suelen permitir el uso de procedimientos de control ms eficientes y proporciona ms informacin respecto al rendimiento del proceso que los diagramas de control de atributos , que son utilizados para contrastar caractersticas cualitativas, esto es, caractersticas no cuantificables numricamente.
- 21. El Control Estadstico de la Calidad y la mejora de
procesos.
- Comenzando con la aportacin de Shewhart sobre reconocer que en todo proceso de produccin existe variacin (Gutirrez:1992), puntualiz que no podan producirse dos partes con las mismas especificaciones, pues era evidente que las diferencias en la materia prima e insumos y los distintos grados de habilidad de los operadores provocaban variabilidad. Shewhart no propona suprimir las variaciones, sino determinar cul era el rango tolerable de variacin que evite que se originen problemas.
- Para lograr lo anterior, desarroll las grficas de control al tiempo que Roming y Dodge desarrollaban las tcnicas de muestreo adecuadas para solamente tener que verificar cierta cantidad de productos en lugar de inspeccionar todas las unidades. Este periodo de la calidad surge en la dcada de los 30s a raz de los trabajos de investigacin realizados por la Bell Telephone Laboratories.
- 22. El Control Estadstico de la Calidad y la mejora de
procesos.
- En su grupo de investigadores destacaron hombres como Walter A. Shewhart, Harry Roming y Harold Dodge, incorporndose despus, como fuerte impulsor de las ideas de Shewhart, el Dr. Edwards W. Deming (Cant:1997).
- Estos investigadores cimentaron las bases de lo que hoy conocemos como Control Estadstico de la Calidad (Statistical Quality Control, SQC), lo cual constituy un avance sin precedente en el movimiento hacia la calidad,
- Causas de variacin
- Existen variaciones en todas las partes producidas en el proceso de manufactura. Hay dos fuentes de variacin:
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- variacin aleatoria se debe al azar y no se puede eliminar por completo.
-
- variacin asignable es no aleatoria y se puede reducir o eliminar.
- Nota: la variacin puede cambiar y cambiar la forma, dispersin y tendencia central de la distribucin de las caractersticas medidas del producto.
- 23. El Control Estadstico de la Calidad y la mejora de
procesos.
- Diagramas de diagnstico
- Controles o registros que podran llamarse "herramientas para asegurar la calidad de una fbrica", esta son las siguientes:
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- Hoja de control (Hoja de recogida de datos)
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- Histograma
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- Anlisis paretiano (Diagrama de pareto)
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- Diagrama de Ishikawa: Diagrama de causa y efecto (Espina de Pescado)
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- Estratificacin ( Anlisis por Estratificacin)
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- Diagrama de scadter (Diagrama de Dispersin)
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- Grfica de control
- La experiencia de los especialistas en la aplicacin de estos instrumentos o Herramientas Estadsticas seala que bien aplicadas y utilizando un mtodo estandarizado de solucin de problemas pueden ser capaces de resolver hasta el 95% de los problemas.
- 24. El Control Estadstico de la Calidad y la mejora de
procesos.
- En la prctica estas herramientas requieren ser complementadas con otras tcnicas como son:
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- La lluvia de ideas (Brainstorming)
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- La Encuesta
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- La Entrevista
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- Diagrama de Flujo
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- Matriz de Seleccin de Problemas, etc
- Hay personas que se inclinan por tcnicas sofisticadas y tienden a menospreciar, pero la realidad es que es posible resolver la mayor parte de problemas de calidad, con el uso combinado de estas herramientas en cualquier proceso de manufactura industrial.:
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- Detectar problemas
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- Delimitar el rea problemtica
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- Estimar factores que probablemente provoquen el problema
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- Determinar si el efecto tomado como problema es verdadero o no
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- Prevenir errores debido a omisin, rapidez o descuido
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- Confirmar los efectos de mejora
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- Detectar desfases
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