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ADMINISTRACIÓN DE LAS OPERACIONES PRODUCTIVASUn Enfoque en Procesos para la Gerencia
Fernando A. D´Alessio Ipinza 1
COMPLEMENTO CLas Siete
Herramientas para el Mejoramiento
Continuo
Contenido
ADMINISTRACIÓN DE LAS OPERACIONES PRODUCTIVAS 2
1. Diagrama Causa – Efecto
2. Diagrama de Flujo
3. Diagrama de Pareto
4. Gráfica de Tendencia
5. Histogramas
6. Diagramas de Dispersión
7. Gráficas de Control
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Procedimiento para Elaborar el Diagrama
1. Diagrama Causa – Efecto
1. Se describe el efecto, atributo o variable de la calidad que se va analizar.
2. Se escriben las causas primarias, que se denominan “ramas principales”.
Luego se escriben las causas secundarias que salen de las ramas principales
y seguidamente las causas terciarias que salen de las “ramas” medianas.
3. Se determinan todas las causas posibles que pueden afectar la
característica.
4. Se agrupan las causas por afinidad, ramas grandes, medianas y pequeñas.
5. Se asigna importancia a cada factor, se marcan aquellos que parecen tener
un efecto significativo sobre la característica de calidad. Esto depende de la
experiencia personal.
6. Se registra cualquier información que pueda ser útil: título, nombre del
producto, proceso, lista de participantes, etcétera.
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Aspectos a tener en cuenta
1. Diagrama Causa – Efecto
Identificar los factores para discusión y consulta entre las
personas involucradas en los procesos.
La característica debe ser lo más concreta y real posible.
Los factores y las características deben ser medible.
Descubrir los factores sobre los cuales es posible actuar.
Asignar valores a los factores de manera objetiva,
con base en datos.
El diagrama causa – efecto debe mejorarse continuamente
mientras se use.
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Ejemplo de un Diagrama Causa – Efecto
1. Diagrama Causa – Efecto
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2. Diagrama de Flujo
Es una representación gráfica que muestra todas las actividades de un proceso; permite ver la relación y la secuencia lógica entre los pasos (actividades) del proceso.
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Aspectos Fundamentales del Procedimiento
2. Diagrama de Flujo
Trazar el diagrama de flujo del proceso e indicar los pasos que se siguen actualmente.
Trazar el diagrama de flujo del proceso e indicar los pasos que éste debería seguir si funcionara todo de manera correcta.
Realizar una comparación para encontrar las diferencias entre los diagramas, ya que es ahí donde radican los problemas.
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Aspectos a tener en cuenta
2. Diagrama de Flujo
Eliminar las actividades que no incorporen valor agregado.
Desarrollar y aplicar normas. Esto es propio de todo proceso de estandarización.
Eliminar la necesidad de puntos de inspección y/o actividades duplicadas.
Decidir cuáles procesos conviene automatizar. Fusionar actividades si es posible
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3. Diagrama de Pareto
Es una forma especial de una gráfica de barras verticales que permite observar la importancia relativa de determinados fenómenos o causas, a partir de los cuales pueden establecerse prioridades.
Este diagrama se usa para:
Identificar un producto, bien o servicio, para el análisis de su mejoramiento de
calidad.
Llamar la atención acerca de los problemas o causas de una forma sistemática.
Identificar las oportunidades de mejoramiento.
Analizar las diferentes agrupaciones de datos.
Buscar las principales causas de los problemas y establecer la prioridad de las
soluciones.
Evaluar los resultados de los cambios efectuados a un proceso (antes y
después).
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Construcción del Diagrama de Pareto
3. Diagrama de Pareto
Fractura AA 10
Rayado BB 42
Mancha CC 6
Tensión DD 104
Rajadura EE 4
Burbuja FF 20
Otros 14
200
TOTAL
Total
TIPO DE DEFECTO CONTEO
…..
…………
Tabla para conteo de datos
Kume (1992)
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Tabla de Conteo según Varios Aspectos
3. Diagrama de Pareto
NÚMERO DE
DEFECTOS
TOTAL
ACUMULADO
COMPOSICIÓN
PORCENTUAL
PORCENTAJE
ACUMULADO
Tensión D 104 104 52 52
Rayado B 42 146 21 73
Burbuja F 20 166 10 83
Fractura A 10 176 5 88
Mancha C 6 182 3 91
Rajadura E 4 186 2 93
Otros 14 200 7 100
Total 200 ------ 100 ------
TIPO DE DEFECTO
Kume (1992)
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Diagrama de Pareto Aplicado
3. Diagrama de Pareto
Kume (1992)
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Aplicaciones
4. Gráfica de Tendencia
Establecer una línea base para mejorar. Comparar el desempeño histórico con el obtenido.
Ver qué está pasando en el proceso: definir, medir, analizar, mejorar, controlar, crear, reunir datos, analizar datos, tomar decisiones, planear y trabajar en equipo.
Enfocar los cambios importantes en un proceso.
Analizar los efectos de un cambio que se haya efectuado a un proceso.
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4. Gráfica de Tendencia
1 5 6 6
2 9 7 5
3 6 8 7
4 3 9 4
5 2 10 3
OCURRENCIA OCURRENCIADÍADÍA
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5. Histogramas
Límites Valor
de clase medio
1 29.05 - 29.25 29.15 II 2
2 29.25 - 29.45 29.35 IIII 4
3 29.45 - 29.65 29.55 IIII III 8
4 29.65 - 29.85 29.75 IIII IIII IIII 14
5 29.85 -30.05 29.95 IIII IIII IIII IIII III 23
6 30.05 - 30.25 30.15 IIII IIII 10
7 30.25 - 30.45 30.35 IIII IIII II 12
8 30.45 - 30.65 30.55 IIII I 6
9 30.65 - 30.85 30.75 I 1
C Frecuencia
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Tipos de Histogramas
5. Histogramas
Asaka y Ozeki (1997)
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Tipos de Histogramas
5. Histogramas
Asaka y Ozeki (1997)
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Aplicaciones
6. Diagramas de Dispersión
Para seleccionar factores muy correlacionados con las características de calidad entre varios factores.
Para determinar el rango óptimo de una variable donde se fijan las condiciones de las características de control.
Para comparar los resultados de medidas precisas y medidas simples, pruebas destructivas y no destructivas, y para seleccionar características sustitutivas y métodos de realización de mediciones y experimentos.
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Correlación Positiva Regular
6. Diagramas de Dispersión
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Correlación Negativa Buena
6. Diagramas de Dispersión
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7. Gráficas de Control
• Miden la tendencia central y la dispersión con los límites estadísticamente determinados y la compara con la especificación estándar.
• Sirven para evaluar y visualizar la calidad del un proceso y su comportamiento en función del tiempo.
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Beneficios de las Gráficas de Control:
7. Gráficas de Control
1. Son herramientas simples y efectivas para lograr un control estadístico del proceso.
2. Cuando un proceso está bajo control estadístico puede predecirse su desempeño respecto de las especificaciones.
3. Una vez que un proceso se encuentra en control estadístico, su comportamiento puede mejorarse posteriormente y reducir la variación.
4. Proporcionan un lenguaje común de comunicación con relación al comportamiento de un proceso.
5. Dan una buena indicación de cuándo algún problema debe corregirse localmente, y cuándo se requiere una acción en la que deban participar varios niveles de la organización.
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Tipos de Gráficas de Control
7. Gráficas de Control
Las gráficas de control se dividen en dos grandes ramas: de variables para valores continuos y de atributos para valores discretos; dependiendo del tipo de proceso, la forma como se inspecciona y las distribuciones de probabilidad
CLASIFICACIÓNVALOR
CARACTERÍSTICOGRÁFICA DE CONTROL
Gráfica de media x̅
Gráfica de rangos R
Gráfico de desviaciones estándar S
Gráfico n p (número de unidades defectuosas)
Gráfica p (fracción de unidades defectuosas)
Gráfica c (número de defectos)
Gráfica u (número de defectos por unidad)
Valor continuo
Valor discreto
Variables
Atributos
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Fórmulas para los Límites de Control
7. Gráficas de Control
Valor discreto - fracción de unidades defectuosas
p (n puede variar)
Binomial
Valor discreto - número de defectos
c (n es constante)
Poisson
Valor discreto - número de defectos por unidad
u (n puede variar)
Poisson
TIPOS DE GRÁFICAS DE CONTROL
Límite de Control Superior (LCS)
Límite Central Medio (LM)
Límite de Control Inferior (LCI)
Valor discreto - fracción de unidades defectuosas
np (n es constante)
Binomial
Valor continuo - promedio / rango
Valor continuo - rango / desviación estándar
Valor continuo - promedio / desviación estándar
LCS =
LC =
LCI =
LCS =
LC =
LCI =
LCS =
LC =
LCI =
LCS = n
LC = n
LCS = n
LCS = LC =
LCI =
LCS = LC =
LCI =
LCS = LC =
LCI =
si n varía
si n varía
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Fórmulas para los Límites de Control
7. Gráficas de Control
n D3 B4 n A2 D4 B4
2 0.000 3.267 14 0.235 1.672 1.594
3 0.000 2.568 15 0.223 1.653 1.572
4 0.000 2.266 16 0.212 1.637 1.520
5 0.000 2.089 17 0.203 1.622 1.534
6 0.000 1.970 18 0.194 1.608 1.518
7 0.076 1.882 19 0.187 1.597 1.503
8 0.136 1.815 20 0.180 1.585 1.490
9 0.184 1.761 21 0.173 1.575 1.477
10 0.223 1.716 22 0.167 1.566 1.466
11 0.256 1.679 23 0.162 1.557 1.455
12 0.283 1.646 24 0.157 1.548 1.445
13 0.307 1.618 25 0.153 1.541 1.4350.5650.249 0.850 1.693 0.382 0.606 0.459
0.545
0.266 0.886 1.717 0.354 0.619 0.451 0.555
0.285 0.927 1.744 0.321 0.633 0.443
0.523
0.308 0.975 1.777 0.284 0.647 0.434 0.534
0.337 1.032 1.816 0.239 0.663 0.425
0.497
0.373 1.099 1.864 0.185 0.680 0.415 0.510
0.419 1.182 1.924 0.118 0.698 0.403
0.466
0.483 1.287 2.004 0.030 0.718 0.391 0.482
0.577 1.427 2.115 0.000 0.739 0.378
0.428
0.739 1.628 2.282 0.000 0.763 0.363 0.448
1.023 1.954 2.574 0.000 0.789 0.347
B3
1.880 2.659 3.267 0.000 0.817 0.328 0.406
A2 A3 D4 B3 A3 D3
NOTASSI n VARIA, USAR
ñ
n DEBE SER
CONSTANTEn DEBE SER CONSTANTE
SI n VARIA,USAR
ñn CONSTANTE
Distribución Binomial Binomial Poisson Poisson Normal
LIC Análisis especial
Normal Normal Normal
Análisis especial
LSC
LM
Análisis especial
TIPOSATRIBUTOS VARIABLES
P n p c u X R S Moda mediana
(tendencia
central)LÍMITES
Fracción
defectuosaNúmero defectos
Defectos por unidad
homogénea
Defectos en
muestra definidaMedias(tendencia central)
Rangos
(dispersión)
Desviaciones estandar
(dispersión)
n
n p
n p
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Racha o Carrera en la Gráfica de Control
7. Gráficas de Control
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Tendencias Observadas en la Gráfica de Control
7. Gráficas de Control
ADMINISTRACIÓN DE LAS OPERACIONES PRODUCTIVAS 32
Desviaciones Observadas en la Gráfica de Control
7. Gráficas de Control
ADMINISTRACIÓN DE LAS OPERACIONES PRODUCTIVAS 33
Acercamiento a la Línea Central en la Gráfica de Control
7. Gráficas de Control
ADMINISTRACIÓN DE LAS OPERACIONES PRODUCTIVAS 34
Periodicidad en la Gráfica de Control
7. Gráficas de Control