Date post: | 06-Aug-2015 |
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Enfoque al cliente
Liderazgo Participacin del personal Enfoque basado en procesos Enfoque de sistema para la Gestin Mejora continua
Enfoque
basado en hechos para la
toma de decisiones Relaciones mutuamente beneficiosas con el Proveedor
Globalizacin de los mercados1. Objeto y campo de aplicacin.2. Referencias Normativas. 3. Trminos y definiciones 4. Sistema de Gestin de la Calidad.
5. Responsabilidad de la Direccin.6. Gestin de los Recursos. 7. Realizacin del Producto.
8. Medicin, Anlisis y Mejora.
MODELO DEL SISTEMA DE GESTIN DE LA CALIDAD BASADO EN PROCESOS - Normas ISO 9001:2000MEJORA CONTINUA
CLIENTES
RESPONSABILIDAD DE LA DIRECCIN
CLIENTES
GESTIN DE LOS RECURSOS
MEDICIN, ANLISIS Y MEJORA
SATISFACCIN
Entradas
Salidas
REQUISITOS
REALIZACIN DEL PRODUCTO
PRODUCTO (0 SERVICIO)
Prxima a ISO 14001:1996
Actuar
Planear
PROCESOS
Verificar
Hacer
Sistema de Control de ProcesoACCIN SOBRE EL PROCESO INFORMACIN (Estadstica) ACCIN SOBRE EL RESULTADO
PROCESO:
- Personal. - Materiales. - Informacin. - Instalaciones y Equipos. - Procedimientos. - Estndares de Realizacin.
RESULTADO:
- Producto - Servicio
NO CONFORMIDAD:Incumplimiento de un requisito.
REQUISITO:Necesidad o expectativa establecida, generalmente implcita o explcita.
CAUSAS
NO CONFORMIDAD
ELIMINAR
ELIMINAR
ACCIN CORRECTIVA
CORRECCIN
Quejas de los clientes
No conformidades de auditorias Decisiones de la Revision por la Direccion Incumplimiento de estandares o metas Fallas en los procesos Productos no conformes
ACCIN CORRECTIVA
NO CONFORMIDAD
ACCIN PREVENTIVA
NO CONFORMIDAD POTENCIAL
CAUSAS
NO CONFORMIDAD POTENCIAL
ELIMINAR
ACCIN PREVENTIVA
Sugerencias de los clientes Sugerencias de los empleados Observaciones de auditorias
Decisiones de la Revision por la Direccion Tendencias no deseadas en indicadores Problemas potenciales de Productos
TIPO
PARA QUE
CUANDO SE ACTUAInmediatamente, cuando aparezca la no conformidad. Despus de analizar las causas, e identificar la causa raz para actuar sobre ella.
JUSTIFICACINCorrige el mal resultado. Es de aplicacin inmediata y su solucin es temporal. Elimina la causa de raz. Su aplicacin requiere analisis, experiencia y conocimiento. La solucin es permanente Crea una cultura de calidad preventiva y proactiva.
Eliminar la no Correccin conformidad (Accin Remedial) (Efecto) la Accion Eliminar Correctiva causa de la no conformidad
Eliminar la Accin causa de una Cuando se busque mejorar Preventiva no conformidad y alcanzar niveles de desempeo superiores. potencial.
Herramientas de Mejoramiento Y Anlisis de Datos
Anlisis Causa y Efecto. Tcnica Grupo Nominal Hoja de trabajo y red de 9 cuadrantes. Diagrama de Relaciones. Anlisis de Pareto. Grficos de Negocios. Histogramas de Frecuencia. Grficos de Control. Estudios de Habilidad del Proceso.
1. Describir la no conformidad 2. Corregir (Correccin) 3. Anlisis de causas 4. Plan de accin (Accin Correctiva)
5. Evaluar y hacer seguimiento
1. DESCRIBIR LA NO CONFORMIDADUna no conformidad bien redactada, representa un avance importante en su correccin y en la eficacia para la eliminacin de sus causas.
Herramientas: 5W + 1H
5W + 1H.HOW: Cmo se presenta. (Describa la situacin)WHAT: Qu requisito se est incumpliendo WHO: Quines conocen de cerca el problema
WHERE: En dnde se detecta el problemaWHEN: Cundo o con qu frecuencia se presenta WHY: Por qu es importante solucionar este problema
2. CORREGIRActividades: Corregir la no conformidad.
Herramientas: LLUVIA DE IDEAS.
3. ANALISIS DE CAUSASActividades: Identificar las causas probables. Priorizar las causas a intervenir (causa raz).Herramienteas: ANLISIS CAUSA EFECTO. TCNICA DE GRUPO NOMINAL. HOJA DE TRABAJO Y RED DE NUEVE CUADRANTES. DIAGRAMA DE RELACIONES. POR QU POR QU
DIAGRAMA DE PARETO.
ANLISIS CAUSA EFECTOTcnica que sirve para describir las posibles causas que inciden en una situacin o problema. CATEGORIAS TIPICAS: METODOS EQUIPOS
Pasos: Definir categoras. Realizar lluvia de ideas. Identificar causas de la no conformidad
CAUSAS
NO CONFORMIDAD
MATERIALES
RECURSO HUMANO
TECNICA DE GRUPO NOMINALFacilita la toma de decisiones para la seleccin de las causas fundamentales.Causa 1. 2. 3. 4. 5. 6. * * * 1 Participantes 2 3 ............. k TOTAL
Al momento de calificar, se recomienda responder: - Esta causa tiene relacin directa con la no conformidad? - Si elimino esta causa, desaparecer la no conformidad?
Hoja de Trabajo y Red de Nueve Cuadrantes
HOJA DE TRABAJO Y RED DE 9 CUADRANTESFacilidad Relativa de Solucin(Fcil-Regular-Difcil)
Importancia Relativa para la Organizacin(Alta-Media-Baja)
Situacin: _______________________ ________________________________ Lista de Causas 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.
Facilita la toma de decisiones en la seleccin de las causas fundamentales.Facilidad Relativa de SolucinFcil Regular Difcil Alta
Importancia Relativa para la Organizacin
Media
Baja
DIAGRAMA DE RELACIONESMtodo que permite identificar las relaciones de causalidad y efecto entre diferentes situaciones que intervienen en un problema.E: S: E: S:
Situacin A
Situacin B
E: S:
E: S:
Situacin C
Situacin D
POR QU? - POR QU?Mtodo sencillo y prctico para identificar las causas de una no conformidad.
Consiste en preguntar POR QUE varias veces consecutivas hasta llegar al punto donde no hay respuestas.
Ejemplo Diagrama de Pareto
Paso No.1Caso: Incremento de las quejas en el servicio de salud de la IPS Mecuro. Perodo: 1 Semestre.
Cd. A B C D E F
Nombre Atencin Instalaciones Tiempo de espera Tratamiento Informacin mdica Otros
No.Quejas 125 79 379 37 418 16
Diagrama de ParetoTcnica que describe el grado de incidencia que poseen las causas o factores en una situacin o problema
%
B
E
A
C
F
D
Ejemplo Diagrama de Pareto
Paso No. 2Cd. E C A B Nombre Informacin mdica Tiempo de espera Atencin Instalaciones Fcia. 418 379 125 79 37 16 Total % 39.7 36.0 11.9 7.5 3.5 1.5 F.Acum. %Acum. 418 797 922 1001 1038 1054 39.7 75.6 87.5 95.0 98.5 100.0
D F
Tratamiento Otros
1054
Ejemplo Diagrama de Pareto
Paso No. 3Quejas de clientes Semestre I/2003 IPS Mecuro1200 1000
87.5% 75.6%
95.0%
98.5% 100.0%
Quejas
800 600 400 200 0
39.7%
Inf. Md. Atencin Tratamiento Instalaciones Otros Tpo. Espera
Taller Diagrama de ParetoCaso: Buzn de sugerencias en Supermercado Perodo: 1 Trimestre.
Nombre Parqueadero pequeo Distribucin de la mercanca Pocas opciones de marca Atencin de empleados Tiempo de espera en cajas Otros
No. Sugerencias 63 44 119 87 215 71
4. PLAN DE ACCIONActividades: Elaborar plan de accin (Qu, quin, cuando, ...)
Ejecutar plan
Herramientas: CRONOGRAMA
5. EVALUAR Y HACER SEGUIMIENTOActividades: Definir que se va a medir
Realizar seguimiento y medicin. Analizar resultados.Herramientas: DIAGRAMA DE PARETO. GRFICOS DE NEGOCIOS.
HISTOGRAMAS DE FRECUENCIA. GRFICOS DE CONTROL. ESTUDIOS DE HABILIDAD DE PROCESOS.
Qu Medir?Caractersticas
VARIABLES Continuas Medibles Cuantitativas
ATRIBUTOS Discretas Contables Cualitativas
DIAGRAMA DE PARETO PARA SEGUMIENTO
Informacin mdica
TOTAL: 1054
Tiempo de espera
TOTAL: 814
Grficos de Negocios
Lneas: Tendencias. Barras: Comparaciones. Circunferencias: Participaciones.
Tiempo
Item`s
%
Histograma de Frecuencia
Tcnica estadstica que se fundamenta en la distribucin frecuencial para describir el comportamiento de una caracterstica.Fa
NormalFaX X Fa X
Ejemplo Histograma de Frecuencia
Caso: Tiempo de espera en caja registradora de un Supermercado. Variable: Minutos Perodo: 1 Semana. 5 4 5 6 7 8 9 9 8 5 8 13 5 13 3 9 9 9 1 9 1 1 7 3 7 8 3 8 6 3 1 3 7 1 7 5 2 6 2 14 6 14 5 10 13 5 13 8 13 9 1 10 1 1 1 10 5 6 8 9 8 8 9 8 7 7 6 7 7 3 7 11 14 7 14 14 1 14 2 8 11 8 8 6 8
Taller Histograma de FrecuenciasCaracterstica: Tiempo de espera en minutos en cajas registradoras del Supermercado MERCAISO Muestra: 1000 Clientes Tiempo promedio de atencin / Cliente: 7 Minutos Meta: Atender el 90% de los clientes en menos de 10 minutos/cliente y el 100% en menos de 15 minutos/cliente
En grupos, responda la siguiente pregunta: Considera que de acuerdo a esta informacin, el Supermercado MERCAISO est cumpliendo sus metas de atencin de clientes en las cajas registradores? Justifique su respuesta.
Taller Histograma de FrecuenciasCaracterstica: Tiempo de espera en minutos en cajas registradoras del Supermercado MERCAISO Muestra: 1000 Clientes
Minutos 0-2 2-4 4-6 6-8
No. Clientes
8 - 10 10 - 12 12 - 14
90 110 200 240 180110 70
Ejemplo Histograma de FrecuenciaTiempo de espera en caja registradora Supermercado MERCAISO
No. de Clientes
240200 110 90 70
180
110
0-2
2-4
4-6
6-8 8-10 10-12 12-14
Minutos
Taller Histograma de Frecuencias
Caso: Tiempo de espera en minutos en cajas registradorasdel Supermercado MERCAISO Estudio realizado en dos Almacenes
Minutos 0-2 2-4 4-6 6-8 8 - 10 10 - 12 12 - 14
Total clientes 90 110 200 240 180 110 70
Almacn A 10
Almacn B 80 40 120 90 80 60 40
70 80 150 10050 30
Taller Histograma de Frecuencias
Caso: Tiempo de espera en minutos en cajas registradorasdel Supermercado MERCAISO Estudio realizado en dos Almacenes
En grupos, responda la siguiente pregunta: Los dos almacenes cumplen la meta? Cul es el comportamiento real de cada zona para 6 y 10 minutos? Cul almacn considera de mejor desempeo? Por qu? Qu informacin adicional solicitara para un mejor anlisis
Causas de VariabilidadComunes * No Asignables * Administrativas * 85%Especiales * Asignables * Operativo * Mandos Medios * 15%
Grficos de Control
Causas de Variabilidad Estudio de Caso
Supongamos que tenemos una mquina inyectora que produce piezas de plstico.
Una caracterstica de calidad importante es el peso de la pieza de plstico, porque indica la cantidad de materia prima que la mquina inyect en la matriz.
Causas de Variabilidad Estudio de CasoSi la cantidad de materia prima es poca la pieza de plstico ser deficiente; si la cantidad es excesiva, la produccin se encarece, porque consume mas materia prima.
Entonces, cada 30 minutos se toma una muestra, se pesa y se registra el valor.
1
2
3
4
n
55,1 g.
57,1 g.
53,3 g.
53,9 g.
55,9 g.
Causas de Variabilidad Estudio de CasoSupongamos que estos datos se registran en un grfico de lneas en funcin del tiempo:Grfico de Peso por unidad60 58 Peso de las piezas56 (Gr.) 54 52 50 48 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Esta es la fluctuacin esperable y natural del proceso. Los valores se mueven alrededor de un valor central (El promedio de los datos), la mayor parte del tiempo cerca del mismo.
Causas de Variabilidad Estudio de CasoEl producto deseado resulta de la concurrencia de varios factores y condiciones que caracterizan al proceso. Maquinaria Mtodos
Materias Primas
ProcesoMano de Obra
Condiciones Ambientales
Cada uno de estos factores est sujeto a variaciones que realizan aportes ms o menos significativos a la fluctuacin de las caractersticas del producto, durante el proceso de fabricacin.
Causas de Variabilidad Estudio de CasoLos responsables del funcionamiento del proceso de fabricacin fijan los valores de algunas de estas variables, que se denominan variables controlables.
Por ejemplo, en el caso de la inyectoraHay una gran cantidad de variables que sera imposible o muy difcil controlar. Estas se denominan variables no controlables.
se fija la temperatura de fusin del plstico, la velocidad de trabajo, la presin del pistn, la materia prima que se utiliza...
Por ejemplo, pequeas variaciones de calidad del plstico, pequeos cambios en la velocidad del pistn, ligeras fluctuaciones de la corriente elctrica que alimenta la mquina...
Causas de Variabilidad Estudio de CasoLos cambios en las variables controlables se denominan Causas Asignables de variacin del proceso, porque es posible identificarlas. CAUSAS ESPECIALES
CAUSAS COMUNES
Las fluctuaciones al azar de las variables no controlables son las Causas No Asignables de variacin del proceso, porque no es pasible identificarlas.
Causas de Variabilidad Estudio de CasoCausas Especiales: Son causas que pueden ser identificadas y que conviene descubrir y eliminar, por ejemplo, una falla de la mquina por desgaste de una pieza, un cambio muy notorio en la calidad del plstico... Estas causas provocan que el proceso no funcione como se desea y por lo tanto es necesario eliminar la causa, y retornar el proceso a un funcionamiento correcto.Causas Comunes: Son una multitud de causas no identificadas, ya sea por falta de medios tcnicos o porque no es econmico hacerlo, cada una de las cuales ejerce un pequeo efecto en la variacin total. Son inherentes al proceso mismo, y no pueden ser reducidas o eliminadas a menos que se modifique el proceso. Estaramos dispuestos a soportar
Grficos de ControlTcnica estadstica que permite conocer y controlar las fluctuaciones de las caractersticas de un proceso a travs del tiempo.
Antes
Despus
Criterios de Normalidad: 1 68.26% 2 95.45% 3 99.73% 4 99.99%
Distribucin Normal:Media=0, Desviacin Estndar=10.4
Densidad
0.3 0.2 0.1 0
-5
-3
-1
1
3
5
Caracterstica
Mejoramiento Continuo:Situacin Actual
Prevencin
Datos
Tipos de Grficos de Control
Para Variables:
Para Atributos:
Promedios y Rangos (X R) Promedios y Desviacin estndar (X S) Valores Individuales y Rangos Mviles (X Rm)
Binomial Poisson
Estructura: Grfico X - R SOBSERVACIONES No. 1 2 Identific. mm/dd/aa mm/dd/aa 1 2 3 ..... nPromedios Rangos
34 5 *
mm/dd/aamm/dd/aa mm/dd/aa
*M mm/dd/aa
Grficos de ControlNo. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 1 41 28 26 29 28 40 35 35 27 23 28 31 22 37 25 29 38 35 31 29 52 20 29 28 42 Observaciones 2 3 4 32 44 35 37 31 25 31 26 33 29 42 43 33 43 36 35 38 38 39 38 32 44 32 31 37 26 20 45 26 37 44 40 39 25 24 41 37 22 38 32 22 26 40 28 28 31 29 25 25 32 27 32 40 29 20 40 32 27 29 33 42 33 40 31 31 39 47 28 38 27 27 33 34 36 37 5 26 34 44 38 25 33 26 38 35 32 29 31 42 29 34 38 36 37 36 33 32 31 30 29 32Prom Rango 35.6 31.0 32.0 36.2 33.0 36.8 34.0 36.0 29.0 32.6 36.0 30.4 32.2 29.2 31.0 30.4 31.6 34.6 31.8 30.2 39.8 30.4 34.4 28.8 36.2 18 12 18 14 18 7 13 13 17 22 16 17 20 15 15 13 13 11 20 6 20 19 19 6 10
Caracterstica: Peso de vaso plstico Tamao de la muestra: Cinco unidades Frecuencia: Cada turno Unidad de medida: Gramos Tipo de grfico: PROMEDIOS y RANGOSGrfico de Promedios: Lmite Superior de Control (LSC)= X + A2*R Lnea Central (LC)= X Lmite Inferior de Control (LIC)= X A2*RPromedios 41.5 LSC 32.9 LC 24.3 LIC
Grfico de Rangos: Lmite Superior de Control (LSC)= D4*R Lnea Central (LC)= R Lmite Inferior de Control (LIC)= D3*RRangos 31.5 LSC 14.9 LC 0.0 LIC
Promedio
32.9
14.9
PESO POR UNIDAD45.0 40.039.8
Gramos.
35.0 30.0 25.0 20.01
35.6
36.2
36.8 36.0 34.0 36.0 34.6 32.6 32.2 30.4 29.0 31 .0 29.2 30.4 34.4
36.2
33.0 32.0 31 .0
31 .6
31 .8 30.2 30.4 28.8
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
DiaLC (32.9)
LSC (41.5) LIC (24.3)
VARIACIN DE PESO ENTRE UNIDADES35 30 2522
Gramos.
201 8 1 8 1 8 1 7 1 7 1 6
20
20
20 1 9 1 9
151 2
1 5 1 4 1 3 1 3
1 5 1 3 1 3 1 1 1 0
107
5 01 2 3 4 5 6 7 8 9
6
6
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Dia
Rango LC (14.9)
LSC (31.5) LIC (0.0)
Estructura: Grfico X-RmNo. Identificacin 1 mm/dd/aa 2 3 4 mm/dd/aa mm/dd/aa mm/dd/aa X Rango Mvil
5* * M
mm/dd/aa
mm/dd/aa
Sema Sema 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 10 10 11 11 12 12 13 13 14 14 15 15 16 16 17 17 18 18 19 19 20 20 21 21 22 22 23 23 24 24 25 25 26 26 27 27 28 28 29 29 30 30 31 31 32 32 33 33 34 34 35 35 36 36 37 37 38 38 39 39 40 40 41 41 42 42 43 43 44 44 45 45 46 46 47 47 48 48 49 49 50 50 51 51 52 52
Turbie dad Turbie dad (U.N.T.) (U.N.T.)
0.12 0.12 0.11 0.11 0.12 0.12 0.15 0.15 0.13 0.13 0.12 0.12 0.14 0.14 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.14 0.14 0.14 0.14 0.14 0.14 0.12 0.12 0.12 0.12 0.14 0.14 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.14 0.14 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.14 0.14 0.14 0.14 0.14 0.14 0.15 0.15 0.12 0.12 0.13 0.13 0.12 0.12 0.13 0.13 0.12 0.12 0.12 0.12 0.14 0.14 0.13 0.13 0.14 0.14 0.14 0.14 0.14 0.14 0.16 0.16 0.16 0.16 0.16 0.16 0.14 0.14 0.14 0.14 0.14 0.14 0.14 0.14 0.16 0.16 0.16 0.16
Grficos de ControlRango mvil Rango mvil 0.01 0.01 0.01 0.01 0.03 0.03 0.02 0.02 0.01 0.01 0.02 0.02 0.02 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.02 0.00 0.00 0.02 0.02 0.02 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.02 0.02 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.01 0.01 0.03 0.03 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.01 0.00 0.00 0.02 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.02 0.00 0.00
Caracterstica: Turbiedad del agua Tamao de la muestra: 52 semanas Frecuencia: Semanal Unidad de medida: Unidades de Turbiedad (U.N.T.) Tipo de caracterstica: Variable Tipo de grfico: Valores Individuales y
Rangos MvilesTur bie dad (U.N.T.)
Rango mvil
X
Rm
Prom.
0.13
0.12
0.009
Valores Individuales: Lmite Superior de Control (LSC)= X + E2*Rm Lnea Central (LC)= XValores Individuales 0.16 LSC 0.13 LC 0.11 LIC
Lmite Inferior de Control (LIC)= X E2*RmRangos Mviles: Lmite Superior de Control (LSC)= D4*Rm Lnea Central (LC)= Rm Lmite Inferior de Control (LIC)= D3*RmRangos Mviles LSC 0.028 LC 0.009 LIC 0.000
TURBIEDAD0.17 0.16 0.15 0.14U.N.T.
0.13 0.12 0.11 0.101 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 4949
Semana
Turbiedad LC (0.13)
LSC (0.16) LIC (0.11)
VARIACIN DE LA TURBIEDAD0.035 0.030 0.025
U.N.T.
0.020 0.015 0.010 0.005 0.000
1
4
7
10
13
16
19
22
25
28
31
34
37
40
43
46
Semana
Varia. Turbiedad LC (0.009)
LSC (0.028) LIC (0.00)
52
52
0.09
Atributos:Muestra * Binomial No. De Ocurrencias * Intervalo de Tiempo, o * Espacio Fsico No. De Elementos Determinado
* Poisson
Estructura: Grfico NP %PNo. 1 2 3 4 5 * * M Identific. Muestra mm/dd/aa mm/dd/aa mm/dd/aa mm/dd/aa mm/dd/aa Ocurrencias %P
mm/dd/aa
Grficos de ControlCaracterstica: Quejas resueltasTamao de la muestra: Total quejas recibidas Frecuencia: Mensual Unidad de medida: No Aplica Tipo de distribucin: BINOMIAL Tipo de grfico: %P
LSC= %p + 3*((%p*(100 - %p)) / n) Lnea Central (LC)= %p LIC= %p - 3*((%p*(100 - %p)) / n) Donde %p = (Total Ocurrencias / Total Tamao de Muestra)*100 n = (Total Tamao de Muestra / M)
No.1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
MESEnero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septeiembre Octubre Noviembre Diciembre Total
QUEJAS RECIBIDAS 216 191 230 197 219 190 201 224 182 230 197 200 2477
QUEJAS RESUELTAS 190 86 205 180 165 173 192 130 155 191 142 72 1881
%P88.0% 45.0% 89.1% 91.4% 75.3% 91.1% 95.5% 58.0% 85.2% 83.0% 72.1% 36.0%
n =
2477 12 1881 2477 84.9% 75.9% 67.0%
=
206.4
%P = LSC = LC = LIC =
*100 =
75.9%
GRFICO DE CONTROL BINOMIAL - TIPO %P% Quejas Resueltas
100.0%95.5%
n=
90.0%88.0%
91.4% 89.1%
2477 12 1881 2477 84.9% 75.9% 67.0%
91.1%
85.2% 83.0%
%P = LSC = LSC LC LC = LIC LIC =%P
80.0%75.3% 72.1%
70.0%
60.0%58.0%
50.0%45.0%
40.0%36.0%
30.0%lio o ar zo br e il ni o ro o e ie m br En e Ju ub re er o Ab r ay Ju Ag o ie m D ic ie m Fe br M M ct br e st
O
Se p
N ov
te
Estructura: Grfico C UNo. 1 2 3 4 5 * * M Identific. mm/dd/aa mm/dd/aa mm/dd/aa mm/dd/aa mm/dd/aa
Muestra
Ocurrencias
U
mm/dd/aa
Grficos de ControlMesEne Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
Caracterstica: Errores en un documento Tamao de la muestra: 20 documentos Frecuencia: Mensual Unidad de medida: No Aplica Tipo de distribucin: POISSON Tipo de grfico: C
No. Errores8 5 8 12 7 6 7 14 9 6 11 7 14 9 18 8 10 8 15 7 10 8 5 12
Lmite Superior de Control (LSC) = C + 3*C Lnea Central (LC)= C Lmite Inferior de Control (LIC)= C - 3*C
LSC= LC= LIC=
18.5 9.3 0.2
Suma Prom. C
224 9.3
GRFICO DE CONTROL POISSON - TIPO CNo. De Errores
20.0
18.0
18.0
16.015.0
14.0
14.0
14.0
LSC (18.5) LC (9.3) LIC (0.2) X
12.0
12.0 11.0
12.0
10.09.0 9.0 8.0 7.0 7.0 6.0 5.0 6.0 7.0
10.0
10.0
8.0
8.0
8.0
8.0 7.0
8.0
6.0
5.0
4.0
2.0
0.0
Jun
Jun
Jul
Nov
Jul
May
May
Ene
Ene
Nov
Oct
Abr
Mar
Mar
Abr
Oct
Dic
Feb
Ago
Sep
Feb
Ago
Sep
Dic
Indicadores: Causas EspecialesPuntos fuera de los lmites de control.
LSC
LC
LIC
Indicadores: Causas EspecialesTendencias Ascendentes o Descendentes.
LSC
LC
LIC
Indicadores: Causas EspecialesRachas por encima o por debajo de LC.
LSC
LC
LIC
Indicadores: Causas EspecialesDos de Tres en la Regin de Advertencia.
LSC LSA LC LIA LIC
Indicadores: Causas EspecialesAdhesin a la lnea central.LSC
LC
LIC
Indicadores: Causas EspecialesAdhesin a los lmites de control.
LSC
LC
LIC
Beneficios: Grficos de ControlPueden ser utilizados por personal cercano al proceso. Ayudan al desarrollo consistente/predecible de los procesos por calidad y costos. Permiten el aumento de la calidad, disminucin de costos y aumento de la productividad. Brindan un lenguaje sencillo de comunicacin. Diferencian entre causas comunes y especiales de variacin.
Estudios de Habilidad del Proceso(Capacidad del Proceso)
Grfico de Control65 Peso de las piezas (Gr.) 60
LMITE SUPERIOR ESPECIFICADDO LSC
55 50 45LMITE INFERIOR ESPECIFICADDO
LC
LIC
N de pieza
19
13
15
17
7
1
3
5
9
11
Estudios de Habilidad del Proceso(Capacidad del Proceso)
Grfico de Control65 Peso de las piezas (Gr.) 60LMITE SUPERIOR ESPECIFICADDO LSC
55 50 45 1 3 5 7 9 13 15 17 N de pieza 19LMITE INFERIOR ESPECIFICADDO
LC
LIC
11
Estudios de Habilidad del Proceso(Capacidad del Proceso)
Es la evaluacin de la habilidad que tiene un proceso para cumplir con los objetivos o especificaciones establecidas.
MnimoX
STD
MximoCp = Capacidad Potencial Cpk = Capacidad Real
28
29
30
31
32
Capacidad Potencial: CpEste ndice evala si el proceso s cuenta con los recursos necesarios para cumplir con las especificaciones.LIC LSC
Capacidad Potencial: VariablesLC LIE LIC LSC LSE
6 LSE - LIE
LSE - LIE Cp = 6
Capacidad del Proceso: VariablesHallar los Parmetros del Proceso ( ; )
Grfico de Control Parmetro
X-R
X-S
Individuales
X R/d2
X S/c2
X Rm/d2
Capacidad del Proceso: Atributos
BINOMIAL %P NPX 100
POISSON U C
100 - %p (N NP) N
U
C
LC LIE LIC LSC LSE
Cp > 1LIC LIE LC LSC LSE
Cp = 1
LIC
LIE
LC
LSE
LSC
Cp < 1
Capacidad Real: CpkEste ndice evala si el proceso realmente cumple con las especificaciones.LIC Xp
LSC
Capacidad Real: CpkVariablesLIE LIC LSC LSE
Zi =
- LIE3
Zs =
LSE - 3
Zi =
- LIE 3
;
Zs =
LSE -
3
Cpk = Mnimo(Zi;Zs)
LIC
LIE
LSC
LSE
Zi < Zs
ZiLIELIC
Zs
LSE
LSC
Zs < ZiZi Zs
Capacidad de Proceso: Taller ACaracterstica: Longitud de Tubera Tamao de la muestra: 5 Tubos
Frecuencia: Cada 2 horasUnidad de medida: cm Especificacin: 120 +/- 0,5 LC (Promedios): 120,12 LC (Desv. Est.): 1,9
Est en capacidad de cumplir las especificaciones?
Capacidad de Proceso: Taller BCaracterstica: Tiempo de Atencin Tamao de la muestra: 1 Usuario
Frecuencia: Cada horaUnidad de medida: Minutos Especificacin: Mximo 3 minutos LC (Individuales): 2,85 LC (Rangos Mviles): 1,1
Est en capacidad de cumplir las especificaciones?
Beneficios de aplicar herramientas estadsticasPermite realizar comparaciones. Desterrar de raz el yo creo, me parece, yo pienso. Gerenciar con base en hechos y datos. Generar un ambiente de confianza y trabajo en equipo. Vincular estratgicamente todo el proceso a la toma de decisiones. Priorizar las causas. Diferenciar entre datos e informacin.
P H V
A
PLANEAR
HACER
VERIFICAR OK?
SI
ACTUARMantenerse as
SEGUIMIENTO
P
HHACER
VVERIFICAR Ok? Para eliminar la no conformidad
PLANEAR
NO
CORRECIN ACCIN CORRECTIVA
ACTUAR
Para eliminar la causa de la no conformidad
Corregir
A
P HPLANEAR HACER
VVERIFICAR Ok? si ACTUAR Mejorar
ACCIN PREVENTIVA
A
Ciclo de Mejoramiento Ciclo de Mantenimiento Ciclo de Correccin