Guía Académica_ Gestión de calidad_correción.docx

7/25/2019 Gua Acadmica_ Gestin de calidad_correcin.docx

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(Pulido, 2014)


2/54

1) En un organizador grfico indicar en qu consiste el diagrama de Pareto, su propsito que significa el principio !0 " 20


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DIAGRAMA DE PARETO: Es una grfica que representa en forma ordenada el grado de importancia que tienen los diferentes factores en undeterminado problema, tomando en consideracin la frecuencia con que ocurre cada uno de dichos factores.

Wilfredo Pareto, economistaitaliano centraba su atencin en elconcepto de los "pocos vitales"

contra los "muchos triviales".

Los primeros se refieren a aquellospocos factores que representan laparte ms grande o el porcentajems alto de un total, los segundosson aquellos mltiples factores querepresentan la peque!a parte .

PROPSITO:Identificar los"pocos vitales" o ese 20% detal manera que la accincorrectiva que se tome, se

aplique donde nos produzcaun mayor beneficio.

l catalogar los factores pororden de importancia. facilitauna correcta toma dedecisiones.

Ventajas:

Es el primer paso para lareali#acin de mejoras $ canali#alos esfuer#os hacia los %pocos

vitales&'.$uda a priori#ar $ a se!alar la(mportancia de cada una de lasreas de oportunidad.

)e aplica en todas las situaciones endonde se pretende efectuar unamejora, en los componentes de la*alidad +otal la calidad del

producto-servicio, costos, entrega,seguridad, $ moral.

Permite la comparacinantes-despus, a$udando acuantificar el impacto de lasacciones tomadas para lograrmejoras.

Promueve el trabajo en equipo $a

que se requiere la participacin detodos los individuos relacionadoscon el rea.

PRINCIPIO 80-20:/oseph /uran $ lan La0elinformularon la regla 12342 basado

en los estudios $ principios dePareto.

Significa!:Si se tiene un problema con muchascausas el 20% de las causasresuelven el 80% del problema y el80% de las causas solo resuelven el20% del problema.


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2) #e las preguntas de repaso del cap$tulo 10 contestar la pregunta %&

'no de los principales prolemas del rea de finanzas de una empresa son losceques sin fondos de pago de los clientes& Por ello, se duda en aplicar medidasms enrgicas con todo pago con ceques o slo acerlo con ciertos clientes&*+mo utilizar$a la estratificacin para tomar la meor decisin-

.a estratificacin que utilizar$a es clasificar seg/n el impacto tener el registro delos clientes, de ceques sin fondo erificar el monto promedio de ceques sinfondo si son montos grandes, son de impacto maor&

e multiplica la frecuencia por el impacto del eento, el costo del ceque sin fondoe esta forma se clasificar a clientes de alto ao impacto los ceques sinfondo con alta frecuencia un alto alor, se puede aplicar alguna pol$tica deseguridad control ms drstica&

%) #e las preguntas de repaso del cap$tulo 10 realizar los eercicio 4, 1%

Pregunta 43

En un rea de sericios dentro de una empresa de manufactura se ace unaencuesta para ealuar la calidad del sericio el niel de satisfaccin de losclientes& .a encuesta consiste en 10 preguntas cada una de ellas eal/adiferentes aspectos del sericio proporcionado& .as respuestas para cadapregunta es un n/mero entre 0 10& Para acer un primer anlisis de losresultados otenidos se suman los puntos otenidos de las 10 preguntas para cadacuestionario& continuacin se muestran los untos otenidos en 50 cuestionarios&

6! 6! !2 !5 !1 !7 !0 6%

!4 6! 7! !4 65 6! 67 67

!2 !5 81 !0 60 !6 66 !2

!4 4! 48 %8 %8 4% %5 42

%4 44 48 %4 %0 4% %1 %4

41 42 45 42 %5 %! %8 42

4% 25

a) +onsiderando que los primeros 25 cuestionarios proienen de un departamento los restantes 25 de otro, realice un anlisis estratificado por departamento enel que se calculen los estad$sticos sicos3 media, mediana, desiacinestndar, etctera&

#EP9:;E


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;edia3

xin =80,04

;ediana3

7!606%656767

666!6!6!6!!0!0!1!2!2

!%!4!4!4!5!5!7!681

;ediana3 !0

Desviacin estndar:

S=(XiX)

2

n1

S=(7880 )2+(7880)2+(8280)2+ (8580 )2+ (8180)2+(8680)2+(8080)2+(7380)2+ (8480 )2+(78

n1


6/54

(6880 )2+(8480)2+(7580)2+(7880 )2+ (7680 )2+(7680)2+(8280)2+ (8580)2+ (9180 )2+ (8080

n1

(7080 )2+(8780)2+(7780)2+ (8280 )2+(8480 )2

n1

S= 697251 S= 69724 S=5,38

#EP9:;E3

4! 48 %8 %8 4% %5 42

%4 44 48 %4 %0 4% %1 %4

41 42 45 42 %5 %! %8 42

4% 25

;edia3

xin =39,60

;ediana3

48484!45444%4%4%4242

424241%8


7/54

%8%8%!%5%5%4

%4%4%1%028

;ediana3 41

Desviacin estndar:

S=I=1n

(XiX)2

n1

S=(4840 )2+(4940 )2+ (3940 )2+ (3940 )2+ (4340 )2+(3540 )2+(4240 )2+(3440)2+ (4440 )2+(49

n1

(3440 )

2+ (3040 )

2+ (4340 )

2+(3140)

2+(3440)

2+(4140 )

2+(4240 )

2+ (4540 )

2+(4240 )

2+ (354

n1

(3840 )2+(3940)2+(4240 )2+(4340)2+(2540)2

n1

S= 778251 S= 77824 S=5,69

) *+ules son sus oseraciones ms importantes acerca del anlisis ecoantes-

3 En cuanto a la calidad de sericio de cada departamento se osera que enel departamento > cuenta con maor puntae en las respuestas de lasencuestas con un rango entre 7! ? 81, mientras que en el #epartamento lpuntae de las respuestas de la encuesta es menor con un rango entre 28 48 puntos&


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3 .a #esiacin estndar del #epartamento es maor que la del#epartamento > con 5,%! mientras que la del #epartamento > es 5,78&

- Estadsticamente el departamento B tiene un mejor servicio ya que enpromedio la opinin de los clientes estadstica evalan mucho mejor a estedepartamento; la distribucin de los datos de cada grupo estn separados.

c) l enfocarse en el departamento con maores prolemas, *ser$a de algunautilidad estratificar los datos por pregunta- E@plique su respuesta&

otella !04:apa 615Etiqueta 1!2%+ontra etiqueta 642>otella sin igusa 817=tros 102:otal otellas enasadas en elmes

424 754

9ealice un diagrama de pareto saque conclusiones&

=rdenamiento de maor a menor

Defecto de

envasado

Frecuenci

a

Absoluta

Frecue

ncia

Relativa

Frecuenc

ia

RelativaAcumula

da

Frecue

ncia

Absoluta

Acumul

ada

20-

80

Etiqueta 1823 36% 36% 1823 80%Botella sin vigusa 916 18% 54% 2739 80%Botella 804 16% 69% 3543 80%Contraetiqueta 742 15% 84% 4285 80%Taa 715 14% 98% 5000 80%!tros 102 2% 100% 5102 80%


9/54

Etiqueta Botella sin vigusa Botella Contraetiqueta Tapa

0

1000

2000

3000

4000

5000

.a Etiqueta es el aspecto en el cual se presentan ms defectos&

4) En tres l$neas como m@imo indicar que es una oa de erificacin diseAe unaoa de erificacin para un proceso de realizacin de camisas& Para ello deeguiarse en el formato de la tala&

Hoja de verificacin:

Es un formato impreso construido para colectar datos, de forma que su registro sea

sencillo sistemtico, que se pueda analizar fcilmente de forma isual losresultados otenidos& e utiliza en la meora continuade la +alidad&

Beca3 2015C12C17


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1 Baricacin pre produccin 12

2 +orte de tela 6

% EstampacinCordado 7

4 +ostura de ropa 11

5 Poner etiqueta del cuidado 5

7 caar el escote 7

6 =tros 6

:otal recazado 54

:otal aproado 1!0

F 9ecazado %0


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5) En 2 l$neas conteste que es un #iagrama +ausa Efecto ?siGaHa, luego realice una tala comparatia de lo que significa el ;todo de las7;, ;todo de fluo de proceso, ;todo de estratificacin o enumeracin de causas&6)6) Diagrama Causa Efecto s!i"a#a3!)8) Es una representacin grfica que muestra la relacin cualitatia e ipottica de los diersos factores que pueden contriuir a un

efecto o10) fenmeno determinado&

11)


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Tabla comarativa"#T!D! DE $A% &"'

Es el %&to'o 'e !onstru!!i(n %)s*a+itual que !onsiste en agrupar las !ausaspoten!iales - son.

1# /&to'os . 0o!u%enta!i(n a'e!ua'a 'elos pro!esos e. O

2#/ano 'e o+ra. preo!uparse por 'ar la!apa!ita!i(n sea 'a'a lo !ual nos llevara a

tener gente !ali!a'a que nos a-u'e a!u%plir !on el pro!eso satis7a!toria%ente

3# /ateria pri%a.esto es +us!ar que losprovee'ores sean los a'e!ua'os que est&n!erti!a'os 'e %anera tal que ellos ta%+i&nnos a-u'en a lograr la !ali'a'

4# /aquinaria. estar !onstante%ente 'an'o%anteni%iento preventivo 'e %o'o tal queno llegue%os a tener alguna !ontingen!ia opro+le%a

5#/e'i!i(n . !ontar !on un a'e!ua'o !ontrol'e la !a li'a' equipos !ali+ra!i(n planes'e %uestro asegura%iento 'e la !ali'a'

6# /e'io a%+iente. +us!ar que nuestragente se i'entique !on la organi8a!i(n !onla !ultura 'e la e%presa /oral 9alores et!

"#T!D! DE F$()! DE *R!CE%! .on represnta!iones gra!as 'e unalgorit%o que %uestra los pasos opro!esos a seguir para la!an8ar lasolu!i(n 'e un pro+le%a: lla%a'o as;porque los s;%+olos utili8a'os se!one!tan por %e'io 'e O.

Flec+a'n'i!a el senti'o - tra-e!toria 'elpro!eso 'e in7or%a!i(n o tarea#

Rect,ngulo'?epresenta un evento opro!eso 'eter%ina'o#Rect,ngulo redondeado' representaun evento que o!urre 'e 7or%aauto%)ti!a - se sigue una se!uen!ia'eter%ina'a#

Rombo'?epresenta una !on'i!i(n# i la!on'i!i(n se !u%ple el


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1%)+on el mtodo de fluo de proceso aplique a la prolemtica de entas amulantes en el Ecuador& #ee indicar el prolema Cprolemas las causas del que se deria la prolemtica&

14)

15)Balta de control de las autoridades municipales& I eitar el caos en las ciudades&

17)


14/54

Por ende, dee ser prioridad delgoiernoel estalecer pol$ticas p/licas en el mercado laoral que generen incentiospara el trasladoacia el sector formal, las cuales permitan que el sector informal sea incorporado paulatinamente al mercado&

25)

Balta de garant$a en los productos sericios&$e pueden encontrar productos roados o piratas&$nstalaciones inadecuadas&$Baltade igiene&$Lnica forma de pago3 efectio&$El estado no recie ingresos por impuesto&$.a polacin iola las lees&$l cerrase laindustria nacional se creadesempleo&$#esumaniza a la sociedad&$+rea desorden a maltrato psicolgico acia laspersonas&$Menera inseguridad ciudadana&

mpuestos laorales mala legislacin en seguridad social

27)26)Pol$ticas macroeconmicas que afectan a los sectores ms propensos a optar por la informalidad&2!)28)9eformas comerciales sin anlisis de impacto en los sectores de menor productiidad&%0)%1)La falta de fuentes de empleo, los altos precios de la canasta bsica y los bajos salarios son los antecedentes del trabajoinformal o autnomo, aquel al que la Asamblea Constituyente le reconoci garantas, pero que a pro!ocado conflictos entrecomerciantes y autoridades municipales en el pas"

%2)

%%)

%4)

%5)%7)

%6)

%!)
http://www.monografias.com/trabajos4/derpub/derpub.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos4/derpub/derpub.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos6/moem/moem.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/higie/higie.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/higie/higie.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/impu/impu.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos4/leyes/leyes.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos10/dese/dese.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/segsocdf/segsocdf.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos6/prod/prod.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos4/derpub/derpub.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos6/moem/moem.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/higie/higie.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/impu/impu.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos4/leyes/leyes.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos10/dese/dese.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/segsocdf/segsocdf.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos6/prod/prod.shtml


15/54

%8)40)41)42)4%)44)45)47)46)4!)48)50)51)52)5%)

54)#e los eercicios del cap$tulo 12, realizar el eercicio 6& Eercite la construccin del diagrama de fluo de procesos que usted conozca&55)%6) Caso: &gencia de viajes com'ra de 'a(uetesdestinos tur*sticos+56)5!)

58)70)71)72)7%)

74)

75)

77) in

O

oli!itar al !liente

pasar a realiar el

pago

norar al

provee'or 'el

servi!io 'el pr(@io

re!orri'o

e !uenta !on el

;nio 'e personas

para ore!er el

re!orri'oD

?egistrar la

reserva!i(n

in

Desea hacer la

reservacin?norar al !liente

so+re los servi!ios

'el re!orri'opaquete tur;sti!o -

"ten'er la llaa'a o

visita 'el !liente

/1/C/!

O

Contar !on el

personal ne!esario

para ore!er el

servi!io

"!on'i!ionar el lugar

!on la

inraestru!tura -

quipo a'e!ua'o

F/1


16/54

76)7!)#e los eercicios del cap$tulo 1%, realizar los eercicios ! 11&

78),-)E.E/CC0 :61)62)El peso ideal de un producto es de 250 g, con una tolerancia de ms menos

10 g, para controlar tal peso se usa una carta de control

X " 9, a partir de

la cual se otiene I 25% I 5& +on estos datos conteste las

siguientes preguntas3

a) *Nu se le controla al peso con la cartaX qu con la carta 9-

6%)

64)+on la cartaX se controla como ar$a la media del proceso con la carta

9, se controla la ariailidad del proceso&65)) +onsiderando un tamaAo de sugrupo de 4 8, otenga la l$nea central los

l$mites de control para las correspondientes cartasX &

#$)##)%ubgrupo de &6!)68).;:E +=


17/54

81) LCI=2533(2.5)

82) LCI=245.5

8%) X=

n

84) X=

5

4 I 2&

'()%ubgrupo de '87)86)8!).;:E +=


18/54

11%) X=

5

9 I 1&76

114)115)c) i usando un tamaAo de sugrupo de nI 4, se otienen las siguientes

medias muestrales de manera sucesia3 245, 24!, 244, 24%, *El procesoest en control estad$stico- rgumente&

117)116)


19/54

710 10 10 10 10

10%,12 4,6

1!%)6

1!4)8!,

1!5)86,

1!7)88

1!6)10

1!!)88

1!8)8!,!!

180)%

181)

!

182)10

18%)88,

184)10

185)88,

187)8!,

186)

88,6!

18!)

2,4

188)8

200)10

201)10

202)8!,

20%)10

204)10

205)100,!4

207)4,%

206)10

20!)86,

208)88,

210)10

211)88,

212)10

21%)88,77

214)2,!

215)11

217)10

216)10

21!)10

218)88,

220)10

221)101,17

222)2,7

22%)12

224)10 225)10 227)10 226)86, 22!)10 228)100,0!

2%0)4,4

2%1)1%

2%2)10

2%%)10

2%4)10

2%5)10

2%7)10

2%6)102,57

2%!)1,!

2%8)14

240)86,

241)10

242)88,

24%)8!,

244)10

245)88,%

247)2,8

246)

15

24!)10

248)10

250)8!,

251)88,

252)10

25%)

100,4

254)

2,4255)

17

257)10

256)8!,

25!)86,

258)10

270)10

271)100,1

272)4,%

27%)16

274)10

275)10

277)10

276)10

27!)88,

278)100,74

260)1,!

261)1!

262)88,

26%)10

264)10

265)86,

267)10

266)88,84

26!)4,4

268)18

2!0)10

2!1)10

2!2)88,

2!%)88,

2!4)88, 2!5)

88,8!2!7)

2,%

2!6)20

2!!)10

2!8)10

280)10

281)10

282)10

28%)100,8

284)1,4

285)21

287)10

286)10

28!)10

288)10

%00)8!,

%01)100,14

%02)1,!

%0%)22

%04)88

%05)88

%07)10

%06)10

%0!)86,

%08)88,4!

%10)%,5

%11)

%12)

%1%)

%14)

%15)

%17)

%16)X

I10

%1!)R I

2,!


20/54

0,26

5

%18)

a& =tenga una carta e interprtela&

%20) Para la elaoracin de la carta de control 3

%21) +alculo las l$neas de control a partir de la tala inicial donderecogimos la informacin&

%22) .$nea central I .+ IX I 100,26

%2%) .$mite de control superior I .+ IX Q 2

R I 100,26 Q

((0,566)(2,!5)) I 101,81

%24) .$mite de control inferior I .+ I

X " 2R I 100,26 " ((0,566)

(2,!5)) I 8!,7%

%25)

%27) 9ealizo la carta de control con los l$mites de control las medias de lasmuestras

%26)

96#00

97#00

98#00

99#00

100#00

101#00

102#00

103#00

104#00

Carta de control 3 barra

>iite 'e !ontrol inerior

>iite !entral

>iite 'e !ontrol superior

/e'ia

A4is Title

%2!)

%28) l oserar la carta de control se puede notar que e@isten 2 puntosque sorepasan los l$mites de control, de esto se puede deducir que e@istenpor una causa especial, se dee inestigar su causa tomar accionescorrectias para solucionar el prolema& Esto quiere decir que el procesoest fuera del control estad$stico&

$C 5

$C% 5

$C/ 5 987&:


21/54

%%0)

a& nterprete los l$mites de control estalezca la diferencia conceptual de stoscon las especificaciones&

%%1)%%2) .os l$mites de control son otenidos a partir de la ariailidad propia

del proceso, entre qu alores oscilan las medias medidas, mientras que lasespecificaciones son los alores estndares alores que tiene como oetio laempresa&%%%)

a& ;ediante una carta de control 9, inestigue si el proceso estuo en controlestad$stico en cuanto a la ariailidad&

%%4) Para la elaoracin de la carta de control 93

%%5) +alculo las l$neas de control a partir de la tala inicial donde

recogimos la informacin&

336) 4imite centra5:

%%6) R=R

%%!) .+ IR I 2,!5

%%8)

37-) 4*mite de contro5 su'erior:

%41) R+3R

%42) .+ I #4R 3

%4%) 2,115 (2,!5) I 7,0%

%44)

37%) 4*mite de contro5 inferior:

%47) R3R

%46) #%R 0 (2,!5) I 0

%4!)

378) Carta de contro5 / con 5os 5*mites de contro5 9 5as medias de 5as

muestras:

%50)


22/54

%51)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 220

1

2

3

4

5

6

7

CARTA DE C!1TR!$ R

>iite !entral >iite 'e !ontrol superior

>iite 'e !ontro l inerior ?ango

?ango

%52)

& E@plique con sus palaras cual es la diferencia entre lo inestigado en a) en c)&(#iferencia entre las dos cartas)

%5%) .a carta de control de (testada) nos auda a er el comportamientode como fluct/a el proceso respecto de una caracter$stica deseada, mientrasque la carta de control 9 nos auda a oserar controlar la ariailidad de esacaracter$stica en el proceso&

%54)

%55)

c& Para continuar con el uso de la carta de control, *Nu l$mites de controlpropondr$a-%57)

%56) 'tilizar$a los l$mites reales como l$mites de control& e otienecalculando la media la desiacin estndar de las medidas indiiduales&%5!)

%58) Lmitesreales : 3

%70)%71) +omo e@isten muestras que superaron los l$mites de control se puedeproponer la carta de art$culos defectuosos que es la carta P&

%72)

%7%) Pi=d i /ni

$C/ 5 0

$C 5 278;

$C% 5 &70:


23/54

%74)

d& nalice la capacidad del proceso& Para ello3%75)

%77) =tenga un istograma e inserte tolerancias3

%76) Para construir el istograma lleamos a cao los siguientes pasos3

" Paso 13 #etermino el rango de datos%7!)

%78) 9 I 104,8 ? 86,2 I 6,6 (nteralo)

%60)

" Paso 23 =tengo el n/mero de clases (


24/54

38)

3

%88) 88,1% ? 100,08

400)

401)21

402) 18,08F

7-3)

7

404) 100,08 ? 101,05

405)

407)%5

406) %1,!2F

7-)

%

408) 101,05 ? 102,01

410)

411)17

412) 14,55F

713)6

414) 102,01 ? 102,8!

415) 417)6

416) 7,%7F

71)

,

418) 102,8! ? 10%,84

420) 421)4

422) %,74F

723)

424) 10%,84 ? 104,8

425) 427)2

426) 1,!2F

42!) :=:. 428) 1104%0)

4%1)

8

6

26

:;

6&

RA"A

$ongitud ?mm@

Frecuencia

" +alcule los $ndices +p , +pG +pm, e interprtelos

4%2)

;edia

4%%)4%4) RI100,2! mm4%5)

#esiacin Estndar

4%7)

4%6) =Xn=Rd2= 2,85

2.326

4%!)

EE/


25/54

4%8) =1.26

440)

Sndice +p441)

442) +p IESEI

6 I102986(1,26) I 0,5%

44%) eg/n el resultado del +p, podemos analizar que el proceso est en+lase o categor$a 4, lo que quiere decir que el proceso no es adecuado parael traao se requiere de modificaciones mu serias& dems, se puedeconcluir que el proceso tiene un porcentae de 16,2224F fuera de las dosespecificaciones&

444)

Sndice +pG (Sndice de capacidad real del proceso)" Sndice de capacidad inferior

445) +pi XEI3()

447) +pi

100,28983(1,46) I 0,52

" Sndice de capacidad superior446)

44!) +pi

ESX3()

448)

450) +ps

102100,283 (1,46) I 0,%8

451)452) +pGI 0,%8 (;$nima entre los dos alores)

45%)

454) El $ndice de capacidad real es el menor entre el $ndice de capacidadinferior el $ndice de capacidad superior& Por tanto, el $ndice de capacidadreal del proceso es 0,%8 el cual es muco ms pequeAo que +p, estoindicar que la media del proceso est aleada del centro de lasespecificaciones& e dee corregir el prolema de descentrado se podralcanzar la capacidad potencial indicada por +p&

455)

Sndice +pm (Sndice de :aguci)457)

456) +pmIESEI6 ()


26/54

45!) +pm I102986(1,48) I 0,45

458)470)

471) =2+(N)2

472)

47%) =1,462+(100,28100)2=1,48

474)475) l ser el +pm menor que 1 el proceso no cumple especificaciones porprolemas de centrado o ariailidad& En este caso el +pi est mu aleado del+ps seg/n el +p la ariailidad no es adecuado para el traao, requiera

modificaciones mu serias 477)476)

" =tenga los l$mites naturales o reales del proceso comprelos con lasespecificaciones&

47!) .$mite natural superior (.9) I

768) +3

460)

461) 100,2! Q ((%) (1,27)) I 104&07462)46%) .$mite natural inferior (.9)

464)465)

7,6) 3

466)46!) 100,2! " (%)((1,27)) I 87,5

468)4!0)

4!1) +on los resultados otenidos de los l$mites naturales se salen de losl$mites de la tolerancia deseada&4!2)

e& *+ules son sus conclusiones generales tanto en lo referente a la estailidad delproceso como a su capacidad-

4!%) En la frica de autopartes, oserando el istograma en las cartasde control ("9) se conclue que el proceso tiene estailidad, pero oserandola carta de la media, el istograma los coeficientes de calidad el proceso no esaceptale&4!4)

4!5) .os $ndices de capacidad muestran que la media del proceso estligeramente descentrada acia la dereca aleada de las especificacionesideales que requiere la arra en el momento de ensamlarla&


27/54

4!7)4!6)

4!!)

4!8)

480)

481)

482)

48%)

484)

485)

487)

486)

48!)

488)

500)

501)

502)

50%)

504)

505)

507)

506)

50!)En un proceso de manufactura de taretas electrnicas se quiere inestigar larelacin entre 3 rendimiento de prueas (ield) T3 desperdicio (scrap)&508)510)511)

.os datos otenidos son los siguientes3512)51%)


28/54

514)515)

517)516)51!)518)520)521)522)52%)524)525)527)526)52!)

*Nu tipo de relacin e@isteentre las ariales- pese enun diagrama de dispersin elcoeficiente de correlacin&

528)5%0)5%1)

5%2)B=9;'. #E +=EB+E


29/54

541)

(y iy )2=

i=l

n

y i2

(i=l

n

y i)2

n

Syy=i=l

n

542)54%)544)

545)

547)546)54!)548)550)551)552)

55%)554) Mrfico de

dispersin3555)


30/54

557)

86 87 88 89 90 91 92 930

1000

2000

3000

4000

5000

6000

F

556)

55!)

558)#e acuerdo al grfico de dispersin podemos oserar que es una correlacin

lineal negatia&

570)

571)

572)


31/54

57%)

574)575)577)576)57!)578)560)561)562)56%)564)565)567)566)56!)568)5!0)5!1)5!2)5!%)5!4)5!5)5!7)5!6)5!!)5!8)

580)581)582)58%)584)585)587)

8@

i

88@

desviaci

n 9i

;, .M Mroup, ;otrola,amsung, Buerza area deEstados 'nidos

W 'n estudio elaorado en 1886demostr que si una empresa noutiliza la metodolog$a eis sigma,gasta en promedio 10F de susganancias en reparacionesinternas e@ternas, mientras quecon la igma se utiliza /nicamenteel 1F&

C&/&C@E/?@C&?

W u metodolog$a en la gerencia decalidad, proee a las empresaserramientas para meorar sus negocios&

W El oetio es llear a cao un proceso deeliminar sistemticamente los defectosde la ineficiencia, siendo adems popularen mucas empresas pequeAosnegocios&

W :iene como propsito entrega un altorendimiento, fiailidad alor para elcliente&

W e considera al sigma como un tema de:N;(:otal Nualit ;anagement)&

W uda a las compaA$as a centrarse endesarrollar entregar productos sericios casi perfectos&

W Permite detectar inmediatamente losprolemas en cuanto a produccin comocuellos de otella, productosdefectuosos, prdidas de tiempo etapascr$ticas&

W 'tilizado para meorar la comunicacin relaciones con los clientes, empleados accionistas as$ como la meora de latotalidad del proceso de interaccin,comunicacin diseAo del producto&

C00 ?E &P0;&:

El programa eis igma seapoa en entrenamiento paratodos sore la metodolog$a#;;+ us erramientasrelacionadas&

Meneralmente, lacapacitacin se da sore laase de un proecto que sedesarrolla de manera paralelaal entrenamiento, lo que le daun soporte prctico&

&C@0/E?:W .$der eecutio3 on los responsales de la

isin aplicacin de la metodolog$a,

/ 0hampions (campeones opatrocinadores)3 on la alta direccinque se encarga de la aplicacin seissigma a lo largo de su organizacin&

/ 1aster blac2 belt (maestro cinta negrao asesor senior)3 signado a latotalidad o maor parte del tiempo a lametodolog$a&

/ Blac2 belt (cinta negra)3 e centra enla eecucin, generalmente son losmandos medios

/ 3reen belt (cinta erde)3 on losempleados que audan a eecutarproectos espec$ficos otrasresponsailidades de traao&

/ yello4 belt (cinta amarilla)3 Estaentrenado en conceptos generales erramientas sica

!85)2& 9ealice un organizador grfico de los siguientes temas3 ntecedentes de eis igma, sus caracter$sticas, como se apoa, que actores

interiene&!87)


41/54

!86)!8!)

1& 9ealice un diagrama de fluo de las etapas de eis igma e indique que es el $ndice X cmo se calcula&!88)

F/1Evolucin del roecto estabilidad

2 ericar la estabilidad; C!1TR!$AR

pleenta!i(niseAo.

Ben!*arGing


42/54

DE"INIR

Ca#acte#isticas eP#!$ect!s

(5(*(6

7eali#ar el Pro$ecto*harter

8acer mapeo del proceso

9efinir variables $m.tricas del proceso

MEDIR

Definici%n e &'nea (ase

"nali#ar datos

9efinir plan derecoleccin de datos

:alidar sistema demediacin

800)


43/54

Va&ia# ca+sas

P#i!#i,a# $se&ecci!na#

ca+sas

:alidar resultados

Secumpli elobetivo delproyecto!

*ierre de pro$ectos

;in

8-1)

%/

1!


44/54

En sirve para medir la capacidad o nivel de calidad de un proceso con unacaracter=stica de calidad de tipo continuo que tiene especificaciones

)e calcula la distancia entre las especificaciones $ la media del proceso en unidades dela desviacin estndar

En espec=fico, para un proceso con doble especificacin se tieneZ superior,Zs, $Z

inferior, >p.

La capacidad de un proceso medida en trminos del =ndiceZ es igual al valor ms

peque!o deentreZs $Zp es decir

8-2)8-3) ADCE 804)805)807)

806)

80!)

808)

810)

811)

812)81%)


45/54

814)

815)

817)

816)

81!)

818)

820)

821)


46/54

DMAMC

DE"INIR

9efi nir el problema?:**@ $ se!alar cmoafecta al cliente para

precisar los benefi ciosesperados del proceso.

8erramientas

3 Aapeo del proceso

3 9iagrama Aatricial

3 Benchmar0ing

3 *ostos de calidad

MEDIR

Aedir las :**, verificar que pueden medir

bien $ determinar

la situacin actual

3 Aapa de procesos

3 9iagrama de pareto,efecto

3 Atodos de muestreoestad=stico

3 *apacidad del sistema de

medicin39istribucin normal

3 *apacidad del proceso

ANA)I*AR

(dentificar las causasra=#, cmo se generael problema $ confirmar las causas condatos

3 AE;

3 *artas Aulti :ari

3 *orrelacin

3 7egresin linealsimple $ mltiple

3 Pruebas de hiptesis

3 nlisis de :arian#a?56:@

ME.ORAR

Evaluar e implementarsoluciones,asegurndose de que se reducenlos defectos

3 nlisis de eCperimentos?96E@

3 9ise!o factorial 40

3 9ise!o fraccin factorial

3 9ise!o de taguchi

39ise!o de me#clas3 Atodos de superficie derespuesta

CONTRO)AR

9ise!ar un sistemaque mantenga lasmejoras logradas?controlar las Dvitales@, $ cerrar el

pro$ecto

3 Plan de control

3 *artas de control

3 Po0a o0e

3 Aejora continua?Fai#en@

3 Las G )'s3 Fanban

822) En un mapa conceptual indicar que es la metodolog$a#;;+ e@plique las mtricas de eis igma #P'"#P= #P;=&82%)824)

825)827)


47/54

826)82!)828)


48/54

9PH ?defectos por unidad@, una mtrica que mide el nivel

de no calidad de un proceso sin tomar en cuenta las oportunidades de error $ que seobtiene con el cociente

2

H es el nmero de unidades inspeccionadas, en las cuales se observaron d defectosIambas referidas a un lapso de tiempo.

En promedio, cada tarjeta tiene 2.2G componentes no insertados correctamente

?en J22 tarjetas se esperar=an cinco componentes defectuosos@. Es claro que unamisma tarjeta puede tener ms de un componente defectuoso.

Hna desventaja del 9PH es que no toma en cuenta el nmero de oportunidades deerror en la unidad.

83-)ADCE DP:831)

832)

833)

837)

83%)

836)

83,)

83)

838)


49/54

87-)

871)

872)

873)

877)

87%)

876)

87,)

87)

878)

8%-)ADCE DP0:8%1)


50/54

9P6 ?defectos por oportunidad@, que mide la no calidad de un proceso $ se obtiene

j

Es el nmero de unidades inspeccionadas, en las cuales se observaron de defectos,$6 es el nmero de oportunidades de error por unidad. 5ote que para calcular el 9P6se divide el total de defectos encontrados, d, entre el total de oportunidades de error,$a que ste se obtiene multiplicando el total de unidades inspeccionadas, H, por elnmero de oportunidades de error por unidad, 6.

DPMO?defectos por milln de oportunidades@ cuantifica los defectos delproceso en un milln de oportunidades de error, $ se obtiene al multiplicar al 9P6por un milln..

En suma, la mtrica )eis )igma para este tipo de procesos, con una caracter=stica de

calidad deatributos en cu$o procesamiento de una unidad o producto se puede tenerms de una oportunidad de error, es el =ndice 9PA6

En general, bajo las condiciones anteriores, ha$ una tendencia a

preferirlo sobre el 9PH e incluso sobre el 9P6.

8%2)


51/54

85%)9ealizar el ejercicio 8 Ca'+ 16&854)

855)e tienen 5000 piezas de un proeedor, diididas en cinco loes iguales, e

cada lote las piezas estn numeradas del uno al 1000& e desea ealuar lacalidad de las piezas& Para ello se tomar una muestra de 70 piezas, *dequ distintas maneras se pueden tomar las 70 piezas- *+ul recomendar$a-

857)

856)e pueden tomar por los diferentes tipos de muestreo pero el que es

recomendale ser$a el muestreo al azar estratificado porque es el que diideen grupos las caracter$sticas&

85!)

858)+omo son 5 grupos, tomo 12 piezas de cada grupo que tienen 1000 piezas&

Para que sea la meor muestra se dee tomar n/meros aleatorioscorrespondientes a las piezas que son la muestra&

870)

871)


52/54

862)

86%)

864)

865)

#efinicin3 e define que las erramientas estad$sticas anlisis deariales dan como resultado las seis sigma&

=etio3 .legar a un m@imo de %,4 defectos por milln de eentos oportunidades (#P;=) es decir alcanzar la perfeccin, cero defectos&Jistoria3

867)

866)!0Ys3 e populariza el concepto de cero defectos& En 18!6, en ;otorola elingeniero >ill mit lo inici como una estrategia de negocios meora decalidad, posteriormente fue popularizad por Meneral Electric&86!)

868)80Ys3 En los mediados de la dcada de los 80, un proceso era uzgado comosatisfactorio si alcanzaa la capacidad de Ztres sigma[&

8!0)

8!1) .a maor$a de los prolemas de rendimiento de los procesos sepueden clasificar en una o arias de las categor$as siguientes3

Brecuencia de anomal$as (defectos) ? =portunidades de meora :iempos de ciclo Mastos innecesarios8!2)

8!%) +on ase en la metodolog$a #;;+ es posile corregir dicosprolemas& .as etapas en forma resumida son las siguientes3


53/54

8!4)

8%)

86)

8,) De

finir

8!!)8!8) El prolema o la oportunidad3880)

3 #efinir la mtrica principal T

3 #efinir los requisitos del cliente3 dentificar las \++3 #iligenciar oa de ida del proecto

881)882)

883)

887)

88%)

886)

edir

886)88!) ;edir los datos de desempeAo del proceso(T)888) dentificar reducir las ariales criticas ]s1000)

3 ;apa del proceso3 Elaoracin de cursogramas de cada actiidad&

3 Elaoracin del mapa funcional del proceso3 Elaoracin de encuestas a los responsales participantes en el proceso&

3 Encuestas a los mdicos ciruanos&3 ;todo para priorizar las ]s& .ista de ariales

del proceso para su ponderacin&3 ;atriz de +ausa ^ efecto3 ;edir estailidad capacidad inicial del proceso

(l$nea ase)3 9eisin de indicadores para asegurar la medicin

de ariales cr$ticas&3 ; (nlisis del sistema de medicin)1001)

1--2)

1--3)

1--7) &n

a5iar

1005)1007) dentificar ariales cr$ticas, la fuentes deariacin oportunidades para meorar1006)

3 ;todo B;E3 ;ultiari3 nlisis #=B

100!)1--8)

1-1-)

1-11)

1-12)

1-13)

ejorar

1014)1015) Menerar soluciones enfocadas a eliminar las

causas de las fallas de las ariales cr$ticas1017)

3 #=E (#iseAo de e@perimentos)3 >P9 (;atriz de pruea del proceso)3 imulacin3 Pruea piloto3 ;

3 ;edir +apacidad final del proceso1016)


54/54

1-1)

1-18)

1-2-) Co

ntro5ar

1021)1022) Estalecer mtodos de control sore la salida

del proceso (T) las ariales cr$ticas (]s),garantizando que las meoras se mantengan a trasdel tiempo&

102%)

1-27)

1025

Documents

Guía Académica_ Gestión de calidad_correción.docx