UNIVERSIDAD DEL VALLE DE ATEMAJAC MAESTRIA EN INGENIERIA INDUSTRIAL "TECNICAS Y HERRAMIENTAS PARA LA MEJORA CONTINUA" ING. GONZALEZ HURTADO LUIS RAFAEL Grupo: M1-S Villegas Carpio Fernando León, Gto., México Al implementar todas estas técnicas aprendidas en el curso dentro de una empresa esta va teniendo como objetivo un mayor nivel de competitividad. Llevando con esto un buen incremento de la productividad. Pero para lograr todo esto se necesita tener cambios los cuales en las empresas no son bien recibidos, por lo tanto las empresas son poco productivas y no cuentan con ciertos beneficios. Una vez que se desea implementar un sistema de mejora continua deberá de afrontar demasiados retos, desde la resistencia al cambio por parte de la alta dirección y del personal por lo que nos llevara a una campaña de concientización para todos los miembros de la empresa, los cuales, deberán de entender y enfrentar los nuevos retos para que la empresa llegue a ser de clase mundial. También implementar estos sistemas es necesario contar con los recursos necesarios para planificar y ejecutar cada una de las acciones que se deseen llevar a cabo. La mejora continua tiene demasiados beneficios desde simplificar y reducir las líneas de producción hasta el incremento de la participación de los colaboradores, esto al sentirse parte de una empresa en el cual se sienten parte importante del proceso. También el aumento de la participación de los clientes, ya que todos los productos cuentan con la suficiente calidad para sobresalir en el mercado. Disminución de costos, los cuales se ven reflejados en las utilidades de las empresas, al ya no tener desperdicios y reducir tiempos en ciertos procesos. Se obtiene un mejor control de la empresa al tener todos los procesos bien definidos y entendiendo las probabilidades de falla en alguna línea de producción. Tomando en cuenta los avances tecnológicos que estamos viviendo es un reto mayor dentro de las empresas el contar con un buen sistema de calidad, ya que permite desafiar a la competencia con certeza de que nuestro producto o servicio cumple con ciertos estándares. También visto desde el punto de vista desde el cliente ya que produce una gran satisfacción con sus clientes. Actualmente es necesario cumplir con ciertos estándares de calidad para competir en el mercado. Una manera muy competente de tener alguna certificación ISO. Calidad Desde el punto de vista de los clientes, las empresas y/u organizaciones existen para proveer un producto material o inmaterial, un bien o un servicio, ya que ellos necesitan productos con características que satisfagan sus necesidades y expectativas. Estos productos son resultado de un proceso el cual es un conjunto de actividades entrelazadas o interrelacionadas que reciben determinados insumos (entradas) que son transformados en un resultado (salidas) o en un producto. Un proceso está conformado por varias etapas o subprocesos, mientras que los insumos incluyen sustancias, materiales, productos o equipos. Los resultados pueden ser un producto en sí o alguna modificación de los insumos, que a su vez será un insumo para otro proceso. Las variables de salida, es decir, las características de calidad o variables de respuesta. A través de los valores que toman estas variables se evalúa la eficacia del proceso. Algunos ejemplos de estas variables que son específicas para cada tipo de producto y proceso son: dimensiones (longitud, espesor, peso, volumen); propiedades físicas, químicas o biológicas; características superficiales, propiedades eléctricas, sabor, olor, color, textura, resistencia, durabilidad, etcétera. Una exigencia fundamental de los clientes es que los productos sean de calidad. Con respecto a esta característica existen varias definiciones; por ejemplo, Juran sostiene que: “Calidad es que un producto sea adecuado para su uso. Así, la calidad consiste en la ausencia de deficiencias en aquellas características que satisfacen al cliente”; mientras que de acuerdo con la definición de la American Society for Quality (ASQ), “calidad es la totalidad de detalles y características de un producto o servicio que influye en su capacidad para satisfacer necesidades dadas”; en las Normas ISO-9000:2000 se define calidad como “el grado en el que un conjunto de características inherentes cumplen con los requisitos”, entiendiéndose por requisito una necesidad o expectativa por lo general implícita u obligatoria. En términos menos formales, la calidad, definida por el cliente, es el juicio que éste tiene acerca de un producto o servicio. Un cliente queda satisfecho cuando se le ofrece todo lo que él esperaba encontrar y más. Por lo tanto, calidad es ante todo la satisfacción del cliente, que está ligada a las expectativas que éste tiene con respecto al producto o servicio. Medidas de tendencia central El primer aspecto a investigar consiste en conocer la tendencia central de los datos, es decir, identificar un valor en torno al cual los datos tienden a aglomerarse o concentrarse. Esto permitirá saber si el proceso está centrado; es decir, si la tendencia central de la variable de salida es igual o está muy próxima a un valor nominal deseado. Media Medida de tendencia central que es igual al promedio aritmético de un conjunto de datos, que se obtiene al sumarlos y el resultado se divide entre el número de datos. Mediana Medida de tendencia central que es igual al valor que divide a la mitad a los datos cuando son ordenados de menor a mayor. Moda Medida de tendencia central de un conjunto de datos que es igual al dato que se repite más veces. Además de conocer la tendencia central de un conjunto de datos es necesario saber qué tan diferentes son entre sí, es decir, es preciso determinar su variabilidad o dispersión. Desviación estándar muestral Medida de la variabilidad que indica qué tan esparcidos están los datos con respecto a la media. Desviación estándar del proceso Refleja la variabilidad de un proceso. Para su cálculo se debe utilizar un número grande de datos que hayan sido obtenidos en el transcurso de un lapso de tiempo amplio. Se denota con la letra griega sigma σ. Rango Medición de la variabilidad de un conjunto de datos que es resultado de la diferencia entre el dato mayor y el dato menor de la muestra Coeficiente de variación Medida de variabilidad que indica la magnitud relativa de la desviación estándar en comparación con la media. Es útil para contrastar la variación de dos o más variables que están medidas en diversas escalas. Límites reales Se obtienen con μ − 3σ y μ + 3σ, e indican de dónde a dónde varía la salida de un proceso. Histograma Representación gráfica de la distribución de un conjunto de datos o de una variable, donde los datos se clasifican por su magnitud en cierto número de clases. Permite visualizar la tendencia central, la dispersión y la forma de la distribución. Probabilidad y muestreo Un experimento aleatorio es aquel cuyo resultado no puede anticiparse aun cuando siempre se repita de la misma manera. Por ejemplo, la medición de las piezas fabricadas con un mismo proceso, la cantidad de llamadas que recibe un conmutador durante un lapso de tiempo determinado. La probabilidad y la estadística estudian modelos que permiten variaciones en la salida de un sistema aunque las variables que se controlan no cambien a propósito durante el estudio. Un experimento aleatorio donde los posibles resultados de cada ensayo son: “éxito” o “fracaso” se conoce como experimento Bernoulli. Un experimento aleatorio que consiste en una secuencia de n ensayos Bernoulli donde además se cumple que: 1. Los ensayos son independientes. 2. La probabilidad de éxito en cada ensayo, denotada por p, permanece constante. Entonces este experimento recibe el nombre de experimento binomial. Distribución binomial (n, p) Proporciona la probabilidad de observar x éxitos en una secuencia de n experimentos Bernoulli independientes con una probabilidad constante p de éxito. Una situación frecuente en control de calidad es evaluar variables como las siguientes: número de defectos por artículo, número de defectos por metro cuadrado de tela, número de defectos por unidad de área, número de impurezas en un líquido, número de errores de un trabajador. Todos los casos anteriores se resumen así: número de eventos que ocurren por unidad (por unidad de área, por unidad de volumen, por unidad de tiempo, etc.). Asimismo, es frecuente que este tipo de variables tenga una distribución de Poisson. Inferencia estadística La inferencia estadística tiene como objetivo establecer las características de una población o proceso con base en la información contenida en una muestra. Por lo general, la inferencia se divide en estimación y prueba de hipótesis, y se apoya en cantidades o estadísticos calculados de las observaciones de la muestra. Diagrama de Pareto Gráfico de barras que ayuda a identificar prioridades y causas, ya que se ordenan por orden de importancia a los diferentes problemas que se presentan en un proceso. Principio de Pareto, se refiere a que pocos elementos (20%) generan la mayor parte del efecto. Estratificación Consiste en analizar problemas, fallas, quejas o datos, clasificándolos de acuerdo con los factores que pueden influir en la magnitud de los mismos. 1. A partir de un objetivo claro e importante, determine con discusión y análisis las características o factores a estratificar. 2. Mediante la colección de datos, evalúe la situación actual de las características seleccionadas. Exprese de manera gráfica la evaluación de las características (diagrama de Pareto, histograma, cartas de control, diagrama de caja, etcétera). 3. Determine las posibles causas de la variación en los datos obtenidos con la estratificación. Esto puede llevar a estratificar una característica más específica, como en los ejemplos. 4. Ir más a fondo en alguna característica y estratificarla. 5. Estratifique hasta donde sea posible y obtenga conclusiones de todo el análisis realizado Hoja de verificación Es un formato construido para colectar datos, de forma que su registro sea sencillo y sistemático, y se puedan analizar visualmente los resultados obtenidos. Situaciones en las que resulta de utilidad obtener datos a través de hojas de verificación son los siguientes: 1. Describir el desempeño o los resultados de un proceso. 2. Clasificar las fallas, quejas o defectos detectados, con el propósito de identificar sus magnitudes, razones, tipos de fallas, áreas de donde proceden, etcétera. 3. Confirmar posibles causas de problemas de calidad. 4. Analizar o verificar operaciones y evaluar el efecto de los planes de mejora. • Diagrama de Ishikawa Es un método gráfico que relaciona un problema o efecto con sus posibles causas. El método de las 6 M es el más común y consiste en agrupar las causas potenciales en seis ramas principales (6 M): métodos de trabajo, mano o mente de obra, materiales, maquinaria, medición y medio ambiente. • Método flujo del proceso Método de construcción de un DI donde su línea principal sigue el flujo del proceso y en ese orden se agregan las causas. Ventajas: • Obliga a preparar el diagrama de flujo del proceso. • Se considera al proceso completo como una causa potencial del problema. • Identifica procedimientos alternativos de trabajo. • Hace posible descubrir otros problemas no considerados al inicio. • Permite que las personas que desconocen el proceso se familiaricen con él, lo que facilita su uso. Desventajas • Es fácil no detectar las causas potenciales, puesto que las personas quizás estén muy familiarizadas con el proceso y todo se les haga normal. • Es difícil usarlo por mucho tiempo, sobre todo en procesos complejos • Lluvia de idesas Las sesiones de lluvia o tormenta de ideas son una forma de pensamiento creativo encaminada a que todos los miembros de un grupo participen libremente y aporten ideas sobre determinado tema o problema. Esta técnica es de gran utilidad para el trabajo en equipo, ya que permite la reflexión y el diálogo con respecto a un problema y en términos de igualdad. • Diagrama de dispersión Es una gráfica cuyo objetivo es analizar la forma en que dos variables numéricas están relacionadas. Es un gráfica del tipo X-Y, donde cada elemento de la muestra es representado mediante un par de valores (xi, yi) y el punto correspondiente en el plano cartesiano X-Y. • Diagrama de flujo de proceso Es una representación gráfica de la secuencia de los pasos o actividades de un proceso, que incluye transportes, inspecciones, esperas, almacenamientos y actividades de retrabado o reproceso. Por medio de este diagrama es posible ver en qué consiste el proceso y cómo se relacionan las diferentes actividades; asimismo, es de utilidad para analizar y mejorar el proceso • POKA YOKE El enfoque poka-yoke propone atacar los problemas desde su causa y actuar antes de que ocurra el defecto entendiendo su mecánica. Asimismo, reconoce que el ser humano comete errores, que olvida, y que olvida que olvida. Por ello, en algunas situaciones no es suficiente la capacitación ni la experiencia. De esta forma, para aquellos errores más críticos que están influidos por el cansancio de las personas, por estados de ánimo, por la urgencia de la producción o por la presión, es necesario diseñar sistemas a pruebas de errores (dispositivo pokayoke) que permitan eliminar la posibilidad de falla, que el sistema advierta y prevenga lo más posible antes de que el error tenga consecuencias. En otras palabras, un sistema poka-yoke hace la inspección en la fuente o causa del error, determinando si existen las condiciones para producir con calidad. En caso de que estas condiciones no existan, el sistema impide que el proceso continúe o por lo menos manda una señal de alerta. Un dispositivo poka-yoke también permite a las personas revisar su propio trabajo. Existen dos tipos: los dispositivos preventivos poka-yoke que nunca permiten el error y el dispositivo detector, el cual manda una señal cuando hay posibilidad de error. Prueba hipótesis En un estudio estadístico por lo general se busca responder con cierta confianza ciertas preguntas y/o tomar decisiones. En este contexto, la persona que hace el estudio puede tener ciertas creencias o hipótesis que desea comprobar. • Hipótesis estadística Es una afirmación sobre los valores de los parámetros de una población o proceso, que puede probarse a partir de la información contenida en una muestra. • Hipótesis nula H0 Afirmación acerca del valor de un parámetro poblacional que se considera válida para desarrollar el procedimiento de prueba. • Hipótesis alternativa HA Afirmación que se aceptará si los datos muéstrales proporcionan evidencia de que la hipótesis nula es falsa. Bibliografía La metodología Six Sigma. (30 de Junio de 2016). Obtenido de https://www.esan.edu.pe/apuntesempresariales/2016/06/la-metodologia-six-sigma/ Pulido, H. G. (s.f.). Control Estadistico De Calidad Y Seis Sigma. McGraw Hill. Salazar, B. (2016). Kaizen: Mejora continua. Recuperado el 08 de Julio de 2019, de https://www.ingenieriaindustrialonline.com/herramientas-para-el-ingenieroindustrial/gesti%C3%B3n-y-control-de-calidad/kaizen-mejora-continua/
