Pirámide de la Calidad

Contenido dedicado a explicar el uso de diversas herramientas de la calidad para gestionar procesos y compartir metodologías de trabajo que promuevan la mejora continua.

Con la tecnología de Blogger.

miércoles, 23 de diciembre de 2015

Herramientas de la Calidad - Cartas de Control por Variables

  12:49    


Gráfica X-S

A continuación se va a calcular el gráfico correspondiente utilizando los mismos datos del ejercicio anterior.

Procedemos con la herramienta minitab a generar la gráfica de control X-S



De igual manera como se procedió con el ejercicio anterior se seleccionarán las observaciones dentro de la ventana emergente.



Luego elegir el botón Opciones de Xbarra - S y seleccionar la pestaña estimar, hacer click en la opción S barra



















Posteriormente elegir la pestaña pruebas y elegir la opción realizar todas las pruebas para causas especiales.



Posteriormente dar click en Aceptar y se generará la siguiente gráfica:




Como podemos observar , claramente se aprecia que un punto está fuera de control en la gráfica S 

por causas asignables.

Se deberá investigar y eliminar la causa que origina esta disconformidad, para asegurar la 

continuidad del flujo del proceso productivo y no tener que reprocesar o desechar piezas que al final 

se traducen en costos para la organización.


INDUSTRIA DE CONFECCIONES -  EXPORTACIÓN PARA GRANDES FIRMAS

Es importante tener un control a tiempo real de nuestros procesos, las cartas de control por variables y atributos, son un medio para realizar seguimiento y verificar el cumplimiento de los parámetros del producto en cada instante del proceso de manufactura.
Ahora, es muy probable que la implementación de las cartas de control sean fáciles de implementar en una empresa que tiene sus procesos automatizados, en las cuales se puede obtener información del proceso al instante.
Mi pregunta es: ¿Cómo implementar las cartas de control en una empresa que tiene una alta dependencia de la mano de obra en sus procesos y tener la información en cada momento de la jornada de trabajo?
Responderé a esta pregunta enfocándola al sector de confecciones textiles, que se caracteriza por producir una alta variedad de productos en pedidos de tamaño pequeño (menor a 100 prendas).
Si bien es cierto para las empresas textiles de gran envergadura es altamente rentable producir prendas estandarizadas en grandes volúmenes, hoy en día la exigencia del mercado es distinta, cada vez los clientes son más selectivos con sus preferencias, hay cambios continuos en la tendencia de la moda, el mercado exige productos de calidad a precios competitivos.
Firmas grandes como Ralph Lauren, Lacoste, Juicy Couture y otras empresas competidoras, están buscando compañías estratégicas en diversas partes del mundo que fabriquen sus diseños bajo sus rigurosos estándares de calidad, al menor costo posible.
Empresas locales manufactureras de cada país compiten para lograr ser socios estratégicos de la cadena de suministros del producto y obtener beneficios por la producción y exportación de las prendas de vestir de estas grandes firmas.
Frente a este contexto las herramientas de control utilizadas para asegurar que el proceso no se desvíe de las especificaciones son vitales, puesto que tener productos defectuosos representa sobrecostos para la organización, dado que hay que reprocesarlos o desecharlos y por tanto la empresa pierde competitividad.

La estrategia sugerida para este caso sería:
-       En primer lugar, establecer un equipo de trabajo concientizado sobre la importancia de la calidad.
-      Asignar a un líder o líderes dentro del personal, que tenga aspiración a ascender en su puesto de trabajo (supervisor) , quien sería la persona designada de reportar en una ficha de control las entradas y salidas de los pedidos. Así como realizar el seguimiento de las prendas defectuosas que se están detectando en los puntos de inspección.
-       El sistema de trabajo debe estar configurado de tal manera que los inspectores de calidad revisen las prendas del pedido tan pronto como ingresen al punto de control. (FIFO – Primeros en entrar son los primeros en salir).
-    Ello facilitará al supervisor de costura en una pizarra convencional registrar el promedio de los resultados que envía  control de calidad, y enviar su reporte bihorario al responsable directo de producción para que con la información actualizada publique en tiempo real las gráficas de control del proceso a todas las áreas interesadas, el cual será visualizado en un monitor instalado estratégicamente en la empresa, para que cada vez se detecte una tendencia a que el proceso marche fuera de los límites de control se actúe de inmediato para atacar la causa de la no conformidad potencial.

-   En un segundo nivel ya se podría establecer que los resultados que reporta calidad sean automáticamente subidos a un sistema que podría automatizar todo el proceso y tener la información al instante. Para ello se requiere que el personal de calidad sea capacitado previamente y se implemente un sistema de información para que los resultados de productos no conformes sean directamente cargados a la base de datos de la empresa. De tal manera que en la pantalla principal se visualice el estado actual como marcha el proceso de confecciones  en términos de indicadores de calidad y la tendencia en la gráfica de control.

Gráfica I -MR

La siguiente carta de control se aplica para mediciones individuales, tomando en consideración el 

supuesto de que es difícil o costoso tomar varias submuestras. Sin embargo es requisito que la 

distribución de los datos sea simétrica.


A continuación un ejemplo , para generar la gráfica de control en la herramienta Minitab.

Se muestra las longitudes de un tramo de tubo registrado para cada producto.

A partir de esta información se generará su gráfica de control respectiva.

En primer lugar se registran los datos en una sola columna del programa.


Luego hacer click en el menú Estadísticas, Gráficas de control , Gráficas de control de variables para individuos,  tal como se muestra la siguiente pantalla:



Luego en la siguiente ventana que aparece , asegurarse de que el nombre de la columna donde se

encuentran los datos esté identificado en la sección de variables tal como se muestra.



Luego hacer click en el botón Opciones de I-MR , y ubicarse en la pestaña "Estimar", verificar que esté seleccionado el método de Rango Móvil Promedio para estimar la desviación estándar.





Posteriormente ir a  la pestaña pruebas y elegir " Realizar todas las pruebas para causas especiales".



Luego hacer click en "Aceptar" y se debe generar el siguiente gráfico:




Podemos concluir claramente que el proceso no está bajo control, en el caso de la gráfica de valores individuales se aprecia que hay un punto fuera de control y existe una tendencia a que el proceso nuevamente salga de los límites de control.





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miércoles, 2 de diciembre de 2015

Herramientas de la Calidad - Cartas de Control

  12:49    


Una herramienta importante a utilizar para el monitoreo de los procesos es la carta de control.
Una gráfica de control es como observar una película de lo que está pasando en el proceso.

Carta de Control P


Observando la gráfica anterior se dice que el proceso está bajo control (presenta causas comunes), cuando cada uno de los puntos se encuentran dentro de los limites de control (superior e inferior) representados por una línea roja horizontal

Por el contrario si alguno de los puntos sale de los límites de control, debido a causas asignables el proceso está fuera de control estadístico.

Es importante conocer la aplicación de esta herramienta que nos permitirá controlar que nuestros procesos cumplan las especificaciones y tomar acciones cuando se detecte que los datos tienen una tendencia a salir fuera de control.

Existen dos tipos de cartas de control , por variable y por atributos. La diferencia radica en que el primero emplea características de calidad que son medibles " Variable Cuantitativa"  (Ej. Altura, peso, presión,etc.), mientras que el segundo emplea " Variables Cualitativas". ( Ej. Nivel de Satisfacción, color, nivel socioeconómico,etc.)


Cartas de Control por Variable

Se revisarán las siguientes gráficas de control:
  • Gráfica X-R
  • Gráfica X-S
  • Gráfica para mediciones individuales
Gráfica X-R

Se tomará el siguiente ejemplo para ilustrar la aplicación de la gráfica de control X-R , aplicando la herramienta Minitab.


Se tienen las siguientes medidas de los diámetros de una pieza cilíndrica, el tamaño de muestra de cada subgrupo es cinco y se toman 25 subgrupos a intervalos de 1 hora.



Como se puede observar en la tabla se han tomado 25 muestras de tamaño 5.
Ahora procederemos a pegar  los datos en minitab.



Una vez realizado ello , iremos al menú Estadísticas y seguiremos la siguiente secuencia: Gráficas de Control - Graficas de vairables para subgrupos - X barra R























Luego aparecerá la siguiente ventana , donde se deberán pasar en el cuadro en blanco las columnas donde están los datos registrados, tal como se muestra.





Luego hacer click en el botón " Opciones de Xbarra-R"., donde les aparecerá la siguiente ventana:




Hacer click en la pestaña "Estimar", y activar la opción R barra y click en Aceptar

 


Luego hacer click en la pestaña Pruebas y escoger la opción " Realizar todas las pruebas para causas especiales".



Finalmente dar click en Aceptar en las ventanas emergentes y les aparecerá el siguiente Gráfico de Control X-R




Al observar las gráficas , se demuestra que existe en la carta de control R un punto fuera de control, por lo que se deberá determinar y eliminar  las causas especiales que originan esta no conformidad , para asegurar que los productos  cumplan con las especificaciones.


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miércoles, 18 de noviembre de 2015

Herramientas de la Calidad

  13:00    


Las herramientas de la Calidad nos ayudan a evidenciar lo que está pasando en un proceso determinado.


Una de las herramientas ampliamente utilizadas para variables numéricas continuas es el histograma. Esta gráfica no es otra cosa que una fotografía de lo que sucede en el proceso.


El histograma nos revela la forma de la distribución de los datos. 
En todo proceso estable se espera que la mayoría de los datos estén centrados, obteniendo una distribución en forma de campana. (curva normal)


Hablando en términos de intervalos de confianza 
se puede decir que para toda curva normal el 68% de las mediciones estarán dentro de una amplitud de 1σ
Aproximadamente el 95,5% con una desviación de ± 2σ
Aproximadamente el 99,7% con una desviación de ± 3σ
















De manera ilustrativa se tomará el siguiente ejemplo:
Una empresa debe fabricar tornillos que tienen como valor especificado de longitud 25 ±  0.4 mm. A continuación se muestra los siguientes datos extraídos de una muestra. Elaborar el histograma correspondiente.
Muestra  Longitud (mm) Muestra  Longitud (mm) Muestra  Longitud (mm)
1 25.2 11 25.3 21 25.0
2 24.6 12 25.3 22 24.3
3 24.9 13 25.7 23 24.7
4 25.0 14 25.1 24 24.9
5 25.3 15 24.9 25 25.0
6 25.7 16 25.0 26 25.1
7 24.3 17 25.1 27 25.2
8 24.4 18 24.9 28 25.1
9 24.7 19 24.8 29 25.0
10 24.9 20 25.2 30 24.7


En primer lugar se elaborará un histograma , para ello se  deberá calcular las siguiente medida de dispersión:

Rango = Valor Máximo - Valor Mínimo ( respecto a los datos mostrados)

Rango= 25.7 - 24.3 = 1.4

Se debe determinar el número de intervalos o grupos (k):
sabiendo que n= 30 (tamaño de la muestra)

k= 1+ 3.3 log n
k= 1+ 3.3 log 30 = 5.8   Aprox. 6

Se debe determinar el ancho de los intervalos (C):

C= R/k

C= 1.4/ 6 = 0.23


A continuación se muestra la siguiente tabla :



- Donde se observa en la primera columna los intervalos o clases.
- En la segunda columna la marca de clase , obtenida de la semisuma de los valores mínimo y máximo de cada intervalo.
- En la tercera columna se muestra la frecuencia absoluta , es decir la cantidad de datos que se encuentran en cada intervalo.
- La última columna representa el acumulado de la frecuencia de los intervalos.


A partir de la información ordenada en la tabla se muestra el siguiente histograma.



Donde se puede visualizar la forma de la distribución de los datos , que se aproxima a una curva normal.

Para efectos ilustrativos , un representante de la empresa menciona que sus procesos son altamente eficientes y que producen tornillos que tienen una altura promedio de 25 mm . Evaluar con los datos anteriores si la afirmación es cierta.


1. Para ello se formulará la siguiente hipótesis:

   Ho: µ = 25
   H1: µ ≠ 25

 Básicamente se plantea en la hipótesis nula, que el proceso es conforme, que no sucede nada extraño , en otras palabras que el  tamaño promedio de todos los tornillos producidos es 25 mm.

En la hipótesis alternativa se plantea todo lo contrario, se establece que si está pasando algo en el proceso, y que por lo tanto existe una mayor probabilidad de que el tamaño promedio del tornillo sea distinto de 25 mm.

2. Corresponde utilizar el estadístico  (Media muestral) que en este caso se obtendría con la siguiente fórmula utilizando los datos mostrados en la tabla de intervalo de clases.

  = (Σ f Xi ) / n

Donde:
f: frecuencia absoluta del intervalo de clase
Xi= Marca de Clase
n= tamaño de la muestra


 = (24.38*3 + 24.63*4 + 24.88*11+25.13*7+25.38*3+25.63*2) / 30 = 24.95

3. Calculamos el parámetro T

T = ( - µ) /SE


Necesitamos calcular el error estándar:

SE = S/√n

Donde S es la desviación estándar y "n" el tamaño de la muestra.

 s^2 = \frac{\displaystyle \sum_{i=1}^n \left( x_i - \overline{x} \right) ^ 2 }{n-1}


S = 0.2

Entonces SE = 0.2 / √30 = 0.037

T = (24.95 - 25) / 0.037 = - 1.35


4. Evaluamos el parámetro hallado en la gráfica t- student.

Considerando los grados de libertad= n-1 = 30 -1 = 29
El parámetro T = - 1,35 en ambas  colas.



5. Hallamos la probabilidad respectiva validando nuestra tabla t
p = 0.187 , considerando un nivel de significancia α = 0.05 , podemos descartar la hipótesis alternativa dado que p> 0.05.

Por tanto afirmamos que en efecto la altura promedio de los tornillos que se produce en la empresa es 25 mm , ratificando lo afirmado por el responsable de la organización.











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miércoles, 21 de octubre de 2015

Control de Procesos

  17:03    


Es importante en las organizaciones medir y controlar los procesos críticos que aseguren un flujo continuo de la producción y el cumplimiento de las metas de eficiencia y rentabilidad.

Básicamente , ¿Que es un proceso? , podemos dar varias definiciones,  pero en concreto son un conjunto de actividades interrelacionadas en las que se produce una transformación para obtener uno o más resultados, denominados productos.


En un proceso intervienen elementos de entrada que son los insumos y materiales necesarios para realizar la transformación, en el mismo proceso se añade el valor agregado para obtener como resultado un producto o servicio que cumpla con los requisitos del cliente. 
Si este producto o servicio falla en alguno de los requisitos , la información deberá ser transmitida a las etapas precedentes para corregirlo y luego de un análisis más profundo, eliminar la causa de la no conformidad.

La estadística es una herramienta poderosa para medir, analizar y controlar los procesos.
Es por ello que se recomienda valerse de sus principios para analizar el comportamiento de los procesos y actuar de manera inmediata cuando se detecta una anomalía.
Ello es lo que se denomina como el Control Estadístico de Procesos.

Para entender el aporte de la estadística en el estudio de los procesos , daré cita a los siguientes principios:

1. No existe dos cosas exactamente iguales.

Bajo este principio introducimos el término : " Tolerancia", es decir que cuando deseamos medir los resultados de nuestros procesos debemos establecer un rango o límite de especificación.
2. Las variaciones de un producto o proceso son medibles.

Bajo este enunciado se puede dimensionar la variabilidad o dispersión de una variable o  atributo  de nuestro producto/servicio en cifras mas unidades.

Aquí se introduce el término de desviación estándar y rango intercuartil, que son medidas de dispersión ampliamente utilizadas en la estadística para medir la variabilidad de los procesos





3. Las cosas varían de acuerdo a un patrón determinado.

Se puede observar la forma de la distribución de frecuencias de la variable  o atributo que se está analizando, con la ayuda de un histograma.



En el histograma mostrado , podemos observar que cada barra representa la frecuencia ( número de ocurrencias), en un rango determinado. Por ejemplo en el rango 25 -30 , podemos observar que tiene una frecuencia de 6 y así sucesivamente , al final de organizar toda la información, nos revela la forma de la distribución , que en este caso está ligeramente sesgada a la izquierda.


4. Cada vez que se miden cosas del mismo tipo , la mayoría de las lecturas tiende a agruparse hacia el centro. 

Al analizar una muestra de un producto determinado , se desea analizar una variable . Resulta que al organizar los datos en un histograma la mayoría de las observaciones se concentran en el centro,
Esto se hace mas evidente cuando el tamaño de nuestra muestra es  igual o mayor a 30 de acuerdo al teorema del límite central.
La distribución de las lecturas adopta una forma de campana, denominada curva normal.



 5. Es posible determinar la forma de la curva de la distribución para las partes fabricadas de un proceso. 

Como es natural se espera que las lecturas de los procesos para variables continuas tenga una distribución normal . Mientras mas estrecha sea la curva de la campana , los datos se apegaran al centro lo que significa que habrá menor variabilidad y nuestros procesos cumplirán las especificaciones del cliente.

Para el caso de atributos se puede obtener una distribución binomial u otro tipo , sin embargo aplicando los principios del  teorema del limite central se puede aproximar a la distribución normal. Puesto que mientras que el tamaño de la muestra sea cada vez  mayor la forma de la distribución se aproximará a una curva normal.




6. Las variaciones debidas a causas asignables tienden a deformar la curva normal de distribución. 

En efecto cuando aparecen elementos poco comunes debido a causas asignables, afectan el proceso provocando que la distribución sea sesgada.
Ello no permite que el proceso sea susceptible de mejora , sin antes eliminar el origen o causa de los defectos.

En la gráfica siguiente se muestra una distribución sesgada a la izquierda, bajo el supuesto de que hay un elemento no común que interviene en el proceso , originando que se produzca un sesgo en la curva.




La variabilidad es innata en los procesos, sin embargo se debe controlar para que esté dentro de los limites de especificación.
Es por ello que se debe identificar las causas potenciales que pueden originar que el proceso esté fuera de la especificación.

Existen en general dos tipos de causas, las denominadas causas fortuitas o comunes y las causas asignables.

- Las causas comunes, se caracterizan por tener múltiples orígenes, su origen puede ser varias máquinas o el equipo humano involucrado en el proceso, son difíciles de corregir y su solución se considera a nivel gerencial,  puesto que involucra a todo un sistema.

- Las causas asignables, son esporádicas, de alta repercusión en el proceso, y que normalmente su origen radica en una máquina, una persona. Son relativamente fáciles de corregir y su solución es a nivel operativo.

Obviamente nosotros podemos decidir como responsables o dueños  de los procesos a nivel operativo, y es que la eliminación de la causa asignable repercute significativamente en el rendimiento del proceso.

Para prevenir que una no conformidad potencial, afecte la variabilidad del proceso, es necesario utilizar herramientas de control para monitorear en tiempo real  y apenas se detecte una anomalía , actuar para eliminar la causa de la no conformidad.










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miércoles, 23 de septiembre de 2015

Alcance de la Calidad

  15:11    


Existen hoy en días varias definiciones sobre lo que es la calidad.
En algunas definiciones se le atribuye como las características que debe cumplir un producto o servicio para "satisfacer al cliente", otras definiciones nos acercan  al concepto de "grado de conformidad" de los atributos del producto final.
Según  la Norma ISO 9000, es el conjunto de características de una entidad que le confiere la aptitud para satisfacer las necesidades establecidas y las implícitas.

Frente a todos los conceptos que existen acerca de la calidad, el punto de partida sobre lo que debe ser nuestro producto o servicio es determinado por el cliente.
Pero cual es la influencia que tiene el cliente en nuestro producto o servicio final. Acaso el cliente participa en el diseño , fabricación o incluso en la determinación del precio del producto.
En realidad el cliente no tiene participación directa , sin embargo finalmente es quien determina el éxito o fracaso de nuestro negocio.

Si es tan importante escuchar la voz del cliente, porqué algunas veces las organizaciones no priorizan sus esfuerzos en brindar un producto o servicio de calidad ajustado al cliente final.
Se habla sobre la importancia del cliente pero la realidad funciona de manera inversa.
Si bien es cierto, existen organizaciones que tienen una política de calidad establecida , muchas veces no se cumple y los compromisos pueden terminar solo en el papel como un documento de buenos deseos.

Cada área funcional de la organización juega un rol importante en el desarrollo , imagen y comercialización del producto o servicio. A su vez tienen asignado una responsabilidad en cumplir las funciones delegadas por la organización.
Pero qué sucede , entre comillas se priorizan las actividades del día a día o cumplimiento de entregables asignados a su cargo que no tienen un impacto significativo en  la consecución de los objetivos estratégicos de la organización.
En consecuencia los objetivos propuestos  no son alcanzables y finalmente no se llega a elevar los niveles de satisfacción del cliente, que reitero es quien determina la permanencia de una organización en el mercado.

Me pregunto hacia donde quieren apuntar las organizaciones para lograr ser exitosas, si realizamos una analogía, con el tiro al arco.

Las marcas verdes representarían aquellas organizaciones que no tienen objetivos claros y no miden los resultados de sus procesos, por ende pierden la dirección para lograr el éxito.

Las marcas amarillas representan a las típicas organizaciones que tienen objetivos definidos, miden sus procesos, pero los responsables de las áreas funcionales y el equipo humano al que dirigen no están comprometidos con la satisfacción de los stakeholders. ( cliente interno, externo y partes interesadas), por ende los resultados se desvían de la meta.

Finalmente , aquellas organizaciones exitosas son las que se caracterizan en hacer que los objetivos sean alcanzables, acorde con los requisitos del cliente y por ende están encaminados hacia la excelencia en un ciclo de mejora continua.

Es importante también reconocer que muchas organizaciones no se dan cuenta de los sobrecostos que generan,  por errores o fallas en el proceso.
Si bien es cierto, pudiera existir en alguna medida mecanismos de control , muchos de ellos son tardíos o reactivos,  es decir se detecta el problema cuando el producto o servicio  esta en una etapa final  y obviamente este producto tiene un valor superior dado que adicional al valor de los insumos utilizados , probablemente se ha invertido horas hombre en su fabricación, se han consumido recursos materiales no recuperables, se aprovechó la disponibilidad de las máquinas, finalmente la empresa se ha comprometido con sus clientes, lo cual también tiene un impacto negativo sino se cumple con los tiempos de entrega del producto o servicio.

Ahora, suponiendo que nuestro proceso consta de 3 etapas , y resulta que la segunda etapa es el cuello de botella ¿En qué parte del proceso conviene detectar los potenciales errores o fallas ?

La respuesta es en la etapa 1 , dado que el impacto o los costos incurridos por reprocesar el servicio o producto son menores , comparado si detectamos en una etapa posterior , puesto que ya invertimos la mayor cantidad de recursos en el cuello de botella y por ende reprocesar el producto final es caro.

Sin duda hablar de calidad , involucra hablar de los puntos tratados anteriormente y frente a todo ello me pregunto cuales son nuestras prioridades.

La respuesta sería:

- Conocer los requerimientos y expectativas del cliente.
- Eliminar los reclamos
- Mejorar la Productividad
- Bajar los niveles de inventarios o existencias.
- Optimizar los tiempos de entrega
- Reducir la cantidad de productos defectuosos.


Muchas veces  se pretende enmascarar que el proceso productivo está conforme, cumplimos con las especificaciones y entregamos el producto en el momento que solicita el cliente, dicho de otra forma se tienen  altos niveles de inventario para asegurar el flujo continuo de la producción y evitar reclamaciones del cliente.


Esa es una forma elegante de autoengañarnos a nosotros mismos dado que estamos viendo solo la punta del iceberg de nuestros problemas (oportunidades). En realidad estamos generando sobrecostos para la organización, resultando que nuestros procesos sean caros y la organización sea poca competitiva en el mercado.



Suponiendo de que se disminuye significativamente los niveles de inventario, saltan a la luz progresivamente los problemas que no se visualizaban,  hasta llegar a la base del iceberg que es la causa raíz que origina que nuestros procesos no sean óptimos. Frente a ello entra a tallar la mejora de los procesos,  que se apoya en el uso de datos para optimizar y controlar los procesos críticos de la organización.

Es por ello que podemos decir que el concepto de calidad es mas amplio y no se limita a la definición que solo tiene alcance sobre el producto o servicio.  Debemos entender que calidad debe ser una filosofía que debe formar parte de la cultura y valores de la organización, así como formar parte de la estrategia empresarial orientada al cliente.






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