INSTITUTO TECNOLOGICO DE TIJUANA
INGENIERIA INDUSTRIAL
CONTROL ESTADISTICO DE LA CALIDAD
UNIDAD 1. 7 HERRAMIENTAS BASICAS DE CALIDAD.
TCEC-04.
REALIZAR INVESTIGACION DE TEMAS DE LA UNIDAD.
AGREGAR DOS GRAFICAS DE CADA HERRAMIENTA DE CALIDAD EN
MINITAB AL FINAL EN ANEXOS
BELTRAN ESPINOZA ROSA MARIA 12211910.
M.C CARMINA SALINAS
INTRODUCCION.
La presente tarea nos mostrara las principales herramentas
de calidad que podemos utilizar a la hora de realizar algun
proyecto escolar o dentro de una empresa, nos dara el
enfoque que se necesita y los criterios que se utilizaran
para saber con calidad cuales son los factores de riesgo
que tenemos en un proceso y que podemos hacer para no
caer en un error de calidad.
7 herramientas de calidad.
Las siete herramientas básicas de calidad es una denominación dada a un conjunto de técnicas gráficas identificadas como las más útiles en la solución de problemas enfocadas a la calidad de los productos. Se conocen como “herramientas básicas” ya que son adecuadas para personas con poca formación en materia de estadísticas.
Desde el enfoque japonés, control de calidad total significa la participación de todo individua, y no solamente de especialistas en calidad, de personal de producción o de miembros de la dirección. No obstante, las técnicas estadísticas del control de la calidad poseían una cierta complejidad que impedía su uso por parte del personal no especializado en ellas. Era entonces necesario disponer de herramientas que no requerían de un conocimiento experto en técnicas estadísticas y que, por tanto, pudiera ser aplicadas en los círculos de calidad.
En 1968 propone un conjunto de técnicas estadísticas sencillas para ser aplicadas por los círculos de calidad. Según Ishikawa, con las siete herramientas básicas es posible resolver el 95% de los problemas que presenta una organización, sobre todo en el área de producción (Ishikawa, 1986).
Estas herramientas, que posteriormente fueron denominadas las 7 herramientas básicas de la calidad, pueden ser descritas genéricamente como métodos para la mejora continua y la solución de problemas.
Las 7 herramientas son.
1. Diagrama de Ishikawa: también llamado diagrama de causa-efecto o diagrama causal, se trata de un diagrama que por su estructura ha venido a llamarse también: diagrama de espina de pez, que consiste en una representación gráfica sencilla en la que puede verse de manera relacional una especie de espina central, que es una línea en el plano horizontal, representando el problema a analizar, que se escribe a su derecha. Es una de las diversas herramientas surgidas a lo largo del siglo XX en ámbitos de la industria y posteriormente en el de los servicios, para facilitar el análisis de problemas y sus soluciones en esferas como lo son; calidad de los procesos, los productos y servicios.
2. Hoja de Verificación: también llamada hoja de control o de chequeo, es un impreso con formato de tabla o diagrama, destinado a registrar y compilar datos mediante un método sencillo y sistemático, como la anotación de marcas asociadas a la ocurrencia de determinados sucesos. Esta técnica de recogida de datos se prepara de manera que su uso sea fácil e interfiera lo menos posible con la actividad de quien realiza el registro.
4. Histograma: es una representación gráfica de una variable en forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados. En el eje vertical se representan las frecuencias, y en el eje horizontal los valores de las variables, normalmente señalando las marcas de clase, es decir, la mitad del intervalo en el que están agrupados los datos. Los histogramas son más frecuentes en ciencias sociales, humanas y económicas que en ciencias naturales y exactas. Y permite la comparación de los resultados de un proceso.
5. Diagrama de Pareto: también llamado curva 80-20 o distribución C-A-B, es una gráfica para organizar datos de forma que estos queden en orden descendente, de izquierda a derecha y separados por barras. Permite asignar un orden de prioridades. El diagrama permite mostrar gráficamente el principio de Pareto (pocos vitales, muchos triviales), es decir, que hay muchos problemas sin importancia frente a unos pocos graves. Mediante la gráfica colocamos los “pocos vitales” a la izquierda y los “muchos triviales” a la derecha.
6. Diagrama de Dispersión: también llamado gráfico de dispersión, es un tipo de diagrama matemático que utiliza las coordenadas cartesianas para mostrar los valores de dos variables para un conjunto de datos. Los datos se muestran como un conjunto de puntos, cada uno con el valor de una variable que determina la posición en el eje horizontal y el valor de la otra variable determinado por la posición en el eje vertical.
7. Muestreo Estratificado: también conocida como estratificación, es una herramienta estadística que clasifica los elementos de una población que tiene afinidad para así analizarlos y determinar causas comunes de su comportamiento. La estratificación contribuye a identificar las causas que hacen mayor parte de la variabilidad, de esta forma se puede obtener una comprensión detallada de la estructura de una población de datos, examinando así la diferencia en los valores promedio y la variación en los diferentes estratos.
Minería de datos.
Cuando los especialistas elaboran o encuentran un modelo, haciendo que la interpretación que surge entre la información y ese modelo represente un valor agregado, entonces nos referimos al conocimiento. Vea más diferencias entre datos, información y conocimiento.
Aunque en datamining cada caso concreto puede ser radicalmente distinto al anterior, el proceso común a todos ellos se suele componer de cuatro etapas principales:
Determinación de los objetivos. Trata de la delimitación de los objetivos que el cliente desea bajo la orientación del especialista en datamining.
Pre procesamiento de los datos. Se refiere a la selección, la limpieza, el enriquecimiento, la reducción y la transformación de las bases de datos. Esta etapa consume generalmente alrededor del setenta por ciento del tiempo total de un proyecto de datamining.
Determinación del modelo. Se comienza realizando unos análisis estadísticos de los datos, y después se lleva a cabo una visualización gráfica de los mismos para tener una primera aproximación. Según los objetivos planteados y la tarea que debe llevarse a cabo, pueden utilizarse algoritmos desarrollados en diferentes áreas de la Inteligencia Artificial.
HISTOGRAMA
Media de X
Media de X = 696,7
Desviación estándar de X
Desviación estándar de X = 31,4885
DIAGRAMA DE DSIPERSION.
EL DIAGRAMA MUESTRALOS QUE LOS DATOS SE ENCUETRAN FUERA DE CONTROL
PARETO
INTERPRETACION. LA GRAFICA ME MUESTRAQ UE LAS PRINCIPALES CAISDA VITALES QUE SE DEBEN DE REVISAR SON EL
MATERIAL MEZCLADO SIENDO LA PRINCIPAL CAUDA DE RECHAZO Y DESPUES LA DISTORCION Y MAL EMPAQUE.
ESTA CGARFICA NOS MUESTRA CMO LAS CANTIDADES SON MUY VARIABLES Y ALGUBNAS ESTAN DENTRO DEL RANGO DE CONTROL.
+CONCLUSION
ESTE TRABAJO NOS DEJA MUY CLARO QUE LAS 7 HERRAMIENTAS SON MUY IMPORTANTES PARA LA SOLUCION DE PROBELMAS NOS MUESTRA DATOS QUE A SIMPEL VISAT PODRIASMO PASAR DESAPERCIBIDOS, PERO AUN ASI HAY EMPRESAS PARA LAS CUALES ESTAS
HERRAMIENTAS NO SON IMPORTANTES.
PODEMOS APRENDER A TENER UN MAYOR CONTROL DE NUESTROS ESTANDARES DE CALIDAD O CONTROL DE PROCESOS LOS CUALES ALA HORA DE LA REVISION JOS PODRAN DAR UN PANORAMA RAPIDO PARA PODER BUESCAR UNA SOLUCION MAS OPTIMA.
BIBLIOGRAFIA
www.aiteco.com/el-control-de-calidad - herramientas - basicas
www.ingenieriaindustrialonline.com/herramientas ... calidad /las-siete-herra
www.sinnexus.com/business_intelligence/datamining.aspx
