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Unidad II Caja de herramientas

Unidad II Caja de herramientas. Contenidos: 2.1.5 Diagrama de correlación 2.1.6 La estratificación 2.1.7 Gráfico de control y las seis sigma. Ing. Sandra Bland ó n Navarro. 2.1.5 Diagrama de correlación.

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  1. Unidad II Caja de herramientas Contenidos: 2.1.5 Diagrama de correlación 2.1.6 La estratificación 2.1.7 Gráfico de control y las seis sigma SB GAC 2009 Ing. Sandra Blandón Navarro

  2. 2.1.5 Diagrama de correlación • El diagrama de correlación es una representación gráfica en un eje de coordenadas de los datos que se recogen sobre dos variables, para poder estudiar si existe relación de causa efecto entre ellas. • Esta herramienta es adecuada para sacar conclusiones de determinadas relaciones del tipo de causa–efecto, como p. e. incremento del presupuesto en publicidad e incremento de ventas. SB GAC 2009

  3. A) Recolecte los datos. Obtenga de 25 a 50 datos para cada variable que esté estudiando. Cree una lista que muestre los datos específicos para cada variable. B) Dibuje el eje horizontal (eje “X”) y el vertical (eje “Y”). C) Nombre los ejes. D) Establezca la escala de acuerdo a los datos. E) Grafique los datos. Si tiene más de un punto con el mismo valor lo puede poner con otro color y / o circularlo las veces que sea necesario. F) Interprete la gráfica. SB GAC 2009

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  7. 2.1.6 La estratificación • Herramienta estadística que clasifica los datos en grupos con características semejantes. A cada grupo se le denomina estrato. La clasificación tiene por objeto el identificar el grado de influencia de determinados factores o variables en el resultado de un proceso. SB GAC 2009

  8. Estratificación SB GAC 2009

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  10. 2.1.7 Gráfico de control y las seis sigma • Los gráficos de control son una herramienta para medir si el proceso se encuentra dentro de los límites deseados. SB GAC 2009

  11. Gráficos de control • Proporciona un método estadístico adecuado para distinguir entre causas de variación comunes o especiales mostradas por los procesos. • Promueve la participación directa de los empleados en el logro de la calidad. • Sirve como una herramienta de detección de problemas. SB GAC 2009

  12. Se dice que un proceso está bajo control, cuando no muestra ninguna tendencia, comportamiento anormal y, además, ningún punto sale fuera de los límites, si se trata de menos de 35 muestras. SB GAC 2009

  13. Seis sigma SB GAC 2009

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  16. Metodologia para la resolucion de problemas por seis sigmas 1. Medir el problema. Siempre es necesario tener una clara noción de los defectos que se están produciendo en cantidades y expresados también en valores monetarios. 2. Enfocarse en el cliente. Las necesidades y requerimientos del cliente son fundamentales, y ello debe tenerse siempre debidamente en consideración. 3. Verificar la causa raíz. Es necesario llegar hasta la razón fundamental o raíz, evitando quedarse sólo en los síntomas. 4. Romper con los malos hábitos. Un cambio de verdad requiere soluciones creativas. 5. Gestionar los riesgos. El probar y perfeccionar las soluciones es una parte esencial de la disciplina Seis Sigma. 6. Medir los resultados. El seguimiento de cualquier solución es verificar su impacto real. 7. Sostener el cambio. La clave final es lograr que el cambio perdure. SB GAC 2009

  17. El primer paso para calcular el nivel sigma o comprender su significado es entender qué esperan sus clientes. En la terminología de Seis Sigma, los requerimientos y expectativas de los clientes se llaman CTQs (Críticos para la Calidad). • Se usa la medida en sigma para observar que tan bien o mal operan los procesos y darle a todos una manera común de expresar dicha medida. SB GAC 2009

  18. Seis principios de seis sigma Principio 1: Enfoque genuino en el cliente. Principio 2: Dirección basada en datos y hechos. Principio 3: Los procesos están donde está la acción. Principio 4: Dirección proactiva Principio 5: Colaboración sin barreras Principio 6: Busque la perfección SB GAC 2009

  19. Sigma (σ) es un parámetro estadístico de dispersión que expresa la variabilidad de un conjunto de valores respecto a su valor medio, de modo que cuanto menor sea sigma, menor será el número de defectos. • La diferencia entre el limite Superior (LS) y la el limite Inferior (LI) dividido por el desvío estándar nos da la cantidad (o nivel) de sigmas (z). SB GAC 2009

  20. EJEMPLO • Supongamos un proceso que aporte valor anadido al cliente, como, por ejemplo, la realizacion del proceso de facturacion. Se selecciona una de las subfases de este proceso, por ejemplo, la elaboracion de facturas para un determinado cliente. A continuacion realizamos los siguientes pasos para los calculos de seis sigma: SB GAC 2009

  21. Seis sigma • Indiquemos cuantas CTQO (critical to quality opportunities), afectan de manera sustancial a nuestro proceso de cara al cliente. Supongamos que han sido 5. • Calculemos el DPO, según la formula siguiente: • DPO=probabilidad de defecto/numero de opportunities=0.14/5 =0.028 • Calculamos el DPMO (defect for million of opportunities): • DPMO=DPOx106=28000 • Y ahora solo nos queda calcular el valor sigma (valor z del eje x de la distribución normal) correspondiente a 28000 defectos por millon. Aproximadamente estaría en torno a: • Z=3.42(1.92=1.5) SB GAC 2009

  22. Orientaciones • Control estadístico de calidad y seis sigma. Gutiérrez Pulido, Vara de Salazar. Editorial McGraw Hill.2004 • Leer pág. 606-621 SB GAC 2009

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