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Copyright 2010 por TECSUP

Medir y Analizar Tecsup Agosto 2010

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1. ETAPA 2 : MEDIR Y ANALIZAR Comprende los siguientes 6 pasos 1. Recolectar informacin dura y blanda 2. Mostrar datos y Analizar 3. Calcular Sigma 4. Desarrollar Anlisis Estadstico 5. Generar posibles soluciones 6. Evaluar alternativas

Porque medir?

Las mediciones nos indican donde estamos de manera que podamos saber si estamos mejorando.

Facilita el mejoramiento haciendo que las oportunidades se vean como obvias.

Permite disminuir costos al reemplazar la correccin de problemas por la prevencin de los mismos.

Proporciona informacin que permite hacer correcciones a mitad de camino. Que significa la palabra KPI ?

K ( Key) = Clave P ( Perfomance) = Desempeo I ( Indicator) = Indicador Entonces KPI significa Indicador clave de Desempeo

Tecsup Medir y Analizar Agosto 2010

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Que es un KPI ? Un KPI es bsicamente un mecanismo de control. Su resultado es una medicin ( Hrs., %, Nro, $ , s/. ), la cual al estar fuera de su tolerancia especificada, debera indicar a las personas involucradas iniciar una accin correctiva. Por que son importantes los KPI s ?

Entregan informacin til sobre el panorama real de nuestro rendimiento, sea este bueno o malo

Guan la toma de decisiones y nos ayudan a controlar nuestro rendimiento futuro.

Generan informacin que dirige automticamente a las personas hacia un comportamiento exitoso del negocio.

El principal objetivo de un KPI es entregar una medida del rendimiento. Para que esta medida tenga un significado til, debemos compararlo con una meta. Una vez que hayamos decidido que medir, debemos establecer la meta de rendimiento que quisiramos lograr. Qu se necesita previamente para medir? Los datos : son informacin cierta que se utilizan como base de razonamiento. Estos datos se recolectan mediante listas de verificacin ,observacin,entrevistas. Veremos formas de:

Utilizar los datos para comprender una situacin.

Analizar los datos para tomar decisiones

Mostrar los datos de un modo organizado y que tengan sentido. Tipos de datos : 1. Datos por variables o continuos: medidos en una escala continua. Ejemplos: tiempo ( Hr, seg) ; peso ( g. Kg), humedad ( %) 2. Datos por Atributos o discretos : basados en conteo. Ejemplos : N de goles,N de defectos, N de accidentes. HERRAMIENTAS : Mostrar datos y Analizar: Grafico de barras, torta y tendencia Histogramas Diagrama de dispersin Graficos de proceso analisis de capacidad de proceso ( Cp) Diagrama Causa-Efecto 5 Why s


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COMO ELABORAR HISTOGRAMAS

EJEMPLO : Se desea analizar el tiempo de vida de los focos de las seales direccionales

para autos, producidos en un mes en la compaa ACME. Para ello, se procede a obtener

una muestra de 30 focos, registrando el nmero de horas que duran encendidos. Los

resultados obtenidos se recogen en la siguiente tabla:

237 180 285 225 288 232

290 234 271 295 247 338

315 284 320 255 305 274

284 292 192 318 268 279

261 374 228 358 210 244

Construya la tabla de frecuencias para estos datos.

Que informacin nos proporciona la tabla de frecuencias construida?

SOLUCION:

Paso 1 :

Obtencin del rango ( R ) de los datos . Una manera que simplifica esta tarea es la

siguiente: Se detectan en cada hilera el dato menos y el dato mayor, los cuales se colocan

en dos columnas adicionales a la tabla de datos. Integradas las dos columnas de datos

menores y mayores, se identifican el dato mayor y el dato menor de dichas columnas :

Datos Xm XM

237 180 285 225 288 232 180 288

290 234 271 295 247 338 234 338

315 284 320 255 305 274 255 320

284 292 192 318 268 279 192 318

261 374 228 358 210 244 210 374

180 374

Habiendo identificado los datos menor y mayor, se procede a efectuar la operacin :

R = XM - Xm R = 374 - 180 = 194

Paso 2 :

Determinacin del numero de clases ( K ) en las que se van a agrupar los datos. En el

presente caso, agruparemos los datos en 5 clases, pues la cantidad de ellos es menor de

50.

Paso 3:

Determinacin de la amplitud ( A ) de las clases A = 194 + 1 = 39

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Paso 4:

Determinacin de las fronteras de cada clase :

X* = 180 = 179,5 179,5 + A = 218,5

218,5 + A = 257,5

257,5 + A = 296,5

296,5 + A = 335,5

335,5 + A = 374,5

Paso 5:

Identificacin del valor medio de cada clase; valor que es llamado marca de clase (Xi ).

Por ejemplo, para la primera clase: Xi = ( 179,5 + 218,5) / 2 = 199 .

Los otros valores se muestran en la tabla de abajo.

Paso 6 :

Conteo de datos que pertenecen a cada clase. Aqu hay que calcular la frecuencia fi de

cada clase. Se recomienda llevar la cuenta con tallos y ramas, tachando los datos que se van integrando a la cuenta. Los resultados se muestran abajo en la tabla.

Paso 7 :

Elaboracin de la tabla de distribucin de frecuencias, obtenida utilizando los

resultados de pasos anteriores:

Paso 8 :

El histograma correspondiente al ejemplo es el siguiente:

Clase Fronteras Marca de

clase

Frecuencia

absoluta

i FI FS Xi fi

1 179,5 218,5 199 3

2 218,5 257,5 238 8

3 257,5 296,5 277 12

4 296,5 335,5 316 4

5 335,5 374,5 355 3

Total 30


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EJERCICIO 1

Con el propsito de estudiar el tiempo de espera en la sala del consultorio de un dentista,

se analizo la estancia de 40 clientes. El nmero de minutos que estuvo esperando cada

uno de esos 40 clientes se muestra en el cuadro siguiente:

Datos Xm XM

24 28 39 24 32 35 42 30

33 34 25 29 41 38 41 32

44 42 36 41 37 36 39 28

29 37 39 43 35 27 29 26

39 45 40 38 26 26 31 24

Construya la tabla de frecuencias y el histograma

Qu informacin nos proporciona la tabla de frecuencias ?


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DIAGRAMA DE DISPERSIN

Es la figura que permite ver la relacin mutua entre dos tipos de informaciones con correspondencia entre ambos (relacin de causa efecto). PROCEDIMIENTO

1. Recopilar datos de dos tipos de valor caracterstico con correspondencia,

poner los datos o informacin de tipo causa (factor) como X , y los que parecen ser de tipo efecto (caracterstica), como Y

2. Buscar los valores mximos de X e Y:

Buscar en cada columna o fila el valor mximo y el valor mnimo de X e Y marcarlos.

Comparar los valores mximos y los valores mnimos de cada columna o fila y marcar al mayor de todos y al menor de todos ellos.

3. Colocar las medidas en eje vertical y el horizontal. 4. Escribir la unidad de los ndices y la explicacin necesaria en ambos ejes. 5. Colocar los datos en forma de puntos. En base a cada juego de datos

relacionados, colocar un punto en la interseccin de los ejes. 6. Anotar todos los tems necesarios:

Poner el numero de datos El perodo en que se han recogido Fecha de elaboracin Nombre del que elabora Escribir el titulo del cuadro de diseminacin, etc.


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GRFICAS DE CONTROL DE PROCESO

Se utilizan para estudiar la variacin de un proceso y determinar a que obedece esta variacin. Un grfico de control es una grafica lineal en la que se han determinado estadsticamente un limite superior (lmite de control superior) y un limite inferior (lmite de control inferior), a ambos lados de la media o lnea central. La lnea central refleja el producto del proceso. Los lmites de control proveen seales estadsticas para que la administracin acte, indicando la separacin entre la variacin comn y la variacin especial. Estos grficos son muy tiles para estudiar las propiedades de los productos, los factores variables del proceso ,los costos, los errores y otros datos administrativos. Un grafico de control muestra :

Si un proceso est bajo control Indica resultados que requieren una explicacin Define los lmites de capacidad del sistema, los cuales previa

comparacin con los de la especificacin pueden determinar los prximos pasos en un proceso de mejora.

GRAFICOS X-R

Se utilizan cuando la caracterstica puede medirse, como una longitud, un peso, una resistencia etc. De manera que la cifra obtenida sea una medida de la aproximacin de la calidad del producto a la calidad deseada, son especialmente adecuados para operaciones de mecanizado y de fabricacin continua.


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OBJETIVOS

Permiten determinar si el proceso y los procedimientos estn firmemente establecidos.

Cul es la calidad media del producto.

Cunto y como varia la calidad media del producto.

Los grficos X- R suelen construirse sobre una misma hoja, mientras el primero controla la calidad media del producto, el segundo controla la variacin de la calidad. PROCEDIMIENTO

1.- Se selecciona o elige la variable que ha de ser sometida a control, como se ha dicho anteriormente puede ser expresada en unidades cuantificables.

2.- Se elige le dispositivo de medida que ha de utilizarse, esto es muy

importante, porque el buen funcionamiento de estos grficos, se apoya en datos exactos.

3.- Se decide el tamao de la muestra n, este suele oscilar entre dos y seis

unidades. 4.- Se toma una muestra de n unidades del puesto de trabajo, se mide la

caracterstica considerada y se anotan los resultados. 5.- Se obtiene el valor medio X, de las medidas de cada muestra:

Suma de medidas de n unidades X = ----------------------------------------------- Tamao de la muestra

6.- Se determina el rango R de las medidas consideradas, para lo cual basta restar la medida mayor medida menor.

7.- Se repiten las operaciones 4, 5 y 6 hasta un total de 25 muestras,

habremos obtenido as 25 valores medios de X y otros 25 de R. 8.- Se determina el valor medio de todos los valores de X que llamaremos

el gran promedio, para ello basta sumar los 25 valores medios como mximo asumidos y luego dividir entre 25.

X = Gran promedio 9.- Se halla el valor medio de R, de todos los rangos considerados, para lo

cual basta sumar los 25 valores de R tomados como mximo y dividirlos entre 25.


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10.- Se selecciona de la tabla los valores A2, D3, D4 correspondientes al valor n.

11.- Se calculan los lmites superior e inferior del promedio X, usando las siguientes formulas:

LSC X = X + A2. R LIC = X - A2. R

12.- Se calculan los lmites superior e inferior del rango R, por medio de las siguientes formulas:

LSC = D4. R LIC = D3. R

13.- Se anotan los resultados en el grfico. 14.- Se analiza el grfico y se toman las medidas correctivas de ser necesario.

EJEMPLO DE GRAFICO X-R El director de servicios alimentarios de una compaa area, desea medir el peso de la comida dejada por los pasajeros, en la bandeja de comida brindada, durante seis vuelos se pesaron cinco de las bandejas retiradas y los resultados obtenidos, se muestran en la siguiente tabla: Elaborar el grfico X-R?

Variable seleccionada = peso

Dispositivo de medicin = balanza electrnica

n A2 D3 D4

2 1,88 0 3,27

3 1,02 0 2,57

4 0,73 0 2,28

5 0,58 0 2,57

6 0,48 0 3,27

Muestra Pesos X(PROMEDIO) R

1 8 7,5 7,5 4,5 7,5 7 3,5

2 6,5 5 7,5 5 5 5,8 2,5

3 6,5 5 6,5 9 7,5 6,9 4

4 7,5 7,5 4 7,5 5 6,3 3,5

5 9 8 9,5 6,5 7,5 8,1 3

6 7,5 5,5 9,5 11 10 8,7 5,5


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n = 6 7+5,8+6,9+6,3+8,1+8,7 X = ---------------------------------------- = 7,13 6 3,5+2,5+4+3,5+3+5,5 R = ------------------------------------ = 3,67 6 Para n = 5, en tabla:

A2 = 0,58 D3 = 0 D4 = 2,57 LSC X= 7,13 + (0,58) (3,67) = 9,26 LIC X = 7,13 (0,58) (3,67) = 5 .............................................................. LSC R = (2,53) (3,67) = 9,28 LIC R = 0 (3,67) = 0


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1 2 3 4 5 6

1 2 3 4 5 6

# Muestras

2

4

6

8 10

LIC

LSC

X

# Muestras

2

4

6

8

LIC

LSC

X

R


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2. DIAGRAMA CAUSA EFECTO

Es una tcnica de anlisis de resolucin de problemas, desarrollada por el Prof. Kaoru Ishikawa (Universidad de Tokio) en 1943.

Presenta la siguiente forma:

2.1. LLUVIA O TORMENTA DE IDEAS

Es importante que el diagrama causa efecto, represente las perspectivas de varias personas, implicadas en el problema en lugar de la visin de uno o dos individuos, una tcnica adecuada es la tormenta de ideas efectuada por el grupo de trabajo. Los siguientes son algunos puntos que deben tenerse en cuenta al realizar una sesin de tormenta de ideas:

Debe alentarse la participacin de todos y da uno d e los participantes.

No se har ninguna crtica a alguna sugerencia.

Se debe dar rienda suelta a la creatividad de los integrantes del grupo.

2.2. PROCEDIMIENTO DEL DIAGRAMA CAUSA EFECTO EN UN ANALISIS DE VARIABILIDAD

Paso 1.- Defina el efecto de una manera clara, escriba el enunciado del efecto en un recuadro al lado derecho de la hoja y dibuje una flecha con la punta conectada con el recuadro.

Es una tcnica que permite observar en forma grfica, el problema y sus causas.

EFECTO

EFECTO

CAUSAS


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Paso 2.- Identifique las causas principales y subcausas, el equipo de trabajo sesionar mediante una lluvia de tormenta de ideas, para reconocer las causas principales y subcausas que contribuyen al efecto, las ramas grandes correspondern a las causas principales y las ramas pequeas horizontales a las subcausas.

Paso 3.- Verifique las causas probables, las causas ms probables deben ser analizadas recolectando datos para ver si el impacto sobre el problema es significativo.

Paso 4.- Deje pasar un cierto lapso de tiempo para ponderar las causas antes de evaluarlas, algunas de las cuestiones a considerar son:

Es esta una causa o un atributo.

Ha sido definida bien la causa.

Existe algn tipo de registro d esta causa.

Interacta esta causa con otra?

Es importante sealar que en el diagrama causa efecto, slo se anotan las causas y no las soluciones del problema.

EFECTO

HOMBRE MQUINAS

MATERIALES MTODOS


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EJEMPLO: En una empresa manufacturera al aplicar el diagrama causa efecto obtuvo los siguientes resultados:

Equipo defectuoso Falta de capacitacin Falta de especificaciones

Almacenamiento inadecuado

2.3. DIAGRAMA CAUSA EFECTO EN EL ANLISIS DEL PROCESO POR ETAPAS

Algunas veces esta forma del diagrama causa efecto, es usada cuando una serie de eventos (o pasos del proceso) generan problemas en la fabricacin del producto/servicio. Y no est claro cual evento o paso es la causa del problema, cada subproceso es examinado para ver si hay causas posibles, despus de que las causas de cada etapa son descubiertas, se seleccionan y verifican, las causas significativas del problema.

CABLE DAADO

HOMBRE MAQUINARIAS Y EQUIPOS

MATERIALES MTODOS


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EJEMPLO:

2.4. EJERCICIO

Ubquese en una planta industrial de su especialidad. Elabore el diagrama causa efecto, indicando las causas de los accidentes que han ocurrido durante el ao 2000.

ESQUEMA DE LOS 5 POR QU? (5 Why) Es un mtodo que nos permite identificar la causa raz y poder as, encontrar soluciones. Esta herramienta es til cuando el grupo requiere encontrar la causa raz, cuando se requiere un anlisis ms profundo y cuando existen muchas causas lo que provoca que el problema se torne confuso.

TORNEADO FRESADO

MONTAJE DE PRENSA

MECNICA

Fallas en el centrado

Vibracin inadecuada

Falta de lubricacin

Fallas en el centrado del husillo


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CMO SE USA? Ante la presencia de un problema nos preguntamos 5 veces seguidas la pregunta por qu? Ejemplo:

1 Por qu? Por qu se ha detenido la mquina? Porque se ha producido una sobrecarga y ha saltado el fusible.

2 Por qu? Por qu se ha producido la sobrecarga? El cojinete no estaba suficientemente lubricado y genera un esfuerzo superior al normal.

3 Por qu? Por qu no estaba suficientemente lubricado? La bomba de aceite no bombeaba lo suficiente.

4 Por qu? Por qu no bombeaba lo suficiente? Porque el rotor vibraba y haca perder presin al sistema.

5 Por qu? Por qu vibraba el rotor? Porque uno de los bujes del eje tiene juego excesivo.

Este mtodo permite hallar causas raz, evitando intentar la solucin de un problema sin un correcto anlisis.


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PASO 4 : Calcular el Sigma 1. Qu es Six Sigma ?

Es una escala de medicin que compara el output (salida) de un proceso con los requerimientos de los clientes.


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Los trminos Sigma :

Planilla de Ejemplo


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Ejercicio

Planilla de trabajo


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3. RESUMEN UNIDAD # 4

El Histograma: es una grfica que representa en forma ordenada mediante una grafica de barras,la frecuencia el grado de importancia que tienen los diferentes tems en un momento dado del proceso.

El diagrama causas efecto: Es una tcnica que permite observar en forma grfica, el problemas y sus causas.

Es importante sealar que en el diagrama causa efecto, solo se anotan las causas y no las soluciones del problema.

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