Instrumentos Estadísticos Básicos en la Gestión de la Calidad

• Hoja de recogida de datos
• Histograma
• Diagrama causa-efecto
• Diagrama de Pareto
• Estratificación
• Diagrama de correlación
• Gráfico de control

Tipos de Hojas de Recogida de Datos

• Medibles
• Cuantificables
• Por situación del defecto
• Lista de control
• Hoja de síntesis

Principales Problemas de la Hoja de Recogida de Datos

• De exclusión: Los datos no son representativos por no haber sido recogidos en los puntos, momentos y circunstancias en que opera el proceso.
• De interacción: No se ha tenido en cuenta que el hecho de la toma de datos afecte al proceso.
• De percepción: La actividad y opiniones de las personas que recogen los datos pueden, a veces, sesgar los resultados y/o su forma de registrarlos.
• Operativos: Por no cumplir los procedimientos establecidos.
• De falta de respuesta: Los datos omitidos pueden producir grandes errores en los resultados.

¿Qué es un Histograma?

Es un diagrama de barras que permite obtener una visión completa y sintética de los datos obtenidos. En su eje vertical se representa la frecuencia (número de veces) y en su eje horizontal aparece el rango de valores que puede tomar o ha tomado la variable considerada.

Conceptos Utilizados en un Histograma

• Variabilidad: Campo de variación en los valores numéricos de una magnitud.
• Clase: Es la dimensión de un intervalo de variabilidad de los datos que se toma como base para representarlos.
• Frecuencia: Número de elementos comprendidos en una determinada clase.
• Rango o recorrido: Dimensión del intervalo existente entre el máximo y el mínimo de los valores.

Desviaciones Existentes en un Histograma

• Histograma en isla: Errores de medición.
• Histograma con dientes de peine: Intervalos mal dimensionados.
• Histograma asimétrico: Error en la recogida de datos o superposición de datos no homogéneos que será preciso estratificar.
• Histograma en precipicio: Errores de medición, valores falseados de forma accidental o voluntariamente.
• Histograma en distribución plana: Errores de medición.
• Histograma con pico en el extremo: Registro poco cuidadoso o sesgado de los datos.

Definición del Diagrama Causa-Efecto

También llamado diagrama de Ishikawa o diagrama de espina de pescado. Es la representación gráfica de todas las posibles causas de un fenómeno, ya que, una vez elaborado, presenta de forma ordenada y completa todas las causas que pueden determinar el problema.

¿Cuándo y para qué Aplicamos el Diagrama de Causa-Efecto?

Cuando se detecta un problema, el diagrama causa-efecto nos ayuda a identificar todas las causas, de manera que podamos determinar y fijar el origen del problema y solucionarlo de forma eficaz (Diagrama de espina de pescado o de Ishikawa).

Pasos para Crear un Diagrama Causa-Efecto

1. Definir claramente el efecto.
2. Identificar los factores (“Las 5 M”, sistemas productivos, administración/servicios).
3. Determinar las causas y subcausas asociadas.
4. Toma de datos.

Clasificación Clásica de los Factores en el Diagrama de Ishikawa: “Las Cinco M”

• Materiales
• Mano de obra
• Medio ambiente
• Medios (Maquinaria/Equipos)
• Métodos

Métodos de Relación en un Diagrama Causa-Efecto

• Método de la clasificación de las causas: Comienza definiendo las categorías de causas o factores.
• Método por fases del proceso: Puede examinar por separado cada fase del trabajo, la cual se inserta en un cuadro, y el problema o efecto que se desea examinar se incluye, como de costumbre, a la derecha.
• Método por enumeración de las causas: Por este método se parte de una posible enumeración de todas las posibles causas. “Tormenta de ideas”

¿Qué es y para qué sirve un Diagrama de Pareto?

Es un histograma en el que los intervalos (o valores de la variable) representados en el eje horizontal se muestran según frecuencias descendentes.

Principio Aplicable al Diagrama de Pareto

El 20% de las causas producen el 80% de los efectos obtenidos.

¿Qué Representa la Línea de Dickey en el Diagrama de Pareto?

Representa la frecuencia acumulada expresada en porcentaje, siendo esta la suma progresiva de los sucesivos valores unitarios tomados, igualmente, de izquierda a derecha.

¿Qué es la Frecuencia Acumulada en un Diagrama de Pareto?

Son las líneas de Dickey, se expresa en porcentaje y es la suma progresiva de los sucesivos valores unitarios tomados, igualmente, de izquierda a derecha.

Zonas A, B y C de Pareto

• Zona A: En la curva de porcentajes acumulados localizamos el valor de la abscisa correspondiente a la ordenada 80%, ahí estarán las causas de la zona A.
• Zona B: Lo mismo pero en el 90% à Tendrá un 10%.

Las causas de la zona A son las que se deben eliminar en primer lugar, las de la zona B también tienen importancia, aunque menor.

Ventajas del Diagrama de Pareto

• Sencillo de realizar y con un simple vistazo se pueden conocer la importancia cuantitativa de las diversas causas del problema analizado.
• Muestra qué causas se deben resolver antes, como vitales en lugar de las triviales.
• Es fácil cuantificar los posibles éxitos mediante una operación aritmética sencilla.
• Repitiendo su ejecución para un mismo problema después de haber tomado alguna acción, nos permite, por comparación, conocer el resultado obtenido.

¿Cómo se Calcula la Frecuencia en un Diagrama de Pareto en Términos de Coste?

Se desarrollan dos diagramas: uno que recoja la clasificación cuantitativa y otro con esos mismos defectos ordenados siguiendo el criterio de su coste de reparación. De la comparación entre ambos se deducirán los puntos de intervención más convenientes.

Concepto de Estratificación

Subdivisión de los datos recogidos en una serie de grupos homogéneos que permiten una mejor comprensión del fenómeno que se está analizando.

Ejemplos Típicos de Factores de Estratificación

• El tiempo (Agrupamiento por periodos de tiempo).
• Operarios (Agrupamiento en función de la antigüedad, edad, experiencia…).
• Máquinas y equipos (modelos, tipos, edad…).
• Materiales (proveedores, composición, expedición, recepción…).
• Métodos de control (tipo de herramientas e instrumentos de control).

Diagrama de Correlación

Es un instrumento para comprender si se encuentran vinculadas entre sí dos magnitudes, y en qué medida lo están.

Tipos de Correlación

• Correlación lineal positiva: En la que un aumento en la variable representada en el eje X provoca el de la representada en el eje Y.
• Correlación lineal negativa: En la que el aumento de X provoca la disminución de Y.
• Correlación nula: En la que la distribución es amorfa, no existiendo ninguna dependencia entre las variables, es decir, no hay correlación.

Gráfico de Control

Es un método particular de análisis de un problema. El gráfico de control constituye un método gráfico para valorar si un proceso se encuentra o no bajo control.