LAS HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS BÁSICAS PARA LA GESTIÓN DE PROCESOS

Existen dos tipos de herramientas básicas: Las Herramientas Estadísticas y las Herramientas Administrativas.

A pesar de su antigüedad, siguen siendo el conjunto de técnicas de mayor uso en las estrategias de Calidad Total y, por supuesto, de la Gestión de Procesos.

Las HEB tienen como propósitos los siguientes:

• Organizar datos numéricos.
• Facilitar la planeación a través de herramientas efectivas.
• Mejorar el proceso de toma de decisiones.

 

Las HEB, que vamos a estudiar, son las siguientes:

• HOJA DE VERIFICACION
• ESTRATIFICACION
• HISTOGRAMA
• DIAGRAMA DE DISPERSION
• GRAFICA DE CONTROL
• DIAGRAMA DE PARETO
• DIAGRAMA DE CAUSA - EFECTO

 

 

La Hoja de Verificación es la herramienta que se utiliza para recolectar datos en un formato lógico (muestreo racional), y sirve de hecho como una herramienta de transición entre la recolección de datos y el uso de técnicas más elaboradas. Los datos recolectados pueden usarse para construir una Gráfica de Control, un Histograma, un Diagrama de Pareto, etc. La Hoja de Verificación tiene varios propósitos, siendo el más importante el capacitar al usuario para tener datos reunidos y organizados en un formato tal que permita un análisis eficiente y fácil.

¿Para qué sirve la hoja de verificación?

• Proporciona un medio para registrar de manera eficiente los datos que servirán de base para subsecuentes análisis.
• Proporciona registros históricos, que ayudan a percibir los cambios en el tiempo.
• Facilita el inicio del pensamiento estadístico.
• Ayuda a traducir las opiniones en hechos y datos.
• Se puede usar para confirmar las normas establecidas. 

Tipos de hojas de verificación

En realidad, hay un número ilimitado de formatos para una Hoja, puesto que el usuario puede desarrollarlas basado en los datos requeridos para resolver un problema o actuar sobre un área de mejora. y puede ser creativo e inventar su propia Hoja si las existentes no se adecuan a sus necesidades.

A través de los ejemplos enfocaremos tres tipos de Hojas:

• Registro de datos
• Localización
• Lista de verificación 

Procedimiento

A continuación se enumeran los pasos que pueden seguirse al elaborar una Hoja de Verificación. Este procedimiento se presenta más bien como un modelo, y el lector puede tomarlo como guía para diseñar el que mejor responda a sus necesidades.

Ejemplo 1: El tiempo que transcurre desde que un cliente entra a un restaurante hasta que se le pide la orden se considera un parámetro importante en la satisfacción del mismo. La Hoja mostrada a continuación registra la distribución de frecuencias de 50 clientes. Estos no se manejan de uno por uno sino según clases o intervalos definidos, (los cuales son abiertos por un extremo y cerrados por el otro).

Notación:    f denota el número de casos en cada clase, y el conteo se realiza por medio de "tallos y ramas".

Estos datos se pueden presentar después en la forma de una distribución de frecuencias, y ser graficados como un Histograma (tratado más adelante).

Ejemplo 2: La siguiente Hoja fue creada para registrar el tipo de defecto que puede ocurrir en un estado de cuenta de crédito; el registro se lleva a cabo cada mes.

Ejemplo 3: La siguiente figura muestra la Hoja de Localización que puede ser utilizada para recolectar datos acerca de los defectos encontrados en la parte frontal de la puerta de un horno de microondas. El responsable marca el lugar donde se percibe el defecto; por ejemplo, en la figura se ha utilizado la letra X.

 

Construya una Hoja de Verificación para cada una de las siguientes situaciones:

• Razones del ausentismo del personal de un almacén de una compañía. Utilice el enfoque por atributos.
• Tiempos de entrega de un producto de su preferencia. El tipo es el correspondiente a variables.
• Localización de las fallas en un teléfono.
• Lista de Verificación para asegurar que se sigue toda la ruta en el reparto a domicilio de mercancía de una mueblería. La columna de 'Verificación' tiene que llenarse una vez que se ha visitado este lugar. 

Ejercicio 2.

Obtenga (si los hay) ejemplos de hojas de verificación en:

• Líneas aéreas y b) Líneas de transporte terrestre.

La Estratificación es una herramienta estadística que consiste en una clasificación de los elementos de una población que tienen afinidad para analizarlos y así determinar más fácilmente las causas del comportamiento de alguna característica.

A cada una de las partes de esta clasificación se le llama estrato, y el análisis de los datos puede ampliarse, posteriormente, por medio del Diagrama de Pareto o el Diagrama de Causa - Efecto.

¿Para qué sirve la estratificación?

• Sirve para identificar la causa que contribuye con la mayor parte de la variabilidad en el efecto.
• Permite obtener una comprensión detallada de la estructura de una población de datos. Tal conocimiento permitirá identificar las causas del problema, y llevar a cabo las acciones correctivas convenientes.
• Permite examinar la diferencia en los valores promedios y la variación entre diferentes estratos, y tomar medidas contra la diferencia, si existe alguna. Si es imposible tomar medidas al instante, es necesario llevar el control del proceso usando gráficas de control estratificadas.
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Usos de la estratificación

La Estratificación es generalmente hecha acorde al concepto 4M/1H (Máquina, Método, Material, Medio Ambiente y Hombre), y los estratos a utilizar dependerán de la situación analizada. 

Ejemplo 1. Análisis de defectuosos estratificados por máquinas

Las colecciones de productos conocidas como "lotes" resultan comúnmente de numerosos arreglos de variables, como se muestra en la siguiente tabla.

En este ejemplo podemos observar que el porcentaje de defectuosos de las máquinas B y C son aproximadamente iguales, esto nos permite identificarlas como causas principales a analizar para el mejoramiento de determinada característica de calidad identificada previamente.

Ejemplo 2. Análisis de defectuosos estratificados por material abastecido

En este segundo ejemplo podemos observar que el porcentaje de defectuosos en el producto terminado es alto y aproximadamente, el mismo independientemente del proveedor. Por lo tanto, debemos investigar causas atribuibles al propio proceso, como: maquinaria y equipo, métodos de trabajo y mano de obra.

Ejemplo 3. Análisis de defectuosos estratificados por maquinaria y proveedores

Se realiza una verificación acerca del porcentaje de piezas producidas que no cumplen con las especificaciones (no pasan), y se encuentra que este porcentaje es alto.

Se estratifican estas piezas tomando en cuenta la maquinaria empleada. clasificada como I, II y III (de acuerdo con tres modelos distintos de máquina), obteniéndose los siguientes resultados:

Estos datos Indican que el modelo de la máquina no produce diferencias significativas en los porcentajes de los artículos que no cumplen con las especificaciones (no pasa).

Entonces debemos investigar otras causas que pudieran provocar este porcentaje alto de defectuosos, las cuales pueden ser: materia prima. métodos, condiciones de trabajo. etc.

Un estudio posterior reveló que tres proveedores habían surtido uno de los componentes de la pieza. La Hoja de Verificación resultante es la que aparece al final de la página anterior.

Una simple mirada a los datos nos indican que el proveedor C provoca el mayor porcentaje de piezas del tipo no pasa, que en la tabla se ha sombreado (52.0).

Ejemplo 4. Análisis de rendimiento estratificado por encuestadoras

Se específica que el número de encuestas diarias que debe hacer una empleada de una agencia de mercadotecnia es de al menos 92. Se tienen tres empleadas (A, B y C), y se tomó una muestra de 23 mediciones proviniendo ocho de la empleada A, seis de la empleada B y nueve de la empleada C.

Los datos que se obtuvieron son los siguientes:

Si calculamos la media de todos los 23 datos obtenemos:

Observando las siguientes figuras notamos lo siguiente:

• Al considerar los 23 datos, se obtiene un número promedio de encuestas por debajo de lo especificado, puesto que = 89.57 y la especificación es de 92; además, el rango de estos 23 datos es grande: R = 95 (alta variabilidad).
• Los datos tomados de la empleada A tienen poca variabilidad, R4 = 35; pero su media es aún más baja que la especificada: 73.13.
• Los datos tomados de la empleada B tienen un promedio dentro de lo especificado, B = 96.67; su variabilidad es menor que la de todos los datos pero mayor que la variabilidad que proviene de A (RB = 50).
• La empleada C es la que presenta el mejor promedio, c = 99.44, pero con una gran variabilidad: RC = 95.

 

Como resultado de haber estratificado los datos, nos damos cuenta de que los datos tomados de la empleada A son las que presentan menor variabilidad (RA = 35), y los datos de la empleada C son las que tienen mayor media ( c = 99.44): Esto puede sugerir que debemos estudiar las causas que hacen posible que la empleada C obtenga un buen promedio, y también detectar las causas que permiten la poca variabilidad de la empleada A. Detectadas estas causas, deben efectuarse los cambios necesarios en los procesos involucrados en las tres empleadas, buscando que el promedio de las tres sea al menos 99.44 (como en C) y la variabilidad sea a lo más 35 (como en A).

Ejemplo 5. Análisis estratificado mediante histogramas

Los siguientes histogramas contienen Información sobre las mediciones del tiempo que toma recibir el pago de clientes en una caja de un almacén estratificadas de acuerdo con la experiencia de los operadores.

Estos histogramas nos indican que:

• El sector "empleados con menos de dos años de antigüedad" es en el cual se presentaron algunas mediciones fuera de especificación.
• Los estratos "empleados entre 2 y 5 años de antigüedad" y "empleados entre 5 y 10 años de antigüedad" son aquellos en los que encontramos mediciones que están dentro de los limites de especificación y sin tendencia a salirse de estos limites.
• En el estrato "empleados con más de diez años de antigüedad" se observan mediciones dentro de los limites pero cercanos a éstos. En este estrato hay que tomar precauciones para evitar que este sector de empleados en el futuro se salga fuera de especificación.
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En general, cuando se tiene un conjunto de datos, la mezcla de los diferentes estratos que intervienen, pueden ocasionar una falsa idea de la situación analizada.

Una vez realizada la estratificación y si se determina que en alguno (o algunos) de los estratos se presentan características de calidad que deberían estudiarse. se pueden emplear herramientas estadísticas tales como el Histograma, el Diagrama de Pareto o el Diagrama Causa Efecto para realizar el análisis de esta característica de calidad.

El calibrado de un equipo en el laboratorio de un hospital se realiza cada turno y tiene un valor nominal de 990 con una variabilidad menor que 50. A continuación se presentan los valores verificados con la solución patrón en los primeros 10 días del mes de Mayo, durante los tres turnos correspondientes a cada día.

TURNOS

Efectúe un análisis de los datos por medio de la estratificación en turnos y presente conclusiones acerca de ellos.

Ejercicio 2.

El rendimiento de las cuadrillas de instalaciones en HONDUTEL, semanalmente, debe ser de “no menos” de 50, con una variabilidad menor que 5. A continuación se presentan los datos verificados durante 30 días, entre marzo y abril, para tres cuadrillas de instalaciones de teléfonos.

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