En el mundo de la ingeniería industrial, la calidad es un factor clave para el éxito en la producción y fabricación de productos y servicios así que para garantizar una calidad consistente, se han desarrollado una serie de herramientas y técnicas de calidad. En este post nos enfocaremos en las 7 herramientas de la calidad más importantes que todo ingeniero industrial y profesional de la calidad debe conocer y aplicar en su trabajo diario. ¡Sigue leyendo para descubrir cómo estas herramientas pueden mejorar la calidad de los productos y servicios y, con esto , mejorar la rentabilidad de cualquier empresa!
Estas herramientas pueden usarse individualmente o en combinación con otras herramientas para analizar situaciones concretas y tomar decisiones más informadas. Además, no se requieren conocimientos avanzados en estadística o matemáticas para utilizarlas, lo que las hace accesibles para todos los niveles de la organización.
Pero, ¿cuáles son estas herramientas? Dependiendo de la fuente que consultes, pueden variar sus nombres y definiciones. Sin embargo, de manera general, las herramientas de la calidad son:
Estas herramientas de calidad te ayudarán a optimizar recursos, analizar estrategias y tomar decisiones más informadas para la mejora continua en tu empresa. Veamos un breve resumen de cada una.
Diagrama de Pareto
Tambien llamado el principio o la Ley del 80/20, esta herramienta fue desarrollada por el economista italiano Vilfredo Pareto en 1906 cuando descubrió que el 20% de la población italiana poseía el 80% de la riqueza de Italia, dando pie a la famosa regla del 80/20. En aplicaciones más prácticas podemos concluir que aproximadamente el 80% de los problemas en las empresas se deben solo al 20% de las causas. El diagrama de Pareto permite identificar ese pequeño porcentaje de situaciones para saber por dónde empezar a actuar.
El principio de usar este diagrama es reconocer que no todas las causas tienen el mismo impacto y no todas pueden reollverse al mismo tiempo. En este sentido, el diagrama de Pareto es un gráfico especial de barras que nos permite localizar el o los problemas vitales, así como sus causas más importantes con el fin de desarrollar un proyecto que pueda alcanzar la mejora más grande con el menor esfuerzo.
En este ejemplo, podemos ver una serie de defectos localizados en un proceso de recubrimiento metálico (galvanoplastia) y vemos que tenemos dos defectos que estadisticamente son los más representativos, por lo que la prioridad es desarrollar un plan para corregirlos.
Diagrama de Ishikawa
También llamada diagrama de causa-efecto o espina de pescado fue desarrollado por el Doctor en química Kaoru Ishikawa alrededor de 1943. Dicho diagrama analiza de forma organizada y sistémica los problemas y busca llegar a una causa raíz analizando a profundidad cada una de las causas y la causa de estas sucesivamente.
El modelo más utilizado para llegar a la causa raíz de un problema es analizando las causas genéricas o 6M: Maquinaria, Mano de obra, Materiales, Métodos, Medición y Medio ambiente.
Histogramas
El histograma representa de manera gráfica la distribución de un conjunto de datos, por ejemplo podría decirnos que tanto varía una característica de calidad de un producto.
Lo ideal es que todos los procesos tengan una distribución normal, pero no siempre es así. Adicionalmente unas buenas prácticas para analizar los histogramas es contestando las siguientes preguntas e incluyéndolas en el reporte:
¿Cuáles son las mediciones más comunes?
¿Hay comportamiento simétrico?¿Hay sesgo?¿Hacia que lado?
¿Cómo es la dispersión?
¿Cuántos picos hay?
¿Hay acantilados?
¿Hay datos aislados o raros?
Los histogramas son herramientas ideales para observar la evolución de los cambios que hay en algún parámetro al implementar una mejora.
Diagrama de dispersión
También llamado diagrama de correlación o bivariante, es una herramienta que busca demostrar si existe algún tipo de relación entre dos variables en función a ciertas situaciones mediante la clasificación y análisis datos. Estos diagramas son útiles para identificar patrones y tendencias en los datos, lo que permite a las empresas tomar decisiones informadas y mejorar la calidad de sus productos o servicios.
El proceso de creación de un diagrama de estratificación implica la selección de una característica de calidad, como el tamaño de los productos, y la división de los datos en subgrupos. Luego, se grafican los subgrupos en un diagrama de dispersión, lo que ayuda a visualizar cualquier patrón o tendencia en los datos.
Gráficos de control
Los gráficos de control, también conocidos como cartas control, son herramientas estadísticas utilizadas en la industria para monitorear y controlar la variabilidad de un proceso. Estos gráficos se utilizan para determinar si un proceso está en control estadístico o si hay alguna variación que deba ser investigada.
Los gráficos de control más comunes son:
Carta X (medias) : se utiliza para monitorear la media de un proceso a lo largo del tiempo.
Carta Rangos : se utiliza para monitorear la variabilidad del proceso a lo largo del tiempo.
Carta P: se utiliza para monitorear la proporción de defectos en un proceso.
Carta C: se utiliza para monitorear el número de defectos en un proceso.
Para elaborar un gráfico de control se emplean los diagramas de líneas que parten de un conjunto de datos recogido bajo situaciones similares, estos datos ayudaran a calcular el limite de control superior e inferior que serán los limites para identificar si nuestro proceso esta bajo control.
Existen diversos tipos de gráficos que se clasifican principalmente en:
Variables: Cuando se analiza un factor medible y cuantificable como peso, longitud, tiempo, volumen, etc.
Atributos: La recolección de datos se basa únicamente en los criterios aceptado y no aceptado sin importar el impacto del defecto.
Estos últimos al ofrecer menos información son menos utilizados aunque no se descarta su importancia ya que nos brindan una perspectiva general de la eficiencia de un proceso.
Hoja de recogida de datos
Consiste en un documento de recogida de datos, normalmente una tabla con una lista de aspectos a evaluar, por ejemplo en la parte de calidad lo común es que contenga una lista de defectos así como un encabezado donde se registre la fecha y hora, el proceso, el lote de material, el operador que lo realiza, el numero de muestras o piezas a evaluar así como un espacio para cualquier anotación adicional que nos pueda servir a futuro al analizar los datos recogidos.
A pesar de parecer bastante sencillo, este documento puede volverse un problema si no recoge la información relevante, si no se sigue un plan de muestreo apropiado o si no se llena correctamente.
Estratificación de datos
Cuando hablamos de estratificar nos referimos a separar los datos en categorías o grupos para realizar un análisis más profundo de los datos que recolectamos cuando queremos hacer un análisis, por sí solo, esta no es una herramienta como las anteriores, sin embargo esta técnica combinada con otras herramientas aumenta el panorama de los datos y nos permite encontrar anomalías que en conjunto no podrían ser vistas.
Es muy recomendable aplicarla en las hojas de recolección de datos, en los diagramas de Pareto o en los diagramas de estratificación para hacer un análisis más profundo.
Un ejemplo de estratificación puede ser recoger o analizar los datos por operador, por lote de material, por máquina, lote de materia prima, en fin, dependiendo las posibles causas de anomalías se puede estratificar de manera profunda para hacer un análisis más exacto.
Fuentes:
De la vara, R. y Gutierrez, H. (2013) Control estadistico de la calidad y seis sigma (Ed. 3). McGraw-Hill.
Gonzales, C. (1994) Calidad Total. McGraw-Hill.
Gutierrez, P. (2010) Calidad Total y Productividad (Ed. 3). McGraw-Hill.
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