IMPLEMENTACIÓN DE HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS

1. OBJETIVO:

• Utilizar herramientas estadísticas para controlar un proceso de fabricación de ojales en una empresa para mejorar la calidad de este. Buscaremos posibles anomalías para proponer mejoras. Las herramientas que utilizaremos serán las estudiadas en el curso de Estadística, en las clases.

· Aplicar la herramienta diagrama de Ishikawa, estratificación de histogramas o de diagramas de Pareto y método de los 5 porqués, aprendido en clase para encontrar las causas de las anomalías, para ello debemos tomar datos e instalar gráfico de control.

· Analizar los resultados obtenidos en este informe para ayudar a la empresa

2. DESCRIPCIÓN DE LAS HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS QUE SE USAN:

* DIAGRAMA DE ISHIKAWA:

También llamado diagrama de espina de pescado o diagrama causal.

* Muestra de forma ordenada las causas de un defecto.

* Facilita la identificación de las causas de un defecto.

* Clasifica todas las causas en: primarias, secundarias y terciarias.

El objetivo de la herramienta es facilitar la discusión y el análisis en torno a la identificación de causas y posibles soluciones para problemas asociados a las mismas.

Consiste en la representación gráfica que permite observar el origen que contiene un determinado problema, para que sea favorable en la toma de decisiones.

El diagrama debe estar en un lugar visible en la empresa, para que cuando ocurra el defecto y no tengamos una idea clara, miremos y ayude a definir las posibles causas del defecto que se pueda presentar en el producto o servicio.

* DIAGRAMA DE PARETO:

Es una gráfica para organizar datos de forma que se encuentren en orden descendentes (de prioridades), de izquierda a derecha y luego separarlos por barras.

Muestra los pocos vitales y muchos triviales, generalmente hay pocos vitales(20% de los casos que ocurren con más frecuencia) que se encuentra en la izquierda y muchos triviales (80% de ellos ocurren con menos frecuencia) a la derecha.

Los diagramas de Pareto identifican cuáles son los defectos vitales y, para cada defecto cuáles son las causas vitales; es decir, reducir las pérdidas causadas por productos defectuosos. Pues al catalogar los factores por orden de importancia, facilita una correcta toma de decisiones.

Para ello para mejorar un proceso o servicio se debe disminuir el efecto más vital de esta manera, podrá notarse algún incremento en el nivel de calidad.

* MÉTODO DE LOS 5 PORQUÉS:

Se utilizó por primera vez en Toyota durante la evolución de sus metodologías de fabricación, que luego culminaría en el Toyota Production System(TPS).

Consiste en realizar preguntas iterativas que se utilizan para investigar la causa y el efecto de un determinado problema, ya que su objetivo primordial es determinar la raíz de un problema. Se debe cuestionar el ¿Porqué? repetidamente, y cada respuesta será la base de cada pregunta.

Al solucionar la causa raíz, puede afectar positivamente en resolver otros problemas derivados de todo un árbol evolucionado de la causa raíz.

Ayuda a ganar tiempo y ahorrar energía innecesaria o mal canalizada.

El objetivo de este método es encontrar la verdadera causa de fondo para evitar que el problema ocurra otra vez

Pasos para la implementación del método de los 5 porqués:

1. Recabar todos los datos posibles sobre el problema.

Ayuda a determinar cuál es la respuesta más lógica y probable para cada pregunta.

2. Formar un equipo.

Se necesita reunir un equipo de personas provenientes de grupos que cumplan funciones diferentes, con especialidades y experiencias diversas.

Abordar el problema desde distintos ángulos puede llevar a encontrar respuestas en las que no habría pensado una sola persona y, finalmente, a revelar la causa fundamental del problema.

3. Abordar el problema y preguntar “por qué”.(5 veces)

Se comienza con un planteamiento sencillo del problema que explique cuál es el asunto y, desde ahí, comenzar a trabajar hacia atrás preguntando por qué fue ocurriendo cada caso.

Utilizar la lógica y el conocimiento y experiencia del equipo para encontrar la respuesta más probable para cada una de las cinco preguntas.

4. Analizar cada uno de los 5 porqués.

A medida que se vayan trabajando las respuestas, a éstas preguntas, analizar cada paso y poner a prueba las suposiciones, si es posible.

5. Buscar una solución para la causa raíz.

Cuando se tenga la solución, se sigue el razonamiento lógico hacia atrás de la cadena de porqués para determinar si realmente resolverá el problema.

6. Poner en práctica la solución al último porqué y mirar cuáles son los efectos que causa.

Perfeccionar o repetir el proceso de las 5 preguntas, si es necesario, para resolver a evaluar el problema.Si es necesario se tendrá que formular más de las cinco preguntas para determinar la causa raíz.

3. OBTENCIÓN DE LA DATA

Recolección de datos

el operario encargado de contar los paños ingresa una hora después de iniciar el ojalado, este apunta la cantidad producida por hora de cada máquina obteniendo un mejor registro de producción para poder llegar a la meta indicada.

* Primer mes: Septiembre del año 2019

Cuadros de los trabajadores 1 a 5

* Segundo mes : Octubre del año 2019

Cuadros de los trabajadores 1 a 5

3. RESULTADOS

Primer mes: Septiembre

Primero, con los promedios de los cinco trabajadores, hallamos la media por hora en total del mes:

Una vez obtenidas las medias de la cantidad de producción por hora cada día, calculamos la desviación de los datos, primero con los primeros 20 datos del mes de setiembre. Con estas desviaciones se obtuvo siguiente gráfico de control de desviación estándar:

Como no existen anomalías como por ejemplo, rachas, tendencias, acercamiento a la línea central, periodicidad, entre otras, hallamos las medias de las medias de producción por hora, y obtuvimos el siguiente gráfico de control de medias:

Verificamos si los datos realmente siguen una distribución normal: para 20 datos dentro de un sigma: 20*(68,26%) = 13.652 , hay 14 datos; dentro de 2 sigma: 20*(95,45%)= 19,09 0,hay 16 datos y dentro de 3 sigma: 20*(99,73%)= 19,946 , hay 19. Por lo tanto se concluye que Los datos tomados sí siguen una distribución normal.

Como, además, no se presentan anomalías como las mencionadas previamente, se concluye que ambos gráficos de control efectivamente se pueden instalar para controlar el proceso de producción de la empresa con eficacia.

Por esto, podemos recomenzar y añadir los demás datos que obtuvimos hasta el último día de octubre, siendo en total 51 datos, manteniendo los mismos límites de antes:

A continuación realizamos un análisis de uno a la vez y luego de ambos a la vez:

Gráfico de desviación estándar para el total de datos tomados:

Observamos que el día hábil número 7 de octubre, que corresponde al día martes 08 y al dato número 31, la desviación aumentó muchísimo, saliendo del límite de control superior de 3 sigma por una cantidad considerablemente aumentada. Esta es la única anomalía presente en el gráfico. Esto nos indica que la producción ese día tuvo una diferencia de valores mucho más pronunciada de su valor esperado. se elaborará más sobre esta anomalía en el análisis combinado.

Gráfico de medias para el total de datos tomados:

Aquí podemos observar, también, una sola anomalía en el proceso de producción. Dicha anomalía del dato número 40 corresponde al día hábil número 16 de la toma de datos de octubre, el cual es el viernes 18 del mes. En este día la producción aumentó, saliendo del límite de control superior de 3 sigma.

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