HERRAMIENTAS AVANZADAS DEL CONTROL DE CALIDAD

Herramientas avanzadas del control de calidad.

Diagrama de afinidades.

Un diagrama de afinidad es una forma de organizar la información reunida en sesiones de lluvia de ideas. Está diseñado para reunir hechos, opiniones e ideas sobre áreas que se encuentran en un estado de desorganización. El diagrama de afinidad ayuda a agrupar aquellos elementos que están relacionados de forma natural. Como resultado, cada grupo se une alrededor de un tema o concepto clave. El uso de un diagrama de afinidad es un proceso creativo que produce consenso por medio de la clasificación que hace el equipo en lugar de una discusión. El diagrama fue creado por Kawaita Jiro y también es conocido como el método K.J.

Este se utiliza cuando:

 El problema es complejo o difícil de entender.

 El problema parece estar desorganizado.

 El problema requiere de la participación y soporte de todo el equipo / grupo.

 Se requiere determinar los temas clave de un gran número de ideas y problemas.

La forma de utilizarse es:

1.- Armar el equipo correcto.

El líder del equipo o el facilitador asignado es normalmente responsable por dirigir al equipo a través de todos los pasos para hacer el diagrama de afinidad.

2.- Establecer el problema.

El equipo o grupo deberá inicialmente determinar el problema a atender. Es de gran ayuda determinar el problema en la forma de una pregunta.

3.- Hacer lluvia de ideas / Reunir datos.

Los datos pueden reunirse en una sección tradicional de lluvia de ideas además de los datos reunidos por observación directa, entrevistas y otro material de referencia.

4.- Transferir datos a notas post it.

Los datos reunidos son desglosados en frases independientes con un solo significado evidente y solo una frase registrada en un Post it.

5.- Reunir los post it en grupos similares.

Los post it deberán colocarse en una pared o rota folio de tal manera que todos los post it puedan verse fácilmente. Luego, en silencio, los miembros del equipo agrupan los post it en grupos similares. Los post it que sean similares se consideran de "afinidad mutua".

6.- Crear una tarjeta de título para cada agrupación.

Los post it deberán leerse y revisarse una vez más con el fin de verificar si han sido agrupados de forma apropiada. Asignar un nombre a cada grupo de post it por medio de una discusión en grupo.

Diagrama de flechas.

Un diagrama de flechas es una técnica de administración de redes de uso generalizado para la planeación e implantación de tareas complejas, en particular las más comunes que cuentan con sub tareas conocidas.

Se muestra el tiempo para implantar la tarea global y vigila los programas de tiempo y costo para cada sub tarea. Un diagrama de redes de actividades es una combinación de la Técnica de revisión y evaluación de programas (PERT) y el Método de la Ruta crítica (CPM). Ofrece una forma de trazar las relaciones entre diversas actividades en cualquier proyecto.

Procedimiento:

1. Reunir el equipo apropiado

2. Identificar todas las tareas que requiere el proyecto

3. Determinar la secuencia de actividades

4. Calcular el tiempo que se requiere para cada actividad

5. Calcular la ruta crítica del proyecto

6. Calcular la fecha más tardía de inicio y más temprana de terminación de cada sub tarea.

7. Calcular la holgura total

8. Diseñar el diagrama de redes de actividades

Ejemplo: El diagrama de redes de actividades del ejemplo muestra las actividades que suponen el desarrollo de una clase de capacitación. El diagrama muestra las rutas y actividades, así como las flechas más próximas y más tardías de inicio y terminación. Es necesario señalar que existen actividades paralelas en el diagrama.

Análisis factorial de datos

Es una modalidad del análisis multivariado que nos permite reducir una serie de variables a un conjunto menor (factores) que contienen la mayor parte de la información y son suficientes para explicar el modelo.

Puede ser planteada una clasificación del análisis multivariado que considera dos grupos básicos: Métodos de dependencia y Métodos de interdependencia. Este autor indica que el objetivo de los métodos de interdependencia es dar significado a un conjunto de variables o tratar de agrupar las cosas. Por tanto, el análisis factorial se ubicaría dentro de éstos últimos.

Pasos para realizar un análisis factorial.

Indicar que es importante que las variables consideradas para el análisis factorial se midan con una escala de intervalo y que el tamaño de la muestra sea, cuando menos, el quíntuplo de las variables empleadas. Algunos autores, señalan que es conveniente aplicar una prueba preliminar (Prueba piloto o pretest). a esta prueba piloto se le aplica el análisis factorial para depurarla, de modo que sólo contenga preguntas realmente relevantes, es decir, que midan cosas distintas sobre el objeto de estudio. Con esto se ahorra gastos de tipo y de su aplicación, se abrevia el cuestionario y se incrementa la tasa de respuestas.

Los tres pasos en el proceso de análisis factorial son:

1. Elaboración de la matriz de correlaciones.

Se debe obtener, en primer lugar, una matriz en la que se ubican las correlaciones entre todas las variables consideradas. es muy conveniente solicitar una serie de pruebas conexas (tests) que nos indicarán si es pertinente, desde el punto de vista estadístico, llevar a cabo el análisis factorial con la data y muestras disponibles. La mayoría de programas computarizados que realizan el análisis factorial disponen de una serie de tests que permiten verificar si es posible llevar a cabo el mismo. entre los principales tenemos:

• El test de Esfericidad de Bartlett: Se utiliza para probar la hipótesis nula que afirma que las variables no están correlacionadas en la población. Es decir, comprueba si la matriz de correlaciones es una matriz de identidad. Se puede dar como válidos aquellos resultados que nos presenten un valor elevado del test y cuya fiabilidad sea menor a 0.05. En este caso se rechaza la hipótesis nula y se continúa con el análisis.

• El índice Kaiser-Meyer-Olkin: Mide la adecuación de la muestra. indica que tan apropiado es aplicar el análisis factorial. Los valores entre 0.5 y 1 indican que es apropiado aplicarlo.

2. El Gráfico de sedimentación representa en el eje de las "x" el número de orden de los factores y en el eje de las "y", los valores ;propios (eigenvalues). Muestra la forma en que van disminuyendo los valores propios, graficando el hecho de que el primer factor es el que más varianza explica.

3. La comunalidad, es la cantidad de varianza que una variable comparte con las demás variables consideradas. Los "eigenvalue" (valores propios) pueden interpretarse como la cantidad de varianza explicada por cada factor. La "carga factorial" es la correlación entre las variables y los factores.

Seis sigma.

Seis sigma es una metodología rigurosa que utiliza herramientas y métodos estadísticos, para definir los problemas y situaciones a mejorar, medir para obtener la información y los datos, analizar la información correlacionada, incorporar y emprender mejoras al o a los procesos y finalmente, controlar o rediseñar los procesos o productos existentes, con la finalidad de alcanzar etapas óptimas, lo que a su vez genera un ciclo de mejora continua.

La metodología formal de aplicación de Seis sigma en general sigue este esquema: DMAIC, sin embargo, algunos practicantes prefieren incorporar otras etapas adicionales, tales como: Reconocer la situación o problema, estandarizar los nuevos procesos en toda la organización, y finalmente, integrar los cambios o soluciones a toda la organización.

Herramientas utilizadas.

Dentro del arsenal de herramientas utilizadas para soportar seis sigma, se encuentran casi todas las conocidas en el mundo de la Calidad tradicional, TQM, etc.

Se pueden mencionar entre otras:

 CIP, Procesos de Mejora Continua.

 Diseño/Rediseño de procesos

 Análisis de Varianza, ANOVA.

 Cuadro de mando integral, BSC.

 La voz del cliente, VOC.

Diferencias entre Calidad tradicional y Seis sigma.

CALIDAD TRADICIONAL SEIS SIGMA

Está centralizada. Su estructura es rígida y de enfoque creativo. Está descentralizada en una estructura constituida para la detección y solución de los problemas. Su enfoque es proactivo.

Generalmente no hay una aplicación estructurada de las herramientas de mejora. Se hace uso estructurado de las herramientas de mejora y de las técnicas estadísticas para la solución de los problemas.

No se tiene soporte en la aplicación de las herramientas de mejora. Generalmente es localizado y aislado. Se provee toda una estructura de apoyo y capacitación al personal, para el empleo de las herramientas de mejora.

La toma de decisiones se efectúa sobre la base de presentimientos y datos vagos. La toma de decisiones se basa en datos precisos y objetivos: "Sólo en Dios creo, los demás traigan datos".

Se aplican remedios provisionales o parches. Sólo se corrige en vez de prevenir. Se va a la causa raíz para implementar soluciones sólidas y efectivas y así prevenir la recurrencia de los problemas.

No se establecen planes estructurados de formación y capacitación para la aplicación de las técnicas estadísticas requeridas. Se establecen planes de entrenamiento estructurados para la aplicación de las técnicas estadísticas requeridas.

Se enfoca solamente en la inspección para la detección de los defectos (variables clave de salida del proceso). Post-Mortem. Se enfoca hacia el control de las variables clave de entrada el proceso, las cuales generan la salida o producto deseado del proceso.

Como resumen:

Seis sigma se hace imperativo cuando hay que evaluar y mejorar la capacidad de los procesos.

Seis sigma es un medio para reducir la complejidad de diseños de productos y procesos al tiempo que se aumenta su fiabilidad.

Seis sigma es una puesta en escena para combatir lo que muchas veces se achaca a la "mala suerte"; esta puesta en escena es válida no solo en el taller sino en cualquier lugar de la organización.

Fuente.

Manual de Control Estadístico de Calidad: Teoría y Aplicaciones

Por Pablo Juan Verdoy, Jorge Mateu Mahiques, Raúl Sirvent Prades, Santiago Sagasta Pellicer.

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