GESTIÓN Y SISTEMAS DE LA CALIDAD TOTAL

Unidad:
Modelos e Instrumentos para Gerenciar Sistemas
de Calidad Total

Docente: William Alcántara Infantes

Logro
Conoce y aplica las herramientas para la mejora de procesos,
aplicando las técnicas complementarias y nuevas herramientas
de la administración moderna.

Importancia
Los procesos se utilizan en las organizaciones de todo tipo, la
manera como se aplica varia dependiendo de factores así como
la naturaleza de los riesgos y oportunidades que encuentre.
Contenido general

• Herramientas de la Calidad

• Graficas de la calidad
 Gracias
Docente: William Alcantara Infantes
Herramientas de la calidad
• Objeto y campo de aplicación
• El Sistema de Gestión de calidad
• La productividad y magnitud de la productividad
• Responsabilidad de la dirección
• Enfoque al cliente
• Círculos de calidad
 Objeto y campo de aplicación

La Norma ISO 9001-2015 proporciona orientación

sobre la intención de los requisitos para la
implementación del Sistema de Gestión de la
Calidad

La Norma no prescribe enfoques obligatorios para la

implementación, ni proporciona ningún método
preferido de interpretación.

https://https://goo.gl/9dwb6F
goo.gl/9dwb6F
 Objeto y campo de aplicación
• La capacidad de proporcionar regularmente
productos y servicios que satisfacen los
requisitos del cliente, los legales y
reglamentarios aplicables es una decisión estratégica
• Facilitar oportunidades de aumentar la para una organización
satisfacción del cliente;
• Abordar los riesgos y oportunidades
asociadas con su contexto y objetivos;
• La capacidad de demostrar la conformidad ayudar a mejorar su
con requisitos del sistema de gestión de la desempeño global
calidad especificados.

proporcionar una base

sólida para las iniciativas de
Beneficios potenciales desarrollo sostenible.
El Sistema de Gestión de calidad

Se debe adoptar de un enfoque en procesos a

desarrollar e implementar

para mejorar la eficacia de un sistema de gestión

de la calidad

y aumentar la satisfacción del cliente mediante

el cumplimiento de los requisitos del cliente.
Enfoque a procesos en un sistema de gestión de
la calidad

a) la comprensión y la coherencia en el
cumplimiento de los requisitos;

b) la consideración de los procesos en

términos de valor agregado;

c) el logro del desempeño eficaz del proceso;

d) la mejora de los procesos con base en la

evaluación de los datos y la información.
 La productividad y magnitud de la productividad
a) Determinación de los requisitos para los
productos y servicios;
PLANIFICACIÓN Y CONTROL

1) Procesos;

b) Establecimiento de criterios para:

OPERACIONAL

2) Aceptación de los productos y servicios;

c) Determinación de recursos necesarios para
lograr la conformidad para los requisitos de los
productos y servicios;

d) La implementación del control de los

procesos de acuerdo con los criterios;
1) Para tener confianza en que los procesos se han
llevado a cabo según lo planificado;
e) La determinación y almacenamiento de la
información documentada en la extensión
necesaria:
2) Para demostrar la conformidad de los productos y
servicios con sus requisitos
 La productividad y magnitud de la productividad

SUMINISTRADOS EXTERNAMENTE
CONTROL DE LOS PROCESOS,
a) Los productos y servicios de proveedores

PRODUCTOS Y SERVICIOS
externos están destinados a incorporarse dentro
de los propios productos y servicios de la
organización;

b) Los productos y servicios son proporcionados

directamente a los clientes por proveedores
externos en nombre de la organización;

c) Un proceso, o una parte de un proceso, es

proporcionado por un proveedor externo como
resultado de una decisión de la organización.

Obtenido de: goo.gl/vK8cKL

 La productividad y magnitud de la productividad

• a) Información documentada: Características de

productos y servicios y resultados a alcanzar;
• b) Uso de los recursos de seguimiento y medición
adecuados;
PRODUCCIÓN Y • c) Actividades de seguimiento y medición del
cumplimiento
PRESTACIÓN DEL • d) Infraestructura y el entorno adecuados para la
SERVICIO - Control de la operación de los procesos;
producción y de la • e) la designación de personas competentes,
prestación del Servicio • f) Validación y revalidación periódica de la capacidad
• g) Implementación de acciones para prevenir los
errores humanos
• h) la implementación de actividades de liberación,
entrega y posteriores a la entrega.
Responsabilidad de la dirección
Contenido NTC ISO 9001:2015

1. • Objeto y campo de aplicación

Orientación
2. • Referencias normativas
3. • Términos y definiciones
4. • Contexto de la organización
5. • Liderazgo
6. • Planificación

Requisitos
7. • Soporte
https://goo.gl/UKb1bY
8. • Operación
9. • Evaluación del desempeño
10 • Mejora
.
Enfoque al cliente

Alta Dirección:
liderazgo y
compromiso
https://goo.gl/f2xCRX

b) se determinan, se tratan
a) se determinan,
los riesgos y oportunidades
comprenden y cumplen de
que pueden afectar a la c) se mantiene el enfoque
manera coherente los
conformidad de los en el aumento de la
requisitos del cliente y los
productos y los servicios y a satisfacción del cliente.
legales y reglamentarios
la capacidad de aumentar la
aplicables;
satisfacción del cliente;
 Círculos de calidad

UNA MANERA ORDENADA DE FORMAR

EQUIPOS DE TRABAJO

Kaoru Ishikawa se le considera el padre de

los círculos de calidad.

Aplico las técnicas

Basado en las teorías de estadísticas del doctor
"Pregunte a sus empleados
doctores como Maslow, Deming, las cuales
por su trabajo y se sentirán
Hersberg y Mc Gregor, en consideró magníficas
más satisfechos de
donde coinciden cuando herramientas para ser
realizarlo."
dicen: usadas en búsqueda de la
calidad.

https://goo.gl/HCZQ9a
 Gracias
Docente: William Alcántara Infantes
Gráficas de calidad
• Gráficas por atributos
• Gráficas por variables
• Estándar de calidad
 Gráficas por atributos
Muchas características de calidad no se miden en una
escala continua o en una escala cuantitativa.

En estos casos, cada unidad del producto puede juzgarse

como conforme o disconforme en base a si posee o no
ciertos atributos, o puede contarse el número de
disconformidades (defectos) que aparecen en una unidad
del producto.

Existen gráficos de control para la media, la dispersión, la

proporción de piezas defectuosas y la proporción de
defectos o sus frecuencias.
Gráficas de calidad
• Graficas por atributos
 Gráficas por atributos
Control de la dispersión,
Rango Muestral,
Desviación Típica,
Cuasidesviación Típica
Cuasivarianza,
Metodologias utilizadas: media: Parámetros Constantes y Parámetros Variables (VSS, VSI y VSSI).

Cuatro tipos de gráficos de control para atributos según la naturaleza del control:
Basados en la distribución Binomial:
• Gráfico np- Número de unidades defectuosas en muestras de tamaño constante.
• Gráfico p - Porcentaje de unidades defectuosas en muestras de tamaño variable. Basados en la
distribución de Poisson:
• Gráfico c - Número de defectos por muestra en muestras de tamaño constante.
• Gráfico u - Número de defectos por unidad en muestras de tamaño variable.
Gráficas por atributos
Inicio

Paso 1: Establecer los

Paso 2:Identificar la
objetivos del control Paso 3:Determinar el ¿Por unidad no
característica a
estadístico del tipo de gráfico a usar conforme?
controlar
proceso

Tipo de Tipo unidad no

disconformidad conforme

(SI) Gráfico C (NO) Gráfico U (SI ) Gráfico NP (NO) Grafico P

Gráficas por atributos

Gráfico p Se usa para estudiar la variación de la proporción de artículos defectuosos.

Límites de control para el gráfico p.

LCS = p + 3 p 1 − p /n p = no. de artículos defectuosos / n
LC = p
LCI = p - 3 p 1 − p /n n = tamaño de la muestra
 Muestra N° Unidades Unidades no p
Calcular la fracción de unidades no conformes, "p" verificadas conformes
1 148 20 0.14
Gráficas por atributos ejemplo
2 150 24 0.16
Para cada muestra se registran los siguientes datos: 3 151 15 0.10
- El número de unidades inspeccionadas "n". 4 161 19 0.12
5 150 16 0.11
- El número de unidades no conformes.
6 152 23 0.15
- La fracción de unidades no conformes "p" según la fórmula: 7 159 15 0.09
p = (unidades no conformes / n) 8 150 21 0.14
9 148 13 0.09
10 167 18 0.11
p = ∑ p /N = 2.90 / 25 = 0.116 11 152 14 0.09
12 142 7 0.05
n = 3,750 / 25 = 150 13 142 17 0.12
14 136 12 0.09
15 151 22 0.15
gráfico p

16 158 19 0.12
LCS = 0.116 + 3 0.116 (1 − 0.116)/150 = 0.194 17 150 16 0.11
18 145 21 0.14
19 139 13 0.09
LCS = 0.116 20 143 24 0.17
21 149 27 0.18
LCI = 0.116 - 3 0.116 (1 − 0.116)/150 = 0.038 22 154 14 0.09
23 150 12 0.08
24 148 15 0.10
25 155 18 0.12
Totales 3750 435 2.90
Gráficos de control: ejemplo gráfico p LCS = 0.194

LC = 0.116

LCI = 0.038
 Gráficos por atributos
Gráfico np Se usa para controlar el número de defectuosos en una muestra.

Cálculo de los límites de control

Cálculo del número medio de unidades no conformes np:

np = (np1 + np2 + np3 + …….npN)

npi = Número de unidades no conformes de

Límite de control superior np LCSnp = 𝑛𝑝 (1 − 𝑛𝑝/𝑛) la muestra i

Límite de control inferior np LCSnp = 𝑛𝑝 (1 − 𝑛𝑝/𝑛) N = Número de muestras

 Muestra N° Unidades no
Gráficas por atributos ejemplo conformes np
1 7
2 8
3 5
4 6
5 5
6 8
7 4
8 7
9 4
10 6
11 5
12 6
13 6
14 4
15 7
gráfico np

16 5
17 5
18 8
19 4
20 6
21 8
22 5
23 5
24 4
25 7
Total 145
Gráfica por atributos: ejemplo gráfico np

1
2
3
4
5
 Gráficas por atributos
Se basa en el número de defectos por artículo. Por ejemplo: número de defectos por pieza de
Gráfico c madera (manchas, grietas, torceduras). Se inspecciona una pieza y se cuenta cuantos defectos tiene.

Construcción de un gráfico c
Paso 1. Se seleccionan N muestras de tamaño n. Paso 3. Se calcula el promedio de defectos por
muestra.
Ci
C= N

Paso 2. En cada muestra se cuentan el número Paso 4. Se calculan los límites de control
de defectos presentes (suma de todos los
defectos que tengan las piezas de la muestra). Ci LCSC = C + 3 C

LCC = C

LCIC = C - 3 C
 Muestra N° Numero total de
disconformidades
"c"
1 17
2 14
3 6
4 23
5 5
Gráfica por atributos:

6 7
7 10
8 19
ejemplo gráfico c

9 25
10 18
11 25
12 5
13 8
14 11
15 18
16 13
17 22
18 6
19 23
20 22
21 9
22 15
23 20
24 6
25 24
Total 371
Gráfica pibutos: ejemplo gráfico c
Gráficos de control

Gráfico u Gráficos de Control de Número de disconformidades por Unidad ("u")

a) Para que el gráfico pueda mostrar pautas analizables, el tamaño de muestra será lo suficientemente grande como para
tener varias disconformidades por muestra, de forma que puedan evidenciarse cambios significativamente favorables (por
ejemplo, aparición de muestras con cero disconformidades).

El tamaño de cada muestra oscilará entre +/- 20% respecto al tamaño medio de las muestras.
n = (n1 + n2 + ... + nN)/N N = Número de muestras

b) La frecuencia de muestreo será la adecuada para detectar rápidamente los cambios y permitir una realimentación eficaz.

c) El periodo de recogida de muestras debe ser lo suficientemente largo como para recoger todas las posibles causas internas
de variación del proceso.

Se recogerán al menos 20 muestras para proporcionar una prueba fiable de la estabilidad del proceso.
Gráficos por atributos

Gráfico u

Calcular el número de disconformidades por unidad, "u"

Para cada muestra se registrarán los siguientes datos:

- El número de unidades inspeccionadas "n".
- El número de disconformidades total de la muestra.
- El número de disconformidades por unidad "u" según la fórmula:

u = suma de disconformidades de la muestra / n

 Gráficos de control
a. Calcular la media de disconformidades por unidad u
u = (u1 +..... uN)/N

ui = Es el número de disconformidades por unidad de la muestra i.

N = número de muestras

b. Cálculo del tamaño medio de las muestras n

n = (n1 + n2 + ….. +nN)/N

c. Cálculo de los límites de control:

LCSu = u + 3 u/n
LCU = u
LCIu = u - 3 u/n
 Muestr Piezas N° total Disconformidades
a N° verificadas disconformidade / pieza "u"
"n" s
Gráfica por atributos: ejemplo gráfico u
1 33 86 2.6
2 30 72 2.4
3 31 56 1.8
4 30 60 2.0
5 28 45 1.6
6 27 38 1.4
7 32 64 2.0
8 30 48 1.6
9 33 80 2.4
10 30 75 2.5
11 28 42 1.5
12 34 78 2.3
13 29 58 2.0
14 30 39 1.3
15 32 58 1.8
16 30 81 2.7
17 30 60 2.0
18 29 38 1.3
19 31 43 1.4
20 28 62 2.2
21 33 49 1.5
22 27 49 1.8
23 30 69 2.3
24 29 78 2.7
25 30 60 2.0
Total 754 1488 49.2
Gráfica por atributos: ejemplo gráfico u
 Coeficiente de correlación

10 (7,871) - (1,175 ) (65)

r = 2 2 2
= 0.8327
2 10 (489) – (65)
10 (139,245) - 1,175)
 Gracias
Docente: William Alcántara Infantes
 Graficas por variables

Los gráficos de control por variables

tienen la ventaja de
“avisan” posibles sintetizar la
problemas de información referida
“sensibles”
calidad antes que en aspectos de
sean relevantes. calidad de un
producto
Gráficas de calidad
• Graficas por variables
Graficas por variables

https://goo.gl/PHun8j
Gráficos por variables

Gráficos X - R

Se utilizan cuando la característica de calidad que se desea

controlar es una variable continua.

Se requiere N muestras de tamaño n.

Ejemplo: Fábrica que produce piezas cilíndricas de madera.

La característica de calidad que se desea controlar es el
diámetro.
 Gráficos por variables
Puntos a considerar para construir gráficos de control:

• Tamaño de la muestra y frecuencia del muestreo:

a)Tomar con frecuencia muestras pequeñas (4, 5, 6 cada
media hora).
b)Tomar muestras grandes con una frecuencia menor
(20 cada dos horas).

• Número de muestras:
• Aproximadamente 25 muestras, entre 100-150
observaciones.
Gráficos por variables
• Con las muestras se obtiene una tabla de datos de la siguiente forma:

No. muestra Mediciones

1 2 3 4 5 6
1 50.04 50.08 50.09 50.1 50.24 50.04

2 50.14 49.97 50.07 49.97 50.03 50.1

3 49.99 50.13 50.18 50.04 50.08 50.08

4 50.03 50.18 50.08 50.08 50.01 50.12

. . . . . . .
. . . . .. . .
30 49.98 50.08 50.08 50.03 50.08 50.1
Gráficos por variables
Construcción de los gráficos x y R.
Paso 1. Calcular media y rango para cada muestra

No. muestra Mediciones

1 2 3 4 5 6 x R
1 50.04 50.08 50.09 50.1 50.24 50.04 50.1 0.2
2 50.14 49.97 50.07 49.97 50.03 50.1 50.05 0.17
3 49.99 50.13 50.18 50.04 50.08 50.08 50.08 0.19
4 50.03 50.18 50.08 50.08 50.01 50.12 50.1 0.15
. . . . . .
. . . . . .
30 49.98 50.08 50.08 50.03 50.08 50.1 50.06 0.12
Gráficos por variables
Gráficos por variables

Paso 3. Cálculo de los límites de control

Límites de control para el gráfico x Límites de control para el gráfico R

LSC X A2R LSC D4 R

Línea Central X Línea Central R

LIC X A2R LIC D3 R

Gráficos por variables -constantes
 Fecha 20/05/2016 20/05/2016 20/05/2016
Hora 10:00 12:00 14:00
Inspector Gabriel Gabriel Mauricio
1 2 3
Gráficos por variables:

Muestra N°
6.2 6.0 6.5
6.5 6.6 6.1
Valores medidos 6.1 6.7 6.4
6.8 6.7 5.7
6.4 6.5 6.3
Suma 32.0 32.5 31.0
Promedio (X) 32/5 = 6.4 32.5/5 = 6.5 31.0/5 = 6.2
R 6.8 - 6.1 = 0.7 6.7 - 6.0 = 0.7 6.5 - 5.7 = 0.8
Ejemplo

Muestra
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Suma Promedios

Promedio (X)
6.4 6.5 6.2 6.2 6.6 6.4 6.6 6.1 6.3 6.2 6.1 6.5 6.3 6.3 6.4 6.1 6.4 6.6 6.6 6.3 127.1 6.355

Rango ( R )
0.7 0.7 0.8 0.6 0.9 0.5 0.6 0.4 0.7 0.8 0.8 0.5 0.4 0.3 0.8 0.7 0.6 0.4 0.5 0.5 12.2 0.61
Gráficos por variables:
Ejemplo
Diagrama de Dispersión

Herramienta gráfica:

Permite demostrar la relación existente entre dos clases de datos

y cuantificar la intensidad de dicha relación.
Diagrama de Dispersión

Correlación positiva: A un crecimiento de X (causa)

corresponde un crecimiento de Y (efecto). Controlando
la evolución de los valores de X, quedan controlados los
valores de Y.
Y

x
Diagrama de Dispersión
Correlación negativa: A un crecimiento de X se observa una
tendencia a disminuir de Y.

x
Diagrama de Dispersión

No existe una correlación evidente

y

x
Diagrama de Dispersión
Coeficiente de correlación de Pearson (r)

Es una medida de la relación lineal entre dos variables

aleatorias cuantitativas.
Valores de r: -1 <= r <= 1

• Si r = 1, existe una correlación positiva perfecta.

• Si 0 < r < 1, existe una correlación positiva.
• Si r = 0, no existe relación lineal.
• Si -1 < r < 0, existe una correlación negativa.
• Si r = -1, existe una correlación negativa perfecta.
Coeficiente de correlación
Ejercicio: Dados los datos tomados entre el IQ y el rendimiento
de un grupo de alumnos,
determinar el grado de correlación existente:

IQ Nota
105 4
116 8
103 2
124 7
137 9
126 9
112 3
129 10
118 7
105 6
Diagrama de Dispersión

Fórmula del coeficiente de correlación lineal

n Σxi yi - Σxi Σyi

r = 2 2 2 2
n Σxi - Σ(xi) n Σyi - Σ(yi)
Coeficiente de correlación

Notas:
12

10

0
0 20 40 60 80 100 120 140 160

x
Coeficiente de correlación

IQ (X) Notas (Y) X2 Y2 XY

105 4 11,025 16 420
116 8 13,456 64 928
103 2 10,609 4 206
124 7 15,376 49 868
137 9 18,769 81 1,233
126 9 15,876 81 1,134
112 3 12,544 9 336
129 10 16,641 100 1,290
118 7 13,924 49 826
105 6 11,025 36 630
1,175 65 139,245 489 7,871
 Diagrama de Pareto

Es un diagrama de barras ordenadas en forma descendente.

En control de calidad cada barra puede representar tipos de

defectos, causas de errores, etc.

Ley de Pareto:

Unos pocos tipos de defectos ocurren la mayor parte del tiempo.

Unos pocos tipos de problemas son los más costosos.

 Diagrama de Pareto

Objetivos:

Concentrarse en los problemas más críticos

Priorizar el uso de recursos para la solución de

problemas

Comparar la efectividad de alguna acción correctiva

Diagrama de Pareto
Se basa en el principio de que en cualquier distribución, el
80% de los efectos están producidos por el 20% de las
causas.

Por ejemplo:

Ventas

Clientes
20 %
80%
80% 20%

Sirve para:

Establecer las prioridades a la hora de actuar o por donde

empezar.
Diagrama de Pareto
¿Cómo se construye?

2. Recolectar
1. Definir el 3. Ordenar las 5. Calcular las 6. Dibujar una
los datos y
problema a categorías de 4. Dibujar un frecuencias línea que una
calcular la
analizar e manera barra por relativas las
frecuencia
identificar descendente cada acumuladas frecuencias
las absoluta de
de acuerdo a categoría de cada relativas
categorías cada
su frecuencia categoría acumuladas
categoría
 Ejercicio: La siguiente tabla muestra los registros de los defectos
Determinación de frecuencias encontrados en el ensamblaje de los paneles de las puertas de
automóviles. Los datos recabados fueron por la producción de los días 3 al
13 de Junio de 2017, inspeccionando un total de 4752 piezas.
TIPO DE DEFECTO NUMERO DE COSTO DE COSTO TOTAL DE
Diagrama de Pareto –

DEFECTOS REPARAR ($) REPARAR ($)

77,350
Vinyl suelto 119 650
245,000
Vinyl mal cortado 49 5000
11,760
Vidrios no alineados 21 560
6,400
Rayaduras 20 320
42,900
Rajaduras 39 1100
Manchas 36 286 10,296
Tapiz suelto 26 2145 55,770
Determinación de frecuencias
TIPO DE DEFECTO NUMERO DE COSTO DE COSTO TOTAL FRACCIÓN
DEFECTOS REPARAR ($) DE REPARAR DEL COSTO
($) TOTAL
Diagrama de Pareto –

Vinyl suelto 119 650 77,350 0.17

Vinyl mal cortado 49 5,000 245,000 0.55
Vidrios no alineados 21 560 11,760 0.03
Rayaduras 20 320 6,400 0.01
Rajaduras 39 1,100 42,900 0.10
Manchas 36 286 10,296 0.02
Tapiz suelto 26 2,145 55,770 0.12
TOTAL COSTO 449,476
 TIPO DE DEFECTO NUMERO DE COSTO DE COSTO TOTAL FRACCIÓN
DEFECTOS REPARAR ($) DE REPARAR ($) DEL COSTO
TOTAL
Ordenamiento de frecuencias

Vinyl mal cortado 49 5,000 245,000 0.55

Vinyl suelto 119 650 77,350 0.17
Diagrama de Pareto –

Tapiz suelto 26 2,145 55,770 0.12

Rajaduras 39 1,100 42,900 0.10
Vidrios no alineados 21 560 11,760 0.03
Manchas 36 286 10,296 0.02
Rayaduras 20 320 6,400 0.01
TOTAL COSTO 449,476
Diagrama de Pareto – Grafico de frecuencias
Diagrama de Pareto -Gráfico de frecuencias acumuladas
Diagrama de Pareto
Aplicaciones del diagrama de Pareto

Curva (análisis ABC)

Gráficos de control
Muestreo

7:00
Gráficos de control

Muestreo 7:10

Muestra 1
Gráficos de control

Muestreo 7:20

Muestra 2
Gráficos de control

Muestreo 7:30

Muestra 3
 Gracias
Docente: William Alcántara Infantes
Gráficas de calidad
• Estándar de calidad
 Estándar de calidad Estándar de calidad

Los estándares no son más que los niveles mínimo y máximo

deseados, o aceptables de calidad que debe tener el resultado de
una acción, una actividad, un programa, o un servicio.

En otras palabras, el estándar es la norma técnica que se utilizará

como parámetro de evaluación de la calidad.

Una vez programadas las actividades de solución al problema de

gestión, los círculos de calidad deberán definir los estándares de
calidad del resultado, o los resultados esperados.

goo.gl/pXrjEC
Los estándares deben ser monitoreados y evaluados
periódicamente, aplicando indicadores, para saber si se está
asegurando la calidad.
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Docente: William Alcántara Infantes
Conclusiones

o Es importante observar el potencial

estadístico de la calidad como
instrumento y herramienta destinada a
un mejor control.
o Esto permite tomar decisiones de
manera eficaz .
o Asimismo es un método eficiente para
fijar metas y un excepcional medio
para verificar el comportamiento de
los procesos.
 Gracias
Docente: William Alcántara Infantes