DIGRAMA DE PARETO

Es una herramienta que no ayuda a seleccionar los problemas de mayor importancia, de los de menor importancia, estableciendo un orden de prioridad, se le dio este nombre a esta herramienta gracias al economista italiano Vilfredo Pareto, lo que ahora se conoce como la regla “80/20”, esto consiste en que el 20 % de las causa ocasionan el 80 % de los problemas; un ejemplo de esto se puede dar de la siguiente manera:

El 20 % de las enfermedades ocasionan el 80 % de las muertes.

Propósitos generales1. Analizar las causas2. Estudiar los resultados3. Planear un mejora continua

Pasos para elaborar un diagrama de Pareto1. Identificar el problema2. Identificar los factores 3. Definir el periodo de recolección 4. Recolectar los datos5. Ordenar los datos 6. Calcular los porcentajes7. Calcular por porcentajes acumulados8. Construir el diagrama

Producción de sabanas

Tipos de defectos

Mal color de la tela , el color no se puede ajustar a lo requerido por el cliente Lavado de la tela, se puede introducir demasiado químico Enderezador de trama, la tela puede sufrir desperfectos (tela no lisa) Chamuscadora, no puede quemar bien los hilos Cansancio del operario Mantenimiento de la maquina Fluctuación de energía (apagones en la planta) Mala calidad de la tela

TIPOS DE DEFECTOS FRECUENCIAFRECUENCIA

% ACUMULADO % 80-20Enderezador de trama 50 48.1% 48.1% 80%Chamuscadora 15 14.4% 62.5% 80%Lavado de la tela 10 9.6% 72.1% 80%Mantenimiento de la maquina 9 8.7% 80.8% 80%Fluctuación de energía 8 7.7% 88.5% 80%Cansancio del operario 7 6.7% 95.2% 80%Mal color de la tela 3 2.9% 98.1% 80%Mala calidad de la tela 2 1.9% 100.0% 80%

104 100.0%

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80.0%

90.0%

100.0%

FRECUENCIA ACUMULADO % 80-20

Al marcar sobre el gráfico una línea punteada sobre el valor correspondiente al 80% del porcentaje acumulado, se obtiene la siguiente información:

Enderezador Chamuscadora Lavado de tela

Son las causas que están ocasionando el 80% de los defectos en el proceso de producción de sabanas, por lo que los esfuerzos destinados a mejorarlo deberían concentrarse en estos 3 aspectos.

AREA DE TINTORERIA

Tipos de falla

Gotas de algún tipo Huecos Problema de orillos Manchas de grasa, aceite u oxido Teñido veteado Variación de tono entre partida Variación de tonos orillo-centro Hilo urdimbre contaminado Tela quemada en chamuscadora Trama rota Reajuste de telar (tupido o claro) Variación de tonos-fin

TIPOS DE FALLA CANTIDAD CANTIDAD % ACUMULADO % 80-20Gotas de algun tipo 493 49.9% 49.9% 80%Huecos 165 16.7% 66.6% 80%Problema de orillos 98 9.9% 76.5% 80%Manchas de grasa, aceite u oxido 95 9.6% 86.1% 80%Teñido veteado 46 4.7% 90.8% 80%Variación de tono entre partida 19 1.9% 92.7% 80%Variación de tonos orillo-centro 16 1.6% 94.3% 80%Hilo urdimbre contaminado 13 1.3% 95.6% 80%Tela quemada en chamuscadora 13 1.3% 97.0% 80%Trama rota 11 1.1% 98.1% 80%Reajuste de telar (tupido o claro) 10 1.0% 99.1% 80%Variación de tonos-fin 9 0.9% 100.0% 80%

988 100.0%

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90.0%

100.0%

CANTIDADACUMULADO % 80-20

La línea de color verde nos indican el valor correspondiente al 80% del porcentaje acumulado, se obtiene la siguiente información:

Gotas de algún tipo Huecos Problema de Orillos

Son las causas que están ocasionando el 80% de los defectos en el proceso de producción de sabanas, por lo que los esfuerzos destinados a mejorarlo deberían concentrarse en estos 3 aspectos.

GRAFICA DE CONTROL

Es una herramienta donde se registra gráficamente el comportamiento de una característica, que permitirá determinar si nuestro proceso está, o no controlado.

Los datos se registran durante el funcionamiento del proceso de fabricación y a medida que se obtienen.

LSC = Límite Superior de Control

LC = Límite Central

LIC = Límite Inferior de Control

Objetivo General Facilidad para entender los datos Claridad Consistencia Medir variaciones de claridad

Objetivo específico Proceso de prevención para evitar que el producto llegue con defectos al cliente Detectar y corregir variación de calidad

Definición de términos

Subgrupos Grupo de mediciones con algún criterio similar obtenidas de un proceso Se realizan agrupando los datos de manera que haya máxima variabilidad entre

subgrupo y mínima variabilidad dentro de cada subgrupo Media

Sumatoria de todos los sub grupos divididos entre el número de muestras Rango

Valor máximo menos el valor mínimo

Utilidad Los gráficos x – R se utilizan cuando la característica de calidad que se desea

controlar es una variable continua

Los gráficos de control son herramientas estadísticas:

Muy simples de construir Simples de utilizar Muy útiles para controlar tendencias y la estabilidad de un proceso analítico

En este caso vamos a utilizar el GRAFICO DE CONTROL PARA ATRIBUTOS

Gráfico de control P

El grafico de fracción defectuosa, vigila la proporción de elementos no conformes producidos en un lote, se construye a partir de k muestras de tamaño diferentes y para cada muestra se calcula su fracción defectuosa.

Pi= N° unidades defectuosas/ ni

Luego se calcula la fracción defectuosa de todas las muestras o lotes en este caso

P total= ∑ N ° unidades defectuosas/∑ ni

n i = tamaño de cada muestra

Formula de los límites de Control:

LC = P total

Fallas por gotas de algún tipo en el mes de mayo

Lote Defectos # Rollos Prop defect LCI LC LCS1 15 50 0.30 0.09125 0.2822 0.47312 14 45 0.31 0.08092 0.2822 0.48353 15 45 0.33 0.08092 0.2822 0.48354 13 48 0.27 0.08731 0.2822 0.47715 10 50 0.20 0.09125 0.2822 0.47316 16 48 0.33 0.08731 0.2822 0.47717 12 45 0.27 0.08092 0.2822 0.48358 15 43 0.35 0.07629 0.2822 0.48819 15 42 0.36 0.07385 0.2822 0.4905

10 16 45 0.36 0.08092 0.2822 0.483511 13 47 0.28 0.08525 0.2822 0.479112 13 48 0.27 0.08731 0.2822 0.477113 10 46 0.22 0.08312 0.2822 0.481314 9 46 0.20 0.08312 0.2822 0.481315 8 46 0.17 0.08312 0.2822 0.481316 10 48 0.21 0.08731 0.2822 0.477117 13 48 0.27 0.08731 0.2822 0.477118 12 48 0.25 0.08731 0.2822 0.477119 15 48 0.31 0.08731 0.2822 0.477120 14 50 0.28 0.09125 0.2822 0.473121 14 49 0.29 0.08931 0.2822 0.475122 15 50 0.30 0.09125 0.2822 0.473123 16 50 0.32 0.09125 0.2822 0.473124 13 49 0.27 0.08931 0.2822 0.475125 14 49 0.29 0.08931 0.2822 0.475126 15 48 0.31 0.08731 0.2822 0.477127 14 47 0.30 0.08525 0.2822 0.479128 14 47 0.30 0.08525 0.2822 0.479129 13 47 0.28 0.08525 0.2822 0.479130 15 49 0.31 0.08931 0.2822 0.4751

TOTAL 401 1421 0.28

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223242526272829300.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

Gráfico de control de fracción defectuosa ( tamaño de muestra variable)

Prop defectLCILCLCS

Prop

orció

n de

fect

uosa