COLEGIO DE INGENIEROS DEL PERUPROGRAMA: SOCIEDAD LASER
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GESTION DE LA CALIDAD EN LAS ORGANIZACIONES,INFLUENCIA DE LA NORMA ISO 9001-2008 Y LA
METODOLOGIA DE MEJORA SIX SIGMA.
Client, Enterprise & Competitive Intelligence for Product, Process & Systems
InnovationDr. Rick L. Edgeman, University
IXCUSTOMER & COMPETITIVE INTELLIGENCE
FOR SYSTEMS INNOVATION & DESIGN
S IGMASINGENIERÍA DE LA CALIDAD
Ing. CARLOS LEÓN RABANAL - PROFESOR & CONSULTOR – SIX SIGMA BLACK BELT
[email protected] Cel.Phone: 988-718-445
QUALITY CONSULTING GROUP
Client, Enterprise & Competitive Intelligence for Product, Process & Systems
InnovationDr. Rick L. Edgeman, University
FOR SYSTEMS INNOVATION & DESIGN
INGENIERÍA DE LA CALIDAD
Ing. CARLOS LEÓN RABANAL - PROFESOR & CONSULTOR – SIX SIGMA BLACK BELT
[email protected] Cel.Phone: 988-718-445
QUALITY CONSULTING GROUP
FALLAS EN LA CALIDAD DEL PRODUCTO
LO QUE SE
PROMETE
VS
LO QUE SE
ENTREGA
“El paisaje Empresarial en todo el mundo
está cubierto con los restos de empresas
que una vez fueron exitosas. E. DEMING
Nuestra responsabilidad está en hacer que
nuestros procesos sean ROBUSTOS es decir que
la variación en cada atributo de calidad del
producto se mantenga bajo control.
Esto no ocurrirá solo con desearlo hay que tener
conocimiento profundo del proceso y las
interacciones que lo afectan.
Es decir significa reducir costos ocasionados por el
desperdicio, ser mas competitivos.
LA METODOLOGÍA DE MEJORAMIENTO “SEIS SIGMA”Se trata de un esfuerzo técnico y disciplinado para examinar los procesos
repetitivos de las organizaciones, entender su comportamiento y descubrir los
factores causales de los resultados.
Requiere el compromiso de tiempo, talento, dedicación, persistencia y, por
supuesto conocimiento de los procesos, de una cultura organizacional
orientada a la mejora continua.
Las cinco fases y las siete herramientas
Paso1: Definir el Problema
Paso 2: Observar el Problema
Paso 3: Analizar el Problema
Paso 4: Actuar sobre las causas
Paso 5: Estudiar los resultados
Paso 6: Estandarizar
Paso 7: Establecer conclusiones
Esquema general de trabajo
Materiales Maquinas
Medio Ambiente
Medición Métodos
Personas
RESULTADO
FACTORES CAUSALES Y SUS RESULTADOS
Análisis del Sistema de Medición
Análisis del Sistema de Medición
X3
X5
X1 X2 X4 Xn
Las variaciones independientes determinan la variación resultante final.
Y = f ( Xi )
IDEA DE UN ENSAYO DE HIPÓTESIS
diferente procesodiferente proceso
2.5%mismo proceso2.5%
95%
Confianza
(región de aceptación)riesgoriesgo
X
lím. sup.lím. inf.
si observamos que la media de una muestra cae fuera de los límites
de aceptación, podemos concluír que esto sucederá solo un 5% de
las veces debido al azar.
ANÁLISIS
VISUALIZANDO LA DINÁMICA DE LOS PROCESOS
i so
t1
t2
t3
t4
• A lo largo del tiempo un proceso típico experimentará una variación. Motorola lo cuantifica en 1,5 .
• Zst=Zlt + 1,5
capacidad
sostenida (lt)
capacidad
inherente (st)
MEDIDA
Proveedor extranjero Puerto Callao Almacén aduanero RANSA Logística el comercio Almacén
Almacén Bobinero Maquinista Ayudante de maquina Acabados
PROCESO DE ENVIO Y RECEPCION DE MATERIA PRIMA (PAPEL)
PROCESO DE IMPRESIÓN
ESQUEMA DE LOS PROCESOS INVOLUCRADOS EN LAS POSIBILIDADES DE MEJORA
Envía
Materia
prima
Desestiba Transporte
y almacén
Transporta a
planta
Amauta
Recepción y
almacén
Entrega de
bobina a
maquina
según O.T.
prepara
bobina y la
coloca en
Inicia
Rotativa e
impresión
Apila pliegos
en la salida
de maquina
Recoge las
parihuelas
para iniciar
siguiente
Inspección
de bobina
Aprobación
de pliego
impreso
(Jef.Tur.)
Inspeccion
de pliego
impreso
Control de
calidad
Mapa de
Procesos
Planta de impresiones
“EL TIGRE”
Declaración de Metas
1. Reducir en un 15% el porcentaje de merma ocasionado por
la actividad de limpieza de mantilla. Es decir tener un ratio
menor a 4.90 (Actual = 5.76).
2. El ahorro anual esperado es de US$ 24,000.
KPI primario:
US$ Desperdicio x 10,000
N° pliegos impresos
25 136 FM STACKER 14.95 0.9% 77.8% 4,143.69
26 408 OP ATORO DE PAPEL EN PLEGADORA 14.68 0.9% 78.7% 4,068.86
27 142 FM UNIDAD 3 14.53 0.9% 79.6% 4,027.28
28 441 OP LIMPIEZA MORDAZAS 13.85 0.9% 80.5% 3,838.80
29 127 FM REGISTRO 13.58 0.9% 81.4% 3,763.97
30 214 FE HORNO 12.65 0.8% 82.2% 3,506.20
31 701 PPP PLACA ARAÑADA 12.05 0.8% 82.9% 3,339.90
32 455 OP REGULAR FOLDER 11.67 0.7% 83.7% 3,234.57
33 424 OP CAMBIAR BOBINAS 11.07 0.7% 84.4% 3,068.27
34 436 OP LIMPIEZA GENERAL 9.92 0.6% 85.0% 2,749.53
35 666 EM PLACAS ZETTA 9.88 0.6% 85.6% 2,738.44
55 662 EM PAPEL 4.67 0.3% 93.9% 1,294.38
56 709 PPP PLACAS OXIDADAS 4.50 0.3% 94.1% 1,247.27
57 711 PPP PLACAS NO REGISTRAN 4.42 0.3% 94.4% 1,225.09
58 420 OP CAMBIAR GUIAS 4.37 0.3% 94.7% 1,211.23
59 461 OP RETOCAR PLACAS 4.13 0.3% 95.0% 1,144.71
60 133 FM SISTEMA DE AGUA 4.13 0.3% 95.2% 1,144.71
61 221 FE OMNICOLOR 3.83 0.2% 95.5% 1,061.56
62 202 FE AUTOPLATE 3.72 0.2% 95.7% 1,031.07
63 715 PPP ERROR EN LA HECHADURA 3.65 0.2% 95.9% 1,011.67
64 706 PPP PLACAS MAL PERFORADAS 3.63 0.2% 96.2% 1,006.13
65 440 OP LIMPIEZA MOJADORES 3.60 0.2% 96.4% 997.81
Driver de costo: Hora máquina
Costo Hora màquina (US$) =277.17 277.17
N° Codigo Ocurrencia Total Horas Porcentaje Acumulado Costos (US$)
1 439 OP LIMPIEZA MANTILLAS 170.35 10.8% 10.8% 47,215.91
2 463 OP ROTURA DE PAPEL 158.32 10.0% 20.8% 43,881.55
3 110 FM FOLDER (DOBLEZ DE PLIEGO) 96.80 6.1% 27.0% 26,830.06
4 421 OP CAMBIAR MANTILLAS 92.80 5.9% 32.9% 25,721.38
5 102 FM AUTOPLATE 92.38 5.9% 38.7% 25,604.96
6 464 OP ROTURA DE PLACA IMPRESION ( AUTOPLATE ) 68.48 4.3% 43.1% 18,980.60
7 710 PPP PLACAS PELADAS 65.07 4.1% 47.2% 18,035.45
8 119 FM MORDAZAS 46.28 2.9% 50.1% 12,827.43
9 442 OP LIMPIEZA PLACAS 45.92 2.9% 53.0% 12,727.65
10 707 PPP PLACAS MANCHADAS 38.28 2.4% 55.5% 10,610.07
CUADRO DE COSTO POR OCURRENCIAS IMPRODUCTICAS EN EL AREA DE PRENSA
ENERO - AGOSTO 2006ENERO – AGOSTO 2008
De lo mostrado anteriormente:
Pérdida x Limpieza de mantilla =$47,215
Pérdida x Rotura de papel = $ 43,881
Se puede observar que se tiene una
pérdida de US$ 91,096 por parar
máquina para limpieza de mantilla y por
rotura de papel.
Al eliminar estos problemas tendríamos
un gran ahorro de recursos.
Primera
aproximación
Análisis del
problema de
parada de
máquina por
limpieza de
mantilla.
¿Porqué se
ensucia la
mantilla..?
Contaminacion y deterioro de las
bobinas antes de su uso.
Mal transporte y manipuleo de
bobinas en planta y almacen
aduanero.
Mala calibracion o ajuste de
accesorios a la mantilla
Mala calidad de insumos ensucia
la mantilla
Los defectos de operaciones
ensucian la mantilla.
Acumulacion de polvillo Bobinas quiñadas
Descalibracion de rodillos
mojadores
Rotura de papel por baja resistencia
a la tension de maquina.
Exceso de agua utilizado en el balance
agua-tinta
Bobina de papel contiene excesivo
residuos de polvillo por corte
defectuoso en origen. Bobinas con tuco abollado
Desacalibracion de rodillos
entintadores
Mala calidad de solventes, pela la
mantilla
Goteo de agua en las bandejas de
solucion fuente, ocasiona rotura de
papel.
Bobinas manchadas con aceite Bobinas con venas pronunciadas Mantilla mal tensada Desprendimiento de fibra de papel
Bajo nivel de tinta aplicado en el pliego
no permite cobertura del impreso
desprendiendo polvillo.
Bobinas sucias con polvo
Bobinas marcadas por presion
excesiva Desajuste del autoplate
Mayor desprendimiento cuando se
usa papel lithogloss y bond Mal ajuste de tension de maquina
Bobinas con pega
Almacenamiento deficiente (humedad,
polvo, etc) Mal ajuste de las placas
Tinta con alto tack, genera
desprendimiento de polvillo Rotura de placa falla mecanica
Bobinas con hongos
Excesivo tiempo de almacenamiento
(años) Cambio de formatos.
Tinta no permite buena
emulsificacion con el agua Exceso de tinta en la aplicación.
Bobinas con piedras incrustadas Orillo chancado de las bobinas Rotura de placas
Rotura de papel se enrrolla en el
cilindro portamantilla.
Bobinas mal forradas y colocadas
en el piso sin proteccion para la
suciedad. Bobinas agujereadas por montacargas Mantilla con alta adherencia
Bobinas con forro roto y sucias. Mal manipuleo de bobinas Tinta con alto contenido de barniz
Bobinas humedas
DIAGRAMA DE AFINIDADES
IDEAS GENERALES
A partir de la tormenta de ideas se ha confeccionado el siguiente diagrama de afinidades agrupando las ideas afines para reducir su numero y enfocar los problemas principales.
Agrupamos por afinidad las 37 ideas vertidas por los
participantes, respecto del porque se ensucia la mantilla...!
DIAGRAMA DE RELACIONES
Problema: Excesiva parada de maquina por limpieza de mantilla
Mantilla
sucia
Cambio de
mantilla
Parada de
maquina
Exceso de
polvillo
Cuchillas
desafiladas del
proveedor
Rotura de
papel
Papel de baja calidad
Contami-
nacion de la
bobina de
papel
Malas
condiciones de
transporte
Mal manipuleo
de bobinas
Deficiente
condicion de
almacenamiento
Errores de
operacion
falta de
procedimientos
Mala calidad tinta
El Diagrama de relaciones para establecer el posible
mecanismo de interacción entre las posibles causas…
Corrida general por parada de maquina para
limpieza de mantilla
(Enero - Julio del 2008)
Sample
Sa
mp
le C
ou
nt
Pe
r U
nit
71645750433629221581
60
50
40
30
20
10
0
_U=18.17
UCL=30.95
LCL=5.38
1
111
1
1
2
1
Paradas de Maquina por limpíeza de MantillaUnidad (dia)
One-way ANOVA: N° OCURRENCIAS versus MAQUINA
Source DF SS MS F P
MAQUINA 1 304.2 304.2 4.29 0.042
Error 70 4963.1 70.9Total 71 5267.3
S = 8.420 R-Sq = 5.78% R-Sq(adj) = 4.43%
Individual 95% CIs For Mean Based on
Pooled StDev
Level N Mean StDev -------+---------+---------+---------+--
A24 36 16.139 7.140 (-----------*----------)
B24 36 20.250 9.530 (----------*----------)-------+---------+---------+---------+--
15.0 17.5 20.0 22.5
Pooled StDev = 8.420
P-Value <= 0.05 indica que ha y suficiente evidencia estadística
para afirmar que las medias son diferentes
Me
an
of
N° O
CU
RR
EN
CIA
S
B 24A24
40
30
20
10
0
TRUJI
LLO
SICHA
P EREZ
MO
NRO
Y
LEO
N
HERR
ERA
FLORES
228.00
4
161.60
0
152.
900
150.
004
134.50
0
130.20
0
125.
500
125.
400
120.
600
120.30
0
107.
500
103.
800
101.
500
101.00
0
100.
500
100.
000
99.2
00
98.8
00
97. 0
00
90.900
90.5
00
89.8
00
88.0
00
87.700
84.5
00
75.0
00
72.9
00
72.500
71.000
70.5
00
67.5
00
65.600
65.000
64.5
00
64.0
00
61. 8
50
61.500
60.5
00
59.0
00
58. 3
00
57.000
55.0
00
54.1
50
53. 9
90
53.500
52.5
00
52.0
00
51. 5
00
51.200
51.1
00
51.0
00
49.5
10
49.500
48.500
46.4
00
45.7
00
44.500
43.250
41.5
00
41.0
00
40.900
39.850
33.0
00
10.0
00
8.50
0
40
30
20
10
0
Diciem
bre
Nov
iembr
e
Octub
re
Sep
tiem
bre
Ago
sto
Julio
Junio
May
oAbr
il
Marzo
Febr
ero
Enero
MAQUINA MAQUINISTA
ENTRADAS MES
Main Effects Plot (data means) for N° OCURRENCIAS
Análisis de las fuentes de variación
Me
an
of
N° O
CU
RR
EN
CIA
S
B24
A24
40
30
20
10
0
TRUJILLO
SICHA
PEREZ
MONR
OY
LEON
HER
RER
A
FLORES
228.00
4
161.60
0
152.90
0
150.00
4
134.50
0
130.20
0
125.500
125.40
0
120.600
120.30
0
107.50
0
103.80
0
101.500
101.00
0
100.500
100.00
0
99.200
98.800
97.000
90.900
90.500
89.800
88.000
87.700
84.500
75.000
72.900
72.500
71.000
70.500
67.500
65.600
65.000
64.5
00
64.000
61.850
61.500
60.500
59.000
58.300
57.000
55.0
00
54.150
53.990
53.500
52.500
52.000
51.500
51.200
51.100
51.000
49.510
49.500
48.500
46.400
45.700
44.5
00
43.250
41.500
41.000
40.900
39.850
33.000
10.000
8.500
Diciembre
Noviem
bre
Oct
ubre
Septiembre
Agosto
Julio
Junio
May
oAbr
il
Marzo
Febrer
o
Enero
40
30
20
10
0
DAY
CONTIA
IR
MAQUINA MAQUINISTA ENTRADAS
MES TIPMANT
Main Effects Plot (data means) for N° OCURRENCIAS
Análisis de las fuentes de variación incluyendo tipo de
mantilla
ANALISIS COMPLEMENTARIO ESTADISTICO PARA LA
LIMPIEZA DE MANTILLA
Máquina M600-A24 y M600-B24
• (X1) Análisis por pliegos buenos impresos.
• (X2) Análisis por efecto de tipo de papel.
• (X3) Análisis por maquina.
• (X4) Análisis desempeño de maquinista.
• (X5) Análisis por rotura de papel.
• (X6) Análisis por balance tinta-agua.
Identificar los
factores que tiene
mayor incidencia en
la parada de
máquina por limpieza de mantilla
(y) .
Evaluación de Factores complementarios
Y = f ( X1, X2, X3, X4, X5, X6, Xr)
Análisis de parada de máquina para limpieza de
mantilla por pliegos buenos impresos.
PLIEGOS BUENOS
Me
an
of
LIM
PIE
ZA
DE M
AN
TIL
LA
582104
365365
330777
327999
318573
313810
276350
234549
173142
166811
159284
157671
157485
152264
152131
141860
141203
137916
123300
118984
112764
112167
110188
109239
98000
95852
94760
90600
85583
84932
84317
82141
76030
75500
74640
65000
58500
56800
48915
48079
48066
47990
47785
46877
46444
46161
45955
41023
40039
34438
33684
32130
30500
28681
27777
27688
27453
24500
24000
20900
20479
16500
14871
13500
12600
11958
8729
8640
8500
8422
5400
1700
5
4
3
2
1
0
Main Effects Plot (data means) for LIMPIEZA DE MANTILLA
BUENOS
Me
an
of
Lim
pie
za
Ma
nti
lla
379927
356717
231163
227277
221923
220802
195954
168424
151973
151637
147100
141338
138618
129888
129066
123994
122339
120591
117233
114699
112071
110680
109698
103474
99480
87000
81518
75815
74500
66800
64819
64715
63588
61892
56327
54500
53268
50625
43908
43907
43437
34797
34148
30094
29746
29725
29718
29162
27974
26292
23581
23161
23084
21500
19917
19384
17289
14000
13446
11976
10721
10504
10480
5945
4
3
2
1
0
Main Effects Plot (data means) for Limpieza Mantilla
En esta Maquina la limpieza de
mantilla se produce aprox. Al llegar a los 50,000 pliegos buenos.
M600-A24
M600-B24
La limpieza de mantilla se
produce aprox. Al llegar a los 63,000 pliegos buenos.
Análisis de máquina de limpieza de mantilla por
tipo de papel
El uso de papel que presenta mayor
frecuencia de parada de maquina para limpieza de mantilla en el caso de la M600-A24 es el papel couche brillo.
M600-A24
M600-B24
Podemos apreciar el impacto que
tiene el papel lithogloss en la parada por limpieza de mantilla en la máquina M600-B24 en comparación
con los otros tipos de papeles.
tipo Papel
Me
an
of
Lim
pie
za
Ma
nti
lla
COUCHE MATECOUCHE BRILLOBOND
0.95
0.90
0.85
0.80
0.75
0.70
Main Effects Plot (data means) for Limpieza Mantilla
PAPEL
Me
an
of
LIM
PIE
ZA
DE M
AN
TIL
LA
LITHOGLOSSCOUCHE MATECOUCHE BRILLOBOND
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
Main Effects Plot (data means) for LIMPIEZA DE MANTILLA
Análisis de máquina de limpieza de mantilla por
el Molino de origen del papel.
PAPEL_MOLINO
Me
an
of
Lim
pie
za
Ma
nti
lla
C. M
ATE - S
TORA
C. BRILL
O - U
PM
C. BRILL
O -
STORA
C. BRI
LLO -
SAPP
I
C. BRILL
O - M R
EAL
BOND
CEL
ULOSA
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
Main Effects Plot (data means) for Limpieza Mantilla
El papel que mayor incidencia tiene en la parada para limpieza de mantillas es el
couche brillo. Al analizar por molino de procedencia observamos que el que mas
ha influido en la frecuencia de lavado de mantilla es el molino Stora.
La mejor performance en papel couche brillo corresponde al molino UPM.
Análisis de parada de máquina para limpieza de
mantilla por Maquinista
El maquinista Sicha es el que realiza
con mayor frecuencia la actividad delimpieza de mantilla en la M600-A24.
M600-A24
M600-B24
El maquinista que con mayor
frecuencia realiza la parada demáquina para limpieza de mantilla esTrujillo.
MAQUINISTA
Me
an
of
Lim
pie
za
Ma
nti
lla
SICCHAMONROYLEON
1.00
0.95
0.90
0.85
0.80
0.75
0.70
Main Effects Plot (data means) for Limpieza Mantilla
MAQUINISTA
Me
an
of
LIM
PIE
ZA
DE M
AN
TIL
LA
TRUJILLOHERRERAFLORES
0.75
0.70
0.65
0.60
0.55
0.50
Main Effects Plot (data means) for LIMPIEZA DE MANTILLA
Análisis de desempeño de maquinistas
El maquinista Siccha y Leon son los que
en promedio tienen la mayor cantidad deejemplares impresos. Analizando estosdos maquinistas León sería el que tiene
mejor desempeño a nivel de pliegosbuenos impresos y menor frecuencia de
parada de máquina por limpieza demantilla.
M600-A24
M600-B24
El operario que tiene mayor parada de
máquina para limpieza de mantilla es el Sr.Trujillo, a pesar que tiene menor ejemplaresbuenos producidos. Sin embargo el
maquinista que presenta menor parada demaquina es el Sr. Flores a pesar que tiene
mayor ejemplares producidos
MAQUINISTA
Me
an
of
BU
EN
OS
SICCHAMONROYLEON
92000
90000
88000
86000
84000
82000
80000
Main Effects Plot (data means) for BUENOS
MAQUINISTA
Me
an
of
PLIE
GO
S B
UEN
OS
TRUJILLOHERRERAFLORES
108000
106000
104000
102000
100000
98000
96000
94000
92000
90000
Main Effects Plot (data means) for PLIEGOS BUENOS
Análisis de parada de máquina para limpieza de
mantilla por rotura de papel
.
M600-A24M600-B24
Del gráfico podemos observar que la rotura de papel tiene relación directa con la
limpieza de mantilla. Esto nos permite concluir que la rotura de papel es un factorque incide en la parada de máquina por limpieza de mantilla.La rotura de papel se encuentra influenciado por:
El tipo de papel, la operatividad del maquinista y el balance tinta-agua.
Rotura Papel
Me
an
of
Lim
pie
za
Ma
ntilla
10
1.000
0.975
0.950
0.925
0.900
0.875
0.850
Main Effects Plot (data means) for Limpieza Mantilla
ROTURA DE PAPEL
Me
an
of
LIM
PIE
ZA
DE M
AN
TIL
LA
54210
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
Main Effects Plot (data means) for LIMPIEZA DE MANTILLA
Análisis de rotura de papel por tipo de papel
Del gráfico se aprecia que el que ocasionó las
mayores incidencias de rotura de papel y como
consecuencia mayor parada de máquina para
limpiar la mantilla es el papel bond.
M600-A24
M600-B24
El papel que genera mayor rotura de papel es el
papel Lithogloss Hollmen Paper. Presentando en
promedio 2 roturas por trabajo realizado. De
nuestro análisis anterior este papel es el
presenta mayor frecuencia de parada de
máquina por limpieza de mantilla
tipo Papel
Me
an
of
Ro
tura
Pa
pe
l
COUCHE MATECOUCHE BRILLOBOND
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
Main Effects Plot (data means) for Rotura Papel
PAPEL_MOLINO
Me
an
of
RO
TU
RA
DE P
AP
EL
LITH
OGLO
SS- H
OLLM
EN
C. M
ATE - S
TORA
C. BRI
LLO -
UPM
C. BRI
LLO -
STO
RA
C. BRI
LLO -
MRE
AL
BOND
CEL
ULOSA
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
Main Effects Plot (data means) for ROTURA DE PAPEL
Análisis de rotura de papel por maquinista
El maquinista que se le ha
presentado mayor frecuencia derotura de papel es Siccha, esto tienerelación con ser el maquinista que ha
limpiado con mayor frecuencia lamantilla. El papel que ha generado
mayor rotura de papel es el de tipoBond.
M600-A24
M600-B24
El maquinista Trujillo es el que menos
rotura de papel se le ha presentado duranteproducción sin embargo es el que tienemayor parada de máquina por limpieza de
mantilla y el de menos pliegos buenosproducidos.
MAQUINISTA
Me
an
of
Ro
tura
Pa
pe
l
SICCHAMONROYLEON
0.175
0.150
0.125
0.100
0.075
0.050
Main Effects Plot (data means) for Rotura Papel
MAQUINISTA
Me
an
of
RO
TU
RA
DE P
AP
EL
TRUJILLOHERRERAFLORES
0.50
0.45
0.40
0.35
0.30
0.25
0.20
Main Effects Plot (data means) for ROTURA DE PAPEL
Análisis de la influencia del consumo de agua en
la limpieza de mantilla.
Me
an
of
% G
en
era
l d
e A
gu
a
B-24A-24
72
71
70
69
68
67
66
65
TrujilloSichaMonroyLeónHerreraFlores
Máquina Maquinista
Main Effects Plot (data means) for % General de Agua
Del gráfico se confirma que el mayor consumo de agua lo realiza la máquina M600-
B24. Los maquinistas Flores, Herrera y Trujillo trabajan en la misma máquina M600-
B24, sin embargo el maquinista Trujillo tiene un mayor consumo de agua.
Se conoce que el mayor consumo de agua influye en el mayor consumo de tinta y
como consecuencia se genera mayor frecuencia de parada de máquina para lavar la
mantilla por el acumulamiento del polvillo.
Análisis de la variación del consumo de agua por tipo de
papel, % de solución, temperatura y pH.
Me
an
of
% G
en
era
l d
e A
gu
a
Lith
oglo
ss
C M
ate
C B
rillo
Bond
75.0
72.5
70.0
67.5
65.0
4.5
4.0
15.9
15.7
15.6
15.5
15.4
15.2
15.1
14.8
14.6
14.5
13.3
13.1
12.8
12.6
12.5
75.0
72.5
70.0
67.5
65.0
5.8
5.6
5.5
5.4
5.3
5.2
5.1
5.0
Tipo de papel % Sol
T (°C) PH
Main Effects Plot (data means) for % General de Agua
Del gráfico analizamos que el papel lithogloss requiere de mayor
consumo de agua y como consecuencia se genera un mayor número de
paradas de máquina por limpieza de mantilla.
Conclusiones
Ahorros obtenidos hasta fines de Febrero del 2009
EJEMPLO N° 2
Organización de servicios públicos
3.02.82.62.42.22.0
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
-0.5
X_
Ho
Valor percibido del compromiso directivo
Fre
qu
en
cia
Histograma del Resultado de encuesta(with Ho and 95% Z-confidence interval for the Mean, and StDev = 0.140854)
Organización de servicios publicos
Compromiso directivo de la gerencia con la calidad y la norma ISO 9001:2008
B1A1
3.5
3.0
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
630
GRUPO
Me
dia
de
ho
ras d
e c
ap
acit
ació
n
añ
o 2
00
5-2
00
9
D2005
Ploteo de principales efectos para horas de capacitación año 2005 - 2009
Aspectos relacionados al Resultado del servicio y la capacitación del
personal en una organización de servicios.
Grupo A1: Cometen errores en la actividad realizada.
Grupo B1: No Cometen errores en la actividad realizada.
Seguimiento a los empleados que cometen errores
Seguimiento a los empleados que cometen errores
CUAL ES EL OBJETIVO FUNDAMENTAL DE LA CALIDAD…?
DESCUBRIR ERRORES O DEFECTOS…?
CAUSAS
PROPUESTA DE ACCIONES DE
MEJORA
ANALISIS DE CAUSA RAIZ Y
EFECTOS
APLICACIÓN SISTEMATICA DE UN
PROCEDIMIENTO PARA IDENTIFICAR
FALLAS POTENCIALES
PROPUESTA DE ACCIONES DE
MEJORA
ANALISIS DE CAUSA RAIZ Y
EFECTOS
CAPTURA SISTEMATICA DE INFORMACIÓN
PROCEDIMIENTO SOBRE FALLAS A
MEDIDA QUE OCURREN
IMPLEMENTACION DE ACCIONES DE
MEJORA
METODOS Y PERSONAS
CICLO PROACTIVO
CICLO REACTIVO
AMBOS CICLOS SON NECESARIOS
Visión sistémica de la medición y su rol
Trilogía de la calidad
------
------
------
------
------
------
------
------
------
Planificación
Manual de calidad
Objetivos
Política
Procedimientos
Planes control
Control
Evaluar Atributos
Medir
Verificar
Validar
Asegurar, registrar
Mejoramiento
Analizar sistemáticamente
defectos, fallas,
incumplimientos.
Descubrir la fuente de error o
inductor de falla.
Proponer Acciones
Correctivas.
Identificar
defectos, fallas,
incumplimientos
Son eficaces..?Si
No
Q
Requerimientos
SISTEMAS DE INFORMACION PARA LA GESTION DE LA CALIDAD
IMPLEMENTACION DEL CONTROL ESTADISTICO DE PROCESOS MEDIANTE EL
SOFTWARE DE ISOSYSTEM EN UNA ORGANIZACIÓN DE SERVICIO PUBLICO
NO PODEMOS ESPERAR UN RESULTADO DIFERENTE EN EL PROCESO SI SEGUIMOS HACIENDO LO MISMO…
QUALITY CONSULTING GROUP
