Formato De Flujo De Efectivo

TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO Instituto Tecnológico de Tuxtepec

UNIDAD 2 “PORTAFOLIO DE EVIDENCIAS” CONTROL ESTADÍSTICO DE CALIDAD

MATERIA : “CALIDAD APLICADA A LA GESTIÓN EMPRESARIAL”

NOMBRE DEL ALUMNOS: SBEIDY EILED ROQUE CASTRO MORENO SALDAÑA CITLALI LÓPEZ RAMÓN GERALDINE SANTIAGO FELIPE AHTZELI GOMEZ TOTO MAYRA GRISSEL NOMBRE DEL DOCENTE: MARIO NARCICIO HERNÁNDEZ Y HERNÁNDEZ. CARRERA: INGENIERA EN GESTIÓN EMPRESARIAL. SEMESTRE: 6 ° GRUPO : “B” San Juan Bautista Tuxtepec ,Oaxaca.

CONTROL ESTADÍSTICO DE CALIDAD Definimos el control Estadístico de la Calidad como la aplicación de diferentes técnicas estadísticas a procesos industriales (mano de obra, materias primas medidas, máquinas y medio ambiente), procesos administrativos y/o servicios con objeto de verificar si todas y cada una de las partes del proceso y servicio cumplen con unas ciertas exigencias de calidad y ayudar a cumplirlas, entendiendo por calidad “la aptitud del producto y/o servicio para su uso. La aplicación de técnicas estadísticas al control está basada en el estudio y evaluación de la variabilidad existente en cualquier tipo de proceso que es principalmente el objeto de la Estadística. El objetivo del Control Estadístico de la Calidad es: 1. Detectar rápidamente la ocurrencia de variabilidad debida a causas asignables. 2. Investigar la(s) causa(s) que la han producido y eliminarla(s). 3. Informar de ella para la toma de decisión oportuna, pues de lo contrario se producirían gran cantidad de unidades de calidad no aceptable, originando una disminución de la capacidad productiva e incremento de costos del producto terminado (supervisor). 4. Eliminar, si es posible, o al menos reducir al máximo la variabilidad del proceso (dirección).

2.1 Estadística descriptiva (casos de aplicación) La estadística emplea métodos descriptivos y de inferencia estadística. Los primeros se ocupan de la recolección, organización, tabulación, presentación y reducción de la información. En el caso de la estadística descriptiva se sustituye o reduce el conjunto de datos obtenidos por un pequeño número de valores descriptivos, como pueden ser: el promedio, la mediana, la media geométrica, la varianza, la desviación típica, etc. Estas medidas descriptivas pueden ayudar a brindar las principales propiedades de los datos observados, así como las características clave de los fenómenos bajo investigación. Por lo general, la información proporcionada por la estadística descriptiva puede ser trasmitida con facilidad y eficacia mediante una variedad de herramientas gráficas, como pueden ser: Gráficos de tendencia: es un trazo de una característica de interés sobre un periodo, para observar su comportamiento en el tiempo.

Gráfico de dispersión: ayuda al análisis de la relación entre dos variables, representado gráficamente sobre el eje x y el correspondiente valor de la otra sobre el eje y. Histograma: describe la distribución de los valores de una característica de interés. Estos métodos gráficos son de mucha utilidad para entender con claridad un fenómeno analizado. La evolución de la inflación, el tipo de cambio, del PBI u otros indicadores macro pueden ser analizados, por ejemplo, con gráficos de tendencia. Así, la estadística descriptiva constituye un modo relativamente sencillo y eficiente para resumir y caracterizar datos. También ofrece una manera conveniente de presentar la información recopilada. Este método es potencialmente aplicable a todas las situaciones que involucran el uso de datos. Además de ayudar en el análisis e interpretación de los datos, constituye una valiosa ayuda en el proceso de toma de decisiones.

2.2 Aplicaciones de la estadística descriptiva La estadística descriptiva es aplicable en casi todas las áreas donde se recopilan datos cuantitativos. Puede brindar información acerca de productos, procesos o diversos aspectos del sistema de gestión de la calidad, como también en el ámbito de la dirección y organización de personas, la logística, etc. Algunos ejemplos de dichas aplicaciones son los siguientes:      

Resumen de las mediciones principales de las características de un producto. Describir el comportamiento de algún parámetro del proceso, como puede ser la temperatura de un horno. Caracterizar el tiempo de entrega o el tiempo de respuesta en el sector de los servicios. Procesar datos relacionados con muestras a clientes, tales como la satisfacción o insatisfacción del cliente. Ilustrar la medición de los datos, tales como los datos de calibración del equipo. Visualizar el resultado del desempeño de un producto en un periodo mediante un gráfico de tendencia

Estadística Inferencial La inferencia estadística o estadística inferencial es una parte de la Estadística que comprende los métodos y procedimientos para deducir propiedades (hacer inferencias) de una población, a partir de una pequeña parte de la misma (muestra). También permite comparar muestras de diferentes poblaciones.

Generalmente comprende las pruebas de estimación, puntual o por intervalos de confianza, y las pruebas de hipótesis, paramétricas, como la de la media, diferencias de medias, proporciones, etc., y las no paramétricas, como la prueba de chi-cuadrado. En la Estadística también se realizan análisis de correlación y regresión, series cronológicas, análisis de varianza, etc.

2.3 Las 7 herramientas básicas para el control de la calidad Es una denominación dada a un conjunto fijo de técnicas gráficas identificadas como las más útiles en la solución de problemas relacionados con la calidad. Se llaman básicas porque son adecuadas para personas con poca formación en materia de estadística, también pueden ser utilizadas para resolver la gran mayoría de las cuestiones relacionadas con la calidad. Diagrama Causa – Efecto Identifica muchas causas posibles de un efecto o problema y clasifica las ideas en categorías útiles. El enunciado del problema, colocado en la cabeza de la espina de pescado, se utiliza como punto de partida para trazar el origen del problema hacia su causa raíz. Típicamente, el enunciado describe el problema como una brecha que se debe cerrar o como un objetivo que se debe lograr. El mecanismo para encontrar las causas consiste en considerar el problema y preguntarse “por qué” hasta que se llegue a identificar la causa raíz o hasta que se hayan agotado las opciones razonables en cada diagrama de espina de pescado.

Estratificación La estratificación es una técnica utilizada en combinación con otras herramientas de análisis de datos. Cuando se han agrupado los datos de una variedad de fuentes o categorías, el significado de los mismos puede ser imposible de ver. Esta técnica los separa para que los patrones se puedan ver. Hojas de verificación También conocidas como hojas de control, se pueden utilizar como lista de comprobación a la hora de recoger datos. Las hojas de verificación se utilizan para organizar los hechos de manera que se facilite la recopilación de un conjunto de datos útiles sobre un posible problema de calidad. Son especialmente útiles a la hora de recoger datos de los atributos mientras se realizan inspecciones para identificar defectos. Por ejemplo, los datos sobre frecuencias o consecuencias de defectos recogidos en las hojas de verificación se representan a menudo utilizando diagramas de Pareto. Diagrama de Pareto Los diagramas de Pareto son una forma particular de un diagrama de barras verticales y se utilizan para identificar las pocas fuentes clave responsables de la mayor parte de los efectos de los problemas. Las categorías que se muestran en el eje horizontal representan una distribución probabilística válida que cubre el 100% de las observaciones posibles. Las frecuencias relativas de cada una de las causas especificadas recogidas en el eje horizontal van disminuyendo en magnitud, hasta llegar a una fuente por defecto denominada “otros” que recoge todas las causas no especificadas. Por lo general, el diagrama de Pareto se organiza en categorías que miden frecuencias o consecuencias.

Histogramas Son una forma especial de diagrama de barras y se utilizan para describir la tendencia central, dispersión y forma de una distribución estadística. A diferencia del diagrama de control, el histograma no tiene en cuenta la influencia del tiempo en la variación existente en la distribución.

Diagramas o gráficos de control Se utilizan para determinar si un proceso es estable o tiene un comportamiento predecible. Los límites superior e inferior de las especificaciones se basan en los requisitos establecidos previamente. Reflejan los valores máximo y mínimo permitidos. Puede haber sanciones asociadas al incumplimiento de los límites de las especificaciones. Los límites de control superior e inferior son diferentes de los límites de las especificaciones. Estos se determinan mediante la utilización de cálculos y principios estadísticos estándar para establecer la capacidad natural de obtener un proceso estable. Se puede utilizar los límites de control calculados estadísticamente para identificar los puntos en que se aplicarán medidas correctivas para prevenir un desempeño anormal. En general la acción correctiva busca el mantener la estabilidad natural de un proceso estable y eficaz. Para procesos repetitivos, los límites de control se establecen por lo general en ±3 s alrededor de una media del proceso, que se establece a su vez en 0 s. Un proceso se considera fuera de control cuando: Un dato excede un límite de control. Siete puntos consecutivos se encuentran por encima de la media, o Siete puntos consecutivos se sitúan por debajo de la media. Se puede utilizar los diagramas de control para monitorear diferentes tipos de variables de salida. Se utilizan con mayor frecuencia para realizar el seguimiento de actividades repetitivas relativas a la fabricación de lotes.

Diagramas de dispersión Representan pares ordenados (X, Y) y a menudo se les denomina diagramas de correlación, ya que pretenden explicar un cambio en la variable dependiente Y en relación con un cambio observado en la variable independiente X. La dirección de la correlación puede ser proporcional (correlación positiva), inversa (correlación negativa), o bien puede no darse un patrón de correlación (correlación cero). En caso de que se pueda establecer una correlación, se puede calcular una línea de regresión y utilizarla para estimar cómo un cambio en la variable independiente influirá en el valor de la variable dependiente.