CLASE 4

Naoshi Okada

Miembro del grupo de SV,Voluntarios de la Agencia deCooperacin Internacional del

Japn (JICA).

7 QCT

(7 QC tools)

1

Diagramas de causa y efecto (Diagrama de ISHIKAWA)

H. Gobierno Provincial de Tungurahua

7 QCT son 7 herramientas para el Control de Calidad.

La necesidad de satisfacer y superar las expectativas de los clientes en un entorno competitivo hace que el uso correcto de las 7QCT sea imprescindibles en un enfoque unificado y sistemtico para la solucin de problemas mediante equipos de trabajo.

Las herramientas ayudan a desarrollar y mantener una fuerte orientacin al cliente y mejorar todos los procesos mediante la identificacin de la situacin actual, lo que sugiere mejoras, y el seguimiento de cada proceso.

Las 7 herramientas para el control de calidad son fundamentales para el mejoramiento continuo. (KAIZEN)

7 QCT

El Pensamiento de Japn sobre 7 QCT

2


En la toma de decisiones, en las tcnicas para el anlisis cuantitativo del fenmeno. Cuyo objetivo es facilitar la explicacin de los problemas de forma inmediata.

7 QCT

Cul es la ventaja de 7 QCT

No trate de hacerlo solo sino con el equipo de trabajo

Visualizados por tanto.Diagrama de ISHIKAWA

Diagrama de dispersin

Grficos de control

Histograma

Diagrama de Pareto


- Se utilizan datos estadsticos para aumentar la productividad- La solucin de problemas

Es necesario considerar otros puntos esenciales adems de la calidad :

Q Calidad (Quality) C Costo (Cost) D Tiempo de entrega (Delivery) S Seguridad (Safety) MMoral - ETICA (Morale)

Qu uso tienen las 7 herramientas de la calidad 7QCT ?

7 QCT

4

Diagrama de Pareto


1. Lista de Chequeo2. Diagrama de Pareto3. Diagramas de causa y efecto4. Diagrama de dispersin5. Histograma6. Grficos de control7. Grficos

Son tcnicas bsicas tiles para la solucin de problemas

relacionados con la calidad, costos y volmenes de produccin

que surgen en el lugar de trabajo.

Las siete herramientas son :

Qu son 7 QCT?

7 QCT

5

Histograma


7 QCT

Muy utilizable(fuerte)Poco utilizable (dbil)

Dia

gram

a d

e P

aret

o

Dia

gram

ad

e

cau

sa y

efe

cto

Gr

fico

s

List

a d

e

Ch

eq

ueo

His

togr

ama

Dia

gram

a d

e D

isp

ers

in

grf

ico

s d

e

con

tro

l

Seleccin del Tema Situacin actual Objetivos Medir la relacin entre los factores y caractersticas

Medir las condiciones actuales y del pasado Comparacin de datos entre diferentes factores Medir los cambios en el tiempo La medicin de la interaccin Solucin de problemas: Implementacin de medidas y evaluacin del proceso

Comprobar los efectos Estandarizacin y control 6

Seleccin de herramientas para la calidad segn los problemas a solucionar


1. Lista de Chequeo :Es una grfica en la que se presentan las veces que ocurre un

determinado evento en un determinado periodo

7 QCT

DATOS/ELEMENTOS : QUEJAS RECIBIDAS EN LA SEMANA X

SEMANA L M M J V S D Total

Lentitud 2

Falta de sazn

3

Falta de peso

7

Mala presentacin

3

Poca variedad

5

Varios 1Para obtener fcilmente datos y prevenir la omisin inspeccin

La elaboracin se hace en dos etapas: 1. En la primera etapa, se disea la hoja de verificacin. Se debedecidir el periodo durante el cual se van a tomar los datos y disear un formato que sea claro y fcil de usar.

2. En la segunda etapa, se llena la hoja de verificacin con los datos.Se debe proceder con atencin a fin de recoger con exactitud los datos.Hay que transcribirlos sin alteraciones


1) Ejemplo 1 (Lista de Chequeo de la panadera)Finalmente, se puede saber el problema grave y el orden en que se presenta

7 QCT

DATOS/ELEMENTOS : QUEJAS RECIBIDAS EN LA SEMANA X

L M M J V S D Total

Lentitud 10 (4)

Falta de sazn

14 (3)

Falta de peso

22 (1)

Mala presentacin

7 (5)

Poca variedad

17 (2)

Varios 5 (6)

Para obtener fcilmente datos y prevenir la omisin inspeccin

(Nmero rojo es orden)

22

17

14

10

75

0

5

10

15

20

25

Nmero

Nmero

H. Gobierno Provincia de Tungurahua

7 QCT

Para obtener fcilmente datos y prevenir la omisin inspeccin


2) Ejemplo 2 (Lista de Chequeo del Calzado)Sumar los defectos de cada mes que ocurrido en proceso de producir de los zapatos

(nmero rojo es orden)

(El defecto y la cantidad son todo ficcin)

El defecto ocurrido de cada mes (semestre)

ENERO FEBRERO MARZO ABRIL MAYO JUNIO Total

Defectos de pegado 3 0 2 2 1 3 11 (3)

Defectos de armado 2 1 1 3 0 2 9 (4)

Defectos de diferente de talles 1 1 1 0 2 1 6 (5)

Defectos de rayado 7 8 7 6 10 7 45 (1)

Defectos de aparado para

montaje4 3 3 5 2 3 20 (2)

Varios 2 1 2 1 2 1 9

45

20

119

69

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

Nmero

Nmero

45

20

11 9

6

9

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

Acu

mu

lati

vo P

orc

enta

je

N

me

ro

Pareto de Nmero

Nmero

2. Diagrama de Pareto Al clasificar los problemas y al hacer el grfico, Usted puede comprender fcilmente qu se debe mejorar en primer lugar

7 QCT

En general, los esfuerzos deben centrarse en los problemas fundamentales y no triviales

Si mejore el problema ms alto, el 45 por ciento del problema total mejorara y se reducir los problemas.


Diagrama de Pareto -1

900

600

450

300

220

360

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

Co

sto

de

rep

rod

uci

r

Pareto de CostoTotal costo($)

Acumulativo Porcentaje

Diagrama de Pareto -2Normalmente, es mejor que haga el Diagrama de Pareto de costo.

Porque la empresa debe obtener las ganancias, y pensar como el costo pedido sobre la reproduccin o la renunciacin.

7 QCT

El diagrama de su parte, al ordenar las causas, facilita ver cules de stas deben eliminarse en forma prioritaria, a fin de reducir en gran medida el nmero de productos defectuosos


Acu

mu

lati

vo P

orc

enta

je

Finalmente, al momento de hacer el Diagrama de Pareto, es importante fijar el orden prioritario

segn de su poltica empresa

Problema/ Defecto NmeroCost de

reproducir($)Total

coast($)

1 Rayado 45 10 450 (3)

2 Aparado para montaje 20 30 600 (2)

3 Pegado 11 20 220 (5)

4 Armado 9 100 900 (1)

5 Diferente de talles 6 50 300 (4)

6 Varios 9 40 360

Total 2830

TITULO 5M y 1P1. Personal (Man2. Mquinas (Machine3. Materiales Material4. Mtodos Method5. Medidas (Measurement)6. Medio Ambiente

(Environment

El diagrama de causa-efecto fue desarrollado para representar la relacin entre algn efecto y todas las posibles causas que influyan en l,

CAUSAS

TITULOTITULO

TITULO TITULO

7 QCT3.Diagrama de causa y efecto

2217

1410

7 50

5

10

15

20

25

Nmero

Nm

Problema oCaractersticas de Calidad

TITULO

TITULO

1.Personal 2.Mquinas 3.Materials

4.Mtodos 5.Medidas 6.Medio Ambiente


7 QCT

Se produce 20% de defectos por falta

de peso

Mquinas

Personal

Materiales

Mtodos

Harina

Azcar

Pesar y medir los ingredientes

Tiempo de fermentacin

Temperatura incorrecta

No hay un manual

Falta de capacitacin

Ejemplo : Se produce 20% de defectos por falta de pesosegn los resultados de los anlisis.

CAUSAS

Medidas

Agua

Huevo

Margarina

Temperatura del horno (200)

Tiempo de hornear el pan

Diferencia entre cada horno

balanza en malas condiciones

Hasta que el pan tome color

Este anlisis es una hiptesis,

no es real


22

1714

107

50

5

10

15

20

25Nmero

N

7 QCT

El problema o caractersticas de

calidad

Mquinas

Personal

Materiales

Mtodos

EJERCICIO : Vamos a analizar su problema o caractersticas de calidad.

. Se identifica el problema o caractersticas de calidad que quiere analizar.. Se dibuja una flecha que corra de izquierda a derecha. En la punta de la flecha

se criba el problema o caractersticas de calidad.. Se identifican los apartados principales dentro de los cuales se pueden agrupar las diferentes causas.

Estos apartados pasan a ser los ttulos de las lneas que caen diagonalmente sobre la flecha.. Se escriben en seguida las diferentes causas en torno a las lneas diagonales.. Para interpretar el diagrama.

- hay que ver cuales son causas que aparecen mas frecuentemente;- hay que reunir informacin para determinar la frecuencia con la que ocurren dichas causas.- y, finalmente, hay que investigar hasta que grado los integrantes del grupo estn de acuerdo en que esas

sean las causas mas importantes.

CAUSAS

Medidas


Problema/ Defecto

1 Rayado2 Aparado para montaje3 Pegado4 Armado5 Diferente de talles6 Varios

Materia prima

Caracterstica de material

Materia intermedio

Falta de capacitacin

Comunicacin

Impuntualidad

Variacin de la operacin

No hay el estndar.

El estndar equivocado

Mantenimiento

Correccin de pruebas

mala estado

Medidor / Instrumento

Mtodo de medir

Correccin de pruebas

7 QCT

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

0 5 10 15 20

VA

RIA

BLE

Y

VARIABLE X

Diagrama de dispersin

CAUSA

4. Diagrama de dispersinEl Diagrama de dispersin ayuda a identificar las posibles causas de una caracterstica de calidad;

PR

OB

LEM

A

Se puede ver si existe alguna relacin entre el problema y cada causa.


16

7 QCT

0

5

10

15

20

0 10 20

POSIBLE RELACION NEGATIVA

0

5

10

15

20

0 5 10 15 20

RELACION POSITIVA

0

5

10

15

20

0 10 20

POSIBLE RELACION POSITIVA

0

5

10

15

20

0 10 20

RELACION NEGATIVA

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

0 5 10 15 20

NO EXISTE RELACION

La relacin puede ser de dos tipos: Positiva o negativa.La relacin es positiva, cuando el incremento de la variable (Y) depende del incremento de la variable (X)

La relacin es negativa, cuando un aumento en (X) causa una disminucin en (Y)

La direccin que toman los puntos de cada variable y su cercana dan idea de la relacin que existe entre las variables, cuanto ms se asemeje este patrn o modelo a una lnea recta, ms es la relacin entre ambas variables


17

7 QCTVamos a ver si existe alguna relacin entre el peso del pan y el tiempo de hornear el pan. Los datos siguientes son el tiempo del horneado de cada pan.

Nm

ero

Peso

(gramos)

Tiempo de

hacer

pan(minutos)

Nm

ero

Peso

(gramos)

Tiempo de

hacer

pan(minutos)

Nm

ero

Peso

(gramos)

Tiempo de

hacer

pan(minutos)

Nm

ero

Peso

(gramos)

Tiempo de

hacer

pan(minutos)

1 99 21 33 93 41 65 101 14 97 97 28

2 98 25 34 92 43 66 101 13 98 96 33

3 97 28 35 97 26 67 101 16 99 101 17

4 102 15 36 94 37 68 92 42 100 100 21

5 99 22 37 106 5 69 102 13 101 104 6

6 93 40 38 101 15 70 96 31 102 98 24

7 90 45 39 97 27 71 96 30 103 95 33

8 100 19 40 98 26 72 98 26 104 95 34

9 95 36 41 93 40 73 98 24 105 96 31

10 96 32 42 98 24 74 100 17 106 103 10

11 103 11 43 94 38 75 98 25 107 101 16

12 95 32 44 99 23 76 99 22 108 95 34

13 99 24 45 100 20 77 98 25 109 100 19

14 99 22 46 101 16 78 96 31 110 97 29

15 93 42 47 103 10 79 100 18 111 97 28

16 98 26 48 99 22 80 102 13 112 107 2

17 94 39 49 97 28 81 98 23 113 98 26

18 101 16 50 98 25 82 100 19 114 96 32

19 107 4 51 95 32 83 97 28 115 100 18

20 102 14 52 95 36 84 95 34 116 107 4

21 95 34 53 97 29 85 99 23 117 99 22

22 97 30 54 99 20 86 99 22 118 94 38

23 97 28 55 96 29 87 101 17 119 97 28

24 94 38 56 93 40 88 102 12 120 98 25

25 96 31 57 101 18 89 103 12 121 96 31

26 95 34 58 97 28 90 98 25 122 93 41

27 104 7 59 99 22 91 93 42 123 100 19

28 102 13 60 103 9 92 100 20 124 97 27

29 102 12 61 99 24 93 98 27 125 107 2

30 101 17 62 97 25 94 98 25

31 96 28 63 98 25 95 97 27

32 98 24 64 94 37 96 100 19


Esto es el diagrama de dispersin de la relacin entre el peso del pan y el Tiempo de hornear el pan. Se puede entender que existe la relacin negativa entre los dos segn esta grfica.

7 QCT

Como puede observarse, existe relacin entre la edad y el reflejo a estmulos, esta relacin es la siguiente: entre ms edad tengan las personas, stas reaccionan menos a estmulos fsicos.

Los datos anteriores se transcriben en el diagrama de dispersin, que se presenta de la siguiente forma:

y = -0,3434x + 106,65R = 0,9783

88

90

92

94

96

98

100

102

104

106

108

0 10 20 30 40 50

Pes

o (

gram

os)

Tiempo de hornear el pan (minutos)

Peso (gramos)

Peso (gramos)

Lineal (Peso (gramos))

El coeficiente de correlacin R -0,98

Con una fuerte correlacin 0.8

19

7 QCT

5. HistogramaUn histograma es la grfica que muestra la frecuencia con la que ocurren los datos que son objeto de medicin

El histograma parte del hecho de que los eventos que se repiten, como es el caso de los procesos, producen resultados que varan entre si en mayor o menor grado. De ah resulta que unos datos sean muy frecuentes; que otros no lo sean tanto; y que otros ocurran pocas veces

El histograma muestra dos aspectos muy importantes;1)El grado de dispersin de los datos, ya que stos pueden concentrarse en un

determinado punto; o bien dispersarse en mayor o menor grado; y,2)El sesgo, esto es, el hecho de que los datos se dispersen bien sea hacia el lado

izquierdo (sesgo positivo), o bien, hacia el lado derecho (sesgo negativo)

0

2

4

6

8

10

12

5 10 15 20 25 30 35

GRADO DE DISPERSION GRADO DE

0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

SESGO POSITIVO

0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

SESGO NEGATIVO


20

7 QCT H. Gobierno Provincial de Tungurahua

EJERCICIO :Una fabrica del calzado esta produciendo los zapatos para el proveedor, Un da, el proveedor pidi la norma del peso de zapatos.El proveedor quiere la norma del peso que 500 60 gramos,(440560).Pero no esta haciendo de control de peso en la fabrica . Por eso, investig el peso del 60 zapatos situacin actual, Esos resultados como sigue.

480 510 480 480 530 500

530 490 450 550 530 510

500 510 470 460 490 440

520 500 570 500 540 550

510 460 520 430 500 500

560 520 490 480 470 520

490 480 490 550 530 490

460 530 470 490 550 520

520 450 530 530 470 530

460 480 480 510 550 510

Calcular la probabilidad que no conforme a la norma.Dos defectos dividido sesenta zapatos son el 3.3 %, desde simple clculo.Que tal este resultado, desde el punto de vista estadstico?

7 QCTProcedimiento para la elaboracin de un histograma

Vamos a hacer un histograma que usa los datos antes.Esos resultados como sigue.

Paso 1: se cuenta el nmero de datos = 60

Paso 2: se determina el rango R, de los datos. El rango es la diferencia entre el valor mayor y el menor del conjunto de datos.

El rango= 570-430=140

Paso 3: se determina el nmero de clases (K) a formar.Clases (K)=8 clases

Nmero de datos Nmero de clases (K)

Menos de 50 5-7

50-99 6-10

100-250 7-12

Ms de 250 10-20

Esta tabla es para determina el nmero de clases (K) :

Paso 4: se determina el intervalo, H, de la clase. La frmula para hacer esto es la siguiente:

H = R/K = 140/8= 17.5

En la mayora de los casos es conveniente redondear H a un nmero entero. En nuestro caso, 17.5 se redondea a 20

El mayor = 570 gramosEl menor = 430 gramos


480 510 480 480 530 500

530 490 450 550 530 510

500 510 470 460 490 440

520 500 570 500 540 550

510 460 520 430 500 500

560 520 490 480 470 520

490 480 490 550 530 490

460 530 470 490 550 520

520 450 530 530 470 530

460 480 480 510 550 510

Paso5: se determina los lmites de clase. Se suma a este nmero el intervalo de clase.

7 QCT

Paso6: se construye la tabla de frecuencias con base en los valores obtenidos (nmero de clases, intervalo de clase y lmite de clase)

Paso7: se construye el histograma con base en la tabla de frecuencias. Estas se representan en forma de barras.


Clase Limites de clase Total Frecuencia

mnimo mximo medio

1 430.0 - 449.9 540 2 ::

2 450.0 - 469.9 560 6 ::::::

3 470.0 - 489.9 580 11 :::::::::::

4 490.0 - 509.9 500 13 :::::::::::::

5 510.0 - 529.9 520 12 ::::::::::::

6 530.0 - 549.9 540 9 :::::::::

7 550.0 - 569.9 560 6 ::::::

8 570.0 - 589.9 580 1 :

0

2

4

6

8

10

12

14

540 560 580 500 520 540 560 580 600

7 QCT H. Gobierno Provincial de Tungurahua

=+/

={()/ }

=(/)

Promedio

Suma cuadrado de desviacin

Desviacin estndar

u=()/h

Vamos a calcular la Desviacin estndar desde la distribucin de frecuencias

507 ( 502 = PROMEDIO )

59.773 ( 59.500 = DESVIA2 )

31.5 ( 31.8 = DESVEST )

( Calcular con la funcin de Excel)

Clase #Lmite de cada clase Frecuencia

inferior Superior Medio 5 10 15

1 430 449.9 540 2 -3 -6 18

2 450 469.9 560 6 -2 -12 24

3 470 489.9 580 11 -1 -11 11

4 490 509.9 500 13 0 0 0

5 510 529.9 520 12 1 12 12

6 530 549.9 540 9 2 18 36

7 550 569.9 560 6 3 18 54

8 570 589.9 580 1 1 1 1

9

10

60 20 156

7 QCT H. Gobierno Provincial de TungurahuaQu es la Desviacin estndar ?

-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6

2 95.4%

3 99.7%

El s y El (sigma) son la Desviacin estndar de la poblacinSobre el valor de Desviacin estndar : Un valor pequeo significa que la desviacin es pequea, Un valor grande significa que la desviacin es grande.

Nos podemos comprender la forma de datos distribuidos desde la histograma elaborado, Adems obtuvimos la media y la Desviacin estndar y expresar el valor de estos.

1 68.3%

1 68,3000000% 31,7000000%

2 95,4000000% 4,6000000%

3 99,7300000% 0,2700000%

4 99,9936658% 0,0063342%

5 99,9999472% 0,0000528%

6 99,9999998% 0,0000002%

PP

ZDistribucin Normal

Z =( X - )

Z : Valor de sigma

: Desviacin estndar de la poblacin

X : El lmite de especificacin inferior o superior

:Media de la poblacin

3

7 QCT H. Gobierno Provincial de TungurahuaPodemos obtener la probabilidad que producir los zapatos defectuoso por peso, desde la Desviacin estndar

Z =( X - )

Z : Valor de sigma

: Desviacin estndar de la poblacin

X : El lmite de especificacin inferior o superior

:Media de la poblacin

S = (560 502) / 31.8 = 1.82

(1.00 0.9656) X 2 = 0.069 = 6.9%

Promedio

Obtener la probabilidad desde la tabla de siguiente pagina

-3 -2 -1 0 1 2 3

360

370

380

390

400

410

420

430

440

450

460

470

480

490

500

510

520

530

540

550

560

570

580

590

600

610

620

630

640

Este nmero significa que la probabilidad que

produce los zapatos defectuoso por peso.

Mximo : 570 gramosPromedio : 502 gramos

Mnimo : 430 gramos

440 -560

La exigencia de peso de los zapatos(Especificacin)

7 QCT H. Gobierno Provincial de TungurahuaTabla de probabilidad normal estndar

27

7 QCT H. Gobierno Provincia de Tungurahua

Este punto es importante ya que:

1. Si el proceso est baja control estadstico, hay una base para predecir cmo va a comportarse el proceso en el futuro.

2. En cambio, si las grficos muestran que el proceso est futuro de control, no hay base para hacer dicha prediccin. en este segundo caso, hay que estudiar cual sea la causa especial a la que se debe que el comportamiento est fuera de control, a fin suprimirla.

Por tanto las grficas de control tienen como objetivo fundamental establecer, con base en una secuencia de datos tomados durante un perodo razonable, si es posible predecir comportamiento de un determinado proceso, o no.

6. Grficos de controlDiseo hace las graficas de control como un instrumento, Los grficos de control sirven para representar la transicin de un elemento que Indica si el elemento se puede controlar. Todos los datos tienen la variacin y se permite alguna variacin, del lmite de control superior (LCS) y el lmite de control inferior (LCI),

(LCS)

(LCI)

Promedio

28

7 QCT

No X1 X2 X3 X4 X5 Xber R

1 100 105 97 102 94 100 11

2 98 101 94 103 103 100 9

3 101 105 99 101 99 101 6

4 100 102 104 96 102 101 8

5 102 103 103 102 100 102 3

6 98 105 104 97 101 101 7

7 97 94 95 92 98 95 6

8 98 106 100 100 101 101 8

9 104 101 97 107 103 102 10

10 105 95 103 97 97 99 10

11 98 98 96 99 101 99 5

12 103 97 104 98 98 100 6

13 101 96 103 102 98 100 7

14 98 102 98 101 98 100 4

15 102 102 106 107 105 105 5

16 94 99 104 98 98 99 10

17 100 98 98 99 103 100 5

18 103 98 95 93 104 99 11

19 98 101 98 97 99 98 4

20 99 100 99 100 97 99 3

21 99 103 103 101 101 101 4

R: se determina el rango, R, de los datos cada lnea. El rango es la diferencia entre el valor mayor y el menor valor del conjunto de datos.

El rango= 105-94=11

Xber: se determina el promedio, Xbar, de los datos cada lnea.

Xbar= (100+105+97+102+94)/5=100

Comenz investigar el peso de la suela entregada para mejorar la variacin, Se abastecer el 100 suelas cada vez. Medir 5 muestras del 100 suelas para el control de la calidad. La exigencia del peso de la suela es 100 gramos,

Ejemplo (Grficos de control)


7 QCTHacer el Grfico de lneas usando Xbar y R,se calcula LCS y LCI desde datos pasados estadsticamente.

Sobre el Grfico de Control:Es mejor que los datos estn entre LCS y LCI, adems es mucho mejor, si est cerca de CL (CL : Media de Xbar)

Sobre el Grfico de Rango:Es mejor que los datos sean ms pequeos, significa que hay sola pequea desviacin en el lote

95,096,097,098,099,0

100,0101,0102,0103,0104,0105,0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

Ttu

lo d

el e

je

Grfico de Control (Xbar)

Xber

CL

LCS

LCI

0

2

4

6

8

10

12

14

16

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

Ttu

lo d

el e

je

Grfico de Rango (R)

R

CL

LCS

LCI


Se puede juzgar anomala dato que se desviado de entre LCS y LCI,y debe reclamar contra eso lote a proveedor para mejoramiento o debe devolverlo en el peor de los casos.

30

7. Grfico-1:

Columna

7 QCT

Un grfico es una representacin visual de datos, a travs de lneas o crculos.

1) El grfico de lneas : Muestra los cambios en el nmero y el importe

Ejemplos:


500

600

700

800

900

1000

1100

1200

1300

1400

1500

1600

1700

1800

1900

2000

2100

2200

E F M A M J J A S O N D

Co

sto

$

Costa de reproduccion

2009

2010

2011

2012

0

5000

10000

15000

20000

25000

2009 2010 2011 2012 2013 2014

Costa de reproduccion

Co

sto

$

Cada mes Cada ao

Como sabrs de este grafico,ha mejorado desde el ao 2012.

31

7 QCT

2) La tabla de pastel : Muestra la proporcin de cada elemento de la constitucin.


Rayado45%

Aparado para

montaje20%

Pegado11%

Armado9%

Diferente de talles

6%

Varios9%

El defecto de zapatos en produccion

Costo de produccin $

Materia directa

; 9

Mano de obra ; 6

Gastos directos;

2

Gastos indirecto

s; 3

6. Diagrama de

32

7 QCT

3) El grfico de barras: Compara el nmero por el tamao del volumen.


Nmero

Costos (M$)0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

Nmero

Costos (M$)

El numero y costo de cada defecto

0

2

4

6

8

10

12

14

16

El tiempo de cada proceso de ZAPATOS

Minutos

6. Diagrama de

33

7 QCT

4) El grfico de radar: Permite ver el equilibrio entre los elementos


0

1

2

3

4

5

SEIRI(Clasificaci

n)

SEITON(Organizac

in)

SEISO(Limpieza)

SEIKETSU(BienestarPersonal -Mantenim

SHITSUKE(Disciplina

)

SEGRIDAD

ANTES

DESPUES

VERIFICACION PARA EL SISTEMA 5S DE EL TALLER

1

3

6

8

0

5

10

15

20

-5

0

5

10

15

20

0 2 4 6

Series1Series2

5) El otro grfico :

Burbuja

Superficie

CLASE 4

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