UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA FACULTAD DE TECNOLOGIA DE LA INDUSTRIA INGENIERIA INDUSTRIAL
TITULO Guía de preguntas de las herramientas básicas de la calidad
AUTORES Br. Iveth Guadalupe Guadalu pe Putoy Arias
TUTOR Ing. Oscar Danilo Fuentes spino!a
Managua, 02 de Octubre de 201
!regunta" 1# Se$a%e %&" d&" &b'et()&" *r(nc(*a%e" de% d(agra+a de !aret "os dos ob#etivos del diagrama de Pareto es la estrati$icaci%n y la ho#a de veri$icaci%n de un proyecto &eis &igma 'identi$icar prioridades y causa( ya )ue se ordena por orden de importancia a los di$erentes problemas )ue se presenta en un proceso*. 2# En un an% an%(" ("(" (" de !are !aret& t& *r(+ *r(+er er& & "e debe debe -ace -acerr un !are !aret& t& de *r&b%e+a" . de"*u/" u n !aret& de cau"a"# E*%(ue en u/ c&n"("te cada un& de e"t&" . de un *ar de e'e+*%&" *ara (%u"trar% Pareto de problemas+ sirve para identi$icar el grado de los problemas o $allas de un producto y saber )ue tan $recuente son esos problemas. Pareto de causa+ sirve para orientarse e,clusivamente hacia la b-s)uedas de las causas del problema de mayor impacto( se estarán locali!ando pistas sobre la causa más importantes a los problemas. # A *art(r de %&" dat&" de %a -&'a de )er(3(cac(4n de %&" de3ect&" en )%)u%a" de% e'e+*%& 5#6, e3ectu/ %& "(gu(ente#
a. ealice ealice un Pareto Pareto de proble problemas mas y vea vea cuál de de ellos es predomina predominante nte b. Para el el e$ecto más más importan importante( te( realice realice un Pareto Pareto por por causa causa c. n resume resumen( n( /0uáles /0uáles son las las pistas pistas principale principales s para para reducir reducir la cantida cantidad d de pie!as de$ectuosas1
!regunta" 1# Se$a%e %&" d&" &b'et()&" *r(nc(*a%e" de% d(agra+a de !aret "os dos ob#etivos del diagrama de Pareto es la estrati$icaci%n y la ho#a de veri$icaci%n de un proyecto &eis &igma 'identi$icar prioridades y causa( ya )ue se ordena por orden de importancia a los di$erentes problemas )ue se presenta en un proceso*. 2# En un an% an%(" ("(" (" de !are !aret& t& *r(+ *r(+er er& & "e debe debe -ace -acerr un !are !aret& t& de *r&b%e+a" . de"*u/" u n !aret& de cau"a"# E*%(ue en u/ c&n"("te cada un& de e"t&" . de un *ar de e'e+*%&" *ara (%u"trar% Pareto de problemas+ sirve para identi$icar el grado de los problemas o $allas de un producto y saber )ue tan $recuente son esos problemas. Pareto de causa+ sirve para orientarse e,clusivamente hacia la b-s)uedas de las causas del problema de mayor impacto( se estarán locali!ando pistas sobre la causa más importantes a los problemas. # A *art(r de %&" dat&" de %a -&'a de )er(3(cac(4n de %&" de3ect&" en )%)u%a" de% e'e+*%& 5#6, e3ectu/ %& "(gu(ente#
a. ealice ealice un Pareto Pareto de proble problemas mas y vea vea cuál de de ellos es predomina predominante nte b. Para el el e$ecto más más importan importante( te( realice realice un Pareto Pareto por por causa causa c. n resume resumen( n( /0uáles /0uáles son las las pistas pistas principale principales s para para reducir reducir la cantida cantidad d de pie!as de$ectuosas1
T&ta% de3ect&" en e% *r&duct& A !&r&"(dad L%enad& Mau(nad& En"a+b%e
7&na 45 8 5 4 :otal
Frecuenc( a 46 44 9 2 28
!ona 2 45 45 7 5 :otal !r&duct&" T&ta% de3ect&" en e% !ona !ona !ona A B 0 D Frecuenci Fr Defectos *r&duct& c 4 7 2 a *&r&"(dad 3 9 6 Porosidad 4 4 4 77 <8 <8 4 2 3 %%enad& 6 ; < Mau(nad& 4 5 5 Maquinad 4 4 ; 45 9< 47 En"a+b%e 5 5 4 o 4 < 2 :ot4a9l Llenado 9 3 4 < 4< 5 Ensamble 2 4en e% 4 8 44 43 T&ta% de3ect&" !ona !ona !ona *r&duct& D 4 7 24 tota9l 4834 *&r&"(dad 47 7 2 3 %%enad& 7 4 9 E+"a+b%e Mau(nad& 7 5 9
Frecuenci a 4; 4< 3 2 99 Frecuenci Fa a 4< 5(35 ; 2 4 5(24 4 4 5(4476
T&ta% de3ect&" en e% *r&duct& 8 !&r&"(dad L%enad& Mau(nad& En"a+b%e
7&na 1 2 2 7 5
7&na 2 3 7 7 7
!ona 4 9 7 2 4
!ona 7 3 3 5 7
:otal
2 5(5< Frecuenci 2 a 77 45 < 8
Fra 5(352 5(643 5(;7< 4(555
93
Pareto de defectos de valvula 80 60 40 20 0
a d d o a d i i n o s u r q a p o m
d o a n l e l
l e b a m s e n
1.200 1.000 0.800 0.600 0.400 0.200 0.000
frecuencia fra fra
!&r&"(dad 7&na1 7&na2 7&na t&ta%
Frecuenc( a 48 75 95 <8
Fr
Fa
Fra
48 28 <8
5(744 5(782 5(378
5(744 5(9<9 4(555
Pareto de II nivel(zonas) 45
1.200
40
1.000
35 30
0.800
25
0.600
20 15
fra
0.400
10
0.200
5 0
frecuencia
zona1
zona2
zona3
0.000
=anali!ando cada producto se puede observar )ue el problema )ue más se repite es la porosidad y )ue su mayor a$ectaci%n se encuentra en la !ona tres por lo cual podemos concluir )ue se tendría )ue revisar el proceso en esa área
6# En una e+*re"a de% ra+& gr3(c& durante d&" +e"e" "e -a %%e)ad& e% reg("tr& de% t(*& de de3ect&" ue t(enen %&" *r&duct&" 3(na%e", . "e &btu)(er&n %&" "(gu(ente" *r&b%e+a" c&n "u" re"*ect()&" *&rcenta'e"9 3uera de t&n&, :; +anc-a", 0:; 3uera de reg("tr&, 1:; +a% c&rte, 12:; c4d(g& de barra" &*ac&, <:# De acuerd& c&n e% *r(nc(*(& de !aret&, ="e *uede a3(r+ar ue e% *r&b%e+a )(ta%, de"de e% *unt& de )("ta e"tad>"t(c&, e" 3uera de t&n&? T(*& de de3ect&
Fuera de t&n& Manc-a" Fuera de reg("tr& Ma% c&rte c4d(g& de barra" &*ac& T(*& de de3ect& Fuera de t&n& Manc-a" Fuera de reg("tr& Ma% c&rte C4d(g& de barra" &*ac&
Frec uenc (a 23> 25> 43> 47> 6>
Frecuenc( a 23 25 43 47 6
FA
FR
FRA
23 83 65 ;7 455
5(23 5(2 5(43 5(47 5(56
5(23 5(83 5(6 5(;7 4
455
Pareto ramo grá co 35 30 25 20 15 10 5 0
n o o t d e a e r u F
r o s t i g r e d e a e r F u
c o a o p s r r a a b d e o i g d c o
1 0. 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0
= en el ramo de la industria grá$ica el problema radica en )ue el tipo de problema predominante se encuentra en Fuera de tono por)ue este problema tiene la mayor $recuencia.
# En%("te %a" *r(nc(*a%e" %a" *r(nc(*a%e" act()(dade" ue rea%(7a ., de acuerd& c&n e% t(e+*& ue %e" ded(ca a cada una de e%%a", -aga un !aret Actividades Arreglar casa Barrer el patio 0omer Baarme
"unes ,
?artes
?i@rcoles ,
ueves
iernes
&ábado ,,
Domingo total ,, 8 5 CCC 74 EEE 48
CCC CCC CCC CCC CCC CCC EE EE EE EE EEE && Ir a la universidad studiar Dormir & & & & & & & H'4 ve! al día* C'4 ve! al día * &(1 vez al día) '4 hora* '4 hora* &'4 ve! al dia*
Act()(dade"
Frecuenc( a
FA
FR
FRA
Ir a la universidad Estudiar Comer Bañarme ormir Arreglar casa Barrer el !atio "otal
30
30
0!2
0!2
24 21 16 7 6
54 75 1 8 104
0!23 0!20 0!15 0!07 0!06
0!52 0!72 0!88 0!4 1!00
0
104
0!00
1!00
104
#is actividades 30 25 20 15 10 5 0
4 4 0 3 1 8 8 6 8 2 8 4 5 3 6 3 1 7 1 5 4 6 3 0 8 6 2 5 3 8 4 6 3 1 7 1 5 4 6 3 0 8 1 2 7 2 2 8 4 0 . 0 . 0 . 0 .
1.00 0.0 0.80 0.70 0.60 0.50 0.40 0.30 0.20 0.10 0.00
25 79 <
5# Med(ante un an%("(", en una e+*re"a "e detectar&n "e(" t(*&" b"(c&" de ue'a" de %&" c%(ente", *er& cada t(*& de ue'a cau"4 d(3erente grad& de (n"at("3acc(4n & +&%e"t(a *ara e% c%(ente# La e"ca%a ue "e ut(%(74 *ara +ed(r e% grad& de +&%e"t(a e" e% "(gu(ente9 +(+a +&%e"t(a @10 *unt&", +uc-a (n"at("3acc(4n @<, +&%e"t(a +&derada @5, *&ca @6, +u. %e)e @2# Ade+", en e% an%("(" "e deter+(n4 %a 3recuenc(a c&n %a ue &curr(er&n en e% B%t(+& "e+e"tre %a" d("t(nta" ue'a"# En %a "(gu(ente tab%a "e "(ntet(7an %&" re"u%tad&" de ta% an%("("9 T(*& de ue'a A 8 C D E F
T(*& de ue'a D C F A 8 E
Grad& de +&%e"t(a 9 6 7 8 9 6
Grad& de +&%e"t(a 8 7 6 9 6 9
Frecuenc( a 73 95 6 47 3 45
:otal
Frecuenc(a 47> 3> 95> 73> 45> 6>
F
FA
FR
Fra
435 65 89 96 95 95 977
435 725 7;9 297 267 977
5(28 5(4; 5(43 5(44 5(5; 5(5;
5(28 5(33 5(<5 5(64 5(;4 4(55
150
1 0.
130
0.8 110 0.7 0
0.6
70
0.5 0.4
50
0.3 30 0.2 10 "10
0.1 1
2
3
4
5
6
0
De3ect& de en)a"ad& 8&te%%a Ta*a Et(ueta C&ntra et(ueta 8&te%%a "(n )(gu"a Otr&" T&ta% de b&te%%a" en)a"ada" en e% +e"
Frecuenc(a 659 <43 4672 <97 ;48 457 979839
&i se traba#a DFA entonces 64> me#orara el comportamiento o desempeo de la empresa.
# De acuerd& c&n %a (n3&r+ac(4n de una -&'a de )er(3(cac(4n en una %>nea de% *r&ce"& de en)a"ad& de teu(%a, en e% B%t(+& +e" "e *re"entar&n %&" "(gu(ente" re"u%tad&" en cuant& a de3ect&" . 3recuenc( a Rea%(ce un d(agra+a de !aret& . &btenga c&nc%u"(&ne"#
De3ect& de en)a"ad&
Frecuenc(a
FA
FR
FRA
Et(ueta
4672
8&te%%a "(n )(gu"a
;48
4672 7<2;
5(28 5(46
5(28 5(39
8&te%%a
659
2392
5(48
5(8;
C&ntra et(ueta
<97
9763
5(43
5(69
Ta*a
<43
3555
5(49
5(;6
Otr&"
457
3457
5(57
4(55
3457
!areto defecto 2000
1.20 1.00
1500
0.80 0.60
1000
0.40
500
0.20
0
a e t u i q # t
l a l e t $ o
a a p %
0.00
&eg-n el diagrama de Pareto 65J75 mi mayor ocurrencia de problema se centra en la eti)ueta ya )ue este es )uien tiene una mayor $recuencia con un porcenta#e del 28> <# En una e+*re"a *r&ce"ad&ra de carne" 3r>a" +ed(ante una (n"*ecc(4n a% 100: "e detectar&n *r&b%e+a" en %a" "a%c-(c-a"# A c&nt(nuac(4n "e +ue"tran %&" re"u%tad&" de una "e+ana# #A$%I&A E#PACA'RA A B C
"%R &' & && & && & &&
FA"A E #A&C*A #A&C*A A ACI' ERE #ARIA 4300 700 700 6300 650 650 3500 700 400 6600 500 420 8500 800 324 120 655 345
a# C&n"(dere ue %a gra)edad de %&" tre" *r&b%e+a" e" %a +("+a, rea%(ce un an%("(" de !aret& *ara *r&b%e+a" . detecte cu% e" e% +" "(gn(3(cat()
!aret& I NIVEL @*r&b%e+a"
PR'BE#A+
FREC
FA
FR
FRA
Fa%ta de )ac>& Manc-a )erde Manc-a a+ar(%%a T&ta%
26275 9553 762; 6156
26275 97273 93489
5.696 5.56; 5.582
5.696 5.;2< 4.555
Analisis de !areto !ara !ro,lemas 1.050 1.000 0.50 0.00 0.850 0.800 0.750
50000 40000 30000 20000 10000 falta de 'acio
manc(a 'erde F)#*+#,*&-
manc(a amarilla
0
F)-
n el primer análisis de problemas se observa )ue el 63> de los problemas relacionados al proceso de las salchichas se deben a la $alta de vacío( por lo )ue hemos identi$icado como el problema vital más relevante( en consecuencia
se desarrollara un Pareto de II nivel tanto en las ma)uinas como en los turnos para identi$icar en cuál de ellos se presentan mayores $allas.
b# C&n re"*ect& a% *r&b%e+a )(ta%, -aga !aret&" de "egund& n()e% @cau"a" tant& *ara +u(na c&+& *ara turn FA"A E ACI' "%R&' II "%R&' I %%-/
FREC 22020 16300 -.-/0
FA 22020 38320
FR 0.575 0.425
FRA 0.575 1.000
Pareto de IIniv el(turnos) 1.200
25000
1.000
20000
0.800
15000
0.600
10000
0.400
5000
0.200 0.000
%+), &&
%+), & F)#*
0
F)-
n el diagrama de Pareto )ue considera los turnos se puede apreciar )ue la cantidad de problemas relacionados con la $alta de vacío en el procesamiento de las salchichas es mayor durante el turno 7( ya )ue este constituye el 3<> del total de los problemas de este tipo. #a1uinas C A B %%-/
Frec 17620 10600 10100 -.-/0
FA 17620 28220 38320
FR 0.460 0.277 0.264
FRA 0.460 0.736 1.000
nalisis de !areto !ara ma1uina 20000 15000 10000 5000 0
*
frec
$
1.200 1.000 0.800 0.600 0.400 0.200 0.000
F)-
0on base en el Pareto de segundo nivel podemos apreciar )ue en primer lugar deberíamos observar la ma)uina c por)ue representa el 98> de los problemas relacionados con la $alta de vacío luego la A( por)ue son las principales causas de la $alta de vacío )ue es el principal problema con el )ue cuenta el proceso y el )ue necesita de una pronta soluci%n. c# Vue%)a a rea%(7ar %&" an%("(" anter(&re", *er& c&n"(derand& ue %a gra)edad de% *r&b%e+a de"de e% *unt& de )("ta de% c%(ente e" %a "(gu(ente9 3a%ta de )ac>& @5, +anc-a )erde @10, +anc-a a+ar(%%a @<#
PR'BE#A+
"'"A
FA
FR
FRA
falta de vacío mancha verde mancha amarilla
77;;75 95535 77<47 225<2
77;;75 78;;<5 7;7867
5.<68 5.42< 5.5<6
5.<68 5.;77 4.555
total
Pareto (!ro,lemas) 250000 200000 150000 100000 50000 0
1.500 1.000 0.500 falta de 'acio
manc(a 'erde %%-/
manc(a amarilla
0.000
F)-
Por lo visto con estos nuevos datos se nos sigue dando el problema en $alta de vacío con un <6> por lo consiguiente haremos Pareto de segundo nivel en este problema para identi$icar las causas del mismo.
FA"A E ACI' "%R&' I "%R&' II %%-/
FREC 226800 132120 -2.3/ 0
FA 226800 35820
FR 0.632 0.368
FRA 0.632 1.000
Pareto IInivel(!ro,lemas) 250000 200000 150000 100000 50000 0
%+), &
%+), &&
1.000 0.00 0.800 0.700 0.600 0.500 0.400 0.300 0.200 0.100 0.000
F)#* F)-
A)uí podemos observar )ue el problema cambia de turno y en este caso se nos presenta en el turno I( con un 82>y anteriormente en el turno II.
falta de 'aco A C B TOTAL
frec
F-
F)
F)-
12600 105720 60600 35820
12600 28320 35820
0.537 0.25 0.16
0.537 0.831 1.000
Pareto de ma1uinas 1.200
250000
1.000
200000
0.800
150000
0.600 100000
0.400
50000
0.200 0.000
-
* frec
$
0
F)-
0omo podemos observar el nuevo grado de gravedad para las salchichas se nos re$le#% )ue el problema de $alta de vacío se da en la ma)uina a con un 32> "o )ue nos indica )ue habría )ue hacerle revisi%n a esta má)uina y luego a la ma)uina c. # En un *r&ce"& de +anu3actura %a" *(e7a" re"u%tan de3ectu&"a" *&r d("t(nta" ra7&ne"# !ara entender cu%e" %a regu%ar(dad e"tad>"t(ca de e"ta *r&b%e+t(ca "e dec(de reg("trar %&" dat&" de %a (n"*ecc(4n# !ara e% d("e$& de %a -&'a de )er(3(cac(4n "e t&+a en cuenta ue %a" *&"(b%e" 3uente" de )ar(ab(%(dad @&r(gen de %&" *r&b%e+a" "&n %a" +u(na", e% d>a . e% turn En %a "(gu(ente tab%a "e +ue"tran %&" dat&" &bten(d&" en una "e+ana#
a# Rea%(ce un !aret& *ara *r&b%e+a" . encuentre cu% e" e% *red&+(nante
Pro,lema
Frecue ncia
Fa
Fr
Fra
Rasguño Ru!tura Incom!leto Forma ina!ro!iada 'tros "otal
11 3 13 12
11 158 171 183
0.620 0.203 0.068 0.063
0.620 0.823 0.81 0.53
12
12
0.047
1.000
Pareto de !ro,lemas 140 120 100 80 60 40 20 0
frecuencia
o u s g r a
a u r t p r u
fra
o e t l p m o c i n
a a d i p r o p a i n a m r f o
1.200 1.000 0.800 0.600 0.400 0.200 0.000
s r o t o
l Pareto de problema hemos encontrado )ue el problema de manu$actura predominante es el de rasguo con 87>( lo )ue indica )ue en este problema haremos Pareto de segundo orden para encontrar las causas. b# !ara e% de3ect& *r(nc(*a%, rea%(ce !aret& de "egund& n()e% *ara9 MAUINA DIA TURNOS ma1uina
b a c d T&ta%
frec 35 79 79 74 44;
fa 35 <9 ;6 44;
fr 5.975 5.757 5.757 5.4<8
fra 5.975 5.877 5.679 4.555
!areto !ara ma1uinas 60
1.200
50
1.000
40
0.800
30
0.600
20
0.400
10
0.200
0
0.000 b
a
c
frec fra
d
ia
Frec
Fa
Fr
Fra
+(/rc&%e" 'ue)e" +arte" )(erne" %une" t&ta%
93 75 4; 46 4< 44;
93 83 69 457 44;
5.2<6 5.486 5.485 5.434 5.492
5.2<6 5.398 5.<58 5.63< 4.555
turnos
frec
fa
fr
fra
a+ *+ t&ta%
88 32 44;
88 44;
5.333 5.993
5.333 4.555
!areto de dias 50 40 30 20 10 0
1.500 1.000 0.500 0.000 miercoles ue'es
martes
'iernes
lunes
frec fra
!areto !or turnos 70 60 50 40 30 20 10 0
1.200 1.000 0.800 0.600
frec fra
0.400 0.200 am
pm
0.000
c# De %&" !aret& de "egund& n()e%, =c&n cu%e" "e enc&ntrar&n *("ta" e"*ec(ada" *ara %&ca%(7ar cau"a"? E*%(ue. l Pareto más especí$ico es del día( pues es en el )ue predomina más la tendencia de de$ectos por rasguos y nos muestra el día mi@rcoles como el día más crítico de la semana representando el 2<.6> del total de las de$ectos( y $inalmente encontramos )ue la ma)uina con más problemas de calidad es la B( la cual representa un 97> de de$ectos. d# En re"u+en, =cu%e" "&n %a" *("ta" c&ncreta" *ara &r(entar %&" e"3uer7&" de +e'&ra? "a pista más representativa( es la obtenida en el Pareto de má)uina( pues es evidente )ue hay un problema en el e)uipo( el cual ocasiona problemas de calidad en el producto( y es de$initivo un cambio de ma)uinaria o cambio en el área de mantenimiento y aun)ue el día mi@rcoles y el turno de la maana en la semana $ueron datos críticos( pudieron haber sido causas e,ternas( por )ue la tendencia del día y el turno no eran tan elevada como la de $allas en la ma)uina b.
45. En una 3br(ca de a*arat&" de %>nea b%anca "e -an *re"entad& *r&b%e+a" c&n %a ca%(dad de %a" %a)ad&ra"# Un gru*& de +e'&ra de %a ca%(dad dec(de re)("ar %&" *r&b%e+a" de %a t(na de %a" %a)ad&ra", .a ue c&n 3re cuenc(a e" nece"ar(& retraba'ar%a *ara ue /"ta tenga una ca%(dad ace*tab%e# !ara e%%&, e"trat(car&n %&" *r&b%e+a" en %a t(na de %a)ad&ra *&r t(*& de de3ect&, c&n %a (dea de %&ca%(7ar cu% e" e% de"*er3ect& *r(nc(*a% A c&nt(nuac(4n "e +ue"tra e% an%("(" de %&" de3ect&" enc&ntrad&" en %a" t(na" *r&duc(da" en c(nc& +e"e"# Rea%(ce un an%("(" de !aret& . &btenga c&nc%u"(&ne".
defecto
frec
fr
Fa
fra
b&ca de t(na &)a%ada *er3&rac(&ne" de3&r+e" b&ca de t(n de"*&"t(%%ada 3a%ta de 3undente +a% "&%dada total
4755 955
4755 4855
5.843 5.753
5.843 5.674
465
4<65
5.5;7
5.;42
425 95 10
4;45 4;35
5.58< 5.574
5.;<; 4.555
!areto de !ro,lemas 1400 1200 1000 800 600 400 200 0
a d a a d a l l l i a s t o ' o a s p i n e t d d e i n t a d e o c
1.200 1.000 0.800 0.600 0.400 0.200 0.000
frec fra
d a a l d o s l a m
Para el problema de las lavadoras podemos apreciar )ue boca de tina ovalada y per$oraciones de$ormes generan el 67> de los problemas( pero debemos centrarnos en el problema de boca de tina ovalada )ue genera el 84> del problema. 11# ue e" e"trat(3(cac(4n . *ara ue "e ut(%(7a?# s la separaci%n de datos en categorías o clases. "a estrati$icaci%n es lo )ue clasi$ica la in$ormaci%n recopilada sobre una característica de calidad. &e utili!a para poder reali!ar comparaciones )ue nos ayudan en la soluci%n de problemas $acilita la b-s)ueda de la in$ormaci%n es una herramienta )ue nos ahorra tiempo y dinero. •
• •
12# En e% rea de 3(nan7a" de una e+*re"a, un& de %&" *r(nc(*a%e" *r&b%e+a" "&n %&" c-eue" "(n 3&nd&" de *ag& de %&" c%(ente"# !&r e%%&, dudan "(n a*%(car +ed(da" +" en/rg(ca" c&n t&d&" %&" *ag&" c&n c-eue" & "&%& -acer%& c&n c(ert&" c%(ente"# C&+& ut(%(7ar>a %a e"trat(3(cac(4n *ara t&+ar %a +e'&r dec("(4n?# &e utili!aría de manera discreta con algunos clientes de nuevo ingreso obligando a reali!ar pagos en e$ectivo y solo aceptando che)ues a)uellos clientes de alta credibilidad teniendo para ellos un pla!o acorde a sus pagos evitando de#ar sin $ondos y pagos por mora dando un lapso determinado de días despu@s de su vencimiento.
1# En un rea de "er)(c(&" dentr& de una e+*re"a de +anu3actura "e rea%(7a una encue"ta *ara e)a%uar %a ca%(dad de% "er)(c(& . e% n()e% de "at("3acc(4n de %&" c%(ente"# La encue"ta c&n"("te en 10 *regunta", . cada una de e%%a" e)a%Ba d(3erente" a"*ect&" de% "er)(c(& *r&*&rc(&nad La" re"*ue"ta" *ara cada *regunta e" nB+er& 0 . 10# !ara -acer un *r(+er an%("(" de %&" re"u%tad&" &bten(d&" "e "u+an %&" *unt&" &bten(d&" de %a" 10 *regunta" *ara cada cue"t(&nar( A c&nt(nuac(4n "e +ue"tran %&" *unt&" &bten(d&" en 0 cue"t(&nar(&"# < 5< 0 61
< 69 6< 97 97
<2 <3 << 29 93
< <6 67 99 97
<1 <8 69 9; 23
<5 <8 96 29 26
<0 67 9; 25 2;
63 2; 92 97
<6 ;4 2; 24 92
< 65 93 29 7;
a# C&n"(derand& ue %&" *r(+er&" 2 cue"t(&nar(&" @&rdenad&" *&r reng%4n *r&)(enen de un de*arta+ent& . %&" 2 re"tante" de &tr&, rea%(ce un an%("(" e"trat(3(cad& *&r de*arta+ent& ca%cu%and& e"tad>"t(c&" b"(c&"9 +ed(a, +ed(ana, de")(ac(4n e"tndar, etc Columna1
Med(a Err&r t>*(c& Med(ana M&da De")(ac(4n e"tndar Var(an7a de %a +ue"tra Curt&"(" C&e3(c(ente de a"(+etr>a Rang& M>n(+& M(+& Su+a Cuenta
<0 1#0< <0 < #555 2<#< 0#1165<11 0#00125 2 5< 1 2000 2
*istograma 10
150.00 100.00 50.00 0.00
5 Frecuencia
0
. 4 8 6
2 7 . 7
Frecuencia acumulado
6 8
calicacion
Columna2
3.68 1.1485 0628 41 42 5.7425 3138 32.76 6667 " 0.763 871 " 0.2002 7324 20 2 4 2 25
#edia Error t4!ico #ediana #oda esviaci5n estándar arianza de la muestra Curtosis
Coeciente de asimetr4a Rango #4nimo #á6imo +uma Cuenta
*istograma 120.00 100.00 80.00 60.00 40.00 20.00 0.00
10 8 6 Frecuencia
4 2 0
4 5
4 1
3 3 Clase
Frecuencia acumulado
b# Cu%e" "&n "u" &b"er)ac(&ne" +" (+*&rtante acerca de% an%("(" rea%(7ad&? Podemos observar )ue en los primeros 73 datos el punta#e má,imo es de ;4 y el mínimo de 86( lo )ue nos indica )ue los clientes están satis$echos por el servicio( mientras )ue en los otros 73 datos el punta#e má,imo es 9; y el mínimo 7;( lo )ue indica ) este punta#e está muy por deba#o de lo )ue se esperaba lo )ue indica )ue no hay satis$acci%n por l os clientes.
c# A% en3&car"e en e% de*arta+ent& c&n +a.&re" *r&b%e+a", "er(a de a%guna ut(%(dad de e"trat(3(car %&" dat&" *&r *regunta? E*%(ue "a realidad )ue si seria de utilidad( por)ue al estrati$icar se nos permitiría anali!ar el problema pregunta por pregunta y se nos $acilitaría entender cuáles son los $actores )ue in$luyen en la $alta de satis$acci%n de los clientes. 16# C&+& a*%(car>a %a e"trat(3(cac(4n c&n e% 3(n de &r(entar +e'&r %a e"trateg(a *ara d("+(nu(r %a (n"egur(dad en una c(udad? !r&b%e+a" +" (+*&rtante" @*r(+er n()e% de e"trat(3(cac(4n# Causas de Inseguridad7 Ro,o Asesinato iolaci5n rogadicci5n "otal
Frecue ncia 60 40 25 30 155
FA
FR
FRA
60 100 125 155
0.3 0.26 0.16 0.1
0.3 0.65 0.81 1.00
70
1.20
60
1.00
50
0.80
40 0.60 30 0.40
20
0.20
10 0
)obo
-sesinato
iolacion
Frecuencia
F)-
rogadiccion
0.00
Cau"a" @"egund& n()e% de e"trat(3(cac(4n# frecuen FA Cau"a" de% r&b& cia 55 55 !&bre7a 46 101 De"e+*%e& 41 142 Ine3(c(enc(a *&r *arte de %a *&%(c>a 2 171 Fa%ta de Educac(4n 171 TOTAL
FR
FRA
0.32 0.27 0.24
0.32 0.5 0.83
0.17
1.00
grama de Pareto !or las caus a de ro 60 50 40 30 20 10 0
a e z r b o
1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0
e o l p m e s e
a n i c i l c o p c a u l a # d d e d e t e r a l t p a a r F p o a i n c e i c frecuencia F) n e
Cau"a" @tercer n()e%# A trav@s de los resultados se re$le#a )ue la principal causa de inseguridad en la ciudad es debido al robo( este es producto del alto nivel de pobre!a )ue e,iste( en donde los $actores principales )ue desencadena toda esta problemática son+ "a alta tasa de natalidad. "as en$ermedades )ue acechan al país. Ba#o nivel de educaci%n. "a corrupci%n en el país. 1# En una e+*re"a "e t(ene e% *r&b%e+a de r&b& de +ater(a%e", c&+*&nente", . eu(*&" *&r *arte de %&" e+*%ead&"# C&+& a*%(car>a %a e"trat(3(cac(4n *ara &r(entar +e'&r %a e"trateg(a de d("+(nuc(4n de ta%e" r&b&"
!ro,lemas !ro,lemas econ5micos
frecuen fr cia 70
FA 70
FRA 0!452
0!452
!ro,lemas !sicosociales !oca remuneraci5n "'"A
30
100
0!14
0!645
55
155
0!355
1!000
155
PARE"' E PR'BE#A+ 80 70 60 50 40 30 20 10 0
o s i c o m n o e c a s m l e b o p r
s l e a i c o s c o i p s s a m e l b o r p
n i o c a e r n u m r e a c p o
frecuencia
1.200 1.000 0.800 0.600 0.400 0.200 0.000
F)-
n el gra$ico podemos notar )ue el 89> de los problemas por robo en las empresas radica en problemas econ%micos y problemas psicosociales( pero en el )ue debemos centrarnos es en el problema econ%mico con un 93>( luego de esto buscaremos las causas de este problema . N()e% de e"trat(3(cac(4n Causas de Frecuen Pro,lemas cia Econ5micos Po,reza 63 P8rdidas 3 !atrimoniales Fen5meno social 25 Ausencia de 58 alores Fen5menos 47 &aturales "otal 232
FR
FA
FRA
63 102
0.27 0.17
0.27 0.44
127 185
0.11 0.25
0.55 0.80
232
0.20
1.00
Pareto de Caus as 70 60 50 40 30 20 10 0
a e z r b p o
l i a c s o o e n o m n f e
Frecuencia
s l e a r t u a , s o e n o m n F e
1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0
F)-
Cau"a" @tercer n()e%# "os datos re$le#an )ue las principales causas son la pobre!a y la ausencia de valores( en las cuales la empresa debe prestar mucha atenci%n ya )ue estas generan p@rdidas signi$icativas ya sea de insumo 'materiales( componentes( e)uipos* como de mano de obra. "a empresa debe de implementar oJy me#orar estrategias )ue garanticen la disminuci%n o radicaci%n de tales robos( estas pueden ser+
0omo primer instancia seria despido de personal o r otaci%n del personal Implementaci%n de un sistema computari!ado donde se tenga registro de todos los artículos )ue se encuentran en la empresa. 0apacitar a todo el personal( con el $in de concienti!ar a estos )ue si hace cosas indebidas en la empresa( per#udica tanto a la empresa como a ellos mismos.
15# =u/ "&n . cu% e" e% &b'et()& de %a" -&'a" de )er(3(cac(4n? "a ho#a de veri$icaci%n es un $ormato constituido para colectar datos( de $orma )ue su registro sea sencillo( sistemático y )ue sea $ácil de anali!arlos. &us ob#etivos son+
Describir el desempeo o los resultados de un proceso. 0lasi$icar las $allas( )ue#as o de$ectos detectados( con el prop%sito de identi$icar sus magnitudes( ra!ones( tipos de $allas( areas de donde proceden etc. con$irmar posibles causas de problemas de calidad. anali!ar o veri$icar operaciones y evaluar el e$ecto de los planes de me#ora.
1# Se$a%e %&" d("t(nt&" t(*&" de -&'a de )er(3(cac(4n
ho#a de veri$icaci%n del tipo+ de$ectos y posibles causas. ho#a de veri$icaci%n para distribuci%n de proceso 'color* ho#a de veri$icaci%n para productos de$ectuosos ho#a de veri$icaci%n para locali!aci%n de de$ectos 1<# D("e$e una -&'a de )er(3(cac(4n *ara ana%(7ar *ara ana%(7ar %a d("tr(buc(4n de %a" %+(na" de a"be"t&, c&n"(derand& ue e% e% e"*e"&r (dea% e" ++ c&n t&%eranc(a de H 0#<
KOA D IFI0A0IOL PAA DI&:IBM0IOL D PO0&O '&P&O* KOA D IFI0A0IOL Producto+NNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNN responsable+NNNNNNNNNNNNNN speci$icaciones+NNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNN $echa+NNNNNNNNNNNNNNNNNNN Frecuencia total 25
4
7
2
73
75
43
45
3
NN NN NN NN NN
9
3
NN NN 2.9
2.6
9.7 I
NN NN NN
NN NN NN NN NN
NN NN NN
9.8
3
3.9
NN NN
NN
3.6 &
8.7
8.8
1# En una 3br(ca de )%)u%a", en c(erta rea de +au(nad& e("ten +u(na" *ara 3abr(car r&"ca", %a" cua%e" "&n ut(%(7ada" *&r traba'ad&re"# Se -an ten(d& *r&b%e+a" c&n e% nB+er& de *(e7a" de3ectu&"a" en ta% rea# L&" d(rect()&" *re"(&nan a %&" traba'ad&re" . %&" cu%*an de %&" *r&b%e+a" de ca%(dad# L&" traba'ad&re", *&r "u *arte, %e e*re"an a %&" d(rect()&" ue %a" +au(na" "&n de+a"(ad& )(e'a" . ue *&r e"& ¤ %&" *r&b%e+a"# =u/ -ar>a e"*ec>3(ca+ente *ara ac%arar %a "(tuac(4n? 0lasi$icaría los tipos de de$ectos )ue presentan las roscas y elaboraría una ho#a de veri$icaci%n para cada má)uina. Para determinar cuál de los de$ectos es el más com-n y en$ocar mis atenciones y posibilidades en @l( con el $in de eliminar ese de$ecto )ue me genera más desperdicios y luego en el resto de de$ectos. 20# En una e+*re"a ue 3abr(ca c&%c-&ne" "e t(enen %&" "(gu(ente" de3ect&"9 *%("ad&, -(%)anad&, 3uera de +ed(da . +anc-ad&"# e% traba'& "e -ace *&r +ed(& de +u(na"# d("e$e una -&'a de )er(3(cac(4n *ara reg("trar %&" de3ect&" cuand& "e rea%(7a %a (n"*ecc(4n# 0"A&IFI0A0IOL D PIA& PO AOL D 0KAO Fecha+NNNNNNNNNNNNN AOL D ?a)uina 0KAO 4 Plisado JJJJJ
?a)uina 7
?a)uina 2
?a)uina 9
JJ
JJJJJJJ
Kilvanado
JJJJ
JJ
total
JJJJJ
?a)uina 3 JJJ
JJ
JJJJ
J
42
77
Fuera de JJJJJJJJJ medida ?anchados JJJJ
JJJJJJ
JJJ
JJJJJJJJJ
JJJJ
24
JJ
J
JJ
JJJJJJ
43
total
49
42
75
43
75
21# En e% *r&ce"& de en)a"ad& de teu(%a %&" de3ect&" *r(nc(*a%e" "&n %&" "(gu(ente"9 b&te%%a, ta*a, et(ueta, c&ntra et(ueta, b&te%%a "(n )(gu"a, &tr&"# D("e$e una -&'a de )er(3(cac(4n *ara reg("trar e"t&" de3ect&"#
0"A&IFI0A0IOL D PIA& PO AOL D 0KAO Fecha+NNNNNNNNNNNNN AOL D 0KAO Botella
?a)uina 4 JJJJJ JJJJJ JJJJJ
subtotal 43
:apa ti)ueta 0ontra eti)ueta
JJJJJ JJJJJ JJJJJ JJJJ
3 45 9
Botella sin vigusa otros total
JJ J
7 4 2<
22# =Cu% e" e% *r&*4"(t& de% d(agra+a de I"-(aJa? Diagrama causae$ecto o de IshiaQa es un m@todo gra$ico )ue relaciona un problema o e$ecto con los $actores o causas )ue posiblemente lo generan. "a importancia de este diagrama radica en )ue obliga a buscar las di$erentes causas )ue a$ectan al problema ba#o análisis y( de esta $orma( se evita el error de buscar de manera directa las soluciones sin cuestionar cuales son la verdaderas causas.
2# =Cu%e" "&n %&" d(3erente" +/t&d&" de c&n"trucc(4n de% d(agra+a de I"-(aJa? ?@todo de las 8? &e agrupan las causas potenciales de acuerdo con las 8? ?@todo tipo $lu#o del proceso &u línea principal sigue el $lu#o del proceso y en ese orden se agregan las causas ?@todo de estrati$icaci%n o enumeraci%n de causas Implica construir el diagrama de IshiaQa considerando directamente las causas potenciales y agrupándolas por similitud 26# Recuerde cua%e" "&n a%guna" de %a" cau"a" & "(tuac(&ne" a"&c(ada" a cada una de %a" 5M ?@todos de traba#o( mano de obra( materiales( ma)uinaria( medici%n y medio ambiente. 2# E%('a d&" de %&" "(gu(ente" *r&b%e+a" . a*%(ue, de *re3erenc(a en eu(*&, un d(agra+a de I"-(aJa# a# =Cu%e" "&n %&" &b"tcu%&" *r(nc(*a%e" *ara ue una *er"&na ba'e de *e"&? b# =u/ a"*ect&" (n3%u.en en %a e%ab&rac(4n de una buena "&*a de arr&7?
c# =Cu%e" "&n %&" *r&b%e+a" *r(nc(*a%e" *ara %&grar una )erdadera tran"3&r+ac(4n -ac(a %a ca%(dad? d# =!&r u/ e% trn"(t& en una gran c(udad e" %ent&? e# =Cu%e" "&n %a" cau"a" *&r %a" ue una *er"&na %%ega tarde a una c(ta? 3# =Cu%e" "&n %a" cau"a" de% au"ent("+& en una e+*re"a? 9. de trabao
9. ambiente
9ateriales
9ala *alidad *antidad de de las *alidad del
/ugar de donde se #laboracin de una buena sopa
*alidad del
/a cocina este-ctitud en buende quien
la prepare
9aquinaria 9ateriales
#:periencia
9ano de obra
%emperatura de la ;opa 9edicin 9. de trabao
9. ambiente
/ugar de donde se (aga eercicio
#ntrenam
9arca de
bst
9
9aquinaria
*apacitacin del entrenador -ctitud de
9ano de obra
9edicin
ocas
25# =Cu% e" e% *r&*4"(t& de un d(agra+a de d("*er"(4n? Anali!ar la $orma en )ue están dos variables relacionadas. epresenta la relaci%n entre dos variables de $orma grá$ica( lo )ue hace más $ácil visuali!ar e interpretar los datos.
2# =u/ t(*& de )ar(ab%e )a en e% e'e K . cu% en e% e'e ? "a variable )ue se representa en el e#e H seria la posible causa y el probable e$ecto en el e#e R. por e#emplo( H puede ser una variable de entrada y R una variable de salida. &i lo )ue se investiga es la relaci%n entre dos variables cuales)uiera( entonces en el e#e H se anota la variable )ue se puede controlar más( medir de manera más $ácil o la )ue ocurra durante el proceso. s necesario anotar en los e#es el título de cada variable.
2<# S( e% )a%&r de% c&e3(c(ente de c&rre%ac(4n entre d&" )ar(ab%e" e" cercan& a cer&, ="(gn(3(ca ue ta%e" )ar(ab%e" n& e"tn re%ac(&nada"?# Argu+ente "u re"*ue"ta# &i su coe$iciente de correlaci%n está más cercano a cero no e,iste relaci%n lineal( y de ninguna manera se dice )ue no hay ning-n tipo de relaci%n( y cuando se hace el diagrama de dispersi%n esto )ueda en evidencia.
2# En c(erta e+*re"a e" u"ua% *agar -&ra" etra" *ara cu+*%(r c&n %&" t(e+*&" de entrega# En e"te centr& *r&duct()&, un gru*& de +e'&ra de ca%(dad e"ta tratand& de reduc(r %a *r&*&rc(4n de *(e7a" +a%a"# C&n e"te *r&*4"(t& dec(den (n)e"t(gar %a re%ac(4n ue e("te entre %a cant(dad de -&ra" etra", K, . e% *&rcenta'e de art>cu%&" de3ectu&"&", # a c&nt(nuac(4n "e +ue"tran %&" dat&" &bten(d&"# SEMAN A 1 2 6 5
ORAS EKTRAS 295 ;3 745 65; 65 926 45<
!ORCENTAE DE DEFECTUOSOS 3 2 8 43 9 45 9
< 10 11 12 1 16 1 15 1 1< 1 20 21 22
465 455 335 775 35 4;2 7;5 295 443 287 255 <3 ;2 275 439
8 2 42 < 2 8 6 7 9 45 ; 7 7 45 <
a# Obtenga e% d(agra+a de d("*er"(4n *ara e"ta" )ar(ab%e"
%CCI'& E A PR'P'RCI'& E PIE9A+ EFEC"%'+ 16 ))*&, 14 # = -; #F#*%+;-; 12 10 /inear >))*&, # =-; #F#*%+;-;? 8 P'RCE&"A;E E EFEC"%'+A+ 6 4 2 /inear >))*&, # =-; #F#*%+;-;? 0
0
100
200
300
400
500
600
*'RA+ E:"RA+
700
800
00
b# =u/ re%ac(4n &b"er)a? "a relaci%n de estas dos variables es una correlaci%n positiva por)ue a medida )ue H crece de igual manera lo hace R de manera lineal. c# C&n ba"e a %& anter(&r =*uede c&nc%u(r c&n "egur(dad ue cuand& "e traba'a t(e+*& etra "e (ncre+enta e% *&rcenta'e de de3ectu&"&" *&rue ¤ 3act&re" c&+& ca%enta+(ent& de eu(*&, can"anc(& de &brer&", etc#, ue cau"an +a.&re" *r&b%e+a" en %a ca%(dad de %a" *(e7a"? &i mientras las horas e,tras aumentan los de$ectos en las pie!as igual. sto se podría deberá )ue las personas ya están demasiado cansadas( el cansancio( sueo( traba#ar a media noche( desempeo de las personas
25. En una 3br(ca de *(ntura "e u(ere reduc(r e% t(e+*& de "ecad& de barn(7# L&" "(gu(ente" dat&" c&rre"*&nden a% t(e+*& de "ecad& de% barn(7 @-&ra" . a %a cant(dad de ad(t()& c&n e% ue "e (ntenta %&grar ta% reducc(4n.
CANTIDAD DE ADITIVO 0 1 2 6 5 < 10
TIEM!O DE SECADO 49 44 45 6 <.3 ; 45 44 42 47 43
a# Med(ante un d(agra+a de d("*er"(4n (n)e"t(gue %a re%ac(4n entre e% t(e+*& de "ecad& . %a cant(dad de ad(t()
RE%CCI'& E "IE#P' E +ECA' 16 14 12 10
"IE#P' E +ECA'
% # ;#*- /inear >% # ;#*-?
8
/inear >% # ;#*-?
6 4 2 0
0
2
4
6
8
10 12
CA&"IA E AI"I'
"a relaci%n entre estas dos variables e,iste relaci%n pero no es lineal y prácticamente ine,istente por)ue en cierto punto R de#a de disminuir( por lo )ue es una relaci%n curvilínea dado )ue su coe$iciente de correlaci%n es de 5.22955446. sto podía deberse a )ue en el comportamiento del proceso hubo alguna situaci%n especial como error en la medicaci%n( registr%. b# C&n ba"e en %a re%ac(4n# =a%reded&r de ue cant(dad de ad(t()& rec&+endar>a *ara reduc(r e% t(e+*& de "ecad&? &e recomendaría la cantidad de 9 aditivos para poder reducir tiempo en el secado. c# Obtenga e% c&e3(c(ente de c&rre%ac(4n entre a+ba" )ar(ab%e" e (nter*r/te% l coe$iciente de correlaci%n entre ambas variables es de 5.22955446( por lo )ue no e,iste ninguna relaci%n entre ambas variables. d# A% *arecer e% c&e3(c(ente de c&rre%ac(4n %(nea% e" +u. ba' =u(ere dec(r ue e% t(e+*& de "ecad& n& e"t re%ac(&nad& c&n %a cant(dad de ad(t()&? &u relaci%n es prácticamente ine,istente. 24. En %a (ndu"tr(a "e de"ea (n)e"t(gar c4+& (n3%u.e %a te+*eratura @C en %a *re"(4n de% )a*&r de 8tr(+et(%b&r L&" dat&" &bten(d&" c&n ta% *r&*4"(t& "e +ue"tran a c&nt(nuac(4n.
TEM!ERATURA 1#0 1# 6# 5#1 56#6 1#6 <0# <# 22# 2#2 1#<
!RESION 7.; 3.4 25.3 34.9 <9.3 455.7 492.< 4<8.; 6.3 45.2 49.8
a# C&n"tru.a un d(agra+a de d("*er"(4n e (nter*r/te%
)#;&, 200 150
)#;&,
)#;&, 100
/inear >)#;&,?
50
/inear >)#;&,?
0
/inear >)#;&,?
0 10 20 30 40 50 60 70 80 0
%#9#)-%+)-
ste diagrama de dispersi%n re$le#a )ue es lineal positiva( lo cual se puede observar )ue e,iste una relaci%n $uerte entre la temperatura y la presi%n. b. Obtenga e% c&e3(c(ente de c&rre%ac(4n . a% (nter*retar%& c&+*are c&n %& &b"er)ad& en e% (nc("& a. l coe$iciente de correlaci%n es de 5.;3( es una correlaci%n $uerte( esto )uiere decir )ue la temperatura in$luye en el en la presi%n( ya )ue al obtener más temperatura se obtiene más presi%n. 2# C&+& *arte de% an%("(" de% *r&b%e+a de au"ent("+& "e dec(de (n)e"t(gar %a re%ac(4n entre edad de% e+*%ead& . d>a" ue 3a%t& a %ab&rar en e% a$ L&" dat&" de% B%t(+& a$& "e +ue"tran a c&nt(nuac(4n# EM!LEAD O 1 2 6
EDAD
FALTAS
7; 22 95 72 24
8 3 5 6 8
EM!LEAD O 74 77 72 79 73
EDAD
FALTAS
73 26 77 25 79
< 2 5 9 <
75 25 26 72 73 78 25 97 29 24 46 22 22 22 27
5 < 10 11 12 1 16 1 15 1 1< 1 20
; 3 3 6 8 < 3 7 3 8 44 8 9 3 3
78 7< 76 76 25 24 27 22 29 23 28 2< 26 2; 95
2; 23 75 27 73 28 25 75 26 2; 29 23 7< 95 24
45 3 4 3 3 3 3 45 9 9 9 8 < 2 8
a# Med(ante un d(agra+a de d("*er"(4n, ana%(ce %a re%ac(4n ue e("te entre e"ta" d&" )ar(ab%e"#
FA"A+ 15 10 F-/%-;
F-/%-; /inear >F-/%-;?
5 0 15
20
25
30
35
40
45
#-
"a relaci%n entre estas dos variables es una correlaci%n negativa puesto )ue mientras H aumenta( R disminuye. b# =u/ t(*& de re%ac(4n &b"er)a . cua%e" "&n a%gun&" de %&" -ec-&" e"*ec(a%e"? &i e,iste relaci%n entre las variables es una correlaci%n negativa( algunos de los hechos )ue ocurrirían es )ue como las personas son tienen edades más pe)ueas se en$ocan en hacer otras cosas o n les importa el traba#o es por ello )ue e,istiría más $altas respecto a eso. c# Ca%cu%e e% c&e3(c(ente de c&rre%ac(4n e (nter*r/te% l coe$iciente de relaci%n entre las variables es de 5.99798758 por lo )ue es una correlaci%n moderada o d@bil. # =u/ e" un d(agra+a de 3%u'& . *ara u/ e" Bt(%?
s una representaci%n grá$ica de la secuencia de los pasos o actividades de un proceso( )ue incluye transportes( inspecciones( esperas( almacenamientos y actividades de retrabado o reproceso. s -til para anali!ar y me#orar el proceso. 6# aga un d(agra+a de 3%u'& *ara e% *r&ce"& de *re*arar un buen ca3/#
reparar taza! platillo! cuc(ara reparar taza de caf@
, A#l agua esta (er'idaB
;er'ir el agua
Der'ir el agua
-gregar caf@
-gregar azCcar
;er'ir caf@
# =u/ e" un d(agra+a !E!SU . *ara u/ e" Bt(%? s un diagrama donde se identi$ican los proveedores( las entradas( el proceso mismo y su salida y salidas. :iene el ob#etivo de establecer las secuencias de procesos dentro de cual)uier área )ue se vayan a e#ecutar viendo )ue los $lu#os )ue sean más productivos en menor tiempo y organi!ados Proveedores+ ntidades o simplemente son personas las cuales proporcionan las entradas como materiales( in$ormaci%n y otros Insumos. ntradas+ &on los materiales( in$ormaci%n y otros insumos necesarios para operar los procesos. "os re)uisitos de las entradas deben estar de$inidos( y se debe veri$icar )ue las entradas los satis$acen. Pueden darse el caso de )ue e,ista una o varias entradas para un mismo proceso.
Proceso+ Mn proceso es un con#unto de actividades mutuamente relacionadas o )ue interact-an( las cuales trans$orman elementos de entrada en resultados. Msuarios+ &on las organi!aciones o personas )ue reciben un producto. l usuario 'o cliente*( puede ser interno o e,terno a la organi!aci%n. "a de$inici%n del proceso se reali!a en sentido inverso a la presentaci%n del PP&M 'Msuarios &alidasProcesontradasProveedores* es decir( se debe iniciar con la columna de usuarios. Para identi$icar a los usuarios del proceso se recomienda enlistar a los usuarios y veri$icar si son estos e$ectivamente los )ue reciben el traba#o o servicio y si e,isten usuarios )ue no han sido considerados.
5# aga un d(agra+a !E!SU *ara e% *r&ce"& de *re*arar un buen ca3/
!ROVEEDORES
ENTRADAS
O*erac(&ne"
A!-car
Ca%(dad
0a$@ Agua
*omprobar ersona la cantidad satisfec( de materia a rima
9ezcla de la materia prima
!ROCES O
;er'ir taza de caf@
SALIDAS
USUARIOS
:a!a de ca$@ servida
Personas
)e'isar el caf@ E tomarlo
# =u/ e" un +a*e& de *r&ce"& . *ara u/ e" Bt(%? l ?apeo de Proceso es una de las t@cnicas de me#ora propuestas por "ean ?anu$acturing. s una representaci%n grá$ica de u n proceso( mostrando la secuencia de tareas a reali!ar y su trayectoria Mna $orma $ácil de entender el gerenciamiento de los procesos a todo el personal de la empresa( es mediante el diseo de un mapa de procesos( )ue represente la situaci%n particular o propia de la organi!aci%n y donde primordialmente se identi$i)uen las interrelaciones de los procesos como mecanismo para me#orar las comunicaciones al interior( )ue son normalmente de$icientes por no conocer )u@ productos y re)uisitos re)uieren los clientes internos y más grave a-n(