Universidad Univers idad Tecnológica de Honduras Fany Karina Mejía Fernández - 201210030006 Andrea And rea Noemí Medi Medina na Paz – 201530010219 Julio Juli o Alber A lberto to Agu Aguii lar Zelaya – 201060810013 Iriss Yolan Iri Yo lanyy Mejía - 2009 2 009112 112100 10006 06 Roberto Rob erto And Andrés rés Ama Amaya ya – 201320010165
Trabajo de investigación investigación grupal II Parcial Grupo #3 Control Contr ol de calidad I Sección online Ing. Denis Agu Aguilar ilar Julio 2016 201 6
Introducción El presente informe fue realizado con el fin de conocer y poner en práctica los principios de estadística y el uso de las herramientas de calidad como lo es la estadística descriptiva y el diagrama de Pareto y la Estratificación vistas en los capítulos capítulos 5 y 7 respectivamente. respec tivamente. Mediante la estratificación estratificació n podemos buscar información información de manera manera más fácil fácil y de esta manera se puede puede llegar llega r a comprender mejor como es e s que que influy influyen en los diversos di versos factores que pueden dar paso a un problema, así que atraves de la utilización de diferentes herramientas herramientas de calidad podemos averiguar averiguar de manera manera eficient efici ente e cuales son las causas de los problemas que se pueden dar durante la producción. De igual forma el diagrama di agrama de Pareto es de mucha mucha utilidad utilidad para la detección de fallas vitales y de esta manera podes hacer frente de manera oportuna con la utilización de la herramienta adecuada.
2
Objetivos
Objetivos Objetiv o general Aplicar los conocimientos adquiridos
Objetiv os específicos
Desarrollar diagrama de Pareto
Desarrollar la hoja de verificación
Aplicar medias utilizadas en la estadística
Explicar y dar solución a los problemas propuestos
3
Ejercicios capítulo 5 1. ¿Qué obtuvo Mathew Maury al analizar los diarios d e a bord o de los viajes navales? R// Logro identificar los lugares en el mar que tenían fuertes vientos así como la dirección de los mismos, también las zonas marítimas con corrientes de agua, temperatura y profundidades, y todo eso lo registro en lo que hoy se conoce como cartas de navegación, mismas que han venido a optimizar el traslado de los buques de un lugar a otro. 2. Describa algunas de las fallas en la obtención d e información que se comentaron en la p rimera sección d e este c apítulo. R// algunos comentarios de las fallas son:
Datitis: cuando se obtienen datos sin ningún propósito claro e importante, lo que resulta en datos, cuestionarios, registros y reportes en espera de que tengan alguna utilidad.
Obtención de información para validar decisiones previamente tomadas, es decir tomar únicamente la información a conveniencia.
Es raro que se tenga un plan global de porque se va a obtener información, cual es la mejor fuente, como, cuando, quien, donde se va a analizar y que decisiones se pretenden tomar.
Información poco representativa o sesgada.
Tabúes y errores sobre el papel de la estadística en la obtención de información.
3. ¿Cuáles son las 6M de un proc eso? R// las 6M son:
Maquinaria
Mano de obra
Mediciones
Medio ambiente
Materiales 4
Métodos
4. ¿Qué es el pens amiento estadístico? R// Es una filosófica de aprendizaje y acción basada en los siguientes principios: 1) todo el trabajo ocurre en un sistema de procesos interconectados, 2) la variación existe en todos los procesos, 3) entender y reducir la variación son clave para el éxito.
5. ¿Cómo se puede utilizar el pensamiento estadístico en los tres n iveles d e una organización? R// Estratégico: Crea estrategias y las comunica, usa datos de varias fuentes para dirigir, desarrolla e implementa sistemas de medición para dirigir el proceso, estimula a los empleados a experimentar nuevas formas de hacer su trabajo. Directivo: desarrolla proyectos estructurados, fija metas (sabe que hay una variación), se centra en los procesos y no reclama a sus empleados por la variación. Operacional: conoce la variación, grafica datos de los procesos, identifica medidas claves y oportunidades de mejora. 6. Proporc ione dos ejemplos de variables cualitativas y dos de variables cuantitativas. R// Variables cualitativas: son aquellas donde las características que se estudian no son numéricas, ejemplo: tipo de productos, nombre de los clientes. Variables cuantitativas: son aquellas cuyas características pueden registrarse cuantitativamente, ejemplo: peso de un lote, número de piezas defectuosas. 7. Escriba un ejemplo para cada uno de los tres tipos d e variables de salida. R// Entre más pequeña mejor: son variables o características de calidad cuya exigencia únicamente es que no excedan un cierto valor máximo tolerado, ejemplo: el porcentaje de impurezas en una sustancia, la cantidad de sustancias toxicas en un producto alimenticio. Entre más grande mejor: son variables o características de calidad a las que se le exigen que sean mayores que un mínimo o que una cierta especificación inferior, ejemplo: la blancura de una tela de color, o la resistencia de una pieza de plástico inyectado. Valor nominal es el mejor: variables que deben tener un valor específico y por lo tanto no pueden ser menores ni mayores que una especificación, ejemplo: la longitud de una pieza para ensamble, el diámetro inferior de una tuerca. 5
8. ¿De qué manera afectan los d atos raros a la media? R// Estos datos sobreestiman o subestiman la media de una muestra. 9. Expliq ue los errores en la interpretació n de la media que se señalan en la sección Errores en la toma d e decisiones con el u so de la media. R// Se cree que los valores de todos los datos son iguales o están muy cerca de la media, ignorando por completo que la media no proporciona ninguna información sobre la variabilidad. La media es el dato más frecuente, si se olvida que lo anterior se da solo en datos simétricos y uni-modales, es decir, desconociendo el concepto de moda y confundiéndola con la media. La media es el valor que está en medio, y que a la izquierda están el 50% de los datos y lo mismo a la derecha, de este modo se ignora el concepto de la mediana y que a la media la jalan los sesgos o los datos raros o atípicos. La media maestral es la media poblacional, si de desconocer que la media maestral es una variable aleatoria. 10. Expliq ue la relación entre la media y la desv iación están dar que establece la regla empírica y el teorema de Chebychev. R// La desviación estándar es la medida de la dispersión en torno a la media, es decir mide la variabilidad entorno a la media. 11. Se desea investig ar el peso pro medio de 1000 artículos de un lot e, po r lo que se eligen aleatoriamente 40 de ellos, se pesan y s e ob tiene X=252g con S=5. a) ¿Quiere decir q ue el peso medio de los 1000 artículos es de 252? b) ¿la mayoría de los artículos pesa 252 gramos? c) ¿de los 40 artículos en la muestra algunos pueden pesar 300g? R// El inciso a) es incorrecta ya que dice que si el peso promedio de los 1000 artículos es de 252. Y se sabe que 252 es el peso promedi o pero de la muestra de los 40 artículos no de los 1000 por lo tanto es incorrecto. El b) dice que si la mayoría de los artículos es de 252, no necesariamente a menos de que sea la moda. Este también es incorrecto ya que para calcular la moda se necesita la información de los datos que se dan en el problema. Y el problema no muestra más que una x=252. Concluimos que es además incorrecta. El c) es la respuesta correcta ya que nos muestra que si algunos artículos pudieran pesar 300g. Perfectamente pueden pesar más de 300g ya que la media es una medida que puede ser variable. Es decir, que algunos datos pueden cambiar la totalidad de la información de la media ejemplo: 6
5+5+5+5+5+5+5+5+5+5+5+5+5+5+5+50= 7.81 Podemos ver que la media se aleja del dato que más se repite, ya que hay un dato que altera toda la suma de datos.
12. En una empresa se llevan los registros del numero d fallas d e equip os por mes, la media es de 10 y la mediana d e 5: a) Si usted tiene que reportar la tendenc ia central de fallas, ¿Qué numero reportaría? b) ¿la discr epancia entre la media y la mediana se debió a que en varios meses ocurrieron po cas fallas? R// Desarrollo: a) Si reportaría cinco porque la mediana es una medida de tendencia central más exacta que la media, ya que la media posee datos que alteran su respuesta. b) No se debió, a que hubieron algunos días en los cuales ocurrieron muchas fallas y estas fallas en estos pocos días terminaron alterando el orden genérico de las fallas. 13. Un aspecto clave de la calidad de cierto p rodu cto es su peso: la n orma establece que su peso mínimo sea de 2 kg. El ingeniero de pro duc ción informa qu e se está cump liendo con tal norma, ya que el peso pro medio del pro duc to es de 2.5 kg. ¿está usted de acuerdo con el ing eniero? R// Desarrollo: Antes habría que revisar la desviación estándar para determinar la dispersión en torno a la media, ya que a simple vista resulta que el promedio de los pesos está muy cercano al nivel mínimo de tolerancia y no necesariamente en todos los casos se esté cumpliendo con rango establecido puede ser que el peso máximo sea de 2.3 y entonces estaríamos exagerando en el peso. 14. Tres máquin as, A, B y C, realizan cort es d e manera automática de ciertas tiras de hu le. La long itud ideal d e las tiras es de 90 cm, con un a tolerancia de ± 2 cm. Se toma una muestra d e 80 piezas de la pro duc ción de u na semana de cada máquin a. a) La longitu d A, X=90; B, X=90.5; C, X=92. ¿Con base en esto puede decidir cu ál maquina es mejor? b) Si además la desviación estándar obt enida es: A, S=1.5; B, S=1; C, S=0.5, decid a cual maquina estu vo fun cionand o mejor. R// Desarrollo: 7
a) A simple vista resalta maquina A como la mejor pero había que revisar las dispersiones de los datos en torno a la media. b) las maquinas A y B están funcionando mejor.
15. En el ejemplo 5.3 se observó que en la fabric ación de las láminas de asbesto un equipo de mejora d etecto qu e se tienen prob lemas en c uanto a que no se está cumpliendo co n el gro sor especifico que es de 5 mm, con u na tolerancia d e ± 0.8 mm. Con el o bjetivo de co rregir tal situación el grup o po ne en p ráctica un plan de mejora. Para verificar si el plan tuvo éxito, tomando aleatoriamente 45 láminas d e la produc ción d e una semana pos terior a las mo dificaciones. Los espesores ob tenidos se muestran a continuación . 5.4
5.4
4.7
5.1
4.7
5.0
5.1
4.9
4.3
4.7
5.3
4.6
4.8
4.4
4.9
5.6
4.7
4.7
4.5
5.1
4.7
5.1
5.3
5.0
5.3
4.5
4.4
4.7
5.2
4.7
4.6
5.0
5.4
4.7
4.8
5.1
4.9
5.0
5.0
a) Calcule la media, mediana y desv iación estándar y, compárelas con los respectivos estadísticos antes de la mejora, decida si el plan dio resultado. b) Constru ya un histograma e inserte en el las especificaciones y , comp arándo lo con el histog rama antes de la mejora, in vestigué si el plan fue exitoso. Argu mente su respu esta. R// Desarrollo Estadísticas descriptivas: Espesores
Variable
Media Desv.Est. Mediana
Espesores 4.9267
0.3208 4.9000
8
Pareciera que si tuvo éxito aunque todavía falta mejorar para que este exactamente en el grosor que las láminas requieren, ya que si estas son más pesadas de lo normal puede presentar problemas al momento de utilizarlas. Laminas de Asbesto Normal 50 Media Desv.Est. N
4.927 0.3208 202
40
a i c n e u c e r F
30
20
10
0 4.2
4.4
4.6
4.8
5.0
5.2
5.4
5.6
Espesores
El grafico nos muestra que todavía hay muchas láminas que no cumplen con las condiciones, así que puede que el plan no haya dado resultado. De igual manera se puede observar que si hay laminas que cumplen con lo establecido pero son muy pocas, así que es necesario revisar el proceso de producción para ver qué es lo que está pasando. También se puede observar que hay laminas que sobre pasan el peso ideal esto también debe de revisarse porque son varias laminas las que se pasan de lo establecido.
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Ejercicios capítulo 7 1. En un análisis d e Pareto, en primer lu gar se debe hacer un Pareto para prob lema y después un Pareto de segund o nivel para causas. Explique en qué consiste cada uno d e estos y prop orcion e un ejemplo para ilustrarlo. R// Si debe primero realizar un Pareto para identificar los problemas pues es necesario tener una idea clara de que tipo de problemas es el más crítico o más repetitivo, es decir cuál de todos los problemas es el que tiene mayor impacto, posteriormente elabora un Pareto para visualizar las causas y poder terminar cuál de todas las posibles causas es la que se tiene que atacar inmediatamente, o sea, cuál de todas las causas es la que está determinado el impacto mayor. Ejemplo: un Pareto para determinar el total de piezas defectuosas donde se pueda detallar el tipo de defecto y el área donde se da, así nos centraremos en investigar posteriormente a que se debe esos defectos en dicha área, luego haciendo el Pareto de las posibles causas podremos enfocarnos en las causas que tengan mayor relevancia. 2. Mencion e en que con siste el error típico que se comete cuando no se utiliz a de manera apro piada el Dp. R// El error típico es que aun cuando utilizamos el DP para visualizar el problema más importante, no se aplica para identificar sus causas más importantes y poder atacarlas. 3. ¿De qué manera con tribuye la estratificación a la bús queda de las causas de un pro blema? R// Clasifica o agrupo los problemas de acuerdo con los diversos factores que influyen en los mismos, tal como tipo de fallas, método de trabajo, la maquinaria, los turnos, los obreros, los proveedores y materiales. 4. Explique cómo se relacionan la estratificación y el Dp. R// Ambas herramientas nos ayudan a encontrar de forma precisa de los principales problemas que están afectando a la organización, al ayudan a identificar las causas más importantes que ocasionan dichos problemas, es decir ayudan a enfocarse en lo que realmente tiene un efecto significativo dentro del sistema. 5. ¿La escala izquierda en un Dp siempre tiene qu e estar en un idades monetarias?
10
R// No, tiene que estar en unidades de medidas y esos lo proporciona el tipo de actividad o producto que necesitemos evaluar, pueden ser peso, artículos rechazados, horas hombre, retrasos, numero de fallas, incumplimiento, quejas etc.
6. En una fábrica de válvulas se está buscando reduc ir la cantidad de piezas defectuosas. Cada molde está dividido en tres z onas, cada una de las cuales incluye d os piezas. Como pu nto de p artida se recaban datos mediante la ho ja de verificació n de la tabla 7.5, en la cual s e especifica el tipo de prob lemas, el p rodu cto y la z ona del mo lde. En la tabla 7.5 se muestra los datos ob tenidos en do s semanas. a) Realice un análisis de Pareto completo. b) ¿Cuál es el problema más importante? c) ¿Cuáles son las principales pistas para encontrar la causa del problema principal?
R//
11
12 10 8 Zona 1
6
Zona 2 4
Zona 3
2 0 a
x
c A1
i
a
x
c A2
i
a
x
c A3
i
a
x
c
i
A4
La mayoría de los errores se están generando en la zona 3, y los errores más frecuentes son de porosidad, principalmente en los artículos A4, A1 y A2, le siguen los errores de llenado en los artículos A1 y A2 siempre en la zona 3. 7. En una empresa del ramo grafico se ha llevado durante dos meses el registro d el tipo de defectos que tienen los prod ucto s finales, obteniéndose los siguientes problemas co n su s respectivos porc entajes: fuera de tono, 35% ; manchas, 30% ; fuera de registro, 15% ; mal corte, 12%; c ódigo d e barras opaco, 8%. ¿De acuerdo c on el princ ipio de Pareto se pu ede decir q ue el prob lema claramente predomin ante es qu e las impresiones están fuera de tono? R// Se puede observar que el defecto predominante es que las impresiones están fuera de tono, sin embargo, es necesario atacar también el problema de las manchas ya que entre ambos defectos suman el 65% del total de los defectos que se encuentran. 8. Realice un DP de sus princip ales actividades y del tiempo que dedica a cada un a de ellas. R//
12
Tiempo y Porcentaje Activ idad
Trabajo
Hrs.x semana
%
55
33%
Universidad 14
8%
Hogar
22
13%
Diversión
11
7%
Descansar
64
38%
La Iglesia
2
1%
% de Tiempo 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0%
% de Tiempo
9. En el área de finanzas de una empresa, uno de sus prin cipales problemas lo constituyen los c heques sin fondos d e pago de los clientes. Por ello, se dud a en aplicar medidas m ás enérgicas con to do pago co n cheques o solo hacerlo con ciertos c lientes. ¿Cómo utilizaría la estratificación y el DP para tomar la mejor d ecisión? R// Antes que nada es indispensable identificar los clientes a que pertenecen los cheques que no tienen fondos, es necesario llevar un registro de los cheques devueltos por el banco que contenga: Cantidad, Cliente que depositó, Facturas canceladas y cargo del banco por cheque sin fondos. Una vez estratificado la información podremos determinar a qué clientes se les pueden aplicar medidas enérgicas por ese tipo de percances.
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10. En un a empresa se tienen localizados cu atro tipos básicos de quejas por mal s ervicio: A, B, C y D. la frecuencia co n que se han presentado en el último trimestr e es d e 45%, 30%, 15% y 10%, respectivamente. Además, en una escala d e 0 a 5, se ha ev aluado el gr ado de mo lestia qu e implica para el cliente cad a qu eja; 2, 5, 1 y 3, respectivamente p ara las qu ejas tipo A, B, C y D. con b ase en lo anterior, y con siderando que 5 significa máxima molestia, realice un análisis de Pareto para determinar cuál es la queja más impor tante a reduc ir (véase la característica 2 de un buen d iagrama de Pareto) R//
100% 80% 60% 40% 20% Series1
0% A I C N E U C E R F
QUEJAS
A
O D A R G
A I C N E U C E R F
B
O D A R G
A I C N E U C E R F
C
O D A R G
A I C N E U C E R F
O D A R G
D
La queja más importante a atacar en la clasificada como B, pues es una de las que ha causado mayor molestia en el cliente, le sigue la queda tipo D y por último la queja Tipo A pues su frecuencia es considerable.
14
11. De acuerdo co n la información de una hoja de verificación en una línea del pro ceso de envasado d e tequila d e una empresa, se presentaron en el último mes los siguientes resultados en cuanto a defectos: botellas, 804; tapa, 715; etiqu eta, 1823; contra-etiqueta, 742; bo t.s/vigusa, 916; otro s, 102. El total de botellas envasadas en el mes fue de 424654. Con estos datos realice un d iagrama d e Pareto y obtenga sus propias con clusiones.
R// 100%
5000
90% 80%
4000
70% 60%
3000
50% 40%
2000
frecuencia % acumulado
30% 20%
1000
10% 0
0% Etiqueta B.s./vigusa Botella
C.Etiqueta
Tapa
Otros
Es necesario poder revisar detalladamente en la zona de etiqueta pues es ahí donde se dan la mayoría de los errores totales, el etiquetado representa el 36% del total de los errores, siguiendo el orden de prioridad es necesario revisar en la zona de Bot. S/Vigusa y El proceso de elaboración de las botellas.
15
12. En un a empresa proc esadora de carn es frías se detecta, mediante insp ección, el 100% de los problemas los mu estran los resultados de una semana: a) Consid erando que la gravedad de los tres pro blemas es la misma, realice un análisis d e Pareto para pro blemas, y d etecte cual es el más trascend ente. b) Respecto al problema más trascendente, haga paretos de segund o nivel (causas) tanto p or maquinas, como p or turno . Problemas y numero de paquetes defectuos os Maquina empacadora A
B
C
Turno
Falta vacío
I
de
Mancha verde
Mancha amarilla
4300
700
700
II
6300
650
650
I
3500
700
400
II
6600
500
420
I
8500
800
324
II
9120
655
345
100% 35000
90%
30000
80% 70%
25000 60% 20000
50% 40%
15000
FALTA DE VACIO % AC.
30%
10000
20% 5000
10%
0
0% AI
A II
BI
B II
CI
C II
16
100%
4000
90%
3500
80% 3000 70% 2500
60% 50%
2000
40%
1500
mancha verde % AC.
30% 1000 20% 500
10%
0
0% AI
A II
BI
B II
CI
C II
13. Resuelva el prob lema anterior con siderando que la gravedad de los prob lemas desde el pun to de vista del cliente es la sigu iente: falta de vacío (6), manc ha verd e (10), manch a amarilla (8).
17
25%
20%
AI A II
15%
BI B II
10%
CI C II
5%
0%
R//
Falta de Vacio
Mancha Verde
Mancha Amarilla
La mayor parte de defectos se dan por falta de vacío especialmente en los dos turnos de la maquina C, le siguen las maquinas A y B durante el segundo turno de estas. 14. En el ejercicio 10 de este capítulo se con cluye que la qu eja D es la que se debe atender primero. ¿cómo aplicaría la estratificació n para profu ndizar en las causas de la queja D? R// Análisis de los 4 tipos de qu ejas por mal servicio Queja A……… Personal no capacitado. Queja B……...Mala atención al cliente. Queja C…….. No hay calidad en el servicio. Queja D………Cliente totalmente insatisfecho. Debido al mal servicio que se le da al cliente existen cuatro tipos de quejas como ser a, b, c y d, se debe atender primero la queja D, ya que es el mayor número de quejas que se logrado llegar debido al mal servicio, el motivo debe ser que el cliente está totalmente insatisfecho y por eso se debe atender la D ya que es el líder de las quejas para que así las demás puedan ser resueltas, si se resuelve la queja más grande, el servicio al cliente será de una mejor calidad porque ya no existirán ninguna de las 3 quejas anteriores.
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15. En un área de servicios dentro de una empresa de manufactura se hace una encuesta para evaluar la calidad d el servicio y el nivel de satisfacción de los clientes. La encuesta consiste en 10 preguntas y cada una de ellas evalúa diferentes aspectos d el servi cio prop orcion ado. Las respuestas para cada pregunta es un n úmero entre 0 y 10. Para hacer un primer análisis de los resultados obtenido s se suman los p unto s obtenido s de las 10 preguntas para cada cuestion ario. A contin uación se muestran lis p unto s obtenid os en 50 cuestionarios. 78
78
82
85
81
86
80
73
84
78
68
84
75
78
76
76
82
85
91
80
70
87
77
82
84
48
49
39
39
43
35
42
34
44
49
34
30
43
31
34
41
42
45
42
35
38
39
42
43
29
19
a)
Consid erando que los primeros 25 cuestionarios prov ienen de un departamento y los restantes 25 de otro, realice un análisis estratificado por departamento en don de se calculen lis estadísticos básicos: media, mediana, desviación estándar, etc.
Error Estándar Variable
de la
PrcAcum Media
media Desv.Est. CoefVar Mínimo Mediana
Departamento A
100 80.00
1.07
5.37
6.71 68.00
80.00
Departamento B
100 39.60
1.14
5.68
14.34 29.00
41.00
N para Variable
Máximo Rango Modo
moda Asimetría Kurtosis
Departamento A 91.00 23.00
78
4
-0.30
0.11
Departamento B 49.00 20.00
42
4
-0.19
-0.70
b) ¿Cuáles son sus obs ervaciones más importantes del análisis hecho antes? Al obtener esos datos nos podemos dar cuenta que departamento esta con mayores problemas hablando en términos numéricos.
También nos podemos dar cuenta que el mínimo del primer departamento es 68 y del otro departamento es 29, esto quiere decir que los valores son más pequeños en el departamento B.
Las asimetrías negativas lo que nos quieren decir es que las variable toma valores que son bajos con mucha frecuencia.
El número máximo para el departamento A es de 9 y para el departamento B es de 49 esto quiere decir que el los valores son mucho más altos en el departamento A que en el B
c) Al enfo carse en el departamento c on mayores prob lemas, ¿sería de alguna utilidad estratificar los datos por pr egunta? Explique su respuesta. Claro sería lo mejor, ya que de esta manera se podrá analizar de mejor manera las diversas quejas, problemas o fallas que pueda haber y así clasificar los datos de acuerdo a cada uno de esos factores antes mencionados. La estratificación se debe de realizar con la finalidad de detectar de mejor manera los problemas que se deben de resolver con prontitud.
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Hojas de verificación
Hoja de Verificación de alumno s matriculados reingreso de UTH. Periodo: ________________ Alumno: _______________ Código: _____________
No. Clases matriculadas
No. laboratorio
Jornada: ____________________ carrera: _____________ campus: _________
Nombre de clases
subtotal
Total a pagar
Total
Observaciones:______________________________________________________ ___________________________________________________________________ _____________________________
21
Hoja de Verificación de alumnos matriculados reingreso de UTH. Periodo: ________________ Alumno: _______________ Código: _____________
Jornada: ____________________ carrera: _____________ campus: _________
No.
No. Clases laboratorio matriculadas
Nombre de clases
subtotal
Total a pagar
Total
Observaciones:______________________________________________________ ___________________________________________________________________ _____________________________
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Hoja de Verificación de alumno s de primer ingreso de UTH. Periodo: ________________ Alumno: _______________ Código: _____________
No. Clases matriculadas
Unidades valorativas
Jornada: ____________________ carrera _____________ campus: _________
Nombre de clases
Aulas
Total a pagar
Total
Observaciones:______________________________________________________ ___________________________________________________________________ _____________________________
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Conclusiones
A través de la elaboración de este trabajo nos dimos cuenta que es de vital importancia la aplicación de las herramientas de calidad, ya que a través de ellas nos podemos dar cuenta de mejor manera que problemas hay en el proceso de producción.
La estadística descriptiva nos permite emplear de manera adecuada las herramientas de calidad para poder resolver de manera adecuada los diferentes problemas, también al darle el uso correcto a la estadística descriptiva podemos encontrar las causas de los diferentes problemas y de esta manera también dar una solución oportuna.
Nos dimos cuenta que al emplear las diferentes herramientas de calidad podemos mejorar lo que es la toma de decisión y de esta manera actuar de manera adecuado y en el tiempo correspondiente.
Pudimos observar que a través de la estratificación y el diagrama de Pareto se facilitan ciertas tareas, como ser, la visualización de aspectos importantes que influyen en la calidad de los productos y de esta manera poder mejor cada día más.
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