Control de calidad Comou Corella Jorge Alejandro #2

Presentación del tema: "Control de calidad Comou Corella Jorge Alejandro #2"— Transcripción de la presentación:

1 Control de calidad Comou Corella Jorge Alejandro #2
Granillo Benitez Salatiel #13 Iñiguez Trejo Alberto #14 Martínez Rivera Eduardo #20 Romero Davila Luis Ricardo #36

2 Kaoru Ishikawa

3 Biografia Nació: 13 de julio de 1915 en Tokio, Japón.
Falleció: 16 de abril de 1989 (73 años) Ocupación: Químico estadístico. Ishikawa se licenció en química en la Universidad de Kumpao en 1939. De 1939 a 1947 trabajó en la industria y en el ejército. 1949, participó en la promoción del control de calidad Obtuvo su doctorado en ingeniería en la Universidad de Tokio y fue promovido a profesor en 1960, ejerciendo la docencia en el área de ingeniería de la misma universidad. 1960 Se integra a la organización ISO y desde 1977 fue el presidente de la delegación de Japón

4 Aportaciones a la calidad
7 herramientas básicas del control de la calidad.

5 Hojas de control  Las hojas de control o también llamadas hojas de registro o recogida de datos son formas estructuradas que facilitan la recopilación de información, previamente diseñadas con base en las necesidades y características de los datos que se requieren para medir y evaluar uno o varios procesos

6 Histogramas Es una representación grafica de una variable en forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados, ya sea en forma diferencial o acumulada.

7 Análisis Pareto El diagrama de Pareto, también llamado curva cerrada o Distribución A-B- C, es una gráfica para organizar datos de forma que estos queden en orden descendente, de izquierda a derecha y separados por barras. Permite, pues, asignar un orden de prioridades.

8 Análisis de causa y efecto o Diagrama de Ishikawa
El diagrama de Ishikawa, también llamado diagrama de espina de pescado, diagrama de causa-efecto , diagrama de Grandal o diagrama causal, se trata de un diagrama que por su estructura ha venido a llamarse también: diagrama de espina de pez. Consiste en una representación gráfica sencilla en la que puede verse de manera relacional una especie de espina central, que es una línea en el plano horizontal, representando el problema a analizar, que se escribe a su derecha. Este diagrama causal es la representación gráfica de las relaciones múltiples de causa - efecto entre las diversas variables que intervienen en un proceso.

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10 Diagramas de dispersión
Un diagrama de dispersión es un tipo de diagrama matemático que utiliza las coordenadas cartesianas para mostrar los valores de dos variables para un conjunto de datos.

11 Gráfico de control Los Gráficos de control sirven para poder analizar el comportamiento de los diferentes procesos y poder prever posibles fallos de producción mediante métodos estadísticos. Estas se utilizan en la mayoría de los procesos industriales.

12 Análisis de Estratificación.
Es un método que permite hallar el origen de un problema estudiando por separado cada uno de los componentes de una situación a analizar. La estratificación es la división de datos en categorías y clases. Su utilización más común, se da durante la etapa de Diagnóstico, para identificar qué clases o tipos contribuyen al problema que hay que resolver.

13 Elementos claves de su filosofía
La calidad empieza con la educación y termina con la educación. El primer paso en la calidad es conocer lo que el cliente requiere. El estado ideal del control de calidad ocurre cuando ya no es necesaria la inspección. Eliminar la causa de raíz y no los síntomas. El control de calidad es responsabilidad de todos los trabajadores y en todas las áreas. No confundir los medios con los objetivos. Poner la calidad en primer término y poner las ganancias a largo plazo. El comercio es la entrada y salida de la calidad. La gerencia superior no debe mostrar enfado cuando sus subordinados les presenten hechos. 95% de los problemas de una empresa se pueden resolver con simples herramientas de análisis y de solución de problemas. Aquellos datos que no tengan información dispersa son falsos acontecimientos.