HERRAMIENTA 1: TORMENTA DE IDEAS

En este sentido, aparece el concepto de tormenta de ideas, que menciona una técnica de trabajo grupal que apunta a la búsqueda de soluciones y al desarrollo de nuevos proyectos.

También conocida como lluvia de ideas o brainstorming (expresión de la lengua inglesa), la tormenta de ideas implica que varios individuos comiencen a enunciar propuestas para resolver un asunto. La técnica pretende explotar la creatividad de cada persona, fomentándola a través de las interacciones en el seno del grupo.

Para comenzar a desarrollar una tormenta de ideas, se postula un problema o una inquietud en un entorno relajado e informal. Los diversos integrantes del grupo, a partir de este postulado, comienzan a proponer soluciones o a brindar respuestas.

Los defensores de la técnica sostienen que, al tener la posibilidad de escuchar los planteos ajenos, cada sujeto toma ideas que le permiten desarrollar su propia creatividad. Hay quienes afirman, en cambio, que las personas generan una cantidad mayor de ideas cuando trabajan de modo individual.

Uno de los preceptos esenciales de la tormenta de ideas es que, en un primer momento, no se debe descartar ninguna propuesta: todas se consideran válidas a priori. La finalidad es fomentar la creatividad y facilitar la creación de nuevas ideas; recién en un segundo momento se empieza a juzgar la calidad y la validez.

HERRAMIENTA 2: HOJA DE DATOS

Tambien llamadas planillas de inspección son una herramienta de recolección y registro de información. La principal ventaja de éstas es que dependiendo de su diseño sirven tanto para registrar resultados, como para observar tendencias y dispersiones, lo cual hace que no sea necesario concluir con la recolección de los datos para disponer de información de tipo estadístico. El diseño de una planilla de inspección precisa de un análisis estadístico previo, ya que en ella se preestablece una escala para que en lugar de registrar números se hagan marcaciones simples.

Supongamos que tenemos un lote de artículos y efectuamos la medición del peso de estos. Por ejemplo si obtuvimos los 3 valores siguientes: 1,7 - 2,5 - 2,5. Cada anotación la representaremos con el signo +.

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En nuestra planilla podemos discriminar nuestros límites de control estadístico. Luego de una cantidad considerable de mediciones, así luciría nuestra planilla:

​​L

Podemos observar como al mismo tiempo que registramos nuestros resultados, la planilla nos va mostrando cual es la tendencia central de las mediciones, el rango de las observaciones y al tener discriminados nuestros límites de control, podemos observar qué cantidad de nuestro producto cumple con las especificaciones.

HERRAMIENTA 3: HISTOGRAMAS

Un histograma o diagrama de barras es un gráfico que muestra la frecuencia de cada uno de los resultados cuando se efectúan mediciones sucesivas. Éste gráfico permite observar alrededor de qué valor se agrupan las mediciones y cuál es la dispersión alrededor de éste valor. La utilidad en función del control de calidad que presta ésta representación radica en la posibilidad de visualizar rápidamente información aparentemente oculta en un tabulado inicial de datos.

Supongamos que estamos realizando mediciones sucesivas del peso de sacos de papa en una central de acopio conforme estos llegan. Inicialmente teníamos un tabulado con observaciones individuales que agrupamos en los siguientes intervalos con su respectiva frecuencia:

 Así se representan nuestras observaciones en un histograma:

HERRAMIENTA 4: DIAGRAMA DE PARETO

El diagrama de Pareto es una variación del histograma tradicional, puesto que en el Pareto se ordenan los datos por su frecuencia de mayor a menor. El principio de Pareto, también conocido como la regla 80 -20 enunció en su momento que "el 20% de la población, poseía el 80% de la riqueza". Evidentemente son datos arbitrarios y presentan variaciones al aplicar la teoría en la práctica, sin embargo éste principio se aplica con mucho éxito en muchos ámbitos, entre ellos en el control de la calidad, ámbito en el que suele ocurrir que el 20% de los tipos de defectos, representan el 80% de las inconformidades.

El objetivo entonces de un diagrama de Pareto es el de evidenciar prioridades, puesto que en la práctica suele ser difícil controlar todas las posibles inconformidades de calidad de un producto o servicios.

Supongamos que un proceso que produce refrigeradores desea establecer controles sobre los defectos que aparecen en las unidades que salen como producto terminado en la línea de producción. Para ello se hace imperativo determinar cuáles son los defectos más frecuentes. En primer lugar se clasificaron todos los defectos posibles:

• Motor no detiene
• No enfría
• Burlete def.
• Pintura def.
• Rayas
• No funciona
• Puerta no cierra
• Gavetas def.
• Motor no arranca
• Mala nivelación
• Puerta def.
• Otros

Después de inspeccionar 88 refrigeradores defectuosos, se obtuvo la siguiente tabla de frecuencias:

Ordenamos los datos y anexamos una columna de frecuencias y otra de frecuencias acumuladas:

Lo que obtenemos es lo que se conoce como Diagrama de Pareto:

En éste caso el 81,8% de los defectos del proceso corresponden al 25% de los tipos de defectos, es decir que tan solo solucionando las 3 principales inconformidades se solucionarían el 81,8% de unidades defectuosas

HERRAMIENTA 5: DIAGRAMA DE CAUSA - EFECTO

La variabilidad de una característica de calidad es un efecto o consecuencia de múltiples causas, por ello, al observar alguna inconformidad con alguna característica de calidad de un producto o servicio, es sumamente importante detallar las posibles causas de la inconsistencia. La herramienta de análisis más utilizada son los llamados diagramas de causa - efecto, conocidos también como diagramas de espina de pescado, o diagramas de Ishikawa. Para hacer un diagrama de causa - efecto se recomienda seguir los siguientes pasos:

1. Elegir la característica de calidad que se va a analizar. Por ejemplo, en la producción de frascos de mermelada, la característica podría ser el peso del frasco lleno, la densidad del producto, los grados brix, etc. Trazamos una flecha  horizontal gruesa en sentido izquierda a derecha, que representa el proceso y a la derecha de ésta escribimos la característica de calidad.

2. Indicamos los factores causales más importantes que puedan generar la fluctuación de la característica de calidad. Trazamos flechas secundarias diagonales en dirección de la flecha principal. Usualmente estos factores causales se ven representados en Materias primas, Máquinas, Mano de obra, Métodos de medición, etc.

3. Anexamos en cada rama factores causales más detallados de la fluctuación de la característica de calidad. Para simplificar ésta labor podemos recurrir a la técnica del interrogatorio. De ésta forma seguimos ampliando el diagrama hasta asegurarnos de que contenga todas las posibles causas de dispersión.

4. Verificamos que todos los factores causales de dispersión hayan sido anexados al diagrama. Una vez establecidas de manera clara las relaciones causa y efecto, el diagrama estará terminado

HERRAMIENTA 6: DIAGRAMA DE DISPERSION

También conocidos como gráficos de correlación, estos diagramas permiten básicamente estudiar la intensidad de la relación entre 2 variables. Dadas dos variables X y Y, se dice que existe una correlación entre ambas si éstas son directa o inversamente proporcionales (correlación positiva o negativa). En un gráfico de dispersión se representa cada par (X, Y) como un punto donde se cortan las coordenadas de X y Y.

Supongamos que en un proceso se ha evidenciado cierta fluctuación del peso del producto terminado, luego de efectuar un análisis de posibles causas se presume que el parámetro de humedad del proceso (que se puede controlar) tiene una directa relación con los cambios del peso. Para ello se efectúa un registro del parámetro del proceso y el peso del producto final, tal como observaremos en el siguiente tabulado:

Se desea establecer si existe una relación una correlación entre las variables del proceso, por ello se tabula en un diagrama de dispersión:

Podemos observar que existe cierta correlación positiva entre las variables del proceso, su nivel de intensidad puede ser calculado mediante coeficientes de correlación lineal, pero desde el diagrama se puede observar que las variables evidentemente se vinculan.