Diagrama de ParetoEl Diagrama de Pareto tambin es conocido como la Ley 20-80 la cual expresa que generalmente unas pocas causas (20%) generan la mayor cantidad de problemas (80%).Tambin se le conoce como Ley ABC utilizado para el anlisis de inventarios.Eldiagrama de Pareto, tambin llamadocurva cerradaoDistribucin A-B-C, es una grfica 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. Con el uso de Excel se puede construir fcilmente un Diagrama de Pareto.Su origen se les debe a los estudios realizados sobre el ingreso monetario de las personas, por el economista Wilfredo Pareto a comienzos del siglo XX.Este tipo de anlisis una forma de identificar y diferenciar los pocos vitales, de los muchos importantes o bien dar prioridad a una serie de causas o factores que afectan a un determinado problema, el cual permite, mediante una representacin grfica o tabular identificar en una forma decreciente los aspectos que se presentan con mayor frecuencia o bien que tienen una incidencia o peso mayor.Tambin puede presentarse en otro tipo de formatos como una grfica tipo pastel.Se utiliza para establecer en dnde se deben concentrar los mayores esfuerzos en el anlisis de las causas de un problema. Para ello es necesario contar con datos, muchos de los cuales pueden obtenerse mediante el uso de una Hoja de Inspeccin.

Diagrama de causa y efectoEl Diagrama Causa-Efecto, tambin conocido como diagrama de espina de pescado o de Ishikawa es una representacin grfica que muestra la relacin cualitativa e hipottica de los diversos factores que pueden contribuir a un efecto o fenmeno determinado.Caractersticas principalesA continuacin, se citan una serie de caractersticas que ayudan a comprender la naturaleza de la herramienta.Impacto visualMuestra las interrelaciones entre un efecto y sus posibles causas de forma ordenada, clara, precisa y de un solo golpe de vista.Capacidad de comunicacinMuestra las posibles interrelaciones causa-efecto permitiendo una mejor comprensin del fenmeno en estudio, incluso en situaciones muy complejas. Centra la atencin de todos los componentes del grupo en un problema especfico de forma estructurada y sistemtica.Utilizacin Por sus caractersticas principales la construccin de un Diagrama de Causa Efecto es muy til cuando: - Se quiere compartir conocimientos sobre mltiples relaciones de causa y efecto. Por ser una ordenacin de relaciones lgicas, el Diagrama de Causa-Efecto es una herramienta frecuentemente utilizada para: - Obtener teoras sobre relaciones de causa-efecto en un proceso lgico paso a paso. - Obtener una estructuracin lgica de muchas ideas "dispersas", como una lista de ideas resultado de una Tormenta de Ideas. Utilizacin en las fases de un proceso de solucin de problemas Durante un proceso de solucin de problemas hay tres puntos en los que la construccin de un Diagrama Causa-Efecto puede ser muy til: - En la fase de diagnstico durante la formulacin de posibles causas del problema. - En la fase de correccin para considerar soluciones alternativas. - Para pensar de forma sistemtica sobre las posibles resistencias en la organizacin a la solucin propuesta.

Diagramas de dispersinLos Diagramas de Dispersin o Grficos de Correlacin permiten estudiar la relacin entre 2 variables. Dadas 2 variables X e Y, se dice que existe una correlacin entre ambas si cada vez que aumenta el valor de X aumenta proporcionalmente el valor de Y (Correlacin positiva) o si cada vez que aumenta el valor de X disminuye en igual proporcin el valor de Y (Correlacin negativa). En un grfico de correlacin representamos cada par X, Y como un punto donde se cortan las coordenadas de X e Y: Veamos un ejemplo. Supongamos que tenemos un grupo de personas adultas de sexo masculino. Para cada persona se mide la altura en metros (Variable X) y el peso en kilogramos (Variable Y). Es decir, para cada persona tendremos un par de valores X, Y que son la altura y el peso de dicha persona.Entonces, para cada persona representamos su altura y su peso con un punto en un grfico: Una vez que representamos a las 50 personas quedar un grfico como el siguiente:

Qu nos muestra este grfico? En primer lugar, podemos observar que las personas de mayor altura tienen mayor peso, es decir parece haber una correlacin positiva entre altura y peso. Pero un hombre bajito y gordo puede pesar ms que otro alto y flaco. Esto es as porque no hay una correlacin total y absoluta entre las variables altura y peso. Para cada altura hay personas de distinto peso.

Histogramas Enestadstica, unhistogramaes una representacingrficade unavariableen forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a lafrecuenciade los valores representados, ya sea en forma diferencial o acumulada. Sirven para obtener una "primera vista" general, o panorama, de la distribucin de la poblacin, o la muestra, respecto a una caracterstica, cuantitativa y continua, de la misma y que es de inters para el observador (como la longitud o la masa). De esta manera ofrece una visin en grupo permitiendo observar una preferencia, o tendencia, por parte de la muestra o poblacin por ubicarse hacia una determinada regin de valores dentro del espectro de valores posibles (sean infinitos o no) que pueda adquirir la caracterstica. As pues, podemos evidenciar comportamientos, observar el grado de homogeneidad, acuerdo o concisin entre los valores de todas las partes que componen la poblacin o la muestra, o, en contraposicin, poder observar el grado de variabilidad, y por ende, la dispersin de todos los valores que toman las partes, tambin es posible no evidenciar ninguna tendencia y obtener que cada miembro de la poblacin toma por su lado y adquiere un valor de la caracterstica aleatoriamente sin mostrar ninguna preferencia o tendencia, entre otras cosas.En general se utilizan para relacionar variables cuantitativas continuas, pero tambin se lo suele usar para variables cuantitativas discretas, en cuyo caso es comn llamarlo diagrama de frecuencias y sus barras estn separadas, esto es porque en el "x" ya no se representa un espectro continuo de valores, sino valores cuantitativos especficos como ocurre en un diagrama de barras cuando la caracterstica que se representa es cualitativa o categrica. Su utilidad se hace ms evidente cuando se cuenta con un gran nmero de datos cuantitativos y que se han agrupado en intervalos de clase.

ChecklistUnalista de comprobacin(checklist, en ingls) es una herramienta de ayuda en el trabajo diseada para reducir los errores provocados por los potenciales lmites de la memoria y la atencin en el ser humano. Ayuda a asegurar la consistencia y exhaustividad en la realizacin de una tarea.Un ejemplo sencillo de una lista de comprobacin sera una lista de tareas pendientes. Un ejemplo ms complejo sera una planificacin, donde se detallan las tareas que hay que realizar dependiendo del horario, el da, u otros factores.Aplicaciones. Dentro de laseguridad area, se utilizan listas de comprobacin previas al despegue de las aeronaves para asegurar que ninguna tarea crtica se ha olvidado. En medicina, se recomienda su uso para comprobar que se siguen las pautas establecidas en la prctica clnica.Un ejemplo sera laSurgical Safety Checklistdesarrollada para laOrganizacin Mundial de la Saludpor el doctor Atul Gawande.2 La evidencia que soporta la efectividad de las listas de comprobacin en la ciruga es provisional, pero limitada.3 En ingeniera de programas informticos se utilizan para asegurar la calidad, cumplimiento de procedimientos, estandarizacin de cdigo de programacin, prevencin de errores y otros. Se emplean con frecuencia en procesos industriales. Su uso enlitigiospermite reducir la complejidad de los recursos o la evaluacin y examen de las pruebas en un proceso judicial. Son utilizadas por algunos analistas financieros como un elemento crtico en la toma de decisiones sobre inversiones. Su empleo puede reducir las demandas por negligencia, al justificar que su uso evidencia que exista un sistema de gestin del riesgo.Formato.Una lista de comprobacin suele tener un prrafo de texto para cada tarea, con un cuadrado vaco en la parte izquierda. Una vez que la tarea ha sido completada, el cuadrado se rellena con una pequeamarca de verificacin.Pero el formato depende del sector de actividad en el que se est utilizando. En aviacin, por ejemplo, la lista consiste en un sistema y una accin divididos por una lnea de puntos. En este mbito no se utilizan las marcas de verificacin porque las listas se suelen leer en alto y estn pensadas para reutilizarse.

EstratificacinLa estratificacin, es una herramientaestadsticadelcontrol de calidadque es aplicable a cualquiera de las restantes herramientas de Ishikawa y que, al mismotiempo, tiene aplicaciones directas.Estratificar no es ms que dividir el conjunto de los datos disponibles en subconjuntos que, en principio, pueden ser ms homogneos, a cada subconjunto se le denomina estrato.La estratificacin es un mtodo estadstico utilizado para el control, anlisis y mejora de la calidad consistente en clasificar los datos disponibles por grupos con similares caractersticas. A cada grupo se le denomina estrato.Los estratos a definir lo sern en funcin de la situacin particular de que se trate, pudiendo establecerse estratificaciones atendiendo a: Personal. Materiales. Maquinaria y equipo. reas de gestin. Tiempo. Entorno. Localizacin geogrfica. Otros.La estratificacin puede apoyarse en distintas herramientas de calidad, si bien el histograma es el modo ms habitual de presentarla.La estratificacin: Permite aislar la causa de un problema, identificando el grado de influencia de ciertos factores en el resultado de un proceso. Puede apoyarse y servir de base en distintas herramientas de calidad.

Grfica De ControlLosGrficos de controlsirven para poder analizar el comportamiento de los diferentes procesos y poder prever posibles fallos de produccin mediante mtodos estadsticos. Estas se utilizan en la mayora de los procesos industriales.En ciertos procesos en los que se alcanza un alto grado decapacidades aconsejable reducir el nivel de control proporcionado por los grficos de control estndar, para ello utilizaremos los lmites de control modificados.

Instituto Tecnolgico Superior De La Villa La Venta(I.T.S.L.V.) Materia:Control Estadstico De CalidadDocente: Ing. Arturo Castillo OlveraAlumno:Hugo Benjamn Castellanos GmezCarrera:Ingeniera IndustrialSemestre Y Grupo:5 Semestre Grupo: DFecha:10 / 09 / 2015Lugar:Villa La Venta, Huimanguillo, Tabasco.