PROGRAMA DE ACTUALIZACIÓN PROFESIONALSISTEMA DE GESTIÓN DE LA CALIDAD

HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS DE CALIDAD

Msc. Marvelis GonzálezOctubre, 2011

Contenido

1.- Datos y estadísticas

ImportanciaControl

EvaluaciónMejora

Vínculo con la Norma

ISO 9001:2008

4.-Herramientas cualitativas

2.-Registro, presentación y

análisis de datos

3.-Las 7 herramientas para la calidad

5.-Técnicas cuantitativas

6.-Indicadores de gestión

La estadística Murria R. Spiegel, (1991) dice: "la estadística estudia los métodos científicos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, así como

para sacar conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas en tal análisis.

Al respecto, Garfiel y ahlgren (1995) señalan que: “Existe un creciente y vigoroso movimiento para

introducir elementos de estadística y probabilidad en el currículo de las escuelas secundarias, incluso en las de nivel primario, como parte del discurso básico

de las matemáticas que todos los ciudadanos del mundo actual deberían poseer ” (p.32)

Estadística Población Muestra

Fuente

Periocidad

Cobertura

• Directa• Indirecta

• Continua• Periódica• Circunstancia

l• Exhaustiva• Parcial• Mixta

Formas de tomar datos

CUALITATIVOS CUANTITATIVOS

GEOGRÁFICOS

CRONOLÓGICOS

Datos

Recolección de datos

Entrevista

Encuesta

Observación

Comprenden procedimientos y actividades que le permiten al

investigador obtener la información necesaria para dar respuesta a su

pregunta de investigación.

LA ENTREVISTAINVESTIGACIÓN ORGANIZACIÓ

N

PLANEACIÓN

Preparación

Honestidad

Imparcialidad

Hechos

HabilidadClaridad

Objetividad

Comunicación

Conducción

ENCUESTA

OBSERVACIÓN

Instrumentos de recolección de datos

Cuestionario

Lista de Cotejo

Importancia de la estadística para mejorar la calidad

La filosofía del sistema de calidad supone que si las actividades son planeadas, programadas y documentadas, es más fácil

repetir una y otra vez los procesos operativos que logran los estándares de calidad deseados.

La importancia de este sistema documental radica principalmente en que se pasa de una cultura oral a una cultura escrita; en

que se especifican con claridad los procedimientos de trabajo, las responsabilidades de cada área, los compromisos de calidad,

las especificaciones técnicas que deben cubrir los productos o servicios, los métodos de verificación y prueba, así como los

registros de atención y servicio que se brinda al cliente.

De cada uno de estos factores se obtienen datos estadísticos que sirven para evaluar y controlar el sistema de calidad, por lo que

este sistema conduce a un proceso de mejora continua; que evoluciona permanentemente desde adentro de la empresa

hacia afuera, trayendo por consecuencia un círculo virtuoso en el que cada vez se encadenan más empresas y mejoran la calidad

de sus productos o servicios.

Norma ISO

9001:2008

Datos

Estadística

Control

Evaluación

1. OBJETO Y CAMPO DE APLICACIÓN2. REFERENCIAS NORMATIVAS3. TÉRMINOS Y DEFINICIONES4. SISTEMA DE GESTIÓN DE LA CALIDAD5. RESPONSABILIDADES DE LA DIRECCIÓN6. GESTIÓN DE LOS RECURSOS7. REALIZACIÓN DEL PRODUCTO

8. MEDICIÓN, ANÁLISIS Y MEJORA

LAS 7 HERRAMIENTAS PARA MEJORAR LA CALIDAD

Hoja de control

HistogramaDiagrama de Pareto

Diagrama Causa-efecto

EstratificaciónDiagrama de dispersión

Gráficas de Control

SIRVEN PARA:• Detectar problemas • Delimitar el área problemática • Estimar factores que

probablemente provoquen el problema

• Determinar si el efecto tomado como problema es verdadero o no

• Prevenir errores debido a omisión, rápidez o descuido

• Confirmar los efectos de mejora • Detectar desfase

HOJA DE CONTROLLa Hoja de Control, también llamada de registro, sirve

para reunir y clasificar las informaciones según determinadas categorías, mediante la anotación y registro de sus frecuencias bajo la forma de datos.

Las hojas de recogida de datos tienen las siguientes funciones: • De distribución de

variaciones de los artículos producidos (peso, volumen, longitud, talla, clase, calidad entre otros)

• De clasificación de artículos defectuosos.

• De localización de defectos en las piezas.

• De causas de los defectos. • De verificación de chequeo o

tareas de mantenimiento.

HOJA DE CONTROL

Una vez que se ha fijado las razones para recopilar los datos, es importante que se analicen las siguientes cuestiones:• ¿la información es cualitativa o

cuantitativa? • ¿Cómo, se recogerán los datos y en

que tipo de documento se hará?• ¿Cómo se utiliza la información

recopilada? • ¿Cómo de analizará?• ¿Quién se encargará de la recogida de

datos? • ¿Con qué frecuencia se va a analizar? • ¿Dónde se va a efectuar?

HOJA DE CONTROLHoja de control

Producto: bicicleta- 32 Fecha: 16 de febrero.

Etapa: inspección final Identificación: pintura

Número inspeccionado: 2217 Inspector/operador: José Maza

Tipo de rechazo Revisión total

Burbujas

Pintura desvaída

Chorreaduras

Exceso de pintura

Desteñido

Rayaduras

Otros

IIIII IIIII IIIII IIIII I

IIIII IIIII IIIII IIIII IIIII IIIII IIIIII III

IIIII IIIII IIIII IIIII II

IIIII IIIII I

IIIII III

IIIII IIIII IIIII IIIII IIIII IIIII IIIII IIIII

IIIII IIIII II

21

38

22

11

8

40

12

TOTAL 152

HISTOGRAMAUn histograma es un resumen gráfico de la variación de un conjunto de datos. La naturaleza gráfica del histograma permite ver pautas que son difíciles de observar en una simple tabla numérica. Esta herramienta se utiliza especialmente en la comprobación de teorías y pruebas de validez.

  

Pasos para la construcción de un histograma

Paso 1

• Determinar el rango de los datos, Rango (R)

Paso 2

• Obtener en número de clases. Un criterio usado frecuentemente es que el número de clases debe ser aproximadamente a la raíz cuadrada del número de datos.

Paso 3

• Establecer la longitud de clase, es igual al rango entre el número de clases

Paso 4

• Construir los intervalos de clases.

Paso 5

• Graficar el histograma: se hace un gráfico de barras, las bases de las barras son los intervalos de clases y altura son la frecuencia de las clases.

El histograma se usa en el control de la calidad, por ejemplo para:1.- Valorar y verificar los procesos2.- Indicar la necesidad de acción correctiva 5.-Comparar los materiales 3.- Medir los efectos de las acciones correctivas 6.- Comparar vendedores4.- Comparar comportamiento de las máquinas

HISTOGRAMAEjemplo

En un restaurante se tiene una fórmula para elaborar una cantidad determinada de

agua fresca, tal fórmula contempla el agregar 500grs. de azúcar. Es claro que resulta de suma importancia agregar exactamente esa cantidad de azúcar para la calidad del agua, ya que de lo contrario, ésta queda muy dulce o desabrida.

Aunque a los cocineros se les ha insistido sobre lo anterior es frecuente que no pesen el azúcar y la agreguen al tanteo. Al considerar la calidad

del agua como un aspecto clave, se decide diseñar un procedimiento a prueba de olvidos:

comprar bolsas que contengan 500 grs. de azúcar.

Suponga dos marcas de azúcar que contemplan la presentación de 500 grs. por lo que es necesario decidir que marca comprar.

Use el histograma para tal fin. Con este propósito se pesan 40 bolsas de

ambas marcas, las cuales arrojaron los siguientes resultados.

HISTOGRAMAMarca Peso de las bolsas de azúcar (grs.)

A 503 502 500 499 502 491 507 506 492 510 515 507 492 502 500 494 514 502 499 505 515 503 507 484 498 493 510 499 510 500 506 500 502 508 498 502 489 508 513 507

B 495 499 491 501 497 492 498 495 493 500 504 502 501 501 507 497 496 499 504 500 496 500 500 496 501 497 492 498 499 499 499 495 499 496 496 505 498 500 492 494

Rango (A) = 515 – 484 = 31Número de clase = = 6.32 ≈ 7 clasesIntervalo de clase (A) = 31/7 = 4.43

40

ClaseIntervalo

(Peso en grs.)Marca de clase Conteo Frec. Frel. % Frel.

1 484.00 - 488.43 486.22 I 1 0.025 2.52 488.43 - 492.86 490.65 III I 4 0.100 10.03 492.86 - 497.29 495.08 II 2 0.050 5.04 497.29 - 501.72 499.51 III III III 9 0.225 22.55 501.72 - 506.15 503.94 III III III II 11 0.275 27.56 506.15 – 510.58 508.37 III III III 9 0.225 22.57 510.58 - 515.01 512.80 III I 4 0.100 10.0

Total 40 1 100

HISTOGRAMARango (B) = 507- 491 = 16Número de clase (B) = = 6.32 ≈ 7 clasesIntervalo de clase (B) = 16/7 = 2.29

40

ClaseIntervalo

(peso en grs)Marca de clase Conteo Frec. Frel. % Frel.

1 491.00- 493.29 492.145 III II 5 0.125 12.502 493.29- 495.58 494.435 III I 4 0.100 10.003 495.58- 497.87 496.725 III III II 8 0.200 20.004 497.87- 500.16 499.015 III III III III II 14 0.350 35.005 500.16- 502.45 501.305 III II 5 0.125 12.506 502.45- 504.74 503.595 II 2 0.050 5.007 504.74- 507.03 505.885 II 2 0.050 5.00

Total 40 1 100

Azúcar A Azúcar B

Análisis El histograma para los datos de la marca B, a partir del cual

se aprecia que tienen una variabilidad mucho menor que las bolsas de la marca A.

En los histogramas se observa que la tendencia central en ambas muestras es similar (cercana a 500 grs.). Comparándolas

se aprecia que la muestra de las bolsas de la marca B cumple mejor los requerimientos para elaborar el agua fresca en el

restaurante. Por lo tanto, dado que la muestra no es demasiado pequeña y dada la variabilidad, las bolsas de azúcar de 500 grs. de

la marca B aseguran la mejor calidad en el agua fresca.

Azúcar A Azúcar B

DIagrama de Pareto

Es una herramienta que se utiliza para priorizar los problemas o las causas que los genera.El nombre de Pareto fue dado por el Dr. Juran en honor del economista italiano AILFREDO PARETO (1848-1923) quien realizó un estudio sobre la distribución de la riqueza, en el cual descubrió que la minoría de la población poseía la mayor parte de la riqueza y la mayoría de la población poseía la menor parte de la riqueza. El Dr. Juran aplicó este concepto a la calidad, obteniéndose lo que hoy se conoce como la regla 80/20.Según este concepto, si se tiene un problema con muchas causas, podemos decir que el 20% de las causas resuelven el 80 % del problema y el 80 % de las causas sólo resuelven el 20 % del problema.Esta basada en el conocido principio de Pareto, es una herramienta que es posible identificar lo poco vital dentro de lo mucho que podría ser trivial.

DIagrama de Pareto

Procedimientos para elaborar el diagrama de Pareto:

1. Decidir el problema a analizar. 2. Diseñar una tabla para conteo o verificación de datos, en

el que se registren los totales. 3. Recoger los datos y efectuar el cálculo de totales. 4. Elaborar una tabla de datos para el diagrama de Pareto

con la lista de ítems, los totales individuales, los totales acumulados, la composición porcentual y los porcentajes acumulados.

5. Jerarquizar los ítems por orden de cantidad llenando la tabla respectiva. De la mayor a la más pequeña.

6. Dibujar dos ejes verticales y un eje horizontal. 7. Construir un gráfico de barras en base a las cantidades y

porcentajes de cada ítem. 8. Dibujar la curva acumulada. Para lo cual se marcan los

valores acumulados en la parte superior, al lado derecho de los intervalos de cada ítem, y finalmente una los puntos con una línea continua.

9. Escribir cualquier información necesaria sobre el diagrama.

Tipo de defecto Detalle del problema

Motor no detiene No para el motor cuando alcanza temperatura bajas

No enfría El motor arranca pero la nevera no enfría

Goma en la puerta Goma rota o deforme que no ajusta

Pintura defectuosa. Defectos de pintura en superficies externas

Rayas Rayas en las superficies externas

No funciona Al enchufar no arranca el motor

Puerta no cierra La puerta no cierra correctamente

Gavetas defectuosas Gavetas interiores con rajaduras

Motor no arranca El motor no arranca después de ciclo de parada

Mala nivelación La nevera no se puede nivelar

Puerta defectuosa Puerta de refrigerador no cierra herméticamente

Otros Otros defectos no incluidos en los anteriores

Ejemplo. Diagrama de ParetoUn fabricante de helados desea analizar cuales son los defectos más frecuentes que aparecen en las unidades al salir de la línea de producción. Para esto, empezó por clasificar todos los defectos posibles en sus diversos tipos: motor no detiene, no enfría, goma en la puerta, pintura es defectuosa, rayas, no funciona, la puerta no cierra, las gavetas defectuosas, el motor no arranca, mala nivelación, puerta defectuosa, otras.

Tipo de defecto Detalle del problema Frec. Frec. %

Motor no detiene No para el motor cuando alcanza temperatura 36 40.9

No enfría El motor arranca pero la nevera no enfría 27 30.7

Gomas def. Gomas rotas o deforme que no ajusta 9 10.2

Pintura def. Defectos de pintura en superficies externas 5 5.7

Rayas Rayas en las superficies externas 4 4.5

No funciona Al enchufar no arranca el motor 2 2.3

Puerta no cierra La puerta no cierra correctamente 2 2.3

Gavetas def. Gavetas interiores con rajaduras 1 1.1

Mala nivelación La nevera se balancea y no se puede nivelar 1 1.1

Motor no arranca El motor no arranca después de ciclo de parada 1 1.1

Puerta def. Puerta de refrigerador no cierra herméticamente 0 0.0

Otros Otros defectos no incluidos en los anteriores 0 0.0

Total:   88 100

Diagrama Causa-EfectoEl diagrama causa - efecto es usado para analizar las relaciones de causa y efecto, comunicar dichas relaciones y facilitar la solución de problemas desde los síntomas hasta la solución de las causas.

Pasos a seguir para elaborar el diagramas

Decidir cual va a ser la característica de

calidad que se analizará.

Se indican los factores causales más

importantes y generales que puedan generar la

fluctuación de la característica de calidad

Se incorporan en cada rama factores más detallados que se puedan considerar

causas de fluctuación.

Finalmente se verifica que todos los factores que

puedan causar dispersión hayan sido incorporados al

diagrama

Diagrama Causa-Efecto

Ejemplo en la elaboración de mayonesa

EstratificaciónEs lo que clasifica la información recopilada sobre una

característica de calidad.

Los criterios efectivos para la estratificación son: Tipo de defecto Causa y efecto Localización del efecto Material, producto, fecha de producción, grupo de trabajo,

operador, individual, proveedor, lote entre otros.

Ventajas Permite aislar la causa de un problema, identificando el

grado de influencia de ciertos factores en el resultado de un proceso.

La estratificación puede apoyarse y servir de base en distintas herramientas de calidad, si bien el histograma es el modo más habitual de presentarla.

Diagrama de DispersiónEs la forma mas sencilla de definir si existe o no una relación

causa efecto entre dos variables y que tan firme es esta relación, como estatura y peso. Una aumenta al mismo tiempo con la otra.

La figura presenta el diagrama de dispersión para el producto Interno Bruto de un país (en millones de dólares) y el consumo de energía para un período de varios años. Existe una relación directa entre estas dos variables.

Gráficas de ControlEs una herramienta estadística que detecta la variabilidad, consistencia, control y mejora de un proceso. Los gráficos de control ayudan en la detección de modelos no naturales de variación en los datos que resultan de procesos repetitivos y dan criterios para detectar una falta de control estadístico. Un proceso se encuentra bajo control estadístico cuando la variabilidad se debe sólo a "causas comunes".

Gráficas de Control

VariableLas medidas pueden adoptar un intervalo

continuo de valores

Gráfica XR

Gráfica XS

Atributo: la característica de calidad se juzga dependiendo

de criterios

% de fracción defectuosa (p)

No. de unidades def. por muestra constante (np)

Proporción defectuosa (u)

No. de defecto por unidad (c)

Gráficas de ControlSe muestran los pesos de los sobres de un determinado alimento. Cada media hora se realizan 4 mediciones por muestra, sumando un total de 20 muestras. Los límites de tolerancia son 0,5360 (LST) y 0,4580 (LIT)

Con esto se pretende evaluar el comportamiento del proceso y hacer un control del mismo respecto a su localización y dispersión, con el objeto

que el proceso cumpla con las especificaciones preestablecidas.

Gráficas de ControlPrimero se calcula la media de cada muestra y luego la media de las

medias y la de su amplitud o recorrido , para ello se utilizan las siguientes fórmulas:

 

 

Gráficas de ControlPara el gráfico X , se tiene que:

Límite Central (LC) = X = 0,4983

Límite Superior de Control (LSC)

LSC = X + A2 * R

LSC = 0.4983 + 0.729 * 0.025 = 0.5165

Límite inferior de control (LIC)

LIC = X - A2 * R

LIC =0.4983 - 0.729 * 0.025 = 0.4801

Gráficas de Control

R0 = R nuevo

S0 = R0 / d2

LSC = X (nuevo)+ A * s0 LIC = X (nuevo) - A * s0

Para la grafica R son:

LSC = D2 * S0 y LIC = D1 * S0

Gráfico R corregido

R (nuevo) = LC = 024.0320

0256.00340.00340.05007.0

S0 = 0.024/ 2.059 = 0.0120

LSC = 4.698 * 0.0120 = 0.0563 LIC = 0

X(nuevo) = LC = 5029.0320

4695.04729.04740.09657.9

LSC = 0.5029 + 1.500 * 0.012 = 0.5209

LIC = 0.5029 - 1.500 * 0.012 = 0.4849

Gráficas de Control por atributoGráfica p cuando el tamaño del subgrupo es constante.

1.- Seleccionar la (s) características (s) de la calidad.

2.- Calcular el tamaño del subgrupo y el método que va a emplear.

3.- Recopilar los datos.

La proporción de no conformidad de cada subgrupo se calcula mediante la siguiente formula: p= np/n

4.- Calcular la línea central y los límites de control de ensayo.

n

)P-(1*P3P LCS

n

)P(1*P P LCI

3

P = proporción promedio de no conformidad de muchos

Subgrupos.

n= cantidad inspeccionada de un subgrupo.

P= Σnp /Σn

5.-De ser necesario calcular la línea central y los limites corregidos. Pnuevo =( Σnp - npd) / (Σn - nd )

Gráficas de ControlSe muestran los datos obtenidos en la inspección del motor de secadores de

pelo eléctrico durante el mes de mayo, donde se inspeccionan 25 subgrupos de 300 unidades cada uno. Evalúe dicha

situación mediante su respectiva gráfica de control

Número del Cantidad Cantidad de no Proporción de no

subgrupo Inspeccionada n Conformidades np Conformidades p

     

1 300 12 0,040

2 300 3 0,010

3 300 9 0,030

4 300 4 0,013

5 300 0 0,000

6 300 6 0,020

7 300 6 0,020

8 300 1 0,003

9 300 8 0,027

10 300 11 0,037

11 300 2 0,007

12 300 10 0,033

13 300 9 0,030

14 300 3 0,010

15 300 0 0,000

16 300 5 0,017

17 300 7 0,023

18 300 8 0,027

19 300 16 0,053

20 300 2 0,007

21 300 5 0,017

22 300 6 0,020

23 300 0 0,000

24 300 3 0,010

25 300 2 0,007

Total 7500 138

P = Σnp / Σn = 138/7500 = 0.018

041.0

300

0.018)(1*0.01830.018LCS

005.0

300

0.018)(1*0.01830.018LCI o 0.0

Gráficas de Control npGrafica np número de unidades defectivas por muestra.

Esta gráfica es el instrumento estadístico que se utiliza cuando se desea graficar precisamente las unidades disconformes, y no el porcentaje que éstas representan, siendo constante el tamaño de la muestra.

Los principales objetivos de la gráfica np son:

Conocer las causas que contribuyen al proceso Obtener el registro histórico de una o varias características de una

operación con el proceso productivo.

Las fórmulas correspondientes son:

Línea central = n po

Límites de control = n po ± 3 )p(1*np oo

Ejemplo: en una entidad gubernamental se muestrean 200 documentos al día, de un lote diario de 6000. Tomando como base registros anteriores, se sabe

que el valor patrón o de referencia de la fracción de no conformidad, po es 0.075.

Los cálculos correspondientes a la línea central y al límite de control son los siguientes: n po = 200 (0.075) = 15

LCS = onp + 3 )p(1*np oo = 15 + 3 )075.01(*15

LCS = 26.2 LCI = 15 - 3 )075.01(*15 = 3.8

Gráficas de Control cGráfica c número de defectos por unidad

La gráfica c estudia el comportamiento de un proceso considerando el número de defectos encontrados al inspeccionar una unidad de producto. La gráfica hace uso del hecho de que artículo es aceptable aunque presente cierto número de defectos.

Estas gráficas deben utilizarse solo cuando el área de oportunidad de encontrar defectos permanece constante.

Como construir la gráfica c.

1.- Seleccionar la(s) característica(s) de la calidad.

2.- Determinar el tamaño del subgrupo y el método. El método puede ser auditorias o directamente de la línea de producción.

3.- Recopilar los datos.

4.-Calcular la línea central y los límites de control de ensayo, mediante las siguientes fórmulas:

LCS = C + 3 C LCI = C - 3 C

Donde C es el número promedio de no conformidades

correspondiente a una cantidad de subgrupo. El valor de C se obtiene a partir de: Σc / g en donde g es el número de subgrupos y c es la cantidad de no conformidades.

5.- Calcular la línea central y los límites corregidos si el proceso no se encuentra bajo control.

Gráficas de Control

Número de serie Conteo de Comentario

no conformidades MY102 7 MY113 6 MY121 6 MY125 3 MY132 20 Adherencia en el molde MY143 8 MY150 6 MY152 1 MY165 0 MY166 5 MY172 14 MY184 3 MY185 1 MY198 3 MY208 2 MY222 7 MY235 5 MY241 7 MY258 2 MY259 8 MY264 0 MY267 4 MY278 14 Larguero caído MY281 4 MY288 5

TOTAL Σ c = 141

Una empresa que fábrica canoas de plástico observó en las mismas

manchas e imperfecciones. Dichos datos se reunieron durante la primera

y segunda semana de mayo inspeccionando aleatoriamente

muestras de la producción. Cuyos resultados se muestran a

continuación

Técnicas cuantitativ

as

Matriz de resultado

s

Modelos de

inventarios

Teoría de redes

Teoría de cola

Arboles de

decisión

Herramientas

cualitativas

Lluvia de

ideas

Diagrama de flujo

Matriz de

relación

Diagrama de comportamien

to

Diagrama de

Gantt

Cualitativas

Cuantitativas

Indicadores de Gestión

Los indicadores de gestión son medidas utilizadas para determinar el éxito de un proyecto o una organización.

Suelen establecerse por los líderes del proyecto u organización, y son posteriormente utilizados

continuamente a lo largo del ciclo de vida, para evaluar el desempeño y los resultados.

Efectividad

Eficiencia

Económicos

Indicadores de Gestión

Relevancia

Claramente definido

Fácil de comprender

y usarVerificable

Costo-efectiv

o

CRITERIOS

Importancia de los Indicadores de Gestión

1. Permite medir cambios en esa condición o situación a través del tiempo.

2. Facilitan mirar de cerca los resultados de iniciativas o acciones.3. Son instrumentos muy importantes para evaluar y dar surgimiento al

proceso de desarrollo.4. Son instrumentos valiosos para orientarnos de cómo se pueden

alcanzar mejores resultados en proyectos de desarrollo.

Indicadores

Cuantitativos

Cualitativos

Directos

Indirectos

Positivos

Negativos

EJEMPLO Indicadores del medio ambienteI = materia reutilizable / tiempo de operaciónI = Venta de productos / compra de productos Indicadores de administraciónI = Gastos de administración / Costo de los artículos vendidosI = Ventas netas / Número de trabajadoresI = Unidades producidas / Horas hombre

Indicadores de calidadC = Unidades producidas / # de unidades defectuosas C = # de unidades vendidas / # de unidades devueltas

Indicadores de sistemas de información e informáticaI = total de ventas cerradas por web / Inversión en página web

Indicador de recursos HumanosI = # de empleados contratados / # de empleados dados de bajaI = utilidad total / Total de empleados

Indicadores de FinanzasI = utilidad neta / inversión totalI = ventas netas / Costo de producción

EJEMPLO

Indicadores de serviciosI = # de clientes que regresan / # de clientes totalesI = # de clientes nuevos / # total de clientes

Indicadores de procesos y productosI = Unidades producidas / Unidades defectuosasI = costo de lo producido / insumosI = Unidades producidas / Horas hombre empleadas

W. Edwards Deming:

Si lo haces, mídelo . . . Si lo mides, contrólalo

. . . Si lo controlas,

mejóralo.