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Aún en empresas con exitosos programas de calidad, minimizar el error humano es un desafío difícil.

A pesar de la conciencia de la importancia de los errores humanos, aún no hemos dado con la dirección correcta para su corrección y generalmente la respuesta a una situación de error humano es el reentrenamiento.

Sin embargo los estudios han demostrado que en un bajo porcentaje (aprox. 10 %) la falta de entrenamiento es la causa raíz del error humano. Ahora claro Uds. se preguntarán cual es la causa?

Veamos un poco más en detalle.

El control de error humano se realiza 80 por ciento en la gestión
sistemas, los cuales facilitan el trabajo y un 20 por ciento por la gestión de personas, trabajando sobre hábitos, comportamientos.

Una vez que la investigación de la causa raíz se ha completado, se inicia una nueva investigación: la del error humano, les dejo el link al artículo anterior conteniendo el check list y la herramienta: 5 porqués.

Las acciones correctivas y preventivas son la clave para el fortalecimiento de los Sistemas de calidad.

Entrenar o, más específicamente, reestrenar es menudo utilizado como una medida correctiva en la industria farmacéutica. Sin embargo, en lugar de ayudar, puede conducirnos a una situación peor.

Veamos este ejemplo:

Su televisor no está funcionando de forma correcta, razón por la cual llama al service, el mismo llega a su casa y sin siquiera mirar el TV ni preguntarle nada a Ud. Sobre que falla hace, le indica que compre un cable de conexión  y lo reemplace por el que tiene. Le cobra X pesos y se retira. Parece loco, no?

Sin embargo, eso mismo es lo que sucede cuando tomamos acciones sin conocer la verdadera causa raíz del error.

El reentrenamiento debería hacerse para corregir un problema, por ejemplo en el caso que lleguemos a la conclusión que el entrenamiento original no fue totalmente efectivo, claro que deberíamos luego ver porque no lo fué.

Si Ud. le da un vistazo al check list del artículo anterior podrá ver que no hemos eliminado la posibilidad de reestrenar al personal, pero es una de ellas, no la única razón.

El Análisis de Causa Raíz (RCA) es un método de investigación paso a paso
que utiliza distintas herramientas (ver al final del artículo).

Las investigaciones deben llevarse a cabo a fondo para llegar a explicar lo que paso y porqué, con el objetivo principal de estar seguros que no vuelva a suceder.

A primera vista, un acontecimiento adverso puede parecer que fue causado por una falla humana, pero las investigaciones frecuentemente revelan que hay una cuestión mucho más profunda que causó la misma.

Claro, que no todos los problemas o desvíos requieren una investigación hasta el nivel de causa raíz. Estas investigaciones en profundidad pueden ser muy costosas, y la necesidad de ellas variará para cada organización.
Si un evento tiene consecuencias relativamente menores, una organización no va a aprender mucho de realizar un análisis de causa raíz (RCA). Las empresas
necesitan determinar la gravedad de un problema, la frecuencia con que se produce, cómo afecta a la empresa, etc. Estas respuestas ayudarán a determinar si es necesario efectuar una investigación de causa raíz.
Si el factor causal no se trata, el problema no se resuelve. La mayoría de las organizaciones están en este nivel. Si el problema específico no se resuelve,
el problema se repite. Este nivel es a veces ignorado.

La mayoría de las organizaciones no tienen un programa de análisis de causa raíz.
Las causas fundamentales de un evento deben estar directamente conectadas con las medidas correctivas correspondientes. Si la alta dirección no
no ve una conexión entre la causa del evento y las recomendaciones de una investigación, es probable que no les de curso para su aplicación, y esto le ocasionará un alto costo a la organización.
Es muy importante que tengamos en cuenta que el análisis de causa raíz (RCA) no está destinado a ser utilizado como un proceso para fijar culpas o encontrar culpables, sino para permitir soluciones eficaces y prevenir la recurrencia de los eventos adversos. Las recompensas y desalientos, deberían ser parte del proceso normal de revisión de performance de las compañías.

Algunos expertos de la industria creen que debería haber un cambio en la forma que las compañías enfocan el tema de los errores humanos. La forma actual es evaluar las equivocadas decisiones de los empleados y su culpa. Un nuevo enfoque es considerar el error humano como un síntoma de un problema profundo dentro de un sistema. El error humano debería relacionarse menos con el empleado y más sobre porque la persona comete el error.

La gerencia debe asegurar que cada acción correctiva o preventiva que se toma, sea verificada como efectiva.
Todos estos procedimientos deben ser adecuadamente documentados.

 

Les dejo estos links de interés:

 

 

Espero que les resulte útil.

El principio de Pareto establece que la mayoría de los efectos, frecuentemente el 80 %, son el resultado de un pequeño número de causas, frecuentemente el 20 %. Un enfoque sano para el análisis de la causa raíz es atacar el 20 %, normalmente rotulados como “los pocos vitales”.

El propósito principal del gráfico de Pareto es mostrar gráficamente (valga la redundancia) o sencillamente esta distribución sesgada. La gráfica muestra las causas de un problema ordenadas por su grado de seriedad expresado como frecuencia de ocurrencia, costo, nivel de performance, etc.

En el análisis de causa raíz, la gráfica de Pareto puede ser usada para:

  • Obtener una imagen clara de un conjunto de causas de acuerdo a su importancia
  • Entender cuales causas necesitan además una investigación

Esto no implica que el 80 % remanente debería ser ignorado. El principio de Pareto simplemente sugiere el orden en el cual los problemas deberían ser atacados.

Las etapas en el uso del gráfico de Pareto

  1. Definir el problema a ser analizado y las diferentes causas potenciales que han sido identificadas.
  2. Decidir el criterio a utilizar para comparar las causas, normalmente se usan temas tales como cuán frecuente ocurren las diferentes causas, sus consecuencias, costos, etc.
  3. Definir el intervalo de tiempo durante el cual se colectarán los datos y cumplir con la recolección de los mismos. Muchas veces estas tareas ya han sido efectuadas.
  4. Colocar las causas de izquierda a derecha sobre el eje horizontal, en orden de importancia relativa descendente y dibujar rectángulos con las alturas que representan su importancia.
  5. Marcar el valor del dato sobre el eje vertical izquierdo y el % correspondiente a ese valor sobre el eje derecho, y dibujar una curva del valor acumulado a lo largo de los bordes superiores del rectángulo.

Un ejemplo del uso de la gráfica de Pareto

Si nos referimos a las paradas (down time) de las líneas productivas, son muchos los motivos que conducen a dicho efecto.

El responsable de una línea de producción de jarabe para niños, desconforme con el rendimiento de su línea, pero sin la claridad de entender donde estaban los problemas, decidió medir durante un mes los down time (registrando motivo y tiempo de la detención de la línea) obtuvo los siguientes datos:

 

Causa de down time Tiempo de cada down time (minutos) Tiempo total de down time por causa (minutos) % down time de cada causa
Caída de frasco vacío 4,3,6,5,4,2,3 27 4.3
Falta de alimentación de jarabe 3,5,6,7 21 3.3
Falta de alimentación de tapas 10,11,23,4,5,11 64 10.2
Falla de tapado 25,23,15,8,23,16, 22, 10 142 22.6
Rotura de frasco 41,66,67,29,35,9,22,23,9 301 48.0
Tapa torcida 2,5,1 8 1.3
Falta de personal 11,13,9,9,8 50 8.0
Falla de dosis 2,3,6,3 14 2.2

 

Siguiendo las instrucciones de confección de la gráfica de Pareto, les dejo como ejercicio la construcción de la misma.

 

Para los interesados o para los que tengan dudas, nos pueden pedir la gráfica del ejericio a info@cgmpdoc.com y con gusto se la enviamos. 

(*) Vilfredo Pareto, sociólogo, economista y filósofo italiano, quién formuló su principio de Pareto a principios de 1900. Estaba preocupado por la distribución de los ricos en la sociedad y mencionaba que el 20 % de la población era propietario del 80 % de la riqueza. Esto trasladado a la terminología química, el principio de Pareto establece que la mayoría de los efectos son producidos por un pequeño número de causas. Usualmente el 80 % de los problemas relacionados con las compras de materiales son causados por el 20 % de los proveedores.

Continuando con las herramientas que tenemos para el análisis de la causa raíz de nuestros problemas, escogimos un par de ellas, pienso que son las más conocidas y quiero aprovechar para refrescarlas, me refiero a:

En este artículo nos vamos a referir al uso de los Histogramas para ver cómo están conectadas las posibles causas con el problema y cuáles causas parece que hace el mayor daño.

El propósito de la fase de análisis de datos de causa problema (última etapa antes de intentar solucionar el problema), es clasificar las posibles causas.

Muchas veces tenemos la tentación de ir para adelante con análisis parciales sobre el tema y la intención de resolver el problema de una sola vez, pero SEAMOS PACIENTES. Porque perseguir todas las causas posibles, es gasto de energía, tiempo, dinero eliminando síntomas relacionados y quizás no las causas. Sin duda, usted hará un mejor análisis para orientar con precisión la causa antes de iniciar el proceso de eliminación.
Así que tenga paciencia, haga el ejercicio y luego encontrará la causa raíz

Propósito y aplicaciones de los histogramas

Un histograma, es usado para mostrar la distribución y variación de un conjunto de datos (medidas de longitud, diámetro, peso, duración, costos, etc.)

Ud. puede presentar la misma información en una tabla, sin embargo, el formato gráfico usualmente es más fácil de interpretar.

Aplicaciones técnicas de los histogramas en el análisis de causa raíz incluyen:

  • Presentación de los datos para determinar cuáles son causas dominantes de un problema
  • Entender la distribución de ocurrencia de distintos problemas, causas, consecuencias, etc.

En la distribución de histograma, es importante mencionar un concepto estadístico básico, llamado distribución normal, este es el caso donde un conjunto de observaciones es distribuido uniformemente alrededor de un punto central, o valor esperado. Si los datos de una distribución normal son presentados en un histograma, la gráfica empezará a decaer a ambos lados de este valor central. La representación es simétrica y luce como una campana.

Etapas para confeccionar un histograma

  1. Contar el número de datos (N) – para producir un histograma válido al menos deberíamos tener 30 datos.
  2. Calcular la distancia numérica (R) entre el valor mayor y el menor de los datos.
  3. Dependiendo del valor de N, dividir R en un número de datos de C que puede ser hallado en la siguiente tabla:

 

# de datos (N) # de clases (C)

< 50

5 – 7

50 – 100

6 – 10

100 – 250

7 – 12

> 250

10 – 20

 

  1. Determinar el ancho de cada clase (H), esto es calculado a través de la siguiente fórmula:

H = R/C

  1. Determinar los valores menores y mayores para cada clase individualmente estableciendo el valor mínimo del conjunto de datos como el valor más bajo para la primera clase. Encontrar el valor más alto para este tipo mediante la adición del ancho de la clase con el valor más bajo. El valor más alto de una clase, a su vez se convierte en el valor más bajo de la clase siguiente. recordar que el valor más bajo siempre se incluye en su clase (Esto es, ≥ valor menor), mientras que el valor superior pertenece a la clase siguiente (Esto es, < valor superior)  
  2. Construir el histograma (para simplificar su construcción usar Excel). Marcar las clases a lo largo del eje horizontal yla Frecuenciaa lo largo de la vertical, utilice las barras verticales para indicar la distribución entre las clases.

Algunos ejemplos de interpretaciones de histogramas pueden ser:

  • Un pico mostrando el valor medio para el proceso que no está centrado, frecuentemente tiene una causa para ello, la cual podría ser interesante estudiarla
  • Dos claros picos podrían provenir de dos diferentes poblaciones de datos tales como dos operadores, dos turnos, dos vendedores, etc. Esto debería ser chequeado.
  • Un patrón de corte que no muestra signos de reducción progresiva sugiere que los datos están siendo sometidos a un proceso de selección durante o después de la recolección
  • Un patrón en forma de peine indica que fueron definidas demasiadas clases y algunas clases son incapaces de capturar datos.

Un ejemplo del uso de un Histograma

Un local de comida usa distintos repartidores para efectuar la  entrega de los pedidos a sus clientes. Una de sus cartas de presentación es la entrega antes de los 20 minutos de recibido el pedido.

Frecuentes quejas sobre entregas tardías repentinamente comenzaron a ocurrir.

Cuando el dueño del local habló sobre los reclamos con los repartidores, ellos se mostraron sorprendidos, no arrojaron explicación alguna sobre el hecho, y prometieron cumplir con el estándar.

Luego de un breve período de reducción de los reclamos, los mismos comenzaron a aumentar otra vez hasta los niveles anteriores.

El dueño del local comenzó a tomar nota de los reclamos y a registrar cuál era el repartidor que había efectuado la entrega.

Luego de varias semanas de registro, analizó los datos (el diagrama resultante es mostrado más abajo). Cuando el repartidor fue enfrentado con los datos reconoció que estaba teniendo serios problemas mecánicos con la moto, los cuales le impedían hacer su entrega eficientemente, de ahí la demora en las entregas.

Les dejo el Histrograma y espero que les haya resultado útil.

El control estadístico de procesos (SPC) es un conjunto de herramientas utilizadas con distintas finalidades, por ej.:

  • Efectuar un Análisis de procesos.
  • Conocer las características de nuestros procesos (su variabilidad natural).
  • Detectar problemas con anticipación.
  • Efectuar validaciones retrospectivas.
  • Efectuar la revisión anual de productos.

En este artículo vamos a intentar mostrarles el uso del SPC en la búsqueda de la mejora de procesos (podemos pensar en la manufactura de productos, pero es aplicable a cualquier proceso*).

Flujograma con los pasos básicos a seguir:

Flujograma de proceso* Proceso: conjunto de operaciones conectadas por un flujo de materiales e información que transforma insumos en productos de mayor valor agregado.

Comentario

1

Flujo, requerimientos, insumos, producto obtenido, proveedores, etc.

2

Es muy importante la correcta toma de los datos. Definir las variables a medir con el objeto de tener información objetiva acerca del proceso.Disponer de un procedimiento de medición seguro que refleje la realidad del proceso.

3

Cuando opera bajo control estadístico. Está sujeto a variaciones aleatorias, es decir no hay presencia de variaciones especiales o asignables.El proceso es más seguro, puedo cumplir en término. El equipo estudia el proceso a través de las cartas de control.

4

Aplico el ciclo de resolución de problemas o de Shewhart, que se basa en 4 etapas:1.      Planificar2.      Hacer3.      Verificar4.      Actuar

5

Proceso eficaz: es cuando el proceso cumple con los requerimientos de los clientes. Si no lo es, debe estudiarse las causas de la variación mediante el uso del ciclo de Shewhart.

6

Puede hacerse por ejemplo un Benchmarking.

En este diagrama estamos utilizando la carta de control de valores individuales (ver paso 3) donde podremos ver si el proceso está bajo control, existen ciertas reglas que evaluan dicha situación indicando anomalías o tendencias. Un ejemplo de la gráfica es el siguiente:

Si el proceso no está bajo control, se debe trabajar sobre el mismo para identificar y eliminar las causas asignables una por una hasta llevar al proceso bajo control.

Por otra parte una vez determinado que el proceso se halla bajo control se procede a determinar la capacidad del mismo, donde el valor de Cpk obtenido nos indica la capacidad del proceso para cumplir con los requerimientos de esa variable. El valor de Cpk surge de la siguiente expresión:

Cpk = mín [(USL – Media) / 3 s; (Media – LSL) / 3 s]

El Cpk ideal es mayor de 1.

Si el proceso no tiene un buen valor de Cpk, se deberá trabajar sobre el mismo desde diferentes aspecto:

  • Evaluar las especificaciones con la posibilidad de modificarlas.
  • Evaluar el proceso (equipos, tiempos, etc) con finalidad de mejorarlo.
  • Continuar con el proceso efectuando un seguimiento mayor sobre el mismo (convivir con el problema).
  • Interrumpir la manufactura del proceso.

Las cartas de control y de capacidad deben ser determinadas para los parámetros críticos del proceso.

Hay otras herramientas estadísticas más como por ejemplo: gráfico de tendencias, histogramas, Pareto, etc.

Que ventajas tiene trabajar sobre la mejora del proceso?

Nos permite obtener una organización más competitiva y más eficiente.

Según DEMING entre el 15 y el 40% del costo del manufactura de un producto o servicio en EEUU se debe a errores o fallas, de ahí la importancia de trabajar en la mejora contínua.

Les dejo unas preguntas que pueden servirnos para conocer cómo se halla nuestro sistema de calidad en lo que respecta a este tema.

  • ¿Efectúa la revisión anual de sus productos?
  • ¿Sus productos son evaluados regularmente desde el punto de vista estadístico?
  • ¿Que tipo de medidas son tomadas cuando los resultados estadísticos no son satisfactorios?
  • ¿El personal de producción / control está entrenado en el análisis estadístico de procesos?
  • ¿Ha cuantificado los beneficios de la mejora de sus procesos?