{"id":17369,"date":"2023-05-23T08:11:19","date_gmt":"2023-05-23T06:11:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.consultingcheck.com\/\/topics\/\/17369\/"},"modified":"2023-05-23T08:11:21","modified_gmt":"2023-05-23T06:11:21","slug":"reduccion-de-costes-mediante-el-control-de-calidad-gc","status":"publish","type":"jask_topic","link":"https:\/\/www.consultingcheck.com\/es\/topics\/reduccion-de-costes-mediante-el-control-de-calidad-gc\/17369\/","title":{"rendered":"Reducci\u00f3n de costes mediante el control de calidad (GC)"},"content":{"rendered":"\n

El control de calidad<\/strong> es una funci\u00f3n importante en las empresas. El control de calidad consiste en un proceso de optimizaci\u00f3n que alcanza regularmente el nivel de calidad necesario para cumplir la funcionalidad esperada por los clientes sin a\u00f1adir esfuerzos innecesarios m\u00e1s all\u00e1 de eso. La disposici\u00f3n a pagar del cliente es la moneda con la que se pondera la calidad.<\/p>\n\n\n\n

Expectativas al control de calidad<\/h2>\n\n\n\n

Las expectativas de calidad las definen los clientes objetivo. Por lo tanto, un posicionamiento claro en el mercado es un requisito previo esencial para que se cumplan las especificaciones del nivel de calidad. Dado que los criterios de calidad dependen directamente de la orientaci\u00f3n estrat\u00e9gica, una gesti\u00f3n de la calidad significativa debe estar vinculada a la orientaci\u00f3n estrat\u00e9gica. Si la orientaci\u00f3n estrat\u00e9gica est\u00e1 desdibujada, la gesti\u00f3n de la calidad no podr\u00e1 ofrecer resultados \u00f3ptimos.Para evitar malentendidos: si la estrategia especifica el liderazgo en costes y precios, una buena gesti\u00f3n de la calidad se centrar\u00e1 en lograr el liderazgo en costes y precios. La garant\u00eda de calidad se centrar\u00e1 entonces en aplicar el nivel de calidad necesario para que los productos o servicios sean aceptados sin m\u00e1s por los clientes objetivo. Cualquier esfuerzo por lograr un mayor nivel de calidad deber\u00e1 descartarse si con ello se incrementan los costes o los precios. As\u00ed pues, los objetivos de calidad se definen en la alta direcci\u00f3n mediante especificaciones estrat\u00e9gicas orientadas idealmente a la demanda y la competencia.<\/p>\n\n\n\n

El control de la calidad frente a la gesti\u00f3n de calidad<\/h2>\n\n\n\n

La gesti\u00f3n de la calidad<\/strong> forma parte del proceso de la direcci\u00f3n de la empresa. La gesti\u00f3n de la calidad define las especificaciones para la calidad del sistema, el proceso y el producto. Adem\u00e1s, la gesti\u00f3n de la calidad sirve para desarrollar y hacer funcionar un sistema de procesos que permita alcanzar regularmente la calidad definida para el producto.<\/p>\n\n\n\n

El control de calidad<\/strong> eficaz depende en gran medida del sistema de gesti\u00f3n de la calidad y de su capacidad para garantizar una alta calidad de los procesos. La recomendaci\u00f3n de este enfoque en los procesos se document\u00f3 con la norma DIN-EN-ISO 9001-2015 modificada, seg\u00fan la cual las organizaciones pueden obtener la certificaci\u00f3n de sus sistemas de gesti\u00f3n de la calidad.<\/p>\n\n\n\n

Los buenos procesos se caracterizan por el hecho de que minimizan la probabilidad de riesgos y, en caso de que se produzca un riesgo, mantienen los efectos del riesgo gestionables. Por tanto, un componente esencial de la gesti\u00f3n eficaz de la calidad es crear condiciones que excluyan en la medida de lo posible la aparici\u00f3n de riesgos. La gesti\u00f3n eficaz del riesgo se basa en principios estad\u00edsticos de los que se derivan medidas operativas para evitar o mitigar el riesgo.<\/p>\n\n\n\n

El control de calidad es una funci\u00f3n operativa de la gesti\u00f3n de operaciones cuya tarea consiste en cumplir regularmente las especificaciones de la gesti\u00f3n de la calidad en el marco de los procesos definidos en la pr\u00e1ctica operativa. En el aseguramiento de la calidad se seleccionan y utilizan m\u00e9todos adecuados para este fin. El control de calidad tiene un papel ejecutivo, por as\u00ed decirlo, mientras que la gesti\u00f3n de la calidad asume el papel legislativo. Sin embargo, el control de calidad no es s\u00f3lo una funci\u00f3n derivada de la gesti\u00f3n de la calidad, sino que debe entenderse como una parte de la gesti\u00f3n de la calidad. La gesti\u00f3n de la calidad es, pues, un concepto global de optimizaci\u00f3n de la calidad, sin que optimizaci\u00f3n signifique maximizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Una calidad insuficiente es tan cara como una calidad excesiva. Para evitar, por un lado, la insatisfacci\u00f3n del cliente y, por otro, un esfuerzo ciego no apreciado, tanto la gesti\u00f3n como el control de calidad deben abarcar todo el proceso empresarial. No s\u00f3lo las repeticiones y los rechazos, sino tambi\u00e9n las reclamaciones y las p\u00e9rdidas de clientes suelen costar m\u00e1s que las medidas adecuadas para garantizar una calidad comercialmente aceptable. La presi\u00f3n de los costes obliga b\u00e1sicamente a que la gesti\u00f3n y el control<\/strong> de calidad funcionen.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e9todos de control de calidad<\/h2>\n\n\n\n

Medidas preventivas y reparadoras: Optimizaci\u00f3n de los costes de calidad<\/h3>\n\n\n\n

La gesti\u00f3n de la calidad especifica las medidas con las que debe alcanzarse regularmente el nivel de calidad definido. Las medidas se dividen estrictamente en medidas preventivas y medidas correctivas.<\/p>\n\n\n\n

En las organizaciones en las que no se aplica una gesti\u00f3n integrada de la calidad, predominar\u00e1n las medidas reparadoras. En consecuencia, los recursos se concentrar\u00e1n en corregir los errores que se hayan producido y limitar los da\u00f1os. Actividades como la comprobaci\u00f3n de la calidad de las mercanc\u00edas una vez procesadas, la clasificaci\u00f3n de las mercanc\u00edas defectuosas, la reelaboraci\u00f3n de los art\u00edculos defectuosos, la gesti\u00f3n de los rechazos, la tramitaci\u00f3n de las reclamaciones de los clientes y la recuperaci\u00f3n de los clientes son el principal objetivo de estas empresas. Se trata de actividades de aseguramiento de la calidad en s\u00ed mismas.<\/p>\n\n\n\n

En las organizaciones que cuentan con una gesti\u00f3n integrada de la calidad, se adoptan medidas preventivas de aseguramiento de la calidad. \u00c9stas incluyen la definici\u00f3n de procesos s\u00f3lidos y la gesti\u00f3n de la calidad a trav\u00e9s de la calidad de los procesos. La filosof\u00eda es que la calidad del producto cumplir\u00e1 los requisitos si se define una calidad suficiente de los procesos y \u00e9stos se siguen de forma fiable. Por tanto, ya no se comprueban las propiedades de cada art\u00edculo, sino los par\u00e1metros del proceso. Para ello, los procesos deben mantenerse dentro de un \u00abrango verde\u00bb mediante una regulaci\u00f3n adecuada, que garantice estad\u00edsticamente una calidad del producto comercialmente aceptable. Para conseguirlo, es necesaria la formaci\u00f3n. La regulaci\u00f3n de los procesos y la formaci\u00f3n del personal son tambi\u00e9n medidas preventivas de calidad.<\/p>\n\n\n\n

Cuanto m\u00e1s exhaustivas y eficaces sean las medidas preventivas elegidas, menores ser\u00e1n las medidas reparadoras. Desgraciadamente, sin embargo, maximizar las medidas preventivas no es la panacea. Esto se debe a que los costes de calidad se definen como la suma de los costes de las medidas preventivas y reparadoras. Por tanto, hay que optimizar la combinaci\u00f3n de medidas preventivas y reparadoras para cumplir los requisitos de calidad con el m\u00ednimo coste posible. Esta tarea de optimizaci\u00f3n es un reto permanente en la gesti\u00f3n de la calidad.<\/p>\n\n\n\n

Proceso de mejora continua (PEC)<\/h3>\n\n\n\n

\u00bfPara qu\u00e9 sirve un proceso de mejora continua?<\/h4>\n\n\n\n

Estrechamente relacionado con el control de calidad est\u00e1 el m\u00e9todo del proceso de mejora continua. La idea subyacente es reflexionar cr\u00edticamente sobre los m\u00e9todos de trabajo existentes una y otra vez y buscar nuevas posibilidades de mejora. De este modo, una serie de peque\u00f1os pasos de mejora dan como resultado un nive<\/strong>l de calidad cada vez mayor o unos costes de calidad cada vez menores. El reto de la mejora continua es encontrar la medida adecuada. No basta con introducir un proceso de mejora continua y mantenerlo vivo. Por otra parte, el nivel de calidad no debe aumentar m\u00e1s all\u00e1 de lo que los clientes est\u00e1n dispuestos a pagar. Sobre todo, se trata de garantizar que la calidad definida se alcance con una alta probabilidad. A menudo, el proceso de mejora continua tambi\u00e9n consiste en ofrecer una calidad comercialmente razonable a un coste cada vez menor.<\/p>\n\n\n\n

En el contexto del control de calidad, la mejora continua consiste en desarrollar los m\u00e9todos y medios utilizados para garantizar la calidad del producto. Los objetivos de la mejora continua son garantizar, con menos esfuerzo, que la calidad definida del producto se consigue de forma fiable o que la calidad del producto se consigue de forma modificada. Por tanto, la mejora continua puede referirse tanto a la creaci\u00f3n del producto en s\u00ed como a la forma de comprobar la calidad del producto.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo introducir en las empresas un proceso de mejora continua?<\/h4>\n\n\n\n

Se puede introducir un proceso de mejora continua en la garant\u00eda de calidad formando al personal de la garant\u00eda de calidad y de las funciones empresariales operativas para que critiquen constantemente su trabajo y lo desarrollen de forma incremental. Los directivos deben exigir y valorar el compromiso del propio personal con la mejora continua, garantizando que las ideas aportadas para la mejora continua se revisen, eval\u00faen y, si procede, se pongan en pr\u00e1ctica de forma transparente.<\/p>\n\n\n\n

Proceso de innovaci\u00f3n: Cuando lo existente ya no da m\u00e1s de s\u00ed<\/h3>\n\n\n\n

\u00bfPara qu\u00e9 sirve un proceso de innovaci\u00f3n?<\/h4>\n\n\n\n

El proceso de innovaci\u00f3n es otro elemento del control de calidad. Sin embargo, el proceso de innovaci\u00f3n es bastante diferente del proceso de mejora continua. El proceso de innovaci\u00f3n consiste en crear las condiciones para desarrollar enfoques completamente nuevos que vayan m\u00e1s all\u00e1 de lo existente, lo familiar, lo rutinario, para alcanzar la calidad definida o para verificar el nivel de calidad alcanzado.<\/p>\n\n\n\n

As\u00ed pues, la innovaci\u00f3n implica m\u00e9todos completamente nuevos de garant\u00eda de calidad o procesos y\/o materiales completamente diferentes de creaci\u00f3n de productos. La innovaci\u00f3n comienza con el desarrollo creativo de ideas y contin\u00faa a trav\u00e9s de la elaboraci\u00f3n conceptual hasta la introducci\u00f3n con \u00e9xito de una innovaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo puede introducirse un proceso de innovaci\u00f3n en el control de calidad?<\/h4>\n\n\n\n

Normalmente, los procedimientos, m\u00e9todos y v\u00edas establecidos s\u00f3lo se abandonan cuando ya no dan los resultados deseados. A menudo, s\u00f3lo entonces se pone en marcha un proceso creativo para encontrar nuevas v\u00edas. Vivimos en un mundo (econ\u00f3mico) en r\u00e1pida evoluci\u00f3n en el que los ciclos son cada vez m\u00e1s cortos. Por eso, los caminos que hemos tomado llegan antes a su l\u00edmite que antes. A este respecto, la cuesti\u00f3n es si siempre tiene que haber un cuello de botella antes de encontrar nuevos enfoques, o si puede introducirse un proceso de innovaci\u00f3n para garantizar la calidad, a trav\u00e9s del cual se busquen constantemente enfoques completamente nuevos.<\/p>\n\n\n\n

El c\u00edrculo de calidad<\/h3>\n\n\n\n

Ya en los a\u00f1os 1980, Edward Deming introdujo en la gesti\u00f3n empresarial el c\u00edrculo de la calidad, que ahora consta de cinco pasos y constituye la base de una gesti\u00f3n de la calidad conforme a las normas:<\/p>\n\n\n\n

Fijaci\u00f3n de objetivos<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

El primer paso en el camino hacia la consecuci\u00f3n de resultados es fijar objetivos. Los objetivos deben ser lo m\u00e1s espec\u00edficos posible para poder medir su grado de consecuci\u00f3n. El principio SMART ha demostrado su utilidad para fijar objetivos:<\/p>\n\n\n\n

Los objetivos deben ser<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • espec\u00edficos<\/li>\n\n\n\n
  • mensurables,<\/li>\n\n\n\n
  • ambiciosos y<\/li>\n\n\n\n
  • realistas<\/li>\n\n\n\n
  • y tener una fecha l\u00edmite.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Medici\u00f3n<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

    Los resultados obtenidos no s\u00f3lo deben ser mensurables, sino tambi\u00e9n medibles. S\u00f3lo se puede evaluar lo que se mide.<\/p>\n\n\n\n

    Analizar<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

    El siguiente paso consiste en comparar los resultados medidos con los objetivos fijados y analizar las desviaciones. Para determinar las causas de las desviaciones, se recomienda el m\u00e9todo de an\u00e1lisis de causa ra\u00edz.<\/p>\n\n\n\n

    Ajustar (actuar)<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

    El siguiente paso consiste en eliminar las causas identificadas de las desviaciones tomando las medidas adecuadas.<\/p>\n\n\n\n

    Evaluar<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

    Por \u00faltimo, hay que evaluar si las medidas son realmente eficaces y se reflejan en una mejora de los resultados. Si no es as\u00ed, pueden adoptarse medidas mejores o ajustarse los objetivos.<\/p>\n\n\n\n

    Registro de los indicadores de calidad<\/h4>\n\n\n\n

    Los indicadores de calidad<\/strong> son valores que resultan de la expresi\u00f3n de determinadas caracter\u00edsticas (variables) para portadores de caracter\u00edsticas. Las caracter\u00edsticas pueden diferenciarse en tres categor\u00edas, que sugieren distintas posibilidades de evaluaci\u00f3n sensible.<\/p>\n\n\n\n

    La expresi\u00f3n de caracter\u00edsticas cuantitativas puede medirse sin ambig\u00fcedad. Cualquier n\u00famero dentro de un rango razonable puede utilizarse como valor medido. Por lo tanto, estas variables suelen ser continuas o constantes. Las caracter\u00edsticas cuantitativas son adecuadas para determinar la desviaci\u00f3n t\u00edpica, que es una medida de la variabilidad de los valores caracter\u00edsticos.<\/p>\n\n\n\n

    Las caracter\u00edsticas ordinales<\/strong> son caracter\u00edsticas cuya expresi\u00f3n puede clasificarse en una escala. Pueden ser, por ejemplo, evaluaciones o calificaciones. Dichas escalas suelen obligar a una asignaci\u00f3n a un nivel. Las variables son, por tanto, discontinuas o discretas.<\/p>\n\n\n\n

    Las caracter\u00edsticas cualitativas<\/strong> son estados discretos como \u00abcolor rojo\u00bb, \u00abestado agregado l\u00edquido\u00bb, \u00abrechazos\u00bb o \u00abmercanc\u00eda buena\u00bb, etc. Un valor medio de estas caracter\u00edsticas no tiene sentido.<\/p>\n\n\n\n

    Los valores medidos<\/strong> de las caracter\u00edsticas fluct\u00faan o se dispersan debido a desviaciones sistem\u00e1ticas, desviaciones aleatorias o errores de medici\u00f3n. Las causas de tales desviaciones pueden ser las 5 \u00abM\u00bb el ser humano (control del proceso), la m\u00e1quina (vibraciones, desgaste etc.), el m\u00e9todo, el material (por ejemplo, la composici\u00f3n qu\u00edmica) y el entorno (calor, fr\u00edo, polvo, etc.).<\/p>\n\n\n\n

    Existen diferentes formas de medir la expresi\u00f3n de estas caracter\u00edsticas. Algunas caracter\u00edsticas pueden obtenerse a partir de mediciones o recuentos 1:1. Otras s\u00f3lo pueden determinarse estad\u00edsticamente. Otras s\u00f3lo pueden determinarse estad\u00edsticamente. Para simplificar la evaluaci\u00f3n, las mediciones pueden redondearse y combinarse en clases o categor\u00edas de medici\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

    Los m\u00e9todos estad\u00edsticos<\/strong> suelen utilizarse para los grandes totales b\u00e1sicos. Se distingue entre estad\u00edstica descriptiva e inductiva.<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Las estad\u00edsticas descriptivas<\/strong> se utilizan para describir caracter\u00edsticas de datos existentes mediante el reconocimiento de reglas y la evaluaci\u00f3n de los datos de acuerdo con estas reglas, por ejemplo para reconocer igualdades, sumas, medias, clasificaciones o evoluciones en el tiempo.<\/li>\n\n\n\n
    • La estad\u00edstica inductiva<\/strong> es \u00fatil para inferir datos totales a partir de datos de muestras representativas. Esto puede ser \u00fatil si llevara demasiado tiempo registrar las caracter\u00edsticas (variables) de la poblaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Al evaluar una muestra, primero se determina la frecuencia absoluta de los valores caracter\u00edsticos relevantes. La distribuci\u00f3n de los valores medidos de una variable da lugar a la distribuci\u00f3n de frecuencias. Ahora se pueden relacionar los valores de cada expresi\u00f3n caracter\u00edstica con el tama\u00f1o de la muestra y obtener la distribuci\u00f3n de frecuencias relativas, que suele indicarse en forma de porcentaje.<\/p>\n\n\n\n

      Ratios estad\u00edsticos para la gesti\u00f3n de la calidad<\/h3>\n\n\n\n

      El valor modal<\/strong> (Mod) es el valor de una serie de medidas que se da con mayor frecuencia. Si se dan dos o m\u00e1s valores con frecuencia, se trata de una distribuci\u00f3n bimodal o polimodal.<\/p>\n\n\n\n

      La mediana<\/strong> (Md) es el valor de una serie de mediciones que divide los valores ordenados por tama\u00f1o en dos mitades exactamente iguales.<\/p>\n\n\n\n

      El percentil o cuartil<\/strong> indica el valor que no superan o no alcanzan p por ciento de los portadores de la caracter\u00edstica.<\/p>\n\n\n\n

      La media aritm\u00e9tica<\/strong> es el cociente de la suma de todos los valores medidos y el n\u00famero de valores medidos. Es la media de todos los valores medidos.<\/p>\n\n\n\n

      Para la evoluci\u00f3n del crecimiento, se recomienda la media geom\u00e9trica<\/strong>, que es la ra\u00edz en\u00e9sima del cociente entre el valor final y el valor inicial. N es el n\u00famero de periodos considerados.<\/p>\n\n\n\n

      Las distribuciones de los valores medidos no tienen por qu\u00e9 ser sim\u00e9tricas. Una distribuci\u00f3n unimodal y sim\u00e9trica es la distribuci\u00f3n normal de Gauss<\/strong>. Sin embargo, tambi\u00e9n puede haber una distribuci\u00f3n sesgada a la derecha o a la izquierda.<\/p>\n\n\n\n

      La distribuci\u00f3n de los valores alrededor del punto central es la dispersi\u00f3n de los valores medidos<\/strong>. Si la media aritm\u00e9tica es la misma, la dispersi\u00f3n puede ser muy diferente. La medida de la dispersi\u00f3n es la desviaci\u00f3n media<\/strong> de los valores medidos con respecto a la media aritm\u00e9tica (AD). Cuanto menor sea la dispersi\u00f3n, m\u00e1s estable ser\u00e1 el proceso. En la pr\u00e1ctica, se quiere dar a las desviaciones especialmente grandes de la media una ponderaci\u00f3n especialmente alta. Esto puede tenerse en cuenta incluyendo los cuadrados de las desviaciones en el c\u00e1lculo de la dispersi\u00f3n. La dispersi\u00f3n as\u00ed determinada se denomina varianza <\/strong>\u03c3<\/strong>2<\/sup><\/strong>. La ra\u00edz de la varianza es la desviaci\u00f3n t\u00edpica <\/strong>\u03c3<\/strong>. Cuantifica la distribuci\u00f3n de frecuencias de los valores medidos de una serie de mediciones en torno a un valor medio. La desviaci\u00f3n t\u00edpica es significativa para distribuciones unimodales, aproximadamente sim\u00e9tricas.<\/p>\n\n\n\n

      En el caso de una distribuci\u00f3n normal gaussiana, exactamente 2\/3 de todos los portadores caracter\u00edsticos se encuentran en el intervalo entre el valor de escala x – \u03c3 y el valor de escala x + \u03c3 y exactamente el 95 % de todos los portadores caracter\u00edsticos se encuentran en el intervalo entre el valor de escala x – 2\u03c3 y el valor de escala x + 2\u03c3.<\/p>\n\n\n\n

      El rango, es decir, la variaci\u00f3n entre el valor medido m\u00e1s peque\u00f1o y el m\u00e1s grande, tambi\u00e9n es relevante. Para que los valores at\u00edpicos no falseen la afirmaci\u00f3n, tiene sentido excluir el 5 % m\u00e1s bajo y el 5 % m\u00e1s alto, es decir, los 5 primeros y los 5 \u00faltimos percentiles.<\/p>\n\n\n\n

      C\u00e1lculo de probabilidades para la gesti\u00f3n de la calidad<\/h3>\n\n\n\n

      En el caso de procesos sujetos a ciertas fluctuaciones, como la duraci\u00f3n de los tiempos de preparaci\u00f3n, el tiempo de reparaci\u00f3n, el porcentaje de rechazos, etc., el c\u00e1lculo de probabilidades puede ayudar a llegar a hip\u00f3tesis razonables a pesar de la incertidumbre.<\/strong> Detr\u00e1s de ello est\u00e1 la constataci\u00f3n de que el valor medio de un n\u00famero suficientemente grande de operaciones conocidas se aproxima al valor probable de las operaciones futuras. Es importante tener en cuenta que una determinada historia pasada no influye en el futuro. Seg\u00fan Joseph Bertrand, matem\u00e1tico franc\u00e9s, la estad\u00edstica no tiene \u00abni conciencia ni memoria\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

      El concepto de probabilidad de Laplace<\/strong> da la relaci\u00f3n entre los casos favorables y el n\u00famero de todos los casos. La probabilidad de los sucesos compuestos (\u00bfQu\u00e9 probabilidad hay de sacar un \u00ab4\u00bb con dos dados o en suma un n\u00famero de ojos de \u00ab6\u00bb?) puede determinarse matem\u00e1ticamente con el teorema de la adici\u00f3n. La probabilidad de sucesos acoplados (\u00bfQu\u00e9 probabilidad hay de sacar primero \u00ab1\u00bb y luego \u00ab6\u00bb?) puede calcularse con el teorema de la multiplicaci\u00f3n. (\u00bfQu\u00e9 probabilidad hay de sacar un \u00ab6\u00bb al menos una vez en tres tiradas?) P = 1 – (\u00bd x \u00bd x \u00bd) = 7\/8.<\/p>\n\n\n\n

      Tambi\u00e9n puede ser interesante calcular la probabilidad de un suceso cuando s\u00f3lo se dispone de informaci\u00f3n incompleta. (Quieres sacar un \u00ab1\u00bb pero s\u00f3lo sabes de tu tirada que es un n\u00famero impar. Entonces la probabilidad de que hayas sacado un \u00ab1\u00bb es P = 1\/3.<\/p>\n\n\n\n

      La combinatoria tambi\u00e9n puede ser \u00fatil para calcular la probabilidad de sucesos. Las permutaciones (con y sin repetici\u00f3n) son especialmente pr\u00e1cticas.Kennzahlen f\u00fcr die Qualit\u00e4tssicherung<\/p>\n\n\n\n

      \u00bfPara qu\u00e9 sirven los ratios en el control de calidad?<\/h3>\n\n\n\n

      Los procesos de producci\u00f3n son complejos. La disponibilidad de la planta, el rendimiento de la producci\u00f3n, los costes de producci\u00f3n y la calidad de la producci\u00f3n se ven influidos por muchas funciones adyacentes que interact\u00faan entre s\u00ed y con la producci\u00f3n. Por consiguiente, la evaluaci\u00f3n del rendimiento de la producci\u00f3n debe tener varios niveles. Una sola cifra de rendimiento puede proporcionar una visi\u00f3n global, pero no es adecuada para captar espec\u00edficamente las condiciones reales de la producci\u00f3n y optimizarlas. Se necesitan otros ratios para la gesti\u00f3n operativa y la mejora de los datos clave de producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

      No s\u00f3lo tiene sentido disponer de simples valores medidos en producci\u00f3n, sino tambi\u00e9n de ratios que relacionen entre s\u00ed diferentes valores medidos o valores medidos con objetivos. De este modo, pueden mostrarse las dependencias.<\/p>\n\n\n\n

      Adem\u00e1s, se recomiendan series temporales de ratios para reconocer tendencias y orientar la evoluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

      \u00bfQu\u00e9 ratios son \u00fatiles para garantizar la calidad?<\/h3>\n\n\n\n

      Para registrar el rendimiento y la eficacia de la garant\u00eda de calidad y desarrollarla de forma selectiva, los indicadores de garant\u00eda de calidad constituyen una buena base. Con el desarrollo a lo largo del tiempo, se puede determinar si las medidas son realmente eficaces y d\u00f3nde hay potencial de mejora. Tambi\u00e9n se pueden identificar las tendencias. Esta informaci\u00f3n puede utilizarse para intervenir de forma controlada. De este modo, se pueden estabilizar los procesos internos, reducir los costes y cumplir con mayor regularidad los requisitos de los clientes.<\/p>\n\n\n\n

      Se pueden crear y registrar indicadores de control de calidad a lo largo de todo el proceso empresarial. No se trata de un tema de un departamento de \u00abgarant\u00eda de calidad\u00bb, sino de un tema general de gesti\u00f3n. A este respecto, la direcci\u00f3n debe asegurarse de que todos los procesos realizados en la empresa proporcionen ratios. Estos ratios se registran en las funciones operativas, es decir, en producci\u00f3n, log\u00edstica, ventas, administraci\u00f3n, etc. Los ratios QM se utilizan para medir la calidad de los productos y servicios. Sin embargo, estos indicadores QM s\u00f3lo adquieren valor cuando est\u00e1n relacionados entre s\u00ed. S\u00f3lo entonces pueden derivarse medidas para la optimizaci\u00f3n hol\u00edstica. Es especialmente importante darse cuenta de que la optimizaci\u00f3n hol\u00edstica suele ser un compromiso. Si cada indicador se optimizara por separado, se producir\u00edan conflictos de intereses, fricciones y colisiones. Por lo tanto, al considerar los ratios individuales, siempre hay que prestar atenci\u00f3n a su contribuci\u00f3n al resultado global.<\/p>\n\n\n\n

      Los costes QM consisten en la suma de los costes QM preventivos y reparativos. Por lo tanto, es interesante registrar por separado todos los gastos de calidad preventivos y reparativos. El an\u00e1lisis puede conducir a una optimizaci\u00f3n de los costes totales aumentando o disminuyendo el compromiso con las medidas preventivas. Las medidas preventivas incluyen iniciativas de mejora de procesos, normalizaci\u00f3n, formaci\u00f3n y auditor\u00edas. Las medidas reparables incluyen la chatarra, los costes de reelaboraci\u00f3n, la p\u00e9rdida de capacidad y el coste de cualquier exceso de especificaci\u00f3n, as\u00ed como las p\u00e9rdidas de reputaci\u00f3n y de clientes y el esfuerzo de recuperaci\u00f3n asociado.<\/p>\n\n\n\n

      La disponibilidad tambi\u00e9n se ve afectada por la fiabilidad de la maquinaria y los equipos. Una medida habitual de la fiabilidad es el tiempo medio de reparaci\u00f3n (MTTR)<\/strong>.<\/p>\n\n\n

      \n
      \"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

      Otra cifra clave \u00fatil para la producci\u00f3n es el tiempo medio entre fallos (MTBF)<\/strong>, que muestra la fiabilidad de m\u00e1quinas e instalaciones. El MTBF indica el tiempo medio durante el cual la m\u00e1quina o instalaci\u00f3n funciona sin fallos. Es, por tanto, una medida del riesgo del proceso.<\/p>\n\n\n

      \n
      \"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

      <\/p>\n\n\n\n

      Fallos de producci\u00f3n: \u00bfC\u00f3mo pueden medirse los fallos de producci\u00f3n de forma significativa? <\/h4>\n\n\n\n

      Los fallos de producci\u00f3n pueden enumerarse. Las m\u00e1quinas CNC modernas conectadas a un sistema de adquisici\u00f3n de datos de producci\u00f3n pueden registrar autom\u00e1ticamente las paradas de producci\u00f3n con sus tiempos. Se pueden asignar razones a los tiempos de inactividad. A grandes rasgos, se distingue entre motivos organizativos y t\u00e9cnicos. Los motivos organizativos son, por ejemplo, la falta de material, la falta de personal y las operaciones de preparaci\u00f3n adicionales necesarias a corto plazo. Los motivos t\u00e9cnicos son, por ejemplo, los fallos de los equipos, el material de entrada inadecuado, la rotura de herramientas y los defectos de calidad reconocidos.<\/p>\n\n\n

      \n
      \"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

      Derivado del MTBF, la probabilidad de fallo por hora<\/strong> (PFH) tambi\u00e9n se utiliza como cifra clave que refleja la probabilidad media de un fallo por hora.<\/p>\n\n\n\n

      En la ingenier\u00eda mec\u00e1nica y de instalaciones, donde se producen lotes m\u00e1s peque\u00f1os, se suele utilizar el \u00abnivel de rendimiento\u00bb de acuerdo con la norma EN ISO 13849-1.<\/p>\n\n\n\n

      En la industria de procesos y en las empresas de fabricaci\u00f3n con grandes tama\u00f1os de lote (producci\u00f3n en serie), se suele utilizar el \u00abNivel de integridad de la seguridad\u00bb seg\u00fan la norma IEC 62061, que se desarroll\u00f3 originalmente para sistemas el\u00e9ctricos, electr\u00f3nicos y para sistemas programables.<\/p>\n\n\n\n

      Desechos de producci\u00f3n: \u00bfC\u00f3mo puede controlarse y evaluarse el rechazo de producci\u00f3n?<\/h4>\n\n\n\n

      El rechazo de producci\u00f3n es otra m\u00e9trica de producci\u00f3n importante. El rechazo de producci\u00f3n se mide como el cociente de la cantidad de rechazo dividida por la cantidad total de producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n

      \n
      \"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

      Sobre todo en el caso de la tasa de rechazo<\/strong>, hay que prestar atenci\u00f3n a qu\u00e9 se refiere el rechazo: a la cantidad total de producci\u00f3n o al rendimiento. Para tasas de rechazo bajas, esta distinci\u00f3n es irrelevante. Sin embargo, si el 50 % de la cantidad producida es rechazo, entonces el rechazo en relaci\u00f3n con el rendimiento es del 100 %. Este ejemplo extremo ilustra c\u00f3mo pueden surgir malentendidos si no se define claramente el valor de referencia.<\/p>\n\n\n\n

      Los rechazos consumen material, ocasionan costes de personal y pasan por las m\u00e1quinas de producci\u00f3n, con lo que consumen capacidad y energ\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

      Fiabilidad de la entrega: \u00bfCu\u00e1ntos pedidos se entregan completos y a tiempo?<\/h4>\n\n\n\n

      La fiabilidad de las entregas<\/strong> depende en gran medida, aunque no exclusivamente, de la producci\u00f3n. Se define por la proporci\u00f3n de pedidos que se entregan completos y a tiempo como porcentaje del n\u00famero total de pedidos. La fiabilidad de las entregas se define mediante la m\u00e9trica de gesti\u00f3n de la cadena de suministro OTIF (on-time in full).<\/p>\n\n\n\n

      Para determinar la OTIF, hay que registrar el n\u00famero de pedidos que se han entregado a tiempo (OT) y el n\u00famero de pedidos que se han entregado en su totalidad (IF).<\/p>\n\n\n

      \n
      \"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

      <\/p>\n\n\n\n

      Costes de mantenimiento: \u00bfC\u00f3mo pueden controlarse los costes de mantenimiento?<\/h4>\n\n\n\n

      Los costes de mantenimiento y revisi\u00f3n aumentan con la antig\u00fcedad de las m\u00e1quinas. Al mismo tiempo, los costes de financiaci\u00f3n disminuyen cuando las m\u00e1quinas se amortizan en gran medida. En este sentido, los costes de mantenimiento y reparaci\u00f3n compiten con las inversiones en nuevas m\u00e1quinas o equipos.<\/p>\n\n\n\n

      Los argumentos en contra de las m\u00e1quinas viejas pueden ser la disminuci\u00f3n de la fiabilidad y la disponibilidad. A medida que aumenta el riesgo de aver\u00eda, disminuye la calidad del proceso en toda la producci\u00f3n y en toda la empresa. Los consiguientes retrasos en la producci\u00f3n pueden ocasionar costes muy elevados. Para las m\u00e1quinas que s\u00f3lo se utilizan ocasionalmente, esta consideraci\u00f3n puede no ser cr\u00edtica, pero para las m\u00e1quinas que tienen una influencia significativa en el proceso de producci\u00f3n, se recomienda un an\u00e1lisis como base para la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n

      A este respecto, es aconsejable sopesar los costes totales de las m\u00e1quinas existentes frente a los costes totales de las m\u00e1quinas nuevas.<\/p>\n\n\n\n

      Tama\u00f1o ideal de la muestra<\/h3>\n\n\n\n

      Una pregunta t\u00edpica en el \u00e1mbito del control de calidad es qu\u00e9 tama\u00f1o debe tener una muestra para poder hacer una afirmaci\u00f3n v\u00e1lida sobre la probabilidad de que se produzca un suceso en la cantidad total. Responder a esta pregunta no es en absoluto trivial.<\/p>\n\n\n\n

      \u00bfQu\u00e9 est\u00e1 en juego? Tanto la recogida como la evaluaci\u00f3n de muestras son costosas. Pero cuanto m\u00e1s peque\u00f1a sea la muestra elegida, mayor ser\u00e1 la probabilidad de que la afirmaci\u00f3n obtenida a partir de ella no sea representativa y, por tanto, err\u00f3nea. Cuanto mayor sea la muestra, m\u00e1s se acercar\u00e1 el resultado obtenido al valor de la cantidad total. La desviaci\u00f3n entre el resultado probable de la muestra y la realidad se denomina intervalo de confianza. El resultado se da como el resultado de la muestra +\/- el intervalo de confianza. Esto significa que un suceso ocurrir\u00e1 con una cierta probabilidad, pero debe tenerse en cuenta una dispersi\u00f3n de esta probabilidad en el orden de magnitud del intervalo de confianza. El nivel de confianza (en porcentaje) indica la probabilidad de que el resultado real se sit\u00fae dentro de una cierta tolerancia en torno al resultado de la muestra. Cuanto mayor sea el nivel de confianza, m\u00e1s precisa ser\u00e1 la muestra para inferir los sucesos estudiados en el conjunto total. <\/p>\n\n\n\n

      El tama\u00f1o de muestra necesario<\/strong> puede determinarse mediante la desviaci\u00f3n t\u00edpica \u03c3. Por regla general, se utiliza una desviaci\u00f3n t\u00edpica \u03c3 = 0,5 para llegar a un tama\u00f1o de muestra significativo. A partir del nivel de confianza se determina el valor Z, que representa la distancia entre el valor y el valor real de la cantidad total. El valor Z puede extraerse de tablas estad\u00edsticas. A modo de ejemplo, se muestran los valores Z en funci\u00f3n de los niveles de confianza seleccionados:<\/p>\n\n\n\n

      \n
      \n
      Nivel de confidencia<\/strong><\/td>Valor Z<\/strong><\/td><\/tr>
      0,80<\/td>1,28<\/td><\/tr>
      0,85<\/td>1,44<\/td><\/tr>
      0,90<\/td>1,65<\/td><\/tr>
      0,95<\/td>1,95<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
      <\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

      El tama\u00f1o m\u00ednimo de una muestra resulta de la siguiente f\u00f3rmula:<\/p>\n\n\n

      \n
      \"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

      N = Cantidad total (por ejemplo: 100.000)<\/p>\n\n\n\n

      \u03c3 = Desviaci\u00f3n est\u00e1ndar (por ejemplo: 0,5)<\/p>\n\n\n\n

      e = Margen de error (z. B.: 0,1)<\/p>\n\n\n\n

      Z = Valor Z (por ejemplo: 1,96)<\/p>\n\n\n\n

      En este ejemplo, el tama\u00f1o m\u00ednimo de la muestra es 96,04\/1,0009604 = 95,9475<\/p>\n\n\n\n

      Programas inform\u00e1ticos para la gesti\u00f3n de la calidad<\/h3>\n\n\n\n

      Una gesti\u00f3n de calidad implantada sigue procesos normalizados. La digitalizaci\u00f3n de estos procesos normalizados permite integrar la gesti\u00f3n de la calidad en la infraestructura inform\u00e1tica y automatizar los procesos. Esto puede reducir la propensi\u00f3n a errores de los procesos.<\/p>\n\n\n\n

      Adem\u00e1s, los procesos digitalizados pueden seguirse y rastrearse mejor. Se ayuda a los empleados a planificar, aplicar y supervisar las medidas de calidad. Y todos los documentos de especificaci\u00f3n y verificaci\u00f3n pueden gestionarse y administrarse a prueba de auditor\u00edas. De este modo, se simplifica la gesti\u00f3n de documentos y se reduce el esfuerzo administrativo.<\/p>\n\n\n\n

      Existen las posibilidades tecnol\u00f3gicas para la digitalizaci\u00f3n de los procesos de la gesti\u00f3n de la calidad. Para que la gesti\u00f3n digital de la calidad funcione y encuentre aceptaci\u00f3n en la empresa, hay que tener en cuenta algunas cosas: La gesti\u00f3n digital de la calidad debe estar plenamente integrada en la infraestructura inform\u00e1tica de la empresa. En particular, debe disponerse de acceso a los datos del sistema ERP y de la planificaci\u00f3n de la producci\u00f3n. Adem\u00e1s, la informaci\u00f3n relevante debe integrarse en la gesti\u00f3n digital de la calidad independientemente de los dispositivos finales utilizados. No hay nada peor que las interrupciones del sistema y los datos incompletos o incoherentes. En la gesti\u00f3n de la calidad digital deben realizarse auditor\u00edas, as\u00ed como la gesti\u00f3n de las medidas, incluida la formaci\u00f3n, y la gesti\u00f3n de riesgos. La gesti\u00f3n de contratos tambi\u00e9n puede ser una parte \u00fatil de la gesti\u00f3n de la calidad digital. Si es posible, los procesos no s\u00f3lo se dise\u00f1an y perfeccionan en la gesti\u00f3n de la calidad digital, sino que se ejecutan directamente desde la aplicaci\u00f3n. De este modo, pueden evitarse las desviaciones de la pr\u00e1ctica vivida respecto a las especificaciones acordadas. En el mejor de los casos, la aplicaci\u00f3n tambi\u00e9n fomenta la calidad de la cooperaci\u00f3n dentro de la empresa.<\/p>\n\n\n\n

      Existen algunos proveedores de aplicaciones digitales para la gesti\u00f3n de la calidad. Aseg\u00farese de que las aplicaciones pueden utilizarse independientemente de la plataforma y de que los procesos pueden adaptarse a las condiciones de su empresa. (Intrexx es uno de estos proveedores).<\/p>\n\n\n\n

      <\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"parent":15740,"menu_order":8870,"template":"","meta":{"_links_to":"","_links_to_target":""},"jask_topic_categories":[1646],"class_list":["post-17369","jask_topic","type-jask_topic","status-publish","hentry","jask_topic_categories-kostensenkung-durch-qualitatssicherung-qs"],"yoast_head":"\nReducci\u00f3n de costes mediante el control de calidad (GC) - consultingcheck<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.consultingcheck.com\/es\/topics\/reduccion-de-costes-mediante-el-control-de-calidad-gc\/17369\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Reducci\u00f3n de costes mediante el control de calidad (GC) - consultingcheck\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"El control de calidad es una funci\u00f3n importante en las empresas. 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