Metodología para cálculo de un indicador de capacidad de procesos multivariado para sistemas de gestión integrados.
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Resumen
En las compañías manufactureras, es indispensable conocer la capacidad que tienen los procesos de cumplir especificaciones o metas relacionadas con la eficiencia operativa, ya sea al planear las condiciones de calidad en manufactura o al momento de evaluar la gestión a través de los sistemas de gestión integrados. En las décadas recientes, ha surgido el concepto de capacidad del proceso o desempeño del proceso, que proporciona una estimación cuantitativa de qué tan conforme es un proceso.
Este trabajo ilustra una metodología para calcular un indicador de capacidad de proceso multivariado validado en una compañía productora de bebidas gaseosas, el cual resume el comportamiento del sistema de gestión integrado y orienta a los administradores de procesos a tomar decisiones estratégicas sobre el control y la mejora de los procesos con base en la identificación de variables claves de procesos pertenecientes a los diferentes sistemas de gestión, basados históricamente con valores variables analizadas de manera univariada, recurriendo a análisis densos y sin percepción de las correlaciones posibles entre los diferentes factores de los sistemas integrados de gestión de calidad.
La metodología está basada en el análisis de la base de datos correspondiente a los resultados de los indicadores de gestión de los diferentes sistemas de calidad, obtenidos históricamente y almacenados en los sistemas de información de la compañía. Estos datos se trataron como variables aleatorias distribuidas normalmente y agrupadas matemáticamente como variables con comportamientos distribuidos con chi – cuadrado, estableciendo metas o valores nominales de resultados de los sistemas de calidad.
De estos cálculos resultaron valores apropiados a un desarrollo estable del sistema de calidad, logrando disminuir la
dispersión a través del cálculo del indicador de capacidad y reflejando la maduración del sistema integral de gestión.
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Citas
Abbasi , B., & Akhavan Niaki, S. (2010). “Estimating process
capability indices of multivariate nonnormal processes”.
International Journal Advanced Manufacturing
Technology, Vol 50, pp 823–830.
Amir, A., Bashir, M., Mogouie , H., & Doroudyan, M. (Marzo
de 20112). Non-normal multi-response optimization
by multivariate process capability index. Scientia Iranica
Transactions E: Industrial Engineering, Vol 19 I6,
pp 1894–1905.
Boyles, R. (1996). “Exploratory capability analysis”. Journal
of Quality Technology, Vol 28, pp 91–98.
Brook, R., Glynn, E., & Shekelle, P. (2000). “Defining and
measuring quality of care: a perspective from US researchers”.
IJQJC, Vol 12 I4, pp 281-295.
Bsigroup. (2013). The British Standards Institution. Recuperado
el 14 de Abril de 2013, de http://www.bsigroup.
com.mx/es-mx/Auditoria-y-Certificacion/Sistemas de-Gestion/De-un-vistazo/Que-son-los-sistemas-degestion/
Castagliola, P., & García Castellanos, J. (2003). “New process
capability indices for two quality characteristics”.
th International Industrial Engineering Conference.
Quebec, Canada.
Chan, L., Cheng, S., & Spiring, F. (1991). “A Multivariate
Measure of Process Capability”. Journal of modeling
and Simulation, Vol 11 I1, pp 1-6.
Chang, C.-P., & Chu, C.-P. 2008). “Improvement of causal
analysis using multivariate statistical process control”.
Software Quality Journal, Vol. 16, pp. 377–409.
Chen, H. (1994). A multivariate process capability index over
a rectangular solid tolerance zone. Statistica Sinica,
Vol 4, pp 749–758.
Chen, K., Pearn, W., & Lin, P. (2003). Chen, K. S., Pearn, W.
L., Lin, P. C. (2003). Capability measures for process
with multiple characteristics. “Quality and Reliability
Engineering International”, Vol 11, pp 101–110.
DANE. (2010). Departamento Administrativo Nacional
de Estadística. Recuperado el 14 de Abril de 2013,
de http://cursos.campusvirtualsp.org/pluginfile.
php/13971/mod_resource/content/1/Guia_construccion_
interpretacion_indicadores.pdf
Ebadi , M., & Amirib, A. (2012). “Evaluation of process capability
in multivariate simple linear profiles”. Scientia
Iranica Transactions E: Industrial Engineering, Vol 19
I6, pp 1960–1968.
Femsa, C. C. (2013). Herramienta de Criterios del Sistema
Integral de Calidad. (G. d. Calidad, Ed.) México, DF.,
México, México.
Foster H. (2005). The process-oriented multivariate capability
index. International Journal of Production Research,
Vol. 43 (No. 10), pp 2135–2148.
Holmes, D., & Mergen, A. (1999). “Measuring process performance
for multiple variables”. Quality Engineering,
Vol 11, pp 661–665.
ISO Organization. (2005). NTC ISO 9000 Sistemas de gestión
de la calidad - Fundamentos y vocabulario. Bogotá,
Colombia: Icontec.
ITCH. (s.f.). Instituto tecnológico de Chihuahua. Recuperado
el 15 de Junio de 2013, de http://www.itch.edu.mx/
academic/industrial/estadistica1/u0304.pdf
Jackson, J. (1980). “Principal Component and Factor Analysis:
Part 1 – Principal Components”. Journal of Quality
Technoloy, Vol 12, pp 201-213.
Juan, A., Sedano, M., & Vila, A. (15 de Junio de 2013). Universitat
Oberta de Catalunya (UOC). Obtenido de
http://www.uoc.edu/in3/emath/docs/Distrib_Normal.
Lane, D. (2007). Conexions. Recuperado el Junio de 2013,de http://www.statru.org/wp-content/uploads/2011/01/
Reference.pdf
Ledezma, A. (s.f.). Facultad de Ingeniería. Universidad de la
Plata. Recuperado el 15 de Junio de 2013, de http://
www.ing.unlp.edu.ar/fismat/estadistica/estadistica/
archivos/capitulo3_distribucionesmuestrales_ledesma2009.
López, M. T., & Gentile, N. (Septiembre de 2008). Sistema
de indicadores económicos y sociales: la importancia
del análisis integrado. Recuperado el 14 de Abril
de 2013, de http://www.econ.uba.ar/planfenix/economias_
regionales/comision%20C/06-Lopez-Gentili%
Manson, R., & Young, J. (2004). “A multivariate thinking”.
Quality Progress, Vol. 37 (No. 4), pp 89 - 97.
Martínez de Lejarza, J., & Martínez de Lejarza, I. (2011).
Universidad de Valencia. Recuperado el 2013 de Junio,
de http://ocw.uv.es/ciencias-sociales-y-juridicas/
estadistica/estadistica10d_vale.pdf
Pal, S. (1999). Performance evaluation of a bivariate normal
process. Quality Engineering, Vol 11, pp 379–386.
Pearn, W., Wang, F., & Yen, C. (2007). Multivariate Capability
Indices: Distributional and Inferential Properties.
Journal of Applied Statistics, Vol. 34(No. 8), pp. 941–
Polanski, A. (2001). “A smooth non parametric aproach to
multivariate process capability”. Technometrics, Vol.
(No. 2), pp 199-211.
Quaglino, M., Pagura, J., Dianda, D., Hernández, L., & Puigsubira,
C. (Noviembre de 2011). Índices multivariados
de capacidad de procesos. En A. d. Estadística. (Ed.).
Quevedo, H. (Agosto de 2006). Métodos Estadísticos para
la Ingeniería Ambiental y la Ciencia. México: Biblioteca
Virtual de la Universidad Autónoma de Cd. Juárez.
Rius Díaz, F. (1999). Bioestadística Métodos y Aplicaciones.
Recuperado el 14 de Abril de 2014, de Universidad de
Málaga: http://www.bioestadistica.uma.es/libro/
Rodríguez, A. L. (Noviembre de 2010). Estadística. Recuperado
el 04 de Abril de 2014, de http://www.uclm.es/
profesorado/licesio/Docencia/E_itis/Tema3_4_guion.
Shahriari, H., & Abdollahzadeh, M. (2009). A New Multivariate
Process Capability Vector. Quality Engineering.
Vol. 21, pp. 290–299.
Shahriari, H., Hubele, N., & Lawrence, F. (1995). A multivariate
process capability vector. 4th Industrial Engineering
Research Conference, Institute of Industrial
Engineers, pp 304–309).
Taam, W., Subbaiah, P., & Liddy, J. (1993). A note on multivariate
process capability indices. Journal of Applied
Statistic, 20, 339–351.