Mencione las 7 herramientas de calidad
Las siete herramientas básicas de calidad son:
**Diagrama de Ishikawa** (o de espina de pescado): Para identificar las causas raíz de un problema
**Hojas de verificación:** Para recopilar y organizar datos de manera sistemática
**Gráficos de control: ** Para monitorear un proceso y determinar si es estable o no
**Histogramas:** Para mostrar la distribución de datos
**Diagramas de Pareto:** Para priorizar problemas identificando los más significativos
**Diagramas de dispersión:** Para visualizar la relación entre dos variables
**Estratificación:** Para separar datos en grupos más pequeños para un análisis más detallado
¿Qué son los defectos por millón de oportunidades?
Los **defectos por millón de oportunidades (DPMO)
** es una métrica utilizada en Seis Sigma para medir el rendimiento de un proceso. Representa el número de defectos que se esperan por cada millón de oportunidades de que ocurra un defecto.
Una oportunidad es cualquier punto donde un producto o servicio podría fallar.
### 4. ¿Cuál es el valor esperado de defectos por millón de oportunidades de un proceso nivel Seis Sigma?
El valor esperado de defectos para un proceso de **nivel Seis Sigma** es de **3.4 DPMO**. Esto significa que por cada millón de oportunidades de error, se esperan solo 3.4 defectos.
### 5. ¿Cuáles son las 6 M utilizadas en el diagrama de Ishikawa?
Las **6 M** son categorías comunes utilizadas en el diagrama de Ishikawa para agrupar las posibles causas de un problema, especialmente en procesos de manufactura.
**Mano de obra:** Factores humanos, como falta de capacitación, errores, etc
**Método:** Procedimientos de trabajo, instrucciones, etc
**Máquina:** Equipos, maquinaria, herramientas
**Medio ambiente:** Entorno de trabajo, condiciones de temperatura, humedad, etc
**Material:** Materias primas o componentes utilizados
**Medición:** Calibración de instrumentos, métodos de medición
### 6. De acuerdo con el diagrama y regla de Pareto, ¿en qué consiste la regla 80-20?
La regla 80-20, o **
Principio de Pareto
*, afirma que, para muchos eventos, aproximadamente el **80% de los efectos** provienen del **20% de las causas**. En control de calidad, esto significa que la mayoría de los problemas (el 80% de los defectos) a menudo son causados por un pequeño número de factores (el 20% de las causas). Un diagrama de Pareto se utiliza para identificar y visualizar este 20% de causas vitales para enfocarse en ellas.
### 7. En un diagrama de Pareto, ¿qué representa el «efecto olvido»?
El **»efecto olvido»** no es un término estándar en los diagramas de Pareto. Se podría referir a la importancia de no olvidar las causas menores (el 80% de las causas que generan el 20% de los efectos) después de haber corregido las causas principales. Sin embargo, no es una terminología común en este contexto.
### 8. En el gráfico de control, ¿cuándo se considera que un proceso se encuentra fuera de control?
Un proceso se considera **fuera de control** cuando la variación observada no se debe a causas aleatorias, sino a **causas asignables o especiales**. Esto se identifica en un gráfico de control cuando los puntos de datos:
* Salen de los límites de control superior o inferior.
* Muestran una tendencia (una serie de puntos que suben o bajan continuamente).
* Presentan una serie de puntos que se mantienen de un lado de la línea central
* Siguen un patrón que no es aleatorio
### 9. ¿Cuál es el principal objetivo de la fase de análisis en Seis Sigma?
El principal objetivo de la fase de **Analizar** es **identificar las causas raíz** del problema que se ha definido y medido en las fases anteriores. El objetivo es entender por qué el proceso está produciendo defectos para poder tomar medidas correctivas efectivas.
### 10. En la metodología Seis Sigma, ¿a qué hace referencia el procedimiento «la voz del cliente«?
La **»voz del cliente» (VOC)** hace referencia a las **necesidades, expectativas y preferencias** del cliente. Seis Sigma se centra en entender lo que el cliente valora y en traducir esos requisitos en métricas y especificaciones de calidad para el proceso. Esto asegura que las mejoras del proceso estén alineadas con lo que el cliente realmente desea.
### 11. En un proceso de producción de clavos de 2 pulgadas, se realiza un muestreo para determinar mediante el promedio de la longitud del producto es igual o diferente a 2 pulgadas. Se utilizó Minitab con los resultados mostrados a continuación
#### Con base en los resultados de Minitab, determine si se aprueba o rechaza la hipótesis nula, además, explique ¿qué significa el que se haya aceptado o rechazado el resultado?
**Prueba de Hipótesis:**
* **Hipótesis Nula ($$H_0$$):** El promedio de la longitud del producto es igual a 2 pulgadas ($$\mu = 2$$).
* **Hipótesis Alterna ($$H_a$$):** El promedio de la longitud del producto es diferente de 2 pulgadas
* **Valor p:** 0.000
* **Valor Z:** 6.65
Se **rechaza** la hipótesis nula ($$H_0$$).
**Explicación:**
El **valor p** es 0.000, el cual es significativamente menor que cualquier nivel de significancia común, como 0.05 o 0.01. Dado que el valor p es tan bajo, hay una evidencia estadística muy fuerte para rechazar la hipótesis nula.
**¿Qué significa rechazar la hipótesis nula?**
Esto significa que la evidencia de la muestra **contradice la afirmación de que la longitud promedio de los clavos es de 2 pulgadas**. Con una alta confianza estadística, se puede concluir que la verdadera longitud promedio de los clavos **es diferente a 2 pulgadas**, lo cual indica que el proceso de producción está fuera de las especificaciones y no está centrado correctamente en la longitud deseada. El **valor Z** de 6.65, que es muy alto, confirma esta conclusión, ya que el promedio de la muestra (2.3000) está a más de 6 desviaciones estándar de la media hipotetizada (2), lo que es extremadamente improbable si la hipótesis nula fuera verdadera.El **valor p** es 0.000, el cual es significativamente menor que cualquier nivel de significancia común, como 0.05 o 0.01. Dado que el valor p es tan bajo, hay una evidencia estadística muy fuerte para rechazar la hipótesis nula.