CORTE I UNIDAD II

CONTROL DE CALIDAD

POLITECNICO SANTIAGO MARIÑO - VALENCIA

UNIDAD II

Unidad II Análisis Estadístico

Contenidos:

      Diagrama de Control

      Análisis de Pareto

      Análisis Causa Efecto

      Tabla de Distribución

Introducción

Sobre errores e incertidumbres Toda medida está afectada de un error : Llamamos error a la diferencia entre el resultado de una medida y en valor buscado (o valor verdadero). Es una cantidad desconocida de la que solo podremos conocer, o hacer hipótesis, su comportamiento estadístico.

El Análisis Estadístico de Datos puede ser considerado hoy en día como una de las herramientas más valiosas que tiene la humanidad para consolidad y optimizar su desarrollo en el planeta Tierra.

Esta unidad pretende explicar las ventajas que implica aplicar el Control Estadístico en los procesos de producción con el fin de mejorar los procesos productivos, disminuyendo costos para así ofrecer productos realmente competitivos.

Existe mucha literatura de control de calidad en sus distintas modalidades, todos los autores de calidad coinciden en la necesidad de usar técnicas de calidad, y para cubrir esta necesidad existe un conjunto de técnicas estadísticas llamadas herramientas básicas de la calidad que aplicada combinadamente forman el Control Estadístico del Proceso (CEP).

Diagrama de Control

Concepto:

Los gráficos de control o diagramas de control se utilizan para controlar el desarrollo de los procesos de producción e identificar posibles inestabilidades y circunstancias anómalas.

La variación ocurre en todos los procesos, ya sean fenómenos naturales o invenciones humanas. Se dan dos clases de variación, la variación aleatoria (que es natural en el proceso tal y como se desarrolla habitualmente) y la no aleatoria (resultado de una causa atribuible específica). La primera es predecible (proceso bajo control), sin embargo la segunda hace que el proceso se encuentre fuera de control. Un gráfico de control presenta la variación total en un proceso (aleatoria y no aleatoria) y se utiliza para monitorizar un proceso y mantenerlo dentro de su capacidad operativa, es decir, bajo control. El tipo más sencillo es el llamado gráfico p, que representa el porcentaje defectuoso o porcentaje de veces que no se cumple una norma establecida.

Empleo de los diagramas de control.

Las técnicas de los diagramas de control se utilizan tan ampliamente en las actividades de control estadísticos de calidad, que se pueden adaptar fácilmente para estudios de muestreo de trabajo. Como tales estudios tratan exclusivamente con porcentajes o proporciones, el diagrama “p” se emplea con mucha frecuencia.

El primer problema encontrado en la elaboración de un diagrama de control es la elección de los límites. En general se busca un equilibrio entre el costo de localizar una causa asignable cuando no existe ninguna, y el de no buscarla cuando existe.

 ¿Qué indica un diagrama de control?

 En el trabajo de control de calidad se dice que tal diagrama muestra si el proceso esta en control o no. En forma semejante el analista que efectúa un muestreo de trabajo considera a los puntos fuera de los límites de tres sigmas de p como fuera de control. Así, una cierta muestra que produce un valor de “p” se supone que ha sido tomada de una población con un valor esperado de p si p cae dentro de los límites de más o menos tres sigmas de p.

Expresado de otra manera, si una muestra tiene un valor de p que cae fuera de dichos límites de tres sigmas, se supone que la muestra proviene de una población diferente o que ha sido cambiada la población original:  Como en el trabajo de control de calidad, los puntos que no están fuera de control pueden ser de significación estadística. Por ejemplo, es mas probable que un punto quede fuera de los límites de tres sigmas, que dos puntos sucesivos entre los límites de 2 y 3 sigmas. Por consiguiente, dos puntos sucesivos entre los límites de dos y de tres sigmas indicarían que la población había cambiado. Se ha deducido por series de conjuntos significativos de puntos.

Uno de los objetos del muestreo del trabajo es determinar áreas de actividad que podrían ser mejoradas. Una vez descubiertas tales áreas se tratará de mejorar la situación. Los diagramas de control se pueden emplear para mostrar el mejoramiento progresivo de áreas de trabajo. Esta idea es especialmente importante si los estudios de muestreo de trabajo se utilizan para establecer tiempos estándares, pues tales estándares deberán cambiarse siempre que las condiciones varíen a fin de que sean realistas.

Cómo elaborar un gráfico de control:

1. Seleccionar el objeto de control.
2. Establecer medidas.
3. Medir el proceso en intervalos regulares.
4. Contar el nº total de casos (n) y el nº total de defectos para cada punto en el tiempo.
5. Calcular el porcentaje defectuoso.
6. Dibujar el porcentaje defectuoso (p)
7. Calcular el porcentaje (p) a lo largo del periodo de tiempo completo. Este porcentaje se llamará barra-p, y está indicado por el símbolo /p
8. Calcular la desviación estándar de /p.

s = √ (/p x (100% - /p) / n

9. Calcular los límites de control superior e inferior.

Límite de control superior = p + 3 x σ

Límite de control inferior = p – 3 x σ

10. Dibujar una línea horizontal central indicando la barra-p para cada límite de control (El límite de control puede ser diferente en cada punto si "n" es diferente)
11. Eliminar los puntos con causa asignable y volver a calcular los límites de control.
12. Medir con regularidad y dibujar el porcentaje defectuoso.

13.  Adoptar la acción prevista sobre las variaciones no aleatorias.

Cómo interpretar una gráfica de control

En la gráfica se muestran datos del desempeño de un proceso. Estos datos pueden ser continuos (ej: las medidas de una pieza, o el número de piezas conformes respecto de cada lote de X unidades) o bien también se pueden mostrar datos discretos (ej:   pieza conforme o pieza no conforme). En el caso de ser datos continuos, se suele incluir una línea horizontal con el valor medio de referencia y dos líneas más con los límites de control estadístico,  superior e inferior, en la gráfica.

Los límites de control se sitúan de forma que un porcentaje fijado de los puntos estén dentro de ellos. Estos límites suelen calcularse para incluir o bien el 75% o el 95% de los datos:

- Límites que incluyen el 75% de los datos: En este caso, un proceso que funcione correctamente deberá mostrar un 75% de los valores dentro de los límites superior e inferior, un 12,5% de los valores por encima del límite superior y otro 12.5% por debajo del límite inferior.  Si se aprecia un punto fuera de estos límites se considera como normal, pero si aparecen varios puntos seguidos por encima o por debajo de los límites probablemente sea una situación inusual, e indique que el proceso está descontrolado.

- Límites que incluyen el 95% de los datos: En este caso sólo el 2,5% de los valores deben dar por encima o por debajo de los límites. Al ser tan restrictivo, en esta situación si un dato sale fuera de los límites significará que ha habido una circunstancia inusual en el proceso.

  

EJEMPLO DE UN DIAGRAMA DE CONTROL

     

Principios básicos

·         Si el proceso está “en control”, casi la totalidad  de los puntos se halla entre los límites.

·         Un punto fuera, evidencia de que muy probablemente el proceso está “fuera de control”(Acciones de indagación y corrección)

·         Un patrón o secuencia no aleatoria puede estar asociado a una situación “fuera de control”.

·         El proceso está “bajo control” estadístico

Resumen, lo que se pretende con este tipo de análisis es controlar los procesos para asegurarse de que funcionan correctamente.  Si la gran mayoría de los puntos mostrados de la gráfica están dentro de los límites se considera que el proceso está controlado. En el momento en el que uno o varios puntos aparecen fuera de los límites establecidos o no representan una distribución estadística gaussiana, se considera que el proceso está descontrolado y comienza la búsqueda de la causa de su mal funcionamiento.

Diagrama de Pareto

Es una herramienta que se utiliza para priorizar los problemas o las causas que los generan. El nombre de Pareto fue dado por el Dr. Juran en honor del economista italiano VILFREDO 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  solo resuelven el 20 % del problema.

Concepto

El diagrama de Pareto es una grafica de barras que ilustran las causas de los problemas por orden de importancia y frecuencia (porcentaje) de aparición, costo o actuación.

Por lo tanto, el análisis de Pareto es una técnica que separa los “pocos Vitales” de los “muchos triviales”. Una Grafica Pareto es un problema desde los triviales de manera que un equipo sepa dirigir sus esfuerzos para mejorar.

Un 20 % de las fuentes causan el 80 % de cualquier problema.

Se recomienda el uso del diagrama de Pareto:

·      Para identificar oportunidades para mejorar Para identificar un producto o servicio para el análisis de mejora de la calidad. Cuando existe la necesidad de llamar la atención a los problemas o causas de una forma sistemática.

·      Para analizar las diferentes agrupaciones de datos.

·      Al buscar las causas principales de los problemas y establecer la prioridad de las soluciones.

·      Para evaluar los resultados de los cambios efectuados a un proceso comparando sucesivos diagramas obtenidos en momentos diferentes, (antes y después).

·      Cuando los datos puedan clasificarse en categorías.

·      Cuando el rango de cada categoría es importante

¿CÓMO SE UTILIZA?

Los pasos para realizar un diagrama de Pareto son:

1. Determinar el problema o efecto a estudiar.

2. Investigar los factores o causas que provocan ese problema y comorecoger los datos referentes a ellos.

3. Anotar la magnitud (por ejemplo: número de defectos, etc.) de cada factor. En el caso de factores cuya magnitud es muy pequeña comparada con la de los otros factores incluirlos dentro de la categoría “Otros”.

4. Ordenar los factores de mayor a menor en función de la magnitud de cada uno de ellos.

5. Calcular la magnitud total del conjunto de factores.

6. Calcular el porcentaje total que representa cada factor, así como el porcentaje acumulado. El primero de ellos se calcula como:

% = (magnitud del factor/magnitud total de los factores) x 100

El porcentaje acumulado para cada uno de los factores se obtiene su mando los porcentajes de los factores anteriores de la lista más el porcentaje del propio factor del que se trate.

7. Dibujar dos ejes verticales y un eje horizontal. Situar en el eje vertical izquierdo la magnitud de cada factor. La escala del eje está comprendida entre cero y la magnitud total de los factores. En el derecho se representan el porcentaje acumulado de los factores, por tanto, la escala es de cero a 100. El punto que representa a 100 en el eje derecho está alineado con el que muestra la magnitud total de los factores detectados en el eje izquierdo. Por último, el eje horizontal muestra los factores empezando por el de mayor importancia.

8. Se trazan las barras correspondientes a cada factor. La altura de cada barra representa su magnitud por medio del eje vertical izquierdo.

9. Se representa el gráfico lineal que representa el porcentaje acumulado calculado anteriormente. Este gráfico se rige por el eje vertical derecho.

10. Escribir junto al diagrama cualquier información necesaria, sea sobre el diagrama o sobre los datos.

EJEMPLO DE ELABORACIÓN DEL DIAGRAMA DE PARETO

                                                CAUSAS

DESCRIPCION                          CANTIDAD            fr %                        fa % 

Cambios ambientales                        191                    42,9                       42,9

Rot. operador                                     121                    27,2                       70,1

Inestabilidad Maq.                               56                    12,6                        82,7    

Rot. Maquina                                       35                     7,9                         90,6

Cansancio operador                             11                      2,5                        93,0

  Fluctuacion Energia                            9                       2,0                       95,1  

Partida fria                                            8                       1,8                       96,9

Error de Medicion                                6                        1,3                       98,2

Desviacion del material                       5                         1,1                      99,2

Desgaste del Equipo                            3                          0,7                     100 

                                        Total-->      445                             100      

EJEMPLO DE DIAGRAMA DE PARETO

Para el siguiente análisis de caso, se considera un proceso de producción que se encuentra afectado por la siguientes causas:

• Fluctuaciones de energía
• Inestabilidad de la máquina
• Rotación frecuente del operador
• Rotación frecuente de la máquina
• Cambios ambientales cíclicos
• Cansancio o fatiga del operador
• Partida fría
• Error de medición
• Desviación del material
• Desgaste del equipo

En la tabla presentada más arriba se detallan los valores correspondientes a la cantidad de veces que se registró cada una de las causas que afectan al proceso, durante un período determinado.

Para cada causa, se calculó el porcentaje que representa en forma individual con respecto al total de causas registradas, y luego se ordenó la tabla de mayor a menor. Una vez ordenada la tabla, se calculó el porcentaje acumulado.

Con estos valores es posible obtener el siguiente gráfico:

EJEMPLO DE DIAGRAMA DE PARETO

Al marcar sobre el gráfico una línea punteada sobre el valor correspondiente al 80% del porcentaje acumulado, se obtiene la siguiente información:

• Cambios ambientales
• Rotación del operador
•  Inestabilidad de la máquina

Son las causas que están ocasionando el 80% de los defectos en este proceso, por lo que los esfuerzos destinados a mejorarlo deberían concentrarse en estos 3 aspectos.

  

DIAGRAMA CAUSA EFECTO

Introducción

Elementos claves para la calidad

• La calidad empieza con la educación y termina con la educación.
• El primer paso a la calidad es conocer lo que el cliente requiere.
• El estado ideal de la calidad es cuando la inspección no es necesaria.
• Hay que remover la raíz del problema, no los síntomas.
• El control de la calidad es responsabilidad de todos los trabajadores.
• No hay que confundir los medios con los objetivos.
• Primero poner la calidad y después poner las ganancias a largo plazo.
• El comercio es la entrada y salida de la calidad.
• Los altos ejecutivos de las empresas no deben de tener envidia cuando un obrero da una opinión valiosa.
• Los problemas pueden ser resueltos con simples herramientas para el análisis.
• Información sin información de dispersión es información falsa.

Conceptos
El Diagrama Causa-Efecto es llamado usualmente Diagrama de "Ishikawa" porque fue creado por Kaoru Ishikawa, experto en dirección de empresas interesado en mejorar el control de la calidad; también es llamado "Diagrama Espina de Pescado" porque su forma es similar al esqueleto de un pez: Está compuesto por un recuadro (cabeza), una línea principal (columna vertebral), y 4 o más líneas que apuntan a la línea principal formando un ángulo aproximado de 70º (espinas principales). Estas últimas poseen a su vez dos o tres líneas inclinadas (espinas), y así sucesivamente (espinas menores), según sea necesario. Ayudan a las personas a pensar sobre todas las causas reales y potenciales de un suceso o problema, y no solamente en las más obvias o simples. Además, son idóneos para motivar el análisis y la discusión grupal, de manera que cada equipo de trabajo pueda ampliar su comprensión del problema, visualizar las razones, motivos o factores principales y secundarios, identificar posibles soluciones, tomar decisiones y, organizar planes de acción.

Sus aplicaciones son muy variadas, tal y como se pone de manifiesto a continuación.

• Identificar las causas verdaderas, y no solamente sus síntomas, de una determinada situación y agruparlas por categorías.
• Resumir todas aquellas relaciones entre las causas y efectos de un proceso.
• Promover la mejora de los procesos.
• Consolidar aquellas ideas de los miembros del equipo sobre determinadas actividades relacionadas con la calidad.
• Favorecer también el pensamiento del equipo, lo que conllevará a una mayor aportación de ideas.
• Obtener una visión más global y estructurada de una determinada situación ya que se ha realizado una identificación de un conjunto de factores básicos

Aplicación diagrama de Ishikawa

Con el objeto de realizar correctamente un Diagrama de Causa – Efecto, a continuación se exponen los pasos a seguir:

1.      Definir claramente el efecto cuyas causas van a identificarse y ponerlo por escrito

2.      Dibujar una flecha horizontal larga y colocar en la punta el efecto definido con anterioridad.

3.      Identificar los factores primarios a través de una tormenta de ideas. Colocarlos alrededor de la flecha horizontal y unirlos a éstos mediante líneas inclinadas.

4.      Escribir los factores secundarios, terciarios, etc., también a través de una tormenta de ideas.

5.      Para ayudar a determinar las posibles causas se pueden responder las siguientes preguntas, ¿Quién? ¿Qué? ¿Dónde? ¿Cuándo? ¿Cómo? ¿Cuánto?

6.      Analizar y seleccionar las causas reales.

7.      Probar la validez de la secuencia causal, es decir, empezando desde la causa raíz seguir el razonamiento hasta el efecto investigado y comprobar que tiene sentido lógico.

Si al terminar un diagrama se descubre que una rama tiene pocas causas en comparación con las demás, puede querer decir que esta rama requiere un estudio más en profundidad, debido, tal vez a que el equipo no conoce suficientemente bien alguna parte del problema investigado. Se recomienda estudiar detenidamente esta rama, por si en ella se encontrase la causa raíz.

Uno de los fallos más comunes a la hora de usar el diagrama causa-efecto es tomar como reales las causas que aparecen, sin contrastarlas con información del problema objeto de estudio. El diagrama causa-efecto es una herramienta útil para el análisis de causas, pero no sustituye a la comprobación de las mismas con datos reales.Por último se recomienda no comenzar la construcción de este diagrama hasta no haber analizado datos reales del problema.

Ejemplo

Identifique y defina con exactitud el problema, fenómeno, evento o situación que se quiere analizar. Éste debe plantearse de manera específica y concreta para que el análisis de las causas se oriente correctamente y se eviten confusiones. Una vez el problema se delimite correctamente, debe escribirse con una frase corta y sencilla, en el recuadro principal o cabeza del pescado, tal como se muestra en el siguiente ejemplo: Bajo rendimiento en Matemáticas.

Se asume que todas las causas del problema que se identifiquen, pueden clasificarse dentro de una u otra categoría. Generalmente, la mejor estrategia para identificar la mayor cantidad de categorías posibles, es realizar una lluvia de ideas con el equipo de trabajo. Cada categoría que se identifique debe ubicarse independientemente en una de las espinas principales del pescado.

Siguiendo con el ejemplo, se puede decir que las causas del problema, del bajo rendimiento en Matemáticas, pueden clasificarse dentro de las siguientes categorías o factores que influyen en este: a) Políticas de la Institución Educativa; b) docente de matemáticas; c) contenidos curriculares; y d) estudiantes.

Mediante una lluvia de ideas y teniendo en cuenta las categorías encontradas, identifique las causas del problema. Éstas son por lo regular, aspectos específicos de cada una de las categorías que, al estar presentes de una u otra manera, generan el problema.

Las causas que se identifiquen se deben ubicar en las espinas, que confluyen en las espinas principales del pescado. Si una o más de las causas identificadas es muy compleja, ésta puede descomponerse en subcausas. Éstas ultimas se ubican en nuevas espinas, espinas menores, que a su vez confluyen en la espina correspondiente de la causa principal.

También puede ocurrir que al realizar la lluvia de ideas resulte una causa del problema que no pueda clasificarse en ninguna de las categorías previamente identificadas. En este caso, es necesario generar una nueva categoría e identificar otras posibles causas del problema relacionadas con ésta.

En el ejemplo, se identificaron diferentes causas del problema y se clasificaron en las categorías correspondientes. En el caso de la categoría Docente de Matemáticas, se estableció que una causa potencial es el uso de estrategias de clase inadecuadas.

Sin embargo, fue necesario establecer subcausas, ya que existen muchos factores que pueden influir en que una estrategia de clase no sea pertinente. Por ejemplo: plantear actividades poco interesantes y proponer tareas inadecuadas, entre otros.

Por otra parte, se identificó que otra de las posibles causas para que el docente no utilice estrategias de clase adecuadas, es la falta de recursos necesarios para ello. Sin embargo, esta causa no puede ser clasificada únicamente dentro de la categoría Docente de Matemáticas, porque el hecho de no usar recursos adecuados para sus clases puede deberse a factores externos a él, por ejemplo, que exista una baja disponibilidad de recursos. Por tal motivo, lo mas adecuado fue crear una nueva categoría llamada Recursos.

                                             

TABLA DE DISTRIBUCION

Introducción

Para saber leer y comprender los datos que se concentran en tablas y gráficos es importante: Manejar, analizar, y comprender la información que contienen. La tabla de distribución de frecuencias presenta la información en forma clara de tal manera que cualquier persona pueda interpretar los datos gráficos. Permite visualizar los datos fácilmente.

Concepto

La distribución de frecuencia es la representación estructurada, en forma de tabla, de toda la información que se ha recogido sobre la variable que se estudia.

Si los valores que toma la variable son muy diversos y cada uno de ellos se repite muy pocas veces, entonces conviene agruparlos por intervalos, ya que de otra manera obtendríamos una tabla de frecuencia muy extensa que aportaría muy poco valor a efectos de síntesis.

Usos y aplicaciones

La tabla de distribución de frecuencias ayuda a agrupar cualquier tipo de dato numérico. Las tablas de distribución de frecuencias se utilizan cuando se recolectan datos, con ellas se pueden representar los datos de manera que es más fácil analizarlos. Se pueden elaborar tablas de distribución de frecuencias para datos no agrupados y para datos agrupados. Estas últimas se utiliza cuando se tienen muchos datos.

Primero que nada una tabla de distribución de frecuencias es una manera de organizar los datos recolectados, esto es muy útil ya que permite analizar con mayor facilidad un grupo de datos sin que se tenga que considerar individualmente cada dato.

Ejemplo de ejercicio
                                                         


Las siguientes son las puntuaciones finales que tuvieron 48 estudiantes en un examen de química inorgánica:
63 – 86 – 94 – 65 – 76 – 33 – 73 – 90 – 66 – 47 – 86 – 79 – 40 – 55 – 84 – 62 – 75 – 69 -77 – 72 – 53 – 88 – 60 – 76 – 65 – 73 – 75 – 48 – 64 – 35 – 70 – 56 – 89 – 84 – 67 – 49 -58 – 76 – 42 – 77 – 65 – 96 – 75 – 69 – 64 – 89 – 69 – 73
1.- Determinar el rango.
R= Dato Mayor – dato menor
R= 96 – 33
R= 63
2.- Obtener el número de clases:
C= √N
C= √48
C= 6.9 = 7
3.- Sacar el tamaño o anchura de intervalo:
Tamaño o anchura del intervalo: R/C
Tamaño o anchura del intervalo: 63/7
Tamaño o anchura del intervalo: 9
4.- Elaborar la tabla conforme a los datos obtenidos.
En este paso debemos poner el nombre de la tabla (es obligatorio… pues sin el nombre, quien observe la tabla no sabrá de qué se trata). Hay que hacer el número de clases, el tamaño de intervalo indicado y numerar las frecuencias de los datos.


La siguiente es una lista de los pesos en libras de 50 estudiantes de la prepa Múgica del turno vespertino.
Construir la tabla de frecuencias obteniendo su rango, número de clases, tamaño o anchura del intervalo, frecuencia total, dato mayor, dato menor, y la lista de los datos ordenados de todos los pesos para los 50 alumnos.
128 – 154 – 140 – 122 – 154 – 135 – 159 – 167 – 142 – 144
136 – 148 – 130 – 137 – 146 – 143 – 162 – 154 – 146 – 147
158 – 116 – 179 – 141 – 139 – 129 – 164 – 175 – 149 – 128
136 – 163 – 132 – 137 – 145 – 144 – 150 – 145 – 170 – 181
151 – 135 – 125 – 132 – 160 – 156 – 155 – 138 – 153 – 147
Gráficos con los que se puede representar
Las gráficas que pueden representar la información de la tabla son:

- Histograma de frecuencias:

- Polígono de frecuencias:

                                             

¿Que es un AMEF?

Tomado de las sectores que apuestan alto como la industria aeroespacial y defensa, el Análisis de Modo y Efecto de Fallos (AMEF) es un conjunto de directrices, un método y una forma de identificar problemas potenciales (errores) y sus posibles efectos en un SISTEMA para priorizarlos y poder concentrar los recursos en planes de prevención, supervisión y respuesta. 

 Los AMEFs fueron formalmente introducidos a finales de los 40’s mediante el estándar militar 1629. Utilizados por la industria aeroespacial en el desarrollo de cohetes, los AMEFs y el todavía más detallado Análisis Crítico del Modo y Efecto de Falla (ACMEF) fueron de mucha ayuda en evitar errores sobre tamaños de muestra pequeños en la costosa tecnología de cohetes.

 El principal empuje para la prevención de fallas vino durante los 60’s mientras se desarrollaba la tecnología para enviar un hombre a la luna en la misión Apolo. Ford Motor Company  motivados por los altos costos de demandas de responsabilidad civil introdujo los AMEFs en la industria automotriz a finales de los 70’s para consideraciones de seguridad y requisitos regulatorios

 En 1993 Chrysler, Ford y GM crearon el documento  «Potencial Failure Mode And Effects Analysis» que cubría los tipos vigentes de AMEF. El documento formo parte de la norma QS 9000 (Hoy conocida como ISO 16949).

 Los Beneficios de implantación de AMEF en un sistema son:

•Identifica fallas o defectos antes de que estos ocurran

•Reducir los costos de garantías

•Incrementar la confiabilidad de los productos/servicios (reduce los tiempos de desperdicios y re-trabajos)

•Procesos de desarrollo mas cortos

•Documenta los conocimientos sobre los procesos

•Incrementa la satisfacción del cliente

•Mantiene el Know-How en la compañía

Tipos de AMEF

 AMEF DE SISTEMA (S-AMEF) - Asegura la compatibilidad de los componentes del sistema

AMEF DE DISEÑO (D-AMEF) - Reduce los riesgos por errores en el diseño.

AMEF DE PROCESO (P-AMEF) - Revisa los procesos para encontrar posibles fuentes de error.

AMEF en un proceso se aplicaría en las siguientes etapas

ANÁLISIS MODAL DE SUS FALLAS Y SUS EFECTOS AMFE

Es una de las herramientas más utilizadas en la planificación de la seguridad en la atención, el AMFE evalúa las deficiencias que puede ocasionar un mal funcionamiento del servicio.

El AMFE valora fallas potenciales en el diseño y la prestación de servicios, previniendo su aparición, cuantificando los efectos de posibles fallas.

USO El AMFE nos permite priorizar las acciones encaminadas a minimizarlas o eliminarlas mediante una metodología simple y sistemática que aborda problemas, preocupaciones, desafíos, errores y fallas con el fin de buscar respuestas para su mejora.