La relevancia de considerar todos los factores productivos en el análisis de calidad
Barra lateral del artículo
Contenido principal del artículo
Resumen
La calidad del producto es vital, en especial cuando se trata de manufactura para sectores avanzados. Encontrar una solución a un problema puede ser un trabajo relativamente sencillo si se utilizan las herramientas que propone el estudio de la calidad y se considera el contexto operacional en el que se presenta la problemática; sin embargo, al hacer dicha tarea, es fundamental considerar todos los factores productivos que pueden afectar el proceso, producto o ambos. Por eso, en este estudio de caso se presenta el ejemplo de cómo una empresa de manufactura logró resolver una No Conformidad, al incluir factores que en un inicio no habían sido considerados. El problema es resuelto en etapas, de manera que conforme se avanza se incorporan nuevas fuentes de variación y el lector puede entender el proceso de pensamiento por parte del equipo. Se concluye haciendo énfasis en la importancia de los equipos multidisciplinarios en las empresas para obtener resultados más efectivos y soluciones globales al problema en cuestión.
##plugins.themes.bootstrap3.displayStats.downloads##
Detalles del artículo
Sección
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Cómo citar
Referencias
Carayon, P. y Smith, M. J. (2000). Work organization and ergonomics. Applied ergonomics, 31(6), 649-662.
Crosby, P. B. (1979). Quality is free: The art of making quality certain. McGraw-Hill.
Deng, Y.; Li, J.; Li, Y., y Li, D. (2019). Application of multidisciplinary team in product quality problem analysis and improvement. Journal of Physics: Conference Series.
Durán García, M. y Rojas García, R. (2019). Evaluation of the production process using the 6M method. International Journal of Production Research, 57(18), 5842-5852.
Gutiérrez Pulido, H. (2010). Calidad total y productividad. McGraw-Hill Educación.
Hahn, G. J. y Doganaksoy, N. (2005). The effect of omitted variables on the efficiency of OLS estimation. Journal of Applied Statistics, 32(4), 329-343.
Hair, J. F.; Black, W.C.; Babin, B. J.; Anderson, R.E. y Tatham, R.L. (2006). Multivariate data analysis (6th ed.). Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall.
Jiménez, J. y Muñoz, C. (2015). Diseño y evaluación de experimentos científicos y tecnológicos. Madrid: UNED.
López, R.; Villalobos, J.R. y Zavala, A. (2017). The impact of air temperature and relative humidity on the thermal behavior of a
photovoltaic module under outdoor conditions. Energy Procedia, 134, 505-514. DOI: 10.1016/j.egypro.2017.09.620.
Lozano-Tello, E.; Carnero, M.C.; Gómez-Gasquet, P. y Pardo-Fernández, F. J. (2018). Continuous improvement in industry: An application of the 6M method. International Journal of Industrial Engineering Computations, 9(3), 419-428.
Urrego Pérez, M. L.; Peláez Zúñiga, J. S.; Carrión García, A. (2014). La capacidad de procesos como métrica de calidad para características cualitativas. IX Encuentro internacional de investigadores de la red latinoamericana de cooperación Universitaria.
Zeithaml, V. A; Berry, L.L. y Parasuraman, A. (1993). The nature and determinants of customer expectations of service. Journal of the academy of marketing science, 21(1), 1-12.
Zhang, J.; Li, Z.; Li, W.; y Peng, C. (2019). A multidisciplinary collaboration approach for product quality improvement. International
Journal of Production Research, 57(12), 3975-3992. DOI: 10.1080/00207543.2018.1543097.