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Diagrama de Ishikawa

Los diagramas de Ishikawa (también llamados diagramas de espina de pescado , [1] diagramas de espiga , diagramas de causa y efecto ) son diagramas causales creados por Kaoru Ishikawa que muestran las causas potenciales de un evento específico. [2]

Los usos más comunes del diagrama de Ishikawa son el diseño de productos y la prevención de defectos de calidad para identificar factores potenciales que causan un efecto general. Cada causa o razón de imperfección es una fuente de variación. Las causas suelen agruparse en categorías principales para identificar y clasificar estas fuentes de variación.

Descripción general

Un diagrama de Ishikawa de muestra muestra las causas que contribuyen al problema.

El defecto , o el problema a resolver, [1] se muestra como la cabeza del pez, mirando hacia la derecha, con las causas extendiéndose hacia la izquierda como espinas de pescado; las costillas se ramifican desde la columna vertebral para las causas principales, con subramas para las causas raíz, hasta tantos niveles como se requiera. [3]

Los diagramas de Ishikawa fueron popularizados en la década de 1960 por Kaoru Ishikawa , [4] quien fue pionero en los procesos de gestión de calidad en los astilleros Kawasaki , y en el proceso se convirtió en uno de los padres fundadores de la gestión moderna.

El concepto básico se utilizó por primera vez en la década de 1920 y se considera una de las siete herramientas básicas del control de calidad . [5] Se le conoce como diagrama de espina de pescado debido a su forma, similar a la vista lateral del esqueleto de un pez.

Mazda Motors utilizó famosamente un diagrama de Ishikawa en el desarrollo del automóvil deportivo Miata ( MX5 ). [6]

Causas fundamentales

Diagrama de Ishikawa que desglosa las posibles causas de una foto borrosa

El análisis de causa raíz tiene como objetivo revelar relaciones clave entre diversas variables, y las posibles causas brindan información adicional sobre el comportamiento del proceso. Muestra las causas de alto nivel que conducen al problema detectado al proporcionar una instantánea de la situación actual. [1]

Puede haber confusión sobre las relaciones entre problemas, causas, síntomas y efectos. Smith [7] destaca esto y la pregunta común “¿Es eso un problema o un síntoma?”, que supone erróneamente que los problemas y los síntomas son categorías mutuamente excluyentes. Un problema es una situación que puede mejorarse; un síntoma es el efecto de una causa: una situación puede ser tanto un problema como un síntoma.

En un nivel práctico, una causa es todo aquello que es responsable o explica un efecto: un factor "cuya presencia hace una diferencia crítica en la ocurrencia de un resultado". [8]

Las causas surgen mediante el análisis, a menudo a través de sesiones de lluvia de ideas, y se agrupan en categorías según las ramas principales del diagrama esquemático. Para ayudar a estructurar el enfoque, las categorías suelen seleccionarse de uno de los modelos comunes que se muestran a continuación, pero pueden surgir como algo exclusivo de la aplicación en un caso específico.

Se rastrea cada causa potencial para encontrar la causa raíz, a menudo utilizando la técnica de los 5 por qué . [9]

Las categorías típicas incluyen:

Las 5 M (utilizadas en la fabricación)

El modelo de las 5 M , que tiene su origen en la fabricación eficiente y el sistema de producción de Toyota , es uno de los marcos más comunes para el análisis de causa raíz: [10]

Algunos han ampliado estas reglas para incluir otras tres, y se las conoce como las 8 M: [11]

Las 8 P (utilizadas en el marketing de productos)

Este modelo común para identificar atributos cruciales para la planificación en el marketing de productos a menudo también se utiliza en el análisis de causa raíz como categorías para el diagrama de Ishikawa: [11]

Las 4 o 5 S (utilizadas en las industrias de servicios)

Una alternativa utilizada para las industrias de servicios, utiliza cuatro categorías de posibles causas: [12]

Véase también

Citas

  1. ^ abc Project Management Institute 2015, págs. 20–24, §2.4.4.2 Diagramas de causa y efecto.
  2. ^ Ishikawa, Kaoru (1968). Guía de Control de Calidad . Tokio: JUSE.
  3. ^ Ishikawa, Kaoru (1976). Guía de control de calidad . Organización Asiática de Productividad. ISBN 92-833-1036-5.
  4. ^ Hankins, Judy (2001). Terapia de infusión en la práctica clínica . pág. 42.
  5. ^ Tague, Nancy R. (2004). "Siete herramientas básicas de calidad". The Quality Toolbox . Milwaukee, Wisconsin: American Society for Quality. p. 15 . Consultado el 5 de febrero de 2010 .
  6. ^ Frey, Daniel D.; Fukuda, S.; Rock, Georg (2011). Mejorar los sistemas complejos hoy: actas de la 18.ª Conferencia internacional ISPE sobre ingeniería concurrente . Springer-Verlag Londres. ISBN 978-0857297990.OCLC 769756418  .
  7. ^ Smith, Gerald F. "Determinación de la causa de los problemas de calidad: lecciones extraídas de las disciplinas diagnósticas". Quality Management Journal 5.2 (1998): 24-41.
  8. ^ Schustack, Miriam W. "Pensando sobre la causalidad". La psicología del pensamiento humano (1988): 92-115.
  9. ^ "Diagrama de espina de pescado: cómo resolver los problemas correctamente". Guía de inicio de IONOS . Consultado el 23 de diciembre de 2021 .
  10. ^ Weeden, Marcia M. (1952). Análisis de modos de falla y efectos (FMEA) para propietarios de pequeñas empresas y personas que no son ingenieros: cómo determinar y prevenir lo que puede salir mal . Quality Press. ISBN 0873899180.OCLC 921141300  .
  11. ^ ab Bradley, Edgar (3 de noviembre de 2016). Ingeniería de confiabilidad: un enfoque de ciclo de vida . CRC Press. ISBN 978-1498765374.OCLC 963184495  .
  12. ^ Dudbridge, Michael (2011). Manual de fabricación eficiente en la industria alimentaria . John Wiley & Sons. ISBN 978-1444393118.OCLC 904826764  .

Referencias