Estratificando esos datos se pueden obtener informaciones útiles; por ejemplo, si ese departamento trabaja en dos turnos, puede resultar útil, estratificar los datos entre los dos turnos y observar si existen diferencias. En el caso que se analizará, como se refleja en los dos histogramas de las figuras 2 y 3, se observa que la dispersión del primer turno es mayor que la del segundo. Ese hecho nos proporciona la clave de la lectura de la situación: efectivamente, nos dice que el primer turno ofrece una situación menos positiva. Eso servirá de base para un análisis más profundo, aunque limitado al primer turno.

ESTRATIFICACION.

DEFINICION.

La estratificación es un método estadística utilizado para el control, análisis y mejora de la calidad consistente en clasificar los datos disponibles por grupos con similares características. A cada grupo se le denomina estrato.

Los estratos a definir lo serán en función de la situación particular de que se trate, pudiendo establecerse estratificaciones atendiendo a:

Personal.

Materiales.

Maquinaria y equipo.

Áreas de gestión.

Tiempo.

Entorno.

Localización geográfica.

Otros.

La estratificación puede apoyarse en distintas herramientas de calidad, si bien el histograma es el modo más habitual de presentarla.

La estratificación, es una herramienta estadística del control de calidad que es aplicable a cualquiera de las restantes herramientas de Ishikawa y que, al mismo tiempo, tiene aplicaciones directas.

Estratificar no es más que dividir el conjunto de los datos disponibles en subconjuntos que, en principio, pueden ser más homogéneos, a cada subconjunto se le denomina estrato.

La división de los datos se efectúa en base a diversos factores que son identificados en el momento de obtener los datos. Por ejemplo, las máquinas, los cabezales, la línea, el proveedor, el día, el turno, entre otros. Son factores de clasificación y, por tanto, de estratificación de los datos, teniendo por objeto el identificar el grado de influencia de determinados factores o variables en el resultado de un proceso.

La estratificación de los datos nos permitirá comparar las características poblacionales de los diferentes estratos que, de no ser iguales, son una fuente de heterogeneidad y, por tanto, de no calidad. En consecuencia, estas heterogeneidades deben ser detectadas, corregidas y eliminadas. La situación que en concreto va a ser analizada determina los estratos a emplear.

La estratificación es la base para otras herramientas de control de calidad como el análisis de Pareto, y se utiliza conjuntamente con otras herramientas, como los diagramas de dispersión, gráficos de control o histogramas. También se puede aplicar cuando estemos estudiando la relación entre dos

variables empleando los diagramas de correlación.

CARACTERISTICAS.

En el planteamiento de una estratificación conviene tener presentes los siguientes aspectos:

La comprensión de un fenómeno resulta siempre más completa al aumentar el número de factores de estratificación utilizados en el análisis (cuidar, no obstante, de no excederse).

Para comprender bien el problema que se está analizando, es preciso estratificar según todos los factores útiles a la definición del fenómeno y a la definición sucesiva de las causas que ejercen una mayor influencia sobre el fenómeno.

Un buen método para definir los factores de estratificación consiste en preguntarse: ¿Cómo índice…….. sobre el fenómeno? Casi siempre, la palabra faltante corresponde a un factor de estratificación.

 

Ventajas de la estratificación

Permite aislar la causa de un problema, identificando el grado de influencia de ciertos factores en el resultado de un proceso

La estratificación puede apoyarse y servir de base en distintas herramientas de calidad, si bien el histograma es el modo más habitual de presentarla.

Destaca que la comprensión de un fenómeno resulta más completa

Fases de aplicación de la estratificación

1. Definir el fenómeno o característica a analizar.

2. De manera general, representar los datos relativos a dicho fenómeno.

3. Seleccionar los factores de estratificación. Los datos los podemos agrupar en función del tiempo (turno, día, semana, estaciones, etc.); de operarios (antigüedad, experiencia, sexo, edad, etc.); máquinas y equipo (modelo, tipo, edad, tecnología, útiles, etc.); o materiales (proveedores, composición, expedición, etc.).

4. Clasificar los datos en grupos homogéneos en función de los factores de estratificación seleccionados.

5. Representar gráficamente cada grupo homogéneo de datos. Para ello se pueden utilizar otras herramientas, como por ejemplo, histogramas o el análisis de Pareto.

6. Comparar los grupos homogéneos de datos dentro de cada criterio de estratificación para observar la posible existencia de diferencias significativas entre los propios grupos. Si observamos diferencias significativas, la estratificación habrá sido útil.

Usos de la estratificación

a. Identificar las causas que tienen mayor influencia en la variación.

b. Comprender de manera detallada la estructura de un grupo de datos, lo cual permitirá identificar las causas del problema y llevar a cabo las acciones correctivas convenientes.

c. Examinar las diferencias entre los valores promedios y la variación entre diferentes estratos, y tomar medidas contra la diferencia que pueda existir.

EJEMPLOS.

En un determinado departamento, se está estudiando un defecto de producción y se han recogido datos, que se han representado en un histograma como el de la figura 1.