Gestión de la Calidad (página 3)

Partes: 1, 2, 3

Encontrar la correlación y decidir si
ésta apoya la hipótesis inicial. Si no fuese
así formular una nueva hipótesis que corrobore
lo que se ha obtenido.
Establecer, antes de la construcción
propiamente dicha del diagrama, una hipótesis acerca
de la posible relación entre ambas.
Construir una tabla que relacione los valores de
ambas variables por parejas. Si no se dispone de datos
será necesario hacer una toma especifica., procurando
recoger datos en todo el campo posible de
variación.
Dibujar el diagrama poniendo una variable en cada
uno de los ejes cartesianos, con una escala de valores que se
ajuste al rango de datos de que se dispone. En el caso de que
las variables que se van a relacionar sean un efecto y una
causa, generalmente se coloca el efecto en el eje
vertical.
Situar los puntos para los pares de valores de ambas
variables.
Encontrar la correlación y decidir si
ésta apoya la hipótesis inicial. Si no fuese
así formular una nueva hipótesis que corrobore
lo que se ha obtenido.

Se debe hacer notar que, aunque el diagrama de
dispersión muestra una
relación entre dos variables,
esta es una herramienta que hay que utilizar con especial
cuidado. Cuando en un diagrama de dispersión del tipo
causa-efecto no existe correlación, es un síntoma
de que la causa analizada no es una verdadera causa, pero cuando
existe correlación es necesario profundizar más en
el análisis, ya que se puede tratar de una
causa entre varias.

El diagrama de dispersión es una herramienta de
verificación de la existencia de la relación entre
causas, que complementa a un diagrama causa-efecto. Solo un
conocimiento
preciso del proceso que se
está tratando, junto con un análisis previo de las
causas, y complementado con un diagrama de dispersión,
puede asegurar la relación entre una causa y su posible
efecto.

Dependiendo de que escala se escoja
para cada una de las dos variables se puede obtener una diferente
distribución de puntos en el diagrama, por
lo que se recomienda tener especial cuidado al realizar esta
operación, tratando de dimensionar los ejes de acuerdo con
los datos
disponibles, de modo que el espacio disponible para la
representación se aproxime a un cuadrado.

También se recomienda verificar que no existe una
estratificación de los datos que enmascare una posible
correlación. Una vez localizadas y contrastadas con los
datos las causas raíz que dan lugar al problema que se
está tratando, el siguiente paso consistirá en
plantear las posibles soluciones
para cada una de las causas raíz detectadas.

Hoja de chequeo de datos

La hoja de recogida o chequeo de datos, también
denominada como hoja de control; sirve
para reunir y clasificar las informaciones según
determinadas categorías, mediante la anotación y
registro de
sus frecuencias bajo la forma de datos. Una vez que se ha
establecido el fenómeno que se requiere estudiar e
identificadas las categorías que los caracterizan, se
registran estas en una hoja, indicando la frecuencia de observación.

Lo esencial de los datos es que el
propósito este claro y que los datos reflejen la verdad.
Estas hojas de recopilación tienen muchas funciones, perola
principal es hacer fácil la recopilación de datos y
realizarla de forma que puedan ser usadas fácilmente y
analizarlos automáticamente.De modo general las hojas de
recogida de datos tienen las siguientes funciones:

De distribución de variaciones de variables
de los artículos producidos (peso, volumen, longitud,
talla, clase, calidad, etc.).
De clasificación de artículos
defectuosos.
De localización de defectos en las
piezas.
De causas de los defectos.
De verificación de chequeo o tareas de
mantenimiento.

Una vez que se ha fijado las razones para recopilar los
datos, es importante que se analice las siguientes
cuestiones:

1. ¿La información es cualitativa
o cuantitativa?
2. ¿Cómo, se recogerán los
datos y en que tipo de documento se hará?
3. ¿Cómo se utiliza la
información recopilada?
4. ¿Cómo de
analizará?
5. ¿Quién se encargará de
la recogida de datos?
6. ¿Con qué frecuencia se va a
analizar?
7. ¿Dónde se va a
efectuar?

Esta es una herramienta manual, en la que
clasifican datos a través de marcas sobre
la lectura
realizada en lugar de escribirlas, para estos propósitos
son utilizados algunos formatos impresos, los objetivos
más importantes de la hoja de control son:

1. Investigar procesos de
distribución.
2. Artículos defectuosos.
3. Localización de defectos.
4. Causas de efectos.

Una secuencia de pasos útiles para aplicar esta
hoja es la siguiente:

1. Identificar el elemento de
seguimiento.
2. Definir el alcance de los datos a
recoger.
3. Fijar la periodicidad de los datos a
recolectar.

Resultará importante diseñar el formato de
la hoja de recogida de datos, de acuerdo con la cantidad de
información a recoger, dejando un espacio
para totalizar los datos, que permita conocer: las fechas de
inicio y término las probables interrupciones, quien
recoge la información, fuente, etc.

Histograma

Es un diagrama de barra que muestra la frecuencia con
que se observa los datos (definiéndose frecuencia como el
número de veces que ocurre un evento), además
identifica: la forma, la acumulación o tendencia central y
la dispersión o variabilidad de los datos. (No se
recomienda su construcción con menos de 30
datos)

Pasos para su construcción.

1. De los valores tabulados se determina el
rango, o sea, valor máximo menos el valor
mínimo. El número total de datos se denomina
como "n" y n debe ser mayor que 30 (n>30).
2. Determinar el número de intervalos de
clase "K". Este se puede definir por la raíz cuadrada
de número de datos. O se puede utilizar el criterio
siguiente:

Monografias.com

3. Hallar el intervalo de clase "h", o sea la
longitud o valor de los datos de cada clase:

h = Rango incrementado / K

4. Dibujar el histograma situando en el eje
horizontal las clases y en el vertical la frecuencia de los
datos.
5. Análisis del histograma: Con el
histograma a la vista, se pueden identificar las pautas de
comportamiento del conjunto de los datos y extraer
conclusiones. La forma de comportamiento natural para un
conjunto de datos de un proceso (población) que
responda a fenómenos normales, es decir que
esté regulado por sus parámetros
habituales.

La aparición de otras formas sugiere la
existencia de factores no habituales y/o influencias externas al
proceso que se esta estudiando, cuya identificación y
eliminación ha de ser una prioridad en la mejora del
proceso. También es posible que se obtengan formas "no
normales" cuando la estratificación de los datos no ha
sido suficiente.

Existen tres magnitudes de tipo estadístico que
caracterizan a una distribución y que ayudan a saber si se
tiene un comportamiento
normal. Estas magnitudes son la media, la mediana y la moda.

La media es el promedio aritmético de los valores,
es decir, la suma de todos los valores
dividido por el número de datos. La mediana es el valor que
divide la muestra en dos mitades iguales, de manera que la mitad
de los valores es inferior que la mediana y la otra mitad es
superior. En cuanto a la moda es la clase del
histograma que tiene una mayor frecuencia.

En una distribución normal (o cuasinormal) la
media y la mediana deben estar dentro del intervalo definido por
la moda. Calculando los tres datos y en función de
las posiciones relativas de la media, mediana y moda, se puede
tener una primera idea del tipo de distribución
obtenida.

La información que ofrecen los histogramas
permite interpretar si se está ante un proceso o
fenómeno influido por factores normales, o existe
algún factor extraño (problema) e incluso permite
conocer si existen errores o tendencias en la toma de
datos.

Gráficos de control.

Los gráficos de control, como cualquier otro
gráfico de línea, muestra la evolución de una variable con respecto al
tiempo de modo
que los datos se representan en dos ejes cartesianos (el tiempo
en el horizontal y la variable en el vertical), pero tienen una
serie de particularidades que los diferencian de los
gráficos lineales.

Su utilización es eficaz cuando se quiere
analizar de manera estadística las tendencias de un proceso (o
de alguno de los parámetros o variables que los regulan).
Partiendo del hecho que la mayor parte de los fenómenos
están influidos por dos clases de causas, unas comunes que
originan una cierta variabilidad, de tipo normal
(estadísticamente hablando), en el fenómeno y otras
cansas especiales, que originan una variabilidad anormal. La
variabilidad debida a las causas normales se mueve dentro de unos
valores, alrededor de uno intermedio, que se conocen como
límites
de control del proceso, y las causas especiales suelen originar
valores fuera de estos límites.

Si la respuesta de un proceso se mueve dentro de los
límites de control (suele existir un límite
inferior y otro superior para cada proceso o fenómeno) se
dice que el proceso está bajo control y que las causas que
lo hacen fluctuar son causas normales de variabilidad. Si en
algún momento uno de los puntos se sale de los
límites de control, se dice que el proceso está
fuera de control y que existe una causa especial de variabilidad
que será la causa a localizar para corregir el proceso o
solucionar el problema.

Los límites de control se calculan
estadísticamente, mediante comprobación de una
muestra suficientemente grande del proceso en estudio y no se
deben confundir con los límites de especificación o
requisitos, que se determinan a partir de las necesidades del
cliente.

El gráfico de control se utiliza para comprobar
si un proceso está bajo control, para detectar posibles
tendencias que puedan llevarlo fuera de control y cuando se
encuentra fuera de control para analizar las condiciones (causas
especiales) por las que se ha "salido" de control, ya que el
gráfico solo detecta las causas especiales de variabilidad
pero no las corrige. Este gráfico se compone
de.

1. Línea media o central, que representa
el valor medio que debiera de adoptar la magnitud observada
si el proceso funcionará sin variaciones.
2. Limites Superior e Inferior de Control (LSC)
y (LIC) que representan el valor máximo y
mínimo de fluctuación del proceso si solo se
presentarán causas comunes de variabilidad.

Existen varios tipos de gráficos de control en
función del tipo de variable que estemos estudiando.
Así, se distingue primero entre dos tipos de
gráficos, según sea la variable continua o
discreta. Los gráficos de variables continuas son dobles,
ya que incluyen información de las medidas tomadas en el
gráfico superior y de la dispersión de las mismas
en el inferior.

Diagrama de afinidad

Esta herramienta constituye la forma de organizar la
información reunida en sesiones de lluvia de ideas.
Está diseñado para reunir hechos, opiniones e ideas
sobre áreas que se encuentran en un estado de
desorganización. Ayuda a agrupar aquellos elementos que
están relacionados de forma natural.

Su empleo se
justifica cuando:

El problema a investigar es complejo o
difícil de entender.
El problema parece estar desorganizado.
El problema requiere de la participación y
soporte de todo el equipo/grupo de trabajo.
Se requiere determinar los temas claves de un gran
número de ideas y problemas.

El uso de un Diagrama de Afinidad es un proceso creativo
que produce consenso por medio de la clasificación que
hace el equipo en vez de una discusión y sus fases de
desarrollo
son:

1. Seleccionar el tema.
2. Designar el grupo de trabajo.
3. Fase de incubación.
4. Transferir ideas a tarjetas.
5. Agrupar tarjetas en panel.
6. Revisar agrupamientos y añadir
comentarios.
7. Nombrar grupos de tarjetas.
8. Dibujar el diagrama.
9. Seleccionar las cuestiones más
importantes.
10. Presentación final.

Diagrama de relaciones

Es básicamente una herramienta de inducción lógica
que permite aclarar las causas y sus relaciones para identificar,
confirmar y seleccionar las causas originales más
importantes que afectan a un problema en
análisis.

Se utiliza para resolver problemas
complicados dentro de una empresa,
estableciendo y aclarando las interrelaciones entre diferentes
causas que afectan a un mismo resultado. Posee gran utilidad para
encontrar causas que con el diagrama de causa – efecto no se
podrían encontrar, o sería muy difícil de
identificar.

El diagrama de relaciones permite establecer la
relación entre una "espina" de otro factor con la "espina"
de otro factor en el mismo diagrama de causa – efecto,
permitiéndose organizar mejor el análisis del
problema.

Metodología para su empleo:

1. Reunir equipo de trabajo
apropiado.
2. Determinar el problema o asunto clave a
solucionar.
3. Utilizar una herramienta de
generación de ideas (tormentas de ideas) para
desarrollarlas.
4. Reunir ideas o tarjetas notas y colocarlas
en la superficie de trabajo seleccionada en un patrón
circular. Marcar con una letra o número cada
tarjeta.
5. Buscar relaciones entre cada una y todas las
ideas. Determinar que otras tarjetas estén
influenciadas por esta. Dibujar flechas que salgan de la
tarjeta que influencien otras tarjetas y flechas hacia las
tarjetas que estén influenciadas por otras.
6. Evitar las flechas de doble vía.
Hacer una determinación en cuanto a que ítem
ejerce una mayor influencia.
7. Debajo de cada tarjeta, totalizar todas las
flechas que entran y salen de cada tarjeta. Luego se
podrán identificar las causas/impulsos principales
(flechas saliendo con más frecuencia) y los
efectos/resultados claves (flechas entrantes con mayor
frecuencia).
8. Identificar las tarjetas que son cusas o
efectos mayores al utilizar casillas dobles o en
negritas.
9. Por consenso, identificar las tarjetas que
solo tienen pocas flechas hacia dentro o hacia afuera, pero
que todavía pueden ser un ítem o causa
clave.

Sugerencias para su construcción e interpretación.

Utilizar el sentido común al seleccionar los
puntos a enfocar. Los puntos con totales muy cercanos deben
ser revisados cuidadosamente, pero al final tener en cuanta,
que se trata de una apreciación, no de una
ciencia.
Considerar que las herramientas no solucionan
problemas, las personas si.
Diagrama de árbol o
sistemático

Es una herramienta que se emplea para definir los
medios para
lograr una meta u objetivo final
(tema). Su uso implica desarrollar un objetivo en una serie de
medios en múltiples etapas: Medios primarios, secundarios,
etc. y acciones
específicas.

En el proceso de análisis y solución de
problemas se utiliza básicamente para definir y organizar
las acciones correctivas efectivas para eliminar las causas de
cierto problema con el fin de prevenir su recurrencia.

El Diagrama de árbol o sistemático incluye
los siguientes pasos:

1. Seleccionar las personas.
2. Establecer los objetivos.
3. Deducir los medios.
4. Evaluar los medios.
5. Sistematizar los medios.
6. Confirmar los objetivos.

Matriz de datos

La matriz de
datos es una de las herramientas
de uso mas frecuente del QFD. Es una herramienta útil para
identificar y desplegar gráficamente conexiones (vistas
como intersecciones en el diagrama) entre responsabilidades,
tareas, funciones, etc. Existen varios tipos diferentes de
diagramas de
matriz, los cuales son utilizados en dependencia de las
características y particularidades del problema que se
quiera abordar.

Su empleo permite poner de manifiesto la relación
existente entre dos conjuntos de
factores de la siguiente forma:

1. Establecerlos elementos a relacionar.

2. Determinar el tipo de matriz a aplicar.

3. Analizar cada intersección, indicando grado de
relación.

4. Confirmar coherencia entre relaciones
establecidas.

Diagrama del proceso de decisiones

El diagrama del proceso de decisiones es una herramienta
basada en el análisis lógico, que es empleada para
predecir el futuro, enfatizando en las situaciones no deseadas
durante la realización de un evento, para diseñarlo
y dirigirlo hacia un resultado deseable.

Para su desarrollo requiere de la participación
objetiva de expertos seleccionados, en base al nivel de
compromiso con la tarea planteada y con un nivel de conocimiento
y experiencia probados.

Diagrama de flechas

Es una herramienta de uso indispensable para el
desarrollo de proyectos de
largo plazo. Se emplea con frecuencia en empresas que se
dedican a la construcción y desarrollo de nuevos productos
así como a la preparación de eventos que
requieren de varios participantes y la ejecución de
diversos trabajos.

Esta herramienta se utiliza para hacer la programación óptima con vistas a
llevar a cabo un plan y controlar
su progreso efectivamente. En esta herramienta se emplean flechas
para indicar la secuencia en el trabajo que
es necesaria a seguir para desarrollar un programa por
medio de una red,
controlando el proceso durante su ejecución.

La utilidad del diagrama de flechas esta dada, en que
permite analizar el progreso de un proyecto de
acuerdo a su programa para mejorar o reducir su tiempo total de
realización, y así poder
optimizar el trabajo.

Tormenta de ideas

La Tormenta de Ideas o "Brainstorming" es una
técnica de grupo
utilizada para la obtención de un gran número de
ideas sobre un determinado tema de estudio. Se fundamenta en los
siguientes aspectos:

1. No se admiten críticas ni
comentarios.
2. Se comienza por cualquier miembro del
grupo.
3. Una idea por turno.
4. Si no se tiene preparada una idea se dice
paso.
5. Expresar tantas ideas como sean
posibles.
6. No importan que sean ideas raras o
extrañas.
7. Apoyarse en ideas de los
demás.
8. La velocidad es importante.

Su empleo se justifica cuando exista la necesidad
de:

Liberar la creatividad de los equipos de
trabajo.
Involucrar a todos en el proceso.
Identificar oportunidades para mejorar.

Las formas fundamentales de realizar la Tormenta de
Ideas son:

1. No estructurada (flujo libre).
2. Estructurada (en círculos)
3. Silenciosa (de forma escrita)

La gestión y
evaluación de la Calidad

Los temas de la gestión
y evaluación
de la Calidad,
constituyen aspectos de vital importancia en cualquier
análisis conceptual y practico de la Calidad. Para su
desarrollo se utilizan universalmente los denominados procesos de
certificación de las organizaciones
mediante normas
internacionales de Calidad y los Premios de Calidad.

La certificación se desarrolla fundamentalmente
mediante La International Standard Organization (ISO), que
ha elaborado las normas de la serie ISO 9000 para la
gestión y el aseguramiento de la calidad. La primera
edición
de las normas fue en 1987. Posteriormente se realizan ediciones
en los años 1994 y 2000.

La Organización Internacional de Normalización es una federación
mundial de organismos nacionales de normalización
(organismos miembros de ISO). El trabajo de preparación de
las normas internacionales normalmente se realiza a través
de los comités técnicos de ISO. Cada organismo
miembro interesado en una materia para
la cual se haya establecido un comité técnico,
tiene el derecho de estar representados en dicho comité.
Las organizaciones Internacionales, públicas y privadas,
en coordinación con ISO, también
participan en el trabajo.

En cuanto a la evaluación de la Calidad a nivel
internacional se emplean de forma generalizada los Premios de
Calidad y los modelos
asociados a estos. Cada premio propone un modelo
distintivo, con una serie de categorías agrupadas en
estructuras
homogéneas.

Dentro de los premios de calidad más difundidos
se identifican los siguientes:

Premio Deming en Japón.
Premio Nacional de Calidad Malcolm Baldrige en
EEUU.
Premio de calidad Europeo.
Premio Iberoamericano de la Calidad.

Como resumen, es posible considerar que los elementos
relativos a los diferentes aspectos teóricos-conceptuales
hasta aquí abordados, ofrecen una visión abarcadora
sobre la calidad. Sin embargo el cómo gestionar la calidad
y, lo que es más importante, su evaluación resultan
aspectos de gran interés,
los cuales serán abordados de forma detallada en el
siguiente capítulo mediante la descripción de los premios, modelos de la
calidad y las normas
ISO.

Análisis del
estadio de la Calidad en la organización objeto de
estudio

La organización objeto de estudio en la
presente investigación la constituye: Poner
nombre.

Entre los elementos fundamentales que la caracterizan
pueden resumirse:

Pon acá algunos elementos que
permitan caracterizar a tu empresa (parecido
a la otra tarea)

En relación al análisis del estadio de
la
organización en relación a la Calidad, esta
puede ser ubicado entre la segunda y tercera etapa reflejada en
el epígrafe 1.2, que indica:

Segunda Etapa: La era del control
estadístico de la calidad, enfocada al control de los
procesos y uso de métodos
estadísticos para el mismo fin y la reducción de
los niveles de inspección.

Tercera etapa: La del aseguramiento de la
calidad, que es cuando surge la necesidad de involucrar a todos
los departamentos de la organización en el diseño,
planeación y ejecución de la
política
de calidad.

Resulta relativamente insipiente el abordaje
práctico de la Calidad en el contexto de la
organización analizada, donde incluso el uso de
métodos o técnicas
es muy limitado, contemplándose el empleo de histogramas y
gráficos de control, que aunque son herramientas de gran
valor, no logran ofrecer la información más
completa del desempeño de la calidad en el entorno
empresarial de nuestros tiempos.

Si tienes algo de calidad en tu
empresa ponlo en este epígrafe.

Conclusiones

1. La gestión de la calidad constituye
uno de los pilares fundamentales que soportan el sistema de
gestión de las organizaciones en cualquier
ámbito.
2. En la organización objeto de estudio
se identifica que el estadio de la calidad puede ser ubicado
entre las etapas de control estadístico y
aseguramiento de la calidad.
3. Se emplean como apoyo a la gestión de
la calidad técnicas como los histogramas y
gráficos de control, no utilizando otras
técnicas de reconocida eficacia.

Recomendaciones

1. Emplear este trabajo como documento para
fines de capacitación en temas de calidad a los
miembros de la organización estudiada.
2. Impulsar el empleo de las tecnologías
de gestión más avanzadas en relación con
la gestión de la calidad.

Bibliografía

1. Abbott, M. L. (1987). Looking closely at
quality circles: Implications for intervention. Clinical
Sociology Review, pp. 119-131.
2. Bensimon, E. M. (1995). Total quality
management in the academy: A rebellious reading. Harvard
Educational Review. pp 188-216.
3. Biosca, D. (1994). Como aplicar con
éxito en los 90 los círculos de calidad y
volver más competente el personal. Editorial, Ciencias
de la Dirección S.A.
4. Buzell y Gale (1987). The PIMS Principles.
The Free Press. New York, USA.
5. Black, S. A. y Crumley, H.C. (2000).
Self-Assessment. What"s in it for us? Total Quality
Management, Vol. 8, Nº 2/3, pp. 90-95.
6. Bohoris, G.A. (1995). A Comparative
Assessment of Some Major Quality Awards. International
Journal of Quality and Reliability Management, vol.12,
pp.30-43.
7. Cela J. L. (1996). Calidad.
¿Qué es? ¿Cómo hacerla? Ediciones
Gestión 2000. S.A. España 1996.
8. Chen, M. (1999). Total Quality Management:
Lecture Notes. San Diego State University, SDSU IDS 744/464,
Fall 1999. Montezuma Publishing, Aztec Shops, San Diego State
University, San Diego, CA. USA.
9. Conti, T. (1993). Building Total Quality
Management. A Guide for Management, Chapman & Hall,
London. England.
10. Conti, T. (1997). Organisational
Self-assessment, Chapman y Hall, Oxford.
11. Couwnberg, C. et al. (1997). Assessing an
organization with de quality model. European Management
Journal, 15 (3): 318-325.
12. Crosby, P. B. (1996). Calidad sin
lágrimas. McGraw-Hill Interamericana,
México.
13. Dale. B.G., Bunney, H.S. y Shaw, P. (1994).
Managing Quality. Prentice Hall, Hertfordshire, 2ª
Edition, p. 80.
14. Dean, J. W. y Bowen D. E. (1994).
Management Theory and Total Quality: Improving Research and
Practice through Theory Development", Academy of Management
Review, Vol 19, No. 3, pp. 392-418.
15. Deming, W. E. (1989). Calidad,
productividad y competitividad: la salida de la crisis.
Ediciones Díaz de Santos, S.A., Madrid,
España.
16. Domingo, J y Arranz, A. (1997). Calidad y
Mejora Continua. Editorial Donostiarra, SA.
España.
17. Dotchin, J.A. y Oakland, J.S. (1992).
Theories and Concepts in Total Quality Management. Total
Quality Management, Vol. 3, Nº 2, pp.133-145.
18. Drucker, P. F. (1986). La innovación
y el empresario innovador. Edhasa. Barcelona,
España.
19. Drummond, H. (1997). Qué es hoy la
Calidad Total. El movimiento de la Calidad. Deusto. Bilbao,
España.
20. Etchevarne, C. (1991). Calidad Gerencial.
Editorial Macchi, Buenos Aires, Argentina.
21. Feigenbaum, Armand V. (1991). V. Total
Quality Control, 3ª Edition, McGraw-Hill, New York.
USA.
22. Galgano, A. (1995). Calidad Total.
Ediciones Díaz de Santos, S.A., Madrid,
España.
23. Garvin, D. (1995). ¿Qué
significa en realidad calidad del producto? Estrategia
Empresarial Librería "El Ateneo ". Editorial Buenos
Aires, Argentina. pp.153-167.
24. Gilmore, C.M. y Moraes Novaes, H. (1996).
Manual de gerencia de la calidad. Washington, D.C.
Organización Panamericana de la Salud.
25. Ghobadian, A. y Woo, H.S. (1996).
Characteristics, Benefits and Shortcomings of Four Major
Quality Awards. International Journal of Quality and
Reliability Management, vol.13, pp.10-44.
26. Gómez Dorta, R. L. (2001).
Procediendo para el mejoramiento de la calidad de la
generación y el consumo de energía. Tesis
presentada en opción al grado científico de
Doctor en Ciencias Técnicas. UCLV, Villa Clara,
Cuba.
27. Harrington, H. J. (1997).
Administración total del mejoramiento continuo.
McGraw-Hill, Santa Fe de Bogotá, Colombia.
28. Hillman, G.P. (1994). Making
Self-assessment Successful. The TQM Magazine, Vol. 6, Nº
3, pp. 29-31.
29. Hodgetts, R. M., Fred L. y Sang. M. L.
(1994). New Paradigm Organizations: From Total Quality to
Learning to World-Class. Organizational Dynamics, Winter,
Vol. 23 Issue 3, p4, 16p.
30. Horovitz (1991). Documento en fotocopia del
Master de Administración Empresarial. Módulo:
Gestión de la Calidad. – – /s.l./
31. ISO/ 9000: 2000. Sistemas de Gestión
de la Calidad. Fundamentos y Vocabulario.
32. Ishikawa, K. (1990). ¿Qué es
el control total de la calidad? La modalidad Japonesa.
Editorial de Ciencias Sociales, Ciudad de La Habana.
Cuba.
33. Jurán, J. M. (1993).Manual de
control de la Calidad". Instituto Jurán. 4ta
Edición. USA.
34. Kotler, P. (1991). Dirección de
Marketing, Análisis, Planificación,
Gestión y Control. Editorial Prentice-Hall.
México.
35. Kume, H. (1995). Business management and
quality cost: the japanese view. Quality Progress, mayo,
p.13. USA.
36. Lloréns, F. J. y Fuentes, M. M.
(2000). Calidad Total. Pirámide. Madrid,
España.
37. Montgomery, D. C. (1998). Control
Estadístico de la Calidad. Editorial Centro de
Información y Superación MES. Habana,
Cuba.
38. Michelena Fernández, E. S. (2000).
Modelo para el mejoramiento continuo de la calidad aplicado a
empresas de la industria médico-farmacéutica
cubana. Tesis presentada en opción al grado
científico de Doctor en Ciencias Técnicas.
ISPJAE, Ciudad de la Habana, Cuba.
39. Padrón Robaina V. (1996).
Análisis Comparativo de los Distintos Enfoques en la
Gestión de la Calidad. Esic-Market, Julio-Sept.,
Nº 548, pp. 147-158.
40. Russell, S. (2000). ISO 9000:2000 and the
EFQM Excellence Model. Competition or Cooperation? Total
Quality Management, Vol. 11, Nº 4/5&6, pp.
657-665.
41. Senlle, A. (1993). Calidad Total en los
Servicios y en la Administración Pública.
Gestión 2000. Barcelona, España.
42. Suárez Mella, et al. (2001). El
Reto. Gestión de vitalidad en entornos competitivos.
Editorial Academia. Ciudad de la Habana, Cuba.
43. Taguchi, G. (1989). Quality Engineering in
Production Systems. McGraw-Hill, New York. USA.
44. Tuckman A. (1994). The yelow brick road:
Total quality management and the restructuring of
organizational culture. Organization Studies. pp
727-751.
45. Valls Figueroa, W. (2006). Procedimiento
para la Evaluación y Análisis de la Calidad en
Destinos Turísticos de Sol y Playa. Tesis presentada
en opción al grado científico de Doctor en
Ciencias Técnicas. ISPJAE, Ciudad de la Habana,
Cuba.
46. Walton, M. (1988). The Deming Management
Method. Perigee Books, New York. USA.