"La comunicación y la información de las condiciones previas son fundamentales y la base de la tarea moderna de conducción."

Clasificación de los datos:

Datos de entrada.                                                     Datos de salida.

Datos prefijados(antecedentes).                                 Datos reales, datos de comprobación.

Datos de identificación, datos maestros.                    Datos identificatorios, datos del movimiento.

Datos de referencia, indicadores.                              Otros datos.

 Los datos de entrada y de salida forman lo que llamamos la caja negra, estas informaciones nos ayudan a implementar un sistema de gestión de la calidad.

Cada sector funcional requiere:

- Entradas provenientes de fases anteriores.
- Entradas provenientes de la misma fase.
- Entradas a las fases posteriores.

Entrada:                                                         Proceso:                                                          Salida:

- antecedentes                                                - sector de realización                                    - datos de comprobación
- datos prefijados                                                                                                                     - datos reales
- datos de entrada                                                                                                                     - datos de salida

Datos reales de evaluación del producto.

Datos cuantitativos:

- Valores de medición (largo, resistencia)
- Vida útil, de operación.
- Confiabilidad operativa.
- Resultado de conteo( unidades, fallas).

Datos cualitativos:

- Puntos importantes, nivel de evaluación.
- Reconocimiento, bueno/malo.
- Indicaciones codificadas de fallas.
- Datos de experimentación.

Datos reales de evaluación del proceso.

Datos de equipo de medición, inspección y ensayo:

- Indicaciones de exactitud.
- Fecha del último ensayo.
- Próxima calibración.

Datos de instalaciones y maquinarias/proceso:

- Temperatura, velocidad.
- Presión.
- Aptitud de la máquina/proceso.
- Rendimiento/beneficio.

Datos reales relevantes del sistema (organismo,empleados):

- Duración del trabajo y costos laborales.
- Tipo de actividad y operación.
- Condiciones ambientales.
- Nivel de ocupación de la instalación.
- Demora, tiempos de parada.

Otros datos relacionados con la calidad.

Datos de texto con parámetros, magnitudes no estructuradas, observaciones:

- Indicaciones sobre reclamos.
- Condición de aceptación.
- Protocolos, avisos.
- Datos respecto de auditorías de la calidad.
- Descripciones de problemas.

Datos identificatorios: son datos que sirven para identificar,  a los efectos de mantener una trazabilidad, se los clasifica convenientemente en datos maestros y en datos variables.

1)- Datos identificatorios del producto: son datos maestros de conjunto.

- Numeración de artículos.
- Grupo de materiales , de productos.
- Número de plano, de lista, de componente.
- Número de la pieza.
- Denominación del tipo, configuración.
-  Estado de modificación.

2)_ Datos variables: piezas variables e identificación de las piezas.

- Número de pedido, de lote.
- Número de orden de trabajo.
- Número correlativo.
- Número de identificación.

3)- Datos identificatorios del proceso: correlación.

- Fecha y período.
- Nombre del proveedor y del cliente.
- Estudio de costos.
- Denominación del procedimiento de la operación.
- Número de informe.
- Clave de código.
- Lista de envío.

4) Indicaciones explicativas.

- Fórmulas de cálculos.
- Evaluaciones.
- Comentarios.

Los soportes de los datos maestros son por ejemplo las órdenes de compra, los pedidos, los certificados de materiales, y los planes de trabajo.  Los datos maestros aquellos que son los relacionados con el componente o el proceso, tipo, artículo, etc, tienen un carácter normativo, y no deben de modificarse individualmente.  Los datos variables, que son las cantidades, fechas, etc, describen variaciones permanentes.  La utilización de los datos maestros o sea los fijos que cambian raramente, brindan una gran utilidad económica, ya que los datos repetitivos sólo deben de registrarse, almacenarse y mantenerse una vez.

La utilización de los datos maestros abarca:

- La identificación, durante la evaluación permiten correlacionar (direccionar a través de la clasificación, la compactación y la definición de rangos).
-  La confección de comprobantes en estos casos los datos maestros se complementan con datos variables, por ejemplo el número correlativo de lote de una instrucción de ensayo.
- La vinculación de datos variables para obtener indicadores expresivos.