Spc presentación primera parte
-
Upload
vale302 -
Category
Data & Analytics
-
view
160 -
download
3
Transcript of Spc presentación primera parte
1era PARTE*Statistical *Process *Control
S P C
INTRODUCCIÓN Los 6 principios Básicos del Control Estadístico de Proceso Histogramas Gráficas de Control por Variables
Elaboración Interpretación
Gráficas de Control por Atributos Elaboración Interpretación
Habilidad/ Capacidad del Proceso
Importancia de la Estadística en la Calidad
En la Industria Manufacturera, se busca producir piezas que cumplan con las especificaciones y requerimientos del cliente.También se busca que dichas piezas sean similares lo más posible una de otra.
Para lograr esto, se requiere mantener CONTROL en los procesos de manufactura.
Para poder controlar las variables del proceso, estas se deben de medir.
“Cuando se mide lo que estás describiendo, y lo puedes expresar en números se puede decir que conoces el
resultado de lo que estas haciendo.
SPCStatistical, Process, Control
SPCStatistical, Process, Control
Para medir el proceso se puede usar calibradores, gages ó termómetros, pero el SPC nos dá las técnicas de control necesarias para medir el desempeño de un proceso y de
EXPRESARLO EN NÚMEROS.
Medición del Proceso
¿Para que sirve el SPC?
Para medir el desempeño de los procesos antes y después de tomar acciones correctivas
Para saber si una operación está bajo control
Para mantener un proceso bajo control
Para mejorar el nivel superior de desempeño del proceso
SPCStatistical, Process, Control
Principios Básicos del SPC
Principio # 1“No existen dos
cosas exactamente iguales”
La experiencia ha demostrado que no existen dos cosas exactamente iguales
La palabra “iguales” no permite diferencias a la especificación, es decir, no existe tolerancia lo cual es imposible
Características como tamaño, acabado, forma, etc , requieren de tolerancias
Del cumplimiento con la tolerancia definida y del grado de apego a la misma dependerá el que dos piezas sean equivalentes ó iguales
SPCStatistical, Process, Control
Es normal que exista variación en un trabajo, y esta pueda incrementarse si no se atiende
Si la variación no se revisa y ajusta constantemente, el proceso puede salirse de control y generar muchos problemas
Para poder saber cuando ajustar el proceso , hay que medir la variación
SPCStatistical, Process, Control
Principios Básicos del SPC
Principio # 2
“La variación de un
producto ó proceso se
puede medir”
Para conocer el patrón ó forma, lo que se necesita es registrar las mediciones de una característica de una cantidad de partes producidas en una operación
• A dicho patrón se le denomina “ DISTRIBUCIÓN DE FRECUENCIAS”
Una curva de distribución de frecuencias se forma al unir las líneas de la silueta
SPCStatistical, Process, Control
Principios Básicos del SPC
Principio # 3
“Las cosas varían de
acuerdo a un patrón
definido”
12 X11 X10 XXXXX9 XXXX8 XXXXX XXX7 XXXXX XXXXX X6 XXXXX XX5 XXXXX X4 XXXX3 XX2 X
12 X11 X10 XXXXX9 XXXX8 XXXXX XXX7 XXXXX XXXXX X6 XXXXX XX5 XXXXX X4 XXXX3 XX2 X
SPCStatistical, Process, Control
Principios Básicos del SPC
La mayoría de las mediciones caen cerca del valor medio y puede predecir el porcentaje de mediciones por que forman la curva
Esta curva en particular, se llama “CURVA DE DISTRIBUCIÓN NORMAL“
SPCStatistical, Process, Control
Principios Básicos del SPC
Principio # 4
“Cada vez que se midan cosas del mismo tipo, la mayoría de las mediciones tenderán a agruparse alrededor de
la media”
12 X11 X10 XXXXX9 XXXX8 XXXXX XXX7 XXXXX XXXXX X6 XXXXX XX5 XXXXX X4 XXXX3 XX2 X
SPCStatistical, Process, Control
Principios Básicos del SPC
Al elaborar una distribución de frecuencia de las piezas hechas en un proceso, se puede comparar contra la especificación de esa característica en particular
De modo que, se observará lo que el proceso está haciendo y compararlo contra lo que queremos que haga
Si no nos gusta la comparación, probablemente tengamos que adecuar el proceso, ó adecuar la especificación
SPCStatistical, Process, Control
Principios Básicos del SPC
Principio # 5
“Es posible determinar la forma de la curva de distribución para piezas producidas en cualquier
proceso”
Cuando la curva no está distorsionada (tiene forma de campana) significa que las causas de la variación son debidas a las causas comunes de variación.
Cuando la curva pierde su forma, significa que ADEMÁS de las causas comunes, se encuentran presentes causas especiales.
Las causas especiales son aquéllas que se presentan de manera aislada ó poco frecuente.
SPCStatistical, Process, Control
Principios Básicos del SPC
Principio # 6
“La variación debida a causas asignables es la
que tiende a distorsionar la Curva de
Distribución Normal”
Normal
Mediciones de dos grupos distintos
Cargado
Cargado Piezas Sorteadas
Dos Grupos Traslapados
SPCStatistical, Process, Control
Principios Básicos del SPC
HISTOGRAMAS
SPCStatistical, Process, Control
HISTOGRAMAS
SPCStatistical, Process, Control
¿Qué es?Es la distribución de la
variación de un proceso
Son herramientas que nos ayudan a determinar las causas de variación del
proceso
El conocer que existe variación de un proceso para
meterlo dentro de control
Paso 1:Recolectar los datos
Si la dimensión a controlar es “Espesor de lámina ” de una carcasa de un motor eléctrico, deben tomarse una cantidad representativa de mediciones (al menos 50)
Acomodar las mediciones en una matriz por columnas y filas
Elaboración de un HISTOGRAMAHISTOGRAMA
S
SPCStatistical, Process, Control
32 44 44 42 57
33 51 23 33 27
42 46 43 45 44
53 37 25 38 44
54 40 36 48 55
47 40 58 45 38
48 39 43 31 45
41 37 31 39 33
42 50 33 50 51
28 51 40 52 43
SPCStatistical, Process, Control
HISTOGRAMAS
Paso 2: Marcar el número mayor y el número menor de cada grupo
Circular los números más altos de cada columna
Encerrar en cuadros los números menores de cada columna
Verificar el trabajo realizado
HISTOGRAMAS
SPCStatistical, Process, Control
32 44 44 42 57
33 51 23 33 27
42 46 43 45 44
53 37 25 38 44
54 40 36 48 55
47 40 58 45 38
48 39 43 31 45
41 37 31 39 33
42 50 33 50 51
28 51 40 52 43
SPCStatistical, Process, Control
HISTOGRAMAS
C
Paso 3: Encontrar el valor más alto y el más bajo en el juego completo
Circular doblemente el número mayor de todo eljuego de datos
Re-encerrar en cuadro el número más chico de todos
Verificar el trabajo realizado
HISTOGRAMAS
SPCStatistical, Process, Control
32 44 44 42 57
33 51 23 33 27
42 46 43 45 44
53 37 25 38 44
54 40 36 48 55
47 40 58 45 38
48 39 43 31 45
41 37 31 39 33
42 50 33 50 51
28 51 40 52 43
SPCStatistical, Process, Control
HISTOGRAMAS
58-20=38
Paso 4: Calcular el rango de las mediciones
Restar el número más chico del número más alto
El resultado es el RANGO DEL HISTOGRAMA
HISTOGRAMAS
SPCStatistical, Process, Control
Paso 5: Determinar los INTERVALOS
Diez intervalos es un buen número
Esta regla no siempre funciona, aconseja la tabla adjunta
Muy pocos intervalos esconden información valiosa Demasiados intervalos pueden generar un histograma “plano” del cual se puede disfrazarinformación valiosa
HISTOGRAMAS
SPCStatistical, Process, Control
Número de Lecturas No. de Intervalos
Menos de 50
50 a 100
101 a 150
Más de 150
5 a 7
6 a 10
7 a 12
10 a 12
HISTOGRAMAS
SPCStatistical, Process, Control
Paso 6: Determinar las FRONTERASy los PUNTOS MEDIOS
Dividir el rango de los datos entre el número de intervalos, y redondee 38/8 = 4.75 5 El utilizar fronteras decimales, en este caso,
evitará el tener que decidir si un valor que cae dentro de una frontera formará parte del intervalo anterior ó del posterior.
El punto medio nos ayudará al momento de graficar
HISTOGRAMAS
SPCStatistical, Process, Control
Punto Medio2227323742475257
Fronteras19.5 – 24.524.5 – 29.529.5 – 34.534.5 – 39.539.5 – 44.544.5 – 49.549.5 – 54.554.5 – 59.5
Intervalo20 – 2525 – 3030 – 3535 - 4040 – 4545 – 5050 – 5555 - 60
HISTOGRAMAS
SPCStatistical, Process, Control
Paso 7: Determinar las FRECUENCIAS
Coloque una marca en la fila del intervalo cada vez que un valor caiga dentro de él
Verifique de nuevo y anote de nuevo en otra columna
Conviene utilizar raya diagonal cada cinco valores a fin de facilitar el siguiente paso
Sume la frecuencia de marcas al final de cada fila. Verifique sumando los resultados de cada fila. El valor deberá corresponder al del tamaño del grupo de datos
HISTOGRAMAS
SPCStatistical, Process, Control
P. Medio
2227323742475257
Intervalo20 – 2525 – 3030 – 3535 - 4040 – 4545 – 5050 – 5555 - 60
Fronteras19.5 – 24.524.5 – 29.529.5 – 34.534.5 – 39.539.5 – 44.544.5 – 49.549.5 – 54.554.5 – 59.5
MarcaIIIIII
IIII IIIIII III
IIII IIII IIIIIII IIIII IIIII
MarcaVerificación
IIIIII
IIII IIIIII III
IIII IIII IIIIIII IIIII IIIII
Frecuencia
2478
13673
----50
HISTOGRAMAS
SPCStatistical, Process, Control
Paso 8: Prepare el Histogramade FRECUENCIAS
RECOMENDACIONES
Elabore el diagrama con limpieza
Indicar los ejes X y Y con sus nombres respectivos La altura de la barra corresponde al número de marcas Ponga un título al histograma
Indique debajo de cada barra el punto medio correspondiente
HISTOGRAMAS
SPCStatistical, Process, Control
HISTOGRAMA
14
12
10
8
6
4
2
017 22 27 32 37 42 47 52 57 62
FRE
CU
EN
CIA
HISTOGRAMAS
SPCStatistical, Process, Control
INTERPRETACIÓN.
1.- La Situación Ideal
La dispersión del proceso es angosta. El histograma muestra una media del proceso
centrada en la especificación. TODAS las piezas cumplen con la especificación.
Pero recordar que el Histograma es sólo un “fotografía” del proceso.
HISTOGRAMAS
SPCStatistical, Process, Control
30
20
10
0
60 70 80 90 100 110 120 130
Espe
cific
ació
n In
ferio
r
HISTOGRAMAS
SPCStatistical, Process, Control
2.- Variación fuera de lo Permitido
La variación del proceso es demasiado alta para poder cumplir con la especificación
El proceso ó las especificaciones deberán ser re-evaluados
El operario usualmente no puede hacer mucho en esta situación
Mover la media no serviría de nada
HISTOGRAMAS
SPCStatistical, Process, Control
30
20
0
0
150 160 170 180 190 200 0
Esp
ecifi
caci
ón In
ferio
rHISTOGRAMAS
SPCStatistical, Process, Control
3.- Proceso fuera de Centro
El operario puede muchas veces solucionar este problema y meter al proceso dentro de la especificación
A veces no se necesita más que un simple ajuste
El histograma de hecho muestra cuando y cuanto se tiene que ajustar el proceso para estar dentro de la especificación
HISTOGRAMAS
SPCStatistical, Process, Control
30
20
10
040 50 60 70 80 90 100 110
Esp
ecifi
caci
ón In
ferio
r
HISTOGRAMAS
SPCStatistical, Process, Control
No es conveniente puesto que mucho producto sale de la especificación
4.- Dos distribuciones en una
En realidad se trata de DOS histogramas
El patrón sugiere que existen dos distribuciones de frecuencia, en vez de una
Existen varias causas que pueden ocasionar esto: dos máquinas alimentando el mismo lote, dos operarios en una sola máquina, dos lotes de material o incluso dos turnos operando distinto
SPCStatistical, Process, Control
HISTOGRAMAS
30
20
10
0
70 80 90 100 110 120 130 140 150
Esp
ecifi
caci
ón
Infe
rior
SPCStatistical, Process, Control
HISTOGRAMAS
Gráficas de Control(Datos Variables)
SPCStatistical, Process, Control
Gráficas de Control X-R SPC
Statistical, Process, Control
¿Qué Son?Es una fotografía de un proceso a medida
que este se desarrolla
Son diagramas que muestran la variación del proceso tal como se va comportando a
través del tiempo
Son herramientas utilizadas para saber cuándo el proceso requiere de ajuste para meterlo en control y cuando se le puede
dejar como está
¿Cómo se fabrican?SPCStatistical, Process, Control
Gráficas de Control X-R Paso 1.-
Seleccionar la Característica
Conviene enfocarse a características especiales ó críticas del proceso que determinan las características del producto
Es importante que las variables que afectan las características a medir puedan ser controladas
Es importante que las características escogidas (y sus correspondientes variables) se puedan MEDIR
SPCStatistical, Process, Control
Paso 2.- Tomar las muestras iniciales.
Por lo regular se recomienda un tamaño de muestra de 4 a 5 piezas
Se recomienda tomar las piezas de modo que las causas especiales no afecten mientras se toman
No conviene que se tomen muestras iniciales cuando va a haber causas especiales tales como cambios de turno de máquina, de
herramental, mantenimiento, etc., durante el periodo de muestreo
Gráficas de Control X-R
SPCStatistical, Process, Control
Paso 3.- Contar con un formato adecuado
Se recomienda cualquier formato de Gráfico X-R
Entre más sencillo, mejor
El formato deberá facilitar los cálculos
Algunos formatos incluyen al reverso las fórmulas y tablas requeridas para la creación de la Gráfica
Algunos otros incluyen elementos de apoyo adicional tales como diagramas de Ishikawa
Gráficas de Control X-R
SPCStatistical, Process, Control
Paso 4.- Registrar las mediciones en el formato
Tomar las muestras de acuerdo al tamaño de muestra y frecuencia establecido
Medir y registrar los valores en cada columna
Asegúrese de registrar las mediciones en el orden de como se va produciendo.
Registrar la hora en la que son tomadas las mediciones.
Gráficas de Control X-R
SPCStatistical, Process, Control
Gráficas de Control X-R
Paso 5.- Calcule las medias (promedios)
Sume los cinco valores de cada muestra y anote el valor obtenido
Calcule el promedio para cada muestra dividiendo entre cinco el valor de la suma
Registre la media de cada muestra en cada columna.
SPCStatistical, Process, Control
Gráficas de Control X-R
Paso 6.- Calcule la Media de los promedios X
Sume todas las medias y divídalas entre el número de muestras tomadas
Anote el valor, ya que se utilizará
Este valor es la Media de promedios ( X )
SPCStatistical, Process, Control
Gráficas de Control X-RPaso 7.- Determine los Rangos de las Muestras
Primero, circule el valor mayor de cada muestra
Encierre en un cuadro el valor menor de cada muestra
Calcule el rango de cada muestra (la diferencia entre el valor menor y el valor mayor)
Anote los datos en el espacio asignado del formato “RANGO, R”
SPCStatistical, Process, Control
Gráficas de Control X-R
Paso 8.- Calcule el Rango Promedio ( R )
Sume todos los rangos y divídalos entre el número de muestras tomadas
Anote en algún lado este valor, no en el formato aún , ya que se utilizará más tarde
Este valor es el Rango Promedio ( R )
SPCStatistical, Process, Control
Gráficas de Control X-RPaso 9.- Determine las escalas y grafique los datos
Detecte la media más alta y la más baja. Redondee estos valores a su inmediato superior é inferior, respectivamente
Estos valores son los que establecerán el rango de la escala de la gráfica de medias
Localice el rango más alto y multiplíquelo por dos.Este es el valor superior de la escala de rangos.
El valor inferior en la escala es usualmente cero.)
SPCStatistical, Process, Control
Gráficas de Control X-R
Paso 10.- Calcule los límites de Control para Rangos
Siempre calcule los límites de control para rangos ANTES de calcular los de Medias, a modo de
asegurarnos que la variación inherente es estable
Calcule los límites utilizando las fórmulas y tablas designados
El límite inferior de control para rangos essiempre cero para tamaños de muestra de
6 ó menos
Tabla de Constantes
n
2
3
4
5
6
A2
1.880
1.023
0.729
0.577
0.483
D4
3.268
2.574
2.282
2.114
2.004
d2
1.128
1.693
2.059
2.326
2.534
3d2
2.659
1.772
1.457
1.290
1.184
AM
0.779
0.749
0.728
0.713
0.701
LSC = D4 * RLIC = 0
SPCStatistical, Process, Control
Gráficas de Control X-R
SPCStatistical, Process, Control
Gráficas de Control X-R
Paso 11.- Verificar si los Rangos están dentro de Control Estadístico
Si los rangos están dentro de los límites,continuar con el cálculo de Limites de Control
de Medias
Si uno ó dos datos caen fuera de los límites, la práctica común es estrechar dichos rangos, y sus correspondientes muestras y medias, dejar correr el proceso, volver a calcular los límites.
Si aún no se está dentro de los límites, el proceso está fuera de control estadístico.
Si más de dos datos salen de los límites, el procesoestá fuera de control estadístico
SPCStatistical, Process, Control
Gráficas de Control X-R
Paso 12.- Determinar los límitesde Control para Medias
Calcular los límites utilizando las fórmulas ytablas correspondientes
Dibujar las líneas sobre el formato en color o punteadas
La tabla recomendada por determinan el valor de los factores A2 según el tamaño de muestra
usada (n)
Tabla de Constantes
n
2
3
4
5
6
A2
1.880
1.023
0.729
0.577
0.483
D4
3.268
2.574
2.282
2.114
2.004
d2
1.128
1.693
2.059
2.326
2.534
3d2
2.659
1.772
1.457
1.290
1.184
AM
0.779
0.749
0.728
0.713
0.701
SPCStatistical, Process, Control
Gráficas de Control X-R
LSC = X + (A2 * R)LIC = X – (A2* R)
SPCStatistical, Process, Control
Gráficas de Control X-R
Paso 13.- Verificar si las Medias estándentro de Control Estadístico
Si todas las medias están dentro de los límites, continuar con el monitoreo de proceso en serie.
Si uno o dos datos caen fuera de los límites, la práctica común es estrechar dichas medias, y sus correspondientes muestras y rangos. Volver a calcular los límites y
promedios para rangos y medias. Si aún no se está dentro de los límites, el proceso está fuera de control estadístico
Si más de dos datos salen de los límites, el proceso está fuera de control estadístico
INTERPRETACIÓN
Las gráficas de control están destinadas a detectar CUANDO el proceso está fuera de control, y no PORQUÉ
Por lo tanto, la interpretación de Gráficas X-R se limita a una serie de “ Reglas” que indican más que nada cómo proceder ante determinado comportamiento de la gráfica
Los límites de control no tienen nada que ver con las especificaciones. Un proceso puede estar dentro de control pero no necesariamente estará cumpliendo con las especificaciones
SPCStatistical, Process, Control
Gráficas de Control X-R
Continuación
Para saber si un proceso estable es capaz de cumplir con la especificación, se tienen los ESTUDIOS DE HABILIDAD
Las Gráficas X-R son las gráficas de control más sensibles a cambios en la variación de procesos con características medibles
Las causas más comunes son:
Las debidas a los MATERIALES Las debidas a los MÉTODOS Las debidas al MEDIO Las debidas al OPERARIO
Las debidas a la MAQUINARIA
SPCStatistical, Process, Control
Gráficas de Control X-R
En cuanto a la gráfica de Rangos, si presenta anomalías, usualmente el operario no puede hacer mucho para corregir un proceso con variación inherente aleatoria que está fuera de control. La recomendación para el operario aquí debe ser dar aviso a la supervisión para que se tomen acciones correctivas de fondo
Conviene siempre rectificar los cálculos aritméticos antes de dar aviso, parar una línea o tomar alguna acción puesto que a veces la causa asignable puede ser…. el error humano
SPCStatistical, Process, Control
Continuación
Gráficas de Control X-R
Las 4 Reglas
₪ Algún punto se sale de control
₪ Existen siete puntos seguidos por encima ó por debajo de la línea MEDIA
₪ Existen siete puntos seguidos ascendiendo ó siete puntos seguidos descendiendo en cualquiera de las gráficas
₪ Muchos de los datos (más de un tercio) son graficados muy lejos de la línea MEDIA
SPCStatistical, Process, Control
Gráficas de Control X-R