OBJETIVO
Definir los elementos necesarios para la comprensión del alcance del control estadístico de los procesos en el marco de los principios y estándares de la calidad modernos, y aprender la metodología necesaria para la medición y análisis de datos para la mejora de procesos
Manuel Márquez / Armando Coello
Julio 2009
Módulo 3
CONTROL ESTADISTICO DE PROCESOS
CONTENIDO
3.1 Alcance de control de procesos
3.2 Métodos de control estadístico de procesos
3.3 Alcance del control estadístico
3.4 Control de aceptación
CONTROL DE LA CALIDAD
3.1 ALCANCE DEL CONTROL DE PROCESOS
PROCESO PRODUCCION
Control de aceptación
Entrega al cliente
CONTROL DE LA VARIACIÓN DE LOS FACTORES PRODUCCIÓN Trabajo – Equipos – Herramientas – Materiales - Servicios
¿Productos conformes
?
NO
DISTINCION ENTRE BIENES Y
SERVICIOS
• Naturaleza tangible / intangible del producto
• Forma de consumo del producto
• Naturaleza del trabajo
• Grado de contacto con el cliente
• Participación del cliente en la transformación
• Medición del rendimiento funcional
SI
PROCESO DE COMPRAS Y
SUMINISTROS
Procesos Proveedores
ENTRADAS Requisitos diseño
Control del proceso
Control de aceptación
Bienes o servicios
3.2 MAPA DE CONTROL DE PRODUCCION
Control equipos
medición
EJECUCION PRODUCTO
Compras y suministros
Entradas
Indicadores de gestión
•Especif. materiales
•Especif. técnicas
•Criterios aceptación
PLANIFICACION PRODUCCION
CONTROL PRODUCTO TERMINADO
Propiedad cliente
CONTROL VARIABLES CONTINUAS
¿Producto conforme?
Gráficos X - R
Gráficos p - pn
sino
Cliente
D&D
CONTROL ATRIBUTOS
Gráficos p - pn¿Proceso conforme?
si
no
CONTROL ATRIBUTOS
ENTRADAS:
Procesos de producción
Metas de producción
Quejas de los clientes
Especificaciones para el producto
Especificaciones de materiales
Recursos de producción
SALIDADS:
Resultados esperados:
•Productos conformes entregados a tiempo en el lugar apropiado
•Productos competitivos en costos y precios
Salidad
3.3 TIPOS DE VARIABLES A CONTROLAR
Expresan los valores continuos de la variabilidad de una característica de la calidad que se quiere controlar en un período de tiempo:
• Longitud, Diámetro
• Peso, Temperatura. Presión
VARIABLES CONTINUAS
(cuantitativas)
Es la variabilidad inevitable de los resultados de un proceso derivada de los factores que intervienen en la producción:
- Materiales – Trabajo – Maquinaria – Tecnología
•La variación es no único seguro en los procesos de producción
•Cuando no se presenta variación en el tiempo, los datos son falsos
VARIACION
Variable cualitativa que puede tomar solo 2 valores asociados a un requisito para el producto:
• Conformidad o no-conformidad
•Cumple o no cumple
•Pasa o no pasa
ATRIBUTOS
(cualitativas)
LA VARIACIÓN SE REGISTRA Y ANALIZA PARA CONTROLAR Y MEJORARLOS PROCESOS A TRAVES DE DOS TIPOS DE VARIABLES:
3.2.1 APLICACIÓN DE METODOS ESTADISTICOS
HERRAMIENT-AS DE MEDICION, ANALISIS Y MEJORA
PROPOSITO DE LOS METODOS ESTADISTI-COS
El control de procesos es una actividad continua de acción / reacción basada en la dinámica de los datos para asegurar la calidad de los resultados planificados:
• Sin análisis estadístico no hay control eficaz
• El control de procesos empieza y termina con un cuadro estadístico
•Gerentes, ingenieros y técnicos deben aplicar métodos estadísticos
Los métodos de control son la base de información para identificar problemas y planificar acciones correctivas
GRAFICOS DE CONTROL ESTADISTICO
• Gráficos de control de las medias “X” para representar la tendencia central de los datos
• Gráficos de control de la amplitud “R” para representar la dispersión del proceso en el tiempo
• Gráficos de control “p” para mostrar la fracción defectuosa de atributos
El 95% de los problemas de producción se pueden resolver con las herramientas estadísticas básicas:
• Diagramas de causa / efecto (Ishikawua)
• Diagramas de causas vitales (Pareto)
• Flujogramas de procesos
• Gráficas de control estadístico
3.3 AICANCE DE CONTROL ESTADISTICO
6-MEJORA
Especificaciones de diseño
(requisitos)
1-RECOPILACION DATOS
4-CONSTRUCCION DE GRAFICOS
(X-R-P)
2-SUMARIZACION DE DATOS
(tablas, histogramas)
¿NECESITA REPRESENTACIO
N GRAFICA?
3- CALCULO DE TENDENCIAS
(X-R-P)
SI
NO
SI
NO
¿NECESITA MEDICIONES
?
ESPECIFICACION DE DISEÑO
Rasgo diferenciador de un producto, proceso o sistema relacionado con un requisito que se quiere controlar o mejorar
ANALISIS Y MEJORA Tablas, gráficos, conclusiones y recomendaciones para fundamentar decisiones de control o mejora procesos de producción
5-ANALISIS DE GRÁFICAS
3.4 TIPOS DE VARIACION A CONSIDERAR
EL ANALISIS DE LOS GRAFICOS SE BASA EN 2 TIPOS DE VARIACION:
Variación aleatoria
Variación no aleatoria
La variación aleatoria es la variación fortuita, la que ocurre al azar, por casualidad, no hay una razón previsible
Es la que surge como parte de las causas comunes intrínsecas al proceso que son parte del proceso:
• Una dimensión que varia dentro de la tolerancia
• La aplicación de aptitudes y actitudes del personal
Es la variación normal (común) inherente a un proceso estable dentro de ciertos límites Ej.:
•Dureza del material
•Fluctuación de la corriente
•Desgaste de la máquina
Cuando se tienen controladas las causas no aleatorias el proceso está operando en condiciones controladas: Proceso controlado
Solo cuando un proceso está controlado se puede mejorar para reducir la variación aleatoria
VARIACION ALEATORIA
VARIACION NO ALEATORIA
La variación no – aliatoria es la variación derivada de causas especiales que están fuera del proceso, que no ocurren al azar, que no es fortuita es predecible:
•Un material más duro de lo esperado
•Un empleado que no conoce el proceso
Variación no inherente al proceso que puede ocurrir por causas asignables (especiales) ajenas al proceso. Ej.:
• Calidad de la herramienta
• Instrumentos de medición descontrolados
• Operario descontrolado
Cuando se presenta alguna variación no aleatoria el proceso queda fuera de control: Proceso no controlado
Al medir el proceso podemos controlar las causas no aleatorias para mantener el proceso bajo control.
¿QUIEN ES RESPONSABLE DE OPTIMIZAR LA VARIACION?
Las causas comunes de la variación se deducen del proceso y solo la gerencia tiene la capacidad para resolverlas (80%)
Las causas especiales de la variación vienen de fuera del proceso y las pueden observar y resolver los operarios o el supervisor (20%)
3.3.1 GRAFICOS DE CONTROL ESTADISTICO
OBJETIVOS Y ALCANCE DE LOS GRAFICOS DE CONTROL
Representar gráficamente la variación en el tiempo de las medias y de la dispersión de una característica de la calidad relevante en el desempeño del proceso a fin de:
a) Mantener proceso controlado dentro de limites establecidos: Reconocer variaciones no aleatoria para determinar y eliminar las causas externas al proceso
b) Mejorar la capacidad del proceso para reducir variabilidad: Identificar la variación aleatoria y rediseñar el proceso para mejorar su capacidad de cumplimiento de requisitos de calidad
EFECTOS DE PATRONES NO ALEATORIOS
Dentro de los límites de control se pueden observar tendencias al descontrol causadas por patrones no aleatorios que pueden ser derivados de:
a) Variaciones bruscas, saltos
b) Variaciones cíclicas
c) Atracción por los límites de control
d) Atracción por la línea central
3.3.3 DISTRIBUCIÓN NORMAL DE LA 3.3.3 DISTRIBUCIÓN NORMAL DE LA VARIACIONVARIACION
La representación estadística de la medida de distribución normal La representación estadística de la medida de distribución normal describe cuantitativamente cómo un proceso se está realizandodescribe cuantitativamente cómo un proceso se está realizando
3.3.4 GRAFICA DE CONTROL DE MEDIAS X
LCS = X + 3 = X + A2 . R
LCI = X – 3 = X - A2 . R
LCS = X + 3 (límite control superior)
LCI = X - (límite de control inferior)
X (Variable a controlar)
X = ---------- (media de las medias)
X2
X1
X6
X4
X3
X5
Tiempo
= --------- = --------------
n d2 . n
A2 = --------------
d2 . n
PARA REPRESENTAR MEDIAS DE LOS PROCESOS EN EL TIEMPO
K = Nº de muestras R = Promedio de los alcances de muestra d2 = Factor diagrama de control (tabla) n = Nº observaciones cada muestra
3.3.5 GRAFICA DE CONTROL DE DISPERSION R
LCS = R + 3 = R . D4 (límite control superior)
LCI = R - 3 = R . D3 (límite de control inferior)
R (valores registrados)
R = ---------- (media de los rangos)
R2
R1
R6
R4
R3
R5
Tiempo
REPRESENTAN CAMBIOS EN LA DISPERSIÓN DEL PROCESO EN EL TIEMPO
n A2 D4 D3
234567
1,8801,0230,7290,5770.4830,419
3,2672,5752,2822,1152,0041,924
No
aplica
0,076
TABLA DE DATOS UTILIZADOS EN
ECUACIONES
3.3.6 GRAFICA DE CONTROL DE ATRIBUTOS “p”Controlar la proporción binominal “p” de cumplimiento de los estándares establecidos:
•Productos conformes o no conformes
•Productos aceptados o no aceptados
•Productos que cumplen o no cumplen requisitos
OBJETIVO
1. DEFINIR ESTANDARES DE CONTROL DE LA VARIABLE A CONTROLAR
Ej.: Diámetro de ejes = 20 +/- 0,1 mm
2. ELABORAR TABLA DE DATOS Ej.:
Grupos: (días) K = 1 2 3 4
Tamaño muestra: n = 4 4 4 4 n = 16
Cantidad defectuosa: pn = 1 2 1 2 pn = 6
Fracción defectuosa: p = pn / n = 0,25 0,50 0,25 0,50 p = 1,5
3. CALCULAR PARAMETROS
p = p / k = pn / n = 1,5 / 4 = 6 / 16 = 0,375
LCS = p + 3 p =
LCI = p – 3 p =
4. CONSTRUIR GRÁFICA DE CONTROL
PASOS DE CONSTRUCCION
4.1 CONTROL DE ACEPTACION DE PRODUCTOS
PRODUCTOS CONTROLADOS
Si un proceso opera en condiciones controladas estadísticamente se espera:
•Que los productos que salen de cada proceso deben estar libres de defectos
•Disponer de información confiable para convencer a los clientes sobre la calidad de los productos
PRUEBAS DE CONFORMIDAD
Cuando el cliente no tiene confianza en la calidad del producto se realizan pruebas de aceptación Para:
•Verificar o estimar la conformidad con los requisitos establecidos
METODOLOGIA En la mayoría de los casos la verificación completa de un lote entero no es procedente:
•Se prueba solo una muestra pequeña del lote y si el resultado no es conforme se regresa el lote completo
•La decisión de aceptar o rechazar el lote completo se basa en los resultados de la muestra
RIESGO DEL PRODUCTOR Y DEL CLIENTE
La muestra, por más que sea aleatoria, puede determinar rechazo de lotes buenos y aceptación de lotes malos:
•El muestreo de aceptación puede ser una forma efectiva de motivar a los proveedores a mejorar la calidad del proceso
4.1.1 CARACTERISTICAS DE LAS MUESTRAS
DEFINICIONESUna muestra es la colección de algunos elementos de la población pero no todos
Una población es un todo y una muestra es una fracción del todo
Una población es el conjunto de todos los elementos del conjunto de donde intentamos sacar conclusiones
FUNCIÓN DE LAS MUESTRAS
VENTAJAS DE LA MUESTRA
Se recogen datos de una muestra para hacer inferencias sobre la población que esta representada por la muestra
Cuando no se puede examinar cada producto de la población, se toma una muestra y se hace una estimación para la totalidad de la misma
El estudio de muestras es más sencillo, más económico y más rápido que el estudio de la población completa
MUESTRA REPRESENTA-TIVA
Contiene las características relevantes de la población en las mismas proporciones en que están incluidas en tal población. Más adelante se estudian los métodos aplicados
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