martes, 23 de junio de 2015
lunes, 22 de junio de 2015
Campo de Aplicacion
Las cartas
de control son la herramienta más poderosa para analizar la variación en la
mayoría de los procesos.
Han sido difundidas exitosamente en
varios países dentro de una amplia variedad de situaciones para el control del
proceso.
Las cartas
de control enfocan la atención hacia las causas especiales de variación cuando
estas aparecen y reflejan la magnitud de la variación debida a las causas
comunes.
Las causas
comunes o aleatorias se deben a la variación natural del proceso.
Las causas
especiales o atribuibles son por ejemplo: un mal ajuste de máquina, errores
del operador, defectos en materias primas.
Se dice que
un proceso está bajo Control Estadístico cuando presenta causas comunes
únicamente. Cuando ocurre esto tenemos un proceso estable y predecible.
Cuando existen causas especiales el
proceso está fuera de Control Estadístico; las gráficas de control detectan la
existencia de estas causas en el momento en que se dan, lo cual permite que
podamos tomar acciones al momento.
Ventajas:
·
Es una herramienta
simple y efectiva para lograr un control estadístico.
·
El operario puede manejar las cartas en su propia área de
trabajo, por lo cual puede dar información confiable a la gente cercana
a la operación en el momento en que se deben de tomar ciertas acciones.
·
Cuando un proceso
está en control estadístico puede predecirse su desempeño respecto a las
especificaciones. En consecuencia, tanto el productor como el cliente pueden
contar con niveles consistentes de calidad y ambos pueden contar con costos
estables para lograr ese nivel de calidad.
·
Una vez que un
proceso se encuentra en control estadístico, su comportamiento puede ser
mejorado posteriormente reduciendo la variación.
·
Al distinguir ente
las causas especiales y las causas comunes de variación, dan una buena
indicación de cuándo un problema debe ser corregido localmente y cuando se
requiere de una acción en la que deben de participar varios departamentos o
niveles de la organización.
lunes, 15 de junio de 2015
TIPOS DE GRÁFICAS DE CONTROL
1. Gráficas de Control de Variables
La desviación estándar es un índice de variabilidad usado para caracterizar la dispersión entre los datos en una población o muestra determinada. Mide la dispersión en torno al promedio. La propiedad de la desviación estándar es tal que cuando los datos subyacentes se distribuyen normalmente, aproximadamente el 68% de todos los valores estarán dentro de una desviación estándar en cada lado de la media, y aproximadamente el 95% de todos los valores estarán dentro de dos desviaciones estándar en cada lado de la media. Esto se aplica a muchos campos, especialmente al tratar de decidir si un valor observado es inusual al ser significativamente distinto de la media.
- Gráfica X -R Medianas y rangos
Se basa en analiza la proporción de artículos que no cumplen con las especificaciones en un lote producido. Se considera que un artículo es defectuoso cuando éste no cumple las especificaciones. Los datos de atributos por tanto sólo asumen 2 valores: "bueno" o "malo" ("aceptable" o "defectuoso").
- Gráfica x – R Promedios y rangos
Las cartas de control X y R se usan ampliamente para monitorear la media y la variabilidad.
El control del promedio del proceso, o nivel de calidad medio, suele hacerse con la gráfica de
control para medias, o gráfica X . La variabilidad de proceso puede monitorizar con una
gráfica de control para el rango, llamada gráfica R. Generalmente, se llevan gráficas X y R
separadas para cada característica de la calidad de interés.
Las gráficas X y R se encuentran entre las técnicas estadísticas de monitoreo y control de
procesos en línea más importantes y útiles.
- Gráfica x – s Promedios y Desviación Estándar
La desviación estándar es un índice de variabilidad usado para caracterizar la dispersión entre los datos en una población o muestra determinada. Mide la dispersión en torno al promedio. La propiedad de la desviación estándar es tal que cuando los datos subyacentes se distribuyen normalmente, aproximadamente el 68% de todos los valores estarán dentro de una desviación estándar en cada lado de la media, y aproximadamente el 95% de todos los valores estarán dentro de dos desviaciones estándar en cada lado de la media. Esto se aplica a muchos campos, especialmente al tratar de decidir si un valor observado es inusual al ser significativamente distinto de la media.
- Gráfica X -R Medianas y rangos
El procedimiento Gráfico de Medianas y Rangos crea gráficos de control para una sola variable
numérica donde los datos se han recolectar en subgrupos. Crea tanto un gráfico de medianas
para monitorear las medianas del subgrupo, como un gráfico R para monitorear los rangos del
subgrupo. Se resaltan las señales de pérdida de control, incluyendo tanto puntos fuera de los
límites de control como cualquier corrida inusual en los datos.
- Gráfica de Lecturas Individuales x - R
.Es una gráfica de observaciones individuales, una por una,
y es útil cuando solo una observación puede ser convencionalmente obtenida,
por lote o parte del material. La gráfica de individuales no es tan sensitiva como la gráfica X. De cualquier forma, Esta gráfica elude posibles errores concernientes
al promedio de los subgrupos y los límites de Control ±especificación, para la gráfica
de individuales pueden ser directamente comparadas contra los límites de
especificación.
La gráfica de control para individuales X es una extensión
de la gráfica de control X y R usa la misma línea central como
la gráfica X y límites de control basados en la variación de dentro de los
subgrupos racionales. La medición de la variación puede ser el rango
o la desviación estándar de los subgrupos.
- Gráfica p
Se basa en analiza la proporción de artículos que no cumplen con las especificaciones en un lote producido. Se considera que un artículo es defectuoso cuando éste no cumple las especificaciones. Los datos de atributos por tanto sólo asumen 2 valores: "bueno" o "malo" ("aceptable" o "defectuoso").
Para construir una Gráfica p se requieren tomar muestras suficientemente "grandes" para que contengan varios artículos defectusos. Principalmente se busca garantizar que la muestra sea representativa de la población. Es conveniente definir claramente el procedimiento de obtención de las muestras de modo que se puedan identificar posibles causas asignables que expliquen, por ejemplo, una proporción mayor de defectuosos.
- Gráfica np Número de unidades o procesos defectuosos
Gráficos NP Fundamentos teóricos, basado en el número de elementos en una muestra o subgrupo que son juzgados como
disconformes en base a una definición operacional. se llaman asi a el número de elementos disconformes en una muestra se
suponen como la proporción de elementos disconformes, P, conforme al tamaño de la
muestra, N, así que son llamados gráficos NP.
Calculando los límites de control para gráficos NP Se deberá estimar la probabilidad, p, de que el proceso produzca un elemento disconforme.
Para obtener una buena estimación, se necesita evaluar al menos de 20 a 25 muestras o
subgrupos y contar el número de elementos disconformes en cada uno.
La mejor estimación para p será p-, la media proporcional de elementos disconformes.
-Gráfica C
La gráfica c
estudia el comportamiento de un proceso considerando el número de defectos
encontrados al inspeccionar una unidad de producto. La gráfica hace uso del
hecho de que artículo es aceptable aunque presente cierto número de defectos.
Su objetivo:
· Reducir el costo relativo al proceso
· Informar a los supervisores de producción y a la
administración acerca del nivel de calidad.
· Determinar que tipo de defectos no son permisibles en
un producto informar de la probabilidad
de ocurrencia de los defectos en una unidad.
- Gráfica U Porcentaje de defectos por área de oportunidad
Esta gráfica o diagrama U se basa en el promedio de defectos por unidad inspeccionada y con muestra de tamaño variable y no variable. U: Representa la linea central, N: Representa suma total de muestra, D: Representa total de defectos y M: Representa el numero de muestras. En ocasiones los diagramas U, se basan en una inspección de la producción al 100%. En estos casos el numero de unidades que constituyen una muestra variara indudablemente de una muestra a otra.
VENTAJAS DE LAS GRÁFICAS DE CONTROL DE CALIDAD
Ventajas:
- Se podría decir que uno de las ventajas de realizar las gráficas de control es que con ella se aplican recursos para detectar y corregir problemas al final del producto o servicio, cuando ya es demasiado tarde. Además de reducir desechos, como consecuencia de esta aplicación, está la reducción del tiempo necesario para producir el producto o servicio. Esto es debido parcialmente a que la probabilidad de que en el producto final se tenga que re-trabajar es menor, pero también puede ocurrir que al usar gráficos de control identifiquemos otros tipos de esperas dentro del proceso. Reducciones del tiempo de ciclo del proceso relacionado con mejoras de rentabilidad han hecho de los gráficos de control la herramienta valiosa, desde el punto de vista de la reducción de costos y de la satisfacción del cliente final.
- Resume varios aspectos de la calidad del producto; es decir si es aceptable o no.
- Son fáciles de entender
- Provee evidencias de problemas de calidad
IMPORTANCIA DE LAS GRÁFICAS DE CONTROL
Las gráficas de control son importantes ya que se utilizan
en la industria como técnica de diagnósticos para supervisar procesos de
producción e identificar inestabilidad y circunstancias anormales.
Una gráfica de control es una comparación gráfica de los
datos de desempeño de proceso con los “límites de control estadístico”
calculados, dibujados como rectas limitantes sobre la gráfica.
Las gráficas de control constituyen un mecanismo para
detectar situaciones donde las causas asignables pueden estar afectando de manera
adversa la calidad de un producto.
Cuando una gráfica
indica una situación fuera de control, se puede iniciar una investigación para
identificar causas y tomar medidas correctivas. Nos permiten determinar cuándo
deben emprenderse acciones para ajustar un proceso que ha sido afectado por una
causa especial. Nos dicen cuando dejar que un proceso trabaje por sí mismo, y
no malinterpretar las variaciones debidas a causas comunes.
EJEMPLO:
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