El Rol de la Estadística en el Control de la Calidad

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1 El Rol de la Estadística en el Control de la Calidad Jaime Mosquera Restrepo Profesor Escuela de Estadística. Universidad del Valle

2 Que es calidad? Como se evalúa la calidad? Como se verifica la calidad? Como se controla la calidad? El termino parece familiar.definámoslo

3 Calidad? Una Definición Aproximada. Grado con el cual un conjunto de características inherentes a un producto o servicio cumple con los requerimientos del cliente La definición de calidad no es única, depende los requerimientos y percepciones de los clientes..características altamente variables

4 Ejemplo Manufactura Textil El producto Los Clientes Los criterios de calidad son los mismos? Varían entre individuos? Una misma unidad de producto puede ser calificada de forma distinta?

5 Dimensiones de la Calidad 2. CONFIABILIDAD 1. DESEMPEÑO 3. DURABILIDAD PRODUCTO 7. FACTORES COMPLEMENTARIOS 4. REPARABILIDAD Disponibilidad. Tiempo de Entrega. Precio. Servicio Postventa. Respuesta a la Falla. Reputación. Responsabilidad Ambiental. 6. CONFORMIDAD CON EL DISEÑO 5. ESTETICA

6 El concepto de Calidad y su Evolución Antigua Cada producto debe ser completamente igual al patrón de calidad Alta Calidad = Producción Exacta Industrialización Moderna Se reconoce la variabilidad como una característica del sistema de producción Alta Calidad = Mínima Variabilidad Producción Exacta

7 PROCESO PRODUCTIVO Medio Ambiente Mano de Obra Maquinaria Materia Prima Producto Terminado Métodos y operaciones Materiales e instrumentos Insumos Procesos Resultados La velocidad productiva hacen imperceptibles los estadios del proceso Video 1

8 Calidad vs Variabilidad Mejorar (Calidad) = Centrar el objetivo + Minimizar (Variabilidad) Controlar la calidad implica el ejercicio de acciones simultaneas para: Seleccionar la mejor combinación de 6 M s. Identificar instantes y fuentes de variabilidad. Verificar el cumplimiento de las condiciones pactadas.

9 Como y cuando se controla la calidad? 1. Inspección sobre producto terminado: (Calidad: Cumplir con especificaciones 1900 : 1930) Procedimientos de control orientados a identificar elementos con mala calidad en lugar de prevenirlos Tan solo se detecta una falla en la calidad cuando el producto está terminado. No permite que la organización identifique las fuentes que conllevan una mala calidad. El costo de reproceso del producto terminado puede ser alto o en ocasiones el producto puede no ser reparable.

10 Como y cuando se controla la calidad? 2. Inspección en Línea de Producción: (Calidad: Control de la Variabilidad 1930 : 1960) En puntos intermedios del proceso se seleccionan aleatoriamente algunas unidades de producto para verificar su estado Minimiza la producción de unidades defectuosas Es posible identificar la fuentes de variación en el proceso productivo La intervención al proceso puede hacerse en línea de producción Disminuye los costos de reproceso

11 Como y cuando se controla la calidad? 3. Calidad desde el Diseño del Producto: (Calidad: Mejoramiento Continuo 1960 : 1980) En la fase de diseño de producto se experimenta con diferentes combinaciones de 6M s, con objetivo de optimización Identificar aquellos factores que producen mejoras en los procesos y productos. Lacalidadnosolosecontrola,secrea. Sereconoceeldinamismodelconceptodecalidaddeunproducto. La información sobre las opciones de mejoramiento es suministrada por el cliente.

12 Como y cuando se controla la calidad? 4. Calidad Total: (Calidad: Satisfacción del cliente 1980:-----) Finalmente, es el cliente quien evalúa la calidad del producto Diseño de Productos con calidad. Selección Verificación de Materias Primas e insumos. Vigilancia control Regulación de Procesos. Es necesario realizar innovación continua, dado que las necesidades del cliente se encuentran en constante variación. La satisfacción del cliente es el principal objetivo.

13 Sample Mean 10,9 10,8 10,7 10,6 10,5 10,4 10,3 10,2 10, Time Process Data USL 24,4475 Target 24,1300 LSL 23,8125 Mean 24,2803 Sample N 160 StDev (Within) 0, StDev (Overall) 0, Potential (Within) Capability Cp 1,28 CPU 0,67 CPL 1,89 Cpk 0,67 Cpm 0,59 Overall Capability Pp 1,09 PPU 0,57 PPL 1,60 Ppk 0,57 LSL Target USL Within Overall 23,8 23,9 24,0 24,1 24,2 24,3 24,4 24,5 24,6 Observed Performance Exp. "Within" Performance Exp. "Overall" Performance PPM < LSL 0,00 PPM < LSL 0,01 PPM < LSL 0,78 PPM > USL 18750,00 PPM > USL 21543,29 PPM > USL 43049,27 PPM Total 18750,00 PPM Total 21543,30 PPM Total 43050,05 Herramientas Estadísticas para el Control de Calidad Su principal objetivo es la identificación de situaciones anómalas en los procesos productivos, contrastando la variabilidad del proceso mediante herramientas estadísticas

14 Algunas Herramientas Estadísticas para el Control de la Calidad 1. Inspección de Materia Prima: Muestreo de Aceptación: Definición de criterios para evaluar la aceptabilidad de la materia prima o el despacho de producto terminado 2. Vigilancia de proceso: Gráficos de Control: Herramientas estadística cuyo propósito es la identificación oportuna de anomalías en los procesos. Análisis de Capacidad de Proceso: Herramienta estadística para la cuantificación de la capacidad del proceso de cumplir con los requerimientos exigidos. 3. Identificación de oportunidades de Mejora: Diseño experimental: Herramientas estadísticas para el diseño y evaluación de experimentos industriales.

15 Muestreo para Aceptación Procedimiento estadístico empleado para evaluar la calidad de todo un lote de producto mediante la inspección de una muestra aleatoria de sus unidades. Muestra Lote Reducción de costos y tiempos de inspección, dada la revisión de un menor número de unidades. Surge de manera natural cuando las pruebas de calidad son destructivas. Obliga al proveedor a ejercer medidas de control sobre su proceso.

16 Muestreo para Aceptación Materia Prima / Producto terminado Inspección de Calidad Cuantas unidades revisar?? Con que criterio aceptar la calidad? Decisión Aceptado (cumple con el criterio estadístico) Proceso de Producción / Empaque, distribución El lote es demasiado grande para ser revisado en su totalidad ($$$, tiempo, mínima invasión) Rechazado (No cumple con el criterio estadístico) Reproceso / Reemplazo de unidades defectuosas Video 2

17 Muestreo para Aceptación Aspectos a superar En los procesos de selección siempre está presente la aleatoriedad: Que sucede si selecciono la muestra desde: Unidades Superiores? Unidades Inferiores? Lote La probabilidad de error estará presente: Riesgo del Consumidor: Probabilidad de que el procedimiento acepte un lote que no cumple con las condiciones mínimas de calidad Riesgo del Proveedor: Probabilidad de que el procedimiento rechace un lote con buenas condiciones de calidad

18 Muestreo para Aceptación Solución Negociemos los riesgos Proveedor Consumidor La Estadística, soportada en las leyes de la probabilidad, proporciona la solución más adecuada. c n * AQL c n * LTPD = Zα ; = Z n * AQL * (1 AQL) n * LTPD * (1 LTPD) β n = ( Z AQL * (1 AQL) Z LTPD * (1 LTPD) ) 2 α + β ( AQL LTPD) c = n * AQL + Z n * AQL * (1 AQL) α 2

19 Control de Procesos Conjunto de actividades que se realizan para mantener estables las fuentes de variación en los procesos e identificar oportunamente la aparición de una fuente anómala. Medir, Controlar e identificar para prevenir la producción de unidades defectuosas o no conformes Control Estadístico de Procesos Se soporta en procedimientos estadísticos de recolección periódica y planeada de datos que soporten el diagnóstico e intervención de los procesos y faciliten la identificación y validación de las estrategias de mejora

20 Gráficos de Control Son quizás la herramienta más importante y popular utilizada en el control estadístico de procesos. Su implementación se da a principios de los años 20 con la Revolución industrial y su aplicación se hace popular a partir del año 1940, con las necesidades generadas por la segunda guerra mundial La calidad como un problema de variación que puede ser controlada y prevenida mediante la identificación y eliminación oportuna de las causas que lo provocan Walther Shewhart Economic Control of Quality of Manufactured Products (1931) Laboratorios Bell Phone.

21 Gráficos de Control Ejemplo Supongamos que tenemos una máquina inyectora que produce piezas de plástico, por ejemplo de HDPE. Criterios de Calidad: Peso Calibre Color Aspecto Dimensión Rigidez Resistencia Si la cantidad de HDPE inyectado es poca la pieza de plástico será deficiente en sus características de resistencia; si la cantidad es excesiva, la producción se encarece.

22 Gráficos de Control Ejemplo En el lugar de salida de la piezas, hay un operario que cada 30 minutos toma 5 unidades(1 subgrupo), las pesa en una balanza y registra las observaciones. Min 30 55,1 gr. 57,1 gr. 53,3 gr. 53,9 gr. 55,9 gr. Min 60 53,32 gr. 55,8 gr. 55,9 gr. 53,5 gr. 56 gr. 53,32 gr. 55,8 gr. 55,9 gr. 53,5 gr. 56 gr. Min (k*30)

23 Gráficos de Control Preguntas a Resolver. 1. Cuales son los puntos del proceso donde deben ubicarse los puntos de control? R/ Aquellos puntos donde el producto se ve expuesto a cambios de sus características, en su etapa más temprana. 2. Cuantas Unidades Medir? R/ Debe realizarse una evaluación de la eficiencia estadística del grafico de control. 3. Con que Frecuencia Medir? R/ Depende de la estabilidad del proceso y del volumen de producción.

24 Gráficos de Control Ejemplo El diagnóstico se realiza al evaluar en un grafico la evolución del proceso y su permanencia dentro de un rango de variabilidad tolerable. Grafico de Control Medida Limites de Control Tiempo Limites de control: Referentes numéricos que limitan el rango de variación natural de la medición. Simulador GC

25 Diseño Experimental La mejora de la calidad del producto se logra mediante: 1. La identificación y selección de la combinación de 6 M sque mejoran la calidad del producto. 2. El establecimiento de estrategias de control y verificación de los procesos Con este objetivo las industrias constantemente experimentan alrededor de innovaciones en los procesos que permitan identificar oportunidades de mejora. Para que los resultados del experimento sean validos, es necesario: Planear adecuadamente el experimento. Analizar correctamente los datos resultantes

26 Diseño Experimental Ejemplo El rendimiento (Y) de un determinado proceso químico se puede medir en términos de la cantidad de material residual eliminado durante la reacción, resultando así una medida de la pureza del producto final, y se conoce que depende,entreotrosfactores,delatemperatura(x 1 )yeltiempodereacción(x 2 ). El proceso actualmente logra un rango de porcentaje de pureza entre el 80% y el 90%, pero se cree que es posible un mayor porcentaje de rendimiento. El Departamento de Calidad decide llevar a cabo un experimento incrementando la temperatura y el tiempo de reacción sobre un rango de variación experimental.!probemos a ver que resulta

27 Diseño Experimental Ejemplo Lo niveles acordados y los resultados obtenidos se registran en la siguiente tabla

28 Diseño Experimental Resultados Rendimiento Representación Grafica de resultados Tiempo Temp 96 Rendimiento Tiempo Temp

29 Diseño Experimental Resultados 220 Tiempo Rendimiento < > Temp Temperaturas comprendidas entre 134 y 138 C y tiempos entre los 190 y 200 segundos pueden generar un mejor desempeño del proceso

30 En Resumen Concepto La Calidad se Diseña La Calidad se Controla La Calidad se Verifica La Calidad se Administra Actividades Selección de Proveedores Optimización de Procesos Estandarización de Procesos Inspección sobre Materia Prima Control de Procesos Contraste contra especificaciones Valoración Opinión del Cliente Capacitación Recurso Humano Fortalecimiento de la Cultura Calidad en la Organización Herramientas Calificación de Proveedores (AHP) Diseño Experimental Análisis de Regresión Estadística Inferencial Análisis de Tiempos de Fallo Inspección por muestreo Gráficos de Control Análisis Capacidad de Procesos Medición Satisfacción Cliente Implementación de Sistemas de Gestión de Calidad: Total Quality Manager SixSigma Justin Time Lean Manufacturing Poke-joke

31 Y en todas estas fases, está inmersa la estadística y sus herramientas con un papel protagónico Muchas Gracias!

32 Procesos Multivariantes Son muchos los procesos productivos cuyo control requiere de la vigilancia simultanea de un conjunto de variables criticas. Variables Críticas Dimensión Diámetro Calibre Resistencia Rasgado Tracción Longitudinal Transversal Longitudinal Transversal

33 Como Controlar un Proceso Multivariante? Sample Mean 10,9 10,8 10,7 10,6 10,5 10,4 10,3 X1 X2 X3 Sample Mean 10,9 10,8 10,7 10,6 10,5 10,4 10,3 Sample Mean 10,9 10,8 10,7 10,6 10,5 10,4 10,3 Xp 10,9 10,8.10,7 10,6 10,5 10,4 Sample Mean 10,3 10,2 10,2 10,2 10,2 10, , , , Time Time Time Time Y la Asociación entre Variables? Un grafico de control para cada una de las variables criticas

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