PLATAFORMA GESTIÓN INTEGRAL DE PRODUCCIÓN GESTIÓN DE OPERACIONES

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1 PLATAFORMA GESTIÓN INTEGRAL DE PRODUCCIÓN GESTIÓN DE OPERACIONES CONTROL DE CALIDAD CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESO Avanzar hacia la excelencia operacional es clave para la mejora de la competitividad de una industria. Sin embargo, se requieren equipos de personas completamente informadas y comprometidas con la mejora continua para reaccionar rápidamente a partir de información en tiempo real y fiable. ASM, además de contar con una gran experiencia en Gestión, Control y Mejora de la Producción avalada implantando soluciones de Gestión de Operaciones durante más de 30 años, dispone de la mejor herramienta actual para la Gestión Integral de Producción, TrakSYS, para registrar datos de las operaciones y proporcionar información útil, fiable y en tiempo real, desde cualquier lugar y cuando se precise. PÁGINA 1 DE 5

2 1. CONTROL DE CALIDAD. SPC, CONTROL ESTADÍSTICO DE CALIDAD 1 El módulo de TrakSYS, SPCTrak registra los datos de control de calidad del proceso de producción y realiza análisis de Capacidad y Control Estadístico de Proceso (SPC). Los datos pueden ser capturados automáticamente o introducidos manualmente. Las variables analizadas son cualesquiera relacionada o no con la calidad de los productos: Peso, ph, Concentración, Caudal, Presión, etc. Los datos capturados pueden tratarse individualmente o agrupados. Los datos del control de calidad se asocian a los Productos, Lotes, Líneas, Turnos, etc. Datos Asociados Principales características de módulo de Control Estadístico de Proceso Operador, Producto, Lote, Número de Batch. Fecha y Hora Línea de producción, Turno, Orden de Producción, etc. Límites de Tolerancia Límites de Control Límites Objetivo y Vigilancia Alarmas (mensajes y notificaciones) Capacidad Control Estadístico Predictivo Indicadores de capacidad: PPK, CP, CPK, CM, CMK, DP Valores Medios, Máximos y Mínimos, Mediana Desviación Estándar Pesos y Cantidades: % Sobredosificación, % Mermas Histograma, Campana de Gauss Gráficos de Control Bar-R, Medias y Rangos Gráficos de Control Bar-S, Medias y Sigmas Gráficos de Control CUSUM Gráficos de Control para muestras individuales, sin agrupar: Rango móvil Media móvil Medias Ponderadas etc. Aunque la Calidad debe ser lograda mediante el diseño, SPCTrak es la mejor herramienta para ayudar a los usuarios a medir y ajustar el proceso de producción con el fin de mejorar sistemáticamente la calidad de sus productos Capacidad La Capacidad de un proceso puede significar capacidad de producción en número de unidades o bien capacidad en cuanto a la calidad, producir unidades conformes. Los procesos se ajustan siempre para producir unidades conformes; sin embargo, a medida que avanza la producción los procesos de desajusta y como consecuencia aumenta la variabilidad de los parámetros que definen la calidad del producto. La Variabilidad Permitida viene determinada por las especificaciones, por ejemplo, Peso Nominal = 1000 ±50 g. Mientras que la Variabilidad Obtenida debe determinarse mediante muestreo periódico de las unidades producidas y posterior estudio estadístico de la muestra. Las Características o Variables que definen la calidad de un producto puedes ser: Variables. Un valor numérico: Peso, %Grasa, Longitud, ph, etc. Atributos. Una variable binomial: OK, No OK; Vale, No Vale; Defectuosa, No Defectuosa; Buena, Mala; etc. 1 SPC, Statistical Process Control PÁGINA 2 DE 5

3 Se dice que un Proceso es Capaz, desde el punto de vista de calidad, si fabrica productos dentro de las especificaciones establecidas, en general, cuando al menos el 99,73 % de las unidades producidas están dentro de dichas especificaciones, equivalente a Cp 1,0, ver Tabla 1. Para determinar la capacidad de los productos se definen los siguientes KPIs de calidad: Cm, Cmk Capacidad de Máquina a corto plazo, generalmente un turno. Cp, Cpk Capacidad de Proceso a medio/largo plazo. Pp, Ppk Capacidad de Proceso a medio/largo plazo. La diferencia entre los dos últimos reside en la forma de estimar la desviación estándar del parámetro de calidad. C P/pk Especificación Unilateral Especificación Bilateral 0, , ,00 (3s) , , , , ,50 3, ,60 0, ,70 0, ,80 0, ,00 (6s) Tabla 1. Unidades No Conformes por Millón de unidades producidas Un proceso puede operar a 3 ó 6 sigmas. Proceso Se ajusta a Se reajusta cuando alcanza 3 sigmas 4 sigmas C pk = 1,33 3 sigmas C pk = 1,0 6 sigmas 6 sigmas C pk = 2,0 4,5 sigmas C pk = 1,0 Fig. 1. Unidades Conformes para C pk=1,0 equivalente a 3s Tabla 2. Intervalo de variación para 3 o 6 sigmas Los informes de capacidad proporcionan información de la calidad obtenida con respecto a cada uno de los parámetros de calidad del producto. Informan de lo que ya pasó, es decir, si los productos fabricados cumplen las especificaciones desde el punto de vista de calidad, pero no proporcionan información sobre la evolución del proceso, por ejemplo si está o no empeorando. Por tanto todo sistema SPC debe disponer de Gráficos de Control PREDICTIVOS que proporcionen información sobre el empeoramiento de la calidad. Permiten al personal de mantenimiento tomar acciones correctoras antes de que se produzcan unidades defectuosas. Aumenta la Dispersión Disminuye la Exactitud Fig. 2. Empeoramiento del proceso. Estos empeoramientos son detectados por los Gráficos de Control PÁGINA 3 DE 5

4 Fig. 3. Gráficos de Control de Medias y Rangos Fig. 4. Gráfico de Cotizaciones: Muestra Valores Nominales, Máximos, Mínimos, Promedio, Sigma y Sesgo Fig. 5. Gráfico de Lineales de Medias y Rangos y Rachas Ponderadas PÁGINA 4 DE 5

5 1 punto por encima del Límite de Control Superior 6 o más puntos seguidos en el mismo Tercio Menos de 2/3 de los puntos en el Tercio Central UCL 1/3 Superior 1/3 Central CL 1/3 Inferior LCL 6 o más puntos seguidos subiendo 1 punto por debajo del Límite de Control Inferior 6 o más puntos seguidos demasiado alejados entre sí 6 o más puntos seguidos bajando Fig. 6. Gráficos Predictivos. Medias y Rangos. Figuras No Conformes típicas 2 ASM, 2015, 2 UCL, Límite Superior de Control, LCL, Límite Inferior de Control, CL, Línea central (gen. Valor nominal) PÁGINA 5 DE 5

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