CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD GRÁFICOS DE CONTROL

Transcripción

1 CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD GRÁFICOS DE CONTROL

2 CONTROL DE CALIDAD Calidad significa idoneidad de uso, está determinada por la interacción de la calidad del diseño y la calidad de conformidad Reducción de variabilidad y eliminación de defectos Nivel de desempeño, de confiabilidad y de servicio La mejora de calidad significa la eliminación de desperdicio

3 CONTENIDO 1. Clasificación de los métodos estadísticos de control de calidad 2. Gráficos de control: concepto, estructura, interpretación. 3. Gráficos de control por variables 4. Gráficos de control por atributos. 5. Interpretación de los gráficos de control. 6. Etapas del Control Estadístico de Procesos. 7. Capacidad del proceso.

4 CLASIFICACIÓN DE LOS MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE C.C. Control Estadístico de Procesos (gráficos de control) Atributos Variables Muestreo de aceptación El muestreo de aceptación se aplica en situaciones en donde existe una relación ente consumidor y productor. No mejora la calidad. Atributos Variables

5 Característica de calidad GRÁFICO DE CONTROL 0.9 Límite superior de control Detecta variaciones de la calidad de un producto, durante un proceso de fabricación Límite inferior de control Línea central Número de muestra

6 EJEMPLO Supongamos que tenemos una máquina inyectora que produce piezas de plástico, por ejemplo de PVC.

7 QUÉ CARACTERÍSTICA DE CALIDAD ANALIZAR? El peso de la pieza de plástico, porque indica la cantidad de PVC que la máquina inyectó en la matriz. Cantidad poca de PVC, pieza de plástico deficiente. Cantidad excesiva, la producción se encarece. Consume mas materia prima.

8 En el lugar de salida de las piezas hay un operario que cada 30` pesa la pieza y registra la observación gr. 65 gr. 89 gr. 57 gr. Cómo podemos distinguir si las fluctuaciones se producen por la variación natural del proceso o porque el mismo ya no está funcionando bien?

9 CAUSAS DE LAS VARIACIONES Causas no asignables o aleatorias: (debidas al azar) no son identificables. no pueden ser reducidas o eliminadas. Producen variaciones pequeñas. Causas asignables: identificables deben ser eliminadas. Producen variaciones grandes La importancia del gráfico de control radica en su capacidad para detectar causas asignables

10 Un gráfico de control permite IDENTIFICAR causas causas asignables causas aleatorias fuera de control. Bajo control

11 GRÁFICOS DE CONTROL POR MEDICIÓN DE VARIABLES Gráficos x - R La característica de calidad que se desea controlar es una variable continua. Se requieren N muestras de tamaño n. Ejemplo: Una fábrica que produce piezas cilíndricas de madera. La característica de calidad que se desea controlar es el diámetro.

12 N número de muestras Nro Muestra x1 x2 x3 x4 suma R , , , , , , , , , , , , ,25 16 X R X N R N i i

13 CÁLCULO DE LOS LÍMITES DE CONTROL Para x Para R LSC X A 2 R LSC D4R Línea Central X Línea Central R LIC X A 2 R LIC D3 R Se considera por el ejemplo, n = 4 A2 =0,729

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15 GRÁFICO R LSC D4 R 2,282.21,25 48,493 Línea Central R LIC D3 R 0.21,25 0

16 GRÁFICO X DE RANGOS MÓVILES Los datos se obtienen luego de un intervalo prolongado. El agrupamiento en subgrupos no resulta efectivo. El lote se evalúa mediante una única medición. Debe haber por lo menos 15 valores de Medición. Se calculan los rangos móviles calculando el valor absoluto de la diferencia entre el 1 y el 2 valor y así sucesivamente. Se calcula el promedio de los datos ( x ) y el promedio de los rangos móviles.

17 GRÁFICO DE RANGOS MÓVILES X Rs 133, ,5 6, ,5 126, , ,5 12, ,5 126, , , , ,5 4, ,5 143,5 11 X Rs 132, ,5 0, ,5 126,5 0, ,5 135, ,5 9, ,5 135, ,5 4, ,5 127,5 1, ,5 123,5 6,

18 GRÁFICO DE RANGOS MÓVILES

19 GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS Se utilizan para controlar características de calidad que no pueden ser medidas, dan lugar a una clasificación del producto: defectuoso o no defectuoso Tipos : Gráfico p, gráfico np gráfico c y gráfico u

20 Día ni Di Pi LIC LC LSC ,03 0,0125 0,033 0, ,038 0,0107 0,033 0, ,029 0, ,033 0, ,035 0,0110 0,033 0, ,035 0,0122 0,033 0, ,032 0,0110 0,033 0, ,03 0,0111 0,033 0, ,039 0,0114 0,033 0, ,033 0,0113 0,033 0, ,037 0,0110 0,033 0, ,029 0,0118 0,033 0, ,034 0,0123 0,033 0, ,033 0,0122 0,033 0, ,044 0,0109 0,033 0, ,029 0,0108 0,033 0, ,029 0, ,033 0,0556 Día ni Di Pi LIC LC LSC ,035 0,0106 0,033 0, ,026 0,0113 0,033 0, ,025 0,0110 0,033 0, ,038 0,0116 0,033 0,0543 GRÁFICO P ,04 0,0115 0,033 0, ,034 0,0113 Se 0,033 usa para 0, ,04 0,0106 0,033 0,0553 estudiar la ,035 0,0105 0,033 0,0554 variación de ,037 0,0118 0,033 0, ,038 0,0119 la 0,033 0, , ,028 0,0121 proporción 0,033 0,0538 0,0125 de 0,033 artículos 0, ,025 0,0123 0,033 0,0536 defectuosos ,033 0,0121 0,033 0, ,04 0,0110 0,033 0, ,027 0,0111 0,033 0,0548

21 GRÁFICO P PARA MUESTRAS DE DISTINTOS TAMAÑOS Si los tamaños ni son parecidos, los ni de LSC Y LIC se pueden aproximar con

22 LÍMITES DE CONTROL PARA EL GRÁFICO P PARA MUESTRAS DEL MISMO TAMAÑO LSC LC p p (1 ) 3 p p n LIC p 3 p(1 p) n

23 EJEMPLO DE GRÁFICO NP Supongamos un proceso que fabrica tornillos. Una manera de ensayar cada tornillo sería probarlo con una rosca calibrada. Si el tornillo no entra en la rosca, se le considera defectuoso o disconforme. Para controlar este proceso, se pueden tomar muestras de 100 tornillos y contar el número de defectuosos presentes en cada muestra.

24 GRÁFICO NP (n CONSTANTE) PARA CONTROLAR EL NÚMERO DE ARTICULOS DEFECTUOSOS EN UNA MUESTRA Dia n np=d i p np Di LC D n N D n p N i i 1. 2,72

25 LIC np 3 np 1 p =2,72-3*(2,72*(1-0,0272)^0,5) < 0 LSC np 3 np 1 p 7,59 LIC = 0 porque LIC< 0 GRÁFICO NP np Para muestras del mismo tamaño

26 GRÁFICO C Defecto: es la no conformidad con algún requisito Unidad defectuosa: un elemento que contiene uno ó más defectos. Se basa en el número de defectos por artículo. Ejemplo: número de defectos por pieza de madera (manchas, grietas, torceduras). Se inspecciona una pieza y se cuenta cuantos defectos tiene.

27 Muestra Ci nro defectos LIC LC LSC , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,4852 LIC C 3 C C N C LSC C 3 C i GRÁFICO C Controla el número de defectos por unidad para muestras de igual tamaño

28 GRÁFICO C LC C 8 LSC C 3 C 16,485 LIC C 3 C 0

29 GRÁFICO U LSC u 3 u / ni LIC u 3 u / ni

30 Muestra ni C ui= C/ni LIC LC LSC ,2 0 1,535 3, ,8 0 1,535 3, ,6 0 1,535 3, ,535 3, ,125 0,2208 1,535 2, ,0176 1,535 3, ,535 3, ,5 0 1,535 3, ,75 0 1,535 3, ,5 0 1,535 3, ,5 0,0176 1,535 3, ,5 0,017 1,535 3, ,6 0 1,535 3, ,535 3, ,220 1,535 2, ,5 0,0176 1,535 3, ,875 0,220 1,535 2, ,25 0,323 1,535 3, ,4-0,1272 1,535 3, ,6-0, ,535 3,1972 LSC u 3 u / ni LIC u 3 u / ni GRÁFICO U Controla el número de defectos por unidad para muestras de tamaño VARIABLE

31 GRÁFICO U LSC u 3 u / ni LIC u 3 u / ni

32 INTERPRE TACIÓN DE LOS GRÁFICOS DE CONTROL Posibles causas asignables

33 TRES REGLAS EMPÍRICAS PARA DETECTAR A TIEMPO LOS CAMBIOS DE LOS PROCESOS Se divide la región entre la línea central y cada línea de control en tres partes iguales:

34 CAMBIO REPENTINO EN EL PROMEDIO DE UN PROCESO Un número inusual puntos consecutivos o 10 de 11 puntos consecutivos del mismo lado es anormal de puntos consecutivos que caen de un mismo lado de la línea central, casi siempre indica que el promedio del proceso se desplazó en forma repentina.

35 La periodicidad es la tendencia zigzagueante de los datos hacia ambos lados de la línea central en forma repetitiva. Los períodos o ciclos son patrones cortos repetidos, que alternan crestas elevadas y valles bajos Las causas pueden ser: Cambios periódicos en el ambiente Rotación de operarios o.la fatiga al final del turno Diiferentes equipos de medición utilizados Diferencias entre los turnos de la mañana y noche. Cambios de temperatura y humedad. PERIODICIDAD O CICLOS

36 TENDENCIAS Una tendencia es el resultado de alguna causa que afecta en forma gradual las características de calidad del producto. Puede darse por : Deterioro gradual del equipo de producción Acumulación de desperdicios Calentamiento de máquinas Cambios de condiciones ambientales Mejora en las habilidades de operario

37 ABRAZANDO LA LÍNEA CENTRAL Si la mayor parte de los puntos se alinean dentro de la faja central de las lineas 1,5, ello se debe a un agrupamiento inadecuado de los subgrupos, Una causa común es que la muestra incluya un elemento tomado sistemáticamente de cada una de varias máquinas, operadores, ejes, etc

38 UN PUNTO FUERA DE LOS LÍMITES DE CONTROL 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0, Un único punto fuera de los límites de control casi siempre se produce por una causa especial. Una razón común es un error de cálculo o un error de medición

39 INESTABILIDAD Se caracteriza por fluctuaciones erráticas en ambos lados del cuadro durante un tiempo. Es común que los puntos caigan fuera de los límites sin un patrón consistente. Una causa frecuente de inestabilidad es el ajuste excesivo de una máquina.

40 ETAPAS DEL CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS Etapa 1: Control estadístico Ajuste del proceso Etapa 2: Control del proceso

41 y se Etapa 1: Ajuste del proceso Se recogen unas mediciones y se realiza un gráfico de control. a) Si el proceso está bajo control: se adoptan los límites de control. b) Si aparecen dos o tres puntos fuera de control se eliminan y se calculan nuevos límites. c) Si las observaciones no siguen un patrón aleatorio, investigar, eliminar causas asignables y comenzar nuevamente el proceso de ajuste.

42 Etapa 2: Control del proceso Las nuevas observaciones del proceso productivo se registran en gráficos de control con los límites establecidos en la etapa 1. Si el proceso se sale de control, se detiene y se investigan las causas. Eliminada la causa del problema se continua la producción.

43 CAPACIDAD DEL PROCESO Los limites de tolerancia ó límites de especificación determinan la capacidad del proceso. Los límites de especificación los fija el exportador, la empresa, etc. Capacidad del proceso: C p = LSC - LIC 6 donde es un dato histórico Un proceso es : adecuado si 1< C p 1,33 Satisfactorio si C p >1.33 Insatisfactorio, si C p <1