OBJETIVO

1. CONTROL DE LA CALIDAD Módulo 3 CONTROL ESTADISTICO DE PROCESOS 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 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 Manuel Márquez / Armando Coello Julio 2009

2. 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 DISTINCION ENTRE BIENES Y SERVICIOS 3.1 ALCANCE DEL CONTROL DE PROCESOS CONTROL DE LA VARIACIÓN DE LOS FACTORES PRODUCCIÓNTrabajo – Equipos – Herramientas – Materiales - Servicios Bienes o servicios Control de aceptación Control del proceso ¿Productos conformes? ENTRADAS Requisitos diseño PROCESO DE COMPRAS Y SUMINISTROS PROCESO PRODUCCION NO SI Procesos Proveedores Entrega al cliente Control de aceptación

3. 3.2 MAPA DE CONTROL DE PRODUCCION Gráficos p - pn Indicadores de gestión • Especif. materiales • Especif. técnicas • Criterios aceptación Controlequiposmedición CONTROL ATRIBUTOS PLANIFICACION PRODUCCION EJECUCION PRODUCTO Entradas CONTROL PRODUCTO TERMINADO Salidad Propiedad cliente Compras y suministros ¿Producto conforme? D&D CONTROL VARIABLES CONTINUAS no Gráficos X - R si CONTROL ATRIBUTOS si ¿Proceso conforme? Cliente Gráficos p - pn no • 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

4. 3.3 TIPOS DE VARIABLES A CONTROLAR • 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 LA VARIACIÓN SE REGISTRA Y ANALIZA PARA CONTROLAR Y MEJORARLOS PROCESOS A TRAVES DE DOS TIPOS DE VARIABLES: VARIABLES CONTINUAS (cuantitativas) • 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 ATRIBUTOS (cualitativas) • 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

5. 3.2.1 APLICACIÓN DE METODOS ESTADISTICOS • 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 PROPOSITO DE LOS METODOS ESTADISTI-COS HERRAMIENT-AS DE MEDICION, ANALISIS Y MEJORA • 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 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 decontrol “p” para mostrar la fracción defectuosa de atributos

6. Especificaciones de diseño (requisitos) 2-SUMARIZACION DE DATOS (tablas, histogramas) 1-RECOPILACION DATOS 5-ANALISIS DE GRÁFICAS 6-MEJORA ¿NECESITA REPRESENTACION GRAFICA? 3- CALCULO DE TENDENCIAS (X-R-P) 4-CONSTRUCCION DE GRAFICOS (X-R-P) ¿NECESITA MEDICIONES? Rasgo diferenciador de un producto, proceso o sistema relacionado con un requisito que se quiere controlar o mejorar Tablas, gráficos, conclusiones y recomendaciones para fundamentar decisiones de control o mejora procesos de producción 3.3 AICANCE DE CONTROL ESTADISTICO NO SI SI NO ESPECIFICACION DE DISEÑO ANALISIS Y MEJORA

7. EL ANALISIS DE LOS GRAFICOS SE BASA EN 2 TIPOS DE VARIACION: • Variación aleatoria • Variación no aleatoria 3.4 TIPOS DE VARIACION A CONSIDERAR VARIACION 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

8. 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%) ¿QUIEN ES RESPONSABLE DE OPTIMIZAR LA VARIACION? 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.

9. 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 OBJETIVOS Y ALCANCE DE LOS GRAFICOS DE CONTROL 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 EFECTOS DE PATRONES NO ALEATORIOS 3.3.1 GRAFICOS DE CONTROL ESTADISTICO

10. 3.3.3 DISTRIBUCIÓN NORMAL DE LA VARIACION La representación estadística de la medida de distribución normal describe cuantitativamente cómo un proceso se está realizando

11. X (Variable a controlar) X5 LCS = X + 3 (límite control superior) X6 X4 X2 X = ---------- (media de las medias) X3 X1 LCI = X - (límite de control inferior) Tiempo 3.3.4 GRAFICA DE CONTROL DE MEDIAS X PARA REPRESENTAR MEDIAS DE LOS PROCESOS EN EL TIEMPO A2 = -------------- d2 . n = --------- = -------------- n d2 . n LCI = X – 3 = X - A2 . R LCS = X + 3 = X + A2 . R K = Nº de muestras R = Promedio de los alcances de muestra d2 = Factor diagrama de control (tabla) n = Nº observaciones cada muestra

12. n A2 D4 D3 2 3 4 5 6 7 1,880 1,023 0,729 0,577 0.483 0,419 3,267 2,575 2,282 2,115 2,004 1,924 No aplica 0,076 TABLA DE DATOS UTILIZADOS EN ECUACIONES 3.3.5 GRAFICA DE CONTROL DE DISPERSION R • REPRESENTAN CAMBIOS EN LA DISPERSIÓN DEL PROCESO EN EL TIEMPO R (valores registrados) LCS = R + 3 = R . D4 (límite control superior) R2 R = ---------- (media de los rangos) R4 R6 R3 R1 LCI = R - 3 = R . D3 (límite de control inferior) R5 Tiempo

13. 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 3.3.6 GRAFICA DE CONTROL DE ATRIBUTOS “p” PASOS DE CONSTRUCCION 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

14. 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

15. 4.1.1 CARACTERISTICAS DE LAS MUESTRAS Una 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 DEFINICIONES 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 FUNCIÓN DE LAS MUESTRAS VENTAJAS DE LA MUESTRA 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