Gráficas de Control por Atributos

1. Gráficas de Control por Atributos Profesor Walter López

2. UCL Avg LCL Gráficas de Control Por Atributos Introducción • Las Gráficas de Control son gráficas utilizadas para estudiar como el proceso cambia a través del tiempo. • Se gráfica el promedio como la línea central y los límites de control superior e inferior que son permitidos en el proceso. • Estos límites se determinan con la data del proceso. • Existen cuatro tipos de Gráficas de Control: n, np, c & u.

3. Gráficas de Control Por Atributos • Objetivos • Identificar los diferentes tipos de Gráficas de Control • Definir las reglas básicas a seguir para la elección, construcción e interpretación de las Gráficas de Control por Atributos • Resaltar las situaciones en que pueden utilizarse las gráficas de control • Indicar algunas Ventajas y Desventajas de las Gráficas de Control • Mostrar ejemplos de cada una de las Gráficas de Control por Atributos

4. Gráficas de Control Por Atributos • Glosario • Atributos • Data que se puede clasificar y contar • Tipos • Cantidad de defectos por unidad –”Nonconformities” • Cantidad de unidades defectuosas –”Nonconforming” • Gráficas de control Gráfica comparación cronológica (hora a hora, día a día) de las características de calidad reales del producto, parte o unidad, con límites que reflejan la capacidad de producirla de acuerdo con la experiencia de las características de calidad de la unidad.

5. Gráficas de Control Por Atributos • Proceso en control • Método visual para monitorear un proceso- se relaciona a la ausencia de causas especiales en el proceso. • Gráfica c • Número de defectos por unidad • Gráfica p • Porcentaje de fracción defectiva • Gráfica u • Proporción de defectos • Gráfica np • Número de unidades defectiuosas por muestra constante

6. Gráficas de Control Por Atributos • Límites de control • Son calculados de la data obtenida del proceso • Límite superior • Valor máximo en el cual el proceso se encuentra en control • Límite inferior • Valor mínimo en el cual el proceso se encuentra en control. • Línea central • Es el promedio del número de defectos

7. Gráficas de Control Por Atributos Origen • El control estadístico de la calidad surge luego de la Segunda Guerra Mundial. • Las gráficas de control estadístico fueron propuestas por Walter A. Shewart en el 1920.

8. Gráficas de Control Por Atributos Utilidad • La función primaria de una Gráfica de Control es mostrar el comportamiento de un proceso. • Identificar la existencia de causas de variación especiales (proceso fuera de control). • Monitorear las variables claves en un proceso de manera preventiva. • Indicar cambios fundamentales en el proceso.

9. Gráficas de Control Por Atributos • Ventajas • Resume varios aspectos de la calidad del producto; es decir si es aceptable o no • Son fáciles de entender • Provee evidencia de problemas de calidad

10. Gráficas de Control Por Atributos Desventajas • Interpretación errónea por errores de los datos o los cálculos utilizados • El hecho de que un proceso se mantega bajo control no significa que sea un buen proceso, puede estar produciendo constantemente un gran número de no conformidades. • Controlar una característica de un proceso no significa necesariamente controlar el proceso. Si no se define bien la información necesaria y las características del proceso que deben ser controladas, tendremos interpretaciones erróneas debido a informaciones incompletas.

11. Gráficas de Control Por Atributos • Gráfica p • Representa el porcentaje de fracción defectiva • Tamaño de muestra (n) varía. • Principales objetivos • Descubrir puntos fuera de control • Proporcionar un criterio para juzgar si lotes sucesivos pueden considerarse como representativos de un proceso • Puede influir en el criterio de aceptación.

12. Gráficas de Control Por Atributos • Gráfica np • Se utiliza para graficar las unidades disconformes • Tamaño de muestra es constante • Principales objetivos: • Conocer las causas que contribuyen al proceso • Obtener el registro histórico de una o varias características de una operación con el proceso productivo.

13. Gráficas de Control Por Atributos • Gráfica c • Estudia el comportamiento de un proceso considerando el número de defectos encontrados al inspeccionar una unidad de producción • El artículo es aceptable aunque presente cierto número de defectos. • La muestra es constante • Principales objetivos • Reducir el costo relativo al proceso • Determinar que tipo de defectos no son permitidos en un producto

14. Gráficas de Control Por Atributos • Gráfica u • Puede utilizarse como: • Sustituto de la gráfica c cuando el tamaño de la muestra (n) varía

15. Construcción- Gráfica de Control por Atributos Elección del tipo de gráfica Paso 1: Establecer los objetivos del control estadístico del proceso • La finalidad es establecer qué se desea conseguir con el mismo. Paso 2: Identificar la característica a controlar • Es necesario determinar qué característica o atributo del producto/servicio o proceso se van a controlar para conseguir satisfacer las necesidades de información establecidas en el paso anterior.

16. Construcción… Paso 3: Determinar el tipo de Gráfica de Control que es conveniente utilizar • Conjugando aspectos como: • Tipo de información requerida. • Características del proceso. • Características del producto. • Nivel de frecuencia de las unidades no conformes o disconformidades.

17. Construcción… Paso 4: Elaborar el plan de muestreo (Tamaño de muestra, frecuencia de maestreo y número de muestras) • Las Gráficas de Control por Atributos requieren generalmente tamaños demuestras grandes para poder detectar cambios en los resultados. • Para que el gráfico pueda mostrar pautas analizables, el tamaño de muestra, será lo suficientemente grande (entre 50 y 200 unidades e incluso superior) para tener varias unidades no conformes por muestra, de forma que puedan evidenciarse cambios significativamente favorables (por ejemplo, aparición de muestras con cero unidades no conformes). • El tamaño de cada muestra oscilará entre +/- 20% respecto al tamaño medio de las muestras • n = (n^ + n2 + ... + nN) / N N = Número de muestras • La frecuencia de muestreo será la adecuada para detectar rápidamente loscambios y permitir una realimentación eficaz. • El periodo de recogida de muestras debe ser lo suficientemente largo comopara recoger todas las posibles causas internas de variación del proceso. • Se recogerán al menos 20 muestras para proporcionar una prueba fiable de estabilidad en el proceso.

18. Construcción… Paso 5: Recoger los datos según el plan establecido • Se tendrá un especial cuidado de que la muestra sea aleatoria y representativa de todo el periodo de producción o lote del que se extrae. • Cada unidad de la muestra se tomará de forma que todas las unidades del periodo de producción o lote tengan la misma probabilidad de ser extraídas. (Toma de muestras al azar). • Se indicarán en las hojas de recogida de datos todas las informaciones y circunstancias que sean relevantes en la toma de los mismos.

19. Construcción… Paso 6: Calcular la fracción de unidades • Para cada muestra se registran los siguientes datos: • El número de unidades inspeccionadas "n". • El número de unidades no conformes. • La fracción de unidades no conformes • El número de defectos en una pieza • La fraccion de defectos por pieza

20. Construcción… Paso 7: Calcular los Límites de Control

21. Construcción… Paso 8: Definir las escalas de la gráfica • El eje horizontal representa el número de la muestra en el orden en que ha sido tomada. • El eje vertical representa los valores de la fracción de unidades • La escala de este eje irá desde cero hasta dos veces la fracción de unidades no conformes máxima.

22. Construcción… Paso 9: Representar en el gráfico la Línea Central y los Límites de Control • Línea Central • Marcar en el eje vertical, correspondiente al valor de la fracción • Línea de Control Superior • Marcar en el eje vertical el valor de UCL. A partir de este punto trazar una recta horizontal discontinua (a trazos). Identificarla con UCL. • Límite de Control Inferior • Marcar en el eje vertical el valor de LCL. A partir de este punto trazar una recta horizontal discontinua (a trazos). Identificarla con LCL. • Nota: Usualmente la línea que representa el valor central se dibuja de color azul y las líneas correspondientes a los límites de control de color rojo. Cuando LCL es cero, no se suele representar en la gráfica.

23. Construcción… Paso 10: Incluir los datos pertenecientes a las muestras en la gráfica • Representar cada muestra con un punto, buscando la intersección entre el número de la muestra (eje horizontal) y el valor de su fracción de unidades no conformes (eje vertical). • Unir los puntos representados por medio de trazos rectos.

24. Construcción… Paso 11: Comprobación de los datos de construcción de la Gráfica de Control • Se comprobará que todos los valores de la fracción de unidades de las muestras utilizadas para la construcción de la gráfica correspondiente están dentro de sus Límites de Control. • LCL < gráfica < UCL • Si esta condición no se cumple para alguna muestra, esta deberá ser desechada para el cálculo de los Límites de Control. • Se repetirán todos los cálculos realizados hasta el momento, sin tener en cuenta los valores de las muestras anteriormente señaladas. • Este proceso se repetirá hasta que todas las muestras utilizadas para el cálculo de los Límites de Control muestren un proceso dentro de control. • Los Límites, finalmente así obtenidos, son los definitivos que se utilizarán para la construcción de las Gráficas de Control.

25. Construcción… Paso 12: Análisis y resultados • La Gráfica de Control, resultado de este proceso de construcción, se utilizará para el control habitual del proceso.

26. Interpretación- Gráfica de Control por Atributos Identificación de causas especiales o asignables • Pautas de comportamiento que representan cambios en el proceso: • Un punto exterior a los límites de control. • Se estudiará la causa de una desviación del comportamiento tan fuerte. • Dos puntos consecutivos muy próximos al límite de control. • La situación es anómala, estudiar las causas de variación. • Cinco puntos consecutivos por encima o por debajo de la línea central. • Investigar las causas de variación pues la media de los cinco puntos indica una desviación del nivel de funcionamiento del proceso. • Fuerte tendencia ascendente o descendente marcada por cinco puntosconsecutivos. • Investigar las causas de estos cambios progresivos. • Cambios bruscos de puntos próximos a un límite de control hacia el otrolímite. • Examinar esta conducta errática.

27. Gráficas de Control Por Atributos Ejercicio: Gráfica p

28. Gráfica p

29. Gráficas de Control por Atributos Ejercicio: Gráfica np

30. Gráfica np

31. Gráfica de Control por Atributos

32. Gráfica u

33. Gráfica de Control por Atributos

34. Gráfica c

35. Gráfica de Control por Atributos Resumen

36. Gráficas de Control Por Atributos • Conclusión Del desarrollo de los conceptos y ejemplos se puede observar el enorme potencial que posee la utilización del Control Estadístico de la calidad como instrumento y herramienta destinada a un mejor control, una forma más eficaz de tomar decisiones en cuanto a ajustes, un método muy eficiente de fijar metas y un excepcional medio de verificar el comportamiento de los procesos.

37. Gráficas de Control Por Atributos • Referencias • www.monografias.com • SIP I Methodology & tools training • www.gestiopoly.com • Goetsch, D. L. & Davis, S. B.; 2003. Quality Management. 4t Edition. Prentice Hall. Colaboración: Wanda I. Quijano Darin I. Vélez Burgos Verónica M. Santiago