CONTENIDO INTRODUCCION…………………………………………………………….…..…….....1 OBJETIVO……..……………………………………………………… OBJETIVO……..………………………… ……………………………………….…..……2 ………….…..……2 CONCEPTOS BASICOS DE ESTADISTICA………...…………..……...……………….3 QUE ES Y PARA QUE Q UE SIRVE LA ESTADISTICA……………………………… ESTADISTICA……………………………………...……..……….. ……...……..………...….4 .….4 VENTAJAS DE D E LA ESTADISTICA………………………………… ESTADISTICA…………………………………………………………...….. ………………………...…..…...……..5 …...……..5 MUESTREO Y PLAN DE MUESTREO……………………………………………… MUESTREO………………………………………………………...….....… ………...….....………6 ……6 POBLACION Y MUESTRA…………...………………… MUESTRA…………...……………………………………...……………. …………………...…………….…………………7 …………………7 TAMAÑO DE LA MUESTRA Y ESTADISTICAS…………………………... ESTADISTICAS…………………………...………..…………...….. ………..…………...…...……8 .……8 VARIABLE ATRIBUTO Y PROMEDIO…………………………………………………………...…..…….! PROMEDIO…………………………………………………………...…..…….! RAN"O Y EJEMPLOS DE CALCULOS……………………………………… CALCULOS………………………………………….………………….....… ….………………….....…..1# ..1# LIMITES DE CONTROL……………………………………………… CONTROL………………………………………………..…………………...……… ..…………………...………..…..….11 ..…..….11 DIA"RAMA DE CALCULO DE LIMITES DE CONTROL……………………..…… CONTROL……………………..…… ……………....…..12 LIMITES DE ESPECI$ICACION……………………………… ESPECI$ICACION………………………………………………………….………….. ………………………….…………...…….13 .…….13 VALORES RECOMENDADOS PARA LA CAPACIDAD DEL PROCESO………………………...……..14
SPC………………………………………………………………………….……..………15 VARIACION Y PRINCIPIOS DE LA VARIACION …………………………………………………..……16 TIPOS Y $UENTES DE VARIACION………………………….. VARIACION…………………………...…………………………………..… .…………………………………..………18 ……18 CONTROL ESTADISTICO DEL PROCESO…………………………………………………….……….…2# PROCESO…………………………………………………….……….…2# %ERRAMIENTAS DE SPC…………………………………………… SPC………………………………………………………..…………………………21 …………..…………………………21 DE$INICIONES DE LAS %ERRAMIENTAS DE SPC...……………………………………………………22 POR QUE USAMOS EL SPC…………………………………………… SPC…………………………………………………………………….………..…2 ……………………….………..…255
GRAFICAS DE CONTROL……………………………………………………………..26 OBJETIVO Y TIPOS DE "RA$ICAS DE CONTROL...……………………………………………………27 %ISTORIAL DE "RA$ICAS "RA$ ICAS DE CONTROL……………………………… CONTRO L……………………………………………………………….28 ……………………………….28
GRAFICAS DE CONTROL DE VARIABLES ……...…………………………………2!
DE$INICION DE ELABORACION………………………………………………………………………….3# PORQUE UTILI&ARLAS………………………………………… UTILI&ARLAS…………………………………………………………………………………….31 ………………………………………….31 "RA$ICO DE CONTROL '(MR…………………………………………………………………………….32 '(MR…………………………………………………………………………….32 "RA$ICO DE CONTROL '(R………………………………………………………………………………33 '(R………………………………………………………………………………33
GRAFICAS DE CONTROL DE ATRIBUTOS …………………………………………………34 DE$INICION Y TIPO DE "RA$ICO "R A$ICO DE ATRIBUTO……………………………………………………..35 IMPORTANCIA DE LOS "RA$ICOS DE ATRIBUTO………………………………… ATR IBUTO…………………………………………………....36 ………………....36 OBJETIVO DE LOS "RA$ICOS DE ATRIBUTO……………………… ATR IBUTO……………………………………………………...…37 ……………………………...…37 CONCEPTOS DE LOS "RA$ICOS DE ATRIBUTOS…………...…………………………………………38 CARACTERISTICAS Y LLENADO DE LA "RA$ICA P………………………………………………….3! $UNCION Y CALCULANDO LA MEDIA……………………………………… MEDIA………………………………………………………………….41 ………………………….41
INTERPRETACION DE LOS DIAGRAMAS DE X Y R …………...………………………42 …………...………………………42 DE$INICION………………………………………………………………………………………………….43 CICLOS EN UN DIA"RAMA DE CONTROL……………………….…………… C ONTROL……………………….……………………………………..44 ………………………..44 PATRON QUE INDICA ME&CLADO………………………………………………………………………45 ME&CLADO………………………………………………………………………45 CAMBIO EN EL NIVEL DE UN PROCESO………………………………………………………………..46 TENDENCIA………………………………………………………………………………………………....47 %OJAS DE INSTRUCCION DE TRABAJO 1 ……………………………………………………………...48 ……………………………………………………………...48 %OJAS DE INSTRUCCION DE TRABAJO 2……………………………………………………………….4! 2……………………………………………………………….4!
CALCULOS DE LIMITE DE CONTROL ……………………………………………………….5# IMPORTANCIA DEL CALCULO CA LCULO DE LOS LIMITES……………………… LIMITES………………………………………………………51 ………………………………51 $ORMULAS Y DE$INICIONES PARA MUESTRAS )2 Y PARA INDIVIDUALES…………….………. INDIVIDUALES…………….……….52 52 $ORMULAS Y DE$INICIONES DESVIACION STANDAR C* + C*,..…………………………………53 $ORMULAS Y DE$INICIONES PARA LA "RA$ICA P……………..……………………………………55 . TABLAS PARA VALORES DE LAS CONSTANTES………………………………………………………57 EJEMPLO PARA 5 MUESTRAS Y CALCULO DE LIMITES DE CONTROL……………………………58 CALCULO PARA LA %ABILIDAD DEL PROCESO………………………………………………………5!
%ISTO"RAMA……………………………………………………………………………………………….6# EJEMPLO PARA "RA$ICAS DE INDIVIDUOS Y CALCULO DE LIMITES DE CONTROL…………..61 CALCULO PARA LA %ABILIDAD DEL PROCESO………………………………………………………62 %ISTO"RAMA……………………………………………………………………………………………….63 CALCULO Y LIMITES DE CONTROL DE LA "RA$ICA "RA$ ICA P………………………………………………64 CALCULO PARA LA %ABILIDAD DEL PROCESO………………………………………………………65
CONCLUSION…….……………………………………………………………………………………..66
INTRODUCCION LA GAMA DE NECESIDADES HUMANAS VARIA DESDE LAS MÁS ELEMENTALES O DE SUBSISTENCIA HASTA AQUELLAS QUE SON ORIGINALES POR EL LUJO O EL “CONFORT”, LA NUTRICION, COMUNICACION, VIVIENDA, SEGURIDAD, DESCANSO, SON ALGUNAS NECESIDADES QUE EL HOMBRE DESEA SATISFACER ADECUADAMENTE.
TODAS LAS INSTITUCIONES HUMANAS O EMPRESAS SE INCORPORAN A LA SOCIEDAD PARA PROVEER PRODUCTOS Y SERVICIOS. EL OBJETIVO PRIMORDIAL DE LA EMPRESA ES DESCRIBIR EN TERMINOS OBJETIVOS EL COMPROMISO DE LOGRAR LA CALIDAD DE SUS PRODUCTOS Y SERVICIOS, COMO RESPUESTA A LAS EXIGENCIAS DEL HOMBRE QUIEN DEFIENDE CADA VEZ MAS LA MANUFACTURA.
OBJETIVO AL $INALI&AR EL CURSO LOS PARTICIPANTES CONOCERAN Y COMPRENDERAN LOS CONCEPTOS DE ESTADISTICA ASI COMO LAS %ERRAMIENTAS DEL S.P.C. Y LA REALI&ACION Y ANALISIS DE LAS "RA$ICAS DE CONTROL ASI COMO REACCIONAR ANTE SITUACIONES $UERA DE CONTROL TENDENCIAS SERIES ETC. Y DOCUMENTAR LAS ACCIONES PARA ESTABILI&AR EL PROCESO.
CONCEPTOS BASICOS DE ESTADISTICA
PARA QUE SIRVE LA ESTADISTICA-
LA ESTADISTICA NOS AYUDA A MEJORAR LA CALIDAD Y A RENDIR MEJOR NUESTRO TRABAJO TAMBIEN AYUDA A LOS CIENTI$ICOS E IN"ENIEROS A DISEÑAR NUEVOS PRODUCTOS Y SISTEMAS A PER$ECCIONAR LOS E'ISTENTES Y A DISEÑAR DESARROLLAR Y MEJORAR LOS PROCESOS DE PRODUCCION LA ESTADISTICA NOS AYUDA A MEJORAR LA CALIDAD Y A RENDIR MAS EN NUESTRO TRABAJO.
ESTADISTICA TRATA DE LA TEORIA Y APLICACION DE METODOS PARA RE"ISTRAR DATOS ESTADISTICOS ANALI&ARLOS Y %ACER DEDUCCIONES A PARTIR DE ELLOS PARA TOMAR DESICIONES Y RESOLVER PROBLEMAS. LOS DATOS ESTADISTICOS PUEDEN CONSISTIR DE NUMEROS ARRE"LADOS
EN $ORMA TABULAR O DE REPRESENTACION "RA$ICA.
Y CUALES SERIAN LAS VENTAJAS DE USAR LAS TECNICAS ESTADISTICAS-
A LA LAR"A ESTAS TECNICAS DE CONTROL NOS AYUDAN A DECIR SI EL PROCESO ESTA TRABAJANDO A UN NIVEL SATIS$ACTORIO O NO Y SI REQUIERE AL"UNA ACCION CORRECTIVA ASI QUE AL"UNAS DE LAS VENTAJAS SERIAN
1.( CALIDAD MAS UNI$ORME A UN NIVEL MAS ALTO. 2.( MENOR DESPERDICIO AL REDUCIR EL REPROCESO Y LOS ERRORES. 3.( MAYOR PRODUCCION DE PARTES BUENAS POR %OMBRE / %ORA DE MAQUINA. 4.( MEJORES RELACIONES CON EL PRODUCTO A TRAVES DE ES$UER&OS CORDINADOS. MEJORES RESULTADOS EN LA INSPECCION CON UNA MEJOR PLANEACION.
MUESTREO NUESTRO PRODUCTO 0DETECTORES DE %UMO Y ALARMAS TIENE UNA SERIE DE DETALLES QUE DEBEMOS DE REVISAR DURANTE EL PROCESO DE SU PRODUCCION 0ALTURA DE COMPONENTES $UER&A DE CONTACTOS ETC. ES IMPOSIBLE REVISARLO AL 1## DE QUE MANERA PODEMOS DETERMINAR SI NUESTRAS PIE&AS SON BUENAS O MALASCOMO PODEMOS VER CUANDO %AY CAMBIO EN EL PROCESO SIN REVISAR TODAS LAS PIE&AS.
UTILI&ANDO UN PLAN DE MUESTREO EN UN PLAN DE MUSTREO SOLAMENTE SE TIENE QUE REVISAR UNAS CUANTAS PIE&AS DE LAS QUE SE PRODUCEN AL REVISAR ESTAS PIE&AS PODEMOS DARNOS CUENTA DE COMO ESTAN LAS DEMAS PIE&AS EN EL PROCESO.
POBLACION O LOTE SE DE$INE COMO LA TOTALIDAD DE VALORES POSIBLES 0MEDICIONES CONTEOS DE UNA CARACTERISTICA DE UN "RUPO DE PIE&AS.
MUESTRA ES UNA PARTE DE LA POBLACION SELECCIONADA DE ACUERDO A UNA RE"LA O PLAN LA MUESTRA PUEDE SER ALEATORIA O SISTEMATICA.
TAMAÑO DE LA MUESTRA SE RECOMIENDA TAMAÑOS DE MUESTRA SU$ICIENTEMENTE "RANDES PARA QUE CUANDO EN EL SUB"RUPO NO SE ENCUENTREN PIE&AS ESTO SIRVA PARA INDICAR UNA MEJORIA IMPORTANTE EN LA CALIDAD.
CARACTERISTICAS DEL MUESTREO SE USA CUANDO ES MUY COSTOSO O DI$ICIL REVISAR EL TOTAL PRODUCIDO. SIEMPRE DEBE SER AL A&AR. LA MUESTRA DEBE SER REPRESENTATIVA DEL PROCESO. NO DEBE SER TAN "RANDE QUE SE PIERDAN DATOS IMPORTANTES DEL PROCESO. NI TAN PEQUEÑOS QUE SE TEN"AN QUE REALI&AR DEMASIADA INSPECCION. ES IMPORTANTE SABER A QUE CARACTERISTICAS SE LE DARA SE"UIMIENTO.
VARIABLE ES UNA CARACTERISTICA MEDIBLE COMO 0TEMPERATURA ESPESOR TIEMPO DISTANCIA PESO VOLTAJE ETC.
ATRIBUTO ES UNA CARACTERISTICA NO MEDIBLE O NO CONVENIENTE PARA SER MEDIDA Y LA CUAL SOLO SE CALI$ICA COMO BUENO O MALO9 PASA O NO PASA9 "RANDE O C%ICO9 NUMERO DE PIE&AS BUENAS.
PROMEDIO ES LA SUMA DE LOS VALORES DIVIDIDA ENTRE EL NUMERO DE VALORES SUMADOS. ES DESI"NADO POR UNA BARRA ARRIBA DEL SIMBOLO DE LOS VALORES PROMEDIADOS.
SUMA DE TODOS LO VALORES
': NUMERO TOTAL DE VALORES
RAN"O ES LA DI$ERENCIA QUE E'ISTE ENTRE DOS NUMEROS DEPENDIENDO DE UN SI"NO DE UNA MUESTRA DE MEDIDAS. EJEMPLOS CALCULEMOS EL RAN"O PARA LAS SI"UIENTES LECTURAS. 12. 18, 17, 11, 6
AQUI TOMAMOS EL NUMERO MAYOR Y LE RESTAMOS EL MENOR EL RAN"O ES R:18(6:12
AQUI SE I"NORA EL SI"NO 0( Y SE TOMA EL NUMERO MAYOR Y SE LE RESTA AL MENOR.
(2.# (7.# (3.# (4.# (7.#
TOMAMOS EL NUMERO POSITIVO MAS "RANDE Y EL NUMERO NE"ATIVO MAS "RANDE Y LOS SUMAMOS I"NORANDO EL SI"NO.
6 3
R::7(2::5
8 (4 (1 R: 8;4:12
CALCULE EL RAN"O DE LAS SI"UIENTES LECTURAS 5 (2 # (1 (1
8 ! (1 (4 2
23 (7 1# (6 2
(6 (5 (2 (8 (6
5 4 ! 2# 11
(5 (3 (4 (2 (1
1# (! (14 2 #
5 (2 3 (1 (2
(8 (5 (1# (8 (1
LIMITES DE CONTROL QUE ES UN LIMITE DE CONTROL?
.
. .
. .
SON LAS LINEAS DE LAS "RA$ICAS DE CONTROL QUE DE$INEN LA CANTIDAD DE VARIACION QUE ES ESPERADA EN EL PROCESO.
LC UNA LINEA CENTRAL 0MEDIA REPRESENTA EL PROMEDIO DE LOS
DATOS. LCS EL LIMITE DE CONTROL SUPERIOR ES LO QUE MAS PUEDE
PERMITIR DE VARIACION EN CUALQUIER PROCESO. LIC EL LIMITE IN$ERIOR DE CONTROL ES EL QUE MENOS PUEDE
PERMITIR LA VARIACION EN CUALQUIER PROCESO.
CALCULOS DE LIMITES DE CONTROL "RA$ICAS IMPLEMENTADAS CON MAS DE 25 DATOS.
CALCULAR LIMITES CON LOS DATOS 1(25 Y PROYECTARLOS PARA LOS DATOS 26(5#.
CONTINUA "RA$ICANDO.
ANALI&AR PATRONES NATURALES.
E'ISTEN CAUSAS ESPECIALES DE VARIACION
RECALCULAR Y PROYECTAR LIMITES PARA EL SI"UIENTE PERIODO.
IDENTI$ICAR ESAS CAUSAS ESPECIALES Y CORRE"IRLAS.
SI LA ACCION CORRECTIVA CONTROLO EL PROBLEMA
NO CONSIDERAR ESTOS PUNTOS EN EL RECTAN"ULO DE LIMITES.
ELIMINAR ESE PUNTO Y NO INCLUIRLO EN EL RECALCULO DE LIMITES.
LIMITES DE ESPECIFICACION QUE ES UN LIMITE DE ESPECIFICACION? LES
LCS
VALORES MAXIMOS Y MINUMOS
LC
LCI LEI
SON LOS VALORES MA'IMOS Y MINIMOS DENTRO DE LOS CUALES SE DEBEN DE APE"AR LAS CARACTERISTICAS DE LOS ARTICULOS QUE SE $ABRICAN.
NOTA! NUNCA DEBEN DE SER CON$UNDIDOS CON LOS LIMITES DE CONTROL
YA QUE ESTOS SON INDICADORES PARA LOS LIMITES DE ESPECI$ICACION.
VALORES MINIMOS RECOMENDADOS PARA LA RELACION DE CAPACIDAD DE PROCESO ESPECI$ICACIONES BILATERALES
ESPECI$ICACIONES UNILATERALES
PROCESO E'ISTENTE
1.33
1.25
PROCESO NUEVO
1.5#
1.45
PARAMETRO DE SE"URIDAD DE RESISTENCIA O CRITICO DEL PROCESO E'ISTENTE.
1.5#
1.45
PARAMETRO DE SE"URIDAD DE RESISTENCIA O CRITICO DEL NUEVO PROCESO.
1.67
1.6#
S.P.C.
"CONCEPTOS# PROCESO SE DE$INE COMO LA COMBINACION DE "ENTE EQUIPO MATERIALES METODOS Y MEDIO AMBIENTE PARA OBTENER O LO"RAR LAS CUALIDADES DESEADAS PARA UN PRODUCTO O SERVICIO.
VARIACION PODEMOS DECIR QUE VARIACION ES LA PEQUEÑA DI$ERENCIA QUE %AY ENTRE DOS COSAS QUE DECIMOS SON I"UALES. COMO NO %AY DOS COSAS QUE SEAN E'ACTAMENTE I"UALES UN PROCESO PUEDE TENER MUC%AS $UENTES DE VARIACION 0DEBIDAS A LA MANO DE OBRA MAQUINARIA METODO Y EL MATERIAL LAS DI$ERENCIAS ENTRE LOS PRODUCTOS PUEDEN SER MUY "RANDES O PUEDEN SER TAN PEQUEÑOS QUE NO PUEDAN MEDIRSE PERO SIEMPRE ESTAN PRESENTES.
$CUALES SON LOS PRINCIPIOS DE LA VARIACION? 1.% NO E'ISTEN DOS COSAS E'ACTAMENTE I"UALES SIEMPRE %ABRA
LI"ERAS DI$ERENCIAS ENTRE ELLAS POR EJEMPLO SI ESCRIBIMOS
UNA PIE&A Y OTRA DE UN PRODUCTO. 3.% LOS RESULTADOS INDIVIDUALES NO SON PREDECIBLES9 NO SE PUEDE
ASE"URAR CUANTO VA A MEDIR LA SI"UIENTE PIE&A O SI AL ARROJAR UNA MONEDA VA A CAER A"UILA O SELLO S ELLO ETC.
&.%CUANDO A"RUPAMOS Y LUE"O "RA$ICAMOS LOS RESULTADOS DE LAS
MEDICIONES DE COSAS SEMEJANTES 0EJEMPLO UNA TABLILLA PODEMOS NOTAR QUE SE $ORMAN MODELOS DE VARIACION CON CARACTERISTICAS DE$INIDAS 0$ORMA CON LOS CUALES PODEMOS SABER SI EL PROCESO ESTA TENIENDO UN COMPORTAMIENTO NORMAL O IRRE"ULAR 0VARIACION E'CESIVA.
TIPOS Y FUENTES DE VARIACION EXISTEN DOS TIPOS DE FUENTES DE VARIACION. 'POR CAUSAS COMUNES! ES DEBIDA A LOS CAMBIOS EN LAS CARACTERISTICAS PROPIAS DE LOS ELEMENTOS DEL PROCESO. ESTOS PEQUEÑOS CAMBIOS DAN LU"AR A UNA VARIACION NORMAL ELIMINAR LA VARIACION POR CAUSAS COMUNES SUELE SER MUY DI$ICIL Y COSTOSO YA QUE REQUIERE MEJORAS $UERTES EN AL"UNO O VARIOS DE LOS ELEMENTOS DEL PROCESO AL"UNOS EJEMPLOS DE ESTA VARIACION SON CAMBIOS DEL CLIMA DES"ASTE DE LA MAQUINARIA VIBRACIONES DEL EQUIPO $ATI"A DEL OPERADOR ETC. >CAUSAS ESPECIALES! SE PRESENTAN CUANDO %AY CAMBIOS BRUSCOS O PROBLEMAS CON LOS ELEMENTOS DEL PROCESO PUEDEN CORRE"IRSE DE UNA $ORMA RAPIDA Y SENCILLA TENIENDO A LA MANO LOS RECURSOS NECESARIOS Y LA DISPOSICION PARA APLICAR LA ACCION CORRECTIVA ADECUADA EL MAL AJUSTE DE UNA MAQUINA UN TABLERO CON LAS DIMENSIONES MAL DISEÑADAS UNA AREA DE TRABAJO DEMASIADO SUCIA Y DESORDENADA LA $ALTA DE OR"ANI&ACION Y DE ATENCION DEL TRABAJO SON AL"UNOS EJEMPLOS DE ESTA VARIACION.
FUENTES POSIBLES DE VARIACION MANO DE OBRA
MATERIAL
MAQUINARIA
MEDIO AMBIENTE
METODO
MEDICION
ELIMINAR LA VARIACION ES MUY DI$ICIL SIEMPRE VA A E'ISTIR9 LO QUE PODEMOS %ACER TRATAR DE REDUCIRLA CONTROLANDO NUESTROS PROCESOS Y CADA UNO DE SUS ELEMENTOS. EL CONTROL ESTADISTICO DEL PROCESO 0S.P.C. NOS PROPORCIONA LAS TECNICAS NECESARIAS PARA EVALUAR ESA VARIACION Y SABER SI ES DEBIDA A CAUSAS COMUNES O ESPECIALES Y NOS AYUDA A REDUCIRLA AL MINIMO.
CONTROL ESTADISTICO DEL PROCESO S.P.C. ES IMPRACTICO INSPECCIONAR LA CALIDAD EN UN PRODUCTO YA QUE ESTE DEBE $ABRICARSE CORRECTAMENTE DESDE LA PRIMERA VE& POR LO TANTO EL PROCESO DE MANU$ACTURA DEBE DE SER ESTABLE O REPETIBLE ADEMAS DE TENER LA CAPACIDAD DE OPERAR CON POCA VARIABILIDAD ALRREDEDOR DE UN VALOR NOMINAL EL S.P.C EN LINEA
ES UNA %ERRAMIENTA MUY PODEROSA PARA LO"RAR LA ESTABILIDAD DEL PROCESO Y MEJORAR LA CAPACIDAD DE ESTE MEDIANTE LA REDUCCION DE LA VARIABILIDAD. ES COSTUMBRE CONSIDERAR EL CONTROL ESTADISTICO DEL PROCESO 0S.P.C. COMO UN CONJUNTO DE %ERRAMIENTAS PARA LA
RESOLUCION DE PROBLEMAS QUE PUEDE APLICARSE A CUALQUIER PROCESO. EL OBJETIVO DE UN PRO"RAMA DE MEJORA DE CALIDAD BASADO EN EL S.P.C. ES CONTINUA MEJORA SOBRE BASES SEMANALES TRIMESTRALES Y ANUALES EL S.P.C. NO ES UN PRO"RAMA DE UN MOMENTO QUE SE APLICA CUANDO LA EMPRESA ESTA EN PROBLEMAS Y LUE"O SE ABANDONA LA MEJORA DE LA CALIDAD DEBE DE CONVERTIRSE EN PARTE EN LA CULTURA DE UNA OR"ANI&ACION. EL ENTRENAMIENTO CONTINUO DEL S.P.C. Y LA MEJORA DE LA CALIDAD ES NECESARIO PARA LO"RAR DIMENSION DE ESTAS %ERRAMIENTAS.
LAS (ERRAMIENTAS MAS IMPORTANTES DEL S.P.C. SON! 1.% (ISTOGRAMA
2.% DIAGRAMA DE PARETO
3.% DIAGRAMA DE CAUSA%EFECTO
&.% DIAGRAMA DE FLU)O
*.% GRAFICOS DE CONTROL
6.% DIAGRAMA DE DISPERSION
7.% (O)A DE VERIFICACION A
B
C
D
8.% DISE+O DE EXPERIMENTOS
E I
X
X
X
II
X
X
X
1.% (ISTOGRAMA! ES LA REPRESENTACION "RA$ICA DE UN ARRE"LO ORDENADO DE DATOS EN DONDE SE MUESTRAN $RECUENCIA CON QUE SE REPITE CADA UNO DE LOS VALORES QUE TOMAN LA VARIABLE O COSA QUE SE ANALI&A.
2.% DIAGRAMA DE PARETO! ES UN DIA"RAMA DE BARRAS QUE INDICA DE MAYOR A MENOR LA $RECUENCIA EN QUE OCURRE UN EVENTO ASI POR EJEMPLO UN PARETO DE LOS DE$ECTOS DEL VIDRIO QUE SE ENCUENTRE EN LA INSPECCION AL $INAL DEL %ORNO NOS DIRA CUAL ES EL PROBLEMA MAYOR 0LA BARRA MAS ALTA CORRESPONDE AL DE$ECTO MAS $RECUENTE Y EN PROPORCION OTROS DE$ECTOS SON IMPORTANTES
3.% DIAGRAMA DE CAUSA%EFECTO %ERRAMIENTA DE ANALISIS QUE SE UTILI&A PARA OR"ANI&AR LAS DI$ERENTES CAUSAS DE UN PROBLEMA DURANTE UNA SESION DE
EN LA PUNTA O CABE&A DEL DIA"RAMA DE PESCADO SE ANOTA EL PROBLEMA A ATACAR9 EN EL RESTO DEL DIA"RAMA SE ANOTAN LAS CAUSAS O $ACTORES 0DEBIDAMENTE CLASI$ICADOS QUE CONTRIBUYEN EL PROBLEMA BAJO ESTUDIO.
&.% DIAGRAMA DE FLU)O! ES UNA DESCRIPCION "RA$ICA POR MEDIO DE BLOC,ES QUE MUESTRA LA $RECUENCIA EN QUE SE DEBE LLEVAR A CABO UNA ACTIVIDAD O UN PROCEDIMIENTOS LOS BENE$ICIOS DE ESTA %ERRAMIENTA SON QUE E'I"EN A QUIEN LA ELABORA UN ANALISIS MUY SERIO DE TODA LA ACTIVIDAD Y SU SECUENCIA Y ES UNA MANERA MUY SENCILLA DE IN$ORMAR A QUIEN LO VA A EJECUTAR LA TAREA QUE SE DESCRIBE.
*.% GRAFICOS DE CONTROL! SON LA PRINCIPAL %ERRAMIENTA DEL CONTROL ESTADISTICO DEL PROCESO 0S.P.C. SON "RA$ICAS QUE DESCRIBEN EL COMPORTAMIENTO DEL PROCESO O DE UNA PARTE ESPECI$ICA DEL PROCESO O PRODUCTO EN ELLA SE MUESTRAN LOS LIMITES DE CONTROL QUE NOS INDICAN LA VARIACION NORMAL DEL PROCESO.
6.% DIAGRAMA DE DISPERSION! EN UN DIA"RAMA EN DOS EJES NORMALMENTE QUE NOS INDICA LA RELACION QUE E'ISTE ENTRE DOS VARIBLES EN EL EJE %ORI&ONTAL SE COLOCA
UNA VARIABLE POR EJEMPLO LA ESTATURA DE LOS NIÑOS DE SE'TO AÑO Y EL EJE VERTICAL ES EL PESO DEL MISMO "RUPO DE NIÑOS SE "RA$ICA CON UN "RUPO EL PESO Y LA ESTATURA DE CADA NIÑO SI"UIENDO LA ESCALA DE CADA EJE Y AL TERMINAR SE PUEDE VISUALI&AR SI E'ISTE UNA RELACION ENTRE ESTAS DOS CARACTERISTICAS.
7.% (O)A DE VERIFICACION! ESTA ES UNA %OJA DE RECOLECCION DE DATOS ES UNA %ERRAMIENTA PARA LA OR"ANI&ACION RECOLECCION Y CATE"ORI&ACION DE DATOS CON EL OBJETIVO DE IDENTI$ICAR CIERTOS COMPORTAMIENTOS Y COMO AU'ILIAR EN LA CONSTRUCCION DE DIA"RAMA DE PARETO.
8.% DISE+O DE EXPERIMENTOS! SE TRATA DE UNA SERIE DE CORRIDAS QUE ESTAN PLENAMENTE OR"ANI&ADAS PARA ESTUDIAR EL E$ECTO DE UN "RUPO DE $ACTORES QUE SE PIENSA TIENE IN$LUENCIA EN UNA CARACTERISTICA DEL PRODUCTO O PROCESO.
PORQUE USAMOS EL CONTROL ESTADISTICO DEL PROCESO EL CONTROL ESTADISTICO DEL PROCESO ES EL USO DE METODOS QUE NOS PERMITE USAR NUMEROS O IN$ORMACION PARA ESTUDIAR LAS COSAS QUE NOSOTROS %ACEMOS PARA LO"RAR QUE ESTAS SE COMPORTEN DE LA MANERA QUE NOSOTROS QUERAMOS ESTO TRABAJA MEDIANTE EL ANALISIS MATEMATICO Y ESTADISTICOS DE LOS RESULTADOS DE UN PROCESO PARA DETERMINAR SI EN ESE PROCESO PODEMOS PREDECIR SU COMPORTAMIENTO.
VENTA)AS DE UTILIACION DE S.P.C. 1.% MARCA LA DI$ERENCIA ENTRE LA DETENCION Y LA PREVENCION. 2.% PROVEE DOCUMENTACION DE COMO EL SISTEMA ESTA EVALU?NDOSE EN
LU"AR DE CON$IAR EN OPINIONES DE MEMORIA. 3.% ACTUA COMO UNA %ERRAMIENTA DE APOYO PARA DECIDIR CUANDO EL
PROCESO DEBE SER AJUSTADO. &.% AYUDA A MEDIR EL E$ECTO DE LOS CAMBIOS QUE TIENE EL PROCESO. *.% NOS CONDUCE A REDUCIR COSTOS A PRODUCIR MAYOR CALIDAD MAYOR
PRODUCTIVIDAD A REDUCIR EL TRABAJO Y A PREDECIR LA CAPACIDAD DEL PROCESO Y PRODUCTO. 6.% NOS AYUDA A DISTIN"UIR CAUSAS ESPECIALES DE VARIACION. 7.% REDUCE LA DEPENDENCIA SOBRE LA INSPECCION $ORMAL PARA DETECTAR
PROBLEMAS DE CALIDAD.
GRAFICAS DE CONTROL
GRAFICAS DE CONTROL EL OBJETIVO DE ANALI&AR UNA "RA$ICA DE CONTROL ES IDENTI$ICAR CUAL ES LA VARIACION DEL PROCESO LAS CAUSAS COMUNES Y CAUSAS ESPECIALES DE DIC%A VARIACION Y EN $UNCION DE ESTO TOMAR AL"UNA ACCION APROPIADA CUANDO SE REQUIERA.
TIPOS DE GRAFICAS DE CONTROL 'GRAFICA DE CONTROL POR VARIABLE! SON LAS QUE UTILI&AN DATOS MEDIBLE COMO LAS USADAS EN LA MEDICION DE TAMAÑO O $ORMA.
'GRAFICAS DE CONTROL POR ATRIBUTO! SE BASA EN EL CRITERIO QUE PASA O NO PASA PIE&AS BUENAS O PIE&AS MALAS. CUMPLE O NO CUMPLE LOS REQUERIMIENTOS SOBRE LA BASE DE SI POSEEN O NO CIERTOS ATRIBUTOS.
(ISTORIAL DE GRAFICAS DE CONTROL EL USO DE LOS "RA$ICOS DE CONTROL TIENE UNA %ISTORIA LAR"A EN LA INDUSTRIA E'ISTEN AL MENOS CINCO RA&ONES QUE E'PLICAN SU POPULARIDAD. 1.% LAS "RA$ICAS DE CONTROL SON UNA TECNICA PROBADA PARA MEJORAR LA
PRODUCTIVIDAD.
2.% LOS "RA$ICOS DE CONTROL SON E$ICASES EN LA PREVENCION DE DE$ECTOS.
3.% LOS "RA$ICOS DE CONTROL EVITAN AJUSTES INNECESARIOS EN EL PROCESO.
&.% LOS "RA$ICOS DE CONTROL PROPORCIONAN IN$ORMACION DE DIA"NOSTICO.
*.% LOS "RA$ICOS DE CONTROL PROPORCIONAN IN$ORMACION SOBRE LA
CAPACIDAD DEL PROCESO.
GRAFICAS DE CONTROL VARIABLE
GRAFICAS DE CONTROL DE VARIABLE! LAS "RA$ICAS DE CONTROL POR VARIABLES SON UNA %ERRAMIENTA PODEROSA QUE PUEDE UTILI&ARSE CUANDO SE DISPONE DE MEDICIONES DE LOS RESULTADOS DE UN PROCESO LAS "RA$ICAS DE CONTROL POR VARIABLES MAS CONOCIDAS SON LAS "RA$ICAS DE CONTROL N%R. UNA "RA$ICA DE CONTROL '(R MUESTRA TANTO EL VALOR PROMEDIO 0NO COMO EL RAN"O @ DE NUESTRO PROCESO. LA POSICION X ES UNA "RA$ICA QUE MUESTRA CUALQUIER CAMBIO EN EL VALOR PROMEDIO MIENTRAS QUE LA POSICION R MUESTRA CUALQUIER DISPERSION O VARIACION DEL PROCESO A CONTINUACION SE DESCRIBEN LOS PASOS PARA ELABORAR UNA "RA$ICA DE CONTROL X%R .
ELABORACION DE LA GRAFICA DE CONTROL X%R.
COLECTE LOS DATOS.
CALCULE EL PROMEDIO -X Y EL RANGO -R PARA CADA SUBGRUPO.
CALCULE LOS LIMIETES DE CONTROL
GRAFICAS DE CONTROL DE VARIABLES LAS "RA$ICAS DE CONTROL POR VARIABLES SON PARTICULARMENTE UTILES POR VARIAS RA&ONES. 1.( LA MAYORIA DE LOS PROCESOS Y RESULTADOS TIENEN CARACTERISTICAS QUE SON MEDIBLES POR LO QUE SU APLICACION POTENCIAL ES ALTA. 2.( UN VALOR MEDIBLE 0POR EJEMPLO
GRAFICAS DE CONTROL X%MR GRAFICA INDIVIDUAL Y RANGO MOVIBLE X%MR DEPT! N.PARTE!
RANGO R
1
2
3
&
*
ESPECIFICACION ! FRECUENCIA DE LA MUESTRA! C/30 45
TAMA+O MUESTRA!
6
7
8
:
10
11
12
UNIDADES!
FEC(A!
NOMBRE DE LA PARTE!
CARACTERISTICA! FEC(A (ORA LECTURA N
20%0102%03.)C
FEC(A DE CALC ULOS LIMITES DE CONTROL!
OPERACION!
13
1&
1*
16
17
18
1:
20
21
22
23
2&
2*
26
27
28
2:
30
N9A
X 2 3. *0
L CS 2* .3 7
L CI 2 1. 63
V AL OR D E LA ES CA LA!
GRAFICA DE INDIVIDUOS
.1 0
2*.*0
LCS
2*.00 2&.*0 2&.00
X
23.*0 23.00 22.*0 22.00
LCI
21.*0 R .1*
LCS .*0
LCI N/A
VALOR DE LA ESCALA!
.03
GRAFICA DE RANGOS MOVIBLES
.6#
LCS
.45 .3#
X
.15
NOTA! CUALQUIER CAMBIO VARIACION O AJUSTE EN LA MAQUINAMETODO DE TRABAJO MANO DE OBRA INSTRUMENTO DE MEDICION
ELABORADO POR!
MEDIO AMBIENTE Y MATERIALES DEBERAN ANOTARSE EN LA PARTE DE ATRAS DE LA "RA$ICA INDICANDO AQUE %ORA Y A QUE PUNTOS CORRESPONDEN. ESTAS ANOTACIONES LE AYUDARAN ACONOCER EL COMPORTAMIENTO DEL PROCESO EN LA "RA$ICA Y POSTERIORMENTE LA ACCION CORRECTIVA ADECUADA PARA SU MEJORAMIENTO O PREVENCION.
S.P.C
EL OBJETIVO DE ESTA "RA$ICA DE VARIABLES ES DE OBTENER IN$ORMACION DE PROCESO A PARTIR DE LAS LECTURAS INDIVIDUALES CUANDO LA CARACTERISTICA A MEDIR ES RELATIVAMENTE %OMO"ENEA. POR EJEMPLO SE "RA$ICAN CARACTERISTICAS COMO TAMAÑO ALTURA ESPESOR DE CON$ORMAL ETC.
GRAFICA S DE CONTROL X%R GRAFICO DE CONTROL X%R OPERACION! TEMPLADO FEC(A DE CALCULOS DE LIMITES DE CONTROL!)ULIO/1::: UNIDADES! DEPTO! LE(R N PARTE! 1;73%*&&200&% AA NOMBRE DE LA PARTE! EN%11&%MERCURY B/L FEC(A! ESPECIFICACION! 3.0 MAXIMO CARACTERISTICA! FORMA ,ONA - 1 TAMA+0 MUESTRA! 1 FRECUENCIA DE LA MUESTRA! C / 12 MIN. FEC(A (ORA LECTURA N 1 2 3 & * SUMA PROMEDIO X RANGO R
1
2
X
1.*0
3
&
*
6
LCS
7
2.2*
8
:
10
LCI
N/A
11
12
13
1&
1*
16
17
18
1:
20
21
VALOR DE LA ESCALA! .10
22
23
2&
2*
26
20%0102%01.)C
27
28
2:
30
GRAFICA DE X
&.*0 &.00 3.*0 3.00 2.*0
LCS
2.00
X
1.*0 1.00 .*0 R .1*
LCS
.*0
LCI
N/A
VALOR DE LA ESCALA!.03
GRAFICAS DE RANGOS MOVIBLES
.60
LCS
.&*
.30 .1*
X
NOTA! CUALQUIER CAMBIO VARIACION O AJUSTE EN LA MAQUINAMETODO DE TRABAJO MANO DE OBRA INSTRUMENTO DE MEDICION MEDIO AMBIENTE Y MATERIALE S DEBERAN ANOTARSE EN LA PARTE DE ATRAS DE LA "RA$ICA INDICANDO AQUE %ORA Y A QUE PUNTOS CORRESPO NDEN. ESTAS ANOTACIONES LE AYUDARAN ACONOCER EL COMPORTAMI ENTO DEL PROCESO EN LA "RA$ICA Y POSTERIORMENTE LA ACCION CORRECTIVA ADECUADA PARA SU MEJORAMIENTO O PREVENCION.
ELABORADO POR!
S.P.C
ESTA "RA$ICA DE VARIABLES SE UTILI&A PARA CONTROLAR CARACTERISTICAS DE CINCO LECTURAS A DETERMINADO TIEMPO DE REVISION SE"UN LO CRITICO DEL PRODUCTO. POR EJEMPLO SE "RA$ICAN CARACTERISTICAS COMO ESPESOR POR &ONAS ALTURAS TEMPERATURAS ETC.
GRAFICAS DE CONTROL DE ATRIBUTOS
GRAFICAS DE ATIBUTOS LAS "RA$ICAS POR ATRIBUTOS PROPORCIONAN LA %ISTORIA DE CALIDAD DE UN PROCESO LA CUAL PUEDE IRSE MEJORANDO SI SE PONEN EN PRACTICA LAS ACCIONES CORRECTIVAS CORRESPONDIENTES. >POTENCIALMENTE APLICABLES A CUALQUIER PROCESO. •
LOS DATOS ESTAN A MENUDO DISPONIBLES.
•
> SON $RECUENTEMENTE USADOS EN LOS IN$ORMES DE LA "ERENCIA.
•
PUEDEN AYUDAR A DAR PRIORIDAD A LAS AREAS CON PROBLEMAS.
•
SON $ACILES DE INTERPRETAR.
TIPOS DE GRAFICAS DE CONTROL POR ATRIBUTOS. LA "RA$ICA P PARA PORCENTAJE DE UNIDADES DE$ECTUOSAS 0PARA TAMAÑOS DE MUESTRAS NO NECESARIAMENTE CONSISTENTES. •
LA "RA$ICA < PARA NUMEROS DE UNIDADES DE$ECTUOSAS 0PARA TAMAÑOS DE MUESTRAS CONSTANTES.
•
LA "RA$ICA C PARA NUMEROS DE DE$ECTOS 0 PARA TAMAÑOS DE MUESTRA CONSTANTES.
•
LA "RA$ICA U PARA NUMEROS DE DE$ECTOS 0 PARA TAMAÑOS DE MUESTRAS NO NECESARIAMENTE CONSISTENTES.
•
LAS GRAFICAS DE CONTROL POR ATRIBUTOS SON IMPORTANTES POR LAS SIGUIENTES RAONES.
1.' LAS OPERACIONES MEDIDAS POR ATRIBUTOS E'ISTEN EN CUALQUIER
PROCESO DE MANU$ACTURA O ENSAMBLE POR LO QUE ESTAS TECNICAS DE ANALISIS SON MUY UTILES. 2.% NO SE REQUIERE "ASTOS ADICIONALES DE BUSQUEDA DE DATOS SOLO EL
TRABAJO DE INCORPORARLOS A LA "RA$ICA DE CONTROL. 3.% CUANDO REQUIERE OBTENER DATOS LA IN$ORMACION POR ATRIBUTOS ES
"ENERALMENTE RAPIDA Y BARATA DE OBTENER Y CON MEDIOS SIMPLES 0PASA O NO PASA NO NECESITA PERSONAL ESPECIALI&ADO. &.% MUC%OS DE LOS DATOS PRESENTADOS A LA "ERENCIA EN $ORMA DE
RESUMENES ES EL TIPO DE ATRIBUTO Y SE PUEDE BENE$ICIAR CON ANALISIS DE "RA$ICAS DE CONTROL. *.% AL INTRODUCIR LAS "RA$ICAS DE CONTROL EN LAS PLANTAS ES
IMPORTANTE DAR PRIORIDAD A LAS AREAS CON PROBLEMAS Y UTILI&ARLAS DONDE MAS SE NECESITEN ESTAS A LA VE& INDICARAN CUALES SON LOS PROCESOS QUE REQUIEREN UN ANALISIS MAS DETALLADO. 6.% $INALMENTE LAS "RA$ICAS DE CONTROL POR ATRIBUTOS SON MAS $ACILES
DE CONSTRUIR E INTERPRETAR QUE LAS VARIABLES.
OB)ETIVO DE LAS GRAFICAS DE CONTROL POR ATIBUTOS. >DETERMINAR EL PROMEDIO DE DE$ECTOS O DE$ECTUOSOS QUE TEN"AMOS EN CIERTO PERIODO DE TIEMPO. •
QUE EL SUPERVISOR SE DE CUENTA DE CUANDO EN SU AREA DE TRABAJO BAJA EL NUVEL DE CALIDAD.
•
DETECTAR LOS PUNTOS ALTOS $UERA DE CONTROL QUE PERMITEN IDENTI$ICAR LA CAUSA Y TOMAR LA ACCION CORRECTIVA NECESARIA PARA CORRE"IR EL PROBLEMA.
•
DETECTAR LOS PUNTOS BAJOS DE LA MEDIA QUE INDICARAN UN RALAJAMIENTO EN LA INSPECCION O UNA MEJORA EN CALIDAD.
NOTA! LAS "RA$ICAS ESTAN BASADAS EN MUESTRAS9 CADA MUESTREO TENDRA
SU PROPIA DISTRIBUCION9 INSPECCIONANDO MUESTRAS DEL PROCESO TENDREMOS IN$ORMACION DEL TOTAL DEL PROCESO.
•
LAS "RA$ICAS POR ATRIBUTOS NOS VAN A INDICAR EL NUMERO DE DEFECTOS O EL NUMEROS DE DEFECTUOSOS, POR ESO ES IMPORTANTE
E'TENDER LA DI$ERENCIA ENTRE ELLOS. DEFECTO! ES CUALQUIER CARACTERISTICA INDIVIDUAL QUE NO CUMPLA CON LOS
REQUISITOS YA ESTABLECIDOS9 POR EJEMPLO TERMINAL DAÑADA RAYADO POLARIDAD INVERTIDA ETC. DEFECTUOSO! CUALQUIER PARTE QUE TEN"A UNO O MAS DE$ECTOS POR EJEMPLO EN
UNA TABLILLA PODEMOS TENER $ALTA DE TERMINAL RAYADO POLARIDAD INVERTIDA.. ESCALA DE GRAFICA. ES NECESARIO DETERMINAR CUAL SERA LA ESCALA MAS ADECUADA PARA
LA "RA$ICA PARA "RA$ICAR EL "RA$ICADO LAS MAS USADAS SON ESCALA DE! 0#(1## 0#(5# 0#(2# 0#(1# 0#(5 0#(1. REGLA PARA REALIAR UNA ESCALA. LA CANTIDAD DE DE$ECTOS O DE$ECTUOSOS QUE SE QUIERA COMO
MA'IMO PARA LA ESCALA SE DIVIDE ENTRE LAS DIMENSIONES QUE TEN"A SU "RA$ICA ASI SE ENCONTRARA EL VALOR DE LOS EJES PRINCIPALES DE LA ESCALA EN LA "RA$ICA.
GRAFICAS DE ATRIBUTOS GRAFICA "P# GRAFICA DE CONTROL P DEPTO! CORTE PULIDO OPERACION! FEC(A!
CARACTERISTICA!
PROMEDIO
PARTE N!
CAR"ADO DE BRAC,ET
$5TB(1542##6(CA
LCS
LCI :
20%0102%0*.)C
0 TINT
NOMBRE DE LA PARTE! $(SERIES $ULL B/L
DE$ECTOS VARIOS
TAMA+O DE MUESTRA PROMEDIO !
VARIABLE
FRECUENCIA
1 C%
1#.## !.## 8.##
7.## 6.## 5.## 4.## 3.## 2.##
1.## VALOR DE LA ESCALA! DIA T9MUESTRA -
1
2
3
4
5
.2# 6
7
8
8##
!## 1### 11##
12## 13##
14## 15## TOTAL 16## 17 # #
18 # # 1! # # 2###
21##
22##
CANTIDAD DEFECTOS -< PROPORCION DEFECTOS -< DEFECTOS DE CARGADO
S O
DEFECTOS DE CORTADO DEFECTOS DE DESMONTE
T C E F E D
LA "RA$ICA POR ATRIBUTOS SE UTILI&A CUANDO SE TIENEN DATOS NO MEDIBLES CUANDO SE DESEA CLASI$ICAR UN CONJUNTO DE MEDIDAS CONTINUAS COMO ACEPTABLES O NO 0PASA O NO PASA 0BUENO O MALO 0DE$ECTUOSO O ACEPTABLE POR EJEMPLO DE$ECTO DE ENSAMBLE OBSERVACIONES DE MUESTRAS DE TRABAJO ETC.
23## TOTAL 24##
CARACTERISTICA! SE USA CUANDO QUEREMOS SABER EL PORCENTA)E DE PIEAS DEFECTUOSAS, EL TAMAÑO DE LA MUESTRA ES POR LO "ENERAL VARIABLE
PERO TAMBIEN SE PUEDE UTILI&AR CONSTANTEMENTE.
LLENADOS DE LA GRAFICA#P# A.( SE RE"ISTRA EL NUMERO DE PIE&AS DE$ECTUOSAS Y LA CANTIDAD DE INSPECCIONADOS 0TAMAÑO DE LA MUESTRA. B.( CALCULE EL PORCENTAJE DE DE$ECTUOSOS. C.( SE ANOTAN Y SE "RA$ICAN.
N4=> = =@=54 P
X 100 P= <=
CALCULO DE LA MEDIA. SE NECESITAN 25 DATOS PARA %ACER EL CALCULO DE LIMITES INICIAL O PARA RECALCULARLOS SIEMPRE LOS LIMITES CALCULADOS SERAN PARA LOS SI"UIENTES DATOS. 1.CALCULE LA $RACCION DE$ECTUOSA PROMEDIO 0MEDIA:P. T5 = =@=54 2* 5 P M= T5 = <= <= = 2* 5
CALCULE EL TAMAÑO DE MUESTRA PROMEDIO 0 T5 = <= <= = 2* 5 + 2*
LA "RA$ICA POR SI SOLA NO CONTROLA SINO QUE DA UNA BASE PARA TOMAR LA ACCION CORRECTIVA 0 EN CASO DE SER NECESARIO Y SOLO SERA E$ECTIVA SI LOS RESPONSABLES DE LAS DESICIONES ACTUAN A PARTIR DE LA IN$ORMACION QUE REVELE DIC%A "RA$ICA. TIENE COMO FUNCION BASICA!
1.( DE$INIR UNA META PARA LA OPERACION. 2.( AYUDAR A OBTENER ESA META. 3.( DETERMINAR SI LA META %A SIDO ALCAN&ADA.
INTERPRETACION DE LOS DIAGRAMAS DE X Y R
INTERPRETACION DE LOS DIAGRAMAS DE X Y R PARA INTERPRETAR PATRONES EN EL DIA"RAMA DE ' %AY QUE DETERMINAR PRIMERO EL DIA"RAMA DE R ESTA BAJO CONTROL O NO AL"UNAS CAUSAS ATRIBUIBLES SE PRESENTAN EN LAS DOS "RA$ICAS LA DE X Y LA DE R SI AMBAS PRESENTAN UN PATRON NO ALEATORIO LA MEJOR ESTRATE"IA ES ELIMINAR PRIMERO LAS CAUSAS ATRIBUIBLES EN EL DIA"RAMA DE R EN MUC%OS CASOS ESTO ELIMINARA AUTOMATICAMENTE EL PATRON NO ALEATORIO EN EL DIA"RAMA DE X NUNCA %AY QUE TRATAR DE INTERPRETARLA "RA$ICA DE X CIANDO LA DE R INDICA UNA CONDICION $UERA DE CONTROL.
FIGURA 1
CICLOS EN UN DIAGRAMA DE CONTROL
LSC
LIC
N4=> = 4=5> EN LA $I"URA 1 SE MUESTRA UN EJEMPLO CLASICO TAL ESQUEMA PUEDE SER EL RESULTADO DE CAMBIOS CICLICOS COMO TEMPERATURA $ATI"A O CANSANCIO DEL OPERARIO ROTACION RE"ULAR DE OPERARIOS O MAQUINAS 0O AMBOS $LUCTUACION DE VOLTAJE O PRESION O DE AL"UNA OTRA VARIABLE EN EL EQUIPO DE PRODUCCION. LOS DIA"RAMAS DE R A VECES REVELAN CICLOS DEBIDOS A %ORARIOS DE MANTENIMIENTOS $ATI"A DEL OPERARIO O DES"ASTES DE LAS %ERRAMIENTAS QUE PROVOCAN VARIABILIDAD E'CESIVA.
FIGURA 2
PATRON QUE INDICA MECLADO.
LSC
LIC
N=> = 4=5> SE INDICA UN ME&CLADO CUANDO LOS PUNTOS UBICADOS TIENDEN A QUEDAR CERCA DE UN POCO $UERA DE LOS LIMITES DE CONTROL CON RELATIVAMENTE POCOS PUNTOS CERCANOS A LA LINEA CENTRAL COMO SE MUESTRA ENLA $I"URA 2. A VECES LAS ME&CLAS SE DEBEN A UN
FIGURA 3
CAMBIOS EN EL NIVEL DE UN PROCESO
LSC
LIC
N=> = 4=5> EN LA $I"URA 3 SE MUESTRA UN CAMBIO EN EL NIVEL DE UN PROCESO DE ESTOS CAMBIOS PUEDEN SER EL RESULTADO DE LA INTRODUCCION DE NUEVOS TRABAJADORES METODOS MATERIAS PRIMAS O MAQUINAS DE CAMBIOS EN EL METODO O EN LOS ESTANDARES DE INSPECCIONO BIEN DE CAMBIOS EN LA DESTRE&A ATENCION O MOTIVACION DE LOS OPERARIOS. A VECES SE DENOTA UNA MEJORA EN EL $UNCIONAMIENTO DEL PROCESO DESPUES DE LA INTRODUCCION DE UN PRO"RAMA DE DIA"RAMA DE CONTROL SOLO POR LOS $ACTORES MOTIVACIONALES QUE IN$LUYEN EN LOS TRABAJADORES.
FIGURA &
TENDENCIA LSC
LIC
N4=> = 4=5> EN EL DIA"RAMA DE CONTROL DE LA $I"URA 4 SE PRESENTA UNA TENDENCIA O ES UN DESPLA&AMIENTO CONTINUO EN CIERTA DIRECCION LAS TENDENCIAS SUELEN DEBERSE A DES"ASTES O DETERIORO "RADUALES DE UNA %ERRAMIENTA U OTROS COMPONENTES CRITICOS DEL PROCESO. TAMBIEN PUEDE SER RESULTADO DE LAS CAUSAS %UMANAS COMO EL CANSANCIO DE UN OPERADOR O LA PRESENCIA DE UN SUPERVISOR. $INALMENTE LAS TENDENCIAS PUEDEN PROVENIR DE IN$LUENCIAS ESTACIONALES COMO LA TEMPERATURA CUANDO LAS TENDENCIAS PROVIENEN DEL DES"ASTE DE %ERRAMIENTAS U OTRAS CAUSAS SISTEMATICAS DEL DETERIORO PUEDEN INCORPORARSE DIRECTAMENTE AL MODELO DE DIA"RAMA DE CONTROL.
INSTRUCCION DE TRABA)O REVISAR LA "RA$ICA
%AY PROBLEMAS
CONTINUAR "RA$ICANDO.
SI
ESTA BIEN "RA$ICADO
NO
CORRE"IR LO QUE SE ANOTO
SI AVISAR AL SUPERVISOR OPERADOR LIDER O TECNICO SOBRE EL PROBELMA.
INVESTI"AR LA CAUSA QUE PROVOCO EL PROBLEMA.
BUSCAR LA SOLUCION. CONTINUAR CON EL SISTEMA DE ELIMINACION DE LA CAUSA DEL ERROR.
ANOTAR EN LA %OJA DE LA ACCION CORRECTIVA LO QUE SE %I&O PARA RESOLVER EL PROBLEMA.. INVOLUCRADO
NO SI"UE EL MISMO PROBLEMA
ANALI&ARLO EN DPTO. S.P.C.
SI
INSTRUCCION DE TRABA)O TENDENCIA LA TENDENCIA NE"ATIVA INDICA QUE EL PROCESO ESTA EMPEORANDO Y PUEDE LLE"AR A SALIRSE DEL LIMITE DE CONTROL.
SERIES 07 PUNTOS SE"UIDOS SOBRE LA MEDIA. ESTO NOS INDICA QUE EL PROCESO %A CAMBIADO Y ESTAN SALIENDO MUC%OS DE$ECTOS.
P UN TO S F UE RA INDICA QUE EL PROCESO ESTA $UERA DE CONTROL.
D I V I S I O N E N P A R T E S AL DIVIDIR ETRE TRES PARTES EL AREA ENTRE LA MEDIA Y FL LIMITE SUPERIOR DE CONTROL NO DEBE DE %ABER 2 PUNTOS
SE"UIDOS O 2 EN CADA 3 EN LA &ONA SOMBREADA.
CALCULO DE LOS LIMITES DE
CONTROL IMPORTANTE EL CALCULO DE LOS LIMITES DE CONTROL INDICANDO PREVIAMENTE TIENEN VALIDE& CUANDO LOS TAMAÑOS DE MUESTRAS SON I"UALES 0 COMO EN EL CASO DE UN MUESTREO CONTROLADO O CUANDO LOS TAMAÑOS DEL SUB"RUPO NO VARIAN EN MAS O MENOS EL 25 CON RESPECTO A LA MUESTRA PROMEDIO 0TIPICO DE CONDICIONES REALES DE PRODUCCION BAJO CONDICIONES RELATIVAMENTE ESTABLES CUANDO EL TAMAÑO DE UN SUB"RUPO VARIA MAS QUE ESTA CANTIDAD PODRA SER NECESARIO EL CALCULO DE NUEVOS LIMITES DE CONTROL PARA EL SUB"RUPO EN PARTICULAR.
FORMULAS Y DEFINICION PARA MUESTRAS 2
DEFINICION L GH G + GK GK G K* G ' K. LSC: '; A2 LC:'
LIC:'(A2
D G K A2 * G * K K K G G 'III. DEFINICION
L GH G + GK GK G K* G R K LSC: DA LC: LIC: D 3 D K G * KG + GK GK G K D3 + D4 * GK * K K K G G 'II. PARA MEDICIONES INDIVIDUALES
DEFINICION L GH G + GK GK G K* G * individuos son:
LK * ' LCS:';3
LK * LSC: D4
2
.
LC:' LIC:' 3
LC: LIC:D3
2
D GK GK G K D3 Y D4 * GK * K K K G G 'II.
FORMULAS Y DEFINICION DESVIACION ESTANDAR EK G K GK GK K G G G G H 2
N
H σ
∑ :
! I
"
σ
: R/ d
!#
( G
EK G G G K + K * G G K K K σ.
QUE ES EL C
DE$INICION
EK G *H C* K G G *G G *K * *G GK K*K G K. S G * G * * K*. LSE ( LIE
C* : 6σ
QUE ES EL C<? DEFINICION
EG *H C*, K G G G G *K. DONDE ES!
LIE (
µ (
µ
C*, :
LSE
3σ
3σ
C*, : & MIN 3
& MA' : 0LSC ' σ
& MIN : 0' LIC σ
FORMULAS Y DEFINICION L GH G + GK GK G K* G P K LSC : P ; 3
P -I J P
LC : P LIC: P 3
P -I J P
D P K G G K G * HGK KK.
CALCULE EL PORCENTAJE DE$ECTUOSO PROMEDIO PARA LOS k SUB"RUPOS DEL PERIODO DE ESTUDIO.
1 ; 2 ;……….. P: *1 ; *2………*
DONDE * *2…………………SON LOS NUMEROS DE PARTES DE$ECTUOSAS Y DONDE 2……………………SON LOS NUMEROS DE PARTES INSPECCIONADAS EN CADA SUB"RUPO.
•
A CONTINUACION SE PRESENTAN LOS VALORES DE DIC(AS CONSTANTES PARA TAMA+OS DE MUESTRAS.. TABLA XIII GRAFICO X
GRAFICO R
FACTORES PARA LOS LIMITES DE CONTROL
2 3 4 5 6 7 8 ! 1# 11 12 13 14 15 16 17 18 1! 2# 21 22 23 24
A1
3.76# 2.3!84 1.88# 1.5!6 1.41# 1.277 1.175 1.#!4 1#.28 .!73 .!25 .884 .848 .!16 .788 .762 .738 .717 .6!7 .67! .662 .647 .632
FACTORES PARA LOS LIMITES DE CONTROL
A2
1.88# 1.#23 .72! .577 .483 .41! .373 .337 .3#8 .285 .266 .24! .235 .223 .212 .2#3 .1!4 .187 .18# .173 .167 .162 .157
2
1.128 1.6!3 2.#5! 2.326 2.534 2.7#4 2.847 2.!7# 3.#78 3.173 3.258 3.336 3.4#7 3.472 3.532 3.588 3.64# 3.68! 3.735 3.778 3.81! 3.858 3.8!5
D2
# # # # # .#76 .136 .184 .223 .256 .284 .3#8 .32! .348 .364 .37! .3!2 .4#4 .414 .425 .434 .443 .452
D&
3.267 2.575 2.282 2.115 2.##4 1.!24 1.864 1.816 1.777 1.744 1.716 1.6!2 1.671 1.652 1.636 1.621 1.6#8 1.5!6 1.586 1.575 1.566 1.557 1.548
25
.61!
.153
3.!31
.45!
1.541
CALCULO PARA LIMITES DE CONTROL PARA * MUESTRAS E)EMPLO! Números de muestras
1 2 3 & * 6 7 8 : 10 11 12 13 1& 1* 16 17 18 1: 20
33 33 3* 30 33 38 30 2: 28 38 28 31 27 33 3* 33 3* 32 2* 3*
2: 31 37 31 3& 37 31 3: 33 33 30 3* 32 33 37 33 3& 33 27 3*
31 3* 33 33 3* 3: 32 38 3* 32 28 3* 3& 3* 32 27 3& 30 3& 36
32 37 3& 3& 33 &0 3& 3: 36 3* 32 3* 3* 37 3* 31 30 30 27 33
33 31 36 33 3& 38 31 3: &3 32 31 3& 37 36 3: 30 32 33 28 30
31.6 & 33.& 6 3*.0 & 32.2 & 33.8 2 38.& 3 31.6 & 36.8 10 3*.0 1* 3&.0 6 2:.8 & 3&.0 & 33.0 10 3&.8 & 3*.6 7 30.8 6 33.0 * 31.6 3 28.2 : 33.8 6 K K X33.32
LIMITES PARA LA GRAFICA X
K >*.8
LIMITES PARA LA GRAFICA >
X A2 > 32.21 -0.*77 -*.8 33.3 33.3*
LSC: D4 : 02.115 05.8 : 12.27 LC: : 5.8 LIC: D3 : 0# 05.8 :#
LSC: 36.65 ':33.3 LIC: 2!.!5
CALCULO PARA LA (ABILIDAD DEL PROCESO PASO 1! CALCULAR LA DESVIACION ESTANDAR. W
σ : R/ d = 5.8 / 2.326 =
2.49
PASO 2! CALCULAR LA CAPACIDAD DEL PROCESO SUPON"AMOS QUE LA ESPECI$ICACION ES DE 0 a 50mm
LSE – LIE
C* :
50 - 0
:
: 3.34
6σ Cp = .4
6 02.4!
ES MAYOR QUE 1 POR LO QUE EL PROCESO POTENCIALMENTE ES %ABIL
PASO 3! CALCULAR LA CAPACIDAD DEL PRODUCTO SUPON"AMOS QUE LA ESPECI$ICACION ES DE 0 a 50mm X4.46
LIE ( µ C*, :
µ
( LSE
3σ
# 33.32 :
3σ
X2.23
33.32 ( 5#
302.4!
2.23
302.4!
NOTA! C< : ES MAYOR QUE 1.33 POR LO QUE EL PRODUCTO REALMENTE ES %ABIL.
MODELO $%%&RFH MES DE MAYO'$%%% S()*+,+*-+/012 LSL3.45 N/6+0-73&.8&9 USL3$.% N/:6-72 C(3.;&5< C(=3.;&%> "5.1
LSL
NOMINAL
USL
B5.1
5.9 5.% $.9 A * 0 ) @ ? ) : F
$.% &.9 &.% %.9 %.%
9 % 9 % 9 % 9 % 9 % 9 % 9 % 9 % 9 % 9 % 9 % 9 % 9 % 9 % 9 % 9 % 9 % 9 9 > % $ . < . < . ; . ; . 4 . 4 . > . > . % . % . & . & . $ . $ . 5 . 5 . 8 . 8 . 9 . 9 . < . < . ; . ; . 4 . 4 . > . % . & . $ . . . & . . % % % % % % % % % & & & & & & & & & & & & & & & & & & & & $ $ $ $ $ $
CONSTRUCCION POR COMPUTADORA DE "RA$ICOS DE CONTROL ' Y R PARA 5 MUESTRAS EN EL PRO"RAMA DE ESTADISTICA. COMO PUEDES VER ESTE PRO"RAMA TE MUESTRA TODA LA IN$ORMACION QUE SE CALCULO ANTERIORMENTE.
CALCULO PARA LIMITES DE CONTROL PARA INDI!ID"#S E)EMPLO! N4=> = M4=5>
C=5> X
1 2 3 & * 6 7 8 : 10 11 12 13 1& 1* 16 17 18 1: 20
%0.60 %0.2* %0.&7 %0.** %0.33 %0.22 %0.12 %0.7* %0.36 %0.28 %0.*1 %0.3: %0.&8 %0.0*0 %0.*3 %0.36 %0.** %0.38 %0.21 %0.26
/ .3* .22 .08 .22 .11 .10 .63 .3: .08 .23 .12 .0: .02 .03 .17 .1: .17 .17 .0*
X 0.&0*
>.0180
K LIMITES PARA GRAFICA X
LSC : ' ; 3
R >
K LIMITES PARA GRAFICA >
#.18# : (#.4#5 ; 3
: .0737
LSC : D4 : 03.267 01.18# : 0.*881
2
1.128 LC : : 0.180
LC X %0.&0*
LIC : ' 3
#.18# : (#.4#5 3
: %.8837
2
LIC : D3 : 0# 0.18# 0
1.128
CALCULO PARA (ABILIDAD DEL PROCESO PASO 1! CALCULAR LA DESVIACION ESTANDAR.
σ : R/d = 0.180 / 1.128
= 0.$59%
PASO 2! CALCULAR LA CAPACIDAD DEL PROCESO SUPON"AMOS QUE LA ESPECI$ICACION ES DE 0 &- $.25
LSE LIE C* =
1.25 0(1.25 =
= .4
6σ
6. 0#.15!6
NOTA! Cp= .4 ES MAYOR QUE 1 POR LO QUE EL PROCESO POTENCIALMENTE ES %ABIL.
PASO 3! CALCULAR LA CAPACIDAD DEL PRODUCTO SUPON"AMOS QUE LA ESPECI$ICACION ES DE 0 &- $.25 '$.(%5)
LIE ( µ
C* :
µ
( LSE
3σ
'2.$4)
0(1.25 0(#.4#5 0(#.4#5 1.25
: 3σ
: 1.765 3 01.25!6
3 0#.15!6
N#TA* Cp+= $.(%5 ES MAYOR QUE 1.33 POR LO
QUE EL PRODUCTO REALMENTE ES %ABIL.
M O D EL O $ 8 9 & M E S D E M A R Z O "$ % %% S ( ) * + , +* - +/ 0 1 2 L S L 3 . 4 % N / 6 +0 - 73 $ . % U S L 3 5 . $ N / : 6 - 72 C ( 3 $ . % 8 & C ( = 3 & . > & & LSL
" 5 .1
N O M IN A L
B 5 .1
USL
9 .9 9 .% 8 .9 8 .% 5 .9 A * 0 ) @ ? ) : F
5 .% $ .9 $ .% & .9 & .% % .9 % .% 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 9 ; . > . % . $ . 5 . < . ; . 4 . > . % . & . 5 . 8 . 9 . 4 . > . % . & . $ . . 4 . & . 8 . 9 . $ . < . ; % % % & & & & & & & & & & $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ 5 5 5
Z Z CONTRUCCION POR COMPUTADORA DE "RA$ICOS DE CONTROL ' Y R PARA INDIVIDUOS EN EL PRO"RAMA DE ESTADISTICA. COMO PUEDES VER ESTE PRO"RAMA TE MUESTRA TODA LA IN$ORMACION QUE SE CALCULO ANTERIORMENTE.
CALCULO PARA LIMITES DE DONTROL PARA EL GRAFICO P E)EMPLO! Numero de uestras
Numero de p,eas de/etuosas
1 2 3 4 5 6 7 8 ! 1#
44 48 32 5# 2! 31 46 52 44 48
Numero de muestras
11 12 13 14 15 16 17 18 1! 2#
Numero de p,eas de/etuosas
36 52 55 41 42 3# 46 18 26 3#
SE TIENEN 2# MUESTRAS PRELIMINARES CADA UNA DE TAMAÑO DE 1##9 LA TABLA DE ARRIBA CONTIENE EL NUMERO DE PIE&AS DE$ECTUOSAS EN CADA MUESTRA SUP[N"ASE QUE LAS MUESTRAS ESTAN NUMERADAS DE Z ACUERDO CONLA SECUENCIA DE PRODUCCION N[TESE QUE P: 08##/2### 01## : 4#.#9 POR LO TANTO LOS PARAMETROS TENTATIVOS DE LA "RA$ICA P SON LIMITES PARA GRAFICA P
Z LSD : P ; 3
Z Z P 01 P
LSC : #.4# ; 3
0#.4# 0#.6# : #.55 1##
Z LC : P Z LIC : P 3
G : #.4# Z Z P 01 P
LSC : #.4# 3
0#.4# 0#.6# : #.25 1##
CALCULO PARA LA (ABILIDAD DEL PROCESO PARA LA "RA$ICA P LA %ABILIDAD DEL PROCESO SE RE$LEJA A TRAVE& DEL PROMEDIO DE LOS SUB"RUPOS CALCULANDO EN BASE TODOS LOS PUNTOS QUE ESTAN BAJO CONTROL ESTO PUEDE SER E'PRESADO TAMBIEN COMO EL PORCENTAJE QUE ESTA DENTRO DE ESPECI$ICACIONES 012( P Z DEL EJEMPLO P : #.4# 0#.4# 01##: 4#.# Z 01(P : 1.####( #.4#: .6#01## : 6#.#
POR LO QUE LA %ABILIDAD DE ESTE PROCESO ES I"UAL 6#.# ES DECIR ES CAPA& DE PRODUCIR EL 6#.# DE PIE&AS O,.
SIN EMBAR"O ESTE VALOR 06#.# NO NOS DICE NADA SI NO LO COMPARAMOS CONTRA UN VALOR OBJETIVO O LIMITE.
UN PROCESO ES %ABIL A ; 3 σ K 01 P # ) !!.73