Nombre completo del alumno José Enoc Ojeda Chevez Matricula 87307 Grupo I052 Nombre completo de la materia Ingeniería de calidad y Ergonomía Nombre completo del docente asesor de la materia Mtra. María Dolores Absalón Fernández Número y tema de la actividad Actividad de aprendizaje 2. Análisis de la capacidad Ciudad y fecha Oaxaca de Juárez A 16/04/2018
Actividad de aprendizaje 2. Análisis de la capacidad Objetivo: Comprender con precisión cuándo una empresa se declara capaz de producir un producto y las implicaciones que conlleva.
Instrucciones: Analiza detenidamente la lectura 05 correspondiente a esta semana, posteriormente desarrolla un resumen en el cuál expongas con exactitud qué es la capacidad del sistema y cuáles son sus implicaciones. Concluye argumentando la importancia de conocer la capacidad del sistema.
Introducción
La capacidad del proceso es la medida de la reproducibilidad intrínseca del producto resultante de un proceso, Un proceso se encuentra ligado a una serie de factores aleatorios, los cuales hacen imposible la fabricación de dos productos exactamente iguales, lo cual es debido a la variabilidad, por lo tanto, la tarea principal es el reducirla lo más posible o por lo menos mantenerla dentro de los limites.Se espera que el resultado de un proceso cumpla con los requerimientos o las tolerancias que ha establecido el cliente. El departamento de ingeniería puede llevar a cabo un estudio sobre la capacidad del proceso para determinar en qué medida el proceso cumple con las expectativas, (Montgomery, 1994, pág. 239). Como bien sabemos el estudio de capacidad de cualquier proceso evalúa los parámetros funcionales de un producto, mas no de su proceso. El análisis de la capacidad de proceso es vital en un programa general de mejoramiento de la calidad. Al contar con una capacidad de proceso alta, el proceso es el idóneo debido a que se mantiene estable por un largo periodo de tiempo, generando que el proceso se encuentre bajo control y en caso contrario indica que el proceso no es el adecuado o necesario para el trabajo, por lo que requiere reajustes y modificaciones.
Desarrollo
El estudio de la capacidad de cualquier proceso, por lo general tiene la capacidad de medir parámetros funcionales del producto más no del proceso. Aunque en un estudio de caracterización únicamente es posible estimar la distribución característica de la calidad del producto o del rendimiento del proceso. Este análisis trata de determinar cuándo la variación inherente al output del proceso está dentro del rango aceptable de variabilidad permitida por las especificaciones del output del proceso. Si está dentro de las especificaciones se dice que el proceso es capaz. De no estarlo habrá que ver cómo corregir esta situación. Una de las herramientas utilizadas para determinar la capacidad de un proceso, es utilizando mediciones en términos de la desviación típica. , (Montgomery, 1994, pág. 239) Capacidad y su análisis Para determinar si el proceso es capaz o idóneo, se compara +3 la desviación típica del valor para las especificaciones que se expresan como desviación permitida del valor ideal. Para determinar la capacidad del proceso, algunas compañías utilizan un índice que es el ratio de la especificación a la capacidad de proceso. Puede calcularse como: Anchura de las es ecificaciones
Índice capacidad del proceso: Cp =
Anchura del Proceso
El índice deberá tomar al menos un valor de 1. Con valores mayores habrá más probabilidad de que el output del proceso cumpla con las especificaciones del diseño.
EJEMPLO Un jefe de planta tiene la posibilidad de utilizar cualquiera de las 3 posibles máquinas para un trabajo. Las máquinas y la desviación típica de cada una aparecen en la tabla siguiente. Determinar qué máquinas son capaces si las especificaciones son entre +0.5 cm. y -0.5 cm. de la media.
–
Máquina
Desviación Típica (cm.)
A
0.10
B
0.15
C
0.30
Calculamos la capacidad de cada máquina (+3 desviación típica) y comparamos con la especificación +0.5 cm.
Máquina
Des. Típica
Capacidad Máquina
A
0.10
0.10*3 = 0.30
B
0.15
0.15*3 = 0.45
C
0.30
0.30*3 = 0.90
Las máquinas A y B son capaces de producir el output dentro de las especificaciones, pero la máquina C no, ya que, se excede de las especificaciones. –
Calcular el índice de capacidad del proceso para cada máquina. Cp (A) = 0.50 / 0.30 = 1.67 Cp (B) = 0.50 / 0.45 = 1.11 Cp (C) = 0.50 / 0.90 = 0.56 (<1; no es capaz)
Diagrama de Pareto Muchas son las características que pueden hacer que un producto sea defectuoso, pero, generalmente, la mayoría de las pérdidas generadas por dicha razón pueden atribuirse a pocos tipos de defectos y, éstos, a su vez, a un número relativamente pequeño de causas. •
Si se pueden identificar estas causas se conseguirá eliminar casi todas las pérdidas mencionadas.
•
Para ello, se utiliza el Diagrama de Pareto; con él se pretende separar las causas que generan la mayoría de las pérdidas (causas vitales) de las restantes, que también generan pérdidas aunque de mucha menor importancia (causas triviales).
•
Pasos a seguir: •
Decidir qué problemas se van a estudiar y cómo se van a recoger los datos.
•
Registrar los datos elegidos, ordenarlos de mayor a menor número de defectos.
•
Calcular el porcentaje que cada tipo representa sobre el total.
•
Calcular el porcentaje acumulado que son los valores de la curva a representar.
EJEMPLO En una fábrica de cerámica se trata de investigar los artículos defectuosos que se producen. A continuación, se realiza un recuento de los artículos agrupándolos por tipo de defecto:
Tipo de Defecto A- Fractura B - Rayado C - Mancha D - Tensión E - Rajadura F - Burbuja G - Otros
Nº de defectos 8 36 6 94 4 12 3 163
Ordenamos de mayor a menor el nº de defectos, calculamos el % sobre el total de defectos y el % acumulado:
Tipo de Defecto D - Tensión B - Rayado F - Burbuja A- Fractura C - Mancha E - Rajadura G - Otros
Nº de defectos 94 36 12 8 6 4 3 163
% sobre el total 57.67 22.09 7.36 4.91 3.68 2.45 1.84
% acumulado 57.67 79.76 87.12 92.03 95.71 98.16 100 100
Los defectos B y D generan casi el 80% de los defectos. Estos serían los que se deberían Controlar prioritariamente. 100%
79.76%
57.67%
D
B
F
A
C
E
G
Diagrama Causa-Efecto •
Es un método bastante útil para clarificar las distintas causas que se piensan afectan a los resultados de un determinado trabajo, señalando mediante flechas, la relación causa-efecto entre ellas.
•
La estructura básica del diagrama es:
Rama pequeña Rama mínima
Rama media Rama grande
S A C I T S Í R E T C A R A C
Tronco
CAUSAS - FACTORES
•
EFECTOS
También se conoce como Diagrama de espina de pescado, Diagrama de Ishikawa o Diagrama de características.
•
A la derecha del diagrama se sitúa el efecto que es la característica de calidad que se quiere investigar.
•
Para desarrollarlo es necesaria la participación de todos aquellos que tienen algo que ver con el producto o servicio.
•
Una vez decidida la característica a analizar y trazado el tronco, se clasifican las causas.
•
Se puede optar por: –
Expansión de las ramas grandes.
–
Expansión de las ramas pequeñas.
Herramientas de control de proceso Expansión de ramas grandes: •
Se agrupan las causas en cuatro grandes grupos: “4M” definidas por
Ishikawa: •
A continuación, se estudiarían las causas que influyen en cada una de ellas, obteniendo las ramas medias, pequeñas,...
Expansión de las ramas pequeñas: Se enumeran todas las causas que puedan influir en el caso de estudio y luego se agrupan y clasifican. Este tipo de diagrama no tiene en cuenta bucles entre variables. Estratificación •
Es un método para identificar la fuente de variación de los datos recogidos, clasificando estos según varios factores.
•
Ejemplo: –
Si un producto, cuya característica queremos estudiar, es realizado en varias máquinas o por varios operarios, es mejor clasificar los datos obtenidos según la máquina o el operario, de tal forma que la diferencia entre máquinas o trabajadores pueda ser analizada por separado.
Lista de chequeo •
Una lista de chequeo es un impreso, con formato de diagrama o de tabla preparado por anticipado para registrar datos, de tal forma que se pueda recoger toda la información necesaria con una simple marca de chequeo.
•
Ejemplo:
1-Feb
2-Feb
3-Feb
...
Total
Fractura
I
II
II
...
5
Rayado
II
IIII
III
...
10
Mancha
III
II
II
...
7
Tipo de defecto
Histogramas •
Los histogramas representan gráficamente la distribución de una muestra de datos, a partir de la cual, se podrá tener un idea de cómo se comporta toda la producción.
•
A la vista del histograma se podrá comprobar si dichos datos están dentro de los límites permitidos y si el valor deseado está centrado.
•
La forma general representa una situación normal de fabricación
La distribución es relativamente simétrica alrededor del valor máximo
•
Si no es así, puede ser debido a distintos problemas, aunque hay dos que suelen ser los más frecuentes: –
Falta de centrado La máquina suele estar mal ajustada
–
Dispersión de los datos
La máquina utilizada no es suficientemente precisa
¿Cuándo no se entiende la Variabilidad? - Se ven tendencias donde no existen. - No se ven tendencias donde las hay.
- Se adjudica la culpa a otros por cosas sobre las cuales no tiene control. - Se da crédito a otros por cosas sobre las cuales no tienen un efecto verdadero. - No se puede entender el desempeño anterior. - No se puede planificar para el futuro. - No se puede ser un líder o un gerente efectivo. Tipos de Variabilidad: Causas Especiales •
Hay pocas, si es que hay alguna, que sean evidentes en un momento dado.
•
Los efectos son medibles y a menudo dramáticos.
•
A menudo pueden ser encontradas y eliminadas del proceso en forma económica.
•
El operador es la persona más indicada para encontrar y eliminar una causa especial, y debe tener las herramientas estadísticas y la autoridad para actuar basado en lo que indica la información.
•
Ocurren esporádicamente, de manera impredecible.
•
Son asociada s con un proceso que está “fuera de control”
Tipos de Variabilidad: Causas Comunes •
Gran cantidad de ellas son evidentes en todo momento.
•
Cada una tiene un efecto muy pequeño e individual.
•
Generalmente no existe forma de eliminarlas del proceso de forma económica e individual. Solamente un cambio en el sistema puede reducirlas.
•
Generalmente sólo la gerencia tiene los recursos para reducir su impacto.
•
Permanecen constantes y predecibles a lo largo del tiempo.
•
Se asocian con un proceso “bajo control”.
Conclusión
Capacidad del proceso se refiere a la variabilidad inherente del output de un proceso en relación a la variación permitida por las especificaciones de diseño. El análisis de la capacidad se refiere al estudio de ingeniería, el cual se encuentra en caminado a estimar la capacidad del proceso y esta a su vez puede estimarse definiendo la forma de la distribución que sigue la variable en estudio. Cuando una empre sa toma la decisión de “hacer” más de un producto (o servicio) o decide “hacer” un nuevo producto (o servicio), la planeación de la capacidad es la primera actividad
de administración de las operaciones que tiene lugar. Una vez que se ha evaluado la capacidad y se determina una necesidad para instalaciones nueva o en expansión, entonces tienen lugar las actividades de localización y tecnología de proceso. Si existe demasiada capacidad, es necesario explorar alternativas para disminuir la capacidad tales como el cierre temporal o aun la venta de instalaciones. En tal caso, puede tener lugar una consolidación que implique actividades tales como una reubicación, la combinación de tecnologías y el reordenamiento de los equipos y los procesos (distribución física). Es importante mencionar que el análisis de la capacidad del proceso necesita del conocimiento o de la estimación de la distribución, por lo que en dicho análisis es preciso utilizar las herramientas siguientes: 1. Histogramas. 2. Diagramas de probabilidades. 3. Diagramas de control. 4. Experimentos diseñados. Las razones más consecuentes son las que nos ayudaran a realizar una calidad y capacidad de poder ser cada día mejor estas herramientas, nos ayudan a tener una mejora y ser capaces de resolver con objetivos de calidad claros y precisos.
BIBLIOGRAFÍA Montgomery, D. (1994). Análisis de la capacidad o aptitud del proceso. México, D.F.: McGraw Hill, pp. 237-250.
