3.1 Conceptos generales de Atributos Cuando no es fácil medir un producto o una parte, o cuando la calidad se puede obtener como un atributo conforme o no con unas especificaciones de calidad, se puede usar una gráfica de control de características. Estas técnicas analizan tanto las características buenas como malas, sin hacer referencia al grado. Entonces, se acepta o se rechaza contando cuántas unidades tienen o no el defecto, o comprobando el número de tales eventos que ocurren en la unidad, grupo o área, y comparando con el criterio de aceptacin establecido. !e acepta o rechaza la pieza o el lote sin asociar un valor concreto. El atributo a controlar se suele elegir de forma que sea fácilmente observable y por tanto econmico de controlar. "ntes de seguir conviene definir los términos términos siguientes# a. $efecto# cualquier característica individual que no esté de acuerdo con los requisitos de calidad establecidos. b.
$efectuoso# cualquier unidad que tiene uno o más defectos.
%os tipos de gráficos de control por atributos que se estudian son# a. &ráfico p o de fraccin de unidades defectuosas. b. &ráfico np o de número de unidades defectuosas defectuosas por muestra. muestra. c. &ráfico c o de número de defectos por muestra. d. &ráfico ' o de número de defectos por unidad.
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3.2 Elaboración e interpretación de graficas por atributo. %a funcin primaria de una &ráfica de Control es# (. )ostrar el comportamiento de un proceso. *. +dentificar la eistencia de causas de variacin especiales -proceso fuera de control. /. )onitorear las variables claves en un proceso de manera preventiva. 0. +ndicar cambios fundamentales en el proceso. C12!34'CC+52 Eleccin del tipo de gráfica 6aso (# Establecer los ob7etivos del control estadístico del proceso %a finalidad es establecer qué se desea conseguir con el mismo. 6aso *# +dentificar la característica a controlar Es necesario determinar qué característica o atributo del producto8servicio o proceso se van a controlar para conseguir satisfacer las necesidades de informacin establecidas en el paso anterior. 6aso /# $eterminar el tipo de &ráfica de Control que es conveniente utilizar Con7ugando aspectos como# 3ipo de informacin requerida. Características del proceso. 6aso 0# Elaborar el plan de muestreo -3ama9o de muestra, frecuencia de maestreo y número de muestras %as &ráficas de Control por "tributos requieren generalmente tama9os de muestras grandes para poder detectar cambios en los resultados. 6aso :# 4ecoger los datos según el plan establecido !e tendrá un especial cuidado de que la muestra sea aleatoria y representativa de todo el periodo de produccin o lote del que se etrae. 6aso ;# Calcular la fraccin de unidades Leydy Alkait Santiago Cruz.
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6ara cada muestra se registran los siguientes datos# (. El número de unidades inspeccionadas # $efinir las escalas de la gráfica El e7e horizontal representa el número de la muestra en el orden en que ha sido tomada. El e7e vertical representa los valores de la fraccin de unidades %a escala de este e7e irá desde cero hasta dos veces la fraccin de unidades no conformes máima. 6aso ?# 4epresentar en el gráfico la %ínea Central y los %ímites de Control %ínea Central )arcar en el e7e vertical, correspondiente al valor de la fraccin %ínea de Control !uperior )arcar en el e7e vertical el valor de 'C%. " partir de este punto trazar una recta horizontal discontinua -a trazos. +dentificarla con 'C%. %ímite de Control +nferior )arcar en el e7e vertical el valor de %C%. " partir de este punto trazar una recta horizontal discontinua -a trazos. +dentificarla con %C%. 6aso (@# +ncluir los datos pertenecientes a las muestras en la gráfica 4epresentar cada muestra con un punto, buscando la interseccin entre el número de la muestra -e7e horizontal y el valor de su fraccin de unidades no conformes -e7e vertical. 'nir los puntos representados por medio de trazos rectos. 6aso ((# Comprobacin de los datos de construccin de la &ráfica de Control. 6aso (*# "nálisis y resultados %a &ráfica de Control, resultado de este proceso de construccin, se utilizará para el control habitual del proceso. Leydy Alkait Santiago Cruz.
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3.2.1 Gráfico p 'na &ráfica de 6roporciones -o &ráfica p analiza la proporcin de artículos que no cumplen con las especificaciones en un lote producido. !e considera que un artículo es defectuoso cuando éste no cumple las especificaciones. %os datos de atributos por tanto slo asumen * valores# AbuenoA o AmaloA -AaceptableA o AdefectuosoA. 6ara construir una &ráfica p se requieren tomar muestras suficientemente
$onde# 6Bfraccin defectuosa nBtama9o de muestra En este tipo de gráficas si el valor del %C+ es negativo se le considera como cero, debido a que no pueden eistir fracciones negativas de un defecto. EE)6%1#
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C4EE3.2.2.-Gráfico np Este esquema o gráfico es una herramienta que la empleamos queremos trazar o graficar de una manera eacta las cantidades que son distintas o desiguales, para ello debemos tener en consideracin lo que es la magnitud que se tom de la muestra desde un principio, por lo que se entiende que esta gráfica no la emplearemos en cuanto al proporcin que la muestra nos indique -porcenta7e. 6ara ello primeramente debemos indicar la repeticin para lo que será nuestra recoleccin de datos siempre teniendo en cuenta que nuestros intervalos entre más reducidos sean nos proporcionaran una me7or y más ágil manutencin de nuestro proceso. Este gráfico nos ofrece dos beneficios que considero lo más importantes:
Conseguimos lo que es inspeccin real de algunas o solamente una particularidades de alguna actividad de nuestro proceso de fabricacin de donde estemos realizando el estudio. D por último sabemos y comprendemos las consecuencias por las cuales colabora nuestro proceso de fabricacin. %a gráfica np nos sirve para poder controlar el número de productos defectuosos que eisten dentro de un proceso. Esta gráfica es prácticamente igual a la gráfica p, la diferencia consisten en que en la gráfica np se utilizan muestras de tama9o constante, y su valor central es el número de artículos defectuosos. 6ara poder calcular los limites de control utilizamos la siguiente frmula#
EE)6%1
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Esta gráfica se recomienda utilizar cuan es el operario quien lleva la realizacin de dicha gráfica, ya que en esta los cálculos matemáticos son muy sencillos, ayudando a que no eistan errores de cálculo.
3.2.2 Gráfico c %a gráfica c se utiliza cuando una pieza del producto puede tener un numero diferente de defectos por pieza, en este caso lo que nos interesa controlar es el numero de defectos por pieza. %a grafica c sirve para controlar el proceso productivo, mediante el conocimiento del número de defectos que aparecen en una muestra. Esta grafica se utiliza cuando la cantidad de productos producida es muy ba7o en productos físicamente muy grande como maquinarias. En estas gráficas puede usarse me7or la distribucin de 6oisson en al que la desviacin típica puede epresarse como#
%os limites de control se pueden calcular con la siguiente formula#
EE)6%1#
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3.2..- Grafico u 6roduce gráficos de control basados en el número de sucesos ocurridos por unidad de medida, por e7emplo, número de defectos por metro de cable. !in embargo, a diferencia del gráfico C, el tama9o de la muestra puede ser variable. !i sucede lo mismo para la realizacin de la gráfica c como muestras muy peque9as o producto demasiado grandes para inspeccionar, pero la muestras no pueden ser elegidas de tama9os constantes, no podemos utilizar la gráfica de defectos por muestras -gráfica c sino que se me7or utilizar la gráfica de numero de defectos por producto, la relacin con la grafica c es la siguiente#
D los límites de control se calculan con la siguiente formula#
EE)6%1#
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3.3 Capacidad de proceso "l planear los aspectos de calidad de la manufactura, es sumamente importante asegurarse de antemano de que el proceso será capaz de mantener las tolerancias. En las décadas recientes ha surgido el concepto de capacidad del proceso habilidad del proceso, que proporciona una prediccin cuantitativa de qué tan adecuado es un proceso. %a habilidad del proceso es la variacin medida, inherente del producto que se obtiene en ese proceso. !efiniciones básicas.
6roceso# ste se refiere a alguna combinacin única de máquinas, herramientas, métodos, materiales y personas involucradas en la produccin. Capacidad o habilidad# Esta palabra se usa en el sentido de aptitud, basada en el desempe9o probado, para lograr resultados que se puedan medir. Capacidad del proceso# Es la aptitud del proceso para producir productos dentro de los límites de especificaciones de calidad. Capacidad medida# Esto se refiere al hecho de que la capacidad del proceso se cuantifica a partir de datos que, a su vez, son el resultado de la medicin del traba7o realizado por el proceso. Capacidad inherente# !e refiere a la uniformidad del producto que resulta de un proceso que se encuentra en estado de control estadístico, es decir, en ausencia de causas especiales o atribuibles de variacin. Fariabilidad natural# %os productos fabricados nunca son idénticos sino que presentan cierta variabilidad, cuando el proceso está ba7o control, solo actúan las causas comunes de variacin en las características de calidad. Falor 2ominal# %as características de calidad tienen un valor ideal ptimo que es el que desearíamos que tuvieran todas las unidades fabricadas pero que no se obtiene, aunque todo funcione correctamente, debido a la eistencia de la variabilidad natural. 1b7etivos# a. 6redecir en qué grado el proceso cumple especificaciones. b. "poyar a dise9adores de producto o proceso en sus modificaciones. c. Especificar requerimientos de desempe9o para el equipo nuevo. d. !eleccionar proveedores. e. 4educir la variabilidad en el proceso de manufactura.
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f. 6lanear la secuencia de produccin cuando hay un efecto interactivo de los procesos en las tolerancias. 'na vez hayamos comprobado que el proceso está ba7o control, estaremos interesados en saber si es un proceso capaz, es decir, si cumple con las especificaciones técnicas deseadas. 6ara determinar si un proceso es o no capaz haremos uso de herramientas gráficas -histogramas, gráficos de control, y gráficos de probabilidad. 3ambién utilizaremos los llamados índices de capacidad, que vendrán determinados por los cocientes entre la variacin natural del proceso y el nivel de variacin especificada. En principio, para que un proceso sea considerado capaz, su variacin actual no debería representar más del =:G de la variacin permitida. El programa )initab nos permite realizar análisis de capacidad basados en la distribucin normal o en la distribucin Heibull. %a opcin basada en el modelo normal nos proporciona un mayor número de estadísticos, si bien para usar esta opcin es necesario que los datos originales sigan una distribucin aproimadamente normal. "sí, por e7emplo, esta opcin nos dará estimaciones del número de unidades -o partes por milln que no cumplen con las especificaciones. 3ales estimaciones pueden transformarse en probabilidades de producir unidades que no cumplan con las especificaciones. Es importante recordar que para interpretar correctamente estos estadísticos es necesario que# a. %os datos se han obtenido a partir de un proceso ba7o control, y b. éstos siguen una distribucin aproimadamente normal.
$e forma análoga, también es posible basarnos en el modelo Heibull para calcular las partes por milln que no cumplen con las especificaciones. !i los datos siguen una distribucin notablemente asimétrica, probabilidades basadas en el modelo normal no serían muy buenos estimadores de las verdaderas probabilidades de producir unidades que no cumplan con las especificaciones. En tal caso, podríamos optar por# a. 'sar la transformacin de IoJCo para transformar los datos en otros cuya distribucin sea aproimadamente normal, o b. 'sar el modelo Heibull.
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