calidad guia gc

CONTROL ESTADSTICO DE LA CALIDADIng. Msc. Solange B. de Bohrquez

ESQUEMAIntroduccin.Definicin de Control Estadstico de Procesos.Variacin en los Procesos.Variaciones Naturales.Variaciones Asignables.Grficos de Control Estadstico.Definicin.Importancia.

Tipos de Grficos.Variables.Atributos.Muestreo de Aceptacin.Planes de Muestreo.Capacidad de Proceso.Definicin.Paquete Estadstico.Statgraphics. Caso de Estudio.

INTRODUCCINAntes de los 80En los 80

INTRODUCCINHoy en daEMPRESAIdentificaReajustanEXPECTATIVAS DE LOS CLIENTESCon entera y total satisfaccin del clienteVariables y/o desviacionesPRODUCTO O SERVICIO

INTRODUCCINLa Potenciacin de los trabajadores y el Control Estadstico de Procesos (SPC) son la norma Hoy en da

CONTROL ESTADSTICO DE PROCESOS (SPC)

DEFINICINEs una tcnica estadstica ampliamente usada para asegurar que los procesos cumplen las normas standard, aunque se reconoce que todos los procesos estn sujetos a cierto grado de variabilidad.El Control Estadstico de la Calidad tiene como objetivo asegurar productos de calidad.

VARIACIN EN LOS PROCESOSDespus de tomar un nmero suficiente de muestras de un proceso estable stas forman una distribucin de probabilidad.VARIACIONES NATURALES Y ASIGNABLESExisten muchos tipos de distribuciones, incluyendo la distribucin normal, pero las distribuciones difieren en trminos de media, desviacin estndar o varianza y forma.FrecuenciaPesoMediaFrecuenciaPesoVariacin(Desv. Est.)FrecuenciaPesoFormaFrecuenciaPesoFrecuenciaPesoMediaFrecuenciaPesoVariacin(Desv. Est.)FrecuenciaPesoVariacin(Desv. Est.)FrecuenciaPesoFormaFrecuenciaPesoForma

VARIACIN EN LOS PROCESOSSi slo estn presentes variaciones de causas naturales, el output del proceso forma una distribucin que es estable a lo largo del tiempo y es predecible.VARIACIONES NATURALESFrecuenciaPesoTiempoPrevisinFrecuenciaPesoTiempoPrevisin

VARIACIN EN LOS PROCESOSVARIACIONES ASIGNABLESSi estn presentes causas de variacin asignable, el output del proceso no es estable a lo largo del tiempo y no es predecible. Es decir, cuando aparecen causas que no son una parte esperada de nuestro proceso, nuestras muestras proporcionarn distribuciones inesperadas, que varan en media, desviacin estndar y forma.FrecuenciaPesoTiempoPrevisin???????????????FrecuenciaPesoTiempoPrevisin?????????????????????????????

VARIACIN EN LOS PROCESOSVARIACIONES ASIGNABLESFactores comoDesgaste de una mquina.Equipos desajustados.Trabajadores cansados.Trabajadores no entrenados.Lotes nuevos de materia prima.Son factores potenciales de variaciones asignables.

VARIACIN EN LOS PROCESOSVARIACIONES NATURALES Y ASIGNABLES

GRFICOS DE CONTROL ESTADSTICOSDEFINICINRegistro en una grfica de las variaciones de la calidad de una caracterstica dada, durante un lapso dado.IMPORTANCIAEl propsito de los grficos de control es el de ayudar a distinguir entre variaciones naturales y variaciones debidas a causas asignables.

GRFICOS DE CONTROL ESTADSTICOSTIPOS

GRFICOS DE CONTROL ESTADSTICOSPasos que se siguen para la construccin de un grfico de control para variablesPaso 1. Reunir los datos.Paso 2. Dividir los datos en subgrupos.Paso 3. Registrar los datos en una planilla.Paso 4. Hallar la media.

GRFICOS DE CONTROL ESTADSTICOSPaso 5. Hallar la amplitud.

Paso 6. Hallar la media general.Pasos que se siguen para la construccin de un grfico de control para variables

GRFICOS DE CONTROL ESTADSTICOSPaso 7. Calcular el valor medio de la amplitud.

Paso 8. Calcular los lmites de control.Grficos de control Pasos que se siguen para la construccin de un grfico de control para variables

GRFICOS DE CONTROL ESTADSTICOSPaso 9. Construir las grficas de control.Grficos de control RPasos que se siguen para la construccin de un grfico de control para variables

GRAFICOS DE CONTROL ESTADSTICOSTIPOS

GRFICOS DE CONTROL ESTADSTICOSPasos que se siguen para la construccin de un grfico de control por atributos p y pnPaso 1. Recoger los datos.Paso 2. Dividir los datos en subgrupos.Paso 3. Calcular la fraccin defectuosa para cada subgrupo.donde:pn: cantidad de productos defectuososn: tamao del subgrupo

GRFICOS DE CONTROL ESTADSTICOSPaso 4. Hallar la fraccin defectuosa promedio.Paso 5. Calcular los lmites de control.Pasos que se siguen para la construccin de un grfico de control por atributos p y pnGrficos de control p

GRFICOS DE CONTROL ESTADSTICOSPaso 6. Construir las grficas de control.Pasos que se siguen para la construccin de un grfico de control por atributos p y pnGrficos de control pn

GRFICOS DE CONTROL ESTADSTICOSPasos que se siguen para la construccin de un grfico de control por atributos u y cPaso 1. Recoger los datos.Paso 2. Agrupar los datos.Paso 3. Determinar la cantidad de defectos por unidad para cada subgrupo y luego calcular u.donde:c: cantidad de defectos por subgrupon: cantidad de unidades por subgrupo

GRFICOS DE CONTROL ESTADSTICOSPasos que se siguen para la construccin de un grfico de control por atributos u y cPaso 4. Calcular los lmites de control.Grficos de control u

GRFICOS DE CONTROL ESTADSTICOSPasos que se siguen para la construccin de un grfico de control por atributos u y cPaso 5. Construir las grficas de control.Grficos de control c

MUESTREO DE ACEPTACINDEFINICINSistema mediante el cual se acepta o rechaza un lote tomando como base los resultados obtenidos durante la revisin de dicho lote.PLANES DE MUESTREOMUESTREO SIMPLEEl muestreo simple viene especificado por el nmero de elementos que compondrn la muestra (n) y el nmero de defectos aceptado que se ha especificado previamente (c).

MUESTREO DE ACEPTACINEJEMPLON = 3.600 botellasn = 50 botellasc = 2 botellasSi c 2 se aceptaSi c 2 se rechazaMUESTREO DOBLELa idea de este muestreo es tomar una primera muestra de tamao pequeo para detectar los lotes muy buenos o los muy malos, y si en la primera muestra no se puede decidir si aceptar o rechazar por que la cantidad de unidades defectuosas ni es muy pequea ni es muy grande, entonces se toma una segunda muestra para decidir si aceptar o rechazar, tomando en cuenta las unidades defectuosas encontradas en las dos muestras.

MUESTREO DE ACEPTACINEJEMPLOn1 = 150 tapasc1 = 20 tapasSi c 20 se aceptaSi c 40 se rechazan2 = 150 tapasc2 = 40 tapasN = 50.000 tapasSi 20 < c < 40 se realiza un segundo muestreo20 21 22 23 24 40 41 42Se aceptaSe rechazaSegundo muestreo

MUESTREO DE ACEPTACINPLANES DE MUESTREOMUESTREO MULTIPLEEs una extensin del concepto de muestreo doble. Se toma una muestra inicial muy pequea, si se tiene evidencia de muy buena o muy mala calidad se toma la decisin. Si no es as se toma la segunda muestra y se trata de decidir. Si todava no es posible, se continua con el muestreo hasta tomar la decisin de aceptar o rechazar el lote.

CAPACIDAD DE PROCESODEFINICINFacultad de analizar y planificar la calidad de un proceso.Un proceso es la combinacin de mquinas, herramientas, mtodos, materiales y personas, por lo tanto, cualquier deficiencia en algunos de ellos, influye en su desempeo. Es la capacidad de mantener las tolerancias.IndicadoresHabilidad del proceso hpTasa de habilidad Cpndice de habilidad Cpk

CAPACIDAD DE PROCESOHABILIDAD DEL PROCESO hpEs la variacin medida que se obtiene en el proceso.Ayuda a conocer el grado de dispersin de la caracterstica de calidad de nteres.Donde:: desviacin standard del proceso cuando se encuentra bajo control estadstico

CAPACIDAD DE PROCESOTASA DE HABILIDAD DEL PROCESO CpRelaciona la habilidad con la tolerancia.Calcula la capacidad que tiene el proceso de mantener las tolerancias del producto.Donde:LES-LEI: Tolerancia6: habilidad del proceso

CAPACIDAD DE PROCESOTASA DE HABILIDAD DEL PROCESO CpEl proceso es capazEl proceso es capaz siempre y cuando este centrado en la meta. El proceso se mantendr justo en el rango de especificaciones y ser igual a 6La habilidad del proceso es mayor que el rango de especificaciones. El proceso no es capaz, amerita mejoramiento inmediato. Evaluar causas de la variabilidad y corregir calidad de materiales, capacitacin de personal, etc.Cp 1Cp = 1Cp < 1

CAPACIDAD DE PROCESOINDICE DE HABILIDAD DEL PROCESO CpkRefleja la proximidad de la media actual del proceso al limite de especificacin superior (LES) o al lmite de especificacin inferior (LEI). El Cpk estudia tanto la media como la variabilidad.Permite evaluar el desempeo del proceso. Identificar la tendencia del proceso hacia un lmite de especificacin.

CAPACIDAD DE PROCESO

PAQUETE ESTADSTICOSTATGRAPHICS

PAQUETE ESTADSTICO STATGRAPHICS

CASO DE ESTUDIOCERVECERA REGIONALEFLUENTE 1 Aguas de CalderaLCS = 8,15Grfico Filtros de zeolitaSubgruposLCI = 6,73LC = 7,44Promedio ( ) - pH

CASO DE ESTUDIOCERVECERA REGIONALLCS = 2,60Grfico R SubgruposRango ( R ) - pH LCI = 0,00LC = 1,23

CASO DE ESTUDIOCERVECERA REGIONALEFLUENTE 2 Salida cavas/cocimiento Levadura Restos de cocimientoLCS = 4,84 MostoCerveza verde

SubgruposLCI = 3,58LC = 4,21Promedio ( ) - pH Grfico

CASO DE ESTUDIOCERVECERA REGIONALLCS = 2,32Grfico R SubgruposRango ( R ) - pH LCI = 0,00LC = 1,10

CASO DE ESTUDIOCERVECERA REGIONALEFLUENTE 3 Embotelladora Lavadora de botellasLCS = 12,17 Pasteurizadora Llenadora/tapadoraSubgruposLCI = 7,82LC = 9,99Promedio ( ) - Ph Grfico

CASO DE ESTUDIOCERVECERA REGIONALLCS = 7,97Grfico R SubgruposRango ( R ) - pHLCI = 0,00LC = 3,77

MUY IMPORTANTELa responsabilidad con relacin a la variacin propia de los procesos es de LA GERENCIA, pues es quien los estructura y definePor ello: si se quiere disminuir las causas de variacin comun deben analizarse y reestructurarse dichos procesos

calidad guia gc

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