cep clase1

Control Estadístico de Proceso AGA

Control Estadístico de Procesos

Maestría Ingeniería de CalidadInstructor: Andrés Guerra Alvarez


Agenda

Tema Tiempo (minutos)

Presentación de Instructor 10

Presentación del Alumnos 25

Presentación del Curso 15

Requerimientos 10

Mecánica de Evaluación 15

Reglas 10

Receso 10

Unidad 1 . Parte 1

Principios del Pensamiento Estadístico 35

Pensamiento Estadístico y su Relación con

el Aseguramiento de Calidad 35

Cierre 10

Total 175


Andrés Guerra AlvarezCell: 442 1464763

email: [email protected]

Employment History:2010- Today – M&I Externals Module Manager. GEA

2010- 2010 – M&I Externals Module Leader. GEA

2010 – Today – Master Black Belt. GEIQ- GEA

2008 – Today - Ombudsperson

2007- 2010 – Operative Manager. GEIQ–GEA.

2005–2007 – Team Manager. GEIQ–GEA.

2003-2005 – Black Belt (DMAIC & DFSS). GEIQ–GEA

2002-2003 - Black Belt (DMAIC). GEIQ–GEE.

2001-2002 – Quality Engineer. GEIQ–GEE.

2001-2001 – Procedures Engineer.GEIQ–GEE

1998-1999 – Industrial Engineer. Paneles Aislantes

2007- Today – Lecturing Statistical Methods, Statistical Control Process, and Robust Design at UAQ

Presentación de Instructor


Education:2000 – Summer Program in Industrial Engineering.

CMU Michigan, U.S.A.

1999-2000 – M.Sc.in Engineering with specialty in Quality and Productivity Systems.

ITESM Toluca, Edo. De México.

1994-1998 – B.Sc in Industrial Engineering

Instituto Tecnológico de Morelia.

1992-1994 – H.S. Technician with specialty in Industrial Electronics.

CETis 120. Morelia.

Certifications and Corporative Training:2009. Course. Advanced Management Course (AEP). By GEA. Crotonville, N.Y. U.S.

2007. Course: Inclusiveness Leader Workshop (ILW). By GEA. México

2006. Project Manager Professional (PMP) . By PMI. México

2006. English Evaluator certified by GEIQ. México

2006. Course: Introduction to the Aerospace Standards AS9001B

2006. Course: New Manager Development Course by GE. México

2005. Course: Global English Program by GE. On line.

2005. Course: Leadership Development Course by GEIQ. Querétaro

2005. Course: Building Essential Leadership Skills by GE. Monterrey

2004. Six Sigma Black Belt (DMAIC & DFSS). By GEA. Houston-Atlanta-Cincinnati

2004. Internal Auditor ISO9001: 2000. By PQR. México

2004. Course: BB DFSS by GE Aviation. Cincinnati.

2003. Course: BB DMAIC by GE Energy. Houston-Atlanta

2002. Course: Fundamentals of Leadership Skills by GE. México.

2002. Course: CAP Coaches Workshop by GE. Schenectady, N.Y.

Presentación de Instructor


Presentación de Alumnos

• Nombre

• Estudios

• Escuela

• Especialidad

• Experiencia Laboral (si aplica)

• Asignaturas en Control Estadístico de Proceso (si cursó)

• Expectativa de aplicación práctica de la materia

• Otros datos personales que gustes compartir

Lista de alumnos con emails


Presentación de Curso

• Generales • Cuatrimestre 2 • Sábados 8:00 - 11:00• Salón • Créditos 4

• Contenido

• Bibliografía recomendada•[1] Montgomery, D.C. (2001). Introduction to Statistical Quality Control. 4th Edition. John Wiley & Sons.•[2] Hoerl R. W. y Snee R.D. (2002). Statistical Thinking: Improving business performance. Duxbury / Thomson Learning.•[3] Gutiérrez Pulido Humberto (2004). Control Estadístico de Calidad y Seis Sigma.•[4] James R. Evans, Lindsay William M. (2005). Administración y Control de la Calidad. Thomson


Objetivo y Requerimientos

REQUERIMIENTOS

• Estudio de material antes de clase

• Minitab como paquete estadístico

• Identificación de proyecto de aplicación

OBJETIVO GENERAL DE LA MATERIA

El alumno adquirirá las herramientas básicas para realizar proyectos de

mejora o resolución de problemas en estándares de operación de un

proceso mediante el pensamiento y herramientas estadísticas básicas.

Tendrá elementos para identificar posibles causas de inestabilidad de

un proceso, así como la capacidad del mismo.


UNIDAD I: I.1 Principios del pensamiento estadísticoI.2 Pensamiento estadístico y su relación con el aseguramiento de calidad

UNIDAD II III.1 Causas especiales y causas comunes de variaciónIII.2 Metodología de soluciones de problemasIII.3 Metodología de mejora

UNIDAD III III.1 Diagrama de flujoIII.2 Diagrama de causas y efectoIII.3 Formatos de captura de datosIII.4 Diagrama de ParettoIII.5 HistogramaIII.6 Diagrama de dispersiónIII.7 Principio de estratificaciónIII.8 Cartas de control: para atributos (conteos y proporciones), para variablesIII.9 Capacidad de un proceso estable

UNIDAD IVIV.1 Repaso de inferencia estadísticaIV.2 Muestreo de aceptación para atributosIV.3 Muestreo de aceptación para variables

Contenido por Unidades


Mecánica de Evaluación

• 4 exámenes igualmente ponderados (60%, fechas por definir)

• Proyecto final (40%, criterios por definir)

• Tareas (Puntos Adicionales)

• Presentaciones (Tarea resuelta y dos casos prácticos por clase)


Reglas

• Respeto hacia la participación de los demás• Puntualidad• Participación en clase• En caso de llamada a celular, salir del salón y contestar afuera• Si traes computadora portátil, prohibido el uso de chat o cualquier actividad diferente a la clase• Pregunta, pregunta, pregunta....si el instructor no conoce la respuesta, alguien más en el salón lo puede saber, si no es así, el instructor lo toma para la siguiente clase• Diviértete• Se tiene una semana completa para entregar las tareas, desde el momento en que el instructor envía o entrega la información. Después de este tiempo el valor de punto adicionales varia. • Sugerencias...


Receso


Probabilidad y Estadística

Probabilidad. Las reglas de la ocurrencia o posibilidad. (Probabilidad de

conseguir taxi en un día lluvioso)

Estadística.Métodos para recolectar, organizar, resumir, presentar y

analizar datos, así como generar conclusiones sobre

características de las fuentes de información de las cuales

fueron obtenidos los datos. (tres de cada cuatro doctores

recomiendan no creer en cualquier afirmación de mercadotecnia que comience con “tres de cada cuatro doctores...”)

PoblaciónColección de unidades individuales de las cuales algunas

características son de interés. (Peso de los alumnos de

ingeniería de la UAQ: 2000 alumnos)

Muestra.Porción de la población que es estudiada con el objetivo de

aprender de ella.(100 pesos de alumnos de la UAQ seleccionados aleatoriamente)


Casos.

-Challenger (1986) 7 muertos, inversión millonaria. No se realizó una simple análisis de desempeño a baja temperatura. (Fuga) (regresión lineal, DOE)

-Vacuna contra la Polio: DOE controlado, comprobación de efectividad de la vacuna. Enfermedad desconocida en USA.

- Educación: Métodos de evaluación y efectividad

- Mercadotecnia: Análisis de mercado y presentación de información.

- Auditoría: Selección y justificación de muestras

- Enfermería: Monitoreo de signos vitales

- Ingeniería: Definición de factores significantes en procesos de producción y diseño

- Calidad: Control estadístico de proceso, Validación de sistemas de medición, etc

- Agricultura: Determinación de tratamientos para cultivos

Inferencia Estadística.

La ciencia de la generación de

conclusiones estadísticas

obtenidas de información

específica, utilizando

conocimiento probabilístico.

Parte del análisis de una

muestra para obtener

afirmaciones sobre la población

en cuestión.

(Con un 95% de confianza, puedo asegurar que el próximo alumnos que se inscriba a la UAQ pesaráentre XX y XX kilos)

Probabilidad y Estadística


El problema práctico representa la razón original por la cual se trabaja en el problema.

El problema estadístico es la descripción del problema en términos matemáticos. Por ejemplo, el tiempo promedio de entrega de partes de 30 días excede al tiempo de 15 días solicitado por el cliente.

La solución estadística puede coincidir con la reducción del tiempo promedio de entrega de las partes a 12 días y reducir la variación general en el proceso.

La solución práctica corresponde a las mejoras que se han hecho dentro del proceso.

¿Cómo lo aplicarías a tu proyecto?

Principios del Pensamiento Estadístico


Medidas de Localización

Medidas de Tendencia Central

Media

Valor promedio representado por Mu(población) o x barra o testada (muestral). Es obtenida sumando el total de los datos y dividiéndolos entre el número total de datos.

Valor sensitivo a los datos especiales (outliers, distorsionador de media)

Mediana

Valor medio de lista de datos.

Valor no sensitivo a los datos especiales (outliers, edades)

Moda

Valor que más se repite en la muestra

Valor no sensitivo a los datos especiales (outliers)

- Basketbolista en grupo de personas de

estatura típica.


Medidas de Dispersión

Desviación Estándar

Medida de dispersión de datos con respecto a la media

Varianza

El cuadrado de la desviación estándar

Rango

Dato mayor menos dato menor

Media de la

Población µ ==

∑ X

N

i

i

N

1

Desviación

Estándar de

la Población

( )σ

µ

=

−=

∑ X

N

i

i

N2

1

Media de

la Muestra µ = ==

∑X

X

n

i

i

n

1

Desviación

Estándar de

la Muestra

( )σ = =

−

−

=

∑s

X X

n

i

i

n2

1

1

( )σ

µ2

2

1=

−=

∑ X

N

i

i

N

Varianza de

la Población

( )σ 2 2

2

1

1= =

−

−

=

∑s

X X

n

i

i

n

Varianza de

la Muestra

∧∧

∧∧

∧∧


Hay dos variables de respuesta principales de un proceso. La primera es la precisión: qué tan cerca están las observaciones individuales de la media. La segunda es la exactitud: qué tan cerca está el promedio del proceso (media) del objetivo.

¿Qué impacto tiene la variación de un proceso y su media en la calidad de un producto o en la satisfacción del cliente?

El objetivo de Six Sigma por ejemplo: es reducir la variación del proceso y poner el proceso dentro de objetivo.

¿Qué es mejor, tener una media adecuada o tener una desviación estándar pequeña?

Medidas de Dispersión


Pensamiento Estadístico - Aseguramiento de Calidad

Calidad¿Qué es Calidad?

Dimensiones de la Calidad (Concepto extendido de la calidad).

Desempeño: ¿El producto realiza la función para la cual fue diseñado? Software tools.

Confiabilidad: ¿Qué tan seguido falla el producto? Reparación de equipos de hogar, autos, aviones.

Durabilidad: ¿Qué tanto dura el ciclo de vida del producto? Equipos del hogar, autos, aviones.

Servicio: ¿Qué tan fácil es reparar el producto? Tarjetas de crédito, equipo agrícola.

Estética: ¿Qué tan neat esta el producto? Estilo, color, forma, empaque, olor. Bebidas, comida.

Características: ¿Qué tantas cosas hace el producto? Celulares, palms y demás equipos.

Calidad Percibida: ¿Cuál es la reputación de la compañía en el producto? Compañías de electrónicos.

Apego al estándar: ¿El producto es manufacturado exactamente conforme a su diseño?Equipos con grandes cantidades de sub-ensambles.



Calidad Apego al Uso

Calidad de conformidad:Procesos de Manufactura

Materiales

Sistemas de aseguramiento de calidad

Entrenamiento

¿Cómo es generado el producto con respecto a su diseño?

Calidad del diseño:¿Cómo el diseño cumple o satisface las necesidades del cliente?



CalidadInversamente proporcional a la variación.

Retrabajo

Mejora continua de la calidad

Ingeniería de la Calidad: Grupo de actividades operacionales, gerenciales y

de ingeniería que la compañía utiliza para asegurar que las características de

calidad de un producto se encuentran en sus valores nominales o niveles

requeridos

Métodos y herramientas estadísticas. Atributos, Variables, Limites de

Especificación, etc.

No conformidades, defectos, defectuosos. Calidad del proceso o del

producto.



Métodos Estadísticos para la Mejora de la Calidad

Control Estadístico de la Calidad: Técnicas para monitorear procesos

Diseño de Experimentos: Técnicas para descubrir los factores y determinar

los niveles que afectan las características de calidad de un producto

Muestreo de aceptación: Inspección y pruebas de productos antes de

entregar. Riesgo del productor y riesgo del cliente.

Las Siete Magníficas. Diagrama de flujo, Diagrama de causas y efecto, Formatos de captura de datos,

Diagrama de Pareto, Histograma, Diagrama de dispersión, Principio de estratificación

Administración de la total de la calidad



Administración de la total de la calidad (TQM)

Sistema de actividades dirigidas al logro de clientes complacidos, empleados capaces,

Ingresos mayores, y costos más bajos

Sistemas de Calidad (Ejemplo, Administración por directrices u objetivos, Hoshing

Kanri)

VisiónMisiónEstrategiaObjetivosDespliegueAdministración del trabajo diariaAseguramiento de calidadMejora continuaControl y administración de costos



Aseguramiento de la Calidad

Actividad de proporcionar la evidencia necesaria para establecer la confianza, entre

todos los interesados, de que las actividades relacionadas con la calidad se están

realizando en forma efectiva.

ISO9000

QS9000

...

Ejemplo de Integración: Mejora Continua y aseguramiento de calidad

(Lean-Six Sigma-Kaizen, Shainin, ISO9000)



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Document


Preguntas

?


Cierre

Gracias

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