Presentacin de PowerPoint

Herramientas bsicas para el control de calidad1Variacin es el Enemigo!!Se refiere a la diversidad de resultados de una variable o de un proceso. Esta se debe a lo que aportan cada una de las 6 Ms que conforman un proceso.MaterialesMano de obraMaquinariaMtodos MedicionesMedio ambiente

Causa Comn de Variacin Ruido Inherente al proceso.No se puede eliminar (a menos que se cuente con la tecnologa para ello).Inevitable (siempre est presente).Consistente a travs del tiempo.Estadsticamente predecible.En control, genera estabilidad en el proceso.Causa Especial de VariacinNo es parte inherente del proceso.No se espera.Se puede eliminar.Identificable.Orgenes de esta causa, se encuentran fuera del proceso.Se presenta de manera intermitente a travs del tiempo.Genera inestabilidad (proceso fuera de control)

Types of VariationTrue process improvement requires a basic understanding of variation. As troublesome as not meeting specs is, it is not the cause of poor quality. The real enemy of quality is variation.

Control estadstico del procesogrficos de controlControl estadstico Por causas comunes Por causas especiales La variacin es constante y predecibleLas grficas de control (estudio) son utilizadas para analizar los datos y encontrar el mejor camino para obtener productos de calidad, conociendo dnde se incrementan nuestros costos, as como los desperdicios y baja moral en el personal- Dr. Donald J. WheelerVARIACINVariables ContinuasMedidas efectuadas fsicamente.Escala determinada. Exactitud de decimales, pulgadas, centmetros, etc. Utiliza instrumento de medicin.

Tiempo Oficial del Maratn2:06.34Variables DiscretasEnvuelve una clasificacin o conteo de eventos, partes, etc.Escala discreta (procedimientos, lineamientos, polticas, normas, etc.)Escala en decimales, pulgadas, etc; no funcionan en este tipo de datos.

AtributoPasa / No pasaCantidadVariables DataVariables data are physical measurements made on a continuous scale. Subdivisions of the measurement scale are conceptually meaningful. In other words, decimal place accuracy in the raw data makes sense. A few examples of variables data are time, weight, and costs. Note that although decimal place accuracy is conceptually meaningful, it is NOT a requirement to have decimals in your data for it to be in this classification. For example, you may measure weight to the nearest pound and not to the nearest tenth of a pound. Nevertheless, weight is still variables data because a tenth of a pound is conceptually meaningful. Since variables data are typically measured by using some type of method, instrument or tool, this type of data is sometimes referred to as measured data.Diagrama de ParetoEs un grfico de barras que ayuda a identificar prioridades y causas, ordenando por importancia a los diferentes problemas que se presentan en un proceso.Tambin es conocida como ley 80-20 que significa:

Pocas personas (20%) posean muchos de los bienes (80%) Pocos elementos (20%) generan muchos de los efectos (80%)El 80% del total de defectos encontrados en un producto, se debe al 20% del tipo de defecto que lo genera.Propsito.- Una Grfica de Pareto es utilizada para resumir de manera grfica y desplegar la importancia relativa de los diferentes grupos de datos.Cmo elaborar una Grfica de Pareto?

Una Grfica de Pareto deber ser construida a travs de segmentacin del rango para cada grupo de datos (tambin llamadas categoras).

Pasos para su construccinDecidir y delimitar el problema o rea de mejora. Tener claro que objetivo se persigue.Decidir y discutir el tipo de datos que se van a necesitar, recolectar estos mediante una hoja de verificacin.Obtener los datos y cuantificar las frecuencias para cada defecto.

Determinar si el criterio para jerarquizar las categoras sern el nmero de defectos o por el costo que generan los mismos (si es as ponderar c/u).Ordenar de mayor a menor de acuerdo al criterio elegido.Calcular el % defectivo para cada categoraObtener el porcentaje defectivo acumulado para cada categora.Graficar con barras cada una de las categoras de acuerdo a su frecuencia.Graficar con lneas y puntos el % defectivo acumulado para cada una de las categoras.Interpretar.Realizar un segundo Pareto para la causa principal, siguiendo los mismos pasos descritos.En una fbrica de botas industriales se hace una inspeccin final al producto mediante el cual las botas con algn tipo de defecto se mandan a un segundo proceso, despus de quitar las etiquetas para cuidar la marca. Mediante un anlisis del problema del por que se mandan estas botas a la segunda se obtienen los siguientes datos.Razn de defectoTotalPiel arrugadaFallas en costurasReventado de pielMal montadaMal pegada9916536913550Total 818Razn de defectoTotal% defectivo% defectivo acumuladoReventado de pielFallas en costurasMal montadaPiel arrugadaMal pegada3691651359950369/818 = 0.4511165/818 = 0.2017135/818=

Total 8181.000.45110.6528???1.00Ejemplo:

En estos 2 problemas debemos enfocar nuestro esfuerzoEjercicio De acuerdo a la informacin de una hoja de verificacin, en una lnea de envasado de tequila, se presentaron en el ltimo mes los siguientes resultados en cuanto a defectos, frecuencia y costos por cada defecto generado. Realizar el grfico de Pareto considerando como criterio la frecuencia y los costos, obtenga conclusiones.

EjercicioEn la tabla se proporcionan los datos de las reclamaciones de los pasajeros de una lnea area durante un ao, agrupados en categoras.

Diagrama Causa EfectoQu es?Es una grfico que muestra la relacin entre un efecto (generalmente un problema) y sus causas. Tambin se le conoce como Diagrama de Ishikawa o de espina de pescado. Ciertas causas producen efectos negativos en nuestro trabajo, por eso es necesario identificar la causa real del problema para tener xito en su solucin.

Para qu sirve?Ayuda a identificar las diversas causas que inciden en un resultado, a clasificarlas y relacionarlas entre s hasta llegar al descubrimiento de la causa principal.Ilustra claramente las diferentes causas que afectan un proceso identificndolas y relacionndolas unas con otras.

Para cada efecto (Y) generalmente surgirn varias categoras de causas principales (Xs) que pueden ser resumidas en las llamadas 6M's o grandes fuentes de variacin: Mtodo, Medicin, Medio Ambiente, Mano de obra, Materiales y Maquinaria. La estructura quedara de la siguiente manera:MtodoMedicinMedio AmbienteMano de ObraMaterialesMaquinariaCaracterstica (Y). (Problema Seleccionado)X`sX`sX`sX`sX`sX`sDiagrama Causa EfectoMtodoMedicinMedio AmbienteMano de ObraMaterialesAspectos o factores a considerar en las 6MsMano de obra o genteConocimiento (la gente conoce su trabajo?)Entrenamiento (estn entrenados los operadores?)Habilidad (los operadores han demostrado tener habilidad para el trabajo que realizan?)Capacidad (se espera que cualquier trabajador pueda llevar a cabo de manera eficiente su labor?)La gente est motivada?, sabe la importancia de su trabajo por la calidad?, realiza labor de equipo, la empresa est comprometida con su gente?MtodosEstandarizacin (las responsabilidades y los procedimientos de trabajo estn definidos clara y adecuadamente o dependen del criterio de cada persona?)Excepciones (cuando el procedimiento estndar no se puede llevar a cabo existe un procedimiento alternativo claramente definido?)Definicin de operaciones (estn definidas las operaciones que constituyen los procedimientos?, cmo se decide si la operacin fue hecha de manera correcta?)

Mquinas o equiposCapacidad (las mquinas han demostrado ser capaces de dar la calidad que se les pide?)Condiciones de operacin (las condiciones de operacin en trminos de las variables de entrada son las adecuadas?, se ha hecho algn estudio que lo respalde?)Hay diferencias? (hacer comparaciones entre mquinas, cadenas, estaciones, instalaciones, etc. se identificaron grandes diferencias?)Herramientas (hay cambios de herramientas peridicamente?, son adecuados?)Ajustes (los criterios para ajustar las mquinas son claros y han sido determinados de forma adecuada?)Mantenimiento (hay programas de mantenimiento preventivo?, son adecuados?)MaterialVariabilidad (se conoce cmo influye la variabilidad de los materiales o materia prima sobre el problema?)Cambios (ha habido algn cambio reciente en los materiales?)Proveedores (cul es la influencia de mltiples proveedores?, se sabe si hay diferencias significativas y cmo influyen stas?)Tipos (se sabe cmo influyen los distintos tipos de materiales?)

Aspectos o factores a considerar en las 6MsMedicionesDisponibilidad (se dispone de las mediciones requeridas para detectar o prevenir el problema?)Definiciones (estn definidas operacionalmente las caractersticas que son medidas?)Tamao de muestra (han sido medidas suficientes piezas?, son representativas, de tal forma que las decisiones tienen sustento?)Repetibilidad (se puede repetir con facilidad la medida y tiene la precisin requerida?)Reproducibilidad (los mtodos y criterios para tomar mediciones son los adecuados?, los aplica la gente que hace mediciones?)Calibracin o sesgo (existe algn sesgo en las medidas?)Medio ambienteCiclos (existen patrones o ciclos en los procesos que dependen de condiciones del medio ambiente?)Temperatura (la temperatura ambiental influye en las operaciones?)Aspectos o factores a considerar en las 6Ms

Ventajas del mtodo 6MsObliga a considerar gran cantidad de elementos asociados con el problema.Puede ser usado cuando el proceso no se conoce con detalle.Se concentra en el proceso y en el producto.

Aspectos o factores a considerar en las 6Ms

Desventajas del mtodo 6MsEn una sola rama se identifican demasiadas causas potenciales.Se tiende a concentrar en pequeos detalles del proceso.El mtodo no es ilustrativo para quienes desconocen el proceso.Para problemas del rea administrativa o de servicios, es ms recomendable usar las 4 P's en vez de usar las 6 Ms, estas 4 Ps se clasifican en: Polticas, Procedimientos, Personal, Planta/tecnologa. La estructura del diagrama quedara de la siguiente manera:

PersonalPlanta/TecnologaPolticasProcedimientosCaracterstica. (Problema Seleccionado).Diagrama Causa EfectoEstratificacin: Es usada para ayudar en la identificacin de causas especficas de problemas.Estratificacin es la segregacin o separacin de datos para ayudar a entender si las diferencias en variables son ocasionadas por mquinas, operadores, plantas, etc.Turno No.1 3025201520100Tiempo de esperaEstratificacinFrecuenciaEstratificacinClasifique los datos en grupos o categoras segn distintos factores.Busque patrones en la forma en que se agrupan o no los puntos.Centre sus esfuerzos y contine en el paso 3: analizar las causas.Los lunes son siempre peores que otros das- averige por qu.Ejemplo de datos sobre peso del relleno estratificados por da de la semanaLunesMartesMircolesJuevesViernesPesodel rellenoMuchas cifras que vemos estn agregadas. Por ejemplo, si observamos las cifras de produccin total mensual, cada valor es una cifra combinada que representa todos los productos, lneas, turnos, semanas, etc.

Si separamos (disgregamos) estas cifras, podremos ver patrones que estn enmascarados en el agregado.19Histograma y tabla de frecuenciasTabla de frecuencias.- Es una herramienta que analiza la distribucin de los datos clasificndolos por su magnitud.

Pasos para la construccin de una tabla de frecuencias:Calcular el rango del conjunto de datos. R = Dato mayor Dato menor donde R = rango

2. Obtener el nmero de intervalos o clases. donde: k = nmero de intervalos n = Tamao de la muestra3. Definir la amplitud del intervalo de clase. donde: i = amplitud del intervalo

4. Contar y anotar cuantos datos caen en cada intervalo.

Histograma.- Grfica que permite visualizar la tendencia central, la dispersin y la forma de la distribucin de un conjunto de datos. Es decir, el histograma es la representacin grfica de la tabla de frecuencias.Pasos para su construccin:

Anotar en el eje de las X los intervalos o clases.En el eje de las y se anotan las frecuencias de cada clase.Graficar con barras cada uno de los intervalos de acuerdo a su frecuencia.Graficar las especificaciones superior e inferior con una lnea vertical.Sesgada DerechaSesgada IzquierdaNormalForma de campana.- Los datos tienen tendencias similares a la distribucin normal estndar, es lo ms deseable.Distribucin sesgada izquierda o derecha Refleja desplazamientos paulatinos del proceso, debido a desgastes o desajustes (es importante conocer la caracterstica de calidad que se est analizando). O tal vez esta caracterstica de calidad presenta un comportamiento en los datos no normal.Analizar la forma del histogramaBimodalPlana uniformeDistribucin bimodal. Se nota claramente dos modas o picos que muestran dos tendencias centrales diferentes, es decir se muestran dos realidades o condiciones diferentes en el proceso.Distribucin muy plana. Las causas que originan este comportamiento son muy similares a los del comportamiento bimodal, o la variacin del proceso es considerablemente alta.Ejercicio

En el rea de servicios dentro de una empresa de manufactura se hace una encuesta para evaluar la calidad del servicio proporcionado y el nivel de satisfaccin del cliente interno, la calificacin varia de 0 a 100 puntos. El resultado de 50 cuestionarios se muestra a continuacin:

a) Realice el histograma e interprtelo con cuidado.b) Con base en el anlisis que decisin tomara?

Estableciendo la Capacidad del proceso

Dentro de Lmites de EspecificacinFuera de Lmites de EspecificacinLmite Inferior de EspecificacinLmite Superior de EspecificacinOnce the location and spread of the histogram are understood, then we can evaluate how the process is performing within specification limits. Therefore, a third purpose of the histogram is to assess capability.If you add the process specification limits to your histogram, you can see not only whether you were within specification limits, but also how close to the target you were. As a result, we will be able to find the number or the percentage of defects produced during the time you collected data. However, unless you know whether the process was stable, you wont be able to predict whether future products will be within specification limits or determine a course of action to ensure that they are. Remember that a control chart is required to assess stability of the process.Los siguientes datos muestran el dimetro en micras de ciertas punteras obtenidas con un equipo de medicin especial, considere el limite minimo permicible de 35 micras y mximo de 65 micras. En la tabla 1 se muestran los datos recolectados en 4 turnos.Realizar la tabla de frecuencias y el histograma correspondiente.

Ejercicio

Tabla 1

Interpretacin del histograma con lmites de especificacinObservar la tendencia central de los datos (en que intervalo se encuentra el mayor nmero de datos.Estudiar el centrado del proceso.- Es decir, verificar el cuerpo central del histograma respecto a la calidad ptima y a las especificaciones.Especificaciones:LEI = 35 micrasLES = 65 micras

Hojas de Verificacin

Listas de VerificacinQU ES?La Lista de Verificacin, se usa para determinar con qu frecuencia ocurre un evento a lo largo de un perodo de tiempo determinado.

En la Lista de Verificacin se pueden recoger informaciones de eventos que estn sucediendo o aquellos que ya sucedieron.

28Por qu pruebas piloto?

Mejoran la solucinSe entienden los riesgosValidan los resultados esperadosSuavizan la implementacinFacilitan el compromisoIdentifican previamente los problemas de rendimiento desconocidosListas de Verificacin

A pesar de que la finalidad de la Lista de verificacin es el registro de datos y no su anlisis, frecuentemente indica cul es el problema que muestra esa ocurrencia.

29Por qu pruebas piloto?

Mejoran la solucinSe entienden los riesgosValidan los resultados esperadosSuavizan la implementacinFacilitan el compromisoIdentifican previamente los problemas de rendimiento desconocidosLa lista de verificacin permite observar, entre otros, los siguientes aspectos:Nmero de veces que sucede una cosa.Tiempo necesario para que alguna cosa suceda.Costo de una determinada operacin, a lo largo de un cierto perodo de tiempo.Impacto de una actividad a lo largo de un perodo de tiempo.30Siga el protocolo de los procedimientos de su empresa para los estudios de ingeniera y diseo.

Cuando evalu una prueba piloto considere lo siguiente

Comparar los resultados con la definicin original de un defecto o con respecto a los CTQ.Calcular de nuevo el Sigma del proceso y su capacidad.Analizar las relaciones causales y las condiciones del proceso.

Se utiliza paraValorar el estado de aquello que se somete a control. El carcter cerrado de las respuestas y su limitado nmero proporciona esta objetividad, pero tambin elimina informacin muy til, porque no puede recoger todos los matices, detalles, y singularidades. Si queremos hacer una buena lista de verificacin, hay que pensar en los matices, detalles y singularidades que queremos capturar.31Como elaborarlaPaso 1: Debemos definir primero quien la elaborar (debe ser una persona idnea) y para que queremos hacer la lista de chequeo, que buscamos con esto, cul sera su aplicabilidad. Se debe definir una nica actividad una nica mquina, a fin que la lista de chequeo no sea extensa, no es aconsejable tener listas de chequeo con ms de 10 12 tems. Una vez definido esto, podemos buscar modelos, analizarlos y escoger el que ms nos convenga hacer un hibrido de estos segn el caso.

32Como elaborarlaPaso 2: Observar el proceso, actividad equipo, en su normal desempeo e ir detectando y registrando los peligros que se van presentando. Esta observacin es necesario hacerla durante toda la actividad y operacin e incluso en das diferentes ya que las condiciones varan muchas veces de un da a otro.

33Como elaborarlaPaso 3: El trabajador que opera la mquina, equipo, herramienta que realiza una actividad especfica, posee experiencia importante que debemos aprovechar. Por lo tanto es necesario preguntarle sobre los peligros que l detecta e igualmente comentarle sobre los peligros que quien est elaborando la lista de chequeo ha detectado para tener su opinin.

34Como elaborarlaPaso 4: El supervisor es una persona que igualmente conoce los procesos y las dificultades que se presentan en ellos, por eso es necesario obtener toda la informacin posible, mediante preguntas al respecto.

35Como elaborarlaPaso 5: Analizar toda la informacin e ir haciendo un listado describiendo los tems que conformarn la lista de chequeo.

Paso 6: Filtrar la lista donde aparecen los tems descritos, es decir, anular aquellas que se han repetido unir en una varias que no se requiere que aparezcan individualmente.

36Como elaborarlaPaso 7: Establecer el formato que queremos utilizar y hacer un pequeo manual de instrucciones. Es necesario que se disponga de un encabezado, donde aparezca el nombre de la empresa, seccin de trabajo. Mquina, equipo, herramienta actividad (una sola por lista de chequeo). Fecha, responsable. La lista de chequeo como tal deber contener al menos un nmero consecutivo para los tems a evaluar que no sean mas de 12, descripcin del tem, evaluacin del tem que no impliqu clculos sino que sea algo de fcil aplicacin como por ejemplo decir si es aceptable o no aceptable la condicin evaluada. Observaciones y recomendaciones. Se puede adicionalmente establecer ndices comparativos entre las condiciones aceptables y no aceptables.37Como elaborarlaPaso 8: Realizar una prueba piloto con el formato y manual de instrucciones, siendo aplicada por diferentes trabajadores.

38EjemploReclamos sobre defectos que presentan en la fabricacin de una puerta de carro, en un periodo de 4 semanas.

Tipo de defectoFrecuenciaTotalMancha en la puerta///// ///// ///// ///// /21Rayada///// ///// ///// ///// ///// ///// ///// /35Defecto de manija///// ///// ///// //17Floja///// ///// ///// ///// ///// ////29Abollada///03Defecto de vidrio/////05Total11039Aplicaciones: Evaluar el estado inicial de un proceso. (Grficas de estudio)Establecer un estado de control estadstico.Dar seguimiento a un proceso e indicar cuando se sale de control.Determinar la capacidad de un proceso.

Qu es una grfica de control?Tipos de DatosTipo de GrficoNombreUsar cuandoVariableX -RMedias y Rangosn=10IMRMedidas individuales y Rango Moviln = 1AtributospFraccin defectuosan es variablenpUnidades defectuosasn es constantecNmero de defectosn es constanteuNmero de defectos por unidadn es variable

Control Charts1 Sigma2 Sigma3 Sigma1 Sigma2 Sigma3 Sigma60-75%90-98%99-99.9%% datosLSCLICTIEMPOMedicin ClaveInstead of evaluating variation in the form of a histogram, we want to view the process over time. A control chart, therefore, is a tool used to understand and react to process variation over time. Control charts will tell us:When the process location has shiftedWhen process variability has changedWhen special causes are presentWhen no special causes are present

Control charts tell you when, not why.

Patrn 1. Cambios en el Nivel del ProcesoUn punto fuera de los lmites de control2 de 3 puntos consecutivos en la zona A o ms all4 de 5 puntos consecutivos en la zona B o ms allAACCBBAACCBB8 puntos consecutivos de un slo lado de la lnea central6 puntos consecutivos ascendentes (o descendentes)AACCBBPatrn 2. Tendencias en el Nivel del ProcesoPatrn 3. Ciclos Recurrentes (Periodicidad)Ciclos recurrentes (periodicidad)AACCBBPatrn 4. Mucha Variabilidad8 puntos consecutivos a ambos lados de la lnea central con ninguno en la zona CAACCBBPatrn 5. Falta de Variabilidad (Estratificacin)15 puntos o ms en la zona C, arriba o abajo de la lnea centralAACCBB

Identifica la variable crtica a estudiar / controlar.Define el formato y procedimiento de obtencin de la muestra.Determina el total de la poblacin de la muestra.Establece la frecuencia de cada subgrupo.Define el tamao de subgrupo.Establece el aparato de medicin a utilizar (para variables continuas).Asegura el sistema de medicin con un Gage R&R.Calcula los Lmites de Control para los Rangos y Promedios (X&R).Registra y analiza los datos.Grficas X Bar/R Calculando los lmites de controlWhen working with variables data, it is important to understand how the process average is performing over time as well as the process variability. For this reason, there are two control charts for every one key measure. The X bar chart provides information on process average whereas the R chart provides information on process variability. The R chart checks for special causes among the data values within a subgroup. The X bar chart checks for special causes that might exist between subgroups. The general steps for calculating control limits for X bar, R charts are given above. Notice that the limits for the R chart are obtained first. Since we want the control limits to operationally define common cause variation, we want to omit any special cause variation from the calculations. Once the limits for the R chart are established, then the calculations for the X bar chart are performed using the same strategy.

Ejercicios de Grficos de ControlCalcular los lmites de control de los siguientes datos:Ejercicio no. 1

LoteMuestrasXR12311009898210110097310510294499102935981019269810091799100988891019499610210010999699La altura de una flecha es una caracterstica crtica que se tiene que controlar, un inspector del rea de calidad toma una muestra de 5 flechas 3 veces por turno. Las especificaciones para la altura son 32 +/- 2.5 mmLos resultados del mes anterior se muestran a continuacin:

Ejercicio no. 2a) Calcule los lmites de control para la grfica X-Rb) Realice la grfica correspondiente e interpretec) Establezca los lmites de control para el prximo mesComparacin de lmites de especificaciones y lmites de controlInestable(No bajo control) Estable(Bajo control) Dentro de lmitesEspec superiorEspec inferiorEspec superiorEspec inferiorLSCLISLSCLISFuera de lmitesEspec superiorEspec inferiorEspec superiorEspec inferiorLSCLISLSCLIS52Cul es el mejor?

Cul es el peor?

Qu puede decir sobre las otras dos situaciones?

En la fabricacin de discos pticos una mquina metaliza el disco. Para garantizar la uniformidad del disco se mide la densidad, la cual debe ser 40 grs/cm3 con una tolerancia de +/- 15Ejercicio no. 3

Qu tipo de grfico de control utilizara, por qu? ExpliqueCalcule los lmites de control y realice el grfico correspondienteinterprete resultadosmuestra (n)MediaDesv Estlotes12345678910114239383842374042424140.11.97124135403636443539404138.73.06134242374140374335474240.63.50143842424241423845374341.02.54154638384041383540444040.03.16164047384244393838384140.5173945394133444640404040.7183735293340383738373636.0194044424144463739383840.9203736383539374038414038.1muestra (n)MediaDesv Estlotes1234567891013738423335403938424338.73.2023736423942404040393739.22.0433943363738333845414339.33.6844041404436393941453640.12.9254240393840403734423939.12.3863841413939303950444340.474037424146363941394240.385039384239403741383539.994141453641444134443840.5103940424138433940434140.6En la produccin de tequila se miden varias caractersticas de calidad a lo largo del proceso, una de estas caractersticas es el grado brix residual despus de la molienda. Esta es una variable, del tipo entre ms pequea mejor. El valor mximo tolerado es 3.5%. En la tabla siguiente se muestran los datos en porcentaje de los ltimos 30 lotes.

Ejercicio no. 4

Analizar la estabilidad del proceso de la molienda mediante una carta de control IMRElabore una grfica de control p con lmites de control variables para los siguientes datos:Durante 10 das se ha llevado un registro del nmero de piezas que no cumplen con las especificaciones sugeridas; los datos se presentan a continuacin. Elabore una grfica de control np y comente la estabilidad del proceso.Ejercicio no. 6

Ejercicio no. 5 DaNPiezas no pasa (np)15032505350245045506650175038507950310504La tabla muestra el nmero de errores de impresin de cardex que se encontraron al examinar 20 dispositivos mecnicos. Ejercicio no. 7Elabore un grfico c y comente la consistencia del proceso de impresin de estos cardex.Cardex12345678910Falla858117671296Cardex11121314151617181920Falla42591043867Resumen para desarrollar una Grfica de Control Determinar las caractersticas crticas de medicin.Obtener los datos y calcular las estadsticas bsicas requeridas (LSC, LIC, X, R, I-MR, etc).Construye las Grficas Preliminares (estudio / control).Identifica las causas especiales (para una grfica de estudio).Establece el control a travs de identificar y eliminar las causas especiales (para grfica de control).Establece la Capacidad del Proceso (identifica y reduce las causas comunes).Construye la Grfica de Control final una vez que identificaste las variables de estudio que realmente generan variacin en el proceso.Para grficas de estudio, establece las Xs que debes analizar en tu proyecto DMAIC.The steps in control charting are given above. Now, well go over the specific instructions on calculating the appropriate statistics for the X bar, R charts.Es responsabilidad gerencial la reduccin de la variacin debido a causas comunes. Las causas especiales debern ser identificadas y eliminadas por los grupos de mejora continua.Las Grficas de Control / Estudio se basan en una distribucin normal con sus lmites de especificacin en +/- 3 sigma a partir del promedio.El Teorema del Lmite Central hace que las grficas de control sean accesibles a cualquier tipo de proceso.Las Grficas de X bar, R monitorean el proceso verificado su centrado, as como dispersin del mismo, dentro del tiempo.

Resumen de Puntos Clave