Capítulo 3

Minitab

CONTROL ESTADÍSTICO DE LOS PROCESOS SPC 2:2006

Capítulo 3

Información Nombre: Control de procesos Duración: 2 horas.

Perfil: Jefes, Supervisores y Staff del equipo multidisciplinario (Calidad, Producción, Ingeniería, Mantenimiento, Proyectos, Control de producción, Compras).

Conocimientos previos: Básicos sobre estadísticas.

Requerimientos: Que el participante use, seleccione e interprete graficas de control Fecha: Marzo 2015 Versión: .0001

Autor: Consultoría Holística 2

Capítulo 3

Contenido 1.

Introducción SPC 1.1 Fundamentos del SPC 1.2 Evolución de la calidad 1.3 Evolución del control de la calidad

2.

Control de procesos 2.1 Conceptos básicos 2.2 Necesidad del control de los procesos 2.3 Control de procesos - SPC 2.4 Causas de la variabilidad en un proceso 2.5 Acciones locales y sobre el sistema 2.6 Etapas del ciclo de mejora y control del proceso

3. Herramientas estadísticas 3.1 Conceptos básicos 3.2 Gráficos de Control 3.3 Otros tipos de gráficos e control

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4. Capacidad y habilidad del proceso 4.1 Índices de capacidad 4.2 Índices de habilidad 5. Análisis de conclusiones y resultados

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Herramientas estadísticas Son una denominación dada de un conjunto de técnicas gráficas, así mismo, son identificadas como las más útiles en la solución de problemas enfocadas a la calidad de los productos.

Cabe mencionar, que se conocen como “herramientas básicas”, ya que son adecuadas para personas con poca formación en materia de estadísticas.

Ver Minitab (tutorial) 4

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Conceptos básicos Con el fin de analizar a detalle este capítulo, se mostrarán los conceptos siguientes:

Variables (Datos Continuos)

Atributos (Datos discretos)

Características de las piezas, partes, procesos o actividades que pueden ser MEDIDAS SIEMPRE

Es la presencia o ausencia de cualidades, que nos permiten decidir si una pieza, parte, tarea o proceso es aceptada o rechazada, pasa o no pasa, esta o no esta defectuosa, adecuada o no adecuada. NO SE

CON UN INSTRUMENTO DE MEDICIÓN • • • • • • • • •

Profundidad Presión Diámetros Alturas Tonalidad Temperatura Radios Resistencia Peso

• • • • • • •

MIDEN POR UN INSTRUMENTO DE MEDICIÓN.

Longitud Voltaje Espesor Distancia Concentración Torque Viscosidad

1)Sentidos humanos (vista, olfato, tacto, gusto y oído.

2)Calibradores o gages; Pasa-No pasa, Go no go.

3)Conteo: Número de piezas malas en un lote, etc.

4)Pruebas al producto: Se califica como pasa o no pasa.

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Conceptos básicos Universo o Población Son la totalidad de los elementos que forman el universo de interés, por ejemplo todos los productos fabricados por un turno.

(Se representa con la letra N)

Muestra Seleccionar unas cuantas partes de la población para estudiarlas.

(Se representa con la letra n) Características: a)Debe ser representativa de la población. b)Los elementos que la integran deben ser escogidos de manera aleatoria. c)Es necesario que sea homogénea 6

Sub grupo Significa agrupar las mediciones que se obtienen de un proceso de acuerdo a algún criterio con el objetivo de que se tenga la máx-mín variabilidad entre partes fabricadas lo más cercano posible en el tiempo (Ejemplo si hay 4 turnos de trabajo en un día, las mediciones de cada turno podrían constituir un subgrupo)

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Conceptos básicos Parámetros para conocer y analizar grupos de datos

Muestreo Consecutivo

Todos los grupos de datos tienen tres parámetros:

Se refiere a tomar algunas piezas en el orden en que son fabricadas (un plan de muestreo consecutivo nos dice exactamente cuando cambia algo).

• CENTRO (Promedio) • FORMA • DISPERCIÓN Estas características son independientes una de la otra.

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Conceptos básicos Medidas de tendencia central Cuando tenemos un dato central, que es típico o representativo de un conjunto de datos, referentes todos la mismo asunto.

x

Mediana

Moda

De un conjunto de datos ordenado en orden de magnitud y a sea ascendente o descendente, es el valor que ocupa la posición central dentro del conjunto de datos.

De una serie de números es aquel valor que más se repite.

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Media o promedio De una serie de números es aquel valor que mas se repite.

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Conceptos básicos Medidas de dispersión Con el fin de manipular el grado en que los datos numéricos que se relacionan entre si, no basta con el calculo del promedio, si no qué, es necesario saber qué tanto difieren entre si.

Rango

Desviación estándar

La diferencia que existe entre el número mayor y el menor de un conjunto de datos.

Es la medida de dispersión que nos indica la desviación de cada dato con respecto al promedio. Esta nos dice lo que cambia en promedio de los datos al compararlo con la media (Se representa con la letra (Se presenta con la letra 9

S

para una población) para una muestra)

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Gráficos de control Herramientas estadísticas que el SPC propone: Son diagramas que representa el comportamiento de un proceso en el tiempo, a través de los valores de un estadístico asociado con una característica de calidad del producto y comparar esta con especificaciones o requisitos para tomar acciones correctivas cuando exista una desviación entre el funcionamiento real y el esperado, es decir es una herramienta de prevención.

Desde el punto de vista estadístico, estos gráficos permiten realizar continuamente pruebas de hipótesis sobre una de las característica del proceso.

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Gráficos de control Los beneficios de gráficos de control se aplicarán a continuación: • Facilitan la vigilancia del proceso, con el fin de detectar rápidamente la presencia de causas asignables y minimizar la producción defectuosa.

• Diseñados para ser usados directamente por operadores, y así, que las acciones se tomen rápidamente.

• Sirven para mejorar la productividad y la calidad • Basadas en los conceptos de la distribución normal propuestos por Gauss.

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Gráficos de control Metodología 1

Establecer un ambiente propicio para la acción

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4 5

Definir el proceso y determinar la característica a graficar

Recolección de datos y establecer los límites de control iniciales

Identificar las causas especiales y actual sobre ellas.

Análisis y mejora, cuantificar las causas comunes De variación y tomar acciones

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Capítulo 3

GrĂĄficos de control

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CapĂ­tulo 3

Gráficos de control ¿Cómo se crea?

1.

Un gráfico de control se construye a partir de muestras tomadas regularmente en el tiempo, para cada una de las cuales se calcula un estadístico W asociado con un parámetro de la distribución de la característica de calidad.

2.

Estos valores se grafican junto con una línea central y un par de líneas de control (superior e inferior).

LC  E (W )

LCI  E (W )  3  V (W ) 14

LCS  E (W )  3  V (W )

Capítulo 3

Gráficos de control ¿Cómo se crea?

Para poder considerar al proceso bajo control, los puntos del gráfico deben estar dentro de los límites de control y presentar comportamiento aleatorio. Por simplicidad, las líneas suelen escogerse en base a una aproximación normal de W: * Y los puntos que representan a los datos

LC  E (W )

LCI  E (W )  3  V (W ) 15

LCS  E (W )  3  V (W )

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Gráficos de control Consideraciones • Los valores de E(W) y V(W) pueden estimarse de la muestra u obtenerse de registros históricos. En el segundo caso, es importante recordar que los límites se refieren al proceso (lo que realmente sucede en planta) y no a las especificaciones de producción (lo que debería suceder en la planta).

• Se deben de recalcular lo limites de control si el proceso a cambiado significativamente (materia prima, sitio de manufactura) o cada 3 meses, o tomando los últimos 125 datos individuales (o 25 subgrupos de 5 datos individuales cada uno).

• Las muestras que se obtienen en cada punto de observación deben ser subgrupos racionales.

• La selección de la frecuencia de muestreo y del tamaño de los subgrupos debe estar basada en los conocimientos que se tengan sobre proceso. Usualmente se recomienda tomar al menos 20 muestras para construir los límites de control.

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Gráficos de control Tipos de diagramas Existen 2 tipos de diagramas para gráficos de control, por lo que los analizaremos a detalle.

Diagramas para control de variables:

Diagramas para control de atributos:

Se emplea cuando la característica de calidad puede expresarse como una medida numérica (diámetro de un cojinete, longitud de un eje, etc.)

Se emplea cuando la característica de calidad corresponde a una variable binaria (presencia o no de defectos, etc.)

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Gráficos de control A continuación se muestra un diagrama de flujo, el cual muestra en que momento utilizaremos el diagrama de control de variables

Si

Ver manual de SPC, Apéndice C 18

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Gráficos de control Control de variables X-R (Promedios y Rangos): Seguimiento rutinario de los procesos de manufactura, ilustra el tamaño promedio y el rango de las partes, con un tamaño de sub grupo de 1 a 7, se adapta a mediciones automáticas, son las mejores gráficas para el trabajo en serie. Ej. Manufactura continua, solución de problemas, mejora continua.

X-MR (Lecturas Individuales): Usada cuando solamente una muestra es posible (pruebas destructivas), ilustra los valores individuales y el rango móvil de la muestra, tamaño de subgrupo de 1 usa el rango móvil. Ej, lotes pequeños, productos continuos (químicos, cables, etc.)

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Gráficos de control Control de variables M-r (Medianas y rangos): Se usa como una herramienta de seguimiento para productos o procesos, ilustra los valores individuales del subgrupo y la mediana del subgrupo el tamaño del subgrupo debe ser números nones: 3,5,7 etc.

Usa el rango. Ej. Maquinados o ensambles continuos.

X-s (Promedios y Desviaciones Estándar): Usada cuando se necesita mayor precisión en los estudios de variación, ilustra el tamaño promedio y la desviación estándar de las partes, con un tamaño de sub grupo de 9 o más, usa la desviación estándar. Ej. Inspección final, para fines de muestreo o inspección recibo.

Ver Ejemplo (Manual) 20

Capítulo 3

Gráficos de control A continuación se muestra un diagrama de flujo, el cual muestra en que momento utilizaremos el

diagrama de control de atributos

Ver manual de SPC, Apéndice C

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Gráficos de control Control de atributos p (Defectivos): Usada para analizar proporciones o porcentajes de partes no conformes o defectuosas, ilustra la proporción o el porcentaje de los artículos no conformes el tamaño de sub grupo varia. Ej. % de de defectos por lote y producto terminado.

np (Defectivos): Usada para analizar el número de partes no conformes o defectuosas, ilustra el número de artículos no conformes el tamaño del sub grupo es constante, muestra mayor a 50, Ej. Número de defectos o piezas defectuosas.

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Gráficos de control Control de atributos c (Defectos): Usada para analizar las no conformidades o defectos, ilustra la cantidad de todas las no conformidades encontradas en la muestra. Ej. Número de defectos por parte, defectos esparcidos en un producto que tiene flujo continuo de producción

u (Defectos): Usada para analizar las no conformidades por unidad, ilustra el número promedio de no conformidad por unidad de muestra, Ej, Auditoria final (proporciona los defectos promedio por parte).

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GrĂĄficos de control Los criterios de conformaciĂłn deben ser claramente definidos y los procedimientos para decir si los criterios se cumplen de producir resultados consistentes en el tiempo.

Ver Ejemplo de condiciones fuera de control 24

CapĂ­tulo 3

Otro tipo de gráfico de control Gráfica pre control, arcoíris, alarma Están basados en las especificaciones, y no en la variación normal del proceso.

Se usa cuando el proceso ha demostrado CONTROL ESTADÍSTICO, cuando todas las causas especiales de variación fueron conocidas y controladas y se asume que el 99.73% de los productos serán producidos dentro de especificaciones.

Utilizan colores para ubicar al operador en la ubicación de los productos dentro de los limites de especificación y se siguen reglas especificas para saber que hacer cuando las piezas caen en cada zona.

La ventaja de su aplicación es que son simples pero no monitorean la estabilidad, solo cumplimiento.

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Cuaderno de trabajo (Actividad 3.1) On line Antes de seguir navegando en el recurso digital

Realiza la actividad 3.1 en el apartado el capítulo 3 del aula virtual y regresa a consultar tu contenido.

En esta actividad realizaremos el grafico de control (a través de la metodología, Slide 12), de un oil pan en cuanto a su valor de fuerza de torque.

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Conclusión Los gráficos de control son una herramienta estadística que debería de tener no solo un uso generalizado en la industria para conocer lo que está sucediendo en el proceso, sino una fuente de información para determinar acciones preventivas, promovida principalmente por los mismos operadores.

Este material es elaborado por Consultoría Holística Teniendo los derechos reservados.

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