Clase 3. Control Estadístico de Procesos 1
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8/17/2019 Clase 3. Control Estadístico de Procesos 1
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UNIVERSIDAD NACIONAL DECAJAMARCACONTROL ESTADÍSTICO Y COSTOS DE
CALIDAD
Ing. Max Edwin SangayTerrones
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8/17/2019 Clase 3. Control Estadístico de Procesos 1
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CONTROL ESTADISTICO DEROCESOS
Ing. Max Edwin SangayTerrones
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¿Cómo determino la calidad?
¿Cómo determino costos de calidad?
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¿Qué entiendo por el control
estadístico de procesos?
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Historia
El control de Calidad es tan viejo como la
propia industria.
Ejemplo : Mayas – Egipcios
El control Estadístico de la Calidad solo tiene
dos o tres siglos de vida.
Ejemplo : r!"icos de Control # $%% a&os '
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(alter ). *+e,+art
-ell elep+one /a0s
)merican (ar
*tandard
Cursos de
1nvestigación
eorge 2. Ed,ards
)*QC
-ernard 2udding
eneral Electric Com.
-* 3%%4$567
ec+nometrics
Quality 8rogress
9ournal o" Quality ec
Historia
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Control de Calidad
écnicas y actividades de car!cter operativoutili;adas para satis"acer los re
*1
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Defecto y No Conformidad
1ncumplimiento de unre
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Media
Moda
Mediana
@ango
Aarian;a
2esviación est!ndar
@elación entre lasmedidas de dispersión.
edidas de !endencia Central y
de Dispersión
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Es el centro de
gravedad de losdatos.
Bsa todas laso0servaciones
=o es necesarioclasi"icar losdatos.
/os valores etremos
pueden distorsionar la"igura.
/a media puede no serel valor real de todas
las o0servaciones
edia " Venta#as y des$enta#as
VEN!A%A& DE&VEN!A%A&
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=o es necesario +acerc!lculos ni clasi"icarlas o0servaciones.
=o es in"luenciado porvalores etremos
Es un valor real
8uede ser visuali;adolos diagramas dedistri0ución.
/os datos pueden no
tener moda
oda " Venta#as y des$enta#as
VEN!A%A& DE&VEN!A%A&
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=o es necesario +acerc!lculos ni clasi"icarlas o0servaciones.
=o es in"luenciado porvalores etremos
Es un valor real
8uede ser visuali;adolos diagramas dedistri0ución.
/os datos pueden no
tener moda
oda " Venta#as y des$enta#as
VEN!A%A& DE&VEN!A%A&
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8rovee una idea dedonde est!nlocali;ados la mayoríade las o0servaciones.
Es re
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Control Estad'stico de Calidad
Conjunto de técnicas estadísticas usadas
para medir y controlar el desempe&o de los
procesos.
*irve para identi"icar !reas de mejora en el
proceso y medir la variación de las
características de calidad.
>0jetivos y 0ene"icios.
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>0jetivos
Mejorar la calidad
2e"inir la capacidad o alcancedel proceso.
2ecidir so0re lasespeci"icaciones.
2ecidir so0re el proceso.
2ecidir so0re los productos.Calcular el promedio de lacalidad y controlar sucumplimiento.
Control Estad'stico de Calidad
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acer el procesom!s esta0le
Mejorar el proceso
Control Estad'stico de la Calidad
I
II
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En la pie;a
misma.2e una pie;a a
otra.
2e instante de
tiempo a otro.
El e
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os*+ete y Rifle
D
D DD
DDD
D D
DDDDDDDD
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Ca+sas fort+itas y ca+sas
atri,+i,les
Aaria0ilidad natural o ruido de "ondoF
Causas fortuitas
>tras causas de varia0ilidad
Causas atribuibles
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)
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-asos para +na .ráfica de control
por $aria,les2e"inir las características de calidad.
Escoger el su0grupo racional
@eunir los datosCalcular los limites de control y la línea
central.
@evisar los limites de control y la lineacentral.
/ograr el o0jetivo.
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&+,.r+pos racionales
ama&o del su0grupo.
2i"erencias entre grupo.
M!ima2i"erencias dentro del su0grupo
Mínima
8roducidas en el mismo momento
8roducidas en un intervalo
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('mites de Control
6 sigmas/imites %.%%$
-uenos resultados
Menos de 6 sigmas:8erdidas en el proceso
Costos de investigación etc.
/C H EIJK L / D IK
4
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-rincipios Estad'sticos
Error ipo 1 #N '
@iesgo de
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Estimación de parámetros
Estimador de la media:
P H $m D R Jm
Estimadores de la varian;a :
S S T
T H $mD R T T H I$dTm D R @ K
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Distri,+ción Normal
Características:
Mediana H Moda H Media
*imétrica
Bnimodal
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Distri,+ción Normal
2istri0ución =ormal Est!ndar
8ar!metros:
Media
2esviación est!ndar
Estandari;ación
8ro0a0ilidad
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!eorema de ('mite Central
*i U es el promedio de n varia0les
aleatorias distri0uidas
independientemente entonces U
tiene aproimadamente una
distri0ución normal. /a
distri0ución mejora cuando n V W.
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(imites de Control