Control Estadístico de Calidad

AAPE

Control Estadístico de Calidad (AU0634) Versión: OFICIALIZADA VIGENTE (OTOÑO 2011)

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Docente

INACAP

ASIGNATURA: Control Estadístico de Calidad 70 HORAS

DESCRIPCIÓN DE LA ASIGNATURA:La asignatura Control Estadístico De Calidad es una asignatura lectiva que permite al alumno Identificar las características que debe poseer un proceso productivo o de servicio para utilizar el control estadístico de procesos, aplicando modelos lineales para relacionar dos variables de medición inherentes al control de procesos y predice su comportamiento, midiendo el grado de asociación y correlación. Así mismo para un proceso productivo o de servicio repetitivo específico, recopila, grafica y analiza la información, utilizando las herramientas de control estadístico adecuadas que permitan tomar decisiones encaminadas a lamejora del mismo

COMPETENCIAS:.Al aprobar la asignatura el estudiante estará en condiciones de:

1. Utilizar las principales técnicas estadísticas que se aplican en los sistemas de control y mejora de la calidad de productos y servicios

Esta asignatura contribuye al desarrollo de la(s) siguiente(s) competencia(s):

� Comunicar ideas de manera efectiva y eficaz a través del lenguaje oral y escrito.� Trabajar en equipo agregando valor.� Presentar iniciativa frente a los cambios, según las necesidades del campo laboral y el entorno.� Resolver problemas aplicando criterio y de forma efectiva.� Emitir juicios fundados, utilizando el conocimiento, la experiencia y el razonamiento

UNIDADES DE APRENDIZAJE: HORAS1 FUNDAMENTOS DEL CONTROL ESTADÍSTICO DE CALIDAD 10

2 GRÁFICAS DE CONTROL DE PROCESOS 22

3 MUESTREO DE ACEPTACIÓN 20

4 INSPECCION 10

EVALUACIÓN: 8

ESPECIALISTA TÉCNICO: EDGARDO OJEDA B., ROLANDO GONZÁLEZ S., GORISIA TRONCOSO P.

ESPECIALISTA PEDAGÓGICO: ALEJANDRA KUNITZKY MENESES

UNIDADES DE APRENDIZAJE

1.- FUNDAMENTOS DEL CONTROL ESTADÍSTICO DE CALIDAD 10 Horas

APRENDIZAJESESPERADOS

CRITERIOS DE EVALUACION CONTENIDOS

1.1.- Aplica los conceptos utilizados en controlestadístico de calidad y las herramientas básicas, para encontrar el origen

1.1.1.- Especifica los defectos referidos al nocumplimiento de las especificaciones,clasificándolos en: críticos, mayores y menores

� Definiciones y conceptos:� Objetivo del control de calidad

estadístico.� Definición de defectos referido al no

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26/03/2014https://siga3.inacap.cl/AAPE/index.aspx?acid=print_asig

de las fallas en los

procesos y productos1.1.2.- Distingue los factores que producen la

variabilidad de los procesos

1.1.3.- Analiza el concepto de atributo relacionado

con el conteo de defectos como variable discreta

1.1.4.- Realiza ejercicios y diagramas sobre

problemas reales de calidad en las empresas,

aplicando las herramientas básicas

cumplimiento de las

especificaciones.

� Clasificación de defectos en críticos,

mayores y menores.

� Descripción de factores que

producen la variabilidad de los

procesos.

� Concepto de variable relacionada

con la continuidad de la medición.

� Concepto de atributo relacionado

con el conteo de defectos como

variable discreta.

� Herramientas básicas

� Recolección de datos

� Hojas de Inspección

� Diagrama de Pareto

� Diagrama Causa Efecto

� Histograma

� Dispersión

� Estratificación

� Habilidad y capacidad del proceso

ACTIVIDADES

Los alumnos

� Entregan información respecto de sus conocimientos previos a través del diálogo.� Comentan el programa de la asignatura en relación a su aporte al mundo del trabajo.� Contextualizan guiados por el docente, las definiciones y conceptos básicos empleados en control de calidad.� Apoyados por el docente, identifican ejemplos y analiza las definiciones y conceptos utilizados en control de calidad a través de

ejemplos

2.- GRÁFICAS DE CONTROL DE PROCESOS 22 Horas



2.1.- Analiza las

especificaciones de un

producto o proceso y las

compara con los

histogramas

correspondientes al

producto o proceso,

utilizando Software de

aplicación

2.1.1.- Construye distribuciones de frecuencias, a

partir de cajas de muestreo con poblaciones

normales

2.1.2.- Grafica histogramas, realizando análisis

cualitativo de ellos, utilizando Software de

aplicación

2.1.3.- Analiza histogramas a partir de las medidas

de tendencia central y de dispersión de

distribuciones de frecuencia

2.1.4.- Analiza especificaciones y tolerancias

� Distribuciones de frecuencias a partir de

cajas de muestreo con poblaciones

normales.

� Histogramas:

� Construcción de histogramas.

� Curva normal Gaussiana.

� Análisis cualitativo de histogramas.

� Medidas de tendencia central y de

dispersión:

� Media aritmética.

� Desviación típica.

� Simetría.

� Curtosis.

� Fórmulas por compilación.

� Análisis cuantitativo de histogramas.

� Uso de software en el cálculo de las

medidas de dispersión.

� Especificaciones, discrepancias y

tolerancias:

� Definiciones.

� Relación entre variabilidad de los

procesos, especificaciones y

tolerancia.

� Software de aplicación para el control



estadístico de la calidad

2.2.- Analiza gráficas de control por variables,calculando los límites de control de procesos con y sin valores especificados, utilizando Software deaplicación

2.2.1.- Compara los conceptos de precisión y deexactitud

2.2.2.- Analiza las normas chilenas vigentes para el control estadístico de los procesos

2.2.3.- Analiza gráficas de control por variables

2.2.4.- Calcula los límites de control de procesos con y sin valores especificados

2.2.5.- Utiliza software de aplicación para eltrazado de planillas de control de procesos,indicando los límites de control con y sinespecificaciones

� Exactitud y precisión, definición y ejemplos.� Normas chilenas vigentes para el control

estadístico de los procesos.� Gráficas de control por variables:

� Objetivo de la gráfica de control deprocesos por variables.

� Gráficas de procesos:� Variaciones debidas al muestreo.� Teorema del límite central.� (La población de muestreo

gaussiana)� Límites de control de procesos con

valores especificados.� Fórmulas para el cálculo de los

límites con valores especificados.� Límites de control de procesos sin

valores especificados.� Fórmulas para el cálculo de los

límites sin valores especificados� Uso de software de aplicación

estadístico para el trazado de gráficas de control.

� Software de aplicación para el control estadístico de la calidad

2.3.- Utiliza la capacidad de proceso para tomardecisiones de aceptación de procesos o equipos apoyado por Software de aplicación

2.3.1.- Calcula el índice de la capacidad delproceso a partir de la amplitud de los límites decontrol con y sin especificación

2.3.2.- Calcula el índice de la capacidad delproceso a partir de una estimación de la desviación típica del proceso

2.3.3.- Utiliza software para el trazado de planillas de control de procesos, indicando los limites de control con y sin especificación

� Capacidad de proceso:� Cálculo de los límites con y sin

especificaciones.� Límites con y sin especificación.� Análisis comparativo de los límites

con especificaciones y sinespecificaciones.

� Índice de capacidad de procesocalculado a partir de la amplitud de los límites con y sin especificación.

� Índice de capacidad de proceso apartir de una estimación de la desviación típica del proceso.

� Causas asignables y causas noasignables.

� Límites sin especificacionesconsistentes.

� Argumentos para la selección de lafrecuencia de los controles deprocesos.

� Uso de software de aplicaciónestadístico para el trazado de gráficas de control.

� Software de aplicación para el control estadístico de la calidad

2.4.- Analiza gráficas de control por atributos, deacuerdo a las Normas Chilenas vigentes para el control de calidad estadístico de los

2.4.1.- Distingue las características de calidad por atributo

2.4.2.- Analiza las Normas Chilenas vigentes para el control de calidad estadístico de los procesos por

� Características de calidad por atributo:� Atributos.� Facción defectuosa.� Defectos.� Unidades defectuosas.



procesos por atributos,

utilizando Software de

aplicación

atributos

2.4.3.- Analiza gráficas de control por atributos

2.4.4.- Utiliza software para análisis de casos que

requieran construcción de histogramas, gráficas de

control y diagramas de Pareto

� Normas chilenas vigentes para el control de

calidad estadístico de los procesos por

atributos.

� Gráficos de control por atributos:

� Tipos de gráficas, np, p, u, c.

� Fórmulas para el control de procesos

por atributos.

� Argumentos para la selección del

tamaño de la muestra y la frecuencia

de inspección.

� Planillas de control por atributos a

partir de la información obtenida de

una urna de muestreo preparada

para ese fin.

� Método de identificación de

problemas de Pareto.

� Proceso mejorado según método de

Pareto.

� Software de aplicación para el control

estadístico de la calidad.

ACTIVIDADES

Los alumnos

� Guiados por el docente, en trabajo grupal construyen una distribución de frecuencias con datos extraídos de una urna normal

de Shewhart, centrada en 100 y distribuidas normalmente desde 94 a 106.

� Guiados por el docente, grafican histogramas y realiza análisis cualitativo del histograma.

� Relacionan el histograma con la curva de Gauss.

� Orientados por el docente contextualizan el uso de medidas de tendencia central y de dispersión para el análisis de

histogramas.

� Calculan las medidas de tendencia central y dispersión de datos agrupados.

� Apoyados por el docente, utilizan software para calcular las medidas de tendencia central y dispersión de datos agrupados.

� Apoyados por el docente, contextualizan los conceptos de especificaciones, discrepancias y tolerancias.

� Guiados por el docente analizan las especificaciones de un producto o proceso y las compara con los histogramas

correspondientes al producto o proceso.

� Contextualizan la diferencia entre precisión y exactitud a través de ejemplos.

� Describen las normas chilenas vigentes para el control estadístico de los procesos.

� Especifican las gráficas de control a utilizar más adecuadas para el producto o proceso en estudio.

� Aplican el concepto de variaciones debidas al muestreo.

� Relacionan la distribución de la población de muestreo con el procedimiento de control de procesos.

� Aplican las fórmulas de los límites de proceso con especificaciones.

� Aplican las fórmulas de los límites de proceso sin especificaciones.

� Calculan los límites de control de procesos sin valores especificados. (Límites naturales)

� Utilizan software de aplicación para el trazado de planillas de control de procesos, indicando los limites de control con y sinespecificaciones.

� Contextualizan el uso de la capacidad de proceso para la toma de decisiones.

� Desarrollan un trabajo práctico con urnas normales de Shewhart. Cada alumno extrae 5 datos, y van haciendo los gráficos

como sucede en una fábrica, simultáneamente grafican los gráficos y compara los resultados.

� Guiados por el docente, juzgan si el proceso cumple o no con las especificaciones.

� Calculan el índice de la capacidad del proceso a partir de la amplitud de los límites de control con y sin especificación.

� Calculan el índice de la capacidad del proceso a partir de una estimación de la desviación típica del proceso.

� Definen causas asignables y causas no asignables y límites sin especificaciones calculados con datos consistentes.

� Discuten la frecuencia de los controles de procesos.

� Apoyados por el docente, utilizan software para el trazado de planillas de control de procesos, indicando los límites de control

con y sin especificación.

� Guiados por el docente, reconocen las características de calidad por atributo.

� Orientados por el docente, utilizan las normas chilenas vigentes para el control de calidad estadístico de los procesos por

atributos.

� Guiados por el docente, utilizan diferentes gráficos de control por atributos.

� Guiados por el docente, justifican las fórmulas para el control de procesos por atributos.

� Orientados por el docente, justifican los tamaños de n y de frecuencia de inspección.



� Orientados por el docente, aplican planillas de control por atributos a información obtenida de una urna de muestreo

preparada para ese fin.

� Apoyados por el docente, utilizan el procedimiento de identificación de problemas llamado Método de Pareto, aplicado a un

caso.

� Apoyados por el docente, proponen mejoras en un proceso aplicando el Método de Pareto, aplicado a un caso.

� Guiados Por el docente, utilizan software para análisis de casos que requieran construcción de histogramas, gráficas de control

y diagramas de Pareto.

3.- MUESTREO DE ACEPTACIÓN 20 Horas



3.1.- Aplica los planes de

muestreo al azar, para la

toma de decisiones a

cerca de la aceptación de

los lotes de producción

3.1.1.- Relaciona la extracción de una muestra al

azar y la inferencia estadística de los parámetros

poblacionales

3.1.2.- Aplica la Norma Chilena 43 Of. 61

¿Selección de muestras al azar¿, en la extracción de

muestras desde uno o varios lotes

3.1.3.- Realiza extracción sistemática de muestras

al azar

� Definición de azar.

� Muestra al azar y población.

� Norma Chilena NCh 43 Of. 61 ¿Selección de

muestras al azar.

� Extracción al azar de una muestra de un

lote.

� Extracción al azar muestras de cada uno de

varios lotes.

� Extracción al azar de muestras de una serie

indefinida de lotes.

� Extracción sistemática de muestras.

3.2.- Aplica planes de

muestreo de aceptación

por atributos

3.2.1.- Calcula Curvas de Operación de acuerdo al

concepto de Plan de muestreo ¿n¿ como tamaño

de muestra y ¿c¿ como criterio de aceptación, para

diferentes planes de muestreo

3.2.2.- Discrimina la eficiencia de diferentes planes

de muestreo a través de sus curvas de Operación

3.2.3.- Utiliza el Nivel de Calidad Aceptable (AQL) y

el Porcentaje Defectuoso Tolerado en el Lote

(LTPD) previamente elegidos, para trazar la curva

operativa

3.2.4.- Utiliza la Norma Chilena NCh 44 Of. 78,

Planes de Muestreo por atributos, para la selección

de planes de muestreo a partir de AQL¿s

establecidos

� Clasificación de defectos en críticos,

mayores y menores, (o A, B y C).

� Muestreo de aceptación.

� Planes de muestreo de aceptación (n , c).

� Curva de Operación para n = 120, c = 2.

� Curvas de Operación para n variable y c

constante.

� Curvas de Operación para n constante y c

variable.

� Curvas de Operación para n = 80, c = 2; n =

160, c = 4 y n = 240, c = 6.

� Nivel de Calidad Aceptable.

� Porcentaje Defectuoso Tolerado en el Lote

(LTPD).

� Riesgo del comprador.

� Riesgo del consumidor.

� Curva operativa n = 120, c = 2.

� Planes de muestreo seleccionados de las

Norma Chilena 44.

� AQL = 0.5% y LTPD = 4,0%.

� Sugerencia: Críticos 0.25 a 0.6%, Mayores

1.0% a 1.5%, Menores 4,0 a 6,9%.

� Norma Chilena 44. Planes de muestreo por

atributos.

� Planes de muestreo con Inspección Simple,

Doble y Múltiple, en Normal, Rigurosa y

Reducida.

� Tablas de Dodge y Romig.

� ¿Límite del Promedio de la Calidad de

Salida¿ , AOQ Y AOQL.

� Curvas para el Límite del Promedio de la

Calidad de Salida.

� Uso de Software de aplicación.

3.3.- Aplica planes de



muestreo de aceptación

por variables3.3.1.- Analiza el uso de la Norma Chilena NCh

1208 EOf. 76, para la determinación de planes de

muestreo por variables

3.3.2.- Clasifica defectos por variables en Críticos,

Mayores y Menores

3.3.3.- Aplica planes de muestreo por variables por

el método de la desviación normal y de los

intervalos, con variabilidad desconocida y conocida,

con uno o dos límites de especificación

� Recepción por variables.

� Conceptos.

� Ventajas.

� Inconvenientes.

� Curva operativa.

� Norma chilena NCh 1208 EOf. 76, Control de

calidad. Inspección por variables. Tablas y

procedimientos de muestreo, para la

determinación de planes de muestreo por

variables.

� Defectos por variables en Críticos, Mayores

y Menores. (A, B y C)

� Planes de muestreo por variables por el

método de la desviación normal y de los

intervalos, con variabilidad desconocida y

conocida, con uno o dos límites de

especificación.

ACTIVIDADES

Los alumnos

� Distinguen situaciones donde se efectúa una correcta extracción de muestras y otras donde la muestra no es representativa.� Guiados por el docente, analizan el contenido de la Norma NCh 43 Of. 61.¿Selección de muestras al azar¿.� Aplican el procedimiento de la norma al caso a la extracción de una muestra a un lote virtual construido con 100 datos al azar

en una planilla electrónica con parámetros conocidos y se comparan los resultados del muestreo con los valores de la población.� Aplican el procedimiento de la norma al caso a la extracción de cada uno de varios lotes a tres lotes virtuales construidos con

100 datos al azar cada uno, en una planilla electrónica con parámetros conocidos y se comparan los resultados del muestreo con los valores de la población.

� Aplican el procedimiento de la norma al caso teórico de la extracción de una serie indefinida de lotes.� Aplican el procedimiento de la norma al caso teórico de la extracción sistemática de muestras.

� Calculan curvas operativas utilizando las tablas integradas de Poisson. Curva de Operación para n = 120, c = 2, para n variable y c constante, para n constante y c variable. para n = 80, c = 2; n = 160, c = 4 y n = 240, c = 6.

� Discriminan, mediante los ejemplos realizados, la eficiencia de diferentes planes de muestreo a través de sus curvas de Operación.

� Mediante ejemplos entregados por el docente, utilizan el nivel de calidad aceptable de una muestra.� Guiados por el docente, evalúan los procesos de defectos tolerados en el lote aplicado aun caso.� Apoyados por el docente, determinan y evalúan el riesgo del comprador y consumidor a un caso.� Utilizan la Norma 44 para identificar distintos caso de planes de muestreo.� Relacionan los diferentes tipos de defectos con los diferentes AQL¿s y se asignan ejemplos de defectos.� Aplican la norma a su plan de muestreo por atributos.� Utilizan la tabla de Dodge y Romig para evaluar.� En trabajo grupal calculan curvas AOQL utilizando las tablas integradas de Poisson� Guiados por el docente, utilizan software de aplicación para la construcción de curvas operativas.

� Guiados por el docente, construyen en grupos, curvas operativas por variables.� Describen las ventajas e inconvenientes de las curvas operativas por variables.� Guiados por el docente, comparan, sugiere, genera casos y clasifica posibles defectos.� Apoyados por el docente, analizan el uso de la Norma Chilena 1208, EOf. 76� Guiados por el docente, clasifican defectos por variables en Críticos, Mayores y Menores.� Clasifican defectos por variables partiendo del tamaño del lote, el Nivel de Calidad Aceptable, (AQL).� Apoyados por el docente, utilizan la norma para resolver problemas específicos planteados por el docente.� Apoyados por el docente, aplican planes de muestreo por variables por el método de la desviación normal y de los intervalos,

con variabilidad desconocida y conocida, con uno o dos límites de especificación.

4.- INSPECCION 10 Horas



4.1.- Analiza los distintos

tipos de inspección, y los

requisitos de acuerdo a

las diferentes normas y

especificaciones

4.1.1.- Compara niveles de normalización y

especificación

4.1.2.- Especifica el concepto y los tipos de

� Normas y especificaciones:

� Globales.

� Regionales.

� De productos.



inspección

4.1.3.- Analiza los requisitos generales de la

inspección en el control de la calidad

4.1.4.- Clasifica los defectos en los productos, de

acuerdo a su tipo

� Inspección y tipos de inspección:

� Concepto de inspección.

� Inspección por atributos.

� Inspección por variables.

� Requisitos de la inspección.

� Concepto de defecto� Clasificación de defectos según Norma NCH

44 Of 2007� Clase A los importantes� Clase B los de menor importancia

� Tipos de defectos:

� Defecto crítico.

� Defecto mayor.

� Defecto menor.

� Defecto incidental.

ACTIVIDADES

Los alumnos

� Define los niveles de normalización y especificación. � Explican, mediante ejemplos propuestos por el docente las normas y especificaciones globales, regionales y de productos.� Definen el concepto de inspección orientados por el docente. � Reconocen los tipos de inspección, trabajando con ejemplos de casos reales y verifica las diferencias entre ambos.� Desarrollan estudios de casos para la determinación de requisitos de inspección en el control de la calidad.� Discuten respecto de los tipos de defectos y cómo estos inciden en el control de la calidad orientados por el docente.� Comparan con la ayuda del profesor, en que circunstancias es conveniente usar uno u otro método de inspección.

ESTRATEGIAS METODOLÓGICAS

Al inicio de la primera sesión se deberá presentar el programa de la asignatura (objetivos generales, aprendizajes esperados, criterios de evaluación, contenidos, actividades, bibliografía y evaluación: cómo, cuándo, ponderación y comentarlo con el grupo curso)

Estrategias aplicables para todas las unidades:

� Clases de teoría, para la exposición de los temas que forman parte de la asignatura, se fomenta la participación de los alumnos, para ello se plantean preguntas y cuestiones a lo largo de la clase, de modo que se obtiene información acerca del grado de asimilación por los alumnos. Se utilizan medios audiovisuales como apoyo en las clases y se entrega a los alumnos, con suficiente antelación, fotocopias de las figuras, tablas, etc. que se vayan a utilizar en las clases.

� Clases prácticas en aula, Resolución de ejercicios y problemas desarrollando soluciones adecuadas mediante larealización de rutinas, aplicando fórmulas e interpretando resultados. Se utiliza como complemento de las clases de teoría. Estas prácticas tienen el propósito de motivar a los alumnos a resolver problemas, permitiéndoles identificar necesidades de aprendizaje y desarrollar estrategias para el auto aprendizaje.

� Exposiciones y seminarios, mediante aprendizaje cooperativo, destinadas a ampliar o complementar habilidades o actitudes que formen parte de la asignatura y en particular avanzando en las competencias específicas indicadas para esta asignatura, consiguiendo que los estudiantes se hagan responsables de su propio aprendizaje y del de sus compañeros en una estrategia de responsabilidad compartida para alcanzar metas grupales

SISTEMA DE EVALUACIÓN

La evaluación sumativa tiene como finalidad medir el grado de dominio de los objetivos planteados. Entre los instrumentos a aplicar están: las pruebas, estudio de casos, desarrollo de proyectos, trabajos de investigación, disertaciones, controles de lectura, informes escritos, etc.

UNIDAD I y II

� Evaluación sumativa Nº 1 de la Unidad N° 1 y 2 .Ponderación 30%

� Evaluación sumativa de trabajos en taller de computación. Ponderación 20 %

UNIDAD III

� Evaluación sumativa Nº 2 de la Unidad N° 3 .Ponderación 25%

UNIDAD IV



� Evaluación Nº 3 de la Unidad N° 3 .Ponderación 25%

BIBLIOGRAFÍA DE LA ASIGNATURA

Bibliografía Básica

Instituto Nacional de Normalización (Chile),Control estadístico de calidad. NCh 42.Of53,INN,1953,

Instituto Nacional de Normalización (Chile),Selección de muestras al azar. NCh 43.Of61,INN,1999,

Estupiñán Gaitán, Rodrigo ,Pruebas selectivas en auditoría,Ecoe Ediciones / e-Libro / ,2007, 9781449278625

Verdoy, Pablo Juan,Manual de control estadístico de calidad : teoría y aplicaciones,Universitat Jaume I,2006, 9788480215039

Ishikawa, Kaoru ,Introducción al control de calidad,Ediciones Díaz de Santos / e-Libro / ,2007, 9788479781729

Instituto Nacional de Normalización (Chile),Inspección por atributos : tablas y procedimientos de muestreo. NCh 44.Of78,INN,1978,

Montgomery, Douglas C.,Control estadístico de la calidad,Limusa Wiley,2004, 9681862341

Bibliografía Sugerida:

Amor Pulido, Raul,Control estadístico de la calidad,Grupo Editorial Universitario ,2005, 9788484914341

Carot Alonso, Vicente,Control estadístico de la calidad,Alfaomega ,2006, 9701506626

PERFIL DOCENTE

Preferencia Título Profesional Grado Académico ExperienciaDocente

ExperienciaProfesional

1Ingeniero en Gestión y Control de Calidad

1 2

2 Ingeniero Industrial 1 2

2Ingeniero en Prevención de Riesgos, Calidad y Ambiente

1 2

3 Ingeniero Químico 1 2

Observaciones

Experiencia en Gestión de calidad

ESTÁNDAR SOFTWARE

Software Versión Observaciones

Statgraphics Centurion XVI Módulo Básico y Control de Calidad y Diseño de Experimentos



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