CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS

1891-1967

PROFESOR: Q.F. DANIEL MAX ANLAS JULCAPARI

Integrantes :

VIII CICLO – NOCHE

CERIN SOTO Yesmin

LEON LLOCLLE Fredy

MEZA ECHACCAYA Flor

PAUCAR CONDOR Domitila

REMACHE TUCTO Giovana

TORRES CACERES Jorge

INTRODUCCIÓN:

El “Control Estadístico de Procesos” nació a finales del

siglo 20 en los Bell Laboratories. Su creador fue W. A.

Shewhart, quien en su libro “Economic Control of

Quality of Manufactured Products” (1931) marcó la

pauta que seguirían otros discípulos distinguidos

(Joseph Juran, W.E. Deming, etc.).

Por si fuera poco, a menudo se emplean estos gráficos

de modo incorrecto o se desconoce las limitaciones de

los mismos. Normalmente, la utilización incorrecta de

los gráficos de control dimana del desconocimiento de

los fundamentos estadísticos que los sustentan.

OBJETIVOS:

1. Detectar la ocurrencia de

variabilidad debida a causas

asignables.

2. Investigar la(s) causa(s) que la han

producido y eliminarla(s).

3. Informar de ella para la toma de

decisión oportuna.

4. Eliminar, si es posible, o al menos

reducir al máximo la variabilidad del

proceso.

El CEP es una metodología utilizada para

lograr la estabilidad y mejorar la capacidad del

proceso mediante la aplicación sistemática de

herramientas de solución de problemas para

reducir la variación.

Un proceso industrial está sometido a una serie de

factores de carácter aleatorio que hacen imposible

fabricar dos productos exactamente iguales. Dicho de

otra manera, las características del producto fabricado

no son uniformes y presentan una variabilidad. Esta

variabilidad es claramente indeseable y el objetivo ha

de ser reducirla lo más posible o al menos mantenerla

dentro de unos límites.

PROCESO

“Control Estadístico de la Calidad” como la aplicación de

diferentes técnicas estadísticas a procesos industriales,

procesos administrativos y/o servicios con objeto de

verificar si todas y cada una de las partes del proceso y

servicio cumplen con unas ciertas exigencias de calidad y

ayudar a cumplirlas, entendiendo por calidad “la aptitud

del producto y/o servicio para su uso.

La aplicación de técnicas estadísticas al control está

basada en el estudio y evaluación de la variabilidad

existente en cualquier tipo de proceso que es

principalmente el objeto de la Estadística.

CONTROL ESTADISTICO DE CALIDAD

Para que un producto cumpla con los requerimientos del

cliente generalmente deberá fabricarse con un proceso

que sea estable o repetible, es decir que el proceso tenga

poca variación de la variabilidad en las dimensiones

objetivo o nominales de las características de la calidad

del producto.

El control estadístico de procesos se utiliza para resolver

problemas para conseguir estabilidad y mejorar la

capacidad del mismo proceso mediante la reducción de la

variabilidad.

CONTROL ESTADISTICO DE PROCESO

LAS 7 HERRAMIENTAS PRINCIPALES :

Estratificación

Hojas de datos

Diagrama de Pareto

Diagrama de causa y efecto

Diagrama de dispersión

Histograma

Graficas de control

Utilización de las 7

herramientas:

Las 7 HB tienen como propósito los siguientes:

Donde utilizar las herramientas:

Primera herramienta:

Histograma.

Un histograma es una

descripción gráfica de los valores medidos individuales de un paquete de información y que está organizado de acuerdo a la frecuencia o relativa frecuencia de ocurrencia.

Formas de un Histograma.

Funcionabilidad:

proporciona un medio para registrar de

manera eficiente los datos.

Proporciona registros históricos.

Facilita el inicio del pensamiento estadístico.

Ayuda a traducir las opiniones en hechos y datos.

Segunda herramienta:

Hoja de datos o checklist.

• La hoja de verificación es una forma que se usa para registrar la información en el momento en que se está recabando.

•Tabla o grafica.

•Registre, analice y presente resultados - sencilla

Ejemplo de la lista de verificación:

Tercera herramienta:

Diagrama de Pareto.

• El Diagrama de Pareto es una gráfica de barras que ilustran las causas de los problemas por orden de importancia y frecuencia (porcentaje) de aparición, costo o actuación.

Cuando podemos utilizar el diagrama de Pareto:

• Las causas/categorías de un problema puedan

cuantificarse.

• Un equipo de trabajo necesite identificar las

causas/categorías más significativas de un problema.

• Un equipo de trabajo necesite decidir sobre cuáles causas

trabajará primero.

Ventajas en el uso del diagrama de Pareto:

• Permite la comparación antes / después.

• Promueve el trabajo en equipo.

• Es el primer paso para la realización de mejoras

• Ayuda a priorizar y a señalar la importancia de

cada una de las áreas de oportunidad.

Cuarta herramienta:

Diagrama causa- efecto.

Es una herramienta que nos muestra la relaciones entre un problema (Causa) y sus consecuencias (Efecto).

Esta herramienta es útil en la

identificación de las posibles causas de un problema, y representa las relaciones entre algunos efectos y sus causas.

• Favorece el intercambio de técnicas y

experiencia.

• Ayuda a determinar el tipo de dato a obtener.

• Para prevenir problemas, cuando se detectan

causas potenciales de un problema.

Quinta herramienta:

Diagrama de dispersión:

• Un diagrama de dispersión muestra la

relación entre dos factores cambiantes. Mientras un factor aumenta su valor, el otro factor disminuye, aumenta o simplemente muestra un cambio.

Sexta herramienta:

Estratificación:

La estratificación de los datos según su origen es muy importante para obtener soluciones correctas. Sirve para evitar que se mezclen datos de dos procedencia distinta.

Séptima herramienta:

Graficas de control.

Un diagrama de control es una

herramienta que sirve para examinar si un proceso se encuentra en una condición estable, o para indicar que el proceso se mantiene en una condición inestable.

Para que sirven las graficas de control:

• Proporciona un método estadístico adecuado

para distinguir entre causas de variación

comunes o especiales mostradas por los

procesos.

• Promueve la participación directa de los

empleados en el logro de la calidad.

• Sirve como una herramienta de detección de

problemas.

DIAGRAMA DE

ISHIKAWA

Historia

Es una de las diversas herramientas surgidas a lo largo del siglo XX en ámbitos de la industria y posteriormente en el de los servicios, para facilitar el análisis de problemas y sus soluciones en esferas como lo son; calidad de los procesos, los productos y servicios. Fue concebido por el licenciado en química japonés Dr. Kaoru Ishikawa en el año 1943.

Definición

Es una representación gráfica (visual) que organiza de forma lógica y en orden de mayor importancia las causas potenciales que contribuyen a crear un efecto o problema determinado.

El Diagrama de Ishikawa es también conocido con el nombre de espina de pescado (por su formar), o también llamado diagrama causa-efecto (CE).

Existen tres métodos para construir un Diagrama de Ishikawa, estos son:

• Método de las 6M

• Método de Flujo del Proceso

• Método de Estratificacion.

Métodos para la construcción de un diagrama de Ishikawa

METODO DE LAS 6M

Es el método de construcción más común y consiste en agrupar las causas potenciales en seis ramas principales: métodos de trabajo, mano de obra, materiales, maquinaria, medición y medio ambiente. Estos seis elementos definen de manera global todo proceso, y cada uno aporta parte de la variabilidad final del producto o servicio. Por lo que es natural enfocar los esfuerzos de mejora hacia cada uno de estos elementos de un proceso.

METODO DE FLUJO DE PROCESO

En este método de construcción, la línea principal del Diagrama de Ishikawa sigue la secuencia normal del proceso de producción. Para ir agregando , en el orden del proceso, las causas potenciales , se puede realizar la siguiente pregunta: la variabilidad en esta parte del proceso afecta el problema especificado.

METODO DE ESTRATIFICCION

Este método de construcción de Diagrama de Ishikawa va directamente a las principales causas potenciales de un problema. La selección de estas causas muchas veces se hace a través de una sesión de lluvia de ideas. Con esto se construirá el Diagrama de Ishikawa , partiendo de éste análisis previo, con lo que el abanico de búsqueda será más reducido y los resultados más positivos.

GRÁFICOS DE CONTROL

• Es un diagrama especialmente

preparado donde se van anotando los

valores sucesivos de la característica de

calidad que se está controlando.

• Los datos se registran durante el

funcionamiento del proceso de

fabricación y a medida que se obtienen.

•Las graficas de control se utilizan en la industria como técnica

de diagnósticos para

• Supervisar procesos de producción e identificar inestabilidad y

circunstancias anormales.

Objetivo General

Todo grafico de control está

diseñado para presentar los

siguientes principios:

• Fácil de entendimiento de los

datos

• Claridad

• Consistencia

• Medir variaciones de

calidad

Objetivo Específico

• Proceso de prevención para evitar que el producto llegue sin defectos

al cliente.

• Detectar y corregir variaciones de calidad

Graficas de control

Procesos de manufactureros

Líneas de Ensamble Torneado de piezas Maquinas

Empacadoras

Empresas de servicios

Hospital: Exactitud en la atención; Entrega de

medicamentos

Ambulancia: Tiempo de respuesta

Hotel: Hora de Salida de los huéspedes; # reclamos

EL GRÁFICO DE CONTROL TIENE:

• Línea Central que representa el promedio histórico de la

característica que se está controlando.

• Límites Superior e Inferior que calculado con datos históricos

presentan los rangos máximos y mínimos de variabilidad.

• Media

Sumatoria de todos los subgrupos divididos entre el numero de

muestras

• Rango

Valor máximo menos el valor mínimo

SUBGRUPOS

• Grupo de mediciones con algún criterio similar obtenidas de

un proceso

• Se realizan agrupando los datos de manera que haya máxima

variabilidad entre subgrupo y mínima variabilidad dentro de

cada subgrupo.

Por ejemplo, si hay cuatro

turnos de trabajo en un

día, las mediciones de cada

turno podrían constituir un subgrupo.

INTERPRETACION DE LAS LINEAS GRAFICAS • Un punto Fuera de los limites de control casi siempre se produce por una causa especial. • Cambio Repentino en el promedio del proceso • Un número inusual de puntos consecutivos que caen a un lado de la línea central casi siempre

es una indicación de que el promedio del proceso se desplazó en forma repentina. • Introducción de nuevos de trabajadores, materiales o equipos • Cambios de métodos de inspección • Una mayor o menor atención en la inspección • El proceso ha mejorado o desmejorado

CICLOS

• Los ciclos son patrones cortos repetidos, que alternan crestas

elevadas y valles bajos.

• Las causas puede ser:

Cambios periódicos en el ambiente .

Rotación de operarios o la fatiga al final del turno.

Diferentes equipos de medición utilizados.

Diferencias entre los turnos de la mañana y noche .

Cambios de temperatura y humedad.

Factores que intervienen en el diseño de un Gráfico de

Control.

• Factores muy importantes a tener en cuenta a la hora de construir un

Gráfico de Control Estadístico de Procesos, entre otros , son:

• 1. Costos del muestreo.

• 2. El valor admisible del error de primera especie, definido anteriormente.

• 3. La naturaleza de la variable aleatoria

• empleada para medir la calidad del proceso

• o del producto.

• 4.-La sensibilidad deseada para el

• gráfico (capacidad de detección de

• cambios en el proceso

ANALISIS ESTADISTICO

DE DATOS

ANALISIS

Es la separación

de las partes de

un todo hasta

llegar a conocer

sus principios o

elementos.

ANÁLISIS ESTADÍSTICO

Es el análisis que

emplea técnicas

estadísticas para

interpretar datos, ya

sea para ayudar en la

toma de decisiones o

para explicar los

condicionantes que

determinan la

ocurrencia de algún

fenómeno.

DATOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Es describir las características de una serie

de datos. Por ejemplo, dada una

POBLACIÓN, calcular su EDAD MEDIA,

distribución de frecuencias de dicha edad,

desviación típica, etc. Se pretende facilitar

un retrato de dicha población que permita

definirla con precisión. Los análisis

realizados con esta finalidad suelen ser

catalogados como muy sencillos y de escasa

dificultad. Esto no debe hacer que los

despreciemos, dado que, con un pequeño

esfuerzo, facilitan información muy útil e

imprescindible para la comprensión de la

realidad de dicha población.

ESTADÍSTICA INFERENCIAL

Pretende extraer información sobre más

elementos de los estrictamente analizados.

Esta extrapolación puede realizarse a través

de modelos y algoritmos predictivos.

Partiendo de la población anteriormente

citada, se pretende responder a preguntas

tales cómo:

¿ A cuántas personas tengo que preguntar

para estimar la edad de toda la ciudad?.

¿ Cuál será la edad media dentro de 5-10-15

años?.

¿ Se puede calcular la edad de dichas

personas en función de otras características

(por ejemplo el peso o el sueldo que ganan)?

Gracias por su atención