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Gráficas de Control por Atributos Profesor Walter López.

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1 Gráficas de Control por Atributos Profesor Walter López

2 Gráficas de Control Por Atributos Introducción Las Gráficas de Control son gráficas utilizadas para estudiar como el proceso cambia a través del tiempo. Se gráfica el promedio como la línea central y los límites de control superior e inferior que son permitidos en el proceso. Estos límites se determinan con la data del proceso. Existen cuatro tipos de Gráficas de Control: n, np, c & u. UCL LCL Avg

3 Gráficas de Control Por Atributos Objetivos Identificar los diferentes tipos de Gráficas de Control Definir las reglas básicas a seguir para la elección, construcción e interpretación de las Gráficas de Control por Atributos Resaltar las situaciones en que pueden utilizarse las gráficas de control Indicar algunas Ventajas y Desventajas de las Gráficas de Control Mostrar ejemplos de cada una de las Gráficas de Control por Atributos

4 Gráficas de Control Por Atributos Glosario Atributos Data que se puede clasificar y contar Tipos Cantidad de defectos por unidad –Nonconformities Cantidad de unidades defectuosas –Nonconforming Gráficas de control Gráfica comparación cronológica (hora a hora, día a día) de las características de calidad reales del producto, parte o unidad, con límites que reflejan la capacidad de producirla de acuerdo con la experiencia de las características de calidad de la unidad.

5 Gráficas de Control Por Atributos Proceso en control Método visual para monitorear un proceso- se relaciona a la ausencia de causas especiales en el proceso. Gráfica c Número de defectos por unidad Gráfica p Porcentaje de fracción defectiva Gráfica u Proporción de defectos Gráfica np Número de unidades defectiuosas por muestra constante

6 Gráficas de Control Por Atributos Límites de control Son calculados de la data obtenida del proceso Límite superior Valor máximo en el cual el proceso se encuentra en control Límite inferior Valor mínimo en el cual el proceso se encuentra en control. Línea central Es el promedio del número de defectos

7 Gráficas de Control Por Atributos Origen El control estadístico de la calidad surge luego de la Segunda Guerra Mundial. Las gráficas de control estadístico fueron propuestas por Walter A. Shewart en el 1920.

8 Gráficas de Control Por Atributos Utilidad La función primaria de una Gráfica de Control es mostrar el comportamiento de un proceso. Identificar la existencia de causas de variación especiales (proceso fuera de control). Monitorear las variables claves en un proceso de manera preventiva. Indicar cambios fundamentales en el proceso.

9 Gráficas de Control Por Atributos Ventajas Resume varios aspectos de la calidad del producto; es decir si es aceptable o no Son fáciles de entender Provee evidencia de problemas de calidad

10 Gráficas de Control Por Atributos Desventajas Interpretación errónea por errores de los datos o los cálculos utilizados El hecho de que un proceso se mantega bajo control no significa que sea un buen proceso, puede estar produciendo constantemente un gran número de no conformidades. Controlar una característica de un proceso no significa necesariamente controlar el proceso. Si no se define bien la información necesaria y las características del proceso que deben ser controladas, tendremos interpretaciones erróneas debido a informaciones incompletas.

11 Gráficas de Control Por Atributos Gráfica p Representa el porcentaje de fracción defectiva Tamaño de muestra (n) varía. Principales objetivos Descubrir puntos fuera de control Proporcionar un criterio para juzgar si lotes sucesivos pueden considerarse como representativos de un proceso Puede influir en el criterio de aceptación.

12 Gráficas de Control Por Atributos Gráfica np Se utiliza para graficar las unidades disconformes Tamaño de muestra es constante Principales objetivos: Conocer las causas que contribuyen al proceso Obtener el registro histórico de una o varias características de una operación con el proceso productivo.

13 Gráficas de Control Por Atributos Gráfica c Estudia el comportamiento de un proceso considerando el número de defectos encontrados al inspeccionar una unidad de producción El artículo es aceptable aunque presente cierto número de defectos. La muestra es constante Principales objetivos Reducir el costo relativo al proceso Determinar que tipo de defectos no son permitidos en un producto

14 Gráficas de Control Por Atributos Gráfica u Puede utilizarse como: Sustituto de la gráfica c cuando el tamaño de la muestra (n) varía

15 Construcción- Gráfica de Control por Atributos Elección del tipo de gráfica Paso 1: Establecer los objetivos del control estadístico del proceso La finalidad es establecer qué se desea conseguir con el mismo. Paso 2: Identificar la característica a controlar Es necesario determinar qué característica o atributo del producto/servicio o proceso se van a controlar para conseguir satisfacer las necesidades de información establecidas en el paso anterior.

16 Construcción… Paso 3: Determinar el tipo de Gráfica de Control que es conveniente utilizar Conjugando aspectos como: Tipo de información requerida. Características del proceso. Características del producto. Nivel de frecuencia de las unidades no conformes o disconformidades.

17 Construcción… Paso 4: Elaborar el plan de muestreo (Tamaño de muestra, frecuencia de maestreo y número de muestras) Las Gráficas de Control por Atributos requieren generalmente tamaños de muestras grandes para poder detectar cambios en los resultados. Para que el gráfico pueda mostrar pautas analizables, el tamaño de muestra, será lo suficientemente grande (entre 50 y 200 unidades e incluso superior) para tener varias unidades no conformes por muestra, de forma que puedan evidenciarse cambios significativamente favorables (por ejemplo, aparición de muestras con cero unidades no conformes). El tamaño de cada muestra oscilará entre +/- 20% respecto al tamaño medio de las muestras n = (n^ + n nN) / NN = Número de muestras La frecuencia de muestreo será la adecuada para detectar rápidamente los cambios y permitir una realimentación eficaz. El periodo de recogida de muestras debe ser lo suficientemente largo como para recoger todas las posibles causas internas de variación del proceso. Se recogerán al menos 20 muestras para proporcionar una prueba fiable de estabilidad en el proceso.

18 Construcción… Paso 5: Recoger los datos según el plan establecido Se tendrá un especial cuidado de que la muestra sea aleatoria y representativa de todo el periodo de producción o lote del que se extrae. Cada unidad de la muestra se tomará de forma que todas las unidades del periodo de producción o lote tengan la misma probabilidad de ser extraídas. (Toma de muestras al azar). Se indicarán en las hojas de recogida de datos todas las informaciones y circunstancias que sean relevantes en la toma de los mismos.

19 Construcción… Paso 6: Calcular la fracción de unidades Para cada muestra se registran los siguientes datos: 1. El número de unidades inspeccionadas "n". 2. El número de unidades no conformes. 3. La fracción de unidades no conformes 4. El número de defectos en una pieza 5. La fraccion de defectos por pieza

20 Construcción… Gráficas de Control por Atributo TipoData Tamaño de Muestra FormulaCLUCLLCL p Piezas defectuosasVariap=np/np=Σnp/Σnp+3p(1-P)/np-3p(1-P)/n n=Σn/k np Piezas defectuosasConstantep=np/nnp=Σnp/knp+3np(1-P)np-3np(1-P) c Defectos por PiezaConstantecc=Σc/kc+3cc-3c u Defectos por PiezaVariau=c/nu=Σc/Σnu+3u/nu-3u/n Paso 7: Calcular los Límites de Control

21 Construcción… Paso 8: Definir las escalas de la gráfica El eje horizontal representa el número de la muestra en el orden en que ha sido tomada. El eje vertical representa los valores de la fracción de unidades La escala de este eje irá desde cero hasta dos veces la fracción de unidades no conformes máxima.

22 Construcción… Paso 9: Representar en el gráfico la Línea Central y los Límites de Control Línea Central Marcar en el eje vertical, correspondiente al valor de la fracción Línea de Control Superior Marcar en el eje vertical el valor de UCL. A partir de este punto trazar una recta horizontal discontinua (a trazos). Identificarla con UCL. Límite de Control Inferior Marcar en el eje vertical el valor de LCL. A partir de este punto trazar una recta horizontal discontinua (a trazos). Identificarla con LCL. Nota: Usualmente la línea que representa el valor central se dibuja de color azul y las líneas correspondientes a los límites de control de color rojo. Cuando LCL es cero, no se suele representar en la gráfica.

23 Construcción… Paso 10: Incluir los datos pertenecientes a las muestras en la gráfica Representar cada muestra con un punto, buscando la intersección entre el número de la muestra (eje horizontal) y el valor de su fracción de unidades no conformes (eje vertical). Unir los puntos representados por medio de trazos rectos.

24 Construcción… Paso 11: Comprobación de los datos de construcción de la Gráfica de Control Se comprobará que todos los valores de la fracción de unidades de las muestras utilizadas para la construcción de la gráfica correspondiente están dentro de sus Límites de Control. LCL < gráfica < UCL Si esta condición no se cumple para alguna muestra, esta deberá ser desechada para el cálculo de los Límites de Control. Se repetirán todos los cálculos realizados hasta el momento, sin tener en cuenta los valores de las muestras anteriormente señaladas. Este proceso se repetirá hasta que todas las muestras utilizadas para el cálculo de los Límites de Control muestren un proceso dentro de control. Los Límites, finalmente así obtenidos, son los definitivos que se utilizarán para la construcción de las Gráficas de Control.

25 Construcción… Paso 12: Análisis y resultados La Gráfica de Control, resultado de este proceso de construcción, se utilizará para el control habitual del proceso.

26 Interpretación- Gráfica de Control por Atributos Identificación de causas especiales o asignables Pautas de comportamiento que representan cambios en el proceso: Un punto exterior a los límites de control. Se estudiará la causa de una desviación del comportamiento tan fuerte. Dos puntos consecutivos muy próximos al límite de control. La situación es anómala, estudiar las causas de variación. Cinco puntos consecutivos por encima o por debajo de la línea central. Investigar las causas de variación pues la media de los cinco puntos indica una desviación del nivel de funcionamiento del proceso. Fuerte tendencia ascendente o descendente marcada por cinco puntos consecutivos. Investigar las causas de estos cambios progresivos. Cambios bruscos de puntos próximos a un límite de control hacia el otro límite. Examinar esta conducta errática.

27 Gráficas de Control Por Atributos Ejercicio: Gráfica p

28 Gráfica p

29 Gráficas de Control por Atributos Ejercicio: Gráfica np

30 Gráfica np

31 Gráfica de Control por Atributos

32 Gráfica u

33 Gráfica de Control por Atributos

34 Gráfica c

35 Gráfica de Control por Atributos Resumen Gráfica de Control de Atributos Piezas Defectuosas Gráfica pGráfica np Defectos por pieza Gráfica uGráfica c

36 Gráficas de Control Por Atributos Conclusión Del desarrollo de los conceptos y ejemplos se puede observar el enorme potencial que posee la utilización del Control Estadístico de la calidad como instrumento y herramienta destinada a un mejor control, una forma más eficaz de tomar decisiones en cuanto a ajustes, un método muy eficiente de fijar metas y un excepcional medio de verificar el comportamiento de los procesos.

37 Gráficas de Control Por Atributos Referencias SIP I Methodology & tools training Goetsch, D. L. & Davis, S. B.; Quality Management. 4t Edition. Prentice Hall. Colaboración: Wanda I. Quijano Darin I. Vélez Burgos Verónica M. Santiago


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