Herramientas básicas para el control de calidad Universidad Autónoma de Guerrero. Herramientas básicas para el control de calidad Control estadístico de calidad CENTRO DE INVESTIGACION Y DESARROLLO TECNOLOGICO U . ACADEMICA DE MATEMATICAS

¿Dónde se utilizan las herramientas estadísticas? Estudios de mercado Establecimiento de políticas y de objetivos Análisis de procesos y de calidad Control de procesos Garantía de la calidad e inspección Las personas que tienen que emitir juicios basándose en los datos deben dominar los métodos y la filosofía estadísticos Kauru Ishikawa

Siete Herramientas 1. Diagrama de flujo. 2. Histograma. 3. Diagrama de Pareto. 4. Diagrama de causa y efecto. 5. Cajas. 6. Gráficos de control. 7. Hoja de registro.

No se puede modificar algo que no se conoce Diagrama de flujo No se puede modificar algo que no se conoce inicio Ventajas: Visualizar globalmente el proceso Identificar etapas clave o potencialmente problemáticas Determinar si el proceso actual se apega a los requerimientos del cliente Proceso no toma de decisión si proceso fin VOLVER

Histograma VOLVER Ventajas 1) Preparar informes 2) Para el análisis El problema más importante en la construcción del histograma es determinar el número de clases. Histograma Ventajas 1) Preparar informes 2) Para el análisis 3) Para estudios de la capacidad de proceso y de la capacidad de equipo 4) Para control Inconvenientes 1) No indica cambios con el tiempo Dentro Fuera ± 1 s 68.3 % 31.7 % ± 2 s 95.54 % 4.55 % ± 3 s 99.74 % 0.26 % ± 4 s 99.9937 % 0.0063 % VOLVER TIPOS DE HISTOGRAMA

Tipos de histogramas VOLVER SIGUIENTE Histograma con cola izquierda extendida Histogramas con islas separadas. Con forma de peine. Comprobar si hay algo mal en los métodos de medida o de cálculo. Histograma con cola derecha extendida ¿Se agruparon los datos convenientemente?

CASO: Se cumplen las especificaciones. Histograma LE: Límites de la especificación RP: Rango del producto. CASO: Se cumplen las especificaciones. LE RP x = RP x = LE El promedio del proceso está demasiado cerca del límite superior por lo que existe peligro de fabricar un producto fuera de la especificación. Es el caso ideal, cuando el rango del producto está totalmente dentro de los límites de la especificación. RP LE = x LE = RP = x El rango del producto es exactamente el límite de la especificación. En este caso no se tiene mucho espacio para cometer errores. Los límites están demasiado amplios comparados con el rango de producto. VOLVER SIGUIENTE

CASO: No se cumplen las especificaciones. Histograma LE: Límites de la especificación RP: Rango del producto. CASO: No se cumplen las especificaciones. VOLVER RP LE x = RP LE x = El promedio del producto se ha desplazado demasiado al límite inferior de la especificación. Se debe cambiar el promedio del producto para que coincida con el punto medio de los límites de la especificaciones. La dispersión del producto es demasiado grande. Se tiene que cambiar el proceso ó cambiar la especificación. RP LE Aquí la capacidad del proceso es totalmente inadecuada para cumplir la tolerancia de la especificación.

Cajas Comentario de cajas H = máz {x : x £ Q3+1.5 (RIQ)} Q3 Q2= mediana Q1 h = mín {x : x ³ Q1- 1.5 (RIQ)} * RIQ = Q3 - Q1 * Dato extremo Ventajas Mediante este gráfico se obtiene información de datos atípicos. Comparando Mediante este gráfico se compara la variabilidad de dos tratamientos. VOLVER

Hoja de registro VOLVER Objetivos de la recolección de datos Un instrumento adecuado proporcionará información adecuada Tabiqueros Asociados s.a.. Hoja de registro No. 003 Etapa de manufactura: Insp. Final Fecha: 29/Feb/00 Horno: D Lote: 33 Inspector: Homer Objetivos de la recolección de datos El control y monitoreo del proceso de producción El análisis de lo que no se ajusta a las normas La inspección Defectos del tabique Tipo Frecuencia Subtotal Tabique crudo Forma irregular Quebradizo Poroso Cóncavo Total Total de rechazados VOLVER

Se puede aplicar el análisis a todo tipo de problemas Diagrama de Pareto “Pocos vitales, muchos triviales” 100 Se puede aplicar el análisis a todo tipo de problemas Calidad Eficiencia Conservación de materiales Ahorro de energía 90 80 70 fi 60 % 50 40 30 20 10 D A C B F E El Dr. J. M. Juran aplicó el método para clasificar los problemas de calidad y lo llamó análisis de Pareto VOLVER

Es llamado también diagrama de espina de pescado Diagrama de Ishikawa Es llamado también diagrama de espina de pescado Columna vertebral Hueso mediano Característica Hueso Grande Hueso pequeño Factores (causas) Características (efectos) En 1953, Karou Ishikawa, profesor de la Universidad de Tokio, usó el diagrama de causa - efecto mientras discutían un problema de calidad. Se dice que esta fue la primera vez que se utilizó con este enfoque. EJEMPLO VOLVER

Gráfico de control VOLVER Variación debida a causas especiales y variación debida al azar. Un proceso que trabaja sólo con causas comunes de variación se dice que está en control estadístico. Un proceso en el que estén presentes causas especiales de variación se dice que está fuera de control estadístico. W. A. Shewart, de los laboratorios Bell Telephone, fue el primero en proponer , en 1924, una gráfica de control. VOLVER

Gráfico de control utilizados más frecuentemente Ojeda M. M. 1998 Algunos otros tipos de gráficos de control para variables Promedios móviles Rangos móviles Rangos y medianas Sumas acumulativas (CUSUM) Multivariados VOLVER

Diagrama Causa - efecto Diagrama Causa - efecto: Diagrama que muestra la relación entre una característica de calidad y los factores. Problema en un equipo deportivo Causas Salud Animo Estrategia Técnica Efecto Derrota en el torneo Salud Animo Relajamiento Orgullo Descanso Espíritu de lucha Nutritivo Diversión Entusiasmo Alimentación Cantidad Derrota en el torneo Cantidad Información Ejercicio Teoría Calidad Cooperación Estudio del oponente Planeación Análisis Trabajo en equipo Reglas Función Estrategia Técnica VOLVER