Tema 8. Control Estadístico de la Calidad. Parte I. Gráficos de Control Escuela de Ingeniería Forestal. Mención Tecnología de Productos Forestales. Dirección de Operaciones Prof. María Alejandra Quintero.

Contenido Clasificación de los métodos estadísticos de control de calidad Gráficos de control: concepto, estructura, interpretación Gráficos de control por variables Gráficos de control por atributos Etapas del Control Estadístico de Procesos

1. Clasificación de los métodos estadísticos de C.C. Métodos Estadísticos de Control de Calidad Control Estadístico de Procesos (gráficos de control) Muestreo de Aceptación (planes de muestreo) Atributos Variables Atributos Variables

2. Gráficos de Control Concepto: Herramienta estadística utilizada para detectar variaciones de la calidad de un producto, durante un proceso de fabricación.

Causas de las variaciones Causas no asignables o aleatorias: debidas al azar, no son identificables, no pueden ser reducidas o eliminadas. Producen variaciones pequeñas. Causas asignables: identificables y que deben ser eliminadas. Producen variaciones grandes.

Un gráfico de control permite identificar causas asignables y determinar si un proceso está bajo o fuera de control. Bajo control: trabaja en presencia de variaciones aleatorias. Fuera de control: hay variaciones debidas a causas asignables.

Estructura de un gráfico de control. Límite superior de control Línea central Límite inferior de control

Gráfico de control Contenido

3. Gráficos de Control por variables Gráficos - R Se utilizan cuando la característica de calidad que se desea controlar es una variable continua. Se requieren N muestras de tamaño n. Ejemplo: fábrica que produce piezas cilíndricas de madera. La característica de calidad que se desea controlar es el diámetro.

Obtención de las muestras Forma A. 7:00 Proceso Muestra de 6 Piezas

8:00 Proceso Muestra de 6 Piezas

Obtención de las muestras Forma B. Retirar piezas individuales a lo largo del tiempo correspondiente a la muestra. En vez de retirar 6 piezas a las 7, se retira una a la 7:10, 7:20, 7:30, ..

Se obtiene una tabla de datos de la siguiente forma: No. muestra   Mediciones 1 2 3 4 5 6 50.04 50.08 50.09 50.1 50.24 50.14 49.97 50.07 50.03 49.99 50.13 50.18 50.01 50.12 . .. 30 49.98  

Construcción de los gráficos -R. Paso 1 Construcción de los gráficos -R. Paso 1. Calcular media y rango para cada muestra No. muestra   Mediciones 1 2 3 4 5 6 R 50.04 50.08 50.09 50.1 50.24 0.2 50.14 49.97 50.07 50.03 50.05 0.17 49.99 50.13 50.18 0.19 50.01 50.12 0.15 . 30 49.98 50.06 0.12

Paso 2. Calcular la media de medias y la media de los rangos : media de la muestra i Ri : cantidad de muestras N : número de muestras

Paso 3. Cálculo de los límites de control Paso 3. Cálculo de los límites de control. Límites de control para el gráfico

Límites de control para el gráfico R

Gráfico R No. de muestra

Gráfico No. de muestra

Puntos a considerar para construir gráficos de control: Tamaño de la muestra y frecuencia del muestreo a)Tomar con frecuencia muestras pequeñas (4, 5, 6 cada media hora) b) Tomar muestras grandes con una frecuencia menor (20 cada dos horas) Número de muestras (aprox. 25 muestras, entre 100-150 observaciones) Contenido

4. Gráficos de control por atributos Se utilizan para controlar características de calidad que no pueden ser medidas, y que dan lugar a una clasificación del producto: defectuoso o no defectuoso Tipos: Gráfico p, gráfico np, gráfico c.

Gráfico p Se usa para estudiar la variación de la proporción de artículos defectuosos. p = no. de artículos defectuosos / n n: tamaño de la muestra

Límites de control para el gráfico p.

Ejemplo de gráfico p. Se envasa jugo de naranja en recipientes de cartón de 6 onzas. Estos envases los produce una máquina formando un tubo a partir de una pieza de cartón y aplicando luego un fondo metálico. Al inspeccionar un envase puede determinarse si goteará al llenarlo, por la junta lateral o la del fondo, si gotea el envase se considera disconforme. Elaborar un diagrama de control para vigilar la fracción de envases disconformes producidos por esta máquina. Se seleccionaron 30 muestras de n=50 envases cada media hora durante un período de tres turnos, en los cuales la máquina operó continuamente. Datos: página 107.

Gráfico np Se usa para controlar el número de defectuosos en una muestra. Límites de control

Ejemplo de gráfico np. Supongamos un proceso que fabrica tornillos. Una manera de ensayar cada tornillo sería probarlo con una rosca calibrada. Si el tornillo no entra en la rosca, se le considera defectuoso o disconforme. Para controlar este proceso, se pueden tomar muestras de 50 tornillos y contar el número de defectuosos presentes en cada muestra.

Total defectos observados = 75 Se cuenta en cada muestra el Número de artículos defectuosos y se registra. Se obtendría una Tabla como la siguiente: Total defectos observados = 75 n=50 N=25 =0.06

Gráfico c Se basa en el número de defectos por artículo. Ejemplo: número de defectos por pieza de madera (manchas, grietas, torceduras). Se inspecciona una pieza y se cuenta cuantos defectos tiene.

Construcción de un gráfico c Paso 1. Se seleccionan N muestras de tamaño n. Paso 2. En cada muestra se cuentan el número de defectos presentes (suma de todos los defectos que tengan las piezas de la muestra). Ci

Paso 3. Se calcula el promedio de defectos por muestra. Paso 4. Se calculan los límites de control Contenido

5. Etapas del Control Estadístico de Procesos Ajuste del proceso Control estadístico Etapa 2: Control del proceso

Etapa 1: Ajuste del proceso Se recogen unas 100-200 mediciones y se realiza un gráfico de control. Proceso bajo control: se adoptan los límites de control. Pocos puntos fuera de control (2 o 3):se eliminan y se calculan nuevos límites. Observaciones no siguen un patrón aleatorio, investigar, eliminar causas asignables y comenzar nuevamente el proceso de ajuste

Etapa 2: Control del proceso Nuevas observaciones del proceso productivo, se registran en gráficos de control con los límites establecidos en la etapa 1. Si el proceso se sale de control, se detiene y se investigan las causas. Eliminada la causa del problema se continua la producción.