Laura Marcela Bernal – Laura Marcela Bernal Calidad II.

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1 Laura Marcela Bernal – lmbernals@ut.edu.co Laura Marcela Bernal Calidad II

2 ¡Disfruta el bloqueo!

3 Una palabra con seis letras. Cuando le quito dos, me queda doce. ¿Cual es la palabra ?

4 Cuál debe ser la siguiente letra en esta secuencia para que cuadre lógicamente ? U D T C C S S O

5 Decodifique las siguientes letras y números: 1. 100 A en 1 S. 2. 22 J y 1 A en 1 P de F. 3. 101 D en la N de las N F. MENTES BRILLANTES

6 ¿ Qué es lo que se repite una vez cada minuto, dos veces cada momento, y nunca en cien años ?

7 La madre de Marcela tiene cinco hijas. La primera se llama Lala, la segunda Lela, la tercera Lila, la cuarta Lola. ¿Cómo se llama la quinta?

8 Un hombre va a caballo y sin embargo va a pie …… COMO SE LLAMA EL GATO?

9 ¿Cuál es la ciudad escandinava que se encuentra en la mitad de Checoslovaquia ?

10 Los barberos de Blanes (Escocia) prefieren cortar el pelo a diez gordos antes que a un flaco. ¿Cómo es esto posible ?

11 A María se le cayó un pendiente dentro de una taza llena de café. Sin embargo lo sacó totalmente seco. ¿Cómo es posible?

12 En cualquier proceso de producción, independientemente de lo adecuado que sea su diseño o de la atención que se preste a su mantenimiento, siempre existirá cierta cantidad de variabilidad.

13 Variación por causas comunes Permanece en el día a día, lote a lote y es aportada en forma natural por las condiciones de las 6M Variación por causas especiales Causada por situaciones especiales que no están de manera permanente en el proceso Proceso en control estadístico Estado de un proceso que trabaja solo con causas comunes de variación. La variación a través del tiempo es predecible

14 Relacione un ejemplo de variaciones especiales para cada una de las 6M M´sEjemplo de variación especial Maquina Mano de obra Materiales Método Medición Medio ambiente

15 Cartas de control Se especializan en estudiar la variabilidad a través del tiempo A través de tres actividades:

16 Carta de control Tomado de: Gutierrez. 2009. Control estadístico de calidad y seis sigma.

17 Como esta conformado un grafico de control

18 Carta de medias Carta de rangos

19 Cartas de control La meta final de las cartas de control es la eliminación de la variabilidad del proceso

20 Razones para utilizar las cartas de control Es una técnica probada en escenarios reales Mejora la productividad, reduce el desperdicio y el reproceso Son efectivas para prevenir defectos manteniendo el proceso dentro de las condiciones establecidas Previenen el ajuste innecesario del proceso ya que diferencia las variables producidas por causas comunes de las especiales Proporciona información de diagnostico al convertir el patrón de puntos en un “disparador” de acciones de cambio de proceso Reduce el muestreo Mantiene informado al grupo responsable del proceso mediante un lenguaje común y sencillo

21 Limites de especificación Limites de control Limites reales o naturales

22 Muestra y muestreo para el GC

23 Sobre el muestreo

24 Selección de la muestra

25 Tipos de error Error tipo 1 El riesgo de que un punto caiga por fuera de los limites de control lo que indica una condicion fuera de control cuando no existe una causa atribuible Reaccionar ante un cambio o variacion como si proviniera de una causa especial cuando en verdad surge de algo mas profundo asociado a causas comunes Concluir que el proceso esta fuera de control cuando en realidad esta bajo control Error tipo 2 El riesgo de que un punto caiga entre dichos limites de control cuando el proceso esta fuera de control Tratar un efecto o cambio como si procediera de causas comunes de variacion cuando en realidad se debe a una causa especial Concluir que el proceso esta bajo control cuando en realidad esta fuera de control

26 A tener en cuenta 1.Cuando se lleva un grafico de control? 2.Donde se deben ubicar? 3.Que tanta información debe contener? 4.La frecuencia de toma de la mx puede modificarse en el tiempo? 5.Cada cuanto y quien diligencia el grafico de control? 6.Como debe ser el comportamiento del grafico de control?

27 Patrón de comportamiento del GC 68.27% de los puntos estarán en la zona 1 (una σ arriba y debajo de la línea central) 27.18% de los puntos en la zona 2 (dos σ) 4.28% de los puntos estarán ubicados en la zona 3

28 ARL: Longitud promedio de la corrida Es el numero promedio de puntos que deben graficarse antes de que un punto indique una condición fuera de lo normal Con limites 3 σ; p= 0.0027

29 Tipos de comportamiento anormal en los GC

30 Laura Marcela Bernal – lmbernals@ut.edu.co Gráficos de Control, Bandas de Variación

31 Tendencias Tipos de comportamiento anormal en los GC Posibles causas: -Desgaste gradual de la herramienta -Envejecimiento de las materias primas -Falta de mantenimiento -Fatiga personal -Deterioro del sistema de medida

32 Inestabilidad Tipos de comportamiento anormal en los GC Posibles causas: -Instrumentación con fallas -Problemas de entrenamiento en operarios -Cambios en métodos -Mezclas de lotes de MP -Cambios de materiales o repuestos -Desajustes mecánicos -Falta de cuidado en la operación -Problemas de muestreo -El arrancar o apagar la maquina -El proceso no esta controlado -Sobre control o ajustes innecesarios en el proceso -Control de dos o mas proceso en la misma carta Grandes variaciones, puntos erráticos arriba y debajo de la línea central

33 Ciclos Tipos de comportamiento anormal en los GC Posibles causas: -Condiciones ambientales cíclicas -Fatiga del operador -Diferentes métodos entre turnos -Diferentes procesos de muestreo -Mantenimiento de equipos -Rotación regular de máquinas u operarios Patrón de fluctuación no aleatorio, tendencias ascendentes y descendentes de pocos datos y en forma recurrente repitiéndose varias veces

34 Estatificaciones Tipos de comportamiento anormal en los GC Posibles causas: -Fallas en el muestreo -Fallas en los análisis realizados -Limites de control mal calculados -Mezcla de materias primas - “manipulación” de los resultados Los puntos se agrupan alrededor de la línea central, se caracteriza por un aparente control, pero es realmente una estabilidad artificial

35 Secuencias Tipos de comportamiento anormal en los GC Posibles causas: -Cambios en las proporciones de las MP -Programa de mantenimiento -Instrumentación con fallas -Entrenamiento de los operarios -Cambio de método, MP, materiales y/o repuestos -Desajustes mecánicos -Cambio en el instrumento a medir Tendencia del proceso a dar valores a un solo lado de la linea central. El numero de puntos se denomina longitud de racha

36 Resumen de criterio tipo de Causa Especial Nota: En esta tabla “desviación estándar” se refiere a la desviación estándar usada en los cálculos de los limites de control

37 Criterios de causas especiales Ocho o mas puntos caen de un solo lado de la línea central Posibles causas: La introducción de nuevos trabajadores, máquinas, materiales o métodos. Cambios en el método de inspección Mayor o menor atención de los empleados Seis o mas puntos consecutivos ascendentes (o descendentes) Un movimiento de puntos hacia arriba (o hacia abajo), aunque no todos los puntos en ascenso Posibles causas: El deterioro o desajuste del equipo Desgaste de las herramientas Acumulación de desperdicios Calentamiento de las máquinas

38 Índice de inestabilidad Proceso inestable, proceso fuera de control estadístico, cuando los puntos están fuera de sus límites o siguen un patrón no aleatorio

39 Para recordar En un proceso bajo control y capaz los limites de especificación están mas alejados del promedio que los limites de control

40 Tipos de carta de control

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42 Uno de los propósitos de los GC es detectar los corrimientos en el proceso. Se minimiza la variabilidad debida a causas asignables dentro de una muestra y se minimiza la variabilidad entre las muestras

43 Cartas X Cartas R Calculo de limites de control Grafico de control de X-R

44 Cartas X Cartas R Calculo de limites de control Grafico de control de X-R Cuando se conoce la media y desviación del proceso

45 Calculo de limites de control Carta S Grafico de control de X-S Carta X

46 Observacion es en la muestra, n Carta para promedios Carta para desviaciones estándar carta para rangos Factores para límites de control Factores para línea central Factores para límites de control A2A3c41 /c4d3D3D4 21.8802.6590.79791.25330.85303.267 31.0231.9540.88621.12840.88802.574 40.7291.6280.92131.08540.88002.282 50.5771.4270.94001.06380.86402.114 60.4831.2870.95151.05100.84802.004 70.4191.1820.95941.04230.8330.0761.924 80.3731.0990.96501.03630.8200.1361.864 90.3371.0320.96931.03170.8080.1841.816 100.3080.9750.97271.02810.7970.2231.777 Apendice

47 Carta X-R y X-S Se inicia un nuevo proceso, o un nuevo producto En procesos que no cumpla especificaciones Para redefinir especificaciones Proceso muy inestable, sin capacidad Para reducir cantidad de inspección Para demostrar continuamente que el proceso es estable y capaz

48 Implantación y operación

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50 En una empresa metalmecánica se fabrican punterías para motores de automóviles, las cuales deben tener un diámetro exterior de 20000 µm con una tolerancia de ± 25 µm. Para evaluar la estabilidad del proceso se realiza un estudio inicial con tres subgrupos; donde cada hora se mide el diámetro de 5 punterías durante 4 turnos de trabajo. Realice un GC de X-R e interprételo Ejemplo GC para X-R

51 SUBGRUPOMEDICIONES 1-21-5213-12 243722-18 3-137-11-77 4157267-4 50136-206 61439-10 7-40-5112 83-133 9 9705114 101732-23-4 1115-52125 52-1610 131-2-4-1610 14-131-6114 152-414-6-2 1642196 176829-4 18-221-22-7 19-910-8-10-2 200-3-1314-3 217-5 1 22107-8-14-33 23-1428100-2 24-192712-9 2510514-44 2621-16-20-310 2722-14-5-75 2814-417 29056-19-7 302-19120

52 Carta de medias Carta de rangos

53 Ejemplo GC para X-S En la elaboración de envases de plástico, para la cual se tiene el peso como criterio de calidad, el cual debe estar entre 28 ± 0.5 g Cada media hora se toma un subgrupo de 10m preformas y se pesan. Las medias y las desviaciones de los últimos 20 subgrupos se adjuntan a continuación.

54 MEDIASDESVIACIONES ESTANDAR 28,0480,1343 28,0420,1596 27,9850,0846 27,9680,0868 28,0440,1086 28,1620,1029 27,8910,1241 27,9850,1010 28,0240,0924 27,9730,1049 28,0210,1157 28,0260,1127 28,0040,0841 27,9930,109 27,9490,1285 28,0280,1116 27,990,0927 28,0040,1691 27,9970,1083 28,0140,1031

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56 Se aplican a procesos lentos, tipo lotes Cartas individuales Constante d2 para n2= 1.128 Carta R Carta X

57 Ejemplo En la producción de tequila se miden varias características de calidad, una de estas es el °Brix residual después de la molienda. Buscándose siempre que este valor sea menor a 3.5%. Esta variable mide la eficacia del proceso de molienda

58 lote°brixlote°brix 12211.2 22.4221.8 32.2232 41.4242.4 52.3251.9 61.8262.4 71.5272.4 81.5281.7 92.1291.8 102302.1 111.6311.7 122.2322.1 131.9331.6 142.4342.4 153.3352.1 162.1361.8 172.1371.3 181.8381.8 191.6391.7 202.1401.6

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60 Tipos de carta de control

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62 Cartas p para defectuosos

63 Cartas np

64 Carta p

65 Carta np

66 Ejemplo En una empresa del ramo alimenticio mediante ciertas maquina se empacan salchichas al vacío, la forma de evaluar si el proceso se hizo correctamente es realizar una inspección visual de los paquetes para determinar que no existan burbujas de aire. Cuando el empaque presenta aire se rechaza. Con los siguientes datos realizar una carta de control y definir los limites

67 SUBGRUPO TOTAL PAQUETES INSPECCIONADO S PAQUETES CON AIRE PROPORCIONSUBGRUPO TOTAL PAQUETES INSPECCIONADOS PAQUETES CON AIRE PROPORCION 159515 215947 25935 226065 36078 236017 459610 245984 56026 255992 6 5 265903 76005 275885 85907 285973 95992 296046 106014 306055 115989 315977 1260017 326039 135974 335965 145945 345973 155953 356078 1659710 3659615 175997 375984 185965 386006 196074 396088 206019 405925

68 Cartas c y u para defectos

69 Carta c

70 Carta p, np, c o u Utiles en empresas de servicios La variable candidata es de atributos y no se tiene información acerca de estabilidad y capacidad El proceso consiste en operaciones complejas de ensamble y la calidad del producto se mide en términos de la ocurrencia de defectos Es necesario que el proceso sea estable y capaz pero no se pueden obtener mediciones de tipo continuo Se requiere tener información sobre la evolución del desempeño global del proceso