CONTROL ESTADISTICO DE PROCESOS

Presentación del tema: "CONTROL ESTADISTICO DE PROCESOS"— Transcripción de la presentación:

1 CONTROL ESTADISTICO DE PROCESOS
Para la reflexión “Aquellos datos que no tengan información dispersa (es decir a más del centramiento, la variabilidad), son falsos, no sirven para tomar decisiones y nos llevarán por caminos equivocados”. Kaoru Ishikawa

2 CONTROL ESTADISTICO DE PROCESOS
OBJETIVOS Comprender la importancia del control de procesos. Conocer las técnicas estadísticas para el control de los procesos y su seguimiento.

3 Definición de control de procesos
Proceso : Es una combinación de máquinas, herramientas, métodos, materiales y personal para lograr determinado producto. Control de procesos : Es un ciclo a través del cual medimos una característica de un producto, comparamos con el valor especificado y actuamos sobre el proceso hasta conseguir dicho valor especificado.

4 ¿Qué es centramiento y variación?
En un proceso se debe trabajar conforme lo establece una especificación, es decir, siempre debe tender a un valor central. En una distribución de las observaciones o medidas individuales de un proceso, podemos observar que estos valores se separan o dispersan del valor central o especificado, esto se denomina variación o dispersión. En la naturaleza y en los procesos industriales esta distribución es uniforme a ambos lados del valor central, esta distribución se llama distribución normal, siendo simétrica alrededor de la media.

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7 EJERCICIOS: Hacer un histograma con los datos.
Analizar las áreas comprendidas entre: ±σ (68,2%), ±2σ (95,45%) y ±3σ (99,73%). Analizar la relación entre los parámetros de la variable a ±3σ y los límites de especificación.

8 MEDIDAS DE CENTRAMIENTO Y DISPERSION
CENTRAMIENTO Y DISPERSIÓN EXACTITUD Y PRECISIÓN

9 Causas de la variación de los procesos:
a) CAUSAS COMUNES b) CAUSAS ESPECIALES

10 CAUSAS COMUNES (típicas)
Son aquellas que están presentes continuamente y que no son fácilmente identificables. Se pueden reducir pero no eliminar por completo. Debido a que no son identificables o muy difícil de serlas, NO SON ASIGNABLES. Las causas comunes contribuyen con un componente muy pequeño a la variabilidad total, pero ninguna de ellas contribuye con una cantidad significativa.

11 CAUSAS COMUNES (típicas)
La suma de las contribuciones de todas estas causas aleatorias no identificables es medible y se supone propia del proceso, como por ejemplo variaciones del voltaje en un turno normal de trabajo, elongación de una banda transportadora, entre otros. Las variaciones que producen se mantienen dentro de ciertos límites, por eso se dice que estas causas son CONTROLABLES O PERMANECEN BAJO CONTROL.

12 CAUSAS COMUNES (típicas)
Son difíciles de eliminar ya se requiere actuar sobre el sistema. Eliminadas las causas comunes se resuelve hasta el 85% de los problemas. Generalmente la eliminación de las causas comunes es de responsabilidad gerencial.

13 CAUSAS ESPECIALES (atípicas o asignables)
Son accidentales. Son identificables y por esta razón se dice que son asignables. Localizables en un lugar o en el tiempo. Representa un cambio real en el proceso, ese cambio puede ser atribuido a causas identificables que no son parte del proceso.

14 CAUSAS ESPECIALES (atípicas o asignables)
Pueden ser “inmeditamente” eliminadas por el operador, ya que son asignables a algún componente del proceso. Ejemplos: un apagón, el funcionamiento irregular de una máquina, una herramienta inadecuada o rota, falta de entrenamiento del operador, atascamiento del material en su recorrido.

15 CAUSAS ESPECIALES (atípicas o asignables)
Las variaciones que producen exceden ciertos límites, por eso se dice que estas causas NO SON CONTROLABLES. Una vez identificadas se pueden eliminar, siendo generalmente el operario o responsable del área el que actúa inmediatamente. Resuelve el 15% de los problemas.

16 QUE ES CONTROL ESTADISTICO DEL PROCESO
Es la aplicación de técnicas estadísticas para la medición y análisis de las variaciones en los procesos. Con el Control Estadístico de Procesos, se puede determinar la variabilidad y controlar continuamente la estabilidad del proceso, con el fin de alcanzar el estado de control estadístico y asegurar que en el proceso no hay ninguna causa asignable de variación.

17 ¿ Qué es estar bajo el ESTADO DE CONTROL ESTADISTICO ?
El estado de estar bajo CONTROL ESTADISTICO es la condición que describe un proceso en el cual han sido eliminadas las causas especiales de variación y únicamente permanecen las causas comunes.

18 NATURALEZA DE LOS GRAFICOS DE CONTROL DE SHEWART
Requiere de datos obtenidos mediante el muestreo del proceso a intervalos aproximadamente regulares (por tiempo o cantidad). Este grupo de datos se denomina subgrupo. A partir de cada subgrupo, se deduce una o más de sus características, tal como su valor de tendencia central y la dispersión.

19 NATURALEZA DE LOS GRAFICOS DE CONTROL DE SHEWART
Se construyen gráficos de control con límites del tipo: medida de tendencia central ±3 medidas de dispersión Por ej.: promedio ±3σ Si se observa que un punto cae fuera de los límites del gráfico de control o tiene alguna causa asignable de variación, se debe tomar como un indicación de problemas o de falta de control y por tanto se debe tomar una acción correctiva.

20 Gráficos de control Definición: Son diagramas que permiten estudiar la variación cronológica (tiempo o en cantidad) de un proceso para identificar si están presentes o ausentes causas asignables (especiales) de variación. Objetivo: Determinar si el proceso está bajo control estadístico.

21 Beneficios de los gráficos de control
Son herramientas SIMPLES Y EFECTIVAS para conocer el comportamiento de los procesos, y su estado de control estadístico. Sólo cuando un proceso está BAJO CONTROL ESTADISTICO se pueden determinar sus parámetros (el centramiento y la dispersión) y se puede predecir su desempeño con respecto a la especificación.

22 Beneficios de los gráficos de control
Las gráficas de control permiten por lo tanto determinar la CAPACIDAD DEL PROCESO. Permiten tomar acciones OPORTUNAMENTE sobre los procesos cuando esto sea necesario, esto es detectan cuando se da un desperdicio por fuera de tolerancia o lo que es mejor previenen o evitan la generación de desperdicio.

23 ETAPAS PARA IMPLANTAR LOS GRAFICOS DE CONTROL
I. FASE PREPARATORIA Diagnóstico del proceso Muestreo Determinar límites de control preliminares II. IMPLANTACIÓN EN EL PROCESO Capacitar sobre su uso correcto y efectivo. Aplicarlos para el seguimiento y el control de los procesos

24 ETAPAS PARA IMPLANTAR LOS GRAFICOS DE CONTROL
III. SEGUIMIENTO Determinar la estabilidad y la capacidad del proceso Redefinir límites de control (si es que la carta de control se ha elaborado con datos históricos, aunque es bueno revisar periódicamente los límites de control o cuando se dan causas asignables de variación favorables). Analizar la efectividad de los gráficos.

25 Fase preparatoria para implantar los gráficos de control
1. Seleccionar la(s) característica(s) de calidad que van a ser controladas, y el tipo de gráfico de control, mediante un diagnostico o análisis del proceso. 2. Definir el tamaño del subgrupo, teniendo en cuenta el costo de obtener la información (ensayos, tiempo, personal, etc.) y la sensibilidad del gráfico para detectar cambios en el proceso.

26 Fase preparatoria para implantar los gráficos de control
3. Definir la frecuencia de las muestras: con que intervalo de tiempo se debe tomar cada muestra, lo cual también afectará la sensibilidad del gráfico de control. 4. Para establecer los límites preliminares de control se puede iniciar con 20 o más subgrupos, obtenidos de los registros históricos. Pero, preferible es tomar nuevos subgrupos, previo a una revisión de la máquina en un estado óptimo de trabajo.

27 ENSAYOS PATRON PARA INTERPRETAR CAUSAS ASIGNABLES DE VARIACION EN LAS CARTAS DE CONTROL