Importancia de las aplicaciones de estadística en el control de procesos Guatemala 2010.

Presentación del tema: "Importancia de las aplicaciones de estadística en el control de procesos Guatemala 2010."— Transcripción de la presentación:

1 Importancia de las aplicaciones de estadística en el control de procesos
Guatemala 2010

2 Aseguramiento de calidad
La calidad mide lo bien que un producto o servicio satisface las necesidades del cliente. Las empresas reconocen que para ser competitivas en la economía globalizada actual, deben tener altos niveles de calidad.

3 Consiste de dos funciones principales:
Define el sistema total de políticas, procedimientos y lineamientos establecidos por una organización para alcanzar y mantener la calidad. Consiste de dos funciones principales: ingeniería de la calidad y control de calidad.

4 Ingeniería de la calidad
Su objetivo es: incluir la calidad en el diseño de productos y procesos, identificar, antes de la producción, problemas potenciales de la calidad.

5 Control de calidad Consiste en efectuar una serie de inspecciones y mediciones para determinar si se están cumpliendo las normas de calidad. Si no se cumplen, se deben emprender acciones correctivas y/o preventivas para alcanzar y mantener el apego a las normas.

6 Control estadístico Los gerentes no deben depender de la inspección en masa. Buscar la mejora continua en todos los procesos de producción y servicios. Ambiente orientado hacia el trabajo en equipo. Ambiente de trabajo que mantenga siempre la búsqueda de la calidad y productividad.

7 El control gráfico, que es un control estadístico en proceso, es una representación gráfica de determinadas estadísticas descriptivas cuantitativo específico para supervisar un proceso de producción. La meta es determinar si puede continuar un proceso o si se debe ajustar para obtener un nivel deseado de calidad le pueden ayudar a supervisar el comportamiento de proceso.

8 Cualquiera de estos factores, o todos ellos, pueden hacer que la producción sea de baja calidad.
Las herramientas se gastan de manera invariable. Las vibraciones hacen que los ajustes de las máquinas varíen. Los materiales pueden estar defectuosos. Los operadores pueden cometer errores.

9 Si la variación en la calidad del producto se debe a causas asignables, como el desgaste de herramientas, malos ajustes de la maquinaria, materia prima de mala calidad o error del operador, el proceso se ajustará o corregirá lo más pronto posible. Si la variación se debe a lo que se denomina causas comunes, esto es, variaciones aleatorias en los materiales, en la temperatura, en la humedad, etc., el proceso no necesita ser ajustado.

10 El principal objetivo del control estadístico del proceso es determinar si las variaciones en el producto son por causas asignables o por causas comunes.

11 Siempre que se detectan causas asignables se considera que el proceso está fuera de control.
En ese caso se debe emprender una acción correctiva para regresar el proceso hacia un nivel de calidad aceptable. Si la variación en el producto sólo se debe a causas comunes, se considera que el proceso está bajo control estadístico. No son necesarios cambios o ajustes.

12 Calidad y mejora de procesos
La filosofía de calidad para la transformación se basa en conocer, satisfacer e incluso superar las necesidades de los clientes. En la época actual el consumidor es más crítico, es decir, evalúa precio y calidad, por lo que los procesos claves de una organización deberían ser los procesos que tiene impacto en los consumidores finales.

13 Administración de procesos
Detección de defectos: Consiste en una inspección rigurosa con el fin de encontrar los productos defectuosos. Esta inspección se lleva a cabo al final del proceso. Prevención de defectos: Producción de artículos no defectuosos mediante la mejora constante del proceso. No se busca eliminar la variabilidad sino reducirla. Se habla de estabilizar y habilitar el proceso, esto es, que la variabilidad se encuentre dentro de ciertos límites.

14 Para alcanzar la mejora, deben emplearse otras técnicas como planes de muestreo, diseño experimental, la reducción de variación, la capacidad de proceso de análisis, proceso y planes de mejora. Los controles estadísticos de procesos en sí mismos, no van a mejorar un diseño de mala calidad del producto, ya únicamente miden la coherencia (consistencia) de la forma en que el producto ha sido diseñado y fabricado.

15 Beneficios Proporciona vigilancia y retroalimentación para el mantenimiento de los procesos de control. Cuando las señales de un problema con el proceso se ha producido. Detecta causas asignables de variación. Logra proceso de caracterización. Reduce la necesidad de inspección.

16 Monitorear del desempeño del proceso y de la calidad del producto.
Proporciona mecanismo para hacer cambios en el proceso y realizar un seguimiento de los efectos de esos cambios. Una vez que un proceso es estable (asignable causas de variación han sido eliminados), proporciona la capacidad de proceso de análisis de comparación de productos para la tolerancia.

17 1. Herramientas estadísticas para la representación de datos e información
Diagramas de dispersión: Evaluación de exactitud y precisión durante la validación de metodologías analíticas. Histogramas de frecuencia y diagramas de Paretto: Distribución de clases según su frecuencia (visualización de la tendencia de la ocurrencia de un evento) Gráficos de probabilidad normal: Verificación de la normalidad de la distribución de los datos (para determinar si las causas son asignables o comunes).

18 Gráficos de control: Representación de una característica de calidad medida. Cuando la variable se mide de manera continua (número) se emplean medidas de tendencia central para su interpretación. Cuando la variable puede tener dos valores, se emplean histogramas de frecuencia para visualizar la tendencia de su ocurrencia. Gráficos de series de tiempo: Revisiones anual de producto (cada parámetro). Mediciones de desempeño. Permite identificar tendencia, ciclos y/o corrimientos así como la variabilidad del proceso a través del tiempo (mide la ganancia o pérdida de uniformidad) Diagramas de causa-efecto: Investigación de desviaciones; optimización de desempeño.

19 2. Herramientas estadísticas para la estimación puntual (inferencia estadística)
Estimación puntual de medidas de tendencia central: Media, mediana. Estimación puntual de medidas de dispersión: Desviación estándar, varianza. Modelos de regresión entre variables (ej. Regresión lineal, determinación de curvas de calibración) Prueba hipótesis por inferencia estadística, por intervalos de confianza: Pruebas t, f, análisis de varianza.

20 3. Herramientas para la estimación de probabilidades:
Evalúan la posibilidad de ocurrencia de un fenómeno.

21 GRACIAS