CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS

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

1 CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS
Prof. Cristian Carvallo G. Thursday, April 13, 2017

2 Los clientes insatisfechos…
Surgen debido a la variabilidad en los procesos: La locomoción no pasa siempre a la misma hora. La fila del banco no demora siempre lo mismo. Los procesos productivos no siempre entregan la misma especificación: llenado [kg ], Temperatura, Presión, ... Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

3 Control Estadístico de Procesos (CEP).
Es un método que da la confianza estadística de que un componente está dentro de una tolerancia sin tener que medir cada componente. Medición y análisis de la variación de cualquier proceso. Es un control del proceso, no del producto. Es un indicador, más que una solución. Es una herramienta de análisis de la variabilidad de los procesos. Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

4 Ejemplos de aplicación en servicios
Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

5 Ejemplos de aplicación en manufactura
Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

6 Se dice que una Variable X sigue una Distribución Normal :
Muchas variables, o transformaciones de ellas, siguen, al menos aproximadamente, una Distribución Normal. Se dice que una Variable X sigue una Distribución Normal : X ~ N ( µ , 2 ) donde µ es la media y 2 la varianza, que es una medida de la variabilidad existente. Se cumple que el 99.73% de las observaciones caen en el intervalo: [µ - 3  , µ + 3  ] Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

7 Desigualdad de Chebyshev
75% de los datos se encuentra entre X – 2 S y X + 2 S 89% de los datos se encuentra entre X – 3 S y X + 3 S REGLA EMPÍRICA (distribución normal): Muchos de los datos que surgen en la práctica se ha observado por la experiencia que: 68% (S)  68.26% 95% (2S)  95.46% 99,7% (3S)  99.73% Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

8 Distribución Normal -3 s -2 -1 m +1 +2 +3
68.26% 95.46% 99.73% -3 s -2 -1 m +1 +2 +3 “Cuando la variación de una característica de calidad es causada por la suma de un gran número de errores infinitesimales independientes debidos a diferentes factores, la distribución de la característica de calidad se aproxima a una distribución normal”, Kume, H. Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

9 LA HERRAMIENTA UTILIZADA POR EL CEP SON LAS GRÁFICAS DE CONTROL.
Es una comparación gráfica de los datos de desempeño del proceso contra los “límites de control estadístico” calculados, representados como rectas delimitantes sobre la gráfica. Los datos de desempeño son en general grupos de mediciones que preservan el orden de los datos. Se busca que los puntos estén dentro de los límites de control. No asegura CERO defectos. Se está trabajando con PROMEDIOS MUESTRALES. Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

10 Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

11 Interpretación de las gráficas y causas de inestabilidad
Tendencias en el nivel del proceso. Desajuste de los equipos. Desgaste de herramientas. Problemas asociados con la limpieza, mantención de partes y piezas.. Cambios en las condiciones medioambientales. Ciclos recurrentes. Diferencias en los dispositivos de medición. Rotación regular de operarios y/o equipos. Mucha variabilidad. Ajustes innecesarios al proceso. Problemas con los proveedores y/o materias primas. Procesos mezclados. Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

12 (Problemas crónicos en el sistema, pero no insolubles; son el “corazón de la calidad”, 85% de los problemas (Deming), responsabilidad de los gerentes y jefes). Se aborda con Mejoramiento. CAUSAS ASIGNABLES 1. Materias primas de mala calidad. 2. Pobre capacitación. 3. Pobre liderazgo. 4. Herramientas de trabajo en mal estado. 5. Mal diseño de sistema de atención. Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

13 (Explican 15% de los problemas; corrección principal por el trabajador, se aborda con control)
CAUSAS ALEATORIAS 1. Error de digitación (no asignable a falta de capacitación). 2. Desajuste de una maquinaria. 3. Accidente en el camino que retrasa la llegada. 4. Ausencia al trabajo de un empleado. Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

14 Ejemplos de gráficas de control
Un punto fuera de los límites Existencia de tendencias Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

15 Tipos de cartas de control
SPC Variables Atributos de promedios p proporción o fracción de artículos defectuosos np número de unidades defectuosas c número de defectos u número de defectos por unidad R de rangos S de desv. Standard X de medias individuales Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

16 Interpretación de las gráficas y causas de inestabilidad
Desplazamiento o cambios en el nivel del proceso: Introducción de nuevos trabajadores. Cambio en los métodos de inspección. Mayor o menor atención de los trabajadores. El proceso ha mejorado o empeorado. Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

17 Procesos fuera de control...
1. Uno o más puntos caen fuera de las líneas superior e inferior de control. Se sugiere que no sea más allá del 10% del total de las muestras (índice de inestabilidad) Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

18 Procesos fuera de control...
2. Ocho puntos o más están dentro de los límites de control en forma creciente o decreciente. Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

19 Procesos fuera de control...
3. Ocho puntos o más están dentro de los límites de control pero todos sobre (o bajo) la línea central. Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

20 Procesos fuera de control...
4. Aunque los puntos están dentro de los límites de control, forman ciclos o estructuras determinadas. Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

21 R X S TIPOS DE GRÁFICAS MEDIAS IND. Thursday, April 13, 2017
GRÁFICAS DE CONTROL VARIABLES X R S MEDIAS IND. ATRIBUTOS P: proporción de defectuosos. NP: número de unidades defectuosas. C: número de defectos. U: número de defectos por unidad. Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

22 DEFINA TOMA DE DATOS, MUESTRA, POBLACIÓN (hoja de inspección).
METODOLOGÍA SELECCIONE UN PROCESO. DEFINA LA CARACTERÍSTICA DE CALIDAD A MEDIR (consistente con los requerimientos del cliente y/o estándar reconocido). IDENTIFIQUE VARIABLES CRÍTICAS. CTQ’s: CTQ, CTC, CTT. DEFINA TOMA DE DATOS, MUESTRA, POBLACIÓN (hoja de inspección). DEFINA ESTUDIO: responsable, metodología. Sistema de toma de datos: manual, automático. TOME DATOS. Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

23 PREVIO: DIAGRAMAS DE PROCESO HTA.: DIAGRAMA DE FLUJO, FLUJOGRAMA
IPO INPUT PROCESS OUTPUT SIPOC SUPPLIER CUSTOMER Thursday, April 13, 2017 Cristian Carvallo G.

24 Gráfica X Límites de control  Se grafica la media de las muestras.
Línea Central  Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

25 Gráfica R Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

26 Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

27 Caso aplicado: “Vibración de un puente grúa”
Fecha Medida 1 Medida 2 Medida 3 1 18,2 17,1 17,6 2 24 24,2 22,8 3 16,5 17,2 16,3 4 32,2 28,5 29,8 5 12,7 12,9 12,5 6 13 12,4 7 13,1 8 21,5 23,2 22 9 14,6 14,2 15 10 13,2 11 19,2 20,6 19 12 19,1 20,3 11,8 11,2 14 8,9 9,2 10,8 11,1 16 12,1 12,3 17 11,6 12,2 18 14,1 7,6 7,9 20 13,8 13,5 MEDIDAS EN [mm/s] LES: 15 [mm/s] LEI: 0 [mm/s] Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

28 Flujo aire por Toberas Reactor Teniente [Nm3/Min]

29 Tasa inyección Concentrado Reactor Teniente [Ton/h]

30 Estudio de la variabilidad de los procesos
1. ¿Está el proceso bajo control? (Gráfica de Control)  Si no, ciclo de mejoramiento para corregir variación especial  Proceso estable o bajo control 2. ¿Es el proceso capaz para satisfacer los requerimientos de los clientes? Si no, ciclo de mejoramiento  proceso capaz (Cp) 3. Ahora que el proceso (Indicador) está bajo control y es capaz, ¿Es su variabilidad adecuada para ser competitivo? (Cpk)  Si no, nuevo (s) ciclo de mejoramiento para disminuir variabilidad (y/o) ajustar media hasta.... PROCESO OPTIMIZADO ¡¡¡¡TEMPORALMENTE!!!!! Thursday, April 13, 2017 Cristian Carvallo G.

31 Ejemplos de variabilidad del proceso
Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

32 Relaciones a utilizar Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

33 Relación entre Cp y Cpk :
LEI LES Cpk = Cp < 1 Cpk = Cp = 1 Cpk = 1 ; Cp > 2 Cpk = Cp > 2 Thursday, April 13, 2017 UTFSM © 2010

34 CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS
Prof. Cristian Carvallo G. Thursday, April 13, 2017