la gestión y el control de procesos control de calidad

La Gestión y el Control de Procesos

Control de Calidad

Controlar el desempeño del proceso

Entradas ProcesoCaracterísticas

de calidad

Datos referidos a muestras

inspeccionadas

Conclusiones sobreposibles desajustes

en el proceso

Acciones correctivas

¿Qué se controla y para qué se controla?

Se controla el desempeño del proceso en cuanto a las características de calidad críticas del producto, para así minimizar la producción defectuosa.

¿Cuáles son las posibles causas de defectos y cuál es la consecuencia?

mano de obra método máquinas

Variabilidaddel proceso

materiasprimas

medicionesmedio

ambiente

CAUSAS EFECTO

Entradas y salidas de un proceso

PROCESO

MEDIDCIÓNEVALUACIÓN

CONTROL

X 1 X 2 Xn

Z 1 Z 2 Z q

ENTRADASMaterias primasComponentes

subensamblajes

Y= característica de calidad

VARIABLES CONTROLABLESPresión, temperatura, velocidad, etc

VARIABLES INCONTROLABLESFactores medioambientales,

propiedades de la materia prima, etc.

…

…

La variabilidad de un proceso

Aún cuando una misma persona utilice los mismos materiales y equipos, y aplique el mismo método para producir algo, los efectos seguirán variando. Es imposible mantener todos los factores que influyen en el resultado final, constantemente, en el mismo estado.

La variabilidad y su relación con la calidad

La calidad es inversamente proporcional a la variabilidad (o directamente proporcional a la uniformidad).

La mejora de la calidad es la reducción de la variabilidad en procesos y productos.

Búsqueda de una herramienta

Las gráficas de control surgen como respuesta a la búsqueda de una herramienta que permita distinguir entre variaciones aleatorias (debidas a causas comunes) y variaciones especiales.

Clasificación de las causas de variabilidad de un proceso

Causas comunes (aleatorias)

Cantidad grande Influencia pequeña Su localización es compleja Siguen la distribución normal

(Distribución de Gauss)

Clasificación de las causas de variabilidad de un proceso

Causas especiales o asignables:

Cantidad pequeña

Influencia importante

Su localización es sencilla

Su distribución no sigue ninguna ley

Causas asignables

Principales fuentes:

Maquinaria ajustada de modo impropio Errores del operador Materias primas defectuosas

Proceso bajo Control Estadístico

Se dice que un proceso se encuentra bajo control estadístico cuando su variabilidad es debida únicamente a causas comunes.

Cuando un proceso se encuentra bajo control su resultado (magnitud y variabilidad) es estable y predecible.

Proceso fuera de Control Estadístico

Se dice que un proceso se encuentra fuera de control estadístico cuando está operando con la presencia de causas especiales o asignables.

Posibles errores en la gestión

Los dos tipos de variabilidad (común y especial) llevan a cometer dos errores en la gestión cotidiana:

Error 1: reaccionar ante un cambio como si proviniera de una causa especial cuando en realidad surge del sistema mismo.

Error 2: tratar un cambio como si proviniera de causas comunes cuando en realidad se debe a una causa especial.

Posibles errores en la gestión

No es posible reducir a cero ambos errores, para ello es necesario contar con un instrumento que distinga la mayoría de las veces cuándo un cambio se debe a causas comunes y cuándo a causas especiales. Esta herramienta son los gráficos de control, especializada en el estudio de la variabilidad, el principal enemigo de la calidad.

Gráficos de control

Se trata de gráficos en los que se representa el comportamiento en el tiempo de una variable asociada con una característica de calidad con el propósito de distinguir si su variación se debe a causas comunes o a causas especiales.

Ca

racte

ristica

de

ca

lid

ad

LIC

LSC

Tiempo

2.5

2.7

2.9

3.1

3.3

3.5

Gráficos de control

Desde el punto de vista estadístico, estos gráficos permiten realizar pruebas de hipótesis sobre una de las características del producto o del proceso.

Test de Hipótesis

Ho es verdadera Ho es falsa

Continuación del proceso

Ajuste del proceso

DecisiónCorrecta

Error deTipo 1

Error deTipo 2

Decisión Correcta

Hipótesis nula: el proceso es estable (no hay presentes causas asignables)

Error Tipo 1: Rechazar Ho cuando es verdaderaError Tipo 2: Aceptar Ho cuando es falsa

Gráficos de control (cont)C

ara

cte

ristica

de

ca

lid

ad

LIC

LSC

Tiempo

2.5

2.7

2.9

3.1

3.3

3.5

Obtención de las muestrasDebe asegurarse que la variabilidad

entre las muestras sea lo mayor posible, para que haya oportunidad de detectar causas asignables, si es que éstas están presentes.

La variabilidad dentro de la muestra debe ser mínima, es decir estar formada por unidades lo más homogéneas posibles. Para que la variación entre las piezas que componen el subgrupo sea mínima, las piezas deben estar producidas bajo las mismas condiciones.

Subgrupos racionales

CORRECTO

Ejemplo: Piezas consecutivas elaboradas por una máquina, por un mismo operario, en un mismo turno de trabajo, con un mismo material, con las mismas herramientas.

INCORRECTOS

Piezas producidas con materia prima proveniente de diferentes lotes

Piezas producidas por diferentes operarios

Piezas de diferentes cabezales de una misma máquina

Obtención de las muestras

Tamaño de la muestra: cuanto más pequeña sea la variabilidad que se quiere detectar, mayor será el tamaño de la muestra.

Frecuencia del muestreo: en general se prefieren muestras más pequeñas más frecuentemente, que muestras grandes con poca frecuencia.

Subgrupos racionales

TAMAÑO

En operaciones que dependen de la mano de obra tomar muestras más grandes con menor frecuencia.

En operaciones automatizadas: grupos más pequeños con mayor frecuencia.

MÉTODO DE OBTENCIÓN

Muestra formada por unidades producidas de manera consecutiva tomadas a intervalos regulares (método del instante).

Muestra formada por unidades producidas en un periodo determinado tomadas a intervalos regulares (método del periodo).

Muestra a cantidades producidas constantes.

Una regla rápida

Tamaño del lote Porcentaje a muestrear

60 a 300 10%

301 a 1000 5%

1001 a 5000 2%

Más de 5000 1%

Tipos de Gráficos de control

POR VARIABLES

Se utilizan cuando la característica de calidad puede expresarse como una medida numérica resultante de una medición.

Ejemplos: diámetro de un cojinete, longitud de un eje.

POR ATRIBUTOS

Los atributos son aquellas características de calidad no mensurables, cuya dimensión no se puede representar por una cifra.

Ejemplo: legible – ilegible, no rayado – rayado.

Proceso bajo control estadístico

Para poder considerar al proceso bajo control, los puntos del gráfico deben estar dentro de los límites de control y presentar comportamiento aleatorio.

Ca

racte

ristica

de

ca

lid

ad

LIC

LSC

Tiempo

2.5

2.7

2.9

3.1

3.3

3.5

Patrones que indican proceso fuera de control estadístico

Corresponden a sucesos que tienen muy baja probabilidad de ocurrir si el proceso está bajo control estadístico (aplicación de la teoría de las rachas).

Cada uno de ellos provee información sobre el tipo de causa asignable que puede estar afectando al proceso.

Interpretación de los gráficos de control

Para la identificación de los patrones que indican que el control está fuera de control estadístico se divide el área dentro de los límites de control en 6 zonas iguales, cada una de amplitud similar a una desviación estándar.

Muestra

Ca

racte

rística

de

Ca

lid

ad

5 10 15 20 25

9.5

10

.01

0.5

Zona A

Zona B

Zona C

Zona C

Zona B

Zona A

Interpretación de los gráficos de control

Pruebas que indican que no hay control estadístico

1. Un punto fuera de los límites de control.

2. Dos de tres puntos consecutivos en la zona A o más allá.

3. Cuatro de cinco puntos consecutivos en la zona B o más allá.

Pruebas que indican que no hay control estadístico

4. Ocho puntos consecutivos de un solo lado de la línea central.

Ampliación de la prueba: a) Al menos 10 de 11 puntos

consecutivos ocurren de un mismo lado de la línea central.

b) Al menos 12 de 14 puntos consecutivos ocurren de un mismo lado de la línea central.

Pruebas que indican que no hay control estadístico

5. Seis puntos consecutivos ascendentes o descendentes.

6. Catorce puntos consecutivos alternando entre altos y bajos.

7. Ocho puntos consecutivos a ambos lados de la línea central con ninguno en la zona C.

8. Quince puntos consecutivos en la zona C, arriba o debajo de la línea central.

Control por Variables

Gráficos de medias y rangos( )

Se construye un gráfico para la evolución de las medias de los grupos (asociado con la ubicación de la característica ) y otro para la evolución de los rangos (asociado con la dispersión de la característica ).

Se utilizan los rangos para medir la variabilidad ya que son fáciles de calcular y tienen una eficiencia similar a la desviación estándar para subgrupos pequeños (n<8).

RX

Tamaño de los subgrupos racionales

Con muestras de tamaño igual a 5 se tiene alta probabilidad de detectar desvíos grandes en la media de una magnitud con una variedad de distribuciones.

Gráficos de medias y desviaciones estándar ( )

Se utiliza el mismo gráfico de medias anterior, pero ahora se estudia la dispersión usando un gráfico de las desviaciones estándar de cada subgrupo.

La desviación estándar es un mejor estimador de la variabilidad, pero más difícil de calcular. Se prefiere en procesos con subgrupos racionales grandes (8 ó más) o en procesos automatizados.

sX

Control por Atributos

Gráficos de control por atributos:

Gráficos de control para la proporción de productos defectuosos (p) o número de defectuosos (np):

Se analiza si el producto resultante posee o no cierto atributo o característica cualitativa.

Gráficos de control por atributos:

Gráficos de control por cantidad de defectos (c) o cantidad de defectos por unidad (u).

Gráfico u, se examina la cantidad de anomalías o defectos que presenta el artículo fabricado (u).

40

Gráficos de control para la proporción de productos defectuosos (p)

Se controla la proporción de piezas que no cumple con los requisitos especificados, es decir, la proporción de defectuosos.

Muchas características que son variables se podrían controlar como atributos.

Ejemplo: el diámetro de un eje se puede medir con un micrómetro (variable) o con un calibre “pasa-no pasa” (atributo).

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Gráficos de control para la proporción de productos defectuosos (p)

Ejemplos:

El número de unidades defectuosas en la muestra

El número de fallas de soldadura por tarjeta

El número de errores por factura

Gráficos de control por atributos

Se recogen de 20 a 30 muestras de tamaño suficiente para que se observe en cada una alguno de los resultados defectuosos, lo que hace que el tamaño de muestra necesario sea tanto mayor cuanto menor sea dicha proporción y siempre mayor al tamaño de las muestras de control por variables.

Estudios de Capacidad

Tolerancia

Se suele distinguir entre dos tipos de tolerancias:

Tolerancia Especificada (o de diseño): es fijada por el departamento de ingeniería. Está relacionada con los requerimientos del cliente (calidad en el diseño).

Tolerancia Natural: variabilidad del proceso debido al diseño del proceso y los factores que intervienen en el mismo.

Estudios de capacidad

Su objetivo es cuantificar la variabilidad inherente a un proceso o a una parte del mismo (determinar tolerancias naturales) y analizar dicha variabilidad en relación con las especificaciones del producto (tolerancias especificadas).

No tiene sentido hablar de capacidad para procesos que no se encuentran en estado de control.

Indice decapacidad

Tolerancia

Si la tolerancia natural de un proceso es más estricta que la tolerancia especificada entonces es fácil obtener calidad de conformidad (o calidad de producto).

En cambio, si la tolerancia especificada es más estricta que la tolerancia natural del proceso, difícilmente se lograrán elaborar productos que la satisfagan.

Utilidad de losEstudios de capacidad

Determinar si nuestros procesos son capaces de elaborar productos con las especificaciones requeridas por el mercado y, en caso de no satisfacer las especificaciones, conocer el porcentaje de unidades no conformes que se obtendrán.

Determinar valores “razonables” para las especificaciones de un producto nuevo de acuerdo con las capacidades de nuestros procesos.

Elegir entre diversos proveedores.

Capacidad del proceso

Capacidad del proceso = 6 σ

Indices de capacidad

Indice de Capacidad de proceso:

Relación entre la tolerancia especificada y la

tolerancia natural del proceso (capacidad del proceso).

Si σ no es conocida, se puede estimar: σ=Rm /d2

o σ= sm /c2

6

LITLSTC p

Indices de capacidad

Se desea que el índice de capacidad sea tan grande como sea posible:

Si Cp < 1, el proceso no es capaz de producir de acuerdo con las especificaciones.

Si 1 ≤ Cp < 1.33 el proceso es capaz, pero cualquier pequeño cambio en las condiciones puede hacer que pierda esta cualidad.

Si Cp ≥ 1.33 el proceso es capaz y robusto.

Capacidad del proceso

Ciertas industrias (electrónica, aviación) utilizan otros valores como 10 y 12.

Metodología SIX SIGMA, desarrollada por Motorola a finales de los ´80.

Capacidad del proceso

Capacidad del proceso

Límites del intervalo

Porcentaje dentro del intervalo

Defectuosos en parte por millón

(ppm)

± 1 Sigma 68,27 317300

± 2 Sigma 95,45 45500

± 3 Sigma 99,73 2700

± 4 Sigma 99,9937 63

± 5 Sigma 99.999943 0.57

± 6 Sigma 99.9999998 0.002

Capacidad del proceso

Indices de capacidad (cont)

Cuando el proceso no está centrado se hace necesario redefinir el índice:

Para considerar que un proceso opera dentro de especificación, Cpk ≥ 1,33

3

,3

minLITXXLST

C pk

Indices de capacidad (cont.)

Indice de Taguchi:

N: valor nominal de la característica de calidad.

Si μ y σ no son conocidas, se utiliza: y σ=Rm /d2 o σ= sm /c2

6

LITLSTCm

X

222 N

Estabilidad y capacidad de un proceso

¿EL PROCESO ESTÁ EN CONTROL ESTADÍSTICO?

NO

¿EL PROCESO ES CAPAZ?

SÍ

AUtilizar cartas de Control y HB para prevenir causas

especiales

CUtilizar las HB para

diagnosticar y mejorarel proceso.

BIdentificar causas

especiales para evitar que el proceso

empeore

DAplicar HB para

diagnosticar y mejorar.Se requieren análisis

muy serios.

NO

SÍ