Instituto Tecnolgico de Saltillo.

Ingeniera Industrial.

Taller de Investigacin I.

Ing. Liliana de Lourdes Valero Rodrguez.

Alumnos: Jess Hctor De Len MedinaEric Ivn Soto Soto

Proyecto:Control Estadstico de Procesos

18 de Mayo del 2015Saltillo, Coahuila.

ndiceREVISIN DE LA LITERATURA..RESUMEN.ABSTRACTOBJETIVO GENERAL.OBJETIVO ESPECFICOINTRODUCCIN..JUSTIFICACIN...MARCO TERICORESULTADOS ESPERADOS.CONCLUSIONES PRELIMINARESCRONOGRAMA DE ACTIVIDADES..

Conclusiones para el artculo 1Tutorial para SPC (SPC tutorial)Autor: Roland CaulcuttEl articulo llamado SPC tutorial habla sobre los principios bsicos del Control Estadstico de Procesos (SPC por sus siglas en ingls) que es un conjunto de tcnicas y estrategias que facilitan el control de la produccin dentro de una empresa manufacturera. Las tcnicas que principalmente se utilizan para el SPC son hojas de checado, histogramas, grficas de control, diagramas de dispersin, de Pareto y de causa y efecto. Sin embargo el artculo hace un especial nfasis en la importancia que tienen las grficas de control en el SPC pues a partir de ellas podemos determinar si nuestro proceso est controlado o fuera de control de acuerdo a los lmites y a las tendencias de los puntos graficados.Al leer este artculo podemos decir que las grficas de control son una parte muy importante del control del proceso puesto que son un punto de partida sobre el cual se sabe si el proceso de produccin que se est utilizando es bueno y si no lo es poder determinar las causas asignables que ocasionan tener un mal proceso y eliminarlas para lograr tener un proceso consistente y con ello aumentar la calidad del producto y el proceso en s, ya que slo as la empresa lograra reducir sus desperdicios y maximizar los recursos. Por esto es que se puede decir que hoy en da el SPC es una metodologa que debe ser aplicada en todas las empresas, sin importar cul sea su giro.

Conclusiones para el artculo 2Aplicativo para el control estadstico de procesos en lnea integrado a un sistema de manufactura flexible Autores: Gabriel Mauricio Zambrano Rey, Carlos Eduardo Fquene Retamoso y Hugo Santiago Aguirre Mayorga Este artculo habla sobre cmo hacer que el control estadstico de los procesos de una empresa se de en tiempo real y sin la necesidad de realizar ningn clculo de forma manual. En l se explica que el objetivo anteriormente mencionado se puede alcanzar dentro de un sistema automatizado de manufactura por medio de la elaboracin de un programa sencillo (elaborado en el lenguaje de LABview), el cual est dividido en tres mdulos que son el Mdulo de comunicaciones, Mdulo de control estadstico de procesos y Mdulo de alarmas.En general este artculo nos pareci muy interesante puesto que en l se da una alternativa para realizar el SPC de forma automtica y en el momento preciso ya que con este programa se van generando las grficas de control como en realidad deben de ser, es decir en el momento en que se termin la inspeccin de calidad. Adems de que se generan tambin los indicadores de la capacidad del proceso como lo son el CP y el CPK y se envan alarmas cuando el proceso se sale de control. Con ello se corregiran y mejoraran los procesos justo en el momento que es necesario y se evitaran los rechazos por parte de los clientes, por lo que se puede decir que esta herramienta traera un gran beneficio a todas las industrias ya que sin duda mejorara en gran medida sus procesos y adems traera grandes ahorros econmicos.

Conclusiones articulo 3Control estadstico de procesos en tiempo real de un sistema de endulzamiento de gas amargo. Metodologa y resultadosAutores: Lara Hernndez, Melo Gonzlez, Herrera Ruiz, Valdez Gmez.El control estadstico de procesos es una herramienta que permite mantener un proceso productivo dentro de lmites aceptables, para lograr productos que cumplan con las especificaciones requeridas, pudiendo incluso disminuir costos de produccin. Este artculo se trata sobre la endulzacin de gases y nos hablan de todo el procedimiento que se est llevando a cabo las tcnicas que se utilizan y la variabilidad que se puede llegar a tener, los pasos que se utilizan para ese proceso y los anlisis estadsticosSe nos muestra los comportamientos de las grficas, que se demuestran las diferencias de la temperatura que se mueve.El control estadstico funcionar de manera adecuada siempre y cuando el proceso se encuentre bajo control y cumpla con los diferentes criterios de estabilidad.

Conclusiones articulo 4Control Estadstico de Procesos Autor: Josu lvarez BorregoEste es un enfoque del autor que nos habla ms a fondo sobre el control estadstico del proceso ya que lo hemos visto utilizado en los otros artculos, nos ensea los mtodos generales y los mtodos descriptivos, a m en lo personal me gusto porque te da un enfoque mucho ms claro que los dems y ensea a describir y hacer los pasos como sonConclusiones articulo 5 Control estadstico de procesos con inerciarevisin del estado del arte y perspectivas de futuro

Autor:Alberto Jos Ferrer RiquelmeEn este trabajo se presenta una revisin bibliogrfica del estado del arte en la aplicacin del Control Estadstico de Procesos (Statistical Process Control, SPC) en procesos con dinmica, tpicos en los modernos entornos altamente automatizados tanto de la industria de piezas, como de la de procesos, donde la correlacin entre las observaciones forma parte del sistema de causas comunes de variabilidad. Se presenta en primer lugar una revisin de las estrategias de monitorizacin desarrolladas para adaptar los grficos de control estndar a procesos con inercia. Seguidamente se introduce la estrategia combinada ESPC (Engineering Statistical Process Control), integracin del SPC con la teora de control de procesos (Engineering Process Control, EPC), que aprovecha la informacin valiosa que proporciona la propia dinmica de los procesos, junto con la existencia de variables de control, fcilmente manipulables, para mejorar el control de los procesos. Se presentan diversas aplicaciones reales exitosas de la estrategia combinada ESPC y se apuntan algunas lneas de investigacin abiertas.

ResumenEl presente trabajo corresponde a una investigacin documental sobre el control estadstico de procesos (SPC por sus siglas en ingls) y su aplicacin dentro de las empresas industriales. El control estadstico de procesos se define como la aplicacin de tcnicas estadsticas para determinar si el resultado de un proceso concuerda con el diseo del producto o servicio correspondiente. Su objetivo fundamental es detectar cualquier cambio en el proceso para emprender acciones correctoras, previniendo de ajustes innecesarios, proporcionando informacin sobre los parmetros bsicos del proceso y sobre su estabilidad. Para lograr este control estadstico, el proceso debe funcionar afectado solamente por causas no asignables, trabajar dentro de los lmites superior e inferior de control y tener una capacidad y habilidad alta, ya que si se trabaja dentro de estas condiciones la variabilidad se disminuir al mnimo y se tendr un proceso slido y confiable.

Palabras clave: Control de Procesos, SPC, proceso, producto, variabilidad, confiabilidad, lmites de control, capacidad, habilidad, estadstica, calidad,

AbstractThis work corresponds to a documentary research about statistical process control (SPC for its acronym in English) and its application in industrial companies. Statistical process control is defined as "the application of statistical techniques to determine if the result of a process design is consistent with the relevant product or service." Its main objective is to detect any changes in the process to take corrective actions, preventing unnecessary changes, and providing information about the basic parameters of the process and its stability. To achieve this statistical control, the process must operate affected with only assignable causes, work within the upper and lower control limits, and have a high capability and ability. All of this because if it is worked with these conditions, the variability will be reduced to a minimum, and it will be a solid and reliable process in the company.

Key words: Process Control, SPC, process, product, variability, security, control limits, capability, ability, statistic, quality

Objetivo GeneralAnalizar los principios y aplicaciones del Control Estadstico de Procesos (SPC)

Objetivos especficos1. Conocer las tcnicas y herramientas utilizadas dentro del Control Estadstico de Procesos2. Determinar las aplicaciones que tiene el Control Estadstico de Procesos3. Observar situaciones reales en las que se aplique el SPC4. Determinar los beneficios que se obtienen del SPC

IntroduccinEn el presente documento se dan a conocer los principios, herramientas y tcnicas utilizados en el Control Estadstico de Procesos. Adems se muestra la importancia y los beneficios que trae consigo su aplicacin dentro de una organizacin industrial. Esto debido a que en las empresas industriales se realizan una gran cantidad de procesos los cuales deben de ser ideados, planeados y estructurados, llevados a cabo, sin embargo dentro de ellos siempre van existir errores y variaciones. Estos errores y variaciones surgen debido a que un proceso se lleva a cabo varias veces durante un periodo de tiempo especfico y nunca se va a realizar exactamente igual, por lo cual existen diferencias entre los productos que se generan en las diferentes repeticiones del mismo, las cuales son indeseables y se han tratado de eliminar por medio de diferentes mtodos.Los mtodos utilizados para disminuir las variaciones de los procesos siempre van a necesitar parmetros cuantitativos, puesto que la medicin de la calidad de un producto debe ser objetiva, ya que si esta fuera determinada por las diferentes opiniones que las personas pueden tener difcilmente se lograra llegar a un consenso, ya que el concepto de calidad de una persona puede ser muy diferente al que tenga otra.Dichos mtodos cuantitativos se han ido desarrollando a travs de los aos y haciendo uso de la ciencia Estadstica han llegado a formar lo que hoy conocemos como Control Estadstico de Procesos, el cual es una parte muy importante de la labor de una empresa industrial, puesto que de l depende los productos que se fabrican sean de alta calidad.

JustificacinEste trabajo de investigacin se realizar debido a que los procesos industriales representan una parte fundamental del funcionamiento de una empresa puesto que gracias a ellos se lleva a cabo la produccin de artculos los cuales se vendern para generar utilidades y beneficios a la organizacin. Sin embargo dichos procesos varan puesto que nunca se hacen de forma igual y estas variaciones producen defectos en el producto, los cuales afectan el nivel de produccin, los precios, los tiempos y las ganancias que genera la empresa. Por esta razn las empresas se ven forzadas a aplicar mtodos para disminuir estas variaciones y es aqu donde radica la importancia del control estadstico de procesos, puesto que gracias a l dichas variaciones pueden ser detectadas y eliminadas. Es por esto que el equipo de trabajo ve la necesidad de realizar una investigacin documental sobre los conceptos, principios, herramientas y aplicaciones que engloba el Control Estadstico de Procesos

Marco Terico1. Al explorar la filosofa que fundamenta la administracin de la Calidad Total se pueden definir cinco caractersticas de la calidad centradas en el cliente, las cuales se mencionan a continuacin: Conformidad con las especificaciones Valor Adecuacin para el uso previsto Soporte Impresiones psicolgicas.

2. El mejoramiento de la calidad se basa en la vigilancia continua de los insumos y de los productos durante los procesos, para la elaboracin de los diferentes bienes y servicios. Para poder lograr este mejoramiento en la calidad se hace necesario el medir o comparar estos insumos y productos mediante herramientas estadsticas y con ello poder evaluar el grado de conformidad alcanzado respecto a las especificaciones.

3. El Control Estadstico de Procesos (SPC por sus siglas en ingls) es la aplicacin de tcnicas estadsticas para determinar si el resultado de un proceso concuerda con el diseo del producto o servicio correspondiente.

4. El SPC tambin suele utilizarse con el propsito de informar a la gerencia sobre los cambios introducidos y hayan repercutido favorablemente en la produccin derivada de esos procesos.

5. El Control Estadstico de Procesos naci a finales de los aos 20 en los Bell Laboratories. Su creador fue W. A. Shewhart, quien lo introdujo en su libro Economic Control of Quality of Manufactured Products

6. Un proceso se puede definir como Una secuencia de pasos dispuesta con algn tipo de lgica que se enfoca en lograr algn resultado especfico. Con el objetivo mejorar la productividad de algo, para establecer unordeno eliminar algn tipo de problema.

7. Un proceso se puede representar de las siguientes maneras

8. Un sistema de control de procesos puede describirse como un sistema de retroalimentacin. SPC es un tipo de sistema de retroalimentacin.

9. Dentro de un sistema de retroalimentacin se tienen que tomar en cuenta los siguientes componentes:

El Proceso: Por proceso, significa una combinacin completa de proveedores, fabricantes, gente, equipo, materiales de entrada, mtodos y medio ambiente que trabajan juntos para producir un resultado, y los clientes que usen dicho resultado.

Informacin Acerca del Desempeo: Mucho de la informacin acerca del desempeo actual de un proceso puede ser aprendida estudiando los resultados del proceso mismo. La informacin ms til acerca del desempeo de un proceso viene, sin embargo, del entendimiento del proceso mismo y de su variabilidad interna.

Las caractersticas de un proceso (tales como, temperaturas, tiempos de ciclo, velocidades de alimentacin, ausentismo, tiempos muertos, lo tardo, o nmero de interrupciones) debieran ser el enfoque ltimo de nuestros esfuerzos.

Acciones Sobre el Proceso: Las acciones sobre el proceso son frecuentemente ms econmicas cuando se toman para prevenir que caractersticas importantes (del proceso o resultados) varen mucho de sus valores meta. Esto asegura que la estabilidad y la variacin de los resultados del proceso se mantengan dentro de lmites aceptables.

Dichas acciones pueden consistir en:

Cambios en las operaciones

Entrenamiento a los operadores Cambios en los materiales de recibo

Cambios en los elementos ms bsicos del proceso mismo

El equipo La forma en cmo la gente se comunica y se relaciona El diseo del proceso como un todo: el cual puede ser vulnerable a cambios de temperatura y humedad en piso.

Acciones Sobre los Resultados: Acciones sobre los resultados es frecuentemente lo menos econmico, cuando se restringe a la deteccin y correccin de producto fuera de especificaciones sin abordar problemas del proceso en cuestin.

Desafortunadamente, si el resultado actual no cumple consistentemente con los requerimientos de los clientes, puede ser necesario clasificar todos los productos y desechar o retrabajar cualquier producto no conforme. Esto debe continuar hasta que acciones correctivas necesarias sobre el proceso se hayan tomado y verificado.

10. Un proceso industrial est sometido a una serie de factores de carcter aleatorio que hacen imposible fabricar dos productos exactamente iguales.

11. Las caractersticas del producto fabricado no son uniformes y presentan una variabilidad.

12. Esta variabilidad es claramente indeseable y el objetivo ha de ser reducirla lo ms posible o al menos mantenerla dentro de unos lmites. El Control Estadstico de Procesos es una herramienta til para alcanzar este segundo objetivo.

13. Los principales factores que influyen en la variabilidad de los procesos son los siguientes:

Maquinara Herramentales Materiales Operadores Mantenimiento Medio ambiente Sistemas de medicin Tiempo requerido

14. Para administrar cualquier proceso y reducir la variacin, dicha variacin debiera ser rastreada hacia sus fuentes. Por lo cual se debe distinguir entre las distinguir entre causas de variacin comunes y especiales.

15. Causas comunes: se refieren a las tantas fuentes de variacin que estn actuando consistentemente en un proceso. Las causas comunes dentro de un proceso generan una distribucin estable y repetible en el tiempo.

Esto es llamado en un estado de control estadstico. Generalmente son un sistema estable de causas aleatorias. Si solo causas comunes de variacin estn presentes y no cambian, los resultados de un proceso son predecibles.

16. Causas especiales (tambin llamadas causas asignables): se refieren a cualquier factor que causa variaciones y que afectan solo algunos resultados del proceso. Estas a menudo son intermitentes e impredecibles.

Los cambios en la distribucin del proceso debidos a causas especiales pueden ser perjudiciales o benficos. Cuando son perjudiciales, necesitan ser entendidas y retiradas. Cuando son benficas, tambin deben ser entendidas y hacerse una parte permanente del proceso mismo.

Las causas especiales son sealizadas por uno o ms puntos fuera de los lmites de control o por patrones no aleatorios de puntos dentro de los lmites de control.

17. Algunos ejemplos de causas asignables que influyen dentro de un proceso son las siguientes:

Uso de materia prima no conforme con las especificaciones establecidas. Instrumentos descalibrados. Daos mecnicos o elctricos en los equipos. Un parmetro de control fijado errneamente.

18. Causas comunes y causas asignables:

19. Para el entendimiento del Control Estadstico de Procesos no es necesario ser un experto en estadstica, pero es preciso tener presentes los puntos que se describen a continuacin:

Distribucin Normal o Campana de Gauss.

La distribucin normal es desde luego la funcin de densidad de probabilidad ms utilizada y con mayor aplicacin dentro de la estadstica. Depende de dos parmetros y , que son la media y la desviacin estndar respectivamente.

Tiene una forma acampanada (de ah su nombre) y es simtrica respecto a (media) la cual se encuentra a la mitad de dicha distribucin. Llevando mltiplos de (desviacin estndar) a ambos lados de m. Es de esta manera como se concluye que el 68% de la poblacin est contenido en un entorno 1 alrededor de . El 95% de la poblacin est contenido en un entorno 2 alrededor de y que el 99,73% est comprendido en 3 alrededor de

Teorema del lmite central

El teorema del lmite central (TLC) establece que si una variable aleatoria (v.a.) se obtiene como una suma de muchas causas independientes, siendo cada una de ellas de poca importancia respecto al conjunto, entonces su distribucin es asintticamente normal. Es decir:

Si

Distribucin de las medias muestrales

Si X es una v.a. N ) de la que se extraen muestras de tamao n, entonces las medias muestrales se distribuyen segn otra ley normal:

Como consecuencia del Teorema del Lmite Central, la distribucin de las medias muestrales tiende a ser normal an en el caso que la poblacin base no lo sea. Esto sucede siempre y cuando el tamao de la muestra sea suficientemente grande que por lo general se recomienda que sea mayor a 25.

20. Existe una conexin importante entre los dos tipos de causas de variacin (comunes y asignables) y los tipos de acciones necesarias para reducirlas. Por lo general tcnicas simples de control estadstico de los procesos pueden detectar causas especiales de variacin.

Estas mismas tcnicas estadsticas simples pueden tambin indicar el alcance de las causas comunes de variacin, aunque las causas mismas necesitan ms anlisis en detalle para aislarse.

21. Slo una proporcin relativamente pequea de la excesiva variacin de un proceso (la experiencia en la industria sugiere alrededor del 15%) es corregible localmente por gente directamente conectada con la operacin. La mayora (el otro 85%) es corregible solo por acciones de la administracin sobre el sistema. Las confusiones acerca del tipo de acciones a tomar pueden ser muy costosas para la organizacin, en trminos de esfuerzos desechados, resolucin rezagada de un problema, y problemas agravantes.

22. Las acciones que se llevan a cabo para corregir y evitar los errores y variaciones de un sistema se dividen en dos tipos y se mencionan a continuacin:

Acciones Locales

Generalmente se requieren para eliminar causas especiales de variacin Pueden llevarse a cabo por gente cercana al proceso Tpicamente pueden corregir alrededor del 15% de los problemas del proceso

Acciones Sobre el Sistema

Generalmente se requieren para reducir variaciones debidas a causas comunes Casi siempre requieren de acciones de la direccin/administracin para correcciones Son necesarias para corregir tpicamente alrededor del 85% de los problemas del proceso

23. Se dice que un proceso est operando en control estadstico cuando las fuentes de variacin son slo por causas comunes.

24. Una funcin de un sistema de control de procesos, es entonces, ofrecer una seal estadstica cuando causas especiales de variacin se hagan presentes y con ello evitar el ofrecer seales falsas cuando estas no estn presentes. Esto permite acciones tomar acciones apropiadas sobre dichas causas especiales (ya sea removerlas, o si son de beneficio, hacerlas permanentes).

25. El sistema de control de procesos puede ser usado a la vez como una herramienta de evaluacin, aunque el beneficio real de un sistema de control de procesos es notado cuando se use como una herramienta de aprendizaje continuo en lugar de una herramienta de cumplimiento (bueno/malo, estable/no estable, capaz/no capaz, etc.)

26. Cuando se discute sobre habilidad de los procesos, dos conceptos un tanto contrastantes necesitan ser considerados:

Habilidad del Proceso

Desempeo del Proceso

27. La Habilidad del Proceso es determinada por la variacin que proviene de causas comunes. Generalmente representa el mejor desempeo del proceso mismo. Esto se demuestra cuando el proceso ha sido operado en un estado de control estadstico independientemente de las especificaciones.

28. El Desempeo del Proceso es el resultado global del proceso y como se relaciona con sus requerimientos (definidos por especificaciones), independientemente de la variacin del proceso mismo y es en este factor sobre el que tpicamente los clientes estn ms preocupados

1. SPCpor su siglas en inglesstatistical process control, mejor conocido en espaol como control estadstico de proceso, songrficos de control, que permiten usar criterios objetivos para distinguir variaciones de fondo de eventos de importancia. Casi toda su potencia est en la capacidad de monitorizar el centro del proceso y su variacin. Esta herramienta tambin es considerada al igual que elAPQP,PPAP,AMEFyMSAparte de lasCore Toolsdel sector automotriz y es un requerimiento de la especificacin tcnicaISO/TS 16949.

2. Conceptos Fundamentales de SPC3. La filosofa de administracin por calidad total se basa en el mejoramiento constante del proceso,con la finalidad de prevenir que se elaboren productos servicios defectuosos.Por lo tanto un elemento fundamental en esta filosofa es el control del proceso.Es indispensable este control, pues en todo proceso est latente el fenmeno de la variabilidad.

4. Variabilidad5. Los factores que provocan este fenmeno son entre otros:a. La maquinaria o herramienta empleada, que no trabaja siempre de la misma manera La materia prima, que no tiene en todo momento las mismas caractersticas El factor humano, cuyo trabajo depende de muchas circunstancias externas e internas6. Con el control del proceso no se trata de suprimir la variabilidad sino de reducirla7. SPC en la Industria Automotriz

8. El SPC tiene una amplia aplicacin en la industria automotriz, enfocado a los siguientes aspectos:a. Obtener y procesar datos que permitan establecer el comportamiento de los procesos parasu control La satisfaccin del cliente como principal meta del negocio La organizacin debe cumplir con su compromiso de mejora Los mtodos estadsticos bsicos pueden ser usados para que el esfuerzo de mejora seaefectivo Prevenir antes que corregir Mejorar el desempeo de los procesos9. Puntos Bsicos del Manual SPC

a. La recoleccin de los datos y el uso de mtodos estadsticos para interpretarlos no es fines ens mismos La intencin es entender el proceso como una base de las acciones a tomar.b. Los sistemas de medicin son crticos para el anlisis apropiado de los datos, y deben ser bienentendidos antes de la recoleccin de datos del proceso. Cuando tales sistemas carecen decontrol estadstico o su variacin consume una porcin substancial de la variacin total en losdatos de proceso, pueden originarse decisiones inapropiadas.c. Los conceptos bsicos del estudio de la variacin y el uso de tcnicas estadsticas para mejorarsu desempeo, pueden aplicarse a cualquier rea. Sin embargo, el material del Manual SPC estenfocado a las aplicaciones en procesos de manufactura.d. La aplicacin de tcnicas estadsticas a la salida del proceso (partes) debe ser slo el pasoinicial. El proceso es el que genera esta salida, por lo cual hay que enfocar los esfuerzos conocersu desempeo y mejorarlo.e. En el manual se ilustra la aplicacin delSPCcon ejemplos. Se recomienda que losparticipantes lo apliquen en casos reales de su organizacin.f. El manualSPCes un primer paso hacia el uso de mtodos estadsticos y no reemplaza lanecesidad de los usuarios de incrementar su conocimiento de mtodos estadsticos y su teora.Los lectores deben ser alentados a aspirar a una educacin estadstica formal. En aquelloscampos en que se exceda lo cubierto por este manual el lector debe buscar a la persona quetenga el conocimiento requerido y consultarla para aprender la tcnica apropiada.

El Objetivo del CEP es la deteccin oportuna de la ocurrencia de causas especiales para tomar acciones correctivas antes de que se produzcan unidades defectivas o no conformes, para esto se utilizan las cartas de control en lnea, permitiendo tambin la estimacin de la capacidad o habilidad del proceso y la reduccin continua de la variabilidad hasta donde sea posible.

BASES ESTADSTICAS DE LAS CARTAS DE CONTROL

Una carta tpica representando un proceso en control estadstico se muestra a continuacin. Contiene una lnea central que representa el valor promedio de la caracterstica de calidad correspondiente al estado en control y dos lneas adicionales llamadas lmites inferior y superior de control (LIC y LSC), los cuales se seleccionan de tal forma que casi la totalidad de los puntos se encuentren dentro de ellos, si esto ocurre no se requiere tomar ninguna accin.

LSC

LC

LIC Tiempo

Un punto que se encuentre fuera de los lmites de control mostrar evidencia que el proceso est fuera de control y ser necesario una investigacin de la causa especial y la accin correctiva necesaria para eliminarla. Tambin se tendr un alto riesgo de situacin fuera de control si los puntos se agrupan es forma sistemtica dentro de los lmites de control o muestran una tendencia.

Por ejemplo, la carta de control de medias prueba la hiptesis de que la media del proceso est en control y tiene un valor 0 si un valor de media muestral cae dentro de los lmites de control; de otra forma se concluye que el proceso est fuera de control y que la media del proceso tiene un valor diferente del de 0, por decir 1, donde 1 0.

Se puede decir que las probabilidades de los errores tipo I y tipo II de la carta de control, son esquemas de prueba de hiptesis para analizar el desempeo de las cartas de control.

La probabilidad del error tipo I o alfa de la carta de control se presenta cuando se concluye que el proceso est fuera de control cuando en realidad no lo est.

La probabilidad de error tipo II o beta de la carta de control se presenta cuando se concluye que el proceso est en control cuando en realidad est fuera de control.

Se puede definir un modelo general para una carta de control, si w es un estadstico muestral que mide alguna caracterstica de calidad de inters y asumiendo que su media es w con desviacin estndar w se tiene:

LSC = w + Lw LC = w LIC = w - LwDonde L es la distancia de los lmites de control a partir de la lnea central expresada en unidades de desviacin estndar.El uso ms importante de la carta de control es la mejora del proceso, a travs de su monitoreo, al principio se observar que los procesos no estn en control estadstico, sin embargo con las cartas de control se podrn identificar causas especiales que al ser eliminadas, resulten en una reduccin de la variabilidad mejorando el proceso.

DISTRIBUCIONDISTRIBUCIONCOMPORTAMIENTO DEL PROCESODE LOS VALORESDE LAS MEDIASLSC = 74.0135, LC = 74, LIC = 73.9865

INDIVIDUALES =.01 El proceso de mejora usando la carta de control requiere la accin de la supervisin, operador e ingeniera, la carta de control slo detecta causas especiales o asignables.

Para identificar y eliminar las causas asignables, es importante encontrar las causas raz del problema y atacarlas para lo cual se puede utilizar el Plan de accin para situaciones fuera de control OCAP, activado con la ocurrencia de cada evento. Incluye Puntos de chequeo que son causas potenciales asignables y acciones que resuelven la situacin fuera de control. Este documento OCAP es un documento vivo que debe ser actualizado constantemente.

ENTRADASALIDAPROCESO

SISTEMA DE EVALUACIN

VerificacinDeteccin de causay seguimiento asignable

ImplantarIdentificar causaAccinraz del problemaCorrectiva OCAP

BibliografaCarro, R., Gonzlez, D. (2012). Control Estadstico de Procesos. Marzo 5, 2015, de Nlan Sitio web: http://nulan.mdp.edu.ar/1617/1/12_control_estadistico.pdfRuiz Falc, A. (2006). Control Estadstico de Procesos. Marzo 5, 2015, de Cortland Sitio web: http://web.cortland.edu/matresearch/ControlProcesos.pdfAIAG. (2005). Manual de referencia para Control de Estadstico de Procesos. Southfield Michigan, EUA: AIAG.

Conclusiones preliminares

Resultados esperados

Cronograma de actividadesNO. DE SEMANA

NOACTIVIDADES12345678910111213141516

1Elegir tema de investigacin

2Revisin de la literatura

3Redaccin de objetivos

4Redaccin de justificacin

5Elaboracin del marco terico

6Redaccin de la introduccin

7Elaboracin de cronograma de actividades

8Redaccin de resultados esperados

9Elaboracin de conclusiones preliminares

10Elaboracin del resumen / abstract

11Elaboracin de ndice

12Exposicin del protocolo de investigacin