Control estadístico de procesos. Francisco Javier Miranda González CAPÍTULO 5

Download Control estadístico de procesos. Francisco Javier Miranda González CAPÍTULO 5

Post on 22-Feb-2015

21 views

Category:

Documents

1 download

Embed Size (px)

TRANSCRIPT

  • Diapositiva 1
  • control estadstico de procesos. Francisco Javier Miranda Gonzlez CAPTULO 5
  • Diapositiva 2
  • Walter A. Shewhart 1.- CAUSAS DE VARIABILIDAD DE LOS PROCESOS. Variabilidad Causas comunes Causas especiales Proceso bajo control Proceso fuera de control Diagrama de control Representacin grfica de una caracterstica de calidad, medida o calculada a partir de una muestra, en funcin del nmero de la muestra o del tiempo
  • Diapositiva 3
  • GRFICO DE CONTROL 1.- CAUSAS DE VARIABILIDAD DE LOS PROCESOS.
  • Diapositiva 4
  • 2.- la capacidad del proceso Definimos el Intervalo de Tolerancia para una determinada caracterstica de calidad X como su conjunto de valores admisibles, de manera que un producto fabricado fuera de esas tolerancias se considerar un producto sin la calidad requerida, es decir, defectuoso. Suponiendo que el proceso se encuentra bajo control y que la variable aleatoria X sigue una distribucin Normal de probabilidad N (8, F) es fcil comprobar cmo el 99,73% de las unidades fabricadas se encontrarn en un intervalo, con respecto a la media del proceso, de tres veces su desviacin tpica, por lo que la amplitud de dicho intervalo es 6F. A este intervalo se le denomina Capacidad del Proceso Definiremos el ndice o Indicador de Capacidad del proceso (IC) como el cociente entre el rango de tolerancias del proceso y la capacidad del mismo:
  • Diapositiva 5
  • 2.- la capacidad del proceso De esta forma si IC=1 (LT 2 -LT 1 =6F), diremos que aproximadamente el 0,27% de los productos fabricados por este proceso no cumplen las tolerancias de fabricacin del proceso y, por tanto, se consideran defectuosos
  • Diapositiva 6
  • 2.- la capacidad del proceso Si el indicador de capacidad del proceso es superior a la unidad (IC>1) el proceso fabricar un porcentaje de defectos inferior al 0,27%
  • Diapositiva 7
  • 2.- la capacidad del proceso Por ltimo si el tamao del intervalo de tolerancias es inferior a la capacidad del proceso, el ndice de capacidad del proceso ser inferior a la unidad y, consiguientemente, el porcentaje de defectos ser superior al 0,27%
  • Diapositiva 8
  • 2.- la capacidad del proceso Tal y como hemos sealado, la capacidad del proceso se determinar cuando el proceso se encuentre bajo control, ya que slo entonces su desviacin tpica (F) recoger la variabilidad del mismo debido nicamente a causas no asignables. Para verificar si el proceso se encuentra o no bajo control estadstico emplearemos los siguientes grficos de control: A) Grfico de Medias Muestrales Tomaremos k muestras de n elementos cada una, de manera que obtengamos una muestra aleatoria simple de nk elementos. Para cada una de las k muestras calcularemos su media y su desviacin tpica:
  • Diapositiva 9
  • 2.- la capacidad del proceso A continuacin, estimaremos la media global del proceso y su desviacin tpica: donde; Lmites de control
  • Diapositiva 10
  • Diapositiva 11
  • 2.- la capacidad del proceso B) Grfico de Desviaciones Tpicas Dado el tamao muestral n y el valor medio de las desviaciones tpicas muestrales, obtendremos los valores tabulados B 3 y B 4 que sealarn el Lmite Superior de Control y el Lmite Inferior de Control: Si la desviacin tpica de alguna de las muestras queda fuera de los lmites de control del grfico, eliminaremos dicha muestra y volveremos a definir los parmetros del grfico de control. LC =
  • Diapositiva 12
  • 2.- la capacidad del proceso Si el proceso se encuentra bajo control estadstico y podremos determinar la capacidad del mismo a travs de la estimacin de la desviacin tpica del proceso. Una vez determinada la capacidad del proceso, comparamos sta con el rango de tolerancias tcnicas del producto para determinar el ndice de capacidad del proceso y seleccionar la frecuencia de muestreo adecuada.
  • Diapositiva 13
  • 3.- GRFICOS DE CONTROL PARA VARIABLES. Una caracterstica de calidad medible, como dimensin, peso o volumen, se llama variable Diagrama de control de la media Cuando se desconocen y F se estiman a partir de muestras preliminares Estimador de la desviacin tpica Lmites de control
  • Diapositiva 14
  • Diagrama de control de R Variabilidad Lmites de control Cmo controlamos la variabilidad?
  • Diapositiva 15
  • Anlisis de pautas de comportamiento en los diagramas de control 1.- Puntos fuera de los lmites de control
  • Diapositiva 16
  • LNEA CENTRAL LSC (3 sigma) LSC (2 sigma) LIC (2 sigma) LIC (3 sigma) Anlisis de pautas de comportamiento en los diagramas de control
  • Diapositiva 17
  • 1.- Puntos fuera de los lmites de control 2.- Existencia de tendencias o rachas Anlisis de pautas de comportamiento en los diagramas de control
  • Diapositiva 18
  • LNEA CENTRAL LSC (3 sigma) LSC (2 sigma) LIC (2 sigma) LIC (3 sigma) Anlisis de pautas de comportamiento en los diagramas de control TENDENCIA
  • Diapositiva 19
  • LNEA CENTRAL LSC (3 sigma) LSC (2 sigma) LIC (2 sigma) LIC (3 sigma) Anlisis de pautas de comportamiento en los diagramas de control RACHA
  • Diapositiva 20
  • 1.- Puntos fuera de los lmites de control 2.- Existencia de tendencias y rachas 3.- Periodicidad o existencia de ciclos Anlisis de pautas de comportamiento en los diagramas de control
  • Diapositiva 21
  • LNEA CENTRAL LSC (3 sigma) LSC (2 sigma) LIC (2 sigma) LIC (3 sigma) Anlisis de pautas de comportamiento en los diagramas de control PERIODICIDAD
  • Diapositiva 22
  • 4.- Inestabilidad Anlisis de pautas de comportamiento en los diagramas de control 1.- Puntos fuera de los lmites de control 2.- Existencia de tendencias y rachas 3.- Periodicidad o existencia de ciclos
  • Diapositiva 23
  • LNEA CENTRAL LSC (3 sigma) LSC (2 sigma) LIC (2 sigma) LIC (3 sigma) LSC (1 sigma) Anlisis de pautas de comportamiento en los diagramas de control INESTABILIDAD
  • Diapositiva 24
  • 5.- Superestabilidad Anlisis de pautas de comportamiento en los diagramas de control 4.- Inestabilidad 1.- Puntos fuera de los lmites de control 2.- Existencia de tendencias y rachas 3.- Periodicidad o existencia de ciclos
  • Diapositiva 25
  • LNEA CENTRAL LSC (3 sigma) LSC (2 sigma) LIC (2 sigma) LIC (3 sigma) LSC (1 sigma) Anlisis de pautas de comportamiento en los diagramas de control SUPERESTABILIDAD
  • Diapositiva 26
  • 4.- GRFICOS DE CONTROL PARA ATRIBUTOS. No se pueden representar en forma conveniente por nmeros, debindose clasificar cada producto inspeccionado como conforme o no conforme Diagrama de control de la fraccin de disconformes Cociente del nmero de artculos disconformes en una poblacin entre el nmero total de artculos de la poblacin Lmites de control Lmites de prueba: cuando se desconoce la fraccin de disconformes de la poblacin Distribucin binomial
  • Diapositiva 27
  • Un mismo artculo puede poseer varios defectos o disconformidades 5.- GRFICOS DE CONTROL POR NMERO DE DEFECTOS De esta forma, si consideramos una variable aleatoria X definida como el nmero de defectos que aparecen por unidad de observacin, dicha variable aleatoria se distribuye como una Poisson de parmetro 8
  • Diapositiva 28
  • Introduccin al control estadstico de procesos. Francisco Javier Miranda Gonzlez Tema 6

Recommended

View more >