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7/17/2019 Control Estadstico de Procesos Spc Usando Cartas de Control 1229988832025094 1

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Control Estadstico de Procesos (SPC)Usando Cartas de Control


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http://www.espol.edu.ec/


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Introduccin

Importancia de satisfacer al cliente con unproducto o servicio.

Un producto o servicio adecuado y atractivo

puede ser conseguido con un proceso capaz desatisfacer las necesidades de los clientes.

Control de procesos y mejora Cartas de control


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Introduccin

Carta de Control (Shewhart control charts):Herramienta grca para monitorear lasactividades de un proceso en la marcha.

Valorde

la

caracterstica

1 2 3 4 5 6 7

Muestras o subrupos

L!ite superior de co"trol

L!ite i"ferior de co"trol

L"ea ce"tral


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Introduccin

jemplos de caracter!sticas de calidad. "eso promedio

#ongitud promedio

$imetro promedio

%iempo promedio de servicio

"roporci&n de !tems no conformes

'(mero de inconformidades en la unidad.

Variables

Atributos


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Introduccin

Lnea Central:)alor promedio de la caracter!stica. Lmites Superior e Inferior de Control:*irven para

tomar decisiones so+re el proceso.

Valorde

la

caracterstica

1 2 3 4 5 6 7

Muestras o subrupos

L!ite superior de co"trol

L!ite i"ferior de co"trol

L"ea ce"tral


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Introduccin

,enecios- Cundo tomar acciones correctivas.

%ipo de acciones reparadoras.

Cuando dejar el proceso por si solo

Capacidad del proceso. "osi+les formas de mejora.

C&mo esta+lecer especicaciones de producto.


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Causas de Variacin

#a varia+ilidad es parte de todo proceso sinimportar cuan sosticado sea.

/uentes de variaci&n

01todos 2uipo

"ersonas

0ateriales

"ol!ticas

/actores am+ientales.


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Causas de Variacin

Causas comunes (Chance causes): Inherentes al proceso. *iempre e3isten.

Conocidas tam+i1n como causas naturales.

sta variaci&n es el efecto de varias pe2ue4as causas y nopuede ser totalmente eliminada.

Cuando la variaci&n es pe2ue4a se dice 2ue el sistema esta enestado esta+le de causas comunes +ajo control estad!stico.

Ejemplos: )ariaci&n de materia prima de un proveedor calicado.

)i+raci&n de la ma2uinaria. Cam+ios en las condiciones de tra+ajo.


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Causas de Variacin

Causas Asignables: #a varia+ilidad originada por causas asigna+les es algo

para lo cual se puede determinar una raz&n.

#a magnitud de la variaci&n en estas circunstancias es

mayor 2ue la in5uencia de causas comunes. Ejemplos:

Uso de herramientas inadecuadas

Inadecuada materia prima.

rrores de los operadores.


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Bases Estadsticas para las Cartas de Control


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Principios Bsicos

#as distri+uciones normales tienen un rolimportante en el uso de cartas de control.

#a l!nea central indica la localizaci&n 6media7 delproceso.

n algunas ocasiones la l!nea central representael o+jetivo deseado o estndar.

#os valores del estad!stico gracados en las

cartas de control se suponen normales.


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Principios Bsicos

/orma mas sencilla de determinar un procesofuera de control. #a carta de control es una forma de controlar el proceso

en l!nea.

#as cartas de control pueden servir como herramientas ala administraci&n.

#as cartas de control sirven para 2ue la administraci&nse colo2ue o+jetivos realistas.

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Principios Bsicos

*i el proceso esta +ajo control las cartas puedenser usadas para estimar los parmetros delproceso.

Capacidad del proceso.

Hacer inferencias considerando las cartas decontrol es anlogo a realizar prue+a de hip&tesis.

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Principios Bsicos

Consideraciones al construir una carta de control-'(mero de !tems en las muestras.

/recuencia de la toma de muestras.

/orma de minimizar los errores de inferencia.

8nlisis e interpretaci&n de tendencias.

9eglas para determinar condiciones fuera de controlestad!stico.

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Principios Bsicos

*elecci&n de l!mites de control-

)()(

)()(

)(

SDkELCL

SDkEUCL

ECL

=

+=

=

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Principios Bsicos

jemplo- Una m2uina procesa partes

2ue sern utilizadas en la l!neade ensam+laje. #acaracter!stica de calidad es elgrosor de la parte procesada.

*e conoce 2ue la media delproceso es :; mm. Con unadesviaci&n estndar de


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Errores al Hacer Inferencias considerandoCartas de Control

Error tipo I: Inferir 2ue el proceso esta fuera decontrol cuando en realidad esta +ajo controlestad!stico.

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Error tipo II: Inferir 2ue el proceso esta +ajocontrol estad!stico cuando en realidad no lo esta.

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jemplo-

*e construye una carta de control para el puntode rotura de +ras de nylon. *e toman muestrasde tama4o = del proceso. *e estima 2ue lamedia del proceso es de


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Cura de !peraci"n Caracterstica (!C):s una medida de la ha+ilidad de la carta decontrol para detectar cam+ios en losparmetros del proceso.

>rco de errores tipo II versus cam+ios en elparmetro del proceso 6mientras esta+a +ajocontrol7.

#as curvas C permiten detectar lasoportunidades de dejar detectar cam+ios en elparmetro en las cartas de control.

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jemplo-

Considere el caso del punto de rotura de +rasde nylon. *e tomaron muestras de tama4o =del proceso. *e estim& 2ue la media y ladesviaci&n estndar del proceso fueron


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Lmites de d!ertencia ("arnin# Limits)

$os l!neas horizontales.

U+icadas a dos desviaciones estndar de la l!neacentral.

*i el estad!stico de una muestra esta entre losl!mites de advertencia y de control el procesoesta +ajo controlD sin em+argo es unaadvertencia.

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Efecto del $ama%o de la &uestra en los Lmitesde Control

l tama4o de la muestra tienein5uencia en el estad!stico de lamuestra gracado en la carta decontrol.

Considere el caso de una carta decontrol para la media muestral.

8 medida 2ue el tama4o de la muestraaumenta los l!mites se acercan demayor manera a la l!nea central.

n

x

=

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Seleccin de Su'#rupos

Selecci"n de subgrupos

*e seleccionan de tal forma 2ue la variaci&ninterna 6en el su+grupo7 se de por causascomunes.

*i e3iste la sospecha de causas asigna+les- #a diferencia entre los su+grupos de+e ser ma3imizada.

#a diferencia dentro del su+grupo sea minimizada.

Selecci"n de unidades en el subgrupo

$e manera instantnea.

$e manera peri&dica.

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Seleccin de Su'#rupos

#ama$o de subgrupo

n relaci&n a la magnitud del cam+io del parmetro delproceso.

Cam+ios grandes en el parmetro del proceso pueden serdetectados con muestras pe2ue4as.

*i es importante detectar cam+ios pe2ue4os en el parmetrodel proceso se necesitan muestras de mayor tama4o.

%recuencia de muestreo

Idealmente se de+en tomar muestras frecuentemente.

#o (ltimo en muchas ocasiones no es facti+le en la

prctica. 9ecursos.

%ipo de inspecci&n 6destructiva no destructiva7

stado de control estad!stico del proceso.

Costos

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nlisis de Patrones en las Cartas de Control

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e#las para Identificar Procesosfuera de Control

9egla


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9egla ?- Un proceso se supone fuera de control si dos de tres puntos

consecutivos se localizan fuera de los l!mites de advertenciaen el mismo lado de la l!nea central.

,-L

L-L

Aderte"cia

Aderte"cia

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9egla :- Un proceso se supone fuera de control si E de = puntos

consecutivos caen fuera del l!mite


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9egla E- Un proceso se supone fuera de control si ocho o mas puntos

consecutivos se u+ican del mismo lado de la l!nea central.

,-L

L-L

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9egla =- Un proceso se supone fuera de control si ocho o mas puntos

consecutivos de tendencia semejante se u+ican arri+a o de+ajode la l!nea central.

,-L

L-L

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eterminacin de Causas sociadas a Puntosfuera de Control

#a tarea del usuario de las cartas de control notermina identicando puntos fuera de control.

s importante identicar las causas 2ue hacen2ue los puntos est1n fuera de los l!mites decontrol. Conocimiento del proceso.

sfuerzo conjunto.

$iagrama de causa y efecto.

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&' Cambio en elcomportamiento de lospuntos (salto)'


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&' #endencia


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&' Comportamiento cclico

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