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Controles Estadísticos de
Procesos
Controles Estadísticos de
ProcesosControl
Estadísticos de Procesos
UNEXPO “Luís Caballero Mejías”
Maestría en Ingeniería Industrial
Profesor: Armando Coello
Castillo Evelin
Adrianza Danilo
Control Estadístico de Procesos (CEP)El Control Estadístico de Procesos, CEP, también
conocido por sus siglas en inglés SPC (Statistical
Process Control), es un instrumento de gestión que,
comparando el funcionamiento del proceso con unos
límites establecidos estadísticamente, permite
implantar y garantizar los objetivos deseados bajo la
filosofía de la prevención.
Todo esto se consigue a través de un conjunto
de herramientas estadísticas que permiten
recopilar, estudiar y analizar la información de
procesos repetitivos para poder tomar decisiones
encaminadas a la mejora de los mismos.
Control Estadísticos de
Procesos
Control Estadístico de Procesos (CEP)
Control Estadísticos de
Procesos
El Control Estadístico de Procesos produce el efecto de:■ Conocer la variación de los factores que integran un proceso.■ Prevenir los defectos.■ Reducir los costos.■ Cumplir los requisitos.
Variación
Control Estadísticos de
Procesos
En todos los procesos repetitivos encontramos
variación y, a pesar de que la variación está
implícita en todo lo que se hace y lo que nos
rodea, difícilmente se puede evitar. Las
diferencias, ya sean grandes o pequeñas,
siempre existen. La variación detectada es,
así, la suma de la variabilidad real, intrínseca
al proceso y debida a factores no controlados,
más la variabilidad de la medida, ya que no
existe un sistema de medición perfecto.
Causas de la Variación
Control Estadísticos de
Procesos
Todo proceso produce variaciones. Éstas pueden ser
de distinta naturaleza:
■ Cuando estas variaciones aparecen sin ser posible
atribuirlas a una causa única, siendo resultado de
efectos combinados de muchas causas, se dirá que
éstas, son debidas a causas no asignables o causas
aleatorias.
■ Cuando las variaciones pueden aparecer por otras
causas, de forma que cuando actúan producen efectos
que se pueden atribuir con certeza a un motivo, se
denominan causas asignables o causas
especiales.
Causas de la Variación
Control Estadísticos de
Procesos
CAUSAS NO ASIGNABLES O CAUSAS ALEATORIAS:Su naturaleza es de tipo aleatorio, debidas a la propia variación natural del proceso, y como consecuencia de las mismas, el proceso tiene un comportamiento estable en el tiempo, de forma que las características de salida se pueden predecir. Ejemplos de este tipo de causas serían: variaciones debidas a la materia prima, a diferencias de habilidad entre el personal, a factores ambientales, etc.Las causas aleatorias se caracterizan por:
■ Consistir en muchas causas de variación pequeña
provocando pequeñas fluctuaciones en los datos sin
afectar al proceso global.
■ Aparecer en muchos instantes del proceso.
■ Ser de variación estable.
■ Ser previsibles en el tiempo.
■ Permanecer en el proceso y ser inherente a él.
■ Difícil y antieconómico reducir sus efectos.
.
Causas de la Variación
Control Estadísticos de
Procesos
CAUSAS ASIGNABLES O ESPECIALES:La naturaleza de estas causas no es aleatoria, sino que aparecen esporádicamente en el proceso de forma que cuando actúan producen efectos definidos, y cuando se elimina la causa, se elimina la variación producida por ella.Dan como consecuencia un proceso inestable sobre el que no se puede predecir la homogeneidad de las características de salida. Ejemplos de este tipo de causas serían: desajustes de maquinaria, lotes defectuosos, fallos de controles, errores humanos, etc.
Las causas especiales se caracterizan por:■ Constar de una o pocas causas importantes y fáciles de identificar.■ Aparecer esporádicamente en el proceso.■ Ser de variación inestable.■ Ser imprevisibles en el tiempo.■ Poder reaparecer.■ Actúan en un punto concreto del proceso
Causas de la Variación
Control Estadísticos de
Procesos
Las causas de variación, aleatorias y especiales, así como su intensidad hacen que un proceso pueda diferenciarse en:
Proceso Estable
Es el que resulta cuando sólo están presentes causas aleatorias de
variación.También se dice, para este caso, que el proceso está bajo control.
Proceso Inestable
Es el que resulta cuando aparece alguna causa especial de variación.
Para un proceso estable, se podrá predecir la pauta de comportamiento del proceso con el tiempo
Causas de la Variación
Control Estadísticos de
Procesos
Para un proceso inestable, es una incertidumbre conocer su comportamiento a lo largo del tiempo
Control Estadísticos de
Procesos
Tipos de control estadístico de
procesos.Control Estadístico de
Calidad
Proceso de Control
Muestreo de Aceptación
Gráficos para Variables
Gráficos Para
atributos
Variables Atributos
Gráficos de Control por Variables
Control Estadísticos de
Procesos
Los gráficos de control por variables se utilizan para
aquellas características de calidad que permiten ser
medidas y, por lo tanto, son cuantificables. En los
gráficos de control por variables, la característica que
se estudia es una variable continua, medible
numéricamente.TIPO DE GRAFICO DATO ESTADISTICO
Grafico X- R Media y Rango
Grafico x- RValores individuales y rangos
moviles
Control Estadísticos de
Procesos
Ventajas del Uso de Gráficos de
Control por Variables- Se obtiene directamente información específica
acerca de la media del proceso y su variabilidad.- Cuando hay puntos que caen fuera de control se puede extraer mucha información sobre la causa especial que provocó esta señal fuera de control.- Incluso con todos los valores individuales dentro de las especificaciones, se puede analizar el proceso, lo que facilita su mejora.- Ayudan en el estudio de la capacidad de un
proceso.- Los gráficos de control por variables necesitan un tamaño muestral más pequeño que los gráficos por atributos. De esta manera, se tendrán que controlar menos unidades y eltiempo para la toma de decisiones es menor. Esta es una consideración muy importante, también, por ejemplo, en los casos en los que la inspección es destructiva.
Control Estadísticos de
Procesos
Proporciona una indicación de problemas inminentes y permiten al personal operativo tomar acciones correctivas antes de que ocurra la producción real de artículos defectuosos.Los gráficos de control son indicadores anticipados de problemas.
Ventajas del Uso de Gráficos de
Control por Variables
Usos de los Graficos de Control Por variables
Control Estadísticos de
Procesos
Procesos
■ Cuando se introduce un nuevo proceso, o se fabrica un nuevoproducto mediante un proceso ya existente.■ Para demostrar de forma continua la estabilidad y capacidad del
proceso.
Problemas en Procesos
■ Cuando el proceso ya funciona pero tiene problemas crónicos.■ Cuando existen problemas en el proceso y el gráfico de control porvariables puede ser una herramienta de utilidad para diagnosticar elproblema, como, por ejemplo, para la localización de una avería.■ Para casos en que se han utilizado gráficos de control por atributos,pero el proceso se encuentra fuera de control o bajo control perocon producción inaceptable.■ Situaciones en las que el operario debe decidir si ajusta o no el
proceso.
Especificaciones
■ Procesos con especificaciones muy estrechas, o que no lascumplen u otros problemas de manufactura difíciles.■ Cuando se requiere un cambio en las especificaciones del proceso.
Otros
■ Para casos en que se requieren pruebas destructivas.■ Cuando es conveniente reducir al mínimo el muestreo paraaceptación u otras pruebas, siempre que el proceso se pueda
manejar bajo control.
Gráficos de Control por Atributos
Control Estadísticos de
Procesos
Los gráficos de control por atributos se utilizan para aquellas características de calidad que suponen una cualidad y por lo tanto, no son cuantificables. Es decir se corresponden con los casos en que la característica que se estudia no puede ser medida en una escala continua o de una forma cuantitativa, sino que se indica si la unidad inspeccionada se adapta a las especificaciones establecidas.
Tipo de Gráfico Dato estadístico Aplicación
Gráfico p
Proporción de elementosdefectuosos o disconformes.
Refleja gráficamente el número de unidades defectuosas en muestras detamaño fijo o variable, dando la fracción defectuosa.
Gráfico np
Número de elementosdefectuosos o disconformes.
Refleja el número de unidades defectuosas en muestras de tamaño fijo.
Control Estadísticos de
Procesos
Tipo de Gráfico Dato estadístico Aplicación
Gráfico cNúmero total de defectos odisconformidades.
Refleja gráficamente el número de defectos aparecidos en un producto de tamaño fijado o unidad previamente definida sobre un cierto período de tiempo.
Gráfico u
Proporción de defectos o disconformidades, dando elnúmero de ellos por unidadinspeccionada.
Refleja el número de defectos que aparecen en un producto de tamaño variable sobre un período de tiempo.
Gráficos de Control por Atributos
Control Estadísticos de
Procesos
Ventajas de Uso de Gráficos de
Control por Atributos • Hacen posible considerar varias características de
calidad al mismo tiempo y clasificar el artículo como no conforme si no satisface la especificación de cualquier característica.
• Mediante la inspección por atributos pueden evitarse mediciones costosas en recursos y tiempo.
• La toma de datos es más simple que en los gráficos por variables.
• Estos gráficos distinguen entre causas comunes y especiales, pero tienen el inconveniente de no avisar si se producen cambios adversos en el proceso. Por ello, no evitan un mayor número de unidades defectuosas en el proceso.
Control Estadísticos de
Procesos
Uso de Gráficos de Control por
Atributos Los gráficos de control por atributos son recomendables en:
• Procesos que tienen recogidos datos históricos y lo único que se requiere es organizarlos.
• Procesos cuyas características, o sólo pueden ser evaluadas por atributos o su medición es muy costosa.
• Procesos administrativos.
En general, los gráficos de control por atributos son utilizados para la mejora de procesos que producen un número muy alto de unidades defectuosas
Control Estadísticos de
Procesos
Muestreo de Aceptación Un muestreo de aceptación consiste en evaluar
una población homogénea a través de una muestra aleatoria, para decidir la aceptación o el rechazo de la misma. Bajo el punto de vista estadístico, un muestreo de aceptación es un contraste de hipótesis en el que se evalúa una característica (parámetro de una población) a través de unos valores muéstrales.
El muestreo por aceptación es de mucha utilidad en las situaciones siguientes:
Cuando la prueba es destructiva.Cuando es muy alto el costo de una inspección al 100%.Cuando una inspección al 100% no es tecnológicamente factible.Cuando hay que inspeccionar muchos artículos y la tasa de errores de inspección es suficientemente alta para una inspección al 100%.Cuando el proveedor tiene un excelente historial de calidad, y se desea alguna reducción en la inspección al 100%
Control Estadísticos de
Procesos
Tipos de Muestreo de Aceptación Muestreo de Aceptación por Atributos.
El plan de muestreo por atributos (n,c) consiste en inspeccionar muestras aleatorias de n unidades tomadas de lotes de tamaño N, y observar el número de artículos disconformes o defectuosos d en las muestras. Si el número de artículos defectuosos d es menor que o igual a c, se aceptara el lote, si el número de dichos artículos defectuosos d es mayor que c se rechazara el lote.
La curva característica de operación demuestra la bondad con que funciona el programa de muestreo. En este curva se representan las probabilidades de aceptación, Pa, contra la proporción de unidades p, supuesta para los lotes de entrada. Dichas proporciones y los riesgos de aceptación o rechazo que implican se deducen de la naturaleza de la curva CO y con ello se determina el programa de muestreo simple que cubre las especificaciones deseadas
Control Estadísticos de
Procesos
Curva de Operación
n=50, Ac= 2
Curva de operación de un plan de muestreo
M.A por Atributos
Control Estadísticos de
Procesos
Tipos de Muestreo de Aceptación
Muestreo de Aceptación por Variables.
En los planes de muestreo de aceptación por variables se especifican el número de artículos que hay que muestrear y el criterio para juzgar los lotes cuando se obtienen datos de las mediciones respecto a la característica de calidad que interesa. Estos planes se basan generalmente en la media y desviación estándar maestrales de la característica de calidad. Cuando se conoce la distribución de la característica en el lote o el proceso, es posible diseñar planes de muestreo por variables que tengan riesgos especificados de aceptar y de rechazar lotes de una calidad dada.
Control Estadísticos de
Procesos
M.A por Variables Ventajas:• Se puede obtener de la misma curva
característica de operación con un tamaño muestral menor que lo requerido por un plan de muestreo por atributos.
• Cuando se utilizan pruebas destructivas, el muestreo por variables es particularmente útil para reducir los costos de inspección.
• Los datos de mediciones proporcionan normalmente mas información sobre el proceso de manufactura o el lote que los datos de atributos.
Desventajas:• Se debe de conocer la distribución de la
característica de calidad.• Se debe de usar un plan para cada
característica de calidad que hay que inspeccionar.
• Es posible que el uso de un plan de muestreo por variable lleve al rechazo de un lote aunque la muestra que se inspecciona realmente no tenga ningún articulo defectuoso.
Control Estadísticos de
Procesos
EJEMPLOS DE CONTROLES
ESTADISTICOS
1.300.000
1.400.000
1.500.000
1.600.000
1.700.000
1.800.000
1.900.000
2.000.000
2.100.000
2.200.000
2.300.000
Kg ve
ndid
os
Ventas Totales vs. PV&O HERMO (Kg)
PV&O - 2010
Ventas - 2010
PV&O - 2011
Ventas - 2011
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Procesos
EJEMPLOS DE CONTROLES
ESTADISTICOS
Control Estadísticos de
Procesos
EJEMPLOS DE CONTROLES
ESTADISTICOS
Control Estadísticos de
Procesos
EJEMPLOS DE CONTROLES
ESTADISTICOS
Control Estadísticos de
Procesos
EJEMPLOS DE CONTROLES
ESTADISTICOS