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GRAFICOS DE CONTROL EN EL CONTROL DE CALIDAD DE LA EMPRESA FRANKY Y RYCKY

GRAFICOS DE CONTROL EN EL CONTROL DE CALIDAD DE LA EMPRESA FRANKY Y RYCKYAlexander Amado Reyes Jess Angulo Arapa Juan Jess Carpio SalazarDal Mishell Ccopa Cruz Ana Claudia Hancco Aguilar Jhon Huanca Encalada Andr Eduardo Montes De Oca PancaSEMESTRE IX 2013Declaramos haber realizado en presente trabajo de acuerdo con las normas de la Universidad Catlica San Pablo

FIRMA

Introduccin El actual nivel de competencia existente en el sector textil hace que las empresas locales deban lograr y mantener un alto nivel de calidad en sus productos. Para conseguirlo, es preciso tomar medidas desde los niveles iniciales del proceso productivo, que es donde hemos centrado nuestra atencin. En este trabajo se pretende mostrar la utilidad de las tcnicas del Control Estadstico de Procesos en la evaluacin de la calidad textil. Concretamente, se disean grficos de control univariante y multivariante para vigilar de forma individual y conjunta distintas caractersticas de calidad relacionadas con un proceso de hilatura.Franky y Ricky cuenta con 4 reas: Tejedura e hilatura. Tintorera Corte Confeccin

Datos De La Empresa Franky & Ricky fue fundada el 1 de Junio del ao 1949 por Francisco Sahurie Giacaman, quien hizo realidad su sueo de crear empresa y contribuir al desarrollo de la regin sur del Per. Empez con 80 trabajadores, que se encargaban de confeccionar prendas para el mercado local.En los aos siguientes, la compaa se integra verticalmente adquiriendo maquinaria para Tejedura y Tintorera. Posteriormente, en el ao 1974, se realiza la primera exportacin de prendas a Puerto Rico. A partir de esta primera experiencia, se hizo contacto con otros clientes en distintas partes del mundo como Holanda, Suecia, Alemania, Inglaterra, Bermudas, USA, construyendo un mercado de exportacin slido que ha sido el resultado de mucho esfuerzo y dedicacin a travs de los aos.En la dcada de los 90, se toma la decisin de preparar a la empresa para atender un mercado exclusivo, con productos de alto valor agregado, en donde la calidad del producto y la atencin al cliente fueron la inspiracin de todas las actividades de la empresa. Franky & Ricky se enfoca hacia este segmento de mercado, orientndose hacia el cliente, haciendo mucho ms flexible el proceso productivo y considerando a su personal como la mayor fortaleza de la compaa.Franky & Ricky es una empresa construida sobre valores, da bienestar y desarrolla personal y profesionalmente a sus trabajadores quienes son la principal ventaja competitiva, muy difcil de igualar por los competidores ya que es el resultado de muchos aos de conocimiento adquirido, experiencia y capacitacin permanente. Asimismo, cuenta con maquinaria de ltima generacin en todos sus procesos, que se renueva permanentemente a travs de un plan de inversiones que es parte del Planeamiento Estratgico con que cuenta la empresa.Franky & Ricky vive la calidad de sus productos y servicios, por ello ha consolidado su mercado en Europa y Estados Unidos de Amrica, atendiendo a clientes de las ms prestigiosas marcas internacionales. La Visin y Misin de la empresa, as como su personal altamente calificado aseguran un producto de alto valor agregado a todos los clientes.

Graficas De Control En cualquier proceso de fabricacin no siempre se producen los mismos efectos, ya que los elementos que intervienen no siempre funcionan de forma exacta, dando lugar a cierta variabilidad, cuyas causas es preciso investigar. La variabilidad de un proceso puede deberse a causas no asignables y a causas asignables. Las primeras, tambin llamadas aleatorias son de naturaleza probabilstica y forman parte de la variacin propia del proceso. Algunas de las razones por las que aparecen estas causas son: variabilidad de la materia prima, variabilidad debida a la maquinaria, distinta eficacia de la mano de obra, etc.La idea tradicional de inspeccionar elproductofinal y eliminar las unidades que no cumplen con las especificaciones una vez terminado elproceso, se reemplaza por unaestrategiams econmica de prevencin antes y durante del proceso industrial con el fin de lograr que precisamente estosproductoslleguen alconsumidorsin defectos.As las variaciones decalidadproducidas antes y durante el proceso pueden ser detectadas y corregidas gracias alempleomasivo deGrficasdeControl.Segn estenuevoenfoque, existen dos tipos de variabilidad. El primer tipo es una variabilidad aleatoria debido a "causas al azar" o tambin conocida como "causas comunes". El segundo tipo de variabilidad, encambio, representa un cambio real en el proceso atribuible a "causas especiales", las cuales, por lo menos tericamente, pueden ser identificadas y eliminadas.

Losgrficosde control ayudan en la deteccin demodelosno naturales de variacin en losdatosque resultan deprocesosrepetitivos y dan criterios para detectar una falta de control estadstico. Un proceso se encuentra bajo control estadstico cuando la variabilidad se debe slo a "causas comunes".

Los grficos de control de Shewart son bsicamente de dos tipos; grficos de control porvariablesy grficos de control por atributos. Para cada uno de los grficos de control, existen dos situaciones diferentes: a) cuando no existenvaloresespecificadosb) cuando existen valores especificados.

Se denominan "por variables" cuando las medidas pueden adoptar un intervalo continuo de valores; por ejemplo, la longitud, elpeso, la concentracin, etc. Se denomina "por atributos" cuando las medidas adoptadas no son continuas; ejemplo, tres tornillos defectuosos cada cien, 3 paradas en un mes en la fbrica, seis personas cada 300, etc.Antes de utilizar las Grficas de Control por variables, debe tenerse en consideracin lo siguiente:

El proceso debe ser estable Los datos del proceso deben obedecer a unadistribucinnormal El nmero de datos a considerar debe ser de aproximadamente 20 a 25 subgrupos con un tamao de muestras de 4 a 5, para que las muestras consideradas sean representativas de lapoblacin. Los datos deben ser clasificados teniendo en cuenta que, la dispersin debe ser mnima dentro de cada subgrupo y mxima entre subgrupos Se deben disponer de tablas estadsticas

Las etapas que deben tomarse en cuenta para mejorar el proceso estn esquematizadas en la siguiente figura:

Segn Shewhart, la forma genrica de un grfico de control, desde un punto de vista analtico y desde un punto de vista grfico, es el siguiente:

En la expresin anterior: T es el estadstico muestral que mide la caracterstica de calidad en estudio (T es el estimador del parmetro del proceso que se desea estimar y controlar). T es la media del estimador. T es la desviacin tpica del estimador. k es una constante que indica la distancia de los lmites de control a la lnea central expresada en unidades de desviacin tpica.La posicin de los lmites de control se determina a partir del valor de la constante k, y de la probabilidad de confundirse al tomar una decisin, es decir de cometer un error de tipo I, o un error de tipo II.Normalmente se toma k igual a 3, en cuyo caso los lmites se denominan lmites de control 3-sigma, o lmites de accin. Cuando la caracterstica de calidad que se est estudiando sigue una distribucin normal, la probabilidad de error de tipo I es de =0,0027.Cuando un punto de la muestra observada se encuentra dentro de los lmites de control, no se puede rechazar la hiptesis nula H0; por el contrario si est situado fuera de ellos, entonces se rechazar H0. Luego los lmites superiores e inferior de control corresponden respectivamente a los valores superior e inferior de la regin de aceptacin de la hiptesis nula, para un nivel de significacin dado.Adems de los lmites 3-sigma, existen otros lmites denominados lmites de aviso que se encuentran a distancia 2-sigma de la lnea central. Como su propio nombre indica sirven de aviso, de modo que si un punto cae entre los lmites de accin y los de aviso es posible que el proceso no est funcionando adecuadamente.Hay que tener en cuenta, que al igual que en una prueba de hiptesis, es posible que un proceso se juzgue fuera de control cuando realmente este bajo control o viceversa. Las consecuencias de dichos errores son importantes ya que si un proceso se declara fuera de control, cuando en realidad no lo est, se buscarn causas inexistentes; por el contrario si un proceso est fuera de control y se acepta que est en control estadstico, no se lograr el estndar de calidad que se ha fijado.Otro aspecto a tener en cuenta a la hora de disear un grfico de control es el tamao de las muestras seleccionadas para llevar a cabo el control del proceso. La decisin sobre el tamao de muestra se basa en el concepto de "subgrupo racional" introducido por Shewhart (1931; rpt. 1980). Segn Shewhart los subgrupos o muestras deben ser tan homogneos como sea posible para que, si hay presentes causas asignables aparezcan como diferencias entre los subgrupos en lugar de como diferencias dentro de los subgrupos. Generalmente se toman muestras de tamao 4 5 unidades aunque hay ocasiones en las cuales se aconsejan otros tamaos (Calcutt 1995).Un mtodo para calcular el tamao de muestra es utilizar la Curva Caracterstica de Operacin (CO). Dicha curva es una representacin grfica de la probabilidad de error de tipo II, es decir, la probabilidad de no rechazar la hiptesis nula cuando es falsa, que representa el riesgo .Segn la caracterstica que se desea observar, los grficos de control se agrupan en dos grandes bloques: grficos de control para variables, cuando la caracterstica sea cuantitativa y grficos de control para atributos, en caso de ser cualitativa. Si la caracterstica de calidad es una variable, el control del proceso es equivalente a controlar la media y la d