unidad3.4 cep
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Control Estadístico de procesosTRANSCRIPT
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Control Estadístico de Proceso AGA
Control Estadístico de ProcesosUnidad 3.4
Herramientas estadísticas básicas para el control de procesos
Maestría Ingeniería de CalidadInstructor: Andrés Guerra Alvarez
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Control Estadístico de Proceso AGA
Agenda
Tema Tiempo (minutos)
Introducción a gráficos de control 30Gráficos de control de atributos 1 20Ejercicios 10Receso 10Gráficos de control de atributos 2 20Ejercicios 20Examen 60Total 170
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Control Estadístico de Proceso AGA
Introducción a Control
Mecanismos de control
Evitar problemas potencialesAdministración de riesgos FMEAMecanismos a prueba de error Poke Yoke
Controlar problemas potencialesControl estadístico de proceso Gráficos de control
Control y ley de entropía
Pérdida gradual de orden en un sistema. Aplicable a los procesos de un negocio.A menos que se agregue energía, los procesos tendrán que degradarse a través del tiempo, perdiendo así las ganancias obtenidas por las actividades de diseño y mejora.
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Control Estadístico de Proceso AGA
Introducción a cartas de control
El propósito del control estadístico de proceso es indicar:
- Cuando un proceso esta trabajando al nivel para lo cual fue diseñado (sólo están presentes causas comunes de variación)No son necesarias acciones correctivasAcciones innecesarias pueden incrementar la variación del proceso
- Cuando un proceso es alterado y necesita acciones correctivas de algún tipoCausas especiales de variación
Gráficos de control:
- Son utilizadas para monitorear insumos del proceso, parámetros del proceso, y salidas del proceso
- Son usadas para reconocer cuando un proceso ha salido fuera de control- Son usadas para identificar la presencia de una causa especial de
variación en el proceso- No nos muestran si cumplimos con los limites de especificación- No identifica directamente ni remueve las causas especiales de variación
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Control Estadístico de Proceso AGA
Definiciones• En Control
• No causas especiales de variación presentes• Toda la variación es aleatoria
• Fuera de Control • Al menos una causa especial de variación presente• Algo de variación es no aleatoria
Introducción a cartas de control
Shewhart
“Variación Controlable”.
Estable y consistente. Oportunidad aleatoria. Predecible
“Variación No Controlable”
Inestable, inconsistente. Impredecible
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Control Estadístico de Proceso AGA
Introducción a cartas de control
Los gráficos de control
- Gráficos de datos ordenados en el tiempo- Secuencia en orden de producción- Refleja el rango histórico de variación de los datos- Es capaz de proporcionar información que nos permite identificar causas
especiales que actúan en nuestros procesos.
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Control Estadístico de Proceso AGA
Principales usos de los gráficos de control
- Reducir desperdicios y re-trabajo- Prevención de defectos- Prevención de ajustes innecesarios en los procesos- Provee información para un diagnóstico del proceso- Provee información clave de los parámetros de un proceso
Muestreo
- Tamaño de la muestra: Dependerá del tamaño del volumen de producción, entre otros factores (3-5 datos por muestra).
- Frecuencia: por hora, día, mes, etc. Dependerá también de la capacidad del proceso
- Los estándares industriales tienden a pedir pequeñas muestras con frecuencias altas
Introducción a cartas de control
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Control Estadístico de Proceso AGA
Límites de control
- Límites de control a 3 sigma - Creado por Shewhart para minimizar dos tipos de errores- Creados empíricamente- No son límites de especificación
Dos tipos de errores
- Llamarle causa especial de variación a una causa común de variación(Invertir o cambiar algo sin necesidad real)
- Llamarle causa común de variación a una causa especial de variación (Perder la oportunidad de identificar una deficiencia en el proceso)
Introducción a cartas de control
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Control Estadístico de Proceso AGA
Introducción a cartas de control
Tipo de Datos
Datos ContinuosO Variables
Datos DiscretosO Atributos
VolumenTipo de Lote
Bajo Alto
VolumenIndividual y rango móvil
Constante Variable
Defectos
c
Medias y Rango
Defectuosos Defectos Defectuosos
np u p
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Control Estadístico de Proceso AGA
Antes de correr los gráficos de control
- Verificar estabilidad (Run Chart)- Verificar Normalidad
Puntos a considerar
- No confundir los límites de control con los límites de especificación
- Los límites de especificación son externos al proceso- Los límites de control son internos al proceso, reflejan el rango
esperado de variación- Los limites de especificación son para valores individuales y los
limites de control son usualmente para promedios muestrales- Un proceso puede tener su variabilidad bajo control (límites de
control), pero no ser lo suficientemente capaz (límites de especificación)
Introducción a cartas de control
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Control Estadístico de Proceso AGA
Introducción a cartas de control
Las cuatro reglas de Western ElectricEl proceso está fuera de control si:
1. Un punto está fuera de los límites de control2. Dos de tres puntos consecutivos están mas allá de 2
sigmas de la media en el mismo lado3. Cuatro de cinco puntos consecutivos están mas allá de 1
sigma de la media en el mismo lado4. Nueve puntos consecutivos están del mismo lado de la
media
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Control Estadístico de Proceso AGA
Las ocho reglas de Minitab
1. Un punto está más allá de la zona A
2. Nueve puntos consecutivos en la zona C o mas allá (todos en el mismo lado)
3. Seis puntos consecutivos, descendiendo o ascendiendo
4. Catorce puntos consecutivos alternando arriba y abajo
5. Dos de tres puntos consecutivos en la zona A o mas allá
6. Cuatro de cinco puntos consecutivos en la zona B o mas allá
7. Quince puntos consecutivos en la zona C, abajo o arriba del centro
8. Ocho puntos consecutivos mas allá de la zona C, arriba o abajo del centro
Introducción a cartas de control
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Control Estadístico de Proceso AGA
Introducción a cartas de control
Variación aleatoria alrededor de la línea central
No hay evidencia de causas asignables
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Control Estadístico de Proceso AGA
Seis o más datos consecutivos con tendencia
Causa asignable evidente
Introducción a cartas de control
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Control Estadístico de Proceso AGA
Introducción a cartas de control
Nueve o mas datos consecutivos en cualquier lado de la media
Causa asignable evidente
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Control Estadístico de Proceso AGA
Introducción a cartas de control
Uno o mas datos fuera de los límites de control
Causa asignable evidente
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Control Estadístico de Proceso AGA
Gráficos de control de atributos
• Útiles cuando no hay disponibilidad de datos continuos
• Basados en datos discretos: conteos, clasificaciones
(pasa-no pasa, bueno-malo, etc.)
• Basado en estadísticos de distribuciones Poison y binomial
• Su interpretación es parecida al de los gráficos de datos continuos
• No hay gráficos de rangos
Defecto
Una característica que no cumple con los requerimientos
Defectuoso
Una unidad que contiene uno o más defectos
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Control Estadístico de Proceso AGA
Lote constante Lote Variable
Defectos c u Poisson
Defectuoso np p Binomia
l
Defectuoso
Una unidad que contiene uno o más defectos
Gráficos de control de atributos
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Control Estadístico de Proceso AGA
Tipo de Datos
Datos ContinuosO Variables
Datos DiscretosO Atributos
VolumenTipo de Lote
Bajo Alto
VolumenIndividual y rango móvil
Constante Variable
Defectos
c
Medias y Rango
Defectuosos Defectos Defectuosos
np u p
Gráficos de control de atributos
Gráfico C
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Control Estadístico de Proceso AGA
Gráficos de control de atributos
• Carta para defectos por unidad
• Basada en distribución Poisson
Alta probabilidad de encontrar defectos. Muestras grandes son necesarias si la probabilidad de defectos es pequeña
• Trabaja mejor para productos complejos
• Lote constante
C = Número total de defectos / Número total de unidades o subgrupos
UCL= C + 3 RC(C)
LCL = C + 3 RC(C)
Defectos en línea de ensamble de licuadoras
Pinturas y barnices
Industria textil
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Control Estadístico de Proceso AGA
Gráficos de control de atributos
Ejemplo
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Control Estadístico de Proceso AGA
0 5 10 15 20 25
0
5
10
15
Sample Number
Sam
ple
Cou
nt
C Chart for Soldadur
C=5.800
3.0SL=13.02
-3.0SL=0.00E+00
Gráficos de control de atributos
Minitab Project
Analizar y calcular capacidad con veinte oportunidades por unidad
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Control Estadístico de Proceso AGA
Tipo de Datos
Datos ContinuosO Variables
Datos DiscretosO Atributos
VolumenTipo de Lote
Bajo Alto
VolumenIndividual y rango móvil
Constante Variable
Defectos
c
Medias y Rango
Defectuosos Defectos Defectuosos
np u p
Gráficos de control de atributos
Gráfico np
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Control Estadístico de Proceso AGA
Gráficos de control de atributos
• Número de no-conformes por grupo
• Lote constante
np = Número total unidades defectuosas / Número total de subgrupos de n unidades
UCL= np + 3 RC(np(1-p))
LCL = np - 3 RC(np(1-p))
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Control Estadístico de Proceso AGA
• 25 lotes consecutivos de interruptores
• Tamaño del lote 100
Gráficos de control de atributos
0 10 20 30 40 50
0
10
20
Sample NumberS
ampl
e C
ount
NP Chart for Defects
NP=11.84
3.0SL=21.54
-3.0SL=2.150
Minitab Project
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Control Estadístico de Proceso AGA
Tipo de Datos
Datos ContinuosO Variables
Datos DiscretosO Atributos
VolumenTipo de Lote
Bajo Alto
VolumenIndividual y rango móvil
Constante Variable
Defectos
c
Medias y Rango
Defectuosos Defectos Defectuosos
np u p
Gráficos de control de atributos
Gráfico u
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Control Estadístico de Proceso AGA
Gráficos de control de atributos
• Defectos por unidad, lote variable
• Misma lógica que el gráfico c
u = Número total de defectos / Número total de unidades
UCL= u + 3 RC(u/n)
LCL = u - 3 RC(u/n)
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Control Estadístico de Proceso AGA
Gráficos de control de atributos
0 10 20 30
1
2
3
Sample Number
Sam
ple
Cou
nt
U Chart for errors
U=1.764
3.0SL=2.114
-3.0SL=1.415
Minitab Project
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Control Estadístico de Proceso AGA
Tipo de Datos
Datos ContinuosO Variables
Datos DiscretosO Atributos
VolumenTipo de Lote
Bajo Alto
VolumenIndividual y rango móvil
Constante Variable
Defectos
c
Medias y Rango
Defectuosos Defectos Defectuosos
np u p
Gráficos de control de atributos
Gráfico p
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Control Estadístico de Proceso AGA
Gráficos de control de atributos
• Gráfico para fracciones-porcentajes de no conformes
• Se utiliza para lotes de varios tamaños
• Basado en distribución binomial
p = Número total unidades defectuosas / Número total de unidades
UCL= p + 3 RC(np(1-p)/n)
LCL = p - 3 RC(np(1-p)/n)
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Control Estadístico de Proceso AGA
0 5 10 15 20 25
0.00
0.01
0.02
0.03
Sample Number
Pro
port
ion
P Chart for Voids
P=0.01192
3.0SL=0.02137
-3.0SL=0.002472
Minitab Project
Gráficos de control de atributos
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Control Estadístico de Proceso AGA
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Control Estadístico de Proceso AGA
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Gracias