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ANÁLISIS DE LA
  CAPACIDAD
MENÚ
Probabilidad
               Casos     Cálculo
  Empírica
Teorema de Chebyshev
  Probabilidad Empírica
Capacidad del Proceso y
Tolerancia
   Si bien el ingeniero puede definir las
    especificaciones sin tomar en cuenta el
    alcance del proceso, la adopción de ese
    criterio puede tener consecuencias graves.
   CASO 1: 6σ < USL - LSL
   CASO 2: 6σ = USL - LSL
   CASO 3: 6σ > USL - LSL
Caso I
               Tolerancia > Capacidad


Fuera de control




                          6
                        LSL - USL
Caso II
                   Tolerancia = Capacidad


Fuera de control
  Desperdicio




                              6
                            LSL-USL
Caso III
               Tolerancia < Capacidad


Fuera de control
  Desperdicio




    Bajo Control
    Desperdicio



                         LSL-USL
                           6
Capacidad del Proceso
   La capacidad real de un proceso no se
    puede calcular sino hasta que las
    gráficas x y R han logrado obtener la
    mejora óptima de la calidad sin
    necesidad de hacer una considerable
    inversión en equipo nuevo o en
    adaptación a éste. La capacidad del
    proceso es igual a 6σ cuando el proceso
    está bajo control estadístico
Procedimiento rápido utilizando el
rango
   Tome 20 sub grupos, cada uno de tamaño 4
    y un total de 80 mediciones
   Calcule el campo de valores, R, de cada sub
    grupo
   Calcule el campo promedio,
   Calcule el valor de la desviación estándar de
    la población
   La capacidad del proceso será igual a 6σ
Ejemplo

   Un proceso no satisface en un momento
    determinado las especificaciones.
    Rockwell - C. Calcule la capacidad del
    proceso tomando como base los valores
    del rango de 20 sub grupos, cada uno
    de tamaño 4. Los datos son:
    7, 5, 5, 3, 2, 4, 5, 9, 4, 5, 4, 7, 5, 7, 3,
    4, 7, 5, 5 y 7.
Índice de Capacidad
   Cp = LSE - LIE
            6σ
              donde:
   Cp= Índice de la capacidad
   USL-LSL= Especificación superior menos la
    especificación inferior
   6σ= Capacidad del proceso
6                              6                             6




             8                               6                            4
LSE                     LIE     LSE                       LIE     LSE            LIE

                               Caso II Cp=1                     Caso III Cp<1
Caso I Cp>1
                              Cp = LSE-LIE       = 1.00         Cp = LSE-LIE   = 0.67
      Cp = LSE-LIE   = 1.33           6σ                                6σ
              6σ
Ejemplo

   Calcular CP para sus variables.
Medición del Desempeño, Cpk



El índice de Cpk
muestra que tan bien             X LSL    USL - X
cumplen las            Cpk = min       or
especificaciones los              3         3
productos fabricados
Ejemplo

   Calcular el CPk para sus variables.
Cp y Cpk
   El valor de Cp no cambia cuando cambia el centro del
    proceso
   Cp=Cpk cuando el proceso se centra
   Cpk siempre es igual o menor que Cp
   El valor de Cpk=1 es un estándar normal consagrado
    por la práctica. Indica satisfacción con las
    especificaciones
   El valor Cpk menor que 1 es indicativo de que
    mediante el proceso se obtiene un producto que no
    satisface las especificaciones
Cp y Cpk
   El valor de Cp menor que 1 es indicación de
    que el proceso no es capaz
   Si Cpk es 0 es indicación de que el promedio
    es igual a uno de los límites de la
    especificación
   Un valor Cpk negativo indica que el promedio
    queda fuera de las especificaciones
Técnicas de Taguchi
   Diseño de métodos experimentales para
    mejorar el producto y los procesos
       Identificar componente principal & variables
        del proceso que afectan la variabilidad del
        producto
   Conceptos Taguchi
       Calidad robusta
       Función de pérdida de calidad
       Calidad orientada a una meta
Calidad Robusta
   Habilidad de
    producir productos      © 1995 Corel Corp.


    uniformes a pesar de
    las condiciones del
    proceso
   Incluir un diseño
    robusto en la Casa
    de la Calidad


                           © 1984-1994 T/Maker Co.
Función de Pérdida de Calidad
(QLF)
   Función matemática que identifica
    todos los costos relacionados con la
    mala calidad y que muestra la forma en
    que estos costos se incrementan
    cuando la calidad del producto se aleja
    de lo que el cliente desea.
Función de Pérdida de Calidad
    (QLF)
   Estos costos no sólo incluyen la insatisfacción del cliente,
    sino también los costos de garantía y servicio, costos
    internos de inspección, reparación y desperdicio. Reciben
    el nombre de costos para la sociedad.
   Calidad orientada al cumplimiento de especificaciones es
    demasiado simplista
      Tomar las características de calidad más importantes

        (largo, ancho) y comparar con una meta
      Desviación del objetivo son indeseables

   Ecuación: L = D2C
      L = Pérdida ($); D = Desviación; C = Costo
La calidad orientada al simple cumplimiento acepta todos los
productos que están dentro de los límites de tolerancia,
produciendo más unidades que están lejos de la meta, por lo
tanto la pérdida es mayor en términos de satisfacción del cliente
 y beneficios para la sociedad.
Ejemplo

Si la especificaciones para cierto
producto son: 25.00 ± 0.25 mm.
Si el diámetro se encuentra fuera de
especificaciones , El desperdicio debe
ser eliminado a un costo de $4.00.
Calcule la función de pérdida de
calidad?
Ejercicio de QLF

   L = D2C = (X - Meta)2C
   4.00 = (25.25 - 25.00)2C
   C = 4.00 / (25.25 - 25.00)2 = 64
   L = D2 • 64 = (X - 25.00)264
       Calcule varios valores de X para
        obtener una gráfica de L.
Función de Pérdida de Calidad;
Distribución de Especificaciones de los
Productos
       Pérdida alta                                          Función de pérdida de calidad
                                   Inaceptable
 Pérdida para el                                                 La calidad orientada
 fabricante, el                    Deficiente                    a una meta da cómo
 cliente y la                       Regular                      resultado más producto
 sociedad                           Buena                        en la mejor categoría
                                    La Mejor                       La calidad orientada
       Pérdida Baja
                                                                   a una meta lleva a los
                                                                   productos hacia el
                                                                   valor meta
                                                                  La calidad orientada al
      Frecuencia                                                  cumplimiento mantiene
                                                                  los productos dentro de
                                                                  3 desviaciones estándar
                                                             Distribución de las
                      Inferior      Objetivo      Superior
                                                             especificaciones de los
                                 Especificación
                                                             productos fabricados
Índice de Taguchi
   Cpm = USL - LSL
           6

              donde:
   Cpm= Índice de Taguchi
   USL-LSL= Especificación superior menos la
    especificación inferior
         2            2
    = σ+( x - CSL)
Índice de Inestabilidad


               Número de causas asignables
    St   =                                        X   100
             Número total de puntos graficados


Por causas asignables entenderemos los puntos fuera de los
límites, las tendencias, ciclos, etc.
Índices mayores al 10% son indicativo de alta inestabilidad
Estados de un Proceso

Cpk




                              St
Ejercicio
   Pura Energía S. A. es una empresa que se dedica a la fabricación de
    productos energéticos para atletas de alto rendimiento. Entre muchos
    de los productos que fabrica la empresa se tiene un nuevo producto con
    un gran potencial, una barra energética baja en grasas pero de muy
    buen sabor. Entre las especificaciones de la barra energética, se debe
    de tener altos contenidos de carbohidratos (alrededor de 45 gramos),
    una cantidad moderada de proteínas (alrededor de 10 gramos) y un
    bajo contenido de grasas. Actualmente la especificación de la cantidad
    de grasas que debe de llevar la barra es de 0.75 ± 0.25 gramos.
    Wendy, gerente de calidad, desea controlar el proceso de fabricación
    de este nuevo producto por lo que ya tiene varios días de aplicar
    gráficas de control sobre el proceso. A continuación se presentan los
    datos resumidos de 30 observaciones, cada una con un tamaño de
    muestra de cuatro unidades tomada cada 15 minutos.
a.Grafique la carta x-R.
b.Calcule Cp, Cpk y Cpm.
c.Realice un estudio de estabilidad mediante la carta x-R.
d.¿Cuál es el estado del proceso y cuáles son sus recomendaciones? Grafique el estado del
proceso como parte de su argumentación.

    Muestra                 1             2              3             4              5
   Promedio             0.732         0.755          0.759         0.727          0.724
     Rango              0.116         0.259          0.171         0.221          0.119
    Muestra                 6             7              8             9             10
   Promedio             0.705         0.735          0.748         0.710          0.732
     Rango              0.143         0.274          0.162         0.132          0.179
    Muestra                11            12             13            14             15
   Promedio             0.748         0.768          0.733         0.783          0.692
     Rango              0.163         0.250          0.349         0.158          0.103
    Muestra                16            17             18            19             20
   Promedio             0.753         0.781          0.834         0.776          0.792
     Rango              0.168         0.105          0.094         0.326          0.059
    Muestra                21            22             23            24             25
   Promedio             0.780         0.793          0.777         0.801          0.810
     Rango              0.204         0.134          0.104         0.272          0.053
    Muestra                26            27             28            29             30
   Promedio             0.788         0.820          0.780         0.804          0.830
     Rango              0.170         0.122          0.181         0.152          0.075
Estados de un Proceso

Cpk




                              St
   Estado del proceso
   Los índices de Cp y Cpm indican que el proceso es por lo menos marginalmente
    aceptable. Sin embargo, se puede observar que la media se desplazó en la
    muestra 17. De hecho el promedio del proceso para las primeras 16 muestras
    es de solo 0.738, mientras que el promedio para las muestras restantes es de
    0.789. Por consiguiente, aunque el promedio general se aproxima a la
    especificación meta, en ningún momento el promedio real del proceso quedó
    centrado cerca del objetivo. Se debe concluir que este proceso no está bajo
    control estadístico y no se debe prestar mucha atención a los cálculos de su
    capacidad. Se debe trabajar fuerte para controlarlo y después calcular
    nuevamente su capacidad. El proceso aparenta ser capaz pero definitivamente
    está fuera de control. Una vez que eliminemos las causas asignables que me
    afectan el proceso conoceremos la capacidad real del proceso.
Resumen
   Cp Analiza capacidad del proceso
   Cpk Analiza si el proceso está centrado
   Cpm Analiza la variabilidad del proceso
    y el desempeño respecto a las
    especificaciones
   St Índice de inestabilidad, se dice que
    un proceso es inestable cuando este
    está fuera de control estadístico

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Análisis de capacidad del proceso

  • 1. ANÁLISIS DE LA CAPACIDAD
  • 2. MENÚ Probabilidad Casos Cálculo Empírica
  • 3. Teorema de Chebyshev Probabilidad Empírica
  • 4. Capacidad del Proceso y Tolerancia  Si bien el ingeniero puede definir las especificaciones sin tomar en cuenta el alcance del proceso, la adopción de ese criterio puede tener consecuencias graves.  CASO 1: 6σ < USL - LSL  CASO 2: 6σ = USL - LSL  CASO 3: 6σ > USL - LSL
  • 5. Caso I Tolerancia > Capacidad Fuera de control 6 LSL - USL
  • 6. Caso II Tolerancia = Capacidad Fuera de control Desperdicio 6 LSL-USL
  • 7. Caso III Tolerancia < Capacidad Fuera de control Desperdicio Bajo Control Desperdicio LSL-USL 6
  • 8. Capacidad del Proceso  La capacidad real de un proceso no se puede calcular sino hasta que las gráficas x y R han logrado obtener la mejora óptima de la calidad sin necesidad de hacer una considerable inversión en equipo nuevo o en adaptación a éste. La capacidad del proceso es igual a 6σ cuando el proceso está bajo control estadístico
  • 9. Procedimiento rápido utilizando el rango  Tome 20 sub grupos, cada uno de tamaño 4 y un total de 80 mediciones  Calcule el campo de valores, R, de cada sub grupo  Calcule el campo promedio,  Calcule el valor de la desviación estándar de la población  La capacidad del proceso será igual a 6σ
  • 10. Ejemplo  Un proceso no satisface en un momento determinado las especificaciones. Rockwell - C. Calcule la capacidad del proceso tomando como base los valores del rango de 20 sub grupos, cada uno de tamaño 4. Los datos son: 7, 5, 5, 3, 2, 4, 5, 9, 4, 5, 4, 7, 5, 7, 3, 4, 7, 5, 5 y 7.
  • 11. Índice de Capacidad  Cp = LSE - LIE 6σ  donde:  Cp= Índice de la capacidad  USL-LSL= Especificación superior menos la especificación inferior  6σ= Capacidad del proceso
  • 12. 6 6 6 8 6 4 LSE LIE LSE LIE LSE LIE Caso II Cp=1 Caso III Cp<1 Caso I Cp>1 Cp = LSE-LIE = 1.00 Cp = LSE-LIE = 0.67 Cp = LSE-LIE = 1.33 6σ 6σ 6σ
  • 13. Ejemplo  Calcular CP para sus variables.
  • 14. Medición del Desempeño, Cpk El índice de Cpk muestra que tan bien X LSL USL - X cumplen las Cpk = min or especificaciones los 3 3 productos fabricados
  • 15. Ejemplo  Calcular el CPk para sus variables.
  • 16. Cp y Cpk  El valor de Cp no cambia cuando cambia el centro del proceso  Cp=Cpk cuando el proceso se centra  Cpk siempre es igual o menor que Cp  El valor de Cpk=1 es un estándar normal consagrado por la práctica. Indica satisfacción con las especificaciones  El valor Cpk menor que 1 es indicativo de que mediante el proceso se obtiene un producto que no satisface las especificaciones
  • 17. Cp y Cpk  El valor de Cp menor que 1 es indicación de que el proceso no es capaz  Si Cpk es 0 es indicación de que el promedio es igual a uno de los límites de la especificación  Un valor Cpk negativo indica que el promedio queda fuera de las especificaciones
  • 18. Técnicas de Taguchi  Diseño de métodos experimentales para mejorar el producto y los procesos  Identificar componente principal & variables del proceso que afectan la variabilidad del producto  Conceptos Taguchi  Calidad robusta  Función de pérdida de calidad  Calidad orientada a una meta
  • 19. Calidad Robusta  Habilidad de producir productos © 1995 Corel Corp. uniformes a pesar de las condiciones del proceso  Incluir un diseño robusto en la Casa de la Calidad © 1984-1994 T/Maker Co.
  • 20. Función de Pérdida de Calidad (QLF)  Función matemática que identifica todos los costos relacionados con la mala calidad y que muestra la forma en que estos costos se incrementan cuando la calidad del producto se aleja de lo que el cliente desea.
  • 21. Función de Pérdida de Calidad (QLF)  Estos costos no sólo incluyen la insatisfacción del cliente, sino también los costos de garantía y servicio, costos internos de inspección, reparación y desperdicio. Reciben el nombre de costos para la sociedad.  Calidad orientada al cumplimiento de especificaciones es demasiado simplista  Tomar las características de calidad más importantes (largo, ancho) y comparar con una meta  Desviación del objetivo son indeseables  Ecuación: L = D2C  L = Pérdida ($); D = Desviación; C = Costo
  • 22. La calidad orientada al simple cumplimiento acepta todos los productos que están dentro de los límites de tolerancia, produciendo más unidades que están lejos de la meta, por lo tanto la pérdida es mayor en términos de satisfacción del cliente y beneficios para la sociedad.
  • 23. Ejemplo Si la especificaciones para cierto producto son: 25.00 ± 0.25 mm. Si el diámetro se encuentra fuera de especificaciones , El desperdicio debe ser eliminado a un costo de $4.00. Calcule la función de pérdida de calidad?
  • 24. Ejercicio de QLF  L = D2C = (X - Meta)2C  4.00 = (25.25 - 25.00)2C  C = 4.00 / (25.25 - 25.00)2 = 64  L = D2 • 64 = (X - 25.00)264  Calcule varios valores de X para obtener una gráfica de L.
  • 25. Función de Pérdida de Calidad; Distribución de Especificaciones de los Productos Pérdida alta Función de pérdida de calidad Inaceptable Pérdida para el La calidad orientada fabricante, el Deficiente a una meta da cómo cliente y la Regular resultado más producto sociedad Buena en la mejor categoría La Mejor La calidad orientada Pérdida Baja a una meta lleva a los productos hacia el valor meta La calidad orientada al Frecuencia cumplimiento mantiene los productos dentro de 3 desviaciones estándar Distribución de las Inferior Objetivo Superior especificaciones de los Especificación productos fabricados
  • 26. Índice de Taguchi  Cpm = USL - LSL  6  donde:  Cpm= Índice de Taguchi  USL-LSL= Especificación superior menos la especificación inferior 2 2  = σ+( x - CSL)
  • 27. Índice de Inestabilidad Número de causas asignables St = X 100 Número total de puntos graficados Por causas asignables entenderemos los puntos fuera de los límites, las tendencias, ciclos, etc. Índices mayores al 10% son indicativo de alta inestabilidad
  • 28. Estados de un Proceso Cpk St
  • 29. Ejercicio  Pura Energía S. A. es una empresa que se dedica a la fabricación de productos energéticos para atletas de alto rendimiento. Entre muchos de los productos que fabrica la empresa se tiene un nuevo producto con un gran potencial, una barra energética baja en grasas pero de muy buen sabor. Entre las especificaciones de la barra energética, se debe de tener altos contenidos de carbohidratos (alrededor de 45 gramos), una cantidad moderada de proteínas (alrededor de 10 gramos) y un bajo contenido de grasas. Actualmente la especificación de la cantidad de grasas que debe de llevar la barra es de 0.75 ± 0.25 gramos. Wendy, gerente de calidad, desea controlar el proceso de fabricación de este nuevo producto por lo que ya tiene varios días de aplicar gráficas de control sobre el proceso. A continuación se presentan los datos resumidos de 30 observaciones, cada una con un tamaño de muestra de cuatro unidades tomada cada 15 minutos.
  • 30. a.Grafique la carta x-R. b.Calcule Cp, Cpk y Cpm. c.Realice un estudio de estabilidad mediante la carta x-R. d.¿Cuál es el estado del proceso y cuáles son sus recomendaciones? Grafique el estado del proceso como parte de su argumentación. Muestra 1 2 3 4 5 Promedio 0.732 0.755 0.759 0.727 0.724 Rango 0.116 0.259 0.171 0.221 0.119 Muestra 6 7 8 9 10 Promedio 0.705 0.735 0.748 0.710 0.732 Rango 0.143 0.274 0.162 0.132 0.179 Muestra 11 12 13 14 15 Promedio 0.748 0.768 0.733 0.783 0.692 Rango 0.163 0.250 0.349 0.158 0.103 Muestra 16 17 18 19 20 Promedio 0.753 0.781 0.834 0.776 0.792 Rango 0.168 0.105 0.094 0.326 0.059 Muestra 21 22 23 24 25 Promedio 0.780 0.793 0.777 0.801 0.810 Rango 0.204 0.134 0.104 0.272 0.053 Muestra 26 27 28 29 30 Promedio 0.788 0.820 0.780 0.804 0.830 Rango 0.170 0.122 0.181 0.152 0.075
  • 31.
  • 32.
  • 33. Estados de un Proceso Cpk St
  • 34. Estado del proceso  Los índices de Cp y Cpm indican que el proceso es por lo menos marginalmente aceptable. Sin embargo, se puede observar que la media se desplazó en la muestra 17. De hecho el promedio del proceso para las primeras 16 muestras es de solo 0.738, mientras que el promedio para las muestras restantes es de 0.789. Por consiguiente, aunque el promedio general se aproxima a la especificación meta, en ningún momento el promedio real del proceso quedó centrado cerca del objetivo. Se debe concluir que este proceso no está bajo control estadístico y no se debe prestar mucha atención a los cálculos de su capacidad. Se debe trabajar fuerte para controlarlo y después calcular nuevamente su capacidad. El proceso aparenta ser capaz pero definitivamente está fuera de control. Una vez que eliminemos las causas asignables que me afectan el proceso conoceremos la capacidad real del proceso.
  • 35. Resumen  Cp Analiza capacidad del proceso  Cpk Analiza si el proceso está centrado  Cpm Analiza la variabilidad del proceso y el desempeño respecto a las especificaciones  St Índice de inestabilidad, se dice que un proceso es inestable cuando este está fuera de control estadístico