Este documento presenta información sobre gráficos de control y su importancia para la mejora de procesos. Brevemente: 1) Los gráficos de control ayudan a distinguir variaciones normales de aquellas causadas por factores especiales para mejorar procesos. 2) Existen diferentes tipos de gráficos como los de variables y atributos. 3) El uso de gráficos permite identificar problemas, tomar decisiones y lograr procesos predecibles.

1. “NO TEMAS RENUNCIAR A LO BUENO PARA IR A LO GRANDIOSO”.
John D. Rockefeller
POR: JOSE MEDINA
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2. DIDÁCTICA DE GESTIÓN DE LA CALIDAD:
MODULO #2
GENERADORES RESPONSABLES DE LA UNIDAD:
UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE PANAMÁ.
AUTOR:
PROFESOR: JOSE A. MEDINA R.
FACULTAD DE INGENIERIA INDUSTRIAL. REVISION
Y ENFOQUE:
DOCTOR: JUAN CASTILLO 2

3. INTRODUCCION
La calidad es un tema de reciente, desarrollo, ahora ya no se puede hablar de
hacer las cosas bien sino mantener un nivel de calidad adecuado durante la
realización de un producto o servicio. En estadística, se dice que un proceso
es estable (o está en control) cuando las únicas causas de variación presentes
son las de tipo aleatorio. En esta condición se pueden hacer inferencias con
respecto a la salida del proceso, esto es, la característica de calidad que se esté
midiendo. En cambio, la presencia de causas especiales o asignables hace que
el proceso se desestabilice, impidiendo la predicción de su comportamiento
futuro.
Los gráficos de control ayudan en la detección de modelos no naturales de
variación en los datos que resultan de procesos repetitivos y dan criterios para
detectar una falta de control estadístico. Un proceso se encuentra bajo control
estadístico cuando la variabilidad se debe sólo a "causas comunes".
Si bien se sabe los sistemas y procedimientos no se pueden controlar al 100%
afortunadamente se cuenta con los gráficos de control que vienen siendo de
gran ayuda para saber a ciencia cierta en qué estado se encuentra nuestro
proceso o sistemas y así poder reparar cualquier deficiencia.
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4. UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE PANAMÁ
FACULTAD DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
CAPITULO I
1. IDENTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA.
DENOMINACION DE LA ASIGNATURA: GESTION DE CALIDAD II
CODIGO DE LA
ASIGNATURA:
3061
CANTIDAD DE
CREDITOS: 4
N° DE HORAS TEORICAS: 3 HORAS DE
LABORATORIO: 2*
TOTAL DE HORAS:
5
PREREQUISITOS:
GESTION DE
CALIDAD I
□ FUNDAMENTAL: SIÚltima revisión:
VERANO 2015
CAPITULO II
2. Descripción de la Asignatura.
En este curso se estudian temas relativos a las técnicas modernas de análisis estadístico para la mejora
de la Calidad en las organizaciones, al igual que las herramientas de Control de proceso y el muestreo
de aceptación.
2.1 Objetivos
2.1.1 Generales
El curso de Gestión de Calidad 2, 3061:
• Proporcionará a los estudiantes conocimientos y capacidades en el manejo de métodos estadísticos
de control del proceso
• Pretenderá que los estudiantes adquieran un conocimiento sólido y firme de las herramientas básicas
para la mejora de los procesos
• Enfatizará en que el estudiante se familiarice con la simbología, los conceptos, y el lenguaje
utilizado en el control estadístico de calidad
• Permitirá que el estudiante aprecie la importancia que tiene el control estadístico del proceso en su
formación y desempeño profesional.
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5. • Señalará la importancia que tiene la aplicación de los métodos de control estadístico para la
toma de decisiones
• Conocer las herramientas básicas para reducir variabilidad en los procesos
• Aplicar las técnicas básicas de Calidad en la mejora de los procesos
• Estudiar los gráficos de Control para determinar el desempeño de un proceso
• Conocer las técnicas más importantes de muestreo de aceptación.
2.1.2 Específicos
Durante el desarrollo del curso en el semestre, el estudiante debe:
• Entender el concepto de variabilidad y su relación con la Calidad.
• Conocer, entender y aplicar las Herramientas de mejoramiento para la calidad, entre las
cuales se puede mencionar: Tormenta de ideas, hoja de verificación, diagrama de Ishikawa,
diagrama de Pareto y otros.
• Conocer, entender y aplicar las Herramientas estadísticas para el Control del Proceso, como
los Gráficos de Control y el Muestreo de Aceptación.
• Desarrollar habilidad para comunicar los resultados de un programa de control estadístico
del proceso en forma escrita y oral.
• Manejar un software para el análisis de datos.
2.2 Justificación
El presente trabajo pretende explicar el tema de gráficos de control, su importancia y su
relevancia en el mundo de los negocios. El objetivo del control estadístico de procesos es hacer
predecible un proceso en el tiempo. Es una herramienta que ayuda en la toma de decisiones y
facilita el proceso de mejora constante de una empresa.
Las herramientas usadas por el control estadístico de procesos son las gráficas de control que
permiten distinguir las causas especiales de las causas comunes de variación. Se entiende por
variación aquellos cambios ocurridos en el valor de la característica medida, siendo esta
característica la respuesta de un proceso determinado.
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6. Luego de identificarlas con el gráfico, el paso siguiente es eliminar las causas especiales, ya que son
ajenas al desenvolvimiento natural del proceso con lo que se logra el estado de proceso bajo control
estadístico; es decir, un proceso predecible y afectado exclusivamente por causas comunes (aleatorias)
de variación, señalan los expertos argentinos Roberto Carro y Daniel González en su libro El control
estadístico de procesos. Esta metodología permite planificar y determinar cuándo un proceso está fuera
de control, para así mejorar los procesos operativos de la organización. La base o fundamento del
control estadístico se encuentra en una serie de técnicas estadísticas que permiten establecer criterios
para medir, detectar y corregir variaciones en el proceso que puedan afectar la calidad del producto o
servicio final.
Las mejoras que se pueden introducir en los procesos operativos de una organización gracias al control
estadístico son: disminución de los costos, eliminación de actividades que no agregan valor al proceso
productivo, identificación de los cuellos de botella y demoras en el proceso productivo, evitar
incumplimientos de los requisitos solicitados por el cliente final.
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7. CAPITULO III.
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8. Objetivos CONTENIDO
B. Gráficos
de
Control
ACTIVIDADES
(SECUENCIACIÓN DIDÁCTICA)
Estrategia:
DEMOSTRACIÓN
Hacer que el
estudiante aprenda a
Mejorar la
capacidad de los
procesos a través de
un gráfico de
control.
a. Por Variables
1. Media Y Rango
2. Media y Desviación
Estándar
Inicio
-Objetivo d e l a clase y la
Introducción al tema
-Pre test
3.Media y Mediana
-Suministro de folleto y
material suplementario
ESTRATEGIAS RECURSOS
EVALUACIÓN
Preguntas guía
Lluvia de ideas
Preguntas
exploratorias
Presentación en
multimedia
Marcadores
Lecturas
Tablero
Plataforma
Moodle
Computadora
Tablero
marcadores
Diagnóstica - Pre
Test Diálogos
sobre los conceptos
básicos de los
gráficos de control,
lluvia de ideas.
- Repaso
Que sea capaz de
realizar cambios en
las normas de
trabajo y de calidad.
4. Lecturas
Individuales
5.
Capacidad
Proceso
del
Desarrollo
- Explicación y ejecución de
la hoja de cálculo.
- Diálogos interactivos.
- Lluvia de ideas
- Revisión del progreso en
los alumnos.
Cuadro
Sinóptico
Diagramas
Ensayos
Tablero y
marcadores
Laboratorio
Material
didáctico
Plataforma
Paquetes
Estadísticos
Formativa -
Rúbrica Pruebas
prácticas en el
laboratorio, con el
uso de la
plataforma.
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10. CAPITULO IV.
4. Gráficos de Control
Un gráfico de control es una herramienta utilizada para distinguir las variaciones debidas a causas asignables o
especiales a partir de las variaciones aleatorias inherentes al proceso.
Las variaciones aleatorias se repiten casualmente dentro de los límites predecibles.
Las variaciones debidas a causas asignables o especiales indican que es necesario identificar, investigar y poner
bajo control algunos factores que afectan al proceso.
La construcción de gráficos de control está basada en la estadística matemática. Los gráficos de control emplean
datos de operación para establecer límites dentro de los cuales se espera hacer observaciones futuras, si el proceso
demuestra no haber sido afectado por causas asignables o especiales.
Causas Asignables
Factores (generalmente numerosos, pero individualmente de relativa importancia) que se pueden detectar e
identificar como causantes de un cambio en una característica de la calidad o nivel del proceso.
Nota: En ocasiones, se denominan causas especiales de variación.
Causas Aleatorias
Factores generalmente numerosos, pero poco importantes, que contribuyen a la variación y no han sido
necesariamente identificados.
Nota: En ocasiones, se denominan causas comunes de variación.
Existe una gran variedad de gráficos de control que se pueden aplicar a todo tipo de características medibles o
contables de un proceso, un producto o cualquier salida.
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11. Límite superior de control (LSC): Es el mayor valor aceptado en el proceso.
Límite inferior de control (LIC): Es el valor más pequeño que se acepta en el proceso.
Límite central de control (LC): Es la línea central del gráfico. Mientras más cerca estén los puntos a la línea,
más estable es el proceso.
Los Gráficos de control sirven para poder analizar el comportamiento de los diferentes procesos y poder prever
posibles fallos de producción mediante métodos estadísticos. Estas se utilizan en la mayoría de los procesos
industriales.
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12. En ciertos procesos en los que se alcanza un alto grado de capacidad es aconsejable reducir el nivel de control
proporcionado por los gráficos de control estándar, para ello utilizaremos los límites de control modificados.
LIMITES DE CONTROL MODIFICADOS.
Los límites de control modificados para la Xmedia se utilizan cuando Cp o Cpk es mucho mayor que 1, es decir,
cuando la variabilidad del proceso es mucho menor que la extensión de los límites.
Pongamos, por ejemplo, que nuestro proceso consiste en llenar sacos de arena. Las especificaciones del
fabricante exigen que cada saco sea llenado con una cantidad de arena entre los 10.00Kg y los 10.20 Kg. Por otra
parte, nuestro proceso puede operar con una variación de 0.01 Kg. Vemos que en este caso la capacidad del
proceso es:
En estos casos en los que el intervalo de las especificaciones es tan grande en relación a 6o se
recomienda cambiar de los gráficos de control de Xmedia habitual a los gráficos modificados.
En esta, se permite el desplazamiento de la media un cierto rango, siempre que esta variación no
resulte en la aparición de un número significativo de piezas defectuosas, es decir, producir
piezas defectuosas con una probabilidad 5. La media se puede desplazar, tanto superior pü
como inferiormente pL, un valor tal que la probabilidad de estar fuera de las especificaciones
sea 5. Supondremos que la variabilidad del proceso está bajo control. Para especificar los
nuevos límites de control de la carta modificada, tendremos en cuenta que el valor de la media
tiene que estar entre pü y pL, se pueden calcular mediante:
HL = LSL + Z$o
fia = USL + Zga
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13. Donde Zs representa el punto porcentual superior 100(1-a) de la distribución normal estándar.
Para estimar estos límites lo más común es que la Za tenga un valor de 3.
Para los gráficos de control modificados debe utilizarse una buena estimación de
o. En los casos en los que la variabilidad en el proceso cambia, los límites de
control modificados no son adecuados y en su lugar se debe usar un gráfico R o S.
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14. CARTAS DE CONTROL POR
VARIABLES
CARTAS DECONTROL POR
ATRIBUTOS
Ventajas significativas
Conducen a un mejor procedimiento
de control.
Son potencial mente aplicables a
cualquier proceso
Proporcionan una. utilización
máxima de la información disponible
de datos.
Los datos están a menudo
disponibles.
Son rápidos y simples de
obtener.
Son fáciles de interpretar.
Son frecuentemente usados en
los informes a la Gerencia.
Más económicas
Desventajas
significativas No se entienden a menos que se de
capacitación; puede causar
confusión entre los limites de
especificación y los límites de
tolerancia.
No proporciona información
detallada del control de
características individuales.
No reconoce distintos grados de
defectos en las unidades de
producto.
A. POR VARIABLES
Hacen uso de estadísticas obtenidas a partir de datos tales como la longitud o grosor de un elemento.
En los gráficos de control por variables es posible medir la característica de calidad a estudiar. En estos casos
conviene describir la característica de calidad mediante una medida de tendencia central (usualmente la media
muestral) y una medida de su variabilidad (usualmente el rango o la desviación estándar).
Los gráficos de control por variables son más “sensibles” que los gráficos de control por atributos, razón por la cual
son capaces de “avisarnos” de posibles problemas de calidad incluso antes de que éstos sean ya relevantes.
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15. Miden una característica continua, es decir que puede tomar infinitos valores dentro de un intervalo. El más
utilizado en control de calidad es el gráfico X-R, que registra la media del proceso y el recorrido o rango de cada
muestra y se utiliza para controlar y analizar un proceso empleando valores relativos a la calidad del producto
tales como temperatura, peso, volumen, concentración, etc..
En su construcción es necesario elaborar un gráfico para los valores medio muestrales y otro gráfico para los
recorridos. El primero indica si existen cambios en la tendencia central de un proceso y el segundo
Pasos a seguir para su construcción:
1. Recogida de datos y su registro
Es necesario recoger el máximo número posible de datos, por lo menos 100 datos recientes sobre la característica
que se controla del proceso, sin embargo cuando no se puede contar con tantos datos, 50 o 20 datos resultan
suficientes. Se debe determinar el tamaño de la muestra (n) y la cantidad de muestras (k).
2. Calcular la media y los recorridos de las muestras Se calcula la media de cada muestra y los recorridos o
rangos de cada una de ellas. Luego se determina el promedio general con las media de cada muestra y el
recorrido promedio con los recorridos de cada una.
3. Calcular los límites de control
Para cada gráfico debemos calcular los límites de control superior e inferior. Estos límites de control se calculan
a mas menos 3 desviaciones del promedio por consideramos que la distribución de las medias sigue una
distribución normal o próxima a ella, cuando la muestra tiene un tamaño superior a
4.
Para el gráfico de medias:
Límite central: igual al promedio de las medias
Límite de control superior: promedio de las medias + A2 *promedio de Rangos
Límite de control inferior: promedio de las medias - A2 *promedio de Rangos
Para el gráfico de Rangos:
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16. Límite central igual al promedio de los Rangos
Límite de control superior : D4*promedio de Rangos
Límite de control inferior : D3*promedio de Rangos
Donde A2, D4 y D3 son coeficientes cuyo valor depende del tamaño de la muestra (n). La tabla siguiente muestra
los valores de éstos para el cálculo de los límites de control de 3sigma de ambos gráficos.
Medias y rangos
Las gráficas de control por variables es una herramienta poderosa que puede utilizarse cuando se dispone de
mediciones de los resultados de un proceso. El diámetro de un cojinete en milímetros, el esfuerzo de cierre de
una puerta en libras o el torque de un tomillo en libras-pie son algunos ejemplos típicos de aplicación. Las
gráficas de control por variables más conocidas son las gráficas de medias y rangos.
Las gráficas de control por variables son particularmente útiles por varias razones:
1. La mayoría de los procesos y sus resultados tienen características que son medibles,
por lo que su potencial es amplia.
2. Un valor medible (por ejemplo, “el diámetro es 16.45 mm”) contiene más
información que una simple afirmación de si-no (por ejemplo, “la pieza está dentro de
tolerancia”).
3. A pesar de que el costo en la medición precisa de una pieza es mayor que el de
establecer simplemente si la misma está bien o no, como se requieren menos piezas para obtener
más información sobre el proceso, en algunos casos.
4. Debido a que se requiere medir una menor cantidad de piezas para tomar decisiones
confiables, el período de tiempo entre la producción de las piezas y la acción correctiva
puede ser acortado significativamente.
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17. CAPITULO V
5. DOSIFICACIÓN PRIMERA SEMANA:
2 DE ABRIL: Gráficos de control a. Por Variables 1.
Media Y Rango
2. Media y Desviación Estándar (2 hrs = 90 minutos)
5 DE ABRIL: 3. Media y Mediana (3 hrs = 135 minutos)
SEGUNDA SEMANA
9 DE ABRIL: 4. Lecturas Individuales (2 hrs = 90 minutos)
12 DE ABRIL: 5. Capacidad del Proceso (3hrs = 135 minutos)
TERCERA SEMANA
16 DE ABRIL: B. Por Atributos (2 hrs = 90 minutos)
19 DE ABRIL: 1.Fracción Defectuosa. (3 hrs = 135 minutos)
CUARTA SEMANA
23 DE ABRIL: 2.Número de Defectuosos (2 hrs = 90 minutos) 26 DE
ABRIL: 3.Defectos/ muestra (3 hrs = 135 minutos)
QUINTA SEMANA
30 DE ABRIL: 4.Defectos/ unidad (2 hrs = 90 minutos)
03 DE MAYO: 5.Capacidad del Proceso (3 hrs = 135 minutos)
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18. CAPITULO VI
6. Criterios y porcentajes de
evaluación.
CRITERIOS DE EVALUACIÓN PORCENTAJE
PARCIALES (2) 35
SEMESTRAL 35
LABORATORIO 30
TOTAL: 100%
* Valores definidos por el Estatuto Universitario
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19. CONCLUSIONES
• Una gráfica de control es un diagrama que sirve para examinar si un proceso se
encuentra en una condición estable, o para asegurar que se mantenga en esa
condición.
• Las gráficas de control nos muestran cómo se compara una característica a
través del tiempo.
• Si todos los puntos están dentro de los límites y no siguen un patrón específico,
se dice que el proceso está bajo control.
• Desarrollar nuestra propia planificación nos ayuda a comprender cuán
importante es tanto para el docente como para el estudiante hacerla bien, ya que
de ella depende como se lleve a cabo la clase y qué tipo de aprendizaje tendrán
los alumnos.
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20. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
BIBLIOGRAFIA ACTUALIZADA
LIBROS
o Besterfield, Dale. 2009. Control de calidad. México : Prentice Hall, 2009.
ISBN 978-607-442-121-7.
o de Vega, Luzángela, Álvarez, María y Bernal, César. 2010. Administración
por calidad. Bogota : Alfaomega, 2010. ISBN 978-958-682-798-0.
o Gutiérrez, Humberto. 2010. Calidad total y productividad. México : Mc Graw
Hill, 2010. ISBN 978-607-15-0315-2.
o James, Paul. 2008. Gestión de la calidad total. Madrid : Prentice Hall, 2008.
ISBN 0-13-207119-3.
o Montgomery Douglas.2010, Control Estadístico de calidad. México: Editorial
Iberoamérica.2010
Biblioteca Virtual Universidad Tecnológica de Panamá
o de Vega, Luzángela, Álvarez, María y Bernal, César. 2010. Administración
por calidad. Bogota : Alfaomega, 2010. ISBN 978-958-682-798-0.
o Herrera, Roberto y Herrera, Tomás. 2011. Seis Sigma un enfoque práctica.
Colombia : Corporacion para la gestión del conocimiento ASD 2000, 2011.
ISBN 9781449279295.
o Herrera, Roberto. 2012. Seis Sigma: métodos estadísticas y sus aplicaciones.
España : B. EUMED, 2012. ISBN 9788469427576.
o Marketing Publisihing. 2007. Gestión de la calidad total. España : Ediciones
Díaz de Santos, 2007. ISBN: 9788479782443 .
o Pola, Angel. 2009. Gestión de la calidad. España : Marcombo, 2009. ISBN
978 1413587388.
60

21. Investigaciones/ folletos
o Córdoba, Elida. (2013). Recomendación de un Plan de Calidad. Panamá : s.n., 2013.
Revistas
o Arauz, R. M. (2010). Measuring Changes in Quality Management: Empirical Analysis of
Japanese Manufacturing Companies. Total Quality Management and Business Excellence
Journal, 1337-1374.
o Documentos web
o Maleyeff, J. (1994). The Fundamental Concepts of Statistical Quality Control. Milwaukee,
USA: ASQC Press.
o Bergman, B. D. (2009). Robust Design Methodology for Reliability: Exploring the Effects of
Variation and Uncertainty. John Wiley & Sons. o González, H. (21 de enero de 2014).
CALIDAD Y GESTION. Obtenido de
https://calidadgestion.wordpress.com/2014/01/21/nueva-iso-14001-version-2015/ o Gutiérrez,
H. (2010). Calidad total y productividad. México: Mc Graw Hill. o SECRETARIA
CENTRAL DE ISO. (2008). ORGANIZACION INTERNACIONAL DE NORMALIZACION
(ISO ). Obtenido de http://farmacia.unmsm.edu.pe/noticias/2012/documentos/ISO-9001.pdf
o EUSKALIT GESTIÓN AVANZADA. GOBIERNO VASCO. HERRAMIENTAS PARA
LA SOLUCIÓN DE PROBLEMAS. 2014. OCTUBRE, 6.
http://www.euskalit.net/pdf/folleto4.pdf
o PABLO ALCALDE SAN MIGUEL. INQUALITAS. REVISTAS DIGITAL SOBRE
CALIDAD, EFICIENCIA Y COMPETITIVIDAD. 2014. OCTUBRE, 6.
http://www.inqualitas.net/articulos/477-tecnicas-basicas-para-la-gestion-de-la-calidad
o DGNTI - Dirección General de Normas y Tecnología Industrial [Publicaciones]. Disponible
en: www.mici.gob.pa
61

22. o International Organization for Standardization - ISO. Normas
ISO. Publicaciones según versión. Disponible en:
http://www.iso.org/iso/home
BIBLIOGRAFIA CLASICA
Libros
o Acuña, Jorge. 2002. Control de Calidad: un enfoque integral y estadístico.
Cartago : Tecnológica de Costa Rica, 2002. ISBN 9977-68-128-6. o Cantu,
Humberto.2006. Desarrollo de una Cultura de Calidad. México: Mcgraw Hill.2006
o Evans, J; Lindsay, W. (2006). Administración y Control de la calidad. México:
Thomson Learning
o Feingenbaum, A. (2004). Control Total de la Calidad. México: McGraw Hill. o
Heizer J; Render, B. (2007) Dirección de la Producción y de operaciones. España:
Prentice Hall
o Gutiérrez, M. (2004). Administrar para la Calidad. Limusa o Juran, J. (2007). Juran
on Quality by Design. NY, USA: Free Press. o Juran, J. a. (1995). Análisis y Planeación
de la Calidad. México: McGraw Hill. o George, M. (2003). Lean Six Sigma for Service.
NY, USA: McGraw Hill. o Russell, R. a. (2006). Operations Management. USA:
Wiley. o Summers, Donna c.s. (2006). Administración de la calidad. Mexico. Pearson
Educación.
o Wheeler, D. a. (1992). Understanding Statistical Process Control. Tennessee,
USA: SPC Press.
o Walton, M. (2004). Deming en la Práctica. Colombia: Norma Revistas
o Woodhall, W. (2007). Statistical Quality Design and Control.
Journal of Quality Technology, 88-89.
o Artículos varios. Revista Virtual Pro. Colombia. Publicación
mensual. Disponible en:
http://www.revistavirtualpro.com/ediciones
62

23. Anexos
1 ¿Qué es un gráfico de control?
2 Beneficios: ¿Para qué entonces un gráfico de control?
3 ¿Cuáles son los tipos de gráficos de control?
4 ¿Cómo hacer un gráfico de control?
63
https://www.youtube.com/watch?v=hRkG5Hac1YY
https://www.youtube.com/watch?v=nKhA5BgTX28
https://www.youtube.com/watch?v=TxlVnaFqIEo
VIDEOS INSTRUCCIONALES

24. MUCHAS GRACIAS