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Control Estadístico de Procesos
El control estadístico de procesos (CEP) es una poderosa colección de
herramientas para la solución de problemas usadas para lograr la estabilidad del
proceso y la mejora de la capacidad a través de la reducción de la variabilidad.
Objetivo
Reducir la variabilidad
Aumentar su capacidad para cumplir estándares.
Esto se logra monitoreando y controlando el proceso a través del tiempo. Una
característica importante es que el SPC es reactivo y no correctivo.
Laura Marcela Bernal – lmbernals@ut.edu.co
Control Estadístico de Procesos
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Son pocas, pero cuando
aparecen
producen variaciones importantes
Aparecen esporádicamente
Fáciles de identificar (y, por tanto,
fáciles de eliminar)
No previsibles estadísticamente
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Son muchas, cada una
produce
pequeñas variaciones
Son parte permanente del
proceso
Difíciles de eliminar
Previsible estadísticamente
Control Estadístico de Procesos,
Variabilidad
Vibraciones de la máquina
Fluctuaciones de temperatura
Fluctuaciones en los materiales
Variaciones humanas en el control
Control Estadístico de Procesos
Causas comunes
de variación
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Control Estadístico de Procesos,
Variabilidad
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Variabilidad
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Variabilidad
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Variabilidad
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Variabilidad
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Gráficos de Control
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Uso
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Temperatura horno
Pesos
Variables discretas:
# de individuos con un atributo
Proporción de individuos con un atributo
Número de veces que ocurre un fenómeno por
unidad de medida
Idem grafico C, pero n no constante
Gráficos de Control, Bandas de Variación
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Gráficos de Control, Alertas
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Gráficos de Control, Alertas
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Inicio
Definir variables de
proceso a medir
Definir plan de
mediciones
Realizar las mediciones de
acuerdo al plan establecido
Evaluar el comportamiento
con gráficos de control
Evaluar la capacidad del
proceso
Identificar
causas
asignables de
variación
Eliminar
causas
asignables de
variación
Decisión
gerencial
Verificar
centrado del
proceso
Programas de
mejoramiento
del proceso
Decisión
gerencial
Proceso
en control
estadístico
?
ICP>1
?
Si
No
No
Si
ICP>1.33
?
Si
No
Primero estable y luego capaz
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Capacidad de un proceso:
Consiste en conocer la amplitud de la
variación natural del proceso para una
característica de calidad dada, ya que esto
permitirá saber en que medida tal
característica es satisfactoria (cumple
especificaciones)
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Porque medir la capacidad de un
proceso:
El nuevo modelo de aceptación de proceso:
La variación resulta en pérdida financiera.
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Capacidad de Proceso
La principal razón para cuantificar la capacidad de un proceso es la de
calcular la habilidad del proceso para mantener dentro de las
especificaciones del producto.
Para procesos que están bajo control estadístico, una comparación de la
variación de 6σ con los límites de especificaciones permite un fácil cálculo
del porcentaje de defectuosos mediante la tolerancia estadística
convencional.
•
•
Como ayuda a la predicción:
¿Es este proceso capaz de cumplir permanentemente con las
especificaciones del producto?
•
•
Como ayuda al análisis:
¿Por qué este proceso no cumple con las especificaciones establecidas?
Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.co2m1
6
Cp 
ES  EI
Capacidad de Proceso: Cp
• Índice de capacidad potencial del proceso
Variación tolerada
Variación real
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Capacidad de Proceso: Cp
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Capacidad de Procesos, Indice Cp
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Capacidad de Proceso: Cp
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ValorÍndice
Cp
Categoría del
proceso
Interpretación
Cp ≥ 2 Clase
mundial
Se tiene calidad seis sigma
Cp > 1.33 1 Adecuado
1 < Cp < 1.33 2 Parcialmente adecuado, requiere control estricto
0.67 < Cp < 1 3 No adecuado para el trabajo. Es necesario análisis
del proceso. Requiere modificaciones serias para
alcanzar calidad satisfactoria
Cp < 0.67 4 No adecuado para el trabajo. Requiere
modificaciones muy serias
TABLA 5.1
Distribución normal
Simetría
respectoal
promedio
El
promedio
es igual a la
mediana y
la moda
La mayor
frecuencia se
encuentra en
el centro de la
distribución
El
promedio
define la
posición de
la curva
La desviación
estándar
define la
posición de la
curva
Toda distribución
normal depende
de el promedioy
la desviación
estándar
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Ley normal
Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
Prueba de normalidad
• permite determinar si los datos provienen de una distribución
normal
• Su importancia radica en la metodología de inferencia
estadística
• Algunas pruebas de normalidad:
– Kolmogorov-smirnov
– Anderson-darling
– Ji-cuadrado
– Shapiro-wilks
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Prueba de normalidad
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Prueba de normalidad
Datos taller No 1 grupo del viernes
Caso: Concentración Nitrito de sodio
Datos taller No 1 grupo del jueves
Caso: Peso costales con arena
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Cr 
6
ES EI
Índice Cr:
Razón de capacidad potencial
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• Representa la proporción de la banda de especificaciones que es cubierta
por el proceso
• Ej: Cr: 0.90 indica que la variación del proceso potencialmente cubre el
90% de la banda del especificaciones
3
3

E S  
C

  E I
C
p s
p i
Índice Cpi, Cps:
Índice de capacidad para la especificación
inferior y superior
• Estos índices a diferencia de Cp y Cr si toman en cuenta el centrado del
proceso.
• Para interpretar estos índices se usa la tabla 5.1; no obstante para
considerar que el proceso es adecuado el valor de Cpi y Cps debe ser
mayor de 1.25 en lugar de 1.33
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
 

3 3
 Min   EI
,
ES   
C pk
Índice Cpk:
Índice de capacidad real del proceso
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• Es considerada una versión corregida de Cp
• Toma en cuenta el centrado del proceso
• Si Cpk es < 1 el proceso no cumple con por lo menos una de las
especificaciones
• Cpk > 1,25 es satisfactorio
Capacidad de Procesos, Indice Cpk
Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
Índice Cpk: interpretación
A
• El índice Cpk siempre va a ser menor o igual que el índice Cp.
B
• Cuando Cp y Cpk son muy proximos indica que la media del proceso
esta muy cerca del punto medio de las especificaciones
C
• Si el valor de Cpk es mucho mas pequeño que el Cp, nos indica que la
media del proceso esta alejada del centro de las especificaciones
D
• En un proceso ya existente Cpk: 1,25 sera satisfactorio, mientras que
para procesos nuevos se pide que Cpk > 1,45
E
• Valores negativos o ceros, indica que la media del proceso esta fuera
de las especificaciones
2
1
ES  EI
K 
  N
X100
Índice K:
Índice de centrado de proceso
Indicador de que tan centrada está la distribución de un proceso con respecto a las
especificaciones de una característica dada
• Indica el grado porcentual de desviación
• Si el signo de K es positivo significa que la media del proceso es mayor que el
valor nominal
• Valores de K menores a 20% en términos absolutos se consideran como
aceptables
• El valor N es la calidad objetivo y óptima, cualquier desviación respecto a este
valor lleva a un detrimento de la calidad
Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
La mejora de un proceso debe orientarse a reducir su variabilidad alrededor del
valor N y no solo a cumplir con las especificaciones
Cpm < 1: el proceso no cumple especificaciones ya sea por centrado o variabilidad
Cpm > 1: el proceso cumple especificaciones y la media del proceso esta dentro de la
tercera parte central de la banda de especificaciones
Cpm > 1.33: el proceso cumple especificaciones pero ademas la media del proceso
esta dentro de la quinta parte del rango central de especificaciones
c
Cpm

ES  EI
6
  2
 (  N)2
Índice Cpm:
Índice de Taguchi
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Capacidad de Proceso
Promedio Aceptable
Desviación estándar
aceptable. Cpk > 1
Promedio aun aceptable
Desviación estándar
aceptable. Cpk = 1
Promedio muy alto
Desviación estándar
potencialmente aceptable
Cpk = Cpu < 1
Medidas
Medidas
Medidas
Frecuencias
Frecuencia
Frecuencias
c.
b.
a.
Especificaciones
Especificaciones
Especificaciones
Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.co4m0
Sample
Mean
17
15
13
11
9
7
5
3
1
330
315
300
UCL=321,64
_
X=310,52
LCL=299,40
291 Lim Inf
Sample
Range
17
15
13
5
3
1
40
20
0
_
R=19,27
UCL=40,75
LCL=0
Values
16
12
8
Sample
4
0
330
300
270
350
300
250
Within
O v erall
Specs
Within
StDev 8,28509
C p *
C pk 0,42
C C pk 0,42
O v erall
StDev 13,1432
Pp *
Ppk 0,27
C pm *
1
1
1
1
1
1
1
1
Process Capability Sixpack of Mortadela Cunit Ahumada 300 g
Xbar Chart
R Chart
7 9 11
Last 1 7 Subgroups
Capability H istogram
280 290 300 310 320 330 340
Normal Prob Plot
A D: 0,406, P: 0,345
Capability Plot
Análisis de capacidad de proceso por
Minitab
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En un modelo de llanta para automóvil la longitud de cada una debe ser
780 mm con una tolerancia de +/-10 mm. Para detectar la posible
presencia de causas especiales de variación y en general para monitorear el
correcto funcionamiento del proceso de corte, cada hora se toman cinco
capas y se miden. De acuerdo a las mediciones realizadas en el último mes
el proceso ha estado trabajando de forma estable, se tiene que µ: 783 y
σ: 3
Analizar el proceso de acuerdo a:
a. Límites reales
b. Indices de capacidad Cp, Cpk, Cps, Cpi, K, Cpm
Ejercicio 1
Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
Ejercicio 1
Grafica del ejercicio 1
Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
En las pantas de tratamiento de aguas residuales una forma de medir la
eficacia del tratamiento biológico aerobio de clarificación secundaria y de la
filtración, es mediante los sólidos suspendidos totales SST.
En una planta en particular, se tiene que los SST no deben ser mayores a
ES=30 para considerar que el proceso fue satisfactorio.
Por lo tanto, esta variable es de tipo “entre mas pequeña, mejor”
De acuerdo con datos históricos se tiene que la media y la desviación
estándar de SST son 10.2 y 5.1 respectivamente.
Se considera que el proceso es capaz?
Ejercicio 2
Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
Respuesta:
En este caso no es posible calcular el indice Cp ya que solo se cuenta con
la especificacion superior. Por lo tanto se hace el calculo para determinar
Cps
Cps = 1.29
De acuerdo con la tabla 5.2 tiene un porcentaje fuera de
especificaciones cercano a 0,0048% que se considera adecuado a menos
que se tenga una exigencia aun mayor.
Ejercicio 2
Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
Los siguientes datos representan las mediciones de viscosidad de los
últimos tres meses de un producto lácteo. El objetivo es tener viscosidad de
80 ± 10 cps
Los datos se adjuntan en excel
a. Construya una grafica de capacidad de este proceso (histograma con
tolerancias) y de una primera opinión sobre su capacidad
b. Calcule la media y desviación estándar y estime los indices de Cp, Cpk,
Cpm y K e interpretelos.
c. Con base en la tabla 5.2 estime el porcentaje fuera de especificaciones
Ejercicio 3
Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
Ejercicio 3
Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
El peso neto (onzas) de un producto blanqueador en polvo va a
monitorearse con cartas de control X-R utilizando un tamaño de
muestra n=5 Los datos de 20 muestras preliminares se adjuntan en
archivo de excel
a. Establecer las cartas de control X-R usando los datos adjuntos. El
proceso manifiesta control estadistico?
b. El peso de llenado parece seguir una distribucion normal?
c. Si las especificaciones son 16.2 ± 0.5 que conclusiones saca de la
capacidad del proceso?
Ejercicio 4
Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
Ejercicio 4
Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
1.Recoger una muestra representativa de al menos 50 unidades (seguidas
para estudios a corto plazo y espaciadas para estudios a largo plazo)
2.Chequear que los datos no evidencien un proceso o máquina fuera de
control estadístico
3. Chequear que los datos no evidencien una distribución no normal
4. Realizar el estudio
Capacidad de Procesos, Etapas
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52
LIE
LIE LSE
LSE
Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
53
LIE LSE
LIE LSE
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Ejemplos de defectos según el nivel
Sigma
• 5.000 cirugías sin éxito en la
semana.
• 2 aterrizajes forzosos al día
en los principales
aeropuertos
• 200.000 recetas medicas
erradas al año
Nivel 3 sigma Nivel 6 sigma
• 1,7 cirugías sin éxito a la
semana
• 1 aterrizaje forzoso cada 5
años
• 68 recetas erradas al año
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Estado de un proceso:
Capacidad y estabilidad
Proceso
capaz
Proceso que cumple con
especificaciones de tal forma que
el nivel de disconformidades es
suficientemente bajo para
garantizar que no habrá
esfuerzos inmediatos para tratar
de ajustarlas
Estabilidad de
un proceso
Variación de un proceso a través
del tiempo. Si esta estable (o en
control estadístico) es predecible
en el futuro inmediato
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Estado de un proceso:
Capacidad y estabilidad
Capacidad
para
cumplir
especificacionesCpk
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2,5
A B
2
C D
1,5
1
0,5
0
-0,5
-1
0 18 21
3 6 9 12 15
Estabilidad de la variabilidad a traves del tiempoSt
Estado de un proceso:
Capacidad y estabilidad
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El proceso es estable?
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de inestabilidad
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El proceso es capaz?
Herramientas: estudios de
capacidad e indices Cp y Cpk
SI
A
estable y capaz
B
capaz pero inestable
NO
C
estable y incapaz
D
incapaze inestable
Estado de un proceso:
Capacidad y estabilidad
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1. Delimitar datos historicos
Recoger datos que reflejen la realidad del proceso, en lapso de tiempo
considerable donde no se hayan realizado grandes modificaciones al proceso
procesos masivos: 3-4 semanas- 300 a 500 puntos
procesos lentos: 100 a 200 puntos
1. Analizar estabilidad
analizar los datos historicos: comportamiento de los puntos.patrones
especiales de variacion, y calcular St. Si da S alto (ej >10% ) alta inestabilidad. Si
St=1-3 Proceso estable
1. Estudiar la capacidad
Con los datos historicos hacer analisis de SCP incluye Cp Cpk histograma
identifica si hay problemas de capacidad por centrado y/o exceso de variacion
Capacidad y estabilidad
Proceso tipo D (inestable e incapaz)
•Detectar y eliminar las causas deinestabilidad
•Identificar los patrones que sigue la inestabilidad
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Acciones
•Revisar el sistema de monitoreo del proceso paramejorarlo
•Revisar diseño y operación de los GC: objetivo, seleccionar la cartaadecuada,
el muestreo, interpretaciónetc
Mejorar el uso
de los GC
•En paralelo al mejoramiento de los GC analizar los datos históricospara
identificar el tipo de inestabilidad existente en elproceso
•Localizado el patrón de inestabilidad listar las variables que causan la
inestabilidad, monitorear y analizar
Eliminar causas
de
inestabilidad
Volver e evaluar
el estado del
proceso
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Capacidad y estabilidad
Proceso tipo C (estable e incapaz)
•Se esta ante un proceso estable con baja capacidad para cumplir
especificaciones
•Estrategia orientada a mejorar lacapacidad
•Recomendable que todo proceso tenga un buen monitoreo para detectar
cambios de manera oportuna
•Es probable que algunas de las aparentes causas comunes de variación que
generan los problemas de capacidad en realidad sean causas especiales por
eso es importante revisar y mejorar el uso de losGC
Revisar el uso de
los GC
•Identificar la causa: exceso de variación o procesodescentrado
•Generar proyecto de mejora para la solución delproblema
Investigar
causas de baja
capacidad
Volver e evaluar
el estado del
proceso
Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
Capacidad y estabilidad
Proceso tipo B (inestable pero capaz)
•Un proceso que funciona en presencia de causas especiales de variación,
pero estas son tales, que se esta satisfecho con el desempeño del procesoen
términos de especificaciones
•Se esta ante un proceso vulnerable porque en un momento dado la
inestabilidad puede ocasionar problemas en términos deespecificaciones
•Revisar el sistema de monitoreo del proceso paramejorarlo
•Revisar diseño y operación de los GC: objetivo, seleccionar la cartaadecuada,
el muestreo, interpretaciónetc
Mejorar el uso
de los GC
•En paralelo al mejoramiento de los GC analizar los datos históricospara
identificar el tipo de inestabilidad existente en elproceso
•Localizado el patrón de inestabilidad listar las variables que causan la
inestabilidad, monitorear y analizar
Eliminar
causas de
inestabilidad
Volver e evaluar
el estado del
proceso
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Similar el ejercicio 1 en otro modelo de llantas para automovil se tiene
que la longitud de capa debe ser de 550 mm con una tolerancia de ± 8
mm. Para detectar la posible presencia de causas especiales de
variacion y en general para monitorear el correcto funcionamiento del
proceso de corte, cada hora, se toman 5 capas y se miden.
a. Cual es el comportamiento de la tendencia central y variabilidad
de los datos?
b. Establecer si el proceso manifiesta control estadistico?
c. Cuales son los limites reales del proceso?
d. Que conclusiones saca de la capacidad del proceso?
Ejercicio 5
Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
Ejercicio 5
Sample
Mean
554
552
_
X=552,533
UCL=555,229
LCL=549,838
Sample
Range
33
29
9
5
1
5
0
_
R=4,67
UCL=9,88
LCL=0
Values
35
30
25
Sample
20
15
556
552
548
558
548
560
545
Within Within O v erall
S tD ev 2,00903 S tD ev 2,00112
Cp 1,33 Pp 1,33
O v erall
C pk 0,91 Ppk 0,91
C C pk 1,33 C pm *
Specs
Process Capability Sixpack of C2
Xbar Chart
550
1 5 9 13 17 21 25 29 33
R Chart
10
13 17 21 25
Last 2 5 Subgroups
Capability Histogram
550 552 554 556
Normal Prob Plot
A D: 1,994, P: <0,005
550 555
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  • 1.
  • 2. Laura Marcela Bernal – lmbernals@ut.edu.co
  • 3. Control Estadístico de Procesos El control estadístico de procesos (CEP) es una poderosa colección de herramientas para la solución de problemas usadas para lograr la estabilidad del proceso y la mejora de la capacidad a través de la reducción de la variabilidad. Objetivo Reducir la variabilidad Aumentar su capacidad para cumplir estándares. Esto se logra monitoreando y controlando el proceso a través del tiempo. Una característica importante es que el SPC es reactivo y no correctivo. Laura Marcela Bernal – lmbernals@ut.edu.co
  • 4. Control Estadístico de Procesos Laura Marcela Bernal – lmbernals@ut.edu.co
  • 5. Son pocas, pero cuando aparecen producen variaciones importantes Aparecen esporádicamente Fáciles de identificar (y, por tanto, fáciles de eliminar) No previsibles estadísticamente Laura Marcela Bernal – lmbernals@ut.edu.co Son muchas, cada una produce pequeñas variaciones Son parte permanente del proceso Difíciles de eliminar Previsible estadísticamente Control Estadístico de Procesos, Variabilidad
  • 6. Vibraciones de la máquina Fluctuaciones de temperatura Fluctuaciones en los materiales Variaciones humanas en el control Control Estadístico de Procesos Causas comunes de variación Laura Marcela Bernal – lmbernals@ut.edu.co
  • 7. Control Estadístico de Procesos, Variabilidad Laura Marcela Bernal – lmbernals@ut.edu.co
  • 8. Variabilidad Laura Marcela Bernal – lmbernals@ut.edu.co
  • 9. Variabilidad Laura Marcela Bernal – lmbernals@ut.edu.co
  • 10. Variabilidad Laura Marcela Bernal – lmbernals@ut.edu.co
  • 11. Variabilidad Laura Marcela Bernal – lmbernals@ut.edu.co
  • 12. Gráficos de Control Laura Marcela Bernal – lmbernals@ut.edu.co Uso Variables Continuas: Temperatura horno Pesos Variables discretas: # de individuos con un atributo Proporción de individuos con un atributo Número de veces que ocurre un fenómeno por unidad de medida Idem grafico C, pero n no constante
  • 13. Gráficos de Control, Bandas de Variación Laura Marcela Bernal – lmbernals@ut.edu.co
  • 14. Gráficos de Control, Alertas Laura Marcela Bernal – lmbernals@ut.edu.co
  • 15. Gráficos de Control, Alertas Laura Marcela Bernal – lmbernals@ut.edu.co
  • 16. Inicio Definir variables de proceso a medir Definir plan de mediciones Realizar las mediciones de acuerdo al plan establecido Evaluar el comportamiento con gráficos de control Evaluar la capacidad del proceso Identificar causas asignables de variación Eliminar causas asignables de variación Decisión gerencial Verificar centrado del proceso Programas de mejoramiento del proceso Decisión gerencial Proceso en control estadístico ? ICP>1 ? Si No No Si ICP>1.33 ? Si No
  • 17.
  • 18. Primero estable y luego capaz Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 19. Capacidad de un proceso: Consiste en conocer la amplitud de la variación natural del proceso para una característica de calidad dada, ya que esto permitirá saber en que medida tal característica es satisfactoria (cumple especificaciones) Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 20. Porque medir la capacidad de un proceso: El nuevo modelo de aceptación de proceso: La variación resulta en pérdida financiera. Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 21. Capacidad de Proceso La principal razón para cuantificar la capacidad de un proceso es la de calcular la habilidad del proceso para mantener dentro de las especificaciones del producto. Para procesos que están bajo control estadístico, una comparación de la variación de 6σ con los límites de especificaciones permite un fácil cálculo del porcentaje de defectuosos mediante la tolerancia estadística convencional. • • Como ayuda a la predicción: ¿Es este proceso capaz de cumplir permanentemente con las especificaciones del producto? • • Como ayuda al análisis: ¿Por qué este proceso no cumple con las especificaciones establecidas? Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.co2m1
  • 22. 6 Cp  ES  EI Capacidad de Proceso: Cp • Índice de capacidad potencial del proceso Variación tolerada Variación real Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 23. Capacidad de Proceso: Cp Laura Marcela Bernal – lmbernals@ut.edu.co
  • 24. Capacidad de Procesos, Indice Cp Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 25. Capacidad de Proceso: Cp Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com ValorÍndice Cp Categoría del proceso Interpretación Cp ≥ 2 Clase mundial Se tiene calidad seis sigma Cp > 1.33 1 Adecuado 1 < Cp < 1.33 2 Parcialmente adecuado, requiere control estricto 0.67 < Cp < 1 3 No adecuado para el trabajo. Es necesario análisis del proceso. Requiere modificaciones serias para alcanzar calidad satisfactoria Cp < 0.67 4 No adecuado para el trabajo. Requiere modificaciones muy serias TABLA 5.1
  • 26.
  • 27. Distribución normal Simetría respectoal promedio El promedio es igual a la mediana y la moda La mayor frecuencia se encuentra en el centro de la distribución El promedio define la posición de la curva La desviación estándar define la posición de la curva Toda distribución normal depende de el promedioy la desviación estándar Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 28. Ley normal Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 29. Prueba de normalidad • permite determinar si los datos provienen de una distribución normal • Su importancia radica en la metodología de inferencia estadística • Algunas pruebas de normalidad: – Kolmogorov-smirnov – Anderson-darling – Ji-cuadrado – Shapiro-wilks Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 30. Prueba de normalidad Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 31.
  • 32. Prueba de normalidad Datos taller No 1 grupo del viernes Caso: Concentración Nitrito de sodio Datos taller No 1 grupo del jueves Caso: Peso costales con arena Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 33. Cr  6 ES EI Índice Cr: Razón de capacidad potencial Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com • Representa la proporción de la banda de especificaciones que es cubierta por el proceso • Ej: Cr: 0.90 indica que la variación del proceso potencialmente cubre el 90% de la banda del especificaciones
  • 34. 3 3  E S   C    E I C p s p i Índice Cpi, Cps: Índice de capacidad para la especificación inferior y superior • Estos índices a diferencia de Cp y Cr si toman en cuenta el centrado del proceso. • Para interpretar estos índices se usa la tabla 5.1; no obstante para considerar que el proceso es adecuado el valor de Cpi y Cps debe ser mayor de 1.25 en lugar de 1.33 Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 35.     3 3  Min   EI , ES    C pk Índice Cpk: Índice de capacidad real del proceso Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com • Es considerada una versión corregida de Cp • Toma en cuenta el centrado del proceso • Si Cpk es < 1 el proceso no cumple con por lo menos una de las especificaciones • Cpk > 1,25 es satisfactorio
  • 36. Capacidad de Procesos, Indice Cpk Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 37. Índice Cpk: interpretación A • El índice Cpk siempre va a ser menor o igual que el índice Cp. B • Cuando Cp y Cpk son muy proximos indica que la media del proceso esta muy cerca del punto medio de las especificaciones C • Si el valor de Cpk es mucho mas pequeño que el Cp, nos indica que la media del proceso esta alejada del centro de las especificaciones D • En un proceso ya existente Cpk: 1,25 sera satisfactorio, mientras que para procesos nuevos se pide que Cpk > 1,45 E • Valores negativos o ceros, indica que la media del proceso esta fuera de las especificaciones
  • 38. 2 1 ES  EI K    N X100 Índice K: Índice de centrado de proceso Indicador de que tan centrada está la distribución de un proceso con respecto a las especificaciones de una característica dada • Indica el grado porcentual de desviación • Si el signo de K es positivo significa que la media del proceso es mayor que el valor nominal • Valores de K menores a 20% en términos absolutos se consideran como aceptables • El valor N es la calidad objetivo y óptima, cualquier desviación respecto a este valor lleva a un detrimento de la calidad Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 39. La mejora de un proceso debe orientarse a reducir su variabilidad alrededor del valor N y no solo a cumplir con las especificaciones Cpm < 1: el proceso no cumple especificaciones ya sea por centrado o variabilidad Cpm > 1: el proceso cumple especificaciones y la media del proceso esta dentro de la tercera parte central de la banda de especificaciones Cpm > 1.33: el proceso cumple especificaciones pero ademas la media del proceso esta dentro de la quinta parte del rango central de especificaciones c Cpm  ES  EI 6   2  (  N)2 Índice Cpm: Índice de Taguchi Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 40. Capacidad de Proceso Promedio Aceptable Desviación estándar aceptable. Cpk > 1 Promedio aun aceptable Desviación estándar aceptable. Cpk = 1 Promedio muy alto Desviación estándar potencialmente aceptable Cpk = Cpu < 1 Medidas Medidas Medidas Frecuencias Frecuencia Frecuencias c. b. a. Especificaciones Especificaciones Especificaciones Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.co4m0
  • 41. Sample Mean 17 15 13 11 9 7 5 3 1 330 315 300 UCL=321,64 _ X=310,52 LCL=299,40 291 Lim Inf Sample Range 17 15 13 5 3 1 40 20 0 _ R=19,27 UCL=40,75 LCL=0 Values 16 12 8 Sample 4 0 330 300 270 350 300 250 Within O v erall Specs Within StDev 8,28509 C p * C pk 0,42 C C pk 0,42 O v erall StDev 13,1432 Pp * Ppk 0,27 C pm * 1 1 1 1 1 1 1 1 Process Capability Sixpack of Mortadela Cunit Ahumada 300 g Xbar Chart R Chart 7 9 11 Last 1 7 Subgroups Capability H istogram 280 290 300 310 320 330 340 Normal Prob Plot A D: 0,406, P: 0,345 Capability Plot
  • 42. Análisis de capacidad de proceso por Minitab Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 43. En un modelo de llanta para automóvil la longitud de cada una debe ser 780 mm con una tolerancia de +/-10 mm. Para detectar la posible presencia de causas especiales de variación y en general para monitorear el correcto funcionamiento del proceso de corte, cada hora se toman cinco capas y se miden. De acuerdo a las mediciones realizadas en el último mes el proceso ha estado trabajando de forma estable, se tiene que µ: 783 y σ: 3 Analizar el proceso de acuerdo a: a. Límites reales b. Indices de capacidad Cp, Cpk, Cps, Cpi, K, Cpm Ejercicio 1 Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 44. Ejercicio 1 Grafica del ejercicio 1 Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 45. En las pantas de tratamiento de aguas residuales una forma de medir la eficacia del tratamiento biológico aerobio de clarificación secundaria y de la filtración, es mediante los sólidos suspendidos totales SST. En una planta en particular, se tiene que los SST no deben ser mayores a ES=30 para considerar que el proceso fue satisfactorio. Por lo tanto, esta variable es de tipo “entre mas pequeña, mejor” De acuerdo con datos históricos se tiene que la media y la desviación estándar de SST son 10.2 y 5.1 respectivamente. Se considera que el proceso es capaz? Ejercicio 2 Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 46. Respuesta: En este caso no es posible calcular el indice Cp ya que solo se cuenta con la especificacion superior. Por lo tanto se hace el calculo para determinar Cps Cps = 1.29 De acuerdo con la tabla 5.2 tiene un porcentaje fuera de especificaciones cercano a 0,0048% que se considera adecuado a menos que se tenga una exigencia aun mayor. Ejercicio 2 Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 47. Los siguientes datos representan las mediciones de viscosidad de los últimos tres meses de un producto lácteo. El objetivo es tener viscosidad de 80 ± 10 cps Los datos se adjuntan en excel a. Construya una grafica de capacidad de este proceso (histograma con tolerancias) y de una primera opinión sobre su capacidad b. Calcule la media y desviación estándar y estime los indices de Cp, Cpk, Cpm y K e interpretelos. c. Con base en la tabla 5.2 estime el porcentaje fuera de especificaciones Ejercicio 3 Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 48. Ejercicio 3 Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 49. El peso neto (onzas) de un producto blanqueador en polvo va a monitorearse con cartas de control X-R utilizando un tamaño de muestra n=5 Los datos de 20 muestras preliminares se adjuntan en archivo de excel a. Establecer las cartas de control X-R usando los datos adjuntos. El proceso manifiesta control estadistico? b. El peso de llenado parece seguir una distribucion normal? c. Si las especificaciones son 16.2 ± 0.5 que conclusiones saca de la capacidad del proceso? Ejercicio 4 Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 50. Ejercicio 4 Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 51. 1.Recoger una muestra representativa de al menos 50 unidades (seguidas para estudios a corto plazo y espaciadas para estudios a largo plazo) 2.Chequear que los datos no evidencien un proceso o máquina fuera de control estadístico 3. Chequear que los datos no evidencien una distribución no normal 4. Realizar el estudio Capacidad de Procesos, Etapas Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 52. 52 LIE LIE LSE LSE Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 53. 53 LIE LSE LIE LSE Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 54. Ejemplos de defectos según el nivel Sigma • 5.000 cirugías sin éxito en la semana. • 2 aterrizajes forzosos al día en los principales aeropuertos • 200.000 recetas medicas erradas al año Nivel 3 sigma Nivel 6 sigma • 1,7 cirugías sin éxito a la semana • 1 aterrizaje forzoso cada 5 años • 68 recetas erradas al año Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 55. Estado de un proceso: Capacidad y estabilidad Proceso capaz Proceso que cumple con especificaciones de tal forma que el nivel de disconformidades es suficientemente bajo para garantizar que no habrá esfuerzos inmediatos para tratar de ajustarlas Estabilidad de un proceso Variación de un proceso a través del tiempo. Si esta estable (o en control estadístico) es predecible en el futuro inmediato Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 56. Estado de un proceso: Capacidad y estabilidad Capacidad para cumplir especificacionesCpk Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com 2,5 A B 2 C D 1,5 1 0,5 0 -0,5 -1 0 18 21 3 6 9 12 15 Estabilidad de la variabilidad a traves del tiempoSt
  • 57. Estado de un proceso: Capacidad y estabilidad Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com El proceso es estable? Herramientas: Cartas de control e indice de inestabilidad SI NO El proceso es capaz? Herramientas: estudios de capacidad e indices Cp y Cpk SI A estable y capaz B capaz pero inestable NO C estable y incapaz D incapaze inestable
  • 58. Estado de un proceso: Capacidad y estabilidad Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com 1. Delimitar datos historicos Recoger datos que reflejen la realidad del proceso, en lapso de tiempo considerable donde no se hayan realizado grandes modificaciones al proceso procesos masivos: 3-4 semanas- 300 a 500 puntos procesos lentos: 100 a 200 puntos 1. Analizar estabilidad analizar los datos historicos: comportamiento de los puntos.patrones especiales de variacion, y calcular St. Si da S alto (ej >10% ) alta inestabilidad. Si St=1-3 Proceso estable 1. Estudiar la capacidad Con los datos historicos hacer analisis de SCP incluye Cp Cpk histograma identifica si hay problemas de capacidad por centrado y/o exceso de variacion
  • 59. Capacidad y estabilidad Proceso tipo D (inestable e incapaz) •Detectar y eliminar las causas deinestabilidad •Identificar los patrones que sigue la inestabilidad •Se deduce que es un proceso pobremente estandarizado Acciones •Revisar el sistema de monitoreo del proceso paramejorarlo •Revisar diseño y operación de los GC: objetivo, seleccionar la cartaadecuada, el muestreo, interpretaciónetc Mejorar el uso de los GC •En paralelo al mejoramiento de los GC analizar los datos históricospara identificar el tipo de inestabilidad existente en elproceso •Localizado el patrón de inestabilidad listar las variables que causan la inestabilidad, monitorear y analizar Eliminar causas de inestabilidad Volver e evaluar el estado del proceso Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 60. Capacidad y estabilidad Proceso tipo C (estable e incapaz) •Se esta ante un proceso estable con baja capacidad para cumplir especificaciones •Estrategia orientada a mejorar lacapacidad •Recomendable que todo proceso tenga un buen monitoreo para detectar cambios de manera oportuna •Es probable que algunas de las aparentes causas comunes de variación que generan los problemas de capacidad en realidad sean causas especiales por eso es importante revisar y mejorar el uso de losGC Revisar el uso de los GC •Identificar la causa: exceso de variación o procesodescentrado •Generar proyecto de mejora para la solución delproblema Investigar causas de baja capacidad Volver e evaluar el estado del proceso Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 61. Capacidad y estabilidad Proceso tipo B (inestable pero capaz) •Un proceso que funciona en presencia de causas especiales de variación, pero estas son tales, que se esta satisfecho con el desempeño del procesoen términos de especificaciones •Se esta ante un proceso vulnerable porque en un momento dado la inestabilidad puede ocasionar problemas en términos deespecificaciones •Revisar el sistema de monitoreo del proceso paramejorarlo •Revisar diseño y operación de los GC: objetivo, seleccionar la cartaadecuada, el muestreo, interpretaciónetc Mejorar el uso de los GC •En paralelo al mejoramiento de los GC analizar los datos históricospara identificar el tipo de inestabilidad existente en elproceso •Localizado el patrón de inestabilidad listar las variables que causan la inestabilidad, monitorear y analizar Eliminar causas de inestabilidad Volver e evaluar el estado del proceso Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 62. Similar el ejercicio 1 en otro modelo de llantas para automovil se tiene que la longitud de capa debe ser de 550 mm con una tolerancia de ± 8 mm. Para detectar la posible presencia de causas especiales de variacion y en general para monitorear el correcto funcionamiento del proceso de corte, cada hora, se toman 5 capas y se miden. a. Cual es el comportamiento de la tendencia central y variabilidad de los datos? b. Establecer si el proceso manifiesta control estadistico? c. Cuales son los limites reales del proceso? d. Que conclusiones saca de la capacidad del proceso? Ejercicio 5 Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com
  • 63. Ejercicio 5 Sample Mean 554 552 _ X=552,533 UCL=555,229 LCL=549,838 Sample Range 33 29 9 5 1 5 0 _ R=4,67 UCL=9,88 LCL=0 Values 35 30 25 Sample 20 15 556 552 548 558 548 560 545 Within Within O v erall S tD ev 2,00903 S tD ev 2,00112 Cp 1,33 Pp 1,33 O v erall C pk 0,91 Ppk 0,91 C C pk 1,33 C pm * Specs Process Capability Sixpack of C2 Xbar Chart 550 1 5 9 13 17 21 25 29 33 R Chart 10 13 17 21 25 Last 2 5 Subgroups Capability Histogram 550 552 554 556 Normal Prob Plot A D: 1,994, P: <0,005 550 555 Capability Plot Laura Marcela Bernal – lmarcela@yahoo.com