El documento proporciona una introducción a los gráficos de control. Explica que los gráficos de control son herramientas utilizadas para monitorear procesos de fabricación y distinguir entre variaciones normales y anormales. Usa un ejemplo de una máquina inyectora que produce piezas de plástico para ilustrar cómo se crea un gráfico de control registrando el peso de las piezas a lo largo del tiempo. Finalmente, describe los pasos involucrados en establecer límites de control estadísticos para determinar si un pro
El documento describe el uso de gráficos de control para monitorear procesos de producción. Los gráficos de control utilizan datos recolectados sobre una característica de calidad para determinar si el proceso está funcionando bajo control estadístico o si existe alguna causa asignable que lo está afectando. El documento explica cómo construir un gráfico de control inicial para establecer los límites de control y monitorear el proceso.
Este documento explica los gráficos de control o cartas de control, que son herramientas importantes para el control de calidad de procesos. Los gráficos de control representan valores de mediciones realizadas durante el funcionamiento de un proceso continuo para controlar dicho proceso. El documento utiliza un ejemplo de pesar piezas plásticas producidas por una máquina inyectora para ilustrar cómo los gráficos de control pueden identificar cuándo un proceso está funcionando correctamente bajo variabilidad natural versus cuándo existe una causa asignable
Los gráficos de control o cartas de control son herramientas estadísticas utilizadas para monitorear y controlar procesos. Muestran las mediciones de una característica de calidad a lo largo del tiempo y establecen límites de control basados en la variabilidad natural del proceso. Si un punto cae fuera de los límites, esto puede indicar la presencia de causas asignables que requieren investigación para ajustar el proceso y eliminar la causa del problema.
Javier Garcia - Verdugo Sanchez - Control Estadístico de ProcesosJ. García - Verdugo
Los gráficos de control son una herramienta para monitorear procesos de producción. Muestran valores de mediciones tomadas durante el funcionamiento de un proceso continuo para identificar cuando el proceso ya no está bajo control estadístico. Se calculan límites de control basados en datos iniciales para determinar si futuras observaciones siguen una distribución normal. Cuando puntos caen fuera de los límites, puede indicar causas asignables que deben ser investigadas para retornar el proceso a un estado de control.
Graficos de control / Instituto Tecnologico de TolucaFernando Medina
El documento describe el proceso de producción de piezas de plástico en una máquina inyectora y el uso de gráficos de control para monitorear la variabilidad en el peso de las piezas. Un operario pesa muestras de piezas cada 30 minutos y registra los pesos. Los gráficos de control permiten determinar si el proceso está bajo control estadístico o si hay causas asignables que lo están afectando.
El documento introduce el tema del control estadístico de procesos y los gráficos de control. Explica que los gráficos de control son herramientas estadísticas que permiten analizar un proceso y reconocer la variabilidad normal para determinar si el proceso cumple las especificaciones. También describe los diferentes tipos de variabilidad en los procesos (causas comunes vs causas especiales) y cómo los gráficos de control pueden detectar cuando hay causas especiales que llevan al proceso a un estado fuera de control.
Este documento trata sobre el control estadístico de la calidad. Explica los métodos de mejora de la calidad como los gráficos de control de Shewhart, que incluyen gráficos c, np, X y R. Estos gráficos permiten monitorizar las causas comunes de variabilidad y detectar causas especiales para determinar si un proceso está bajo control.
El documento describe el uso de gráficos de control para monitorear procesos de producción. Los gráficos de control utilizan datos recolectados sobre una característica de calidad para determinar si el proceso está funcionando bajo control estadístico o si existe alguna causa asignable que lo está afectando. El documento explica cómo construir un gráfico de control inicial para establecer los límites de control y monitorear el proceso.
Este documento explica los gráficos de control o cartas de control, que son herramientas importantes para el control de calidad de procesos. Los gráficos de control representan valores de mediciones realizadas durante el funcionamiento de un proceso continuo para controlar dicho proceso. El documento utiliza un ejemplo de pesar piezas plásticas producidas por una máquina inyectora para ilustrar cómo los gráficos de control pueden identificar cuándo un proceso está funcionando correctamente bajo variabilidad natural versus cuándo existe una causa asignable
Los gráficos de control o cartas de control son herramientas estadísticas utilizadas para monitorear y controlar procesos. Muestran las mediciones de una característica de calidad a lo largo del tiempo y establecen límites de control basados en la variabilidad natural del proceso. Si un punto cae fuera de los límites, esto puede indicar la presencia de causas asignables que requieren investigación para ajustar el proceso y eliminar la causa del problema.
Javier Garcia - Verdugo Sanchez - Control Estadístico de ProcesosJ. García - Verdugo
Los gráficos de control son una herramienta para monitorear procesos de producción. Muestran valores de mediciones tomadas durante el funcionamiento de un proceso continuo para identificar cuando el proceso ya no está bajo control estadístico. Se calculan límites de control basados en datos iniciales para determinar si futuras observaciones siguen una distribución normal. Cuando puntos caen fuera de los límites, puede indicar causas asignables que deben ser investigadas para retornar el proceso a un estado de control.
Graficos de control / Instituto Tecnologico de TolucaFernando Medina
El documento describe el proceso de producción de piezas de plástico en una máquina inyectora y el uso de gráficos de control para monitorear la variabilidad en el peso de las piezas. Un operario pesa muestras de piezas cada 30 minutos y registra los pesos. Los gráficos de control permiten determinar si el proceso está bajo control estadístico o si hay causas asignables que lo están afectando.
El documento introduce el tema del control estadístico de procesos y los gráficos de control. Explica que los gráficos de control son herramientas estadísticas que permiten analizar un proceso y reconocer la variabilidad normal para determinar si el proceso cumple las especificaciones. También describe los diferentes tipos de variabilidad en los procesos (causas comunes vs causas especiales) y cómo los gráficos de control pueden detectar cuando hay causas especiales que llevan al proceso a un estado fuera de control.
Este documento trata sobre el control estadístico de la calidad. Explica los métodos de mejora de la calidad como los gráficos de control de Shewhart, que incluyen gráficos c, np, X y R. Estos gráficos permiten monitorizar las causas comunes de variabilidad y detectar causas especiales para determinar si un proceso está bajo control.
Este manual describe el control estadístico de procesos para detectar rápidamente causas que ponen al proceso fuera de control y evitar productos defectuosos. Explica que la variabilidad inherente al proceso se debe a causas no asignables, mientras que desviaciones grandes son causadas por factores asignables que deben corregirse. También presenta gráficos de control y estadísticos como promedio y desviación estándar para monitorear el proceso y asegurar que solo causas no asignables lo afectan.
Este documento describe diferentes técnicas de control estadístico de procesos, incluyendo gráficos de control, pre-control y el método para realizar pre-control. Explica cómo los gráficos de control permiten distinguir variaciones aleatorias de asignables y cómo esto ayuda a mejorar los procesos. También cubre temas como la elección del tamaño de muestra y frecuencia de muestreo para gráficos de control.
El documento describe los conceptos y tipos de gráficos de control utilizados para monitorear procesos de producción. Explica que los gráficos de control ayudan a identificar fuentes de variabilidad y tomar acciones correctivas al mostrar si un proceso está o no bajo control estadístico. También describe los pasos para construir un gráfico de control y los tipos de gráficos de control por variables y atributos.
El documento describe diferentes herramientas estadísticas de calidad como planillas de inspección, gráficos de control, diagramas de flujo, diagramas de causa-efecto, diagramas de Pareto, diagramas de dispersión e histogramas. Explica cómo usar cada herramienta y provee ejemplos ilustrativos de su aplicación para medir y analizar procesos de calidad.
Este documento trata sobre los fundamentos de los gráficos de control y el control estadístico de procesos. Explica las causas comunes y asignables de variación, los fundamentos estadísticos de los gráficos de control, y cómo se implementa el control estadístico de procesos para mejorar la calidad mediante la detección y eliminación de causas especiales de variación.
Este documento describe los gráficos de control por variables, una herramienta estadística utilizada para detectar variaciones en la calidad de un producto durante un proceso de fabricación. Los gráficos de control permiten identificar si un proceso está bajo o fuera de control mediante la comparación de los datos del proceso con límites de control estadístico. El documento explica cómo construir y utilizar un gráfico de control por variables para monitorear procesos industriales.
El documento describe el control estadístico de procesos, el cual incluye cuatro elementos: el proceso, la información sobre el comportamiento del proceso, las actuaciones para mejorar el proceso, y las actuaciones para mejorar la producción. Explica que el control estadístico de procesos utiliza gráficos para monitorear el proceso, reducir la variación, y reducir costos. El objetivo es detectar causas que puedan llevar al proceso fuera de control para tomar medidas correctivas.
Este documento describe el uso del control estadístico de calidad para mejorar los procesos productivos de una empresa de purificación de agua llamada S.A. Explica que el control estadístico de calidad involucra el uso de métodos científicos y estadísticos para monitorear la calidad, identificar problemas y tomar decisiones para mejorar continuamente los procesos. Luego, detalla el proceso de tratamiento de agua de la empresa S.A. y cómo aplica técnicas como diagramas de control para monitorear la calidad del
El documento describe los gráficos de control, una herramienta importante para el control de calidad de procesos. Explica que un gráfico de control representa valores de mediciones de un proceso a lo largo del tiempo y ayuda a distinguir la variabilidad natural del proceso de causas que lo ponen fuera de control. También describe cómo establecer límites de control estadísticos mediante datos iniciales y cómo analizar los gráficos para monitorear que el proceso permanezca bajo control estadístico.
El documento trata sobre el control de calidad y procesos estables. Explica que un proceso se considera estable cuando sólo existe variación generada por causas comunes, y que para lograr esto deben sobrevivir únicamente dichas causas comunes. También describe que la variabilidad en todo proceso se debe a la combinación de cuatro variables: equipo, operador, material y ambiente. Por último, introduce los conceptos de gráfica o carta de control, la cual permite determinar cuándo las variaciones observadas en un proceso son mayores a las esperadas.
Este documento describe los conceptos básicos de las gráficas de control y su uso para monitorear procesos de producción. Explica que las gráficas de control comparan los datos de desempeño de un proceso con límites estadísticos para identificar situaciones anormales. Describe dos tipos de gráficas de control - para atributos (gráficas p y c) y para variables (gráficas X y R) - y los pasos para establecer cada una de ellas, usando ejemplos numéricos para ilustrar los cál
Este documento describe el proceso de control de calidad y los gráficos de control utilizados para este propósito. Explica las etapas del proceso de control de calidad como elegir los puntos y características de control, establecer estándares, medir el rendimiento, comparar los resultados e implementar acciones correctivas. También describe dos tipos de gráficos de control (variables y atributos) y cómo se usan para identificar variaciones no naturales que requieren acción. El objetivo general es mantener los procesos bajo control estadístico median
El Control Estadístico de Procesos (SPC) tiene como objetivo hacer predecible un proceso en el tiempo mediante el uso de gráficas de control que permiten distinguir causas especiales de las comunes. Eliminando las causas especiales, se logra un proceso bajo control estadístico, es decir, predecible y afectado solo por causas comunes de variación.
El Control Estadístico de Procesos (SPC) tiene como objetivo hacer predecible un proceso en el tiempo mediante el uso de gráficas de control que permiten distinguir causas especiales de las causas comunes de variación. Una vez identificadas las causas especiales a través de las gráficas, el siguiente paso es eliminarlas para lograr un proceso bajo control estadístico, es decir, un proceso predecible afectado únicamente por causas comunes aleatorias de variación.
El Control Estadístico de Procesos (SPC) tiene como objetivo hacer predecible un proceso en el tiempo mediante el uso de gráficas de control que permiten distinguir causas especiales de las comunes de variación. El objetivo es eliminar las causas especiales para lograr un proceso bajo control estadístico, es decir, un proceso predecible afectado sólo por causas comunes aleatorias de variación.
Este documento describe los gráficos de control de Shewart. Explica que los gráficos de control son herramientas estadísticas para monitorear procesos y detectar causas especiales de variación. Detalla los tipos de gráficos de control por variables y atributos, y cómo los gráficos de control pueden usarse para mejorar procesos mediante la detección y eliminación de causas de variación.
1. El documento describe las siete herramientas estadísticas básicas para el control de calidad propuestas por Kaoru Ishikawa: hoja de verificación, histograma, diagrama de Pareto, diagrama de causa-efecto, gráficas de control, diagramas de dispersión.
2. Incluye ejemplos detallados de cómo construir e interpretar una hoja de verificación y un histograma utilizando datos reales.
3. Explica que estas herramientas permiten analizar procesos, establecer
El documento describe varias técnicas de control estadístico de procesos, incluyendo pre-control, gráficas de control, y límites de control. Explica cómo usar estas herramientas para monitorear procesos, identificar variaciones comunes y asignables, y determinar si un proceso está bajo control. También cubre conceptos como calidad de seis sigma e índices de capacidad de procesos.
El documento describe varias técnicas de control estadístico de procesos, incluyendo pre-control, gráficas de control, y gráficas de control por atributos. El pre-control se utiliza para detectar cambios en el proceso que podrían resultar en productos defectuosos. Las gráficas de control monitorean las variaciones del proceso y ayudan a identificar causas especiales de variación. Existen gráficas para variables cuantitativas y atributos cualitativos como la presencia de defectos.
Este documento describe los procesos de solidificación que ocurren en las piezas fundidas. Explica que durante la solidificación hay cambios volumétricos, segregaciones y la formación de macro y microestructuras. También describe cómo la estructura de granos depende del sistema de aleación, composición, temperatura de colada y tipo de molde. Finalmente, introduce conceptos como el módulo de enfriamiento y cómo este afecta el orden y velocidad de solidificación.
El documento describe el Análisis del Modo de Falla y sus Efectos (AMFE), una herramienta para identificar y prevenir fallas potenciales. Se desarrolló originalmente para la industria aeroespacial en los años 1970 y desde entonces se ha aplicado a una variedad de industrias. El AMFE involucra un análisis sistemático de un grupo multidisciplinario para detectar fallas potenciales, evaluar sus efectos, y determinar acciones para eliminar o reducir las probabilidades de falla.
Este manual describe el control estadístico de procesos para detectar rápidamente causas que ponen al proceso fuera de control y evitar productos defectuosos. Explica que la variabilidad inherente al proceso se debe a causas no asignables, mientras que desviaciones grandes son causadas por factores asignables que deben corregirse. También presenta gráficos de control y estadísticos como promedio y desviación estándar para monitorear el proceso y asegurar que solo causas no asignables lo afectan.
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El Control Estadístico de Procesos (SPC) tiene como objetivo hacer predecible un proceso en el tiempo mediante el uso de gráficas de control que permiten distinguir causas especiales de las comunes de variación. El objetivo es eliminar las causas especiales para lograr un proceso bajo control estadístico, es decir, un proceso predecible afectado sólo por causas comunes aleatorias de variación.
Este documento describe los gráficos de control de Shewart. Explica que los gráficos de control son herramientas estadísticas para monitorear procesos y detectar causas especiales de variación. Detalla los tipos de gráficos de control por variables y atributos, y cómo los gráficos de control pueden usarse para mejorar procesos mediante la detección y eliminación de causas de variación.
1. El documento describe las siete herramientas estadísticas básicas para el control de calidad propuestas por Kaoru Ishikawa: hoja de verificación, histograma, diagrama de Pareto, diagrama de causa-efecto, gráficas de control, diagramas de dispersión.
2. Incluye ejemplos detallados de cómo construir e interpretar una hoja de verificación y un histograma utilizando datos reales.
3. Explica que estas herramientas permiten analizar procesos, establecer
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Similar a 07-grficos-de-control-32528-10483.ppt (20)
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Las 5S es una práctica de calidad japonesa para el mantenimiento integral de una empresa que incluye la clasificación y organización de elementos en el lugar de trabajo, limpieza y mantenimiento de la higiene, y compromiso con la disciplina. Aplicar las 5S mejora la calidad, elimina tiempos muertos, reduce costos, aumenta la productividad, crea un mejor ambiente laboral, y genera mayores beneficios para la empresa y sus empleados.
El documento describe la historia de la calidad desde tiempos antiguos, cuando los constructores podían ser ejecutados por fallas en la calidad de las casas. También señala que la calidad total tuvo su origen en Japón y ahora es importante para todas las empresas. Explica que la calidad total debe comunicarse a los trabajadores, proveedores y clientes para que la empresa tenga éxito. Finalmente, destaca que una buena calidad reduce costos y racionaliza recursos.
1. El documento describe la historia de la calidad y el control estadístico desde épocas antiguas hasta el presente. Se destacan las contribuciones de pioneros como Shewart, Deming y Juran.
2. En las primeras etapas, la inspección era la principal estrategia para garantizar la calidad. Con la revolución industrial surgieron los primeros inspectores dedicados a detectar productos defectuosos.
3. En el siglo XX, Shewart introdujo las gráficas de control estadístico y el ciclo PHVA. Los j
Este documento trata sobre la gestión de la calidad. Define calidad como el conjunto de propiedades y características de un producto o servicio que le confieren su aptitud para satisfacer las necesidades del cliente. Explica diferentes modelos de calidad como el control de calidad, la garantía de calidad y la calidad total. Resalta la importancia de identificar las necesidades del cliente y establecer sistemas de gestión de calidad para mejorar continuamente la satisfacción del cliente.
Este documento explica el diagrama de Pareto, incluyendo su historia, definición, cómo se elabora y sus usos. El diagrama de Pareto es una herramienta gráfica que permite identificar los pocos problemas más importantes sobre los cuales concentrar los esfuerzos de mejora. Se basa en el principio de que el 20% de las causas generan el 80% de los efectos. El documento incluye ejemplos de diagramas de Pareto de causas y fenómenos.
Este documento introduce los conceptos fundamentales de la corrosión. Explica que la corrosión puede ser seca o húmeda, y describe varios tipos de corrosión localizada como por picaduras, en resquicios o galvánica. También cubre los costos económicos de la corrosión y métodos para proteger contra la corrosión.
El documento presenta información sobre diferentes temas relacionados con materiales e ingeniería de materiales. Se describen las propiedades y aplicaciones de varios metales y aleaciones como el acero, aleaciones de cobre, plomo, aluminio, magnesio y plata. También se discuten conceptos sobre la estructura cristalina de los metales, tratamientos térmicos, procesos de conformación y clasificación de plásticos.
El documento proporciona información sobre los sistemas integrados de gestión. Explica que un sistema integrado de gestión permite unificar diferentes sistemas de gestión de una organización, como calidad, medio ambiente y seguridad, bajo una sola base documental. Detalla algunos de los beneficios de este enfoque como facilitar la gestión y el mejoramiento continuo. Luego presenta los objetivos del sistema integrado de gestión del INVIMA, que incluyen incrementar competencias, satisfacer al ciudadano y cumplir la legislación.
Este documento describe diferentes tipos de fundiciones clasificadas según su microestructura. Incluye fundición blanca, gris, nodular y maleable. Explica que las fundiciones contienen hierro, carbono y silicio, y que el carbono puede encontrarse como cementita o grafito. También cubre los efectos de los elementos de aleación y las propiedades generales de las fundiciones.
Este documento describe los diferentes tipos de metales utilizados en ingeniería. Explica que los metales se clasifican en ferrosos, que contienen hierro, y no ferrosos, que no lo contienen. Dentro de los ferrosos se encuentran los aceros y hierros fundidos, mientras que los no ferrosos incluyen aleaciones de aluminio, cobre, zinc y magnesio. También describe los diagramas de fase y microestructura de los aceros, así como su designación y aplicaciones comunes.
El documento describe los diferentes mecanismos y etapas de eliminación del calor durante el proceso de temple de aceros, incluyendo los factores que afectan la velocidad de enfriamiento y la estructura resultante. También explica los diferentes medios y tratamientos térmicos de temple como austempering y martempering para lograr estructuras específicas.
Este documento describe los diferentes tratamientos térmicos y termoquímicos que se pueden aplicar a los aceros para modificar su estructura y mejorar sus propiedades mecánicas. Explica tratamientos como el temple, normalizado, recocido, cementación, nitruración y carbonitruración, indicando sus objetivos, procesos y efectos sobre las propiedades del acero.
Este documento describe diferentes tratamientos térmicos superficiales como la cementación, cianuración y nitruración. La cementación consiste en enriquecer la superficie del acero con carbono para luego templarla y obtener una capa exterior dura y una interior blanda. La cianuración utiliza baños de cianuro o gases para agregar carbono y nitrógeno a la superficie. La nitruración emplea amoníaco gaseoso para depositar nitrógeno y formar una capa dura de nitruros de hierro. Estos tratamientos permit
El documento presenta una lista de temas relacionados con metalurgia y materiales, incluyendo la manufactura de hierro y acero, tratamientos térmicos y termoquímicos, aceros aleados, aceros inoxidables, aceros para herramientas, metales no ferrosos como titanio, aluminio, cobre y sus aleaciones, magnesio, níquel, estaño y plomo, y aleaciones para cojinetes. También cubre temas sobre metales a altas y bajas temperaturas, metalurgia de polvos, desgaste y rep
Este documento trata sobre los conocimientos generales de materiales. Explica conceptos clave como estructuras atómicas, microestructuras, materiales compuestos y tecnología de materiales. También cubre temas como defectos en materiales, propiedades de los materiales metálicos, cerámicos y plásticos, y procesos de fabricación primaria y secundaria como fundición, laminación y forjado.
Este documento describe el diagrama de Ishikawa o diagrama causa-efecto. Fue creado por Kaoru Ishikawa en 1953 para agrupar y visualizar las razones subyacentes a un problema o resultado que se desea mejorar. Explica tres métodos para construir el diagrama: 6M, flujo de proceso y estratificación. También describe los pasos para construir un diagrama de Ishikawa y analizar las causas potenciales de un problema con el fin de desarrollar un plan de acción para mejorarlo.
Este documento explica cómo crear un diagrama de Ishikawa o diagrama causa-efecto para analizar los factores que contribuyen a un problema o evento. Describe los pasos para construir el diagrama, incluyendo identificar el problema, establecer categorías principales, identificar causas específicas y subcausas, y analizar el diagrama completo. El propósito es visualizar y comprender de manera holística todas las posibles razones subyacentes de un fenómeno.
Este documento describe los métodos de análisis de causa raíz (ACR) y análisis de modo y efecto de falla (PM) para identificar las causas de fallas en procesos. El ACR utiliza un enfoque disciplinado para determinar las causas físicas, humanas y latentes de incidentes, mientras que el PM estudia los mecanismos que producen anomalías. Ambos métodos buscan implementar acciones correctivas para mejorar la seguridad, confiabilidad y reducir costos. El documento también discute la relación entre A
ESPERAMOS QUE ESTA INFOGRAFÍA SEA UNA HERRAMIENTA ÚTIL Y EDUCATIVA QUE INSPIRE A MÁS PERSONAS A ADENTRARSE EN EL APASIONANTE CAMPO DE LA INGENIERÍA CIVIŁ. ¡ACOMPAÑANOS EN ESTE VIAJE DE APRENDIZAJE Y DESCUBRIMIENTO
2. Ing. Julio Carreto 2
Los gráficos de control o
cartas de control son una
importante herramienta
utilizada en control de
calidad de procesos.
Gráficos de Control
3. Ing. Julio Carreto 3
Gráficos de Control
Gráfico de Control
Básicamente, una Carta de
Control es un gráfico en el
cual se representan los
valores de algún tipo de
medición realizada durante
el funcionamiento de un
proceso contínuo, y que
sirve para controlar dicho
proceso.
4. Ing. Julio Carreto 4
Vamos a tratar
de entenderlo
con un
ejemplo:
Gráficos de Control
5. Ing. Julio Carreto 5
Supongamos que
tenemos una máquina
inyectora que produce
piezas de plástico, por
ejemplo de PVC.
Gráficos de Control
6. Ing. Julio Carreto 6
Gráficos de Control
Una característica de
calidad importante es
el peso de la pieza de
plástico, porque indica
la cantidad de PVC
que la máquina inyectó
en la matriz.
7. Ing. Julio Carreto 7
Si la cantidad de PVC es
poca la pieza de plástico será
deficiente; si la cantidad es
excesiva, la producción se
encarece, porque consume
mas materia prima.
Gráficos de Control
8. Ing. Julio Carreto 8
Entonces, en el lugar de salida de
la piezas, hay un operario que
cada 30 minutos toma una, la pesa
en una balanza y registra la
observación.
Gráficos de Control
9. Ing. Julio Carreto 9
Gráficos de Control
pieza: 1
55,1 gr.
2
57,1 gr.
3
53,3 gr.
4
53,9 gr.
5
55,9 gr.
10. Ing. Julio Carreto 10
pieza:
Gráficos de Control
6
53,2 gr.
7
55,8 gr.
8
55,3 gr.
....ETC.
11. Ing. Julio Carreto 11
Supongamos que estos
datos se registran en un
gráfico de líneas en
función del tiempo:
Gráficos de Control
12. Ing. Julio Carreto 12
Gráficos de Control
Gráfico de las observaciones
48
50
52
54
56
58
60
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
Nº de pieza
Peso
de
las
piezas
(Gr.)
13. Ing. Julio Carreto 13
Observamos una línea
quebrada irregular, que nos
muestra las fluctuaciones del
peso de las piezas a lo largo
del tiempo.
Gráficos de Control
14. Ing. Julio Carreto 14
Esta es la fluctuación esperable y
natural del proceso. Los valores se
mueven alrededor de un valor
central (El promedio de los datos),
la mayor parte del tiempo cerca del
mismo.
Gráficos de Control
15. Ing. Julio Carreto 15
Pero en algún momento
puede ocurrir que
aparezca uno o más
valores demasiado
alejados del promedio.
Gráficos de Control
16. Ing. Julio Carreto 16
¿Cómo podemos distinguir si
esto se produce por la
fluctuación natural del
proceso o porque el mismo ya
no está funcionando bien?
Gráficos de Control
17. Ing. Julio Carreto 17
Esta es la respuesta que provee
el control estadístico de
procesos, y a continuación
veremos como lo hace.
Gráficos de Control
18. Ing. Julio Carreto 19
Todo proceso de
fabricación resulta de la
concurrencia de varios
factores y condiciones que
definen al proceso, con el
fin de obtener el producto
deseado.
Gráficos de Control
19. Ing. Julio Carreto 20
Gráficos de Control
Proceso
Materias
Primas
Maquinaria
Mano de
Obra
Métodos
Condiciones
Ambientales
20. Ing. Julio Carreto 21
Gráficos de Control
Cada uno de estos factores está sujeto
a variaciones que realizan aportes más
o menos significativos a la fluctuación
de las características del producto,
durante el proceso de fabricación.
21. Ing. Julio Carreto 22
Los responsables del funcionamiento del
proceso de fabricación fijan los valores de
algunas de estas variables, que se denominan
variables controlables.
Gráficos de Control
22. Ing. Julio Carreto 23
Gráficos de Control
Por ejemplo, en el caso de la inyectora se
fija la temperatura de fusión del plástico,
la velocidad de trabajo, la presión del
pistón, la materia prima que se utiliza
(Proveedor del plástico), etc.
23. Ing. Julio Carreto 24
Pero un proceso de
fabricación es una
suma compleja de
eventos grandes y
pequeños.
Gráficos de Control
24. Ing. Julio Carreto 25
Hay una gran cantidad de variables que
sería imposible o muy difícil controlar.
Estas se denominan variables no
controlables.
Gráficos de Control
25. Ing. Julio Carreto 26
Gráficos de Control
Por ejemplo, pequeñas variaciones
de calidad del plástico, pequeños
cambios en la velocidad del pistón,
ligeras fluctuaciones de la corriente
eléctrica que alimenta la máquina,
etc.
26. Ing. Julio Carreto 27
Los efectos que producen las
variables no controlables son
aleatorios.
Gráficos de Control
27. Ing. Julio Carreto 28
Además, la contribución de cada una de las
variables no controlables a la variabilidad
total es cuantitativamente pequeña.
Gráficos de Control
28. Ing. Julio Carreto 29
Son las variables no controlables
las responsables de la variabilidad
de las características de calidad del
producto.
Gráficos de Control
29. Ing. Julio Carreto 30
Los cambios en las variables
controlables se denominan
Causas Asignables de variación
del proceso, porque es posible
identificarlas.
Gráficos de Control
30. Ing. Julio Carreto 31
Las fluctuaciones al azar de las
variables no controlables se
denominan Causas No
Asignables de variación del
proceso, porque no son
pasibles de ser identificadas.
Gráficos de Control
31. Ing. Julio Carreto 32
Causas Asignables: Son causas
que pueden ser identificadas y que
conviene descubrir y eliminar, por
ejemplo, una falla de la máquina
por desgaste de una pieza, un
cambio muy notorio en la calidad
del plástico, etc.
Gráficos de Control
32. Ing. Julio Carreto 33
Gráficos de Control
Estas causas provocan que el
proceso no funcione como se
desea y por lo tanto es necesario
eliminar la causa, y retornar el
proceso a un funcionamiento
correcto.
33. Ing. Julio Carreto 34
Causas No Asignables: Son una
multitud de causas no identificadas,
ya sea por falta de medios técnicos
o porque no es económico hacerlo,
cada una de las cuales ejerce un
pequeño efecto en la variación total.
Gráficos de Control
34. Ing. Julio Carreto 35
Son inherentes al proceso
mismo, y no pueden ser
reducidas o eliminadas a
menos que se modifique el
proceso.
Gráficos de Control
35. Ing. Julio Carreto 36
Cuando el proceso trabaja
afectado solamente por un
sistema constante de
variables aleatorias no
controlables (Causas no
asignables) se dice que
está funcionando bajo
Control Estadístico.
Gráficos de Control
36. Ing. Julio Carreto 37
Cuando, además de las
causas no asignables,
aparece una o varias
causas asignables, se dice
que el proceso está fuera
de control.
Gráficos de Control
37. Ing. Julio Carreto 38
El uso del control
estadístico de procesos
lleva implícitas algunas
hipótesis, que
describiremos a
continuación:
Gráficos de Control
38. Ing. Julio Carreto 39
Gráficos de Control
1) Una vez que el proceso está en
funcionamiento bajo condiciones
establecidas, se supone que la
variabilidad de los resultados en la
medición de una característica de
calidad del producto se debe sólo a un
sistema de causas aleatorias, que es
inherente a cada proceso en particular.
39. Ing. Julio Carreto 40
Gráficos de Control
2) El sistema de causas aleatorias que
actúa sobre el proceso genera un universo
hipotético de observaciones (mediciones)
que tiene una Distribución Normal.
40. Ing. Julio Carreto 41
Gráficos de Control
3) Cuando aparece alguna causa
asignable provocando desviaciones
adicionales en los resultados del
proceso, se dice que el proceso está
fuera de control.
41. Ing. Julio Carreto 42
La función del control
estadístico de procesos es
comprobar en forma
permanente si los
resultados que van
surgiendo de las
mediciones están de
acuerdo con las dos
primeras hipótesis.
Gráficos de Control
42. Ing. Julio Carreto 43
Si aparecen uno o varios resultados que
contradicen o se oponen a las mismas,
es necesario detener el proceso,
encontrar las causas por las cuales el
proceso se apartó de su funcionamiento
habitual y corregirlas.
Gráficos de Control
43. Ing. Julio Carreto 44
Gráficos de Control
Control Estadístico
¿Cómo ponerlo en marcha?
44. Ing. Julio Carreto 45
La puesta en marcha de un
programa de control
estadístico para un
proceso particular implica
dos etapas:
Gráficos de Control
45. Ing. Julio Carreto 46
Gráficos de Control
1a Etapa: Ajuste
del Proceso
2a Etapa: Control
del Proceso
Control
Estadístico
46. Ing. Julio Carreto 47
Antes de pasar a la segunda
etapa, se verifica si el proceso
está ajustado. En caso
contrario, se retorna a la
primer etapa:
Gráficos de Control
47. Ing. Julio Carreto 48
Gráficos de Control
1a Etapa: Ajuste
del Proceso
2a Etapa: Control
del Proceso
Proceso
Ajustado?
Sí
No
48. Ing. Julio Carreto 49
En la 1a etapa se recogen unas 100-
200 mediciones, con las cuales se
calcula el promedio y la desviación
standard:
Gráficos de Control
N
X
X i
N
X
X i
2
49. Ing. Julio Carreto 50
Luego se calculan los Límites de
Control de la siguiente manera:
Gráficos de Control
09
.
3
. X
Superior
Lim
09
.
3
. X
Inferior
Lim
50. Ing. Julio Carreto 51
Estos límites surgen de la
hipótesis de que la distribución
de las observaciones es normal.
En general se utilizan límites de 2
sigmas ó de 3 sigmas alrededor
del promedio.
Gráficos de Control
51. Ing. Julio Carreto 52
Gráficos de Control
En la distribución normal,
el intervalo de 3,09 sigmas
alrededor del promedio
corresponde a una
probabilidad de 0,998.
52. Ing. Julio Carreto 53
X
Y
m
3.09
Gráficos de Control
99.8 % de las
mediciones
53. Ing. Julio Carreto 54
Entonces, se construye un gráfico
de prueba y se traza una línea recta
a lo largo del eje de ordenadas (Eje
Y), a la altura del promedio (Valor
central de las observaciones) y
otras dos líneas rectas a la altura de
los límites de control.
Gráficos de Control
54. Ing. Julio Carreto 55
Gráficos de Control
Gráfico de Control de Prueba
45
50
55
60
65
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
Nº de pieza
Peso
de
las
piezas
(Gr.)
Promedio = 55 Gr.
Límite Superior = 60,8 Gr.
Límite Inferior = 49,2 Gr.
55. Ing. Julio Carreto 56
En este gráfico se
representan los puntos
correspondientes a las
observaciones con las que
se calcularon los límites
de control:
Gráficos de Control
56. Ing. Julio Carreto 57
Gráficos de Control
Gráfico de Control de Prueba
45
50
55
60
65
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
Nº de pieza
Peso
de
las
piezas
(Gr.)
57. Ing. Julio Carreto 58
Este gráfico de prueba se analiza
detenidamente para verificar si está
de acuerdo con la hipótesis de que
la variabilidad del proceso se
debe sólo a un sistema de causas
aleatorias o si, por el contrario,
existen causas asignables de
variación.
Gráficos de Control
58. Ing. Julio Carreto 59
Esto se puede establecer
porque cuando la fluctuación
de las mediciones se debe a un
sistema constante de causas
aleatorias la distribución de las
observaciones es normal.
Gráficos de Control
59. Ing. Julio Carreto 60
Gráficos de Control
Gráfico de Control de Prueba
45
50
55
60
65
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
Nº de pieza
Peso
de
las
piezas
(Gr.)
60. Ing. Julio Carreto 61
Cuando las observaciones sucesivas
tienen una distribución normal, la
mayor parte de los puntos se sitúa
muy cerca del promedio, algunos
pocos se alejan algo más y
prácticamente no hay ninguno en las
zonas más alejadas:
Gráficos de Control
61. Ing. Julio Carreto 62
Gráficos de Control
Gráfico de Control de Prueba
45
50
55
60
65
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
Nº de pieza
Peso
de
las
piezas
(Gr.)
La mayor parte
de los puntos
están muy cerca
del promedio
62. Ing. Julio Carreto 63
Gráficos de Control
Gráfico de Control de Prueba
45
50
55
60
65
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
Nº de pieza
Peso
de
las
piezas
(Gr.)
Lejos del
promedio
hay menos
63. Ing. Julio Carreto 64
Gráficos de Control
Gráfico de Control de Prueba
45
50
55
60
65
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
Nº de pieza
Peso
de
las
piezas
(Gr.)
Más afuera casi
no hay puntos
64. Ing. Julio Carreto 65
Es difícil decir como es el gráfico
de un conjunto de puntos que
siguen un patrón aleatorio de
distribución normal, pero sí es
fácil darse cuenta cuando no lo
es.
Gráficos de Control
65. Ing. Julio Carreto 66
Veamos algunos ejemplos de
patrones No Aleatorios:
Gráficos de Control
66. Ing. Julio Carreto 67
Una sucesión de
puntos por encima
...
Gráficos de Control
Gráfico de Control
67. Ing. Julio Carreto 68
... o por debajo
de la línea
central.
Gráficos de Control
Gráfico de Control
68. Ing. Julio Carreto 69
Una serie creciente
de 6 ó 7
observaciones...
Gráficos de Control
Gráfico de Control
69. Ing. Julio Carreto 70
... o una
serie
decreciente.
Gráficos de Control
Gráfico de Control
70. Ing. Julio Carreto 71
Gráficos de Control
Gráfico de Control
Varios puntos
por fuera de los
límites de control
71. Ing. Julio Carreto 72
Si no se descubren causas
asignables entonces se adoptan
los límites de control
calculados como definitivos, y
se construyen cartas de control
con esos límites.
Gráficos de Control
72. Ing. Julio Carreto 73
Gráficos de Control
Gráfico de Control
45
50
55
60
65
21
23
25
27
29
31
33
35
37
39
Nº de pieza
Peso
de
las
piezas
(Gr.)
Lím. Superior
Valor Central
Lím. Inferior
73. Ing. Julio Carreto 74
Gráficos de Control
Si sólo hay pocos puntos fuera de
control (2 ó 3), estos se eliminan, se
recalculan la media, desviación
standard y límites de control con los
restantes, y se construye un nuevo
gráfico de prueba.
74. Ing. Julio Carreto 75
Cuando las observaciones no siguen
un patrón aleatorio, indicando la
existencia de causas asignables, se
hace necesario investigar para
descubrirlas y eliminarlas.
Gráficos de Control
75. Ing. Julio Carreto 76
Una vez hecho esto, se
deberán recoger nuevas
observaciones y calcular
nuevos límites de control de
prueba, comenzando otra vez
con la 1a etapa.
Gráficos de Control
76. Ing. Julio Carreto 77
En la 2a etapa, las nuevas
observaciones que van surgiendo
del proceso se representan en el
gráfico, y se controlan verificando
que estén dentro de los límites, y
que no se produzcan patrones no
aleatorios:
Gráficos de Control
77. Ing. Julio Carreto 78
Gráficos de Control
Gráfico de Control
45
50
55
60
65
21
23
25
27
29
31
33
35
37
39
Nº de pieza
Peso
de
las
piezas
(Gr.)
Lím. Superior
Valor Central
Lím. Inferior
Punto fuera de control
78. Ing. Julio Carreto 79
Como hemos visto, el 99,8 % de
las observaciones deben estar
dentro de los límites de 3,09
sigmas alrededor de la media.
Gráficos de Control
79. Ing. Julio Carreto 80
Gráficos de Control
Esto significa que sólo 1
observación en 500 puede
estar por causas aleatorias
fuera de los límites de
control.
80. Ing. Julio Carreto 81
Gráficos de Control
Entonces, cuando se encuentra más de 1
punto en 500 fuera de los límites de control,
esto indica que el sistema de causas
aleatorias que provocaba la variabilidad
habitual de las observaciones ha sido
alterado por la aparición de una causa
asignable que es necesario descubrir y
eliminar.
81. Ing. Julio Carreto 82
En ese caso, el supervisor
del proceso debe detener la
marcha del mismo e
investigar con los que
operan el proceso hasta
descubrir la o las causas
que desviaron al proceso
de su comportamiento
habitual.
Gráficos de Control
82. Ing. Julio Carreto 83
Una vez eliminadas las causas del
problema, se puede continuar con
la producción normal.
Gráficos de Control