1. Conceptos
relacionadosen el
control
estadístico del
proceso
Iris Márquez
Lic. Gerardo Mata
Universidad
Tecnológica de
Torreón
Procesos
industriales Área
Manufactura
3 “A”

2. 1. Process capability CP
C p = Capacidad de Proceso. Un indicador simple y directo de la capacidad de
proceso
Capacidad de proceso compara la salida de un control en proceso a los límites de
especificación mediante el uso de índices de capacidad . La comparación se hace
mediante la formación de la relación de la diferencia entre las especificaciones del
proceso (la especificación "ancho") a la propagación de los valores de proceso,
según se mide por 6 unidades de desviación estándar de proceso (el proceso de
"ancho")
C p debe ser siempre mayor que 2,0 para un buen proceso que está bajo control
estadístico. Para un buen proceso bajo control estadístico, C pk debe ser mayor
que 1,5. "
2. Process capability index CPK
El índice de capacidad de proceso, o Cpk, mide la capacidad de un proceso para
crear el producto dentro de los límites de especificación.Cpk representa la
diferencia entre la media del proceso real y el límite más próximo especificación
sobre la desviación estándar, tres veces.
Por convención, cuando el Cpk es menor que uno, el proceso se conoce como
incapaz. Cuando el Cpk es mayor que o igual a uno, el proceso se considera
capaz de producir un producto dentro de los límites de especificación. En un
proceso de Seis Sigma, el Cpk es igual a 2,0.
El Cpk es inversamente proporcional a la desviación estándar, o la variabilidad, de
un proceso. Cuanto mayor sea el Cpk, más estrecha será la distribución proceso
en comparación con los límites de la especificación, y el producto más uniforme. A
medida que aumenta la desviación estándar, el índice Cpk disminuye. Al mismo
tiempo, la posibilidad de crear producto fuer
Cpk es el índice de capacidad de centrado. Se mide qué tan bien los datos se
centra entre los límites de especificación. Cuanto mayor sea el valor, más
centrado de los datos.
En el ejemplo de capacidad de proceso más adelante, el proceso se ajusta entre
los límites de especificaciones, pero no está centrada.
Cpk es el índice de capacidad de centrado. Se mide qué tan bien los datos se
centra entre los límites de especificación. Cuanto mayor sea el valor, más
centrado de los datos.

3. En el ejemplo de capacidad de proceso más adelante, el proceso se ajusta entre
los límites de especificaciones, pero no está centrada.
En el ejemplo de capacidad de proceso más adelante, el proceso está centrado
pero no encaja entre los límites de especificaciones (véase la curva más plana). El
objetivo es reducir la variación de modo que el proceso se ajusta entre los límites
de especificaciones (véase la curva más alta más estrecha).
3. Process performance PP
El Proceso de rendimiento índices Pp y Ppk se calculan de la misma manera
que Cp y Cpk, excepto que la desviación estándar se calcula utilizando el método
RMSE no, el método Range

4. 4.-Process performance index PPK.
Los índices de capacidad están diseñados para ser aplicada a los procesos en
curso. Ellos son una indicación de lo que un cliente puede esperar en términos de
calidad de un proceso en particular.
Ppk es el cálculo utilizando la capacidad estimada sigma calculada a partir de la
Rbar/d2 (lectura rbar dividido por d2,) en comparación con el cálculo Cpk
utilizando la población sigma. El factor de d2 es en cualquier tabla de consulta, y
se basa en el tamaño del subgrupo.
5. Relación de estas medidas con el nivel de calidad sigma del proceso
El estudio de capacidad en los procesos de fabricación además de comparar la
variabilidad del proceso con las tolerancias demandadas por el cliente persigue
otros objetivos relacionados con la selección de procesos, como son:
Tomar decisiones en el rediseño de procesos.
Evaluar procesos.
Comparar procesos o proveedores.
En los procesos de fabricación la totalidad de los elementos geométricos de una
pieza no son producidos por un único proceso si no que requieren de una
secuencia de procesos simples, por lo que resulta necesaria la combinación de
varios procesos. Por ello, lo más económico es aprovechar al máximo la
capacidad de un proceso inicial de fabricación y darle a la pieza el máximo de
atributos en una sola fase, aunque luego debamos completar con otros procesos y
operaciones. Siguiendo esta línea para aprovechar al máximo la capacidad se
perseguirá obtener el caso óptimo donde los límites de tolerancia natural del
proceso se encuentren dentro de los límites de especificación del producto. De
esta manera nos aseguramos que toda la producción cumplirá con las
especificaciones. Por último, es necesario mantener una consistencia entre
tolerancia/capacidad/coste de fabricación ya que por ejemplo carece de sentido
asignar tolerancias que no puedan obtenerse con las capacidades de los procesos
y equipos de fabricación, con las técnicas y equipos de medida y con los procesos
de regulación y control establecidos.

5. 6. Cálculo del nivel de calidad sigma del proceso
Sigma (ç) es, por lo tanto, una medida cuantitativa de la variabilidad que existe
cuando medimos alguna cosa. En el caso de productos, siempre existen muchas
características importantes o críticas para la calidad, y eso sucede cuando se
recolecta información o cuando se toman medidas. Se debe tener presente que
tanto el producto y proceso sufren variación por diversos motivos dignos de ser
investigados
Seis Sigma (6ç) es una herramienta estadística calculada para cada característica
crítica de calidad, para evaluar el desempeño en relación de las especificaciones y
tolerancias previamente establecidas
El Sistema de Calidad Seis Sigma (6ç) viene a ser la implementación de una
tecnología para el mejoramiento de procesos y que es manejada por empresas de
clase mundial como Allied Signal, General Electric, Kodak, Texas Instruments,
Motorola entre otros.
Su objetivo es reducir la variabilidad del rendimiento a través de la mejora del
proceso, y/o aumentar la especificación de los límites del cliente a través del plan
para la productividad (DfP), de esta manera, los niveles del defecto deben estar
debajo de 3.4 defectos por millones de oportunidades" para un defecto (DPMO).