El documento describe los conceptos básicos del control estadístico de procesos (SPC). El SPC utiliza gráficos de control para monitorear un proceso y distinguir variaciones normales de eventos importantes. El SPC se enfoca en la detección temprana y prevención de problemas para mejorar la calidad. Los gráficos de control representan datos de mediciones para evaluar si un proceso está bajo control estadístico.
El documento describe los diferentes patrones no aleatorios que pueden aparecer en un gráfico de control y cómo identificarlos. Explica cinco patrones principales: 1) cambios en el nivel del proceso, 2) tendencias en el nivel del proceso, 3) ciclos recurrentes, 4) mucha variabilidad, y 5) falta de variabilidad. También describe brevemente los diferentes tipos de gráficos de control por variables y atributos que se pueden usar para monitorear distintos tipos de procesos.
El documento describe los conceptos básicos del control estadístico de procesos. Explica que se utiliza para medir y controlar la variabilidad en los procesos de producción mediante la recolección y análisis de datos. Detalla los diferentes tipos de gráficos de control que se usan para identificar las causas de variación y asegurar que los procesos permanezcan bajo control.
Este documento describe gráficas de control por atributos. Explica que estas gráficas monitorean procesos mediante la representación gráfica del promedio y límites de control superior e inferior. Describe cuatro tipos de gráficas (n, np, c, u) y provee ejemplos e instrucciones para construir una gráfica p.
Causas comunes, causas especiales de variación de las cartas de controlKaterine Bergengruen
Este documento explica la diferencia entre causas comunes y causas especiales de variación en procesos industriales. Las causas comunes son inherentes al sistema y producen variabilidad predecible, mientras que las causas especiales son eventos impredecibles que cambian el proceso. Las cartas de control ayudan a distinguir entre estas causas para determinar cuándo se debe actuar para eliminar causas especiales y mejorar el proceso, y cuándo no se debe reaccionar porque solo hay causas comunes presentes.
El documento habla sobre la planeación e importancia del diseño de instalaciones. Define la planeación como establecer cómo los activos fijos apoyarán los objetivos de una actividad. Explica que la planeación incluye la localización y el diseño de componentes. Luego describe el proceso de planeación de instalaciones en 6 pasos: 1) definir el problema, 2) analizarlo, 3) determinar requerimientos de espacio, 4) evaluar alternativas, 5) seleccionar un plan, 6) implementarlo. Finalmente enfatiza que un buen
Diagnosticar problemas y posteriormente dar seguimiento a la mejora de los procesos de una industria de productos, mediante el uso de las herramientas de calidad total. Así mismo, ayudara con las herramientas básicas para percibir, entender y buscar objetivamente la necesidad del cambio, y facilitar el proceso de comunicación en el interior de la organización/firma.
La gráfica X-R se calcula y explica más fácilmente que la gráfica X-S. Sin embargo, la gráfica X-S es más precisa porque usa todos los datos para calcular la desviación estándar del subgrupo, no solo los valores máximo y mínimo como en la gráfica X-R. Con tamaños de subgrupos mayores a 10, la gráfica X-R puede ser influenciada indebidamente por valores extremos, por lo que se recomienda usar la gráfica X-S para tamaños de subgrupos mayores.
El documento describe los diferentes patrones no aleatorios que pueden aparecer en un gráfico de control y cómo identificarlos. Explica cinco patrones principales: 1) cambios en el nivel del proceso, 2) tendencias en el nivel del proceso, 3) ciclos recurrentes, 4) mucha variabilidad, y 5) falta de variabilidad. También describe brevemente los diferentes tipos de gráficos de control por variables y atributos que se pueden usar para monitorear distintos tipos de procesos.
El documento describe los conceptos básicos del control estadístico de procesos. Explica que se utiliza para medir y controlar la variabilidad en los procesos de producción mediante la recolección y análisis de datos. Detalla los diferentes tipos de gráficos de control que se usan para identificar las causas de variación y asegurar que los procesos permanezcan bajo control.
Este documento describe gráficas de control por atributos. Explica que estas gráficas monitorean procesos mediante la representación gráfica del promedio y límites de control superior e inferior. Describe cuatro tipos de gráficas (n, np, c, u) y provee ejemplos e instrucciones para construir una gráfica p.
Causas comunes, causas especiales de variación de las cartas de controlKaterine Bergengruen
Este documento explica la diferencia entre causas comunes y causas especiales de variación en procesos industriales. Las causas comunes son inherentes al sistema y producen variabilidad predecible, mientras que las causas especiales son eventos impredecibles que cambian el proceso. Las cartas de control ayudan a distinguir entre estas causas para determinar cuándo se debe actuar para eliminar causas especiales y mejorar el proceso, y cuándo no se debe reaccionar porque solo hay causas comunes presentes.
El documento habla sobre la planeación e importancia del diseño de instalaciones. Define la planeación como establecer cómo los activos fijos apoyarán los objetivos de una actividad. Explica que la planeación incluye la localización y el diseño de componentes. Luego describe el proceso de planeación de instalaciones en 6 pasos: 1) definir el problema, 2) analizarlo, 3) determinar requerimientos de espacio, 4) evaluar alternativas, 5) seleccionar un plan, 6) implementarlo. Finalmente enfatiza que un buen
Diagnosticar problemas y posteriormente dar seguimiento a la mejora de los procesos de una industria de productos, mediante el uso de las herramientas de calidad total. Así mismo, ayudara con las herramientas básicas para percibir, entender y buscar objetivamente la necesidad del cambio, y facilitar el proceso de comunicación en el interior de la organización/firma.
La gráfica X-R se calcula y explica más fácilmente que la gráfica X-S. Sin embargo, la gráfica X-S es más precisa porque usa todos los datos para calcular la desviación estándar del subgrupo, no solo los valores máximo y mínimo como en la gráfica X-R. Con tamaños de subgrupos mayores a 10, la gráfica X-R puede ser influenciada indebidamente por valores extremos, por lo que se recomienda usar la gráfica X-S para tamaños de subgrupos mayores.
Control estadistico de la calidad - conceptos George Campos
Este documento resume los principales temas vistos en clase sobre control estadístico de la calidad en el Instituto Tecnológico de Matamoros. Explica conceptos clave como calidad, costos de calidad, cadena cliente-proveedor y herramientas para la recolección y análisis de datos como diagramas, tormenta de ideas y las 5W1H. También describe siete herramientas estadísticas importantes como hojas de verificación y diagramas de Pareto para detectar y resolver problemas de calidad.
1. El documento introduce los conceptos clave de la ingeniería de calidad propuestos por el Dr. Genichi Taguchi, incluyendo el diseño de parámetros, diseño de tolerancias y la función de pérdida. 2. Explica que la ingeniería de calidad busca minimizar la pérdida causada a la sociedad debido a la variabilidad funcional y defectos, evaluando cuantitativamente la relación entre desviación de calidad y pérdida económica. 3. Señala que el enfoque de Taguchi es diseñar productos
El documento presenta los resultados de un análisis mediante carta de control p para evaluar la calidad de un proceso de fabricación de válvulas. Se encontró que el 4% de las piezas por lote son defectuosas, aunque el proceso es estable. Sin embargo, la calidad no es aceptable ya que el porcentaje de defectuosos debería ser menor al 2%. Se recomienda aplicar un análisis de Pareto para identificar las causas principales de los defectos y enfocar los esfuerzos de mejora.
Este documento presenta una introducción al Control Estadístico de Procesos (CEP). Explica que el CEP usa métodos estadísticos para medir y analizar la variación en un proceso con el fin de mantenerlo bajo control estadístico y detectar causas especiales de variación. También define conceptos clave como variación, desviación estándar y causas comunes vs. causas especiales; y describe cómo los gráficos y cartas de control se usan para monitorear un proceso.
Este documento presenta información sobre el control estadístico de procesos. Explica que los gráficos de control se usan para monitorear procesos, mostrando el tiempo en el eje X y algún indicador de calidad en el eje Y, incluyendo límites superiores e inferiores. También describe los sistemas digitales de control directo que permiten monitorear grandes cantidades de datos de procesos y variables. Finalmente, resume que en 1980 Japón adoptó técnicas estadísticas de control de calidad que revolucionaron
Las cartas de control son herramientas estadísticas que permiten analizar la variación en procesos. Muestran la diferencia entre causas comunes y especiales de variación, enfocando la atención en estas últimas para tomar acciones de mejora. Existen cartas de control por variables, para características cuantificables, y por atributos, para características cualitativas. El documento explica los pasos para construir una carta de control X-R por variables, incluyendo el cálculo de límites de control, y provee un ejemplo numéric
El documento describe varios índices para evaluar la capacidad de procesos de manufactura, incluyendo Cp, Cpk, Pp y Ppk. Cp mide qué tan amplia es la variación natural de un proceso en relación con las especificaciones. Valores mayores a 1 indican un proceso potencialmente capaz. Cpk toma en cuenta el centrado del proceso. Pp y Ppk miden la capacidad a largo plazo usando la desviación estándar de largo plazo. Dos ejemplos calculan los índices Cp y Cpk para procesos
Este documento describe el muestreo para aceptación, el cual se utiliza para decidir si un lote de producción cumple con los requisitos de calidad acordados. Explica que el muestreo para aceptación involucra inspeccionar una muestra del lote y aceptar o rechazar el lote completo en base a los resultados. También define conceptos clave como planes de muestreo simples, dobles y múltiples, y discute las ventajas y desventajas del muestreo para aceptación en comparación con la inspección del 100% de las
El documento describe los conceptos y cálculos relacionados con la capacidad del proceso y la habilidad del proceso. Define la capacidad del proceso como el rango de variación que un proceso tiene debido a variables accidentales. Explica cómo determinar la capacidad de un proceso mediante el control de variables, la toma de muestras y el cálculo de límites. También define la habilidad del proceso como la variación inherente medida de un proceso y cómo se puede usar para predecir resultados y establecer tolerancias.
Este documento analiza la capacidad de un proceso productivo mediante el cálculo e interpretación de diversos índices de capacidad. Introduce conceptos como capacidad de proceso, capacidad potencial, capacidad real e inherente. Explica cómo calcular la desviación estándar, límites de especificación y utilizar herramientas como histogramas y gráficos de control para evaluar la capacidad. Presenta fórmulas para calcular índices como Cp, Cpk, Ppk y Taguchi y analiza su significado. Concluye que para este proceso productivo
El control estadístico de procesos (CEP) es una colección de herramientas estadísticas para reducir la variabilidad y mejorar la capacidad de un proceso a través del monitoreo y control del proceso. El objetivo del CEP es reducir la variabilidad y aumentar la capacidad de un proceso para cumplir con los estándares a través de una reacción y no de correcciones.
Aplicación del métodod SLP a una caso específico de distribución de planta, explicación del método y seguimiento punto a punto. Comparación de cuatro soluciones.
Este documento describe los tiempos predeterminados, que son tiempos estándar asignados a movimientos básicos y grupos de movimientos que no pueden medirse con precisión con un cronómetro. Se obtienen estudiando una gran cantidad de muestras con un dispositivo de medición de tiempo como una cámara. Explica los principales sistemas de tiempos predeterminados como MTM y sus ventajas y desventajas.
Este documento describe los diferentes tipos de gráficas de control para atributos y cómo elaborarlas. Existen dos tipos principales: gráficas para unidades no conformes basadas en la distribución binomial y gráficas para cuenta de no conformidades basadas en la distribución de Poisson. El documento explica los pasos para elaborar gráficas p para unidades no conformes y gráficas c y u para cuenta de no conformidades, incluyendo seleccionar características, reunir datos, calcular límites de control y establecer la línea central. El objet
Unidad 3 planeacion y diseño de instalacionesLety Tellez
Este documento presenta información sobre la planeación y diseño de instalaciones para ingeniería de procesos. Explica que la planeación de instalaciones incluye la localización y el diseño, el cual comprende los sistemas de instalación, la distribución y el sistema de manejo. También describe el proceso de planeación, incluyendo la definición del problema, el análisis, la determinación de requerimientos de espacio, la evaluación de alternativas y la selección e implementación de un plan. Finalmente, ofrece definiciones sobre el dise
Este documento describe diferentes tipos de gráficos de control utilizados para monitorear procesos de producción. Explica gráficos de control para variables como el gráfico x-R y gráficos de control para atributos como el gráfico tipo P. También cubre conceptos como límites de control, subgrupos de muestras, y cómo los gráficos de control pueden usarse para detectar cuando un proceso sale de control estadístico. El objetivo general es utilizar estos gráficos para identificar causas especiales de variación y tomar
Si te ayudó mi aporte, puedes agradecerme enviándome una donación acá:
https://paypal.me/dulcemariamanzo?country.x=MX&locale.x=es_XC
Presentación de power point sobre gráficas de control
El Control Estadístico de la Calidad es una técnica que utiliza herramientas estadísticas para asegurar que los procesos cumplen los estándares mediante el análisis de datos y la detección de causas de problemas de calidad, permitiendo tomar decisiones oportunas para la mejora continua. Incluye el Control Estadístico de Procesos, que mide el funcionamiento de un proceso a través de la recolección y análisis de datos para detectar variaciones, y el Muestreo de Aceptación, que toma muestr
2.3 seleccion de equipo para manejo de materiales.Mer R
El documento describe diferentes tipos de equipos utilizados para el manejo de materiales en almacenes. Menciona equipos de almacenamiento dinámico como cintas transportadoras de banda o rodillos, grúas aéreas, transpaletas manuales o motorizadas, apiladores manuales o autopropulsados, carretillas retractiles o trilaterales, y transelevadores. También describe equipos guiados que se mueven sin conductor siguiendo líneas marcadas o sensores.
El control estadístico de procesos (SPC) es una herramienta estadística que utiliza gráficos de control para monitorear un proceso y detectar variaciones. Los gráficos de control se basan en datos recopilados de mediciones en el proceso y permiten distinguir variaciones normales de aquellas que podrían afectar la calidad. El SPC tiene ventajas sobre métodos de inspección al permitir una detección temprana de problemas.
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.
Control estadistico de la calidad - conceptos George Campos
Este documento resume los principales temas vistos en clase sobre control estadístico de la calidad en el Instituto Tecnológico de Matamoros. Explica conceptos clave como calidad, costos de calidad, cadena cliente-proveedor y herramientas para la recolección y análisis de datos como diagramas, tormenta de ideas y las 5W1H. También describe siete herramientas estadísticas importantes como hojas de verificación y diagramas de Pareto para detectar y resolver problemas de calidad.
1. El documento introduce los conceptos clave de la ingeniería de calidad propuestos por el Dr. Genichi Taguchi, incluyendo el diseño de parámetros, diseño de tolerancias y la función de pérdida. 2. Explica que la ingeniería de calidad busca minimizar la pérdida causada a la sociedad debido a la variabilidad funcional y defectos, evaluando cuantitativamente la relación entre desviación de calidad y pérdida económica. 3. Señala que el enfoque de Taguchi es diseñar productos
El documento presenta los resultados de un análisis mediante carta de control p para evaluar la calidad de un proceso de fabricación de válvulas. Se encontró que el 4% de las piezas por lote son defectuosas, aunque el proceso es estable. Sin embargo, la calidad no es aceptable ya que el porcentaje de defectuosos debería ser menor al 2%. Se recomienda aplicar un análisis de Pareto para identificar las causas principales de los defectos y enfocar los esfuerzos de mejora.
Este documento presenta una introducción al Control Estadístico de Procesos (CEP). Explica que el CEP usa métodos estadísticos para medir y analizar la variación en un proceso con el fin de mantenerlo bajo control estadístico y detectar causas especiales de variación. También define conceptos clave como variación, desviación estándar y causas comunes vs. causas especiales; y describe cómo los gráficos y cartas de control se usan para monitorear un proceso.
Este documento presenta información sobre el control estadístico de procesos. Explica que los gráficos de control se usan para monitorear procesos, mostrando el tiempo en el eje X y algún indicador de calidad en el eje Y, incluyendo límites superiores e inferiores. También describe los sistemas digitales de control directo que permiten monitorear grandes cantidades de datos de procesos y variables. Finalmente, resume que en 1980 Japón adoptó técnicas estadísticas de control de calidad que revolucionaron
Las cartas de control son herramientas estadísticas que permiten analizar la variación en procesos. Muestran la diferencia entre causas comunes y especiales de variación, enfocando la atención en estas últimas para tomar acciones de mejora. Existen cartas de control por variables, para características cuantificables, y por atributos, para características cualitativas. El documento explica los pasos para construir una carta de control X-R por variables, incluyendo el cálculo de límites de control, y provee un ejemplo numéric
El documento describe varios índices para evaluar la capacidad de procesos de manufactura, incluyendo Cp, Cpk, Pp y Ppk. Cp mide qué tan amplia es la variación natural de un proceso en relación con las especificaciones. Valores mayores a 1 indican un proceso potencialmente capaz. Cpk toma en cuenta el centrado del proceso. Pp y Ppk miden la capacidad a largo plazo usando la desviación estándar de largo plazo. Dos ejemplos calculan los índices Cp y Cpk para procesos
Este documento describe el muestreo para aceptación, el cual se utiliza para decidir si un lote de producción cumple con los requisitos de calidad acordados. Explica que el muestreo para aceptación involucra inspeccionar una muestra del lote y aceptar o rechazar el lote completo en base a los resultados. También define conceptos clave como planes de muestreo simples, dobles y múltiples, y discute las ventajas y desventajas del muestreo para aceptación en comparación con la inspección del 100% de las
El documento describe los conceptos y cálculos relacionados con la capacidad del proceso y la habilidad del proceso. Define la capacidad del proceso como el rango de variación que un proceso tiene debido a variables accidentales. Explica cómo determinar la capacidad de un proceso mediante el control de variables, la toma de muestras y el cálculo de límites. También define la habilidad del proceso como la variación inherente medida de un proceso y cómo se puede usar para predecir resultados y establecer tolerancias.
Este documento analiza la capacidad de un proceso productivo mediante el cálculo e interpretación de diversos índices de capacidad. Introduce conceptos como capacidad de proceso, capacidad potencial, capacidad real e inherente. Explica cómo calcular la desviación estándar, límites de especificación y utilizar herramientas como histogramas y gráficos de control para evaluar la capacidad. Presenta fórmulas para calcular índices como Cp, Cpk, Ppk y Taguchi y analiza su significado. Concluye que para este proceso productivo
El control estadístico de procesos (CEP) es una colección de herramientas estadísticas para reducir la variabilidad y mejorar la capacidad de un proceso a través del monitoreo y control del proceso. El objetivo del CEP es reducir la variabilidad y aumentar la capacidad de un proceso para cumplir con los estándares a través de una reacción y no de correcciones.
Aplicación del métodod SLP a una caso específico de distribución de planta, explicación del método y seguimiento punto a punto. Comparación de cuatro soluciones.
Este documento describe los tiempos predeterminados, que son tiempos estándar asignados a movimientos básicos y grupos de movimientos que no pueden medirse con precisión con un cronómetro. Se obtienen estudiando una gran cantidad de muestras con un dispositivo de medición de tiempo como una cámara. Explica los principales sistemas de tiempos predeterminados como MTM y sus ventajas y desventajas.
Este documento describe los diferentes tipos de gráficas de control para atributos y cómo elaborarlas. Existen dos tipos principales: gráficas para unidades no conformes basadas en la distribución binomial y gráficas para cuenta de no conformidades basadas en la distribución de Poisson. El documento explica los pasos para elaborar gráficas p para unidades no conformes y gráficas c y u para cuenta de no conformidades, incluyendo seleccionar características, reunir datos, calcular límites de control y establecer la línea central. El objet
Unidad 3 planeacion y diseño de instalacionesLety Tellez
Este documento presenta información sobre la planeación y diseño de instalaciones para ingeniería de procesos. Explica que la planeación de instalaciones incluye la localización y el diseño, el cual comprende los sistemas de instalación, la distribución y el sistema de manejo. También describe el proceso de planeación, incluyendo la definición del problema, el análisis, la determinación de requerimientos de espacio, la evaluación de alternativas y la selección e implementación de un plan. Finalmente, ofrece definiciones sobre el dise
Este documento describe diferentes tipos de gráficos de control utilizados para monitorear procesos de producción. Explica gráficos de control para variables como el gráfico x-R y gráficos de control para atributos como el gráfico tipo P. También cubre conceptos como límites de control, subgrupos de muestras, y cómo los gráficos de control pueden usarse para detectar cuando un proceso sale de control estadístico. El objetivo general es utilizar estos gráficos para identificar causas especiales de variación y tomar
Si te ayudó mi aporte, puedes agradecerme enviándome una donación acá:
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Presentación de power point sobre gráficas de control
El Control Estadístico de la Calidad es una técnica que utiliza herramientas estadísticas para asegurar que los procesos cumplen los estándares mediante el análisis de datos y la detección de causas de problemas de calidad, permitiendo tomar decisiones oportunas para la mejora continua. Incluye el Control Estadístico de Procesos, que mide el funcionamiento de un proceso a través de la recolección y análisis de datos para detectar variaciones, y el Muestreo de Aceptación, que toma muestr
2.3 seleccion de equipo para manejo de materiales.Mer R
El documento describe diferentes tipos de equipos utilizados para el manejo de materiales en almacenes. Menciona equipos de almacenamiento dinámico como cintas transportadoras de banda o rodillos, grúas aéreas, transpaletas manuales o motorizadas, apiladores manuales o autopropulsados, carretillas retractiles o trilaterales, y transelevadores. También describe equipos guiados que se mueven sin conductor siguiendo líneas marcadas o sensores.
El control estadístico de procesos (SPC) es una herramienta estadística que utiliza gráficos de control para monitorear un proceso y detectar variaciones. Los gráficos de control se basan en datos recopilados de mediciones en el proceso y permiten distinguir variaciones normales de aquellas que podrían afectar la calidad. El SPC tiene ventajas sobre métodos de inspección al permitir una detección temprana de problemas.
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.
Este documento presenta una introducción al uso de gráficos X-R para el control de calidad. Los gráficos X-R monitorean la media y rango de muestras para detectar variaciones en el proceso y asegurar que se mantenga bajo control. El documento explica cómo construir un gráfico X-R, incluyendo la selección de la característica a medir, el tamaño de muestra y la recolección de datos. Finalmente, presenta un ejemplo práctico de un gráfico X-R para el diámetro de cerrad
Los planes de muestreo son una aplicación importante de la estadística en el control de calidad, utilizados para monitorear la calidad de materiales, partes y productos terminados. Los planes de muestreo ayudan a formar un juicio económico sobre la calidad mediante la inspección sistemática de muestras representativas, con el riesgo de rechazar productos buenos o aceptar productos defectuosos. Los gráficos de control constituyen una herramienta útil para detectar cambios en los procesos y evitar errores
Este documento presenta una introducción a los gráficos de control. Explica que los gráficos de control permiten visualizar las variaciones en la tendencia central y dispersión de un conjunto de observaciones de una característica de calidad. Describe los dos tipos principales de gráficos - por variables y por atributos - y sus objetivos. Además, provee un ejemplo de cómo construir e interpretar una gráfica X-R para monitorear el grosor de un producto plástico.
El documento proporciona una introducción al control estadístico de la calidad y los diagramas de control. Explica que los diagramas de control permiten determinar si un proceso está en control o si hay causas especiales presentes mediante el monitoreo de muestras. Describe los diferentes tipos de diagramas de control, incluidos los diagramas X, R, S, p y C, y cómo interpretarlos. También cubre conceptos como la capacidad del proceso y Six Sigma.
El documento proporciona una introducción al control estadístico de la calidad y los diagramas de control. Explica que los diagramas de control permiten determinar si un proceso está en control o si hay causas especiales presentes mediante el monitoreo de muestras. Describe los diferentes tipos de diagramas de control, incluidos los diagramas X, R, S, P y CUSUM, y cómo se usan para controlar la variabilidad, media y atributos de calidad. También cubre conceptos como la capacidad del proceso y Six Sigma.
El documento explica los conceptos básicos del control estadístico de la calidad, incluyendo la recolección de datos experimentales, diagramas de control para variables y atributos, y la capacidad del proceso. Los diagramas de control permiten determinar si un proceso está en control o si hay causas especiales presentes mediante la observación de la variabilidad de las mediciones. El control continuo del proceso es necesario para mantener altos niveles de calidad.
El documento proporciona una introducción al control estadístico de la calidad y los diagramas de control. Explica que los diagramas de control permiten determinar si un proceso está en control o si hay causas especiales presentes mediante el monitoreo de muestras. Describe los diferentes tipos de diagramas de control, incluidos los diagramas X, R, S, p y C, y cómo interpretarlos. También cubre conceptos como la capacidad del proceso y Six Sigma.
El documento describe los conceptos básicos y métodos del control estadístico de la calidad, incluyendo diagramas de control para variables y atributos. Explica cómo recolectar datos de muestras para construir diagramas de control y cómo estos permiten determinar si un proceso está en control o presenta causas especiales. También cubre temas como la capacidad del proceso, six sigma y tolerancias unilaterales.
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.
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.
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 habla sobre el control estadístico de procesos. Explica que este método permite detectar fallas en la fabricación y también identificar las causas de variabilidad para mejorar el proceso. Describe conceptos como límites de especificaciones, capacidad e índices de capacidad de procesos, y la metodología Seis Sigma para reducir la variabilidad y defectos en la entrega de productos o servicios.
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 los conceptos y métodos del Control Estadístico de Procesos (SPC). Explica que el SPC usa técnicas estadísticas para controlar la variabilidad natural de los procesos y mantenerlos dentro de límites normales. También describe cómo el SPC establece límites de proceso y de especificaciones para compararlos y ajustar el proceso, así como el uso de muestreo y gráficas de control para monitorear el proceso. El objetivo final del SPC es mejorar continuamente el proceso para reducir
El documento presenta los sistemas integrados de gestión (SIG), que integran sistemas como calidad, medio ambiente y seguridad y salud en el trabajo. El objetivo es presentar los requisitos, aplicaciones y beneficios de los SIG basados en las normas ISO más recientes. Los SIG permiten gestionar de manera eficiente los recursos limitados de una organización para cumplir sus políticas y objetivos múltiples.
La Organización Internacional de Normalización (ISO) nace después de la Segunda Guerra Mundial para estandarizar normas a nivel internacional. ISO está compuesta por institutos de normas nacionales de más de 164 países y ha publicado más de 22,500 normas internacionales. ISO trabaja a través de comités técnicos formados por expertos para desarrollar normas de forma consensuada siguiendo un proceso establecido.
El documento describe el sistema Kanban, un método de producción Lean originado en Japón. Kanban utiliza tarjetas para controlar el flujo de materiales entre procesos de producción basado en la demanda del cliente. El objetivo es producir sólo lo necesario en el momento requerido para evitar sobrestock y desperdicios.
Este documento describe el método SMED (Single Minute Exchange of Dies) para reducir los tiempos de alistamiento de máquinas. SMED involucra separar las actividades de alistamiento en internas y externas, sustituyendo lo interno por lo externo, mejorando elementos internos y externos, estandarizando el proceso de alistamiento y controlando los tiempos. La aplicación de SMED permite reducir significativamente los tiempos de alistamiento, aumentar la flexibilidad de producción, y reducir los costos de inventario.
Este documento describe la técnica de Heijunka-Nivelado para planificar y nivelar la demanda de clientes en volumen y variedad durante un período de tiempo. Explica que requiere conocer bien la demanda de clientes y aplicar principios de estandarización y estabilización. También detalla varias técnicas como usar células de trabajo, flujo continuo pieza a pieza, producir al ritmo del takt time y nivelar el mix y volumen de producción para lograr una producción nivelada, suavizada y en pequeños lot
El documento describe los orígenes y principios fundamentales de la filosofía de producción Just in Time (JIT). En particular, se destaca que el sistema JIT fue desarrollado por Taiichi Ohno en Toyota a finales de los años 1940 para eliminar desperdicios y mejorar la eficiencia. El objetivo principal de JIT es producir solo lo que se necesita, cuando se necesita, en las cantidades necesarias.
El documento describe los conceptos clave del TPM (Mantenimiento Productivo Total) o Lean Manufacturing. Explica que el TPM implica la participación de todos los empleados en el mantenimiento de los equipos para maximizar la eficiencia. También describe los 7 pasos para la implementación del TPM, que incluyen establecer estándares de limpieza y capacitar a los operarios en tareas básicas de mantenimiento.
La manufactura celular consiste en agrupar máquinas y operaciones secuenciales para fabricar un producto completo sin necesidad de transportes entre departamentos. Esto elimina inventarios en proceso y hace fluir la producción continuamente. Las células se organizan en compartimentos independientes que manejan pequeños inventarios para evitar paros de producción. Algunas ventajas incluyen mejor calidad, flexibilidad, menor espacio y tiempos de espera. Se recomienda aplicar las 5S, TPM y SMED para mejorar la confiabilidad y flexibilidad de las cé
Este documento describe varios métodos de mejora continua como Hoshin Kanri, Nichijo Kanri y el enfoque de Genjitsu. Hoshin Kanri es un proceso de planeación estratégica participativo que establece objetivos y planes en toda la organización. Nichijo Kanri proporciona medidas para evaluar procesos clave y logro de metas. Genjitsu enfatiza el uso de datos y hechos reales para identificar causas raíz de problemas en el lugar de trabajo.
Jidoka es una filosofía de producción que busca evitar la producción de piezas defectuosas mediante la automatización con control humano. Cuando se detecta una anomalía en el proceso, este se detiene automáticamente para prevenir que las piezas defectuosas avancen en la línea de producción. Jidoka convierte a las máquinas y operarios en inspectores de calidad para mejorar la calidad en el proceso y asegurar que solo se produzcan piezas sin defectos. El proceso de Jidoka consiste en cuatro pasos: detectar la anomalía
Este documento explica la gestión visual en Lean Manufacturing. La gestión visual utiliza técnicas de control y comunicación visual para facilitar el conocimiento del estado del sistema de producción y mejorar el desempeño. Incluye métodos como tableros de indicadores, señalización, hojas de control y más, para monitorear métricas clave, identificar problemas y tomar acciones correctivas. La implementación de gestión visual sigue los pasos de desarrollar indicadores visuales relevantes, implementarlos e involucrar al personal, y mantener actualizados los sistemas
El documento proporciona información sobre Poka Yoke, una metodología japonesa para prevenir errores en la manufactura. Poka Yoke busca anticipar, prevenir y detectar errores para eliminar defectos, y consiste en mecanismos que ayudan a prevenir errores antes de que ocurran o los hacen obvios para corregirlos. El objetivo es aumentar la satisfacción del cliente mediante la eliminación o disminución de defectos.
Este documento describe los principios y herramientas de la fabricación visual en la manufactura esbelta. Explica cómo los dispositivos visuales de bajo costo permiten procesos fáciles de ejecutar y retroalimentación rápida para acciones correctivas diarias. También describe varias herramientas visuales como ANDON, Jidoka, Kanban y tableros de información que permiten monitorear procesos, comunicar condiciones y tomar acciones rápidas. El objetivo general es lograr un lugar de trabajo auto-explicativo y auto-reg
Este documento presenta la nueva Norma ISO 45001 para los Sistemas de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo. Casi 3 millones de personas mueren cada año debido a enfermedades y accidentes laborales, por lo que la norma busca reducir estas cifras estableciendo requisitos para prevenir lesiones y enfermedades en el trabajo. La norma fue desarrollada durante varios años siguiendo el proceso establecido por la ISO, y finalmente fue publicada en 2018 con el objetivo de mejorar la seguridad y salud ocupacional
Este documento presenta la estructura y los requisitos clave de la Norma ISO 45001 para sistemas de gestión de seguridad y salud en el trabajo. Describe los 10 elementos principales del sistema de gestión, incluido el liderazgo, planificación, apoyo, operación y mejora. También define los términos clave y explica el ciclo PHVA utilizado para la mejora continua.
La norma ISO 28000 establece los requisitos para un sistema de gestión de la seguridad en la cadena de suministro. Surge como respuesta a las preocupaciones globales sobre contrabando, falsificaciones y tráfico en la cadena de suministro. Proporciona un marco de buenas prácticas para reducir riesgos y mitigar incidentes de seguridad en todas las etapas de la cadena de suministro.
El documento presenta la norma ISO 22301 sobre sistemas de gestión de continuidad del negocio. Introduce los desafíos a los que se enfrentan las organizaciones como averías, huelgas, desastres naturales y cómo estos pueden interrumpir sus operaciones. Explica que la ISO 22301 ayuda a las organizaciones a identificar riesgos, analizar el impacto en el negocio, y definir estrategias de continuidad para poder recuperarse de incidentes y asegurar la entrega continua de productos y servicios. Finalmente, destaca
Un sistema de gestión de activos basado en las normas ISO 55000 puede ayudar a las organizaciones a alinear sus objetivos de responsabilidad social con las Naciones Unidas y los Objetivos de Desarrollo Sostenible. Un enfoque estructurado para la gestión de activos garantiza que los activos satisfagan los objetivos a corto y largo plazo de una organización, incluidos los impactos sociales y ambientales positivos. La gestión de activos contribuye naturalmente a varios ODS al mejorar la sostenibilidad y la eficiencia de las operaciones
El documento describe el panorama de la gestión de activos según el Global Forum on Maintenance & Asset Management (GFMAM), incluyendo los 39 temas fundamentales agrupados en 6 categorías. También presenta modelos conceptuales desarrollados por miembros del GFMAM para alinear la gestión de activos con dicho panorama.
El documento describe los conceptos clave de acciones sobre los activos, gestión de activos y sistema de gestión de activos. Las acciones sobre los activos son las actividades directas sobre los activos como mantenimiento y reparaciones. La gestión de activos coordina estas acciones para obtener valor para la organización. Un sistema de gestión de activos proporciona un enfoque sistemático para desempeñar efectivamente la gestión de activos y obtener el valor necesario para alcanzar los objetivos organizacionales.
Equipo 4. Mezclado de Polímeros quimica de polimeros.pptxangiepalacios6170
Presentacion de mezclado de polimeros, de la materia de Quimica de Polímeros ultima unidad. Se describe la definición y los tipos de mezclado asi como los aditivos usados para mejorar las propiedades de las mezclas de polimeros
Metodología - Proyecto de ingeniería "Dispensador automático"cristiaansabi19
Esta presentación contiene la metodología del proyecto de la materia "Introducción a la ingeniería". Dicho proyecto es sobre un dispensador de medicamentos automáticos.
2. Control estadístico de procesos
• Control Estadístico de Proceso o SPC es un
método efectivo para monitorizar un proceso
a través del uso de gráficos de control.
• Los gráficos de control, basándose en técnicas
estadísticas, permiten usar criterios objetivos
para distinguir variaciones de fondo de
eventos de importancia.
3. Control estadístico de procesos
• Recopilando datos de mediciones en
diferentes sitios en el proceso, se pueden
detectar y corregir variaciones en el proceso
que puedan afectar a la calidad del producto o
servicio final, reduciendo desechos y evitando
que los problemas lleguen al cliente.
4. Control estadístico de procesos
Con su énfasis en la detección precoz y
prevención de problemas, SPC tiene una clara
ventaja frente a los métodos de calidad por
inspección, que aplican recursos para detectar
y corregir problemas al final del producto o
servicio.
5. Control estadístico de procesos
El SCP es una herramienta estadística que se utiliza
para conseguir el producto adecuado y a la primera.
Los gráficos de control constituyen el procedimiento
básico del SCP.
Con dicho procedimiento se pretende cubrir 3 objetivos
• Seguimiento y vigilancia del proceso
• Reducción de la variación
• Menos costo por unidad
6. Control estadístico de procesos
En 1924, como resultado de los problemas sobre
variación en los productos fabricados por la
Western Electric Company y diversos estudios
sobre muestreo, comenzaron a desarrollarse
los primeros gráficos de control.
En una memoria del 16 de mayo de 1924 del Dr.
Walter A. Shewart, de los laboratorios Bell,
podemos encontrar el primer gráfico de
control conocido.
7. Control estadístico de procesos
Definición de Proceso:
“Conjunto interrelacionado de recursos y
actividades que transforman inputs (entradas)
en outputs (salidas) para satisfacer las
necesidades de los clientes”
8. Control estadístico de procesos
Existen muchas técnicas para representar
gráficamente los datos de un proceso y poder
así estudiar su patrón de comportamiento.
Shewart propuso utilizar un gráfico lineal
donde los datos están ordenados
temporalmente, indicando además que había
dos causas de variación.
9. Control estadístico de procesos
“Causa aleatoria”
Estas causas son sucesos que provocan
pequeñas fluctuaciones en los datos “ruido de
fondo”, que no afectan al proceso global o
que puede resultar antieconómico corregirlas.
Aunque individualmente contribuyen con una
pequeña fluctuación, juntas determinan un
patrón normal de comportamiento.
10. Control estadístico de procesos
Por el contrario, existen otras causas de variabilidad
que pueden estar, ocasionalmente, presentes y que
actuarán sobre el proceso.
Estas causas se derivan, fundamentalmente, de tres
fuentes:
• Ajuste inadecuado de las máquinas
• Errores de las personas que manejan las máquinas
• Materia prima defectuosa
11. Control estadístico de procesos
La variabilidad producida por estas causas suele
ser grande en comparación con el “ruido de
fondo” y habitualmente sitúa al proceso en un
nivel inaceptable de funcionamiento.
Denominaremos a estas causas “causas
asignables’’
12. Control estadístico de procesos
“causa especial o asignable”.
Estas causas provocan variaciones que
ocasionan una separación significativa de los
datos respecto a la pauta esperada debida a
las causas aleatorias.
13. Control estadístico de procesos
• Un objetivo fundamental del SPC es detectar
rápidamente la presencia de “causas
asignables” para emprender acciones
correctoras que eviten la fabricación de
productos defectuosos.
14. Control estadístico de procesos
El Gráfico de Control es un gráfico en el cual se
representan los valores de algún tipo de
medición realizada durante el funcionamiento
de un proceso continuo, y que sirve para
controlar dicho proceso.
15. Control estadístico de procesos
Los gráficos de control tienen unos límites que
se obtienen a partir de los datos del proceso y
que delimitan las causas aleatorias de las
asignables.
Además, dado que los datos se ordenan
temporalmente, las tendencias y otras pautas
no naturales se pueden observar muy
fácilmente.
16. Control estadístico de procesos
Cuando a un proceso únicamente le afectan causas
aleatorias de variación, podemos decir que el
proceso está bajo control estadístico (o simplemente
bajo control).
• El hecho de que un proceso esté bajo control
estadístico, no implica necesariamente que esté
funcionando correctamente o cumplan con las
especificaciones (capacidad del proceso) y
cumpliendo las necesidades de los clientes
17. Control estadístico de procesos
Proceso
estable
Bajo control
Estadístico
Características
del
proceso
Estabilidad: El proceso sigue
comportamiento consistente esperado.
Capacidad: Los productos cumplen
con las especificaciones requeridas.
18. Control estadístico de procesos
• Si un proceso está fuera de control:
• Las predicciones sobre el futuro tienen una aplicación
práctica mínima.
• No podemos dirigir el proceso puesto que no sabemos que va
a ocurrir después.
• No podemos saber la capacidad de nuestro proceso.
• La mejora de los procesos es complicada.
• Si los clientes saben que el proceso está fuera de control,
pueden ser escépticos sobre nuestra capacidad de ofrecerles
nuestros productos o servicios dentro de sus necesidades, a
tiempo y todas las veces.
19. Control estadístico de procesos
• Hay que eliminar las causas especiales de variación
para conseguir un proceso bajo control y así:
• Calcular la capacidad de cumplir con las necesidades
de los clientes.
• Empezar a mejorar los procesos, reduciendo las
causas aleatorias de variabilidad.
• Predecir el comportamiento del proceso.
• Utilizar el proceso como benchmarking para otras
áreas.
20. Recopilación y Organización de la Información
Los datos son importantes, si pueden contestar
una pregunta y convertirse en información
21. Control estadístico de procesos
Muestreo de Aceptación. Concepto.
Procedimiento mediante el cual se puede decidir
si aceptar o rechazar un lote de productos, de
acuerdo a ciertas especificaciones de calidad.
Aplicación: inspección de materias primas,
productos semi-elaborados y otros
componentes; para determinar si éstos
cumplen con el nivel mínimo exigido.
22. Control estadístico de procesos
¿Qué es un defecto?
Es cualquier discrepancia de una característica
de calidad de su nivel o estado deseado o
estado que ocurre con una severidad
suficiente para causar que el producto o
servicio asociado no satisfaga los
requerimientos de uso planeados
Unidad defectuosa:
Es una unidad con uno o más defectos
23. Control estadístico de procesos
Clasificación de defectos
• Crítico: Vuelven al artículo no solamente
inútil sino peligroso.
• Mayores: Vuelven inútil el artículo
• Menores: Hacen el artículo menos útil de
lo que debería ser pero no necesariamente
inútil.
24. Control estadístico de procesos
Extracción de la muestra
Se requiere un muestreo que de muestras no
sesgadas; tal método es el muestreo
aleatorio simple.
Cuando es factible se puede además
utilizar la estratificación.
25. Control estadístico de procesos
Antes de construir un gráfico de control, tenemos que seguir una
serie de pasos para poder analizar los procesos:
• Analizar la característica de calidad de la que se desea hacer
el gráfico.
• Elegir el tipo de gráfico de control apropiado.
• Elegir los estadísticos para la línea central del gráfico y la
base para calcular los límites de control.
• Elegir un subgrupo racional o muestra.
• Diseñar un sistema para recoger los datos.
• Calcular los límites de control y dar instrucciones adecuadas a
todos los involucrados en el gráfico de control sobre su
significado y la interpretación de sus resultados
26. Control estadístico de procesos
• Definición de los términos
• El gráfico de control tiene:
• Línea Central que representa el promedio histórico
de la característica que se está controlando
• Límites Superior e Inferior que calculado con datos
• históricos presentan los rangos máximos y mínimos
de variabilidad.
27. Control estadístico de procesos
Definición de Términos
Subgrupos
Grupo de mediciones con algún criterio similar obtenidas de un
proceso
Se realizan agrupando los datos de manera que haya máxima
variabilidad entre subgrupo y mínima variabilidad dentro de
cada subgrupo Por ejemplo, si hay cuatro turnos de trabajo
en un día, las mediciones de cada turno podrían constituir un
subgrupo.
Media
Sumatoria de todos los subgrupos divididos entre el numero de
muestras
Rango
Valor máximo menos el valor mínimo
28. Control estadístico de procesos
Elección de la variable
La variable que se elija para los gráficos de
control X y R , tiene que ser una magnitud que
pueda medirse y expresarse con números, tal
como la dimensión, elgrado de dureza,
resistencia a la tracción, peso, etc.
29. Control estadístico de procesos
Elección del criterio de Formación de subgrupos
Los subgrupos deberían elegirse de forma que fueran
lo más homogéneo posible, y que de uno a otro
permitieran la máxima variación.
Un subgrupo debe estar formado por elementos que
estén fabricados lo más cercanos posible en el
tiempo. El siguiente subgrupo, por elementos
fabricados
posteriormente también en un corto espacio de
tiempo, y así sucesivamente; en especial, cuando el
principal objetivo de estos gráficos es detectar los
cambios de la media del proceso.
30. Control estadístico de procesos
Con este esquema de formación de subgrupos, a veces
es aconsejable que el intervalo de toma de muestras
varié un poco con respecto al tiempo estipulado
y que esta variación no sea predecible por el operario.
En cualquier caso , es mejor que el operario no
pueda saber cuáles serán los elementos que
integrarán
la muestra que se va inspeccionar.
El criterio más racional es aquel que se basa en el
orden en que se ha seguido la producción.
31. Control estadístico de procesos
Elección de Tamaño y frecuencia de los Subgrupos
Shewhart sugirió que cuatro elementos era el tamaño
ideal de los subgrupos
Se debe seleccionar subgrupos que la variación entre
ellos sea mínima , es conveniente que estos
subgrupos sean lo más pequeños posible
Cuanto mayor es el tamaño de la muestra, mas
estrechos son limites de control y más fácil resulta
detectar pequeñas variaciones. Pero para este caso
se utilizan otros gráficos utilizando la desviación
32. Control estadístico de procesos
En el terreno estadístico, es conveniente que los limites
de control se establezcan en base, a, por lo menos 25
subgrupos. Además, la experiencia indica que
cuando se inicia un grafico de control, los primeros
subgrupos pueden ser no representativos de lo que
se mida posteriormente
33. Control estadístico de procesos
Supongamos que tenemos una máquina de inyección
que produce piezas de plástico, por ejemplo de PVC.
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.
Si la cantidad de PVC es poca la pieza de plástico será
deficiente; si la cantidad es excesiva, la producción se
encarece porque se consume más materia prima.
34. Control estadístico de procesos
• En el lugar de salida de las piezas, hay un
operario que cada 30 minutos toma una, la
pesa en una balanza y registra la observación.
• Supongamos que estos datos se registran en
un gráfico de líneas en función del tiempo:
35.
36. Control estadístico de procesos
Observamos una línea quebrada irregular, que
nos muestra las fluctuaciones del peso de las
piezas a lo largo del tiempo. 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.
37. Control estadístico de procesos
Pero en algún momento puede ocurrir que
aparezca uno o más valores demasiado
alejados del promedio.
¿Cómo podemos distinguir si esto se produce
por la fluctuación natural del proceso o
porque el mismo ya no está funcionando
bien?
38. Control estadístico de procesos
Todo proceso de fabricación funciona bajo ciertas
condiciones o variables que son establecidas por las
personas que lo manejan para lograr una producción
satisfactoria.
39. Control estadístico de procesos
• Los responsables del funcionamiento del
proceso de fabricación fijan los valores de
algunas de estas variables, que se denominan
variables controlables. 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.
40. Control estadístico de procesos
Hay una gran cantidad de variables que sería imposible
o muy difícil controlar.
Estas se denominan variables no controlables.
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.
Los efectos que producen las variables no controlables
son aleatorios.
41. Control estadístico de procesos
La contribución de cada una de dichas variables
a la variabilidad total es cuantitativamente
pequeña.
Son las variables no controlables las
responsables de la variabilidad de las
características de calidad del producto.
42. Control estadístico de procesos
El uso del control estadístico de procesos implica algunas
hipótesis que describiremos a continuación:
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.
2) El sistema de causas aleatorias que actúa sobre el proceso
genera un universo hipotético de observaciones (mediciones)
que tiene una Distribución Normal.
3) Cuando aparece alguna causa asignable provocando
desviaciones adicionales en los resultados del proceso, se dice
que el proceso está fuera de control.
43. Control estadístico de procesos
• 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.
• 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.
44. Control estadístico de procesos
• La puesta en marcha de un programa de
control estadístico para un proceso implica
dos etapas:
1a Etapa: Ajuste del Proceso
2a Etapa: Control del Proceso
45. Control estadístico de procesos
1a Etapa:
Ajuste del
Proceso
Proceso
Ajustado?
2a Etapa:
Control del
Proceso
NO
SI
46. Control estadístico de procesos
• Antes de pasar a la segunda etapa, se verifica si el
proceso está ajustado. En caso contrario, se retorna
a la primera etapa.
• En la 1ª etapa se recogen unas 100-200 mediciones,
con las cuales se calcula el promedio y la desviación
stándard:
47. • Luego se calculan los Límites de Control de la
siguiente manera:
• Estos límites surgen de la hipótesis de que la
distribución de las observaciones es normal.
• En general, se utilizan límites de 2 sigmas o de 3
sigmas alrededor del promedio.
• En la distribución normal, el intervalo de 3,09 sigmas
alrededor del promedio corresponde a una
probabilidad de 0,998.
49. Control estadístico de procesos
• Se construye un gráfico de prueba y se traza una
línea recta a lo largo del eje de ordenadas (Eje X), a la
altura del promedio (Valor central de las
observaciones) y otras dos líneas rectas a la altura de
los límites de control.
50. Control estadístico de procesos
En el gráfico de prueba se representan los puntos
correspondientes a las observaciones con las que se
calcularon los límites de control y 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.