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.
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.
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
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.
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
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 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 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.
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.
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
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.
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
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 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 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.
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 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 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 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 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 documento describe los gráficos de control y cómo ayudan a mejorar los procesos. Explica los tipos principales de gráficos como gráficas de variables, medidas y desviaciones estándar, medianas y rangos, y por atributos. También cubre el objetivo de los gráficos de control y las etapas de control como establecer estándares, medir resultados, corrección y retroalimentación. El propósito final es proporcionar a los estudiantes conocimientos sobre gráficos de control para mejorar procesos.
El documento presenta el programa de actividades del día 2 de un curso de análisis estadístico de procesos. La agenda incluye temas como introducción al control estadístico de procesos, gráficos de control para variables continuas y discretas, e interpretación de gráficos de control. También incluye talleres prácticos para reforzar los conceptos.
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.
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 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 describe los gráficos de control para atributos, en particular el gráfico U. Explica cómo construir e interpretar este gráfico para monitorear el número promedio de defectos en artículos de electrodomésticos. El objetivo es analizar la variabilidad del proceso mediante la obtención del número de defectos a partir del gráfico U.
Este documento describe la metodología del control estadístico mediante diagramas para variables cualitativas y cuantitativas. Explica los objetivos de los gráficos de control, como establecer un estado de control y detectar anomalías. Describe diferentes tipos de gráficos como "p", "np", para la media, "c", e interpretar patrones. El propósito es supervisar procesos mediante la recopilación y análisis de datos para optimizar unidades, detectar variabilidad y mantener procesos bajo control.
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 de gráficos de control y índices de capacidad para monitorear y mejorar un proceso de llenado de botellas. Inicialmente, se analizan 20 muestras para estimar los parámetros del proceso bajo control y eliminar las muestras fuera de control. Luego, se calculan índices de capacidad usando especificaciones de tolerancia dadas. Finalmente, se implementa un control en línea tomando muestras cada 20 minutos para detectar cambios en el proceso.
El documento describe los principios del control de calidad del proceso. Explica que el control de calidad del proceso implica inspeccionar muestras de productos o servicios durante la producción para monitorear la calidad. Si la calidad cambia, el proceso se detiene para identificar y corregir la causa subyacente, como un cambio en el operador, la máquina o el material. También señala que la variabilidad aleatoria es inherente a cualquier proceso de producción y que el objetivo es asegurar que la producción permanezca dentro de
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.
♦ Teoria graficas de control por atributo (1)Luis Zavala
El documento describe los diferentes tipos de gráficas de control, incluyendo gráficas de control por variables y por atributos. Explica que las gráficas de control por atributos se basan en frecuencias de una variable cualitativa como el número de unidades defectuosas. También describe cómo construir gráficas de control específicas como la gráfica p, que representa el porcentaje de fracción defectiva, y la gráfica np, que grafica las unidades disconformes cuando el tamaño de muestra es constante.
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 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 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 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 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 documento describe los gráficos de control y cómo ayudan a mejorar los procesos. Explica los tipos principales de gráficos como gráficas de variables, medidas y desviaciones estándar, medianas y rangos, y por atributos. También cubre el objetivo de los gráficos de control y las etapas de control como establecer estándares, medir resultados, corrección y retroalimentación. El propósito final es proporcionar a los estudiantes conocimientos sobre gráficos de control para mejorar procesos.
El documento presenta el programa de actividades del día 2 de un curso de análisis estadístico de procesos. La agenda incluye temas como introducción al control estadístico de procesos, gráficos de control para variables continuas y discretas, e interpretación de gráficos de control. También incluye talleres prácticos para reforzar los conceptos.
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.
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Este documento describe los gráficos de control para atributos, en particular el gráfico U. Explica cómo construir e interpretar este gráfico para monitorear el número promedio de defectos en artículos de electrodomésticos. El objetivo es analizar la variabilidad del proceso mediante la obtención del número de defectos a partir del gráfico U.
Este documento describe la metodología del control estadístico mediante diagramas para variables cualitativas y cuantitativas. Explica los objetivos de los gráficos de control, como establecer un estado de control y detectar anomalías. Describe diferentes tipos de gráficos como "p", "np", para la media, "c", e interpretar patrones. El propósito es supervisar procesos mediante la recopilación y análisis de datos para optimizar unidades, detectar variabilidad y mantener procesos bajo control.
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Este documento describe el uso de gráficos de control y índices de capacidad para monitorear y mejorar un proceso de llenado de botellas. Inicialmente, se analizan 20 muestras para estimar los parámetros del proceso bajo control y eliminar las muestras fuera de control. Luego, se calculan índices de capacidad usando especificaciones de tolerancia dadas. Finalmente, se implementa un control en línea tomando muestras cada 20 minutos para detectar cambios en el proceso.
El documento describe los principios del control de calidad del proceso. Explica que el control de calidad del proceso implica inspeccionar muestras de productos o servicios durante la producción para monitorear la calidad. Si la calidad cambia, el proceso se detiene para identificar y corregir la causa subyacente, como un cambio en el operador, la máquina o el material. También señala que la variabilidad aleatoria es inherente a cualquier proceso de producción y que el objetivo es asegurar que la producción permanezca dentro de
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.
♦ Teoria graficas de control por atributo (1)Luis Zavala
El documento describe los diferentes tipos de gráficas de control, incluyendo gráficas de control por variables y por atributos. Explica que las gráficas de control por atributos se basan en frecuencias de una variable cualitativa como el número de unidades defectuosas. También describe cómo construir gráficas de control específicas como la gráfica p, que representa el porcentaje de fracción defectiva, y la gráfica np, que grafica las unidades disconformes cuando el tamaño de muestra es constante.
El Observatorio ciudadano Irapuato ¿Cómo vamos?, presenta el
Reporte hemerográfico al mes de mayo de 2024
Este reporte contiene información registrada por Irapuato ¿cómo vamos? analizando los medios de comunicación tanto impresos como digitales y algunas fuentes de información como la Secretaría de Seguridad ciudadana.
Mostrar, agrupar y describir según elementos gráficos las imágenes que se utilizan para presentar noticias y artículos sobre la Inteligencia Artificial en Abril de 2024 en medios digitales como el Tiempo, el Espectador, Portafolio, La República, un artículo de Harvard Business Review y un Boletín Informativo de OpenMind BBVA.
Creación y alimentación de una base de datos de imágenes que ilustran las noticias y algunos artículos sobre la IA en el mes de abril del 2024.
Agrupación de las imágenes según elementos gráficos.
Elaboración de estadísticas descriptivas sobre creadores de las imágenes y elementos gráficos.
Las imágenes que muestran la creación de la Inteligencia Artificial, IA, algunas de estas imitan “La Creación de Adam” de Miguel Ángel, 1508-1512. Una mano humana y una mano de robot crean la IA, visualizada como un cerebro o red de conexiones.
La Inteligencia Artificial vista como una tecla, un llamado de atención o un diagrama del cerebro sobrepuesta a una tarjeta madre de un dispositivo digital o a una red de conexiones o a una app.
La Inteligencia Artificial identificada con imágenes del cerebro humano.
Las manos e imágenes del cerebro asociados a la representación humana de la Inteligencia Artificial.
Visualización de la Inteligencia humana mediante la cabeza humana.
La inteligencia Artificial transformada en un robot autónomo que inclusive es quien ingresa y utiliza la IA en los dispositivos digitales y exhibe emociones humanas, como la sonrisa.
La usabilidad de la IA será individual o en grupo. La primera imagen en la esquina superior izquierda muestra el carácter colaborativo entre la IA y los Expertos. Los usuarios será tanto mujeres como hombres.
La IA será una funcionalidad más en los buscadores y en muchas de las apps como en WhatsApp, pero también se utilizará como aplicaciones independientes y especializadas.
Las personas interactúan con la IA utilizando programas emergentes tipo hologramas y con la incorporación de chips en el cuerpo.
Ya están disponibles y se desarrollan aún más las aplicaciones de la inteligencia artificial en el comercio, el deporte, la medicina, el derecho y las finanzas. También en el campo laboral, atención a grupos poblacionales vulnerables y en los programas de seguridad en el espacio público.
Así como nos ayudará a gestionar el cambio climático también constituye un riesgo a nivel armamentista ya que se puede utilizar con fines bélicos.
Las imágenes utilizadas proceden en su gran mayoría de noticias sobre la IA en medios digitales como el Tiempo, el Espectador, Portafolio, La República, un artículo de Harvard Business Review y un Boletín Informativo de OpenMind BBVA. El 20% de estas imágenes se obtuvieron por petición de imágenes de la IA a Bing-Copilot.
Las imágenes de la inteligencia artificial, muestran al hombre en un 78%, al robot o sus partes en un 37% y a los dispositivos digitales, equipos médicos especializados y drones en un 73%.
Yahoo! es una compañía tecnológica fundada en 1994 que comenzó como un directorio de sitios web y se convirtió en uno de los primeros motores de búsqueda y portales en Internet. Ofrecía servicios variados como correo electrónico, noticias, finanzas y entretenimiento, siendo una parte fundamental del crecimiento inicial de la web. A lo largo de su historia, Yahoo! ha evolucionado y enfrentado desafíos significativos, pero su legado incluye su contribución pionera a la accesibilidad y organización de la información en línea.
Presentación de las principales temáticas de investigación de la matemática, administradora pública y magister en ciencias, Beatriz García Peña. Investigación en materia de evaluación de políticas públicas, de transparencia electoral y en web site e inteligencia artificial. Se destaca la investigación sobre la pandemia por Covid-19 en Colombia, la cual esta conformada por 21 investigaciones, adelantadas en tiempo real, máximo 24 horas después de publicada la base de datos oficial y que precisan la diferenciación regional y demográfica, la incidencia de las diferentes cepas del Covid-19, el efecto de las distintas medidas de control implementadas para el control del contagio en Colombia.
2. 2
Los gráficos de control o
cartas de control son una
importante herramienta
utilizada en control de
calidad de procesos.
Gráficos de Control
3. 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.
5. 5
Supongamos que
tenemos una máquina
inyectora que produce
piezas de plástico, por
ejemplo de PVC.
Gráficos de Control
6. 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. 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. 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
13. 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. 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. 15
Pero en algún momento
puede ocurrir que
aparezca uno o más
valores demasiado
alejados del promedio.
Gráficos de Control
16. 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. 17
Esta es la respuesta que provee
el control estadístico de
procesos, y a continuación
veremos como lo hace.
Gráficos de Control
18. 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
20. 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. 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. 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. 24
Pero un proceso de
fabricación es una
suma compleja de
eventos grandes y
pequeños.
Gráficos de Control
24. 25
Hay una gran cantidad de variables que
sería imposible o muy difícil controlar.
Estas se denominan variables no
controlables.
Gráficos de Control
25. 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. 27
Los efectos que producen las
variables no controlables son
aleatorios.
Gráficos de Control
27. 28
Además, la contribución de cada una de las
variables no controlables a la variabilidad
total es cuantitativamente pequeña.
Gráficos de Control
28. 29
Son las variables no controlables las
responsables de la variabilidad de las
características de calidad del
producto.
Gráficos de Control
29. 30
Los cambios en las variables
controlables se denominan
Causas Asignables de variación
del proceso, porque es posible
identificarlas.
Gráficos de Control
30. 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. 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. 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. 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. 35
Son inherentes al proceso
mismo, y no pueden ser
reducidas o eliminadas a
menos que se modifique el
proceso.
Gráficos de Control
35. 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. 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. 38
El uso del control
estadístico de procesos lleva
implícitas algunas hipótesis,
que describiremos a
continuación:
Gráficos de Control
38. 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. 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. 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. 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. 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
44. 45
La puesta en marcha de un
programa de control
estadístico para un proceso
particular implica dos
etapas:
Gráficos de Control
45. 46
Gráficos de Control
1a Etapa: Ajuste
del Proceso
2a Etapa: Control
del Proceso
Control
Estadístico
46. 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. 48
Gráficos de Control
1a Etapa: Ajuste
del Proceso
2a Etapa: Control
del Proceso
Proceso
Ajustado?
Sí
No
48. 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
49. 50
Luego se calculan los Límites de
Control de la siguiente manera:
Gráficos de Control
50. 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. 52
Gráficos de Control
En la distribución normal,
el intervalo de 3,09 sigmas
alrededor del promedio
corresponde a una
probabilidad de 0,998.
53. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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
71. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 80
Gráficos de Control
Esto significa que sólo 1
observación en 500 puede
estar por causas aleatorias
fuera de los límites de
control.
80. 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. 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. 83
Una vez eliminadas las causas del
problema, se puede continuar con
la producción normal.
Gráficos de Control