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Control Estadístico de la Calidad
Unidad 3
Carrera: Ingeniería Industrial
Semestre : 5
Grupo : 1 Noviembre 2020
Cartas de control por atributos
en la fabricación de artículos de
plástico inyectado
Integrantes
Chávez Vargas José David
García López Juan Sebastián
Mejía Godoy Araceli
Muñoz Hernández Karen Guadalupe
Quintanar Reséndiz Aníbal
Rufino Ángeles Aarón
Santos García Luis David
Villeda Ruaro Karla Emir
Zamudio Mejía José Luis
Indice
01 Introducción 02
Objetivos general y
específicos
03 Metodología 04 Resultados
05 Conclusión 06 Referencias
Introducción
Por lo que el presente problema corresponde al proceso de la fabricación de Artículos de plástico
inyectado; con el fin de aplicar técnicas estadísticas para corroborar si cumplen los requerimientos del
cliente, mediante las herramientas de la calidad y siguiendo la metodología de Ciclo Deming.
Actualmente, el mercado se encuentra en un crecimiento continuo, los compradores
compran con gran atención en el precio, pero lo más destacable de esta acción es que
ponen un mayor énfasis en el aspecto de la calidad, esto origina que el sector industrial
emplee sistemas de control y tecnología para la calidad.
Las Cartas de control por Atributos corresponden a cualquier característica de calidad “No
medible” tal como el sabor, textura, color, etc. Basada en la observación de la presencia o
ausencia de una determinada característica, o de cualquier tipo de defecto en el producto,
servicio o proceso en estudio.
Objetivos general y específicos
Objetivo General
Objetivos Específicos
Analizar la variabilidad del proceso de fabricación de artículos de plástico
inyectado mediante graficas de control por atributos para la identificación de las
posibles causas que originen problemas de defectos
Diseñar la gráfica de control por atributos np utilizando el software estadístico Minitab
para detectar la presencia de causas especiales que afecten el proceso de producción.
Analizar los resultados obtenidos de la gráfica de control por atributos np para la
identificación del cumplimiento de las especificaciones del proceso de fabricación de
artículos de plásticos.
Establecer propuestas de solución, mediante las herramientas de la calidad (lluvia
de ideas) para la mejora de los parámetros de calidad de los artículos de plástico
inyectado
Metodología
• Diseño de gráfica de
control por atributo np
en software estdistico
Minitab
• Propuestas de mejora
Interpretación de gráfica de
control por atributo np
• Selección y caracterización
del problema.
• Uso de la herramienta 5w+ H
• Distribución del trabajo
(cronograma de actividades)
Resultados
El resultado de la graficas NP a partir de su interpretación es:
De acuerdo con el gráfico Np, obtenido por Minitab, indica que tanto varia la cantidad esperada de
artículos de plástico defectuosos con rebaba por cada 500 artículos inspeccionados por cada lote.
Se mostró que un punto esta fuera más allá de 3.00 de la desviación estándar de la línea central; el
punto que fallo fue el número 17.
Se espera que, de cada muestra de 500 artículos de plástico inspeccionados, el número de
rechazados varía entre 127.80 con un promedio de 100.88. Este límite refleja la realidad del
proceso.
Se detectó la presencia de una
causa especial que afecta el
proceso, aunque tal causa se
elimine y se logre un proceso
estable, la cantidad de artículos
de plástico defectuoso por rebaba,
seguirá siendo relativamente
grande, dado el nivel promedio de
rechazos observados en la
gráfica. De esta forma el proceso
se considera como inestable e
incapaz.
2321191715131197531
130
120
110
100
90
80
70
Muestra
Conteodemuestras
__
NP=100.88
LCS=127.80
LCI=73.95
1
Gráfica NP de Pza.Rebabas
Conclusión
En base a las 500 piezas la fracción defectuosa en el lote número 17, la cantidad de defectos sale de los límites
de control, por lo que el proceso está fuera de control, se podría decir que en los lotes del 14 en adelante hubo un
cambio de turno ya que a partir de este punto se detecta mayor variación y se contabilizaron mal los defectos, o
bien, la maquinaria se desgasto y las piezas salieron con un defecto en especial.
Se considera que el proceso es inestable ya que durante él se ven afectadas gran cantidad de piezas que
terminan siendo no aptas para los procesos de calidad. Por lo tanto, se determina que el proceso no genera
buena calidad, pues el porcentaje de unidades defectuosas solo garantiza un 80 de productos que están
cumpliendo, por ende, es muy probable encontrar piezas que no tienen calidad dentro de los lotes de producción
elevados. Debido a que este proceso se categoriza en tipo “D” de acuerdo a los cuatro estados de un proceso, se
recomienda realizar estas tres propuestas de forma cronológica, con la finalidad de mejorar la eficiencia del
proceso y así mismo mejorar la calidad de los artículos de plástico infectado, son:
• Mejorar la aplicación y uso de las cartas de control
• Buscar y eliminar las causas de la inestabilidad
• Volver a evaluar el estado del proceso
Referencias
[1] J. M. N. Nava, «controlestadistico.weebly.com,» 9 11 2014. [En línea]. Available: https://nava-nava-
controlestadistico.weebly.com/31-conceptos-generales-de-atributos.html. [Último acceso: 29 10 2020].
[2] I. S. M. Lugo, «Gráficas de Control para Atributos,» 14 08 2014. [En línea]. Available: https://vdocuments.mx/unidad-3-
graficas-de-control-para-atributos.html. [Último acceso: 29 10 2020].
[3] M. A. R. Gonzales, «INTERPRETACIÓN DE GRÁFICAS PARA ATRIBUTOS,» [En línea]. Available:
https://controlestadisticoale.weebly.com/32-elaboracioacuten-e-interpretacioacuten-de-graacuteficas-para-
atributos.html. [Último acceso: 30 Octubre 2020].
[4] «Graficas por atributos,» 2019. [En línea]. Available: https://www.3ciencias.com/wp-content/uploads/2012/06/2.-
Graf_Atributos.pdf. [Último acceso: 30 Octubre 2020].
[5] G. Suarez, «Quiality road,» Ronín Consultoria , [En línea]. Available:
https://qualityway.wordpress.com/2018/05/21/graficos-de-control-p-de-fraccion-defectuosa-por-macario-hernandez-
garza/. [Último acceso: 29 octubre 2020].
[6] I. S. p, «Control de procesos por atributos,» de Métodos Estadísticos para la Mejora de la calidad, Madrid, Universidad
Carlos III de Madrid, pp. 1-5.
[7] Apuntes CEITBA, «apuntes.ceitba.org,» 06 noviembre 2017. [En línea]. Available:
https://apuntes.ceitba.org.ar/ver/11.05/206/cap_09.pdf. [Último acceso: 30 octubre 2020].
[8] Statistics How To , «Statistics How To,» 07 noviembre 2020. [En línea]. Available: https://www.statisticshowto.com/p-
chart/. [Último acceso: 31 octubre 2020].
[9] H. Gutiérrez Pulido y R. de la Vara Salazar, CONTROL ESTADÍSTICO DE CALIDAD Y SEIS SIGMA, México, D. F.:
McGraw-Hill, 2009.
[10] H. G. Pulido, Control Estadistico de Calidad y Seis Sigma, Mexico: McGraw Hill.
[11] H. M.J, Six Sigma Focuses On Improvement Rates, Quality Progress, 2000.
[12] M. V. Guevara, Graficas de control para atributos.
[13] M. Á. S. C. G. S. Elena Pérez Bernabeu, «LOS GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS,» Ciencias, 2012.
[14] «Capacidad del proceso- Control estadistico,» 27 Octubre 2020. [En línea]. Available: https://nava-nava-
controlestadistico.weebly.com/33-capacidad-del-proceso.html.
[15] «Capacidad del proceso,» [En línea]. Available: https://controlestadisticocarloscastillo.weebly.com/33-capacidad-de-
proceso.html. [Último acceso: 30 Octubre 2020].

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U3_Cartas de control por atributos

  • 1. Control Estadístico de la Calidad Unidad 3 Carrera: Ingeniería Industrial Semestre : 5 Grupo : 1 Noviembre 2020 Cartas de control por atributos en la fabricación de artículos de plástico inyectado
  • 2. Integrantes Chávez Vargas José David García López Juan Sebastián Mejía Godoy Araceli Muñoz Hernández Karen Guadalupe Quintanar Reséndiz Aníbal Rufino Ángeles Aarón Santos García Luis David Villeda Ruaro Karla Emir Zamudio Mejía José Luis
  • 3. Indice 01 Introducción 02 Objetivos general y específicos 03 Metodología 04 Resultados 05 Conclusión 06 Referencias
  • 4. Introducción Por lo que el presente problema corresponde al proceso de la fabricación de Artículos de plástico inyectado; con el fin de aplicar técnicas estadísticas para corroborar si cumplen los requerimientos del cliente, mediante las herramientas de la calidad y siguiendo la metodología de Ciclo Deming. Actualmente, el mercado se encuentra en un crecimiento continuo, los compradores compran con gran atención en el precio, pero lo más destacable de esta acción es que ponen un mayor énfasis en el aspecto de la calidad, esto origina que el sector industrial emplee sistemas de control y tecnología para la calidad. Las Cartas de control por Atributos corresponden a cualquier característica de calidad “No medible” tal como el sabor, textura, color, etc. Basada en la observación de la presencia o ausencia de una determinada característica, o de cualquier tipo de defecto en el producto, servicio o proceso en estudio.
  • 5. Objetivos general y específicos Objetivo General Objetivos Específicos Analizar la variabilidad del proceso de fabricación de artículos de plástico inyectado mediante graficas de control por atributos para la identificación de las posibles causas que originen problemas de defectos Diseñar la gráfica de control por atributos np utilizando el software estadístico Minitab para detectar la presencia de causas especiales que afecten el proceso de producción. Analizar los resultados obtenidos de la gráfica de control por atributos np para la identificación del cumplimiento de las especificaciones del proceso de fabricación de artículos de plásticos. Establecer propuestas de solución, mediante las herramientas de la calidad (lluvia de ideas) para la mejora de los parámetros de calidad de los artículos de plástico inyectado
  • 6. Metodología • Diseño de gráfica de control por atributo np en software estdistico Minitab • Propuestas de mejora Interpretación de gráfica de control por atributo np • Selección y caracterización del problema. • Uso de la herramienta 5w+ H • Distribución del trabajo (cronograma de actividades)
  • 7. Resultados El resultado de la graficas NP a partir de su interpretación es: De acuerdo con el gráfico Np, obtenido por Minitab, indica que tanto varia la cantidad esperada de artículos de plástico defectuosos con rebaba por cada 500 artículos inspeccionados por cada lote. Se mostró que un punto esta fuera más allá de 3.00 de la desviación estándar de la línea central; el punto que fallo fue el número 17. Se espera que, de cada muestra de 500 artículos de plástico inspeccionados, el número de rechazados varía entre 127.80 con un promedio de 100.88. Este límite refleja la realidad del proceso.
  • 8. Se detectó la presencia de una causa especial que afecta el proceso, aunque tal causa se elimine y se logre un proceso estable, la cantidad de artículos de plástico defectuoso por rebaba, seguirá siendo relativamente grande, dado el nivel promedio de rechazos observados en la gráfica. De esta forma el proceso se considera como inestable e incapaz. 2321191715131197531 130 120 110 100 90 80 70 Muestra Conteodemuestras __ NP=100.88 LCS=127.80 LCI=73.95 1 Gráfica NP de Pza.Rebabas
  • 9. Conclusión En base a las 500 piezas la fracción defectuosa en el lote número 17, la cantidad de defectos sale de los límites de control, por lo que el proceso está fuera de control, se podría decir que en los lotes del 14 en adelante hubo un cambio de turno ya que a partir de este punto se detecta mayor variación y se contabilizaron mal los defectos, o bien, la maquinaria se desgasto y las piezas salieron con un defecto en especial. Se considera que el proceso es inestable ya que durante él se ven afectadas gran cantidad de piezas que terminan siendo no aptas para los procesos de calidad. Por lo tanto, se determina que el proceso no genera buena calidad, pues el porcentaje de unidades defectuosas solo garantiza un 80 de productos que están cumpliendo, por ende, es muy probable encontrar piezas que no tienen calidad dentro de los lotes de producción elevados. Debido a que este proceso se categoriza en tipo “D” de acuerdo a los cuatro estados de un proceso, se recomienda realizar estas tres propuestas de forma cronológica, con la finalidad de mejorar la eficiencia del proceso y así mismo mejorar la calidad de los artículos de plástico infectado, son: • Mejorar la aplicación y uso de las cartas de control • Buscar y eliminar las causas de la inestabilidad • Volver a evaluar el estado del proceso
  • 10. Referencias [1] J. M. N. Nava, «controlestadistico.weebly.com,» 9 11 2014. [En línea]. Available: https://nava-nava- controlestadistico.weebly.com/31-conceptos-generales-de-atributos.html. [Último acceso: 29 10 2020]. [2] I. S. M. Lugo, «Gráficas de Control para Atributos,» 14 08 2014. [En línea]. Available: https://vdocuments.mx/unidad-3- graficas-de-control-para-atributos.html. [Último acceso: 29 10 2020]. [3] M. A. R. Gonzales, «INTERPRETACIÓN DE GRÁFICAS PARA ATRIBUTOS,» [En línea]. Available: https://controlestadisticoale.weebly.com/32-elaboracioacuten-e-interpretacioacuten-de-graacuteficas-para- atributos.html. [Último acceso: 30 Octubre 2020]. [4] «Graficas por atributos,» 2019. [En línea]. Available: https://www.3ciencias.com/wp-content/uploads/2012/06/2.- Graf_Atributos.pdf. [Último acceso: 30 Octubre 2020]. [5] G. Suarez, «Quiality road,» Ronín Consultoria , [En línea]. Available: https://qualityway.wordpress.com/2018/05/21/graficos-de-control-p-de-fraccion-defectuosa-por-macario-hernandez- garza/. [Último acceso: 29 octubre 2020]. [6] I. S. p, «Control de procesos por atributos,» de Métodos Estadísticos para la Mejora de la calidad, Madrid, Universidad Carlos III de Madrid, pp. 1-5.
  • 11. [7] Apuntes CEITBA, «apuntes.ceitba.org,» 06 noviembre 2017. [En línea]. Available: https://apuntes.ceitba.org.ar/ver/11.05/206/cap_09.pdf. [Último acceso: 30 octubre 2020]. [8] Statistics How To , «Statistics How To,» 07 noviembre 2020. [En línea]. Available: https://www.statisticshowto.com/p- chart/. [Último acceso: 31 octubre 2020]. [9] H. Gutiérrez Pulido y R. de la Vara Salazar, CONTROL ESTADÍSTICO DE CALIDAD Y SEIS SIGMA, México, D. F.: McGraw-Hill, 2009. [10] H. G. Pulido, Control Estadistico de Calidad y Seis Sigma, Mexico: McGraw Hill. [11] H. M.J, Six Sigma Focuses On Improvement Rates, Quality Progress, 2000. [12] M. V. Guevara, Graficas de control para atributos. [13] M. Á. S. C. G. S. Elena Pérez Bernabeu, «LOS GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS,» Ciencias, 2012. [14] «Capacidad del proceso- Control estadistico,» 27 Octubre 2020. [En línea]. Available: https://nava-nava- controlestadistico.weebly.com/33-capacidad-del-proceso.html. [15] «Capacidad del proceso,» [En línea]. Available: https://controlestadisticocarloscastillo.weebly.com/33-capacidad-de- proceso.html. [Último acceso: 30 Octubre 2020].