Unidad 5 de estadística universidad tercer semestre

1. • FRANCO GARCÍA DARIANA PAOLA
• FUENTES XOOL KAMILA JOSHELIN
• LOPEZ ESPINOSA CLAUSEN DANAE
• MATÚ CANUL LUIS MARIO
UNIDAD V
CONTROL ESTADISTICO DE PROCESO
INSTITUTO TECNOLOGICO DE CONKAL

2. Sentirse abrumado 2
INTRODUCCIÓN
Hoy en día el control
estadístico nos sirve como
inspección siendo la forma
clave de detectar
problemas de calidad para
la mayoría de las
empresas, pero su eficacia
es discutible.

3. 5.1. INTRODUCCIÓN A LA
CALIDAD TOTAL
Definimos el “Control Estadístico de la Calidad” como la aplicación de
diferentes técnicas estadísticas a procesos industriales, administrativos y/o
servicios con objeto de comprobar si todas y cada una de las partes del
proceso o servicio cumplen unas ciertas exigencias de calidad y ayudar a
cumplirlas.
Entendiendo por calidad de un producto o servicio como su adecuación
para ser usado.

5. Calidad
Al mejorar la calidad:
● Se reduce el número de unidades defectuosas que deben desecharse
● Se reduce el número de unidades defectuosas que deben reprocesarse
● Se elimininan tests e inspecciones
● Se producen menos retrasos
● Se aprovecha mejor el tiempo de máquinas y operarios
● Se ulitizan mejor los materiales
Estos efectos contribuyen a aumentar la productividad.

7. 5.2 Control estadístico
¿Qué significa control estadístico?
El Control Estadístico de Procesos (SPC, del
inglés Statistical Process Control) es la
aplicación de herramientas estadísticas para
monitorizar la variación de un proceso o método
productivo, detectar desviaciones y anticipar así
posibles problemas de calidad.
Es una herramienta que ayuda en la toma de
decisiones y facilita el proceso de mejora
constante de una empresa.
Sentirse abrumado 7

8. Para el entendimiento del Control Estadístico de Procesos no es necesario ser un
experto en estadística, pero es preciso recordar al menos los puntos que se describen
a continuación.
a) Distribución Normal o Campana de Gauss.
La distribución normal es desde luego la función de
densidad de probabilidad “estrella” en estadística. Depende
de dos parámetros µ y σ, que son la media y la desviación
típica respectivamente. Tiene una forma acampanada (de
ahí su nombre) y es simétrica respecto a µ. Llevando
múltiplos de σ a ambos lados de µ, nos encontramos con
que el 68% de la población está contenido en un entorno
±1σ alrededor de µ, el 95% de la población está contenido
en un entorno ±2σ alrededor de µ y que el 99,73% está
comprendido en ±3σ alrededor de µ.
Sentirse abrumado 8

9. b) Teorema del Límite Central.
El teorema del límite central (TLC) establece que
si una variable aleatoria (v. a.) se obtiene como
una suma de muchas causas independientes,
siendo cada una de ellas de poca importancia
respecto al conjunto, entonces su distribución es
asintóticamente normal. Es decir:
Sentirse abrumado 9

10. c) Distribución de las medias muestrales.
Si X es una v.a. N(µ, σ) de la que se extraen
muestras de tamaño n, entonces las medias
muestrales se distribuyen según otra ley normal:
Sentirse abrumado 10
Obsérvese que como consecuencia del TLC, la distribución de
las medias muestrales tiende a ser normal aún en el caso que la
población base no lo sea, siempre que el tamaño de la muestra
sea suficientemente grande n≥25, si bien este número depende
de la asimetría de la distribución.

11. DATO:
La inspección sigue siendo la forma clave de
detectar problemas de calidad para la mayoría de
las empresas, pero su eficacia es discutible. Con el
control estadístico de procesos, una organización
puede pasar de estar basada en la detección a
estar basada en la prevención. Con el monitoreo
constante del desempeño del proceso, los
operadores pueden detectar tendencias o procesos
cambiantes antes de que el desempeño se vea
Sentirse abrumado 11

14. Variables independientes
Una variable independiente es aquella cuyo valor no depende de otra
variable. Es aquella característica o propiedad que se supone es la causa del
fenómeno estudiado. En investigación experimental se llama así a la
variable que el investigador manipula.
Las variables independientes son las que el investigador escoge para
establecer agrupaciones en el estudio, clasificando intrínsecamente a los
casos del mismo. Un tipo especial son las variables de control, que
modifican al resto de las variables independientes y que de no tenerse en
cuenta adecuadamente pueden alterar los resultados por medio de un
sesgo.

15. Variables dependientes
Una variable dependiente es aquella cuyos valores dependen de los que
tomen otra variable. La variable dependiente es una función que se
suele representar por la y. La variable dependiente se representa en el
eje ordenadas. Son las variables de respuesta que se observan en el
estudio, y que podrían estar influidas por los valores de las variables
independientes

16. 5.4 Graficas de control por atributos y variables

17. CONTROL ESTADISTICO DE PROCESOS

18. INTERPRETA LOS DIAGRAMAS DE CONTROL
BASICOS
En la gráfica se muestran datos del desempeño de un proceso. Estos datos pueden
ser continuos (ej: las medidas de una pieza, o el número de piezas conformes respecto
de cada lote de X unidades) o bien también se pueden mostrar datos discretos
(ej: pieza conforme o pieza no conforme) . En el caso de ser datos continuos, se suele
incluir una linea horizontal con el valor medio de referencia y dos lineas más con
los limites de control estadístico, superior e inferior, en la gráfica.
Los límites de control se sitúan de forma que un porcentaje fijado de los puntos estén
dentro de ellos. Estos límites suelen calcularse para incluir o bien el 75% o el 95% de
los datos: