1. Víctor Hugo Soto Jurado
Ing. Químico U. Nacional, Manizales
Especialista en Dirección de Producción y Operaciones.
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2. Control Automático de Procesos
Definición de control automático :
El control automático estudia los modelos
matemáticos de sistemas dinámicos, sus
propiedades y el cómo modificar éstas
mediante el uso de otro sistema dinámico
llamado controlador.
Ing. Jorge Cosco G. - Universidad Nacional de Lima.
Elementos del control automático…
 Programa Lógico Computable (PLC)
 Controlador P/PI/PID
 Función(es) objetivo del sistema
 Variable(s) a controlar
 Elemento(s) de Control
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3. Control Automático de Procesos
Lo que NO se espera ver en control automático… y el responsable???
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4. Control de Procesos Industriales
Definición de control de procesos industriales:
El control de proceso es la esencia y fin del gerenciamiento en todos los niveles jerárquicos
de la empresa: desde el presidente hasta los obreros.
El primer paso para entender el control de proceso es la comprensión de la relación
causa/efecto de las acciones que se tomen en el proceso industrial.
Un proceso industrial es mucho mas que un sistema único de control con una función
objetivo que parametrizar y unas variables respuesta que establecer.
Es un conjunto de múltiples subprocesos (algunos con controles automáticos) que se
desempeñan como un conjunto armónico y que son responsabilidad de los ingenieros de
producción.
USTEDES!!!
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5. Objetivos del control de procesos
• Garantizar la obtención del control de
los productos conformes (CALIDAD).
• Garantizar la seguridad del equipo y
personal.
• Asegurar la estabilidad del proceso y
su máxima eficiencia.
• Asegurar el menor costo de operación
del proceso.
• Garantizar la máxima conversión de
las materias primas.
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6. Control de Procesos Industriales
Roll de los ingenieros químicos en control de procesos industriales.
Los ingenieros químicos responsables del control de los procesos industriales, son los
llamados a tomar las decisiones sobre lo que hace en los mismos, las variables que se
mantienen y las que se modifican con el fin de obtener la mayor calidad y cantidad de
productos con los menores costos de operación y riesgos para el proceso y el personal.
Preguntas de reflexión:
Todos los procesos son riesgosos?
Cuales son los criterios para toma de decisiones ?
 Conocimiento pleno y profundo del proceso
 Estabilidad del proceso
 Exactitud /precisión en mediciones
 Exactitud /precisión de los resultados obtenidos
 Confiabilidad del proceso y sus resultados
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7. Herramientas estadísticas para
Control de Procesos Industriales
Estas herramientas se pueden usar para el control de la calidad de los productos, de los
costos del proceso, de las conversiones de las operaciones o para la seguridad de la
operación.
Herramientas estadísticas básicas:
1. Ponderaciones (Básico)
2. Diagramas de flujo.
3. Gráficos de control de procesos por variables o por atributos (Variables continuas
/discretas)
4. Índices de capacidad de procesos (ICP/Cpk)
5. Intervalos de confianza
6. Análisis de correlación o regresión lineal o de otro tipo.
7. Pruebas de dependencia
8. Diagrama de Pareto
9. Diagrama de Ishikawa (espina de pescado)
10. Muestreo militar estándar
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8. Herramientas estadísticas para
Control de Procesos Industriales
PONDERADOS
Esta herramienta se usa para la justa
valoración de los resultados de las
variables en diversas mediciones o para
muestreos múltiples.
Las 2 siguientes tablas muestran
concentraciones de una sln de H2SO4
para la conformación de un lote de
producto terminado
Muestra 1: [98%] 100 Ton
Muestra 1: [98%] 100 Ton
Muestra 2:[90%] 20 Ton Muestra 2:[90%] 20 Ton
Muestra 3: [99%] 500 Ton Muestra 3: [99%] 500 Ton
Promedio general: [95,6%] 620 Ton Ponderado general: [97,1%] 620 Ton
Esta diferencia puede representar hasta 0,93 Ton de producto perdido. ($$)
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9. Herramientas estadísticas para
Control de Procesos Industriales
Diagrama de flujo
Esta herramienta se usa para la descripción detallada de las etapas de un
proceso con sus restricciones y capacidades, lo cual ayuda a identificar
brechas entre procesos, capacidades de proceso o de reacción limitada para el
requerimiento del producto.
Es diferente al flujograma típico de balance de materia de las etapas del proceso,
por el tipo de información que contiene, además de presentar toma de
decisiones en los casos que lo requieren.
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10. Herramientas estadísticas para
Control de Procesos Industriales
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11. Herramientas estadísticas para
Control de Procesos Industriales
Gráficos de control
Estos gráficos se construyen para hacer mas
grafica y amigable la revisión de los
parámetros de los procesos, de manera que
sea mas rápida la toma de decisiones.
Además se construyen como soporte a la
medición de los índices de capacidad de
proceso.
La construcción e interpretación de los mismos
debe ser soportada estadísticamente por
medio de herramientas como desviaciones
(d), distribuciones normales e intervalos de
confianza.
Existen gráficos para variables continuas y
para variables discretas (por atributos )
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12. Herramientas estadísticas para
Control de Procesos Industriales
Gráficos de control
Que es un proceso estable?
Es el proceso en el que las variaciones delos
parámetros y resultados son comunes o
previstas por el ingeniero del proceso
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13. Herramientas estadísticas para
Control de Procesos Industriales
CAPACIDAD
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14. Herramientas estadísticas para
Control de Procesos Industriales
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15. Herramientas estadísticas para
Control de Procesos Industriales
Índices de capacidad de
procesos
La capacidad del proceso es la
medida de la reproducibilidad
intrínseca del producto
resultante de un proceso.
La mayor parte de los procesos
industriales, especialmente en
las industrias de procesos
químicos, funcionan bajo
estado de control estadístico.
La capacidad del proceso calculada de 6 σ, y puede ser comparada diferente a las
especificaciones y se puede hacer juicio sobre su adecuación.
Sin embargo la mayoría de los procesos industriales muestran desviaciones y
cambios repentinos.
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16. Herramientas estadísticas para
Control de Procesos Industriales
Índices de capacidad de procesos
Existen índices de capacidad para variables de Interpretación:
comportamiento o distribución normal y
para otras distribuciones.
 ICP: Distribución normal
 CPk: Otras distribuciones
Se rigen por valores entre 0 y 4, siendo 0 un
valor muy malo y 4 un valor totalmente
estable.
La capacidad del proceso calculada de 6 σ, y puede ser comparada diferente a las
especificaciones y se puede hacer juicio sobre su adecuación.
Sin embargo la mayoría de los procesos industriales muestran desviaciones y
cambios repentinos.
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17. Herramientas estadísticas para
Control de Procesos Industriales
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18. Herramientas estadísticas para
Control de Procesos Industriales
Diagrama de Pareto
Principio de Pareto : “ El 20% de las posibles
causas producen el 80% de los efectos”
1. Determinar el problema o efecto a estudiar.
2. Investigar los factores o causas que provocan
ese problema y como recoger los datos
referentes a ellos.
Generadores de contaminación térmica en CEU
3. Anotar la magnitud de cada factor.
4. Ordenar los factores de mayor a menor en
función de la magnitud de cada uno de ellos.
5. Calcular la magnitud total del conjunto de
factores.
6. Calcular el porcentaje total que representa
cada factor, así como el porcentaje
acumulado ACIQ

19. Herramientas estadísticas para
Control de Procesos Industriales
Diagrama Causa - Efecto
Complementario al diagrama de Pareto y
análisis del mismo.
Ante un problema en un proceso se deben
identificar las posibles causas del mismo
en 5 aspectos (Medio ambiente, Método,
Mano de obra, Material, Maquinaria).
Generadores de contaminación térmica en CEU
Estas 5 categorías abarcan todas las posibles
Pareto para identificar las que mas pesan
en casa aspecto y atacarla primero.
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20. Herramientas estadísticas para
Control de Procesos Industriales
Muestreo Estadístico
La mejor forma de hacer un muestreo estadísticamente representativo de un proceso o de
productos es el uso de la tabla militar estándar, la cual define niveles de muestreo según el
numero de unidades del lote a producir o según el tiempo de proceso que se desea analizar.
Para eso se cuenta con una tabla que fija el numero de muestras y el numero máximo de datos fuera
de control, para catalogar un producto o un proceso como apto o conforme dentro de
parámetros fijados.
Ejemplo:
Para una producción de 24 horas de proceso de jabones de tocador en las cuales se producen 1000
unidades/hora. Cual es la cantidad de muestra mínima necesaria?
Para un nivel de inspección medio, cual es el NAC mínimo (numero máximo de muestras fuera de
especificación)
 Nivel de inspección II, tamaño de muestra 315 unidades
 NAC máximo con 1 unidad fuera de especificación, se aprueba y con 2 unidades NC se rechaza
 NAC mínimo con 21 unidad fuera de especificación, se aprueba y con 22 unidades NC se rechaza
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21. Herramientas estadísticas para
Control de Procesos Industriales
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22. Herramientas estadísticas para
Control de Procesos Industriales
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