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cesarcarrasco
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control estadistico
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introducción
En la actualidad vivimos en una sociedad que demanda la calidad de los productos que consume, por lo tanto el Control Estadístico de Procesos es la herramienta que permite de una forma adecuada y consistente analizar procesos con el fin de estudiar su comportamiento y poder evaluarlo, de tal forma que si se hallan
objetivos
OBJETIVO GENERAL
Aplicar tecnicas de Control Estadístico en el proceso de fabricación de chompas de la empresa INCALPACA TPX, para comprobar si dicho proceso está bajo control y además si alcanza los niveles de producción con la más alta calidad en el mercado existente.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
Elaborar una hoja de verificación, diagrama de Ishikawua, Diagrama de Análisis de operaciones, y diagrama de Pareto del proceso seleccionado. Elaborar y analizar Cartas de control en la fabricación de chompas de alpaca.Aplicar un control por atributos y un Plan de muestreo de aceptación lote por atributos del proceso seleccionado.Proponer un método de control para el proceso de fabricación de chomas de alpaca.
Descripción de la empresa
Incalpaca tpx
En 1979, luego de 20 años de fructífera experiencia en la producción de hilados y en actividades de comercio exterior, que el GRUPO INCA decidió incursionar en la elaboración de telas de Alpaca y prendas de tejido de punto en general, actividades que desembocaron en una fusión evolutiva el año 1996 con el nacimiento de INCALPACA TPX S.A.
MISION
Ser un negocio rentable agregando valor a nuestros productos (Tops e Hilados) basados en fibra de alpaca, lana, algodón y mezclas de fibras especiales, cumpliendo con niveles de calidad internacionales.
VISION
“Vestir al mundo con lo nuestro” y lo ha podido lograr al integrar el proceso productivo completo, trabajando en conjunto con otras empresas.
VICUÑA
HUANACO
ALPACA LLAMA
ALGODON
OTRAS MEZCLAS
FIBRAS
DIAFRAMA DE ANALISIS DEL PROCESO
DIAGRAMA DE CAUSA – EFECTO (ISHIKAWA)
Código Defectos Numero de observaciones % Defectuoso
210 Punto escapado (sueltos) 980 28.60%
28 Problema en costura 640 18.68%
47 Tejido Jalado o roto 499 14.56%
321 Mal planchado- presentación 485 14.15%
36 Etiqueta mal colocada 165 4.81%
1 Defectos en el punto 163 4.76%
320 Manchas 149 4.35%
214 Escondido de hilos incompleto 130 3.79%
64 Defecto en medida E 111 3.24%
46 Mal acabado 105 3.06%
total 3427 100.00%
Hoja de verificacion
Diagrama de pareto
Cartas de control por variables
Nº DE MUESTRA X1 X2 X3 X4 SUMA X R
1 55.1 56.7 57.2 55.5 224.4 56.1 2.1
2 55.7 54.9 55.8 57.0 223.4 55.9 2.1
3 55.9 56.5 54.8 55.5 222.6 55.7 1.7
4 54.7 54.6 57.4 55.3 222.0 55.5 2.8
5 54.8 56.6 55.4 54.7 221.5 55.4 1.8
6 56.7 57.4 57.0 56.2 227.3 56.8 1.2
7 57.5 56.5 55.3 56.4 225.7 56.4 2.1
8 57.1 55.9 55.5 57.5 226.0 56.5 1.9
9 57.0 55.8 54.6 56.5 223.9 56.0 2.4
10 55.3 54.5 54.8 56.0 220.6 55.1 1.5
11 55.7 55.1 57.2 54.9 223.0 55.7 2.4
12 54.8 55.1 57.5 57.0 224.4 56.1 2.7
13 56.7 55.5 57.2 56.9 226.4 56.6 1.7
14 54.8 56.6 55.0 56.6 223.1 55.8 1.9
15 54.9 56.1 57.4 56.4 224.8 56.2 2.5
16 56.0 56.7 54.7 55.1 222.4 55.6 2.0
17 57.2 56.1 57.4 56.5 227.2 56.8 1.4
18 55.2 54.6 55.8 55.4 221.0 55.2 1.3
19 55.5 56.7 55.8 56.3 224.3 56.1 1.1
20 55.6 55.7 56.5 54.7 222.5 55.6 1.8
21 54.8 55.5 57.4 54.7 222.4 55.6 2.7
22 57.5 54.9 55.3 57.2 224.9 56.2 2.6
23 56.9 57.1 55.2 56.8 226.0 56.5 1.8
24 55.2 54.8 56.3 56.8 223.2 55.8 2.0
25 55.1 55.6 57.1 56.3 224.0 56.0 2.0
SUMA 1399.32 49.50
PROMEDIO 55.97 1.98
La variable escogida para el estudio de cartas de control por variables es el largo de la prenda (código O).
Control de Variables de X y R
• En las cartas X y R se observa que todos los puntos se encuentran dentro de los límites lo que nos indica que el proceso se encuentra bajo control.
252321191715131197531
57
56
55
Muestra
Me
dia
de
la
mu
estr
a
__X=55.97
LC S=57.369
LC I=54.571
252321191715131197531
4
3
2
1
0
Muestra
Ra
ng
o d
e l
a m
ue
str
a
_R=1.921
LC S=4.382
LC I=0
Gráfica Xbarra-R de X1, ..., X4
Control de Variables de X y S
Nº DE
MUESTRA1 2 3 4 SUMA
PROMEDI
O
DESVIACIÓN
ESTANDAR
1 55.1 56.7 57.2 55.5 224.5 56.1 1.0
2 55.7 54.9 55.8 57 223.4 55.9 0.9
3 55.9 56.5 54.8 55.5 222.7 55.7 0.7
4 54.7 54.6 57.4 55.3 222.0 55.5 1.3
5 54.8 56.6 55.4 54.7 221.5 55.4 0.9
6 56.7 57.4 57 56.2 227.3 56.8 0.5
7 57.5 56.5 55.3 56.4 225.7 56.4 0.9
8 57.1 55.9 55.5 57.5 226.0 56.5 1.0
9 57 55.8 54.6 56.5 223.9 56.0 1.0
10 55.3 54.5 54.8 56 220.6 55.2 0.7
11 55.7 55.1 57.2 54.9 222.9 55.7 1.0
12 54.8 55.1 57.5 57 224.4 56.1 1.3
13 56.7 55.5 57.2 56.9 226.3 56.6 0.7
14 54.8 56.6 55 56.6 223.0 55.8 1.0
15 54.9 56.1 57.4 56.4 224.8 56.2 1.0
16 56 56.7 54.7 55.1 222.5 55.6 0.9
17 57.2 56.1 57.4 56.5 227.2 56.8 0.6
18 55.2 54.6 55.8 55.4 221.0 55.3 0.5
19 55.5 56.7 55.8 56.3 224.3 56.1 0.5
20 55.6 55.7 56.5 54.7 222.5 55.6 0.7
21 54.8 55.5 57.4 54.7 222.4 55.6 1.3
22 57.5 54.9 55.3 57.2 224.9 56.2 1.3
23 56.9 57.1 55.2 56.8 226.0 56.5 0.9
24 55.2 54.8 56.3 56.8 223.1 55.8 0.9
25 55.1 55.6 57.1 56.3 224.1 56.0 0.9
SUMA 1399.25 22.46
PROMEDIO 55.97 0.90
1.Control de Variables de X y S
CONTROL DE VARIABLES X Y S
• Observamos que todos las medidas tomadas se encuentras dentro de los límites de calidad lo que indica que el proceso se encuentra bajo control.
252321191715131197531
57
56
55
Muestra
Me
dia
de
la
mu
estr
a
__X=55.97
LC S=57.369
LC I=54.571
252321191715131197531
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
Muestra
De
sv
.Est.
de
la
mu
estr
a
_S=0.859
LC S=1.947
LC I=0
Gráfica Xbarra-S de X1, ..., X4
• Primero, debemos calcular el valor de la desviación estándar:
• =𝟏.𝟗𝟖
𝟐.𝟎𝟓𝟗= 𝟎. 𝟗𝟔𝟑𝟔
• USL= 57.5
• LSL= 54.5
• 𝐂𝐩 =𝐔𝐒𝐋−𝐋𝐒𝐋
𝟔𝛔𝛐=
𝟓𝟕.𝟓−𝟓𝟒.𝟓
𝟔∗𝟎.𝟗𝟔𝟑𝟔= 𝟎. 𝟓𝟐
CALCULO DE LA CAPACIDAD DEL PROCESO
57.7557.0056.2555.5054.7554.00
LEI LES
LEI 54.5
O bjetiv o *
LES 57.5
Media de la muestra 55.97
Número de muestra 100
Desv .Est. (Dentro) 0.932799
Desv .Est. (General) 0.928178
Procesar datos
C p 0.54
C PL 0.53
C PU 0.55
C pk 0.53
Pp 0.54
PPL 0.53
PPU 0.55
Ppk 0.53
C pm *
C apacidad general
C apacidad (dentro) del potencial
PPM < LEI 0.00
PPM > LES 0.00
PPM Total 0.00
Desempeño observ ado
PPM < LEI 57524.24
PPM > LES 50479.29
PPM Total 108003.53
Exp. Dentro del rendimiento
PPM < LEI 56625.62
PPM > LES 49636.33
PPM Total 106261.96
Exp. Rendimiento general
Dentro de
General
Capacidad de proceso de X1, ..., X4
• CARTA DE CONTROL P
CARTAS DE CONTROL POR ATRIBUTOS
P 0.024432432
-0.02
-0.01
0
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
0.06
0.07
0.08
27/1
1/2
013
29/1
1/2
013
01/1
2/2
013
03/1
2/2
013
05/1
2/2
013
07/1
2/2
013
09/1
2/2
013
11/1
2/2
013
13/1
2/2
013
15/1
2/2
013
17/1
2/2
013
19/1
2/2
013
21/1
2/2
013
23/1
2/2
013
FRA
CC
ION
DE
NO
CO
NFO
RM
ES
SUBGRUPO: DIAS -NOVIEMBRE Y DICIEMBRE
GRAFICA DE CONTROL P
PROPORCION DE NOCONFORMES
UCL
LCL
p
INTERPRETACIONEsta grafica hace referencia al número de no conformidades que presentan las diferentes muestras tomadas de 185 muestras de chompas , identificando aquellas unidades que podrían ser rechazadas por el cliente al recibirlo, observamos entonces que la cantidad media de productos no conformes representa el 2.44 %.
P0.0244324
3
NP 4.52
CARTA DE CONTROL NP
-4
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
27/1
1/2
013
29/1
1/2
013
01/1
2/2
013
03/1
2/2
013
05/1
2/2
013
07/1
2/2
013
09/1
2/2
013
11/1
2/2
013
13/1
2/2
013
15/1
2/2
013
17/1
2/2
013
19/1
2/2
013
21/1
2/2
013
23/1
2/2
013
FRA
CC
ION
DE
NO
CO
NFO
RM
ES
SUBGRUPO: DIAS -NOVIEMBRE Y DICIEMBRE
GRAFICA DE CONTROL NP
Nº DE NO CONFORMES NP
UCL
LCL
NP
C 2.76
GRAFICA PARA EL NUMERO DE SICONFORMIDADES
-4
-2
0
2
4
6
8
10
Cu
enta
de
no
co
nfo
rmid
ades
(c)
Serie de orden- diciembre
GRAFICA DE CONTROL C
CUENTA DE NOCONFORMIDADES
UCL
LCL
INTERPRETACION:Al escoger nuestros datos y realizar la gráfica nos indica que el control es bueno, entonces podemos considerar que c es representativo de este proceso para la composición del hilo de baby alpaca a un 100%.
GRAFICA DE CONTROL U
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
1331
071
02
1349
781
01
1349
801
02
1353
721
01
1331
071
04
1331
041
03
1331
011
01
1331
041
3
1331
021
01
1331
161
04
1331
601
02
1330
851
02
1331
591
04
NO
CO
NFO
RM
IDA
DES
/ U
NID
AD
(U
)
SERIES DE ORDEN -NOVIEMBRE- DICIEMBRE
GRAFICA DE CONTROL U
NO CONFORMES PORUNIDAD u
UCL
LCL
U
INTERPRETACION:En un principio nos salían varios puntos fuera de los limites entonces se tomó otra muestra del mes de noviembre y diciembre realizamos otra vez la gráfica y nos indica que encontramos un control estadístico.
Plan de muestreo de aceptación lote por Lote por atributos
Para el tamaño de lote N=21048 y un nivel de inspección II, se obtiene la letra clave K. Con esta letra y con AQL= 6.5% se obtiene:
n=125 Ac=14 y Rc=15
Por lo tanto en un lote de 21048, se toma una muestra aleatoria de 125, si se encuentran 14 o menos unidades no conformes se acepta el lote, y si se encuentran 15 o mas unidades no conformes se rechaza el lote.
normal
n = 125
Ac = 12
Re = 13
Para un lote de 21048 , inspecciona una muestra aleatoria de 125, la cual será analizada, si se encontramos 12 o menos unidades no conformes se acepta el lote, pero si encontramos a 3 o más unidades disconformes se rechaza el lote.
estrecho
n = 50Ac = 7Re = 10
Para un lote de 21048 se tomara una muestra aleatoria de 50, si se llega a encontrar 7 o menos de unidades no conformes se acepta el lote, pero si se encontrara 13 o más unidades no conformes se rechaza el lote. Si encontramos 8, 9, 10, 11 o 12 unidades no conformes se acepta el lote pero el tipo de inspección cambia de reducida a normal
reducida
conclusiones•En la elaboración del trabajo podemos observar que para la sección
de la composición de hilado en INCALPACA es un poco mas
cuidadoso en sus inspecciones pero aun les faltaría realizar mas
inspecciones durante el proceso para que puedan reducir el numero
de problemas defectuosos al entregar el producto final de las
chompas.
•Con los datos obtenidos de acuerdo a los procesos de control
observamos que en el área de la composición del hilado de
INCALPACA debería de realizar inspecciones acorde con el proceso
para disminuir el número de productos defectuosos
•Utilizando el diagrama hemos encontrado problemas como el
ambiente de trabajo que posee como el ruido dentro de la
organización poca iluminación, poco espacio y los operarios tienen
fallas en algunos aspectos como son fatiga por los cual estos son los
factores que influyen en el tiempo de producción
RECOMENDACIONES•En la elaboración del trabajo podemos observar que para la sección
de la composición de hilado en INCALPACA es un poco mas
cuidadoso en sus inspecciones pero aun les faltaría realizar mas
inspecciones durante el proceso para que puedan reducir el numero
de problemas defectuosos al entregar el producto final de las
chompas.
•Con los datos obtenidos de acuerdo a los procesos de control
observamos que en el área de la composición del hilado de
INCALPACA debería de realizar inspecciones acorde con el proceso
para disminuir el número de productos defectuosos
•Utilizando el diagrama hemos encontrado problemas como el
ambiente de trabajo que posee como el ruido dentro de la
organización poca iluminación, poco espacio y los operarios tienen
fallas en algunos aspectos como son fatiga por los cual estos son los
factores que influyen en el tiempo de producción
METODO PROPUESTO DE CONTROL DE CALIDAD
IMPLEMENTACION DE UN MRPMuchas empresas de confección buscan reducir costos de producción eincrementar sus ganancias, un factor para lograr ese objetivo es tener unaplanificación y control de la producción conveniente, pero cuando el productotiene muchos componentes y varios niveles de ensamblaje la tarea de manejar losinventarios y hacer las solicitudes de materiales en la cantidad y en la fechaoportuna se hace compleja. En ese sentido el modelo MRP II es una herramientaadecuada para manejar la planificación y control de la producción, pero estafunciona obligatoriamente con un sistema informático.