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control de calidad momento 3 año 2015
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UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA ESCUELA DE CIENCIAS BÁSICAS, TECNOLOGÍA E INGENIERÍA CONTROL DE CALIDAD: 302582_101 2015
Momento 3
INTEGRANTES:
JUAN PABLO CRUZ MARTINEZ, COD:
FABIO LEONARDO VARGAS, COD:
INGRITH VANESSA BLANCO, COD: 1049620096
Grupo:
302582_101
Tutor:
OSCAR JAVIER HERNANDEZ
Noviembre 14 de 2015
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA ESCUELA DE CIENCIAS BÁSICAS, TECNOLOGÍA E INGENIERÍA CONTROL DE CALIDAD: 302582_101 2015
INTRODUCCION
El presente trabajo pretende entregar al tutor del curso la evidencia de que los temas
abordados en el momento 3 del curso de Control de Calidad, los cuales hayan sido
aprendidos y aplicados por parte de los estudiantes, mediante la ejecución de los
ítems de la guía de actividades y siguiendo las especificaciones técnicas de la guía
para la presentación del trabajo. Los diversos enfoques que da la ingeniería
industrial son los que principalmente llaman la atención a la hora de querer conocer
mucho más de ella, por ello es indispensable conocer y saber la mejor manera de
implementar algún tipo de medición que permita mostrarse de acuerdo a la
productividad así como las necesidades tanto de las empresas involucradas como
de personal administrativo y operativo que en él se encuentre. El desarrollo de la
ingeniería industrial ha permitido conocer cuáles son los principales errores que se
cometen en un proceso de una empresa, aun así es evidente que la evolución que
se práctica no es completamente efectiva quizá por el proceso que se implemente
dentro de ella, de ahí lo bueno que resulta conocer las falencia y reforzar fortalezas
con las cuales cuenta esta industria, el manejo de la calidad se constituye pues en
una herramienta indispensable e inigualable en la evolución de la empresa.
Se presentará un resumen de los principales costos de calidad aplicables en
cualquier empresa y a continuación se realiza los ejercicios propios propuestos de
la empresa de Calzado Nautic.
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DESARROLLO DE LA ACTIVIDAD
1. Matriz de identificación de gráficos de control por atributos:
Tipo de grafico Objetivo e importancia del grafico
Procedimiento para elaborarlo Aspecto a tener en cuenta en el análisis
GRAFICO P
gráfico de control de fracción de unidades no conforme
Es el cual genera un gráfico de control para datos los cuales describe la proporción de veces que ocurre un evento en M muestras tomadas de un producto o proceso. sus datos podrían representar una proporción de artículos defectuosos en un proceso de manufactura, su proporción de cliente que regresan un producto, o cualquier otro atributo, que se pueda ser clasificado como aceptable o inaceptable
Para su elaboración se requiere tomar muestras grandes, las cuales contienen elementos defectuosos, las cuales se busca garantizar que su muestra sea representativa de la población. Los límites de control se obtiene a través de la siguiente formula. Sus límites de control viene dados
𝐿𝑆𝐶 = 𝑃 + 3√𝑃(1 − 𝑃)
𝑛
Línea central = P
𝐿𝐼𝐶 = 𝑃 − 3√𝑃(1 − 𝑃)
𝑛
para los tamaños de muéstrales diferentes, el estimador para p seria:
Si p es desconocida, se puede estimar que la estimación se realiza a partir de las K muestras obtenidas, k > 25, tomadas cuando se considera que el proceso está bajo control. luego de obtener los limites usando el ni asociados a cada muestra, con la que las líneas de control no serán rectas (darán "saltos" arriba y abajo según ni, disminuya o aumente
Grafico NP Es muy similar a la gráfica P, sin embargo la gráfica NP, es
Establecer los objetivos del control estadístico del proceso
aunque una unidad pudiera tener muchas características de calidad
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gráfico de control de número de unidades no conformes
más fácil de entender porque grafica el número de unidades no conformes en lugar de la proporción de unidades no conformes. las gráficas Np, muestra el número total de unidades no conformes más conocidas llamadas no conformes al mismo tiempo da a Conocer las causas que contribuyen al proceso la obtención del registro histórico de una o varias características de una operación con el proceso productivo
identificar las características a controlar
gráfico de control de número de unidades no conformes ("np")
elaborar el plan de muestreo
recoger los datos según el plan establecido
registrar el número de unidades no conformes "np"
calcular los límites de control
definir las escalas del grafico
representar en el grafico la línea central y los límites de control
incluir los datos pertenecientes a las muestras en el grafico
comprobación de los datos de construcción del gráfico de control "np"
Análisis y resultado. En la muestra, la fracción defectuosa es:
𝑃 =𝑁
𝑛
Donde N= No. Defectuosos en muestra i N= número de elementos de la muestra. Sus límites de control viene dados
𝐿𝐶𝑆 = 𝑛�� + 3√𝑛��(1 − ��)
𝐿𝐶 = 𝑛��
𝐿𝐶𝐼 = 𝑛�� − 3√𝑛��(1 − ��)
que se puedan evaluar, siempre se considera que la unidad es conforme o no conforme Es necesario establecer la frecuencia para la toma de datos, teniendo en cuenta que los intervalos cortos permiten una rápida retroalimentación del proceso. Si varía el tamaño de la muestra, la línea central y los límites de control también varían, deben ser recalculados. Los resultados de una inspección se pueden llevar directamente a la gráfica sin necesidad de hacer cálculos muy complicados
Grafico C
gráfico de control de numero de disconformidades
Son utilizadas para graficar el número total de defectos en una muestra cuando el tamaño de muestra es constante, se pueden inspeccionar un tipo de
Cada elemento de muestra puede tener un número diferente defecto, la variable de interés es el número de defectos por unidad. se utiliza la siguiente anotación:
Se contabiliza es el total de defecto en la muestra, se supone para los mismos una distribución de Poisson. Las cuales tienen una media y varianza iguales.
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defecto, al mismo tiempo se pueden inspeccionar para determinar varios defectos juntos.
c = Número de defectos en una muestra de producto.
𝐶 = El promedio de una serie de conteos de defectos c de varias muestras. C´= El valor estándar o verdadero valor promedio de defectos por muestra. Los límites de control son los siguientes para la elaboración de una gráfica C.
𝐿𝐶𝑆 = 𝐶 + 3√𝐶 𝐿𝐶 = 𝐶
𝐿𝐶𝐼 = 𝐶 − 3√𝐶 La media y varianza de la distribución de Poisson, es el mismo parámetro λ
𝐸 (𝐶) = λ; var(C) = λ La media de numero de defectos, se calcula de la siguiente manera:
𝐶 = ∑ 𝐶𝑖/𝑚
𝑚
𝑖=𝑙
Definir las escalas del grafico
representar en el grafico la línea central y los límites de control
incluir los datos pertenecientes a la muestra en el grafico
Si se conoce el valor estándar c, puede sustituirse en lugar de c barra y calcular los límites de control con base al valor estándar de c. La probabilidad de que ocurra un defecto es, p, un valor muy pequeño. Además de que los defectos ocurren en forma independiente, es decir, el que ocurra un defecto no afecta la probabilidad. Están bien definidos. La inspección para la detección de los defectos es consistente
Grafico U gráfico de control de disconformidades por unidad
el objetivo de la gráfica U es la cual donde se fabrica el número de defectos más conocidos como llamados no conformidades por unidad, es posible que una unidad tenga uno o varios defectos, pero
recoger los datos según el plan establecido
Calcular el número de disconformidades por unidad.
calcular los límites de control, los cuales son:
La gráfica C, grafica defectos, sin embargo la gráfica el número de defectos por muestra, la gráfica C, es muy útil cuando el tamaño de los subgrupos es constante. Se comprueba que todos los valores del número de disconformidades por
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aun así sea aceptable en función y desempeño 𝐿𝑆𝐶 = �� + 3√
𝑈
𝑛
𝑙𝑖𝑛𝑒𝑎 𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑙 = 𝑢
𝐿𝐼𝐶 = �� − 3√𝑢
𝑛
Definir las escalas del gráfico.
Representar en el grafico la línea central y los límites de control.
Elaborar plan de muestreo el cual consiste en el tamaño de las muestras, frecuencia de muestreo y los números de muestra)
incluir los datos pertenecientes a las muestras del grafico
unidad de las respectivas muestras utilizadas para su construcción, estén dentro de sus límites de control.
𝐿𝐶𝐼𝑈 < 𝑈𝑖 < 𝐿𝐶𝑆𝑈 Si la condición mencionada anteriormente no se cumple, debe ser desechada para el cálculo de los límites de control. ya que los definitivos se utilizan para la construcción de los gráficos de control
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2. Plan de muestreo:
Tabla I de MIL-STD-105D
Como primer paso se debe buscar el código de la letra- código la cual se
encuentra en la tabla I de la norma MIL SRD-105D la cual se encuentra en el
anexo , en nuestro ejercicio Para una muestra de 1000 pares y para una
inspección general II corresponde a la letra J.
Nca 1.8%
Tamaño de lote a inspeccionar
1000 pares de zapatos
Normas aplicables Tabla I de MIL STD-105D
Nivel de inspección II (inspección normal)
AC Aceptados
RE rechazados
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Luego para verificar el tamaño de la muestra del lote que se requiere en el
ejercicio, se revisa las directrices de la tabla II de MIL STD-105 D planes de
muestreo sencillo, para el código J, el tamaño de la muestra es de 80 pares,
luego se observa que la casilla correspondiente al número de aceptación es de 2
y el número de rechazo son 3.
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GRAFICO POR ATRIBUTO
Tabla 1: Defectos encontrados en la operación de montaje
ITEMS DEFECTO DESCRIPCIÓN CANTIDAD DEFECTOS LC P LCS LCI
1 Torcido La capellada se encuentra descentrada respecto a la línea de la forma 12 11 0,011 20,895 1,105
2 Bajo Cuando la vena de la capellada queda por debajo del borde de la horma 21 11 0,011 20,895 1,105
3 Superior Cuando la vena de la capellada queda por encima del borde de la horma 12 11 0,011 20,895 1,105
4 Quemado Cuando el cuero se cristaliza por exceso de temperatura 10 11 0,011 20,895 1,105
5 Ruptoras Cuero quebrado y roto por exceso de golpes 6 11 0,011 20,895 1,105
6 Arrugas Falta de asentamiento de la capellada a la horma 11 11 0,011 20,895 1,105
7 Suelto Capellada con demasiada holgura sobre la horma 4 11 0,011 20,895 1,105
8 Perforaciones Cuero de capellada con presencia de pequeñas porosidades 10 11 0,011 20,895 1,105
9 Despegado Mal asentado del cuero sobre la plantilla 13 11 0,011 20,895 1,105
9 TOTAL 99
N 9
np 99
n° 1000
P 11
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0
5
10
15
20
25
1 2 3 4 5 6 7 8 9
CANTIDAD DEFECTOS
LC
LCS
LCI
Análisis
De la serie de datos analizados
encontramos que solo un dato cruzo la
frontera del límite superior, lo que nos
muestra que la variable en términos
generales estuvo en control.
El ítem 2 nos dice que la capellada está
por debajo del borde de la horma, es
donde se encontramos la mayor
cantidad de defectos
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3. Pantallazo de autoevaluación del 75 %:
Ingrith Vanessa Blanco
Juan Pablo Cruz
Fabio Leonardo Vargas
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4. Matriz Costos de Calidad.
TIPO DE COSTOS
IMPORTANCIA COMO SE APLICA AL PROBLEMA
Costos de prevención
Son los costos de todas las actividades específicamente diseñados para prevenir fallas de calidad en productos o servicios.
Educando y entrenando al personal en calidad, para que todos estén involucrados en el proyecto de mejora continua.
Costos de evaluación
Son los costos asociados con las actividades de medir, evaluar y auditar los productos o servicios para asegurar su concordancia a los estándares de calidad y requerimientos de desempeño.
Realizar pruebas e inspecciones en proceso y a los zapatos terminados. Establecer un programa de calibración a los equipos de prueba y medición.
Costos de falla interna
Son los costos resultantes de productos o servicios no conformes a los requerimientos o necesidades del cliente, antes del embarque del producto o la realización del servicio.
Re inspección y repetición de pruebas de los zapatos terminados.
Costos de falla externa
Son los costos resultantes de productos o servicios no conformes a los requerimientos o necesidades del cliente, después de la entrega del producto o durante y después de la realización del servicio.
Garantía por zapatos defectuoso. Devoluciones.
5. Cartas N y Np:
Cartas por atributo P
Cartas de control por atributo P
Paquete
Numero inspeccionado
(n)
Numero de no conformidaddes o
defectuosos (d)
Fraccion defectuosa (p)
LCS LC LCI
1 30 3,6 0,12 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
2 30 2,4 0,08 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
3 30 3,3 0,11 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
4 30 3,3 0,11 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
5 30 4,2 0,14 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
6 30 2,1 0,07 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
7 30 2,4 0,08 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
8 30 3,6 0,12 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
9 30 6 0,2 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
10 30 4,8 0,16 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
11 30 3,3 0,11 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
12 30 3 0,1 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
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13 30 2,4 0,08 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
14 30 2,1 0,07 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
15 30 2,4 0,08 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
16 30 4,8 0,16 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
17 30 3,3 0,11 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
18 30 2,7 0,09 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
19 30 3,9 0,13 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
20 30 4,2 0,14 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
21 30 3,6 0,12 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
22 30 6,6 0,22 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
23 30 4,2 0,14 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
24 30 3,3 0,11 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
25 30 2,4 0,08 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
26 30 1,5 0,05 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
27 30 2,4 0,08 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
28 30 1,8 0,06 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
29 30 1,8 0,06 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
30 30 1,5 0,05 0,27743818 0,10766667 -0,06210485
Total 900 96,9
Pmedia 0,107666667
Fórmula para la realización de las cartas P
P media 0,107666667
Numero Inspeccionado 30
Lcs 0,27743818
Lci -0,06210485
𝐿𝑐𝑠 = 𝑝 + 3√�� ∗ (1 − ��)
𝑁𝑖
𝐿𝐶 = ��
𝐿𝑐𝑖 = �� − 3√�� ∗ (1 − ��)
𝑁𝑖
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Cartas por atributo Np
Cartas de control por atributo Np
Paquete Número
inspeccionado (n)
Número de no-conformidades
(d)
Proporción de no- conformidades (p)
LCS LC LCI
| 0,12 0,12 0,0144 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
2 0,08 0,16 0,0128 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
3 0,11 0,33 0,0363 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
4 0,11 0,44 0,0484 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
5 0,14 0,7 0,098 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
6 0,07 0,42 0,0294 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
7 0,08 0,56 0,0448 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
8 0,12 0,96 0,1152 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
9 0,2 1,8 0,36 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
10 0,16 1,6 0,256 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
11 0,11 1,21 0,1331 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
-0,1
-0,05
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627282930
Cartas de control P
Fraccion defectuosa (p) LCS LC LCI
Análisis del grafico
Luego de realizar la respectiva gráfica, se puede deducir que no está en un buen proceso bajo control, ya que se encuentra por debajo de la media, hay diferentes variables que pueden causar este inconveniente como es un proceso inaceptable, mantenimiento a las maquinas entre otros
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12 0,1 1,2 0,12 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
13 0,08 1,04 0,0832 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
14 0,07 0,98 0,0686 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
15 0,08 1,2 0,096 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
16 0,16 2,56 0,4096 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
17 0,11 1,87 0,2057 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
18 0,09 1,62 0,1458 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
19 0,13 2,47 0,3211 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
20 0,14 2,8 0,392 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
21 0,12 2,52 0,3024 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
22 0,22 4,84 1,0648 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
23 0,14 3,22 0,4508 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
24 0,11 2,64 0,2904 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
25 0,08 2 0,16 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
26 0,05 1,3 0,065 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
27 0,08 2,16 0,1728 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
28 0,06 1,68 0,1008 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
29 0,06 1,74 0,1044 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
30 0,05 1,5 0,075 2,03400504 0,10766667 -4,89155403
3,23 47,64
Promedio unidades defectuosas
0,107666667
14,74922601
2,034005038
Formulas
�� = ∑ 𝑑
∑ 𝑛=
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡𝑢𝑜𝑠𝑜
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠=
𝜇 = 𝑛�� =
𝐿𝑐𝑠 = 𝑁𝑝 + 3√𝑁𝑝(1 − 𝑝)
𝐿𝐶𝐼 = 𝑁𝑝 − 3√𝑁𝑝(1 − ��)
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�� 14,74922601
2,034005038 LCS 2,034005038
LCI -4,89155403414559
-6
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
Cartas de control Np
Proporción de no- conformidades (p) LCS LC LCI
𝑛��