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CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS
1891-1967
PROFESOR: Q.F. DANIEL MAX ANLAS JULCAPARI
Integrantes :
VIII CICLO – NOCHE
CERIN SOTO Yesmin
LEON LLOCLLE Fredy
MEZA ECHACCAYA Flor
PAUCAR CONDOR Domitila
REMACHE TUCTO Giovana
TORRES CACERES Jorge
INTRODUCCIÓN:
El “Control Estadístico de Procesos” nació a finales del
siglo 20 en los Bell Laboratories. Su creador fue W. A.
Shewhart, quien en su libro “Economic Control of
Quality of Manufactured Products” (1931) marcó la
pauta que seguirían otros discípulos distinguidos
(Joseph Juran, W.E. Deming, etc.).
Por si fuera poco, a menudo se emplean estos gráficos
de modo incorrecto o se desconoce las limitaciones de
los mismos. Normalmente, la utilización incorrecta de
los gráficos de control dimana del desconocimiento de
los fundamentos estadísticos que los sustentan.
OBJETIVOS:
1. Detectar la ocurrencia de
variabilidad debida a causas
asignables.
2. Investigar la(s) causa(s) que la han
producido y eliminarla(s).
3. Informar de ella para la toma de
decisión oportuna.
4. Eliminar, si es posible, o al menos
reducir al máximo la variabilidad del
proceso.
El CEP es una metodología utilizada para
lograr la estabilidad y mejorar la capacidad del
proceso mediante la aplicación sistemática de
herramientas de solución de problemas para
reducir la variación.
Un proceso industrial está sometido a una serie de
factores de carácter aleatorio que hacen imposible
fabricar dos productos exactamente iguales. Dicho de
otra manera, las características del producto fabricado
no son uniformes y presentan una variabilidad. Esta
variabilidad es claramente indeseable y el objetivo ha
de ser reducirla lo más posible o al menos mantenerla
dentro de unos límites.
PROCESO
“Control Estadístico de la Calidad” como la aplicación de
diferentes técnicas estadísticas a procesos industriales,
procesos administrativos y/o servicios con objeto de
verificar si todas y cada una de las partes del proceso y
servicio cumplen con unas ciertas exigencias de calidad y
ayudar a cumplirlas, entendiendo por calidad “la aptitud
del producto y/o servicio para su uso.
La aplicación de técnicas estadísticas al control está
basada en el estudio y evaluación de la variabilidad
existente en cualquier tipo de proceso que es
principalmente el objeto de la Estadística.
CONTROL ESTADISTICO DE CALIDAD
Para que un producto cumpla con los requerimientos del
cliente generalmente deberá fabricarse con un proceso
que sea estable o repetible, es decir que el proceso tenga
poca variación de la variabilidad en las dimensiones
objetivo o nominales de las características de la calidad
del producto.
El control estadístico de procesos se utiliza para resolver
problemas para conseguir estabilidad y mejorar la
capacidad del mismo proceso mediante la reducción de la
variabilidad.
CONTROL ESTADISTICO DE PROCESO
LAS 7 HERRAMIENTAS PRINCIPALES :
Estratificación
Hojas de datos
Diagrama de Pareto
Diagrama de causa y efecto
Diagrama de dispersión
Histograma
Graficas de control
Utilización de las 7
herramientas:
Las 7 HB tienen como propósito los siguientes:
Donde utilizar las herramientas:
Primera herramienta:
Histograma.
Un histograma es una
descripción gráfica de los valores medidos individuales de un paquete de información y que está organizado de acuerdo a la frecuencia o relativa frecuencia de ocurrencia.
Formas de un Histograma.
Funcionabilidad:
proporciona un medio para registrar de
manera eficiente los datos.
Proporciona registros históricos.
Facilita el inicio del pensamiento estadístico.
Ayuda a traducir las opiniones en hechos y datos.
Segunda herramienta:
Hoja de datos o checklist.
• La hoja de verificación es una forma que se usa para registrar la información en el momento en que se está recabando.
•Tabla o grafica.
•Registre, analice y presente resultados - sencilla
Ejemplo de la lista de verificación:
Tercera herramienta:
Diagrama de Pareto.
• El Diagrama de Pareto es una gráfica de barras que ilustran las causas de los problemas por orden de importancia y frecuencia (porcentaje) de aparición, costo o actuación.
Cuando podemos utilizar el diagrama de Pareto:
• Las causas/categorías de un problema puedan
cuantificarse.
• Un equipo de trabajo necesite identificar las
causas/categorías más significativas de un problema.
• Un equipo de trabajo necesite decidir sobre cuáles causas
trabajará primero.
Ventajas en el uso del diagrama de Pareto:
• Permite la comparación antes / después.
• Promueve el trabajo en equipo.
• Es el primer paso para la realización de mejoras
• Ayuda a priorizar y a señalar la importancia de
cada una de las áreas de oportunidad.
Cuarta herramienta:
Diagrama causa- efecto.
Es una herramienta que nos muestra la relaciones entre un problema (Causa) y sus consecuencias (Efecto).
Esta herramienta es útil en la
identificación de las posibles causas de un problema, y representa las relaciones entre algunos efectos y sus causas.
• Favorece el intercambio de técnicas y
experiencia.
• Ayuda a determinar el tipo de dato a obtener.
• Para prevenir problemas, cuando se detectan
causas potenciales de un problema.
Quinta herramienta:
Diagrama de dispersión:
• Un diagrama de dispersión muestra la
relación entre dos factores cambiantes. Mientras un factor aumenta su valor, el otro factor disminuye, aumenta o simplemente muestra un cambio.
Sexta herramienta:
Estratificación:
La estratificación de los datos según su origen es muy importante para obtener soluciones correctas. Sirve para evitar que se mezclen datos de dos procedencia distinta.
Séptima herramienta:
Graficas de control.
Un diagrama de control es una
herramienta que sirve para examinar si un proceso se encuentra en una condición estable, o para indicar que el proceso se mantiene en una condición inestable.
Para que sirven las graficas de control:
• Proporciona un método estadístico adecuado
para distinguir entre causas de variación
comunes o especiales mostradas por los
procesos.
• Promueve la participación directa de los
empleados en el logro de la calidad.
• Sirve como una herramienta de detección de
problemas.
DIAGRAMA DE
ISHIKAWA
Historia
Es una de las diversas herramientas surgidas a lo largo del siglo XX en ámbitos de la industria y posteriormente en el de los servicios, para facilitar el análisis de problemas y sus soluciones en esferas como lo son; calidad de los procesos, los productos y servicios. Fue concebido por el licenciado en química japonés Dr. Kaoru Ishikawa en el año 1943.
Definición
Es una representación gráfica (visual) que organiza de forma lógica y en orden de mayor importancia las causas potenciales que contribuyen a crear un efecto o problema determinado.
El Diagrama de Ishikawa es también conocido con el nombre de espina de pescado (por su formar), o también llamado diagrama causa-efecto (CE).
Existen tres métodos para construir un Diagrama de Ishikawa, estos son:
• Método de las 6M
• Método de Flujo del Proceso
• Método de Estratificacion.
Métodos para la construcción de un diagrama de Ishikawa
METODO DE LAS 6M
Es el método de construcción más común y consiste en agrupar las causas potenciales en seis ramas principales: métodos de trabajo, mano de obra, materiales, maquinaria, medición y medio ambiente. Estos seis elementos definen de manera global todo proceso, y cada uno aporta parte de la variabilidad final del producto o servicio. Por lo que es natural enfocar los esfuerzos de mejora hacia cada uno de estos elementos de un proceso.
METODO DE FLUJO DE PROCESO
En este método de construcción, la línea principal del Diagrama de Ishikawa sigue la secuencia normal del proceso de producción. Para ir agregando , en el orden del proceso, las causas potenciales , se puede realizar la siguiente pregunta: la variabilidad en esta parte del proceso afecta el problema especificado.
METODO DE ESTRATIFICCION
Este método de construcción de Diagrama de Ishikawa va directamente a las principales causas potenciales de un problema. La selección de estas causas muchas veces se hace a través de una sesión de lluvia de ideas. Con esto se construirá el Diagrama de Ishikawa , partiendo de éste análisis previo, con lo que el abanico de búsqueda será más reducido y los resultados más positivos.
GRÁFICOS DE CONTROL
• Es un diagrama especialmente
preparado donde se van anotando los
valores sucesivos de la característica de
calidad que se está controlando.
• Los datos se registran durante el
funcionamiento del proceso de
fabricación y a medida que se obtienen.
•Las graficas de control se utilizan en la industria como técnica
de diagnósticos para
• Supervisar procesos de producción e identificar inestabilidad y
circunstancias anormales.
Objetivo General
Todo grafico de control está
diseñado para presentar los
siguientes principios:
• Fácil de entendimiento de los
datos
• Claridad
• Consistencia
• Medir variaciones de
calidad
Objetivo Específico
• Proceso de prevención para evitar que el producto llegue sin defectos
al cliente.
• Detectar y corregir variaciones de calidad
Graficas de control
Procesos de manufactureros
Líneas de Ensamble Torneado de piezas Maquinas
Empacadoras
Empresas de servicios
Hospital: Exactitud en la atención; Entrega de
medicamentos
Ambulancia: Tiempo de respuesta
Hotel: Hora de Salida de los huéspedes; # reclamos
EL GRÁFICO DE CONTROL TIENE:
• Línea Central que representa el promedio histórico de la
característica que se está controlando.
• Límites Superior e Inferior que calculado con datos históricos
presentan los rangos máximos y mínimos de variabilidad.
• Media
Sumatoria de todos los subgrupos divididos entre el numero de
muestras
• Rango
Valor máximo menos el valor mínimo
SUBGRUPOS
• Grupo de mediciones con algún criterio similar obtenidas de
un proceso
• Se realizan agrupando los datos de manera que haya máxima
variabilidad entre subgrupo y mínima variabilidad dentro de
cada subgrupo.
Por ejemplo, si hay cuatro
turnos de trabajo en un
día, las mediciones de cada
turno podrían constituir un subgrupo.
INTERPRETACION DE LAS LINEAS GRAFICAS • Un punto Fuera de los limites de control casi siempre se produce por una causa especial. • Cambio Repentino en el promedio del proceso • Un número inusual de puntos consecutivos que caen a un lado de la línea central casi siempre
es una indicación de que el promedio del proceso se desplazó en forma repentina. • Introducción de nuevos de trabajadores, materiales o equipos • Cambios de métodos de inspección • Una mayor o menor atención en la inspección • El proceso ha mejorado o desmejorado
CICLOS
• Los ciclos son patrones cortos repetidos, que alternan crestas
elevadas y valles bajos.
• Las causas puede ser:
Cambios periódicos en el ambiente .
Rotación de operarios o la fatiga al final del turno.
Diferentes equipos de medición utilizados.
Diferencias entre los turnos de la mañana y noche .
Cambios de temperatura y humedad.
Factores que intervienen en el diseño de un Gráfico de
Control.
• Factores muy importantes a tener en cuenta a la hora de construir un
Gráfico de Control Estadístico de Procesos, entre otros , son:
• 1. Costos del muestreo.
• 2. El valor admisible del error de primera especie, definido anteriormente.
• 3. La naturaleza de la variable aleatoria
• empleada para medir la calidad del proceso
• o del producto.
• 4.-La sensibilidad deseada para el
• gráfico (capacidad de detección de
• cambios en el proceso
ANALISIS ESTADISTICO
DE DATOS
ANALISIS
Es la separación
de las partes de
un todo hasta
llegar a conocer
sus principios o
elementos.
ANÁLISIS ESTADÍSTICO
Es el análisis que
emplea técnicas
estadísticas para
interpretar datos, ya
sea para ayudar en la
toma de decisiones o
para explicar los
condicionantes que
determinan la
ocurrencia de algún
fenómeno.
DATOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Es describir las características de una serie
de datos. Por ejemplo, dada una
POBLACIÓN, calcular su EDAD MEDIA,
distribución de frecuencias de dicha edad,
desviación típica, etc. Se pretende facilitar
un retrato de dicha población que permita
definirla con precisión. Los análisis
realizados con esta finalidad suelen ser
catalogados como muy sencillos y de escasa
dificultad. Esto no debe hacer que los
despreciemos, dado que, con un pequeño
esfuerzo, facilitan información muy útil e
imprescindible para la comprensión de la
realidad de dicha población.
ESTADÍSTICA INFERENCIAL
Pretende extraer información sobre más
elementos de los estrictamente analizados.
Esta extrapolación puede realizarse a través
de modelos y algoritmos predictivos.
Partiendo de la población anteriormente
citada, se pretende responder a preguntas
tales cómo:
¿ A cuántas personas tengo que preguntar
para estimar la edad de toda la ciudad?.
¿ Cuál será la edad media dentro de 5-10-15
años?.
¿ Se puede calcular la edad de dichas
personas en función de otras características
(por ejemplo el peso o el sueldo que ganan)?
Gracias por su atención