GESTIN DE PROCESOS
Ms. Roger Hurtado Rojas
Herramientas de Calidad
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Ms. Roger Hurtado Rojas
DIAGRAMA DE CONTROL
Ms. Roger Hurtado Rojas Diagrama de Control
Es un grfico en el cual se representan los valores de algn tipo de medicin realizada
durante el funcionamiento de un proceso continuo. Y que sirve para controlar dicho
proceso
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DIAGRAMA DE CONTROL
BASE ESTADSTICA DEL DIAGRAMA DE CONTROL
Ms. Roger Hurtado Rojas Diagrama de Control
Vamos a tratar de entenderlo
con un ejemplo:
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Supongamos que tenemos una mquina
inyectora que produce piezas de plstico, por
ejemplo de PVC
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Una caracterstica de CALIDAD importante es
el peso de la pieza de plstico, por que indica
la cantidad de PVC que la mquina inyect en
la matriz.
Entonces, en el lugar de salida de las
piezas, hay un operario que cada 30
minutos toma una, la pesa en una
balanza y registra la observacin
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Supongamos que estos datos se registran en
un grfico de lneas en funcin del tiempo:
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Esta es la fluctuacin esperable y natural del proceso. Los valores se
mueven alrededor de un valor central (El promedio de datos), la mayor
parte del tiempo cerca del mismo.
Pero en algn momento puede ocurrir que
aparezca uno o ms valores demasiado
alejados del promedio.
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Cmo podemos distinguir si esto se produce por la fluctuacin natural del
proceso o porque el mismo ya no est funcionario bien?
Esta es la respuesta que provee el control
estadstico de procesos, y a continuacin
veremos como lo hace
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Todo proceso de fabricacin funciona bajo ciertas
condiciones o variables que son establecidas por las
personas que lo manejan para lograr una produccin
satisfactoria.
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Todo proceso de fabricacin resulta de la concurrencia
de varios factores y condiciones que definen al proceso,
con el fin de obtener el producto deseado.
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Los responsables del funcionamiento del proceso de fabricacin
fijan los valores de algunas de estas variables, que se
denominan variables controlables.
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Por ejemplo, en el caso de la inyectora se fija la temperatura
de fusin del plstico, la velocidad de trabajo, la presin del
pistn, la materia prima que se utiliza (Proveedor del
plstico), etc.
Pero un proceso de fabricacin es
una suma compleja de eventos
grandes y pequeos
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Hay una gran cantidad de variables que sera imposible o muy difcil
controlar. Estas se denominan variables no controlables.
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Por ejemplo, pequeas variaciones de calidad del plstico, pequeos
cambios en la velocidad del pistn, ligeras fluctuaciones de la corriente
elctrica que alimenta la mquina etc.
Los efectos que producen las variables no
controlables son ALEATORIOS.
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Adems, la contribucin de cada una de las
variables no controlables a la variabilidad
total es cuantitativamente pequea.
Son las variables no controlables las
responsables de la variabilidad de las
caractersticas calidad del producto.
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Los cambios en las variables controlables se
denominan Causas Asignables de variacin del
proceso, porque es posible identificarlas.
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Las fluctuaciones al azar de las variables no
controlables se DENOMINAN CAUSAS NO
ASIGNABLES de variacin del proceso,
porque no son posibles de ser identificados.
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Causas Asignables: Son causas que pueden ser identificadas y
que conviene descubrir y eliminar, por ejemplo, una falla de la
mquina por desgaste de una pieza, un cambio notorio en la
calidad del plstico, etc.
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Estas causas provocan que el proceso no funcione como se desea
y por lo tanto es necesario eliminar la causa, y retornar el proceso
a un funcionamiento correcto.
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Causas No Asignables: Son una multitud de causas no
identificadas, ya sea por falta de medios tcnicos o porque no es
econmico hacerlos, cada una de las cuales ejerce un pequeo
efecto en la variacin total.
Son inherentes al proceso mismo, y no
pueden ser reducidas o eliminadas a menos
que se modifiquen el proceso.
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Cuando el proceso trabaja afectado
solamente por un sistema constante de
variables aleatorias no controlables (Causas
no asignables) se dice que esta funcionando
bajo control estadstico.
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Cuando, adems de las causas no asignable,
aparece una o varias causas asignables, se
dice que el proceso esta fuera de control.
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CONTROL ESTADISTICO
Cmo ponerlo en marcha?
La puesta en marcha de un programa de control
estadstico para un proceso particular implica dos
etapas:
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Antes de pasar a la segunda etapa, se
verifica si el proceso est ajustado. En caso
contrario, se retorna a la primer etapa:
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N Xi
1 55.1
2 57.1
3 53.3
4 53.9
5 55.9
6 53.2
7 55.8
8 55.3
439.6
Promedio 54.95
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Promedio Xi (Promedio - Xi) (Promedio - Xi)2
54.95 55.1 -0.15 0.0225
54.95 57.1 -2.15 4.6225
54.95 53.3 1.65 2.7225
54.95 53.9 1.05 1.1025
54.95 55.9 -0.95 0.9025
54.95 53.2 1.75 3.0625
54.95 55.8 -0.85 0.7225
54.95 55.3 -0.35 0.1225
13.28
Sumatoria
NDesviacin Estandar
13.28
8 1.288
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Calculando.
3.09 x 1.288 = 3.9811
54.95 + 3.9811 = 58.39311
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Datos
Promedio 54.95
Sigmas 3.09
Desviacin Estandar 1.288
Calculando.
3.09 x 1.288 = 3.9811
54.95 3.9811 = 50.9688
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Datos
Promedio 54.95
Sigmas 3.09
Desviacin Estandar 1.288
http://www.elosiodelosantos.com/sergiman/
div/tablintz.html
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En la distribucin normal el intervalo es 3,09 sigmas
alrededor del promedio corresponde a una probabilidad de
0,998.
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Entonces, se construye un grfico de prueba y se traza una lnea recta a lo largo
del eje de ordenadas (Eje Y), a la altura del promedio (Valor central de las
observaciones) y otras dos lneas rectas a la altura de los lmites de control.
58.93 Gr
50.96 Gr
DIAGRAMA DE CONTROL
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En este grfico se representan los puntos
correspondientes a las observaciones con
las que se calcularon los lmites de control
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Cuando las observaciones sucesivas tienen una
distribucin normal, la mayor parte de los puntos
se sita muy cerca del promedio, algunos pocos
se alejan algo ms y prcticamente no hay
ninguno en las zonas ms alejadas:
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Es difcil decir como es el grfico de un conjunto de
puntos que siguen un patrn aleatorio de distribucin
normal, pero s es fcil darse cuenta cuando no lo es.
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Una sucesin de puntos encima
Veamos algunos ejemplos de patrones no aleatorios
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o por debajo de la lnea central
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Una serie creciente de 6 7
observaciones
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o una serie decreciente.
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Cuando las observaciones no siguen un patrn aleatorio, indicando la
existencia de causas asignables, se hace necesario investigar para
descubrirlas y eliminarlas.
Como hemos visto, el 99.8% de las observaciones
deben estar dentro de los lmites de 3.09 sigmas
alrededor de la media
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Esto significa que slo 1 observacin en
500 puede estar por causas aleatorias
fuera de los lmites de control.
Entonces, cuando se encuentra ms de 1 punto en 500
fuera de los lmites de control, esto indica que el sistema
de causas aleatorias que provocaba la variabilidad habitual
de las observaciones ha sido alterado por la aparicin de
una causa asignable que es necesario descubrir y eliminar.
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En ese caso, el supervisor del proceso debe detener
la marcha del mismo e investigar con los que operan
el proceso hasta descubrir la o las causas que
desviaron al proceso de su comportamiento habitual
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Una vez eliminadas las causas del problema,
se puede continuar con la produccin normal
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Realizar grfico de control
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N Xi
1 40.4
2 41.9
3 42.1
4 42.6
5 42.7
6 42.8
7 42.9
8 41.5
CASO
http://www.slideshare.net/jcarreto/07-grficos-de-control-32528
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