REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA

MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA DEFENSA

UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA

FUERZA ARMADA NACIONAL BOLIVARIANA

7MO SEMESTRE ING. PETROQUÍMICA SECCIÓN “B”

NÚCLEO FALCÓN - EXTENSIÓN PUNTO FIJO

ASIGNATURA: CONTROL DE CALIDAD

PRINCIPIOS ESTADÍSTICOS APLICADOS EN EL

CONTROL DE CALIDAD

Docente:

Lic. Roberto Guanipa Integrantes

Jose, Gonzalez

Marval, Mariangel

Navarro, Andrea

Ronald, Alvarez

Reimarys, Arcaya

C.I: 22606967

CI: 24.306.840

CI: 24.526.022

C.I:24.338.561

C.I:24.526.174

Punto Fijo, Febrero de 2015

ÍNDICE

Pág.

INTRODUCCION_______________________________________2-3

CALIDAD_______________________________________________4

CONTROL DE CALIDAD_________________________________ 4-5

VARIABILIDAD_________________________________________5-6

VARIABLES DE UN PROCESO____________________________6-7

TIPOS DE VARIABLES____________________________________7

TÉCNICAS ESTADÍSTICAS________________________________ 8

LAS HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS_____________________ 8-9

DIAGRAMA DE ISHIKAWA (CAUSA- EFECTO) ________________9

HISTOGRAMA__________________________________________10

DIAGRAMA DE PARETO_______________________________11-12

DIAGRAMA DE FLUJO_________________________________12-13

DIAGRAMA DE CONTROL________________________________13

DIAGRAMA DE CORRIDA_________________________________14

GRÁFICA DE CORRELACIÓN___________________________14-15

CONCLUSIÓN__________________________________________16

BIBLIOGRAFÍA__________________________________________17

INTRODUCCION

Actualmente los procesos industriales buscan la reproducción continua o

en serie de un modelo a seguir (prototipo) de un producto. Cuando el producto

está bien diseñado y se fabrica cumpliendo las normas establecidas, el mismo

llenará las expectativas para el cual fue elaborado y para el usuario. Por ello

es necesario que todos los productos se fabriquen ajustados a las normas y

especificaciones, es allí donde el control de calidad interviene para asegurar

el fiel cumplimiento de estas normas para el producto. Lógicamente no hay

dos productos exactamente iguales, que por diferenciales a veces hasta

milimétricos o microscópicos varían; por lo que la calidad varía continuamente,

dependiendo del nivel de refinamiento técnico alcanzado.

De esta forma teniendo en cuenta que la calidad es variable, va en

contraposición a la uniformidad y en la práctica esta situación se obvia

llegando a la transacción entre ambos, estableciendo límites para definir las

variaciones con respecto a las especificaciones cualitativas permisibles y

tolerables en el producto final, sin alejarse de los principios de normalización.

Sin embargo existen elementos perturbadores que impiden que la producción

se ajuste lo mejor posible a las especificaciones cualitativas, los cuales pueden

ser: defectos en la maquinaria, imprecisiones humanas, desperfectos en los

instrumentos de control, malas condiciones del ambiente laboral, entre otros.

Es así como este efecto de variación se traduce o transforma a un nuevo

concepto llamado “desviación cualitativa”, esta representa un aumento de los

costos puesto que implica un gasto extra de materia prima o de tiempo y

trabajos para realizar las correcciones de los defectos del producto acabado.

Este aumento de los costos de producción sumados a los retrasos de la

producción, la disminución del prestigio de la empresa y otros, son hechos

graves como para no estudiarlos atentamente y buscar las medidas correctivas

necesarias.

El objetivo de este trabajo que se presenta a continuación, va orientado a

proporcionar los conocimientos mínimos necesarios que permitan comprender

las técnicas estadísticas, metodología e interpretación y análisis de resultados.

Para ello es necesario basarse en fundamentos de estadísticas matemáticas,

así como en matemáticas avanzadas; sin embargo, la mayoría de los

principios descritos sólo requieren de conocimientos matemáticos. Es de suma

importancia la futura y profunda competición de la labor investigativa para

entender de una mejor manera todo el mundo estadístico aplicado al control

de la calidad.

CALIDAD

Calidad es la aptitud de un producto para satisfacer una necesidad al menor

costo posible.

La calidad de un producto implica dos aspectos fundamentales:

a. Calidad del Diseño: Es el grado de concordancia entre el diseño y el fin

para el cual fue creado; en la medida que las características previstas, los

materiales y las formas concebidas por el diseñador cumplen con las

necesidades del usuario.

b. Calidad del Producto: Es el grado de concordancia entre el producto y

sus especificaciones. Siendo el grado en el que el proceso de manufactura

y mano de obra han reproducido el producto lo más cercano del diseño

original.

CONTROL DE CALIDAD

Es el proceso mediante el cual se miden las características de un producto,

se comparan los valores con las normas establecidas y se adoptan las

medidas correctivas convenientes cuando no se ajustan a las normas. La

definición previa de Calidad tiene varias implicaciones y una de ellas es que

con el sólo control estadístico no es posible alcanzar la satisfacción del

consumidor, por lo tanto para alcanzar esta calidad se requiere además:

1. Una adecuada investigación de mercado (calidad de investigación del

mercado).

2. Un producto con un diseño acorde (calidad de diseño).

3. Un producto fiel al diseño del prototipo (calidad de fabricación o

concordancia).

4. Un producto al alcance del consumidor oportunamente (calidad de

distribución).

5. Un producto con adecuados componentes de reemplazo (calidad de

servicio).

Uno de los objetivos de la estadística es el conocimiento cuantitativo y

cualitativo de un determinado suceso de la realidad. Al igual que otras

actividades u operaciones realizadas por el hombre, el Control de Calidad está

relacionado directamente con eventos o sucesos reales en materia de calidad,

y por tanto, su estudio está basado en la aplicación de principios que nos

ofrece la Estadística como ciencia. Dentro de estos principios estadísticos

aplicados al Control de Calidad, se pueden reflejar las variables como factor

importante de estudio.

VARIABILIDAD

Cuando se desea mejorar un proceso a fin de elevar la calidad de un

producto se hace necesario buscar información que pueda conducirnos al

logro del objetivo; implica en consecuencia desarrollar un plan estratégico que

conduzca a ese fin. Un plan de mejora de la calidad debe tomar en cuenta la

variabilidad debido a que, en un proceso interactúan factores tales como los

materiales, maquinas, mano de obra, mediciones, medio ambiente y métodos,

estos 6 elementos determinan de manera global todo el proceso, y cada uno

aporta parte de la variabilidad (y de la calidad) de los resultados de proceso.

Algunos ejemplos de variabilidad son:

Materiales no idénticos

Personas con diferentes habilidades y entrenamiento.

Desajustes y desgastes de máquinas, etc.

La variabilidad puede observarse incluso bajo condiciones de aparente

estabilidad del proceso.

La Norma ISO 9000 dice: “El uso de técnicas estadísticas puede ser de

ayuda para comprender la variabilidad y ayudar por lo tanto a las

organizaciones a resolver problemas y a mejorar su eficacia y eficiencia.

Asimismo estas técnicas facilitan una mejor utilización de los datos disponibles

para ayudar en la toma de decisiones” y también explica que “Las técnicas

estadísticas pueden ayudar a medir, describir, analizar, interpretar y hacer

modelos de dicha variabilidad, incluso con una cantidad relativamente limitada

de datos” y este a su vez puede ayudar a proporcionar un mejor entendimiento

de la naturaleza, alcance y causas de la variabilidad, ayudando así a resolver

e incluso prevenir los problemas que podrían derivarse de dicha variabilidad,

y a promover la mejora continua.

VARIABLES DE UN PROCESO

En todo proceso hay variables de entrada y salida:

Variable de Entrada (X): Son las que definen las condiciones de

operación del proceso, y del valor de ellas depende la eficacia del

proceso. Ej. Temperatura, velocidad, presión, cantidad y/o

características de algún insumo o material, entre otros.

Variable de Salida (Y): Son las que reflejan los resultados obtenidos

por el proceso. A través de los valores que toman estas variables se

evalúa la eficacia del proceso y por lo general son las características de

la calidad del producto que se obtienen con el proceso.

Otras variables: se consideran otros tipos de variables que no están

normalmente controladas pero que influyen en el proceso, entre las

cuales tenemos: humedad relativa del medio ambiente, habilidad de un

operario, método de trabajo, entre otros.

TIPOS DE VARIABLES

Cualitativas o de atributos: Son aquellas en donde las características

que se estudian no son numéricas. Ej. Tipo de producto.

Ensamblado/No ensamblado. Nombres de los clientes, etc.

Cuantitativas o continuas: Son aquellas cuyas características pueden

registrarse numéricamente. Ej. Peso de un lote. Número de productos

defectuosos. Número de clientes atendidos, etc.

Las continuas a su vez se clasifican en:

Discretas: Son aquellas que pueden adquirir ciertos valores y casi

siempre hay “brechas” entre esos valores. Ej. Nº de Clientes atendidos,

Nº de quejas, Nº de artículos defectuosos por lote, Nº de servicios de

mantenimiento.

Continuas: Son aquellas que pueden tomar cualquier valor dentro de

un intervalo específico. Las continuas son las que requieren de un

instrumento de precisión para medir, ejemplo: peso, volumen, voltaje,

longitud, resistencia, temperatura, humedad, tiempo, diversas

dimensiones, entre otros.

TÉCNICAS ESTADÍSTICAS

Las Técnicas Estadísticas son utilizadas como herramientas de análisis

para el control de calidad, la Norma ISO 10017 recomienda técnicas

estadísticas específicas para cada apartado de la Norma ISO 9001. Ésta a su

vez establece los requisitos que debe reunir un sistema de gestión de la

calidad. En general la norma recomienda las siguientes técnicas estadísticas:

Estadísticas descriptivas

Diseño de experimentos.

Prueba de hipótesis.

Análisis de la medición

Análisis de la capacidad del proceso

Análisis de regresión

Análisis de confiabilidad h. Muestreo

Simulación

Gráficos de control estadístico de procesos (CEP).

Fijación de tolerancias estadísticas.

LAS HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS

Son solo técnicas que se basan en principios y conceptos establecidos que

permiten a la empresa el control y el mejoramiento de cualquier tipo de proceso

como por ejemplo: procesos contables, financieros, productivos, comerciales,

informáticos, de ventas, técnicos, de personal, entre otros”. (Hernández y

Maza; 2000-90). Los principios fundamentales en los cuales se basan las

herramientas estadísticas estudiadas, representan las bases sobre las cuales

se apoyan o sustentan cada una de las herramientas para su aplicación

práctica.

Entre los diferentes métodos estadísticos que se utilizan para el control

de la calidad en un proceso, se encuentran las siguientes herramientas:

DIAGRAMA DE ISHIKAWA (CAUSA- EFECTO)

Fue desarrollado por Kauro Ishikawa en 1950, el cual tiene como principio

analizar una situación, una actividad, un producto, un problema en términos

causa efecto. Una causa es todo elemento, condición u acción que produce

un efecto. Entendiéndose por efecto, todo cambio o modificación del evento

en estudio. Con el apoyo de esta gráfica se puede ordenar la discusión (sesión

de lluvia de ideas) en torno a un grupo de factores como son materiales,

métodos, mano de obra y maquinaria.

Este diagrama sirve para solventar problemas de calidad y actualmente es

ampliamente utilizado alrededor de todo el mundo. Los datos de este diagrama

pueden ser analizados por el principio de Pareto, para encontrar los factores

que tienen mayor influencia sobre el resultado, en la fig. 1 se visualiza de

manera más estructural en que se basa el diagrama causa efecto también

denominado por su estructura como espina de pescado.

Fig. 1

HISTOGRAMA

Al igual que los otros principios, el histograma es una de las herramientas

estadísticas, que también se utiliza para conocer la situación de la producción

de una serie de medidas clasificadas y ordenadas por volumen y tamaño, para

demostrar los datos reales y compararlos con el valor deseado y éste se mide

a través de la desviación estándar. Aunque los valores cambian todo el tiempo,

están gobernados por ciertas reglas, y es que los datos tienen una

determinada distribución. Tales datos de una muestra nos van a servir para

decidir sobre la población.

De tal forma, mientras más grande sea la muestra, más información se

obtendrá sobre la población. (Hernández y Maza; 2000-96). Con un cambio en

los valores se pueden obtener comunicaciones claras y efectivas de la

variabilidad del sistema, y de alguna manera mostrar los cambios en esté, y

poder identificar las anormalidades que puedan presentar el tamaño de la

muestra, que mientras más grande, mayor es la dificultad que presenta y así

poder comparar la variabilidad con los límites de especificaciones ya

establecidos.

Fig. 2

DIAGRAMA DE PARETO

El principio del Diagrama de Pareto fue formulado por el Dr. J.M. Juran en

honor del Economista italiano Wilfredo Pareto, quien realizó un estudio sobre

la distribución de la riqueza, donde se encontró que la mayoría de la población

poseía la menor parte de la riqueza. El Dr. Juran aplicó este concepto, con lo

cual se obtuvo lo que hoy se conoce como la regla 80/20. Según este

concepto, si se tiene un problema con muchas causas, se puede decir que el

20% de las causas resuelven el 80% del problema y el 80% de las causas solo

resuelven el 20% del problema.

Además, se reconoce que es un principio universal con múltiples

aplicaciones que es posible identificar lo poco vital dentro de lo mucho que

podrá ser trivial. El mismo Dr. Juran, modifico el término mayoría trivial a

mayoría útil, debido a que considera que no hay ningún problema de calidad

que sea trivial. Los problemas de calidad se presentan como pérdidas

(productos defectuosos y su costo). La mayoría de estas se deberán a los

pocos tipos de defectos y estos pueden atribuirse a un número muy pequeño

de causas. Si se identifican las causas de estos pocos defectos vitales, se

puede eliminar casi todas las pérdidas, concentrándonos en dichas causas

particulares y dejando de lado por el momento otros muchos defectos útiles.

El uso del Diagrama de Pareto permite solucionar este tipo de problemas con

eficiencia.

Fig. 3

DIAGRAMA DE FLUJO

La mejor forma de mejorar la calidad de un producto o servicio es la de

construir un diagrama de flujo, este diagrama se basa en la naturaleza de su

concepto, es decir, se explica por sí misma. El diagrama de flujo no es más

que la representación simbólica o pictórica de un procedimiento administrativo

o la forma de expresar en lenguaje natural la solución de un problema, por

medio de un conjunto de pasos u operaciones lógicas necesarias. Hay que

tener en cuenta que a cada paso de un flujograma le sigue otro claramente

definido sin ambigüedades. La representación simbólica es la mejor forma de

mostrar cómo se han ido solucionando los problemas que se han presentado,

mediante una serie de pasos que se aplican de acuerdo al problema. En la

elaboración de éste diagrama debe ser tomado en cuenta el sentido común,

ya que no existe una declaración de las reglas a seguir.

DIAGRAMA DE CONTROL

Este sirve para reunir y clasificar las informaciones según determinadas

categorías, mediante la anotación y registro de sus frecuencias bajo la forma

de datos. La información de rendimiento del proceso proviene de un sistema o

de un proceso de manufactura. Como podemos darnos cuenta que el

diagrama de control se fundamenta bajo conceptos estadísticos básicos ya

que los límites de control utilizados para medir el proceso en marcha son

determinados por fórmulas matemáticas que manejan tales conceptos. Se

dicen, que existen dos tipos de variación, el primer tipo es el que resulta de

muchas causas que afectan en forma permanente al proceso: la habilidad del

trabajador, la claridad de los procedimientos, la capacidad de los equipos, las

condiciones del trabajo, etc. Estas causas pueden ser modificadas por la

gerencia.

La otra forma de variación es usualmente, más fácil de eliminar: una

maquina funciona mal, un trabajador no capacitado fue encargado del trabajo,

un accidente, un proveedor despacha un lote de material defectuoso, etc. A

estas se les llama causas especiales, aparecen en los diagramas de control

como puntos fuera de los límites. La esencia de los datos es que el propósito

esté claro y que los datos reflejen la verdad. Este diagrama tiene muchas

funciones, pero la principal es hacer fácil la recopilación de datos y realizarlas

de forma que puedan ser usadas fácilmente y analizadas automáticamente. El

diagrama de control se diseñó con la finalidad de detectar de manera

inmediata cualquier anormalidad que se pueda presentar.

DIAGRAMA DE CORRIDA

Llamada también gráficas para individuos o gráfica de comportamiento,

este grafico es utilizado normalmente, porque se encarga de hacer su análisis

en pleno desarrollo, tomando en cuenta el tiempo. Estas herramientas utilizan

para su representación gráfica un conjunto de coordenadas cartesianas, en

donde se dice que las ”x” representan la variable tiempo, la cual puede ser

medida en horas, días, meses y años y “y” representa la variable de tendencia.

Con este diagrama se obtiene la información si la curva en el eje cartesiano es

decreciente, creciente o de movimiento cíclico y tener una idea de cómo

funciona. Es un principio que debe estar acompañado por otro como el

histograma y el diagrama de control.

Fig. 4

GRÁFICA DE CORRELACIÓN

Es una representación gráfica de la correlación y análisis de regresión de

datos emparejados; por eso se dice que esta herramienta tiene su fundamento

conceptual en la teoría de correlación la cual permite identificar la existencia o

no existencia de una relación entre variables estudiadas, además de la

dirección y el grado de esa relación, si es que existe. Estos aspectos se dan

simultáneamente en un solo valor. También demuestra como dos variables se

relacionan una con la otra. Las gráficas de correlación requieren de los análisis

de regresión y correlación para determinar el grado de ajustamiento de las

variables para una curva determinada a través de la distribución empírica con

relación a la recta obtenida de esas variables, siguiendo el criterio de los

mínimos cuadrados.

La esencia de esta herramienta es el estudio de la relación o no entre dos

variables a través de una representación gráfica de una serie de datos.

Cuando se desarrolla este diagrama, hay que examinar si hay o no puntos muy

apartados en el gráfico y suponer que estos que están fuera del grupo principal

son el resultado de errores de medición, de registros de los datos o fueron

causados por algún cambio en las condiciones de operación. Por ello se hace

necesario excluir estos puntos del análisis correlacional, sin despreciar por

completo esos puntos que pueden servir con frecuencia para obtener

información útil y averiguar por qué ocurre.

CONCLUSIÓN

La estadística aplicada en control de calidad es una herramienta que

permite una forma más eficaz comparar los valores necesario de un producto

optimo y de calidad que puedan ser adaptado a las normas establecidas, así

de esta manera lograr la calidad que es necesaria para la aceptación del

mercado consumidor, ahora bien es fundamental realizar una serie de paso

para poder alcanzar la calidad del `proceso que genera un producto de

excelente calidad.

La estadística aborda el estudio desde una perspectiva cualitativa y

cuantitativa dentro de sus variable para obtener un resultado óptimo en

cuanto al control de calidad; es entonces cuando la estadística como ciencia

es fundamental la realizar estudios de este tipo que implica generar elevar la

calidad de un producto y este permita ejecutar un plan estratégico dentro de

una organización para mejorar o resolver situaciones a través del análisis,

interpretación, descripción permitiendo obtener una mejor compresión de la

situación así como las causas , además de prevenir problemas y realizar

predicciones a futuros.

En ese sentido Las Técnicas Estadísticas son utilizadas como

herramientas de análisis para el control de calidad, la Norma ISO 10017 lo

recomienda. En general la norma recomienda las siguientes técnicas

estadísticas: Diseño de experimentos, prueba de hipótesis., análisis de la

medición, análisis de la capacidad del proceso, análisis de regresión, análisis

de confiabilidad h, muestreo, simulación, gráficos de control estadístico de

procesos (CEP),. Fijación de tolerancias estadísticas. Estas técnicas están en

las normas ISO 9001 donde se establece los requisitos que debe reunir un

sistema de gestión de la calidad

BIBLIOGRAFÍA

Gonzales, D. (2012). Principios Estadísticos Aplicados En Control De

Calidad. http://clubensayos.com/Temas-Variados/PRINCIPIOS-

ESTADISTICOS-APLICADOS-EN-CONTROL/489656.html

Boada, G., Farías, H. (2008). Análisis De Las Herramientas Estadisticas

Aplicada A La Calidad Total.

http://ri.bib.udo.edu.ve/bitstream/123456789/706/1/zip-

TESIS_BGGJ_FRHL--%5B00100%5D--%28tc%29.pdf

Pérez, G. (2011). Principios Estadísticos Aplicados En Control De

Calidad. https://gastonperezu.files.wordpress.com/2011/10/guia-

unidad-ii-2-1-variables-estadisticas1.pdf

Díaz, E., Ruiz, D. (2009). Herramientas Estadísticas Para El Control De

Procesos. http://www.calidad.com.mx/docs/art_63_1.pdf