Diagrama de Control 2015 1

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


DIAGRAMA DE CONTROL

BASE ESTADSTICA DEL DIAGRAMA DE CONTROL


Vamos a tratar de entenderlo

con un ejemplo:



Supongamos que tenemos una mquina

inyectora que produce piezas de plstico, por

ejemplo de PVC


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



Supongamos que estos datos se registran en

un grfico de lneas en funcin del tiempo:


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.



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



Todo proceso de fabricacin funciona bajo ciertas

condiciones o variables que son establecidas por las

personas que lo manejan para lograr una produccin

satisfactoria.


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.


Los responsables del funcionamiento del proceso de fabricacin

fijan los valores de algunas de estas variables, que se

denominan variables controlables.


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



Hay una gran cantidad de variables que sera imposible o muy difcil

controlar. Estas se denominan variables no controlables.


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.



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.


Los cambios en las variables controlables se

denominan Causas Asignables de variacin del

proceso, porque es posible identificarlas.



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.


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.


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.


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.



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.


Cuando, adems de las causas no asignable,

aparece una o varias causas asignables, se

dice que el proceso esta fuera de control.


CONTROL ESTADISTICO

Cmo ponerlo en marcha?

La puesta en marcha de un programa de control

estadstico para un proceso particular implica dos

etapas:


Antes de pasar a la segunda etapa, se

verifica si el proceso est ajustado. En caso

contrario, se retorna a la primer etapa:



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


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


Calculando.

3.09 x 1.288 = 3.9811

54.95 + 3.9811 = 58.39311


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


Datos

Promedio 54.95

Sigmas 3.09

Desviacin Estandar 1.288

http://www.elosiodelosantos.com/sergiman/

div/tablintz.html


En la distribucin normal el intervalo es 3,09 sigmas

alrededor del promedio corresponde a una probabilidad de

0,998.


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


En este grfico se representan los puntos

correspondientes a las observaciones con

las que se calcularon los lmites de control


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:



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.


Una sucesin de puntos encima

Veamos algunos ejemplos de patrones no aleatorios


o por debajo de la lnea central


Una serie creciente de 6 7

observaciones


o una serie decreciente.


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



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.


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


Una vez eliminadas las causas del problema,

se puede continuar con la produccin normal


Realizar grfico de control


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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