Matriz Graficos _ Angie Bello (1)

8/17/2019 Matriz Graficos _ Angie Bello (1)

1/8

MOMENTO 2

Control de Calidad

Preparado por

Angie C. Bello Barbosa

Código: 1026286923

Grupo: 302582_44

Tutor

Diana Patricia Díaz

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA “UNAD”

Escuela De Ciencias Básicas Tecnología e Ingeniería.

Ingeniería Industrial

Duitama, Colombia

2016


2/8

IPO DERAFICO

OBJETIVO EIMPORTANCIADEL GRAFICO

PROCEDIMIENTO PARAELABORARLO

ASPECTOS A TENEREN CUENTA EN EL

ANALISIS APLICACIÓN

AFICO X– R

Controlar unacaracterística decalidad cuando setrata de unavariable continuacomo proceso deprevención paraevitar que elproducto lleguesin defectos alcliente.

-Fácilentendimiento delos datos.

-Claridad de losdatos.

-Consistencia delos datos

-MedirVariaciones deCalidad.

1. Recolectar los datos, haydos maneras: a.) retirarvarias piezas juntas aintervalos regulares. b.)Retirar piezas individuales

a lo lardo del intervalo detiempo.2. Calcular el promedio para

cada subgrupo demuestras.

3. Determinar el rango paracada uno de los subgrupos.

4. Calcular el promedio depromedios o promedioglobal.

5. Calcular el promedio de losrangos.

6. Establecer los límites decontrol.

7. Mediante los datos

obtenidos realizar lagráfica correspondiente.

Se requieren Nmuestras de Tamaño n.

Los datos deben serrecientes y del proceso

a controlar.

Los datos recolectadosdeben ser de un mismoproducto.

El promedio se calculamediante la sumatoriade los datos de cadasubgrupo dividido en elnúmero de datos (n)

Cuanto más número demediciones se hagan,mayor efectividadtendrá el análisis

La empresa Mecanizados ALFA S.A. desea realizar un análisis sobre el diámetro del perfidesea asegurar que su producto estrella se encuentre bajo control estadístico, esto con el brindar el mejor producto al cliente.

Para ello se toman muestras durante el procesos de fabricación inicialmente por un peridos días en cada uno de los turno de producción obteniendo los siguientes resultados:

Con lo que se obtiene el siguiente Gráfico X-R

Haciendo un análisis de lo que muestra la gráfica se evidencia que pese a que la mayoríadatos se encuentran dentro de los límites establecidos de control hay un grupo de datos qencuentran por fuera del límite superior con lo que se puede identificar diferencias dimensconsiderables con respecto al resto de muestras; esto indica que se debe hacer una reviajuste al proceso sea en la parte de proceso o de medición para establecer la razón desviación de este grupo parcializado de datos.


3/8

AFICO X– S

Instrumentoestadístico quesirve paraestudiar elcomportamientode un proceso demanufactura,considerandocomo indicador ladesviación

estándar.

La ventaja deusar esta gráficaes que para losvalores de n ladesviaciónestándar es mássensible acambiospequeños que elrango.

1. Identificar la variable ovariables a estudiar ycontrolar

2. Establecer un plan pararecolectar los datos(muestreo)

3. Recolectar los datos.

4. Calcular la media y la

desviación estándar para cadamuestra.

5. Calcular los límites decontrol.

6. Mediante los datosobtenidos realizar los gráficoscorrespondientes.

7. Analizar los resultados paraevaluar el comportamientodel proceso y las variables deestudio.

Es importante lavariabilidad delproceso de control, aliniciar la construcciónde la gráfica, si elproceso no muestraestabilidad estadística,entonces la partecorrespondiente a lospromedios no será

confiable dado que loslímites de control de Xdependen del valormedio de S.

Son mejores laspropiedadesestadísticas de ladesviación estándar encomparación a las delrango.

La empresa Mecanizados ALFA S.A. desea realizar un análisis sobre el diámetro del pues desea asegurar que su producto estrella se encuentre bajo control estadístico, esto cfin de brindar el mejor producto al cliente.

Para ello se toman muestras durante el procesos de fabricación inicialmente por un periodos días en cada uno de los turno de producción obteniendo los siguientes resultados:

Con lo que se obtiene el siguiente Gráfico X-S

En la gráfica X, se puede observar que los datos se encuentran un tanto dispersos, razóevidencia probablemente un tamaño de muestra no significativa para los resultados analicomo también pueden deberse estos resultados a fallas directas en el proceso de recoleccilos datos y de medición al tratarse de características netamente dimensionales que conlun análisis minucioso del proceso para lograr unificar los datos y hacer que los resultados más hacia la media.

En la gráfica S, se puede observar que los datos están dentro de los límites de contrvariación de los mismos frente a la desviación estándar no presenta una condición distanobligue a tomar medidas críticas sobre el proceso, por otro lado, se observa si, que lopresentan una distribución cíclica y repetitiva, con tendencia al límite central de cCondición que puede concluirse como falta de parametrización desde el inicio del proajuste durante el mismo presentando desde luego oportunidades de mejora.

TURNO PARAMETRO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

DIAMETRO 1 18,8 18,9 18,8 18,7 18,7 18,8 18,6 18,7 18,7 18,744 0,08819171

DIAMETRO 2 18,7 18,6 18,7 18,9 18,9 19 18,9 18,9 18,9 18,833 0,13228757

DIAMETRO 1 19,1 19 19 19,1 19,2 19,1 18,9 19 19,1 19 19,050 0,08498366

DIAMETRO 2 18,9 18,8 18,7 18,8 18,8 18,8 18,8 18,8 18,9 18,8 18,810 0,05676462

DIAMETRO 1 18,6 18,7 18,8 18,8 18,8 18,7 18,6 18,8 18,8 18,8 18,740 0,0843274DIAMETRO 2 18,7 18,8 18,9 18,6 18,7 18,9 18,9 18,6 18,7 18,7 18,750 0,11785113

DIAMETRO 1 18,7 19 18,8 18,9 18,9 19 19 18,9 19 18,9 18,910 0,09944289DIAMETRO 2 18,6 18,7 18,7 18,7 18,7 18,8 18,7 18,8 18,8 18,8 18,730 0,06749486

18,821 0,09141798

2

1

2

N° MUESTRASPROMEDIO DESV. ESTA

1


4/8

RAFICOCp.

Da una idea decuán capaz es elproceso, elobjetivo esestablecer unindicador simpley directo de lacapacidad deproceso.

Relación entre latoleranciaespecificada y latolerancia naturaldel proceso ocapacidad deproceso.

Este índicerelaciona lavariabilidadpropia delproceso con loslímites deespecificaciónestablecidos parael producto.

En realidad no es un gráficocomo tal, en realidad es uníndice que se calcula teniendoen cuenta la relación propiadel proceso con los límites decontrol especificadosteniendo en cuanta suvariabilidad, de tal forma queeste índice se usafrecuentemente cuando se

evidencia que los datosobtenidos presentan unadistribución normal deprobabilidad, por tanto parasaber el estado del proceso ycalcular este índice esnecesario hacer uso de losgráficos de control.

Cp se refiere a la variación delproceso alrededor del valorpromedio.

Para calcular el índice deCapacidad de Proceso CP. Sehace uso de la siguienteformula:

= − Lcs = Limite de controlSuperior EspecificoLci = Limitede control inferior Especificoσ =desviación estándar.

La capacidad delproceso contiene dospartes básicas: lamedición de variablesen el rendimiento delos procesos y lacomparación de estasvariables conespecificacionespredeterminadas. El

gráfico de controlrepresenta, por unlado, objetivosdeterminados enrelación con lacapacidad del proceso,y por otro, losnúmeros reales; y seinvestigan lasdiferencias entreambos.

1,33 es el valor mínimo

aceptable para uníndice de capacidad esdecir, cualquier valorpor debajo de estacifra indicaría que,aunque esté bajocontrol estadístico, elproceso no cumplecon lasespecificacionesdeseadas

La empresa Mecanizados ALFA S.A. desea realizar un análisis sobre el diámperfil liso pues desea asegurar que su producto estrella se encuentre bajo coestadístico, esto con el fin de brindar el mejor producto al cliente.

Para ello desea realizar un estudio del índice de Capacidad del Proceso del prantes mencionado.

Así pues, determina según los valores de control de la norma revisar el diámetproducto en el proceso de producción mediante un formato de registro de destableciendo los diámetros mínimos y máximos según las siguientes medicontrol.

Obteniendo los siguientes valores:

= , = ,

= , Con los anteriores datos, se procede a calcular el índice de capacidad de proceso

= − = ,( , = ,

El índice de capacidad de procesos Cp nos arroja un valor superior a 2. Por taconcluye que el proceso se encuentra dentro de la clase o categoría de proceso de mundial y que además, se tiene calidad seis sigma.


5/8

RAFICOCpk

Caracteriza larelación existenteentre la mediadel proceso y sudistancia al límitede especificación,por el cual elproceso dará unresultado menoscorrecto.

Utilizado parasaber si elproceso se ajustaa las tolerancias,es decir, si lamedia natural delproceso seencuentracentrada o nocon relación alvalor nominal delmismo.

Al igual que Cp, Cpk no es ungráfico como tal, es un índiceque refleja la proximidad de lamedia actual de un proceso allímite de control superior obien al límite de controlinferior.

Como con frecuencia elpromedio de los datos

obtenidos en un proceso no seencuentra exactamente en elpunto medio, es útil calculareste índice ya que refleja lasvariaciones y la localizacióndel promedio del proceso.

El Índice Cpk se calculamediante la siguienteecuación:

= . − , −

= Media. Lcs = Limite de controlSuperior

Lci = Limite de control inferior

σ =desviación estándar

Cpk es un índice decapacidad.

El índice Cpk, siemprees menor o igual aCapacidad de procesoCp.

Se usa siempreconjuntamente con elCp.

Si el promedio actuales igual al punto mediodel rango deespecificación,entonces Cpk seráigual a Cp.

Entre más alto sea elvalor de Cpk, más baja

será la cantidad deproducto que estefuera de los límites deespecificación.


Para ello desea realizar un estudio del índice de Capacidad del Proceso Cproducto antes mencionado.

Así pues, determina según los valores de control de la norma revisar el diámetproducto en el proceso de producción mediante un formato de registro de destableciendo los diámetros mínimos y máximos según las siguientes medicontrol.

Obteniendo los siguientes valores:

= , = ,

= , = , Continuando con el anterior proceso, se procede a calcular el índice de capacida

= . − , −

= ., − ,( , ) , , − ̅( , )

= .[ , , ,] = [ ,]

Este índice arroja valor superior a 1, por lo tanto, se confirma que el proceso estcontrol estadístico


6/8

RAFICOCPM

Su objetivoprincipal esdeterminar demanera óptima laduración de unproceso oproyecto.Entendiéndoseestos comosecuencias

lógicas deactividadesrelacionadas ydonde cada unatiene unaduraciónestimada. Portanto se enfocaen determinar laforma óptima pormedio de la cualse maximice elahorro de tiempode un procesodeterminado,basándose en laplaneación yevaluaciónordenada delprogreso delmismo.

Estudia lasrelacionesdirectamente

CPM es en esencia un métodografico para la optimizaciónde tiempos de proceso el cualpara ser realizado necesitaseguir los siguientes pasos:

1. Definir el proceso con todassus actividades o etapasprincipales.

2. Establecer relaciones entrelas actividades. Dar un ordenlógico a las operaciones, cualantes cual después.

3. Dibujar un diagramaconectando las diferentesactividades en base a susrelaciones de precedencia.

4. Definir costos y tiempoestimado para cada actividad.

5. Identificar la trayectoriamás corta del proceso, siendoésta la que determinará laduración del mismo es decirCPM (Ruta Crítica).

Generalmente larepresentación de lasactividades en un gráfico CPM

CPM o Ruta Críticaequivalente a la siglaen inglés Critical PathMethod.

Utilizado confrecuencia en eldesarrollo y control deproyectos.

Para CPM lasactividades y sustiempos de duraciónson conocidos, esdecir, no existeincertidumbre.

La longitud de la rutacrítica es igual a la

trayectoria másgrande del proyecto,es decir la duración deun proyecto o procesoes igual a CPM.

Si una actividad uoperación seestablecida en la rutacrítica se retarda o


Puesto que desea optimizar el tiempo del proceso para el producto antes mencionnombrando sus principales actividades como A, B, C, D, E y F, otorgando a cadadeterminado tiempo, tal y como se muestra en la siguiente tabla:

ACTIVIDAD PREDECESORA TIEMPO DURACION

A 2B A 3

C B 4D B 5E C,D 6F E 2

A continuación, se procede a graficar el CPM y así encontrar la ruta más corta, adel tiempo de duración del proyecto.

De lo anterior se puede concluir que:

La ruta crítica es: A-B, B-D, D-E y E-F El tiempo de duración de este proyecto es de 18 horas.


7/8

proporcionalesde las variablesusandoconceptos deprobabilidad,estadística yprogramaciónlineal.

se realiza de la siguienteforma:

Holgura = IL - IC = TL - TC

retrasa el procesocomo un todo seretrasa la mismacantidad de tiempo.

Holgura: Tiempo quese puede retrasar unaactividad sin queinfluya en la duracióntotal del proceso.


8/8

FUENTES BIBLIOGRAFICAS

Arturo Ruiz, F. R. (marzo de 2006). web.cortland.edu. Obtenido de

http://web.cortland.edu/matresearch/ControlProcesos.pdf Calidad., E. y. (s.f.). www.calidad.com.mx. Obtenido de

http://www.calidad.com.mx/docs/art_88_1.pdf

Cataluña, U. A. (s.f.). www.uoc.edu. Obtenido dehttp://www.uoc.edu/in3/emath/docs/SPC_6.pdf

FUNDIBEQ. (s.f.). www.fundibeq.org. Obtenido dehttp://www.fundibeq.org/opencms/export/sites/default/PWF/downloads/gallery/methodology/tools/graficos_de_control_por_variables.pdf

FUNDIBEQ. (s.f.). www.fundibeq.org. Obtenido dehttp://www.fundibeq.org/opencms/export/sites/default/PWF/downloads/gallery/methodology/tools/estudios_de_capacidad.pdf

Gonzales, M. Z. (09 de octubre de 2012). Prezi. Obtenido dehttps://prezi.com/mon_p9o43fdb/grafico-de-media-y-desviacion-estandar/

Hernandez, M. (17 de abril de 209). Ptimizacion y Estadistica Seis Sigma Excel. Obtenido dehttps://optyestadistica.wordpress.com/2009/04/17/ejemplo-grafico-de-control-

xbarra-s-de-medias-y-desviacion-estandar/

López, O. A. (07 de noviembre de 2011). SlideShare. Obtenido dehttp://es.slideshare.net/omarenriquez2010/presentacion-mtodo-cpm

Operaciones., I. d. (s.f.). InvestigaciondeOperaciones.net. Obtenido dehttp://www.investigaciondeoperaciones.net/cpm.html

Sanchez, E. (03 de octubre de 2011). essm1987.blogspot. Obtenido dehttp://essm1987.blogspot.com.co/2011/10/graficos-de-control-estadistico.html

Documents

Matriz Graficos _ Angie Bello (1)