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Control Estadístico de procesos
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Control Estadístico de Proceso AGA
Control Estadístico de ProcesosUnidad 3.4
Herramientas estadísticas básicas para el control de procesos
Maestría Ingeniería de CalidadInstructor: Andrés Guerra Alvarez
Control Estadístico de Proceso AGA
Agenda
Tema Tiempo (minutos)
Introducción a gráficos de control 30Gráficos de control de atributos 1 20Ejercicios 10Receso 10Gráficos de control de atributos 2 20Ejercicios 20Examen 60Total 170
Control Estadístico de Proceso AGA
Introducción a Control
Mecanismos de control
Evitar problemas potencialesAdministración de riesgos FMEAMecanismos a prueba de error Poke Yoke
Controlar problemas potencialesControl estadístico de proceso Gráficos de control
Control y ley de entropía
Pérdida gradual de orden en un sistema. Aplicable a los procesos de un negocio.A menos que se agregue energía, los procesos tendrán que degradarse a través del tiempo, perdiendo así las ganancias obtenidas por las actividades de diseño y mejora.
Control Estadístico de Proceso AGA
Introducción a cartas de control
El propósito del control estadístico de proceso es indicar:
- Cuando un proceso esta trabajando al nivel para lo cual fue diseñado (sólo están presentes causas comunes de variación)No son necesarias acciones correctivasAcciones innecesarias pueden incrementar la variación del proceso
- Cuando un proceso es alterado y necesita acciones correctivas de algún tipoCausas especiales de variación
Gráficos de control:
- Son utilizadas para monitorear insumos del proceso, parámetros del proceso, y salidas del proceso
- Son usadas para reconocer cuando un proceso ha salido fuera de control- Son usadas para identificar la presencia de una causa especial de
variación en el proceso- No nos muestran si cumplimos con los limites de especificación- No identifica directamente ni remueve las causas especiales de variación
Control Estadístico de Proceso AGA
Definiciones• En Control
• No causas especiales de variación presentes• Toda la variación es aleatoria
• Fuera de Control • Al menos una causa especial de variación presente• Algo de variación es no aleatoria
Introducción a cartas de control
Shewhart
“Variación Controlable”.
Estable y consistente. Oportunidad aleatoria. Predecible
“Variación No Controlable”
Inestable, inconsistente. Impredecible
Control Estadístico de Proceso AGA
Introducción a cartas de control
Los gráficos de control
- Gráficos de datos ordenados en el tiempo- Secuencia en orden de producción- Refleja el rango histórico de variación de los datos- Es capaz de proporcionar información que nos permite identificar causas
especiales que actúan en nuestros procesos.
Control Estadístico de Proceso AGA
Principales usos de los gráficos de control
- Reducir desperdicios y re-trabajo- Prevención de defectos- Prevención de ajustes innecesarios en los procesos- Provee información para un diagnóstico del proceso- Provee información clave de los parámetros de un proceso
Muestreo
- Tamaño de la muestra: Dependerá del tamaño del volumen de producción, entre otros factores (3-5 datos por muestra).
- Frecuencia: por hora, día, mes, etc. Dependerá también de la capacidad del proceso
- Los estándares industriales tienden a pedir pequeñas muestras con frecuencias altas
Introducción a cartas de control
Control Estadístico de Proceso AGA
Límites de control
- Límites de control a 3 sigma - Creado por Shewhart para minimizar dos tipos de errores- Creados empíricamente- No son límites de especificación
Dos tipos de errores
- Llamarle causa especial de variación a una causa común de variación(Invertir o cambiar algo sin necesidad real)
- Llamarle causa común de variación a una causa especial de variación (Perder la oportunidad de identificar una deficiencia en el proceso)
Introducción a cartas de control
Control Estadístico de Proceso AGA
Introducción a cartas de control
Tipo de Datos
Datos ContinuosO Variables
Datos DiscretosO Atributos
VolumenTipo de Lote
Bajo Alto
VolumenIndividual y rango móvil
Constante Variable
Defectos
c
Medias y Rango
Defectuosos Defectos Defectuosos
np u p
Control Estadístico de Proceso AGA
Antes de correr los gráficos de control
- Verificar estabilidad (Run Chart)- Verificar Normalidad
Puntos a considerar
- No confundir los límites de control con los límites de especificación
- Los límites de especificación son externos al proceso- Los límites de control son internos al proceso, reflejan el rango
esperado de variación- Los limites de especificación son para valores individuales y los
limites de control son usualmente para promedios muestrales- Un proceso puede tener su variabilidad bajo control (límites de
control), pero no ser lo suficientemente capaz (límites de especificación)
Introducción a cartas de control
Control Estadístico de Proceso AGA
Introducción a cartas de control
Las cuatro reglas de Western ElectricEl proceso está fuera de control si:
1. Un punto está fuera de los límites de control2. Dos de tres puntos consecutivos están mas allá de 2
sigmas de la media en el mismo lado3. Cuatro de cinco puntos consecutivos están mas allá de 1
sigma de la media en el mismo lado4. Nueve puntos consecutivos están del mismo lado de la
media
Control Estadístico de Proceso AGA
Las ocho reglas de Minitab
1. Un punto está más allá de la zona A
2. Nueve puntos consecutivos en la zona C o mas allá (todos en el mismo lado)
3. Seis puntos consecutivos, descendiendo o ascendiendo
4. Catorce puntos consecutivos alternando arriba y abajo
5. Dos de tres puntos consecutivos en la zona A o mas allá
6. Cuatro de cinco puntos consecutivos en la zona B o mas allá
7. Quince puntos consecutivos en la zona C, abajo o arriba del centro
8. Ocho puntos consecutivos mas allá de la zona C, arriba o abajo del centro
Introducción a cartas de control
Control Estadístico de Proceso AGA
Introducción a cartas de control
Variación aleatoria alrededor de la línea central
No hay evidencia de causas asignables
Control Estadístico de Proceso AGA
Seis o más datos consecutivos con tendencia
Causa asignable evidente
Introducción a cartas de control
Control Estadístico de Proceso AGA
Introducción a cartas de control
Nueve o mas datos consecutivos en cualquier lado de la media
Causa asignable evidente
Control Estadístico de Proceso AGA
Introducción a cartas de control
Uno o mas datos fuera de los límites de control
Causa asignable evidente
Control Estadístico de Proceso AGA
Gráficos de control de atributos
• Útiles cuando no hay disponibilidad de datos continuos
• Basados en datos discretos: conteos, clasificaciones
(pasa-no pasa, bueno-malo, etc.)
• Basado en estadísticos de distribuciones Poison y binomial
• Su interpretación es parecida al de los gráficos de datos continuos
• No hay gráficos de rangos
Defecto
Una característica que no cumple con los requerimientos
Defectuoso
Una unidad que contiene uno o más defectos
Control Estadístico de Proceso AGA
Lote constante Lote Variable
Defectos c u Poisson
Defectuoso np p Binomia
l
Defectuoso
Una unidad que contiene uno o más defectos
Gráficos de control de atributos
Control Estadístico de Proceso AGA
Tipo de Datos
Datos ContinuosO Variables
Datos DiscretosO Atributos
VolumenTipo de Lote
Bajo Alto
VolumenIndividual y rango móvil
Constante Variable
Defectos
c
Medias y Rango
Defectuosos Defectos Defectuosos
np u p
Gráficos de control de atributos
Gráfico C
Control Estadístico de Proceso AGA
Gráficos de control de atributos
• Carta para defectos por unidad
• Basada en distribución Poisson
Alta probabilidad de encontrar defectos. Muestras grandes son necesarias si la probabilidad de defectos es pequeña
• Trabaja mejor para productos complejos
• Lote constante
C = Número total de defectos / Número total de unidades o subgrupos
UCL= C + 3 RC(C)
LCL = C + 3 RC(C)
Defectos en línea de ensamble de licuadoras
Pinturas y barnices
Industria textil
Control Estadístico de Proceso AGA
Gráficos de control de atributos
Ejemplo
Control Estadístico de Proceso AGA
0 5 10 15 20 25
0
5
10
15
Sample Number
Sam
ple
Cou
nt
C Chart for Soldadur
C=5.800
3.0SL=13.02
-3.0SL=0.00E+00
Gráficos de control de atributos
Minitab Project
Analizar y calcular capacidad con veinte oportunidades por unidad
Control Estadístico de Proceso AGA
Tipo de Datos
Datos ContinuosO Variables
Datos DiscretosO Atributos
VolumenTipo de Lote
Bajo Alto
VolumenIndividual y rango móvil
Constante Variable
Defectos
c
Medias y Rango
Defectuosos Defectos Defectuosos
np u p
Gráficos de control de atributos
Gráfico np
Control Estadístico de Proceso AGA
Gráficos de control de atributos
• Número de no-conformes por grupo
• Lote constante
np = Número total unidades defectuosas / Número total de subgrupos de n unidades
UCL= np + 3 RC(np(1-p))
LCL = np - 3 RC(np(1-p))
Control Estadístico de Proceso AGA
• 25 lotes consecutivos de interruptores
• Tamaño del lote 100
Gráficos de control de atributos
0 10 20 30 40 50
0
10
20
Sample NumberS
ampl
e C
ount
NP Chart for Defects
NP=11.84
3.0SL=21.54
-3.0SL=2.150
Minitab Project
Control Estadístico de Proceso AGA
Tipo de Datos
Datos ContinuosO Variables
Datos DiscretosO Atributos
VolumenTipo de Lote
Bajo Alto
VolumenIndividual y rango móvil
Constante Variable
Defectos
c
Medias y Rango
Defectuosos Defectos Defectuosos
np u p
Gráficos de control de atributos
Gráfico u
Control Estadístico de Proceso AGA
Gráficos de control de atributos
• Defectos por unidad, lote variable
• Misma lógica que el gráfico c
u = Número total de defectos / Número total de unidades
UCL= u + 3 RC(u/n)
LCL = u - 3 RC(u/n)
Control Estadístico de Proceso AGA
Gráficos de control de atributos
0 10 20 30
1
2
3
Sample Number
Sam
ple
Cou
nt
U Chart for errors
U=1.764
3.0SL=2.114
-3.0SL=1.415
Minitab Project
Control Estadístico de Proceso AGA
Tipo de Datos
Datos ContinuosO Variables
Datos DiscretosO Atributos
VolumenTipo de Lote
Bajo Alto
VolumenIndividual y rango móvil
Constante Variable
Defectos
c
Medias y Rango
Defectuosos Defectos Defectuosos
np u p
Gráficos de control de atributos
Gráfico p
Control Estadístico de Proceso AGA
Gráficos de control de atributos
• Gráfico para fracciones-porcentajes de no conformes
• Se utiliza para lotes de varios tamaños
• Basado en distribución binomial
p = Número total unidades defectuosas / Número total de unidades
UCL= p + 3 RC(np(1-p)/n)
LCL = p - 3 RC(np(1-p)/n)
Control Estadístico de Proceso AGA
0 5 10 15 20 25
0.00
0.01
0.02
0.03
Sample Number
Pro
port
ion
P Chart for Voids
P=0.01192
3.0SL=0.02137
-3.0SL=0.002472
Minitab Project
Gráficos de control de atributos
Control Estadístico de Proceso AGA
Control Estadístico de Proceso AGA
Cierre
Gracias