Date post: | 21-Dec-2015 |
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RESUMEN
CONTROL ESTADÍSTICO
DE PROCESOS
Preparado por: Ing. Edgar Bolaños
INTRODUCCIÓN
A LA CALIDAD
HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS BÁSICAS PARA EL ANÁLISIS DE UN PROCESO PRODUCTIVO
¿Qué es Calidad “Grado predecible de uniformidad y funcionalidad de un producto o servicio que a bajo costo satisface al mercado.”
“Es la adecuación de un producto o servicio para el uso que tendrá.”
“Es el desarrollar, diseñar, manufacturar y mantener un producto que sea el más económico, el más útil y siempre satisfactorio para el consumidor.”
“Calidad es cumplir con los requisitos del Cliente.”
“Grado en el que un conjunto
de características inherentes
de un producto, sistema o
proceso cumple con los
requisitos del cliente y de otras partes interesadas.”
¿Qué es Calidad
ISO/DIS 9001:20015
NIVELES
DE
CALIDAD
EVOLUCIÓN DE LA
CALIDAD
Artesanal Revolución Industrial
Aseguramiento de Calidad
Gestión de la
Calidad
CONCEPTOS
RELACIONADOS
CON LA CALIDAD
Técnicas y actividades operativas
Inspección • De proceso.
• Producto.
Alcance limitado
Control de Calidad
CONCEPTOS RELACIONADOS CON LA CALIDAD
Aseguramiento de calidad
CONCEPTOS RELACIONADOS CON LA CALIDAD
Acciones
Planificadas
Sistemáticas
Confianza
Prevención
Gestión de la Calidad CONCEPTOS RELACIONADOS CON LA CALIDAD
Actividades coordinadas
Dirigir y controlar
Relativo a la calidad
Administración de la Calidad Total
CONCEPTOS RELACIONADOS CON LA CALIDAD
Esfuerzos efectivos de colaboradores.
Superación (Integración, mantenimiento, el desarrollo).
Satisfacer completamente las necesidades y expectativas del cliente.
MEDICIÓN
HERRAMIENTA BÁSICAS PARA LA CALIDAD
Medición
Comparación con patrón
Valor de una magnitud
Conjunto de operaciones
MEDICIÓN
Controles de
procesos
Controles de aceptación
de producto
CALIDAD
¿Medición y Calidad
SISTEMA
INTERNACIONAL DE
MAGNITUDES (ISQ)
PARA CANTIDADES NUMÉRICAS Y MAGNITUDES
Las unidades se escriben en caracteres romanos. m y no m ó m
El producto de unidades serán indicados.
𝑵 ∙ 𝒎 y no Nm
La división de unidades será indicada.
𝒎 𝒔 o 𝒎𝒔−𝟏
Normas para expresar unidades
No usar más de una diagonal en la representación de la división. 𝒎 𝒔𝟐 o 𝒎𝒔−𝟐 y no m/s/s
NO colocar punto después del símbolo de la unidad
María mide 1,70 m con tacones. y no María mide 1,60 m. con tacones.
NO pluralizar el símbolo de la unidad.
José corrió 5000 m descalzo.
y no José corrió 5000 mts descalzo.
Normas para expresar unidades
Los símbolos de las unidades se escriben con minúscula, excepto si provienen de nombres propios. kg, N, m, K, s
Tanto la lectura de la medición como la incertidumbre deben llevar unidad.
𝟓𝒎 ± 𝟏𝒎 o 𝟓 ± 𝟏 𝒎 y no 𝟓 ± 𝟏𝒎
Los prefijos van en caracteres latinos sin espacio entre el símbolo del prefijo y el símbolo de la unidad.
mN y no m N
Normas para expresar unidades
CAUSAS DE LOS
DEFECTOS EN
LOS PROCESOS
¿Qué es Variación?
Variación = Falta
de Uniformidad
6M de proceso
Medio Ambiente
Métodos
Mano de Obra
Materiales
Maquinaria
Mediciones
Tipos de Variaciones
Vitales (POCOS)
Triviales (Muchos)
DIAGNÓSTICO DE
LOS PROCESOS
Proceso de encontrar las causas de los productos
defectuosos entre muchos factores.
¿CÓMO HACER UN
DIAGNÓSTICO CORRECTO?
FACTORES
Intuición
Experiencia
Métodos estadísticos
MÉTODOS
ESTADÍSTICOS
Herramientas Detectar
Mejorar
Reducir
CEP
Conjunto de Técnicas
Minimizar variaciones
Características de calidad
PREMISAS DEL CONTROL
ESTADÍSTICO DE PROCESOS
Más importancia a los hechos que a conceptos abstractos.
Utilizar cifras derivadas de resultados de observación.
PREMISAS DEL CONTROL
ESTADÍSTICO DE PROCESOS
Aceptar información confiable, según la distribución normal.
Dar mayor importancia a las tendencias que a los datos puntuales
RECOLECCIÓN
DE DATOS
ESTADÍSTICOS
HERRAMIENTAS BÁSICAS PARA EL ANÁLISIS DE UN PROCESO PRODUCTIVO
RECOLECCIÓN
DE DATOS
Objetivo
Claro
Propósito
Confiabilidad
Forma de
recolección
HOJAS DE REGISTRO
Aparecen Recoge
Items Preimpreso
Fácil
Concisa
Formato
Facilitar recolección
Organizar automáticamente
Selección
Calibración
Aseguramiento Metrológico
Mediciones sensoriales
MEDICIONES
CONFIABLES
DETERMINACIÓN
DE DEFECTOS EN
LOS PROCESOS
EL ANÁLISIS
DE PARETO Pérdidas
Defectos
Causas
Criterio de Pareto: 80/20
HISTORIA
DIAGRAMAS DE PARETO DE
FENÓMENOS
Empleados para determinar problemas
Calidad
Costo
Entrega
Seguridad
DIAGRAMAS DE PARETO DE
CAUSAS
Para determinar causas de problemas
ANÁLISIS DE CAUSAS
¿Qué son los
análisis de causa?
Causas
Problemas
Acciones Preventivas
1. Tormenta de Ideas 2. Diagrama de Ishikawa
Acciones Correctivas
3. RCA
Algunas herramientas…
Tormenta de Ideas
Resolver problemas sin mucha investigación.
Involucrados con experiencia previa.
Se basa en juicio (suposiciones) de expertos
Aplicable previo al RCA (hipótesis)
Ventajas
•Facilidad
•Sencillo
•En base a experiencia
Desventajas
•Desperdicio de Recursos
•Estilo indisciplinado
•No evidencia causa raíz
•Difícil ponderar
Tormenta de Ideas
Diagrama de Ishikawa
Dr. Kaoru Ishikawa
En 1943. Indica
Causa
Efecto
Pasos para elaborar un
Diagrama de Ishikawa
• Elegir tipo de diagrama (Procesos o 6M)
• Elegir metodología para elaborar diagrama
• Ubicar y anotar ideas.
• Depurar Ideas (Repetidas o Raíces)
• Ponderar Ideas
• Elegir la mejor idea (raíz) con Pareto
RCA
(Análisis de causa raíz)
Respaldado Observación
directa Documentación
Evidencia científica.
Se basa en un árbol lógico.
Herramienta de calidad de proceso
Problemas de fallas físicas tangibles.
Pasos
para
elaborar
un RCA
Identificar falla: Lo que llamo nuestra atención. EVENTO
Evidencia física primaria: HECHO
Plantear hipótesis en forma de árbol lógico.
Discriminar hipótesis basado en evidencias científicas. VALIDACIÓN DE NIVEL.
Pasar al siguiente nivel hasta llegar al por qué.
¿POR QUÉ?
(Nivel del detective):
Si no exploramos el
"¿Por qué?, es posible
que el ¿Cómo? se vuelva a
presentar una y
otra vez”
RCA
Ventajas Desventajas
DESPUÉS DE ELEGIR LA CAUSA QUE ORIGINÓ ELPROBLEMA
Acciones correctivas
Verificar correcciones
Utilizar herramientas
CONTROL
ESTADÍSTICO
DE PROCESOS
Preparado por: Ing. Edgar Bolaños
Medidas de Tendencia Central
Media Aritmética
Promedio aritmético
Representada por 𝑥
Fórmula:
𝒙 = 𝑥𝑖
𝑛 𝒙 =
𝑓 ∙ 𝑥𝑖
𝑛
Mediana Valor de la variable de posición central
¿Cómo calcularla?
Moda
Tiene mayor frecuencia absoluta
Representa por Mo
Clasificación según Mo
Medidas de Dispersión
Varianza
Media aritmética de los cuadrados de las desviaciones respecto a la media aritmética.
Siempre 𝒔𝟐 > 𝟎
Se representa mediante 𝒔𝟐
𝑺𝟐 = 𝑥𝑖 − 𝑥 2
𝑛 − 1
Desviación Estándar Desviación típica
Dispersión alrededor de la media
Variabilidad promedio
Se representa mediante 𝒔
𝑺 = 𝑆2 = 𝑥𝑖 − 𝑥 2
𝑛 − 1
Medidas de Posición
Cuartiles Valores que dividen un conjunto de datos
Representada por 𝑄
Valores del 25%, al 50% y al 75% de los datos.
Q2=media
Fórmula:
Deciles 9 valores (Dividen la serie de datos en 10 partes iguales.
Representada por 𝐷
Valores del 10%, al 20% … y al 90% de los datos.
D5=mediana
Fórmula:
Percentiles 99 valores (Dividen la serie de datos en 100 partes iguales.
Representada por 𝑃
Valores del 1%, al 2% … y al 99% de los datos.
P50=mediana=D5
Fórmula:
ÍNDICE DE CURTOSIS
Representación Gráfica
Mediante Geometría
Datos Estadísticos
Expresar
Síntesis
Destacar Características
Control
Comparación
Utilidad
Desventajas
1 • Pérdida de detalle
2 • Posee elementos subjetivos
3 • Se presta a presentaciones deformadas
4 • Errores involuntarios en construcción
Información útil
Estado de una población
Según su forma
Indicios para Análisis de proceso
LECTURA DE HISTOGRAMAS
TIPOS DE HISTOGRAMAS 1.GENERALES
(Simétrica o de campana)
2. PEINETA (Multimodal)
5
3. SESGO (Positivo – Negativo)
4. PRECIPICIO (Positivo – Negativo)
5. PLANICIE
TIPOS DE HISTOGRAMAS 6
6. DOBLE PICO 7. PICO AISLADO
TIPOS DE HISTOGRAMAS 7
COMPARACIÓN DE HISTOGRAMAS CON ESPECIFICACIONES
SI EL HISTOGRAMA SASTISFACE LA
ESPECIFICACIÓN SI EL HISTOGRAMA
NO SASTISFACE LA
ESPECIFICACIÓN
8
Presenta la relación entre dos variables
DIAGRAMAS DE
DISPERSIÓN
DIAGRAMAS DE DISPERSIÓN
Características de calidad
Factores de calidad
Dimensiones
Velocidad
Concentración
Gravedad Específica
DIAGRAMAS DE DISPERSIÓN
Es útil para:
Requiere de un análisis de regresión.
Validar ideas de causa-efecto.
Comprobar si existe la relación causa-efecto
Medir una variable en vez de otra (pruebas destructivas)
PROCEDIMIENTO DE ELABORAR UN
DIAGRAMAS DE DISPERSIÓN
Reunir pares de datos (𝑥, 𝑦) (mín.30).
Determinar máximos y mínimos para 𝑥 y 𝑦.
Trazar los ejes horizontal (factor) y vertical (características).
Registrar los datos en el gráfico.
PROCEDIMIENTO DE ELABORAR UN
DIAGRAMAS DE DISPERSIÓN
Registre otros aspectos a utilizar:
Título del Diagrama
Periodo de tiempo
Número de pares de
datos
Título y unidades para eje
Responsable de
elaboración
¿CÓMO INTERPRETAR UN
DIAGRAMAS DE DISPERSIÓN?
Captar la forma de la distribución de los pares de datos.
Examinar si hay puntos apartados del diagrama.
Separar puntos aislados para su posterior análisis
Medida de la intensidad de la
relación entre las dos variables
aleatorias cuantitativas.
−1 ≤ 𝑟 ≤ 1
CÁLCULO DE COEFICIENTE DE
CORRELACIÓN (r)
ANÁLISIS DE CORRELACIÓN
𝒓 = 𝑆(𝑥𝑦)
𝑆 𝑥𝑥 ∗𝑆(𝑦𝑦)
S(xx)= (𝑥𝑖 − 𝑥 )2 𝑛𝑖=1
S(yy)= (𝑦𝑖 − 𝑦 )2 𝑛𝑖=1
S(xy)= (𝑥𝑖 − 𝑥 )(𝑦𝑖 − 𝑦 ) 𝑛𝑖=1
ANÁLISIS DE REGRESIÓN
Para evaluar Relación
Cuantitativa 2
parámetros Entre las variables.
Análisis estadístico
PASOS PARA ELABORAR UN
ANÁLISIS DE REGRESIÓN
𝑦 = 𝛼 + 𝛽𝑥
Obtenga 𝑥 y 𝑦 de los datos
Calcular S(xx) y S(xy).
Calcular 𝛽 =𝑆 𝑥𝑦
𝑆(𝑥𝑥) y 𝛼 = 𝑦 − 𝛽 𝑥
Calcular 𝒚 = 𝜶 + 𝜷𝒙
Coeficiente de
determinación (r2):
Indica que tanto se explica una
variable, respecto a la otra. O el
ajuste de las variables con la función
𝟎 ≤ 𝒓𝟐 ≤ 𝟏
NUNCA HACER UN ANÁLISIS DE
REGRESIÓN SIN HABER HECHO
PREVIAMENTE EL DIAGRAMA DE
DISPERSIÓN
Preguntas o comentarios.
Ing. Edgar Alberto Bolaños Rios Instructor y Asesor Industrial
CENTRO DE CAPACITACIÓN QUETZALTENANGO
6ª Calle 29-50 Zona 3, Quetzaltenango.
PBX: 7873-4000 Ext. 226