evaluar la capacidad del procesofiles.iindustrial7.webnode.com/200000328-41c2142bda... · tipos de...
TRANSCRIPT
EVALUAR LA
CAPACIDAD DEL
PROCESO
ING. MARTA GABRIELA RIOS NAVA
Definir el
problema
Describir el
problema
Medición capaz y
estable
Evaluar estabilidad y Cp
Determinar y validar variables. Ajustar
el proceso
Evaluar el estado actual
y potencial
Mejorar
D
FLUJO DMAIC
M
M
A
M
S
A
I
1
N
Capaz?
Eliminar causas
especiales
Optimizar
Proceso
estable?
Controlar
Mejorar
1
S
N
C
C
S
N
2
2
1
GRAFICAS DE CONTROL
Los gráficos de control constituyen una herramienta estadística utilizada para evaluar la estabilidad de un proceso. Permite distinguir entre las causas de variación. Todo proceso tendrá variaciones, pudiendo estas agruparse en: • Causas aleatorias (común) de variación. Son
causas desconocidas y con poca significación, debidas al azar y presentes en todo proceso.
• Causas específicas (especiales) (imputables o asignables). Normalmente no deben estar presentes en el proceso. Provocan variaciones significativas.
Las gráficas de control sirven para:
Determinar el estado de control de un
proceso.
Diagnostica el comportamiento de un
proceso en el tiempo.
Indica si un proceso ha mejorado o ha
empeorado.
Permite identificar las dos fuentes de
variación de un proceso.
Sirve como una herramienta de
detección de problemas.
Tipos de gráficas de control
1. Gráficas de Control de Variables
– Gráfica x – R Promedios y rangos
– Gráfica x – S Promedios y Desviación Estándar
– Gráfica x – R Medianas y Rangos
– Gráfica x – R Lecturas Individuales y Rangos
2. Gráficas de Control por Atributos
– Gráfica p Porcentaje de unidades defectuosos
– Gráfica np Número de unidades defectuosos
– Gráfica c Número de defectos por área de
oportunidad
– Gráfica u Porcentaje de defectos por área de
oportunidad
EJERCICIO DE GRAFICOS POR VARIABLES
1 2 3 4 5 6 1 14.5 15.9 15.7 16.3 14.5 16.2 2 15.4 15.2 15.9 15.2 14.5 14.5 3 16.5 15.9 14.8 16.2 16.5 16.2 4 14.8 16.8 15.5 15.2 15.2 14.2 5 15.7 14.5 16.9 14.2 14.5 15.2 6 15.9 15.4 17.1 14.8 16.8 14.8 7 15.2 14.2 18.5 15.8 15.9 15.7 8 14.5 14.8 17.2 16.2 15 16.8 9 15.6 15.7 19.2 16.1 16.8 15.9
10 16.5 16.8 18.4 14.8 18.9 16.1 11 14.5 15.8 14.2 14.5 18.7 16.3 12 17.1 15.8 16.2 15.4 15.7 16.2 13 18.5 15.9 17.2 14.2 15.9 14.7 14 17.2 15.7 16.8 14.8 14.8 14.9 15 19.2 15.7 15.9 15.7 15.5 14.8 16 18.4 16.8 15 16.8 16.9 14.7 17 14.2 16.9 16.8 15.8 17.1 15.4 18 16.2 17.2 18.9 15.8 18.5 18.9 19 17.2 17.6 18.7 15.9 17.2 16 20 16.8 14.5 19.8 15.7 18.2 18.7 21 15.9 17.9 18.7 15.7 18.4 17.5 22 15 18 18.2 16.8 14.2 17.8 23 16.8 18.9 20 16.9 16.2 18.5 24 18.9 17.9 17.4 17.5 17.2 16.5
PROM 16.3 2.99
VARIAB X R
CÁLCULOS
X LI LS LC
14.87 17.76 16.31
R
LS LI 5.9953 0
14.50
15.00
15.50
16.00
16.50
17.00
17.50
18.00
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
GRÁFICA DE PROMEDIOS
LI
LS
LC
PROMEDIOS
0
1
2
3
4
5
6
7
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23
GRÁFICA DE RANGOS
LS
LI
RANGOS
ATRIBUTO
Dato que se puede clasificar y contar
Tipos
Cantidad de defectos por unidad
Cantidad de unidades defectuosas
TIPOS DE GRAFICA Gráfica c
Número de defectos por unidad Gráfica u
Proporción de defectos Gráfica p
Porcentaje de fracción defectiva Gráfica np
Número de unidades defectuosas por
muestra constante
EJERCICIO: CÁLCULOS EN UNA LINEA DE PRODUCCION SE SELECCIONARON 25 MUESTRAS DE TAMAÑO 100 Y SE ENCONTRARON ESTOS DEFECTUOSOS. ELABORE UNA GRAFICA p Y DIGA SI EL PROCESO ESTA EN CONTROL.
# M 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
DEFCT 10 14 22 17 27 42 49 36 17 20 35 39 12 16 13 18 20 23 27 59 52 25 16 45 68
Fracc 0.10 0.14 0.22 0.17 0.27 0.42 0.49 0.36 0.17 0.2 0.35 0.39 0.12 0.16 0.13 0.18 0.2 0.23 0.27 0.59 0.52 0.25 0.16 0.45 0.68
LSUP 42.5
LINF 15.3
LCENT 28.9
LSUP 0.42
LINF 0.2
LC 0.29
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0.80
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
GRÁFICA P
LSUP
LINF
LC
FRACC
10
20
30
40
50
60
70
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
GRÁFICA NP
LSUP
LINF
LCENT
DEFEC
INTERPRETACIÓN DE LAS GRÁFICAS DE
CONTROL
Un punto único fuera de
los límites de control casi
siempre se produce por
una causa especial.
Un número inusual
de puntos
consecutivos que
caen a un lado de
la línea central casi
siempre es una
indicación de que
el promedio del
proceso se
desplazó en forma
repentina.
Se emplean tres reglas empíricas para detectar a tiempo los cambios de los procesos:
Si 8 puntos consecutivos caen en un lado de la línea central
Se divide la región entre la línea central y cada limite de control en tres partes iguales. Luego, Si (1) dos de tres puntos consecutivos caen en el tercio exterior entre la línea central y uno de los limites de control o (2)
Cuatro de cinco puntos consecutivos caen dentro de la región exterior de dos tercios, también se puede llegar a la conclusión de que el proceso esta fuera de control
MEDICIONES DE CP
PARA DATOS CONTINUOS
𝐶𝑝 = 𝐿𝑆𝐸 − 𝐿𝑆𝐼
6𝜎
𝐶𝑝𝑘 = 𝐿𝑆𝐸−𝜇
3𝜎 𝐶𝑝𝑘 =
𝜇 − 𝐿𝐼𝐸
3𝜇 VALOR
MINIMO
𝑪𝒑𝒎 =𝑳𝑺𝑬 − 𝑳𝑰𝑬
𝟔𝝉 𝝉 = 𝝈𝟐 + 𝝁 − 𝑵 𝟐
MEDICIONES DE CP
PARA DATOS POR ATRIBUTOS
𝑃𝑎𝑟𝑎 𝑝 = 1 − 𝑝 100%
𝑃𝑎𝑟𝑎 𝑛𝑝 = 𝑛−𝑛𝑝
𝑛100%
𝑃𝑎𝑟𝑎 𝑐 = 𝑐
𝑃𝑎𝑟𝑎 𝑢 = 𝑢
CÁLCULOS
http://www.aiteco.com/graficos-de-control/
BIBLIOGRAFIA
http://spcgroup.com.mx/grafica-de-control/
LIBRO: ADMINISTRACION Y CONTROL DE CALIDAD :
EVANS-LINSDAY