seminario gráfica de control estadístico para datos cualitativos

GRÁFICAS DE CONTROL ESTADÍSTICO PARA DATOS CUALITATIVOS

PorJorge R. Hernández Laboy, Ph. D.Alpha Research and Development

2009©

Objetivo de taller

•Al finalizar el taller los participantes podrán utilizar y aplicar la herramientas de Gráfica de Control Estadístico para Datos Cualitativos

•Aprender aplicar herramientas para el control estadístico de proceso a situaciones reales de trabajo.

Los datos y la toma de decisiones•Son la fuente primordial en el proceso

decisional.

•Minimiza la confusión cuando hay variación.

•Ayudan a comprender los procesos, controlarlos y luego mejorarlos.

•Sin el compromiso de la gerencia, los datos son nueces vacías.

Principio de variación

• Todas las características exhiben algún tipo variación.

• En todo los procesos hay variación normal y anormal.

• La variación normal es predecible, para reducirla hay que actuar sobre los insumos.

• La variación anormal ocurre extraordinariamente en los proceso, es impredecible. Hay que estudiarla, para identificar cómo afecta al proceso.

• La eliminación de la variación normal requiere la acción de parte de la gerencia.

• Uno de los principios de la gerencia de calidad es reducir la variación normal y lograr que los procesos sean más consistentes.

Insumos del proceso

•Mano de obra

•Métodos

•Maquinarias

•Materiales

•Medio Ambiente

Explican el 80 por ciento de los resultados de un proceso.

Herramientas clásicas de control estadístico de proceso•Lista de cotejo

•Gráficas de control

• Índice de capacidad de proceso

•Gráficas de corrida

•Histogramas

•Gráfica de Pareto

•Diagrama de dispersión

Gráficas de control

•Se utilizan para monitorear, controlar y mejorar el rendimiento de los procesos estudiando sus variaciones y origen.

▫Enfoca la atención en detectar y monitorear las variaciones del proceso.

▫Sirve de herramienta para saber como se comporta un proceso.

Ejemplo de una gráfica de control estadístico

A

V

E

R

A

G

E

S

9.2

9.4

9.6

9.8

10.0

10.2

10.4

10.6

AVG=9.825

LCL=9.248

UCL=10.403

R

A

N

G

E

S

0.0

0.3

0.6

0.9

1.2

1.5

LCL=0.000

UCL=1.453

RBAR=0.564

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

42

Tipos de gráficos de control•Variables▫Se utiliza para controlar y analizar un

proceso en el cual la característica de calidad que se está midiendo asume valores continuos, tales como longitud, peso y temperatura entre otras.

▫Tipos Promedio-Rango Promedio-Desviación estándar Mediana-Rango Rango movible

Tipos de gráficos de control

•Atributos o discretos•Mide si la característica de calidad está o no presente.•Tipos▫Defectuosos▫Defectos

Tipos de gráficos de control de atributos• Defectuosos

▫ Se utilizan cuando la totalidad de la muestra no cumple con los criterios de calidad, indistintamente al número de errores que tenga la muestra.

▫ En el tipo NP se cuentan el número de muestras defectuosas y el tamaño de la muestra es constante.

▫ En el tipo P es la fracción de defectos en la muestra y el tamaño de la muestra es variable.

• Defectos▫ Se utilizan cuando la

muestra no cumple con uno de los criterios de calidad. Una muestra puede tener más de un defecto.

▫ La gráfica tipo C se cuentan el número de defectos y el tamaño de la muestra es constante.

▫ La gráfica tipo U se cuentan el número de defectos por unidad y el tamaño de la muestra es variable.

Gráficas de control para atributos:Número elementos defectuosos (np)•El tamaño de las muestras es constante y generalmente son 50.

•Se cuenta el número de elementos de la muestra que no cumplen con los criterios de calidad.

Gráficos de control para atributos (Defectuosos NP)

perrores

n

iLC n p n p p 3 1

Proporción promedio

Límites de control

Promedio de defectos

x n p

Ejercicio 1: Número de estudiantes citados que no asisten al proceso de matrícula (n= 60)

11 42 1920 18 2219 24 2124 15 3219 17 2218 19 3316 26 30

Construir una gráfica de control tipo np

Gráficas de control para atributos:Proporción elementos defectuosos (P)

•El tamaño de las muestras es variable y generalmente son 50.

•Las muestras no tienen que ser del mismo tamaño.

•Los límites de control tienen que calcularse cada vez que cambia el tamaño de la muestra.


•Sin embargo, algunos teóricos dicen que la muestra más pequeña o la más grande no deben exceder ± el 20 por ciento del tamaño promedio de las muestras.

▫Si esto ocurre se debe utilizar el tamaño promedio de las muestras.


i

iLC n

pp p

31

Límites de control

perrores

n

Proporción promedio


0.168539326

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0.30

0.35

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

P -

Err

ore

s

Expedientes revisados Números de errores

98 20

104 18

97 14

99 16

97 13

102 29

104 21

101 14

55 6

48 6

50 7

53 7

56 9

49 5

56 8

Ejercicio 2: Distribución de estudiantes matriculados en doce cursos y cantidad de fracaso.

MatrículaNo

aprobaron el curso

MatrículaNo

aprobaron el curso

100 15 94 8

100 6 91 3

100 11 91 1

100 4 91 10

94 9 91 25

94 7 91 5

Construir una gráfica de control tipo P

Tipo de variación anormal

•Puntos fuera de los límites de control•Rachas▫Al menos 10 de 11 puntos consecutivos ocurren

en un mismo lado de la línea central.▫Al menos 12 de 14 puntos consecutivos ocurren

en un mismo lado de la línea central.▫Al menos 16 de 20 puntos consecutivos ocurren

en un mismo lado de la línea central.


•Tendencias▫Siete puntos consecutivos de manera ascendentes o descendentes

•Acercamiento a los límites de control▫Dos de tres puntos ocurren por fuera de las líneas de dos sigmas.


•Acercamiento a la línea central▫Cuando la mayoría de los puntos se

hallan dentro de las líneas 1.5 sigmas.•Patrones▫Es una variación anormal que la curva

muestre repetidamente una tendencia ascendente y descendente.

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