CONTROL ESTADÍSTICO DEL PROCESO, INGENIERÍA DE PROCESOS Y LA RUTA DE LA CALIDAD

  I Integrantes: Hernández Ortega Roberto------------------# 20310308 Sandoval Hernández Ángeles Janet-----# 21110259 Arceo Borrayo Erika del Carmen---------#21110296 Pérez Mendoza Marco Antonio------------#21110261

El  Control Estadístico de Procesos se  basa en analizar la información aportada por el  proceso  para detectar la presencia de causas asignables y habitualmente  se realiza  mediante una construcción gráfica denominada Gráfico de  Control .   Las herramientas usadas para este fin son las gráficas de control que permiten distinguir causas especiales de las causas comunes de variación. Luego de identificarlas con el gráfico, el paso siguiente es eliminar las causas especiales, ya que son ajenas al desenvolvimiento natural del proceso con lo que se logra el estado de Proceso Bajo Control Estadístico; es decir, un proceso predecible y afectado exclusivamente por causas comunes (aleatorias) de variación. Un proceso industrial está sometido a una serie de factores de carácter aleatorio que hacen imposible fabricar dos productos exactamente iguales. Dicho de otra manera, las características del producto fabricado no son uniformes y presentan una variabilidad. Esta variabilidad es claramente

Debe establecerse  una línea clara de información y comunicación  entre la empresa y sus empleados, a través de medios directos, claros y elocuentes. A la vez que  potenciar el entrenamiento continuo , algo que va más allá de la formación al uso, y que pasa, sin duda, por la utilización de los eventos  kaizen  ( workshops ), como elemento catalizador del conocimiento y la acción. Es obligatorio que las personas que conforman la organización esten alineadas con dinámicas orientadas a que la  calidad es lo primero  y que hay que hay que conseguir la  calidad a la primera . Sin ello, no progresaremos hacia la excelencia. Hay que  diseñar e implantar estándares de trabajo  que conduzcan a  capitalizar el conocimiento , a  facilitar las tareas  de los trabajadores y a  no tener que «inventar lo que ya hemos inventado»  centenares de veces en el pasado. Se tiene que  asegurar la mejor condición de los medios de producción , para conseguir la estabilidad y fiabilidad que necesitan los proceso

  La  lista de chequeo , también llamada hoja de verificación, check list, planilla de inspección y hoja de control, es un formato generalmente impreso utilizado para recolectar datos por medio de la observación de una situación o proceso específico. Es una de las  siete herramientas de calidad  y hoy en Ingenio Empresa vamos a ver qué es y cómo se elabora para la gestión del negocio. Una  lista de chequeo  o verificación es una herramienta impresa a modo de formato, utilizada para recoger y compilar de forma estructurada datos asociados a un proceso o situación particular definida. Los datos reunidos representan una entrada para el uso de otras herramientas de control de calidad como el  diagrama de Pareto  o  dispersión . En este sentido, la hoja de verificación es una herramienta genérica utilizada para multitud de propósitos que van más allá de la calidad. Si bien mencionamos que usualmente se trabaja con las check list de manera física (impresas o dibujadas), el software en dispos

  Estratificación es clasificar o agrupar los datos con características coincidentes en grupos o estratos. Sirve para facilitar el trabajo antes de usar otras herramientas como pueden ser los   histogramas   o los   diagramas de dispersión . Cuando hay muchos datos, por ejemplo, en un diagrama de dispersión, su interpretación puede hacerse bastante complicada y se pueden enmascarar los problemas a detectar. Esta técnica separa los datos para que podamos encontrar patrones que de otra manera no se podrían ver. Antes de recopilar datos:  A veces contamos con muchísimos datos y resulta conveniente intentar clasificarlos antes de lanzarnos a usar otro tipo de herramienta como diagramas de Pareto o Histogramas. Cuando tenemos datos de varias fuentes o condiciones : turnos, días de la semana, proveedores o grupos de población. Cuando el análisis de datos requiere la separación de diferentes fuentes o condiciones:  por ejemplo separar por diferentes equipos.

  El diagrama de Pareto es una gráfica que organiza valores, los cuales están separados por barras y organizados de mayor a menor, de izquierda a derecha respectivamente.  Esta gráfica permite asignar un orden de prioridades para la toma de decisiones  de una organización y determinar cuáles son los problemas más graves que se deben resolver primero. Su finalidad, es hacer visibles los problemas reales que están afectando el alcanzar los   objetivos de la empresa   y reducir las pérdidas que esta posee. Además, permite evaluar previamente, cuáles son las necesidades del público objetivo y cómo satisfacerlas con nuestro producto o servicio, logando también, el objetivo del mercadotecnia.  Representa la regla 80/20 , es decir, que, en la mayoría de las situaciones, el 80% de las consecuencias son debido al 20% de las acciones o el 80% de los defectos de un producto se debe al 20% de las causas. En otras palabras, podemos decir que,  aunque muchos factores contribuyan a una causa, son poc

  El Diagrama de Ishikawa:  (Causa-Efecto, Columna de Pescado o de las 6M). ¿Qué es el diagrama de Ishikawa o diagrama de pescado? El diagrama de Ishikawa —también conocido como de espina de pescado— es una herramienta visual que tiene un formato de gráfico. Además, su principal función es  ayudar en los análisis de organización . La mayoría de las veces se lo emplea para encontrar la causa de un problema en su raíz.    De esa forma, el diagrama tiene como objetivo ayudar al equipo a  llegar a las causas reales de cuellos de botella que acometen a los procesos operativos  y organizacionales de la empresa. En otras palabras, podemos decir que su propósito es desenmascarar situaciones no deseadas exponiendo su verdadero motivo. Esta metodología se basa en el  principio de causa y efecto , por lo cual prevé que toda acción tiene una reacción. Por eso, para empezar a estructurar el diagrama, primero se debe formular la pregunta:  ¿Cuál es el problema que analizará el equipo? La definición

¿Qué es un histograma? Los histogramas son gráficos que indican la frecuencia de un hecho mediante una distribución de los datos. Los histogramas no se pueden elaborar con atributos, sino con variables medibles tales como peso, temperatura, tiempo, etc. En definitiva, un histograma es una representación gráfica de una variable en forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados.  Se aplica a todos aquellos estudios en los que es necesario analizar la pauta de comportamiento de un determinado fenómeno en función de su frecuencia de aparición. Por su naturaleza gráfica, el histograma puede ayudar a identificar e interpretar pautas que son difíciles de ver con una simple tabla de números y que son de poco valor si no aparecen suficientemente ordenados y clasificados. Los histogramas de frecuencias se usan con el objetivo de: Conocer el grado de con que se puede satisfacer los requisitos de calidad. Establecer o modificar las e

Pruebas de Normalidad y ajuste de los datos: Los análisis de normalidad, también llamados contrastes de normalidad, tienen como objetivo analizar cuánto difiere la distribución de los datos observados respecto a lo esperado si procediesen de una distribución normal con la misma media y desviación típica. - Transformación Box Cox: El procedimiento para las Transformaciones de Box-Cox es diseñado para determinar una transformación optima para Y mientras se estima un modelo de regresión lineal. Es muy útil cuando la variabilidad de Y cambia como una función de X. A menudo, una apropiada transformación de Y estabiliza la variabilidad y produce que las desviaciones alrededor del modelo sean más normalmente distribuidas. La clase de transformaciones consideradas son transformaciones de potencia definidas por:  Y ′ = (Y + λ2) λ2 - Prueba de Anderson-Darling: La prueba de Anderson-Darling es usada para probar si una muestra viene de una distribución especifica. Esta prueba es una modificación

Gráfico de control Una de las herramientas de  análisis y solución de problemas  es la gráfica de control. Es un diagrama que muestra los valores producto de la medición de una característica de calidad, ubicados en una serie cronológica. En él establecemos una línea central o valor nominal, que suele ser el objetivo del proceso o el promedio histórico, junto a uno o más límites de control, tanto superior como inferior, usados para determinar cuándo es necesario analizar una eventualidad. ¿Para qué sirve un diagrama de control entonces? Con lo que hemos detallado hasta el momento ya tenemos varios beneficios definidos. Análisis de proceso: Puede que nunca se haya hecho un control estadístico de proceso. Un análisis con gráfico de control donde estableces los límites de control, te permitirá analizar ese proceso y determinar qué es lo normal en él, cuando algo no está bien, o si ha mejorado o empeorado a través del tiempo.  Control de proceso: Conoces el comportamiento del proceso. ¿Es

¿Qué son las Cartas de control o gráficos de control? Las gráficas de control son diagramas que sirven para examinar si un proceso se encuentra en una condición estable, o para asegurar que se mantenga en esa condición. En estadística, se dice que un proceso es estable (o está en control) cuando las únicas causas de variación presentes son las de tipo aleatorio. La estructura de las gráficas de control contiene una “línea central” (LC), una línea superior que marca el “límite superior de control” (LSC), y una línea inferior que marca el “límite inferior de control” (LIC).  Los puntos contienen información sobre las lecturas hechas; pueden ser promedios de grupos de lecturas, o sus rangos, o bien las lecturas individuales mismas. Los límites de control marcan el intervalo de confianza en el cual se espera que caigan los puntos. 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

Errores que pueden cometerse en una carta de control. Dado que una carta de control es una prueba de hipótesis visual, en ella pueden cometerse los dos tipos de errores.  Cuando el proceso está dentro de control existe una pequeña probabilidad de que un punto caiga fuera de los límites.  En este caso consideraríamos que el proceso está fuera de control cuando en realidad está dentro de control. Acá estaríamos cometiendo un error tipo I, es decir rechazar la hipótesis nula, cuando es verdadera.  También puede ocurrir que se produzca algún cambio en la media del proceso. En nuestro ejemplo del detergente puede ser que en un determinado momento la media del proceso no sea 800 g sino otro valor mayor o menor. Este tipo de error también se denomina riesgo del consumidor, ya que quien compra el producto, adquiere algo que en general no cumple con las especificaciones.

  Tipos de cartas de control. Atendiendo a la característica del proceso o productos que se mide, las cartas de control se dividen en dos grandes grupos: Para variables y para atributos. Los diagramas de control para variables se usan para contrastar las características de calidad cuantitativas. Suelen permitir el uso de procedimientos de control más eficientes y proporciona más información respecto al rendimiento del proceso que los diagramas de control de atributos, que son utilizados para contrastar características cualitativas, esto es, características no cuantificables numéricamente. Pueden clasificarse de dos tipos generales. Si la característica de calidad puede medirse y expresase como un número en una escala de medición continua, suele llamársele una variable. En tales casos, es conveniente describir la característica de calidad con una medición de tendencia central y una medida de variabilidad.  La carta x es la carta de uso más común para controlar la tendencia central, mien

Te voy a explicar cómo se construyen los dos tipos de cartas de control que más se usan en el laboratorio, las cartas de control de  exactitud  y las cartas de control de  precisión . Para los dos tipos debes tener de 12 a 20 datos, y con ellos calcular el  promedio  y la  desviación estándar , no voy a explicar cómo calcular estos dos estadísticos ya que asumo que lo sabes hacer. Con el promedio y la desviación estándar puedes ahora calcular los límites de control y de acción así: Límite de Control : es el promedio más o menos dos veces la desviación estándar. LC = Ẍ ± 2S Límite de Acción : es el promedio más o menos tres veces la desviación estándar. LA = Ẍ ± 3S Como ves, al realizar estos cálculos obtienes dos límites de acción y dos límites de control, es decir, un límite cuando sumas y otro cuando restas. Para las cartas de control de precisión o rangos solo puedes obtener límites  positivos  (solo sumas).

Tipos de tolerancia y diseños de tolerancias Durante el diseño de tolerancia, el ingeniero especificará sistemáticamente cuánto tendrán que aumentar los niveles de funcionamientos de ciertos factores para completar los requerimientos para la característica de la calidad.  En el diseño de tolerancia, el ingeniero determina el porcentaje que cada uno de los ruidos contribuye para alcanzar el funcionamiento requerido por la característica de calidad. Con él puede decidir cuánto debe reducir los límites de tolerancia de cada factor para alcanzar su objetivo. El limitar las tolerancias de los factores casi siempre tiene que ver con actualizar con partes o componentes de alto costo. Cuando el diseño de parámetros no es suficiente para reducir la variación, es necesario utilizar el diseño de tolerancias.  Especificaciones de rangos permitidos para la desviación con respecto a los valores de los parámetros, involucra describir y eliminar las causas. Incrementa los costos de producción (se debe

Una manera de evaluar una carta de control es con la longitud promedio de la corrida (ARL, por sus siglas en ingles). En esencia, la ARL, es el número promedio de puntos que deben graficarse antes de que un punto indique una condición de fuera de control. Como la distribución de probabilidad de la ARL es geométrica, para su cálculo utilizamos la media de esta distribución. Si las observaciones del proceso son independientes una de otra, entonces para cualquier carta de Shewhart, la ARL, puede calcularse como ARL=1/p Donde p es la probabilidad de ocurrencia de un éxito, considerando como éxito un punto fuera de los límites.  Como ejemplo, podemos considerar la carta de control tres sigmas. En esta carta p=0,0027, es la probabilidad de que un punto se localice fuera de los limites de control cuando el proceso está bajo control. Por lo tanto, la longitud promedio de la corrida cuando el proceso está bajo control (llamada ARL o ) es,  ARL o = 1/p = 1/0,0027 = 370 Es decir, incluso si el pr

 Es posible aplicar varias reglas para determinar si un proceso está fuera de control. Es decir que además que se presente un punto fuera de los límites, existen otros comportamientos que ameritan pensar en una salida de control. Estas reglas se emplean para aumentar la sensibilidad de las cartas para detectar situaciones de fuera de control.  a) Un punto por fuera de los límites de control tres sigmas  b) dos de tres puntos consecutivos entre los límites dos y tres sigmas.  c) cinco puntos consecutivos por encima o por debajo de la línea central.  d) Seis puntos consecutivos que se incrementan o se decrementan de manera sostenida.  e) un patrón no aleatorio en los datos.  La desventaja de la aplicación de varias reglas de sensibilización está en el hecho de que cada una de éstas introduce un determinado error tipo I y se van potenciando una a otra.  Siempre que la totalidad de las k reglas de decisión sean independientes.  

La selección del tipo de carta de control depende de varios factores. En algunos casos esto estará bien definido por el tipo de magnitud que se mide y las características del proceso. Por ejemplo si vamos a controlar el contenido de grasa en un derivado lácteo, nuestra alternativa será una carta de control por variables., pero si vamos a evaluar la coloración de una galleta, en ese caso utilizaremos una carta de control por atributos. En otros casos hay que sopesar las ventajas y desventajas de ambos tipos de cartas: Los cartas de control de atributos en general son más económicas, más sencillas y tienen la ventaja de que hacen posible considerar varias características de calidad al mismo tiempo que permiten clasificar el artículo como disconforme si no satisface la especificación de cualquier de ellas. En contraste, si se manejan las diversas características de calidad como variables, entonces habrá que medir cada una de ellas y utilizar cartas independientes por variables para cada u

  Gráfica de Corridas (Run-Chart). Gráfico que muestra los datos observados en una secuencia de tiempo, se utiliza para conocer el comportamiento de un proceso por un período específico de tiempo y poder ayudar luego a distinguir entre las causas especiales y comunes de variación. . A menudo, los datos mostrados representan algún aspecto de la salida o el rendimiento de una empresa de fabricación u otro proceso de negocio. 1. Para establecer una línea base para mejorar. 2. Para ver qué está pasando en el proceso. 3. Para enfocar los cambios importantes en un proceso. 4. Para analizar los efectos de un cambio que se haya efectuado a un proceso -Gráfico de Individuales. (I-MR). Para monitorear la media y la variación del proceso cuando tenga datos continuos que sean observaciones individuales que no están en subgrupos. Utilice esta gráfica de control para monitorear la estabilidad del proceso en el tiempo, de manera que pueda identificar y corregir las inestabilidades en un proceso. Por

Gráficos CUSUM Los gráficos CUSUM se basan en la representación de la acumulación de las desviaciones de cada observación respecto a un valor de referencia. La principal cualidad de este tipo de gráficos es que detectan pequeñas desviaciones del estado de control más rápidamente que los gráficos de control de variables. La carta CUSUM incorpora directamente toda la información contenida en las muestras tomadas del proceso, al graficar las sumas acumuladas de las desviaciones de éstas con respecto al parámetro de medición.  Existen dos maneras de construir este gráfico: la CUSUM de 2 lados que se interpreta con un dispositivo especial llamado “mascara en V” y la CUSUM tabular o algorítmica, en la cual se consideran de manera separadas las sumas acumuladas para arriba y las sumas acumuladas por abajo. La CUSUM tabular es la más recomendada en la práctica ya que se evita el diseño de la máscara; sin embargo ambos procedimientos tienen el mismo desempeño y menor dificultad si se usa un sof