Estadistica Basica Plan de Mejora Inyeccion

Estadstica BsicaPlan de Mejora - InyeccinAbril 28, 2010

Abril 26,, 2010Disclosure or duplication without consent is prohibited

HISTORIADEFINICIONESEstadstica bsica


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Estadstica bsicaEstadstica InferencialRama de las matemticas que conjunta herramientas para recolectar, organizar, presentar y analizar datos numricos u observacionales.

Se dividen en dos:

Estadstica DescriptivaEstadstica


Estadstica bsicaPoblacin: conjunto de todos los individuos (personas, objetos, animales, etc.) que porten informacin sobre el fenmeno que se estudia. Por ejemplo, si estudiamos la edad de los habitantes en una ciudad, la poblacin ser el total de los habitantes de dicha ciudad.Muestra: Subconjunto de la poblacin seleccionado de acuerdo con un criterio, y que sea representativo de la poblacin. Por ejemplo, elegir 30 personas por cada colonia de la ciudad para saber sus edades, y este ser representativo para la ciudad.


Variable: Fenmeno que puede tomar diversos valores. Tipos:Variables cualitativas o atributos: no se pueden medir numricamente (por ejemplo: nacionalidad, color de la piel, sexo).Variables cuantitativas: tienen valor numrico (edad, precio de un producto, ingresos anuales. Tipos:V. C. Discretas: slo pueden tomar valores enteros (1, 2, 8, -4, etc.). Por ejemplo: nmero de hermanos (puede ser 1, 2, 3....,etc, pero, por ejemplo, nunca podr ser 3,45).V.C. Continuas: pueden tomar cualquier valor real dentro de un intervalo. Por ejemplo, la velocidad de un vehculo puede ser 80,3 km/h, 94,57 km/h...etc.Estadstica bsica


ESTADSTICA DESCRIPTIVAEstadstica bsica


Estadstica bsicaDesgarreFracturaFugaSoldado


Estadstica bsicaHistogramaPolgono de frecuencias


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Estadstica bsicaMedida de centralizacin o dispersin de gran utilidad en la estadstica descriptiva.Se define como la raz cuadrada de la varianza.Para conocer con detalle un conjunto de datos, no basta con conocer las medidas de tendencia central, sino que necesitamos conocer tambin la desviacin que representan los datos en su distribucin respecto de la media aritmtica de dicha distribucin, con objeto de tener una visin de los mismos ms acorde con la realidad a la hora de describirlos e interpretarlos para la toma de decisiones.


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ESTADSTICA INFERENCIALEstadstica bsica


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CONTROL ESTADSTICO DE PROCESOS (SPC CEP)Estadstica bsica


Estadstica bsicaUn proceso esta bajo control cuando su variabilidad es debida nicamente a causas comunes (internas)


Estadstica bsicaEL C.E.P. es una herramienta estadstica que nos permite controlar mediante grficas, la calidad en nuestra operacin.Nuestras piezas estn o no dentro de ESPECIFICACIN?RECOLECTAMOS los datos en la operacin con ayuda de nuestro Instrumentos de medicin, se grafican, se analizan y se hace un plan de mejora


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nEstadstica bsica


1. ANALIZAR EL PROCESOComo debera estar el proceso?Que puede ir mal en el proceso?Como est el proceso?Se cumplen las etapas de control estadsticoDeterminar capacidad del proceso2. MANTENER ELPROCESOMonitorear el desempeo del procesoDetectar causas especiales de variacin y actual en consecuencia3. MEJORAR EL PROCESOCambiar el proceso para entender mejor las causas comunes de variacin.Reducir las causas comunes de variacin.4. ACTUAR PARA MANTENER CICLO DE MEJORA1. Que se espera de cada etapa del procesoCuales con los entregables de la operacin ?2. Que puede variar en el proceso?Que conocemos ya sobre la variabilidad del procesoque parmetros son mas sensibles para la variacin3. Esta produciendo scrap o retrabajos?El scrap sale de una etapa de control estadstico?Es el proceso capaz, hbil (confianza)?

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Estadstica bsicaEl objetivo bsico de un grfico de control es detectar, de la forma ms rpida posible, cambios en el proceso.


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R = Val. Max. Val. MnNos sirve para ver la diferencia que existe entre nuestras piezas. R = R1+R2+R3++Rn n X = X1+X2+X3++Xn nEstadstica bsicaNos sirve para ver el comportamiento de nuestros datos o la tendencia de los mismos.


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LSCX (Lmite Superior de Control de la media)LICX (Lmite Inferior de Control de la media)LSCR (Lmite Superior de Control del rango)LICR (Lmite Inferior de Control del rango)Lmites para grfica de medias. Lmites para grfica de rangos.

LSCX = X + A2R LSCR = D4 R

LICX = X - A2R LIC R = D3 R

Estadstica bsicaSon el Resultado de la Variacin Natural de un proceso

DONDE:

X = Media de la media.

R = Rango promedio.

A2 = Constante de tablas.D3 = Constante de tablas.D4 = Constantes de tablas.


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CONDICIONES DE INESTABILIDAD

1. CORRIDA.

2. TENDENCIA

3. ADHESIN DE LOS PUNTOS A LOS LIMITES DE CONTROL.7 puntos o mas dentro de limitesde control por encima o debajodel promedio6 puntos o mas dentro de limitesde control de forma ascendente odescenderte14 puntos o mas en el Tercio Superior o Tercio InferiorEstadstica bsica


4. ADHESION A LA LINEA CENTRAL.

5. CICLOS O PERIODOS.

6. PUNTOS FUERA DE CONTROL.

7. ADHESION A LIMITE SUPERIOR15 puntos o mas en el Tercio Medio, Una desviacion estandar de la lineacentral1 punto mas aya de 3 desviacionesestndar de lnea central2 de 3 puntos mayores a 2 desviacionesestandar de la linea centralOcho puntos en renglon mayores a 1 Desviacion estandar de la linea centralCada lado12Estadstica bsica


8. INTERPRETAR DESVIACIONES VS MEDIA

9. INESTABILIDAD.

Se debe:1. Tomar acciones correctivas inmediatas,2. Anotarlo en la Bitcora.3. Analizar la tendencia para hacer el proceso estable y hbil.Los puntos se mueven a ancho de losLimites de Control en intervalos cortos4 de 5 puntos mayores de 1 desviacionEstandar de la linea centralEstadstica bsica


Primero debemos lograr que el proceso sea Estable, segundo calcular la habilidad e ir a la mejora.

HABILIDAD DE UN PROCESO: se calcula analizando los datos tomados, observando cuantos de ellos estn dentro de los lmites de control y que tan cerca estn de la lnea central, se calcula por la desviacin estndar

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= Desviacin Estndar.R = Rango promedio.d2 = Constante ya terminada que su valor est en funcin del tamao de la muestra. (Para 5 valores el valor es = 2.326)

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Cp Es la capacidad que tiene un proceso para hacer consistentemente productos de CALIDAD

LSE - LIECp = ------------------ 6CP = Habilidad Potencial.LSE = Limite Superior Especificado.LIE = Limite Inferior Especificado. = Desviacin estndar. Estadstica bsicaClculo de Z SUPERIOR.

LSE - XZS = ---------------

Clculo de Z INFERIOR.

X - LIEZI = ---------------

ZS = Zeta Superior.LSE = Lmite Superior Especificado.X = Promedio de Promedios. = Desviacin Estndar. ZI = Zeta Inferior.X = Promedio de promedios.LIE = Lmite inferior especificado. = Desviacin Estndar.


Cpk = Habilidad Real del Proceso. Z mnimo = Valor ms pequeo de ZS y ZI

Estadstica bsica Z mnimoCpk = ------------------ 3

Clculo de Z superiorLSE - XZS = ---------------

Clculo de Z inferior X - LIEZI = ---------------

ZS = Zeta Superior.LSE = Lmite Superior Especificado.X = Promedio de Promedios. = Desviacin Estndar.ZI = Zeta Inferior.X = Promedio de promedios.LIE = Lmite inferior especificado. = Desviacin Estndar.


Para que un proceso se considere hbil deber tener:Cp 1.33Cpk 1.33

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ANEXOSEstadstica bsica


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Etapas del ciclo para Mejora y Control del proceso1. ANALIZAR EL PROCESOComo debera estar el proceso?Que puede ir mal en el proceso?Como est el proceso?Se cumplen las etapas de control estadsticoDeterminar capacidad del proceso2. MANTENER ELPROCESOMonitorear el desempeo del procesoDetectar causas especiales de variacin y actual en consecuencia3. MEJORAR EL PROCESOCambiar el proceso para entender mejor las causas comunes de variacin.Reducir las causas comunes de variacin.Que se espera de cada etapa del procesoCuales con los entregables de la operacin ?

4. ACTUAR PARA MANTENER CICLO DE MEJORA1. Que se espera de cada etapa del procesoCuales con los entregables de la operacin ?2. Que puede variar en el proceso?Que conocemos ya sobre la variabilidad del procesoque parmetros son mas sensibles para la variacin3. Esta produciendo scrap o retrabajos?El scrap sale de una etapa de control estadstico?Es el proceso capaz, hbil (confianza)?

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