Unidad 3 Gestion Calidad Herramientas_control_ Procesos

Consiste en medir resultados y verificar con respecto a las especificaciones. Segn la situacin, puede realizarse con todo el resultado o slo sobre muestras tomadas frecuentemente. Este segundo caso se denomina Control Estadstico de Procesos.

Las medidas efectuadas se llevan a un grfico que permite visualizar el estado del proceso y tomar decisiones

CONTROL DE PROCESOS

PREMISAS DE ANLISIS EN EL CONTROL DE PROCESOS3. La variacin dentro del sistema productivo es inevitable, por ello la variacin asignable se debe detectar y eliminar.1. La calidad medida de un resultado de un proceso siempre est sujeta a una cierta cantidad de verificacin debido al azar2. Un sistema estable de causas aleatorias siempre se presenta en cualquier mtodo de produccin y en la realizacin de pruebas de calidad

DEFINICIONES BSICAS1. ACCIN CORRECTIVAAccin tomada para eliminar la causa de una no conformidad detectada u otra situacin indeseable. Se emprende para prevenir que algo vuelva a producirse.

2. ACCIN PREVENTIVAAccin tomada para eliminar una no conformidad potencial u otra situacin potencialmente indeseable.

3.CORRECCINAccin tomada para eliminar una no conformidad detectada. Est dirigida a los resultados negativos obtenidos en la etapa de HACER de la Ruta de CTC, siendo objetivo actuar, de modo inmediato, en contra de ellos y eliminarlos.

4. NO CONFORMIDADIncumplimiento de un requisito

DEFINICIONES BSICAS.5. CAUSA RAIZEs el factor o factores causales bsicos que si se corrigen o se eliminan impedirn la recurrencia del problema. La raz principal ser la que cree la diferencia entre el comportamiento real y el esperado de un proceso

6. CAUSA ASIGNABLEEn un proceso no son aleatorias. Tienen alguna fuente que puede ser determinada o eliminada. Esta fuente de variacin con frecuencia se denominan Causas especiales

7. CAUSAS COMUNESFuentes inherentes de variacin que afectan todos los valores individuales del producto del proceso que est siendo estudiado. En el anlisis del diagrama de control aparecen como parte de la variacin aleatoria del proceso.

8. CAUSA ESPECIALUna fuente de variacin que es intermitente, impredecible, inestable; algunas veces denominada causa asignable. Se sealiza con un punto ms all de los lmites de control o por otros patrones no aleatorios de puntos dentro de los lmites de controlDEFINICIONES BSICAS

9. CICLO DE DEMINGMtodo que apoya a la administracin en la bsqueda de la mejora continua. Contiene una serie de cuatro etapas: diseo; produccin; ventas e investigacin de mercado y servicio.

10. CICLO DE MIYAUCHIVersin moderna del Ciclo de Deming desarrollada por el Dr Ichiro Miyauchi, con enfoque en la resolucin de problemas y el mejoramiento de la calidad

11. CICLO DE MANTENIMIENTOParte del Ciclo de Miyauchi, en el cual se mantiene al sistema operando bajo ciertos estndares, normas o procedimientos estndar de operacin.DEFINICIONES BSICAS

12. CICLO DE MEJORAMIENTOParte del Ciclo de Miyauchi, cuyo objetivo es permitir pasar a nuevos y ms altos estndares del sistema

13. CICLO PDCA (PHVA)Variante del Ciclo de Deming aplicado a las actividades y operaciones diarias en el entorno de trabajo. Significa Planear, Hacer, Verificar y Actuar.

14. CICLO SDHA (SHVA)Variante del ciclo PHVA, bajo el cual se decide permanecer un determinado periodo de tiempo bajo los estndares generados en el Ciclo de Mantenimiento. S significa el estndar que se sigue. DEFINICIONES BSICASPHvA

15. CONTRAMEDIDASAcciones particulares que se realizan sobre el sistema, para minimizar e eliminar las causas principales de un problema.

16. CAPACIDAD DE UN PROCESO.La habilidad de una caracterstica de cumplir con las especificaciones. La capacidad no se puede determinar para procesos que no estn bajo control estadstico.

DEFINICIONES BSICAS

17. CONTROL DE PROCESOSMantenimiento del rendimiento de un proceso en un nivel de capacidad.

18. CONTROL ESTADSTICO DEL PROCESOUn proceso que proporciona mejoramiento continuo por medio de la participacin total de la organizacin y las tcnicas estadsticas comprobadas.

19. CONTROL ESTADSTICO DE CALIDAD.El proceso de mantener un nivel aceptable de la calidad del producto mediante mtodos estadsticos. DEFINICIONES BSICAS

20 . CARACTERSTICAS DE CALIDAD.Un aspecto particular de un producto el cual se relaciona con su habilidad de realizar la funcin al cual fue destinado.

21. DISPERSINGrado en el cual los valores en una distribucin difieren uno del otro.

22. ESTABILIDADLa ausencia de causas especiales de variacin; la propiedad de estar bajo control estadstico.

DEFINICIONES BSICAS

23 PROBLEMAEs el comportamiento no deseado de un proceso

24 PROBLEMA DE ELIMINACINSon aquellos donde la situacin ideal es la reduccin a cero

25 PROBLEMA DE INCREMENTOSon aquellos donde todo aumento en un nivel es deseable

26 PROBLEMA DE REDUCCINSon aquellos donde toda reduccin es deseable, pero hay un mnimo nivel necesario.

DEFINICIONES BSICAS

25 VARIABLECantidad que esta sujeta a cambio o variabilidad

26 VARIACIN Las diferencias inevitables entre los resultados individuales en un proceso; las fuentes de variacin se pueden agrupar en dos clases principales: las causas especiales y las causas comunesDEFINICIONES BSICAS

ESTRATEGIA PARA LA MEJORA DE PROCESOSInicioSe conoce el problemaSeleccionar un proceso para mejora.(Pareto)NoRecopilar datos sobre el proceso (hoja de verificacin)Repetir connuevo procesoBSiDibujar undiagrama de flujoExaminar el diagrama de flujo del procesoA

ESTRATEGIAS DE MEJORAMIENTO4. Planificar y ejecutar cambios1. Recopilar datos tiles3. Desarrollar soluciones apropiadas2. Identificar las causas fundamentales de los problemas

ESTRATEGIAS PARA IDENTIFICAR LAS NECESIDADES DE MEJORAMIENTO7. Localizar los problemas recurrentes (para identificar dnde y cundo ocurren o no ocurren los problemas) ESTRATEGIAS DE MEJORAMIENTO5. Identificar las necesidades y preocupaciones del cliente6. Estudiar el uso del tiempo (para identificar las actividades que consumen el tiempo de la gente y para destacar oportunidades de Mejora)

ESTRATEGIAS PARA MEJORAR UN PROCESO14. Mejorar el diseo de un producto o proceso.ESTRATEGIAS DE MEJORAMIENTO8. Describir un proceso9. Desarrollar un proceso estndar10. Hacer un proceso a prueba de errores11. Hacer un proceso ms eficiente12. Reducir fuentes de variacin13. Llevar un proceso a un estado de control estadstico

RECOPILAR DATOS TILES1. Clarificar los objetivos de la recopilacin de datos 2. Desarrollar acciones operativas

3. Planificar la consistencia y estabilidad de los datos

4. Comenzar la recopilacin de datos

5. Continuar mejorando los sistemas de medicin

IDENTIFICAR LAS CAUSAS FUNDAMENTALESDE PROBLEMA1. Identificar las causas potenciales

2. Verificar las causas con datos

3. Verificar las conclusiones

4. Actuar

DESARROLLAR SOLUCIONES APROPIADAS1. Describir la necesidad2. Definir metas y criterios3. Identificar restricciones4. Generar alternativas5. Evaluar alternativas6. Seleccionar la mejor solucin de todas7. Seguimiento

PLANIFICAR Y EJECUTAR CAMBIOS1. Desarrollar conciencia entre los lderes

2. Planificar el cambio

3. Ejecutar el cambio

4. Verificar el cambio

5. Actuar para refinar y estandarizar

IDENTIFICAR LAS NECESIDADES Y EXPECTATIVAS DEL CONSUMIDOR1 Especular acerca de los resultados

2. Planificar la recopilacin de la informacin

3. Recopilar informacin

4. Analizar los resultados

5. Verificar la validez de la conclusiones

6. Actuar

ESTUDIAR EL USO DEL TIEMPO1. Disear el estudio

2. Recopilar datos

3. Analizar los datos

4. Actuar con base en el anlisis

LOCALIZAR LOS PROBLEMAS RECURRENTES1. Definir los problemas recurrentes

2. Evaluar el impacto de cada problema

3. Localizar cada problema principal

4. Discutir las conclusiones con los actores principales

5. Actuar

DESCRIBIR UN PROCESO1. Establecer los lmites del proceso: alcance

2. Hacer un diagrama de flujo del proceso

3. Verificar sus resultados

4. Actuar

DESARROLLAR UN PROCESO ESTNDAR1. Escribir el proceso conocido

2. Planificar el mejoramiento identificando actividades crticas

3. Ejecutar y vigilar la mejora

4. Revisar los resultados

5. Expandir el uso del proceso estndar

6. Mantener y usar la documentacin

HACER UN PROCESO A PRUEBA DE ERRORES1. Identificar los errores

2. Identificar los procedimientos menos propensos a errores

3. Reestructurar el ambiente de trabajo

HACER UN PROCESO MS EFICIENTE1. Identificar el nivel de eficiencia de cada actividad del proceso

2. Reducir inventarios

3. Reducir los tiempos de espera en toda la cadena del proceso

4. Eliminar papeleos innecesarios

5. Reducir burocracia

6. Vigilar las mejoras

LLEVAR UN PROCESO A UN ESTADO DE CONTROL ESTADSTICO1. Planificar el grfico

2. Comenzar el grfico

3. Entrenar al responsable del registro4. Planificar el mejoramiento continuo con base en los resultados

5. Evaluar la utilidad del grfico

MEJORAR EL DISEO DE UN PRODUCTO O PROCESO1. Definir los objetivos

2. Escoger que respuesta o resultado medir

3. Disear un experimento

4. Prepararse para el experimento

5. Llevar a cabo el experimento

6. Analizar los resultados

7. Actuar con base en los resultados

HERRAMIENTAS DE CONTROL DE PROCESOS.1. HOJAS DE VERIFICACIN (CONTROL , CHEQUEO, REGISTRO)

Son la forma ms comn de utilizacin para registrar datos.

La hoja de verificacin puede adoptar cualquier forma dependiendo de los resultados que de estos datos se pretenda obtener.

1.2 CLASIFICACIN DE LAS LISTAS DE VERIFICACIN 1. Hojas de verificacin para datos medibles.

2. Hojas de verificacin para defectos o tems defectuosos

3. Hojas de verificacin para confirmacin

1.2.1 Hojas de verificacin para datos medibles (datos variables).Por lo regular se debe analizar una correlacin o un anlisis deregresin con los datos registrados para demostrar las relacionesde causa y efecto entre las variables. Son aquellas utilizadas para registrar datos que requieren el anlisis subsiguiente para que redunden en el mejoramiento del proceso.

1.2.2 Hojas de verificacin para defectos o anomalas (datos de atributos)Su uso esta centrado en evaluar defectos o productos defectuosos

Una mayor fuente para este tipo de datos es la informacin dereclamos suministrados por el cliente.

La informacin obtenida se puede caracterizar por tipo de defecto.

1.2.3 Hojas de verificacin para confirmacinSe utilizan para garantizar que se han tomado ciertas medidas o acciones.

Un ejemplo seria la verificacin de las condiciones de arranques y parada de equipos y las formas de control de procedimientos analticos

Su objetivo es reducir la variabilidad creada en los operadores y/o equipos de prueba de procesos.

Una secuencia de pasos tiles para aplicar esta hoja en un proceso es la siguiente:

Identificar el elemento de seguimiento Definir el alcance de los datos a recoger Fijar la periodicidad de los datos a recolectar Disear el formato de la hoja de recogida de datos, de acuerdo con la cantidad de informacin a recoger, dejando un espacio para totalizar los datos, que permita conocer: las fechas de inicio y termino, las probables interrupciones, la persona que recoge la informacin, fuente, etc.

- Permite recolectar datos de manera simultanea al proceso, de manera fcil y precisa- Instrumento para autocontrol X x xx xx xx x xx x xx x xx x xx xx x xx x x xx x x x x x xx x x x x x x x x x

x xx xx x xx x xx x xx x x x x xXxx

2. DIAGRAMAS DE FLUJO.Permiten al analista de observar el proceso y hacer algn juicio con referencia a los puntos de control y a las fuentes de variacin.Importante para determinar dnde recopilar datos.Estos diagramas ilustran grficamente el flujo del trabajo

2.1 Usos de los diagramas de flujo.. Para mostrar la secuencia de operaciones en cualquier proceso Para visualizacin simplificada de cualquier secuencia de un proceso. Para indicar las cantidades de materiales y transferencia de energa Para mostrar como el producto de una fase cualquiera de proceso se convierte en la materia prima o insumo para el siguiente Para mostrar fases de almacenamiento y acumulacin en la secuencia de cualquier proceso Para mostrar la localizacin de puntos muestrales para cada fase del proceso

2.2 Pasos para la construccin de un diagrama de flujo. A Hacer una lista de todas las actividades y operaciones en el proceso

Enumerar las actividades y eventos en la misma secuencia, en la cual realmente se presentan

Enmarcar cada paso del proceso con smbolos estndar u otros predeterminados

Unir los cuadros con flechas para indicar la direccin del flujo

2.2 Pasos para la construccin de un diagrama de flujo. BRevisar cada paso y cerciorarse que se han considerado todas las entradas y salidas para dicho paso ( pueden haber pasos intermedios)

Revisar el proceso y conformar el diagrama con lo que realmente est sucediendo

Entrenar a los operarios

Smbolos usados en los diagramasde flujo

American Society of Mechanical Enginners (ASME) American National Standard Institute (ANSI) International Organization for Standarization (ISO) Deutches Institut fur Normung e.V (DIN) Smbolos del flujograma de ingeniera de operaciones y de administracin y mejora de la calidad del proceso (DO) Diagramas integrados de flujo (DIF) en las versiones de Yourdon-De Marco y Gane & Sarson

Almacenamiento. Depsito y/o resguardo de informacin o productos.

SMBOLOREPRESENTADatos. Elementos que alimentan y se generan en el procedimiento.Comienza un ciclo. Inicio de un ciclo que produce o reproduce un flujo de informacin.Documento. Representa un documento que ingres, se procesa, se produce o sale del procedimiento.

Proceso. Representa la ejecucin de actividades u operaciones dentro del proceso, mtodo o procedimiento.Decisin. Indica un punto dentro del flujo en el que es posible seleccionar entre dos o ms alternativas.Operaciones manuales. Constituye la realizacin de una operacin o actividad en forma especficamente manual.

MAQUILA DE ROPA

Ventajas que ofrece la tcnica de diagramacin:De uso: Facilita su empleoDe destino: Permite la correcta identificacin deactividadesDe comprensin e interpretacin: Simplifica su comprensinDe interaccin: Permite el acercamiento y coordinacinDe simbologa: Disminuye la complejidad y accesibilidadDe diagramacin: Se elabora con rapidez y no requiere de recursos sofisticados

En cuanto a dibujo:

No utilizar en un mismo lado del smbolo varias lneas de entrada y salida

Por claridad no debe haber ms de una lnea de unin entre dos smbolos

El smbolo de decisin es el nico que puede tener hasta tres lneas de salida

Las lneas de unin se deben representar con lneas rectas

Es conveniente que los smbolos tengan un tamao uniforme

Recomendaciones para el uso y aplicacin de smbolos

En cuanto a su contenido y uso:

La redaccin del contenido del smbolo de operacin debe ser realizada con frases breves y sencillas Evitar usar siglas anotando el nombre completo de las unidades administrativas El smbolo de documento debe contener el nombre original de la forma que se utilice El smbolo de conector puede ser alfabtico o numrico, pero debe coincidir en los conectores de entrada y salida Cuando existen una gran cantidad de conectores, es conveniente adicionar un color al smbolo

Recomendaciones para el uso y aplicacin de smbolos

Por su presentacin:

De bloque: Se representan en trminos generales con el objeto de destacar determinados aspectos

De detalle: Plasman las actividades en su ms detallada expresin

Por su formato:

De formato vertical: En el que el flujo de las operaciones va de arriba hacia abajo y de derecha a izquierda

De formato horizontal: En el que la secuencia de las operaciones va de izquierda a derecha en forma descendente

Clasificacin de los diagramas de flujo

Por su formato De formato tabular: Tambin conocido como de formato columnar o panormico, en el que se presenta en una sola carta el flujo total de las operaciones correspondiendo a cada puesto o unidad una columna

De formato arquitectnico: Muestra el movimiento o flujo de personas, formas, materiales, o bien la secuencia de las operaciones a travs del espacio donde se realizan


Por su propsito:

De forma: El cual se ocupa fundamentalmente de documentos con poca io ninguna descripcin de operaciones

De labores: Indica el flujo o secuencia de las operaciones, as como quin o en donde se realiza y en qu consiste sta. De mtodo: Muestra la secuencia de operaciones, la persona que las realiza y la manera de hacerlas

Analtico: Describe no slo el procedimiento quin lo hace, y cmo hacer cada operacin, sino para qu sirven


Por su propsito:

De espacio: Indica el espacio por el que se desplaza una forma o una persona

Combinados: Emplean dos o ms diagramas en forma integrada

De ilustraciones y texto: Ilustra el manejo de la informacin con textos y dibujos

Asistido por computadora: El flujo de informacin se hace con recursos de software


DIAGRAMA DE BLOQUE

DIAGRAMA DE DETALLE

DIAGRAMA DE FORMATO HORIZONTAL

DIAGRAMA DE FORMATO TABULAR

DIAGRAMA DE FORMATO ARQUITECTNICO

La variacin de los procesos se deben a causas que se deben investigar

El diagrama CE es til para seleccionar las causas de la variacin y para organizar las relaciones mutuas

3. DIAGRAMA DE CAUSA Y EFECTO (CE) O ESPINA DE PESCADO O DIAGRAMA DE ISHIKAWA

Valor principal: Representa en forma ordenada todos los factores causales que puedan originar un efecto especfico. Permite identificar, analizar y seleccionar las causas de un problemaPrincipio del Diagrama:

Establece que el origen de la causa de un efecto puede encontrarse en:

los materialesel mtodo empleadoel equipoel personaly aadir por separado lo que no clasifique en los grupos anteriores

Pasos para elaborar un diagrama CE Generalidad

Entender el o los problemas del proceso. Nombrar un lder para la discusin Generar ideas para desarrollar el diagrama CE. Agotar varios niveles de anlisisAgregar informacin al diagrama de CE hasta que muestre todas las causas de variacin Revisin final para determinar si todos los puntos de variacin estn comprendidos

CONSTRUCCIN DEL CESeleccione el efecto a analizar. Hacerlo por consenso Liste las causas posibles que originan el efecto. Lluvia de Ideas Clasifique las causas. Principales, secundarias, terciarias: niveles de anlisis Dibuje el diagrama Jerarquice los factores por grado de importancia y defina los de impacto relevante sobre la caracterstica especfica. Elabore y ejecute un programa de acciones correctivas de las causas relevantes.

Caractersticas de calidadequipomaterialmtodosambientepersonasmedicinCausas-medios = factoresFines-Efectos = Variacin de la calidadCALIDADMORALSEGURIDADOPORTUNIDAD

Tiempo excesivo de diseo y programacinOTRO FACTOR DIRECCIONPERSONALEQUIPOSMETODOSExcesivos reglamentosManuales no acordesPocos flexiblesFalta de trabajo en equipoPresin por el planPoco reconocimientoDispersin de proyectosPoca estimulacinFalta estimuloPocaexperienciaFalta habilidadesFaltaentrenamientoMala distribucindel tiemporoturasFaltaenergaFalta aire acondicionadoNo hay suficientes terminalesMuy poco

Desgaste excesivo

Cuchilla limpiadora

Ajuste inadecuado

Superficie brillanteDurmetro inadecuado

Demasiado dura

Muy poca presin

Educacin

Poca viscosidad

Seca muy rpido

Tinta

Materiales

Cartn

Lavado

Poroso

Diagrama de causa-efectoPoca cobertura de tinta en cajas de cartn impresas

Rodillo anillox

Sucio

Desgaste excesivo

Daado

Muy poca presin

Capacidad inadecuada de la columna de celda entintadora

Ph bajo

Placa de impresin

Desgaste excesivo

Rodillo limpiador

Ajuste inadecuado

Rugoso

8 principios y los requisitos de ISO 9001:2000

Histogramas Representacin visual de los datos en la que puede observarse si los datos estn dentro de los lmites permitidos de variacin y si el valor deseado est centrado. Muestra grandes cantidades de datos dando una visin clara y sencilla de su distribucin.

Permite evaluar la situacin actual del proceso.

Pasos para elaborar un histograma:1. Recolectar datos acerca de una caracterstica de calidad2. Calcular el rango de la muestra rango = mximo mnimo3. Determinar el nmero de intervalos de clase. Puede utilizarse la siguiente gua: No. de datos No. de intervalos 30 50 5 7 51 100 6 10 101 250 7 12 Ms de 250 10 - 20

Pasos para elaborar un histograma:4. Determinar la amplitud del intervalo h = rango / (no. de intervalos + 1)

5. Construir los intervalos

6. Contar la frecuencia para cada intervalo

7. Realizar un grfico de barras de intervalos de clase vs. Frecuencia,

Ejemplo: dimetro en mm de una pieza. Los lmites de tolerancia son: 10.30 y 10.70Mximo =10.66 Mnimo=10.40

10.4410.5510.5210.5310.5210.5310.5010.5310.5010.4910.5010.5110.4310.6110.5610.4810.5710.5610.5110.5510.4510.4710.4410.4810.5310.5610.4810.6010.4010.5110.4410.4510.4610.4010.5810.5510.4510.6610.5210.5610.5210.4210.5010.4810.6610.5810.5010.5510.5210.4910.6410.5310.4510.4510.5610.5610.4710.5110.5410.6210.5310.5210.4610.5010.5010.4310.5310.6310.4610.5010.6010.5610.6110.4510.4910.4310.5610.6210.4910.6010.5210.5910.4810.5310.5110.4210.5210.5910.4510.6110.5110.6010.5510.4710.6410.5110.4710.6110.4610.62

El Diagrama de Pareto constituye un sencillo y grfico mtodo de anlisis que permite discriminar entre las causas ms importantes de un problema (los pocos y vitales) y las que lo son menos (los muchos y triviales).Vilfrido Federico Samoso Marques de ParetoJoseph Juran y Alan Lakelin 80-20Ejemplo: El 80% del valor de un inventario de artculos se debe al 20% de estos artculos.El 80% del total de tiempo de trabajo se consume con el 20% de las actividades diarias.

Rafael Valdez

Es un diagrama que se utiliza para determinar el impacto, influencia o efecto que tienen determinados elementos sobre un aspecto. Consiste en un grafico de barras similar al histograma que se conjuga con una ojiva o curva de tipo creciente y que representa en forma descendente el grado de importancia o peso que tienen los diferentes factores que afectan a un proceso, operacin o resultado.Para la correcta identificacin de los Pocos Vitales, es necesario que los datos recolectados para elaborar el diagrama de pareto esten en cantidad adecuada, sean verdaderos y en un periodo de tiempo determinado.

EJE HORIZONTAL

EJE VERTICAL IZQUIERDO

EJE VERTICAL DERECHO

Paso 1: Identificar el ProblemaIdentificar el problema o rea de mejora en la que se va a trabajar.

Paso 2: Identificar los factoresElaborar una lista de los factores que pueden estar incidiendo en el problema, por ejemplo, tipos de fallas, caractersticas de comportamiento, tiempos de entrega.

Paso 3: Definir el periodo de recoleccinEstablecer el periodo de tiempo dentro del cual se recolectaran los datos: das, semanas, meses.

CausasFrecuenciaInterrupciones de la energa elctrica48Manejo incorrecto del operador22Programa inadecuado7Falta de mantenimiento35Virus en el sistema4Otros2

CausasFrecuenciaInterrupciones de la energa elctrica48Falta de mantenimiento35Manejo incorrecto del operador22Programa inadecuado7Virus en el sistema4Otros2

Obtener el porcentaje relativo de cada causa o factor, con respecto a un total:

Porcentaje relativo = Frecuencia de la causaTotal de FrecuenciasLa suma de todos los porcentajes debe ser igual al 100%

REGISTRO DE LAS FRECUENCIASDE PARALIZACION DEL TRABAJO

CAUSAS FALLASFRECUENCIA% RELATIVO

Interrupcion de la 4840,67%energia electricaFalta de 3529,66%MantenimientoManejo incorrecto2218,64%Del operadorPrograma 75,93%InadecuadoVirus en el 43,38%SistemaOtros21,69%

Calcular el porcentaje relativo acumulado, sumando en forma consecutiva los porcentajes de cada factor. Con esta informacin se seala el porcentaje de veces que se presenta el problema y que se eliminara si se realizan acciones efectivas que supriman las causas principales del problema.

REGISTRO DE LAS FRECUENCIASDE PARALIZACION DEL TRABAJO

CAUSAS FALLASFRECUENCIA% RELATIVO% RELATIVOACUMULADOInterrupcin de la 4840,67%40,67%energa elctricaFalta de 3529,66%70,33%MantenimientoManejo incorrecto2218,64%88,97%Del operadorPrograma 75,93%94,90%InadecuadoVirus en el 43,38%98,28%SistemaOtros21,69%99,97%

IDENTIFICAR LOS EJES: en el eje horizontal se anotan los factores de izquierda a derecha , en orden decreciente en cuanto a su frecuencia. El eje vertical izquierdo se grada de forma tal que sirva para mostrar el numero de datos observados (la frecuencia de cada factor), el eje vertical derecho mostrara el porcentaje relativo acumulado.Es importante tener en cuenta, que el diagrama sea mas bien cuadrado, es decir que la longitud del eje horizontal sea igual que la del vertical.

Trazar la barras o rectngulos correspondientes a los distintos factores. La altura de las barras representa el numero de veces que se presento el factor, se dibujan con la misma amplitud, unas tras otras.

Colocar los puntos que representan el porcentaje relativo acumulado, tomando en cuenta la graduacin de la barra vertical derecha; los puntos se colocan partiendo desde el origen y despus en la posicin que corresponde al extremo derecho de cada barra, y se traza una curva que una dichos puntos. En esta forma queda graficada la curva del porcentaje relativo.

Decidir si se va a atacar la barra de mayor tamao, o bien trazar una lnea hasta la curva que muestra los porcentajes acumulados, y de all bajar una lnea hasta el eje horizontal, para identificar los pocos vitales.

Debido a que se tiene que ser ms productivos con recursos limitados, se debe tratar de enfocar los esfuerzos a reducir una barra de los pocos vitales a la mitad, que intentar reducir una barra de los muchos triviales a cero. El diagrama de Pareto es el primer paso para la realizacin de mejoras, pues posee la flexibilidad de representar en su eje vertical ya sea, cantidades numricas o cantidades monetarias, dependiendo el caso que se tenga.

En algunas ocasiones, una vez que se realiza el diagrama de Pareto para seleccionar un problema o para priorizar causas se observa que es muy general debido a una muy diversa cantidad de factores en dicho problema. Una solucin a esto es realizar otro Pareto de los problemas o causas principales que muestran el diagrama inicial.

5. DIAGRAMA DE CONTROLEs un medio de representar una caracterstica cambiante del proceso.

El diagrama de control tiene un lmite de control superior, un lmite de control inferior y un lmite medio de control.

Los diagramas de control son utilizados para:Determinar si se han eliminado todas las causas asignables (anlisis)

Mejorar los rendimientos del proceso (control)

Demostrar el impacto de cambios del sistema (evaluacin)

Lote

# defectosPermite observar comportamiento de una variable en funcin de ciertos lmites establecidosDetectar anormalidades e identificar causas de variacin

Concepto: Herramienta estadstica utilizada para detectar variaciones de la calidad de un producto, durante un proceso de fabricacin.

Causas no asignables o aleatorias: debidas al azar, no son identificables, no pueden ser reducidas o eliminadas. Producen variaciones pequeas.

Causas asignables: identificables y que deben ser eliminadas. Producen variaciones grandes.

Un grfico de control permite identificar causas asignables y determinar si un proceso est bajo o fuera de control.

Bajo control: trabaja en presencia de variaciones aleatorias.

Fuera de control: hay variaciones debidas a causas asignables.

Lmite superior de controlLneacentralLmite inferior de control

Grfico3

0.20.80.5

0.20.80.5

0.20.80.5

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Nmero de muestra

Caracterstica de calidad

Hoja1

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0.20.80.5

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0.20.80.5

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0.20.80.5

Hoja1

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0

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0

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000

000

000

000

000

Nmero de muestra


Hoja3

Grfico1

0.80.20.50.35

0.80.20.50.6

0.80.20.50.4

0.80.20.50.7

0.80.20.50.4

0.80.20.50.55

0.80.20.50.3

0.80.20.50.7

0.80.20.50.6

0.80.20.50.45

0.80.20.50.25

0.80.20.50.59

0.80.20.50.4

0.80.20.50.52

0.80.20.50.65

0.80.20.50.45

0.80.20.50.7

0.80.20.50.35

0.80.20.50.66

0.80.20.50.49

0.80.20.50.6

0.80.20.50.3

0.80.20.50.7

0.80.20.50.25

0.80.20.50.45

Nmero de muestra

Caracterstica de calidad (longitud mm)

Hoja1

0.80.20.50.35

0.80.20.50.6

0.80.20.50.4

0.80.20.50.7

0.80.20.50.4

0.80.20.50.55

0.80.20.50.3

0.80.20.50.7

0.80.20.50.6

0.80.20.50.45

0.80.20.50.25

0.80.20.50.59

0.80.20.50.4

0.80.20.50.52

0.80.20.50.65

0.80.20.50.45

0.80.20.50.7

0.80.20.50.35

0.80.20.50.66

0.80.20.50.49

0.80.20.50.6

0.80.20.50.3

0.80.20.50.7

0.80.20.50.25

0.80.20.50.45

Hoja1

Nmero de muestra

Caracterstica de calidad (longitud mm)

Hoja2

Hoja3

Vamos a tratar de entenderlo con un ejemplo:

Supongamos que tenemos una mquina inyectora que produce piezas de plstico, por ejemplo de PVC.

Una caracterstica de calidad importante es el peso de la pieza de plstico, porque indica la cantidad de PVC que la mquina inyect en la matriz.

Si la cantidad de PVC es poca la pieza de plstico ser deficiente; si la cantidad es excesiva, la produccin se encarece, porque consume mas materia prima.

Entonces, en el lugar de salida de la piezas, hay un operario que cada 30 minutos toma una, la pesa en una balanza y registra la observacin.

pieza:155,1 gr.257,1 gr.353,3 gr.453,9 gr.555,9 gr.

pieza:653,2 gr.755,8 gr.855,3 gr.....ETC.

Supongamos que estos datos se registran en un grfico de lneas en funcin del tiempo:

Observamos una lnea quebrada irregular, que nos muestra las fluctuaciones del peso de las piezas a lo largo del tiempo.

Cmo ponerlo en marcha?Control Estadstico de Procesos

La puesta en marcha de un programa de control estadstico para un proceso particular implica dos etapas:

Antes de pasar a la segunda etapa, se verifica si el proceso est ajustado. En caso contrario, se retorna a la primer etapa:

En la 1a etapa se recogen unas 100-200 mediciones, con las cuales se calcula el promedio y la desviacin standard:Si n30Si n

Luego se calculan los Lmites de Control de la siguiente manera:

EN LA PRACTICA DIARIA DE LAS EMPRESAS CRUCEAS

Estos lmites surgen de la hiptesis de que la distribucin de las observaciones es normal. En general se utilizan lmites de 2 sigmas de 3 sigmas alrededor del promedio.En la distribucin normal, el intervalo de 3,09 sigmas alrededor del promedio corresponde a una probabilidad de 0,998.

XYm3.09 s99.8 % de las mediciones

Entonces, se construye un grfico de prueba y se traza una lnea recta a lo largo del eje de ordenadas (Eje Y), a la altura del promedio (Valor central de las observaciones) y otras dos lneas rectas a la altura de los lmites de control.

En este grfico se representan los puntos correspondientes a las observaciones con las que se calcularon los lmites de control:

Grfico de Control de Prueba4550556065135791113151719N de piezaPeso de las piezas (Gr.)La mayor parte de los puntos estn muy cerca del promedio

Grfico de Control de Prueba4550556065135791113151719N de piezaPeso de las piezas (Gr.)Lejos del promedio hay menos

Grfico de Control de Prueba4550556065135791113151719N de piezaPeso de las piezas (Gr.)Ms afuera casi no hay puntos

En la 2a etapa se mide la Capacidad del proceso (Cpk), en base a los parmetros de control encontrados en la 1 etapa:Y

Capacidad del proceso

La Capacidad del proceso Cpk, es la Capacidad de un cierto proceso de mantener la variabilidad, tan pequea como sea posible, dentro de los Lmites de Control y lo mas prximo al valor central (media aritmtica calculada en la etapa de ajuste).

Su clculo matemtico se lo realiza como:donde:

Capacidad del proceso

Es el resultado de un proceso que experimenta variaciones debidas a la adicin de mltiples causas independientes entre s. Solo dos parmetros la caracterizan:La media () que define el valor medio de las observaciones, y la desviacin standard () que es una medida de la dispersin.

Identificacin variables de calidad

Indices de capacidad de procesoMuestran la manera en la que las variables de salida de un proceso son capaces y cumplen con las especificaciones del producto.

proceso de pobrecapacidadproceso de buenacapacidadsiisdefecto

La naturaleza de los problemas estadsticosProblemas con el centradoiossituacin idealsituacin real

Problemas con la dispersiniossituacin idealsituacin realINTRODUCCIN

MEDIDA

8.98.88.78.68.58.48.38.28.18.0100500DATOSFrecuenciaHistograma de Datos, con la Curva Normal43210-1-2-3-4unidades=8,5

0,1

Variacin de las mediciones en el procesoMedia +/- 1 , 68%Media +/- 295% Media+/- 3pequea dispersingran dispersin

Requisitos para calcular la Capacidad del Proceso: Que el proceso est estable estadisticamente.Que las mediciones individuales del proceso conforman una distribucin normal.Que las especificaciones tecnicas representan exactamente las necesidades de los clientes.Se debe evidenciar que:

Proceso de baja capacidadProceso de alta capacidadProcesos respecto a las mediciones

Desviacin tpica de la especificacinDesviacin tpica del proceso

LSE = Limite superior de la especificacinLIE = Limite inferior de la especificacin

1. Cp = Indice de capacidad potencial del proceso:

Compara el ancho de las especificaciones o variacion tolerada para el proceso con la amplitud de la variacion real del proceso.Calculo de los indices de capacidad

LSE = Limite superior de la especificacinLIE = Limite inferior de la especificacin

2. Cr = Indice de de la razon de capacidad

Es la comparacion entre la variacion real y la tolerancia.Representa la proporcion de la banda de la especificacion que es cubierta por el procesoCalculo de los indices de capacidad

3. Cpi = Indice de capacidad inferior Cps= Indice de capacidad superior

Indica si el proceso cumple con la especificacion inferior o superior de una caracteristica de calidad

Calculo de los indices de capacidad

4. Cpk = Indice de capacidad real

Evalua la capacidad real de un proceso tomando en cuenta las dos especificaciones, la variacion y el centrado del proceso.

Cpk, es el valor mas pequeo del Cpi, y CpsCalculo de los indices de capacidad

Los indices Cp, Cpk se emplean para cuantificar la capacidad de cumplir con especificaciones de determinado proceso.Ayudan a enfatizar la necesidad de mejoras para reducir la variabilidad del proceso.Facilitan la comparacin del desempeo de distintos proveedores o procesos.Proporcionan una idea aproximada del porcentaje de articulos que no cumplen con especificaciones.INDICES Cp y Cpk

Valor del CpClase de procesoDecisionCp > 1.331Mas que adecuado1 < Cp < 1.332Adecuado para el trabajo,pero requiere de un control estricto conforme el Cp se acerca a uno.0.67 < Cp < 13No adecuado para el trabajo. Un analisis del proceso es necesario .Cp < 0.674No adecuado para el trabajo. Requiere de modificaciones serias.

1 PROCESO CAPAZ

2 PROCESO POTENCIALMENTE CAPAZ, PERO DESCENTRADO

3 PROCESO INCAPAZ Y CENTRADO

4 PROCESO INCAPAZ Y DESCENTRADOINDICES DE CAPACIDAD REAL DEL PROCESO (Cpk). (INTERPRETACION DE RESULTADOS).

INDICE CpEl Cp esta comparando el ancho de las especificaciones con amplitud de la variacion del proceso.Si la variacion del proceso es mayor que la amplitud del las especificaciones , entonces el Cp es menor que 1, lo que seria evidencia de que no se esta cumpliendo con las especificaciones.Si el Cp es mayor que 1 es una evidencia de que el proceso es potencialmente capaz de cumplir con las especificaciones.El Cp se utiliza para conocer y tomar decisiones sobre el proceso dependiendo de su valor , es el tipo de proceso y la decision que debe de tomarse.

El indice Cpk va a ser igual al Cp cuando la media del proceso se ubique en el punto medio de las especificaciones. Si el proceso no esta centrado entonces el valor del indice de Cpk sera menor que el Cp.

Valores mayores a 1 de Cpk indican que el proceso esta fabricando articulos que cumplen con las especificaciones.INDICE Cpk

Valores menores a 1 de Cpk indican que el proceso esta produciendo articulos fuera de la especificaciones.

Valores de 0 o negativos de Cpk indican que la media del proceso esta fuera de las especificaciones.Por lo tanto: El Cp mide la capacidad potencial del proceso; mientras que el Cpk mide la capacidad real.INDICE Cpk

1.- Mejorar el proceso2.- Cambiar el proceso por uno mejor3.- Cambiar la especificacin (difcil)4.- Redisear el producto (caracterstica difcil de producir)Qu hacer si el proceso no es capaz de producir las piezas dentro de la especificacin?

5.- Inspeccionar al 100% (Ineficiente)6.- Obtener una desviacin o permiso de aceptacin (Temporalmente)7.- Comprar la parte (Si es una parte de nuestro producto)8.- Dejar de hacer el producto (Buscar otro cliente)Qu hacer si el proceso no es capaz de producir las piezas dentro de la especificacin?

MTODODE CALCULO

MTODO DE NDICESCAPACIDAD REALCpk

El objetivo de la capacidad del proceso es:

Diagnosticar la presencia de causas no comunes.Control sobre variabilidad de causas comunesMejora el proceso

La herramienta utilizada es: Grficas de control Indices de capacidad Planes de muestreo.

EJEMPLO:Un directivo tiene la posibilidad de utilizar cualquiera de las 3posibles mquinas para un trabajo.

Las mquinas y la desviacin tpica de cada una aparecen en la tablasiguiente.

Determinar qu mquinas son capaces si las especificaciones son estarentre +0.5 cm. y -0.5 cm. de la media.

MquinaDesviacin Tpica (cm.)

A0.10B0.15C0.30Calculamos la capacidad de cada mquina (+3 desviacin tpica) y comparamos con la especificacin +0.5 cm.

MquinaDes. TpicaCapacidad MquinaA0.100.10*3 = 0.30B0.150.15*3 = 0.45C0.300.30*3 = 0.90

Las mquinas A y B son capaces de producir el output dentro de las especificaciones, pero la mquina C no, ya que, se excede de las especificaciones.Calcular el ndice de capacidad del proceso para cada mquina.Cp (A) = 0.50 / 0.30 = 1.67Cp (B) = 0.50 / 0.45 = 1.11Cp (C) = 0.50 / 0.90 = 0.56 (

EJEMPLO:En la elaboracin de envases de plstico, primero se elabora la preforma, para la cual se tienen varios criterios de calidad, uno de ellos es el peso de la preforma. Para cierto envase se tiene que el peso debe estar entre 28.00 +- 0.5gr.Mediciones de los pesos de las preformas

Proceso de los datos estadsticos, mediante el SPSS 11.5

Proceso de los datos estadsticos, mediante el SPSS 11.50.170.13K = 0.043Cpk= Cpi0.875

Grficos - RSe utilizan cuando la caracterstica de calidad que se desea controlar es una variable continua.Se requieren N muestras de tamao n. Ejemplo: fbrica que produce piezas cilndricas de madera. La caracterstica de calidad que se desea controlar es el dimetro.

7:00Muestra de6 Piezas

8:00Muestra de6 Piezas

Retirar piezas individuales a lo largo del tiempo correspondiente a la muestra.

En vez de retirar 6 piezas a las 7, se retira una a la 7:10, 7:20, 7:30, ..

Paso 2. Calcular la media de medias y la media de los rangos: media de la muestra iN : nmero de muestrasRi : cantidad de muestras

Grfico RNo. de muestra

Grfico2

0.2

0.17

0.19

0.15

0.17

0.07

0.16

0.16

0.26

0.13

0.28

0.36

0.05

0.26

0.28

0.23

0.2

0.17

0.23

0.31

0.16

0.15

0.16

0.08

0.16

0.23

0.28

0.28

0.12

0.12

N subgrupo

R

Grfico de R

Datos

SubgrupoDatosXpR

50.04

50.08

50.09

50.10

50.24

150.0450.100.20

50.14

49.97

50.07

49.97

50.03

250.1050.050.17

49.99

50.13

50.18

50.04

50.08

350.0850.080.19

50.03

50.18

50.08

50.08

50.10

450.1250.100.15

50.06

50.01

50.06

50.03

50.18

550.0350.060.17

50.10

50.14

50.07

50.12

50.08

650.1050.100.07

50.11

49.96

50.07

49.95

50.03

750.1050.040.16

50.04

50.08

50.08

50.14

49.98

850.0850.070.16

50.04

50.23

49.97

50.07

49.97

950.1050.060.26

50.13

50.08

50.10

50.16

50.03

1050.1050.100.13

50.07

50.08

50.04

50.02

50.23

1149.9550.070.28

50.06

50.01

50.35

49.99

50.13

1250.1850.120.36

50.07

50.09

50.08

50.10

50.12

1350.1050.090.05

50.23

49.97

50.15

50.06

49.99

1450.0850.080.26

49.82

49.99

50.07

49.96

49.95

1550.1049.980.28

50.08

50.05

49.95

49.96

50.03

1650.1850.040.23

50.04

50.06

50.18

49.98

50.08

1750.1150.080.20

50.04

50.08

50.04

50.07

49.97

1850.1450.060.17

49.95

50.03

50.10

49.96

50.03

1950.1850.040.23

50.04

50.08

50.23

50.35

50.08

2050.1050.150.31

50.10

50.13

49.97

50.06

50.01

2150.0850.060.16

50.04

49.96

50.07

49.95

50.10

2250.0750.030.15

49.97

50.09

50.10

50.09

49.99

2350.1350.060.16

50.08

50.06

50.03

50.08

50.10

2450.1150.080.08

49.96

50.08

50.12

49.98

50.08

2550.1150.060.16

50.06

50.01

49.95

50.08

50.13

2650.1850.070.23

50.04

50.23

50.07

49.95

50.03

2750.1050.070.28

50.24

49.96

50.07

50.04

50.10

2850.0450.080.28

50.08

50.03

49.96

50.07

50.03

2950.0250.030.12

49.98

50.08

50.08

50.03

50.08

3050.1050.060.12

Xp

SubgrupoSubgrupoDatosXpR

150.04

150.08

150.09

150.10

150.24

150.0450.100.20

1Promedio 150.100.20

250.14

249.97

250.07

249.97

250.03

250.1050.050.17


349.99

350.13

350.18

350.04

350.08

350.0850.080.19


450.03

450.18

450.08

450.08

450.10

450.1250.100.15


550.06

550.01

550.06

550.03

550.18

550.0350.060.17


650.10

650.14

650.07

650.12

650.08

650.1050.100.07


750.11

749.96

750.07

749.95

750.03

750.1050.040.16


850.04

850.08

850.08

850.14

849.98

850.0850.070.16


950.04

950.23

949.97

950.07

949.97

950.1050.060.26


1050.13

1050.08

1050.10

1050.16

1050.03

1050.1050.100.13

10Promedio 1050.100.13

1150.07

1150.08

1150.04

1150.02

1150.23

1149.9550.070.28

11Promedio 1150.070.28

1250.06

1250.01

1250.35

1249.99

1250.13

1250.1850.120.36

12Promedio 1250.120.36

1350.07

1350.09

1350.08

1350.10

1350.12

1350.1050.090.05

13Promedio 1350.090.05

1450.23

1449.97

1450.15

1450.06

1449.99

1450.0850.080.26

14Promedio 1450.080.26

1549.82

1549.99

1550.07

1549.96

1549.95

1550.1049.980.28

15Promedio 1549.980.28

1650.08

1650.05

1649.95

1649.96

1650.03

1650.1850.040.23

16Promedio 1650.040.23

1750.04

1750.06

1750.18

1749.98

1750.08

1750.1150.080.20

17Promedio 1750.080.20

1850.04

1850.08

1850.04

1850.07

1849.97

1850.1450.060.17

18Promedio 1850.060.17

1949.95

1950.03

1950.10

1949.96

1950.03

1950.1850.040.23

19Promedio 1950.040.23

2050.04

2050.08

2050.23

2050.35

2050.08

2050.1050.150.31

20Promedio 2050.150.31

2150.10

2150.13

2149.97

2150.06

2150.01

2150.0850.060.16

21Promedio 2150.060.16

2250.04

2249.96

2250.07

2249.95

2250.10

2250.0750.030.15

22Promedio 2250.030.15

2349.97

2350.09

2350.10

2350.09

2349.99

2350.1350.060.16

23Promedio 2350.060.16

2450.08

2450.06

2450.03

2450.08

2450.10

2450.1150.080.08

24Promedio 2450.080.08

2549.96

2550.08

2550.12

2549.98

2550.08

2550.1150.060.16

25Promedio 2550.060.16

2650.06

2650.01

2649.95

2650.08

2650.13

2650.1850.070.23

26Promedio 2650.070.23

2750.04

2750.23

2750.07

2749.95

2750.03

2750.1050.070.28

27Promedio 2750.070.28

2850.24

2849.96

2850.07

2850.04

2850.10

2850.0450.080.28

28Promedio 2850.080.28

2950.08

2950.03

2949.96

2950.07

2950.03

2950.0250.030.12

29Promedio 2950.030.12

3049.98

3050.08

3050.08

3050.03

3050.08

3050.1050.060.12

30Promedio 3050.060.12

Promedio general50.070.19

Xp=50.07

R=0.190

d2=2.534

Sigma =0.075

Xp+3S =50.16

Xp=50.07

Xp-3S =49.98

Xp

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

N subgrupo

Xp

Grfico de Xp

Rango


150.04

150.08

150.09

150.10

150.24

150.0450.100.20


250.14

249.97

250.07

249.97

250.03

250.1050.050.17


349.99

350.13

350.18

350.04

350.08

350.0850.080.19


450.03

450.18

450.08

450.08

450.10

450.1250.100.15


550.06

550.01

550.06

550.03

550.18

550.0350.060.17


650.10

650.14

650.07

650.12

650.08

650.1050.100.07


750.11

749.96

750.07

749.95

750.03

750.1050.040.16


850.04

850.08

850.08

850.14

849.98

850.0850.070.16


950.04

950.23

949.97

950.07

949.97

950.1050.060.26


1050.13

1050.08

1050.10

1050.16

1050.03

1050.1050.100.13

10Promedio 1050.100.13

1150.07

1150.08

1150.04

1150.02

1150.23

1149.9550.070.28

11Promedio 1150.070.28

1250.06

1250.01

1250.35

1249.99

1250.13

1250.1850.120.36

12Promedio 1250.120.36

1350.07

1350.09

1350.08

1350.10

1350.12

1350.1050.090.05

13Promedio 1350.090.05

1450.23

1449.97

1450.15

1450.06

1449.99

1450.0850.080.26

14Promedio 1450.080.26

1549.82

1549.99

1550.07

1549.96

1549.95

1550.1049.980.28

15Promedio 1549.980.28

1650.08

1650.05

1649.95

1649.96

1650.03

1650.1850.040.23

16Promedio 1650.040.23

1750.04

1750.06

1750.18

1749.98

1750.08

1750.1150.080.20

17Promedio 1750.080.20

1850.04

1850.08

1850.04

1850.07

1849.97

1850.1450.060.17

18Promedio 1850.060.17

1949.95

1950.03

1950.10

1949.96

1950.03

1950.1850.040.23

19Promedio 1950.040.23

2050.04

2050.08

2050.23

2050.35

2050.08

2050.1050.150.31

20Promedio 2050.150.31

2150.10

2150.13

2149.97

2150.06

2150.01

2150.0850.060.16

21Promedio 2150.060.16

2250.04

2249.96

2250.07

2249.95

2250.10

2250.0750.030.15

22Promedio 2250.030.15

2349.97

2350.09

2350.10

2350.09

2349.99

2350.1350.060.16

23Promedio 2350.060.16

2450.08

2450.06

2450.03

2450.08

2450.10

2450.1150.080.08

24Promedio 2450.080.08

2549.96

2550.08

2550.12

2549.98

2550.08

2550.1150.060.16

25Promedio 2550.060.16

2650.06

2650.01

2649.95

2650.08

2650.13

2650.1850.070.23

26Promedio 2650.070.23

2750.04

2750.23

2750.07

2749.95

2750.03

2750.1050.070.28

27Promedio 2750.070.28

2850.24

2849.96

2850.07

2850.04

2850.10

2850.0450.080.28

28Promedio 2850.080.28

2950.08

2950.03

2949.96

2950.07

2950.03

2950.0250.030.12

29Promedio 2950.030.12

3049.98

3050.08

3050.08

3050.03

3050.08

3050.1050.060.12

30Promedio 3050.060.12


R=0.190

d2=2.534

d3=0.848

Sigma =0.075

Sr=0.064

R+3Sr=0.381

R=0.190

R-3Sr=-0.001

Rango

N subgrupo

R

Grfico de R

Grfico No. de muestra

Grfico2

50.0983333333

50.0466666667

50.0833333333

50.0983333333

50.0616666667

50.1016666667

50.0366666667

50.0666666667

50.0633333333

50.1

50.065

50.12

50.0933333333

50.08

49.9816666667

50.0416666667

50.075

50.0566666667

50.0416666667

50.1466666667

50.0583333333

50.0316666667

50.0616666667

50.0766666667

50.055

50.0683333333

50.07

50.075

50.0316666667

50.0583333333

N subgrupo

Xp

Grfico de Xp

Datos

SubgrupoDatosXpR

50.04

50.08

50.09

50.10

50.24

150.0450.100.20

50.14

49.97

50.07

49.97

50.03

250.1050.050.17

49.99

50.13

50.18

50.04

50.08

350.0850.080.19

50.03

50.18

50.08

50.08

50.10

450.1250.100.15

50.06

50.01

50.06

50.03

50.18

550.0350.060.17

50.10

50.14

50.07

50.12

50.08

650.1050.100.07

50.11

49.96

50.07

49.95

50.03

750.1050.040.16

50.04

50.08

50.08

50.14

49.98

850.0850.070.16

50.04

50.23

49.97

50.07

49.97

950.1050.060.26

50.13

50.08

50.10

50.16

50.03

1050.1050.100.13

50.07

50.08

50.04

50.02

50.23

1149.9550.070.28

50.06

50.01

50.35

49.99

50.13

1250.1850.120.36

50.07

50.09

50.08

50.10

50.12

1350.1050.090.05

50.23

49.97

50.15

50.06

49.99

1450.0850.080.26

49.82

49.99

50.07

49.96

49.95

1550.1049.980.28

50.08

50.05

49.95

49.96

50.03

1650.1850.040.23

50.04

50.06

50.18

49.98

50.08

1750.1150.080.20

50.04

50.08

50.04

50.07

49.97

1850.1450.060.17

49.95

50.03

50.10

49.96

50.03

1950.1850.040.23

50.04

50.08

50.23

50.35

50.08

2050.1050.150.31

50.10

50.13

49.97

50.06

50.01

2150.0850.060.16

50.04

49.96

50.07

49.95

50.10

2250.0750.030.15

49.97

50.09

50.10

50.09

49.99

2350.1350.060.16

50.08

50.06

50.03

50.08

50.10

2450.1150.080.08

49.96

50.08

50.12

49.98

50.08

2550.1150.060.16

50.06

50.01

49.95

50.08

50.13

2650.1850.070.23

50.04

50.23

50.07

49.95

50.03

2750.1050.070.28

50.24

49.96

50.07

50.04

50.10

2850.0450.080.28

50.08

50.03

49.96

50.07

50.03

2950.0250.030.12

49.98

50.08

50.08

50.03

50.08

3050.1050.060.12

Xp


150.04

150.08

150.09

150.10

150.24

150.0450.100.20


250.14

249.97

250.07

249.97

250.03

250.1050.050.17


349.99

350.13

350.18

350.04

350.08

350.0850.080.19


450.03

450.18

450.08

450.08

450.10

450.1250.100.15


550.06

550.01

550.06

550.03

550.18

550.0350.060.17


650.10

650.14

650.07

650.12

650.08

650.1050.100.07


750.11

749.96

750.07

749.95

750.03

750.1050.040.16


850.04

850.08

850.08

850.14

849.98

850.0850.070.16


950.04

950.23

949.97

950.07

949.97

950.1050.060.26


1050.13

1050.08

1050.10

1050.16

1050.03

1050.1050.100.13

10Promedio 1050.100.13

1150.07

1150.08

1150.04

1150.02

1150.23

1149.9550.070.28

11Promedio 1150.070.28

1250.06

1250.01

1250.35

1249.99

1250.13

1250.1850.120.36

12Promedio 1250.120.36

1350.07

1350.09

1350.08

1350.10

1350.12

1350.1050.090.05

13Promedio 1350.090.05

1450.23

1449.97

1450.15

1450.06

1449.99

1450.0850.080.26

14Promedio 1450.080.26

1549.82

1549.99

1550.07

1549.96

1549.95

1550.1049.980.28

15Promedio 1549.980.28

1650.08

1650.05

1649.95

1649.96

1650.03

1650.1850.040.23

16Promedio 1650.040.23

1750.04

1750.06

1750.18

1749.98

1750.08

1750.1150.080.20

17Promedio 1750.080.20

1850.04

1850.08

1850.04

1850.07

1849.97

1850.1450.060.17

18Promedio 1850.060.17

1949.95

1950.03

1950.10

1949.96

1950.03

1950.1850.040.23

19Promedio 1950.040.23

2050.04

2050.08

2050.23

2050.35

2050.08

2050.1050.150.31

20Promedio 2050.150.31

2150.10

2150.13

2149.97

2150.06

2150.01

2150.0850.060.16

21Promedio 2150.060.16

2250.04

2249.96

2250.07

2249.95

2250.10

2250.0750.030.15

22Promedio 2250.030.15

2349.97

2350.09

2350.10

2350.09

2349.99

2350.1350.060.16

23Promedio 2350.060.16

2450.08

2450.06

2450.03

2450.08

2450.10

2450.1150.080.08

24Promedio 2450.080.08

2549.96

2550.08

2550.12

2549.98

2550.08

2550.1150.060.16

25Promedio 2550.060.16

2650.06

2650.01

2649.95

2650.08

2650.13

2650.1850.070.23

26Promedio 2650.070.23

2750.04

2750.23

2750.07

2749.95

2750.03

2750.1050.070.28

27Promedio 2750.070.28

2850.24

2849.96

2850.07

2850.04

2850.10

2850.0450.080.28

28Promedio 2850.080.28

2950.08

2950.03

2949.96

2950.07

2950.03

2950.0250.030.12

29Promedio 2950.030.12

3049.98

3050.08

3050.08

3050.03

3050.08

3050.1050.060.12

30Promedio 3050.060.12


Xp=50.07

R=0.190

d2=2.534

Sigma =0.075

Xp+3S =50.16

Xp=50.07

Xp-3S =49.98

Xp

N subgrupo

Xp

Grfico de Xp

Rango


150.04

150.08

150.09

150.10

150.24

150.0450.100.20


250.14

249.97

250.07

249.97

250.03

250.1050.050.17


349.99

350.13

350.18

350.04

350.08

350.0850.080.19


450.03

450.18

450.08

450.08

450.10

450.1250.100.15


550.06

550.01

550.06

550.03

550.18

550.0350.060.17


650.10

650.14

650.07

650.12

650.08

650.1050.100.07


750.11

749.96

750.07

749.95

750.03

750.1050.040.16


850.04

850.08

850.08

850.14

849.98

850.0850.070.16


950.04

950.23

949.97

950.07

949.97

950.1050.060.26


1050.13

1050.08

1050.10

1050.16

1050.03

1050.1050.100.13

10Promedio 1050.100.13

1150.07

1150.08

1150.04

1150.02

1150.23

1149.9550.070.28

11Promedio 1150.070.28

1250.06

1250.01

1250.35

1249.99

1250.13

1250.1850.120.36

12Promedio 1250.120.36

1350.07

1350.09

1350.08

1350.10

1350.12

1350.1050.090.05

13Promedio 1350.090.05

1450.23

1449.97

1450.15

1450.06

1449.99

1450.0850.080.26

14Promedio 1450.080.26

1549.82

1549.99

1550.07

1549.96

1549.95

1550.1049.980.28

15Promedio 1549.980.28

1650.08

1650.05

1649.95

1649.96

1650.03

1650.1850.040.23

16Promedio 1650.040.23

1750.04

1750.06

1750.18

1749.98

1750.08

1750.1150.080.20

17Promedio 1750.080.20

1850.04

1850.08

1850.04

1850.07

1849.97

1850.1450.060.17

18Promedio 1850.060.17

1949.95

1950.03

1950.10

1949.96

1950.03

1950.1850.040.23

19Promedio 1950.040.23

2050.04

2050.08

2050.23

2050.35

2050.08

2050.1050.150.31

20Promedio 2050.150.31

2150.10

2150.13

2149.97

2150.06

2150.01

2150.0850.060.16

21Promedio 2150.060.16

2250.04

2249.96

2250.07

2249.95

2250.10

2250.0750.030.15

22Promedio 2250.030.15

2349.97

2350.09

2350.10

2350.09

2349.99

2350.1350.060.16

23Promedio 2350.060.16

2450.08

2450.06

2450.03

2450.08

2450.10

2450.1150.080.08

24Promedio 2450.080.08

2549.96

2550.08

2550.12

2549.98

2550.08

2550.1150.060.16

25Promedio 2550.060.16

2650.06

2650.01

2649.95

2650.08

2650.13

2650.1850.070.23

26Promedio 2650.070.23

2750.04

2750.23

2750.07

2749.95

2750.03

2750.1050.070.28

27Promedio 2750.070.28

2850.24

2849.96

2850.07

2850.04

2850.10

2850.0450.080.28

28Promedio 2850.080.28

2950.08

2950.03

2949.96

2950.07

2950.03

2950.0250.030.12

29Promedio 2950.030.12

3049.98

3050.08

3050.08

3050.03

3050.08

3050.1050.060.12

30Promedio 3050.060.12


R=0.190

d2=2.534

d3=0.848

Sigma =0.075

Sr=0.064

R+3Sr=0.381

R=0.190

R-3Sr=-0.001

Rango

N subgrupo

R

Grfico de R

Tamao de la muestra y frecuencia del muestreo a)Tomar con frecuencia muestras pequeas (4, 5, 6 cada media hora) b) Tomar muestras grandes con una frecuencia menor (20 cada dos horas)

Nmero de muestras (aprox. 25 muestras, entre 100-150 observaciones)

Diagrama de correlacin

Indice diario de ausentismo- Permite observar la relacin existente ente una supuesta causa y un efecto, sobre la base de datos continuos- Verificar hiptesis desprendidas del diagrama de Causa efectoNmero de piezas rechazadaspor ensamblaje incorrecto

Estrato

1 234Intervalo

60-6950-5940-4930-39Frecuencia

1321- confirmar las causas de los problemas sobre la base de datos directosse clasifican los datos en funcin de una caracterstica comn

HERRAMIENTAS PARA CONTROLAR PROCESOSLluvia de ideasRegistro de NCExperienciasDiagnsticoSituacin actualGrficos de control de paretoHistogramasHoja Reg. DatosControl de Gestin: informe estado de las metasDiagrama causa - efectoDiagrama de rbolPOESPlan de accin de NCPlan de mejora PHVACronogramasProcedimientosPOESRegistrosPlanesRegistrosListas de ChequeoGrficos de control: medidasInformesComparar metasNuevo valor del tem de controlEn el planeamiento deben quedar identificadas las metas y las acciones necesarias para alcanzarlas

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Unidad 3 Gestion Calidad Herramientas_control_ Procesos

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