Grafica de Control de Procesos_unidad 2_01

7/21/2019 Grafica de Control de Procesos_unidad 2_01

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Unidad 2(Parte 1)

Gráficas de Control deProcesos

Claudio Farías Navarro

Profesor



HERRAMIENTASDE LA CALIDAD

PARA LA MEJORACONTINUA

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Las 7 herramientas estadísticas más comunes:1. Hoja de Control.

2. Diagrama de Barras.

3. Histograma.

4. Diagrama de Pareto.

5. Diagrama de Causa y Efecto.

6. Diagrama de Dispersión.

7. Gráfica de Control.

8. Estratificación.

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Para iniciar la aplicación de estas herramientas

estadísticas y las estrategias de pensamiento en la

solución de un problema, debemos identificar la causa o

causas que originan dicho problema, una observación

cuidadosa hará evidente las causas del problema. Las

herramientas estadísticas aportan objetividad y precisión

si son bien aplicadas.



HOJA DE CONTROLSirve para reunir y clasificar información en categorías

indicando la frecuencia de observación. Se utilizan para

llevar el control de la distribución de variaciones de

variables de los artículos producidos (peso, volumen,

longitud, talla, clase, calidad, etc.), de clasificación de

artículos defectuosos, de localización de defectos en las

piezas, de causas de los defectos y de verificación de

chequeo o tareas de mantenimiento.





Además, si marcamos en la planilla losvalores mínimo y máximo especificados

para la característica de calidad que

estamos midiendo podemos ver qué

porcentaje de nuestro producto cumple

con las especificaciones.



HISTOGRAMA

Se usan para obtener una comunicación clara y efectiva

de la variabilidad del sistema, mostrar el resultado de un

cambio en el sistema, identificar anormalidades

examinando la forma y comparar la variabilidad con los

límites de especificación.



Ejemplo de histograma

Supongamos que un médico

dietista desea estudiar el

peso de personas adultas de

sexo masculino y recopila

una gran cantidad de datosmidiendo el peso en

kilogramos de sus pacientes

varones:

INTERVALOS (Kg) NO. DE PACIENTES (frecuencia)

<50 0

50-55 0

55-60 1

60-65 17

65-70 48

70-75 70

75-80 32

80-85 28

85-90 16

90-95 0

95-100 3

100-105 0

105-110 0

>110 1



Por ejemplo, la tabla nos dice que hay 48 pacientes que

pesan entre 65 y 70 kilogramos. Por lo tanto, levantamos

una columna de altura proporcional a 48 en el gráfico:



Agregando el resto de las frecuencias nos queda el

histograma siguiente:



El Histograma permite visualizar rápidamente

información que estaba oculta en la tabla original de

datos. Por ejemplo, nos permite apreciar que el peso de

los pacientes se agrupa alrededor de los 70-75 kilos. Esta

es la Tendencia Central de las mediciones. Además

podemos observar que los pesos de todos los pacientesestán en un rango desde 55 a 100 kilogramos. Esta es la

Dispersión de las mediciones. También podemos

observar que hay muy pocos pacientes por encima de 90

kilogramos o por debajo de 60 kilogramos. Ahora el médico puede extraer toda la información

relevante de las mediciones que realizó y puede

utilizarlas para su trabajo en el terreno de la medicina.



DIAGRAMA DE PARETO

Es una herramienta que se utiliza para priorizar los

problemas o las causas que los genera. Una gráfica de

Pareto es utilizada para separar gráficamente los

aspectos significativos de un problema desde los triviales

de manera que un equipo sepa dónde dirigir sus

esfuerzos para mejorar.



Los problemas de calidad se presentan como perdidas

(productos defectuosos y su costo).

Es muy importante aclarar el patrón de la distribución de

la perdida. La mayoría de las pérdidas se deberán a unos

pocos tipos de defectos, y estos defectos pueden

atribuirse a un número muy pequeño de causas.

Si se identifican las causas de estos pocos defectos vitales,

podremos eliminar casi todas las perdidas,

concentrándonos en esas causas particulares y dejando delado por el momento otros muchos defectos triviales.

El uso del diagrama de Pareto permite solucionar este tipo

de problema con eficiencia.



Ejemplo de Diagrama de Pareto

TIPO DE DEFECTO DETALLE DEL PROBLEMA

Mal color El color no se ajusta a lo requerido por el cliente

Fuera de medida Ovalización mayor a la admitida

Mal terminación Aparicion de rebabas

Rotura El accesorio se quiebra durante la instalación

Desbalanceo El accesorio requiere contrapesos adicionales

Aplastamiento El accesorio se aplasta durante la instalación

Incompleto Falta alguno de los insertos metálicos

Mal alabeo Nivel de alabeo no aceptable

Otros Otros defectos

Un fabricante de accesorios plásticos desea analizar cuáles son los defectos másfrecuentes que aparecen en las unidades al salir de la línea de producción. Para esto,

empezó por clasificar todos los defectos posibles en sus diversos tipos:



TIPO DE DEFECTO DETALLE DEL PROBLEMA FEC. FREC. % ACUMUL. %

Aplastamiento El accesorio se aplasta durante la instalación 40 42.6% 42.6%

Rotura El accesorio se quiebra durante la instalación 35 37.2% 79.8%

Fuera de medida Ovalización mayor a la admitida 8 8.5% 88.3%Mal color El color no se ajusta a lo requerido por el cliente 3 3.2% 91.5%

Mal alabeo Nivel de alabeo no aceptable 3 3.2% 94.7%

Mal terminación Aparición de rebabas 2 2.1% 96.8%

Incompleto Falta alguno de los insertos metálicos 2 2.1% 98.9%

Desbalanceo El accesorio requiere contrapesos adicionales 1 1.1% 100%

Otros Otros defectos 0 0% 100%

TOTAL 94 100%

Posteriormente, un inspector revisa cada accesorio a medida que sale de producción

registrando sus defectos de acuerdo con dichos tipos. Al finalizar la jornada, se obtuvo

una tabla como ésta:



La tercera columna muestra el número de accesorios que

presentaban cada tipo de defecto, es decir, la frecuencia con que

se presenta cada defecto. En lugar de la frecuencia numérica

podemos utilizar la frecuencia porcentual, es decir, el porcentaje

de accesorios en cada tipo de defecto, lo cual se indica en la cuarta

columna. En la última columna vamos acumulando los

porcentajes.

Para hacer más evidente los defectos que aparecen con mayor

frecuencia hemos ordenado los datos de la tabla en orden

decreciente de frecuencia.

Vemos que la categoría “otros” siempre debe ir al final, sin

importar su valor. De esta manera, si hubiese tenido un valor más

alto, igual debería haberse ubicado en la última fila.



Podemos ahora representar los datos en un histograma

como el siguiente:



Ahora resulta evidente cuales son los tipos de defectosmás frecuentes. Podemos observar que los 2 primeros

tipos de defectos se presentan en el 79,8 % de los

accesorios con fallas. Por el Principio de Pareto,

concluimos que: La mayor parte de los defectosencontrados en el lote pertenece sólo a 2 tipos de

defectos (los “pocos vitales”), de manera que si se

eliminan las causas que los provocan desaparecería la

mayor parte de los defectos.



DIAGRAMA DE CAUSA-EFECTO

Es una forma de organizar y representar las diferentes

teorías propuestas sobre las causas de un problema.

Se conoce también como diagrama de Ishikawa o

diagrama de espina de pescado y se utiliza en las

fases de Diagnóstico y Solución de la causa.

Sirve para solventar problemas de calidad y

actualmente es ampliamente utilizado alrededor de

todo el mundo.



Ejemplo de Diagrama Causa-Efecto

El ejemplo se basa en el proceso de fabricación de mayonesa, para

así explicar los Diagramas de Causa-Efecto:



• La variabilidad de las características de calidad es un efecto

observado que tiene múltiples causas. Cuando ocurre algúnproblema con la calidad del producto, se debe investigar a fin de

identificar las causas del mismo. Para hacer un Diagrama de

Causa-Efecto se siguen los siguientes pasos:

• Se decide cuál va a ser la característica de calidad que se va a

analizar. Por ejemplo, en el caso de la mayonesa podría ser el

peso del frasco lleno, la densidad del producto, el porcentaje de

aceite etc.

• Se traza una flecha gruesa que representa el proceso y a la

derecha se escribe la característica de calidad:



• Se indican los factores causales más importantes y generales

que puedan generar la fluctuación de la característica decalidad, trazando flechas secundarias hacia la principal. Por

ejemplo: Materias Primas, Equipos, Operarios, Método de

Medición, etc.:



Se incorporan en cada rama factores más detallados que se puedan

considerar causas de fluctuación. Para hacer esto, se pueden formularestas preguntas:

¿Por qué hay fluctuación o dispersión en los valores de la característica de

calidad? Por la fluctuación de las Materias Primas. Se anota Materias

Primas como una de las ramas principales.

¿Qué Materias Primas producen fluctuación o dispersión en los valores dela característica de calidad? Aceite, Huevos, sal, otros condimentos. Se

agrega Aceite como rama menor de la rama principal Materias Primas.

¿Por qué hay fluctuación o dispersión en el aceite? Por la fluctuación de la

cantidad agregada a la mezcla. Agregamos a Aceite la rama más pequeña

Cantidad. ¿Por qué hay variación en la cantidad agregada de aceite? Por

funcionamiento irregular de la balanza. Se registra la rama Balanza.

¿Por qué la balanza funciona en forma irregular? Porque necesita

mantenimiento. En la rama Balanza colocamos la rama Mantenimiento.



• Así se sigue ampliando el Diagrama de Causa-Efecto hasta que contenga

todas las causas posibles de dispersión.



DIAGRAMA DE DISPERSIÓN Es el estudio de dos variables que se pueden analizar así: Una característica de calidad y un factor que la afecta.

Dos características de calidad relacionadas.

Dos factores relacionados con una sola característica de calidad.

Para comprender la relación entre estas, es importante, hacer undiagrama de dispersión y comprender la relación global. Dadas 2variables X e Y, se dice que existe una correlación entre ambas si cadavez que aumenta el valor de X aumenta proporcionalmente el valor deY (Correlación positiva) o si cada vez que aumenta el valor de Xdisminuye en igual proporción el valor de Y (Correlación negativa).

La relación entre dos tipos de datos puede ser: Una característica decalidad y un factor que inciden sobre ella. Dos características de

calidad relacionadas, o bien dos factores relacionados con una solacaracterística.



Ejemplo de Diagrama de Dispersión

NO. DE PERSONA ALTUR2A (M) PESO (KG) NO . PERSONA ALTURA (M) PESO(KG)

1 1.94 95.8 26 1.66 74.9

2 1.82 80.5 27 1.96 88.1

3 1.79 78.2 28 1.56 65.3

4 1.69 77.4 29 1.55 64.5

5 1.80 82.6 30 1.71 75.5

6 1.88 87.8 31 1.90 91.3

7 1.57 67.6 32 1.65 66.6

8 1.81 82.5 33 1.78 76.8

9 1.76 82.5 34 1.83 80.2

10 1.63 65.8 35 1.98 97.6

11 1.59 67.3 36 1.67 76.0

12 1.84 82.9 39 1.66 74.5

Supongamos que tenemos un grupo de personas adultas de sexo masculino. Para cada

persona se mide la altura en metros (Variable X) y el peso en kilogramos (Variable Y). Es

decir, para cada persona tendremos un par de valores X, Y que son la altura y el peso de

dicha persona:



NO. DE PERSONA ALTUR2A (M) PESO (KG) NO . PERSONA ALTURA (M) PESO(KG)

13 1.92 93.7 38 1.96 95.2

14 1.84 82.9 39 1.66 74.5

15 1.88 88.4 40 1.62 71.8

16 1.62 69.0 41 1.89 91.0

17 1.86 83.4 42 1.53 62.1

18 1.91 89.1 43 1.59 69.8

19 1.99 95.2 44 1.55 64.6

20 1.76 79.1 45 1.97 90.0

21 1.55 61.6 46 1.51 63.8

22 1.71 70.6 47 1.59 62.6

23 1.75 79.4 48 1.60 67.8

24 1.76 78.1 49 1.57 63.3

25 2.00 90.6 50 1.61 65.2



Entonces, para cada persona representamos su altura y su peso con un punto en

un gráfico:



Una vez que representamos a las 50 personas quedará un gráfico como el

siguiente:



¿ Qué nos muestra este gráfico? En primer lugar podemos observar que las

personas de mayor altura tienen mayor peso, es decir parece haber una

correlación positiva entre altura y peso. Pero un hombre bajito y gordo puedepesar más que otro alto y flaco. Esto es así porque no hay una correlación total y

absoluta entre las variables altura y peso.

Para cada altura hay personas de distinto peso:



• Sin embargo podemos afirmar que existe cierto grado de correlación entre la

altura y el peso de las personas.

• Cuando se trata de dos variables cualesquiera, puede no haber ningunacorrelación o puede existir alguna correlación en mayor o menor grado,

como podemos ver en los gráficos siguientes:







Por ejemplo, en el siguiente gráfico podemos ver la relación entre

el contenido de Humedad de hilos de algodón y su estiramiento:



GRÁFICAS DE CONTROLEs un método gráfico que ayuda a evaluar si un proceso está o noen un estado de control estadístico, sirve para determinar el estado

de control de un proceso, indica si un proceso ha mejorado o

empeorado, sirve como una herramienta de detección de

problemas.



• Por ejemplo, supongamos que se tiene un proceso de

fabricación de anillos de pistón para motor de automóvil y a lasalida del proceso se toman las piezas y se mide el diámetro. Las

mediciones sucesivas del diámetro de los anillos se pueden

anotar en una carta como la siguiente:

• Por ejemplo, si las 15 últimas mediciones fueron las siguientes:



• Entonces tendríamos un Gráfico de Control como este:



ESTRATIFICACIÓNEs la técnica de analizar los datos separándolos en varios grupos decaracterísticas similares, con el objeto de entender una situación problemática y

encontrar fácilmente las causas principales.

Es decisiva para el empleo efectivo de las 7 herramientas fundamentales del

control de calidad.

Imagínese a un ingeniero que trata de clarificar los problemas de mano de obra

de una línea de producción. Los operarios deben estratificar los datos, con el fin

de que puedan entender mejor su situación particular. Puesto que las personas

se comportan de manera diferente, tal vez se requerirá de una acción correctiva

específica ajustada a los individuos, con el fin de mejorar su desempeño.



Factores y Estratificación

Factores discretos y continuosValores discretos: pueden tener rango finito o infinito (solo valores enteros),

pero sobre el rango todos los valores no son posible; por ejemplo: máquinas,

trabajadores, dispositivos.

Valores continuos: pueden tener rango finito o infinito (puede tomar cualquier

valor) y sobre el rango todos los valores son posible; por ejemplo: presión,

longitud, temperatura.

Estratificación para factores discretos y continuos

Para factores discretos: diagrama de pareto, histograma, gráfico de control,

hojas de inspección.

Para factores continuos: diagrama de dispersión.



Factores a los cuales se puede aplicar estratificación

Esta herramienta puede ser aplicada a los siguientes factores causales:

Mano de obra: grupo, clase, edad, sexo, habilidades.

Máquina: dispositivos, tipos.

Material: compañía, marca, lote, componentes.

Método: velocidad, rpm.

Medio: temperatura, presión, humedad, clima.

Tiempo: turno, hora, día, mañana o tarde, semana, mes.



Ejemplo: para visualizar gráficamente la estratificación consideraremos un proceso

productivo que mantiene constante todos los factores productivos, compuesto por dos

máquinas que procesan un mismo producto, como se ilustra. En este caso se ve una

aplicación práctica muy sencilla de estratificación por máquina. Al estratificar por

máquina, se puede concluir fácilmente que las causas asignables de variaciones son

provocadas por la máquina B.



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