SPC

SPC

Control Estadístico del Porcesos

Introducción

La recopilación de datos y el uso de métodos estadísticos para interpretarlos no son el fin en si mismos. El objetivo global debe ser el entendimiento del proceso. Los sistemas de medición son críticos para un análisis apropiado de los datos de tal manera que estos deben ser analizados primero antes de comenzar con la recopilación de los datos para el CEP.

+ info

Antecedentes••

Antecedentes

En la década de 1920 el Dr. Walter A. Shewhart, recientemente transferido de la Western Electric a Bell Telephone Laboratories. Desarrollo el concepto de control estadístico de calidad. Introdujo el concepto de “Controlar” la calidad del producto a medida que se fabricaba, en vez de inspeccionarla una vez que el producto estuviera terminado. Para ello desarrollo las “Graficas de control” en la operaciones internas del proceso.

¿Qué es SPC?

SPC por sus siglas en inglés o CEP (Control Estadístico de Procesos) ••

¿Qué es lo que busca el CEP?

Causas especiales o atribuibles:

Son aquellas que ocurren al presentarse un comportamiento o desempeño anormal en la maquinaria, personal, medio ambiente, métodos de trabajo y/o materiales. Regularmente son externos al proceso.

La estrategia básica para la mejora de la calidad pasa por la identificación de las causas que producen variabilidad, las cuales según Shewhart(1931) se clasifican en:

¿Por qué varían los procesos?

Causas comunes o aleatorias:

Son las que ocurren de manera natural por las características implícitas de la maquinaria(tecnología), personal( conocimiento y destreza), medio ambiente, métodos de trabajo y materiales.

Identificando un Proceso fuera de control

Así, si existe algún cambio significativo en el centrado o la desviación, ¡lo sabremos!

PROCESO BAJO CONTROL

Por definición, se dice que un proceso esta bajo control estadístico cuando no hay causas especiales presentes. O equivalentemente cuando únicamente actúa un sistema de causas de variabilidad común.

El Control Estadístico del proceso se basa en analizar la información que aporta el proceso para detectar la presencia de causas especiales y habitualmente se realiza mediante una construcción grafica denominada Grafica o Carta de Control.

Si el proceso se encuentra bajo control estadística es posible realizar una predicción del intervalo en el que se encontraran las características de la pieza fabricada.

Características

Los limites de control inferior y superior, definen el inicio y el final del rango de variación del proceso de tal forma que cuando el proceso esta bajo control estadístico existe una alta probabilidad de que los valores caigan dentro de los limites.

Las cartas de control muestran de donde a donde varían los procesos (campana) y como varia estadísticamente el proceso a través del tiempo, representado por los puntos.

Gráfico de control o cartas de control

Son una herramienta estadística que permite conocer a través del tiempo si un proceso dado se encuentra en estado de estabilidad o control. Son graficas cronológicas de los datos del proceso de interés, que nos ayudan a entender, controlar y mejorar los procesos.

Son diagramas que se aplican al monitoreo de características de calidad del tipo “pasa, o no pasa”, o donde se cuenta el numero de no conformidades o defectos que tienen los productos analizados.

Gráficas de control Por Atributos:

Tipos de cartas de control

Gráficas de control para variables:

Mejor conocidas como gráficas de control de Shewhart, estas se aplican a variables o características de calidad de tipo continuo (peso, volumen, longitud, peso, velocidad, resistencia, temperatura, humedad, etc.)

VS

Elección del tipo de grafico:

PASO 1

Establecer los objetivos del control estadístico del proceso. La finalidad es establecer claramente qué se desea conseguir con el mismo.

PASO 2

Identificar la variable o variables a controlar. Es necesario determinar qué variable o variables del producto/servicio o proceso se van a medir para conseguir satisfacer las necesidades de información establecidas en el paso anterior.

PASO 3

Determinar el tipo de Gráfico de Control que es conveniente utilizar. Considerando los siguientes aspectos:

• Tipo de información requerida.
• Características del proceso.
• Recursos Humanos.
• Recursos Materiales.

Construcción de un gráfico de control

Gráfica de control que rastrea el “rango” dentro de una muestra; indica cuándo ocurre ganancia o pérdida de uniformidad en la dispersión de un proceso de producción.

La gráfica de rangos :

Gráficos de control de medias y rangos

La gráfica de medias :

Gráfica de control de calidad para medir variables que indica cuándo ocurren cambios en la tendencia central de un proceso de producción.

VS

+ info

+ info

+ info

+ info

Fórmulas

Límites de control del grafico de medias:

Límites de control del grafico de Rangos

Límites de control del gráfico de X - S

Limites de control del grafico de valores individuales I-MR

Tabla de constantes tabuladas

vídeo

Se especializan a estudiar la variabilidad a través del tiempo, mejorando los procesos a través de :

• Estandarizar los procesos, mediante la identificación y eliminación de causas especiales.
• Mejorar el proceso mismo, reduciendo la variación debido a causas comunes.
• Monitorear el proceso para asegurar que las mejoras se mantienen y detectar nuevas mejoras.

La gráfica de rangos :

Las principales graficas son:

• De medias
• De Rangos
• Desviaciones estándar
• Medias individuales

La gráfica de rangos :

Pero no tuvo tanto impacto hasta la Segunda Guerra Mundial ya que la necesidad de fabricar armamento a un costo bajo y efectivo aquí nacen las Normas “Military Standar”, por sus siglas en ingles MIL-STD

¿Qué es SPC?

SPC por sus siglas en inglés o CEP (Control Estadístico de Procesos) es un conjunto de herramientas estadísticas que nos permite monitorear el comportamiento de un proceso a través del tiempo con el propósito de lograr una producción dentro de norma y con la menor variación posible.

Las principales graficas son:

• Proporción o fracción de artículos defectuosos
• Número de unidades defectuosas
• Número de defectos
• Número de defectos por unidad