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Control de Calidad de Procesos

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  • Control de Calidad de Procesos

  • Control de Calidad de Procesos

    Mtodos

    estadsticos Son herramientas

    analticas usadas

    para evaluar

    hombres, materiales,

    mquinas o

    procesos.

  • VENTAJAS EN LA INTERPRETACIN DE

    DATOS DE INGENIERA

    Calidad ms

    uniforme a un

    nivel ms

    alto.

  • VENTAJAS EN LA INTERPRETACIN DE

    DATOS DE INGENIERA

    Menor desperdicio al reducir el reproceso y los desechos.

  • VENTAJAS EN LA INTERPRETACIN DE

    DATOS DE INGENIERA

    Mejores resultados en la inspeccin con una mejor planeacin y ejecucin.

  • VENTAJAS EN LA INTERPRETACIN DE

    DATOS DE INGENIERA

    Mayor

    produccin de

    partes buenas

    por hombre

    por hora de

    mquina.

  • VENTAJAS EN LA INTERPRETACIN DE

    DATOS DE INGENIERA

    Mejores relaciones en la planta a travs de esfuerzos coordinados.

  • LOS MTODOS DE CONTROL AYUDAN A

    DECIDIR SI...

    1.- El proceso est operando a

    un nivel satisfactorio.

  • LOS MTODOS DE CONTROL AYUDAN A

    DECIDIR SI...

    2.- El nivel del proceso no es

    satisfactorio y se requiere

    una accin correctiva para

    evitar la fabricacin de

    productos inaceptables

  • PRINCIPIOS FUNDAMENTALES DE LA

    VARIACIN

    No existen dos cosas

    exactamente iguales

  • PRINCIPIOS FUNDAMENTALES DE LA

    VARIACIN

    Se puede medir la variacin

    en un producto o proceso

  • PRINCIPIOS FUNDAMENTALES DE LA

    VARIACIN

    Los resultados individuales

    no son predecibles

  • PRINCIPIOS FUNDAMENTALES DE LA

    VARIACIN

    Grupos de cosas forman

    grupos con caractersticas

    definidas

  • PRINCIPIOS FUNDAMENTALES DE LA

    VARIACIN

    Fuentes de variacin

    Hombre

    Mquina

    Material

    Mediciones

  • Regla 1: No espere que mucha gente

    tenga la idea que el problema se debe a

    sus propias fallas. Antes pensar que la

    falla es debida a las materias primas y

    componentes, una mquina malograda o

    algo ms que est fuera de su control.

    No es mi culpa!

  • Regla 2 : Tome algunos datos del

    problema; no espere demasiado tiempo en

    el planeamiento inicial. (una excepcin es

    cuando la recoleccin de datos requiere

    mucho tiempo o es muy cara; entonces es

    importante la planeacin cuidadosa.)

  • Regla 3: Siempre grafique sus datos en forma

    simple, siempre. Despus de algunos aos de

    experiencia con la solucin de problemas,

    ahora podra requerir slo de unos 50 datos -

    ciertamente no ms de 100. Una excepcin

    podra hacerse cuando se requiere una

    cantidad abrumadora de datos, usualmente por

    razones sicolgicas.

  • CASO - ESPESOR DE MICA

    por Ellis R. Ott

  • 8,0

    12,5

    12,5

    14,0

    13,5

    12,0

    14,0

    12,0

    10,0

    14,5

    10,0

    10,5

    8,0

    15,0

    9,0

    13,0

    11,0

    10,0

    14,0

    11,0

    12,0

    10,5

    13,5

    11,5

    12,0

    15,5

    14,0

    7,5

    11,5

    11,0

    12,0

    12,5

    15,5

    13,5

    12,5

    17,0

    8,0

    11,0

    11,5

    17,0

    11,5

    9,0

    9,5

    11,5

    12,5

    14,0

    11,5

    13,0

    13,0

    15,0

    8,0

    13,0

    15,0

    9,5

    12,5

    15,0

    13,5

    12,0

    11,0

    11,0

    11,5

    11,5

    10,0

    12,5

    9,0

    13,0

    11,5

    16,0

    10,5

    9,0

    9,5

    14,5

    10,0

    5,0

    13,5

    7,5

    11,0

    9,0

    10,5

    14,0

    9,5

    13,5

    9,0

    8,0

    12,5

    12,0

    9,5

    10,0

    7,5

    10,5

    10,5

    12,5

    14,5

    13,0

    12,5

    12,0

    13,0

    8,5

    10,5

    10,5

    13,0

    10,0

    11,0

    8,5

    10,5

    7,0

    10,0

    12,0

    12,0

    10,5

    13,5

    10,5

    10,5

    7,5

    8,0

    12,5

    10,5

    14,5

    12,0

    8,0

    11,0

    8,0

    11,5

    10,0

    8,5

    10,5

    12,0

    10,5

    11,0

    10,5

    14,5

    13,0

    8,5

    11,0

    13,5

    8,5

    11,0

    11,0

    10,0

    12,5

    12,0

    7,0

    8,0

    13,5

    13,0

    6,0

    10,0

    10,0

    12,0

    14,5

    13,0

    8,0

    10,0

    9,0

    13,0

    15,0

    10,0

    13,5

    11,5

    7,5

    11,0

    7,0

    7,5

    15,5

    13,0

    15,5

    11,5

    10,5

    9,5

    9,5

    10,5

    7,0

    10,0

    12,5

    9,5

    10,0

    10,0

    12,0

    8,5

    10,0

    9,5

    9,5

    12,5

    7,0

    9,5

    12,0

    10,0

    10,0

    8,5

    12,0

    11,5

    11,5

    8,0

    10,5

    14,5

    8,5

    10,0

    12,5

    12,5

    11,0

    TABLA 1.1- ESPESOR DE MICA, MILSIMAS DE PULGADA

  • Agrupando Datos Cuando n

    es Grande Histogramas

    Celdas Cuntas y de qu ancho?

    La tabla 1-1 ha sido presentada en la tabla 1-3 como una hoja de clculos. Muchas veces hay ventajas en guardar los datos en una hoja como la tabla 1.3 en blanco en vez de listar los nmeros como en la Tabla 1-1. Al preparar un histograma, es usualmente mejor:

  • 1.- Hacer los intervalos de celda

    iguales, de ancho m.

    Celdas Cuntas y de qu ancho?

  • 2.- Escoger los lmites de celda en la

    mitad de dos posibles observaciones.

    Esto simplifica la clasificacin. Por

    ejemplo, en la Tabla 1-1 las

    observaciones fueron tomadas al valor

    medio ms cercano (0,5); los lmites de

    celda fueron escogidos comenzando con

    4,75, esto es, al medio de 4,5 y 5,0.

    Celdas Cuntas y de qu ancho?

  • 3.- El nmero de celdas deber ser preferiblemente entre 13

    y 20. Sin embargo, cuando el nmero de observaciones es

    menor que 200, entonces podramos usar tan pocas como 10

    celdas.

    Celdas Cuntas y de qu ancho?

  • Clculo del nmero de celdas, k

    El nmero de celdas k es una consecuencia directa del

    ancho de celda :

    En la tabla 1-1 una observacin grande es 17,0; una

    pequea es 6,0. Su diferencia se lee delta.

    = 17,0 6,0 = 11,0

    celda de ancho

    minmax

    mk

  • Tabla 2-5. Nmero de clases para la

    distribucin de frecuencias

    Manual Panasonic

    Nmero Nmero de Clases

    de Datos (N) (Celdas)

    ___________ _________________

    Bajo 50 5 7

    50 100 8 10

    100 250 7 12

    Sobre 250 10 20

  • Tabla 2-5. (continuacin) Manual de Control de Calidad (Juran)

    Nmero de Nmero de clases

    Observaciones recomendado

    ____________ __________________

    20 50 6

    51 100 7

    101 200 8

    201 500 9

    501 1000 10

    Ms de 1000 11 - 20

  • Ahora, si el ancho de celda se escoge que sea m = 1, esperamos al menos /m = 11 celdas; si escogemos que sea m = 0,5, esperamos que los datos se extiendan en por lo menos 11/0,5 = 22 celdas. El tablero, (Tabla 1-2) fue preparado con m = 1, dando como resultado 13 celdas.

  • Tabla 1-3 Espesor de

    Mica

    Lmites de celda

    Punto

    medio de

    celda

    Cuenta

    fi

    4,75

    5,75

    5,25

    /

    1

    5,75 6,75 6,25 /

    1

    6,75

    7,75

    7,25

    //// //// 11

    7,75

    8,75

    8,25

    //// //// //// ////

    19

    8,75

    9,75

    9,25

    //// //// //// ///

    18

    9,75

    10,75

    A =10,25

    //// //// //// //// //// //// //// //// 40

    10,75

    11,75

    11,25

    //// //// //// //// //// ////

    29

    11,75

    12,75

    12,25

    //// //// //// //// //// //// ///

    33

    12,75

    13,75

    13,25

    //// //// //// //// ///

    23

    13,75

    14,75

    14,25

    //// //// ///

    13

    14,75

    15,75

    15,25

    //// ////

    9

    15,75

    16,75

    16,25

    /

    1

    16,75

    17,75

    17,25

    //

    2

    n =

    200

  • Espesor de Mica

  • EFECTO DEL INTERVALO DE CLASE

    SOBRE LA FORMA DE UN HISTOGRAMA

  • HISTOGRAMAS DE DATOS

    DISCRETOS

  • EJEMPLOS DE VARIACIN

    Lmite Lmite

    Mximo Mnimo

  • EJEMPLOS DE VARIACIN

    Lmite Lmite

    Mnimo Mximo

  • EJEMPLOS DE VARIACIN

    Lmite Lmite

    Mnimo Mximo

  • EJEMPLOS DE VARIACIN

    Lmite Lmite

    Mnimo Mximo

  • EJEMPLOS DE VARIACIN

    Lmite Lmite

    Mnimo Mximo

  • EJEMPLOS DE VARIACIN

    Lmite Lmite

    Mnimo Mximo

  • EJEMPLOS DE VARIACIN

    Lmite Lmite

    Mnimo Mximo

  • EJEMPLOS DE VARIACIN

    Lmite Lmite

    Mnimo Mximo

  • EJEMPLOS DE VARIACIN

    Lmite Lmite

    Mximo Mnimo

  • EJEMPLOS DE VARIACIN

    Lmite Lmite

    Mnimo Mximo

  • EJEMPLOS DE VARIACIN

    Lmite Lmite

    Mnimo Mximo

  • EJEMPLOS DE VARIACIN

    Lmite Lmite

    Mnimo Mximo