15/03/22 1 ESTUDIO DE LAS HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS APLICADAS A LA ADMINISTRACIÓN DE LA CALIDAD. CASO: EMPRESA AVECAISA. CUMANÁ UNIVERSIDAD DE ORIENTE NÚCLEO DE SUCRE ESCUELA DE ADMINISTRACIÓN POSTGRADO EN CIENCIAS ADMINISTRATIVAS Autor: Reinaldo J. Jiménez M. Tutor: Prof. MSc. Yenny J. Alzolar H.
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Estudio de las herramientas estadísticas aplicadas a la administración de la calidad. Caso Empresa Avecaisa. Cumaná
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ESTUDIO DE LAS HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS APLICADAS A LA ADMINISTRACIÓN DE LA CALIDAD.
CASO: EMPRESA AVECAISA. CUMANÁ
UNIVERSIDAD DE ORIENTENÚCLEO DE SUCRE
ESCUELA DE ADMINISTRACIÓNPOSTGRADO EN CIENCIAS ADMINISTRATIVAS
Autor: Reinaldo J. Jiménez M.Tutor: Prof. MSc. Yenny J. Alzolar H.
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HERRAMIENTAS HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS APLICADAS ESTADÍSTICAS APLICADAS A LA A LA ADMINISTRACIÓN DE ADMINISTRACIÓN DE
LA CALIDADLA CALIDAD
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¿Qué podrían lograr los gerentes de ¿Qué podrían lograr los gerentes de Avecaisa con la aplicación de estas H. Avecaisa con la aplicación de estas H. E. para la A.C. en su empresa?E. para la A.C. en su empresa?
¿Cuáles deben ser las H. E. que los ¿Cuáles deben ser las H. E. que los gerentes de Avecaisa deben aplicar, gerentes de Avecaisa deben aplicar, con precisión, de manera tal que con precisión, de manera tal que permitan una buena dirección y permitan una buena dirección y control en su empresa?control en su empresa?
EL PROBLEMA EL PROBLEMA
EL PROBLEMA EL PROBLEMA
¿Cuáles deben ser los requerimientos de la ¿Cuáles deben ser los requerimientos de la empresa Avecaisa para aplicar las H. E.?empresa Avecaisa para aplicar las H. E.?
¿Qué recursos (humanos, financieros, ¿Qué recursos (humanos, financieros, técnicos) requiere la empresa Avecaisa técnicos) requiere la empresa Avecaisa para la aplicación de H. E.? para la aplicación de H. E.?
¿Cuáles deben ser las estrategias ¿Cuáles deben ser las estrategias adoptadas por Avecaisa para poner en adoptadas por Avecaisa para poner en marcha programas de preparación del marcha programas de preparación del personal para la aplicación de las H. E.?personal para la aplicación de las H. E.?
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OBJETIVO GENERAL
Estudiar la aplicación de las herramientas estadísticas para la administración de la calidad, en la empresa AVECAISA de
Cumaná.
OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN
OBJETIVOS ESPECÍFICOSOBJETIVOS ESPECÍFICOS
Describir las H.E. utilizadas Describir las H.E. utilizadas en las F. C.(alcance)en las F. C.(alcance)
Determinar el uso de las H.E. Determinar el uso de las H.E. en las F. aplicadas a la A. C.en las F. aplicadas a la A. C.
Determinar las F. que se Determinar las F. que se ajustan a la A.C. en Avecaisaajustan a la A.C. en Avecaisa..
OBJETIVOS ESPECÍFICOSOBJETIVOS ESPECÍFICOS
Determinar las H. E. enmarcadas en las Determinar las H. E. enmarcadas en las F. A. C. en AVECAISA.F. A. C. en AVECAISA.
Determinar los recursos que requiere Determinar los recursos que requiere AVECAISA para la aplicación de H. EAVECAISA para la aplicación de H. E
Establecer las estrategias para poner Establecer las estrategias para poner en marcha programas de preparación en marcha programas de preparación del personal para la aplicación de las H. del personal para la aplicación de las H. E. E.
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Tipo de la InvestigaciónTipo de la Investigación
Nivel de la InvestigaciónNivel de la Investigación
Técnica de recolección de Técnica de recolección de InformaciónInformación
MARCO METODOLÓGICOMARCO METODOLÓGICO
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Filosofías de CalidadFilosofías de Calidad
Aspectos generales de AvecaisaAspectos generales de Avecaisa
H. E. aplicadas a la A. C. H. E. aplicadas a la A. C.
H. E. aplicadas a la A. C. en H. E. aplicadas a la A. C. en AvecaisaAvecaisa
CAPÍTULOS CAPÍTULOS
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Edwards DemingEdwards Deming Joseph Juran Joseph Juran Armand Feigenbaum Armand Feigenbaum Philips Crosby.Philips Crosby. Kaoru Ishikawa.Kaoru Ishikawa.
FILOSOFÍAS DE FILOSOFÍAS DE CALIDADCALIDAD
ASPECTOS GENERALES ASPECTOS GENERALES DE LA EMPRESA DE LA EMPRESA
EN LA ADMINISTRACIÓN DE EN LA ADMINISTRACIÓN DE LA CALIDADLA CALIDAD
HERRAMIENTAS HERRAMIENTAS
ESTADÍSTICASESTADÍSTICAS Hoja de Control o RegistroHoja de Control o Registro HistogramaHistograma Diagrama de ParetoDiagrama de Pareto Diagrama de Causa y EfectoDiagrama de Causa y Efecto EstratificaciónEstratificación Gráfico de DispersiónGráfico de Dispersión Gráfico de ControlGráfico de Control Diagrama de FlujoDiagrama de Flujo Diagrama de GanttDiagrama de Gantt
HERRAMIENTAS HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS APLICADAS A ESTADÍSTICAS APLICADAS A LA ADMINISTRACIÓN DE LA LA ADMINISTRACIÓN DE LA
CALIDAD (AVECAISA)CALIDAD (AVECAISA) Hoja de Control o RegistroHoja de Control o Registro HistogramaHistograma Diagrama de ParetoDiagrama de Pareto Diagrama de Causa y EfectoDiagrama de Causa y Efecto Gráfico de DispersiónGráfico de Dispersión Gráfico de ControlGráfico de Control
HOJA DE CONTROL O REGISTROHOJA DE CONTROL O REGISTRO
Investigar procesos de distribución de Investigar procesos de distribución de variaciones de variables de los artículos variaciones de variables de los artículos producidos: Peso, Volumen, Longitud, Talla, producidos: Peso, Volumen, Longitud, Talla, Clase, etc.Clase, etc.
Precisar la clasificación de artículos Precisar la clasificación de artículos defectuosos o no deseados.defectuosos o no deseados.
Determinar la localización de defectos en las Determinar la localización de defectos en las piezas.piezas.
Determinar las causas de los defectos.Determinar las causas de los defectos. Precisar la verificación o chequeo de tareas de Precisar la verificación o chequeo de tareas de
mantenimiento.mantenimiento.
HOJA DE CONTROL O REGISTROHOJA DE CONTROL O REGISTRO(Ejemplo)(Ejemplo)
ÁREA:ÁREA: Fabricacion de latas Fabricacion de latas OPERADOR:OPERADOR: Sr. José MartínezSr. José Martínez PERÍODO:PERÍODO: 01/09/2005 al 30/09/200501/09/2005 al 30/09/2005 TURNO:TURNO: MañanaMañana INSPECTOR:INSPECTOR: Ing. Luis GamboaIng. Luis Gamboa MUESTRA:MUESTRA: Cincuenta (50)Cincuenta (50)
Es una representación gráfica de una serie de datos Es una representación gráfica de una serie de datos (medidas) clasificados y ordenados, en forma de (medidas) clasificados y ordenados, en forma de rectángulos.rectángulos.
Los datos se colocan de manera que sean ordenados Los datos se colocan de manera que sean ordenados en filas y columnas, de tal forma que las bases de la en filas y columnas, de tal forma que las bases de la columna representen las clases de una distribución columna representen las clases de una distribución de frecuencias (características) y la altura de la de frecuencias (características) y la altura de la misma las frecuencias.misma las frecuencias.
En el control estadístico de la calidad, el histograma En el control estadístico de la calidad, el histograma se utiliza para visualizar el comportamiento del se utiliza para visualizar el comportamiento del proceso con respecto a determinados límites.proceso con respecto a determinados límites.
HISTOGRAMAHISTOGRAMA (APLICACIÓN)(APLICACIÓN)
Obtener una percepción efectiva de la Obtener una percepción efectiva de la variación variación
Clasificar, ordenar y categorizar los Clasificar, ordenar y categorizar los problemas.problemas.
Mostrar el resultado de un cambio en el Mostrar el resultado de un cambio en el sistema.sistema.
Identificar anormalidades en el proceso.Identificar anormalidades en el proceso. Comparar variación con límites especificados.Comparar variación con límites especificados. Controlar las operaciones por períodos.Controlar las operaciones por períodos.
DIAGRAMA DE DIAGRAMA DE
PARETOPARETO
Se utiliza para priorizar los problemas Se utiliza para priorizar los problemas (causas).(causas).
Wilfredo Pareto. (Distribución de la Wilfredo Pareto. (Distribución de la Riqueza).Riqueza).
J. Juran (Aplicó este concepto a la J. Juran (Aplicó este concepto a la calidad). Regla 80-20. calidad). Regla 80-20.
Se Identifica lo poco vital dentro de lo Se Identifica lo poco vital dentro de lo trivial. trivial.
DIAGRAMA DE CAUSA Y DIAGRAMA DE CAUSA Y EFECTOEFECTO
Se utiliza para solventar problemas de Se utiliza para solventar problemas de calidad calidad
Está asociada a las tormentas de ideas y Está asociada a las tormentas de ideas y otras.otras.
Fue inventado por el Dr. Kaoru Ishikawa.Fue inventado por el Dr. Kaoru Ishikawa.
Elaboración sencilla.Elaboración sencilla.
Identifican las causas potenciales. (5 M).Identifican las causas potenciales. (5 M).
ESTRATIFICACIÓNESTRATIFICACIÓN
Se utiliza para clasificar la información Se utiliza para clasificar la información (Herramienta de clasificación de datos).(Herramienta de clasificación de datos).
Facilita entender la influencia de factores Facilita entender la influencia de factores en una problemática.en una problemática.
Criterios aplicados: tipo de defecto, causa Criterios aplicados: tipo de defecto, causa y efecto, localización del efecto, material, y efecto, localización del efecto, material, producto, fecha de producción, grupo de producto, fecha de producción, grupo de trabajo, operador, inspector, proveedor y trabajo, operador, inspector, proveedor y lote.lote.
GRÁFICO DE GRÁFICO DE DISPERSIÓNDISPERSIÓN
Estudia dos variables.Estudia dos variables.
Una característica de calidad y un factor que la Una característica de calidad y un factor que la afecta.afecta.
Dos características de calidad relacionadas.Dos características de calidad relacionadas.
Dos factores relacionados con una Dos factores relacionados con una característica de calidad.característica de calidad.
GRÁFICO DE GRÁFICO DE DISPERSIÓNDISPERSIÓN(Ejemplo)(Ejemplo)
Producción Real Vs. Producción Esperada
0
10
20
30
40
50
60
0 10 20 30 40 50
Producció Real
Pro
du
cció
n E
sp
era
da
(Prod. Real; Prod. Esperada)
GRÁFICO DE CONTROLGRÁFICO DE CONTROL
Feigenbaum: Método gráfico Feigenbaum: Método gráfico (Proceso en un “estado de control (Proceso en un “estado de control estadístico”). estadístico”).
Juran: Representa gráficamente la Juran: Representa gráficamente la variación de ciertos estadísticos variación de ciertos estadísticos producidos por el proceso. (Indica si producidos por el proceso. (Indica si hay control estadístico o no y detecta hay control estadístico o no y detecta cambios en el proceso).cambios en el proceso).
GRÁFICO DE CONTROLGRÁFICO DE CONTROL
Estudiar la variación de un proceso y Estudiar la variación de un proceso y determinar a qué obedece esta variación.determinar a qué obedece esta variación.
Es un gráfico lineal (límites de control Es un gráfico lineal (límites de control superior e inferior a ambos lados de la superior e inferior a ambos lados de la media).media).
Los límites de control proveen señales Los límites de control proveen señales estadísticas para que la gerencia actúe. estadísticas para que la gerencia actúe.
GRÁFICO DE CONTROL GRÁFICO DE CONTROL (ETAPAS)(ETAPAS)
Característica de calidad que se desea Característica de calidad que se desea graficar.graficar.
Tipo de gráfico de control.Tipo de gráfico de control.
Seleccionan la línea central (límites de Seleccionan la línea central (límites de control).control).
Elije la muestra.Elije la muestra.
Diseña un sistema para recoger los datos.Diseña un sistema para recoger los datos.
Calculan los límites de control.Calculan los límites de control.
GRÁFICO DE CONTROLGRÁFICO DE CONTROL
Escala de unidadEscala de unidad
Marcas de las muestrasMarcas de las muestras
Números correspondientes a las Números correspondientes a las muestrasmuestras
Una línea central (L C), (LCS) y Una línea central (L C), (LCS) y (LCI).(LCI).
GRÁFICO DE CONTROLGRÁFICO DE CONTROL(Ejemplo)(Ejemplo)
Gráfico de control para la media
54
56
58
60
62
64
1 4 7 10 13 16 19 22 25
MEDIAS
LSC
LC
LIC
DIAGRAMA DE FLUJODIAGRAMA DE FLUJO
Herramienta Herramienta de Planificación. de Planificación.
J. Juran “representación gráfica J. Juran “representación gráfica de la secuencia de pasos de la secuencia de pasos necesarios para producir alguna necesarios para producir alguna salida”.salida”.
Elementos: Elementos: Inicio o fin, flechas Inicio o fin, flechas horizontales y verticales, horizontales y verticales, proceso, decisión y datos. proceso, decisión y datos.
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HERRAMIENTAS HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS APLICADAS ESTADÍSTICAS APLICADAS EN LAEN LA ADMINISTRACIÓN ADMINISTRACIÓN
DE LA CALIDAD (AVECAISA)DE LA CALIDAD (AVECAISA)
HISTOGRAMAHISTOGRAMA
Pesos Secos de Atún. Muestra de 87 latas de Atún.Pesos Secos de Atún. Muestra de 87 latas de Atún.Septiembre de 2.005Septiembre de 2.005
Fallas de las Fallas de las ventosasventosas 6060 9%9% 0,03570,0357
TOTALTOTAL 700700
100,100,0000%% 0,41670,4167
GRÁFICO DE LÍNEASGRÁFICO DE LÍNEAS
Producción de Tapas, según meta.Producción de Tapas, según meta.
Muestra: 14 días. Septiembre de 2.005.Muestra: 14 días. Septiembre de 2.005.
PRODUCCIÓN DE TAPAS
0
10.000
20.000
30.000
40.000
50.000
60.000
70.000
80.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
NÚMERO DE DÍAS
PR
OD
UC
CIÓ
N..
GRÁFICO DE CONTROLGRÁFICO DE CONTROL(Ejemplo)(Ejemplo)
Supongamos que Supongamos que tenemos una tenemos una máquina que procesa máquina que procesa latas de atún, con latas de atún, con líquido de cobertura. líquido de cobertura.
Gráfico de ControlGráfico de Control
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Una característica de calidad importante es el peso neto, porque indica la cantidad de atún que la máquina agrega al envase.
Gráfico de ControlGráfico de Control
Si la cantidad de atún es poca el producto será deficiente; si la cantidad es excesiva, la producción se encarece, porque contiene mayor materia prima.
Gráfico de ControlGráfico de Control
Entonces, en el lugar de salida del producto, hay un operario que cada 20 minutos toma una, la pesa en una balanza y registra la observación.
Gráfico de ControlGráfico de Control
pieza: 1
55,1 gr.
2
57,1 gr.
3
53,3 gr.
4
53,9 gr.
5
55,9 gr.
pieza:
Gráfico de ControlGráfico de Control
6
53,2 gr.
7
55,8 gr.
8
55,3 gr. .. . . . . . .
20
53,9 gr.
Gráfico de ControlGráfico de Control
Gráfico de las observaciones
48
50
52
54
56
58
60
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Nº de pieza
Pes
o d
e la
s p
ieza
s (G
r.)
¿Cómo podemos distinguir si ¿Cómo podemos distinguir si esto se produce por la esto se produce por la fluctuación naturalfluctuación natural del del proceso o porque el mismo ya proceso o porque el mismo ya no está funcionando bien?no está funcionando bien?
Gráfico de ControlGráfico de Control
El producto deseado El producto deseado resulta de la resulta de la concurrencia de varios concurrencia de varios factores y condiciones factores y condiciones que caracterizan al que caracterizan al proceso.proceso.
Gráfico de ControlGráfico de Control
Gráfico de ControlGráfico de Control
ProcesoMateria
Prima
Maquinaria
Mano de Obra
Métodos
Medio Ambiente
Maquinaria
Gráfico de ControlGráfico de Control
Cada uno de estos factores está sujeto Cada uno de estos factores está sujeto a a variacionesvariaciones que realizan aportes que realizan aportes más o menos significativos a la más o menos significativos a la fluctuación de las características del fluctuación de las características del producto, durante el proceso de producto, durante el proceso de fabricación.fabricación.
Gráfico de ControlGráfico de Control
Los responsables del funcionamiento del proceso de fabricación fijan los valores de algunas de estas variables, que se denominan variables controlables.
Pero un proceso de fabricación es una suma compleja de eventos grandes y pequeños.
Gráfico de ControlGráfico de Control
Hay una gran cantidad de variables que sería imposible o muy difícil controlar. Estas se denominan variables no controlables.
Gráfico de ControlGráfico de Control
Gráfico de ControlGráfico de Control
Por ejemplo, pequeñas variaciones de calidad del latón, pequeños cambios en la presión del cierre, ligeras fluctuaciones de la corriente eléctrica que alimenta la máquina, etc.
Los efectos que producen las variables no controlables son aleatorios.
Gráfico de ControlGráfico de Control
Además, la contribución de cada una de las variables no controlables a la variabilidad total es cuantitativamente pequeña.
Gráfico de ControlGráfico de Control
Son las variables no controlables las responsables de la variabilidad de las características de calidad del producto.
Gráfico de ControlGráfico de Control
Los cambios en las variables controlables son la Causas Asignables de variación del proceso, porque es posible
identificarlas.
Gráfico de ControlGráfico de Control
Las fluctuaciones al azar de las variables no controlables son las Causas No Asignables
de variación del proceso, porque no se pueden
identificar.
Gráfico de ControlGráfico de Control
Causas Asignables:Causas Asignables: Son causas que Son causas que pueden ser identificadas y que pueden ser identificadas y que conviene descubrir y eliminar, por conviene descubrir y eliminar, por ejemplo, una falla de la máquina por ejemplo, una falla de la máquina por desgaste de una pieza, un cambio desgaste de una pieza, un cambio muy notorio en la calidad del latón, muy notorio en la calidad del latón, etc.etc.
Gráfico de ControlGráfico de Control
Gráfico de ControlGráfico de Control
Estas causas provocan que el proceso no funcione como se desea y por lo tanto es necesario eliminar la causa, y retornar el proceso a un funcionamiento correcto.
Causas No Asignables:Causas No Asignables: Son una Son una multitud de causas no identificadas, multitud de causas no identificadas, ya sea por falta de medios técnicos o ya sea por falta de medios técnicos o porque no es económico hacerlo, porque no es económico hacerlo, cada una de las cuales ejerce un cada una de las cuales ejerce un pequeño efecto en la variación total.pequeño efecto en la variación total.
Gráfico de ControlGráfico de Control
Son inherentes al proceso mismo, y no pueden ser reducidas o eliminadas a menos que se modifique el proceso.
Gráfico de ControlGráfico de Control
Cuando el proceso trabaja Cuando el proceso trabaja afectado solamente por un afectado solamente por un sistema constante de variables sistema constante de variables aleatorias no controlables aleatorias no controlables (Causas no asignables) se dice (Causas no asignables) se dice que está que está funcionando bajo funcionando bajo Control EstadísticoControl Estadístico..
Gráfico de ControlGráfico de Control
Cuando, además de las Cuando, además de las causas no asignables, causas no asignables, aparece una o varias causas aparece una o varias causas asignables, se dice que el asignables, se dice que el proceso está proceso está fuera de fuera de controlcontrol..
Gráfico de ControlGráfico de Control
Para poner en marcha un programa de control estadístico para un proceso particular implica dos etapas:
Gráfico de ControlGráfico de Control
Gráfico de ControlGráfico de Control
Ajuste del Proceso
Control del Proceso
Control Estadístico
Antes de pasar a la segunda etapa, se verifica si el proceso está ajustado. En caso contrario, se retorna a la primer etapa.
Gráfico de ControlGráfico de Control
Gráfico de ControlGráfico de Control
1a Etapa 2a EtapaProceso Ajustado?
Sí
No
En la primera etapa se recogen las En la primera etapa se recogen las mediciones, con las cuales se calcula mediciones, con las cuales se calcula el promedio y la desviación standard:el promedio y la desviación standard:
Gráfico de ControlGráfico de Control
N
XX i
N
XX i
2
Luego se calculan los Luego se calculan los Límites de Límites de ControlControl de la siguiente manera: de la siguiente manera:
Gráfico de ControlGráfico de Control
3. XSuperiorLim
09.3. XInferiorLim
Estos límites surgen de la hipótesis de que la distribución de las observaciones es normal. En general se utilizan límites de
2 sigmas ó de 3 sigmas alrededor del promedio.
Gráfico de ControlGráfico de Control
Gráfico de ControlGráfico de Control
En la distribución normal, el intervalo de 3,09 sigmas alrededor del promedio corresponde a una probabilidad de 0,998.
X
Y
Gráfico de ControlGráfico de Control
99.8 % de las mediciones
Entonces, se construye un gráfico de Entonces, se construye un gráfico de prueba y se traza una línea recta a lo prueba y se traza una línea recta a lo largo del eje de ordenadas (Eje Y), a largo del eje de ordenadas (Eje Y), a la altura del promedio (Valor central la altura del promedio (Valor central de las observaciones) y otras dos de las observaciones) y otras dos líneas rectas a la altura de los líneas rectas a la altura de los límites de control.límites de control.
Gráfico de ControlGráfico de Control
Gráfico de ControlGráfico de Control
Gráfico de Control de Prueba
45
50
55
60
65
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Nº de pieza
Pes
o d
e l
as p
ieza
s (
Gr.
)
Promedio = 55 Gr.
Límite Superior = 60,8 Gr.
Límite Inferior = 49,2 Gr.
En este gráfico se representan los puntos correspondientes a las observaciones con las que se calcularon los límites de control:
Gráfico de ControlGráfico de Control
Gráfico de ControlGráfico de Control
Gráfico de Control de Prueba
45
50
55
60
65
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Nº de pieza
Pes
o d
e l
as p
ieza
s (
Gr.
)
Este gráfico de prueba se analiza Este gráfico de prueba se analiza detenidamente para verificar si está detenidamente para verificar si está de acuerdo con la hipótesis de que la de acuerdo con la hipótesis de que la variabilidad del procesovariabilidad del proceso se debe se debe sólo a un sólo a un sistema de causas sistema de causas aleatoriasaleatorias o si, por el contrario, o si, por el contrario, existen causas asignables de existen causas asignables de variación.variación.
Gráfico de ControlGráfico de Control
Esto se puede establecer porque cuando la fluctuación de las mediciones se debe a un sistema constante de causas aleatorias la distribución de las observaciones es normal.
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Gráfico de Control de Prueba
45
50
55
60
65
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Nº de pieza
Pes
o d
e l
as p
ieza
s (
Gr.
)
Cuando las observaciones sucesivas tienen una distribución normal, la mayor parte de los puntos se sitúa muy cerca del promedio, algunos pocos se alejan algo más y prácticamente no hay ninguno en las zonas más alejadas:
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Gráfico de Control de Prueba
45
50
55
60
65
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Nº de pieza
Pes
o d
e l
as p
ieza
s (
Gr.
)
La mayor parte de los puntos están muy cerca del promedio
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Gráfico de Control de Prueba
45
50
55
60
65
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Nº de pieza
Pes
o d
e l
as p
ieza
s (
Gr.
)
Lejos del promedio hay menos
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Gráfico de Control de Prueba
45
50
55
60
65
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Nº de pieza
Pes
o d
e l
as p
ieza
s (
Gr.
)
Más afuera casi no hay puntos
Es difícil decir como es el gráfico de Es difícil decir como es el gráfico de un conjunto de puntos que siguen un conjunto de puntos que siguen un un patrón aleatorio de patrón aleatorio de distribución normaldistribución normal, pero sí es , pero sí es fácil darse cuenta cuando no lo es.fácil darse cuenta cuando no lo es.
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Veamos algunos ejemplos de Veamos algunos ejemplos de patrones patrones No AleatoriosNo Aleatorios::
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Una sucesión de Una sucesión de puntos por encima ...puntos por encima ...
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Gráfico de Control
... o por debajo de ... o por debajo de la línea central.la línea central.
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Gráfico de Control
Una serie creciente de Una serie creciente de 6 ó 7 observaciones...6 ó 7 observaciones...
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Gráfico de Control
... o una serie ... o una serie decreciente.decreciente.
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Gráfico de Control
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Gráfico de Control
Varios puntos
por fuera de los
límites de control
Si no se descubren causas asignables entonces se adoptan los límites de control calculados como definitivos, y se construyen cartas de control con esos límites.
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Gráfico de Control
45
50
55
60
65
21 23 25 27 29 31 33 35 37 39
Nº de pieza
Pes
o d
e la
s p
ieza
s (G
r.)
Lím. Superior
Valor Central
Lím. Inferior
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Si sólo hay pocos puntos fuera de control (2 ó 3), estos se eliminan, se recalculan la media, desviación standard y límites de control con los restantes, y se construye un nuevo gráfico de prueba.
Cuando las observaciones no siguen Cuando las observaciones no siguen un patrón aleatorio, indicando la un patrón aleatorio, indicando la existencia de causas asignables, se existencia de causas asignables, se hace necesario investigar para hace necesario investigar para descubrirlas y eliminarlas.descubrirlas y eliminarlas.
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Una vez hecho esto, se deberán recoger nuevas observaciones y calcular nuevos límites de control de prueba, comenzando otra vez con la 1a etapa.
Gráfico de Gráfico de ControlControl
En la 2En la 2aa etapa, las nuevas etapa, las nuevas observaciones que van surgiendo del observaciones que van surgiendo del proceso se representan en el gráfico, proceso se representan en el gráfico, y se controlan verificando que estén y se controlan verificando que estén dentro de los límites, y que no se dentro de los límites, y que no se produzcan patrones no aleatorios:produzcan patrones no aleatorios:
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Gráfico de Control
45
50
55
60
65
21 23 25 27 29 31 33 35 37 39
Nº de pieza
Pes
o d
e la
s p
ieza
s (G
r.)
Lím. Superior
Valor Central
Lím. InferiorPunto fuera de control
Como hemos visto, el 99,8 % de las observaciones deben estar dentro de los límites de 3,09
sigmas alrededor de la media.
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Esto significa que sólo 1 observación en 500 puede estar por causas aleatorias fuera de los límites de control.
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Entonces, cuando se encuentra más de 1 punto en 500 fuera de los límites de control, esto indica que el sistema de causas aleatorias que provocaba la variabilidad habitual de las observaciones ha sido alterado por la aparición de una causa asignable que es necesario descubrir y eliminar.
En ese caso, el supervisor del proceso debe detener la marcha del mismo e investigar con los que operan el proceso hasta descubrir la o las causas que desviaron al proceso de su comportamiento habitual.
Gráfico de Gráfico de ControlControl
Una vez eliminadas las causas del problema, se puede continuar
con la producción normal.
Gráfico de Gráfico de ControlControl
15/04/23 109
Las herramientas utilizadas en las Las herramientas utilizadas en las unidades de Aseguramiento y Control de unidades de Aseguramiento y Control de Calidad, Producción y Mantenimiento Calidad, Producción y Mantenimiento son, básicamente, las mencionadas en el son, básicamente, las mencionadas en el capítulo I, en la Filosofía de Ishikawa.capítulo I, en la Filosofía de Ishikawa.
La empresa Avecaisa cuenta con los La empresa Avecaisa cuenta con los recursos suficientes para la aplicación de recursos suficientes para la aplicación de las H.E.las H.E.
CONCLUSIONESCONCLUSIONES
CONCLUSIONESCONCLUSIONES
Las H.E. permiten a la empresa AVECAISA:Las H.E. permiten a la empresa AVECAISA:
Controlar todos los procesos de producción.Controlar todos los procesos de producción.Medir todos los niveles establecidos como Medir todos los niveles establecidos como especificaciones para asegurar la calidad.especificaciones para asegurar la calidad.Observar e inspeccionar el comportamiento del Observar e inspeccionar el comportamiento del producto terminado y tomar acciones correctivas y producto terminado y tomar acciones correctivas y preventivas en los procesos.preventivas en los procesos.Asegurar que los resultados obtenidos en el Asegurar que los resultados obtenidos en el proceso sean tal cual como lo estimado, proceso sean tal cual como lo estimado, analizando las posibles fallas para evitar analizando las posibles fallas para evitar desperdicios y trabajos doble.desperdicios y trabajos doble.Mantener una buena relación y comportamiento Mantener una buena relación y comportamiento con proveedores y clientes, para mantener una con proveedores y clientes, para mantener una alta confianza en sus productos.alta confianza en sus productos.
RECOMENDACIONESRECOMENDACIONES
Que los controles aplicados por la Que los controles aplicados por la empresa sean más versátiles.empresa sean más versátiles.
Superar las metas establecidas con Superar las metas establecidas con apoyo total del equipo.apoyo total del equipo.
Ser más estrictos con los parámetros Ser más estrictos con los parámetros esperados.esperados.
Que la inspección sea continua hasta la Que la inspección sea continua hasta la entrega de producto terminado.entrega de producto terminado.
Utilizar otras herramientas Utilizar otras herramientas estadísticas, como por ejemplo, seis estadísticas, como por ejemplo, seis sigma (6sigma (6σ)σ)..