CONTROL ESTADISTICO DE LA CALIDAD

CONTROL ESTADISTICO DE LA CALIDAD

1. DIAGRAMA DE CAUSA EFECTO

   • Medio ambiente, equipo, operador, material y medición
     • Siete herramientas básicas de la administración de la calidad
       • Elaboración de graficas de flujo
       • Hoja de verificación de graficas
       • Histogramas
       • Análisis de Pareto
       • Diagramas de causa-efecto, Análisis de causa-efecto
       • Graficas de control Shewart

2. DIAGRAMA DE PARETO

   • Construcción de un diagrama de barras a partir de una tabla de datos.

3. LA ESTADÍSTICA EN LA GESTIÓN DE LA CALIDAD

   • las técnicas estadísticas ofrecen grandes posibilidades y su utilización puede solucionar muchos problemas
     • métodos de diseño de experimentos
       • Pueden emplearse en la fase de planificación para comparar materiales, componentes o ingredientes distintos, y como ayuda para determinar las tolerancias tanto del sistema como de los componentes; en definitiva, para investigar mejoras en los procesos
         • Para controlar la calidad, una de las herramientas más conocidas son los gráficos de control de SHEWHART, son gráficos que permiten distinguir estadísticamente las variaciones significativas, separando las falsas alarmas de los cambios reales
           • La teoría de los gráficos de control se encuadra dentro de una parte del control estadístico de la calidad que se llama Control Estadístico de Procesos1 (CEP).
             • Son un conjunto de técnicas que permiten realizar un control durante el proceso de producción, a diferencia de los primeros métodos utilizados para controlar la calidad, que se limitaban a inspeccionar el producto final, separando los productos correctos de los defectuosos.
               • Pronto se sustituyó por los planes de inspección por muestreo coincidiendo con el desarrollo de la teoría estadística del muestreo
         • Las técnicas estadísticas como el diseño de experimentos, control estadístico de procesos e inspección por muestreo, utilizadas razonadamente y de forma adecuada, permiten poner de manifiesto y resolver un elevado número de problemas.
           • Muchos problemas de calidad encuentran en la estadística las técnicas y procedimientos para encontrar soluciones
             • Las siete herramientas si se utilizan inteligentemente, permiten resolver el 90% de los problemas
               • Estas herramientas tienen una característica común: todas son visuales y tienen forma de gráficos o diagramas. Se conocen como las “siete herramientas de ISHIKAWA”

4. HISTOGRAMAS

   • Variable
   • Atributos
   • Variable continua
   • Variable discreta
   • Técnica grafica
     • 1. Establecer un conjunto, que es un arreglo de datos numéricos al natural, por magnitud ascendente o descendente.
     • 2. Determinar el rango R.
     • 3. Determinar el intervalo de clase.
     • 4. Determinar el número de clases.
     • 5. Determinar los límites de clase.
     • 6. Determinar la marca de clase.
     • 7. Determinar la frecuencia absoluta.
     • 8. Determinar la frecuencia absoluta acumulada.
     • 9. Determinar la frecuencia relativa
     • 10. Determinar la frecuencia relativa acumulada.
     • 11. Trazo de histograma
     • 12. Polígono de frecuencias.
     • 13. Trazo de la ojiva.

5. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

   • Promedio o media
     • Datos no agrupados
     • Calculo de la media con datos agrupados
   • Mediana
     • Datos no agrupados
     • Datos agrupados
   • Moda
     • Datos no agrupados
       • La moda es el dato que más se repite
     • Datos agrupados

6. MEDIDAS DE DISPERSION

   • Rango
     • R=Mayor valor observado – Menor valor observado.
   • Desviación estándar
   • Varianza

7. DISTRIBUCION NORMAL

   • Curva normal estandarizada
   • Formula de la curva normal estandarizada
   • Relación entre la media y la desviación estándar

8. GRAFICAS DE CONTROL POR VARIABLES Y POR ATRIBUTOS

   • Variación
     • Variación dentro de la pieza
     • Variación entre piezas
     • Variación de tiempo en tiempo
   • Graficas de control
     • Registra la variación del valor promedio de las muestras
   • Capacidad y tolerancia del proceso

9. GRAFICAS DE CONTROL POR ATRIBUTOS

   • Grafica P porcentaje de unidades defectuosas
     • Mide las piezas defectuosas de un lote de material con un tamaño de lote variable.
     • Se usa para datos consistentes en la proporción de cantidad de ocurrencias de un evento entre la cantidad total de ocurrencias.
   • Grafica np8
     • Mide las piezas defectuosas de un lote de material con un tamaño de lote constante.
     • Es una grafica de control de atributos que muestra la cantidad de unidades defectuosas a la salida de un proceso.
     • Objetivos Retroalimentar el proceso mediante el descubrimiento de puntos fuera de control. Identificar y corregir causas de los atributos defectuosos.
   • Grafica C9
     • Se mide los defectos por unidad
     • Objetivos Reducir el costo relativo al proceso Informar a los supervisores de producción y a la administración a cerca del nivel de calidad. Determinar que tipo de defectos no son permisibles en un producto e informar de la probabilidad de ocurrencia de los defectos en una unidad.
   • Grafica U10
     • Se utiliza en aquellos casos en donde el tamaño del subgrupo es una unidad inspeccionada formada por un elemento.
     • Se mide defectos por unidad

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