Una introducción al Control Estadístico del

Una introducción al Control Estadístico del

Técnicas para Mejorar la Calidad del Proceso y el
Producto en las Industrias de Productos Madera:
Una introducción al
Control Estadístico del Proceso
Scott Leavengood
Oregon State University Extension Service
Spanish translation by - Juan José Rosado Ramos,
Ramos,
Modelo Brewery, Guadalajara, Jalisco,
Jalisco, México
[email protected].
mx
[email protected]
El objetivo :
$
Temario :
) Historia & Filosofía del CEP
) ¿ Qué es CEP ?
) Cuestión Gerencial
) Beneficios de CEP
) CEP en “pocas palabras”
) Análisis de Capacidad del Proceso
El proceso de mejora
continua
)
Herramientas– Tormenta de ideas
– Diagrama de causacausaefecto
– Los 14 puntos de
Deming
Administración Total
de la Calidad
– Diagrama de flujo
– Diagrama de
dispersión
– Diseño de
experimentos
– Cartas de tendencias
– Técnicas grupales de
trabajo
– Equipos de proceso
– Hojas de chequeo
– Análisis de Pareto
– Histograma
– Capacidad del proceso
– CEP
¿ Qué es el
Control Estadístico de Proceso ?
Control- Para lograr que el proceso se comporte como
nosotros lo deseamos...
) Estadístico- ocupamos la ayuda de datos y números…
) Proceso-así estudiamos las características del proceso.
)
Fuente: The Statistical Quality Control Handbook,
Handbook,
Western Electric Company,
Company, 1956
Un cambio de mentalidad
) Control de Calidad del Producto
– Actividades para evaluar y regular la calidad al final de
la producción (“inspección, desperdicio y retrabajo”)
retrabajo”)
3Control de Calidad del Proceso
– Actividades para asegurar que un producto de calidad
es producido durante todo el proceso de su manufactura
prevención del defecto
¿Quién necesita entender y
emplear el CEP ?
) Todos en la planta
administración
producción
ingeniería y diseño
ventas
Dar a una sola persona la responsabilidad
para Controlar Estadísticamente el proceso no funciona
Beneficios del CEP
)
Incremento de ganancias debido a:
– reducción del desperdicio
– reducción del retrabajo
– incremento en la producción
Mejora la moral de los empleados
) Mejora la confianza del cliente
) Mejora del conocimiento del proceso
) Mejora el control de documentos y rastreabilidad
) Un aspecto a considerar para alcanzar la certificación
ISO 9000
)
¿¿Incrementa las ganancias??
Los ganadores del premio Baldridge han
incrementado su valor 324.9% entre 1988 y 1995
) Los participantes del concurso Baldridge han
incrementado su valor un 167% entre 1990-1995
) Muchas compañías reportan un 15% o más de
incremento en sus ganancias gracias a la
implementación del CEP
)
Fuente: Jerry Welsh,
Welsh, SPC Specialist,
Specialist, Lane Community College
citing 3rd NIST Stock Investment Study,
Study, 2/97
Si CEP es la respuesta,
¿Cuál es la pregunta?
œ
¿ Qué tan capaz es el proceso de cumplir la expectativas
del cliente (interno o externo) ?
– o, ¿si el proveedor del producto cumple las
expectativas?

¿ Cómo es la distribución del producto final ?
– ¿centrado, al margen o “disperso”, probablementa en un valor
extremo?
ž ¿ Qué esta causando la variabilidad ?
–¿Cuándo es razonar “difícil ” con los empleados?
Si CEP es la respuesta,
¿Cuál es la pregunta?
¿ Podemos reducir la variabilidad del proceso ?
A lo largo del tiempo ¿ Cómo podemos asegurar que la
capacidad del proceso no ha cambiado ?
¡ ¿ Cuándo deberíamos “ajustar” con el proceso y
cuándo deberíamos dejarlo solo ?
Ÿ
Estadística: ¿¿Quién la necesita??
) Estadística- La ciencia de la variación
) “En Dios confiamos- Todos los demás deben
emplear datos”
) Respuestas para, “Si CEP
es la respuesta,
Cuál es la pregunta?”:
–
–
–
–
–
–
¿Capacidad del proceso?
¿Distribución del proceso?
¿Causas de variabilidad?
¿Permitirse minimizar la variabilidad?
¿Cambios a través del tiempo?
¿ajustar o no ajustar?
s=
n
∑
i =1
f (z) =
( x − x)
2
n −1 2
−z
1
2
e
2π
Fuentes de Variación
) “4M’s y OA”
– Maquinaria
– Material
– Método
– Medición
– Operadores
– Ambiente
Variación
) Aleatoriedad, es un cambio constante
debido a causas comunes,
o causas desconocidas
– el “ritmo” del proceso
)Asignable, debido a causas
especiales
– algunas cosas han cambiado
Causas de Variación Asignables
la razón del CEP
) Ejemplos que pueden ser causas asignables
de variación :
– problemas de máquinas (dientes de sierra
dañados, sopletes, etc..)
– equipo de medición defectuoso
– sobrecontrol del operador
– fatiga del operador, cansancio
– cambios drásticos en la materia prima
CEP en “pocas palabras”
) Describe la distribución de un proceso
) Estima los limites con los que el proceso opera
bajo condiciones “normales”
) Determina si el proceso es “estable”. Toma
muestras de la salida del proceso y comparalo con
los limites
– Decide:
œ “si
el proceso aparenta estar OK”, déjalo solo, o
 “hay alguna razón para creer que algo ha cambiado”
trata de conocer la causa del cambio
) Continúa con el Proceso de Mejora
Distribución del Proceso
No es preciso,
ni centrado
Preciso y
centrado
Preciso, pero
no centrado
Distribución del proceso
Histogramas:
) Distribución de frecuencias- es una tabla
con información del proceso agrupada en
“categorías” específicas
) Histograma- es una representación gráfica
de la distribución de frecuencias.
14
12
Frequency
10
8
6
4
2
0
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
5500
Strength (psi)
6000
6500
7000
7500
8000
8500
CEP en pocas palabras:
) Describe la distribución de un proceso
) Estima los límites con los cuales el proceso opera
bajo “condiciones normales”
) Determina si el proceso es “estable”. Muestrea la
salida del proceso y comparalo con los límites
– En base a ello decide:
œ “si
el proceso aparenta estar bien”, déjalo solo, o
 “si hay una razón para creer que algo ha cambiado”
busca la causa del cambio
) Mejora continua del proceso
Estimación de los Parámetros del
Proceso
) Tendencia central- media aritmética
(“promedio”)
) Dispersión- rango o desviación estándar
14
12
Frequency
10
8
6
4
2
0
1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 5500 6000 6500 7000 7500 8000 8500
Strength (psi)
Estimación de los Parámetros del
Proceso
) Centro del proceso
n
media o promedio, X
xi
=∑
i =1 n
(una estimación de la media de la población, µ)
¿Por qué el promedio solo no es
suficiente?
Objetivo 6”
7.95
4.05
6.95
5.05
6.10
5.90
6.05
5.95
X = 6.00
X = 6.00
Necesitamos una manera de conocer la “dispersión”
de los datos
Estimación de los Parámetros del
Proceso
) “Dispersión” del Proceso
n
desviación estándar
s =
rango, R =
X
max
−
X
∑ (x
i=1
i
− X
)
2
n − 1
min
( El rango y la desviación estándar son
estimaciones de la población ))
¿Realmente dos pequeños números
pueden decirnos algo importante?
)
Si conocemos solamente el promedio y la
desviación estándar, ¿Podríamos predecir la
cantidad de producto elaborado dentro de
especificaciones o un rango dado?
– Por ejemplo, con una media de 3.5 pulgadas, y una
desviación estándar de 0.05 pulgadas,
¿Cuánto producto esperamos producir de 4 pulgadas o
más?
+
Para hacer esto, necesitamos una ecuación para
describir la distribución.
Weibull
Exponencial
F ( x) = 1 − e −( x α )
F ( x ) = λ e − ( λx )
β
¿ Que hay acerca de éstas ecuaciones ?
Normal
Gamma
F ( x) = λ x e
Γ(α )
α
α −1
− λx
F( x) =
1
σ 2π
e
−( x−µ )
2
2σ 2
Determinando los “limites”:
Frecuencia
La Distribución Normal
hacia +
hacia -
µ - 3)
µ
µ + 3)
3
La Distribución Normal
Frecuencia Relativa (%)
4.5
4
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
0
30
Marca
60
¿En qué me ayuda?
) Porque conociendo el promedio y la
desviación estándar, y que los números
tienen una distribución aproximadamente
normal, esto es todo lo que necesitamos
saber y esto es predecible...
SI- podemos de alguna manera asegurar
que el proceso es estable
CEP en “pocas palabras”
) Describe la distribución de un proceso
) Estima los límites con los cuales el proceso opera
bajo condiciones “normales”
) Determina si el proceso es “estable”. Obtén
muestras de la salida de un proceso y comparalo
contra los límites
– En base a ello decide:
œ “si
el proceso aparenta estar bien”, déjalo solo, o
 “si hay una razón para creer que algo ha cambiado” y
busca la causa del cambio
) Mejora continua del proceso
¿Es el Proceso “Estable”?
o
en términos CEP,
¿Está el proceso “bajo control
estadístico”?
“Control Estadístico”
) El término “en control” en CEP no tiene
enteramente el mismo significado que en el
lenguaje común:
– El proceso está fuera de control!!!
) “Un proceso es descrito como en control
cuando un sistema de cambios
aparentemente estable está operando.”
& Leavenworth,
Leavenworth, Statistical Quality Control)
El efecto del “control”
sobre el proceso
)
“En control”- un sistema
estable de cambios aparenta
estar en operación. La
variabilidad del proceso es
razonablemente predecible.
– Es presumiblemente
improductivo buscar causas
asignables de variación.
(Grant
El efecto del “control”
sobre el proceso
“Fuera de control”- causas
asignables de variabilidad
deben estar presentes. Una
pequeña investigación es
sugerida para encontrar y
eliminar esas causas.
Estadísticamente raras
ocurrencias son indicativos
de falta de control
)
¿Qué tal un poco de póker?
O estos muchachos están haciendo trampa o
solamente he observado un raro evento estadístico.
Un evento estadísticamente raro
) Un resultado con una pequeñísima
probabilidad de ocurrencia (“Lo raro se
presenta de nuevo”)
) En la manufactura, un resultado que es
“estadísticamente raro” usualmente indica
la presencia de causas asignables de
variación
) ¿Cómo puedo saber si un evento es
estadísticamente raro o es trivial?
SPC
¿Qué es una “ocurrencia
estadísticamente rara”?
Obtener una muestra cuyo valor está “muy lejos”
del promedio es un evento altamente improbable.
) En CEP, usualmente definimos “muy lejos” como
3σ
)
99.73%
µ
µ-3σ
µ+3σ
Determinando el estado de control:
La Carta de Control
)
Es una representación gráfica del comportamiento del
proceso a través del tiempo- Tendencia central
- Dispersión
- Inclinación
- Cambios
LSC
X
LIC
Tiempo
La Carta de Control
(The Carta de Control de Shewhart)
) Desarrollada por el Dr. Walter A. Shewhart
de Bell Telephone Labs en los años 20’s
) Profundizó en desarrollar procedimientos
para controlar económicamente la calidad
del producto manufacturado
) Establece las bases de una teoría
Matemática y estadística
LS
C
¿ Qué intenta
hacer la Carta de
Control ?
LI
C
Ti
em
po
X
Cartas de Control:
) Dos diferentes categorías:
– atributos
‹ fracción
defectuosa (para/ nono-pasa)
‹ cantidad de defectos
– variables
‹datos
medidos
Cartas de Control por Atributos
cartas p- cuenta el porcentaje de no conformidades
en una muestra (el tamaño de muestra puede variar)
) cartas np- cuenta el número de partes no conformes
(requiere un tamaño de muestra uniforme)
) cartas c- cuenta las no conformidades por unidad (el
tamaño de muestra debe ser 1)
) cartas u- cuenta las no conformidades por unidad de
área
)
Cartas de Control para Variables
) Centrado del Proceso
) X (media)
• individuales
) Amplitud del Proceso
) s (desviación estándar)
• R (rango)
Las cartas R son más comunes debido
a la facilidad de los cálculos
(R = xmáx - xmin)
CEP en “pocas palabras”:
) Describe la distribución de un proceso
) Estima los limites con los cuales el proceso
opera bajo condiciones “normales”
) Determina si el proceso es “estable”. Obtén
muestras de la salida de un proceso y
comparalo contra los límites
– En base a ello decide:
œ “si
el proceso aparenta estar bien”, déjalo solo, o
 “si hay una razón para creer que algo ha cambiado”
busca la causa del cambio
) Mejora continua del proceso
Determinando el estado de control:
Interpretando la Carta de Control
LSC
X
LIC
Tiempo
LSC
X
LIC
Tiempo
Para ser útil, la Carta de
Control debe ser actualizada e
interpretada, y deben tomarse
acciones al momento, en
tiempo real.
CEP en “pocas palabras”:
) Describe la distribución de un proceso
) Estima los limites con los cuales el proceso
opera bajo condiciones “normales”
) Determina si el proceso es “estable”. Obtén
muestras de la salida de un proceso y
comparalo contra los límites
– En base a ello decide:
œ “si
el proceso aparenta estar bien”, déjalo solo, o
 “si hay una razón para creer que algo ha cambiado”
busca la causa del cambio
) Mejora continua del proceso
Temario:
) Historia & Filosofía del CEP
) ¿ Qué es CEP ?
) Cuestión Gerencial
) Beneficios de CEP
) CEP en “pocas palabras”
) Análisis de Capacidad del Proceso
¿Es el proceso “capaz” de
cumplir las especificaciones?
Análisis de la Capacidad del Proceso :
) Capacidad del Proceso -
Una medición del
proceso “potencial” relacionando la amplitud
del proceso con las especificaciones
) Muchos consumidores están estableciendo
índices de Capacidad del Proceso a sus
proveedores.
Un vistazo a la variación del
proceso
LSC
µ
(Objetivo)
LIC
Indices de Capacidad del Proceso:
Cp =
USL − LSL
6σ$
X − LSL
Cpl =
3σ$
USL − X
Cpu =
3σ$
Cpk = min {Cpl , Cpu}
Capacidad del Proceso
Un Ejemplo
) Las Especificaciones del Consumidor son 3.20
pulgadas ± 0.10
– LIE = 3.10 pulg.,
pulg., LSE = 3.30 pulg.
pulg.
) El Proceso opera sobre una media estimada ( X) de
3.15 pulg. y una estimada desviación estándar (σ$)
de 0.05 pulg.
3.30 − 310
.
Cp =
C pl =
. − 310
.
315
= 0.333
3( 0.05 )
6( 0.05 )
= 0.666
C pu =
3.30 − 315
.
= 1.00
3( 0.05 )
C pk = m in {C pl , C pu} = 0.333
Capacidad del Proceso
¿ Qué nos dice este ejemplo ?
)
Si Cp < 1.0 j la variabilidad del proceso es muy amplia
(el proceso actualmente es incapaz de cumplir con las
especificaciones)
)
Si Cpk < 1.0 j se producen actualmente muchos defectos
)
Si CplgCpu, el proceso no se encuentra centrado.
(Cpl < Cpu,
pu, el proceso está centrado “muy cercano” hacia
el LIE)
– Pueden producirse defectos excesivos (por debajo del LIE)
¿Cuánto producto defectuoso puede
ser elaborado?
Media del Proceso = 3.15 pulg.
pulg.
Desviación Estándar = 0.05 pulg.
pulg.
defectos
15.9%
LIE
3.10
X
3.15
3.20
LSE
3.30
¿ Qué sucede si pudiéramos recorrer
la media 3.20 pulg. ?
Media del Proceso = 3.20 pulg.
pulg.
Desviación Estándar = 0.05 pulg.
pulg.
defectos
defectos
2.28%
LIE
3.10
2.28%
Nueva X = 3.20
LSE
3.30
¿ Qué sucede si pudiéramos reducir
la desviación estándar a 0.03 pulg. ?
Media del Proceso = 3.20 pulg.
pulg.
Desviación Estándar = 0.03 pulg.
pulg.
defectos
defectos
0.043%
LIE
3.10
0.043%
Nueva X = 3.20
LSC
3.30
Temario:
) Historia & Filosofía del CEP
) ¿ Qué es CEP ?
) Cuestión Gerencial
) Beneficios de CEP
) CEP en “pocas palabras”
) Análisis de Capacidad del Proceso