Diagrama de control para modelos ambientales.

1. INTRODUCCION

Según (Allan A, 2009), en cualquier proceso de fabricación, sin importar su buen diseño o mantenimiento cuidadoso, siempre existirá cierto grado de variabilidad inherente o natural. Esta variabilidad natural es el efecto acumulativo de muchas pequeñas causas, esencialmente incontrolables.

Según (Allan A, 2009), cuando esta variabilidad natural es relativamente pequeño suele considerarse un nivel aceptable del funcionamiento del proceso. En el marco de control estadístico de calidad, esta variabilidad natural a menudo se llama “SISTEMA ESTABLE DE CAUSAS FORTUITAS”. Un proceso que funciona con solo causas fortuitas de variabilidad se considera bajo control estadístico, como proceso estable.

Según (Allan A, 2009), otros tipos de variabilidad pueden estar presentes ocasionalmente en el resultado del proceso. Esta variabilidad en características claves de calidad surge por lo común de tres fuentes: Ajuste incorrecto de maquinarias, errores de operario y defectos de la materia prima. A estos se les denomina “CAUSAS ATRIBUIBLES”.

Según (Allan A, 2009), es deseable que los procesos funcionen en un estado bajo control, generando productos aceptables durante periodos relativamente largos, por ello el diagrama de control es una técnica de control en procesos en línea, que se utiliza ampliamente con este propósito, se pueden usar tales diagramas con el fin de estimar los parámetros y a partir de esta información, estimar la capacidad del proceso.

OBJETIVO

• Determinar diversos diagramas de control para modelos ambientales
• Determinar los objetivos del diagrama de control

1. REVICION DE LITERATURA

1.  DIAGRAMA DE CONTROL.

Según (MONCADA l, 2016),  los diagramas control son un método para controlar estadísticamente procesos productivos detectando cuando éste está fuera de control, varía demasiado. Las ventajas de su uso son: ser una herramienta simple y efectiva para lograr un control del proceso productivo, el operario  puede manejar los diagramas en su propia área de trabajo, por lo cual puede dar información confiable a la gente cercana a la operación en el momento en que se deben de tomar acciones correctivas. Los diagramas de control más usados son los propuestos por  Walter Shewhart, padre del control estadístico de la calidad. Estos diagramas tienen un límite central, uno inferior y otro superior, estos dos últimos límites señalan cuando el proceso está fuera de control

Según (MONCADA l, 2016),  los diagramas de control enfocan la atención hacia las causas no aleatorias de variación cuando estas aparecen y también reflejan la magnitud de la variación debida a las causas aleatorias. Las causas aleatorias se deben a la variación natural del proceso. Las causas no aleatorias son aquellas controlables como: un mal ajuste de máquina, errores del operador, defectos en materias primas.

Según (MONCADA l, 2016),  se dice que un proceso está bajo “Control Estadístico” cuando éste varía únicamente por causas aleatorias. Cuando ocurre esto tenemos un proceso estable y predecible. Cuando existen causas no aleatorias el proceso está fuera de Control Estadístico; los diagramas de control detectan la existencia de estas causas en el momento en que se dan, lo cual permite que podamos tomar acciones al momento.

Según (MONCADA l, 2016),  generalmente en los procesos que se quieren controlar de deben se tomar muestras a intervalos aproximadamente regulares. De cada muestra se mide una o varias variables (diagramas de control por mediciones) ó se determina el número o porcentaje de unidades defectuosas en la muestra (diagramas de control por atributos). Las muestras correspondientes a un mismo intervalo constituyen un grupo. Los intervalos pueden ser definidos en términos de tiempo (8 muestras cada hora o turno) o de cantidad (25 muestras cada 500 unidades fabricadas).

Según (MONCADA l, 2016),  los valores medidos se comparan con unos límites (líneas paralelas al eje central). Los límites más comunes son los siguientes: el Límite superior de control (LSC) y el inferior (LIC), paralelos a una línea central (LC) representativa del valor medio.[pic 1]

Figura N° 1. Diagrama de control

Según (MONCADA l, 2016),  el objetivo principal de los diagramas de control es establecer relaciones causa-efecto o interacciones entre los distintos componentes o variables del sistema. El diagrama de control representa un diseño de la hipótesis de funcionamiento del sistema y por lo tanto una idealización de la naturaleza compleja del mismo (Figura 1). Esta etapa constituye la conceptualización del modelo. El modelo aquí obtenido es un «modelo conceptual».

Según (MONCADA l, 2016),  las interacciones constituyen flujos de información que transcurren en el sentido de la causa al efecto, de manera que un componente es afectado por todos aquellos de los que recibe información, mientras que afecta a todos aquellos a los que transfiere información. Las interacciones pueden generarse en el interior del propio sistema (endógenas) como provenir del entorno exterior (exógenas).

[pic 2]

Figura 1. Ejemplo de diagrama de control. Interacciones entre variables internas y externas

Cuando una interacción tiene el efecto de producir la transformación de una variable de estado en otra, constituye un «proceso».

Para una determinada variable de estado, sobre el diagrama de control, se podrán distinguir interacciones endógenas y exógenas dependiendo del tipo de variable que afecta a aquella.

 Según (MONCADA l, 2016), las interacciones endógenas pueden establecer relaciones unidireccionales  (A→B), bidireccionales (A←→B), e incluso cíclicas entre las diferentes variables de estado (A → B → C→ A), mientras que las interacciones exógenas deben ser necesariamente unidireccionales ya que una variable de estado puede ser afectada por una variable externa, pero no al revés, dado precisamente la condición de externa de la segunda.

1.  Diagramas para Modelos Ambientales

1. Modelo de sistema de gestión ambiental

[pic 3]

Figura N°3. Parte del sistema de gestión de una organización que incluye la estructura organizativa, planificación de las actividades, responsabilidades, prácticas, procedimientos, procesos y recursos para desarrollar, implementar, llevar al efecto, revisar y mantener al día la política ambiental.

Según (MEDEZ F, 2016), como cualquier tipo de sistema de gestión, este tipo de sistema, bien basado en el Reglamento EMAS o en ISO 14001:2004, sigue el principio de mejora continua como base de la eficacia del sistema, dicho principio establecido en su día por Edward Deming consta de cuatro premisas que se representan en el ciclo de mejora continua:

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