Control Estadístico De Procesos

Control Estadístico de Procesos

Un proceso industrial está sometido a una serie de factores de carácter aleatorio que hacen imposible fabricar dos productos exactamente iguales. Dicho de otra manera, las características del producto fabricado no son uniformes y presentan una variabilidad. Esta variabilidad es claramente indeseable y el objetivo ha de ser reducirla lo más posible o al menos mantenerla dentro de unos límites. El Control Estadístico de Procesos es una herramienta útil para alcanzar reducir la variabilidad. Dado que su aplicación es en el momento de la fabricación, puede decirse que esta herramienta contribuye a la mejora de la calidad de la fabricación. Permite también aumentar el conocimiento del proceso (puesto que se le está tomando “el pulso” de manera habitual) lo cual en algunos casos puede dar lugar a la mejora del mismo.

Conceptos importantes

 Proceso de control: es aquel cuyo comportamiento con respecto a variaciones es estable en el tiempo

 El control estadístico de procesos: técnica estadística que se usa para asegurar que los procesos cumplen con los estándares. Esta técnica se basa en analizar la información aportada por el proceso para detectar la presencia de causas asignables y habitualmente se realiza mediante una construcción gráfica denominada Gráfico de Control.

 Gráfico de Control: Las gráficas de control se utilizan en la industria como técnica de diagnósticos para supervisar procesos de producción e identificar inestabilidad y circunstancias anormales. Una gráfica de control es una comparación gráfica de los datos de desempeño de proceso con los “límites de control estadístico” calculados, dibujados como rectas limitantes sobre la gráfica. Las gráficas de control constituyen un mecanismo para detectar situaciones donde las causas asignables pueden estar afectando de manera adversa la calidad de un producto. Cuando una gráfica indica una situación fuera de control, se puede iniciar una investigación para identificar causas y tomar medidas correctivas.

 Datos de desempeño de proceso: por lo general consisten en grupos de mediciones que vienen de la secuencia normal de producción y preservan el orden de los datos.

 Variabilidad inherente del proceso: Aquella componente de la variabilidad debida a causas comunes solamente y representa la variabilidad que puede estar presente entre elementos fabricados en intervalos próximos.

 Variabilidad total del proceso. Es la variación resultante de todas las causas de variabilidad (causas comunes y especiales), en la que se tienen en cuenta factores como el desgaste, cambios de lote de materia prima, etc. Representa la variabilidad que puede afectar al conjunto de los elementos fabricados recibidos por el cliente.

 Causas Comunes: el proceso está afectado por un gran número de factores sometidos a una variabilidad (por ejemplo oscilaciones de las características del material utilizado, variaciones de temperatura y humedad ambiental, variabilidad introducida por el operario, repetitividad propia de la maquinaria utilizada, etc.), que inciden en él y que inducen una variabilidad de las características del producto fabricado. Si el proceso está operando de manera que existen pequeñas oscilaciones de todos estos factores, pero de modo que ninguno de ellos tienen un efecto preponderante frente a los demás, entonces en virtud del teorema del límite central es esperable que la característica de calidad del producto fabricado se distribuya de acuerdo con una ley normal. Al conjunto de todos estos factores se denominan causas comunes.

 Causas Especiales: si circunstancialmente incide un factor con un efecto preponderante, entonces la distribución de la característica de calidad no tiene por qué seguir una ley normal y se dice que está presente una causa especial o imputable.

 Teorema del Límite Central: El teorema del límite central (TLC) establece que si una variable aleatoria se obtiene como una suma de muchas causas independientes, siendo cada una de ellas de poca importancia respecto al conjunto, entonces su distribución es normal.

 Distribución Normal o Campana de Gauss: La distribución normal es desde luego la función de densidad de probabilidad “estrella” en estadística. Depende de dos parámetros µ y σ, que son la media y la desviación típica respectivamente. Tiene una forma acampanada (de ahí su nombre) y es simétrica respecto a µ.

 Características de calidad variables: son características que se pueden medir (por ejemplo, el peso o la longitud). Pueden ser números enteros o fracciones. Muchas variables aleatorias. Gráficos para variables: X barra-rango, X barra-desviación estándar, Medianas. X-rango, Tendencia y De desarrollo.

 Características de calidad por atributos: son características centradas en los defectos. Los productos se clasifican en productos “buenos” o “malos”, o se cuentan los defectos que tengan (Por ejemplo, una radio funciona o no.).Variables aleatorias categóricas o discretas. Gráficos para atributos: P – porcentaje defectuosos, NP- numero, de partes defectuosas, C- numero de defectos y U- defectos por unidad

 Muestreo de aceptación: Es un tipo de test de calidad utilizado para los materiales comprados al exterior o los productos acabados.

 Plan de aceptación: Es el que identifica el tipo de muestra, el tamaño de la muestra (n) y el criterio (c) utilizado para rechazar o aceptar un lote.

 Curva de característica operativa: Representa la capacidad de un plan de aceptación para discriminar entre lotes buenos y lotes malos. Muestra la probabilidad de que el plan acepte lotes de diferentes niveles de calidad

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