Control estadístico

Solo disponible en BuenasTareas
  • Páginas : 17 (4129 palabras )
  • Descarga(s) : 0
  • Publicado : 17 de noviembre de 2010
Leer documento completo
Vista previa del texto
INTRODUCCIÓN

El material que se presenta a continuación ha sido preparado con la finalidad de ofrecer los aspectos más importantes relacionados con El Control Estadístico de Procesos.

El Control Estadístico de Procesos es una herramienta imprescindible para implementar Procesos de Mejoramiento Continuo. Con frecuencia se malgastan recursos interviniendo Procesos  basándose en elanálisis superficial de los resultados, sin conocer su Patrón de Variabilidad, su Capacidad, ni su Potencial de Mejora.

Se requiere que los Equipos de Trabajo involucrados en Procesos de Mejoramiento Continuo, manejen los Principios y Técnicas del Control Estadístico de Procesos, para poder evaluar el comportamiento de los Procesos Críticos de la Organización, analizar sus Alternativasde Mejora en función de los Costos de la Calidad, su impacto sobre la Productividad de la Organización, y recomendar Procesos Efectivos de Mejoramiento.

En nuestro caso abordaremos los aspectos más relevantes relacionados con dicho tema como el proceso de inspección y los gráficos de control donde además hablaremos de sus tipos, ventajas y desventajas y respectivos.

CONTROLESTADÍSTICO DE PROCESOS

Para que un producto cumpla con los requerimientos del cliente generalmente deberá fabricarse con un proceso que sea estable o repetible, es decir que el proceso tenga poca variabilidad en las dimensiones objetivo o nominales de las características de la calidad del producto.

El control estadístico de procesos (SPC) se utiliza para resolver problemas para conseguirestabilidad y mejorar la capacidad del mismo proceso mediante la reducción de la variabilidad.

El SPC puede aplicarse a cualquier proceso. Sus siete herramientas principales son:

El Histograma o el diagrama de tallo y hoja: también se llaman diagramas de barras. Representan gráficamente la variabilidad existente entre los datos.

Plantilla de recogida de datos: su objetivo esfacilitar la recogida de datos y ofrecer una presentación sencilla de los datos. La recogida de datos tiene que ser sistemática y ordenada. El diseño de la plantilla es variable, tipos de plantilla (Colomer, 1997):

Para conocer la distribución de un proceso.
Para localizar defectos en el producto.
Para determinar las causas de los productos defectuosos.
Para la verificación de productos.
Paraseguir la marcha de un proceso.

La Gráfica de Pareto: son representaciones gráficas en las que se observa cuales son los factores que más influyen en una determinada respuesta en estudio. Los diagramas Pareto se clasifican en dos tipos:

Por categorías o conceptos: calidad, coste, plazo de entrega y seguridad.
Por causas: mano de obra, maquinaria, método de trabajo.

El Diagrama de Causa yEfecto: Presenta las relaciones existentes entre las características de la calidad (efectos) y los factores (causas).

El Diagramas Bivariantes: Su finalidad es el estudio de la relación entre dos variables:

Una característica de la calidad y un factor que pueda afectarla
Dos características de calidad relacionadas.
Dos factores ligados a una misma característica de calidad.
Los pasos aseguir en la construcción de un diagrama bivariante:
Recoger las dos variables, X e Y que se deseen estudiar y tabularlos (aconsejable tener 30 pares).
Buscar valores máximos y mínimos de ambas variables. Decidir las escalas en ele eje horizontal y vertical de modo que ambos ejes tengan una longitud igual. Si una variable es una característica de calidad y la otra un factor, se aconseja situarla primera en el eje vertical.

Estratificación: la estratificación de los datos según su origen es muy importante para obtener soluciones correctas. Sirve para evitar que se mezclen datos de dos procedencias distintas.
Gráficos de Control: es la forma más habitual de controlar estadísticamente un proceso. Sirven para controlar que el proceso o servicio funcione correctamente dentro de sus...
tracking img