INTRODUCCI N AL CONTROL ESTAD STICO DE PROCESOS

INTRODUCCIÓN AL CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS
¿POR QUÉ VARÍAN LOS 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 hade ser reducirla lo más posible o al menos mantenerla dentro de unos límites. El Control Estadístico de Procesos es una herramienta útil para alcanzar este segundo objetivo. 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 estátomando “el pulso” de manera habitual) lo cual en algunos casos puede dar lugar a la mejora del mismo.

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, repetibilidad propia de la maquinaria utilizada,etc.),





FUNDAMENTOS ESTADÍSTICOS.
Para el entendimiento del Control Estadístico de Procesos es preciso recordar al menos los puntos que se describen a continuación :
a) 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 típicarespectivamente. Tiene una forma acampanada (de ahí su nombre) y es simétrica respecto a μ.

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







c)Distribución de las medias muestrales Si X es una v.a. N(μ, σ) de la que se extraen muestras de tamaño n, entonces las medias muestrales se distribuyen según otra ley normal:

Como consecuencia del TLC, la distribución de las medias muestrales tiende a ser normal siempre que el tamaño de la muestra sea suficientemente grande, si bien este número depende de la asimetría de la distribución.



Causascomunes y causas asignables o especiales
Si el proceso está operando de manera que existen pequeñas oscilaciones de todos los factores, pero de modo que ninguno de ellos tienen un efecto preponderante frente a los demás, entonces en virtud del TLC es esperable que la característica de calidad del producto fabricado se distribuya de acuerdo con una ley normal. Al conjunto de esta multitud de factoresse denominan causas comunes. Por el contrario, 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 asignable.
Por definición, se dice que un proceso está bajo control estadístico cuando no hay causas asignables presentes. El ControlEstadístico de Procesos 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.
Si el proceso se encuentra bajo control estadístico es posible realizar una predicción del intervalo en el que se encontrarán las características de la pieza fabricada.
¿QUÉCONDICIONES HACEN FALTA PARA QUE SE PUEDA APLICAR EL GRÁFICO DE CONTROL?
Para que tenga sentido la aplicación de los gráficos de control, el proceso ha de tener una estabilidad suficiente que, aún siendo aleatorio, permita un cierto grado de predicción. En general, un proceso caótico no es previsible y no puede ser controlado. A estos procesos no se les puede aplicar el gráfico de control.
En lo...