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Gráficos de control / Cp y Cpk, Esquemas y mapas conceptuales de Gestión de Calidad

De manera clara entenderás y aplicarás herramientas relacionadas con gráficos de control, así como interpretar Cp y Cpk

Tipo: Esquemas y mapas conceptuales

2022/2023

A la venta desde 13/04/2023

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TEMA 3
GRÁFICOS DE CONTROL
Y CAPACIDAD DE
PROCESO
| Control Estadístico de la
Calidad
Ing. Luis Guillermo González
IIS / MIP
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¡Descarga Gráficos de control / Cp y Cpk y más Esquemas y mapas conceptuales en PDF de Gestión de Calidad solo en Docsity!

TEMA 3

GRÁFICOS DE CONTROL Y CAPACIDAD DE PROCESO

| Control Estadístico de la

Calidad

Ing. Luis Guillermo González IIS / MIP IIS

2 TEMA 3 Sub-temas a revisar Tema 3_ Gráficos de Control y Capacidad de Proceso | Luis Guillermo Gonzalez, IIS/MIP 3.1. GRÁFICOS DE CONTROL 3.2. CAPACIDAD DE PROCESO PARA VARIABLES Y ATRIBUTOS 3.3. GRÁFICOS ESPECIALES 3.4. ESPECIFICACIONES Y TOLERANCIAS

Tema 3_ Gráficos de Control y Capacidad de Proceso | Luis Guillermo Gonzalez, IIS/MIP 3.1.1. Fundamentos Teóricos de los Gráficos de Control

Tema 3_ Gráficos de Control y Capacidad de Proceso | Luis Guillermo Gonzalez, IIS/MIP Conoceremos la teoría estadística básica sobre la que los gráficos de control están basados. En la siguiente liga, realizaremos un recorrido por los fundamentos teóricos y bases estadísticas de los gráficos de control https://sway.com/ZkAJ58xSvDEjXdxi?ref=Link&loc=endofstory 3.1.1. Fundamentos Teóricos de los Gráficos de Control

Tipos de error al hacer

inferencias de gráficos de

control

Se incurre en él cuando inferimos que un proceso está controlado, cuando realmente está fuera de control.

ERROR TIPO I

Tema 3_ Gráficos de Control y Capacidad de Proceso | Luis Guillermo 7 Gonzalez, IIS/MIP

ERROR TIPO II

Se presenta cuando inferimos que un proceso está fuera de control, cuando en realidad está controlado Hacer inferencias es equivalente a las pruebas de hipótesis Probabilidad alfa/ Ejemplo: nuevo operador (cambio de media del proceso)

8 Señales Estrategias a seguir en el proceso Utilidad de las gráficas en línea de producción Tema 3_ Gráficos de Control y Capacidad de Proceso | Luis Guillermo Gonzalez, IIS/MIP

Recolección de datos proveniente de unidades consecutivas de producción en diferentes periodos, esto para maximizar la probabilidad de encontrar causas asignables. Longitud de corrida promedio Es el número promedio de puntos que deben ser graficados antes de que un punto en particular, se salga de control (fuera de los límites). p es la probabilidad de que cualquier punto exceda los límites de control. I = unidades esperadas a ser muestreadas COST TO REPLACE EACH EMPLOYEE $30, 10 Tamaño de muestra y frecuencia de muestreo Tema 3_ Gráficos de Control y Capacidad de Proceso | Luis Guillermo Gonzalez, IIS/MIP Mientras más grande la muestra, más fácil detectar cambios Cada empresa define el método más conveniente en términos de costo y efectividad Subgrupos racionales No es valido hacer estrecha la toma de muestras de subgrupos racionales sólo para aparentar control.

Exhiben comportamientos no aleatorios o una condición fuera de control Por ejemplo, una señal es tener 8 puntos consecutivos del mismo lado de la media 11 Análisis de patrones o tendencias en gráficos de control

No solo sirven para

detector puntos fuera de

control, si no corridas que

presente un mismo

comportamiento.

Corrida: puntos consecutivos del mismo tipo (comportamiento) Tema 3_ Gráficos de Control y Capacidad de Proceso | Luis Guillermo Gonzalez, IIS/MIP

Tema 3_ Gráficos de Control y Capacidad de Proceso | Luis Guillermo Gonzalez, IIS/MIP Análisis de patrones o tendencias en gráficos de control Ejemplo Flexi

Tendencias, anormalidades o patrones convenidas para el curso Tema 3_ Gráficos de Control y Capacidad de Proceso | Luis Guillermo Gonzalez, IIS/MIP

Tema 3_ Gráficos de Control y Capacidad de Proceso | Luis Guillermo Gonzalez, IIS/MIP 3.1.2. Construcción e interpretación de gráficos de control para variables

Tema 3_ Gráficos de Control y Capacidad de Proceso | Luis Guillermo 17 Gonzalez, IIS/MIP Variables Son características de Calidad medibles bajo una escala numérica. Por ejemplo:

  • Longitud
  • Espesor
  • Diámetro
  • Fuerza de frenado
  • Temperatura
  • Acidez
  • Viscosidad
  • Tiempo de procesamiento de una orden
  • Tiempo de espera para servicio Debemos de ser capaces de controlar la media (promedio) de la característica de Calidad, así como su variabilidad. Por lo tanto, necesitamos información de estas estadísticas para mantener el proceso bajo control. Media Nos indica la tendencia central del proceso Variabilidad Nos indica la dispersión del proceso 3.1.2. Construcción e interpretación de gráficos de control para variables

Gráficos de control Tema 3_ Gráficos de Control y Capacidad de Proceso | Luis 19 Guillermo Gonzalez, IIS/MIP

Tema 3_ Gráficos de Control y Capacidad de Proceso | Luis Guillermo Gonzalez, IIS/MIP Gráficos de control y Al tratar con una característica de calidad que es una variable, es necesario monitorear dos aspectos fundamentales: a) La media b) La variabilidad Para medir el promedio del proceso o la media de la característica de calidad

  • Empleamos los Gráficos ẋ La variabilidad puede ser monitoreada mediante un gráfico de la desviación estándar
  • Aquí empleamos los Gráficos S La variabilidad también puede ser monitoreada mediante un gráfico del rango
  • Aquí usamos los Gráficos R