Manual SPC

Autor: David Juan Valencia Moreno 

PRODUCCIÓN, PROCESOS Y OPERACIONES 

09-2005

Control Estadístico del Proceso (SPC)

Es una  herramienta objetiva que ayuda en la toma de decisiones y facilita el proceso de constante mejora en una empresa.

Se trata de un lenguaje matemático con el cual los administradores y operadores pueden entender “lo que las maquinas dicen”.

El control de proceso del descubrimiento de Shewhart o el proceso estadístico estadístico, es una metodología para planear el proceso y rápidamente determinarse cuando un proceso está "fuera de control" (e.g., una variación especial de la causa está presente porque algo inusual está ocurriendo en el proceso). El proceso entonces se investiga para determinar la causa de la raíz "fuera de la condición del control". Cuando la causa de la raíz del problema se determina, una estrategia se identifica para corregirlo. La investigación y la estrategia subsecuente de la corrección es con frecuencia un proceso del equipo y una o más de las herramientas de la mejora de proceso de TQM se utiliza para identificar la causa de la raíz. Por lo tanto, el énfasis en trabajo en equipo y entrenamiento en la metodología de la mejora de proceso.

Es responsabilidad de la gerencia reducir causa o la variación común del sistema así como la variación especial de la causa. Esto se hace con técnicas de la mejora de proceso, invirtiendo en nueva tecnología, el proceso para tener pocos pasos y por lo tanto menos variación. La gerencia desea como poca variación total en un proceso como sea posible -- causa común y variación especial de la causa. La variación reducida hace el proceso más fiable con salida de proceso más cercano al valor deseado o nominal. El deseo para la variación absolutamente mínima asigna el trabajo por mandato hacia la meta de la variación de proceso reducida.

El proceso arriba está en control estadístico evidente. Note que todos los puntos mienten dentro de los límites de control superiores (UCL) y de los límites de control más bajos (LCL). Este proceso exhibe solamente la variación común de la causa.

El proceso arriba está fuera de control estadístico. Note que un solo punto se puede encontrar fuera de los límites de control (sobre ellos). Esto significa que una fuente de la variación especial de la causa está presente. La probabilidad de esto que sucede por la ocasión es solamente cerca de 1 en 1.000. Esta probabilidad pequeña significa que cuando un punto se encuentra fuera de los límites de control que es muy probable que una fuente de la variación especial de la causa sea presente y se debe aislar y tratar de. Tener un punto fuera de los límites de control es lo más fácilmente posible la condición perceptible del hacia fuera-de-control.

El gráfico arriba ilustra el ciclo típico en SPC. First, el proceso es altamente variable y fuera de control estadístico. como causas especiales de la variación se encuentran, el proceso viene en segundo lugar en control estadístico. Finalmente, con la mejora de proceso, se reduce la variación. Esto se ve de enangostar de los límites de control. La eliminación de la variación especial de la causa mantiene el proceso control; la mejora de proceso reduce la variación de proceso y mueve los límites de control adentro hacia la línea central del proceso.

Tipos de condiciones del Hacia fuera-de-Control

Varios tipos de condiciones existen que indiquen que un proceso está fuera de control. El primer de éstos que hemos visto ya -- teniendo unos o más puntos fuera de los límites del ± 3 s según lo demostrado abajo:

Condición Extrema Del Punto

Este proceso está fuera de control porque un punto está sobre el UCL o debajo del UCL.

Esto es el el más frecuente y obvio fuera de la condición del control y es verdad para todas las cartas del control.

Método Estadístico Elemental

Diagrama de Pareto

El Diagrama de pareto es una gráfica en donde se organizan diversas clasificaciones de datos por orden descendente, de izquierda a derecha por medio de barras sencillas después de haber reunido los datos para calificar las causas.

De modo que se pueda asignar un orden de prioridades.

Mediante el Diagrama de pareto se pueden detectar los problemas que tienen más relevancia mediante la aplicación del principio de Pareto (pocos vitales, muchos triviales) que dice que hay muchos problemas sin importancia frente a solo unos graves. Ya que por lo general, el 80% de los resultados totales se originan en el 20% de los elementos.

La minoría vital aparece a la izquierda de la grafica y la mayoría útil a la derecha. Hay veces que es necesario combinar elementos de la mayoría útil en una sola clasificación denominada otros, la cual siempre deberá ser colocada en el extremo derecho. La escala vertical es para el costo en unidades monetarias, frecuencia o porcentaje.

La gráfica es muy útil al permitir identificar visualmente en una sola revisión tales minorías de características vitales a las que es importante prestar atención y de esta manera utilizar todos los recursos necesarios para llevar acabo una acción correctiva sin malgastar esfuerzos.

  Algunos ejemplos de tales minorías vitales serían: 

• La minoría de clientes que representen la mayoría de las ventas.

• La minoría de productos, procesos, o características de la calidad causantes del grueso de desperdicio o de los costos de reelaboración.

• La minoría de rechazos que representa la mayoría de quejas de la clientela.

• La minoría de vendedores que esta vinculada a la mayoría de partes rechazadas.

• La minoría de problemas causantes del grueso del retraso de un proceso.

• La minoría de productos que representan la mayoría de las ganancias obtenidas.

• La minoría de elementos que representan al grueso del costo de un inventarios.

Diagrama de Causa Efecto

A este diagrama se le conoce también como diagrama de espina de pescado, por su forma; como diagrama de Kaoru Ishikawa, por la persona que le dio origen; y como diagrama de las cuatro M: 

• Máquina

• Material

• Mano de obra

• Método

Los Diagramas de Causa Efecto ilustran la relación entre las características (los resultados de un proceso) y aquellas causas que, por razones técnicas, se considere que ejercen un efecto sobre el proceso. Casi siempre por cada efecto hay muchas causas que contribuyen a producirlo. El Efecto es la característica de la calidad que es necesario mejorar. Las causas por lo general se dividen en las causas principales de métodos de trabajo, materiales, mediciones, personal y entorno. A veces la administración y el mantenimiento forman parte también de las causas principales. A su vez, cada causa principal se subdivide en causas menores. Por ejemplo, bajo el rubro de métodos de trabajo podrían incorporarse la capacitación, el conocimiento, la habilidad, las características físicas, etc.

El uso de este diagrama facilita en forma notables el entendimiento y comprensión del proceso y a su vez elimina la dificultad del control de calidad en el mismo, aun en caso de relaciones demasiado complicadas y promueven el trabajo en grupo, ya que es necesaria la participación de gente involucrada para su elaboración y uso.

Histogramas

Presentación de datos en forma ordenada con el fin de determinar la frecuencia con que algo ocurre.

El Histograma muestra gráficamente la capacidad de un proceso, y si así se desea, la relación que guarda tal proceso con las especificaciones y las normas. También da una idea de la magnitud de la población y muestra las discontinuidades que se producen en los datos.

Diagrama de Dispersión

Un Diagrama de Dispersión es la forma mas sencilla de definir si existe o no una relación causa efecto entre dos variables y que tan firme es esta relación, como estatura y peso. Una aumenta al mismo tiempo con la otra.

El Diagrama de Dispersión es de gran utilidad para la solución de problemas de la calidad en un proceso y producto, ya que nos sirve para comprobar que causas (factores) están influyendo o perturbando la dispersión de una característica de calidad o variable del proceso a controlar.

Los motivos mas comunes de este tipo de diagrama son analizar: 

• La relación entre una causa y un efecto.

• La relación entre una causa y otra.

• La relación entre una causa y otras dos causas.

• Un efecto y otro efecto.

Estratificación

Es un método que permite hallar el origen de un problema estudiando por separado cada uno de los componentes de un conjunto. Es la aplicación a esta técnica del principio romano "divide y vencerás" y del principio de Management que dice: "Un gran problema no es nunca un problema único, sino la suma de varios pequeños problemas". A veces, al analizar separado las partes del problema, se observa que la causa u origen está en un problema pequeño.

En la Estratificación se clasifican los datos tales como defectivos, causas, fenómenos, tipos de defectos (críticos, mayores, menores), en una serie de grupos con características similares con el propósito de comprender mejor la situación y encontrar la causa mayor mas fácilmente, y así analizarla y confirmar su efecto sobre las características de calidad a mejorar o problema a resolver.

Hojas de Verificación o Comprobación

Es un formato especial constituido para colectar datos fácilmente, en la que todos los artículos o factores necesarios son previamente establecidos y en la que los records de pruebas, resultados de inspección o resultados de operaciones son fácilmente descritos con marcas utilizadas para verificar.

Para propósitos de control de procesos por medio de métodos estadísticos es necesaria la obtención de datos. El control depende de ellos y, por supuesto, deben ser correctos y colectados debidamente. Además de la necesidad de establecer relaciones entre causas y efectos dentro de un proceso de producción, con propósito de control de calidad de productividad, las Hojas de Verificación se usan para: 

• Verificar o examinar artículos defectivos.

• Examinar o analizar la localización de defectos.

• Verificar las causas de defectivos.

• Verificación y análisis de operaciones

Las Hojas de Verificación se utilizan con mayor frecuencia: 

• Para obtener datos.

• Para propósitos de inspección.

  La Hoja de Verificación para la obtención de datos se clasifican de acuerdo con diferentes características (calidad o cantidad) y se utilizan para observar su frecuencia para construir gráficas o diagramas. También se utilizan para reportar diariamente el estado de las operaciones y poder evaluar la tendencia y/o dispersión de la producción.

  Las Hojas de Verificación para propósitos de inspección se utilizan para checar ciertas características de calidad que son necesarias de evaluar, ya sean en el proceso o producto terminado.

  Grafica de control

  Es una herramienta estadística que detecta la variabilidad, consistencia, control y mejora de un proceso.

La gráfica de control se usa como una forma de observar, detectar y prevenir el comportamiento del proceso a través de sus pasos vitales.

Así mismo nos muestra datos en un forma estática, tienen por supuesto sus aplicaciones, y es necesario saber sobre los cambios en los procesos de producción, la naturaleza de estos cambios en determinado período de tiempo y en forma dinámica, es por esto que las gráficas de control son ampliamente probadas en la práctica.  

Características Generales de las Gráficas de Control

El termino consistencia se refiere a la uniformidad en la salida del proceso; es preferible tener un producto de un proceso consistente, que tener uno con calidad superior, pero de un proceso intermitente.  

Una gráfica de control se inicia con las mediciones considerando, sin embargo que las mediciones dependen tanto de los instrumentos, como de las personas que miden y de las circunstancias del medio ambiente , es conveniente anotar en las gráficas de control observaciones tales como cambio de turno, temperatura ambiente.  

Tipos de Gráfica y Características Principales

Para construir una gráfica de control, es importante distinguir el tipo de datos a graficar pueden ser. Datos continuos, datos discretos, dicha gráfica dependerá del tipo de datos.

Para la utilización de las gráficas se requiere un procedimiento específico:  

• Decidir la gráfica de control a emplear

• Construir gráficas de control para el control estadístico del proceso

·        Controlar el proceso, si aparece una anormalidad sobre la gráfica de control, investigar inmediatamente las causas y tomar acciones apropiadas.  

Graficas de variables  

Una grafica de control X-R, en realidad son dos gráficas en una, una representa los promedios de las muestras de la (gráfica X) y  la otra representa los rangos (gráfica R), deben construirse juntas, ya que la gráfica X, nos muestra cualquier cambio en la media del proceso y la gráfica R nos muestra cualquier cambio en la dispersión del proceso, para determinar  las X y R de las muestras, se basan en los mismos datos.  

El uso particular de la grafica X-R es que nos muestra los cambios en el valor medio y en la dispersión del proceso al mismo tiempo, además es una herramienta efectiva para verificar anormalidades en un proceso dinámicamente.

Algunos puntos importantes a considerar previo a la elaboración de esta gráfica son:

·        Propósito de la gráfica

·        Variable a considerar

·        Tamaño de la muestra

·        Tener un criterio para decidir si conviene investigar causas de variación del proceso de producción.

·        Familiarizar a l personal con el uso de esta gráfica.

El proceso que se debe seguir para construir una grafica es:

La construcción de una gráfica de rangos y promedio resulta de formar una unidad, tanto de la gráfica de promedios como de la de rangos, consta de dos secciones, 

• parte superior se dedica a los promedios,

• parte inferior a los rangos, en  el eje vertical se establece la escala, a lo largo del eje horizontal se numeran las muestras.

En la gráfica se relacionan estos promedios con los intervalos durante los cuales se tomaron la  muestras. En el eje vertical se indican los valores correspondientes a los valores de muestras. En el eje horizontal se señalan los periodos de tiempo en los que se toman las muestras a semejanza que la de promedios.  

La interpretación de esta grafica de promedio y rango seria que a partir de los datos de la grafica de promedios y rangos, podemos determinar el valor central del proceso y su aplicación.  

Mediante este proceso esta bajo control cuando no muestra ninguna tendencia y además ningún punto sale de los límites.  

Se describen los distintos tipos de tendencia, que son patrones de comportamiento anormal de los puntos (inestabilidad o proceso fuera de control estadístico)

Grafica de medidas y desviaciones estándar  

Esta gráfica es el instrumento estadístico que sirve para estudiar el comportamiento de un proceso de manufactura, considerando como indicador la desviación estándar.  

La estructura general, esta constituida por dos porciones, una se destina al registro de los promedios de la característica de calidad en consideración y otra para controlar la variabilidad del proceso.  

La ventaja de usar esta gráfica es que para estos valores de n la desviación estándar es más sensible a cambios pequeños que el rango.  

Dentro del procedimiento de construcción para dicha grafica  incluye cálculos de límites de control para las dos partes que constituyen la gráfica y la graficación de los promedios y desviaciones estándar obtenidos en cada subgrupo.  

Es importante la variabilidad del proceso de control, al iniciar la construcción de la gráfica, si el proceso no muestra estabilidad estadística, entonces la parte correspondiente a los promedios no será confiable dado que los límites de control de X dependen del valor medio de s.

  Graficas de medianas y rangos  

Es la herramienta estadística que permite evaluar el comportamiento del proceso a partir de la mediana y del rango. La estructura es la común a todas las gráficas de control para variables.

  La parte superior registra el valor medio de las características de calidad en estudio, y la parte inferior indica la variabilidad de la misma.  

El cálculo de la mediana, es muy sencillo, de modo que utilizar esta gráfica par monitorear el proceso es atractivo para el usuario.  

El uso de esta gráfica en procesos que actualmente muestren estabilidad estadística. Como toda gráfica de control, el usuario obtendrá, de una manera continua, información rápida y eficiente del proceso en estudio; para verificar que el proceso continua en control o bien para reconocer la aparición de causas especiales de variación.  

Para el procedimiento de construcción de esta gráfica es muy similar al de la gráfica de medias y rangos; estos es calculando los límites de control, luego se grafican los puntos y se integran los límites de control y líneas centrales, por último se efectúa la lectura de la gráfica, a fin de ver si el proceso continua estable o bien percibir alguna situación de anormalidad.

Grafica de control por atributos

Las características de calidad que no pueden ser medidas con una escala numérica, se juzga a través de un criterio más o menos subjetivo.  

Los datos se presentan con periodicidad a la gerencia y con ellos se integran números índices, que son muy importantes en el desarrollo de una empresa, estos pueden referirse al producto, desperdicio rechazo de materiales.  

Dentro de la clasificación de las características calidad por atributos se requiere:  

• De un criterio

• De una prueba

• De una decisión

El criterio se establece de acuerdo con las especificaciones.

La prueba consiste en la operación que se realiza para averiguar  la existencia o no del criterio establecido.  

La decisión determina que título debe darse al productos, es decir si paso o no pasa.  

Tipos de grafica de control por atributos  

• P    Porcentaje de Fracción Defectiva

• Np Número de Unidades Defectivas por muestra constante.

• U   Proporción de Defectos

• C   Número de Defectos por unidad

Graficas por porcentaje de fracción defectiva  

El porcentaje de artículos defectivos se expresa como fracción decimal para el cálculo de los límites de control. La fracción sin embargo, se convierte generalmente en porcentaje cuando se transcribe en la gráfica y se usa en la presentación general de los resultados.

Las muestras que se utilizan para elaborar esta gráfica son de tamaño variable. Las muestras de tamaño grande permiten evaluaciones más estables del desarrollo del proceso y son más sensibles a cambios pequeños. 

Se utiliza cuando no podemos tener el tamaño de muestra (n) constante, en la práctica es muy común.  

El defectivo son aquellas piezas que no cumplen con especificaciones y es causa de rechazo.  

Los principales objetivos de la gráfica P son:  

• Poner a la atención de la dirección cualquier cambio en el nivel medio de calidad.

• Descubrir los puntos fuera de control que indican modelos de inspección relajados.

• Proporcionar un criterio para poder juzgar si lotes sucesivo pueden considerarse como representativos de un proceso.

Esto puede influir convenientemente en la severidad del criterio de aceptación.

Grafica Np numero de unidades defectivas por muestra  

Esta gráfica es el instrumento estadístico que se utiliza cuando se desea graficar precisamente las unidades disconformes, y no el porcentaje que éstas representan, siendo constante el tamaño de la muestra.  

Es necesario establecer la frecuencia para la toma de datos, teniendo en cuenta que los intervalos cortos permiten una rápida retroalimentación del proceso.

  Los principales  objetivos de la gráfica np son:  

• Conocer las causas que contribuyen al proceso

• Obtener el registro histórico de una o varias características de una operación con el proceso productivo.

Grafica C numero de defectos por unidad  

La gráfica c estudia el comportamiento de un proceso considerando el número de defectos encontrados al inspeccionar una unidad de producto. La gráfica hace uso del hecho de que artículo es aceptable aunque presente cierto número de defectos.   Los objetivos de la gráfica c son:  

• Reducir el costo relativo al proceso

• Informar a los supervisores de producción y a la administración acerca del nivel de calidad.

• Determinar que tipo de defectos no son permisibles en un  producto informar de la probabilidad de ocurrencia de los defectos en una unidad.

Estas graficas deben utilizarse solo cuando el área de oportunidad de encontrar defectos permanece constante.

Grafica u proporción de defectos

La gráfica u puede ser usada bajo cada una de las siguientes suposiciones:  

• Como substituto de la gráfica c cuando el tamaño muestral.

• Cuando el tamaño muestral varía, de que modo la gráfica c no puede usarse.

David Juan Valencia Moreno valendm1977arrobahotmail.com  Alumno de Ingeniería Industrial y Sistemas de Piedras Negras Coah México UNAE