GRAFICAS DE CONTROL, Diapositivas de Gestión de Calidad

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Gráficas de Control

por Atributos

Profesora Carolina Herrera

Gráficas de Control Por Atributos

Introducción

 Las Gráficas de Control son

gráficas utilizadas para estudiar

como el proceso cambia a través

del tiempo.

 Se gráfica el promedio como la

línea central y los límites de

control superior e inferior que

son permitidos en el proceso.

 Estos límites se determinan con

la data del proceso.

 Existen cuatro tipos de Gráficas

de Control: n, np, c & u.

UCL

LCL

Avg

Gráficas de Control Por Atributos

 Glosario

 Atributos

 Data que se puede clasificar y contar  Tipos

 Cantidad de defectos por unidad –”Nonconformities”

 Cantidad de unidades defectuosas –”Nonconforming”

 Gráficas de control

Gráfica comparación cronológica (hora a hora, día a día) de las características de calidad reales del producto, parte o unidad, con límites que reflejan la capacidad de producirla de acuerdo con la experiencia de las características de calidad de la unidad.

Gráficas de Control Por Atributos

 Proceso en control

 Método visual para monitorear un proceso- se relaciona a

la ausencia de causas especiales en el proceso.

 Gráfica c

 Número de defectos por unidad

 Gráfica p

 Porcentaje de fracción defectiva

 Gráfica u

 Proporción de defectos

 Gráfica np

 Número de unidades defectiuosas por muestra constante

Gráficas de Control Por Atributos

Origen

 El control estadístico de la calidad surge luego de

la Segunda Guerra Mundial.

 Las gráficas de control estadístico fueron

propuestas por Walter A. Shewart en el 1920.

Gráficas de Control Por Atributos

Utilidad

 La función primaria de una Gráfica de Control es

mostrar el comportamiento de un proceso.

 Identificar la existencia de causas de variación

especiales (proceso fuera de control).

 Monitorear las variables claves en un proceso de

manera preventiva.

 Indicar cambios fundamentales en el proceso.

Gráficas de Control Por Atributos

Desventajas

 Interpretación errónea por errores de los datos o los cálculos utilizados

 El hecho de que un proceso se mantega bajo control no significa que sea un buen proceso, puede estar produciendo constantemente un gran número de no conformidades.

 Controlar una característica de un proceso no significa necesariamente controlar el proceso. Si no se define bien la información necesaria y las características del proceso que deben ser controladas, tendremos interpretaciones erróneas debido a informaciones incompletas.

Gráficas de Control Por Atributos

 Gráfica p

 Representa el porcentaje de fracción defectiva

 Tamaño de muestra (n) varía.

 Principales objetivos

 Descubrir puntos fuera de control

 Proporcionar un criterio para juzgar si lotes sucesivos

pueden considerarse como representativos de un

proceso

 Puede influir en el criterio de aceptación.

Gráficas de Control Por Atributos

 Gráfica c

 Estudia el comportamiento de un proceso

considerando el número de defectos encontrados

al inspeccionar una unidad de producción

 El artículo es aceptable aunque presente cierto

número de defectos.

 La muestra es constante

 Principales objetivos

 Reducir el costo relativo al proceso

 Determinar que tipo de defectos no son permitidos en un producto

Gráficas de Control Por Atributos

 Gráfica u

 Puede utilizarse como:

 Sustituto de la gráfica c cuando el tamaño de la

muestra (n) varía

Construcción…

Paso 3: Determinar el tipo de Gráfica de

Control que es conveniente utilizar

 Conjugando aspectos como:

 Tipo de información requerida.

 Características del proceso.

 Características del producto.

 Nivel de frecuencia de las unidades no conformes

o disconformidades.

Construcción…

Paso 4: Elaborar el plan de muestreo (Tamaño de muestra, frecuencia de maestreo y número de muestras)

 Las Gráficas de Control por Atributos requieren generalmente tamaños de

muestras grandes para poder detectar cambios en los resultados.

 Para que el gráfico pueda mostrar pautas analizables, el tamaño de muestra,

será lo suficientemente grande (entre 50 y 200 unidades e incluso superior)

para tener varias unidades no conformes por muestra, de forma que puedan

evidenciarse cambios significativamente favorables (por ejemplo, aparición de

muestras con cero unidades no conformes).

 El tamaño de cada muestra oscilará entre +/- 20% respecto al tamaño medio

de las muestras

 n = (n^ + n2 + ... + nN) / N N = Número de muestras

 La frecuencia de muestreo será la adecuada para detectar rápidamente los

cambios y permitir una realimentación eficaz.

 El periodo de recogida de muestras debe ser lo suficientemente largo como

para recoger todas las posibles causas internas de variación del proceso.

 Se recogerán al menos 20 muestras para proporcionar una prueba fiable de

estabilidad en el proceso.

Construcción…

Paso 6: Calcular la fracción de unidades

 Para cada muestra se registran los siguientes datos:

1. El número de unidades inspeccionadas "n".
2. El número de unidades no conformes.
3. La fracción de unidades no conformes
4. El número de defectos en una pieza
5. La fraccion de defectos por pieza

Construcción…

Gráficas de Control por Atributo

Tipo Data Tamaño de Muestra

Formula CL UCL LCL

p

Piezas defectuosas Varia p=np/n p=Σnp/Σn p+3√p(1-P)/√n p-3√p(1-P)/√n n=Σn/k

np

Piezas defectuosas Constante p=np/n np=Σnp/k np+3√np(1-P) np-3√np(1-P)

c

Defectos por Pieza Constante c c=Σc/k c+3√c c-3√c

u

Defectos por Pieza Varia^ u=c/n^ u=Σc/Σn^ u+3√u/√n^ u-3√u/√n

Paso 7 : Calcular los Límites de Control