CONTROL Y MEJORAMIENTO DE LA CALIDAD Control de atributos

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“AÑO DEL BUEN SERVICIO CIUDADANO”

   FACULTAD DE INGENIERÍA

                 TEMA         :         CONTROL Y MEJORAMIENTO DE LA CALIDAD

               ESCUELA     :          Industrial

             DOCENTE      :         ING. Jara Llajaruna Luis

       ASIGNATURA           :        Planeamiento y Control de Operaciones

        INTEGRANTES    :      López Aguirre Bryan

                                          Miranda Vásquez Herbert

                                          Luciano Ramírez Marcos

                                          Saenz Castro Jesús

                                          Arango Bazalar Corina

CHIMBOTE-PERÚ

2017

9.3 Control de atributos

El control de atributos ocurre cuando la característica de la calidad se mide en una escala discreta en lugar de en una escala continua. En esta sección, consideramos el porcentaje de defectos que ocurren en una muestra como el atributo medido.

Ejemplos.  El porcentaje de llamadas telefónicas no contestadas dentro de tres toques del teléfono, el porcentaje de clientes insatisfechos y los porcentajes de partes defectuosas de un proveedor.

   El porcentaje defectuoso se estima tomando una muestra de n unidades al azar de un proceso a intervalos especificados. Para cada muestra, se calcula el porcentaje defectuoso observado (p) en la muestra. Estos valores observados de p se alimentan en la gráfica de control de p, uno para cada muestra. Para obtener la línea del centro y los límites de control de la gráfica de control de p, se toma un número amplio de muestras de n unidades cada una. Se calcula el valor de p para cada muestra y, posteriormente, se promedia sobre todas las muestras para producir un valor de p; éste se usará como la línea del centro, ya que representa la mejor estimación disponible del verdadero promedio porcentual defectuoso del proceso. Asimismo, se emplea el valor de p para calcular los límites de control superiores e inferiores.

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La desviación estándar del proceso es la cantidad bajo el signo de la raíz cuadrada. Estamos añadiendo y sustrayendo tres desviaciones estándar respecto de la media para obtener los límites de control. Luego de que se construye la gráfica de control de p con su línea del centro y los límites de control superiores e inferiores, se toman y se presentan en la gráfica las muestras del proceso que se controlan. Si el porcentaje de la muestra cae dentro de los límites de control, no se toma ninguna acción; si el porcentaje de la muestra cae fuera de los límites de control, el proceso se detiene y se busca una causa asignable  Una vez que se detecta y se corrige la causa asignable, o, en casos muy raros, si no se encuentra una causa asignable, el proceso se restaura a la condición operativa y se reanuda la producción o el servicio.

EJEMPLO

Suponga que se toman muestras de 200 registros de una operación de captura de datos a intervalos de dos horas para controlar el proceso de ingreso de datos. El porcentaje de registros equivocados en las 11 muestras anteriores resulta ser de .5, 1.0, 1.5, 2.0, 1.5, 1.0, 1.5, .5, 1.0, 1.5, y 2.0%. El promedio de estos 11 porcentajes muestrales es de p = 1.27 que es la línea del centro de la gráfica de control. El límite superior y el límite inferior son de:

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Ya que se ha descubierto que todos los puntos de la muestra están bajo control, pueden usarse estas 11 muestras para establecer la línea del centro y los límites de control.

9.4 Control De Variables

Las gráficas de control también se usan para las mediciones de variables. En este caso, se hace una medición de una variable continua cuando se inspecciona cada artículo. Como resultado de ello, se calculan dos valores a partir de la muestra: una medida de tendencia central y una medida de la variabilidad. Con estos valores, se desarrollan dos gráficas de control: una para la tendencia central y otra para la variabilidad del proceso. Cuando se halla que el proceso está fuera de control en cualquiera de tales gráficas, se detiene y se busca una causa asignable.

Cuando se utiliza la medición de una variable, se requieren dos gráficas de control porque se supone una distribución normal y tiene dos parámetros Puede haber cambios tanto en la media de la distribución como en la varianza.

 Como resultado de ello, debe supervisarse el promedio de un proceso y la amplitud de rango para propósitos de control.

Suponga que, cada vez que se toma una muestra, se calcula el promedio (x) y la amplitud de rango (R). Posteriormente, se usa una gráfica de control para el promedio y otra para la amplitud de rango.

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Donde x es el gran promedio de varios promedios anteriores de x y R es el promedio de varios valores anteriores de R. Recuerde que la amplitud del rango (R) es, simplemente, el valor más grande menos el valor más pequeño de una muestra. Los límites de control de la gráfica de amplitud del rango se calculan así.

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En las fórmulas anteriores, A2 es una constante que incluye tres desviaciones estándar en términos de la amplitud de rango proporciona valores de A2 para diversos tamaños maestrales de la distribución normal, las constantes D3 y D4 ofrecen tres desviaciones estándar para la amplitud del rango. Los valores de estas constantes también se señalan en el cuadro. El propósito de estas constantes es ayudar a calcular los límites de control superiores e inferiores como una función del tamaño de la muestra, puede usarse una muestra de un tamaño determinado para buscar los valores apropiados de A2, D3, y D4 en términos de las gráficas de promedio y de amplitud de rango.

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9.5 Uso de Gráficas de Control

Existen múltiples aspectos de interés en el uso de las gráficas de control. Primero: debe enfrentarse el problema del tamaño de la muestra. Para una gráfica de control de atributos, las muestras deben ser lo bastante grandes, con frecuencia dentro del ámbito de 50 a 300 observaciones. Como regla general, la muestra debe ser por lo menos lo suficientemente grande como para permitir la detección de una unidad defectuosa; por ejemplo: si el proceso que se está controlando produce 1% de unidades defectuosas, debe emplearse un tamaño de muestra de por lo menos 100 para detectar una unidad defectuosa en promedio. Las gráficas de control para variables requieren de tamaños de muestras mucho más pequeños, casi siempre dentro del ámbito de tres a diez elementos, ya que la medición de cada variable aporta mucho más información.

Otro aspecto de importancia en el uso de gráficas de control es la relación de las especificaciones del producto con los límites de control. Si el proceso está bajo control, pero hay demasiadas unidades fuera de las especificaciones, de acuerdo con los criterios de la administración, entonces el proceso no es capaz de satisfacer las especificaciones del producto; en ese caso, las especificaciones deben moderarse, debe usarse un mejor proceso o debe instituirse temporalmente una inspección al 100% para descartar los artículos defectuosos hasta que pueda modificarse el proceso o las especificaciones. Las gráficas de control ilustran con toda claridad la necesidad de acoplar las especificaciones del producto con las características del proceso. En la práctica, un producto puede estar sujeto a un exceso de especificaciones y, entonces, aparentemente, tendrá una calidad de conformidad deficiente cuando el proceso, en sí mismo, es inadecuado. Las gráficas de control se emplean ampliamente en la industria tanto para manufactura como para servicios. En el caso de compañías manufactureras, por lo común, se localizan en cada máquina para controlar la producción de calidad de esa máquina. Las mediciones de calidad se toman en forma periódica y se presentan en la gráfica para asegurar que la máquina todavía esté produciendo en sus tolerancias requeridas y que el promedio y la amplitud del rango no hayan cambiado. En las industrias de servicios, las gráficas de control se utilizan para controlar el tiempo o el porcentaje de defectos resultantes de distintos procesos; por ejemplo: el tiempo que se necesita para contestar un teléfono, el que se requiere para atender a un cliente o el que se demanda para hacer efectiva una cuenta por cobrar. Asimismo, las industrias de servicios usan gráficas de control para supervisar y controlar el porcentaje de clientes insatisfechos o el de pagos extemporáneos.

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