Control De Calidad

1.1 Introducción.

Actualmente, todas las empresas modernas saben que lograr un buen nivel de calidad es fundamental para el éxito de su gestión.

La obtención de este objetivo, no solo es importante desde el punto de vista de la competencia, sino también para la satisfacción de las necesidades humanas.

Estas necesidades humanas evolucionan constantemente, hay cada día mayor demanda de mejor precisión, más exactitud, intercambiabilidad, confort, etc. y lo que hoy acepta el consumidor, mañana puede rechazarlo, pues esta demanda de la cual estamos hablando, se perfecciona cada día, y toda empresa que no se adapte a este movimiento continuo corre el riesgo de quedar desplazada a corto plazo.

Para marchar al compás de este ritmo se hacen necesarios mejores instrumentos, maquinarias, métodos, etc., y lo que es más importante, un mejor aprovechamiento de los mismos, es decir, obtener mejor calidad con la misma cantidad de dinero. Para lograr este objetivo debemos recurrir al control estadístico de calidad, como una de las armas más poderosas para la realización de todas estas ideas.

El objetivo de este curso es dar una buena información de la herramientas existentes para el control estadístico de la calidad, pero debemos dejar bien claro que los objetivos de calidad no se logran esgrimiendo solamente estas herramientas estadísticas. Hoy en día, el concepto de Control Total de Calidad, enseña claramente que todos los estamentos de la empresa están involucrados en la obtención de la mejor calidad del producto, y que éste objetivo no es, de ninguna manera, responsabilidad exclusiva de los departamentos técnicos especializados en el control estadístico de la calidad, sino de todos los integrantes de la empresa, desde el más humilde empleado, al más importante de los gerentes.

1.2 Definición de la calidad

Definiremos dos aspectos de la calidad, la Calidad del Diseño y la Calidad del Producto.

Entendemos por Calidad del Diseño al grado de concordancia entre el diseño y el fin para el cual fue creado, y por Calidad del Producto, al grado de conformidad entre el producto y su diseño.

Los conceptos y métodos que veremos son aplicables al control de calidad del producto, y son, en general, métodos universales, es decir que valen para cualquier producto, ya sean cremas dentales, bebidas gaseosas, tractores, medicamentos o ampolletas.

Un buen nivel de calidad implica un diseño correcto y un producto de acuerdo con su diseño.

1.3 El objetivo de los métodos estadísticos de control en los procesos .

Podríamos preguntarnos, ¿ qué es un producto defectuoso? o más concretamente, ¿qué es un defecto?

Juran explica lo que es un defecto haciendo un juego de palabras:

" Un defecto es un defecto cuando todos estamos de acuerdo que es un defecto"

Definición tradicional:

Un defecto es el incumplimiento de una característica de calidad respecto de un límite especificado.

Pero, los límites especificados, los determinamos nosotros, previo acuerdo con las partes interesadas o involucradas en el proceso, luego, por carácter transitivo, vale la frase del insigne maestro del control de calidad, Dr. J. M. Juran.

Otra ilustre definición de lo que es un defecto, es la afirmación de Kahoru Ishikawa, quien dice que un defecto es lo que causa insatisfacción al cliente.

1.4 ¿Qué causa los productos defectuosos?

La respuesta universal a esta pregunta es: la variación

La variación en los materiales, en las condiciones de la máquina, en los métodos de trabajo y en las inspecciones. Estas variaciones son las causas de los productos defectuosos. Si no existiera ninguna de esas variaciones, todos los productos serían idénticos y no habría variaciones en la calidad, y no existiría la ocurrencia de productos defectuosos y no defectuosos.

1.5 ¿Son todos los defectos iguales? ¿Debemos tratar a todos los defectos por igual?

El sentido común nos dice que no a las dos preguntas. No es lo mismo un defecto considerado leve como ser una imperfección superficial en la etiqueta de un producto, que una medida fuera de especificaciones en un repuesto para motor de automóviles que lo haga absolutamente inservible.

Y consecuentemente, no será el mismo criterio para tolerar la presencia de ambos defectos, y eso dará paso a distintos planes de calidad según el tipo de defecto.

1.6 Clasificación de los defectos, muestrario de defectos.

Existen distintas maneras de clasificarlos. aquí utilizaremos el siguiente:

Defectos críticos: son aquellos que violan leyes, agreden al consumidor o hacen inservible al producto.

Defectos mayores: producen una disminución en el correcto funcionamiento o utilización del producto y es notado por el consumidor.

Defectos menores: producen una disminución leve en el correcto funcionamiento o utilización del producto, probablemente no lo note el consumidor. pero si lo nota, el personal calificado de producción y de control de calidad,

Cada tipo de defecto será objeto de un estudio acabado por las partes interesadas y deberá finalizar en un muestrario de defectos, debidamente clasificado por tipo de defecto y firmado por las partes involucradas.

En todos los casos posibles deberá construirse el muestrario con defectos situados justo en los límites de aceptación o rechazo.

Unidad 2, Distribuciones de frecuencia e Histogramas

2.1 Población y muestras

Una población es el total de las unidades que se consideran.

En esta población queremos investigar una característica para conocer su situación relativa con los valores del diseño.

Una muestra es una cantidad estadísticamente calculada de unidades de dicha población, cada unidad deberá ser extraída al azar.

La medición y cálculo de una determinada característica nos dará una estimación del verdadero valor en la población.

2.2 ¿Cómo se distribuyen los valores de las variables que medimos? ¿Qué frecuencia tiene cada valor que la causa llamada "variación" nos entrega?

Tenemos claro que las variaciones nos producen distintas medidas de una variable, la pregunta es como se distribuyen.

En general siguen un comportamiento llamado gaussiano o normal

De que se trata lo veremos más adelante pero por ahora nos alcanza con comprender que dicho comportamiento significa que los valores más cercanos al valor central, son los que más frecuentemente se repiten, y a medida que nos alejamos del valor central, la frecuencia baja dramáticamente. La gráfica de este comportamiento tiene una forma de campana.

2.3 ¿Que tipos de variables conocemos?

Existen dos tipos de variables a considerar, Variables Continuas y Variables Discretas.

Las variables continuas son aquellas que se miden...

y las variables discretas se cuentan.

Las primeras dan origen al control por variables y las segundas al control por atributos.

Las características de calidad que llamaremos variables son todas aquellas que podemos representar por una cifra. Por ejemplo, la medida de un perno, la resistencia de resistores de alambre, el contenido de cenizas en carbón, etc., etc.

Los atributos son aquellas características de calidad no mensurables, cuya dimensión en general no se puede representar con una cifra. Como por ejemplo podemos tomar las imperfecciones visuales de las superficies de los productos, tales como manchas, diferencias de tono, aspectos de una soldadura, etc., etc.

Por fin, debemos tener en cuenta, que tanto los procesos como los lotes terminados pueden ser inspeccionados por atributos o por variables.

2.4 Distribuciones de frecuencias.

Estudiemos el caso de control por variables, es decir estamos midiendo con un instrumento cuya resolución nos permite medir las variaciones que produce nuestro proceso.

Una vez que el inspector recibe la muestra tomada estadísticamente de la población a valorar, procede a las correspondientes mediciones de cada una de las muestras. Téngase presente que lo más probable es que en cada unidad se hagan varias mediciones por variables y por atributos.

Como resultado de esta acción tendremos una tabla de valores desordenados e incomprensibles. Lo primero que deberemos hacer es clasificarlas de menor a mayor, luego agruparlas en clases siguiendo algún criterio que nos permita acumular los datos dentro de clases, esto es dentro de valores que contengan varios de estos datos.

Supongamos que tenemos la siguiente tabla de valores experimentales:

38 47 54 61 26 35 28 48 53 44

32 52 46 42 63 35 50 38 35 57

49 68 47 45 65 45 25 19 56 58

44 73 50 40 46 76 40 64 36 42

Total, n: 40 datos

Valor mínimo: 19, valor máximo: 76

Rango, 76-19= 57

Número de clases: (cálculo empírico) :

Raíz de 40 y se redondea: 6

Ancho de clase : 9

57 dividido 6 y se lleva al numero impar más cercano: 9

El motivo por el cual conviene usar el ancho de clase como número impar es para que la marca de clase sea un número entero igual que los datos que se están estudiando.

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