DIAGRAMAS DE CONTROL

Diagramas de control

Las gráficas o diagramas de control se utilizan para supervisar procesos de producción identificar inestabilidad y circunstancias anómalas, se representan datos de desempeño de un proceso con los limites de control estadístico calculados, que se representan mediante limites en la horizontal de la gráfica. Este tipo de gráficas de control contribuyen como mecanismo para detectar situaciones donde las causas asignables pueden estar afectando de manera adversa a la calidad de un producto o proceso. Cuando una grafica asigna una situación fuera de control, se puede iniciar una investigación para identificar las causas y tomar una decisión de mejora.

A parte nos indican en qué momento debemos emprender acciones para conseguir ajustar un proceso a nuestras especificaciones, dejar que un proceso trabaje por si mismo, y no malinterpretar las variaciones debidas a causas comunes.

Las variaciones del proceso se pueden rastrear por dos tipos de causas:

o Común, que es inherente al proceso

o Especial, que causa una variación excesiva.

Lo que se pretende con este tipo de análisis es reducir la variación en un proceso o en la calidad de un producto, si todos los puntos de la grafica están dentro de los limites se considera que el proceso está controlado. En el momento en el que un punto aparece fuera de los límites establecidos comienza la búsqueda de una causa asignable.

Establecer una gráfica de control requiere los siguientes pasos:

1) Elegir la característica a estudio.

2) Elegir la grafica control.

3) Decidir cuál es la línea central y cuáles van a ser los límites establecidos.

4) Proporcionar un sistema de recolección de datos fiable.

5) Calcular los límites de control y proporcionar instrucciones especificas sobre la interpretación de los resultados y las acciones a llevar a cabo.

6) Volver a realizar el proceso.

La idea tradicional de inspeccionar el producto final y eliminar las unidades que no cumplen con las especificaciones una vez terminado el proceso, se reemplaza por una estrategia más económica de prevención antes y durante del proceso industrial con el fin de lograr que precisamente estos productos lleguen al consumidor sin defectos. Así las variaciones de calidad producidas antes y durante el proceso pueden ser detectadas y corregidas gracias al empleo masivo de Gráficas de Control

Según este nuevo enfoque, existen dos tipos de variabilidad. El primer tipo es una variabilidad aleatoria debido a "causas al azar" o también conocida como "causas comunes". El segundo tipo de variabilidad, en cambio, representa un cambio real en el proceso atribuible a "causas especiales", las cuales, por lo menos teóricamente, pueden ser identificadas y eliminadas.

Los gráficos de control ayudan en la detección de modelos no naturales de variación en los datos que resultan de procesos repetitivos y dan criterios para detectar una falta de control estadístico. Un proceso se encuentra bajo control estadístico cuando la variabilidad se debe sólo a causas comunes.

Son básicamente de dos tipos:por variables y por atributos.

Para cada uno de los gráficos de control, existen dos situaciones diferentes: cuando no existen valores especificados y cuando existen valores especificados.

Se denominan por variables cuando las medidas pueden adoptar un intervalo continuo de valores, por ejemplo, la longitud, el peso, la concentración, etc.

Se denomina "por atributos" cuando las medidas adoptadas no son continuas, por ejemplo, tres tornillos defectuosos cada cien, 3 paradas en un mes en la fábrica, seis personas cada 300, etc.

Llevar el control de tus objetivos es la mejor manera para darte cuenta si vas por camino que estas buscando. Si lo dejas solo que el sentimiento te lo determine, entoces tendrás que ser lo bastante honesto para saber cuando estasbien y cuando estas mal.

Teoría de muestreo de trabajo.

La probabilidad de x ocurrencias de un evento en n observaciones:

(p + q)^n = 1

p = probabilidad de una ocurrencia

q = 1-p = probabilidad de que no haya ocurrencia

n = número de observaciones

Planeación del estudio de trabajo.

Una vez que el analista haya explicado el método y obetnido la aprobación del supervisor respectivo, estará en condiciones de realizar el planteamiento detallado, que es escencial antes de iniciar las observaciones reales.

El primer paso es efectuar una estimación preliminar de las actividades acerca de las que buscan información. Esta estimación puede abarcar una o mas actividades. Con frecuencia la estimación se puede realizar razonable, deberá muestrear el área o las áreas de interés durante un período corto y utilizar la información obtenida como base de sus estimaciones.

Una vez hechas las estimaciones se debe determinar la exactitud que sea de los resultados. Esto se puede expresar mejor como una tolerancia dentro de un nivel de confianza establecido. El analista llevará a cabo ahora una estimación del número de observaciones a realizar. Es posible determinar la frecuencia de las observaciones.

El siguiente paso será diseñar la forma para muestreo de trabajo en la que se tabularán los datos y los diagramas de control que se utilizarán junto con el estudio.

Determinación de las observaciones necesarias.

n = (^p ( 1 - ^p) / @p)^2

@p = Desviación estándar de un porcentaje

^p = proporción real de ocurrencias del elemento que se busca

n = número de obsevaciones al azar en las que se basa p

Determinación de la frecuencia de las observaciones

Esta frecuencia depende en su mayor grado de los números de observaciones requeridas y de los límites de tiempo aplicados al desarrollo de los datos.

El número de analistas disponible y la naturaleza del trabajo a estudiar influirán también en la frecuencia de las observaciones. Un método que se puede emplear

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