Curso Cep

CONTROL ESTADÍSTICO

DEL PROCESO

DR. PRIMITIVO REYES AGUILAR

Enero, 2006

CONTROL ESTADÍSTICO DEL PROCESO

1. IMPORTANCIA DE LA MEJORA CONTINUA DE LA CALIDAD 4

1.1 Calidad y mejoramiento 4

1.2 Historia del control estadístico del proceso 6

1.3 Métodos estadísticos para la mejora de la calidad 14

1.4 Administración por calidad total 18

2. FILOSOFÍA DEL CONTROL ESTADÍSTICO DEL PROCESO 21

2.1 Conceptos básicos y distribución normal 21

2.2 Causas comunes y causas especiales 30

2.3 Bases estadísticas de las cartas de control 31

2.4 El resto de las 7 herramientas estadísticas 43

2.4 Implantación del CEP 77

3. CARTAS DE CONTROL POR VARIABLES 78

3.1 Introducción 78

3.2 Cartas de control de medias-rangos 78

3.3 Cartas de control medias-desviación estándar 106

3.4 Cartas de control para lecturas individuales 114

3.5 Selección entre cartas por variables y por atributos 116

3.6 Aplicación de cartas de control por variables 120

4. CARTAS DE CONTROL PARA ATRIBUTOS 122

4.1 Introducción 122

4.2 Cartas de Control para fracción no conforme - p 123

4.3 Cartas de Control np 134

4.4 Tamaño de muestra variable 135

4.5 Curva característica de operación y ARL 140

4.6 Cartas de Control para No Conformidades – c y u 143

4.7 Cartas de Control para tasas de defectos en ppm 158

5. OTRAS CARTAS DE CONTROL ESPECIALES 159

5.1 Cartas de Control para corridas cortas de producción 159

5.2 Cartas de control modificadas y de aceptación 161

5.3 Cartas de Control para desgaste de herramienta o material 166

5.4 Carta de Pre – Control o de Arcoiris 169

5.5 Cartas de Control para procesos de salida múltiple 173

5.6 Cartas de control Cu Sum 173

5.7 Cartas de control EWMA 175

5.8 Carta de control de Media Movil 184

6. ANÁLISIS DE CAPACIDAD DEL PROCESO 175

6.1 Introducción 175

6.2 Índices de capacidad 181

6.3 Capacidad del proceso con histogramas y papel normal 187

6.4 Capacidad del proceso con cartas de control 193

6.5 Capacidad de procesos con Minitab normales y no normales 196

6.6 Análisis de capacidad con experimentos diseñados 202

6.7 Estudios de capacidad de sistemas de medición 202

7. MUESTREO DE ACEPTACION POR ATRIBUTOS 248

7.1 El problema de la aceptación por muestreo 248

7.2 Muestreo simple por atributos 252

7.3 Muestreo doble, múltiple y secuencial 260

7.4 Tablas de muestreo MIL-STD-105E 270

7.5 Planes de muestreo de Dodge – Romig 274

8. MUESTREO DE ACEPTACIÓN POR VARIABLES 274

8.1 Control de la fracción defectiva 279

8.2 Diseño de un plan de muestreo por variables 282

8.3 Tablas ASQC Z1.9 – 1993 285

8.4 Otros procedimientos de muestreo por variables 294

Apéndice 1. Fórmulas de CEP

1. IMPORTANCIA DE LA MEJORA CONTINUA

1.1 CALIDAD Y MEJORAMIENTO

Las dimensiones de la calidad según Garvin son:

1. Desempeño (¿sirve el producto para el uso adecuado?)

2. Confiabilidad (¿qué tan frecuentemente falla el producto?)

3. Durabilidad (¿cuál es la vida útil del producto?)

4. Serviciabilidad (¿qué tan fácil se repara el producto?)

5. Estética (¿tiene el producto el estilo, color, forma, empaque y apariencia adecuada?)

6. Características (¿qué hace el producto más allá de su desempeño básico?)

7. Calidad percibida (¿cuál es la reputación de la empresa o del producto?)

8. Cumplimiento de estándares (¿el producto está hecho de acuerdo a estándares de diseño original?)

Así la calidad tradicionalmente es adecuación al uso.

Dentro de la adecuación al uso existen la calidad de diseño y la calidad de conformancia. La de diseño se refiere al diseño original del producto, los materiales utilizados, especificaciones, y métodos empleados. La calidad de conformancia se refiere a que tan bien cumple el producto los requerimientos de las especificaciones de su diseño, que básicamente depende del proceso de manufactura.

Una definición más moderna es que la calidad es inversamente proporcional a la variabilidad.

De esta forma se define la mejora de calidad como:

Mejoramiento de la calidad es la reducción de la variabilidad en

productos y servicios.

EUA JAPON

LIE Objetivo LSE

Fig. 1.1 Enfoques de conformacia

Como los métodos estadísticos tienen un papel importante en el mejoramiento de la calidad, son objeto de estudio de la Ingeniería de calidad. Los datos relacionados con la calidad se clasifican en atributos y en variables. Los de atributos son discretos, enteros. Los de variables corresponden a mediciones con valores reales como longitud, voltaje, etc. Existen diferentes herramientas estadísticas para tratar con ambos tipos de datos.

Los productos no conformes o defectivos son los que no cumplen una o varias especificaciones.

Un tipo específico de no cumplimiento de especificaciones es llamado defecto o no conformancia.

Características del producto: Son los elementos que en conjunto describen la calidad del producto, evaluadas respecto a especificaciones, como son:

1. Físicos: Longitud, peso, voltaje, viscosidad

2. Sensoriales: Gusto, apariencia, color

3. Relacionados con el tiempo: Confiabilidad, durabilidad, serviciabilidad.

1.2 HISTORIA DEL CONTROL ESTADÍSTICO DEL PROCESO

Antecedentes

La teoría de la administración se desarrolló básicamente en los países industrializados, en respuesta a los problemas que presentaron las grandes empresas características del sistema capitalista. Sus primeros indicios se observan con el economista Adam Smith con el concepto de división del trabajo para aumentar la productividad en 1776.

Smith notó que en una industria de fabricación de alfileres, diez personas, cada una realizando una tarea específica, podrían producir 48,000 alfileres por día. Propuso que si cada uno trabajara por separado y en forma independiente, los diez trabajadores tendrían suerte en hacer 200 (o aún 10) alfileres al día.

Smith concluyó que la división del trabajo incrementaba la productividad sin embargo se consideraba al trabajador como extensión de la máquina. Durante la revolución industrial, “iniciada en el siglo XVIII en Gran Bretaña…la mano de obra era sustituida por máquinas de una manera acelerada”. Esto, a su vez, abarató la fabricación de productos en las fábricas. Surge la administración científica con Frederick Taylor.

Frederick Winslow Taylor (1856-1915): él no desarrolló una teoría de administración, sino que hacía énfasis en los aspectos empíricos. En 1911 publicó sus “Principios de la Administración Científica” donde describe la administración científica, y usó este término para definir “la única y mejor manera” de realizar un trabajo. Los estudios realizados antes y después de esta publicación, lo erigieron como el padre de la administración científica. Sus cuatro principios son:

1. Crear una ciencia para cada elemento del trabajo del individuo, que sustituya al método empírico; 2. Escoger científicamente y luego entrenar, enseñar y desarrollar al trabajador; 3. Colaborar ampliamente con los trabajadores para asegurar que todo el trabajo se realice conforme a los principios de la ciencia que se ha ido desarrollando; 4. Hay una división casi igual del trabajo y la responsabilidad entre la administración y los trabajadores. La administración se encarga de todo el trabajo para el cual esté mejor dotada que los trabajadores.

Taylor señaló que la creación de nuevos métodos de trabajo era responsabilidad única de gerentes y administradores. La mayor desventaja del taylorismo es que los trabajadores pueden ser descalificados “como si fueran extensión de las máquinas”, como consecuencia, se tiene poca motivación y alto ausentismo.

Frank (1864-1924) y Lillian Gilberth: diseñaron arreglos laborales para eliminar movimientos manuales y corporales inútiles, también experimentaron en el diseño y uso de herramientas y equipo adecuado para optimizar el desempeño del trabajo. Encontraron que no es el trabajo monótono la causa de tanta insatisfacción laboral, sino la falta de interés que muestran los gerentes por los trabajadores.

El “Fordismo” de Henry Ford: se implantó en empresas con líneas de productos durables en Estados Unidos de América, fomentó la modificación de las normas de consumo y de vida de los trabajadores, considerados como verdaderos consumidores potenciales, para lo cual era necesario

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