Herramientas para la gestión efectiva de la ingeniería de procesos

  Military Standard 105E  ( MIL-STD - 105E )  Es un sistema de planes de muestreo para la aceptación de atributos que fue inicialmente desarrollado como un conjunto de Tablas de inspección (10) para el ejercito de Estados Unidos durante la 2ª Guerra Mundial. Standarization bajo la denominación de ISO 2859 NORMA MIL-STD- 414 Es un método de  muestreo de aceptación  de lotes  por variables . La norma se señala mediante valores numéricos del NCA que van desde 0.10% hasta 10.0% y contempla el uso de Inspección Normal, Rigurosa y Restringida.  ✓ El tamaño de las muestras es función del tamaño del lote y del Nivel de la Inspección.

Regresion El objetivo del Análisis de regresión es determinar una función matemática sencilla que describa el comportamiento de una variable dados los valores de otra u otras variables. En el  Análisis de regresión simple , se pretende estudiar y explicar el comportamiento de una variable que notamos  y , y que llamaremos  variable  explicada , variable  dependiente  o variable de interés,  a partir de otra variable, que notamos  x , y que llamamos  variable explicativa ,  variable independiente  o  variable de predicción. El principal  objetivo  de la regresión es encontrar la función que mejor explique la relación entre la variable dependiente y las independientes. Correlacion La correlación está íntimamente ligada con la regresión en el sentido de que se centra en el estudio del grado de asociación entre variables. Por lo tanto, una variable independiente que presente un alto grado de correlación con una variable d...

Los gráficos de control por atributos constituyen la herramienta esencial utilizada para controlar características de calidad con sólo dos situaciones posibles, Muchas características de calidad no se miden en una escala continua o en una escala cuantitativa. En estos casos, cada unidad del producto puede juzgarse como conforme o disconforme en base a si posee o no ciertos atributos, o puede contarse el número de disconformidades (defectos) que aparecen en una unidad del producto.  Existen gráficos de control para la media, la dispersión, la proporción de piezas defectuosas y la proporción de defectos o sus frecuencias. Por último, hay cuatro tipos de gráficos de control para atributos según la naturaleza del control a realizar, que son los siguientes: 
Basados en la distribución Binomial:  • Gráfico np- Número de unidades defectuosas en muestras de tamaño constante.  • Gráfico p - Porcentaje de unidades defectuosas en muestras de tamaño variable.
Basados en la d...

 El análisis de capacidad  Se utiliza para evaluar si un proceso es capaz de producir resultados que cumplan con los requisitos del cliente. El Asistente de Minitab incluye dos análisis de capacidad para examinar los datos continuos del proceso.   Análisis de capacidad: este análisis evalúa la capacidad con base en una sola variable del proceso.  Comparación de la capacidad Antes/Después: este análisis evalúa si un esfuerzo de mejora logró incrementar la capacidad del proceso para satisfacer los requisitos del cliente, mediante el análisis de una variable del proceso antes y después de la mejora. Estabilidad de un  proceso Se  considera estable cuando existe sólo variación generada por las causas comunes de variación. Las causas comunes  se  originan de los elementos básicos de un  proceso  de manufactura, las cuales son típicamente las 6 M's (Maquinaria, Mano de obra, Métodos, Mediciones, Materiales, Medio Ambiente).

  En el  diseño de tolerancia , el ingeniero determina el porcentaje que cada uno de los ruidos contribuye para alcanzar el funcionamiento requerido por la característica de calidad. Con él puede decidir cuánto debe reducir los limites de  tolerancia  de cada factor para alcanzar su objetivo.

  Los límites de control   Se calculan a partir de los datos del proceso. Representan el rendimiento real del proceso. Los límites de especificación son definidos por el cliente y representan el rendimiento deseado del proceso. Los límites de especificación y los límites de control se utilizan con fines diferentes. Los límites de control  Permiten evaluar si el proceso es estable. Los límites de especificación permiten evaluar qué tan capaz es el proceso de satisfacer los requisitos del cliente.

    Cartas por atributos Son más económicas, más sencillas y tienen la ventaja de que hacen posible considerar varias características de calidad al mismo tiempo que permiten clasificar el artículo como disconforme si no satisface la especificación de cualquier de ellas. En contraste, si se manejan las diversas características de calidad como variables, entonces habrá que medir cada una de ellas y utilizar cartas independientes por variables para cada una, o bien alguna técnica estadística multivariante que permita interpretar de manera simultánea varias características.      Cartas por variables Proporcionan mucha más información respecto al funcionamiento del proceso que los atributos y necesitan muestras menores, cosa importante cuando los ensayos son destructivos. Se obtiene directamente información específica acerca de la media del proceso y su variabilidad. Asimismo, cuando hay puntos que caen fuera de control en los cartas por variables, suele haber mucha ...

Riesgo del productor  Cuando el proceso está dentro de control existe una pequeña probabilidad de que un punto caiga fuera de los límites. En este caso consideraríamos que el proceso está fuera de control cuando en realidad está dentro de control. Acá estaríamos cometiendo un error tipo I, es decir rechazar la hipótesis nula, cuando es verdadera. Riesgo del consumidor Quien compra el producto, adquiere algo que en general no cumple con las especificaciones.

   Diagrama de Pareto:  Es un grafico en el que la información de los datos analizados se muestran mediante un diagrama de barra de forma descendente y en función de su prioridad  Diagrama de Pareto de primer nivel:  Se refiere a buscar cual es el problema principal po lo cual el producto esta saliendo defectuoso  el diagrama de Pareto representa en forma ordenada en cuanto a importancia o magnitud la frecuencia de ocurrencia de distintas causas del problema. cada barra representa un tipo diferente de factor, y su altura el monto de gasto generado, localizando al de mayor monto a la izquierda y por consiguiente el de menor monto  a la derecha. 

  Esta herramienta no es mas que dividir el producto de los datos disponibles en subconjuntos en subconjuntos que en principio pueden ser mas homogeneos, a subconjunto se les denomina estratos, en tanto la estratificación nos permitira comparar las caracteristicas poblacionales de los diferentes estratos que de no ser iguales, son una fuente de heterogeneidad y por tanto. de no calidad. En consecuencia, estas heterogeneidades deben ser detactasdas, corregidas y eliminadas 

  Es la plantilla de inspección o hoja de control, es un formato generalmente impreso utilizado para recolectar datos por medio de la observación de una situación o proceso especifico. Los datos reunidos representan una entrada para el uso de otras herramientas de control de calidad como el diagrama de Pareto no dispersión. Y sirve para. cuantificar los defectos del producto  cuantificar los defectos de localización  cuantificar defectos por causa(maquina o trabajador) realizar un seguimiento a las actividades de un proceso

  CAUSAS COMUNES:  Es una variación natural no esperada, en un proceso son difíciles de identificar y eliminar al ser inherentes al mismo, no obstante se representa a largo plazo la mayor oportunidad de mejora ejemplo de una causa común aplicada :  tipo de causa: Especial:                                                                                 Acción  Este desperfecto es provocado por un desgaste                  los trabajadores o técnicos pueden reducir o         natural relativamente menor en la maquina                        eliminar el problema  ajustando reemplazando las partes afectadas del equipo      ...

 En el control de calidad esta herramienta se utiliza para la aplicación de herramientas estadísticas y así determinar si un proceso concuerda con el diseño del producto o servicio correspondiente. Las herramientas conocidas como graficas de control se usan SPC para detectar la elaboración de productos o servicios defectuosos.  el control estadístico también suele utilizarse con el propósito de informar a la gerencia sobre los cambios introducidos en los procesos que hayan repercutidos favorablemente en la producción resultante a dichos procesos 

 Dentro de estas cartas existen distintas variantes, las cuales son: Gráficos CUSUM El término CUSUM procede del inglés cumulative-sum , que significa suma acumulada. Los gráficos CUSUM se basan en la representación de la acumulación de las desviaciones de cada observación respecto a un valor de referencia. La principal cualidad de este tipo de gráficos es que detectan pequeñas desviaciones del estado de control más rápidamente que los gráficos mostrados en los anteriores capítulos. Ejemplo: Gráficos  EWMA En estos se realizan usualmente sobre observaciones individuales. En este gráfico también se acumula en cada periodo los valores de observaciones pasadas. La variable que se representa en cada periodo es un promedio de la observación contemporánea y las observaciones anteriores, donde se da más peso a las observaciones más recientes.  En general, a este tipo de promedios donde en cada instante se incorpora nueva información y se le va restando peso a las inf...

 2.1.8.1 ¿Que son las cartas de control o gráficos de control?  Son unas gráficas, normalmente hechas en  Excel , que se alimentan con datos provenientes de algún proceso del laboratorio. Contienen un orden cronológico y unos  límites  bien definidos. Esta herramienta del aseguramiento de la calidad fue introducida por primera vez por el señor  Walter Andrew Shewhart en 1920. Estos gráficos te sirven para hacer  seguimiento  de los procesos del laboratorio, principalmente en el aseguramiento de la validez de los resultados. Son una herramienta fundamental porque te ayudan a  organizar la información  y con ello tomar medidas oportunas para prevenir no conformidades u efectos no deseados.

 Transformación Box Cox   La familia de transformaciones de Box-Cox arregla problemas de normalidad y heterocedasticidad (no homogeneidad de varianzas). Suponga que tenemos los datos (Y1,Y2, Y3...,YN)  para una variable respuesta Y.   Si el cociente entre el valor más grande observado de Y  y la más pequeña es considerablemente grande, por decir, 10 o más, se debe considerar la posibilidad de transformar la variable respuesta Y. Prueba Anderson Darling  El estadístico Anderson-Darling mide qué tan bien siguen los datos una distribución específica. Para un conjunto de datos y distribución en particular, mientras mejor se ajuste la distribución a los datos, menor será este estadístico. Por ejemplo, usted puede utilizar el estadístico de Anderson-Darling para determinar si los datos cumplen el supuesto de normalidad para una prueba t. Las hipótesis para la prueba de Anderson-Darling son: H 0 : Los datos siguen una distribución especificada H 1 : Los ...

Los histogramas son gráficos que indican la frecuencia de un hecho mediante una distribución de los datos. Los histogramas no se pueden elaborar con atributos, sino con variables medibles tales como peso, temperatura, tiempo, etc. En definitiva, un histograma es una representación gráfica de una variable en forma de barras, donde la superficie de cada barra es proporcional a la frecuencia de los valores representados. En el eje vertical se representan las frecuencias, y en el eje horizontal los valores de las variables, normalmente señalando las marcas de clase, es decir, la mitad del intervalo en el que están agrupados los datos. Interpretación de los histogramas El resultado del análisis que se produce al interpretar el histograma es una teoría sobre el funcionamiento del proceso o sobre la causa del problema que se está investigando, por lo tanto, siempre es necesario confirmarla o rechazarla obteniendo datos que corroboren las conclusiones obtenidas.

  El  Diagrama Causa-Efecto  es llamado usualmente  Diagrama de “Ishikawa”  porque fue creado por Kaoru Ishikawa, experto en dirección de empresas, quien a su vez estaba muy interesado en mejorar el control de la calidad. Se trata de una herramienta para el análisis de los problemas que básicamente representa la relación entre un efecto (problema) y todas las posibles causas que lo ocasionan Estructura del diagrama Causa-Efecto Food supplements for training, sports, running, fitness and bodybuilding FoodCompany  alpha pharma pharmacology  t-shirt sport gym workout bodybuilding gymnastics bodybuilding bodybuilder gym fitness tostadora. El diagrama causa-efecto está compuesto por un recuadro que constituye la cabeza del pescado, una línea principal, que constituye su columna, y de 4 a más líneas apuntando a la línea principal formando un ángulo de unos 70º,  que constituyen sus espinas principales. Cada espina principal tiene a su vez varias es...

 ¿Qué tipo de carta de control utilizar? Tenemos que resaltar que esto dependerá del requerimiento. Es por esto, que a continuación explicaremos algunos tipos. ¿Qué tipo de carta de control utilizar? Carta Media-Rango; sin y con desviación estándar. Se trata de una carta de tipo variable, en la que la medida de tendencia central, la media muestral X , esta controlada por la Carta Media X , en tanto que la variabilidad se controla por medio del rango, lo que constituye la Carta Rango (R). El rango o amplitud representa la diferencia entre el mayor y el menor valor de las mediciones de una muestra.   En cambio, la medida del Rango (R) no tiene una distribución normal, pero es una variable aleatoria de una muestra. La distribución de R se relaciona aproximadamente con la distribución Chi-Cuadrado.  Gráfica de Corridas (Run-Chart). Estas graficas se caracterizan por mostrar secuencias de tiempos, específicamente hablando del comportamiento de u...

Es posible aplicar varias reglas para determinar si un proceso está fuera de control. Es decir que además que se presente un punto fuera de los límites, existen otros comportamientos que ameritan pensar en una salida de control. 7 Estas reglas se emplean para aumentar la sensibilidad de las cartas para detectar situaciones de fuera de control. a) Un punto por fuera de los límites de control tres sigmas b) dos de tres puntos consecutivos entre los límites dos y tres sigmas. c) cinco puntos consecutivos por encima o por debajo de la línea central. d) Seis puntos consecutivos que se incrementan o se decrementan de manera sostenida. e) Un patrón no aleatorio en los datos.  La desventaja de la aplicación de varias reglas de sensibilización está en el hecho de que cada una de éstas introduce un determinado error tipo I y se van potenciando una a otra

La carta de control  es ampliamente utilizada para monitorear, simultáneamente, dos o más características de calidad continuas. Para que su uso sea válido se requiere que los datos a supervisar cumplan con dos suposiciones: normalidad multivariada e independencia entre observaciones, sin embargo, ambos supuestos son difíciles de sostener en un proceso real y, en consecuencia, el rendimiento de la gráfica descontrol se deteriora. Ejemplo: