La Ingeniería de Procesos y su interrelación con la Ingeniería de Planta y la Ingeniería de Producto

 Es un sistema de muestreo de aceptación por atributos, basado en el NCA y su objetivo es inducir al proveedor a mantener un promedio del proceso al menos igual que el NCA de aceptación, manteniendo al mismo tiempo un límite para el riesgo del cliente de aceptar ocasionalmente un lote de poca calidad. MIL-STD-105E NORMA MIL-STD-414 De la muestra de 80 galletas que fueron analizadas, todas pasaron el nivel de calidad por lo cuál el lote debe ser aceptado y se demostró que este proceso se esta realizando correctamente. 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.

  La correlación lineal y la regresión lineal simple son métodos estadísticos que estudian la relación lineal existente entre dos variables. Antes de profundizar en cada uno de ellos, conviene destacar algunas diferencias: La correlación cuantifica como de relacionadas están dos variables, mientras que la regresión lineal consiste en generar una ecuación (modelo) que, basándose en la relación existente entre ambas variables, permita predecir el valor de una a partir de la otra. El cálculo de la correlación entre dos variables es independiente del orden o asignación de cada variable a  X  e  Y , mide únicamente la relación entre ambas sin considerar dependencias. En el caso de la regresión lineal, el modelo varía según qué variable se considere dependiente de la otra (lo cual no implica causa-efecto). A nivel experimental, la correlación se suele emplear cuando ninguna de las variables se ha controlado, simplemente se han medido ambas y se desea saber si están relacio...

  Estas cartas son útiles en primer lugar porque son sencillas. Mucha información que maneja la gerencia está directamente relacionada con atributos y la presentación de su evaluación en forma de cartas resulta en un mejor entendimiento y aprovechamiento de la información. Además el análisis de atributos globales importantes para la empresa puede indicar dónde hay que hacer un análisis más a fondo y emplear otras cartas. En resumen en estas cartas se muestra la evolución de la proporción  p  de unidades que tienen cierto atributo como pueden ser la proporción de envases de vidrio que presentaron desperfectos, el numero defectos por cada unidad producida, la proporción de clientes que presentaron una inconformidad con los productos, etc. En el fundamento estadístico de estas cartas están las distribuciones para variables discretas de Bernoulli, Poisson y la binomial. Es recomendable repasar lo visto sobre ellas en la asignatura de Matemáticas III (Probabilidad y Estadístic...

 Los gráficos estadísticos de control de procesos se utilizan para determinar si el proceso es estable o no. Algunos gráficos se utilizan para evaluar la estabilidad de la ubicación del proceso (por ejemplo, gráficos x-bar que monitorean el promedio del proceso), otros gráficos se utilizan para evaluar la estabilidad de la variación del proceso (por ejemplo, gráficos de rango o desviación estándar). La capacidad del proceso es una medida para cumplir con las especificaciones. Nos dice qué tan buenas son las partes individuales. Existen varios métodos para medir la capacidad del proceso, incluida una estimación de las ppm (partes defectuosas por millón). Los índices de capacidad como Cp, Cpk, Pp, Ppk son muy populares; sin embargo, tratar de resumir la capacidad a través de un único índice a menudo es engañoso porque se pierde información clave sobre el proceso.  La estabilidad del proceso y la capacidad del proceso son ideas diferentes y no existe una relación inherente entre ...

 Cuando en un proceso se produce un desajuste muy pequeño, los gráficos estudiados en los temas anteriores pueden ser poco efectivos. El problema que tienen ante pequeños cambios es que tardan mucho tiempo en detectar el desajuste. En este tema se presentan procedimientos alternativos que son más apropiados que los ya vistos para detectar pequeños desajustes con más rapidez. Por contra, son menos apropiados para detectar desajustes grandes, por lo que son complementarios, y no sustitutivos, de los ya vistos. La idea de los gráficos de control que se presentan en este tema es que la representación gráfica no se basa en las observaciones individuales, o promedios de una muestra de ellas, sino en la acumulación de información. Por esta razón se les denomina gráficos con memoria. Supongamos que se desea controlar la evolución de una variable X que mide cierta característica de calidad.

 Las características de calidad sobre las cuales se constituyen las cartas de control generalmente caen en dos categorías: • Variables • Atributos  Cuando se lleva un registro sobre una medida real de una característica de calidad, tal como una dimensión expresada en milímetros, se dice que la calidad se expresa por variables y las cartas que se construyen se llaman Cartas de Control por Variables.  Como ejemplos, se tienen las dimensiones, la dureza en unidades Rockwell, las temperaturas en grados Fahrenheit, la resistencia a la tensión en Kilogramos por centímetro cuadrado (Kg./cm²).  Cuando se requiere que las características de calidad indiquen nada más que él artículo “se adapta a la norma”, es decir si no existe una medición continua que es crucial para el comportamiento del artículo, el registro se dice que es por atributos y la carta en este caso se llama Carta de Control por Atributos.  Este trabajo de investigación aborda el estudio de las cartas de co...

Muchas características de calidad pueden expresarse en términos de una medición numérica. Por ejemplo el diámetro de un rodamiento, la viscosidad de un polímero o la concentración de un contaminante en la fabricación de un producto químico. A una característica de calidad susceptible de medición se le llama variable. Las cartas de control para variables son de uso generalizado. Cuando se trata con una característica de calidad que es una variable, por lo general es conveniente monitorear tanto el valor medio de la característica de calidad como su variabilidad. El control del promedio se hace con la carta de media o carta x . La variabilidad del proceso puede monitorearse con una carta de control para la desviación estándar, llamada carta S o bien con una carta de control para el rango, llamada carta R. La carta R es adecuada cuando los tamaños de la muestra son iguales o menores que 7. En otro caso, pierde eficiencia y se usa la carta S.

 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.  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. Siempre que la totalidad de las k reglas de decisión sean independientes

La carta de control Τ2 de Hotelling 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 de control se deteriora. Liu (1995) desarrolló una clase de cartas de control multivariadas no paramétricas o de distribución libre basadas en el concepto de profundidad de datos. La única suposición para usar estas gráficas es que las observaciones sean independientes. En este trabajo se estudia vía simulación, a través de la longitud promedio de corrida, el comportamiento de la carta de control basada en medidas profundidad cuando se relaja el supuesto de normalidad multivariada en presencia de autocorrelación, su comportamiento se compara con el de la gráfica Τ2. Se e...

 Cuando las piezas se fabrican según la misma especificación, cada una de ellas es ligeramente distinta de las demás. El diseño de tolerancias garantiza que el producto cumpla los requisitos de ingeniería a pesar de esta variación de la pieza. Para determinar la cantidad de tolerancia que se puede permitir, se debe tener en cuenta la acumulación de variación en cotas individuales. La variación de cotas se combina para producir variaciones en una distancia crítica en el producto final, normalmente entre dos piezas diferentes del conjunto. Para cada distancia crítica, se debe determinar un rango de valores aceptable dentro del cual el conjunto funciona de acuerdo con el requisito. El análisis de acumulación de tolerancia ayuda a comprender la relación entre la variación de cotas y los requisitos funcionales. Durante el diseño de tolerancia, el ingeniero especificará sistemáticamente cuánto tendrán que aumentar los niveles de funcionamientos de ciertos factores para completar los requ...

  Los límites de especificación son los valores entre los cuales deberían funcionar los productos o servicios. Estos límites por lo general se establecen de acuerdo con los requisitos del cliente. Por ejemplo, usted imprime etiquetas para un proceso de envío. Si las etiquetas son demasiado grandes o demasiado pequeñas, no se cargan correctamente en una impresora. ¿En qué se diferencian los límites de especificación de los límites de control? 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. ¿Cuándo debo definir un límite de especificación como ...

Una carta de control es una representación gráfica de una o varias características del proceso bajo investigación, y es la herramienta más usada para identificar causas especiales de variabilidad en un proceso. Cuando un proceso tiene asociada una carta de control, se dice que está siendo controlado. Cualquier tipo de carta de control debe de cumplir al menos las siguientes cuatro condiciones: 1) Una sola repuesta a la pregunta ¿está el proceso bajo control?, 2) Especificación del error tipo I global, 3) Se deben tomar en cuenta la relación entre las características a controlar, y 4) Se debe dar un procedimiento que permita responder la pregunta: Si el proceso está fuera de control ¿cuál es la causa? (Maravelakis et  al.,  2002). La gráfica de control comúnmente usada es la de Shewart y es útil para controlar una sola característica del producto. Cuando un producto tiene varias características a controlar, generalmente se construye una gráfica de Shewart para cada una de ellas...

Las pruebas de normalidad se utilizan para determinar si un conjunto de datos está bien modelado por una distribución normal y para calcular la probabilidad de que una variable aleatoria subyacente al conjunto de datos se distribuya normalmente.  Los siguientes son tipos de pruebas de normalidad que puede utilizar para evaluar la normalidad. Prueba de Anderson-Darling Esta prueba compara la función de distribución acumulada empírica (ECDF) de los datos de la muestra con la distribución esperada si los datos fueran normales. Si la diferencia observada es adecuadamente grande, usted rechazará la hipótesis nula de normalidad de la población. Prueba de normalidad de Ryan-Joiner Esta prueba evalúa la normalidad calculando la correlación entre los datos y las puntuaciones normales de los datos. Si el coeficiente de correlación se encuentra cerca de 1, es probable que la población sea normal. El estadístico de Ryan-Joiner evalúa la fuerza de esta correlación; si se encuentra por debajo de...

Un  histograma  muestra la  frecuencia  de los valores en un gráfico.  Como  en una tabla de  frecuencias , los datos se agrupan en intervalos de igual amplitud que no se sobreponen. Al igual que en un gráfico de barras, la altura de cada barra muestra la  frecuencia  de los valores. En cualquier caso, ¿cómo se elabora un histograma de frecuencia? Determinar el rango de los datos. Rango es igual al mayor valor menos el menor valor. Obtener todos los números de grupos, existen 4 criterios para determinar el número de clases (o barras) –por ejemplo, la regla de Sturges. Establecer la anchura de clase. En la misma linea, ¿qué es un histograma y un polígono de frecuencia ejemplos? Un  histograma  es una representación gráfica de una variable en forma de barras, teniendo en cuenta  que  la superficie de cada barra es proporcional a la  frecuencia  de los valores representados. Un  histograma  nos permite ver...

El Diagrama de Ishikawa,  también conocido como  Diagrama de Espina de Pescado o Diagrama de Causa y Efecto , es una herramienta de la calidad que ayuda a levantar las causas-raíces de un problema, analizando todos los factores que involucran la ejecución del proceso. Creado en la década de 60, por  Kaoru Ishikawa , el diagrama tiene en cuenta todos los aspectos que pueden haber llevado a la ocurrencia del problema, de esa forma, al utilizarlo, las posibilidades de que algún detalle sea olvidado disminuyen considerablemente. En la metodología, todo problema tiene causas específicas, y esas causas deben ser analizadas y probadas, una a una, a fin de comprobar cuál de ellas está realmente causando el efecto (problema) que se quiere eliminar.  Eliminado las causas, se elimina el problema. El Diagrama de Ishikawa presenta la relación existente entre el resultado no deseado o no conforme de un proceso (efecto) y los diversos factores (causas) que pueden contribu...

Un diagrama de Pareto es un tipo especial de gráfica de barras donde los valores graficados están organizados de mayor a menor. Utilice un diagrama de Pareto para identificar los defectos que se producen con mayor frecuencia, las causas más comunes de los defectos o las causas más frecuentes de quejas de los clientes. El diagrama de Pareto debe su nombre a Vilfredo Pareto y su principio de la "regla 80/20". Es decir, el 20% de las personas controlan el 80% de la riqueza; o el 20% de la línea de producto puede generar el 80% de los desechos; o el 20% de los clientes puede generar el 80% de las quejas, etc.  Un diagrama de Pareto ponderado no solamente considera la frecuencia de ocurrencia, sino también su importancia. Un diagrama de Pareto ponderado puede explicar la gravedad de los defectos, o su costo o cualquier elemento al que desee hacer un seguimiento. Por ejemplo, supongamos que usted tiene 5 defectos de revestimiento a los que está haciendo seguimiento: arrugas, mancha...

 Estratificación es clasificar o agrupar los datos con características coincidentes en grupos o estratos. Sirve para facilitar el trabajo antes de usar otras herramientas como pueden ser los histogramas o los diagramas de dispersión. Cuando hay muchos datos, por ejemplo, en un diagrama de dispersión, su interpretación puede hacerse bastante complicada y se pueden enmascarar los problemas a detectar. Esta técnica separa los datos para que podamos encontrar patrones que de otra manera no se podrían ver. Se puede hacer uso de este en casos como: Antes de recopilar datos:  A veces contamos con muchísimos datos y resulta conveniente intentar clasificarlos antes de lanzarnos a usar otro tipo de herramienta como diagramas de Pareto o Histogramas. Cuando tenemos datos de varias fuentes o condiciones : turnos, días de la semana, proveedores o grupos de población. Cuando el análisis de datos requiere la separación de diferentes fuentes o condiciones:  por e...

  La hoja de verificación de calidad tiene un papel importante en el proceso de control de calidad de cualquier empresa. Tradicionalmente, para realizar las hojas de verificación de calidad  se han utilizado plantillas en papel que se iban complementando a mano. Pero este método conlleva una serie de limitaciones y problemas: se pueden cometer olvidos y errores con facilidad, imposibilidad de volcar  automáticamente la información recogida en un software informático, entre otros.  Cualquiera de esas situaciones puede retrasar o hasta parar el proceso de control de calidad de tu empresa.  Básicamente, es un  formulario diseñado para recopilar datos , por lo que se usa como herramienta genérica para iniciar un proceso de control de actividades para detectar errores y  áreas de mejora, y también para encontrar soluciones a problemas concretos. Se usa típicamente para una inspección de calidad o un control de gestión de riesgos. 1.  Determinar detalla...

 La variabilidad es un indicador clave de la capacidad que tiene un proceso para cumplir con la calidad requerida (asegurando que el valor real del resultado del proceso se encuentre dentro del rango de tolerancia). ¿Por qué varía el resultado de los procesos? Debido a dos tipos de variabilidad. La primera se conoce como variabilidad por causas comunes, la que depende de la forma en que se realiza el proceso (materiales, método, herramientas, personal, entorno, etc.). Las causas comunes suceden en forma aleatoria, representando entre el 80 y 95% de la variabilidad de cualquier proceso. Este tipo de variabilidad puede reducirse sólo por medio de un cambio del sistema o método del proceso. Por ejemplo, la variabilidad en la dimensión y resistencia de un ladrillo artesanal es mayor que en uno industrial. En el segundo caso existe un control mucho mayor sobre las variables de producción. Un segundo tipo se conoce como variabilidad por causas especiales o asignables, producida...

  El Control Estadístico de Procesos (SPC) tiene como objetivo hacer predecible un proceso en el tiempo. Las herramientas usadas para este fin son las gráficas de control que permiten distinguir causas especiales de las causas comunes de variación. Luego de indentificarlas con el gráfico, el paso siguiente es eliminar las causas especiales, ya que son ajenas al desenvolvimiento natural del proceso con lo que se logra el estado de Proceso Bajo Control Estadístico; es decir, un proceso predecible y afectado exclusivamente por causas comunes (aleatorias) de variación. Las herramientas de control estadístico de procesos (software spc) emplean datos estadísticos para comparar y predecir el rendimiento de procesos en la industria manufacturera. El software spc ayuda a garantizar que se cumplan ciertos parámetros durante el desempeño de un proceso o tarea. Las herramientas de control estadístico de procesos guardan relación con el software de control de calidad y los sistemas MES (sistema...