curso: control de calidad

1. CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS
1891-1967
PROFESOR: Q.F. DANIEL MAX ANLAS JULCAPARI

2. Integrantes :
VIII CICLO – NOCHE
 CERIN SOTO Yesmin
 LEON LLOCLLE Fredy
 MEZA ECHACCAYA Flor
 PAUCAR CONDOR Domitila
 REMACHE TUCTO Giovana
 TORRES CACERES Jorge

3. INTRODUCCIÓN:
El “Control Estadístico de Procesos” nació a finales del
siglo 20 en los Bell Laboratories. Su creador fue W. A.
Shewhart, quien en su libro “Economic Control of
Quality of Manufactured Products” (1931) marcó la
pauta que seguirían otros discípulos distinguidos
(Joseph Juran, W.E. Deming, etc.).
Por si fuera poco, a menudo se emplean estos gráficos
de modo incorrecto o se desconoce las limitaciones de
los mismos. Normalmente, la utilización incorrecta de
los gráficos de control dimana del desconocimiento de
los fundamentos estadísticos que los sustentan.

4. OBJETIVOS:
1. Detectar la ocurrencia de
variabilidad debida a causas
asignables.
2. Investigar la(s) causa(s) que la han
producido y eliminarla(s).
3. Informar de ella para la toma de
decisión oportuna.
4. Eliminar, si es posible, o al menos
reducir al máximo la variabilidad del
proceso.

5. El CEP es una metodología utilizada para
lograr la estabilidad y mejorar la capacidad del
proceso mediante la aplicación sistemática de
herramientas de solución de problemas para
reducir la variación.

6. Un proceso industrial está sometido a una serie de
factores de carácter aleatorio que hacen imposible
fabricar dos productos exactamente iguales. Dicho de
otra manera, las características del producto fabricado
no son uniformes y presentan una variabilidad. Esta
variabilidad es claramente indeseable y el objetivo ha
de ser reducirla lo más posible o al menos mantenerla
dentro de unos límites.
PROCESO

7. “Control Estadístico de la Calidad” como la aplicación de
diferentes técnicas estadísticas a procesos industriales,
procesos administrativos y/o servicios con objeto de
verificar si todas y cada una de las partes del proceso y
servicio cumplen con unas ciertas exigencias de calidad y
ayudar a cumplirlas, entendiendo por calidad “la aptitud
del producto y/o servicio para su uso.
La aplicación de técnicas estadísticas al control está
basada en el estudio y evaluación de la variabilidad
existente en cualquier tipo de proceso que es
principalmente el objeto de la Estadística.
CONTROL ESTADISTICO DE CALIDAD

8. Para que un producto cumpla con los requerimientos del
cliente generalmente deberá fabricarse con un proceso
que sea estable o repetible, es decir que el proceso tenga
poca variación de la variabilidad en las dimensiones
objetivo o nominales de las características de la calidad
del producto.
El control estadístico de procesos se utiliza para resolver
problemas para conseguir estabilidad y mejorar la
capacidad del mismo proceso mediante la reducción de la
variabilidad.
CONTROL ESTADISTICO DE PROCESO

10. LAS 7 HERRAMIENTAS PRINCIPALES :
Estratificación
Hojas de datos
Diagrama de Pareto
Diagrama de causa y efecto
Diagrama de dispersión
Histograma
Graficas de control

11.  Utilización de las 7
herramientas:

12.  Las 7 HB tienen como propósito los siguientes:
 Donde utilizar las herramientas:

13.  Primera herramienta:
Histograma.
 Un histograma es una
descripción gráfica de los
valores medidos
individuales de un paquete
de información y que está
organizado de acuerdo a la
frecuencia o relativa
frecuencia de ocurrencia.
Formas de un
Histograma.

14.  Funcionabilidad:
 proporciona un medio para registrar de
manera eficiente los datos.
 Proporciona registros históricos.
 Facilita el inicio del pensamiento estadístico.
 Ayuda a traducir las opiniones en hechos y
datos.
 Segunda herramienta:
Hoja de datos o checklist.
• La hoja de verificación es una
forma que se usa para registrar
la información en el momento
en que se está recabando.
•Tabla o grafica.
•Registre, analice y presente
resultados - sencilla

15. Ejemplo de la lista de verificación:

16.  Tercera herramienta:
Diagrama de Pareto.
• El Diagrama de Pareto es
una gráfica de barras que
ilustran las causas de los
problemas por orden de
importancia y frecuencia
(porcentaje) de aparición,
costo o actuación.
Cuando podemos utilizar el diagrama de Pareto:
• Las causas/categorías de un problema puedan
cuantificarse.
• Un equipo de trabajo necesite identificar las
causas/categorías más significativas de un problema.
• Un equipo de trabajo necesite decidir sobre cuáles causas
trabajará primero.

17.  Ventajas en el uso del diagrama de
Pareto:
• Permite la comparación antes / después.
• Promueve el trabajo en equipo.
• Es el primer paso para la realización de mejoras
• Ayuda a priorizar y a señalar la importancia de
cada una de las áreas de oportunidad.

18.  Cuarta herramienta:
Diagrama causa- efecto.
Es una herramienta que nos
muestra la relaciones entre un
problema (Causa) y sus
consecuencias (Efecto).
Esta herramienta es útil en la
identificación de las posibles
causas de un problema, y
representa las relaciones entre
algunos efectos y sus causas.
• Favorece el intercambio de técnicas y
experiencia.
• Ayuda a determinar el tipo de dato a obtener.
• Para prevenir problemas, cuando se detectan
causas potenciales de un problema.

19.  Quinta herramienta:
Diagrama de dispersión:
• Un diagrama de dispersión muestra la
relación entre dos factores
cambiantes. Mientras un factor
aumenta su valor, el otro factor
disminuye, aumenta o simplemente
muestra un cambio.

20.  Sexta herramienta:
Estratificación:
La estratificación de los datos
según su origen es muy
importante para obtener
soluciones correctas. Sirve
para evitar que se mezclen
datos de dos procedencia
distinta.

21.  Séptima herramienta:
Graficas de control.
Un diagrama de control es una
herramienta que sirve para
examinar si un proceso se
encuentra en una condición
estable, o para indicar que el
proceso se mantiene en una
condición inestable.
Para que sirven las graficas de control:
• Proporciona un método estadístico adecuado
para distinguir entre causas de variación
comunes o especiales mostradas por los
procesos.
• Promueve la participación directa de los
empleados en el logro de la calidad.
• Sirve como una herramienta de detección de
problemas.

23. DIAGRAMA DE
ISHIKAWA

24. Historia
Es una de las diversas
herramientas surgidas a lo largo
del siglo XX en ámbitos de la
industria y posteriormente en el de
los servicios, para facilitar el
análisis de problemas y sus
soluciones en esferas como lo son;
calidad de los procesos, los
productos y servicios.
Fue concebido por el licenciado en
química japonés Dr. Kaoru
Ishikawa en el año 1943.

25. Definición
Es una representación gráfica (visual) que organiza de
forma lógica y en orden de mayor importancia las causas
potenciales que contribuyen a crear un efecto o problema
determinado.
El Diagrama de Ishikawa es también conocido con el
nombre de espina de pescado (por su formar), o también
llamado diagrama causa-efecto (CE).

26. Existen tres métodos
para construir un
Diagrama de Ishikawa,
estos son:
• Método de las 6M
• Método de Flujo del
Proceso
• Método de
Estratificacion.
Métodos para la construcción de un
diagrama de Ishikawa

27. METODO DE LAS 6M
Es el método de construcción más común y consiste en
agrupar las causas potenciales en seis ramas principales:
métodos de trabajo, mano de obra, materiales, maquinaria,
medición y medio ambiente. Estos seis elementos definen de
manera global todo proceso, y cada uno aporta parte de la
variabilidad final del producto o servicio. Por lo que es natural
enfocar los esfuerzos de mejora hacia cada uno de estos
elementos de un proceso.

28. METODO DE FLUJO DE PROCESO
En este método de construcción, la línea principal del Diagrama de
Ishikawa sigue la secuencia normal del proceso de producción. Para ir
agregando , en el orden del proceso, las causas potenciales , se puede
realizar la siguiente pregunta: la variabilidad en esta parte del proceso
afecta el problema especificado.

29. METODO DE ESTRATIFICCION
Este método de construcción de Diagrama de Ishikawa va
directamente a las principales causas potenciales de un
problema. La selección de estas causas muchas veces se hace
a través de una sesión de lluvia de ideas. Con esto se
construirá el Diagrama de Ishikawa , partiendo de éste análisis
previo, con lo que el abanico de búsqueda será más reducido
y los resultados más positivos.

30. GRÁFICOS DE CONTROL
• Es un diagrama especialmente
preparado donde se van anotando los
valores sucesivos de la característica de
calidad que se está controlando.
• Los datos se registran durante el
funcionamiento del proceso de
fabricación y a medida que se obtienen.
•Las graficas de control se utilizan en la industria como técnica
de diagnósticos para
• Supervisar procesos de producción e identificar inestabilidad y
circunstancias anormales.

31. Objetivo General
Todo grafico de control está
diseñado para presentar los
siguientes principios:
• Fácil de entendimiento de los
datos
• Claridad
• Consistencia
• Medir variaciones de
calidad
Objetivo Específico
• Proceso de prevención para evitar que el producto llegue sin defectos
al cliente.
• Detectar y corregir variaciones de calidad

32. Graficas de
control
Procesos de
manufactureros
Líneas de Ensamble Torneado
de piezas Maquinas
Empacadoras
Empresas de
servicios
Hospital: Exactitud en la
atención; Entrega de
medicamentos
Ambulancia: Tiempo de
respuesta
Hotel: Hora de Salida de los
huéspedes; # reclamos

33. EL GRÁFICO DE CONTROL TIENE:
• Línea Central que representa el promedio histórico de la
característica que se está controlando.
• Límites Superior e Inferior que calculado con datos históricos
presentan los rangos máximos y mínimos de variabilidad.
• Media
Sumatoria de todos los subgrupos divididos entre el numero de
muestras
• Rango
Valor máximo menos el valor mínimo

34. SUBGRUPOS
• Grupo de mediciones con algún criterio similar obtenidas de
un proceso
• Se realizan agrupando los datos de manera que haya máxima
variabilidad entre subgrupo y mínima variabilidad dentro de
cada subgrupo.
Por ejemplo, si hay cuatro
turnos de trabajo en un
día, las mediciones de cada
turno podrían constituir un subgrupo.

35. INTERPRETACION DE LAS LINEAS GRAFICAS
• Un punto Fuera de los limites de control
casi siempre se produce por una causa especial.
• Cambio Repentino en el promedio
del proceso
• Un número inusual de puntos
consecutivos
que caen a un lado de la línea central casi siempre
es una indicación de que
el promedio del proceso se desplazó en
forma repentina.
• Introducción de nuevos de trabajadores,
materiales o equipos
• Cambios de métodos de inspección
• Una mayor o menor atención en la
inspección
• El proceso ha mejorado o desmejorado

36. CICLOS
• Los ciclos son patrones cortos repetidos, que alternan crestas
elevadas y valles bajos.
• Las causas puede ser:
 Cambios periódicos en el ambiente .
 Rotación de operarios o la fatiga al final del turno.
 Diferentes equipos de medición utilizados.
 Diferencias entre los turnos de la mañana y noche .
 Cambios de temperatura y humedad.

37. Factores que intervienen en el diseño de un Gráfico de
Control.
• Factores muy importantes a tener en cuenta a la hora de construir un
Gráfico de Control Estadístico de Procesos, entre otros , son:
• 1. Costos del muestreo.
• 2. El valor admisible del error de primera especie, definido anteriormente.
• 3. La naturaleza de la variable aleatoria
• empleada para medir la calidad del proceso
• o del producto.
• 4.-La sensibilidad deseada para el
• gráfico (capacidad de detección de
• cambios en el proceso

38. ANALISIS
ESTADISTICO
DE DATOS

39. ANALISIS
Es la separación
de las partes de
un todo hasta
llegar a conocer
sus principios o
elementos.

40. ANÁLISIS ESTADÍSTICO
Es el análisis que
emplea técnicas
estadísticas para
interpretar datos, ya
sea para ayudar en la
toma de decisiones o
para explicar los
condicionantes que
determinan la
ocurrencia de algún
fenómeno.

41. DATOS
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
Es describir las características de una serie
de datos. Por ejemplo, dada una
POBLACIÓN, calcular su EDAD MEDIA,
distribución de frecuencias de dicha edad,
desviación típica, etc. Se pretende facilitar
un retrato de dicha población que permita
definirla con precisión. Los análisis
realizados con esta finalidad suelen ser
catalogados como muy sencillos y de escasa
dificultad. Esto no debe hacer que los
despreciemos, dado que, con un pequeño
esfuerzo, facilitan información muy útil e
imprescindible para la comprensión de la
realidad de dicha población.

42. ESTADÍSTICA INFERENCIAL
Pretende extraer información sobre más
elementos de los estrictamente analizados.
Esta extrapolación puede realizarse a través
de modelos y algoritmos predictivos.
Partiendo de la población anteriormente
citada, se pretende responder a preguntas
tales cómo:
¿ A cuántas personas tengo que preguntar
para estimar la edad de toda la ciudad?.
¿ Cuál será la edad media dentro de 5-10-15
años?.
¿ Se puede calcular la edad de dichas
personas en función de otras características
(por ejemplo el peso o el sueldo que ganan)?

45. Gracias por su atención