MODULO
CONTROL ESTADISTICO
DEL PROCESO (SPC)
“STATISTICAL PROCESS CONTROL”
UNIDAD I
FILOSOFIAS DE CALIDAD
M.C. ROLANDO DEL TORO WALS
HTAS. BASICAS
1
1.-INTRODUCCION AL CONTROL ESTADISTICO DE
PROCESO Y FILOSOFIAS DE CALIDAD
LA PROSPERIDAD EN EL CLIMA ECONOMICO DE HOY.
Los manufactureros de la industria
automotriz o de
cualquier otro sector, proveedores y organizaciones comerciales,
deben estar dedicados a la mejora continua. Debemos buscar
maneras más eficientes de producir productos y servicios, estos
productos y servicios deben continuar hacia la mejora en sus
valores. Debemos enfocar hacia nuestros
clientes internos y
externos, y proveer la satisfacción del cliente como primera meta
de negocios.
Para lograr esto, cada quien en nuestra organización debe
estar comprometido a la mejora y a la utilización de métodos
efectivos.
HTAS. BASICAS
2
Introducción al Control Estadístico del Proceso (SPC)
Precios: La Nueva Realidad
El modelo antiguo:
Costo + Ganancia =
(calculado)
Precio
(fijada)
El modelo nuevo:
Precio - Ganancia
(fijado)
(fija)
(resultado)
=
Costo
(resultado)
El modelo antiguo: la compañía establece el precio para obtener un objetivo
de ganancia.
 El modelo nuevo:
 El precio lo establece el mercado mundial competitivo
 La ganancia es establecida por las expectativas de los
accionistas.
 Eso quiere decir que se debe alcanzar un costo de objetivo
maximo, y que la reduccion de costos se debe poner como
eje central en la planeacion estrategica
HTAS. BASICAS
3
Introducción al Control Estadístico del Proceso (SPC)
DEFINICION Y EVOLUCION DEL CONCEPTO DE CALIDAD.
¿POR QUE CALIDAD?
cada vez que compramos un carro , que viajamos en avión, nos
damos cuenta como ha adquirido importancia en nuestras vidas
LA CALIDAD.
No deseamos comprar un carro que nos falle , no aceptamos el
mal servicio de las aerolíneas.
LA CALIDAD ES :
-SATISFACCER LAS NECESISADES DEL CLIENTE(DEMMING).
-ADECUACIÓN AL USO
-HACER LAS COSAS BIEN DESDE LA PRIMERA VEZ.
-CUMPLIR CON LOS REQUISITOS.
-LA SATISFACCION DE LAS PERSONAS.
HTAS. BASICAS
4
EVOLUCION DEL CONCEPTO DE CALIDAD.
-ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD.
Comprende todas la técnicas preestablecidas y sistemáticas destinadas a
dar confianza al cliente,
proporcionándole la prueba de que los procesos se dominan para
satisfacer la exigencias relativas a la calidad.
-ADMINISTRACIÓN DE LA CALIDAD.
La administración de la calidad es responsabilidad de la alta dirección
involucra a todas las personas , actividades y procesos .
Incluye la planeación estratégica , la asignación de recursos y otras
actividades sistemáticas para la calidad tales como la planeación de la
calidad , operaciones y evaluación.
-SISTEMA DE CALIDAD. Es un conjunto de:
ºRecursos tecnológicos humanos y materiales disponibles para la
empresa.
ºEs la estructura ORGANIZACIONAL , de las responsabilidades , de los
procedimientos y de las normas definidas para su utilización.
HTAS. BASICAS
5
ADMINISTRACION DE LA CALIDAD.
ESTRUCTURA
ORGANIZACIONAL
Sistema de calidad
TECNICAS Y OPERACIÓN
DE ACTIVIDADES
Control de
calidad.
Aseguramiento
interno de
calidad.
ASEGURAMIENTO EXTERNO
DE LA CALIDAD (CONFIANZA
DEL CLIENTE.)
CONFIANZA DE LA
ADMINISTRACION
HTAS. BASICAS
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FILOSOFIAS DE CALIDAD
W. Edwards Deming
El mundo entero fue testigo de que la economía y la capacidad de
producción japonesas fueron desbastadas por la segunda guerra
mundial. Cuatro décadas después Japón disfruta de un liderazgo casi
indisputable como innovador en métodos de control de calidad,
productividad y mercadeo competitivo en todo el mundo. Los japoneses
son un reto para el liderazgo industrial y comercial de los Estado Unidos
y Alemania.
El doctor Deming dio origen al increíble retorno del Japón, después de
la destrucción total de la guerra y creó la ruta que ha situado a los
japoneses al frente de la carrera que actualmente se libra en los
negocios y el desarrollo industrial internacionales. Deming aporto su
filosofía que consta de 14 puntos, a través de los cuáles se puede lograr
la calidad en la empresa, adicionalmente aporta su ciclo de mejora
continua así como las herramientas estadísticas aplicadas al proceso.
HTAS. BASICAS
7
14 puntos de la Ruta Deming: Método Gerencial
1.Crear perseverancia en el propósito de mejorar productos y servicios
con la meta de ser competitivos, mantener el negocio y generar
empleos. El proceso de negocio empieza con el cliente. De hecho, si no
se inicia con el cliente, muchas veces acaba con el cliente de forma
abrupta. La perseverancia en el propósito afecta a las oportunidades de
mañana. De acuerdo con el doctor Deming "¿Sabía usted que el hacer
mejor su esfuerzo, no es suficiente ?". Debe saber que hacer y luego
haga el mejor esfuerzo.
2.Adoptar la nueva filosofía. Estamos en una nueva era económica
creada por el Japón. La administración occidental debe despertar al reto,
debe conocer sus responsabilidades y asumir el liderazgo del cambio.
Cualquier cosa que requiera que usted abandone algunas de las premisas
que ha sostenido como dogma durante largo tiempo es sumamente
difícil.
HTAS. BASICAS
8
3.-Deje de depender de la inspección para lograr la calidad. Elimine la
necesidad de inspeccionar masivamente, poniendo desde el principio
la calidad en el producto. El uso del proceso de prevención, incorpora
la retroalimentación del proceso mismo, así como del cliente, para
modificar las entradas al proceso usando la prevención de defectos,
ésta es una mejoría sobre la detención de defectos. El énfasis está en
la administración de las salidas no necesariamente en el proceso, con
estos dos enfoques usted puede ser capaz de hacerlo "bien y a la
primera".
4.-Mejorar de manera constante y permanente el sistema de
producción y servicio, con el fin de alcanzar la calidad y la
productividad, y reducir así, continuamente los costos. El proceso de
mejora continua es una espiral, cuyo centro y blanco es el cliente. Se
puede decir que el mejoramiento es posible debido a que el ciclo
Deming forma parte integral del proceso.
HTAS. BASICAS
9
5.-Elimine barreras que le quiten al trabajador su derecho a sentir
orgullo por su trabajo. LA responsabilidad de los supervisores debe
cambiarse para que en lugar de dar importancia a cifras escuetas, más
bien enfatice el logro de la calidad. Elimine las barreras que arrebatan a
los empleados administrativos o de ingeniería su derecho a sentir orgullo
por su trabajo, esto significa llegar a un acuerdo entre las partes para
abolir las evaluaciones de desempeño y la administración por objetivos.
6.-Destierre temores para que todos puedan trabajar con mayor eficacia
para la compañía. El temor esta en todos lados y se presenta en
diferentes formas.
7.-Destruya las barreras entre departamentos. El personal de
investigación, diseño, ventas y producción debe trabajar como equipo
para prever los problemas de producción y de uso que puedan surgir en
el producto o servicio. Definir operativamente las necesidades y las
expectativas esenciales de los consumidores, para que todo mundo
entienda como está contribuyendo al éxito en la organización, es un
paso firme para derribar las barreras.
HTAS. BASICAS
10
8.-Elimine lemas, exhortos y objetivos que pidan a los trabajadores
cero defectos y nuevos niveles de productividad. La motivación y
conciencia del personal contribuyen a limitar la variabilidad por las
personas en un proceso.
9.-Elimine estándares de trabajo (cuotas) en los pisos de producción.
Sustitúyalos por liderazgo. Elimine la administración por objetivos.
Elimine la administración por números u objetivos numéricos. Los
estándares de trabajo tienden a limitar la cantidad de mejoras que
pueden lograrse. Del mismo modo que las tolerancias de ingeniería.
10.-Instituya el liderazgo. El propósito de liderazgo debe hacer ayudar
el personal, máquina y aparatos hacer un mejor trabajo. La
supervisión a los trabajadores de producción. Los supervisores de
línea realizan tal vez, el trabajo más difícil en cualquier organización.
Es gente que no pertenece a ningún lado, la gente a quienes supervisa
no los considera como uno de ellos y la gerencia realmente no los
considera como parte del equipo gerencial.
HTAS. BASICAS
11
11.-Instituya la capacitación en el trabajo.
12.-Instituya un programa vigoroso de educación y superación personal.
La gerencia reconocerá la necesidad de educar y volver a capacitar al
personal cuando se dé cuenta que la gente es un activo y no un gasto.
13.-Acabe con la práctica de cerrar el trato con base en el precio. En vez
de esto reduzca al mínimo el costo total. Evolucione hacia proveedores
únicos para cualquier insumo en una relación a largo plazo con sus
proveedores, fincada en la lealtad y la confianza. Si lo que quiere es
satisfacer las necesidades de sus clientes a un precio que ellos estén
dispuestos a pagar, debe empezar por establecer relaciones a largo plazo
con sus proveedores, animándolos a adoptar la filosofía de la mejora
continua.
14.-Que todos en la organización trabajen para lograr la transformación
es trabajo de todos.
Principio Deming
Establece que aproximadamente el 85% de los problemas en cualquier
operación pueden ser provocados directamente por el sistema, solo el 15%
son causas especiales atribuibles al trabajador o máquinas.
HTAS. BASICAS
12
Ciclo Deming
El ciclo Deming establece los pasos que se siguen para buscar la mejora
de cualquier actividad o proceso, tal como se ilustra en la figura Consta
de los siguientes pasos:
Planear: definir el propósito de la acción de mejora y buscar la
oportunidad.
Hacer: desarrollar las actividades planeadas
Verificar: constatar que las actividades se están realizando de acuerdo
a lo planeado.
Actuar: Buscar la manera de corregir las desviaciones que se
encuentren o bien, tomar acciones que permitan mejorar los resultados.
P lan ear
actu ar
H acer
V erificar
HTAS. BASICAS
13
Enfermedades mortales
 Carencia de consistencia en el propósito de planificar un
producto y servicio que tenga mercado y mantenga a la empresa
viva.
 Énfasis en los beneficios a corto plazo
 Evaluación del comportamiento, calificación por el mérito.
 Movilidad de la dirección; se salta de un trabajador a otro
 Se dirige utilizando solo las cifras visibles, teniendo muy poco en
cuenta las cifras desconocidas (calidad).
 Demasiados costos médicos.
 Costos excesivos de responsabilidad (abogados)
Kaoru Ishikawa
El control total de calidad es un sistema de métodos de producción
que económicamente genera bienes o servicios de calidad, acordes
con los requisitos de los consumidores. Practicar el control de
calidad es desarrollar, diseñar, manufacturar y mantener un
producto de calidad que sea el más económico, el más útil y
siempre satisfactorio para el consumidor.
HTAS. BASICAS
14
Para alcanzar esta meta, es preciso que en la empresa todos
promuevan y participen en el control de calidad, incluyendo tanto a
los altos ejecutivos como a todas las divisiones de la empresa y a
todos los empleados. El control de calidad no es una actividad
exclusiva de especialistas, sino que debe ser estudiado y conseguido
por todas las divisiones y todos los empleados.
El control total de calidad se logra cuando se consigue una
completa revolución conceptual en toda la organización. Esta
revolución se expresa en las categorías siguientes:
1.Lo primero es la calidad; no las utilidades a corto plazo.
2.La orientación es hacia el consumidor; no hacia el productor.
Pensar desde el punto de vista de los demás.
3.El siguiente paso en el proceso es su cliente; hay que derribar
las barreras del seccionalismo.
4.Utilización de datos y números en las presentaciones; empleo
de métodos estadísticos.
5.Respeto a la humanidad como filosofía administrativa;
administración totalmente participante.
6.Administrador interfuncional; trabajo en equipo entre los
diferentes departamentos o funciones.
HTAS. BASICAS
15
Método de 5 pasos de mejoramiento
1.Que la alta dirección reconozca la necesidad del mejoramiento
continuo de la calidad y decida a iniciarlo en un esfuerzo
permanente.
2.Establecimiento de un departamento de promoción a cuyo cargo
este un alto directivo.
3.Un programa de instrucción para la calidad que abarque toda la
empresa.
4.Formación y funcionamiento de grupos pequeños de trabajo
(círculos de calidad)
5.Realizar periódicamente auditorías de calidad encabezadas por el
más alto directivo.
Garantía de calidad
La garantía de calidad es la esencia misma del control de calidad. Las
empresas japonesas se han guiado por el principio de "calidad primero".
Al ocuparse de garantía de calidad, se debe tener en cuenta lo
siguiente:
1. La empresa debe garantizar una calidad acorde a los requisitos de los
consumidores.
HTAS. BASICAS
16
2.-Debe expresar igual interés en el caso de productos de
exportación.
3.-Los altos ejecutivos deberán reconocer la importancia de la
garantía d calidad y asegurar que toda la empresa dé el máximo
para alcanzar esta meta común.
Principios de la garantía de calidad.
Dentro de una empresa, la responsabilidad por la garantía
corresponde a las divisiones de diseño y manufactura,
inspección. Esta última simplemente inspecciona a los
desde el punto de vista de los clientes, pero no
responsabilidad por la garantía de calidad.
de calidad
y no a la
productos
asume la
Históricamente la garantía de calidad cumplió las siguientes etapas:
1.Garantía de calidad orientada hacia la inspección
2.Garantía de calidad orientada al proceso
Garantía de calidad con énfasis en el desarrollo de nuevos
productos.
HTAS. BASICAS
17
Diagrama de Ishikawa
También conocido como causa- efecto, porque en el recuadro
derecho se anota el efecto (problema) a analizarse y a la izquierda
las probables causas que lo originan. Otro sobrenombre es el de
espina de pescado debido al refrán popular de que "el pescado se
echa a perder por la cabeza"
P ersonal
M aquinaria
E fecto
M ateriales
M edio
M étodos
am biente
5 EMES
Son los factores en los que conceptualmente se originan los
problemas, están constituidos por: Métodos, Mano de obra,
Maquinaria, Materiales y Medio ambinte. Algunas veces se considera
el sistema de Medición.
HTAS. BASICAS
18
¿Cómo expresar la calidad?
1.-Determinar la unidad de garantía
2.-Determinar el método de medición
3.-Determinar la importancia relativa de las características de
calidad
4.-Llegar a un consenso sobre defectos y fallas, Revelar los defectos
latentes
6.-Observar la calidad estadísticamente
7.-Calidad de diseño y calidad de aceptación.
JOSEPH JURAN
Define a la mejora de la calidad como la creación organizada de un
cambio, ventajoso; el logro de unos niveles sin precedente del
comportamiento. Un sinónimo es avance.
Las mejoras son en forma de:
Desarrollo de nuevos productos para sustituir modelos antiguos.
Adopción de nueva tecnología
Reducción de los procesos para reducir índices de error.
HTAS. BASICAS
19
TRILOGIA DE LA CALIDAD
También llamada gestión de la calidad, consiste en la totalidad de
medios por los cuáles logramos la calidad. Incluye los procesos de
planificación, control y mejora de la calidad.
Philiph Crosby
La filosofía de Crosby se desenvuelve a través de cuatro pilares que
son:
Definición de la calidad: calidad es cumplir con los requisitos
Sistema de prevención y no de detección
Norma de desempeño: cero defectos
Medición de la calidad a través de los costos de calidad
La calidad no cuesta. No es un regalo, pero es gratuita. Lo que cuesta
dinero son las cosas que no tienen calidad - todas las acciones que
resultan de no hacer bien las “cosas" a la primera vez -.
HTAS. BASICAS
20
Cuadro de madurez
Ø Incertidumbre: La empresa no sabe ni lo que esta pasando y
no concibe a la calidad como una herramienta de la administración.
Ø Despertar: Se reconoce a la calidad como una herramienta pero
no se define ni cuando ni como se va a implantar.
Ø
Ilustración: Se inicia el proceso y se establecen pasos serios
para mejorar.
Ø
Sabiduría: El mejoramiento inicia a rendir resultados, aunque
aún no se está en el nivel deseado, y los pasos siguientes serán los
más difíciles además de cuidar que lo logrado no se pierda ni se
desvíe de su propósito original.
Certeza: Etapa en donde la prevención es completa y el costo de
calidad es una fotografía de lo que realmente ocurre en la
organización.
HTAS. BASICAS
21
Costos de calidad
Es el costo por cumplir y no cumplir con los requisitos de calidad
especificados. Estos se clasifican en:
Ø Costos de prevención
Ø Costos de evaluación
Ø Costos de fallas: internas y externas.
Armand Feigenbaum
El control de calidad (CTC) puede definirse como un sistema eficaz
para integrar los esfuerzos en materia de desarrollo de calidad,
mantenimiento de calidad y mejoramiento de calidad, realizados por
diversos grupos en una organización, de modo que sea posible,
producir bienes y servicios con la plena satisfacción de los clientes.
El control total de la calidad exige la participación de todas las
divisiones, incluyendo las de mercadeo, diseño, manufactura,
inspección y despachos.
HTAS. BASICAS
22
Introducción al Control Estadístico del Proceso (SPC)
Influencias actuales sobre la aplicación del SPC...
JIT: Producción Justo a Tiempo
CFM: Manufactura de Flujo Continuo
Filosofía “Lotes de Una Pieza”
“Aclientización Masiva”
DFT: Tecnología de Flujo por Demanda
Tema en Común:
 El inventario es un mal que consume recursos vitales ¡Redúzcalo ya!
 Haga uno cuando lo necesite-¡no antes!
 La incertidumbre o la variación en la salida del producto/proceso es
lo que maneja los inventarios de seguridad-Eliminemos la variación
en todo lo que hagamos!
HTAS. BASICAS
23
Introducción al Control Estadístico del Proceso (SPC)
La manera como administramos las empresas en la actualidad
hace difícil la aplicación del SPC usando métodos convencionales...
El Empuje de Manufactura
Guías del SPC Convencional
 Tamaño de lote reducido
 Partes disponibles del
mismo tipo
 Mezcla de producto no
homogenea
 Proceso continuo
 Entrenamiento cruzado
operadores múltiples,
estaciones múltiples
Conocimiento adecuado
de las variables de
entrada del proceso
Concepto de células de
manufactura
 Los mismos expertos
del
proceso lo administran
HTAS. BASICAS
24
Introducción al Control Estadístico del Proceso (SPC)
Estas influencias son un hecho en las empresas de hoy...Se necesita
una alternativa diferente del SPC
Alternativas para corridas
cortas
 Inspección de primera y
última pieza
 Inspección 100%
 Una gráfica para cada parte
 Todas las partes se anotan
en una sola gráfica, pero
enorme para que quepan
HTAS. BASICAS
Problemas de aplicación
 Riesgoso; los clientes
no aceptarán
 Costosa; No efectiva
 Se requiere un ejército
para poderlo hacer
 Muy confusa; crea mucho
desorden
25
Introducción al Control Estadístico del Proceso (SPC)
La Mentalidad de Portería
Una percepción tradicional, pero falsa, de la calidad a los ojos del cliente.
Malo
Bueno
HTAS. BASICAS
Malo
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Introducción al Control Estadístico del Proceso (SPC)
La Función de Pérdida de Taguchi
La percepción REAL de la calidad a los ojos del cliente.
Calidad
Optima
Pérdida
Pérdida
Mientras más lejos del punto óptimo
de calidad se vaya usted, mayor será
la pérdida a los ojos del cliente.
HTAS. BASICAS
27
“SPC”
Definición del Control Estadístico del
Proceso
E(S)= “Estadístico” La aplicación de técnicas estadísticas
(matemáticas) para medir y analizar la variación o cambios
en los procesos a través del uso de números y datos.
P = “Proceso” Cualquier combinación de máquinas, herramientas,
métodos, materiales y/o personal empleado para realizar táreas
específicas en un producto o servicio. Algunos procesos son de
manufactura, algunos son procesos de servicio, mientras que
otros son operaciones de soporte comunes a ambos.
C = “Control” Controlando un proceso usando el ciclo de
retroalimentación a través del cual medimos el desempeño real, lo
comparamos con un estándar y actuamos sobre la diferencia o el
cambio. Mientras más pronto respondamos al cambio respecto del
estándar, más uniforme será la calidad en el producto o servicio.
HTAS. BASICAS
28
Beneficios del “SPC”
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
Costo bajos de manufactura
Estándares correctos
Procesos estables
Especificaciones realistas
Menos inspección
Tiempo de “problema-a-solución”
reducido
Mejores relaciones con los clientes
Medidas de capacidad confiables
Tiempo de ciclo reducido
Calidad del producto mejorada
Variación
• “SPC” es el estudio y control de la variación.
• SPC es un método eficiente de recolección y análisis de datos.
Se puede aplicar a cualquier cosa expresada en números. Su
aplicación va más allá de manufactura, incluyendo compras,
control de producción, personal, contabilidad, ventas, etc.
HTAS. BASICAS
29
SPC
Dos Supuestos Básicos
• Integridad de los Datos - Tener datos verídicos es de capital
importancia para evitar malentendidos y correcciones dañinas.
• Las Características de Calidad que estén bajo el estudio del SPC
deben estar claramente definidas, comprendidas, y haber sido
acordadas por todas las personas involucradas. La aplicación de
los Criterios debe ser consistente
Dos Clases de Datos
ATRIBUTO - El dato es discreto (contado). Resulta del uso de gauges
“pasa-no pasa”, o de la inspección visual de defectos, problemas
visuales, partes faltantes, o de decisiones “pasa/falla” o “sí/no”.
VARIABLE - El dato es continuo (medido). Resulta de la medición real
de características tales como: impedancia del embobinado de un
motor, propiedades dúctiles del acero, diámetro de una tubería,
medición del flujo de una bomba, etc.
HTAS. BASICAS
30
ERROR DEL MUESTREO
Para poder entender y medir la variación en un proceso de
manufactura, tomaremos muestras de la salida del proceso. Se
tomarán decisiones como resultado de la evaluación de cada una
de las muestras. Cada vez que tomamos una muestra y tomamos
una decisión con respecto a la misma, tomamos algunos riesgos.
Hay dos tipos de riesgos:
• RIESGO DEL PRODUCTOR: Los resultados de la muestra indican
que el proceso no es aceptable, cuando en realidad, no existe
nada malo en el proceso. Este es conocido también como el
Error Alfa.
• RIESGO DEL CONSUMIDOR: Los resultados de la muestra
indican que no existe nada malo en el proceso, cuando en
realidad la salida del proceso no es aceptable. Este es conocido
también como el Error Beta.
HTAS. BASICAS
31
Descripción de la Muestra
• Una vez que se ha escogido una característica de un proceso,
podemos empezar el estudio seleccionando una muestra para medir
tal característica. Entonces podemos sacar conclusiones acerca de
la salida del proceso, basadas en la muestra.
• Para llegar a tales conclusiones, debemos conocer tres cosas de la
muestra:
– La forma de su distribución.
– La medida de la tendencia central (El centro de la distribución)
- media, mediana, modo.
– La medida de la variabilidad
- desviación estándar o el rango.
HTAS. BASICAS
32
2.-HERRAMIENTAS BASICAS
HERRAMIENTAS BÁSICAS PARA EL CONTROL ESTADISTICO DE
PROCESO CEP (SPC).
 Diagrama de Flujo.
 Histograma.
 Diagrama de Pareto.
 Gráficos de Control
 estratificación
 Análisis de
Capacidad de
Proceso (CP, CPK, PP
y PPK).
 Hoja de Inspección.
 Diagrama de Causa
y Efecto.
 Diagrama de
Dispersión
HTAS. BASICAS
33
MODULO
CONTROL ESTADISTICO
DEL PROCESO (SPC)
“STATISTICAL PROCESS CONTROL”
UNIDAD II
HERRAMIENTAS BASICAS
M.C. ROLANDO DEL TORO WALS
HTAS. BASICAS
34
2.1.-HOJA DE INSPECCION
Utilizable cuando se requiere reunir datos para las
características (proceso o producción) a ser estudiadas, tales
datos serán
recolectados y convertidos a un esquema
mediante una gráfica de control. Estos datos deben ser los
valores de medición de una dimensión, de una pieza
maquinada, número de defectos en un tornillo o perno,
etc.Esta hoja de inspección normalmente es utilizada como el
punto lógico de inicio en la mayoría de los ciclos de solución de
los problemas.
consejos para su elaboración.
•
Asegúrese de que las muestras / observaciones sean
representativas.
•
Asegúrese de que el proceso de muestreo es eficiente
de manera que las personas tengan tiempo de hacerlo.
•
La población (universo), sobre la cual se realiza un
muestreo debe ser homogénea, si no lo es, el primer
paso debe ser la estratificación (agrupación) para el
análisis de las muestras el cual debe ser realizado
individualmente.
HTAS. BASICAS
35
 Hoja de Inspección. Ejemplo: Manufactura Tipos
de Defecto.
Defecto.
Mayo.
Total
6
7
8
9
Tamaño
incorrecto
///// /
/////
/////
///
///// //
26
Forma
incorrecta
/
///
///
//
9
Depto.
Incorrecto
/////
/
/
/
8
Paso
incorrecto
///// /////
/////
/////
/////
/////
///// //
/////
/////
/////
52
//
///
/
/
7
29
22
25
26
102
Mala
uniformidad
Total:
HTAS. BASICAS
36
2.2.-DIAGRAMA DE FLUJO
El diagrama de flujo es una representación gráfica que
muestra todos los pasos de un proceso. Este diagrama provee
una excelente documentación de un programa y puede ser una
herramienta útil para examinar como se relacionan unos con
otros los pasos de un proceso.
El diagrama de flujo utiliza pasos fáciles de reconocer para
representar el tipo de operación realizada.
¿Qué es un Diagrama de
Flujo?
• Una técnica de gráfica usada para analizar un proceso paso a
paso
• Refleja eventos, flujo, y actividades:
- Personas
-Métodos
-Materiales
-Medidas
-Máquinaria
-Medio ambiente
• Un método para capturar e integrar el conocimiento
combinado de todas las personas asociadas con el proceso
HTAS. BASICAS
37
Detalles del “Diagrama
de Flujo del Proceso”


¿Qué es esta herramienta?
 Es una representación gráfica
de los procesos de
manufactura
¿Qué es lo que va a identificar?
 Todos los pasos del proceso
los que: agregan valor y los
que no agregan valor
 Entradas clave del proceso
(X’s) o KPIV’s
 CTQ’s (Critico a la calidad)
 Puntos para recolectar datos
 Los primeros KPIV’s que se
van a poner en el FMEA


¿Cuándo se utiliza el Diagrama
de Flujo?
 Siempre
¿Cuáles son los resultados del
Diagrama?
 Identifica sistemas que
necesitan mediciones
 Identifica las CTQs para los
estudios de capacidad
 Identifica las fallas del plan
de control
 Muestra oportunidades de
eliminar pasos
 Identifica “cuellos de
botella”
HTAS. BASICAS
38
¿Por qué Hacer un Diagrama de
Flujo?
Da estructura para pensar a través de una situación compleja
 Identifica y graba las condiciones actuales del proceso
Realidad
 Crea los medios para comunicar y compartir el conocimiento
 Une el entendimiento de detalles del proceso y propósitos
 Descubre e ilumina oportunidades a mejorar y da control
consistente
 Mantiene propiedad y orgullo en el equipo del proceso en el
funcionamiento del proceso--Acercamiento en equipo a resolver
problemas

Debe describir:
 Las actividades/tareas mayores
 Subensambles
 Los límites del proceso
1
 KPIV’s (X’s)
 CTQs (Y’s)
Debe de revisarse y actualizarse frecuentemente
y  f ( x , x 2 ,..., x k )

39
DIAGRAMA DE FLUJO DEL PROCESO.
Estudiando estos diagramas por lo general se describen vacíos que
son fuentes potenciales de problemas. Estos diagramas de flujo
pueden ser aplicados en cualquier área, por ejemplo en la
elaboración de una factura, el flujo de materiales o los pasos
necesarios para hacer una venta, así como en la utilización de un
producto. Estos diagramas son más utilizados para identificar
problemas de un proceso llamado INGENIERIMAGINACION
(imaginación constructiva).
LOS PASOS BASICOS
•Definir los límites del proceso -- Principio y fin
• Identificar las actividades mayores dentro del proceso
• Identificar los pasos del proceso y descubrir sus complicaciones
• Arreglar los pasos en secuencia de tiempo y sus apropiados
simbolo
•Documentar todas las oportunidades de mejoramiento y crear una
lista de acciones
• Dar Validez al diagrama de flujo, recorriendo el proceso
• Hacer los cambios al Diagrama de flujo despues de haber recorrido
el proceso
• Actualizar el diagrama de flujo cuando se hagan cambios
40
¿Quién desarrolla el Diagrama de Flujo?
•Operadores Clave:
• Entrenador:
•Jefe de Grupo:
• Auditor:
• Mecanico:
• Facilitador: (No está asociado con el
equipo)
}
El Equipo del Proceso
Otras Definiciones
ENTRADA: El material o los datos que hacen o con los que
se hace algo
SALIDAS: Datos que resultan de una operación o un proceso
CONTROL: El material o los datos que se usan en el proceso
para indicar qué es lo que se puede o debe hacer en el
siguiente paso
MECANISMO: Los Recursos ( Gente, Maquinaria, etc.) que
participan en el proceso para cambiar las entradas a salidas
LIMITES DEL PROCESO: Los límites de un proceso dado, están
normalmente identificados por las entradas, las salidas y los
controles externos que separan lo que está dentro de lo que
está afuera del proceso
HTAS. BASICAS
41
CLIENTE; Quien recibe la salida de su proceso
PROVEEDORES: Quien proporciona la entrada a su proceso
Elementos del Proceso
Controles
(Conocidos y desconocidos)
Entradas
(Provedores)
Partes
Instrucciones de trabajo
Procedimientos
Salidas
(Clientes)
Proceso
Producto
Resultados
Datos de SPC
Equipo de Inspección
Mecanismos
Personal de Ensamble
(Máquinas, Gente)
HTAS. BASICAS
42
Definiendo Procesos y CTQ’s
Identificar Características
Orientadas al Cliente
Críticas-a la-Calidad (CTQ)
Identificar Procesos clave que
causan defectos en una
Característica CTQ
Para cada producto o proceso -CTQ- Medir,
Analizar, Mejorar, y Controlar
Ejemplos de CTQs
Exactitud de los instructivos (e.g., en
aplicaciones, instalaciones,
Ordenes correctas y completas
mantenimietno)
Entregas
a tiempo
Exactitud
y facilidad de lectura de los
reportes de cobro
Tiempo
de reparación
Puntualidad
de las facturas
Ser
servicial en la solución de
problemas, Amabilidad
Cualquier cosa que influye en la satisfacción
HTAS.
BASICAS
del cliente
es “Crítico a la Calidad”
43
Defina el árbol del producto e identifique las
CTQ’s del producto y del proceso
Producto
Sub-Producto
B
Sub-Producto
A
CTQ1
CTQ2
CTQ3
CTQ4
Sub-Producto
C
CTQ5
CTQ6
Identificando las CTQ’s del cliente
Herramientas Típicas
• Encuestas de los clientes
•Requerimientos
del
(CTQ’s
CTQcliente
7
del cliente)
•Requerimientos
del proceso
(CTQ’s del
proceso)
• Grupos de enfoque
• Diagrama de las necesidades del
cliente
• Despliegue de la función de calidad
(QFD)
• Inteligencia de mercadotecnica rápida
44
Proceso para identificar CTQs
Identificar y entrevistar
unos cuantos clientes
“estratégicos”
•Determine los más
grandes tipos o grupos
de clientes
•Escoja uno o dos
clientes de cada grupo
•Realice discusiones
cara-a-cara
– muy abiertas
– identifique los
productos que usa y
su importancia
– identifique los
factores para cada
producto que
generan una
percepción de buena
o mala calidad
Desarrollar e implementar Segmentar clientes e idenuna encuesta más completa tificar CTQ’s por segmento
•Haga una encuesta:
– clasifique cada
producto en orden
de importancia
– evalúe las CTQ’s en
orden de
importancia
– clasifique nuestro
desempeño contra
las CTQ’s
•Confirme la segmentación
inicial con los resultados
de la encuesta
•Para cada segmento,
identifique las mayores
CTQ’s
•“Sobre la marcha”,
observe el desempeño de
las CTQ’s más grandes
En algunas ocasiones se requiere un proceso riguroso
cuando las necesidades del cliente no se entienden
completamente
HTAS. BASICAS
45
Producto
CTQ1
CTQ9
CTQ2
Proceso 1
Proceso 3
Proceso 4
CTQ4
CTQ5
Sub-Producto
C
CTQ6
CTQ7
Proyectos Basados en el Proceso
Proyectos delCTQ
Proceso 2
CTQ3
Sub-Producto
B
proyect
o de
una
sola
célula
{
•Requerimientos
del Cliente
CTQ
8
(CTQ’s
del
cliente)
• Requerimientos
del Porceso
(CTQ’s del
proceso)
Controlables
por nosotros
Sub-Producto
A
Importantes para nuestro cliente
En la filosofia 6 sigma el Cinta Negra (BB) está asignado para trabajar
en la eliminación de los defectos de las CTQ’s seleccionadas
HTAS. BASICAS
46
Símbolos del Diagrama
Operación
Kanban
Demora
Inspección
Almacén
Decisión
Transporte
HTAS. BASICAS
47
Límites Definidos
Decisión
Operación
Medida
Operación
Demora
Operación
Movimiento
Almacén
Despliegue gráfico de funciones, actividades, y pasos que
constituyen un proceso
V.A. VS N.V.A.
ACTIVIDADES QUE AGREGAN
VALOR
Aquellas operaciones que
transforman ,convierten O
cambian un producto (estampado,
ensamble,talaDrado, soldadura, etc.).Hacia lo
que quiere y le Interesa al cliente.
ACTIVIDADES QUE AGREGAN
COSTO
Aquellas operaciones o actividades
que cosumen Tiempo y recursos
pero no aumenta el valor del
Producto ante los ojos del cliente
(contar,mover
almacenar,expeditar ,buscar,
inspeccionar etc.)
48
Conocidos como desperdicios
Tiempo Total del Ciclo
Actividades que
agregan valor
Tiempo
transcurrido
(sin actividad
alguna)
Actividades que
no agregan valor
El
proceso en el tiempo
•Examine las causas mayores de retrasos, por ejemplo:
que no agregan
•Restricciones de recursos •Actividades
valor
–Tiempo muerto
•Secuencias
–Tiempo de espera
•Tamaño del lote
–Cambios de modelo
–Almacenaje
•Defectos
–Transporte
–Defectos de calidad (yield)
HTAS. eliminar
BASICAS retrasos y reducir el
•Desarrolle planes para
ciclo.
49
Dinámica de la Metodología - El Efecto de Embudo
Diagrama de Proceso
Más de 15 Entradas
Matriz C-E y FMEA
10 - 15
Estudios Multi-Vari
8 - 10
Filtro del DOE’s
(escrutinio)
4-8
DOE’s / RSM
3-6
HTAS. BASICAS
Proceso Perfeccionado
50
Versiones de un “Proceso”
Cuando menos hay 3 versiones
(Normalmente)
Lo que ud Cree que es...
Lo Real...
HTAS. BASICAS
Lo que le
Gustaría que
fuera...
51
2.3.-DIAGRAMA DE PARETO
Utilizable cuando se requiere mostrar la importancia
relativa de todos los problemas o condiciones a fin de
seleccionar el punto de inicio para la solución de problemas,
o para la identificación de la causa fundamental de un
problema.
El Diagrama de Pareto es una forma especial de gráfico de
barras verticales el cual ayuda a determinar que problemas
resolver y en que orden. El hecho de hacer un Diagrama de
Pareto basado en Hojas de Inspección o en otras formas de
recolección de datos, nos ayuda a dirigir nuestra atención y
esfuerzos
a
los
problemas
realmente
importantes.
Obtendremos mejores resultados al analizar los problemas en
orden de importancia.
HTAS. BASICAS
52

.
Elaboración:
•
•
•
Seleccione los problemas a ser comparados y ordénelos por
categoría de acuerdo a lo siguiete:
•
Lluvia de ideas, por Ej.: ¿Cuales son los principales problemas
de calidad en el departamento A?.
•
Utilizando los datos existentes, por Ej.: Para establecer las áreas
problemáticas más importantes veamos los informes de calidad
generados durante el mes pasado por el departamento A.
Seleccione la unidad de medición del patrón de comparación, por
Ejemplo: el costo anual, la frecuencia, etc.
Seleccione el período de tiempo a ser estudiado, por Ej.: 8 horas, 5
días, 4 semanas, etc.
•
Reúna los datos necesarios de cada categoría, por Ej.: “El defecto A
ocurrio X veces en los últimos 6 meses” o bien “El defecto B costó X
cantidad en los últimos 6 meses”, etc.
•
Compare la frecuencia o costo de cada categoría respecto a las
demás, por Ej.: “El defecto A ocurrió 75 veces; el defecto B ocurrió
107 veces; el defecto C ocurrió 35 veces; o bien “El costo anual del
defecto A es de $750, 000 y el del defecto B es de $535, 000.
HTAS. BASICAS
53
•
Enumere en orden decreciente de frecuencia o costo y de izquierda a
derecha sobre el eje horizontal las diferentes categorías, las
categorías que contengan menos artículos pueden ser combinadas
en la categoría denominada “otros” la cual es colocada al extremo
derecho de la clasificación.
•
Arriba de cada categoría o clasificación dibuje una barra cuya altura
represente la frecuencia o costo de esa clasificación.
Observaciones Adicionales:
•
Fecuentemente los datos representativos a las frecuencias o a los
costos de las categorías son representados en el eje vertical
izquierdo y su respectivo porcentaje en el eje vertical derecho.
Asegurese que los dos ejes esten a escala
por ej.: El 100% de la escala del eje vertical derecho es equivalente
al costo o a la frecuencia total representada en el eje vertical
izquierdo, el 50% equivalente a la mitad del valor total representado.
•
Desde la esquina superior derecha de la barra más alta y
moviéndose de izquierda a derecha a través de las categorías se
puede trazar una línea que nos muestre la frecuencia acumulada de
las categorías (curva acumulado). Haciendo esto podríamos
contestar preguntas como ¿Cuánto del total es representado por las
tres primeras categorías?.
HTAS. BASICAS
54
•
Análiza los diferentes grupos de datos, por Ej.: por producto,
máquina, turno, etc. Si no surgen diferencias claras, reagrupar los
datos y utilizar la imaginación.
•
Mide el impacto de los cambios hechos en un proceso, por Ej.: antes
y después de las comparaciones. No se sabe cuánto mejor se está
actualmente si no se sabia donde estaba antes del cambio.
•
Desglosa ampliamente las causas en más y más partes específicas.
Elimina la causa, no el sintoma.
Usos Diversos de un Gráfico de pareto.
•
Identifica los problemas más importantes a través del uso de
diferentes escalas de medición, por Ej.: Costo, frecuencia, etc.
Ejemplo:
Diagrama 1).-Quejas de los clientes en el campo; el cual consta de 4
categorías y la de “otros” cinco, resultando la categoría Embarque
con un 42% de todas las quejas.
En seguida elaboramos el Diagrama 2).-Costos de Rectificación de
Quejas en el Campo; el cual tiene exactamente las mismas cinco
categorías o quejas del Diagrama 1, y resulta que la categoría
Embarque representa el 13% del costo total.
HTAS. BASICAS
55
Ejemplo de Diagrama de pareto:
Material Roto
Deslaminado
Nap Invertido
Daño.
DMN
1
10371
77
10372
10377
10378
10379
10380
10381
10384
10386
10387
10406
10407
1
10408
7.14
10409
10410
10411
10414
Total: 85.14
Foam Defecto
Falta Nap
Yardas
Tabla de Defecto VS Frecuencias.
Frecuencia del Defecto
2
3
4
5
6
Total de Cada Frecuencia.
1
2
3
4
5
6
7
11.97
9
4
10
4
3.5
3
4.73
2
1
1
14.97
30.5
30.15
87
44
165.9
2
Defc.
1
2
3
4
5
6
7
Total:
Falta Nap
Foam Defecto
Material Roto
Deslaminado
Nap Invertido
Daño.
Otro
85.14
14.97
30.5
165.9
2
2
1
Tabla de Mayor @ Menor.
F
Porcentaje (%) (%) Acumul.
165.9 55.02305065 55.02305065
85.14 28.23786939 83.26092004
30.5 10.11575072 93.37667076
14.97 4.965009452 98.34168021
2
0.663327916 99.00500813
2
0.663327916 99.66833604
1
0.331663958
100
301.5
100
2
HTAS. BASICAS
56
Ejemplo de Diagrama de pareto:
100
90
250
80
70
200
60
1
2
3
4
5
6
7
150
100
165.9
85.14
30.5
14.97
2
2
1
50
0
1
2
3
4
5
HTAS. BASICAS
50
40
30
1
2
3
4
5
6
67
55.02
83.26
93.37
89.34
99
99.66
7100
20
10
0
57
2.3.1.-Estratificación.
Utilizable cuando se requiere analizar casos en los cuales la
información oculta los hechos reales. Prácticamente cuando
los datos registrados provienen de varias fuentes. La
estratificación permite subdividir valores en categorías o
clasificaciones significativas que permitan concentrarse en la
acción correctiva por ejemplo la salida de producción en una
banda transportadora que recibe la producción de varias
maquinas.
Maquina 2
Maquina 3
Maquina 1
HTAS. BASICAS
58
2.4.-DIAGRAMA CAUSA EFECTO
Utilizable cuando se requiere explorar y mostrar todas las
causas posibles de un problema o una condición específica.
Consejos para su elaboración.
•Procure no ir más alla del área de control del grupo a fin de minimizar
posibles frustraciones.
•Si las ideas tardan en llegar, utilice las principales categorías de causas
como principales catalizadores. Sea conciso use pocas palabras.
•Asegúrese de que todos estén de acuerdo con la fase descriptiva del
problema.
Efecto?
¿Cómo se puede determinar los factores de un diagrama de Causa –
•Si se esta aplicando a áreas administrativas, es recomendable usar las 4
P´s: Pólizas, Procedimientos, Personal y Planta.
•Si se está aplicando a un proceso de producción en general, es
recomendable usar las 6 M´s: Método, Materiales, Gente, Maquinaria o
equipo, Mediciones, Medio ambiente.
HTAS. BASICAS
59
Por pasos de acuerdo al diagrama de flujo del proceso de producción. En la
mayoría de los casos, es recomendable utilizar una hoja de inspección, para
detectar frecuencias de fallas o defectos.
Colocar en forma apropiada en categorías las principales ideas generadas
en la Lluvia de Ideas.
El Diagrama de Causa y Efecto es una excelente herramienta gráfica que
ayuda a priorizar cuáles variables de entrada clave tienen un impacto en una
variable de salida clave.
CAUSA
EFECTO
HTAS. BASICAS
60
- composición metalúrgica
- composición química
- dimensiones
- maquinaria
- material detenido
- accesorios
- herramientas
MSA
equipo
materiales
Requerimientos
del cliente
gente
Trabajo en equipo- mejoramiento
continuo
ambiente
Satisfacción
del cliente
Método y
sistemas
Ciclo de mejora continua
-Trabajo equipo
- comunicación
- entrenamiento
- operación
- Humedad
- iluminación
- temperatura
- limpieza
HTAS. BASICAS
- ajustes
- instrucciones
- mtto preventivo
- ergonomía
61
Categorias (Las 6 “M”)
Mano de Obra
Está calificado?
Tiene experiencia?
Se le asignó el trabajo adecuado?
Está dispuesto a mejorar?
Está sano?
Materiales
Es adecuado el inventario?
Hay desperdicio de
material?
La mezcla es la adecuada ?
El manejo es el adecuado?
Está mezclado con
impurezas?
Maquinaria
Es la adecuada para la producción
Tiene adecuado mantenimiento?
Hay suficientes maquinas?
Es adecuada su lubricación?
Hace ruidos extraños?
Medio Ambiente
Es adecuada la temperatura?
La ventilación es correcta?
La visibilidad es correcta?
El lugar es ordenado?
Hay suficiente señalizaciones?
Método de Trabajo
Es un método seguro?
La secuencia de trabajo es adecuada?
Asegura el buen producto? Es claro el
método de trabajo?Son adecuados los
estándares?
HTAS. BASICAS
Medición
La presión del aceite es
correcta?
El nivel de aceite es el correc
El peso del producto es
correcto?
El tamaño del producto es el
adecuado?
62
LAS OCHO ETAPAS DEL MEJORAMIENTO CONTINUO
CON EL DIAGRAMA CAUSA Y EFECTO
CAUSA
EL EFECTO DEBE SER MEDIBLE
1.- Identificar el Problema .- Que se
necesita ser mejorado
2.- Objetivo .- Establecer metas y
objetivos.
3.- Mediciones .- Decida como y cuando
medir las mejoras.
TODOS LOS INVOLUCRADOS EN EL
EQUIPO CONTRIBUYEN CON SU
CONOCIMIENTO, EXPERIENCIA Y
CREATIVIDAD
HTAS. BASICAS
63
4.- Tarjeta de Hechos .- Integrar
informacion sobre las causas del problema
(amarillas).
Que deseamos conocer acerca de la
situacion actual :
Objetivo es encontrar causas reales
(obstaculos), determinando las categorias a las
que pertenece.
OBSERVACIONES ==> PERCEPCIONES
RESPUESTAS
==> ENCUESTAS
DATOS
==> EVIDENCIAS
SUGERENCIAS PARA ESCRIBIR LAS
TARJETAS
.- Utilizar ideas y oraciones completas
.- Escribir una idea principal por tarjeta
.- Ser concreto – especifico
.- Poner fecha y firma en sus tarjetas
.- Compartir las tarjetas con su equipo.
6.- Sistemas de Puntos .- Seleccionar y
probar ideas de mejora.
“Nada mas que HECHOS”.
5.- Tarjetas de Mejora .- Generar
ideas,soluciones y propuestas para las
mejoras (rosa).
Cuales son las propuestas en cuanto al
mejoramiento de la situacion actual:
.- Recomendaciones
.- Contramedidas
.- Acciones Correctivas
.- Ideas de Mejoramiento
.- Sugerencias
NO VIABLE
EN PRUEBA
DE INTERES
P. EXITOSA
PREPARACION
P. NO EXITOSA
7.- Tarjetas de Estandarizacion .Establecer y documentar los nuevos
procedimientos.
8.- Adherencia .- Mantener los
procedimientos estandar.
HTAS. BASICAS
64
2.5.-Matriz de Causa y Efecto







Este es un QFD (Quality Function Deployment) simple para enfatizar la
importancia de entender los requerimientos del cliente
Relaciona las entradas claves a los CTQs usando el diagrama del proceso
como su principal fuente
Los CTQs se clasifican de acuerdo a la importancia que le da el cliente
Las entradas claves se registran en relación con los CTQs
Resultado: Se hace un Pareto de las entradas clave que se usarán en los
FMEA y en los Planes de Control
Resultado: Entrada para los Estudios de Capacidad en la Fase de
Mediciones
Resultado: Entrada en la evaluación inicial del Plan de Control del
Proceso
HTAS. BASICAS
65
Pasos para hacer la
Matriz de Causa y Efecto





Identifique los requerimientos (salidas) clave del cliente en el
Diagrama de Proceso
Ordene por categorías y asigne el factor de prioridad a cada
salida (Normalmente en escala del 1 al 10)
Identifique todos los pasos del proceso y los materiales
(entradas) del diagrama del proceso
Evalúe la relación de cada entrada con cada salida
 Puntuación baja: Los cambios en las variables de entrada
(cantidad, calidad, etc.) tienen un efecto pequeño en la
variable de salida
 Puntuación alta: Los cambios en la variable de entrada
pueden afectar grandemente la variable de salida
Multiplique los valores de relación por los factores prioridad y
sume el total para cada entrada
HTAS. BASICAS
66
1. Anote y
Clasifique las
salidas en
orden de
importancia
para el
cliente
Ejemplo
5
6
7
8
9
Requisito
Requisito
Entradas
del Proceso
4
Requisito
Salidas o CTQ’s
3
Requisito
2
Requisito
1
8
Requisito
9
Resistencia
10
Tierra
Rango de
Importancia
al Ciente
Corto
Cause and Effect
Matrix
10
11
12
13
14
15
Total
1
2
3
4
5
6
7
8
Este paso debe incluír a: Mercadotecnia, Desarrollo del
Producto y Manufactura. Si es posible, el usuario se debe
incluir también.
67
Ejemplo
Cause and Effect
Matrix
2. Anote
entradas
clave
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
10
11
12
13
14
Requisito
9
Requisito
Requisito
8
Requisito
Requisito
7
Requisito
6
Requisito
5
Requisito
4
Requisito
3
Requisito
Entradas
del Proceso
2
Tierra
Salidas o CTQ’s
Corto
1
Resistencia
Rango de
Importancia
al Ciente
Total
Ensamble de Switch
Conectado de Switch
Ensamble de Tapa
Ensamble de C Bolt
Ensamble de Cover
Prueba Final
Este paso usa las entradas del Diagrama de Proceso directamente.
Note que las entradas del Proceso siguen el Diagrama de Flujo paso a
HTAS. BASICAS
68
paso.
Ejemplo
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
Ensamble de Swit
Conectado de Swi
Ensamble de Tapa
Ensambled deC Bt
Ensamble de Covr
Prueba Final
9
10
11
12
13
14
Requisito
8
Requisito
7
Requisito
6
Requisito
5
Requisito
4
Requisito
3
Requisito
2
Requisito
1
Requisito
8
Requisito
Entradas
del Proceso
9
Requisito
Salidas o CTQ’s
10
Resistencia
Rango de
Importancia
al Ciente
Tierra
3
Correlacione
las Entradas
con las
Salidas
Corto
Cause and Effect
Matrix
Total
10
9
10
6
4
4
10
10
6
7
8
0
9
9
8
6
7
8
Esta es una estimación subjetiva de qué tanto influyen las variables
de entradaHTAS.
en BASICAS
las salidas CTQs
69
Ejemplo - Pareto de KPIV’s
Lista para el
Pareto
10
9
8
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
Tierra
Resistencia
Requisito
Requisito
Requisito
Requisito
Requisito
Requisito
Requisito
Requisito
Requisito
Requisito
Requisito
Rango de
Importancia
al Ciente
Corto
Cause and Effect
Matrix
Salidas o CTQ’s
Entradas
del Proceso
1
2
3
5
10
9
11
13
15
12
14
4
7
8
6
Ensamble de Swit
Conectado de Sw
Ensamble de Tap
Ensamble de C Bo
Ensamble de Covr
Prueba Final
Hemos sorteado
los números
multiplicados
cruzadamente y
encontramos que:
Total
10
9
10
6
4
4
10
10
6
7
8
0
262
252
218
171
168
104
9
9
8
6
7
8
HTAS. BASICAS
El ensamble de
switch,
conectado de
switch y
Ensamble de tapa
son muy
importantes.
Ahora podemos
evaluar los planes
de control para
estas KPIV’s
70
2.6.- HISTOGRAMA
Es una herramienta estadística que
nos permite representar por medio
gráfica de barras, el comportamiento
de una población al tener los datos
(muestra) agrupados y ordenados de
acuerdo a las veces que ocurren las
variaciones en el proceso.
HTAS. BASICAS
71
TIPOS DE HISTOGRAMAS
Histograma
Normal
Histograma de doble
pico
Histograma
Cliff
Histograma con isla
aislada
Histograma rueda
dentada
HTAS. BASICAS
72
CORRESPONDENCIA CON VALORES
ESPECIFICADOS
DISPERSIÓN
Normal
LIE
LIE
LSE
LSE
Grande
LIE
LSE
LIE
LIE
LSE
LIE
LSE
LSE
Peque
ña
DESVIACIÓN CON RESPECTO AL VALOR
MEDIO
Centrad
a
Pequeña
LSE
LIE
LSE
LIE
LSE
Gra
n
LIE
HTAS. BASICAS
73
PASOS PARA LA CONSTRUCCION DE UN HISTOGRAMA
1.-Registrar todos los datos de las muestras recopiladas.
2.-Seleccionar de los datos el valor máximo (Ma) y el valor mínimo
(Mi).
3.-Calcular el Rango (R) de variación de los datos. R = Ma - Mi .
4.-Seleccione el número de intervalos (K) a utilizar en el diagrama
de acuerdo a la tabla siguiente:
No. de datos (N)
25 - 50
50 – 100
100 -250
250 -------
No. de grupo(K)
5- 7
6 - 10
7 - 12
10 - 15
K tambien puede ser
Calculada como
K=N
5.-Calcular la amplitud de la clase (A) . Ancho de cada uno de los K
grupos.
6.-Calcular los límites inferior (LIK) y el superior (LSK) de cada uno de
los K
LI1 = M1
LS1 = LI1 + A
LI2 = LS1
LS2 = LI2 + A
LI3 = LS2
LS3 = LI2 + A
74
PASOS PARA LA CONSTRUCCIÓN DE UN
HISTOGRAMA
7.-Determinar el número de de datos (FK) , que caen dentro
de cada uno de lo grupos (K). Esto se hace
inspeccionando la información de tal forma de que cada
dato debe caer en uno y sólo un grupo.
8.-Calcule el punto medio de cada una de las clases,
utilizando la siguiente ecuación:
Punto medio
= Suma de los límites superior e inferior de la clase
9.-Graficar el histograma
HTAS. BASICAS
2
75
EJEMPLO DE UN HISTOGRAMA
Se han recolectado los siguientes datos de un proceso de producción
para la elaboración de un histograma con el fin de conocer su media y
la desviación estándar.
16.2
18.0
17.5
18.1
16.8
17.3
18.5
19.0
17.8
17.9
17.1
18.6
19.1
17.4
17.7
17.2
17.1
18.4
16.8
17.2
18.8
18.0
17.1
18.4
18.5
17.5
18.2
16.8
17.9
19.1
16.9
17.2
18.5
17.6
17.7
17.0
17.2
16.3
18.6
19.2
17.2
18.6
19.9
17.5
19.4
19.8
17.5
18.3
17.7
18.0
Solución:
Cálculo del Rango R = Ma - Mi = 19.9 - 16.2 = 3.7
Cálculo de la Amplitud A = R / K = 3.7 / 6 = 0.617 = 0.62
para el valor de K se ha seleccionado el valor de 6 según el número de datos.
Cálculo de los límites inferior y superior de las clases (K).
LI1 = Mi
= 16.20
LS1 = LI1 + A = 16.20 + 0.62 = 16.82
LI2 = LS1 = 16.82
LS2 = LI2 + A = 16.82 + 0.62 = 17.44
LI3 = LS2 = 17.44
LS3 = LI3 + A = 17.44 + 0.62 = 18.06
LI4 = LS3 = 18.06
LS4 = LI3 + A = 18.06 + 0.62 = 18.68
LI5 = LS4 = 18.68
LS5 = LI4 + A = 18.68 + 0.62 = 19.30
LI6 = LS5 = 19.30
LS6 = LI5 + A = 19.30 + 0.62 = 19.92
76
EJEMPLO DE UN HISTOGRAMA
N o . d e c la s e
1
2
3
4
5
6
L í m it e s
1 6 .2 0
1 6 .8 2
1 7 .4 4
1 8 .0 6
1 8 .6 8
1 9 .3 0
T a b la d e F r e c u e n c ia s
d e c la s e
F r e c u e n c ia
- 1 6 .8 2
5
- 1 7 .4 4
12
- 1 8 .0 6
14
- 1 8 .6 8
11
- 1 9 .3 0
5
- 1 9 .9 2
3
P u n t o m e d io
1 6 .5 1
1 7 .1 3
1 7 .7 5
1 8 .3 7
1 8 .9 9
1 9 .6 1
16.20 16.82 17.44 18.06 18.68 19.30
HTAS. BASICAS
19.92
77
2.7.- DIAGRAMA DE DISPERSION
Análisis de Regresión
El Análisis de Regresión es una técnica estadística que se
utiliza para analizar la correlación existente entre
variables. Esta se enseña en cursos de matemáticas
como la obtención de “la línea que mejor queda”.
La Regresión Simple compara una variable independiente
tal como:
anuncio de inversión de dólares
contra una variable dependiente como:
ventas en dólares.
HTAS. BASICAS
78
Análisis de Regresión
Regresión Múltiple compara más de una variable independiente
contra una variable dependiente (o respuesta).
Por ejemplo,
podemos comparar 3 variables independientes:
Temperatura; Velocidad; y Presión
contra una variable de respuesta:
El Peso de la Parte
prodicida una inyectora de plastico.
Se pueden desarrollar otros tipos de modelos de regresión de
naturaleza no-lineal, tales como modelos cuadráticos o modelos
logarítmicos.
Sin embargo, primero nos concentraremos en la dinámica de la
regresión simple.
HTAS. BASICAS
79
Análisis de Regresión
Unos cuantos términos...
Variable Independiente - Alguna variable que puede tener
casi cualquier valor y que causa variación en alguna
característica dependiente. (ej. la variable de entrada,
KPIV)
Variable Dependiente - Una variable llamada salida o
variable de respuesta (CTQ). El resultado depende de
los valores de la(s) variable(s) independiente(s).
Ejemplos:
Variable Dependiente.......Variable(s) Independiente(s)(Potenciales)
Estatura..................................
Estatura de los Padres
Calificaciones ........................Tiempo de Estudio
Puntos por juego ................... Tiempo de Práctica, Entrenador
DPU ..................................... Entrenamiento, Inversión, Actitud
HTAS. BASICAS
80
Análisis de Regresión
Puntos de Dispersión - (o diagrama de dispersión) Puntos
de datos dibujados en una gráfica que nos proporcionan
una fotografía de la dispersión o de lo “desparramado”.
Tradicionalmente, la variable independiente (X) se
coloca en el eje horizontal mientras la variable
dependiente (Y), en el eje vertical en un diagrama de 2
dimensiones, estos pares de datos generalmente son
recopilados de información historica de los procesos que
toda empresa debe tener disponible.
Variable
Dependiente (Y)
Variable
Independiente (X)
HTAS. BASICAS
81
Análisis de Regresión
Diagrama de
Dispersión
Estatura
del hijo
(in.)
80
UNA CORRELACION
POSITIVA !!
75
70
65
60
60
65
70
75
¿Esperaríamos que la
correlación entre la
estatura del padre (X)
y la estatura del hijo (Y)
fuera una correlación
80 uno-a-uno?
Estatura del padre (in.)
HTAS. BASICAS
82
Análisis de Regresión
Vida de la
Sierra
(min.)
50
Diagrama de Dispersión
UNA CORRELACION
NEGATIVA!!!
40
30
20
10
0
85
90
95
100
105
110
115
Velocidad de Corte (pies por min.)
HTAS. BASICAS
83
Análisis de Regresión
Puntos
Examen Diagrama
Universidad
1550
1450
1350
1250
1150
1050
950
850
750
650
60
65
70
de Dispersión
NO HAY CORRELACION!!
75
80
Estatura del padre (pulgadas)
HTAS. BASICAS
84
Análisis de Regresión
Procedimiento General para realizar un análisis de regresión...
1.
Planear el experimento asegurando imparcialidad y
aleatoridad.
2.
Recolectar buenos datos.
3.
Dibujar Diagrama de Dispersión.
4.
Calcular la Ecuación de Regresión.
5.
Calcular la R-Cuadrada.
6.
Interpretar la información.
HTAS. BASICAS
85
Análisis de Regresión
Recuerde que la ecuación general de una recta es como sigue...
y = mx + b
donde
y
x = variable independiente
m = ángulo de inclinación
b = intersección de la variable dependiente, y.....
Ahora, vamos a modificarla un poquito...
El modelo de regresión lineal se estima como...
^
Y = b0 + b1 X
^
donde Y es la estimación de la variable dependiente dado un
valor de la variable independiente, X
b0 = intersección de la ecuación de regresión
y
b1 = ángulo de inclinación de la ecuación de regresión
HTAS. BASICAS
86
Análisis de Regresión
Lo que estamos buscando es la línea que minimizará la
distancia desde los puntos graficados hacia la línea....
*
Desviaciones
Variable
de
Respuesta
(Y)
Línea de
Regresión
*
*
*
*
*
Puntos
Dispersos
*
*
*
*
Variable
de
Entrada (X)
HTAS. BASICAS
87
Análisis de Regresión
La inclinación está dada por....
(SXY - [SXSY]/n)
b1 =
2
2
(SX - [SX] /n)
Variable
de
Respuesta
(Y)
b1
Variable
de
Entrada (X)
HTAS. BASICAS
88
Análisis de Regresión
La intersección de y está dada por...
b0 = Y - b1 X
b1
Variable
de
Respuesta
(Y)
}
Variable
de
Entrada (X)
b0
HTAS. BASICAS
89
Análisis de Regresión
Ejemplo
Supongamos que un instructor quiere comparar las horas de
estudio
como la variable independiente (X); contra calificaciones como la
variable dependiente (Y).
El instructor cree que existe una fuerte correlación y quiere:
1) Ver si realmente existe dicha correlación;
y
2) Si es así, de alguna forma predecir cuales serán las
calificaciones
basado en las horas de estudio.
HTAS. BASICAS
90
Análisis de Regresión
Ejemplo
Primero, el instructor recolecta datos “buenos”...
Estudiante
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Horas Estudiadas (X)
2
2
3
4
4
5
6
6
7
7
HTAS. BASICAS
Calificaciones (Y)
65
60
68
72
68
80
80
87
94
96
91
Análisis de Regresión
Ejemplo
Segundo, el instructor hace un diagrama de dispersión...
Diagrama de Dispersión
Calificaciones
Horas Estudiadas vs. Calificaciones
100
90
80
70
60
50
¿Correlación
1
2
3
4
5
6
7
8
Positiva?
Horas Estudiadas
HTAS. BASICAS
92
Análisis de Regresión
Ejemplo
Ahora, podemos calcular b1 y b0 para
Las estadísticas necesarias
desarrollar la ecuación de regresión.
para calcular b1 y b0....
SX = 46 X = 4.6
X
2
2
3
4
4
5
6
6
7
7
Y
65
60
68
72
68
80
80
87
94
96
XY
130
120
204
288
272
400
480
522
658
672
X
4
4
9
16
16
25
36
36
49
49
2
HTAS. BASICAS
SY = 770 Y = 77.0
SXY = 3746
n = 10
2
SX = 244
93
Análisis de Regresión
Ejemplo
Por lo tanto,
SXY - (SXSY/n)
b1 =
2
b0 = Y - b1 X
2
SX - [(SX)/n]
= 77 - 6.3 (4.6)
3746 - [(46)(770)/10]
=
2
244 - [46 /10]
=
= 48.0
De esta manera,
204/32.4 = 6.3
^ = 6.3 X + 48.0
Y
HTAS. BASICAS
94
Análisis de Regresión
Ejemplo
Volvamos a ver el Diagrama de Dispersión ahora con la Ecuación
de Regresión ya dibujada
Calificaciones
Diagrama de Dispersión
Horas Estudiadas vs. Calificaciones
100
90
80
70
60
50
40
1
2
3
4
5
6
7
8
Horas Estudiadas
HTAS. BASICAS
95
Análisis de Regresión
Ejemplo
Hablando intuitivamente, ¿se ve como que “queda bién”? ,¿nos
sentimos agusto prediciendo Y dada X usando este modelo?
Calificaciones
Diagrama de Dispersión
Horas Estudiadas vs. Calificaciones
100
90
80
70
60
50
40
1
2
3
4
5
6
7
8
Horas Estudiadas
HTAS. BASICAS
96
Análisis de Regresión
Paso 5
Ahora introducimos una prueba de diagnóstico para determinar
el nivel de confianza que tenemos en la habilidad de nuestro
modelo para predecir.
Utilizamos un estadístico llamado coeficiente de determinación
más comunmente llamado “R cuadrada”.
R 2 es una medida de la cantidad de variación en las salidas (o
variable de respuesta) esto lo explica el modelo de regresión.
Mientras más grande sea esta cantidad, mayor será la confianza
que tendremos en el modelo en sí.
HTAS. BASICAS
97
Análisis de Regresión
Paso 5
Para calcular e interpretar la estadística R, primero calculamos r,
llamada “coeficiente de correlación”.
n SXY - (SX)(SY)
r =
2
2
[n SX - (SX) ] [n SY - (SY) ]
2
2
-1 < r < +1
y
2
0 <R <1
Ya tenemos todas las medidas necesarias para calcular r de
2
nuestros cálculos de b1 y b0 con excepción de SY .
HTAS. BASICAS
98
Análisis de Regresión
Ejemplo
Recuerde...
SX = 46
SY = 770
X = 4.6
Y = 77.0
SXY = 3746
2
SX = 244
n = 10
2
y ahora, SY = 60,678
HTAS. BASICAS
99
Análisis de Regresión
Ejemplo
2
Usando estos valores podemos calcular r y además R .
10 (3746) - (46) (770)
r =
2
2
[10 (244) - (46) ] [10 (60,678) - (770) ]
=
=
2040/2120.64
0.962
así...
HTAS. BASICAS
2
2
R = 0.962
= 0.925
100
Análisis de Regresión
Ejemplo
R = 0.925 = 92.5%
La cantidad 92.5% representa el porciento de la variación en la
variable de respuesta Y, debido a una relación lineal con X.
Además 100% - 92.5% = 7.5%
Esto quiere decir que 7.5% de la variación se debe a algo más.
HTAS. BASICAS
101
Análisis de Regresión
Paso 6 - Interpretación
Si R = 1, quiere decir que existe una correlación uno a uno.
ej. 100% de la variación la aclara la ecuación de regresión.
Esta sería la más fuerte correlación posible.
Si R = 0, quiere decir que NADA de la variación la explica
la ecuación de regresión. Entonces, NO existe correlación.
2
¿Esperamos que las R ’s sean 1?
¿Cómo determinamos que es o no una correlación fuerte?
HTAS. BASICAS
102
Análisis de Regresión
REGRESION NO LINEAL
Linea recta
y
y = a + bx
x
Curva exponencial y = ae
(a>0)
bx
y
x
y
Curva logaritmica
y = a + b lnx
x
y
Curva de poder
(a>0)
y = ax
b
x
Análisis de Regresión
Los coeficientes de regresión a y b pueden ser encontrados resolviendo el
Siguiente sistema de ecuaciones lineales por medio de la triangular superior
n
ΣXi
A
ΣXi
2
ΣXi
b
ΣYi
=
ΣYi Xi
Donde las variables son definidas de la siguiente manera
Regresión
A
Xi
Yi
Lineal
a
Xi
Yi
Exponencial
Ln a
Xi
Ln Yi
Logaritmica
a
Ln Xi
Yi
C. De poder
Ln a
Ln Xi
Ln Yi
104
Análisis de Regresión
EJEMPLOS
1.-Ajustar el siguiente conjunto de datos a una curva exponencial
Solución
Xi
.72 1.31 1.95 2.58 3.14
a = 3.46
Yi 2.16 1.61 1.16
.85 0.5
b = - 0.58
2.-Ajustar los siguientes datos a una curva logaritmica
Solución
Xi
3
4
6
10
12
a = - 47.02
Yi
1.5
9.3
23.4
45.8
60.1
b = 41.39
3.-Ajustar los siguientes datos a una curva de poder
X
Y
10
12 15
17
20
22
25
27 30
32 35
0.95 1.05 1.25 1.41 1.73 2.00 2.53 2.98 3.85 4.59 6.02
Solución a = 0.03
b = 1.46
HTAS. BASICAS
105
Solución del ejemplo 1
SUMA =
Xi
Yi
LnYi
Xi2
XiLnYi
.72
2.16
0.770
0.5184
0.5544
1.31
1.61
0.476
1.7161
0.6235
1.95
1.16
0.148
3.8025
0.2886
2.58
0.85
-0.162
6.6564
-0.4179
3.14
0.5
-0.693
9.8596
-2.1760
9.70
6.28
0.539
22.553
-1.1274
La matriz de solución quedaria
De la siguiente manera donde
n=5
HTAS. BASICAS
n
ΣXi
ΣXi
ΣLn Yi
2
ΣXi
ΣXiLnYi
106
5
9.70
9.70
22.53
3.712 b = -2.1730
0.539
b = -0.585
-1.1274
Ln a + (1.94) (-0.585) = 0.1078
1
1.94 0.1078
0.
3.712 -2.1730
Ln a = 0.1078 + 1.135
Ln a = 1.2428
a = antiLn (1.2428)
a = 3.46
Por lo tanto el modelo quedaria de la siguiente manera
^
Y = 3.46
-0.58 X
e
HTAS. BASICAS
107
MODULO
CONTROL ESTADISTICO
DEL PROCESO (SPC)
“STATISTICAL PROCESS CONTROL”
UNIDAD III
GRAFICAS DE CONTROL
M.C. ROLANDO DEL TORO WALS
GRAFICAS DE CONTROL
108
3.-GRAFICAS DE CONTROL
• Dr. Walter Shewhart
Laboratorios Bell ~1920
• Fué el primero en hacer la distinción entre variación controlada y
no-controlada debida a causas comunes y especiales.
• Desarrolló las gráficas de control para separar las dos causas.
• Es la única herramienta que distingue entre causas especiales y
causas comunes de la variación.
¿Qué es una Gráfica de
Control?
• Es la representación gráfica de una característica de un proceso.
• Representa a un proceso mostrando si solo están presentes causas
comunes de variación.
• Le dice si algo está cambiando en su proceso y en que momento
está sucediendo tal cambio.
• No le dice que está causando el cambio y si este es “bueno” o
“malo”.
GRAFICAS DE CONTROL
109
Aplicaciones Básicas de
las
Gráficas de Control
• Asisten al determinar si un proceso ha estado operando dentro
de control estadístico.
• Separan las ‘causas comunes’ de variación de las ‘causas
especiales’ de variación.
• Ayudan a lograr y mantener control estadístico.
Beneficios de los Sistemas de Gráficas de
Control





Técnica comprobada para mejorar la productividad
Efectiva para prevenir defectos
Evita ajustes innecesarios al proceso
Proporciona información de diagnóstico
Proporciona información acerca de la capacidad del proceso
GRAFICAS DE CONTROL
110
El Mejoramiento del Proceso y las
Gráficas de Control
Entrada
Salida
Proceso
Sistema de
Medición
4. Verificar y
Observar
1. Detectar la
Causa Asignable
3. Implantar
Acción Correctiva
2. Identificar la
Causa Raíz
HTAS. BASICAS
111
3.1.-Componentes de una Gráfica de Control
Límite de Control
Superior
X-bar C hart for KPO V
615
UCL=613.6
Sample Mean
Media
605
X =599.1
595
585
LCL=584.6
0
Límite de Control
Inferior
10
20
Sample Number
GRAFICAS DE CONTROL
112
X-bar C hart for KPOV
UCL
LCL
0
( + 3 Sigma)
Zone A
( + 2 Sigma)
Zone B
( + 1 Sigma)
Zone C
( -1 Sigma)
Zone C
( - 2 Sigma)
Zone B
( - 3 Sigma)
Zone A
10
20
Para las gráficas de Shewhart, como la X-barra. Los límites de control
se colocan a +/- 3 desviaciones estándar de la media del proceso
GRAFICAS DE CONTROL
113
Causas comunes y especiales
CAUSAS COMUNES
• Existen en cada operación/proceso
• Son causadas por el mismo proceso (debido a la forma como
usualmente hacemos las cosas)
• Generalmente controlable por la gerencia
CAUSAS ESPECIALES
• Existen en la mayoría de las operaciones/procesos. Se pueden
presentar de vez en cuando, o continuamente en algunos
procesos.
• Son causados por una única alteración o una serie de ellas.
• Generalmente controlable por el operador (o cuando menos
detectable).
Cada tipo exhibe diferentes características estadísticas; por lo
tanto, para controlar y reducir sus efectos, debemos tratarlas
de manera diferente.
HTAS. BASICAS
114
Causas Comunes vs. Causas Especiales de Variación
Causas Comunes de Variación...
Más del 90% de la variación es por naturaleza, debida a causas
comunes. Por ejemplo, ¿cuáles son algunas de las causas
comunes de variación que lo forzan a usted a llegar al trabajo a
diferente hora cada día? Lo crea usted o no... la variación que
existe en las ventas es debida a causas comunes.
Causas Especiales de Variación...
Menos del 10% de toda la variación es por naturaleza, debida a causas
especiales. ¿Cuáles podrían ser algunos ejemplos de causas
especiales de variación que lo forcen a llegar a horas variables a su
trabajo cada día?
Aunque menos del 10% de toda la variación es debida a causas
especiales, la gente aún tiende a tratar cada pico o valle como si
fuera especial - cuando normalmente son causas comunes.
HTAS. BASICAS
115
Causas Comunes vs. Causas Especiales de Variación
¿A quién le importa? Por qué invertir tiempo identificando si la
variación en un proceso es debida a causas comunes o
especiales?
La respuesta...
Una de las principales razones del por qué se hacen y se utilizan las
gráficas de control, es para identificar causas especiales de
variación. Usaremos diferentes estrategias para reducir la variación
dependiendo de si la variación es común o especial.
HTAS. BASICAS
116
Causas Comunes vs. Causas Especiales de Variación
Prueba para detectar causas especiales...
1) Recolecte, grafique, y clasifique cuando menos 30 datos y
asegurese de que pasan las pruebas de normalidad y calcule
los límites de control. Típicamente, esto incluye calcular la
media, la desviación estándar, y entonces ir “arriba y abajo” 3
desviaciones estándar de la media.
2) Aplique las siguientes pruebas: (si alguna pasa, la variación se dice
que es causa especial por naturaleza)
2.1) Cualquier punto que caiga fuera de los límites de control.
2.2) 7 puntos consecutivamente incrementando o decreciendo.
2.3) 7 puntos consecutivos en un lado de la media (no la meta).
2.4) 14 puntos consecutivos en forma de “serrucho”.
HTAS. BASICAS
117
Causas Comunes vs. Causas Especiales de Variación
Tres estrategias para reducir las causas comunes de variación...
1) Estratificación - examinando las diferentes características
respecto la salida del proceso, tales como que día de la semana
ocurrió la variación más alta o cual estilo/parte generó la mayor
variación. Típicamente, las gráficas de Pareto son muy útiles
cuando se estratifican los datos.
.
2) Disgregación - dividir un proceso en sus componentes y
estudiar la variación en cada paso del proceso. Se relaciona
muy seguido con estudios de capacidad y de rendimiento. Los
Diagramas de Flujo, los histogramas, y las gráficas de pareto
son muy útiles al desintegrar los datos.
HTAS. BASICAS
118
3) Experimentación - cambiando algunos factores en diferentes niveles y
analizando los resultados y los efectos. La Experimentación puede
resultar costosa y lo común es que se intente únicamente después de
haber hecho la estratificación y/o la disgregación.
Otros conceptos...
1) La Regla de los 5 Por qué.
2) Límites de Control vs. Límites de Especificación.
1)
2)
3)
4)
5)
5 Elementos de la Gráficas de Control
Gráfica de Observaciones (X-barra, X)
Gráfica de Variaciones (R, s, MR) - ¿Por qué se necesita?
Tabla de Datos
Reporte de Acciones Correctivas
Ventana de Sumario Estadístico (normalmente en los paquetes de
software de sistemas de SPC únicamente)
HTAS. BASICAS
119
Pasos para Implantar
Gráficas de Control











Seleccione la característica apropiada que se va
a controlar
Selecione el punto de recolección de los datos
Seleccione el(los) tipo(s) de gráfica(s) de
control
Determine el tamaño de la muestra apropiado y
la frecuencia
Establezca las bases para los sub-grupos
racionales
Determine el método y los criterios de medición
Determine la capacidad de los gauges
Desarrolle un estudio inicial de capacidad para establecer los
límites de control “de prueba”
Diseñe las formas para recolectar y graficar los datos
Establezca un procedimiento para recolectar, graficar, analizar
y actuar; basándose en esta información
Proporcione instrucciones por escrito y entrene al personal
involucrado
GRAFICAS DE CONTROL
120
Tipos de Gráficas de Control



Existen muchos tipos de gráficas de control; sin embargo, los
principios básicos para cada una, son los mismos.
El tipo apropiado se escoge utilizando el conocimiento de ambos
“SPC” y los objetivos de su proceso.
La selección del tipo de gráfica depende de:
 Tipos de Datos:
atributos vs. variables
 Facilidad del muestreo
homogeneidad de la
muestra
 Distribución de los datos normal o anormal
 Tamaño del subgrupo
constante o variable
GRAFICAS DE CONTROL
121
Como Seleccionar el tipo Correcto de
Gráfica de Control
Tipo de
datos
Atributos
Defectos
¿área de oportundad
constante de muestra a
muestra?
¿Gráficar defectos
o defectivos?
Si
Defectivos
Variables
Individuales
Los datos tienden a estar
normalmente distribuidos debido
al teorema del límite central
¿Mediciones
individuales o
subgrupos?
Medición a
Subgrupos
c,u
¿Datos normalmente
distribuidos?
No
Si
Si la media es grande, X y Rm
son efectivas también
No
u
¿Tamaño del
subgrupo constante?
Si
p, np
¿Interés
principal en cambios
bruscos de la
media?
X, Rm
No
MA, EWMA,
o CUSUM
y Rm
Si
Xbarra-R
No
p
Si ni n ni p son pequeñas;
X barra-R, y X-Rm son
efectivas también
GRAFICAS DE CONTROL
Más efectivas para detectar
cambios graduales a largo plazo
Usar gráfica X barra-R con
reglas modificadas
122
Muestreo



Tamaño de la Muestra
 Gráfica de variables: 5 si es posible por cada muestra de 30 a 40
muestras
 Gráfica de atributos : 30 o más dependiendo de los porcentajes
Frecuencia de la Muestra
 No demasiadas (muy costoso)
 No muy poquitas (la información no es confiable)
 Como regla general: mientras más seguido, es mejor
 Los sistemas de medición en-línea ofrecen control del proceso en el
tiempo real
Subgrupos racionales
 Trate de capturarlos cuando los factores clave de un proceso son
consistentes
 Si se hace correctamente, un subgrupo racional para un proceso en
control reflejará unicamente variación de causas comunes
GRAFICAS DE CONTROL
123
Una idea fundamental en el uso de las cartas de control es recopilar datos
muestrales de acuerdo a lo que Shewhart denomino subgrupo racional.
En general esto significa:
La selección de subgrupos o muestras de modo que, en la medida de lo
posible, la Variabilidad de las observaciones dentro de un subgrupo
incluya toda la variabilidad aleatoria o natural, y excluya la variabilidad
asignable o por causas especiales
Cuando se aplican las cartas de control a los procesos de produccion, el
orden temporal de la produccion es una base logica para la formacion de
subgrupos racionales
El orden cronologico es una buena base, para formar subgrupos, ya que
permite la deteccion de causa asignables que se presentan con el paso
del tiempo
En algunas lineas de maquinado en las primeras operaciones de
desbaste se muetrea cada 2 hrs. Ya que las tolerancias son mayores en
estas operaciones, a diferencia de las ultimas operaciones donde el
muestreo es cada hora ya que la tolerancia es mas cerrada en estas
operaciones.
GRAFICAS DE CONTROL
124
Cuando un proceso esta formado por varias maquinas que combinan
su salida en una banda de transporte comun. Si se toman muestras
en la salida de esta banda Sera muy dificil detectar si alguna de las
maquinas estan fuera de control por lo que es recomendable aplicar
tecnicas de cartas de control a la salida de cada maquina.
A veces este concepto debe aplicarse a diferente cabezales de la
misma maquina, estaciones de trabajo diferentes, opradores
diferentes, y asi sucesivamente.
Es costumbre ubicar los limites de control sobre una grafica a una
distancia de mas o menos tres desviaciones estándar de la variable
graficada. Estos limites se conocen como limites de control 3sigma
Estos limites consideran valores de Z /2 = 3 en un intervalo de
confianza que comprende una area bajo la curva de la normal del
99.73%
Otra manera de evaluar las desiciones con respecto al tamaño de la
muestra y la frecuencia de muestreo, es mediante la longitud de
corrida promedio (LCP) de la grafica de control
GRAFICAS DE CONTROL
125
La LCP es el numero promedio de puntos que deben graficarse antes de
que uno de ellos indique una condicion de proceso fuera de control.
Para cualquier grafica de control la LCP pude calcularse a partir de
la media de una variable aleatoria geometrica como:
LCP =
1
p
Donde p es la probabilidad de que cualquiere punto exceda los limites
de control. Por lo tanto para una carta X con limites 3-sigma, p = 0.0027
es la probabilidad de que un solo punto caiga fuera de estos limites cuando
El proceso está bajo control, asi que
LCP =
1
p
=
1
0.0027
= 370
Es la longitud de corrida promedio de la carta X cundo el proceso esta
Bajo control
GRAFICAS DE CONTROL
126
Impacto del Tamaño del Subgrupo
UCL
UCL
UCL
LCL
LCL
LCL
n=3
n = 10
n = 25
Si el tamaño de la muestra se incrementa, los límites de control
estarán más juntos. Esto tiene el efecto de incrementar la sensibilidad
de la gráfica a cambios pequeños en el promedio de la población.
También disminuye la probabilidad del error tipo II. Como regla
general, el tamaño del subgrupo (n) debe ser: 2 < n < 6.
GRAFICAS DE CONTROL
127
“No utilizar gráficas de control para analizar
datos ha sido una de las mejores formas
conocida por el hombre de aumentar costos,
desperdiciar esfuerzos, y bajar la moral.”
- Dr. Donald J. Wheeler
GRAFICAS DE CONTROL
128
4.-GRAFICAS DE CONTROL PARA
VARIABLES






X-barra
 Mide el objetivo o el centro del proceso
 Verifica el cambio en la Media de la variable a través del tiempo
Individuales
 Similar a la X-barra
 Grafica puntos individuales en lugar de la Media
Mediana
 Similar a la X-barra
 Grafica todos los puntos en la muestra y el punto de enmedio se
encierra en un círculo
Rango
 Se usa con la gráfica X-barra
 Verifica la variabilidad del proceso a través del tiempo
 Mide la ganancia o pérdida de uniformidad
Sigma
 Similar a la gráfica de Rango
 Usa la estimacion de Sigma de la muestra
Rango Móvil
 Similar a la gráfica de Rango
 Se grafica un rango nuevo con cada punto consecutivo
 Se usa con la gráfica individual
GRAFICAS DE CONTROL
129
Sumario
Gráficas de Control de Variables
Tipo de Gráfica
Propósito
Aplicación
Cuando se pueden muestrear más
de 1 unidad cada vez
Rango (R)
Observar el promedio
de una característica
a través del tiempo
Observar la
variabilidad de una
característica /tiempo
Desviación
Estándar (S)
Observar la
Se usa con la gráfica X cuando
variabilidad de una
la muestra es 9
característica /tiempo
Promedio (X)
Individual y
Rango Movible
(I - MR)
Exponencialmente
Balanceada Prom.
Movible (EWMA)
Suma acumulativa
(CUSUM)
Observar la
variabilidad de una
característica
individual a
través del tiempo
Se usa con la gráfica X cuando
la muestra es <8
Areas de producción que
requieren períodos largos de
tiempo para una sola muestra o
cuando una única muestra es
significativa
Se usa en areas donde el subgrupo
racional es n=1 o cuando es neceObservar pequeños
sario detectar cambios pequeños
cambios en el proceso
en el proceso, o cuando los datos
no están normalmente distribuidos
Similiar a EWMA
Se usa en aplicaciones
especiales
Tamaño del
Subgrupo
n 2
3n8
Comentarios
Insensible a los cambios menores que 2 Sigma
cuando: n = 4 a 6
Ninguno
n9
Aumenta la sensibilidad debido al aumento del
tamaño de la muestra. Se usa cuando es necesario
un control estricto y/o el costo no es impactante
n=1
Se debe estar seguro que se cumplan los
requerimientos de la distribución normal
n>1
No es de Shewhart. No reacciona a cambios grandes
tan rápidamente. También es capaz de producir
resultados pronosticados. Suaviza los datos para
enfatizar tendencias. Importan más datos recientes
n>1
No es de Shewhart. La misma sensibilidad que la
EWMA. Difícil de graficar manualmente
GRAFICAS DE CONTROL
130
4.1.-Gráficas de Control X - R ( Medias y
Rangos )
Ventajas
Aritmética simple
Muy sensible a cambios en el proceso
Tamaño de muestra constante
Limitante
Una gráfica de control por característica de calidad
PRIMER PASO:
DECISION DE LA CONSTRUCCION DE LA GRAFICA INCLUYENDO:
LOS OBJETIVOS A CONSEGUIR
ELECCION DE LA VARIABLE
ELECCION DEL TAMAÑO Y FRECUENCIA DE
OBTENCION DE LOS DATOS
GRAFICAS DE CONTROL
131
Guías para la selección de subgrupos:
Para procesos en produccion respecto a las gráficas de control ;
• Minimice la oportunidad de cambios dentro de la muestra.
Tome piezas consecutivas.
• Tome la muestra periódicamente en la hora especificada para
estudiar cambios en el proceso entre intérvalos.
Para procesos totalmente nuevos, se recomienda un tamaño de
subgrupo de 4 ó 5 piezas consecutivas a intérvalos de 1 ó 2
horas, Dependiendo de las tolerancias de los procesos como el
desbastado (2hrs) o el rectificado (1hr).
METODO DE REGISTRO
INSTRUMENTO Y METODO DE MEDICION
GRAFICAS DE CONTROL
132
En lugar de ver todas las salidas del proceso (puntos),
supongamos que únicamente nos podemos dar
el lujo de ver una muestra de n=3 por hora
10 10.5
Y = Peso (lbs)
9.5
10 10.5
Y = peso (lbs)
9.5
= Medida individual
= Promedio del subgrupo
GRAFICAS DE CONTROL
133
Gráfica de Rango:
R=1.0
R=0.5
Rango (ancho)= R=1.5
Y = Peso (lbs)
Gráfica de Rango
R =1.0
GRAFICAS DE CONTROL
134
Promedios:
Y = Peso (lbs)
Gráfica X-barra
UCL
Linea Central
LCL
GRAFICAS DE CONTROL
135
2do. PASO:
CALCULAR PARA CADA SUBGRUPO
X y R
X = S X i = X 1 + X 2 + ...........X
n
n
n
RANGO = VALOR MAXIMO - VALOR MINIMO
3er. PASO:
A) CALCULAR LA MEDIA DE RANGOS.
R = SR
K
i
= R 1 +R
2
+ ..............R
k
K
n = El numero de observaciones de la muestra
K = El numero de muestras
GRAFICAS DE CONTROL
136
B) CALCULAR LIMITE SUPERIOR E INFERIOR PARA LA GRAFICA
RANGOS
DONDE D3, D4 Y A2 SON
CONSTANTES DE
GRAFICAS DE CONTROL
QUE DEPENDEN DEL
TAMAÑO DE LA MUESTRA
LSC R = D4 R
LIC R = D3 R
C) CALCULAR X (PROMEDIO DE PROMEDIOS) O BIEN CONOCIDA COMO
LA MEDIA DE MEDIAS
X = S X i = X1 + X 2 + .............X
K
K
k
4to. PASO
CALCULAR LOS LIMITES DE CONTROL PARA LA GRAFICA DE MEDIAS O
PROMEDIOS
LSC
X
=X+A
LIC
X
=X–A
2
2
R
R
137
GRAFICA DE CONTROL POR VARIABLES
Nombre de la parte: tubo alimentacion de gasolina CT-40
Característica:
Espesor de Formado
Frec./ Tamaño de Muestra: 5 piezas cada hora
X =Promedio de X = 1.726
X &R
Especificación:
1.42
1.92
Instrumento : Vernier Digital
LSC = X +( A 2 R ) =
1.797
LIC =XX- +(
( AA22R)
R =) =
1.654
X
L S E 1.96
1.92
1.88
1.84
L S C 1.80
1.76
1.72
1.68
L I C 1.64
1.60
1.56
1.52
1.48
1.44
L I E 1.40
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
R =Promedio de R= 0.105
11
12
13
14
LSCR = D4 R =
15
16
17
18
19
20
0.221
21
22
23
24
25
LICR = D3 R =
26
27
28
29
30
0
R
0.28
0.24
LSC
0.20
0.16
0.12
0.08
0.04
0.00
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
LECTURAS
1
1.82
1.74
1.68
1.75
1.74
1.74
1.78
1.70
1.70
1.72
1.76
1.75
1.75
1.77
1.69
1.72
1.75
1.74
1.75
1.73
1.69
1.71
1.77
1.74
1.76
1.75
1.73
1.75
1.73
1.78
1.79
1.66
1.66
1.69
1.75
1.76
1.78
1.68
1.68
1.65
1.76
1.74
1.69
1.70
1.71
1.68
1.68
1.74
1.82
1.59
1.72
1.67
1.74
1.75
1.76
1.61
1.69
1.71
1.69
1.75
1.67
1.76
1.72
1.64
1.78
1.73
1.68
1.78
1.75
1.65
1.74
1.77
1.66
1.75
1.74
1.62
1.78
1.73
1.71
1.75
1.74
1.63
1.75
1.71
1.65
1.72
1.76
1.65
1.73
1.74
1.78
1.65
1.79
1.78
1.77
1.73
1.79
1.63
1.74
1.72
1.67
1.77
1.71
1.64
1.74
1.77
1.78
1.74
1.72
1.69
1.71
1.73
1.73
1.72
1.76
1.66
1.71
1.76
1.72
1.77
1.69
1.80
1.72
1.75
1.65
1.76
1.76
1.75
1.73
1.75
1.77
1.77
1.71
1.77
1.70
1.76
1.64
1.76
1.72
1.76
1.69
1.75
1.65
1.80
1.71
1.78
1.72
1.74
1.63
1.78
X
R
1.75
1.72
1.71
1.72
1.74
1.74
1.76
1.71
1.72
1.70
1.74
1.76
GRAFICAS
DE1.71CONTROL
1.70 1.73 1.72
1.73 1.74 1.74
1.70
1.71
1.70
1.73
1.74
1.73
1.70
1.72
1.72
138
1.70
1.76
0.15
0.15
0.13
0.14
0.13
0.03
0.11
0.15
0.07
0.10
0.10
0.03
0.17
0.05
0.12
0.12
0.09
0.11
0.17
0.07
0.11
0.09
0.13
0.05
0.15
0.14
0.03
0.11
0.10
0.04
G R A F IC A D E C O N T R O L
PLANTA
D EPTO .
O P E R A C IO N
E S P E C IF IC A C IO N E S D E IN G .
P AR TE N o.
M AQ . No.
D IA S
C A R A C T E R IS T IC A S
T A M A Ñ O D E M U E S T R A /F R E Q U E N C IA
N O M BR E DE PAR TE
X - P R O M E D IO S X -
U C L = X + A 2R -
L C L = X - A 2R -
A C C IO N E S
P R O M E D IO S (X )
E N C A S O S E S P E C IA L E S
C U A N D O C U A L Q U IE R P U N T O E S T E F U E R A D E
L IM IT E S
A L C O R R E R L O S 7 P U N T O S Q U E E S T E N E N C IM A O
D E B A J O D E L A L IN E A C E N T R A L
A L C O R R E R L O S 7 P U N T O S A R R IB A O H A C IA A B A J O
O B IA M E N T E C U A L Q U IE R O T R O F U E R A D E P A T R O N
D EL M O D ELO
IN S T R U C C IO N E S D E A C C IO N
1.
2.
3.
R - P R O M E D IO S R -
U C L = D 4R -
L C L = D 3R -
D IS T A N C IA S (R )
4.
5.
SUBGRUPO
N o.
A2
2
1 .8 8
3
1 .0 2
4
.7 3
5
.5 8
6
.4 8
7
.4 2
8
.3 7
9
.3 4
10
.3 1
D IA
T IE M P O
L
E
C
T
U
R
A
S
1
2
3
4
D3
*
*
*
*
*
.0 8
.1 4
.1 8
.2 2
D4
3 .2 7
2 .5 7
2 .2 8
2 .1 1
2 .0 0
1 .9 2
1 .8 6
1 .8 2
1 .7 8
5
SUMA
DEBE ESTAR EL PROCESO
C O N TR O LAD O AN TES D E PO D ER
D E T E R M IN A R L A S C A P A C ID A D E S
X
R
GRAFICAS DE CONTROL
139
CONSTANTES PARA LAS GRAFICAS DE CONTROL
Número de
observaciones
n
A2
A3
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
1.880
1.023
0.729
0.577
0.483
0.419
0.373
0.337
0.308
0.285
0.266
0.249
0.235
0.223
0.212
0.203
0.194
0.187
0.180
0.173
0.167
0.162
0.157
0.153
2.659
1.954
1.628
1.427
1.287
1.182
1.099
1.032
0.975
0.927
0.886
0.850
0.817
0.789
0.763
0.739
0.718
0.698
0.680
0.663
0.647
0.633
0.619
0.606
Más de 25
3
n
A6
1.187
0.691
0.509
0.412
0.350
1 -
B3
B4
c4
d2
d3
d4
D3
D4
D5
D6
E2
0.000
0.000
0.000
0.000
0.030
0.118
0.185
0.239
0.284
0.321
0.354
0.382
0.406
0.428
0.448
0.466
0.482
0.497
0.510
0.523
0.534
0.545
0.555
0.565
3.267
2.568
2.266
2.089
1.970
1.882
1.815
1.761
1.716
1.679
1.646
1.618
1.594
1.572
1.552
1.534
1.518
1.503
1.490
1.477
1.466
1.455
1.445
1.435
0.7979
0.8862
0.9213
0.9400
0.9515
0.9594
0.9650
0.9693
0.9727
0.9754
0.9776
0.9794
0.9810
0.9823
0.9835
0.9845
0.9854
0.9862
0.9869
0.9876
0.9882
0.9887
0.9892
0.9896
1.128
1.693
2.059
2.326
2.534
2.704
2.847
2.970
3.078
3.173
3.258
3.336
3.407
3.472
3.532
3.588
3.640
3.689
3.735
3.778
3.819
3.858
3.895
3.931
0.853
0.888
0.880
0.864
0.848
0.833
0.820
0.808
0.797
0.787
0.778
0.770
0.762
0.755
0.749
0.743
0.738
0.733
0.729
0.724
0.720
0.716
0.712
0.709
0.954
1.588
1.978
2.257
2.472
2.645
2.791
2.915
3.024
3.121
3.207
3.285
3.356
3.422
3.482
3.538
3.591
3.640
3.686
3.730
3.771
3.811
3.847
3.883
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.076
0.136
0.184
0.223
0.256
0.283
0.307
0.328
0.347
0.363
0.378
0.391
0.403
0.415
0.425
0.434
0.443
0.451
0.459
3.267
2.574
2.282
2.114
2.004
1.924
1.864
1.816
1.777
1.744
1.717
1.693
1.672
1.653
1.637
1.622
1.608
1.597
1.585
1.575
1.566
1.557
1.548
1.541
0.000
0.000
0.000
0.000
0.000
0.078
0.139
0.187
0.227
3.865
2.745
2.375
2.179
2.055
1.967
1.901
1.850
1.809
2.660
1.772
1.457
1.290
1.184
1.109
1.054
1.010
0.975
3
1 +
2n
3
2n
GRAFICAS DE CONTROL
140
Una persona de la empresa X quiere conocer el comportamiento de su proceso, en el cual se construye una barra esp
cliente es de 30 +/- 0.25, para lo cual determino obtener 25 subgrupos de tamaño 5 de acuerdo con la siguiente tabla:
SUB.DATO 1
1 30.005
2 30.019
3 30.001
4 30.056
5 30.014
6 30.099
7 29.945
8 29.979
9 29.991
10 29.993
11 29.964
12 29.949
13 29.974
14 30.043
15 29.980
16 29.890
17 30.201
18 29.930
19 30.059
20 29.946
21 29.935
22 29.944
23 30.201
24 29.977
25 30.060
DATO 2DATO 3DATO 4DATO 5
29.977 30.024 29.857 29.985
30.066 29.947 30.004 30.095
30.088 30.130 29.999 30.002
30.037 29.942 29.931 30.036
29.894 30.079 29.898 29.846
30.038 30.024 30.013 30.051
29.975 30.006 29.803 30.028
30.114 30.076 29.890 29.974
30.043 29.947 29.944 29.999
30.054 30.001 30.073 30.102
30.112 30.033 29.950 29.995
30.044 30.063 29.991 29.983
30.056 29.994 29.957 30.080
30.052 29.986 29.901 29.962
30.040 30.084 29.944 30.065
30.122 29.835 30.119 30.030
30.020 30.011 29.975 30.047
30.038 30.130 30.034 30.067
29.937 29.963 30.101 29.996
30.026 29.990 29.951 29.972
30.115 30.011 29.940 30.079
30.122 30.036 29.883 29.922
30.070 30.026 29.960 30.062
29.933 29.990 30.097 29.999
29.961 29.928 30.026 29.928
X
29.970
30.026
30.044
30.000
29.946
30.045
29.951
30.007
29.985
30.045
30.011
30.006
30.012
29.989
30.023
29.999
30.051
30.040
30.011
29.977
30.016
29.981
30.064
29.999
29.981
a).- En base a lo anterior, realice una Gráfica X-R.
b).- Determine la capacidad del proceso.
R
0.167
0.148
0.131
0.125
0.233
0.086
0.225
0.224
0.099
0.109
0.162
0.114
0.123
0.151
0.140
0.287
0.226
0.200
0.164
0.080
0.180
0.239
0.241
0.164
0.132
COLUMNAS MANEJO/RESULTADOS
(# Subgrupos). K = 25.0
(Tamaño Subgrupo). n= 5.0
X ´s = 750.178
R ´s = 4.150
X = 30.007
R = 0.166
A2 = 0.580
D4 = 2.110
D3 = 0
d2 = 2.330
LSCx = 30.103
Lim. X LICx = 29.911
LCx = 30.007
LSCr = 0.350
Lim. R LICr = 0
LCr = 0.166
S* = 0.0712
Especificación Cliente = 30 +/- 0.25
LSE = 30.250
LIE = 29.750
Cp = 1.17
Zlse = 3.41
Zlie = 3.61
Zmin = 3.41
Cpk = 1.14
Sn-1 = 0.0727
X n-1 = 30.002
PP = 1.15
Zlse = 3.4
Zlie = 3.5
Zmin = 3.4
PPk= 1.1
GRAFICAS DE CONTROL
141
Gráfica X
30.3
FORMULAS:
Limites en X:
LSCx = X + (A 2 x R).
LICx = X - (A2 x R).
LCx = X
30.2
30.1
Limites en R:
LSCr = D4 x R
LICr = D3 x R
LCr = R
29.8
29.7
29.6
25
23
21
19
17
15
13
11
9
7
29.5
5
PP = (LSE - LIE) / (6 x S n-1)
Zlse = (LSE - Xn-1) / S n-1
Zlie = (Xn-1 - LIE) / S n-1
PPk = Zmin / 3.
29.9
3
Cpk = Zmin / 3.
1
ZLSE = (LSE - X ) / S*
ZLIE = (X - LIE) / S*
X Promedio
30
S* = R/d2
Cp = (LSE - LIE) / (6 x S*)
Muestra
X
LSE
LSC
GRAFICAS DE CONTROL
LC
LIC
LIE
142
G r á fic a R
0 .4 0 0
0 .3 5 0
0 .3 0 0
0 .2 0 0
0 .1 5 0
0 .1 0 0
0 .0 5 0
M u e s tra
R
LSC
GRAFICAS DE CONTROL
LC
L IC
143
25
23
21
19
17
15
13
11
9
7
5
3
0 .0 0 0
1
R an go
0 .2 5 0
Recalculando límites de control
Los límites de control han sido generados por la salida del proceso
en sí. Se deben recalcular únicamente cuando sea apropiado
hacerlo. En general, recalcule cuando:
• Una gráfica se empezó a llenar recientemente y se encuentra
en el período de “la curva de aprendizaje” respecto al
muestreo, medición, dibujo, etc.
• Existe un cambio conocido en el proceso y su efecto ha sido
verificado contra los límites “viejos” de control.
• Hay un cambio desconocido o incierto en el proceso. La gráfica
R es un buen indicador de lo “añejo” de los límites si 2/3 o más
puntos caen arriba/abajo de la línea central. Si están arriba
indica que está empeorando lo cual requiere investigación y
acción inmediata.
GRAFICAS DE CONTROL
144
¿Cuando debemos recalcular límites de control?
(1) ¿Muestran los datos un
comportamiento claramente
diferente al pasado?
Sí
(2) ¿Se conoce la razón de este
cambio?
Sí
No
No
No
(3) ¿Es deseable el nuevo proceso?
Sí
(4) ¿Esperamos que el nuevo comportamiento
continúe?
Sí
No necesitamos
límites nuevos
Usted debería
buscar causas
asignables en lugar
de andarle
moviendo a los
límites.
No
Está bien revisar los límites basados en los datos
recolectados desde el cambio en el
GRAFICAS DE CONTROL
comportamiento del proceso.
145
Prom
Disper Prom Disper Prom
Disper Prom
Disper
¿Estable
?
Sí / No
146
Prom
¿Estable
?
Sí / No
SI
Disper Prom Disper Prom
NO
NO
NO
NO
Disper Prom
SI
SI
Disper
SI
¿Esperaríamos ver las gráficas “en control” o “fuera de control”?
Gráfica X
Gráfica R
GRAFICAS DE CONTROL
147
Prom
¿Estable
?
Sí / No
Gráfica X
Gráfica R
SI
Disper Prom Disper Prom
NO
NO
NO
NO
Disper Prom
SI
SI
Disper
SI
¿Esperaríamos ver las gráficas “en control” o “fuera de control”?
DENTRO
FUERA
FUERA
DENTRO
FUERA
FUERA
DENTRO
DENTRO
GRAFICAS DE CONTROL
148
Mitos comunes del SPC
Mito#1
Los datos deben estar distribuidos normalmente para usar una gráfica de control
Mito#2
Los datos deben de estar en control antes de colocarse en una gráfica de control
Mito#3
los datos que están en control en una gráfica estarán normalmente distribuidos
Mito#4
Las gráficas de control funcionan debido al “Teorema del Límite Central”
Mito#5
Las técnicas de “Pre-Control” son tan poderosas como una gráfica de control
Mito#6
El SPC debería de usarse únicamente al llegar a la Fase IV: “Control del Proceso”.
GRAFICAS DE CONTROL
149
Fase I: Medición del Proceso
MITO:
El SPC debería de usarse
únicamente al llegar a la Fase IV:
“Control del Proceso”.
Fase II: Análisis del Proceso
Fase III: Mejora del Proceso
Fase IV: Control del Proceso
Hacer de la Fase IV el punto principal de la
utilización del SPC es perder el verdadero poder
y el potencial de mejora de las gráficas de
control.
GRAFICAS DE CONTROL
150
4.2.- Análisis de Patrones en las
Gráficas de Control




Cualquier punto fuera del límite de control superior o inferior es
señal de que el proceso está “fuera de control”
De otro modo buscamos patrones usando reglas establecidas para
reconocer las condiciones “fuera de control”
Solamente use las reglas en las cuales los operadores pueden
tomar acción.
Reglas de Western Electric:
 Un punto fuera de los límites de 3-sigma
 Dos de tres fuera de los límites de 2-sigma
 Cuatro de cinco fuera de los límites de 1-sigma
 Ocho consecutivos en un lado de la línea central
GRAFICAS DE CONTROL
151
Aprendiendo a Interpretar las Gráficas
UCL
LCL
0
5
10
15
Obser vationNumber
Tendencia:
Movimiento continuo en una dirección. Las tendencias son ocasionadas
usualmente por el desgaste gradual de una herramienta o el deterioro de
algún otro componente crítico del proceso. Las tendencias pueden
resultar también por las influencias de la estación del año, tales como
temperatura.
GRAFICAS DE CONTROL
152
Aprendiendo a Interpretar las Gráficas
UCL
LCL
0
10
20
ObservationNumber
Mezcla:
Se observa que la mayoría de los puntos tienden a caer muy cerca de
los límites de control, y relativamente pocos cerca de la línea central.
Una condición de mezcla la generan dos o más distribuciones que se
traslapan generando la salida del proceso. La severidad de este modelo
depende de qué tanto se traslapen las distribuciones. Algunas veces la
mezcla es el resultado de un “sobre-control”, donde los operadores
hacen demasiados ajustes al proceso muy frecuentemente respondiendo
a la variación normal en lugar de reaccionar a las causas asignables
unicamente.
GRAFICAS DE CONTROL
153
Aprendiendo a Interpretar las Gráficas
UCL
LCL
0
10
20
ObservationNumber
Estratificación:
Los puntos graficados tienen la tendencia a agruparse cerca de la línea
central.
Una causa potencial de la estratificación es el cálculo incorrecto de los límites
de control. También puede ser que el proceso ha mejorado y su distribución
ya es más angosta. De cualquier forma, se deben recalcular los límites de
control.
GRAFICAS DE CONTROL
154
Aprendiendo a Interpretar las Gráficas
UCL
LCL
0
10
20
ObservationNumber
Cambios en el Nivel del proceso:
El promedio del proceso cambia a un nuevo nivel. Estos cambios
resultan por la introducción de algo nuevo: operadores, materiales,
métodos, máquinas, etc. También puede ser un cambio en los
métodos de inspección o cambio de estándares por mejoras al
proceso.
GRAFICAS DE CONTROL
155
Aprendiendo a Interpretar las Gráficas
UCL
LCL
0
10
20
Observation Number
Patrón Cíclico:
Se observan ciclos repetidos en la gráfica. Esta configuración puede ser
el resultado de un cambio sistemático como temperatura, fatiga del
operador, rotación regular de operadores y/o máquinas, fluctuaciones
de voltaje o presión, etc...
GRAFICAS DE CONTROL
156
4.3.-GRAFICOS DE CONTROL X-S (MEDIA
Y DESVIACION ESTANDAR)
OBJETIVOS DE LOS GRAFICOS X-S
ESTABLECER O CAMBIAR ESPECIFICACIONES
PARA DETERMINAR SI UN PROCESO PUEDE CUMPLIR CON LO
ESPECIFICADO
ESTABLECER O CAMBIAR UN PROCESO DE PRODUCCION
ESTABLECER O CAMBIAR UN PROCEDIMIENTO DE INSPECCION Y DE
ACEPTACION O AMBOS
ESTOS GRAFICOS NOS PROPORCIONAN UNA BASE EN LA TOMA DE
DECISIONES DURANTE LA PRODUCCION.
CUANDO INVESTIGAR LAS CAUSAS DE
VARIACION
CUANDO TOMAR UNA ACCION
CUANDO DEJAR SOLO EL PROCESO
ACEPTACION O RECHAZO DE UN PRODUCTO
REDUCCION DE COSTOS DE INSPECCION
GRAFICAS DE CONTROL
157
ELABORACION DE LA GRAFICA X-S
A CONTINUACION SE ENUMERAN LOS PASOS NECESARIOS.
UNO.- OBTENER LA MEDIA DE LAS MEDIAS DE LOS DATOS ESTO ES:
SI EL SUBGRUPO MAS GRANDE NO SUPERA AL MAS PEQUEÑO EN MAS DE
DOS VECES SU TAMAÑO, EL CALCULO CON MEDIAS NO PONDERADAS SE
CONSIDERA SUFICIENTEMENTE CORRECTO.
X=
n1x1 + n2x2 + n3x3 + … + nkxk
n1 + n 2 + n 3 + … + n k
DOS.- OBTENER LA MEDIA DE LA DESVIACION ESTANDAR (S)
s=
n1s12 + n2s2 2 + n3s3 2 + … + nksk 2
n 1 + n 2 + n 3 + … + nk
GRAFICAS DE CONTROL
158
TRES.- CALCULAR LA MEDIA DEL TAMAÑO DE LOS GRUPOS
n=
n 1 + n 2 + n 3 + … + nk
k
CUATRO.- CALCULAR EL FACTOR A
1
A1=
3
n
CINCO.- CALCULAR EL FACTOR B
4
B3= 1 SEIS.- CALCULAR EL FACTOR B
3
2n
3
B4= 1 +
3
2n
GRAFICAS DE CONTROL
159
SIETE.- OBTENER LOS LIMITES DE CONTROL PARA X
LSCX = X + A1S
LICX = X - A1S
NUEVE.- OBTENER LOS LIMITES DE CONTROL PARA S
LSCS = B4S
LICS = B3S
GRAFICAS DE CONTROL
160
4.4.-GRAFICO DE CONTROL X – R DE MEDIANAS
EL GRAFICO DE MEDIANAS SE DEBE TRABAJAR CON GRUPOS DE IGUAL
TAMAÑO. SE SUGIERE QUE ESTOS SEAN DE 5 , 7 O 9 (PARA UNA
MAYOR FACILIDAD DE CALCULO DE LA MEDIANA) OBSERVACIONES
CADA UNO, DE ESTA MANERA EL VALOR CENTRAL NO NECESITA
CALCULARSE
1
1,
2,
3,
4,
5.
2
1,
2,
3,
4,
5,
6,
7.
3
1,
8,
2,
9.
3,
4,
5,
6,
7,
ELABORACION DE LAS GRAFICAS DE MEDIANAS
UNO) CALCULAR LA MEDIA DE LAS MEDIANAS
X= X1 + X2 + X3 + … + Xn
n
GRAFICAS DE CONTROL
161
DOS) CALCULAR LA MEDIA DE RANGOS.
R = R1 + R
2
+R
n
3
+…+R
n
TRES) CALCULAR EL LIMITE SUPERIOR E INFERIOR
DE CONTROL PARA MEDIANAS
LSC m = X + A6 R
LIC m = X – A6 R
CUATRO) CALCULAR EL LIMITE SUPERIOR E INFERIOR DE CONTROL PARA
RANGOS
LSC = D4 R
LIC = D3 R
GRAFICAS DE CONTROL
162
4.5.- GRAFICOS DE CONTROL X-Rm
LECTURAS INDIVIDUALES Y RANGOS
MOVILES
El tamaño de la muetra es de una unidad n=1 algunos ejemplos
de estas situaciones son las siguientes:
*Se utiliza tecnologia de medicion e inspeccion automatizada
*El ritmo de produccion es muy lento
*Las mediciones repetidas de un proceso difieren solo debido a
*errores en el laboratorio o a errores en el analisis
La grafica utiliza el rango movil (Rm) de dos observaciones
Sucesivas para estimar la variabilidad del proceso.
El rango movil esta definido como
Rm= Xi
-
GRAFICAS DE CONTROL
Xi-1
163
1.-Calcular el promedio de las lecturas individuales
X = X1 + X2 + ...........Xk
K
2.-Determinar los rangos moviles para cada par
obs.
Concentracion
rango
1
102 .0
2
94.8
3
98.3
4
98.4
5
102.0
de lecturas
movil
7.2
3.5
0.1
3.6
3.-Calcular el promedio de los rangos moviles
R
= R1 +R2 + . . . . . . Rk-1
K-1
4.-Calcular los limites de control para la grafica
m
LC= X
LSC=X + 2.66 Rm
LIC=X – 2.66 Rm
164
Ejemplo
La pureza de un producto químico se mide cada hora.
La tabla siguiente presenta las determinaciones de pureza
de las ultimas 14 horas
Obs.
1
2
3
4
5
6
7
Pureza
81
83
82
80
84
76
83
Obs.
8
9
10
11
12
13
14
Pureza
79
82
75
80
83
86
84
Determinar si el proceso se encuentra bajo control estadístico
GRAFICAS DE CONTROL
165
4.6.- GRAFICA DE CONTROL DE SUMA
ACUMULATIVA
La desventaja más importante de cualquier grafica de control de
Shewhart es que ésta es relativamente insensible a corrimientos
Pequeños en el proceso, del orden de1.5 o menos.
Una alternativa muy eficaz para la grafica de control es la grafica de
control de suma acumulada (SUMCUM) que tiene un desempeño
mucho mejor en la detección de corrimientos pequeños.
La carta SUMCUM grafica las sumas acumuladas de las desviaciones
de los valores muestrales con respecto a un valor específico. Por
ejemplo, supóngase que se toman muestras de tamaño n1 y que
Xj es el promedio de la j-ésima muestra. Entonces si o es el valor
deseado de la media del proceso, la grafica de control de SUMCUM
se forma al graficar la cantidad:
i
Si = S
J=1
el número de
(Xj - o ) Contra
Muestra i
GRAFICAS DE CONTROL
166
SUMCUM
Si es la suma acumulada hasta la i-ésima muestra inclusive, combinando
la informacion de varias muestras.
Las graficas SUMCUM son particularmente eficaces con muestras
de tamaño n=1. Esto hace que sea conveniente emplearla en industrias
quimicas y de procesos, donde es frecuente que los subgrupos
racionales sean de tamaño uno, asi como en la fabricacion de partes
discretas con medición automatica en cada una de ellas y en el control
en linea utilizando microcomputadoras, directamente en el centro de
Trabajo.
Si el proceso permanece bajo control en el valor deseado o, la suma
acumulada debe fluctuar alrededor de cero. Sin embargo si la media
se desplaza hacia arriba, aparecerá entonces un corrimiento hacia
arriba o positivo. Si la media se desplaza hacia abajo el corrimiento
sera hacia abajo o negativo, por lo tanto si tenemos una tendencia
en los puntos deberá considerarse como una evidencia de que la media
del proceso se ha desplazado, con lo que debe emprenderse la
busqueda de una cusa asignable o especial.
GRAFICAS DE CONTROL
167
Ejemplo:
Considere una muestra de 20 observaciones de concentracion
en la salida de un proceso quimico. Las observaciones se toman a
intervalos de una hora, si el valor deseado para la concentración
Es o = 99
Si =
SO = 0
i
S (X j – 99)
J=1
i-1
= (X j – 99) +
S
J=1
(X j – 99)
= (X j – 99) + Si-1
GRAFICAS DE CONTROL
168
Observacion i
Xi
X i – 99
Si = (X i – 99) +Si-1
1
102.0
3.0
3.0
2
94.8
-4.2
-1.2
3
98.3
-0.7
-1.9
4
98.4
-0.6
-2.5
5
102.0
3.0
0.5
6
98.5
-0.5
0.0
7
99
0.0
0.0
8
97.7
-1.3
-1.3
9
100.0
1.0
-0.3
10
98.1
-0.9
-1.2
11
101.3
2.3
1.1
12
98.7
-0.3
0.8
13
101.1
2.1
2.9
14
98.4
-0.6
2.3
15
97.0
-2.0
0.3
16
96.7
-2.3
-2.0
17
100.3
1.3
-0.7
18
101.4
2.4
1.7
19
97.2
-1.8
-0.1
20
101.0
2.0
1.9
169
GRAFICAS DE CONTROL
170
u
p
o
d
L
GRAFICAS DE CONTROL
171
Existen dos enfoques generales para el diseño de los limites
de control para las SUMCUM. El primero es el procedimiento
de la máscara V. Ésta es una ranura en forma de V en un plano
que puede colocarse en diferentes posiciones sobre la grafica
el procedimiento de desición consiste en colocar la mascara V
sobre la grafica en el punto O sobre el ultimo valor Si, y la linea OP
paralela al eje horizontal.Si todas las sumas acumuladas previas
se encuentran dentro de los dos brazos de la máscara V, entonces
el proceso esta bajo control por lo contrario se consideraria fuera
de control si algun punto esta fuera de los brazos.
La máscara V puede aplicarse a cada punto nuevo de la grafica
SUMCUM.
Algunos programas de computadora hacen la grafica SUMCUM
con el esquema de control de la mascara V.
GRAFICAS DE CONTROL
172
5.-GRAFICAS DE CONTROL PARA
ATRIBUTOS
• Están basadas en decisiones de acepto/noacepto.
• Se pueden aplicar en casi cualquier operación
donde se recolectan datos.
• Se utilizan en características de calidad que no
pueden ser medidas o que son costosas o
difíciles de medir.
• A diferencia de las gráficas de control por
variables, las gráficas de atributos se pueden
establecer para una característica de calidad o
para muchas.
GRAFICAS DE CONTROL
173
CARACTERISTICAS DE LOS GRAFICOS DE CONTROL POR
ATRIBUTOS.
LOS HECHOS QUE FAVORECEN EL USO DE LOS GRAFICOS POR ATRIBUTO
SON:
APLICABLES A CUALQUIER PROCESO
RAPIDOS Y SIMPLES DE OBTENER
FACILES DE INTERPRETAR
CONTRIBUYEN A DAR PRIORIDAD A AREAS CON PROBLEMAS
LAS OBSERVACIONES POR ATRIBUTOS CONSTAN DE:
UN CRITERIO, UNA PRUEBA, Y UNA DECISION
Defectos vs. Defectivos
• Un defectivo es una unidad en una muestra que tiene una
o más no-conformancia(s) respecto al criterio especificado.
• Un defecto es cada no-conformancia respecto al criterio de
aceptación especificado.
GRAFICAS DE CONTROL
174
Tipos de Gráficas de Atributos
• Defectivos
– np - número de unidades no-conformantes
– p - proporción de unidades no-conformantes
• Defectos
– c - número de defectos
– u - proporción de defectos
Tamaño de la Muestra, Sensibilidad y Selección
• Una limitante de las gráficas de control de atributos es que se
requieren tamaños de muestra mucho más grandes para tener
la misma sensibilidad que la de una gráfica X-barra y R.
• Las muestras deben ser seleccionadas al azar de un lote y un
período especificado de producción.
GRAFICAS DE CONTROL
175
Terminología y Símbolos
n = tamaño de la muestra
k = número de grupos de muestras
s = desviación estándar (muestra y población)
Gráfica np
np = número promedio de defectivos
Gráfica p
p = promedio de fracción defectiva
P = promedio de porciento defectivo
Gráfica c
c = número promedio de defectos
Gráfica u
u = número promedio de defectos por unidad
n = tamaño promedio de la muestra
GRAFICAS DE CONTROL
176
Sumario
Gráficas de Control de Atributos
Tipo de
Gráfica
Número de
Defectivos (np)
Propósito
Aplicación
Observar el # de
defectivos en
un subgrupo
Tamaño del subgrupo fijo lo que
elimina la necesidad de recalcular
los límites de control para cada
subgrupo.
Más conveniente que la gráfica p
# Unidades
rechazadas
Fracción
Defectiva (p)
Revisar la fracción
de defectivos
en un subgrupo
Se usan normalmente en puntos de
control de calidad donde 1 o más
atributos del producto se inspeccionan y resulta una condición de
Unidades Rechazadas pasa/falla para la unidad.
Unidades Revisadas
Tamaño del
Subgrupo
Comentarios
El tamaño del subgrupo debe
permanecer fijo
No es efectiva cuando el nivel de defectos es
bajo. se deben considerar otra alternativas.
Tamaño del subgrupo puede
variar; debe ser lo
suficientemente grandepara tener
probabilidad alta de que, al
menos 1 defecto esté presente
en el subgrupo.
No es efectiva cuando el nivel de defectos es
bajo y/o cuando el tamaño del subgrupo es
demasiado pequeño. No es apropiada tampoco
si un solo defecto genera una condición “fuera
de control”.
Número de
Defectos por
Subgrupo (c)
Verifica el # de
defectos en
un subgrupo.
Empleada para verificar el #
de defectos en una unidad
El tamaño del subgrupo es 1
unidad la cual puede tener
múltiples defectos.
Tamaño del subgrupo diferente
de uno pero fijo
El control no es efectivo cuando el nivel de
defectos es pequeño.
# Promedio de
Defectos por
Unidad (u)
Observa el #
promedio de
defectos en
una unidad
Empleada para verificar
el # promedio de defectos
en una unidad.
El tamaño del subgrupo
puede variar.
El control no es efectivo cuando el nivel de
defectos es pequeño.
Los límites deben ser calculados individualmente
para cada subgrupo si el tamaño del subgrupo
ha estado variando.
GRAFICAS DE CONTROL
177
Distribución Binomial
• Se aplica cuando estamos evaluando
defectivos.
• Las gráficas p y np se basan en ésta
distribución.
• Existe una medida de tendencia central
(promedio de fracción defectiva = p, np) y una
medida de variabilidad (desviación estándar).
• Evalúa las partes y las separa en categorías
de aceptado/no aceptado con un proceso
estable y la fracción defectiva conocida (p).
GRAFICAS DE CONTROL
178
5.1.-La Gráfica de Control np
•
•
•
•
•
Es el formato más simple para revisar defectivos.
Requiere tamaño de muestra constante.
Se grafica directamente el número de defectivos de la muestra.
La medida de tendencia central es el número promedio de artículos
Defectivos / muestra - np. Esta es la línea central de la gráfica.
OBJETIVOS DE LOS GRAFICOS (np)
INVESTIGAR LA MEDIA DE ARTICULOS DEFECTUOSOS DE MUESTRAS
CONSTANTES SOMETIDAS A INSPECCION.
RETROALIMENTAR AL PROCESO MEDIANTE EL DESCUBRIMIENTO DE
PUNTOS FUERA DE CONTROL
IDENTIFICAR Y CORREGIR CAUSAS DE LOS ARTICULOS DEFECTUOSOS.
SUGERIR AREAS PARA EL EMPLEO DE GRAFICOS X-R PARA
DIAGNOSTICAR PROBLEMAS DE CALIDAD
PROPORCIONAR UN CRITERIO DE ANALISIS PARA MEJORA DE
PROCESOS
GRAFICAS DE CONTROL
179
ETAPAS PARA LA ELABORACION DEL GRAFICO (np)
CALCULAR EL PROMEDIO DE UNIDADES
DEFECTUOSAS (np) .
K
K
S
p =
i=1
i=1
np
np =
K
S
S
np
i=1
K
n
CALCULAR LOS LIMITES
LSCnp = np + 3
np (1-p)
LICnp = np - 3
np (1-p)
GRAFICAS DE CONTROL
180
USOS DE LOS GRAFICOS (np)
AYUDAR A MEJORAR EL TRABAJO.
CONOCER LAS CAUSAS QUE CONTRIBUYEN AL REPROCESO,
QUE AL CONTROLARLAS, LO HACEN DISMINUIR.
OBTENER EL DISEÑO HISTORICO DE UNA O VARIAS
CARACTERISTICAS DE UNA OPERACIÓN EN EL PROCESO
PRODUCTIVO.
INVESTIGAR SOBRE EL CURSO O TENDENCIA DE UN
DEFECTO O UN GRUPO DE ELLOS.
Supongamos que tenemos un grupo de datos que representan el número
ordenes de compra ‘rechazadas’ de el total diario de 62.
Número de unidades defectivas por día
2 5 4 3 3 6 5 0 7 5 4 1 2 3 6 3 8 4 4 4 6 4 2 3 7
Tiempo
GRAFICAS DE CONTROL
181
NP C hart for Number
Sample Count
10
UCL=9.870
5
NP=4.040
0
LCL=0.000
0
5
10
15
20
25
Sample Number
GRAFICAS DE CONTROL
182
G RA FIC A N o.______________
G R A FIC A D E A TR IB U TO S ( )
D E PA RT A M E N T O :________________
A T RIBUT O :______________________________
PRO D UC T O : _____________________
UN ID A D D E M E D IC IO N : ______________ _____
LSC _______________________ LIC ________________
____________________________
FECHA
GRAFICAS DE CONTROL
183
5.2.-La Gráfica de Control p
• La segunda gráfica que se puede usar cuando observamos
defectivos.
• Puede usarse con tamaños de muestra constantes o variables.
• Se grafica ya sea fracción defectiva, o porcentaje defectivo.
• La medida de tendencia central es el promedio de fracción
defectiva (p) o el promedio del porcentaje defectivo (P).
• La medida de variabildad es la desviación estándar en ambos
casos.
Gráfica p - Tamaño de Muestra Variable
• El tamaño de muestra variable crea problemas con los límites
de control porque (s) es una función inversa del tamaño de la
muestra. Mientras el tamaño de la muestra se incrementa,
los límites de control de p se hacen más angostos.
• La gráfica terminada es difícil de interpretar.
GRAFICAS DE CONTROL
184
OBJETIVOS DE LOS GRAFICOS P
AVERIGUAR DESPUES DE UN LAPSO DE TIEMPO, LA
PROPORCION MEDIA DEFECTUOSA DE ARTICULOS O PIEZAS
DEFECTUOSAS SOMETIDAS A INSPECCION
DESCUBRIR AQUELLOS PUNTOS FUERA DE CONTROL QUE
REQUIEREN UNA ACCION PARA IDENTIFICAR Y CORREGIR
LAS CAUSAS DE LA MALA CALIDAD.
CUANDO LA MUESTRA ES GRANDE.
MIENTRAS MAYOR SEA LA MUESTRA Y EL NUMERO DE
ARTICULOS
DEFECTUOSOS PERMANEZCA CONSTANTE,
MAYOR SERA LA CALIDAD O CUANDO LA MUESTRA ES
CONSTANTE Y EL NUMERO DE ARTICULOS DEFECTUOSOS
DISMINUYE.
ETAPAS PARA LA ELABORACION DEL GRAFICO DE CONTROL.
A) REGISTRAR DATOS
B) CALCULAR LAS FRACCIONES
DEFECTUOSAS DE LOS SUBGRUPOS (P)
GRAFICAS DE CONTROL
185
P=
X=Es el numero de piezas
defectuosas de cada muestra
X
n
C) CALCULAR LA MEDIA DE P
P=
n =es el tamaño de la
muestra que es variable
n1 P1 + n2 P2 + … + nk Pk
n1 + n2 + … + nk
D) CALCULAR LA n PROMEDIO DE LAS MUESTRAS
n = n1+n2+..........nk
K
186
SI EL TAMAÑO DEL SUBGRUPO VARIA FUERA DE +/25% CON RESPECTO DEL TAMAÑO PROMEDIO,
ENTONCES PARA CADA SUBGRUPO SE DEBERA
CALCULAR LOS LIMITES DE CONTROL.
TENEMOS COMO LIMITES DE TAMAÑO DE MUESTRA
LS = n + 25%
LI = n - 25%
LSCp = P + 3 P ( 1 - P )
n
LICp = P - 3
P (1-P)
GRAFICAS DE CONTROL
n
187
Supongamos que tenemos un grupo de datos (pchart.mtw)
que representan los resultados diarios de una estación de
prueba funcional. Se prueban 500 unidades diariamente.
Número de unidades defectivas por día
12 15 19 13 9 26 18 14 17 18 16 24 11 31 16 10 16 17 20 15 8 13 12 17 18
Tiempo
P C hart for Number
0.07
1
0.06
UCL=0.05616
Proportion
0.05
0.04
P =0.03240
0.03
0.02
0.01
LCL=0.008645
0.00
0
5
10
15
20
25
Sample Number
GRAFICAS DE CONTROL
188
5.3.-GRÁFICOS DE CONTROL PARA NUMERO DE
DEFECTOS POR MUESTRA INSPECCIONADA (C)
• El formato más simple para monitorear defectos.
• Requiere tamaño de muestra constante.
• Grafica el número de defectos en cada unidad inspeccionada para
cada muestra.
• La medida de tendencia central es el promedio de defectos por lote
= c
• La medida de variabilidad es:
la desviación estándar = c
GRAFICAS DE CONTROL
189
ES EMPLEADO EN UN CAMPO MAS RESTRINGIDO, SE FUNDAMENTA EN SU
UTILIDAD PARA LA DETERMINACION DE DEFECTOS POR UNIDAD
CLASIFICADOS SEGÚN SU IMPORTANCIA COMO EL NUMERO DE DEFECTOS
POR YARDA, O EL DE DEFECTOS EN UN PARABRISAS
PASOS PARA LA CONSTRUCCION DE GRAFICOS C
OBTENCION DE DATOS
CALCULAR LOS LIMITES DE CONTROL
n
S
i=1
c=
LSCc = c + 3
c
n =Es el numero de
muestras inspeccionadas
n
c
GRAFICAS DE CONTROL
LICc = c - 3
c
190
EJEMPLO DE GRAFICO C
La siguiente tabla muestra el numero de defectos en una
muestra de 5 piezas de circuito impreso. Determinar los
limites de control para una grafica c
M UESTRA
NUM. DE
D EFEC TO S
M UESTRA
NUM. DE
D EFEC TO S
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
6
4
8
10
9
12
16
2
3
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
9
15
8
10
8
2
7
1
7
13
GRAFICAS DE CONTROL
191
5.4.-GRAFICA DE CONTROL O DEFECTOS
POR UNIDAD (U)
• Se usa al verificar defectos (o imperfecciones).
• Se puede usar con tamaño de muestra constante o
variable.
• La medida de tendencia central es el promedio de
defectos/unidades inspeccionadas = u.
• La medida de variabilidad es la desviación estándar
desv. est. = u
ai
ai = # unidades inspeccionadas en la muestra
GRAFICAS DE CONTROL
192
El tamaño de muestra puede ser variable
a diferencia de la grafica C donde el
tamaño de muestra debe ser constante
En algunos procesos pude ser preferible
trabajar con el numero promedio de defectos
por unidad que con el numero total de
defectos por lo tanto si la muestra consiste
de n unidades y existen en total C defectos
en ella, entonces
C
U=
n
Si existen m muestras
preliminares y el numero
de defectos por unidad es
U1,U2..........Um
Podemos calcular
U
GRAFICAS DE CONTROL
193
U=
U1+U2+.........Um
m
La linea central y los limites de control
para la grafica U son:
LSC= U+3 / U
n
LIC= U-3
/ Un
LC= U
Donde n es el promedio de las muestras
GRAFICAS DE CONTROL
194
EJEMPLO DE GRAFICO U
Construir una grafica de control U para los datos de defectos
en las tarjetas de circuito impreso considerando que cada
muestra consta de 5 tarjetas de circuito los datos
respectivos se dan en la siguiente tabla
M UE S TRA
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
TAM AÑ O D E L A
M UE S TRA
NUM ERO DE
DE FE CTO S C
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
GRAFICAS DE CONTROL
6
4
8
10
9
12
16
2
3
10
9
15
8
10
8
195
3 Familias de gráficas:
Muestra #1
Muestra #2
Muestra #3
Muestra #4
Rechazo
Rechazo
Aceptado
Rechazo
0
4
Gráfica P
ATRIBUTOS
¿Hay burbujas?
(Aceptar/Rechazar)
Gráfica C
Cantidad de
Burbujas
VARIABLES
3
2
Gráfica X-Barra - R
Diámetro de
la burbuja
X1 = 12.2
X2 = 11.1
X3 = 13.3
X1 = 12.2
GRAFICAS DE CONTROL
X1
X2
X3
X4
=
=
=
=
196
12.2
11.1
13.3
13.3
Muestra#1
Muestra#2
Muestra#3
Muestra#4
Rechazo
Rechazo
Aceptado
Rechazo
3 Familias de datos
3 Familias de gráficas
Gráfica P
ATRIBUTOS
¿Hay burbujas?
(Aceptar/Rechazar)
Muestra #1
Muestra #2
Muestra #3
Muestra #4
0
4
Gráfica C
Número de
burbujas
2
Muestra #1
VARIABLES
3
Muestra # 2
Muestra #3
Muestra #4
Gráfica X-Barra -R
LCL
TIEMPO
X1 = 12.2
X2 = 11.1
X3 = 13.3
UCL
LCL
TIEMPO
GRAFICAS DE CONTROL
X1 = 12.2
Diámetro de
la burbuja
UCL
#de burbujas
%Rechazado
Diámetro de
la burbuja
X1
X2
X3
X4
=
=
=
=
12.2
11.1
13.3
13.3
UCL
LCL
TIEMPO
197
¿Qué se puede decir de un proceso estable? ...¡No Mucho!
Si únicamente están presentes las
causas comunes de la variación,
la salida de un proceso forma una
distribución que es estable a
través del tiempo y por lo tanto,
predecible
Si están presentes causas especiales de la
variación, la salida del proceso no es estable
a través del tiempo e IMPREDECIBLE:
?
No podemos saber que pasará:
- Mañana
- Entre muestras
GRAFICAS DE CONTROL
198
Cómo progresamos hacia La Meta
FASE DOS - REPETIBILIDAD
- EN CONTROL
- UNICAMENTE VARIACION NATURAL
FASE UNO - DESEMPEÑO
- VARIACION (CAUSAS ESPECIALES / NATURALES)
- IMPREDECIBLE (POR HORA, A DIARIO)
- DETECTAR Y ELIMINAR LAS CAUSAS ESPECIALES
GRAFICAS DE CONTROL
199
La Meta es ...
Datos variables
Datos de atributos
Objetivo
0% Rechazo
GRAFICAS DE CONTROL
200
Ejercicio: ¿Cuál gráfica de control usaría?
Instrucciones: Identifique la gráfica de control más apropiada para cada
una de las siguientes aplicaciones. Explique por qué la escogió.
(1) Prueba diaria de la calidad del agua
(2) Porcentaje del contenido de crema en las botellas de leche
(vienen en juegos de 4 botellas)
(3) Porcentaje diario de los últimos 90 días:
(Retrabajo de hoy) dividido entre (Producción de hoy)
(4) Número de defectos por yarda cuadrada de tela,
donde la tela es de tamaño variable
(5) Número de pasas por caja de cereal
(6) Número de partes defectivas en lotes de 100
(7) Porciento de partes defectivas por hora de producción
(8) Número de imperfecciones en la superficie de las tasas de café (juegos de cuatro)
(9) Longitud de los tornillos en tamaños de muestra de 10 tomados
de lotes de producción
GRAFICAS DE CONTROL
201
“Una Gráfica de control le va a decir cuando raspe
el pan tostado. . .
. . .Pero es mucho mas importante que use la
Gráfica de control para que APRENDA cómo dejar
de estarlo quemando!”
- Dr. Donald J. Wheeler
Hacer otra cosa, es condenar su proceso a la experiencia
inevitable de que los mismos problemas se repitan una y
otra vez.
GRAFICAS DE CONTROL
202
Exito a través de Métodos Estadísticos:
•Comprensión
•Implementación
•Comunicación
•Enseñando
•Vendiendo ideas
•Los agentes de cambio seguido fallan porque
no perciben a la persuasión como parte de su
trabajo.
• Muy pocas ideas, si es que hay, han sido
aceptadas por su propio mérito. Todas se
tienen que vender
GRAFICAS DE CONTROL
203
MODULO
CONTROL ESTADISTICO
DEL PROCESO (SPC)
“STATISTICAL PROCESS CONTROL”
UNIDAD IV
ESTUDIOS DE CAPACIDAD DE PROCESO
M.C. ROLANDO DEL TORO WALS
204
6.-Estudios de Capacidad de Proceso
La Capacidad del proceso se define como el nivel de confianza que
existe en un proceso de cumplir con especificaciones fijas.
Pregunta:
¿De dónde vienen las especificaciones?
Típicamente, existen 3 diferentes panoramas respecto a las
especificaciones. La mayoría de las especificaciones. tienen ambos
límites, superior LSE (USL) e inferior LIE (LSL). Sin embargo, en
algunos casos, las especificaciones son unilaterales. Esto quiere
decir que solo existe un límite LSE o LIE
Estos limites no son los limites de control de que se determinan en una
grafica de control para variables ( LSC Y LIC ) ya que estos los
determina la salida de un proceso y que obtenemos por medio del
muestreo que realizamos cada cierto periodo de tiempo
CAPACIDAD DEL PROCESO
205
6.1.-Introducción a la Capacidad del
Proceso
Hace muchos años, la industria le dió la tarea a los especialistas en
estadística de desarrollar un índice o una razón que describiera
estadísticamente la capacidad del proceso (o el nivel de confianza del
cumplimiento de las especificaciones por un proceso dado).
Uno de los primeros índices desarrollado fué el estadístico Cp. Este es
más comunmente llamado el estadístico de capacidad del proceso o
“habilidad potencial del proceso”.
El Cp se define como sigue:
Cp = LSE – LIE =
Tolerancia Total
6s
Dispersión del Proceso
CAPACIDAD DEL PROCESO
206
Introducción a la Capacidad del Proceso
Cp = LSE – LIE
6s
=
Tolerancia Total
Dispersión del Proceso
Preguntas
1. ¿Qué significa Tolerancia Total?
2. ¿Qué significa Dispersión del Proceso?
3. ¿De donde vienen las “6 s” ?
4. ¿Qué está fijo y qué es variable en la fórmula para calcular
Cp?
5. Por lo tanto, ¿de qué depende el Cp?
CAPACIDAD DEL PROCESO
207
Introducción a la Capacidad del Proceso
Hablando intuitivamente, conforme la desviación estándar se
hace más y más pequeña.... ¿Qué se podría decir acerca de la
capacidad del proceso? ¿Se mejora o se empeora?
En lo que respecta a la fórmula del Cp, mientras la desviación
estándar, s, se hace más pequeña, ¿Qué le pasa al Cp?
Por lo tanto, mientras más grande es el Cp, más robusta es la
capacidad del proceso!!!
Ejercicio #1 de Cp
Supongamos un proceso hipotético, el LSE = 24 y el LIE = 0.
En el mes de Mayo, se juntaron datos y se calculó la
desviación estándar, s, quedando con un valor de 8 (s = 8).
Calcule el Cp.
Cp = LSE – LIE = ___________ =
6S
CAPACIDAD DEL PROCESO
208
Introducción a la Capacidad del Proceso
LSE = 24 LSL = 0
Ejercicio #1: s = 8, Cp = ______
Ejercicio #2: s = 4, Cp = _______
¿Cuál fué el efecto de reducir la desviación estándar en el Cp del
Ejercicio #1 vs el Cp del Ejercicio #2?
El Cp fué utilizado por muchas compañías como la medida de
capacidad el proceso. Sin embargo, profesionales, analistas, e
ingenieros empezaron a tener problemas con el Cp. 2 cuestiones
muy grandes salieron a flote. Adivine cuales fueron....
Problema #1: La media no había sido considerada!!
Desde que el Cp depende solamente de la desviación estándar, lo
centrado de los datos no se toma en consideración.
Teóricamente, los datos pueden estar centrados fuera de las
especificaciones con una desviación estándar pequeña y de
acuerdo al Cp indicaría alta capacidad del proceso.
CAPACIDAD DEL PROCESO
209
Introducción a la Capacidad del Proceso
Problema #2: El Cp es inútil para especificaciones
unilaterales!!
Desde que, para calcular el Cp, usted debe tener ambas
especificaciones, superior e inferior, usted no puede calcular
el Cp cuando solo tiene una de las dos.
La Industria le dió tarea a los especialistas OTRA VEZ!! ¿Su tarea?
Obtener un mejor índice...uno que contestara las dos cuestiones
pendientes que existían con el Cp.
El Cpk fué desarrollado “habilidad real del proceso”. El Cpk se define y
se calcula como sigue:
Cpk = min {Cpk-superior; Cpk-inferior}
donde Cpk-superior = LSE - x
3s
y
CAPACIDAD DEL PROCESO
Cpk-inferior = x - LIE
3s
210
Introducción a la Capacidad del Proceso
Cpk = min {Cpk-superior; Cpk-inferior}
donde Cpk-superior = LSE - x
Cpk-inferior = x - LIE
3s
3s
Lo que el Cpk intentaba hacer era cortar la “tolerancia total” a la
mitad y analizar la capacidad del proceso para cumplir cada
especificación separadamente usando el promedio del proceso
y permitiendo el análisis cuando existieran especificaciones
unilaterales...
LSE
Cpk-superior
LIE
Cpk-inferior
CAPACIDAD DEL PROCESO
211
El numerador mide la distancia del promedio del proceso hacia la
especificación respectiva. ¿Quiere usted que el numerador
sea grande o pequeño?
En el denominador, ¿por qué cree usted que es 3 s en lugar de
6s como en el Cp? Tal como en el Cp, mientras s se hace
pequeña, el denominador se hace más pequeño.
Por lo tanto, mientras más grande sea el Cpk, más grande será
la capacidad del proceso.
Ejercicio #1de Cpk
Como en nuestro ejemplo previo, donde LSE = 24 y LIE = 0, la
desviación estándar para Mayo era 8. Ahora, supongamos que la
media es igual a 20. Primero, vea usted si puede visualizar en la
gráfica de abajo como se verían los datos conociendo simplemente
LSE, LIE, x, y s.
28
24
20
16
12
8
4
0
CAPACIDAD DEL PROCESO
212
Introducción a la Capacidad del Proceso
Ejercicio #1de Cpk
Hablando intuitivamente, le parece que el proceso es
capaz o incapaz de cumplir con las especificaciones.
Ahora, usando las formulas de arriba, calcule el Cpksuperior, Cpk-inferior, y el Cpk total...
LSE = 24; LIE = 0; x = 20; s = 8
Cpk-superior = __________ =
Total
Cpk =
Cpk-inferior = __________ =
Pregunta:
Cuando calcula el Cpk total, ¿Tiene usted realmente que
calcular ambos el Cpk-superior y el Cpk-inferior? ¡No!
Usted puede saber cual va a ser el menor de los dos.
¿Cómo?
CAPACIDAD DEL PROCESO
213
Introducción a la Capacidad del Proceso
Ejercicio #2 de Cpk
Recuerde nuestro ejercicio de Cp anterior, los datos del mes siguiente
produjeron una desviación estándar de 2. Supongamos que la media
se mantuvo en 20. Calcule el Cpk y comente el movimiento respecto
de los datos del mes anterior del Ejercicio #1.
LSE = 24; LIE = 0; x = 20; s = 2 (ahora)
Cpk-superior = __________ =
Total
Cpk =
Cpk-inferior = __________ =
Pregunta:
Aunque la capacidad del proceso ha mejorado, ¿se siente usted
agusto con la habilidad de cumplir con las especificaciones. ¿Por
qué o por qué no? Si no, ¿cuál es el problema y qué se
necesita para remediarlo?
CAPACIDAD DEL PROCESO
214
Introducción a la Capacidad del Proceso
Ejercicio #3 de Cpk
Ahora, se han hecho más mejoras para mover la media (o centrar el
proceso) más cerca del objetivo de 12. El 3er mes los datos
produjeron la misma desviación estándar de 2. Sin embargo, la
media ahora es igual a 14. Calcule el Cpk y comente este
movimiento respecto de los datos del mes anterior del Ejercicio
#2.
LSE = 24; LIE = 0; s = 2; x = 14 (ahora)
Cpk-superior = __________ =
Total
Cpk =
Cpk-inferior = __________
=
CAPACIDAD DEL PROCESO
215
Introducción a la Capacidad del Proceso
Reglas de Decisión:
Zona Frontera
Regla de “Dedo Gordo” Tradicional
Sigma
Definición
Roja
menor que
3 sigma
Incapaz
Amarilla 1.0 < Cpk < 1.67
entre 3 y En los
límites 5 sigma
mejorable
Verde Cpk > 1.67
mayor que
5 sigma
Cpk < 1.0
CAPACIDAD DEL PROCESO
Capaz
216
Estimadores de la desviacion estándar en las diferentes
graficas de control para variables
Nota: para poder realizar un estudio de capacidad de proceso
es necesario que las graficas de promedios y rangos esten
estables estadisticamente.
MEDIA
GRAFICA
ESTIMADOR
DE
X
X
X
X
X
X-R
X-S
X-R
σ
PARA n
^ =R
σ
2
^ =R
σ
d2
^ = S
4,5,ó,6
d2
σ
Variable
C4
^ =A R
σ
6
3
CAPACIDAD DEL PROCESO
3,5,ó,7
217
Una persona de la empresa X quiere conocer el comportamiento de su proceso, en el cual se construye una barra esp
cliente es de 30 +/- 0.25, para lo cual determino obtener 25 subgrupos de tamaño 5 de acuerdo con la siguiente tabla:
SUB.DATO 1
1 30.005
2 30.019
3 30.001
4 30.056
5 30.014
6 30.099
7 29.945
8 29.979
9 29.991
10 29.993
11 29.964
12 29.949
13 29.974
14 30.043
15 29.980
16 29.890
17 30.201
18 29.930
19 30.059
20 29.946
21 29.935
22 29.944
23 30.201
24 29.977
25 30.060
DATO 2DATO 3DATO 4DATO 5
29.977 30.024 29.857 29.985
30.066 29.947 30.004 30.095
30.088 30.130 29.999 30.002
30.037 29.942 29.931 30.036
29.894 30.079 29.898 29.846
30.038 30.024 30.013 30.051
29.975 30.006 29.803 30.028
30.114 30.076 29.890 29.974
30.043 29.947 29.944 29.999
30.054 30.001 30.073 30.102
30.112 30.033 29.950 29.995
30.044 30.063 29.991 29.983
30.056 29.994 29.957 30.080
30.052 29.986 29.901 29.962
30.040 30.084 29.944 30.065
30.122 29.835 30.119 30.030
30.020 30.011 29.975 30.047
30.038 30.130 30.034 30.067
29.937 29.963 30.101 29.996
30.026 29.990 29.951 29.972
30.115 30.011 29.940 30.079
30.122 30.036 29.883 29.922
30.070 30.026 29.960 30.062
29.933 29.990 30.097 29.999
29.961 29.928 30.026 29.928
X
29.970
30.026
30.044
30.000
29.946
30.045
29.951
30.007
29.985
30.045
30.011
30.006
30.012
29.989
30.023
29.999
30.051
30.040
30.011
29.977
30.016
29.981
30.064
29.999
29.981
a).- En base a lo anterior, realice una Gráfica X-R.
b).- Determine la capacidad del proceso.
R
0.167
0.148
0.131
0.125
0.233
0.086
0.225
0.224
0.099
0.109
0.162
0.114
0.123
0.151
0.140
0.287
0.226
0.200
0.164
0.080
0.180
0.239
0.241
0.164
0.132
COLUMNAS MANEJO/RESULTADOS
(# Subgrupos). K = 25.0
(Tamaño Subgrupo). n= 5.0
X ´s = 750.178
R ´s = 4.150
X = 30.007
R = 0.166
A2 = 0.580
D4 = 2.110
D3 = 0
d2 = 2.330
LSCx = 30.103
Lim. X LICx = 29.911
LCx = 30.007
LSCr = 0.350
Lim. R LICr = 0
LCr = 0.166
S* = 0.0712
Especificación Cliente = 30 +/- 0.25
LSE = 30.250
LIE = 29.750
Cp = 1.17
Zlse = 3.41
Zlie = 3.61
Zmin = 3.41
Cpk = 1.14
Sn-1 = 0.0727
X n-1 = 30.002
PP = 1.15
Zlse = 3.4
Zlie = 3.5
Zmin = 3.4
PPk= 1.1
CAPACIDAD DEL PROCESO
218
Gráfica X
30.3
FORMULAS:
Limites en X:
LSCx = X + (A 2 x R).
LICx = X - (A2 x R).
LCx = X
30.2
30.1
Limites en R:
LSCr = D4 x R
LICr = D3 x R
LCr = R
29.8
29.7
29.6
25
23
21
19
17
15
13
11
9
7
29.5
5
PP = (LSE - LIE) / (6 x S n-1)
Zlse = (LSE - Xn-1) / Sn-1
Zlie = (Xn-1 - LIE) / S n-1
PPk = Zmin / 3.
29.9
3
Cpk = Zmin / 3.
1
ZLSE = (LSE - X ) / S*
ZLIE = (X - LIE) / S*
X Prom edio
30
S* = R/d2
Cp = (LSE - LIE) / (6 x S*)
Muestra
X
LSE
LSC
CAPACIDAD DEL PROCESO
LC
LIC
LIE
219
G r á fic a R
0 .4 0 0
0 .3 5 0
0 .3 0 0
0 .2 0 0
0 .1 5 0
0 .1 0 0
0 .0 5 0
M u e s tra
R
LSC
CAPACIDAD DEL PROCESO
LC
L IC
220
25
23
21
19
17
15
13
11
9
7
5
3
0 .0 0 0
1
R an go
0 .2 5 0
6.2.- FILOSOFIA SEIS SIGMA Y LA
CAPACIDAD DEL PROCESO

La Desviación Estándar
1
LIE
p(d)
T
LSE
3
Límite Superior de Especificaciones (LSE)
Especificación del Objetivo (T)
Límite Inferior de Especificaciones (LIE)
Media de la distribución ()
Desviación Estándar de la distribución ()
CAPACIDAD DEL PROCESO
221
Proceso 3 Sigma
Proceso 3 Sigma
(Normalmente Distribuido)
(Normalmente Distribuido)
Sin Desplazamiento de la Media
Con Desplazamiento de la
Media de 1.5 Sigmas
Espec. Inferior
35
PD=1350 PPM
45
Espec. Superior
55
65
PD=1350 PPM
Espec. Inferior
35
45
PD=3.4 PPM
PD (Total) = 2700 PPM
Espec. Superior
55
65
PD=66800 PPM
PD (Total) = 66803 PPM
PD = Probabilidad de Defecto
CAPACIDAD DEL PROCESO
222
Proceso 6 Sigma
Proceso 6 Sigma
(Normalmente Distribuido)
(Normalmente Distribuido)
Sin Desplazamiento de la Media
Con Desplazamiento de la
Media de 1.5 Sigmas
Espec. Inferior
20
PD = 1.2X10-9
30
Espec. Superior
40
50
60
70
80
PD = 1.2X10-9
Espec. Inferior
20
30
PD = 1.1X10-13
PD (Total) = 2.4X10-9
40
Espec. Superior
50
60
70
80
PD = 3.4X10-6
PD (Total) = 3.4X10-6
PD = Probabilidad de Defecto
CAPACIDAD DEL PROCESO
223
La Estrategia .....
LSE
LIE

T
LSE
LIE

T
LSE
LIE

Caracteriz
ar
Optimiz
ar
Avanzar
T
LIE’
LSE’
CAPACIDAD DEL PROCESO
224
6.3.-Capacidad a Corto Plazo y Largo Plazo
La Curva Normal y Capacidad de Proceso
Unidad de Medida
Area de Aceptación
Límites de
Desmempeño
Probabilidad
de Defectos

Unidad de Medida
Unidad de Medida
Excelente Capacidad
del Proceso
Mala Capacidad
del Proceso
Muy Alta
Probabilidad
De Defectos
USL
Muy Alta
Probabilidad
De Defectos
LSL
Muy Baja
Probabilidad
De Defectos
USL
CAPACIDAD DEL PROCESO
Muy Baja
Probabilidad
De Defectos
LSL
225
Capacidad a Corto Plazo


El reto de las empresas es: Obtener cálculos
exactos de la Capacidad Real del Proceso
Veamos un ejemplo: Entregas a Tiempo
Nuestro Gestor recolectó los datos de los
últimos 30 días de entregas a tiempo a los clientes.
Los límites de especificación del cliente son: +/- 2 días
de la fecha promesa de entrega.
¿Es capaz el Proceso? ¿Es Estable?
CAPACIDAD DEL PROCESO
226
Capacidad a Corto Plazo
IChart for C1
4
UCL=3.124
Individual Value
3
2
1
0
X=-0.06915
-1
-2
-3
LCL=-3.262
-4
0
10
20
30
ObservationNumber

Un estudio de Capacidad a corto plazo incluye un
período relativamente corto de tiempo (Días,
Semanas) generalmente consiste de 30 a 50
datos de una gráfica. Según sea el caso.
CAPACIDAD DEL PROCESO
227
Capacidad a Largo Plazo
El Gestor esta emocionado, los resultados se ven bien. Está listo
para “Cantar Victoria” y ya pidió su bono.
Sin embargo, el “Siemprelisto” El jefe no está de acuerdo. Sugiere
una confirmación de los datos a Largo Plazo.
Decepcionado el Gestor va a realizar tal estudio.
¿Es capaz el proceso? ¿Es estable?

IChart for combo
10
UCL=8.436
Individual Value
5
0
X=0.01424
-5
LCL=-8.407
-10
-15
0
100
200
ObservationNumber
CAPACIDAD DEL PROCESO
Un estudio de
capacidad a largo
plazo cubre un
período
relativamente largo
de tiempo
(semanas, meses)
generalmente
consiste de 100200 datos.
228
Punto a Discusión
1.
La decisión entre lo que es corto y largo plazo es el punto
de mayor discusión en nuestras instalaciones. Recoger el
grupo correcto de datos depende de: el proceso, de como
se hacen los subgrupos, y de las fuentes de variación que
esté usted tratando de observar.
2.
Corto plazo es provechoso cuando el obtener datos de largo
plazo es costoso y difícil (bajos volúmenes de producción o
laboratorio de diseño) o cuando la rapidez es lo que cuenta
(la capacidad estimada del proceso se requiere urgentemente).
3.
De los datos de corto plazo es posible estimar / predecir los
datos de capacidad a largo plazo por medio del uso del 1.5
Sigma recorrido.
CAPACIDAD DEL PROCESO
229
La Idea de Subgrupos Racionales


Meta: Establecer una ventana de muestreo lo
suficientemente pequeña, como para excluir
influencias sistemáticas no aleatorias (causas
especiales).
Resultado esperado: Los datos nos mostrarán
únicamente las causas comunes de variación dentro
de grupos de n ítems y las causas especiales (si es
que las hay) de variación entre grupos.
¡¡¡Palabras de Advertencia !!!
Los estudios de capacidad se deben conducir con cuidado.
Los siguientes supuestos se toman al hacer cálculos de capacidad:
1.
Está en control
(Si no, métalo a control primero)
2.
Tiene una distribución normal
(Si no, transfórmelo o use otra técnica estadística)
El no cumplir con estos supuestos resultará en estudios
de capacidad erroneos.
CAPACIDAD DEL PROCESO
230
MODULO
ANEXOS QS-9000
UNIDAD V
ANALISIS DEL SISTEMA DE MEDICION
“MSA”
M.C. ROLANDO DEL TORO WALS
231
7.- Análisis del Sistema de Medición
Objetivo
MSA
Dominar las técnicas que permite analizar el sistema de
medición de la empresa.
El presente curso servirá como guía de procedimientos
para evaluar la calidad del sistema de medición
Instrumento
s
Sistema de
medición
Operadores
Métodos de
medición
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
232
7.1.- INTRODUCCION
MSA
Se necesitan tres aspectos fundamentales para evaluar un
sistema de medición
1. Adecuada discriminación
2. Estabilidad estadística en el tiempo
3. Consistencia de las propiedades estadísticas en el rango
esperado y aceptable para el análisis o el control del
proceso.
Estas determinaciones tienen mayor significado cuando se
toman respecto a la variación del proceso. La costumbre de
reportar el error de la medición como un porcentaje de la
tolerancia es inadecuada para los retos del mercado actual
en cual se hace énfasis en la mejora continua del proceso.
Tipos de variación del Sistema de Medición
Sesgo o exactitud, Repetibilidad, Reproducibilidad,
Estabilidad, Y Linearidad
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
233
MSA
Cuestiones Importantes para preguntar








¿Qué tan grande es el error de medición?
¿Podemos detectar mejoramientos en el proceso
cuando estos ocurran?
¿Cuál es la fuente del error de medición?
¿Han sido las medidas tomadas en unidades lo
suficientemente pequeñas como para que reflejen la
variación presente?
¿Es el sistema de medición estable a largo plazo?
¿Es el sistema de medición “capaz” para este estudio?
¿Qué tanta incertidumbre se le debe de atribuir a la
medida cuando se interprete?
¿Cómo se puede mejorar el sistema de medición?
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
234
Un
proceso:
Entrada
MSA
Proceso
Salida
Partes
(Ejemplo)
Cualquier información del comportamiento del proceso
que juntemos debe de pasar primero a través de un
sistema sensorial.
-- El “Proceso de medición”.
 Observaciones
• Medidas
• Datos
Entrada
Proceso
Salida
En otras palabras, necesitamos someter las salidas del
primer proceso a un segundo proceso
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
235
MSA
El proceso de medición debe de ser manejado como
un verdadero proceso
Entrada
Proceso
Salidas
Partes
(Ejemplo)
Entrada Proceso de Salidas • Observaciones
medición
• Medidas
• Datos
Fase I: Medida del Proceso
Fase II: Análisis del Proceso
Fase III: Mejoramiento del proceso
Fase IV: Control del Proceso
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
236
MSA
Diagrama del
Proceso
Diagrama Causa y Efecto
( Diagrama de Pescado)
Fuentes de variación de medidas
1er paso
Herramienta
2ndo paso
3er paso
4to paso
Métodos de trabajo
Facilidad de Meter Datos
Inestabilidad mecánica
Entrenamiento del Operador
Frecuencia de Calibración
Desgaste
Estándar de Mantenimiento
Inestabilidad Electrica Suficiente Tiempo de Trabajo
Procedimientos Estándar
Inestabilidad de Algoritmo
Técnica del Operador
Variación de Medir
Humedad
Limpieza
Vibración
Variación de Voltage en la Línea
Fluctuación de Temperatura
Naturaleza
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
237
MSA
Posibles fuentes de variación
Partes
(Ejemplo)
Entrada
Entrada Proceso de
medición
Proceso Salida
Salida
• Observaciones
• Medidas
• Datos
variación observada
variación actual del proceso
largo plazo
Corto plazo
variación
variación de procesovariación de procesoen
muestreo
variación del proceso de medir
variación por
variación por Operadores
gauges
(Reproducibilidad)
Repetibilidad calibración
Estabilidad
Linealidad
Para observar la variación actual del proceso, la variación
debida al sistema de medición debe identificarse primero y
separarse
del proceso
ANALISISde
DELla
SISTEMA
DE
238
MEDICIÓN
El sistema de medición puede cambiar el centro de
nuestros datos
MSA
Partes
(Ejemplo)
Entrada
Proceso
Salida
Entrada
 Actual(Part + 
e)
El sistema de
medición está
sesgado Determinado
por medio de
estudio de
calibración
Proceso de
Medida
Salida
=
Sistema de Medir
•
Observacione
s
• Medidas
• Datos
Observado
(Total)
Pro
g
Pro
Avg
Pro
Avg
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
239
MSA
El sistema de medición transmitirá variación a nuestros
datos.
Partes
(Ejemplo)
Entrada
Salida
Proceso
Entrada
Proceso de
Medir
Variabilidad
de medida
Variabilidad de
producto

Actual(Parte)
+

Salida
VariabilidadTotal
(Variabilidad
observada)
(Variabilidad
actual)
2
• Observaciones
• Medidas
• Datos
2
Sistema de medir
=

2
Observado
(Total)
Variación del
sistema de medir
- Investigado a
través de un
estudio de “G
R&R ”
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
240
MSA
Posibles fuentes de variación del proceso
variación observada
variación actual
variación de medida
Largo plazo
Corto plazo
variación
variación de procesovariación de proceso de muestreo
variación por
gauge
Repetibilidad calibración
variación por
operadores
(Reproducibilidad
Estabilidad
Linealidad
Miramos a “repetibilidad” y “reproducibilidad” como si
fueran muy seguido (pero no siempre) los principales
ANALISIS
SISTEMA DE
241
contribuidores
deDEL
errores
de medición
MEDICIÓN
MSA
Introducción al Estudio de G R&R
Observemos los
métodos usados para
investigar la variación
de los sistemas de
medir

2
Total

2
Parte a  Parte
+
variación del
sistema de medir
-Investigado a
través de
estudios de “G
R&R ”
2
Sistema de medir
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
242
MSA
Ejercicio: El estudio intuitivo de G R&R
x
x
x
Plan de muestreo #1:
La
“Marca”
Tres
Valores de
medida
Un operador obtendrá tres
medidas en cada parte donde
se encuentra la marca.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
-1 Parte
-1 Operador
-3 Medidas en la
marca
243
MSA
Ejercicio: El estudio intuitivo de G R&R
Dispersión
Observada
(Desv Est)
x
x
x
 Observado=2.0
(Total)
-1 Parte
-1 Operador
-3 Medidas en la marca
La desviación estándar
de las tres lecturas es
2.0
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
244
MSA
Ejercicio: El estudio intuitivo de G R&R
Dispersión
Observada
x
x
x
 Observado=2.0
(Total)
-1 Parte
-1 Operador
-3 Medidas en la marca
Fuentes de variación
?
¿Por qué estas tres lecturas no son
exactamente iguales?
¿Cuál clase de variación está
presente -- siempre y cuando que
las tres medidas no sean iguales?
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
245
MSA
Ejercicio: El estudio intuitivo de G R&R
dispersión
observada
Fuentes de
variación
Relación estadística
(Std.Dev.)
x
x
x
-1 Parte
-1 Operador
-3 Medidas en la marca
x
x
x
-1 Parte
-3 Operadors
-3 Medidas en la marca
x
x
x
 Observado=2.0
(Total)
- Gauge
(Repetibilidad)
2Total = Repet
2
 Observado=4.0
(Total)
 Observado =6.0
(Total)
-3 Partes
-3 Operadores
-3 Medidas en la marca
(i.e., 1 Medida. por Oper., 1 Parte por Oper.)
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
246
MSA
Componente Varianza Dev.Estd
2
de varianza


Aislando los
componentes
de varianza
Repetibilidad
4
2.00
Operador-aOperador
Parte-a-Parte
12
3.46
20
4.47
36
6.00
Total

2
Total
= Repeat
4
=

2
2
4
2
 Total = Repeat + Oper
2
16
=
2
4
+ 12
2
 Total = Repeat + Oper + Part
2
36
=
4
2
2
+ 12 + 20
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
247
MSA
MSA
Componente Varianza Std.Dev.
s2
s
de varianza
Repetibilidad
4
2.00
% Total
Variación de
proceso
(%Contribución)
4/36 = 11.1%
Operador-aOperador
Parte-a-Parte
12
3.46
12/36 = 33.3%
20
4.47
20/36 = 55.5%
36
6.00
36/36 = 100%
Total
Tol=2.00
 Com ponent
2
4
=
4
Indice de discriminación: Número de categorías
distintivas
2
 Total = Repeat + Oper
2
16
=
2
4
+ 12
2
 Total = Repeat + Oper + Part
2
36
=
99%
))
Componente
Componente
Tolerancia
Tolerancia
2
2
5.15 (2.00)
2.00 = 5.15%
5.15 (3.46)
2.00 = 8.90%
5.15 (4.47)
2.00 = 11.5%
5.15 (6.00)
2.00 = 15.5%
55..15
15·· ((ss
 T o ta l
2
 Total = Repeat
%
Tolerancia
4
2
2
+ 12 + 20
=
2


 T o ta l
  1
2   2
2

+

 R e peat
O per 
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
=
 36 
2
 1
 4 + 12 
= 1.87
248
MSA
Todo sistema de medicion esta sujeo a variacion
El diagrama de causa y efecto para la variacion total
en las mediciones es el siguiente
EXACTITUD
ESTABILIDAD
LINEARIDAD
VARIACION
TOTAL DE
LA MEDICION
REPETIBILIDAD
REPRODUCIBILIDAD
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
249
MSA
7.2.- Análisis del Sistema de Medición
El propósito de cualquier análisis de un sistema de medición
debe ser la mejor comprensión de las fuentes de variación que
pueden influir en los resultados que produce el sistema. Esta
comprensión nos permitirá cuantificar y comunicar las
limitaciones de un SM específico.
Como en todo proceso, la distribución que puede ser usada para
describir la variación del SM puede ser caracterizada por:
1) Localización (Estabilidad, Sesgo o Exactitud, Linearidad)
2) Dispersión (Repetibilidad,Reproducibilidad, Incertidumbre)
Las técnicas que veremos en este curso suponen que la muestra
o característica a medir no se altere o se destruya durante la
medición.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
250
MSA
7.2.1.- Discriminación del SM
La discriminación del SM es la capacidad del SM para
detectar o indicar fielmente pequeños cambios de la
característica medida (también se conoce como resolución).
Debido a las limitaciones económicas y físicas el SM no
percibirá todos los posibles valores de una característica
medida, ya que son infinitos.
Si el SM no tiene una discriminación adecuada no podrá
identificar la variación del proceso ni determinar los valores
individuales de las muestras (partes). En este caso se debe
buscar una mejor técnica de medición.
La discriminación se considera inaceptable para el análisis si
no puede detectar la variación del proceso e inaceptable para
el control si no puede detectar las causas especiales de la
variación.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
251
MEDICIÓN
MSA
Discriminación del SM
Control
Unasolacategoríadedatos
1Categoríadedatos
Puede
ser
usado
para
control sólo si
La
VP
es
pequeña
comparada
con
las
especificaciones.
- Las principales fuentes de
VP causan cambios bruscos.
Análisis
Inaceptable para estimar los
parámetros e índices del
proceso
Sólo indica si el proceso
está
produciendo
partes
conformes o no conformes
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
252
MSA
Discriminación del SM
2-4C
ategoríasdedatosenlaV
P
Control
- Puede ser usada con
técnicas
de
control
semivariables basada en la
distribución del proceso.
- Puede producir gráficas
de control insensibles.
Análisis
Generalmente
inaceptable para estimar
índices y parámetros del
proceso.
- Sólo provee estimaciones
toscas
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
253
MSA
Discriminación del SM
5m
á
sC
a
te
g
o
ría
sd
ed
a
to
s
Control: Puede ser usado con gráficas de
control
Análisis:Recomendado para el análisis
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
254
MSA
Discriminación del SM
Los síntomas de una discriminación inaceptable pueden aparecer en
el diagrama de rango. Las figuras anteriores contienen dos grupos de
diagramas de control derivados de los mismos datos. El diagrama de
control B aparece que está fuera de control debido al ajuste artificial
de los límites. Los rangos cero son más un producto del redondeo que
de la indicación de la variación de su producto.
La mejor indicación de una discriminación inadecuada se da en el
diagrama de rango. En particular cuando el diagrama de rango
muestra solo 1, 2 o 3 posibles valores para el rango dentro de los
límites de control, las mediciones están hechas con una
discriminación inadecuada. También, si el diagrama de rango muestra
cuatro posibles valores para el rango dentro de los límites de control y
más de una cuarta parte de los rangos son cero, entonces las
mediciones están hechas con una inadecuada discriminación.
Un SM tendrá una discriminación adecuada si su resolución aparente
es pequeña con relación a la variación de proceso.
Una recomendación para una adecuada disriminación sería que la
resolución aparente sea como máximo una décima parte de seis
veces la desviación estándar del proceso (6) en lugar de la regla
tradicional que dice que la resolución aparente sea como máximo una
décima parte del ancho de tolerancia.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
255
MSA
Gráficos de control
(truncamiento en la milésima)
Gráfico de control X/R para datos donde la
menor unidad de medición es 0.001
LSC = 0.1460
0.145
X = 0.1409
0.140
LIC = 0.1359
0.135
Subgrupos
0
10
20
30
LSC = 0.01857
0.01
R = 0.008781
0.00
LIC = 0
Rango
0.02
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
256
MSA
Gráficos de control
(truncamiento en la centésima)
Gráfica de control X/R para datos donde la menor
unidad de medición es 0.01
Media de muestra
LSC = 0.1459
0.145
X = 0.1408
0.140
LIC = 0.1358
0.135
Subgrupos
Rango
0.02
0
10
20
1 1
1
30
1
1
LSC = 0.01850
0.01
R = 0.008750
0.00
LIC = 0
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
257
MSA
Ejemplo de discriminación
0.1415
0.1464
0.1344
0.1416
0.1385
0.1415
0.1401
0.1492
0.1395
0.1422
0.1388
0.1392
0.1471
0.1334
0.1419
0.1369
0.1336
0.1369
0.1438
0.1364
0.1466
0.1379
0.1443
0.1353
0.1383
0.1384
0.1375
0.1404
0.1441
0.1411
0.1377
0.1361
0.1416
0.1428
0.1387
0.1419
0.1496
0.1385
0.1362
0.139
0.1468
0.1369
0.1455
0.1379
0.1507
0.1376
0.1377
0.1364
0.1463
0.1401
0.142
0.146
0.134
0.142
0.139
0.142
0.14
0.149
0.14
0.142
0.139
0.139
0.147
0.133
0.142
0.137
0.134
0.137
0.144
0.136
0.147
0.138
0.144
0.135
0.138
0.138
0.138
0.14
0.144
0.141
0.138
0.136
0.142
0.143
0.139
0.142
0.15
0.139
0.136
0.139
0.147
0.137
0.146
0.138
0.151
0.138
0.138
0.136
0.146
0.14
0.14
0.15
0.13
0.14
0.14
0.14
0.14
0.15
0.14
0.14
0.14
0.14
0.15
0.13
0.14
0.14
0.14
0.14
0.14
0.14
0.14
0.15
0.14
0.14
0.14
0.15
0.14
0.15
0.14
0.15
0.14
0.14
0.14
0.15
0.14
0.14
0.15
0.14
0.13
0.14
0.14
0.14
0.14
0.14
0.14
0.14
0.14
0.14
0.14
0.14
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
258
MSA
Discriminación en la práctica
Recordar !!!
En las gráficas X-R del control estadístico de proceso, en la
gráfica de rangos se detectan los problemas de discriminación
cuando:
1.- Hay pocos valores de rangos (1,2 o 3). Saltos bruscos en la
gráfica.
2.- Hay 4 valores de rangos, pero más de la cuarta parte de
los rangos son iguales a 0. Muchos puntos pegados al eje de
las fechas.
7.2.2.- Estabilidad
Estabilidad en el SM (tradicional): la variación total en el sesgo
del sistema en el tiempo en una muestra dada o patrón.
Estabilidad estadística: el término más general que es aplicado
no solo en la estabilidad si no en la repetibilidad, sesgo
(exactitud), procesos en general, etc.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
259
MSA
Estabilidad
La estabilidad es la variación total en las
mediciones realizadas al mismo patrón
(o muestra) midiendo la misma
característica a través de un período
largo de tiempo.
TIEMPO 2
ESTABILIDAD
TIEMPO 1
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
260
MSA
Estabilidad
La estabilidad estadística del proceso o sistema, combinada con el
conocimiento de la materia, nos permite predecir el desempeño del
proceso en el futuro. Sin un conocimiento basado en datos del
estado de control de un proceso de medición, la repetibilidad,
reproducibilidad, etc, son solo descripciones de los datos obtendidos
durante el estudio.
Evaluar la repetibilidad, reproducibilidad, etc de SM para el cual el
estado de estabilidad es desconocido puede ocasionar más daño
que beneficio.
Cuando se evalúa la estabilidad estadística de un SM se deben
tomar en consideración el medio ambiente, los usuarios, las
partes y los métodos que el sistema de medición espera
experimentar durante su vida. No es razonable checar cada
sistema de medición para todas las posibles condiciones
ambientales, posibles partes, etc., por lo que es importante antes
de evaluar la estabilidad estadística de un SM determinar y
priorizar cuales factores pueden influenciar al sistema de medición
e incluir en el estudio factores de alta prioridad.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
261
MSA
Estabilidad
La estabilidad se determina a través del uso de diagramas de
control. Los diagramas de control también proveen un medio de
separación de la variación debido a las causas que afectan los
resultados de medición (causas comunes de variación) de la
variación que es resultado de las variaciones específicas (causas
especiales de variación).
El tamaño de muestra y la frecuencia de muestreo para un diagrama
de control de un sistema de medición debe ser determinado en base
al conocimiento del SM. La principal consideración es, nuevamente
las condiciones a las cuales el sistema de medición se expone
durante su uso.
No es necesario calcular un número de estabilidad del SM. Los
índices se usan comúnmente como medida de mejora pero con un
diagrama de control, la mejora al sistema se puede ver en el
diagrama. Una forma de mejora puede ser la eliminación de causas
especiales del proceso resultando un proceso de medición estable.
Más mejoras pueden ser vistas como la reducción en el ancho de los
límites de control indicando que la variación por causa común del
sistema se ha estado reduciendo.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
262
MSA
Estabilidad
• La distribución de la medida se mantiene
constante y se puede predecir a través del
tiempo para ambos, promedio y desviación
estándar
• Sin arrastrarse, sin repentinos cambios, sin
ciclos, etc.
• Evaluada usando gráficas de control
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
263
MSA
7.2.3.- Sesgo o exactitud
Es necesario obtener un valor de referencia aceptado de una
parte o pieza. Esto usualmente se realiza en un laboratorio.
Este valor de referencia se comparará posteriormente con
promedios de las lecturas de los operadores (identificadas
com Xa, Xb y Xc) del estudio de R y R.
Una forma alternativa de determinar el Sesgo o Exactitud es
1) Medir una muestra con exactitud en el laboratorio
2) Que un operador mida la muestra como mínimo 10 veces con el
instrumento que se está evaluando.
3) Calcular el promedio de las mediciones. La diferencia entre el
promedio calculado y el valor de referencia es el sesgo del SM.
Si es necesario un índice, se puede calcular el sesgo relativo como
el porciento de la variación del proceso (o de la tolerancia),
multiplicando por 100 y dividiendo entre la variación del proceso (
o tolerancia).
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
264
Exactitud
MSA
La exactitud del instrumento es la diferencia entre el promedio
observado de la medida y el valor maestro. El valor maestro
es aceptable si, la referencia estándar es fácil de seguir
Valor maestro
(Referencia estándar)
valor del
promedio
Valor
real
Exactitud
Promedio
observado
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
265
MSA
EJERCICIO: Exactitud y Precisión
Exacto
No Exacto
xxxxx
x
xxxx
xxxx
x
xxxx
Preciso
Municiones o
Meta
Gotas de agua
x
No Preciso
x
x
x
x
x x
x
x
x
x
x
x
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
x
x x
x
x
266
MSA
Bias (diferencia)
Los promedios de medida son diferentes por cantidad fija.
Efectos imparciales incluyen:
Bias (diferencia) del operador- diferentes operadores detectan
diferentes promedios de la misma cosa.
Bias (diferencia) del equipo- diferentes máquinas detectan
diferentes promedios de la misma cosa, etc.
El proceso ideal da en el blanco
Instrumento 1
Dia 1
Instrumento 2
Dia 2
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
267
MSA
Sesgo o exactitud
Si el sesgo relativo es grande se debe buscar
entre las siguientes causas:
1-Error en el patrón
2-Componentes incorrectos
3-Instrumento hecho para una dimensión
incorrecta.
4-Instrumento midiendo una característica
incorrecta.
5-Instrumento no calibrado correctamente.
6-El operador usa de manera incorrecta el
instrumento.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
268
MSA
EJEMPLO DE EXACTITUD
Una parte es medida 10 veces por un inspector. Las 10 lecturas
se dan en la siguiente tabla. El valor de referencia obtenido es de
0.80 mm. Y la variacion del proceso para la parte es de 0.70 mm
X1=0.75
X2=0.75
X3=0.80
X6=0.80
X7=0.75
X8=0.75
X = SX = 7.5 = 0.75
10
10
EXACTITUD = PROMEDIO
OBSERVADO
-
VALOR DE
REFERENCIA
EXACTITUD = 0.75 – 0.80 = -0.05
X4=0.80
X5=0.65
X9=0.75
X10=0.70
% EXACTITUD =100 (0.05
0.70) = 7.1%
El pocentaje de la tolerancia para la
Exactitud se calcula de la misma manera
Sustituyendo la tolerancia por la variacion
Del proceso
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
269
MSA
Ejercicio de Sesgo o Exactitud
Se determina en el laboratorio que el espesor de
un espaciador tipo B-12 es 0.45 mm y la
variación del proceso es de .07 mm. Se mide 10
veces el espesor del espaciador tipo B-12.
Valores de 10 mediciones realizadas por un
operador se muestran a continuación:
0.53
0.43
0.47
0.47
0.44
0.33
0.42
0.49
0.39
0.43
Hallar el sesgo y el sesgo
relativo.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
270
MSA
7.2.4.- Repetibilidad
La repetibilidad del proceso de medición implica que la
variabilidad del sistema de medición en sí sea consistente. Dos
fuentes comunes de error de repetibilidad son las variaciones
de medición debido al instrumento en sí y a la variación
posicional de la muestra en el instrumento. Debido a que estas
dos variaciones se representan por un subgrupo de rangos de
mediciones repetidas, el diagrama de rango mostrará la
consistencia del proceso de medición.
Si el diagrama de rango está fuera de control,
generalmente hay un problema con la consistencia del
proceso de medición.
Estos puntos identificados como fuera de control deben ser
investigados en busca de causas especiales de inconsistencia
y corregirlos. La única excepción es cuando las mediciones
tienen una inadecuada discriminación.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
271
MSA
EJERCICIO: Exactitud y
precisión
xxxxx
x
xxxx
Los estudios de
GR&R se enfocan
en los problemas
de precisión
xxxx
x
xxxx
x
x
x
x
x
x x
x
x
x
x
x
x
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
x
x x
x
x
272
MSA
Precisión (También se le conoce cómo
“R&R”)
• Estimación limitada del cálculo de la variación total del
sistema de medir (i.e., “limitada” en el sentido de que
puede haber otras fuentes de variación distintas a
nuestro enfoque de Operador-a-Operador y
repetibilidad de Gauge)
• medida de la variación natural de medidas repetidas
involucrando varios operadores.
• Término: Error hecho al azar, Anchura, Error de
reprobar
• Incluye ambos Repetibilidad y Reproducibilidad

2
R& R
2
2
  Re
+

idad
petibilidad
Re producibil
(Sistema de medir)
2 partes del
ANALISIS DEL
SISTEMA DE
Componente
MEDICIÓN
273
MSA
Repetibilidad (Un componente de
precisión)
• La variabilidad intrínsica del sistema de medición
• Variación que ocurre cuando repetidas mediciones son
tomadas en la misma parte y bajo las mismas,
idénticas condiciones
– Mismo operador
– Mismo set-up
– Mismas unidades
– Mismas condiciones ambientales
– Corto plazo
• Aproximada por la desviación estándar agrupada, de la
distribución de mediciones repetidas
• Repetibilidad es siempre menor que el total de la
variación del SM
Repetibilidad es la variación en las mediciones obtenidas con
un instrumento de medición usado varias veces por un
mismo operador midiendo la misma característica en la
misma muestra.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
274
MSA
EJEMPLO DE REPETIBILIDAD
Cinco muestras de un proceso de manufactura son seleccionadas
Dos inspectores que normalmente hacen las mediciones realizan
El estudio.
INSPECTOR 1
parte
s
INSPECTOR 2
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
217
220
217
214
216
216
216
216
216
220
2
216
216
216
212
219
219
216
215
212
220
3
216
218
216
212
220
X
220
220
216
212
220
X
prom
edio
216.3
218.0
216.3
212.7
218.3
216.3
218.3
217.3
215.7
213.3
220.0
216.9
rango
1.0
4.0
1.0
2.0
4.0
4.0
4.0
1.0
4.0
0.0
prueb
as
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
275
MSA
CARTA DE CONTROL DE REPETIBILIDAD DEL RANGO
2 INSPECTORES, 3PRUEBAS Y 5 PARTES
INSPECTOR 1
INSPECTOR 2
UCL
6.4
2.5
R
0.0
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
RANGO EN CONTROL –EL PROCESO DE MEDICION ES CONSISTENTE
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
276
MSA
7.2.5.- Reproducibilidad
La reproducibilidad del proceso de medición implica que la
variabilidad entre operadores sea consistente. Una forma de
ver la variabilidad del operador es que representa el sesgo
incremental que puede ser atribuido a cada operador. Si este
sesgo o variabilidad del operador existe, los promedios de los
operadores individuales van a diferir. Esto se puede observar
en el diagrama de control de medias comparando los
promedios de operador para cada muestra.
La variación de operador o reproducibilidad se estima
determinando el promedio global para cada operador y luego
encontrando el rango (R0) sustrayendo el menor promedio de
operador al mayor promedio de los operadores.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
277
MSA
Reproducibilidad
Reproducibilidad es la variación en el promedio de las
mediciones realizadas por diferentes operadores
usando el mismo instrumento de medición midiendo la
misma característica sobre la misma muestra.
OPERADOR A
OPERADOR B
OPERADOR C
REPRODUCIBILIDAD
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
278
MSA
Reproducibilidad
La diferencia en los promedios tomados por diferentes
personas usando los mismos o diferentes instrumentos para
medir la misma característica.
Proceso ideal
(A)Medidas de
Juan
Inspector A
Inspector B
Inspector C
Inspector A
Inspector B
(B)Medidas de María
Inspector C
(C)Medidas
de Antonio
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
279
Reproducibilidad (Un componente de
precisión)
• La variación que resulta cuando diferentes condiciones
son usadas para tomar la medida
– Diferentes operadores
– Diferentes set-ups
– Diferentes partes
– Diferentes codiciones del medio ambiente
– Largo palzo
• Estimado por la desviación estándar del promedio de las
medidas tomadas en diferentes condiciones
2
2
2
 Re


+

producibilidad
Operador
OperadorParte
*
Interacción
Reproducibilidad tambien tiene sus 2 propios
componentes
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
280
MSA
Variación entre muestras
Mientras más medias caigan fuera de los límites y operadores
concuerden en cuales muestras son diferentes del promedio global,
las mediciones se convierten más útiles.
Un sistema de medición se considera generalmente adecuado si
una mayoría de los promedios de muestra caen fuera de los
límites y los operadores concuerdan en los promedios de
muestras que quedan fuera. Entonces el diagrama de medias
indica la habilidad relativa de sistema de medición para medir
muestras.
En algunos casos esta evaluación es suficiente para
determinar si un sistema de medición es adecuado.
Una vez que el proceso de medición es consistente (el diagrama de
rango bajo control) y que se puede detectar la variación entre
partes ( diagrama de medias tienen una mayoría de puntos fuera de
los límites de control), entonces el porcentaje de la variación del
proceso consumido por el sistema de medición se puede
determinar. La desviación estándar del sistema de medición se
estima por medio de la siguiente formula
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
281
MSA
Variación entre muestras
m 
 +
2
e
2
o
Donde e es la desviación estándar del instrumento y o es la
desviación estándar del operador.
Variación entre partes
La desviación estándar entre partes se puede determinar a partir
de los datos del estudio del SM o de un estudio independiente de
habilidad de proceso. Si se usa el estudio del SM, se estima la
desviación estándar entre partes (p) determinando los promedios
de cada parte y luego encontrando el rango de promedios de parte
(Rp). La variación entre partes se puede ver en el diagrama
de control de media. Debido a que los límites de control
para las medias de muestra se basan en el error de
repetibilidad más que en la variación entre partes, muchas
de las medias de subgrupo están fuera de sus límites.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
282
Si ninguna de las medias de grupos cayeran fuera de los límites,
la variación muestra a muestra se oculta dentro de la
repetibilidad y la variación de la medición domina la variación
del proceso. Si las muestras se seleccionaron de tal manera que
representen la variación de proceso esperada entonces el
sistema de medición es inaceptable para analizar el proceso.
7.2.6.- Linearidad
La linearidad se puede determinar escogiendo muestras de todo el
rango de operación del instrumento de medición. Se determina el
sesgo de cada una de las muestras con la diferencia entre el valor
promedio y el valor de referencia.
Un índice que puede representar la linearidad del equipo es la
pendiente de la línea de regresión que mejor se ajusta a los puntos
de sesgo vs. los valores de referencia, multiplicado por la variación
del proceso o la tolerancia. Para convertir la linearidad del
instrumento en porcentaje de la variación del proceso se multiplica
por 100 y se divide entre la variación del proceso.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
283
MSA
Linearidad
Si el gráfico muestra que los datos se pueden representar con
una línea recta entonces la línea de regresión de mejor ajuste
representa la linearidad entre esos dos parámetros. La bondad
de ajuste R2 de la recta de regresión lineal determinará
cuando existe una buena relación lineal. Si la recta de
regresión tiene un buen ajuste lineal, entonces la magnitud de
la linearidad y el porcentaje de linearidad se pueden calcular
para determinar si la linearidad es aceptable. Si la recta de
regresión no tiene un buen ajuste, entonces es posible que los
sesgos y los valores de referencia tengan una relación no-lineal.
Esto requiere de análisis más profundo para determinar si el
sistema tiene una linearidad aceptable.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
284
MSA
Linearidad
VALOR DE
REFERENCIA
La linearidad es la diferencia
entre los valores de sesgo a
través del rango de operación del
instrumento.
VALOR DE
REFERENCIA
EXACTITUD
GRANDE
EXACTITUD
PEQUEÑA
RANGO DE OPERACIÓN DEL INSTRUMENTO
PROMEDIO
PROMEDIO
OBSERVADO
OBSERVADO
Parte pequeña
Parte grande
Del rango
del rango
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
285
MSA
Linearidad
Si el SM tiene no-linearidad, busque en las posibles causas:
• Instrumento no calibrado adecuadamente en los extremos del
rango de operación.
• Error en los patrones mínimo o máximo.
• Instrumento defectuoso.
• Características internas de diseño del instrumento.
 Mientras más pequeña es la pendiente de la recta
de mejor ajuste, mejor es la linearidad.
 En la práctica lo que se busca es que % de
linearidad no aumente en el tiempo.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
286
MSA
Valor de referencia
i
n
t
e
n
t
o
s
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Prom
Sesgo
1
10.00
8.61806
9.13901
8.96708
10.904
11.0854
10.2197
9.70077
10.431
10.5727
9.66169
11.039
9.91919
2
15.00
15.0579
16.0682
14.9307
15.4102
16.36
14.9625
13.9678
14.8412
14.0289
16.9803
15.8101
15.96
3
20.00
18.9265
19.7374
19.5892
21.1471
20.5322
21.8141
20.06
19.4832
19.6094
18.5735
19.7144
19.3107
9.37555 14.3841 18.6784
-0.62
-0.62
-1.32
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
4
25.00
25.5803
26.009
25.3242
24.4518
26.218
24.5133
24.7468
23.9872
24.5846
26.2732
25.3939
24.9057
5
30.00
30.5539
30.0557
29.6709
29.4999
28.0105
29.9928
29.4763
30.9239
30.3398
29.6415
30.6245
29.2721
23.642 28.0758
-1.36
-1.92
287
7.3.- Preparación para un análisis del SM
El estudio del SM debe ser preparado con suficiente tiempo y
planeación. Una preparación típica es como sigue:
1.El enfoque a usar debe ser planeado. Por ejemplo, determinar
usando la experiencia o conocimientos de ingeniería si existe
influencia del operador en la calibración o uso del equipo.
Existen SM donde el efecto de la reproducibilidad se puede
considerar despreciable, por ejemplo, cuando un botón se presiona
y se muestra un número en la pantalla.
2. Se debe tener en cuenta diversos factores para determinar la
cantidad de muestras, operadores y mediciones para realizar el
estudio:
(a) Lo crítico de la dimensión: Dimensiones críticas de la pieza
requieren más muestras y mediciones.
(b) Forma de las muestras: En el caso de piezas grandes o
pesadas, se deben escoger pocas piezas y muchas mediciones.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
288
Preparación para un análisis del SM
•3. Debido a que el objetivo es evaluar el SM en general, los
operadores deben ser seleccionados entre los que normalmente
operan el instrumento.
•4. Las muestras deben ser seleccionadas del proceso de
producción y deben representar toda la variación del proceso.
Muchas veces esto se realiza tomando muestras de diferentes días
y diferentes turnos hasta recopilar una cantidad de muestras
mucho mayor que las que se vayan a utilizar en el estudio. Se
enumeran las muestras y se seleccionan de manera aleatoria
las muestras que van a participar en el estudio.
•5. El instrumento debe tener una discriminación tal que permita
determinar directamente al menos una décima parte de la variación
total del proceso.
•Por ejemplo, si la variación del proceso en la característica que se
mide es 0.01, el equipo debe poder medir cambios de 0.001.
•6. Asegurar que el método de medición mide realmente la
dimensión de la característica que todos los operadores siguen el
procedimiento de medición definido.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
289
•MSA
Pasos para conducir un estudio
•1. Las mediciones deben ser realizada en orden aleatorio.
•2. Los operadores no deben conocer el número de pieza que
están midiendo. Pero la persona que conduce el estudio sí
debe conocer el número y registrar el dato correspondiente,
es decir Operador A, Muestra 1, Primera medición; Operador
B, Muestra 4, Segunda medición, etc.
•3. Las lecturas se deben estimar como el menor número más
cerca que se puede obtener. Si es posible, las lecturas se deben
hacerse a la mitad de la menor graduación. Por ejemplo, si la
menor graduación es 0.001, entonces la estimación para cada
lectura debe ser redondeada al 0.0005 más cercano.
•4. El estudio debe ser conducido por una persona que
reconozca la importancia de la precaución requerida al conducir
un estudio.
•5. Cada operador debe seguir el mismo procedimiento (con
todos los pasos) para obtener las lecturas.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
290
MSA
Seis-fases para analizar el sistema de
medir
FASE
FASE
FASE
FASE
FASE
FASE
I
II
III
IV
V
VI
Calibración de gauge (o Verificación)
Experimento y recolección de datos
Obtenga estadística con“ GAGE R&R ”
Macro
Analizar, Interpretar Resultados
Checar por unidades inadecuadas de medición
Evaluación continua: medición como un proceso
Estructura típica:
• Generalmente dos o tres operadores
• Generalmente 10 unidades a medir
• Cada unidad es medida 2-3 veces por cada
operador
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
291
MSA
Problema con el tamaño de muestra
• Número de operadores
– Si el proceso usa varios operadores, escoja de 2-4 al
azar
– Si el proceso usa solamente un operador, o sin
operadores, desarrolle un estudio sin el efecto de los
operadores (el efecto de reproducibilidad se ignora)
• Número de muestras
– Seleccione suficientes muestras como para que:
(número de muestra) X (número de operadores) > 15
– Si no es práctico o posible, escoja el número de pruebas
para que:
• Si (#Muestras)x(#Oper) < 15, intentos = 3
• Si (#Muestras)x(#Oper) < 8, intentos = 4
• Si (#Muestras)x(#Oper) < 5, intentos = 5
• Si (#Muestras)x(#Oper) < 4, intentos = 6
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
292
MSA
Ejemplo: Recabando datos
GRR
-10 Partes
-3 Operadores
-2 Mediciones en la
marca
(ej, 2 Réplicas)
Número de parte
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Rúplica#1
Operador
A
Réplica #2
Operador
B
Operador
C
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
293
MSA
-3 Partes
x -3 Operadores
x -3 Mediciones totales en las marca
x (ej, 1 Medida por Oper., 1 Parte por
Oper.)
Los 3 estudios en uno!
Número de parte
1
Operador
A
Operador
B
2
3
4
5
6
7
8
9
10
X
X
x
x
x
-1 Parte
-3 Operadores
-1 Medida c/u en la marca
X
X
Réplica #1
Operador
C
X
X
X
x
x
-1 Parte
-1 Operador
-2 Medidas en la marca
X
Réplica #2
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
294
HOJA DE DATOS DE REPETIBILIDAD Y REPRODUCIBILIDAD DE CALIBRADORES (Método Largo)
Col. Num.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Inspector ABCMuestra # 1a prueba 2a prueba 3a prueba Diferen. 1a prueba 2a prueba 3a prueba Diferen. 1a prueba 2a prueba 3a prueba Diferen.
1
0.65
0.60
0.05
0.55
0.55
0.00
0.50
0.55
0.05
2
1.00
1.00
0.00
1.05
0.95
0.10
1.05
1.00
0.05
3
0.85
0.80
0.05
0.80
0.75
0.05
0.80
0.80
0.00
4
0.85
0.95
0.10
0.80
0.75
0.05
0.80
0.80
0.00
5
0.55
0.45
0.10
0.40
0.40
0.00
0.45
0.50
0.05
6
1.00
1.00
0.00
1.00
1.05
0.05
1.00
1.05
0.05
7
0.95
0.95
0.00
0.95
0.90
0.05
0.95
0.95
0.00
8
0.85
0.80
0.05
0.75
0.70
0.05
0.80
0.80
0.00
9
1.00
1.00
0.00
1.00
0.95
0.05
1.05
1.05
0.00
10
0.60
0.70
0.10
0.55
0.50
0.05
0.85
0.80
0.05
Totales
8.30
8.25
0.00
0.45
7.85
7.50
0.00
0.45
8.25
8.30
0.00
0.25
8.30
0.05
7.85
0.05
8.25
0.03
RA
RB
RC
Suma
R
Suma
0.00
16.55
XA
0.83
0.05
0.05
0.03
0.12
0.04
RA
# Pruebas
2
3
D4
3.27
2.58
Suma
0.00
15.35
XB
0.77
RB
( R )(D4) = UCLR *
Suma
0.00
16.55
XC
0.83
Max X
Min X
Dif X
RC
0.83
0.77
0.06
( 0.04 ) x ( 3.27 ) = 0.13
* Límite de R's individuales. Marque aquellos que salen de este límite. Identifique la causa y corrija.
Repita esas lecturas usando el mismo medidor y unidad que se usó originalmente o deseche esos
valores y recalcule R y el valor límite UCLR de las observaciones.
295
R E P OR T E D E R E P E T I B I L I D A D Y R E P R O D U C I B I L I D A D
# y nombre Parte:
Característica:
Especif. B/P:
Nombre calibrador:
Calibrador núm:
Tipo de calibrador:
De Hoja de Datos
R
Fecha:
Realizado por:
Tolerancia del Equipo:
0.04
X Dif
ANALISIS DE LA UNIDAD DE MEDIDA
% SDR = [(SDR) / Tolerancia del equipo ] (100)
Pruebas
k1
Desviación estándar (SDR) = ( R ) x ( k1 ) =
0.04 x
4.56
0.06
ANALISIS DEL % DE TOLERANCIA
Repetibilidad - Variación en el equipo
=
0.4
2
4.56
3
3.05
=[ ( 0.17 ) / 0.40
=
= 0.17
] (100)
43.70 %
Reproducibilidad - Variación debida al evaluador
Operadores
Desviación estándar (SDM) =
k2
2
3.65
3
2.70
% SDM = [(SDM) / Tolerancia del equipo ] (100)
[(XDif ) x ( k2 )]
2_
2
[(SDR) / (n x r)]
[( 0.06 ) x (2.70 )] 2 -
[( 0.17 )2 /
=[ ( 0.14 ) / 0.40
( 10
=
=
0.14
] (100)
x 2 )]
35.47 %
n = número de partes
r = número de pruebas
REPETEBILIDAD Y REPRODUCIBILIDAD (R&R)
(%SDR)2
R&R =
R&R =
(SDR)2
+
=
( 0.17 )
(%SDM)2
(SDM)2
( 43.70 )2 + ( 35.47 )2
=
2
+
+ ( 0.14
2
)
=
0.23
=
NOTA: Todos los cálculos están basados tomando 5.15 sigmas
(99% del área bajo la curva normal)
56.29 %
Un valor negativo debajo la raiz cuadrada causa que la variación
del evaluador tome el valor de cero.
296
MSA
Ejemplo de GR&R :
10 Partes
3 Operadores
2 Réplicas





USL=1.5
LSL=0.5
Haga que el operador 1 mida
todas las muestras una vez en
secuencia aleatorizada(como
aparece en el cuadro de la
derecha).
Después, que el operador 2
mida todas las muestras en
secuencia aleatorizada.
Continue hasta que todos los
operadores hayan medido las
muestras una vez.
Repita estos pasos por todas las
réplicas requeridas.
Meta los datos en Minitab en 3
columnas diferentes. (una
versión de estos datos aparece
en el archivo “GAGERR.MTW”)
FIRST REPLICATE
Part
Operator
8
1
2
1
10
SECOND REPLICATE
Response
Part
Operator
Response
0.85
1
1
0.60
1.00
2
1
1.00
1
0.60
3
1
0.80
6
1
1.00
4
1
0.95
5
1
0.55
5
1
0.45
4
1
0.85
6
1
1.00
7
1
0.95
7
1
0.95
1
1
0.65
8
1
0.80
9
1
1.00
9
1
1.00
3
1
0.85
10
1
0.70
1
2
0.55
1
2
0.55
2
2
1.05
2
2
0.95
3
2
0.80
3
2
0.75
4
2
0.80
4
2
0.75
5
2
0.40
5
2
0.40
6
2
1.00
6
2
1.05
7
2
0.95
7
2
0.90
8
2
0.75
8
2
0.70
9
2
1.00
9
2
0.95
10
2
0.55
10
2
0.50
1
3
0.50
1
3
0.55
2
3
1.05
2
3
1.00
3
3
0.80
3
3
0.80
4
3
0.80
4
3
0.80
5
3
0.45
5
3
0.50
6
3
1.00
6
3
1.05
7
3
0.95
7
3
0.95
8
3
0.80
8
3
0.80
9
3
1.05
9
3
1.05
10
3
0.85
10
3
0.80
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
297
HOJA DE DATOS DE REPETIBILIDAD Y REPRODUCIBILIDAD DE CALIBRADORES (Método Largo)
Col. Num.
Inspector
Muestra #
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Totales
1
2
3
4
5
A1a prueba 2a prueba 3a prueba Diferen.
6
7
B1a prueba 2a prueba 3a prueba Diferen.
RA
RA
RB
RC
8
9
RB
Suma
XA
XB
XC
D4
3.27
2.58
( R )(D4) = UCLR *
(
)x (
12
RC
Suma
2
3
11
C1a prueba 2a prueba 3a prueba Diferen.
Suma
# Pruebas
10
Max X
Min X
Dif X
) =
Suma
R
* Límite de R's individuales. Marque aquellos que salen de este límite. Identifique la causa y corrija.
Repita esas lecturas usando el mismo medidor y unidad que se usó originalmente o deseche esos
valores y recalcule R y el valor límite UCLR de las observaciones.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
298
R E P OR T E
DE
# y nombre Parte:
Característica:
Especif. B/P:
RE P E TIB ILIDA D Y
REPRODUCIBILIDAD
Nombre calibrador:
Calibrador núm:
Tipo de calibrador:
De Hoja de Datos
Fecha:
Realizado por:
Tolerancia del Equipo:
R
X Dif
ANALISIS DE LA UNIDAD DE MEDIDA
ANALISIS DEL % DE TOLERANCIA
Repetibilidad - Variación en el equipo
% SDR = [(SDR) / Tolerancia del equipo ] (100)
Desviación estándar (SDR) = ( R ) x ( k1 ) =
=
x
2
4.56
Pruebas
k1
3
3.05
=[ (
) /
] (100)
=
=
%
Reproducibilidad - Variación debida al evaluador
2
3.65
Operadores
Desviación estándar (SDM) =
k2
3
2.70
% SDM = [(SDM) / Tolerancia del equipo ] (100)
[(XDif ) x ( k2 )] 2 _ [(SDR)2 / (n x r)]
[(
)x(
)] 2 -
[(
)2 /
=[ (
(
x
) /
] (100)
)]
=
=
%
n = número de partes
r = número de pruebas
REPETEBILIDAD Y REPRODUCIBILIDAD (R&R)
(%SDR)2
R&R =
2
R&R =
(SDR)
+
(
)2 + (
(%SDM)2
(SDM)
(
=
=
+
2
2
)
)2 + (
)2
=
=
NOTA: Todos los cálculos están basados tomando 5.15 sigmas
(99% del área bajo la curva normal)
%
Un valor negativo debajo la raiz cuadrada causa que la variación
del evaluador tome el valor de cero.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
299
7.4.- R y R por atributos
Procesos de Medición de Atributos
Inspección de Atributos:
- Clasifica una unidad como conformante o no conformante
- Cuenta el número de “no conformancias” por unidad de
inspección
Un proceso de medición de atributos “perfecto”...
- Clasificaría correctamente cada unidad como conformante o
no
conformante
- Produciría siempre un conteo correcto de las no
conformancias de una unidad
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
300
Procesos de Medición de Atributos
Algunas inspecciones de atributos requieren poco
juicio:
- La respuesta correcta es obvia
- Ejemplo: Resultado de pruebas destructivas = “Se
quebró” o
“No se quebró”
- Ejemplo: “Sí queda” o “No queda”
Más seguido, son extremadamente subjetivas:
- Especialmente en pruebas/evaluaciones no destructivas
- Entrenamiento y definiciones operacionales son cruciales
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
301
Procesos de Medición de Atributos
Un instrumento de atributos o gage es aquel que compara cada
muestra con un conjunto de límites y acepta la pieza si se
satisfacen los límites, de lo contrario la rechaza.
A diferencia del instrumento variable, el instrumento de atributos
no puede indicar que tan buena o que tan mala es la muestra,
solamente si la muestra se acepta o se rechaza.
Método corto
El método corto se conduce seleccionando 20 muestras. Dos
operadores miden todas las muestras dos veces, en orden
aleatorio.
Se deben seleccionar muestras de manera que abarquen desde
valores ligeramente abajo hasta ligeramente arriba de los límites
de especificación.
El instrumento se considera aceptable si todas las decisiones
(cuatro por muestra) concuerdan.
Si la medición no concuerda, se debe corregir el gage o reevaluarlo.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
302
Curva de desempeño del gage
El propósito de desarrollar la Curva de Desempeño del Gage
(CDG) es determinar la probabilidad de aceptar o rechazar
una muestra de un valor de referencia. Una CDG ideal es la
que se muestra en la siguiente figura:
Probabilidad de
aceptación
Curva de Desempeño del Gage sin Error
Límite
inferior
Límite
superior
Sin embargo
este caso es una
excepción de los
sistemas de
medición.
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
1.1
1.2
Valores de referencia
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
303
Curva de desempeño del gage
Una vez que se determina el error, es posible calcular la
probabilidad de aceptar una muestra de un valor de
referencia cuando se usa ese sistema.
Probabilidad de
aceptación
Curva de Desempeño del Gage
1
0.5
0
0.4
0.6
0.8
1
1.2
Valores de referencia
Para llevar esto a
cabo, se hace la
suposición de que la
repetibilidad y la
reproducibilidad se
distribuyen
normalmente
con
varianza s2.
El error está compuesto por la repetibilidad, la reproducibilidad
y el sesgo. Este se distribuye con media X, el valor de
referencia, más el sesgo y varianza s2
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
304
Evaluando los sistemas de medición de atributos
Dos de los más comunes y directos métodos para evaluar un proceso de
medición de atributos son:
(1) Reevaluación “Experta”
- Investiga exactitud únicamente
(2) Estudio “Round-Robin”
- Investiga acuerdos operador-a-operador (precisión)
- Puede investigar también exactitud si se incluye el “Experto”
NOTA: Ambos involucran una persona (o equipo) sirviendo como el
“Experto” -- del estándar de referencia, como estaba. El “Experto”
es la “Autoridad Final” en el estatus del proceso -- el que conoce “La
verdad”.
• Un “Experto” re-inspecciona partes que han pasado por la inspección de
rutina.
Incluye ambos items que pasaron y que fallaron.
Los resultados originales se comparan contra los resultados “correctos”
del Experto para localizar las discrepancias.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
305
Enfoque común #1: Reevaluación experta
Unit
Inspector A
Expert
1
R
A
2
A
A
3
R
A
4
A
A
5
A
A
6
A
A
7
A
A
8
A
A
9
A
A
10
A
A
11
R
R
12
R
R
13
R
R
14
R
R
15
R
R
16
R
R
17
R
R
18
A
R
19
R
R
20
R
R
%Mala aceptada
=1/10=10%
%Buena rechazada
=2/10=20%
%Decisiones correctas
=17/20=85%
Unit
Inspector B
Expert
111
R
R
112
R
R
113
R
A
114
R
A
115
R
A
116
R
R
117
R
R
118
A
A
119
A
A
120
A
A
121
R
R
122
A
R
123
R
R
124
A
A
125
R
R
126
A
A
127
R
R
128
A
A
129
R
R
130
R
A
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
%Mala aceptada
=1/10=10%
%Buena rechazada
=4/10=40%
%Decisiones correctas
=15/20=75%
NOTA:
A=Aceptada
R=Rechazada
306
Enfoque Común #1: Re-evaluación del “Experto”
Ventajas:
- Fácil,
- Observación realista del proceso de medición operando bajo
condiciones rutinarias.
- No hay cuidado especial o comportamiento extraño, toda vez
que los operadores no saben que los están evaluando.
Desventajas:
- No existe control de lo que el proceso proporciona como muestras
(ej., el proceso escoge lo que se va a ver, no usted).
- Puede que no obtenga categorías importantes, tipos de defectos,
o condiciones del proceso, para mostrarlos en el estudio.
- Comparaciones injustas de diferencias de operador-a-operador,
desde que los operadores no inspeccionan exactamente las
mismas partes (posible confusión con condiciones del proceso).
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
307
Enfoque Común #1: Re-evaluación del
“Experto”
50%
40%
Inexactitudes
30%
% de Producto “Malo” Aceptado
20%
10%
Línea de Juicio
Perfecto
0%
10%
20%
% de Producto “Bueno” Rechazado
30%
40%
50%
A
B
C
D
E
F
- Inspectores C y F aparentan operar con estándares sueltos.
- Inspector B parece operar con estándares apretados.
- Inspector E muestra pobre discriminación en ambas direcciones.
- Alerta de Comparación: Inspectores no manejan las mismas partes.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
308
Se pueden visualizar errores como un filtro con la
densidad de la malla inapropiada
50%
Inexactitudes
40%
Inspector B parece
operar con
estándares
apretados.
30%
% de Producto “Malo” Aceptado
20%
10%
Línea de Juicio
Perfecto
0%
10%
20%
% de Producto “Bueno” Rechaz.
30%
40%
50%
A
B
C
D
E
F
Filtro muy ancho
Filtro muy fino
Filtro correcto
Inspector
B
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
Inspector F
parece operar
con estándares
sueltos.
Filtro
ancho
Filtromuy
muy
ancho
Filtro
muy
Filtro
muyfino
fino
Filtro
correcto
Filtro
correcto
Inspector
F
309
Enfoque Común #2: Estudio “Round-Robin”(c/ “Experto”)





Una cantidad de partes pre-seleccionadas--algunas
claramente aceptables, algunas claramente inaceptables, y
algunas en ambos lados de las condiciones “marginales”.
Cada unidad tiene un número de serie y es evaluada por cada
inspector.
Los resultados individuales se anotan por número de serie.
Estos se comparan contra los resultados “correctos” del
Experto” para evaluar exactitud.
Con múltiples inspectores, los resultados de cada persona
para una parte dada se comparan con los de otros inspectores
para evaluar precisión (acuerdo).
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
310
Enfoque Común #2: Estudio “Round-Robin”(c/ “Experto”)
Ventajas:
- Se tiene control de las muestras que se proporcionan
(ej., aquí usted escoge lo que se ve, no el proceso).
- Puede garantizar categorías importantes, tipos de defectos, o
condiciones del proceso que saldrán a flote en el estudio.
- Comparación justa de las diferencias de operador-a-operador,
desde que los operadores estarán inspeccionando las mismas
partes exactamente.
Desventajas:
- No tan fácil, más esfuerzo, requiere arreglos especiales
- Puede no ser una observación realista del proceso de medición
operando en condiciones de rutina.
- Puede ocasionar cuidado especial o comportamiento extraño,
desde que los operadores saben que están siendo evaluados.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
311
Estudio “Round-Robin” (c/ “Experto”): Un Ejemplo
• Una compañía Americana que fabrica cubiertas para el claxon del volante
del automóvil.
• El Gerente de Planta, preocupado por la posible mezcla de las cubiertas
por los inspectores, ordenó un estudio de consistencia en la inspección
(proceso de medición de atributos).
• ¿Por qué? Durante un recorrido de la planta descubrió varias cubiertas
“inaceptables”en el bin marcado como “aceptados”.
• También encontró cubiertas “aceptables” en el bin marcado: “rechazos”.
• 50 items fueron preseleccionados -- algunos claramente aceptables,
algunos claramente inaceptables, y algunos en ambos lados de la
condición “marginal”.
• 4 Inspectores y un “Experto” (Gerente de Calidad) anotaron
(1) Rechazo o Aceptado, y (2) la(s) razón(es) de cualquier rechazo
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
312
Estudio “Round-Robin” (c/ “Experto”): Un Ejemplo
Inspector
A
Num. de rechazos
8
Num. de aceptados 42
B
C
D
8
42
8
42
8
42
- ¡Los cuatro inspectores rechazaron 8 partes!
- ¿Existe un problema con el proceso de inspección?
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
313
Enfoque Común #2: Estudio
“Round-Robin”(c/ “Experto”)
Sin embargo, un examen más profundo de
los resultados indica un problema
definitivo:
(Se muestran 20 resultados de las 50 cubiertas)
- De las 50 cubiertas, los inspectores
actualmente acordaron unánimamente en solo
una cubierta “Rechazada”.
- Estuvieron de acuerdo por unanimidad en 29
cubiertas “Aceptadas”.
- % de partes en desacuerdo = 20/50 = 40%
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
Unit
A
B
C
D
1
R
R
R
A
2
A
A
R
A
3
A
A
A
A
4
A
A
A
A
5
A
A
A
A
6
A
A
A
A
7
A
A
A
A
8
A
A
A
A
9
A
A
A
A
10
A
R
R
R
11
R
A
A
R
12
A
A
R
A
13
R
A
A
R
14
A
R
A
A
15
A
A
A
A
16
A
A
A
A
17
A
A
A
A
18
A
A
A
A
19
A
A
A
A
20
A
A
A
A
314
Estudio “Round-Robin” (c/ “Experto”)
¿Exactitud vs. el “Experto”?
Inspector
A
B
C
D
9/13=69%
9/13=69%
8/13=61.5%
% Aceptados Malos 9/13=69%
%Rechazados Buenos 4/37=10.8% 4/37=10.8% 4/37=10.8% 3/37=8.1%
%Total de Decisiones
Correctas = 150/200
= 75%
0.70
Inexactitudes
0.60
0.50
0.40
% Producto “Malo”
Aceptado
0.30
0.20
0.10
Línea de Juicio
Perfecto
0.00
0.10
0.20
A
B
C
D
% Producto “Bueno”
Rechazado
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
Unit
A
B
C
D
Expert
1
R
R
R
A
A
2
A
A
R
A
A
3
A
A
A
A
A
4
A
A
A
A
A
6
A
A
A
A
A
7
A
A
A
A
A
8
A
A
A
A
A
9
A
A
A
A
A
11
R
A
A
R
A
14
A
R
A
A
A
15
A
A
A
A
A
16
A
A
A
A
A
17
A
A
A
A
A
18
A
A
A
A
A
19
A
A
A
A
A
20
A
A
A
A
A
5
A
A
A
A
R
10
A
R
R
R
R
12
A
A
R
A
R
13
R
A
A
R
R
315
7.5.-R y R por atributo (Método largo)
Para un gage se utiliza el concepto de Curva de Desempeño del
Gage para ejecutar el estudio que se utiliza para evaluar la
repetibilidad y el sesgo o exactitud del gage. Este análisis puede
ser usado en gage de un límite y dos límites. Para un gage de
doble límite, sólo se necesita examinar un límite con la
suposición de linearidad y uniformidad del error. Por
conveniencia aquí se va a usar el límite inferior.
En general, el estudio de gage por atributos, consiste en obtener los
valores de referencia para un grupo de muestras seleccionadas.
Estas muestras se evalúan un número de veces (m), con un total de
aceptaciones (a), lo cual se registra para cada muestra. A partir de
estos datos se determina la repetibilidad y el sesgo.
La primera etapa del estudio es la selección de las muestras. Es
esencial que se conozca el valor de referencia de cada muestra. Por
razones prácticas, se seleccionan 8 muestras de valores de
referencia equidistante. Los valores máximo y mínimo deben
representar la variación del proceso. Se debe aplicar el gage en las
ocho muestras M=20 veces y registrar el número de aceptaciones.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
316
R y R por atributos
La muestra más pequeña debe tener valor a = 0; la más grande
a = 20 y las restantes seis muestras valor a entre 1 y 19. Si este
criterio no se satisface se debe aplicar el gage a más muestras
con valor de referencia conocido hasta que se satisfagan las
condiciones. Si, el valor más pequeño a >0 entonces se deben
buscar muestras con valores más pequeños y aplicar el gage
hasta que a=0. Si, el valor más grande a < 20 entonces se deben
buscar muestras con valores más grandes hasta que a = 20. Si
hay menos de seis muestras con valor entre 1 y 19, se debe
aplicar el gage a otras muestras valores intermedios entre los
valores de las muestras con a entre 1 y 19. El primer intervalo en
a = 0 comienza a partir del mayor valor de referencia con a = 0.
Para a = 20, el primer intervalo comienza en el menor valor de
referencia donde a = 20. Si es necesario el procedimiento se
repite hasta que los criterios se satisfagan.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
317
R y R por atributos
Una vez que se seleccionen las muestras, se calculan las
probabilidades de aceptación para cada muestra con la siguiente
función:
a


a
P ' (a )  




+ 0 .5
m
 0 .5
m
0 .5
si
si
a
m
a
 0 .5, a  0
 0 . 5 , a  20
m
si
a
 0 .5
m
Esta ecuación cubre los casos cuando  se encuentra entre 1 y 19.
Para el caso  = 0, se toma P()= 0 excepto para el mayor valor de
referencia con =0, que se toma P()= 0.025. Para los casos con
=20, se toma P()=1, excepto para el menor valor de referencia
con =20, que se toma P()=0.975.
ANALISIS DEL SISTEMA DE
MEDICIÓN
318
MODULO
NORMA ISO-9000-2000 ,
UNIDAD VI
ISO/FDIS-9001-2000
M.C. ROLANDO DEL TORO WALS
HTAS. BASICAS
319
8.1.- INTRODUCCION
manufactura de clase mundial
TQM
Mejora continua
QS 9000
sociedad con proveedor
JIT
TQC
Premio
Deming
JIT, costos de calidad
empiezan cambios en
la cultura de calidad
Premio
Malcom
Baldrige
Mayores
Cambios
culturales
ISO 9000 Empieza la mejora-Htas.
en la resolución de problemas
QFD
QA
QC
Aseguramientode
calidad
control de
calidad
Procedimientos
escritos y SPC
NORMATIVIDAD
Inspecciones
320
El ciclo de la calidad ISO 9000
Marketing en todas sus funciones
Eliminación
después del uso
Diseño y desarrollo
del producto
Servicio técnico y
Mantenimiento
Instalación y
Operación
Compras
Ventas y
Distribución
Embalaje y
Almacenamiento
Diseño y desarrollo
del proceso
Inspección y
pruebas
NORMATIVIDAD
Producción
321
ANTECEDENTES DE LA NORMA ISO 9000.
PROPOSITOS DEL ISO 9000.
ESTABLECER REGLAS PARA QUE UNA ORGANIZACIÓN
PUEDA IMPLEMENTAR UN SISTEMA DE CALIDAD EFECTIVO Y
ASÍ CUMPLIR CON LAS NECESIDADES DE LOS CLIENTES.
EL SISTEMA ISO 9000 SE CREÓ EN 16 PAISES EN SU MAYORIA DE
EUROPA,EN MÉXICO EL EQUIVALENTE ES LA NORMA NMX -CC 003
:1995 IMNC 9001:1994.
ISO 9000 ES UN ESTANDAR APROBADO INTERNACIONALMENTE QUE
DEFINE LOS REQUERIMIENTOS PARA UN SISTEMA DE CALIDAD
INTERNACIONAL.
INTERNATIONAL FOR STANDARIZATION ORGANIZATION........EL
CUÁL CUBRE LAS RESPONSABILIDADES ,PROCEDIMIENTOS Y
CONTROLES QUE AFECTAN LA CALIDAD DE LOS PRODUCTOS Y
SERVICIOS.
PRINCIPIOS BÁSICOS DE UN SISTEMA DE CALIDAD.
1-DOCUMENTAR LO QUE SE HACE.
2-HACER LO QUE SE DOCUMENTA.
NORMATIVIDAD
3-PROBARLO
322
Visión general de ISO 9000
¿Qué es ISO 9000?
• Serie de ideas genericas
• Ampliamente aplicables
• Esta identificación varia entre los paises. En: EUA,
ANSI/ISO/ASQC Q9000
• JIS Z9000 (Japan International Norms),
• ISO 9000 (Euro-Norms).
• Se aplica ampliamente en la industria en general, militar y
automotriz
• El estándar define un conjunto de documentos que se deben
de implementar y mantener para tener un sitema efectivo de
calidad pero no dice cómo hacerlo
• Pretende proveer una estructura de trabajo, pero no dice
como lograrla
• No funciona un sistema si la gente está pobremente
entrenada y desmotivada, esto puede dañar cualquier sistema
• No requiere de altos resultados de la calidad ya que no tiene
un programa especifico como 6sigmas, o JIT o MRP
NORMATIVIDAD
323
Estándares y compromisos para
asegurar la calidad
9000-1
Guías para selección
y uso
9001
Diseño/desarrollo
Producción
Instalación y servicio
9002
Producción
Instalación y servicio
9003
Pruebas e
Inspección Final
9004-1
Guias de sistem a de Adm inistración de la calidad
y propósitos de auditoría interna
Versión
1994
NORMATIVIDAD
324
8.2.-NORMAS ISO- 9000
Sistemas de Calidad / Modelo Para el Aseguramiento de
la Calidad.
Las Normas de la serie ISO 9000 son:
1. ISO 9000-1.
Administración de la calidad y estándar de aseguramiento
de calidad. Parte 1: Guias de selección y uso.
2.- ISO 9001.
Modelo Para el Aseguramiento de Calidad en Diseño,
Desarrollo, Producción, Instalación y Servicio.
-Para uso cuando la conformidad con los requisitos
especificados debe ser asegurada por el proveedor durante
el Diseño, Desarrollo, Producción, Instalación y Servicio.
NORMAS ISO 9000
3.- ISO 9002.
Modelo para el aseguramiento
Producción, Instalación y Servicio.
de
calidad
en
-Para uso cuando la conformidad con los requisitos
especificados debe ser asegurada por el proveedor
durante la Producción, Instalación y Servicio.
4. ISO 9003.
Modelo para el aseguramiento de calidad en Inspección
y Pruebas Finales.
-Para uso cuando la conformidad con los requisitos
especificados debe ser asegurada por el proveedor
solamente durante Inspección y Pruebas Finales.
NORMATIVIDAD
326
5. ISO 9000-2.
Administración de la calidad y estándars de
aseguramiento de calidad. Parte 2: Guías genericas
para la aplicación de ISO 9001, ISO 9002 e ISO 9003.
Las Normas Internacionales relacionadas con
Sistemas de Calidad que pueden ser utilizadas con
propósitos externos de aseguramiento de calidad, son
los incisos 4, 3, y 2: ISO 9003, ISO 9002 e ISO 9001
respectivamente.
NORMATIVIDAD
327
de De varios procesos consultivos llevados a cabo en más de 100 países
(se recibieron más de 15.000 respuestas y sugerencias) se pusieron de
manifiesto las siguientes “reclamaciones” con respecto a ISO 9001:94:
¨
Demasiado orientada a la fabricación.
¨
Demasiada burocracia y papeles en las empresas.
¨
Falta de claridad y simplificación en la norma.
¨
Difícil compatibilidad con otras normas y modelos.
¨
No conecta bien con las prácticas y procesos
Como consecuencia de todo lo anterior, se produce quizás el cambio más
empresariales.
espectacular a primera vista, que consiste en que la actual familia ISO
9000 queda reducida a tres nuevas normas principales.
ISO 9000 dedicada a la terminología que sustituye a la anterior
UNE-EN ISO 8402
ISO 9001 que sustituye a la conocida triada 9001/2/3.
¨
ISO 9004 dedicada a guiar a las organizaciones hacia la mejora.
quedando como única norma “certificable” la norma ISO 9001.
I, Mientras ISO 9001 marca los requerimientos mandatorios, ISO 9004
profundiza más en ellos y, en vez de ser una guía para la implantación
de ISO 9001, se convierte en una guía para la mejora del
comportamiento de las organizaciones.
NORMATIVIDAD
328
MODELO DE TRANSICIÓN DE ISO 9001:1994 A ISO
9001:2000
NORMATIVIDAD
329
PREGUNTAS MAS COMUNES DEL 9001
¿ C u á n d o e s ta r á n d is p o n ib le s la s N o r m a s r e v is a d a s ?
S e p re s u m e q u e la s re v is io n e s d e la s N o rm a s IS O 9 0 0 0 , 9 0 0 1 y 9 0 0 4
e s ta rá n d is p o n ib le s a fin a le s d e l a ñ o 2 0 0 0 . E n e s te m o m e n to s e
d e s c o n o c e la fe c h a d e p u b lic a c ió n d e la n o rm a s d e a u d ito ría , d e b id o a la
fu s ió n d e la n o rm a IS O 1 0 0 1 1 c o n IS O 1 4 0 1 0 , 1 4 0 1 1 y 1 4 0 1 2 .
¿ Q u é s u c e d e r á c o n la s n o r m a s I S O 9 0 0 2 y 9 0 0 3 ?
L a s v e rs io n e s d e IS O 9 0 0 2 y 9 0 0 3 d e l a ñ o 1 9 9 4 q u e d a rá n o b s o le ta s a
p a rtir d e l m o m e n to d e la p u b lic a c ió n d e la IS O 9 0 0 1 :2 0 0 0 . S e d e b e rá n
s e g u ir lo s re q u is ito s a p lic a b le s d e la n u e v a v e rs ió n d e la N o rm a .
¿ P o r q u é s e r e v is a n la s n o r m a s ?
L a o rg a n iz a c ió n IS O e x ig e u n a re v is ió n d e s u s n o rm a s d e fo rm a
p e rió d ic a , p a ra a s e g u ra r q u e s o n a c tu a le s y s a tis fa c e n la s n e c e s id a d e s
d e lo s u s u a rio s .
E n e l c a s o d e IS O 9 0 0 1 :2 0 0 0 , s e h a e n fo c a d o e n e n fa tiz a r:
M e d ir la S a tis fa c c ió n d e l C lie n te
M e jo ra C o n tin u a
G e s tió n d e lo s R e c u rs o s
NORMATIVIDAD
330
¿ Q u é s u c e d e r á c o n la s o tr a s n o r m a s y d o c u m e n to s d e la fa m ilia
a c tu a l I S O 9 0 0 0 :1 9 9 4 ?
L a fa m ilia a c tu a l d e n o rm a s IS O 9 0 0 0 :1 9 9 4 c o m p re n d e a lre d e d o r d e 2 0
n o rm a s y d o c u m e n to s . E n la n u e v a v e rs ió n , s e d is p o n d rá s ó lo d e tre s
n o rm a s : IS O 9 0 0 0 , 9 0 0 1 y 9 0 0 4 .
A c tu a lm e n te s e p re te n d e q u e e l re s to d e n o rm a s y d o c u m e n to s s e rá n
re tira d o s o s u s titu id o s p o r in fo rm e s té c n ic o s (c o n e x c e p c ió n d e IS O
1 0 0 1 1 e IS O 1 0 0 1 2 )
¿ S e d is p o n d r á d e la v e r s ió n tr a d u c id a d e la s n o r m a s
in m e d ia ta m e n te d e s p u é s d e s u p u b lic a c ió n p o r I S O ?
IS O p u b lic a rá la s n o rm a s IS O 9 0 0 1 :2 0 0 0 e n fra n c é s y e n in g lé s . L a
tra d u c c ió n d e la n o rm a d e p e n d e rá d e la s E n tid a d e s N a c io n a le s d e
N o rm a liz a c ió n , c o m o e s
¿ C u á n d o d e b e r á m i e m p r e s a c a m b ia r s u s is te m a d e C a lid a d ?
E n e s te m o m e n to n o e s n e c e s a rio re a liz a r n in g ú n c a m b io , p e ro s e ría
a d e c u a d o c o n o c e r lo s d ife re n te s b o rra d o re s q u e s e g e n e re n . A s í, la
E m p re s a p u e d e p re v e r a lg u n o s c a m b io s e n e l S is te m a .
S e d is p o n e d e g u ía s p a ra la tra n s ic ió n a IS O 9 0 0 1 :2 0 0 0 .
NORMATIVIDAD
331
9.-NORMA INTERNACIONAL ISO/FDIS 9001-2000
• 0.1 GENERAL
• Esta norma internacional especifica requerimientos para un
sistema de administración de la calidad, que puede ser usada
por una organización para direccionar la satisfacción del cliente
mediante el cumplimiento de los requisitos del cliente y
regulatorios aplicables. también puede ser usado por partes
internas y externas , inclusive por cuerpos de certificación,
para evaluar la habilidad de una organización para cumplir con
los requerimientos del cliente y regulatorios.
• La adopción de un sistema de administración de la calidad
necesita ser una decisión estratégica de la organización.
• El diseño e implantación del sistema es influenciado por
necesidades variantes, los objetivos particulares, los productos
provistos, los procesos empleados y el tamaño y la estructura
NORMATIVIDAD
332
de cada organización.
ESTRUCTURA DE LA NORMA ISO 9000:2000
CAMBIOS ESENCIALES EN LA REVISIÓN DE ISO 9000:2000.
Los cambios esenciales en la Revisión de la norma ISO 9000 :1994 son
los siguientes:
-Los requerimientos son más simples y fáciles de usar y se orientan
hacia todo tipo de organizaciones , en cuanto a tamaño y sector de
actividad.
 - Una de las metas es que la norma deberá satisfacer las necesidades
de
los inversionistas y otras partes interesadas .
- Es compatible con otros sistemas como el del sistema administrativo
ambiental ISO 14000.
- Existen nuevos requerimientos , tales como la satisfacción del cliente
, la
INFRAESTRUCTURA, el ambiente de trabajo , la mejora continua.
- La estructura de la norma se retira de los 20 requerimientos para
quedar
estructurada en cuatro grandes capítulos .
-Se orienta a un modelo de procesos
-Se sustituye el término de “proveedor” por el término de organización
.
-Desaparecen los modelos ISO 9001 , ISO 9002 e ISO 9003 .Sé tiene
un solo estándar certificable.
NORMATIVIDAD
333
C u á le s s o n lo s p r in c ip a le s c a m b io s d e la s n o r m a s ?
L o s p rin c ip a le s c a m b io s q u e h a n s id o in tro d u c id o s e n e l n iv e l C D 2 s o n :
 E s tru c tu ra o rie n ta d a a p ro c e s o y u n a s e c u e n c ia m á s ló g ic a
d e lo s c o n te n id o s
 M e jo ra C o n tin u a
 M e d id a d e la S a tis fa c c ió n d e l C lie n te c o m o in d ic a d o r d e
M e jo ra
 A te n c ió n a lo s re c u rs o s ta le s c o m o c o m u n ic a c ió n y e n to rn o
d e tra b a jo
 M e jo ra s e n la te rm in o lo g ía p a ra u n a in te rp re ta c ió n m á s fá c il
 C o m p a tib ilid a d c o n e l S is te m a d e G e s tió n A m b ie n ta l
 R e fe re n c ia e s p e c ífic a a p rin c ip io s d e g e s tió n d e c a lid a d
 A u to e v a lu a c ió n c o m o m e d io d e m e jo ra (IS O 9 0 0 4 ).
NORMATIVIDAD
334
¿ Q u é s e e n t ie n d e p o r M e jo r a C o n t in u a ?
L a M e jo ra C o n tin u a e s e l p ro c e s o d irig id o a
a u m e n ta r la e fe c tiv id a d y / o la e fic a c ia d e la
o rg a n iz a c ió n
p a ra
a lc a n z a r s u s
o b je tiv o s
y
p o lític a s . L a M e jo ra C o n tin u a re s p o n d e a la s
n e c e s id a d e s y e x p e c ta tiv a s c re c ie n te s d e lo s
C lie n te s y a s e g u ra u n a e v o lu c ió n d in á m ic a d e l
S is te m a d e G e s tió n d e C a lid a d .
¿ P o r q u é s e h a in c lu id o la m e d id a d e la
S a t is fa c c ió n d e l C lie n t e e n la n u e v a
r e v is ió n d e la I S O 9 0 0 1 ?
L a S a tis fa c c ió n d e l C lie n te te n d ría q u e s e r u n o
d e lo s p rin c ip io s b á s ic o s d e c u a lq u ie r
o rg a n iz a c ió n . L a m e d id a d e la s a tis fa c c ió n d e l
c lie n te p e rm ite c o n o c e r e l g ra d o d e e fic a c ia d e l
S is te m a d e C a lid a d .
NORMATIVIDAD
335
¿Qué es un proceso?
Una actividad u operación que recibe entradas y las convierte en
salidas puede ser considerado proceso. Casi todos las actividades y
operaciones relacionadas con un servicio o producto son procesos.
En una organización existen diferentes procesos conectados entre sí.
A menudo, la salida de un proceso puede ser la entrada de otro. La
identificación y gestión sistemática de los diferentes procesos
desarrollados en una organización, y particularmente la interacción
entre tales procesos, puede ser referida como "la aproximación del
proceso" a la gestión o gestión de los procesos.
¿La revisión de las Normas mejorará la satisfacción del
Cliente?
El Sistema de Gestión de Calidad descrito en la revisión de las normas
se basa en los principios de gestión de calidad que incluye la
aproximación al proceso y la orientación al Cliente. La adopción de
dichos principios debería facilitar clientes con un nivel de confianza
más alto que el producto (incluyendo servicio) satisfará sus requisitos
e incrementa su grado de satisfacción.
NORMATIVIDAD
336
ENFOQUE DE PROCESOS
• Esta norma internacional alienta la adopción de un enfoque de
procesos para la administración de la calidad.
• Cualquier actividad que reciba entradas y las convierta en salidas
puede ser considerado como un proceso. Para que la organización
funcione efectivamente , debe identificar y administrar numerosos
procesos enlazados. A menudo la salida de un proceso se convierte
en la entrada al siguiente proceso. La identificación y administración
sistemática de los procesos empleados dentro de una organización y
las interacciones entre tales procesos puede ser referida como el
ENFOQUE DE PROCESOS.
RELACION CON ISO 9004
 Esta edición ISO 9001 ha sido desarrollada como una parte de un
par consistente de normas de sistemas de administración de la
calidad, siendo la otra parte ISO 9004-2000. Las dos normas
internacionales están diseñadas para ser usadas juntas , pero
también pueden ser usadas independientemente.aunque las
normas internacionales tienen diferente alcance , tienen
estructuras similares para facilidad de uso.
 ISO 9004 no es una guía para implantar ISO 9001-2000 y no esta
intencionada para uso de certificación o contractual.
NORMATIVIDAD
337
ESQUEMA DEL MODELO ISO 9000-2000.
SISTEMA ADMINISTRATIVO DE CALIDAD
MEJORA CONTINUA.
C
L
I
E
N
T
E
R
E
Q
U
E
R
I
M
I
E
N
T
O
RESPONSABILIDAD
-------------------------------------DE LA DIRECCION
ADMINISTRACION
DE RECURSOS
MEDICION,
ANALISIS Y
MEJORA
INSUMO
PRODUCTO
S
A
T
I
S
F
A
----------C
C
I
O
N
P/S
REALIZACION DE
PRODUCTO Y/O
SERVICIO
Sistema de calidad.
NORMATIVIDAD
338
C
L
I
E
N
T
E
COMPATIBILIDAD CON OTROS SISTEMAS DE
ADMINISTRACION
• Esta norma internacional esta intencionada para ser
compatible con otros sistemas de administración
internacional reconocidas.
• Esta alineada con ISO 14001-1996 con el fin de realzar
la compatibilidad de las dos normas para el beneficio de
la comunidad usuario.
• Esta norma internacional no incluye requerimientos
específicos para otro sistema de administración, tales
como aquellos particulares para la administración
ambiental, y administración de la salud ocupacional la
seguridad o la administración financiera.
NORMATIVIDAD
339
NORMA INTERNACIONAL ISO/FDIS
9001-2000
Quality management system-requirement
Sistemes de management de la quality-exigences
Version literal del ingles al castellano
NORMATIVIDAD
340
ESTRUCTURA DE LA NORMA ISO 9000-2000.
El estándar ISO 9001 cambia su estructura de 20 requerimientos . la
nueva estructura comprende 4 secciones de generalidades y 4
capítulos o cláusulas principales:
1.-ALCANCE
2.-REFERENCIA A LA NORMA.
3.-TERMINOS Y DEFINICIONES.
4.-REQUERIMIENTOS DEL SISTEMA ADMINISTRATIVO DE CALIDAD.
5.- RESPONSABILIDADES DE LA DIRECCIÓN.
6.-ADMINISTRACIÓN DE RECURSOS.
7.-REALIZACIÓN DE PRODUCTO Y /O SERVICIO.
8.- MEDICION , ANALISIS Y MEJORAMIENTO.
MODELO DE PROCESO.
-Los requerimientos de la norma ISO 9000-2000 se orientan al flujo
de trabajo real en una organización , lo que no sucede con la norma
ISO 9000 :1994.
-El enfoque de proceso de la norma es la identificación y
administración sistemática de los procesos empleados dentro de una
organización y su interacción.
-La norma ISO 900I recomienda a la dirección la adopción del
enfoque de proceso.
NORMATIVIDAD
341
PREFACIO
• La organización internacional para la estandarización ISO es una
federación mundial de cuerpos nacionales de normas CUERPOS
MIEMBROS DE LA ISO. El trabajo de preparar normas
internacionales es llevado a cabo mediante comités técnicos de iso.
Cada cuerpo miembro interesado en un asunto para el cual haya
establecido un comité técnico , tiene el derecho de ser representado
en este comité. Los borradores de normas internacionales DIS ,
adoptados por los comités técnicos son circulados a los cuerpos
miembros para votación. La publicación como una norma
internacional IS requiere aprobación de por lo menos 75% de los
cuerpos miembros que emiten su voto.
Cierta atención debe ser puesta hacia la posibilidad de que algunos de
los elementos de esta norma pueden estar sujetos a derechos de
patente. ISO no debe ser tenido como responsable de identificar
cualquier o todos los derechos de patente.
Esta tercera de edición de ISO 9001 cancela y reemplaza a la segunda
edición ISO 9001-94 la cual ha sido técnicamente revisada. Las
estipulaciones de iso 9002-94 e iso 9003-94 que están asentadas en
norma internacional.ISO 9002-94 E ISO 9003-94 Serán retiradas con la
publicación de ISO 9001-2000.
NORMATIVIDAD
342
SITEMA DE GESTION DE LA CALIDAD
REQUISITOS
1.- ALCANCE
1.1.- General
– Esta norma internacional especifica los requisitos para un sistema
de gestión de la calidad, aplicable cuando una organización
– A.-Necesite demostrar su capacidad para suministrar de forma
consistentemente productos que satisfagan los requisitos del
cliente y los requisitos reglamentarios aplicables.
– B.- Pretenda conseguir la satisfacción del cliente atreves de la
efectiva aplicación del sistema, incluido los procesos para la
mejora continua y el aseguramiento de la conformidad con los
requisitos del cliente y los requisitos reglamentarios o regulatorios
que sean aplicables.
– NOTA> en esta norma internacional, el termino PRODUCTO se
aplica únicamente al producto destinado o solicitado por el cliente.
NORMATIVIDAD
343
1.2.- APLICACION
• Todos los requisitos de esta norma internacional son genéricos y se
pretende que sean aplicables a todas las organizaciones con
independencia de su tipo, tamaño o producto suministrado.
• Cuando algún requisito de esta norma internacional no pueda aplicar
debido a la naturaleza de la organización y de su producto, este puede
considerarse su exclusión.
• Cuando se lleven a cabo exclusiones, la conformidad con esta norma
internacional no se considera aceptable a menos que dichas exclusiones
se limiten a requisitos del capitulo 7, y tales exclusiones no afectan a la
capacidad o responsabilidad de la organización para proporcionar
productos que cumplan los requisitos del cliente y los requisitos
reglamentarios que sean aplicables.
2.- NORMAS PARA CONSULTA
 Como la norma de referencias esta fechada, las modificaciones
posteriores, o las revisiones, de la citada norma internacional no son
aplicables. No obstante, se recomienda a las partes que basen sus
acuerdos en esta norma internacional que estudien la posibilidad de
aplicar la edición mas reciente de la norma internacional citada abajo.
Los miembros de IEC e ISO mantienen el registro de las normas
internacionales en vigor en cada momento.
NORMATIVIDAD
344
3.- TERMINOS Y DEFINICIONES
• Para el propósito de esta norma internacional, los términos y
definiciones dados en ISO 9000-2000, y los siguientes aplican.
• NOTA los términos usados en la edición de esta norma internacional
describe la cadena del suministro como sigue.
• Proveedor
organización
cliente
• el termino organización reemplaza al termino proveedor previamente
usado , para significar la unidad a que esta norma aplica.el termino
proveedor es usado ahora en lugar del anterior termino
subcontratista. Los cambios han sido introducidos para reflejar el
vocabulario usado por las organizaciones.
• A lo largo del texto de esta norma internacional, cuando se utilicé el
termino PRODUCTO , este puede significar también SERVICIO.
NORMATIVIDAD
345
4.- SISTEMAS DE GESTION DE LA CALIDAD
4.1.- Requisitos generales
• la organización debe establecer, documentar,implantar,,
mantener y continuamente mejorar un sistema de gestión de la
calidad de acuerdo a los requisitos de esta norma.
• La organización debe>
• A-identificar los procesos necesarios para el sistema de gestión
de la calidad y su aplicación dentro de toda la organización.
• B-determinar la secuencia e interacción de estos procesos.
• C-determinar los criterios y métodos requeridos para asegurar el
funcionamiento efectivo y el control de los procesos
• D- asegurar la disponibilidad de recursos e información necesario
para apoyar el funcionamiento y el seguimiento de los procesos.
• E-medir, realizar el seguimiento y analizar estos procesos.
• F-implantar las acciones necesarias para alcanzar los resultados
provistos y la mejora continua de estos procesos.
• La organización debe de gestionar estos procesos de acuerdo con
los requisitos de esta norma internacional.
NORMATIVIDAD
346
4.2.- Requisitos generales de documentación
• La documentación de los sistemas de gestión de la
calidad debe incluir.
• A-declaraciones documentadas de una política de la
calidad y objetivos de la calidad.
• B-un manual de calidad.
• C- los procedimientos documentados requeridos por la
organización para asegurar el control, funcionamiento y
planificación efectivo de sus procesos.
• E- los registros de la calidad requeridos por esta norma
internacional.




4.2.2.- MANUAL DE CALIDAD
La organización debe establecer y mantener un manual de
calidad que incluya>
A- el alcance del sistema de gestión de la calidad, incluyendo los
detalles y la justificación de cualquier exclusión.
B- los procedimientos documentados establecidos para el sistema
de gestión de la calidad o una referencia a los mismos.
C- una descripción de la interacción entre los procesos del
sistema de gestión de la calidad.
NORMATIVIDAD
347
4.2.3.- CONTROL DE DOCUMENTOS
• Los documentos requeridos por el sistema de gestión de la calidad
deben controlarse. Los registros de la calidad son un tipo especial de
documentos y deben controlarse de acuerdo con los requisitos dados en
el apartado 4.2.4.
• Debe establecer un procedimiento documentado para definir los
controles necesarios.
• A- para aprobar la PERTINENCIA E IDONEIDAD de los documentos antes
de su edición.
• B- para revisar y actualizar los documentos cuando sea necesario así
como para llevar a cabo su reaprobación
• C- para asegurar que se identifican los cambios y el estado de revisión
actual de los documentos.
• E- para asegurar que los documentos permanecen legibles y fácilmente
identificables.
• F- para asegurar que se identifican los documentos de origen externo y
se controla su distribución.
• G- para evitar el uso no intencionado de documentos obsoletos, y para
aplicarse una identificación adecuada en el caso de que se mantenga
por alguna razón
NORMATIVIDAD
348
4.2.4.- CONTROL DE LOS REGISTROS DE CALIDAD
• Debe establecerse y mantenerse registros de calidad para
proporcionar evidencia de la conformidad con los requisitos así
como el funcionamiento efectivo del sistema de gestión de la
calidad.
• Los registros de calidad deben permanecer legibles, fácilmente
identificables y recuperables. Debe establecerse un
procedimiento documentado para definir los controles
necesarios para la identificación, legibilidad, almacenamiento,
protección, atención, tiempo de retención y eliminación de los
registros de calidad.
NORMATIVIDAD
349
5.- RESPONSABILIDAD DIRECTIVA
5.1.- Compromiso de la dirección
• la alta dirección debe proporcionar evidencia de su compromiso
hacia el desarrollo e implantación del sistema de gestión de la
calidad y para la mejora continua de su eficacia por medio de.
• A- comunicar ala organización la importancia de cumplir con
los requerimientos del cliente así como también, los requisitos
legales y regulatorios.
• B- establecer la política de calidad y los objetivos de calidad.
• C- conducir revisiones directivas.
• D- asegurar la disponibilidad de los recursos necesarios.
5.2.- Enfoque al cliente
 la alta dirección debe asegurar que los requisitos del cliente se
determinen y cumplan con el propósito de lograr la satisfacción del
cliente.
NORMATIVIDAD
350
5.3.- Politica de calidad
 La dirección debe asegurar que la política de calidad.
 A- sea apropiada a los propósitos de la organización
 B- incluya compromiso para cumplir los requisitos y hacia la mejora
continua
 C- provea un marco para establecer y revisar los objetivos de
calidad.
 D- sea comunicada y extendida en los niveles apropiados dentro de
la organización.
 E- sea revisada para su continua adecuación.
5.4.- Planificación
• 5.4.1.- objetivos de calidad
• la alta dirección debe asegurar que los recursos necesarios para
lograr los objetivos de calidad estén establecidos en las funciones y
niveles relevantes dentro de la organización. Los objetivos de la
calidad deben de ser medibles y consistentes con la política de
calidad incluyendo el compromiso hacia la mejora continua, los
objetivos de calidad deben incluir aquellos necesarios para cumplir
con los requisitos para el producto.
NORMATIVIDAD
351
5.4.2.- PLANIFICACION DEL SISTEMA DE GESTION DE
LA CALIDAD
• La alta dirección debe asegurar que>
• A- la planificación del sistema de gestión de la calidad se lleva acabo
con el fin de cumplir los requisitos dados en el apartado 4.1, así como
los objetivos de calidad.
• B- se mantiene la integridad del sistema de gestión de la calidad
cuando se planea e implementa cambios en el sistema de gestión de
la calidad.
5.5.-RESPONSABILIDAD, AUTORIDAD Y COMUNICACION
5.5.1.- RESPONSABILIDAD>
La alta dirección debe asegurar la definición y comunicación de las
responsabilidades, autoridades y su interrelación dentro de la
organización.
NORMATIVIDAD
352
•
•
•
•
•
5.5.2.- REPRESENTANTE DE LA DIRECCION> la alta dirección
debe designar un miembro de la dirección quien, con independencia
de otras responsabilidades, debe de tener la responsabilidad y
autoridad que incluya>
A- asegurar que se establezcan, implanten y mantengan los procesos
necesarios para el sistema de gestión de la calidad.
B- informar ala alta dirección el funcionamiento del sistema de gestión
de la calidad, incluyendo las necesidades de la mejora>
C- promover la toma de conciencia de los requisitos de los clientes en
todos los niveles de la organización.
NOTA> la responsabilidad del representante de la dirección puede
incluir relaciones con partes externas sobre asuntos relacionados con
el sistema de gestión de la calidad.
5.5.3 .-COMUNICACION INTERNA
 La alta dirección debe asegurar que se ESTABLEZCAN los procesos
apropiados de comunicación dentro de la organización y que la
comunicación tendrá lugar considerado la eficiencia del sistema de
gestión de la calidad.
NORMATIVIDAD
353
5.6.- REVISION POR LA DIRECCION
.•
5.6.1.- GENERALIDADES
• la alta dirección debe, a intervalos planificados, revisar el sistema de
gestión de la calidad de la organización, para asegurar su
INTEGRIDAD, adecuación y eficiencia, la revisión debe incluir la
evaluación de las oportunidades de mejora y las necesidades de
efectuar cambios en el sistema de gestión de la calidad, incluyendo la
política de calidad y los objetivos de calidad.
5.6.2.- INFORMACION PARA LA REVISIÓN
POR LA DIRECCION DEBE INCLUIR INFORMACION SOBRE>
 A- resultados de auditorias
 B- retroalimentación de los clientes
 C- funcionamiento de los procesos y conformidad del producto
 D- situación de las actividades preventivas y correctivas.
 E- seguimiento de las acciones derivadas de las revisiones anteriores
a la dirección.
 F- cambios planeados que podría afectar el sistema de gestión de la
calidad.
 G-recomendaciones para la mejora.
NORMATIVIDAD
354
•
•
•
•
5.6.3.- RESULTADOS DE LA REVISIÓN
Los resultados de la revisión por la dirección deben incluir las
decisiones y acciones asociadas a>
A- la mejora de la eficiencia del sistema de gestión de la calidad
y sus procesos.
B- la mejora del producto en relación con los requisitos del
cliente.
C- las necesidades de recursos.
6.- GESTION DE LOS RECURSOS
6.1.- SUMINISTRO DE RECURSOS
la organización debe determinar y suministrar los recursos necesarios
para>
 A- implantar y mantener el sistema de gestión de la calidad y mejorar
continuamente su eficiencia
 B- lograr la satisfacción del cliente.
6.2.- RECURSOS HUMANOS
6.2.1.- GENERALIDADES
el personal que realice trabajos que afecten a la calidad del producto
deben ser competente en base a la educación, formación, habilidades,
NORMATIVIDAD
355
experiencias apropiadas.
6.2.2.- COMPETENCIA, SENSIBILIZACION Y FORMACION
• LA ORGANIZACIÓN DEBE>
• A- determinar EL PERFIL DE CONOCIMIENTOS NECESARIOS
para el personal que realiza actividades que afecten la calidad
del producto>
• B- proporcionar formación o tomar otras acciones para
satisfacer dichas acciones.
• C- evaluar la eficiencia de las acciones tomadas.
• D- asegurar que sus empleados son consistentes de la
relevancia e importancia de sus actividades y como
contribuyen a la consecución de los objetivos de calidad.
• E- mantener los registros apropiados de la educación,
formación, habilidades, y experiencia.
NORMATIVIDAD
356
6.3.- INFRAESTRUCTURA
La organización debe identificar, proveer y mantener las instalaciones
necesarias para obtener la conformidad del producto, incluyendo: edificios,
espacios de trabajo e infraestructura asociada.
< equipo para los procesos tanto, soporte físico HARDWARE, como soporte
lógico SOFTWARE. servicios de apoyo tales como transportación y
comunicación.
6.4.- AMBIENTE DE TRABAJO
• la organización debe identificar y gestionar los factores humanos y físicos
del ambiente de trabajo necesarios para lograr la conformidad del
producto.
NORMATIVIDAD
357
7.- REALIZACION DEL PRODUCTO
 7.1.-Planificacion de la realización del producto.
 La organización debe planificar y desarrollar los procesos necesarios para
la realización del producto. La planificación de la realización del producto
debe ser consistente con los requisitos de otros procesos del sistema de
gestión de la calidad.
 En la planificación de la realización de los productos la organización debe
determinar lo sig., cuando sea apropiado>
 >los objetivos de calidad y los requisitos para el producto.
 >la necesidad para establecer procesos y documentación, y proveer los
recursos e instalaciones especificas para el producto.
 > las actividades de verificación y validación y los criterios de
aceptabilidad.
 >los registros que sean necesarios para proporcionar evidencia de los
procesos de realización y el producto resultante cumple con los requisitos.
7.2.-Procesos relacionados con el cliente
•7.2.1.- determinación de los requisitos relacionados con el cliente
•la organización debe determinar>
•A- los requisitos especificados por el cliente, incluyendo los requisitos
para las actividades de entrega y post-venta.
NORMATIVIDAD
358
• B- los requisitos no especificados por el cliente pero necesarios
para la utilización prevista o especificada.
• C- los requisitos legales y reglamentarios relacionados con el
producto.
• D- cualquier requisito adicional determinado por la organización.
7.2.2.- Revisión de los requisitos relacionados con el producto
 La organización debe revisar los requisitos relacionados con el
producto.
 Esta revisión debe efectuarse antes de que la organización
comprometa a proporcionar un producto al cliente.
 Y debe asegurar que>> los requisitos del producto estén definidos.
 > las diferencias existentes entre los requisitos del pedido o contrato
y los expresados previamente son resueltas.
 Debe mantenerse registros de los resultados de la revisión y de las
acciones originadas por la misma.
NORMATIVIDAD
359
7.2.3.- COMUNICACION CON EL CLIENTE
• La organización debe identificar e implementar las disposiciones
para la comunicación con el cliente en relación con a >
• > información del producto
• > preguntas, manejo de los contratos u ordenes, incluyendo
enmiendas.
• > retroalimentación del cliente, incluyendo quejas del cliente.
7.3.- DISEÑO Y/O DESARROLLO
7.3.1.- PLANIFICACION DEL DISEÑO Y/O DESARROLLO
• La organización debe planificar y controlar el diseño y/o desarrollo
del producto>
• la planificación del diseño debe determinar>
• > las etapas del diseño y/o desarrollo de los procesos.
• >las actividades de revisión, verificación y validar apropiadas para
cada etapa del diseño y/o desarrollo.
NORMATIVIDAD
360
•> las responsabilidades y autoridades para las actividades del diseño
y/o desarrollo.
•La organización debe gestionar las interfaces entre los diferentes grupos
implicados en el diseño y desarrollo para asegurar una comunicación
eficaz y una clara asignación de responsabilidades.
7.3.2.-ELEMENTOS DE ENTRADA PARA EL DISEÑO Y/O
DESARROLLO
• Las entradas en relación a los requisitos del producto deben
estar definidas y documentadas. Estas deben incluir>
• > requisitos funcionales y de desempeño
• >requisitos legales y reglamentarios aplicables.
• >información aplicable derivada de diseños similares previos
• >otros requisitos cualquier, esenciales para el diseño y/o
desarrollo.
• Las entradas deben de ser revisadas para su adecuación.
Requisitos incompletos, ambiguos o en conflicto deben ser
resueltos.
NORMATIVIDAD
361
7.3.3.- RESULTADOS DEL DISEÑO Y DESARROLLO
• Los resultados del diseño y desarrollo deben proporcionarse de
manera que permita su verificación en relación a las entradas del
diseño y desarrollo y deben aprobarse antes de su liberación.
• Los resultados del diseño y desarrollo deben>
• A - satisfacer los elementos de entrada del diseño y desarrollo.
• B- proporcionar la información necesaria para las operaciones de
compras, producción y servicio.
• C- contener o referenciar los criterios de aceptación para el
producto.
• 7.3.4.- REVISION DEL DISEÑO Y/O DESARROLLO
• en las etapas adecuadas, deben realizarse revisiones sistemáticas
del diseño y desarrollo para>
• A- evaluar los resultados del diseño y desarrollo en relación a su
capacidad para cumplir los requisitos e,
• B- identificar problemas y proveer las acciones necesarias.
NORMATIVIDAD
362
7.3.5.- VERIFICACION DEL DISEÑO Y/O DESRROLLO
• La verificación debe ser desempeñada para asegurar que la salida
cumple con las entradas del diseño y/o desarrollo. Los resultados de
las verificaciones y las subsecuentes acciones de seguimiento deben
ser registradas.
7.3.6.- VALIDACION DEL DISEÑO Y/O DESARROLLO
• la validación del diseño y/o desarrollo debe de ser desempeñada para
confirmar que el producto resultante es capaz de cumplir con los
requisitos para el uso intencionado
• donde quiera que sea aplicable,la validación debe de ser completada
antes de la entrega o implementación del producto. Donde sea
impractico desempeñar una completa validación antes de la entrega o
implementación, una validación parcial debe ser desempeñada hasta
la extensión aplicable. Los resultados de la validación y las
subsecuentes acciones de seguimiento deben ser registradas.
NORMATIVIDAD
363
7.3.7.- CONTROL DE CAMBIOS DEL DISEÑO Y/O DESARROLLO
• Los cambios del diseño y/o desarrollo deben ser identificados,
documentados y controlados. Esto incluye la evaluación del efecto del
cambio o partes del constituyentes y productos entregados.
• Los resultados de la revisión de los cambios y acciones subsecuentes
deben ser documentados.
7.4.- COMPRAS
• 7.4.1.- PROCESO DE COMPRAS
• la organización debe controlar sus procesos de compra para asegurar
que el producto comprado este conforme a los requisitos. El tipo y
extensión del control debe ser dependiente del efecto en la
subsecuente realización de los procesos y la salida de ellos.
• La organización debe evaluar y seleccionar los proveedores basados
en su habilidad para suministrar productos en acuerdo con los
requisitos de la organización.
• Los criterios para la selección, la evaluación debe estar definida ..
• Los resultados de las evaluaciones y acciones de seguimiento
subsecuentes deben ser registradas.
NORMATIVIDAD
364
7.4.2.- INFORMACION DE COMPRAS
• Los documentos de compras deben contener información que describa
el producto a ser comprado, incluyendo cuando sea apropiado>
• A- requisitos para aprobación o calificación de >
• > producto,
• > procedimientos, y procesos,
• > equipo y, personal.
• B- requisitos del sistema de gestión de la calidad.
• La organización debe asegurar la adecuación de los requisitos
especificados contenidos en los documentos de compras antes de su
liberación.
7.4.3.- VERIFICACION DE LOS PRODUCTO COMPRADOS
• La organización debe identificar e implementar las actividades
necesarias para la verificación del producto comprado.
• Cuando la organización o su cliente proponga desempeñar
actividades de verificación en los locales de los proveedores,
la organización debe especificar la disposición de la
verificación intencionada y el método de liberación del
producto en la información de compra.
NORMATIVIDAD
365
7.5.- OPERACIÓN DE PRODUCCION Y SERVICIO
7.5.1.- CONTROL DE LAS OPERACIONES DE PRODUCCION Y SERVICIO
• la organización debe controlar las operaciones de producción y
servicio a través de >
• > la disponibilidad de la información que especifica las
características del producto,
• > donde sea necesario, la disponibilidad de instructivos de trabajo.
• > el uso y mantenimiento del equipo adecuado para las operaciones
de producción y servicio.
• > la disposición y uso de los dispositivos de medición y monitoreo,
• > la implementación de actividades de monitoreo,
• la implementación de procesos definidos para liberar, entregar y
actividades aplicables de postentrega.
NORMATIVIDAD
366
7.5.2.- VALIDACION DEL PROCESO
• La organización de los procesos de producción y servicio cualquiera,
donde los resultados de salida no pueden se verificados por una
subsecuente medición y monitoreo. Esto incluye procesos cualquiera
donde las deficiencias llegan a ser aparentes solo después de que el
producto esta en uso o que el servicio ha sido entregado.
• La validación debe demostrar la capacidad de los procesos para
lograr los resultados planeados.
• La organización debe definir las disposiciones para la validación que
deben incluir lo siguiente, cuando sea aplicable.>
• > calificación de los procesos > cal. Del equipo y personal
• > uso de metodologías y procedimientos > requerimiento . De reg.
7.5.3.- Identificación y trazabilidad
• La organización debe identificar el producto, donde sea apropiado,
por medios adecuados en todo lo largo de las operaciones de
producción y servicio.
• La organización debe identificar el estado del producto con respecto
a los requisitos de medición y monitoreo.
• La organización debe controlar y registrar la identificación única del
producto, donde la rastreabilidad sea un requisito.
NORMATIVIDAD
367
7.5.4.- BIENES DEL CLIENTE
• La organización debe ejercer cuidado con la propiedad del cliente mientras
este bajo el control de la organización o siendo usada por la organización.
la organización debe identificar, verificar y proteger y mantener la
propiedad del cliente provista para el uso e incorporación en el producto.
La ocurrencia de cualquier propiedad del cliente que sea perdida, o de
otra manera encontrada ser inadecuada para el uso debe ser registrada y
reportada al cliente.
7.5.5.- CONSERVACION DEL PRODUCTO
• la organización debe preservar la conformidad del producto con los
requerimientos del cliente durante el procesamiento interno y durante la
entrega a su destino final. Esto debe incluir la identificación, manejo,
empaque , almacenaje y protección.
• Eso también debe aplicar alas partes constituyentes de un prod..
NORMATIVIDAD
368
7.6.- CONTROL DE EQUIPOS DE MEDIDA Y
OBSERVACION
 La organización debe identificar las mediciones que deben ser
hechas y los dispositivos de medición y observación requeridos para
asegurar la conformidad de los productos a los requisitos
especificados.
 Donde sea aplicable, los dispositivos de medición y monitoreo
• >deben ser ajustados y calibrados periódicamente o antes de su
uso.
• > ser salvaguardados de ajustes que invalidarían la calibración.
• > ser protegidos del daño y deterioro durante el manejo,
mantenimiento y almacenamiento.
• > tener los resultados de sus calibraciones registradas.
NORMATIVIDAD
369
8.- MEDICION, ANALISIS Y MEJORA
8.1.- GENERALIDADES
• la organización debe definir, planear, e implementar
las actividades de medición y observación, análisis y
mejora necesarios.
• A- para demostrar la conformidad del producto.
• B- para asegurar el sistema de gestión de la calidad.
• C- para mejorar continuamente la eficacia del
sistema de gestión de la calidad.
8.2.- MEDICION YOBSERVACION
8.2.1.- Satisfacción del Cliente.
• La organización debe realizar el seguimiento de la
información relativa a la percepción del cliente, del
grado en que la organización ha satisfecho sus
requisitos. Debe determinarse los métodos para
obtener y utilizar dicha información.
NORMATIVIDAD
370
•
•
•
•
•
8.2.2 .-Auditoria Interna
La organización debe conducir auditorias internas periódicas
para determinar si el sistema de la administración de la
calidad>
> esta conforme a los requerimientos de esta norma
internacional.
> se ha implantado y se mantiene de manera eficaz.
Se debe planificar el programa de auditorias tomando en
consideración el estado y la importancia de los procesos y
áreas a auditar, así como los resultados de auditorias previas.
Se deben definir criterios de auditorias.
Debe definirse un procedimiento documentando las
responsabilidades y requisitos para la planificación y
realización de auditorias. Y para la presentación de resultados
y mantenimiento de registros.
NORMATIVIDAD
371
8.2.3.- MEDICION Y OBSERVACION
• La organización debe aplicar métodos apropiados para la
observación cuando sea aplicable la medición de los procesos del
sistema de gestión de la calidad.estos métodos deben demostrar
la capacidad de los procesos para alcanzar los resultados
planeados. Cuando no se alcancen los resultados esperados,
deben llevarse acabo acciones correctivas y preventivas.
8.2.4.- MEDICION Y SEGUIMIENTO DEL PRODUCTO
• la organización debe medir y hacer un seguimiento de las
características del producto para verificar que se cumplan con los
requisitos del producto.
• Debe mantenerse evidencia de la conformidad con los criterios
de aceptación. Los registros deben indicar la autoridad
responsable de la puesta en uso el producto.
NORMATIVIDAD
372
8.3.- CONTROL DE PRODUCTO NO CONFORME
• La organización debe asegurarse que el producto que no sea
conforme con los requisitos, se identifica y controla para prevenir
una utilización o entrega no intencionada. Los controles y las
responsabilidades relacionadas con el mismo, así como las
autorizaciones para tratar los productos no conformes deben estar
definidas en un procedimiento documentado.
• La organización debe tratar los productos no conformes mediante
una o mas de las sig.. Maneras.
• A- actuando para eliminar la no conformidad detectada.
• B- autorizando su aceptación, envío o aceptación bajo concesión
de las autoridad competente.
• C- actuando para retomar su utilización o aplicación original.
NORMATIVIDAD
373
8.4.- ANALISIS DE DATOS
• La organización debe determinar, recopilar y analizar los datos
apropiados para demostrar la adecuación y la eficiencia del sistema de
gestión de la calidad y para evaluar donde pueda realizarse mejoras
continuas del sistema de gestión de la calidad. Esto debe incluir a los
datos generados por las actividades de medición y observación y por
cualquier otra fuente relevante.
• El análisis de estos datos debe proporcionar información sobre>
• A- la satisfacción del cliente.
• B- la conformidad con los requisitos del producto.
• C- las características y tendencias de los procesos y productos
incluyendo las oportunidades para llevar acabo acciones preventivas, y
• D- los proveedores.
8.5.- MEJORA
8.5.1.- MEJORA CONTINUA
•la organización debe mejorar continuamente la eficacia del sistema de
gestión de la calidad por medio de la utilización de la política de calidad,
objetivos de calidad, resultados de las auditorias,análisis de datos,
acciones correctivas y preventivas y la revisión por la dirección.
NORMATIVIDAD
374
8.5.2.- ACCIONES CORRECTIVAS
•Debe establecerse un procedimiento documentado para
definir los requisitos para A.- revisar no conformidades
•B.- determinar las causas de la no conformidad
•C.-La organización debe tomar acciones para eliminar las
causas de no conformidades con objeto de prevenir su
repetición. Las acciones correctivas deben ser apropiadas a los
efectos de las no conformidades encontradas.
• D.- evaluar la necesidad de adoptar acciones para asegurar
que las no conformidades no vuelvan a ocurrir.
• E.- determinar e implantar las acciones necesarias.
• F.- registrar los resultados de las acciones tomadas.
• G.- revisar las acciones correctivas tomadas.
NORMATIVIDAD
375
8.5.3.- ACCIONES PREVENTIVAS
•La organización debe determinar acciones para eliminar las causas
de no conformidades potenciales para prevenir su ocurrencia. Las
acciones preventivas tomadas deben ser apropiadas para los
efectos de los problemas potenciales.
•
A- determinar no conformidades potenciales y su causas.
• B- evaluar las necesidades de actuar para prevenir la ocurrencia
de no
conformidades.
• C- determinar e implantar acciones necesarias.
• D- registrar los resultados de las acciones tomadas,
• E- revisar las acciones preventivas tomadas.
NORMATIVIDAD
376
MODULO
ISO/ TS-16949 Y
QS-9000
UNIDAD VII
INTRODUCCION AL QS-9000
Y LA NORMA ISO / TS-16949
M.C. ROLANDO DEL TORO WALS
NORMATIVIDAD
377
10.-INTRODUCCIÓN AL QS-9000
La QS-9000 actualmente en vigor es la tercera edición de fecha Marzo
de 1998 y obligatoria desde Enero de 1999, fecha en que la segunda
edición queda obsoleta. En esta tercera edición se han incluido los
Requisitos del Sector, en la Sección I junto a los Requisitos de ISO9000. Así, los Requisitos Específicos del Cliente han pasado a ser
Sección II. Además, y se han incluido las Interpretaciones Autorizadas
por la AIAG (Automotive Industry Action Group)
 Se denomina "Seven Pack" al conjunto de los manuales que
componen la QS-9000 , tres de ellos obligatorios y el resto de
referencia. A saber:
QS-9000: Requisitos del Sistema de Calidad
•QSA: Evaluación del Sistema de Calidad
•PPAP: Proceso de Aprobación de Piezas para Producción
•APQP: Planificación Avanzada de la Calidad
•FMEA: Análisis de Modos de Fallo y sus Efectos
•SPC: Control Estadístico de los Proceso
•MSA: Análisis de Sistemas de Medida
NORMATIVIDAD
378
Estandares internacionales ISO-9000
Requerimientos del cliente QS-900
Proceso de aprobacion de partes para producción
---------------------------- PPAP ----------------------------------Requerimientos especificos de la empresa
Manual de
calidad
Define: Que,
Quien y Cuando
Define
Resposabili
dades
Manuales de referen.
Del cliente:
APQP & Control plan
FMEA
MSA
SPC
Procedimientos
Instucciones de
trabajo
Registros y docum.
Dice el Como
Resultados: muestra
Como el sistema 379
Esta operando
La cantidad de procedimientos documentados la extensión de cada
uno y la naturaleza de su forma y presentación depende
principalmente de la complejidad de las instalaciones, la
organización y la naturaleza de la organización.
Nivel 1
MAC
PAC
IT
R
Nivel 2
Nivel 3
Nivel 4
Estructura documental del sistema de calidad
NORMATIVIDAD
380
MANUAL DE CALIDAD
Es un documento que establece la política de calidad y describe el
sistema de calidad de una organización, el cual se puede referir a
todas las actividades de la organización o a solo una parte de
estas
•Un manual de calidad contiene o refiere los procedimientos
documentados del sistema de calidad
•Un manual de calidad debe cubrir todos los criterios de la norma
aplicables al sistema de calidad.
NORMATIVIDAD
381
Propósitos de los manuales de calidad
•Comunicar la política de la organización, procedimientos y
requisitos;
•describir e implementar un sistema de calidad efectivo
•proporcionar un mejor control de las prácticas y facilitar las
actividades de aseguramiento
•proporcionar las bases documentadas para auditar el sistema de
calidad
•proporcionar la continuidad del sistema de calidad y sus requisitos
durante circunstancias cambiantes
•capacitar al personal en los requisitos del sistema de calidad y sus
métodos de cumplimiento
•Presentar el sistema de calidad para propósitos externos tales
como demostrar el cumplimiento con las normas
•demostrar el cumplimiento del sistema de calidad con los
requisitos de calidad en´situaciones contractuales.
NORMATIVIDAD
382
• RESPONSABILIDAD Y COMPROMISO DE LA DIRECCIÓN
• LA DIREECCIÓN DEBE MOSTRAR EVIDENCIA DE SU COMPROMISO AL
DESARROLLO Y MEJORA DEL SISTEMA ADMINISTRATIVO DE CALIDAD A
TRAVÉS DE:
• COMUNICAR A LA ORGANIZACIÓN LA IMPORTANCIA DE CUMPLIR CON
LOS REQUERIMIENTOS DE LOS CLIENTES ASÍ COMO LAS REGULACIONES
LEGABLES APLICABLES.
• ESTABLECER LA POLÍTICA DE CALIDAD Y OBJETIVOS DE LA CALIDAD.
• REALIZAR REVISIONES POR LA DIRECCIÓN.
• ASEGURAR LA DISPONIBILIDAD DE LOS REECURSOS NECESARIOS.
• ENFOQUE HACIA EL CLIENTE.
LA DIRECCIÓN DEBE ASEGURAR QUE LAS NECESIDADES Y
EXPECTATIVAS DEL CLIENTE SEAN DEFINIDAS, CONVERTIDAS A
REQUERIMIENTOS Y CUMPLIDAS CON EL OBJETIVO DE ALCANZAR SU
SATISFACCIÓN.
NORMATIVIDAD
383
RESPONSABILIDAD DE LA DIRECCIÓN
•Política de la calidad
• Objetivos de calidad
• Tableros de mando
• Organización
• Organigrama
• Matriz de responsabilidades y autoridades
• Descripción de responsabilidades y autoridades
• Recursos
• Representante de la dirección
NORMATIVIDAD
384
PROCEDIMIENTO
forma especificas
de desarrollar una
actividad
El procedimiento generalmente contiene
•Los propósitos de alcance de una actividad
•Qué debe hacerse y por quién
•Cuando, dónde y cómo debe ser hecha
•Qué materiales, equipos y documentos deben ser utilizados
•Cómo debe estar controlada y registrada
NORMATIVIDAD
385
• POLÍTICA DE CALIDAD.
• LA DIRECCIÓN DEBE ASEGURAR QUE LA POLÍTICA DE CALIDAD:
• ES ADECUADA AL PROPÓSITO DE LA ORGANIZACIÓN.
• INCLUYA EL COMPROMISO A CUMPLIR REQUERIMIENTOS Y A LA MJORA
CONTINUA.
• PROVEA UN MARCO DE REEFERENCIA PARA ESTABLECER Y REVISAR
OBJETIVOS DE CALIDAD.
• ES COMUNICADA Y ENTENDIDA EN TODOS LOS NIVELES DE LA
ORGANIZACIÓN
• ES REVISADA PARA QUE SE ADECUE PERMANENTEMENTE.
• LA POLÍTICA DE CALIDAD DEBE SER CONTROLADA.
• POLÍTICA DE CALIDAD.
• DIRECTRICES Y OBJETIVOS GENERALES DE UNA ORGANIZACIÓN ,
CONCERNIENTES A LA CALIDAD, LOS CUALES SON FORMALMENTE
EXPRESADOS POR LA ALTA DIRECCIÓN
NORMATIVIDAD
386
POLÍTICAS DE CALIDAD.
GENERAL MOTORS
• EN GM TENEMOS COMO POLÍTICA LOGRAR LA SATISFACCIÓN Y
EL ENTUSIASMO DE NUESTROS CLIENTES A TRAVÉS DEL
TRABAJO EN EQUIPO Y LA MEJORA CONTINUA DE NUESTROS
PRODUCTOS Y SERVICIOS.
AXA.
• NOSOTROS CON EL HABITO DE LA MEJORA CONTINUA
BUSCAMOS LA SATISFACCIÓN DE NUESTROS CLIENTES.
COECYT.
• PREVER MEDIANTE LA MEJORA CONTINUA, EL ASEGURAMIENTO
DE LA CALIDAD DE NUESTROS SERVICIOS QUE SE OTORGAN A
LOS USUARIOS, BUSCANDO SATISFACER LAS DEMANDAS E
INCREMENTAR EL BIENESTAR SOCIAL, EDUCATIVO Y
CULTURAL.
NORMATIVIDAD
387
Instrucción de Trabajo
CLIENTE:
TEXTRON
OPERACION:
INSPECCION
PIEZA: DEMISTER
DERECHO
NPC: 1000263 AA
NC: EIDRDDD-009
RESPONSABLE:
IINSPECTOR
CARACT.
ESPECIAL :4
NI:
B08
Instrucciones:
1.-Línea PC # 532, Peso
(Foto A), Especificación,
min.155 grs máx 235 grs.
Instrumento de Medición
Bascula.A
A
2.-Línea PC # 533, Espesor
de pared en área “A” (Foto
B), Especificación. min 0.7
mm. Max 3 mm
Instrumento de medición:
Gage de Ultasonido .B
B
NORMATIVIDAD
388
REGISTRO
ES UN DOCUMENTO QUE PROPORCIONA EVIDENCIA OBEJTIVA
DE LAS ACTIVIDADES REALIZADAS O DE LOS RESULTADOS
OBTENIDOS
Son la principal fuente de
información que habla de la implantación
y comportamiento del sistema de calidad.
Para los auditores, si algo no está registrado
quiere decir que no se hizo, que no sucedió.
NORMATIVIDAD
389
CONTROL DE REGISTROS DE CALIDAD
Los registros deben ser establecidos y mantenidos en
cumplimientos con los procedimientos documentados
Los registros deben estar almacenados apropiadamente y
ser fácilmente recuperables.
Los periodos de retención de los registros se deben
especificar
El tiempo de retención de los registros de calidad
deberán ser establecidos y documentados en un
procedimiento.
La determinación del tiempo de retención de un registro
se basa , generalmente, en el tiempo de vida que se
espera del producto, y la extensión del periodo de
garantía, los registros legales o contractuales y demás.
NORMATIVIDAD
390
Evolución de los referenciales del sector automótriz.
A finales de los años 80 y principios de los 90, los grandes fabricantes del
sector del automóvil europeos y americanos, empezaron a poner de
manifiesto una mayor sensibilidad hacia los requisitos de la calidad. Una de
las principales causas de este hecho fue, la evidente superioridad
demostrada por los fabricantes japoneses en el terreno de la calidad,
sumado a los incrementos de cuotas de mercado que estaban consiguiendo
en los continentes americano y europeo.
A raíz de estos hechos los fabricantes occidentales comenzaron a potenciar
la calidad entre sus proveedores con la adjudicación de distintivos como el
Q101/Q1 de Ford ó el “Supplier of the Year” de General Motors.
Fue más tarde cuando empezaron a surgir los referenciales de calidad tal y
como los conocemos hoy, el EAQF del grupo PSA y RENAULT, la QS-9000
de Chrysler, Ford y General Motors, la VDA 6.1 de Audi, BMW, Daimler Benz
y VW, y la AVSQ de FIAT e IVECO.
Estos referenciales recogían, básicamente, los requisitos que debían
contemplar los diferentes sistemas de calidad de los suministradores, para
poder considerarlos como “Proveedor homologado” y apto para el
suministro de productos.
NORMATIVIDAD
391
Esto hizo, que los fabricantes de vehículos tuvieran que crear equipos
propios de auditores, con el consiguiente gasto en estructura. La
posterior delegación de las auditorias y certificaciones a entidades de
certificación acreditadas, obedece, entre otros motivos, al traspaso de
estos costes a los proveedores, que son actualmente los que tienen que
asumir los gastos de las auditorías y certificaciones de calidad.
Esta estrategia se está extendiendo a toda la industria en general,
basada en el principio de que “cada cual ha de ser responsable de la
calidad de sus productos” y por lo tanto el control de calidad
“tradicional” de recepción, cada vez se utiliza menos, y en cambio, se
exige más a los proveedores que implanten sistemas de calidad
eficientes y los certifiquen como evidencia de su correcto cumplimiento.
Actualmente, los fabricantes de vehículos de todo el mundo, reconocen
los certificados de sistemas de calidad emitidos por entidades de
certificación acreditadas, y se limitan en sus funciones, a una tarea de
supervisión de los procesos productivos y productos suministrados.
NORMATIVIDAD
392
Armonización de los referenciales a la nueva ISO TS 16949.
La problemática surgida con la proliferación de diferentes
referenciales, se hacía evidente, cuando un mismo proveedor
suministraba al mismo tiempo a 2 o más fabricantes. La obligación de
cumplir con varios referenciales (no armonizados) a la vez, ha llevado
a la mayoría de empresas proveedoras del automóvil a duplicar
esfuerzos en el desarrollo de sus sistemas de calidad, sobretodo a
nivel burocrático, y a incrementar sus costes de estructura, para poder
dar satisfacción a las exigencias de los fabricantes, así como un
sobrecosto en el mantenimiento de las diferentes auditorías y
certificaciones de los referenciales.
Los ecos de esta problemática, llegaron pronto hasta los principales
fabricantes de vehículos, que decidieron concretar en un único
referencial todas las exigencias comunes a las políticas de calidad de
cada uno de ellos. Estas han sido las causas principales del nacimiento
del referencial ISO TS 16949.
NORMATIVIDAD
393
La 3ª Edición es la última revisión de la Norma QS9000 (Marzo
1998), está basada el texto integro de la Norma ISO 9000:94,
más los requisitos específicos del sector del automóvil,
Con posterioridad, en el año 1999 apareció el referencial ISO/TS
19649 con el fin de armonizar los referenciales del sector del
automóvil americanos y europeos, (QS9000, VDA6.1, etc).
Actualmente, este referencial está siendo revisado conforme los
requisitos y al texto de la norma ISO 9000:2000 más los
requisitos propios del sector del automóvil y el borrador final es
de Julio de 2001 y su emisión definitiva está prevista para Marzo
de 2002, lo cual, se supone, cancelará definitivamente todos los
demás referenciales de este sector ya que, en esta revisión
colaboran la IATF de Estados Unidos, JAMA de Japón, ANFIA de
Italia, CCFA de Francia, VDA de Alemania, SMMT de UK y la
IAOB.
NORMATIVIDAD
394
11.- ISO/TS 16949
La IATF (International Automotive Task Force) ha dado a conocer una
nueva norma global para el sector automotriz a fin de simplificar los
requerimiento del sistema de calidad para los proveedores
automotores.
La ISO/TS 16949 es una especificación técnica que establece los requisitos
básicos para estructurar Sistemas que aseguren la calidad de los
productos y/o servicios de las empresas automotrices que la emitieron.
Los proveedores, pertenecientes a la cadena de abastecimiento del sector
automotriz, han sido exigidos en los últimos años a una monstruosa
evolución de sus Sistemas de Calidad. El proceso se inició con las normas
específicas de las terminales, como por ejemplo el Q101 de Ford, después
surgió la necesidad de la certificación ISO 9000. Con la integración de las
normas de las terminales americanas, los esfuerzos se concentraron en
adecuarla a los requisitos QS 9000 y sus metodologías (APQP, PPAP, MSA,
FMEA, CEP).
NORMATIVIDAD
395
Esta unificación de normas tiene especial importancia para
Latinoamérica, donde una cantidad cada vez mayor de fabricantes desean
trabajar como proveedores de fabricantes de automóviles del mundo
entero.
Los fabricantes de componentes certificados con ISO / TS 16949 pueden
mantener un registro según un sistema de calidad único que satisfaga los
requerimientos de múltiples clientes. El marco común de la ISO / TS
16949 elimina el requerimiento de realizar auditorias separadas para cada
cliente.
Combinada con los requerimientos específicos del cliente, ISO/TS 16949
satisfará — pero no reemplazará — las siguientes normas establecidas
por diferentes países:
QS-9000 (EE.UU.)
VDA 6.1 (Alemania)
AVSQ (Italia)
EAQF (Francia)
Los fabricantes que aceptarán el registro ISO/TS 16949 son Ford,
General Motors (incluso Opel Vauxhall), DaimlerChrysler, BMW, Fiat,
PSA Peugeot-Citroen, Renault SA y Volkswagen.
NORMATIVIDAD
396
NORMATIVIDAD
397
Esta norma TS 16949 está siendo editada por un comité ISO +
representantes de QS-9000 (americanos) + representantes de VDA
(alemanes) + representantes de EAQF Y AVSQ (franceses e italianos).
Es de esperar que los intereses particulares serán fuertes
De momento parece que la propuesta de norma tiene la siguiente
estructura
- Basada en la norma ISO 9000 - edición 1994
- 75% de su contenido es igual a la actual QS-9000 3ª edición
- 20% proviene de la actual VDA-6.1 4ª edición
- Resto de EAQF edición 1994
Parece que todos los constructores citados y más, se han puesto de
acuerdo para pedir a las empresas proveedoras de primer nivel, el
siguiente plan de certificaciones:
Año 2000: Certificarse de acuerdo con ISO 9000:1994 + TS 16949
Año 2001: Certificarse de acuerdo con ISO 9000:2000 + TS 16949
Lo que significaría tener que pasar una sola auditoria (ahora se pasa
una por referente)
NORMATIVIDAD
398
ISO TS 16949 y novedades principales del referencial.
El proceso de mejora continua.
“La mejora continua de la calidad, el servicio, los costos y la tecnología
debe estar considerada en la política de la calidad”.
“el suministrador debe identificar oportunidades de mejora de la calidad y
de la productividad e implantar los proyectos de mejora apropiados”.
Representante del cliente.
“ El suministrador debe designar a los responsables apropiados para
representar internamente las necesidades del cliente en relación con los
requisitos de la calidad, tales como selección de características especiales,
establecimiento de objetivos de la calidad, formación, acciones correctoras
y preventivas, diseño y desarrollo del producto”
Sin duda, el espíritu de este requisito, es el de tener un único interlocutor
por parte del cliente en las empresas suministradoras, que realice funciones
de enlace y coordinación de todos los trabajos y exigencias con el mismo.
NORMATIVIDAD
399
Responsabilidad de la calidad.
“El personal responsable de la calidad debe tener la autoridad para
detener la producción con objeto de corregir los problemas de la
calidad”
Aunque este requisito ya se mencionaba en otros referenciales, aquí
lo explicita de una forma más contundente.
Recursos.
“ Especialmente en lo relativo al proceso de producción, todos los
turnos deben tener personal responsable, o con delegación, para la
calidad”.
Este requisito hace especial referencia al 3er. Turno (turno de noche),
donde todos conocemos que no siempre se dispone de personal
calificado para realizar las tareas de calidad.
NORMATIVIDAD
400
Plan estratégico de empresa.
“El suministrador debe utilizar un plan estratégico de empresa
completo, formal y documentado. El plan estratégico debe ser un
documento controlado”
“Deben establecerse métodos para determinar las expectativas
actuales y futuras del cliente. Se debe usar un proceso objetivo para
definir el alcance, la recoleción y el análisis de la información,
incluyendo la frecuencia y los métodos de recoleción”
“El contenido del plan estratégico de empresa no está sujeto a
auditoría de tercera parte”.
La novedad en este apartado estriba en la exigencia de formalización y
control del plan de empresa y en la implantación de un método de
recoleción, análisis y utilización de la información, entre las que se
encontrarán las expectativas actuales y futuras de los clientes.
NORMATIVIDAD
401
Impacto en la sociedad.
“se deben tratar, en el estado del arte, los problemas de seguridad
del producto y los medios para reducir al mínimo los riesgos
potenciales para los empleados, clientes, usuarios y medio ambiente.
El suministrador debe sensibilizar a su personal sobre la importancia
de las exigencias ligadas a la seguridad del producto”
“el suministrador debe tener un proceso para asegurar el
cumplimiento con todas las disposiciones legales y reglamentarias
aplicables de seguridad y de medio ambiente, incluyendo las
relativas a almacenamiento, manipulación, reciclado, eliminación o
destrucción de materiales.
Este apartado de la norma es mucho más concreta y exigente que
los anteriores referenciales, dado que obliga al suministrador a
ponerse al día en todos los aspectos legales y reglamentarios.
Compras.
“Todos los productos o materiales comprados y utilizados en la
fabricación de piezas deben satisfacer los requisitos reglamentarios
que sean aplicables en el país de fabricación y venta (por ejemplo,
requisitos reglamentarios relativos al medio ambiente, la electricidad,
la compatibilidad electromagnética y la seguridad)”.
NORMATIVIDAD
402
Desarrollo de los sistemas de la calidad de los subcontratistas.
“El suministrador debe promover a sus subcontratistas a
desarrollar su sistema de la calidad conforme a la presente
Especificación Técnica o a uno de los referenciales del sistema de la
calidad de uno de sus clientes”
Requisitos aplicables a los laboratorios.
“Cuando las actividades de control, ensayo y calibración sean
efectuadas por un laboratorio interno del suministrador, el
laboratorio debe cumplir con la Norma ISO/IEC 17025”
“Cuando el suministrador utilice los servicios de control, ensayo y
calibración de laboratorios comerciales/independientes,
las
instalaciones de éstos deben estar acreditadas según la norma
ISO/IEC 17025 o una norma equivalente nacional”
La norma EN ISO 17025 contiene todos los requisitos que los
laboratorios de ensayo y calibración tienen que cumplir si desean
demostrar que aplican un sistema de la calidad, son técnicamente
competentes y son capaces de generar resultados técnicamente
válidos.
NORMATIVIDAD
403
Investigación y Desarrollo.
“El suministrador debe utilizar medios de investigación y desarrollo
con el fin de asegurar la innovación de productos y procesos”
Esta exigencia es nueva y obliga a los suministradores a invertir en
I+D para mejorar su competitividad y ser capaces de ofrecer nuevos
productos y soluciones a los clientes.
Proceso de auditoría.
Las funciones o servicios no ubicados en la planta, no podrán obtener
un certificado independiente.
Se deberán realizar como mínimo las preguntas relacionadas en el
Cuestionario (chek-list) de la ISO TS 16949.
No se otorgará el certificado ISO TS 16949 si se encuentra una única
no conformidad menor.
Se auditarán todas las funciones o servicios aunque no se encuentren
físicamente en la planta.
Durante la auditoría se deberá demostrar que se ha realizado una
auditoría interna completa y una revisión por la Dirección.
NORMATIVIDAD
404
Cada auditoría del emplazamiento (inicial y de seguimientos) debe
comportar, como mínimo, el examen de:
-
Reclamaciones de clientes y respuestas del suministrador.
Resultados de la auditoría interna y revisión por la Dirección
Progresos realizados hacia los objetivos de mejora continua.
Eficacia de las acciones correctoras realizadas.
Si las empresas ya disponen de un certificado en base a un
referencial del automóvil, concedido por un organismo reconocido por
la IATF es posible realizar una extensión aplicando las siguientes
condiciones:
1.- Si el campo de la certificación no ha cambiado, como mínimo se
deberán auditar los capítulos 4.1, 4.2 y 4.14 y las exigencias
específicas de los clientes.
2.- Si el campo de la certificación ha cambiado, se debería auditar el
100 % de la norma ISO TS 16949 incluidas las exigencias específicas
de los clientes. El muestreo no está autorizado.
NORMATIVIDAD
405
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CONTROL ESTADISTICO DEL PROCESO (SPC)