GRFICAS DE CONTROL
GRFICAS DE CONTROL
Estadstica y control de calidad
Grficas de control
Durante muchos aos se han venido empleando las grficas de
control en la industria. Su ms prominente indicador fue el Dr.
Walter A. Shewhart, cuyo enfoque hacia la grfica de control
permanece siendo el ms ampliamente usado.
Definicin de las grficas de control
Se puede definir la grfica de control, como
Un mtodo grfico para evaluar si un proceso est o no en un estado
de control estadstico
Estado de control estadstico
En sus formas mas usuales, la grfica de control es una
comparacin grfica cronolgica (hora a hora, da a da) de las
caractersticas de calidad reales del producto, parte u otra unidad,
con lmites que reflejan la capacidad de producirla de acuerdo con
la experiencia de las caractersticas de calidad de la unidad.
El proceso de las grficas de control es el elemento que pone en
manifiesto de acuerdo con los hechos, el concepto del obrero de
separar variaciones de los elementos en normales y anormales.
Establece la comparacin de la variacin de las piezas en su
fabricacin real, con lmites de control que se hayan
establecido.
El enfoque de las grficas de control
Existen diversas preferencias tcnicas para el establecimiento de
tolerancia del proyecto y lmites de especificaciones.
Variaciones.
Uno de los axiomas o verdades evidentes de la fabricacin es que
nunca se producen dos objetos que sean exactamente iguales. En
realidad esta idea de variacin es una ley inherente a la
naturaleza, en donde no hay dos seres que pertenezcan a la misma
categora que sean exactamente iguales.
Se agrupan las variaciones de las piezas manufacturadas en dos
categoras:
Variaciones normales, o sea el total de la desviacin que el
obrero ya conoce que se deben presentar.
Variaciones anormales, o sea una desviacin mayor que la que el
obrero experimentado sabe que se debe obtener.
Definicin de las grficas de control
Se puede definir la grfica de control, como
Un mtodo grfico para evaluar si un proceso est o no en un estado
de control estadstico
En sus formas mas usuales, la grfica de control es una
comparacin grfica cronolgica (hora a hora, da a da) de las
caractersticas de calidad reales del producto, parte u otra unidad,
con lmites que reflejan la capacidad de producirla de acuerdo con
la experiencia de las caractersticas de calidad de la unidad.
El proceso de las grficas de control es el elemento que pone en
manifiesto de acuerdo con los hechos, el concepto del obrero de
separar variaciones de los elementos en normales y anormales.
Establece la comparacin de la variacin de las piezas en su
fabricacin real, con lmites de control que se hayan
establecido.
Qu variacin es aceptable?
La decisin de si los limites de control se debe o no aceptar,
por lo general, es algo enteramente econmico.
Desde luego que la distincin entre las variaciones normales y
las anormales es muy relativa. Lo que pueda ser normal para
determinada mquina y para cierto operacin, puede ser que para otras
sea muy diferente.
Usos de las grficas de control.
Resulta una empresa muy peligrosa depender de la informacin que
nicamente mantiene en su memoria el obrero, cuando se trate de la
variacin de la caracterstica de calidad de un producto.
Pero si esa forma prctica de saber cmo, se complementa con el
empleo de las grficas de control, se obtendrn beneficios en
exactitud y la conservacin de los registros como resultados.
Cuando se hayan establecido los lmites de control para un
material o para los elementos que se manufacturan, se pueden surgir
diversas aplicaciones de las grficas de control. Algunas de ellas
son:
Determinacin del grado de control de un proceso.
Las lecturas sobre las caractersticas de calidad de las partes o
productos que se estn fabricando pueden analizarse para determinar
si el proceso est en una situacin controlada.
Prever los rechazos antes de se produzcan piezas
defectuosas,
A veces se introducen en un proceso ciertas inconveniencias para
la calidad.
Una herramienta mal afiliada puede originar una tendencias a
variaciones anormales que den que den como resultado la produccin
de piezas defectuosas.
Juzgar el rendimiento de un trabajo
La eterna pregunta: Es tan buena la calidad del trabajo que se
efecta, como el que es posible lograr con el equipo de que se
dispone?, tiene su respuesta efectiva al comparar las variaciones
de la manufactura real con la variacin normal representada por los
lmites de control.
Establecimiento de tolerancias.
Los lmites de especificaciones pueden tener alguna relacin con
la variacin normal nicamente por coincidencia. Es muy ventajoso
para el ingeniero proyectista familiarizarse con las capacidades de
procesos, a fin de hacer una utilizacin optima de ella en
elaboraciones de sus diseos.
Gua para la gerencia
Las grficas de control proporcionan a los gerentes un sumario de
los aciertos o de las fallas de la planta, en sus esfuerzos por
controlar la calidad del producto.
Prevencin de costos.
La variacin normal puede ser representativa de los mtodos de
manufactura de una planta. Resulta muy costoso pretender reducir
esta variacin y tal vez sea necesaria la adquisicin de maquinaria
nueva, implantar nuevos metodos y procurar mejor mantenimiento del
equipo.
Por otra parte, la variacin no normal, puede representar
dificultades temporales que pueden ser eliminadas sin un gasto
excesivo.
La variacin normal en la mayora de los procesos est asociada a
la forma ms econmica de manufactura. Por tanto, su determinacin es
de utilidad por lo que se refiere a los costos.
En el caso particular en que la variacin normal sea ms amplia
que los lmites de especificaciones y que, por alguna razn, la
factora no pueda perfeccionar el proceso, se debe de aceptar la
produccin de piezas defectuosas o de desperdicio. Esta cantidad de
desperdicio se puede prever, reducirse a un mnimo, e introducirse a
los costos de trabajo.
Establecer un ndice de seguridad para el material
defectuoso.
Los contadores de costos siempre han tenido el problema relativo
al rengln de las prdidas durante la manufactura y la forma de
establecer un factor realista en la contabilidad de costos, para
las piezas o conjuntos que se rechazan. Reconocen que el
establecimiento del cero por ciento para los rechazos, es una meta
impracticable y antieconmica.
Por tanto, se debe de elegir un determinado porcentaje, desde
luego arbitrario, que parezca ser el ms econmico. Este porcentaje
puede ser muy bajo o muy alto, simplemente por que no existen datos
apropiados en que se pueda hacer una estimacin ms acertada. Cuando
se han fijado los lmites de control en las grficas sobre diferentes
tipos de operaciones, se tendr una base ms real para el
establecimiento de estos ndices de seguridad.
Tipos de grficas de control.
De acuerdo con las dos clases de datos de que se disponen en la
industria, existen dos modelos fundamentales para las grficas de
control:
Grficas para mediciones o por variables (siendo la ms
generalizada la grfica denominada de X, R, s), las que tienen su
empleo en el caso de que se efecten las mediciones.
Grfica para datos que provienen de calibradores de pasa/no pasa
o por atributos, emplendose las grficas de fraccin defectuosa o de
porcentaje defectuoso ( conocidas como las grficas p).
Muchos de los datos tomados en la industria son de la variedad
pasa/no pasa. Al aumentar la complejidad de los productos y de los
procesos, sin embargo, las mediciones reales se estn volviendo ms y
ms esenciales al irse reconociendo sus ventajas en la prevencin de
trabajo defectuoso.
Los datos pasa/no pasa simplemente indican que las partes son
buenas o malas
Grficas de control por variables
Forma de la grfica.
Existe una completa similitud entre los lmites del proceso y los
lmites de variacin normal enunciados al tratarse de las grficas de
control. Los lmites de variacin normal son, para fines prcticos, la
tolerancia natural y los lmites del proceso naturales del proceso
en cuestin.
Los lmites de variacin usuales son, para la mayora de los
propsitos prcticos, los lmites del proceso para la distribucin de
frecuencia que sera tpica para la caracterstica de la calidad del
producto en cuestin.
Graficas X y R
Paso1: Recoleccin de Datos .
Estos datos debern ser:
Recientes de un proceso al cual se quiere controlar
Estos pueden ser tomados
Diferentes horas del da
Diferentes das
Todos tienen que ser de un mismo producto.
Paso 2: Promedio
Sumatoria de los datos de cada uno de los subgrupos dividido
entre el numero de datos (n).
Formula X
X1 + X2 + X3 + Xn
n
La formula debe ser utilizada para cada uno de los subgrupos
Paso 3: Rango.
Valor mayor del subgrupo menos el valor menor.
Formula
R = x valor mayor x valor menor
Determine el rango para cada uno de los subgrupos
Paso 4: Promedio Global
Sumatoria de todos los valores medios y se divide entre el nmero
de subgrupos (k).
Formula X
X1 + X2 + X3 ++ Xn
k
Paso 5: Valor Medio del Rango
Sumatoria del rango (R) de cada uno de los subgrupos divido
entre el numero de subgrupos (k).
Formula R
R1 + R2 + R3 + . + Rn
k
Preguntas.
Quin fue el ms prominente indicador de las grficas de control
por primera vez?
Qu es una variacin?
Qu es una grfica de control?
Para qu se utilizan las grficas de control?
Cules son los dos tipos de grficas de control?
Bibliografa.
Armand Feigenbaum. (1991). control total de la calidad.
McGraw-Hill, inc..
Dale Besterfield. Control de calidad.
Conclusin.
Las grficas de control slo deben establecer en la medida que sea
econmicamente deseable y fsicamente prctico hacerlo. Son nicamente
una de las tantas herramientas para el control de la calidad.
