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Control de Procesos: Gráficos de Control.

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Victor Arredondo

on 2 December 2013

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Transcript of Control de Procesos: Gráficos de Control.

Control de Procesos: Gráficos de Control.
DMAIC
¿Qué es control?

En esta etapa ya tenemos nuestras Y´s optimizadas, tomamos la responsabilidad de nuestra solución y ahora debemos de implementar un plan de control y preparar la entrega del proyecto al Process Owner.
¿Qué métodos de control vamos a implementar para que el equipo pueda monitorear la mejora de forma fácil?

Métodos de Control.

Cuando buscamos implementar cualquier tipo de control el objetivo de éste es que no permita que se produzca el defecto.
CEP - SPC
Control Estadístico de Procesos
Statistical Process Control.
Características gráfico de control.
Aspectos técnicos.
Definir - Medir
1. Definimos el problema.
2. Identificamos los métricos.
3. Seleccionamos al equipo de trabajo.
4. Documentamos el estado actual del proceso mediante la identificación de entradas y salidas.
5. Validamos el sistema de medición y comenzamos a detectar fuentes de variación.
Analizar
Visualizamos gráficamente el comportamiento de las x´s y las
y´s, identificamos las x´s significativas y comenzamos a
visualizar mejoras posibles.
Implementar.
Utilizamos DOE´s para encontrar la y = f(x), encontramos
las condiciones óptimas del proceso e implementamos
ideas de mejora.
Control.
CEP es la herramienta básica para estudiar la variación y usar las señales estadísticas para monitorear y/o mejorar el rendimiento del proceso.
Gráficas de Control.
Son los medios por los que los parámetros de proceso y producto son monitoreados estadísticamente durante periodos de tiempo. Las Gráficas de Control incorporan límites de control superior e inferior que reflejan los límites naturales de la variabilidad aleatoria en el proceso. Estos límites NO deberían compararse con los límites de especificación del cliente.
1. Representar los valores medidos durante el funcionamiento de un proceso continúo; y sirven para controlar dicho proceso.

2. Permiten la identificación de tendencias no naturales (no aleatorias) en las variables de proceso.

3. Las acciones que tomamos para corregir las tendencias no aleatorias son la clave para el uso exitoso del CEP.
¿Cuándo usar CEP?
1. Cuando no es factible un dispositivo a prueba de errores.

2. Identificar los procesos con altos NPR del AMEF.

3. Identificar los procesos que son críticos basados en DOEs.

4. Colocar gráficas solamente donde sea necesario basado en el ámbito del proyecto. Si se ha implementado una gráfica, no dudar sacarla si no añade valor.

5. Inicialmente, los resultados del proceso pueden necesitar ser controlados
6. La meta: monitorear y controlar los datos del proceso y, durante un periodo de tiempo, eliminar la necesidad de las gráficas de SPC
Requisitos para aplicar CEP
Estabilidad: Si no se detectan causas especiales el proceso se considera estable.

Normalidad: Los datos deben seguir la distribución normal.
Beneficios de usar CEP
- Mejora la productividad y es efectivo en la prevención de defectos.

- Evita ajustes innecesarios del proceso.

- Proporciona información de diagnósticos.

- Puede usarse para tipos de datos de variable y de atributo.

- Proporciona una base de datos que puede ser usada para mejorar el proceso y medir su capacidad.

- Ofrece vigilancia del proceso en tiempo real.

- Ayuda a conocer el desempeño del proceso a largo plazo.

- Mejor conocimiento y entendimiento del proceso.
Conceptos.
Causas comunes:

Es la variabilidad aleatoria debida a la combinación de muchos efectos que no son fáciles de identificar, un proceso que incluye solo causas comunes se dice que esta en control estadístico. Requiere acciones locales.

Causas especiales:

Es la variabilidad imputable a causas que son posibles de identificar, corregir y lo que es mejor eliminar, un proceso que incluye causas especiales no esta en control estadístico.
Principios.
Un proceso que esta en control estadístico puede no ser hábil, en tanto que un proceso que es hábil puede no estar en control estadístico.






Los límites de control son calculados a partir de la media y desviación estándar de la muestra.
Ejemplo.
Pasos.
1. Seleccionar variable a controlar.
2. Seleccionar punto de recolección de datos.
3. Seleccionar el tipo de gráfica(s) de control.
4. Establecer la base para la sub - agrupación.
5. Determinar tamaño de muestra y la frecuencia.
6. Estudio sistema de medición ( MSA).
7. Estudio inicial de la capacidad para establecer los límites de control de la prueba.
8. Disponer modelos para la recolección y trazar gráficas de los datos.
9. Desarrollar procedimientos para la recolección, trazado de gráficas y análisis de la
información.
10. Entrenar al personal.
11. Institucionalizar el proceso de trazado de gráficas.

Interpretación
Gráficas de Control Variables
X-Bar y la gráfica R.

– Gráficas X-Bar miden la tendencia central o media de (Y) ó (X) con el tiempo

– Gráficas R (Rangos) miden la ganancia o pérdida de uniformidad dentro de subgrupos que representa la causa aleatoria de la variabilidad en (Y) ó (X) con el tiempo.

– Gráficas R se basan en el rango de valores dentro de cada subgrupo.
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