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calidad

control de calidad- muestreo de aceptacion
by

Gustavo Cavero

on 8 May 2012

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Transcript of calidad

Control de Calidad MUESTREO DE ACEPTACION
Control estadístico de calidad

Integrantes: Gustavo Cavero
Johnny Terrazas
Andrea Garcia
Kelly Flores
Luis Guzman
Michael Duran INTRODUCCION

En lo que se refiere a control de calidad frecuentemente hablamos de inspeccionar lotes de materia prima, partes o productos terminados para asegurar q se cumplan con los parámetros establecidos; para tal inspección un muestreo de aceptación resulta efectivo con el propósito de aceptar o rechazar el producto. CONCEPTO
Procedimiento mediante el cual se puede decidir si aceptar o rechazar un lote de productos, de acuerdo a ciertas especificaciones de calidad.
OBJETIVOS
Entender que el muestreo de aceptación reduce el esfuerzo de Inspección.
Entender que el muestreo de aceptación, al tratarse de una “inspección”, comporta un coste y no basta para conseguir la Calidad.
Aprender a aplicar los distintos tipos de muestreos de aceptación.  
Cuando Aplicar Muestreo de Aceptación En cualquier relación Cliente-Proveedor:
inspección de materias primas
productos semi-elaborados
otros componentes; para determinar si éstos cumplen con el nivel mínimo exigido.
Propósito: no es estimar la calidad sino juzgar los lotes. CUANDO SE RECIBE UN LOTE DE MATERIA PRIMA O CUALQUIER OTRO COMPONENTE, HAY 3 OPCIONES:

1.- Aceptarlo sin inspección: adecuada cuando el lote demuestra cumplir los niveles de calidad acordados, o cuando la perdida es mínima.
2.- Inspección al 100%: se revisan todos los artículos del lote y se quitan los que no cumplen con las características de calidad. EL MUESTREO DE ACEPTACIÓN ES ÚTIL CUANDO:

La prueba es destructiva
Es muy alto el costo de inspección o consume mucho tiempo
El no. de artículos a inspeccionar es muy elevado. El error cometido en una inspección 100% puede ser mayor que el cometido en un muestreo de aceptación.
El historial de calidad del proveedor es bueno. Muestreo de aceptación
es la inspección por muestras, es útil cuando:
Cuando la inspección se hace con pruebas destructivas
Cuando el costo de la inspección al 100% es alto
Cuando es necesario asegurar la confiabilidad del producto
Cuando el vendedor ya tiene buen nivel de calidad y desea la reducción en la cantidad de inspección. 2 TIPOS DE MUESTREO Plan de muestreo: planteamiento que indica el tamaño muestra que hay que utilizar y los criterios de aceptación o rechazo correspondientes para juzgar el lote.
Tipos:
1) Simple
2) Doble Por atributos
3) Múltiple Por Variables
4) Múltiple Secuencial PLANES DE MUESTREO POR VARIABLES se toma una muestra aleatoria del lote y a cada unidad de la muestra de la mide una características de calidad de tipo continuo (longitud, peso, etc.).
se calcula un estadístico y mediante este se decidirá si se acepta o rechaza el lote Planes de muestreo por atributos Planes de muestreo por atributos Plan de muestreo simple
Se toma una muestra de n unidades y se determina el destino del lote en base a la información contenida en la muestra.
Ejemplo: tomar una muestra de tamaño 80, n, y si hay más de 6 artículos defectuosos, c, se rechaza el lote. Para establecer un plan de muestreo simple es necesario definir NCA (AQL): nivel de calidad aceptable.

PDTL (RQL):porcentaje defectuoso tolerable por lotes. NCA (AQL):NIVELDECALIDADACEPTABLE. Es el máximo porcentaje de defectuosos que un productor acepta en su proceso. Si p (probabilidad defectuosos)<NCA el proceso se considera de buena calidad. Asociado a α
Es el % máximo de artículos defectuosos en un lote que pueden ser considerados aceptables en promedio.
Sería deseable que los lotes tuvieran, en promedio, esta calidad o mejor.
Si el proceso tuviera esta calidad, la inmensa mayoría de los lotes deberían ser aceptados.
Es la definición numérica de un buen lote PDTL (RQL): Porcentaje defectuoso tolerable por lotes. Es el máximo porcentaje de defectuosos que un consumidor acepta. Asociado a β
El % de artículos defectuosos en un lote que el consumidor quiere que tenga una baja probabilidad de aceptación.
Un lote que tenga calidad cercana al PDTL, no debiese ser admitido, sino por accidente.
Si la fracción de defectuosos del proceso estuviera cerca del PDTL, la mayoría de los lotes serían rechazados. PARA FIJAR NCA Y PDTL Un lote bueno rechazado es un problema
tanto para el productor
como para el consumidor.
Un lote „malo‟ aceptado es también un problema para ambos. PLAN DE MUESTREO DOBLE PLAN DE MUESTREO MÚLTIPLE POR LOTES
Es una extensión del concepto de muestreo doble, en el que pueden necesitarse más de dos muestras para llegar a una decisión acerca del lote.
Los tamaños muestrales suelen ser menores que en un muestreo simple o doble, pero es más complicado de llevar a cabo. PLAN DE MUESTREO MÚLTIPLE SECUENCIAL
Se selecciona un artículo a la vez y si el número de defectuosos es mayor que cierto límite LS se rechaza, si es menor que cierto límite inferior LI se acepta, y si está entre ambos límites se toma otra unidad. 3 PROCEDIMIENTOS DE MUESTREO DE ACEPTACION Hipótesis hechas en los planes de muestreo
Error de inspección.- se asume que:
1. El inspector sigue el plan de muestreo prescrito.
2. No se cometen errores ni humanos ni de equipos tanto al medir como al interpretar.
En la práctica, estas hipótesis no son completamente validas. Unidades de producto. Consiste en:
1. Piezas individuales
2. Muestras de material a granel
Los criterios utilizados para evaluar la conformidad de un lote difieren mas ampliamente los planes de muestreo deben ser estructurados de forma que:
Se utiliza un plan de muestreo separado para cada tipo de gravedad
Muestras de gran tamaño para defectos críticos
Muestras de menor tamaño para defectos menores
Puede utilizarse un plan de muestreo común
Los criterios pueden ser establecidos en términos de defectos por cada 100 unidades. Formación de lotes La formación de un lote puede influir en la eficacia del plan de muestreo de aceptación.

Los lotes deben ser homogéneos
Los lotes deben ser formados de manera que no compliquen el manejo de materiales del proveedor y del cliente.
: los lotes deben ser tan grandes como sea posible Seleccionando la muestra La muestra debe ser representativa del lote.
Si el inspector tiene información de cómo se formo el lote se debe utilizar esta información para seleccionar la muestra por estratificación.

Si no se tiene esta información, lo correcto es utilizar un muestreo aleatorio. Muestreo aleatorio Requiere que:
Se generen números aleatorios.
Estos números aleatorios se apliquen al producto fabricado.
Por medio de:
Calculadoras u ordenadores: por que tienen rutinas con números aleatorios.
Una urna con fichas o bolas numerados.
Dado de números aleatorios: se toman 3 dados icosaedricos (de 20 caras) de diferentes colores, un color para las unidades, otro para las decenas y otro para las centenas (cada dado tiene los números del 0-9 repetidos 2 veces cada uno). Al lanzar los 3 dados se obtiene un número aleatorio entre 000 y 999. Muestreo Estratificado es aquel en el que se divide la población de N individuos, en k subpoblaciones o estratos, atendiendo a criterios que puedan ser importantes en el estudio, de tamaños respectivos N1, ..., Nk,
Se hace un esfuerzo para extraer la muestra proporcionalmente a cada lote RIESGOS Y PARAMETROS DEL MUESTREO VENTAJASYDESVENTAJAS.
Ventajas
Menos costoso
Menor manejo del producto, se reducen daños
Puede aplicarse cuando las pruebas son destructivas
Menos personal implicado en la inspección

Desventajas
Se pueden rechazar lotes buenos y aceptar lotes malos, aún con promedios de defectuosos, p, bajos.
Se requiere una serie de cálculos y documentación que no son necesarios en una inspección al 100% Riesgos del productor
Que un lote ‘bueno’ sea rechazado.
Hay un nivel de defectuosos lo suficientemente bajo para que los lotes con ese nivel sean deseables

NCA (AQL): nivel de calidad aceptable.

El % máximo de artículos no conformes (o no conformidades) en un lote que pueden ser considerados aceptables en promedio.
Para ello utilizamos las tablas ISO 2859 Sería deseable que los lotes tuvieran, en promedio, esta calidad o mejor.
Si el proceso tuviera esta calidad, la inmensa mayoría de los lotes deberían ser aceptados.
Es la definición numérica de un buen lote Riesgos del consumidor

Aceptar un lote malo
Que un lote malo llegue a pasar la inspección por casualidad (azar).
Debe definirse numéricamente: qué es un lote inadmisible. PDTL (LQL): Porcentaje de defectuosos tolerable por lote.
Mide: “lote malo”.
El % de artículos defectuosos (o de no conformidades) en un lote que el consumidor quiere que tenga una baja probabilidad de aceptación. Un lote que tenga calidad cercana al PDTL, no debiese ser admitido sino por accidente.
Si la fracción no conforme del proceso estuviera cerca del PDTL, la mayoría de los lotes serían rechazados. Curva característica de operación (CO) representa gráficamente la relación existente entre un porcentaje de artículos defectuosos de un lote productivo (que por lo general se desconoce) y la probabilidad de aceptación que se obtiene del mismo luego de aplicar un plan de muestreo como los detallados en la sección de muestreo simple. La probabilidad de aceptar un lote con 0 defectos es naturalmente un 100%.
si el 100% de las unidades son defectuosas la probabilidad de aceptación del lote es 0%. Por lo tanto una curva característica de operación siempre pasa por los puntos (0,1) y (100,0).
Para porcentajes intermedios de artículos defectuosos se debe calcular la probabilidad de aceptación del lote según el plan de muestreo que se este aplicando. Curva característica de operación (CO) muestra una curva OC para el caso en que se desee aceptar todos los lotes con un 3 o menos por ciento de unidades defectuosas y rechazar los que superen las tres. Las siguientes afirmaciones resumen los efectos de los parámetros Cuando el tamaño de la muestra se aproxima al tamaño del lote, y si el numero de aceptación se escoge apropiadamente, la curva OC se aproxima a la curva perfecta OC
Cuando el numero de aceptación es 0, la curva OC tiene forma exponencial con la concavidad hacia arriba
Cuando el numero de aceptación aumenta, la OC sube para bajos valores de p, por lo que la probabilidad de aceptación para esos niveles de calidad aumenta, con punto de inflexión para algún valor mayor de p
Aumentar simultáneamente el tamaño de muestra y el numero de aceptación, se obtiene una mejor aproximación hacia la curva OC que discrimina perfectamente En un a fabrica de autopartes se han tenido problemas con la dimensión de cierta barra de acero en el momento de ensamblarla. La longitud ideal de la barra es de 100 mm, con una tolerancia de +/- 2 mm. Se decide implementar un muestreo de aceptación interno con el propósito de evitar el paso a la etapa de ensamble a los lotes con una calidad muy pobre. El tamaño del lote para estas barras es de 3000. De acuerdo con los antecedentes y los propósitos se elige un NCA (o AQL) de 1.0%. De esta forma, lotes con 1.0% de barras fuera de las especificaciones tendrán una alta probabilidad de aceptarse para ensamble. El nivel de inspección que se utilizara es el usual (nivel IV). De la tabla 18.15 se encuentra que la letra código para el tamaño de la muestra es L. supongamos que no se conoce la desviación estándar del proceso y que esta va a ser estimada con S, por lo que, de acuerdo con el paso 5, en la tabla 18.16, se encuentra que el plan de inspección normal es: n = 40, M =2.71%
y el plan de inspección severa es:
n = 40, M=1.88%
de un lote en particular se seleccionan aleatoriamente 40 barras y se les mide su longitud. Con los 40 datos se calcula:
X = 100.15 y S = 0.8,
Y con estos a su vez se calculan los índices:
ZES = 102 – 100.15 / 0.8 = 2.31
ZEI = 100.15 – 98 / 0.8 = 2.6875 Con estos valores, en la columna de n=40 de la tabla 18.17 y tomando el valor de ZES igual al valor mas cercano (2.30), se estima que el porcentaje de barras en el lote que exceden la especificación superior es igual a pS = 0.888%. De la misma forma se encuentra que el porcentaje de barras que tienen una longitud menor a la EI es p1 = 0.236%. Asi el porcentaje total que se estima fuera de especificaciones es p = 0.888 + 0.236 = 1.124%, que es menor que M = 2.71%, por lo que el lote es aceptado. el lote realmente es :
La muestra dice
Que el lote es: Bueno Malo


Bueno


Malo
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