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GRAFICAS DE CONTROL

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by

Joel Villa

on 15 October 2013

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Transcript of GRAFICAS DE CONTROL

GRÁFICAS DE CONTROL
Orígenes
Fundamenta
Walter Shewart
William Deming
Joseph Juran
Control Estadístico
De La Calidad
El control estadistico de procesos nace a finales de los años 1920 en los Bell laboratories
Descubrimiento
Reduccion
hace
Mejoramiento
de la

Produccion
En la decada de 1950 Walter Deming, alumno de Shewart Desarrolla toda una Filosofia de gerencia de calida con base en 14 puntos
La variacion
Identifica
Es algo
Inevitable
Significativo
Pero
Tiempo y Costos
Reduccion
Vigilar y Controlar
logrando
La variacion
De la
Tambien
En los
Entonces
Aumenta La Calidad
Mejorando
Situacion
Financiera
La Imagen
a traves
Procesos
Estadisticos
Desarrolla
Carta Control
ORGANIZACIÓN
De la
Junto
Deming
Desarrollan
Se basa
Filosofia
"Cero Defectos"
busca
Controlar
las
Variaciones
Herramienta
La cual es
Permite
Verificar
Planeado
Vs
Ejecutado
Lo
A traves de
Recolección
Interpretación
Analisis
Producto
Servicio
Materia Prima
Maquinaria
Personal
Atencion al
cliente
Metodo de trabajo
Inspecciones
Prestación del
Servicio
Calidad
del Servicio
Datos
Se Pueden Dar
Definidos
Proceso
Si el
Resultado
es
Positivo
Negativo
Logrando
se estan
Los Objetivos
los
Ajusta
Proceso
La Variable
Segun
Cuantitativa
Cualitativa
Puede ser
Variables
Atributos
Grafica X y R
Graficas P y nP
Controla
Controla
Representa
Representa
GRAFICAS DE CONTROL
Grafica De Control
Representacion grafica de una caracteristica de un proceso.
Asisten a determinar si un proceso ha estado operando dento de control estadistico.
Tecnica comprobada para mejorar la calidad.
Proporciona informacion acerca de la capacidad del proceso.
Las Variaciones
Todo proceso funciona bajo ciertas condiciones o variables que hacen Imposible fabricar dos bienes exactamente iguales.
Esta variabilidad es claramente indeseable y el objetivo es reducirla lo maximo posible o al menos mantenerla dentro de unos limites
Graficas X y R
Proceso
Muestra del
producto
Mediciones
50.23
58.01
52.03
51.48
50.01
53.22
50.99
52.13
49.98
52.69
Se utilizan cuando la
característica de calidad que
se desea controlar
es una variable continua

Terminos
Linea Central:
Representa el Promedio Historico de la caracterisitca que se esta controlando
Linea Superior e Inferior:
que calculado con datos historicos presentan los rangos maximos y minimos de variabilidad.

Media:
Sumatoria de todos los subgrupos divididos entre el numero de muestras
Subgrupos:
Grupo de mediciones con algun criterio similar obtenidas de un proceso
Rango:
Valor maximo menos el valor minimo
Poblacion:
también llamada universo o colectivo, es el conjunto de elementos de referencia sobre el que se realizan unas de las observaciones.
Muestra:
es un subconjunto de casos o individuos de una población estadística.
Variaciones
Controlables

No Controlables
EFECTOS
CAMBIOS
Aleatorios
Se denominan
CAMBIOS
Se denominan
Causas
Asignables
Causas
No
Asignables

Proceso Bajo CONTROL
Proceso Fuera
de CONTROL
CONTROL
ESTADISTICO
1ª Etapa: Ajuste del Proceso
2ª Etapa: Control del Proceso
1ª Etapa:
Ajuste del Proceso
2ª Etapa:
Control del Proceso
Proceso
Ajustado?
Si
No
Etapa 1
Paso 1.
Recoleccion de Datos(Mediciones).
Paso 2.
Se calcula la Media y el Rango.
Formula de
la Media



∑X1 + X2 + X3 + Xn
n

Rango
V. Mayor-v.menor
X=
R=
Paso 3.
Se calcula la media de las Medias y la media del Rango
X=
∑ Xi
N

R=
∑ Ri
N

Paso 4.1
Calculo de los Limites
de Control para Grafica X
Xi=
Ri=
N=
Media de la muestra
Numero de muestras
Rangos
Paso 4.2
Calculo de los Limites
de Control para Grafica R
Lim.Superior =
X+ A
R
2
Linea Central=
X
Lim. Inferior =
X - A
R
2
Lim.Superior =
D
R
4
Linea Central=
R
Lim. Inferior =
D
R
3
Paso 5.
Para calcular los limites de control se utilizan los datos de la siguiente tabla
GRAFICAS POR ATRIBUTOS
P Y NP

Se utilizan para controlar
características de calidad que no
pueden ser medidas, y que dan
lugar a una clasificación del
producto: defectuoso o no defectuoso

GRÁFICO P
Se usa para estudiar
la variación de la
proporción de
artículos defectuosos,
Porcentaje de fracción defectuos


p = no. de artículos defectuosos / n
GRÁFICO NP
Ejemplo
Se usa para controlar el número
de defectuosos en una muestra.

n
Limites de control
Limites de control
Ejemplo
Supongamos un proceso que fabrica tornillos. Una manera de ensayar cada tornillo sería probarlo con una rosca calibrada.
Si el tornillo no entra en la rosca, se le considera defectuoso o disconforme.
Para controlar este proceso, se pueden tomar muestras de 50 tornillos y contar el número de defectuosos presentes en cada muestra.
Se cuenta en cada muestra el Número de artículos defectuosos y se registra. Se obtendría una Tabla como la siguiente:


Total defectos observados = 75
n=50
N=25
p =0.06

Ejemplo X y R
En un supermercado se desea realizar la medición del servicio en una caja raída, esta solo tiene permitido un máximo de 8 artículos por cliente. La muestra se obtuvo realizando la medición del tiempo de atención durante tres semanas de operación en los turnos que operan la caja. El muestreo consistió en tomar el tiempo de cada cliente desde que llega a la caja y se retira de ella mediante un cronometro digital. Se tomaron los tiempos de atención de diez clientes por día de manera aleatoria.
Ver Cuadro en Excel.

En una empresa fabricante de sillas
se realiza el siguiente muestreo de productos A para determinar el porcentaje de fracción defectuosa.
Para cada muestra se registran los siguientes datos:
- # unidades inspecionadas "n"
- # unidades no conformes.
- la fraccion de unidades no conformes "p" segun la formula: p= (unidades no conformes/n)*100
GRÁFICA P
INTEGRANTES
RICHARD ALVAREZ
LUISA FERNANDA LOPEZ
VANESSA MARIN MORALES
YERSON RENDON
JOHNNY VILLA



BIBLIOGRAFÌA
Pierdant Rodríguez Alberto Isaac ,Rodríguez Franco Jesús;
Control estadístico de la calidad de un servicio mediante Gráficas X y R. Política y Cultura, núm. 32, 2009, pp. 151-169,

www.monografias.com

SIP I Methodology & tools training

www.gestiopoly.com

Goetsch, D. L. & Davis, S. B.; 2003.
Quality Management. 4t Edition. Prentice Hall.

Tabla de Coeficientes calculo de limites
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