Clase 2 control de calidad
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Clase 2: Control de calidad. Ing. Yesser Alfaro. ¿Qué es calidad?. Calidad se entiende por satisfacción o superación de las expectativas del cliente. Se puede representar como:

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Presentation Transcript


Clase 2 control de calidad

Clase 2: Control de calidad

Ing. Yesser Alfaro


Qu es calidad

¿Qué es calidad?

  • Calidad se entiende por satisfacción o superación de las expectativas del cliente.

  • Se puede representar como:

    • Cumplimiento de las especificaciones anunciadas del producto o servicio (duración, resistencia, consumo, tiempo de entrega, etc)

    • Valor del producto o servicio entendido como el valor y su propósito

    • Servicio al cliente, antes y después de la venta


Filosof a de calidad

Filosofía de calidad

  • Los cambios en las organizaciones hacen de la calidad un tópico muy relevante para cualquier industria de manufactura o de servicios

    • Empresas de manufactura están presionadas por aumentar su calidad y disminuir costos

    • Empresas de servicios buscar reducir los tiempos de ciclo y aumentar satisfacción de sus clientes

  • Existen múltiples formas de medir y controlar la calidad de los procesos y estándares que regulan la calidad de los productos o servicios.


Conceptos modernos de calidad

Conceptos modernos de calidad

  • W. Edward Deming , propone que la calidad es responsabilidad de la gerencia. Propone que los directores promuevan ambientes organizacionales donde los problemas de calidad fueran detectados y resueltos.

  • W. Joseph M. Juran, propone que la excelencia en calidad requería de iniciativas de mejoramiento continuo y una capacitación constante en todos los niveles


Calidad total

Calidad Total

  • Las acciones orientadas a incrementar calidad se basan en programas de administración de la calidad total (TQM), basado en:

    • Satisfacción del cliente

      • Interno

      • Externo

    • Participación e involucramiento de los empleados

    • Mejora continua de la calidad


M todos para alcanzar calidad total

Métodos para alcanzar calidad total

  • Rueda de Deming, proceso de mejora continua de procesos

    • Planear: Identificar el problema, documentar y establecer metas de mejoras

    • Hacer: Se realizan las acciones y se documenta

    • Comprobar: Se comprueban que las metas han sido logradas

    • Actuar: Se documenta el proceso para hacerlo efectivo


M todos para alcanzar calidad total1

20

15

10

Límite

Superior

Límite

Inferior

5

0

Valor Objetivo

2

4

6

8

10

Métodos para alcanzar calidad total

  • Función de Taguchi

    • Creadores de ingeniería de calidad

    • Análisis de procesos y métodos estadísticos para mejorar la calidad y reducir los costos

    • Establece que es determinante evaluar y disminuir todas las formas de variabilidad asociadas al desempeño de un proceso

    • Entender la variabilidad y disminuirla es fundamental en calidad


La variabilidad del proceso

La variabilidad del proceso

  • La variabilidad se refeire a la discrepancia entre el desempeño actual y el esperado

  • Al definir clientes externos e internos, existen dos tipos de variabilidades

    • Variabilidades externas, relacionadas con la percepción de los clientes sobre un producto determinado (ej. Numero de quejas, indice de satisfacción del cliente, etc)

    • Variabilidades internas, diferencias entre los procesos y los productos para cada unidad o servicio producido.


La variabilidad del proceso cont

La variabilidad del proceso (cont)

  • Tipos y causas de variabilidad producto de la mezcla de tres factores:

    • Arquitectura del proceso (diseño de planta, capacidad y recursos empleados)

    • Operación del proceso (distribución de recursos, secuenciación y programación de actividades)

    • Entorno (niveles de demanda y oferta)

  • Dos tipos de variabilidad

    • Normal, que es esperada

    • Anormal, que ocurre inesperadamente y perturba el estado de equilibrio de un proceso.


C mo registramos y analizamos la variabilidad

Tipo de Defecto

Número de unidades de flujo defectuosas

Tiempo de respuesta

Costo

Rotura

Calidad en el servicio

Decoloración

¿Cómo registramos y analizamos la variabilidad?

  • Hojas de Registro

    • Ej. Fabricación de muebles, identificar defectos de una producción de los últimos 1000 muebles


C mo registramos y analizamos la variabilidad cont

¿Cómo registramos y analizamos la variabilidad? (cont)

100

25

  • Graficas de Pareto

    • Ej. 70% de los defectos son decoloración o calidad en el servicio

80

20

60

Porcentaje acumulado

15

Numero de quejas

40

10

20

5

0

0

Decoloración

Calidad en

el servicio

Tiempo de

respuesta

Costo

Ruptura

Tipo de problema


C mo registramos y analizamos la variabilidad cont1

1

4

1

2

1

0

8

Frecuencia (%)

6

4

2

0

36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46

Peso del mueble (kg)

¿Cómo registramos y analizamos la variabilidad? (cont)

  • Histogramas

    • Ej 14% de los muebles pesan 41.5 kg, 11% pesan 42 kg.


C mo registramos y analizamos la variabilidad cont2

¿Cómo registramos y analizamos la variabilidad? (cont)

  • Graficas de Corridas (“run charts”)

    • Ej. Los valores promedios diarios fluctúan en 40 kg, en algunos casos mayor a 45 kg y en otros menor a 37.5 kg.

45

42.5

Peso (kg)

40

37.5

35

1

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

60

65

70

75

80

85

90

Tiempo


C mo registramos y analizamos la variabilidad cont3

45

Máximo

42.5

Promedio

Peso (kg)

40

Mínimo

37.5

35

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

Día

¿Cómo registramos y analizamos la variabilidad? (cont)

  • Gráficas multivariables

    • Ej. Día 14: el peso promedio es 40.5 kg, el máximo 43kg y el mínimo es 36 kg


Control estad stico de procesos

Control estadístico de procesos

  • Tiene por objetivo identificar y eliminar las causas de variabilidad

  • Tipos de variabilidad

    • Normal, se representa conforme a una función de distribución conocida (Ej. Distribución Normal)

    • Anormal, cuando los parámetros de la función de distribución (ej. Media, varianza o esperanza), cambian de manera incierta.

  • A mediano plazo el ingeniero debe centrarse en la variabilidad normal, con soluciones para disminuir la variabilidad y mejorar la precisión del proceso.


Control estad stico de procesos1

Control estadístico de procesos

  • A corto plazo se debe:

    • Seleccionar un proceso y estimar la variabilidad normal

    • Decidir si aceptan la variabilidad del proceso como normal

    • Identificar la presencia de variabilidad anormal en el desempeño del proceso

    • Aislar y eliminar cualquier causa de variabilidad anormal

  • Esto se logra mediante una “Política de limite de control” o banda de control, establece los limites mínimos y máximos para que un proceso esté bajo control.


Control estad stico de procesos2

Control estadístico de procesos

  • Graficas de Control (µ: media / σ: desv. estánd.)

    • Limite de control máximo: UCL = µ + zσ

    • Limite de control mínimo: UCL = µ - zσ

Media

m

-3s -2s -1s +1s +2s +3s

68.26%

95.44%

99.74%


Control estad stico de procesos3

m+ 3s

Límite Superior

de Control (UCL)

m - 3s

Límite Inferior

de Control (LCL)

Control estadístico de procesos

  • Ejemplo: Peso de un mueble (µ: 42.2kg / σ: 2.08kg)

    • UCL = 41.2 + 3 * (2.08) = 47.44 kg

    • LCL = 41.2 – 3 * (2.08) = 34.96 kg

Media del proceso, m

99.74%

Tiempo

Señal de que ha ocurrido una causa especial (anormal)


Patrones com nmente encontrados en gr ficas de control

Patrones comúnmente encontrados en gráficas de control

PATRÓN PROBABLE DESCRIPCIÓN CAUSAS

VARIACIÓN ALEATORIA

CAUSAS ESPECIALES (O ASIGNABLES): HERRAMIENTA, MATERIAL, OPERARIO, SOBRECONTROL

DESGASTE DE HERRAMIENTAS

DIFERENTES TURNOS, FLUCTUACIONES DE VOLTAJE, EFECTOS ESTACIONALES

NORMAL

FALTA DE

ESTABILIDAD

TENDENCIA

ACUMULATIVA

CÍCLICO


Control y mejora de procesos

Peso

Proceso fuera de control

Proceso bajo de control

Proceso mejorado

Límite Superior

de Control (UCL)

Media del proceso, m

Límite Inferior

de Control (LCL)

Tiempo

Control y mejora de procesos

  • Impacto del trabajo de un ingeniero en el control y mejora de procesos


Diagramas causa y efecto espina de pescado

MEDICION

HUMANA

MÁQUINA

Falla de equipo de prueba

Espeficaciones incorrectas

PROBLEMA

PRINCIPAL

PROCESO

MATERIAL

Diagramas causa y efecto ó “espina de pescado”

  • Resultados son cualitativos sobre el efecto de una causa en el desempeño de un proceso

    • Es necesario comprobar la hipótesis y cuantificar.


Diagramas de dispersi n

Peso del producto (kg)

Especificaciones (mm)

Diagramas de dispersión

  • Muestra como se relacionan dos variables entre sí


Six sigma

Especificación

superior

Especificación

inferior

Media

m

-6s -5s -4s -3s -2s -1s +1s +2s +3s +4s +5s +6s

Six Sigma

  • Es una medida de calidad y una serie de esfuerzos orientados a operar procesos prácticamente perfectos

  • Busca eliminar los defectos en un proceso

    • Opera bajo un estándar de 6 desviaciones estándar entre la media del proceso y el limite de especificaciones mas cercano


Six sigma1

Six Sigma

  • El estándar de 6 sigma acepta solo un defecto por cada 1000 millones de unidades

    • De cada 100 componentes, 99.9999998 estan dentro de la especificación


Por qu operar bajo six sigma

¿Por qué operar bajo Six Sigma?

  • 1. Ejemplos de procesos en Estados Unidos si operaran con un 99% de nivel de calidad (Breyfogle, 1999)

    • 20,000 artículos perdidos en el correo cada hora

    • 5000 cirugías erróneamente practicadas cada semana

    • 2 aterrizajes en extremo cortos o en extremo largos en la mayoría de los principales aeropuertos cada día

    • 200,000 recetas médicas erróneas cada año

    • 7 horas cada mes sin el servicio de electricidad.


Por qu operar bajo six sigma1

¿Por qué operar bajo Six Sigma?

  • 2. Un componente de calidad no necesariamente significa un producto final de buena calidad.

    • Ej. Un producto compuesto por 100 componentes y cada componente tiene 99% de confiabilidad (1 defecto cada 100 unidades de cada componente)(0.99)100 = 0.366, es decir 36.6% de posibilidad que el producto funcione correctamente (sin piezas defectuosas)


Mejoras de los procesos

Mejoras de los procesos

  • Una vez determinada la habilidad del proceso de cumplir las especificaciones de diseño es posible mejorarlo

    • Mover la media del proceso. Ej. Mover la media del peso del mueble a 40 kg y cumplir con expecificación.

Densidad de probabilidad de peso del producto.

Peso (kg)

LS = 37.5

40

41.2.5

US = 42.5


Mejoras de los procesos cont

Mejoras de los procesos (cont)

  • Reducir la variabilidad del proceso. Ej. Reducir la variación aceptada del peso del mueble (Limites superiores e inferiores)

Densidad de probabilidad del peso del producto

Peso (kg)

40

LS = 37.5

US = 42.5


Normas iso 9000 e iso 14000

Normas ISO 9000 e ISO 14000

  • ISO 9000 designa un conjunto de normas sobre calidad y gestión continua de calidad

  • Han sido establecidas por la Organización Internacional para la Estandarización (ISO).

  • Compuesta por 5 documentos principales (1994)

    • ISO 9000, instrucciones generales para la selección e implementación de las normas

    • ISO 9004, instrucciones para interpretar correctamente las demas normas

    • ISO 9001, aspectos necesarios de todo programa de calidad

    • ISO 9002, similar a ISO 9001 enfocada a empresas que elaborar productos de acuerdo a diseño y requerimientos de sus clientes.

    • ISO 9003, enfocada solamente a procesos de producción


Normas iso 9000 e iso 140001

Normas ISO 9000 e ISO 14000

  • Norma actualizada del 2000 (ISO 9000:2000)

    • ISO 9000, fundamentos y vocabulario

    • ISO 9004, guía para la mejora del desempeño

    • ISO 9011, lineamientos guía para auditorías de calidad y ambientales

  • Norma ISO 14000, relacionada con la gestión ambiental de la organización, e incluye:

    • Sistemas de administración ambiental

    • Evaluación del desempeño ambiental

    • Nomenclatura ambiental

    • Evaluación del ciclo de vida


Lectura para pr xima clase

Lectura para próxima clase

  • Capitulo 7“Energía, medioambiente y desarrollo sustentable”

    Romero, O., Muñoz, D., y Romero, S. (2006). Introducción a la Ingeniería – Un enfoque industrial. México, D.F.: Thomson.


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