Actividad 1 - Control Estadístico de la Calidad

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UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE NUEVO LEÓN
 FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA
CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD
	ACTIVIDAD 1
HORA: V3 
FECHA:
 SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, N.L. A 09 DE SEPTIEMBRE DE 2022
I. TRES CATEGORÍAS POR ORDEN DE DIFICULTAD
En la época de la segunda guerra mundial y durante ella la UCIJ creó un grupo de investigación de CC y empezó a investigar la aplicación del control estadístico y de los métodos estadísticos en las industrias.
Los métodos estadísticos se dividen en las tres categorías siguientes de acuerdo con su nivel de dificultad:
1. Método estadístico elemental (las así llamadas siete herramientas)
· Cuadro de Pareto: el principio de pocos vitales, muchos triviales
· Diagrama de causa y efecto
· Estratificación
· Hoja de verificación
· Histograma
· Diagrama de dispersión (análisis de correlación mediante la determinación de la mediana; en algunos casos, utilización de papel especial de probabilidad binomial
· Gráficas y cuadros de control (Shewhart)
Estas son las siete herramientas llamadas indispensables para el control de calidad, usadas actualmente por presidentes de empresas, miembros de la junta, gerentes intermedios, supervisores y trabajadores de línea. Estas herramientas también se emplean en diversas divisiones, no solo en la de manufactura sino también en las de planeación, diseño, mercadeo, compras y tecnología. Si una persona no se adiestra en el manejo de estas sencillas y elementales herramientas, no puede aspirar a un dominio de los métodos más difíciles.
En el caso de Japón es muy significativo el hecho de que desde los miembros de la alta gerencia hasta los trabajadores de línea están en capacidad de usar estas siete herramientas. Junto con esas herramientas, los trabajadores deben adiestrarse en los siguientes puntos básicos:
1. El concepto de calidad – Respeto por los consumidores, convencimiento de que el proceso siguiente es un cliente y sentido de la garantía de calidad.
2. Principios y medios de ejecución relacionados con administración y mejoramiento – Círculos de control, el círculo PHVA y la historia de CC.
3. Un modo de pensar estadístico – Los datos tienen su propia distribución y son dispersos.
2. Método estadístico intermedio
Este incluye lo siguiente:
· Teoría del muestreo
· Inspección estadística por muestreo
· Diversos métodos de realizar estimaciones y pruebas estadísticas
· Métodos de utilización de pruebas sensoriales
· Métodos de diseñar experimentos
Este método se enseña a los ingenieros y a los miembros de la división de promoción de CC. Ha tenido mucho éxito en el Japón.
3. Método estadístico avanzado (con computadores)
Este incluye lo siguiente:
· Métodos avanzados de diseñar experimentos
· Análisis de multivariables
· Diversos métodos de investigación de operaciones
Solo muy pocos ingenieros y técnicos se adiestrarán en los métodos estadísticos avanzados, a fin de emplearse en análisis de procesos y de calidad mu y complejos.
II. PROBLEMAS RELATIVOS A LA UTILIZACIÓN DE METODOS ESTADÍSTICOS EN LAS INDUSTRIAS
1. Datos falsos y datos que no concuerdan con los hechos
Hay dos casos en que los datos y los hechos no concuerdan. Primero, cuando los datos se crean artificialmente o se adulteran. Segundo, cuando se producen datos erróneos, debido a ignorancia de los métodos estadísticos.
En las empresas altamente centralizadas y donde la alta gerencia está acostumbrada a dictar órdenes las personas deliberadamente producen datos falsos o adulterados. Esto pasa cuando las personas de alta gerencia no tienen sentido de la dispersión en estadística.
2. Métodos deficientes de reunir datos
En las industrias química y metalúrgica la distorsión de datos es frecuente. Esto se debe a que los métodos existentes de muestreo, división, medición y análisis eran inadecuados.
Cuando existe un error en los datos, no se puede determinar si las metas de protección ambiental se están cumpliendo realmente o no. Desgraciadamente, los reglamentos expedidos por dependencias oficiales no suelen tener en cuenta los errores en los datos estadísticos.
3. Transcripción errada de los datos y cálculos equivocados
Los errores debidos a equivocaciones elementales son muy frecuentes. Por fortuna, los expertos en estadística pueden descubrirlos con facilidad.
4. Valores anormales
Los datos relativos a la sociedad en general y a la industria suelen ser impuros porque contienen valores anómalos. En muchos casos, esto se debe a las circunstancias antes anotadas 1, 2 y 3. También hay casos en que los datos contienen valores anormales que realmente existen. Si se deben o no se deben utilizar tales datos o si se deben retener los valores anormales son cuestiones por determinar, teniendo en cuenta el propósito para el cual se van a utilizar tales datos y las medidas que se van a tomar basándose en ellos.
5. Fortaleza
A veces los datos reales no concuerdan con la distribución normal, además de que contienen valores anómalos. En general, las herramientas avanzadas y los métodos estadísticos sofisticados carecen de fortaleza: son de aplicación limitada y pueden ser inapropiados para tales casos. En cambio, las siete herramientas básicas descritas anteriormente son fuertes y se pueden usar en cualquier situación.
6. Método de aplicación equivocado
Los inexpertos suelen cometer errores al utilizar métodos estadísticos o analíticos. Esto se debe a su falta de una clara comprensión de las teorías y de los modelos estructurales.
III. ANÁLISIS ESTADÍSTICOS
En las industrias se emplean principalmente métodos estadísticos para el análisis. En este hay dos categorías importantes: en análisis de calidad y el de procesos.
El análisis de calidad es el que, con ayuda de datos y métodos estadísticos, determina la relación entre las características de calidad reales y las sustitutas (Diagrama XII-1).
El análisis de procesos es el que aclara la relación entre los factores casuales y los efectos tales como calidad, costo, productividad, etc., cuando se está efectuando control de procesos. Este control busca descubrir las causas que impiden el funcionamiento suave del proceso manufacturero. En esta forma trata de encontrar una tecnología para el control preventivo. La calidad, el costo y la productividad son efectos o resultados de este control de procesos (Diagrama XII-2).
Manejo por el consumidor
Características de calidad sustitutas
Características de calidad sustitutas
Material
D
A
Características de calidad reales
(No rompimiento de rollos de papel periódico en la prensa rotativa)
C
B
Características de calidad sustitutas
Características de calidad sustitutas
Análisis de calidad
DIAGRAMA XII-1
IV. CONTROL ESTADÍSTICO
En diversas medidas de control, tales como el circulo PHVA, un problema que siempre se presenta es cómo verificar los resultados. Normalmente, si las cosas van bien no es necesaria la verificación. Sin embrago, cuando hay situaciones desusadas, se aplicará la ley de excepción y será preciso verificar todas las medidas de control, para poder tener elementos de juicio.
Las herramientas más útiles para este fin son los tres cuadros de control sigma inventados por el Dr. W. A. Shewart. Los cuadros de control que suelen utilizarse hoy en Japón son el cuadro x – R, el cuadro x, el cuadro p, el cuadro pn, el cuadro c y el cuadro u. Muchos gerentes y trabajadores en diversas plantas los han aplicado con muy buenos resultados.
Factores causalesM
Q
R
S
K
I
I
Q
P
T
M
J
O
M
L
K
J
I
H
G
F
E
D
C
B
A
Material
Características del producto (efectos)
Análisis de procesoDIAGRAMA XII-2