El control estadístico de procesos

Flowchart nodes

• El Control Estadístico de Procesos  (SPC): Fundamentos y Beneficios

• Las compañías son cada vez más rápidas en su respuesta a las necesidades y crean diferencias en sus productos y servicios para superar a la competencia.

• La producción de alta calidad proporciona algunas ventajas tales como:

• Reducción de desperdicios

• Ahorro de trabajo

• Mayor participación en el mercado

• Aplican principios y técnicas estadísticas que son muy diferentes de los métodos tradicionales, generando una gran mejora a la producción en masa.

• Control Estadístico de Procesos (SPC, Statistical Process Control)

• Tuvo sus inicios en la década1920, siendo el Dr. Walter Shewhart quien encabezó y desarrolló los métodos estadísticos.

• FUNDAMENTOS

• El objetivo del SPC es la identificación de orígenes y toma de medidas correctivas para evitar que reaparezcan las causas comunes de variación mediante alguna cuantificación. 

• Gráficos de Control

• BENEFICIOS

• Representación gráfica de una característica de calidad, calculada a partir de muestras del producto; permiten establecer cuando se tiene un proceso fuera de control o no.

• Tipos

• Por variables

• Por atributos

• Miden la característica de "calidad" del objeto y la expresan como un número.

• Permiten medir características de calidad que no son cuantificables.

• *Gráfico de Medias (X) *Gráfico de Rangos (R)

• · Mejorar la calidad. · Definir la capacidad del proceso. · Tomar decisiones sobre el producto.

• · Mejorar la calidad del producto. · Evaluar el desempeño de la calidad del personal de operación y administrativo.

• *Gráfico p (unidades “problemáticas”) *Gráfico np (unidades “no problemáticas”) *Gráfico del número de defectos c *Gráfico del número de defectos por unidad

• Algunas aplicaciones son:

• Bajar la tasa de defectos y monitorear procesos de muy alta calidad.

• Desarrolla técnicas sistemáticas para mejorar los procesos de fabricación.

• Estandarización en los procesos y reducción de costos.

• Facilita la supervisión del rendimiento "en tiempo real" y permite la detección temprana e intervención en el funcionamiento de los procesos.

• Ayuda a las industrias en la toma de mejores decisiones para el sistema de medición y los procesos de fabricación.

• Áreas médicas

• Nanotecnología

• Industria de alimentos

• Industria de la construcción