UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE
FACULTAD DE INGENIERÍA
Departamento de Ingeniería Mecánica
Área de Procesos Mecánicos
INGENIERÍA EJECUCIÓN EN MECÁNICA
PLAN 2002
GUÍA DE LABORATORIO
ASIGNATURA “TÓPICO I”
CÓDIGO 15072
NIVEL 08
EXPERIENCIA E06
“CONTROL ESTADISTICO DE PROCESOS”
HORARIO:JUEVES:9-10-11-12
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CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS
1.- OBJETIVO GENERAL
Adquirir el conocimiento y desarrollar la destreza de tener un proceso de manufactura
seriado bajo control, usando como herramienta el control estadístico de procesos,
permitiendo así bajar los costos de manufactura y garantizar la calidad del producto.
2.- OBJETIVOS ESPECÍFICOS
2.1.- Que el alumno internalice el potencial que ofrece el “control estadístico de procesos”
usado como herramienta para tener un sistema productivo bajo control.
2.2.- Que el alumno adquiera la capacidad de identificar las características del proceso de
manufactura donde es aplicable el método del control estadístico de procesos.
2.3.- Que el alumno Internalice y comprenda la metodología para implementar el control
estadístico de procesos como herramienta para mantener bajo control un sistema
productivo.
2.4.- Que el alumno adquiera la capacidad de analizar la calidad del sistema productivo,
(máquinas, herramientas, materias primas, operarios, etc.), empleado en la
manufactura de un producto y reconocer de él, las variables aleatorias (naturales) y
las variables asignables (corregibles).
2.5.- Mediante el análisis de la curva de control, el alumno adquiera la capacidad de hacer
las correcciones pertinentes para mantener el proceso bajo control.
3.- INTRODUCCIÓN TEÓRICA
3.1
Introducción
Las empresas que desean sobrevivir en este sistema de fuerte competencia nacional e
internacional, deben optimizar sus procesos y recursos con el fin de crecer y así poder
ofrecer al público un producto y/o servicio competitivo.
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En una primera instancia las primeras soluciones propuestas por las empresas, en su
mayoría, implican cambios de tecnología, diseño, etc., lo que significa una fuerte inversión.
Pero las grandes inversiones en tecnología de punta no es el primer paso que deben
tomar las empresas, primero deben asegurarse que sus procesos actuales son los más
óptimos y para lograrlo se cuenta con una herramienta sencilla pero poderosa para ayudar
a tomar decisiones encaminadas a mejorar los procesos, la herramienta es el Control
Estadístico de Procesos, el cuál es un conjunto de procedimientos estadísticos que
permite recopilar, estudiar y analizar la información de procesos repetitivos para poder
tomar decisiones encaminados a la mejora de los mismos.
Las características que establecen si un producto o servicio es de calidad son asignadas
por los clientes, dichas características son traducidas por los productores a
especificaciones técnicas, (características medibles), de los procesos de fabricación del
producto o del servicio. Una vez establecidas las características mensurables de los
procesos se deben asegurar que cada uno de los productos o servicios realizados
cumplan con dichos requerimientos lo que asegurará la calidad del producto o servicio.
Es importante recalcar que ningún producto o servicio es exactamente igual a otro sin
importar que sean realizados por la misma compañía, maquinaria y/o personas. Esto se
debe a las variaciones que se encuentran en cualquier proceso, por lo que es necesario
realizar un monitoreo para asegurar que las variaciones no afecten la calidad del producto
o servicio, esto se puede lograr mediante el uso del Control Estadístico de Procesos.
3.2
Control Estadístico de Procesos
El control estadístico de procesos (CEP) es una técnica estadística, de uso muy extendido,
para asegurar que los procesos cumplen con los estándares. Todos los procesos están
sujetos a ciertos grados de variabilidad, por tal motivo es necesario distinguir entre las
variaciones por causas naturales y por causas imputables, desarrollando una herramienta
simple pero eficaz para separarlas: el gráfico de control.
Se utiliza el control estadístico de procesos para medir el funcionamiento de un proceso.
Se dice que un proceso esta funcionando bajo control estadístico cuando las únicas
causas de variación son causas comunes (naturales). El proceso, en primer lugar, debe
controlarse estadísticamente, detectando y eliminando las causas especiales (imputables)
de variación. Posteriormente se puede predecir su funcionamiento y determinar su
capacidad para satisfacer las expectativas de los consumidores. El objetivo de un sistema
de control de procesos es el de proporcionar una señal estadística cuando aparezcan
causas de variación imputables. Una señal de este tipo puede adelantar la toma de una
medida adecuada para eliminar estas causas imputables.
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Las variaciones naturales afectan a todos los procesos de producción, y siempre son de
esperar. Las variaciones naturales son las diferentes fuentes de variación de un proceso
que está bajo control estadístico. Se comportan como un sistema constante de causas
aleatorias. Aunque sus valores individuales sean todos diferentes, como grupo forman una
muestra que puede describirse a través de una distribución. Cuando estas distribuciones
son normales, se caracterizan por dos parámetros. Estos parámetros son:
La media de la tendencia central
La desviación estándar
Mientras la distribución (precisión de la salida) se mantenga dentro de los límites
especificados, se dice que el proceso está “bajo control”, y se toleran pequeñas
variaciones.
Las variaciones imputables de un proceso suelen deberse a causas específicas. Factores
como el desgaste de la maquinaria, equipos mal ajustados, trabajadores fatigados o
insuficientemente formados, así como nuevos lotes de materias primas, son fuentes
potenciales de variaciones imputables.
Las variaciones naturales y las imputables plantean dos tareas distintas al director de
operaciones. La primera es asegurar que el proceso tendrá solamente variaciones
naturales, con lo cual funcionará bajo control. La segunda es, evidentemente, identificar y
eliminar variaciones imputables para que el proceso pueda seguir bajo control.
El control estadístico de procesos es un medio por el cual un operario o directivo puede
determinar si un proceso genera productos que se ajustan a las especificaciones y si es
probable que los siga generando. Consigue esto midiendo parámetros claves de una
pequeña muestra de los productos generados a intervalos, mientras está en marcha el
proceso.
Esta información se puede utilizar como base para realizar ajustes sobre los parámetros
del proceso o sobre el proceso mismo si es necesario, para evitar que se manufacturen
productos que no se ajustan a las especificaciones.
La producción de artículos que se ajustan por poco a las especificaciones puede ser
aceptable hoy día, pero toda variación del valor nominal que se tiene como objetivo pude
provocar rechazos y reelaboraciones a lo largo de la cadena de trabajo. Las variaciones
del valor nominal también pueden provocar problemas significativos a causa de la
interdependencia de los componentes en los productos complejos. El CEP permite a las
empresas mejorar de manera constante la actuación del proceso para reducir las
variaciones en los atributos de los productos. Esta capacidad de reducir las variaciones
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con respecto al valor nominal puede aportar claras ventajas competitivas, y puede permitir
cobrar precios más elevados por los productos.
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3.3
Gráficos de Control
Los gráficos de control o cartas de control son una importante herramienta utilizada en
control de calidad de procesos.
Básicamente, una Carta de Control es un gráfico en el cual se representan los valores de
algún tipo de medición realizada durante el funcionamiento de un proceso continuo, y que
sirve para controlar dicho proceso. Materia que será tratada mediante el siguiente ejemplo:
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Supongamos que tenemos una máquina inyectora que produce piezas de plástico, por
ejemplo de PVC. Una característica de calidad importante es el peso de la pieza de
plástico, porque indica la cantidad de PVC que la máquina inyectó en la matriz. Si la
cantidad de PVC es poca la pieza de plástico será deficiente; si la cantidad es excesiva, la
producción se encarece porque se consume más materia prima. Entonces, en el lugar de
salida de las piezas, hay un operario que cada 30 minutos toma una pieza, la pesa en una
balanza y registra la observación:
Supongamos que estos datos se registran en un gráfico de líneas en función del tiempo:
Observamos una línea quebrada irregular, que nos muestra las fluctuaciones del peso de
las piezas a lo largo del tiempo. Esta es la fluctuación esperable y natural del proceso. Los
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valores se mueven alrededor de un valor central (El promedio de los datos), la mayor parte
del tiempo cerca del mismo. Pero en algún momento puede ocurrir que aparezca uno o
más valores demasiado alejados del promedio.
¿Cómo podemos distinguir si esto se produce por la fluctuación
natural del proceso o porque el mismo ya no está funcionando bien?
Esta es la respuesta que provee el control estadístico de procesos, y a continuación
veremos como lo hace.
Todo proceso de fabricación funciona bajo ciertas condiciones o variables que son
establecidas por las personas que lo manejan para lograr una producción satisfactoria.
Cada uno de estos factores está sujeto a variaciones que realizan aportes más o menos
significativos a la fluctuación de las características del producto, durante el proceso de
fabricación. Los responsables del funcionamiento del proceso de fabricación fijan los
valores de algunas de estas variables, que se denominan variables controlables. Por
ejemplo, en el caso de la inyectora se fija la temperatura de fusión del plástico, la
velocidad de trabajo, la presión del pistón, la materia prima que se utiliza (Proveedor del
plástico), etc.
Pero un proceso de fabricación es una suma compleja de eventos grandes y pequeños.
Hay una gran cantidad de variables que sería imposible o muy difícil controlar. Estas se
denominan variables no controlables. Por ejemplo, pequeñas variaciones de calidad del
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plástico, pequeños cambios en la velocidad del pistón, ligeras fluctuaciones de la corriente
eléctrica que alimenta la máquina, etc.
Los efectos que producen las variables no controlables son aleatorios. Además, la
contribución de cada una de las variables no controlables a la variabilidad total es
cuantitativamente pequeña. Son las variables no controlables las responsables de la
variabilidad de las características de calidad del producto.
Los cambios en las variables controlables se denominan Causas Asignables de variación
del proceso, porque es posible identificarlas. Las fluctuaciones al azar de las variables no
controlables se denominan Causas No Asignables de variación del proceso, porque no
son pasibles de ser identificadas.
Causas Asignables: Son causas que pueden ser identificadas y que conviene descubrir y
eliminar, por ejemplo, una falla de la máquina por desgaste de una pieza, un cambio muy
notorio en la calidad del plástico, etc. Estas causas provocan que el proceso no funcione
como se desea y por lo tanto es necesario eliminar la causa, y retornar el proceso a un
funcionamiento correcto.
Causas No Asignables: Son una multitud de causas no identificadas, ya sea por falta de
medios técnicos o porque no es económico hacerlo, cada una de las cuales ejerce un
pequeño efecto en la variación total. Son inherentes al proceso mismo y no pueden ser
reducidas o eliminadas a menos que se modifique el proceso.
Cuando el proceso trabaja afectado solamente por un sistema constante de variables
aleatorias no controlables (Causas no asignables) se dice que está funcionando bajo
Control Estadístico. Cuando, además de las causas no asignables, aparece una o varias
causas asignables, se dice que el proceso está fuera de control.
El uso del control estadístico de procesos lleva implícitas algunas hipótesis que se
describen a continuación:
1)
Una vez que el proceso está en funcionamiento bajo condiciones establecidas, se
supone que la variabilidad de los resultados en la medición de una característica de
calidad del producto se debe sólo a un sistema de causas aleatorias, que es inherente a
cada proceso en particular.
2)
El sistema de causas aleatorias que actúa sobre el proceso genera un universo
hipotético de observaciones (mediciones) que tiene una Distribución Normal.
3)
Cuando aparece alguna causa asignable provocando desviaciones adicionales en
los resultados del proceso, se dice que el proceso está fuera de control.
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La función del control estadístico de procesos es comprobar en forma permanente si los
resultados que van surgiendo de las mediciones están de acuerdo con las dos primeras
hipótesis. Si aparecen uno o varios resultados que contradicen o se oponen a las mismas,
es necesario detener el proceso, encontrar las causas por las cuales el proceso se apartó
de su funcionamiento habitual y corregirlas.
3.4
Control Estadístico, ¿Cómo ponerlo en marcha?
La puesta en marcha de un programa de control estadístico para un proceso en particular
implica dos etapas:
Antes de pasar a la segunda etapa, se verifica si el proceso está ajustado. En caso
contrario, se retorna a la primera etapa:
En la primera etapa se recogen unas 100−200 mediciones, con las cuales se calcula el
promedio y la desviación estándar:
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Luego se calculan los Límites de Control de la siguiente manera:
Estos límites surgen de la hipótesis de que la distribución de las observaciones es normal.
En general se utilizan límites de 2 sigmas ó de 3 sigmas alrededor del promedio. En la
distribución normal, el intervalo de 3,09 sigmas alrededor del promedio corresponde a una
probabilidad de 0,998.
Entonces, se construye un gráfico de prueba y se traza una línea recta a lo largo del eje de
ordenadas (Eje Y), a la altura del promedio (Valor central de las observaciones) y otras
dos líneas rectas a la altura de los límites de control:
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En este gráfico se representan los puntos correspondientes a las observaciones con las
que se calcularon los límites de control:
Este gráfico de prueba se analiza detenidamente para verificar si está de acuerdo con la
hipótesis de que la variabilidad del proceso se debe sólo a un sistema de causas
aleatorias o si, por el contrario, existen causas asignables de variación. Esto se puede
establecer porque cuando la fluctuación de las mediciones se debe a un sistema constante
de causas aleatorias la distribución de las observaciones es normal:
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Cuando las observaciones sucesivas tienen una distribución normal, la mayor parte de los
puntos se sitúa muy cerca del promedio, algunos pocos se alejan algo más y
prácticamente no hay ninguno en las zonas más alejadas:
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Es difícil decir como es el gráfico de un conjunto de puntos que siguen un patrón aleatorio
de distribución normal, pero sí es fácil darse cuenta cuando no lo es. Veamos algunos
ejemplos de patrones No Aleatorios:
Sucesión de puntos por encima de la línea central
Sucesión de puntos por debajo de la línea central
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Una serie creciente de 6 ó 7 observaciones
Una serie decreciente de 6 ó 7 observaciones
Si no se descubren causas asignables entonces se adoptan los límites de control
calculados como definitivos, y se construyen cartas de control con esos límites:
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Si sólo hay pocos puntos fuera de control (2 ó 3), estos se eliminan, se recalculan la
media, desviación estándar y límites de control con los restantes, y se construye un nuevo
gráfico de prueba. Cuando las observaciones no siguen un patrón aleatorio, indicando la
existencia de causas asignables, se hace necesario investigar para descubrirlas y
eliminarlas. Una vez hecho esto, se deberán recoger nuevas observaciones y calcular
nuevos límites de control de prueba, comenzando otra vez con la primera etapa.
En la segunda etapa, las nuevas observaciones que van surgiendo del proceso se
representan en el gráfico, y se controlan verificando que estén dentro de los límites, y que
no se produzcan patrones no aleatorios:
Como se ha visto, el 99,8 % de las observaciones deben estar dentro de los límites de
3,09 sigmas alrededor de la media. Esto significa que sólo una observación en 500 puede
estar por causas aleatorias fuera de los límites de control. Entonces, cuando se encuentra
más de un punto en 500 fuera de los límites de control, esto indica que el sistema de
causas aleatorias que provocaba la variabilidad habitual de las observaciones ha sido
alterado por la aparición de una causa asignable que es necesario descubrir y eliminar.
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En ese caso, el supervisor del proceso debe detener la marcha del mismo e investigar con
los que operan el proceso hasta descubrir la o las causas que desviaron al proceso de su
comportamiento habitual. Una vez eliminadas las causas del problema, se puede continuar
con la producción normal.
4.
METODO A SEGUIR
El profesor comenta a los alumnos el producto a manufacturar y sus atributos a cuantificar,
además explica la metodología y equipo de manufactura a emplear.
4.1 Mediante análisis colectivo del proceso, por parte de los alumnos; se identifican las
variables asignables y las variables aleatorias o naturas presentes en el proceso
respectivo.
4.2 Mediante producción preliminar, los alumnos procuran realizar la puesta en marcha
del sistema de manufactura seriada en estudio: Considerando los intervalos de
tolerancias preestablecidos y el valor de los atributos cuantificados se determina el
índice de capacidad del proceso.
4.3 Realizando los ajustes y modificaciones en la metodología si corresponde, se
procura establecer que el sistema de manufactura quede bajo control.
4.4 Se inicia la producción continua o seriada para toman las muestras y medir los
atributos correspondientes del producto.
4.5 Los alumnos generan dinámicamente la curva de control y basado en los resultados
recopilados, se deben realizar las evaluaciones para, si corresponde, realizar las
correcciones en el proceso para garantizar la calidad del producto con una
probabilidad preestablecida, (normalmente de 99,9%).
5.-
VARIABLES A CONSIDERAR
5.1. Características técnicas del o los sistemas de medición usados para medir los
atributos del producto.
5.2. Variables asignables del proceso
5.3 Características técnicas del sistema de producción empleado.
5.4 Valores nominales e intervalos de tolerancias de los atributos del producto a
controlar.
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6.- TEMAS DE INTERROGACIÓN
6.1
6.2
6.3
6.4
6.5
6.6
Producción seriada.
Campo de aplicación del control estadístico de procesos.
Variables asignables y aleatorias o naturales.
Curva de control.
Índice de capacidad de un proceso.
Criterio de selección del equipo o máquinas usadas en la manufactura de un
producto
7.-
EQUIPOS E INSTRUMENTOS A UTILIZAR
7.1
7.2
7.3
7.4
7.5
7.6
7.7
7.8
7.9
7.10
7.11
7.12
7.13
7.14
7.15
7.16
Pié de metro universal, resolución en: 0,1mm y 1/16”
Reloj comparador digital, resolución en: 0.01mm.
ENCODER incremental de 500 pulsos por revolución
Tornillo micrométrico exterior, resolución: 0.01mm, rango de operación: 0-25mm
Torno CNC SAEIL, modelo TNL-35.
Centro de mecanizado CNC SAEIL, modelo TNV-40
Herramientas de corte para el torneado, de metal duro y de acero rápido.
Fresas de vástago y frontales, de metal duro y de acero rápido.
Sistema ordenador de pomos.
Sensores de: Proximidad, temperatura, presión, humedad, nivel, etc.
Robot.
Cámara digital.
Computador.
Controlador digital.
Osciloscopio.
Instrumentos, herramientas, componentes electrónicos y material fungible del
Laboratorio de Automatización.
8.
LO QUE SE PIDE EN EL INFORME:
8.1 Las características técnicas de los equipos e instrumentos empleados en el
laboratorio.
8.2 Descripción del método seguido.
8.2 para el sistema productivo analizado, presentar los resultados de las mediciones y la
gráfica correspondiente.
8.3 Un análisis de los resultados obtenidos, comentarios y conclusiones personales.
8.4 La referencia bibliográfica.
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8.5 El apéndice con:
a.1.
Desarrollo de los cálculos.
a.2.
Presentación de resultados.
a.3.
Gráficos.
a.4.
Resultado de la investigación al tema propuesto por el profesor
9.- BIBLIOGRAFÍA
9.1 H. Roberto Galicia Sánchez y et, “Metrología Dimensional”
9.2 Guía del Laboratorio Calibración de sistemas de medición

Barca, R.G., Control Estadístico de Procesos
http://www.calidad.com.ar/calid111.html

Control Estadístico de Procesos
http://www.calidad.com.ar/controe7.html

Control y Reducción de Costos mediante el Control Estadístico de Procesos –
Lefcovich, Mauricio - www.monografias.com - 2003
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E06 Control Estadistico De Procesos