E06 Control Estadistico De Procesos
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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 1 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA Departamento de Ingeniería Mecánica Área de Procesos Mecánicos 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. 2 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA Departamento de Ingeniería Mecánica Área de Procesos Mecánicos 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. 3 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA Departamento de Ingeniería Mecánica Área de Procesos Mecánicos 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 4 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA Departamento de Ingeniería Mecánica Área de Procesos Mecánicos con respecto al valor nominal puede aportar claras ventajas competitivas, y puede permitir cobrar precios más elevados por los productos. 5 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA Departamento de Ingeniería Mecánica Área de Procesos Mecánicos 6 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA Departamento de Ingeniería Mecánica Área de Procesos Mecánicos 7 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA Departamento de Ingeniería Mecánica Área de Procesos Mecánicos 8 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA Departamento de Ingeniería Mecánica Área de Procesos Mecánicos 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: 9 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA Departamento de Ingeniería Mecánica Área de Procesos Mecánicos 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 10 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA Departamento de Ingeniería Mecánica Área de Procesos Mecánicos 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 11 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA Departamento de Ingeniería Mecánica Área de Procesos Mecánicos 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. 12 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA Departamento de Ingeniería Mecánica Área de Procesos Mecánicos 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: 13 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA Departamento de Ingeniería Mecánica Área de Procesos Mecánicos 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: 14 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA Departamento de Ingeniería Mecánica Área de Procesos Mecánicos 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: 15 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA Departamento de Ingeniería Mecánica Área de Procesos Mecánicos 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: 16 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA Departamento de Ingeniería Mecánica Área de Procesos Mecánicos 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 17 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA Departamento de Ingeniería Mecánica Área de Procesos Mecánicos 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: 18 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA Departamento de Ingeniería Mecánica Área de Procesos Mecánicos 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. 19 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA Departamento de Ingeniería Mecánica Área de Procesos Mecánicos 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. 20 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA Departamento de Ingeniería Mecánica Área de Procesos Mecánicos 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. 21 UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE FACULTAD DE INGENIERÍA Departamento de Ingeniería Mecánica Área de Procesos Mecánicos 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 22
