Grfica de Control Para Data Continua Profesor Walter Lpez

IntroduccinUn grfico de control es un diagrama especialmente preparado donde se van anotando los valores sucesivos de la caracterstica de calidad que se est controlando. Los datos se registran durante el funcionamiento del proceso de fabricacin y a medida que se obtienen.

Objetivo GeneralObjetivo GeneralTodo grafico de control esta diseado para presentar los siguientes principios:Fcil de entendimiento de los datosClaridad ConsistenciaMedir variaciones de calidad

Objetivo EspecficoProceso de prevencin para evitar que el producto llegue sin defectos al cliente.

Detectar y corregir variaciones de calidad

Definicin de los trminosEl grfico de control tiene:

Lnea Central que representa el promedio histrico de la caracterstica que se est controlando

Lmites Superior e Inferior que calculado con datos histricos presentan los rangos mximos y mnimos de variabilidad.

Definicin de Trminos SubgruposGrupo de mediciones con algn criterio similar obtenidas de un proceso Se realizan agrupando los datos de manera que haya mxima variabilidad entre subgrupo y mnima variabilidad dentro de cada subgrupo Media Sumatoria de todos los subgrupos divididos entre el numero de muestras Rango Valor mximo menos el valor mnimo

UtilidadLos grficos x-R se utilizan cuando la caracterstica de calidad que se desea controlar es una variable continua.

Paso #1:Recoleccin de Datos

Estos datos debern ser:Recientes de un proceso al cual se quiere controlar

Estos pueden ser tomadosDiferentes horas del da Diferentes das

Todos tienen que ser de un mismo producto.

Paso #2: PromedioSumatoria de los datos de cada uno de los subgrupos dividido entre el numero de datos (n).

Formula XX1 + X2 + X3 + Xn n

La formula debe ser utilizada para cada uno de los subgrupos

Paso #3: RangoValor mayor del subgrupo menor el valor menor.

FormulaR = x valor mayor x valor menor

Determine el rango para cada uno de los subgrupos

Paso #4: Promedio GlobalSumatoria de todos los valores medios y se divide entre el nmero de subgrupos (k).

Formula XX1 + X2 + X3 ++ Xn k

Paso #5: Valor Medio del Rango

Sumatoria del rango (R) de cada uno de los subgrupos divido entre el numero de subgrupos (k).

Formula RR1 + R2 + R3 + . + Rn k

Ejemplo de Tabla de Datos RangoPromedio del RangoPromedio de la VariblePromedio

Paso #6: Limites de ControlPara calcular los limites de control se utilizan los datos de la siguiente tabla

Limites de controlGrfica XLnea central (LC) = XLimite control superior (LCS ) = X + A2RLimite control inferior (LCI ) = X - A2R

Grfica de RLnea central (LC ) = RLimite control superior (LCS) = D4RLimite control inferior (LCI) = D3R

Grfica XUtilizando los datos de X de la tabla se contruye la grfica

Grfica R Utilizando los valores del rango (R) de la tabla de datos se construye la grfica de R

Ejemplo:

Puntos fuera de Control Identificacin de causas especiales o asignables

Pautas de comportamiento que representan cambios en el proceso:Un punto exterior a los lmites de control.Se estudiar la causa de una desviacin del comportamiento tan fuerte.Dos puntos consecutivos muy prximos al lmite de control.La situacin es anmala, estudiar las causas de variacin.Cinco puntos consecutivos por encima o por debajo de la lnea central.Investigar las causas de variacin pues la media de los cinco puntos indica una desviacin del nivel de funcionamiento del proceso.Fuerte tendencia ascendente o descendente marcada por cinco puntos consecutivos.Investigar las causas de estos cambios progresivos.Cambios bruscos de puntos prximos a un lmite de control hacia el otro lmite.Examinar esta conducta errtica.

Proceso bajo control Si no hay puntos fuera de los lmites de control y no se encuentran patrones no aleatorios, se adoptan los lmites calculados para controlar la produccin futura

Una vez determinado que el proceso esta bajo control estadstico entonces se puede evaluar la capacidad del proceso.

Conclusin Los grficos de control son herramientas estadsticas Muy simples de construirSimples de utilizarMuy tiles para controlar tendencias y la estabilidad de un proceso analtico.

Referencias E.L. Grant, R.S. Leavenworth, Statistical Quality Control, McGraw-Hill, Inc., New York (1988)

D.L. Massart, B.G.M. Vandeginste, L.M.C. Buydens, S. De Jong, P.J. Lewi, J.Smeyers-Verbeke, Handbook of Qualimetrics and Chemometrics. Part A. Elsevier, msterdam (1997)

http://www.quimica.urv.es/quimio

Escalona Moreno, Ivn. Unidad Profesional Interdisciplinaria de Ingeniera y Ciencias sociales y Administrativas (UPIICSA) del Instituto Politcnico Nacional (I.P.N.), Mxico (2002).

Armando Moreno, Diego. Campus Piedras Negras Calidad Piedras Negras Coahuila, Mxico (2005).

Colaboracin:Ivonne M. Ferrer Lassala