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“Curso de CORE TOOLS” BIENVENIDOS!!!.
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1 “Curso de CORE TOOLS” BIENVENIDOS!!!
2 TS 16949 y Manuales de Referencia
S I S T E M A S QSR – Quality System Requirements APQP – Advance Product Quality Planning PPAP – Production Part Approval Process FMEA – Failure Mode and Effect Analysis SPC – Statistical Process Control MSA – Measurement System Analysis QSA – Quality System Assessment
3 APQP y CP Certificación en TS
Objetivo: Garantizar la menor variabilidad y el menor costo, así como la obtención de Planes de Control P R O V E E D O R E S 1 2 3 P1 P2 P3 A Nuevo desarrollo, reingeniería Documentos, fichas técnicas, planos, etc Planes de Control APQP CP CLIENTE NIVEL 1, 2, 3
4 APQP y CP Certificación en TS
Objetivo: Garantizar la menor variabilidad y el menor costo, así como la obtención de Planes de Control Planeación y Definición del Programa Diseño y Desarrollo de Producto Diseño y Desarrollo del Proceso Validación del Producto y Proceso Retroalimentación, Auditoria y Acciones Correctivas Metodología de Plan de Control
5 PPAP Certificación en TS
Objetivo: Concentrar información del APQP y presentar al cliente garantizando que el producto es repetible PPAP P R O V E E D O R E S 1 2 3 P1 P2 P3 A CLIENTE NIVEL 1, 2, 3 Nuevo desarrollo, reingeniería Documentos, fichas técnicas, planos, etc APQP
6 PPAP Certificación en TS
Objetivo: Concentrar información del APQP y presentar al cliente garantizando que el producto es repetible Registros de Diseño Documentos de Cambios de Ingeniería Aprobación de Ingeniería FMEA de Diseño (AMEF de Diseño) Diagramas de Flujo de Proceso FMEA de Proceso (AMEF de Proceso) Resultados Dimensiónales Registros de Materiales / Resultados de las prueba de desempeño Estudios Iniciales de Proceso MSA – Análisis del Sistema Metrológico Documentación de Laboratorios Acreditados Plan de Control PSW Part Submission Warrant (Garantía de Partes) Reporte de Apariencia 15. Muestras de Partes de Producción 16. Muestra Patrón 17. Ayudas para Chequeo 18. Requerimientos Específicos del Cliente * Check list para Materiales a Granel
7 FMEA Certificación en TS
Objetivo: Prevenir fallas potenciales de diseño y de proceso P R O V E E D O R E S 1 2 3 P1 P2 P3 A CLIENTE NIVEL 1, 2, 3 FMEA RPN: Severidad Ocurrencia Detección Mejora basada en prevención
8 FMEA Certificación en TS
Objetivo: Prevenir fallas potenciales de diseño y de proceso Para FMEA de diseño y de proceso: FMEA Number Nombre y Número del Sistema, Subsistema o Componente Responsable del Diseño Preparación Programa / Modelo Fecha Clave Fecha de Vigencia Equipo Responsable Función / ITEM Modo Potencial de Falla Efecto (s) Potencial de Falla Severidad y Criterios sugeridos de evaluación Clasificación Causa Potencial / Mecanismo de Falla Ocurrencia y Criterios sugeridos de evaluación Controles: Detección y/o Prevención Detección y Criterios sugeridos de evaluación RPN – Número Ponderado de Riesgo Acciones Recomendadas Responsabilidad para las Acciones Recomendadas Acciones Tomadas Resultados
9 SPC Certificación en TS
Objetivo: Controlar estadísticamente el proceso y el producto Nuevo desarrollo, reingeniería SPC LSC LIC P R O V E E D O R E S 1 2 3 P1 A P2 P3 PSW Part Submission Warrant 5 W´s Qué Quién Cómo Cuando Dónde Plan de Reacción CLIENTE NIVEL 1, 2, 3
10 SPC Certificación en TS
Objetivo: Controlar estadísticamente el proceso y el producto Gráficas de Control por Variables 1 - Gráfica de Promedios y Rangos. 2 - Gráfica de Promedios y Desviación Estándar. 3 - Gráfica de Medianas. 4 - Gráfica para Lecturas individuales y Rangos Móviles. 5 - Habilidad de Procesos y Desempeño de Procesos para datos variables. Gráficas de Control por Atributos 1 - Tipo p: Proporción de piezas defectuosas. 2 - Tipo np: Número de piezas defectuosas. 3 - Tipo c: Número total de defectos, en lotes de igual tamaño. 4 - Tipo u: Número de defectos por unidad, en lotes de diferentes tamaños.
11 MSA Certificación en TS
Objetivo: Garantizar los sistemas de medición P R O V E E D O R E S 1 2 3 P1 A P2 P3 Nuevo desarrollo, reingeniería PSW Part Submission Warrant 5 W´s SPC LSC LIC Estabilidad Sesgo Lineabilidad Repitibilidad Reproducibilidad MSA CLIENTE NIVEL 1, 2, 3
12 MSA Certificación en TS
Objetivo: Garantizar los sistemas de medición Guía general de los sistemas de medición. Conceptos generales para la evaluación de los sistemas de medición. Prácticas recomendadas para sistemas de medición simples. Prácticas recomendadas para sistemas de medición complejas. Otros conceptos de medición.
13 QSA Certificación en TS
Objetivo: Garantizar el cumplimiento de todos los requerimientos de TS y sus manuales de referencia Documentos, fichas técnicas, planos, etc QSA P R O V E E D O R E S 1 2 3 P1 A P2 P3 Nuevo desarrollo, reingeniería PSW Part Submission Warrant 5 W´s SPC Estabilidad Sesgo Lineabilidad Repitibilidad Reproducibilidad MSA PPAP FMEA RPN: Severidad Ocurrencia Detección APQP CLIENTE NIVEL 1, 2, 3
14 AMEF (ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE LA FALLA)
15 Reseña Histórica La disciplina del AMEF fue desarrollada en el ejército de los Estados Unidos por los ingenieros de la National Agency of Space and Aeronautical (NASA), y era conocido como el procedimiento militar MIL-P-1629, titulado "Procedimiento para la Ejecución de un Modo de Falla, Efectos y Análisis de criticabilidad" y elaborado el 9 de noviembre de 1949; este era empleado como una técnica para evaluar la confiabilidad y para determinar los efectos de las fallas de los equipos y sistemas, en el éxito de la misión y la seguridad del personal o de los equipos.
16 ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
Relación del AMEF con ISO/TS 16949 La norma ISO/TS se enfoca a los siguientes puntos ELEMENTALES: SATISFACCION DEL CLIENTE. (Client Focused/Voz del cliente) 5.2/ /8.2.1/7.2.3 ENFOQUE A PROCESOS. 4.1/4.1 a-f ENFOQUE A LA PREVENCION DE LOS DEFECTOS. (5.2/8.5.1/8.5.2/ ) TRABAJO EN EQUIPO (Enfoque multidisciplinario) ( ) AMEF Utiliza y requiere de estos puntos elementales.
17 El Papel Del Amef En Los Sistemas De Calidad
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL El Papel Del Amef En Los Sistemas De Calidad Se pueden considerar como los objetivos principales de cualquier sistema de calidad, la prevención y la solución de problemas. Para la prevención de problemas los sistemas de calidad emplean el Despliegue de la Función Calidad (QFD), el Análisis del Árbol de Falla (FTA), el Análisis de Árbol de Falla Reverso (RFTA), la Planeación de la Calidad del Producto Avanzada (APQP) y el AMEF, éste último es empleado tanto de manera directa como indirecta a través de la APQP y del Diseño de Experimentos (DOE), el cual es un elemento importante para la prevención y la solución de problemas; en cuanto a ésta última los sistemas de calidad utilizan principalmente el Mejoramiento Continuo, el Sistema Operativo de Calidad (QOS), las ocho disciplinas para la solución de problemas (8D) y el Plan de Control, cuya elaboración requiere directamente del AMEF, de herramientas de Control Estadístico de Proceso (SPC) y la consideración de las características especiales establecidas a través del AMEF.
18 ISO/TS-16949 APQP ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL AMEF
PLAN DE CONTROL PPAP SPC MSA
19 ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
A(Análisis) : Distinción y separación de las partes de un todo hasta llegar a conocer los principios ó elementos de éste. M(Modo) : Forma ó manera particular de hacer una cosa. E(Efecto) : Resultado de la acción de una causa: hacer ~, dar el resultado deseado; fig., deslumbrar con su aspecto o presentación; surtir ~, en términos administrativos. F(Falla) : Defecto material de una cosa que merma su resistencia. Incumplimiento de una obligación.
20 ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
“No conformidad” (Fallo) Incumplimiento de un requisito especificado (ISO 8402: ). No prestación de la función cuando se solicita: (Freno no funciona, motor no arranca...) Cese total o parcial de la función una vez que está en marcha: (Fallo en la función freno, motor se para...) FALTA DE APTITUD de la FUNCIÓN REQUERIDA No- prestación de la FUNCIÖN cuando se la solicita Cese, total o parcial de la FUNCIÖN en marcha Necesidad de una solución de compromiso entre la FUNCIÓN Y EL FALLO
21 ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
OBJETIVO DEL AMEF EL AMEF AYUDARA A ANTICIPARSE A LOS POSIBLES MODOS DE FALLA APLICANDO EL CONCEPTO DE PREVENCION Y ESTABLECIENDO LOS CONTROLES ADECUADOS QUE EVITEN LA OCURRENCIA/RECURRENCIA DE DEFECTOS.
22 ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
DEFINICION DEL AMEF “EL AMEF ES UNA TECNICA ANALITICA QUE ES REALIZADA POR UN EQUIPO DE TRABAJO MULTIDISCIPLINARIO, PARA ASEGURAR QUE TODAS LAS FALLAS POSIBLES DE UN PRODUCTO O SISTEMA HAYAN SIDO DETECTADAS Y SE TOMEN LAS ACCIONES NECESARIAS PARA EVITAR QUE SE PRESENTEN DURANTE EL PROCESO Y VIDA UTIL”.
23 ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
APLICACIONES PIEZAS NUEVAS O MODIFICADAS MATERIALES NUEVOS O DE OTRO TIPO USOS Y EXIGENCIAS MODIFICADAS O ADICIONALES EXIGENCIAS LEGALES RIESGOS DE FUNCIONAMIENTO Y SEGURIDAD PROBLEMAS TECNICOS DE FABRICACION PIEZAS PROBLEMA EN EL CAMPO
24 ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
TIPOS DE AMEF PROCESO Máquinas. Herramientas. Línea de producción. Calibradores. Capacitación. Minimiza las fallas del proceso en producción que afectan al sistema. Optimiza la calidad del sistema y la productividad DISEÑO Componentes. Subsistemas. Sistemas principales. Minimiza efectos de falla en el sistema. Optimiza la calidad del sistema Y la confiabilidad.
25 ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
AMEF DE PROCESO (P-AMEF) Se analizan las fallas del producto derivadas de las posibles fallas del proceso hasta su entrega al cliente y de cómo éstas influyen en el producto resultante. “Un AMEF potencial de Proceso es una técnica analítica utilizada inicialmente por un Equipo o Ingeniero Responsable de Manufactura como medio de asegurar que, lo más ampliamente posible, los modos potenciales de defecto y sus mecanismos/causas asociadas han sido Considerados y Encaminados”. “Un AMEF es un resumen de las opiniones de los ingenieros o del equipo, (incluyendo un análisis de problemas que debería estar fuertemente basado en la experiencia de asuntos relacionados), de cómo se desarrolla un proceso”.
26 ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
Objetivo “EL CLIENTE” Objetivo: asegurar que el producto resultante satisfaga las necesidades y expectativas del cliente. El concepto de “CLIENTE” abarca además del “Cliente Final” a todos los Responsables del proceso y manufactura del producto, Equipos de montaje e Ingenieros responsables del Proceso, Responsables del montaje y sub-montaje, Responsables del proceso de fabricación y del servicio. Aplicaciones En nuevos procesos, en modificaciones del proceso.
27 ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
FASES PARA UN PROGRAMA AMEF DE PROCESO -Pregunta básica: ¿Cómo puede fallar el proceso? Equipo de análisis Ing. de diseño Ing. de Calidad Ing. de confiabilidad Ing. de mantenimiento Ing. de manufactura
28 ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
La definición de los “MODOS POTENCIALES DE FALLO” basándonos en el manual de FMEA de la QS-9000 es: en el D-AMEF: “Manera en que un componente, sistema o subsistema podría potencialmente hacer fracasar el lanzamiento del propósito de diseño” “Causa de un modo de fallo potencial de un subsistema a un sistema de nivel mayor, o efecto de fallo de un componente a un nivel menor” en el P-AMEF: “Manera en la que el proceso podría potencialmente hacer fracasar el alcanzar los requerimientos del proceso y/o objeto de diseño” “Causa asociada con un modo potencial de fallo de una operación subsiguiente o un efecto asociado con un modo potencial de fallo en una operación previa”
30 ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
PROCEDIMIENTO ELEMENTOS DEL AMEF Modo potencial de falla Efecto potencial de falla Causa potencial de falla Ocurrencia Detección Severidad No. Prioritario de riesgo
31 PROCEDIMIENTO DE ELABORACION
ANALISIS PREVIO: Establecer los modos de falla. Describir los modos de falla Determinar el efecto de la falla Determinar la causa de la falla Describir los controles actuales Determinar los grados de Ocurrencia, Severidad y Detección Calcular el número de prioridad de riesgo Acciones recomendadas
32 …PROCEDIMIENTO DE ELABORACION
Responsables Evaluación de acciones. Determinar el nuevo grado de: Ocurrencia Severidad Detección de la falla Recalcular el número de prioridad de riesgo.
33 MODO POTENCIAL DE FALLA
Es la forma como la característica de operación puede fallar con respecto : Al diseño, los requerimientos del cliente. Estas pueden describirse en términos físicos relacionados con errores tangibles en la parte perceptible con los sentidos: CORROSION OXIDACION DEFORMACION FRACTURAS POROSIDAD DOBLES SOBREESPESOR
34 EFECTO POTENCIAL DE FALLA
Son las reacciones posibles de producirse en el cliente o deficiencias causadas por éste y se presentan de dos formas: Efectos subjetivos: Corresponden a las posibles reacciones provocada en el cliente: desagrado, confusión, insatisfacción, etc. Efectos objetivos: Deficiencias de la parte percibidas por el cliente: Quemado Fugas Ruido Fallas al frenar Pérdida de potencia Humos Mal olor Si el cliente es la siguiente operación, los efectos deberán indicarse en términos del desempeño del proceso/operación: No se puede: Ajustar, roscar, montar, colocar. -Daña el equipo -Peligra el operador
35 CAUSA POTENCIAL DE FALLA
Son los posibles orígenes del desperfecto, descrito en términos de algo que pueda ser corregido o controlado. Las causas pueden ser elementos de la operación o del proceso donde la falla se presenta o también puede venir de fuentes externas (op. Anterior, proveedores). Error en el ensamble Fallas en el material Torque inapropiado Velocidad incorrecta Herramienta incorrecta Material fuera de especificación Lubricación inadecuada, etc.
36 ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
CONTROLES ACTUALES Control estadístico del proceso Herramentación a prueba de fallas Inspección/prueba en el proceso Planes de control Autocontrol
37 ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
SEVERIDAD Es la estimación de la gravedad del efecto para el cliente ó el usuario final. Éstas se apoyan de la experiencia ó el conocimiento que tengan los Ings. de procesos.
38 CRITERIO DE EVALUACION (Ver tabla 6 del Manual AMEF 3ª Ed.)
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL La severidad de un efecto se define apoyándose en la experiencia ó el conocimiento que tengan los ingenieros al respecto; en base a esto se ha asignado el rango, con una escala de 1 al 10. CRITERIO DE EVALUACION (Ver tabla 6 del Manual AMEF 3ª Ed.)
39 Tabla de Severidad Efecto Criterio: severidad del efecto
Esta calificación resulta cuando un modo potencial de falla recae en el consumidor final y/o en un defecto de la planta manufacturera / ensamble. El cliente final deberá siempre ser considerado primero, si ambos ocurren, use la mayor de las dos severidades. Calificación (Efecto en el cliente) (Efecto manufactura/ ensamble) Peligroso sin aviso Calificación de severidad muy alta, cuando un modo de falla potencial afecta la operación segura del vehículo y / o incluye el incumplimiento de las regulaciones gubernamentales sin advertencia. Puede poner en riesgo al operador (maquinaria o ensamble), sin aviso. 10 Peligroso con aviso Calificación de severidad muy alta, cuando un modo de falla potencial afecta la operación segura del vehículo y / o incluye el incumplimiento de las regulaciones gubernamentales con advertencia. Puede poner en riesgo al operador (maquinaria / ensamble) con aviso. 9 Muy alto Vehículo componente no opera (pérdida de la función primaria) O el 100% del producto es seleccionado y una porción (menos del 10%) se tira, o la reparación del vehículo / producto reparado en el departamento de reparación, es como un tiempo de entre media y una hora. 8 Alto Vehículo componente opera con un nivel de desempeño bajo. Cliente muy insatisfecho. O el producto es seleccionado y una porción (menos del 10%) se tira, o la reparación del vehículo / producto reparado en el departamento de reparación, es con un tiempo de entre media y una hora. 7 Moderado El vehículo componente opera pero el confort / conveniencia de algunos componentes no. Cliente insatisfecho. O una porción (menos del 100%) del producto tiene que ser desechada, sin clasificación, o el vehículo / producto es reparado en el departamento de reparación en un tiempo menor de media hora. 6 Bajo El vehículo componente opera, pero componente de confort / conveniencia opera a un nivel de desempeño reducido. Cliente con algo de insatisfacción. O el 100% del producto tiene que ser retrabajado, o el vehículo / producto es reparado en campo, pero no llega al departamento de reparación. 5 Muy bajo Componentes acabados y montados con chirridos y vibración que no cumplen. Defecto notado por muchos clientes (mayor del 75%). O el producto tiene que se clasificado, sin desechar, y una porción (menos del 100%) retrabajado. 4 Menor Componente acabado y montado con chirridos y vibración que no cumple. (Defecto notado por el 50% de los clientes) O una porción (menos del 100%) del producto tiene que ser retrabajado, sin desecho, en línea, pero fuera de la estación de reparación 3 Inferior Componente acabado y montado con chirridos y vibración que no cumple. Defecto notado por algunos clientes (menos del 25%) O una porción (menos del 100%) del producto tiene que ser retrabajado, sin desecho, en línea, pero en el área de reparación 2 Ninguno Sin efecto Ligera inconveniencia al operario, o a la operación. Sin efecto. 1
40 ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
OCURRENCIA Es la frecuencia con que la falla podría presentarse como resultado de una causa específica. (Ver tabla 7 del Manual AMEF 3ª Ed.) Está basada en los siguientes puntos: Mediante procesos históricos. En los métodos de control actual. En el número y magnitud de las causas/fuentes potenciales de variación.
41 Velocidad de probabilidad de falla durante la vida de diseño
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL TABLA DE OCURRENCIA Probabilidad de falla Velocidad de probabilidad de falla durante la vida de diseño Calificación Muy alto : fallas persistentes >- 100 por mil piezas 10 50 por mil piezas 9 Altas: fallas frecuentes 20 por mil piezas 8 10 por mil piezas 7 Moderada:fallas ocasionales 5 por mil piezas 6 2 por mil piezas 5 1 por mil piezas 4 Baja: Relativamente pocas fallas 0.5 por mil piezas 3 0.1 por mil piezas 2 Remota: la falla es improbable < por mil piezas 1
42 ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
DETECCION Es la probabilidad de encontrar la falla antes de que ésta llegue al siguiente cliente. (Ver tabla 8 del Manual AMEF 3ª Ed.) Se cuantifica mediante métodos variados y específicos del producto ó proceso. Se recomienda tener un método de detección para todas y cada una de las características.
43 Criterio de evaluación Propuesto para detección para AMEFP
TABLA DE DETECCION Criterio de evaluación Propuesto para detección para AMEFP Tipos de inspección Detección Criterio A B C Rango sugerido de los métodos de detección Califi-cacion Casi Imposible Certeza absoluta de no detección No puede detectarlo o no se checa 10 Muy remota Los controles probablemente no lo detectaran El control se alcanza con verificaciones indirectas o revisiones aleatorias 9 Remota Los controles tienen pobre oportunidad de detección El control se alcanza con inspección visual únicamente 8 Muy baja El control se alcanza con inspección visual doble, únicamente 7 Baja Los controles pueden detectar El control se alcanza con métodos gráficos como SPC (control estadístico del proceso) 6 Moderada El control se base en mediciones variable después que las piezas han dejado la estación, o inspección go-nogo se lleva al 100% en las partes que ya dejaron estación. 5 Moderada alta Los controles tienen una buena oportunidad de detectar La detección de errores en operaciones subsecuentes, o se hacen mediciones en el ajuste y se revisa la primera pieza ( para causas de ajuste únicamente) 4 Alta Detección del error en la estación, o detección del error en operaciones subsecuentes por diferentes niveles de aceptación: proveedor, seleccionar, instalar, verificar. No se aceptan partes discrepantes. 3 Muy alta Los controles casi ciertamente detectaran Detección del error en la estación (medición automática con características de paro automático) no pasa la parte discrepante. 2 Grande Parte discrepante no se pueden fabricar, debido a que el producto se fabrica a prueba de error, por el diseño del producto / proceso. 1
44 ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
NUMERO PRIORITARIO DE RIESGO Es la probabilidad conjunta que permite establecer un sistema de prioridades para efectuar acciones correctivas. NPR = O x S x D El NPR nos determina las debilidades y fortalezas del proceso para hacer comparaciones con el plan de control.
45 ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
ACCIONES RECOMENDADAS AREA RESPONSABLE FECHA Añadir pruebas de Laboratorio aceleradas De corrosión. Conducir diseño de experimentos Evaluación de integrar Equipo de trabajo, ingría. del producto/producción Evaluación en equipo Sobre el diseño.
46 ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
RESULTADO DE ACCIONES Acciones tomadas Severidad Ocurrencia Detección
47 DESCRIPCIÓN O NÚMERO DE EQUIPO ó sub-ensamble que se ha de analizar.
FUNCIÓN DE LA OPERACIÓN DEL COMPONENTE O EQUIPO. Que se ha de analizar. MODO DE FALLA. Describir cada uno de los posibles modos de falla que pudieran ocasionar las variables del trabajo del equipo o componente. EFECTO DE LA FALLA. Describir el efecto de la falla lo más especifico posible, aún suponiendo que ocurriera, o la manera en que el usuario podría notarlo. CAUSA DE LA FALLA. Enumerar las posibles causas de cada modo de falla que las variables de la operación podrían ocasionar. CONTROLES ACTUALES. Enumerar todos los controles que estén destinados para prevenir o detectar las causas o modos de falla. O ninguno si no existe control. OCURRENCIA. Se refiere a la probabilidad de que la falla ocurra considerando únicamente los controles existentes para prevenir la ocurrencia de la causa de la falla, calificando del 1 al 10 según la posibilidad que se estime. SEVERIDAD. Es el factor que representa la gravedad de los efectos de la falla después de que ha ocurrido. Como la severidad se basa únicamente sobre el efecto de la falla, todas las causas potenciales de falla para un mismo efecto reciben la misma puntuación. El grado de severidad se estima del 1 al 10. DETECCIÓN. La probabilidad de detectar el efecto causado por la dalla antes de que ésta llegue a presentarse en forma definitiva, para determinar esta probabilidad se usa una escala del 1 al 10. En el caso de que la detección se pueda realizar, pero la falla no es posible corregirle por falta de controles que la prevengan su calificación se estimará alta. N-P.R. (Índice de prioridad de riesgo). Para todas las causas de falla. (N.P.R. = Ocurrencia x Severidad x Detección). Si el resultado obtenido en el NPR es mayor que 100 hacer los ajustes con acciones determinadas por el equipo y requeridas para bajar la puntuación en: Ocurrencia, severidad, detección. REEVALUACIÓN. Después de realizar los ajustes, aplicar nueva puntuación en ocurrencia, severidad, detección. Para un nuevo NPR, menor o cercano a 100. AFINACIÓN. Realizar el refinamiento que se requiera para llevar el equipo, sub-ensamble o componente a ser de ALTA CONFIABILIDAD
48 TIPO DE FALLA ¿Cómo se manifiesta una falla? Ejemplo: Abollado
Abolladuras Agrietado Apretado Aprieta Arrancado Asimétrico Cambiado Con cantos vivos Con fugas Contraido Corroido Corroe Cuelga a través Cuelga fijo Dañado Depresión Demasiado estrecho Decae Decolorado Defectuoso Deformado Demasiado abajo-arriba Demasiado alto-bajo Demasiado claro-obscuro Demasiado corto-largo Demasiado delgado-grueso Demasiado duro-blando Demasiado estrecho-amplio Demasiado fijo-suelto Demasiado fuerte-débil Demasiado grande-pequeño Demasiado lento-rápido Demasiado difícil-fácil Desgarrado Desigual Desprendido Diferencias en el color Dificultoso Discrepa Doblado Encajado Engorroso Especificación Estrías Falta Fricciona Fundido Gotea Grietas Huella Húmedo Inadecuado Inclusiones Inestable Interrumpido Inyector Jalonea Ladeado Mal ajustado Mal colocado Mal leído Mal montado Masa centrífuga Mermado, desgastado
49 TIPO DE FALLA ¿Cómo se manifiesta una falla? Roza Ruidos Ejemplo:
Muerto Ninguna señal No ajusta No ajustado No cierra No de acuerdo a No se detiene No enciende No enclava No funciona No optimizado No para No reajustable No regulable No se alínea No verificado Obstruido Olvidado Ondulado Oscila Pieza defectuosa Poros Poroso Quebradizo Quebrado Quemado Rayado Rayaduras Restos de pegamento Rugoso Roto Roza Ruidos Sacude Se interrumpe Se balancea Se resbala Separado Sin funcionamiento Sobresale Sucio Suelto Suena Tapado Torcido Traquetea Vibra Visualmente mala
50 CAUSAS DE LA FALLA ¿Qué desencadena una falla?
Algunos ejemplos de consecuencias de falla serían: Abastecimiento (de piezas) Accidente Aceleración Bamboleo Cadena defectuosa Cambio de color Capacidad de cambios de marcha Con fugas Concentración de voltaje Congelamiento Consumo Contaminante Contracción Corriente de aire Corriente defectuosa Corrosión Corrosión por intemperie Daños en el motor Defecto de frenado Deficiencia en el funcionamiento Deformación Depósitos Descomposición química Desgarrado Desgaste Desprendimientos Destrucción Dificultad de reparación Dificultad de arranque Difícil acceso Enojo Estallamiento Falla de manejo Falla repetitiva Falla subsiguiente Fallas de superficie Falta Fatiga Fuerza de tolerancia Fuerzas de cambio de voltaje Grieta Grietas Humedad Humedades
51 CAUSAS DE LA FALLA ¿Qué desencadena una falla?
Algunos ejemplos de consecuencias de falla serían: Olor Peligro de explosión Pérdida Pérdida de la imagen Pérdida de potencia Pintura Posterior Propiedad de marcha Quebrado Quedarse tirado Resistencia Retrabajo Roces Ruidos Ruptura Sobrecalentamiento Sobrecarga Soldabilidad Sucio Sujeción Torcedura Torsión Violación de especificación Impureza Incendio Inestabilidad Inseguro Intercambiabilidad Interrupción Mal humor del cliente Mala óptica Marcha en inercia Mejoramiento Muerto Ninguna indicación Ninguna señal Ningún control No hay calefacción
52 CAUSAS DE LA FALLA ¿A qué nos puede llevar una falla?
Algunos ejemplos serían: Controles faltantes Corriente equivocada Cortes oscilaciones Cortocircuito Daños de transporte Delegación insuficiente Descuido Dilatación térmica Dimensiones equivocadas Dispositivo Distancia Enfriamiento insuficiente Entrada de agua Equivocación Esfuerzo de cambio Especificación de material Especificación no observada Espesor del material Falla de ajuste Falla de alineación Funcionamiento inseguro Falla de material Falla de servicio Falta de entendimiento Fluctuación de personal Frecuencia de modificación Frío Humedad Instrucción Almacenamiento inadecuado Aptitud Asesoramiento deficiente Baso de cálculo Calor Cambio Cambio (posible) Cansancio Capacidad de montaje Capacidad de reparación Capacitación Carga de material Complejidad Conexión Construcción
53 CAUSAS DE LA FALLA ¿A qué nos puede llevar una falla?
Algunos ejemplos serían: No visible Pieza de desgaste Pieza defectuosa Radiación exterior Radios Reacción química Seguridad de conexión olvidada Se excede en las tolerancias Servicio inadecuado Sin engrasar Sin limpiar Sin sujetar Sin verificar Sobrecargado Software Soldadura Soporte Suciedad Transmisión térmica Verificación insuficiente Zona de desgaste Intercambiabilidad Inverificable Mallas bases Mantenimiento difícil Material incorrecto Medidas Motivación Muestras faltantes Multiplicación de piezas Ninguna indicación Ningún control No ajusta No esta aislado No funciona No hermético
54 LUGARES DE FALLA ¿En dónde se presenta la falla?
Ejemplos generales de “Lugares de falla o características de las fallas” sin ninguna localización específica de producto o vehiculo; además, indicaciones sobre algunas variedades de fallas típicas: Hendidura.- Muy estrecha, sesgada Herramienta.- Desgastada, no hay disposición Indicación.- No funciona, equivocada Inscripción.- Falta, equivocada Juego.- Demasiado grande Material.- Muy delgado, muy grueso, sucio Medidas.- Malas, fuera de tolerancia Montaje.- Incómodo, difícil Número de revoluciones.- Demasiado altas, demasiado bajas Par de apriete.- No está definido¨ Pieza de construcción.- Defectuosa, falta Pintura.- Rallada, escurrimientos Posición.- Indefinida, ningún tope Abastecimiento.- Se suspende, inseguro Acceso.- Malo, poco práctico Ajuste.- Tolerancia incorrecta Almacenamiento.- Inadecuado, malo Color.- Diverso, equivocado Conexión.- Cambiada equivocada Consumo de corriente.- Demasiado elevada Contacto.- Doblado, enclavado, no cierra Cordón de soldadura.- Quemado, demasiado corto Ejecución.- Incorrecta Empaque.- Falta, inadecuado Entrada.- Imposible, insegura Esfuerzo.- Muy elevado Especificación.- No se cumple, no se observa, no se conoce
55 LUGARES DE FALLA ¿En dónde se presenta la falla?
Ejemplos generales de “Lugares de falla o características de las fallas” sin ninguna localización específica de producto o vehiculo; además, indicaciones sobre algunas variedades de fallas típicas: Transporte.- Inseguro, mala conducción Punto de soldadura.- Falta, suelto, ladeado, salpicaduras Radios.- Demasiado pequeños, faltan Rendimiento.- Decae Reparación.- Imposible, difícil Resistencia.- Demasiado elevada, fluctuante Sección transversal.- Demasiado estrecha Sellado.- Malo Señal.- Ninguna, sucia Sujeción.- Suelta, doblada, falta Superficie.- Rugosa, ondulada Temperatura.- Demasiado elevada, muy fluctuante Tensión.- Ninguna, demasiado alta, demasiado baja
56 CONSECUENCIAS DE FALLA
¿A qué puede llevar una falla? Ejemplos de resistencia ( sin especificación detallada del tipo) para procesos y procedimientos: Ajuste Ajuste de herramienta Alineación Asesoramiento Autocontrol Avance Cambio de turno Cansancio Capacidad de montaje Capacidad de reconocimiento Carga de ruidos Condiciones de espacio Condiciones de visibilidad Conexión Control Daño Daño de herramienta Daño por transportación Deformado Demasiado tarde (visto,informado,reaccionado) Desarrollo en caso necesario Descuido Desgaste de herramienta Dispositivo Dispositivo de control Dispositivo de medición Dispositivo de transporte Dispositivo sucio Documentación Empaque Enfriamiento Entendimiento Equipo de seguridad Equivocación Equivocado Ergonomía Esfuerzo excesivo Especificación de servicio Espeso de material Falla de ajuste Falla de material Falla de montaje Falla de servicio Falta Falta la pieza Fluctuación Golpe Impureza de material
57 CONSECUENCIAS DE FALLA
¿A qué puede llevar una falla? Ejemplos de resistencia ( sin especificación detallada del tipo) para procesos y procedimientos: Inaccesible Inalcanzable Informe resultado Instrucción Interferencia Lectura Lubricación Manejo Manejo de personal Mantenimiento Marcaje Máquina Medición Medios de servicio Muestra de montaje Negligencia Olvidado Par de apriete Parámetros de proceso Porosidad Posibilidad de control Preparación de superficie Proceso de trabajo Secuencia de proceso Seguridad de trabajo Sin capacitar Sin ejercitar Sin engrasar Sin estar de acuerdo a dibujos, plan, especificación Sin instruir Sin limpiar Sin órden Sin retrabajar Sin sujetar Sistema de control Sistemas de prueba Soldadura Sujeción Supervisión Temperatura Tolerancia Tratamiento de superficie Tratamiento térmico Ventilación-extracción de aire Verificación
58 “CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS”
59 “CEP” Definición del Control Estadístico del Proceso
C = “Control” Controlar un proceso usando el ciclo de retroalimentación a través del cual medimos el desempeño real, lo comparamos con un estándar y actuamos sobre la diferencia o el cambio. Mientras más pronto respondamos al cambio respecto del estándar, más uniforme será la calidad en el producto o servicio. E = “Estadístico” La aplicación de técnicas estadísticas (matemáticas) para medir y analizar la variación o cambios en los procesos a través del uso de números y datos. P = “Proceso” Cualquier combinación de máquinas, medio ambiente, métodos, materiales y gente para realizar tareas específicas en un producto o servicio (transformar las entradas en salidas). Algunos procesos son de manufactura y diseño, algunos son procesos de servicio, ventas, mientras que otros son operaciones de soporte comunes a ambos. 5
60 CEP Dos Supuestos Básicos
Integridad de los Datos - Tener datos verídicos es de capital importancia para evitar malentendidos y correcciones dañinas. Las Características de Calidad que estén bajo el estudio del CEP deben estar claramente definidas, comprendidas, y haber sido acordadas por todas las personas involucradas. La aplicación de los criterios debe ser consistente. 9
61 GRAFICOS DE CONTROL La Calidad de los Productos debe ser construida desde la primera vez en el Proceso. Lo que significa que el Proceso debe ser estable y capaz de operar de manera que logre satisfacer los requerimientos del cliente establecidos en las especificaciones. Los Gráficos de Control son herramientas sencillas y sumamente valiosas del llamado Control Estadístico del Proceso, (CEP). Se utiliza para analizar la variabilidad de los procesos sean ellos de manufactura, de servicio, administrativos, etc.
62 Beneficios del “CEP” Procesos estables Especificaciones realistas
Menos inspección Tiempo de “problema-a-solución” reducido Mejores relaciones con los clientes Medidas de capacidad confiables Tiempo de ciclo reducido Calidad del producto mejorada Mayores utilidades / productos confiables. 6
63 Monitorear un Proceso Desempeño Futuro Desempeño Pasado
Ajustar Mejorar Desempeño Pasado Comparar Estado Presente Predecir Desempeño Presente Monitorear un Proceso nos ayuda a contestar 5 preguntas claves: ¿Cuál es el nivel presente de desempeño? ¿Ha cambiado el desempeño? ¿Necesitamos ajustar el proceso? ¿Necesitamos mejorar el proceso? ¿Cómo se desempeñara el proceso en el futuro?
64 Control de Proceso y Mejora de Proceso
Las actividades de Mejora del Proceso y del Control del Proceso deben avanzar simultáneamente y trabajar juntas para permitir que el desempeño del proceso mejore sobre el tiempo. Desempeño Control de Proceso Mejora de Proceso Sin Control de Proceso Sin Control Tiempo
65 Ejercicio de Inspección
Una inspección 100% no es 100% efectiva. Como una demostración de la efectividad de inspección visual a 100%, determina el número de n’s en el párrafo siguiente. Lee el párrafo completo al mismo tiempo que cuentas las n’s: La necesidad de entrenar los ordeñadores de una granja para ser una granja de clase mundial en la fraternidad de ordeñadores de granjas, es lo mas importante en las mentes de los granjeros. Desde los antepasados de los granjeros entrenan a los ordeñadores de una granja para ser una granja de clase mundial, los granjeros sienten que deben seguir las tradiciones familiares de entrenar los ordeñadores de la granja por que ellos creen que son los fundamentos básicos del manejo de la granja. Son 37 n’s
66 How Many Fs ? Finished files of financial information are the result of four years of scientific study combined with the experience of research from fifty professionals from the University of Frankfurt. These files will be frozen effective the first day of February.
67 ¿Qué es una medición? Es un proceso en el que se asignan indicadores para representar cantidades de una característica de los objetos bajo estudio siguiendo las reglas: 1. Los indicadores generalmente son números. 2. Las características a las que se refiere la medición son cualidades de objetos, personas, eventos, salidas o entradas de procesos. 3. Las reglas están en función del proceso de medición, la técnica utilizada en la medición y el nivel de escala.
68 Las observaciones varían
Las diferencias son esperadas. La variación se debe a: La gente El proceso El material El instrumento de medición ( Repetibilidad y reproducibilidad del Sistema de Medición) Temporada Otras _________ _________ Existe una variabilidad inherente aún en un producto muy bueno. Esto puede detectarse si tienes una medición lo suficientemente sensible para detectar esa variación.
69 ¿Cómo medir? 1. Seleccione el proceso que desea medir. 2. Identifique los clientes para las mediciones (¿quién recibe los datos?). ¿quién es nuestro cliente? ¿cuáles son sus expectativas? ¿cómo saber si está satisfecho? 3. Defina las características a medir aquellas con las que se juzga si estamos cumpliendo los requerimientos de nuestros clientes. 4. Identifique un indicador útil: Conteo de errores, actividad, producción, medición de tiempo, calidad, productividad, costo, clasificación o puntuación basadas en un criterio definido.
70 5. Recolecte algunos datos, y descubra qué tan bien dos personas pueden estar de acuerdo cuando miden independientemente la misma cosa. 6. Hágase algunas preguntas ¿Es importante lo que se está midiendo? ¿importa la variación en esta medición? ¿nos proporcionará la medición datos útiles? ¿nos indicará esta medición por sí sola si estamos satisfaciendo los requerimientos de nuestros clientes? Generalmente la información se colecta en forma de muestras o agrupaciones de observaciones. Para que las observaciones sean valiosas debe asegurarse que la muestra sea aleatoria. Las muestras se reúnen a partir de poblaciones, que son agrupaciones de todos los individuos o elementos individuales de un tipo particular.
71 Terminología estadística
Población - Todos los asuntos o artículos de interés un conjunto completo de datos. Muestra - Un subconjunto de datos representativos de la población. Muestra Aleatoria - Cada artículo dentro de la población tiene una oportunidad igual de estar en la muestra Y – (Variable de Respuesta’) - Variable dependiente. X – (‘Factores’) - Variables Independientes
72 Descripción de la Muestra
Una vez que se ha elegido una característica de un proceso, podemos empezar el estudio seleccionando una muestra para medir tal característica. Entonces podemos sacar conclusiones acerca de la salida del proceso basadas en la muestra. Para llegar a tales conclusiones, debemos conocer tres cosas de la muestra: La forma de su distribución. La medida de tendencia central (El centro de la distribución) - media, mediana, moda. La medida de la variabilidad desviación estándar, varianza o el rango.
73 Dos unidades de producto producidas en la misma planta, con la misma máquina, misma materia prima y con el mismo operador, difieren en el valor de la característica de calidad definida por el cliente como crítico. De manera que la variación es inevitable, lo importante es reconocerla y aprender a aceptar su existencia y buscar como reducirla o eliminarla, al reconocer que todo proceso tiene una variación esperada, lo importante es utilizar herramientas que nos permitan identificar cuándo la variación es la esperada y cuándo es una variación extraña. La estadística es la ciencia de analizar datos y tomar conclusiones, tomando en cuenta la variabilidad de los datos.
74 Variación La Variación prevalece en todas las cosas que hacemos.
Genera desperdicio (pérdidas financieras) en una operación de manufactura y transaccional Debemos de reconocer la existencia de la variación y el desperdicio que esta genera. Entonces la tarea es: entenderla, medirla, clasificarla, controlarla, predecirla y reducirla. 12
75 Variación CAUSAS COMUNES Existen en cada operación/proceso
Son causadas por el mismo proceso (debido a la forma como usualmente hacemos las cosas) Generalmente controlable por la gerencia CAUSAS ESPECIALES Existen en la mayoría de las operaciones/procesos. Se pueden presentar de vez en cuando, o continuamente en algunos procesos. Son causados por una única alteración o una serie de ellas fuera del proceso. Generalmente controlable por el dueño del proceso (o cuando menos detectable). Cada tipo exhibe diferentes características estadísticas; por lo tanto, para controlar y reducir sus efectos, debemos tratarlas de manera diferente.
76 Variabilidad vs “CEP” Tiempo Tiempo
Si únicamente están presentes las causas comunes de variación, la salida de un proceso forma una distribución que es estable en el tiempo y por lo tanto PREDECIBLE Tiempo ? Si, también, están presentes causas especiales de variación, la salida del proceso no es estable en el tiempo e IMPREDECIBLE Tiempo
77 Relación con la Variabilidad
FASE DOS - REPETIBILIDAD - EN CONTROL - VARIACION NATURAL UNICAMENTE Tiempo FASE UNO - DESEMPEÑO - VARIACION (ESPECIAL /CAUSAS NATURALES) - IMPREDECIBLE (CADA HORA, DIARIAMENTE) - DETECTAR Y ELIMINAR CAUSAS ESPECIALES
78 Datos: El Fundamento de la Estadística
Datos continuos Datos Discretos Problema Solución Datos continuos (Variable) son datos que usan una escala de medición, tales como pulgadas o minutos. Datos Discretos (Atributo) son datos que se basan en información, tales como los resultados “Pasa / No pasa”.
79 Datos continuos (también conocido como datos ‘Variables’)
Los Datos continuos caracterizan la cualidad de un producto o de un proceso en términos de un parámetro que puede ser tamaño, peso o tiempo. Dicho de otra manera, la escala de medición puede ser significativamente dividida y convertida a incrementos mucho más y más finos de precisión. ¿Puedes nombrar 3 ejemplos de aparatos que usamos para obtener datos continuos?
80 Datos Discretos (También llamados datos ‘Atributos’ o ‘Categóricos’ )
Datos Discretos es el número de veces que algo ocurre o deja de suceder. Se mide como la frecuencia de la ocurrencia. Datos Discretos es también información que se puede poner en categorías. Ejemplos: Región de ventas, línea de producción, turno de operación y la fábrica. Nota: los datos discretos definitivamente no se pueden subdividir en incrementos más precisos.
81 Las Dos Clases Generales de Datos (pero 3 familias)
DATOS ATRIBUTOS - Son el resultado de usar instrumentos de medición de pasa/no pasa, o de la inspección de defectos visuales, problemas visuales, partes omitidas, o de decisiones de pasa/no pasa o sí/no. DATOS VARIABLES - Los datos son continuos (mediciones). Son el resultado de una medición real de una característica tal como el tiempo de procesado de una solicitud de crédito, cantidad que pagamos mensualmente por concepto de IVA, la fuerza de tensión del acero, el diámetro de un tubo, etc. ejemplos 10
82 Dos Clases Generales de Datos
(pero 3 familias) DATOS ATRIBUTOS (Datos producto de Conteos) (#1) Número de Artículos en una Categoría (Proporciones basadas en Conteos) Aguilas/ Soles (es decir, conteo del # de Aguilas y # de Soles) Sí / No (El Formulario de pedido se llenó en forma precisa o no) Pasa / No pasa; Bueno / malo (Facturación precisa /Cobrar de más) (#2) Conteos de Eventos Discretos Ocurridos # de Raspones en el cofre de un auto # de Errores en un Formulario # de Interrupciones del Aislante en una Bobina de Alambre # de veces que un cliente cuelga antes de recibir una respuesta telefónica Sólo pregúntate, “¿Estoy contando cosas aquí?” Si es así, tienes datos atributos. Datos Atributos Tipo-I (Binomial) Datos Atributos Tipo-II (Poisson) DATOS VARIABLES (Escala de Medición Continua) (#3) Datos Continuos Subdivisiones Decimales que son significativas Ej: Tiempo para dar contestación telefónica ( # exacto de segundos por llamada) Diferentes Tipos de Datos Requieren Diferentes Herramientas de Análisis
83 DATOS ATRIBUTOS VARIABLES DATOS
Proceso de Manufactura: Haciendo Láminas Plástico. Muestra#1 Muestra#2 Muestra#3 Muestra#4 TIPO-I ¿Alguna burbuja? (acepto / rechazo todo el artículo) Rechazo Acepto Distribución Binomial “¿Estoy contando cosas?” (Datos Discretos) DATOS ATRIBUTOS TIPO-II ¿Número de burbujas? 3 2 4 Distribución Poisson VARIABLES DATOS Peso de la lámina (Datos Contínuos) (Datos de Medición) Distribución Normal u otra Peso = 12.2 Peso = 12.4 Peso = 11.9 Peso = 12.1
84 Pon en práctica lo que has aprendido
A un lado de los siguientes ejemplos anote si son “continuos” o “Discretos” 1. Partes -por-Millón (PPM) en las piezas de los Proveedores 2. Defectos de la Línea de Ensamble 3. Prueba de dureza de lápiz para ver la resistencia de la capa de pintura a las rayaduras 4. Territorio de Ventas 5. Diámetro del barreno usando un calibrador aguja 6. Exactitud de la facturación 7. Tiempo por llamada en el centro de atención a clientes 8. Peso de la carga (en gramos) del gas freón (refrigerante)
85 Medidas de tendencia central y de dispersión
PROMEDIO DE LA MUESTRA es la media aritmética de las n observaciones Xi; observaciones en la muestra n; tamaño de la muestra VARIANZA DE LA MUESTRA es la suma de las desviaciones al cuadrado de cada observación respecto al promedio de la muestra. Xi; observaciones en la muestra n; tamaño de la muestra
86 Mediana El valor que divide la mitad un conjunto ordenados de datos
No está influenciada por los valores extremos Se aplica a los ingresos y precios de vivienda debido a los valores extremos. Ejemplo: $60, $80, $100, $120, $1,640,000 Mediana = $100,000	Promedio= $400,000
87 Cálculo de la Mediana Colocar los valores en orden ascendente o descendente y seleccionar el valor de en medio Número par de observaciones La mediana es el promedio de los dos valores de en medio: Los valores ordenados n y n Ejemplo: Dados los números 60, , , , ,000 1,640,000 n = 6 n y n valores ordenados Número impar de observaciones La mediana es el valor ordenado Ejemplo: Dados los números 60, , , , ,640,000 n = 5 n + 1 2 5 + 1 6 El 3er. Valor ordenado es 100,000 n + 1 2 + 1 = = + 1 = = 3er. valor ordenado + 1 y 6 Valores ordenados 3o. y 4o. 100, ,000 2 mediana = = 110,000
88 Calcular la Mediana Datos mostrados abajo, n = _____
Hacer una lista de los valores en orden Cuestionarse si el número de datos es par o impar Si es impar, calcular cuál observación ordenada es la mediana. ( ) Si es par, calcular cuáles observaciones ordenadas se usan para la mediana ( ) Encontrar el número(s) de en medio n + 1 2 n n y Se lanza 20 veces una moneda en cada muestreo y se registra el número de soles. A continuación se presentan los resultados de 20 muestreos. 10, 4, 3, 10, 12, 8, 9, 8, 10, 7, 9 , 4, 5, 14, 9, 12, 8, 6, 9, 7
89 Rango y Moda Rango = El valor más grande menos el valor más pequeño. También llamado amplitud. Moda (Mo) = es el valor que ocurre con mayor frecuencia, es el que más se repite (si existe). Si ningún valor se repite decimos que la distribución de frecuencias es unimodal. Si se repite 2 veces bimodal, 3 trimodal, etc. La moda es poco usada por: puede no existir y a menudo no es valor único. Datos Anteriores : Máximo = Mínimo =	Moda = Rango =
90 Fórmula de la Desviación Estándar
La varianza y la desviación estándar usan todas las observaciones para determinar la dispersión. Tanto el rango como la desviación estándar tienen sensibilidad a los valores extremos. La desviación estándar es útil cuando la distribución es normal. Al dividir entre ( n - 1 ) hacemos una estimación “insesgada” de la desviación estándar. El dividir entre ‘n’ causa tendencia a proporcionar una estimación baja. Un número negativo al cuadrado es positivo. Ejemplo : ( -5 )2 = 25 Si la dispersión de los números es grande, entonces la ‘s’ será grande. n  ( X i - X ) 2 s = i = 1 n - 1 El Coeficiente de Variación es una medida de dispersión relativa de un conjunto de datos que se obtiene dividiendo la desviación estandar entre la media aritmética. C.V.= S / x
91 Calcular la Desviación Estándar
X i ( X i - X ) ( X i - X ) 2 1 2 3 4 Datos de hoja De volados 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20  X = = i = 1 n ^ Xi n   ( X i - X ) 2 s =  i = 1 = n - 1 ^ c.v.= s / x = =
92 ¿¿Qué es la Estadística??
Es recolectar datos, graficarlos y usar esa información para tomar decisiones.
93 Gráficas de Control Dr. Walter Shewhart Laboratorios Bell ~1920
Fue el primero en hacer la distinción entre variación controlada y no-controlada debida a causas comunes y especiales. Desarrolló las gráficas de control para separar las dos causas. Es la única herramienta que distingue entre causas especiales y causas comunes de la variación.
94 ¿Qué es una Gráfica de Control?
Es la representación gráfica del comportamiento de una característica de un proceso. Éstas muestran si en el proceso sólo están presentes causas comunes de variación o si también están presentes causas especiales. Le dice si algo está cambiando en su proceso y en que momento está sucediendo tal cambio. No le dice que está causando el cambio y si éste es “bueno” o “malo”.
95 Límite Superior de Control Límite Inferior de Control
Componentes de una Gráfica de Control Límite Superior de Control Para las Variables Clave de Salida 6 1 5 X = LS C 6 1 3 . 6 Media 6 5 Media Muestral 5 9 9 . 1 5 9 5 5 8 5 LIC = 5 8 4 . 6 1 20 Número de Muestra Límite Inferior de Control
96 Componentes de una Gráfica de Control
Gráfica X-promedio para las Variables de Salida Clave LSC ( + 3 Sigma) Zona A Zona B Zona C ( + 2 Sigma) ( + 1 Sigma) Media del proceso ( -1 Sigma) Zona C Zona B Zona A ( - 2 Sigma) ( - 3 Sigma) LIC 1 2 Para las gráficas de Shewhart, como la X-promedio. Los límites de control se colocan a +/- 3 desviaciones estándar de la media del proceso
97 Muestreo Gráfica de datos variables: 5 si es posible
Tamaño de la Muestra Gráfica de datos variables: 5 si es posible Gráfica de datos atributos : 30 o más dependiendo de los porcentajes de defecto en el proceso Frecuencia de la Muestra No demasiadas (muy costoso) No muy poquitas (la información no es confiable) Como regla general: mientras más seguido, es mejor Los sistemas de medición en-línea ofrecen control del proceso en el tiempo real Subgrupos racionales Trate de capturarlos cuando los factores clave de un proceso son consistentes Si se hace correctamente, un subgrupo racional para un proceso en control reflejará únicamente variación de causas comunes
98 Error de Muestreo Para poder entender y medir la variación en un proceso, tomaremos muestras de la salida de éste. Se tomarán decisiones como resultado de la evaluación de cada una de las muestras. Cada vez que tomamos una muestra y tomamos una decisión con respecto a la misma, tomamos algunos riesgos. Hay dos tipos de riesgos: RIESGO DEL PRODUCTOR: Los resultados de la muestra indican que el proceso no es aceptable, cuando en realidad, no existe nada malo en el proceso. Este es conocido también como el Error Tipo I ( .) (FALSA ALARMA) RIESGO DEL CONSUMIDOR: Los resultados de la muestra indican que no existe nada malo en el proceso, cuando en realidad la salida del proceso no es aceptable. Este es conocido también como el Error Tipo II ( ).
99 Evaluación del Error de Decisión
Aceptar Verdadera Ho Ha Error Tipo 1  Tipo 2  Decisión Correcta En control H0: el proceso está en control (estable) Fuera de control Ha: el proceso está fuera de control (inestable) Proceso aceptable Proceso inaceptable
100 GRAFICOS DE CONTROL Proceso bajo Control Estadístico. Proceso operando en presencia únicamente de Causas de Variación Aleatoria. También llamado Proceso Estable. Variación debida a Causas comunes o debida al azar, es parte del como está diseñado el sistema y se le conoce como Variabilidad Natural.
101 GRAFICOS DE CONTROL Proceso fuera de control estadístico. Si otra causa que no sea la natural está presente en el proceso tal como: máquina desajustada, materia prima defectuosa, error del operador, son causas de variabilidad no aleatorias y se les conoce como Causas de Variabilidad Asignables.
102 GRAFICOS DE CONTROL La hipótesis básica de cualquier Gráfico de Control es que el “Proceso está Estable” o “Bajo Control Estadístico”. Usos: 1. Como herramienta de Control Administrativo para el logro de metas con respecto a la calidad del proceso, la línea central y los límites de control pueden ser valores estandarizados seleccionados por la propia administración.
103 GRAFICOS DE CONTROL 2. Para estudios de Capacidad mediante la estimación de parámetros, tal como la media, la desviación estándar, fracción defectuosa, promedio de defectos, y así calcular la Capacidad del Proceso para la toma de decisiones en la selección de proveedores. 3. Para prevenir el ajuste innecesario del Proceso.
104 GRAFICOS DE CONTROL 4. Como herramienta de diagnóstico al descubrir patrones de comportamiento cuyo efecto es conveniente o negativo. 5. Se utiliza con la finalidad de mejorar la productividad. Si se reduce el desperdicio y el retrabajo, la productividad se incrementa. 6. Para detectar cambios y tendencias importantes en los procesos. 7. Si se identifica la característica clave, el control del proceso tendrá un efecto positivo sobre muchas características de calidad del producto.
105 Aplicaciones Básicas de las Gráficas de Control
Ayudan a determinar si un proceso ha estado operando dentro de control estadístico. Separan las ‘causas comunes’ de variación de las ‘causas especiales’ de variación. Ayudan a lograr y mantener control estadístico.
106 Beneficios de los Sistemas de Gráficas de Control
Técnica comprobada para ayudar a mejorar la productividad Efectiva para prevenir defectos Evita ajustes innecesarios al proceso Proporciona información de diagnóstico Proporciona información acerca de la capacidad del proceso
107 Beneficios de los Sistemas de Gráficas de Control
Monitoreo de un proceso Reducción de la variabilidad del proceso, detectando causas especiales de variación Estimación de parámetros o características del proceso Su análisis indica en que momento la variación estable del proceso ha sido influenciada por causas asignables al exterior
108 Tipos de Gráficas de Control
Existen muchos tipos de gráficas de control; sin embargo, los principios básicos para cada una, son los mismos. El tipo apropiado se escoge utilizando el conocimiento del “CEP” y los objetivos de su proceso. La selección del tipo de gráfica depende de: Tipos de Datos: atributos vs. variables Facilidad del muestreo	homogeneidad de la muestra Distribución de los datos	normal o anormal Tamaño del subgrupo	constante o variable
109 Gráficas de control Gráficas de control para variables:
• Gráfica x - R	Promedios y rangos • Gráfica x - S	Promedios y desviación estándar • Gráfica x - R	Lecturas individuales y rangos Gráficas de control por atributos: • Gráfica p Fracción de unidades, trabajos o procesos defectuosos • Gráfica np Número de unidades defectuosas • Gráfica c Número de defectos por área de oportunidad • Gráfica u Fracción de defectos por área de oportunidad
110 ¿Qué gráfica de control utilizar?
TIPO DE DATOS ATRIBUTOS VARIABLES SE BUSCA DEFECTUOSO DEFECTOS EJE Y FRACCIÓN CANTIDAD CONTEO VALOR TAMAÑO DE SUBGRUPO n CONSTANTE n VARIABLE n = 1 10 > n > 1 n > 11 GRÁFICA p n p No hay c u X - RM X - R X - S SI ¿EXISTE EL CRITERIO PASA/NO PASA NO
111 Pasos para Implantar Gráficas de Control Atributos y Variables
112 Determine el método y los criterios de medición
Determine la capacidad del Sistema de Medición Desarrolle un estudio inicial de capacidad para establecer los límites de control “de prueba” Diseñe las formas para recolectar y graficar los datos Establezca un procedimiento para recolectar, graficar, analizar y actuar; basándose en esta información Proporcione instrucciones por escrito y entrene al personal involucrado.
113 Gráficas de Control de Atributos
Están basadas en decisiones de pasa/no pasa. Se pueden aplicar en casi cualquier operación donde se recolectan datos. Se utilizan en características de calidad que no pueden ser medidas o que son costosas o difíciles de medir. A diferencia de las gráficas de control de datos variables, las gráficas de datos atributos se pueden establecer para una característica de calidad o para muchas.
114 Defectos vs. Defectivos
Un defectivo ( defectuoso) es una unidad en una muestra que tiene una o más no-conformidades respecto al criterio especificado. Un defecto es cada no-conformidad respecto al criterio de aceptación especificado.
115 Tipos de Gráficas de Atributos
Defectivos np - número de unidades no-conformes p - proporción de unidades no-conformes Defectos c - número de defectos u - proporción de defectos
116 Distribución Binomial
Una de dos importantes distribuciones usadas en las gráficas de control. Se aplica cuando estamos evaluando defectivos. p y np son gráficas basadas en esta distribución. Existe una medida de tendencia central (media de la fracción defectiva - p, np) y una medida de variabilidad (desviación estándar). Evalúa artículos y los separa en categorías de aceptado/no-aceptado en un proceso estable y una fracción defectiva (p) conocida.
117 La Gráfica de Control p Esta gráfica se emplea cuando observamos defectivos. Puede usarse con tamaños de muestra constantes o variables. Se grafica la fracción defectiva o el porcentaje defectivo. La medida de tendencia central es la media de la fracción defectiva (p) o la media del porcentaje defectivo(P). La medida de variabilidad es la desviación estándar en ambos casos.
118 Ejercicio en Minitab - Ejemplo de Gráfica P
Supongamos que tenemos un grupo de datos (pchart.mtw) que representan los resultados diarios de una estación de prueba funcional. Se prueban 500 unidades diariamente. Número de unidades defectivas por día Tiempo
119 Ejercicio en Minitab - Ejemplo de Gráfica P
Stat > Control Charts > P Variable = Número Tamaño del Subgrupo = 500
120 Ejercicio en Minitab - Salida de Gráfica P
h a r t f o r N u m b e r . 7 1 . 6 U C L = . 5 6 1 6 . 5 n o i r t . 4 o p o P = . 3 2 4 . 3 P r . 2 . 1 L C L = . 8 6 4 5 . 5 1 1 5 2 2 5 S a m p l e N u m b e r ¿Cuál regla se ha violado?
121 GRAFICO DE CONTROL POR ATRIBUTOS, gráfico p
Ejercicio 1: en una empresa metal mecánica se fabrican válvulas, después del proceso de fundición se inspeccionan y se rechazan si: son incompletas, porosas, mal formadas. El proceso se hace por lotes de 500 válvulas. Muestra 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 20 17 18 19 21 22 23 24 25 defectuosos
122 GRAFICO DE CONTROL POR ATRIBUTOS, gráfico p A. Elaborar la gráfica. B. ¿Es similar a la siguiente gráfica?. C. Interpretar la gráfica.
123 La Gráfica de Control np
Es el formato más simple para revisar defectivos. Requiere tamaño de muestra constante. Se grafica directamente el número de defectivos de la muestra. La medida de tendencia central es el número promedio de artículos defectivos/muestra - np. Esta es la línea central de la gráfica.
124 Ejercicio en Minitab - Ejemplo de Gráfica np
Supongamos que tenemos un grupo de datos (npchart.mtw) que representan el número órdenes de compra ‘rechazadas’ del total diario de 62. Número de unidades defectivas por día Tiempo
125 Ejercicio en Minitab - Ejemplo de Gráfica np
Abra el archivo: npchart.mtw Stat > Control Charts > NP Variable = Número Subgrupo = 62
126 Ejercicio en Minitab - Gráfica np
h a r t f o r N u m b e r 1 U C L = 9 . 8 7 t n u o C e l 5 p m N P = 4 . 4 a S ¿? L C L = . 5 1 1 5 2 2 5 S a m p l e N u m b e r ¿Nota usted algo especial en los límites de control?
127 GRAFICO DE CONTROL POR ATRIBUTOS, gráfico np
Ejercicio 2: en un proceso de manufactura al final de la línea de ensamble se hace la prueba final. Se inspeccionan 20 lotes de componentes consecutivos con muestra tamaño 120. Se registra la cantidad de artículos defectuosos por muestra. Se utiliza el gráfico np. Muestra 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 14 12 11 13 15 16 17 18 19 20 defectuosos
128 GRAFICO DE CONTROL POR ATRIBUTOS, gráfico np A. Graficar los primeros resultados. B. ¿Es similar a la siguiente gráfica? C. Interpretar los resultados.
129 Distribución de Poisson
Aplica cuando se evalúan defectos. Las gráficas c y u se basan en esta distribución. Aplica cuando: el tamaño de la muestra (n) es “grande” la fracción defectiva (p) es “pequeña” np es menor que 20 Esta distribución tiene una medida de tendencia central (i.e. - número promedio de defectos por lote) y una medida de variabilidad (desviación estándar).
130 La Gráfica de Control C El formato más simple para observar defectos.
Se requiere tamaño de muestra constante -- de uno a varias centenas. Grafica el número de defectos en cada unidad de inspección/lote para cada muestra. La medida de tendencia central es el número promedio de defectos por lote -- c. La medida de variabilidad es la desviación estándar.
131 Ejercicio en Minitab – Ejemplo de Gráfica c
Supongamos que tenemos un grupo de datos (Cchart.mtw) que representan una inspección visual que se lleva a cabo en el proceso de envío de producto a un cliente. El número observado de defectos es igual al número de productos que se envían de más o menos con respecto al pedido del cliente. La medición se realiza en los patios de la bodega del cliente. Todos los pedidos requieren igual número de unidades. Número de fallas por pedido Tiempo
132 Ejercicio en Minitab - Ejemplo de Gráfica c
Stat > Control Charts > C Variable = Número
133 Ejercicio en Minitab - Gráfica c
h a r t f o r n u m b e r 2 U C L = 1 5 . 8 1 t n u o C e 1 p l m C = 7 . 5 6 a S L C L = . 5 1 1 5 2 2 5 S a m p l e N u m b e r ¿Que nos dice la gráfica acerca del proceso?
134 GRAFICO DE CONTROL POR ATRIBUTOS, gráfico c
Ejercicio 3: Los errores de alineación detectados en la inspección final de un producto se presentan a continuación: Muestra 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 21 24 28 20 31 25 19 18 22 23 26 27 29 30 32 33 34 39 errores Tamaño de muestra constante.
135 GRAFICO DE CONTROL POR ATRIBUTOS, gráfico c A. Graficar los primeros 26 resultados. B. ¿Es similar a la siguiente gráfica?. C. Interpretar los resultados.
136 La Gráfica de Control u Se usa para observar defectos.
Se puede usar con tamaño de muestra constante o variable. La medida de tendencia central es la media del número de defectos/unidad de estudio -- u. La medida de variabilidad es la desviación estándar.
137 Ejercicio en Minitab – Ejemplo de Gráfica u
Supongamos que tenemos un grupo de datos (uchart.mtw) que representan una prueba de inspección que se hace en el proceso de recepción y embarque. Todos los días se muestrean 8 furgones, revisando todos los defectos de auditoría final. Número de defectos Proporción de defectos Tiempo
138 Ejercicio en Minitab – Ejemplo de Gráfica u
Stat > Control Charts > U Variable = Número Tamaño del Subgrupo = 8
139 Ejercicio en Minitab - Gráfica u
h a r t f o r n u m b e r 3 . 5 U C L = 3 . 3 5 2 3 . t n 2 . 5 u o C 2 . e U = 1 . 8 9 3 l p m 1 . 5 a S 1 . . 5 L C L = . 4 3 3 6 . 5 1 1 5 S a m p l e N u m b e r
140 GRAFICO DE CONTROL POR ATRIBUTOS, gráfico u
Ejercicio 4 : Se desea establecer un gráfico de control en la línea de ensamble final. Se seleccionan cinco computadoras, registrándose los siguientes resultados: No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 n c 12 14 16 15 13 17 18 19 20
141 GRAFICO DE CONTROL POR ATRIBUTOS, gráfico u
A. Elaborar la gráfica de control u. B. ¿Es similar a la siguiente gráfica?. U Chart for d 3.0SL=3.794 _ U=1.930 Sample Count -3.0SL= Sample Number C. Interpretar los resultados.
142 GRAFICA DE CONTROL POR ATRIBUTOS
Por lo general se utilizan los gráficos de control por atributos en situaciones en donde: 1. Los operadores controlan las causas asignables y es necesario reducir las fallas del proceso. 2. El proceso consiste de operaciones de ensamble complejas y la calidad del producto es medida en términos de la ocurrencia de no conformidades, éxitos o no éxitos de la función del producto. 3. El control del proceso es necesario, pero datos medibles no se pueden obtener. 4. Situaciones en donde un resumen histórico del desempeño del proceso es necesario. Los gráficos de control por atributos, tal como la gráfica p, c y u son muy efectivas para resumir información acerca de los procesos.
143 Gráficas de Control para Datos Variables
X-media Mide el objetivo o el centro del proceso Verifica el cambio en la Media de la variable a través del tiempo Datos Individuales( X) Similar a la X-media Grafica puntos individuales en lugar de la Media Mediana Similar a la X-media Grafica todos los puntos en la muestra y el punto de enmedio se encierra en un círculo
144 Gráficas de Control para Datos Variables
Rango Se usa con la gráfica X-media Verifica la variabilidad del proceso a través del tiempo Mide la ganancia o pérdida de uniformidad Desviación Estándar ( Sigma) Similar a la gráfica de Rango Usa la estimación de Sigma de la muestra Rango Móvil Se grafica un rango nuevo con cada punto consecutivo Se usa con la gráfica individual Estas gráficas se emplean para verificar si hay causas especiales en la variabilidad del proceso
145 Control para Variables
Otras Gráficas de Control para Variables Sumas Acumulativas (CUSUM) detecta cambios abruptos pero leves en la media del proceso datos del pasado se combinan con datos actuales Gráfica de Promedio Móvil Suaviza los datos para enfatizar tendencias Cada punto incluye el efecto del valor actual más un número específico de puntos pasados Supone que los datos pasados y los presentes son igualmente importantes Promedio Móvil Exponencialmente Ponderado (EWMA) Usa pesos para enfatizar la importancia de los datos más recientes
146 Gráficas de Control X - R
147 Gráfica “X-RM” Gráficas para Rango Móvil y Mediciones Individuales Para procesos donde las mediciones se pueden obtener en un horario limitado. Si los datos a medir son de tipo continuo y se toman individualmente.
148 Gráfica “X-R” Gráficas para Rango y Media del subgrupo A veces resulta práctico utilizar 2 ó más valores en cada subgrupo. Nos ayudan a controlar el comportamiento de un proceso.
149 Principios Básicos X - R
Funciona porque: La media de las medias es igual a la media de la salida del proceso. X =  La desviación estándar de la distribución de los promedios de la muestra es igual a 1/ n½ veces la desviación estándar de las lecturas individuales en la salida del proceso. Sin importar la forma de la distribución de las lecturas individuales en la salida del proceso, la forma de la distribución de los promedios de la muestra es normal (forma de campana), siempre y cuando el tamaño de la muestra sea cuatro (4) o más. Este es el teorema del límite central.
150 Gráficas de Control X - R
Actividades Preliminares Ambiente - La alta gerencia debe establecer una atmósfera confortable que promueva la acción y el apoyo para todos. Procesos - Definir objetivos en los procesos donde los beneficios sean reales. Características - Fijar metas en características específicas cuya mejora traerá ganancias. Equipo de Mejora del Proceso - Formar un equipo para cada proceso que se va a graficar. Sistema de Medición - Escoger sistemas de medición y aparatos que sean fáciles de usar y que tengan la suficiente exactitud. Realizar estudios de errores de medición. Variación Innecesaria - Esta debe identificarse y eliminarse antes de empezar a graficar.
151 Gráficas de Control X - R
Muestreo por Gráficas de Control vs. la inspección 100% El muestreo por gráficas de control es simple y efectivo. Si se toman las acciones necesarias para eliminar las causas especiales y se comprueba la capacidad, la inspección100% se puede eliminar (solo tenga cuidado de seguir los planes especificados de inspección del cliente).
152 Gráficas de Control X - R
Las Fallas más Grandes de las empresas con Programas de Gráficas de Control : Llenar el sistema con gráficas de control sin tener un programa efectivo de mejora continua.
153 Ejercicio en Minitab - Gráficas X - R
Abra: Xbar.mtw Stat > Control Charts > X-R Variable = variable Subgroup = subgroup
154 Ejercicio en Minitab - Gráficas X - R
Salida X b a r a n d R C h a r t f o r : v a r i a b l e 9 . 5 U C L = 9 . 3 5 3 s n 8 . 5 a e M U = 7 . 9 6 7 M 7 . 5 6 . 5 L C L = 6 . 5 8 1 S u b g r o u p 1 2 5 U C L = 5 . 8 2 s 4 e g 3 n a R = 2 . 4 3 R 2 1 L C L = .
155 GRAFICA DE CONTROL POR VARIABLES
Los gráficos de control por variables se consideran convenientes bajo las siguientes circunstancias: 1. Un nuevo proceso se va a incorporar, o un nuevo producto está siendo manufacturado por un proceso existente. 2. El proceso ha estado en operación por algún tiempo, pero crónicamente está en problemas, o bien está inhabilitado para cumplir las especificaciones establecidas.
156 GRAFICA DE CONTROL POR VARIABLES
3. Pruebas destructivas (o bien otro procedimiento de prueba costoso) son requeridas. 4. El proceso está en problemas y los gráficos de control son útiles como herramienta de diagnóstico.
157 GRAFICA DE CONTROL POR VARIABLES
5. Se desea reducir el muestreo de aceptación cuando el proceso pueda ser operado en control. 6. Los gráficos de control por atributos han sido usados, pero el proceso ya sea está fuera de control o en control pero produciendo fuera de especificaciones. 7. Procesos con especificaciones demasiado cerradas o con otros problemas de manufactura.
158 GRAFICA DE CONTROL POR VARIABLES
8. Situaciones en donde el operador debe decidir ya sea si es necesario o no es necesario ajustar el proceso, o donde un paro de la línea debe ser evaluado. 9. Es deseable un cambio en las especificaciones del producto 10. La estabilidad y capacidad del proceso debe ser continuamente demostrada como parte de las regulaciones de la industria.
159 GRAFICO DE CONTROL Resumen: Guía para la implantación de Gráficos de Control. 1.- Determinar cual característica crítica del proceso controlar. 2.- Seleccionar el gráfico apropiado dependiendo del Crítico para Calidad de interés. 3.- Identificar en qué parte del proceso deben implantarse las gráficas de control. 4.- Seleccionar el método de recopilación de datos y el software a utilizar en el procesamiento de la información. 5.- Una vez implantadas, tomar acciones para mejorar el proceso como resultado del análisis de los gráficos de control.
160 Análisis de Patrones en las
Gráficas de Control Cualquier punto fuera del límite de control superior o inferior es señal de que el proceso está “fuera de control” De otro modo buscamos patrones usando reglas establecidas para reconocer las condiciones “fuera de control” Solamente use las reglas en las cuales los operadores pueden tomar acción.
161 Aprendiendo a Interpretar las Gráficas
LSC LIC 1 2 O b s e r v a t i o n N u m b e r Patrón Cíclico: Se observan ciclos repetidos en la gráfica. Esta configuración puede ser el resultado de un cambio sistemático como temperatura, fatiga del operador, rotación regular de operadores y/o máquinas, fluctuaciones de voltaje o presión, ventas de fin de mes, entregas a clientes cada mes, etc...
162 Aprendiendo a Interpretar las Gráficas
LSC LIC 1 2 O b s e r v a t i o n N u m b e r Mezcla: Se observa que la mayoría de los puntos tienden a caer muy cerca de los límites de control, y relativamente pocos cerca de la línea central. Una condición de mezcla la generan dos o más distribuciones que se traslapan generando la salida del proceso. La severidad de este modelo depende de qué tanto se traslapen las distribuciones. Algunas veces la mezcla es el resultado de un “sobre-control”, donde los operadores hacen demasiados ajustes al proceso muy frecuentemente respondiendo a la variación normal en lugar de reaccionar a las causas especiales únicamente.
163 Aprendiendo a Interpretar las Gráficas
LSC LIC 1 2 O b s e r v a t i o n N u m b e r Cambios en el Nivel del proceso: El promedio del proceso cambia a un nuevo nivel. Estos cambios resultan por la introducción de algo nuevo: operadores, materiales, métodos, máquinas, etc. También puede ser un cambio en los métodos de inspección o cambio de estándares por mejoras al proceso.
164 Aprendiendo a Interpretar las Gráficas
LSC LIC 5 1 1 5 O b s e r v a t i o n N u m b e r Tendencia: Movimiento continuo en una dirección. Las tendencias son ocasionadas usualmente por el desgaste gradual de una herramienta o el deterioro de algún otro componente crítico del proceso. Las tendencias pueden resultar también por las influencias de la estación del año, tales como temperatura, ventas en mayo, entregas de producto al fin de año.
165 Aprendiendo a Interpretar las Gráficas
LSC LIC 1 2 O b s e r v a t i o n N u m b e r Estratificación: Los puntos graficados tienen la tendencia a agruparse cerca de la línea central. Una causa potencial de la estratificación es el cálculo incorrecto de los límites de control. También puede ser que el proceso ha mejorado y su distribución ya es más angosta. De cualquier forma, se deben recalcular los límites de control.
166 Interpretación de las gráficas de control
Puntos fuera de control Tendencias continuas Cambios repentinos de nivel 12-12
167 Interpretación de las gráficas de control
Ciclos Inestabilidad 12-13
168 Reglas de Minitab para Gráficas de Control
Minitab tiene funciones que nos permiten probar los datos para causas especiales
169 Reglas de Minitab para Gráficas de Control
Para elegir las reglas a las necesidades de su área, solamente haga “click”sobre el cuadrito de cada regla
170 Analizar e interpretar gráficas, es encontrar el remedio a nuestros problemas.
Es como el médico al revisar nuestra salud, una vez hecho el diagnóstico, es cuestión de tomar la medicina. En los procesos y los negocios, es igual, debemos aprender a medir, para mejorar…lo que no es mesurable, jamás será mejorable…
171 (ANALISIS DEL SISTEMA DE MEDICIÓN)
172 Análisis de Sistemas de Medición
PROPOSITO: Proporcionar un método objetivo de analizar la validez del sistema de medición. OBJETIVOS: 1.	Identificar y comprender los componentes de la variación de la medición. 2.	Usar Minitab para realizar un estudio Gage RyR (de calibración). Comprender la diferencia entre “% de estudio” y “% de tolerancia” Métodos de Gage RyR: Media X/R y ANOVA 3.	Aprender a desarrollar un Gage RyR para datos discretos. 4.	Entender como Validar datos no medibles. 5.	Identificar oportunidades de mejora.
173 El estudio del Gage RyR tiene la respuesta.
El fundamento de cualquier proyecto estadístico es la Medición ¿Qué tan buenos son tus datos realmente? La estadística está fundada en la idea de tomar decisiones basadas en datos. Los datos que alimentan esta decisión hacen que el proceso sea confiable. Las decisiones basadas en datos no confiables no son diferentes a las decisiones tomadas sin tener datos El Estudio del Gage RyR es un método usado para analizar un sistema de medición para determinar la cantidad y el tipo de variación (error) cuando se mide algo El estudio del Gage RyR nos permite: Determinar si el error de medición es pequeño y aceptable relativo a la variación del proceso o especificación del producto Determinar la confianza de la “certeza” de los datos. Obtener una adecuada resolución del Gage. Enfocar los esfuerzos de mejora si la variación de la medición es inaceptable. ¿El sistema de medición es lo suficientemente bueno para la recolección de datos? El estudio del Gage RyR tiene la respuesta.
174 Gage RyR de la medición del espesor de pintura
Tres inspectores midieron y anotaron el espesor de pintura de 10 partes. Cada inspector midió cada parte 2 veces. Los datos son representados en la siguiente gráfica: Que podemos ver del sistema de medición analizando las gráficas: ¿Existe concordancia entre los operadores? ¿Es un operador consistente abajo o arriba de los otros? ¿Pueden los operadores repetir su medición de cada parte? ¿Qué más? La variación del sistema de medición puede ser cuantificado usando el Estudio del Gage RyR.
175 ¿Porqué es importante el Estudio del Gage RyR?
El Gage RyR es un método usado para analizar un sistema de medición determinando la cantidad y tipo de variación (error) obtenido cuando se mide algo. Un Gage RyR es importante porque proporcionará información acerca de los datos: El error de medición es suficientemente pequeño y aceptable relativo a la variación del proceso o especificación del producto Donde se deberán enfocar los esfuerzos de mejora si el sistema de medición es inaceptable Confianza en la “veracidad” de los datos Adecuada resolución del dispositivo de medición
176 Preguntas Fundamentales sobre Medición
¿Qué es una “medición”? Una comparación entre una cantidad desconocida y una cantidad conocida. ¿Por qué necesitamos datos de medición? Para tomar decisiones acerca de la aceptación de productos o los procesos de control ¿Acepto la pieza o no? ¿El proceso está bien o necesita algún ajuste? ¿Qué esperamos de los datos de medición? Exactitud: Los datos dicen la verdad Repetibilidad: Una misma persona vuelve a medir y obtiene el mismo valor Reproducibilidad: Si la parte se mide por una persona u otra, no se esperan resultados diferentes, es decir los resultados son independientes del operador ¿Qué es un gage (equipo de medición)? -	Cualquier instrumento usado para medir ¿Qué es un operador -	Una persona o dispositivo que usa un gage para hacer una medición.
177 Variación Total de Datos
Entradas salidas Entradas Salidas Partes Preguntas Más Frecuentes Acerca de la Medición ¿Qué es un “Sistema de Medición -Todo lo asociado con la toma de medidas: La gente, la herramienta de medición, el material, el método y el ambiente, todo conocido como: -- El “Sistema de Medición”. Observaciones Mediciones datos Piensa en el “Sistema de Medición” como un sub-proceso que puede agregar variación a los datos de medición. El objetivo es usar un proceso de medición que arroje al sistema la menor cantidad de error de medición. 2Total = 2Parte-Parte + 2RyR Variación causada por las Diferencias entre las Partes Variación por error de medición Variación Total de Datos La variación observada de cualquier grupo de datos es la suma de la variación real de las partes mas la variación del sistema de medición.
178 Preguntas más Frecuentemente Hechas Acerca de los Datos de Medición
¿Que es un Estudio de Gage RyR (GR&R)? -	Es un método usado para analizar un sistema de medición para determinar la cantidad de variación (error) obtenido cuando se mide algo. ¿Qué es Repetibilidad? -	Variación de la medición cuando una persona usa el mismo instrumento para medir la misma parte. ¿Qué es Reproducibilidad? - Variación en el promedio de las mediciones obtenidas cuando dos o más personas usan el mismo instrumento para medir las mismas partes. ¿Qué es Exactitud? - La diferencia entre el promedio observado de las mediciones y el promedio real. Promedio Real Exactitud Promedio Observado
179 Fuentes de Variación de la Medición
Variación Observada en el Proceso Variación Actual del Proceso Variación de la Medición Variación del Proceso a Largo Plazo slt Variación del Proceso a Corto Plazo sst Variación dentro de la Muestra Variación debida al Equipo de Medición Variación debida a los Operadores Exactitud Reproducibilidad Repetibilidad Estabilidad Linealidad Los métodos del Gage RyR que estudiaremos nos proporcionarán las estimaciones de la variación total de la medición, la variación atribuible a la repetibilidad del equipo de medición y la variación atribuible a los operadores/inspectores. La variación del Sistema de Medición es determinada usando el Estudio del Gage de Repetibilidad y Reproducibilidad
180 Resolución La Resolución es definida como la cantidad más pequeña que el instrumento de medición es capaz de leer. Considerando la parte A y la parte B. Las longitudes de estas partes son muy similares. La resolución describe la habilidad de distinguir la diferencia entre estas dos partes. Parte A Parte A A = 2 B = 2 A = 2.2 B = 2.0 Parte B Parte B Debido a que la resolución de la escala es más grande que la diferencia entre las dos partes, ambas partes tendrán la misma medida. La resolución de la segunda escala es más pequeña que la diferencia entre las partes, Entonces las partes tendrán diferente medida. El Instrumento de Medición deberá tener una resolución menor o igual al 10% de la especificación o variación del proceso.
181 Objetivo del Análisis del Gage RyR
El principal objetivo de este análisis en un proyecto es determinar si los datos usados en el proyecto son confiables. Este análisis puede ser usado también para: Evaluar un equipo de medición nuevo Comparar un método de medición con otro Evaluar un método que se sospecha deficiente Identificar y solucionar la variación del sistema de medición
182 Plan de Estudio del Gage RyR
1. Identificar el Tipo de Datos 2. Identificar las Fuentes de Variación 3.	Selección de Muestras 4.	Recolección de datos 5.	Análisis de los Datos
183 Plan de Estudio del Gage RyR
1. Identificar el Tipo de los Datos Datos continuos de una medición no destructiva Datos continuos de una medición destructiva Datos Discretos Binarios (Solo dos opciones como: pasa, no pasa) Datos Discretos - categorías -(Más de dos opciones) Datos no medibles (No provienen de una medición física, tales como datos de ventas y financieros) Datos de encuestas La recolección de datos y el método de análisis depende del tipo de los datos.
184 Plan de Estudio del Gage RyR
2. Identificar la Fuente de variación Mediciones (Tiempo en Minutos) 47.1 76.5 32.8 44.6 45.6 44.3 55.2 47.7 50.9 38.4 48.4 74.2 32.6 43.3 45.4 45.0 55.7 47.9 50.8 37.1 48.5 77.8 45.5 47.0 46.0 55.1 49.9 51.3 39.0 48.0 80.7 31.4 46.1 54.7 49.2 54.0 38.5 Tiempo para reparar algo. Los datos provienen del proceso de atención a clientes. Nótese la variación. ¿Cuáles son las causas de esta variación? ¿La variación se debe a la diferencia real en los tiempos para reparar la falla? o, ¿podría ser la variación causada por los errores de medición (error del Sistema de medición)? Actualmente, la variación que se observa en esta lista proviene de ambas situaciones.
185 Plan de Estudio del Gage RyR
2. Identificar la Fuente de variación…Cont. Se pueden usar diagramas de espina de pescado para identificar las posibles causas de variación del sistema de medición. El sistema de medición usado para validar el tiempo de reparación tiene 5 fuentes de variación: Personal, Herramienta de Medición, Material, Método y Medio Ambiente. Las fuentes de variación pueden ser designadas dentro del Estudio del Gage RyR
186 Plan de Estudio del Gage RyR
3. Selección de la Muestra Datos Continuos Seleccionar muestras que cubran el rango completo de observaciones esperadas. La variación de la muestra deberá ser representativa de la variación actual del proceso. Seleccionar muestras fuera de especificación tanto a la máxima como a la mínima Datos Continuos (Pruebas Destructivas) Seleccionar muestras homogéneas (Minimizando la variación dentro de ellas) que cubran el rango completo de observaciones esperadas. Datos Discretos Seleccionar piezas dentro y fuera de especificación Seleccionar algunas muestras cercanas al límite de especificación (zona marginal) Datos no-medibles y Datos de Encuestas Seleccionar muestras representativas La selección de la muestra es crítica para obtener una correcta evaluación de la variación del sistema de medición.
187 Plan de Estudio del Gage RyR
4. Recolección de Datos Use el procedimiento típico de medición Asegúrese que el instrumento de medición esté calibrado Asegúrese que tenga la resolución adecuada Use al menos dos operadores Los operadores que normalmente hacen la medición son quienes deberán desarrollar el Gage RyR. Generalmente mida 10 unidades Cada unidad será medida 2 o 3 veces por cada operador.
188 Ejemplo de hoja de recolección de datos
4. Recolección de Datos - continuación Ejemplo de hoja de recolección de datos (Preferentemente una para cada operador para evitar referencias previas que podrían influir en los resultados.) Recuerda que el orden de la medición deberá ser aleatorio en cada repetición
189 Recolección de Datos Cada operador mide cada pieza en orden aleatorio
Repetir el paso anterior el número de veces acordado ¡Anotar todos los datos!
190 Conocer que método de análisis deberá usarse
5. Análisis de los datos Conocer que método de análisis deberá usarse Datos Continuos Método Corto ANOVA (Gage RyR con Minitab) Datos Discretos Datos Binarios (Sólo 2 opciones) Datos Discretos (más de 2 opciones) Validación de Datos Validación de la Medición
191 Análisis de Datos - Cont...
Método Corto J	Proporciona un rápido estimado de la variación de la medición o sgage J	Solo requiere de 5 piezas y 2 operadores K	Los Cálculos son rápidos y a mano L	La contribución de Repetibilidad y Reproducibilidad no pueden separarse ANOVA (Gage RyR por Minitab) J	Da un mucho mejor estimado de sgage J	Los errores producidos por Repetibilidad y Reproducibilidad se determinan por separado L	Requiere más recolección de datos
192 %GR&R = ---------------- x 100
Cálculo del %GR&R para Datos Continuos Gage RyR como % de Tolerancia (%GR&R) 5.15 sgage Tolerancia %GR&R = x 100 Donde: sgage = Variación de la medición Tolerancia = LSE - LIE LSE = Límite Sup. de Especificación. LIE = Límite Inf. de Especificación. -2.575 +2.575 99% 5.15 s Para Tolerancias Bilaterales 5.15 de la Desv. Est. contiene el 99% de la distribución normal Para tolerancias unilaterales ... Usar el factor 2.33 sgage Tolerancia = LSE - media o media - LIE  Siempre usa la media histórica
193 El Gage RyR Método Corto
El Gage RyR Método Corto proporcionará una indicación rápida de la variación total de la medición en el proceso de obtención de datos. Nota: El Gage RyR corto no proporcionará información alguna de la contribución de la Repetibilidad o Reproducibilidad en la variación total de la medición. Rango = max - min Parte Operador A Operador B Rango 1 2 3 4 5 Suma de Rangos: Rango Promedio (R): Rango Promedio (R) = S R/n donde: n = número de partes
194 El Gage RyR Método Corto
Cálculos: = 100 _____ (_____) 15 . 5 y % Tolerancia R GR gage s Meta: <20% Sigma gage es calculada dividiendo el rango promedio entre la constante d*; donde d* es determinado de la tabla inferior. d* se usa para el estimado de la Desviación Estándar usando el rango promedio. 5.15 Desv. Estándar contienen el 99% de la distribución normal. d* Valores de la distribución de los Rangos Promedio Número de Partes 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 N ú m e r o d e O p e r a d o r e s
195 Estudio Corto Gage RyR Estudio de la Altura del Ensamble
Un nuevo sistema de medición óptico fue comprado para medir la altura de un ensamble de componentes. La tolerancia para la altura del ensamble es = ± pulgadas. Fueron ocupados dos operadores en el estudio Gage RyR para medir las alturas de 5 ensambles. 2.000 ± 0.015 Hoja de Cálculo de Datos: Parte Operador A Operador B Rango 1 2.003 2.001 0.002 2 1.998 2.003 0.005 3 2.007 2.006 0.001 4 2.001 1.998 0.003 5 1.999 2.003 0.004 Suma de Rangos 0.015
196 Ejemplo de Estudio Corto:
Cálculos: n = número de piezas Rango Promedio, ( R ) =  R/n = .015/5 = .003 Error del Sist.de Medición (GRR) = (5.15/1.19) ( R ) = (4.33)(.003) = .013 GRR como un % de la Tolerancia = (.013X 100) /.030 = 43.3% Gage RyR El Error del sistema de medición se calcula multiplicando el Rango Promedio por una Constante (4.33 en el ejemplo). El valor constante se deriva de la razón 5.15/ d* , donde d* se determina de la tabla. Para el ejemplo, d* = 1.19, para 5 piezas y 2 operadores.
197 Ejemplo de Gage RyR Método ANOVA
Se ha desarrollado un Gage RyR para medir el espesor de una pintura. Tres inspectores miden y anotan el espesor de 10 partes seleccionadas. Cada operador mide cada parte dos veces. Especificación del espesor de pintura: mils. Abrir el archivo: gage.mtw Los datos deberán ser introducidos en columnas para que Minitab desarrolle la estadística del Gage RyR.
198 Ejemplo de Gage RyR Método ANOVA
Una gráfica de puntos revelaría la variación inherente al proceso de medición Espesor de pintura - GR&R Study Repetibilidad Variación del mismo operador (Variación del Equipo) Reproducibilidad Variación Entre Operadores (Variación del Operador) ¿Cómo podremos cuantificar la variación de la medición de estos datos? Usar el Gage RyR para cuantificar las fuentes de variación.
199 Ejemplo de Gage RyR Método ANOVA
El método de ANOVA estima la variación debida a: Repetibilidad del equipo de medición, y Reproducibilidad entre operadores Vamos a analizar los datos usando Minitab Selecciona: Stat > Quality Tools > Gage RyR Study
200 Ejemplo de Gage RyR Método ANOVA
Entradas: Columna con datos de las partes Columna con datos de los operadores Columna con datos de la medición Selecciona Gage Info para adicionar Información General. Selecciona Options para introducir la tolerancia Tolerancia es 2.00 mils
201 Ejemplo de Gage RyR Método ANOVA (GR&R como % de tolerancia)
Gage RyR Study - ANOVA Method Gage RyR for Thickness Two-Way ANOVA Table With Interaction Source DF SS MS F P Part Operator Operator*Part Repeatability Total Gage RyR Source VarComp StdDev *Sigma Total Gage RyR Repeatability Reproducibility Operator Operator*Part Part-To-Part Total Variation Source %Contribution %Study Var %Tolerance Total Gage RyR Repeatability Reproducibility Operator Operator*Part Part-To-Part Total Variation Number of Distinct Categories = 4 La Ventana de Sesión tiene todo el análisis numérico... La Tabla de ANOVA es la base de los estimados de varianza del Gage RyR. Si el valor de “p” es menor de 0.05, entonces puede decir con al menos el 95% de confianza que esta variable contribuye significativamente con el total de la variación ¿Recuerdas el valor de 5.15? sgage srepetibilidad sreproducibilidad %GR&R (GR&R como % de tolerancia) GR&R como % de GR&R Estudio de variación de la muestra El Número de Categorías indica la adecuada resolución del gage (deberá ser  4)
202 Criterio de Evaluación del % del Gage RyR y % de Estudio de Variación
Aceptable si es menor de 20% Condicional si está entre 20% to 30% Inaceptable si es mayor de 30% Tener cuidado con el riesgo asociado al medir el proceso con un sistema de medición inaceptable Mejorar el sistema de medición inaceptable o condicional antes de generar los datos
203 Ejemplo de Gage RyR Método ANOVA
Cálculos y Explicaciones sgage es calculado de los términos de la varianza de repetibilidad y reproducibilidad usando la siguiente relación. 2gage = 2repetibilidad + 2reproducibilidad %Tolerancia (%GR&R) se calcula como se discutió anteriormente. Se usa para comparar la variación de la medición con respecto a los límites de especificación. Es una medida de que tan bien el sistema puede determinar si un producto está fuera o dentro de especificación 2.33 para unilateral %GR&R = x 100 5.15 sgage LSE - LIE En este ejemplo %GR&R fué 17.15%. ¿Es bueno? Si, el sistema de medición es aceptable para determinar la aceptación o rechazo del producto.
204 Ejemplo de Gage RyR Método ANOVA
Cálculos y Explicaciones - continuación %Estudio de Variación Se usa para comparar la variación de la medición y la variación del proceso‡. Es una medición de que tan bueno es el sistema de medición para usarse en el control de proceso. sgage svariación total %Estudio de Variación = x 100 ‡La variación del proceso es determinada por la variación de las muestras. Por lo tanto, es extremadamente importante escoger piezas que representen la variación del proceso real. En este ejemplo el %Estudio de Variación fué 32.66%. ¿Es bueno? No, el sistema de medición es inaceptable para usarlo en el estudio del proceso. Nota: El %Estudio de Variación estadístico es usado por el método de ANOVA del GR&R para datos continuos solamente.
205 Ejemplo de Gage RyR Método ANOVA
Cálculos y Explicaciones - continuación El Número de Categorías Distintivas representa el número de intervalos de confianza que no se traslapan y que abarcarán el rango de la variación del producto. Se considera también como el número de grupos dentro de sus datos de proceso que puede discernir su sistema de medición Categorías Distintivas = x 1.41 sparte a-parte sgage Categorías Distintivas Decisión / Valor NO VALIDO para tomar decisiones del control de proceso < 2 2 – 3 Decisiones Binarias (“Pasa/No Pasa”) Resolución Suficiente Aceptable para tomar decisiones del control de proceso  4 Es este ejemplo el número de categorías distintivas fué 4. ¿Es bueno? Si, el sistema tiene le suficiente resolución. Nota: El %Estudio de Variación estadístico es usado por el método de ANOVA del GR&R para datos continuos solamente.
206 ¿Qué dicen las gráficas?
= X R d 3 2 Límites Interpretación de la gráfica de Control: La mayoría de los puntos están “Fuera de Control”- ¡Fantástico! Los puntos “Fuera de Control” indican que los operadores distinguen las piezas diferentes. (Los límites de Control se calculan de la variación entre operadores- poca variación significa límites de control estrechos) En la Gráfica de Rango, todos los puntos deberían estar “Bajo Control”. Esto indica que no existen valores fuera de lo común entre las pruebas de medición.
207 Ejemplo de Gage RyR Método ANOVA
Gráficas - continuación…. Inaceptable  30% 20%  Condicional < 30% 30% 20% Aceptable  20% El sistema de medición es: Aceptable para aplicaciones de “Aceptación de Producto” Inaceptable para toma de decisiones de “Control de Proceso” ¡El Sistema de Medición deberá ser mejorado! ¿Dónde deberán enfocarse los esfuerzos de mejora: en los operadores o en el equipo? En los Operadores porque la Reproducibilidad es el máximo contribuyente a la variación del Gage RyR.
208 Ejemplo de Gage RyR Método ANOVA
Gráficas - continuación…. Esta es una gráfica de puntos por operador. Es notable que el promedio de las lecturas del operador 2 es menor que el de los operadores 1 y 3. El promedio de las lecturas de los operadores 1 y 3 son casi el mismo. La dispersión de los datos es la misma para cada operador. ¿La contribución de los operadores a la variación de la medición es estadísticamente significativa? Si, porque el valor p del ANOVA es < 0.05
209 Ejemplo de Gage RyR Método ANOVA
Gráficas - continuación…. Esta es la gráfica de puntos de las partes. Las partes obviamente difieren en espesor. Recuerda que las partes fueron seleccionadas para que representaran la variación del proceso real. La variación de la pieza 10 es mayor que cualquier otra ¿Las partes contribuyen significativamente a la variación de la medición? No, porque la variación de parte a parte es producto de la variación del proceso, no del sistema de medición. Recuerda que... 2Total = 2Producto + 2Medición
210 Ejemplo de Gage RyR Método ANOVA
Gráficas - continuación…. Esta gráfica muestra como los operadores concuerdan con su medición en cada parte. ¿Que se nota en esta gráfica? El Op. 2 es usualmente inferior (efecto sistemático del operador) Hay concordancia entre los operadores en 2, 6 y 7 El op. 1 reporta un alto espesor que los demás en 4 El op. 1 reporta alto espesor que el 2 en la mayoría de las partes, sin embargo el 2 obtiene una lectura mayor que el 1 en la parte 6 (interacción) ¿La interacción Operador*Parte contribuye significativamente a la variación de la medición? Si, porque el valor de “p” de Operador*Parte es < 0.05
211 Ejemplo de Gage RyR Método ANOVA
¿Qué aprendimos acerca de la medición del espesor? ¿Fué el sistema de medición aceptable para aceptar o rechazar producto? ¿Fué el sistema de medición aceptable para el control de proceso? ¿Tiene el sistema de medición suficiente resolución? ¿Los operadores contribuyen significativamente a la variación del sistema de medición? ¿Las partes contribuyen significativamente a la variación del sistema de medición? ¿Es el equipo (gage de espesores) un contribuyente importante a la variación del sistema de medición? ¿Dónde deberán enfocarse los esfuerzos para mejorar el sistema de medición?
212 ¿Cuáles son los riesgos de aceptar resultados equivocados del Gage?
Riesgo de rechazar una pieza buena Costos Malos Riesgo de aceptar una pieza mala Cumplimiento Malo -4 -3 -2 -1 1 2 3 4
213 ¿Qué tan buen inspector eres tú? ¡Veamos!
” Ejercicio : Estudio de la pieza Cada equipo realizará un estudio Gage RyR largo de una muestra usando sistemas de medición.
214 Ejercicio: Estudio de la pieza
Recolección de datos: Cada equipo deberá escoger al menos 3 operadores para medir el Diam. Ext. de la pieza. Otro miembro del equipo deberá numerar las piezas del 1 al 10 y dárselas a cada operador en orden aleatorio. Los inspectores deberán medir las piezas de manera independiente. No deberán colaborar mientras se recolectan los datos. Todos los operadores medirán todas las partes una vez. Todos los operadores repetirán la medición al menos una vez más. Otro miembro del equipo alimentará los datos a Minitab.
215 Ejercicio: Estudio de la pieza
Recolectar los datos del Gage RyR como se describe en la página anterior Correr el Estudio del Gage RyR en Minitab (Stat > Quality Tools > Gage RyR Study) Estimar las fuentes de variación Anotar los resultados del estudio del Gage RyR y responder las preguntas del cuestionario. Mejorar el sistema de medición Volver a correr el Gage RyR usando los mismos operadores Completar el cuestionario Seleccionar a una persona para que reporte los resultados del equipo.
216 Ejercicio: Estudio de la pieza
Equipo: _____ Resultados del Gage RyR inicial: sgage = __________ srepetibilidad = __________ sreproducibilidad = __________ GR&R % de Tolerancia = __________ GR&R % of Estudio de Variación = __________ ¿Fué aceptable la medición para la aceptar o rechazar el producto? ______ ¿Fué aceptable el sistema de medición para el proceso de control? ______ ¿El sistema de medición tuvo la resolución adecuada? ______ ¿Necesita ser mejorado el sistema de medición? ______ De ser así ¿Donde deberá enfocarse la mejora? ¿Los operadores contribuyeron significativamente a la variación del sistema de medición? ______ El instrumento de medición (vernier) contribuyó significativamente a la variación del sist. De med.? ______
217 Ejercicio: Estudio de la pieza
Sistema de Medición Mejorado ¿Cuáles fueron las fuentes de variación identificadas? ¿Qué se hizo para mejorar el sistema de medición? Resultados del Gage RyR mejorado: sgage = __________ srepetibilidad = _________ sreproducibilidad = __________ GR&R % de Tolerancia = __________ GR&R % of Estudio de Variación = __________ ¿Necesita ser mejorado el sistema de medición? ______ De ser así ¿Donde deberá enfocarse la mejora?
218 ¿Qué hacer si los datos provienen de una prueba destructiva?
Algunas pruebas (Torque, Resistencia a la elongación, Tensión, Dureza, etc. son pruebas destructivas. La muestra no puede ser medida más que por un operador una vez. Las muestras deberán ser seleccionadas minimizando la variación de las partes. Cada operador no mide la misma muestra Cada operador mide una porción de la misma muestra. Por lo tanto, las muestras deberán ser tan homogéneas como sea posible. Muestra 3 Muestra 2 Muestra1 Pza 1 - “Muestra Interna” Diferencia entre partes Los datos se recolectan de la manera usual. ANOVA se usa para analizar los datos de una prueba destructiva para el análisis del Gage RyR
219 Ejemplo de Prueba Destructiva
Considere un Gage RyR de la rheometría de un hule. Tres operadores medirán 8 muestras de hule. Cada muestra deberá medirse 3 veces. Cada porción de una muestra puede ser medida solamente una vez, pues al efectuar la medición la pieza se destruye. Muestra 3 Muestra 6 Muestra 7 Muestra 4 Muestra 8 Muestra5 Muestra 2 Muestra 1 A B 1-1 1-2 1-3 C
220 Ejemplo de Prueba Destructiva
Factores del gage RyR destructivo: Operadores Muestra División (Porción de la muestra) La variación de la porción de la muestra puede no ser separada de la Repetibilidad Análisis: Escoger muestras que minimicen la variación de las porciones. Analizar los datos usando ANOVA igual que para pruebas no destructivas. Entender que la variación asignada a la repetibilidad incluye la variación de la misma muestra (Porción).
221 Conceptos Clave - Análisis de Sistemas de Medición
Debe SIEMPRE verificar su sistema de medición. Las muestras deben contener partes que cubran el rango completo de las medidas potenciales, incluyendo puntos fuera del rango esperado de valores. La resolución del aparato debe ser menor del 10% del rango potencial de medición. Evalue las RyR de medición como % del estudio de variación cuando la medición se use para decisiones de proceso. (¿Ha cambiado el proceso?) Use % de tolerancia cuando la medición se usa para aceptar o rechazar partes. Repetibilidad - variación del equipo Reproducibilidad - variación del operador RyR de Medición > 30% requiere mejora.
222 Conceptos Clave - Análisis de Sistemas de Medición
El Estudio Corto es un método rápido para determinar RyR total. Se usa para encontrar los problemas. Método ANOVA - El método más exacto que proporciona Repetibilidad, Reproducibilidad, RyR Total e Interacción Operador*Parte. El estudio RyR debe realizarse sobre sus variables Y - X’s potenciales. El Número de Categorías Distintivas deben ser > 4 para mediciones de procesos. Es un punto de decisión clave en su proyecto. No puede continuar con una medición mala.
223 P P A P
224 Temario Introducción. Propósito. Aplicabilidad. Alcance.
Sección 1 Generalidades. Sección 2 Requerimientos de Proceso PPAP. Sección 3 Notificación al cliente y requerimientos de sumisión. Sección 4 Sumisión de cliente- Niveles de evidencia. Sección 5 Estatus de sumisión de la parte. Sección 6 Retención de registros.
225 Diagrama de Flujo de Proceso PPAP ejemplo
Cliente Orden de compra del cliente Especificaciones Del cliente Requerimientos del diseño de logística PSW aprobado Recepción y aprobación de PSW Validación del proceso PSO / Run at Rate Cambios de ingeniería Proyectos y APQP Información PPAP Tabla 4.1 cubiertos de PPAP completo Aprobado Sub misión del PPAP Cambios iniciales A proveedor
226 Propósito El PPAP 4 edición, define los requerimientos generales referente al proceso de aprobación de partes de producción, incluyendo los materiales a granel.
227 Aplicación El PPAP puede aplicarse para los siguientes puntos.
Proveedores de partes de producción. Partes de servicio. Materiales de producción. Materiales a granel. (No se requiere, excepto lo que el cliente pida). Nota 1. Identificar los requerimientos específicos del cliente. Nota 2. Un cliente puede formalmente declinar el requerimiento del PPAP. Nota 3. Una oración o proveedor puede declinar el requerimemiento del PPAP, el cual puede hacerse por medio escrito. El proveedor o la organización debe obtener un documento donde se especifique que el PPAP ha sido declinado. Nota 4. Los catálogos de partes son identificados y/u ordenados por especificaciones funcionales o por industria.
228 Alcance El término “SHALL” (debe) es mandatario.
El término “SHOULD” (debe) indica ser una recomendación. Las anotaciones “NOTA”, son herramientas de clarificación del punto mencionado. Los términos y definiciones marcado en la norma PPAP hacen referencia a la especificación Técnica ISO / TS
229 Sección 1. Generalidades.
La organización debe obtener la aprobación de parte del cliente para: Una nueva parte o producto (por ejemplo especificación de la parte, material, etc.) Corrección de una discrepancia previo a una parte emitida. Modificación del producto por un cambio de ingeniería, especificación o material. Cualquier situación requerida en la sección no. 3. Nota: Para cualquier pregunta concerniente a la aprobación de la parte, hay que dirigirse al cliente.
230 Sección 2. Requerimientos del proceso de aprobación.
2.1 Corridas de producción significantes. Para la producción de partes. Corridas significantes deben ser de 1 a 8 horas de producción y con 300 piezas consecutivas, considerando los criterios de calidad correspondiente. La corrida debe ser en sitio. Usar los herramentales de producción, el proceso de producción, materiales y los operadores de producción. Las partes como cavidades, procesos múltiples, herramentales, moldes deben ser medidas y probadas por separado.
231 2.1 Corridas de producción significantes.
Para partes a granel. No se especifica el no. De partes requeridas. Las muestras emitidas deben tomarse de una forma que se asegure que es una muestra representativa de la operación de proceso. Nota: Para los materiales a granel, el histórico de producción hasta el producto actual puede ser usado como información estadística, para desarrollar nuevos productos o productos similares. En el caso de que no exista un histórico, se realiza un plan de producción con el cual se considere la capacidad de producto.
232 2.2 Requerimientos de PPAP.
La organización debe: Conocer todos los requerimientos del PPAP. Conocer las especificaciones del cliente. Las partes de producción deben cumplir con los cambios de ingeniería y las especificaciones (incluyendo seguridad y requerimientos regulatorios) Para los materiales a granel, los requerimientos del PPAP se definen en el apéndice F. En el caso de que no se puedan cumplir las especificaciones del cliente, la organización debe contactarlo y presentarle una solución de problema, para que a su vez sea solucionado por el cliente. Nota: Los puntos al pueden ser no aplicados a todos los clientes, debido a que son puntos relacionados con partes de apariencia, partes plásticas.
233 2.2.1 Registros de diseño. La organización debe tener registros de diseño de partes o productos, incluyendo los registros de los componentes. Los registros en forma electrónica CAD / CAM, datos matemáticos. La organización debe de tener una copia de respaldo ( por ejemplo, dibujos, tolerancias geométricas y dimensionales, GD&T) , para identificar los puntos de medición. Nota 1. Para cualquier producto vendible, parte o componente, donde solamente exista un único diseño, los registros pueden hacer referencia a otros registros. Nota 2. En un único diseño puede presentarse una o varias partes de un diseño o configuraciones de ensambles.
234 2.2.1 Registros de diseño. Nota 3. Las partes identificadas como caja negra, los registros son considerados como interfaces de desarrollo. Nota 4. Para las partes consideradas como de catálogo son consideradas sus registros de diseño solamente como especificación funcional o referencia. Nota 5. Los materiales a granel, los registros de diseño pueden ser : Identificación de materia prima. Formularios. Parámetros. Especificaciones de producto terminado. Criterios de aceptación. Si los resultados dimensionales no aplican, entonces los requerimientos de CAD / CAM no son aplicables tampoco.
235 2.2.1.1 Reporte de composición de material de la parte.
La organización debe proveer una evidencia de un reporte de la composición del material o sustancia, ésta puede ser requerida por el cliente. Nota: el reporte de materiales puede ser cubierto con el IMDS ( International Material Data System), u otro requerido por el sistema del cliente. Los IMDS pueden ser encontrados en la siguiente página web
236 2.2.1.2 Marcaje de partes plásticas (polímeros)
Donde se aplique, la organización debe identificar las partes de polímeros con los símbolos de acuerdo con la norma ISO 11469, “Plásticos-Identificación genérica y marcaje de los productos plásticos” e ISO 1629 “Ligas y acetales- Nomenclatura”. El peso debe considerarse de la siguiente forma, para partes plásticas que pesan menos de 100g ( usar ISO / ) y Partes elásticas que pesen menos de 200g ( usar ISO / 1629) Nota: Para la nomenclatura y abreviaciones de referencia pueden dirigirse a ISO y son consideradas en ISO los polímeros y en ISO para fibras y aditivos.
237 2.2.2 Cambios de Ingeniería ( autorizaciones)
La organización debe tener cualquier cambio de ingeniería autorizado; para estos cambios no es necesario el diseño, pero sÍ se tiene que incorporar al producto, parte o herramental.
238 2.2.3 Aprobación del Ingeniería de parte del cliente.
Donde sea especificado por el cliente, la organización debe tener evidencia de la aprobación de ingeniería del cliente. Nota: Para los materiales a granel, este requerimiento considerado en la lista de inspección del apéndice F.
239 2.2.4 AMEF de Diseño, si la organización es responsable del diseño del producto.
Si la organización es responsable del diseño de la parte, por consiguiente se debe adjuntar el AMEF de diseño en el requerimiento del cliente al momento de presentar el PPAP. Nota 1. Un AMEF de diseño puede ser aplicado a una familia de partes o partes similares o materiales. Nota 2. Para los materiales a granel ver apéndice F.
240 2.2.5 Diagrama de flujo de proceso.
La organización debe tener un diagrama de flujo de proceso que describa los pasos del proceso, la secuencia, que se conozcan las especificaciones del cliente, requerimientos y especificaciones. (Por ejemplo APQP y control plan). Para los materiales a granel un equivalente del diagrama de flujo del proceso es una descripción del diagrama de flujo. Nota: Los diagrama de flujo de proceso de familia son aceptadas, para nuevas partes se deben de revisar e incorporar.
241 2.2.6 AMEF de proceso. La organización debe desarrollar un AMEF de proceso cumpliendo las especificaciones del cliente, ( Ver Manual AMEF, como referencia). Nota 1: Un AMEF de proceso puede ser aplicado a una familia de parte o materiales.
242 2.2.7 Plan de control. La organización debe tener un plan de control que defina los métodos usados para el control del proceso y que cumpla con las especificaciones del cliente. ( Ver Manual de AQPA y plan de control, como referencia). Nota 1: Los planes de control puede ser aplicado a una familia de parte o materiales. Nota 2: La aprobación del plan de control puede ser aprobado por el cliente, si es requerido.
243 2.2.8 Análisis al Sistema de Medición.
La organización debe tener la aplicación de un análisis del sistema de medición, por ejemplo estudios R&R, bias, linealidad, estabilidad para todos los calibradores nuevos o modificados, equipos de pruebas. ( ver el manual MSA, como referencia). Nota 1: La aceptación de los estudios R&R son considerados en el manual MSA. Nota 2: Para materiales a granel el análisis al sistema de medición no aplica.
244 2.2.9 Resultados dimensionales.
La organización debe: Evidencia de los resultados dimensionales, de acuerdo a los diseños, planes de control. Resultado dimensional por cada proceso de manufactura único. Registrar los resultados actuales, todas las dimensiones excepto las dimensiones referenciales, características y especificaciones no mencionadas en el diseño y plan de control. Indicar la fecha del diseño, nivel de ingeniería y cualquier otro cambio de ingeniería autorizado.
245 2.2.9 Resultados dimensionales.
La organización debe: Registrar los niveles de ingeniería, la fecha del dibujo, nombre de la organización y número de parte para todos los documentos auxiliares. Identificar claramente las copias de reportes auxiliares de acuerdo con la retención de los registros. Ver tabla A Identificar una de las partes medidas como muestra maestra. Nota 1: Los resultados dimensionales del apéndice C, aplican a GD&T. Nota 2: Los resultados dimensionales no aplican típicamente al material a granel.
246 2.2.10 Resultados materiales y Pruebas Funcionales.
La organización debe Tener los registros de pruebas funcionales y resultados de materiales, de acuerdo a lo especificado en el diseño o plan de control.
247 2.2.10.1 Resultados de Material
La organización debe: Desarrollar pruebas para todas las partes y materiales, como pruebas químicas, físicas o metalúrgicas, de acuerdo a lo especificado en el diseño y en el plan de control. Los resultados de pruebas de materiales deben de indicar e incluir: Nivel de cambio de ingeniería de las partes probadas. Cambios de ingeniería aprobados, que no sean incorporados al diseño. Número, fecha y cambio de ingeniería de la especificación con la cual se realizó la prueba. Fecha en la cual la prueba se realizó. Número de Muestras. Resultados actuales. Nombre del proveedor del material, cuando sea requerido por el cliente, código del vendedor.
248 2.2.10.1 Resultados de Material
Nota. Los resultados de prueba de material pueden ser presentados en cualquier tipo de formato. Para los producto en el cual el cliente desarrolla la especificación del material y el cliente provee una lista de materiales, la organización debe procurar usar materiales de esa lista de proveedores aprobados por el cliente ( ejemplo, pintura, soldadura, tratamientos térmicos, etc.)
249 2.2.10.2 Resultados de Pruebas Funcionales
La organización debe realizar pruebas funcionales para todas las partes o materiales cuando sea requerido por el cliente en el diseño o plan de control. Los resultados de pruebas funcionales debe de incluir: Nivel de cambio de ingeniería de las partes en probadas. Cambios de ingeniería aprobados, que no sean incorporado al diseño. Numero, fecha y cambio de ingeniería de la especificación con la cual se realizo la prueba. Fecha en la cual la prueba se realizo. Número de Muestras. Resultados actuales.
250 2.2.11 Estudios del proceso inicial.
Generalidades. Los niveles de capacidad para los estudios iniciales de proceso, deben ser determinados de acuerdo con las características especiales designadas por el cliente o la organización. La organización debe los lineamientos de proceso iniciales de parte del cliente. La organización debe tener un sistema de desarrollo de medición que se entienda cómo el error de la medición afecta los resultados dimensionales.
251 Índices de Calidad Los estudios de iniciales de proceso debe de iniciar con los índices de capacidad y desarrollo, cuando aplique. Nota 1. Los resultados del estudios iniciales del proceso dependen de los valores de Cpk que son los Índices de capacidad de los procesos estables. Los Ppk que el de desarrollo de proceso. Los estudios iniciales de proceso. Nota 2. Para los estudios iniciales se considera para mas de un proceso estable. Nota 3. Para los materiales a granel, se debe de considerar el requerimiento del cliente.
252 2.2.11.3 Criterios de aceptación para estudios iniciales
La organización debe usar los siguientes criterios para aceptar los estudios iniciales. Resultados Interpretación X > 1.67 El proceso actual cumple los criterios de aceptación. 1.33 ≤ X ≤ 1.67 El proceso puede aceptarse. Contactar al cliente para revisar los estudios realizados. X < 1.33 El proceso actualmente no cumple con los criterios de aceptación
253 Proceso inestable Depende de la naturaleza de la inestabilidad del proceso, puede no ser un requerimiento de parte del cliente. La organización debe de identificar, evaluar y cuando sea posible eliminar las causa especiales de la variación para poder emitir el PPAP. La organización debe de notificar al cliente de cualquier inestabilidad del proceso y debe emitir una plan de acciones correctivas al cliente antes de cualquier sub misión. Nota. En el caso de materiales a granel, no es requerido presentar un plan de acciones correctivas en el caso de que no cumpla el proceso estable.
254 2.2.11.5 Proceso con distribuciones no normales.
La organización debe obtener la autorización de parte del cliente, los criterios de aceptación del proceso de los cuales se encuentran fuera de distribuciones normales.
255 Reducir la variación del proceso.
Acciones a tomar cuando son aceptados los criterios, que no son satisfactorios. La organización debe: Contactar al cliente en caso de no cumplir con los criterios del cliente. Generar un plan de acciones correctivas y modificar el plan de control agregando una inspección 100%, previo a la aprobación del cliente. Reducir la variación del proceso.
256 2.2.12 Documentación del laboratorio
La inspección y prueba para el PPAP debe hacerse en un laboratorio calificado. La calificación del laboratorio (interno o externo) debe de considerar el alcance y la documentación que acredite a este. Para las pruebas elaboradas en laboratorios externos, los resultados deben ser descritos en hojas de la entidad (formatos), además de incluir el nombre del laboratorio, la fecha de prueba y las especificaciones usadas durante la prueba.
257 2.2.13 Reporte de aprobación de apariencia. (AAR)
Los reportes de aprobación de apariencia debe ser generados para cada parte o series de parte producidas y debe de cubrir los requerimientos mencionados en el diseño. La organización debe de cubrir todos los requerimientos de apariencia mencionados en el diseño. Los reportes deben ser presentados en conjunto con el PSW previamente requisitados. Nota 1. Los AAR aplican solamente a partes de apariencia, color, tamaño de grano, superficies, acabados. Nota 2. Los AAR pueden ser o no requerimientos de parte del cliente
258 2.2.14 Muestras de producción
La organización debe de proveer muestras de producción tal como lo especifica el cliente.
259 Ayuda visual. Si es requerido por el cliente, la organización debe emitir, junto con el PPAP, ayudas para el sub ensamble o inspección de componentes. Las ayudas visuales deben estar de acuerdo con los requerimientos del cliente. Todos los niveles de ingeniería deben estar implícitos en las ayudas visuales, previo a su emisión. Las ayudas visuales utilizadas en el mantenimiento preventivo son consideradas durante la vida de la parte. Nota 1. Las ayudas visuales pueden incluir, herramentales, atributos de calibradores, moldes, etc. Nota 2. Las ayudas visuales no aplican para material a granel.
260 2.2.17 Requerimientos Específicos del Cliente
La organización debe tener registros que indiquen el cumplimiento de todas las especificaciones del cliente. Para los materiales a granel, aplica este punto en base a los requerimientos del cliente, y se documenta en la lista de inspección de material a granel.
261 2.2.18 PSW La organización debe:
Emitir el PSW durante la emisión del PPAP. Cubrir el PSW por cada número de parte del cliente. Cumplir una evaluación dimensional para cada una de las partes, por molde, por cavidad, etc. Identificar en el PSW no. De molde, no. De cavidad, Proceso de producción, el cual es aprobado. Verificar que todas la pruebas y resultados dimensionales cumplen los requerimientos del cliente. Aprobar el PSW por el personal autorizado. Pueden presentarse en forma electrónica, dependiendo del cliente.
262 2.2.18.1 Peso de la parte La organización debe.
Presentar el peso de la parte (0,0000) en Kg. Considerar el peso de la parte sin protectores de embalaje o empaque. Pesar diez piezas seleccionadas y tomar el promedio. Nota. Este peso es usado para conocer el peso del vehiculo solamente y no afecta al proceso de aprobación. Para partes a granel, el peso de la pieza no es aplicable.
263 Sección 3. Notificación al cliente y requerimientos de sumisión
La organización debe notificar al cliente de cualquier cambio planeado de diseño, proceso o sitio. Por ejemplo: 1. Uso de otros materiales para producción que fueron utilizados en un producto de una aprobación anterior.
264 Sección 3. Notificación al cliente y requerimientos de sumisión
2. Producción de nuevas herramientas modificadas, moldes, patrones incluyendo herramentales adicionales o reemplazo. 3. Producción-Renovación ( reconstrucción) de herramentales o reparaciones de equipo existente, también para arreglos de frecuencias de producción. 4. Producción de herramientas y equipo que fue transferido a diferentes plantas o a otra parte de la misma.
265 Sección 3. Notificación al cliente y requerimientos de sumisión
5. Cambio de proveedor de partes / servicios que afecten la forma durabilidad o desarrollo de los requerimientos del cliente. 6. Producto que ha sido producido después que la herramienta estuvo inactiva por más de 12 meses. 7. Cambios en producto y proceso relacionados con componentes de la producción del producto manufacturado internamente o manufacturado por un Proveedor.
266 Sección 3. Notificación al cliente y requerimientos de sumisión
8. Cambio en el método de prueba, inspección o técnica nueva (que no afecte al criterio de aceptación). 9. Solamente para materiales a granel. Nueva fuente de materia prima con características especiales de un subcontratista nuevo o existen. 10. Cambiar los atributos de apariencia donde no hay especificaciones de apariencia.
267 3.2 Sumisión al cliente Requerimiento:
1. Una nueva parte o producto ( Por ejemplo, una parte específica, material o color que no se ha surtido previamente al cliente). 2. Corrección de una discrepancia previamente presentada. (Problemas dimensionales o habilidad, subcontratistas, problemas en comportamiento, validación, material).
268 3.2 Sumisión al cliente 3. Cambios de ingeniería a los registros de diseño, especificaciones o material para la manufactura del producto o número de parte. 4. Sólo para material a granel. La nueva tecnología en el proceso del proveedor, no utilizada antes en el producto.
269 Sección 4. Sumisión de cliente - Niveles de evidencia.
4.1 Niveles de aprobación El proveedor debe someter a los puntos / registros especificados por los niveles requeridos por el cliente. Tabla 4.1 Nivel Requisito 1 Warrant solamente ( y para la apariencia de artículos, un reporte AAR). 2 Warrant, con muestras del producto y soporte documental limitados para el cliente. 3 Warrant, con muestras del producto y soporte documental limitados. 4 Warrant, otros requerimientos definidos por el cliente. 5 Warrant, con muestras de producto y los datos de soporte disponibles para ser revisados por el y en el lugar del proveedor.
270 Tabla de los elementos que se deben presentar y retener 4.2
Requisito Nivel 1	Nivel 2	Nivel 3	Nivel 4	Nivel 5 1.- Registros del diseño del producto.	R	S	S	*	R Para propietario, componentes/detalles.	R	R	R	*	R Para otros, componentes/detalles R	S	S	*	R 2.-Documentos de cambio de ingeniería.	R	S	S	*	R 3.-Aprobación de Ingeniería del cliente, si se requiere R	R	S	*	R 4.- AMEF Diseño R	R	S	*	R 5.-Diagramas de flujo de proceso.	R	R	S	*	R 6.- Proceso de AMEF R	R	S	*	R 7.- Plan de control R	S	S	*	R
271 Tabla de los elementos que se deben presentar y retener 4.2
Requisito Nivel 1	Nivel 2	Nivel 3	Nivel 4	Nivel 5 8.- Material. comportamiento y resultados de prueba R	R	S	*	R 9.- Resultado dimensional.	R	S	S	*	R 10.-Resultados de pruebas y materiales.	R	S	S	*	R 11.- Estudios iniciales del proceso.	R	R	S	*	R 12.- Documentación del Laboratorio cal.	R	S	S	*	R 13.- Reporte de AAR	S	S	S	*	R 14.- Muestra de producción.	R	S	S	*	R 15.-Muestras maestras	R	R	R	*	R
272 Tabla de los elementos que se deben presentar y retener 4.2
Requisito	Nivel 1	Nivel 2	Nivel 3	Nivel 4	Nivel 5 16.- Ayuda visual R	R	R	*	R 17.- Registros de cumplimiento de las especificaciones del cliente R	R S * R 18.- PSW S S S S R 19.- Lista de inspección material a granel S S S S R S =	Presentar al departamento de aprobación de partes del cliente. Retener una copia en la planta del proveedor. R=	Retener en la planta del proveedor. Debe estar a disposición inmediata del representante del cliente cuando lo pida. *=	El proveedor debe retener en su planta y someter al cliente cuando este lo pida.
273 Sección 5. Estatus de sumisión de la parte.
5.1 Generalidades. Después de la aprobación la organización debe asegurarse que en la producción futura, se cumplan todos los requerimientos del cliente.
274 Sección 5. Estatus de sumisión de la parte.
5.2 Estatus de aprobación del cliente. 5.2.1 Aprobado. Indica que la parte o material, incluyendo los sub componentes, cumplen con todos los requerimientos del cliente. La organización debe tener la aprobación del cliente antes del primer embarque del producto, de acuerdo a lo programado por el cliente.
275 Sección 5. Estatus de sumisión de la parte.
5.2.2 Aprobación interina. Permite embarcar material por requerimientos de producción en un tiempo limitado o cantidades limitadas. La aprobación interina puede ser aprobada cuando la organización tenga: Identificada claramente la no conformidad previo a la aprobación. Preparación de un plan de acción de acuerdo con el cliente. Si el material embarcado con la aprobación interina tiene problemas, se debe de realizar un plan de acciones correctivas correspondientes.
276 Sección 5. Estatus de sumisión de la parte.
5.3 Rechazado Indica que la parte o material, incluyendo los sub componentes, no cumplen con todos los requerimientos del cliente. La organización debe emitir nuevamente el PSW o documentación corregida para su plena aprobación por parte del cliente.
277 Sección 6. Retención de Registros
Durante el tiempo que la parte esté activada, mas un año calendario.
278 Planeación Avanzada de Calidad
Concepto de Iniciación/Aprobación Aprobación del Programa Prototipo Piloto Lanzamiento PLANEACIÓN PLANEACIÓN DISEÑO DEL PRODUCTO Y DESVIACIONES DISEÑO DE PROCESO Y DESARROLLO VALIDACION DEL PRODUCTO Y PROCESO PRODUCCIÓN AUTOEVALUACIÓN DE RETROALIMENTACION Y ACCIONES CORRECTIVAS Planeación y Definición del Programa Diseño, Desarrollo y Verificación del Producto Diseño, Desarrollo y Verificación del Proceso Auto-evaluación de Retroalimentación y Acciones Correctivas Validación del Producto y Proceso
279 1. Planeación y Definición del Programa
E N T R A D A S S A L I D A S Objetivos de diseño. Objetivos de calidad y confiabilidad. Lista de materiales preliminar. Diagrama de flujo preliminar. Listado de características especiales del producto/proceso preliminar. Plan de aseguramiento del producto. Soporte de la administración. Voz del cliente. Plan de negocios / Estrategia de marketing. Datos de bechmark del prodcuto/proceso. Hipótesis del producto/proceso. Estudios de confiabilidad del producto. Datos de entrada del cliente.
280 2. Diseño, Desarrollo y Verificación del Producto
E N T R A D A S S A L I D A S Objetivos de diseño. Objetivos de calidad y confiabilidad. Lista de materiales preliminar. Diagrama de flujo preliminar. Listado de características especiales del producto/proceso preliminar. Plan de aseguramiento del producto. Soporte de la administración. AMEF de Diseño. Diseño para manufactura y ensamble. Verificación del diseño. Revisión del diseño. Construcción de prototipos. Dibujos de ingeniería (incluyendo Math Data) Especificaciones de ingeniería. Especificaciones de materiales. Cambios de dibujos y especificaciones. Equipo nuevo, herramentales y servicios de soporte. Características especiales P/P. Plan de control de prototipo. Requerimiento de equipo de prueba. Compromiso y viabilidad del equipo.
281 3. Diseño, Desarrollo y Verificación del Proceso
E N T R A D A S S A L I D A S AMEF de Diseño. Diseño para manufactura y ensamble. Verificación del diseño. Revisión del diseño. Construcción de prototipos. Dibujos de ingeniería (incluyendo Math Data) Especificaciones de ingeniería. Especificaciones de materiales. Cambios de dibujos y especificaciones. Equipo nuevo, herramentales y servicios de soporte. Características especiales P/P. Plan de control de prototipo. Requerimiento de equipo de prueba. Compromiso y viabilidad del equipo. Estándares de empaque. Revisión del Sistema de Calidad del Producto/Proceso. Diagrama de flujo del proceso. Layout de planta. Matriz de características. AMEF de proceso. Plan de Control de prelanzamiento. Instrucciones de proceso. Plan del sistema de medición. Plan de estudios de habilidad preliminares del proceso. Especificaciones de empaque. Soporte de la administración.
282 4. Validación del Producto y Proceso
E N T R A D A S S A L I D A S Estándares de empaque. Revisión del Sistema de Calidad del Producto/Proceso. Diagrama de flujo del proceso. Layout de planta. Matriz de características. AMEF de proceso. Plan de Control de prelanzamiento. Instrucciones de proceso. Plan del sistema de medición. Plan de estudios de habilidad preliminares del proceso. Especificaciones de empaque. Soporte de la administración. Corridas piloto de producción. Evaluación del sistema de medición. Estudios de habilidad de proceso preliminares. Aprobación de la producción de partes PPAP. Validación de pruebas de producción. Evaluación del empaque. Plan de control de producción. Plan de calidad de producción.
283 5. Retroalimentación y Acciones Correctivas
E N T R A D A S S A L I D A S Corridas piloto de producción. Evaluación del sistema de medición. Estudios de habilidad de proceso preliminares. Aprobación de la producción de partes PPAP. Validación de pruebas de producción. Evaluación del empaque. Plan de control de producción. Plan de calidad de producción. Reducción de la variación. Satisfacción del cliente. Entregas y servicio.
284 Planeación Avanzada de Calidad
285 Transformando Ideas en Acciones Estrategias en Resultados
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