Gr

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Gráfica de Control Para Data Continua

• Profesor Walter López

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Introducción

• Un gráfico de control es un diagrama
  especialmente preparado donde se van anotando los
  valores sucesivos de la característica de calidad
  que se está controlando.
• Los datos se registran durante el funcionamiento
  del proceso de fabricación y a medida que se
  obtienen.

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Objetivo General

• Objetivo General
• Todo grafico de control esta diseñado para
  presentar los siguientes principios
• Fácil de entendimiento de los datos
• Claridad
• Consistencia
• Medir variaciones de calidad

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Objetivo Específico

• Proceso de prevención para evitar que el producto
  llegue sin defectos al cliente.
• Detectar y corregir variaciones de calidad

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Definición de los términos

• El gráfico de control tiene
• Línea Central que representa el promedio
  histórico de la característica que se está
  controlando
• Límites Superior e Inferior que calculado con
  datos históricos presentan los rangos máximos y
  mínimos de variabilidad.

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Definición de Términos

• Subgrupos
• Grupo de mediciones con algún criterio similar
  obtenidas de un proceso
• Se realizan agrupando los datos de manera que
  haya máxima variabilidad entre subgrupo y mínima
  variabilidad dentro de cada subgrupo
• Media
• Sumatoria de todos los subgrupos divididos entre
  el numero de muestras
• Rango
• Valor máximo menos el valor mínimo

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Utilidad

• Los gráficos x-R se utilizan cuando la
  característica de calidad que se desea controlar
  es una variable continua.

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Paso 1Recolección de Datos

• Estos datos deberán ser
• Recientes de un proceso al cual se quiere
  controlar
• Estos pueden ser tomados
• Diferentes horas del día
• Diferentes días
• Todos tienen que ser de un mismo producto.

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Paso 2 Promedio

• Sumatoria de los datos de cada uno de los
  subgrupos dividido entre el numero de datos (n).
• Formula X
• ?X1 X2 X3 Xn
• n
• La formula debe ser utilizada para cada uno de
  los subgrupos

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Paso 3 Rango

• Valor mayor del subgrupo menor el valor menor.
• Formula
• R x valor mayor x valor menor
• Determine el rango para cada uno de los subgrupos

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Paso 4 Promedio Global

• Sumatoria de todos los valores medios y se divide
  entre el número de subgrupos (k).
• Formula X
• ?X1 X2 X3 Xn
• k

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Paso 5 Valor Medio del Rango

• Sumatoria del rango (R) de cada uno de los
  subgrupos divido entre el numero de subgrupos
  (k).
• Formula R
• ?R1 R2 R3 . Rn
• k

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Ejemplo de Tabla de Datos
Rango
Promedio
Promedio del Rango
Promedio de la Varible
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Paso 6 Limites de Control

• Para calcular los limites de control se utilizan
  los datos de la siguiente tabla

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Limites de control

• Gráfica X
• Línea central (LC) X
• Limite control superior (LCS ) X A2R
• Limite control inferior (LCI ) X - A2R
• Gráfica de R
• Línea central (LC ) R
• Limite control superior (LCS) D4R
• Limite control inferior (LCI) D3R

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Gráfica X

• Utilizando los datos de X de la tabla se
  contruye la gráfica

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Gráfica R

• Utilizando los valores del rango (R) de la tabla
  de datos se construye la gráfica de R

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Ejemplo
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Puntos fuera de Control Identificación de
causas especiales o asignables

• Pautas de comportamiento que representan cambios
  en el proceso
• Un punto exterior a los límites de control.
• Se estudiará la causa de una desviación del
  comportamiento tan fuerte.
• Dos puntos consecutivos muy próximos al límite de
  control.
• La situación es anómala, estudiar las causas de
  variación.
• Cinco puntos consecutivos por encima o por debajo
  de la línea central.
• Investigar las causas de variación pues la media
  de los cinco puntos indica una desviación del
  nivel de funcionamiento del proceso.
• Fuerte tendencia ascendente o descendente
  marcada por cinco puntosconsecutivos.
• Investigar las causas de estos cambios
  progresivos.
• Cambios bruscos de puntos próximos a un límite de
  control hacia el otrolímite.
• Examinar esta conducta errática.

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Proceso bajo control

• Si no hay puntos fuera de los límites de control
  y no se encuentran patrones no aleatorios, se
  adoptan los límites calculados para controlar la
  producción futura
• Una vez determinado que el proceso esta bajo
  control estadístico entonces se puede evaluar la
  capacidad del proceso.

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Conclusión

• Los gráficos de control son herramientas
  estadísticas
• Muy simples de construir
• Simples de utilizar
• Muy útiles para controlar tendencias y la
  estabilidad de un proceso analítico.

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Referencias

• E.L. Grant, R.S. Leavenworth, Statistical Quality
  Control, McGraw-Hill, Inc., New York (1988)
• D.L. Massart, B.G.M. Vandeginste, L.M.C. Buydens,
  S. De Jong, P.J. Lewi, J.Smeyers-Verbeke,
  Handbook of Qualimetrics and Chemometrics. Part
  A. Elsevier, Ámsterdam (1997)
• http//www.quimica.urv.es/quimio
• Escalona Moreno, Iván. Unidad Profesional
  Interdisciplinaria de Ingeniería y Ciencias
  sociales y Administrativas (UPIICSA) del
  Instituto Politécnico Nacional (I.P.N.), México
  (2002).
• Armando Moreno, Diego. Campus Piedras Negras
  Calidad Piedras Negras Coahuila, México (2005).
• Colaboración
• Ivonne M. Ferrer Lassala