11 Control Estadístico - MDP

1 RobertoDaniel CARRO PAZGONZ LEZ G MEZA dministraci nOperacionesdelasCONTROLESTAD STICODE PROCESOSEl Control Estad stico de Procesos (SPC) tiene como objetivo hacer predecible un proceso en el herramientas usadas para este fin son las gr ficas de Control que permiten distinguir causas especiales de las causas comunes de variaci n. Luego de identificarlas con el gr fico, el paso siguiente es eliminar las causas especiales, ya que son ajenas al desenvolvimiento natural del proceso con lo que se logra el estado de Proceso Bajo Control Estad stico; es decir, un proceso predecible y afectado exclusivamente por causas comunes (aleatorias) de variaci Sistema deProducci n y OperacionesCR DITOS FOTOGR FICOS.

2 La totalidad de las fotograf as incluidas en este trabajo han sido tomadas por los la totalidad ni parte de este trabajo pueden reproducirse, registrarse o transmitirse, por un sistema de recuperaci n de informaci n, en ninguna forma ni por ning n medio, sea electr nico, mec nico, fotoqu mico, magn tico o electro ptico, por fotocopia, grabaci n o cualquier otro, sin permiso previo por escrito de los explorar la filosof a que fundamenta la administraci n de la Calidad Total (TQM) definimos cinco caracter sticas de la calidad centradas en el cliente: conformidad con las especificaciones, valor, adecuaci n para el uso previsto, soporte e impresiones psicol gicas. Debido a las mismas, muchas organizaciones est n tratando de incorporar la calidad al dise o de sus procesos por medio de m todos de mejoramiento mejoramiento de la calidad se basa en la vigilancia continua de los insumos y de los productos durante los procesos para la elaboraci n de diferentes bienes o servicios.

3 Cuando es posible medir o comparar los insumos y productos, las herramientas estad sticas como gr ficas de Control son tiles para evaluar el grado de conformidad alcanzado con respecto a las Control Estad stico de Procesos (SPC; por sus siglas en ingl s de Statistical Process Control ) es la aplicaci n de t cnicas estad sticas para determinar si el resultado de un proceso concuerda con el dise o del producto o servicio correspondiente. Las herramientas conocidas como gr ficas de Control se usan en el SPC para detectar la elaboraci n de productos o servicios defectuosos; o bien, para indicar que el proceso de producci n se ha modificado y los productos o servicios se desviar n de sus respectivas especificaciones de dise o, a menos que se tomen medidas para corregir esa situaci n.

4 El Control Estad stico tambi n suele utilizarse con el prop sito de informar a la gerencia sobre los cambios introducidos en los procesos que hayan repercutido favorablemente en la producci n resultante de dichos procesos. Algunos ejemplos de cambios de procesos que se detectan por medio de SPC son los siguientes:?Aumento repentino en la producci n de cajas de velocidades n del n mero promedio de quejas de hu spedes recibidas en un hotel cada d medici n sistem ticamente baja en el di metro de un cig e n en el n mero de unidades desechadas en una m quina enfoque de la administraci n de la calidad, el muestreo de aceptaci n, es la aplicaci n de t cnicas estad sticas para determinar si una cantidad de material determinada o un producto que ya ha sido fabricado debe aceptarse o rechazarse, a partir de la inspecci n o prueba de una muestra.

5 Adem s, pueden usarse gr ficas estad sticas y diagramas con el objeto de juzgar la calidad de productos o servicios. En este cap tulo exploraremos las t cnicas de Control estad stico de procesos para comprender mejor el papel que desempe an en la toma de decisiones, con el prop sito de observar si el proceso est dentro de su variabilidad aleatoria o ha salido de Control produciendo fallas que sean asignables a alg n problema ESTAD STICO DE PROCESOSSPC - Statistical Process ControlEl Control Estad stico de Procesos (SPC) tiene como objetivo hacer predecible un proceso en el tiempo. Las herramientas usadas para este fin son las gr ficas de Control que permiten distinguir causas especiales de las causas comunes de variaci n.

6 Luego de identificarlas con el gr fico, el paso siguiente es eliminar las causas especiales, ya que son ajenas al desenvolvimiento natural del proceso con lo que se logra el estado de Proceso Bajo Control Estad stico; es decir, un proceso predecible y afectado exclusivamente por causas comunes (aleatorias) de variaci EN EL PROCESO DE PRODUCCI NNo hay dos productos o servicios exactamente iguales porque los procesos mediante los cuales se producen incluyen muchas fuentes de variaci n, incluso cuando dichos procesos se desarrollen en la forma prevista. Por ejemplo, los di metros de los cig e ales pueden no ser id nticos a causa de diferencias en el desgaste de las herramientas, la dureza del material, la habilidad del operario o la temperatura prevaleciente en el momento de su fabricaci n.

7 En forma similar, el tiempo necesario para atender una solicitud para la emisi n de una tarjeta de cr dito var a de acuerdo con la carga de trabajo del departamento de cr dito, los antecedentes financieros del solicitante y las habilidades y aptitudes de los empleados. Nada puede hacerse para suprimir por completo las variaciones en los procesos, pero la gerencia tiene la opci n de investigar las causas de variaci n a fin de la figura se muestran los pasos para determinar la variaci n del proceso. Primero -v ase la figura (a)- se toma una serie de peque as muestras y se las coloca en una escala proporcional (el eje horizontal). Despu s en el eje vertical, se indica el n mero de veces que ocurrieron (frecuencia).

8 Eventualmente, despu s de un n mero de muestras, se tienen las distribuciones mostradas en la figura (b). Las distribuciones, por supuesto, difieren -v ase la figura (c) dependiendo de lo que revelaron las muestras. Si s lo se encuentran causas de variaciones naturales en el proceso, entonces las distribuciones ser n similares a la que aparece en la figura (d). Si aparecen causas de variaciones asignables (esto es, causas que no se esperan como parte del proceso), entonces las muestras producir n distribuciones inesperadas, tales como las mostradas en la figura (e).Figura Variaciones naturales y asignables. (a) Las muestras var an de una a otra; (b) pero forman un patr n que, si es estable, es llamado distribuci n.

9 (c) Las distribuciones pueden diferir en la medida de la tendencia central, variaci n, forma o cualquier combinaci n de stas. (d) Si s lo se presentan causas de variaci n naturales, la salida del proceso forma una distribuci n que es estable a trav s del tiempo y es predecible. (e) Si se presentan causas de variaci n asignables, la salida de proceso no es estable a trav s del tiempo y no es predecible.(a)FrecuenciaTama oTama o(b)(d)(e)FrecuenciaFrecuenciaFrecuencia Predicci nPredicci nTiempoTeimpoTama o()cFrecuenciaTama oTama oTama oTama oTama oTama oTama oVariaci nTama oROBERTO CARRO PAZ DANIEL GONZ LEZ G MEZ2El trabajo del administrador de operaciones es, desde luego, eliminar las variaciones asignables y mantener los procesos bajo Control .

10 La figura muestra tres tipos de salidas del proceso; la figura (a) muestra un proceso fuera de Control ; la figura (b) muestra un proceso bajo Control pero que no se desempe a dentro de los l mites de Control , y la figura (c ) muestra un proceso bajo Control que se encuentra dentro de los l mites comunesExisten dos categor as b sicas de variaci n en los productos: causas comunes y causas asignables. Las primeras son fuentes de variaci n puramente aleatorias, no identificables e imposibles de evitar mientras se utilice el procedimiento actual. Por ejemplo, una m quina para llenar cajas de cereal no vaciar exactamente la misma cantidad de cereal en todas la cajas. Si el consumidor pesara un gran n mero de cajas llenadas por esa m quina y representara gr ficamente los resultados por medio de un diagrama de dispersi n, los datos tender an a formar un patr n que suele describirse como una distribuci n.