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“Curso de
CORE TOOLS”
BIENVENIDOS!!!
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TS 16949 y Manuales de
Referencia
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
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S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
APQP y CP
Certificación en TS
Objetivo: Garantizar la menor variabilidad y el menor costo, así como la
obtención de Planes de Control
APQP
Documentos,
fichas técnicas,
planos, etc
PROVEEDORES
Nuevo desarrollo, reingeniería
1
2
A
A
A
P1
P2
P3
CP
CLIENTE
3
NIVEL 1, 2, 3
Planes de Control
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APQP y CP
Certificación en TS
Objetivo: Garantizar la menor variabilidad y el menor costo, así como la
obtención de Planes de Control
G L O B A L
1.
Planeación y Definición del Programa
2.
Diseño y Desarrollo de Producto
3.
Diseño y Desarrollo del Proceso
4.
Validación del Producto y Proceso
5.
Retroalimentación, Auditoria y Acciones Correctivas
6.
Metodología de Plan de Control
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PPAP
Certificación en TS
Objetivo: Concentrar información del APQP y presentar al cliente garantizando que
el producto es repetible
APQP
Documentos,
fichas técnicas,
planos, etc
Nuevo desarrollo, reingeniería
PROVEEDORES
PPAP
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1
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NIVEL 1, 2, 3
3
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PPAP
Certificación en TS
Objetivo: Concentrar información del APQP y presentar al cliente garantizando que
el producto es repetible
1.
Registros de Diseño
2.
Documentos de Cambios de Ingeniería
3.
Aprobación de Ingeniería
12. Plan de Control
4.
FMEA de Diseño (AMEF de Diseño)
13. PSW Part Submission Warrant (Garantía de
Partes)
5.
Diagramas de Flujo de Proceso
14. Reporte de Apariencia
6.
FMEA de Proceso (AMEF de Proceso)
15. Muestras de Partes de Producción
7.
Resultados Dimensiónales
16. Muestra Patrón
8.
Registros de Materiales / Resultados de las
prueba de desempeño
17. Ayudas para Chequeo
9.
Estudios Iniciales de Proceso
10. MSA – Análisis del Sistema Metrológico
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11. Documentación de Laboratorios
Acreditados
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18. Requerimientos Específicos del Cliente
* Check list para Materiales a Granel
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FMEA
Certificación en TS
PROVEEDORES
Objetivo: Prevenir fallas potenciales de diseño y de proceso
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A
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NIVEL 1, 2, 3
Mejora basada en
FMEA
RPN:
Severidad
Ocurrencia
Detección
PROVEEDORES
prevención
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CLIENTE
NIVEL 1, 2, 3
3
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FMEA
Certificación en TS
Objetivo: Prevenir fallas potenciales de diseño y de proceso
Para FMEA de diseño y de proceso:
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1.
FMEA Number
2.
Nombre y Número del Sistema, Subsistema o
Componente
3.
Responsable del Diseño
4.
Preparación
5.
14.
Causa Potencial / Mecanismo de Falla
15.
Ocurrencia y Criterios sugeridos de evaluación
16.
Controles: Detección y/o Prevención
Programa / Modelo
17.
Detección y Criterios sugeridos de evaluación
6.
Fecha Clave
18.
RPN – Número Ponderado de Riesgo
7.
Fecha de Vigencia
19.
Acciones Recomendadas
8.
Equipo Responsable
20.
Responsabilidad para las Acciones Recomendadas
9.
Función / ITEM
10.
Modo Potencial de Falla
21.
Acciones Tomadas
11.
Efecto (s) Potencial de Falla
22.
Resultados
12.
Severidad y Criterios sugeridos de evaluación
13.
Clasificación
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SPC
Certificación en TS
Objetivo: Controlar estadísticamente el proceso y el producto
PROVEEDORES
Nuevo desarrollo, reingeniería
1
A
P1
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A
A
P3
P2
CLIENTE
NIVEL 1, 2, 3
3
PSW Part Submission Warrant
SPC
5 W´s
•
•
•
•
•
•
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Qué
Quién
Cómo
Cuando
Dónde
Plan de Reacción
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LSC
LIC
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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.
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MSA
Certificación en TS
Objetivo: Garantizar los sistemas de medición
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1
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CLIENTE
NIVEL 1, 2, 3
3
PSW Part Submission Warrant
SPC
LSC
5 W´s
LIC
Estabilidad
Sesgo
Lineabilidad
Repitibilidad
Reproducibilidad
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MSA
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MSA
Certificación en TS
Objetivo: Garantizar los sistemas de medición
1. Guía general de los sistemas de medición.
2. Conceptos generales para la evaluación de los sistemas de
medición.
3. Prácticas recomendadas para sistemas de medición simples.
4. Prácticas recomendadas para sistemas de medición complejas.
5. Otros conceptos de medición.
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QSA
Certificación en TS
Objetivo: Garantizar el cumplimiento de todos los requerimientos de TS 16949 y
sus manuales de referencia
Documentos, fichas
técnicas, planos, etc
Nuevo desarrollo, reingeniería
PROVEEDORES
APQP
1
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PPAP
A
A
A
P1
P2
P3
CLIENTE
NIVEL 1, 2, 3
3
PSW Part Submission Warrant
FMEA
RPN:
Severidad
Ocurrencia
Detección
SPC
5 W´s
QSA
Estabilidad
Sesgo
Lineabilidad
Repitibilidad
Reproducibilidad
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MSA
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AMEF
(ANALISIS DEL MODO
Y
EFECTO DE LA FALLA)
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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.
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ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
Relación del AMEF con ISO/TS 16949
La norma ISO/TS 16949 se enfoca a los siguientes puntos ELEMENTALES:
SATISFACCION DEL CLIENTE. (Client Focused/Voz del cliente) 5.2/
8.5.2/8.2.1/7.2.3
ENFOQUE A PROCESOS. 4.1/4.1 a-f
ENFOQUE A LA PREVENCION DE LOS DEFECTOS. (5.2/8.5.1/8.5.2/8.5.2.2)
TRABAJO EN EQUIPO (Enfoque multidisciplinario) (7.3.1.1.)
AMEF Utiliza y requiere de estos puntos elementales.
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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.
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ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
ISO/TS-16949
APQP
PLAN DE CONTROL
PPAP
AMEF
SPC
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MSA
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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.
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ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
• “No conformidad” (Fallo)
Incumplimiento de un requisito especificado (ISO 8402:94 2.10).
No- prestación
de la FUNCIÖN
cuando se la
solicita
Necesidad de una
solución de
compromiso entre
la FUNCIÓN Y EL
FALLO
FALTA DE APTITUD
de la FUNCIÓN
REQUERIDA
Cese, total o
parcial
de la
FUNCIÖN
en marcha
•
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...)
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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.
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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”.
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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
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ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
TIPOS DE AMEF
PROCESO
DISEÑO
Máquinas.
Componentes.
Herramientas.
Subsistemas.
Línea de producción.
Sistemas principales.
Calibradores.
Capacitación.
Minimiza efectos de falla en el sistema.
Optimiza la calidad del sistema
Y la confiabilidad.
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Minimiza las fallas del proceso en
producción que afectan al sistema.
Optimiza la calidad del sistema y la
productividad
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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”.
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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.
En
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nuevos
procesos,
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Aplicaciones
en
modificaciones
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del
proceso.
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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
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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”
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PROCEDIMIENTO
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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
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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
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…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.
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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
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EFECTO POTENCIAL DE FALLA
Son las reacciones posibles de producirse en el cliente o deficiencias causadas por éste y se
presentan de dos formas:
1. Efectos subjetivos: Corresponden a las posibles reacciones provocada en el cliente:
desagrado, confusión, insatisfacción, etc.
2. Efectos objetivos: Deficiencias de la parte percibidas por el cliente:
Quemado
Fugas
Ruido
Pérdida de potencia
Fallas al frenar
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
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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.
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ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
CONTROLES ACTUALES
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
Control estadístico del proceso

Herramentación a prueba de fallas

Inspección/prueba en el proceso

Planes de control

Autocontrol
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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.
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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.)
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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.
Calific
ación
(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
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P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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:
1. Mediante procesos históricos.
2. En los métodos de control actual.
3. En el número y magnitud de las causas/fuentes
potenciales de variación.
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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
20 por mil piezas
8
10 por mil piezas
7
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
<- 0.01 por mil piezas
1
Altas: fallas frecuentes
Moderada:fallas ocasionales
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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.
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
TABLA DE DETECCION
Criterio de evaluación Propuesto para detección para AMEFP
Tipos de inspección
Detección
Casi
Imposible
G L O B A L
Criterio
A B C
Certeza absoluta de no detección
Rango sugerido de los métodos de detección
Calificacion
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
Los controles tienen pobre
oportunidad de detección
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
Los controles pueden detectar
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
Los controles tienen una buena
oportunidad de detectar
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
Los controles casi ciertamente
detectaran
Parte discrepante no se pueden fabricar, debido a que el producto se
fabrica a prueba de error, por el diseño del producto / proceso.
1
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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.
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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.
G L O B A L
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S Y S T E M S
G L O B A L
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S Y S T E M S
ANALISIS DEL MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL
RESULTADO DE ACCIONES
Acciones tomadas
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
Severidad
S Y S T E M S
Ocurrencia
G L O B A L
Detección
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
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
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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
G L O B A L
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
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
Desgarrado
Desigual
Desprendido
Diferencias en el color
Dificultoso
Discrepa
Doblado
Encajado
Engorroso
Especificación
Estrías
Falta
Fricciona
Fundido
Gotea
Grietas
G L O B A L
Huella
Húmedo
Inadecuado
Inclusiones
Inestable
Interrumpido
Inyector
Jalonea
Ladeado
Mal ajustado
Mal colocado
Mal leído
Mal montado
Masa centrífuga
Mermado,
desgastado
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
TIPO DE FALLA
¿Cómo se manifiesta una falla?
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
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
Roza
Ruidos
Obstruido
Olvidado
Ondulado
Oscila
Pieza defectuosa
Poros
Poroso
Quebradizo
Quebrado
Quemado
Rayado
Rayaduras
Restos de pegamento
Rugoso
Roto
S Y S T E M S
G L O B A L
Sacude
Se interrumpe
Se balancea
Se resbala
Separado
Sin funcionamiento
Sobresale
Sucio
Suelto
Suena
Tapado
Torcido
Traquetea
Vibra
Visualmente mala
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
Corrosión
Corrosión por intemperie
Enojo
Estallamiento
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
Falla de manejo
Falla repetitiva
Falla subsiguiente
Fallas de superficie
Falta
Fatiga
Fuerza de tolerancia
Fuerzas de cambio de voltaje
S Y S T E M S
G L O B A L
Grieta
Grietas
Humedad
Humedades
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
CAUSAS DE LA FALLA
¿Qué desencadena una falla?
Algunos ejemplos de consecuencias de falla serían:
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
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
Olor
Ruptura
Peligro de explosión
Pérdida
Pérdida de la imagen
Pérdida de potencia
Pintura
Posterior
Propiedad de marcha
Sobrecalentamiento
Sobrecarga
Soldabilidad
Sucio
Sujeción
Quebrado
Quedarse tirado
Torcedura
Torsión
Violación de especificación
Resistencia
Retrabajo
Roces
Ruidos
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
CAUSAS DE LA FALLA
¿A qué nos puede llevar una falla?
Algunos ejemplos serían:
Almacenamiento inadecuado
Aptitud
Asesoramiento deficiente
Controles faltantes
Corriente equivocada
Cortes oscilaciones
Cortocircuito
Baso de cálculo
Calor
Cambio
Cambio (posible)
Cansancio
Capacidad de montaje
Capacidad de reparación
Capacitación
Carga de material
Complejidad
Conexión
Construcción
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
Daños de transporte
Delegación insuficiente
Descuido
Dilatación térmica
Dimensiones equivocadas
Dispositivo
Distancia
Enfriamiento insuficiente
Entrada de agua
Equivocación
Esfuerzo de cambio
S Y S T E M S
G L O B A L
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
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
CAUSAS DE LA FALLA
¿A qué nos puede llevar una falla?
Algunos ejemplos serían:
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
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
No visible
Pieza de desgaste
Pieza defectuosa
Radiación exterior
Radios
Reacción química
Sobrecargado
Software
Soldadura
Soporte
Suciedad
Transmisión térmica
Verificación insuficiente
Seguridad de conexión
olvidada
Se excede en las tolerancias
Servicio inadecuado
Sin engrasar
Sin limpiar
Sin sujetar
Sin verificar
S Y S T E M S
G L O B A L
Zona de desgaste
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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:
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
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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:
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
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
Transporte.- Inseguro, mala conducción
G L O B A L
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S Y S T E M S
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
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
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
S Y S T E M S
G L O B A L
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
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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
G L O B A L
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
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
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
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
“CONTROL ESTADÍSTICO
DE PROCESOS”
BIENVENIDOS!!!
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G L O B A L
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“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.
G L O B A L
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G L O B A L
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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.
G L O B A L
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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.
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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.
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Monitorear un Proceso
Comparar
Predecir
Desempeño
Presente
Desempeño
Pasado

Estado
Presente
Desempeño
Futuro

Ajustar

Mejorar
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?
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Control de Proceso y Mejora de Proceso
Desempeño
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.
Control de
Proceso
Mejora de
Proceso
Sin Control de
Proceso
Sin Control
Tiempo
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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.
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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.
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¿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.
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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.
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¿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.
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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.
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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
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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.
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G L O B A L
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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.
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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.
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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.
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Variabilidad vs “CEP”
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
?
Si, también, están presentes causas
especiales de variación, la salida del
proceso no es estable en el tiempo e
IMPREDECIBLE
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Relación con la Variabilidad
FASE DOS - REPETIBILIDAD
- EN CONTROL
- VARIACION NATURAL
UNICAMENTE
FASE UNO - DESEMPEÑO
- VARIACION (ESPECIAL /CAUSAS NATURALES)
- IMPREDECIBLE (CADA HORA, DIARIAMENTE)
- DETECTAR Y ELIMINAR CAUSAS ESPECIALES
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Datos: El Fundamento de la Estadística
Solución
Datos continuos
Datos Discretos
Problema
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”.
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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?
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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.
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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.
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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)
Datos
Atributos
Tipo-I
(Binomial)
Datos
Atributos
Tipo-II
(Poisson)

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 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
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Muestra#3
Muestra#4
Distribución
Binomial
Muestra#2
TIPO-I
¿Alguna burbuja?
Rechazo
Rechazo
Acepto
Rechazo
Distribución
Poisson
(acepto / rechazo
todo el artículo)
TIPO-II
¿Número de
burbujas?
3
2
0
4
Peso de la
lámina
P R O D U C T I V I T Y
Peso = 12.2
S Y S T E M S
Peso = 12.4
G L O B A L
Peso = 11.9
Peso = 12.1
P R O D U C T I V I T Y
Distribución Normal
u otra
“¿Estoy contando cosas?”
(Datos Discretos)
Muestra#1
(Datos Contínuos)
(Datos de Medición)
DATOS
VARIABLES
DATOS ATRIBUTOS
Proceso de Manufactura: Haciendo Láminas Plástico.
S Y S T E M S
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)
G L O B A L
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G L O B A L
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Medidas de tendencia central y de
dispersión
PROMEDIO DE LA MUESTRA es la media aritmética de las n observaciones
X 
n
 xi
i 1
Xi; observaciones en la muestra
n; tamaño de la muestra
n
VARIANZA DE LA MUESTRA es la suma de las desviaciones al cuadrado de
cada observación respecto al promedio de la muestra.
S
G L O B A L
2


n
 xi  x
i 1

2
Xi; observaciones en la muestra
n; tamaño de la muestra
n 1
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
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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: $60,000
$80,000
$100,000
Mediana = $100,000
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
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$120,000
$1,640,000
Promedio= $400,000
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Cálculo de la Mediana
Colocar los valores en orden ascendente o descendente y seleccionar el valor de en medio
Número par de observaciones
Número impar de observaciones
•
La mediana es el valor ordenadon
•
Ejemplo:
+ 1
2
Dados los números
=
=
=
•
•
La mediana es el promedio de los
dos valores de en medio:
Los valores ordenados n y
2
Ejemplo:
n
2 + 1
60,000 80,000 100,000 120,000 1,640,000
Dados los números
n=5
60,000 80,000 100,000 120,000 160,000 1,640,000
n+1
2
5+1
2
6 = 3er. valor ordenado
2
n=6
n y n
valores ordenados
+ 1
2
2
6
2
El 3er. Valor ordenado es 100,000
G L O B A L
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y 6 + 1 Valores ordenados 3o. y 4o.
2
100,000 + 120,000
mediana =
= 110,000
2
G L O B A L
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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
2
y
n
2
+1)
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
G L O B A L
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S Y S T E M S
G L O B A L
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S Y S T E M S
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 =
Rango
G L O B A L
Moda =
=
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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

s=
i
=1
( X
i
- X)2
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
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Calcular la Desviación Estándar
Xi
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

Datos de hoja
De volados
n
X = ^=
Xi
i = 1
n
G L O B A L
( X i - X )2
(X i-X)
n
=
^
s =
P R O D U C T I V I T Y
 ( Xi - X )
2
i=1
=
c.v.= s / x =
n-1
S Y S T E M S
G L O B A L
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S Y S T E M S
¿¿Qué es la Estadística??
Es
recolectar
datos,
graficarlos y usar esa
información para tomar
decisiones.
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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.
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S Y S T E M S
G L O B A L
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S Y S T E M S
¿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”.
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S Y S T E M S
G L O B A L
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S Y S T E M S
Componentes de una
Gráfica de Control
Límite Superior de
Control
Para las Variables Clave de Salida
615
LSC 613.6
Media
605
X =599.1
595
585
LIC =584.6
0
Límite Inferior de Control
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
10
20
Número de Muestra
S Y S T E M S
G L O B A L
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S Y S T E M S
Componentes de una
Gráfica de Control
Gráfica X-promedio para las Variables de Salida Clave
LSC
( + 3 Sigma)
Zona A
( + 2 Sigma)
Zona B
( + 1 Sigma)
Zona C
( -1 Sigma)
Zona C
( - 2 Sigma)
Zona B
( - 3 Sigma)
Zona A
Media del
proceso
LIC
0
10
20
Para las gráficas de Shewhart, como la X-promedio. Los límites de control
se colocan a +/- 3 desviaciones estándar de la media del proceso
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S

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





Muestreo
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
G L O B A L
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S Y S T E M S
G L O B A L
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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
( ).
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S Y S T E M S
G L O B A L
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S Y S T E M S
Evaluación del
Error de Decisión
Verdadera
H0: el proceso está en
control (estable)
Ho
Ha
En control Fuera de control
Ha: el proceso está fuera
de control (inestable)
Ho
Decisión
Correcta
Proceso aceptable
Error
Tipo 2

Aceptar
Ha
Error
Tipo 1

Decisión
Correcta
Proceso inaceptable
G L O B A L
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S Y S T E M S
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GRAFICOS DE CONTROL
Proceso bajo Control Estadístico. Proceso operando en presencia únicamente de
Causas de Variación Aleatoria. También llamado Proceso Estable.
Xbar/R Chart for Supp1
600.5
3.0SL=600.3
X=599.5
599.5
-3.0SL=598.8
598.5
Subgroup
0
10
3
20
3.0SL=2.876
2
R=1.360
1
0
-3.0SL=0.00E+00
Variación debida a Causas comunes o debida al azar, es parte del
como está diseñado el sistema y se le conoce como Variabilidad
Natural.
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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.
Xbar/R Chart for Head.L
17
3.0SL=16.45
16
15
14
X=13.42
13
12
11
-3.0SL=10.38
10
Subgroup
0
10
20
30
10
3.0SL=7.632
5
R=2.965
0
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
-3.0SL=0.00E+00
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GRAFICOS DE CONTROL
La hipótesis básica de cualquier Gráfico de Control es que el “Proceso está
Estable” o “Bajo Control Estadístico”.
Gráfica X-bar para una Característica de Calidad
6
Media de la Muestra
3.0SL=5.757
5
X=4.255
4
3
-3.0SL=2.754
0
10
20
Tamaño de la Muestra
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.
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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.
Gráfica X-bar para una Característica de Calidad
6
3.0SL=5.757
5
X=4.255
4
3
-3.0SL=2.754
0
10
20
Tamaño de la Muestra
3. Para prevenir el ajuste innecesario del Proceso.
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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.
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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.
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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
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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
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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:




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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
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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
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
¿Qué gráfica de control utilizar?
SE BUSCA
TIPO DE DATOS
EJE Y
TAMAÑO DE
SUBGRUPO
GRÁFICA
n CONSTANTE
p
n VARIABLE
p
n CONSTANTE
np
n VARIABLE
No hay
n CONSTANTE
c
n VARIABLE
u
n=1
X - RM
10 > n > 1
X-R
n > 11
X-S
FRACCIÓN
DEFECTUOSO
CANTIDAD
ATRIBUTOS
SI
¿EXISTE EL
CRITERIO
PASA/NO PASA
DEFECTOS
CONTEO
NO
VALOR
VARIABLES
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
Pasos para Implantar
Gráficas de Control
Atributos y Variables





Seleccione la característica apropiada que se va a
controlar
Seleccione el punto de recolección de los datos
Seleccione el(los) tipo(s) de gráfica(s) de control
Determine el tamaño de la muestra apropiado y la
frecuencia
Establezca las bases para los sub-grupos racionales
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S






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.
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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.
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
Defectos vs. Defectivos
• Un defectivo ( defectuoso) es una unidad
en una muestra que tiene una o más noconformidades respecto al criterio
especificado.
• Un defecto es cada no-conformidad
respecto al criterio de aceptación
especificado.
G L O B A L
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S Y S T E M S
G L O B A L
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S Y S T E M S
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
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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/noaceptado en un proceso estable y una fracción defectiva (p)
conocida.
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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.
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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
12 15 19 13 9 26 18 14 17 18 16 24 11 31 16 10 16 17 20 15 8 13 12 17 18
Tiempo
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
Ejercicio en Minitab - Ejemplo de Gráfica P
Stat > Control Charts > P
Variable = Número
G L O B A L
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S Y S T E M S
G L O B A L
Tamaño del Subgrupo = 500
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
Ejercicio en Minitab - Salida de Gráfica P
P C hart for Num ber
0.07
1
0.06
UCL=0.05616
Proportion
0.05
0.04
P=0.03240
0.03
0.02
0.01
LCL=0.008645
0.00
0
5
10
15
20
25
Sample Number
¿Cuál regla se ha violado?
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
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S Y S T E M S
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
defectuosos
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
12
8
6
9
10
12
11
16
10
6
20
15
9
8
6
S Y S T E M S
Muestra
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
G L O B A L
defectuosos
8
10
7
5
8
5
8
10
6
9
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
GRAFICO DE CONTROL POR
ATRIBUTOS, gráfico p
A. Elaborar la gráfica.
B. ¿Es similar a la siguiente gráfica?.
P Chart for defectur
1
0.04
3.0SL=0.03690
Proportion
0.03
0.02
P=0.01872
0.01
-3.0SL=5.36E-04
0.00
0
5
10
15
20
25
Sample Number
C. Interpretar la gráfica.
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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.
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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
2 5 4 3 3 6 5 0 7 5 4 1 2 3 6 3 8 4 4 4 6 4 2 3 7
Tiempo
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
Ejercicio en Minitab - Ejemplo de Gráfica np
Abra el archivo: npchart.mtw
Stat > Control Charts > NP
Variable = Número Subgrupo = 62
G L O B A L
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S Y S T E M S
G L O B A L
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S Y S T E M S
Ejercicio en Minitab - Gráfica np
NP Chart for Num ber
Sample Count
10
UCL=9.870
5
N P=4.040
0
¿?
LCL=0.000
0
5
10
15
20
Sample Number
25
¿Nota usted algo especial en los límites de control?
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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
defectuosos
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
9
6
10
8
5
5
14
12
9
8
S Y S T E M S
Muestra
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
G L O B A L
defectuosos
0
13
5
6
11
10
20
12
10
10
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
GRAFICO DE CONTROL POR
ATRIBUTOS, gráfico np
A. Graficar los primeros resultados.
B. ¿Es similar a la siguiente gráfica?
Gráfica np Variabilidad en el
EnsambleFinal
1
20
3.0SL=17.87
10
NP=9.150
-3.0SL=0.4281
0
1
0
10
20
Sample Number
C. Interpretar los resultados.
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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).
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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.
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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
9 15 11 8 17 11 5 11 13 7 10 12 4 3 7 2 3 3 6 2 7 9 1 5 8
Tiempo
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
Ejercicio en Minitab - Ejemplo de Gráfica c
Stat > Control Charts > C
Variable = Número
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
Ejercicio en Minitab - Gráfica c
C C hart for num ber
20
Sample Count
UCL=15.81
10
C=7.560
0
LCL=0.000
0
5
10
15
20
25
Sample Number
¿Que nos dice la gráfica acerca del proceso?
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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
errores
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
21
24
16
12
15
5
28
20
31
25
20
24
16
19
10
17
13
Muestra
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
errores
22
18
39
30
24
16
19
17
15
16
18
12
15
24
21
28
20
Tamaño de muestra constante.
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
GRAFICO DE CONTROL POR
ATRIBUTOS, gráfico c
A. Graficar los primeros 26 resultados.
B. ¿Es similar a la siguiente gráfica?.
C Chart for C1
1
40
3.0SL=33.02
30
20
C=19.71
10
-3.0SL=6.388
1
0
0
5
10
15
20
25
30
35
Sample Number
C. Interpretar los resultados.
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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.
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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
8 17 18 15 23 9 19 6 14 17 13 15 16 22
Proporción de defectos
1.0 2.1 2.3 1.9 2.9 1.1 2.4 .8 1.8 2.1 1.6 1.9 2 2.8
Tiempo
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
Ejercicio en Minitab – Ejemplo de Gráfica u
Stat > Control Charts > U
Variable = Número Tamaño del Subgrupo = 8
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
Ejercicio en Minitab - Gráfica u
U C hart for num ber
3.5
UCL=3.352
Sample Count
3.0
2.5
2.0
U=1.893
1.5
1.0
0.5
LCL=0.4336
0.0
0
5
10
15
Sample Number
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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:
G L O B A L
No.
n
c
No.
n
c
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
10
12
8
14
10
16
11
7
10
15
9
12
13
14
15
16
17
18
19
20
5
5
5
5
5
5
5
5
5
5
7
11
12
6
8
10
7
5
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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
Sample Count
3.0SL=3.794
_
U=1.930
-3.0SL=0.06613
Sample Number
C. Interpretar los resultados.
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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.
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
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S Y S T E M S
Gráficas de Control
para Datos Variables

X-media



Datos Individuales( X)



Mide el objetivo o el centro del proceso
Verifica el cambio en la Media de la variable a través del
tiempo
Similar a la X-media
Grafica puntos individuales en lugar de la Media
Mediana


G L O B A L
Similar a la X-media
Grafica todos los puntos en la muestra y el punto de enmedio
se encierra en un círculo
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
Gráficas de Control
para Datos Variables

Rango




Desviación Estándar ( Sigma)



Se usa con la gráfica X-media
Verifica la variabilidad del proceso a través del tiempo
Mide la ganancia o pérdida de uniformidad
Similar a la gráfica de Rango
Usa la estimación de Sigma de la muestra
Rango Móvil



Similar a la gráfica de Rango
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
G L O B A L
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S Y S T E M S
G L O B A L
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S Y S T E M S
Otras Gráficas de
Control para Variables

Sumas Acumulativas (CUSUM)



Gráfica de Promedio Móvil




detecta cambios abruptos pero leves en la media del proceso
datos del pasado se combinan con datos actuales
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)


G L O B A L
Suaviza los datos para enfatizar tendencias
Usa pesos para enfatizar la importancia de los datos más
recientes
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
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S Y S T E M S
Gráficas de Control X - R
Ventajas
Aritmética simple
Muy sensible a cambios en el proceso
Limitante
Una gráfica de control por característica
de calidad
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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.
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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.
G L O B A L
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G L O B A L
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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.

x 
x
n
• 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.
G L O B A L
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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.
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
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S Y S T E M S
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).
G L O B A L
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S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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.
G L O B A L
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Ejercicio en Minitab - Gráficas X - R
Abra: Xbar.mtw
Stat > Control Charts > X-R
Variable = variable Subgroup = subgroup
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Ejercicio en Minitab - Gráficas X - R
Salida
Xbar and R Chart for : variable
Means
9.5
UCL=9.353
8.5
M U=7.967
7.5
LCL=6.581
6.5
Ranges
Subgroup 0
G L O B A L
10
20
UCL=5.082
5
4
3
2
1
0
P R O D U C T I V I T Y
R=2.403
LCL=0.000
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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.
Xbar/R Chart for Yield
4
Sample Mean
3.0SL=3.822
3
X=2.955
-3.0SL=2.089
2
Subgroup
0
5
10
3.0SL=1.506
1.5
1.0
G L O B A L
0.5
R=0.4608
0.0
-3.0SL=0.00E+00
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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.
Xbar/S Chart for Yield
4
Sample Mean
3.0SL=3.822
3
X=2.955
-3.0SL=2.089
2
Subgroup
0
5
10
3.0SL=1.064
1.0
0.5
S=0.3259
0.0
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
-3.0SL=0.00E+00
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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.
R Chart for Yield
3.0SL=1.506
Sample Range
1.5
1.0
0.5
R=0.4608
0.0
-3.0SL=0.00E+00
0
5
10
Sample Number
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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.
S Chart for Yield
3.0SL=1.064
1.0
0.5
S=0.3259
0.0
-3.0SL=0.00E+00
0
5
10
Sample Number
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
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.
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
G L O B A L
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S Y S T E M S
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.
G L O B A L
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S Y S T E M S
G L O B A L
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S Y S T E M S
Aprendiendo a Interpretar las Gráficas
LSC
LIC
0
10
20
Observation Number
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...
G L O B A L
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S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
Aprendiendo a Interpretar las Gráficas
LSC
LIC
0
10
20
Observation Number
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.
G L O B A L
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S Y S T E M S
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Aprendiendo a Interpretar las Gráficas
LSC
LIC
0
10
20
Observation Number
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.
G L O B A L
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G L O B A L
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Aprendiendo a Interpretar las Gráficas
LSC
LIC
0
5
10
15
Observation Number
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.
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Aprendiendo a Interpretar las Gráficas
LSC
LIC
0
10
20
Observation Number
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.
G L O B A L
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G L O B A L
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Interpretación de las gráficas de control
Puntos fuera de control
Tendencias continuas
Cambios repentinos de nivel
G L O B A L
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12-12
S Y S T E M S
Interpretación de las gráficas de control
Ciclos
G L O B A L
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Inestabilidad
S Y S T E M S
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12-13
S Y S T E M S
Reglas de Minitab para Gráficas de Control
Minitab tiene funciones que nos permiten probar los datos para causas especiales
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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
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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…
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MSA
(ANALISIS DEL SISTEMA DE MEDICIÓN)
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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.
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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.
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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:
2.6
Operator 1
Operator 2
Operator 3
2.5
Thickness
2.4
2.3
2.2
2.1
2.0
1.9
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Part
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.
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¿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
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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.
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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”.
Partes
Observaciones
Mediciones
datos
Entradas
salidas
Entradas
Salidas
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 Total de Datos
Variación causada por las
Diferencias entre las Partes
Variación por error de
medición
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.
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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
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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 lt
Variación del
Proceso a
Corto Plazo st
Variación
dentro de la
Muestra
Exactitud
Repetibilidad
Estabilidad
Variación debida
al Equipo de
Medición
Variación
debida a los
Operadores
Linealidad
Reproducibilidad
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
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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
A=2
B=2
Parte B
1
2
3
Parte A
Parte B
4
Debido a que la resolución de la escala es más
grande que la diferencia entre las dos partes,
ambas partes tendrán la misma medida.
A = 2.2
B = 2.0
1
2
3
4
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.
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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
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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
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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.
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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
G L O B A L
77.8
32.8
45.5
47.0
46.0
55.1
49.9
51.3
39.0
48.0
80.7
31.4
45.0
46.1
45.5
54.7
49.2
54.0
38.5
P R O D U C T I V I T Y
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.
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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
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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.
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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.
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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
Test Method Reference
Special Instructions
Run
Order
5
2
7
3
8
1
4
10
9
6
Sample
Operator 1
Trial 1
Operator 1
Trial 2
Operator 2
Trial 1
Operator 3
Trial 1
Operator 3
Trial 2
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Operator: ________________________________
G L O B A L
Operator 2
Trial 2
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
Date: __________________________
G L O B A L
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Recolección de Datos
• Cada operador mide cada pieza en orden aleatorio
• Repetir el paso anterior el número de veces
acordado
• ¡Anotar todos los datos!
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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
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Análisis de Datos - Cont...
Método Corto
J
Proporciona un rápido estimado de la variación de la medición o s gage
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
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Cálculo del %GR&R para Datos Continuos
Gage RyR como % de Tolerancia (%GR&R)
5.15 gage x 100
%GR&R = ---------------Tolerancia
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 
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
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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
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El Gage RyR Método Corto
Cálculos:
_
 gage 
R
(_____)


d*
1.19
5.15 gage
´ 100  5.15(_____)´ 100 
%GRy R 
Tolerancia
_____
• 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.
G L O B A L
Meta: <20%
d* Valores de la distribución de los Rangos Promedio
Número de Operadores
Número
de Partes
2
3
4
5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1.41
1.28
1.23
1.21
1.19
1.18
1.17
1.17
1.16
1.16
1.91
1.81
1.77
1.75
1.74
1.73
1.73
1.72
1.72
1.72
2.24
2.15
2.12
2.11
2.10
2.09
2.09
2.08
2.08
2.08
2.48
2.40
2.38
2.37
2.36
2.35
2.35
2.35
2.34
2.34
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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 = 2.000 ± 0.015 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
1
2
3
4
5
G L O B A L
Operador A
Operador B
2.003
2.001
1.998
2.003
2.007
2.006
2.001
1.998
1.999
2.003
Suma de Rangos
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Rango
0.002
0.005
0.001
0.003
0.004
0.015
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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.
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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: 0.90 - 2.90 mils.
Abrir el archivo: gage.mtw
Los datos deberán ser introducidos en
columnas para que Minitab desarrolle la
estadística del Gage RyR.
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Ejemplo de Gage RyR Método ANOVA
Una gráfica de puntos revelaría la variación inherente al proceso de medición
Espesor de pintura - GR&R Study
2.6
Operator 1
Operator 2
Operator 3
2.5
Thickness
2.4
2.3
2.2
2.1
2.0
1.9
1
2
3
4
5
6
Part
Repetibilidad
7
8
9
10
Reproducibilidad
Variación Entre Operadores
(Variación del Operador)
Variación del mismo operador
(Variación del Equipo)
¿Cómo podremos cuantificar la variación de la medición de estos datos?
Usar el Gage RyR para cuantificar las fuentes de variación.
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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
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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
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Ejemplo de Gage RyR Método ANOVA
Gage RyR Study - ANOVA Method
La Ventana de Sesión tiene todo el análisis numérico...
Gage RyR for Thickness
Two-Way ANOVA Table With Interaction
Source
Part
Operator
Operator*Part
Repeatability
Total
DF
9
2
18
30
59
SS
2.05871
0.04800
0.10367
0.03875
2.24913
Gage RyR
Source
Total Gage RyR
Repeatability
Reproducibility
Operator
Operator*Part
Part-To-Part
Total Variation
VarComp
0.004438
0.001292
0.003146
0.000912
0.002234
0.037164
0.041602
MS
0.228745
0.024000
0.005759
0.001292
La Tabla de ANOVA es
la base de los estimados de varianza del Gage RyR.
F
39.7178
4.1672
4.4588
P
0.00000
0.03256
0.00016
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
StdDev
0.066615
0.035940
0.056088
0.030200
0.047263
0.192781
0.203965
5.15*Sigma
0.34306
0.18509
0.28885
0.15553
0.24340
0.99282
1.05042
¿Recuerdas el valor de 5.15?
sgage
srepetibilidad
sreproducibilidad
Source
%Contribution %Study Var %Tolerance
%GR&R
Total Gage RyR
10.67
32.66
17.15
(GR&R como % de tolerancia)
Repeatability
3.10
17.62
9.25
Reproducibility
7.56
27.50
14.44
GR&R como % de GR&R Estudio de variación de la
Operator
2.19
14.81
7.78
muestra
Operator*Part
5.37
23.17
12.17
Part-To-Part
89.33
94.52
49.64
Total Variation 100.00
100.00
52.52 de Categorías indica la adecuada resolución del gage
El Número
Number of Distinct Categories = 4
(deberá ser  4)
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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
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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
5.15 
%GR&R = --------------- gage
LSE - LIE
x 100
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.
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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.
%Estudio de Variación = ----------------
x 100
gage
variación total
‡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.
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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

parte a-parte
Categorías Distintivas = ----------------
Decisión / Valor
Categorías Distintivas
<2
2–3
4
gage
x 1.41
NO VALIDO para tomar decisiones del control de
proceso
Decisiones Binarias (“Pasa/No Pasa”)
Resolución Suficiente
Aceptable para tomar decisiones del control de
proceso
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.
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¿Qué dicen las gráficas?
Límites
= X ± 3 ´ R
d2
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 operadorespoca 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.
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Ejemplo de Gage RyR Método ANOVA
Gráficas - continuación….
Gage R&R (ANOVA) for Thickness
Components of Variation
Percent
100
%Total Variation
%Study Variation
%Tolerance
Inaceptable
30%
50
20%
Condicional < 30%
30%
20%
Aceptable
20%
0
Gage R&R
Repeatability
Reproducibility
Part-to-Part
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.
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Ejemplo de Gage RyR Método ANOVA
Gráficas - continuación….
By Operator
2.6
2.5
2.4
2.3
2.2
2.1
2.0
1.9
Operator
1
2
3
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
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Ejemplo de Gage RyR Método ANOVA
Gráficas - continuación….
By Part
2.6
2.5
2.4
2.3
2.2
2.1
2.0
1.9
1
2
3
4
5
Part
6
7
8
9
10
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
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Ejemplo de Gage RyR Método ANOVA
Gráficas - continuación….
Operator*Part Interaction
2.6
Operator 1
Operator 2
Operator 3
2.5
Average
2.4
2.3
2.2
2.1
2.0
1.9
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Part
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
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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?
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¿Cuáles son los riesgos de aceptar resultados
equivocados del Gage?
Variación de la Medición
Distribución
(Zonas de incertidumbre)
Probabilidad de
rechazar una LIE
pieza buena
incorrectamente
Riesgo de
rechazar
una pieza
buena
Costos
Malos
Valor
verdadero de
una pieza
buena
-4
G L O B A L
-3
Probabilidad de LSE
aceptar una pieza
mala
incorrectamente
Valor
verdadero de
una pieza mala
Distribución
de Proceso
-2
P R O D U C T I V I T Y
-1
0
S Y S T E M S
1
G L O B A L
2
3
4
Riesgo de
aceptar una
pieza mala
Cumplimiento
Malo
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¿Qué tan buen inspector eres tú? ¡Veamos!
1.346+0.005”
Ejercicio : Estudio de la pieza
Cada equipo realizará un estudio Gage RyR largo de una muestra usando sistemas
de medición.
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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.
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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.
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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.?
______
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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?
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¿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.
Muestra1
Muestra 2
Pza 1 - “Muestra Interna”
Muestra 3
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
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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 2
Muestra5
Muestra 4
Muestra 1
1-1
G L O B A L
A
P R O D U C T I V I T Y
Muestra 8
1-2
S Y S T E M S
Muestra 7
B
G L O B A L
1-3
P R O D U C T I V I T Y
C
S Y S T E M S
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).
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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.
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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.
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PPAP
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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.
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Diagrama de Flujo de Proceso PPAP ejemplo
Cliente
Cliente
Orden de
compra
del cliente
Proyectos y
APQP
Especificaciones
Del
cliente
Información
Requerimientos
del
diseño
del cliente
Requerimientos
cubiertos
de PPAP
PSW
aprobado
Sub misión
del PPAP
Recepción y
aprobación
de PSW
PSW
completo
Cambios
iniciales
A proveedor
PPAP
Tabla 4.1
PSW
Aprobado
Cambios de
ingeniería
del cliente
Requerimientos
de logística
del cliente
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Validación
del proceso
PSO /
Run at Rate
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Propósito
El PPAP 4 edición, define
los requerimientos
generales referente al
proceso de aprobación de
partes de producción,
incluyendo los materiales a
granel.
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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.
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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 16949.
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Sección 1. Generalidades.
La organización debe obtener la aprobación
de parte del cliente para:
1. Una nueva parte o producto (por ejemplo
especificación de la parte, material, etc.)
2. Corrección de una discrepancia previo a una
parte emitida.
3. Modificación del producto por un cambio de
ingeniería, especificación o material.
4. Cualquier situación requerida en la sección
no. 3.
Nota: Para cualquier pregunta concerniente a la
aprobación de la parte, hay que dirigirse al
cliente.
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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.
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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.
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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 2.2.1 al 2.2.18 pueden ser no aplicados
a todos los clientes, debido a que son puntos
relacionados con partes de apariencia, partes plásticas.
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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.
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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.
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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 http://
www.mdsystem.com/index.jsp.
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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 11469 / 1043-1) y
Partes elásticas que pesen menos de 200g ( usar ISO 11469 /
1629)
Nota: Para la nomenclatura y abreviaciones de referencia pueden dirigirse a
ISO 11469 y son consideradas en ISO 1043-1 los polímeros y en ISO 1043-2
para fibras y aditivos.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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:
GD&T.
Los resultados dimensionales del apéndice C, aplican a
Nota 2: Los resultados dimensionales no aplican típicamente al
material a granel.
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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.
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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.
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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.)
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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.
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2.2.11 Estudios del proceso inicial.
2.2.11.1 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.
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2.2.11.2 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.
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2.2.11.3 Criterios de aceptación para
estudios iniciales
La organización debe usar los siguientes criterios para
aceptar los estudios iniciales.
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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
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2.2.11.4 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.
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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.
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2.2.11.6 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.
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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.
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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
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2.2.14 Muestras de producción
 La organización debe de proveer muestras
de producción tal como lo especifica el cliente.
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2.2.16 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.
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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.
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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.
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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.
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Sección 3. Notificación al cliente y
requerimientos de sumisión
3.1 Notificación al cliente.
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.
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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.
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S Y S T E M S
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.
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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.
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G L O B A L
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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).
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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.
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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
G L O B A L
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.
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Tabla de los elementos que se deben presentar y retener 4.2
Requisito
Nivel 1
R
Nivel 2
S
Nivel 3
S
Nivel 4
*
Nivel 5
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
R
S
*
R
R
S
S
*
1.- Registros del diseño del producto.
6.- Proceso de AMEF .
7.- Plan de control.
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R
S Y S T E M S
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R
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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
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G L O B A L
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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Sección 6. Retención de Registros
Durante el tiempo
que la parte esté
activada, mas un año
calendario.
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S Y S T E M S
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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
G L O B A L
Diseño, Desarrollo
y Verificación
del Producto
P R O D U C T I V I T Y
Diseño, Desarrollo
y Verificación
del Proceso
S Y S T E M S
Validación del
Producto y Proceso
G L O B A L
Auto-evaluación de
Retroalimentación y
Acciones Correctivas
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S Y S T E M S
1. Planeación y Definición del Programa
E N T R A D A S
S A L I D A S
 Voz del cliente.
 Objetivos de diseño.
 Plan de negocios / Estrategia de
marketing.
 Objetivos de calidad y confiabilidad.
 Lista de materiales preliminar.
 Datos de bechmark del prodcuto/proceso.
 Diagrama de flujo preliminar.
 Hipótesis del producto/proceso.
 Estudios de confiabilidad del producto.
 Listado de características especiales del
producto/proceso preliminar.
 Datos de entrada del cliente.
 Plan de aseguramiento del producto.
 Soporte de la administración.
G L O B A L
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S Y S T E M S
G L O B A L
P R O D U C T I V I T Y
S Y S T E M S
2. Diseño, Desarrollo y Verificación del Producto
E N T R A 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.
G L O B A L
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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.
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S Y S T E M S
3. Diseño, Desarrollo y Verificación del Proceso
E N T R A 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.
G L O B A L
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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.
G L O B A L
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4. Validación del Producto y Proceso
E N T R A 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.
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.
G L O B A L
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S Y S T E M S
G L O B A L
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5. Retroalimentación y Acciones Correctivas
E N T R A D A S
S A L I D A S
 Corridas piloto de producción.
 Reducción de la variación.
 Evaluación del sistema de medición.
 Satisfacción del cliente.
 Estudios de habilidad de proceso
preliminares.
 Entregas y servicio.
 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.
G L O B A L
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S Y S T E M S
G L O B A L
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S Y S T E M S
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
G L O B A L
Diseño, Desarrollo
y Verificación
del Producto
P R O D U C T I V I T Y
Diseño, Desarrollo
y Verificación
del Proceso
S Y S T E M S
Validación del
Producto y Proceso
G L O B A L
Auto-evaluación de
Retroalimentación y
Acciones Correctivas
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GRACIAS !!!
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