El control estadístico de procesos

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El control estadístico de procesos (SPC): aplicaciones y beneficios en la industria
M Siller
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  • El Control Estadístico de Procesos  (SPC): Fundamentos y Beneficios
  • Las compañías son cada vez más rápidas en su respuesta a las necesidades y crean diferencias en sus productos y servicios para superar a la competencia.
  • La producción de alta calidad proporciona algunas ventajas tales como:
  • Reducción de desperdicios
  • Ahorro de trabajo
  • Mayor participación en el mercado
  • Aplican principios y técnicas estadísticas que son muy diferentes de los métodos tradicionales, generando una gran mejora a la producción en masa.
  • Control Estadístico de Procesos (SPC, Statistical Process Control)
  • Tuvo sus inicios en la década1920, siendo el Dr. Walter Shewhart quien encabezó y desarrolló los métodos estadísticos.
  • FUNDAMENTOS
  • El objetivo del SPC es la identificación de orígenes y toma de medidas correctivas para evitar que reaparezcan las causas comunes de variación mediante alguna cuantificación. 
  • Gráficos de Control
  • BENEFICIOS
  • Representación gráfica de una característica de calidad, calculada a partir de muestras del producto; permiten establecer cuando se tiene un proceso fuera de control o no.
  • Tipos
  • Por variables
  • Por atributos
  • Miden la característica de "calidad" del objeto y la expresan como un número.
  • Permiten medir características de calidad que no son cuantificables.
  • *Gráfico de Medias (X) *Gráfico de Rangos (R)
  • · Mejorar la calidad. · Definir la capacidad del proceso. · Tomar decisiones sobre el producto.
  • · Mejorar la calidad del producto. · Evaluar el desempeño de la calidad del personal de operación y administrativo.
  • *Gráfico p (unidades “problemáticas”) *Gráfico np (unidades “no problemáticas”) *Gráfico del número de defectos c *Gráfico del número de defectos por unidad
  • Algunas aplicaciones son:
  • Bajar la tasa de defectos y monitorear procesos de muy alta calidad.
  • Desarrolla técnicas sistemáticas para mejorar los procesos de fabricación.
  • Estandarización en los procesos y reducción de costos.
  • Facilita la supervisión del rendimiento "en tiempo real" y permite la detección temprana e intervención en el funcionamiento de los procesos.
  • Ayuda a las industrias en la toma de mejores decisiones para el sistema de medición y los procesos de fabricación.
  • Áreas médicas
  • Nanotecnología
  • Industria de alimentos
  • Industria de la construcción
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