2. Introducción
Un gráfico de control es un diagrama
especialmente preparado donde se van
anotando los valores sucesivos de la
característica de calidad que se está
controlando.
Los datos se registran durante el
funcionamiento del proceso de fabricación y
a medida que se obtienen.
3. Objetivo General
Objetivo General
Todo grafico de control esta diseñado para
presentar los siguientes principios:
Fácil de entendimiento de los datos
Claridad
Consistencia
Medir variaciones de calidad
4. Objetivo Específico
Proceso de prevención para evitar que el
producto llegue sin defectos al cliente.
Detectar y corregir variaciones de calidad
5. Definición de los términos
El gráfico de control tiene:
Línea Central que representa el promedio
histórico de la característica que se está
controlando
Límites Superior e Inferior que calculado
con datos históricos presentan los rangos
máximos y mínimos de variabilidad.
6. Definición de Términos
Subgrupos
Grupo de mediciones con algún criterio similar
obtenidas de un proceso
Se realizan agrupando los datos de manera que haya
máxima variabilidad entre subgrupo y mínima
variabilidad dentro de cada subgrupo
Media
Sumatoria de todos los subgrupos divididos entre el
numero de muestras
Rango
Valor máximo menos el valor mínimo
7. Utilidad
Los gráficos x-R se utilizan cuando la
característica de calidad que se desea
controlar es una variable continua.
8. Paso #1:Recolección de Datos
Estos datos deberán ser:
Recientes de un proceso al cual se quiere
controlar
Estos pueden ser tomados
Diferentes horas del día
Diferentes días
Todos tienen que ser de un mismo producto.
9. Paso #2: Promedio
Sumatoria de los datos de cada uno de los
subgrupos dividido entre el numero de datos
(n).
Formula X
∑X1 + X2 + X3 + Xn
n
La formula debe ser utilizada para cada uno de
los subgrupos
10. Paso #3: Rango
Valor mayor del subgrupo menor el valor
menor.
Formula
R = x valor mayor – x valor menor
Determine el rango para cada uno de los
subgrupos
11. Paso #4: Promedio Global
Sumatoria de todos los valores medios y se
divide entre el número de subgrupos (k).
Formula X’
∑X1 + X2 + X3 +…+ Xn
k
12. Paso #5: Valor Medio del Rango
Sumatoria del rango (R) de cada uno de los
subgrupos divido entre el numero de
subgrupos (k).
Formula R’
∑R1 + R2 + R3 + …. + Rn
k
13. Ejemplo de Tabla de Datos
Rango
Promedio
Promedi
Promedio o del
de la Rango
Varible
14. Paso #6: Limites de Control
Para calcular los limites de control se utilizan
los datos de la siguiente tabla
15. Limites de control
Gráfica X’
Línea central (LC) = X’
Limite control superior (LCS ) = X’ + A2R’
Limite control inferior (LCI ) = X’ - A2R’
Gráfica de R’
Línea central (LC ) = R’
Limite control superior (LCS) = D4R’
Limite control inferior (LCI) = D3R’
19. Puntos fuera de Control
Identificación de causas especiales o asignables
Pautas de comportamiento que representan cambios en el proceso:
Un punto exterior a los límites de control.
Se estudiará la causa de una desviación del comportamiento tan
fuerte.
Dos puntos consecutivos muy próximos al límite de control.
La situación es anómala, estudiar las causas de variación.
Cinco puntos consecutivos por encima o por debajo de la línea central.
Investigar las causas de variación pues la media de los cinco
puntos indica una desviación del nivel de funcionamiento del
proceso.
Fuerte tendencia ascendente o descendente marcada por cinco
puntos
consecutivos.
Investigar las causas de estos cambios progresivos.
Cambios bruscos de puntos próximos a un límite de control hacia el
otro
límite.
Examinar esta conducta errática.
20. Proceso bajo control
Si no hay puntos fuera de los límites de
control y no se encuentran patrones no
aleatorios, se adoptan los límites calculados
para controlar la producción futura
Una vez determinado que el proceso esta
bajo control estadístico entonces se puede
evaluar la capacidad del proceso.
21. Conclusión
Los gráficos de control son herramientas
estadísticas
Muy simples de construir
Simples de utilizar
Muy útiles para controlar tendencias y la
estabilidad de un proceso analítico.
22. Referencias
E.L. Grant, R.S. Leavenworth, Statistical Quality Control, McGraw-Hill,
Inc., New York (1988)
D.L. Massart, B.G.M. Vandeginste, L.M.C. Buydens, S. De Jong, P.J.
Lewi, J.Smeyers-Verbeke, Handbook of Qualimetrics and
Chemometrics. Part A. Elsevier, Ámsterdam (1997)
http://www.quimica.urv.es/quimio
Escalona Moreno, Iván. Unidad Profesional Interdisciplinaria de
Ingeniería y Ciencias sociales y Administrativas (UPIICSA) del Instituto
Politécnico Nacional (I.P.N.), México (2002).
Armando Moreno, Diego. Campus Piedras Negras Calidad Piedras
Negras Coahuila, México (2005).
Colaboración:
Ivonne M. Ferrer Lassala
