Este documento trata sobre el control estadístico de procesos. Explica que esta técnica mide el funcionamiento de un proceso utilizando estadísticas y datos recolectados para identificar causas de variación y asegurar que el proceso cumple los estándares. Describe los diferentes tipos de control estadístico y los gráficos que se usan, como gráficos de control de procesos, para monitorear un proceso y detectar cuando está fuera de control. El objetivo final es identificar problemas en el proceso que puedan corregir

1. Universidad de San Carlos de Guatemala
Centro Universitario del Sur
CUNSUR
CONTROL ESTADISTICO DE PROCESOS
MATERIAL DE APOYO DOCENTE
ING. JOSE PEREZ COJ
CURSO: CONTROL DE CALIDAD
CUNSUR – USAC
2021
_________________________________________________________________________
Dirección: Calzada Manuel Colom Argueta 2-75 Zona 2, Colonia Popular, Escuintla.

2.  Mide el funcionamiento de un proceso.
 Se utilizan las matemáticas (estadística).
 Es necesario una recolección, organización e
interpretación de los datos.
 Objetivo: proporcionar una señal estadística
cuando aparezcan causas de variación
imputables.
 Se usa para:
 controlar el proceso de producción y
 examinar las muestras de los productos finalizados.
Control estadístico de procesos
(CEP)

3. Control estadístico
Proceso de
control
Muestreo de
aceptación
Gráficos para
variables
Gráficos para
atributos
Variables Atributos
Tipos de control estadístico de
procesos
de calidad

4.  Características centradas en
los defectos.
 Los productos se clasifican en
productos “buenos” o
“malos”, o se cuentan los
defectos que tengan.
 Por ejemplo, una radio funciona o
no.
 Variables aleatorias
categóricas o discretas.
Atributos
Variables
Características de calidad
 Características que se
pueden medir (por
ejemplo, el peso o la
longitud).
 Pueden ser números
enteros o fracciones.
 Muchas variables
aleatorias.

5.  Es una técnica estadística que se usa para asegurar
que los procesos cumplen con los estándares.
 Todos los procesos están sujetos a ciertos grados
de variabilidad.
 Causas naturales: Variaciones aleatorias.
 Causas imputables: Problemas corregibles.
 Maquinaria de desgaste, trabajadores no cualificados, material de
baja calidad.
 Objetivo: Identificar las causas imputables.
 Se usan los gráficos de control de procesos.
Control estadístico de procesos
(CEP)

6. Control de procesos: tres tipos de
resultados
Frecuencia
Límite inferior de control
Tamaño
(peso, longitud, velocidad, etc.)
Límite superior de control
(b) Bajo control pero incapaz.
Proceso bajo control (sólo están
presentes causas naturales de
variación), pero incapaz de producir
dentro de los límites de control
establecidos.
(c) Fuera de control.
Proceso fuera de control, con
causas imputables de variación.
(a) Bajo control y capaz.
Proceso con sólo causas
naturales de variación y
capaz de producir dentro de
los límites de control
establecidos.

7. Relación entre la distribución de la
población y la distribución de las
muestras
Uniforme
Normal
Beta
Distribución de las medias de las muestras
x
=
n
x
x

=

=
Desviación estándar
de las medias de las
muestras
(media)
x
3
x
2
x
x
x
1
x
2
x
3 
+

+

1
+

-

-

-
Tres distribuciones de población
Media de las medias de las muestras
95,5% permanece dentro de 2x
99,73% de todo x permanece dentro de 3x

8. La distribución de las medias en el
muestreo y la distribución del proceso
Distribución de las
medias en el muestreo
Distribución de
las medias en el
proceso
(media)

x =

9. Gráficos del proceso de control
Representación de la muestra de datos en el tiempo
0
20
40
60
80
1 5 9 13 17 21
Tiempo
Valor
de
muestra
Valor
de muestra
UCL
Media
LCL

10.  Mostrar los cambios que se han producido en
los datos.
 Por ejemplo, las tendencias.
 Realizar las correcciones antes de que el proceso esté fuera
de control.
 Mostrar las causas de las variaciones en los
datos.
 Causas imputables.
 Los datos situados fuera de los límites de control o la
tendencia en los datos.
 Causas naturales.
 Variaciones aleatorias alrededor de la media.
Objetivos de los gráficos de
control

11. X
A medida que
aumente el
tamaño de las
muestras,
la distribución tenderá
a seguir una curva de
distribución normal,
sin tener en cuenta la
distribución de la
población.
Teorema central del límite
X
Fundamento teórico de los
gráficos de control

12. X
Media
Teorema central del límite


x
x
n
=

=
X
Desviación estándar
X = 
Fundamento teórico de los
gráficos de control