Diagrama de Shewhart

Diagrama de Shewhart
El diagrama de Shewhart es un gráfico que se encarga de medir la calidad en los procesos productivos, para mantener en estándares límites.

Para poder conocer la aplicación del diagrama de Shewhart es necesario saber de dónde proviene. Un gráfico de control se usa con el fin de detectar variaciones en ciertos procesos. Walter Shewhart, en 1920 desarrolló un procedimiento para investigar y controlar la creación de productos industriales.

Construir y monitorear los elementos de una gráfica es trabajo de la ingeniería de calidad. Por esta razón, este tipo de método viene del uso de datos reales que arrojan un resultado específico.

¿Qué es el diagrama de Shewhart?

Walter Shewhart, físico, ingeniero y estadístico de origen estadounidense, y fue el primero en trabajar en los gráficos de control. Cuando se habla de los diagramas, lo que se refleja son las variaciones que un conjunto de datos es capaz de mostrar.

Bell Laboratories era el lugar donde este investigador comenzó a desarrollar interés en la resolución de problemas a través de la utilización de números. Más allá del diagrama original, los controles estadísticos de procesos (SPC) siguen siendo usados en diferentes industrias.

Ahora bien, los gráficos de control se emplean para inspeccionar la calidad de un producto al terminar su proceso de fabricación. Esto evita que haya fallas en las creaciones, ahorrando mucho dinero.

El diagrama de Shewhart da solución de problemas de variaciones en el proceso de fabricación industrial. Además, mejora la capacidad porque al implementarse se reduce la variabilidad.

¿Por qué varían los procesos?

Los procesos industriales se someten a una serie de factores que suelen ser aleatorios. De esta forma es imposible fabricar dos productos iguales en su totalidad. Cuando se realiza un accesorio cualquiera, aunque otros tengan la misma apariencia, existen algunas variaciones minuciosas entre ellos.

El valor nominal de un producto depende de la calidad en su creación. Las industrias tratan de apartar las intervenciones humanas al máximo, con el fin de eliminar las variaciones. Los cambios surgidos de dos piezas no son deseables y por eso se busca que se reduzcan al mínimo.

Usar el control estadístico de procesos de Shewhart sirve para eliminar o mantener dentro de los límites los cambios en la calidad. La aplicación se implementa en el momento de manufacturar y no posterior.

También se utilizar para medir el transcurso al edificar un bien, pues se toma el pulso en todo momento. Más que conocer la variación de un producto, el diagrama de Shewhart se creó para reducir los desperfectos.

Lo que hace que un desarrollo de un artículo tenga variación es:

  • Mano de obra
  • Maquinarias
  • Material
  • Método
  • Ambiente
  • Mantenimiento

Desde luego, que estas no son las únicas variaciones que se pueden presentar al realizar un control de proceso. Dado que se toman en cuenta las oscilaciones, temperatura y humedad ambiental.

¿Dónde se implementan los gráficos de control?

Se emplean en diferentes industrias cuyo objetivo sea mejorar los desarrollos de manufactura. Mantener todo bajo control ayuda a corregir anomalías.

Al analizar la información aportada por el proceso de fabricación en donde se detectan las causas asignables, se realiza una edificación gráfica, esta se conoce como el Diagrama de Shewhart.

Es común ver esquemas y estudios de calidad en productos de polietileno cuando se compran en grandes cantidades.

¿Qué se debe tener para aplicar el gráfico de control de Shewhart?

Se usan si la empresa tiene la estabilidad suficiente en sus procesos. Si los resultados son aleatorios, se puede predecir la variación entre un determinado lote de producto.

Cuando el progreso de la fabricación es caótico, de ninguna manera serán predecibles ni moderados los resultados del gráfico. No tendría por qué aplicarse una representación en un proceso que no tiene una secuencia.

Aclarando, las condiciones bajo las que se aplica el gráfico de control, si la empresa tiene estabilidad en sus procesos se distinguen dos casos de aplicación:

Los parámetros se mantienen en el tiempo

Se realiza el gráfico cuando el cambio se rige bajo la función de probabilidad. Es decir, los parámetros son firmes a lo largo del tiempo. El proceso se conoce como normal de media y desviación típica constante.

Se puede decir, que este es el caso ideal en el que el gráfico de control, pues se detectaron causas asignables.

Los parámetros varían ligeramente en el tiempo

Al tener una variación ligera de parámetros en el tiempo, se miden las causas y factores que la originan. Un instrumento que tiene cortes se va desgastando y por ende ocurre una variación en la producción derivada. El desgaste de la herramienta se considera la causa del cambio

Con el gráfico de control se puede conocer el tiempo y velocidad del desgaste, esto con el fin de cambiarla.

Funciones de los gráficos de control

  • Mejoran los procesos de producción
  • Permite que las empresas operen bajo control estadístico
  • Ayuda a corregir las fallas que se encuentren dentro de los límites de la calidad.
  • Identifica las causas asignables de las variaciones
  • Mejora la productividad diaria
  • Eliminan el desperdicio de tiempo en los procesos
  • Disminuyen costos operativos
  • Previenen defectos de los productos
  • Evitan los ajustes inadecuados en el proceso
  • Dan información de las capacidades y limitaciones del proceso productivo.

Después de saber todas las funciones que posee, se puede ver como la mejor alternativa para controlar materiales, costos y tiempo de ejecución. Gracias a la informática moderna, la mayoría de las industrias implementan gráficos de control todos los días.

Variabilidad a corto y largo plazo

Diagrama de Shewhart

Los procesos productivos tienen variables medidas en plazos cortos y largos. Es decir, algunas son inherentes del cambio y otras del proceso.

Variabilidad inherente del proceso

Es atribuida a las causas comunes, es decir, está presente entre los elementos fabricados. La variabilidad se mide comparando cada proceso de producción. Por ejemplo, en mil 100 unidades de producto es posible determinar la variación de uno y otro construyendo el gráfico.

Cuando se evalúa a corto plazo se le conoce a esta causa como ruido blanco.

Variabilidad del total del proceso

En factores de calidad, se mide la variabilidad una vez termina la producción. En un artículo que deba ser estéril (equipos médicos) se cuenta la versatilidad de las unidades creadas durante un lote determinado. Tanto en las causas usuales como en las especiales se mide esta clase de variable.

Para esta se tienen en cuenta factores como:

  • Cambios de materia prima
  • Desgaste
  • Temperatura
  • Otros

Cuando se mide a largo plazo se busca determinar los elementos que puedan afectar el lote fabricado. Este factor se conoce como ruido negro.

Tipos de gráficos de control

En la recopilación de datos para el gráfico se establece si es continuo o de atributo. Por ejemplo, si tiene múltiples variables continuas se puede deducir que los datos son multivariados

Gráficos de control de datos continuos

Son representaciones en las que se tiene un número infinito de valores. Cuando las mediciones son consecutivas, suelen proporcionar más información que los datos de atributo. En general, se encargan de medir una parte del procedimiento.

Se miden parámetros como la medición de la longitud, peso o temperatura resultante. Los valores en general son decimales, pues los cambios son muy bajos.

Las empresas de alimentos hacen los registros de calidad midiendo el peso de una muestra de los productos de un mismo lote. Con esto se determina si varía o no durante el tiempo de empacado.

Los subtipos para este caso se basan en la tendencia X y en el rango. Por ejemplo:

1.Gráfica x

Determina el rango en el que el proceso de producción se está alejando de la tendencia central. Para este caso existe una media promedio de cómo debería funcionar la producción.

Cuando se implementa una nueva máquina hace que el proceso se aleje de la media. Lo mismo sucede al cambiar de operario o se implanta una otra materia prima.

2.Gráfica R

Mide las ganancias y pérdidas del proceso productivo. Es decir, este croquis da alusión de uniformidad o inconformidad en la creación de los artículos. Se resta el valor más grande con el más pequeño del esquema, siendo el resultado el rango.

De esta forma se determina la variabilidad. Con los datos adquiridos se plasma el gráfico del control y se compara con otras muestras. En caso de no mostrar uniformidad en la comparación, se debe intervenir en los procesos de fabricación.

3.Grafica x-r

Es la combinación de ambas gráficas, para este caso se busca medir la relación que existen entre las especificaciones de calidad con la tendencia central y la dispersión.

Es decir, se ubican una dentro de la otra. Teniendo una visión de ambas se puede analizar el comportamiento en cada punto.

Gráficos de procesos de control multivariados

Los datos multivariados son resultantes de la colecta de más de una variable continua de la misma producción. Con este tipo de gráfico usted puede ver los múltiples parámetros.

Un ejemplo práctico de monitoreo son la temperatura y presión de productos derivados del polietileno. Existen gráficas univariadas y multivariadas. Antes de escoger de manera aleatoria, lo mejor será crear una matriz de correlación entre las variables recopiladas.

En general, las gráficas de control multivariadas son difíciles de interpretar en relación con las clásicas de Shewhart

Gráficos de procesos de control por atributo

Se hacen con conteos de discordias o defectos. Cuando no existe conformidad, se toma en cuenta en los controles de calidad. Una unidad puede tener varios defectos que necesitan ser analizados.

Los casos visibles suelen ser pequeños desperfectos en una pieza. Cuando un producto tiene una raya, se podría determinar que su problema es mínimo. En cambio, sí posee muchas, se considera que la pieza en general es no conforme.

Para medir esto se usan los siguientes subtipos:

1.Gráfico p

Se mide el porcentaje de defectos por lote. Si la muestra es de 10 productos y uno tiene una falla, la fracción defectuosa será de 0,1. Todos los gráficos se representan con un valor nominal.

El número resultante se ubica en el eje “Y” y a futuro se pueden realizar comparativas. Los datos recopilados se conocen como los conteos de defectos de Poisson.

2.Gráfico np

Para este caso no se toman en cuenta las fracciones. Se hacen los cálculos de unidades defectuosas en una colección. Por ejemplo, si la muestra es de 1000 productos y de ellos 50 tienen defectos, la cantidad que se colocará en el eje “Y” será 50.

Con este tipo de gráfico se puede calcular a largo plazo si el número de defectos baja o sube cada vez que se establece una nueva muestra.

3.Gráfico c

Para este caso se toma en cuenta el número de defectos por unidad de producción. Desde luego, que también se establece por un periodo de muestreo. Cada producto puede tener un número diferente de defectos, por ello, se hace el conteo.

Si un vaso tiene una raya se considera como una no conformidad. En cambio, si las fallas están en diversas partes, el gráfico manifiesta que el producto es no apto. Cada empresa puntualiza un número que ayuda a determinar si un bien es conforme o no.

4.Gráfico u

Se mide el porcentaje de defectos en una unidad durante un periodo de muestreo. Según los resultados obtenidos, las empresas deben verificar porque ha ocurrido una subida del porcentaje de defectos.

Pasos para elaborar un gráfico de control de calidad

  • Se determina el proceso a trabajar y sus características que establecen la calidad, por ejemplo (estado de los empaques, peso, longitud, defectos, etc.)
  • Se debe determinar qué tipo de gráfico de control se usará
  • Saber cuál es el periodo de tiempo en el capturaron datos
  • Recopilar la información
  • Determina la línea central y el límite de control a usar (tanto inferior como superior)
  • Haz la representación gráfica
  • Analiza el gráfico

Ya sabiendo todo lo relacionado con el diagrama de Shewhart, una empresa que tiene procesos definidos monitorea siempre su control de calidad. Los gráficos se construyen por software empleados en las maquinarias o también hacerse manual con un programa de Excel. Si el resultado determina desviaciones altas, se debe aplicar correcciones que mejoren el proceso productivo. 

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