Tipos de Gráficos de Control (Con Diagrama) | Industrias
Este artículo arroja luz sobre los dos tipos principales de gráficos de control. Los tipos son: 1. Gráficos de control para variables 2. Gráficos de control para atributos.
Tipo # 1. Gráficos de control para variables:
Estos gráficos se utilizan para lograr y mantener un nivel de calidad aceptable para un proceso, cuyo producto de salida puede someterse a una medición cuantitativa o verificación dimensional, como el tamaño de un agujero, es decir, el diámetro o la profundidad, la longitud de un tornillo / perno, el espesor de la pared de un tubería etc.
Estos se utilizan para características de calidad medibles. Deje que las características de calidad de todos los productos se midan en subgrupos. Los subgrupos son las muestras que tienen un número fijo de elementos / productos / componentes tomados al azar durante un período de tiempo.
La media y las desviaciones estándar de las características de calidad se calculan para cada muestra y las siguientes situaciones relacionadas con el proceso se pueden encontrar durante la práctica:
Ventajas de las cartas de control:
Varias ventajas de los gráficos de control para las variables son las siguientes:
(1) Los gráficos de control advierten a tiempo, si se realiza la rectificación requerida, bien en el tiempo se puede reducir el rechazo de chatarra y porcentaje.
(2) Asegura así el nivel de calidad del producto.
(3) Un gráfico de control indica si el proceso está en control o fuera de control, por lo que se proporciona información sobre la selección del proceso y los límites de tolerancia.
(4) Se reduce el trabajo de inspección.
(5) Los gráficos de control separan la posibilidad y las causas asignables de las variaciones en la observación, por lo que es posible una mejora sustancial de la calidad.
(6) Determina la variabilidad del proceso que detecta variaciones inusuales. Por lo tanto, la reputación de la empresa / empresa puede construirse mediante la aplicación de estos gráficos.
Objetivos o propósito de los cuadros de control para variables:
Varios objetivos de los cuadros de control para variables son los siguientes:
(1) Establecer si el proceso está bajo control estadístico y, en cuyo caso, la variabilidad es atribuible al azar. La variabilidad que es inherente en el proceso no se puede eliminar, a menos que haya un cambio en las condiciones básicas bajo las cuales opera el sistema / proceso de producción.
(2) Guía al ingeniero de producción para determinar si la capacidad del proceso es compatible con las especificaciones de diseño.
(3) Detectar la tendencia de las observaciones para futuras herramientas de planificación, ajuste y restablecimiento.
(4) Para obtener información previa sobre el proceso, si es probable que salga a control.
Estos gráficos se dibujan de la siguiente manera:
Paso 1:
Se toman varias muestras de componentes que salen del proceso durante un período de tiempo, cada muestra que consiste en un número de unidades n (n es generalmente 4 o 5 unidades o algunas veces más). Se toman las medidas de calidad x 1, x 2, x 3 ……… ..x n .
Paso 2:
Para cada muestra, se calcula el valor promedio x de todas las mediciones y el rango R (es decir, la diferencia entre las lecturas más altas y más bajas).
Paso 3:
Después de calcular x y R, los límites de control de los gráficos X y R se calculan de la siguiente manera con UCL y LCL como abreviatura de límite superior de control y límites inferiores de control.
donde los factores A 1, D 2 y D 3 dependen del número de elementos por muestra y cuanto mayor sea este número, más cerca estarán los límites. La Tabla 9.1 da valores para estos factores para varios tamaños de muestra. Mientras los valores de X y R para cada muestra estén dentro de los límites de control, se dice que el proceso está en control estadístico.
Tipo # 2. Gráficos de control para los atributos:
Estos gráficos se utilizan para lograr y mantener un nivel de calidad aceptable para un proceso cuyos productos de salida no están sujetos a medidas dimensionales o cuantitativas, pero se pueden clasificar como buenos o malos o aceptables y no aceptables, por ejemplo, el acabado de la superficie de un brillo del producto de Un artículo es aceptable o no aceptable.
En la inspección por variables como se hace en los gráficos xy R, se requiere una medición real de las dimensiones que a veces es difícil y no económica.
Hay otra forma de inspección también, es decir, inspección por atributos. En este método no se realizan las mediciones reales, sino que se cuenta el número de fallas o defectos. El tamaño del defecto y su ubicación no son tan importantes.
También podemos decir que los productos se inspeccionan de la misma manera que los medidores "Ir" y "No ir". Los productos son aceptados o rechazados y sus dimensiones reales no se miden, por ejemplo, se inspeccionan 100 aspas de ventilador, de las cuales 12 se encuentran defectuosas, por lo que se rechazan esas 12 piezas.
Los cuatro gráficos de control más utilizados para los atributos son:
(1) Gráficos de control de fracciones defectuosas (gráficos p)
(2) Gráficos de control para números defectuosos (gráficos np)
(3) Gráficos de control para el porcentaje de gráficos defectuosos o 100 gráficos p.
(4) Gráficos de control para el número de defectos por unidad o C-chart.
(1) Gráficos de control para fracciones defectuosas (gráfico p):
Deje que las muestras de tamaño n se tomen al azar del proceso de producción o se produzcan en diferentes intervalos de tiempo. Si d es el número de defectos en una muestra, entonces la fracción es defectuosa en la muestra.
P = d / n = Número de unidades defectuosas en una muestra / Número total de unidades o elementos en una muestra
O Número real de defectuosos
d = np
Si p̅ es la proporción de defectos producidos por todo el procesamiento o la fracción promedio defectuosa y está dada por
p̅ = Número total de artículos defectuosos en todas las muestras inspeccionadas / Número total de artículos en todas las muestras.
El gráfico p se basa en la distribución binomial. La distribución binomial tiene la desviación estándar σ p que viene dada por la relación.
Dado que el número de productos defectuosos no puede ser negativo si LCL a veces resulta ser negativo, se toma como cero, se utiliza p-chart para trazar y controlar las fracciones de la fracción cuando el tamaño de la muestra permanece uniforme o varía.
(2) Gráficos de control para el número de defectos (np-chart):
Usando las mismas notaciones que en p-chart, la desviación estándar y los límites de control de np-chart son los siguientes:
(3) Gráficos de control para el porcentaje de defectos (100 p-gráfico):
Usando la misma notación que en los gráficos p, np, la desviación estándar y los límites de control son los siguientes:
Aplicabilidad de los gráficos P:
(i) np o Número de gráfico defectuoso se utiliza cuando el tamaño del grupo o el tamaño de la muestra, es decir, n es constante.
(ii) Se puede usar la tabla p de la tabla de fracciones defectuosas y las tablas de 100% o de partes defectuosas cuando el tamaño de la muestra es variable o constante.
Comparación de x̅ -R-charts y P-charts :
x̅ - R-Gráficos:
1. Estos son cuadros de control para variables.
2. El costo de la recopilación de datos se debe más a las mediciones dimensionales reales.
3. Los tamaños de muestra son pequeños.
4. Los límites de control se ven afectados por el tamaño de la muestra.
5. Para diferentes características de calidad medibles se dibujarán diferentes cuadros.
6. El método es muy superior en el diagnóstico de las causas de variabilidad.
Gráficos P:
1. Estos son cuadros de control para los atributos.
2. La recopilación de datos es comparativamente más barata.
3. Se deben tomar muestras de mayor tamaño.
4. Hay menos efecto del tamaño de la muestra sobre los límites de control.
5. El mismo P-chart puede aplicarse a cualquier número de características de calidad en un artículo bajo inspección.
6. El método es comparativamente inferior con respecto al diagnóstico de las causas de problemas o rechazos.
(4) Gráficos de control para el número de defectos por unidad (gráfico C):
Este es otro método para trazar las características de los atributos. En el número de casos, es más conveniente trabajar con el número de defectos por unidad que con la fracción defectuosa. El r-chart se utiliza para controlar el número de defectos observados por unidad.
La diferencia entre p-chart y r-chart es que el primero toma en cuenta el número de artículos encontrados defectuosos en un tamaño de muestra dado (cada artículo defectuoso puede tener uno o más defectos) mientras que el último registra el número de defectos encontrado en un tamaño de muestra dado.
Aunque la aplicación de c-chart es algo limitada, en comparación con p-chart, hay casos en la industria donde es muy útil, por ejemplo, en el control de la cantidad de defectos en un cuerpo de autobús, un avión, un televisor, una computadora, soldadura. defecto en un truss etc.
La construcción del gráfico de control es similar a la del gráfico p, excepto que aquí los límites de control se basan en la distribución de Poisson, que a menudo se considera adecuada para describir la distribución de defectos.
La desviación estándar en este caso está dada por
