Gráficos de control en 3 minutos I Lo que debes saber.

Summary

En este video tutorial, se presenta una nueva sección del canal dedicada a explicar herramientas clave de control estadístico de procesos. El primer tema abordado es los gráficos de control, una herramienta fundamental desarrollada por Walter Shewhart en 1924. Se describe su propósito de evaluar, controlar y mejorar procesos, y se detallan sus componentes, como los límites de control y la línea central. Además, se explica cómo identificar causas comunes y especiales de variación y cuándo actuar para mejorar un proceso. El tutorial también cubre los tipos de gráficos utilizados dependiendo del tipo de datos, ya sean atributos o variables.

Takeaways

• 😀 Los gráficos de control son herramientas estadísticas utilizadas para monitorear y mejorar la calidad de un proceso.
• 😀 Fueron desarrollados por Walter A. Shewhart en 1924 como parte del control estadístico de procesos.
• 😀 Un gráfico de control muestra el comportamiento de una característica de calidad de un proceso en función del tiempo.
• 😀 El objetivo principal de los gráficos de control es evaluar, controlar y mejorar los procesos.
• 😀 Los gráficos de control incluyen límites de control superior e inferior, así como una línea central o media.
• 😀 Es importante distinguir entre los límites de control y los límites de especificación de ingeniería de un producto.
• 😀 Los gráficos de control ayudan a identificar si un proceso está bajo control estadístico y permiten detectar tendencias.
• 😀 Sirven para identificar la variación común y especial en un proceso y cuándo es necesario tomar acción.
• 😀 Existen diferentes tipos de gráficos de control según el tipo de datos: atributos o variables.
• 😀 Los gráficos de control para atributos incluyen el gráfico NP (defectos por unidad) y el gráfico P (proporciones).
• 😀 Para variables, los gráficos pueden ser de valores individuales, de media y rangos, o de media y desviación estándar, dependiendo del tamaño de la muestra.

Q & A

¿Qué son los gráficos de control?

Los gráficos de control son herramientas estadísticas que permiten mostrar el comportamiento de una característica de calidad de un proceso en relación con el tiempo, y se utilizan para evaluar, controlar y mejorar procesos.

¿Quién desarrolló los gráficos de control y cuándo?

Los gráficos de control fueron desarrollados por el Dr. Walter A. Shewhart en el año 1924.

¿Cuál es la diferencia entre los límites de control y los límites de especificación de ingeniería?

Los límites de control se refieren a las variaciones dentro de un proceso que están bajo control estadístico, mientras que los límites de especificación de ingeniería corresponden a las tolerancias o características esperadas de un producto. Son conceptos distintos y no deben confundirse.

¿Qué elementos podemos identificar en un gráfico de control?

En un gráfico de control, podemos identificar los límites de control superior e inferior, la línea central o media, los puntos de muestra, y los puntos que indican si el proceso está fuera de control.

¿Para qué se utilizan los gráficos de control?

Se utilizan para representar los valores medidos del funcionamiento de un proceso, identificar si un proceso está en control estadístico, detectar tendencias en el proceso, distinguir entre causas comunes y especiales de variación, y determinar cuándo actuar para mejorar el proceso.

¿Qué es una causa común de variación en un proceso?

Una causa común de variación es una variación inherente al proceso que ocurre de manera regular. No requiere intervención inmediata porque es parte del comportamiento normal del proceso.

¿Qué es una causa especial de variación?

Una causa especial de variación es una variación que no forma parte del comportamiento normal del proceso y generalmente indica un problema o un cambio que requiere atención inmediata.

¿Qué tipo de gráficos de control existen para atributos?

Para atributos, existen gráficos como el **np** (defectos por unidad) y el **p** (proporciones de partes defectuosas).

¿Qué gráficos de control se utilizan para variables?

Para variables, dependiendo del tamaño de la muestra, se usan diferentes gráficos: el gráfico de **valores individuales** (para n=1), el gráfico **X-barra R** (para muestras pequeñas, n ≤ 10), y el gráfico **X-barra S** (para muestras grandes, n > 10).

¿Por qué es importante saber cuándo un proceso está fuera de control?

Es importante identificar cuándo un proceso está fuera de control para poder tomar medidas correctivas a tiempo y evitar que el proceso produzca defectos o fallos que afecten la calidad del producto o servicio.