DISEÑO DE PARÁMETROS Y TOLERANCIAS, Y PROYECTO DE APLICACIÓN DE CONCEPTOS.

5.1Diseño de parámetros y tolerancias.

Definición de Especificaciones

Establecer claramente las especificaciones del producto o proceso es el primer paso. Esto implica definir los parámetros críticos que afectan la calidad.

Identificación de Características Críticas

Identificar las características críticas que tienen un impacto significativo en el rendimiento del producto o proceso. Estas deben recibir una atención especial en términos de tolerancias.

Análisis de Variabilidad

Realizar un análisis de la variabilidad para comprender la dispersión de los datos. Esto ayuda a establecer tolerancias que sean realistas y factibles de alcanzar.

Tolerancias Geométricas y Dimensionales (GD&T)

Emplear técnicas como Geometric Dimensioning and Tolerancing (GD&T) para especificar tolerancias geométricas y dimensionales de manera más precisa, teniendo en cuenta la función real de la pieza en el ensamblaje.

5.2 Factores de ruido.

En el contexto de la ingeniería de la calidad, el término "ruido" se refiere a factores no deseados o variables no controladas que pueden afectar los resultados de un proceso o medición. Estos factores de ruido pueden introducir variabilidad adicional y dificultar la identificación de patrones o tendencias significativas.

Variabilidad del Proceso

Las fluctuaciones naturales dentro de un proceso de fabricación pueden ser una fuente significativa de ruido. Estas variabilidades pueden deberse a cambios en las materias primas, condiciones ambientales o ajustes en la maquinaria.

Errores de Medición

Los errores en los instrumentos de medición o en los procedimientos de medición pueden introducir ruido en los datos recopilados. Calibrar regularmente los instrumentos y seguir prácticas de medición consistentes son estrategias para reducir este tipo de ruido.

Condiciones Ambientales

Factores ambientales como la temperatura, la humedad y la presión atmosférica pueden influir en la calidad de un proceso o producto.

Variaciones en la Materias Primas

Las diferencias en las características de las materias primas utilizadas en la producción pueden contribuir al ruido. Establecer estándares para las materias primas y trabajar con proveedores confiables puede ayudar a minimizar esta variabilidad.

Cambios en el Diseño del Producto

Si hay modificaciones en el diseño del producto o en las especificaciones durante la producción, esto puede introducir variabilidad no planificada. Es importante gestionar los cambios de manera controlada y evaluar su impacto en la calidad.

5.3 Razón señal / ruido (S/R).

La relación señal/ruido (S/R), también conocida como SNR por sus siglas en inglés (Signal-to-Noise Ratio), es un concepto fundamental en la ingeniería de la calidad y en la evaluación de datos. Esta relación se utiliza para cuantificar la proporción entre la señal (información útil o deseada) y el ruido (variabilidad no deseada o interferencia) en un conjunto de datos o en un proceso.

Señal

Representa la parte deseada, útil o valiosa de la información. En un proceso de fabricación, por ejemplo, la señal podría ser la salida de un producto que cumple con las especificaciones de calidad.

Ruido

Representa la variabilidad no deseada, la interferencia o cualquier fuente de variabilidad que no contribuye a la calidad deseada. El ruido puede provenir de diversas fuentes, como variaciones en el proceso, errores de medición, condiciones ambientales, entre otros.

Control de Procesos

En procesos de fabricación, se utiliza para evaluar la estabilidad y la consistencia del proceso, ayudando a identificar y reducir fuentes de variabilidad no deseada.

Calibración de Instrumentos:

En la medición, se emplea para evaluar la precisión y la calidad de los instrumentos de medición, ayudando a garantizar mediciones confiables y consistentes.

Análisis de Datos:

En análisis de datos, se aplica para evaluar la calidad de la señal en comparación con el ruido de fondo, mejorando la capacidad de extraer información valiosa.

El análisis de varianza (ANOVA) y la relación señal/ruido (S/R o SNR) son herramientas estadísticas fundamentales en la ingeniería de la calidad y en la evaluación de procesos.

5.4 Análisis de varianza y S/R.

El análisis de varianza (ANOVA) y la relación señal/ruido (S/R o SNR) son herramientas estadísticas fundamentales en la ingeniería de la calidad y en la evaluación de procesos.

Análisis de Varianza (ANOVA)

El análisis de varianza es una técnica estadística que se utiliza para comparar las medias de tres o más grupos.

Aplicación en la Ingeniería de la Calidad

Comparación de Grupos

ANOVA se utiliza para determinar si hay diferencias significativas entre las medias de varios grupos. En la ingeniería de la calidad, puede aplicarse para comparar el rendimiento de diferentes procesos o tratamientos.

Identificación de Fuentes de Variabilidad

Permite identificar si la variabilidad en los datos proviene principalmente de diferencias entre grupos o de variaciones dentro de los grupos. Esto es esencial para entender y mejorar la consistencia y el rendimiento de los procesos.

Optimización de Procesos:

Se emplea para identificar factores que tienen un impacto significativo en la variabilidad del proceso. La optimización se centra en reducir la variabilidad no deseada para mejorar la calidad del producto o servicio.

Relación Señal/Ruido (S/R o SNR)

La relación señal/ruido (SNR) es una medida que compara la magnitud de una señal deseada con respecto al nivel de ruido no deseado. Se expresa típicamente como la razón entre la varianza de la señal y la varianza del ruido.

Aplicación en la Ingeniería de la Calidad

Evaluación de Calidad

La SNR se utiliza para evaluar la calidad de un proceso o un producto. Cuanto mayor sea la relación señal/ruido, mejor será la calidad, ya que indica que la señal (información deseada) es más fuerte en comparación con el ruido (variabilidad no deseada).

Diseño de Experimentos

En el diseño de experimentos, se utiliza la SNR para optimizar las condiciones del proceso y maximizar la calidad. Busca encontrar el conjunto de condiciones que maximiza la señal y minimiza el ruido.

5.5 Computación de la S/R.

La computación de la relación señal/ruido (S/R o SNR) en la ingeniería de la calidad implica cuantificar la proporción entre la señal deseada y el ruido no deseado en un proceso o conjunto de datos. En términos estadísticos, se utiliza para evaluar la calidad y la consistencia de un proceso, así como para optimizar condiciones y mejorar el rendimiento.

La computación de la relación señal/ruido implica algunos pasos clave:

Definición de la Señal y el Ruido

Identificación clara de lo que constituye la "señal" (información deseada o rendimiento objetivo) y el "ruido" (variabilidad no deseada o interferencia).

Medición de la Señal y el Ruido

Cuantificación de la magnitud de la señal y la variabilidad del ruido. Esto puede implicar la medición de ciertos indicadores de calidad o características críticas del proceso.

Cálculo de la Varianza de la Señal y el Ruido

Se calcula la varianza de la señal y la varianza del ruido. La varianza es una medida estadística que representa la dispersión de un conjunto de datos. En el contexto de la SNR, estas varianzas representan la variabilidad de la señal y del ruido.

5.6 Proyecto de aplicación en organizaciones locales.

Características y consideraciones clave asociadas con este tipo de proyectos:

Identificación de Necesidades

Antes de iniciar un proyecto de aplicación en una organización local, es crucial identificar las necesidades específicas de esa organización. Esto podría involucrar la evaluación de procesos, análisis de datos, encuestas a clientes, entre otras herramientas, para comprender las áreas que requieren mejoras.

Selección de Metodologías de Calidad

La ingeniería de la calidad utiliza diversas metodologías, como Seis Sigma, Control Estadístico del Proceso (SPC), Diseño de Experimentos (DOE) y otras. La elección de la metodología dependerá de las necesidades particulares de la organización y los objetivos del proyecto.

Establecimiento de Objetivos Medibles

Definir objetivos claros y medibles es fundamental para el éxito del proyecto. Los objetivos deben estar alineados con las metas de la organización y ser cuantificables para evaluar el impacto de las mejoras.

Jonatan Ramirez - 19380743