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Control estadístico de procesos AGROCAMPO

El control estadístico de procesos es fundamental para asegurar la calidad en la producción. Se basa en técnicas como el muestreo y la utilización de gráficas de control para identificar variaciones anormales en los procesos.

Control estadístico de procesos AGROCAMPO

Elaborado por: Juan Pablo García Fino para el tema Control estadístico de procesos

Control estadístico de procesos AGROCAMPO

Método de control estadístico de procesos

Grafica de control para atributos
Grafica c

Controla el numero de defectos en un producto o servició

Grafica p

Controla la proporción de producción o servicio

Grafica de control para variables
Grafica ẋ

Se usa para medir la media de los procesos

Grafica R

Se usa para vigilar la variable en un proceso en el cual se desea calcular un rango de un conjunto de datos de muestra

Proceso de inspección

Medición de Calidad
Medir las variables

Se usa cuando las características del producto o servicio son susceptibles de ser medidas

Medir los atributos

Se usa cuando el producto o servicio es posible contar rápidamente

Control de Proceso

Por Calidad
Variables continuas
Por Atributo
No pasa
Si pasa

Capacidad de los procesos

Se expresa a través de un valor nominal u objetivo basadas en un rango de especificaciones tanto inferior como superior
Se refiere a la capacidad de un proceso para cumplir debidamente las especificaciones de un diseño de un producto o servicio

Muestreo

Graficas de control
Se usan para determinar si las variaciones observadas son anormales
Distribución de Muestreo
Tiene como propósito calcular una variable o medida de atributos en un muestreo

Distribución de las medias de la muestra

Distribución de proceso

Plan de muestreo
Reglas de decisión
Intervalo de tiempo
Tamaño de la muestra
Inspección completa
Se usa para medir la calidad de los procesos en cada una de las etapas

Variación de los productos

Causas Asignables
Forma
Tendencia
Causas comunes
Formas comunes de distribución

Asimétrica

Presenta una preponderancia de observaciones ya sea encima o por debajo de la media

Simétrica

Presenta el mismo número de observaciones ubicadas encima y por debajo de la media

Causas Aleatorias

Patrón de distribución

Desviación estándar

Media

Imposibles de evitar

No identificables

Variabilidad en los procesos de producción

Tiempo
Variación
Tamaño
Frecuencia