Una forma para evaluar la variación y ajuste de un sistema es la relación Señal/ruido. as forma de saber el grado de equilibrio térmico alcanzado en la transformación de un sistema es la Entropía. Un ejercicio formativo comparando ambos indicadores se recoge en esta entrada.
Es posible que, estudiando el tiempo y los recursos que se dedican a las fases tempranas del diseño de un sistema, lleguemos a considerar que lo utilizado, no ha sido … Continúa leyendo Diseño robusto de sistemas: productos y procesos
Recientemente he realizado la publicación de un libro que reúne los ingredientes necesarios para la realización del control, y seguimiento, de procesos por medio de la estadística. Contiene la necesaria … Continúa leyendo El libro para iniciarse, interpretar y reflexionar sobre cómo se comporta un proceso y su gestión.
En este post traigo la reedición de una página publicada a finales del año pasado, en ella trataba el tema de la Capacidad de Potencial de Calidad evaluada por los indicadores Cp y Pp.
La revisión del artículo es prácticamente completa, en ella profundizo, con más detalles, en el efecto que puede tener sobre los resultados el hecho de estar bajo control estadístico, o el estar fuera de control por la aparición de causas especiales o patrones de comportamiento.
Si en su trabajo aplica el control estadístico de proceso (SPC) supongo que, en algún momento, ha tenido que analizar la capacidad de calidad de alguno de los procesos que tiene bajo control, y expresarla con el indicador Cp, también supongo que habrá calculado la capacidad de calidad del mismo proceso pero bajo el criterio de a largo plazo y la habrá expresado con el indicador Pp.
Lo que no puedo saber es si ha tenido dudas en la interpretación de ambos indicadores, o si ha apreciado diferencias entre los valores obtenidos para el Cp y el Pp ¿Eran muy iguales, o eran muy diferentes? ¿Ha considerado las diferencias? ¿Se ha preguntado el porqué?
Este post y el artículo asociado se hacen las mismas preguntas e intentan encontrar una respuesta lógica, para ello se apoya en el control estadístico de los procesos, en los gráficos XR y en datos procedentes de un caso real.
Quizás nunca ha necesitado aplicar el SPC o nunca se ha planteado el porqué de las diferencias entre un Cp y un Pp. En cualquier caso puede que la lectura del artículo le abra una nueva ventana en el uso e interpretación del SPC, y de los análisis de la capacidad potencial de calidad, parte clave en el proceso de análisis.
El artículo completo se encuentra en el libro: https://francisco-herrera.blog/el-libro-el-control-de-procesos-en-la-mejora-de-la-calidad-y-el-coste/
This is a complete revision of an article published at the end of last year.
If, in your work, applied statistical process (SPC) I suppose that, at some point, you had to analyze the quality capability of any of these processes under control, and express it with Cp indicator, also I guess that you will have calculated the ability quality of the same process but with the criterion of a long term and you have expressed it with Pp indicator.
What I don’t know is if you have had doubts in the interpretation of both gauges, or if you have appreciated differences between the values obtained for the Cp and Pp, they were very equal, or were very different? Have you considered the differences? Do you wonder why?
This post and the associated article gets the same questions and tries to find an answer logic for this purpose relies on statistical control of process / XR charts and data from a real case.
Perhaps never has needed to apply the SPC or never has been raised why the differences between a Cp and a Pp. In any case, you can that reading the article open you a new window in the use and interpretation of the SPC, and analyses of the potential capacity of quality, part key in the analysis process.
Read full article:https://francisco-herrera.blog/el-libro-el-control-de-procesos-en-la-mejora-de-la-calidad-y-el-coste/
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Cuando hablamos de control estadístico de proceso es tónica general hablar, principalmente, del lado de la estadística, su forma de aplicación y su forma de interpretación. Es habitual olvidarse de la otra parte de la ecuación ¡las Tolerancias!
Las Tolerancias parecen que han bajado de no sé que etéreo lugar de forma que nadie se hace la pregunta, cuando se está poniendo el proceso bajo control estadístico, de la idoneidad de las mismas.
Si eres un fabricante que desarrolla su propio producto la función de diseño colocará las especificaciones y el resto de funciones tendrán la obligación de cumplirlas
Si eres un fabricante que recibes el plano terminado, lo normal es que toda tu preocupación se centre en hacer que tu proceso sea capaz de satisfacer los requisitos del cliente.
Para características, que tal vez no participan directamente en el desempeño de la función del producto o proceso, se puede admitir la aceptación tácita de esta forma de gestión, pero no para las significativas.
El estudio de factibilidad puede que sea, en ciertos casos, un simple paso más a cumplimentar en la relación contractual, aunque es muy posible que no sea tan simple ese paso. Las funciones, implicadas en la obtención de un producto o proceso ya sea cliente o proveedor, interno o externo, tienen que saber, aguas arriba, que la función se va conseguir. Y que la tolerancia que se coloque a lado de la característica significativa del producto es coherente con los recursos que se asignan para conseguirla. Todo lo contrario es una pérdida general de coste, calidad y tiempo.
El artículo cubierto por la página que sigue trata, apoyado en el Control Estadístico del Proceso, de aclara cómo es posible asignar tolerancias que ayuden a que los productos sean capaces de satisfacer su función, de forma consistente a lo largo de su vida.
El artículo completo se encuentra en el libro: https://francisco-herrera.blog/el-libro-el-control-de-procesos-en-la-mejora-de-la-calidad-y-el-coste/
When we talk about statistical process control, the general trend is mainly on the side of statistics, if it is applicable and its way of interpretation. It is usual forget about the other side of the equation, the tolerances!
Tolerances seem to come from an ethereal place so that no one asks the question, when they are putting the process under statistical control, the suitability of the same.
If you are a manufacturer that develops its own product, the design function will set specifications, other functions will be required to fulfill them.
If you are a manufacturer that you receive the drawings to the finished level, it is normal that all your concern is focused on making your process is able to meet customer requirements.
For characteristics, perhaps not directly involved in carrying out the function of the product or process, can accept the tacit acceptance of this form of management, but no for characteristics significative.
The feasibility study may be, in certain cases, a simple step to be completed in the contractual relationship, although it is may not be so simple that step. The functions involved in obtaining a product or process either customer or supplier, internal or external, need to know, upstream, the function will get. And that tolerance to be placed, beside the significant feature of the product, is consistent with the resources allocated to achieve it. The opposite is a general loss of cost, quality and time.
The article, covered by the following page, supported in Statistical Process Control, to clarify how tolerances can be assigned to help the products are able to meet their function consistently throughout his life.
Page article: https://francisco-herrera.blog/el-libro-el-control-de-procesos-en-la-mejora-de-la-calidad-y-el-coste/
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