spc 2ª edición aiag (automotive industry action group) · 2019. 11. 11. · 50 pca summary...
TRANSCRIPT
SPC 2ª Edición AIAG
(Automotive Industry Action Group)
Noviembre 2019
Control estadístico de Proceso SPC
2
SPC 2ª Edición
AIAG
(Automotive
Industry Action
Group)
SPC 2ª Edición AIAG
Control estadístico de Proceso SPC
3
Índice
Definición SPC Control Estadístico de proceso
Beneficios de SPC
Antes de comenzar el SPC
Norma IAIF 16949
Conceptos generales
Control de proceso y Capacidad de Proceso
Tipos de SPC
SPC Por variables: Ppk, Cpk
SPC Por Atributos: p/np y c/u
Control estadístico de Proceso SPC
4
Definición
Control Estadístico de Proceso es un método efectivo para monitorizar un proceso a través del uso de gráficos de control.
Los gráficos de control, basándose en técnicas estadísticas, permiten usar criterios objetivos para distinguir variaciones de importancia, bueno/malo, estable/no estable, capaz/no capaz, etc.) .
El potencial del SPC es la detección de problemas a tiempo y tomando acciones apropiadas.
Control estadístico de Proceso SPC
5
Beneficios del control estadístico de procesos
BENEFICIOS DEL
CONTROL ESTADISTICO
DE PROCESOS
Controlar el proceso, mientras se produce
Ayudar a que el proceso se desarrolle de manera constante y predecible
Permitir al proceso conseguir: Mayor Calidad Menor coste Capacidad más efectiva
Proporcionar un lenguaje común para discutir las características del proceso y Distinguir causas de variación comunes de especiales
Variación proceso
Control estadístico de Proceso SPC
6
Antes de comenzar a realizar SPCs
Control estadístico de Proceso SPC
7
Antes de comenzar a realizar SPCs
Control estadístico de Proceso SPC
8
IATF 16949:2016
Control estadístico de Proceso SPC
9
Conceptos Generales
• Combinación de máquina, herramienta, método, materiales, ambiente, hombre y todo aquello necesario para la obtención de un determinado producto o servicio.
PROCESO
Control estadístico de Proceso SPC
10
Conceptos Generales
• Campo de variación de los valores.
VARIABILIDAD
Control estadístico de Proceso SPC
11
Control de proceso y capacidad del proceso
¿Es mi proceso estable y capaz?
Control estadístico de Proceso SPC
12
Tipos Gráficos
Gráficos de
Control
R
Gráfico de
variables
Gráficos de
atributos
` X
p
np c
u
Datos
numéricos
Decisiones
Conformidad o no
X R
Control estadístico de Proceso SPC
13
Tipos Gráficos: Variables
Gráficos de
Control
Datos
numéricos
R
Gráfico de
variables
` X
X R
Control estadístico de Proceso SPC
14
SPC Variables: Ppk, Cpk (2 a 5 muestras y Valores individuales) El Estudio de Capacidad de
Proceso es una
herramienta muy útil
cuando es necesario
relacionar las variables de
un proceso con las
especificaciones de un
producto o servicio de
forma que se puede juzgar
su idoneidad para cumplir
con las mismas y realizar
estimaciones del
porcentaje de población
que, como resultado del
proceso de producción de
un producto, estará fuera
de los límites de
especificación.)
USL 492,000
LSL 490,000 LSL = 490,000 Ppku = UCLx=
USL = 492,000 Ppkl = LCLx=
Mean = 490,664 Ppk min =
StDev = 0,240 Pp =
Test No. Test
1 490,600 Max =
2 490,800 Min =
3 490,600
4 490,600 Spec Frequency
5 490,100 1 490,000 0
6 491,000 2 490,222 1
7 491,100 3 490,444 4
8 490,700 4 490,667 7
9 490,700 5 490,889 8
10 490,500 6 491,111 5
11 490,900 7 491,333 0
12 490,800 8 491,556 0
13 490,400 9 491,778 0
14 490,500 10 492,000 0
15 490,800
16 490,400
17 490,800
18 490,900
19 490,500
20 490,700
21 490,600
22 490,400
23 491,100
24 490,700
25 490,400
491,383
489,945
Ppk ≥ 1.33 Accept
491,100
490,100
Disposition Reject, Corrective Action Needed
Ppk < 1.33 Reject, Corrective Action Needed
Other Information
Limits PCA Summary
PCA Address:
Feature Symbol:
Test Data 1,391
Process Data Potential Capability
1,859
0,924
0,924
Drawing Number: Supplier Address:
Drawing Rev.: Supplier Contact
Rev. Date:
Drawing Location: PCA Supplier Name:
Part Feature:
Process Capability Analysis - PpkUse when: (a) You are a new supplier to Cooper that has already been manufacturing the specified part, or (b) you are an existing
supplier who has been found to have supplied a large number of nonconforming parts.
Are the Design Characteristics Safety Related, or Functional?
Part Number: Supplier Name: Date
490,2
2222
22
490,4
4444
44
490,6
6666
67
490,8
8888
89
491,1
1111
11
491,3
3333
33
491,5
5555
56
491,7
7777
78
492
Fre
qu
en
cy
Values
Distribution
Safety Related (Ppk ≥ 1.67) Functional (Ppk ≥ 1.33)
Clear Test Values
489
489
490
490
491
491
492
492
493
1 5 9 13 17 21 25
Test V
alu
e
Sample Number
Averages
X X-Bar UCLx LCLx USL LSL
1 USL 492 USL= 492,000 Cp = 1,187
LSL 490 LSL= 490,000 CpkL = 0,754
Cpk 1,33 MeanX= 490,635 CpkU = 1,621
StDevE= 0,281 Cpkmin = 0,754
UCLx= 491,230 MeanR= 0,317
LCLx= 490,040 Max = 491,200
UCLR= 1,035 Min = 490,000
Subgroup Test 1 Test 2 Test 3 Test 4 Test 5 Average Range
1 490,600 490,800 490,700 0,200 Spec Frequency
2 490,600 490,600 490,600 0,000 1 490,000 1
3 490,100 491,000 490,550 0,900 2 490,150 2
4 491,100 490,700 490,900 0,400 3 490,300 3
5 490,700 490,500 490,600 0,200 4 490,450 9
6 490,900 490,800 490,850 0,100 5 490,600 19
7 490,400 490,500 490,450 0,100 6 490,750 6
8 490,800 490,400 490,600 0,400 7 490,900 11
9 490,800 490,900 490,850 0,100 8 491,050 2
10 490,500 490,700 490,600 0,200 9 491,200 7
11 490,600 490,400 490,500 0,200
12 491,100 490,700 490,900 0,400
13 490,400 490,700 490,550 0,300
14 490,500 491,000 490,750 0,500
15 490,500 490,400 490,450 0,100
16 490,100 490,200 490,150 0,100
17 490,700 491,100 490,900 0,400
18 490,500 490,500 490,500 0,000
19 490,400 490,600 490,500 0,200
20 490,500 490,400 490,450 0,100
21 490,600 490,300 490,450 0,300
22 490,800 490,600 490,700 0,200
23 490,900 490,500 490,700 0,400
24 490,600 490,800 490,700 0,200
25 491,100 490,800 490,950 0,300
26 491,100 490,400 490,750 0,700
27 490,200 490,800 490,500 0,600
28 491,200 490,600 490,900 0,600
29 491,200 490,000 490,600 1,200
30 490,400 490,500 490,450 0,100
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
PCA Summary
Subgroup Sizes Limits Process Data Potential Capability
30 Subgroups of Size 2
25 Subgroups of Size 5
50 Subgroups of size 5
0 0 0 0 0 0 0 0 0
Fre
qu
en
cy
Test Values
Histogram
489,4
489,6
489,8
490
490,2
490,4
490,6
490,8
491
491,2
491,4
1 5 9
13
17
21
25
29
33
37
41
45
49
Sam
ple
Valu
e
Sample Number
Averages Chart
X X-Bar LCLx UCLx
0,000
0,200
0,400
0,600
0,800
1,000
1,200
1,400
1 3 5 7 9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
31
33
35
37
39
41
43
45
47
49
Ran
ge
Sample Number
Control Chart
Range R-Bar UCLr
USL 492
LSL 490
Subgroup Test Value Range LSL= 490 Cp=
1 490,6000 USL= 492 CpkL=
2 490,8000 0,20 Mean= 490,6340 CpkU=
3 490,6000 0,20 StDev 0,249674338 Cpk=
4 490,6000 0,00 UCLX= 491,3831429 MeanR=
5 490,1000 0,50 LCLX= 489,8848571 Max=
6 491,0000 0,90 UCLR= 0,920093878 Min=
7 491,1000 0,10
8 490,7000 0,40 Spec Frequency
9 490,7000 0,00 1 490,0000 0
10 490,5000 0,20 2 490,2857 3
11 490,9000 0,40 3 490,5714 17
12 490,8000 0,10 4 490,8571 21
13 490,4000 0,40 5 491,1429 9
14 490,5000 0,10 6 491,4286 0
15 490,8000 0,30 7 491,7143 0
16 490,4000 0,40 8 492,0000 0
17 490,8000 0,40
18 490,9000 0,10
19 490,5000 0,40
20 490,7000 0,20
21 490,6000 0,10
22 490,4000 0,20
23 491,1000 0,70
24 490,7000 0,40
25 490,4000 0,30
26 490,7000 0,30
27 490,5000 0,20
28 491,0000 0,50
29 490,5000 0,50
30 490,4000 0,10
31 490,1000 0,30
32 490,2000 0,10
33 490,7000 0,50
34 491,1000 0,40
35 490,5000 0,60
36 490,5000 0,00
37 490,4000 0,10
38 490,6000 0,20
39 490,5000 0,10
40 490,4000 0,10
41 490,6000 0,20
42 490,3000 0,30
43 490,8000 0,50
44 490,6000 0,20
45 490,9000 0,30
46 490,5000 0,40
47 490,6000 0,10
48 490,8000 0,20
49 491,1000 0,30
50 490,8000 0,30
Average 490,6340 0,28
1,823708986
0,846435942
0,28
491,1000
490,1000
0,846435942
Part Feature: PCA Address:
PCA Summary
Process Data Potential Capability
1,335072464
Feature Symbol: PCA Contact
Other Information
Drawing Location: PCA Supplier Name: GR&R Contact
Drawing Number: Supplier Address:
Drawing Rev.: Supplier Contact
Rev. Date:
Cpk for Moving RangeUse when: (a) new part, (b) part with revised specifications, (c) part in which the materials, processes, manufacturing location, or production
equipment have significantly changed, or (d) part in which the material suppliers have changed AND testing is too expensive to be conducted by
subgroups.
Part Number: Supplier Name: Date
489
489
490
490
491
491
492
492
493
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49
Test V
alu
e
Sample Number
Averages
X X-Bar Upper Control Limit Lower Control Limit LES LEI
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49
Ran
ge
Sample
Range Chart
Range UCL Range Average Moving Range Average
490
490,2
857143
490,5
714286
490,8
571429
491,1
428571
491,4
285714
491,7
142857
492
Freq
uen
cy
Test Values
DistributionClear Test Values
Control estadístico de Proceso SPC
15
Tipos Gráficos: Atributos
Gráficos de
Control
Gráficos de
atributos
p
np c
u
Decisiones
Conformidad o no
Control estadístico de Proceso SPC
16
SPC atributos: Unidades no Conformes “p” y “np”
p
np
PIEZAS OK
• Gráfico de Control de Fracción de
Unidades no Conformes ("p")
"p" es el porcentaje (ratio) de las
unidades no conformes
encontradas en la muestra
controlada.
• Gráfico de Control de Número de
Unidades no Conformes ("np")
Es equivalente al gráfico anterior,
pero aplicable solamente si todas
las muestras son del mismo
tamaño "n".
"np" = Nº de unidades no
conformes.
PIEZAS OK
Control estadístico de Proceso SPC
17
SPC atributos: disconformidades (defectos) “u” y “c”
• Gráfico de Control de Disconformidades
por Unidad ("u")
Se emplea cuando pueden
aparecer varias disconformidades
independientes (defectos) en una
misma unidad de producto o
servicio (ratio)
"u" = Nº de disconformidades de
una unidad
• Gráfico de Control de Número de
Disconformidades ("c")
Es equivalente al gráfico anterior,
pero aplicable solamente si todas
las muestras son del mismo
tamaño n.
"c" = Nº de disconformidades.
u
c
DEFECTOS C DEFECTOS D
DEFECTOS B
DEFECTOS A
Control estadístico de Proceso SPC
18
n 175
c Media: 14,8
LCS (umed+3S): 26,4
LCL (umed-3S): 3,3
M uestras 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
n 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175 175
defectos 17 14 6 23 5 7 10 19 25 18 25 5 8 11 18 13 22 6 23 22 9 15 20 6 24
u media 0,1 0,1 0,0 0,1 0,0 0,0 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,0 0,0 0,1 0,1 0,1 0,1 0,0 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,0 0,1
Notas:
L inferior
3,85
n
Desviacion estándar
Limites
L superior
REFERENCIA PIEZA
LOGO GRAFICA DE CONTROL POR ATRIBUTOS "c"xxxxx Rev. 00
Fecha actualizacion
DENOMINACION CLIENTE
0
5
10
15
20
25
30
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
% de defectos x muestra
SPC atributos: Posibles problemas y deficiencias de interpretación
Cuando se utilizan los Gráficos de Control por Atributos como herramienta de análisis se tendrán
en cuenta las siguientes consideraciones:
a) Los errores de los datos o los cálculos utilizados para su construcción pueden pasar
inadvertidos durante su utilización y provocar interpretaciones totalmente erróneas.
b) El hecho de que un proceso se mantenga bajo control no significa que sea un buen proceso,
puede estar produciendo constantemente un gran número de no conformidades.
c) Controlar una característica de un proceso no significa necesariamente controlar el proceso. Si
no se define bien la información necesaria y las características del proceso que, en consecuencia,
deben ser controladas, tendremos interpretaciones erróneas debido a informaciones incompletas.
Gracias
Gràcies
Thank you
Merci
Danke schön
謝謝