Este blog es el tercero de nuestra serie sobre control estadístico de procesos (SPC). En los blogs anteriores, discutimos los conceptos básicos de las técnicas estadísticas y los índices de capacidad de proceso. En este blog, nos centraremos en los gráficos de control y sus principales beneficios en el panorama de fabricación.
El gráfico de control es una herramienta útil para identificar variaciones no deseadas en un proceso de producción. El objetivo del control estadístico es identificar la variación del proceso y determinar qué variación está fuera de nuestro control. Mientras que algunas variaciones son inherentes al proceso, otras son especiales o asignables. Estas desviaciones están fuera de la variación "normal" que normalmente vemos en un proceso. Se puede identificar utilizando herramientas estadísticas para ser reducido o eliminado del proceso normal.
Para entender los gráficos de control, primero analicemos la variación. En un mundo perfecto, no habría variación. Cada vez que encendemos una máquina, produciría exactamente la misma pieza cada vez. Sin embargo, no vivimos en un mundo perfecto: las máquinas fallan, las piezas internas se desgastan, las herramientas de moldeo se desgastan, las temperaturas cambian y los materiales cambian sutilmente de una insignia de producción a otra. Hay varios insumos para un proceso de producción dado que deben trabajar juntos para producir piezas que cumplan con los requisitos del cliente. Al medir las características clave de la pieza terminada, podemos evaluar el proceso de fabricación. Usando gráficos de control, podemos identificar variaciones inherentes de variaciones especiales (por ejemplo, un molde de inyección que se desgasta o una configuración incorrecta de la máquina). Al eliminar estas discrepancias únicas, podemos devolver el proceso a la "normalidad".
Los dos tipos de gráficos de control que se utilizan normalmente en el moldeo por inyección de Boyd son gráficos individuales y gráficos R de barras X. Como se ve en el siguiente ejemplo, ambos gráficos presentan dos elementos: 1) una línea central que es la media (promedio) para el conjunto de datos particular que se está estudiando, y 2) límites de control superior e inferior que se calculan estadísticamente a partir del mismo conjunto de datos. Los datos de medición de las características clave se recopilan e ingresan a intervalos regulares a lo largo del tiempo.
Los límites de control, calculados estadísticamente, representan más/menos tres desviaciones estándar de la media (media). Estas líneas representan el umbral en el que la salida del proceso se considera estadísticamente "improbable". En otras palabras, los límites de control representan la división de la variación natural de un proceso de la variación "improbable", que ocurre debido a causas especiales o asignables, que pueden eliminarse del proceso. Los puntos de datos que aparecen fuera de estos límites de control o ejecuciones de datos inusuales (datos que aumentan o disminuyen en seis o más mediciones sucesivas) deben investigarse para determinar y eliminar la fuente de la variación asignable.
Una de las mayores ventajas de identificar y abordar las variaciones al principio del ciclo de producción es evitar problemas antes de que se produzcan piezas fuera de especificación. Maximiza la eficiencia de la máquina y el material, lo que a su vez reduce el costo y el tiempo de producción. Las diversas herramientas estadísticas empleadas por los ingenieros de procesos en Boyd continúan desempeñando un papel fundamental para satisfacer las demandas de los clientes y construir constantemente piezas de alta calidad. Learn more about Quality at Boyd or contact us.
