Caso de análisis: Fabricante de tubos y conexiones de PCV

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[pic 12]

En este caso se obtuvo un valor de CP= 0,53

Se puede calcular el CP por separado para la tolerancia inferior y superior. En este caso se debe conocer además el valor de la media de la muestra, que en este caso es = 510 g. Para estos casos, el CP se calcula como:

[pic 13]

[pic 14]

Para estos casos el valor del CP=0,61 utilizando la tolerancia superior, y un CP= 0,44 utilizando la tolerancia inferior, indicando que los valores inferiores son los que cumplen en menor proporción con las especificaciones.

Un valor deseado para este índice es de 1,33 en adelante. En este caso se obtuvo un resultado de 0,53. A partir de los valores obtenidos, se puede concluir que el proceso no cumple con las especificaciones que tiene el proceso. Los valores de los índices son muy bajos, y evidencia que se debe hacer un análisis exhaustivo de las causas que provoca esta desviación y tomar urgentes medidas al respecto.

Estos valores pueden relacionarse directamente con el histograma obtenido. Los valores fuera de especificación y el alto valor de la desviación estándar resultan en un proceso que genera scrapp.

- Para el armado del gráfico X –R se consideran 20 subgrupos correspondientes a los 20 días donde se realizaron las mediciones. En cada subgrupo hay 5 datos que corresponden a las 5 mediciones realizadas. Los límites de control para la construcción del diagrama que se obtuvieron a través del cálculo de las medias de los subgrupos se detallan en las siguientes tablas:

GRÁFICO•X

Línea central

509.992

LC =

Límite de control superior

535.244

LCs = + A2 .

Límite de control inferior

484.740

LCi = - A2 .

GRÁFICO R

Línea central

43.765

LC =

Límite de control superior

92.563

LCs = D4.

Límite de control inferior

_

LCi = D3.

Los coeficientes A2 y D4 se sacan de tabla, y para n=5 (tamaño de subgrupo) sus valores son A2=0,577 y D4=2,115. En este caso D3 no se considera (por tabla).

Con estos resultados se obtuvo el siguiente diagrama:

[pic 15]

Se observa en el gráfico de los rangos que en los días 13 y 14 los puntos están por fuera de los límites por lo tanto indican que el proceso está fuera de control.

Por otra parte, en el gráfico de las medias se observa una racha o tendencia de nueve puntos mostrando una inadecuada ubicación por debajo de la línea central. Además cabe destacar que de estos nueve puntos, cuatro contienen muestras que se salieron de especificación, teniendo las mismas un peso por debajo de 489 g. Esta tendencia indica un estado fuera de control.

Quizás los puntos que están fuera del límite superior de los rangos podrían deberse a errores en las mediciones de esos dos días por un operario no habituado a eso, pero como se observa una tendencia en las medias de las mediciones de los primeros nueve días, debemos atribuir el estado fuera de control a otras variables del proceso que no dependen del azar, tal vez al deterioro o desgaste de piezas de maquinarias o cambios en los materiales u operarios.

- Se llegó a la conclusión de que proceso está fuera de control y genera scrapp. Se requiere un análisis exhaustivo de aquellos factores del proceso que son totalmente evitables, y que generan que durante la fabricación de las piezas se obtengan resultados no deseados en las características del producto final.

Se pudo demostrar que la problemática se encuentra relacionada con un funcionamiento incorrecto de las máquinas, siendo poco probable que los operarios sean el origen de este problema. Además se pudo encontrar que el grueso de los reclamos se debe a una causa en particular: el peso inadecuado de las piezas. Esto genera un punto de partida para comenzar la búsqueda de una solución.

Es importante que la misma se enfoque en reducir la variación que se tiene en los resultados del peso de las piezas, eso permitirá que el problema se reduzca notoriamente. Una posibilidad es realizar un mantenimiento de la maquinaria utilizada en el proceso y calibrar el equipo para que inyecte cantidades uniformes de material en la matriz. Además, se recomienda realizar un análisis de la materia prima, con el fin de establecer parámetros que la misma debe cumplir para que los resultados del proceso sean aceptables. Por otro lado, se puede realizar una capacitación al personal, respecto a la utilización de los equipos para evitar los inconvenientes operacionales.