CONTROL DE CALIDAD MOMENTOS CINCO
ELABORADO POR:
DUMAR ROMERO MENDOZA CÓDIGO: 9506693 FABIO ERNESTO URBANO RUIZ CÓDIGO.10291632 NELSON ARMANDO CHAPARRO CÓDIGO: 9.636.215 JOSE LEONEL CULMAN CÓDIGO: 10188495 GRUPO: 302582_3
TUTORA ANDREA ISABEL BARRERA SIABATO
PROPUESTA DE HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS Y NO ESTADÍSTICAS
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNAD
ESCUELA DE CIENCIAS BÁSICAS TECNOLOGÍA E INGENIERÍA
1 de Diciembre 2014
INTRODUCCIÓN
El grupo colaborativo plantea una discusión sobre los resultados de las gráficas de control y diagrama de Pareto, donde cada uno de los integrantes a través de sus conocimientos plantea la objetividad de los resultados obtenidos en las gráficas. Para conocer como se está comportando actualmente el proceso se hará un análisis de las gráficas para conocer, las situaciones de desvió, mostradas en cada una de las gráficas, además se analiza él porque del comportamiento de algunos gráficos de control por atributos. Como la situación mostrada por las gráficas de control no es nada alentadora para la empresa la cascarita se ha procedido a encontrar soluciones para detener el descontrol de la producción es así como, hemos propuesto realizar un análisis a través del conocido sistema de Mapeo o OLP, con el cual se busca definir de una vez por todas cada una de las causas del problema de calidad en el producto y proceso. Aquí una vez se ha establecido o conocido las razones se propone un plan optimización y de redireccionamiento del proceso, que luego de haber alcanzado los estándares de calidad se seguirá con un plan de mejora continua o kaizen evitando de una vez por todas el problema actual. Dentro de este proceso de optimización se propone un plan de muestreo que traerá beneficios de mejoramiento del proceso y mejor calidad del producto, este proceso se basara en el muestreo de aceptación por atributos y el uso de la curva de características operativas para aceptar o rechazar lotes.
OBJETIVOS Objetivo General. La meta de este trabajo es realizar un análisis de los resultados obtenidos a través del desarrollo de las gráficas de control y demás gráficos. Tras un el análisis y conociendo los resultados arrojadas por estas procederemos a realizar un propuesta de mejora del proceso de empacado de arroz y el control definitivo del proceso. Situación que se debe desarrollar a través de la aplicación del mejoramiento continuo, teniendo en cuenta herramientas como la implementación de un plan de muestreo continuo que nos permita conocer la variabilidad del procesos a través del movimiento de la calidad del producto. Objetivos Específicos
Discutir sobre cada uno de los resultados de los gráficos, donde cada uno de los integrantes se va observar si los gráficos en realidad muestran el problema que se viene presentando en la empresa cascarita. Realizar un análisis de cada una de las gráficas obtenidas, analizando sus resultados. El grupo colaborativo analizara la situación a través de los resultados de los gráficos realizados y propondrá un plan para mejorar para el proceso. Buscando las causas de la mala calidad del producto. Cada uno de los integrantes propondrá en plan de muestreo, que luego a través de una discusión se construirá el más idóneo para la empresa. Con el plan de muestreo realizar la curva de característica operativa.
DISCUSIÓN DE RESULTADOS DE LAS GRAFICAS GRÁFICOS DE CONTROL POR VARIABLES POR X-R
Observando y analizando los gráficos de control por variables X-R son acertados al mostrarnos el problema de calidad que se el proceso. Ya que hay una gran cantidad de los puntos están fuera de los limites de control tanto en el límite superior como por el inferior Los resultados nos demuestra cómo las bolsas en su gran mayoría, tienen desviaciones en el peso y como sabemos el estándar de calidad en este caso está fijado en 1000 gramos permitiéndose pequeñas desviaciones, pero en este caso el producto que está produciendo la empresa no cuenta con las características de la calidad para satisfacer al cliente. Se observamos el grafico de rangos podemos ver existe una diferencia de más de 80 gramos entre las bolsas de mayor y las de menor peso, en este caso tenemos que existe bolsas con pesos inferiores a 950 gramos si lo comparamos con grafico x, esto representa enorme problema para empresa ya que el proceso está perdiendo completamente la calidad del producto. GRÁFICOS DE CONTROL POR VARIABLES X-S
Para nosotros los gráficos de control por variables X-S, muestran mucho más claro el problema que tiene el proceso de empacado de arroz ya que en el grafico X podemos observar como sus límites están más cerrados y hay gran cantidad de puntos fuera del límite de control superior, esto demuestra el gran problema que tiene la empresa para producir bolsas con el peso estándar adecuado de 1000 gramos por bolsa. El grafico de la desviación estándar nos muestra unas muestras con una fuerte desviación estándar en entre ellas y con relación al estándar establecido para el peso de bolsa de un kilogramo.
GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS
Gráfico p y Np Los gráficos P y Np gráficos por atributos nos muestran resultados que si detuviéramos analizarlos diríamos que el proceso está bajo control o la calidad del producto no tuviera desvíos. Pero este problema se debe principalmente a que los gráficos de control por atributos funcional cuando las muestras son grandes por encima de las 50 unidades por muestra y en este caso es una muestra bastante reducida.
GRÁFICO DE PARETO.
El grafico de Pareto nos muestra un resultado acorde con los datos suministrados, acá se puede comprobar que el 76 de los problemas detectados con los empaques caucho que protegen los rodantes de los extremos de la banda transportadora están originando el 80% de los problemas que han dañado la calidad de empacado de las bolsas. En conclusión el grafico muestra perfectamente los problemas detectados en su justa proporción
EL ANÁLISIS DE LAS GRÁFICAS Grafico X
Gráfico de control por variables para el control del peso de las bolsas 1020 1010 1000
Media Muestral
990 980
Promedio de muestra.
970
Promedio de muestra. LIC
960
Promedio de muestra. LC
950
Promedio de muestra. LSC
940 930 920 910 1
3
5
7
9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29
Análisis Grafico X usando la configuración X-R: Podemos analizar en este grafico que el proceso de empacado tiene fuertes desvíos en la calidad del proceso y por siguiente el producto , que en este caso es el tema que estudiamos pero la causa es el problema que se viene presentando es el problema en el proceso. Estudiando el grafico se
puede ver claramente que por lo menos el 30% de las bolsas calculados a través de las medias muéstrales sobre pasa el límite superior y un porcentaje mayor esta sobre el limite o muy cerca , esto no quiere decir que el proceso esta alta mente descontrolado. Ya que no hay punto cerca o encima del límite central excepto que está cerca. Por el límite inferior la situación no es menor por este lado tenemos unos fuertes picos que sobrepasan el límite de control en gran forma estos elementos representan cerca del 27% de las bolsas muestreadas. En total sería un 57% de la producción totalmente fuera de control, y el resto muy cerca de estar en la misma situación. Por lo tanto necesario parar la producción de inmediato. Para superar el problema mediante calibración de equipos y capacitación del recurso humano y contratación de más empleados para bajar la sobre carga las empacadoras manuales. Grafico R Gráfico de rangos 90,00 80,00 70,00
Rango
60,00
Rango
50,00
Rango LIC
40,00
Rango LC
30,00
Rango LSC
20,00 10,00 0,00 1
3
5
7
9
11 13 15 17 19 21 23 25 27 29
Análisis Gráfico de rangos. Nos muestra la amplitud y un gran porcentaje de variación en el peso de las bolsas es bastante marcado, llegando el día 6 a tener un diferencia de 82 gramos en la muestra, igualmente el día 27 nos muestra una gran diferencia, si por ejemplo aplicamos las muestras al valor total de la población diríamos que el día 6 del proceso de muestre hubo variación máxima de 82 gramos en la producción, dándonos indicios de que tan descontrolado se encuentra el proceso. Ahora bien este grafico solo nos muestra la diferencia entre el mayor valor y menor más no que tan desviado está el producto de los estándares establecidos. Puede la calidad del producto estar muy por debajo de lo establecido pareo si las unidades de las muestra están muy cerca de sus pesos en este, el grafico nos mostrara que diferencia está cerca a cero. Podemos tener bolsas con pesos por debajo de 1960 gramos pero si la
muestra tomada determinado día está muy cerca el grafico nos mostrara que la diferencias del producto está cerca a cero. En conclusión el R solo sirve de complemento para señalar la amplitud de rango en cada día de producción. Para mi gusto la amplitud entre los limites inferior y superior se debería reducir a 20 gramos y no de 40 gramos esto sería demasiado para un producto de calidad. Grafico X
Grafico de control X para el control del peso de bolsas 1020 1010 1000
Media muestral
990 980 Promedio de muestra.
970
Promedio de muestra. LIC
960
Promedio de muestra. LC
950
Promedio de muestra. LSC
940 930 920 910 1
3
5
7
9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29
Análisis Grafico X utilizando la configuración X-S, es un gráfico que posee unos límites superior e inferior más cerrados. En este caso la mayoría de las medias muéstrales están fuera de los límites de control solo una reducida cantidad de bolsas están dentro los límites de control. En este caso los puntos tienen una mayor diferencia con los límites de control. Demostrando con más agudeza el descontrol del proceso. Igualmente se puede mencionar que la cantidad gramos que se permitirían con variaciones en los pesos de las bolsas seria de un máximo de 9 gramos, amplitud de límites que sería adecuado para hacer un correcto control de calidad. Grafico S
Grafico S para el control de peso de bolsas 18,00 16,00
Desviación estandar
14,00 12,00
Series1
10,00
Series2
8,00
Series3
6,00
Series4
4,00 2,00 0,00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627282930
Análisis El grafico S: nos muestra la desviación estándar a lo largo de los 30 días de muestreo, el grafico de rango nos mostraba la amplitud este caso nos muestra la desviación estándar entre las unidades de las muestras. Con la desviación de cada una de las muestras se puede analizar que hubo fuerte sobre saltos en algunas muestras que al igual que el grafico de rango el punto 6 el que más dispersión muestra entre las bolsas empacadas en todo el tiempo de toma de muestras, este grafico solo muestra la desviación estándar entre los productos obtenidos en determinado día de trabajo más no muestra que tan alejado está el peso del estándar establecido ya que un cierto día la maquina dosificadora puede pesar bolsas con 960 gramos y un desviación cercana a cero, este grafico solo es complemento del grafico X para verificar la desviación estándar en cada día de empacado.
Gráfico p.
Probabilidad de defectuosos
GRÁFICO CONTROL P, PARA EL EMPACADO DE ARROZ EN KILOGRAMOS 140% 130% 120% 110% 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
P limite inferior limite central limite superior
1
3
5
7
9
11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31
Grafico Np
GRÁFICO CONTROL NP, PARA EL EMPACADO DE ARROZ EN KILOGRAMOS 7 6 5 Defectuosos
4
LCI
3
LC
2
LCS
1 0 1
3
Análisis
5
7
9
11 13 15 17 19 21 23 25 27 29
Los gráficos por atributos P y Np: nos muestran el porcentaje y el número de piezas defectuosas respectivamente. Estos gráficos nos muestran un proceso bajo control supuestamente, pero resultados que hemos obtenidos con la aplicación de los gráficos de control por variables nos muestra todo lo contrario. Creemos que este problema se debe principalmente a que los gráficos de control por atributos nos muestran datos fidedignos con muestras superiores a 50 unidades. Y en este caso tenemos una muestra muy reducida que no favorece la aplicación correcta de estos gráficos. Algo que podemos extraer de estos gráficos es que hemos encontrado que existe un gran porcentaje de muestras en que todas sus unidades tienen defectos o problemas de calidad. Tal es el caso que encontramos 131 defectos de las 150 unidades muestreadas y analizadas por los gráficos P-NP, y se pudo constatar que hay una gran mayoría de muestras con defectos del 100%, efectivamente se constata que hay una problemática de descontrol del proceso y si analizamos bien los gráficos a aunque no tienen el comportamiento esperado si nos muestran como las unidades de las muestras tienen defectos en su totalidad. Gráfico de Pareto
Gráfico de pareto 96 86 76 66 56 46 36 26 16 6 -4
Análisis
1 0,8
0,8
0,8
0,8
0,8 0,6 0,4 0,2
Numero de fallas detectadas Porcentaje acumulado
0
80-20
La aplicación del gráfico de Pareto nos muestra que el 80% de los problemas del empacado de arroz en la empresa la cascarita provienen del gaste prematuro de los empaques de caucho de protección de los rodantes extremos de la cinta transportadora, haciendo un control correcta de esta variable es posible disminuir significativamente los desvíos de calidad ene producto. Por lo demás el grafico muestra acertadamente cada uno de los problemas encontrados. Diagrama de causa—efecto.
Análisis. Diagrama de causa efecto: En este grafico hemos plasmado las causas de los problemas laborales de la empresa cascarita hemos querido conocer mediante una análisis del problema para conocer las causas que generaron los problemas laborales. Así de esta forma pudimos conocer que la problemática se derivó por las
continuas quejas de los clientes que llevaron a los directivos de la empresa cascarita a acosar a las operarias. Esto demuestra la falta de planes de control, pues si el personal encargado de dirigir la producción tuviera conocimientos y controles adecuados sobre el proceso se hubieran dado cuenta rápidamente que la mayor parte del problema estaba en el equipo automatizado y no en las operarias. Igualmente hemos podido comprobar que problema también se debe a la falta de personal para la producción pues las operarias se tienen que sobre esforzar para lograr mantener en funcionamiento el sistema de alimentación de bolsas y la lubricación de la maquina empacadora . Esto ha creado una insatisfacción en las operarias. El origen del maltrato laboral que se presentó en la empresa cascarita empezó en los desajustes del proceso por falta de control del mismo que luego se transmitió a los clientes. Produciéndose un problema de rebote hacía a la empresa que trajo nefastas consecuencias para el clima laboral.
PROPUESTAS DE MEJORA SI LAS GRÁFICAS SE HALLARAN FUERA DE CONTROL. Con el fin de reparar y mejorar el proceso de empacado se debe empezar con el análisis de los diferentes factores que influye en el problema de calidad del peso de cada una de las bolsas de 1000 gramos, para esto debemos realizar un proceso de mapeo para identificar donde y como se están generando las causas del problema de falla de peso en las bolsas. Posteriormente se debe realizar un plan y proceder a implementarlo con el cual se hace. Revisión de cada uno de los equipos involucrados en el sistema de empacado. Así las cosas debemos optimizar la ranura de salida del grano de arroz del silo u obtener una de mayor resistencia, una vez establecido se debe seguir un seguimiento constante con personal entrenado para conocer su durabilidad y establecer un correcto tiempo de cambio o mantenimiento. Los cauchos protectores de los rodantes de los extremos de la banda transportadora se deben cambiar por unos de mayor resistencia, los cuales deben estar bajo inspección constante para conocer sus desgaste y realizar su cambio oportunamente antes que se presenten los primeros síntomas de desmejora en la velocidad de la banda transportadora. Al ser el problema más grande de desmejora en la calidad del peso de las bolsas se requiere hacer un proceso continuo de inspección para eliminar completamente este problema. La máquina automatizada de pesaje le debemos realizar un mantenimiento cada cierto tiempo y lubricación en los tiempos establecidos al igual que sistema de dosificación de bolsas. Pero para lograr implementar las mejoras y lograr el proceso funcione correctamente se debe realizar
un proceso de capacitación del personal y contratar más personal en el área de producción para el proceso de empaque de arroz y más personal para el departamento de mantenimiento. Debe haber una persona de mantenimiento en el área de producción constantemente, que realice labores que actualmente realizan las operarias de conformación de pacas. Se debe encargar de la lubricación de la máquina y del sistema de alimentación de bolsas y realizar las demás inspecciones a los sistemas de la banda transportadora y la calibración de la ranura de salida del grano y demás situaciones que mantienen en buen funcionamiento el proceso de empacado de arroz. Se desarrollara un proceso de muestreo donde se tomen muestras de forma aleatorias, actividad que se debe realizar mediante la selección de lotes y a través de personal entrenado para llevar acabo las inspecciones y la aplicación de las herramientas de control de calidad como los gráficos de control para conocer cómo se mantiene la dinámica de la calidad del producto y hacer los respectivos correctivos si se encuentra algún indicio de desvió en la calidad del producto. Para lograr el correcto control se debe tomar muestras en forma constante. Implementación del proceso de mejoramiento continuo: Nosotros como grupo y futuros ingenieros industriales proponemos el proceso de mejora continua para la empresa la cascarita. Para esto se planea la realización de un proceso de mejora continua del proceso de empacado donde se vaya estableciendo nuevos mecanismos de automatización para realizar el proceso de empacado. Capacitar continuamente al personal de la empresa, para mejorar cada día el proceso de producción, establecer y mejorar los mecanismos de estándares de control y mejorar constantemente los procesos de control a través de inspecciones más técnicas.
PROPUESTA DE PLAN DE MUESTREO PARA LA EMPRESA LA CASCARITA. PLAN DE MUESTREO PARA LA EMPRESA LA CASCARITA
MUESTREO SIMPLE DE ACEPTACIÓN DE LOTE A LOTE POR ATRIBUTOS El plan de muestreo simple de aceptación de lote a lote, es un sistema de muestreo. El proceso consistirá en extraer
una muestra aleatoria de un lote N (1500) unidades
o aplicar un muestreo sistemático aleatorio, de n unidades a la cual se hace la inspección ( de la característica que buscamos que es el peso de cada una de las bolsas de 1000 gramos)
a cada una de las unidades de la muestra y se está llega
a tener más de las c unidades establecidas para la aceptación del lote se debe rechazar este. Este plan de muestreo se hará continuamente con personal capacitado en el manejo
e implementación de las herramientas de calidad, donde se compara
los resultados de los gráficos de control con los estándares previamente establecidos.
PROCESO. Se toma una muestra aleatoria del lote y a cada unidad de la muestra se le mide el peso siendo esta en este caso la característica de calidad. Posteriormente se compara el las unidades defectuosas con el nivel de aceptación permisible y si este es igual
o menor se acepta, si resulta mayor se rechaza el lote.
Característica a controlar Peso de cada una de las bolsas de 1000 gramos Parámetros del plan de muestreo. N= Tamaño del lote. N= tamaño de la muestra C=máximo de defectuosos que se aceptaran en el lote. Establecemos que el tamaño del lote será de 1500 unidades de las cuales se tomara una muestra aleatoria por establecer.
DEFINICIÓN DE RIESGOS PARA EL CONSUMIDOR Y PRODUCTOR. Hemos realizado un análisis de la situación de la empresa y del producto que produce la empresa y con estos conocimientos proponemos los riesgos que el productor y consumidor pueden aceptar del producto. AQL = Nivel Aceptable de Calidad: para este lote el nivel de aceptabilidad es de 3 unidades.
𝜶 = Riesgo para el productor. La probabilidad de que lote con un nivel de calidad AQL no sean aceptados será del 4%. LTPD = Porcentaje de Defectos Tolerables para el Lote. porcentaje tolerable es del 7%.
Para este lote
el
𝜷 = Riesgo para el consumidor. La probabilidad que se acepta el nivel de calidad LTPD. Sea aceptados será β = 10%.
DEFINICIÓN DE LA MUESTRA Y EL VALOR DE C Tabla de plan de muestreo convencional para α = 0.04 y β = 0.10 c 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
LTPD / AQL
n X AQL 44,9 10 6,6 4,9 4,06 3,7 3,3 2,99 2,8 2,7
0,054 0,36 0,82 1,37 1,98 2,63 3,29 3,99 4,7 5,44
Con los datos de la tabla buscamos los valores de n y c respetivamente Primero. Dividimos a LTPD en AQL lo cual da como resultado (0.07 / 0.024 = 2,91 valor que lo aproximamos a 3 Segundo. Con el valor de c igual 3 se determina la asociación que hay entre el valor 3 y el valor que está en la misma fila en primera columna que es 4,9 que es superior c=3 Tercero. Determinamos el valor del número que se encuentra en la segunda columna de la misma fila en que esta 3 y dividimos esa cantidad por AQL para obtener n; es decir, (1,37 / 0.024 = 57 unidades Los valores de n y c son: n=57 c=3 Siendo así las cosas el proceso de muestreo y análisis de los resultados sea hará partir de lotes que tengan en número de unidades igual 1500,
de este lote se
tomara una muestra de 57 unidades y el nivel de aceptación será de c= 3 unidades máximo.
Entonces el plan de muestreo queda conformado por. N = 1500 n= 57 c= 3 r=4 Esto significa que en un lote de 1500 unidades se toman al azar 57 unidades para inspección. Si encontramos 3 unidades no conformes o menos, en la muestra de 57 unidades, el lote será acepta. Pero si se encuentran 4 o más unidades no conformes en esa misma muestra de 57 unidades, el lote se rechaza. CURVA CARACTERÍSTICA DE OPERACIÓN CCO Para la realización de la curva CO Tenemos en cuenta los elementos especificados para el plan de muestreo. Igualmente aplicamos de poisson para realizar la gráfica. AQL = Nivel Aceptable de Calidad: para este lote el nivel de aceptabilidad es de 3 unidades.
𝜶 = Riesgo para el productor. La probabilidad de que lote con un nivel de calidad AQL no sean aceptados será del 4%. LTPD = Porcentaje de Defectos Tolerables para el Lote. porcentaje tolerable es del 7%.
Para este lote
el
𝜷 = Riesgo para el consumidor. La probabilidad que se acepta el nivel de calidad LTPD. Sea aceptados será β = 10%.
aAQL
N n c r P P 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% 10% 11% 12% 13% 14% 15% 16%
80*0,04 1500 57 3 4 4% (Pa) 1,00 1,00 0,97 0,91 0,80 0,68 0,55 0,44 0,33 0,25 0,18 0,13 0,09 0,06 0,04 0,03 0,02
0,04 0,07 0,10
LTPD 3,2 B
Poison
0,80
Curva CO para un porcentaje 4%
Pro. Aceptación
p
0,025
1,00 0,95 0,90 0,85 0,80 0,75 0,70 0,65 0,60 0,55 0,50 0,45 0,40 0,35 0,30 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 0,00
80% 0,04 ( riesgo del productor ) n=57 c=3 7%( Riesgo del consumidor)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17
Piezas disconformes
AQL
LTPD
CONCLUSIONES
El Análisis del gráficos nos ha mostrado que el proceso ha perdido la estabilidad y está produciendo productos totalmente fuera de la calidad establecida, la mayoría de las gráficas de control nos muestran el desvió de la calidad del producto y por ende del proceso, las gráficas X-R, nos han mostrado resultados con unos límites más amplios para el grafico X y el grafico de rangos como un fiel complementador del grafico x nos muestra a amplitud que hay en cada una de las
muestras, en
donde se ha detectado una gran variedad en el proceso de empacado durante cada día de muestro algunos más radicales que otros. Los X-S son mucho más exigentes para el control mostrando unos límites más cerrados por los desviado que anda el proceso del estándar de establecido. No podemos decir lo mismo de los gráficos de control por atributos ya que sus resultados no son idóneos y de no tener algo de conocimientos nos haría cometer errores pensando que la calidad del producto está bajo control.
La realización del proceso de esta actividad (momento 5) ha sido de gran ayuda ya que nos ha permitido aumentar nuestras habilidades y conocimientos en el manejo y análisis de gráficos para el control de la calidad de un producto. En este proceso hemos podido expresarnos como futuros profesionales, al proponer como realizar un plan de mejora de calidad que permita a la organización producir un producto de calidad y realizar el proceso adecuado de control de calidad, para esto hemos propuesto un proceso de mejora continua e implementación de un proceso de muestreo constante e igualmente mediante el proceso de construcción de la CO hemos retenido nuevos conocimientos en la aplicación y graficación de un plan de muestreo.
La realización de un plan de muestreo para la empresa cascarita nos hiso conocer la importancia del control de la calidad de un producto a través de la toma de
muestras, basados un plan de muestreo, donde se inspeccione
cada una de las
unidades contenidas en la muestra y se comparen con los niveles de aceptación y de esta forma permitir circular el lote en estudio rechazarlo. Para esto se debe tener personal idóneo que cumpla con la actividad de inspección a cabalidad y tome las decisiones pertinentes.
En el contexto de los planes de muestreo de aceptación, la curva característica de operación representa gráficamente la relación existente entre un porcentaje de artículos defectuosos de un lote productivo (que por lo general se desconoce) y la probabilidad de aceptación que se obtiene del mismo luego de aplicar un plan de muestreo como los detallados en la sección de muestreo simple. Cuando la calidad de un lote es "buena" tanto al productor como al consumidor les interesa aceptar el lote con alta probabilidad. Por el contrario cuando la calidad de un lote es "mala" especialmente al consumidor le interesa rechazar el lote la mayoría de las veces. La probabilidad de aceptar un lote con 0 defectos es naturalmente un 100%. Alternativamente si el 100% de las unidades son defectuosas la probabilidad de aceptación del lote es 0%. Por lo tanto una curva característica de operación siempre pasa por los puntos (0,1) y (100,0). Para porcentajes intermedios de artículos defectuosos se debe calcular la probabilidad de aceptación del lote según el plan de muestreo que se esté aplicando.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Alvarado Rueda. R. A. Módulo de control de calidad (2010) Ciudad de Bogotá Colombia. UNAD. Gráficos de control por atributos (videos): Recuperado el día 27 de Septiembre de 2014 de: https://www.youtube.com/watch?v=5hB8iGZFbKQ Gráficos de control por variables. Recuperado el día http://www.uoc.edu/in3/emath/docs/SPC_3.pdf
22 de Octubre de 2014 de:
Curva característica de operación (CO). Recuperado el día 26 de Noviembre de 2014 de: http://www.gestiondecalidadtotal.com/curva_caracteristica_de_operacion.html Control estadístico de calidad. Recuperado el
24 de Noviembre
de 2014 de:
http://66.165.175.211/campus13_20142/mod/lesson/view.php?id=5120&pageid=1193 Muestreo de aceptación lote a lote por atributos 1. Recuperado el día 24 de Noviembre de
2014
de:
http://66.165.175.211/campus13_20142/mod/lesson/view.php?id=5120&pageid=1194 Muestreo de aceptación lote a lote por atributos 2. Recuperado el día 25 de Noviembre de
2014
de:
http://66.165.175.211/campus13_20142/mod/lesson/view.php?id=5120&pageid=1195 Muestreo de aceptación lote a lote por atributos 3. Recuperado el día 25 de Noviembre de
2014
de:
http://66.165.175.211/campus13_20142/mod/lesson/view.php?id=5120&pageid=1196 Muestreo de aceptación lote a lote por atributos 4. Recuperado el día 25 de Noviembre de
2014
de:
http://66.165.175.211/campus13_20142/mod/lesson/view.php?id=5120&pageid=1197
