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Nivel Sigma de la calidad con data discreta

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Nivel Sigma de la calidad con data discreta Empty Nivel Sigma de la calidad con data discreta

Mensaje  Admin Dom Ago 15, 2021 4:56 pm

A continuación presentamos un video y el texto correspondiente.




Hola. Cuánto alegre me siento hoy, para hablarle de medición del nivel sigma de la calidad de un proceso en base a datos discretos. Un control de calidad basado en inspección visual por ejemplo produce automáticamente data discreta: es decir según lo criterios previamente establecidos, se acepta o se rechaza la muestra. Los procesos proporcionan tantos datos discretos como datos continuos que son los que se miden. Por el momento, nos enfocaremos únicamente a data discreta.

Para que sea más fácil entender, usaremos una plantilla de Sigma X L. Todos los softwares de estadística tienen calculadoras de nivel sigma discreto. La plantilla calculadora nos presenta dos secciones: la primera de entrada de información sobre la calidad del proceso, y la segunda los resultados de los cálculos incluyendo el nivel sigma que se deriva de la información.

En cuanto a la información a proveer a la plantilla, se requiere primero proporcionar el tamaño “n“ de la muestra. Cuando se realiza un control de calidad, el evaluador tiene dos opciones:

1. O hace una inspección completa al 100% de todo, y en este no se trataría de muestra sino de población, considerando el lote como una población finita en el tiempo;
2. O hace una auditoría del lote tomando una muestra de manera aleatoria, representativa y con independencia serial.

En segundo lugar, las plantillas requieren información sobre la cantidad de defectos observados en la inspección. Es importante fijarse que la data requerida es defectos y no defectuosos, puesto que esto pone reglas importantes en la inspección o control de calidad, que consiste en identificar en cada producto todos los defectos que tiene antes de descartarlo, y no descartar o rechazar al primer defecto encontrado, ya que esto sería trabajar en base a defectuoso. Si bien es cierto que con un solo defecto el producto es defectuoso y descartable, pero para evitar el desperdicio de los ”va y viene” de la inspección, vale la pena identificar todos los defectos antes del rechace formal.

En tercer lugar, se nos pide introducir el número de oportunidades de defectos contenido en una unidad de producto. Cada producto tiene posibilidades de fallar de diferentes maneras que van desde una única manera, hasta varias decenas de maneras, dependiendo de su naturaleza y su complejidad. Esto significa que para calcular el nivel sigma de calidad en base a un sistema discreto de inspección, se debe previamente identificar todas las oportunidades de defectos o modos de falla potenciales que existen a priori en el producto.

Y finalmente, la plantilla pide información sobre el desplazamiento del proceso. Hay dos formas de ver el desplazamiento:
1. el típico que sugiere que a largo plazo el proceso actual puede todavía empeorar y desplazar la media de proceso por un 1.5 desviaciones estándares tanto hacía los valores superiores, como hacía los valores inferiores.
2. El desplazamiento permitido sin ocurrir en defectos. Este ultimo se calcula. Sin embargo si ya tienes defectos no se puede permitir mas desplazamiento, ya que esto aumentará considerablemente la cantidad de defectos. En este caso el desplazamiento o shift a entrar en la plantilla seria cero.

Con estas informaciones las calculadoras presentan una gran variedad de indicadores de desempeño de la calidad desde defectos por unidad, defectos por millón de oportunidades, porcentaje defectos por oportunidad, tasa de calidad, y el mas importante para nuestros fines el nivel sigma de la calidad.

Para finalizar una base de datos de control visual de la calidad sobre un tiempo largo termina teniendo todas las oportunidades de defectos que pueden existir en el producto. En el ejemplo presentado aquí, cada columna es un tipo de defectos o oportunidad de defectos que se ha materializado. En un tiempo prolongado, con un producto estable que ha alcanzado su fase de madurez, es muy probable que se haya producido todos los defectos posibles. Pueden trabajar con dichos datos para calcular el numero de oportunidades de defectos, de lo contrario hay que identificarlos a priori especialmente en productos nuevos.


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