PDF -THE THREE LINES OF DEFENSE IN EFFECTIVE RISK MANAGEMENT AND - Calidad II
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Calidad II

THE THREE LINES OF DEFENSE IN EFFECTIVE RISK MANAGEMENT AND

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Description

Instituto Tecnológico Superior de Coatzacoalcos

Ingeniería Petrolera

Calidad en la Industria Petrolera

PEA – 1005

UNIDAD I

OCTUBRE 2012

Instituto Tecnológico Superior de Coatzacoalcos Calidad en la Industria Petrolera

PEA – 1005

Equipo No

Integrantes del Equipo: García Delgado Olivia Sugey

García Sánchez Jorge

Reyes Centeno Daniela

Ruiz Saavedra Cynthia Patricia

Ricárdez González Omar Javier

Torres Carvajal Alejandro Rafain Yasser

OCTUBRE 2012

Instituto Tecnológico Superior de Coatzacoalcos “Calidad en la Industria Petrolera”

PEA – 1005

Facilitador:

Guillermo González Rodríguez

Especialidad en Ingeniería Ambiental

Maestría en Seg

OCTUBRE 2012

Instituto Tecnológico Superior de Coatzacoalcos “Calidad en la Industria Petrolera

INTRODUCCION

Un proceso de control es aquel cuyo comportamiento con respecto a variaciones es estable en el tiempo

Las graficas de control se utilizan en la industria como técnica de diagnósticos para supervisar procesos de producción e identificar inestabilidad y circunstancias anormales

Una gráfica de control es una comparación gráfica de los datos de desempeño de proceso con los “límites de control estadístico” calculados,

dibujados como rectas limitantes sobre la gráfica

Los datos de desempeño de proceso por lo general consisten en grupos de mediciones que vienen de la secuencia normal de producción y preservan el orden de los datos

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Las graficas de control constituyen un mecanismo para detectar situaciones donde las causas asignables pueden estar afectando de manera adversa la calidad de un producto

Cuando una grafica indica una situación fuera de control,

se puede iniciar una investigación para identificar causas y tomar medidas correctivas

Nos permiten determinar cuándo deben emprenderse acciones para ajustar un proceso que ha sido afectado por una causa especial

Nos dicen cuando dejar que un proceso trabaje por sí mismo,

y no malinterpretar las variaciones debidas a causas comunes

Las causas especiales se deben contrarrestar con acciones correctivas

Las cau sas comunes son el centro de atención de las actividades permanentes para mejorar el proceso

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Un gráfico de control es un diagrama especialmente preparado donde se van anotando los valores sucesivos de la característica de calidad que se está controlando

Los datos se registran durante el funcionamiento del proceso de fabricación y a medida que se obtienen

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– Todo grafico de control esta diseñado para presentar los siguientes principios: • • • •

Fácil de entendimiento de los datos

Claridad

Consistencia

Medir variaciones de calidad

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Objetivo Específico

Proceso de prevención para evitar que el producto llegue sin defectos al cliente

Detectar y corregir variaciones de calidad

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Definición de los Términos

• El gráfico de control tiene:  Línea Central que representa el promedio histórico de la característica que se está controlando

Límites Superior e Inferior que calculado con datos históricos presentan los rangos máximos y mínimos de variabilidad

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Definición de los Términos

– Grupo de mediciones con algún criterio similar obtenidas de un proceso

– Se realizan agrupando los datos de manera que haya máxima variabilidad entre subgrupo y mínima variabilidad dentro de cada subgrupo

– Sumatoria de todos los subgrupos divididos entre el número de muestras

– Valor máximo menos el valor mínimo

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Utilidad

• Los gráficos x-R se utilizan cuando la característica de calidad que se desea controlar es una variable continua

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Primer Paso: Recolección de Datos

• Estos datos deberán ser: – Recientes de un proceso al cual se quiere controlar

• Estos pueden ser tomados: – Diferentes horas del día

• Todos tienen que ser de un mismo producto

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Segundo Paso: Promedio

• Sumatoria de los datos de cada uno de los subgrupos dividido entre el numero de datos (n)

• Formula X: ∑X1 + X2 + X3 + Xn n

• La formula debe ser utilizada para cada uno de los subgrupos

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Tercer Paso: Rango

• Valor mayor del subgrupo menor el valor menor

• Formula: R = x valor mayor – x valor menor

• Determine el rango para cada uno de los subgrupos

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Cuarto Paso: Promedio Global

• Sumatoria de todos los valores medios y se divide entre el número de subgrupos (k)

• Formula X’: ∑X1 + X2 + X3 +…+ Xn k

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Quinto Paso: Valor Medio del Rango

• Sumatoria del rango (R) de cada uno de los subgrupos divido entre el numero de subgrupos (k)

• Formula R’: ∑R1 + R2 + R3 + …

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Ejemplo de Tabla de Datos Rango Promedio

Promedio del Rango

Promedio de la Varible

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Sexto Paso: Los Limites de Control

• Para calcular los limites de control se utilizan los datos de la siguiente tabla

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Limites de Control

• Gráfica X’ – Línea central (LC) = X’ – Limite control superior (LCS ) = X’ + A2R’ – Limite control inferior (LCI ) = X’

- A2R’

• Gráfica de R’ – Línea central (LC ) = R’ – Limite control superior (LCS) = D4R’ – Limite control inferior (LCI) = D3R’ OCTUBRE 2012

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Gráfica X’

• Utilizando los datos de X’ de la tabla se construe la gráfica

OCTUBRE 2012

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Gráfica R’

• Utilizando los valores del rango (R) de la tabla de datos se construye la gráfica de R’

OCTUBRE 2012

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Ejemplo:

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Puntos Fuera de Control

Identificación de causas especiales o asignables

Pautas de comportamiento que representan cambios en el proceso: • Un punto exterior a los límites de control

– Se estudiará la causa de una desviación del comportamiento tan fuerte

• Dos puntos consecutivos muy próximos al límite de control

– La situación es anómala,

estudiar las causas de variación

• Cinco puntos consecutivos por encima o por debajo de la línea central

– Investigar las causas de variación pues la media de los cinco puntos indica una desviación del nivel de funcionamiento del proceso

• Fuerte tendencia ascendente o descendente marcada por cinco puntos consecutivos

– Investigar las causas de estos cambios progresivos

• Cambios bruscos de puntos próximos a un límite de control hacia el otro límite

– Examinar esta conducta errática

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Proceso Bajo Control

• Si no hay puntos fuera de los límites de control y no se encuentran patrones no aleatorios,

se adoptan los límites calculados para controlar la producción futura

• Una vez determinado que el proceso esta bajo control estadístico entonces se puede evaluar la capacidad del proceso

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Conclusión

• Los gráficos de control son herramientas estadísticas

– Muy útiles para controlar tendencias y la estabilidad de un proceso analítico

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OCTUBRE 2012