Análisis del comportamiento de los gráficos de control en presencia de causas asignables: un estudio de simulación
Identificadores
URI: https://hdl.handle.net/10481/105352Metadatos
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ASEPELT
Materia
Técnicas Cuantitativas Producción Proporción Control Estadístico de la Calidad Quantitative techniques production proportion Statistical Quality Control
Fecha
2017Referencia bibliográfica
Libro de Actas ASEPELT 2017
Resumen
La crisis ha afectado a la economía real de las empresas y a sus finanzas, por lo que las empresas buscan ser más competitivas revisando su forma de actuar. En este sentido, numerosas empresas han implementado el control estadístico de la calidad para evaluar sus procesos y sus innovaciones en ellos. En concreto, una de las técnicas más conocida dentro del SQC son los gráficos de control. El objetivo principal de los gráficos de control es evaluar la situación del proceso productivo calificándolo bajo control, en el caso de que la variabilidad del proceso productivo solo sea producida por causas fortuitas, o fuera de control en el caso de que sea producida por causas asignables. Algunas de sus principales ventajas son la detección e identificación de causas asignables dentro del proceso productivo. En este trabajo se lleva a cabo un estudio de simulación en el que se analiza el comportamiento de dichos gráficos en diferentes escenarios. Para todos los escenarios suponemos un proceso productivo bajo control en el que se incorpora una innovación, por ejemplo una nueva máquina. En el primer escenario, el proceso productivo funciona correctamente tras la incorporación de la innovación. En el resto de los escenarios, la innovación provoca una incidencia en el proceso de producción. En el segundo escenario, el proceso productivo opera con una cierta alteración, que repercute en una proporción de los artículos producidos. Por último, el tercer escenario corresponde a un proceso productivo que tras la incorporación de la innovación cambia su rendimiento a partir de un cierto volumen de producción. Adicionalmente, se han considerado varios casos en el que la alteración afecta de diferente forma e intensidad al proceso. The crisis has affected the real economy of the companies and their finances, reason why the companies look for to be more competitive reviewing their way of acting. In this sense, numerous companies have implemented the statistical control of quality to evaluate their processes and their innovations in them. In particular, one of the best known techniques within the SQC is the control charts. The main objective of the control charts is to evaluate the situation of the production process by qualifying it under control, in the event that the variability of the production process is only produced by chance, or out of control in the event that it is produced by assignable causes. Some of its main advantages are the detection and identification of assignable causes within the production process. In this work a simulation study is carried out in which the behavior of these graphs in different scenarios is analyzed. For all the scenarios we assume a productive process under control in which an innovation is incorporated, for example a new machine. In the first scenario, the productive process works correctly after the incorporation of the innovation. In the rest of the scenarios, innovation causes an impact on the production process. In the second scenario, the production process operates with a certain alteration, which affects a proportion of the produced articles. Finally, the third scenario corresponds to a productive process that, after the incorporation of innovation, changes its performance from a certain volume of production. In addition, several cases have been considered in which the alteration affects of different form and intensity to the process.





