Ensayo

Instituto Tecnológico Superior de
Perote
Ingeniería en Industrias Alimentarias
Ing. José de Jesús Espinosa López
Materia: Taller de control de procesos
estadísticos
Semestre: 6º
Daniel Arroyo Jarvio
Número de Control: 16010037
Introducción
La elaboración y desarrollo de estos temas nos ha ampliado el panorama sobre
control de calidad es la rama que acompaña a las diferentes industrias y se ha
hecho es cecial dentro de ellas, ya que gracias a este sistema se rectifica de
manera efectiva las fallas que rodean las industrias dentro de sus líneas de
producción y así poder determinar el método adecuado para su corrección y
tomar la decisión correcta para no dañar de más la producción.
Estos son de gran importancia ya que con las herramientas de las que
hablaremos nos ayuda a detectar más rápido las fallas de la producción y así
poder ir las mejorando para evitar pérdidas económicas dentro de una empresa
o industria.
También el saber cómo aplicar una gráfica de control, una gráfica por variables
entre otras en la industria alimentaria nos daría la noción del porque son
importantes dentro de las líneas de producción de alimentos.
La aplicación de estas gráficas y otras en la industria alimentaria nos ayuda a

ver las fallas de la producción, producto y líneas de producción, pero también
el poder capacitar a nuestro personal sobre estas y su aplicación, y más si se
encuentran laborando en el área de control de calidad, mantenimiento o en las
líneas de producción de nuestra industria.
Pero sobretodo como llenarlas y reportarlas los encargados de cada área y así
evitar demandas y otras situaciones negativas que puedan surgir dentro de la
industria o empresa.
Gráfico de control
Una gráfica de control es un diagrama que sirve para examinar si un proceso
se encuentra en una condición estable, o para asegurar que se mantenga en esa
condición. En estadística, se dice que un proceso es estable (o está en control)
cuando las únicas causas de variación presentes son las de tipo aleatorio.
Diferentes tipos de gráficos de control

• Gráfica de Medias y Rangos.
• Gráfica de Medias y Desviaciones Estándar.
• Gráfica de Individuos y Rangos Móviles.
• Gráfica de Medias, Rangos Móviles y Rangos ( ó 3D)
• Gráfica de Promedios móviles exponenciales y Rangos (EWMA – R ó Rm)
• Gráfica del número de no conformidades ( c )
• Gráfica de no conformidades por unidad ( u )
Su aplicación de la industria alimentaria

Es llevar un control del proceso y los insumos utilizados dentro de la empresa,
dando a conocer los puntos de fallas dentro de los procesos de la fábrica de
alimentos y manteniendo el personal al pendiente de ellos. Y así poder resolver
los problemas al momento que se presenten en los procesos de los productos.
Gráfica de media vs. Rango (X-R).
Los gráficos de Media vs. Rango, también llamados gráficos XR, son gráficos
realizados para el seguimiento estadístico del control de calidad de piezas en
múltiples sectores, incluyendo el de la automoción. Permiten detectar la
variabilidad, consistencia, control y mejora de un proceso productivo. En el
caso de nuestro sector, se compone de los elementos siguientes:
▪ Límite de control superior, o tolerancia máxima
▪ Límite de control inferior, o tolerancia mínima
▪ Valor nominal, o promedio de las tolerancias mínimas y máximas
▪ Variables de medición, que suelen ser puntos de medición por reloj comparador,
o puntos de medición por máquina tridimensional

Dentro de la industria alimentaria nos ayuda a detectar las variables de un
producto que se lanzara al mercado, también se ve el rendimientos de los
insumos y materiales que requieren para elaborar dichos productos, también no
solo mide productos; sino también la mejora de las maquinarias y ver la cantidad
de fallas y errores que se registran en la líneas de producción durante los
procesos.
Gráfica de desviación vs. Rango (SR)
Estas gráficas de control ayudan a la detección de la variación de causa
asignable (variación en el producto o proceso de producción que señala que el
proceso está fuera de control y que se requieren medidas correctivas)
La Gráfica R
Mide la variación en el rango de las muestras. Aunque la desviación estándar es
una medida que depende de la dispersión, las técnicas de control
de calidad generalmente confían en el rango como un indicio de la variabilidad
del proceso.
Límite superior de control para el rango
LSCR=R+3sR
Límite inferior de control para el rango
LICR=R-3sR
Donde sR es la desviación estándar en los rangos muéstrales. Sin embrago, en
la práctica, es más simple de utilizar
Límite superior de control para el rango
LSCR=D4R
Límite inferior de control para el rango
LICR=D3R
Los valores D4 y D3 se toman de la tabla de factores críticos de las gráficas
o cartas de control de acuerdo al tamaño n de la muestra y el rango promedio
de los rangos muéstrales R=SRk, siendo k = número de muestras
La Gráfica X
Se diseña para medir la variación en las medias muéstrales alrededor de algún
nivel generalmente aceptado.
Se tiene entonces:
Límite superior de control para las medias
LSCX=X+A2R
Límite inferior de control para las medias
LICX=X-A2R
Donde:
Siendo k = número de muestras

Esta nos a ver la probabilidad de los errores y fallas que pueden haber durante
la jornada de trabajo, pero sobretodo el rendimiento del personal y si esto
implica alguna pérdida económica y esta pueda afectar en la empresa, sin
embargo también mide las posibilidades de que del 100% de los productos
buenos tengas un %, no tan agradable.
Gráfica por variables

Las gráficas de control de variables grafican datos de procesos de medición
continua, tales como longitud o presión, en una secuencia ordenada por tiempo.
En contraste, las gráficas de control de atributos grafican datos de conteo, tales
como el número de defectos o unidades defectuosas.
Las gráficas de control de variables, las gráficas de variables, como todas las
gráficas de control, ayudan a identificar las causas de variación que se deben
investigar, de manera que usted pueda ajustar su proceso sin controlarlo
exageradamente.
Existen dos tipos principales de gráficas de control de variables: gráficas para

datos recopilados en subgrupos y gráficas para mediciones individuales.
Gráficas de control de variables para datos de subgrupos
Cada punto en la gráfica representa a un subgrupo; es decir, a un grupo de

unidades producidas en las mismas condiciones. Por ejemplo, usted desea
graficar una medición particular de su proceso. Si recoge y mide cinco partes
cada hora, el tamaño de su subgrupo debería ser 5.
Las gráficas de control de variables para subgrupos incluyen Xbarra, R, S y
Zona.
Gráfica Xbarra
Grafica la media del proceso en el tiempo. Utilícese para rastrear el nivel del
proceso y detectar la presencia de causas especiales que afecten la media.
Gráfica R
Grafica el rango del proceso en el tiempo. Utilícese para rastrear la variación

del proceso y detectar una variación inesperada.
Gráfica S
Grafica la desviación estándar del proceso en el tiempo. Utilícese para rastrear

la variación del proceso y detectar una variación inesperada.
Gráfica de zona
Grafica las puntuaciones acumuladas sobre la base de "zonas" en 1, 2 y 3

desviaciones estándar desde la línea central. Utilícese para detectar una
variación inesperada.
Gráficas de control de variables para datos individuales
Cada punto en la gráfica representa una medición individual; de esta manera, el
tamaño del subgrupo es 1. Las gráficas de observaciones individuales se utilizan
cuando las mediciones son costosas, el volumen de producción es bajo o los
productos tienen un tiempo largo entre ciclos; por ejemplo, para probar la
resistencia al impacto de las piezas (pruebas de destrucción). Las gráficas de
control de observaciones individuales incluyen gráficas I y MR.
Gráfica I
Grafica observaciones individuales en el tiempo. Utilícese para rastrear el nivel

del proceso y detectar la presencia de causas especiales.
Gráfica de rangos móviles
Grafica el rango móvil en el tiempo. Utilícese para rastrear la variación del

proceso y detectar la presencia de causas especiales.
Otros tipos de gráficas de control de variables
También hay otras dos gráficas de variables para aplicaciones más

complejas:
• Gráficas de tiempo ponderado – Utilice puntos de datos históricos para rastrear

cambios leves en un proceso.
• Gráficas de control multivariadas – Muestran cómo las variables

correlacionadas afectan conjuntamente un proceso o resultado
Gráfica por atributos
• Algunas características de calidad no pueden ser representadas
convenientemente por medio de variables cuantitativas. En estos casos,
las unidades de producto se clasifican en “conformes” o en “no
conformes” según la característica o características cualitativas sean o no
conformes con las especificaciones. Las características de calidad de este
tipo se denominan atributos. Los datos de tipo atributo tienen solamente
dos valores: Conforme / no conforme, pasa / no pasa, funciona / no
funciona, presente / ausente. También se consideran atributos aquellas
características cuantitativas que se registran en términos de sino como
por ejemplo, el diámetro de un eje cuya conformidad solo la medimos en
términos de aceptable/no aceptable, las imperfecciones de pintura en una
puerta de un automóvil, las burbujas en la laca de un detonador, la
presencia/ausencia de un percutor, etc.
• Vamos a analizar cuatro tipos de gráficos de control por
atributos:
• - Gráfico “p” para porcentajes defectuosos
- Gráfico “np” para el número de unidades defectuosas
- Gráfico “c” para el número de defectos
- Gráfico “u” para el número de defectos por unidad inspeccionada

Como se ha estado mencionando nos ayudan a detectar de manera más
específica, las fallas y errores dentro de los procesos de elaboración de un
producto y si el mantenimiento de las líneas de producción y la maquinaria que
las componen, están siendo eficaces dentro de la industria.
Conclusión
La aplicación de estas herramientas son elementales para la detección de fallas
y errores dentro de la producción de la industria y así poder detectarlas de
manera rápida y ver las soluciones de manera efectiva y evitar el riesgo de
pérdidas económicas para la empresa, y de alguna forma ver que las maquinaria
se encuentre en buen estado y ver cómo ir la mejorándola con el mantenimiento
adecuado.
De igual forma también nos ayuda a no desperdiciar los materiales e insumos
que se utilizan en los procesos de la elaboración del producto que la empresa
ofrece dentro del mercado de ventas.
Bibliografía
https://aprendiendocalidadyadr.com/grafico-o-diagrama-de-control/
https://ingenioempresa.com/grafico-de-control/
https://www.aiteco.com/graficos-de-control/
http://www.measurecontrol.com/que-es-un-grafico-x-r-%C2%BFcomo-interpretarlo/
https://www.monografias.com/trabajos27/graficos-xr/graficos-xr.shtml
https://es.slideshare.net/albmolinar/grficos-xr
https://www.monografias.com/trabajos91/graficas-control-calidad-variables/graficas-control-
calidad-variables.shtml
https://www.buenastareas.com/materias/gr%C3%A1fica-de-desviaci%C3%B3n-vs-rango-s-r/0
https://es.scribd.com/presentation/374801639/Grafica-Desviacion-vs-Rango-S-r
https://support.minitab.com/es-mx/minitab/18/help-and-how-to/quality-and-process-
improvement/control-charts/supporting-topics/understanding-variables-control-charts/variables-
control-charts-in-minitab/
https://www.ugr.es/~mruiz/temas/Tema_6.pdf
https://www.webyempresas.com/grafico-de-control-por-variable-para-medir-un-proceso/
http://www.matematicasypoesia.com.es/Estadist/ManualCPE09p2.htm
https://es.slideshare.net/antoniomoraleszarate/graficas-de-control-por-atributo-17072324
https://www.3ciencias.com/wp-content/uploads/2012/06/2.-Graf_Atributos.pdf

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La aplicación de estas gráficas y otras en la industria alimentaria nos ayuda a

Diferentes tipos de gráficos de control

Su aplicación de la industria alimentaria

Su aplicación de la industria alimentaria

Siendo k = número de muestras

Gráfica por variables

Existen dos tipos principales de gráficas de control de variables: gráficas para

Gráficas de control de variables para datos de subgrupos

Cada punto en la gráfica representa a un subgrupo; es decir, a un grupo de

Grafica el rango del proceso en el tiempo. Utilícese para rastrear la variación

Grafica la desviación estándar del proceso en el tiempo. Utilícese para rastrear

Grafica las puntuaciones acumuladas sobre la base de "zonas" en 1, 2 y 3

Grafica observaciones individuales en el tiempo. Utilícese para rastrear el nivel

Grafica el rango móvil en el tiempo. Utilícese para rastrear la variación del

Otros tipos de gráficas de control de variables

También hay otras dos gráficas de variables para aplicaciones más

• Gráficas de tiempo ponderado – Utilice puntos de datos históricos para rastrear

• Gráficas de control multivariadas – Muestran cómo las variables

- Gráfico “np” para el número de unidades defectuosas

- Gráfico “c” para el número de defectos

- Gráfico “u” para el número de defectos por unidad inspeccionada

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