Estadísticas dele estado de los computadores del laboratorio (página 2)

Como se puede observar, el gráfico presenta puntos que están fuera de los límites de control, por lo que se concluye que el proceso no está bajo control estadístico. Las causas de que los puntos estén fuera de los límites de control no son causas normales o comunes, sino que son causas asignables, las cuales son desviaciones del proceso que son claramente identificables y eliminables, debido a una ineficiencia del proceso.

Índice de Capacidad del Proceso

El objetivo del índice es indicar la capacidad medida de un determinado proceso, ver si el proceso es estable o inestable y si los rangos de variación de la característica de control en la gráfica indican conformidad satisfactoria con el estándar requerido. Para esto debe existir algún estándar de especificación que podamos comparar el proceso, más conocidos como Límites de Especificación.

Para el caso aplicado, se supuso que los computadores disponibles que deberían existir en el laboratorio de computación no deberían ser inferiores al 80 % del total. Llevando esto a Límites de especificación, solo existiría un límite de especificación superior de computadores no disponibles que correspondería a

Especificación Unilateral:

Como se puede apreciar, debido a la especificación que se supuso, el índice de capacidad del proceso es menor que uno, por lo tanto, la capacidad del proceso es Insatisfactoria.

Muestreo de Aceptación

Para determinar el muestreo de aceptación requerido, y dado que no se conoce el número de computadores a inspeccionar, se supone que estos están entre 51 y 90 computadores en el laboratorio. Con esta suposición se utilizan los Anexos de libro Control Estadístico de la Calidad.

1º Primero: con el tamaño del lote (51-90) se va a la Tabla I: Letras de código para tamaño de lotes y muestras. Según el tamaño del Lote y considerando que se realizará un Nivel general de Inspección II Normal, se busca la Letra correspondiente. Se obtiene la letra E.

2º Segundo: con la letra escogida, se va a las tablas de muestreo Normas MIL-STD-105D, a través de la Tabla II, Muestreo Simple, Inspección Normal. Acá se obtiene el tamaño de la muestra que corresponde a 13.

3º Tercero: en la misma tabla anterior, según un Nivel de calidad aceptable, se busca el Número de Aceptación y el Número de Rechazo. Para nuestro caso se utilizó un criterio de un Nivel de Calidad Aceptable de 3. Con esto nuestro Número de Aceptación es de 1, y nuestro Número de rechazo es 2.

Por lo tanto, el muestreo de Aceptación encontrado según los supuestos utilizados, corresponde a:

N: Tamaño del Lote o Población = 51-90 computadores

N: Tamaño de la muestra = 13 computadores

Ac: Número de Aceptación = 1 computadores

Re: Número de Rechazo = 2 computadores

Es necesario señalar, que este plan de muestreo se estimó en base a una mejora de las condiciones actuales del laboratorio, ya que actualmente el Laboratorio presenta un porcentaje de computadores no disponibles o defectuosos del 75 % aproximadamente, por lo que claramente hay que investigar las causas asignables y eliminarlas del proceso. Así este muestreo de aceptación es válido aplicar para la operatividad del laboratorio de Computación.

Curva Característica de Operación

Para un determinado plan de muestreo (n, Ac, Re) referido a un lote de tamaño N, existe una curva característica única para ese plan que relaciona la probabilidad de aceptación con el porcentaje de defectuosos del lote de inspección.

Los elementos representativos de la curva característica son NCA (Nivel de Calidad Aceptable), Alfa (Riesgo del proveedor), CL (Calidad Límite) y Beta (Riesgo del Cliente. Se muestran en la curva señalada.

El AQL, se obtiene mediante una distribución Binomial, o una Poisson que simplifica el problema. Se utilizó la tabla de distribución Poisson, en donde se ingreso con el Ac=1, y la probabilidad de aceptación de 95%, con esto se obtuvo el n*p, y ya que tenemos nuestro tamaño con n=13, se obtuvo el porcentaje de defectuosos AQL=3 %

De la misma manera se obtuvo la calidad Limite, solo que se ingreso a la tabla con una Probabilidad de un 10 %, así la CL= 27 %. Así riesgo del Consumidor o cliente =10 %, y riesgo del proveedor = 5 %.

Conclusiones

Un acercamiento al problema existente en este laboratorio, nos entrega la grafica de frecuencia en donde muestra que los Turnos de Tarde y Noche entregan una mayor cantidad de computadores no disponibles o defectuosos, por lo que podemos suponer que el mantenimiento es un factor preponderante dentro de las causas asignables.

A través del Diagrama Causa Efecto, se pudieron establecer las causas principales y secundarias, para posteriormente poder ponderar éstas, y así lograr realizar el Diagrama de Pareto, que nos entrega información valiosa acerca de lo que se tiene que mejorar dentro del laboratorio, como mejorar el mantenimiento de los computadores, mejorar los sistemas de red e internet, y una fuerte capacitación del personal. Estas tres causas principales abarcan cerca del 80 % de las causas de fallas.

La gráfica de Control de Atributos (gráfica p) nos indicó que el proceso no está bajo control estadístico, y se debe a causas que no son normales, sino que son asignables. Estas causas son medibles y eliminables, por lo que un buen manejo del laboratorio nos indicaría eliminar estas causas que hacen que el proceso no sea eficiente. Al determinar el Índice de Capacidad del proceso CP=-6,276, nos indica que la capacidad del proceso es insatisfactoria, debido a la suposición de LES=0,2.

Para determinar el Muestreo de Aceptación se realizó la suposición de que el tamaño del laboratorio está entre 51 y 90 computadores, con esto se obtuvieron los parámetros ideales de un plan de muestreo con un tamaño de la muestra de 13, un Número de Aceptación de 1 y de Rechazo de 2. Esto claramente es para un proceso ideal, pero si es aplicado al actual proceso, que tiene pésimos indicadores, todas las muestras serían rechazadas.

La curva característica de operación, al ser única, debido al tamaño de la muestra y al número de aceptación, nos entrega la probabilidad de aceptación, en base a los productos defectuosos. Aquí se calculó indicadores claves como AQL=3 %, y CL=27%.

Se puede concluir el enorme potencial que posee la utilización del Control Estadístico de la calidad como instrumento y herramienta destinada a un mejor control de la calidad de la empresa. Es la herramienta más eficaz en la toma de decisiones en cuanto a ajustes de procesos. Es un excelente método de análisis de los sistemas, para poder corregirlos y que el riesgo, tanto del consumidor como del proveedor se reduzcan, así los procesos no quedan en la incertidumbre, y son mas determinísticos.

Muchos ejecutivos por desconocimiento del tema del Control estadístico de la calidad, gastan enormes recursos en la búsqueda de las razones por los cuales sus procesos están fallando, o simplemente los costos de inspección son muy altos e innecesarios. También se da el caso que al no efectuar procesos de control de calidad el rechazo de productos y las garantías destruyen todo el valor que la empresa generó en el proceso, y las pérdidas se deben a una mala gestión de la calidad.

Bibliografía

– Control Estadístico de la Calidad. Autor Rodrigo Mendiburu Sanabria. Edición Centro de Educación a Distancia de la Universidad Católica del Norte 2008.

– Apuntes de Gestión de Calidad Total, Edward Johns Doctor (c) en Ciencias Empresariales de la Universidad Autónoma de Madrid, España. Master of Science en "Integrated Management System", University of Birmingham, Inglaterra. Ingeniero Civil Industrial, Universidad Técnica Federico Santa María. Diploma en "Advanced Total Quality Management", Estocolmo, Suecia. 

Anexos

Supuestos Establecidos:

– Para el desarrollo del informe se trabajó con los 7 días que estaban tabulados en la tabla entregada, ya que se considera una muestra representativa del caso en estudio.

– Las causas de no disponibilidad de computadores se plantearon en base a la experiencia y pregunta a expertos relacionados con el manejo de laboratorios.

– Con estas causas supuestas se buscó alguna estadística que mencionara cuales de las causas eran las más incidentes en el problema de la no disponibilidad, y en base a consulta a expertos y suposiciones se llegó a estimar los pesos de estas causas, que se representaron en base a porcentajes de ocurrencia.

– Para el caso aplicado, se supuso que los computadores disponibles que deberían existir en el laboratorio de computación no deberían ser inferiores al 80 % del total. Llevando esto a Límites de especificación, solo existiría un límite de especificación superior de computadores no disponibles que correspondería a

– Se supuso que el Tamaño del Lote, es decir el número de computadores dentro del laboratorio está entre 51 y 90.

– Para nuestro caso se utilizó un criterio de un Nivel de Calidad Aceptable de 3

Datos tabulados

Distribución Poisson

Norma MIL-STD-105D

Autor:

Ricardo