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