Control de Calidad y Metrología en la Ingeniería de Diseño

1. Objetivo de un Sistema de Aseguramiento de la Calidad

El aseguramiento de la calidad busca reducir los niveles de defectos en productos y procesos estratégicos, manteniendo las mejoras continuamente. Toda empresa debería implementar un sistema de aseguramiento de la calidad enfocado en obtener productos y servicios libres de defectos que cumplan consistentemente con las especificaciones.

2. Componentes de un Sistema Básico de Aseguramiento de la Calidad

Un sistema básico de aseguramiento de la calidad incluye:

• Procedimientos bien diseñados y documentados para el control
• Inspección y prueba de productos y procesos
• Control de los equipos de medición y prueba
• Acciones correctivas y preventivas

3. Objetivo Final del Aseguramiento de la Calidad

El objetivo final del aseguramiento de la calidad es proporcionar bienes y servicios que satisfagan los requerimientos del cliente.

4. Fases del Ciclo de Vida del Producto en el Aseguramiento de la Calidad

Las fases que involucra un sistema de aseguramiento de la calidad son:

• Mercadotecnia e investigación de mercado
• Diseño y desarrollo de productos
• Planeación de los procesos
• Compra
• Operaciones
• Verificación
• Empaque y almacenamiento
• Ventas y distribución
• Instalación
• Asistencia técnica y servicio
• Soporte postventa
• Desecho
• Reciclaje al final de la vida útil

5. Definición de Metrología

La metrología se define como el conjunto de personas, equipos, instalaciones, métodos y procedimientos utilizados para asegurar la corrección de las mediciones.

6. Instrumentos Metrológicos para Resultados Exactos, Precisos y Reproducibles

• Reglas metálicas
• Calibres
• Micrómetros
• Galgas de carátula

7. Importancia de la Metrología en el Aseguramiento de la Calidad

La metrología es esencial para el aseguramiento de la calidad, ya que toda medición está sujeta a errores, algunos sistemáticos y otros aleatorios. La magnitud de los errores, en relación con el valor medio, puede afectar significativamente la calidad de los datos y las decisiones resultantes. La evaluación de los datos de inspección y medición no tiene significado a menos que los instrumentos de medición proporcionen resultados exactos.

8. Definición de Exactitud y Precisión

• Exactitud: Grado de concordancia entre el valor observado y un valor de referencia aceptado o estándar. Se mide como la cantidad de error en una medición, en relación con el valor total. Una medición es más exacta que otra si tiene un error relativo menor.
• Precisión: Grado de concordancia entre mediciones individuales seleccionadas al azar. Se relaciona con la varianza de mediciones repetidas. Un instrumento con una varianza reducida es más preciso que uno con una varianza más elevada.

9. Diferencia entre Exactitud y Precisión

La precisión es la reproducibilidad de los datos obtenidos al aplicar un método. Se ve afectada por errores aleatorios, cuya fuente es desconocida. Se calcula con la fórmula:

Precisión = 100% - [(desviación estándar / media aritmética) * 100]

Los valores esperados de precisión deben ser mínimo del 95% en condiciones de rutina y del 97.5% en condiciones óptimas de laboratorio.

La exactitud indica qué tan cerca estamos del valor real aceptado. No puede haber exactitud sin precisión, pero sí puede haber precisión sin exactitud.

10. Calibración y Actividades de un Sistema Típico

La calibración es esencial en metrología. Las mediciones con equipos no calibrados o calibrados incorrectamente pueden llevar a decisiones erróneas y costosas.

Actividades de un sistema típico de calibración:

• Evaluación del equipo
• Identificación de los requerimientos de calibración
• Selección de patrones de calibración
• Selección de métodos y procedimientos
• Establecimiento de la frecuencia de calibración
• Aseguramiento del cumplimiento del programa de calibración
• Implementación de un sistema de documentación e informes
• Auditoría del sistema de calibración

11. La Técnica del Histograma

Un histograma es una representación gráfica de la distribución de la frecuencia de los datos. Permite visualizar patrones difíciles de apreciar en una tabla. Los datos se dividen en clases, y cada intervalo refleja la variación en el conjunto de datos.

12. Pasos para Construir un Histograma

1. Determinar el rango de los datos
2. Obtener el número de clases (NC)
3. Establecer la longitud de clase (LC)
4. Construir los intervalos de clase
5. Obtener la frecuencia de cada clase
6. Graficar el histograma

13. Gráficos de Control: Definición, Creador y Enfoque

Los gráficos de control, desarrollados por el Dr. Shewhart, son herramientas para analizar la variación en los procesos. Muestran el estado del proceso en el tiempo y enfocan la atención en las causas especiales de variación, reflejando la magnitud de la variación debida a causas comunes.

14. Control Estadístico de un Proceso

Un proceso está bajo control estadístico cuando solo presenta causas comunes de variación, lo que resulta en un proceso estable y predecible.

15. Usos y Ventajas de los Gráficos de Control

• Verificar la similitud de las condiciones de los datos
• Observar un proceso productivo para investigar comportamientos anormales
• Distinguir entre causas especiales y comunes de variación
• Reaccionar ante las cifras diarias
• Ajustar el proceso cuando se sale de especificaciones

16. Las 6M que Influyen en la Variación de un Proceso

Las 6M son: materiales, maquinaria, medición, mano de obra (gente), métodos y medio ambiente.

17. Variación por Causas Comunes o al Azar

Es la variación inherente al proceso, presente día a día, aportada por las condiciones de las 6M. Representa la mayor oportunidad de mejora a largo plazo.

18. Variación por Causas Especiales (o Atributos)

Es la variación generada por circunstancias no permanentes en el proceso, como una falla en la maquinaria o el uso de materiales inusuales.

19. Importancia de Identificar las Causas de Variación

Distinguir entre causas comunes y especiales de variación evita dos errores:

• Reaccionar a una variación como si fuera una causa especial cuando es una causa común.
• Tratar una variación como causa común cuando es una causa especial.

20. Diferencia entre Variables y Atributos

Una variable es una característica de calidad medible (longitud, peso, temperatura). Un atributo es una característica no medible con diferentes estados (conforme/disconforme).

21. Información que Brinda un Gráfico de Control

Los gráficos de control muestran el estado del proceso en el tiempo, enfocando la atención en las causas especiales de variación y reflejando la magnitud de la variación debida a causas comunes.

22. Tipos de Gráficos de Control Según la Característica de Calidad

• Control por variables: Para características medibles. Las gráficas X y R son una combinación común.
• Control por atributos: Para características no medibles.

23. Gráficos de Control: Definición y Uso

Un gráfico de control muestra el promedio de los datos, con límites de control superior e inferior. Se utiliza para determinar el centrado y la variación de procesos, y para localizar patrones o tendencias inusuales.

24. Funciones de los Gráficos de Control

1. Herramientas para la toma de decisiones: Proporcionan una base para investigar problemas, ajustar o abandonar el proceso.
2. Herramientas de resolución de problemas: Ayudan a identificar problemas y formular acciones de mejora.

25. Creación de un Gráfico de Control

Se toman muestras durante el proceso, organizadas en subgrupos. Los promedios de los subgrupos se grafican. La línea central (LC) muestra el promedio del proceso. Los límites de control superior (LCS) e inferior (LCI), calculados en ± 3 sigma, describen la dispersión del proceso.

El gráfico muestra lo que el proceso puede producir. Se espera que la producción futura caiga el 99.73% de las veces entre los límites de ± 3 sigma si el proceso permanece bajo control.