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CONTENIDO:

1. PRESENTACIN 22. CONTROL ESTADISTICO DE PROCESOS 63. INSTALACIN Y ARRANQUE 274. REGISTRO DE DATOS 375. CONFIGURACIN 476. GRFICOS 697. REPORTES 888. MEN VARIOS 959. MDULOS DE ADQUISICIN DE DATOS (MAD) 101

A. DISEO DE CERTIFICADOS 106B. BASE DE DATOS 114C. FORMULARIO 119D. BIBLIOGRAFA 130

Nota: El contenido del program a SuperCEP se mejora constantemente por lo que este

manu al impreso pod ra de tiempo en tiempo quedar l igeramente atrasado. La ayuda en

lnea y el arch ivo SCLOG.TXT co ntien en la in formac in ms ac tualizad a.

M a n u a l d e l U s u a r i o 1

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1. PRESENTACIN

El control estadstico de procesos lo integran un conjunto de herramientas que son de granutilidad para el anlisis de los datos obtenidos a travs de mediciones u observacionesespecficas de los insumos que recibe la empresa, los procesos de manufactura, el productoterminado, los servicios al cliente y los procesos administrativos. Para su aplicacin esnecesaria la participacin de los operadores en las funciones de calidad. Los beneficios alimplantar dicho control se reflejan necesariamente en un incremento en la productividad,reduccin de costos, mejoramiento constante del producto y la satisfaccin del cliente.

Pensando en la importancia del Control Estadstico de Procesos y la necesidad de incrementarla eficacia y la eficiencia de su aplicacin por parte de los responsables de dichos procesos secre el Sistema de Control Estadstico de Procesos SuperCEP 2005.

El aprovechamiento integral de este tipo de tcnicas exige que una gran cantidad de datossean capturados, archivados, procesados y analizados. Con esta idea en mente y con lanecesidad de obtener resultados en una forma rpida, bien presentada y confiable, FABRICADIGITAL, S.A. DE C.V. desarroll este Sistema de Control Estadstico de Procesos

SuperCEP 2005para computadoras personales y redes.

El sistema cuenta con una hoja electrnica de Registro de Datos Muestrales que le permite alos usuarios capturar, corregir, eliminar, marcar, filtrar, transformar, consultar, graficar yreportar la informacin obtenida de inspecciones o pruebas de calidad. Adems, cuenta con lassiguientes tcnicas de anlisis estadstico de procesos y/o calidad:

Herramienta Versin SC Versin SM

Estadsticas Descriptivas. S S

Histograma de Frecuencias. S SEstudio de Normalidad. S No

Anlisis de Capacidad y Habilidad deProceso.

S S

Norma de Capacidad de Contenidos. S No

Diagrama Whisker Box S No

Diagrama de Pareto. S S

Grficas de Control por Variables. X-R, I-Rm, X-S, 3D X-R, I-Rm

Grficas de Control por Atributos. P, np, c, u P, c

Grfica de Promedios MvilesExponenciales.

S No

Grfica de Mximos y Mnimos. S S

Grfica de Arco Iris. S No

Grfica de Grupo. S No

Muestreos de Aceptacin de Lotes porVariables.

S No

M a n u a l d e l U s u a r i o

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Muestreos de Aceptacin de Lotes porAtributos.

S No

Diagramas de Dispersin. S No

Certificados de Calidad. S No

Reportes de Datos S SReporte de No Conformidades S S

Reporte de Bitcora del Proceso S S

SuperCEP 2005 le da numerosas ventajas competitivas a los usuarios, ya que elabora elanlisis estadstico de la informacin obtenida en los procesos productivos, servicios oprogramas de mejoramiento de calidad, as como tambin en otras actividades fabriles oadministrativas, con el fin de tener elementos cuantitativos para la toma de decisiones yconstatar la veracidad de la capacidad de los procesos.

Una de las ventajas de utilizar este programa para aquellos usuarios que ya efectanmediciones o inspeccionan sus procesos, es que prcticamente no incrementar su trabajocotidiano ya que se le presenta en la pantalla una hoja de verificacin o formato de inspeccinen donde se registran las variables o atributos que utiliza en el proceso, producto o servicio queva a medir o inspeccionar. El usuario no tiene que aprender complicadas instrucciones ocombinaciones de teclas de memoria, slo capturar los datos que se le van presentando, igualque haca con papel y lpiz, pero ms rpidamente y con la posibilidad de hacer Reportes,Certificados, presentar un rcord de Bitcoras, tener a la mano informacin del proceso cuandose desee, hacer la impresin de cualquier tipo de Grfica disponible, realizar un filtrado o unaestratificacin de los datos, en el momento mismo en que se est generando la informacin.

SuperCEP 2005 es una herramienta de gran ayuda en cualquier rea operativa oadministrativa cuyos procesos requieran ser verificados dentro de un sistema de gestin de lacalidad. Algunos ejemplos de las necesidades que pueden cubrirse:

Responsabilidad de la direccin

Enfoque al cliente. Determinacin de los requisitos del cliente. Evaluacin de lasatisfaccin del cliente.

Revisin por la direccin. Evaluacin de datos de las auditoras. Evaluacin de laretroalimentacin del cliente. Evaluacin del desempeo del proceso y conformidad delproducto o servicio. Evaluacin de las acciones preventivas y correctivas.

Gestin de los recursos

Recursos humanos. Evaluacin de la competencia y eficacia de la formacin.

Ambiente de trabajo.Seguimiento del ambiente de trabajo.

Realizacin del producto o servicio

Procesos relacionados con el cliente. Evaluacin de la capacidad de la organizacinpara cumplir los requisitos definidos.


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Diseo y desarrollo.Verificacin que el resultado del diseo satisface los requisitos de loselementos de entrada. Validacin que el producto o servicio cumple el uso y lasnecesidades establecidas. Evaluacin, verificacin y validacin del efecto de los cambiosdel diseo.

Compras.Aseguramiento de que el producto adquirido cumple los requisitos de compra

especificados. Evaluacin de la capacidad de los proveedores para suministrar productosque cumplan con los requisitos de la organizacin. Inspeccin del producto comprado.

Produccin y prestacin del servicio. Seguimiento y control de la actividad deproduccin y servicio. Verificacin de las caractersticas de la propiedad del cliente.Seguimiento y cuantificacin de los efectos sobre la calidad del producto o servicio debidosa su manipulacin, embalaje y almacenamiento.

Control de los dispositivos de seguimiento y de medicin.Aseguramiento de que elseguimiento y la medicin del proceso y el equipo es consistente con los requisitos.Evaluacin de la validez de mediciones previas.

Medicin, anlisis y mejora

Seguimiento y medicin. Anlisis de la informacin relacionada con la percepcin delcliente. Planificacin del programa de auditora interna y el informe de los datos deauditora. Medicin de los procesos de gestin de la calidad para demostrar su capacidadde alcanzar los resultados planificados. Medicin de la caractersticas del producto oservicio en las etapas apropiadas de su realizacin para verificar que los requisitos soncumplidos.

Control del producto no conforme. Determinacin de la cantidad de productos noconformes entregados. Nueva verificacin para asegurar la conformidad.

Anlisis de datos.Obtencin y anlisis de datos para evaluar la eficacia del sistema de

gestin de la calidad y para evaluar las posibles mejoras con respecto a la satisfaccin delcliente, la conformidad con los requisitos del producto o servicio, las caractersticas delproceso y sus tendencias y a los proveedores.

Mejora.Mejoramiento de los procesos del sistema de gestin de la calidad a travs del usode los datos cuantitativos en las reas de diseo y desarrollo, compras, produccin yprestacin del servicio y control y medicin de los procesos. Anlisis de los datosrelacionados con las no conformidades y no conformidades potenciales para ayudar aentender sus causas.

Este sistema est dirigido a cualquier organizacin, empresa, institucin, industria que deseaasegurar y controlar la calidad de sus productos, servicios y procesos.

Es tambin muy til para aquellas empresas interesadas en exportar productos nacionales, loscuales debern mostrar evidencia estadstica de que dichos productos cumplen con lasespecificaciones y estndares requeridos por el mercado internacional.

Asimismo SuperCEP 2005 es un excelente apoyo a las actividades relacionadas con laobtencin y mantenimiento de las normas ISO-9000.

El sistema se encuentra totalmente en espaol y su manejo es sencillo de aprender.


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El procedimiento que se recomienda para obtener los mejores resultados con el uso delsistema es el de consultar la informacin en el orden que se muestra a continuacin:

Instalacin y Arranque.

Registro de Datos sobre el ejemplo tutorial.

Grficas y Reportes sobre el ejemplo tutorial.

Configuracin de un ejemplo propio.

Registro de datos propios.

Grficas y Reportes propios.

En caso de que se le presenten dudas respecto al manejo del sistema le recomendamosconsultar los captulos de Registro de Datos y Configuracin. La mejor forma de explotar elSuperCEP 2005al 100 % es consultando todo el manual.

Finalmente, si al trmino de consultar el contenido de este manual, la informacin no fuerasuficiente para poder obtener una grfica o reporte deseado, o existe alguna sugerencia paraaprovechar y enriquecer el manual o el sistema, favor de comunicarse con su distribuidor o conel fabricante:

Soporte Tcnico Gratuito.

Por telfono: (0155) 5445-5390 al 92

Por Internet: [email protected]@supercep.com.mx

Pgina Web: www.supercep.com.mx


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2. CONTROL ESTADISTICO DE PROCESOS.

A continuacin se pretende dar una breve explicacin acerca del Control Estadstico deProcesos y cada una de las herramientas utilizadas en el sistema, as como su aplicacin en losprocesos productivos y de Gestin de Calidad.

1. Conceptos.2. Grficos de Control.3. Otros Grficos Secuenciales.4. Estudio de Capacidad de Proceso.5. Diagrama de Pareto.6. Muestreo de Aceptacin.7. Regresin Lineal.

2.1 Conceptos

El mejoramiento de la Calidad es esencial para incrementar la satisfaccin del cliente,

incrementar ventas, preservar empleos y aumentar el nivel de vida de la sociedad.

Uno de los obstculos ms frecuentes para mejorar la calidad es la presencia constante devariaciones en los procesos y sus consecuencias en los productos o servicios ofrecidos. Pero,qu es la variacin?. De la misma manera en que dos personas nunca son exactamenteiguales, dos partes manufacturadas o dos servicios entregados nunca son exactamenteiguales. Siempre habr una variacin en el tamao, peso, ajuste o tiempo de entrega de unmaterial, una pieza, un ensamble o un servicio. La diferencia puede ser muy pequea o difcilde medir, pero siempre existir. A esto se le llama Variabilidad.

La variabilidad excesiva es la causa de una gran cantidad de los problemas de calidad.Debemos contar con herramientas que nos permitan mostrar, reaccionar, controlar y prevenirvariaciones excesivas.

Los mtodos de Control Estadstico de Procesos, tienen mucha importancia en el mejoramientode la Calidad, porque se ha demostrado que es la manera ms fcil y econmica de detectar,analizar y controlar la variabilidad excesiva.

Para la mayora de las personas el uso de la estadstica pudiera parecerles complicado o difcil,pero para nosotros, su empleo no es ms que una manera ingeniosa de utilizar los nmerospara ayudarnos a tomar decisiones objetivas y basadas en hechos para reducir el nmero deproblemas en la operacin de cualquier proceso y en la realizacin de cualquier producto oservicio. El uso de la estadstica se hace necesario debido a que es la herramienta matemticaque mejor maneja grandes volmenes de datos de naturaleza a veces incompleta o imperfectacomo los son los obtenidos de procesos a escala comercial o industrial.

Antes de abordar las herramientas estadsticas con las que cuenta SuperCEP

, debemosentender qu significa estar en Control Estadstico. Se dice que un proceso est en ControlEstadstico cuando las variaciones o desviaciones detectadas de su valor promedio no puedenser atribuidas a causas especiales y cuando la magnitud de estas variaciones se mantieneconstante en el corto y largo plazo. Si las variaciones que se presentan son debidas slo acausas comunes y aleatorias, se dice que el proceso est bajo Control Estadstico. Si en elproceso se presentan causas especiales de variacin se dice que est Fuera de ControlEstadstico. Decir que un proceso est en Control Estadstico equivale a decir que se encuentraen un estado de estabilidad natural.


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En la prctica, cmo distinguir entre una causa especial y una causa comn o natural? Unacausa especial no necesariamente indica un producto defectuoso, como tampoco la existenciaexclusiva de un sistema de causas comunes indica necesariamente la conformidad del procesocon las especificaciones. Lo que interesa fundamentalmente es comprobar la consistencia yestabilidad del proceso, independiente del modo en que el producto o servicio se ajusta o fallasegn las especificaciones.

Para efectos de anlisis y mejora de los procesos podemos entender las causas comunes onaturales como el conjunto o sistema de todas aquellas causas que actan sobre nuestroproceso y cuyos efectos sumados son relativamente pequeos y aleatorios. An el procesoestable ms perfecto, natural o artificial, presenta ciertas variaciones rutinarias de naturalezaaleatoria que debemos aceptar como parte inseparable del mismo y que tambin llamamosvariabilidad natural o ruido. Por otra parte, un proceso puede presentar variacionesextraordinarias tambin conocidas como seales, que podran indicar la presencia de causasespeciales o no rutinarias que han aparecido y estn actuando sobre el proceso.

Para la toma de decisiones sobre la estabilidad de un proceso ser de utilidad poder trazar unlmite entre la variabilidad natural o ruido y la variabilidad especial o seales. Las Grficas deControl se construyen utilizando estos lmites.

En trminos de las Grficas de Control podemos decir que para que un proceso est en control,todos los datos de las mediciones efectuadas sobre el proceso deben caer dentro de losLmites de Control y deben estar dispersos al azar con respecto a la Lnea Central sin mostrar,tendencias, ciclos o apegos a los lmites.

Despus de haber capturado datos en un formato de inspeccin y haber obtenido algn grfico,la primera pregunta que debemos contestar es : est el proceso en Control?. Podramoshacernos la misma pregunta en otros trminos: Est el proceso libre de causas especiales devariacin? o La realizacin del producto o servicio se ha hecho dentro de un conjunto establey consistente de circunstancias?

Para poder contestar esta pregunta, debemos buscar evidencia de variaciones extremas,desviaciones y tendencias. La presencia de cualquier indicacin de una causa especial debe

garantizar una investigacin en el proceso. La ausencia de estas seales nos dan la seguridadde que los datos representan correctamente las capacidades mximas del proceso.

Solo cuando nuestros datos provienen de un sistema de causas comunes podemos pensar quese justifica comparar los resultados del proceso con las condiciones impuestas por lasespecificaciones.

2.2 Grficas de Control

Algunas personas se sorprenden al enterarse que dos partes aparentemente idnticas, hechasbajo condiciones cuidadosamente controladas, de la misma fuente de materia prima yfabricadas slo con diferencia de segundos por la misma mquina, puedan ser diferentes en

muchos aspectos.

En realidad, cualquier proceso de fabricacin, an el ms confiable, se caracteriza por ciertogrado de variabilidad que es de naturaleza aleatoria y que no se puede eliminarcompletamente. En la prestacin de servicios y en los procesos administrativos estavariabilidad tambin est presente.

Cuando la variabilidad presente en un proceso de realizacin de un producto o servicio estlimitada a la variacin natural y aleatoria, se dice que el proceso est Bajo ControlEstadstico.


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Esto se consigue buscando y eliminando todas las causas que originan variaciones de otraclase, como son las que se pueden deber a operadores poco entrenados, materia primas debaja calidad, ajustes indebidos de las mquinas, falta de control de las condicionesambientales, partes desgastadas, deterioro en el herramental, instrucciones poco claras, etc.

Como los procesos de fabricacin o de servicios raramente se encuentran libres de este tipo defactores, es importante el contar con algn mtodo sistemtico de detectar las desviacionesnotables de un estado de control estadstico, cuando estas se presentan o si es posible antes.Es para este fin para el que se emplean principalmente las grficas de control.

Una grfica de control consiste en una lnea central que corresponde al promedio en que sedesarrolla el proceso y dos lneas correspondientes a los lmites de control estadstico superiore inferior.

Estos lmites se calculan a partir de un conjunto de datos representativos y funcionan de talforma que los valores que caen fuera de ellos deben ser interpretados como indicaciones deuna falla de control o lo que es lo mismo de variacin excesiva o inestabilidad del proceso. Nodeben ser confundidos con los lmites de especificacin los cuales fueron escogidos por elcliente o la ingeniera para cumplir un objetivo arbitrario.

Marcando los resultados obtenidos de muestras tomadas peridicamente en intervalosfrecuentes, es posible verificar, por medio de esta grfica, si el proceso est bajo control o si enel proceso ha aparecido alguna falla que causa problemas como los indicados anteriormente.

Cuando un punto obtenido cae fuera de los lmites de control, se buscan fallas, pero si an lospuntos quedan dentro de los lmites, la aparicin de una tendencia o irregularidad sistemticapuede servir como aviso de que se debe tomar alguna accin para evitar problemas msserios.


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La capacidad para leer o interpretar adecuadamente las grficas de control y determinarjustamente qu accin correctiva y preventiva debe tomarse, es cuestin de objetividad,experiencia y buen juicio por parte de los dueos de los procesos.

Hay varios tipos de grficas de control que pueden construirse. Si se obtienen datos para una

caracterstica de calidad que puede medirse y expresarse en nmeros, generalmente seutilizan grficas de control por variables para mediciones de tendencia central y variabilidad, yaque la calidad de un producto o servicio, frecuentemente puede resumirse en trminos de estasdos cantidades.

La secuencia de decisiones y actividades para implantar el uso y aprovechamiento de ungrfico de control de procesos incluir comnmente la mayora de los siguientes puntos:

1. Decisiones antes de preparar las grficas de control.

Objetivo de las grficas. La finalidad es complementar y mejorar la capacidad deanlisis del proceso de los operadores y supervisores con el objetivo de:

o Establecer o cambiar las especificaciones o para determinar si un procesopuede o no cumplir con las mismas, establecer o cambiar procedimientos deproduccin eliminando causas especiales de variacin y establecer o cambiarprocedimientos de inspeccin y/o aceptacin.

o Servir como base para decidir si, durante el curso de la produccin, se debenbuscar las causas de la variacin y corregirlas o se debe permitir que elproceso contine como est.

o Servir como base para decidir la aceptacin o rechazo en lnea de un productoen particular.

o Hallar oportunidades de mejora continua o reduccin de costos.

Eleccin de la variable. El que una variable sea fcil de muestrear y medir no justificapor s solo la elaboracin de un grfico de control. Sobre todo al principio es importanteseleccionar variables que ofrezcan posibilidades para generar el tipo de ahorros que

todos los supervisores y directores reconozcan con facilidad.

Eleccin de la base de formacin de subgrupos. La clave del funcionamiento delgrfico de control est en la formacin racional de subgrupos de muestras. Estorequiere el uso del criterio adecuado al tipo de produccin y a la finalidad buscada conel grfico. Generalmente los subgrupos se deben seleccionar de tal modo que cadasubgrupo sea lo ms homogneo posible y que ofrezca mxima oportunidad devariacin entre subgrupos.

Decisin del tamao y frecuencia de los subgrupos. Debido a que se pretende que lavariacin dentro de cada subgrupo sea mnima es deseable que los subgrupos sean loms pequeos que se pueda. Desde un punto de vista estadstico, un tamao desubgrupo de cuatro es suficiente para que la distribucin de las medias sea casi

normal. A mayor tamao de subgrupo mayor ser la estrechez de los lmites de controlde la grfica de medias. Con respecto a la frecuencia de los subgrupos no seestablecen reglas pero se recomienda una toma de muestras ms frecuente durantelas etapas iniciales la cual puede irse reduciendo conforme el proceso se vaestabilizando. Si el costo del muestreo es relativamente alto, la frecuencia demuestreo, debe equilibrarse con los beneficios esperados.

Mtodo y formatos para registro de los datos. Para efectos de aprendizaje ysensibilizacin de los operadores podra resultar interesante trabajar los primerosgrficos con papel y lpiz, sin embargo es ms eficiente la utilizacin rutinaria de


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computadoras ya que se reducen los errores y se dispone de ms tiempo para elanlisis. Cualquier formato que se utilice debe contar con espacio para anotarobservaciones y comentarios que redondeen el contexto de los datos.

Determinacin del mtodo de medicin. Debe asegurarse formalmente la calidad de losdatos obtenidos del sistema de medicin (instrumentos y equipo, operadores y

mtodos) antes de intentar extraer conclusiones vlidas de los grficos de controlelaborados con esos datos.

2. Iniciacin de las grficas de control.

Efectuar y registrar las mediciones. No debe olvidarse que el grfico de controlmostrar no solo la variabilidad de la caracterstica de calidad que se mide sinotambin la variabilidad del proceso de medicin mismo. Debe evitarse al mximo laintroduccin de errores de medicin o de registro. Siempre debe conservarse el ordentemporal de las mediciones. Junto a los datos debe anotarse cualquier ocurrencia quepueda ayudar a encontrar causas especiales en caso de ser necesario.

Calcular las estadsticas del subgrupo. Dependiendo del tipo de grfica ser necesariocalcular la media, el rango, la desviacin estndar o algn otro estadstico para cadasubgrupo. Las frmulas necesarias se presentan ms adelante.

Trazo de las grficas. Aunque no es obligatoria, existe la prctica generalizada depresentar primero la grfica de medias X y debajo de ella la grfica de variabilidad yasean rangos o desviaciones. Las escalas verticales se emplean para las medidasestadsticas y la escala horizontal es para los nmeros de los subgrupos aunquepueden usarse fechas o nmeros de lote. Cada punto en la grfica representa elestadstico de un subgrupo. Los puntos pueden conectarse mediante lneas rectaspero algunos autores recomiendan no hacerlo para evitar que el grfico asemejedemasiado a un grfico de tendencias. El trazo de los puntos debe hacerse deinmediato a la toma de las mediciones de preferencia por los mismos operadores delos procesos ya que de la agilidad en la toma de decisiones pueden depender losbeneficios que se obtengan del uso de la grfica.

3. Determinacin de los lmites de control iniciales.

Decisin del nmero de subgrupos requerido para calcular los lmites de control.Estadsticamente es deseable contar con al menos 25 subgrupos para efectuar elclculo de lmites de control. En los procesos en los que la recoleccin de los datos nopueda hacerse rpidamente pueden calcularse lmites preliminares a partir de 10subgrupos para irlos refinando conforme se cuente con mayor informacin. Debeentenderse que estos lmites preliminares no sern del todo confiables.

Clculo de los lmites de control iniciales. En todos los casos los lmites de controlabarcan un espacio de probabilidad de 3 desviaciones estndar a cada lado de losvalores promedio de los estadsticos de centramiento y variabilidad. Este espaciorepresenta un buen equilibrio prctico y econmico entre los dos tipos de errores quepueden cometerse al usar las grficas para determinar la estabilidad de un proceso: elerror de buscar un problema cuando no lo hay y el error de dejar correr el procesocuando el problema existe realmente. Ms adelante se enumeran los mtodos queproporciona la teora estadstica para calcular o estimar la desviacin estndar en cadatipo de grfica.


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Trazo de las lneas centrales y los lmites en las grficas. Convencionalmente seacostumbra trazar las lneas centrales correspondientes al promedio de medias,rangos o desviaciones mediante una lnea horizontal continua. A ambos lados de estalnea se trazan los lmites de control con lneas horizontales discontinuas. En lasgrficas de rangos o desviaciones los lmites inferiores de control no se dibujan si sonnegativos. Para realizar anlisis ms detallados es de utilidad dividir con lneas ms

suaves el espacio entre la lnea central y cada lmite en tres secciones iguales quecorresponden a las zonas de 1, 2 y 3 desviaciones estndar.

4. Obtencin de conclusiones preliminares con las grficas.

Indicacin de control o de falta de control. La falta de control se indica por los puntosque caen fuera de los lmites de control. El diseo del clculo de los lmites de controlofrece un gran margen de confianza de que un sistema de causas comunes muy raravez ocasionar que haya puntos fuera de los lmites de control. Por el contrario el solohecho de que todos los puntos caigan dentro de los lmites no es suficiente para decirque el proceso se encuentra bajo control. Todava es necesario buscar tendencias,corridas o patrones en los datos que puedan sealar causas asignables de variacin.

Para esta investigacin adicional se puede utilizar un conjunto de reglas basadas en lacantidad de puntos que cabra esperar que cayesen en cada zona del grfico si elproceso estuviera sometido exclusivamente a un sistema de causas comunes. Lassiguientes situaciones justifican la bsqueda de causa especiales de variacin:

o 2 de 3 puntos consecutivos en la zona entre 2 y 3 desviaciones estndar.o 7 de 7 puntos consecutivos ascendiendo o descendiendo.o 8 de 8 puntos consecutivos fuera de la zona de 1 desviacin por ambos lados

de la lnea central.o 4 de 5 puntos consecutivos fuera de la zona de 1 desviacin por el mismo lado

de la lnea central.o 15 de 15 puntos consecutivos dentro de la zona de 1 desviacin por ambos

lados de la lnea central.o 14 de 14 puntos consecutivos alternados.o 7 de 7 puntos consecutivos por abajo o por arriba de la lnea central.o 10 de 11 puntos consecutivos por abajo o por arriba de la lnea central.o 12 de 14 puntos consecutivos por abajo o por arriba de la lnea central.o 14 de 17 puntos consecutivos por abajo o por arriba de la lnea central.o 16 de 20 puntos consecutivos por abajo o por arriba de la lnea central.

Interpretacin de los procesos que estn bajo control. Cuando la grfica indique que unproceso est en control estadstico sabremos que este proceso ha alcanzado, bajo lasactuales circunstancias, su mximo potencial de realizacin del producto o servicio yestaremos en condiciones de comparar este desempeo con las especificaciones delcliente. Si las especificaciones son cumplidas entonces bastar con mantener elproceso como est para asegurar la calidad del producto o servicio. Si lasespecificaciones no son cumplidas entonces ser necesario modificar profundamente

el proceso mismo para reducir la variabilidad comn y/o mejorar el centramiento.

Interpretacin de los procesos que estn fuera de control estadstico. Cuando la grficaindica que el proceso est fuera de control, la medida que se debe tomar es buscar lascausas asignables de la variacin y tratar de corregirlas. Los valores de centramiento ydispersin obtenidos no pueden utilizarse para comparar con las especificaciones delcliente debido a que el proceso no es estable ni predecible. A pesar de lo anterior esposible recalcular los lmites de control eliminando de la grfica los puntos fuera decontrol y de esa manera llegar a los valores que se tendran si las causas especiales


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no estuviesen presentes. De esta manera podra analizarse si de cualquier forma sernecesaria una reingeniera del proceso para cumplir con el requisito del cliente.

5. Continuidad en el empleo de las grficas.

Revisin de la lnea central y de los lmites de control. Los lmites de control inicialessirvieron para determinar si las operaciones efectuadas con anterioridad estaban bajocontrol. La continuidad del empleo de las grficas consiste en seguir comparando lossubsecuentes datos con los lmites y cada punto fuera de control utilizarlo como basepara buscar una causa asignable de variacin y actuar para eliminarla. Eventualmente,la acumulacin de datos requerir la revisin o enmienda de los lmites ya sea pararefinar los clculos o simplemente porque se han efectuado cambios fundamentales enel proceso que han modificado el sistema de causas comunes que lo hacen variar.

Actuacin en el proceso mediante las grficas de control. Si se contina el empleo delas grficas de control, puede haber tres clases diferentes de actuaciones en elproceso: 1) eliminacin de las causas asignables de variacin que estn a la vistamediante puntos fuera de control, 2) establecimiento del promedio del proceso y 3)

establecimiento de la dispersin del proceso. Una vez que un proceso ha quedado bajocontrol con promedio y dispersin satisfactorios la finalidad de la grfica es ayudar aque contine esta situacin.

Empleo de las grficas para la aceptacin del producto o servicio. A pesar de queexisten numerosas tcnicas para la aceptacin o rechazo de un producto o serviciomediante la inspeccin de lotes aislados, actualmente se reconoce que es muchomejor el ser capaces de decidir de una manera general si se puede confiar o no en queun proceso pueda producir el producto o servicio aceptable. Las grficas de controlpueden comprobar si lo que se est haciendo se est haciendo bien a la primera.

Empleo de las grficas para actuar sobre las especificaciones. La base de todos loslmites de especificacin debera ser el posible uso del producto para el cual seespecifican los lmites. Idealmente todos los lmites de especificacin deben serabsolutamente correctos desde el punto de vista de lo que realmente se necesita.Muchas veces los lmites de especificacin se hacen ms estrechos de lo necesarioporque no se ha dedicado el tiempo y el esfuerzo suficiente para averiguar lo que esnecesario. Aqu intervienen consideraciones de optimizacin de costos que difcilmentepueden hacerse sin la informacin que proporciona el grfico de control. Hay muchoscasos en que la conclusin acertada derivada de la grfica de control es cambiar lasespecificaciones.

2.2.1 Grficas de Control por variables

SuperCEP ofrece las siguientes grficas de Control por Variables:

Grfica X - R (de la media y el rango)

Grfica X - S (de la media y la desviacin estndar)

Grfica Pi - Rm (de los puntos individuales y el rango mvil)

Grfica X Rm R (de la media, el rango mvil y el rango)

Grfica EWMA - R (De los promedios mviles exponenciales y el rango)


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2.2.1.1 Grfica de Medias y Rangos (X R )

La grfica X-R, que es la herramienta tradicional y fundamental del control estadstico deproceso, en realidad consiste de dos grficas una para las medias (X) que nos ayudar acontrolar el centramiento del proceso y otra para los rangos que nos ayudar a controlar suvariabilidad. Estas medias y rangos son obtenidas de subgrupos de muestras de tamaoconstante tomadas del proceso a intervalos regulares de tiempo o unidades de produccin. Lostamaos de subgrupo ms comunes son 4 5. Cada punto de la grfica de Medias es elpromedio de las muestras de un subgrupo. Cada punto de la grfica de Rangos es la diferenciaentre el valor mximo y el mnimo de cada subgrupo. Los lmites de control se calculan a partirdel Rango promedio y delimitan una zona de 3 desviaciones estndar de cada lado de lamedia.

Las frmulas necesarias para el clculo de las lneas centrales y lmites de control son:

Grfica Lmite Definicin Estimador

Superior XX 3+ RAX 2+

Medias Central X X

Inferior XX 3 RAX 2

Superior RR 3+ RD4

Rangos Central R R

Inferior RR 3 RD3

Los estimadores varan en funcin del tamao del subgrupo n:

n A2 D3 D4 n A2 D3 D42 1.8806 0.0000 3.2670 21 0.1733 0.4254 1.57463 1.0231 0.0000 2.5740 22 0.1675 0.4347 1.56534 0.7285 0.0000 2.2820 23 0.1621 0.4438 1.55625 0.5768 0.0000 2.1140 24 0.1572 0.4530 1.54706 0.4833 0.0000 2.0040 25 0.1526 0.4602 1.53987 0.4193 0.0760 1.9240 30 0.1341 0.4830 1.51708 0.3726 0.1360 1.8640 35 0.1204 0.5016 1.49849 0.3367 0.1840 1.8160 40 0.1098 0.5162 1.483810 0.3082 0.2230 1.7770 45 0.1013 0.5277 1.472311 0.2851 0.2560 1.7440 50 0.0943 0.5372 1.4628

12 0.2658 0.2830 1.7170 55 0.0885 0.5453 1.454713 0.2494 0.3070 1.6930 60 0.0838 0.5512 1.448814 0.2353 0.3280 1.6720 65 0.0796 0.5582 1.441815 0.2231 0.3470 1.6530 70 0.0759 0.5670 1.433016 0.2123 0.3630 1.6370 75 0.0726 0.5787 1.421317 0.2028 0.3780 1.6220 80 0.0696 0.5943 1.405718 0.1943 0.3910 1.6080 85 0.0668 0.6152 1.384819 0.1866 0.4030 1.5970 90 0.0642 0.6426 1.357420 0.1796 0.4150 1.5850 95 0.0619 0.6781 1.3219

100 0.0597 0.7231 1.2769


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2.2.1.2 Grfica de Medias y Desviaciones Estndar ( X S )

Cada punto de la grfica de Medias es el promedio de las muestras de un subgrupo. Cadapunto de la grfica de Desviaciones es la desviacin estndar interna de cada subgrupo. Loslmites de control se calculan a partir de la Desviacin estndar promedio y delimitan una zonade 3 desviaciones estndar de cada lado de la media.



Superior XX 3+ SAX 1+

Medias Central X X

Inferior XX 3

SAX

1

Superior SS 3+ SB4

Desviaciones Central S S

Inferior SS 3 SB3

Los estimadores varan en funcin del tamao del subgrupo n:

n A1 B3 B4 n A1 B3 B42 3.7599 0.0000 3.2664 21 0.6792 0.5231 1.47693 2.3937 0.0000 2.5682 22 0.6625 0.5354 1.4646

4 1.8799 0.0000 2.2659 23 0.6469 0.5458 1.45425 1.5959 0.0000 2.0895 24 0.6324 0.5561 1.44396 1.4100 0.0300 1.9700 25 0.6188 0.5638 1.43627 1.2766 0.1176 1.8824 30 0.5619 0.6039 1.39618 1.1750 0.1850 1.8150 35 0.5183 0.6342 1.36589 1.0942 0.2395 1.7605 40 0.4835 0.6604 1.339610 1.0282 0.2830 1.7170 45 0.4549 0.6767 1.323311 0.9726 0.3219 1.6781 50 0.4308 0.6953 1.304712 0.9253 0.3529 1.6471 55 0.4086 0.8744 1.125613 0.8842 0.3818 1.6182 60 0.3912 0.8277 1.172314 0.8482 0.4064 1.5936 65 0.3759 0.7964 1.203615 0.8162 0.4281 1.5719 70 0.3622 0.7729 1.227116 0.7876 0.4487 1.5513 75 0.3499 0.7544 1.2456

17 0.7618 0.4655 1.5345 80 0.3388 0.7393 1.260718 0.7384 0.4810 1.5190 85 0.3287 0.7267 1.273319 0.7170 0.4964 1.5036 90 0.3194 0.7159 1.284120 0.6974 0.5094 1.4906 95 0.3109 0.7066 1.2934

100 0.3030 0.6985 1.3015

2.2.1.3 Grfica de Individuos y Rangos Mviles (PI Rm )


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La grfica de control de puntos individuales y rangos mviles puede utilizarse paracaractersticas cuyas muestras individuales se distribuyan normalmente. En la grfica PI cadapunto representa un valor individual. En la grfica Rm cada punto es la diferencia entre lamuestra actual y la anterior.



Superior PIPI 3+ RmPI 6596.2+

Individuos Central PI PI

Inferior PIPI 3 RmPI 6596.2

Superior RmRm 3+ Rm267.3

Rango Mvil Central Rm Rm

Inferior RmRm

3 0.0

2.2.1.4 Grfica de Medias, Rangos Mviles y Rangos ( RRmX 3D)

La independencia de la muestras que conforman cada subgrupo es uno de los requisitos msimportantes para el correcto funcionamiento de los grficos de control, pero tambin uno de losque con mayor frecuencia no se respeta. En ocasiones se hacen varias mediciones de lamisma caracterstica en la misma muestra y estas repeticiones se integran como subgruposgraficando su valor promedio y su rango. La no independencia de las repeticiones provoca quemuchas veces el grfico resultante no muestre control estadstico. La grfica 3D pretendeayudar a solucionar este problema. Consiste en presentar las mismas grficas de medias,rangos mviles y rangos que ya conocemos con una diferencia: los promedios de los subgruposse toman como datos individuales para el grfico de rango mvil y para el clculo de lmites enel grfico de medias. Esta adaptacin permite el clculo de lmites naturales ms realistas.



Superior XX 3+ RmX 6596.2+

Medias Central X X

Inferior XX 3 RmX 6596.2

Superior RmRm 3+ Rm267.3

Rango Mvil Central Rm Rm

Inferior RmRm 3 0.0

Superior RR 3+ RD4


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Rangos Central R R

Inferior RR 3 RD3

2.2.1.5 Grfica de Promedios mviles exponenciales y Rangos (EWMA R Rm)

La grfica de Promedios Mviles Exponenciales es una alternativa a la grfica de medias o a lade puntos individuales que puede utilizarse en procesos donde se desean investigar causasque provocan desplazamientos pequeos y constantes del centramiento del orden de 0.5 a 2.0sigma. Cada punto de la grfica es un valor ponderado geomtricamente con todos losanteriores de forma que se representen mejor las tendencias a costa de la sensibilidad paracambios grandes o bruscos. Debe seleccionarse un factor de ponderacin (lambda) entre 0.05y 1.0 en funcin inversa del grado de suavizado que se quiere obtener. Los valores comunesestn entre 0.2 y 0.4. Puede elaborarse con datos individuales o agrupados. La grfica derangos no sufre cambios.


Grfica Lmite Definicin

Superior

+

22

nd

RX

Medias Central X

Inferior

22

nd

RX

El valor de d2 vara en funcin del tamao del subgrupo n:

n d2 n d2 n d2 n d211 3.1730 21 3.7780 55 4.5720

2 1.1280 12 3.2580 22 3.8190 60 4.62203 1.6930 13 3.3360 23 3.8580 65 4.67204 2.0590 14 3.4070 24 3.8950 70 4.72205 2.3260 15 3.4720 25 3.9310 75 4.77206 2.5340 16 3.5320 30 4.0855 80 4.82207 2.7040 17 3.5880 35 4.2134 85 4.87208 2.8470 18 3.6400 40 4.3220 90 4.92209 2.9700 19 3.6890 45 4.4151 95 4.972010 3.0780 20 3.7350 50 4.4982 100 5.0220

El valor de kappa vara en funcin de lambda:

lambda kappa0.05 2.490.10 2.700.20 2.860.30 2.930.40 2.960.50 2.980.75 3.00


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1.00 3.00

2.2.2 Grficas de Control por atributosCuando una caracterstica de la calidad slo puede calificarse como aceptada o rechazada omediante una escala subjetiva, se requiere de un enfoque y tipo de grficas para la fraccindefectuosa o nmero de defectos. El sistema contempla estas posibilidades por lo que manejalas siguientes grficas de Control por Atributos:

Grfica C (Del nmero de no conformidades) Grfica U (De no conformidades por unidad) Grfica P (De la fraccin no conforme) Grfica NP (Del nmero de no conformes)

2.2.2.1 Grfica del nmero de no conformidades ( c ).

Cada punto de la grfica es el nmero de defectos encontrado en una muestra, un lote, laproduccin de un perodo o alguna otra rea de oportunidad de tamao constante. Los lmitesde control encierran una zona de probabilidad de 3 desviaciones estndar por arriba y por abajode la media, por lo que la interpretacin de los puntos fuera de lmites es similar a la de lasgrficas por variables.

Las frmulas necesarias para el clculo de la lnea central y lmites de control son:

Lmite Definicin Estimador

Superior cc 3+ cc 3+

Central c c

Inferior cc 3 cc 3

2.2.2.2 Grfica de no conformidades por unidad ( u ).

Cada punto de la grfica representa el cociente entre el nmero de defectos en la muestra, lote,la produccin de un perodo o alguna otra rea de oportunidad que puede o no ser constante yel tamao de la misma. Los lmites de control se interpretan de la manera usual pero varan depunto a punto de manera inversa al tamao del rea de oportunidad.



Superior uu 3+ nuu /3+

Central u u

Inferior uu 3 nuu /3


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2.2.2.3 Grfica de la fraccin no conforme ( p ).

Cada punto de la grfica representa el porcentaje del nmero de elementos no conformes (cadaelemento rechazado puede tener ms de una no conformidad) en el lote, la produccin de unperodo o alguna otra rea de oportunidad que puede o no ser constante y el tamao de la

misma. Los lmites de control se interpretan de la manera usual pero varan de punto a punto demanera inversa al tamao del rea de oportunidad.



Superior pp 3+ ( ) nppp /13 +

Central p p

Inferior pp 3 ( ) nppp /13

2.2.2.4 Grfica del nmero de no conformes ( np ).

Cada punto de la grfica es el nmero de elementos no conformes (cada elemento rechazadopuede tener ms de una no conformidad) encontrados en un lote, la produccin de un perodo oalguna otra rea de oportunidad constante. Los lmites de control encierran una zona deprobabilidad de 3 desviaciones estndar por arriba y por abajo de la media, por lo que lainterpretacin de los puntos fuera de lmites es similar a la de las grficas por variables.



Superior npnp 3+ ( )pnpnp + 13

Central np np

Inferior npnp 3 ( )pnpnp 13


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2.3 Otras Grficas Secuenciales

2.3.1 Grfico Arco Iris

Es una herramienta muy prctica para el control del proceso en lnea. Es especialmenteefectiva y se recomienda para controlar procesos en los que los montajes frecuentes, ajustes y

cambios de herramental son comunes.

Las caractersticas ms atractivas de estas grficas, en comparacin con las X-R, son lospequeos tamaos de subgrupo permitidos (comnmente 2 mediciones cada 30 minutos omenos) y el hecho de que no se requiere efectuar clculos. Esto les permite a los operadores ypersonal de montaje usarlas de manera efectiva con poco entrenamiento.

Adems de lo anterior, el grfico Arco Iris tiene la ventaja de que las muestras se graficandirectamente contra los lmites de especificacin en vez de lmites de control como es el casocon las grficas de control tipo X-R.

Para poder usar esta grfica se requiere que el proceso rena ciertas caractersticas:

La distribucin de probabilidad del proceso debe aproximarse a una curva normal. El proceso debe encontrarse bajo control estadstico. El proceso debe estar centrado muy cercano al valor nominal de especificacin (media

entre los lmites superior e inferior de especificacin). El proceso debe tener un ndice de Capacidad Potencial (Cp) de 1.33 como mnimo.

Una vez cubiertas estas condiciones se procede a crear 5 zonas de color de la siguientemanera:

Roja superior. Por arriba del lmite superior de especificacin.Amarilla superior. Entre el 75% de la tolerancia y el lmite superior de especificacin.Verde. Entre el 25% y el 75% de la tolerancia.

Amarilla inferior. Entre el lmite inferior de especificacin y el 25% de la tolerancia.

Roja inferior. Abajo del lmite inferior de especificacin.

La rutina de utilizacin es como sigue:

1. Despus de un montaje, ajuste o cambio de herramental se inspecciona el 100% hasta que5 mediciones consecutivas caigan en la zona verde.

2. Teniendo 5 mediciones en la zona verde se procede a la inspeccin por muestreo.3. Inicialmente se toman 2 mediciones con una frecuencia de 30 minutos y se registran los

resultados del subgrupo.4. Se toman acciones dependiendo de las zonas en las que caiga cada medicin del

subgrupo:

Situacin Accin

Ambos puntos en zona verde o uno en zonaverde y otro en zona amarilla. Continuar sin ajuste.

Ambos puntos en zona amarilla. Un punto enzona roja y el otro en cualquier zona delmismo lado.

Ajustar e inspeccionar al 100% hastaencontrar 5 mediciones en la zona verde.

Un punto en zona roja y el otro en cualquierzona del otro lado. Ambos puntos en zonaamarilla de lados opuestos.

Parar la operacin y solicitar supervisin.


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5. Las muestras con valores en la zona roja deben manejarse de acuerdo a las polticas deproducto no conforme.

6. Despus de 25 subgrupos con todos sus valores dentro de la zona verde se justificareducir la frecuencia de inspeccin de acuerdo a las necesidades de control.

2.3.2 Grfico de Mximos y MnimosEs una grfica similar a la grfica de control de medias pero que muestra, adems delpromedio, los valores mximos y mnimos dentro de cada subgrupo. Los subgrupos no estnformados necesariamente por una cantidad constante de muestras sino que dependen de lacantidad producida en un cierto perodo de tiempo constante para todos los subgrupos. Lalnea central es la media de los promedios de cada subgrupo, mientras que los lmites decontrol se calculan para cada perodo a partir del rango. Puede ser til para comparar valoresextremos con especificaciones.

2.3.3 Grfico de Grupo

En la formacin de subgrupos para elaborar grficos de control es comn cometer el error dereunir muestras de diversas corrientes de un proceso. Esto se da frecuentemente cuando unamisma mquina posee distintas posiciones, cavidades, inyectores, troqueles, moldes, etc. Enrealidad cada uno de estos elementos suele comportarse como un proceso relativamenteindependiente con su propio promedio y desviacin y por lo tanto al reunir muestras de loproducido en cada uno de ellos en un solo subgrupo quedan enmascaradas las seales deinestabilidad y se pierde la capacidad de detectarlas. Si se quiere evitar este error surge elproblema prctico de cmo poder analizar un grfico de control por cada uno de estoselementos sin tener que dedicarle tanto tiempo y esfuerzo.

El grfico de grupo puede utilizarse para detectar cules de los elementos o posiciones acontrolar merecen un anlisis ms detallado mediante un grfico de control. En un grfico degrupo se dibujan solamente los valores extremos superior e inferior de entre todas las muestras

que se tomaron de cada posicin en un momento determinado identificando su origen. Estopermitir destacar que, por ejemplo, el molde nmero 5 est entregando las partes msdesviadas la mayor parte del tiempo. En una segunda grfica se dibujan los valores mximos ymnimos de los rangos mviles de entre todos las posiciones junto con su identificacin.

Dada su naturaleza este grfico no permite elaborar lmites de control estadstico y solo sirvecomo gua para iniciar anlisis posteriores.


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2.4 Estudio de Capacidad de Proceso.

La tabulacin o recopilacin del nmero de veces en que se presenta una cierta medicin odato de la caracterstica o variable de calidad a analizar, para un producto cualquiera que seest examinando se conoce como Histograma de Frecuencias. La tabulacin u ordenacin dedatos se representa colocando sobre el eje vertical la frecuencia en que ocurren los datos, y

sobre el eje horizontal los valores de la caracterstica que se mide; estos valores se representanen pequeos intervalos numricos casi siempre definidos por el usuario, llamados intervalos declase.

Normalmente en dicho Histograma, se muestra tambin las marcas correspondientes a lamedia nominal de toda la poblacin, as como los valores de los lmites inferior y superior deespecificacin.

La capacidad potencial del proceso o Cp se define como la relacin entre los lmites deespecificacin o tolerancia y la variabilidad total del proceso dada por el clculo de ladesviacin estndar.

Matemticamente se expresa de la siguiente forma:

Especificacin Superior - Especificacin InferiorCp = _____________________________________

6 veces la desviacin estndar

Ejemplo:

Lmite superior de especificacin: 5.00 % de humedadLmite inferior de especificacin : 3.00 % de humedadDesviacin estndar del proceso : 0.40 %

(Calculado con los datos obtenidos en el mes pasado)

Sustituyendo estos valores en la formula se tiene:

5 - 3Cp = -------------- = 0.83

6 x 0.40

El denominador es mayor que el numerador y resulta un valor menor a la unidad, esto significaque el proceso tiene mayor variabilidad de lo que permite la especificacin.

Ahora, se toma accin correctiva sobre una de las causas comunes para reducir la variabilidady entonces la nueva desviacin estndar del proceso es igual a 0.25 %, por lo que se tiene unnuevo valor de Cp:

5 - 3Cp = ------------ = 1.333

6 x 0.25


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Esto indica que la variabilidad de la humedad que da el proceso es menor que la de latolerancia establecida, por lo que el proceso tiene la capacidad potencial de cumplir laespecificacin.

Como se ve, el ndice Cp permite calificar la variabilidad tanto del producto como del proceso,siendo mayor la capacidad de cumplir con la especificacin, mientras mayor es el valor de Cp.

El lector se habr dado cuenta que para el clculo del Cp se ha considerado que el valorpromedio de la distribucin siempre coincide con el centro de la especificacin, pero en larealidad pueden suceder situaciones como las de los casos B o C de la siguiente figura,donde el promedio de la distribucin no coincide con el centro de la especificacin.

Es evidente que en el caso B hay ms valores fuera de especificacin y en el caso C,aunque en menor cantidad, la distribucin muestra que los valores tambin tienden a salirsedel lmite superior de la especificacin; sin embargo, de acuerdo a la formula de Cp, en los 3casos A, B y C, el valor numrico sera de 1.33.


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Para considerar esta situacin, se usa un ndice ms significativo que toma en cuenta laposicin del centro de la distribucin con respecto a la de la especificacin, que llamamosHabilidad de Proceso (Cpk), matemticamente se expresa as:

Especificacin Superior - Promedio LSE - X

Cpk lse = ------- ----------------------------------------- = ----------------3 veces la desviacin estndar 3 s

Promedio - Especificacin Inferior X - LIECpk lie = ----------------------------------------------- = ----------------

3 veces la desviacin estndar 3 s

De los valores que se obtengan, se toma en cuenta el que resulte menor.

Cpk = Min (Cpklie, Cpklse)

Aplicando la frmula al caso A en que el promedio de distribucin = 4 se tiene:

5-4 4 - 3Cpk lse = ---------- = 1.333 Cpk lie = ------------ = 1.333

3 x 0.25 3 x 0.25

En este caso, el promedio de distribucin coincide con el centro de los lmites especificados,por eso los valores de Cpk lse, Cpk lie y Cp son iguales y por lo tanto el Cpk tambin es igual.

En el caso B donde el promedio de distribucin = 3.2, se tiene:

5 - 3.2 3.2 - 3Cpk lse = ------------- = 2.4 Cpk lie = ------------- = 0.267

3 x 0.25 3 x 0.25

En este caso, al usar slo el valor de Cpk lse parecera que el proceso est perfecto, pero elvalor de Cpk lie = 0.267, que es el valor que se tomar como Cpk, es muy bajo, lo que indicaque una gran cantidad de datos estn fuera del lmite inferior, lo cual se aprecia en la figuraanterior.

En el caso C se tiene que el promedio de la distribucin = 4.25 y por lo tanto:

5 - 4.25 4.25 - 3Cpk lse = ------------- = 1.0 Cpk lie = ------------- = 1.666

3 x 0.25 3 x 0.25

En este caso, no se tienen problemas con el lmite inferior, pero por el otro lado, el valor de Cpklse indica que est en la frontera del lmite superior especificado.

Lo anterior permite concluir que mientras ms alto es el valor de Cpk, la variabilidad es menor yel promedio de la distribucin se acerca al valor central de la especificacin y por consiguientees ms alta la probabilidad de cumplir con las condiciones que se establecen para un procesodado, para insumo, parte, producto, etc., o sea, que a mayor Cpk tenemos mayor calidad.


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2. 5 Diagrama de Pareto.

En los procesos productivos existen muchos factores que deben ser mejorados y stos a suvez consisten de varios problemas pequeos, por lo que en ocasiones resulta difcil saber cualatacar primero y qu camino seguir para resolverlos,

El diagrama de Pareto es una herramienta que ordena de mayor a menor, el impacto negativode las caractersticas o variables que se miden o manejan para un producto determinado, yasea por nmero de defectos o eventualidades encontradas o por su costo o valor con el culrepercuten en el proceso.

La elaboracin sistemtica de estos diagramas nos permite observar la evolucin de lasmejoras realizadas en los procesos productivos.

2.6 Muestreo de Aceptacin de Lotes.

Los productos fabricados se envan al comprador en lotes que varan en tamao desde unospocos hasta muchos miles de objetos individuales. Idealmente, cada lote no debera contener

ningn objeto defectuoso, pero en la prctica es muy raro encontrar este caso.

Reconociendo el hecho de que se han enviado algunos objetos defectuosos, an suponiendoque el lote haya sido inspeccionado en un ciento por ciento, muchos consumidores exigen unaevidencia basada en una inspeccin cuidadosa, de que la porcin de defectuosos en cada loteno sea excesiva.

Un mtodo frecuentemente empleado y muy eficaz para dar esta evidencia es el de lainspeccin de muestras, en el cual se seleccionan muestras de cada lote antes del envo (oantes de que los acepte el consumidor) y se toma una decisin sobre la base de esta muestrapara aceptar o rechazar el lote. Un lote puede ser aceptado an cuando contenga algunasunidades defectuosas. Un acuerdo entre productor y consumidor servir para establecer unaforma de compensacin al consumidor en estos casos.

El rechazo de un lote no significa que haya de ser destruido, sino simplemente, que se debesometer a una inspeccin estricta para eliminar todas las partes defectuosas.

Como el costo de inspeccin no es en absoluto despreciable (algunas veces es casi tan altocomo el costo de produccin y a veces mayor) siempre ser conveniente no revisar todas laspiezas de un lote. Por consiguiente, la inspeccin para aceptacin implica en general el empleode muestras; ms concretamente, se selecciona una muestra aleatoria de cada lote y ste seaceptar si el nmero de defectuosos encontrados en la muestra no excede de un nmero deaceptacin dado.

Para el muestreo de aceptacin por lotes, SuperCEP utiliza los estndares militares deinspeccin MIL-STD-414 por variables, MIL-STD-105E por atributos y MIL-STD-1916 porvariables y por atributos.

2.6.1 MIL-STD-105E

NIVEL DE CALIDAD ACEPTABLE (AQL). El nivel de calidad aceptable (AQL), se define como elmximo porcentaje defectuoso (o el nmero mximo de defectos por cien unidades) que parapropsitos de inspeccin por muestreo, puede considerarse satisfactorio como un promedio delproceso. En la MIL-STD-105E, los valores de AQL de 10 menos se expresan como porcentajedefectuoso o como defectos por cien unidades; aquellos por encima de 10, se expresansolamente por cien unidades.


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NIVELES Y ETAPAS DE INSPECCIN.Estos dos conceptos determinan el tamao de la muestra ainspeccionar. El sistema permite seleccionar entre los 3 niveles llamados generales bajomuestreo sencillo en la etapa de inspeccin normal,. El nivel 1, se aplica a proveedores muyconfiables, tan confiables que se necesitar tomar tamaos de muestras pequeos para decidirsi se acepta o rechaza un lote. El nivel de inspeccin 2 es el que se recomienda cuando se

aplica en un inicio un sistema de aceptacin. Finalmente, el nivel de inspeccin 3 se sugiere seaplique a proveedores menos confiables o bien aquellos que han tenido problemas en cumplircon las especificaciones requeridas en los ltimos das, por lo que es indispensable tomartamaos de muestras grandes de los lotes enviados para decidir si se acepta o rechaza un lote.

Finalmente, el Plan de Muestreo, esto es, la combinacin de Tamao de lote, Nivel deinspeccin, Etapa de Inspeccin y AQL determinan el nmero de aceptacin c que limita elnmero mximo de no conformes que pueden encontrarse en la muestra para aceptar todo ellote.

2.6.2 MIL-STD-414

El estndar por variables tiene semejanzas al estndar por atributos. Como el estndar poratributos, los planes de muestreo se catalogan por AQL, nivel de inspeccin, etapa deinspeccin y tamao de lote.

La definicin del AQL es diferente de aquella encontrada en la MIL-STD-105E. En la MIL-STD-414 el nivel de calidad aceptable, AQL, se define como un valor nominal expresado en trminosde porcentaje defectuoso especificado para una sola caracterstica de calidad.

Hay cinco niveles de inspeccin que van del 1 al 5. El nivel 1 es el menos riguroso y el 5 el msriguroso. El sistema utiliza las tablas para la etapa de inspeccin normal.

Cuando se aplica por primera vez este tipo de muestreo, a menos que se especifique locontrario, se inicia con el nivel 4. El nivel 5 se aplica a proveedores poco confiables, por lo quese tendra que inspeccionar el mayor nmero de muestras posibles para decidir si se acepta ose rechaza un lote.

Ejemplo:

Tamao de lote: 5000Nivel de inspeccin: 1Letra cdigo GNivel de calidad aceptable (AQL): 1.0Tamao de la muestra: 15% Defectuoso Permitido: 3.05

Media de los datos: 18.00Lmite Inf. Especificacin: 17.50Lmite Sup. especificacin: 18.22Desviacin Estndar (s): 0.21

% sobre el lmite superior: 2.31% bajo el lmite inferior: 0.42% Total defectuoso: 2.73

El lote debe ser: ACEPTADO


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2.6.3 MIL-STD-1916

Reemplaza a los anteriores eliminando radicalmente el concepto de AQL. Existen 7 niveles deverificacin con sus correspondientes etapas de inspeccin ajustada y reducida. Para el caso

de atributos todos los nmeros de aceptacin son c = 0. Para el caso de variables las tablas k yF dan riesgos similares a los niveles equivalentes de atributos con tamaos de muestramenores. El estndar hace nfasis en la prevencin mediante CEP como medio preferido parael aseguramiento de la calidad y propone el uso de muestreos de aceptacin como ltimorecurso.

2.7 REGRESION LINEAL

Mediante esta tcnica es posible determinar si una variable est correlacionada con alguna otra o sison independientes. Esto es de importancia para conocer la reaccin o comportamiento de unavariable al modificar otra. Cuando dos o ms variables estn relacionadas es posible disear sistemasde inspeccin indirectos que pueden resultar ms econmicos y prcticos que la medicin de la

variable directamente.Se utiliza la tcnica de ajuste por mnimos cuadrados sobre las parejas de datos obtenidas en losmuestreos bajo control estadstico. Los resultados se reportan de la forma:

y = f(x) = mx + b

donde la funcin es la de una lnea recta con pendiente m y ordenada al origen b.

Es posible calcular el coeficiente de correlacin r el cual es una medida de qu tan bien puedenpredecirse los valores de y a partir de los valores de x mediante la funcin descubierta. En laprctica, el valor absoluto de este coeficiente debe ser mayor de 0.9 para poder esperar una buenaprediccin.

Si la relacin entre x y y es del tipo causa-efecto, entonces podra ser necesario desfasar en eltiempo la formacin de las parejas de datos para considerar el tiempo que la causa tarda en producirsu efecto. La aplicacin de un desfasamiento o un retraso en la formacin de las parejas tambinpuede ser til para descubrir ciclos dentro de una serie de datos que se compara consigo misma(autocorrelacin). Si existe la ciclicidad entonces los valores del coeficiente r sern mximos paraciertos valores de retraso mltiplos de la amplitud del ciclo.

Es posible correlacionar dos variables de manera no lineal, transformando una de ellas mediante unclculo. Por ejemplo para obtener una correlacin del tipo

y = f(x2)

se transforma el valor de la caracterstica x elevndola al cuadrado y se utiliza este valor transformado

en vez del original.


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3. INSTALACIN Y ARRANQUE.

3.1 Requisitos del Equipo y Sistema Operativo

Los requerimientos mnimos de hardware y software para correr adecuadamente el sistema son:

Procesador Pentium o compatible a 300 Mhz. Sistema operativo Windows de 32 bits (98, NT, 2000 o XP) 32 Megabytes de memoria RAM. Monitor SVGA (800x600) color o mejor. Disco Duro con 30 Megabytes disponibles. Ratn (Mouse) Impresor grfico compatible.

3.2 Instalacin local en una PC.

Para instalar el sistema localmente en una computadora, siga el procedimiento descrito a

continuacin:

1. Entre a Windows y cierre todas las aplicaciones que se estn ejecutando.

2. Coloque el disco compacto en el lector de CDs. Si la computadora no tiene un lector puedeacceder a alguno compartido en la red o copiar el contenido del CD a una carpeta compartidaen su red o bajar el instalador de Internet (ver ms adelante).

3. Oprima el botn Iniciode la barra de tareas y luego Ejecutar. En la ventana Ejecutar oprimaExaminar...y entre a la carpeta\SCEP2005de su disco compacto o del recurso compartidoque est utilizando. Haga clic en SCEP2005.msiy oprima Abrir. De regreso en la ventanaEjecutar oprima Aceptar.

4. Se iniciar la ejecucin de Windows Installer. Este programa forma parte de su sistemaWindows.


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Importante: Si est instalando en Windows 98 si obtiene algn mensaje de error relacionadocon los componentes MDAC (Microsoft Data Access Components), ejecute el archivoMDAC_TYP.EXE que se encuentra en la misma carpeta del CD. Se instalar la versin 2.5SP3 de dichos componentes. Reintente desde el punto 3.

5. Despus de unos segundos aparecer la siguiente ventana

6. Oprima el botn para continuar.

7. Se le solicitar confirmar la instalacin en la carpeta C:\Archivos de Programa\SCEP2005.Si desea copiar el programa a un disco o carpeta diferente oprima el botn Examinar...y ahescriba o seleccione la nueva ruta de destino. Despus de instalado el sistema todava podrcambiar la ubicacin de los datos en la opcin del men Varios Ubicacin de la Base deDatos.

Importante: El programa no debe instalarse en la carpeta raz.

Importante: Si est usando alguna versin anterior de SuperCEP MS-DOS o Windows noseleccione la misma carpeta para instalar con el fin de evitar que sus versiones anterioresdejen de funcionar. A pesar de que la versin 2005 puede convivir en la misma PC conversiones anteriores (siempre y cuando se instalen en carpetas distintas), las bases de datos


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no son compatibles hacia delante ni hacia atrs con otras versiones, por lo que cada versindebe mantener sus propias bases de datos.

Importante: Siempre se recomienda instalar en una carpeta nueva o vaca. Si ya habainstalado la versin 2005 en la misma computadora, el programa de instalacin le permitirdesinstalar y luego volver a instalar. Si tiene datos tiles capturados, antes de desinstalar

in no borrar este archivo ni las carpetas de datos muestrales creadas por elprograma. Tambin anote las configuraciones tiles de grficos e impresin para poderrestablecerlas manualmente despus, ya que el instalador no las respeta. Despus de lareinstalacin, copie el respaldo de SCEP2005.MDB a la carpeta donde instal, ejecute el

programa REPAIR.EXE y oprima el botn Reparar MDB. Antes de ejecutar por vez primerael programa reinstalado borre el archivo PATHINIT.IAU.

8. El instalador realizar las diversas tareas necesarias para copiar y registrar el sistema enWindows:

haga un respaldo de la base de datos de configuracin (archivo SCEP2005.MDB), aunque ladesinstalac

9. Finalmente el sistema Windows ser actualizado, la carpeta con los iconos de SuperCEP y elacceso directo desde el escritorio sern creados y aparecer un mensaje anunciando el fin dela instalacin.

r,lar al

descrito para SuperCEP.

r, verifique si su sistema cumple lo siguiente:

10. Si su computadora no cuenta con un visor de reportes Crystal Reports versin 9 o posteriodebe instalar el que viene en su CD con el nombre CR9RT.MSI. El proceso es muy simi

Si durante la instalacin surgiera algn aviso de erro


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a) Permiso de su administrador de Informtica para instalar aplicacionesb) Requisitos mnimos del equipo, principalmente memoria RAM y espacio libre en disco duro.) Ninguna otra aplicacin, protector de pantalla, barra de herramientas o antivirus abierto.

3.3 Descarga del programa desde Internet

SuperCEP est siendo constantemente mejorado. Si la licencia de uso del sistema seencuentra dentro del perodo de actualizaciones gratuitas, podr bajar la revisin ms reciente

percep.com.mx/SuperCEP/descarga2005.htm

c

desde http://www.su

Ah encontrar el instalador en un paquete SCEP2005.msi. Gurdelo en su PC y ejectelo.Despus siga las mismas instrucciones anteriores.

3.4

cual contiene lainformacin necesaria para validar la Licencia de Uso:

No N N Fe

Despusinstalaci

Vuelva a copiar su disco de personalizacin si obtiene el mensaje "Esta demostracin soloacep

3.5 Instalac

Importancomputaduna licen sulte a su distribuidor autorizado.

Personalizacin.

Al adquirir SuperCEP usted recibe un disquete de personalizacin el

mbre de la Empresa o Institucin.mero de Seriemero de Licenciascha de adquisicin.

de instalar el software debe usted copiar el contenido de este disquete a la carpeta den para que el sistema pueda funcionar sin limitaciones.

ta 100 muestras" al capturar en la hoja de datos.

in en una Red.

te: Para utilizar el sistema ms all del perodo de evaluacin, en ms de unaora de una misma empresa o institucin es necesario contar con licencias adicionales o

cia abierta. Para mayores informes con


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3.5.1Existen tr

a) Ejecutarlo desde la ubicacin local. Es el mtodo por omisin y as quedan

configurados los accesos directos despus de la instalacin. Cada PC cuenta con sudencias. Este modo tienecomo ventajas que el programa carga rpidamente y que se pueden mantener

se de datos compartida (leer ms adelante). La principal desventaja es que, cuandohacerse

ene como ventaja principal que facilita la

be ser instalado localmente en todas

del programa, se recomienda borrar pero no desinstalar las copias

veedores de estas

3.5.2 Ubi on MS Access (Jet).

El sistemcon archinstaladoSe tiene una base de datos principal de Configuracin (archivo SCEP2005.MDB) que da acceso

onforme se abren hojas de datos paraada combinacin de formato, mquina y producto.

ionar una ubicacin compartida en la red y hacer que las copias del programaapunten hacia esta ubicacin. Esto se configura en cada PC en la opcin del men

s debe admitir la creacin yeliminacin de subcarpetas y archivos.

Ubicacin de los Programas Ejecutables.

es posibilidades para ejecutar el programa principal (SCEP2005.exe):

copia del programa y dems archivos de trabajo o depen

configuraciones (por ejemplo colores, fuentes y preferencias en grficas) de maneraindependiente en cada PC. El cargarlo local no limita la posibilidad de conectarse a unabase haga necesario o deseable instalar una revisin del programa, tendr queen cada PC.

b) Ejecutarlo desde una ubicacin de red. Tiinstalacin de revisiones ya que solo se requiere actualizar el programa en la ubicacinde red. Importante: Al inicio, el sistema siempre delas computadoras donde se vaya a utilizar an cuando despus vaya a ser ejecutadodesde un servidor de red.Tambin ser necesario redirigir manualmente los accesosdirectos a la ubicacin de red. Para evitar que los usuarios utilicen copias posiblementedesactualizadaslocales del programa SCEP2005.exe.

c) Ejecutarlo desde un servidor de aplicaciones. El sistema ha trabajado efectivamentedentro de ambientes tipo Terminal Server y Citrix. Los detalles de la implantacin ygarantas de funcionamiento deben buscarse con los proplicaciones.a

cacin de la Base de Datos compatible c

a ya incluye un manejador de bases de datos con motor Jet 4.0 que lo hace compatibleivos tipo mdb de Microsoft Access 2000 (no se requiere tener MS Office o Access).

a un conjunto de archivos tipo mdb que se van creando ccExisten dos posibilidades de ubicacin de la base de datos:

a) Cada usuario tiene su propia base de datos. Es la opcin por omisin ya que, recininstalado, el sistema apunta localmente hacia una base de datos de ejemplo que vieneen el instalador.

b) Todos los usuarios desean compartir una misma base de datos. En este caso se debeselecc

principal Varios Ubicacin de la base de datos (ver seccin 8.1).

Las carpetas compartidas deben tener activados los permisos de lectura y escriturapara los usuarios. Adems la carpeta de datos muestrale


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Comnmente, las ubicaciones de la base de datos de configuracin (SCEP2005.MDB)y de las bases de datos muestrales sern la misma, pero en ciertas aplicaciones podraser til guardar los datos muestrales en una ubicacin independiente.

datos (vea seccin 8.1).

icialmente ser necesario que cree en SQL Server la base de datos de configuracinnvertir a SQL Server que viene en MS

da (Log_) para la bitcora de modificaciones y eliminaciones.

principal (primary key).

3.6 Migracin de datos desde versiones anteriores.

i Ud. es usuario de versiones anteriores de SuperCEP y desea continuar utilizando sus datosde configuracin y muestrales, es necesario que ejecute por nica vez el programa ConvertidorVersiones Anteriores (CONV2005.exe) que forma parte del grupo de programas SuperCEP 2005.

Si va a utilizar SQL Server para almacenar sus datos primero debe convertirlos de la versinanterior a la versin actual en formato Jet y luego de ah pasarlos al servidor. Vea la seccin3.5.3.

La versin de su software anterior aparece como ttulo en la ventana principal del sistemaanterior. La ubicacin de la base de datos anterior depender de la versin y de si se estabautilizando localmente o compartida en la red.

Este convertidor solamente actualiza la base de datos de configuracin (SCEP2005.MDB). Lasdems bases de datos correspondientes a datos muestrales son reconocidas como anteriores yconvertidas automticamente al momento de abrirlas por vez primera con la nueva versin. Serecomienda copiar todas las subcarpetas de datos muestrales desde la ubicacin anterior a unanueva ubicacin en vez de convertirlas directamente en la ubicacin anterior, esto es paraconservar la posibilidad de abrir esas bases anteriores con su versin correspondiente.Importante: En el caso de estar actualizando desde versin 2000 o Millenium es necesario quetodas las carpetas de bases de datos muestrales se copien a una carpeta nombrada MILLENIUMantes de intentar abrirlas por vez primera.

3.5.3 Conexin al servidor de base de datos SQL Server.

Si cuenta con un servidor de base de datos SQL Server puede ubicar ah sus bases de datosactivando la conexin en el men Varios Ubicacin de la base de

InSCEP2005. Para esto puede utilizar el asistente para co

Access 2000 2003 o la herramienta de importacin del propio SQL Server utilizando comoorigen de datos el archivo SCEP2005.MDB en formato Access (la contrasea debe escribirse enla propiedad Jet OleDB: Database Password). Para ms detalles vea el apndice Base de Datosms adelante.

Conforme vaya abriendo nuevas hojas de datos, el sistema crear las nuevas tablas de datosmuestrales dentro de la base de datos SCEP2005DATA. Se tienen dos tablas por cadacombinacin Formato_Mquina_Proceso. La primera tabla (Datos_) es para los datos y laeguns

Si tiene hojas de datos de versiones anteriores, primero convirtalas a versin actual en formatoJet (vea seccin 3.6) y luego imprtelas a SCEP2005DATA de SQL Server. Asegrese de que alnal quede el campo N declarado como llavefi

Si desea tener bases de datos separadas para distintas reas del negocio, puede crearlas condistintos nombres dentro de SQL Server, por ejemplo CEPPlanta2 y CEPPlanta2DATA serannombres vlidos para las bases de datos de configuracin y datos muestrales respectivamente.Recuerde que debe configurar el nuevo nombre (en este caso CEPPlanta2) en el campoCatlogo Inicial del men Varios Ubicacin de la Base de Datos.

S


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3.7

Para entrar haga doble clic en el icono SuperCEPExplorador y ejectelo.

ara desplazar esta cartula haga clic, oprima cualquier tecla o espere aproximadamente 5

Si aparece el mensaje Ya existe una copia corriendo oprima Cancelar si no era su deseo cargaruna segunda copia del programa.

Entrada al sistema.

o localice el programa SCEP2005.EXE con el

Psegundos.


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lo cual podra provocar un mensajeon una licencia de uso abierta. Puede

cambiar fcilmente a la otra copia del programa mediante la barra de tareas de Windows o

Despus de la cartula se despliega la ventana de registro y luego la ventana principal delsistema.

3.8 Hoja de Registro y proteccin contra la piratera.

SuperCEP utiliza un sistema de registro para proteger su inversin garantizando que solo loslegtimos dueos de las licencias puedan utilizarlo ms all del perodo de evaluacin.

Si oprime Aceptar, el sistema ocupar una licencia adicionalNmero Mximo de Licencias = ..... si usted no cuenta c

mediante la combinacin de teclas .

En cada computadora que desee utilizar el sistema obtendr un nmero de Instalacin distinto elcul debe registrar. Si el nmero de instalacin no aparece, significa que no ha copiado elisquete de personalizacin.

de Selene Amador a los telfonos (0155)-5445-5390 al 92 de la Cd.

dLlene y firme el formato en el reverso de la Licencia de Uso que se entrega con cada sistema yenvelo por fax a la atencinde Mxico. Tambin puede enviar el formato en imagen por correo electrnico [email protected]. Le ser suministrada una clave de registro para que puedaoperar su sistema sin limitacin alguna. Escriba la clave de 8 caracteres, oprima Registrar yluego Continuar.

Importante: Si usted posee licencias limitadas de versiones anteriores protegidas con llaves ocandados Sentinel, le rogamos nos los haga llegar para darle a cambio la nueva proteccinm

da de las

laves de registro. Cree con el Bloc de notas un archivo SCEPCLAREG.TXT en la misma

ncia que desee registrar. Cada rengln debeontener el nmero de instalacin y la clave de registro correspondiente en el siguiente formato:

ediante claves de registro.

Si usted administra una instalacin de red grande le conviene automatizar la entraccarpeta compartida donde se encuentra su base de datos de Configuracin SCEP2005.MDB. Eneste archivo escriba un rengln por cada licec


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12345678, A1B2C3D4

ada instalacin buscar su nmero en este archivo y se registrar automticamente.

rasladar una Instalacin ya registrada a otra computadora. Solicite soporte a

CTambin es posible t

los telfonos o correo electrnico mencionados.Si no registra su instalacin podr operar el sistema durante 50 sesiones oprimiendo el botnContinuar. Despus de este lapso aparecer el mensaje EXPIRADO.

3.9

teclado para introducir datos en los campos de captura oconfiguracin y para desplazarse por la hoja de datos con las flechas y teclas de avance y

tn aunque tambin puede utilizarse el teclado. Debe usarse la

mbinacin de ratn y teclado que resulte ms eficiente.del sistema pueden cerrarse haciendo clic en el botn de Control

ior de cha d la mis irse la combinacin

ejecutando sin

clad .

les>

Di go Tab>rizontales>

Verticales> o o

Regresar a Hoja desde Bitcora

n Acceder a control de Ventana Acceder a Botones Grfica o

terior

MAYUSCULAS para evitar confusiones en las claves. Ver captulo de Configuracin msadelante.

3.10 El Men Principal

Se encuentra en el primer rengln de la ventana principal del sistema justo abajo del ttulo.

Uso del Teclado

El diseo de este programa utiliza el

retroceso de pgina. Para dar rdenes y seleccionar opciones se utiliza preferentemente el clicdel botn izquierdo del ra

coa mayora de las ventanasL

situado en la esquina super re e ma. Tambin puede oprim para terminar la aplicacin.

e se encuentreLa combinacin permite cambiarse a otra aplicacin qucerrar la aplicacin actual.

Gua de manejo con te oSeleccionar en Persiana

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Algunas opciones del men estarn desactivadas en funcin de los derechos del usuariogistrado y/o de la parte del sistema que se est utilizando.

l men est formado por las siguientes opciones :

reE

Configurar ALT-C: Es la actividad que consiste en incorporar todos las listas de elementosque intervendrn en el anlisis estadstico. Consulte el captulo 5.

Grficas ALT-G: Permite elaborar las grficas estadsticas autorizadas para el usuario y lacaracterstica del producto. Consulte el captulo 6.

Reportes ALT-R: Permite elaborar los reportes estadsticos autorizados para el usuario de losdistintos formatos de inspeccin. Consulte el captulo 7.

Varios ALT-V: Permite la personalizacin de la instalacin o el uso del sistema. Consulte elcaptulo 8.

Informacin ALT-I: Acceso directo a los documentos asociados a una columna del formato deinspeccin. Consulte el captulo 5 en la seccin de Caractersticas del Producto.

Datos ALT-D: Permite importar, exportar y respaldar datos muestrales. Consulte el captulo 4.

Rengln ALT-E: Opciones de mantenimiento a los datos muestrales de un formato deinspeccin. Consulte el captulo 4.

Ven tana ALT-N: Permite acomodar en pantalla las grficas activas y releer la base de datos.

A yuda ALT-Ao F1: Consulta en pantalla de este manual.

mando conteniendo las claves de identificacin de la hoja de datos ycaracterstica actuales.

Adicionalmente puede configurar accesos a otros programas editando el archivo MENU.IAU.Puede poner estos accesos en el men Principal o en los mens de Grficas, Reportes o Varios.Escriba bajo la etiqueta correspondiente el ttulo del acceso, el nombre y ruta completa delprograma externo y la palabra PATH o NOPATH si desea o no que SuperCEP enve al programa

externo una lnea de co


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4. REGISTRO DE DATOS.

4.1 Seleccionar el Usuario

Cada persona que requiera usar el sistema debe tener una clave registrada. La configuracin delos usuarios permite definir los derechos y capacidades de cada persona dentro del sistema.

Seleccione con el ratn dentro de la lista o escriba la clave del usuario (por ejemplo SUPER) yluego oprima Intro.

Importante: Si en este punto la lista de Usuarios aparece en blanco no podr entrar al sistema.Corra el programa Configuracin de Base de Datos (SCCONF2005.EXE) en el grupo de

programas SuperCEP 2005, escriba la contrasea general de las bases de datos, cree un nuevousuario e incluya alguna estacin. Por otro lado si el sistema reporta un error 3709 Operacin novlida .... conexin cerrada significa que la base de datos no se localiz en la ubicacin definidaen el sistema. Esta ubicacin queda definida cuando se instala el programa pero puedemodificarse con la opcin del men Varios Ubicacin de la base de datos. El problema puedesolucionarse reinstalando el sistema o editando con el Bloc de Notas el archivo SCDIREC.IAUque contiene las rutas de acceso a las carpetas donde residen las bases de datos de

Configuracin y Datos Muestrales.

La imagen que se muestra puede ser reemplazada por cualquier otra en formato BMP o JPGsustituyendo el archivo Image\RECEPCION.JPG.

4.2 Seleccionar la Estacin

El trmino Estacin se utiliza como sinnimo de rea. Dependiendo del usuario, el sistemadesplegar una ventana con las diferentes estaciones a las cuales tiene acceso. Tambin semuestra un mapa que puede configurarse para mostrar la disposicin de las distintas estacionesen la organizacin (vea seccin 4.17). Para cambiar esta imagen debe reemplazar el archivoImage\PLANTA.JPG por cualquier otro con el mismo nombre en formato BMP o JPG. Laubicacin de las Estaciones dentro del mapa de la organizacin puede modificarse arrastrando y


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soltando con el ratn. Para esto es necesario que el Usuario tenga activados el derecho Config.Mapa y la opcin del men Varios Mapa.

Para entrar a una Estacin use el ratn en la persiana, escriba la clave y luego Intro o haga clicsobre la etiqueta en el mapa. Si el usuario no est relacionado a ninguna estacin, la lista deestaciones aparecer en blanco. En este caso seleccione un usuario con derecho a configurar,

entre a configuracin y conecte una estacin al usuario. Salga de configurar y vuelva aseleccionar al usuario para desplegar su nueva lista de estaciones.

4.3 Seleccionar la Mquina

El trmino Mquina se utiliza como sinnimo de Lnea de Produccin, Equipo, Puesto de trabajoo Departamento. El sistema despliega en la persiana y en el mapa las diferentes mquinas quese encuentran dentro de una estacin. La disposicin de cada mquina est indicada con uncdigo de colores (vea seccin 4.17). La imagen que aparece como mapa se configura en elcampo Mapa del catlogo de Estaciones. La ubicacin de las Mquinas dentro del mapa de laEstacin puede modificarse arrastrando y soltando con el ratn. Para esto es necesario que elUsuario tenga activado el derecho Config. Mapa y la opcin del men Varios Mapa.

En la persiana seleccione con el ratn o escriba la lave de la mquina. En el mapa haga clic enla mquina deseada.

entre a configurar una mquina en la estacin actual.

4.4

l sistema despliega en la persiana y en el mapa los diferentes productos o procesos de lamquina. La imagen que aparece como mapa se configura en el campo Mapa del catlogo deMquinas. La disposicin de cada producto est indicada con un cdigo de colores (vea seccin4.17). La ubicacin de los Productos dentro del mapa de la Mquina puede modificarsearrastrando y soltando con el ratn. Para esto es necesario que el Usuario tenga activado elderecho Config. Mapa y la opcin del men V

c

Si la lista aparece en blanco,

Seleccionar el Producto

E

arios Mapa.


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Si la lista aparece en blanco, entre a configurar un producto en la mquina actual.

Seleccione con el ratn en la persiana o en el mapa o escriba la clave del producto.

4.5 Seleccionar el Formato

un proceso ordo al tipo de

n formato comprende las distintas caractersticas que se miden o inspeccionan deUproducto. Pueden configurarse distintos formatos para el mismo producto de acuerueba que se realiza.p

l sistema despliega en la persiana los diferentes formatos aplicables al producto. EnE el mapa sendicadagura en

muestran las caractersticas de cada formato. La disposicin de cada caracterstica est icon un cdigo de colores (vea seccin 4.17). La imagen que aparece como mapa se confi


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el campo Mapa del catlogo de Productos. La ubicacin de las Caractersticas dentro del mapadel Producto o Proceso puede modificarse arrastrando y soltando con el ratn. Para esto es

o el derecho Config. Mapa y la opcin del men Variosnecesario que el Usuario tenga activadMapa.

4.6

na vez seleccionado el Usuario, la Estacin, la Mquina, el Producto y el Formato el programa

Im ensaje Reparar MDB, se debe a que su base de datos no se encuentrama. Salga del programa y ejecute REPAIR.EXE. Oprima el

ituaciones:

. El formato se ha trabajado en una versin anterior que requiere conversin automtica.

. El archivo se ha trabajado y no ha sufrido cambios de estructura desde entonces.

l archivo activado ser desplegado en forma de matriz en la parte central de la pantalla.

4.7

cada combinacin de Mquina/Producto/Formato corresponde una hoja de datos la cual escreada fsicamente la primera vez que se selecciona la combinacin. Las columnas queconforman cada hoja estn determinadas por la definicin existente de cada formato particular enla tabla Caractersticas del Formato del mdulo de Configuracin. Una hoja puede contener un

s. La cantidad de hojas de datos no est limitada.

ar cada rengln representar una muestra (identificada con consecutivo,

es decir, no pueden modificarse y

s).

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