introducción

En la actualidad vivimos en una sociedad que demanda la calidad de los productos que consume, por lo tanto el Control Estadístico de Procesos es la herramienta que permite de una forma adecuada y consistente analizar procesos con el fin de estudiar su comportamiento y poder evaluarlo, de tal forma que si se hallan

objetivos

OBJETIVO GENERAL

Aplicar tecnicas de Control Estadístico en el proceso de fabricación de chompas de la empresa INCALPACA TPX, para comprobar si dicho proceso está bajo control y además si alcanza los niveles de producción con la más alta calidad en el mercado existente.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Elaborar una hoja de verificación, diagrama de Ishikawua, Diagrama de Análisis de operaciones, y diagrama de Pareto del proceso seleccionado. Elaborar y analizar Cartas de control en la fabricación de chompas de alpaca.Aplicar un control por atributos y un Plan de muestreo de aceptación lote por atributos del proceso seleccionado.Proponer un método de control para el proceso de fabricación de chomas de alpaca.

Descripción de la empresa

Incalpaca tpx

En 1979, luego de 20 años de fructífera experiencia en la producción de hilados y en actividades de comercio exterior, que el GRUPO INCA decidió incursionar en la elaboración de telas de Alpaca y prendas de tejido de punto en general, actividades que desembocaron en una fusión evolutiva el año 1996 con el nacimiento de INCALPACA TPX S.A.

MISION

Ser un negocio rentable agregando valor a nuestros productos (Tops e Hilados) basados en fibra de alpaca, lana, algodón y mezclas de fibras especiales, cumpliendo con niveles de calidad internacionales.

VISION

“Vestir al mundo con lo nuestro” y lo ha podido lograr al integrar el proceso productivo completo, trabajando en conjunto con otras empresas.

VICUÑA

HUANACO

ALPACA LLAMA

ALGODON

OTRAS MEZCLAS

FIBRAS

DIAFRAMA DE ANALISIS DEL PROCESO

DIAGRAMA DE CAUSA – EFECTO (ISHIKAWA)

Código Defectos Numero de observaciones % Defectuoso

210 Punto escapado (sueltos) 980 28.60%

28 Problema en costura 640 18.68%

47 Tejido Jalado o roto 499 14.56%

321 Mal planchado- presentación 485 14.15%

36 Etiqueta mal colocada 165 4.81%

1 Defectos en el punto 163 4.76%

320 Manchas 149 4.35%

214 Escondido de hilos incompleto 130 3.79%

64 Defecto en medida E 111 3.24%

46 Mal acabado 105 3.06%

total 3427 100.00%

Hoja de verificacion

Diagrama de pareto

Cartas de control por variables

Nº DE MUESTRA X1 X2 X3 X4 SUMA X R

1 55.1 56.7 57.2 55.5 224.4 56.1 2.1

2 55.7 54.9 55.8 57.0 223.4 55.9 2.1

3 55.9 56.5 54.8 55.5 222.6 55.7 1.7

4 54.7 54.6 57.4 55.3 222.0 55.5 2.8

5 54.8 56.6 55.4 54.7 221.5 55.4 1.8

6 56.7 57.4 57.0 56.2 227.3 56.8 1.2

7 57.5 56.5 55.3 56.4 225.7 56.4 2.1

8 57.1 55.9 55.5 57.5 226.0 56.5 1.9

9 57.0 55.8 54.6 56.5 223.9 56.0 2.4

10 55.3 54.5 54.8 56.0 220.6 55.1 1.5

11 55.7 55.1 57.2 54.9 223.0 55.7 2.4

12 54.8 55.1 57.5 57.0 224.4 56.1 2.7

13 56.7 55.5 57.2 56.9 226.4 56.6 1.7

14 54.8 56.6 55.0 56.6 223.1 55.8 1.9

15 54.9 56.1 57.4 56.4 224.8 56.2 2.5

16 56.0 56.7 54.7 55.1 222.4 55.6 2.0

17 57.2 56.1 57.4 56.5 227.2 56.8 1.4

18 55.2 54.6 55.8 55.4 221.0 55.2 1.3

19 55.5 56.7 55.8 56.3 224.3 56.1 1.1

20 55.6 55.7 56.5 54.7 222.5 55.6 1.8

21 54.8 55.5 57.4 54.7 222.4 55.6 2.7

22 57.5 54.9 55.3 57.2 224.9 56.2 2.6

23 56.9 57.1 55.2 56.8 226.0 56.5 1.8

24 55.2 54.8 56.3 56.8 223.2 55.8 2.0

25 55.1 55.6 57.1 56.3 224.0 56.0 2.0

SUMA 1399.32 49.50

PROMEDIO 55.97 1.98

La variable escogida para el estudio de cartas de control por variables es el largo de la prenda (código O).

Control de Variables de X y R

• En las cartas X y R se observa que todos los puntos se encuentran dentro de los límites lo que nos indica que el proceso se encuentra bajo control.

252321191715131197531

57

56

55

Muestra

Me

dia

de

la

mu

estr

a

__X=55.97

LC S=57.369

LC I=54.571

252321191715131197531

4

3

2

1

0

Muestra

Ra

ng

o d

e l

a m

ue

str

a

_R=1.921

LC S=4.382

LC I=0

Gráfica Xbarra-R de X1, ..., X4

Control de Variables de X y S

Nº DE

MUESTRA1 2 3 4 SUMA

PROMEDI

O

DESVIACIÓN

ESTANDAR

1 55.1 56.7 57.2 55.5 224.5 56.1 1.0

2 55.7 54.9 55.8 57 223.4 55.9 0.9

3 55.9 56.5 54.8 55.5 222.7 55.7 0.7

4 54.7 54.6 57.4 55.3 222.0 55.5 1.3

5 54.8 56.6 55.4 54.7 221.5 55.4 0.9

6 56.7 57.4 57 56.2 227.3 56.8 0.5

7 57.5 56.5 55.3 56.4 225.7 56.4 0.9

8 57.1 55.9 55.5 57.5 226.0 56.5 1.0

9 57 55.8 54.6 56.5 223.9 56.0 1.0

10 55.3 54.5 54.8 56 220.6 55.2 0.7

11 55.7 55.1 57.2 54.9 222.9 55.7 1.0

12 54.8 55.1 57.5 57 224.4 56.1 1.3

13 56.7 55.5 57.2 56.9 226.3 56.6 0.7

14 54.8 56.6 55 56.6 223.0 55.8 1.0

15 54.9 56.1 57.4 56.4 224.8 56.2 1.0

16 56 56.7 54.7 55.1 222.5 55.6 0.9

17 57.2 56.1 57.4 56.5 227.2 56.8 0.6

18 55.2 54.6 55.8 55.4 221.0 55.3 0.5

19 55.5 56.7 55.8 56.3 224.3 56.1 0.5

20 55.6 55.7 56.5 54.7 222.5 55.6 0.7

21 54.8 55.5 57.4 54.7 222.4 55.6 1.3

22 57.5 54.9 55.3 57.2 224.9 56.2 1.3

23 56.9 57.1 55.2 56.8 226.0 56.5 0.9

24 55.2 54.8 56.3 56.8 223.1 55.8 0.9

25 55.1 55.6 57.1 56.3 224.1 56.0 0.9

SUMA 1399.25 22.46

PROMEDIO 55.97 0.90

1.Control de Variables de X y S

CONTROL DE VARIABLES X Y S

• Observamos que todos las medidas tomadas se encuentras dentro de los límites de calidad lo que indica que el proceso se encuentra bajo control.

252321191715131197531

57

56

55

Muestra

Me

dia

de

la

mu

estr

a

__X=55.97

LC S=57.369

LC I=54.571

252321191715131197531

2.0

1.5

1.0

0.5

0.0

Muestra

De

sv

.Est.

de

la

mu

estr

a

_S=0.859

LC S=1.947

LC I=0

Gráfica Xbarra-S de X1, ..., X4

• Primero, debemos calcular el valor de la desviación estándar:

• =𝟏.𝟗𝟖

𝟐.𝟎𝟓𝟗= 𝟎. 𝟗𝟔𝟑𝟔

• USL= 57.5

• LSL= 54.5

• 𝐂𝐩 =𝐔𝐒𝐋−𝐋𝐒𝐋

𝟔𝛔𝛐=

𝟓𝟕.𝟓−𝟓𝟒.𝟓

𝟔∗𝟎.𝟗𝟔𝟑𝟔= 𝟎. 𝟓𝟐

CALCULO DE LA CAPACIDAD DEL PROCESO

57.7557.0056.2555.5054.7554.00

LEI LES

LEI 54.5

O bjetiv o *

LES 57.5

Media de la muestra 55.97

Número de muestra 100

Desv .Est. (Dentro) 0.932799

Desv .Est. (General) 0.928178

Procesar datos

C p 0.54

C PL 0.53

C PU 0.55

C pk 0.53

Pp 0.54

PPL 0.53

PPU 0.55

Ppk 0.53

C pm *

C apacidad general

C apacidad (dentro) del potencial

PPM < LEI 0.00

PPM > LES 0.00

PPM Total 0.00

Desempeño observ ado

PPM < LEI 57524.24

PPM > LES 50479.29

PPM Total 108003.53

Exp. Dentro del rendimiento

PPM < LEI 56625.62

PPM > LES 49636.33

PPM Total 106261.96

Exp. Rendimiento general

Dentro de

General

Capacidad de proceso de X1, ..., X4

• CARTA DE CONTROL P

CARTAS DE CONTROL POR ATRIBUTOS

P 0.024432432

-0.02

-0.01

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

27/1

1/2

013

29/1

1/2

013

01/1

2/2

013

03/1

2/2

013

05/1

2/2

013

07/1

2/2

013

09/1

2/2

013

11/1

2/2

013

13/1

2/2

013

15/1

2/2

013

17/1

2/2

013

19/1

2/2

013

21/1

2/2

013

23/1

2/2

013

FRA

CC

ION

DE

NO

CO

NFO

RM

ES

SUBGRUPO: DIAS -NOVIEMBRE Y DICIEMBRE

GRAFICA DE CONTROL P

PROPORCION DE NOCONFORMES

UCL

LCL

p

INTERPRETACIONEsta grafica hace referencia al número de no conformidades que presentan las diferentes muestras tomadas de 185 muestras de chompas , identificando aquellas unidades que podrían ser rechazadas por el cliente al recibirlo, observamos entonces que la cantidad media de productos no conformes representa el 2.44 %.

P0.0244324

3

NP 4.52

CARTA DE CONTROL NP

-4

-2

0

2

4

6

8

10

12

14

27/1

1/2

013

29/1

1/2

013

01/1

2/2

013

03/1

2/2

013

05/1

2/2

013

07/1

2/2

013

09/1

2/2

013

11/1

2/2

013

13/1

2/2

013

15/1

2/2

013

17/1

2/2

013

19/1

2/2

013

21/1

2/2

013

23/1

2/2

013

FRA

CC

ION

DE

NO

CO

NFO

RM

ES

SUBGRUPO: DIAS -NOVIEMBRE Y DICIEMBRE

GRAFICA DE CONTROL NP

Nº DE NO CONFORMES NP

UCL

LCL

NP

C 2.76

GRAFICA PARA EL NUMERO DE SICONFORMIDADES

-4

-2

0

2

4

6

8

10

Cu

enta

de

no

co

nfo

rmid

ades

(c)

Serie de orden- diciembre

GRAFICA DE CONTROL C

CUENTA DE NOCONFORMIDADES

UCL

LCL

INTERPRETACION:Al escoger nuestros datos y realizar la gráfica nos indica que el control es bueno, entonces podemos considerar que c es representativo de este proceso para la composición del hilo de baby alpaca a un 100%.

GRAFICA DE CONTROL U

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

1331

071

02

1349

781

01

1349

801

02

1353

721

01

1331

071

04

1331

041

03

1331

011

01

1331

041

3

1331

021

01

1331

161

04

1331

601

02

1330

851

02

1331

591

04

NO

CO

NFO

RM

IDA

DES

/ U

NID

AD

(U

)

SERIES DE ORDEN -NOVIEMBRE- DICIEMBRE

GRAFICA DE CONTROL U

NO CONFORMES PORUNIDAD u

UCL

LCL

U

INTERPRETACION:En un principio nos salían varios puntos fuera de los limites entonces se tomó otra muestra del mes de noviembre y diciembre realizamos otra vez la gráfica y nos indica que encontramos un control estadístico.

Plan de muestreo de aceptación lote por Lote por atributos

Para el tamaño de lote N=21048 y un nivel de inspección II, se obtiene la letra clave K. Con esta letra y con AQL= 6.5% se obtiene:

n=125 Ac=14 y Rc=15

Por lo tanto en un lote de 21048, se toma una muestra aleatoria de 125, si se encuentran 14 o menos unidades no conformes se acepta el lote, y si se encuentran 15 o mas unidades no conformes se rechaza el lote.

normal

n = 125

Ac = 12

Re = 13

Para un lote de 21048 , inspecciona una muestra aleatoria de 125, la cual será analizada, si se encontramos 12 o menos unidades no conformes se acepta el lote, pero si encontramos a 3 o más unidades disconformes se rechaza el lote.

estrecho

n = 50Ac = 7Re = 10

Para un lote de 21048 se tomara una muestra aleatoria de 50, si se llega a encontrar 7 o menos de unidades no conformes se acepta el lote, pero si se encontrara 13 o más unidades no conformes se rechaza el lote. Si encontramos 8, 9, 10, 11 o 12 unidades no conformes se acepta el lote pero el tipo de inspección cambia de reducida a normal

reducida

conclusiones•En la elaboración del trabajo podemos observar que para la sección

de la composición de hilado en INCALPACA es un poco mas

cuidadoso en sus inspecciones pero aun les faltaría realizar mas

inspecciones durante el proceso para que puedan reducir el numero

de problemas defectuosos al entregar el producto final de las

chompas.

•Con los datos obtenidos de acuerdo a los procesos de control

observamos que en el área de la composición del hilado de

INCALPACA debería de realizar inspecciones acorde con el proceso

para disminuir el número de productos defectuosos

•Utilizando el diagrama hemos encontrado problemas como el

ambiente de trabajo que posee como el ruido dentro de la

organización poca iluminación, poco espacio y los operarios tienen

fallas en algunos aspectos como son fatiga por los cual estos son los

factores que influyen en el tiempo de producción

RECOMENDACIONES•En la elaboración del trabajo podemos observar que para la sección

de la composición de hilado en INCALPACA es un poco mas

cuidadoso en sus inspecciones pero aun les faltaría realizar mas

inspecciones durante el proceso para que puedan reducir el numero

de problemas defectuosos al entregar el producto final de las

chompas.

•Con los datos obtenidos de acuerdo a los procesos de control

observamos que en el área de la composición del hilado de

INCALPACA debería de realizar inspecciones acorde con el proceso

para disminuir el número de productos defectuosos

•Utilizando el diagrama hemos encontrado problemas como el

ambiente de trabajo que posee como el ruido dentro de la

organización poca iluminación, poco espacio y los operarios tienen

fallas en algunos aspectos como son fatiga por los cual estos son los

factores que influyen en el tiempo de producción

METODO PROPUESTO DE CONTROL DE CALIDAD

IMPLEMENTACION DE UN MRPMuchas empresas de confección buscan reducir costos de producción eincrementar sus ganancias, un factor para lograr ese objetivo es tener unaplanificación y control de la producción conveniente, pero cuando el productotiene muchos componentes y varios niveles de ensamblaje la tarea de manejar losinventarios y hacer las solicitudes de materiales en la cantidad y en la fechaoportuna se hace compleja. En ese sentido el modelo MRP II es una herramientaadecuada para manejar la planificación y control de la producción, pero estafunciona obligatoriamente con un sistema informático.