Control Estadístico de Procesos – SPC

Curso también disponible Online

Objetivos

Comprender por qué varían los procesos. Familiarizarse con los conceptos de causas naturales y causas especiales de variación en los procesos. Ser capaz de determinar dichas causas y controlarlas. Adquirir la capacidad para determinar qué tipo de estudios hay que realizar. Familiarizarse con los distintos tipos de gráficos de control y su aplicación. Realizar estudios de la capacidad de los procesos. Ser capaz de implantar el Autocontrol y el Control Estadístico en la Empresa. Llegar a la Mejora del Proceso.

Dirigido a

Áreas de Calidad, Fabricación, Mantenimiento e Ingeniería de Empresas industriales y de servicios.

Programa

Se adaptará el desarrollo del curso al conocimiento inicial de los participantes. Se puede diseñar el curso con ayuda de Excel u otros programadas informáticos específicos.

  • Introducción a los conceptos de probabilidad y variable aleatoria discreta y continua.
  • Conceptos estadísticos básicos: medidas de tendencia central y de dispersión. La distribución normal y la distribución binomial.
  • La variabilidad de los procesos: Causas comunes y causas asignables. Experimento de Deming.
  • Estudios de la capacidad de los procesos. Cp y Cpk. Pp y Ppk. Capacidad a corto y a largo.
  • Procesos capaces y Procesos bajo control.
  • Los gráficos de control. Diseño y aplicación. Límites de control y tolerancias. Interpretación de los gráficos de control.
  • Implantación del control estadístico de procesos en la Empresa. La prevención frente a la detección.
  • Los distintos gráficos de control de variables aleatorias continuas: gráficos de valores individuales, gráfico de medias y de recorridos, gráfico de medias y de desviaciones típicas, gráfico de medias móviles y de recorridos móviles.
  • Los gráficos de control para variables aleatorias discretas o por atributos: gráficos “p” de fracción de unidades no conformes, “np” de nº de unidades no conformes, “u” de disconformidades por unidad y “c” de nº de disconformidades.
  • Supuesto de normalidad. Tratamiento y transformación para procesos no normales
  • Ejemplos prácticos de aplicación. Se pueden tratar casos prácticos de la propia Organización.

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