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DataLyzer ofrece libros blancos informativos para promover o destacar las características de una solución, producto o servicio.

El Costo de la Calidad

El objetivo de este artículo es brindar una visión general del costo de la calidad y analizar formas de controlar el costo de la calidad.

Short run SPC

El control del proceso estadístico a corto plazo, a menudo denominado valores nominales, diagramas o gráficos DNOM o gráficos Z, se percibe como la solución para los fabricantes con un entorno de alto volumen de mezcla y bajo volumen. En este artículo mostraremos que debe usarse en muchos más entornos y también mostraremos cómo esto se puede realizar fácilmente con DataLyzer Qualis 4.0.

Como integrar FMEA, Plan de Control, CEP/SPC y CAPA

El libro blanco ‘Como integrar AMEF, Plan de Control, SPC y CAPA’ muestra cómo se puede implementar realmente un sistema de calidad de trabajo donde las técnicas se unen.

Integrando SPC (CEP) y SQC

El libro blanco ‘Integrando SPC (CEP) y SQC’ explica cómo puede combinar SPC y SQC en una organización para obtener lo mejor de los dos mundos.

Integrando SPC y TPM

El Libro Blanco Integrando SPCy TPM (OEE) muestra cómo se pueden integrar los dos métodos de mejora continua.

Big data y Control Estadistico de Procesos

Este documento muestra cómo se debe aplicar el control estadístico de procesos en combinación con datos grandes.

Índices de capacidad

Hay mucha confusión sobre el uso de Cp, Cpk, Pp y Ppk. El Libro Blanco Índices de Capacidad de Proceso intenta eliminar parte de la confusión y muestra el poder de usar los índices Cp, Cpk y Ppk simultáneamente.

APQP: Ballooning Control Plan SPC

APQP: Plan de Control de Ballooning SPC muestra cómo puede integrar los resultados de diseño con la planificación de calidad y el proceso de ejecución de calidad.

Gestión de los Límites de Control

El Libro Blanco que gestiona los límites de control describe cómo establecer límites de control durante la implementación de SPC para asegurarse de que la organización puede manejar el número de fuera de controles.

Recalcular los Límites de Control

El libro blanco que recalcula los límites de control recomienda el uso de 2 nuevos índices para permitir una comparación rápida y efectiva entre los límites establecidos históricamente y el proceso actual.

Uso de Gráficos de Control para la Mejora de la Calidad

El libro blanco El uso de gráficos de control para la mejora de la calidad muestra cómo el SPC (gráficos de control) se puede utilizar como una herramienta para apoyar la mejora de procesos.

Importancia del Gráfico de Rangos

Durante la implementación del SPC suele ponerse demasiado énfasis en el uso del gráfico promedio. El libro blanco Importancia de la tabla de rangos explica los errores cometidos en esta área y da recomendaciones de cómo evitar estos errores.

Procesos Paralelos y SPC

El documento Procesos paralelos y SPC describe qué problemas son importantes cuando implementa SPC en procesos en los que tiene subprocesos paralelos como múltiples cavidades, múltiples carriles, etc.

Rastreo y Seguimiento

En este documento se explica cómo se puede implementar el rastreo completo y el seguimiento y cómo se puede utilizar DataLyzer para analizar rápidamente las causas de la variación.

Reducción de Defectos Mediante el Análisis de los Datos del Proceso

En el Libro Blanco Reducción de rechazo mediante análisis de datos de proceso se muestra cómo el análisis avanzado se puede utilizar para analizar los datos recogidos por DataLyzer.

Adquisición de Datos de la CMM y Creación de Gráficos

En la adquisición de datos CMM y la creación de gráficos de papel blanco, mostramos cómo un CMM puede ser integrado en la red SPC DataLyzer.

Prevención de Defectos en la Industria Aeroespacial

En este libro blanco, arrojamos algo de luz sobre cómo el enfoque Zero Defects se usa cada vez más en la cadena de suministro aeroespacial y cómo DataLyzer puede admitir con esta implementación.

SPC en la Fabricación de Módulos Fotovoltaicos Cristalinos

En el libro blanco SPC en la fabricación del módulo PV de Crystalline le explicamos cómo puede beneficiarse de la implementación de DataLyzer Spectrum. Por favor, envíenos un correo si desea recibir este documento.

Implementación de OEE utilizando DataLyzer Spectrum

Este documento muestra cómo puede comenzar con la implementación OEE y cómo puede utilizar el módulo CEP de DataLyzer para registrar los datos, realizar los cálculos y crear informes.

 

Introducción al análisis de riesgos PDF

En la versión conceptual de ISO 9000: 2015 el análisis de riesgos será un requisito. Este documento describe una introducción al análisis de riesgos y AMEF, la historia de AMEF, cómo empezar con AMEF y el diseño para IATF 16949.

Gestionando AMEF’s

¿Qué se requiere para que su programa AMEF sea un éxito? ¿Qué necesita preparar antes de comenzar con AMEFs y qué necesita hacer por cada AMEF.

Clasificación AMEF

¿Cómo se utilizan los símbolos de clasificación y las características especiales en AMEF? Diferentes métodos serán discutidos para la clasificación: SxOxD, OxD, SxO, modos de falla con gravedad 9 y 10. Seguridad y Crítico modos de falla.

Excel es la herramienta adecuada para FMEA?

Parece al principio pero hay tantos requisitos específicos que son muy complicados de implementar en Excel, que Excel no es la herramienta adecuada.

FMEA and HACCP: A comparison

En las industrias, AMEF se utiliza. En la industria alimentaria se utiliza HACCP. ¿Cuáles son las similitudes y diferencias y cuáles serían las ventajas para las industrias alimentarias de aplicar AMEF?

El AMFE y la Rentabilidad

¿Qué problemas solucionamos, cuánto nos cuestan? ¿Cuáles son los costos actuales de las devoluciones de los clientes? ¿El AMEF afecta a la línea de bajo o la línea superior? ¿Cómo puede AMEF generar nuevos negocios?

Captura del conocimiento del proceso mediante los AMFE de referencia

¿Cómo se puede almacenar el conocimiento en AMEFs y reutilizarlo con el desarrollo de nuevos productos y procesos?

 

 

Análisis de los Sistemas de Calibración y Medición – Un enfoque práctico para la implementación –

Un paso importante que a menudo se pasa por alto es el paso de análisis de sistemas de medición (MSA). En principio es un paso muy fácil y lógico. Omitir este paso puede ocasionar errores costosos y pérdida de tiempo en el análisis de la causa raíz. En este documento, DataLyzer le dará una breve introducción en la calibración y MSA y le proporcionará algunas pautas sobre cómo puede implementar fácilmente el análisis de los sistemas de calibración y medición.