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Control estadístico de procesos

Rubén MárquezApuntes12 de Noviembre de 2022

783 Palabras (4 Páginas)98 Visitas

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DESARROLLO

  1. Identifique los objetivos de los gráficos de control para una empresa dedicada a la venta de neumáticos y que en esta etapa del año se encuentra en el análisis de productos defectuosos y balance de clientes insatisfechos con el servicio.

Los objetivos de los gráficos de control para una empresa dedicada a la venta de neumáticos en esta etapa del año se encuentran relacionada con monitorear el ciclo productivo en la fabricación de los neumáticos y como estos afectan al proceso de venta y satisfacción de los clientes.

Las gráficas de control por atributos y por variables son de gran relevancia en los ciclos de producción, ya que al incluir variables como tamaño, disconformidades y cantidad de unidades que presentan defectos, y poder revisar en detalle o de forma masiva, podemos revisar y analizar los datos en conformidad con lo relacionado además a la satisfacción de los clientes.

Esto además permite a la empresa, controlar las desviaciones que son de vital importancia, dado que el producto comercializado, va en directa relación con la estabilidad y seguridad de un vehículo, por lo que controlar las desviaciones, permitirá evitar posibles accidentes con causa de los productos defectuosos.

  1. Realice un cuadro comparativo indicando tres diferencias de las gráficas de control por variables y atributos.

GRÁFICA DE CONTROL POR VARIABLES

GRÁFICA DE CONTROL POR ATRIBUTOS

1. Se utilizan para monitorear la media y la variabilidad de un proceso

1. Están centradas específicamente en el producto o servicio.

2. El control se realiza mediante variables continuas, tales como: pesos, diámetros,

longitudes, velocidad, temperatura, etc

2. Para su construcción, se deben considerar variables tales como el tamaño de la muestra y procesos con alta tasa de disconformidades y unidades defectuosas.

3.Se puede obtener información relevante por y cada unidad medida.

3.Se mide a la vez una característica como conjunto formado por muchas unidades

  1. En un taller de tornería, el dueño decide cuantificar las piezas defectuosas durante el año 2018. Para ello, decide especificar su estudio registrando datos para cuatro tipos de metales con los cuales se trabaja en el taller.

Observación

Muestra

1

2

3

4

Cobre

601

610

580

587

Aluminio

597

589

600

600

Acero

581

545

580

590

Hierro

625

603

575

580

Con los datos entregados, determine:

  1. El rango por muestra y el rango promedio.

El rango por muestra y rango promedio es el siguiente:

 

Observación

Muestra

1

2

3

4

Rango

Cobre

601

610

580

587

30

Aluminio

597

589

600

600

11

Acero

581

545

580

590

45

Hierro

625

603

575

580

50

RP

34

Promedio por muestra

 

Observación

Muestra

1

2

3

4

Promedio

Cobre

601

610

580

587

595

Aluminio

597

589

600

600

597

Acero

581

545

580

590

574

Hierro

625

603

575

580

596

RP

590

  1. Los límites de control.

Aplicamos las ecuaciones para determinar los límites de control, superior e inferior:

[pic 7]

Dado que el tamaño de la muestra es 4, los valores para D3 y D4 son los siguientes:

D3= 0

D4= 2,282

Reemplazamos:

UCLR = 2,282*34 = 77,588

LCLR =  0

  1. Elabore la gráfica R.

Muestra

LCL

UCL

R

RPROMEDIO

Cobre

0

77,588

30

34

Aluminio

0

77,588

11

34

Acero

0

77,588

45

34

Hierro

0

77,588

50

34

[pic 8]

  1. Un supervisor de una empresa de congelados verifica todos los días la precisión de una muestra aleatoria de 250 registros de fechas de elaboración. Cuando un registro contiene uno o más errores, se considera defectuoso y es preciso digitar de nuevo. Los resultados de las 20 últimas muestras se presentan en la siguiente tabla. Todos fueron verificados para asegurar que ninguno estuviera fuera de control. Tomando como base estos datos históricos, trace un gráfico p usando z = 3.

Muestra

Número de registros

defectuosos

1

12

2

4

3

5

4

11

5

5

6

17

7

3

8

11

9

12

10

8

11

4

12

2

13

12

14

7

15

9

16

5

17

10

18

8

19

7

20

8

Con los datos entregados:

  1. Obtenga la gráfica P usando para este caso un z=3.

Obtenemos primeramente el valor de P, obteniendo como resultado: 0,032

   160     = 0,032

250*20

Obtenemos la desviación estándar:

σp=√ 0,032(1−0,032) /250 =0,011

...

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