Trabajo de Investigación Control de Calidad.

UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE HONDURAS.

Trabajo de Investigación  Control de Calidad

Catedrático   Ing. Denis Aguilar Ortega.

GRUPO NO.5

María Paula Alvarenga  Alemán        201210011301

Objetivos Generales

• Identificar las causas de los errores que afectan la muestra utilizando el diagrama de Pareto como herramienta.
• Realizar una hoja de verificación del proceso de matrícula  de primer ingreso de los alumnos de la Universidad Tecnológica de Honduras.
• Realizar ejercicios proporcionados por el catedrático para la implementación de las herramientas de la calidad.
• Conocer los elementos principales de la estadística descriptiva y como se aplica para analizar la calidad y variabilidad de un proceso, utilizando como  referencia  la base  en datos.
•  Diagnosticar los tipos de errores  dados en una muestra estadística, para así poder utilizar una de las herramientas de la calidad.

Introducción

. El presente informe nos hace introducción de los ejercicios desarrollados del capítulo # 5 que es de la calidad y productividad de Humberto Pulido y el capítulo # 7, y a la vez realizamos una hoja de verificación del proceso de matrícula de la Universidad tecnológica de Honduras para los estudiantes de primera ingreso o y reingreso. Como estudiantes e incluso ya laborando es muy importante conocer los procesos de calidad y las medidas que se tomen ante una falla dependerá del buen conocimiento que tengamos acerca de los procesos de una organización, empapémonos de lo positivo y desechemos lo negativo para que tenga éxito la organización para la cual nos desempeñamos.  

Capitulo  # 5

1. ¿Que Obtuvo Mathew Maury al analizar los diarios a bordo de los viajes navales?

• Obtuvo datos sobre las condiciones del viaje por ejemplo: velocidad, profundidad de las corrientes, de las aguas de los vientos.
• Analizo las zonas marítimas con corrientes de agua, temperaturas, profundidades y todo esto lo registró como Cartas de Navegación        

1. Describa algunas de las fallas en la obtención de información que se comentaron en la primera sección del capítulo.

• Datitis: se obtiene datos sin ningún propósito claro o importante.
• Obtención de información para validar decisiones previamente tomadas.
• Es raro que se tenga un plan global de porque se va a obtener información cual es la mejor fuente, como, que, cuando y donde se va  analizar, y que decisiones se pretenden tomar.
• Información poco representativa y sesgada.
• Tabúes y errores en el papel de la estadística y la obtención de información.

1. Cuáles son las 6 M de un proceso?

• Materiales
• Maquinaria
• Mano de obra
• Medición
• Medio ambiente
• Métodos

1. ¿Qué es el pensamiento estadístico?

Es una filosofía de aprendizaje y acción basada en los siguientes principios:

1. Todo el trabajo ocurre en un sistemas de procesos interconectados
2. La variación existe en todos los procesos
3. Y entender y reducir la variación son claves para el éxito.

Es decir si la estadística se utiliza adecuadamente es posible conocer y aprender de la realidad; pero eso no debe quedar ahí, sino que se debe de actuar en conse3cuencia a ese nuevo aprendizaje

1. ¿Cómo se puede elaborar el pensamiento estadístico en los tres niveles de la organización?

[pic 1][pic 2][pic 3][pic 4][pic 5]

[pic 6]

[pic 7]

[pic 8]

[pic 9][pic 10]

[pic 11]

[pic 12]

1. Proporciones dos ejemplos de variables cualitativas y dos  de variables cuantitativas.

• Variables

     Pueden ser cualitativas y cuantitativas

• Cualitativas, Nominales o de Atributo son aquellas donde las características que se estudian no son numéricas.

    Ejemplos: Tipo de producto, nombre de los clientes, el producto está armado o no.

• Cuantitativas: Son aquellas cuyas características pueden registrarse numéricamente.

7 Escriba uno de los ejemplos de cada uno de los tres tipos de variables de salidas.

• Variables de Salida

Son las variables en las que se reflejan los resultados obtenidos por el proceso. A través de los valores que toman estas variables se evalúa la eficacia del proceso. También se les conoce como variables de respuesta o variables dependientes.

Se consideran aquellas que aunque normalmente no están controladas, influyen en los resultados de un proceso, por ejemplo: humedad relativa en un medio ambiente, habilidad de un operario, el método de trabajo.

• Tipos de variables de salida:         

1. Entre más pequeña, mejor:Son variables o características de calidad cuya única exigencia es que no excedan un valor máximo tolerado  o una especificación superior.
2. Entre más grande, mejor: Variables o características de calidad a las que s eles exige que sean mayor que un valor mínimo.

Valor nominal es el mejor: Debe tener un valor especifico, y que por lo tanto , no debe ser menor que una especificación inferior , pero tampoco que una especificación  superior .

8 De qué manera afectan los datos raros a la media?

• Errores de interpretación de la media

1. Se cree que todos los datos son iguales o están muy cerca de la media, ignorando que la media no proporciona ninguna información sobre la variabilidad.
2. La media es el dato más frecuente, Si se olvida que lo anterior  solo se da en datos simétricos y un modales.
3. La media es el valor que está en medio y que a la izquierda del queda 50% de los datos, lo mismo que a la derecha.

La media muestra, es la media poblacional si se desconoce que la media maestral  es una variable aleatoria

9 Explique los errores en la interpretación de la media que se señala en la sección de Errores en la toma de decisiones con el uso de la media.

. El error estándar de la media (es decir, el error debido a la estimación de la media poblacional a partir de las medias muéstrales) es la desviación estándar de todas las posibles muestras (de un tamaño dado) escogidos de esa población. Además, el error estándar de la media puede referirse a una estimación de la desviación estándar, calculada desde una muestra de datos que está siendo analizada al mismo tiempo.

10 Explique la relación entre la media y la desviación estándar y establezca la regla empírica y el teorema de Chebyshev.

• Relación entre la media y la desviación estándar

Esta dada por la desigualdad de Chebyshev y la regla empírica, ambos casos ilustran bien la forma en que la desviación estándar mide la variabilidad en torno a la media, es posible determinar si la variabilidad es mucha.

11. Se desea investigar el peso promedio de 1000 artículos de un lote, por lo que se eligen aleatoriamente 40 de ellos se pesan, y se obtienen  X= 252, S=5.

1. ¿Qué quiere decir el peso medio  de los 1000 artículos es de 252?
2. ¿La mayoría de los artículos pesan 252 gramos?
3. ¿De los 40 artículos en la muestra algunos pueden pesar 300g?

R/ LA RESPUESTA ES LA  (A)

• R= A porque cuando se toma una muestra y de los artículos sobre todo al azar se dice que el resto de los artículos tendrán las mismas características .como la s= 5 en ningún caso podemos afirmar que el peso pudo ser 300 ya que la  desviación se saca entre la media y los pesos de cada muestra y ese valor nos dice que tanto se pueden separar las muestras de la media.
• Puesto que la moda solo nos muestra el valor que más se repite en una distribución no  quiere decir que la mayoría de los artículos en el lote pesan 252 puesto que se calculó  de la muestra y el promedio no necesariamente indica que la mayoría pesa exactamente eso unos pueden ser mas otros menos.  

12 En una empresa se llevan los registros del número de fallas de equipos por mes; la media es de 10 y la mediana de 5.

1. Si usted tiene que reportar la tendencia central de cada falla, ¿qué número reportaría?
2. La discrepancia entre la media y la mediana se debió a que en varios meses ocurren pocas fallas

• Reportaría la mediana porque es un dato más exacto, la media podría estar inflada por cantidades más grandes. O este subestimada por cantidades más pequeñas, por ello la diferencia significativa de un dato al otro

13. Un aspecto clave de la calidad de cierto producto es un peso: la norma establece que su peso mínimo sea de 2 kg, el Ing.  De la producción informa que se está cumpliendo como tal  norma ya que el peso promedio del producto es de 2.5 kg ¿Está usted de acuerdo con el ingeniero?

Si Porque si el peso mínimo es de 2 kg significa  que hay variabilidad en el peso que no precisamente 2 kg es el peso máximo, si 2 kg fuese el peso máximo si no estaría cumpliendo con la norma.

...