El Control Estadístico de la calidad.

Histograma:

Principalmente se encarga de ilustrar la distribución de los valores de una variable numérica agrupando los datos mediante intervalos. Graficando las barras en las cuales la altura será proporcional al número de observaciones  cada grupo. Se lo utiliza para una muestra de datos relativamente grande y nos da una buena apreciación de la forma de la distribución de los datos muestreados (Sattgraphics, 2006).

Pareto:

Esta herramienta nos permite tomar decisiones en función de las prioridades más importantes, principalmente se lo define como el 80% de los problemas se pueden solucionar, si se eliminan el 20% de las causas que las originan. Es decir 20% de los errores causan el 80% de los problemas (Montgomery, 2004 ).

Causa y efecto:

Es una herramienta efectiva para estudiar procesos y situaciones para desarrollar un plan de recolección de datos en el cual se trata de identificar las posibles causas de un problema determinado, teniendo todas estas ideas para su posterior estudio desde diferentes puntos de vista (Montgomery, 2004 ).

Prueba de normalidad:        

Se define como una gráfica de los datos ordenados contra la frecuencia muestral acumulada, de tal modo que la distribución acumulada sea una línea recta. Es una buena alternativa para el histograma que su principal uso es para determinar la forma, el centro y la dispersión de la distribución; tiene la ventaja de que no es necesario dividir el rango de la variable en intervalos de clase (Montgomery, 2004 )

Carta  y R[pic 1]

La carta de control (promedio del proceso)  se la utiliza principalmente para monitorear la media del proceso y se la utiliza conjuntamente con la carta de control R (variabilidad del proceso) siendo su uso principal monitorear el rango que se determina del proceso (Montgomery, 2004 ).[pic 2]

Carta  y S[pic 3]

Las cartas de control  -S tienen como principal indicador la desviación estándar lo cual las hace muy sensibles a los cambios que puedan ocurrir dentro del proceso de medición y por esta razón son muy útiles para el estudio de la variabilidad de dicho proceso (Montgomery, 2004 ).[pic 4]

Cusum:

La carta Cusum nos permite detectar pequeños corrimientos de la media que existen en el proceso, principalmente es efectiva para corrimientos menores a 1.5σ. Incorpora  directamente toda la información contenida en la secuencia de los valores muestrales graficando las sumas acumuladas de las desviaciones con respecto del valor objetivo (Montgomery, 2004 ).

Ewma:

 La carta Ewma al igual que la carta Cusum nos permite detectar pequeños corrimientos en la media, además de esto se utilizan observaciones individuales y grupales pero la más importante es que es insensible al supuesto de normalidad, no requiere que las distribuciones sigan una distribución normal (Montgomery, 2004 ).

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