Gerencia de Calidad. ÍNDICES DE CAPACIDAD DE PROCESOS

APLICACIONES

ÍNDICES DE CAPACIDAD DE PROCESOS

1. Una característica de calidad de los costales de fertilizante que produce una empresa agroquímica es que su peso debe ser de 50 kg, con especificación inferior de 49 kg y superior de 51 kg. La media del peso con n = 4 es x̅ = 49,76 kg y el rango medio R̅ = 1,05 kg. Calcular los índices Cp, Cpk y K del proceso y el promedio de costales no conformes que se está produciendo e interpretar los resultados.

1. En el proceso de pintado de señales de seguridad, una característica de calidad es el espesor de la capa de pintura, que debe tener un valor mínimo de 100 micras. Para asegurar el cumplimiento de esta especificación se llevan diagramas de control x̅ y R̅ para los que se mide el espesor de la capa de 3 señales pintadas consecutivamente de manera periódica. La media del espesor es x̅ = 105 micras y el rango medio R̅ = 11 micras. Calcular el índice Cpi del proceso e interpretar el resultado

1. Calcular los índices Cpr y Cpkr del proceso de la aplicación 1 con un nivel de confianza del 95% e interpretar los resultados

1. Las especificaciones superior e inferior para el diámetro de una pieza de plástico elaborada por una máquina son de 10,5 y 9,5 mm respectivamente, con valor nominal de 10 mm. Un estudio estadístico ha determinado que el diámetro medio de la pieza es 9,9 mm, con desviación estándar de 0,18 mm. Calcular los índices Cpm y Cpmr del proceso para m = 20 y n = 5, con un nivel de confianza del 99% e interpretar los resultados

HOJA DE VERIFICACIÓN

1. En el proceso de purificación de agua, un aspecto importante en la calidad de la misma es la dureza por calcio. Una empresa establece 4,0 PPM como valor ideal para esta variable con una tolerancia de ± 0,2. Con los datos con que se cuenta, diseñe una hoja de verificación para registrar la frecuencia de datos generados e interprétela

1. Una clínica médica necesita registrar los tipos de defectos y las cantidades de estos presentes en sus radiografías, clasificados en: movida, mordida, ángulo y otros. Con los datos con que se cuenta diseñe una hoja de verificación para registrar la frecuencia de datos generados e interprétela

1. En un proceso de manufactura o de prestación de un servicio puede ser necesario conocer la cantidad de defectos en cada etapa del proceso. Diseñe una hoja de verificación para registrar la frecuencia de datos generados

ESTRATIFICACIÓN Y DIAGRAMA DE PARETO

1. En una empresa metalmecánica se desea evaluar cuáles son los problemas más importantes por los que las piezas metálicas son rechazadas. Con la información con que se cuenta se elabora una estratificación por unidades productivas y tipos de defectos o razón de rechazo. Interprétela

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1. En una fábrica de productos de línea blanca, se han estratificado por tipo de defecto los problemas de la tina de la lavadora, para identificar los más importantes. Con la información con que se cuenta elabore un diagrama de Pareto con el fin de implementar medidas correctivas y preventivas e interprételo

1. En un proceso de manufactura las piezas resultan defectuosas por las siguientes causas posibles de variabilidad: máquinas, día y turno. Con la información con que se cuenta, realice un análisis de Pareto de primer y segundo nivel e interprete los diagramas

1. En una fábrica de ropa se intenta reducir el número de defectos en las prendas de vestir. Con la información con que se cuenta, realice un análisis de Pareto de primer y segundo nivel y analice los sesgos de interpretación de resultados

DIAGRAMA DE DISPERSIÓN

1. Una empresa de productos de consumo masivo desea analizar la calidad de cobertura de mercado de su fuerza de ventas, realizando un diagrama de dispersión a partir de la siguiente información registrada durante un período de observación de tres meses, relativos al número de horas por semana trabajadas por sus vendedores, versus el número de clientes semanales atendidos satisfactoriamente por todos ellos:

1. Encuentre la función de ajuste lineal de las variables
2. Calcule el coeficiente de correlación de las variables

1. A partir de la siguiente información registrada en su punto de ventas, referente a la relación precio unitario – demanda mensual, un concesionario que expende baterías para teléfonos celulares desea hacer pronósticos para incluirlos en sus planes de calidad total, mediante un diagrama de dispersión:

1. Encuentre la función de ajuste potencial de las variables
2. Calcule el coeficiente de correlación de las variables

1. Un fabricante de mecanismos de freno para automóviles dispone de la siguiente información histórica sobre el uso de estos dispositivos, que relaciona la distancia recorrida en kilómetros con el porcentaje remanente útil del mecanismo. Haciendo uso de esta información y con el empleo de un diagrama de dispersión, el fabricante necesita encontrar la relación entre las dos variables de interés que le permita realizar pronósticos para la toma de decisiones sobre la gestión de calidad de sus productos:

1. Encuentre la función de ajuste exponencial de las variables
2. Calcule el coeficiente de correlación de las variables

1. En una fábrica de ensamblajes de circuitos integrados se cuenta con la siguiente información, registrada durante cierto tiempo, respecto al número de circuitos sin defectos que se ensamblan por día en un centro de trabajo, versus el número de trabajadores que realizan esta labor. La gerencia de planta necesita establecer una relación matemática entre estas dos variables, empleando un diagrama de dispersión, con el fin de planificar la calidad total:

1. Encuentre la función de ajuste logarítmico de las variables
2. Calcule el coeficiente de correlación de las variables

1. Con los datos de la aplicación anterior:

1. Encuentre las funciones de ajuste polinómico, de grados 2 y 3, de las variables
2. Calcule el coeficiente de correlación de las variables

DIAGRAMA DE CONTROL

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