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Ejercicios de Aplicacion de Graficos de Control

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Enviado por   •  8 de Febrero de 2018  •  Prácticas o problemas  •  807 Palabras (4 Páginas)  •  20 Visitas

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Programa en Six Sigma

TAREA 1

MODULO 5 CONTROL

Integrantes:  Zahia Amador  

Elvia Quiroz

 


Ejercicios de Aplicación de Gráficos de Control

  1. En una planta de mezclado de gasolina, la calidad del producto se evalúa por medio de los grados de octano analizados a partir de una sola muestra de cada lote. Las observaciones para los últimos 20 lotes se muestra en la tabla.

  1. Construya el GC adecuado e interprete, ¿el proceso se encuentra bajo control estadístico?

En base a las características de los datos, el GC adecuado es I-MR.   De acuerdo con los datos de este gráfico el proceso se encuentra bajo control estadístico.

  1. Si hay puntos fuera de control, considere que las causas son identificadas y solucionadas. Recalcule el gráfico.

No aplica.  Todos los puntos están dentro.

  1. En promedio, ¿cuántos grados de octano y que variabilidad tiene la gasolina?

En promedio la gasolina tiene 88.56 ° de octano con una variabilidad de corto plazo de 3.63942  y de largo plazo de 2.90886.

  1. ¿Si la especificación técnica establece que la gasolina debe contener a lo más 91 grados de octano, qué porcentaje estará fuera de especificación?

De la muestra: 25%

Del proceso a corto plazo: 25.14%

Del proceso a largo plazo: 20.08%

  1. ¿Cuál es el nivel de Sigma (Z) del proceso?

Z corto plazo: 0.67  = 796637.40 ppm  

El proceso esta bajo control, sin embargo no tiene la capacidad de cumplir con los límites de especificación.  El proceso esta descentrado con tendencia al límite superior.

Prueba de Normalidad

[pic 1]

De acuerdo a la prueba Anderson-Darling el P-value es mayor a 0.05, por lo tanto se acepta la Hipótesis nula y los datos se consideran normales.

Por lo tanto el grafico de control a aplicar es I-MR

Grafico de control

[pic 2]

Capacidad de proceso

[pic 3]

[pic 4]

  1. En un hotel se ha llevado el registro de quejas de los clientes desde hace 15 semanas. Los datos obtenidos se anexan en la tabla.
  1. Construya el GC adecuado e interprete, ¿el proceso se encuentra bajo control estadístico?

El gráfico adecuado es un gráfico P.   El proceso si se encuentra bajo control estadístico.

  1. Si hay puntos fuera de control, considere que las causas son identificadas y solucionadas. Recalcule el gráfico.

No aplica.  No hay puntos fuera de control.

  1. Estime la media del número de quejas por cliente.

P = 0.0838 ó 8.38%

Si el estándar del hotel es “cero quejas”, ¿Cuál es el nivel de Sigma (Z) del proceso?

      Nivel de sigma es 83827 ppm  =  Z = 1.3798

     El proceso esta bajo control, sin embargo no tiene la capacidad de cumplir con los límites.

[pic 5]

[pic 6]

  1. En una empresa metalmecánica se fabrican válvulas. Después del proceso de fundición se hace una inspección y las piezas que no cumplen con ciertas características son rechazadas. Las razones por las que pueden ser rechazadas son diversas: piezas incompletas, mal formadas, con fisuras, etc. Para evaluar la variabilidad y la magnitud de la proporción de piezas defectuosas en el proceso de fundición, se decide implementar una carta P. El proceso de fundición se hace por lotes. En la siguiente tabla se muestran los datos obtenidos durante una semana para cierto tipo de válvula.
  1. Construya el GC adecuado e interprete, ¿el proceso se encuentra bajo control estadístico?

El gráfico adecuado es P.  El proceso si se encuentra bajo control estadístico.

  1. Si hay puntos fuera de control, considere que las causas son identificadas y solucionadas. Recalcule el gráfico.

No aplica.  No hay puntos fuera de control.

  1. Estime la fracción promedio de válvulas defectuosas.

Fracción de valvulas defectuosas:  0.03556 ó 3.56%

  1. ¿El proceso es hábil para 3σ?, ¿Cuál es el nivel de Sigma (Z) del proceso?

       Sigma Zproceso = 1.3048.      El proceso es hábil para 3.3 sigma.

...

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