Tarea 9 Seis Sigma

Objetivo:

• Conocer los procesos estadísticos de control.

• Desarrollar un caso en el que el operador sea el factor que hace que las mediciones carezcan de calidad.

• Verificar los procesos de control estadístico de datos de baja calidad.

Procedimiento:

1. Verifiqué la explicación del tema 9.

2. Analicé lo que me solicitaba la actividad.

3. Utilicé minitab.

4. Plasmé los conceptos en el reporte.

5. Realicé la conclusión final del tema.

Resultados:

Caso: En una producción de cualquier tipo, el operador no fue bien capacitado y no sabe medir. (Conocimiento)

El operador fue bien capacitado pero no quiere medir bien. (Indisciplina)

El operador sabe medir y tiene disciplina pero falla en la medición. (Cansancio, error humano)

El operador no tiene las herramientas correctas para la medición. (Falta de herramientas)

En Minitab, vas a entrar al menú de help y después entrarás nuevamente a help.

Debes hacer clic en Start Menu y posteriormente en Basic Statistics y vas a traducir al español el overview y hacer un reporte de los cuatro ítems que se mencionan a continuación:

1- sample t: t de 1 muestra calcula un intervalo de confianza o realiza una prueba de hipótesis de la media cuando s es desconocida. Este procedimiento se basa en la distribución t, que se deriva de una distribución normal con s desconocida. Para el caso de muestras pequeñas, este procedimiento funciona mejor si sus datos fueron extraídos de una distribución que es normal o cercana a normal. Este procedimiento es más conservador que el procedimiento Z y siempre deberá tener preferencia sobre el procedimiento Z cuando se trata de muestras pequeñas y s es desconocida. Muchos analistas eligen el procedimiento t y no el procedimiento Z cada vez que s es desconocida. De acuerdo con el Teorema de límite central, mientras mayor sea el tamaño de la muestra podrá tener mayor confianza en este procedimiento, porque la distribución de la media de la muestra se comporta cada vez más como una distribución normal.

2-Sample t: calcula un intervalo de confianza y realiza una prueba de hipótesis de la diferencia entre las medias de dos poblaciones cuando las s son desconocidas y las muestras han sido extraídas independientemente. Este procedimiento se basa en la distribución t , y para muestras pequeñas funciona mejor si los datos fueron extraídos a

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