Estabilidad para variables tipo atributos
Enviado por olgalidia • 27 de Agosto de 2015 • Prácticas o problemas • 520 Palabras (3 Páginas) • 2.894 Visitas
Práctica II. Estudios de Estabilidad para Variables Tipo Atributos
- Para Analizar la variabilidad de un proceso y tratar de mejorarlo, se decide implementar un estudio de estabilidad, se decide analizar la proporción de defectuosos. Para ello se toman subgrupos de 150 unidades, y se cuantifica la cantidad de unidades defectuosas. Los datos obtenidos durante 6 días son los siguientes: 10, 6, 12, 7, 9, 6, 8, 9,8,6,10, 9, 13,9, 11, 6, 15, 7, 4, 8.
- Construya el gráfico np y p. Intérprete los límites de control.
Los límites de control nos sirven para establecer hasta qué punto puede ser aceptable nuestro proceso y que las causas sea comunes y no especiales. En este caso sólo se presentaron causas comunes más no especiales.
[pic 3]
[pic 4]
- De acuerdo a los costos de producción el nivel de defectuosos máximo tolerable es de 5%. Con base en esto alguien sugiere que el límite de control superior de la carta debe ser 0.05. ¿Es correcta está sugerencia?
No, porque el proceso estaría fuera de control, ya que existirían muchas causas especiales por encima del límite superior.
[pic 5]
- Se aplica un plan de mejora y se llevan a cabo varias acciones. Los datos obtenidos en la semana posterior a la semana fueron: 7,4,5,5,6,4,3,4,7,6,4,6,4,5,8,7. ¿Hubo algún cambio en la estabilidad del proceso?
El proceso sigue siendo estable, ya que se encuentra dentro de los límites de control y no cuenta con causas especiales.
[pic 6]
- En un hotel se ha llevado el registro de quejas de los clientes desde hace 10 semanas con el número de clientes por semana, los datos se muestran en la siguiente tabla:
Semana | Clientes | Quejas |
1 | 114 | 13 |
2 | 120 | 11 |
3 | 153 | 15 |
4 | 174 | 14 |
5 | 157 | 16 |
6 | 131 | 10 |
7 | 91 | 10 |
8 | 219 | 11 |
9 | 149 | 9 |
10 | 158 | 11 |
- Calcule los límites de control para la gráfica “U” e interprete los límites que obtenga
Los límites nos muestran que no existen causas especiales dentro del proceso, solamente existen causas comunes, pero aún el proceso sigue siendo estable.
Ui | LCI | LCS | LC |
0.11403509 | 0.01291129 | 0.15760647 | 0.08185539 |
0.09166667 | 0.01291129 | 0.15760647 | 0.08185539 |
0.09803922 | 0.01291129 | 0.15760647 | 0.08185539 |
0.08045977 | 0.01291129 | 0.15760647 | 0.08185539 |
0.10191083 | 0.01291129 | 0.15760647 | 0.08185539 |
0.07633588 | 0.01291129 | 0.15760647 | 0.08185539 |
0.10989011 | 0.01291129 | 0.15760647 | 0.08185539 |
0.05022831 | 0.01291129 | 0.15760647 | 0.08185539 |
0.06040268 | 0.01291129 | 0.15760647 | 0.08185539 |
0.06962025 | 0.01291129 | 0.15760647 | 0.08185539 |
[pic 7]
- ¿Tiene estabilidad el proceso de satisfacción del cliente?
Si, debido a que se encuentra dentro de los límites y aunque muestra puntos bajos, no se considera aún como un proceso inestable.
- Construya la Gráfica “Z”
Z | LC | LCI | LCS |
1.05224329 | 0 | -3 | 3 |
0.24039688 | 0 | -3 | 3 |
0.54139987 | 0 | -3 | 3 |
-0.21680313 | 0 | -3 | 3 |
0.71457044 | 0 | -3 | 3 |
-0.34976541 | 0 | -3 | 3 |
0.80470551 | 0 | -3 | 3 |
-1.77541321 | 0 | -3 | 3 |
-1.03910153 | 0 | -3 | 3 |
-0.67322054 | 0 | -3 | 3 |
[pic 8]
- Suponga un tamaño constante de 120 clientes ¿Qué pasaría con la estabilidad?
Sería más inestable teniendo una muestra como la anterior.
n Clientes | Ci Quejas | Ui | Z | LC | LCI | LCS |
120 | 13 | 0.10833333 | 0.28867513 | 0 | -3 | 3 |
120 | 11 | 0.09166667 | -0.28867513 | 0 | -3 | 3 |
120 | 15 | 0.125 | 0.8660254 | 0 | -3 | 3 |
120 | 14 | 0.11666667 | 0.57735027 | 0 | -3 | 3 |
120 | 16 | 0.13333333 | 1.15470054 | 0 | -3 | 3 |
120 | 10 | 0.08333333 | -0.57735027 | 0 | -3 | 3 |
120 | 10 | 0.08333333 | -0.57735027 | 0 | -3 | 3 |
120 | 11 | 0.09166667 | -0.28867513 | 0 | -3 | 3 |
120 | 9 | 0.075 | -0.8660254 | 0 | -3 | 3 |
120 | 11 | 0.09166667 | -0.28867513 | 0 | -3 | 3 |
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