Parcial Final Grafica de Control

8/19/2019 Parcial Final Grafica de Control

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4/33

Muestra Valores observad1 303 301 298 300

2 298 302 301 299

3 301 300 304 301

4 301 300 302 302

5 302 301 303 304

6 300 299 304 299

7 301 300 302 302

8 299 301 305 303

9 298 299 303 303

10 301 300 300 30211 300 299 297 301

12 301 303 299 300

13 302 297 300 302

14 299 301 302 300

15 298 299 300 300

16 304 302 299 305

17 303 300 300 305

18 303 301 302 300

19 299 302 300 301

20 298 300 301 302

a) ¿Está el proceso bajo control estadístico?

USL 305000

!o"inal 300000

LSL #$5000

b) ¿%uáles son los valores esti"ados para los pará"etros estadísticos del

&ara el desarrollo del ejercicio utili'are"os la (ráca de la "edia arit"*ticadispersi-n (racare"os el ran(o por ser . el ta"a/o de la "uestra

e acuerdo a lo observado en las (rácas de pro"edios , ran(os pode"os atros aspectos 1ue de"uestran el estado controlado del proceso son4 La cantpuntos uct6an aleatoria"ente a lado , lado de las líneas centrales en a"bael estudio de la %apacidad del &roceso

Especicacion del producto 300 7 5""

El diámetro de una pieza metálica ha sido especifcado por eldiámetro interior de la pieza se decidió recolectar inormación


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&ara"etros Estadisticos

"edia 308#.8

esv Est 899:

"edia de las "edias; , la desviacion estandar de las "edias

"edia 308#.8esv Est 0...

c) ¿%uáles son los lí"ites de Variaci-n natural , la capacidad del proces

L!S 30:$3

L!= #$5:8

%apacidad >:desvest) 883#

d) ¿ &uede el proceso cu"plir las especicaciones? &roceso4 centrado; d

USL 305

!o"inal 300

LSL #$5

%p USLALSLB: Si("a 0993:: Cl ser %pD "enor 1ue %p el

%&u USLAUB3 Si("a 0:59$: Cl ser %p "enor 1ue 8 nos

%&l UALSLB3 Si("a 88093: Cl ser &pD "enor 1ue 8 no

%&D 0:59$: esta descentrado @acia le l

e) ¿


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C"plitud del &roceso %p *0

@) ¿La distribuci-n de las "ediciones parece provenir de un universo nor

Má+ 30(

Min $'&

Ian(o '! *%0

!u"ero de %lase *$

C"plitud 0.)%5*5

%LCSE Clase Frecuencia

8 297 $'& 3

# 297.8 $'&.)5 0

3 298.7 $').(' 5

G 299.5 $''.5% *)

5 300.4 300.3) $5

: 301.2 30*.$3 $5

. 302.1 30$.0& 30

9 302.9 30$.'$ 0

$ 303.8 303.&( *&

80 304.6 30%.(* '

88 305.5 305.%5 5

8# 306.3 30(.30 3

y mayor... 0


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Li"ites Jrac

s Kbarra Ian(o L=% L%303 305 302 30*.&* & $''.*35 30*.$&

301 306 302 30*.$' ) $''.*35 30*.$&

304 306 304 30$.)( ( $''.*35 30*.$&

301 302 302 30*.%3 $ $''.*35 30*.$&

300 306 300 30$.$' ( $''.*35 30*.$&

302 303 304 30*.5& 5 $''.*35 30*.$&

299 302 302 30*.*% 3 $''.*35 30*.$&

302 300 301 30*.5& ( $''.*35 30*.$&

303 301 303 30*.%3 5 $''.*35 30*.$&

305 301 303 30*.&* 5 $''.*35 30*.$&302 304 299 300.$' & $''.*35 30*.$&

301 302 303 30*.$' % $''.*35 30*.$&

302 299 301 300.%3 5 $''.*35 30*.$&

299 299 297 $''.5& 5 $''.*35 30*.$&

302 300 302 300.*% % $''.*35 30*.$&

301 301 301 30*.)( ( $''.*35 30*.$&

299 302 299 30*.*% ( $''.*35 30*.$&

303 304 303 30$.$' % $''.*35 30*.$&

302 300 302 300.)( 3 $''.*35 30*.$&

300 303 300 300.5& 5 $''.*35 30*.$&&ro"edio 308#.8 580

Valor %onstantes

n &

! $0

C# 0.%*'

G *.'$%

proceso? 3 0.0&(

ara controlar la tendencia central por estar los datos distribuidos si"*trica"ente apro

r"ar 1ue el proceso se encuentra bajo control ,a 1ue no e+isten puntos de la (ráca pidad de puntos en a"bas (racas 1ue están por enci"a o por debajo de la línea central(rácas El &roceso de acuerdo al análisis de tendencia central , desviaci-n estándar

epartamento técnico en 300 ± 5 mm. Para eecto de conocer y analizdurante una semana al fnal de la cual se ten!an los si"uientes datos#


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d# $.&0%

?


9/33

al?

$'& $'&.)%5*5

%$5%&

$').('030

)50'5

$''.535%(

$&(%$

300.3)0(*

&0*)'

30*.$$5&&

*$&3(

30$.0&0

55$)%

0

5

*0

*5

$0

$5

30

35

isto(ra

%lase

F r e

c u e n c i a


10/33

Kbar Li"ites Jraca I

LS% LS% L% L=% Ma+ Min303.%0) '.)* 5.*0 0.3' 305 298303.%0) '.)* 5.*0 0.3' 306 298303.%0) '.)* 5.*0 0.3' 306 300303.%0) '.)* 5.*0 0.3' 302 300303.%0) '.)* 5.*0 0.3' 306 300303.%0) '.)* 5.*0 0.3' 304 299303.%0) '.)* 5.*0 0.3' 302 299303.%0) '.)* 5.*0 0.3' 305 299303.%0) '.)* 5.*0 0.3' 303 298

303.%0) '.)* 5.*0 0.3' 305 300303.%0) '.)* 5.*0 0.3' 304 297303.%0) '.)* 5.*0 0.3' 303 299303.%0) '.)* 5.*0 0.3' 302 297303.%0) '.)* 5.*0 0.3' 302 297303.%0) '.)* 5.*0 0.3' 302 298303.%0) '.)* 5.*0 0.3' 305 299303.%0) '.)* 5.*0 0.3' 305 299303.%0) '.)* 5.*0 0.3' 304 300303.%0) '.)* 5.*0 0.3' 302 299

303.%0) '.)* 5.*0 0.3' 303 298

+i"ados , para controlar la

r 2uera de los lí"ites de controlson apro+i"ada"ente i(uales Losstá bajo control Se procederá con

r el patrón de uctuación del

$'(.0

$'&.0

$').0

$''.0

300.0

30*.0

30$.0

303.0

30%.0

(.00

).00

*0.00

*$.00


11/33

o el 0;9 de productos no

0.00

$.00

%.00


12/33

$ 30$.'*(0&

'&)3*

303.&(*$3

%03&)

30%.(0(3)

)$'$(

305.%5*5%

$5%&3

30(.$'(('

()0$

y mayor...

a


13/33

* $ 3 % 5 ( & ) ' *0 **

Jra)ca Kbar

Jra)ca Ian


14/33

* $ 3 % 5 ( & ) ' *0 **


15/33


16/33

*$ *3 *% *5 *( *& *) *' $0

$''.*3

30*.$&

303.%*

300.5&

a

'.)*

(o


17/33

*$ *3 *% *5 *( *& *) *' $0

5.*0

0.3'

5.00


18/33


19/33

Se"ana %lientes


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%) Si usted desea anali'ar el co"porta"iento del n6"ero de 1uejas por cl

d) Elabore la (raca , analícela

2a "rafca nos muestra +ue la raccion de productos no conormes "eneradas se enproceso se encuentra -ao control.

El proceso demostro la meora mas si"nifcati,a en la semana 3 ya +ue se acercocontrolado del proceso recordemos +ue estamos "rafcando los no conormes sien

e de-e utilizar la "rafca de control /u/ por+ue analizaremos el numero deatendido "enero un reclamo.

2a "rafca muestra +ue el n4mero de reclamos producidos por cliente atendido secausas +ue "enera los reclamos son no asi"na-les y no se pueden eliminar a meno,aria-ilidad inherente.

* $ 3 % 5 ( & ) '

10.05

0

* $ 3 % 5 ( & ) '

10.05

0

0.05

0.*

0.*5

0.$

Jráco U

C + i s

H i t l e


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e) %-"o aplicaría un análisis de &areto para en2ocar un pro,ecto de "ejo

Para aplicar el Pareto desarrollaremos los si"uientes pasos#*. dentifcar los atri-utos en los cuales se "eneran los reclamos por parte d$. lasifcar los atri-utos incumplidos con respecto a# turno de tra-ao oper3. 6a-ular las recuencias para cada atri-uto

%. 7plicar la herramienta estad!stica Pareto para cada clasifcación5. dentifcar en la "ráfca el $08 de los atri-utos +ue se están incumpliend(. rear y eecutar en primera instancia planes de acción para los atri-utosParetos realizados para cada clasifcación.&. rear y eecutar planes de acción para los atri-utos +ue no están repetidclasifcación.). 9na ,ez eecutados todos los planes de acción y lo"rados los resultadoslos si"uientes atri-utos +ue se incumplen y "eneran reclamos de clientes


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L=M JICF & L=M JICF U

L% L=% LS% L% L=%

0.0)% 0.00( 0.*(5 0.0)% 0.00$

0.0)% 0.0*& 0.*5% 0.0)% 0.0*%

0.0)% 0.00( 0.*(5 0.0)% 0.003

0.0)% 0.0$* 0.*50 0.0)% 0.0*)

0.0)% 0.0*& 0.*53 0.0)% 0.0*5

0.0)% 0.0$) 0.*%3 0.0)% 0.0$5

0.0)% 0.0*( 0.*55 0.0)% 0.0*3

0.0)% 0.0*5 0.*55 0.0)% 0.0*$

0.0)% 0.0** 0.*(0 0.0)% 0.00)

0.0)% 10.003 0.*&5 0.0)% 10.00&

0.0)% 0.005 0.*(( 0.0)% 0.00$0.0)% 0.0*) 0.*53 0.0)% 0.0*5

0.0)% 0.03* 0.*3' 0.0)% 0.0$)

0.0)% 0.005 0.*(( 0.0)% 0.00*

0.0)% 0.00) 0.*(3 0.0)% 0.005

e productos no conormes

na; 1u* tipo de (ráca de control utili'aría?na; 1u* tipo de (ráca de control utili'aría?

manas con el nmero de clientes atendidos por semana! "os datos son

2

2


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iente; 1u* tipo de (ráca de control utili'aría?

cuentra dentro de los limites de control del proceso es decir el

n mayor medida al limite inerior +ue demuestra un comportamientoo lo ideal disminuirlos.

o conormidades por cliente suponiendo +ue a cada cliente

ncuentra dentro de los l!mites de control lo +ue +uiere decir +ue lass +ue se modif+ue el proceso. El proceso esta controlado con

*0 ** *$ *3 *% *5

*0 ** *$ *3 *% *5

2

2


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a?

los clientesrio tipo de reclamo

y "eneran reclamos por parte de los clientes ue se encuentran repetidos en el $08 de las causas de los

s en el $08 de las causas de los Paretos realizados para cada

sperados realizar nue,amente todos los pasos para identifcar


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dia Produccion Reprocesos P fraccion

1 180 27 0!150

2 165 15 0!091

3 205 32 0!156

4 176 18 0!102

5 234 5 0!021

6 192 25 0!1307 156 7 0!045

8 183 21 0!115

9 215 40 0!186

10 225 6 0!027

11 241 12 0!050

12 202 4 0!020

13 187 30 0!160

14 215 24 0!112

15 222 20 0!090

16 193 18 0!09317 204 37 0!181

18 186 24 0!129

19 175 13 0!074

20 170 33 0!194

Sumatoria 3926 411 2.127

Pbarra 0.105 10.5%

a !u" tipo de #raficas se podr$an utii&ar en este caso' Por (u"'

#l diagrama P est$ %asado en el nmero de de&ectos por unidad de inspecci'n prolos gr$&icos P ) * nos permiten tra%ajar con muestras de tama+os di&erentes! #n cuin&lu-an so%re la varia%ilidad de las o%servaciones!

e re,isó la producción completa de -lo+ues dereprocesamientos +ue ueron necesarios. 2a prod


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b +abore as #raficas (ue propone ) determine si e proceso est, o no ba-o con

.a%e se+alar) que se pudiese reali/ar los calculos empleando el diagrama *) los cproceso no parece estar %ajo control estad*stico! se o%servan pro%lemas de puntosdel 100 de los componentes del lote!

* $ 3 % 5 ( & ) '0

0.05

0.*

0.*5

0.$

0.$5

0.$

0.$5


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c u, es e ni/e de caidad de este proceso'

0805 805 + porcenta-e %

09$5 9$5 + porcenta-e de c

& Fraccion o el !o %on2or"e>reprocesos)

Fraccion de lasunidades %on2or"e

* $ 3 % 5 ( & ) '0

0.05

0.*

0.*5


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imites rafica Pbar im

S * S

0!173 0!105 0!036 27 0!150 0!179

0!176 0!105 0!033 15 0!091 0!183

0!169 0!105 0!041 32 0!156 0!175

0!174 0!105 0!035 18 0!102 0!180

0!165 0!105 0!045 5 0!021 0!170

0!171 0!105 0!038 25 0!130 0!1770!178 0!105 0!031 7 0!045 0!185

0!173 0!105 0!037 21 0!115 0!179

0!167 0!105 0!042 40 0!186 0!173

0!166 0!105 0!043 6 0!027 0!172

0!164 0!105 0!046 12 0!050 0!169

0!169 0!105 0!040 4 0!020 0!175

0!172 0!105 0!038 30 0!160 0!178

0!167 0!105 0!042 24 0!112 0!173

0!166 0!105 0!043 20 0!090 0!172

0!171 0!105 0!039 18 0!093 0!1770!169 0!105 0!040 37 0!181 0!175

0!172 0!105 0!037 24 0!129 0!178

0!174 0!105 0!035 13 0!074 0!180

0!175 0!105 0!034 33 0!194 0!181

* barra 0.106

efectospor *nidad

ucida! ( partir del gr$&ico Pbarra) se o%serva que el proceso no parece estar %ajo control estadalquiera de los gr$&icos de control por atri%utos descritos) es posi%le determinar la posi%le e,ist

otor durante los 4ltimos $0 d!as y se re"istró el n4mercción ,ar!a de un d!a a otro como se indica a continuac


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ro estad$stico.

ales est$n %asado en el nmero de de&ectos por unidad de inspecci'n producida! ( partir del gr&uera de control! ado que la muestra de 6 puntos caen &uera de la /ona de control) ser*a conv

*0 ** *$ *3 *% *5 *( *& *) *'

ra)ca & barra

ra)ca U barra


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onforme reprocesos de os bo(ues de motor es de 105%.

idad de proceso es de 895% fraccin de as unidades conformes de os bo(ues de m

*0 ** *$ *3 *% *5 *( *& *) *'


31/33

ites rafica *bar

0!106 0!0330!106 0!0300!106 0!0380!106 0!0330!106 0!042

0!106 0!0360!106 0!0280!106 0!0340!106 0!0400!106 0!0410!106 0!0430!106 0!0380!106 0!0350!106 0!0400!106 0!041

0!106 0!0360!106 0!0380!106 0!0350!106 0!0320!106 0!031

*stico! #s importante notar quencia de causas especiales que

deón#


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$&ico *barra) se o%serva que elniente reali/ar una inspecci'n

$0

0.*&5*$)%%3'

0.*0%()(&0%

0.03%$%%'(%*

0.*'%**&(%&*

0.*)*3)5&(*'

0.*'%**&(%&*


33/33

tor

$0

0.*0(35035*'

0.03*3*%'%$

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