Actividad 2 Control estadístico de calidad
Enviado por Miguel Espinosa • 4 de Junio de 2018 • Trabajo • 427 Palabras (2 Páginas) • 857 Visitas
Nombre: Miguel Alejandro Espinosa Velázquez | Matrícula: 2823351 |
Nombre del curso: Control estadístico de calidad | Nombre del profesor: Luis Armando García Guzmán |
Módulo: I | Actividad: Actividad 2 |
Fecha: 6/1/2018 | |
Bibliografía: Manufacturingterms.com. (n.d.). PPK. Retrieved June 1, 2018, from https://www.manufacturingterms.com/Spanish/Ppk.html Minitab.com. (n.d.). Ejemplo de Gráfica de probabilidad. Retrieved June 1, 2018, from https://support.minitab.com/es-mx/minitab/18/help-and-how-to/graphs/how-to/probability-plot/before-you-start/example/ Tecmilenio.mx. (n.d.). Capacidad, estabilidad y aplicación de las gráficas de control en los procesos. Retrieved June 1, 2018, from |
Objetivo:
Desarrollar la actividad marcada como “Tarea 2 o ejercicio 2”
Procedimiento:
De acuerdo a blackboard:[pic 2]
“El gerente de producción de la fábrica “Chocolates la Trufa”, desea conocer el comportamiento de la temperatura de horneado de un nuevo producto que lanzará al mercado. La característica principal de este producto es que está endulzado con miel, por lo que una variable crítica a controlar es la temperatura de horneado para evitar cambios en el sabor y color del producto terminado. Los límites especificados son: LIE 100°C y LSE 109°C.
El gerente tiene contemplado cambiar el horno actual si este no garantiza un proceso de horneado estable. A continuación, se muestran las temperaturas obtenidas en tres días, se tomaron las lecturas cada hora:”
De acuerdo a “manufacturingterms.com” el término “ppk” mostrado en el análisis que se muestra en la sección “Grafica de capacidad” es 0.27 (<1.00) por lo tanto el proceso no es capaz de satisfacer ambos limites solicitados por el cliente. [pic 3]
Si se compara la distribución de las muestras contra la curva de bell de la distribución normal en el “Histograma de capacidad” se aprecia que las distribuciones de las muestras del proceso están, no solo alejadas por más de 1 desviación estándar de la media, sino además la mayor cantidad de las muestras que superan el valor de la media sugerida en base a los límites del cliente están totalmente fuera de especificación.
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