Analisis, mejora y control de sistemas de calidad
Enviado por Cesar Mendoza • 9 de Octubre de 2018 • Tarea • 666 Palabras (3 Páginas) • 580 Visitas
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Nombre: Cesar Efraín Mendoza Fernández | Matrícula: Al02841261 |
Nombre del curso: Analisis, mejora y control de sistemas de calidad | Nombre del profesor: Prof. Karla Penelope Ponton Munguia |
Módulo: 1 | Actividad: 1 |
Fecha: 05 de octubre 2018 | |
Bibliografía: |
- ¿Cuáles son las seis principales fuentes de variación que pueden ocurrir en una medición?
La variación se puede dividir en dos grupos:
- Variación real del proceso: Se divide en largo y corto plazo
- Variación de medición: Que puede resultar por variación dentro de la muestra, variación de operador o variación gage (Repetibilidad, bias, estabilidad y linealidad)
- ¿Qué es el coeficiente de correlación intraclase y cómo se calcula?
Es un coeficiente que se utiliza para analizar la confiabilidad de las mediciones. Mediante una medida de correlación entre las pruebas que se realizaron, por lo que se utiliza la matriz de covarianza que define la distribución normal de dos variables para el modelo de intraclase está dada por Σ, donde Σ es:
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El valor eigen de Σ correspondiente al eje mayor es λ1 = σy2 (1 + ρ), y el valor eigen correspondiente al eje menor es λ2 = σy2 (1 - ρ); recordando que el valor eigen es la varianza a lo largo de uno de los ejes ortogonales, el índice de discriminación (D) es definido como una relación entre las longitudes del eje mayor y del eje menor:
[pic 3]
Entre menor sea λ2 (dispersión de los datos entre las pruebas) mayor será el valor de índice de discriminación y por ende nuestro sistema de medición será mucho más confiable.
- ¿Para qué nos sirve un estudio de correlación dentro del análisis de variables?
Identificar la fiabilidad de las mediciones y validar los resultados obtenidos en las mediciones. Para poder obtener conclusiones validad en el estudio de un proceso.
- ¿Cuáles son los criterios para D?
Reglas generales cuando se usan índices de discriminación:
- Si D < 2.0, el sistema de medición es insuficiente.
- Si 2.0 ≤ D < 4.0, el sistema de medición requiere probablemente más trabajo.
- Si D ≥ 4.0, el sistema de medición probablemente está funcionando adecuadamente.
- ¿Cuál es el porcentaje de tolerancia y cómo se calcula?
Es otra métrica en la cual se compara la varianza de la distribución del error de medición con el ancho del límite de especificación. Esta métrica es conocida como GRR% (% de Gage R&R)
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- ¿Cuáles son los criterios para el porcentaje de tolerancia?
Donde k = 6.0 o k = 5.15, dependiendo del número de sigmas (σ) que se quiere lograr dentro del proceso.
Posteriormente realiza los siguientes ejercicios en la herramienta Minitab:
- Accede al archivo denominado Correlation Exercise 1.MTW
- Supón que se desea determinar qué etapa (en un proceso de seis etapas) tiene el mayor poder de predicción (relación lineal) con el tiempo de ciclo total del proceso
- Analiza los siguientes datos para determinar cuál es la etapa del proceso que tiene más influencia sobre el tiempo de ciclo total del proceso.
- Elabora un reporte con tu análisis.
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Correlaciones
Total | Step1 | Step2 | Step3 | Step4 | Step5 | |
Step1 | 0.304 | |||||
0.002 | ||||||
Step2 | 0.261 | 0.070 | ||||
0.009 | 0.488 | |||||
Step3 | 0.144 | -0.042 | 0.123 | |||
0.154 | 0.679 | 0.224 | ||||
Step4 | 0.187 | 0.051 | -0.130 | -0.044 | ||
0.063 | 0.618 | 0.198 | 0.665 | |||
Step5 | 0.727 | -0.064 | -0.135 | -0.051 | -0.121 | |
0.000 | 0.529 | 0.180 | 0.614 | 0.229 | ||
Step6 | 0.195 | -0.131 | -0.247 | -0.022 | 0.044 | 0.011 |
0.052 | 0.195 | 0.013 | 0.828 | 0.664 | 0.911 |
Contenido de la celda
Correlación de Pearson
Valor p
Podemos observar que la etapa 5 es la que tiene mayor impacto en el tiempo total del proceso. Por lo que el análisis de esta etapa es vital y disminuir tiempos en la misma, brindaría cambios altamente significativos en el tiempo total del proceso. También se puede determinar que la influencias en el tiempo total de los otros pasos no es tan determínate.
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