Introducción al control estadístico de procesos
Enviado por rczepc88 • 10 de Febrero de 2019 • Apuntes • 1.467 Palabras (6 Páginas) • 893 Visitas
Control estadístico de procesos
Roberto Zepeda Canibilo
Control estadístico de procesos
Instituto IACC
11 de noviembre de 2018
Ejercicio planteado
- Usted es el jefe de operaciones de una planta de productos farmacéuticos. Dentro del proceso de certificación se solicita capacitar a sus colaboradores, ejemplificando con los productos terminados del rubro:
- Explicar el impacto que tiene utilizar gráficas de control dentro de los objetivos estratégicos de calidad y rentabilidad de la empresa. Fundamente su respuesta.
Respuesta
Tiene un gran impacto, ya que, al realizar graficas de control se pueden mostrar la calidad del producto en este caso productos farmacéuticos, con esto se le da un valor agregado a los productos y hacer que los colaboradores se puedan hacer parte del producto, empapándose de la esencia de lo que quiere la compañía productora, la calidad del producto final y así competir con otras compañías del mismo rubro y también que sea sustentable en el tiempo.
En una empresa productora lo principal es que el producto se venda pero para llegar a los consumidores se deben hacer estrategias de marketing y también para eso estan las gráficas de control, mostrar el producto final y hacia que segmento va dirigido, si va a ser un producto genérico o de marca, o si va a ser un accidente científico, como lo es el producto CICATRICURE, por ejemplo, o algunos antidepresivos que tienen como efecto secundario ayudar en la eyaculación precoz.
En conclusión mostrar a todos el producto final y compararlo y decir las ventajas que tiene con respecto a los competidores. Para eso las gráficas de control son una excelente herramienta.
- De acuerdo con los contenidos de la semana 2, realizar un cuadro comparativo con al menos tres diferencias de las gráficas de control por variables y atributos.
Diferencias de las gráficas de control por variables y atributos | |
Graficas de control por variables | Graficas de control por atributos |
Se obtiene más información de cada unidad | Solo se puede medir un conjunto de características a las vez |
Es necesario anotar el resultado de cada medición | Aplicable para cualquier dato a medir |
Se requiere personal más capacitado para determinar o interpretar los datos obtenidos | Es más fácil de interpretar los resultados |
Algunos datos no son observables como variables | Aplicable aunque no se conozca la distribución de la cual se sacan las características |
- Las especificaciones de un yogurt indican que cada envase debe contener un peso neto de 4 onzas. La nueva adquisición de la planta es la máquina que llena los productos en los envases. El coordinador de operaciones debe asegurarse que la máquina está calibrada correctamente. Por esta razón toma una muestra de n = 8 envases y registra el promedio y el rango en onzas para cada muestra. A continuación, se presentan los datos de las muestras:
[pic 1]
[pic 2]
Determine lo siguiente:
- Límite superior del rango se debe utilizar: UCLR
[pic 3]
De acuerdo a esto se tiene:
D4 = 1,864
Media del rango = 0,505
Límite superior del rango = D4 x Media del rango = 1,864 x 0,505 = 0,94132
- Límite inferior del rango se debe utilizar: LCLR
[pic 4]
De acuerdo a esto se tiene:
D3 = 0,136
Medio del rango = 0,505
Límite inferior del rango = D3 x Media del rango = 0,136 x 0,505 = 0,06868
Muestra | LCL | UCL | Rango | Promedio del rango |
1 | 0,068 | 0,941 | 0,41 | 0,505 |
2 | 0,068 | 0,941 | 0,55 | 0,505 |
3 | 0,068 | 0,941 | 0,44 | 0,505 |
4 | 0,068 | 0,941 | 0,48 | 0,505 |
5 | 0,068 | 0,941 | 0,56 | 0,505 |
6 | 0,068 | 0,941 | 0,62 | 0,505 |
7 | 0,068 | 0,941 | 0,54 | 0,505 |
8 | 0,068 | 0,941 | 0,44 | 0,505 |
- Elaborar gráfica R
[pic 5]
- El límite superior de la media: UCL[pic 6]
[pic 7]
Media del rango = 0,505
A2 = 0,373
[pic 8]= 4,03
UCL[pic 9]= [pic 10]= 4,03 + 0,373 x 0,505 =
UCL[pic 11]= 4,218 = Límite superior de la media de onzas de yogurt
El límite inferior de la media: LCL[pic 12]
[pic 13]
Media del rango = 0,505
A2 = 0,373
[pic 14]= 4,03
LCL[pic 15]= [pic 16] = 4,03 - 0,373 x 0,505 =
LCL[pic 17]= 3,841 = Límite inferior de la media de onzas de yogurt
Muestra | LCL[pic 18] | UCL[pic 19] | Muestra | Promedio muestra |
1 | 3,841 | 4,218 | 4,00 | 4,03 |
2 | 3,841 | 4,218 | 4,16 | 4,03 |
3 | 3,841 | 4,218 | 3,99 | 4,03 |
4 | 3,841 | 4,218 | 4,00 | 4,03 |
5 | 3,841 | 4,218 | 4,17 | 4,03 |
6 | 3,841 | 4,218 | 3,93 | 4,03 |
7 | 3,841 | 4,218 | 3,98 | 4,03 |
8 | 3,841 | 4,218 | 4,01 | 4,03 |
...