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Aplicación de las gráficas multivariables, CUSUM y pre control


Enviado por   •  18 de Julio de 2016  •  Documentos de Investigación  •  616 Palabras (3 Páginas)  •  800 Visitas

Página 1 de 3

Nombre:

José Fernando Rosique Oramas

Jesús Armando Oribe Montes

Jesús Enrique López Zapata

Matrícula:

AL02760569

Al02733976

Al02672999

Nombre del curso: 

Control Estadístico de Calidad.

Nombre del profesor:

M.A.M. Kristel Cano Galán.

Módulo: 2. Detección y control de la variabilidad en procesos

Actividad: Aplicación de las gráficas multivariables, CUSUM y pre control

Fecha: Jueves, 23 Junio de 2016

Bibliografía:

Rojas, M., Corra, A. y Gutiérrez, F. (2012). Sistema de Control de Gestión. Colombia: Ediciones de la U. ISBN: 978-958-8675-88-6.

Gutiérrez, H. y De la Vara, R. (2013). Control estadístico de la calidad y Seis Sigma (3a ed.). México: McGraw-Hill.

Objetivo:

Identificar la importancia y aplicar las reglas para el uso de las gráficas de precontrol.

Procedimiento:

Parte 1

  1. Realizamos un comparativo y descripción así como ejemplos entre gráficas multivariables, CUSUM y precontrol.

Graficas:

Descripción:

Ejemplo:

Multi variable

Representa gráficamente las relaciones entre los factores y una respuesta. Es una manera de presentar los datos de un análisis de varianza de forma gráfica. Esta grafica es especialmente útil para entender las interacciones.

Variaciones por operarios,  internas, entre piezas, variación de fuente e interna.  

CUSUM

Es una gráfica de control de tiempo ponderado que muestra las sumas acumuladas de las desviaciones de cada valor de la muestra con respecto al valor objetivo.

Sirven para cuestiones médicas por ejemplo: electrocardiogramas

Semáforo

Es utilizada para detectar irregularidades en el proceso, que pueden resultar en la producción de unidades fuera de especificaciones.

Fabricas manufactureras o distintas.

  1. Realizamos ejemplos de gráficas con datos ficticios.

CUSUM

muestra

Mediciones

1

3.925

2

3.675

3

3.745

4

3.35

5

4.4

6

3.4

7

3.77

8

4.55

9

4.35

10

3.6

11

3.65

12

4.54

13

3.35

14

3.954

15

4.054

16

4.534

17

4.45

18

4.876

19

5.23

20

5.44

[pic 2]

Multivariable:

Lote

Torno

Medición (pulg.)

A

1

1.503

A

1

1.51

A

1

1.43

A

1

1.54

A

1

1.5035

B

1

1.5066

B

1

1.5097

B

1

1.5128

B

1

1.5159

B

1

1.519

C

1

1.5221

C

1

1.5252

C

1

1.5283

C

1

1.5314

C

1

1.5345

A

2

1.5376

A

2

1.5407

A

2

1.5438

A

2

1.5469

A

2

1.55

B

2

1.5531

B

2

1.5562

B

2

1.5593

B

2

1.5624

B

2

1.5655

C

2

1.5686

C

2

1.5717

C

2

1.5748

C

2

1.5779

C

2

1.581

[pic 3]

Pre control:

Muestra

Especificaciones de calidad proceso X

Especificaciones o limites

1

10

2

10.5

Rangos

3

11

14

4

11.5

13.5

5

12

13

6

12.5

13

7

13

12.5

8

13.5

12

9

14

10

14.5

11

15

12

15.5

13

16

Parte 2

  1. Realizamos el siguiente ejercicio y respondimos las preguntas.

    Se tiene un proceso que fabrica tornillos de 2”, cuya tolerancia es de más o menos .05”. Se desea aplicar pre control y se cuenta con la siguiente información para el arranque: 2.01, 1.99, 1.98, 1.99, 2.02.
  2. Basándonos en esta información ¿se aprueba el arranque del proceso? Justifiquemos la respuesta.

[pic 4]

  1. Lean el siguiente ejercicio:

    Una fábrica de embutidos acaba de lanzar al mercado un nuevo producto con alta calidad proteica. Dicho producto se manufactura en una máquina automática que está programada para llenar cada tira con la fórmula cárnica especificada con 63.5 gramos de pasta, con una tolerancia de +/-0.5 gr. Para mantener bajo control el proceso de llenado, cada cuatro horas se sacan de forma aleatoria cuatro tiras de la línea de producción y calcula un promedio. Después de varios días, se obtuvieron los datos que se muestran en la siguiente tabla, con los cuales se calcularán los límites bajo las cartas de medias y rangos.

Muestra

X

R

Muestra

X

R

1

63.5

2

9

63.7

1.6

2

63.6

1

10

63.5

1.3

3

63.7

1.7

11

63.3

1.8

4

63.9

0.9

12

63.2

1

5

63.4

1.2

13

63.6

1.8

6

63

1.6

14

63.3

1.5

7

63.2

1.8

15

63.4

1.7

8

63.3

1.3

16

63.4

1.4

 

LSE=2.10

 

L=2.05

2.01,2.02

L=2

1.99,1.98,1.99

L=2

 

L=1.95

 

LIE=1.90

Si se aprueba el arranque del proceso, ya que, todos los tornillos cumplen con los estándares permitidos de calidad.

1

63.5

2

2

63.6

1

3

63.7

1.7

4

63.9

0.9

5

63.4

1.2

6

63

1.6

7

63.2

1.8

8

63.3

1.3

9

63.7

1.6

10

63.5

1.3

11

63.3

1.8

12

63.2

1

13

63.6

1.8

14

63.3

1.5

15

63.4

1.7

16

63.4

1.4

...

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