ENSAYO SOBRE EN LAS CARTAS DE ATRIBUTOS SE ANALIZAN LA PROPORCION DE DEFECTUOSOS, NUMERO DE DEFECTUOSOS, NUMERO DE DEFECTOS Y DEFECTOS POR UNIDAD

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EN LAS CARTAS DE ATRIBUTOS SE ANALIZAN LA PROPORCION DE DEFECTUOSOS, NUMERO DE DEFECTUOSOS, NUMERO DE DEFECTOS Y DEFECTOS POR UNIDAD

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LA VARIABLE QUE SE ANALIZAN EN ESTAS CARTAS SON LAS PROPORCIONES DE ARTICULOS QUE NO CUMPLEN CON  UNOS REQUERIMIENTOS ESPECIFICOS CATEGORIZANDOLOS CON DEFECTUOSOS O NO ACTOS.

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SE PREFIEREN LA CARTA P CUANDO EL TAMAÑO DE SUBGRUPO O DE MUESTRA NO ES CONTANTE ES PREFERIBLE LA CARTA P SOBRE LA NP

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1. LIMITES DE CONTROL

        =0.03538[pic 8]

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        =0.01519

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        =0.06763

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        =0.00348

1. la explicación es que como la distribución de los lotes se encuentra dentro de los límites que son LCS = 20,29  y LCI=1.04  el proceso se encuentra controlado
2. [pic 12]

1. el proceso se encuentra estable los datos no se salen de los límites establecidos
2. es considerable la calidad como aceptable pues como se evidencia en los gráficos anteriores el proceso se comporta de manera aleatoria y controlada de acuerdo a los estándares fijados por los limites .
3. Aplicaría un análisis de Pareto  tomando como variables las fallas que se presenta en proceso de fundición que son piezas incompletas ,porosas y mal formadas determinando cuales de estas falla ocasiona que más piezas se categorizadas como defectuosa teniendo en cuenta cuál de estas cree más problemas, se llevaría a cabo un proceso de mejora del proceso tratando de solucionar esta falla

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1. [pic 14]

1. Los datos se comportan de manera similar pero los límites establecidos anteriormente en el grafico p cambia

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        N=     300                  p=0.03538

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=20.29

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=1.04

        Estos límites demuestran el número de artículos defectuosos que se pueden encontrar en la muestra promedio 300 el número de artículos defectuosos que se pueden encontrar en la muestra va a variar entre 20.29 y 1.04 artículos

1. [pic 18]

En la gráfica notamos que el proceso se encuentra controlada porque los datos no superar los límites

1. El proceso evidencia una estabilidad considerable
2. La carta p y np no demuestra muchas diferencias los datos se comportan de manera similar lo que los diferencia son las proporciones en las que están dados los limites
3. En este caso es mejor aplicar la carta np ,esta es utilizada y es más eficiente cuando se usan tamaños de muestra constantes como en este caso que usamos un tamaño de muestra promedio de 300

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si los datos de un proceso se encuentran dentro de los previsto nos va una evidencia de que el proceso está estable pero también se debe tener que en el proceso no se note algún tipo de tendencia en especial en la forma en que distribuyen los datos

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                                                           =0

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                                                           =0.16138

El lote es normal  el número de defectuosos en la producción de los 100 artículos no se sale de los límites de control establecidos.

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           =0.04566

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          =0.00394

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Los datos se encuentra distribuidos de una manera aleatoria y normal en la mayoría de los datos hay un lote en particular que es el 8

1. El proceso no se encuentra totalmente estable hay un dato que supera el límite de control superior
2. El límite superior nos representa el número máximo de defectos que pueden encontrarse por lote para que el proceso se mantenga estable, el límite superior representa el mínimo de defectos encontrados por lote la línea central representa el promedio de defectos encontrados por lote.
3. Si, podemos evidenciar que a partir del lote 20 el número de defectos encontrados se redujo por debajo del promedio

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1. Se recomienda una carta p
2. El  2.5% debe ser la línea central de la carta de control

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1.   P=0.05                    n=150

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            = 0

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        = 0.1033

1. De acuerdo con los limites hallados en el inciso anterior los datos de los últimos lotes se encuentran en su gran mayoría dentro de los límites establecidos, pero el proceso no está bajo control porque hay datos que superan los límites.
2. P=0.05                n=300[pic 32]

           =0.0122

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        =0.0877

1. El tamaño de las muestras de los lotes influyen el  cálculo de los límites de control pues entre más grande sea el tamaño el rango entre los limites se amplia

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