Herramientas Estadisticas
Enviado por Yalaha • 23 de Junio de 2015 • 282 Palabras (2 Páginas) • 295 Visitas
Investiga en fuentes de informaciones adicionales, tales como el libro de texto y Biblioteca digital, sobre otros indicadores usados para medir la calidad en procesos de manufactura, y compáralos con los indicadores del índice de capacidad de proceso y su interpretación.
Realiza un cuadro comparativo describiendo cada uno de los indicadores, así como pros y contras de cada herramienta estadística y cualquier otra característica que consideres importante mencionar.
Herramienta estadística Indicadores Ventajas Desventajas Característica importante
Muestreo Estratificado Muestral • Asegura que en la muestra habrá representantes de todos los estratos.
• Permite muestrear con distintas tasas de muestreo en las diferentes sub-poblaciones de interés. • Necesidad de contar con un marco que tenga información auxiliar.
• Dificultad para crear o formar los estratos.
• Los estimadores no son tan simples. Emplea información auxiliar del marco muestral para crear estratos o grupos homogéneos en una población que se sabe heterogénea.
Diagrama de Ishikawa Causa-Efecto • Puede ser utilizado cuando el proceso no se conoce en detalle.
• Se concentra en el proceso y no en el producto. • En una sola rama se identifican demasiadas causas potenciales.
• Tiende a concentrarse en pequeños detalles del proceso. Obliga a buscar las diferentes causas que afectan el problema bajo el análisis.
Hoja de Verificación Captura, análisis, y control. • Supone un método que proporciona datos fáciles de comprender.
• Reflejan rápidamente las tendencias y patrones subyacentes en los datos. • Se usa como punto de partida para la elaboración de otras herramientas. Reunir datos basados en la observación con el fin de detectar tendencias.
Gráfico de Control Monitorear las variables claves en un intervalo de tiempo. • Resume varios aspectos de la calidad del producto; si es aceptable o no.
• Son fáciles de entender.
• Provee evidencia de problemas de calidad. • Interpretación errónea por errores d los datos.
• Información incompleta debido a la no definición exacta de la información necesaria. Mostrar el comportamiento de un proceso.
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