Post on 11-Apr-2015
CARTAS DE CONTROL PARA
ATRIBUTOS
Cartas p y Cartas c
_____________CARTAS DE CONTROL PARA ATRIBUTOS
Las cartas de control para X y R o X y S, están diseñadas para monitorear los datos cuantitativos de un proceso.
________________________________________________CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS
En ocasiones es necesario medir la calidad de un proceso o la producción de dicho proceso, con base en la aceptación de un atributo.
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Este procedimiento estadístico determina si un proceso es aceptable con base en la proporción y el número de defectos.
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Dos tipos comunes de cartas de control se concentran en la aceptabilidad.
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Cartas p. Miden la proporción de defectos.
Cartas c. Registran el número de defectos por artículo.
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Cartas p. En su construcción simplemente se toma nota de la proporción de artículos defectuosos en una muestra.
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Esta proporción, p es:
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De la misma manera que para las cartas de control para variables, se toman varias muestras obteniéndose varios valores para p.
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La proporción media de defectos para estas varias muestras, se calcula así:
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Este valor promedio de p, sirve como el estimado de π, la proporción de defectos poblacional, en caso de que π sea desconocido.
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La desviación estándar de la proporción de defectos es:
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En el caso muy probable de que π se desconozca σp, se estima mediante Sp, en donde:
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Los límites superior de control [LSCp] y los límites inferiores de control [LICp], se forman a 3σ de distancia por encima y por debajo de la población de defectos.
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Es decir:
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Ejemplo:
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Guitar´s Nightmare, empresa dedicada al rubro de la elaboración de guitarras eléctricas, fabrica un modelo de guitarra especial [Auditory Anihilator].
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Un procedimiento de control de calidad para detectar los defectos en este modelo de guitarra, comprende la selección de 15 muestras [K] diferentes de tamaño n = 40
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El número de defectos en cada muestra se ilustra en la siguiente tabla:
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Solución:
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1. Encontrar la proporción media de defectos.
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2. Establecer los límites de control.
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3. Graficar los límites de control y observar si existe algún punto fuera de control.
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Análisis
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Las muestras 5 (p = 0.675) 12 (p = 0.075) 13 (p = 0.625)
Están claramente fuera de control
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La búsqueda de causas asignables revelaron lo siguiente:
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La muestra 5 se tomo cuando personal clave estaba de vacaciones y fueron reemplazados por empleados menos hábiles.
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La baja producción de defectos en la muestra 12, provino del uso de materias primas superiores, cuando el proveedor no pudo suministrar las materias primas habituales.
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La muestra 13 se tomó cuando la construcción de una nueva planta interrumpió temporalmente el fluido eléctrico, no permitiendo el uso de métodos computarizados.
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