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INSTITUTO TECNOLÓGICO DE ORIZABA Presenta: Dr. Hilarión Muñoz Contreras/Dra. María Eloísa Gurruchaga Rodríguez/Dr. Luis Carlos Flores Ávila/Ing. Carlos Orestes Candelas Zamorano/Ing. Mariam G. Guzzi Trujillo Octubre/2012 Congreso Nacional de Ingenierías

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INSTITUTO TECNOLÓGICO DE ORIZABA

Presenta:Dr. Hilarión Muñoz Contreras/Dra. María Eloísa Gurruchaga Rodríguez/Dr. Luis Carlos Flores Ávila/Ing. Carlos Orestes Candelas Zamorano/Ing. Mariam G. Guzzi Trujillo

Octubre/2012

Congreso Nacional de Ingenierías

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IntroducciónRecolección de DatosLas 7 Herramientas

Básicas

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Las 7 herramientas básicas denominadas porel Dr. Kaoru Ishikawa son herramientasestadísticas para la administración industrialy grandes colaboradoras para el Control Totalde la Calidad

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Proceso

DatosAnálisis EstadísticoInformación

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Dat

os • Característica de

Calidad

• Costo

• Cantidad

• Seguridad

• AccidentesP

ara • La calidad de

materiales

• Las condiciones de operaciones

• La cantidad producida

• El número de procesos

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CONCEPTOS

EXPERIENCIA

DATOS

*Juicios Correctos

*Decisiones Adecuadas

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Datos

¿Existen?

Sí, ¿para qué?

No, ¿por qué no se recopilan?

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¿Qué datos recopilar?

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Definir el propósito de los datos

Consignar claramente la historia de los datos: ¿Qué?, ¿Por

qué?, ¿Cuándo?, ¿Dónde? Y ¿Cómo?

Recopilar datos de la relación entre la calidad

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Mano de Obra

Materiales

Métodos

Máquinas

Mantenimiento

Entorno

Administración

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Es la herramienta que se utiliza pararecolectar datos en un formato lógico, es laherramienta de transición entre la recolecciónde datos y el uso de técnicas más elaboradas.

Su objetivo es lograr que el usuario este encapacidad de reunir y organizar datos en unformato para un análisis eficiente y fácil.

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Proporciona registros históricos

Traduce las opiniones en datos

Facilita el inicio del pensamiento

estadístico

Medio para registrar de manera eficiente los

datos

Sirve

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1 • Definir Problema

2 • Cómo recolectar

3 • Estime el total de muestra

4 • Decida el formato

5 • Escriba los Datos

6 • Verifique

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1. Hoja para registro de datos:

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Hoja de Verificación(Inspección Final)

Producto:_________________ Fecha:___________________

Sección:__________________ Inspector:________________

Total Inspeccionado:________ Lote No:_________________

Observaciones:_______________________________________

Tipo de Defecto Cuenta SubTotal

… … …

TOTAL … …

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2. Hoja de localización:

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Hoja de localización de defectos

MODELO 14 PC

Fecha: 26/Sep/2012 Responsable: COCZ

Comentarios: 1. Sensor no funciona2.Manija Floja

2

1

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3. Lista de Verificación

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HOJA DE REPARTO-MUEBLERÍA “Y”

Responsable: MGZ Camión: ITO12 Fecha: 26/Sep/12

Lugar a repartir Día: Jueves

Verificación Comentarios

Col. Modelo X

Col. Centro X

Col. Barrio Nuevo X

Col. San José ------------ Inundación

Col. R. Alvarado X

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RESTAURANTE BUHO Suc. Plaza Valle

Fecha:25/Septiembre/2012 Turno:Matutino

Observador: Luis Pérez

Tiempo(Minutos) Conteo Frecuencia

0-2 8

2-4 13

4-6 15

6-8 9

8-10 5

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EXCEL

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La estratificación es una clasificación poralgún elemento en común, para analizarlos ypoder determinar con más facilidad lascausas del comportamiento de algunacaracterística de calidad.

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Utilidad:

Para identificar la causa que tiene

mayor influencia en la variación

Comprender de mejor forma un

grupo de datos y ayudará a

identificar las causas del problema

Examinar la diferencia en los

parámetros estadísticos entre

estratos

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5

Comparar la característica de calidad de los estratos con la del total

4

Volver a subdividir los datos de los estratos

3

Clasificar en grupos la causa probable(Proceso, material, línea de producción)

2

Considerar la causa de la dispersión

1

Determinar las características específicas que se quieren considerar(Horas, producción, etc)

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Se específica que el número de encuestasdiarias que debe hacer una empleada de unaagencia de mercadotecnia es de al menos 92.Se tienen 3 empleadas (A,B y C), y se tomóuna muestra de 23 mediciones proviniendo 8de la empleada A, 6 de la empleada B y nuevede la empleada C.

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Una gráfica de la distribución de un conjuntode medidas. Un histograma es un tipoespecial de gráfica de barras que despliega lavariabilidad dentro de un proceso. Unhistograma toma datos variables (tales comoalturas, pesos, densidades, tiempo, temperaturas, etc.) y despliega su distribución.

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Realizar seguimiento del proceso

Revisión rápida de variabilidad

Seleccionar el siguiente producto o servicio a mejorar

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0

1

2

3

4

5

6

7

0--5 6--10 11--15 16--20 21--25 26--30 31--35

Histograma

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Límite Intervalo

Clases

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1. Después de la recolección de datos, contarel número de puntos de datos (n) en sumuestra.

2. Determinar el rango, R, para todo elconjunto de datos al restar el valor menor delos datos del mayor.

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3. Determinar el número de intervalos, denotados como K.

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Puntos de Datos

Intervalos

30-50 5-7

51-100 6-10

101-250 7-12

Más de 250 10-20

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4. Determinar la extensión del intervalo llamado longitud de clase, L. La fórmula sencilla.

5. Construir los intervalos. Tomar la medida individual más pequeña en el conjunto de datos.

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Limite Inferior Limite Superior

Valor Mínimo Valor Mínimo + L

Lim. Sup. Ant.+ Unidad Lim. Inf. Actual + L

… …

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6. Calcular el punto medio de clase también llamado marca de clase.

7. Calcular las frecuencias absolutas de clase.

Marca de Clase

(Lim. Inf.+Lim. Sup.)/2

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0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

Se tienen dos poblaciones de datos y se debe buscarla causa de los datos aislados

INSULA

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0

1

2

3

4

5

6

7

8

Hay un error de medición o datos falseados

COLINA

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0

1

2

3

4

5

6

7

Hay algún error en el intervalo de clase, quizá no se redondeó bien o hay un error del personal.

PEINE O SIERRA

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Se han recogido datos sobre el tiempo devida de las pilas eléctricas del tipo AAproducidas por la empresa VOLTA. Para lamuestra de 200 pilas se procedió a registrar elnúmero de horas en que suministraronenergía eléctrica.

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Es una gráfica que representa en formaordenada el grado de importancia que tienenlos diferentes factores en un determinadoproblema, tomando en consideración lafrecuencia con que ocurre cada uno de dichosfactores.

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Sirve para:

Pocos Vitales

Costos Comparar

Mejora

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Tipo de Defecto Número de Defectos

Compresor 49

Rayaduras 20

Termostato 39

Manchas 36

Empaques 119

Condensador 26

Puerta desalineada 21

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El instrumento que permite tener unpanorama global del problema y visualizar lasrelaciones que tienen las causas entre sí y consu efecto.

Muestra la relación sistemática entre unresultado fijo y sus causas. Utiliza como basede su estructura las afectantes de la calidad

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Característica de Calidad

Longitud, % Defectos, etc. Efecto

Factores Trabajadores, Diámetros, etc. Causas

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Utilidad

Mejorar proceso en calidad, eficiencia, etc.

Localizar quejas, defecto o anormalidades.

Establecer nuevos procedimientos, puntos de

control.

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Muda: Desperdicio

Mura: Inconsistencias

Muri: Trabajo Tensionante

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MANO DE OBRA

• Muda: Tiempo Ocioso

• Mura: Falta de Capacitación

• Muri: Operaciones Monótonas

MATERIALES

• Muda: Mal Manejo de Materiales

• Mura: Control Deficiente de Requerimiento de Materiales

• Muri: Manejo de Materiales Peligrosos

MAQUINARIA

• Muda: Tecnología Sobrada

• Mura: Subutilización de Máquinas

• Muri: Utilización de Maquinaria Peligrosa

MÉTODOS

• Muda: Exceso de procesamiento

• Mura: Falta de Especificaciones

• Muri: Manejo Excesivo de Información

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Modelo de análisis de dispersiones

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EFECTO

Maquinaria MétodosMano de

Obra

Mantto.EntornoMateriales

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Modelo según el proceso de producción

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Material Fabricación Corrección Desbaste

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Es un diagrama que sirve para examinar si unproceso se encuentra en una condiciónestable, o para asegurar que se mantenga enesta condición.

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5

8

11

14

17

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Fre

cue

nci

a

Tiempo

Gráfico de Control

LC

LS

LImedia

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Medidas de Tendencia

Central

Media

Mediana

Medidas de Dispersión

Rango

Varianza

Desviación Estándar

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Sirve Para:

Determinar el estado de control de un proceso

Diagnostica el comportamiento en el tiempo

Indicativo del estado de un proceso

Permite identificar las fuentes de variación

Herramienta de detección de problemas

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Gráficas de control para variables Gráficas de control por atributos

Gráfica X-R (Promedios y rangos) Gráfica p(Porcentaje de defectuosos)

Gráfica X-S(Promedios y Desviación) Gráfica np(Número de defectuosos)

Gráficas x-R(Medianas y rangos) Gráfica c(Número de defectuosos por área)

Gráficas X-R (Lecturas y Rango) Gráfica u(Porcentaje de defectos por área)

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Gráficas de Control

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1.Puntos Fuera de Control

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2.Tendencias Continuas

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Gráficas de Control

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3. Cambio repentino de Nivel

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Gráficas de Control

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4. Ciclos

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Gráficas de Control

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5. Inestabilidad

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Gráficas de Control

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Gráficas de Promedios y Rangos

Muestra el comportamiento de lamedia(posición) y la variación(dispersión) decierta característica de calidad.

Busca evaluar, controlar y mejorar lacaracterística de calidad, desde el punto devista del ajuste de su posición y la reducción desu variación con respecto al objetivo.

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Gráficas de Control

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Gráficas de Promedios y Rangos

1 • Reunión de datos (>100)

2 • Divida los datos en subgrupos (2 a 5 muestras)

3 • Registrar en una hoja de verificación

4 • Hallar la media y rango de cada subgrupo

5 • Calcular media y rango general

6 • Calcular los límites de control (coeficientes)

7 • Construir las gráficas de control

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Gráficas de Control

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Gráficas de Promedios y Rangos Gráficas de Control

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Es el instrumento estadístico que sirve paraestudiar el comportamiento de unproceso, considerando como indicador de lavariabilidad la desviación estándar.

Más sensible a los cambios pequeños que lagráfica de promedios-rangos.

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Gráfica de Promedios y Desviaciones Gráficas de Control

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Gráfica de Promedios y Desviaciones

Reunir Datos

Dividir en subgrupos (>10 datos)

Registrar en hoja de verificación

Hallar los estimadores de cada subgrupo

Calcular estimadores generales

Calcular los límites de control

Elaborar gráfica de control

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Gráficas de Control

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Gráfica de Promedios y Desviaciones Gráficas de Control

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Es la herramienta estadística que permite evaluar el comportamiento del proceso a partir de la mediana y del rango.

Se sugiere utilizarse en procesos estables, ya que la información será mucho más eficiente. No revela tanta información como las gráficas anteriores.

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Gráfica de Medianas y Rangos Gráficas de Control

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Gráfica de Medianas y Rangos

Reunión de Datos

• Hacer subgrupos (5 datos)

Registrar en Hoja de Verificación

• Calcular estimadores por subgrupo

Encontrar estimadores generales

• Obtener los límites de control

Construir gráficas de control

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Gráficas de Control

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Gráfica de Medianas y Rangos Gráficas de Control

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Las lecturas individuales se acompañan de unagráfica de rangos para ver la variabilidad de lacaracterística de calidad.

En algunos casos la formación de subgrupos noes efectivo, ya sea por: tiempo, pruebasdestructivas o costosas.

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Gráfica de Lecturas Individuales y Rangos Gráficas de Control

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Gráfica de Lecturas Individuales y Rangos

Obtener Datos (s/subgrupos)

Aplicar Rango Móvil

Calcular Media de los Rangos (Limite Central)

Aplicar los Límites de control

Construir la Gráfica

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Gráficas de Control

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Gráfica de Lecturas Individuales y Rangos Gráficas de Control

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Gráfica p: Porcentaje de defectos

Atributo

Muestras

Averiguar

Alerta

Descubrir

Causas Especiales

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Gráficas de Control

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1. Cuándo y cómo recoger los datos

2. Organizar en un Check List(Criterio)

3.Calcular el tamaño promedio de los subgrupos

4. Se calculan los Límites de control

5.Construir Gráfica

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Gráfica p: Porcentaje de defectos Gráficas de Control

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Gráfica p: Porcentaje de defectos Gráficas de Control

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Gráfica np: Número de Defectuosos

Graficar unidades no conformes

Muestras suficientemente grandes(>50)

Conocer causas de re trabajos

Obtener registro de varias características de operación

Investigar el curso de un defecto

Detectar causas especiales

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Gráficas de Control

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Gráfica np: Número de Defectuosos

Recoger Datos

Poner en una Hoja de Verificación

Calcular el número de defectuosos

Obtener los Límites de control

Construir Gráfica

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Gráficas de Control

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Gráfica np: Número de Defectuosos

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Gráficas de Control

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En algunos procesos interesa medir la cantidadde defectos que presentan las unidades deproducto que se están fabricando. Los defectospueden ser de diferentes tipos y se cuenta eltotal de todos estos defectos en la unidadinspeccionada.

Se debe utilizar cuando la unidadinspeccionada se mantiene constante.

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Gráfica c: Defectos por unidad Gráficas de Control

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ProcesoProducto

Final

Inspección por

Producto

Número de

Defectos

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Gráfica c: Defectos por unidad Gráficas de Control

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Sirve

Determinar defectos

InformarReducir costos

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Gráfica c: Defectos por unidad Gráficas de Control

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Determinar Unidad

Inspeccionada

Contabilizar Defectos

Calcular Límites de

Control

Elaborar Grafica

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Gráfica c: Defectos por unidad Gráficas de Control

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Gráfica c: Defectos por unidad Gráficas de Control

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La gráfica es una variación de la gráfica c.Si el área de oportunidad para laocurrencia de defectos no permanececonstante, la gráfica u debe usarse enlugar de la gráfica c.

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Gráfica u: Defectos por área de oportunidad Gráficas de Control

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Gráfica u: Defectos por área de oportunidad

1• Determinar las muestras

2• Contabilizar defectos para cada muestra

3• Calcular los límites de control para cada muestra

4• Construir la gráfica de control

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Gráficas de Control

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Gráfica u: Defectos por área de oportunidad Gráficas de Control

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Busca demostrar visualmente si existe o norelación entre dos variables y si la relaciónes directa o inversamente proporcional

Los métodos gráficos anteriores sólo hacenreferencia a una característica de calidad(univariados). El de dispersión es unaherramienta utilizada como frecuenciacuando se desea realizar un estudio entre 2características de calidad.

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Diagrama de Dispersión

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Puede referirse:Una

característica de calidad y un

factor que incide sobre

ella

Dos características

de calidad relacionadas

Dos factores relacionados con una sola

característica

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Indica si dos variables (factores o

características de calidad) están relacionadas

Proporciona la posibilidad de

reconocer fácilmente relaciones causa/efecto

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Método Gráfico

Recolectar n parejas de datos (X,Y) (n>25)

Graficar las parejas de datos

Documentar el gráfico

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Diagrama de Dispersión

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Método Gráfico Diagrama de Dispersión

0

5

10

15

20

25

0 5 10 15 20 25

Diagrama de Dispersión

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Método Gráfico Diagrama de Dispersión

0

5

10

15

20

25

0 5 10 15 20 25

Diagrama de Dispersión

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Método Gráfico Diagrama de Dispersión

0

5

10

15

20

25

0 5 10 15 20 25

Diagrama de Dispersión

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Método Gráfico Diagrama de Dispersión

0

5

10

15

20

25

0 5 10 15 20 25

Diagrama de Dispersión

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Coeficiente de Correlación

Proporciona una medida del grado derelación entre dos variables.

Se utiliza cuando el método gráfico no es tanrevelador.

Se dice que cuando r(coeficiente decorrelación) se acerca a -1 o a 1 la relación esperfecta, y mientras se acerca a 0 es nula.

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Diagrama de Dispersión

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Coeficiente de Correlación

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Diagrama de Dispersión

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Método de la Mediana

Este es un método muy sencillo en el cual sepuede definir si hay o no correlación , cosaque no permite el método gráfico pero quesí se logra con el método de correlación, laventaja del método a estudiar es que elcálculo es mucho más fácil.

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Diagrama de Dispersión

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Método de la Mediana

1. Graficar el diagrama de dispersión igual que en el método gráfico

2. Graficar las medianas tanto de (x) como de (y), con esto se formará uncuadrante dentro del diagrama.

3. Numerar los cuadrantes empezando por el extremo superior derecho (I,II,III yIV). En sentido contrario de las manecillas del reloj. Contar los puntos

4. Determine la cantidad de puntos de II y IV, y N( cantidad total de datos menosla cantidad de puntos sobre la línea).

5. Compare la cantidad total de puntos de II y IV con la columna “cantidad límitede puntos”. Si la cantidad de puntos de ambos sectores es menor que el límiteexiste correlación.

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Diagrama de Dispersión

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1

• Obtener las medianas de las 2 variables

2• Trazar el cuadrante

3• Contar los puntos en cada cuadrante

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Método de la Mediana II Diagrama de Dispersión

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23/10/2012 Instituto Tecnológico de Orizaba

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