Graficos Control EstadIstico Calidad
23
Diagrama de Pareto Práctica Número 2 Causa Frecuencia Minutos perdidos % Acumulado a 202 41 41 b 114 23 65 c 92 19 84 d 45 9 93 e 19 4 97 f 16 3 100 488 Causa Frecuencia % Acumulado a 202 41 b 114 65 c 92 84 d 45 93 e 19 97 f 16 100 488 a 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450
-
Upload
rodolfo-barbosa -
Category
Documents
-
view
256 -
download
9
description
CONTROL DE CALIDAD
Transcript of Graficos Control EstadIstico Calidad
Diagrama de ParetoPráctica Número 2
Causa Frecuencia Minutos perdidos % % Acumuladoa 202 41 41b 114 23 65c 92 19 84d 45 9 93e 19 4 97f 16 3 100
488
Causa Frecuencia % Acumuladoa 202 41b 114 65c 92 84d 45 93e 19 97f 16 100
488
a b c d e f0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Diagrama de Pareto
Column B
Ejemplo 1
a b c d e f0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Diagrama de Pareto
Column B
Ejemplo 1
GRAFICA DE CONTROL X-R
Datos acerca de los anillos de pistón forjados
# muestraOBSERVACIONES
1 74.030 74.002 74.019 73.9922 73.995 73.992 74.001 74.0113 73.988 74.024 74.021 74.0054 74.002 73.996 73.993 74.0155 73.992 74.007 74.015 73.9896 74.009 73.994 73.997 73.9857 73.995 74.006 73.994 74.0008 73.985 74.003 73.993 74.0159 74.008 73.995 74.009 74.005
10 73.990 74.000 73.990 74.00711 73.994 73.998 73.994 73.99512 74.004 74.000 74.007 74.00013 73.983 74.002 73.998 73.99714 74.006 73.967 73.994 74.00015 74.012 74.014 73.998 73.99916 74.000 73.984 74.005 73.99817 73.994 74.012 73.986 74.00518 74.006 74.010 74.018 74.00319 73.984 74.002 74.003 74.00520 74.000 74.010 74.013 74.02021 73.988 74.001 74.009 74.00522 74.004 73.999 73.990 74.00623 74.010 73.989 73.990 74.00924 74.015 74.008 73.993 74.000
25 73.982 73.984 73.995 74.017
m: número de muestras
m= 5 Limites de R
n:tamaño de las muestras
n= 5 LSC= 0.048
0.577
0
2.114 LIC = 0
Tabla para R
Rango LIC LC LSC0.038 0 0.023 0.0480.019 0 0.023 0.0480.036 0 0.023 0.0480.022 0 0.023 0.0480.026 0 0.023 0.0480.024 0 0.023 0.0480.012 0 0.023 0.048
0.03 0 0.023 0.0480.014 0 0.023 0.0480.017 0 0.023 0.0480.008 0 0.023 0.0480.011 0 0.023 0.0480.029 0 0.023 0.0480.039 0 0.023 0.048
LSC=RD4
A2 =D3 = LIC=RD3
D4 =
0.016 0 0.023 0.0480.021 0 0.023 0.0480.026 0 0.023 0.0480.018 0 0.023 0.0480.021 0 0.023 0.048
0.02 0 0.023 0.0480.021 0 0.023 0.0480.019 0 0.023 0.0480.025 0 0.023 0.0480.022 0 0.023 0.0480.035 0 0.023 0.0480.023
Media Rango
OBSERVACIONES X R MAX MIN74.008 74.010 0.038 74.030 73.99274.004 74.001 0.019 74.011 73.99274.002 74.008 0.036 74.024 73.98874.009 74.003 0.022 74.015 73.99374.014 74.003 0.026 74.015 73.98973.993 73.996 0.024 74.009 73.98574.005 74.000 0.012 74.006 73.99473.988 73.997 0.030 74.015 73.98574.004 74.004 0.014 74.009 73.99573.995 73.996 0.017 74.007 73.99073.990 73.994 0.008 73.998 73.99073.996 74.001 0.011 74.007 73.99674.012 73.998 0.029 74.012 73.98373.984 73.990 0.039 74.006 73.96774.007 74.006 0.016 74.014 73.99873.996 73.997 0.021 74.005 73.98474.005 74.000 0.026 74.012 73.98674.000 74.007 0.018 74.018 74.00073.997 73.998 0.021 74.005 73.98474.003 74.009 0.020 74.020 74.00073.996 74.000 0.021 74.009 73.98874.009 74.002 0.019 74.009 73.99074.014 74.002 0.025 74.014 73.98974.010 74.005 0.022 74.015 73.993
74.013 73.998 0.035 74.017 73.98274.001 0.023
media de Xmedia RLimites de X
LSC = 74.014
LIC=X-A2*R
LIC = 73.988
Tabla para X
Media LIC LC LSC74.010 73.988 74.001 74.01474.001 73.988 74.001 74.01474.008 73.988 74.001 74.01474.003 73.988 74.001 74.01474.003 73.988 74.001 74.01473.996 73.988 74.001 74.01474.000 73.988 74.001 74.01473.997 73.988 74.001 74.01474.004 73.988 74.001 74.01473.996 73.988 74.001 74.01473.994 73.988 74.001 74.01474.001 73.988 74.001 74.01473.998 73.988 74.001 74.01473.990 73.988 74.001 74.014
LSC= X+A2*R
74.006 73.988 74.001 74.01473.997 73.988 74.001 74.01474.000 73.988 74.001 74.01474.007 73.988 74.001 74.01473.998 73.988 74.001 74.01474.009 73.988 74.001 74.01474.000 73.988 74.001 74.01474.002 73.988 74.001 74.01474.002 73.988 74.001 74.01474.005 73.988 74.001 74.01473.998 73.988 74.001 74.01474.001
Media de Media
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 250
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
0.06
Gráfico de control de rango
Rango
LIC
LC
LSC
Subgrupos
Rang
o
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 2573.970
73.975
73.980
73.985
73.990
73.995
74.000
74.005
74.010
74.015
74.020
Gráfico de Medias
Media
LIC
LC
LSC
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 2573.970
73.975
73.980
73.985
73.990
73.995
74.000
74.005
74.010
74.015
74.020
Gráfico de Medias
Media
LIC
LC
LSC
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 250
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
0.06
Gráfico de control de rango
Rango
LIC
LC
LSC
Subgrupos
Rang
o
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 2573.970
73.975
73.980
73.985
73.990
73.995
74.000
74.005
74.010
74.015
74.020
Gráfico de Medias
Media
LIC
LC
LSC
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 2573.970
73.975
73.980
73.985
73.990
73.995
74.000
74.005
74.010
74.015
74.020
Gráfico de Medias
Media
LIC
LC
LSC
GRAFICO DE CONTROL NP
n=100
Variación del número de items defectuosos en una muestra de tamaño constante1 2 3 4 5 6
n 100 100 100 100 100 100d 5 2 7 3 6 2p 0.05 0.02 0.07 0.03 0.06 0.02
n: tamaño de la muestra Limite Superior de controld: número de piezas defectuosas en cada muestra
p: proporción de piezas defectuosas por muestra (p= d/n)m= número de muestras∑ pi= Sumatoria de las proporciones Limite Inferior de controlentonces m= 6P:media de las proporcionesP=(1/m)*∑ pi Dado que el limite inferiro de control no puedeP 0.04167 ser un número negativo, se asume como LIC el
menor valor posible, entonces LIC=0NP= P*n
NP= número medio Tabla de valoresn= 100 DefectLSC LIC NPNP 4.1667 5 10.161 0 4.167
2 10.161 0 4.1677 10.161 0 4.1673 10.161 0 4.1676 10.161 0 4.1672 10.161 0 4.1671 2 3 4 5 6
0
2
4
6
8
10
12
Defectuosos
LSC
LIC
NP
Variación del número de items defectuosos en una muestra de tamaño constante
0.25 √
Limite Superior de controlLSC= NP+[3√ NP*(1-P)]
LCS 10.1615 10.16145607
Limite Inferior de controlLIC=NP-[3√ NP*(1-P)]LIC -1.8281
Dado que el limite inferiro de control no puedeser un número negativo, se asume como LIC el
1 2 3 4 5 60
2
4
6
8
10
12
Defectuosos
LSC
LIC
NP
1 2 3 4 5 60
2
4
6
8
10
12
Defectuosos
LSC
LIC
NP
Restaurante y=ventas trimestrales x=población estudiantil Valor estimado (Pronosticado)0 60
1 58 2 702 105 6 903 88 8 1004 118 8 1005 117 12 1206 137 16 1407 157 20 1608 169 20 1609 149 22 170
10 202 26 190Correlación= 0.950122955204408 10 110
Regresión= Resumen
Estadísticas de la regresiónCoeficiente de correlación múltiple 0.950122955204408Coeficiente de determinación R^2 0.902733630006357R^2 ajustado 0.890575333757152Error típico 13.8293166859393Observaciones 10
ANÁLISIS DE VARIANZAGrados de libertad Suma de cuadrados
Regresión 1 14200Residuos 8 1530Total 9 15730
Coeficientes Error típicob0 Intercepción 60 9.22603480970342b1 Variable X 1 5 0.580265238041082
3. Pronostique para cada población estudiantil incluyendo la solicitada que es 10
4. Realice la gráfica tomando en cuenta las ventas trimestrales y el valor estimado (pronóstico)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 100
50
100
150
200
Ventas Trimes-trales
Población Estudiantil
C13
Gateway: OBSERVACIONES DE LA REGRESION=10 COMO LA PROYECCION DE LA POBLACION
Valor estimado (Pronosticado)A continuación se presentan las ventas trimestrales en miles de dólares de diez restaurantes localizados cerca de una
Universidad y la población estudiantil en miles que acude a dichos restaurantes:
Calcule el coeficiente de correlación, elabore la ecuación de la regresión y pronostique las ventas trimestrales para una población estudiantil de 10
Promedio de los cuadrados F Valor crítico de F14200 74.248366 2.548866285E-05
191.25
Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95% Inferior 95.0%6.5033355322804 0.00018744 38.724725577286 81.2752744 38.72472557738.6167491557473 2.54887E-05 3.661905961562 6.33809404 3.66190596156
1 2 3 4 5 6 7 8 9 100
50
100
150
200
Ventas Trimes-trales
Población Estudiantil
A continuación se presentan las ventas trimestrales en miles de dólares de diez restaurantes localizados cerca de una
Universidad y la población estudiantil en miles que acude a dichos restaurantes:
Calcule el coeficiente de correlación, elabore la ecuación de la regresión y pronostique las ventas trimestrales para una población estudiantil de 10
Superior 95.0%81.275274422716.338094038438
