Medir (Herramientas).ppt

7/25/2019 Medir (Herramientas).ppt

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DM

AIC

Objetivo : Identiicar cuales son las caracte!sticas cr!ticas para la satisacción de losclientes.

Procedimiento : "n #rupo de traba$o

contestar las si#uientes pre#untas :%. & 'uienes son (is clientes )Para cada cliente pre#untarse :

*. & 'ue productos +,o ser-icios proporciono a (is clientes )

Para cada producto o se-icio pe#untarse:

. & 'ue caracter!sticas de (is productos o ser-icios son cr!ticos para la satisacción del cliente )/"stas son las caracter!sticas

cr!ticas0.

Herramienta : La cascada de la de(anda /Las pre#untas0.

Identificar los CTQ’s (Basado en los clientes) :

Paso 1 = Seleccionar la caracteristica critica para la calidad

M

Modelo :

Clientes :

Productos

y servicios :

Características

Críticas :

C1 C2 C3

P %

P *

P %

P 1 %

1 *

C C %

C C *

C C

C C 2

C C 3

C C 4

C C 5

C C 6



DM

AIC

Identificar las características críticas (Basado en un proceso) :

Objetivo : Describir #ráica(ente los pasos de un proceso e identiicar las -ariablescr!ticas en cada ase del (is(o.

Procedimiento :

%0 1eleccionar el proceso a 7Mapear8.*0 Deinir las entradas + salidas del proceso.0 Identiicar los in-olucrados20 Describir los pasos9 acciones o subprocesos ;ue cada in-olucrado realiza en unasecuencia ló#ica en el tie(po ;ue (ediante un dia#ra(a.30 Deinir la linea de tie(po acorde a los tie(pos ;ue dura cada una de las acti-idadesindicadas en el dia#ra(a.40 Identiicar las -ariables cr!ticas para cada una de las ases o etapas del poceso /"stasson las caracter!sticas cr!ticas0.

Herramienta : Mapa de Proceso.

M Paso 1 = Seleccionar la caracteristica critica para la calidad



DM

AIC


Consideraciones : 1e su#iere usar los si#uientes s!(bolos.Herramienta : Mapa de Proceso /Continuación0.

<peración

Medición

Decisión

Al(ac=n>ransporte

De(ora

Paso 1 = Seleccionar el proyecto

D



DM

AIC


Modelo :Herramienta : Mapa de Proceso /Continuación0.

"ntradas Proceso 1alidas

Linea de tie(po

Paso 1 = Seleccionar el proyecto

D

In-olucrados

A?

C



DM

AIC

Priorizar y seleccionar un CTQ (Basado en el cliente) :

Herramienta : 'FD /Desplie#ue de la unción de Calidad0Historia y generalidades : "l 'FD se ori#inó en %@5* en la planta de obe deMitsubishi. Posterior(ente >o+ota + sus pro-eedores e(pezaron a utilizarlo. "n los"stados Bnidos co(pañ!as co(o Ford9 eneral Motors9 Di#ital + A>> han usado laCasa de la Calidad9 ta(bi=n conocida co(o Desplie#ue de la Función de calidad.

<ri#inal(ente el 'FD u= concebido co(o una herra(ienta ;ue ase#uraba ;ue los productos cu(plieran los deseos del cliente9 in-olucrando para ello a los pocesosrelacionados desde el diseño9 pasando por producción hasta la -enta.


Objetivo : "l 'FD es un siste(a para trasladar los re;ueri(ientos del cliente are;ueri(ientos apropiados de la co(pañ!a. "l 'FD es un con$unto de rutinas de

planeación + co(unicación ;ue enocan + coordinan las habilidades dentro de laor#anización para proporcionar los productos +,o ser-icios conor(e los deseos delcliente.



DM

AIC

Herramienta : 'FD /Desplie#ue de la unción de Calidad EContinuación0Procedimiento :"l 'FD t!pica(ente está conor(ado por un desplie#ue de 2 casas de la calidad :G Casa % /Casa del Cliente0 : "sta casa e(pieza con las necesidades del cliente +deter(ina co(o actHa =ste ante ellas.

GCasa * /Casa de nuestra e(presa0 : In-olucra la traslación de los (=todos del cliente+ co(o nuestra e(presa actHa ante dichas necesidades.G Casa /Casa del proceso inteno0 : >raslada nuestas acciones para cubrir lasnecesidades del cliente a los procesos espec!icos ;ue serán usados para hacerlas.G Casa 2 /Casa de las -ariables de control de proceso0 : 1e reiere a las -ariables

espec!icas de proceso con las cuales controlare(os los procesos relacionados con lasatisacción de las necesidades del cliente.


Paso 1 = Seleccionar la caracteristica critica para la calidad

M



DM

AIC

Herramienta : 'FD /Desplie#ue de la unción de Calidad EContinuación0

Modelo :

e c e s i d a d e s

d e l C l i e n t e

M = t o d o s

d

e l C l i e n t e

A c c i o n e s

i n t e r n a s d e

l a c o ( p a ñ ! a

P r o c e s o s i n t e r n o s

M=todos

del Cliente

Acciones internas

de la co(pañ!a Procesosinternos Jariables de

procesoCasa

del

cliente

(#1)

Casa

de la

empresa

(#2)

Casa

del

proceso

(#3)

Casa

del

control

de

proceso

(#4)


Paso 1 = Seleccionar la caracteristica critica para la calidadM



DM

AIC

Herramienta : La casa de la calidadObjetivo : La casa de la calidad es la herra(ienta básica para el desplie#ue de launción de calidadK por (edio de esta se relacionan las necesidades de los clientes/Los ;ues0 con los pocesos ;ue las satisacen /Los co(os09 por e$e(plo.

Procedimiento :

%0 Identiicar los ;ues /"stos dependen de la casa ;ue se est= realizando0.*0 Deinir los có(os se pueden satisacer los ;ues.0 Deter(inar la relación entre los ;u= + los có(o. "l estándar es :

G Jalor de @ para relaciones uertesG Jalor de para relaciones (edias

G Jalor de % para relaciones d=bilesG Jalor de si no eNiste relación.20 Deinir la i(portancia de los ;ues9 el estándard es usar datos del % al 3 asi#nando %al de (enos i(portancia + 3 al de (a+or i(portancia.30 "-aluar la i(portancia t=cnica su(ando los productos de /0 + /20.40 Deter(inar la dirección de (e$ora.50 Deinir los -alores ob$eti-o para los có(o.





DM

AIC

Herramienta : La casa de la calidad /Continuación0Procedimiento :60 Oealizar la e-aluación t=cnica.@0 Oealizar la e-aluación co(petiti-a%0 Deinir las interacciones entre los có(o.

%%0 Analizar la casa de la calidad :G o eNistencia de colu(nas -ac!as.G o eNistencia de ren#lones -ac!os.G Coincidencia entre e-aluación co(petiti-a + e-aluación t=cnica usando co(oreerencia las relaciones uertes.

%*0 1eleccionar los 7Có(o8 ;ue pasan a la si#uiente casa /Los de (a+or i(portanciat=cnica09 o bi=n9 seleccionar el 7có(o8 a (e$orar /"l de (ás ba$a e-aluación t=cnicacon (a+or i(portancia t=cnica09 en caso de e(pate9 dese(patar con la inor(ación delas interacciones de los co(os /"l ;ue ten#a (ás interacciones en el techo de la casa0.





DM

AIC

Herramienta : La casa de la calidad /Continuación0

Modelo :

%

*

2

3

4

5

6

@

%





DM

AIC

Herramienta : AM"F.Objetivo :"l Análisis de Modo + "ecto de Falla es una herra(ienta ;ue pretende analizar de(anera siste(áticas las allas potenciales de un proceso as! co(o el ries#o de ;ue estoocurra.

eneralidades :"l AM"F consta de ele(entos de análisis :

Ca!sa potencialde alla

Modo potencialde alla

"#ecto potencialde alla

"s la or(a co(o la caracter!stica de laoperación puede allar con respecto a loespeciicado.

1on las reacciones actibles de producirseen el cliente o las deiciencias captadas por =ste.

1on los posibles causas de la alla9descritos en t=r(inos de al#o ;ue puedeser corre#ido o controlado.


Priorizar y seleccionar un CTQ (Basado en el proceso) :



DM

AIC

Herramienta : AM"F /Continuación0.

eneralidades :La deter(inación del ries#o9 ta(bi=n conocido co(o PO /H(ero de Prioridad deOies#o0 es dada por ele(entos :

1e-eridad

<currencia

Detección

$P%

G Severidad: "s la esti(ación de la #ra-edad del eecto del (odo de alla en el cliente.G Oc!rrencia: "s la probabilidad de ;ue una causa espec!ica9 resulte en un (odo de

alla.

G Detecci&n: "s un -alor para clasiicar la probabilidad de encontrar la alla antes de;ue la parte lle#ue al cliente.





DM

AIC


Procedimiento :%0 Ir llenando de (anera siste(ática el or(ato 1F%.*0 Btilizar los criterios de la si#uiente ho$a0 A;uellos PO (a+ores ser!an los pocos -itales a atacar.

Paso proceso,entrada

Modo potencial

de alla

"ecto potencial de

alla

1e-

Causas potenciales

<cu

Controlesactuales

Det

PO

/%0 /*0 /0 /20 /30 /40 /50 /60 /@0





DM

AIC


De#inici&n de CriteriosSeveridad es una -aloración de la #ra-edad de lasconsecuencias de un allo sobre el cliente.

or(al(ente se usan estos cinco ni-eles de #ra-edad:%.Menor : probable(ente el cliente no note el alloK

*.?a$a : "l cliente nota un li#ero deterioro en su parteacabadaK3.Moderada : "l cliente nota un allo de unciona(iento ensu parte acabada9 el cliente está (olesto por el alloK6.Alta : Bn alto #rado de insatisacción por parte delcliente9 la pieza no se puede usarK%. Mu+ alta : La alla puede aectar a la se#uridad +,o nocu(plelas re#ulaciones.

Oc!rrencia es la probabilidad de ;ue una deter(inada causa ocasione un allo or(al(ente se usan estos cinco ni-eles de #ra-edad:%. Oe(ota: el allo es i(probable/Q% en %..0*. ?a$a: relati-a(ente pocos allos /Q% en %.02. Moderada: allos ocasionales /Q% en %.05. Alta: allos repetidos /% en 20@. Mu+ alta: el allo es casi ine-itable /% en 60

Detecci&n es una -aloración de la habilidad paradetectar allos en el diseño.

or(al(ente se usan estos cinco ni-eles de #ra-edad:%. Mu+ alta : Los posibles allos en el diseño se

detectarán casi con se#uridadK. Alta : Mu+ probable ;ue se detecten allos en eldiseñoK3. Moderada : 1e pueden detectar los allos del diseñoK5. ?a$a : Pocas probabilidades de ;ue se detecte laalla en el diseñoK@ Mu+ ba$a : Probable(ente no se detecte el allo en eldiseño.





DM

AIC

Herramienta : >=cnica de #rupo no(inal.Objetivo : 1eleccionar el te(a o pro+ecto (ediante una t=cnica de #rupo en la ;ue sedá la (is(a oportunidad de (aniestar su opinión a todos los inte#rantes del #rupo.

Procedimiento :%0 Racer ;ue todos los (ie(bros del e;uipo (aniiesten ;u= proble(a les parece (ás

i(portante.*0 "scribir los proble(as a la -ista de todos.0 Ase#Hrese no repetir proble(as de dierente (anera. Asi#ne una letra a cada uno delos enunciados.20 1olicitar ;ue el #rupo escriba las letras en un papel.

30 1olicitar a cada (ie(bro del e;uipo ;ue asi#ne un nH(ero a cada proble(a porni-el de i(portancia e(pezando con el (ás i(portante dándole el nH(ero (a+or.40 1i son (uchos los proble(as9 pedir ;ue sola(ente le asi#nen nH(ero a la (itad(as uno de ellos.50 Oecopilar los nH(eros de cada (ie(bro del e;uipo.

60 1u(ar los nH(eros por proble(a9 seleccionando a;uel con (a+or puntuación.

Priorizar y seleccionar un CTQ :




DM

AIC

Herramienta : >=cnica de #rupo no(inal /Continuación0."jemplo :

A. 1e#uridad?. Fuera de "speciicaciónC. A(biente LaboralD. <rden + li(pieza". Manteni(iento Pre-enti-o

A. * 939 *9 29 % S %2

?. %9 29 39 39 3 S 2'C. 29 %9 9 9 2 S %3D. 39 *9 %9 %9 * S %%". 9 9 29 *9 S %3

Priorizar y seleccionar un CTQ :




DM

AIC

Definir la variable de respuesta (Indicador de Eito) :

M Paso 2 = De#inir "standar de desempe(o

Objetivo : Deinir el (edible (ediante el cual deter(inare(os el co(porta(iento +dese(peño del C>'.

Variable continua Indicador Discreto

Inter-aloCate#o.ordenadassin cero absoluto

I#ual distancia entreCate#or!as.

/"scalas T>e(p.9distanciaU0

OelaciónCate#o.ordenadascon cero absoluto

/Oelaciones9 opera.arit(=ticas0

o(inalCate#or!as no relacionadad

/Pasa,no pasa0

<rdinalCate#. <rdenadas

1in ino.de distanciaentre cate#or!as

/%o9 *o9 o0

Vantajas : Es predictiva en el an!lisis de

de"ectos proporciona mas in"ormaci$n con

menos datos %eneralmente %enera mayor

cantidad de datos en un menor tiempo&

Vantajas : 'eneralmente es m!s "!cil de

medir %eneralmente es m!s "!cil de

interpretar&



DM

AIC

Evaluar desepe!o de la variable de respuesta (Indicador de Eito) :

Herramienta : Cálculo de DPM< para datos discretos.

M

Objetivo : Deinir el estándar de dese(peño en t=r(inos de DPM< para datosdiscretos.

Procedimiento :%0 Deinir el periodo de tie(po a e-aluar.*0 Deinir la unidad /u0.0 Deinir ;ue es un deecto /d0.20 Identiicar las posibilidades u oportunidades de deecto por unidad /o0.30 "n el periodo de tie(po deinido identiica las unidades + deectos presentados.40 Calcular los DPM< :

d DPM< S N %9 /u0/o0

Paso 2 = De#inir "standar de desempe(o



DM

AIC

Herramienta : "-aluación de DPM< para datos discretos /"$e(plo0."jemplo :G %* 'ue$as de clientes /d0.G 6 "(bar;ues /u0.G 2 posibles causas de recla(o : Proble(as de eti;uetado + e(pa;ue9 caracter!sticas

del productos9 conta(inación eNterna9 peso /o0.

%* DPM< S N %9 /60/20

DPMO = )*+,-





DM

AIC

Diferencias entre Error" Defecto y #alla




.alla : Cuando una caracter!stica no se dese(peña se#Hn el estándar.

De#ecto : Cuando una caracter!stica no cu(ple el estándar.

"rror : Cuando una acción no cu(ple con el estándar.

$os DP% vs DP&'

G Los DPB es lo ;ue el cliente -= + le i(portaG Para hacer co(parables los procesos ha+ ;ue considerar su co(ple$idad9 lo cual sehace (ediante la consideración de las oportunidades.G Para reducir los Deectos ha+ ;ue hatacar sus causas9 + el pri(er paso es (edirlas(edinte DPM<.G Lo (ás i(portante en la (edición de DPM< para un proceso es ser consistente.



DM

AIC

Consideraciones para el conteo de oportunidades




'portunidades

(ctivas/0as !e b!scamos

& medimos

Pasivas/0as !e no b!scamos

& no medimos

D e f e c t o s (

c t i v o s

/ 0 a s 1 ! e

s e p r e s e n t a n 2

P a s i v o s

/

0 a s 1 ! e n o s e

3 a n

p r e s e n t a d o 2

Contarlos

*o contarlos

sino +asta ,ue

apare-can

./adir una

oportunidad

como 0odos

los otros

*o Contarlos

) $as

oportunidades

deben de ser

independientes

entre si *

C



DM

AIC

Herramienta : Risto#ra(a de recuencias



Objetivo : Oepresentar #ráica(ente la distribución de un #rupo de datos.

Procedimiento :%0 Oecolectar los datos de la -ariable a #raicar en el periodo de tie(po a e-aluar.*0 <rdenar los datos de or(a ascendente

0 Calcular el Oan#o de los datos /O0

20 Deinir el nH(ero de clases /7barras80 de ;ue constará el histo#ra(a /V0

30 Calcular la a(plitud de clases /A0

% = 4alor m56imo 7 valor m8nimo

9 = √ n 9 ó 9 9 = 1 3;3 log1'n < Donde : n S o.de datos

= % > 9

DC



DM

AIC

Herramienta : Risto#ra(a de recuencias /Continuación0



Procedimiento :40 Deter(inar los inter-alos para cada una de las clasesK a la (edia de cada clase se

le conoce co(o Marca de Clase.50 Contar la recuencia de datos para cada clase

60 1i se desea9 e-aluar la recuencia relati-a9 recuencia acu(ulada + recuenciaacu(ulada relati-a.

?ntervalo de clase .rec!encia .rec!encia relativa .rec; ac!m!lada/Min0 W /MinXA0

.rec; c!m;relat;

/MnXA0 W /MnX*A0

/MnX*A0 W /MnXA0..............................

/MnYX/V%0A0 W /MaN0

%

*

V

:

> SΣ i

%, >

*, >

, >

V , >

:

%SΣ ri

%

%X *

%X * X

%X * X X...X V

:

/ % 0, >

/ %X * 0, >

/ %X * X 0, >

/ %X * X X...X V 0, >

:

DC



DM

AIC

Herramienta : Risto#ra(a de recuencias + pol!#ono de recuencias /Continuación0



Procedimiento :@0 raicar los inter-alos de clase en el e$e de las N -s la recuencia ó recuencia

relati-a para obtener el histo#ra(a de recuenciasK si se unen las (arcas de clasecon rectas se obtiene el pol!#ono de recuencias.

0.2 0.6 1.0 1.4 1.8 2.2 2.6 3.0 3.4 3.8

0

10

20

30

Dist.5

F r e

q u e n c y

Poli%ono de

"recuencias

DC



DM

AIC

Herramienta : Risto#ra(a de recuencia acu(ulada + o$i-a /Continuación0



Procedimiento :%0 raicar los inter-alos de clase en el e$e de las N -s. La recuencia acu(ulada o

recuencia acu(ulada relati-a para obtener el histo#ra(a acu(uladoK si se unenlas (arcas de clase con rectas se obtiene la o$i-a de recuencias.

0.2 0.6 1.0 1.4 1.8 2.2 2.6 3.0 3.4 3.8

0

50

100

Dist.5

C u m u l a t i v e F r e q u e n c y

iva de

"recuencias

DC



DM

AIC

Herramienta : Distribución de probabilidad



eneralidades :La distribución probabil!stica representa al pol!#ono de recuencias de una poblaciónel cual se puede inerir en unción a una (uestra.

1.2 2.0 2.8

0

1

2

3

4

5

6

7

8

F r e q u e n c y

1.0 1.6 2.2 2.8 3.4

0

5

10

F r e q u e n c y

.

0.5 1.5 2 5 3.5

0

10

20

30

40

50

F r e q u e n c y

0.2 0.6 1.0 1.4 1.8 2.2 2.6 3.0 3.4 3.8

0

10

20

30

F r e q u e n c y

5isto%rama y Polí%ono de

6recuencias

(12 datos)

5isto%rama y

Polí%ono de

6recuencias

(27 datos)

5isto%rama y Polí%ono de

6recuencias

(188 datos)

5isto%rama y

Polí%ono de

6recuencias

(471 datos)

DC



DM

AIC

Herramienta : Oe;uisitos para e-aluación de DPM< para datos continuos.Objetivo : Deinir el dese(peño inicial en t=r(inos de DPM< para datos continuos.



eneralidades :Para calcular los DPM< para datos continuos eNisten * (=todos :G M=todo para datos distribuidos nor(al(ente.G M=todo para datos con distribución oor(al /M=todo de !ndices de habilidad0.

Dado lo anterior9 entonces se hace necesario deter(inar si los datos si#uen unadistribución or(al o no + detectar + eNcluir los <utliers /Puntos #enerados porcausas especiales de -ariación0.

1i los datos no son nor(ales9 se reco(ienda tratar de nor(alizarlos (ediante al#unatransor(ación adecuada /1e reco(iendan las transor(aciones ?oNCoN de la or(a

+λ cuando λ ≠ 9 para λ S entonces se usa Ln/+009 de no encontrarse al#unatransor(ación adecuada se tendrá ;ue calcular el dese(peño usando los indices dehabilidad usando las cur-as de Pearson /Jer paso 20 donde Zlt S PpV.

DC



DM

AIC

?denti#icaci&n de O!t@liers potenciales


Evaluar desepe!o de la variable de respuesta (Indicador de Eito) :Herramienta : Oe;uisitos para e-aluación de DPM< para datos continuos.

M

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

y

'ut+lier

&ediana

Q, -,er Cuartil.

Q/ -/er Cuartil.

$01 2 Q,3/45-Q,+Q/.

-$íite 0up416is7er.

$I1 2 Q/+/45-Q,+Q/.

-$íite Inf416is7er.

0Subr!u" 10 20

0

1

2

3

4

# n $ i

v i $ u a l % a l u e

1

&ean'1.996

(C)'3.362

)C)'0.6296

0

1

2

& ! v i n * a n e

1

*'0.5136

(C)'1.678

)C)'0

# an$ &* C+art ,!r C-

'ut+lier

'ut+lier

1i no se tiene la certeza sobra la nor(alidadde los datos9 se reco(ienda usar la #ráica de?oNhisVer para la detección de outliers. ota : 1i la (ediana no se encuentra centrada

en la 7ca$a8 indica no si(etr!a /1es#o0 en ladistribución.

1i se esti(a nor(alidad en los datos entoncesse reco(ienda usar una #ráica de control dedatos indi-iduales9 donde cual;uier punto ;uesal#a de al#uno de los l!(ites de control /a des-. 1td. De la (edia0 se considera co(o un posible <utlier

DC



DM

AIC

"val!ar $ormalidad de los datos


Evaluar desepe!o de la variable de respuesta (Indicador de Eito) :Herramienta : Oe;uisitos para e-aluación de DPM< para datos continuos.

M

/verae 145.732

StDev 152.935

95

/n$ers!nDarlin !rm ality -est

/Square$ 7.495

%alue 0.000

0 100 200 300 400 500 600 700 800

.001

.01

.05

.20

.50

.80

.95

.99

.999

3 r ! b a b i l i t

y

Dist.2

!rmal r!bability l!t

1i P-alue es (enor a .%9 si#niica ;ue los datos no se a$ustan a una distribución or(al./1i se tienen (ás de % datos se reco(ienda la prueba de nor(alidad de AndersonDarlin9 si se tienen (enos de % datos se reco(ienda la prueba de ol(o#oro-1(irno-0

DC



DM

AIC

0.60 0.75 0.90 1.05 1.20 1.35 1.50 1.65 1.80 1.95

0

10

20

30

y20.2 0.6 1.0 1.4 1.8 2.2 2.6 3.0 3.4 3.8

0

10

20

30

!rmales

F r e

q u e n c y

Arans#ormaci&n recomendada segBn la #orma del istograma de #rec!encias



0.0 1.5 3.0 4.5 6.0 7.5 9.0 10.5 12.0 13.5

0

5

10

15

20

25

30

35

*C y

0 400 800 1200 1600 2000 2400 2800 3200 3600

0

10

20

30

40

50

60

70

80

)! y

F r e q u e n c y

0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0

0

10

20

30

40

1y

F r e q u e n c y

Herramienta : Oe;uisitos para e-aluación de DPM< para datos continuos.

I o r e ; u i e r e t

r a n s o r

( a r

/ D i s t r i b

u c i ó n s i ( = t

r i c a 0

" l e - a r a

l c u a d r

a d o

/ > i e n e l

i # e r o s e s # o

n e # a t i -

o 0

1 a c a r O a !

z C u a d

r a d a

/ > i e n e s e s #

o p o s i t i -

o 0

A p l i c a r

L o # a r i t ( o

/ D i s t r i

b u c i ó n

e N p o n e

n c i a l 0

A p l i c a r

O e c ! p r o c o

/ A l t a u r

t o s i s 0

M

DC



DM

AIC

Procedimiento para c5lc!lo de DPMO por datos contin!os distrib!idosnormalmente :

Herramienta : "-aluación de DPM< para datos continuos.



%0 Deinir el periodo de tie(po a e-aluar.*0 Deinir la -ariable de respuesta.

0 Deter(inar la/s0 especiicación/es0 para la -ariable de respuesta.20 Oecolectar los datos eNistentes de la -ariable de respuesta en el periodo de tie(podeinido.30 Calcular la (edia /y0 + des-iación estándard /s0 de los datos recolectados.40 Calcular Zs +,o Zi se#Hn apli;ue :

s = /0S" @ y>s < i = /y @ 0?">s50 Btilizando Zs en la >abla D% obtener las DPM<s ;ue eNceden el L1" /1i aplica0.60 Btilizando Zi en la >abla D>% obtener las DPM<i ineriores al LI" /1i aplica0.@0 Calcule las DPM< >otales.

DPMO = DPMOs DPMOi

DC



DM

AIC

Herramienta : "-aluación de DPM< datos continuos /Continuación0."jemplo :

Datos : +S%9 sS%9 L1"S%*9 LI"S5

Cálculos : Zs S /%*%0,%S * K Zi S /%50,%S

De >ablas : DPM<s S **953 K

DPM<i S %93

1u(ando : DPMO = 2*1''



DC



DM

AIC

CURVA ACUMULADA DE DISTRIBUCION NORMAL

PPM VS. VALORES DE Z

0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09

5.0 999999.71 999999.73 999999.74 999999.75 999999.77 999999.78 999999.79 999999.80 999999.81 999999.82

4.9 999999.52 999999.54 999999.57 999999.59 999999.61 999999.63 999999.65 999999.67 999999.68 999999.704.8 999999.21 999999.25 999999.28 999999.32 999999.35 999999.38 999999.41 999999.44 999999.47 999999.50

4.7 999998.70 999998.76 999998.82 999998.88 999998.93 999998.98 999999.03 999999.08 999999.13 999999.17

4.6 999997.89 999997.99 999998.08 999998.17 999998.26 999998.34 999998.42 999998.49 999998.57 999998.63

4.5 999996.60 999996.76 999996.91 999997.05 999997.19 999997.32 999997.44 999997.56 999997.68 999997.78

4.4 999994.59 999994.83 999995.07 999995.29 999995.50 999995.71 999995.90 999996.09 999996.27 999996.44

4.3 999991.46 999991.84 999992.20 999992.55 999992.88 999993.19 999993.50 999993.79 999994.07 999994.33

4.2 999986.65 999987.23 999987.78 999988.32 999988.82 999989.31 999989.78 999990.23 999990.66 999991.07

4.1 999979.34 999980.22 999981.06 999981.86 999982.63 999983.38 999984.09 999984.77 999985.42 999986.05

4.0 999968.33 999969.64 999970.90 999972.11 999973.27 999974.39 999975.46 999976.49 999977.48 999978.43

3.9 999951.90 999953.85 999955.73 999957.53 999959.26 999960.92 999962.53 999964.06 999965.54 999966.96

3.8 999927.65 999930.52 999933.27 999935.93 999938.48 999940.94 999943.33 999945.58 999947.77 999949.88

3.7 999892.2 999896.4 999900.4 999904.3 999908.0 999911.6 999915.0 999918.4 999921.6 999925.7

3.6 999840.9 999846.9 999852.7 999858.3 999863.7 999868.9 999873.9 999878.7 999883.4 999887.9

3.5 999767.4 999775.9 999784.2 999792.2 999799.9 999807.4 999814.6 999821.5 999828.2 999834.7

3.4 999663.1 999675.2 999686.9 999698.2 999709.1 999719.7 999729.9 999739.8 999749.3 999758.5

3.3 999516.6 999533.5 999549.9 999565.8 999581.1 999595.9 999610.3 999624.2 999637.6 999650.5

3.2 999312.9 999336.3 999359.0 999381.0 999402.4 999423.0 999442.9 999462.3 999481.0 999499.1

3.1 999032.4 999064.6 999095.7 999126.0 999155.3 999183.6 999211.2 999237.8 999263.6 999288.6

3.0 998650 998694 998736 998777 998817 998856 998893 998930 998965 998999

2.9 998134 998193 998250 998305 998359 998411 998462 998511 998559 998605

2.8 997445 997523 997599 997673 997744 997814 997882 997948 998012 998074

2.7 996533 996636 996736 996833 996928 997020 997110 997197 997282 997365

2.6 995339 995473 995604 995731 995855 995975 996093 996207 996319 996427

2.5 993790 993963 994132 994297 994457 994614 994766 994915 995060 995201

2.4 991802 992024 992240 992451 992656 992857 993053 993244 993431 993613

2.3 989280 989560 989830 990097 990358 990613 990863 991106 991344 991576

2.2 986100 986450 986790 987130 987450 987780 988090 988400 988700 988990

2.1 982140 982570 983000 983410 983820 984220 984610 985000 985370 9857402.0 977250 977780 978310 978820 979320 979820 980300 980770 981240 981690

Tabla DT/

DC



DM

AIC

0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09

1.9 971280 971930 972570 973200 973810 974410 975000 975580 976150 976700

1.8 964070 964850 965620 966380 967120 967840 968560 969260 969950 970620

1.7 955430 956370 957280 958180 959070 959940 969800 961640 962460 963270

1.6 945200 946300 947380 948450 949500 950530 951540 952540 953520 954490

1.5 933190 934480 935740 936990 938220 939430 940620 941790 942950 944080

1.4 919240 920730 922200 923640 925070 926470 927850 929220 930560 931890

1.3 903200 904900 906580 908240 909880 911490 913090 914660 916210 917740

1.2 884900 886900 888800 890700 892500 894400 896200 898000 899700 901470

1.1 864300 866500 868600 870800 872900 874900 877000 879000 881000 883000

1.0 841300 843800 846100 848500 850800 853100 855400 857700 859900 862100

0.9 815900 818600 821200 823800 826400 828900 831500 834000 836500 838900

0.8 788100 791000 793900 796700 799500 802300 805100 807800 810600 813300

0.7 758000 761100 764200 767300 770300 773400 776400 779400 782300 785200

0.6 725700 729100 732400 735700 738900 742200 745400 748600 751700 754900

0.5 691500 695000 698500 701900 705400 708800 712300 715700 719000 722400

0.4 655400 659100 662800 666400 670000 673600 677200 680800 684400 687900

0.3 617900 621700 625500 629300 633100 636800 640600 644300 648000 651700

0.2 578300 583200 587100 591000 594800 598700 602600 606400 610300 614100

0.1 539800 543800 547800 551700 555700 559600 563600 567500 571400 575300

0.0 500000 504000 508000 512000 516000 519900 523900 527900 531900 535900

0.1 460200 456200 452200 448300 444300 440400 436400 432500 428600 424700

0.2 421700 416800 412900 409000 405200 401300 397400 393600 389700 385900

0.3 382100 378300 374500 370700 366900 363200 359400 355700 352000 348300

0.4 344600 340900 337200 333600 330000 326400 322800 319200 315600 312100

0.5 308500 305000 301500 298100 294600 291200 287700 284300 281000 277600

0.6 274300 270900 267600 264300 261100 257800 254600 251400 248300 245100

0.7 242000 238900 235800 232700 229700 226600 223600 220600 217700 214800

0.8 211900 209000 206100 203300 200500 197700 194900 192200 189400 186700

0.9 184100 181400 178800 176200 173600 171100 168500 166000 163500 161100

1.0 158700 156200 153900 151500 149200 146900 144600 142300 140100 137900

1.1 135700 133500 131400 129200 127100 125100 123000 121000 119000 117000

1.2 115100 113100 111200 109300 107500 105600 103800 102000 100300 98530

1.3 96800 95100 93420 91760 90120 88510 86910 85340 83790 82260

1.4 80760 79270 77800 76360 74930 73530 72150 70780 69440 68110

1.5 66810 65520 64260 63010 61780 60570 59380 58210 57050 55920

Tabla DT/ (Continuaci$n)

DC



DM

AIC

0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09

1.6 54800 53700 52620 51550 50500 49470 48460 47460 46480 45510

1.7 44570 43630 42720 41820 40930 40060 30200 38360 37540 36730

1.8 35930 35150 34380 33620 32880 32160 31440 30740 30050 29380

1.9 28720 28070 27430 26800 26190 25590 25000 24420 23850 23300

2.0 22750 22220 21690 21180 20680 20180 19700 19230 18760 183102.1 17860 17430 17000 16590 16180 15780 15390 15000 14630 14260

2.2 13900 13550 13210 12870 12550 12220 11910 11600 11300 11010

2.3 10720 10440 10170 9903 9642 9387 9137 8894 8656 8424

2.4 8198 7976 7760 7549 7344 7143 6947 6756 6569 6387

2.5 6210 6037 5868 5703 5543 5386 5234 5085 4940 4799

2.6 4661 4527 4396 4269 4145 4025 3907 3793 3681 3573

2.7 3467 3364 3264 3167 3072 2980 2890 2803 2718 2635

2.8 2555 2477 2401 2327 2256 2186 2118 2052 1988 1926

2.9 1866 1807 1750 1695 1641 1589 1538 1489 1441 1395

3.0 1350 1306 1264 1223 1183 1144 1107 1070 1035 1001

3.1 967.6 935.4 904.3 874.0 844.7 816.4 788.8 762.2 736.4 711.4

3.2 687.1 663.7 641.0 619.0 597.6 577.0 557.1 537.7 519.0 500.9

3.3 483.4 466.5 450.1 434.2 418.9 404.1 389.7 375.8 362.4 349.5

3.4 336.9 324.8 313.1 301.8 290.9 280.3 270.1 260.2 250.7 241.5

3.5 232.6 224.1 215.8 207.8 200.1 192.6 185.4 178.5 171.8 165.3

3.6 159.1 153.1 147.3 141.7 136.3 131.1 126.1 121.3 116.6 112.1

3.7 107.8 103.6 99.6 95.7 92.0 88.4 85.0 81.6 78.4 74.3

3.8 72.35 69.48 66.73 64.07 61.52 59.06 56.67 54.42 52.23 50.12

3.9 48.10 46.15 44.27 42.47 40.74 39.08 37.47 35.94 34.46 33.04

4.0 31.67 30.36 29.10 27.89 26.73 25.61 24.54 23.51 22.52 21.57

4.1 20.66 19.78 18.94 18.14 17.37 16.62 15.91 15.23 14.58 13.95

4.2 13.35 12.77 12.22 11.68 11.18 10.69 10.22 9.77 9.34 8.93

4.3 8.540 8.163 7.801 7.455 7.124 6.807 6.503 6.212 5.934 5.668

4.4 5.413 5.169 4.935 4.712 4.498 4.294 4.098 3.911 3.732 3.561

4.5 3.398 3.241 3.092 2.949 2.813 2.682 2.558 2.439 2.325 2.216

4.6 2.112 2.013 1.919 1.828 1.742 1.660 1.581 1.506 1.434 1.366

4.7 1.301 1.239 1.179 1.123 1.069 1.017 0.968 0.921 0.875 0.834

4.8 0.793 0.755 0.718 0.683 0.649 0.617 0.587 0.558 0.530 0.504

4.9 0.480 0.455 0.433 0.411 0.391 0.371 0.353 0.335 0.318 0.302

5.0 0.287 0.273 0.259 0.246 0.233 0.221 0.210 0.199 0.189 0.179

Tabla DT/ (Continuaci$n)

DC



MA

I

Herramienta : "-aluación de si#(a /σ0.Objetivo : Deinir el estándar de dese(peño en t=r(inos de si#(a /σ0.

Procedimiento :%0 Deinir el dese(peño en t=r(inos de DPM< o de !ndice de habilidad de lar#o plazo/PpV0

*.%0 1i cuenta con un DPM< lea en la tabla D>% lea el -alor de Z.*.*0 1i tiene el !ndice PpV calcule Z : Z S PpV

0 Calcule si#(a considerando : σ S Z X %.3

"jemplo :

Datos : DPM< S *29%Z S %.@53

σ S %.@53 X %.3 = 3;)-



"jemplo :

Datos : PpV S .436Z S .436 S %.@53

σ S %.@53 X %.3 = 3;)-

DC



MA

I

Herramienta : "iciencias + DPM<.



Objetivo : Deinir el dese(peño inicial en t=r(inos de eiciencia.

eneralidades :"l dese(peño de un proceso ta(bi=n puede ser eNpresado en t=r(inos de eiciencia.Las eiciencias (ás usadas son :

G "iciencia de pri(er paso /?ien a la pri(era -ez09 eiciencia inal /[ inal0 o 7 6irstime 9ield 8 /[F>0

G "iciencia rolada o 7 olled;+rou%+put 9ield 8 /[O>0

G "iciencia or(alizada /[nor(0

C5lc!lo de la "#iciencia #inal o "#iciencia de primer paso /E#inal & E.A :

[inal S H(ero de unidades buenas antes de retraba$o H(ero de unidades probadas ó e-aluadas

1alidas obtenidas1alidas esperadas

S

DC



MA

I

C5lc!lo de la "#iciencia %olada o F%olled@Aro!gp!t EieldG /E%A :Herramienta : "iciencias + DPM< /Continuación0.



[%S1%," [*S1*,1% [S1,1* [nS1n,1n%....." 1% 1* 1 1n% 1n

Para datos continuos :

[O> S πiS%

n

[i S [% N [* N [ N....N [n

Para datos disctretos /AproNi(ación de ?ino(ial a Poisson0 :

[O> S e>DPB Donde :e S *.5%6*6%6*623

( S H(ero de oportunidades por unidad

M

[O>

S e/DP<0(

Donde : [%9 [*9 [9....9 [n son 7irst ti(e [ield8 de los pasos %9 *9 9...9n

DC



MA

I

C5lc!lo de la "#iciencia $ormaliada /Enorm :Herramienta : "iciencias + DPM< /Continuación0.



M

[nor( S /[O>0%,V Donde :V S H(ero de subprocesos o etapas del proceso

C5lc!lo de DPI a partir de la "#iciencia :

DPB S % [ Donde :[ S "iciencia

DC



MA

I

(se8urar la confiabilidad de la edici9n de la variable de respuesta

eneralidades : >odo proceso tiene -ariabilidad + los procesos de (edición no son laeNcepciónK Los -alores obser-ados son el resultado del co(porta(iento -erdadero(ás el 7ruido8 de la (edición9 por lo ;ue se hace entonces necesario e-aluar el siste(ade (edición de la -ariable de respuesta para deter(inar si este es aceptable para lanecesidad.

Promedios

µ<bser-ada S µ proceso X µ(edición

4ariabilidad

σ<bser-ada S σ proceso X σ(edición

* * *

Deterinada por unestudio de calibraci9n

Deterinada por un estudio

;

Paso 3 = 4alidar sistema de medici&nM

DC



MA

I


MJtodos para est!dios de %K% : Los (=todos para estudios de Oepetibilidad +Oeproducibilidad pueden clasiicarse por la naturaleza de las (ediciones en :G M=todos para (ediciones de datos continuos

GPara pruebas no destructi-asG M=todo Corto ó Oan#os /Mediciones cruzadas0

G M=todo Lar#o ó Medias + Oan#os /Cálculos (anuales0G M=todo A<JA /"Nacto9 pero reco(endable sot\are0GPara pruebas destructi-as

G A<JA (odiicado /Diseños anidados0G M=todos para (ediciones de atributos o datos discretos.

G Oee-aluación eNpertaG Oound Oobin

M Paso 3 = 4alidar sistema de medici&n

DC

M



MA

I


Jariación total obser-ada /Zlp,Zlt +,o DPM<0

Jariación real del proceso

J a r i a c i ó n

a t u r a l

/ D e s - . 1 t d

c o r t o p l a z o 0

J a r i a c i ó n p o r

D e s p l a z a ( i e n t o

d e ( e d i a

/ L a r # o p l a z o 0

J a r i a c i ó n

D e l a ( u e s t r a ,

P o r ( u e s t r e o

Jariación del siste(a de (edición/OOXCalibración0


C a u s a s

" s p e c i a l e s

/ < u t : l i e r s 0


C a u s a s

" s p e c i a l e s

/ < u t : l i e r s 0

J a r i a c i ó n

a t u r a l

/ P r e c i s i ó n 0

? o N : p l o t 9

B

n u s u a l < b s . 9

r a . c o n t r o l

I n d i - . ó ] b a r

Z s h i t ó Z e #

Z s t ó Z c p

Oeproducibilidad

" N a c t i t u d

L i n e a l i d a d

" s t a b i l i d a d

O e p e t i b i l i d a d ó

I n c e r t i d u ( b r e

r a i c a c o n t r o l

M O , O a n # o s ó

D e s - . 1 t d .


D e s p l a z a ( i e n t o

d e ( e d i a

Modelo :


DC

M



MA

I


MJtodos para est!dios de %K% : /Cont.0Los (=todos para estudios de OO (ás usados para datos continuos son :

Para datos continuos :

M=todo de ran#os ó corto

M=todo de (edias + ran#os ó (=todo lar#o.

M=todo A<JA

ÔO

Ôepetib. ÔO Ôeprod.

Ôepetib. ÔO O e p r o d .

I n t e r a c c .


7&17 σ med

<<&82=

>odos ellos #eneral(ente consideran un ni-el deconianza del @@.*^9 esto es :

OO S 3.%3 σ(edición

DC

M



MA

I

Herramienta : "studios de OO por el (=todo de Oan#os /M=todo corto0Objetivo : "-aluar la -ariabilidad total de un siste(a de (edición.



eneralidades : Debido a ;ue es un (=todo ;ue re;uiere pocas (uestras pero no proporciona inor(ación detallada de las uentes de -ariación9 #eneral(ente es

usado en situaciones :%0 Co(o estudios #enerales de dia#nostico para identiicar los siste(as de (edicióncon (a+or -ariabilidad.

*0 Bna -ez ;ue los siste(as de (edición son aceptables9 se usa este (=todo paraco(o (onitoreo,control periodico para ase#urar ;ue la coniabilidad de la

(edición se (antiene aceptable.0 Cuando solo participa una persona /<perador9 auditor9 inspector9 analista0 en elsiste(a de (edición9 entonces se busca otra uente de inor(ación o auditor!a a la(edición para realizar una (edición cruzada.

DC

M



MA

I

Procedimiento :%0 "l coordinador de la prueba preparará 3 (uestras,partes dierentes.*0 "stas son entre#adas a * inspectores ,analistas esco#idos al azar9 a los ;ue se les

solicitará hacer las (ediciones correspondientes + reportar sus lecturas.

0 Deter(ine la >olerancia total de -ariación per(itida para la -ariable :

Para Especificaciones bi+laterales :

>olerancia S L1" LI"

Para Especificaciones uni+laterales :>olerancia S */+ LI"0 ó >olerancia S */L1" +0Donde : L1" S L!(ite 1uperior de "speci.

LI1 S L!(ite Inerior de "speciic. + S Media histórica de la -ariable ba$o estudio



Herramienta : "studios de OO por el (=todo de Oan#os /M=todo corto0

DC

M



MA

I

Procedimiento /Continuación0 :

20 Oealizar cálculos /Puede apo+arse en el or(ato DF%0 :a. Calcular los ran#os de cada par de lecturas por parte,(uestra. b. Calcular el ran#o pro(edio de dichos ran#os.c. Calcular el OO (ediante : OO S /2.0 N /ran#o pro(edio0

d. Cálculo del ̂ OO : ÔO S OO%,>olerancia30 Deter(inar si el siste(a de (edición es coniable para la necesidad :G ÔO Q%^ es aceptableG ÔO _^ es inaceptable

G %^QÔOQ^ -er tabla D>2



ota : La constante 2. es desarrollada a partir de OO S 3.%3 σ(edición

OO S 2. O S 3.%3,/d*0 O Donde : d* se obtiene de tabla D> K

( S H(. de inspectores,analistas,auditores K # S H(. de partes,(uestras

DMI

C

M



MA

I



Piea ?nspector 1 ?nspector 2 %ango%

*

2

3

%ango promedio / % =

OO S 3.%3O,d* S 3.%3 / 0,/ 0 S

OO% / 0%

>olerancia / 0

^OO S S S

DMI

C

Tabla DT,



MA

I

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

1 1.41 1.91 2.24 2.48 2.67 2.83 2.96 3.08 3.18 3.27 3.35 3.42 3.49 3.55

2 1.28 1.81 2.15 2.40 2.60 2.77 2.91 3.02 3.13 3.22 3.30 3.38 3.45 3.513 1.23 1.77 2.12 2.38 2.58 2.75 2.89 3.01 3.11 3.21 3.29 3.37 3.43 3.50

4 1.21 1.75 2.11 2.37 2.57 2.74 2.88 3.00 3.10 3.20 3.28 3.36 3.43 3.49

5 1.19 1.74 2.10 2.36 2.56 2.73 2.87 2.99 3.10 3.19 3.28 3.35 3.42 3.49

6 1.18 1.73 2.09 2.35 2.56 2.73 2.87 2.99 3.10 3.19 3.27 3.35 3.42 3.49

7 1.17 1.73 2.09 2.35 2.55 2.72 2.87 2.99 3.10 3.19 3.27 3.35 3.42 3.48

8 1.17 1.72 2.08 2.35 2.55 2.72 2.87 2.98 3.09 3.19 3.27 3.35 3.42 3.48

9 1.16 1.72 2.08 2.34 2.55 2.72 2.86 2.98 3.09 3.18 3.27 3.35 3.42 3.48

10 1.16 1.72 2.08 2.34 2.55 2.72 2.86 2.98 3.09 3.18 3.27 3.34 3.42 3.4811 1.16 1.71 2.08 2.34 2.55 2.72 2.86 2.98 3.09 3.18 3.27 3.34 3.41 3.48

12 1.15 1.71 2.07 2.34 2.55 2.72 2.85 2.98 3.09 3.18 3.27 3.34 3.41 3.48

13 1.15 1.71 2.07 2.34 2.55 2.71 2.85 2.98 3.09 3.18 3.27 3.34 3.41 3.48

14 1.15 1.71 2.07 2.34 2.54 2.71 2.85 2.98 3.08 3.18 3.27 3.34 3.41 3.48

15 1.15 1.71 2.07 2.34 2.54 2.71 2.85 2.98 3.08 3.18 3.26 3.34 3.41 3.48

15 1.128 1.693 2.059 2.326 2.534 2.704 2.847 2.970 3.078 3.173 3.258 3.336 3.407 3.472

m

Tabla DT,

Aabla para Obtener la constante d2L

Para <todo corto :

( S H(. de inspectores,analistas,auditores# S H(. de partes,(uestras

Para <todo lar8o :

( S H(. de r=plicas /Oepetibilidad0( S u(. inspectores /Oeproducibil.0Para repetibilidad :# S /H(. de partes0/u(.Inspectores0

# S % /Oeproducibilidad0

Para 8r=ficos >+ :

( S >a(año de cada #rupo

# S H(. de puntos

DMI

C

Tabla DT?



MA

I

PPM %GR&R PPM %GR&R PPM %GR&R PPM %GR&R PPM %GR&R PPM %GR&R PPM %GR&R PPM %GR&R PPM %GR&R

146900 29.88 80800 24.94 40100 21.41 17900 18.75 7140 16.68 2560 15.02 816 13.66 233 12.52 59.1 11.56

144600 29.71 79300 24.83 39200 21.32 17400 18.68 6950 16.62 2480 14.97 789 13.62 224 12.49 54.4 11.54

142300 29.55 77800 24.71 38400 21.23 17000 18.61 6760 16.57 2400 14.93 762 13.59 216 12.46 52.2 11.51

140100 29.38 76400 24.59 37500 21.15 16600 18.55 6570 16.52 2330 14.89 736 13.55 208 12.44 52.2 11.49

137900 29.22 74900 24.48 36700 21.06 16200 18.48 6390 16.47 2260 14.85 711 13.52 200 12.41 50.1 11.46

135700 29.06 73500 24.37 35900 20.98 15800 18.42 6210 16.42 2190 14.81 687 13.48 193 12.38 48.1 11.44

133500 28.90 72100 24.26 35100 20.90 15400 18.36 6040 16.37 2120 14.76 664 13.45 179 12.35 46.2 11.41

131400 28.74 70800 24.14 34400 20.81 15000 18.29 5870 16.31 2050 14.72 641 13.41 179 12.32 44.3 11.39

129200 28.59 69400 24.03 33600 20.73 14600 18.23 5700 16.26 1990 14.68 619 13.38 172 12.29 42.5 11.37

127100 28.43 68100 23.93 32900 20.65 14300 18.17 5540 16.21 1930 14.64 598 13.35 165 12.26 40.8 11.34

125100 28.28 66800 23.82 32200 20.57 13900 18.10 5390 16.17 1870 14.60 577 13.31 159 12.23 39.1 11.32

123000 28.13 65500 23.71 31400 20.49 13600 18.04 5230 16.12 1810 14.56 538 13.28 153 12.21 36.0 11.29

121100 27.98 64300 23.61 30700 20.41 13200 17.98 5080 16.07 1750 14.52 538 13.25 147 12.18 34.5 11.27

119000 27.83 63000 23.50 30100 20.33 12900 17.92 4940 16.02 1690 14.48 519 13.21 142 12.15 34.5 11.24

117000 27.69 61800 23.40 29400 20.26 12500 17.86 4800 15.97 1640 14.44 501 13.18 136 12.12 33.1 11.22

115100 27.54 60600 23.29 28700 20.18 12200 17.80 4660 15.92 1590 14.40 483 13.15 131 12.09 31.7 11.20113100 27.40 59400 23.19 28100 20.10 11900 17.74 4530 15.87 1540 14.36 467 13.11 121 12.07 30.4 11.17

111200 27.26 58200 23.09 27400 20.03 11600 17.68 4400 15.83 1490 14.32 450 13.08 121 12.04 29.1 11.15

109300 27.12 57100 22.99 26800 19.95 11300 17.62 4270 15.78 1040 14.29 434 13.05 112 12.01 27.9 11.13

107500 26.98 55900 22.89 26200 19.88 11000 17.56 4150 15.73 1390 14.25 419 13.02 112 11.98 26.7 11.10

105600 26.84 54800 22.79 25600 19.80 10720 17.50 4020 15.69 1350 14.21 404 12.99 108 11.96 25.6 11.08

103800 26.71 53700 22.69 25000 19.73 10440 17.45 3910 15.64 1310 14.17 376 12.95 104 11.93 24.5 11.06

102000 26.57 52600 22.60 24400 19.65 10170 17.39 3790 15.59 1260 14.13 376 12.92 99.6 11.90 23.5 11.03

100300 26.44 51600 22.50 23900 19.58 9900 17.33 3680 15.55 1220 14.09 362 12.89 95.8 11.88 22.5 11.01

98500 26.31 50500 22.40 23300 19.51 9640 17.28 3570 15.50 1180 14.06 350 12.86 92.0 11.85 21.6 10.99

96800 26.18 49500 22.31 22800 19.44 9390 17.22 3470 15.46 1140 14.02 337 12.83 88.4 11.82 20.7 10.96

95100 26.05 48500 22.22 22200 19.37 9140 17.16 3360 15.41 1110 13.98 325 12.80 81.6 11.80 19.8 10.94

93400 25.92 47500 22.12 21700 19.29 8890 17.11 3260 15.37 1070 13.95 313 12.77 78.0 11.77 19.0 10.92

91800 25.80 46500 22.03 21200 19.22 8660 17.05 3170 15.32 1440 13.91 302 12.74 78.0 11.74 18.1 10.9090100 25.67 45500 21.94 20700 19.15 8420 17.00 3070 15.28 1000 13.87 291 12.70 75.3 11.72 17.4 10.87

88500 25.55 44600 21.85 20200 19.09 8200 16.94 2980 15.23 968 13.84 280 12.67 72.4 11.69 16.6 10.85

86900 25.42 43600 21.76 19700 19.02 7980 16.89 2890 15.19 936 13.80 260 12.64 69.5 11.67 15.9 10.83

85300 25.30 42700 21.67 19200 18.95 7760 16.83 2800 15.15 904 13.76 260 12.61 66.7 11.64 15.2 10.81

83800 25.18 41800 21.58 18800 18.88 7550 16.78 2720 15.10 874 13.73 251 12.58 64.1 11.62 14.6 10.79

82300 25.06 40900 21.49 18300 18.81 7340 16.73 2640 15.06 845 13.69 242 12.55 61.5 11.59 14.0 10.76

Tabla DT?

%K% M56imo aceptable dependiendo del desempe(o de la variable medida en DPMO

DMI

C

M P 3 4 lid i t d di i&



MA

I

Desepe!o de la edici9n vs4 desepe!o aparente del proceso4

eneralidades : Debido a la -ariabilidad de la (edición9 #eneral(ente obser-a(os un(enor dese(peño del proceso del ;ue real(ente tiene &'ue tanta es la dierencia)


%

*σ

D e s e ( p e ñ o d e l s i s t e (

a d e ( e d i d a

%3

*

*323

^

O O / P , > o l e r a n c i a 0

* σ

D e s e ( p . - e r d a d e r o d

e l p r o c e s o

σ

2 σ

3 σ

4 σ

σ 2σ 3σ 4σDese(peño aparente del proceso

σ = σ + σA P M

* * *

/Aparente0 /Proceso0 /(edición0

%.3σDesempe(o aparente del proceso

Proceso-erdadero .σ 2.3σ 4.σ

%.2σ

%.3σ

%.3σ

*.4σ

*.@σ

.σ

.σ

2.%σ

2.2σ

.6σ

3.%σ

3.6σ

%^

3^

*3^

1iste(a de(edida

DMI

C




MA

I

Herramienta : M=todo de Medias + Oan#os para estudios de OO.Objetivo : "-aluar la coniabilidad del siste(a de (edición deter(inando cuanta de la-ariabilidad es atribuible a la Oepetibilidad /";uipo9 (=todo + condiciones de la(edición0 + cuanto es eNplicable por la -ariabilidad entre los analistas o inspectores.

Procedimiento :%0 "l coordinador de la prueba preparará las (uestras a las personas ;ue serán

e-aluadas9 cuidando incluir dierentes (uestras /Para reproducibilidad0 conr=plicas de las (is(as /Para repetibilidad09 #uardando conidencial(ente laidentidad de las (uestras.

*0 Oepartir las (uestras + solicitar a los analistas o inspectores ;ue las

(idan,analicen,e-alHen si#uiendo los (=todos + procedi(ientos ;ue ellos utilizannor(al(ente.

0 Oecolectar la ino(ación.20 <rdenarla si#uiendo el or(ato DF%.30 Calcule los ran#os de cada con$unto de r=plicas + el pro(edio de las (ediciones de

cada inspector,analista.



DMI

C




MA

I

Herramienta : M=todo de Medias + Oan#os para estudios de OO /Continua.0Procedimiento :40 Calcule el ran#o pro(edio de cada analista,inspector.50 Bsando los ran#os pro(edio anteriores9 calcule un Oan#o pro(edio total /O(t0.60 Calcule el l!(ite superior de control de ran#os (ediante :

L1CrS /D20/O(t0Donde : O(t S Oan#o pro(edio total.D2 S Constante de tabla D>*.

@0 Jerii;ue ;ue nin#Hn ran#o eNceda el L1Cr9 de haber casos9 in-esti#ue las posiblescausas + repita las (ediciones para las r=plicas en cuestión.Oecalcule lo ;ue seanecesario.%0 Calcule el ran#o de las (edias restando el pro(edio del analista con lecturas (ásaltas (enos a;uel con lecturas (ás ba$as /]di0.



DMI

C




MA

I

Herramienta : M=todo de Medias + Oan#os para estudios de OO /Continua.0


N OO N % y D?.

SO$ C04"S "$ 0OS D"MQSCQ0CI0OS* S"I%"S" D" RI"

SO$ CO%%"CAOS

/O0 N /D20 S BCLO

/ 0 N / 0 S

S

%

*

2

3

4

5

6

@

%

>otales

1BMA

Pro(edio ]A

O A 1BMA

Pro(edio ]?

1BMA

Pro(edio ]C

O ? O C

<perador

A ? C

Muestra %Òepl.

Oan#o*`

Oepl.`

Oepl.%`

Oepl.Oan#o

*Òepl.

Òepl.

%Òepl.

Oan#o*`

Oepl.`

Oepl.

O A

O ?

O C

1BMA

O S

MA] ]

MI ]

] DIF

F o r ( a t o D F

%


DMI

C




MA

I

Herramienta : M=todo de Medias + Oan#os para estudios de OO /Continua.0Procedimiento :%%0 Deter(ine la >olerancia total de -ariación per(itida para la -ariable :

Para Especificaciones bi+laterales :

>olerancia S L1" LI" Para Especificaciones uni+laterales :

>olerancia S *+ LI" ó

>olerancia S * L1" +

Donde : L1" S L!(ite 1uperior de "speciicación.LI1 S L!(ite Inerior de "speciicicación.+ S Media histórica de la -ariable de inter=s

Para los si#uientes cálculos puede apo+arse en el or(ato DF*.



DMI

C

M Paso 3 4alidar sistema de medici&n



MA

I


Procedimiento :%*0 "-aluar la Oepetibilidad /Jariación debido a causas co(partidas,co(unes paratodos los analistas,inspectores. "$. e;uipo0


Oepetibilidad S "J S /O(t0/α0Donde : O(t S Oan#o Pro(edio >otal

1iendo : α S /3.%30,/d*0 d* lease de la >abla D> considerando : ( S H(ero de r=plicas por (uestraanalista # S / (uestras dierentes0N/ analistas0.

%0 Calcular el ^ de Oepetibilidad /^"J0:

^ "J S % E/"J0 , />olerancia0


DMI

C




MA

I

Donde : ]di S Oan#o entre Pro(edios"J S Oepetibilidadn S H(ero de (uestras dierentesr S H(ero de r=plicas

1iendo : β S /3.%30,/d*0

d* lease de la >abla D> considerando : ( S H(ero de analistas ó inspectores # S %%30 Calcular ^ de Oeproducibilidad /^AJ0:


Procedimiento :%20 "-aluar la Oeproducibilidad ó Jariación entre los analistas /AJ0


^ AJ S % E/AJ0 , />olerancia0

E/]di 0 N /β02 E /"J0* , /n N r0AJ S


DMI

C




MA

I

Donde : "JS Oepetibilidad /Jariación del ";uipo0AJ S Oeproducibilidad /Jariación del Auditor0%40 Calcular ^ de Oepetibilidad + Oeproducibilidad /ÔO0: ^ OO S % E/OO0 , />olerancia0 %50 Deter(inar si el siste(a de (edición es coniable para la necesidad :

G ÔO Q%^ es aceptableG ÔO _^ es inaceptableG %^QÔOQ^ -er tabla D>29 si los DPM< aparentes sonineriores a los indicados en la tabla9 entonces el siste(a de (ediciónes adecuado para la necesidad.


Procedimiento :%40 "-aluar la Jariación total del siste(a de (edición /OO0 :


OO S /"J0* X /AJ0*


DMI

C




MA

I

^ "J S % E/"J0 , />olerancia0

S % E/ 0 , / 0

S

ALI1I1 D" BIDAD D" M"DIDA ^ ALI1I1 D" ><L"OACIA

Oepetibilidad Jariación de e;uipo /"J0 EDentro

"J S /O0 N /α0

S / 0 N / 0

S

Oeproducibilidad Jariación del e-aluador /AJ0 E"ntre

S E/ 0 N / 02 E/ 02 , / 0

Sn S nH(ero de piezasr S nH(ero de replicas

^ AJ S % E/AJ0 , />olerancia0

S % E/ 0 , / 0

S

Oepetibilidad + Oeproducibilidad /OO0

/"J0* X /AJ0*

S / 0 2 X / 0 2

S

^ OO S %/OO0

/>olerancia0

S %/ 0

/ 0

S

E/]di 0 N /β02 E /"J0* , /n N r0


F o r ( a t o D

F *


DM

AIC

Tabla DT@



MA

I Tabla DT@

H(ero de O=plicas

n*

D

D2

23456@

%%%%*%%2%3%4%5

%6%@**%

***

*2*3

......54.%4.%62

.**.*34.*6.5.*6.25.4.56

.@%.2.2%3.2*3.22.22.23%.23@

.*45*.352*.*6**.%%2*.2%.@*2%.642%.6%4

%.555%.522%.5%5%.4@%.45*%.43%.45%.4**

%.46%.3@5%.363%.353%.344%.335%.326%.32%

DM

AIC




MA

I M Paso 3 = 4alidar sistema de medici&n

Diferentes aneras de eApresar la variabilidad del sistea de edici9n

--!lerance

* * &eas Syst . .:=

•5.15 σ Usualmente

ex!esa"# $#m#

un #!$entae

Usualmenteex!esa"# $#m#

un #!$entae

σ

σ

* *

&eas Syst

-!tal

8

9 . .:

*

* %MM

×;**r!ces!

' Usualmente

ex!esa"# $#m#

un #!$entae

Usualmente

ex!esa"# $#m#

un #!$entae

In"$e "e Ds$!mna$'n( N)me!# "e Cate*#!+as "stntasIn"$e "e Ds$!mna$'n( N)me!# "e Cate*#!+as "stntas

Discrim -!tal

* *&eas.Syst

= •

−* %

*

*

σσ 8

9 .: Discrim 1.41≈ •

σ

σ

3art

* *8

A!#xma$'n en Mnta,(

DM

AIC




A M Paso 3 = 4alidar sistema de medici&n

ADVERTENCIA(

Desa-#!tuna"amente mu$/#s "s$+ul#s "e la AIAG ue"en en-#$a!se en un

+n"$e "-e!ente 00

1% "e la Va!a$'n "el Estu"#2

** ;variaci<n

$el estu$i! '

Mu3 se*u"# es

ex!esa"# $#m##!$ent#

Mu3 se*u"# es

ex!esa"# $#m##!$ent#

*!=! /marill! %er$e

P/T (%Tolerancia)

R&R %Proceso*a<n $e %arianas:

Indice Discriminación > $e Cate!r?as $istintas:

R&R %Variación Estudio *a<n $e Desv. @st.As /#/B:

*!=! /marill! %er$e

P/T (%Tolerancia)

R&R %Proceso*a<n $e %arianas:

Indice Discriminación > $e Cate!r?as $istintas:

R&R %Variación Estudio *a<n $e Desv. @st.As /#/B:

4%4%

5%5%

6767

68%68%

97%97%

97%97%

::

;.;%;.;%

Val#!es "e $#!te(Val#!es "e $#!te(

PRECAUCION(

)!s ;As$e/#/B

s!n eaeraci!nes

DM

AIC

Paso 3 = 4alidar sistema de medici&n

M



A

Hacemos !n est!dio anidado>jer5r!icoTR!J s!cede si;;;: >ene(os una prueba destructi-a +,o tene(os un proceso de (edida co(puesto de -arios

pasos + ;uere(os conocer el error indi-idual(ente en cada paso.


%K% est5ndar0as mismas pieas/ta(bi=n conocido co(o diseño cruzado0

pieza A ?

Prueba %

Prueba *

C

Prueba %

Prueba *

Prueba %

Prueba *

<perador

I

<perador

II

<perador

III

<perador

vs;>contra

Dise(o anidadoPieas procedentes de la misma poblaci&n

Pieza

Prueba

A ? C

% * % * % *

D " F

% * % * % *

R I

% * % * % *

I II III

M

DM

AIC




A M Paso 3 4alidar sistema de medici&n

"-aluando los siste(as de (edición de atributos"-aluando los siste(as de (edición de atributos

D#s "e l#s m<s $#munes 3 "!e$t#s m=t#"#s a!a e>alua!

un !#$es# "e me"$'n "e at!,ut#s s#n(

?6@ Ree>alua$'n 1Exe!ta2

0 In>est*a exa$ttu" )n$amente

?5@ Estu"# 1R#un"0R#,n2

0 In>est*a a$ue!"#s #e!a"#!0a0#e!a"#! ?!e$s'n@

0 Pue"e n>est*a! tam,=n exa$ttu" s se n$lu3e el 1Exe!t#2

NOTA( Am,#s n>#lu$!an una e!s#na ?# eu#@ s!>en"# $#m# el 1Exe!t#2 00

"el est<n"a! "e !e-e!en$a $#m# esta,a. El 1Exe!t#2 es la 1Aut#!"a" nal2 en

el estatus "el !#$es# 00 el ue $#n#$e 1La >e!"a"2.

DM

AIC




A

(nit #ns"ect!r / @"ert

1 * /

2 / /

3 * /

4 / /

5 / /

6 / /

7 / /

8 / /

9 / /

10 / /

11 * *

12 * *

13 * *

14 * *

15 * *

16 * *

17 * *

18 / *

19 * *

20 * *

(nit #ns"ect!r @"ert

111 * *

112 * *

113 * /

114 * /

115 * /

116 * *

117 * *

118 / /

119 / /

120 / /

121 * *

122 / *

123 * *

124 / /

125 * *

126 / /

127 * *

128 / /

129 * *

130 * /

%Mala a$eta"a

66767%

%Mala a$eta"a

66767%

%Buena !e$/aa"a

56757%

%Buena !e$/aa"a

56757%

%De$s#nes $#!!e$tas

6;574:%

%De$s#nes $#!!e$tas

6;574:%

%Mala a$eta"a

66767%

%Mala a$eta"a

66767%

%Buena !e$/aa"a

86787%

%Buena !e$/aa"a

86787%

%De$s#nes $#!!e$tas

6:57;:%

%De$s#nes $#!!e$tas

6:57;:%

NOTA(

AA$eta"a

RRe$/aa"a

Paso 3 4alidar sistema de medici&nM

DM

AIC


M



A Paso 3 4alidar sistema de medici&nM

@stu$i! E*!un$*!bin c E@"ert!:@stu$i! E*!un$*!bin c E@"ert!: (nit / C D @"ert

1 * * * / /

2 / / * / /

3 / / / / /

4 / / / / /

6 / / / / /

7 / / / / /

8 / / / / /

9 / / / / /

11 * / / * /

14 / * / / /

15 / / / / /

16 / / / / /

17 / / / / /

18 / / / / /

19 / / / / /

20 / / / / /

5 / / / / *

10 / * * * *

12 / / * / *

13 * / / * *

A B C D

98;:.7% 98;:.7% 58:7.7% 58:7.7%

56F65.:% 56F65.:% 56F65.:% 66FF.5:%

% A$eta"#s Mal#s

%Re$/aa"#s Buen#s

Inse$t#! Inse$t#!

%T#tal "e De$s#nes

C#!!e$tas F947 ;4.;:%

%T#tal "e De$s#nes

C#!!e$tas F947 ;4.;:%

Beneralente no se considera

aceptable un sistea de edici9n dedatos discretos si el resultado obtenido

no es del 5 + / de decisiones

correctas4

DM

AIC




A

Un"a" Exe!t# A B C D Inse$t#! A

Ra'n?es@

Inse$t#! B Inse$t#! C Inse$t#! D

6 A R R R A Sue!-$e sum"a Sue!-. "st#!s#na"a Cent!# !as#s#

5 A A A R A

9 A A A A A

8 A A A A A

: R A A A A

F A A A A A

; A A A A A

4 A A A A A

A A A A A

67 R A R R R Em,lema nstala"#

n$#!!e$tamente

U!etan#

a$umula"#

66 A R A A R Pla$a mal $#!ta"a

65 R A A R A Ensam,leIna!#a"#

69 R R A A R U!etan#

a$umula"#

68 A A R A A Tue!$a -l#a

6: A A A A A

6F A A A A A

6; A A A A A

64 A A A A A

6 A A A A A

57 A A A A A

Ra'n?es@ Ra'n?es@ Ra'n?es@

Cent!# !as#s#

Em,lema nstala"#

n$#!!e$tamente

Em,lema nstala"#

n$#!!e$tamente

Pla$a mal $#!ta"a

Estu"# 1R#un"0R#,n2 ?$ 1Exe!t#2@?Se muest!an( 57 Resulta"#s "e las :7 $u,e!tas@

Estu"# 1R#un"0R#,n2 ?$ 1Exe!t#2@?Se muest!an( 57 Resulta"#s "e las :7 $u,e!tas@

*ec+a!s ! "!r las mismas ra!nes

-i"!s $e $e,ect!s n! i$enti,ica$!s c!nsistentemente

*ec+a!s ! "!r las mismas ra!nes

-i"!s $e $e,ect!s n! i$enti,ica$!s c!nsistentemente

Paso 3 4alidar sistema de medici&n

DM

AIC

Hoja de capt!ra de datos del inspector

M



A

o(bre del Inspector : Fecha :

Muestra o. Oesultado Muestra o. Oesultado

Hoja de capt!ra de datos del inspector

DM

AIC

Hoja de analisis de datos /"st!dio %o!nd@%obins con e6perto sin replica

M



A Hoja de analisis de datos /"st!dio %o!nd@%obins con e6perto sin replica

"Nperto

Decisiones totales 2

Total de aciertos 2

Total de fallos 2

de aciertos 2

de fallos 2

DM

AIC


M



A

"st!dio %o!nd@%obins con e6perto con replica

Paso 3 4alidar sistema de medici&n

G"era$!r @.).C.

*H"lica 1a 2a*e"iti< 1a 2a

*e"iti< 1a 2a*e"iti< 1a 2a

*e"iti< @"ert!

G / / S / / S / / S / / S A

/IS / / S * * S / / S / / S A /DS / / S / / S * / / / S A

SDF * * S * * S / / S * * R

D*- / / S * * S * / / / S A

J(# / / S / / S / * / / S A

KL) * / * * S * * S * * S R

DFB / / S / / S / / S / / S A

% / / S / / S / / S / / S A

I@ / / S / * / / S / / S A

/SD / / S / / S * / / / S A

MNC / / S / / S / / S / / S A

L)L / / S * * S / * / / S A

#G / / S * * S / / S / / S A

(K& * * S * * S * * S * * S R

JO / / S / / S / / S * / R

-B / / S / / S / / S / / S A

*F% * * S * * S * / * * S R

@DC / / S / / S / / S / / S A

ISN / / S / / S / / S / / S A

/M / / S * / / * * / A

G) / / S / / S * / / / S A

-!tal $e $ecisi!nes ' 44 -!tal $e $ecisi!nes ' 44 -!tal $e $ecisi!nes ' 44 -!tal $e $ecisi!nes ' 44 Buenas-!tal $e "artes ' 22 -!tal $e "artes ' 22 -!tal $e "artes ' 22 -!tal $e "artes ' 22 17

! re"etici!nes ' 1 ! re"etici!nes ' 2 ! re"etici!nes ' 8 ! re"etici!nes ' 3 Malas

uenas *ec+aa$as ' 0 uenas *ec+aa$as ' 10 uenas *ec+aa$as ' 7 uenas *ec+aa$as ' 1 5

&alas /ce"ta$as ' 3 &alas /ce"ta$as ' 2 &alas /ce"ta$as ' 5 &alas /ce"ta$as ' 1

-!tal inc!rrec tas ' 3 -!tal inc!rrectas ' 12 -!tal inc!rrectas ' 12 -!tal inc!rrectas ' 2

*e"etibili$a$ ' 95.45; *e"etibili$a$ ' 90.91; *e"etibili$a$ ' 63.64; *e"etibili$a$ ' 86.36;

C!n,iabili$a$ ' 93.18; C!n,iabili$a$ ' 72.73; C!n,iabili$a$ ' 72.73; C!n,iabili$a$ ' 95.45;

%enanci! enavi$esCl!$!mir! B<meS!r=uana Oernan$e*u"ert! &art?ne

-!tal $e $ecisi!nes ' 176

-!tal $e rH"licas ' 88

De$s#nes n# !eet"as 14 6:.6%

Buenas Re$/aa"as 18 69.58%

Malas A$eta"as 11 5;.:7%

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