Trabajo Colaborativo 2 302582 6
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Escuelas de Ciencia Básicas ACT. 10 TRABAJOCOLABORATIVO II 302582_6 CONTROL DE CALIDAD Temática Unidad 2 Control de Calidad Grupo: 302582_6 UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA-UNAD ESCUELA DE CIENCIAS BÁSICA, TECNOLOGIA E INGENIERÍA PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL NOVIEMBRE DE 2012 Tutor: CARLOS JOFRED ROBAYO
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Escuelas de Ciencia Básicas Tecnología e Ingeniería
ACT. 10 TRABAJOCOLABORATIVO II302582_6 CONTROL DE CALIDAD
Temática Unidad 2 Control de Calidad
Grupo: 302582_6
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA-UNAD
ESCUELA DE CIENCIAS BÁSICA, TECNOLOGIA E INGENIERÍA
PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
NOVIEMBRE DE 2012
Tutor: CARLOS JOFRED ROBAYO
Escuelas de Ciencia Básicas Tecnología e Ingeniería
ACT. 10 TRABAJOCOLABORATIVO II302582_6 CONTROL DE CALIDAD
Temática Unidad 2 Control de Calidad
Grupo: 302582_6
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA-UNAD
ESCUELA DE CIENCIAS BÁSICA, TECNOLOGIA E INGENIERÍA
PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
NOVIEMBRE DE 2012
3. Industrias ATH fabrica punterías para motores de automóviles. Cierta puntería debe tener un diámetro exterior de 20.000 micras (µm); donde 1 µm es igual a 0.000001 m, con una tolerancia de ± 25 µm. Para evaluar la estabilidad del proceso se realiza un estudio inicial donde es usual obtener por lo menos de 20 a 25 subgrupos (muestras) de tamaño pequeño (entre 5 y 10 por lo general). Además, estos subgrupos deben estar espaciados, de forma que capten el funcionamiento del proceso en un periodo suficientemente amplio para que se capten diferentes cambios en el proceso (turnos, lotes, etc.). En el caso de las punterías, cada hora se mide el diámetro de cinco de estas, en la tabla 1 se muestran los datos de cuatro turnos (dos días).
Evaluar la estabilidad de la tendencia central a través de la carta de control , y 𝑋de la misma manera mediante la carta R.
Medición del Diametro Ri X
1 -21 -5 21 3 -12 42 -2.82 4 3 7 22 -18 40 3.63 -13 7 -11 -7 7 20 -3.44 15 7 26 7 -4 30 10.25 0 13 6 -20 6 33 16 1 4 3 9 -10 19 1.47 -4 0 -5 11 2 16 0.88 3 -13 3 -13 9 22 -2.29 7 0 5 11 4 11 5.4
10 17 3 2 -23 -4 40 -111 15 -5 2 12 5 20 5.812 5 -1 2 -16 10 26 013 1 -2 -4 -16 10 26 -2.214 -13 1 -6 11 4 24 -0.615 2 -4 14 -6 -2 20 0.816 4 2 19 -1 6 20 617 6 8 2 9 -4 13 4.218 -22 1 -2 2 -7 24 -5.619 -9 10 -8 -10 -2 20 -3.820 0 -3 -13 14 -3 27 -121 7 5 -1 -1 1 8 2.222 10 7 -8 -14 -33 43 -7.623 -14 28 10 0 -2 42 4.424 -19 2 7 12 -9 31 -1.425 10 5 14 -4 4 18 5.826 21 -16 -20 -3 10 41 -1.627 22 -14 -5 -7 5 36 0.228 -1 1 4 -4 17 21 3.4
Muestra o Subgrupo
29 0 5 6 -19 -7 25 -330 2 -19 12 -1 0 31 -1.2
26.3 0.59333333R = 26,3 X = 0,593
n A2 D3 D4 Limite Superior de Control "R" = D4*R2 1.88 0 3.267 Limite Inferior de Control "R" = D3*R3 1.023 0 2.575 Limite Superior de Control "X" = X + (A2 * R)4 0.729 0 2.282 Limite Inferior de Control "X" = X - (A2 * R)5 0.577 0 2.1156 0.483 0 2.0047 0.419 0.076 1.9248 0.373 0.136 1.8649 0.337 0.184 1.816
10 0.308 0.223 1.777
Factores para convertir un rango, R, a limites de control variables
Numero de valores en el
subgrupo
Carta de Control de medidas
Carta de control de rangos
partir de una tabla de factores mucho más grande de gran utilidad para la construcción de gráficas de
control, tabla B2 del manual A.S.T.M para control de
55.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.5821
Limite Superior
de Control "LSC
R"
Límite Inferior de Control "LIC R"
Limite Superior
de Control "LSC
X"
Limite Inferior de Control "LIC X"
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 290
10
20
30
40
50
60Gráfico R
R
Limite Superior de Control "LSC R"
Límite Inferior de Control "LIC R"
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29
-20
-15
-10
-5
0
5
10
15
20Gráfico X
X
Limite Superior de Control "LSC X"
Limite Inferior de Control "LIC X"
55.6245 0 15.7681 -14.582155.6245 0 15.7681 -14.5821
Limite Superior de Control "R" = D4*RLimite Inferior de Control "R" = D3*R
Limite Superior de Control "X" = X + (A2 * R)Limite Inferior de Control "X" = X - (A2 * R)
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29
-20
-15
-10
-5
0
5
10
15
20Gráfico X
X
Limite Superior de Control "LSC X"
Limite Inferior de Control "LIC X"
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 290
10
20
30
40
50
60Gráfico R
R
Limite Superior de Control "LSC R"
Límite Inferior de Control "LIC R"
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29
-20
-15
-10
-5
0
5
10
15
20Gráfico X
X
Limite Superior de Control "LSC X"
Limite Inferior de Control "LIC X"
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29
-20
-15
-10
-5
0
5
10
15
20Gráfico X
X
Limite Superior de Control "LSC X"
Limite Inferior de Control "LIC X"
4. Ubique un ejemplo real de una empresa industrial o de servicios en la que pueda aplicar los conceptos teóricos revisados en el tema de Grafico de Control por atributos.
Grados brix de la mermelada
41 42 43 4142 41 41 4342 40 40 3940 40 38 4042 40 42 42
Sumatoria 207 203 204 205Promedio Subgrupos 41.40 40.60 40.80 41.00Rango Subgrupos 2 2 5 4Media de Promedios 40.8Media de Rangos 3Limite Superior de Control Medias 40,80 + 0,577 * 4 = 43.108Limite Inferior de Control Medias 40,80 - 0,577 * 4 = 38.492Limite Superior de Control Rangos 2,115 * 4 = 8.460Limite Inferior de Control Rangos 0,0 * 4 = 0.0
36
37
38
39
40
41
42
43
44
41.40
40.60 40.80 41.0040.60 40.40
Grafico Limite de Control Promedios LCS = 43,108 LCI = 38,492
Promedio Subgrupos Limite Superior de Control Medias Limite Inferior de Control Medias
4. Ubique un ejemplo real de una empresa industrial o de servicios en la que pueda aplicar los conceptos teóricos revisados en el tema de Grafico de Control por atributos.
39 40 Sumatoria 1224
41 41 Cantidad Datos 30
42 41 Media 1224/30 = 40.80
41 41 Maximo 43
40 39 Minimo 38203 202 Moda 41
40.60 40.403 2 No. Clases Raiz Nº Dato 5.48
Rango 43 - 38 = 5
36
37
38
39
40
41
42
43
44
41.40
40.60 40.80 41.0040.60 40.40
Grafico Limite de Control Promedios LCS = 43,108 LCI = 38,492
Promedio Subgrupos Limite Superior de Control Medias Limite Inferior de Control Medias0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
2 2
5
4
3
2
Grafico Limite de Control Rangos LCS = 8,460 LCI = 0,0
Rango Subgrupos Limite Superior de Control Rangos Limite Inferior de Control Rangos
8.46 0 41 43.108 38.4928.46 0 42 43.108 38.4928.46 0 42 43.108 38.4928.46 0 40 43.108 38.4928.46 0 42 43.108 38.4928.46 0 41 43.108 38.4928.46 0 43 43.108 38.492
394042424140404039414241404341403842404141413942
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
2 2
5
4
3
2
Grafico Limite de Control Rangos LCS = 8,460 LCI = 0,0
Rango Subgrupos Limite Superior de Control Rangos Limite Inferior de Control Rangos
Defectos en Envase de Vidrio
Distribucion binomial
0.0538 Despicados 0.2398 1 20 0.160
0.0538 Quebrados 0.2398 2 25 0.200
0.0538 Sucios 0.2398 3 18 0.144 Desviacion estandar muestral
0.0538 Hongos 0.2398 4 12 0.096
0.0538 Agujas 0.2398 5 13 0.104
0.0538 Burbujas 0.2398 6 12 0.096
0.0538 Particulas 0.2398 7 10 0.080 Tres Desviaciones
0.0538 Meteorizacion 0.2398 8 15 0.120
0.0538 0.2398 9 16 0.128
0.0538 0.2398 10 18 0.144 Limite Superior de Control
0.0538 0.2398 11 27 0.216
0.0538 0.2398 12 22 0.176
0.0538 0.2398 13 10 0.080 Limite Inferior de Control
0.0538 0.2398 14 15 0.120
0.0538 0.2398 15 19 0.152
0.0538 0.2398 16 13 0.104
0.0538 0.2398 17 28 0.224
0.0538 0.2398 18 23 0.184
0.0538 0.2398 19 27 0.216
0.0538 0.2398 20 24 0.192
n = 125Sumatoria x1 = 367
Defectos en Envase de
Vidrio
Dia de Produccion
Numero de partes Defectuosas (x1)
Fraccion de Defectos (p)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200.0000
0.0500
0.1000
0.1500
0.2000
0.2500
0.3000
Grafico de Control p
Limite Inf. Control Limite Sup. Control Fraccion de Defectos
Distribucion binomial p = 367 / 20 * 125 p = 0.1468
Desviacion estandar muestral
Tres Desviaciones
Limite Superior de Control LSC = 0,1468 + 0,093LSC = 0,2398
Limite Inferior de Control LIC = 0,1468 - 0,093LIC = 0,0538
Sp = p (1-p) / n Sp = 0,1468 * 0,8532 / 125
Sp = 0,031
3Sp = 3 * Sp 3Sp = 3 * 0,031
3Sp = 0,093
LSC = p + 3Sp
LIC = p - 3Sp
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200.0000
0.0500
0.1000
0.1500
0.2000
0.2500
0.3000
Grafico de Control p
Limite Inf. Control Limite Sup. Control Fraccion de Defectos
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200.0000
0.0500
0.1000
0.1500
0.2000
0.2500
0.3000
Grafico de Control p
Limite Inf. Control Limite Sup. Control Fraccion de Defectos
CARACTERISTICAS DEL TETRA BRIKS
plástico polietileno y gramo y medio de aluminio. Estos materiales están dispuestos en varias láminas superpuestas, normalmente son tres de
La consistencia de estos envases los hace resistentes a los golpes, su formarectangular posibilita un buen almacenamiento así como un óptimo aprovechamiento del espacio y además facilita la conservación de los alimentos como leche, bebidas y ,mermeladas.
Defectos en Envase Tetra briks
Distribucion binomial
0.0598 Golpeados 0.2398 1 5 0.040
0.0598 Estallados 0.2398 2 2 0.016
0.0598 0.0299 3 4 0.032 Desviacion estandar muestral
0.0598 0.2398 4 1 0.008
0.0598 0.2398 5 3 0.024
0.0598 0.2398 6 5 0.040
0.0598 0.2398 7 2 0.016 Tres Desviaciones
0.0598 0.2398 8 3 0.024
0.0598 0.2398 9 4 0.032
0.0598 0.2398 10 1 0.008 Limite Superior de Control
0.0598 0.2398 11 2 0.016
0.0598 0.2398 12 2 0.016
0.0598 0.2398 13 0 0.000 Limite Inferior de Control
0.0598 0.2398 14 3 0.024
0.0598 0.2398 15 4 0.032
0.0598 0.2398 16 1 0.008
0.0598 0.2398 17 2 0.016
0.0598 0.2398 18 1 0.008
0.0598 0.2398 19 3 0.024
0.0598 0.2398 20 1 0.008
n = 125Sumatoria x1 = 49
El tetra brik esta compuesto de veinte gramos de cartón, seis gramos de
polietileno, una de aluminio y otra de papel de alta calidad.
Defectos en Envase Tetra
briks
Dia de Produccion
Numero de partes Defectuosas (x1)
Fraccion de Defectos (p)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200.000
0.005
0.010
0.015
0.020
0.025
0.030
0.035
0.040
0.045
Grafico de Control p
Fracción Defectos
CONCLUSION
El envase Tetra briks mejora la calidad y conservación del producto
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200.000
0.005
0.010
0.015
0.020
0.025
0.030
0.035
0.040
0.045
Grafico de Control p
Fracción Defectos
del espacio y además facilita la conservación de los alimentos como leche, bebidas y ,mermeladas.
Distribucion binomial p = 49 / 20 * 125
p = 0.0196
Desviacion estandar muestral
Tres Desviaciones
Limite Superior de Control LSC = 0,0196 + 0,03717LSC = 0,05677
Limite Inferior de Control LIC = 0,0196 - 0,03717LIC = -0,01757
Sp = p (1-p) / n Sp = 0,0196 * 0,9804 / 125
Sp = 0,01239
3Sp = 3 * Sp 3Sp = 3 * 0,012393Sp = 0,03717
LSC = p + 3Sp
LIC = p - 3Sp
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200.000
0.005
0.010
0.015
0.020
0.025
0.030
0.035
0.040
0.045
Grafico de Control p
Fracción Defectos
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 200.000
0.005
0.010
0.015
0.020
0.025
0.030
0.035
0.040
0.045
Grafico de Control p
Fracción Defectos
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CONCLUSIONES
UNIDAD 2
Ø Las guías desarrolladas a lo largo de la actividad nos permiten tener una idea general de las temáticas a tratar.
Ø Las pautas y guías entregadas por el Tutor han sido de gran ayuda para la elaboración de nuestro trabajo ya que no solo en el podemos aplicarlas sino ampliar nuevos conocimientos a nuestra vida profesional y laboral.
Ø Colaboración y conocimiento del grupo de trabajo para el desarrollo del ejercicio.
Ø Podemos decir que gracias al control de calidad y a sus distintos tipos podemos crear una excelencia en el mercado el cual será re contribuido a la empresa en factor ganancia. También podemos disminuir el nivel de perdida en el almacén al conocer todo lo relacionado en la conservación de nuestros inventarios .
Ø Si aplicamos a la Empresa un excelente control de calidad llegaremos a unas pérdidas de cero donde todos los resultados obtenidos son ganancia reflejada en los estados financieros que nos permitan mejorar nuestra situación salarial.
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CONCLUSIONES .
UNIDAD 2
Las guías desarrolladas a lo largo de la actividad nos permiten tener una idea general de las temáticas
Las pautas y guías entregadas por el Tutor han sido de gran ayuda para la elaboración de nuestro trabajo ya que no solo en el podemos aplicarlas sino ampliar nuevos conocimientos a nuestra vida
Podemos decir que gracias al control de calidad y a sus distintos tipos podemos crear una excelencia en el mercado el cual será re contribuido a la empresa en factor ganancia. También podemos disminuir el nivel de perdida en el almacén al conocer todo lo relacionado en la conservación de nuestros inventarios .
Si aplicamos a la Empresa un excelente control de calidad llegaremos a unas pérdidas de cero donde todos los resultados obtenidos son ganancia reflejada en los estados financieros que nos permitan
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ACT. 10 TRABAJOCOLABORATIVO II302582_6 CONTROL DE CALIDAD
BIBLIOGRAFIA
http://www.youtube.com/watch?v=IHlE1DDwX9M&feature=related
http://www.youtube.com/watch?v=h3ZAxddZF_w&feature=related
http://www.youtube.com/watch?v=tO1_8zHaNFE&feature=related
http://www.youtube.com/watch?v=EVQqcWRMemI&feature=related
http://www.youtube.com/watch?v=7378rmoHrc4
http://www.youtube.com/watch?v=BCRknJ-o4FY&feature=related
http://www.youtube.com/watch?v=gJcnUJ49l5c&feature=related
http://www.youtube.com/watch?v=Gwp1mWj_RMc
http://www.youtube.com/watch?v=i_XhgxaclOs&feature=related
http://www.youtube.com/watch?v=83XFTiz0xxg&feature=related
http://www.youtube.com/watch?v=lQ5ViEAJ7m4&feature=related
http://www.youtube.com/watch?v=rejAfBg3Yiw&feature=related
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BIBLIOGRAFIA .
