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Exposición analisis de datos experimentales
- 1. CONTROL ESTADÍSTICO DECALIDAD ANÁLISIS DE DATOS EXPERIMENTALES Álvarez Carrillo Alejandra Fabela Quevedo José Fabela López Mora Aguarena Marisol Sandoval Hernández Diana Solis Aguilar Diana Laura Prof. Norman Edilberto Rivera Pazos
- 2. DIFERENCIA DE VARIABLEY ATRIBUTO.
- 3. Variables Atributos • Característicacuantitativa. • Son características susceptibles a medición. • Como por ejemplo, la estatura, el peso, el salario, la edad, etc. • El diagrama X, R y S. • Característica cualitativa. • Define un elemento. • Por ejemplo, tales como el número de personas que van al cine, o la cantidad de productos fabricados por una máquina que son defectuosos. • El diagrama c.
- 4. CONTROL ESTADÍSTICO DECALIDAD DIAGRAMAS DE CONTROL PARA VARIABLES GRAFICAS X-R GRAFICAS X-S
- 5. Graficas X-R. Elgráfico X-R nos ayuda a conocer si nuestro proceso se encuentra dentro de las especificaciones. La medición de las variables y de los rangos de estas nos indican si nuestro proceso es constante o no. Si hay una gran variación en nuestros valores significa que el proceso esta fuera de control o en otras palabras que existen variables asignables o atribuibles que están ocasionando una variación.
- 6. 1. Definir característicade calidad (Variable). Selección de la característica que se deba controlar: longitud, área, dureza, etc. 2. Controlar condiciones de proceso. Eliminar todas las variables asignables o atribuibles. 3. Toma de muestras y tamaño de muestra. Tomar K muestras, deben ser más de 25 muestras (K>= 25), el tamaño de muestra es el número de piezas que se van a tomar en cada muestra (n). El tamaño más efectivo que se ha determinado en diversas aplicaciones industriales ha sido el de 5 unidades; pero puede variar de 2 a 10 unidades. El tamaño de todas las muestras debe ser constante. * Las muestras deben tomarse a intervalos regulares de tiempo, y se van registrando los datos de cada una en el mismo orden en que sean seleccionadas y medidas.* Implementación de Graficas X-R.
- 7. 4. Calculó delvalor promedio y de la amplitud de la muestra. Cálculo de los promedios X y del rango de las muestras R. 5. Calculó de X y R, desviación estándar Donde: Xi= Mediciones Individuales n= numero de mediciones en el subgrupo R= rango
- 8. 6. Establecer loslímites de control: Límite superior de Control (LSC) Límite Central de Control (LCC) límite Inferior de Control (LIC)
- 9. Implementación de GraficasX-R. 7. Graficar 8. Analizar los datos y modificar los límites en caso de que haya puntos fuera de los límites. Analizar los promedios y las amplitudes de cada muestra con relación a los límites de control. Ajustar los límites eliminando los puntos que se encuentran fuera de los límites y volviendo a calcular estos últimos. 9. Calcular la capacidad del proceso 10. Comparar el proceso con los límites de especificaciones. Analizar los datos para ver si no existe un punto fuera de los límites de control y revisar si existen variables asignables o atribuibles en el proceso.
- 10. COMPORTAMIENTO QUE REPRESENTANCAMBIOS EN EL PROCESO 1. Un punto exterior a los límites de control: se estudiará la causa de una desviación del comportamiento tan fuerte. 2. Dos puntos consecutivos muy próximos al límite de control: la situación es anómala, estudiar las causas de variación. 3. Cinco puntos consecutivos por encima o por debajo de la línea central: investigar las causas de variación pues la media de los cinco puntos indica una desviación del nivel de funcionamiento del proceso. 4. Fuerte tendencia ascendente o descendente marcada por cinco puntos consecutivos. 5. Investigar las causas de estos cambios progresivos. 6. Cambios bruscos de puntos próximos a un límite de control hacia el otro límite. 7. Examinar esta conducta errática.
- 11. Graficas X-S Esuna alternativa al diagrama R Cada punto de la gráfica de Medias es el promedio de las muestras de un subgrupo. Cada punto de la gráfica de Desviaciones es la desviación estándar interna de cada subgrupo. Los límites de control se calculan a partir de la Desviación estándar promedio y delimitan una zona de 3 desviaciones estándar de cada lado de la media.
- 12. Tabla de Constantespara R
- 13. Graficas X-Individuales. Existen muchassituaciones en las que el tamaño de muestra utilizado para el control del proceso es n = 1. Esto ocurre con frecuencia cuando la inspección está automatizada y se mide cada unidad producida. También se utiliza cuando el ratio de producción es demasiado bajo para esperar a tomar una decisión hasta tener muestras de tamaño n > 1.
- 14. DIAGRAMAS DE CONTROLDE ATRIBUTO Los diagramas de control por atributos constituyen la herramienta esencial utilizada para controlar características de calidad cualitativas, esto es, características no cuantificables numéricamente.
- 15. Una línea centralrepresenta el valor medio o esperado del estadístico, mientras que los límites de control suelen definir una zona de control que abarca 3σ por encima y por debajo de la línea central. Estos límites son escogidos de manera que si el proceso está bajo control, casi la totalidad de los puntos muéstrales se halle entre ellos. Así, un punto que se encuentra fuera de los límites de control se interpreta como una evidencia de que el proceso está fuera de control.
- 16. • Este tipode gráficos se suele aplicar en situaciones en las que el proceso es una operación de montaje complicada, y la calidad del producto se mide en términos de la ocurrencia de disconformidades, del funcionamiento exitoso o fallido del producto, etc. • Los diagramas de control por atributos tienen la ventaja de que hacen posible considerar varias características de calidad al mismo tiempo y clasificar los productos como disconformes si no satisfacen las especificaciones de cualquiera de las características.
- 17. GRÁFICO P Un gráficoP es un gráfico de control del porcentaje o fracción de unidades defectuosas (cociente entre el número de artículos defectuosos en una población y el número total de artículos de dicha población). • Como calcular P pi= di ni pi = porción de unidades defectuosas ni = cantidad de artículos muestreados di = cantidad de artículos defectuosos • Para calcular los limites en el gráfico P
- 18. GRÁFICO NP El númerode unidades defectuosas en la muestra sigue una distribución binomial de parámetros n y p, cuya media es np y su varianza es npq. Este tipo de gráficos permite tanto analizar el número de artículos defectuosos como la posible existencia de causas especiales en el proceso productivo.
- 19. El diagrama Cestá basado en el número total de defectos (o no conformidades) en la muestra sigue una distribución binomial de parámetros n y p, cuya media es np y su varianza es npq. GRÁFICO C
- 20. El diagrama Uestá basado en el número de defectos por unidad de inspección producida. La muestra sigue una distribución binomial de parámetros n y p, cuya media es np y su varianza es npq. GRÁFICO U
- 21. EJEMPLO: INTERPRETACIÓN DELAS SEÑALES DE FUERA DE CONTROL EN DIAGRAMAS DE ATRIBUTOS
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