Cartas de control estadistico

INGENIERIA DE LA
CALIDAD
TERCER SEMESTRE

UNIDAD 2
EJERCICIOS DE REPASO

JUAN CARLOS GARAVITO RINCON
CODIGO: S11028125

Universidad

Veracruzana

Maestría en Gestión de la Calidad

UNIDAD 2

Ejercicios de repaso
1. Un fabricante de piezas de plástico por inyección produce carcasas para equipos
informáticos. En una de las referencias, hay una longitud cuyas especificacionesson 425 ±
0.5 mm que es de interés para el cliente. El fabricante decide controlar esa longitud por
medio de un gráfico x-R. No hallando un criterio de homogeneidad mejor, decide que los
subgrupos estén formados por cuatro piezas consecutivas. Cada hora toma un subgrupo.
Comentar los aspectos más relevantes del gráfico x-R mostrado a continuación.
Gráfica:

Interpretación:
- Por medio de lagráfica podemos evidenciar que el proceso en general está fuera de
control con muchas tendencias opuestas irregulares (patrón mezclado), y no cumple con
las especificaciones exigidas por el cliente en cuanto a la longitud de la pieza de plástico
se refiere (posible causa mayor se deriva de los instrumentos de fabricación empleado
evidenciado en la gráfica x, y causa menor por parte deloperador evidenciado en la gráfica
R). Es importante igual, que los límites y la media establecidos por el responsable para la
gráfica de control estén dentro de las especificaciones establecidas por el cliente (425 ±
0.5 mm; 424.5 y 225.5 mm); ya que se evidencia que el promedio de las muestras están
muy por encima de lo aceptado (25± mm) para este proceso. Al parecer se realizan
muchos ajusten enel proceso, pero no logran mantener el equilibrio.
2. Una fuente de poder de alto voltaje debería tener un voltaje de salida nominal de 350 V.
Con el propósito de controlar el proceso mediante las cartas de x y R se selecciona una
muestra de cuatro unidades cada día cuando se consideró que el proceso estaba bajo
control. A continuación, se presentan los resultados obtenidos:

Lic. JuanCarlos Garavito Rincón

Universidad

Veracruzana

Maestría en Gestión de la Calidad

Muestra

̅
𝑿

R

351.000
350.775
350.750
350.900
350.975
351.075
351.075
350.650
350.900
351.350
351.250
350.975
351.325
351.050
351.100
351.250
350.975
351.075
350.875
351.425
7020.45
351.038

0.900
0.700
0.500
0.700
0.600
0.200
0.800
0.600
0.500
0.600
0.800
0.7000.700
0.600
0.900
0.500
0.400
0.800
0.600
0.400
12.5
0.625

Voltaje de salida

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

350.6
351.0
350.7
350.8
350.9
351.2
351.6
350.7
350.9
351.5
350.8
350.6
351.6
350.7
351.1
351.5
350.9
351.5
350.8
351.4

350.9
350.4
350.8
350.9
351.0
351.1
351.0
350.5
350.7
351.6
351.2
351.3
350.9
351.3350.7
351.0
350.8
350.7
350.6
351.5

351.0
350.6
351.0
350.6
350.7
351.0
350.8
351.0
350.8
351.0
351.4
350.9
351.3
351.0
351.0
351.1
351.2
351.0
350.9
351.2

351.5
351.1
350.5
351.3
351.3
351.0
350.9
350.4
351.2
351.3
351.6
351.1
351.5
351.2
351.6
351.4
351.0
351.1
351.2
351.6
suma
𝑿 𝒚 𝑹

a) Obtenga los gráficos x y R en el software estadísticoMINITAB. ¿El proceso está bajo
control estadístico? ¿Hay evidencia que apoye la afirmación de que el voltaje sigue una
distribución normal? Gráficas:
Gráfica Xbarra-R de VOLTAJE DE SALIDA, ..., C5

Gráfica de probabilidad de C7
Normal

U C L=351.459

99

351.25
_
_
X=351.038

351.00

Media
Desv .Est.
N
KS
Valor P

95
90

350.75

1

3

5

7

9

11
M uestr a13

15

17

19

1.5
U C L=1.319
1.0

Porcentaje

350.50

351.0
0.2062
20
0.131
>0.150

80

LC L=350.616

Rango de la muestr a

Media de la muestr a

351.50

70
60
50
40
30
20
10

_
R=0.578

0.0
1

3

5

7

9

11
M uestr a

13

15

17

5

LC L=0

0.5

350.50

1

19

350.75

351.00
C7

351.25

351.50

b) Estimar...