Ingenieria industrial

STATGRAPHICS – Rev. 9/14/2006

Análisis de Capabilidad (Porcentaje Defectuoso)
Este procedimiento esta diseñado para estimar el porcentaje de artículos defectuosos en una población basándose en muestra de los artículos de esa población que se han clasificado como defectuosos o no defectuosos. Nota: algunos practicantes prefieren el término “no conforme” en lugar de “defectuoso”. Los datos parael análisis consisten de m muestras de una población detallando:
ni = numero de artículos en la muestra i

d i = numero de artículos defectuosos en la muestra i

Ejemplo StatFolio: attcap1.sgp Datos del Ejemplo:
El archivo juice.sf3 contiene mediciones de la fuerza a la apertura de m = 30 muestras, cada una corresponde a n = 50 latas de jugo de naranja. Los datos son tomados de Montgomery(2005). Cada una fue inspeccionada y el número de defectuosos fueron tabulados. La tabla de abajo muestra una lista parcial de los datos en el archivo: sample (muestra) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 n 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 defects (defectuosos) 12 15 8 10 4 7 16 9 14 10 5 6 17 12 22

Entrada de Datos
La caja de dialogo requiere información acerca de cada muestra.© 2006 por StatPoint, Inc.

Análisis de la Capacidad (Porcentaje Defectuoso) - 1

STATGRAPHICS – Rev. 9/14/2006

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Número de Defectuosos: Una columna numérica conteniendo el número total de defectuosos di, una fila para cada muestra. Tamaño de Muestra: El tamaño de muestra ni. Ingrese cualquiera de las dos; el nombre de una columna numérica o un solo número si todos los tamaños demuestra son iguales. Objetivo del % Defectuoso: El valor objetivo del proceso dado por un porcentaje defectuoso de los artículos. Si es ingresado, este valor será indicado sobre los gráficos. Selección: Selección de un subconjunto de los datos.

Resumen del Análisis
El Resumen del Análisis resume la entrada de los datos y despliega la estimación de la capacidad del proceso.
Análisis Capacidadde Procesos(Porcentaje Defectuoso) - defects
Datos/Variable: defects Meta: 10.0 Distribución: Binomial número de muestras = 30 tamaño promedio de muestra = 50.0 porcentaje defectuosos medio = 23.1333 Estimado 23.1333 231333. 0.734465 Límite Inferior 95% 21.0203 210203. 0.80572 6 Límite Superior 95% 25.3521 253521. 0.663453 18

Porcentaje defectuoso promedio Defectos por millón Z de procesoLímites de tolerancia (tamaño de muestra promedio)

Importantes cálculos en la salida incluyen: © 2006 por StatPoint, Inc. Análisis de la Capacidad (Porcentaje Defectuoso) - 2

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STATGRAPHICS – Rev. 9/14/2006 Distribución: La distribución asumida para los datos. Por defecto es binomial, la cual es apropiada si las muestras son tomadas de lotes grandes, típicamente los lotes por lo menos son 10veces más grandes que el tamaño de muestra. Si los lotes son pequeños, entonces la distribución hipergeométrica deberá ser seleccionada en lugar de la otra usando Opciones del Análisis. Numero de Muestras: El número de muestras m. Tamaño de Muestra Promedio: El tamaño promedio de las m muestras:
n = ∑ ni / m
i =1 m

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(1)

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Porcentaje Medio de Defectuosos: El promedio del porcentajede los artículos defectuosos:

p = 100

∑d ∑n
i =1 i =1 m i

m

i

%

(2)

Un intervalo de confianza para la población del porcentaje promedio también será presentado. • Z del Proceso: El valor Z equivalente igual a la estimación de defectos por millón. La Z del proceso es calculada encontrándole valor en una distribución normal estándar para la cual la probabilidad de exceder |Z|es igual al DPM estimado. Los valores grandes de Z son preferibles, puesto que corresponden a porcentajes pequeños de artículos defectuosos. Típicamente el objetivo para Z es 4 o superior. Nivel de Calidad Sigma: El Nivel de Calidad Sigma esta definido por lo practicantes de Seis Sigma. Esta opción solamente se presenta si el Nivel de Calidad Sigma es seleccionado sobre la sección de Capacidad...