7/23/2019 Proyecto Final 302582_89

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PROYECTO FINAL CONTROL DE CALIDAD

Por:

IVONNE DELGADO CASTILLO

LORENA SOFIA NIEBLES

MARYORI TELLEZ

IVONNE DELGADO

YENNI MILENA SOSA R

Presentado aGERMAN GEOVANNY GOMEZ SOLARTE

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA

2!"

1. Seleccin de una poltica de inspeccin

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Un #a$r%&ante de rad%os '(e (t%)%*a$a (na %ns+e&&%,n a) !- en&ontra$a (n+ro.ed%o de dos e)e.entos '(e no &(.+)/an en )otes de !0 &o.+onentese)e&tr,n%&os ad'(%r%dos0 E) &osto est%.ado de %ns+e&&%onar e) &o.+onente es de 1023 en tanto '(e e) &osto de ree.+)a*ar)o des+(4s de '(e 5a s%do ensa.$)adoes de a+ro6%.ada.ente 1 20 7C(8) es )a .e9or de&%s%,n de %ns+e&&%,n desde e)+(nto de %sta e&on,.%&o; 7C(8nto est8 +erd%endo o !?02 no &(.+)%.%entos +or (n%dad0

La tasa de error a&t(a).ente es de 2>!?02 no &(.+)%.%entos +or (n%dad0!0 > = ? !==3=== rad%osCosto est%.ado %ns+e&&%,n &o.+onente:@ ? 102 @ 2 ? 0

@? 0

Re.+)a*ar &o.+onente ? 12 @ 2 e)e.entos ?

La .e9or de&%s%,n es rea)%*ar )a %ns+e&&%,n antes de ensa.$)ar )os rad%os0La rea)%*a&%,n de )a %ns+e&&%,n es %nersa.ente +ro+or&%ona) a) &osto de )os rad%osa '(e e) &osto o e) a5orro o

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P (z 2.67 )=0.50000.4772=0.0228

La +ro$a$%)%dad de) a)or %

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&. Dados los siguientes elementos de costo, determinar el porcentaje totalde cada una las & categoras principales del costo de calidad.

SS D( (3L467 SSPr(e$a e %ns+e&&%,n de re&e+&%,n 10

Pr(e$as 10Ins+e&&%,n 120

A(d%tor%as de &a)%dad 120

Pr(e$as de )a$orator%o 1!02

Pr(e$as e %ns+e&&%,n de .ater%as+r%.as

1!02

Ca)%$ra&%,n de e'(%+os de %ns+e&&%,n 120

Ca+a&%dad de )a &a)%dad 1Ser%&%o de )a$orator%o 120

L 10

SS D( (3L467 SS

Pr(e$a e %ns+e&&%,n de re&e+&%,n 10

Pr(e$as 10Ins+e&&%,n 120

A(d%tor%as de &a)%dad 120

Pr(e$as de )a$orator%o 1!02

Pr(e$as e %ns+e&&%,n de .ater%as

+r%.as

1!02

Ca)%$ra&%,n de e'(%+os de %ns+e&&%,n 120

Ca+a&%dad de )a &a)%dad 1Ser%&%o de )a$orator%o 120

L 10

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SS )8 9LLS ((87S SSCosto de a9(ste +or '(e9as 12!02

L 121.250

5. Los datos ; el histograma %ue aparecen a continuacin muestran el pesode las pieen ?ilogramos@ %ue se cuelan en el alto hornoSanta Aelena, despu*s de ocurridos cambios en los procesos. on base enla muestra de 100 pie

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a. alcule la media ; la desiacin est!ndar de los datos

b. alcule la media ; el rango de cada muestra ; trace la gra=ica de control$(ste proceso est! controlado' $)or %u*'

DAT

OS

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

1 9.99

9

10.0

22

10.0

01

10.0

0

10.0

11

10.01

9

10.0

15

9.98

8

9.98

0

10.01

2 9.99

2

9.99

8

10.0

06

10.0

06

9.99 10.0

1

10.0

15

9.990 10.0

01

10.01

3 10.0

02

10.0

3

10.0

02

10.00

&

9.991 10.0

18

9.9

8

10.0

08

10.0

13

9.988

4 10.0

03

9.99

&

9.993 10.0

18

9.99

6

10.0

08

10.0

06

10.00

2

9.99

8

10.01

05 10.0

09

10.0

03

10.0

11

10.0

11

9.99

&

10.01

8

9.99

9.989 10.0

15

9.980

11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

1 9.98

0

10.0

0&

10.02

5

9.992 9.985 9.9 9.99

6

10.01

&

10.0

01

9.982

2 10.0

38

9.99

0

9.989 10.02

3

10.00

2

9.95 9.99

1

10.01

0

9.9

9

9.95

3 9.99

0

10.0

02

9.981 10.01

9

10.00

8

10.00

2

10.0

05

10.00

0

10.0

01

9.96

4 9.99

6

10.0

03 1

10.00

6

9.990 10.00

8

10.02

1

10.0

09

10.00

1

10.0

15

10.01

25 10.0

16

9.99

6

9.998 10.00

3

9.998 9.989 9.9

10.00

6

10.0

09

9.99&

21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

1 10.0

10

9.98

8

9.991 10.00

5

9.98 9.99& 9.99

&

9.92 10.0

18

9.85

2 10.0

03

10.0

0&

9.996 10.00

3

9.993 10.00

9.98

9.99& 10.0

0

10.01

03 9.99

0

10.0

01

10.02

0

10.02

9.992 10.01

3

10.0

2

9.969 9.98

0

9.998

4 10.0

10

9.99

5

10.00

2

9.996 9.98 9.99 10.0

30

10.01

1

9.98

10.03

35 10.0

15

9.9

10.00

2

9.90 10.00

8

10.01

&

9.98

9

9.985 10.0

1&

9.99&

31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

1 10.0

09

9.98

9.990 9.985 9.991 10.00

2

10.0

&5

9.90 10.0

19

9.95&

2 10.0

13

10.0

12

9.93 10.03

8

9.999 9.989 9.99

3

9.999 9.98

9

10.01

13 10.0 10.0 9.996 9.991 9.989 9.993 10.0 9.989 9.99 10.00

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08 15 0 8 3

4 9.99

0

9.99

5

9.990 9.988 10.01

&

10.01

3

9.99

0

9.999 9.99

9.98

5 10.0

08

10.0

21

9.980 9.986 9.99 9.980 10.0

10

10.01

&

9.98

6

10.00

5

41 42 43 44 45 46 47 48 49 501 9.9

8

10.0

08

10.03

5

10.01

2

10.00

9

10.00

&

10.0

23

9.92 9.98

8

10.03

22 10.0

10

10.0

25

10.01

5

10.02

5

10.00

9.998 9.9

9

9.993 10.0

02

10.01

3 9.99

6

10.0

1

9.99& 9.92 10.02

10.02

6

10.0

02

10.00

5

9.99

2

9.999

4 9.99

1

10.0

08

9.991 10.01

3

9.988 10.03

2

9.9

9

9.982 10.0

02

9.99

5 9.99

5

9.98

9

9.998 10.01

1

9.96 10.01

9

10.0

20

9.999 9.98

8

10.00

2

a. alcule la media ; la desiacin est!ndar de los datos

Med%a

?

10.005+9.9934+10.002+10.022+9.993+10.065+9.9878+10.001+10.0062+9.998+9.9936+9.9858+10.006+10.0

Des%a&%,n est8ndar

10.0052+9.99342+10.0022+10.0222+9.9932+10.0652+9.98782+10.0012+10.00622+9.9982+9.993

? =0

a0 Ca)&()e )a .ed%a e) ran

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9%880

9%900

9%920

9%9&0

9%960

9%980

10%00010%020

10%0&0

10%060

10%080

*+,

/4+

/4

/4

GRAFICO DE CONTROL DE RANGOS

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

,-7

/4+

/4

/4

B. Los laboratorios de ng. (lectrnica ubicados en el edi=icio inteligente de la 47Dtiene di=icultades con los tableros de circuito comprados a un proeedor. Se hadado una ariabilidad no aceptable entre dos per=oraciones %ue se supone est!n a5 cm la una de la otra en los tableros. De los embar%ues eniados por el proeedorse tomaron 25 muestras, cada una de & tableros.

a@ (labore los gr!=icos de control ; 8 con estos datos.

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l "uestreo deter"ina ue los tableros 3 ! & no cu"plen con la variabilidad

de 5c" entre las peroraciones. ,unue los datos de los cuatro tableros se

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sit:an en la "edia aproxi"ada dentro de los l;"ites superiores e ineriores

establecidos.

$ S% e) %n

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11513119531

6

5

&

3

Muestr

Me!"!e#$uestr

os de la "uestra desi?uales

11513119531

6

5

&

3

Muestr

Me!"!e#$uestr

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l proble"a persiste en el tablero 3 ! se encuentra ue los datos de los

tableros restantes se centran "@s hacia la "edia espec;Aca lo ue reduce el

"ar?en de error con respecto a los datos iniciales.

sto uiere decir en este caso ue entre "@s ?rande sea el ta"a>o de la

"uestra "enor es el porcenta#e de deecto.

C. 4n proceso de tre=ilado tiene lmites superior e in=erior de tolerancia de5.#0 ;5.20, respectiamente. Si el cliente re%uiere ) demostrado de alor2.0 $cu!l deber! ser la capacidad de proceso' Si tanto )4 ; )L tambi*ndeben ser iguala 2.0, determine la desiacin media ; est!ndar del proceso,suponiendo una distribucin normal del resultado.

La &a+a&%dad de) +ro&eso de$e ser 23 Ya '(e e) &)%ente as/ )o re'(%ere e) &)%ente3 deesta #or.a e) +ro&eso t%ene )a &a+a&%dad +oten&%a) de &(.+)%r &on )aes+e&%#%&a&%,n0

Vea.os e) &8)&()ode )a des%a&%,nestandar CP?H LSE LIE > =s2 ? 3= 32=s2 J =s ? 3= 32

=s ? 3= 32 ? 32 2=s ? 32 s? 3"" es )a des%a&%,n

estandarPara )a des%a&%,n .ed%a tene.osCPL ? K LES ? K 2"s " J 3""CPL ? K 23+ero CPL ? 2Enton&es 2 J 3 ? K 2Des+e9ando o$tene.os K ? 23! '(e es )a des%a&%,n .ed%a

8/ U% r'*es' !e tre#!' t"e%e #$"tes suer"'r e "%)er"'r !et'#er%*" !e 5/60 5/20 rese*t"$e%te/ S" e# *#"e%te reu"ere

CP !e$'str!' !e #'r 2/0 *u(# !e,er( ser # **"!! !e

r'*es' S" t%t' CPU CPL t$,"% !e,e% ser "&u# 2/0

!eter$"%e # !es"*":% $e!" est(%!r !e# r'*es'

su'%"e%!' u% !"str",u*":% %'r$# !e# resu#t!'/

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Para 5a))ar Z se des+e9a

Zc=

N

pq

Z& ? 0"2

Corres+onde a (n ? !-

10. 4n sericio pblico de tele=ona celular re%uiere operadores de sericio%ue contesten las llamadas tele=nicas de los clientes en un tiempo

promedio de 0,1 minuto, con una tolerancia de E0,0& ; F0,0#. Se etrajo unamuestra de 50 tiempos reales del operador ; los resultados aparecen en latabla siguiente. dem!s, se espera %ue los operadores se aseguren de lanecesidad del cliente ; respondan a ellas o re=ieran al cliente aldepartamento adecuado dentro de los siguientes 0,5 minutos, con unatolerancia de E0,20 ; F0,"0. Se tom otra muestra de 50 eces para estaactiidad ; tambi*n aparece en la tabla. Si se puede considerar %ue estasariables son independientes $ %ue tan a menudo se puede esperar %ue eltiempo total se dese 0,# con una tolerancia de E0,2& ; F0,"# '

omponente iempo medio Desiacin standardDemora en contestar 0.102" 0.01C"

Sericio 0.50&& 0.0G02

Se trata de calcular la habilidad del procesoHsup1 I LS( J S

K Hin= 1 I F L(S

Donde :Hsup1 es el 3alor de la ariacin estandari

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)ara el primer caso tenemos %ue LS( I 0,1 E 0,0& ; I 0,102" ; S I 0,01C"L( I 0,1 J 0,0#Hsup1 I> 0,1 E 0,0& J 0,102"@ 0,01C" I 2,0#01Hin= 1 I >0,102" F >0,1 J 0,0#@@ 0,01C" I ",&0&"(legimos el alor m!s bajo obtenido ; tenemos %ue :p? I Hmin. "S I 2,0#0#2 >"M0,01C"@ I "B,52Pr e# se&u%!' *s' te%e$'s ue LSE ; 05 < 02 + ; 05054 S; 00902

L( I 0,5 J 0,"0Hsup2 I >0,5 E 0,2 J 0,505&@ 0,0G02 I 2,1#CHin=2 I >0,50&& J >0,5 J 0,"0@@ 0,0G02 I ","B(legimos el alor m!s bajo obtenido ; tenemos %ue :p? I H min. "S I 2,1#C >"M0,0G02@ I C,011omo los procesos son independientes entoncesp? I "B,52 E C,011 I &5,5"

Es #' ue se ue!e eserr ue e# t"e$' t't# se !ese 0/6 $"%*'% u% t'#er%*" !e