Gráfica de Control de Medias y Rangos. Ejercicio Basado en la experiencia Minitab para calcular sus especificaciones, CP, Cpk, y PPMDescripción compl...
rangos y transposición de instrumentos de viento comparadas con sistema en ConcertDescripción completa
muestra los diferentes tipos de ip des de la hasta eDescripción completa
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Descripción: Problemas de Probabilidad y EstadistiEstadisticas
Descripción: Hoja de cálculo desarenadores
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ALBERTO RODRIGUEZ PONSE
GRÁFICA DE CONTROL DE MEDIAS Y RANGOS Una máquina automatizada a alta velocidad fabrica resistores para circuitos electrónicos. La máquina está programada para producir un lote muy numeroso de resistores de 1000 OHMS cada uno, siendo éste el valor ideal para cada resistor y admitiéndose una variación sobre dicho valor de ± 25 OHMS. Con el fin de ajustar la máquina y crear una gráfica de control para utilizarla a lo largo de todo el proceso, se tomaron 15 muestras muestras con cuatro cuatro resistores cada una. La lista completa completa de muestras muestras y sus valores medidos es la siguiente:
¿Se ¿S e encue ncuent ntran ran el proce roceso bajo control ntrol esta stadístico ístico? ? Grafique los datos en una gráfica de control de promedio (X) y de rango rango (R) con los límites límites de control. control. Interprete los resultados. resultados.
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ALBERTO RODRIGUEZ PONSE Graficas de medias y rangos sobre las lecturas de resistores.
Gráfica Xbarra-R de C1, ..., C4 Informe de estabilidad
Buscar estos patrones: Tendencia global Cíclico
a i d e M
Cambios rápidos
Cambios graduales
Oscilación
Mezcla
o g n a R
Fuera de control excesivo
Utilice una gráfica I-MR para evaluar la estabilidad de la media y la variación de su proceso. Busque patrones que puedan ayudarle a distinguir entre causas comunes y especiales. Comúnmente, un proceso que sólo exhibe causas comunes tiene una media y variabilidad constantes. Sin embargo, las tendencias globales o los patrones cíclicos también pueden ser causas comunes. Otros patrones, como desplazamientos y desvíos, pueden ser causas especiales.
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ALBERTO RODRIGUEZ PONSE
Gráfica Xbarra-R de C1, ..., C4 Verificar
Estado
Estabilid ad
Cantidad de datos
Tarjeta de informe
La media y la variación del proceso son estables. No hay subgrupos fuera de control en ninguna de las gráficas.
!
Datos correlacionados Gráficas alternativas
Descripción
Es posible que usted no tenga suficientes datos para estimar límites de control precisos. Por lo menos 10 0 puntos de datos se deberían incluir en los cálculos. Si los datos están correlacionados, usted puede observar un número may or de falsas alarmas. Dado que menos de 2 % de los subgrupos están fuera de los límites de control en la gráfica Xbarra, la prueba de correlación no es necesaria.
i
Esta gráfica sirve para supervisar el control del proceso. Si su principal objetivo es explorar sus datos o comparar su proceso antes y después de un cambio, utilice las Gráficas de control disponibles en Análisis gráfico o las Gráficas de control de ant es/después.
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ALBERTO RODRIGUEZ PONSE Dado que la máquina está programada para producir un lote muy numeroso de resistores de 1000 OHMS cada uno, siendo éste el valor ideal para cada resistor y admitiéndose una variación sobre dicho valor de ± 25 OHMS. Se estima que el:
LIE= 1000-25=975
LSE= 1000+25= 1025
CONCLUSIONES
Como la capacidad potencial es de 0.70, se ubica en la categoría de proceso 3 ( 0.67< Cp < 1 ), es decir; no es adecuado para el trabajo. Es necesario un análisis del proceso. Requiere de modificaciones serias para alcanzar una calidad satisfactoria. Por otra parte la capacidad real es de 0.69, se ubica en la categoría de proceso 3 ( 0.67< Cp < 1 ), es decir; no es adecuado para el trabajo. Es necesario un análisis del proceso. Requiere de modificaciones serias para alcanzar una calidad satisfactoria.
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ALBERTO RODRIGUEZ PONSE
Hay un total de 34572.32 partes defectuosos por millón dentro en la grafica de capacidad y un total de 29003.26 partes defectuosas por millón General en la gráfica de capacidad.
Se concluye que gracias al Informe de Process Capibility Sixpack se puede englobar todos los análisis previos para una mejor visualización y mayor entendimiento del proceso, verificando sus causas potenciales más latentes y su comportamiento en el proceso con mayor facilidad.
