SIERRA-ANDINA-PRUEBA-DE-LA-MEDIANA-FINAL-.docx

UNIVERSIDAD UNIVERSIDAD NACIONAL “SANTIAGO ANTUNEZ DE MAYOLO”

ESCUELA PROFESIONAL INGENIERÍA INDUSTRIAL

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-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS – SIERRA SIERRA ANDINA

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UNIVERSIDAD NACIONAL “SANTIAGO ANTUNEZ DE MAYOLO” FACULTAD DE INGENIERÍA DE INDUSTRIAS ALIMENTARIAS ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA INDUSTRIAL

ASIGNATURA

: CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS

DOCENTE

: LIC. VANNESA POMA

TEMA

: CONTROL ESTADÍSTICO DEL PROCESO DE EMBOTELLAMIENTO EN LA EMPRESA “SIERRA ANDINA” COMANY BREWING

CICLO

:V NOMBRES

CÓDIGO

ALBORNOZ GARCIA ZAHORY

132.3501.522

TARAZONA AREVALO ROSSELLY

132.3501.517

HUARAZ – 2017


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UNIVERSIDAD NACIONAL “SANTIAGO ANTUNEZ DE MAYOLO”


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CONTENIDO 1.

INTRODUCCIÓN ....................................................................................................................... 5

2.

OBJETIVOS ............................................................................................................................... 6

3.

DESCRIPCIÓN DE LA EMPRESA ................................................................................................ 7 3.1 ASPECTOS GENERALES .......................................................................................................... 7 3.2 VISIÓN ................................................................................................................................... 7 3.3 MISIÓN .................................................................................................................................. 7 3.4 PRODUCTOS .......................................................................................................................... 8 3.5 PROCESO PRODUCTIVO ......................................................................................................... 8

4.

MARCO TEORICO ................................................................................................................... 14 4.1 Concepto: ............................................................................................................................ 14 4.2 Método: ............................................................................................................................... 14

5.

ANÁLISIS DE LA PRUEBA DE LA MEDIANA ............................................................................. 16 5.1 TOMA DE DATOS (MUESTRA) .............................................................................................. 16

6.

ANALISIS DE DATOS ............................................................................................................... 20 6.1 Formulación de la hipótesis: ............................................................................................... 20 6.2 Como tenemos una muestra de n= 126 datos utilizaremos el programa estadístico SPSS para resolver el problema. .................................................................. 20

7.

INTERRETACION .................................................................................................................... 25

8.

CONCLUSIONES ..................................................................................................................... 26

9.

RECOMENDACIONES ............................................................................................................. 27

10.

REFRENCIAS BIBLIGRAFICAS .............................................................................................. 28

11.

ANEXOS ............................................................................................................................. 29

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS – SIERRA ANDINA

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1. INTRODUCCIÓN El presente trabajo se ha realizado con la finalidad de poner en práctica todos los conocimientos adquiridos durante el desarrollo del curso. Teniendo en cuenta que la prueba de la mediana se fundamenta en analizar si las medianas de más de dos poblaciones son distintas. Esta prueba es adecuada para comparar más de dos variables cuantitativas y los tamaños poblacionales pueden ser distintos, tal y como se toma en cuenta en el presente trabajo. El test se basa en que, si las tres medianas son iguales, la proporción de casos de cada muestra que son mayores o menores que la mediana global, serán iguales. Pero, por el contrario, si las medianas son diferentes, la proporción de casos por encima o por debajo de la mediana global serán significativamente diferentes en las muestras. Y para este caso analizaremos la mediana en el cálculo del proceso de llenado de la cerveza Huaracina Pale Ale (de la empresa “SIERRA ANDINA” BREWING COMPANY) que efectúan tres

operadores en días diferentes.


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UNIVERSIDAD NACIONAL


“SANTIAGO ANTUNEZ DE MAYOLO”

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2. OBJETIVOS   





Analizar las medianas de los tres grupos tomados como muestra. Realizar una propuesta de mejora de acuerdo a los resultados obtenidos. Comprender los fundamentos teóricos y la lógica subyacente de la metodología de la prueba de la mediana para aprobar o desaprobar las hipótesis estadísticas (hipótesis nula e hipótesis alternativa). Mediante la prueba de la mediana aplicada en la empresa “SIERRA ANDINA”

BREWING COMPANY probar si se acepta o rechaza una de las hipótesis estadísticas, verificando si las medianas son iguales o diferentes. Interpretar los resultados obtenidos en el programa de cálculo estadístico IBM SPSS Statistics Visor.


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3. DESCRIPCIÓN DE LA EMPRESA 3.1 ASPECTOS GENERALES NOMBRE DE LA EMPRESA : “SIERRA ANDINA” BREWING COMPANY GIRO DEL NEGOCIO

: PRODUCCIÓN DE CERVEZA ARTESANAL

NOMBRE DEL PRODUCTO : - INTI GOLDEN ALE HUARACINA PALE ALE ALPAMAYO AMBER ALE DON JUAN PORTER SHAMAN IPA PACHACUTEC IMPERIAL ALE UBICACIÓN

: AV. CENTENARIO 1692, CASCAPAMPA, HUARAZ

NOMBRE GERENTE GENERAL: TED ALEXANDER

3.2 VISIÓN La empresa sierra andina, tiene como objetivo posicionar para el 2018 la marca en todos los bares y bodegas de la ciudad de Huaraz. Y para el año 2022 ser la empresa artesanal más consumida en todo el Perú por su calidad y conservación de sabor y textura.

3.3 MISIÓN Otorgar productos de alta calidad, conocer las especificaciones y gustos de los diferentes grupos sociales esto con el fin de otorgarles productos que satisfagan sus necesidades de sabor, frescura.


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3.4 PRODUCTOS 

Inti Golden Ale:

Inspirada en los dorados rayos del sol, la Inti Golden Ale puede iluminar el día con un suave y limpio paladar. Dale un sorbo de esta cerveza ligera y recibe los regalos de nuestro gran Inti. 5 % alc. 

Huaracina Pale Ale:

Al igual como las mujeres audaces de Huaraz, la Huaracina Pale Ale estimula los sentidos a través del sabor crítica de los lúpulos norteamericanos. 6.5 % alc. 

Alpamayo Amber Ale:

Nombrado por la montaña más bella del mundo, la Alpamayo Amber Ale es el color de la caída del sol sobre los andes, rojo y balanceada entre el sabor de malta y el sabor del lúpulo con toques de caramelo. Disfruta un poco de la maravilla de los andes en tu vaso. 

Don Juan Porter:

Deja que el exquisito sabor de Don Juan Porter cargue con una buena cantidad de tus preocupaciones en una nube de malta tostada y el sabor terreo del lúpulo. 7% alc. 

Shaman IPA:

Nuestra Shaman IPA (India Pale Ale) utiliza la fuerza de los lúpulos en “Dry hope” con la influencia de California con toques de mango, pina pomelo y maracuyá. Ganador del cuarto lugar en la Copa Latín Americana. 8% alc. 

Pachacutec Imperial Ale:

Hicimos esta cerveza en memoria de nuestro noveno inca Pachacutec el más poderoso de los incas, La Pachacutec Imperial Ale, es fuerte, audaz, y sofisticada La cerveza más grande en el Perú con 10. 5% alc.

3.5 PROCESO PRODUCTIVO La elaboración de la cerveza HUARACINA PALE ALE consta de una serie de etapas que se le explicaremos a continuación, donde especificaremos la cantidad de cada materia prima y el tiempo necesario para la elaboración de 1440 botellas de 330 ml cada una.


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--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Recepción de la materia prima:

Se recepciona los diferentes tipos de malta y lúpulo en el área de recepción. El lúpulo, proviene de Estados Unidos y es traído al Perú por la empresa Geocorp LP, esta se encarga de hacérnoslo llegar en bolsas de 1kg. En la elaboración usamos tres tipos de lúpulo (lúpulo Bravo, lúpulo Chinool, lúpulo Cascade) estos se almacenan en un congelador a una temperatura constante de 8° C. La Malta proviene de Alemania es sacos de 25kg cada una, en la elaboración usamos dos tipos de malta (Malta Pilsen Cargil, malta Caramelo). 

Pesado:

Se realiza el pesado de toda la materia prima ingresante en el proceso. 

Molido:

Se muelen los 2 tipos de malta a utilizar tratando de obtener la menor cantidad de harina sin romper mucho la cascara ya que esta será utilizada como filtro. 

Calentamiento de agua:

Los 480 litros agua previamente tratada se calienta para utilizarla en la maceración a una temperatura aproximada de 80° C. Esta operación dura 6 horas. 

Mezclado y Maceración:

En una caldera de maceración se mezcla la malta molida con agua previamente calentada. La temperatura de la mezcla se estabiliza a una temperatura de 72° C en 40 minutos. 

Recirculado

Dentro del tanque de maceración existe un falso fondo donde se filtra el mosto, entonces el mosto recircula saliendo desde el falso fondo y volviendo a ingresar por la parte superior de la caldera. Con esto se logra homogenizar la densidad del mosto favoreciendo a la extracción de azucares fermentables además de clarificarlo. La duración de este proceso es 10 minutos. 

Extracción /lavado

Se extrae el mosto y se lleva a la caldera de cocción, paralelamente se agrega agua a la caldera de maceración a una temperatura aproximada de 78° C haciendo que el agua extraiga la mayor cantidad de elementos fermentables restantes (mosto sobrante) llevándolos finalmente a la caldera de ebullición. Se realiza en 10 minutos.


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

Hervido/Lupulado

En el tanque de ebullición se hace hervir el mosto resultante llegando a una temperatura final de 91°C esta operación dura 90min. Durante esta operación se pierde mosto por la evaporación. Paralelamente al hervido se añade el lúpulo en dos partes, al inicio se agrega 320 gramos de lúpulo Bravo y 180 gramos de lúpulo Chinool quienes son los responsables del sabor amargo característico , al final de la ebullición se agrega los 210 gramos restantes del lúpulo Cascade. 

Filtrado :

Es necesario separar las partículas que se coagularon durante la ebullición. Entonces dentro del caldero de hervido se realiza un movimiento centrípeto del mosto, como si fuera un remolino que arrastra las partículas sólidas (lúpulo). Esto hace que el lúpulo que es el de mayor densidad se sitúe en el centro de la caldera, mientras que el mosto queda alrededor. Este proceso se realiza a una temperatura de 87°C durante 15 min. 

Enfriado:

A través de un dispositivo contracorriente (intercambiador de calor) se envía mosto caliente al tanque de fermentación, este intercambiador de calor hace que el mosto baje a una temperatura de 20 °C este proceso dura 15 min. 

Fermentación/ Clarificación:

Una vez que el mosto se encuentra dentro del tanque de fermentación se le añade levadura (Saccharomyces cerevisiae). Durante este proceso se obtienen 3 productos fundamentales: alcohol (parte del mosto transformado por la levadura), calor y CO2 (se expulsa no permitiendo la entrada de aire al interior del tanque de fermentación). Cuando la levadura termina de actuar cae al fondo del tanque para finalmente ser extraído dejando reposar el mosto dentro del fermentador. Cabe recalcar que en este proceso existe una pérdida al momento de expulsar el CO2. Esta operación dura 7 días. 

Maduración:

En esta etapa se agrega el CO2 (gaseoso) que están almacenados en tanques de carga. EL CO2 le da carbonatación a la cerveza la cual es importante para que preservar su composición por más tiempo y lograr obtener los sabores y aromas. La Huaracina Pale Ale se carbonata con 2,4 volúmenes de CO2. Este proceso dura 6 horas.


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

Llenado:

La cerveza proveniente del tanque de maduración se llena y envasa por medio de una maquina envasadora, la cual tiene una capacidad de envasar 4 botellas al mismo tiempo este proceso dura 7 horas por lote de producción. 

Enchapado:

A través de una máquina de enchapado se colocan las chapas tipo corona utilizando un tiempo de 5 segundos por cada cerveza haciendo un total de 2 horas para las 1440 botellas. 

Etiquetado:

Se realiza con una máquina de etiquetado, y se realiza en un tiempo de 2 horas. 

Almacenamiento:

El producto se lleva al área de almacenamiento, el cual cuenta con una temperatura apropiada y espacio suficiente para que se pueda preservar y no ser dañado. Se almacenan en cajas de cartón de dimensión de 42x28x18 cm y luego son selladas con cinta de embalaje colocándole a cada una su respectivo lote.


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--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------DIAGRAMAS DEL PROCESO Materia Prima

A ua Calentamiento de A ua

1

DOP

Rece ción

1

Pesado

2

Hacía el área de molido

1

Molido

3

Mezclado Maceración

4

Recirculado

5

Extracción del mosto/ Lavado

6

Lú ulo

Hervido

7

Filtrado

8

Enfriado

1

DATOS DE LA PRODUCCIÓN: ING. DANTE

levadura

Fermentación

9


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--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------CO 2

Maduración

Envasado

10

11

Hacía el área de enchapado

2

Enchapado

12

Etiquetado

13

Control de calidad

2

Almacenamiento 1


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4. MARCO TEORICO Prueba de la mediana:

4.1 Concepto: La extensión de la prueba de la mediana determina si k grupos independientes (no necesariamente del mismo tamaño) se han extraído de la misma población o de poblaciones distintas, pero con medianas iguales. Esta prueba es útil y apropiada cuando la variable en estudio ha sido medida en, al menos, escala ordinal. Es particularmente apropiada cuando, por alguna razón, no ha sido posible observar el valor exacto de las puntuaciones extremas, es decir, cuando algunos de los datos observados se encuentran por arriba del punto de corte.

4.2 Método: Para aplicar la extensión de la prueba de la mediana, primero debemos determinar el valor de la mediana para las puntuaciones de las k muestras combinadas, es decir, encontramos la mediana común para todas las puntuaciones en los k grupos. Después, debemos reemplazar cada puntuación por un signo de más (+) si la puntuación es mayor que la mediana o por un signo de menos (-) si éste es más pequeño que la mediana. (Puede suceder que una o más puntuaciones coincidan con el valor de la mediana; entonces, se deben dicotomizar las puntuaciones, es decir, se asigna un más (+) si la puntuación es mayor que la mediana o un menos (-) si la puntuación es igual o menor que la mediana.) Podemos presentar los conjuntos de puntuaciones resultantes en una tabla de contingencia de 2 × k, con los números en el cuerpo de la tabla representando las frecuencias de signos de más (+) (puntuaciones por arriba de la mediana) y signos de menos (-) (puntuaciones por abajo de la mediana) en cada uno de los k grupos. Un ejemplo de lo anterior es la siguiente tabla: Grupos 1

2

…

k

Observaciones por arriba de la mediana

 

…



Observaciones por debajo de la mediana

 

…



Para probar la hipótesis nula de que las k muestras provienen de la misma población con respecto a las medianas, debemos calcular el valor del estadístico  utilizando las ecuaciones (1.1) o (1.1a):




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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 



  ∑∑ ( − )

(1.1)

      ∑∑  = =

(1.1)

= =

O

−

Donde:

  número de casos observados que fueron categorizados en el i-ésimo renglón de la jésima columna

  número de casos esperados en el i-ésimo renglón de la j-ésima columna cuando H0 es verdadera

Y la doble sumatoria es sobre todos los renglones y columnas de la tabla (es decir, sumatoria de todas las celdillas). Los valores de  resultantes de la aplicación de la ecuación (1.1) se distribuyen (para N grande) como ji cuadrada con , donde es el número de renglones y es el número de columnas (grupos) de la tabla de contingencia. Para la prueba de la mediana , tenemos que:







(−1)(−1)

2   ( − 1)( − 1)  (2 − 1)( − 1)   − 1



Cuando 0 es verdadera, la probabilidad asociada con la ocurrencia de valores tan grandes como una  observada, se proporciona en la tabla C del Apéndice l. Si la  observada es igual o mayor que valor de la tabla C para el nivel de significación previamente determinado y para el valor observado de con , entonces podemos rechazar 0 en ese mismo nivel de significación.







−1



Si es posible dicotomizar las puntuaciones exactamente en la mediana, entonces cada  es la mitad del total marginal para su columna. Una vez que las puntuaciones se han categorizado como signos de más (+) y signos de menos (-) respecto a la mediana, y las frecuencias resultantes se han arreglado en una tabla de contingencia de 2 × k, el procedimiento de cálculo para esta prueba es exactamente el mismo que para la ji cuadra da para k muestras independientes.


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5. ANÁLISIS DE LA PRUEBA DE LA MEDIANA Para la recolección de datos se tomó en cuenta el proceso de embotellamiento, ya que el llenado de la cerveza no cuenta con un control específico respecto a la medida del volumen que contiene cada envase. Debido a la falta de datos por parte de la empresa con respecto a la densidad de la cerveza de la línea “Huaracina Pale Ale”, que fue la escogida para realizar el trabajo, y las

tolerancias con respecto al volumen de cerveza por cada envase. Por ende, se consideró una muestra de 126 unidades para realizar el análisis correspondiente. Además en este análisis se tomó en cuenta el trabajo de 3 operadores distintos quienes realizan el proceso de llenado de botellas en fechas distintas. Se llevó una muestra d e cerveza (“Huaracina Pale Ale”) al Laboratorio de Química de la UNASAM para determinar la densidad (anexo B), obteniéndose un resultado de 1.0053 g/ml.



Cálculo de la densidad de la cerveza “Huaracina Pale Ale”:

Datos proporcionados por la Balanza electrónica del laboratorio de química de la UNASAM:

MASA TOTAL (gr)

MASA DE LA PROBETA (gr)

MASA NETA (gr)

VOLUMEN (ml)

DENSIDAD (gr/ml): MASA NETA/ VOLUMEN

49.284

39.231

10.053

10

1.0053

5.1 TOMA DE DATOS (MUESTRA) 

Tabla I: Peso en gramos de los envases más contenido

Operador Operador Operador Dante Paul Alexander 588.967 583.960 584.966 584.966 589.962 584.966 582.965 586.966 587.961 584.131 581.467 587.961 585.468 587.801 585.468 583.799 580.964 587.469 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS – SIERRA ANDINA

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--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------584.463 582.965 587.127 584.634 582.633 588.967 577.969 580.804 583.960 582.965 581.970 582.131 584.966 582.302 583.629 584.966 583.297 580.462 582.965 582.000 578.130 578.964 580.834 583.297 579.999 583.337 579.969 582.995 578.502 582.332 579.999 582.834 582.995 581.005 582.995 578.170 584.996 588.997 579.004 585.498 584.996 582.834 582.995 584.996 583.669 582.171 588.002 577.999 582.834 585.498 582.171 578.170 588.002 584.000 579.004 578.502 590.002 583.498 586.996 487.864 584.925 584.171 578.502 585.931 585.931 580.502 599.924 588.926 589.932 588.926 587.931 585.931 584.433 586.433 584.433 586.433 582.432 585.096 584.765 589.932 588.434 588.766 584.925 588.092 585.599 581.930 585.428 578.934 583.930 583.096 583.930 585.931 584.594 580.432 578.099 583.598 584.262 580.934 584.925 580.934 579.426 583.267 579.929 579.095 583.759 584.262 583.759 583.267



Tabla II: Peso en gramos del contenido neto:


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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Para hallar el peso en gramos del contenido neto, tenemos que restar cada uno de los datos con 233 mg que es el promedio del peso del envase de la bot ella vacía. Los datos obtenidos se muestran en la siguiente tabla: Operador Operador Operador Dante Paul Alexander 355.967 350.960 351.966 351.966 356.962 351.966 349.965 353.966 354.961 351.131 348.467 354.961 352.468 354.801 352.468 350.799 347.964 354.469 351.463 349.965 354.127 351.634 349.633 355.967 344.969 347.804 350.960 349.965 348.970 349.131 351.966 349.302 350.629 351.966 350.297 347.462 349.965 349.000 345.130 345.964 347.834 350.297 346.999 350.337 346.969 349.995 345.502 349.332 346.999 349.834 349.995 348.005 349.995 345.170 351.996 355.997 346.004 352.498 351.996 349.834 349.995 351.996 350.669 349.171 355.002 344.999 349.834 352.498 349.171 345.170 355.002 351.000 346.004 345.502 357.002 350.498 353.996 254.864 351.925 351.171 345.502 352.931 352.931 347.502 366.924 355.926 356.932 355.926 354.931 352.931 351.433 353.433 351.433 353.433 349.432 352.096 351.765 356.932 355.434 355.766 351.925 355.092 352.599 348.930 352.428 345.934 350.930 350.096 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS – SIERRA ANDINA

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--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------350.930 352.931 351.594 347.432 345.099 350.598 351.262 347.934 351.925 347.934 346.426 350.267 346.929 346.095 350.759 351.262 350.759 350.267



Tabla III: Volumen en ml del contenido neto.

Para hallar el volumen en ml del contenido neto, tenemos que dividir cada uno de los datos con la densidad que ya previamente se halló en el laboratorio de la universidad que es 1.0053 gr/ml. Los datos obtenidos se muestran en la siguiente tabla.

Operador Dante 354.090 350.110 348.120 349.280 350.610 348.950 349.610 349.780 343.150 348.120 350.110 350.110 348.120 344.140 345.170 348.150 345.170 346.170 350.140 350.640 348.150 347.330 347.990 343.350

Operador Operador Paul Alexander 349.110 350.110 355.080 350.110 352.100 353.090 346.630 353.090 352.930 350.610 346.130 352.600 348.120 352.260 347.790 354.090 345.970 349.110 347.130 347.290 347.460 348.780 348.450 345.630 347.160 343.310 346.000 348.450 348.490 345.140 343.680 347.490 347.990 348.150 348.150 343.350 354.120 344.180 350.140 347.990 350.140 348.820 353.130 343.180 350.640 347.330 353.130 349.150


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--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------344.180 343.680 355.120 348.650 352.130 253.520 350.070 349.320 343.680 351.070 351.070 345.670 364.990 354.050 355.050 354.050 353.060 351.070 349.580 351.570 349.580 351.570 347.590 350.240 349.910 355.050 353.560 353.890 350.070 353.220 350.740 347.090 350.570 344.110 349.080 348.250 349.080 351.070 349.740 345.600 343.280 348.750 349.410 346.100 350.070 346.100 344.600 348.420 345.100 344.270 348.910 349.410 348.910 348.420

6. ANALISIS DE DATOS 6.1 Formulación de la hipótesis: 





0  No existen diferencias significativas de las medianas de los grupos de acuerdo al operador que realiza el proceso de llenado de las cervezas.   Existen diferencias significativas de las medianas de los grupos de acuerdo al operador que realiza el proceso de llenado de las cervezas. Nivel de significación de α= 0.05

6.2 Como tenemos una muestra de n= 126 datos utilizaremos el programa estadístico SPSS para resolver el problema . I.

Ingresamos los datos en dos columnas en la primera colocamos todos los volúmenes obtenidos por los tres operadores que indicamos en la tabla III Y en la segunda columna señalamos el operador quien realizo el llenado del respectivo volumen. De esta manera se representa a los 3 operadores de la siguiente manera:


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--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Operador Dante: 1 Operador Paul: 2 Operador Alexander:3   

II.

En la hoja de vista de variables se ajustan los parámetros de las variables que estamos utilizando :


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--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Para el VOLUMEN: Se le asigna una medida en escala 



III.

Para los OPERADORES: En valores se le asigna un valor numérico para cada operador y en medición se le asigna una escala ordinal.

Teniendo ya todos los datos en el SPSS y cada uno con sus respectivos parámetros se procede a analizarlos con el estadístico de la prueba de la mediana, para eso se va a la viñeta de ANALIZAR, luego a la opción de PRUEBAS NO PARAMETRICAS , después a CUADROS DE DIALOGOS


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ANTIGUOS y finalmente INDEPENDIENTES.

IV.

a

la

opción

para

K

MUESTRAS

A continuación se abrirá otro cuadro donde se selecciona la variable de prueba que en este caso es el VOLUMEN y la variable de agrupación que es el OPERADOR.

También dentro del operador se debe definir el rango; un mínimo y un máximo. En este caso estamos trabajando con un k= 3 (los tres operadores; Dante, Paul y Alexander) y con mínimo de 1. Luego se da clic en aceptar. -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS – SIERRA ANDINA

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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

V.

Obteniéndose el resultado final:


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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

7. INTERRETACION  



Se obtuvo una mediana única de 349.0150 ml para los tres operadores. Se obtiene el siguiente cuadro con relación a la mediana y a los datos utilizados :

Como el valor de 0.931 es mayor que se rechaza la hipótesis alternativa.

0.95,=0.143,

se aprueba la hipótesis nula y

No existen diferencias significativas entre las medianas de los datos de los tres grupos. Es decir el volumen de cada cerveza es similar independiente mente del operador que r ealiza el proceso del embotellado.


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8. CONCLUSIONES 



Concluimos en que no existen diferencias significativas entre las medianas de los datos de los tres grupos. Es decir, el volumen de cada cerveza es similar independientemente del operador que realiza el proceso del embotellado. Gracias a la prueba de la mediana aprobamos la hipótesis nula y con ello concluimos que los tres operadores están efectuando el proceso de llenado, en días distintos, con la misma eficiencia.


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9. RECOMENDACIONES 



Implementar un equipo (inversión), que permita mejorar el proceso de llenado, mejorando de esta forma el control específico de la medida del volumen de cerveza que debería de contener cada envase. Una vez implementado el equipo, invertir el dinero recuperado en un proceso de tratamiento que permita reciclar los envases, puesto que, los desechos de los envases asumen un costo innecesario (pérdidas económicas).


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10.REFRENCIAS BIBLIGRAFICAS http://support.minitab.com/es-mx/minitab/17/topic-library/quality-tools/acceptancesampling/basics/what-is-acceptance-sampling/  http://www.gestiondecalidadtotal.com/mil_std_105e.html  https://es.scribd.com/doc/97680797/Tablas-de-Muestreo-Mil-std-414-105e  http://navarrof.orgfree.com/Docencia/Calidad/UT3/milstd105e_y_iso2859.htm  https://diplogestioncalidad.wikispaces.com/file/view/Muestreo+MIL+STD+VO.pdf  file:///C:/Users/USUARIO/Downloads/P28.pdf  http://repositorio.utp.edu.co/dspace/bitstream/handle/11059/3074/65856286132M4 91e.pdf;jsessionid=BF078176E971D539BCE1D132DFDE1835?sequence=1 


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11.ANEXOS

A. Muestreo en la planta de Sierra Andina.


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B. Pruebas de laboratorio para hallar la densidad de la cerveza (Huaracina Pale Ale).


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SIERRA-ANDINA-PRUEBA-DE-LA-MEDIANA-FINAL-.docx

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