PRÁCTICA I

Se envasa jugo de naranja concentrado y congelado en botes de cartón de 6 oz. estos envases los produce una maquina formando un tubo a partir de una pieza de cartón y aplicando luego un fondo metálico. Al inspeccionar un bote puede determinarse si al llenarlo goteara por la junta lateral o del fondo. Se desea elaborar un diagrama de control para vigilar la fracción de envases disconformes producidos por esta maquina.

Para establecer el diagrama de control se seleccionaran 30 muestras de n=50 botes cada media hora durante un periodo de tres turnos, en los cuales la maquina opero continuamente.

Calculamos los límites de prueba para el diagrama de control por atributos:

P Chart - Initial Study

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Charting NARANJA.PPROPS

P Chart

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UCL: + 3.0 sigma = 0.410239

Centerline = 0.231333

LCL: - 3.0 sigma = 0.0524275

out of limits = 2

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30 subgroups, size 50 0 subgroups excluded

Estimated

mean P = 0.231333

sigma = 0.0596353

Diagrama de control para la proporción

Diagrama de control para la proporción

El comportamiento del diagrama es claramente aleatorio, la distribución de los puntos en torno a la línea central es uniforme.

Aparentemente en el futuro no existirá ninguna anomalía por existir alguna fracción más pequeña de lo normal fuera del límite inferior de control, pero si por encima, por lo que vamos a excluir la muestra 21, con ello conseguimos que el estrechamiento de los límites de control sea mínimo.

Diagrama de control para la proporción

Podemos observar que hay 7 muestras fuera de los límites de 2,, correspondientes a las muestras 5, 7, 13, 15, 21, 22, 23. Por lo que vamos a revisar los límites de control eliminando esos puntos .

Límites de control revisados

P Chart - Initial Study

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Charting NARANJA.PPROPS

P Chart

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UCL: + 2.0 sigma = 0.308914

Centerline = 0.196522

LCL: - 2.0 sigma = 0.0841292

out of limits = 0

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30 subgroups, size 50 7 subgroups excluded

Estimated

mean P = 0.196522 sigma = 0.0561963

Diagrama de contrrol para la proporción revisado

Con los nuevos límites de 2, el proceso esta bajo control.

Criterios utilizados:

- Patrones de aleatoriedad de los puntos.

- Distancia 3 de los límites de control.

- Límites de advertencia (si tenemos fuera de estos límites muchos puntos, de 4 a 8 subgrupos, hay que revisarlos).

- Distancia 1 ,.

Si hay más del 50% de los subgrupos estudiados fuera de 2, hay que establecer otros límites de control con otras muestras.

Si el 75 % está fuera de 1 hay que hacer una nueva revisión aunque todos los puntos caigan dentro de los límites de prueba de 3.

PRÁCTICA II

A partir de una clasificación del tipo de defectos que se suelen encontrar en el análisis de la calidad de una unidad de 100 tarjetas de circuitos impresos, representamos el proceso mediante un diagrama de Pareto.

Pareto Chart for TARJETAS.defectos

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Class Weighted Cum. Cum.

Label Rank Count Weights Scores Scores Percent Percent

CLASS1 1 40 1 40 40 40.82 40.82

CLASS2 2 20 1 20 60 20.41 61.22

CLASS3 3 7 1 7 67 7.14 68.37

CLASS4 4 6 1 6 73 6.12 74.49

CLASS5 5 5 1 5 78 5.10 79.59

CLASS6 6 3 1 3 81 3.06 82.65

CLASS7 7 3 1 3 84 3.06 85.71

CLASS8 8 3 1 3 87 3.06 88.78

CLASS9 9 2 1 2 89 2.04 90.82

CLASS10 10 2 1 2 91 2.04 92.86

CLASS11 11 2 1 2 93 2.04 94.90

CLASS12 12 1 1 1 94 1.02 95.92

CLASS13 13 1 1 1 95 1.02 96.94

CLASS14 14 1 1 1 96 1.02 97.96

CLASS15 15 1 1 1 97 1.02 98.98

CLASS16 16 1 1 1 98 1.02 100

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Totals: 98 98

Tras el informe representamos el diagrama de Pareto.