1. APLICACIÓN
DE LA
ESTADÍSTICA
EN LA
CALIDAD

2. – La estadística aplicada en la
Ingeniería se hace mediante la rama
de la estadística que busca
implementar los procesos
probabilísticos y estadísticos de
análisis e interpretación de datos o
características de un conjunto de
elementos al entorno industrial, a
efectos de ayudar en la toma de
decisiones y en el control de los
procesos industriales y
organizacionales.

3. SITUACIÓN:
En la fabrica de
pernos, el diámetro es
una característica
importante para su
uso. Con el objeto de
determinar si un lote
cumple con las
especificaciones del
cliente, se extrae una
muestra de 300 piezas
y se inspecciona.

4. 1.486 1.536 1.52 1.531 1.479 1.532 1.494 1.497 1.446 1.534 1.508 1.49 1.452 1.525 1.522 1.492 1.511 1.515 1.475 1.598 1.515 1.513 1.493 1.571 1.517 1.496
1.473 1.573 1.473 1.538 1.562 1.484 1.521 1.531 1.534 1.485 1.514 1.493 1.463 1.556 1.476 1.549 1.459 1.574 1.58 1.595 1.524 1.53 1.485 1.55 1.497 1.497
1.438 1.517 1.492 1.617 1.475 1.466 1.494 1.471 1.432 1.478 1.469 1.52 1.519 1.406 1.46 1.498 1.521 1.428 1.493 1.455 1.558 1.556 1.478 1.502 1.527 1.452
1.425 1.482 1.556 1.483 1.43 1.556 1.514 1.498 1.498 1.537 1.536 1.448 1.47 1.429 1.477 1.572 1.483 1.509 1.452 1.528 1.573 1.454 1.529 1.472 1.425 1.516
1.496 1.461 1.367 1.547 1.489 1.505 1.516 1.414 1.505 1.445 1.444 1.467 1.403 1.514 1.488 1.471 1.451 1.56 1.585 1.581 1.526 1.499 1.49 1.398 1.551 1.544
1.428 1.479 1.488 1.492 1.543 1.548 1.447 1.581 1.49 1.487 1.518 1.528 1.418 1.504 1.496 1.471 1.481 1.526 1.537 1.469 1.518 1.512 1.525 1.414 1.459 1.417
1.415 1.44 1.463 1.409 1.539 1.542 1.504 1.55 1.515 1.478 1.573 1.545 1.485 1.537 1.517 1.523 1.513 1.462 1.509 1.415 1.39 1.5 1.52 1.495 1.515 1.527
1.403 1.494 1.524 1.528 1.449 1.495 1.503 1.418 1.425 1.603 1.608 1.506 1.41 1.512 1.484 1.567 1.495 1.487 1.385 1.561 1.514 1.56 1.466 1.435 1.486 1.465
1.499 1.534 1.517 1.5 1.383 1.567 1.436 1.479 1.585 1.508 1.538 1.621 1.517 1.561 1.508 1.506 1.525 1.602 1.498 1.429 1.552 1.434 1.529 1.445 1.43 1.473
1.53 1.519 1.455 1.44 1.476 1.509 1.457 1.44 1.528 1.516 1.53 1.458 1.46 1.588 1.406 1.475 1.484 1.541 1.464 1.551 1.578 1.534 1.496 1.511 1.457 1.513

5. DATOS DE IMPORTANCIA:
*Target Value = 1.5
*Tolerancia= + - 0.15
*Límite Superior= 1.65
*Límite Inferior= 1.35
*Valor máximo= 1.621
*Valor mínimo= 1.367
*# de intervalos= 11
*Rango= 0.254
*Tamaño
de intervalo= 0.231
(0.23 o 0.24)

6. INTERVALOS APARENTES
#
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
LI
1.362
1.386
1.41
1.434
1.458
1.482
1.506
1.53
1.554
1.578
1.602
LS
1.385
1.409
1.433
1.457
1.481
1.505
1.529
1.553
1.577
1.601
1.625

7. CLASES
LI
LS
1.3615 1.3855
1.3855 1.4095
1.4095 1.4335
1.4335 1.4575
1.4575 1.4815
1.4815 1.5055
1.5055 1.5295
1.5295 1.5535
1.5535 1.5775
1.5775 1.6015
1.6015 1.6255
Totales
MARCAS
Xi
1.3735
1.3975
1.4215
1.4455
1.4695
1.4935
1.5175
1.5415
1.5655
1.5895
1.6135
FRECUENCIAS
fi
3.00
8.00
20.00
25.00
45.00
60.00
61.00
37.00
24.00
11.00
6.00
300.00
fai
3.00
11.00
31.00
56.00
101.00
161.00
222.00
259.00
283.00
294.00
300.00
fri
0.01
0.027
0.067
0.083
0.15
0.2
0.203
0.123
0.08
0.037
0.02
MEDIDAS TENDENCIA CENTRAL Y DISPERSION
frai
0.01
0.037
0.103
0.187
0.337
0.537
0.74
0.863
0.943
0.98
1
fiXi
4.121
11.18
28.43
36.14
66.13
89.61
92.57
57.04
37.57
17.48
9.681
449.9
̅ 2
[Xi-X]fi [Xi-X] fi
̅
0.379 0.04787 Media=
1.4998
0.8186 0.08376 Desv. Media=
0.039103
1.5664 0.12268 Varianza=
0.0024
1.358 0.07377 Desv. Estándar= 0.04915
1.3644 0.04137
0.3792 0.0024
1.0785 0.01907
1.5422 0.06428
1.5763 0.10353
0.9865 0.08847
0.6821 0.07754
11.731 0.72472

8. 80
Media, 1.4998
70
LSL, 1.35
Target value, 1.5
USL, 1.65
60
50
40
30
20
10
0
Media - 3s Media - 2s
1.4015
1.352
Media - s
1.4507
Media + s
1.5490
Media + 2s Media + 3s
1.5981
1.647

9. 0.036666667
0.02 0.01
0.026666667
0.066666667
0.08
1.3735
0.083333333
1.3975
1.4215
0.123333333
1.4455
0.15
1.4695
1.4935
0.203333333
1.5175
1.5415
0.2
1.5655
1.5895

10. 350
300
Frecuencia
250
200
150
100
50
0
Marcas de clase

11. 5
4.5
4
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
Series4
Series3

12. La estadística aplicada en la
Ingeniería Industrial es una
herramienta básica en negocios y
producción. Es usada para
entender la variabilidad de
sistemas de medición, control de
procesos (como en control
estadístico de procesos o SPC
(CEP)), para compilar datos y para
tomar decisiones. En estas
aplicaciones es una herramienta
clave, y probablemente la única
herramienta disponible.