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g. 1.45±0.15
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entregando un producto un una...
h. 1.55±0.15
Como vemos pues ya se va mejorando estos datos ya que el valor deseado ya se
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i. 1.60±0.15
Como vemos ya nos estamos acercando más a nuestra media aritmética.
j. 1.40±0.20
Como vemos ahora cambiamos nuestra tolerancia pero vemos que así no
llegamos a nuestro objetivo.
k. 1.45±0.20
Como vemos nos estos datos no nos están favoreciendo muy bien.
l. 1.50±0.20
Como vemos tendríamos una distribución normal de nuestros pernos.
m. 1.55±0.20
Como vemos si cumplimos con el requerimiento de nuestro cliente.
n. 1.60±0.20
Como vemos con estos valores podemos llevar como el cliente lo pidió y con una muy buena calidad la
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la fabricación de pernos

  1. 1. Estadística aplicada a la Calidad. Evaluación de la primera unidad. En este artículo relacionaremos la calidad, con un estudio estadístico sobre la fabricación de pernos de una industria. Andrea Martínez Gómez. 2°E T.S.U. Procesos Industriales área Manufactura 07 de Febrero del 2015
  2. 2. . En la fabricación 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. Como aquí vemos tenemos una mínima de nuestro diámetro de nuestros pernos que son (1.688) y una máxima de (1.514). Para realizar nuestro estudio estadístico utilizamos un número de intervalos de 15 y un tamaño para cumplir con nuestras reglas de 0.012. Nuestra media aritmética es la media de nuestras categorías en este estudio es 1.58709 la mediana es el número que se encuentra centrado de nuestros 300 pernos que fueron medidos 1.599 y nuestra moda son los pernos que tienen un diámetro que se repita más 1.612. lin inferior lim superior lin inferior lim superior fa fri fra fixi 1 1.514 1.525 1.5135 1.5255 1.5195 1 3 0.33% 1% 1.5195 0.06759 0.00456841 2 1.526 1.537 1.5255 1.5375 1.5315 3 6 1.00% 2% 4.5945 0.16677 0.00927074 3 1.538 1.549 1.5375 1.5495 1.5435 7 13 2.33% 4% 10.8045 0.30513 0.01330062 4 1.55 1.561 1.5495 1.5615 1.5555 19 32 6.33% 11% 29.5545 0.60021 0.01896063 5 1.562 1.573 1.5615 1.5735 1.5675 24 56 8.00% 19% 37.62 0.47016 0.00921043 6 1.574 1.585 1.5735 1.5855 1.5795 36 92 12.00% 31% 56.862 0.27324 0.00207389 7 1.586 1.597 1.5855 1.5975 1.5915 55 147 18.33% 49% 87.5325 0.24255 0.00106965 8 1.598 1.609 1.5975 1.6095 1.6035 49 196 16.33% 65% 78.5715 0.80409 0.01319512 9 1.61 1.621 1.6095 1.6215 1.6155 43 239 14.33% 80% 69.4665 1.22163 0.03470651 10 1.622 1.633 1.6215 1.6335 1.6275 34 273 11.33% 91% 55.335 1.37394 0.05552092 11 1.634 1.645 1.6335 1.6455 1.6395 27 300 9.00% 100% 44.2665 1.41507 0.07416382 12 1.646 1.657 1.6455 1.6575 1.6515 0 300 0.00% 100% 0 0 0 13 1.658 1.669 1.6575 1.6695 1.6635 0 300 0.00% 100% 0 0 0 14 1.67 1.681 1.6695 1.6815 1.6755 0 300 0.00% 100% 0 0 0 15 1.682 1.693 1.6815 1.6935 1.6875 0 300 0.00% 100% 0 0 0 Totales 476.127 6.94038 0.23604073 1.58709 N° de Intervalo 0.012 0.0231346 S2 0.00078943 S 0.02809687 Formato para Datos Agrupados intervalo s numero intervalos aparentes intervalos reales categoria o clase xi Frecuencias Medidas de tendencia central y Máximo 1.688 Mínimo 1.514 Número de intervalos 15 Tamaño de intervalo 0.012 Datos basicos Mediaaritmética 1.58709 Mediana 1.599 Moda 1.612 MedidasdetendenciaCentral
  3. 3. En esta tabla nos muestra nuestro rango que es la nuestra máxima de diámetro nuestro pernos que es 1.688 menos la mínima 1.514 y así obtenemos nuestros rango que es 0.174. La desviación media es nuestro valor absoluta que es 6.94088 entre las medidas del diámetro de los 300 pernos. Nuestra varianza (0.00078943) es un promedio aproximado de nuestra desviación estándar. Nuestra desviación estándar es el promedio de nuestra categoría pero se obtiene sacando la raíz cuadrada de nuestra varianza. El coeficiente de variación es la medida de variación de nuestros datos se obtienen dividiendo nuestra media aritmética entre nuestra desviación estándar. Rango 0.174 Desviación media 0.0231346 Varianza 0.00078943 Desviación estándar 0.02809687 Desviación estándar 0.02809687 Coeficiente de variación 0.01770339 Medidas de dispersion
  4. 4. En este histograma nos muestra que tenemos unas especificaciones del clientes que es de TV 1.59 con una tolerancia de ± 0.086 así con estos datos existe la posibilidad de tener un buen producto con una muy buena calidad para nuestros clientes.
  5. 5. Como podemos ver en esta grafica vemos que tenemos una mediana 1.599 eso nos quiere decir que es el numero central de los diámetros de los 300 pernos.
  6. 6. En esta grafica de ojiva podemos ver la frecuencia absoluta corresponde a cada una de nuestras categorías (el diámetro de los pernos) vemos cómo va aumentando hasta llegar a 300 pernos eso corresponde que si cumplimos con los requerimientos del cliente.
  7. 7. Como podemos ver en esta grafica vemos la media aritmética que corresponde a cada una de nuestros intervalos límites inferiores y superiores, como vemos nuestra categoría (1.5855-1-5975) es la que se aleja más de nuestros puntos.
  8. 8. El valor deseado TV y la tolerancia que nos pide el cliente se va mucho más lejos a nuestra producción que nosotros le cumpliríamos cosa que hablaríamos con el cliente ya que sus valores están muy alejados y si nosotros lo realizaríamos les estaríamos haciendo un producto de muy mala calidad. 6. ¿Qué porcentaje de las piezas se encuentra en los siguientes intervalos? No olvides su relación con la calidad. c. Entre 𝒔 y +𝒔 = 68% = 204 piezas d. Entre 𝟐𝒔 y +𝟐𝒔 =95%= 285piezas e. Entre 𝟑𝒔 y +𝟑𝒔 = 99%= 297piezas
  9. 9. 7. Compara el TV (valor deseado) con la media aritmética de la muestra. TV=1.59 Media aritmética= 1.58709 Como vemos tenemos una diferencia de 0.00291 a los mejor son numero pequeños pero para la medición de nuestros pernos equivalen mucho. Reinterpreta los resultados si las especificaciones del cliente fueran diferentes: f. 1.40±0.15 Como estos valores están un poco lejos descentralizado nuestra producción así que esos valores no son los adecuados.
  10. 10. g. 1.45±0.15 Como vemos tampoco tenemos estos valores no serían buenos ya que les estaríamos entregando un producto un una media calidad.
  11. 11. h. 1.55±0.15 Como vemos pues ya se va mejorando estos datos ya que el valor deseado ya se está acercando a nuestra media aritmética. I
  12. 12. i. 1.60±0.15 Como vemos ya nos estamos acercando más a nuestra media aritmética.
  13. 13. j. 1.40±0.20 Como vemos ahora cambiamos nuestra tolerancia pero vemos que así no llegamos a nuestro objetivo.
  14. 14. k. 1.45±0.20 Como vemos nos estos datos no nos están favoreciendo muy bien.
  15. 15. l. 1.50±0.20 Como vemos tendríamos una distribución normal de nuestros pernos.
  16. 16. m. 1.55±0.20 Como vemos si cumplimos con el requerimiento de nuestro cliente.
  17. 17. n. 1.60±0.20 Como vemos con estos valores podemos llevar como el cliente lo pidió y con una muy buena calidad la producción de los 300 pernos. 9. ¿Cuál es la función de la estadística en este ejercicio? Primero no nada más se trata de checar el producto si está en buen estado o no tenemos que conocer cómo va nuestra producción y ahí es donde la estadística entra ahí ya que como vemos tuvimos pernos con altas medidas de diámetro y tuvimos una media muy bueno eso quiere decir que si tenemos el personal calificado en el área de calidad y con eso satisfacemos la necesidad que tuvo nuestro cliente.
  18. 18. 10. Elabora un ensayo acerca de la importancia de la estadística en la ingeniería industrial. La estadística en la ingeniería La importancia de la estadística en la ingeniería, ha sido encaminada por la participación de la industria en el aumento de la calidad. Muchas compañías se han dado cuenta que la baja calidad de un producto, tiene un gran efecto en la productividad global de la compañía, en el mercado, la posición competitiva, y finalmente, en la rentabilidad de la empresa. Mejorar los aspectos de calidad conlleva al éxito de la compañía. La estadística es un elemento decisivo en el incremento de la calidad, ya que las técnicas estadísticas pueden emplearse para describir y comprender la variabilidad. La estadística aplica en un campo muy interesante de la industria, que es quizás uno de los requisitos más importantes para que esta misma funcione reglamentariamente y en perfectas condiciones, una de ellas y la más importante en mi punto de vista es en la fabricación de productos. La estadística se encarga de explicar además de mostrarle al operario o al administrador de recursos, si su producción es viable dado a la utilización de probabilidades. Así por medio de técnicas de control de calidad y mejora de los procesos de producción se puede llevar a la funcionalidad perfecta. Como aquí vimos mezclamos dos elementos fundamentales para la ingeniería industrial que fue la calidad y la estadística es muy importante tener en cuenta que si estos elementos no se llevan a cabo en nuestra producción estamos haciendo un trabajo malo y estaríamos dándole pérdidas a la empresa. Cliente externo: - Potenciales - Objetivos - Perdidos - Procesador - Comercializador - Consumidor - Fidelizados Cliente interno: - Directo - ApoyoN E C E S I D A D E S Explícitas: expresadas por el cliente en forma de atributos. Implícitas: Se dividen en consientes y en latentes, las primeras no se declaran, se dan por supuestas. Las segundas, existen en la mente de los clientes de manera no consiente.

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