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FABRICACION DE1.587   1.648   1.625   1.623   1.580   1.577   1.636   1.627   1.639   1.611   1.593   1.608   1.583   1.62...
1.564   1.703   1.615   1.619 ## 1.600          1.635             1.625      1.631   1.579   1.612   1.5641.632   1.674   ...
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Mata f1 blog corregido

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  1. 1. FABRICACION DE1.587 1.648 1.625 1.623 1.580 1.577 1.636 1.627 1.639 1.611 1.593 1.608 1.583 1.621 1.648 1.626 1.571 1.5921.605 1.611 1.608 1.594 1.631 1.581 1.569 1.560 1.557 1.632 1.641 1.638 1.617 1.523 1.553 1.645 1.624 1.6671.586 1.519 1.605 1.612 1.584 1.548 1.619 1.663 1.648 1.625 1.599 1.680 1.627 1.644 1.536 1.624 1.625 1.5481.549 1.525 1.544 1.545 1.574 1.586 1.544 1.655 1.595 1.548 1.633 1.671 1.611 1.573 1.609 1.578 1.604 1.559 PERNOS "LYCAN"1.616 1.611 1.635 1.622 1.651 1.581 1.526 1.566 1.561 1.572 1.584 1.637 1.640 1.619 1.582 1.599 1.646 1.5371.568 1.594 1.605 1.541 1.535 1.575 1.548 1.596 1.677 1.591 1.523 1.618 1.556 1.554 1.561 1.594 1.691 1.5561.562 1.586 1.644 1.590 1.591 1.607 1.599 1.575 1.662 1.606 1.618 1.590 1.634 1.634 1.599 1.567 1.638 1.5901.552 1.537 1.588 1.586 1.610 1.582 1.596 1.580 1.544 1.601 1.602 1.483 1.511 1.620 1.594 1.646 1.552 1.6051.604 1.545 1.640 1.631 1.540 1.644 1.623 1.637 1.595 1.564 1.644 1.574 1.542 1.538 1.599 1.619 1.524 1.6051.580 1.567 1.585 1.630 1.568 1.562 1.573 1.617 1.564 1.556 1.547 1.554 1.559 1.614 1.573 1.568 1.562 1.618 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. Los resultados de la inspección se encuentran en el archivo adjunto (de acuerdo a tu número de lista.) Realiza un estudio estadístico agrupando los datos en 11 intervalos, calcula media aritmética, mediana, moda, desviación media, varianza y desviación estándar.
  2. 2. 1.564 1.703 1.615 1.619 ## 1.600 1.635 1.625 1.631 1.579 1.612 1.5641.632 1.674 1.566 1.602 ## 1.631 1.632 1.619 1.539 1.613 1.627 1.6561.595 1.625 1.580 1.578 ## 1.589 1.550 1.642 1.545 1.621 1.630 1.5441.632 1.632 1.606 1.583 ## 1.594 1.639 1.554 1.576 1.601 1.613 1.6011.536 1.591 1.563 1.619 ## 1.577 1.597 1.627 1.606 1.523 1.576 1.6351.602 1.590 1.635 1.622 ## 1.583 1.648 1.592 1.588 1.532 1.639 1.6081.537 1.603 1.567 1.608 ## 1.612 1.639 1.563 1.691 1.561 1.610 1.6581.614 1.602 1.649 1.506 ## 1.592 1.617 1.681 1.569 1.635 1.582 1.6091.657 1.598 1.549 1.588 ## 1.598 1.597 1.570 1.518 1.623 1.677 1.5561.618 1.580 1.500 1.602 ## 1.587 1.553 1.647 1.623 1.572 1.663 1.655 numero de datos 300 maximo 1.7030000 datos aparentes minimo 1.4830000 1.483 1.502 1.503 1.522 rango 0.2200000 1.523 1.542 1.543 1.562 intervalo 17.0000000 0.001 1.563 1.583 ajuste de intervalo -6 1.584 1.603 numero f. de intervalo 11.0000000 1.604 1.623 1.624 1.643 1.644 1.663 tamaño del intervalo 0.0200000 1.664 1.683 ajuste del tamaño 0.0001000 1.684 1.703 tamaño f. de intervalo 0.0201000 BIEN BIEN BIEN BIEN dato inicial l.i. 1.4830000 ajuste dato inicial 0.0000000 dato inicial l.i. 1.4830000 PERNOS LYCAN
  3. 3. datos reales Lim. Inf. Lim. Sup. Xi Fi Fa Fri Frai FiXi desv media varianza 1.4825 1.5026 1.4926 2 2 0.006667 0.006667 2.9851 0.208504 0.021736959 1.5026 1.5227 1.5127 4 6 0.013333 0.020000 6.0506 0.336608 0.028326236 1.5227 1.5428 1.5328 18 24 0.060000 0.080000 27.5895 1.152936 0.073847857 1.5428 1.5629 1.5529 36 60 0.120000 0.200000 55.9026 1.582272 0.069544019 1.5629 1.5830 1.5730 51 111 0.170000 0.370000 80.22045 1.216452 0.029014813 1.5830 1.6031 1.5931 56 167 0.186667 0.556667 89.2108 0.210112 0.00078834 1.6031 1.6232 1.6132 55 222 0.183333 0.740000 88.72325 0.89914 0.014699141 1.6232 1.6433 1.6333 44 266 0.146667 0.886667 71.863 1.603712 0.058452095 1.6433 1.6634 1.6534 23 289 0.076667 0.963333 38.02705 1.300604 0.073546555 1.6634 1.6835 1.6735 8 297 0.026667 0.990000 13.3876 0.613184 0.046999327 1.6835 1.7036 1.6936 3 300 0.010000 1.000000 5.08065 0.290244 0.028080527 TOTALES= 479.0406 9.413768 0.445035869 |x= 1.596802 desviacion media= 0.03137923 varianza= 0.001483453 desviacion E.= 0.038515619 1.6936PERNOS LYCAN 1.6936 1.6936
  4. 4. x y 701.4926 01.4926 2 PERNOS1.5127 2 601.5127 01.5127 41.5328 41.5328 01.5328 18 501.5629 181.5629 01.5629 36 Histograma1.5730 36 401.5730 0 |x1.5730 511.5931 51 30 -1s1.5931 01.5931 56 -2s1.6132 561.6132 0 20 -3s1.6132 551.6333 55 1s1.6333 0 101.6333 441.6534 44 1.5 66 2s1.6534 0 1.5 661.6534 23 0 1.6 66 3s1.6735 23 1.4500 1.5000 1.5500 1.6000 1.6500 661.7000 0 1.7500 1.61.6735 0 1.6 661.6735 8 1.7 661.6936 8 661.6936 01.6936 3 Me= li + A ( N - FI-1 ) 2 FI Me= 1.5830 + 0.0201 ( 300 - 111 ) 2 56 Me= 1.5830 + 0.0201 ( 150 - 111 ) 56 Me= 1.5830 + 0.0201 ( 39 ) 56 Me= 1.5830 + 0.0201 ( 0.7 ) Me= 1.5830 + 0.014 Me= 1.5970
  5. 5. PERNOS 1 2 3 4 5 6 7 8 PERNOS1.2000001.0000000.8000000.600000 Grafica poligonal0.4000000.2000000.000000 0.0000 2.0000 4.0000 6.0000 8.0000 10.0000 12.0000 PERNOS 1 60 11 50 2 40 30 10 3 20 10 0 Grafica de Radar 9 4 8 5 7 6
  6. 6. x1 min 1.483 media= 1.596802 max 1.7030 mediana= 1.5931 med 1.5970 10 20 moda= 1.5931 q1 1.5730 15 q3 1.6333 Grafica de cajas y bigotes (pernos) PERNOS1.45 1.5 1.55 1.6 1.65 1.7 1.75
  7. 7. 7060 PERNOS50 Histograma40 |x30 -1s -2s20 -3s10 1s 2s 0 1.4500 1.5000 1.5500 1.6000 1.6500 1.7000 1.7500 3s PERNOS LYCAN 5.- Principalmente usare esta gráfica (Histograma) para mejor explicación y comprensión de mi respuesta las especificaciones del cliente fueron de 1.5 - 0.15 como los datos de los que no nos debemos de pasar como se puede ilustrar en la gráfica trace los 3 sigmas positivos y los 3 negativos para hacer referencia a los rangos que se encuentran las exigencias del cliente. Como vemos a simple vista observamos que una de las barras del histograma se sale de nuestro rango especificado, ¿Qué significa que se aya salido? pues que un tanto de las piezas fabricadas saldrá defectuoso y si normalmente esta fuera de sitio esa barra ahora imaginen cuando varíen mas aun las barras variaran en 2 sigmas que ni siquiera nos sirve de la misma forma que la media no se encuentra un tanto cerca de la mitad de la barra lo cual su variación sera grande y a la hora de producir esas barras se descompondrán mucho 6.- a) |X + S = 2.596802 |X - S = 0.596802 b) |X + 2S = 3.596802 |X - 2S = - 0.403198 c) |X + 3S = 4.596802 |X - 3S = -1.403198 7.- El TV es de 1.5 y nuestra media aritmética es de 1.596802 por lo tanto que si es aceptable nuestra media aritmética con el TV 8.- Si usamos las demás variaciones en caso de que el cliente pidiera otras especificaciones de igual manera nuestros sigmas se seguirían saliendo por que se están manejando enteros para que se estabilice nuestro marquen de errores tendrá que ser de .0015 o valores por debajo porque si manejamos enteros con decimales lo que pasara es que constantemente se estarán saliendo de los rangos que el cliente especifique si normal mente ya no pasa de 2 sigma asta que se equivoque no me costea tener compromiso con el cliente ya que no cuento con maquinaria o obreros cualquier otro factor que influya en la producción.
  8. 8. PERNOS LYCAN 9.- La estadística para este trabajo nos sirvió para conocer porcentajes resultados para saber si nos comprometeríamos con el cliente en la elaboración de los pernos con las características que el cliente deseaba usamos una tabla para acomodar los valores y saber las cantidades después nos apoyamos en las gráficas ya que tanto numero aveces puede llegar a confundir unas gráficas pueden ayudar mejor a la comprensión del observador y captan mas la tensión a parte sirven para saber que ocurrió con los valores obtenidos como en el histograma por ejemplo que nos sirvió como apoyo en este ejercicio de saber si contábamos con la calidad suficiente para poder promover el negocio o si no negar al cliente para no quedar malinvestigaciónes 1.- 7.- Servirían como conocer la probabilidad de que se repitan una y otra vez y saber que probabilidad hay de que sea se numero 2.- Lo que se aprecia en el histograma como tendencia central, variabilidad y comportamientos especiales será una información valiosa. como lo podríamos ver en las demás gráficas no solo en el histograma todas muestran algo en particular información valiosa que facilitara la comprensión del resultado y de que se esta haciendo 3.- USL 1.483 LSL 1.7030 TV 1.5970 4.- Según las especificaciones para el cliente tendríamos que ser una empresa que maneje como mínimo 5 SIGMAS para cumplir las especificaciones que el nos esta pidiendo a pesar de las desviaciones 5.- Como podemos saber hay una gráfica con el nombre del creador de este método que es gauss y lo podremos ver en us gráfica que es llamada la campana de gauss que ilustra los valores como si fuera un histograma solo que de una manera mas comprensible 6.- La estadística aplicada en la Ingeniaría 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. Pueden distinguirse tres partes: * el estudio de las series temporales y las técnicas de previsión, y la descripción de los pasos necesarios para el establecimiento de un sistema de previsión operativo y duradero en una empresa; * el análisis multi variante, necesario para la extracción de información de grandes cantidades de datos, una de las necesidades más apremiantes; * el control de calidad y la fiabilidad.
  9. 9. PERNOS LYCAN EnsayoEn este problema, nos dimos cuenta de la importancia de la estadística y laprobabilidad, de que asumen un gran papel en las empresas, porqueconstantemente mejoran sus estadísticas de venta o calidad, primero se nosplanteo el problema de que un cliente quería las piezas que salieran de uncierto rango, si la estadística, después de un muestreo nos decía que no eraconveniente comprometernos con el cliente por las siguientes razones primeroacomodamos los datos des agrupados, los organizamos y los acomodamosen intervalos de 11 haciendo algunas operaciones ilustradas sacamos lovalores des pues, teníamos que sacar la marca de clase promediando lo enseguida teníamos que sacar las frecuencias de los números entre losintervalos después teníamos que hacer la frecuencia acumulada, frecuenciarelativa y frecuencia relativa acumulada des pues de sacar fixi varianza ydesviación media y desviación estándar.sacando estos resultados como se puede ver en las gráficas nos podemos darcuenta de que había muchas piezas buenas pero por desgracia tambiénsalieron muchas defectuosas y calculando las variaciones y considerando losmovimientos de la gráfica del histograma, nuestros sigmas nos dijeron queeramos una empresa que no alcanzaba ni siquiera los 4 sigmas requeridosque eramos, una empresa de 2 sigmas que no era de conveniencia,comprometerse con el cliente por que las piezas se iban estar variando,saliendo con muchas piezas defectuosas que el cliente por ser muchas piezasmalas no las iba a rechazar y las cargaría a nuestra cuenta y seria un insumoinnecesario en la caja de bigotes simplemente se ve como esta fuera de lugarde la media sobra mucho para un costado de los valores que esta inclinadamucho mas para el máximo por lo cual yo me di cuenta que aun asícambiando las especificaciones del cliente mis sigmas serian malos tendieraque ser un valor de sigmas de 0.0015 para tener una excelente producción yasí alcanzar 5 sigmas que seria una empresa buena y hecha de buena calidad.las investigaciones que se hicieron fueron para darnos cuenta de querealmente estábamos haciendo y así fue como ocurrió para resolver cadapaso del problema sacar las modas las medias las varianzas por que esosvalores aparecían por que los sigmas por que la normal todo ese tipo defactores influyen bastante para tener el resultado que nosotros deseamos laverdad que para poder ser buenas calidades si el cliente nos hubiera pedidouna espesificacion mas grande y la empresa manejara pequeños porcentajesde error saldría la producción pero cuales son los factores que influyen no losabemos pero algo esta pasando y es cuando los encargados de la empresase deben poner las pilas para poder solucionar ese problema para podercumplir al cliente las especificaciones que el pida .

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