Este documento contiene preguntas y ejercicios sobre control estadístico de calidad, incluyendo el uso de gráficas de control, índices de capacidad de proceso, planes de muestreo y análisis de modos y efectos de falla. Algunas preguntas específicas son sobre las ventajas del precontrol sobre las gráficas de control, cómo interpretar valores de Cp y Cpk, y cómo diseñar un formato para realizar un análisis de modos y efectos de falla. El documento también incluye un ejerc

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Control Estadístico de Calidad
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1 Gráficas de control para atributos y precontrol
Describe qué ventajas tiene el Precontrol sobre las gráficas de control estadístico y da un ejemplo
de una situación en la que se eligiera usar el precontrol sobre las gráficas de control.
El método llamado Precontrol es una técnica que se utiliza para detectar cambios o trastornos en el
proceso que pueden dar por resultado la producción de artículos disconformes. Entre las ventajas
que tiene este método sobre las gráficas de control estadístico podemos mencionar que el Precontrol
no necesita representaciones ni cálculos; se necesitan solo tres artículos para obtener información
acerca del control, y las mas importante, es mas sencillo de aplicar que los diagramas de control
estadístico.
El precontrol se podrá utilizar con mucha eficacia en procesos de fabricación en los que la tasa de
capacidad del proceso es mucho mayor que 1 (quizá por lo menos igual a 2 o 3), y se ha alcanzado
un entorno de casi cero defectos, un ejemplo de esta situación lo podríamos encontrar en empresas
en donde el control de la calidad ha sido muy efectivo, en donde los operadores de la maquinaria
están altamente capacitados, la maquinaria recibe mantenimiento constante, cuentan con alta
tecnología, etc.
Da un ejemplo de una variable pueda graficarse tanto en una gráfica de medias y rangos como en
una gráfica p.
Si un conjunto de datos presenta una distribución normal (media 0, desviación estándar 1) ¿Dónde
estarían los límites de control y los de especificación? Muéstrelos en un gráfico.
2.- Capacidad de proceso
¿Qué ventajas tiene conocer el índice de capacidad de un proceso?
¿Qué significa que el índice de capacidad esté por debajo de 1?
Describa la relación que tienen los límites de especificación con los PPM´s.
¿Cuál es la diferencia entre Cp y Cpk?
¿Qué puede concluir sobre la capacidad de un proceso fuera de control estadístico y por qué?
¿Por qué un valor de Cpk de 1.2 puede ser aceptable? Da al menos 3 razones.

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Menciona qué es una acción correctiva y cuándo procede una acción correctiva.
3.- OPCIONES DE PLAN DE MUESTREO
¿Cuándo se recomienda un plan de atributos y cuándo uno variable?
¿Qué características debe presentar un plan de control para cumplir con este propósito?
Da una razón del por qué utilizarías un plan de muestreo doble.
Investiga qué tipos de muestro de aceptación de variables son los más comunes y descríbelos.
PLAN DE MUESTREO
Si un proceso presenta un alto defectivo, ¿Qué plan utilizaría?
Si un proceso es inestable, es decir la calidad de los lotes varía mucho, ¿qué plan utilizaría?
Supón que debes inspeccionar un tipo de tela para conocer la resistencia del color a la humedad,
cada metro de tela que es inspeccionado eventualmente se decolora y no puede ser enviado al
cliente, por lo tanto el costo de inspección alcanza los $10 y el costo de que la tela muestre
señales de decoloración con el cliente es de $100. ¿Qué nivel de CA, tiene este producto? Si los
lotes enviados son de tamaño de 1000 metros, ¿cuántos metros deben inspeccionarse y ¿a qué
conclusiones llegaría si un metro se decolorar al ser sometido a la prueba?
Define tolerancia estadística.

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Considera una pila doble A:
1. ¿Qué características son críticas para el cliente, es decir, cuáles son sus
requerimientos?
2. ¿Qué requerimiento es el más importante para el usuario final?
62.13 62.02 57.50 51.03
65.15 65.59 69.19 59.56
54.08 55.51 52.70 65.49
69.97 60.09 69.90 52.22
55.06 69.33 65.93 53.97
52.31 60.45 57.15 60.06
50.63 62.86 61.96 68.79
63.64 57.76 62.79 52.86
68.34 56.29 61.21 51.24
61.22 52.61 50.90 58.53
63.97 69.38 68.60 69.10
59.75 50.88 58.12 65.59
69.81 51.03 57.39 52.78
53.28 66.54 50.62 56.58
54.20 59.27 54.82 65.63
53.86 51.85 62.94 61.37
61.26 62.67 61.73 52.11
62.10 54.84 61.20 59.19
68.01 64.16 55.91 68.47
65.78 52.22 69.97 64.04
54.29 57.16 54.43 65.15
55.59 64.88 63.27 52.16
52.13 51.89 62.52 69.55
59.61 62.32 54.25 58.90
62.12 63.16 51.91 53.12
1. Define una meta alcanzable para este proceso.
2. ¿Qué tanta diferencia existe entre el comportamiento real y la meta?
3. Define un plan para disminuir esta diferencia.
4. Forma 10 subgrupos racionales de 5 datos, selecciona el tipo de adecuado de gráfica
de control y grafica.

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5. Si algún punto está fuera de control o la gráfica muestra alguna tendencia, explica qué
harías al respecto. Elimina los puntos fuera de control y vuelve a graficar.
6. Si los límites de especificación son iguales a la tolerancia estadística, obtén la
capacidad del proceso.
7. Análisis de modo y efecto de falla (AMEF).
8. Los formatos para realizar un AMEF pueden variar de organización a organización, proponga
un formato de AMEF (una plantilla).
9.
Realiza con su formato un AMEF para elaborar paleta de hielo y utilice el formato en el apoyo
visual el proceso de lavar un auto.
10.
Elabore un AMEF para dos situaciones que usted mismo proponga.
PARTE II (EJERCICIO DE LAS PILAS)
Se considera que un producto es de alta calidad si cumple con las especificaciones de diseño y
atraen al consumidor. Sin embargo pueden fallar en poco tiempo por diversas causas. Se dice que
un producto es confiable si continúa funcionando según las especificaciones durante largo
tiempo. La confiabilidad de un producto es su tiempo de vida útil, y matemáticamente es la
probabilidad que tiene el producto de sobrevivir.
El tiempo de vida útil de un producto, esto es el tiempo entre que empieza a funcionar y falla se
distribuye exponencialmente. Este es el supuesto para la fórmula exponencial de confiabilidad:
t
−
µ
R=e
Donde:
R = probabilidad de operar sin fallas durante un periodo igual o mayor que t . Es la confiabilidad.
e = 2.718, constante de Euler.
t = periodo especificado de operación sin fallas.
µ = tiempo medio entre fallas.
1. Calcula la confiabilidad del proceso usando todos los datos.
2. Calcula la confiabilidad usando una cuarta parte de los datos, seleccionados
aleatoriamente.
3. ¿Qué concluyes al comparar ambos resultados (usando todos los datos vs una parte)?
4. Investiga que variables afectan el tiempo de vida de la pila, es decir, las variables que
deben ser controladas para mejorar la confiabilidad por medio de un análisis de modos y
efectos de fallas potenciales (AMEF).