Este documento presenta dos problemas de probabilidad resueltos por un estudiante. El primer problema involucra inspeccionar lotes de piezas de un proveedor para determinar si su tasa reportada de defectos es correcta. Los resultados mostraron una tasa de defectos mucho mayor, indicando que el proveedor estaba equivocado. El segundo problema involucra analizar los problemas de un proveedor y las acciones tomadas para corregirlos, incluyendo diagramas de Ishikawa y Pareto. Los lotes posteriores a las correcciones mostraron tasas de defectos dentro del rango
Для декабрьского предпраздничного выпуска дайджеста мы выбрали тему, которую считаем одним из трендов – инвестиционную программу США EB-5 . Материал адресован тем, кто хочет реализовать ту самую «американскую мечту» и вложить капитал в интересный, а главное, прибыльный проект.
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1. Universidad Tecnológica de Torreón
Organismo Público Descentralizado del Gobierno de Coahuila
Ejercicios 1 y 2 Probabilidades
Ing. Tecnologías de la
producción
Estadística aplicada a la
ingeniería
Alumno
Víctor Hugo Franco García
7° ``A´´
Profesor
Lic. Edgar Gerardo Mata Ortiz
A Miércoles 18 de Septiembre de 2013
2. Universidad Tecnológica de Torreón
Organismo Público Descentralizado del Gobierno de Coahuila
Problema 1
Charly el encargado de compras, tiene dudas sobre la calidad de los materiales
entregados por un proveedor. Este proveedor señala que su tasa de defectos
es menor al .1%, sin embargo, se ha estado presentando problemas con esas
piezas. Charly le pide al Ingeniero que realice una inspección de entrada a los
materiales suministrados por el proveedor. Se lleva a cabo un muestro de 5
lotes extrayendo 75 piezas en cada ocasión obteniéndose los siguientes
resultados. ¿Con base en esos resultados es posible determinar si la tasa de
defectos señalada por el proveedor es correcta?, argumenta detalladamente tu
respuesta.
N = 75 piezas P = .1% = 0.001
En base a el valor esperado, se espera que por cada lote de 75 piezas haya un
porcentaje de .001% de piezas con defecto; lo cual nos indica que el
porcentaje que nos dio el proveedor es incorrecto, ya que en base a los
defectos que se esperaban de 3, 1,2 defectos, no resultaron, puesto que con
nuestro valor esperado, determinamos que no hay piezas con algún defecto.
µ = 75(.001)
µ = 0.075 pieza con defecto
En estas operaciones, demostramos que no hay defectos en ninguno de los 5
lotes, lo cual indica que el porcentaje que nos había mencionado el proveedor, de
posibles errores en los lotes, era incorrecto, ya que no se presente ningún error en
los lotes.
En esta tabla, se observa
que los porcentajes de
errores, no coinciden con el
porcentaje de defectos que
nos había dado el proveedor.
Lote Defectos
1 3
2 1
3 0
4 1
5 2
Lote Defectos TD Muestra
1 3 3/75 = 0.04 = 4%
2 1 1/75 = 0.013 = 1.3%
3 0 0/75 = 0
4 1 1/75 = 0.013 = 1.3%
5 2 2/75 = 0.026 = 2.6%
TD Promedio 1.84%
3. Universidad Tecnológica de Torreón
Organismo Público Descentralizado del Gobierno de Coahuila
1.84/.1 = 18.4 veces más defecto; este fue el dato que nos había dado el
proveedor, dejando en claro que el proveedor estaba equivocado, y que tiene
que hacer mejoras en sus productos.
Gráfica de porcentajes
En esta gráfica, se muestran los
defectos en porcentajes de más que
nos había proporcionado el
proveedor, en lo cual estaba en lo
incorrecto.
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Organismo Público Descentralizado del Gobierno de Coahuila
Problema 2
El Ingeniero “Crisito” se hace cargo del programa de desarrollo de proveedores
“Lupita”, realiza una seria de estudios y encuentra los siguientes problemas.
Elabora un diagrama de Pareto e Ishikawa
para sintetizar esta información e indica
cuales fueron las acciones que tomo el
ingeniero para corregir el problema.
Después de estas correcciones el Ingeniero
analiza lotes completos de 1000 piezas.
Determina si las acciones que se tomaron dieron
resultado.
Diagrama de Ishikawa
Categorías Frecuencia
Materia Prima 4
Mano de Obra 8
Maquinaria y Equipo 1
Método 1
Medio Ambiente 1
Medición 3
Lote Defectos
1 0
2 2
3 1
4 1
5 0
6 2
5. Universidad Tecnológica de Torreón
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Diagrama de Pareto
En base a nuestro valor esperado, se espera que por cada lote de 1000 piezas,
haya por lo menos 1 pieza con defecto; tal como lo había mencionado el
Ingeniero, que en los 6 lotes de 1000 piezas hubiera 1 error por lo menos. Lo
cual no estaba muy equivocado, ya que en 4 lotes había 1 defecto, mientras
que en los otros 2 lotes restantes, hay 2 defectos.
µ = 1000(.001)
µ = 1 pieza con defecto por cada lote
En base a esta tabla,
podemos determinar que
por lo menos 4 de los lotes,
tienen al menos 1 defecto,
tal como lo había
mencionado el Ingeniero
“Crisito”. Mientras que los
otros 2 lotes, tienen alrededor de 2 defectos. Esto nos indica que el Ingeniero
no estaba muy acertado en cuanto a que los 6 lotes, tendrían al menos 1
defecto.
Lote Defectos TD Muestra
1 0 0/1000 = 0
2 2 2/1000 = 0.002 = 0.2%
3 1 1/1000 = 0.001 = 0.1%
4 1 1/1000 = 0.001 = 0.1%
5 0 0/1000 = 0
6 2 2/1000 = 0.002 = 0.2%
6. Universidad Tecnológica de Torreón
Organismo Público Descentralizado del Gobierno de Coahuila
Gráfica de porcentajes
En esta gráfica,
se muestran los
porcentajes de
los errores que
hay por cada
uno de los 6
lotes.
Conclusión:
De acuerdo a la información recolectada por el Ingeniero Crisito, se demostró
que estaba en lo cierto, lo cual le indica, que puede seguir consumiendo
productos de su proveedor “Lupita”, puesto que su tasa de defectos es de tan
solo 1 defecto por cada 1000 piezas en cada lote. Lo cual le permite elaborar
sus productos con buena calidad y así satisfacer las demandas de sus clientes.