Este documento resume los resultados de un análisis estadístico de datos sobre pernos. Calcula medidas como la media, mediana y desviación estándar, e interpreta los resultados en términos de probabilidades de cumplir con las especificaciones del cliente. Luego analiza cómo cambiarían los resultados si las especificaciones del cliente fueran diferentes. Finalmente, destaca la importancia de la estadística en la ingeniería industrial para el control de calidad y la toma de decisiones.
El documento describe cómo se utilizó el análisis estadístico para determinar la probabilidad de que un lote de pernos cumpla con las especificaciones del cliente. Se calculó que la probabilidad de cumplimiento era del 100% y la probabilidad de no cumplimiento era del 0%. También se analizaron diferentes rangos de especificaciones y su relación con la media y desviación estándar muestral. La estadística permite predecir si un proceso industrial cumplirá con los requisitos del cliente y verificar la calidad.
El documento presenta el programa de un curso de posgrado sobre aseguramiento de calidad ISO 9000. El curso se llevará a cabo durante dos días e incluye temas como introducción a la calidad, confiabilidad, diagramas de bloques y evaluación. El curso consta de clases magistrales, talleres y recesos.
Clase 2 (2016) Análisis y evaluación de fallasSuelen Oseida
El documento presenta el programa de un curso de posgrado sobre planeación y aseguramiento de la calidad ISO 9000. El sábado se cubrirán temas como las 10 megatendencias del supply chain, árboles de falla, planes de confiabilidad y evaluaciones. Cada pareja investigará una megatendencia y las presentará. Los árboles de falla permiten modelar relaciones lógicas entre fallas y causas para evaluar probabilidades de falla. Los planes de confiabilidad incluyen mantenimiento reactivo, preventivo y proactivo.
Este documento describe un estudio estadístico realizado sobre el diámetro de 300 pernos fabricados. Se midió el diámetro de cada perno y se agruparon los resultados en intervalos de 0.012 unidades. Se calculó la media, mediana y moda. La mayoría de los pernos se encontraban entre 1.58 y 1.61 de diámetro. El estudio concluye que la fabricación cumple con las especificaciones del cliente.
Este documento presenta una introducción a la unidad de análisis y evaluación de fallas. La unidad analizará temas relacionados con la confiabilidad, la fiabilidad y la calidad para determinar la confiabilidad de sistemas a través de herramientas como diagramas de bloque y árboles de falla. Los objetivos son conocer las 10 megatendencias que afectarán las cadenas de suministro y aprender a interpretar datos estadísticos para mejorar procesos. El temario cubre la modelización de la confiabil
Este documento presenta información estadística sobre el diámetro de 300 piezas en una fabricación de pernos. Se realizó un estudio agrupando los datos en 11 intervalos y se calcularon la desviación media, varianza y desviación estándar. También incluye un histograma y ejemplos de histogramas con tolerancias. Brevemente discute la importancia de la estadística para los ingenieros industriales en áreas como control de calidad y simulación.
El documento presenta un resumen de las 10 mega-tendencias del supply chain y su impacto en el futuro. También incluye información sobre árboles de falla, análisis de criticabilidad y planes de confiabilidad. En menos de 3 oraciones, el documento discute los cambios en los paradigmas de la cadena de suministro hacia una sociedad basada en la tecnología y cómo esto afectará las prácticas logísticas y de gestión empresarial.
El documento describe cómo se utilizó el análisis estadístico para determinar la probabilidad de que un lote de pernos cumpla con las especificaciones del cliente. Se calculó que la probabilidad de cumplimiento era del 100% y la probabilidad de no cumplimiento era del 0%. También se analizaron diferentes rangos de especificaciones y su relación con la media y desviación estándar muestral. La estadística permite predecir si un proceso industrial cumplirá con los requisitos del cliente y verificar la calidad.
El documento presenta el programa de un curso de posgrado sobre aseguramiento de calidad ISO 9000. El curso se llevará a cabo durante dos días e incluye temas como introducción a la calidad, confiabilidad, diagramas de bloques y evaluación. El curso consta de clases magistrales, talleres y recesos.
Clase 2 (2016) Análisis y evaluación de fallasSuelen Oseida
El documento presenta el programa de un curso de posgrado sobre planeación y aseguramiento de la calidad ISO 9000. El sábado se cubrirán temas como las 10 megatendencias del supply chain, árboles de falla, planes de confiabilidad y evaluaciones. Cada pareja investigará una megatendencia y las presentará. Los árboles de falla permiten modelar relaciones lógicas entre fallas y causas para evaluar probabilidades de falla. Los planes de confiabilidad incluyen mantenimiento reactivo, preventivo y proactivo.
Este documento describe un estudio estadístico realizado sobre el diámetro de 300 pernos fabricados. Se midió el diámetro de cada perno y se agruparon los resultados en intervalos de 0.012 unidades. Se calculó la media, mediana y moda. La mayoría de los pernos se encontraban entre 1.58 y 1.61 de diámetro. El estudio concluye que la fabricación cumple con las especificaciones del cliente.
Este documento presenta una introducción a la unidad de análisis y evaluación de fallas. La unidad analizará temas relacionados con la confiabilidad, la fiabilidad y la calidad para determinar la confiabilidad de sistemas a través de herramientas como diagramas de bloque y árboles de falla. Los objetivos son conocer las 10 megatendencias que afectarán las cadenas de suministro y aprender a interpretar datos estadísticos para mejorar procesos. El temario cubre la modelización de la confiabil
Este documento presenta información estadística sobre el diámetro de 300 piezas en una fabricación de pernos. Se realizó un estudio agrupando los datos en 11 intervalos y se calcularon la desviación media, varianza y desviación estándar. También incluye un histograma y ejemplos de histogramas con tolerancias. Brevemente discute la importancia de la estadística para los ingenieros industriales en áreas como control de calidad y simulación.
El documento presenta un resumen de las 10 mega-tendencias del supply chain y su impacto en el futuro. También incluye información sobre árboles de falla, análisis de criticabilidad y planes de confiabilidad. En menos de 3 oraciones, el documento discute los cambios en los paradigmas de la cadena de suministro hacia una sociedad basada en la tecnología y cómo esto afectará las prácticas logísticas y de gestión empresarial.
El documento describe un estudio de calidad realizado en una empresa productora de pernos. Se inspeccionaron 300 pernos y se analizaron las mediciones utilizando gráficas como histograma, diagrama de cajas y bigotes, diagrama de ojiva y diagrama circular. Los resultados mostraron que la calidad de producción era de 99.99% de eficiencia al estar las mediciones dentro de las especificaciones del cliente.
Diana villanueva casas_procesos_industriales_2_c´utt_Eanná Casas
Este documento presenta los resultados de un estudio estadístico realizado para determinar si un lote de pernos cumple con las especificaciones del cliente en términos de su diámetro. Se inspeccionaron 300 piezas y se agruparon los datos en 11 intervalos. Los resultados incluyen la desviación media, varianza y desviación estándar. También se presentan definiciones estadísticas como media, mediana y moda, así como fórmulas para calcular la mediana y moda para datos agrupados. Finalmente, se discute la importancia de la
Este documento presenta información sobre sistemas de acreditación universitaria. Explica conceptos como marketing mix de servicios, control estadístico de calidad y garantía de calidad. También identifica organizaciones comprometidas con la mejora continua de la calidad como parte de los sistemas de acreditación.
El documento describe tres criterios para evaluar el desempeño de un sistema: eficiencia, efectividad y eficacia. La eficiencia se refiere a la relación entre los recursos utilizados y los programados. La efectividad mide el grado de cumplimiento de los objetivos. La eficacia valora el impacto del producto o servicio en satisfacer al cliente.
Los indicadores de productividad son aquellas variables que nos ayudan a identificar algún defecto o imperfección que exista cuando elaboramos un producto u ofrecemos un servicio, y de este modo reflejan la eficiencia en el uso de los recursos generales y recursos humanos de la empresa, y pueden ser cuantitativos y cualitativos.
Así, básicamente, en cuanto a la fórmula de cálculo, el índice productivo, o la productividad, es el cociente entre la producción y el consumo, es decir, entre el beneficio y el coste, todo en función del tipo de empresa de la que estemos hablando.
Por eso, para cada empresa existen unas variables comunes, y otras personales y subjetivas. Para empezar, la productividad se puede desglosar en varios índices. Por ejemplo, en cuanto a materiales, se puede ver cuanto material se compra, y cuando sale de venta, y con eso ver la merma o cuanto material se desperdicia, y estudiar como aprovecharlo. Esto sería la productividad de la materia prima utilizada.
Factores esenciales para implantar la calidad continuaciónArtruro Benites
El documento habla sobre los procesos de implementación de sistemas de calidad. Explica que estos procesos involucran la organización y manejo sistemático de información relacionada con la calidad de productos y servicios para guiar las acciones y decisiones de una empresa. También describe los diferentes tipos de costos asociados con la calidad y la importancia de evaluar imparcialmente los esfuerzos de los trabajadores para reconocer logros.
El documento presenta una introducción al Módulo II de un curso de Seis Sigma para Black Belts. Explica las fases de Definición, Medición, Análisis, Mejora y Control de proyectos Seis Sigma. Se detalla la fase de Análisis, incluyendo estudios de repetibilidad y reproducibilidad, análisis de modo y efecto de falla, y herramientas para identificar causas raíz.
Six Sigma es una metodología rigurosa que utiliza datos y análisis estadísticos para medir y mejorar los procesos operacionales de las compañías, identificando y eliminando defectos. Su objetivo es incrementar las utilidades de la empresa eliminando variabilidad, defectos y desperdicio. La metodología DMAIC, una de las más comunes en Six Sigma, se divide en cinco pasos: Definición, Medición, Análisis, Mejora y Control.
Six Sigma es una metodología rigurosa que utiliza datos y análisis estadísticos para medir y mejorar los procesos de las compañías, identificando y eliminando defectos. Su objetivo es incrementar las utilidades de la empresa eliminando variabilidad, defectos y desperdicio. La metodología DMAIC, una de las más comunes en Six Sigma, se divide en cinco pasos: Definición, Medición, Análisis, Mejora y Control.
Six Sigma es una metodología rigurosa que utiliza datos y análisis estadísticos para medir y mejorar los procesos operacionales de las compañías, identificando y eliminando defectos. Su objetivo es incrementar las utilidades de la empresa eliminando variabilidad, defectos y desperdicio. La metodología DMAIC, una de las más comunes en Six Sigma, se divide en cinco pasos: Definición, Medición, Análisis, Mejora y Control.
Six Sigma es una metodología rigurosa que utiliza datos y análisis estadísticos para medir y mejorar los procesos operacionales de las compañías, identificando y eliminando defectos. Su objetivo es incrementar las utilidades de la empresa eliminando variabilidad, defectos y desperdicio. La metodología DMAIC, una de las más comunes de Six Sigma, se divide en cinco pasos: Definición, Medición, Análisis, Mejora y Control.
Six Sigma es una metodología rigurosa que utiliza datos y análisis estadísticos para medir y mejorar los procesos operacionales de las compañías, identificando y eliminando defectos. Su objetivo es incrementar las utilidades de la empresa eliminando variabilidad, defectos y desperdicio. La metodología DMAIC, una de las más comunes en Six Sigma, se divide en cinco pasos: Definición, Medición, Análisis, Mejora y Control.
El documento presenta conceptos estadísticos como moda, mediana, histograma, tolerancias, calidad y distribución normal. Define la moda como el valor con mayor frecuencia y presenta fórmulas para calcularla. Explica cómo construir e interpretar un histograma. Describe el valor deseado, límites superior e inferior de tolerancia. Analiza definiciones de calidad enfocadas en satisfacer requisitos del cliente. Introduce la distribución normal de probabilidad.
Este documento propone la medición de indicadores de calidad de producto y proceso para el área de aseguramiento de calidad (QA). Define conceptos clave como calidad de producto, proceso y en uso, y sugiere indicadores como incidentes funcionales, usabilidad, fiabilidad y mantenibilidad para medir la calidad del producto, y cumplimiento de plazos e índice de atención para medir la calidad del proceso. Además, propone calcular cada indicador periódicamente y generar gráficos de tendencia para monitore
El documento presenta un resumen del concepto de calidad desde la perspectiva de la satisfacción del cliente. También incluye un análisis de las 7 herramientas de calidad mediante un diagrama organizacional y un ejemplo del uso de la gráfica de control para monitorear defectos en la fabricación de losas de hormigón.
Este documento describe tres criterios comúnmente usados para evaluar el desempeño de un sistema: eficiencia, efectividad y eficacia. La eficiencia se refiere al uso de recursos, la efectividad mide el logro de objetivos planificados, y la eficacia valora el impacto del producto o servicio en satisfacer al cliente.
El documento describe los componentes metodológicos para el diseño y evaluación de indicadores. Explica que los problemas comunes incluyen la falta de criterios para definir los indicadores más valiosos y la definición de una cantidad excesiva de indicadores. También carecen de un proceso sistemático para evaluar los indicadores implementados. El componente metodológico proporciona formatos como una matriz de viabilidad versus alineamiento de indicadores y una ficha de indicador para abordar estos problemas.
El documento describe la aplicación de la metodología Six Sigma a un proceso financiero para reducir el tiempo entre el término de un proyecto y la emisión de la factura correspondiente. Actualmente el promedio es de 75 días con una desviación estándar de 112 días. El objetivo es reducir este tiempo a un máximo de 30 días para mejorar indicadores financieros y reducir costos por falta de cobranza. Se estima que los ahorros por eliminar estos costos serían de 6 millones de pesos.
Este documento presenta los resultados de un estudio realizado en una fábrica de pernos para determinar si un lote cumple con las especificaciones del cliente. Se midió el diámetro de una muestra de 300 pernos y se calcularon estadísticas como la media, desviación estándar y varianza. Los resultados muestran que la mayoría de las piezas (84%) están dentro de los límites especificados y la distribución de datos es normal, por lo que el lote cumple con los requisitos del cliente.
El documento presenta varios gráficos que muestran los modelos de piezas fundidas con diferentes colores para identificar errores. Un gráfico divide cada modelo en cuatro secciones para identificar más fácilmente dónde se encuentra el error. Otro gráfico muestra los tipos de defectos encontrados en las piezas para determinar a qué modelo y sección pertenecen. El documento analiza posibles causas de problemas de fundición como malos procedimientos, uso inadecuado de equipo, falta de mantenimiento, condiciones ambientales y desgaste de maquinaria.
El documento describe un estudio de calidad realizado en una empresa productora de pernos. Se inspeccionaron 300 pernos y se analizaron las mediciones utilizando gráficas como histograma, diagrama de cajas y bigotes, diagrama de ojiva y diagrama circular. Los resultados mostraron que la calidad de producción era de 99.99% de eficiencia al estar las mediciones dentro de las especificaciones del cliente.
Diana villanueva casas_procesos_industriales_2_c´utt_Eanná Casas
Este documento presenta los resultados de un estudio estadístico realizado para determinar si un lote de pernos cumple con las especificaciones del cliente en términos de su diámetro. Se inspeccionaron 300 piezas y se agruparon los datos en 11 intervalos. Los resultados incluyen la desviación media, varianza y desviación estándar. También se presentan definiciones estadísticas como media, mediana y moda, así como fórmulas para calcular la mediana y moda para datos agrupados. Finalmente, se discute la importancia de la
Este documento presenta información sobre sistemas de acreditación universitaria. Explica conceptos como marketing mix de servicios, control estadístico de calidad y garantía de calidad. También identifica organizaciones comprometidas con la mejora continua de la calidad como parte de los sistemas de acreditación.
El documento describe tres criterios para evaluar el desempeño de un sistema: eficiencia, efectividad y eficacia. La eficiencia se refiere a la relación entre los recursos utilizados y los programados. La efectividad mide el grado de cumplimiento de los objetivos. La eficacia valora el impacto del producto o servicio en satisfacer al cliente.
Los indicadores de productividad son aquellas variables que nos ayudan a identificar algún defecto o imperfección que exista cuando elaboramos un producto u ofrecemos un servicio, y de este modo reflejan la eficiencia en el uso de los recursos generales y recursos humanos de la empresa, y pueden ser cuantitativos y cualitativos.
Así, básicamente, en cuanto a la fórmula de cálculo, el índice productivo, o la productividad, es el cociente entre la producción y el consumo, es decir, entre el beneficio y el coste, todo en función del tipo de empresa de la que estemos hablando.
Por eso, para cada empresa existen unas variables comunes, y otras personales y subjetivas. Para empezar, la productividad se puede desglosar en varios índices. Por ejemplo, en cuanto a materiales, se puede ver cuanto material se compra, y cuando sale de venta, y con eso ver la merma o cuanto material se desperdicia, y estudiar como aprovecharlo. Esto sería la productividad de la materia prima utilizada.
Factores esenciales para implantar la calidad continuaciónArtruro Benites
El documento habla sobre los procesos de implementación de sistemas de calidad. Explica que estos procesos involucran la organización y manejo sistemático de información relacionada con la calidad de productos y servicios para guiar las acciones y decisiones de una empresa. También describe los diferentes tipos de costos asociados con la calidad y la importancia de evaluar imparcialmente los esfuerzos de los trabajadores para reconocer logros.
El documento presenta una introducción al Módulo II de un curso de Seis Sigma para Black Belts. Explica las fases de Definición, Medición, Análisis, Mejora y Control de proyectos Seis Sigma. Se detalla la fase de Análisis, incluyendo estudios de repetibilidad y reproducibilidad, análisis de modo y efecto de falla, y herramientas para identificar causas raíz.
Six Sigma es una metodología rigurosa que utiliza datos y análisis estadísticos para medir y mejorar los procesos operacionales de las compañías, identificando y eliminando defectos. Su objetivo es incrementar las utilidades de la empresa eliminando variabilidad, defectos y desperdicio. La metodología DMAIC, una de las más comunes en Six Sigma, se divide en cinco pasos: Definición, Medición, Análisis, Mejora y Control.
Six Sigma es una metodología rigurosa que utiliza datos y análisis estadísticos para medir y mejorar los procesos de las compañías, identificando y eliminando defectos. Su objetivo es incrementar las utilidades de la empresa eliminando variabilidad, defectos y desperdicio. La metodología DMAIC, una de las más comunes en Six Sigma, se divide en cinco pasos: Definición, Medición, Análisis, Mejora y Control.
Six Sigma es una metodología rigurosa que utiliza datos y análisis estadísticos para medir y mejorar los procesos operacionales de las compañías, identificando y eliminando defectos. Su objetivo es incrementar las utilidades de la empresa eliminando variabilidad, defectos y desperdicio. La metodología DMAIC, una de las más comunes en Six Sigma, se divide en cinco pasos: Definición, Medición, Análisis, Mejora y Control.
Six Sigma es una metodología rigurosa que utiliza datos y análisis estadísticos para medir y mejorar los procesos operacionales de las compañías, identificando y eliminando defectos. Su objetivo es incrementar las utilidades de la empresa eliminando variabilidad, defectos y desperdicio. La metodología DMAIC, una de las más comunes de Six Sigma, se divide en cinco pasos: Definición, Medición, Análisis, Mejora y Control.
Six Sigma es una metodología rigurosa que utiliza datos y análisis estadísticos para medir y mejorar los procesos operacionales de las compañías, identificando y eliminando defectos. Su objetivo es incrementar las utilidades de la empresa eliminando variabilidad, defectos y desperdicio. La metodología DMAIC, una de las más comunes en Six Sigma, se divide en cinco pasos: Definición, Medición, Análisis, Mejora y Control.
El documento presenta conceptos estadísticos como moda, mediana, histograma, tolerancias, calidad y distribución normal. Define la moda como el valor con mayor frecuencia y presenta fórmulas para calcularla. Explica cómo construir e interpretar un histograma. Describe el valor deseado, límites superior e inferior de tolerancia. Analiza definiciones de calidad enfocadas en satisfacer requisitos del cliente. Introduce la distribución normal de probabilidad.
Este documento propone la medición de indicadores de calidad de producto y proceso para el área de aseguramiento de calidad (QA). Define conceptos clave como calidad de producto, proceso y en uso, y sugiere indicadores como incidentes funcionales, usabilidad, fiabilidad y mantenibilidad para medir la calidad del producto, y cumplimiento de plazos e índice de atención para medir la calidad del proceso. Además, propone calcular cada indicador periódicamente y generar gráficos de tendencia para monitore
El documento presenta un resumen del concepto de calidad desde la perspectiva de la satisfacción del cliente. También incluye un análisis de las 7 herramientas de calidad mediante un diagrama organizacional y un ejemplo del uso de la gráfica de control para monitorear defectos en la fabricación de losas de hormigón.
Este documento describe tres criterios comúnmente usados para evaluar el desempeño de un sistema: eficiencia, efectividad y eficacia. La eficiencia se refiere al uso de recursos, la efectividad mide el logro de objetivos planificados, y la eficacia valora el impacto del producto o servicio en satisfacer al cliente.
El documento describe los componentes metodológicos para el diseño y evaluación de indicadores. Explica que los problemas comunes incluyen la falta de criterios para definir los indicadores más valiosos y la definición de una cantidad excesiva de indicadores. También carecen de un proceso sistemático para evaluar los indicadores implementados. El componente metodológico proporciona formatos como una matriz de viabilidad versus alineamiento de indicadores y una ficha de indicador para abordar estos problemas.
El documento describe la aplicación de la metodología Six Sigma a un proceso financiero para reducir el tiempo entre el término de un proyecto y la emisión de la factura correspondiente. Actualmente el promedio es de 75 días con una desviación estándar de 112 días. El objetivo es reducir este tiempo a un máximo de 30 días para mejorar indicadores financieros y reducir costos por falta de cobranza. Se estima que los ahorros por eliminar estos costos serían de 6 millones de pesos.
Este documento presenta los resultados de un estudio realizado en una fábrica de pernos para determinar si un lote cumple con las especificaciones del cliente. Se midió el diámetro de una muestra de 300 pernos y se calcularon estadísticas como la media, desviación estándar y varianza. Los resultados muestran que la mayoría de las piezas (84%) están dentro de los límites especificados y la distribución de datos es normal, por lo que el lote cumple con los requisitos del cliente.
El documento presenta varios gráficos que muestran los modelos de piezas fundidas con diferentes colores para identificar errores. Un gráfico divide cada modelo en cuatro secciones para identificar más fácilmente dónde se encuentra el error. Otro gráfico muestra los tipos de defectos encontrados en las piezas para determinar a qué modelo y sección pertenecen. El documento analiza posibles causas de problemas de fundición como malos procedimientos, uso inadecuado de equipo, falta de mantenimiento, condiciones ambientales y desgaste de maquinaria.
El control estadístico de procesos permite monitorear el centro y variación de un proceso utilizando gráficos de control basados en técnicas estadísticas. Recolectando datos de mediciones en diferentes puntos del proceso, se pueden detectar y corregir variaciones que afecten la calidad final del producto o servicio. El SPC es una metodología para mejorar la calidad mediante la detección oportuna de variaciones en el proceso de producción a fin de tomar acciones correctivas.
Un proceso es una secuencia lógica de pasos que se enfoca en lograr un resultado específico. Consiste en una serie de actividades ordenadas que se realizan para alcanzar un objetivo determinado.
Un proceso implica una serie de pasos lógicos que se enfocan en lograr un resultado específico y superar obstáculos. Los procesos permiten resolver conflictos de manera sistemática mediante la interacción ordenada de actores, demandantes y jueces. Implican una situación inicial y una final distinta, conectadas por operaciones que franquean barreras.
Este documento discute la importancia de la calidad en la fabricación masiva de productos para satisfacer las necesidades del cliente. Explica que la estadística puede usarse para determinar qué productos no cumplen con los requisitos del cliente entre una población grande. También advierte sobre los riesgos de priorizar la velocidad sobre la calidad, como se vio en un ejemplo de barcos fabricados rápidamente para la guerra que resultaron ser de mala calidad. Finalmente, enfatiza que la calidad debe aplicarse a cualquier producto para obtener resultados satisfactorios
Este documento presenta diferentes formas de agrupar y representar datos, incluyendo tablas de datos, intervalos reales, tablas de frecuencias, gráficas de cajas y bigotes e histograma.
El documento habla sobre los intervalos de confianza utilizando la estadística t de Student. Menciona que la estadística t de Student no debe usarse cuando hay datos atípicos en la muestra. También indica que si la muestra tuviera un dato atípico, el intervalo de confianza sería inválido. Finalmente, lista algunos ejercicios de la sección 5.3.
Este documento presenta un resumen de dos métodos para calcular intervalos de confianza para proporciones poblacionales: el método viejo y el método moderno. El método viejo calcula la desviación estándar de la muestra y la multiplica por 1.96 para obtener un intervalo de confianza. El método moderno actualiza la fórmula para calcular p para incluir datos adicionales, calcula la desviación estándar de la población y multiplica por 1.96 para obtener un intervalo más preciso. El autor concluye que
This document appears to be about problems encountered in Minitab software. It mentions an individual's name and address as well as the word "problems" and mentions the software Minitab. However, there is not enough contextual information to provide a more detailed 3 sentence summary.
Este documento presenta diferentes tipos de distribuciones de probabilidad, incluyendo la distribución de Bernoulli, la distribución binomial, la distribución de Poisson y la distribución exponencial. Para cada distribución, se proporciona una breve explicación, la fórmula y ejemplos ilustrativos. También se plantean problemas para practicar el cálculo de probabilidades usando cada distribución.
El documento contiene varios ejercicios de probabilidad. En el primer ejercicio, un tirador practica en un blanco de 4 anillos concéntricos y la probabilidad de acertar en cada anillo se muestra en una tabla. Otro ejercicio involucra dos bombas para un sistema de desagüe con probabilidades de falla dadas. Un tercer ejercicio trata sobre la probabilidad de extraer dos lámparas de 100W de una caja que contiene lámparas de diferentes watts.
La probabilidad condicional describe la probabilidad de que ocurra un evento B dado que ya ocurrió un evento A. Se calcula la probabilidad de obtener un 7 al lanzar un segundo dado si el primer dado dio 1, la cual es de 1/6 ya que solo el 6 en el segundo dado daría como resultado 7. La conclusión es que usar la fórmula de probabilidad condicional puede dar más certeza sobre las posibilidades de obtener diferentes resultados.
El documento explica cómo calcular las probabilidades de obtener diferentes resultados (de 0 a 10 puntos) en 25 tiros de baloncesto usando la distribución binomial. También presenta cuatro problemas que involucran calcular las probabilidades de obtener diferentes números de piezas defectuosas en una muestra de 12 piezas tomadas de una población grande donde el 5% de los elementos son defectuosos usando la distribución binomial.
El documento describe diferentes conceptos relacionados con la probabilidad, incluyendo probabilidad subjetiva, probabilidad frecuencial y probabilidad clásica. También presenta varios ejemplos numéricos para ilustrar cómo calcular la probabilidad de diferentes sucesos según cada enfoque.
Este documento no contiene información sustantiva. Consiste en una secuencia aleatoria de letras y palabras sin sentido. No es posible resumirlo de manera significativa en 3 oraciones o menos.
Este documento resume los resultados de un estudio estadístico de 300 clientes en una tienda, midiendo el tiempo que tomó atender a cada cliente. El resumen incluye: 1) La variable de interés es el tiempo de atención al cliente. 2) La variable es cuantitativa y discreta. 3) Los resultados estadísticos incluyen una media de 3.99 minutos, una mediana y moda de 4 minutos, y una desviación estándar de 0.2824.
Las frecuencias son una propiedad de las ondas que describe el número de veces que ocurre un evento periódico por unidad de tiempo. El profesor Gerardo Edgar Mata Ortiz impartió una clase sobre frecuencias al alumno Juan Carlos Parrilla Cruz del grupo 2 "D" de la carrera de Procesos Industriales.
Este documento presenta una introducción a conceptos estadísticos fundamentales como población, muestra, muestra aleatoria simple y población tangible e intangible. Explica estos conceptos a través de ejemplos y luego proporciona ejercicios de práctica para que el lector aplique sus conocimientos evaluando si diversas situaciones cumplen con los requisitos de una muestra aleatoria simple.
ACERTIJO DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARÍS. Por JAVI...JAVIER SOLIS NOYOLA
El Mtro. JAVIER SOLIS NOYOLA crea y desarrolla el “DESCIFRANDO CÓDIGO DEL CANDADO DE LA TORRE EIFFEL EN PARIS”. Esta actividad de aprendizaje propone el reto de descubrir el la secuencia números para abrir un candado, el cual destaca la percepción geométrica y conceptual. La intención de esta actividad de aprendizaje lúdico es, promover los pensamientos lógico (convergente) y creativo (divergente o lateral), mediante modelos mentales de: atención, memoria, imaginación, percepción (Geométrica y conceptual), perspicacia, inferencia y viso-espacialidad. Didácticamente, ésta actividad de aprendizaje es transversal, y que integra áreas del conocimiento: matemático, Lenguaje, artístico y las neurociencias. Acertijo dedicado a los Juegos Olímpicos de París 2024.
Soluciones Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinar...Juan Martín Martín
Criterios de corrección y soluciones al examen de Geografía de Selectividad (EvAU) Junio de 2024 en Castilla La Mancha.
Soluciones al examen.
Convocatoria Ordinaria.
Examen resuelto de Geografía
conocer el examen de geografía de julio 2024 en:
https://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/2024/06/soluciones-examen-de-selectividad.html
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
2. Calcula media aritmética, mediana, moda, desviación media, varianza y desviación
estándar.
Interpreta la frecuencia relativa como probabilidades y determina
a. La probabilidad de que las piezas del lote cumplan con las especificaciones
del cliente (1.5 ± 0.15)
Nuestra probabilidad es de 100% deque los pernos cumplan con los
requerimientos pedidos.
b. La probabilidad de que las piezas del lote no cumplan con las
especificaciones del cliente
La probabilidad es de un 0% ya que nuestros pernos sicumplen con los
requerimientos necesarios.
¿Qué porcentaje de las piezas se encuentra en los siguientes intervalos? No olvides su
relación con la calidad.
c. Entre 𝒙̅−𝒔 y 𝒙̅+𝒔=1.4537 a1.5355
d. Entre 𝒙̅−𝟐𝒔 y 𝒙̅+𝟐𝒔=1.4128 a1.5764
e. Entre 𝒙̅−𝟑𝒔 y 𝒙̅+𝟑𝒔= 1.3719a1.6173
Tenemosun TV (valor deseado) 1.510 ± 0.192(1.318 a 1.702).
Entonces sitomamos en cuenta los demás intervalos veremos que
aproximadamente un 70% están entre (1.4537 a 1.5355), y en el segundo
intervalo aproximadamente hay un 93% están entre (1.4128 a 1.5764) y en los
últimos intervalos son los que más seacercan a mi diferencia lo que
aproximadamente se refiere es que la mayoría están hay (1.3719 a 1.6173).
3. Compara el TV (valor deseado) con la media aritmética de la muestra.
Como nuestro TV es 1.510 y nuestra media aritmética es 1.49463 nos da a notar
que no es mucho la distancia que hay entre nuestro TV y nuestra media
aritmética entonces sepuede decir que si secumple con lo que el cliente está
pidiendo.
Reinterpreta los resultados si las especificaciones del cliente fueran diferentes:
Si la especificación fuera 1.40±0.15; nuestro resultado sería algo muy alejado de
nuestra media aritmética y no sería muy bueno porqueno cumpliríamos con los
requerimientos de nuestro cliente.
Si la especificación fuera 1.45±0.15; nuestro resultado es algo muy cerca por lo
cual si cumpliríamos con los requerimientos de nuestro cliente.
Si la especificación fuera 1.55±0.15; nuestro resultado es algo muy alejado ya que
no podríamos cumplir con los requerimientos del cliente.
Si la especificación fuera 1.60±0.15; con este resultado nos alejaríamos mucho
más que el otro así que no podríamos cumplir con los requerimientos de nuestro
cliente.
Si la especificación fuera 1.40±0.20; con este resultado ahora en sealejaría
demasiado de nuestra media aritmética.
Si la especificación fuera 1.45±0.20; con este resultado se acercaría un poco pero
con nuestra media aritmética se alejaría y no cumpliríamos con los
requerimientos del lote de pernos.
Si la especificación fuera 1.50±0.20; nuestro resultado está muy cerca por lo cual
si podríamos cumplir con los requerimientos del cliente.
Si la especificación fuera 1.55±0.20; con este resultado cumpliríamos un poco ya
que si se aleja un poco.
Si la especificación fuera 1.60±0.20; con este resultado nos alejaremos muchísimo
de nuestra media aritmética y no cumpliríamos con los requerimientos del lote de
pernos de nuestros clientes.
4. Elabora un ensayo acerca de la importancia de la estadística en la ingeniería industrial.
Todos los Ingenieros Industriales toman por lo menos un curso en probabilidad y
un curso en estadística. Los cursos de la especialidad de ingeniería industrial
incluyen control de calidad, la simulación, y procesos estocásticos. Además cursos
tradicionales en planeación de producción, el modelación del riesgo económico, y
planeación de facilidades para emplear modelos estadísticos para entender estos
sistemas. Algunas de las otras disciplinas de la ingeniería toman algo de
probabilidady estadística, pero ningunaha integrado másestos tópicosmás dentro
de su estudio de sistemas que la ingeniería industrial.
Es por ello que es muy importante que las empresas tengan un ingeniero industrial
que les de las herramientas para llevar un control de la calidad, aumentar la
productividad,ser máscompetitivos en cuanto a lo que serefierea el marketing en
las empresas, manejar los procesos productivos cuidando la salud del trabajador,
la mejoría en las empresas, en fin, es muy importante la ingeniería industrial en las
empresas. Pero: ¿Cuáles son las herramientas que un ingeniero industrialnecesita
para llevar a cabo todas estas actividades en la industria? Esta respuesta se
encuentra en el presente documento, en el cual, el tema principal es la estadística.
La estadística desde mi punto de vista es muy importante ya que nos permite ver
la cantidad de mejoría, o, en su defecto, la disminución de nuestra productividad,
notar si estamos haciendo bien las cosas, si en realidad estamos aprovechando
nuestros recursos y sivamos por un buen camino.
Además, gracias a ella, podemos hacer un análisis de todo esto y hacer un
pronóstico de lo que venderemos en un futuro, si obtendremos ganancias, si la
empresa necesita mejorar o si nuestros proyectos implementados están
funcionando. Mediante diagramas, datos reales, tablas estadísticas (grafico de
cajas, grafica circular, graficas de barras, pero muy especialmente el histograma),
demostramos a las altas gerencias que hace falta una mejoría o que el sistema o
método que estamos implementando nos está ayudando a aumentar nuestro
servicio o producto terminado.
VALOR DESEADO Y TOLERANCIAS:
Se debe de encontrar sus aplicaciones y llevar un control de la calidad en múltiples
aéreas de trabajo.
5. La acumulación de tolerancias es de suma importancia para la elaboración,
fabricación, diseño, etc. Porque por medio de esta se tiene la seguridad de que el
procesode producciónestá bien diseñadoy asíno tener quellegar al remaquinado
o a la eliminación de nuestras piezas producidas, como también a la devolución de
las mismas. El saber o conocer nuestro valor deseado y las tolerancias a las que
estamos sujetos sirve de herramienta para corregir o evitar imperfecciones
presentadas en el diseño. Aplicándolas correctamente es como se evitara dicha
aparición de alteraciones e imperfecciones.
El valor deseado en la aplicación a la industria es aquel valor al cual la empresa
quiere llegar en sus productos. Se refiere a las medidas que el producto debe
obtener para ser un producto excelente, de excelente calidad, y que cumple con
todos aquellos requisitos tanto del cliente interno como del cliente externo. Pero
para ello, como es imposible que todas las piezas sean o salgan iguales se les da un
valor de discrepancia y es aquel valor de tolerancia que se les da a las piezas para
pasarseo llegar al valor deseado o sea, el valor al que se desea llegar.
Calidad en términos de cumplimiento de especificaciones o requerimientos del cliente.
6. Kaoru Ishikawa (1990) Definela calidad como desarrollar, diseñar, manufacturar y
mantener un producto de calidad que sea el más económico, útil y satisfactorio
para el consumidor.
Joseph. M. Juran (1993). La calidad se define, como aptitud o adecuación al uso,
lo cual implica todas aquellas características de un producto que el usuario
reconoce que le benefician y siempreserán determinadas por el cliente, y no por
el productor, vendedor o persona que repara el producto.
A. Galgano (1995): La calidad se obtiene con la participación de todas las áreas
de la empresa. O sea, la calidad del producto es el resultado del trabajo de todos
los departamentos; cada uno de ellos debe llevar a cabo sus funciones y
realizarlas con calidad. Además la calidad seproyecta sobretodo hacia el interior
de la empresa, pero existe también un significado operativo que se proyecta hacia
el exterior y que representa uno de los pilares fundamentales de todo el edificio
de la Gestión de la Calidad Total (GCT).
Philip Crosby (1996). Conformidad con los requisitos.
Por su parte, Philip Crosby (1997), la calidad es ajustarsea las especificaciones,
desde una perspectiva ingenieril se define como el cumplimiento de normas y
requerimientos precisos. Su lema es "Hacerlo bien, a la primera vez y conseguir
cero defectos", confirmando quela calidad está basada en
cuatro principios absolutos: cumplimiento de requisitos, sistema de prevención,
su estándar de realización es cero defectos y su medida es el precio del
incumplimiento.
ISO 9000/2000.Calidad: capacidad de un conjunto de características inherentes de
un producto, sistema o proceso para satisfacer los requisitos de los clientes y
otras partes interesadas.
Distribución normal de probabilidad y su interpretación.
7. En estadística y probabilidad se llama distribución normal, distribución de
Gauss o distribución gaussiana, a una de las distribuciones de probabilidad de
variable continua que con más frecuencia aparece aproximada en fenómenos
reales.
La gráfica de su función de densidad tiene una forma acampanada y es simétrica
respecto de un determinado parámetro. Esta curva se conoce como campana de
Gauss.
La importancia de esta distribución radica en que permite modelar numerosos
fenómenos naturales, sociales y psicológicos. Mientras que los mecanismos que
subyacen a gran partede este tipo de fenómenos son desconocidos, por la enorme
cantidad de variables incontrolables que en ellos intervienen, el uso del modelo
normal puede justificarse asumiendo que cada observación se obtiene como la
suma de unas pocas causas independientes.
De hecho, la estadística es un modelo matemático que sólo permite describir un
fenómeno, sin explicación alguna. Para la explicación causal es preciso el diseño
experimental, de ahí que al uso de la estadística en psicología y sociología sea
conocido como método correlacional.
La distribución normal también es importante por su relación con la estimación
por mínimos cuadrados,unode los métodos de estimación más simples y antiguos.
La distribución normal también aparece en muchas áreas de la propia estadística.
Por ejemplo, la distribución muestral de las medias muestrales es
aproximadamente normal, cuando la distribución de la población de la cual se
extrae la muestra no es normal. Además, la distribución normal maximiza la
entropía entre todas las distribuciones con media y varianza conocidas, lo cual la
convierte en la elección natural de la distribución subyacente a una lista de datos
resumidos en términos de media muestral y varianza. La distribución normal es la
más extendida en estadística y muchos test estadísticos están basados en una
supuesta "normalidad".
En probabilidad, la distribución normal aparece como el límite de varias
distribuciones de probabilidad continuas y discretas.