Ejercicio Control Estadstico de la Calidad

Grafico No.1

Luis Enrique Mrquez V-25.747.270.

No. Muestra

No. Defectos Fraccin Defectuosa

1 12 0.24

2 15 0.3

3 8 0.16

4 10 0.2

5 4 0.08

6 7 0.14

7 16 0.32

8 9 0.18

9 14 0.28

10 10 0.2

11 5 0.1

12 6 0.12

13 17 0.34

14 12 0.24

15 22 0.44

16 8 0.16

17 10 0.2

18 5 0.1

19 13 0.26

20 11 0.22

21 20 0.4

22 18 0.36

23 24 0.48

24 15 0.3

25 9 0.18

26 12 0.24

27 7 0.14

28 13 0.26

29 9 0.18

30 6 0.12

En esta tabla, se calculo la fraccin defectuosa dividiendo el No. De defectos entre el numero de

la muestra, que es nuestro caso es 50.

Ahora se procede a calcular el promedio, el cual es obtenido dividiendo la suma total de defectos

entre el nmero total de elementos muestreados.

Sumando el nmero de defectos obtenemos el valor de 347 . Y el nmero total de elementos

muestreados 1500. De esta forma se calcula el promedio:

Una vez obtenido el promedio, se procede a calcular los lmites de control (inferior y superior)

LC=P= 0,231

Una vez obtenido estos datos, se puede dar inicio a la grafica.

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

0,5

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

p (

Fra

ccio

n D

efec

tuo

sa)

Muestras

Grafico 1

Grafico No.2

No. Muestra

No. Defectos Fraccin Defectuosa

1 9 0,18

2 6 0,12

3 12 0,24

4 5 0,1

5 6 0,12

6 4 0,08

7 5 0,1

8 3 0,06

9 7 0,14

10 6 0,12

11 2 0,04

12 4 0,08

13 3 0,06

14 6 0,12

15 5 0,1

16 4 0,08

17 8 0,16

18 5 0,1

19 6 0,12

20 7 0,14

21 5 0,1

22 6 0,12

23 3 0,06

24 4 0,08

En este caso, la fraccin defectuosa se calcula de la misma forma que la tabla anterior. A su vez,

se utilizaran los mismos lmites de control de la grafica No.1.

Acorde a la pregunta planteada por el ejercicio, se puede concluir que en los ltimos tres turnos,

como solo una muestra ha excedido el limite inferior. La calidad ha mejorado en un nivel de

significacin de 5%.

Grafico No.3

Cabe considerar que, se realiza el mismo procedimiento con la fraccin defectuosa y los limites

de control.

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

0,5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Fra

ccio

n D

efe

ctu

osa

Muestras

Grafico 2

c

No. Muestra

No. Defectos Fraccin Defectuosa

1 8 0,16

2 7 0,14

3 5 0,1

4 6 0,12

5 4 0,08

6 5 0,1

7 2 0,04

8 3 0,06

9 4 0,08

10 7 0,14

11 6 0,12

12 5 0,1

13 5 0,1

14 3 0,06

15 7 0,14

16 9 0,18

17 6 0,12

18 10 0,2

19 4 0,08

20 3 0,06

21 5 0,1

22 8 0,16

23 11 0,22

24 9 0,18

25 7 0,14

26 3 0,06

27 5 0,1

28 2 0,04

29 1 0,02

30 4 0,08

31 5 0,1

32 3 0,06

33 7 0,14

34 6 0,12

35 4 0,08

36 4 0,08

37 6 0,12

38 8 0,16

39 5 0,1

40 6 0,12

Concluyendo este ejercicio, se puede considerar que en este caso el proceso no cumple con el

nivel de significacin, ya que tres muestras sobrepasan los lmites. Aunque en relacin al primer

grafico, se ha mejorado la calidad del producto ya que ha disminuido el nmero de

disconformidades.

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

0,5

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39

Fra

ccio

n D

efe

ctu

osa

Muestras

Grafico 3

c

c