Cartas Contro1l 2

Se toman las medidas de los diametros de una pieza cilindrica el tamaño de la muestra de cada subgrupo es deMuestra OBSERVACIONES Media LIC LC LCS 1 0.65 0.7 0.65 0.65 0.85 0.7 0.60 0.71 0.83 2 0.75 0.85 0.75 0.85 0.65 0.77 0.60 0.71 0.83 3 0.75 0.8 0.8 0.7 0.75 0.76 0.60 0.71 0.83 4 0.6 0.7 0.7 0.75 0.65 0.68 0.60 0.71 0.83 5 0.7 0.75 0.65 0.85 0.8 0.75 0.60 0.71 0.83 6 0.6 0.75 0.75 0.85 0.7 0.73 0.60 0.71 0.83 7 0.15 0.8 0.65 0.75 0.7 0.61 0.60 0.71 0.83 8 0.6 0.7 0.8 0.75 0.75 0.72 0.60 0.71 0.83 9 0.65 0.8 0.85 0.85 0.75 0.78 0.60 0.71 0.83 10 0.6 0.7 0.6 0.8 0.65 0.67 0.60 0.71 0.83 11 0.8 0.75 0.9 0.5 0.8 0.75 0.60 0.71 0.83 12 0.85 0.75 0.85 0.65 0.7 0.76 0.60 0.71 0.83 13 0.7 0.7 0.75 0.75 0.7 0.72 0.60 0.71 0.83 14 0.65 0.7 0.85 0.75 0.6 0.71 0.60 0.71 0.83 15 0.9 0.8 0.8 0.75 0.85 0.82 0.60 0.71 0.83 16 0.75 0.8 0.75 0.8 0.65 0.75 0.60 0.71 0.83 17 0.75 0.7 0.85 0.7 0.8 0.76 0.60 0.71 0.83 18 0.75 0.7 0.6 0.7 0.6 0.67 0.60 0.71 0.83 19 0.65 0.65 0.85 0.65 0.7 0.7 0.60 0.71 0.83 20 0.6 0.6 0.65 0.6 0.65 0.62 0.60 0.71 0.83 21 0.5 0.55 0.65 0.8 0.8 0.66 0.60 0.71 0.83 22 0.6 0.8 0.65 0.65 0.75 0.69 0.60 0.71 0.83 23 0.8 0.65 0.75 0.65 0.65 0.7 0.60 0.71 0.83 24 0.65 0.6 0.65 0.6 0.7 0.64 0.60 0.71 0.83 25 0.65 0.7 0.7 0.6 0.65 0.66 0.60 0.71 0.83 Total A2 0.577 Promed 0.7112 Promedio D3 0.000 D4 2.114 1 0.00 0.42 0.198 0.00 0.198 0.42 0.198 0.5 0.198 0.muestra de cada subgrupo es de cinco y se toman 25 subgrupos a intervalos de 1Hr.42 0.00 0.42 0.42 0.198 0.15 0.42 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 0.7 0.00 0.42 0.00 0.198 0.00 0.15 0.00 0.00 0.15 0.2 0.00 0.198 0.198 0.00 0.3 0.15 0.00 0.2 0.55 0.15 0.7 0.42 0.2 0.2 0.42 0.2 0.42 0.00 0.42 0.42 0.2 0.198 0.1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 .198 0.42 0.00 0.198 0.42 0.42 0.85 0. Rango LIC LC LCS Gráfco de control  0.198 0.198 0.00 0.198 0.42 0.42 0.198 0.42 0.198 0.2 0.00 0.6 0.2 0.25 0.4 0.00 0.198 0.6 0.42 Chart Title 0.42 0.65 0.2 0.3 0.42 0.198 0.198 0.2 0.198 0.75 0.00 0.198 0.00 0.00 0.00 0.42 0.4 0.198 0.198 0.00 0.00 0.42 0.198 0.05 0.198 0.198 0.65 0.00 0.8 0.42 0.05 0.1 0.00 0.25 0.42 0.1 0.5 0.15 0.00 0. Gráfco de control  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Chart Title 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 . 975 B3 0.669 . La Carta S monitorea la variación en forma de desviación estándar. Realizar la grafca de control X -S Dia Muestas 1 10 12 8 2 12 11 7 9 13 3 5 6 4 9 4 8 8 6 5 17 15 16 18 20 6 22 24 22 7 8 9 7 8 6 5 6 5 9 10 10 10 11 9 10 13 10 12 A3 0.276 B4 1.La Carta X monitorea el promedio del proceso para vigilar tendencias. Se registran el peso diario durante dos semanas. 02 13 0.82 0 5 0.01 9 0.83 0.81 0.81 0.02 12 0.02 7 0.87 0.01 8 0.85 0.04 16 0.86 0.02 20 0.82 0.82 0.81 0.01 6 0.81 0.82 0.81 0.83 0.01526 .01 10 0.84 Promedio 0.01 4 0.01 14 0.Se mide la pureza de un producto químico en cada lote.01 19 0.824 0.81 0.01 15 0.01 11 0.83 0.02 17 0.81 0. Las determinaciones de la pureza para 20 lotes sucesivo control de Mediciones individuales y rangos móviles Lote Pureza Xi-xi-1 1 0.82 0.01 3 0.01 2 0.8 0.04 18 0. e la pureza para 20 lotes sucesivos se muestran abajo. Elaborar un gráfco de . 08 -0.204 9 95 7 0.053 0.053 0.204 19 95 8 0.097 0.08 -0.10 -0.204 8 93 5 0.03 -0.204 12 93 12 0.204 14 94 6 0.097 0.097 0.053 0.097 0.08 -0.02 -0.04 -0.097 0.053 0.097 0.053 0.204 20 92 7 0.053 0.097 0. su estabilidad y la pintura estén en óptimas condiciones.06 -0.204 Total 1859 99 P MEDIA 0.053 0.La gráfca p mide la fracción defectuosa o sea las piezas defectuosas en el proceso (Proporciones) Vamos a imaginar una empresa que exporta cuadros talaldos en madera.097 0.204 3 92 0 0.204 6 94 2 0.097 0.053 0.204 10 95 4 0.204 13 93 2 0.05 -0.01 -0.00 -0.73% (tres desviaciones estándar) de la variación aleatoria del proceso. por lo que revisan que la forma de sus cuadros.204 18 90 9 0.03 -0.097 0.204 4 91 0 0.053 0.04 -0.00 -0.097 0.204 11 91 2 0. Ellos quieren monitorear el número de defectos en sus cuadros incluyendo el 99.053 0.02 -0.097 0.053 0. N° de cuadros por lotes N° d e Fraccion N° de lotes LIC lc lcs (Tamaño del errores defectuosa lote) 1 94 3 0.097 0.204 17 95 8 0.07 -0.204 15 91 9 0.053 0.053 0.053 0.097 0.097 0.053 0.053 0.053 0.204 7 92 3 0.097 0.053 0.053 0.204 2 92 4 0.204 5 94 1 0.097 0.10 -0.097 0.08 -0.02 -0.097 0.053 .053 0.204 16 93 7 0.097 0.13 -0. 25 0.05 -0.05 0.15 Fracci on defectuosa LIC lc l cs .335661 Chart Title 0.20 0.10 0.10 -0. -0.00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 -0.15 0. 9333333 42.8769018 19 250 31 0.9333333 42.9333333 42.989765 27.8769018 10 250 34 0.9333333 42.096 12.989765 27.148 12.8769018 28 250 23 0.9333333 42.092 12.8769018 14 250 27 0.112 12.9333333 42.9333333 42.8769018 21 250 30 0.989765 27.8769018 Promedio 0.9333333 42.8769018 16 250 23 0.989765 27.989765 27.8769018 22 250 23 0.116 12.9333333 42.8769018 6 250 33 0.989765 27.124 12.989765 27.9333333 42.989765 27.989765 27.8769018 18 250 28 0.9333333 42.8769018 23 250 23 0.989765 27.092 12.989765 27.9333333 42.112 12.9333333 42.116 12.9333333 42.989765 27.989765 27.116 12.9333333 42.108 12. Construir una carta de control np (número de defectuosos) y hacer la interpretación de la misma Melocotones Fraccion N° de Envio Cajas LIC lc lcs golpeados defectuosa 1 250 20 0.9333333 .989765 27.989765 27.8769018 Total 7500 838 3.8769018 29 250 30 0.989765 27.8769018 15 250 37 0.8769018 9 250 30 0.989765 27.9333333 42. Había 250 melocotones por caja.8769018 27 250 23 0.132 12.12 12.989765 27.9333333 42.8769018 24 250 27 0.14 12.8769018 26 250 29 0.136 12.989765 27.989765 27.La siguiente tabla de datos fue obtenida mediante la apertura al azar de una caja seleccionada de cada envío y contando el número de melocotones golpeados que tenia cada caja.989765 27.108 12.8769018 20 250 27 0.9333333 42.12 12.096 12.11 0.8769018 25 250 35 0.128 12.8769018 5 250 32 0.989765 27.8769018 2 250 28 0.8769018 11 250 32 0.108 12.352 12.12 12.9333333 42.9333333 42.9333333 42.989765 27.112 12.108 12.092 12.989765 27.8769018 4 250 21 0.8769018 12 250 24 0.8769018 13 250 29 0.112 27.9333333 42.989765 27.092 12.9333333 42.8769018 30 250 28 0.9333333 42.8769018 17 250 27 0.092 12.989765 27.989765 27.9333333 42.989765 27.989765 27.989765 27.08 12.8769018 8 250 29 0.9333333 42.9333333 42.989765 27.8769018 3 250 24 0.9333333 42.124 12.9333333 42.8769018 7 250 31 0.9333333 42.128 12.084 12.9333333 42. 9897648 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Col umn D Col umn F Col umn G Col umn H . Chart Title 12. Filtro Defectos Ci 1 21 2 24 3 16 4 12 5 5 6 28 7 20 8 31 9 25 10 20 11 24 12 16 13 19 14 10 15 17 16 13 17 22 18 18 19 39 20 30 21 24 22 16 23 19 24 17 25 15 . Construir el grafco c y dar su interpretación.C -En la siguiente tabla tenemos el número de defectos por unidad observados en 26 muestras sucesivas de 100 fltros de seguridad. n 26 muestras sucesivas . Tamaño de Lote Muestra Defectos encontrados 1 20 17 2 20 24 3 20 16 4 20 26 5 15 15 6 15 15 7 20 15 8 25 18 9 25 18 10 25 10 11 25 25 12 30 21 13 40 30 14 30 24 15 30 26 16 30 20 17 30 30 18 30 24 19 15 11 20 15 14 21 15 10 22 17 15 23 18 15 24 20 15 . En una fabrica se ensamblan artículos electrónicos y al fnal del proceso se hace una inspección por muestreo En la siguiente tabla se presenta el número de defectos observados en muestreos realizados en 24 lotes consecu de control u e interpretarla.4. Construir una carta . ealizados en 24 lotes consecutivos de piezas electrónicas.una inspección por muestreo para detectar defectos relativamente menores.