Capítulo 5Preguntas de repaso y ejercicios del capitulo 1. ¿Qué obtuvo Mathew Maury al analizar los diarios de a bordo de los viajes navales? Pudo identificar los lugares en el mar que tenían fuertes vientos así como la dirección de los mismos, también las zonas marítimas con corrientes de agua, temperaturas y profundidades, y todo esto lo registro en lo que se conoce como cartas de navegación. 2. Describa algunas de las fallas en la obtención de información que se comentaron en la primera sección de este capítulo. Se obtienen datos sin ningún propósito claro e importante. Solo toma en cuenta la información favorable. Información poco representativa y sesgada. Tabúes y errores sobre el papel de la estadística en la obtención de información. 3. ¿Cuáles son los 6M de un proceso? Son los materiales, maquinas, mano de obra, mediciones, medio ambiente y métodos, que determinan de manera global todo el proceso y cada uno aporta parte de la variabilidad de los resultados del proceso. 4. ¿Qué es el pensamiento estadístico? Es una filosofía de aprendizaje y acción basada en 3 principios relacionando la forma en que la gente toma información del proceso (aprendizaje) y también la manera en que responde a esto (acción). 5. ¿Cómo se puede utilizar el pensamiento estadístico en los tres niveles de una organización? Se puede utilizar en los tres niveles para conocer la realidad tal como es pero también le permitirá direccionar mejor sus esfuerzos de mejora. 6. Proporcione dos ejemplos de variables cualitativas y dos de variables cuantitativas. Cualitativas, por ejemplo tipo de producto, el producto está armado o no, nombre de los clientes. Cuantitativas, por ejemplo peso de lote, número de clientes atendidos, numero de productos defectuosos. por ejemplo la resistencia de una pieza de plástico inyectado.Todos los intervalos anteriores son válidos solo para los datos muéstrales. 8. Entre más pequeño mejor. mientras que la regla empírica como su nombre lo dice se ha obtenido por medio de la observación empírica y es válida para muchos de los casos que se dan en la práctica. por ejemplo el porcentaje de impurezas en una sustancia. 9. Dichos datos pueden ser por un error de dedo. Explique la relación entre la media y la desviación estándar que establece la regla empírica y el teorema de Chebyshev. Escriba un ejemplo para cada uno de los tres tipos de variables de salida.7. La desigualdad de Chebyshev nos afirma que entre X 2S y X+2S debe estar al menos el75% de los datos de la muestra. sobre todo si los datos tienen un comportamiento con cierto grado de similitud a una campana o la distribución normal. c) La media es el valor que está en medio. Explique los errores en la interpretación de la media que se señalan en la sección Errores en la toma de decisiones con el uso de la media. Entre más grande mejor. entonces serán válidos para toda la población. Sin embargo silos intervalos se calculan con la media y la desviación estándar de la población. Valor nominal es el mejor. 10. ¿De qué manera afectan los datos raros a la media? De manera que todo el resultado cambiaría por decimales. Lo que afirma el teorema de chebyshev es válido para cualquier tipo de datos. y que entre X + 3S está por lo menos el 89%. por ejemplo tipo de características de calidad con doble especificaciones son el diámetro interior de una tuerca y la longitud de una pieza para ensamble. a) Se cree que los valores de todos los datos son iguales o están muy cerca de la media b) La media como el dato más frecuente.En cuanto a la regla práctica en muchos datos que surgen en la práctica se ha observado empíricamente qué entre X-S y X+S está el 68% de los datos de la muestra. . d) La media muestral igual a la media poblacional. independiente de su comportamiento o distribución. de medición o puede también reflejar un comportamiento especial del proceso en cualquier caso se debe investigar. y entre X + 2Sestá el 95% y entre X+ 3S está el 99%. ya que el peso promedio del producto es de 2. ¿Está usted de acuerdo con el ingeniero? El ingeniero está equivocado. En una empresa se llevan los registros del número de fallas de equipos por mes. no precisamente por ese valor más grande que lo mínimo requerido es que sea un buen dato. ¿Qué numero reportaría? Yo reportaría el valor de 5. se pesan y se obtiene X=252g con S=5 a. debido a que aunque en algunos meses no se dieron errores al calcular la media esos meses siempre tuvieron que tomarse en cuenta. 13. es necesario al menos la mediana y para mejor seguridad la desviación estándar. b.5kg. ¿De los 40 artículos en la muestra algunos pueden pesar 300g? No puede ser posible que uno de los datos haya pesado 300 gramos ya que el 99% delos datos están en valores máximos de 267 gramos. 12. esto no significa que el peso promedio que tienen los artículos es de 252g ya que la media solamente se ha obtenido de 40 artículos y no es directamente proporcional a los 1000 artículos que pueden aumentar o disminuir de esa media. solamente se tomaron las fallas en total que ocurrieron. . ¿Quiere decir que el peso medio de los 1000 artículos es de 252? No. b. ¿La discrepancia entre la media y la mediana se debido a que en varios meses ocurrieron pocas fallas? Si. Si usted tiene que reportar la tendencia central de fallas. la media es de 10 y la mediana de 5: a. mientras que en la mediana no. ya que con ese simple dato no puede tomar decisión es debido a que no se sabe la variabilidad de los datos. c. ya que puede haber variaciones debido al total de todos los artículos. Un aspecto clave de la calidad de cierto producto es su peso: la norma establece que su peso mínimo sea de 2kg. Se desea investigar el peso promedio de 1000 artículos de un lote. Ya que si usamos el dato de la media esta puede variar por los datos raros que pueda tener. Ya que es probable que ese promedio se vea afectado por diferentes pesos. El ingeniero de producción informa que se esta cumpliendo con la norma. y por consecuencia el margen de diferencia entre la media y la mediana es muy grande. lo más probable es que esta discrepancia se halla dado porque en varios meses ocurrieron pocas o ninguna falla. ¿La mayoría de los artículos pesa 252? Esto no significa que todos o la mayoría de los artículos pesen 252g.11. por lo que se eligen aleatoriamente 40 de ellos. 1 5.8 mm. La longitud promedio de las 80 tiras de cada máquina son: A. Para verificar si el plan tuvo éxito.4 4.0 5.14.4 4. realizan cortes de manera automática de ciertas tiras de hule. el grupo pone en práctica un plan de mejora.2 5.2 5.1 5. B.8 4.7 4. con una tolerancia de ± 2cm.7 4.1 5.0 Orden ascendente 4.6 4.3 se observó que en la fabricación de las láminas de asbesto un equipo de mejora detecto que se tienen problemas en cuanto a que no se está cumpliendo con el grosor especificado que es de 5 mm.5.1 4.S=1. con una tolerancia de ± 0.7 4. Los espesores obtenidos se muestran a continuación.0 5.0 5.3 4.7 4.3 4.6 .0 4. Se toma una muestra de 80 piezas de la producción de una semana de cada máquina.0 Desarrollo del capítulo 7 5. Tres máquinas A B y C.7 5.3 4.4 5.7 4. La longitud ideal de las tiras es d 90 cm.9 4.7 4. C.3 5.4 4.2 5.4 5.7 4. 15. Si además la desviación estándar obtenida es: A.6 4.8 4.X=92 ¿Con base en esto puede decidir cuál maquina es mejor? No podemos tomar una decisión en base a esto ya que la media no es una medida de tendencia con la cual se pueden tomar buenas decisiones.X=90.7 5. decida cual maquina estuvo funcionando mejor. En el ejemplo 5.4 5. C. B.6 5.9 5.S=1.5.7 4.6 4.7 4.7 4.5 4.0 5.7 5.9 4.7 4.5 4.3 4.8 4.7 5.4 5.S=0.9 5.3 5.1 5.3 5.3 5.7 4.0 5.8 5.X=90. Con el objetivo de corregir tal situación.9 5.9 4. 5.6 5.2 5.2 4. toman aleatoriamente 45 láminas de la producción de una semana posterior a las modificaciones.4 4. a.4 4.1 4.1 5.7 4.0 5.7 5.0 5.5 4.0 5.4 4.6 5.1 5.5 5.5.7 4. opino que la Maquina C es la que ha estado funcionando mejor en el corte de tiras de hule.7 4.0 5.7 4.1 4.7 4.6 4. no es confiable debido a que la media siempre está afectada por los extremos de los datos.2 5. b. Con los resultados de la desviación estándar podemos tomar una decisión acertada.1 5. de tal forma que se puedan localizar prioridades y pistas que permitan . Mencione en qué consiste el error típico que se comete cuando no se utiliza de manera apropiada el diagrama de Pareto: R// Como es debido en todo paso se deben de seguir normas y reglas para una adecuada forma de trabajo e innovación para poder controlar. turnos.Capítulo 7 Preguntas de repaso y ejercicios del capitulo 1. de tal forma que en una situación dada se facilite la identificación de las fuentes de la variabilidad (origen de los problemas). La estratificación busca contribuir a la solución de una situación problemática. en primer lugar se debe hacer un Pareto para problemas y después un Pareto de segundo nivel para causas. la fabricación en serie por un determinado plazo ya que pueden aplicarse a diferentes módulos de trabajo teniendo medidas correctivas sobre un plan entre lo que esté sucediendo y lo que se espera que sucederá. ¿De qué manera contribuye la estratificación a la búsqueda de las causas de un problema? R// La estratificación es una estrategia de clasificación de datos de acuerdo con variables o factores de interés. etcétera. 3. Según sus causas: Según sea su causa al igual que un Pareto para problemas es una forma sencilla de organizar y de representar las diferentes teorías propuestas sobre las causas de los problemas. 2. En un análisis de Pareto. así se cumplirá de forma eficiente un determinado plan de trabajo de tal forma que no sea desasido tarde para una posible corrección o innovación en la línea de producción. es una herramienta que se puede utilizar para priorizar causas o problemas. obreros proveedores. La estratificación es una poderosa estrategia de búsqueda que facilita entender cómo influyen los diversos factores o variantes que intervienen en una situación problemática. materiales. como pueden ser tipo de fallas. para una comparación clasificando todo elemento según sea su prioridad. mediante la clasificación o agrupación de los problemas de acuerdo con los diversos factores que pueden influir en los mismos. métodos de trabajo. maquinaria. Toda información oportuna y de forma eficaz los llevara al éxito para así poder llegar justo a tiempo en un su momento debido para una gran utilidad. Explique en qué consiste cada uno de éstos y proporcione un ejemplo para ilustrarlo: R// Según sus problemas: Todo análisis de un problema trabajo con Pareto es solo una comparación cuantitativa y de forma muy ordenada para elementos y factores según sea su nivel y problemática teniendo un determinado efecto. 715. Determinando grandes fallas que deriven grandes pérdidas de datos llegando a una gran estrategia específica llegando al fondo del problema. En una fábrica de válvulas se está buscando reducir la cantidad de piezas defectuosas. R// Si para cada problema existe una solución para cada estrategia existe infinidad de problemas y fallas en los diagrama de Pareto se detalla de formas consecuente los errores y fallas de tal forma se formara una estrategia de forma eficaz a través de estos informes presentados en forma consecuente y de forma transparentes para seguir una serie de pasos y medidas para llegar a una solución eminente. Cada molde está dividido en tres zonas. en la cual se especifica el tipo de problemas. bots/vigusa. 916. Como punto de partida se recaban datos mediante la hoja de verificación de la tabla 5.5 se muestran los datos obtenidos en dos semanas. el producto y la zona del molde. 6. contra etiqueta. Si lo que se quiere es tomar valores y cálculos se recomienda los usos de una tabla de valores de cualquier otro programa de cálculoun ejemplo de aplicación seria las tablas de cálculos Excel. 102. cada una de las cuales incluye dos piezas. se presentaron en el último mes los siguientes resultados en cuanto a defectos: botella.5. 5. En la tabla 5. 742. ¿La escala izquierda en un DP siempre tiene que estar en unidades monetarias? R// No siempre se tomó para mostrar valores monetarios en algunos casos de forma aislada se pueden tomar para introducir valores monetarios de forma muy específica. Con estos datos realice un diagrama de Pareto y obtenga sus propias conclusiones. etiqueta. Explique cómo se relaciona la estratificación y el DP. 804. 1 823. otros. El total de botellas envasadas en el mes fue de 424 654.profundizar en la búsqueda de las verdaderas causas de un problema de acuerdo con la información de una hoja de verificación en una línea del proceso de envasado de tequila de una empresa. Producto Zona 1 Zona 2 Zona 3 A1 °°° xxx +++ °°°°° xx ++ // °°°°°°°°°°xxxxxx/ A2 °°°° xx +++ / °°°°°xxxxx / °°°°°°°°°xxxxxxx++ A3 °°°°° x + °°°° xxx ++ °°°°°°°°xxxxx/ A4 °°°° xx ++ // °°°°°° xxx / °°°°°°°°°°°°xxxxx ++++ ° Porosidad x Llenado +Maquinado / Ensamble . 4.tapa. mal corte. código de barras opaco. en este caso la zona 3. a) Realice un análisis de Pareto completo. 7. 12%. Realice un DP de sus principales actividades y del tiempo que dedica a cada una de ellas. c) ¿Cuáles son las principales pistas para encontrar la causa del problema principal? R// Identificar la zona que más contribuye al problema. . fuera de registro. 15%. 8. 8%. En una empresa de ramo gráfico. b) ¿Cuál es el problema más importante? R// La porosidad. 30%. ¿De acuerdo con el principio de Pareto se puede decir que el problema principal en este caso es que las impresiones están fuera de tono? R// Sí. se ha llevado durante dos meses el registro del tipo de defectos que tienen los productos finales. 35%. manchas. obteniéndose los siguientes problemas con sus respectivos porcentajes: fuera de tono. A. 1823. 5. 715. otros. 742. s/vigusa. el cual si se eliminara junto con la botella sin vigusa podría reducir a menos de la mitad los defectos. 102. En el área de finanzas de una empresa. etiqueta. De acuerdo con la información de una hoja de verificación en una línea del proceso de envasado de tequila de una empresa. R// El problema más importante es el que se presenta en la etiqueta. al evaluarla junto al criterio de molestia resulta ser la que tiene el resultado más elevado (frecuencia * molestia). La frecuencia con la que se han presentado en el último trimestre es de 45%. Con estos datos realice un diagrama de Pareto y obtenga sus propias conclusiones. en una escala de 0 a 5. ya que aunque cuenta con un porcentaje menor de incidencia que la queja A (mayor frecuencia). realice un análisis de Pareto para determinar cuál es la queja más importante a reducir. respectivamente. Por ello. . se presentaron en el último mes los siguientes resultados en cuanto a defectos: botella. se duda sobre aplicar medidas más enérgicas con todo pago con cheques o sólo hacerlo con ciertos clientes. R// La queja más importante a reducir es la B. respectivamente para las quejas tipo A. ¿Cómo utilizaría la estratificación y el DP para tomar la mejor decisión? R// Utilizaría la estratificación para ver qué cantidad de clientes expiden cheques sin fondo. 804. y cuáles de ellos son lo más recurrentes. Además. B. y considerando que 5 significa máxima molestia. Con base en lo anterior. C y D. 30%. 1 y 3. 916. El total de botellas envasadas en el mes fue de 424 654.9. se ha evaluado el grado de molestia que implica para el clie nte cada queja: 2. 10. C y D. En una empresa se tienen localizados cuatro tipos básicos de quejas por mal servicio. uno de sus principales problemas lo constituyen los cheques sin fondo de pago de los clientes. tapa. contra etiqueta. 11. bot. B. 15% y 10%. De Cuenta Carrera Modalidad Fecha De Ingreso Estudiante de primer ingreso Estudiante de reingreso Descripción I Parcial II Parcial III Parcial I Parcial II Parcial III Parcial I Parcial II Parcial III Parcial Pagos de Matricula Pagos de mensualidad Laboratorios Compra de Gabachas Pago de reposiciones Interés de pago de mensualidad Reposición de carnet Equivalencia Caso Harvard Otros Seguro Medico Total de Pagos Observaciones: . Capitulo 9 Desarrollar una Hoja de verificación del proceso de matrícula UTH para estudiantes de primer Ingreso y reingreso HOJA DE VERIFICACION Nombre del estudiante No.