Control estadístico de procesos tp 503v

UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERÍA

FACULTAD DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS

DEPARTAMENTO DE TECNOLOGÍA DE PRODUCCIÓN

CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS TP 503V

EXAMEN FINAL

Problema 1.- Línea Aérea ABC atiende a centenares de ciudades todos los días, pero la competencia se está incrementando al surgir pequeñas compañías afiliadas a transportistas importantes. Una de las prioridades competitivas clave de esta empresa es la puntualidad en los arribos y las salidas de los vuelos. ABC considera puntual cualquier arribo o salida que se produce con menos de 15 minutos de diferencia de la hora programada. Para mantenerse en primer lugar en el mercado, la gerencia ha establecido la elevada norma de 98% de puntualidad en el rendimiento. El departamento de operaciones quedó a cargo de vigilar el rendimiento de la aerolínea. Una muestra aleatoria de 300 arribos y salidas de vuelos fue observada cada semana para determinar su rendimiento con respecto a los horarios. La Tabla adjunta muestra las cifras de arribos y salidas que no satisficieron la definición de servicio puntual de ABC en las 30 últimas semanas. ¿Qué podría usted decir a la Gerencia sobre la calidad del servicio? ¿Puede usted identificar algún comportamiento no aleatorio en este proceso? Si es así, ¿Cuál podría ser la causa de tal comportamiento?

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Podemos notar que en la gráfica de proporción (p) no hay puntos fuera de los límites de control, según grafica podemos notar un comportamiento aleatorio, según grafico el valor de p es 0.02056, lo cual es un valor bajo de defectuosos, por tanto concluimos que se está cumpliendo con los estándares de calidad dado que se exigía el 98% de puntualidad para mantenerse en el primer lugar lo cual se está cumpliendo con un valor p de 2%.

Problema 2.- Empresa XYZ, está realizando un estudio para evaluar la capacidad de su línea de producción de barras de jabón de 150 gramos. Una medida critica de calidad es el peso de las barras de jabón después del moldeo. Los límites de las especificaciones superior e inferior son 162 y 170 gramos, respectivamente. Como parte de un estudio inicial de la capacidad, el grupo a cargo de garantizar la calidad recabo 25 muestras de tamaño 5 y registro las observaciones que aparecen en la Tabla adjunta.

Después de analizar los datos por medio de Graficas de Control Estadístico, el grupo a cargo de garantizar la calidad calculó la razón de Capacidad del Proceso,  y el Índice de Capacidad del Proceso, . Entonces decidió mejorar el proceso de moldeado, sobre todo en el mecanismo alimentador. Una vez que realizó todas las modificaciones que estimó necesarias, el grupo recabo 18 muestras adicionales. En resumen,  los datos obtenidos para esas muestras fueron: [pic 2][pic 3][pic 4]

Todas las observaciones de la muestra estuvieron dentro de los límites del diagrama de control. Con los nuevos datos, el grupo a cargo de garantizar la calidad volvió a calcular las medidas de capacidad del proceso. Se sintió complacido con la mejoría de , pero consideró que el proceso debía centrarse en 166 gramos, para garantizar que todo estuviera en orden. Con esta decisión concluyó el estudio. [pic 5]

1. La Gráfica de Control para los datos obtenidos en el estudio inicial y verifique que el proceso se encontraba bajo Control Estadístico.

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Según grafica podemos notar que todo el proceso se encuentra bajo control con , y ninguna de las 25 muestras sale de los límites de control UCL y LCL.[pic 7]

1. ¿Cuáles fueron los valores obtenidos por el grupo para  y  en el estudio inicial de capacidad? Comente sus hallazgos y explique por qué fue necesario introducir mejoras adicionales.[pic 8][pic 9]

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Primero realizamos la prueba de normalidad, el resultado nos indica que nuestra datos se distribuyen de forma normal.

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Según nuestro grafico de capacidad afirmamos, a corto plazo (Cp/0,95 - capacidad a la que puede llegar nuestro proceso y Cpk/0,23 – capacidad que realmente alcanza) y largo plazo (Pp/0,75 – desempeño potencial a largo plazo y Ppk/0,18 – desempeño real a largo plazo), en ambos casos los métricos denotan áreas de oportunidad en el proceso, desde el grafico lo podemos ver puntos fuera de especificación, tenemos PPM por el lado LSL, lo que de debemos hacer es reducir la variación para hacer más esbelta la campana, de esta manera se incrementaran los métricos de capacidad, es decir hay mucha dispersión de variación de los datos, debemos disminuir la variación por medio de proyectos de planes de acción (mejorar el proceso de moldeado, sobre todo en el mecanismo alimentador).

1. ¿Cuáles son los   y  después de esas mejoras? Comente sus hallazgos y explique por qué decidió el grupo cambiar la localización de la línea central del proceso. [pic 12][pic 13]

1. ¿Cuáles son los   y  al final del estudio? Comente sus hallazgos.[pic 14][pic 15]