Minitab en el proceso industrial

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CLAVE
FECHA
02/12/09
REVISION
HOJA __ DE__
ELABORO
REVISO
AUTORIZO
CONTROL
REV. 00
PRACTICAS DE TALLER O LABORATORIO
REGISTRO
F-DIR-25
MANTENIMIENTO INDUSTRIAL
ASIGNATURA: _CALIDAD EN EL MANTENIMIENTO
Practica No.
____________________3_______________
INTEGRANTES:
AZALIA FRANCO MARTINEZ
MARIA GUADALUPE GUEVARA AGUILAR
PEDRO RAMIRO TREJO SANTANA
DAVID GUERRERO GOMEZ
PAULINO DE LA ROSA PACHECANO
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I.- OBJETIVO:
Es conocer más del tema y aprender a utilizar el programa minitab,
también a trabajar en equipo y poder convivir con nuestros compañeros
y así llevar una buena relación y una convivencia.
II.- ANTECEDENTES HISTORICOS:
The control chart is a graph used to study how a process changes
over time. Data are plotted in time order. A control chart always has
a central line for the average, an upper line for the upper control limit
and a lower line for the lower control limit. These lines are
determined from historical data. By comparing current data to these
lines, you can draw conclusions about whether the process variation
is consistent (in control) or is unpredictable (out of control, affected
by special causes of variation).
Control charts for variable data are used in pairs. The top chart
monitors the average, or the centering of the distribution of data
from the process. The bottom chart monitors the range, or the width
of the distribution. If your data were shots in target practice, the
average is where the shots are clustering, and the range is how
tightly they are clustered. Control charts for attribute data are used
singly.
III.- MATERIAL UTILIZADO:
COMPUTADORA
LAPIZ
MINITAB
CONOCIMIENTOS ADQUIRIDOS DE LA MATERIA
INTERNET
PRACTICA
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IV.- HERRAMIENTA, EQUIPO:
COMPUTADORA
CALCULADORA
V.- DESARROLLO:
I. Realiza los siguientes ejercicios:
1. La casa de moneda de Estados Unidos tiene como objetivo acuñar monedas
de 25 centavos de dólar con un peso de 5.760 g, pero cualquier peso entre
5.443 y 5.879 se considera aceptable. Una nueva maquina de acuñar entra
en servicio y se registran los pesos de las monedas seleccionadas
aleatoriamente cada 12 minutos durante 20 horas consecutivas. Los
resultados se listan en la tabla adjunta:
Hora Pesos (en gramos) de monedas de 25
Centavos acuñadas
1 5.639 5.636 5.679 5.637 5.691
2 5.655 5.641 5.626 5.668 5.679
3 5.682 5.704 5.725 5.661 5.721
4 5.675 5.648 5.622 5.669 5.585
5 5.690 5.636 5.715 5.694 5.709
6 5.641 5.571 5.600 5.665 5.676
7 5.503 5.601 5.706 5.624 5.620
8 5.669 5.589 5.606 5.685 5.556
9 5.668 5.749 5.762 5.778 5.672
10 5.693 5.690 5.666 5.563 5.668
11 5.449 5.464 5.732 5.619 5.673
12 5.763 5.704 5.656 5.778 5.703
13 5.679 5.810 5.608 5.635 5.577
14 5.389 5.916 5.985 5.580 5.935
15 5.747 6.188 5.615 5.622 5.510
16 5.768 5.153 5.528 5.700 6.131
17 5.688 5.481 6.058 5.940 5.059
18 6.065 6.282 6.097 5.948 5.624
19 5.463 5.876 5.905 5.801 5.847
20 5.682 5.475 6.144 6.260 6.760
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Construya una grafica X-R para los 100 valores, calculando la línea central y
los limites de control. ¿Detecta usted algún patrón que sugiera que el proceso
no está en control estadístico?
X=
5.650,5.653,5.698,.639,5.688,5.630,5.610,5.621,5.725,5.656,5.587,5.720,5.661,5.761,5.738
,5.656,5.095,6.003,5.778,6.064= 5.6818
R=
0.055,0.053.06,0.09,0.079,0.105,0.203,0.129,0.11,0.13,0.283,0.122,0.233,0.596,0.678,0.97
8,0.999,0.658,0.442,1.285=0.3644
UCL= X+(A2R)=5.6818+(.577)(0.3644)=5.8982
LCL=X-(A2R)=5.6818-(.577)(0.3644)=5.4716
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2. Suponga que el proceso para fabricar ejes de motores eléctricos está en
control. Al final de cada hora, durante un período de 20 horas, el
fabricante seleccionó una muestra aleatoria de cuatro ejes y midió el
diámetro de cada uno. Las mediciones (en pulgadas) para las 20 muestras
se presentan en la tabla siguiente. Construya una grafica de control X-R
con estos datos e interprete los resultados.
Muestras de n = 4 diámetros de ejes
Número Mediciones de muestra
De en pulgadas
Muestra
1 1.505 1.499 1.501 1.488
2 1.496 1.513 1.512 1.501
3 1.516 1.485 1.492 1.503
4 1.507 1.492 1.511 1.491
5 1.502 1.491 1.501 1.502
6 1.502 1.488 1.506 1.483
7 1.489 1.512 1.496 1.501
8 1.485 1.518 1.494 1.513
9 1.503 1.495 1.503 1.496
10 1.485 1.519 1.503 1.507
11 1.491 1.516 1.497 1.493
12 1.486 1.505 1.487 1.492
13 1.510 1.502 1.515 1.499
14 1.495 1.485 1.493 1.503
15 1.504 1.499 1.504 1.500
16 1.499 1.503 1.508 1.497
17 1.501 1.493 1.509 1.491
18 1.497 1.510 1.496 1.500
19 1.503 1.526 1.497 1.500
20 1.494 1.501 1.508 1.519
X=1.500 R=.0187
UCL=1.5136
LCL=1.4863
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CONTROL
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Sample
Sample M ean
191715131197531
1.51
1.50
1.49
_
_
X=1.50043
U C L=1.51494
LC L=1.48591
Sample
Sample Range
191715131197531
0.04
0.03
0.02
0.01
0.00
_
R=0.01993
U C L=0.04546
LC L=0
Xbar-R Chart of C1, ..., C4
II. En los ejercicios 3-5 use los datos de proceso dados para construir una gráfica de control
para p. En cada caso use los criterios de fuera de control que se dieron en clase y
determine si el proceso está en control estadístico o no. Si no lo está, identifique cuales
de los criterios fuera de control aplican.
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3. En cada uno de 13 años consecutivos recientes, se escogieron aleatoriamente 100,000 niños de
4 años de edad o menos y se registró cuantos de ellos murieron por enfermedades infecciosas,
con los resultados que se dan a continuación (basados en “Trends in Infectious Diseases
Mortality in the United States”). ¿Los resultados sugieren que el problema debería corregirse?
Número de decesos: 30 29 29 27 23 25 25 23 24 25 25 24 23
UCL=.000406
LCL=0001036
Sample
Proportion
13121110987654321
0.00040
0.00035
0.00030
0.00025
0.00020
0.00015
0.00010
_
P=0.0002554
UCL=0.0004070
LCL=0.0001038
P Chart of C1
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4.En cada uno de 13 años consecutivos recientes, se escogieron aleatoriamente 100,000 adultos de
65 años de edad o más y se registró cuántos de ellos murieron por enfermedades infecciosas, con los
resultados que se dan a continuación (basados en “Trends in Infectious Diseases Mortality in the
United States”). ¿Los resultados sugieren que el problema debería corregirse?
Número de decesos: 270 264 250 278 302 334 348 347 377 357 362 351 343
UCL=.0037469
LCL=.0026736
Sample
Proportion
13121110987654321
0.00375
0.00350
0.00325
0.00300
0.00275
0.00250
_
P=0.003218
UCL=0.003755
LCL=0.002680
1
1
1
P Chart of C1
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CONTROL
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5. En cada uno de 20 años recientes consecutivos, se escogieron y encuestaron 1000 adultos.
Cada uno de los valores que se dan enseguida es el número de ellos que fueron víctimas de
crímenes violentos (basados en los datos del Departamento de Justicia de Estados Unidos,
Oficina de Estadísticas de Justicia). ¿Los datos sugieren un problema que deba corregirse?
29 33 24 29 27 33 36 22 25 24 31 31 27 23 30 35 26 31 32 24
UCL=.04441
LCL=.01278
Sample
Proportion
191715131197531
0.0045
0.0040
0.0035
0.0030
0.0025
0.0020
0.0015
0.0010
_
P=0.00286
UCL=0.004462
LCL=0.001258
P Chart of C1
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AUTORIZO
CONTROL
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VI.- ANEXOS (Diagramas, dibujos, formulas, ayuda visual, etc.)
*FACTORES PARA GRAFICAS DE CONTROL
VII.- REGISTRO DE DATOS, PARAMETROS, CUESTIONARIOS Y
OBSERVACIONES:
LAS OBSERVACIONES SON QUE TODO EL EQUIPO TRABAJO CONFORME
ESABAMOS REPARTIDOS, Y TAMBIEN AYUDANDO A REALIZAR LAS
GRAFICAS EN EL PROGRAMA MINITAB YA QUE NO TENIAMOS MUCHA
PRACTICA EN EL.
VIII.- CONCLUSIONES Y REPORTE DE RESULTADOS:
LOGRAMOS UNA MEJOR CONVIVENCIA ENTRE NOSOTROS, TAMBIEN UNA
MEJOR COMPRESION DE LOS PROBLEMAS COMO DEL PROGRAMA.
IX.- BIBLIOGRAFIA UTILIZADA:
MINITAB
INTERNET
TEORIA PROPORCIONADA DEL MAESTRO
X .- DATOS DE LA REVISION:
FECHA DE
REVISION:
02/12/09
EVALUACION
:
NOMBRE Y FIRMA DEL PROFESOR:
LUIS ARTURO
GARCIA NAVARRO
HORAS DE USO DEL
LABORATORIO:
NO USAMOS
LABORATORIO
FORMATO ELABORADO POR:
AZALIA,LUPIT
A,DAVID,RAMI
RO,PAULINO

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Guevara Aguilar María Guadalupe. (2010, Febrero 26). Minitab en el proceso industrial. Recuperado de https://www.gestiopolis.com/minitab-proceso-industrial/
Guevara Aguilar, María Guadalupe. "Minitab en el proceso industrial". GestioPolis. 26 Febrero 2010. Web. <https://www.gestiopolis.com/minitab-proceso-industrial/>.
Guevara Aguilar, María Guadalupe. "Minitab en el proceso industrial". GestioPolis. Febrero 26, 2010. Consultado el 23 de Junio de 2017. https://www.gestiopolis.com/minitab-proceso-industrial/.
Guevara Aguilar, María Guadalupe. Minitab en el proceso industrial [en línea]. <https://www.gestiopolis.com/minitab-proceso-industrial/> [Citado el 23 de Junio de 2017].
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