4A Equipo Buena Maravilla (Segundo Parcial)

Ingeniería de Procesos 2.1 Control Estadístico en Procesos reales con Software. 2.1.9 Estudio de regresión y correlación, lineal, cuadrática y cúbica. Estudio de regresión y correlación, lineal, cuadrática y cúbica. Correlación lineal .  Para estudiar la relación lineal existente entre dos variables continuas es necesario disponer de parámetros que permitan cuantificar dicha relación. Uno de estos parámetros es la covarianza, que indica el grado de variación conjunta de dos variables aleatorias. La covarianza depende de las escalas en que se miden las variables estudiadas, por lo tanto, no es comparable entre distintos pares de variables. Para poder hacer comparaciones se estandariza la covarianza, generando lo que se conoce como coeficientes de correlación. Además del valor obtenido para el coeficiente de correlación, es necesario calcular su significancia. Solo si el p-value es significativo se puede aceptar que existe correlación, y esta será de la magnitud que indique el coefic...

  Ingeniería de Procesos 2.1 Control Estadístico en Procesos reales con Software 2.1.8 Cartas de control o gráficos de control. 2.1.8.1 ¿Qué son las Cartas de control o gráficos de control? Los gráficos de control se utilizan para monitorear la estabilidad de un proceso. En este contexto, se hace referencia al método estadístico cuando el valor marginal o los parámetros de la distribución de probabilidad de la calidad que se examina no son constantes. Si hay un cambio en alguno de ellos, se dice que el proceso no es válido. Para comprobar la calidad de la muestra estándar según la prueba de Shewhart, se toman al mismo tiempo muestras de tamaño n = 1 y se colocan en la placa. Se dice que un proceso está fuera de control cuando el valor planeado está fuera de los límites de control. Estos límites, generalmente tomados a ±3σ de la línea central y establecidos en un valor de secuencia con una desviación estándar igual a σ, se conocen como límites de potencia. 2.1.8.2 Tipos de errores q...

Ingeniería de Procesos 2.1 Control Estadístico en Procesos reales con Software 2.1.7 Pruebas de Normalidad y ajuste de los datos Transformación  Box Cox: Transformación Box-Cox Método utilizado para normalizar un conjunto de datos de manera que se puedan realizar pruebas estadísticas para evaluarlos adecuadamente. Muchos conjuntos de datos brutos del mundo real no se ajustan a los supuestos de normalidad utilizados para las estadísticas. Primero se deben seleccionar el rango de valores de lambda, lambda de los cuales se quiere seleccionar el que logra que la transformación se acerque al máximo a los datos. Para cada valor de lambda se realiza la transformación del paso anterior. Finalmente se sustituyen los valores de la o las variables explicativas en las diferentes funciones y se calculan los cuadrados de los residuales estadísticos. Aquella que tenga el menor valor de la suma de residuales será la mejor opción. Note que K2 es un valor fijo para todos los casos y que só...

Ingeniería de Procesos 2.1 Control Estadístico en Procesos reales con Software 2.1.6 El Histograma y su interpretación. Un histograma muestra la frecuencia de los valores en un gráfico. Al igual que con el conteo de frecuencia, los datos se agrupan en intervalos de ancho variable que no están cubiertos. Como un gráfico de barras, la altura de cada barra representa la frecuencia de los valores. Sin embargo, no hay una columna vertical en el medio del histograma. Naturalmente, asumimos que en la actualidad son muchas las aplicaciones informáticas que permiten construir histogramas con mucha facilidad. No obstante, nunca viene mal repasar los fundamentos de la elaboración de esta herramienta gráfica capaz de mostrar distribuciones de frecuencias. Así, se presenta a continuación la metodología para realizar esta técnica manualmente de forma que su lógica resulte clara. Se entiende no obstante que actualmente son numerosas las aplicaciones informáticas que permiten construir histogramas con...

Ingeniería de Procesos 2.1 Control Estadístico en Procesos reales con Software 2.1.5 El Diagrama de Ishikawa (Causa-Efecto, Columna de Pescado o de las 6M). El diagrama Ishikawa, es sencillamente la representación gráfica de los problemas que ocurren en un proceso. Es también conocido como diagrama de causa-efecto, porque está basado en la premisa de que todo problema tiene una causa que lo genera. Fue desarrollado en 1943 por Kaoru Ishikawa, quien optó por hacer un esquema gráfico, para hacerlo más entendible. El diagrama en forma de espina de pescado permite identificar el problema, y hallar qué lo causa para aplicar el correctivo. Este diagrama es un esquema muy flexible que puede adaptarse a cualquier proceso, actividad o situación. Una vez optimizados los procesos mediante el diagrama Ishikawa, se observa el problema, así como las causas. Es así como se detectan desde las grandes fallas y con gran impacto, hasta las más pequeñas. La suma de estas puede afectar severamente...

Ingeniería de Procesos 2.1 Control Estadístico en Procesos reales con Software 2.1.4 El diagrama de Pareto de primer nivel y niveles superiores involucrando costos. Un gráfico de Pareto es un gráfico que organiza valores, separados por barras y ordenados de arriba a abajo y de izquierda a derecha. El diagrama de Pareto sirve para detectar muchas regularidades mediante el análisis de diversos datos. Este cuadro puede proporcionar una tabla de prioridades para que el equipo decida e identifique los problemas más importantes que deben resolverse primero. Su propósito es mostrar los problemas reales relacionados con el logro de los objetivos comerciales y reducir sus pérdidas. El diagrama de Pareto se construye mediante las siguientes etapas:   Definir la clasificación de los datos. Seleccionar un periodo de observación, periodo de donde se extraerán los datos. Ordenar los datos obtenidos. Crear un plano cartesiano con sus dos ejes bien definidos. Se diseña el diagrama con los dat...