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• Sergio

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LABORATORIO DE CONTROL DE CALIDAD IND - 1477 LABORATORIO Nº 6 CAPACIDAD DE PROCESO

CAPACIDAD DE PROCESO 1.

ANALISIS DE LA CAPACIDAD DE PROCESO PH - 1 Datos  Los límites de tolerancia es: 3,74+/-0,06 Entonces: LTI =3,68 LTS=3,80

Con los datos de PH 1 del jugo vemos si el proceso se encuentra bajo control DATOS PH 1 DEL JUGO

N

x1

x2

x3

x4

X media

R

LIC

LM

LSC

1

3.7 8

3.7 2

3.74

3.76

3.75

0.06

3.7 2

3.7 5

3.7 8

2

3.7 7

3.7 4

3.71

3.76

3.75

0.06

3.7 1

3.7 6

3.8 1

3

3.7 8

3.7 7

3.72

3.75

3.76

0.06

3.7 1

3.7 6

3.8 1

4

3.7 6

3.7 5

3.74

3.73

3.75

0.03

3.7 1

3.7 6

3.8 1

5

3.7 5

3.7 6

3.75

3.76

3.76

0.01

3.7 1

3.7 6

3.8 1

6

3.7 5

3.7 7

3.73

3.75

3.75

0.04

3.7 1

3.7 6

3.8 1

7

3.7 7

3.7 3

3.75

3.76

3.75

0.04

3.7 1

3.7 6

3.8 1

8

3.7 4

3.7 6

3.73

3.74

3.74

0.03

3.7 1

3.7 6

3.8 1

9

3.7 5

3.7 5

3.74

3.72

3.74

0.03

3.7 1

3.7 6

3.8 1

LABORATORIO DE CONTROL DE CALIDAD IND - 1477 LABORATORIO Nº 6 CAPACIDAD DE PROCESO

1 0

3.7 4

3.7 8

3.75

3.76

3.76

𝑋̅ Media global

3.7 6

3.749 𝑅̅

Media de rango

3.7 1

0.04

0.040

Tabla1.1

Hallamos los límites de control  Para grafico de medias 𝑋̅ = 3,749 n=4 A2 = 0,729 LCS = 𝑋̅ + A2 ∗ 𝑅̅ LCS=3, 7781 LCI = 𝑋̅ − A2 ∗ 𝑅̅ LCI=3,7198

3.84 3.82 3.80 X media

3.78

LIC

3.76

LM 3.74

LSC

3.72 3.70 3.68 1

2

3

4

5

6

7

8

Fig.1.1. Grafica X

9

10

3.8 1

LABORATORIO DE CONTROL DE CALIDAD IND - 1477 LABORATORIO Nº 6 CAPACIDAD DE PROCESO

 Para grafico de recorridos 𝑅̅ = 0,067 n=4 D4 = 2,282 D3 = 0 ̅ LCS = D4 ∗ R LCS=0, 091 ̅ LCI = D3 ∗ R LCI=0 0.18 0.16 0.14 0.12 0.10 R LIC LM LSC

0.08 0.06 0.04 0.02 0.00 -0.02

1

2

3

4

5

6

7

Fig.1.2. Grafica R

8

9

10

LABORATORIO DE CONTROL DE CALIDAD IND - 1477 LABORATORIO Nº 6 CAPACIDAD DE PROCESO

PH1 Media de la muestra

Gráfica Xbarra

Histograma de capacidad

3.78

UCL=3.77745

3.75

_ _ X=3.74925

LIE

E specificaciones LIE 3.68 LS E 3.80

LCL=3.72105

3.72 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

3.68 3.70 3.72 3.74 3.76 3.78 3.80

Rango de la muestra

Gráfica R

Gráfica de prob. Normal

0.10

A D: 0.613, P : 0.103

UCL=0.0883

0.05

_ R=0.0387

0.00

LCL=0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

3.70

Últimos 10 subgrupos

3.75

Dentro Desv .E st. 0.0187973 Cp 1.06 C pk 0.9

3.75

De n tro d e

Ge n e ra l

3.72 E sp e ci fi ca ci o n e s

2

4

6 Muestra

8

10

Fig.1.3. Grafica minitab

Observando las gráficas podemos decir que el proceso se encuentra bajo control Calculo de la desviación en el proceso Método 1 𝑅̅

𝜎=𝐷

2

Dónde: 𝐷2 = 2,059

𝜎 =0,019 Calculamos el índice 𝑪𝒑 𝑪𝒑=

𝑳𝑻𝑺 − 𝑳𝑻𝑰 𝟔𝝈

𝐶𝑝= 1.36 Método 2 ∑(𝑋 − 𝑋̅)2 𝜎=√ 𝑛−1 𝜎 = 0,025

3.80

Gráfica de capacidad

3.78

Valores

LSE

G eneral Desv .E st. 0.0173038 Pp 1.16 P pk 0.98 C pm *

LABORATORIO DE CONTROL DE CALIDAD IND - 1477 LABORATORIO Nº 6 CAPACIDAD DE PROCESO

Calculamos el índice 𝑪𝒑 𝑪𝒑=

𝑳𝑻𝑺 − 𝑳𝑻𝑰 𝟔𝝈

𝐶𝑝= 1,03 Calculamos el índice 𝑪𝑷𝑲 ̅ − 𝑳𝑻𝑰 𝑿 𝑪𝑷𝑲(𝒊𝒏𝒇𝒆𝒓𝒊𝒐𝒓) = 𝟑𝝈 𝐶𝑃𝐾(𝑖𝑛𝑓𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟) = 0,38

𝑪𝑷𝑲(𝒔𝒖𝒑𝒆𝒓𝒊𝒐𝒓) =

̅ 𝑳𝑻𝑺 − 𝑿 𝟑𝝈

𝐶𝑃𝐾(𝑠𝑢𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟) = 1.36

Entonces el 𝑪𝑷𝑲 = 𝟏. 𝟑𝟔

LABORATORIO DE CONTROL DE CALIDAD IND - 1477 Integrantes: LABORATORIO Nº 6 CAPACIDAD DE PROCESO INGENIERIA MECANICA

Como la media de la especificación no es igual a la media de los datos obtenidos 3,72 ≠ 3,76 Calculamos K 𝑲=

̅ − 𝑵𝒐𝒎𝒊𝒏𝒂𝒍) 𝟐(𝑿 𝑳𝑻𝑺 − 𝑳𝑻𝑰 𝑲 = 𝟎, 𝟖𝟖𝟖

Como 𝐶𝑝 ≠ 𝐶𝑃𝐾 estamos tratando con un proceso no centrado entonces las relaciones entre 𝐶𝑝 , 𝐶𝑃𝐾 , 𝐶𝑃𝑀 , 𝐶𝑅 y K son las siguientes

VARIABLES

FORMULA

VALORES

CRITERIO

CONCLUSIÓN

CP

LTS-LTI/6

1,16

CP > 1

Proceso capaz

CPK

Minx -̅ (LTI/3) , LTS-(x /̅ 3) 

0,05

CPK < CP

Proceso no capaz

CR

1/Cp

0,84

0,75 < CR < 1

Proceso capaz

0,21

CP  CPM

El Proceso no es centrado

0,888

K es positivo

Media mayor que el nominal

LTS − LTI CPM

K

6√

∑(𝑋𝑖 − 𝑃𝑀𝑇)2 𝑛−1

̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ 2(𝑋 − 𝑁𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑙 ) 𝐿𝑇𝑆 − 𝐿𝑇𝐼

Tabla1.2

6

LABORATORIO DE CONTROL DE CALIDAD IND - 1477 Integrantes: LABORATORIO Nº 6 CAPACIDAD DE PROCESO INGENIERIA MECANICA

PH - 2 Datos  Los límites de tolerancia es: 3,74+/-0,06 Entonces: LTI =3,68 LTS=3,80 Con los datos de PH 1 del jugo vemos si el proceso se encuentra bajo control N

x2 3.70

x3 3.69

x4 3.75

X media

R

1

x1 3.77

3.73

0.08

2

3.75

3.71

3.71

3.77

3.74

0.06

3

3.69

3.68

3.75

3.78

3.73

0.10

4

3.68

3.73

3.77

3.72

3.73

0.09

5

3.74

3.73

3.70

3.74

3.73

0.04

6

3.68

3.74

3.72

3.75

3.72

0.07

7

3.71

3.75

3.74

3.69

3.72

0.06

8

3.76

3.75

3.70

3.71

3.73

0.06

9

3.77

3.69

3.75

3.72

3.73

0.08

10

3.73

3.75

3.69

3.68

3.71

0.07

3.726 𝑅̅

0.071

𝑋̅ Media global Media de rango Tabla1.3

Hallamos los límites de control  Para grafico de medias 𝑋̅ = 3,726 n=4 A2 = 0,729 LCS = 𝑋̅ + A2 ∗ 𝑅̅ LCS=3, 7777 LCI = 𝑋̅ − A2 ∗ 𝑅̅ LCI=3,6742 7

LABORATORIO DE CONTROL DE CALIDAD IND - 1477 Integrantes: LABORATORIO Nº 6 CAPACIDAD DE PROCESO INGENIERIA MECANICA

3.84 3.82 3.80 X media

3.78

LIC

3.76

LM

3.74

LSC

3.72 3.70 3.68 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Fig.1.4. Grafica X  Para grafico de recorridos 𝑅̅ = 0,067 n=4 D4 = 2,282 D3 = 0 ̅ LCS = D4 ∗ R LCS=0, 016 ̅ LCI = D3 ∗ R LCI=0 0.18 0.16 0.14 0.12 0.10 0.08

R LIC LM LSC

0.06 0.04 0.02 0.00 -0.02

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Fig.1.5. Grafica R 8

LABORATORIO DE CONTROL DE CALIDAD IND - 1477 Integrantes: LABORATORIO Nº 6 CAPACIDAD DE PROCESO INGENIERIA MECANICA

PH2 Media de la muestra

Gráfica Xbarra

Histograma de capacidad

3.78

LIE

UCL=3.7769

E specificaciones LIE 3.68 LS E 3.80

_ _ X=3.726

3.72

LCL=3.6751 3.66

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

3.66 3.68 3.70 3.72 3.74 3.76 3.78 3.80

Rango de la muestra

Gráfica R

Gráfica de prob. Normal

0.16

UCL=0.1593

0.08

_ R=0.0698

0.00

A D: 0.839, P : 0.028

LCL=0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

3.65

Últimos 10 subgrupos

3.70

3.75

3.80

Gráfica de capacidad Dentro Desv .E st. 0.0339217 Cp 0.59 C pk 0.45

3.76

Valores

LSE

3.72 3.68

De n tro d e

Ge n e ra l

G eneral Desv .E st. 0.0301109 Pp 0.66 P pk 0.51 C pm *

E sp e ci fi ca ci o n e s

2

4

6 Muestra

8

10

Fig.1.6. Grafica minitab

Observando las gráficas podemos decir que el proceso no se encuentra bajo control Calculo de la desviación en el proceso Método 1 𝑅̅

𝜎=𝐷

2

Dónde: 𝐷2 = 2,059

𝜎 =0,019 Calculamos el índice 𝑪𝒑 𝑪𝒑=

𝑳𝑻𝑺 − 𝑳𝑻𝑰 𝟔𝝈

𝐶𝑝= 1.36

9

LABORATORIO DE CONTROL DE CALIDAD IND - 1477 Integrantes: LABORATORIO Nº 6 CAPACIDAD DE PROCESO INGENIERIA MECANICA

Método 2 ∑(𝑋 − 𝑋̅)2 𝜎=√ 𝑛−1 𝜎 = 0,025

Calculamos el índice 𝑪𝒑 𝑪𝒑=

𝑳𝑻𝑺 − 𝑳𝑻𝑰 𝟔𝝈

𝐶𝑝= 1,03 Calculamos el índice 𝑪𝑷𝑲 ̅ − 𝑳𝑻𝑰 𝑿 𝑪𝑷𝑲(𝒊𝒏𝒇𝒆𝒓𝒊𝒐𝒓) = 𝟑𝝈 𝐶𝑃𝐾(𝑖𝑛𝑓𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟) = 0,38

𝑪𝑷𝑲(𝒔𝒖𝒑𝒆𝒓𝒊𝒐𝒓) =

̅ 𝑳𝑻𝑺 − 𝑿 𝟑𝝈

𝐶𝑃𝐾(𝑠𝑢𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟) = 1.36 Entonces el 𝑪𝑷𝑲 = 𝟏. 𝟑𝟔 Como la media de la especificación no es igual a la media de los datos obtenidos 3,72 ≠ 3,76 Calculamos K 𝑲=

̅ − 𝑵𝒐𝒎𝒊𝒏𝒂𝒍) 𝟐(𝑿 𝑳𝑻𝑺 − 𝑳𝑻𝑰 𝑲 = 𝟎, 𝟕𝟓𝟖

Como 𝐶𝑝 ≠ 𝐶𝑃𝐾 estamos tratando con un proceso no centrado entonces las relaciones entre 𝐶𝑝 , 𝐶𝑃𝐾 , 𝐶𝑃𝑀 , 𝐶𝑅 y K son las siguientes

10

LABORATORIO DE CONTROL DE CALIDAD IND - 1477 Integrantes: LABORATORIO Nº 6 CAPACIDAD DE PROCESO INGENIERIA MECANICA

VARIABLES

FORMULA

VALORES

CRITERIO

CONCLUSIÓN

CP

LTS-LTI/6

0,66

CP > 1

Proceso capaz

CPK

Minx -̅ (LTI/3) , LTS-(x /̅ 3) 

0,05

CPK < CP

Proceso no capaz

CR

1/Cp

0,84

0,75 < CR < 1

Proceso capaz

0,21

CP  CPM

El Proceso no es centrado

0,758

K es positivo

Media mayor que el nominal

LTS − LTI CPM

6√

∑(𝑋𝑖 − 𝑃𝑀𝑇)2 𝑛−1

̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ 2(𝑋 − 𝑁𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑙 ) 𝐿𝑇𝑆 − 𝐿𝑇𝐼

K

Tabla1.4

%DE HUMEDAD GALLETAS 1 Datos  Los límites de tolerancia es: 5,375+/-1,175 Entonces: LTI =4,20 LTS=6,55

Con los datos de % de humedad vemos si el proceso se encuentra bajo control N

x2 4.97

x3 5.43

x4 6.14

X media

R

1

x1 5.21

5.44

1.18

2

5.80

5.20

6.36

5.34

5.67

1.16

3

4.66

5.55

4.96

6.10

5.32

1.44

4

5.22

5.26

6.18

5.32

5.49

0.96

5

5.90

6.04

5.72

5.12

5.69

0.92

6

5.55

5.84

5.04

6.02

5.61

0.98

8

5.97

6.15

5.44

6.39

5.99

0.95

9

5.67

5.14

5.92

6.19

5.73

1.05

10

6.22

5.98

5.72

5.82

5.93

0.50

11

6.05

6.03

5.73

6.59

6.10

0.86

𝑋̿ Media global

5.698 11

LABORATORIO DE CONTROL DE CALIDAD IND - 1477 Integrantes: LABORATORIO Nº 6 CAPACIDAD DE PROCESO INGENIERIA MECANICA

𝑅̅

0.998

Tabla1.5 Hallamos los límites de control  Para grafico de medias 𝑋̅ = 5,698 n=4 A2 = 0,729 LCS = 𝑋̅ + A2 ∗ 𝑅̅ LCS=6, 42 LCI = 𝑋̅ − A2 ∗ 𝑅̅ LCI=4,97 7.5 7.0 6.5 X media

6.0

LIC LM

5.5

LSC 5.0 4.5 4.0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Fig.1.7. Grafica X  Para grafico de recorridos 𝑅̅ = 0,998 n=4 D4 = 2,282 D3 = 0 ̅ LCS = D4 ∗ R LCS=2, 27 12

LABORATORIO DE CONTROL DE CALIDAD IND - 1477 Integrantes: LABORATORIO Nº 6 CAPACIDAD DE PROCESO INGENIERIA MECANICA

̅ LCI = D3 ∗ R LCI=0 4.50 4.00 3.50 3.00 2.50 R

2.00

LIC

1.50

LM

LSC

1.00 0.50 0.00 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

-0.50

Fig.1.8. Grafica R % GALLETAS 1 Media de la muestra

Gráfica Xbarra

Histograma de capacidad UCL=6.379

6.0

LIE

E specificaciones LIE 4.20 LS E 6.55

_ _ X=5.698

5.5 LCL=5.016

5.0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

4.5

Rango de la muestra

Gráfica R

5.0

5.5

6.0

6.5

Gráfica de prob. Normal A D: 0.500, P : 0.197

UCL=2.134

2

_ R=0.936

1

0

LCL=0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Últimos 10 subgrupos

4

5

6

7

Gráfica de capacidad Dentro Desv .E st. 0.454356 Cp 0.86 C pk 0.63

6.4

Valores

LSE

5.6 4.8

De n tro d e

Ge n e ra l

G eneral Desv .E st. 0.462862 Pp 0.85 P pk 0.61 C pm *

E sp e ci fi ca ci o n e s

2

4

6 Muestra

8

10

13

LABORATORIO DE CONTROL DE CALIDAD IND - 1477 Integrantes: LABORATORIO Nº 6 CAPACIDAD DE PROCESO INGENIERIA MECANICA

Fig.1.9. Grafica minitab

Observando las gráficas podemos decir que el proceso no se encuentra bajo control Calculo de la desviación en el proceso Método 1 𝑅̅

𝜎=𝐷

2

Dónde: 𝐷2 = 2,059

𝜎 =0,4847 Calculamos el índice 𝑪𝒑 𝑪𝒑=

𝑳𝑻𝑺 − 𝑳𝑻𝑰 𝟔𝝈

𝐶𝑝= 0,1171 Método 2 ∑(𝑋 − 𝑋̅)2 𝜎=√ 𝑛−1 𝜎 = 1,28

Calculamos el índice 𝑪𝒑 𝑪𝒑=

𝑳𝑻𝑺 − 𝑳𝑻𝑰 𝟔𝝈

𝐶𝑝= 0,31

Calculamos el índice 𝑪𝑷𝑲

14

LABORATORIO DE CONTROL DE CALIDAD IND - 1477 Integrantes: LABORATORIO Nº 6 CAPACIDAD DE PROCESO INGENIERIA MECANICA

̅ − 𝑳𝑻𝑰 𝑿 𝟑𝝈

𝑪𝑷𝑲(𝒊𝒏𝒇𝒆𝒓𝒊𝒐𝒓) =

𝐶𝑃𝐾(𝑖𝑛𝑓𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟) = 0,29

𝑪𝑷𝑲(𝒔𝒖𝒑𝒆𝒓𝒊𝒐𝒓) =

̅ 𝑳𝑻𝑺 − 𝑿 𝟑𝝈

𝐶𝑃𝐾(𝑠𝑢𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟) = 0,86 Entonces el 𝑪𝑷𝑲 = 𝟎, 𝟖𝟔

Como la media de la especificación no es igual a la media de los datos obtenidos 5,375 ≠ 5,572 Calculamos K 𝑲=

̅ − 𝑵𝒐𝒎𝒊𝒏𝒂𝒍) 𝟐(𝑿 𝑳𝑻𝑺 − 𝑳𝑻𝑰 𝑲 = 𝟎, 𝟏𝟕

Como 𝐶𝑝 ≠ 𝐶𝑃𝐾 estamos tratando con un proceso no centrado entonces las relaciones entre 𝐶𝑝 , 𝐶𝑃𝐾 , 𝐶𝑃𝑀 , 𝐶𝑅 y K son las siguientes Variables

Formula

Valores

Criterio

Conclusión

CP

LTS-LTI/6

0,31

CP < 1

Proceso no capaz

CPK

Minx -̅ (LTI/3) , LTS-(x /̅ 3) 

0,25

CPK < CP

Proceso no capaz

CR

1/Cp

3,22

CR < 1

Proceso no capaz

1,11

CPCPM

El Proceso no es centrado

0,17

K es positivo

Media mayor que el nominal

LTS − LTI CPM

K

6√

∑(𝑋𝑖 − 𝑃𝑀𝑇)2 𝑛−1

̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ 2(𝑋 − 𝑁𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑙 ) 𝐿𝑇𝑆 − 𝐿𝑇𝐼

Tabla 1.6. 15

LABORATORIO DE CONTROL DE CALIDAD IND - 1477 Integrantes: LABORATORIO Nº 6 CAPACIDAD DE PROCESO INGENIERIA MECANICA

%DE HUMEDAD

GALLETAS 2 Datos  Los límites de tolerancia es: 5,375+/-1,175 Entonces: LTI =4,20 LTS=6,55

Con los datos de % de humedad vemos si el proceso se encuentra bajo control N

x2 5.54

x3 5.60

x4 5.30

X media

R

1

x1 6.08

5.63

0.78

2

6.00

5.55

5.71

5.67

5.73

0.45

3

4.99

5.33

6.05

4.86

5.31

1.19

4

5.85

5.57

5.50

5.32

5.56

0.52

5

5.82

4.90

5.26

5.44

5.35

0.92

6

5.62

5.47

5.29

5.72

5.53

0.43

8

5.69

5.06

5.08

5.84

5.42

0.78

9

5.80

4.76

5.15

6.02

5.43

1.26

10

5.42

5.65

5.20

5.57

5.46

0.45

11

6.22

5.26

5.26

5.44

5.55

0.96

5.496 𝑅̅

0.775

𝑋̿ Media global Tabla1.7 Hallamos los límites de control  Para grafico de medias 𝑋̅ = 5,496 n=4 A2 = 0,729 LCS = 𝑋̅ + A2 ∗ 𝑅̅ LCS=6, 06 LCI = 𝑋̅ − A2 ∗ 𝑅̅

16

LABORATORIO DE CONTROL DE CALIDAD IND - 1477 Integrantes: LABORATORIO Nº 6 CAPACIDAD DE PROCESO INGENIERIA MECANICA

LCI=4,93 7.5

7.0 6.5 X media

6.0

LIC LM

5.5

LSC 5.0 4.5 4.0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Fig.1.10. Grafica X  Para grafico de recorridos 𝑅̅ = 0.775 n=4 D4 = 2,282 D3 = 0 ̅ LCS = D4 ∗ R LCS=1.76 ̅ LCI = D3 ∗ R LCI=0

17

LABORATORIO DE CONTROL DE CALIDAD IND - 1477 Integrantes: LABORATORIO Nº 6 CAPACIDAD DE PROCESO INGENIERIA MECANICA

4.50 4.00 3.50 3.00 2.50 R

2.00

LIC 1.50

LM LSC

1.00 0.50 0.00 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

-0.50

Fig.1.11. Grafica R para %

%GALLETAS 2 Media de la muestra

Gráfica Xbarra

Histograma de capacidad

6.0

UCL=6.064

5.5

_ _ X=5.496

5.0 2

3

4

5

6

7

8

9

10

E specificaciones LIE 4.20 LS E 6.55

4.4

Gráfica R Rango de la muestra

LSE

LCL=4.929 1

4.8

5.2

5.6

6.0

6.4

Gráfica de prob. Normal

2

A D: 0.123, P : 0.986

UCL=1.777

1

_ R=0.779

0

LCL=0 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Últimos 10 subgrupos

4.8

5.4

6.0

6.6

Gráfica de capacidad Dentro Desv .E st. 0.378311 Cp 1.04 C pk 0.93

6.0

Valores

LIE

5.5

De n tro d e

Ge n e ra l

5.0

G eneral Desv .E st. 0.351545 Pp 1.11 P pk 1 C pm *

E sp e ci fi ca ci o n e s

2

4

6 Muestra

8

10

Fig.1.12. Grafica minitab

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LABORATORIO DE CONTROL DE CALIDAD IND - 1477 Integrantes: LABORATORIO Nº 6 CAPACIDAD DE PROCESO INGENIERIA MECANICA

Observando las gráficas podemos decir que el proceso se encuentra bajo control Calculo de la desviación en el proceso Método 1 𝑅̅

𝜎=𝐷

Dónde: 𝐷2 = 2,059

2

𝜎 =0,89 Calculamos el índice 𝑪𝒑 𝑪𝒑=

𝑳𝑻𝑺 − 𝑳𝑻𝑰 𝟔𝝈

𝐶𝑝= 1.032 Método 2 ∑(𝑋 − 𝑋̅)2 𝜎=√ 𝑛−1 𝜎 = 1,28

Calculamos el índice 𝑪𝒑 𝑪𝒑=

𝑳𝑻𝑺 − 𝑳𝑻𝑰 𝟔𝝈

𝐶𝑝= 1.02 Calculamos el índice 𝑪𝑷𝑲 𝑪𝑷𝑲(𝒊𝒏𝒇𝒆𝒓𝒊𝒐𝒓) =

̅ − 𝑳𝑻𝑰 𝑿 𝟑𝝈

𝐶𝑃𝐾(𝑖𝑛𝑓𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟) = 0,36

𝑪𝑷𝑲(𝒔𝒖𝒑𝒆𝒓𝒊𝒐𝒓) =

̅ 𝑳𝑻𝑺 − 𝑿 𝟑𝝈

𝐶𝑃𝐾(𝑠𝑢𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟) = 1.04 Entonces el 𝑪𝑷𝑲 = 𝟎, 𝟐𝟓

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LABORATORIO DE CONTROL DE CALIDAD IND - 1477 Integrantes: LABORATORIO Nº 6 CAPACIDAD DE PROCESO INGENIERIA MECANICA

Como la media de la especificación no es igual a la media de los datos obtenidos 5,375 ≠ 5,572

Calculamos K 𝑲=

̅ − 𝑵𝒐𝒎𝒊𝒏𝒂𝒍) 𝟐(𝑿 𝑳𝑻𝑺 − 𝑳𝑻𝑰 𝑲 = 𝟎, 𝟏𝟑𝟐

Como 𝐶𝑝 ≠ 𝐶𝑃𝐾 estamos tratando con un proceso no centrado entonces las relaciones entre 𝐶𝑝 , 𝐶𝑃𝐾 , 𝐶𝑃𝑀 , 𝐶𝑅 y K son las siguientes

Variables

Formula

Valores

Criterio

Conclusión

CP

LTS-LTI/6

1,03

CP < 1

Proceso no capaz

CPK

Minx -̅ (LTI/3) , LTS-(x /̅ 3) 

0,25

CPK < CP

Proceso no capaz

CR

1/Cp

3,22

CR < 1

Proceso no capaz

1,11

CPCPM

El Proceso no es centrado

0,132

K es positivo

Media mayor que el nominal

LTS − LTI CPM

K

6√

∑(𝑋𝑖 − 𝑃𝑀𝑇)2 𝑛−1

̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ 2(𝑋 − 𝑁𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑙 ) 𝐿𝑇𝑆 − 𝐿𝑇𝐼

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LABORATORIO DE CONTROL DE CALIDAD IND - 1477 Integrantes: LABORATORIO Nº 6 CAPACIDAD DE PROCESO INGENIERIA MECANICA

Tabla 1.8. 2.

CUESTIONARIO. 1) Explique la relación entre el Cp, el AQL y el precio. Mientras mayor sea mi Cp, Menos cantidad de productos defectuosos tendré (AQL) y mis costos los cuales afectan al precio serán más bajos. 2) Existe la relación entre el Cp y el Cpk, Cuando son iguales, Cuando son distintos, etc. La relación es que si Cp=Cpk entonces el proceso está centrado, si Cpk1), dándonos 0,032% y la media del proceso se encuentra por encima de la media nominal K>0



La producción está descentrada (Cpk