• Author / Uploaded
• Andrea Jara

Citation preview

UTA-FISEI-IIP-MP-UP-08-03

NOMBRE: JARA GUEVARA ANDREA LISSETTE

FECHA: 08/01/2020

S.P

TEMA: PLANES DE MUESTREO

PÁG: 1/5

C.B

E

N._06 -II

Ejercicio 12 El riesgo del productor está definido por α = .05 para un NCA = 1.5% y el riesgo del consumidor está definido por β = .10 para el NCL = 4.6%. Utilizando las tablas de Cameron seleccione un plan que concuerde con el riesgo del productor y esté tan cerca como sea posible de la condición del consumidor.

Datos Productor =0.05 NCA=1.5%

Consumidor β=0.1 NCL=4.6%

Solución:

En este caso necesitamos el plan de muestreo para realizar la curva de operación, por tanto, se procede a determinar los siguientes datos: 1. Especificamos los valores porcentuales deseados (NCA, NCL, α, β). 2. Convertimos esos porcentajes a proporciones. 𝑝1 =

𝑁𝐶𝐴 100

𝑝1 =

1.5 100

𝒑𝟏 = 𝟎. 𝟎𝟏𝟓

𝑝2 =

𝑁𝐶𝐿 100

𝑝2 =

4.6 100

𝒑𝟐 = 𝟎. 𝟎𝟒𝟔

REFERENCIA BIBLIOGRÁFICA [1] H. Gutiérrez Pulido y R. De la Vara Salazar, «CONTROL ESTADÍSTICO DE CALIDAD Y SEIS SIGMA,» Mc Graw Hill, México, 2009.

UTA-FISEI-IIP-MP-UP-08-03

NOMBRE: JARA GUEVARA ANDREA LISSETTE

FECHA: 08/01/2020

S.P

TEMA: PLANES DE MUESTREO

PÁG: 2/5

C.B

E

N._06 -II

3. Calculamos la relación de proporción. 𝑅𝑐 =

𝑝2 𝑝1

0.046 0.015

𝑅𝑐 =

𝑹𝒄 = 𝟑. 𝟎𝟔𝟕 4. De la tabla de Cameron para diseñar planes de muestreo obtenemos:

En este caso el valor más cercano a 𝑅𝑐 = 3.067 es 4.06 De esta forma se obtiene para el plan de muestreo que el Criterio de aceptación es : c=6 Tamaño de la muestra Ahora en le tabla se observa que el valor 𝑛𝑝1 = 3.28 De esta manera se obtiene que: 𝑛= 𝑛=

𝑛𝑝1 𝑝1

3.28 0.015

𝒏 = 𝟐𝟏𝟖. 𝟔𝟕 ≈ 𝟐𝟏𝟗

REFERENCIA BIBLIOGRÁFICA [1] H. Gutiérrez Pulido y R. De la Vara Salazar, «CONTROL ESTADÍSTICO DE CALIDAD Y SEIS SIGMA,» Mc Graw Hill, México, 2009.

UTA-FISEI-IIP-MP-UP-08-03

NOMBRE: JARA GUEVARA ANDREA LISSETTE

FECHA: 08/01/2020

S.P

TEMA: PLANES DE MUESTREO

PÁG: 3/5

C.B

E

N._06 -II

Análisis y discusión de resultados: El plan muestreo de aceptación de atributos adecuado ayuda a garantizar los niveles de calidad acordados ente el cliente y el proveedor, para este caso debe contar con una muestra de 219 unidades de un determinado lote, al inspeccionar se debe tener un criterio de aceptación de defectuosos como máximo de 6 unidades en el lote, caso contrario de ser mayor a 7 unidades defectuosas (c>7) entonces el lote será rechazado, por lo que los proveedores deberán volverán a reprocesarlo o tomar medidas correctivas en su proceso. Ejercicio 15 ¿Cuál es la finalidad de que un esquema de muestreo obtenido mediante los MIL STD 105E, tenga planes normal, reducido y severo?

Solución El muestreo MIL STD 105E tiene tres planes de muestreo (normal, reducido y severo) los cuales tiene la finalidad de buscar la mejora de la calidad del proveedor y el mejor beneficio para el cliente, de esta manera si no se cumple con alguno de estos planes deberá aceptar la penalización por los malos productos ofrecidos, en si el rechazo del lote. Además, se debe tener en cuenta que un plan de muestreo comúnmente inicia con el plan normal y el estándar proporciona reglas que señalan cuándo cambiar a inspección severa o a inspección reducida, enfocado a la reducir de los productos defectos en los lotes que el proveedor ofrece al cliente.

Ejercicio 25 Considere un NCL = 1%, un porcentaje promedio de defectuosos de 0.5% y un tamaño de lote N = 1 200. Diseñe el plan Dodge-Roming adecuado y explique los aspectos más relevantes con respecto a lo que se espera de dicho plan y su operación. Datos: N= 1200 NCL= 1 %

Solución: En este caso usamos la tabla 12.11 porque su NCL=1%, además se considera que su porcentaje de defectuosos es de 0.5%.

Entonces se determina que: REFERENCIA BIBLIOGRÁFICA [1] H. Gutiérrez Pulido y R. De la Vara Salazar, «CONTROL ESTADÍSTICO DE CALIDAD Y SEIS SIGMA,» Mc Graw Hill, México, 2009.

UTA-FISEI-IIP-MP-UP-08-03

NOMBRE: JARA GUEVARA ANDREA LISSETTE

FECHA: 08/01/2020

S.P

TEMA: PLANES DE MUESTREO

PÁG: 4/5

➢ ➢ ➢

C.B

E

N._06 -II

El tamaño de la muestra n=610 El número de aceptación c= 3 El límite de la calidad promedio de salida LCPS=0.22%

Análisis y discusión de resultados: Con este plan se tendrá un tamaño de muestra de 610 y un criterio de aceptación de 3, es decir que el cliente en cada lote el máximo de unidades defectuosos que debe aceptar son 3, caso contrario el lote será rechazado. Si los lotes rechazados se inspeccionan al 100% y las piezas malas son sustituidas por buenas, entonces el plan de muestreo garantiza que la peor calidad que en promedio se estará mandando al mercado es de 0.22% de defectuosos. Ejercicio 30 Un lote de 480 artículos es sometido a inspección con un nivel II, y un NCA = 1.5%. De acuerdo con las tablas MIL STD 414, ¿cuál es el plan de muestreo apropiado n, M? Explique. Datos: N= 480 NCA= 1.5 % Solución: En este caso usamos la tabla 12.16 y mediante el tamaño del lote determinamos la letra correspondiente con respecto al nivel de inspección, así:

Ahora se determina que la letra es E por lo que se procede al uso de la siguiente tabla 12.17 sabiendo que el NCA de 1.5% y buscando un plan simple para inspección normal, así:

REFERENCIA BIBLIOGRÁFICA [1] H. Gutiérrez Pulido y R. De la Vara Salazar, «CONTROL ESTADÍSTICO DE CALIDAD Y SEIS SIGMA,» Mc Graw Hill, México, 2009.

UTA-FISEI-IIP-MP-UP-08-03

NOMBRE: JARA GUEVARA ANDREA LISSETTE

FECHA: 08/01/2020

S.P

TEMA: PLANES DE MUESTREO

PÁG: 5/5

C.B

E

N._06 -II

Con ello se determina que el valor encontrado para n=7 y M=5.35 % Análisis y discusión de resultados: En este caso se presenta un lote de 480 artículos de los cuales se le va aplicar un nivel de inspección mediante la aplicación del muestreo MIL STD 414, se determina que el tamaño de la muestra es de 7 artículos con una inspección normal, es decir se revisa cada uno de los artículos con un estándar preestablecido. El porcentaje máximo de artículos defectuosos que el lote puede tener es de 5.35%, caso contrario si supera este porcentaje el lote automáticamente debe ser rechazado por el cliente.

REFERENCIA BIBLIOGRÁFICA [1] H. Gutiérrez Pulido y R. De la Vara Salazar, «CONTROL ESTADÍSTICO DE CALIDAD Y SEIS SIGMA,» Mc Graw Hill, México, 2009.