TEMA 2. FILOSOFÍA DE LOS GRÁFICOS DE CONTROL. Principios básicos de los gráficos de control. Análisis de patrones.

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "TEMA 2. FILOSOFÍA DE LOS GRÁFICOS DE CONTROL. Principios básicos de los gráficos de control. Análisis de patrones."

Transcripción

1 TEMA 2. FILOSOFÍA DE LOS GRÁFICOS DE CONTROL. Principios básicos de los gráficos de control. Análisis de patrones. La herramienta que nos indica si el proceso está o no controlado o Estado de Control son los gráficos de control que ponen de manifiesto si la variabilidad presente en el proceso es debida al azar o causas no asignables, pudiendo decir que sus funciones básicas son: a) Definir una meta para una operación. b) Ayudar a obtener esa meta. c) Determinar si la meta ha sido alcanzada o no. El gráfico de control más conocido es el de Shewhart, de la Bell Telephone Laboratories, que se caracteriza porque en el eje de abscisas se representa siempre el tiempo o alguna magnitud relacionada con él, como orden temporal en que se han ido tomando las sucesivas muestras, en el eje de ordenadas se representa la característica de calidad que se está midiendo y tres líneas paralelas al eje tiempo, una central LC trazada por el valor medio de la magnitud medida y dos externas representando los límites de control LSC y LIC que generalmente se sitúan a tres desviaciones típicas de la línea central, entre estas líneas están situadas las observaciones, y cualquier punto fuera de ellos se considera fuera de control. Decisiones preliminares a los gráficos de control: 1. Característica de calidad que se va a investigar. Aquella que sea más crítica en términos de funcionamiento. Aquella donde la prueba sea más rigurosa. 2. Dispositivos necesarios. Si los dispositivos de control varían, revisar éstos periódicamente para mantener la seguridad en la medida de su repetibilidad y su calibración.

2 3. Tipo de gráfica. Depende del costo de la medida y de la pérdida que proporciona la no detección de cambios importantes que ocurran. 4. Tamaño de muestra. Depende del tipo de gráfico. Si es por atributos (visto más adelante), no debe ser proporcional al tamaño del lote y lo suficientemente grande a fin de encontrar algún elemento defectuoso en la muestra. Si es por variables ha de ser tal que haya una mínima oportunidad para que la variación se encuentre en ella. Cuanto menor sea el tamaño de muestra tanto mayor será la variación entre los promedios de las muestras sucesivas. Cualquier número entre 4, 5, 6 o 10 es bueno, siendo el 5 el más común. No obstante los costos o uso de pruebas destructivas son decisivos en la toma de decisión de n. 5. Frecuencia de recogida de la información. Independientemente de consideraciones económicas, si se tiene información histórica, ésta lo marca. Si se aplica por primera vez el gráfico se realizarán medidas con mucha mayor frecuencia. 6. Cómo seleccionar la muestra. Siempre eliminando cualquier predisposición (AZAR); siempre de la misma máquina; siempre del mismo lote; siempre del mismo operario. Podemos resumir en cinco razones por qué se ha hecho imprescindible y generalizado el uso de los gráficos de control: 1. Mejoran la productividad. Estando bien establecida la inspección, disminuye los rechazos y reprocesados ( asesinos de la productividad ), ya que: disminuyen los costos; la productividad aumenta y la capacidad de producción aumenta. 2. Evitan defectos. Ya que en el momento de la producción se detectan los defectos, se eliminan, no siendo necesario el examen posterior a la fabricación. En consecuencia disminuye los costos

3 porque no se está pagando al operario que fabrica productos de mala calidad. 3. Evitan ajustes innecesarios. Hemos visto que piezas con variabilidad próxima a los límites de control son aceptables; sin embargo, si no se dispone de ellos probablemente el operario podría rechazar estas unidades siendo buenas, lo cual implicaría la corrección de la máquina (si no está roto no lo repares). 4. Proporcionan información para el análisis. Los gráficos de control contienen información que permite introducir cambios en el proceso que pueden producir mejores rendimientos. 5. Proporciona información sobre la capacidad del proceso para producir un resultado dentro de unos límites predefinidos, los de control. Es posible apreciar en ellos la existencia secuencias de puntos que presentan características diferentes a la aleatoriedad que se conocen como anomalías (tendencias, rachas, inestabilidad etc). BASES ESTADÍSTICAS DE LOS GRÁFICOS DE CONTROL Un gráfico de control no es más que un tipo especial de contraste de significación donde se procede de la siguiente forma: Se establecen las hipótesis de que el estadístico que se va a considerar se distribuye normalmente con parámetros y en muestras de tamaño n. Se sabe que la probabilidad de que un valor del estadístico caiga entre y es Como en todo contraste de significación, si el estadístico establecido en una muestra se encuentra fuera de ese intervalo, pueden suceder dos cosas:

4 a) Ha ocurrido un suceso muy raro, ya que la probabilidad de que ocurra eso es de b) El suceso no es raro, lo que ocurre es que la hipótesis de la que se ha partido es falsa; es decir, los parámetros no son y (aunque normalmente lo que se contrasta es el valor del parámetro. En el tipo de contraste de hipótesis utilizado en el control de calidad, proceso en estado de control, el criterio que se utiliza para la toma de decisiones es rechazar la hipótesis cuando la probabilidad de que ocurra un suceso es menor o igual a Este contraste no toma en consideración la potencia. Los gráficos de control precisan recogida de información de operaciones repetitivas. CONSTRUCCIÓN GENERAL DE LOS GRÁFICOS DE CONTROL Se ha de suponer que el estadístico (variable) objeto de la calidad sigue una ley normal con parámetros y. Supuesto lo anterior, para contrastar la hipótesis de que el valor medio de la característica de calidad es, tomando como nivel de significación 0 003, se construye la región de aceptación. Hay estadísticos como la desviación típica, el recorrido, un porcentaje que no pueden tomar valores negativos, por lo que cuando sea negativo se tomará el límite inferior como 0. A se le llama límite inferior de control (LIC) y a se le llama límite superior de control (LSC). A se le llama línea central (LC). A todo valor que esté fuera del intervalo de los límites de control se le dice que está fuera de control.

5 A continuación se presenta un gráfico genérico de control donde la característica de calidad se presenta en el eje de ordenadas y las diferentes secuencias o instantes en los que se toman las medidas en el eje de abscisas. También se representan los límites de control y la línea central. ALTERACIONES EN LOS GRÁFICOS DE CONTROL 1. Racha: 8 o más puntos consecutivos por encima o debajo de la media. Gráfico con dos rachas 0,50 0,45 Rachas proporción de disconformidades 0,40 0,35 0,30 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 0,00 nº de muestra

6 2. Tendencia: 8 o más puntos en orden creciente o decreciente. Gráfico con dos tendencias 0,50 0,45 T endencia proporción de disconformidades 0,40 0,35 0,30 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 0,00 nº de muestra 3. Periodicidad: gráfica en forma de ciclos. G ráfico con period icidad 0,50 0,45 proporción de disconformidades 0,40 0,35 0,30 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 0,00 nº de muestra

7 4. Inestabilidad: fluctuaciones cerca de LIC y LSC. Gráfico con inestabilidad 0,50 0,45 proporción de disconformidades 0,40 0,35 0,30 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 0,00 nº de muestra 5. Superestabilidad: 16 puntos entre - y +. Gráfico con superestabilidad 0,500 proporción de disconform idades 0,450 0,400 0,350 0,300 0,250 0,200 0,150 0,100 0, sigma -1 sigma 0,000 nº de m uestra

8 TIPOS DE GRÁFICOS DE CONTROL Dependiendo de que la característica de calidad del producto fabricado sea medible o no medible se distinguen tres tipos de gráficos: a) Gráficos de control por variables. para controlar la tendencia central del proceso y R y s para controlar la variabilidad. b) Gráficos de control por atributos. Controlar la proporción de unidades defectuosas en el proceso. c) Gráficos de control por número de defectos. Aunque la determinación, como se verá más adelante, de los límites de control para cada uno de los diferentes gráficos difiere en detalle el proceso fundamental es el mismo y, como se ha visto, está basado en el cálculo de probabilidades. Por todo lo dicho hasta el momento, las etapas a seguir en la construcción de un gráfico de control son: 1. Selección de la característica más adecuada. 2. Recogida de los datos, tomando al menos veinte muestras de igual tamaño. 3. Determinación de los límites de control, según la información tomada por los datos muestrales. 4. Decidir si los límites son satisfactorios desde el punto de vista económico. 5. Trazar los límites de control y registrar sobre la gráfica la información de las sucesivas muestras, tomadas a intervalos constantes de tiempo. 6. Ante la información dada por el gráfico, tomar las medidas de acción correctivas ante la presencia de algún punto fuera de los límites de control, buscando las causas de tal ocurrencia y, si son determinadas, eliminar los puntos y repetir el proceso.

TEMA 4: Introducción al Control Estadístico de Procesos

TEMA 4: Introducción al Control Estadístico de Procesos TEMA 4: Introducción al Control Estadístico de Procesos 1 Introducción 2 Base estadística del diagrama de control 3 Muestreo y agrupación de datos 4 Análisis de patrones en diagramas de control 1. Introducción

Más detalles

Estadís1ca. María Dolores Frías Domínguez Jesús Fernández Fernández Carmen María Sordo. Tema 7. Control estadís1co de la calidad

Estadís1ca. María Dolores Frías Domínguez Jesús Fernández Fernández Carmen María Sordo. Tema 7. Control estadís1co de la calidad Estadís1ca Tema 7. Control estadís1co de la calidad María Dolores Frías Domínguez Jesús Fernández Fernández Carmen María Sordo Departamento de Matemá.ca Aplicada y Ciencias de la Computación Este tema

Más detalles

www.bvbusiness-school.com

www.bvbusiness-school.com Gráficos de Control de Shewart www.bvbusiness-school.com GRÁFICOS DE CONTROL DE SHEWART Una de las herramientas estadísticas más importantes en el Control Estadístico de Procesos son los Gráficos de Control.

Más detalles

Control Estadístico del Proceso. Ing. Claudia Salguero Ing. Alvaro Díaz

Control Estadístico del Proceso. Ing. Claudia Salguero Ing. Alvaro Díaz Control Estadístico del Proceso Ing. Claudia Salguero Ing. Alvaro Díaz Control Estadístico del Proceso Es un conjunto de herramientas estadísticas que permiten recopilar, estudiar y analizar la información

Más detalles

Cómo funciona el Diagrama de Control

Cómo funciona el Diagrama de Control Cómo funciona el Diagrama de Control Capítulo 4 Control Estadístico de Calidad Modelo del sistema de control de proceso ( con retroalimentación ) VOZ DEL PROCESO METODOS ESTADÍSTICOS Personal Equipo Materiales

Más detalles

GRÁFICAS DE CONTROL DE LA CALIDAD EMPLEANDO EXCEL Y WINSTATS

GRÁFICAS DE CONTROL DE LA CALIDAD EMPLEANDO EXCEL Y WINSTATS GRÁFICAS DE CONTROL DE LA CALIDAD EMPLEANDO EXCEL Y WINSTATS 1) INTRODUCCIÓN Tanto la administración de calidad como la administración Seis Sigma utilizan una gran colección de herramientas estadísticas.

Más detalles

DIAGRAMAS DE CONTROL TEORÍA GENERAL

DIAGRAMAS DE CONTROL TEORÍA GENERAL 1. DESARROLLO HISTÓRICO DIAGRAMAS DE CONTROL TEORÍA GENERAL 20 s Shewhart Primeros avances en el control estadístico de calidad. Segunda Guerra Mundial Se emplearon con mayor fuerza No se utilizaron Deming

Más detalles

TEMA 6: Gráficos de Control por Variables

TEMA 6: Gráficos de Control por Variables TEMA 6: Gráficos de Control por Variables 1 Introducción 2 Gráficos de control de la media y el rango Función característica de operación 3 Gráficos de control de la media y la desviación típica 4 Gráficos

Más detalles

CONTROL Y MEJORA DE UN PROCESO. GRÁFICOS DE CONTROL. CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS. SPC

CONTROL Y MEJORA DE UN PROCESO. GRÁFICOS DE CONTROL. CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS. SPC CONTROL Y MEJORA DE UN PROCESO. GRÁFICOS DE CONTROL. CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS. SPC 1. INTRODUCCIÓN. Mientras el Dr. Walter Shewhart de los Laboratorios Bell estudiaba datos de procesos en la década

Más detalles

CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS Y PLANES DE MUESTREO

CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS Y PLANES DE MUESTREO CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS Y PLANES DE MUESTREO DIRECCIÓN DE LA PRODUCCIÓN Por: LUIS ARENCIBIA SÁNCHEZ www.laformacion.com - www.libroelectronico.net 1 Índice. 1. Control estadístico de procesos.

Más detalles

www.bvbusiness-school.com

www.bvbusiness-school.com Gráficos de Control por Variables www.bvbusiness-school.com GÁFICOS DE CONTOL PO VAIABLES Los gráficos de control por variables se utilizan para aquellas características de calidad que permiten ser medidas

Más detalles

Control Estadístico de Procesos

Control Estadístico de Procesos Control Estadístico de Procesos Gráficos de Control Los gráficos de control o cartas de control son una importante herramienta utilizada en control de calidad de procesos. Básicamente, una Carta de Control

Más detalles

Tema 3. Control estadístico de calidad. 3.1. Introducción. Qué es el control estadístico de la calidad? 3.2Introducción a los gráficos de control.

Tema 3. Control estadístico de calidad. 3.1. Introducción. Qué es el control estadístico de la calidad? 3.2Introducción a los gráficos de control. Tema 3 Control estadístico de calidad 3.1Introducción. Qué es el control estadístico de la calidad? 3.2Introducción a los gráficos de control. 3.3Gráficos de control para variables. 3.4Gráficos de control

Más detalles

La medición como pilar básico de la calidad total

La medición como pilar básico de la calidad total Seminarios del Instituto de Matemática tica Aplicada a la Ciencia y la Ingeniería Universidad de Castilla La Mancha (Viernes 14 de Noviembre de 2008) La medición como pilar básico de la calidad total Roberto

Más detalles

www.fundibeq.org En estos casos, la herramienta Gráficos de Control por Variables" no es aplicable.

www.fundibeq.org En estos casos, la herramienta Gráficos de Control por Variables no es aplicable. GRAFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS 1.- INTRODUCCIÓN Este documento describe la secuencia de construcción y las pautas de utilización de una de las herramientas para el control de procesos, los Gráficos

Más detalles

Grado en Ingeniería. Estadística. Tema 3

Grado en Ingeniería. Estadística. Tema 3 Grado en Ingeniería Asignatura: Estadística Tema 3. Control Estadístico de Procesos (SPC) Control Estadístico de Procesos (SPC) Introducción Variabilidad de un proceso de fabricación Causas asignables

Más detalles

Control de calidad del Hormigón

Control de calidad del Hormigón Control de calidad del Hormigón Calidad Hay muchos factores involucrados en la producción del hormigón, desde los materiales, la dosificación de la mezcla, el transporte, la colocación, el curado y los

Más detalles

ANÁLISIS DE DATOS CONTROL DE CALIDAD. Ing. Carlos Brunatti

ANÁLISIS DE DATOS CONTROL DE CALIDAD. Ing. Carlos Brunatti ANÁLISIS DE DATOS CONTROL DE CALIDAD Ing. Carlos Brunatti Montevideo, ROU, junio 2015 Control de calidad No resulta sorprendente que el hormigón sea un material variable, pues hay muchos factores involucrados

Más detalles

CARTAS DE CONTROL. FeGoSa

CARTAS DE CONTROL. FeGoSa Las empresas en general, ante la apertura comercial han venido reaccionando ante los cambios y situaciones adversas, reaccionan por ejemplo ante: Disminución de ventas Cancelación de pedidos Deterioro

Más detalles

Control de calidad del. Ciudad de La Rioja Mayo 2013

Control de calidad del. Ciudad de La Rioja Mayo 2013 Control de calidad del Hormigón Ciudad de La Rioja Mayo 2013 Control de calidad Desde que se comenzó con la producción de bienes, se han hecho intentos en controlar el proceso de manera de mejorar la calidad

Más detalles

Lean SEIS SIGMA Área Temática: Logística

Lean SEIS SIGMA Área Temática: Logística Proyecto fin de Master Hito 3 Ejercicio Nº 1 Lean SEIS SIGMA Área Temática: Logística www.formatoedu.com 1 Enunciado Lean Seis Sigma es una metodología eficaz para reducir sistemáticamente todas las deficiencias

Más detalles

CONTROL DEL PROCESO POR VARIABLES Y ATRIBUTOS

CONTROL DEL PROCESO POR VARIABLES Y ATRIBUTOS 3 CONTROL DEL PROCESO POR VARIABLES Y ATRIBUTOS Al finalizar la unidad, el alumno realizará gráficas de control por variables X y R y por atributos para mantener el seguimiento y control de los procesos

Más detalles

TEMA 7: Análisis de la Capacidad del Proceso

TEMA 7: Análisis de la Capacidad del Proceso TEMA 7: Análisis de la Capacidad del Proceso 1 Introducción Índices de capacidad 3 Herramientas estadísticas para el análisis de la capacidad 4 Límites de tolerancia naturales 1 Introducción La capacidad

Más detalles

www.fundibeq.org Además se recomienda su uso como herramienta de trabajo dentro de las actividades habituales de gestión.

www.fundibeq.org Además se recomienda su uso como herramienta de trabajo dentro de las actividades habituales de gestión. GRÁAFICOS DE CONTROL POR VARIABLES 1.- INTRODUCCIÓN Este documento describe la secuencia de construcción y las pautas de utilización de una de las herramientas más potentes para el control de procesos,

Más detalles

MÓDULO III SEIS SIGMA ESTRATEGIA PARA LA MEJORA DE PROYECTOS

MÓDULO III SEIS SIGMA ESTRATEGIA PARA LA MEJORA DE PROYECTOS MÓDULO III SEIS SIGMA ESTRATEGIA PARA LA MEJORA DE PROYECTOS 1 ÍNDICE DEFINIR. 3 MEDIR.... 4 ANALIZAR..... 5 MEJORAR. 6 CONTROLAR... 7 GLOSARIO... 8 MAPA CONCEPTUAL. 10 2 DEFINIR: Iniciación del proyecto.

Más detalles

4. HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS

4. HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS 4. HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS 4.1 Definiciones La mayor parte de las decisiones se toman en función de la calidad, como en la mayoría de las demás áreas del moderno esfuerzo humano (por ejemplo, en la evaluación

Más detalles

www.bvbusiness-school.com

www.bvbusiness-school.com Control Estadístico de Procesos www.bvbusiness-school.com CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS El es un conjunto de técnicas estadísticas destinadas a hacer un seguimiento, en tiempo real, de la calidad que

Más detalles

Control Estadístico de Procesos

Control Estadístico de Procesos Control Estadístico de Procesos Lic. Elda Monterroso UNLu Características de calidad Variables Características que se pueden medir (peso, longitud, temperatura, etc.) Pueden ser números enteros o fracciones

Más detalles

LA MEDIDA Y SUS ERRORES

LA MEDIDA Y SUS ERRORES LA MEDIDA Y SUS ERRORES Magnitud, unidad y medida. Magnitud es todo aquello que se puede medir y que se puede representar por un número. Para obtener el número que representa a la magnitud debemos escoger

Más detalles

Control de calidad: Cartas de control por variables.

Control de calidad: Cartas de control por variables. CONGRESO REGIONAL de ciencia y tecnología NOA 2002 Secretaría de Ciencia y Tecnología Universidad Nacional de Catamarca PRODUCCIONES CIENTÍFICAS.. Control de calidad: Cartas de control por variables. Autores:

Más detalles

GUÍA DE APRENDIZAJE. Módulo II Seis Sigma. Aprendizaje sin fronteras uvirtual@pep.pemex.com

GUÍA DE APRENDIZAJE. Módulo II Seis Sigma. Aprendizaje sin fronteras uvirtual@pep.pemex.com GUÍA DE APRENDIZAJE Módulo II Seis Sigma ÍNDICE 1. Visión General Seis Sigma 2 2. Objetivos 2 3. La Iniciativa 3 4. Cambiando el Proceso de Toma de Decisiones 3 5. La Metodología 5 6. La Medición 12 7.

Más detalles

GUÍA DE APRENDIZAJE MÓDULO I SEIS SIGMA SPACER. Aprendizaje sin fronteras uvirtual@pep.pemex.com

GUÍA DE APRENDIZAJE MÓDULO I SEIS SIGMA SPACER. Aprendizaje sin fronteras uvirtual@pep.pemex.com GUÍA DE APRENDIZAJE MÓDULO I SEIS SIGMA SPACER ÍNDICE I. SPACER... 2 Seguridad 2 Propósito 2 Agenda 3 Código de Conducta 4 Expectativas 4 Roles 5 II. GLOSARIO 6 III. MAPA CONCEPTUAL 9 1 I. SPACER Seguridad

Más detalles

www.fundibeq.org Además se recomienda su uso como herramienta de trabajo dentro de las actividades habituales de planificación y control.

www.fundibeq.org Además se recomienda su uso como herramienta de trabajo dentro de las actividades habituales de planificación y control. ESTUDIOS DE CAPACIDAD POTENCIAL DE CALIDAD 1.- INTRODUCCIÓN Este documento proporciona las pautas para la realización e interpretación de una de las herramientas fundamentales para el control y la planificación

Más detalles

Medir Analizar Mejorar Controlar

Medir Analizar Mejorar Controlar CAPÍTULO 6 FASE DE CONTROL Definir Medir Analizar Mejorar Controlar 6.1 Introducción Una vez implementadas las mejoras en nuestro proceso, el último paso es asegurar que las implementaciones se mantengan

Más detalles

El Rol de la Estadística en el Control de la Calidad

El Rol de la Estadística en el Control de la Calidad El Rol de la Estadística en el Control de la Calidad Jaime Mosquera Restrepo Profesor Escuela de Estadística. Universidad del Valle jaime.mosquera@correounivalle.edu.co Que es calidad? Como se evalúa la

Más detalles

EMPLEO DEL CONTROL ESTADISTICO DE PROCESO COMO PARTE DE UN PLAN DE ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD Acosta, S. 1, Lewis, C. 2 RESUMEN

EMPLEO DEL CONTROL ESTADISTICO DE PROCESO COMO PARTE DE UN PLAN DE ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD Acosta, S. 1, Lewis, C. 2 RESUMEN EMPLEO DEL CONTROL ESTADISTICO DE PROCESO COMO PARTE DE UN PLAN DE ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD Acosta, S. 1, Lewis, C. 2 1,2 Autoridad Regulatoria Nuclear Buenos Aires, Argentina sacosta@arn.gob.ar RESUMEN

Más detalles

% PRODUCTOS NO CONFORMES 10% 5%

% PRODUCTOS NO CONFORMES 10% 5% Departamento de Ingeniería Mecánica Tecnología Mecánica I 67.15 Unidad 13: Control de Calidad Ing. Sergio Laguzzi 1 TEMARIO - Definición de Calidad. Costos de la no Calidad. Estrategia de detección (Planes

Más detalles

Control de procesos por atributos

Control de procesos por atributos Capítulo 5 Control de procesos por atributos 1. Introducción 2. Gráfico P 3. Gráfico NP 4. Gráfico C 5. Gráfico U Apéndice: Curva Característica de Operaciones 1 Apuntes realzados por el Profesor Ismael

Más detalles

Las 7 Herramientas Fundamentales de la Calidad

Las 7 Herramientas Fundamentales de la Calidad Las 7 Herramientas Fundamentales de la Calidad Se utilizarán los métodos estadísticos elementales, dado que está dirigido a todos los funcionarios, desde la alta dirección hasta los operarios de base (Ej:

Más detalles

Producción de Leche Inocuidad y calidad de leche y productos lácteos agosto 2014. Control de Calidad: Herramientas Estadísticas

Producción de Leche Inocuidad y calidad de leche y productos lácteos agosto 2014. Control de Calidad: Herramientas Estadísticas FACULTAD DE VETERINARIA MAESTRÍA EN PRODUCCIÓN ANIMAL Producción de Leche Inocuidad y calidad de leche y productos lácteos agosto 2014 Control de Calidad: Herramientas Estadísticas José Piaggio CONTENIDOS

Más detalles

CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS. ii. PRESENCIA DE CAUSAS ASIGNABLES iii. GRÁFICO DE MEDIAS Y RANGOS

CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS. ii. PRESENCIA DE CAUSAS ASIGNABLES iii. GRÁFICO DE MEDIAS Y RANGOS CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS INDICE 1. INTRODUCCIÓN 2. GRÁFICOS DE CONTROL POR VARIABLE (a) INTRODUCCIÓN i. TOLERANCIAEINDICEDECAPACIDAD ii. PRESENCIA DE CAUSAS ASIGNABLES iii. GRÁFICO DE MEDIAS Y RANGOS

Más detalles

CARTAS DE CONTROL: SU EFECTIVIDAD PARA DETECTAR CAMBIOS

CARTAS DE CONTROL: SU EFECTIVIDAD PARA DETECTAR CAMBIOS CARTAS DE CONTROL: SU EFECTIVIDAD PARA DETECTAR CAMBIOS MEDIANTE UN ENFOQUE POR CADENAS DE MARKOV ABSORBENTES Lidia Toscana - Nélida Moretto - Fernanda Villarreal Universidad Nacional del Sur, ltoscana@criba.edu.ar

Más detalles

Técnicas para Mejorar la Calidad del Proceso y el Producto en las Industrias de Productos Madera: Una introducción al Control Estadístico del Proceso

Técnicas para Mejorar la Calidad del Proceso y el Producto en las Industrias de Productos Madera: Una introducción al Control Estadístico del Proceso Técnicas para Mejorar la Calidad del Proceso y el Producto en las Industrias de Productos Madera: Una introducción al Control Estadístico del Proceso Scott Leavengood Oregon State University Extension

Más detalles

Clase 8: Distribuciones Muestrales

Clase 8: Distribuciones Muestrales Clase 8: Distribuciones Muestrales Distribución Muestral La inferencia estadística trata básicamente con generalizaciones y predicciones. Por ejemplo, podemos afirmar, con base a opiniones de varias personas

Más detalles

REPASO CONCEPTOS BÁSICOS DE ESTADÍSTICA. DISTRIBUCIÓN NORMAL.

REPASO CONCEPTOS BÁSICOS DE ESTADÍSTICA. DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO COCEPTOS BÁSICOS DE ESTADÍSTICA. DISTRIBUCIÓ ORMAL. Éste es un breve repaso de conceptos básicos de estadística que se han visto en cursos anteriores y que son imprescindibles antes de acometer

Más detalles

TEMAS: Pruebas de Hipótesis SPC (Statistical Process Control)

TEMAS: Pruebas de Hipótesis SPC (Statistical Process Control) Universidad Autónoma del Noreste Maestría en Administración y Liderazgo Facilitador: MAE. Juan Alejandro Garza Rdz TEMAS: Pruebas de Hipótesis SPC (Statistical Process Control) Prueba de hipótesis??? Y

Más detalles

GRAFICOS DE CONTROL DATOS TIPO VARIABLES

GRAFICOS DE CONTROL DATOS TIPO VARIABLES GRAFICOS DE CONTROL DATOS TIPO VARIABLES PROCESO Maquinaria Métodos Materias Primas Proceso Producto Mano de Obra Condiciones Ambientales VARIACIÓN Fundamentalmente, las cinco fuentes más importantes de

Más detalles

Gestión y Control de Calidad. Ingeniería Técnica de Telecomunicaciones Tema 3 Gestión de la calidad: concepto y aportaciones clásicas

Gestión y Control de Calidad. Ingeniería Técnica de Telecomunicaciones Tema 3 Gestión de la calidad: concepto y aportaciones clásicas Tema 3 Gestión de la calidad: concepto y aportaciones clásicas 3.1.- Porqué es importante gestionar la calidad? Calidad, productividad y competitividad 3.2.- Concepto de gestión de la calidad 3.3.- Control

Más detalles

TEMA 9: Desarrollo de la metodología de Taguchi

TEMA 9: Desarrollo de la metodología de Taguchi TEMA 9: Desarrollo de la metodología de Taguchi 1 La filosofía de la calidad de Taguchi 2 Control de calidad Off Line y On Line Calidad Off Line Calidad On Line 3 Función de pérdida 4 Razones señal-ruido

Más detalles

GRÁFICAS DE CONTROL PARA VARIABLES

GRÁFICAS DE CONTROL PARA VARIABLES GRÁFICAS DE CONTROL PARA VARIABLES 155 CAPÍTULO 2 GRÁFICAS DE CONTROL PARA VARIABLES 156 GRÁFICAS DE CONTROL PARA VARIABLES 2.1 Conceptos generales y principios del Control Estadístico del Proceso (CEP)

Más detalles

Contenido: CARTAS DE CONTROL. Cartas de control C Cartas de control U Cartas de control P Cartas de control NP DIAGRAMA DE PARETTO HISTOGRAMAS

Contenido: CARTAS DE CONTROL. Cartas de control C Cartas de control U Cartas de control P Cartas de control NP DIAGRAMA DE PARETTO HISTOGRAMAS Contenido: CARTAS DE CONTROL Cartas de control C Cartas de control U Cartas de control P Cartas de control NP DIAGRAMA DE PARETTO HISTOGRAMAS TEST DE MEDIANAS CEL: 72488950 1 Antes de querer utilizar cualquier

Más detalles

DISTRIBUCIÓN NORMAL CON EXCEL Y WINSTATS

DISTRIBUCIÓN NORMAL CON EXCEL Y WINSTATS DISTRIBUCIÓN NORMAL CON EXCEL Y WINSTATS 1) Reseña histórica Abrahan De Moivre (1733) fue el primero en obtener la ecuación matemática de la curva normal. Kart Friedrich Gauss y Márquez De Laplece (principios

Más detalles

STATISTICAL PROCESS CONTROL: MANUAL REFERENCIA QS 9000

STATISTICAL PROCESS CONTROL: MANUAL REFERENCIA QS 9000 STATISTICAL PROCESS CONTROL: MANUAL REFERENCIA QS 9000 SECCIÓN 2: SISTEMA DE CONTROL 1.- Proceso: Se entiende por proceso, la combinación de suministradores, productores, personas, equipos, imputs de materiales,

Más detalles

Capítulo 7: Distribuciones muestrales

Capítulo 7: Distribuciones muestrales Capítulo 7: Distribuciones muestrales Recordemos: Parámetro es una medida de resumen numérica que se calcularía usando todas las unidades de la población. Es un número fijo. Generalmente no lo conocemos.

Más detalles

HERRAMIENTAS DE APOYO PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE LA GESTIÓN POR PROCESOS EN EL MARCO DE LA POLÍTICA NACIONAL DE MODERNIZACIÓN DE LA GESTIÓN PÚBLICA

HERRAMIENTAS DE APOYO PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE LA GESTIÓN POR PROCESOS EN EL MARCO DE LA POLÍTICA NACIONAL DE MODERNIZACIÓN DE LA GESTIÓN PÚBLICA HERRAMIENTAS DE APOYO PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE LA GESTIÓN POR PROCESOS EN EL MARCO DE LA POLÍTICA NACIONAL DE MODERNIZACIÓN DE LA GESTIÓN PÚBLICA Documento elaborado por la de la Presidencia del Consejo

Más detalles

[Guía del Participante]

[Guía del Participante] HERRAMIENTAS DE LA CALIDAD TOTAL [Guía del Participante] Unidad 1 Técnico Nivel Operativo Guía del Participante PRIMERA EDICIÓN Mayo 2014 Todos los derechos reservados. Esta publicación no puede ser reproducida

Más detalles

HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS BÁSICAS EN EL CONTROL Y MEJORA DE LA CALIDAD. UNA APLICACIÓN EN LA INDUSTRIA AGROALIMENTARIA

HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS BÁSICAS EN EL CONTROL Y MEJORA DE LA CALIDAD. UNA APLICACIÓN EN LA INDUSTRIA AGROALIMENTARIA HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS BÁSICAS EN EL CONTROL Y MEJORA DE LA CALIDAD. UNA APLICACIÓN EN LA INDUSTRIA AGROALIMENTARIA María del Carmen Huerga Castro - ddechc@unileon.es Julio Ignacio Abad González - ddejag@unileon.es

Más detalles

MANUAL DE ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD

MANUAL DE ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD PÁGINA: 1 de 12 1 Objetivos: Dar a conocer los controles que se realizarán a los procedimientos de ensayos analíticos con el fin de obtener resultados de precisión y sesgo conocidos, de tal forma que sean

Más detalles

GRÁFICOS DE CONTROL DE SHEWHART

GRÁFICOS DE CONTROL DE SHEWHART GRÁFICOS DE CONTROL DE SHEWHART Jordi Riu Grupo de Quimiometría, Cualimetría y Nanosensores Universitat Rovira i Virgili Campus Sescelades C/ Marcel lí Domingo s/n 43007-Tarragona Introducción Uno de los

Más detalles

Calidad en el Montaje y Proceso

Calidad en el Montaje y Proceso IES Rey Pelayo Programación 2014-15 Calidad en el Montaje y Proceso Instalación y Mantenimiento Electromecánico y Conducción de Líneas Formación Profesional de Grado Medio Índice Índice... 1 Introducción...

Más detalles

Herramientas de la Calidad Total

Herramientas de la Calidad Total Manual del Participante Herramientas de la Calidad Total TECNICO NIVEL OPERATIVO SEN@TI VIRTUAL HERRAMIENTAS DE LA CALIDAD TOTAL MANUAL DEL PARTICIPANTE TERCERA EDICIÓN JULIO 2015 Todos los derechos reservados.

Más detalles

CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS. Dr. Josué Álvarez Borrego

CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS. Dr. Josué Álvarez Borrego CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS Dr. Josué Álvarez Borrego 1 Introducción El control estadístico de procesos tuvo su inicio en los años 20's con el Dr. Shewhart, pero no fue hasta la Segunda Guerra Mundial

Más detalles

Suplemento Control estadístico stico de procesos

Suplemento Control estadístico stico de procesos Suplemento Control estadístico stico de procesos Contenido Control estadístico de procesos (CEP) Gráficos de control para variables El teorema central del límite Fijación de límites del gráfico de medias

Más detalles

Control Estadístico de Procesos Parte 1. María Guadalupe Russell Noriega. Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas Universidad Autónoma de Sinaloa.

Control Estadístico de Procesos Parte 1. María Guadalupe Russell Noriega. Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas Universidad Autónoma de Sinaloa. Control Estadístico de Procesos Parte María Guadalupe Russell Noriega. Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas Universidad Autónoma de Sinaloa. V Verano de Probabilidad y Estadística, CIMAT. Del al 6 de

Más detalles

MÓDULO V EVALUANDO EL RIESGO: ANÁLISIS DE MODO FALLA Y SUS EFECTOS

MÓDULO V EVALUANDO EL RIESGO: ANÁLISIS DE MODO FALLA Y SUS EFECTOS MÓDULO V EVALUANDO EL RIESGO: ANÁLISIS DE MODO FALLA Y SUS EFECTOS ÍNDICE OBJETIVOS 3 DEFINICIÓN FMEA... 3 HISTORIA 4 ROL DEL PROCESO.. 4 PROPÓSITO DEL FMEA DE PROCESOS 4 FMEA: ENTRADAS Y SALIDAS.. 5 ANÁLISIS

Más detalles

Innovación de las Industrias Textiles

Innovación de las Industrias Textiles Master Universitario en Innovación de las Industrias Textiles Módulo Caracterización del mercado y de la empresa Asignatura Análisis del mercado y Canales de distribución Sesión Gestión de stocks Juan

Más detalles

Práctica 6 Control estadístico de la calidad

Práctica 6 Control estadístico de la calidad Práctica 6 Control estadístico de la calidad Contenido 1 Introducción y objetivos 1 2 Datos para las cartas de control 2 3 Control de fabricación por variables: cartas X y cartas R 4 4 Control de fabricación

Más detalles

METODOLOGÍA SEIS SIGMA A TRAVÉS DE EXCEL

METODOLOGÍA SEIS SIGMA A TRAVÉS DE EXCEL METODOLOGÍA SEIS SIGMA A TRAVÉS DE EXCEL María Pérez Marqués Metodología Seis Sigma a través de Excel María Pérez Marqués ISBN: 978-84-937769-7-8 EAN: 9788493776978 Copyright 2010 RC Libros RC Libros es

Más detalles

Validación de Métodos

Validación de Métodos Validación de Métodos Francisco Rojo Callejas Validación de Métodos Definiciones Parámetros básicos Requisitos Validación de Métodos El proceso de definir las condiciones analíticas y confirmar que el

Más detalles

Precio del alquiler de pisos durante una serie de meses. Evolución del índice del precio del trigo con mediciones anuales.

Precio del alquiler de pisos durante una serie de meses. Evolución del índice del precio del trigo con mediciones anuales. Series Temporales Introducción Una serie temporal se define como una colección de observaciones de una variable recogidas secuencialmente en el tiempo. Estas observaciones se suelen recoger en instantes

Más detalles

Curso de Estadística no-paramétrica

Curso de Estadística no-paramétrica Curso de Estadística no-paramétrica Sesión 1: Introducción Inferencia no Paramétrica David Conesa Grup d Estadística espacial i Temporal Departament d Estadística en Epidemiologia i Medi Ambient i Investigació

Más detalles

UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID

UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID TIEMPO: INSTRUCCIONES GENERALES Y VALORACIÓN Una hora y treinta minutos. INSTRUCCIONES: El examen presenta dos opciones A y B; el alumno deberá elegir una de ellas y contestar razonadamente a los cuatro

Más detalles

PLATAFORMA GESTIÓN INTEGRAL DE PRODUCCIÓN GESTIÓN DE OPERACIONES

PLATAFORMA GESTIÓN INTEGRAL DE PRODUCCIÓN GESTIÓN DE OPERACIONES PLATAFORMA GESTIÓN INTEGRAL DE PRODUCCIÓN GESTIÓN DE OPERACIONES CONTROL DE CALIDAD CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESO Avanzar hacia la excelencia operacional es clave para la mejora de la competitividad de

Más detalles

Manual de SPC (Statistical Process Control) Índice: SPC, Qué es? Herramientas estadísticas STATISTICAL PROCESS CONTROL. 1. Que es SPC?

Manual de SPC (Statistical Process Control) Índice: SPC, Qué es? Herramientas estadísticas STATISTICAL PROCESS CONTROL. 1. Que es SPC? Manual de SPC (Statistical Process Control) Índice: SPC, Qué es? Herramientas estadísticas STATISTICAL PROCESS CONTROL 1. Que es SPC? SPC (Statistical Process Control) por sus cifras en ingles, es la aplicación

Más detalles

Cálculo de probabilidades

Cálculo de probabilidades Cálculo de probabilidades 1. Sean A y B dos sucesos de un espacio muestral, con probabilidades P(A)=0.3, P(B)=0.7. Indica si son verdaderas o falsas las siguientes afirmaciones: a) Los sucesos A y B son

Más detalles

Gestión de Calidad de laboratorio clínico

Gestión de Calidad de laboratorio clínico Gestión de Calidad de laboratorio clínico T.M. Luis Valenzuela Andrade Magíster en Aseguramiento de calidad en Laboratorio Clínicos, UNAB 2007 Product Manager Sistemas de Gestión de calidad Tecnigen Sistemas

Más detalles

Introducción al Diseño de Experimentos

Introducción al Diseño de Experimentos Introducción al Diseño de Experimentos Introducción Los modelos de diseño de experimentos son modelos estadísticos clásicos cuyo objetivo es averiguar si unos determinados factores influyen en una variable

Más detalles

CURSO HERRAMIENTAS ESTADISTICAS PARA IMPLEMENTACION DE SIX SIGMA EN EMPRESAS DE PRODUCCION, LOGISTICA Y SERVICIOS

CURSO HERRAMIENTAS ESTADISTICAS PARA IMPLEMENTACION DE SIX SIGMA EN EMPRESAS DE PRODUCCION, LOGISTICA Y SERVICIOS CURSO HERRAMIENTAS ESTADISTICAS PARA IMPLEMENTACION DE SIX SIGMA EN EMPRESAS DE PRODUCCION, LOGISTICA Y SERVICIOS Cnel. R.L. Falcón 1435 C1406GNC 35 Buenos Aires, Argentina Tel.: 054-15-4492-6252 Fax:

Más detalles

MEDICIONES ELECTRICAS I

MEDICIONES ELECTRICAS I Año:... Alumno:... Comisión:... MEDICIONES ELECTRICAS I Trabajo Práctico N 1 Tema: INSTRUMENTOS. ERRORES. CONTRASTE DE AMPERÍMETRO Y VOLTÍMETRO. Conceptos Fundamentales: Las indicaciones de los instrumentos

Más detalles

CENTRO DE INGENIERIA DE LA CALIDAD CALI COLOMBIA www.cicalidad.com info@cicalidad.com

CENTRO DE INGENIERIA DE LA CALIDAD CALI COLOMBIA www.cicalidad.com info@cicalidad.com CENTRO DE INGENIERIA DE LA CALIDAD CALI COLOMBIA www.cicalidad.com info@cicalidad.com Control Estadístico de Procesos - (Statistical Process Control) El objetivo del Control estadístico de procesos es

Más detalles

Garantía de calidad. Suma total de actividades organizadas con el objetode garantizar que los medicamentos poseen la calidad requerida para su uso.

Garantía de calidad. Suma total de actividades organizadas con el objetode garantizar que los medicamentos poseen la calidad requerida para su uso. Garantía de calidad Calidad:conjunto de atributos o cualidades que constituyen la manera de ser de una cosa. Atributos básicos para definir la calidad de un producto farmacéutico: Identidad Pureza Potencia

Más detalles

UNIVERSIDADES PÚBLICAS DE LA COMUNIDAD DE MADRID PRUEBA DE ACCESO A LAS ENSEÑANZAS UNIVERSITARIAS OFICIALES DE GRADO Curso 2012-2013

UNIVERSIDADES PÚBLICAS DE LA COMUNIDAD DE MADRID PRUEBA DE ACCESO A LAS ENSEÑANZAS UNIVERSITARIAS OFICIALES DE GRADO Curso 2012-2013 UNIVERSIDADES PÚBLICAS DE LA COMUNIDAD DE MADRID PRUEBA DE ACCESO A LAS ENSEÑANZAS UNIVERSITARIAS OFICIALES DE GRADO Curso 2012-2013 MATERIA: MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II INSTRUCCIONES

Más detalles

Programa Oficial de Asignatura. Ficha Técnica. Presentación. Competencias y/o resultados del aprendizaje. Contenidos Didácticos

Programa Oficial de Asignatura. Ficha Técnica. Presentación. Competencias y/o resultados del aprendizaje. Contenidos Didácticos Ficha Técnica Titulación: Grado en Ingeniería de Organización Industrial Plan BOE: BOE número 75 de 28 de marzo de 2012 Asignatura: Módulo: Administración de Empresas y Economía Curso: 2º Créditos ECTS:

Más detalles

MATEMÁTICAS CCSS II Sobrantes 2010 (Modelo 1) SELECTIVIDAD ANDALUCÍA

MATEMÁTICAS CCSS II Sobrantes 2010 (Modelo 1) SELECTIVIDAD ANDALUCÍA IES Fco Ayala de Granada Sobrantes 00 (Modelo ) Soluciones Germán-Jesús Rubio Luna MATEMÁTICAS CCSS II Sobrantes 00 (Modelo ) SELECTIVIDAD ANDALUCÍA OPCIÓN A EJERCICIO Sea el recinto del plano definido

Más detalles

Aplicaciones de la Probabilidad en la Industria

Aplicaciones de la Probabilidad en la Industria Aplicaciones de la Probabilidad en la Industria Dr. Enrique Villa Diharce CIMAT, Guanajuato, México Verano de probabilidad y estadística CIMAT Guanajuato,Gto. Julio 2010 Contenido: 1.- Introducción Introducción

Más detalles

Control Estadístico de Procesos (SPC).

Control Estadístico de Procesos (SPC). Control Estadístico de Procesos (SPC). - Sesión 4ª de 4 - JAIME RAMONET FERNÁNDEZ Ingeniero Industrial Superior. PMP (PMI ). Formador y Consultor. Actitud requerida para recibir formación... y obtener

Más detalles

PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.E.

PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.E. PRUEBAS DE ACCESO A LA UNIVERSIDAD L.O.E. CURSO 2013-2014 CONVOCATORIA: MATERIA: MATEMATICAS APLICADAS A LAS CC. SS. - Cada alumno debe elegir sólo una de las pruebas (A o B). - Cada una de las preguntas

Más detalles

PROCEDIMIENTO DE CALIBRACIÓN DE BALANZAS

PROCEDIMIENTO DE CALIBRACIÓN DE BALANZAS 1. PROBLEMA Asegurar que las mediciones de masa, realizadas en una balanza, son confiables, repetibles, reproducibles y comparables. 2. OBJETIVO Establecer un procedimiento que permita al profesor de Metrología

Más detalles

Estudio comparativo de los currículos de probabilidad y estadística español y americano

Estudio comparativo de los currículos de probabilidad y estadística español y americano Estudio comparativo de los currículos de probabilidad y estadística español y americano Jaldo Ruiz, Pilar Universidad de Granada Resumen Adquiere las mismas capacidades en Probabilidad y Estadística un

Más detalles

6. Sea X una v.a. con distribución N(0,1). Calcular p(x=0)

6. Sea X una v.a. con distribución N(0,1). Calcular p(x=0) 1. La rueda de una ruleta se divide en 25 sectores de igual área que se enumeran del 1 al 25. Encuentra una fórmula para la distribución de probabilidades de la v.a. X que representa el número obtenido

Más detalles

DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL

DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD DE VARIABLE DISCRETA. LA BINOMIAL Página 4 REFLEXIONA Y RESUELVE Recorrido de un perdigón Dibuja los recorridos correspondientes a: C + C C, + C + C, + C C C, + + + +, C+CC

Más detalles

Parámetros y estadísticos

Parámetros y estadísticos Parámetros y estadísticos «Parámetro»: Es una cantidad numérica calculada sobre una población y resume los valores que esta toma en algún atributo Intenta resumir toda la información que hay en la población

Más detalles

Análisis de vibraciones e interpretación de datos

Análisis de vibraciones e interpretación de datos Análisis de vibraciones e interpretación de datos Jesús A. Royo Gloria Rabanaque Fernando Torres DIDYF Universidad de Zaragoza El análisis de vibraciones, la termografía, el análisis de lubricantes, entre

Más detalles

Problemas. Intervalos de Confianza y Contrastes de Hipótesis

Problemas. Intervalos de Confianza y Contrastes de Hipótesis Problemas. Intervalos de Confianza y Contrastes de Hipótesis Ejemplos resueltos y propuestos Intervalos de Confianza Variable Nomal en la población Se selecciona una muestra de tamaño n de una población

Más detalles

Validación de métodos de ensayo

Validación de métodos de ensayo Validación de métodos de ensayo Validación verificación de que los requisitos especificados son adecuados para un uso determinado Ejemplo: Un procedimiento de medición ordinariamente usado para la medición

Más detalles

Práctica 3. Distribuciones de probabilidad

Práctica 3. Distribuciones de probabilidad Práctica 3. Distribuciones de probabilidad Estadística Facultad de Física Objetivos Distribuciones Representaciones gráficas Ejercicios Aplicaciones 1 Introducción En esta práctica utilizaremos una herramienta

Más detalles

7 HERRAMIENTAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD

7 HERRAMIENTAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD Agencia de Cooperación Internacional del Japón Universidad de Santiago de Chile Facultad de Ingeniería Departamento de Ingeniería Industrial 7 HERRAMIENTAS PARA EL CONTROL DE LA CALIDAD Elaboración: Kiyohiro

Más detalles

Control interno de los métodos de análisis

Control interno de los métodos de análisis Aseguramiento de la Calidad Control interno de los métodos de análisis Universidad Nacional Sede Medellín Facultad de Ciencias Escuela de Geociencias Orlando Ruiz Villadiego, Químico MSc. Coordinador Laboratorio

Más detalles

www.fundibeq.org Además, se recomienda su uso como herramienta de trabajo dentro de las actividades habituales de gestión.

www.fundibeq.org Además, se recomienda su uso como herramienta de trabajo dentro de las actividades habituales de gestión. HISTOGRAMAS 1.- INTRODUCCIÓN Este documento sirve de guía para la construcción de Histogramas y permite profundizar, más allá de su propia significación matemática, en el análisis del funcionamiento y

Más detalles

Clase 5: Variables Aleatorias y Distribuciones de Probabilidad

Clase 5: Variables Aleatorias y Distribuciones de Probabilidad Clase 5: Variables Aleatorias y Distribuciones de Probabilidad Variables Aleatorias Una variable aleatoria es una función que asocia un número real con cada elemento del EM. Ejemplo 1: El EM que da una

Más detalles