STATGRAPHICS genera tres tipos de planes de muestreo de aceptación:

Documentos relacionados
STATGRAPHICS genera tres tipos de planes de muestreo de aceptación:

MUESTREO PARA ACEPTACION

Taller sobre Pruebas Estadísticas de Hipótesis

Muestreo Secuencial. El muestreo secuencial, al igual que el múltiple, es una extensión del muestreo doble.

Muestreo de aceptación para atributos. El muestreo es una herramienta de auditoría para conocer el estado de cada lote.

Método Analítico (Estudio del Calibrador Atributos)

Determinación del tamaño de muestra (para una sola muestra)

Muestreo de aceptación

Este procedimiento prueba hipótesis acerca de cualquiera de los siguientes parámetros:

Selección Diseño de Cribado

Gráfico de Control de Aceptación

Método de Análisis del Riesgo (Estudio del Calibrador Atributos)

Muestreo de aceptación. Diplomado en gestión de la calidad Ing. J. Gpe. Octavio Cabrera Lazarini

Método del Rango (Estudio del Calibrador Variables)

Objetivos. Epígrafes 8-1. Francisco José García Álvarez

EJEMPLO DE CLASE CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD

Histogramas. Ejemplo StatFolio: histogram.sgp

Unidad 7: Muestreo de aceptación

Procedimientos de muestreo para la inspección por variables. única y un nivel de calidad aceptable (NCA) único

Gráfico de Control T-Cuadrada Multivariada

Análisis de Capacidad Multivariada

Gráficos X-Bar y S. StatFolio de Muestra: xbarschart.sgp

Análisis de Capabilidad (Porcentaje Defectuoso)

La inspección consiste en la evaluación de la calidad de alguna característica o parámetro en relación con las especificaciones.

CALIDAD Página: 1 JOSÉ MANUEL DOMENECH ROLDÁN PROFESOR DE ENSEÑANZA SECUNDARIA

CARACTERÍSTICAS DE CALIDAD LIMITES DE ESPECIFICACIÓN gr gr gr

Gráfico de Medias Móviles (MA)

Soluciones a los ejercicios propuestos del Tema 8

Estadísticas Pueden ser

TEMA 3: Inspección Estadística por Variables

Diseño Gráficos de Control

IND-LAB-CAL INSPECCIÓN POR VARIABLES

INSPECCIÓN DE LA RECEPCIÓN DE LA MATERIA PRIMA

Intervalos de Confianza

Los datos para el estudio consisten de m muestras de una población detallando: = número de elementos no aceptables en la muestra j

Método del Rango y Promedio (Estudio del Calibrador - Variables)

Determinación del tamaño de una muestra (para dos o más muestras)

PLANES DE MUESTREO DE ACEPTACIÓN

TEMA 2: Inspección estadística por atributos

VARIABILIDAD EN LOS SISTEMAS DE PAVIMENTOS

Análisis de Componentes de la Varianza

Capítulo 7. Control de Recepción. 7.1 Introducción

Pronósticos Automáticos

Gráfico de Probabilidad Normal

Gráficos EWMA. Ejemplo StatFolio: ewmachart.sgp

EL CÁLCULO DE LA MUESTRA SE BASA EN EL DISEÑO DE ESTUDIO, MEDIANTE CARACTERÍSTICAS QUE SE CONOCEN EN LA POBLACIÓN

Nombre de la asignatura: PLANIFICACIÓN Y CONTROL DE SISTEMAS DE CALIDAD. Horas teoría-horas prácticas-horas trabajo adicional-horas totales-créditos:

4. Modelos Multivariantes

Diseño de Experimentos Diseños de un Solo Factor Categórico

Control de recepción. Capítulo Introducción. 2. Curva característica. 3. Plan de muestreo simple. 4. Plan de muestreo doble

Universidad Rafael Belloso Chacín (URBE) Cátedra: Fundamentos de Estadística y Simulación Básica Semestre Profesor: Jaime Soto

a) Ac1 > Ac2 > Ac3 b) n1 > n2 > n3

Unidad 5 Control Estadístico de la Calidad. Administración de Operaciones III

Suplemento Control estadístico stico de procesos

Objetivos. Aprender a construir gráficos p y/o np. Aprender a construir gráficos c y u. Cuando usarlos. Epígrafes

Aprender a aplicar los distintos tipos de muestreos de aceptación continua.

Pruebas de hipótesis

Gráfico de Desgaste de Herramientas

Diseño de Experimentos Optimización de Múltiples Respuestas

Capítulo V. Implementación de plan de inspección

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL PERÚ

Grafico de Cajas y Bigotes

UNIVERSIDAD DEL VALLE DE MÉXICO PROGRAMA DE ESTUDIO DE LICENCIATURA PRAXIS MES XXI

Contrastes de hipótesis paramétricos

Definición Una hipótesis es una afirmación acerca de un parámetro.

Exactitud y Linearidad del Calibrador

Estadísticas por Filas

Transformaciones de Potencia

Análisis de la Capacidad o Aptitud de un proceso ( Capítulo 8 ) Control Estadístico de Calidad

Análisis Probit. StatFolio de Ejemplo: probit.sgp

Solución Examen Parcial IV Nombres: Apellidos: C.I.: Firma: Fecha: 22/06/2005

1. Límites normales de tolerancia: estos límites asumen que los datos son una muestra aleatoria de una distribución normal.

INFERENCIA ESTADÍSTICA MUESTRAL TEMA 3: PRUEBAS DE HIPÓTESIS

Gráfico ARIMA. Ejemplo StatFolio: ARIMA charts.sgp

UNIVERSIDAD DE CHILE FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL CONTROL #3

Estadísticas Industriales

Juan José Hernández Ocaña

MODELOS DE SIMULACIÓN ESTADÍSTICOS CLASE 4: DISTRIBUCIÓN t, CHI-CUADRADA y EXPONENCIAL PROFESOR: OSCAR SAAVEDRA ANDRÉS DURANGO.

ESTIMACIÓN Y PRUEBA DE HIPÓTESIS INTERVALOS DE CONFIANZA

ESPECIFICACIÓN TÉCNICA PARA TRANSFORMADORES DE CORRIENTE DE MEDIA TENSIÓN

Mantenimiento Eléctrico

INDICE Capítulo I: Conceptos Básicos Capitulo II: Estadística Descriptiva del Proceso

Nombre de la asignatura: Estadística y Control de Calidad. Carrera: Ingeniería Mecatrónica. Clave de la asignatura: MCM-0205

NORMA ISO Introducción

PROYECTO DE CARRERA: INGENIERÍA INDUSTRIAL ASIGNATURA: ESTADÍSTICAS II GUÍA DE EJERCICIOS N 2

INSTITUTO ECUATORIANO DE NORMALIZACIÓN

Pruebas de Hipótesis. Diseño Estadístico y Herramientas para la Calidad. Pruebas de Hipótesis. Hipótesis

Teoría de la decisión Estadística

UN TAMAÑO DE MUESTRA PRELIMINAR EN LA ESTIMACION DE LA MEDIA, EN POBLACIONES CON DISTRIBUCIONES UNIFORMES Y TRIANGULARES

Diseño de Experimentos Diseños Factoriales Multinivel

INDICE Parte Uno. Administración de la Calidad en los Negocios 1. La Calidad de los Productos y Servicios y el Control Total de la Calidad

INFERENCIA ESTADISTICA

ESPECIFICACIÓN TÉCNICA PARA TRANSFORMADORES DE POTENCIAL DE MEDIA TENSIÓN

Es una proposición o supuesto sobre los parámetros de una o más poblaciones

Ejemplos Resueltos Tema 4

ESPECIFICACIÓN TÉCNICA PARA COLLARÍN

Sistemas de Inventarios con Demanda Probabilística

Gráfico Múltiple de Caja y Bigotes

SOLUCIÓN EXAMEN IV Nombres: Apellidos: C.I.: Firma: Fecha: 19/11/2004

TEMA 5. MUESTREO PARA LA ACEPTACIÓN.

Transcripción:

Muestreo de Aceptación (Variables) Cuando los lotes contienen un número relativamente grande de artículos que requieren la inspección, los planes de muestreo de aceptación pueden proporcionar la protección razonable contra el envío o la recepción de una fracción inaceptable de artículos no conformes sin la inspección al 100% del lote. El procedimiento de Muestreo de Aceptación (Variables) genera los planes de muestreo de aceptación para las situaciones cuando los artículos pueden medirse y las mediciones son comparadas contra límites de especificación establecidos. En tales planes, una muestra de tamaño n se dibuja de un lote de N artículos y el lote es aceptado si el promedio de la muestra miente no mayor a k desviaciones estándar cercanas al limite de especificación. STATGRAPHICS genera tres tipos de planes de muestreo de aceptación: Planes OC - Planes que controlan los riesgos alfa y beta, es decir, la probabilidad de aceptar un lote malo y la probabilidad de rechazar un lote bueno. Para tal plan, "bueno" y "malo" debe estar bien definido. Planes AOQL - Son planes que reducen al mínimo el límite de calidad promedio a la salida, es decir, la fracción máxima de artículos no conformes aceptados en promedio. Tal plan requiere la inspección al 100% y la rectificación de todos los lotes rechazados. Planes LTPD Son los planes que reducen al mínimo la inspección total mientras que controlan el riesgo de rechazar un lote malo, donde "malo" debe estar nuevamente bien definido. Tal plan también requiere la inspección al 100% y la rectificación de todos los lotes rechazados. Ejemplo StatFolio: acceptvariables.sgp Datos del Ejemplo: Ninguno. Planes de Muestreo de Aceptación para Variables En un plan por variables, una muestra de n artículos es tomada de un lote de N, y cada artículo es medido. La media muestral x y la desviación estándar s son calculadas. El lote es aceptado o rechazado de acuerdo a las siguientes reglas: Si la media muestral x no miente acerca de una distancia critica kσ lo más cercano a un límite de especificación, el lote es aceptado. En otro caso, una de los dos acciones será tomada: 1. Si el lote es rectificable, entonces todos los artículos restantes en el lote son medidos. Cualquier artículo no conforme es reemplazado por uno conforme para una producción de N artículos conformes. 2. Si el lote no es rectificable, el lote es rechazado sin la inspección adicional y devuelta al productor. 2006 por StatPoint, Inc. Muestreo de Aceptación (Variables) - 1

En las discusiones siguientes, varios términos son importantes: 1. AQL = Nivel de Calidad Aceptable (acceptable quality level), definida como el nivel de calidad más pobre que el consumidor encuentra aceptable en promedio. 2. LTPD = Porcentaje de Tolerancia Defectuosa en el Lote (lot tolerance percent defective), definida como el nivel de calidad más pobre que el consumidor esta dispuesto a tolerar en cualquier lote. 3. OC (θ) = Curva Característica de Operación (operating characteristic), definida como la probabilidad que en un plan de muestreo pueda aceptarse un lote cuando el lote contiene una fracción θ de artículos no conformes. 4. AOQL = Límite de Calidad Promedio a la Salida (average outgoing quality limit), definida como el porcentaje máximo de artículos defectuosos aceptados por un plan de muestreo asumiendo que todos los lotes rechazados serán inspeccionados al 100% y todos los artículos no conformes en el lote serán reemplazados con artículos conformes. Entrada de Datos La caja de dialogo para la entrada de los datos define las características deseadas para el plan de muestreo. Acción Define el tipo de acción deseada: 2006 por StatPoint, Inc. Muestreo de Aceptación (Variables) - 2

1. Crear Plan OC - Crea un plan que controla la probabilidad de aceptar un lote con AQL y LTPD. Los lotes rechazados se envían de nuevo al productor sin una rectificación. 2. Crear Plan AOQL Crea un plan que minimiza el número total de unidades inspeccionadas en una fracción seleccionada de artículos no conformes mientras que asegura que el porcentaje máximo de los artículos no conformes aceptados no exceda de un valor especificado. Los lotes rechazados son sujetos a una inspección al 100% y se rectifican. 3. Crear Plan LTPD - Crea un plan que minimiza el número total de unidades inspeccionadas en una fracción seleccionada de artículos no conformes mientras que se controla la probabilidad de aceptar un lote en el LTPD. Los lotes rechazados se sujetan a una inspección al 100% y se rectifican. 4. Analizar Plan Existente Computa la curva característica de operación para un plan de muestreo especificado por el usuario. Niveles de Calidad Define el porcentaje defectuoso sobre lotes bueno y malo : 1. AQL El nivel de calidad más pobre que el consumidor encuentra aceptable en promedio. 2. LTPD El nivel de calidad más pobre que el consumidor está dispuesto a tolerar en cualquier lote. Tamaño de Lote El número de artículos N en el lote. Sigma del Proceso Si asumiendo que el valor de σ es conocido o podrá ser reemplazado por la estimación muestral de s. Propiedades Deseables Características deseables en el plan de muestreo, dependiendo sobre el tipo de plan seleccionado: Tipo de Plan Propiedad #1 Propiedad #2 Plan OC Riesgo del Productor Riesgo del Consumidor α - la probabilidad de β - la probabilidad de rechazar un lote con aceptar un lote con un un % defectuoso % defectuoso igual al igual al AQL. LTPD. Plan AOQL Porcentaje promedio El AOQL o % máximo defectuoso en el cuál de artículos no la inspección será conformes aceptados minimizado. después de una Plan LTPD Porcentaje promedio defectuoso en el cuál la inspección será minimizado. rectificación. Riesgo del Consumidor β - la probabilidad de aceptar un lote con un % defectuoso igual al LTPD. Plan Actual - Si Analizar Plan Existente fue seleccionado, definir el tamaño de muestra n y la distancia critica k del plan que se analizará. 2006 por StatPoint, Inc. Muestreo de Aceptación (Variables) - 3

Resumen del Análisis El resumen del análisis despliega el plan generado: Aceptación de la Muestra para Variables Tamaño del lote: 10000 Características deseadas Riesgo del productor (alfa): 5.0% Riesgo del comprador (beta): 10.0% Plan generado Tamaño de muestra (n) = 138 Distancia crítica (k) = 2.43545 Atributos del plan Nivel de calidad aceptable (AQL): 0.5% Riesgo del productor (alfa) = 4.95538% Porciento defectivo tolerable en lote (LTPD): 1.0% Riesgo del comprador (beta) = 9.99992% Límite de Calidad Promedio de Salida (AOQL) = 0.48748% en 0.567986% defectivo Inspección Total Promedio (ATI) = 626.7 unidades por lote en el AQL 1417.4 unidades por lote en el AOQL 9013.81 unidades por lote en el LTPD Hay diferentes secciones importantes en los resultados: Propiedades Deseables Resume las características del usuario-especificadas sobre las cuales se basa el plan. En el ejemplo anterior, el plan fue construido para tener un riesgo del productor de no más del 5% y riesgo del consumidor de no más del 10%. Plan Generado Muestra el plan de muestreo más pequeño que tienen las propiedades deseadas. En el ejemplo, n = 138 artículos deben ser muestreados de un lote de N = 10,000 y el lote es aceptado si la media muestral es menor a 2.43545 desviaciones estándar dentro de todos los limites de especificación. Plan Atributos Resultados exactos para el plan generado. Esto incluye: Riesgo del Productor en AQL Probabilidad de rechazar un lote bueno. Riesgo del Consumidor en LTPD Probabilidad de aceptar un lote malo. Límite de Calidad Promedio a la Salida Asumiendo que los lotes rechazados son inspeccionados al 100% y cualquier articulo no conforme será reemplazado por un articulo bueno, este es la fracción máxima de artículos no conformes que se aceptan. Inspección Total Promedio - Asumiendo que los lotes rechazados son inspeccionados al 100% y cualquier artículo no conforme será reemplazado por un artículo bueno, este es el porcentaje promedio de artículos en un lote que será inspeccionado. El plan generado en la salida de arriba será puesto en implementación como sigue: 2006 por StatPoint, Inc. Muestreo de Aceptación (Variables) - 4

1. Un muestral de n = 138 artículos serán tomados de cada lote de N = 10,000 artículos. 2. La media muestral x y desviación estándar s serán computadas. 3. Los valores Z se calcularán con: Z L = x LSL σ Z U USL x = (1) σ si la desviación estándar σ del proceso es conocida, o de: Z L = x LSL s Z U USL x = (2) s si la sigma del proceso es estimada de los datos. 4. Si ambos valores Z son mayores que k, el lote es aceptado. En caso contrario, se envía de nuevo al productor o es rectificado en las mediciones para cada artículo y reemplazando cualquier artículo no conforme con un artículo conforme. Un ejemplo típico es la manufactura de una botella que produce lotes de 10,000 botellas, cada una de las cuales tiene una especificación en la resistencia a la ruptura en 200 psi. De cada lote de N = 10,000 botellas, una muestral de n = 138 botellas será tomada y se calcularan las resistencia de cada una. Asumiendo que σ es conocida, el promedio muestral debe ser tal que: o x LSL Z L = 2.435 (3) σ x 200 + 2.435σ (4) Nota: Si σ es estimada sobre los datos más bien se asume que es conocida, el tamaño muestral requerido es mucho más grande n = 546, el cuál puede verificarse por la configuración de la sección Sigma del Proceso usando el campo Estimación Muestral sobre los datos de entrada en la caja de diálogos. Curva OC La Curva OC muestra la probabilidad de que un lote con un porcentaje de artículos no conformes igual al 100θ% será rechazado por el plan de muestreo actual: 2006 por StatPoint, Inc. Muestreo de Aceptación (Variables) - 5

1 Curva de Operación Característica (OC) n=138, k=2.43545 Prob. De aceptación 0.8 0.6 0.4 0.2 0 0 0.4 0.8 1.2 1.6 2 Porciento defectivo verdadero Para un plan OC como fue generado en el ejemplo actual, la Curva OC pasa a través de (1-α) en el AQL y β en el LPTD. Curva AOQ La Curva AOQ muestra la Calidad promedio a la salida de lotes con un porcentaje de artículos no conformes igual al 100θ% cuando están sujetos al plan de muestreo actual: 0.5 Curva de Calidad Promedio de SAlida (AOQ) n=138, k=2.43545 Porciento defectivo 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 0.4 0.8 1.2 1.6 2 Porciento defectivo verdadero Los picos de la curva están en AOQL. 2006 por StatPoint, Inc. Muestreo de Aceptación (Variables) - 6

Curva ATI La curva ATI muestra el número promedio de artículos inspeccionados para lotes con un porcentaje de artículos no conformes igual al 100θ% cuando están sujetos al plan de muestreo actual: (X 1000.0) 10 Curva de Inspección Total Promedio (ATI) n=138, k=2.43545 Unidades inspeccionadas 8 6 4 2 0 0 0.4 0.8 1.2 1.6 2 Porciento defectivo verdadero La Curva ATI asume que los lotes rechazados serán rectificados. Cálculos Probabilidad de Aceptación La probabilidad de aceptación de un lote contiene una fracción de artículos no conformes igual a θ esta se computa a partir de una distribución normal estándar de acuerdo a: ( n ) P(aceptaci ón θ ) = Φ Z θ (5) si la σ es conocida entonces Zθ P(aceptación θ ) = Φ (6) 2 1 k + n 2n si σ es estimada de los datos, donde Z θ es el valor de una distribución normal estándar que representa un área de θ sobre la cola superior de la curva. Riesgo del Productor α = P(rechazo AQL) = 1 - P(aceptación AQL) (7) 2006 por StatPoint, Inc. Muestreo de Aceptación (Variables) - 7

Riesgo del Consumidor β = P(aceptación LTPD) (8) Promedio de Calidad a la Salida N n AOQ ( θ ) = θp( aceptación θ ) (9) N Límite Promedio de Calidad a la Salida N n AOQL = max θp( aceptación θ ) θ N (10) Promedio Inspección Total ( 1 P( acceptación )( N n) ATI ( θ ) = n + θ ) (11) Referencia Montgomery, D. C. (2005). Introduction to Statistical Quality Control, 5 th edition. New York: John Wiley and Sons. 2006 por StatPoint, Inc. Muestreo de Aceptación (Variables) - 8