INSTITUTO POLITECNICO NACIONAL

ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERIA QUIMICA E INDUSTRIAS EXTRACTIVAS

DEPARTAMENTO DE INGENIERIA QUIMICA INDUSTRIAL

ADMINISTRACIN DE SISTEMAS PRODUCTIVOS

PROF: ARRIETA CORTES RICARDO

GRUPO: 5IV03

INTEGRANTES: CASTILLO MORENO JOSUE NORBERTOHERNANDEZ BARRON YAMILITH LIZBEHTPIA MARTINEZ ESTRELLA RUBIQUIROZ RODRIGUEZ MIGUEL ANGELGUZMAN REYNA GESELLE ALEJANDRA

15/MAYO/ 2014

Diagrama de Pareto Se utiliza para identificar problemas o causas principales:

Ejercicio: Se tienen los defectos siguientes:A. Emulsin20B. Grasa65C. Derrame80D. Tapa barrida30E. Mal impresa18Construir un diagrama de Pareto y su lnea acumulativa

Se puede utilizar la siguiente tabla:Tipo de defectoDescripcin del defectoFrecuencia

AEmulsin20

BGrasa 65

CDerrame80

DTapa barrida30

EMal impresa18

Tipo de defectofrecuencia%Acumulado

C8038%

B6568%

D3082%

A2092%

E18100%

Conclusiones:Este diagrama permite asignar un orden de prioridades, de esta forma determinamos que el derrame es un defecto que se da con mayor frecuencia siendo este el primero que debe solucionarse. Hay que tener en cuenta que tanto la distribucin de los efectos como sus posibles causas no es un proceso lineal sino que el 20% de las causas totales hace que sean originados el 80% de los efectos.

Diagrama de Dispersin Se utiliza para analizar la correlacin entre dos variables, se puede encontrar: Correlacin positiva o negativa, fuerte o dbil o sin correlacin.

Ejercicio: Hacer un diagrama de dispersin con los datos siguientes:

TiempoEspesor

423

212

836

628

1046

525

732

15

Conclusiones: Dentro del grfico se muestra la relacin entre una caracterstica y un factor en este caso el tiempo observndose una correlacion positiva

Histogramas Se utilizan para ver la distribucin de frecuencia de una tabla de datos.

Ejercicio: Realizar un histograma con los datos siguientes:2.4117.8733.5138.6545.7049.3655.0862.5370.3781.21

3.3418.0333.7639.0245.9149.9555.2362.7871.0582.37

4.0418.6934.5839.6446.5050.0255.5662.9871.1482.79

4.4619.9435.5840.4147.0950.1055.8763.0372.4683.31

8.4620.2035.9340.5847.2150.1056.0464.1272.7785.83

9.1520.3136.0840.6447.5650.7256.2964.2974.0388.67

11.5924.1936.1443.6147.9351.4058.1865.4474.1089.28

12.7328.7536.8044.0648.0251.4159.0366.1876.2689.58

13.1830.3636.9244.5248.3151.7759.3766.5676.6994.07

15.4730.6337.2345.0148.5552.4359.6167.4577.9194.47

Conclusiones: ste histograma nos muestra una campana Gaussiana claramento slo existiendo un punto que se nos desvia esto ocurre en el intervalo de 20.01-30 y que el dato de mayor frecuencia se encuentra justo en medio de los datos dados mostrndonos as la frecuencia con la que cuyos valores caen dentro del rango que determinamos.

Las cartas de control Sirven para monitorear el proceso, prevenir defectivos y facilitar la mejora. Hay dos tipos de cartas de control: por atributos (juzga productos como buenos o malos) y por variables (variables como, temperaturas).

Ejercicio: La longitud de un tramo de tubo se registra para cada producto. Realice la grfica de control individual.

Clculo de la media:

Moda =12.16Clculo del recorrido: R = (xmxima - xmnima)=12.21-11.72=0.49LCS = X + A2 R =12.025333+0.577*0.49=12.308

LCI = X - A2 R =12.025333-0.577*0.49=11.7426 El valor A2 se obtiene de la tabla de constantes.

Conclusiones: Como se puede observar grficamente para los parmetros establecidos y los datos dados no hay algn punto que se encuentre por arriba del limite de control superior. Sin embargo en el punto 4 esta por debajo de del limite de control inferior no cumpliendo as con lo establecido

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