Taller final 2015-01-1.pdf

2
Taller Final Calidad 2015-01. Profesor: Ing. Nestor Caicedo Solano. Fecha de entrega: Día del final, en la hora del examen. Máximo 4 personas por grupo. 1. Se desea diseñar un plan de muestreo simple con los siguientes parámetros: p (Aceptación/ lote conforme)= 0,93; NAC= 0,04; p (Rechazo lote / no conforme) = 0,85; LTPD= 0,06. El resultado del plan será la determinación del tamaño muestral n y del número de aceptación c. Pruebe con los datos que sean necesarios de tal manera que puedan ser validados con las características del plan. 2. El total de fichas de otro color entre las fichas del color principal representa la fracción defectiva en el lote o sea Columna 1. Esto representa solo un punto en la curva característica de operación siguiente para n = 20. Para construir la curva OC completa se debe variar la fracción defectiva como sigue y graficar la probabilidad de aceptación. Nota: Si desea usar Excel, Insertar función (Fx); Estadísticas; seleccionar la función =distr.binom. Defina el valor de la fracción de defecto que desee entre el 0.5% y 10%. Fracción defectiva en el lote Pa-Probabilidad de aceptación c = 4 Pa-Probabilidad de aceptación c = 2 Pa-Probabilidad de aceptación c = 1 a. Por favor construya las curvas de operación características y decida cuales son los planes apropiados para un presupuesto por muestreo de $300.000, si cada muestra cuesta $ 16.800, teniendo en cuenta que se debe asegurar una probabilidad de aceptación de conformes del 92% y una probabilidad de rechazo de no conformes del 80%. b. Si se desea que los inspectores tengan una precisión del muestreo del 90%, sabiendo que n=120 y el total de conformes real es de 108 productos, a lo sumo, cuántas unidades definen el error alfa y beta de los inspectores?. 3. Construya una línea de producción que tenga 13 operaciones consecutivas de las cuales las estaciones pares tendrán el 0.5% de tasa de defecto y las impares tendrán el 0.8%. Suponga los costos necesarios para hacer el análisis cuantitativo del muestreo, es decir, inspección distribuida, final, no inspeccionar,etc, al tiempo calcule la probabilidad de encontrar en la línea el número de productos no conformes por hora, si se sabe que el promedio de defectos por hora de la línea es de 39 productos defectuosos de lo que pasa por cada estación está dado por la tasa de defecto. Es indispensable tener claro que el número de piezas a ser fabricadas son 5000. Adicionalmente, conociendo el tamaño del lote, pruebe a diferentes niveles de inspección y con diferentes planes, y defina el tipo de muestreo que se debe realizar. Tenga en cuenta que sólo tiene un presupuesto de $100.000 para el muestreo de este lote y decidir si se acepta o no. 4. Los siguientes datos corresponden a las muestras tomadas por 2 operarios a los cuales se les desea estimar el nivel de reproducibilidad y Repetibilidad para el sistema de medición. El valor nominal debe encontrarse entre ±0.04.

Transcript of Taller final 2015-01-1.pdf

  • Taller Final Calidad 2015-01. Profesor: Ing. Nestor Caicedo Solano. Fecha de entrega: Da del final, en la hora del examen. Mximo 4 personas por grupo. 1. Se desea disear un plan de muestreo simple con los siguientes parmetros: p (Aceptacin/ lote conforme)= 0,93; NAC= 0,04; p (Rechazo lote / no conforme) = 0,85; LTPD= 0,06. El resultado del plan ser la determinacin del tamao muestral n y del nmero de aceptacin c. Pruebe con los datos que sean necesarios de tal manera que puedan ser validados con las caractersticas del plan. 2. El total de fichas de otro color entre las fichas del color principal representa la fraccin defectiva en el lote o sea Columna 1. Esto representa solo un punto en la curva caracterstica de operacin siguiente para n = 20. Para construir la curva OC completa se debe variar la fraccin defectiva como sigue y graficar la probabilidad de aceptacin. Nota: Si desea usar Excel, Insertar funcin (Fx); Estadsticas; seleccionar la funcin =distr.binom. Defina el valor de la fraccin de defecto que desee entre el 0.5% y 10%.

    Fraccin defectiva en el lote

    Pa-Probabilidad de aceptacin c = 4

    Pa-Probabilidad de

    aceptacin c = 2

    Pa-Probabilidad de

    aceptacin c = 1

    a. Por favor construya las curvas de operacin caractersticas y decida cuales son los planes apropiados para un

    presupuesto por muestreo de $300.000, si cada muestra cuesta $ 16.800, teniendo en cuenta que se debe

    asegurar una probabilidad de aceptacin de conformes del 92% y una probabilidad de rechazo de no

    conformes del 80%.

    b. Si se desea que los inspectores tengan una precisin del muestreo del 90%, sabiendo que n=120 y el total de

    conformes real es de 108 productos, a lo sumo, cuntas unidades definen el error alfa y beta de los

    inspectores?.

    3. Construya una lnea de produccin que tenga 13 operaciones consecutivas de las cuales las estaciones pares tendrn el 0.5% de tasa de defecto y las impares tendrn el 0.8%. Suponga los costos necesarios para hacer el anlisis cuantitativo del muestreo, es decir, inspeccin distribuida, final, no inspeccionar,etc, al tiempo calcule la probabilidad de encontrar en la lnea el nmero de productos no conformes por hora, si se sabe que el promedio de defectos por hora de la lnea es de 39 productos defectuosos de lo que pasa por cada estacin est dado por la tasa de defecto. Es indispensable tener claro que el nmero de piezas a ser fabricadas son 5000. Adicionalmente, conociendo el tamao del lote, pruebe a diferentes niveles de inspeccin y con diferentes planes, y defina el tipo de muestreo que se debe realizar. Tenga en cuenta que slo tiene un presupuesto de $100.000 para el muestreo de este lote y decidir si se acepta o no.

    4. Los siguientes datos corresponden a las muestras tomadas por 2 operarios a los cuales se les desea estimar

    el nivel de reproducibilidad y Repetibilidad para el sistema de medicin. El valor nominal debe encontrarse

    entre 0.04.

  • Nmero de la pieza Operario 1 Operario 2

    Intento 1 Intento 2 Intento 1 Intento 2

    1 19,98 19,96 20,04 20,01

    2 19,97 20,04 20,09 20,00

    3 20,02 20,01 19,98 20,04

    4 19,98 20,00 20,02 20,05

    5 19,90 20,04 19,96 20,00

    6 20,01 19,93 20,01 19,96

    7 20,00 20,06 20,05 19,96

    8 20,00 19,98 20,01 20,02

    9 19,98 19,95 20,03 20,05

    10 20,04 19,98 20,02 19,98

    a. Estime la variacin atribuible a los operarios. b. Estime la variacin atribuible a el equipo de medicin c. Que acciones recomendara segn los resultados.

    5. Nota: Por favor revise los documentos relacionados con los temas, los cuales se encuentran en el aula virtual.