UNIVERSIDAD TECNOLGICA DEL NORTE DE GUANAJUATOTEMAS VISTOS EN CLASE DE LA UNIDAD ICONTROL ESTADSTICO DEL PROCESO

MARA PILAR LIOVA CORTS RAMREZ

ALUMNO: JAVIER IVN CORREA VILA

22/06/2015GIME-0692Unidades del Curso

UNIDAD I.- Fundamentos de estadstica de calidad Principios de estadstica Estadstica descriptiva control estadstico

UNIDAD II.- Herramientas de calidad Histogramas Diagramas de Pareto Diagramas Causa-Efecto Hoja de control y grficas de control

UNIDAD III.- Principios de Procesos Productivos Fundamentos de procesos productivos Etapas de un proceso

UNIDAD IV.- Introduccin al Mantenimiento Conceptos de Mantenimiento Productivo Total

Bibliografa Productividad en el Mantenimiento Industrial./Dounce, V.E. (2007)/Grupo editorial Patria.

Un enfoque analtico, Mantenimiento Industrial/Dounce, V.E. (2006) CECSA Grupo editorial Patria.

Probabilidad y Estadstica para Ingenieros./Walpole, R.E./Edit. McGraw Hill.

Administracin de los Sistemas Productivos/Velzquez GM(2007) Edit. Limusa.

Conceptos escritos en clase Estadstica.- Ciencia que recoge, organiza, representa, analiza, interpreta datos, con el fin de proporcionar datos la forma de decisiones ms importantes. Estadstica Descriptiva.- Es el proceso de recolectar, agrupar y presentar datos de una manera tal que describa fcilmente dichosos datos. Estadstica Inferencial.- Involucra la utilizacin de una muestra para sacar una inferencia o una conclusin sobre la poblacin la cual hace parte de la muestra.Conceptos de tarea Poblacin.- es el conjunto sobre lo que estamos interesados en obtener. Muestra.- Es un subconjunto de la poblacin al que tenemos acceso y sobre el que realmente hacemos las observaciones (mediciones). Debera ser representativo. Esta formado por miembros seleccionados de la poblacin. Variable.- Es una caracterstica observable que vara entre los diferentes individuos de una poblacin. La informacin que disponemos de cada individuo es resumida en variables. Parmetro.- Es una cantidad numrica calculada sobre una poblacin. Como la altura medida de los individuos de un pas. Estadstico.- (cambiar poblacin por muestra) Como la altura medida de los que estamos en sta aula. Somos una muestra representativa de la poblacin. Si un estadstico se usa para aproximar un parmetro tambin se le suele llamar estimador. Variables Cualitativas.- Si sus valores (Modalidades) no se pueden asociar naturalmente a un nmero (no se puede hacer operaciones algebraicas con ellos). Variables Cuantitativas o Numricas.- Si sus valores son nmeros (tiene sentido hacer operaciones algebraicas con ellos) Error de muestreo.- Un proceso inductivo, se asocia inevitablemente a la posibilidad de comentar errores y este es mayor en la medida que la parte observada sea ms pequea, y sobre todo, cuando dicha parte no refleja la realidad sobre la que recaen las conclusiones de la inferencia. Sesgo muestral.- Es una distorsin que se introduce debido a la forma en que se selecciona la muestra. Se refiere a la distorsin de un anlisis estadstico, debido al mtodo de recoleccin de muestras.

Organizacin de la InformacinMtodos de agrupacin de datos. La manera ms simple, pero quizs ms significativa es la serie ordenada. Ejemplo.- Se asume que los puntajes de 5 grados de la universidad son 75,73,91,83,80....... Solucin ordenada.... 75,75,80,83,91

Estadstica

Numero de PlumasDiscretosContinuosLeche ProducidaCualitativaCuantitativaVariableParmetroDatos PoblacinDescriptivaError de MuestraInferencialCCSesgo MuestralVariableMuestraEstadstico

Medidas de tendencia Central Media.- Es la medida de la tendencia central usualmente se le llama promedio Media poblacional = Media Muestral = Ejemplo.- Los ingresos por ventas mensuales en miles de dolares para 5 meses es de: 56,67,52,45 y 67

Mediana.- Es el nmero central de un grupo de nmeros ordenados por tamao . Si la cantidad de trminos es par, la mediana es el promedio de los 2 nmeros centrales. Si el conjunto de datos tiene un nmero impar de 2 ecuaciones la posicin de la media es Ejemplo...

Moda.- Es la observacin que ocurre con mayor frecuencia.. Ejemplo 67,52 y 67 (h Modal)Ejemplo: La emisin de la revista Fortune reparti utilidades en MDD de varios de las mejores 500 compaas que opusieron en la revista, calcular, Moda, Mediana.

EXXON$7510General Ectric$7280

PHILLIP$6246IBM$5429

INTEL$5157BM$4289

$7510

$7280

$6246Media=$5985 (promedio)

$5429Mediana= $5837

$6127

Mediana$4289

Media

456 7 8

TareaSu firma est introduciendo un nuevo chip del cual se promocionan que realiza datos estadsticos mucho ms rpidos que los que actualmente se encuentran produciendo en el mercado. Se hacen 20 encuestas diferentes produciendo los en segundos que se muestra a continuacin. Usted desea presentar los resultados de manera ms presentable para su empresa. Determine Media, Mediana y Moda.Media=.....Mediana

0.61.93.24.15.4Media= 3.525

1.52.23.24.36.1Mediana=3.25

1.72.43.34.96.2Moda=3.2

1.82.63.65.26.3

Como gerente de ventas de ACME usted desea calcular las medidas de tendencia central, para los niveles de utilidad de su firma durante los ltimos 12 meses ya que sus utilidades mensuales estn en MDD.Media=.....Mediana

21.614.325.7

12.321.6-12.8

22.31823.1Media=15.241

-3.417.922.3Mediana=19.8

Moda=Bimodal

-12.817.922.3

-3.41822.3

12.321.623.1

14.321.625.7

Mediadas de dispersinMiden que tanto se dispersaron la informacin sobre cunto se alejan del centro de los valores de distribucin. Varianza.- Es el promedio de las observaciones respecto a su media elevado al cuadrado Varianza poblacional.- donde N=Nmero de dispersionesM=Media poblacionalX1=Observaciones

Variacin estndar.- Es la raz cuadrada de la varianza=Ejemplo.- Chortbers vende 5 plizas de seguro de 110,145,125,95,150M=125Varianza=430Desviacin estndar=20.73

Ejemplo.- Margus de Neves est interesado en las tazas de rendimiento de los ltimos 5 aos. Se mostro durante un periodo de 5 aos tazas de rendimiento del: 12,10,13,9 y 11% mientras que una segunda compaa arroj: 13,12,14,10 y 6%Cul debera escoger usted?

Caso I

Caso II........................(CASO IDEAL)

TareaSe utilizan 2 procesos para producir discos de computadora, han surgido problemas respecto a las variaciones de fallas con base a los datos de muestra aqu observamos de 8 tamaos de discos en pulgadas para cada proceso, explique cul escoge usted. si el objetivo es mnimo a el tamao al reducir la media. Proceso I Media=.....

Proceso II Media=.....

Se elegira el proceso dos porque los datos arrojaron que existe una menor variabilidad en el momento de sacar la dispersin estndar.Proceso I

3.413.22Mediana=3.494

3.743.06

3.893.65

3.653.33

Proceso II

3.813.26Mediana=3.386

3.263.79

3.073.14

3.253.51

Control Estadstico del ProcesoLos grficos de control, basndose en tcnicas estadsticas, permiten usar criterios objetivos para distinguir variaciones de fondo de eventos de importancia. Casi toda su potencia est en la capacidad de monitorizar el centro del proceso y su verazin alrededor de centro.