Los 120 datos obtenidos durante tres d\u00edas se muestran a continuaci\u00f3n Paso 1

Los 120 datos obtenidos durante tres días se

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se midió su grosor. Los 120 datos obtenidos durante tres días se muestran a continuación: Paso 1: Datos 4.8 4.3 4.8 5.1 4.9 4.6 4.9 4.6 5.00 4.9 4.8 4.5 4.7 5.7 4.5 5.3 4.4 5.1 4.6 4.9 4.2 4.6 5.3 5.2 4.7 4.1 5.1 5.00 5.00 4.9 4.6 4.9 5.2 4.8 4.7 5.1 4.9 4.8 4.7 5.1 5.1 5.3 5.1 5.00 5.3 5.00 5.1 5.2 4.9 5.00 5.00 5.3 5.1 5.1 4.5 5.2 4.1 5.1 4.9 4.9 4.6 5.00 4.6 4.8 4.7 4.9 4.4 4.5 5.3 5.3 4.4 5.00 4.2 4.5 5.3 5.1 4.8 4.4 4.7 5.3 5.1 4.7 4.7 4.8 1er cuartil 4.7000 Mediana 4.9000 3er cuartil 5.1000 Máximo 5.9000 4.8322 4.9512 4.8000 5.0000 0.2921 0.3770 A-cuadrado 0.85 Valor p 0.028 Media 4.8917 Desv.Est. 0.3291 Varianza 0.1083 Asimetría 0.018781 Curtosis 0.232272 N 120 Mínimo 4.1000 Prueba de normalidad de Anderson-Darling Intervalo de confianza de 95% para la media Intervalo de confianza de 95% para la mediana Intervalo de confianza de 95% para la desviación estándar 5.7 5.4 5.1 4.8 4.5 4.2 Mediana Media 5.00 4.95 4.90 4.85 4.80 Intervalos de confianza de 95% Informe de resumen de grosor(Damariz Rebolledo)
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CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD Y SEIS SIGMA 5.00 5.00 4.9 5.2 5.6 5.1 5.2 4.5 4.6 5.2 4.9 5.00 5.3 4.9 5.00 4.4 4.9 4.7 4.6 5.3 4.8 4.7 4.6 5.1 4.4 5.00 4.5 5.00 5.2 4.7 5.00 5.3 5.6 5.00 5.00 4.5 Proyecto Mediana = 4.7 μ = 4.75 σ = 0.45 Nuevo Mediana = 4.90 μ = 4.88 σ = 0.3155 Paso 2: Fórmula ? = 𝛴 ? ? 𝜎 = 𝛴 (? − ?)² ? Paso 3: Procedimiento ? = 586.30 120 = 4.88 Calculado en Minitab Paso 4: Datos σ = 0.3155 μ= 4.9 Paso 5: Fórmula ?? = ? ± 3𝜎 ???𝑖? = (??? + ???) 2 Paso 6: Procedimiento ??? = 4.9 − (3)(0.3155) = 3.93 ??? = 4.9 + (3)(0.3155) = 5.83 ???𝑖? = (3.93 + 5.83) 2 = 4.88 Paso 7: Gráfica
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CONTROL ESTADÍSTICO DE LA CALIDAD Y SEIS SIGMA Paso 8: Resultados a) Calcule la media y mediana de estos datos, y compárelas con las que se tenían antes del proyecto, decida si con los cambios se mejoró el centrado del proceso. En comparación con las medidas que se tenían antes, sin embargo, no se encuentra en lo óptimo, si no dentro de los límites tolerables. Se puede en el histograma que aún está descentrado y con mucha variabilidad. b) Calcule la desviación estándar y, con ésta, obtenga una estimación de los nuevos límites reales y decida si la variabilidad se redujo. Se redujo la variabilidad en comparación con las medidas que se tenían antes, ya que esta disminuye de acuerdo con la desviación estándar, más los límites si son capaces de ser cumplidos ya que la media de los mismos se encuentra entre ellos, aunque aún sigue habiendo variabilidad, lo cual significa que debe reducirse debido a que no es lo óptimo. c) Construya un histograma, inserte las especificaciones e interprételo. Se observa que el histograma se encuentra descentrado y con mucha variabilidad. Tiene una curva leptocúrtica, por lo tanto, no es lo normal. d) De acuerdo con todo lo anterior, ¿el proyecto dio buenos resultados? Argumente. Los resultados son aceptables, más sin embargo, no son los óptimos, ya que aún existe variabilidad. Lo bueno es que los límites y las medias están dentro de las especificaciones dadas por el proyecto. e) Si se observaron mejoras, ¿son suficientes para garantizar un producto dentro de especificaciones? No, puede haber la probabilidad de que funcione, aunque esto no es asegurable, de acuerdo con lo mencionado anteriormente.
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  • Spring '17
  • K. Lophiy
  • Gráfica, Control de calidad, Máquina, Desviación típica, Normalización

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    Kiran Temple University Fox School of Business ‘17, Course Hero Intern

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    Jill Tulane University ‘16, Course Hero Intern

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