Caso charly
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Este documento presenta dos casos relacionados con la calidad de los materiales suministrados por un proveedor llamado Lupita S.A de C.V. En el primer caso, se realizó un muestreo de 5 lotes de 75 piezas cada uno que mostró una tasa promedio de defectos de 1.84%, mucho mayor que el 0.1% declarado por el proveedor. En el segundo caso, después de que el Ingeniero Crisito identificara los principales problemas a través de diagramas Ishikawa y de Pareto y tomara acciones correctivas, una nueva inspe
Caso charly
- 1. Estadística Aplicada a la Ingeniería Universidad Tecnológica de Torreón Página 1 Estadística Aplicada a la Ingeniería Iris Márquez Lic. Gerardo Edgar Mata 18 de Septiembre del 2013
- 2. Estadística Aplicada a la Ingeniería Universidad Tecnológica de Torreón Página 2 Caso Charly 1. Charly el encargado de compras tiene dudas sobre la calidad de los materiales entregados por un proveedor (Lupita). Este proveedor señala que su tasa de defectos es menor a 0.1% sin embargo, se han estado presentando problemas con esas piezas. Charly le pide al Ing. Crisito que realice una inspección de entrada a los materiales suministrados por Lupita S.A de C.V. Se lleva a cabo un muestreo en 5 lotes extrayendo 75 piezas en cada ocasión. Obteniéndose los siguientes resultados: Lote Defectos 1 3 2 1 3 0 4 1 5 2 Con base en estos resultados ¿Es posible determinar si la tasa de defectos señalada por Lupita es correcta? Argumenta detalladamente tu respuesta Lote Defectos TD Muestra % 1 3 3/75 = 0.04 4% 2 1 1/75 = 0.013 1.3% 3 0 1/0 = 0 0% 4 1 1/75 = 0.013 1.3% 5 2 2/75 = 0.026 2.6% TD promedio 1.84% Datos n= 75 p= 0.001 q= 0.999 Fórmula: n·p Sustitución: (75)(0.001)= 0.075 = 1.84 0.1 = 18.4 veces más defectos
- 3. Estadística Aplicada a la Ingeniería Universidad Tecnológica de Torreón Página 3 Conclusión Como podemos observar según los datos obtenidos estamos propensos a que en nuestra muestra tengamos de 0 a 1 defecto. Esto quiere decir que si es posible determinar si la tasa de defectos es 0.1, pero según los datos arrojados en los cálculos deducimos que no cumple con lo que dijo el proveedor “Lupita” de que su porcentaje de defectos es menor a 0.1 En una muestra de 75 piezas(n) se espera que haya n p defectos Esto significa ninguna pieza defectuosa de las 5 muestras que se tomaron solo una cumple con la especificación. De nuevo podemos decir que el proveedor “Lupita” no cumple con su porcentaje de defectos, y tendremos que hablarlo con este proveedor y mostrarle los datos obtenidos de los cálculos para que así exista más credibilidad en lo que decimos. =75(0.0001) =0.075
- 4. Estadística Aplicada a la Ingeniería Universidad Tecnológica de Torreón Página 4 2. El Ingeniero Crisito se hace cargo del programa de desarrollo de proveedores en la fábrica “Lupita”. Realiza una serie de estudios y encuentra los siguientes problemas: Categoría Frecuencia MP 1 MdeO 8 M y E 1 Método 1 M.A 1 Medición 3 Elabora un diagrama de Pareto e Ishikawa, e indica cuales fueron las acciones que tomo el Ing. Crisito para corregir el problema. Después de estas correcciones analiza lotes completos de 1000 piezas encontrando los siguientes resultados: Lote Defectos 1 0 2 2 3 1 4 1 5 0 6 2 Cálculos: Lote Defectos TD Muestra 1 0 0/1000= 0 2 2 2/1000= 0.002 3 1 1/1000= 0.001 4 1 1/1000= 0.001 5 0 0/1000= 0 6 2 2/1000=0.002 Datos n= 1000 p= 0.001 Fórmula: n·p Sustitución: (1000)(0.001)= 1 =
- 5. Estadística Aplicada a la Ingeniería Universidad Tecnológica de Torreón Página 5 MP M de O. M y E MÉTODO M.A MEDICIÓN PRODUCTOS CON DEFECTOS DEL PROVEEDOR LUPITA S.A DE C.V Materia prima no cumple con Las especificaciones Falta de iluminación en el área de trabajo Diagrama de Ishikawa Mal planeación Instrucciones no estudiadas por los operadores Mal uso de los Instrumentos de medición Falta de conocimiento de las máquinas Mala capacitación a los operadores del funcionamiento de las máquinas
- 6. Estadística Aplicada a la Ingeniería Universidad Tecnológica de Torreón Página 6 Diagrama de Pareto Tabla de frecuencias CAUSAS Frecuencia Frec. Normaliz Materia prima no cumple con las especificaciones 1 2% Falta de conocimiento de las máquinas 28 53% Mala capacitación a los operadores del funcionamiento de las máquinas 9 17% Instrucciones no estudiadas por los operadores 6 11% Falta de iluminación en el área de trabajo 4 8% Mal uso de las herramientas de medición 5 9% Tabla de frecuencias ordenadas CAUSAS Frecuencia Frec. Normaliz Frec. Acumulada Falta de conocimiento de las máquinas 28 53% 53% Mala capacitación a los operadores del funcionamiento de las máquinas 9 17% 70% Instrucciones no estudiadas por los operadores 6 11% 81% Mal uso de las herramientas de medición 5 9% 91% Falta de iluminación en el área de trabajo 4 8% 98% Materia prima no cumple con las especificaciones 1 2% 100%
- 7. Estadística Aplicada a la Ingeniería Universidad Tecnológica de Torreón Página 7 Conclusión Con este diagrama podemos concluir que el mayor problema que se encuentra conforme al proveedor Lupita S.A de C.V es en la falta de conocimiento por parte de los operadores en su empresa.