Ejercicios lean sigma fase de análisis p. Reyes / febrero 2009




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EJERCICIOS LEAN SIGMA FASE DE ANÁLISIS P. Reyes / febrero 2009


EJERCICIOS FASE DE ANÁLISIS:
1. ¿Cuáles propósito y los entregables de la fase de Análisis?

Propósito:
Entregables:


Identificación de causas potenciales
2. ¿Cómo se identifican las causas potenciales de un problema con el diagrama de causa efecto? Dar un ejemplo.
Problema:
Lluvia de ideas: ……
Por método:

Por personal:
Por mediciones:
Por medio ambiente: …..
Por equipos:
Por materiales: ……

3. ¿Cómo se aplica la técnica de preguntas Por qué … por qué, para determinar la causa raíz de los problemas? Dar un ejemplo.
Problema:
Por qué:
Por qué:
Por qué:
Por qué:
Por qué:
3. ¿Cómo se identifican las causas potenciales de un problema con el diagrama de relaciones? Dar un ejemplo.
Problema:
Lluvia de ideas:
Este problema tiene las siguientes causas:
Una de las causas tiene las siguientes subcausas: …..
Otra de las causas tiene las siguientes subcausas: ….
Las causas más probables son de las que:
Los problemas más críticos son a los que:
4. ¿Cómo se identifican las causas potenciales de un problema con el diagrama de árbol? Dar un ejemplo.
Problema:
Las principales causas son:

Para una causa, sus subcausas son:
Para otra causa, sus subcausas son:
Comprobación de causas raíz

5. ¿Cuál es el proceso para comprobar las causas raíz de un problema con 5W-1H? Dar un ejemplo con dos causas



Qué

Por qué

Cómo

Donde

Quién

Cuándo







































La comprobación de las causas se debe hacer como sigue:
a.
b.
6. ¿Cuándo se dice que Si es causa raíz y cuando que no es causa raíz?
Si es causa raíz cuando:
No es causa raíz cuando:

7. ¿Cómo se construye el diagrama sistemático representando el mapa de variabilidad total?

Cartas Multivari
8. ¿Cuál es el propósito de una carta Multivari y cómo se interpretan sus variaciones?
Propósito:


  1. Posicional:


b. Cíclica
c.Temporal

FMEA
9. ¿Cuál es el propósito del AMEF de proceso y cómo se construye? Dar un ejemplo con un paso del proceso:
Propósito:

Paso del proceso:
Modo de falla o error:
Severidad (1-10):
Efecto de la falla o error:
Ocurrencia (1-10):
Controles de detección:
Detección (10 – 1):
Nivel de riesgo (RPN) =

Acciones propuestas:

Regresión lineal
10. ¿Cuál es el propósito del análisis de regresión lineal?
11. ¿Cómo se interpreta el coeficiente de correlación entre dos variables?
12. ¿Cómo se intepreta el coeficiente de determinación?

Intervalos de confianza
13. ¿Qué es una estimación puntual de parámetros?

14. ¿Qué es una estimación por intervalos de parámetros y qué ventajas tiene?

15. ¿Qué es nivel de confianza, nivel de significancia y error estándar de estimación?
Nivel de confianza:
Nivel de significancia:
Error de estimación:
16. ¿Qué es un intervalo de confianza?
Pruebas de hipótesis
17. ¿Qué es una prueba de hipótesis?

18. ¿Cómo se puede saber si se inicia con el planteamiento de la hipótesis nula Ho o de la alterna Ha?
Ho (=, <=, >=):
Ha: (<>, >, <):

NOTA: AL PLANTEAR LAS HIPÓTESIS SE PUEDE INICIAR CON Ho o Ha DEPENDE DEL ENUNCIADO DEL PROBLEMA
SIN EMBARGO LA CONCLUSIÓN SIEMPRE ES CONTRA LA HIPÓTESIS NULA (SI P <=0.05 SE RECHAZA Y SI P>0.05 NO SE RECHAZA – “SE ACEPTA”)
19. ¿Cómo se sabe de cuantas colas o de que tipo de cola es la prueba?
Ha: (<>) colas
Ha: (<) cola
Ha: (>) cola

20. ¿Cuáles son los pasos para realizar una prueba de hipótesis de una población? Dar un ejemplo y comentar.
Planteamiento del problema:
a. Hipótesis Ho, Ha y alfa
b. Estadístico calculado con datos de la muestra
c. Estadístico correspondiente al nivel de significancia Alfa (zona de rechazo)
d. Comparación entre ambos estadísticos
Conclusión:
e. Determinación del intervalo de confianza
Conclusión:
f. Cálculo del valor de probabilidad P correspondiente al estadístico calculado
Conclusión:
21. ¿Cómo se selecciona el estadístico de prueba a usar (Z, t, Chi cuadrada, F)?
Z se usa para:
T se usa para:
Chi cuadrada se usa para:
F se usa para:
22. ¿Cuáles son los pasos para realizar una prueba de hipótesis de dos poblaciones? Dar un ejemplo solo comentar.
Planteamiento del problema:
a. Hipótesis Ho, Ha y alfa
b. Estadístico calculado con datos de la muestra
c. Estadístico correspondiente al nivel de significancia Alfa (zona de rechazo)
d. Comparación entre ambos estadísticos
Conclusión:
e. Determinación del intervalo de confianza
Conclusión:
f. Cálculo del valor de probabilidad P correspondiente al estadístico calculado
Conclusión:
ANOVA
23. ¿Para que sirve el análisis de varianza (ANOVA)?

24. ¿Qué condiciones se deben cumplir para que sea válido este análisis?

a.
b.
c.
25. ¿A que se le llama factor y que son los niveles o tratamientos?
Factor:
Niveles o tratamientos:

27. ¿Qué criterio se sigue para tomar decisiones en relación a la igualdad de medias?
Las medias son diferentes si el P value para el factor es …. 0.05.

28. ¿En caso de rechazo de la hipótesis nula, cómo se identifican las medias que no son iguales?


PROBLEMAS: (Utilizar Minitab 15 para las soluciones)
ANÁLISIS MULTIVARI
1 . Las cartas Multivari permiten observar en una sola carta el comportamiento de varias fuentes de variación. Para la teoría se anexa un archivo Cartas Multivari.doc.
Una empresa produce ejes para rotores eléctricos con diámetros de 0.250 ± 0.001 mm, sin embargo el Cp es de 0.8 lo que significa que el proceso tiene una variabilidad excesiva.
La variabilidad considerada al tomar los datos se estima que proviene

de las siguientes fuentes:
** Diferencia de diámetros en los extremos del eje izquierdo y derecho.
** Diferencia de diámetro máximo y mínimo en una misma posición

que implica falta de redondez
** Variación de una pieza a otra producidas en forma consecutiva
** Variación a lo largo del tiempo (largo plazo)
Las cartas Multivari nos permiten visualizar estas fuentes de variación:
Los datos del archivo ROTOR.MTW anexos indican lo siguiente:

  • Hora: Hora de toma de muestra

  • Eje : Número de eje

  • Posición: indica si se trata de diámetro mínimo o máximo medido

  • Diametro: Valor del diámetro


Rotor.mtw

Hora

Eje

Posicion

Diametro

08:00

1

Max Izq

2.509

08:00

1

Min Izq

2.502

08:00

1

Max Der

2.506

08:00

1

Min Der

2.5

08:00

2

Max Izq

2.51

08:00

2

Min Izq

2.504

08:00

2

Max Der

2.506

08:00

2

Min Der

2.5

08:00

3

Max Izq

2.508

08:00

3

Min Izq

2.502

08:00

3

Max Der

2.506

08:00

3

Min Der

2.498

09:00

1

Max Izq

2.506

09:00

1

Min Izq

2.5

09:00

1

Max Der

2.5

09:00

1

Min Der

2.497

09:00

2

Max Izq

2.504

09:00

2

Min Izq

2.5

09:00

2

Max Der

2.5

09:00

2

Min Der

2.498

09:00

3

Max Izq

2.506

09:00

3

Min Izq

2.5

09:00

3

Max Der

2.5

09:00

3

Min Der

2.499

10:00

1

Max Izq

2.498

10:00

1

Min Izq

2.496

10:00

1

Max Der

2.491

10:00

1

Min Der

2.488

10:00

2

Max Izq

2.496

10:00

2

Min Izq

2.493

10:00

2

Max Der

2.492

10:00

2

Min Der

2.49

10:00

3

Max Izq

2.498

10:00

3

Min Izq

2.496

10:00

3

Max Der

2.496

10:00

3

Min Der

2.49

11:00

1

Max Izq

2.51

11:00

1

Min Izq

2.505

11:00

1

Max Der

2.504

11:00

1

Min Der

2.5

11:00

2

Max Izq

2.509

11:00

2

Min Izq

2.505

11:00

2

Max Der

2.503

11:00

2

Min Der

2.5

11:00

3

Max Izq

2.51

11:00

3

Min Izq

2.506

11:00

3

Max Der

2.506

11:00

3

Min Der

2.502

12:00

1

Max Izq

2.508

12:00

1

Min Izq

2.504

12:00

1

Max Der

2.502

12:00

1

Min Der

2.5

12:00

2

Max Izq

2.506

12:00

2

Min Izq

2.5

12:00

2

Max Der

2.5

12:00

2

Min Der

2.496

12:00

3

Max Izq

2.506

12:00

3

Min Izq

2.502

12:00

3

Max Der

2.5

12:00

3

Min Der

2.497


Instrucciones de Minitab: Inglés y Español

Stat > Quality tools > Multi Vari Chart

Response Diametro

Factor 1 Posición Factor 2 Eje Factor 3 Hora

OK

ESTADÍSTICAS > HERRAMIENTAS DE CALIDAD > CARTA MULTI VARI

RESPUESTA Diametro

Factor 1 Posición Factor 2 Eje Factor 3 Hora

OK


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