En una empresa del ramo metalmecánico se fabrican válvulas. Después del proceso de fundición se realiza una inspección y las piezas que no cumplen con ciertas características son rechazadas. Las razones del rechazo son diversas: piezas incompletas, porosas, mal formadas, etc. Para evaluar la variabilidad y la magnitud de la proporción de piezas defectuosas en el proceso de fundición se decide implementar una carta p. El proceso de fundición se hace por lotes. En la tabla 8.6 se muestran los datos obtenidos durante una semana para cierto tipo de válvulas. Aunque regularmente el tamaño de lote es fi jo, n = 300, en ocasiones, por diferentes motivos, en algunos lotes se hacen unas cuantas piezas de más o de menos, como se aprecia en la tabla 8.6. a) Calcule los límites de control utilizando el tamaño de subgrupo (lote) promedio. LCS= 0.0357+ 3raiz((.0357(1-.0357))/298.57)=0.0679 LC= 0.0357 LCI=0.0357- 3raiz((.0357(1-.0357))/298.57)=0.003 b) ¿Cómo explicaría los límites de control que obtuvo a alguien que no tiene conocimientos profundos de estadística? La proporción de las piezas debe ser menor a 0.0679 y mayor a 0.003. El idela sería 0.0357. Los que están fuera de esos límites, demuestra que incl¿umplen ciertas características. Y se espera que el porcentaje de rechazo sea de entre 0 a 6.79%. Promedio de 3.57% c) Grafique la carta correspondiente e interprétela.

cinco<- readxl :: read_xlsx("C:/Users/Jorge/Downloads/Moy ejercicios/Tarea3.xlsx")
library(qcc)
## Package 'qcc' version 2.7
## Type 'citation("qcc")' for citing this R package in publications.
grafico= qcc(cinco,type="xbar")

summary(grafico)
## 
## Call:
## qcc(data = cinco, type = "xbar")
## 
## xbar chart for cinco 
## 
## Summary of group statistics:
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   5.500   9.000  10.250  10.975  12.500  18.000 
## 
## Group sample size:  2
## Number of groups:  20
## Center of group statistics:  10.975
## Standard deviation:  5.89539 
## 
## Control limits:
##        LCL      UCL
##  -1.531011 23.48101
rango=qcc(cinco, type="R")

summary(rango)
## 
## Call:
## qcc(data = cinco, type = "R")
## 
## R chart for cinco 
## 
## Summary of group statistics:
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##    0.00    2.00    6.50    6.65   10.25   17.00 
## 
## Group sample size:  2
## Number of groups:  20
## Center of group statistics:  6.65
## Standard deviation:  5.89539 
## 
## Control limits:
##  LCL      UCL
##    0 21.72752
  1. ¿El proceso es estable? Si, ya que todas las proporciones se encuentran dentro de los límites.
  2. ¿Se puede considerar que la calidad del proceso es aceptable? Argumente su respuesta. No, ya que el porcentaje mínimo defectuoso es rebasado en un porcentaje mínimo, se deben implementar acciones. f ) ¿Cómo aplicaría un análisis de Pareto para enfocar un proyecto de mejora en este caso? 1- Identificar las causas de los defectos y la que mayormente los causa. grafico= qcc(cinco,type=“xbar”) summary(cinco) seis=qcc(tres,type=“R”) summary(seis)