library(readxl)
datos<-read_excel("C:\\Users\\jdort\\OneDrive\\Escritorio\\m45x5.xlsx")
attach(datos) #para tener diponibilidad de las variables de el data
#View(datos)
datos
## # A tibble: 45 x 9
## n1 n2 n3 n4 n5 x r s s2
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1.32 1.41 1.67 1.46 1.69 1.51 0.368 0.163 0.0267
## 2 1.43 1.36 1.61 1.47 1.61 1.50 0.252 0.111 0.0123
## 3 1.43 1.49 1.49 1.43 1.57 1.48 0.139 0.0565 0.00319
## 4 1.50 1.64 1.38 1.28 1.55 1.47 0.352 0.139 0.0193
## 5 1.56 1.27 1.53 1.44 1.64 1.49 0.371 0.141 0.0199
## 6 1.60 1.55 1.36 1.33 1.42 1.45 0.267 0.117 0.0136
## 7 1.63 1.51 1.84 1.42 1.51 1.58 0.419 0.161 0.0260
## 8 1.42 1.43 1.66 1.61 1.55 1.53 0.245 0.108 0.0116
## 9 1.39 1.73 1.54 1.52 1.37 1.51 0.359 0.144 0.0207
## 10 1.40 1.67 1.51 1.46 1.52 1.51 0.266 0.0988 0.00977
## # ... with 35 more rows
ms2=mean(s2[1:25]) #Media de 's^2'
LC=ms2 #Limite central de la carta 's^2'
LC
## [1] 0.01934238
LCS=ms2*qchisq(1-0.025,5-1)/(5-1) #Limite de control superior de la carta 's^2'
LCS
## [1] 0.05388443
LCI=ms2*qchisq(0.025,5-1)/(5-1) #Limite de control inferior de la carta 's^2'
LCI
## [1] 0.002342452
Ahora hacemos la carta de control para S^2
plot(s2[1:25],type="b",pch=16,ylim=c(0.001,0.06),xlab='Tiempo',main = "Carta s^2") #Gráfico de control
abline(h= LCS,lty=2,col= "red") #Gráfica del limite de control superior
abline(h= LC,lty=2,col= "black") #Gráfica del limite central
abline(h= LCI,lty=2,col= "red") #Gráfica del limite de control inferior
axis(4,at=c(LCI,LC,LCS),labels=c("I","C","S"),cex=0.8,las=1)
Observamos que para la fase I, la carta no muestra un control estadístico. Supongamos que se encuentran causas asignables, luego los puntos fuera de los límites de control se eliminan y la carta vuelve a ser construida.
s<-s2[-c(16,24)]
ms2=mean(s[1:23]) #Media de 's^2'
LC=ms2 #Limite central de la carta 's^2'
LC
## [1] 0.01839033
LCS=ms2*qchisq(1-0.025,5-1)/(5-1) #Limite de control superior de la carta 's^2'
LCS
## [1] 0.05123219
LCI=ms2*qchisq(0.025,5-1)/(5-1) #Limite de control inferior de la carta 's^2'
LCI
## [1] 0.002227155
plot(s[1:23],type="o",pch=16,ylim=c(0.001,0.06),xlab='Tiempo',main = "Carta s^2") #Gráfico de control
abline(h= LCS,lty=2,col= "red") #Gráfica del limite de control superior
abline(h= LC,lty=2,col= "black") #Gráfica del limite central
abline(h= LCI,lty=2,col= "red") #Gráfica del limite de control inferior
axis(4,at=c(LCI,LC,LCS),labels=c("I","C","S"),cex=0.8,las=1)
abline (v = 23, lty = 2)
Se observa que la carta exhibe control estadístico. Se puede por tanto concluir que el proceso esta bajo control respecto a su variabilidad \(s^2\), finalizando el análisis de la face I. Se retienen entonces estos ultimos limites de control para utilizarlos en el control del proceso en linea para la segunda fase.
plot(s,type="o",pch=16,ylim=c(0.001,0.06),xlab='Tiempo',main = "Carta s^2") #Gráfico de control de proceso en linea
abline(h= LCS,lty=2,col= "red") #Gráfica del limite de control superior
abline(h= LC,lty=2,col= "black") #Gráfica del limite central
abline(h= LCI,lty=2,col= "red") #Gráfica del limite de control inferior
axis(4,at=c(LCI,LC,LCS),labels=c("I","C","S"),cex=0.8,las=1)
abline (v = 23, lty = 2)
Se puede observar que la carta \(S^2\) para los datos no se encuentran bajo control estadístico, en el tiempo 35 se sale del límite de control inferior
#________________________Manejo de los datos____________________________________
library(qcc)
## Package 'qcc' version 2.7
## Type 'citation("qcc")' for citing this R package in publications.
data(pistonrings)
#View(pistonrings)
#attach(pistonrings)
D=qcc.groups(pistonrings$diameter,pistonrings$sample) ## para que haga grupos
d<-as.data.frame(D)
library(openxlsx)
datos<-d
#write.xlsx(datos,"cartadatos.xlsx")
library(readr)
#file.choose() #para conseguir la ruta deseada
library(readxl)
Datos<-read_excel("C:\\Users\\jdort\\OneDrive\\Escritorio\\cartadatos.xlsx")
attach(Datos) #para tener diponibilidad de las variables de el data
Datos
## # A tibble: 40 x 7
## V1 V2 V3 V4 V5 S S2
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 74.0 74.0 74.0 74.0 74.0 0.0148 0.000218
## 2 74.0 74.0 74.0 74.0 74.0 0.00750 0.0000563
## 3 74.0 74.0 74.0 74.0 74.0 0.0147 0.000218
## 4 74.0 74.0 74.0 74.0 74.0 0.00908 0.0000825
## 5 74.0 74.0 74.0 74.0 74.0 0.0122 0.000149
## 6 74.0 74.0 74.0 74.0 74.0 0.00871 0.0000758
## 7 74.0 74.0 74.0 74 74.0 0.00552 0.0000305
## 8 74.0 74.0 74.0 74.0 74.0 0.0123 0.000150
## 9 74.0 74.0 74.0 74.0 74.0 0.00554 0.0000307
## 10 74.0 74 74.0 74.0 74.0 0.00628 0.0000395
## # ... with 30 more rows
#View(datos)
#__________________construccion de los limites__________________
mS2=mean(S2[1:25]) #Media de 's^2'
LC=mS2 #Limite central de la carta 's^2'
LC
## [1] 9.7276e-05
LCS=mS2*qchisq(1-0.025,5-1)/(5-1) #Limite de control superior de la carta 's^2'
LCS
## [1] 0.0002709936
LCI=mS2*qchisq(0.025,5-1)/(5-1) #Limite de control inferior de la carta 's^2'
LCI
## [1] 1.178057e-05
Ahora, construimos la carta \(S^2\) :
plot(S2[1:25],type="o",pch=16,ylim=c(0,0.0004),xlab='Tiempo',main = "Carta s^2") #Gráfico de control
abline(h= LCS,lty=2,col= "red") #Gráfica del limite de control superior
abline(h= LC,lty=2,col= "black") #Gráfica del limite central
abline(h= LCI,lty=2,col= "red") #Gráfica del limite de control inferior
axis(4,at=c(LCI,LC,LCS),labels=c("I","C","S"),cex=0.8,las=1)
Al parecer, el dato del tiempo 11, hace que el proceso no se encuentre en control estadístico. Supongagos que hay una causa asignable entonces depuramos el dato y construimos de nuevo la carta de control.
S<-S2[-c(11)]
mS2=mean(S[1:24]) #Media de 's^2'
LC=mS2 #Limite central de la carta 's^2'
LC
## [1] 0.0001009875
LCS=mS2*qchisq(1-0.025,5-1)/(5-1) #Limite de control superior de la carta 's^2'
LCS
## [1] 0.0002813332
LCI=mS2*qchisq(0.025,5-1)/(5-1) #Limite de control inferior de la carta 's^2'
LCI
## [1] 1.223005e-05
plot(S[1:24],type="o",pch=16,ylim=c(0,0.0004),xlab='Tiempo',main = "Carta s^2") #Gráfico de control
abline(h= LCS,lty=2,col= "red") #Gráfica del limite de control superior
abline(h= LC,lty=2,col= "black") #Gráfica del limite central
abline(h= LCI,lty=2,col= "red") #Gráfica del limite de control inferior
axis(4,at=c(LCI,LC,LCS),labels=c("I","C","S"),cex=0.8,las=1)
abline (v = 25, lty = 2)
Se observa que la carta exhibe control estadístico. Se puede por tanto concluir que el proceso esta bajo control respecto a su variabilidad \(s^2\), finalizando el análisis de la face I. Se retienen entonces estos últimos límites de control para utilizarlos en el control del proceso en linea para la fase 2.
plot(S,type="o",pch=16,ylim=c(0,0.0004),xlab='Tiempo',main = "Carta s^2") #Gráfico de control en linea
abline(h= LCS,lty=2,col= "red") #Gráfica del limite de control superior
abline(h= LC,lty=2,col= "black") #Gráfica del limite central
abline(h= LCI,lty=2,col= "red") #Gráfica del limite de control inferior
axis(4,at=c(LCI,LC,LCS),labels=c("I","C","S"),cex=0.8,las=1)
abline (v = 25, lty = 2)
Se puede observar que la carta \(S^2\) para los datos se encuentra bajo control estadístico.