Search results for "Gráficos de control"

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Control cuantitativo de la calidad en una empresa del sector servicios = Quantitative quality control in a company of the service industry

2013

<p>En el presente trabajo se aplican herramientas de Control Estadístico de Calidad, habitualmente utilizadas en procesos productivos, a una empresa dedicada a la auditoría y que por tanto pertenece al sector servicios. La elección de las herramientas utilizadas (gráficos de control, indicadores de capacidad, función de pérdida de Taguchi…) obedece a la necesidad de controlar si se cumple el objetivo de la empresa de realizar la auditoría a la empresa cliente 7 días antes de la fecha teórica, lo que conlleva una disminución de costes. También se cuantifica la pérdida que produce el incumplimiento de dicho objetivo y se proponen medidas correctoras que disminuyen la variabilidad del pr…

Gráficos de controlAnálisis de capacidadSector serviciosTaguchi loss functionlcsh:HB71-74Investigación cuantitativalcsh:Economic theory. DemographyQuality controllcsh:Economics as a scienceEstadísticaFinanzasEmpresasFunción de pérdida de TaguchiControl graphslcsh:HB1-3840Control de calidadAnálisis cuantitativoCapacity analysisService industryQuantitative analysisCalidadPecvnia : Revista de la Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, Universidad de León
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Propuesta de mejora del gráfico de control c mediante el diseño óptimo de un esquema de muestreo doble

2019

En el control estadístico de procesos, la herramienta más utilizada para monitorear el número promedio de no conformidades es el gráfico de Shewhart C. Este gráfico se basa en el supuesto de que el número de no conformidades en las muestras es bien modelada por la distribución de Poisson, y aunque es un gráfico fácil de usar, su capacidad para detectar cambios pequeños es baja, por lo que es necesario tomar tamaños de muestras grandes, aumentando los costos relacionados con el muestreo. Por lo anterior, se propone el desarrollo de un esquema de muestreo doble para el gráfico de control C. Además de derivar la expresión matemática adecuada para la evaluación exacta de la Longitud Media de Co…

:MATEMÁTICAS::Análisis numérico::Construcción de algoritmos [UNESCO]gráficos de control para atributos:MATEMÁTICAS::Estadística ::Estadística analítica [UNESCO]muestreo doblearlUNESCO::MATEMÁTICAS::Estadística ::Estadística analíticaalgoritmos genéticosUNESCO::MATEMÁTICAS::Análisis numérico::Construcción de algoritmos:MATEMÁTICAS::Ciencia de los ordenadores::Sistemas automatizados de control de calidad [UNESCO]UNESCO::MATEMÁTICAS::Ciencia de los ordenadores::Sistemas automatizados de control de calidadgráfico de control cfrontera de pareto
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Uso secuencial de herramientas de control de calidad en procesos productivos: una aplicación en el sector agroalimentario = Sequential use of quality…

2014

<p>Las diferentes herramientas del Control Estadístico de Calidad proporcionan mejores resultados si su uso se lleva a cabo de manera secuencial, facilitando la detección de los puntos débiles del proceso productivo. Así, en el presente estudio se expone un método de trabajo en el que se utilizan, atendiendo a la necesidad en cada punto de la cadena de producción, algunas de dichas herramientas. Concretamente se propone el uso del diagrama de flujo, gráfico de Pareto, hojas de comprobación, gráficos de control (en este caso gráfico p y gráfico de media-recorrido), así como el análisis de la varianza (ANOVA). El procedimiento se aplica a una empresa del sector agroalimentario, interesa…

Quality ControlFood plantGráficos de controlTaguchi loss functionControl chartMejora continua de procesosEstadísticaPareto chartProcesos productivosEmpresasEconomíaCapability indexÍndices de capacidadSector agroalimentarioANOVAlcsh:HB71-74lcsh:Economic theory. Demographylcsh:Economics as a scienceFunción de pérdida de Taguchilcsh:HB1-3840GeographyGráfico de ParetoControl de calidadHumanitiesCartographyProduction chain
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Propuesta de Mejora del Gráfico de Control C Mediante el Diseño Óptimo de un Esquema de Muestreo Doble

2019

En el control estadístico de procesos, la herramienta más utilizada para monitorear el número promedio de no conformidades es el gráfico de Shewhart C. Este gráfico se basa en el supuesto de que el número de no conformidades en las muestras es bien modelada por la distribución de Poisson, y aunque es un gráfico fácil de usar, su capacidad para detectar cambios pequeños es baja, por lo que es necesario tomar tamaños de muestras grandes, aumentando los costos relacionados con el muestreo. Por lo anterior, se propone el desarrollo de un esquema de muestreo doble para el gráfico de control C. Además de derivar la expresión matemática adecuada para la evaluación exacta de la Longitud Media de Co…

gráficos de control para atributosmuestreo doblearlalgoritmos genéticosEstadísticaConstrucción de algoritmosgráfico de control cSistemas automatizados de control de calidadfrontera de pareto
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