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2 | Diseño de gráficas de control | |||||||||||||||||||||||||
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4 | Una compañía de seguros quiere diseñar una gráfica de control para verificar que las formas de cobro de los seguros se | |||||||||||||||||||||||||
5 | llenen de manera correcta. Con esas gráficas, la empresa quiere saber si son eficaces las mejoras en el diseño de los | |||||||||||||||||||||||||
6 | formatos. Para iniciar el proceso se recopila la información sobre el número de formatos llenados de manera incorrecta | |||||||||||||||||||||||||
7 | durante los útimos 10 días. La compañía de seguros a diario procesa miles de estos formatos y, por el alto costo de | |||||||||||||||||||||||||
8 | inspeccionar cada una, solo se recopila una pequeña muestra representativa de cada día. | |||||||||||||||||||||||||
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10 | Muestra | Cantidad inspeccionada | Cantidad de formatos mal llenados | Fracción de defectos | X bar | LCS | LCI | |||||||||||||||||||
11 | 1 | 300 | 10 | 0,03333 | 0,03033 | 0,06003849562 | 0,0006281710435 | |||||||||||||||||||
12 | 2 | 300 | 8 | 0,02667 | 0,03033 | 0,06003849562 | 0,0006281710435 | |||||||||||||||||||
13 | 3 | 300 | 9 | 0,03000 | 0,03033 | 0,06003849562 | 0,0006281710435 | |||||||||||||||||||
14 | 4 | 300 | 13 | 0,04333 | 0,03033 | 0,06003849562 | 0,0006281710435 | |||||||||||||||||||
15 | 5 | 300 | 7 | 0,02333 | 0,03033 | 0,06003849562 | 0,0006281710435 | |||||||||||||||||||
16 | 6 | 300 | 7 | 0,02333 | 0,03033 | 0,06003849562 | 0,0006281710435 | |||||||||||||||||||
17 | 7 | 300 | 6 | 0,02000 | 0,03033 | 0,06003849562 | 0,0006281710435 | |||||||||||||||||||
18 | 8 | 300 | 11 | 0,03667 | 0,03033 | 0,06003849562 | 0,0006281710435 | |||||||||||||||||||
19 | 9 | 300 | 12 | 0,04000 | 0,03033 | 0,06003849562 | 0,0006281710435 | |||||||||||||||||||
20 | 10 | 300 | 8 | 0,02667 | 0,03033 | 0,06003849562 | 0,0006281710435 | |||||||||||||||||||
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22 | Totales | 3000 | 91 | 0,30333 | ||||||||||||||||||||||
23 | Desviación estándar de la muestra | |||||||||||||||||||||||||
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25 | Solución | |||||||||||||||||||||||||
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27 | Para calcular la gráfica de control, primero se debe calcular la fracción general de defectos de todas las muestras. Esta | |||||||||||||||||||||||||
28 | constituye la línea central de la gráfica de control. | |||||||||||||||||||||||||
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31 | p ̅= | (Número total de defectos de todas las muestras) | ||||||||||||||||||||||||
32 | (Número de muestras X Tamaño de la muestra) | |||||||||||||||||||||||||
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34 | p ̅= | 0,03033333333 | ||||||||||||||||||||||||
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36 | A continuación se calcula la desviación estándar de la muestra | |||||||||||||||||||||||||
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42 | Sp= | 0,00990 | ||||||||||||||||||||||||
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44 | Por último, se calculan los límites de control más alto y más bajo. Un valor de z de 3 da 99.7% de confianza en que el | |||||||||||||||||||||||||
45 | proceso se encuentra dentro de estos límites. | |||||||||||||||||||||||||
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47 | LCS= | p ̅ + 3Sp | LCI= | p ̅ - 3Sp | ||||||||||||||||||||||
48 | LCS= | 0,06003849562 | LCI= | 0,0006281710435 | ||||||||||||||||||||||
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