Aprendiendo a interpretar histogramas

Aquí algunos ejemplos donde es útil utilizar un histograma para el control de la calidad.

EJEMPLO 1
Una empresa debe fabricar tornillos que tienen como valor especificado de longitud 25 ± 0,4 mm. Para evaluar el número de piezas con errores de tolerancia se toman 200 muestras.
Realizar histograma para verificar el proceso y ver cuantos tornillos estan dentro de la especificación.

 

La intepretación de los resultados se inclina primeramente en ver si los datos en el histograma tienen una distribución normal. Después se nota en donde esta situado el valor deseado(Target Value) en relación con la media, si este no esta muy lejos de la media, son buenas señales, porque quiere decir que la mayoría de nuestros productos esta cerca de los productos que deseea el cliente.

Por último se verifica si ningun dato esta por fuera de los límites, se puede notar que este no es el caso.


EJEMPLO 2En la fabricación de pernos, el diámetro es una caracteristica importante para su uso. Con el objeto de determinar si un lote cumple con las especificaciones del cliente, las tolerancias de los mismos es 1.40 ± 0.15.

Se extrae una muestra de 300 piezas y se inspecciona.

 

 

Se puede observar en la interpretación de los datos que principalmente el valor deseado esta muy lejos de la media, eso indica rápidamenente que el proceso no esta cumpliendo con las especificaciones del cliente.

Otro factor son los límite, en la parte izquierda del histograma se nota obviamente que estan casi en el límite, otra prueba de que las piezas son de muy mala calidad.

 

EJEMPLO 3

Para la realización de un medicamento la dosis del activo tiene una tolerancia de 245 ± 0.25 gr. Se tomo una muestra para determinar cuales de ellos no cumplian con los estandares.

 

En la interpretación, se pude notar que los limites estan dentro de las barras, eso no afirma que hay datos que estan fuera de los límites, por lo tanto no cumplen con las especificaciones. 
Otra cosa importante es la relación del valor deseado con la media, en este caso estan muy alejados, lo único bueno que podemos sacar de esta muestra es que los datos estan distribuidos normalmente y no hay ninguna anomalía entre ellos.


EJEMPLO 4
Un pequeña asociación realiza pulseras, son elaboradas con materiales economicos para poder sacarles provecho, pero apesar del material, a la asociación les gusta trabajar con calidad, es por eso que tienes sus parametros para dichas pulseras. El diametro de las mismas no debe exceder de 8cm.
 Realizar histograma para ver cuantas no cumplen con dichos parametros.

 La interpretación es lo más importante en los histogramas, tenemos que saber que es lo que nos quieren decir los datos, en este caso, ninguna de las piezas sobrepasan los límites, la media esta cerca del valor deseado y la distribución es en forma normal, es ahí donde se llega a la conclusión si un proceso va bien o algo que hacer al respecto.

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http://licmata-math.blogspot.mx/2014/06/histograms-interpretation.html