identificación y análisis de costos de calidad
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7/25/2019 Identificacin y Anlisis de Costos de Calidad
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UNIVERSIDAD DE SAN CARLOS DE GUATEMALA
FACULTAD DE INGENIERA
ESCUELA DE MECANICA INDUSTRIAL
CONTROLES INDUSTRIALES
GRUPO No. 7
SECCION: A
HOJA DE TRABJO
Y 2 EJEMPLOS DE SIX SIGMA RESUELTOS
Integrantes CarnetGilberto Abel Sulecio Castellanos 2007 - 14341
Eli Josue Espinoza Rodas 2011 - 14479
lvaro Guillermo Montes Espina 2011 - 14309Luis Miguel Barrera Sosa 2011 - 23072
Mnor Ale!ander Co" Ragua 2011 - 14147
PROBLEMA NO 1
Caso ! Ca"" C!#$!%
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#$ %& #
'$ (& '#)*+#
,$ -& '.,
/$ -0%&263
21,501(1) & +1+#''
*$ 2ield & 3#4 -0%$ 5 #++ & 67188.
.$ Sigma & ,17
PROBLEMA NO 2
Caso ! E'$o% ! L'(%os
#$ %& #
'$ (& #++)+++ ,$ -& '
/$ -0%&2
100,000(1) & '5 105
*$ 2ield & 661667
.$ Sigma & *1.
PROBLEMA NO 3
Caso ! )a(%'*a*'+# ! $a%,!$as !"!*$%+#'*as
#$ %& *7
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'$ (& #)+++
,$ -& #7
/$ -0%&
18
1,000 (58) & +1+++,#+,/
*$ 2ield & 6616.768
.$ Sigma & .
EJEMPLO 1 SIX SIGMA
9n proceso de manu:actura de mesas para tel;:ono tiene cuatro
subprocesos< :abricaci=n de patas) bastidor) cubierta pintura1 Se toman
los datos de #*#+ mesas :abricadas se observa la siguiente in:ormaci=n1
Calcule el Sigma del proceso1
Subproceso -e:ectos %portunidades> 9nidad0atas '#' #8Bastidor */* *Cubierta 8# 60intura */ #?otales< 77' ,'
(@mero de unidades procesadas & #*#+
(@mero total de de:ectos & 77'
-e:ectos por oportunidad 3-0%$ &
0182.321510
882=
=
ON
D
-0M% & 1+#7' #)+++)+++)'*,
-e la tabla de conversi=n de sigma determinamos el valor ue ms se acerca a #7)'*,siendo este< sigma & ,1.
EJEMPLO 2 SIX SIGMA
9na planta de productos alimenticios empaca cierto tipo de uesos en una de
sus lDneas1 La producci=n en un turno es de *)+++ unidades1 E!isten ,oportunidades de de:ecto en cada unidad
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5 Mal sellado del empaue
5 0roducto maltratado
5 Empaue roto
Se encontraron ./ de:ectos) de los cuales #/ se encontraron antes de ser
enviados a la lDnea de empaue :inal) despu;s de esto *+ de:ectos todavDa
subsisten1 Se pide calcular 20 2L01
Rendimiento de 0rimera pasada 20
-0%&
64
5,000 (3) & 1++/'
-0M% & 1++/' #)+++)+++ & /)'..1..
20 & #41++/' & 166*7 & 661*7F
Rendimiento de ltima pasada 2L0
-0%& 505,000 (3) & 1++,,
-0%& 3,333.33
YLP = 1- .0033 = .9967= 99.67%
Observamos que el rendmen!o de ul!ma "asada es ma#or que el rendmen!o
de "rmera "asada.