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C

GD

Calidad Promedio de Salida (CPS)

de GUAPULEMA CARRANZA DAVID ALEXANDER - sábado, 7 de junio de 2025, 09:51
 

La calidad promedio de salida (AOQ, por sus siglas en inglés: Average Outgoing Quality) es un concepto del control de calidad por muestreo que se refiere a la calidad real que llega al cliente después de aplicar un plan de inspección, ya sea que el lote haya sido aceptado tal cual o corregido (retrabajado) si fue rechazado.

En otras palabras, es una manera de estimar qué tan buena es la calidad del producto que realmente se está entregando al final del proceso.


Ejemplo:

Tomás trabaja en una empresa que fabrica focos. Él es parte del equipo de control de calidad, y su tarea es revisar lotes de focos antes de que se envíen a las tiendas. La empresa usa una estrategia de inspección por muestreo: no revisan todos los focos, solo una muestra de cada lote.

En un día normal, se revisa una muestra de 80 focos por cada lote de 1000. Si encuentran más de cierto número de defectuosos en la muestra, se rechaza el lote completo y se repara (o se reemplazan los focos defectuosos). Si hay pocos defectos, el lote se acepta y se envía tal cual.

Tomás se preguntaba: “¿Qué tan buena es realmente la calidad que estamos enviando a los clientes, considerando que no revisamos todo?”

La respuesta la encontró en la calidad promedio de salida (AOQ). Este indicador le mostró que, en promedio, los clientes estaban recibiendo lotes con solo un 0.3% de focos defectuosos, porque los lotes malos eran detectados y corregidos antes del envío.

Entonces, aunque algunos lotes llegaban con defectos (porque no todos se revisan), gracias al plan de inspección, la mayoría de los productos que salían estaban dentro de un nivel aceptable de calidad. Y eso le dio tranquilidad a Tomás: sabía que su trabajo realmente marcaba la diferencia.

 
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VA

Clasificación del muestreo por atributos

de VALVERDE ACOSTA ARIANNA JAEL - sábado, 7 de junio de 2025, 14:13
 

El muestreo por atributos es una forma de revisar productos para saber si un lote (grupo de productos) es bueno o malo. En este tipo de muestreo, no se mide cuánto mide, pesa o vale algo, sino que simplemente se revisa si está defectuoso o no defectuoso. Dependiendo de cómo se hagan las revisiones, el muestreo por atributos se divide en tres tipos: simple, doble y múltiple.

  • Muestreo por atributos simple: Este tipo de muestreo consiste en revisar una cantidad fija de productos (llamada muestra). Antes de hacer la revisión, se establece un número máximo de productos defectuosos que se pueden aceptar (este número se llama "c"), si al revisar los productos encontramos esa cantidad de defectuosos o menos, el lote completo se considera bueno y se acepta. Pero si hay más defectuosos de los permitidos, se rechaza el lote. 
  • Muestreo por atributos doble: En este caso, se realiza una primera revisión de algunos productos del lote. Si el número de defectuosos encontrados es muy bajo, se acepta el lote; si es muy alto, se rechaza. Pero si el resultado está en un punto intermedio, es decir, no se puede decidir claramente, se toma una segunda muestra para tener más información y con la suma de ambas revisiones se toma la decisión final de aceptar o rechazar.
  • Muestreo por atributos múltiple: Este método funciona de forma parecida al muestreo doble, pero permite hacer más de dos revisiones si es necesario. Se empieza con una muestra pequeña, y si con esa primera revisión ya se puede aceptar o rechazar el lote, se toma la decisión de inmediato. Pero si no hay suficiente evidencia, se hace otra revisión, y así sucesivamente, hasta tener claridad para decidir.

                                                                                

 

 
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YACELGA PALLO ESTALIN MARCELO

Curva CO Ideal

de YACELGA PALLO ESTALIN MARCELO - sábado, 7 de junio de 2025, 15:06
 

Una curva de operación característica (CO) ideal, también conocida como curva OC ideal, es una representación gráfica que muestra la probabilidad de aceptación de un lote de producción frente a su calidad. En un escenario ideal, esta curva debería presentar una caída vertical pronunciada desde una probabilidad de aceptación del 100% para lotes de buena calidad (por debajo del nivel de calidad aceptable - NCA) a una probabilidad de aceptación del 0% para lotes de mala calidad (por encima del NCA).

                                                     

En detalle:

  • Probabilidad de Aceptación: La curva CO muestra la probabilidad de que un lote con un determinado nivel de calidad sea aceptado mediante un plan de muestreo.
  • Nivel de Calidad Aceptable (NCA): Este es el punto en la curva donde la probabilidad de aceptación comienza a disminuir rápidamente. Lotes con calidad por debajo del NCA deberían tener una alta probabilidad de ser aceptados, mientras que los lotes por encima del NCA deben tener una alta probabilidad de ser rechazados.
  • Ideal vs. Real: En la práctica, las curvas CO suelen tener una forma de "S" y no son perfectamente verticales, lo que significa que existe una zona de transición donde hay una probabilidad intermedia de aceptación para lotes de calidad intermedia.
  • Desempeño del Plan de Muestreo: La curva CO ayuda a evaluar el desempeño de un plan de muestreo, mostrando qué tan bien el plan discrimina entre lotes de buena y mala calidad.
  • Importancia: La curva CO es útil para elegir planes de muestreo, ya que permite identificar el plan que mejor se ajusta a las necesidades de calidad del proceso


 
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LS

Curva de operaciones

de LEMA LEMA SEBASTIAN DAVID - jueves, 5 de junio de 2025, 21:08
 

La curva CO de un plan de muestreo proporciona una caracterización del potencial desempeño del mismo, ya que con ésta se puede saber la probabilidad de aceptar o rechazar un lote que tiene determinada calidad. Para cualquier fracción defectuosa p en un lote, la curva OC muestra la probabilidad Pα de que se aceptará ese lote con el plan de muestreo que se emplee, lo que es igual al porcentaje a largo plazo de lotes que se aceptarían si se presentasen muchos lotes de cualquier calidad expresada, para inspección.

Para obtener la CO de lotes grandes se aplica la distribución binomial. Bajo esta condición, la distribución del número de artículos defectuosos, x, en la muestra aleatoria de tamaño n, es binomial con parámetros n y p. 

Curvas de operaciones (ejemplo grafico)

 
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D

VA

Distribución binomial

de VALVERDE ACOSTA ARIANNA JAEL - sábado, 7 de junio de 2025, 14:37
 

La distribución binomial es un tipo de distribución de probabilidad que se usa cuando en un experimento o proceso solo hay dos resultados posibles: éxito o fracaso. En control de calidad, muchas veces queremos saber cuál es la probabilidad de encontrar cierto número de productos defectuosos en una muestra, por ejemplo: si revisamos 20 productos y sabemos que la probabilidad de que uno salga defectuoso es del 5%, ¿qué tan probable es encontrar 0, 1, 2 o más defectuosos?

Para eso usamos la distribución binomial, donde:

  • Cada producto solo puede ser defectuoso o no defectuoso.

  • Se inspecciona un número fijo de productos.

  • La probabilidad de que un producto salga defectuoso es siempre la misma.

  • Cada producto se evalúa de forma independiente.

Fórmula de la distribución binomial

                                                                                                      

                                                                                                             

Donde:

  • P(X=k): es la probabilidad de encontrar exactamente k defectuosos.

  • n: es el número total de productos inspeccionados (tamaño de la muestra).

  • k: es el número de productos defectuosos que queremos calcular.

  • p: es la probabilidad de que un producto sea defectuoso.

Ejemplo:

En un proceso de control de calidad, se desea conocer la probabilidad de que ninguno de los productos inspeccionados resulte defectuoso. Para ello, se selecciona una muestra de 10 productos al azar, y se sabe que la probabilidad de que un producto salga defectuoso es del 2%, es decir, p = 0.02. Como se quiere saber la probabilidad de que todos los productos estén en buen estado, el número de defectuosos esperado es k=0.

                                                                                 

El resultado indica que hay una probabilidad aproximada del 81.7% de que en una muestra de 10 productos no se detecte ningún producto defectuoso. Esta probabilidad puede considerarse bastante alta, lo cual sugiere que el proceso de producción es confiable.

 
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E

CL

El muestreo de aceptación

de CURAY ALCOCER LIZBETH MISHELL - domingo, 8 de junio de 2025, 14:49
 

El muestreo de aceptación es una manera de revisar si un grupo de productos es bueno o no, sin tener que revisar cada uno. En lugar de eso, se toma una parte pequeña del grupo (una muestra) y se revisa solo esa parte. Con base en cómo salen esos pocos productos, se decide si todo el grupo es aceptado o rechazado. Aunque se mira solo una parte, la decisión se toma pensando en todo el grupo.

Tipos de muestreo de aceptación

Los métodos para hacer un muestreo de aceptación se pueden clasificar de diferentes maneras:

Según el tipo de producción:

  • Lote aislado: Se revisa un solo lote de productos, sin relación con otros.

  • Lote a lote: Se revisan lotes que se producen uno tras otro, de forma continua.

  • Producción continua: Se aplica cuando la fabricación no se detiene, como en fábricas de químicos o embotelladoras.

Según lo que se revisa del producto:

  • Por atributos: Solo se observa si el producto cumple o no (por ejemplo, si está bien o mal hecho). A veces se cuenta cuántos defectos tiene cada pieza.

  • Por variables: Se miden cosas exactas, como el peso, la longitud, el grosor, etc.

Según cuántas muestras se toman:

  • Muestreo simple: Se toma una sola muestra para decidir si se acepta o se rechaza el lote.

  • Muestreo doble: Se puede tomar una segunda muestra si con la primera no queda claro. A veces se decide con la primera si es muy buena o muy mala.

  • Muestreo múltiple: Similar al doble, pero se pueden tomar más de dos muestras si es necesario.

  • Muestreo secuencial: Se revisan los productos uno por uno y se decide cuándo hay información suficiente para aceptar o rechazar todo el lote.


 
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RODRIGUEZ CASTILLO GINA BELEN

Estratificacion

de RODRIGUEZ CASTILLO GINA BELEN - domingo, 8 de junio de 2025, 13:31
 

Tipos de muestreo (Estratificacion)
     El muestreo estratificado organiza a la población en subgrupos homogéneos según características específicas, seleccionando después muestras aleatorias de cada estrato. Existen varios tipos, como el muestreo proporcional, donde el tamaño de la muestra es proporcional al estrato, y el no proporcional, utilizado para subgrupos relevantes. Además, el muestreo óptimo maximiza la precisión. La estratificación estadística facilita comparaciones entre estratos para identificar diferencias significativas.
 Las ventajas incluyen una mejor representación de la población, mayor precisión y la posibilidad de realizar análisis detallados entre subgrupos. 
▷ ¿Qué es el muestreo estratificado? ¿Y cómo se hace?


 
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I

Me llamo Jessenia Cuenca. Soy de la ciudad de Macas. Tengo 18 años de edad

Inspección al 100%

de CUENCA TENECOTA JESSENIA MARITZA - jueves, 12 de junio de 2025, 06:22
 


La inspección al 100% en control de calidad es un método que consiste en revisar cada unidad producida para detectar defectos o fallas antes de que el producto sea entregado al cliente. A diferencia del muestreo, esta técnica no selecciona una parte representativa de la producción, sino que abarca la totalidad de los productos, garantizando un nivel máximo de revisión. Es comúnmente utilizada en productos donde los errores no son tolerables, como dispositivos médicos, componentes aeroespaciales, piezas de seguridad automotriz, o productos de alto valor económico.

Este tipo de inspección puede realizarse de forma manual o automática. La inspección manual se apoya en operarios capacitados que revisan visualmente o prueban cada producto, mientras que la automática utiliza tecnologías como sensores, cámaras de visión artificial o equipos especializados que detectan defectos sin intervención humana. Aunque es un método confiable para detectar problemas, su efectividad depende de la precisión del sistema de inspección y de la experiencia del personal que la realiza.

Sin embargo, la inspección al 100% tiene algunas limitaciones importantes. Es más costosa y lenta que otras formas de control, y no elimina la posibilidad de errores humanos o técnicos. Además, inspeccionar cada unidad no asegura necesariamente la calidad del proceso, solo la del producto final. Por eso, se recomienda usarla como complemento a otras estrategias de mejora continua, como el control estadístico de procesos (CEP), el análisis de causa raíz y la optimización del método de trabajo.


 
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L

LLANGARI TAYUPANDA BRAYAN RODRIGO

LCPS

de LLANGARI TAYUPANDA BRAYAN RODRIGO - viernes, 13 de junio de 2025, 19:16
 

Límites de Control del Proceso (LCPs)

En control estadístico de calidad, los Límites de Control son líneas que se colocan en una gráfica de control para definir el rango aceptable de variación del proceso. Se calculan con base en los datos históricos del proceso, por ejemplo:

  • Límite Superior de Control (LSC)

  • Línea Central (LC)

  • Límite Inferior de Control (LIC)


 
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AK

Límite de la calidad promedio de salida (LCPS)

de AGUIAR JIMENEZ KEVIN JOEL - sábado, 7 de junio de 2025, 13:52
 

El LCPS es un límite crítico que ayuda a asegurar la calidad del producto final, al establecer un umbral máximo para la cantidad de artículos defectuosos que pueden ser aceptados, Representa el valor máximo permitido para la proporción promedio de artículos defectuosos que salen del proceso.

  • El LCPS se calcula a partir de los datos de la tabla, que incluyen la proporción de artículos defectuosos (p) y la probabilidad de aceptación (Pa).
  • La proporción de salida CPS se obtiene como p x Pa, es decir, la proporción de artículos defectuosos que terminan siendo aceptados.
  • El LCPS es el valor máximo permitido para esta proporción de salida CPS.

 
Enlace de la entrada: Límite de la calidad promedio de salida (LCPS)


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