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GD | Calidad Promedio de Salida (CPS) | |||
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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. | ||||
VA | Clasificación del muestreo por atributos | |||
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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.
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LS | Curva de operaciones | |||
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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. | ||||