SOLUCIONARIO AL [phone] Control Estadístico de Procesos y Big Data Semana 3

La empresa Platicol se encarga de la realización de botellas de diferentes y tamaños dependiendo
de las especificaciones del cliente. En un mes se pueden fabricar hasta 100 millones de piezas. Sin
embargo, el dueño ha recibido algunas quejas de piezas defectuosas que presentan problemas de
abolladura, material frágil e inconvenientes de rosca, principalmente. Por tal motivo el gerente de
línea encargado verifica todos los días la precisión de una muestra aleatoria de 200 registros de
fechas de elaboración. Los resultados de las 20 últimas muestras se presentan en la siguiente tabla.
Todos fueron verificados para asegurar que ninguno estuviera fuera de control. Tomando como base
estos datos históricos, utiliza Z=3 para el gráfico p.
Muestra Número de piezas
defectuosas
1 2
2 25
3 30
4 14
5 15
6 17
7 16
8 5
9 12
10 15
11 18
12 11
13 13
14 5
15 14
16 16
17 12
18 25
En la fase final del proceso, las botellas fabricadas pasan por una máquina que mide varias
características de calidad del producto. Cuando el proceso de producción de botellas de plástico está
bajo control, el promedio es de 20 defectos (tabla 2) por cada grupo visualizado. Se utilizarán límites
de control dos sigma.
Número de botellas
(muestra)
Número de defectos
1 25
2 15
3 15
4 14
5 18
6 30
7 25
8 22
9 25
10 14
Tabla 2. Datos de las observaciones obtenidas
Fuente: elaboración propia
Estos análisis pueden ayudar a identificar las causas de las piezas defectuosas y a implementar
medidas correctivas. Por ejemplo, las especificaciones del cliente que podrían venir en forma de
correos electrónicos o documentos de texto son un ejemplo de datos no estructurados. Por otro
lado, los informes de inspección de calidad que podrían contener una mezcla de texto y datos
numéricos son un ejemplo de datos semiestructurados. En un contexto de Big Data, estos datos
pueden ser analizados para obtener insight valiosos, que pueden ayudar a mejorar la calidad de los
productos y la eficiencia de la producción
En atención con el caso entregado, responde lo siguiente:
1. Utiliza las técnicas de control estadístico para calcular los límites de control para el gráfico P
(datos tabla 1) y C (datos tabla 2).
2. Elabora la gráfica de control por atributo P y C, y luego responde: ¿cómo es el
comportamiento de las piezas defectuosas según el gráfico P y C? Indica algunas acciones de
mejora en base a lo que se visualiza en la gráfica.
3. Considerando los diferentes tipos de datos generados en el proceso de producción la
empresa Platicol, ¿cómo podrías identificar y clasificar estos datos en términos de datos
estructurados, no estructurados y semiestructurados? Además, ¿cómo podrías utilizar estos
datos en un contexto de Big Data, para mejorar la calidad de los productos y la eficiencia de
la producción?