Graficos Multivariantes Aplicados Al Control Estadistico De La Ca Lidad

Esta monografía presenta una introducción al uso de gráficos multivariantes en control estadístico de calidad. El extendido uso de métodos estadísticos en el control de procesos y el carácter multidimensional del concepto de calidad, están produciendo un rápido avance en las aplicaciones de técnicas estadísticas en este campo. Se pretende ofrecer al lector una visión intuitiva y básica de los principales gráficos de control multivariantes, sus características, aplicaciones e interpretación de resultados. Junto a los gráficos "clásicos" (T2, MEWMA o MCUSUM), y sin ánimo de ser exhaustivos, se abordan los problemas producidos por el incumplimiento de los supuestos básicos, presentando metodologías y gráficos adaptados a la falta de normalidad, la existencia de autocorrelación o la presencia de observaciones anómalas en los datos originales. Se incluye, asimismo, la aplicación de estas técnicas a un caso real, ejemplificando su uso y mostrando su idoneidad y sus ventajas sobre los gráficos clásicos.

Fijaremos el eje medio comprobado y las fronteras de control. a).-Estableceremos cual deber ser la particularidad de Calidad.- la variante que escogimos para dibujar en esta grafica X-R debemos tener en cuenta que debe ser una particularidad dentro de Calidad y cuantificable. b).- Seleccionaremos la magnitud de la sub-agrupación.-

Para el entendimiento del Control Estadístico de Procesos no es necesario ser un experto en estadística, pero es preciso recordar al menos los puntos que se describen a continuación. a) Distribución Normal o Campana de Gauss. La distribución normal es desde luego la función de