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Practica Iiii Ta-543 2020
Practica Iiii Ta-543 2020
Practica Iiii Ta-543 2020
AGROINDUSTRIALES (TA-543)
IV
Msc. EUSEBIO DE LA CRUZ FERNANDEZ
DOCENTE DE LA ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERIA AGROINDUSTRIAL
- UNSCH
FIQM
15/09/2020
2020 1
AYACUCHO - PERU
PRÁCTICA N° 4
LA ESTADISTICA EN EL CONTROL DE CALIDAD
AGROINDUSTRIAL.
OBJETIVOS
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A.- Métodos Oficiales de Análisis CCAIO
Se agrupan en 12 grandes grupos:
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B.- ¿POR QUÉ VARÍAN LOS PROCESOS?
Un proceso agroindustrial está sometido a una serie de factores de carácter
aleatorio que hacen imposible fabricar dos productos exactamente iguales.
El CEP es una herramienta útil para alcanzar este segundo objetivo. Dado
que su aplicación es en el momento de la fabricación, podemos decir que esta
herramienta contribuye a la mejora de la calidad de la fabricación.
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¿POR QUÉ VARÍAN LOS PROCESOS?
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Causas de variabilidad
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Causas de variabilidad
La estrategia básica para la mejora de la calidad pasa por la
identificación de las causas que producen variabilidad, las cuales
según Shewhart (1931) las clasificó en:
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La variabilidad de las causas comunes o aleatorias es el
reflejo de cientos de causas pequeñas que actúan de manera
conjunta, y que no es posible identificar alguna en especial.
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MEDIDAS DE VARIABILIDAD
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Inicio del CEP
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¿Qué es la estadística descriptiva?
La estadística descriptiva es la rama de la estadística que recolecta, analiza
y caracteriza un conjunto de datos (peso, beneficios diarios de una empresa,
temperatura, etc.), con el objetivo de describir las características y
comportamientos de dicho conjunto mediante medidas de resumen, tablas o
gráficos.
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VARIABLES ESTADÍSTICAS
Una variable estadística es el conjunto de valores que puede tomar cierta
característica de la población sobre la que se realiza el estudio estadístico y
sobre la que es posible su medición. Estas variables pueden ser: la edad, el
peso, volumen, color, tiempo, temperatura, etc.
Las variables estadísticas se pueden clasificar por diferentes criterios. Según
su medición existen dos tipos de variables:
VARIABLES CUALITATIVAS
TIPOS DEFINICIÓN EJEMPLOS
Variables cualitativa cuyas categorías no siguen Color, olor, otros.
NOMINAL
ningún orden. Lateralidad (zurdo, diestro)
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VARIABLES CUANTITATIVAS
La variable puede adquirir cualquier valor dentro de un • Peso ( g, Kg, lib, onzas, etc.)
Continua
intervalo de valores determinado. • Volumen (L, ml, cc, etc.)
Desviación estándar
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La empresa Agroindustrial “Misky Sur” produce gelatina en polvo, siendo uno
de sus productos representativos la de Pitajaya. El responsable de control de
calidad, a diario controla el peso de las bolsas del producto terminado. El peso
establecido es de 125 g. por bolsa, con una tolerancia de ± 5 g. Los pesos se
registran en el punto de pesado-embolsado, se obtiene una tabla como el que
se le muestra y explique su apreciación técnica al respecto.
A 122 119 118 119 120 127 118 128 122 120
B 119 127 119 120 127 120 124 122 127 123
C 125 118 118 120 118 123 124 123 125 123
D 120 121 120 122 123 125 126 125 128 124
E 125 122 123 122 122 123 125 121 125 124
F 126 122 124 122 120 125 128 125 126 125
G 125 119 123 123 125 126 125 122 125 127
H 123 125 123 126 125 125 127 123 126 126
I 118 127 128 126 126 124 127 124 120 118
J 120 130 125 126 125 124 120 125 120 119
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De un historial de producción se obtuvo la siguiente información. De su
apreciación a la información brindada, considere: n = 50 y Ẍ = 10 ug.
SOLUCION:
Datos
n = 50
Ẍ = 10
Conocemos por teoría:
fa = número de observaciones en cada intervalo.
fr = fa = frecuencia relativa o % frecuencia.
n
Ẍ = Σ MCi * fa Xi = MC
Σfa
Σfa = 0.02(50) + 0.10(50) + (fry)(50) + 0.16(50) + (frz)(50) + 0.1(50) + 0.02(50)
ΣXi * fa =
Resolviendo II – I
Y = 0.55 ; X = 0.05
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Un estudio de ventas efectuado en 60 microempresas rurales
dedicados a la comercialización de leche fresca dio como resultado el
cuadro que se le presenta a continuación, dichas ventas están
expresadas en miles de soles:
178 150 420 640 940 190 859 620 550 450
208 720 850 990 700 405 642 600 500 800
690 580 360 460 750 229 490 520 720 920
240 950 750 660 500 680 620 440 950 400
560 650 190 420 650 900 300 550 550 650
580 600 650 660 720 360 250 930 550 880
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CALCULOS PREVIOS Intervalo de Clases Marca Clas Frecuencia Frec. Acuml % Frecuencia % F Acum
N° DATOS 60 150 270 210 8 8 13.33% 13.33%
Limite inferior 150 270 390 330 3 11 5.00% 18.33%
Limite superior 990 390 510 450 10 21 16.67% 35.00%
Rango 840 510 630 570 12 33 20.00% 55.00%
N° clases 7 630 750 690 16 49 26.67% 81.67%
Tamaño de clase o 750 870 810 3 52 5.00% 86.67%
Amplitud 120 870 990 930 8 60 13.33% 100.00%
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Con la siguiente información que representan los resultados de una
muestra de 30 plantas en las que se registró el peso de materia seca en
g, de su producto estrella:
2 1.8 2 3.4 2.6 3 0.7 2.1 1.1 2.3
2.4 2.5 1.9 0.8 1.8 1.9 2.6 1.5 2.5 1.7
1.6 2.1 1.2 2.2 2.8 1.2 1.9 2.9 3 3.6
a) ¿Qué herramienta estadística emplearía para poder aclarar la
información.
b) ¿Qué informe técnico daría a su superior.
SOLUCION
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Interv. Clases Marc. Clas Frecuencia Fa % Frecuen % F acumulado
0.7 1.2 0.9 3 3 10.00% 10.00%
1.2 1.7 1.4 4 7 13.33% 23.33%
1.7 2.2 1.9 10 17 33.33% 56.67%
2.2 2.6 2.4 7 24 23.33% 80.00%
2.6 3.1 2.9 4 28 13.33% 93.33%
3.1 3.6 3.4 2 30 6.67% 100.00%
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A continuación, se le proporciona el siguiente cuadro, en el que se
muestran las Microempresas Agroindustriales rurales en el país en el
período 2017-2019.
REGIONES NUMERO DE MICROEMPRESAS
Norte Costa 2 200
Norte Sierra 600
Centro Costa 8 800
Centro Sierra 500
Sur Costa 1 200
Sur Sierra 120
Selva 400
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N° Regiones N° microempresas %
1 Norte Costa 2200 37.80
2 Norte Sierra 600 10.31
3 Centro Costa 800 13.75
4 Centro Sierra 500 8.59
5 Sur Costa 1200 20.62
6 Sur Sierra 120 2.06
7 Selva 400 6.87
5820 100
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A estudiar
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