Indice

Control Estadístico de la Calidad. Teoría, práctica y aplicaciones informáticas SAS, STATGRAPHICS, MINITAB, SPSS.

Sección o capitulo		Nombre del apartado	Pág.
Introducción			19
Capítulo 1.- Control de calidad y herramientas informáticas básicas			21
SAS y el control de calidad			21
	Control de Calidad con SAS sobre los entornos Windows		22
	Procedimientos de SAS relativos a control de calidad (SAS/QC)		30
Lenguaje de Programación SAS			31
	Introducción		31
	Ficheros de datos SAS		32
	Estructura de un programa SAS		33
	Creando ficheros de datos SAS. Sentencias DATA, INPUT, CARDS, RUN, LIBNAME, INFILE y FILENAME		34
	La sentencia DATA		37
	La sentencia INPUT y los formatos de lectura fijo, libre y mixto		37
	Creando un fichero de datos SAS a partir de otro fichero SAS ya existente		43
	Modificando y creando variables SAS. Operadores aritméticos		44
	Creando subconjuntos de datos. Operadores lógicos y relacionales		44
	La sentencia IF/THEN/ELSE		45
	Bucles. La sentencia DO		46
	La sentencia OUTPUT		48
	La sentencia ARRAY		49
	La sentencia RETAIN		50
	Almacenando datos en ficheros externos. Sentencias FILE y PUT		51
	Operaciones con ficheros SAS. Concatenación y unión		52
	Actualizando ficheros de datos SAS		53
	Funciones SAS		53
SAS y el diseño de experimentos			54
STATGRAPHICS y el control de calidad			55
Ficheros y variables en STATGRAPHICS			60
MINITAB y el control de calidad			66
	Procedimientos de MINITAB relativos a control de calidad		70
SPSS y el control de calidad (QI-ANALYST)			71
Capítulo 2. Introducción al concepto de control de calidad y herramientas estadísticas			73
Definición de control de calidad			73
Historia del control de calidad			75
Medición de la calidad			77
Causas de la variación de la calidad			79
Identificación de los factores que afectan a la calidad			81
	Diagrama causa-efecto		81
	Diagrama de Pareto o análisis A-B-C		82
	Brainstorming		84
	Jerarquización		86
	Gráficos de control		86
	Histogramas		87
	Estratificación		87
	Diagrama de correlación		88
	Diseño de experimentos		88
	Hojas de recogida de datos		88
Herramientas estadísticas útiles en la mejora y el aseguramiento de la calidad			89
Los responsables de la calidad en una empresa			94
Gráficos de Pareto y métodos automatizados			95
	STATGRAPHICS y los gráficos de Pareto		95
	MINITAB y los gráficos de Pareto		99
	SPSS/QI Analyst y los gráficos de Pareto		101
	El procedimiento Pareto SAS/QC		103
Diagramas de causa y efecto y los métodos automatizados			113
	MINITAB y los gráficos de causa y efecto		113
	SAS/QC y los gráficos de causa y efecto. Procedimiento ISHIKAWA		115
Capítulo 3. Descripción de la variabilidad y modelación de la calidad en los procesos			121
Descripción de la variabilidad			122
Distribuciones de frecuencias e histogramas			122
	Finalidad de las distribuciones de frecuencia en la calidad		123
	Interpretación de las distribuciones de frecuencias		124
	Formalización de las distribuciones de frecuencias		124
Expresión cuantitativa de las distribuciones			128
	Medida de posición		128
	La medida cuadrática		130
	Medidas de dispersión		132
	Medidas de forma		136
Análisis exploratorio de datos			139
	Diagrama de tallo y hoja (Stem and Leaf)		140
	Gráfico de caja y bigotes (Box-and-Whisker plot)		141
	Gráfico múltiple de caja y bigotes (Multiple Box-and-Whisker plot)		143
	Gráfico de simetría		145
	Gráficos normales de probabilidad		145
Modelación de la calidad mediante distribuciones de probabilidad			146
	Variable aleatoria y distribución de probabilidad		146
	Ley de probabilidad y funciones de densidad, distribución, supervivencia (fiabilidad) y riesgo (tasa de fallo)		147
Distribuciones de probabilidad de tipo discreto			151
Distribuciones de probabilidad de tipo continuo			153
Capítulo 4. Métodos automatizados y modelación de la calidad			157
STATGRAPHICS, Las distribuciones de frecuencia y los modelos de probabilidades			157
	Resumen estadístico para variables numéricas unidimensionales		157
	Opciones tabulares: Medidas de posición, dispersión, simetría y curtosis		158
	Percentiles		160
	Tablas de frecuencias		161
	Diagrama de tallo y hojas (Stem-and-leaf)		162
	Intervalos de confianza		163
	Test de hipótesis		164
	Opciones gráficas: Gráficos de dispersión, histogramas y gráficos de normalidad		167
	Gráfico de cuantiles		167
	Gráfico de densidad		167
	Gráfico de simetría		168
	Gráfico normal de probabilidad		168
	Histograma de frecuencias		168
STATGRAPHICS y el análisis exploratorio de datos			169
	Gráfico de caja y bigotes (Box-and-Whisker plot)		169
	Gráfico múltiple de caja y bigote (Multiple Box-and-Whisker plot)		171
	Gráficos normales, histogramas y polígonos de frecuencias absolutas y relativas		172
	Trabajo con distribuciones de probabilidad en STATGRAPHICS		176
	Funciones de distribución		177
	Inversa de la función de distribución		179
	Generación de números aleatorios según una distribución		180
	Opciones gráficas		181
MINITAB. las distribuciones de frecuencias y los modelos de probabilidad			183
SAS/QC, las distribuciones de frecuencias y los modelos de probabilidad			188
Capítulo 5. Inferencia estadística en la modelación de la calidad en los procesos			213
Inferencia estadística			214
La noción de estadístico			215
Distribuciones en el muestreo más utilizadas en control de calidad			215
	Muestreo a partir de una distribución normal		215
	Muestreo a partir de una distribución Bernoulli		217
	Muestreo a partir de una distribución de Poisson		218
	Muestreo a través de estadísticos ordenados		219
Métodos de inferencia estadística			221
Estimación paramétrica			221
	Estimación puntual		222
	Estimación por intervalos		224
Construcción de intervalos de confianza para los parámetros de poblaciones normales			225
Intervalo de confianza para el parámetro r de una distribución binomial			226
Intervalo de confianza para el parámetro l de una distribución de Poisson			226
Intervalos de confianza para comparación de poblaciones normales			228
Intervalo de confianza para la diferencia de parámetros p¹ y p² de distribuciones binomiales			229
Contrastes de hipótesis			229
	Principales conceptos utilizados en contrastes de hipótesis		229
	Fases para realizar un contraste de hipótesis		231
	El concepto de p-valor		233
	Relación entre intervalos de confianza y contrastes de hipótesis		234
Contrastes de hipótesis para poblaciones normales			235
Contrastes para los parámetros p y p₁-p₂ de la binomial y el parámetro l de Poisson			237
Comparación de dos poblaciones normales dependientes. Datos apareados			238
Contrastes de bondad de ajuste			240
	Contraste Chi-cuadrado de la bondad de ajuste		240
	Contraste Kolmogorov-Smirnov de la bondad de ajuste		242
	Contraste de normalidad de Shapiro y Wilks		243
	Contrastes de normalidad de asimetría y curtosis		244
Capítulo 6. Métodos automatizados e inferencia estadística en modelación de la calidad			245
STATGRAPHICS y la inferencia estadística			245
	STATGRAPHICS y la estimación por intervalos y los contrastes de hipótesis: Procedimiento One-Variable Analysis		246
	El procedimiento Hypothesis Tests		246
	STATGRAPHICS y el tamaño de la muestra		249
	Intervalos de confianza y tests de hipótesis en comparación de poblaciones. Procedimiento Two-Sample Comparison Analysis		251
	Muestras pareadas: Procedimiento Paired-Sample Comparison		257
	El procedimiento Hipothesis Tests para dos poblaciones		260
	Tamaño de la muestra para dos poblaciones		263
	Contrastes de ajuste a una distribución y de normalidad		265
MINITAB y la influencia estadística			272
	MINITAB y la estimación por intervalos y los contrastes de hipótesis		272
SAS y la inferencia estadística			276
	SAS/QC y la estimación por intervalos y los contrastes de hipótesis: Procedimiento CAPABILITY		277
Capítulo 7. Control estadístico de procesos y gráficos de control			307
Control estadístico de procesos			307
	Control de fabricación		309
	Control de recepción		309
	Control por variables y por atributos		310
	Análisis de la capacidad de un proceso		310
Gráficos de control			311
Principios estadísticos básicos de un diagrama de control			313
	Los diagramas de control y los contrastes de hipótesis		314
	Curva característica de operación		315
	Utilización de los diagramas de control		316
	Clasificación inicial de los diagramas de control		316
	Diseño de la gráfica de un diagrama de control		317
Modelo de Shewart para gráficos de control			320
Modelo de los límites probabilísticos para los gráficos de control			321
Estratos y conglomerados en los gráficos de control			322
Análisis de patrones en diagramas de control			324
Capítulo 8. Gráficos de control por variables			327
Control por variables y por atributos			327
	Elección del tipo de diagramas de control		329
	Características a controlar e inicio del control		330
Diagramas de control de X y R			332
	Diagrama de control para la media con patrón dado		332
	Diagrama de control para el recorrido con patrón dado		334
	Diagrama de control para la media sin patrón dado		336
	Diagrama de control para el recorrido sin patrón dado		340
	Directrices sobre tamaño muestral y frecuencia de muestreo		342
	Interpretación de los diagramas de X y R. No normalidad		344
	Curva característica de operación para el diagrama X y R		348
	Longitud media de racha (LMR o ARL)		351
Diagrama de control de X y R			351
	Diagrama de control para la desviación típica S con patrón dado		352
	Diagrama de control para la media sin patrón dado		354
	Diagrama de control para la desviación típica sin patrón dado		357
	Curva característica de operación para el diagrama de X y S		360
Diagrama de control de S2			361
	Diagrama de control para S2 con patrón dado		361
	Diagrama de control para S2 sin patrón dado		362
	Curva característica de operación para el diagrama de S2		363
Gráficos de control para medidas individuales			363
	Diagrama de control para medidas individuales con patrón dado		364
	Diagrama de control para medidas individuales sin patrón dado		365
	Diagrama de control de medidas individuales y rangos móviles		367
Diagramas de control de la mediana			369
	Diagrama de control de medianas y rangos		370
Capítulo 9. Métodos automatizados y gráficos de control por variables			371
STATGRAPHICS y los gráficos de control por variables			371
	El procedimiento X-bar and R		372
	Los procedimientos X-bar and S y X-bar and S²		378
	El procedimiento Individuals Charts		379
MINITAB y los gráficos de control por variables			381
SAS/QC y los gráficos de control por variables			383
QI/ANALIST y los gráficos de control			386
Capítulo 10. Gráficos de control por atributos			407
Diagrama de control para el porcentaje o fracción de unidades defectuosas. Diagrama P			408
	Diagrama "p" con patrón dado		409
	Diagrama "p" sin patrón dado		411
	Curva característica de operación para el diagrama "p"		415
Diagrama de control del número de unidades defectuosas. Diagrama "np"			416
	Diagrama "np" con patrón dado		416
	Diagrama "np" sin patrón dado		418
	Curva característica de operación para el diagrama "np"		420
Diagrama de control del número de defectos o diagrama C			421
	Diagrama "c" con patrón dado		421
	Diagrama "c" sin patrón dado		423
	Curva característica de operación para el diagrama "c"		425
Diagrama de control del número de defectos por unidad o diagrama U			426
	Diagrama "u" con patrón dado		426
	Diagrama "u" sin patrón dado		428
	Curva característica de operación para el diagrama "u"		430
Sistemas de demérito			431
Capítulo 11. Métodos automatizados y gráficos de control por atributos			433
STATGRAPHICS y los gráficos de control por atributos			433
	El procedimiento p-Chart		433
	Los procedimientos np-Chart, c-Chart y n-Chart		436
MINITAB y los gráficos de control por atributos			436
SAS/QC y los gráficos de control por atributos			438
QI/ANALIST y los gráficos por variables			439
Capítulo 12. Gráficos de control de suma acumulada y medias móviles. Capacidad			453
Diagrama de control de suma acumulativa			453
	Mascarilla V		455
	El diagrama de suma acumulativa y la longitud media de racha		456
	Diagramas de sumas acumulativas y diagramas de Shewart		458
	Diagramas bilaterales y unilaterales de suma acumulativa		458
	Contraste de control del rango secuencial con signo		461
	Contraste de control de suma de rachas		462
Diagrama de control de media móvil			462
	Diagrama de media móvil con patrón dado		463
	Diagrama de media móvil sin patrón dado		465
Diagrama de media móvil geométrica (EWMA)			467
	Diagrama de media móvil geométrica con patrón dado		469
	Diagrama de media móvil sin patrón dado		471
Diagrama de control múltiple			473
Análisis de la capacidad de un proceso			476
	Límites de tolerancia y límites de especificación		477
	Índices de capacidad		478
	Intervalos de confianza para los índices de capacidad		480
	Cálculo de límites de tolerancia natural		481
	Análisis de la capacidad del proceso mediante un histograma o un diagrama de probabilidades		483
	Análisis de la capacidad del proceso mediante un diagrama de control		485
	Límites de control, límites de especificación y límites de tolerancia natural		486
Índices de capacidad en caso de no-normalidad			486
Capítulo 13. Métodos automatizados para gráficos CUSUM, MA, EWMA y capacidad			487
STATGRAPHICS y los gráficos CUSUM			487
	El procedimiento CUSUM Chart		488
STATGRAPHICS y los gráficos de control de medias móviles (MA y EWMA)			492
	Los procedimientos Individual Moving Average Chart, Individual EWMA Chart e Individual CUSUM Chart		494
STATGRAPHICS y los gráficos de control multivariantes			494
STATGRAPHICS y la capacidad de los procesos			495
MINITAB y los gráficos CUSUM, MA y EWMA			500
MINITAB y el análisis de la capacidad			502
SAS/QC y los gráficos CUSUM, MA y EWMA			504
	El procedimiento CUSUM de SAS/QC		505
	El procedimiento MACONTROL de SAS/QC		506
SAS y la capacidad. El procedimiento CAPABILITY			507
	El procedimiento CAPABILITY en menús desplegables		512
QI/ANALIST y los gráficos CUSUM, MA y EWMA			512
Capítulo 14. Control de aceptación. Muestreo por atributos y por variables.			529
Inspección por muestreo y muestreo de aceptación			529
Muestreo de aceptación lote por lote			530
	Utilización del muestreo por aceptación		531
	Ventajas y desventajas del muestreo por aceptación		531
	Clasificación de los planes de muestreo		532
	Muestreo aleatorio simple		533
	Plan , esquema y sistema de muestreo para aceptación		534
Planes de muestreo simples por atributos			535
	Curva característica de operación o curva CO		535
	Curvas características de operación tipos A y B		537
	Curvas características de operación con c=0		538
	Diseño de un plan de muestreo simple para una curva característica de operación dada		539
Inspección rectificadora, calidad media de salida e inspección total media			540
Muestreo doble, múltiple y secuencial			542
Planes de muestreo doble			542
	Curva característica de operación para el muestreo doble		543
	Curva del número muestral medio		544
	Curva de calidad media de salida y curva de inspección total		546
Muestreo múltiple			546
Muestreo secuencial			547
Planes de muestreo en cadena			548
Muestreo continuo			549
Planes de muestreo de lotes salteados			551
Consideración del error de inspección			552
La norma MIL, STD 105D			553
Planes de muestreo de DODGE-ROMING			555
	Ventajas y desventajas del muestreo por variables		556
	Tipos de planes de muestreo por variables		557
Planes de la fracción no conforme			557
	Diseño de plan de muestreo y curva CO on s conocida		559
	Ecuación de la curva característica de operación		561
	Diseño de plan de muestreo para desconocida y curva CO		561
Planes de muestreo por variables basados en la media o desviación típica del proceso o lote			563
	Planes basados en la media con desviación típica s conocida		563
	Planes basados en la media con desviación típica s desconocida		564
	Planes basados en la desviación típica		564
Norma MILD STD 414			564
Capítulo 15. Fiabilidad			593
Introducción			593
Definición			594
Clases de fallos			594
Fiabilidad, vida media y tasa de fallos			595
Distribuciones de fallos			598
	La distribución exponencial		599
	La distribución normal		599
	La distribución log-normal		600
	La distribución de Weibull		601
	La distribuciones binomial y de Poisson		602
	La distribución gamma		604
	La distribución beta		605
Sistemas			606
	Sistemas en serie		606
	Sistemas en paralelo		608
	Combinaciones de bloques en serie y paralelo		610
Ambiente probabilístico			611
	Modelo esfuerzo-resistencia		611
	Fallos por degradación de los sistemas		612
Fiabilidad y mantenimiento			615
	Mantenimiento correctivo		615
	Mantenimiento preventivo		616
Metas de fiabilidad			618
	Modelo general para sistemas serie		619
	Método basado en las tasas de fallos		620
	Método AGREE para sistemas electrónicos		620
	Método de puntuación para sistemas electrónicos		621
	Método Boeing para sistemas mecánicos y eléctricos		622
	Método de Albert para revisión del reparto		622
Capítulo 16. Diseño de Experimentos			637
Diseños unifactoriales			639
	Modelo unifactorial de efectos fijos		640
	Modelo unifactorial de efectos aleatorios		641
Diseños multifactoriales			642
	Modelo bifactorial de efectos fijos		642
	Modelo bifactorial general con efectos aleatorios		644
	Modelo bifactorial general con efectos mixtos		644
	Modelo en bloques aleatorizados		645
	Diseño con tres factores		646
	Diseños en cuadrado latino		647
	Diseños en cuadrado greco-latino		647
	Diseños en parcelas divididas (split-splot)		648
Diseño factoriales			648
Diseños factoriales 2^k, 3^k y p^k			648
Diseños factoriales en bloques (confusión)			649
Diseños factoriales fraccionarios			650
	Fracción un medio del diseño 2 ^k		650
	Fracción un cuarto del diseño 2^k		651
	Fracción un tercio del diseño 3^k		651
Diseños jerárquicos			652
Modelos de la covarianza			653
	Modelo con un factor y un covariante		653
	Modelo con dos factores y un covariante		654
	Modelo con dos factores y dos covariantes		654
Diseños de superficies de respuesta			654
Diseños multifactoriales en STATGRAPHICS			655
	Opciones tabulares		657
	Opciones gráficas		662
Diseños factoriales completos y fraccionales en STATGRAPHICS. Superficies de respuesta			667
SAS/QC y el diseño de experimentos			668
Índice alfabético			687