Unidad Académica Profesional Tianguistenco Luis Alfonso Acuña Peña ___________________________________________________ Integración del Producto

Cristina Catzoli GámezDiferencia entre CPK y PPK|

Ppk es un índice de rendimiento de los procesos que le dice qué tan bien sistemas especificaciones de reuniones. Cálculos Ppk utilizan sigma real (sigma de los individuos), y muestra cómo el sistema se ejecuta en realidad si se compara con las especificaciones. Este índice también tiene en cuenta lo bien que se centra el proceso dentro de los límites de especificación.

Si Ppk es 1.0...

el sistema está produciendo 99,73% de su producción dentro de las especificaciones. Cuanto mayor sea el Ppk, menor es la variación entre la salida del proceso y las especificaciones.

Si Ppk es de entre 0 y 1,0...

no todas las salidas de proceso cumple con las especificaciones.

Si el sistema se centra en su valor objetivo...

Ppk debe ser usado en conjunción con el índice de Pp. Si el sistema se centra en su valor objetivo, Ppk y PP. serán iguales. Si no son iguales, cuanto menor es la diferencia entre estos índices, el más centrado el proceso es.

Cpk es un índice de capacidad que indica qué tan bien como el sistema puede cumplir con los límites de especificación. Cálculos Cpk utilizan sigma estimada y, por lo tanto, muestra del sistema de "potencial" para cumplir con las especificaciones. Dado que lleva la ubicación de la media del proceso en cuenta, el proceso no necesita ser centrada en el valor objetivo para este índice para ser útil.

Si Cpk es 1.0...

el sistema está produciendo 99,73% de su producción dentro de las especificaciones. Cuanto mayor sea el valor de Cpk, la menor variación se encuentra entre la salida del proceso y las especificaciones.

Si Cpk es de entre 0 y 1,0...

no todas las salidas de proceso cumple con las especificaciones.

Si el sistema se centra en su valor objetivo...

Cpk debe ser usado en conjunción con el índice de Cp. Cpk y Cp serán iguales cuando el proceso está centrado en su valor objetivo. Si no son iguales, cuanto menor es la diferencia entre estos índices, el más centrado el proceso es.

http://elsmar.com/ubb/Forum10/HTML/000001.html

icicm.com/files/DISTR_NORMAL_PRBA_NORM_TRANS_DAT.doc

Unidad Académica Profesional Tianguistenco Luis Alfonso Acuña Peña ___________________________________________________ Integración del Producto

Cristina Catzoli GámezNormalidad de Datos

La distribución normal es una de las distribuciones más usadas e importantes. Se ha desenvuelto como una herramienta indispensable en cualquier rama de la ciencia, la industria y el comercio.

Muchos eventos reales y naturales tienen una distribución de frecuencias cuya forma es muy parecida a la distribución normal. La distribución normal es llamada también campana de Gauss por su forma acampanada.

Cuando se incluyen todos los datos de un proceso o población, sus parámetros se

indican con letras griegas, tales como: promedio o media = (mu), y desviación

estándar (indicador de la dispersión de los datos) = (sigma).

Para el caso de estadísticos de una muestra se tiene media = X y desv. est.= s.

Propiedades de la distribución normal estándar La distribución normal estándar tiene media μ= 0 y desviación estándar

=1. La media, Mediana y Moda coinciden, son iguales y se localizan en el

pico.

Fig. 2 Propiedades de la distribución normal

El área bajo la curva o probabilidad de menos infinito a más infinito vale 1.

La distribución normal es simétrica, la mitad de curva tiene un área de 0.5.

La escala horizontal de la curva se mide en desviaciones estándar.

La forma y la posición de una distribución normal dependen de los

parámetrosμ , σ , por lo que hay un número infinito de distribuciones

normales.

http://elsmar.com/ubb/Forum10/HTML/000001.html

icicm.com/files/DISTR_NORMAL_PRBA_NORM_TRANS_DAT.doc

z0 1 2 3-1-2-3

z0 1 2 3-1-2-3 0 1 2 3-1-2-3

x x+ x+2 x+3x-x-2x-3 x x+ x+2 x+3x-x-2x-3XX

La desviación estándarsigma representa la distancia de la media alpunto de inflexión de la curva normal