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INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DE URUAPAN

LICENCIATURA EN INGENIERÍA INDUSTRIAL

Semestre: 6°

Ingeniería de Calidad Practica 2:

P R E S E N

T A

ASESOR: Ing. Fernando Loera Rivera

URUAPAN, MICH.

MARZO 2019

Práctica 2 Consideramos un experimento en el que se requiere estudiar el efecto de los factores A: profundidad de corte sobre el acabado de un metal B: velocidad de alimentación. Aunque los factores son de naturaleza continua, el proceso solo se puede trabajar en 4 y 3 niveles respectivamente. Por ello se decide correr un diseño factorial completo de 4x3 con 3 réplicas que permitirán obtener toda la información relevante en relación al efecto de los factores sobre el acabado aleatorizar las 36 pruebas se obtienen los datos de las siguiente tabla velocidad 0.2

0.25

0.3

0.2 74 64 60 79 68 73 82 88 92 99 104 96

0.25 92 86 88 98 104 88 99 108 95 104 110 99

0.3 99 98 102 104 99 95 108 110 99 114 111 117

0.15

profundidad

0.18

0.21

0.24

El acabado Y está en unidades de gramos e interesa minimizar el valor α de 0.05 1.- Analizar la situación identificando cual es el factor o factores que intervienen en este experimento y la variabilidad y la variable de respuesta sobre la que se van a estudiar los efectos de tales factores. A: profundidad de corte sobre el acabado de un metal con 4 niveles. B: velocidad de alimentación con 3 réplicas Con n =3 réplicas a=4 y b=3

2.- Plantear las hipótesis nulas y alternativas y escribir el modelo matemático asociado, indicado ¿Qué significa cada una de las variables de dicho promedio? 𝐻𝐻 = 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 (𝐻) = 0 𝐻𝐻 = 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 (𝐻) ≠ 0 𝐻𝐻 = 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 (𝐻) = 0 𝐻𝐻 = 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 (𝐻) ≠ 0 𝐻𝐻 = 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 𝐻 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻(𝐻) = 0 𝐻𝐻 = 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻 𝐻 𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻𝐻(𝐻) ≠ 0

Yijk    i   j    ij  ijk

, 𝐻 = 1, 2, … . , 𝐻; 𝐻 = 1, 2, … . . , 𝐻; 𝐻 = 1, 2, … . . , 𝐻

3.-Construcion de la tabla ANOVA y contraste de hipótesis de igualdad de los tratamientos, para detectar si los 3 efectos influyen en el acabado según el ANOVA. Análisis de Varianza (ANOVA) minitab Fuente

GL SC Sec. Contribución SC Ajust.

MC Ajust.

Valor F Valor p

Velocidad

2

3160.5

48.38%

3160.5

1580.25

38.04

0.000

Profundidad

3

2125.1

32.53%

2125.1

708.37

17.05

0.000

30

1246.4

19.08%

1246.4

41.55

6

557.1

8.53%

557.1

92.84

3.23

0.018

24

689.3

10.55%

689.3

28.72

35

6532.0

100.00%

Error Falta de ajuste Error puro Total

Acabado = 94.333 - 9.56 profundidad_0.15 - 4.56 profundidad_0.18 + 3.56 profundidad_0.21 + 10.56 profundidad_0.24 - 12.75 velocidad_0.20 + 3.25 velocidad_0.25 + 9.50 velocidad_0.30 - 6.03 profundidad*velocidad_0.15 0.20 + 0.64 profundidad*velocidad_0.15 0.25 + 5.39 profundidad*velocidad_0.15 0.30 - 3.69 profundidad*velocidad_0.18 0.20 + 3.64 profundidad*velocidad_0.18 0.25 + 0.06 profundidad*velocidad_0.18 0.30 + 2.19 profundidad*velocidad_0.21 0.20 - 0.47 profundidad*velocidad_0.21 0.25 - 1.72 profundidad*velocidad_0.21 0.30 + 7.53 profundidad*velocidad_0.24 0.20 - 3.81 profundidad*velocidad_0.24 0.25 - 3.72 profundidad*velocidad_0.24 0.30

4.-Analizar la integración detectada por el ANOVA mediante su graficas y dar la conclusión final.?

Los parámetros estas dispersos en la grafica de ajustes mientras en la grafica normal es diferente ya que estan sercas de nustra especifiacion y su intereacion de A: profundidad , B:velocidad y AxB: de profundidad x velocidad 5.-Comprobar la hipótesis del modelo mediante la comparación del estadístico F (Fisher) con el valor-p con concluyendo si se acepta o se rechaza la hipótesis? Se rechaza Ho ya que nuestro valores en la tabla ANOVA son menores a nuestra nuestro nivel de significancia (α) y A: profundidad de corte, B: velocidad de alimentación y AxB profundidad x velocidad están fluyendo en el acabado A: profundidad: Fisher= 18.4 y valor-p 0 por lo tanto en α 3.1 B: velocidad: Fisher= 36.81 y valor-p 0 por lo tanto en α 3.40 AxB: profundidad x velocidad: Fisher= 2466 y valor-p 0.18 por lo tanto en α 3.51