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ltima modificacin: 24-09-2013220109 - Diseo de Experimentos y
Control de Calidad
Universitat Politcnica de Catalunya1 / 11
Competencias de la titulacin a las que contribuye la
asignatura
Otros: SALVADOR CASADESUS PURSALS - MONTSERRAT PEPIO
VIALSResponsable: INES M. ALGABA JOAQUIN -
Unidad que imparte:Curso:
Crditos ECTS:
715 - EIO - Departamento de Estadstica e Investigacin
Operativa2013GRADO EN INGENIERA EN TECNOLOGAS INDUSTRIALES (Plan
2010). (Unidad docente Obligatoria) 4,5 Idiomas docencia:
Cataln
Unidad responsable: 220 - ETSEIAT - Escuela Tcnica Superior de
Ingenieras Industrial y Aeronutica de Terrassa
Titulacin:
Profesorado
Especficas:
Generales:
1. Capacidad para la resolucin de los problemas matemticos que
puedan plantearse en la ingeniera. Aptitud para aplicar los
conocimientos sobre: lgebra lineal; geometra; geometra diferencial;
clculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en
derivadas parciales; mtodos numricos; algortmica numrica;
estadstica y optimizacin.2. Conocimiento aplicado de sistemas y
procesos de fabricacin, metrologa y control de calidad.
3. CAPACIDAD DE ANLISIS I SNTESIS - Nivel 3: ser capaz de
extraer los conceptos fundamentales de un texto o exposicin, as
como presentar de forma clara los resultados de su trabajo.
Capacidades previasSe trata de una asignatura de carcter
indiscutiblemente aplicado al ejercicio profesional de la
ingeniera, que requiere buenos conocimientos tericos y prcticos de
estadstica.RequisitosEl requisito para poder seguirla es haber
cursado y superado la asignatura bsica de 6 ECTS "Estadstica"
impartida en el segundo curso.
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ltima modificacin: 24-09-2013220109 - Diseo de Experimentos y
Control de Calidad
Universitat Politcnica de Catalunya2 / 11
El objetivo de la asignatura es dar a conocer al estudiante las
tcnicas de control estadstico de los procesos industriales
ycapacitarlo para llevar a cabo la programacin, realizacin e
interpretacin de la experimentacin necesaria para modelizar el
comportamiento de los procesos industriales que permita su
optimizacin, mejorando rendimientos, disminuyendo costes,
alcanzando metas, reduciendo contaminacin ambiental, acstica o de
las aguas residuales, etc ...
Objetivos de aprendizaje de la asignatura
Se trata de una asignatura de carcter indiscutiblemente aplicado
al ejercicio profesional de la ingeniera , que requiere buenos
conocimientos tericos y prcticos de estadstica. Por tanto, el
requisito para poder seguirla es haber cursado y superado la
asignatura bsica de 6 ECTS " Estadstica " impartida en el segundo
curso.Al inicio de cada tema se hace una introduccin donde se
presenta el problema que hay que afrontar, justificando las
herramientas y metodologas necesarias para hacerlo e indicando los
conceptos previos necesarios para su desarrollo. En el transcurso
del tema se van presentando casos prcticos que, adems de motivar el
inters del estudiante, le sirven para comprobar si ha asimilado
correctamente los conceptos implicados. Tambin hay una sesin
semanal de ejercicios y problemas.Aunque hay mucha bibliografa
sobre estos temas, es escasa la que los trata con el rigor y
correccin necesarios, limitndose en muchos casos a una coleccin de
recetas y ejemplos de aplicacin sin explicar el porqu de cada
tcnica, conocimiento indispensable para un ingeniero, que le
permite adaptarse a las diferentes situaciones que se le puedan
presentar y disear la tcnica "a medida". Es para lograr este
objetivo que en las clases de teora se presentarn las tcnicas de
control de calidad y de diseo de experimentos con el mximo rigor
desde la perspectiva de su tratamiento estadstico, aunque evitando
la teora abstracta. Todos los planteamientos tericos se ilustran
con ejemplos reales de aplicacin.Las clases de teora ( actividad 1)
se desarrollan utilizando material multimedia, especialmente creado
por los profesores de la asignatura, que profundiza en los puntos
ms importantes o menos asequibles. Este material se pone al alcance
de todos los estudiantes en documentos con formato pdf en la
plataforma digital.Una forma de consolidar los conceptos adquiridos
es mediante el desarrollo de problemas y ejercicios numricos. Por
estose pone a disposicin del estudiante una coleccin de problemas
resueltos detalladamente. Cada semana se avisa de los que se
desarrollarn en la siguiente clase de problemas para que los puedan
haber trabajado previamente y as establecer una participacin y una
discusin sobre los conceptos implicados y la forma de resolver cada
situacin. Aunquehay una sesin semanal de problemas ( actividad 2 ),
en la teora tambin se hacen continuamente ejemplos numricos ycasos
prcticos de aplicacin.Al terminar cada una de las lecciones que
constituyen el temario, se abrir a Atenea una coleccin de 10 o 12
problemas, ejercicios y cuestiones tericas que deben servir de
autoevaluacin ( actividad 3 ). Estos ejercicios no se resolvern en
clase ni se facilitar su solucin detallada, nicamente se publicarn
los resultados numricos. Si despus de consultar losapuntes propios
y la bibliografa indicada en esta gua, algn estudiante no consigue
resolver algn problema, se le darnlas indicaciones oportunas para
solucionarlo.Adems, por tratarse de una asignatura con una fuerte
vertiente de clculo, hay que facilitar al estudiante la posibilidad
de resolverr los problemas utilizando las herramientas informticas
adecuadas. A pesar de la gran cantidad de software estadstico
existente, este no siempre estar al alcance de todas las empresas.
En esta asignatura, mediante las dos prcticas ( actividades 4 y 5
), se capacita al estudiante para hacer cualquier estudio relativo
a la asignatura con una simple hoja de clculo y los conocimientos
necesarios.
Metodologas docentes
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ltima modificacin: 24-09-2013220109 - Diseo de Experimentos y
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Universitat Politcnica de Catalunya3 / 11
Dedicacin total: 112h 30m Grupo grande/Teora: Grupo
mediano/Prcticas: Grupo pequeo/Laboratorio: Actividades dirigidas:
Aprendizaje autnomo:
31h 14h 0h 0h 67h 30m
27.56% 12.44% 0.00% 0.00% 60.00%
Horas totales de dedicacin del estudiantado
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Contenidos
Mdulo 1. Control de Calidad - Introduccin
Mdulo 2. Control de Calidad - Estudio de la capacidad de
calidad
Dedicacin: 5h
Dedicacin: 7h 30m
Grupo grande/Teora: 1h Grupo mediano/Prcticas: 1h Aprendizaje
autnomo: 3h
Grupo grande/Teora: 2h Grupo mediano/Prcticas: 1h Aprendizaje
autnomo: 4h 30m
1.1. Introduccin1.2. Herramientas grficas
2. Capacidad de calidad
Descripcin:
Descripcin:
Actividades vinculadas:
Actividades vinculadas:
1, 2, 3, 4 y 6
1, 2, 3, 4 y 6
Objetivos especficos:
Objetivos especficos:
El objetivo de este mdulo es introducir los conceptos de
calidad, tolerancias, piezas defectuosas y degradaciones de un
proceso. Se presentan herramientas grficas para la gestin y el
control estadstico de la calidad.
Recordando que todo proceso industrial es un fenmeno aleatorio
es necesario adquirir el criterio para evaluar los diferentes
ndices de calidad y validar un proceso industrial como capaz y
estable.
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Control de Calidad
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Mdulo 3. Control de Calidad - Tcnicas de control
Mdulo 4. Diseo de Experimentos - Herramientas estadsticas
Dedicacin: 25h
Dedicacin: 25h
Grupo grande/Teora: 7h Grupo mediano/Prcticas: 3h Aprendizaje
autnomo: 15h
Grupo grande/Teora: 8h Grupo mediano/Prcticas: 2h Aprendizaje
autnomo: 15h
3.1. Control de fabricacin3.2. Control de recepcin
4.1. Anlisis de la varianza: ANOVA4.2. Modelo lineal
Descripcin:
Descripcin:
Actividades vinculadas:
Actividades vinculadas:
1, 2, 3 y 6
1, 2, 3, 5 ,6 y 7
Objetivos especficos:
Objetivos especficos:
Empleando tcnicas estadsticas relativas a pruebas de hiptesis y
conceptos como decisiones y riesgos, se trata de exponer los
diferentes grficos existentes y de aprender a calcular los lmites
de control y establecer las reglasde decisin a seguir para decidir
si un proceso est bajo control, si un material recibido es
conforme, etc.
El estudio de los resultados de una experimentacin y la
modelizacin de la caracterstica de inters de un proceso industrial
requieren de un conocimiento exhaustivo de las tcnicas estadsticas
de anlisis de la varianza y de modelo lineal (regresin) segn los
factores de control sean cualitativos o cuantitativos.
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Mdulo 5. Diseo de Experimentos - Modelizacinde la media con
varianza constante
Mdulo 6. Diseo de Experimentos - Modelizacincon varianza no
constante
Dedicacin: 25h
Dedicacin: 12h 30m
Grupo grande/Teora: 7h Grupo mediano/Prcticas: 3h Aprendizaje
autnomo: 15h
Grupo grande/Teora: 3h Grupo mediano/Prcticas: 2h Aprendizaje
autnomo: 7h 30m
5.1. Diseos factoriales5.2. Diseos factoriales fraccionados
6.1. Modelo de dispersin6.2. Modelo de la mediana: Mnimos
cuadrados ponderados
Descripcin:
Descripcin:
Actividades vinculadas:
Actividades vinculadas:
1, 2, 3 y 7
1, 2, 3 y 7
Objetivos especficos:
Objetivos especficos:
El objetivo del mdulo es poner de manifiesto la importancia del
diseo de experimentos cuando se necesita optimizar un proceso. Es
necesario capacitar al estudiante para identificar un problema,
seleccionar los posibles factores de control del proceso y escoger
el diseo de experimentos ms idneo para modelizar las respuestas
deinters, validar los supuestos y determinar las condiciones de
trabajo que lleven a la ptimo.
Cuando hay factores que influyen tambin sobre la variabilidad,
haciendo que sta no se mantenga constante, hay que ser capaz de
conducir la experimentacin de forma que se puedan identificar
dichos factores y modelizarla dispersin. Esto obliga a conocer la
tcnica de mnimos cuadrados ponderados para poder modelizar la
media, incorporando la informacin disponible de la variabilidad no
constante.
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ltima modificacin: 24-09-2013220109 - Diseo de Experimentos y
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Universitat Politcnica de Catalunya7 / 11
Mdulo 7. Diseo de Experimentos - Secuenciacin
Dedicacin: 12h 30mGrupo grande/Teora: 3h Grupo mediano/Prcticas:
2h Aprendizaje autnomo: 7h 30m
7.1. Secuenciacin7.2. Casos
Descripcin:
Actividades vinculadas:1, 2, 3 y 7Objetivos especficos:Se
desarrollar la sistemtica operativa para realizar los experimentos
de forma secuencial y avanzar segn los resultados que se obtengan.
Se ilustran los procedimientos con diferentes casos reales.
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ltima modificacin: 24-09-2013220109 - Diseo de Experimentos y
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Planificacin de actividades
ACTIVIDAD 1. CLASES DE TEORIA
ACTIVIDAD 2. CLASES DE PROBLEMAS
ACTIVIDAD 3. AUTOEVALUACIONES
Descripcin:
Descripcin:
Descripcin:
Preparacin previa y posterior de las sesiones de teora y
asistencia a estas. Se desarrollarn casos prcticos parafomentar la
adquisicin de las competencias genricas y especficas
Preparacin previa y posterior de las sesiones de problemas y
asistencia a las mismas. Esta actividad est enfocada a complementar
los conocimientos tericos para la correcta interpretacin y
aplicacin de las tcnicas estadsticas para el control de calidad y
el diseo de experimentos en el campo de la ingeniera.
Se entregarn listados de ejercicios ordenados de acuerdo con las
unidades didcticas de la teora y con las respectivas soluciones
numricas para que el estudiante trabaje de forma autnoma y pueda
validar sus resultados.Las dudas que surjan se podrn discutir con
el profesorado durante un perodo de tiempo establecido en el
listado, con el objetivo de marcar el ritmo de trabajo del
estudiante adecundolo al desarrollo temporal dela asignatura.
Material de soporte:
Material de soporte:
Transparencias en la plataforma Atenea.Bibliografa general de la
asignatura.
Transparencias en la plataforma Atenea.Coleccin de problemas con
su resolucin detallada en la plataforma Atenea.Bibliografa general
de la asignatura.
Descripcin del entregable esperado y vnculos con la
evaluacin:
Descripcin del entregable esperado y vnculos con la
evaluacin:
Esta actividad se evala, conjuntamente con la actividad 2, con
la realizacin de las prcticas (actividades 4 y 5) ydos pruebas
escritas: parcial (actividad 6) y final (actividad 7).
Esta actividad se evala, conjuntamente con la actividad 1, con
la realizacin de las prcticas (actividades 4 y 5) ydos pruebas
escritas: parcial (actividad 6) y final (actividad 7).
Objetivos especficos:
Objetivos especficos:
Utilizacin de los conocimientos y facilitar la adquisicin de las
competencias necesarias para una correcta utilizacin los contenidos
de la asignatura.
Adquirir las habilidades necesarias para una correcta
interpretacin y resolucin de problemas de control de calidad y
diseo de experimentos en el mbito de la ingeniera.
Grupo grande/Teora: 27h Aprendizaje autnomo: 20h
Grupo mediano/Prcticas: 14h Aprendizaje autnomo: 14h
Aprendizaje autnomo: 13h
Dedicacin: 47h
Dedicacin: 28h
Dedicacin: 13h
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ltima modificacin: 24-09-2013220109 - Diseo de Experimentos y
Control de Calidad
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ACTIVIDAD 4. PRCTICA DE CONTROL DE CALIDAD
ACTIVIDAD 5. PRCTICA DE DISEO DE EXPERIMENTOS
Descripcin:
Descripcin:
A partir de unos datos que simulan una situacin de un proceso
industrial, el estudiante deber hacer el anlisis de la capacidad de
calidad del proceso, utilizando una hoja de clculo.
A partir de unos datos que simulan una situacin de una
experimentacin y utilizando una hoja de clculo, el estudiante deber
estimar el modelo que relaciona la respuesta con los factores de
control del proceso y analizar los resultados obtenidos.
Material de soporte:
Material de soporte:
Material de soporte:
Los listados de ejercicios, uno por cada cada unidad didctica de
teora, estarn disponibles en la intranet docentede la asignatura
durante el perodo establecido para cada una de ellos.Para facilitar
la resolucin de estos ejercicios, el estudiante dispondr de otro
material como apuntes de teora, colecciones de problemas con las
respectivas resoluciones detalladas y tablas de estadstica.
Archivo de datos personalizado y plantilla del informe
disponible en Atenea.Material adicional para facilitar la
utilizacin del software necesario para los clculos (manuales,
vdeos, apuntes, etc.).
Archivo de datos personalizado y plantilla del informe
disponible en Atenea.Material adicional para facilitar la
utilizacin del software necesario para los clculos (manuales,
vdeos, apuntes, etc.).
Descripcin del entregable esperado y vnculos con la
evaluacin:
Descripcin del entregable esperado y vnculos con la
evaluacin:
Esta es una actividad estrictamente formativa, sin entregables y
sin repercusin directa en la calificacin final.
El estudiante debe entregar un informe personal impreso de
acuerdo con la plantilla dentro del plazo establecido.El informe se
califica con una nota numrica que representa el 10% de la
calificacin final.Se valora la competencia genrica CG8 "Anlisis y
Sntesis".
Objetivos especficos:
Objetivos especficos:
El objetivo de este sistema autoevaluativo es motivar al
estudiante a "llevar al da" la asignatura como sistema para
consolidar conocimientos y asumir los conceptos de forma clara y
slida que le permitan adquirir un nivel satisfactorio. El
estudiante debe ser capaz de analizar la situacin planteada en el
enunciado, estructurar la informacin disponible para formular el
problema en trminos estadsticos y resolverlo a partir de los
conocimientos adquiridos, lo que le ayudar a desarrollar su
capacidad de anlisis y sntesis (CG8).
El estudiante debe ser capaz de analizar la situacin planteada
por los datos, estructurar la informacin disponibley aplicar los
procedimientos necesarios para tomar decisiones.
Grupo grande/Teora: 0h 30mAprendizaje autnomo: 5h
Grupo grande/Teora: 0h 30mAprendizaje autnomo: 5h
Dedicacin: 5h 30m
Dedicacin: 5h 30m
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ACTIVIDAD 6. EXAMEN PARCIAL
ACTIVIDAD 7. EXAMEN FINAL
Descripcin:
Descripcin:
Prueba individual tipo test con preguntas de opcin mltiple sobre
los contenidos de la materia desarrollada hasta el momento.
Prueba individual tipo test con preguntas de opcin mltiple sobre
los contenidos de la materia no evaluada en elexamen parcial.
Material de soporte:
Material de soporte:
Enunciado del examenLibros, material publicado en Atenea y
apuntes manuscritos propios.
Enunciado del examenLibros, material publicado en Atenea y
apuntes manuscritos propios.
Descripcin del entregable esperado y vnculos con la
evaluacin:
Descripcin del entregable esperado y vnculos con la
evaluacin:
Descripcin del entregable esperado y vnculos con la
evaluacin:
El estudiante debe entregar un informe personal impreso de
acuerdo con la plantilla dentro del plazo establecido.El informe se
califica con una nota numrica que representa el 10% de la
calificacin final.Se valora la competencia genrica CG8 "Anlisis y
Sntesis"
El estudiante debe entregar nicamente la hoja de examen con las
respuestas marcadas.La calificacin obtenida representa el 40% de la
calificacin final.
El estudiante debe entregar nicamente la hoja de examen con las
respuestas marcadas.La calificacin obtenida representa el 40% de la
calificacin final.
Objetivos especficos:
Objetivos especficos:
Objetivos especficos:
El estudiante debe ser capaz de analizar la situacin planteada
por los datos, estructurar la informacin disponibley aplicar los
procedimientos necesarios para tomar decisiones.
El estudiante debe demostrar, mediante esta prueba, que ha
adquirido y asimilado los conceptos estadsticos de los primeros
mdulos y es capaz de utilizarlos satisfactoriamente.
El estudiante debe demostrar, mediante esta prueba, que ha
adquirido y asimilado los conceptos estadsticos de los ltimos
mdulos y es capaz de utilizarlos satisfactoriamente.
Grupo grande/Teora: 1h 12mAprendizaje autnomo: 5h
Grupo grande/Teora: 1h 48mAprendizaje autnomo: 5h 30m
Dedicacin: 6h 12m
Dedicacin: 7h 18m
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ltima modificacin: 24-09-2013220109 - Diseo de Experimentos y
Control de Calidad
Universitat Politcnica de Catalunya11 / 11
La nota final del curso depende de cuatro actos
evaluativos:Actividad 4 (prctica de control de calidad), peso:
10%Actividad 5 (prctica de diseo de experimentos), peso:
10%Actividad 6 (examen parcial), peso: 40%Actividad 7 (examen
final), peso: 40%Todo el que no pueda realizar la actividad 6
(examen parcial), o que la suspenda, tendr la opcin de recuperarla
en el da que se realice la actividad 7 (examen final).
Sistema de calificacin
Normas de realizacin de las actividadesSi un estudiante
presentado a alguna de las actividades evaluativas programadas no
realiza alguna otra, sta se le puntuar con un cero.Bibliografa
Otros recursos:
Bsica:
Complementaria:
Montgomery, D. C. Introduction to statistical quality control.
6th ed. New York: John Wiley & Sons, 2008. ISBN
9780470169926.Montgomery, D. C. Diseo y anlisis de experimentos. 2
ed. Mxico: Limusa-Wiley, 2002. ISBN 9789681861568.
Myers, R. H.; Montgomery, D. C. Response surface methodology:
process and product optimization using designed experiments. New
York: John Wiley & Sons, 1995. ISBN 0471581003.