¿La ingeniería de calidad se considera un campo de ingeniería?

Si.

Primero, definamos la ingeniería.

La ingeniería es la aplicación de principios establecidos y conocimiento práctico con el propósito de invención, innovación, diseño, construcción, mantenimiento e investigación.

Con eso fuera del camino, definamos la Ingeniería de Calidad.

Quality Engineering es la aplicación de principios establecidos y conocimiento práctico con el propósito de mantener la calidad de un producto final.

Este producto final puede ser un producto tangible o no tangible. Por ejemplo, los automóviles y aviones son productos tangibles, mientras que las rutas de viaje y las arquitecturas empresariales no son tangibles.

Entonces sí, Quality Engineering es, por definición y práctica, un campo de ingeniería.

En mi puesto actual, trato con miles de carriles por los que puede viajar un paquete. El producto final, cómo se envía un producto físico a través de la red, es un producto no tangible. Para fines de mantenimiento y optimización, utilizo principios de álgebra lineal, un campo establecido en matemáticas.

Por supuesto!
Tamaño de muestra de inspección
SS = Z ^ 2 x P x (1-Pp) / Ci ^ 2 Z = 1.96 (para un 95% de confianza)
P = Tamaño de la población, digamos 100,000
Pp = 0.50 elección de selección de muestra
Ci = .05 intervalo de confianza
Tamaño de muestra = 383 partes
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SPSS = Tamaño de muestra de población pequeña = SS / (1 + (SS-1 / P))
X = Valor promedio N = Número total de partes

S = Desviación estándar (una medida de variación)

S = {[(X – Parte1) ^ 2 + (X – Parte2) ^ 2 +…] / N} ^. 5
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Prueba de capacidad de la máquina:
Se está comprando una máquina para cortar espaciadores de una tubería. La longitud debe ser 2.000 +/-. 005 mm. Se deben medir 33 partes para ver si
El proceso está bajo control. S debe ser <70% del rango.

4 4
3
2
1
1.995 1.996 1.997 1.998 1.999 2.000 2.001 2.002 2.003 2.004 2.005

Los datos forman una forma de campana llamada “Curva Normal”. Esta distribución es útil en muchas áreas de la estadística. El área debajo de la curva es:

PPM (parte / millón)
+/- 1 S… 68.2%
+/- 2 S … 95.4% …… 308,537
+/- 3 S… 99.73%…. 66,807
+/- 4 S… 99.9937%…. 6.210
+/- 5 S… 99.999%…. 233
+/- 6 S …… 3,4 3S 2S 1S X -1S -2S -3S

Por lo general, para que una máquina sea “capaz” no debe variar más del 70% del rango de tolerancia. “Variar” definido como +/- 3 Sigma.

Para los Spacers, se midieron y promediaron 33 piezas. La altura media fue de 2.0005 mm. La desviación estándar (S) = 0.00041 mm. El 99,73% de las dimensiones de tiempo (+/- 3S) caerán dentro de este rango …

Promedio +/- 3 Stan Dev = 2.0005 +/- (3 x.00041) o 1.9993 a 2.0017
Capacidad = Rango 3 Sigma / Rango de tolerancia = .0024 / .004 = 60%
Entonces +/- 3 Sigma = 60% del rango de tolerancia. La máquina es “capaz”.

Sí, aunque a menudo corresponde a la ingeniería de sistemas industriales y de fabricación.