Calidad del proceso para análisis de capacidad

Utilice Análisis de capacidad normal para a evaluar la capacidad potencial (corto plazo) y general del proceso con base en una distribución normal. Utiliza un Capacidad no normal análisis para evaluar la capacidad de tu proceso basándose en una distribución no normal.

Adición de un análisis de capacidad

Para agregar un análisis de capacidad, arrastre y coloque el análisis desde el Activos panel sobre el lienzo. Minitab Connect Añade una tarjeta de activo provisional que contiene el título por defecto, una representación del activo y un desplegable que contiene las vistas de datos asociadas al panel de control. Selecciona la vista de datos que quieres usar. A continuación, seleccione Abrir para abrir el cuadro de diálogo para el análisis de capacidad.

Nota

Debes seleccionar una vista de datos antes de poder crear un activo. Usa el Datos panel para seleccionar una vista de datos.

Ingresar los datos

El análisis de capacidad requiere que los datos estén en una sola columna de la hoja de cálculo.

Data column

Ingrese la columna de datos numéricos que desea analizar.

Subgroup size

En Análisis de capacidad normal a introduzca una columna que identifique el subgrupo para cada medición o introduzca un número que indique el tamaño del subgrupo. Ingrese un número para subgrupos del mismo tamaño. Por ejemplo, si cada subgrupo contiene medidas para cinco elementos, escriba 5. Si ha recopilado datos a lo largo del tiempo sin subgrupos, utilice un tamaño de subgrupo de 1. Si introduce una columna de ID de subgrupo, no es necesario que los tamaños de los subgrupos sean iguales.
Nota

Las observaciones dentro de cada subgrupo deben estar en filas adyacentes de la hoja de trabajo. Para obtener más información sobre el uso de columnas para definir subgrupos, vaya a Uso de subgrupos para evaluar la capacidad del proceso.

En esta hoja de trabajo, la columna Diámetro contiene los diámetros de los aros de pistón. La columna ID de subgrupo identifica el subgrupo de cada medición.
C1 C2
Diámetro ID de subgrupo
74.030 1
74.002 1
74.019 1
73.992 1
73.995 2
73.992 2

Fit distribution

Para un Capacidad no normal análisis, selecciona una distribución no normal para ajustarse a tus datos. Para producir una estimación confiable de la capacidad del proceso, los datos deben seguir la distribución que usted seleccione. Para obtener más información sobre cómo elegir una distribución adecuada para datos no normales, vaya a Análisis de capacidad con datos no normales.

Espec. inferior y Espec. superior

Introduzca el valor mínimo o máximo aceptable para el producto o servicio. Si no es posible que las mediciones caigan por encima o por debajo de este valor, seleccione esta opción Límite para definir el límite de especificación como límite.

Nota

Cuando usted define un límite de especificación como un límite, Conectadas informa los índices de capacidad esperados relacionados con el límite de especificación/límite como valores faltantes (*). Por lo tanto, defina un límite de especificación como un límite solo si es teóricamente imposible que las mediciones se encuentren más allá del límite de especificación. Por ejemplo, un límite de especificación superior de 100% de pureza es un límite porque no es posible exceder 100% de pureza. Un límite de especificación inferior de 0% de pureza es un límite porque no es posible bajar de 0% de pureza.

Parámetros históricos (opcional)

Para Análisis de capacidad normal, si conoce la media histórica o la desviación estándar histórica de su proceso, o si tiene una estimación obtenida a partir de datos anteriores, introduzca el valor que se utilizará en el análisis.

Media histórica
Ingrese un valor para la media de la distribución de la población.
Desviación estándar histórica
Ingrese un valor para la desviación estándar de la distribución de la población.

Si usted no ingresa parámetros históricos, Conectadas estima la media y la desviación estándar a partir de los datos de la muestra y utiliza esas estimaciones para calcular la capacidad del proceso.

Nota

Si desea especificar el método que Connect utiliza para estimar la desviación estándar de los datos de muestra, seleccione Estimate.

Transformar

Para Análisis de capacidad normal a, puede transformar los datos para que se ajusten a una distribución normal con el fin de satisfacer las suposiciones del análisis.
Sin transformación
No utilice una transformación si los datos ya siguen una distribución normal.
Box-Cox power transformation (W = Y^λ)
Utilice la transformación de Box-Cox si todos los datos no normales son positivos (> 0) y usted desea obtener estimaciones de la capacidad dentro de los subgrupos (potencial), así como de la capacidad general. La transformación de Box-Cox es una transformación simple y fácil de entender.
Seleccione el valor lambda (λ) que Connect utiliza para transformar los datos.
  • Use optimal λ: Utilice la lambda óptima, la cual debería producir la transformación con el mejor ajuste. Connect redondea la expresión lambda óptima a 0,5 o al entero más cercano, a menos que el intervalo de confianza de la expresión lambda no contenga un valor redondeado.
  • λ = 0 (ln): Utilice el logaritmo natural de los datos.
  • λ = 0.5 (raíz cuadrada): Utilice la raíz cuadrada de los datos.
  • Other (enter a value between -5 and 5): Utilice un valor especificado para lambda. Otras transformaciones comunes son el cuadrado (λ = 2), la raíz cuadrada inversa (λ = −0,5) y la inversa (λ = −1). En la mayoría de los casos, no se debe usar un valor fuera del rango de −2 y 2.
Johnson transformation (for overall analysis only)
Utilice la transformación de Johnson si los datos no normales contienen valores negativos (o 0) o si la transformación de Box-Cox no es efectiva. La función de transformación de Johnson es más complicada que la de Box-Cox, pero es muy efectiva para encontrar una transformación apropiada.
En P-Value to select best fit, introduzca un valor entre 0 y 1. El valor que introduzca define el nivel de significación para una prueba de normalidad de los datos antes y después de la transformación. Un valor más alto hace que el criterio de normalidad sea más riguroso. Un valor más bajo hace que el criterio de normalidad sea menos exigente.

Estimate para Análisis de capacidad normal

Métodos de estimación para tamaño de subgrupo > 1
Seleccione un método para estimar la desviación estándar dentro de los subgrupos cuando tenga múltiples observaciones en cada subgrupo.
  • Rbar: Rbarra es el promedio de los rangos de los subgrupos. Este método es una estimación común de la desviación estándar y funciona mejor con tamaños de subgrupo de 2 a 8.
  • Sbar: Sbarra es el promedio de las desviaciones estándar de los subgrupos. Este método proporciona una estimación más precisa de la desviación estándar que Rbarra, especialmente con tamaños de subgrupo > 8.
  • Pooled standard deviation: La desviación estándar agrupada es el promedio ponderado de las varianzas de los subgrupos, que otorga a los subgrupos más grandes más influencia en la estimación general. Este método proporciona la estimación más precisa de la desviación estándar cuando el proceso está bajo control.
Método de estimación cuando el tamaño del subgrupo = 1
Seleccione un método para estimar la desviación estándar dentro del subgrupo cuando tenga observaciones individuales. Cuando el tamaño del subgrupo es 1, no se pueden calcular las desviaciones estándar de la muestra ni los rangos dentro de los subgrupos. En su lugar, Connect estima la desviación estándar utilizando rangos móviles.
  • Promedio del rango móvil: El promedio de rango móvil es el valor promedio del rango móvil de dos o más puntos consecutivos. Este método se usa generalmente cuando el tamaño del subgrupo es 1.
  • Mediana del rango móvil: La mediana de rango móvil es el valor de la mediana del rango móvil de dos o más puntos consecutivos. Es el mejor método cuando los datos tienen rangos extremos que podrían influir en el rango móvil.
  • Raíz cuadrada de MSSD: La raíz cuadrada de MSSD es la raíz cuadrada de la media de las diferencias cuadráticas entre puntos consecutivos. Utilice este método cuando no pueda presuponer razonablemente que por lo menos 2 puntos consecutivos se recopilaron en condiciones similares.
Use moving range of length
Ingrese el número de observaciones utilizadas para calcular el rango móvil.La longitud debe ser ≤ 100. La longitud predeterminada es 2, porque los valores consecutivos tienen la mayor probabilidad de ser similares.
Constantes de eliminación de sesgo
Usted puede elegir utilizar constantes de eliminación de sesgo en los cálculos de la desviación estándar dentro de los subgrupos y general. Las constantes de eliminación de sesgo reducen el sesgo que puede ocurrir cuando un parámetro se estima a partir de un pequeño número de observaciones.A medida que aumenta el número de observaciones, las constantes de eliminación de sesgo tienen menos efecto en los resultados calculados.
  • Utilizar constantes de eliminación de sesgo: Utilice constantes de eliminación de sesgo en la estimación de la desviación estándar dentro de los subgrupos.Esta opción se aplica a los métodos de Sbarra, desviación estándar agrupada y raíz cuadrada de MSSD.
  • Use unbiasing constants to calculate standard deviations: Utilice constantes de eliminación de sesgo en la estimación de la desviación estándar general.
Nota

Con frecuencia, la decisión de utilizar constantes de eliminación de sesgo depende de la política de la empresa o de las normas de la industria.

Estimate para Capacidad no normal Análisis

Usted puede hacer que Conectadas estime los parámetros de la distribución no normal utilizada para el análisis de capacidad o puede elegir ingresar algunos o todos los siguientes parámetros.

Estimate parameters of distribution
Estime los parámetros de distribución a partir de los datos de la muestra. Connect calcula cualquiera de los siguientes parámetros que no especifique.
  • Set shape (Weibull or gamma) or scale (other dists) at: Ingrese el parámetro de forma o escala, dependiendo del tipo de distribución que usted seleccionó. El parámetro de forma afecta la forma de la distribución, como por ejemplo su asimetría. El parámetro de escala afecta la dispersión de los datos.
  • Set threshold at: Si usted seleccionó una distribución de 3 parámetros, ingrese el parámetro de valor umbral. El parámetro de valor umbral establece la ubicación mínima de la distribución de los datos.
    Nota

    Para obtener más información sobre la forma, la escala o el umbral de una distribución, vaya a Procesar datos para el análisis de capacidad no normal y haga clic en el parámetro sobre el que desea obtener más información.

Use historical estimates
Especifique las estimaciones históricas de los parámetros. Ingrese constantes o una columna utilizando el orden de parámetros que se muestra. El número de constantes y filas en la columna debe ser igual al número de parámetros en la distribución.

Opciones

En este tema se describe el conjunto completo de opciones para Análisis de capacidad normal. Si realizas un Capacidad no normal Análisis, verás solo un subconjunto de estas opciones.

Target (adds Cpm to table)

Si el proceso tiene un objetivo, ingrese el valor. Si ingresa un valor objetivo, Conectadas calcula el Cpm, un índice de capacidad que también considera qué tanto se desvían los datos del objetivo.

Use tolerance of K × σ for capability statistics

Ingrese la amplitud de la tolerancia en número de desviaciones estándar (σ). Por opción predeterminada, la tolerancia tiene una amplitud de 6 desviaciones estándar (3 desviaciones estándar a cada lado de la media del proceso).

Connect interpreta el valor K como el ancho de una tolerancia de dos lados. Si desea utilizar una tolerancia unilateral, ingrese un valor de tolerancia bilateral que sea el doble de la tolerancia unilateral. Por ejemplo, si desea utilizar una tolerancia unilateral de 3 σ, ingrese 6.

Ejecutar análisis

De forma predeterminada, Connect realiza análisis de capacidad dentro de subgrupo y generales. Si usted no desea realizar alguno de los análisis, deseleccione esa casilla.

Within subgroup analysis
Realice el análisis dentro de los subgrupos, que indica la capacidad potencial (corto plazo) del proceso. Este análisis estima qué tan bien funcionaría el proceso si se eliminaran otras fuentes de variación sistémica, además de los cambios rápidos y graduales entre los subgrupos.
Nota

Si usted aplica la transformación de Johnson a los datos, no se puede calcular el análisis dentro de los subgrupos. En ese caso, Connect solo informa de la capacidad general.

Overall analysis
Realice el análisis general, que indica la capacidad real (largo plazo) del proceso. Este análisis estima lo que el cliente experimenta realmente.

Presentación

Seleccione cómo desea que se muestren los valores fuera de especificación esperados y observados:
  • Partes por millón: Mostar los valores en partes por millón (PPM).
  • Porcentajes: Mostrar los valores como porcentajes.
Incluir intervalos de confianza
Seleccione esta opción para mostrar los intervalos de confianza para los índices de capacidad.
Nivel de confianza
Ingrese un nivel de confianza entre 0 y 100. Por lo general, un nivel de confianza de 95% funciona adecuadamente. Un nivel de confianza de 95% indica que si usted tomara 100 muestras aleatorias del proceso, podría esperar que aproximadamente 95 de las muestras produjeran intervalos de confianza que contengan el valor real del índice de capacidad del proceso (si fuera posible recolectar y analizar todos los datos del proceso).
Para un conjunto determinado de datos, un nivel de confianza más bajo produce un intervalo de confianza más estrecho y un nivel de confianza más alto produce un intervalo de confianza más amplio. La amplitud del intervalo también tiende a disminuir con tamaños de muestra más grandes. Por lo tanto, convendría usar un nivel de confianza que no sea 95%, dependiendo del tamaño de la muestra, como se indica a continuación:
  • Si el tamaño de la muestra es pequeño, un intervalo de confianza de 95% pudiera ser demasiado amplio para ser útil. Al usar un nivel de confianza más bajo, como 90%, se obtendrá un intervalo más estrecho. Sin embargo, la probabilidad de que el intervalo contenga el índice de capacidad del proceso disminuye.
  • Si el tamaño de la muestra es grande, convendría considerar el uso de un nivel de confianza más alto, como 99%. Con una muestra grande, un nivel de confianza de 99% aún podría producir un intervalo razonablemente estrecho, incrementando al mismo tiempo la probabilidad de que el intervalo contenga el índice de capacidad del proceso.
Intervalos de confianza
Seleccione el tipo de intervalo o borde de confianza que desea mostrar:
  • One-sided: Muestra bordes de confianza inferiores para índices de capacidad y bordes de confianza superiores para PPM o % fuera de los límites de especificación. Utilice bordes de confianza unilaterales para lo siguiente:
    • Para estar más seguro de que un índice de capacidad sea mayor en comparación con un valor requerido. Por ejemplo, para estar más seguro de que Cp es mayor que 1.33.
    • Para estar más seguro de que PPM o % fuera de los límites de especificación es menor que un valor requerido. Por ejemplo, para estar más seguro de que PPM Total fuera de especificación es menos que 100.
  • Bilateral: Mostrar un intervalo de confianza que tenga límites de confianza inferior y superior.

Añadir alertas a un análisis de capacidades

Después de crear un análisis de capacidades en un panel de Connect, puedes configurar alertas para que te avisen cuando una estadística sea mayor o menor que un valor especificado.
Para añadir una alerta después de crear un análisis de capacidades, selecciona el Nueva alerta icono . Solo recibes alertas por estadísticas que afectas después de añadir nuevos datos o modificar datos existentes.
Nombre
El nombre de la alerta.
Tipo
El tipo de alerta. Puede elegir entre un correo electrónico, un mensaje de texto o una notificación de Connect.
A
Seleccione una o más personas para recibir la alerta.

Para correos electrónicos y mensajes de texto, utiliza la lista desplegable para seleccionar a un usuario y añadirlo a la alerta. Si quieres añadir un correo electrónico o número de teléfono de una persona que no está en la lista desplegable, escríbelo en el recuadro. Después de que Connect verifique que es válido, selecciona Presione Intro para agregar un correo electrónico o Presione Intro para agregar un número de teléfono añade la alerta.

Los números de teléfono de Estados Unidos deben tener 10 dígitos con cualquier combinación de paréntesis, puntos, guiones y espacios como delimitadores. Los paréntesis solo pueden usarse en el prefijo de área. Los números internacionales deben comenzar con un símbolo + y pueden contener hasta 15 dígitos sin espacios ni delimitadores.

Línea de asunto
Introduzca el asunto del correo electrónico cuando seleccione Correo electrónico como tipo de alerta.
Mensaje
Cree el mensaje que envía la alerta.
Condiciones de alerta
Selecciona la estadística de la alerta y luego selecciona si quieres que Connect te avise cuando sea mayor o menor que el valor especificado. Para establecer múltiples condiciones, selecciona Agregar condición.
Nota

Si tu navegador es Safari, no puedes usar el teclado para tabular algunos elementos del diálogo. Para solucionarlo, selecciona Presionar Tab para resaltar cada elemento de una página web en la Avanzado pestaña de la configuración del navegador Safari.

Para activar, desactivar, editar o eliminar una alerta después de crearla, selecciona la puntería en la barra de cabecera y selecciona Administrar alertas.

Conectar Alarmas

Fuera del panel de control, Connect se refiere a las alertas como alarmas. Puedes gestionar todas las alarmas en una suscripción en la página de alarmas. Para abrir la página de alarmas, selecciona el Minitab Connect botón y luego selecciona Alarmas. Haz clic derecho en una alarma para activarla, desactivarla o eliminarla. En la página de alarmas, puedes ver la siguiente información.
  • El estado de la alarma. Un círculo verde indica que la alarma está activada. Un círculo rojo indica que la alarma está desactivada.
  • El nombre de la alarma.
  • La tabla o vista que está vinculada a la alarma.
  • El panel de control que está conectado a la alarma.
  • El tipo de gráfico o tabla que está vinculado a la alarma.
  • El identificador único de la alarma.