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Minitab Connect Ofrece varios gráficos de control y análisis de capacidades para que puedas monitorizar tus procesos. Elige qué gráfico de control o análisis de capacidades usar según si tienes datos continuos o de atributos.

En este tema

Cartas de control continuo
Gráficas de control de atributos
Análisis de capacidades continuas
Análisis de capacidades de atributos

Cartas de control continuo

Los gráficos de control continuo representan datos de procesos de medición, como longitud o presión, en una secuencia ordenada en el tiempo. En contraste, las gráficas de control de atributos grafican datos de conteo, tales como el número de defectos o unidades defectuosas. Puedes crear gráficos de control continuos para datos recogidos en subgrupos o para mediciones individuales.

I-MR: Utiliza una I-MR tabla para monitorizar la media y variación de tu proceso cuando tienes datos continuos que son observaciones individuales y no en subgrupos.
Xbarra-R: Utiliza un Xbarra-R gráfico para monitorizar la media y variación de un proceso cuando tienes datos continuos y tamaños de subgrupos de 8 o menos.
Xbarra-S: Utiliza una Xbarra-S tabla para monitorizar la media y variación de un proceso cuando tienes datos continuos y tamaños de subgrupos de 9 o más.
I-MR-R/S: Utiliza una I-MR-R/S tabla para monitorizar la media de tu proceso y la variación entre y dentro de los subgrupos cuando cada subgrupo es una parte o lote diferente.

Gráficas de control de atributos

Los gráficos de control de atributos trazan no conformidades (defectos) o unidades no conformes (defectuosas). Una no conformidad se refiere a una característica de calidad , y las unidades no conformes al producto general. Una unidad puede tener muchas no conformidades, pero la unidad misma puede ser conforme o no conforme. Por ejemplo, un rasguño sobre un panel de metal es una no conformidad. Si existen varios rasguños, se puede considerar que todo el panel es no conforme. Selecciona tu gráfico de control de atributos en función de si tus datos representan un recuento de defectos y siguen una distribución binomial, o si tus datos representan un recuento de defectos y siguen una distribución de Poisson.

Gráfica P: Utilice la Gráfica P a para monitorear la proporción de elementos defectuosos donde cada elemento se pueda clasificar en una de dos categorías, como por ejemplo pasa o no pasa.
Gráfica NP: Utilice la Gráfica NP Una gráfica para monitorear el número de elementos defectuosos donde cada elemento se pueda clasificar en una de dos categorías, como por ejemplo pasa o no pasa.
Gráfica U: Utilice a Gráfica U para controlar el número de defectos por unidad, donde cada artículo puede tener varios defectos.
Gráfica C: Utilice a Gráfica C para supervisar el número de defectos en los que cada artículo puede tener varios defectos. Debe utilizar una gráfica C solo cuando los subgrupos sean del mismo tamaño.
P' de Laney: Utilice Gráfica a P' de Laney (P' se pronuncia como P prime) para supervisar la proporción de elementos defectuosos producidos por el proceso y para ajustar la dispersión excesiva o insuficiente en los datos.
La dispersión excesiva puede hacer que una gráfica P tradicional muestre un mayor número de puntos fuera de los límites de control. La dispersión insuficiente puede hacer que una gráfica P tradicional muestre muy pocos puntos fuera de los límites de control. La gráfica P' de Laney se ajusta para estas condiciones.
U' de Laney: Utiliza un U' de Laney gráfico (U' se pronuncia como U prima) para monitorizar la tasa de defectos de tu proceso y ajustar por sobredispersión o subdispersión en tus datos.
La dispersión excesiva puede hacer que una gráfica U tradicional muestre un mayor número de puntos fuera de los límites de control. La dispersión insuficiente puede hacer que una gráfica U tradicional muestre muy pocos puntos fuera de los límites de control. La gráfica U' de Laney se ajusta para estas condiciones.

Análisis de capacidades continuas

Minitab Connect ofrece análisis de capacidades normales y entre/dentro para datos continuos.

Análisis de capacidad normal: Utilice Análisis de capacidad normal para evaluar la capacidad potencial (corto plazo) y general del proceso con base en una distribución normal.
Análisis de capacidad de subgrupos/corto plazo: Utilice Análisis de capacidad de subgrupos/corto plazo para evaluar la capacidad del proceso con base en una distribución normal cuando el proceso produce variación sistémica entre los subgrupos de manera natural, como un proceso por lotes.
Índices de capacidad: Úsalo Índices de capacidad para mostrar los valores de PPK y CPK.

Análisis de capacidades de atributos

Minitab Connect ofrece análisis binomiales y de capacidad de Poisson para datos de atributos. Si puede elegir recolectar datos continuos o datos de atributos, trate de recopilar datos continuos, porque comúnmente proporcionan más información y son más objetivos. Los datos de atributos son más fáciles de recolectar y, por ende, suelen utilizarse cuando es difícil obtener mediciones continuas.

Análisis binomial de capacidad: Utilice Análisis binomial de capacidad para determinar si el porcentaje de elementos defectuosos cumple con los requisitos del cliente. Utilizar cuando cada elemento se clasifique en una de dos categorías, como por ejemplo pasa o no pasa.
Análisis de capacidad de Poisson: Utilice Análisis de capacidad de Poisson para determinar si la tasa de defectos por unidad (DPU) cumple con los requisitos del cliente. Utilice este análisis cuando cuente los defectos en cada elemento y cada elemento pueda tener más de un defecto.