Interpretar los resultados clave para Análisis de capacidad normal para múltiples variables

Complete los siguientes pasos para interpretar un análisis de capacidad normal para múltiples variables. La salida clave incluye las gráficas de probabilidad, los histogramas y los índices de capacidad.

Paso 1: Verificar si hay problemas en los datos

El proceso debe ser estable y los datos originales (o transformados) del proceso deben seguir una distribución normal. Las gráficas de probabilidad y las curvas normales ajustadas permiten verificar si hay problemas potenciales.

Evaluar la normalidad de los datos

Utilice las gráficas de probabilidad normal para evaluar el requisito de que sus datos sigan una distribución normal.

Si la distribución normal provee un ajuste adecuado para los datos, los puntos forman una línea aproximadamente recta y se ubican a lo largo de la línea ajustada que se encuentra entre los bordes de confianza. Alejamientos de esta línea recta indican alejamientos de la normalidad. Si el valor p es mayor que 0.05, usted puede presuponer que los datos siguen la distribución normal. Puede evaluar la capacidad de su proceso utilizando una distribución normal.

Si el valor p es menor que 0.05, sus datos no son normales y los resultados del análisis de capacidad podrían no ser exactos. En ese caso, considere las siguientes opciones:
  • Si los datos de todas las variables o grupos son no normales, usted puede utilizar la opción Transformar en este análisis para transformar los datos de todas las variables o grupos. Alternativamente, puede tratar de ajustar una distribución no normal a los datos utilizando Análisis de capacidad no normal para múltiples variables.
  • Si las distribuciones difieren para diferentes variables o grupos, usted debe realizar un análisis de capacidad por separado para cada variable o grupo con una distribución diferente. Para evaluar la distribución de cada variable o grupo, utilice Identificación de distribución individual.
Resultado clave: Valor p

En estas gráficas, los puntos de ambas gráficas se encuentran en una línea aproximadamente recta a lo largo de la línea ajustada (media). Ambos valores p son mayores que 0.05, por lo que usted no cuenta con suficiente evidencia para concluir que los datos de cualquiera de las variables no están distribuidos normalmente. Por lo tanto, puede evaluar estos datos utilizando un análisis de capacidad normal para múltiples variables.

Examinar las curvas a corto plazo y general

Para cada variable, compare la curva general con línea continua y la curva de corto plazo con línea discontinua en el histograma para ver qué tan cerca están alineadas las curvas. Una diferencia sustancial entre las curvas puede indicar que el proceso no es estable o que hay una cantidad significativa de variación entre los subgrupos para esa variable. Utilice una gráfica de control para evaluar si su proceso es estable para la variable antes de realizar el análisis de capacidad.

Estrechamente alineada
Deficientemente alineada
Nota

Si el proceso exhibe naturalmente un gran variación entre los subgrupos, como un proceso por lotes, y la variación no se debe a causas especiales, elija la opción Subgrupos (entre/dentro) cuando realice el análisis de capacidad normal para múltiples variables. Si utiliza el análisis S/CP, una diferencia considerable entre las dos curvas puede indicar una fuente de variación sistémica en el proceso, además de la variación entre y dentro de los subgrupos.

Paso 2: Examinar el desempeño observado del proceso

Para cada grupo o variable de los datos, utilice el histograma de capacidad para examinar visualmente las observaciones de la muestra en relación con los requisitos del proceso.

Examinar la dispersión del proceso

Para cada variable, examine visualmente los datos en el histograma en relación con los límites de especificación inferior y superior. Lo ideal es que la dispersión de los datos sea más estrecha que la dispersión de especificación y que todos los datos estén dentro de los límites de especificación. Los datos que están fuera de los límites de especificación representan elementos no conformes.

En este histograma, la dispersión del proceso es mayor que la dispersión de especificación, lo que sugiere una capacidad deficiente. Aunque la mayoría de los datos se encuentra dentro de los límites de especificación, hay elementos por debajo del límite de especificación inferior (LEI) y por encima del límite de especificación superior (LES).

Nota

Para determinar el número real de elementos no conformes en el proceso, utilice los resultados de PPM < LEI, PPM > LES y PPM Total. Para obtener más información, vaya a Todos los estadísticos y gráficas.

Evaluar el centro del proceso

Para cada variable, evalúe si el proceso está centrado entre los límites de especificación o en el valor objetivo, si usted tiene uno. El centro de los datos ocurre en el pico de la curva de distribución y se estima mediante la media de la muestra.

En este histograma, aunque las observaciones de la muestra se encuentran dentro de los límites de especificación, el pico de la curva de distribución no está centrado en el objetivo. La mayoría de los datos exceden el valor objetivo.

Paso 3: Evaluar la capacidad del proceso

Utilice los principales índices de capacidad para evaluar qué tan bien cumple el proceso con los requisitos.

Evaluar la capacidad potencial

Utilice el Cpk para evaluar la capacidad potencial del proceso con base tanto en la ubicación como en la dispersión del proceso. La capacidad potencial indica la capacidad que se podría alcanzar si se eliminaran los cambios rápidos y graduales del proceso.

Por lo general, los valores de Cpk más altos indican un proceso más capaz. Los valores de Cpk más bajos indican que el proceso puede necesitar mejoras.

  • Compare el Cpk con un valor de referencia que represente el valor mínimo que es aceptable para el proceso. Muchas industrias utilizan un valor de referencia de 1,33. Si el Cpk es menor que el valor de referencia, considere formas de mejorar el proceso, como reducir su variación o desplazar su ubicación.

  • Compare los valores del Cpk para cada variable del análisis para determinar si la capacidad potencial del proceso difiere para grupos diferentes o en diferentes condiciones.
  • Compare el Cp y el Cpk. Si el Cp y el Cpk son aproximadamente iguales, entonces el proceso está centrado entre los límites de especificación. Si el Cp y el Cpk son diferentes, entonces el proceso no está centrado.

Resultado clave: Cpk

Para los datos del proceso en este histograma, el Cpk es 1.09. Puesto que el Cpk es menor que 1.33, la capacidad potencial del proceso no cumple con los requisitos del cliente. El proceso está funcionando demasiado cerca del límite de especificación inferior. Debido a que el proceso no está centrado, el Cpk no es igual al Cp (2.76).

Evaluar la capacidad general

Utilice el Ppk para evaluar la capacidad general del proceso con base tanto en la ubicación como en la dispersión del proceso. La capacidad general indica el rendimiento real del proceso que su cliente experimenta con el tiempo.

Por lo general, los valores de Ppk más altos indican un proceso más capaz. Los valores de Ppk más bajos indican que el proceso puede necesitar mejoras.

  • Compare el Ppk con un valor de referencia que represente el valor mínimo que es aceptable para su proceso. Muchas industrias utilizan un valor de referencia de 1,33. Si el Ppk es menor que el valor de referencia, considere formas de mejorar el proceso.

  • Compare los valores de Ppk para cada variable del análisis para determinar si la capacidad general del proceso difiere para grupos diferentes o en diferentes condiciones.
  • Compare el Pp y el Ppk. Si el Pp y el Ppk son aproximadamente iguales, entonces el proceso está centrado entre los límites de especificación. Si el Pp y el Ppk son diferentes, entonces el proceso no está centrado.

  • Compare el Ppk y el Cpk. Cuando un proceso está bajo control estadístico, el Ppk y el Cpk son aproximadamente iguales. La diferencia entre el Ppk y el Cpk representa la mejora en la capacidad del proceso que usted podría esperar si se eliminaran los cambios rápidos y graduales del proceso.

Resultado clave: Ppk

Los datos del proceso en este histograma se recolectaron antes de una mejora del proceso. Para estos datos, Ppk = 0.52. Puesto que el Ppk es menor que 1.33, la capacidad general del proceso no cumple con los requisitos del cliente. Ppk < Cpk (0.72), lo que indica que la capacidad general podría mejorar si se redujera la variación entre los subgrupos.

Los datos del proceso indicados a continuación se recolectaron después de una mejora del proceso. Para estos datos, Ppk = 2.26. Puesto que el Ppk es mayor que 1.33, la capacidad general del proceso cumple con los requisitos del cliente.

Important

Los índices Cpk y Ppk miden la capacidad del proceso solo en relación con el límite de especificación que está más cerca de la media del proceso. Por lo tanto, estos índices representan solo un lado de la curva del proceso y no miden cómo funciona el proceso en el otro lado de la curva. Si el proceso produce elementos no conformes que se encuentran fuera de los límites de especificación inferior y superior, utilice otras medidas de capacidad incluidas en la salida para hacer una evaluación más completa del rendimiento del proceso. Para obtener más información, vaya a Todos los estadísticos y gráficas.

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