Interpretar los resultados clave para Análisis de capacidad Seis en uno no normal

Complete los siguientes pasos para interpretar un análisis de capacidad Seis en uno no normal. La salida clave incluye las gráficas de control, la gráfica de probabilidad y los índices de capacidad.

Paso 1: Verificar si hay problemas en los datos

El proceso debe ser estable y los datos del proceso deben seguir la distribución no normal que usted seleccionó para el análisis. Las gráficas de control y la gráfica de distribución de probabilidad permiten evaluar si se cumplen estos requisitos.

Determinar si el proceso es estable

Las gráficas de control ayudan a monitorear la estabilidad del proceso al identificar los puntos fuera de control y los patrones y tendencias presentes en los datos.

Los puntos rojos indican subgrupos que no pasan al menos una de las pruebas para detectar causas especiales y no están bajo control. Los puntos fuera de control indican que el proceso pudiera no ser estable y que los resultados de un análisis de capacidad podrían no ser fiables. Usted debe identificar la causa de los puntos fuera de control y eliminar cualquier variación por causas especiales antes de que analice la capacidad del proceso.

En estas gráficas, los puntos varían de manera aleatoria alrededor de la línea central y se encuentran dentro de los límites de control de ambas gráficas. No se observan tendencias ni patrones. El proceso es estable en los 20 subrupos.

Nota

El tipo de gráfica de control que Minitab muestra depende del tamaño de los subgrupos en los datos:

  • Si el tamaño del subgrupo es 1, Minitab muestra una gráfica I con una gráfica MR
  • Si el tamaño del subgrupo es mayor que 1, Minitab muestra una gráfica Xbarra con una gráfica R (cuando el subgrupo es de 2 a 8) o una gráfica S (cuando el tamaño del subgrupo es 9 o más).

Evaluar el ajuste de la distribución no normal

Utilice la gráfica de probabilidad para evaluar el ajuste de la distribución no normal usada para el análisis.

Si la distribución provee un ajuste adecuado para los datos, los puntos deberían formar una línea aproximadamente recta. Alejamientos de esta línea recta indican que el ajuste es inaceptable. Si el valor p es mayor que 0.05, usted puede presuponer que los datos siguen la distribución no normal utilizada en el análisis.

Si el valor p es menor que 0.05, sus datos no siguen la distribución seleccionada y los resultados del análisis de capacidad podrían no ser exactos. Utilice Identificación de distribución individual para determinar cuál distribución no normal o transformación de datos es más efectiva para sus datos.

Resultado clave: Valor p

En esta gráfica, los puntos se encuentran en una línea aproximadamente recta a lo largo de la línea (media) ajustada. El valor p es mayor que 0.05, así que no hay suficiente evidencia de que los datos no siguen la distribución no normal seleccionada (Weibull). Estos datos se pueden evaluar utilizando un análisis de capacidad no normal con la distribución de Weibull.

Paso 2: Examinar el desempeño observado del proceso

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

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 gran parte de los datos se encuentra dentro de los límites de especificación, hay muchos elementos no conformes 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. Para obtener más información, vaya a Estadísticos de capacidad para Análisis de capacidad Seis en uno no normal y haga clic en "PPM Total para desempeño general esperado".

Evaluar la ubicación del proceso

Evalúe si el proceso está centrado entre los límites de especificación o en el valor objetivo, si usted tiene uno. El pico de la curva de distribución muestra dónde se encuentra la mayoría de los datos.

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 en el objetivo. La mayoría de los datos excede el valor objetivo y se encuentra cerca del límite de especificación superior.

Paso 3: Evaluar la capacidad del proceso

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.

Resultado clave: Ppk

Para estos datos del proceso, Ppk = 0.44. Puesto que el Ppk es menor que 1.33, la capacidad general del proceso no cumple con los requisitos del cliente. Se deben tomar medidas para mejorar el proceso.

Important

El índice Ppk mide la capacidad del proceso solo en relación con el límite de especificación que está más cerca de la media del proceso. Por lo tanto, representa solo un lado de la curva del proceso y no mide cómo es el desempeño del proceso en el otro lado de la curva. Si el proceso tiene elementos no conformes que se encuentran fuera de ambos límites de especificación, utilice medidas adicionales de la capacidad para hacer una evaluación más completa del desempeño del proceso.

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