Acerca de la toma de datos en subgrupos

Puede utilizar observaciones individuales o datos en subgrupos para análisis de capacidad. Asegúrese de recolectar datos por un período de tiempo suficientemente largo para representar las diferentes fuentes de variación del proceso.

Cuando sea posible, tome los datos en subgrupos racionales, los cuales son pequeñas muestras de elementos similares (usualmente 3 a 5) que se producen durante un período de tiempo corto. Los subgrupos deben ser representativos de la salida del proceso que usted desea evaluar. Los elementos en cada subgrupo se recopilan bajo las mismas entradas y condiciones, tales como personal, equipos, proveedores o entorno. Por lo tanto, cuando estima la variación en estos pequeños subgrupos, usted calcula la variación natural o inherente del proceso.

Los subgrupos se deben recolectar cercanos en el tiempo, pero aún ser independientes entre sí. Por ejemplo, una troqueladora de platina produce 100 piezas plásticas por hora. El ingeniero especializado en calidad mide cinco piezas seleccionadas de manera aleatoria cada hora. Cada muestra de cinco piezas es un subgrupo.

Cómo se relacionan los subgrupos con la variación del proceso

Existen dos tipos de variación en un proceso: variación dentro de subgrupos y variación entre subgrupos. Para mejorar la calidad del proceso, debe realizar un esfuerzo para eliminar la variación entre subgrupos y reducir la variación dentro de subgrupos.

Variación dentro de subgrupos
La variación entre las mediciones dentro de los subgrupos, también conocida como variación de causa común.
Variación entre subgrupos
Variación entre subgrupos que los factores identificables específicos o las causas especiales pudieran causar.
Variación entre y dentro de subgrupos

Esta gráfica de valores individuales muestra los valores de las muestras tomadas de la troqueladora de platino. Cada línea vertical de puntos graficados representa los valores en un subgrupo. Los intervalos representan la variación dentro de los subgrupos y la línea de conexión media representa la variación entre los subgrupos.

Cuando no pueda tomar subgrupos racionales, calcule la variación entre subgrupos

A veces no es posible ni práctico tomar subgrupos racionales de modo que esté presente en cada subgrupo toda la variación debida a causas comunes.

Por ejemplo, usted podría producir un gran número de partes a partir del mismo lote de materia prima. Si la muestra de cada subgrupo se toma de un lote diferente, la variación dentro del subgrupo no explicaría la variación entre lotes. La variación entre subgrupos requiere ser estimada por separado. Las variaciones entre subgrupos y dentro de subgrupos pueden combinarse para reflejar el efecto total de la variación de causa común.

¿De qué manera el tamaño del subgrupo afecta las estimaciones de la variación del proceso?

Para Análisis de capacidad normal y Análisis de capacidad no normal, usted puede utilizar subgrupos de cualquier tamaño, incluso subgrupos de tamaño 1. También puede utilizar subgrupos de diferente tamaño dentro del mismo análisis.

La variación general del proceso, medida por la desviación estándar general, no cambia para diferentes tamaños de subgrupos porque su cálculo depende del tamaño de la muestra total, no del tamaño de la muestra del subgrupo.

Incluso cuando el tamaño del subgrupo es 1, las desviaciones estándar dentro de subgrupos y general producen valores diferentes. Sin embargo, si hay variación despreciable entre los subgrupos, entonces estas dos estimaciones serán aproximadamente iguales.

Con Análisis de capacidad de subgrupos/corto plazo, sus tamaños de subgrupo deben cumplir con los siguientes requisitos.

Tamaño del subgrupo > 1
Cuando el tamaño del subgrupo es 1, la única forma de estimar la desviación estándar dentro de subgrupos es utilizar subgrupos adyacentes. Esto es adecuado cuando usted puede presuponer que no hay variación entre los subgrupos, como suele ser el caso de un análisis de capacidad normal. Sin embargo, cuando es probable que haya variación significativa entre los subgrupos, es necesario tener por lo menos dos observaciones por cada subgrupo para calcular la variación dentro de subgrupos y realizar un análisis de capacidad subgrupos/corto plazo.
La mayoría de los subgrupos debe ser del mismo tamaño
Para calcular las desviaciones estándar entre subgrupos y subgrupos/corto plazo, más de la mitad de los subgrupos debe ser del mismo tamaño.

Ejemplo de requisitos de tamaños de subgrupos diferentes

Supongamos que usted tiene un subgrupo de tamaño 5, un subgrupo de tamaño 7 y uno de tamaño 4. Cada tamaño de subgrupo aparece una vez para un total de tres subgrupos. Por lo tanto, cada tamaño de subgrupo ocurre una tercera parte del tiempo y ningún tamaño de subgrupo ocurre más de la mitad del tiempo. Usted tendría que agregar dos subgrupos más de tamaño 5 (por ejemplo) para crear una situación en la que un tamaño de subgrupo se utilice para más de la mitad de los subgrupos.

Important

Si el tamaño de su subgrupo no cumple estos requisitos cuando usted realice Análisis de capacidad de subgrupos/corto plazo, Minitab muestra los siguientes mensajes de error:

  • * ERROR * "Tamaño de subgrupo no válido. Lo siguiente es demasiado pequeño: "1". Especifique: una columna o una constante."
  • * ERROR * Más de la mitad de los subgrupos deben tener el mismo tamaño"

Cómo definir subgrupos en la hoja de trabajo

Cuando usted realiza análisis de capacidad, Minitab presupone que los datos se ingresan en la hoja de trabajo en orden cronológico. Por lo tanto, las observaciones del mismo subgrupo deben estar en filas adyacentes. Se puede utilizar una columna de ID de subgrupo para definir los subgrupos.

Por ejemplo, esta hoja de trabajo muestra datos de 3 subgrupos. Cada subgrupo tiene tres observaciones.

Medición ID de subgrupo
0.9 1
1.2 1
1.3 1
1.7 2
1.2 2
1.5 2
1.5 3
1.2 3
1.2 3

Cada vez que cambia un valor en la columna ID de subgrupo, Minitab interpreta el nuevo valor como el inicio de un subgrupo separado. Por lo tanto, si valores idénticos en una columna de ID de subgrupo no aparecen en filas adyacentes, Minitab los interpreta como subgrupos diferentes.

Por ejemplo, esta hoja de trabajo muestra datos de 6 subgrupos. Cada subgrupo tiene dos observaciones.

Medición ID de subgrupo Fecha
11.3 1 3/1
10.1 1 3/1
10.0 2 3/1
9.3 2 3/1
14.0 3 3/1
10.2 3 3/1
11.1 1 3/2
13.0 1 3/2
9.2 2 3/2
9.7 2 3/2
12.7 3 3/2
12/1 3 3/2

Tome en cuenta que los mismos valores (1, 2, 3) se utilizan en filas no adyacentes en la columna de ID de subgrupo. Por lo tanto, el subgrupo 1 en 3/1 se considera un subgrupo distinto del subgrupo 1 en 3/2, el subgrupo 2 en 3/1 se considera un subgrupo distinto del subgrupo 2 en 3/2 y así sucesivamente.

Cómo mover observaciones del mismo subgrupo de filas no adyacentes a filas adyacentes

Si ID de subgrupo repetidas en filas no adyacentes se refieren a mediciones que realmente pertenecen al mismo subgrupo, usted debe moverlas a filas adyacentes antes de realizar análisis de capacidad. Puede utilizar el comando Ordenar para hacer esto.

Por ejemplo, en esta hoja de trabajo, las observaciones del mismo subgrupo utilizan el mismo ID de subgrupo (1, 2 o 3), pero las observaciones no están en filas adyacentes.

Medición ID de subgrupo
112.3 1
110.1 2
109.9 3
99.3 1
104.0 2
110.2 3
100.1 1
103.2 2
102.2 3
101.7 1
98.2 2
99.0 3
Para ordenar los datos de forma que las mediciones con ID de subgrupo idénticas estén ubicadas en filas adyacentes, complete los siguientes pasos.
  1. Elija Datos > Ordenar.
  2. En Columnas que ordenar por, en Columna, ingrese ID de subgrupo.
  3. En Columnas que ordenar, seleccione Todas las columnas.
  4. Haga clic en Aceptar.

Los datos en la hoja de trabajo ahora aparecen con ID de subgrupos idénticas en columnas adyacentes. Cuando usted realiza análisis de capacidad, todas las observaciones con el mismo ID de subgrupo se analizan como un mismo subgrupo.

Medición ordenada ID de subgrupo ordenado
112.3 1
99.3 1
100.1 1
101.7 1
110.1 2
104.0 2
103.2 2
98.2 2
109.9 3
110.2 3
102.2 3
99.0 3

Para obtener más información sobre ordenación de datos, vaya a Cómo Minitab ordena los datos.

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