Interpretar los resultados clave para la Gráfica I-MR-R/S

Complete los siguientes pasos para interpretar una gráfica I-MR-R/S. La salida clave incluye la gráfica I, la gráfica MR, la gráfica R o S y los resultados de la prueba.

Paso 1: Determinar si la variación dentro de los subgrupos está bajo control

En la gráfica I-MR-R/S, utilice la gráfica R o la gráfica S para evaluar la variabilidad dentro de los subgrupos. Se muestra una gráfica R o S dependiendo del tamaño del subgrupo. Cuando el tamaño del subgrupo es 8 o menos, se muestra una gráfica R. Cuando el tamaño del subgrupo es 9 o más, se muestra una gráfica S.

La gráfica R representa los rangos de los subgrupos. Si el tamaño de los subgrupos es constante, entonces la línea central en la gráfica R es el promedio de los rangos de los subgrupos. Si los tamaños de los subgrupos difieren, entonces el valor de la línea central depende del tamaño del subgrupo, porque subgrupos más grandes tienden a tener rangos más grandes. Los límites de control en la gráfica R, que se establecen a una distancia de 3 desviaciones estándar por encima y por debajo de la línea central, muestran la cantidad de variación esperada en los rangos de los subgrupos.

La gráfica S representa las desviaciones estándar de los subgrupos. La línea central es el promedio de todas las desviaciones estándar de los subgrupos. Los límites de control en la gráfica S, que se establecen a una distancia de 3 desviaciones estándar por encima y por debajo de la línea central, muestran la cantidad de variación esperada en las desviaciones estándar de los subgrupos.

Los puntos rojos indican subgrupos que no pasan al menos una de las pruebas para detectar causas especiales y no están bajo control. Si el mismo punto no pasa más de una prueba, entonces el punto se etiqueta con el número de prueba más bajo para evitar crear confusión en la gráfica. Si la gráfica muestra puntos fuera de control, investigue esos puntos.

Los puntos fuera de control pueden influir en las estimaciones de los parámetros del proceso e impedir que los límites de control representen fielmente el proceso. Si los puntos fuera de control se deben a causas especiales, entonces considere omitir esos puntos de los cálculos. Para obtener más información, vaya a Especificar cómo estimar los parámetros para la Gráfica I-MR-R/S.

En estos resultados, la gráfica R se muestra porque el tamaño de subgrupo es 3. No hay puntos fuera de control. La variabilidad dentro de los subgrupos es estable.

Paso 2: Determinar si la variación entre los subgrupos está bajo control

En la gráfica I-MR-R/S, la gráfica de rangos móviles (MR) determina si la variación entre los subgrupos está bajo control. La gráfica de rangos móviles representa los rangos móviles de las medias de los subgrupos. La línea central es el promedio de todos los rangos móviles. Los límites de control en la gráfica de rangos móviles, que se establecen a una distancia de 3 desviaciones estándar por encima y por debajo de la línea central, muestran la cantidad de variación esperada en los rangos móviles.

Los puntos rojos indican subgrupos que no pasan al menos una de las pruebas para detectar causas especiales y no están bajo control. Si el mismo punto no pasa más de una prueba, entonces el punto se etiqueta con el número de prueba más bajo para evitar crear confusión en la gráfica. Si la gráfica muestra puntos fuera de control, investigue esos puntos.

Los puntos fuera de control pueden influir en las estimaciones de los parámetros del proceso e impedir que los límites de control representen fielmente el proceso. Si los puntos fuera de control se deben a causas especiales, entonces considere omitir esos puntos de los cálculos. Para obtener más información, vaya a Especificar cómo estimar los parámetros para la Gráfica I-MR-R/S.

En estos resultados, no hay puntos fuera de control en la gráfica MR. La variabilidad entre los subgrupos es estable.

Paso 3: Determinar si la media del proceso está bajo control

La gráfica de observaciones individuales (I) evalúa la estabilidad de las medias de los promedios de los subgrupos en el tiempo. La gráfica de observaciones individuales representa las medias de los subgrupos. La línea central es una estimación del promedio de las medias de los subgrupos. Los límites de control en la gráfica I, que se establecen a una distancia de 3 desviaciones estándar por encima y por debajo de la línea central, muestran la cantidad de variación esperada en las medias de los subgrupos.

Los puntos rojos indican subgrupos que no pasan al menos una de las pruebas para detectar causas especiales y no están bajo control. Si el mismo punto no pasa más de una prueba, entonces el punto se etiqueta con el número de prueba más bajo para evitar crear confusión en la gráfica. Si la gráfica muestra puntos fuera de control, investigue esos puntos.

Los puntos fuera de control pueden influir en las estimaciones de los parámetros del proceso e impedir que los límites de control representen fielmente el proceso. Si los puntos fuera de control se deben a causas especiales, entonces considere omitir esos puntos de los cálculos. Para obtener más información, vaya a Especificar cómo estimar los parámetros para la Gráfica I-MR-R/S.

En estos resultados, cinco puntos están fuera de control. Los promedios de los subgrupos no son estables en el tiempo. Al colocar el puntero sobre un punto rojo, podrá ver más información sobre ese punto.

Paso 4: Identificar qué puntos no pasaron cada prueba

Investigue cualquier subgrupo que no pase las pruebas para detectar causas especiales. Por opción predeterminada, Minitab realiza solo la Prueba 1, que detecta puntos que se ubican fuera de los límites de control. Sin embargo, si usted realiza pruebas adicionales, entonces es posible que los puntos no pasen múltiples pruebas. La salida de la ventana Sesión muestra exactamente qué puntos no pasaron cada prueba, como se muestra aquí.

TEST 1. One point more than 3.00 standard deviations from center line. Test Failed at points: 7, 8, 9, 14, 15
Nota

Cuando usted utiliza varias pruebas al mismo tiempo, aumenta la sensibilidad de la gráfica. Sin embargo, la tasa de falsas alarmas también aumenta, lo que puede hacer que reaccione a los resultados de la prueba innecesariamente.

Para obtener más información sobre cada una de estas pruebas y cuándo utilizarlas, vaya a Uso de pruebas para detectar causas especiales en las gráficas de control.

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