Interpretar los resultados clave para la Gráfica Xbarra-S

Complete los siguientes pasos para interpretar una gráfica Xbarra-S. La salida clave incluye la gráfica Xbarra, la gráfica S y los resultados de la prueba.

Paso 1: Determinar si la variación del proceso está bajo control

Antes de interpretar la gráfica Xbarra, examine la gráfica S para determinar si la variación del proceso está bajo control. Si la gráfica S no está bajo control, entonces los límites de control en la gráfica Xbarra no son exactos.

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 Xbarra-S.

La gráfica inferior, que es la gráfica S, muestra que no hay puntos fuera de control.

Paso 2: Determinar si la media del proceso está bajo control

La gráfica Xbarra representa el promedio de las mediciones dentro de cada subgrupo. La línea central es el promedio de todos los promedios de los subgrupos. Los límites de control en la gráfica Xbarra, 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 promedios 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 Xbarra-S.

La gráfica S, que se encuentra en la parte inferior, muestra que la variación del proceso es estable, por lo que es adecuado interpretar la gráfica Xbarra. La gráfica Xbarra muestra que el subgrupo 3 no pasó la prueba 1. Al colocar el puntero sobre un punto rojo, podrá ver más información sobre el subgrupo.

Paso 3: 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.

PRUEBA 1. Un punto fuera más allá de 3.00 desviaciones estándar de la línea central. La prueba falló en los puntos: 3 * ADVERTENCIA * Si se actualiza la gráfica con los nuevos datos, los resultados anteriores quizás ya no sean correctos.
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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