Gráficas para Análisis de capacidad no normal

Encuentre definiciones y ayuda para interpretar cada una de las gráficas que se proporcionan con el análisis de capacidad no normal.

Histograma de capacidad

El histograma de capacidad muestra la distribución de los datos de la muestra. Cada barra del histograma representa la frecuencia de los datos dentro de un intervalo.
La curva continua representa el modelo de distribución no normal que se seleccionó para el análisis.

Interpretación

Utilice el histograma de capacidad para ver los datos de su muestra en relación con el ajuste de distribución y los límites de especificación.

Buscar evidencia de falta de ajuste de la distribución de datos no normal que usted seleccionó

Compare la curva de distribución con las barras del histograma para evaluar si sus datos parecen seguir la distribución que usted eligió para el análisis. Si las barras varían considerablemente respecto de la curva, sus datos podrían no seguir la distribución que eligió y las estimaciones de la capacidad podrían no ser fiables para su proceso. Si no está seguro de cuál es la distribución que mejor se ajusta a sus datos, utilice Identificación de distribución individual para identificar una distribución o transformación apropiadas.

Important

Para un análisis más completo de los supuestos para análisis de capacidad no normal, utilice Análisis Capability Sixpack no normal.

Ajuste adecuado
Ajuste deficiente
Examinar los datos de la muestra en relación con los límites de especificación

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.

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.

En estos resultados, 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, muchos elementos no conformes están por debajo del límite de especificación inferior (LEI) y por encima del límite de especificación superior (LES).

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 estos resultados, 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.

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