Rendimiento general esperado para Análisis de capacidad normal para múltiples variables

Encuentre definiciones y ayuda para interpretar cada una de las medidas de rendimiento general esperado que se proporcionan con el análisis de capacidad normal para múltiples variables.

PPM < LEI del rendimiento general esperado

PPM < LEI del rendimiento general esperado es el número esperado de partes por millón con mediciones que son menores que el límite de especificación inferior (LEI). Los valores de rendimiento general esperado se calculan utilizando la desviación estándar general. PPM < LEI del rendimiento general esperado es 1.000.000 de veces la probabilidad de que la medición de una parte seleccionada aleatoriamente de la distribución general del proceso sea menor que el LEI.
La región sombreada debajo de la curva normal muestra la probabilidad de que una parte seleccionada aleatoriamente de la distribución general del proceso sea menor que el LEI.

Interpretación

Utilice PPM < LEI del rendimiento general esperado para estimar el número de elementos no conformes, representado en partes por millón, que usted puede esperar que estén por debajo del límite de especificación inferior con base en la variación general del proceso. Los valores de rendimiento general indican el rendimiento real del proceso que su cliente experimenta con el tiempo.

Los valores más bajos de PPM < LEI indican mayor capacidad del proceso en relación con el límite de especificación inferior. Lo ideal es que pocas o ninguna de las partes tengan mediciones que sean menores que el límite de especificación inferior.

PPM > LES del rendimiento general esperado

PPM > LES del rendimiento general esperado es el número esperado de partes por millón con mediciones que son mayores que el límite de especificación superior (LES). Los valores de rendimiento general esperado se calculan utilizando la desviación estándar general. PPM > LES del rendimiento general esperado es 1.000.000 de veces la probabilidad de que la medición de una parte seleccionada aleatoriamente de la distribución general del proceso sea mayor que el LES.

La región sombreada debajo de la curva normal general muestra la probabilidad de que una parte seleccionada aleatoriamente sea mayor que el LES.

Interpretación

Utilice PPM > LES del rendimiento general esperado para estimar el número de elementos no conformes, representado en partes por millón, que usted puede esperar que estén por encima del límite de especificación superior con base en la variación general del proceso. Los valores de rendimiento general indican el rendimiento real del proceso que su cliente experimenta con el tiempo.

Los valores más bajos de PPM > LES indican mayor capacidad del proceso en relación con el límite de especificación superior. Lo ideal es que pocas o ninguna de las partes tengan mediciones que sean mayores que el límite de especificación superior.

PPM Total para desempeño a largo plazo esperado

El PPM total del rendimiento a largo plazo esperado es el número esperado de partes por millón que están fuera de los límites de especificación. Los valores de rendimiento a largo plazo esperado se calculan utilizando la desviación estándar a largo plazo. El PPM total del rendimiento a largo plazo esperado es 1,000,000 de veces la probabilidad de que la medición de una parte seleccionada aleatoriamente de la distribución general del proceso esté fuera de los límites de especificación.
Las regiones sombreadas debajo de la curva normal a largo plazo muestran la probabilidad de que una parte seleccionada aleatoriamente esté fuera de los límites de especificación.

Interpretación

Utilice el PPM total del rendimiento a largo plazo esperado para estimar el número de elementos no conformes, representado en partes por millón, que usted puede esperar que estén fuera de los límites de especificación con base en la variación a largo plazo de los subgrupos. Los valores de rendimiento a largo plazo indican el rendimiento real del proceso que su cliente experimenta con el tiempo.

Los valores más bajos de PPM total indican mayor capacidad del proceso. Lo ideal es que pocas o ninguna de las partes tengan mediciones que estén fuera de los límites de especificación.

Usted también puede utilizar el PPM para estimar el porcentaje de partes conformes y no conformes en el proceso.
PPM % Partes no conformes % Conformes
66807 6,6807% 93,3193%
6210 0,621% 99,379%
233 0,0233% 99,9767%
3,4 0,00034% 99,99966%

% < LEI para el rendimiento general esperado

% < LEI del rendimiento general esperado es el porcentaje esperado de partes con mediciones menores que el límite de especificación inferior (LEI). Los valores de rendimiento general esperado se calculan utilizando la desviación estándar general. % < LEI del rendimiento general esperado es la probabilidad de que la medición de una parte seleccionada de la distribución general del proceso sea menor que el LEI.

La región sombreada debajo de la curva normal muestra la probabilidad de que una parte seleccionada aleatoriamente de la distribución general del proceso sea menor que el LEI.

Interpretación

Utilice % < LEI del rendimiento general esperado para estimar el porcentaje de elementos no conformes que usted puede esperar que estén por debajo del límite de especificación inferior con base en la variación general del proceso. Los valores de rendimiento general indican el rendimiento real del proceso que su cliente experimenta con el tiempo.

Los valores más bajos de % < LEI indican mayor capacidad del proceso en relación con el límite de especificación inferior. Lo ideal es que pocas o ninguna de las partes tengan mediciones que sean menores que el límite de especificación inferior.

% > LES del rendimiento general esperado

% > LES del rendimiento general esperado es el porcentaje esperado de partes con mediciones que son mayores que el límite de especificación superior (LES). Los valores de rendimiento general esperado se calculan utilizando la desviación estándar general. % > LES del rendimiento general esperado es la probabilidad de que la medición de una parte seleccionada aleatoriamente de la distribución general del proceso sea mayor que el LES.

La región sombreada debajo de la curva normal general muestra la probabilidad de que una parte seleccionada aleatoriamente sea mayor que el LES.

Interpretación

Utilice % > LES del rendimiento general esperado para estimar el porcentaje de elementos no conformes que usted puede esperar que estén por encima del límite de especificación superior con base en la variación general del proceso. Los valores de rendimiento general indican el rendimiento real del proceso que su cliente experimenta con el tiempo.

Los valores más bajos de % > LES indican mayor capacidad del proceso en relación con el límite de especificación superior. Lo ideal es que pocas o ninguna de las partes tengan mediciones que sean mayores que el límite de especificación superior.

% total del rendimiento general esperado

% total del rendimiento general esperado es el porcentaje esperado de partes con mediciones que están fuera de los límites de especificación. El valor esperado se calcula utilizando la desviación estándar general. El % total del rendimiento general esperado es la probabilidad de que la medición de una parte seleccionada aleatoriamente de la distribución general del proceso esté fuera de los límites de especificación.
Las regiones sombreadas debajo de la curva normal general muestran la probabilidad de que una parte seleccionada aleatoriamente esté fuera de los límites de especificación.

Interpretación

Utilice el % total del rendimiento general esperado para estimar el porcentaje de elementos no conformes que usted puede esperar que estén fuera de los límites de especificación con base en la variación general del proceso. Los valores de rendimiento general indican el rendimiento real del proceso que su cliente experimenta con el tiempo.

Los valores más bajos de % total indican mayor capacidad del proceso. Lo ideal es que pocas o ninguna de las partes tengan mediciones que estén fuera de los límites de especificación.

Intervalo de confianza (IC), Límite inferior (LI), Límite superior (LS) para rendimiento general esperado

El intervalo de confianza es un rango de valores probables para una medida de rendimiento. El intervalo de confianza es definido por un límite inferior y un límite superior. Los límites se calculan determinando un margen de error para la estimación de la muestra. El límite de confianza inferior define un valor en comparación con el cual es probable que la medida de rendimiento sea mayor. El límite de confianza superior define un valor en comparación con el cual es probable que la medida de rendimiento sea menor.

Nota

Para mostrar los intervalos de confianza, debe hacer clic en Opciones y seleccionar Incluir intervalos de confianza cuando realice el análisis de capacidad. Minitab muestra un intervalo de confianza o un límite de confianza para los índices de capacidad y las medidas de rendimiento. Minitab muestra estadísticos por separado para la variación dentro de subgrupos y la variación general.

Interpretación

Puesto que las muestras de datos son aleatorias, es poco probable que las diferentes muestras recolectadas del proceso produzcan estimaciones idénticas de una medida de rendimiento. Para calcular el valor real de la medida de rendimiento del proceso, usted tendría que analizar los datos de todos los elementos que produce el proceso, lo cual no es factible. En lugar de ello, puede utilizar un intervalo de confianza para determinar un rango de valores probables para la medida de rendimiento.

En un nivel de confianza de 95%, usted puede estar 95% seguro de que el valor real de la medida de rendimiento se encuentra dentro del intervalo de confianza. Es decir, si usted recolecta 100 muestras aleatorias del proceso, puede esperar que aproximadamente 95 de las muestras produzcan intervalos que contengan el valor real de la medida de rendimiento.

El intervalo de confianza ayuda a evaluar la significancia práctica de la estimación de la muestra. Cuando sea posible, compare los límites de confianza con un valor de referencia que esté basado en el conocimiento del proceso o las normas de la industria.

Por ejemplo, una empresa utiliza un valor de referencia mínimo de 0.3% para el % Total fuera de especificación para definir un proceso capaz. Utilizando el análisis de capacidad, obtienen una estimación de % total fuera de especificación de 0.146%, lo que sugiere que el proceso es capaz. Para evaluar más a fondo esta estimación, muestran un límite de confianza superior de 95% para el % Total fuera de especificación. Si el límite de confianza superior de 95% es menor que 0.3%, pueden estar extremadamente seguros de que el proceso es capaz, incluso considerando la variabilidad del muestreo aleatorio que afecta a la estimación.

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