En este tema
Paso 1: Verificar si hay problemas en los datos
Important
Para un análisis más completo de estos requisitos, utilice Análisis de capacidad Seis en uno no normal.
Examinar visualmente la distribución de los datos
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.
Además, busque barras que estén ubicadas lejos de la mayoría del resto de los datos. Los valores atípicos en los datos pueden afectar la exactitud del análisis de capacidad. También podrían indicar que el proceso no es estable.
Ajuste adecuado
Ajuste deficiente
Valor atípico
Nota
Para verificar que el proceso es estable, utilice una gráfica de control.
Paso 2: Examinar el desempeño observado del proceso
Utilice el histograma de capacidad para examinar las observaciones de la muestra en relación con los requisitos del proceso.
Examinar la dispersión del proceso
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.
En este histograma, la dispersión del proceso es más amplia que la dispersión de especificación, lo que sugiere una capacidad deficiente. Aunque la mayoría de los datos se encuentra dentro de los límites de especificación, muchos elementos no conformes están por debajo del límite de especificación inferior (LEI) o por encima del límite de especificación superior (LES).
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.
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 este histograma, 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.
Paso 3: Evaluar la capacidad del proceso
Utilice el Ppk para evaluar la capacidad general del proceso con base tanto en la ubicación como en la dispersión del proceso. La capacidad general indica el rendimiento real del proceso que su cliente experimenta con el tiempo.
Por lo general, los valores de Ppk más altos indican un proceso más capaz. Los valores de Ppk más bajos indican que el proceso puede necesitar mejoras.
Compare el Ppk con un valor de referencia que represente el valor mínimo que es aceptable para su proceso. Muchas industrias utilizan un valor de referencia de 1,33. Si el Ppk es menor que el valor de referencia, considere formas de mejorar el proceso.
Resultado clave: Ppk
Para estos datos de proceso, Ppk = 0.25. Puesto que el Ppk es menor que 1.33, la capacidad general del proceso no cumple con los requisitos del cliente. Se deben tomar medidas para mejorar el proceso.
Important
El índice del Ppk representa la capacidad del proceso para solo el "peor" lado de las mediciones del proceso, con respecto al límite de especificación inferior o superior. Si el proceso produce elementos no conformes que se encuentran fuera de los límites de especificación inferior y superior, utilice otras medidas de capacidad incluidas en la salida para hacer una evaluación más completa del rendimiento del proceso. Para obtener más información, vaya a Todos los estadísticos y gráficas.