Seleccionar las opciones de análisis para Análisis automático de capacidad

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Objetivo
Alfa
Usar la tolerancia de K x σ para los estadísticos de capacidad K=
Convención de nomenclatura del índice de capacidad
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Objetivo

Si el proceso tiene un valor objetivo, ingrese el número. Minitab muestra el valor objetivo en el histograma de capacidad y en la tabla de datos del proceso.

Alfa

Introduzca un nivel de significación de 0.01 a 0.25. El nivel de significación es para la prueba de Anderson-Darling que determina si una distribución o transformación se ajusta a los datos. Por lo general, el valor predeterminado de 0.05 funciona bien.

El análisis selecciona la primera distribución o transformación que produce un valor p mayor que el nivel de significación. Aumente el nivel de significación para requerir menos evidencia para ajustar una distribución o usar una transformación. Disminuya el nivel de significación para requerir más evidencia para ajustar una distribución o usar una transformación. Si ninguna distribución o transformación produce un valor p mayor que el nivel de significación, el análisis utiliza un método no paramétrico para calcular las estadísticas de capacidad.

Usar la tolerancia de K x σ para los estadísticos de capacidad K=

Ingrese la amplitud de la tolerancia en número de desviaciones estándar (σ). Por opción predeterminada, la tolerancia tiene una amplitud de 6 desviaciones estándar (3 desviaciones estándar a cada lado de la media del proceso).

Minitab interpreta el valor K como la amplitud de una tolerancia bilateral. Si desea utilizar una tolerancia unilateral, ingrese un valor de tolerancia bilateral que sea el doble de la tolerancia unilateral. Por ejemplo, si desea utilizar una tolerancia unilateral de 3 σ, ingrese 6.

Nota

Si desea que el valor de tolerancia que usted ingresa sea el valor predeterminado para cada análisis de capacidad que realice, elija Archivo > Opciones > Gráficas de control y herramientas de calidad > Análisis de capacidad e ingrese la tolerancia predeterminada.

Convención de nomenclatura del índice de capacidad

En Convención de nomenclatura del índice de capacidad, selecciona la convención que utiliza Minitab para nombrar índices de capacidad.

Six Sigma: Usa nombres Six Sigma para los índices de capacidad.
AIAG/VDA: Usa nombres AIAG/VDA para los índices de capacidad. Los nombres dependen de la etapa de proceso seleccionada y del método de cálculo de capacidades.

Cuando seleccionas AIAG/VDA, también puedes especificar la etapa de la evaluación de capacidades y el método de cálculo de capacidades.

Nota

Para métodos no normales, incluidos los usados en Análisis automático de capacidad, puedes seleccionar el método de cálculo de capacidades con cualquiera de las convenciones de nombres. Los métodos de cálculo de capacidades no se aplican a análisis no paramétricos.

En Etapa del proceso, selecciona un escenario adecuado para el propósito de tu estudio. La salida utiliza nombres para las estadísticas relacionadas con la etapa del proceso.

Rendimiento del proceso: Evalúa qué tan bien el proceso cumple con las especificaciones que permiten que las fuentes de variación de causa común afecten al resultado. Utiliza un estudio de rendimiento cuando no tengas que demostrar que el proceso es estable.
Capacidad del proceso: Evalúa qué tan bien el proceso cumple con las especificaciones que permiten que las fuentes de variación de causa común afecten al resultado. Utiliza un estudio de capacidades cuando tengas un requisito para demostrar que el proceso es estable antes de evaluarlo.
Rendimiento de la máquina: Evalúa qué tan bien una máquina cumple con las especificaciones mientras controla variaciones que no surjan del interior de la máquina. Normalmente, se utiliza este tipo de estudio para demostrar que una máquina es adecuada para su uso en producción.

En Método de cálculo de capacidad, seleccione una de las siguientes opciones.

Método de puntuaciones Z: Utiliza el método Z-score, también llamado método Minitab.
Método ISO (geométrico): Utiliza el método ISO, también llamado método geométrico.

Esta tabla muestra los índices de capacidad para las dos convenciones de nombre. Con la denominación AIAG/VDA, los nombres también dependen de la etapa del proceso, y del método de cálculo.

Six Sigma	AIAG/VDA
Cp	Cw, o CBW para entre/dentro
Cpk	Cwk, o Cbwk para entre/dentro
Pp, Ppk	pp.Z, ppk.Z o pp.G, ppk.G
Pp, Ppk	Cp.Z, Cpk.Z o Cp.G, Cpk.G
Pp, Ppk	Pm.Z, Pmk.Z o Pm.G, Pmk.G

Nota

.Z identifica a Método de puntuaciones Z, y .G identifica a Método ISO (geométrico).

Sugerencia

Si quieres que las convenciones de nombres y los métodos de cálculo que introduzcas sean la configuración predeterminada para cada análisis de capacidades que realices, elige Archivo > Opciones > Gráficas de control y herramientas de calidad > Análisis de capacidad e introduce tus selecciones.

Mostrar

Seleccione cómo desea mostrar los valores fuera de especificación observados:

Partes por millón: Mostar los valores en partes por millón (PPM).
Porcentajes: Mostrar los valores como porcentajes.

Incluir intervalos de confianza

Seleccione esta opción para mostrar los intervalos de confianza para los índices de capacidad. Si el análisis selecciona un método que utiliza una distribución no normal, los resultados no incluyen intervalos de confianza.

Nivel de confianza

Ingrese un nivel de confianza entre 0 y 100. Por lo general, un nivel de confianza de 95% funciona adecuadamente. Un nivel de confianza del 95% indica que si tomó 100 muestras aleatorias del mismo tamaño del proceso, podría esperar que aproximadamente 95 de las muestras produjeran intervalos de confianza que contengan el valor real del índice de capacidad para el proceso (si se pudieran recopilar y analizar todos los datos del proceso).

Para un conjunto determinado de datos, un nivel de confianza más bajo produce un intervalo de confianza más estrecho y un nivel de confianza más alto produce un intervalo de confianza más amplio. La amplitud del intervalo también tiende a disminuir con tamaños de muestra más grandes. Por lo tanto, convendría usar un nivel de confianza que no sea 95%, dependiendo del tamaño de la muestra, como se indica a continuación:

Si el tamaño de la muestra es pequeño, un intervalo de confianza de 95% pudiera ser demasiado amplio para ser útil. Al usar un nivel de confianza más bajo, como 90%, se obtendrá un intervalo más estrecho. Sin embargo, la probabilidad de que el intervalo contenga el índice de capacidad del proceso disminuye.
Si el tamaño de la muestra es grande, convendría considerar el uso de un nivel de confianza más alto, como 99%. Con una muestra grande, un nivel de confianza de 99% aún podría producir un intervalo razonablemente estrecho, incrementando al mismo tiempo la probabilidad de que el intervalo contenga el índice de capacidad del proceso.

Intervalos de confianza

Seleccione el tipo de intervalo o borde de confianza que desea mostrar. Si el análisis selecciona un método que utiliza una distribución no normal, los resultados no incluyen intervalos de confianza.

Bilateral: Muestra límites de confianza inferiores para los índices de capacidad para el método que utiliza la distribución normal. Muestra los límites de confianza superiores para PPM o % fuera de especificación. Utilice bordes de confianza unilaterales para lo siguiente:
- Para estar más seguro de que un índice de capacidad sea mayor en comparación con un valor requerido. Por ejemplo, para estar más seguro de que Cp es mayor que 1.33.
- Para estar más seguro de que PPM o % fuera de los límites de especificación es menor que un valor requerido. Por ejemplo, para estar más seguro de que PPM Total fuera de especificación es menos que 100.
Límite inferior: Mostrar un intervalo de confianza que tenga límites de confianza inferior y superior.

Nota

Si desea cambiar las estadísticas que se muestran de forma predeterminada, elija Archivo > Opciones > Gráficas de control y herramientas de calidad > Análisis de capacidad y cambie la configuración de visualización predeterminada.

Título

Usted puede ingresar un título nuevo para el informe de capacidad del proceso.