Interpretar los resultados clave para Análisis de capacidad Seis en uno de subgrupos/corto plazo

Las gráficas de control ayudan a monitorear la estabilidad del proceso al identificar los puntos fuera de control y los patrones y tendencias presentes en los datos.

Los puntos rojos indican observaciones que no pasan al menos una de las pruebas para detectar causas especiales y no están bajo control. Los puntos fuera de control indican que el proceso pudiera no ser estable y que los resultados de un análisis de capacidad podrían no ser fiables. Usted debe identificar la causa de los puntos fuera de control y eliminar cualquier variación por causas especiales antes de que analice la capacidad del proceso.

Utilice la gráfica de probabilidad normal para evaluar el requisito de que sus datos sigan una distribución normal.

Si la distribución normal provee un ajuste adecuado para los datos, los puntos forman una línea aproximadamente recta y se ubican a lo largo de la línea ajustada que se encuentra entre los bordes de confianza. Alejamientos de esta línea recta indican alejamientos de la normalidad. Si el valor p es mayor que 0.05, usted puede presuponer que los datos siguen la distribución normal. Puede evaluar la capacidad de su proceso utilizando una distribución normal.

Si el valor p es menor que 0.05, sus datos no son normales y los resultados del análisis de capacidad podrían no ser exactos. Utilice Identificación de distribución individual para determinar si debe transformar los datos o ajustar una distribución no normal para realizar el análisis de capacidad.

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.

Evalúe si el proceso está centrado entre los límites de especificación o en el valor objetivo, si usted tiene uno. El centro de los datos ocurre en el pico de la curva de distribución y se estima mediante la media de la muestra.

Utilice el Cpk para evaluar la capacidad de subgrupos/corto plazo del proceso, considerando tanto su ubicación como su dispersión. En general, valores más altos indican un proceso más capaz. Valores de Cpk más bajos indican que el proceso podría necesitar mejoras.

• Compare el Cpk con un valor de referencia que represente el valor mínimo que es aceptable para el proceso. Muchas industrias utilizan un valor de referencia de 1,33. Si el Cpk es menor que el valor de referencia, considere formas de mejorar el proceso, como reducir su variación o desplazar su ubicación.

• Compare el Cp y el Cpk. Si el Cp y el Cpk son aproximadamente iguales, entonces el proceso está centrado entre los límites de especificación. Si el Cp y el Cpk son diferentes, entonces el proceso no está centrado.

Utilice el Ppk para evaluar la capacidad a largo plazo del proceso con base tanto en la ubicación como en la dispersión del proceso. La capacidad a largo plazo 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.

• Compare el Pp y el Ppk. Si el Pp y el Ppk son aproximadamente iguales, entonces el proceso está centrado entre los límites de especificación. Si el Pp y el Ppk son diferentes, entonces el proceso no está centrado.

• Compare el Cpk y el Ppk. Si el Ppk es considerablemente mayor que el Cpk, pudiera haber otras fuentes de variación sistémica en el proceso, además de la variación entre subgrupos y dentro de los subgrupos.