En este tema
Paso 1: Determinar si la proporción de elementos defectuosos está bajo control
La gráfica P' de Laney es similar a una gráfica P tradicional. Ambas gráficas monitorean la proporción de elementos defectuosos producidos por el proceso. Sin embargo, si los datos exhiben dispersión excesiva o dispersión insuficiente, una gráfica P' de Laney puede distinguir con mayor exactitud entre la variación por causas comunes y la variación por causas especiales.
La dispersión excesiva puede hacer que una gráfica P tradicional muestre un mayor número de puntos fuera de los límites de control. La dispersión insuficiente puede hacer que una gráfica P tradicional muestre muy pocos puntos fuera de los límites de control. La gráfica P' de Laney se ajusta para estas condiciones. Para obtener más información, vaya a Dispersión excesiva y dispersión insuficiente.
Los puntos rojos indican subgrupos que no pasan al menos una de las pruebas para detectar causas especiales y no están bajo control. Si el mismo punto no pasa más de una prueba, entonces el punto se etiqueta con el número de prueba más bajo para evitar crear confusión en la gráfica. Si la gráfica muestra puntos fuera de control, investigue esos puntos.
Los puntos fuera de control pueden influir en las estimaciones de los parámetros del proceso e impedir que los límites de control representen fielmente el proceso. Si los puntos fuera de control se deben a causas especiales, entonces considere omitir esos puntos de los cálculos. Para obtener más información, vaya a Especificar subgrupos para estimar parámetros para la Gráfica P' de Laney.
Considere el siguiente ejemplo de una gráfica P' de Laney. El valor Sigma Z (aproximadamente 2.2) es mayor que 1, lo que indica que los límites de control en la gráfica P' de Laney son más amplios que los de una gráfica P tradicional para ajustar para la dispersión excesiva. La proporción de defectuosos del subgrupo 31 está fuera de control. Cuando usted coloca el puntero del ratón sobre un punto rojo, puede obtener más información sobre el subgrupo. Usted debe identificar cualquier causa especial que pudiera contribuir a la proporción extrañamente alta de elementos defectuosos para ese subgrupo.
Paso 2: Identificar qué puntos no pasaron cada prueba
Investigue cualquier subgrupo que no pase las pruebas para detectar causas especiales. Por opción predeterminada, Minitab realiza solo la Prueba 1, que detecta puntos que se ubican fuera de los límites de control. Sin embargo, si usted realiza pruebas adicionales, entonces es posible que los puntos no pasen múltiples pruebas. La salida muestra exactamente qué puntos no pasaron cada prueba, como se muestra aquí.
Estos resultados muestran que el subgrupo 31 no pasó la Prueba 1.
Nota
Cuando usted utiliza varias pruebas al mismo tiempo, aumenta la sensibilidad de la gráfica. Sin embargo, la tasa de falsas alarmas también aumenta, lo que puede hacer que reaccione a los resultados de la prueba innecesariamente.
Para obtener más información sobre cada una de estas pruebas y cuándo utilizarlas, vaya a Uso de pruebas para detectar causas especiales en las gráficas de control.
