En este tema
Paso 1: Determinar si la media del proceso está bajo control
La gráfica de observaciones individuales (gráfica I) representa las observaciones individuales. La línea central es una estimación del promedio del proceso. Los límites de control en la gráfica I, que se establecen a una distancia de 3 desviaciones estándar por encima y por debajo de la línea central, muestran la cantidad de variación esperada en los valores individuales de la muestra.
Los puntos rojos indican observaciones 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 cómo calcular los parámetros para la Gráfica de observaciones individuales.
En estos resultados, 1 observación está fuera de control. El proceso no es estable en el tiempo. Cuando usted coloca el puntero del ratón sobre un punto rojo, puede obtener más información sobre ese punto.
Paso 2: Identificar qué puntos no pasaron cada prueba
Investigue cualquier observación 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.
I Chart of Weight
Test Results for I Chart of Weight
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.
