Interpretar los resultados clave para la Gráfica Xbarra-R

Antes de interpretar la gráfica Xbarra, examine la gráfica R para determinar si la variación del proceso está bajo control. Si la gráfica R no está bajo control, entonces los límites de control en la gráfica Xbarra no son exactos.

La gráfica R representa los rangos de los subgrupos. Si el tamaño de los subgrupos es constante, entonces la línea central en la gráfica R es el promedio de los rangos de los subgrupos. Si los tamaños de los subgrupos difieren, entonces el valor de la línea central depende del tamaño del subgrupo, porque subgrupos más grandes tienden a tener rangos más grandes. Los límites de control en la gráfica R, 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 rangos de los subgrupos.

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 cómo estimar los parámetros para la Gráfica Xbarra-R.

La gráfica Xbarra representa el promedio de las mediciones dentro de cada subgrupo. La línea central es el promedio de todos los promedios de los subgrupos. Los límites de control en la gráfica Xbarra, 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 promedios de los subgrupos.

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 cómo estimar los parámetros para la Gráfica Xbarra-R.

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.

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.