Métodos de estimación para la desviación estándar
Este ajuste global establece el método de estimación para cada tipo de gráfico de control. Escoger Preferencias
en el Ingeniería portal, luego navega hasta Gráficas de control.
Los métodos de estimación disponibles dependen del tipo de gráfico de control y del tamaño del subgrupo.
| Gráfica de control | Métodos de estimación |
|---|---|
| Gráfica I-MR |
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| Gráfica Xbarra-R |
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| Gráfica Xbarra-S |
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| Gráfica I-MR-R/S | Para la desviación estándar entre subgrupos:
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| Gráfica EWMA | Cuando el tamaño del subgrupo > 1:
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- Promedio del rango móvil
- El promedio de rango móvil es el valor promedio del rango móvil de dos o más puntos consecutivos. Este método se usa generalmente cuando el tamaño del subgrupo es 1.
- Mediana del rango móvil
- La mediana de rango móvil es el valor de la mediana del rango móvil de dos o más puntos consecutivos. Es el mejor método cuando los datos tienen rangos extremos que podrían influir en el rango móvil.
- Raíz cuadrada de MSSD
- La raíz cuadrada de MSSD es la raíz cuadrada de la media de las diferencias cuadráticas entre puntos consecutivos. Utilice este método cuando no pueda presuponer razonablemente que por lo menos 2 puntos consecutivos se recopilaron en condiciones similares.
- Longitud del rango móvil
- Ingrese el número de observaciones utilizadas para calcular el rango móvil. La longitud debe ser de 100 kg. La longitud predeterminada es 2, porque los valores consecutivos tienen la mayor probabilidad de ser similares.
- Utilizar metodo de estimación de Nelson
- Seleccione esta opción para corregir valores de rango móvil inusualmente grandes en el cálculo de los límites de control.
- Rbarra
- Rbarra es el promedio de los rangos de los subgrupos. Este método es una estimación común de la desviación estándar y funciona mejor con tamaños de subgrupo de 2 a 8.
- Sbarra
- Sbarra es el promedio de las desviaciones estándar de los subgrupos. Este método proporciona una estimación más precisa de la desviación estándar que Rbarra, especialmente con tamaños de subgrupo > 8.
- Desviación estándar agrupada
- La desviación estándar agrupada es el promedio ponderado de las varianzas de los subgrupos, que otorga a los subgrupos más grandes más influencia en la estimación general. Este método proporciona la estimación más precisa de la desviación estándar cuando el proceso está bajo control.
- Utilizar constantes de eliminación de sesgo
- Las constantes de eliminación de sesgo reducen el sesgo que puede ocurrir cuando un parámetro se estima a partir de un pequeño número de observaciones. A medida que aumenta el número de observaciones, las constantes de eliminación de sesgo tienen menos efecto en los resultados calculados.
Pruebas para detectar causas especiales
Esta configuración global establece la configuración predeterminada para cada prueba de la tabla de control. Escoger Preferencias en el Ingeniería portal, luego navega hasta .
Utilice las pruebas para determinar qué observaciones investigar e identificar los patrones y tendencias específicos en sus datos. Por defecto, Real-Time SPC solo usa la Prueba 1. Seleccione pruebas adicionales con base en las normas de la empresa o de la industria.
- Prueba 1
- La Prueba 1 identifica subgrupos que son poco comunes en comparación con otros subgrupos. La Prueba 1 se reconoce universalmente como una prueba necesaria para detectar situaciones fuera de control. Si pequeños cambios en el proceso son de interés, usted puede utilizar la Prueba 2 para complementar la Prueba 1 a fin de crear una gráfica de control que tenga mayor sensibilidad.
- Prueba 2
- La prueba 2 identifica cambios rápidos en el centrado o variación del proceso. Si pequeños cambios en el proceso son de interés, usted puede utilizar la Prueba 2 para complementar la Prueba 1 a fin de crear una gráfica de control que tenga mayor sensibilidad.
- Prueba 3
- La Prueba 3 detecta tendencias. Esta prueba busca series largas de puntos consecutivos cuyos valores aumenten o disminuyan de manera consistente.
- Prueba 4
- La Prueba 4 detecta variación sistemática. Usted desea que el patrón de variación en un proceso sea aleatorio, pero un punto que no pasa la Prueba 4 podría indicar que el patrón de variación es predecible.
- Prueba 5
- La Prueba 5 detecta pequeños cambios rápidos en el proceso.
- Prueba 6
- La Prueba 6 detecta pequeños cambios rápidos en el proceso.
- Prueba 7
- La Prueba 7 detecta un patrón de variación que a veces se interpreta equivocadamente como evidencia de control adecuado. Esta prueba detecta límites de control que son demasiado amplios. Los límites de control que son demasiado amplios generalmente se deben a datos estratificados, lo que ocurre cuando una fuente de variación sistemática está presente dentro de cada subgrupo.
- Prueba 8
- La Prueba 8 detecta un patrón de mezcla. En un patrón de mezcla, los puntos tienden a ubicarse lejos de la línea central y cerca de los límites de control.
Ajustes de límite de control
Esta configuración global establece los ajustes predeterminados para el cálculo de los límites de control. Escoger Preferencias en el Ingeniería portal, luego navega hasta .
Para nuevos gráficos de control, la línea central y los límites de control se calculan a partir de los datos. Puedes especificar el rango de datos en movimiento para estos cálculos.
Para datos continuos, el valor por defecto es 100 observaciones. Para los datos de atributos, el valor predeterminado es 25 subgrupos. Cambia estos ajustes si quieres incluir más o menos datos en los cálculos.
Tras calcular la línea central y los límites de control de una carta de control, se establecen y bloquean. Estas líneas permanecerán hasta que se inicie un nuevo cálculo. Para más información sobre las opciones de límite de control, visita Límites de control.
Mostrar opciones
Esta configuración global establece el número máximo de subgrupos que se muestran en cada carta de control. Escoger Preferencias en el Ingeniería portal, luego navega hasta .
Cuando se selecciona Todos los subgrupos, la tabla de control muestra el número máximo de subgrupos según el máximo global de configuración.
Ejemplos
- Escenario 1, subgrupos recientes
- Supongamos que también usas los siguientes ajustes.
- Número máximo de subgrupos para mostrar = 250
- Configuración de subgrupos más reciente = Subgrupos de los últimos 100
- Escenario 2, todos los subgrupos
- Ahora, supongamos que usas los siguientes ajustes.
- Número máximo de subgrupos para mostrar = 250
- Configuración de subgrupos más reciente = Todos los subgrupos
Para más información sobre otras opciones específicas de visualización de la carta de control, visite . Opciones de visualización del gráfico de control
