Para celebrar el centenario del gráfico de control de Shewhart, recibimos al galardonado profesor emérito de estadística de Virginia Tech, Bill Woodall, y a Annie Dudley, desarrolladora sénior de investigación estadística de JMP, para reflexionar sobre la evolución de los métodos de seguimiento para permitir mejores procesos. El tema fue tan bien recibido que tuvimos más preguntas que tiempo para responderlas. Bill y Annie compartieron mucha sabiduría, por lo que te animamos a que veas la versión bajo demanda . Continúe leyendo para conocer más de su experiencia y conocimientos en sus respuestas a las preguntas restantes:
¿Conoce algún caso en el que el proceso monitoreado tuviera una estacionalidad que debiera abordarse para evitar alertas innecesarias?
La estacionalidad regular en las aplicaciones industriales podría proporcionar pistas para mejorar los procesos. Por ejemplo, si la calidad es consistentemente peor (o mejor) los lunes, sería importante descubrir por qué es así. La estacionalidad regular es inevitable cuando se monitorea la tasa de enfermedades contagiosas en aplicaciones de salud pública; sin embargo, con mucha frecuencia se ajusta un modelo de series de tiempo y se pueden monitorear los errores de pronóstico un paso adelante a lo largo del tiempo.
¿Cómo configuraría un gráfico de control para datos continuos? ¿Cuáles son las cosas a considerar?
Supongo que estás preguntando sobre gráficos de control para mediciones continuas como la longitud o el peso. En este caso, primero se necesita una muestra de referencia para comprender el proceso. Esto se considera la Fase I, como se analiza en el siguiente artículo:
Jones-Farmer, LA, Woodall WH, Steiner, SH y Champ, CW (2014). “Una descripción general del análisis de la Fase I para la mejora y el seguimiento de procesos”. Revista de tecnología de calidad 46(3), 265-280.
Qué hacer en la Fase II (la parte de monitoreo continuo) dependería de lo que se descubrió en la Fase I. A menudo se utilizan gráficos XBar y R.
Puede referirse a una variable como la temperatura, que podría medirse continuamente a lo largo del tiempo. En este caso, a menudo se ve el uso de límites basados en ingeniería, no de gráficos de control.
Cuando se construyen gráficos de control, ¿qué desviación estándar se debe utilizar? ¿Dentro o en general? ¿Cuáles son los pros y los contras de usar uno u otro? ¿Cuál es una medida adecuada del desempeño del proceso: Cpk o Ppk?
Se debe utilizar la variación dentro de la muestra al configurar el gráfico de control. El uso de la desviación estándar general podría ocultar variaciones inusuales que indiquen la presencia de causas asignables. Ambos índices de capacidad son útiles. El índice Cpk da la capacidad potencial del proceso, mientras que Ppk da la capacidad alcanzada.
¿Realmente crees que es una buena idea poner límites de especificación en un gráfico XBar cuando el tamaño del subgrupo es mayor que 1? Las especificaciones son para piezas individuales, no promedios de grupos de piezas; los promedios varían menos que los individuales.
Los límites de especificación deben trazarse en un gráfico de control sólo cuando se tienen observaciones individuales.
¿Cuál es el mayor cambio entre la Industria 3.0 y la Industria 4.0 del gráfico de control desde que tenemos más potencia informática y ahora tenemos muchos más datos?
Hay demasiados cambios para enumerarlos. Sugiero echar un vistazo al siguiente documento:
Colosimo, BM, Jones-Farmer, LA, Megahed, FM, Paynabar, K., Ranjan, C. y Woodall, WH (2024). "Monitoreo de procesos estadísticos de la Industria 2.0 a la Industria 4.0: conocimientos sobre la investigación y la práctica". Aparecer en Tecnometría.
¿Cuál es su opinión sobre la anormalidad y el impacto en la tasa de falsas alarmas del gráfico de individuos ? El Dr. Wheeler, y el propio Shewhart, están menos preocupados por la distribución de datos subyacente, mientras que otros recomiendan transformar los datos.
A menudo no es aconsejable utilizar una transformación no lineal de los datos en un intento de lograr una normalidad aproximada, especialmente en la Fase I. Muchas de las cuestiones se analizan en el siguiente artículo:
Khakifirooz, M., Tercero-Gómez, VG y Woodall, WH (2021). “El papel de la distribución normal en el seguimiento estadístico de procesos”, Ingeniería de calidad 33(3), 497–510.
Respecto a la tasa de falsas alarmas, es importante el grado de no normalidad, así como el tamaño de la muestra.
¿La transición a la Industria 4.0 significa también menos gráficos de control univariados y más multivariados, ya que se producen más datos a partir de sensores?
Se requerirán métodos multivariados en la Industria 4.0. Se necesitarán nuevos métodos multivariados.
¿Cuáles son las pautas del gráfico de control para datos cualitativos (aprobado/reprobado)?
Se pueden utilizar gráficos p o gráficos basados en la distribución geométrica si las fallas son raras.
Usted sugirió que un gráfico de control de Shewhart siempre debería ser a lo largo del tiempo. En el libro de Shewhart de 1931, habló sobre subgrupos racionales y dio ejemplos (p. 310, 313, 331) de gráficos de control que no están centrados en el tiempo. ¿Qué piensas aquí?
El orden temporal es una característica fundamental de los gráficos de control. El uso del análisis de varianza parecería más apropiado en estos ejemplos.
¿La transición a la Industria 4.0 también significa más SPC multivariado y menos univariado, por ejemplo, modelado PCA de datos de sensores? ¿Por qué JMP no tiene scripts de alarma para MDMCC?
Si bien JMP tiene gráficos de control multivariado basados en modelos (MDMCC se agregó en JMP 15), JMP aún no tiene scripts de alarma disponibles en esa plataforma porque no habíamos pensado en eso. ¡Gran sugerencia!
¿Puede recomendar un artículo/libro/fuente que proporcione un "glosario" con "definiciones" de términos especialmente utilizados para gráficos de control?
El mejor libro es la octava edición de “Introducción al control estadístico de calidad” de Douglas C. Montgomery, publicada por John Wiley & Sons. No conocemos cuál es el mejor glosario, aunque hay algunos disponibles online.
Además de la versión bajo demanda de este episodio de Statistical Speaking, se recomienda encarecidamente el documento técnico escrito por Bill, On 100 Years of the Shewhart Control Chart . Bill se ha ofrecido amablemente a compartir los documentos que mencionó. Solicítelos enviando un correo electrónico a bwoodall@vt.edu . ¡Gracias, Bill y Annie, por compartir tanta experiencia útil! Invitamos sus comentarios para ayudarnos a celebrar el centenario del gráfico de control de Shewhart. ¡Por la mejora continua!
