¿Algún consejo o guía sobre cuándo utilizar gráficos de control CUSUM o EWMA? Busqué en Internet durante un tiempo y no pude encontrar nada definitivo sobre el uso de uno u otro.
Además, ¿hay alguna orientación sobre cómo utilizarlos en un entorno de producción cuando los datos son un rango de fechas rotativas? Y con eso quiero decir que los límites de control, el objetivo y el sigma se establecerían en función de un período de tiempo controlado, pero se cargaría un nuevo conjunto de datos cada día, lo que daría como resultado la eliminación de datos de un día. Los períodos de tiempo rotativos podrían ser desde tan solo una semana hasta un trimestre.
¡¡¡Gracias por cualquier consejo!!!
Steve
Steve, ¿cuál es el propósito de utilizar los gráficos de control? ¿Tienes la intención de utilizarlos tal como estaban destinados cuando los inventó Shewhart?
Hola @statman ,
¡Creo que sí! El objetivo es poder detectar un cambio más pequeño en la media del proceso (menos de 2 sigma) que el que se puede identificar de manera oportuna mediante un gráfico I-MR. Lo mejor que puedo decir es que debería utilizar EWMA si los datos tienen problemas de normalidad, si desea pronosticar el siguiente punto de datos o si desea tener una indicación de autocorrelación (utilizando el gráfico de residuos). De lo contrario, ¿es una elección difícil? Los datos que extraigo para mis gráficos de control están configurados para ejecutarse diariamente, pero solo durante un período de tiempo fijo, lo que es diferente de todos los ejemplos sobre los que leí que se basaban en tener todos los datos desde el inicio del proceso.
¡Espero que esto ayude a aclarar mi situación y agradezco cualquier aporte!
Steve
Me disculpo por mi respuesta inmadura, pero quiero asegurarme de que comprenda el uso del método de gráfico de control de Shewhart (los gráficos X-MR no son gráficos de diagnóstico). El propósito , como lo pretendió originalmente Shewhart, era comparar fuentes de variación (componentes de variación) para determinar qué fuente tiene el mayor efecto sobre la variable de respuesta (en el lenguaje de los gráficos de control, ¿la mayor fuente está dentro del subgrupo o entre subgrupos?). Por supuesto, no está limitado a dos capas de un plan de muestreo y cada capa está correlacionada con un conjunto específico de x o componentes de variación. El plan de muestreo, que se evaluará mediante gráficos de control, es de suma importancia. A medida que cambia el tamaño de los subgrupos, cambia las fuentes de variación que se capturan dentro del subgrupo. A medida que cambia la frecuencia de toma de muestras, cambia las fuentes de variación capturadas (que pueden ser influyentes) entre subgrupos. Una vez que se haya identificado la mayor fuente, continúe utilizando gráficos de muestreo y control (u otras herramientas como DOE) para desagregar aún más los componentes y centrarse en el conjunto de variables que se deben investigar para reducir la variación.
Para lograr el propósito , Shewhart sugirió primero que la base de comparación debe evaluarse en cuanto a su consistencia. En otras palabras, ¿son estables/consistentes las fuentes de variación dentro del subgrupo? (¿está el gráfico de rangos "bajo control"?) Si no es así, debe tratar de entender por qué. Si esas fuentes son consistentes, entonces se puede hacer una comparación. El gráfico de barras X es un gráfico de comparación. Compara las fuentes de variación que cambian entre subgrupos (visualizadas como los promedios trazados en el gráfico de barras X, para su información, están sesgados hacia las fuentes entre subgrupos como una función del promedio) con las fuentes de variación capturadas dentro del subgrupo (como se visualiza por los límites de control en el gráfico de barras X, A2*R-bar). Si los promedios están dentro de los límites de control, entonces las fuentes dentro del subgrupo dominan, si hay señales de promedios que varían más que las fuentes dentro (por ejemplo, puntos fuera de control), entonces las fuentes entre dominan. Las estrategias de subagrupamiento y muestreo racionales son clave para que esta metodología funcione.
“El ingeniero que logra dividir sus datos inicialmente en subgrupos racionales basados en teorías racionales, por lo tanto, está inherentemente en mejor situación a largo plazo…” Shewhart
Los límites de control de Shewhart se derivaron empíricamente. ¡No hay ningún supuesto de normalidad para el uso de gráficos de control! Se establecieron para que fueran una guía, posiblemente conservadora, para la toma de decisiones con respecto a qué fuentes de variación son las más influyentes. Por supuesto, existen los patrones de Western Electric que pueden ayudar en la interpretación de condiciones "fuera de control" que pueden ayudar en la interpretación de qué fuentes dominan. En última instancia, analizará los datos gráficamente y decidirá qué fuentes cree que dominan (con la ayuda de las estadísticas cuando esas decisiones no sean obvias).
Su suposición de " los límites de control, el objetivo y el sigma se establecerían en función de un período de tiempo bajo control..." no tiene sentido desde el punto de vista de la metodología del gráfico de control de Shewhart.
Por favor lea:
Shewhart, Walter A. (1931) “Control económico de la calidad de productos manufacturados” , D. Van Nostrand Co., NY
Wheeler, Donald (2015) “Muestreo racional”, Quality Digest
Wheeler, Donald (2015) “Subagrupamiento racional”, Quality Digest
