En una publicación de blog reciente, hablé Límites de control y límites de especificación, de dónde vienen y cuáles son. . Esta publicación entra en más detalles sobre límites de especificación . Usaremos la capacidad de proceso en JMP para generar un análisis de capacidad. Luego usaremos este análisis para tomar decisiones sobre nuestro proceso. Puedes leer más sobre Capacidad de procesamiento en una publicación de mi colega Laura Lancaster .
Ejemplo
En una publicación anterior sobre generar límites de control usando Control Chart Builder, vimos que la estabilidad debería siempre ser revisado previo para realizar un análisis de capacidad. Presenté un ejemplo que involucraba un proceso de impresión. Repasemos este ejemplo.
Las variaciones en el proceso de impresión pueden provocar distorsiones en la línea, incluidos problemas de inclinación, grosor y longitud. Para nuestros propósitos, estamos considerando la longitud de la línea. La línea se considera buena si tiene una longitud impresa de 16 cm +/- 0,2 cm. Un poco más y la frase puede salirse de la página. Si fuera más corto, se desperdiciaría mucho espacio en la página. Para cada tirada, se toman las medidas del primer y último libro. La longitud de las líneas se mide en una página específica en el medio de cada libro.
Análisis
Determinamos en la publicación anterior del blog sobre gráficos de control que el proceso fue estable . Ahora que sabemos que el proceso es estable, podemos determinar si nuestro proceso es estable o no. capaz . La capacidad del proceso se define por qué tan bien el proceso produce un producto que está dentro de las especificaciones. En nuestro ejemplo, la línea se considera buena si tiene una longitud impresa de 16 cm +/- 0,2 cm. Aunque sabíamos esto y lo definimos antes de crear nuestros gráficos de control, esta información no se utilizó en nuestro análisis de gráficos de control. Esta información define nuestros límites de especificación. Estos valores no son valores calculados. Sabemos, por el tamaño de la página, que una buena línea tiene la longitud indicada anteriormente.
Podemos utilizar nuestros mismos datos para realizar el análisis de capacidad. Para generar el análisis, vaya a Analizar->Calidad y Proceso->Capacidad del Proceso. Seleccione Longitud como Y, Proceso. En la sección Roles de columna, seleccione Longitud. Abra la sección Subagrupación de procesos haciendo clic en el triángulo al lado de Subagrupación de procesos. Seleccione Ejecutar en la sección Seleccionar columnas y haga clic en Anidar columna de ID de subgrupo.En la sección Estadística de variación dentro del subgrupo, elija Promedio de rangos. Dado que usamos rangos para nuestro gráfico de control, usemos rangos aquí también.
Haga clic en Aceptar. Se le presenta un cuadro de diálogo que le permite definir los límites de especificaciones. Puede seleccionar una tabla de datos que contenga sus límites de especificaciones o puede ingresar sus límites de especificaciones directamente. Los ingresaremos directamente. Ingrese 15,98 (16-.02) para LSL, 16 para Target y 16.02 (16+.02) para USL.Haga clic en Aceptar.
Trama de objetivos
Primero se le presenta un diagrama de objetivos.
El eje y es el desarrollo estándar estandarizado según las especificaciones. Esto muestra la variabilidad en los datos. Observamos que el punto cae muy por encima del triángulo rojo, lo que indica una alta variabilidad. El eje x es el desplazamiento medio estandarizado según las especificaciones. Dado que el punto ocurre cerca del vértice del triángulo, observamos que el proceso está cerca del objetivo (una pequeña cantidad por debajo del objetivo). El área bajo el triángulo rojo denota una tasa de no conformidad de 0,0027 o mejor (esto corresponde a Ppk =1), si la distribución es normal. Vemos que nuestro proceso tiene una tasa de no conformidad mucho mayor. El control deslizante Ppk se puede ajustar para que el triángulo indique diferentes tasas de no conformidad.
Diagrama de caja
El diagrama de caja de capacidad muestra que no todos nuestros datos cumplen con los límites de especificación. Este diagrama de caja es muy amplio y abarca un ancho mucho mayor que los límites de especificación estandarizados verdes. También notamos que el proceso está cerca del valor objetivo, pero un poco hacia abajo. Vemos esto porque la línea negra continua que aparece dentro del diagrama de caja está ligeramente a la izquierda de la línea verde continua que indica el valor objetivo estandarizado.
Informes detallados individuales
Para ver este proceso con más detalle, seleccione Informes detallados individuales en el triángulo rojo junto a Capacidad del proceso. El histograma sugiere que los datos son normales. Si desea realizar una prueba de bondad de ajuste real para la normalidad, puede utilizar la plataforma de distribución.
La curva de densidad azul para Dentro de Sigma se acerca bastante a la curva de densidad de puntos negros para Sigma General. Esto indica que el proceso es estable, lo cual ya mostramos a través de Control Chart Builder. En el reporte de no conformidades vemos que el total afuera es 67.5. Por tanto, el 67,5% de nuestras mediciones no cumplen los límites de especificación.
Investigaciones más profundas
Para investigar más a fondo este proceso, haga clic en el triángulo rojo junto a Capacidad de proceso y seleccione Valores fuera de especificación->Color fuera de valores de especificación.
Vemos en la tabla de datos que menos de la mitad de las observaciones cumplieron con los límites de especificación. El número de observaciones que estuvieron por encima del límite de especificación es aproximadamente el mismo que el número de observaciones que estuvieron por debajo del límite de especificación. Este problema necesita más investigación. Quizás debamos analizar más de cerca cómo se determinaron los límites de las especificaciones. Quizás haya otras variables que no tuvimos en cuenta. Recuerde en la descripción del proceso que se tomaron medidas en el primer y último libro de cada corrida. En nuestro análisis, solo utilizamos las variables Longitud y Ejecución. No tomamos en cuenta el libro, que también puede ser una fuente de variación que debemos tener en cuenta.
Conclusiones
El proceso de impresión es estable, pero no capaz. Entonces, si bien podemos predecir lo que hará el proceso, no podemos producir líneas de la longitud adecuada (entre 15,98 y 16,02 cm) de manera consistente.Este proceso necesita más investigación.
Referencias
JMP Software: Notas del curso de control estadístico de procesos
Hola tonia,
Para una tabla de datos determinada, por ejemplo, una tabla de 1000 filas, ¿cómo subgrupo JMP la tabla para calcular las estadísticas a corto y largo plazo y, por tanto, el Cpk y el Ppk?
Hola, Mark. En la versión actual de JMP, no es posible personalizar los colores asignados para valores fuera de especificación. Se está considerando la incorporación de dicha característica en una versión futura.
¿Es posible cambiar los colores para valores fuera de especificación, de modo que los valores más calientes o más positivos sean rojos y los valores más fríos y negativos sean azules? Actualmente es al revés y parece contrario a la intuición.
