Control estadístico de procesos

Las gráfica de control le dice si su proceso está bajo control. Si un proceso está fuera de control, entonces necesita corregir las causas especiales que afectan el proceso de manera intermitente. Cuando haya corregido las causas especiales, el proceso debería estar bajo control y comportarse de manera predecible. Es solo luego de que un proceso está bajo control que puede comenzar a hacer cambios en el proceso en su totalidad y saber que los cambios que ve se deben a cambios que está realizando, no a una descontrolada impredictibilidad inherente al proceso. Si necesita saber si debe corregir un proceso o si puede mejorarlo, entonces necesita una gráfica de control.

¿Qué tan capaz es mi proceso? ¿Qué tan bien estoy cumpliendo las especificaciones? Estas son las dos preguntas que nos hacemos cada vez que analizamos un proceso para identificar áreas de mejora. Minitab ofrece nuestro patentado Process Capability Sixpack TM para evaluar con precisión la previsibilidad y el ajuste del proceso.

Minitab Connect combina automáticamente sus datos provenientes de sistemas aislados y los prepara para el proceso. Vea cómo puede profundizar en sus datos al exportarlos a Minitab Statistical Software.

Hay varias maneras en que los profesionales se apoyan en las gráficas de control para evaluar el comportamiento de sus procesos, incluyendo la recopilación y el análisis de datos en tiempo real. Solo Minitab ofrece a los profesionales múltiples soluciones para el control estadístico de procesos que no solo satisfacen sus necesidades específicas, sino que les ayudan a maximizar la calidad y el ahorro.

Las gráficas de control son gráficas especializadas de series de tiempo que ayudan a determinar si un proceso está bajo control estadístico. Aunque algunas de las más utilizadas, como la gráfica Xbarra-R y la gráfica de valores individuales, son excelentes para detectar cambios relativamente grandes en el proceso (desplazamientos de más de 1.5 sigmas), necesitará algo diferente para detectar cambios más pequeños. Las soluciones de Minitab también aprovechan la analítica, como la potente gráfica de promedios móviles con ponderación exponencial (EWMA), para detectar pequeños cambios en la media del proceso. Esto es importante, porque la detección temprana ayuda a reaccionar más rápido y a corregir el proceso.

Cuando hay demasiada variación, o “dispersión excesiva” en los datos del proceso, pueden producirse falsas alarmas, sobre todo con datos recopilados en grandes subgrupos. Cuanto más grandes sean los subgrupos, más estrechos serán los límites de control de una gráfica P o U tradicional. Sin embargo, esos límites de control ajustados artificialmente pueden hacer que los puntos de una gráfica P tradicional parezcan fuera de control, aunque no lo estén. Si sus datos se ven afectados por la dispersión excesiva o la dispersión insuficiente, con el uso de Minitab, puede distinguir de forma fiable entre la variación por causa común y la variación por causas especiales.