XLSTAT: Gráfico de control atributos en Excel

 

Datos para el análisis

Los datos proceden de [Pyzdek Th. (2003); The six sigma Hanbook Revised and increased, McGraw Hill, New York] y corresponden a 30 inspecciones de melocotones magullados en una caja de un proceso de producción. En este ejemplo, una caja consta de 1000 melocotones.

Objetivo

Los diagramas de control por atributos permiten analizar los "productos no conformes" o "no conformidades". Se utilizan para controlar la calidad de un producto antes de la entrega (productos fabricados) o la calidad en la recepción (productos comprados). No todos los productos se inspeccionan necesariamente. Las inspecciones se realizan en unidades de inspección de un tamaño definido. Por ejemplo, el tamaño puede ser 1 en el caso de televisores recibidos en un almacén (se inspecciona cada televisor). O un tamaño de 24 en el caso de cajas de melocotones que contienen 24 melocotones cada una.

La herramienta de gráficos de atributos le ofrece los siguientes tipos de gráficos:

• Gráfico P : es útil para seguir la fracción de unidades no conformes de un proceso de producción.

• Gráfico NP : es útil para seguir el número absoluto de unidades no conformes de un proceso de producción.

• Gráfico C : es útil para seguir el número de unidades no conformes por unidad de inspección de un proceso de producción que tiene un tamaño no constante de unidad de inspección.

• Diagrama U : es útil para seguir el número de unidades no conformes por unidad de inspección de un proceso de producción que tiene un tamaño no constante de unidad de inspección.

Las tarjetas P y NP permiten analizar la proporción o el número absoluto de productos no conformes en un proceso de producción. Por ejemplo, se podría contar el número de televisores no conformes o el número de cajas con al menos un melocotón magullado.

Las tarjetas C y U permiten analizar la proporción o el número absoluto de casos de no conformidad en una unidad controlada. Se puede contar el número de productos no conformes en un proceso de producción. Por ejemplo, se puede contar el número de transistores defectuosos en una unidad controlada (puede haber varios transistores defectuosos en un televisor) o el número de melocotones magullados por caja.

Para el objetivo de este artículo, se utilizará la tabla NP.

Configuración

Después de iniciar XLSTAT, haga clic en el botón Control estadístico de procesos en la cinta y seleccione gráficos de atributos .
 

Aparece el cuadro de diálogo.

En la pestaña General , seleccione el tipo de gráfico, elija el gráfico NP y los datos. El tamaño del grupo en este ejemplo es 1000.
 

Luego haga clic en el botón Aceptar y comenzarán los cálculos.

Interpretación

El primer resultado es la media estimada.

En la primera tabla se muestran los límites de control del gráfico de control de NP, seguidos de los datos del gráfico de control de NP comenzando con los duraznos magullados (NP) y el tamaño del grupo. Después se muestran la línea central (CL), el límite de control inferior (LCL) y superior (UCL) y los límites de zona inferior y superior para el área A y B para cada grupo.
 

A continuación se muestra el gráfico NP . Los valores parecen estar dispersos aleatoriamente alrededor del límite de control. El gráfico de control nos permite llegar a la conclusión de que el proceso está “estadísticamente bajo control”.
 
La siguiente tabla proporciona los detalles de las reglas de causa especial. Solo se puede leer “No” en la tabla. Los datos son de buena calidad con respecto a este problema. Esto se puede reflejar en el gráfico de control NP. Los valores medios del grupo siempre están entre los límites de control inferior y superior.
 
Además, es interesante saber si los datos siguen una distribución normal . Esta característica proporciona varias pruebas. Presentamos aquí los resultados de la prueba de Jarque-Bera . El valor p (0,314) es superior al 5%. Por lo tanto, podemos concluir que se puede aceptar la hipótesis H0 de distribución normal.
 
En el gráfico QQ vemos que los datos están cerca de la primera línea bisectriz. Suponemos que los datos se distribuyen normalmente.

 
Al final del informe se muestra el gráfico de ejecución . Vemos que las mediciones dentro de un grupo tienen un amplio rango, que oscila entre 23 y 37. Los valores se encuentran dentro de los límites de control.