Paso 3A: Elegir el gráfico de control correcto (datos discretos)

En el mundo de la estadística, los gráficos de control son una herramienta esencial para monitorear y controlar la calidad de los procesos. Sin embargo, elegir el gráfico de control correcto puede ser un desafío, especialmente cuando se trabajan con datos discretos. En este artículo, exploraremos el Paso 3A, que se centra en la elección del gráfico de control más adecuado para este tipo de datos. Descubre cómo seleccionar la herramienta ideal para mantener tus procesos bajo control y garantizar una calidad óptima en tus productos o servicios. ¡No te lo pierdas!


Si el tipo de datos que se debe representar en el gráfico es discreto, entonces debe estar entre uno de los tipos binario o de conteo. Como sugiere el nombre, en el caso de la distribución binaria, solo hay dos posibilidades, éxito y fracaso, defectuoso y no defectuoso, mientras que en el caso de la distribución del tipo de conteo puede haber más de dos posibilidades del proceso, el número de defectos aún necesita Ser contado. La diferencia entre los dos es sutil. Sin embargo, dado que existen reglas fijas que rigen cuándo se debe utilizar qué gráfico, la confusión se reduce.

Contar

Tamaño de subgrupo igual: En este caso, la metodología del proceso Six Sigma sugiere utilizar el Gráfico C. El gráfico C cuenta el número de defectos que ocurren por unidad de unidad. Esto podría ser por minuto, por hora, por día o por semana, etc. Lo importante aquí es que, dado que el período de tiempo es fijo, también lo es el tamaño de la muestra. El gráfico C le indicará cuántas observaciones de una muestra determinada no cumplieron con los criterios especificados por los límites de control.

Tamaño de subgrupo desigual: En este caso, la metodología del proceso Six Sigma recomienda utilizar la gráfica “U”. La gráfica U cuenta la tasa de defectos. Esto significa que mantiene un seguimiento de la cantidad de unidades que ha monitoreado y cuántas no cumplieron con los criterios especificados por los límites de control. El gráfico U le indicará, por ejemplo, que 5/1253 unidades no han cumplido. Por lo tanto, no requiere un período de tiempo fijo ni un tamaño de muestra fijo y puede ser más conveniente de utilizar.

Binario

Tamaño de subgrupo igual: En este caso, la metodología del proceso Six Sigma recomienda utilizar el Gráfico NP. El gráfico NP también cuenta el número de defectos por período de tiempo al igual que el gráfico C. Sin embargo, existe una sutil diferencia entre los dos. El gráfico C se utiliza cuando la aparición de defectos es rara. Sin embargo, el gráfico NP utiliza la distribución binomial. Por lo tanto, los sucesos no tienen por qué ser raros. Como regla general, si existe una probabilidad de más del 5% de defectos en un proceso, entonces se debe utilizar la tabla NP.

Tamaño de subgrupo desigual: En este caso, se recomienda la gráfica P. Una vez más, es bastante similar al gráfico U. Este gráfico calcula los defectos como una cifra porcentual, lo que significa que tiene en cuenta las unidades que han pasado por el proceso al igual que el gráfico U. El gráfico U también utiliza la distribución binomial y se utiliza cuando la aparición de defectos no es rara.



Autoría/Referencia – Acerca del autor(es)


Error 403 The request cannot be completed because you have exceeded your quota. : quotaExceeded




Paso 3A: Elegir el gráfico de control correcto (datos discretos)

Paso 3A: Elegir el gráfico de control correcto (datos discretos)

Los gráficos de control son una herramienta efectiva para monitorear y controlar la calidad de los procesos. Sin embargo, para garantizar que el gráfico de control sea eficaz y proporcione información útil, es crucial elegir el tipo de gráfico de control adecuado para los datos discretos. En este artículo, responderemos a algunas de las preguntas más frecuentes sobre la elección del gráfico de control correcto para datos discretos.

¿Qué son los datos discretos?

Los datos discretos son aquellos que pueden tener un número finito o contable de valores, donde no existen valores intermedios. Por ejemplo, el número de defectos en un lote de productos, el número de llamadas telefónicas recibidas en un centro de atención al cliente por hora o el número de errores en un informe. Estos tipos de datos se pueden contar o enumerar.

¿Por qué es importante elegir el gráfico de control adecuado para datos discretos?

Elegir el gráfico de control adecuado para datos discretos es esencial para garantizar que el análisis y la interpretación de los datos sean precisos y efectivos. Los diferentes tipos de gráficos de control se adaptan a diferentes características de los datos y permiten detectar patrones, tendencias y variaciones no deseadas en los procesos. Al seleccionar el gráfico de control correcto, podemos identificar problemas y tomar medidas correctivas de manera oportuna.

¿Cuáles son los diferentes tipos de gráficos de control para datos discretos?

Existen varios tipos de gráficos de control que se utilizan comúnmente para datos discretos, incluyendo:

  1. Gráfico de control p: Este gráfico se utiliza para controlar la proporción de defectuosos en una muestra o proceso. Es útil cuando se trata de datos binarios, como los productos defectuosos o no defectuosos.
  2. Gráfico de control np: A diferencia del gráfico de control p, este gráfico se utiliza para controlar el número de defectuosos en una muestra o proceso. Es apropiado cuando la muestra o el proceso tienen un tamaño fijo.
  3. Gráfico de control c: Este gráfico se utiliza para controlar el número de defectos por unidad en una muestra o proceso. Es útil cuando se trata de datos discretos, pero el tamaño de la muestra o proceso puede variar.

¿Cómo puedo elegir el gráfico de control adecuado para mis datos discretos?

Para elegir el gráfico de control adecuado para tus datos discretos, debes considerar la naturaleza de los datos y el objetivo del análisis. Algunas preguntas útiles para guiarte en la elección son:

  • ¿Son mis datos binarios o se basan en una proporción?
  • ¿El tamaño de la muestra o proceso es fijo o puede variar?

Responder a estas preguntas te ayudará a determinar el tipo de gráfico de control más adecuado para tus datos y permitirá una mejor visualización y comprensión de los resultados.

Referencias externas:

  1. Wikipedia – Gráficos de control
  2. iSixSigma – An Introduction to Discrete Data Control Charts


Deja un comentario