Tipos de gráficas de control.

Tipos de gráficas de control.

1. Gráfica de Medias y Rangos

   • La gráfica X-R, que es la herramienta tradicional y fundamental del control estadístico de proceso, en realidad consiste de dos gráficas una para las medias (X) que nos ayudará a controlar el centramiento del proceso y otra para los rangos que nos ayudará a controlar su variabilidad.

2. Gráfica de Medias y Desviaciones Estándar

   • Cada punto de la gráfica de Medias es el promedio de las muestras de un subgrupo. Cada punto de la gráfica de Desviaciones es la desviación estándar interna de cada subgrupo. Los límites de control se calculan a partir de la Desviación estándar promedio y delimitan una zona de 3 desviaciones estándar de cada lado de la media.

3. Gráfica de Individuos y Rangos Móviles

   • La gráfica de control de puntos individuales y rangos móviles puede utilizarse para características cuyas muestras individuales se distribuyan normalmente. En la gráfica PI cada punto representa un valor individual. En la gráfica Rm cada punto es la diferencia entre la muestra actual y la anterior.

4. Gráfica de Medias, Rangos Móviles y Rangos ( ó 3D)

   • La gráfica 3D pretende ayudar a solucionar este problema. Consiste en presentar las mismas gráficas de medias, rangos móviles y rangos que ya conocemos con una diferencia: los promedios de los subgrupos se toman como datos individuales para el gráfico de rango móvil y para el cálculo de límites en el gráfico de medias. Esta adaptación permite el cálculo de límites naturales más realistas.

5. Gráfica de Promedios móviles exponenciales y Rangos (EWMA – R ó Rm)

   • es una alternativa a la gráfica de medias o a la de puntos individuales que puede utilizarse en procesos donde se desean investigar causas que provocan desplazamientos pequeños y constantes del centramiento del orden de 0.5 a 2.0 sigma. Cada punto de la gráfica es un valor ponderado geométricamente con todos los anteriores de forma que se representen mejor las tendencias a costa de la sensibilidad para cambios grandes o bruscos. Debe seleccionarse un factor de ponderación (lambda) entre 0.05 y 1.0 en función inversa del grado de suavizado que se quiere obtener. Los valores comunes están entre 0.2 y 0.4. Puede elaborarse con datos individuales o agrupados. La gráfica de rangos no sufre cambios.

6. Gráfica del número de no conformidades ( c )

   • Cada punto de la gráfica es el número de defectos encontrado en una muestra, un lote, la producción de un período o alguna otra área de oportunidad de tamaño constante. Los límites de control encierran una zona de probabilidad de 3 desviaciones estándar por arriba y por abajo de la media, por lo que la interpretación de los puntos fuera de límites es similar a la de las gráficas por variables.

7. Gráfica de no conformidades por unidad ( u )

   • Cada punto de la gráfica representa el cociente entre el número de defectos en la muestra, lote, la producción de un período o alguna otra área de oportunidad que puede o no ser constante y el tamaño de la misma. Los límites de control se interpretan de la manera usual pero varían de punto a punto de manera inversa al tamaño del área de oportunidad.

8. Gráfica de la fracción no conforme ( p )

   • Cada punto de la gráfica representa el porcentaje del número de elementos no conformes (cada elemento rechazado puede tener más de una no conformidad) en el lote, la producción de un período o alguna otra área de oportunidad que puede o no ser constante y el tamaño de la misma. Los límites de control se interpretan de la manera usual pero varían de punto a punto de manera inversa al tamaño del área de oportunidad.

9. Gráfica del número de no conformes ( np )

   • Cada punto de la gráfica es el número de elementos no conformes (cada elemento rechazado puede tener más de una no conformidad) encontrados en un lote, la producción de un período o alguna otra área de oportunidad constante. Los límites de control encierran una zona de probabilidad de 3 desviaciones estándar por arriba y por abajo de la media, por lo que la interpretación de los puntos fuera de límites es similar a la de las gráficas por variables.