Compara el desempeño del proceso con las especificaciones

Describe la posición y la dispersión de las mediciones respecto a los límites de especificación proporcionados.

Guías · Control de procesos (SPC) · 4 min de lectura

Los comandos de la aplicación, los identificadores de las hojas de trabajo y los valores de los datos de ejemplo conservan su redacción original. Las capturas de pantalla, los gráficos y las descargas están en inglés. Los ejemplos conservan la notación numérica original en inglés: punto decimal y coma como separador de millares.

Ejemplo: diámetros de pasadores de alineación

Un equipo mide 150 pasadores de alineación en 30 grupos de cinco tomados cada hora. El objetivo del plano es 12.000 mm y el intervalo de especificación es 11.950–12.050 mm. No se ha establecido la estabilidad del proceso.

Descargar el ejemplo de pasadores de alineación (CSV, columnas en inglés)

Es el mismo ejemplo que se utiliza en Help. diameter_mm contiene el diámetro en mm; subgroup_id identifica cada grupo de cinco pasadores. Las demás columnas registran el orden y el momento de recogida y la posición dentro del grupo.

1. Crear el espacio de trabajo

En la barra lateral, abre Process control, elige Capability & Performance y ponle un nombre al análisis. Selecciona New blank worksheet y Create analysis.

2. Importar los datos

En Worksheet, elige Import. Selecciona el archivo descargado o pega su contenido. Establece Comma como delimitador, utiliza Decimal dot y marca First row contains column names. Revisa la vista previa de la importación y elige Import into worksheet. Mantén las filas en el orden de recogida.

3. Asignar las columnas de entrada

En Inputs, elige Process performance en Study type. Establece Data layout en One measurement column y Subgroups defined by en ID column. Asigna diameter_mm a Measurement column 1 y subgroup_id a Subgroup ID column, seleccionando cada columna en el selector.

4. Configurar el modelo y las especificaciones

Elige Normal en Distribution model y General geometric (.G) en Calculation method. Introduce 11.950 en Lower specification limit (LSL) y 12.050 en Upper specification limit (USL). Abre Target (optional) e introduce 12.000 en Target value. Los tres valores se expresan en mm.

Abre Plot options. Establece Histogram binning en Automatic y Histogram scale en Frequency. Deja Show fitted distribution marcado. El sufijo .G identifica General geometric (.G), el método seleccionado para calcular los índices de desempeño; no es otro conjunto de mediciones de pasadores.

Capability & Performance: Inputs con las asignaciones y la configuración del ejemplo
Vista de Inputs en inglés con el estudio de desempeño del proceso, las columnas de medición, el modelo normal, las especificaciones y las opciones de los gráficos. Ver imagen a tamaño completo (se abre en una nueva pestaña)

5. Ejecutar el análisis

Elige Run analysis y abre Results.

6. Interpretar los resultados

  1. Entender el estudio

    Esta ejecución describe el desempeño global del proceso frente a las especificaciones del plano proporcionadas. No se ha establecido la estabilidad del proceso, por lo que los resultados no establecen su capacidad.

  2. Comparar los pasadores con las especificaciones

    Los 150 diámetros de pasadores están dentro de 11.950–12.050 mm. Su media es 12.0124 mm: está por encima del objetivo de 12.000 mm y más cerca de la especificación superior. La curva es el modelo normal ajustado. Las líneas de especificación describen diámetros de pasador aceptables; no son límites de control.

    Histograma de capacidad y desempeño (en inglés)
    Gráfico en inglés de 150 diámetros de pasadores en mm, con límites de especificación, objetivo y curva normal ajustada. Ver gráfico a tamaño completo (se abre en una nueva pestaña)
  3. Comprobar el modelo ajustado

    Compara los puntos con la recta normal de referencia, incluidos los extremos del gráfico. La aplicación no ha evaluado automáticamente si este modelo es adecuado. Este gráfico tampoco puede establecer la estabilidad en el tiempo; revisa por separado un gráfico de control adecuado.

    Gráfico de probabilidad normal (en inglés)
    Gráfico de probabilidad normal en inglés de los diámetros de pasadores. Revisa el ajuste, incluidas las colas. Ver gráfico a tamaño completo (se abre en una nueva pestaña)
  4. Leer los índices de desempeño

    El sufijo .G identifica el método de cálculo geométrico general seleccionado. Pp.G describe la dispersión ajustada respecto a la anchura de especificación. Ppk.G también tiene en cuenta la posición de la media entre los límites. Aquí Pp.G es 1.391 y Ppk.G es 1.046; la especificación superior es el lado limitante.

  5. Distinguir los fallos observados de los modelizados

    Ningún pasador de la muestra incumple las especificaciones. El modelo normal aun así estima unos 854 fallos por millón de pasadores, principalmente por encima de la especificación superior. PPM significa partes por millón. La ausencia de fallos observados en 150 pasadores no significa una tasa de fallos a largo plazo nula. La estimación del modelo depende de que este sea adecuado.

  6. Decidir qué investigar

    Revisa por qué la media está por encima del objetivo y cuánto margen queda hasta la especificación superior. Comprueba la estabilidad del proceso en el orden de recogida y revisa las salvedades del modelo. Presenta por separado la ausencia de fallos observados y la estimación del modelo; las afirmaciones sobre validación de cálculos no establecen la estabilidad del proceso ni la adecuación del modelo.

Más detalles: leer cada sección de resultados

Las tablas de resultados completas utilizan seis cifras significativas, como en Help.

Índices de desempeño del proceso

Pp.G es 1.391 y Ppk.G es 1.046. El índice menor del lado superior muestra que la proximidad a la especificación superior limita el desempeño modelizado. Estos índices utilizan la variación global del conjunto de datos. No establecen control estadístico ni garantizan el desempeño futuro.

Índices de desempeño del proceso · 4 filas
EstadísticoValor
Pp.G1.39063
PpL.G · Especificación inferior1.7357
PpU.G · Especificación superior1.04557
Ppk.G1.04557
  • Todos los índices principales C y P representan la variación global. Sus nombres identifican las condiciones del estudio; no se sustituye por la variación dentro de los subgrupos.
  • Los índices geométricos generales comparan las distancias a las especificaciones con la mediana y los percentiles 0.135 / 99.865 de la distribución ajustada. Para un modelo normal, el cálculo utiliza la media ± 3 desviaciones estándar muestrales.
  • Cambiar el método de cálculo de los índices para un mismo modelo ajustado no cambia sus probabilidades estimadas de quedar fuera de especificación.
  • — indica un resultado no disponible; el motivo se muestra a su lado.

No conformidad observada y esperada

No se observaron unidades fuera de especificación en esta muestra. Sin embargo, el modelo normal estima unas 854 partes por millón fuera de especificación, casi todas por encima del límite superior. Esta estimación extrapola las colas ajustadas; no es un recuento de defectos observado.

No conformidad observada y esperada · 3 filas
Lado de especificaciónRecuento observadoppm observadasppm esperadas
Por debajo del LSL000.0959132
Por encima del USL00854.265
Total00854.361
  • Los valores observados cuentan las mediciones estrictamente fuera de los límites de especificación. Los valores esperados utilizan la distribución ajustada seleccionada; la ausencia de fallos observados no establece un riesgo futuro nulo.
  • No aplicable significa que no se proporcionó un límite de especificación en ese lado. Un límite natural no es un límite de especificación.

Estudio y modelo

Este es un estudio de desempeño del proceso con modelo normal, método geométrico general y variación global. Una salvedad sobre la validación del cálculo se refiere a la implementación; no certifica la estabilidad ni la adecuación de estos datos.

Estudio y modelo · 13 filas
AjusteValor
EstudioDesempeño del proceso
Modelo de distribución seleccionadoNormal
Método de cálculoGeométrico general (.G)
Variación representada por los índices principalesVariación global en todo el conjunto de datos
Estimador de parámetrosAjuste informado por Distribution Fit Analysis
Localización (unidades originales)12.0124
Escala (unidades originales)0.0119849
Soporte del modeloExtremo inferior: sin cota; extremo superior: sin cota
Límite inferior de especificación11.95
Límite superior de especificación12.05
FitDisponible
Origen del modeloAjustado para este análisis de capacidad
ValidaciónCálculos de capacidad comprobados con el conjunto de datos de validación.
  • Referencia: AIAG–VDA SPC, volumen amarillo de febrero de 2026, capítulo 7 (§7.8.2).
  • La distribución seleccionada debe describir adecuadamente las mediciones, especialmente sus colas. El histograma y el gráfico de la distribución ayudan a la revisión visual; esta ejecución no establece la adecuación del modelo ni la estabilidad estadística.
  • No se aplica ninguna decisión automática de aceptación ni un desplazamiento de 1.5σ.

Estadísticos muestrales

Confirma las 150 observaciones, la media y la desviación estándar global. La variación global proporciona los índices principales de desempeño del proceso. Los ID de subgrupo no convierten esto en un estudio de capacidad con estabilidad del proceso demostrada.

Estadísticos muestrales · 3 filas
EstadísticoValor
Observaciones (n)150
Media12.0124
Desviación estándar (global)0.0119849

Detalles de Z normal equivalente

El Z de cada cola convierte su probabilidad de fallo ajustada en una distancia normal equivalente. Z.Bench convierte la probabilidad de fallo combinada; con dos colas no es simplemente tres veces el índice menor. No se aplica un desplazamiento de 1.5σ. Estos valores se derivan del modelo; no son diagnósticos de estabilidad temporal.

Detalles de Z normal equivalente · 3 filas
ColaProbabilidad de fallo esperadaZ normal equivalente
Especificación inferior9.59132e-85.20709
Especificación superior0.0008542653.13671
Ambas colas aplicables (Z.Bench)0.0008543613.13668
  • El Z de cada lado se obtiene aplicando la función inversa de supervivencia normal a la probabilidad de esa cola de fallo ajustada. Con el método de puntuación Z, el índice de ese lado es igual a Z / 3.
  • Z.Bench convierte la probabilidad de fallo combinada. Con dos colas que contribuyen, no es tres veces el índice de capacidad mínimo. No se aplica un desplazamiento de 1.5σ.

Diagnóstico dentro de los subgrupos

Interpreta la desviación estándar dentro de los subgrupos, el estimador, los grupos utilizables, las observaciones incluidas y excluidas y cualquier valor Cw/Cwk como diagnósticos para mejorar el proceso. Se requiere estabilidad antes de tratar la variación dentro de los subgrupos como variación inherente. Una diferencia respecto a los índices principales no establece estabilidad. La aplicación omite esta sección de diagnóstico de los informes formales; sigue disponible en Results.

Solo para la mejora del proceso. Estos diagnósticos se omiten de los informes formales (§7.8.2.5).

Diagnóstico dentro de los subgrupos · 7 filas
EstadísticoValor
Cw1.34141
Cwk1.00856
Desviación estándar (dentro de los subgrupos)0.0124248
EstimadorR̄ / d₂
Subgrupos utilizables30
Observaciones incluidas en la estimación dentro de los subgrupos150
Observaciones excluidas de la estimación dentro de los subgrupos0
  • Interpretar la variación dentro de los subgrupos como variación inherente requiere estabilidad estadística. Una diferencia entre los índices principales y los índices dentro de los subgrupos no establece por sí sola estabilidad.
  • Todas las mediciones se mantienen en los cálculos globales. Los grupos de una sola observación y los grupos finales incompletos de tamaño fijo se excluyen solo de la estimación dentro de los subgrupos; no se utiliza la desviación estándar global como sustituto.

7. Crear un informe

Conserva Capability & performance histogram, Normal probability plot, Study and model, Sample statistics, Process performance indices, Observed and expected nonconformance y Equivalent normal Z details. Conserva las salvedades del modelo. Indica que la estabilidad no está establecida y distingue la ausencia de rechazos observados de la estimación de las colas del modelo.

Selecciona Add to report de la ejecución completada. Abre Choose individual items and advanced options para seleccionar tablas y gráficos y, a continuación, selecciona Add to draft. Los elementos ocultos se conservan en el análisis guardado.

Asigna un nombre al informe y añade el objetivo del estudio y tu interpretación. Selecciona Save, revisa Preview, y después utiliza Export → Download HTML. El ejemplo siguiente contiene todo el contenido seleccionado, incluidos los resultados que no caben en una sola pantalla.

Este informe se ha generado en la aplicación y está en inglés. Salida completa de la aplicación para este ejemplo de Help, incluidas las tablas, los gráficos y las notas de ejecución que correspondan. Los números del informe utilizan la precisión numérica mostrada en la aplicación. Los gráficos exportados son estáticos. En pantallas estrechas, desplázate horizontalmente por los gráficos y las tablas anchos.
Ver informe de ejemplo: Evalúa el desempeño del proceso de pasadores de alineación frente a las especificaciones

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