2 Límites de control Sigma

El uso de sigma, también conocido como la desviación estándar, puede ser confuso. Sin embargo, es una gran herramienta para el análisis de cualquier conjunto de datos. El uso de límites de control de dos sigma puede beneficiar a su análisis mediante el corte a cabo los datos que no es necesario y ceñirnos sólo a los datos pertinentes a la mano. Lo mejor de todo, ya que la teoría detrás de los límites de control se basa en la desviación estándar, hay muy poca matemáticas involucradas.

Video: Calculo del Nivel Sigma en Minitab

Video: Control Estadistico de Calidad-Limites de Control

Sigma mediciones de cualquier tipo se basan en la desviación estándar de una serie de números. La desviación estándar es una medida de la variabilidad dentro de un conjunto de figuras. Un conjunto de datos con una pequeña cantidad de diferencia entre los números tendrá una pequeña desviación estándar, mientras que un conjunto de datos con todos los tipos de diferentes números tendrá una desviación estándar mayor. La desviación estándar de un conjunto de números está representada por la Sigma carácter griego, que es donde los términos como de dos sigma, sigma de tres y seis sigma vienen.

Video: Calculo de Grafico de Control de Individuales Parte II

El uso de la desviación estándar es dependiente en gran medida de una distribución normal, lo que significa los números dentro del conjunto de datos son relativamente comprimido. La mayor parte de los números se encuentran bastante cerca de la media, con unos valores atípicos sesgando los datos. Si la distribución de un conjunto de datos no es normal, el análisis usando la desviación estándar no funciona. Sin embargo, si el conjunto de datos está comprendido en la distribución normal, se puede aprender mucho acerca de los datos mediante el uso de la desviación estándar.

La distribución normal muestra cómo los números caerá sobre la base de la desviación estándar del conjunto de datos. Las reglas de la distribución normal dictan que 68 por ciento de todos los números caerá dentro de una desviación estándar de la media, también conocido como el promedio de todos los números en el conjunto de datos. Adición de desviaciones estándar a la ecuación significa los números son más incluidos- utilizando la distribución normal, el 95 por ciento de todos los datos es dentro de dos desviaciones estándar de la media. Este 95 por ciento es un intervalo de confianza muy común que se utiliza al probar hipótesis, ya que excluye los valores atípicos y se pega a la alimentación principal de los datos.

Video: Grafico de Control X Barra - R

Mientras que el dos sigma da un buen nivel de confianza para el análisis, no es una buena metodología para la producción. Si los límites de control de cualquier proceso de producción están dentro de dos desviaciones estándar de la media, ese proceso está en serios problemas. En esencia, dice que de un millón de unidades producidas, más de 300.000 será defectuoso. Esta es una forma muy ineficiente para producir cualquier producto. Produciendo a un ritmo incluso de tres sigma traería ese nivel de defectos hasta 66,000- si bien esto es de ninguna manera perfecta, que es casi el 500 por ciento más eficiente que la producción a las dos y sigma.