El gráfico p se utiliza para monitorear un proceso a lo largo del tiempo basado en proporciones. El proceso se describe mediante una métrica que indica la proporción de ciertos eventos en una cantidad total. Muestra si esta proporción está dentro del rango esperado o si ocurren cambios notables en el proceso. Esto puede ser, por ejemplo, la tasa de rechazo en producción, la cuota de ventas en ventas, o la proporción de entregas retrasadas. El objetivo es detectar cambios temprano, analizar sistemáticamente las posibles causas, construir conocimiento del proceso y evitar intervenciones innecesarias.
En el llenado de salsa de tomate, se verifica por turno cuántos frascos tienen una etiqueta torcida o incompleta. El objetivo es determinar si la proporción de unidades no conformes se mantiene estable a lo largo del tiempo.
Interpretación de los resultados:
No hay puntos fuera de los límites de control y no se observan patrones notables. La proporción de etiquetas defectuosas fluctúa aleatoriamente alrededor de la línea central. Por lo tanto, el proceso puede evaluarse como estable.
Explicaciones del gráfico:
- Los puntos muestran la proporción de unidades no conformes por subgrupo en orden cronológico.
- La línea central corresponde a la proporción promedio de unidades no conformes.
- Los límites de control se calculan para cada subgrupo a partir del tamaño de la muestra y la proporción promedio. Con tamaños de muestra variables, a menudo aparecen escalonados.
Preparación
- Defina una clasificación binaria clara, por ejemplo, “no conforme” y “conforme.”
- Asegúrese de que para cada fila de datos, tanto el número total de unidades consideradas (tamaño de la muestra) como el número de unidades no conformes o conformes estén disponibles.
- Verifique si el tamaño del subgrupo cambia con el tiempo y si esto es técnicamente razonable.
- Determine si el gráfico debe crearse en base a datos actuales o con una referencia histórica.
- Defina qué pruebas para condiciones de excepción deben usarse para detectar patrones notables.
Uso en AlphadiTab
- Seleccione la herramienta “p-chart” en la Fase de Control.
- Para unidades defectuosas, especifique “unidades no conformes,” para tamaño de muestra, especifique “unidades probadas.”
- Genere el gráfico de control a través de “Crear Nuevo.”
- Realice las pruebas definidas en la pestaña Reglas de Nelson.
Interpretación
- Verifique si los puntos están fuera de los límites de control.
- Verifique si se reconocen patrones no aleatorios como tendencias, desplazamientos o patrones cíclicos.
- Evalúe si están presentes causas especiales conocidas o si se debe sospechar un cambio de proceso sostenible.
- Solo decida si es necesaria una intervención en el proceso después de aclarar las causas.
El gráfico p muestra si el proceso es estadísticamente estable. Si se cumplen los valores objetivo o las especificaciones deben evaluarse por separado desde una perspectiva técnica.
Valores históricos
Si se conocen los valores de referencia históricos, se pueden usar como base fija. La línea central y los límites de control permanecen constantes.
Secciones
Las secciones son útiles si el proceso ha cambiado deliberadamente, por ejemplo, después de un cambio de proveedor o un ajuste de proceso. Se calculan líneas centrales y límites de control separados para cada sección.
Se detectan patrones no aleatorios con las pruebas:
Orden Temporal
Los subgrupos deben estar en el orden en que fueron creados.
Sólo de esta manera se pueden detectar de manera confiable cambios, tendencias y otros patrones.
Número de consultas resueltas en el primer contacto
En el servicio de TI, se evalúa diariamente cuántas consultas se resuelven en el primer contacto. El gráfico np ayuda a evaluar si este número se mantiene estable a lo largo del tiempo o si ocurren anomalías como tendencias o cambios.
Interpretación
Hay varios puntos fuera de los límites de control. El proceso es inestable y debe examinarse más de cerca.
→ Varios puntos fuera de los límites – proceso inestable, verificar causas.
Número de ofertas con información obligatoria faltante
En ventas, se verifica mensualmente cuántas ofertas carecen de información obligatoria. Esto permite rastrear si el número de ofertas incompletas se mantiene consistentemente estable.
Interpretación
Los números están inusualmente cerca unos de otros. Una dispersión tan baja a menudo no es aleatoria para un proceso real y puede indicar reprocesamiento estandarizado, clasificación demasiado gruesa o una peculiaridad en el sistema de inspección. Además, nueve puntos están en el mismo lado de la línea central.
→ Dispersión notablemente baja + 9 puntos en un lado – cuestionar sistema de inspección/clasificación.
Número de Envíos con Daños de Transporte
En el sector logístico, se evalúa por recorrido cuántos envíos llegan con daños de transporte visibles. El objetivo es identificar tensiones extraordinarias temprano.
Interpretación
Se reconoce un valor atípico; la 13ª gira está afectada. El conductor informó de una colisión trasera para esta gira. La desviación puede explicarse por una causa especial conocida y no indica un cambio permanente en el proceso.
→ Valor atípico debido a causa especial conocida (accidente) – no hay nuevo patrón básico.
Número de Recepciones de Mercancías con Nota de Bloqueo
En compras, se monitorea el número de recepciones de mercancías con una nota de bloqueo. Durante el período de observación, hubo un cambio del Proveedor A al Proveedor B, por lo que dos secciones son útiles.
Interpretación
Después del cambio de proveedor, el número de recepciones de mercancías con una nota de bloqueo está a un nivel notablemente más alto. La consideración separada de las secciones muestra que el nivel del proceso ha cambiado. El cambio debe evaluarse en el contexto del cambio de proveedor.
→ Cambio de nivel después del cambio de proveedor – evaluar secciones por separado.
Número de Posiciones con Error Crítico de Pronóstico
En la planificación de producción, cada ciclo de planificación evalúa cuántas posiciones superan un umbral definido de error de pronóstico. El gráfico np muestra si el número de posiciones problemáticas cambia con el tiempo.
Interpretación
Durante el período, se nota una tendencia creciente en el número de pronósticos incorrectos. Dado que los valores también disminuyen nuevamente entre medio, no se señala una tendencia según las reglas de Nelson. Sin embargo, el desarrollo aún debe ser observado profesionalmente.
pᵢ: Proporción de unidades no conformes en el i-ésimo subgrupo.
Subgrupo: Muestra asociada, por ejemplo, un turno, un recorrido, un día o un lote.
Línea central: Promedio de la proporción de unidades no conformes como el nivel central del proceso.
Límites de control (UCL / LCL): Límites dentro de los cuales se espera la fluctuación aleatoria de un proceso estable.
Valor de referencia histórico p: Proporción especificada de unidades no conformes de un período de comparación estable.
Secciones: Fases separadas del proceso, cada una con su propia línea central y límites.
Reglas / pruebas de Nelson: Reglas estadísticas para detectar patrones no aleatorios.
Con la corrección histórica, p̄ se reemplaza por el valor de referencia dado p.