Diseño de gráficos de control para distribuciones de datos no normales en procesos de fabricación

Los gráficos de control son herramientas esenciales para la fabricación de la estabilidad y calidad del proceso de monitoreo. Si bien los gráficos de control tradicionales asumen datos de una distribución normal, muchos procesos de fabricación producen datos no normales. La elaboración de gráficos de control eficaces para dichos datos requiere entender las características de la distribución y seleccionar métodos apropiados.

Comprender las distribuciones de datos no normales

Las distribuciones de datos no normales se producen con frecuencia en la fabricación, especialmente con atributos como los conteos de defectos, el tiempo entre fallos o mediciones con esqueje. Estas distribuciones pueden afectar el rendimiento de las listas de control estándar, lo que conduce a falsas alarmas o señales perdidas.

Métodos para diseñar gráficos de control

Existen varios enfoques para crear gráficos de control adecuados para datos no normales, como el uso de métodos no paramétricos, transformaciones de datos o tipos de gráficos de control alternativos específicamente diseñados para distribuciones no normales.

Técnicas comunes

• Transformación de datos: Aplicar transformaciones como Box-Cox o logarítmica para normalizar los datos antes de la elaboración de gráficos.
• Cartas de Control No paramétricas: Usando gráficos como los gráficos Sign o Mann-Whitney que no asumen una distribución específica.
• Cartas específicas para la distribución: Diseño de gráficos basados en la distribución conocida, como Poisson o gráficos binomiales.
• Métodos de explotación: Técnicas de empleación menos sensibles a las desviaciones de la normalidad.