Diciembre 2000

El soporte técnico es uno de los aspectos críticos en la vida diaria de PQ Systems. Muchos clientes experimentan situaciones o preguntas sobre la comprensión de la capacidad de un proceso, o personalización de gráficas que se presentan para anaálisis estadístico y administración de procesos. Matt Savage comparte un par de esas preguntas, asi como sus respuestas, esperando que sean de ayuda para algunos clientes que tengas situaciones similares. Si usted tiene preguntas para los técnicos de PQ Systems, envíe un correo electrónico a support@pqsystems.com, las preguntas deberán ser enviadas en inglés, tambien puede escribir en español a soporte@tmyc.com.mx.

John R. (Oregon): Cuando evaluamos un indice Cpk, es la normalidad de los datos que el indice de Cpk se haya convertido en crítico?. En otras palabras, ¿ deberia preocuparme acerca de la normalidad de los datos?

RESPUESTA:

El libro de texto responde a ésta pregunta es un resonante "Si", la distribución de los datos debe ajustarse a una distribución normal. Sin embargo, an algunas ocasiones ésto no es deseable. Algunos ejemplos de ésta excepción son:

a. Un proceso puede ser delimitado por un límite natural como el aplanado (por ejemplo, 0), donde usted no desearía una distribución de campana, de hecho no seria posible esperar una distribución perfectamente normal. Michael J. Cleary nos indica que nunca podemos realmente probar la normalidad; Solo se puede demostrar que las condiciones de no-normalidad están presentes.

b. Si su proceso mejora, la forma de la distribución será más "puntiaguda", con menos datos en los extremos de la distribución. Esto puede no representar una distribución normal, pero no obstante es una mejora; preguntese que es preferible en éste caso: la distribución normal, o la distribución no-normal pero con mejora.

c. Las pruebas para determinar si usted tiene una distribución normal no son particularmente fuertes. Por otro lado, los datos deberían estar en control antes de evaluar el Cpk.

Dependiendo por lo tanto de como se observan sus datos y que ha generado su modelo, el hecho de que la curva que representa a sus datos no sea una distribución normal, no es crítico en mi opinión.

Sally (Rhode Island): Cuando calculo el Cpk, obtengo un valor mayor de Ppk que el del Cpk ¿ Que puede estar pasando?

RESPUESTA:

Generalmente hablando, el sigma estimado (r-barra/d2) es menor que el sigma de loa muestra, ya que el Cpk y el Ppk usan la desviación estándar en el denominador. El Cpk es generalmente mayor que el Ppk, pero no siempre.

La razón de que el sigma de la muestra pueda ser mayor que el sigma estimado es que observa la variación dentro del sub grupo Y la variación entre subgrupos. EL sigma estimado, por otro lado, observa solamente la variación entre subgrupos. En gran parte, depende de como usted reunió sus datos con respecto al tamaño y frecuencia de la muestra. Asi que cada caso debe ser evaluado sobre una base individual. No podemos decir siempre que el Cpk siempre es mayor que el Ppk.