Gráfico de control de Shewhart
Una herramienta gráfica utilizada en SPC Para monitorizar una variable de proceso a lo largo del tiempo, se representan gráficamente los puntos de datos entre una línea central (LC), que representa la media del proceso, y los límites de control superior (UCL) e inferior (LCL). Estos límites suelen fijarse en tres desviaciones estándar de la media (μ ± 3σ), definiendo el rango de variación esperada por causas comunes.
The control chart is the primary instrument of Statistical Process Control. Invented by Walter A. Shewhart, it serves as a visual method to distinguish between common and special cause variation in a process. A typical chart has a time-based x-axis and a measurement-based y-axis. Three horizontal lines are crucial: the Center Line (CL), which is the statistical average of the process data; the Upper Control Limit (UCL); and the Lower Control Limit (LCL). These control limits are not arbitrary goals or specification limits set by customers. Instead, they are calculated directly from the process data itself, representing the “voice of the process.”
The standard calculation for these limits is based on the process mean ([latex]\mu[/latex]) and standard deviation ([latex]\sigma[/latex]), with the UCL at [latex]\mu + 3\sigma[/latex] and the LCL at [latex]\mu – 3\sigma[/latex]. The use of three standard deviations is a statistical and economic choice; it balances the risk of failing to detect a process shift (a Type II error) with the risk of a false alarm (a Type I error). When data points fall within these limits and exhibit a random pattern, the process is considered “in statistical control.” However, if a point falls outside the limits, or if the points within the limits show a non-random pattern (as defined by rules like the Western Electric Rules), it signals the presence of a special cause of variation that requires investigation.
UNESCO Nomenclature: 1209
- Estadísticas
Precursores
- run charts (time series plots)
- concepto de desviación estándar (Karl Pearson)
- theory of statistical sampling
- distinction between common and special cause variation (walter a. shewhart)
Aplicaciones
- manufacturing process monitoring (e.g., part dimensions, weights)
- service industry performance tracking (e.g., call wait times, error rates)
- Monitoreo de pacientes en el ámbito sanitario (por ejemplo, presión arterial, tasas de infección)
- Monitoreo del rendimiento del software (por ejemplo, tiempo de respuesta del servidor, informes de errores)
- financial auditing (e.g., expense report variations)
Ideas para posibles innovaciones
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Relacionado con: gráfico de control, gráfico de Shewhart, límite de control superior, límite de control inferior, línea central, límites de tres sigma, monitorización de procesos, SPC, control de calidad, análisis estadístico.