Calculadora de capacidad del proceso

Preguntas frecuentes

• ¿Cuál es la diferencia entre Cp y Cpk?

  Cp mide la capacidad potencial: cómo se compara la dispersión total del proceso (6 sigma) con el ancho de la tolerancia, sin mirar dónde está centrado el proceso. Cp = (USL - LSL) / (6 sigma). Cpk añade el centrado. Es la distancia de la media del proceso al límite de especificación más cercano, en unidades de 3 sigma: Cpk = min((USL - media)/(3 sigma), (media - LSL)/(3 sigma)). Cp siempre es mayor o igual que Cpk, y son iguales solo cuando el proceso está perfectamente centrado. Un Cp alto con un Cpk bajo significa que la dispersión está bien pero el proceso está descentrado.

• ¿Qué Cpk se considera capaz?

  Una regla práctica muy extendida considera capaz un Cpk de 1,33 o más, marginal entre 1,00 y 1,33, y no capaz por debajo de 1,00. Un Cpk de 1,33 equivale a que el límite de especificación más cercano quede a 4 sigma de la media; 1,67 son 5 sigma y es habitual en características de seguridad o de alta fiabilidad; 2,00 es el objetivo clásico de seis sigma. Son convenciones, no un umbral legal. El valor que de verdad tienes que cumplir lo fija tu cliente, el plano o el plan de calidad.

• ¿Cuál es la diferencia entre Cp/Cpk y Pp/Ppk?

  Las fórmulas son idénticas. La diferencia está en qué desviación estándar introduces. Cp y Cpk usan la sigma dentro del subgrupo (a corto plazo), estimada en un gráfico de control como R barra entre d2 o S barra entre c4. Pp y Ppk usan la desviación estándar muestral global (a largo plazo) de todas las lecturas individuales. La capacidad a corto plazo te dice lo que el proceso podría hacer cuando se porta bien; el desempeño a largo plazo te dice lo que entregó de verdad, con derivas y desplazamientos entre subgrupos. Esta herramienta aplica la etiqueta que elijas e informa de las dos lecturas con honestidad.

• ¿Cómo se convierte Cpk en un nivel sigma y en ppm fuera de especificación?

  El nivel sigma que se muestra aquí es la distancia de la media del proceso al límite de especificación más cercano, que es exactamente 3 veces Cpk. Un Cpk de 1,00 significa que el límite más cercano está a 3 sigma, un proceso de 3 sigma. Las partes por millón estimadas fuera de especificación salen de un modelo normal: la herramienta suma el área de la curva normal más allá de cada límite de especificación, con la misma Phi (distribución normal estándar acumulada) que usa la herramienta de conformidad, y multiplica por un millón. Ten en cuenta que algunas tablas Six Sigma añaden un desplazamiento a largo plazo de 1,5 sigma antes de dar un nivel sigma; esta herramienta no lo añade sola, solo lo menciona.

• ¿Los índices de capacidad tienen en cuenta el error de medición?

  No. Cp, Cpk, Pp y Ppk describen la dispersión y el centrado de los números que has registrado. No pueden decirte cuánto de esa dispersión es el proceso y cuánto es tu instrumento. Si el sistema de medición tiene mucho ruido, un instrumento pobre infla la desviación estándar y hunde los índices, así que un proceso realmente capaz puede parecer incapaz. Haz primero un Gage R&R para confirmar que el sistema de medición es suficiente y después confía en los números de capacidad. Axiospec incluye un estudio Gage R&R de AIAG, y en estas herramientas hay una calculadora de Gage R&R gratuita.

• ¿Puedo calcular Cp y Cpk a partir de una lista de mediciones?

  Sí. Pega una columna de lecturas individuales y la herramienta calcula la media y la desviación estándar muestral (con n menos 1 en el denominador), y después los índices. Un aviso: una sola columna sin subgrupos te da la desviación estándar global, que es la base de Pp y Ppk. Cp y Cpk en sentido estricto piden una sigma dentro del subgrupo, obtenida de datos subagrupados y bajo control (R barra entre d2). La herramienta lo avisa cuando eliges la etiqueta de corto plazo con datos pegados, así que nunca recibes un valor dentro del subgrupo que los datos no pueden sostener.

• ¿Un buen Cpk significa que mi proceso está bajo control?

  Por sí solo, no. Los índices de capacidad dan por supuesto que el proceso es estable y aproximadamente normal. Si el proceso está derivando o tiene desplazamientos por causas especiales, un único Cpk engaña, porque la media y la desviación estándar se mueven. Confirma el control estadístico con un gráfico de control y comprueba que la distribución es aproximadamente normal antes de fiarte de los índices o de los ppm estimados. Esta calculadora calcula los números; no verifica que se cumplan los supuestos que hay detrás.