Cómo hacer un gráfico cp cpk en excel
El ejemplo anterior muestra la capacidad del taller, el propio ejemplo explica cuál es la capacidad del proceso. Si el proceso se extiende como el coche B, la capacidad del garaje será baja, sin embargo, si un proceso se reduce como C o D, podríamos ver que el proceso es capaz de realizar las expectativas del cliente.
La capacidad del proceso tiene dos partes: el proceso y su capacidad, lo que significa esencialmente la capacidad del proceso para satisfacer al cliente o si el proceso es lo suficientemente capaz. Hablando del proceso, a menudo está influenciado por muchos otros factores y ruidos.
Por lo tanto, el proceso no dará los mismos resultados cada vez, sino que se desviará de su objetivo. La desviación del objetivo puede poner en duda la capacidad del proceso; por lo tanto, para comprobar la capacidad del proceso, tenemos que realizar la prueba de capacidad del proceso.
La capacidad del proceso es la medida de la capacidad del proceso realizado cuando hay algunos factores de ruido y entradas de proceso que impactan en el proceso debido a que la salida del proceso podría no estar en la línea objetivo y podría desviarse del objetivo.
Plantilla de histograma en excel con cp cpk
La simulación de Montecarlo sigue aumentando su popularidad a medida que el riesgo se convierte en una cuestión más acuciante en muchas actividades. Esta lista de complementos de Simulación de Montecarlo para Excel abarca distintos niveles de sofisticación y coste: desde Risk Analyser, a 49 dólares, hasta otros que cuestan miles de dólares. Esta diversidad debería presentar suficientes opciones para encontrar el producto más adecuado para las necesidades particulares.
@RISK realiza el análisis de riesgos mediante la simulación de Monte Carlo en un entorno de Excel. Todo el entorno de simulación está contenido en Excel, y una facilidad de ajuste de la distribución BestFit admite el mejor modelo de distribución (de los cuales hay 50). La integración con MS Project es compatible con la modelización del riesgo del proyecto, y existen varios mecanismos para definir las probabilidades (distribuciones, distribuciones compuestas, parámetros de distribución percentil). Los resultados se presentan mediante gráficos de alta calidad con una variedad de tipos de gráficos (histogramas, de área, de líneas, acumulativos, de caja, etc.). También se admiten gráficos de tornado y de dispersión, así como análisis de sensibilidad y de escenarios. El RISKOptimizer combina la simulación Monte Carlo con técnicas de optimización para encontrar la mejor combinación de factores que conduzcan a un resultado deseado bajo condiciones inciertas.
Cpk tolerancia unilateral excel
Reconozcámoslo. El paquete de herramientas de análisis de datos de Excel es engorroso y el resultado es bastante básico. Le faltan la línea de curva, los límites de especificación (también conocidos como postes de meta) y las métricas de capacidad de proceso que proporcionan información sobre sus datos.
Los expertos denominan a estos postes como límites de especificación. Puede haber un límite de especificación superior (USL) y un límite de especificación inferior (LSL) o sólo uno de los dos. Los puntos de datos que están fuera de los límites de las especificaciones representan productos o procesos que no cumplen los requisitos del cliente.
Estoy muy impresionado con el software QI Macros. Trabajo con Excel ocho horas al día y pensaba que había escrito macros que me hacían eficiente. Sólo las macros de gráficos de control e histogramas de QI Macros me han ahorrado horas de trabajo y me han permitido presentar los datos a la dirección en un formato significativo.
Generador de gráficos Cpk
Los conceptos del Control Estadístico de Procesos (CEP) fueron desarrollados inicialmente por el Dr. Walter Shewhart de los Laboratorios Bell en la década de 1920, y fueron ampliados por el Dr. W. Edwards Deming, quien introdujo el CEP en la industria japonesa después de la Segunda Guerra Mundial. Después de que las empresas japonesas lo adoptaran con éxito, el Control Estadístico de Procesos ha sido incorporado por organizaciones de todo el mundo como herramienta principal para mejorar la calidad del producto reduciendo la variación del proceso.
El Dr. Shewhart identificó dos fuentes de variación del proceso: La variación fortuita, inherente al proceso y estable a lo largo del tiempo, y la variación asignable o incontrolada, que es inestable a lo largo del tiempo y es el resultado de acontecimientos específicos ajenos al sistema. El Dr. Deming rebautizó la variación fortuita como variación de causa común, y la variación asignable como variación de causa especial.
Basándose en la experiencia con muchos tipos de datos de proceso, y con el apoyo de las leyes de la estadística y la probabilidad, el Dr. Shewhart ideó los gráficos de control utilizados para trazar los datos en el tiempo e identificar tanto la variación de causa común como la variación de causa especial.