Calculadora de índices de capacidad del proceso

Los índices de capacidad comparan la dispersión natural de un proceso con el intervalo permitido por las especificaciones de ingeniería. Cp mide la capacidad potencial dividiendo la distancia entre los límites superior e inferior de especificación entre seis desviaciones estándar. Un proceso estable con distribución normal sitúa aproximadamente el 99.73% de sus observaciones a no más de tres desviaciones estándar de la media, por lo que seis desviaciones estándar representan su amplitud natural convencional. Un Cp mayor indica que la banda de tolerancia es amplia respecto a la variación del proceso. Cp no considera dónde se sitúa la media dentro de los límites. Cpk incorpora el centrado al comparar la media con cada límite de especificación. Cpu mide el lado superior: USL menos la media, dividido entre tres desviaciones estándar. Cpl mide el lado inferior: la media menos LSL, dividido entre tres desviaciones estándar. Cpk es el menor de Cpu y Cpl porque la capacidad queda restringida por el límite más cercano. En un proceso centrado, los índices laterales son iguales y Cpk equivale a Cp. En uno desplazado, Cpk es menor que Cp. Las organizaciones suelen usar 1.00 como el punto en que la amplitud natural estimada del proceso encaja justo en la especificación, 1.33 como mínimo habitual para un proceso rutinario capaz y 1.67 o más para aplicaciones críticas. Son convenciones, no leyes universales. El riesgo para el cliente, el error de medición, la madurez del proceso, la forma de la distribución y el costo de los defectos deben determinar el criterio de aceptación. El análisis de capacidad solo tiene sentido después de establecer la estabilidad estadística. Un proceso afectado por causas especiales no tiene una media o desviación estándar fiables, por lo que su desempeño futuro no puede resumirse de forma confiable con un solo índice. Revisa primero los gráficos de control y usa una estimación de variación interna acorde con el plan de muestreo. Las especificaciones deben proceder de requisitos de ingeniería o del cliente, no de los datos observados. Cp y Cpk también dependen de una distribución continua aproximadamente normal cuando se interpretan en términos de defectos. Los datos asimétricos, acotados, multimodales o autocorrelacionados pueden requerir una transformación, un modelo de capacidad no normal o un análisis directo de percentiles. Confirma que el sistema de medición sea adecuado y utiliza suficientes observaciones agrupadas en subgrupos racionales. La calculadora ofrece operaciones transparentes, pero un estudio completo debe informar el período de muestreo, las pruebas de estabilidad, la evaluación de la distribución, los intervalos de confianza y el contexto operativo.