El gráfico I-MR, también llamado gráfico de individuos y rango móvil, es un par de gráficos de control estadístico de procesos usados cuando un proceso produce sólo una medición por lote, hora o periodo de tiempo: el gráfico I traza cada valor individual, y el gráfico MR traza la diferencia absoluta entre valores consecutivos. Responde a la misma pregunta que responde cualquier gráfico de control: ¿está el proceso estable o ha cambiado algo? Como no hay subgrupos que promediar, el gráfico I-MR estima la variación a partir de las diferencias punto a punto. Eso lo convierte en el gráfico de referencia para química por lotes, mecanizado de bajo volumen, datos de servicios públicos y cualquier ensayo destructivo o caro.
El clásico gráfico X-bar y R asume que puede extraer subgrupos racionales de 3 a 5 piezas consecutivas. Muchos procesos no pueden ofrecer eso. Un reactor de resina genera un único valor de pH por lote. Un horno registra una temperatura por hora. Una prueba destructiva de tracción consume una pieza completa cada vez que se realiza. Forzar estos datos en subgrupos artificiales mezcla la variación lote a lote en la estimación dentro-del-subgrupo y produce límites de control que son o bien inútilmente amplios o engañosamente estrechos.
El gráfico I-MR evita esto tratando cada medición como un subgrupo de uno y estimando la variación a corto plazo a partir del rango móvil entre puntos vecinos. Si el control estadístico de procesos es nuevo para usted, nuestra guía sobre control estadístico de procesos cubre la familia; el gráfico I-MR es simplemente su miembro de datos individuales.
Compruebe siempre el gráfico MR primero. Los límites del gráfico I se calculan a partir del rango móvil medio, así que si la variabilidad en sí es inestable, los límites del gráfico I están fundamentados sobre arena y cualquier conclusión sobre el nivel del proceso es sospechosa.
Esas dos constantes, 2.66 y 3.267, son las únicas que necesita memorizar para el gráfico I-MR.
Una planta de recubrimientos mide el pH una vez por lote. Los últimos diez lotes registraron: 6.2, 6.4, 6.1, 6.5, 6.3, 6.6, 6.2, 6.4, 6.3, 6.5. (Diez puntos mantienen las cuentas legibles; recoja 20 a 25 antes de fijar los límites en producción.)
Cada valor individual está entre 5.67 y 7.03, y el mayor rango móvil (0.4) está muy por debajo de 0.84: el proceso está en control estadístico. Pero control no es capacidad. La desviación estándar estimada es 0.256 / 1.128 = 0.23, así que la dispersión natural del proceso corre aproximadamente de 5.67 a 7.03. Si la especificación es 6.0 a 6.8, el proceso es estable pero más ancho que la especificación, que es exactamente lo que un estudio de capacidad del proceso con Cp y Cpk cuantificaría a continuación.
Si puede tomar económicamente subgrupos de piezas consecutivas, los gráficos X-bar y R detectan desplazamientos pequeños más rápido porque el promediado suprime el ruido. Elija I-MR cuando las mediciones sean caras, destructivas o naturalmente una por periodo, y acepte que señalará cambios sutiles más lentamente. El gráfico de individuos también es más sensible a datos no normales que un gráfico de promedios, así que revise un histograma de su línea base antes de confiar en los límites.
Un gráfico I-MR solo es tan bueno como los datos que lo alimentan y la acción que sigue a una señal. Fabrico proporciona la base de datos en tiempo real: captura eventos de máquina y producción a medida que ocurren, usando visión por computadora incluso en máquinas sin PLC, y los convierte en monitoreo de producción y OEE en tiempo real. Cuando un gráfico o un operador detecta un problema, el CMMS de Fabrico cierra el ciclo: genere una orden de trabajo, adjunte hallazgos, programe el seguimiento preventivo y mantenga el historial de repuestos en un solo lugar. Desarrollado en la UE con residencia de datos en la UE, ofrece a los equipos de calidad y mantenimiento un registro compartido y con sello temporal en lugar de hojas de papel, que es exactamente lo que el SPC necesita para funcionar en una planta real.
Apunte a 20 a 25 lecturas individuales recogidas en condiciones estables y representativas. Puede trazar límites provisionales con menos puntos para empezar a aprender, pero trátelos como límites de prueba y recalcule una vez tenga una línea base completa; los límites construidos con diez puntos pueden cambiar notablemente conforme se acumulan datos.
Los límites de control se calculan a partir de sus propios datos de proceso y describen lo que el proceso realmente hace; los límites de especificación vienen del cliente o del plano y describen lo que el producto debe cumplir. Nunca dibuje los límites de especificación en un gráfico de control. Como muestra el ejemplo resuelto, un proceso puede estar perfectamente bajo control y aun así producir piezas fuera de especificación.
Con precaución. El gráfico de individuos no tiene el promediado que suavice las desviaciones de la normalidad, por lo que datos fuertemente sesgados, como tiempos de ciclo o niveles de impurezas trazas, desencadenarán falsas alarmas en un lado. Las soluciones comunes son transformar los datos, ajustar límites a partir de una distribución no normal apropiada o graficar una métrica relacionada que esté más cerca de la normalidad.
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