Calculadora del límite de control superior e inferior

Bienvenido a la calculadora del límite de control superior de Omni. Una sencilla herramienta para cuando quieras calcular el límite de control superior del conjunto de datos de tu proceso. Los límites de control superior e inferior son indicadores críticos que te ayudan a determinar si la variación de tu proceso es estable y está causada por una fuente esperada.

Si sigues leyendo, podrás aprender qué son los límites de control y las tablas de control, cómo calcular el límite de control superior y aplicarlo en la vida real. Para comprender mejor el concepto, también hemos preparado un ejemplo para ti. ¡Acompáñanos! 👩🏻‍🏫

Los límites de control se utilizan para detectar si la variación de un proceso que observamos está dentro de los límites esperados. Más concretamente, los límites de control nos ayudan a ver si la variación observada en el proceso de interés se debe a causas aleatorias o especiales. Cualquier variación detectada dentro de los límites de control probablemente se haya producido por azar. En cambio, la variación fuera de los límites de control probablemente se deba a causas especiales.

El límite superior de control (LSC) y el límite inferior de control (LIC) sirven como límites para la desviación esperada en los datos.

¿Suena complicado? Aquí tienes un ejemplo:

• Supongamos que tu panadería tarda 40 minutos de media en hornear pan 🍞. Debido a causas aleatorias, a veces el proceso de horneado tarda 46 minutos, pero a veces basta con 34 minutos. Como esta variación del tiempo se debe a causas comunes, está dentro del control estadístico. Sin embargo, si tu horno se estropea y la cocción del pan tarda una hora, la variación del tiempo se debe a una causa particular (por ejemplo, el mal funcionamiento del horno).

Para calcular los límites de control de tu conjunto de datos de proceso, sigue estos pasos:

1. Calcula la media x.
2. Calcula la desviación típica σ del conjunto de datos.
3. Multiplica la desviación típica por el límite de control L (dispersión de las líneas sigma respecto a la media de control) y:
   • Suma este número a la media para hallar el límite de control superior LSC = x - (-L × σ); o bien
   • Resta este número a la media para obtener el límite de control inferior LIC = x - (L × σ) .

Nota: aunque el límite de control que desees evaluar podría ser cualquier número, hemos establecido como límite de control por defecto de nuestra calculadora el de tres sigmas, ya que es el más utilizado. Si quieres saber más sobre la regla de los tres sigmas, consulta Omni calculadora de la regla empírica 🧠.

Ahora que ya sabes cómo calcular el límite de control superior, hablemos del uso de los límites de control.

Los profesionales de Seis Sigma suelen utilizar los límites de control como un control estadístico de la calidad para detectar si las variaciones del proceso de producción de interés están fuera de control (no son estables). Para realizar ese control estadístico del proceso, nos fijamos en las tablas de control. Si la tabla de control indica que el proceso está fuera de control y la variación supera los límites de control superior e inferior, analizar la tabla puede ayudar a determinar la causa concreta de esta variación.

Si también te interesa la capacidad de tu proceso para producir resultados en relación con los requisitos del cliente, consulta calculadora del índice de capacidad del proceso 🇺🇸.

¿¡Recuerdas el ejemplo de la panadería!? 👨🏻‍🍳

Supongamos que has utilizado nuestra calculadora de límite de control y has determinado que el límite de control superior para partir el pan es de 46 minutos 🕐. Si el horno no funciona correctamente y tarda una hora en cocer el pan en lugar de 40 minutos (tiempo medio de cocción), la tabla de control del proceso mostrará variaciones inesperadas. En este caso, los datos en algún momento aparecerán muy por encima del límite de control superior; por tanto, como propietario de una panadería, puedes suponer que el rendimiento del proceso se degrada debido a la causa concreta, por ejemplo, el mal funcionamiento del horno, y no a causas aleatorias.