PI SQC 2014 Manual del usuario

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Contenido Introducción a PI SQC............................................................................................ 1

Control de calidad estadístico................................................................................................................... 1 SQC en la industria de procesos................................................................................................................ 2 SQC en PI ProcessBook.............................................................................................................................2 Añadir un gráfico SQC a una pantalla de ProcessBook...........................................................................2 Obtención y cálculo de datos................................................................................................................ 2 PI SQC-RT................................................................................................................................................. 3

Componentes del gráfico PI SQC............................................................................ 5 Gráfico de control..................................................................................................................................... 5 Zonas de control................................................................................................................................... 6 Estado de alarma...................................................................................................................................7 Añadir un cursor de tendencia............................................................................................................... 8 Histograma...............................................................................................................................................8 Distribución y desviación típica............................................................................................................. 9 Leyenda....................................................................................................................................................9 Ver hojas de datos.................................................................................................................................... 9 Tipos de hojas de datos....................................................................................................................... 10

Ventana Definición del gráfico PI SQC................................................................... 11

Creación de un gráfico PI SQC................................................................................................................. 11 Edición de un gráfico PI SQC................................................................................................................... 12 Ficha General.......................................................................................................................................... 12 Título del gráfico................................................................................................................................. 12 Tipo de gráfico.................................................................................................................................... 12 Tag de gráfico......................................................................................................................................15 Búsqueda de tags................................................................................................................................ 16 Escala..................................................................................................................................................16 Hora del plot........................................................................................................................................ 17 Ficha Muestra.......................................................................................................................................... 17 Método de muestreo........................................................................................................................... 18 Bases de cálculo.................................................................................................................................. 18 Ecuación del filtro............................................................................................................................... 20 Ficha Parámetros de control................................................................................................................... 22 Ficha Filtro de datos................................................................................................................................ 23 Filtro de datos del cálculo de sigma..................................................................................................... 23 Filtro de datos de transición................................................................................................................ 24 Ficha Alarma...........................................................................................................................................24 Pruebas de patrones............................................................................................................................25 Configurar pruebas de patrones.......................................................................................................... 25 Restablecimiento de alarma................................................................................................................26 Ficha Formato.........................................................................................................................................26 Elemento del gráfico........................................................................................................................... 26 Opciones de gráfico.............................................................................................................................27 Leyenda.............................................................................................................................................. 27 Colores de zonas................................................................................................................................. 28 Barras del histograma......................................................................................................................... 28 Guardar como predeterminado........................................................................................................... 28

Bases de cálculo estadístico................................................................................. 29

Cálculos de gráfico de control................................................................................................................. 29 Cálculos individuales........................................................................................................................... 29 Cálculos de barra - X............................................................................................................................ 31 Manual del usuario de PI SQC

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Contenido Cálculos de medias móviles................................................................................................................. 33 Cálculos de medias móviles exponencialmente ponderadas (EWMA).................................................. 34 Cálculos de rangos...............................................................................................................................36 Cálculos de rango móvil.......................................................................................................................36 Cálculos de desviación típica............................................................................................................... 36 Cálculos de desviación típica móvil...................................................................................................... 37 Factores.................................................................................................................................................. 38 Factores para medias.......................................................................................................................... 38 Factores para rangos........................................................................................................................... 39 Factores para desviaciones típicas....................................................................................................... 39 Símbolos matemáticos........................................................................................................................... 40 Índice de capacidad del proceso (Cpk)..................................................................................................... 41

Glosario.............................................................................................................. 43

Fluctuación de mediciones ..................................................................................................................... 43 Patrón natural ........................................................................................................................................ 43 Proceso .................................................................................................................................................. 43 Agrupación de muestras .........................................................................................................................43 Control de calidad estadístico ................................................................................................................ 44 Pruebas para patrones antinaturales ...................................................................................................... 44 Fluctuación antinatural .......................................................................................................................... 44 Patrón antinatural .................................................................................................................................. 44

Soporte técnico y otros recursos........................................................................... 45

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Manual del usuario de PI SQC

Introducción a PI SQC PI SQC es un complemento de PI ProcessBook que obtiene datos de archivo PI, base de datos ODB y realiza archivos PI y de bases de datos ODBC y realiza cálculos estadísticos para determinar el comportamiento de los datos. Los resultados se muestran en un gráfico PI SQC de tres partes que incluye uno de los ocho tipos de gráficos de control. El gráfico PI SQC aparece dentro de una pantalla de PI ProcessBook estándar o en un archivo de visualización independiente.

En esta sección • Control de calidad estadístico • SQC en la industria de procesos • SQC en PI ProcessBook • PI SQC-RT

Control de calidad estadístico Control de calidad estadístico (SQC) cuenta en su núcleo con la experiencia de que todos los procesos fluctúan. Las fluctuaciones pueden ser naturales o antinaturales. Las fluctuaciones naturales suelen ser pequeñas, mientras que las antinaturales son mayores y son introducidas por causas externas y, ojalá, identificables. En términos simples: • Todo cambia Las personas viven edades distintas; todos los procesos fluctúan. • Los casos y eventos individuales son impredecibles. No se puede predecir exactamente cuánto vamos a vivir; los puntos individuales no son previsibles. • Los grupos dentro de un sistema constante de causas tienden a ser predecibles. • Los actuarios pueden utilizar los datos de población para predecir la esperanza de vida para las compañías de seguros; una serie de puntos de un proceso constante tienden a seguir un patrón. Una serie de mediciones de un parámetro de un proceso normalmente no serán idénticas unas a otras. Sin embargo, se pueden utilizar métodos estadísticos para establecer líneas de base (habitualmente llamados límites de control) utilizando datos que representan "buenas condiciones de funcionamiento". Los límites de control derivados estadísticamente esbozan el comportamiento potencial de un proceso y permiten la diferenciación entre fluctuaciones aleatorias de los datos y verdaderos cambios en el proceso. Un límite de control puede ser definido por un número específico (desviaciones típicas de +/- 3 de la línea central) o en términos de pruebas de patrones (4 puntos sucesivos mayores de 1,5 la desviación típica de la línea central en el mismo lado de la misma). El principal método de evaluación de un proceso es un gráfico de control, una comparación gráfica de los datos del proceso con límites de control calculados. Se puede utilizar un gráfico de control para detectar variaciones de proceso que tengan causas definibles resaltando instancias en las que los datos del proceso se salen de los límites de control.

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Introducción a PI SQC

SQC en la industria de procesos Las especificaciones de producto están generalmente basadas en el mercado y un proceso real es capaz de conseguir tolerancias más ajustadas. SQC es una propuesta para mantener y mejorar la calidad. SQC identifica instancias de fluctuación antinatural, de forma que se pueden determinar las causas y corregirlas. Los gráficos de control se emplean en una amplia variedad de industrias y agencias como medio para controlar y estimular mejoras en muchos tipos de procesos. En muchas industrias, SQC ha sido aplicado con grandes beneficios económicos. Sin embargo, las aplicaciones de métodos SQC han estado limitadas por las desalentadoras y a menudo tediosas tareas de calcular muestras y trazar los datos, especialmente cuando se trata con grandes conjuntos de datos.

SQC en PI ProcessBook Como objeto dinámico que es, PI SQC funciona como los otros símbolos dinámicos en las visualizaciones de PI ProcessBook. Cuando seleccione un símbolo SQC y visualice la ventana Detalles en ProcessBook, verá una vista tabulada de los datos utilizados para crear el gráfico SQC. Para gráficos SQC de eventos basados en PI points, puede crear también anotaciones para valores de eventos individuales cuando Datos está seleccionado en la lista desplegable Origen de datos. Si en el gráfico se utiliza filtrado de muestras, la anotación está desactivada para las filas que muestran el indicador Filtrado.

En esta sección • Añadir un gráfico SQC a una pantalla de ProcessBook • Obtención y cálculo de datos

Añadir un gráfico SQC a una pantalla de ProcessBook PI SQC aparece como un icono

en la barra de herramientas de PI ProcessBook.

Procedimiento 1. En modo Creación, haga clic en el icono SQC objeto.

y arrástrelo al área de trabajo para añadir el

Se muestra la ventana Definición de gráfico PI SQC. 2. Configure los ajustes del gráfico y haga clic en Aceptar. 3. Vuelva al modo de ejecución.

Obtención y cálculo de datos Una vez configurado un gráfico PI SQC, PI ProcessBook obtendrá datos actualizados cada vez que abra la pantalla que contiene el gráfico. La marca de tiempo de un PI point, un número determinado de puntos de datos o un cambio en un tag activador pueden desencadenar también una consulta. El muestreo está basado en tiempo o en eventos. SQSQC realiza cálculos cuando los datos son recuperados (incluidos los cálculos requeridos remotamente por cualquier PI SQC-RT y luego actualiza los valores del gráfico. Los mismos

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Manual del usuario de PI SQC

Introducción a PI SQC eventos suceden cuando se modifican las propiedades del cálculo o del gráfico SQC, lo que permite ver y analizar los cambios instantáneamente. Si el tiempo de finalización de un gráfico PI SQC está configurado como el tiempo actual, PI SQC actualiza el gráfico siempre que haya un nuevo valor del punto del gráfico grabado en PI o en las fuentes de datos ODBC.

PI SQC-RT PI SQC-RT es una mejora licenciada por separado al estándar de PI Alarm Subsytem. PI SQC-RT genera PI points de alarma SQC que combinan valores de punto de origen con resultados de pruebas de patrones SQC en tiempo real realizados en el punto de origen. Una alarma PI SQC requiere cinco PI points además del propio punto de alarma. Estos puntos proporcionan: • una fuente de datos para la alarma • control del usuario sobre el funcionamiento del tag de alarma • almacenamiento de límites de control Las alarmas PI SQC-RT pueden ser trazadas y visualizadas mediante el complemento PI SQC. Consulte el PI SQC-RT User Guide para obtener más información.

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Introducción a PI SQC

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Manual del usuario de PI SQC

Componentes del gráfico PI SQC Un gráfico PI SQC incluye varios componentes: • Un gráfico de control en la parte inferior • Un histograma en la parte superior izquierda • Una leyenda en la parte superior derecha • Cuatro hojas de datos y estadísticas, accesibles haciendo clic en el título del gráfico

Puede configurar el gráfico de control y la leyenda de diversas formas y cualquiera de los componentes puede ser omitido.

En esta sección • Gráfico de control • Histograma • Leyenda • Ver hojas de datos

Gráfico de control Un gráfico de control muestra una curva de marcadores de datos que representan valores de muestra trazados a lo largo del tiempo: • El eje izquierdo muestra etiquetas, espaciadas regularmente, en las unidades de ingeniería del tag de origen. • El eje derecho muestra los límites de control. • El eje horizontal muestra marcadores de datos espaciados regularmente.

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Componentes del gráfico PI SQC

Las marcas temporales a izquierda y derecha del eje horizontal representan el primer y el último valor de plot. Cada punto de plot de un gráfico de control es equidistante de los puntos anteriores y siguientes, independientemente del lapso temporal entre ellos. Si un valor de muestra se traza fuera de los límites de control, se produce una condición de alarma y los marcadores de datos aparecen con distinto color y forma. Los marcadores de datos no se muestran si se solapan; solo aparecen marcadores de alarma. Un triángulo verde en la parte inferior derecha indica que el gráfico PI SQC está siendo actualizado en tiempo real.

En esta sección • Zonas de control • Estado de alarma • Añadir un cursor de tendencia

Zonas de control Los gráficos de control incluyen zonas de controles horizontales coloreados y una línea central o de objetivo. Los colores coinciden con los límites de control del eje derecho y del histograma. Las zonas están determinadas por los límites de control para evaluación del proceso, que pueden establecerse de varias maneras: • Especificados por un usuario • Calculados a partir de los valores de puntos reales • Calculados de forma remota por un tag de alarma PI SQC-RT Las zonas representan clasificaciones SQC estándar: • Zona central El área entre Sigma -1 y +1 de la línea central. • Zona de Sigma uno El área entre Sigma -2 y -1 de la línea central y el área entre Sigma +1 y +2 de la línea central. • Zona de Sigma dos El área entre Sigma -2 y -1 de la línea central y el área entre Sigma +1 y +2 de la línea central. • Zona fuera de Sigma 3 Las áreas fuera de los límites de control.

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Componentes del gráfico PI SQC Nota: Para los gráficos de Intervalo, Intervalo móvil, Desviación típica y Desviación típica móvil, las zonas superior e inferior pueden ser diferentes en tamaño, porque los valores de Sigma pueden variar.

Sigma Dado que el objetivo para los gráficos Intervalo, Intervalo móvil, Desviación típica y Desviación típica móvil no siempre está centrado en el gráfico, las Sigmas superior e inferior pueden diferir. En los gráficos de Intervalo y Desviación típica, debe interpretarse que Sigma significa 1/3 de la distancia entre la línea central y el límite de control superior o inferior. Por ejemplo, Sigma +2 hacer referencia a dos tercios de la distancia entre la línea central y el límite de control superior. El patrón de prueba más aplicable para los gráficos de Intervalo y Desviación típica, es la prueba 3-Sigma, que indica puntos de datos fuera de o en los límites de control superior o inferior. Nota: El límite de control inferior en los gráficos de Intervalo y Desviación típica, es siempre cero para tamaños de muestra menores a 7 y 6, respectivamente.

Estado de alarma Un gráfico de control muestra un marcador por cada punto de datos. Si un punto está en una condición de alarma, es sustituido por un marcador de alarma. Si un punto de datos cae fuera del rango de plot vertical, su marcador se muestra en la parte superior o inferior del gráfico de control. PI SQC-RT también puede ser utilizado para configurar alarmas en el PI Server y cuáles aparecen en un gráfico de control. Un punto de datos está en estado de alarma si cumple las condiciones de un patrón de prueba: • Un punto verde

indica que no se cumplen las condiciones de ningún patrón de prueba.

• Un signo de exclamación de color rojo

indica que se ha cumplido la condición de un patrón

de prueba. Para ver detalles de un tag de alarma en un gráfico de control: • Mueva el ratón sobre un punto de datos hasta que aparezca un cursor ampliador y haga clic con el botón izquierdo del ratón. Se muestra la ventana Detalles de Alarma. En la ventana Detalles de Alarma aparecen la marca temporal, el valor y el estado de alarma de un punto de datos seleccionado. Nota: La ventana Detalles de Alarma está desactivada cuando los cursores de tendencia están activados. Si las alarmas SQC están configuradas para utilizar el tag de estado de prueba opcional, puede hacer clic con el botón derecho sobre un marcador en estado de alarma para ver el estado de pasado/no pasa para todos los patrones de prueba configurados. Si no utiliza al punto de estado de prueba opcional, solo se mostrará la falla en el patrón de pruebas de mayor precedencia.

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Componentes del gráfico PI SQC Para obtener información sobre cómo configurar los tags de alarma PI SQC-RT consulte el PI SQC RT User Manual.

Añadir un cursor de tendencia En el modo Ejecución de PI ProcessBook, pueden añadirse cursores de tendencia desde el borde izquierdo de un gráfico de control para leer valores de muestras a lo largo del gráfico. Añada un segundo cursor para comparar valores a lo largo de un intervalo.

Procedimiento 1. Haga clic en el botón Cursor de tendencia

de la barra de herramientas para añadir un

cursor en el borde derecho del gráfico. Al liberarlo, el cursor permanece en un punto. 2. Haga clic en un cursor y arrástrelo para moverlo a otro punto.

Histograma El componente histograma de un gráfico PI SQC es un gráfico de barras de la frecuencia de distribución de los datos del plot.

La escala horizontal se extiende desde la línea central menos cinco Sigma hasta la línea central más cinco Sigma. La escala está marcada en +3 Sigma y -3 Sigma desde la línea central. Las zonas resultantes están coloreadas utilizando los mismos colores que en el gráfico de control. Los límites de especificación Superior, Inferior y Medio también están indicados en el histograma. El número de barras es configurable y pueden mostrarse entre 1 y 100 barras. La escala vertical se extiende desde cero hasta el número máximo de muestras por barra. Una curva de distribución normal es dibujada en el histograma basándose en la media de la muestra y en la desviación típica de la muestra. Consulte Distribución y desviación típica. Para especificar el número de barras o para cambiar la apariencia del histograma, utilice la Ficha Formato de la ventana Definición de gráfico PI SQC. 8

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Componentes del gráfico PI SQC

Distribución y desviación típica Si especifica límites de control, la Sigma que se utiliza en la curva de distribución normal se calcula como 1/3 de la distancia entre la línea central y cada límite de control. Consulte Ficha Parámetros de control Puede especificar límites de control desiguales, es decir, la distancia desde el límite de control superior a la línea central puede ser distinta a la distancia desde el límite inferior a la línea central. En tales casos, la curva de distribución normal refleja valores de Sigma obtenidos por: Sigmasuperior = (Límite de control superior - Línea central) / 3 Sigmainferior = (Línea central - Límite de control inferior) / 3

Leyenda La leyenda aparece en la parte superior derecha de los gráficos PI SQC y puede mostrar la siguiente información: Elemento

Descripción

Tag de gráfico

El nombre del tag que suministra datos sin formato al gráfico

Tag activador

El nombre del PI point que se utiliza para activar un nuevo muestreo. Consulte Hora del plot.

Valor

El valor actual del Tag de gráfico

Unidades ing.

Unidades de ingeniería para el tag de gráfico

USL/LSL

Límites de especificación superior e inferior

Sigma

Sigma utilizada para calcular los límites de control superior e inferior

Cpk

Índice de capacidad del proceso (Cpk), un cálculo basado en los límites de especificación.

Los elementos que no tengan un valor actual no se muestran. Por ejemplo, si un usuario no configura límites de especificación (consulte Ficha Parámetros de control), los USL/LSL no se muestran. Los elementos calculados, como Cpk o Sigma que no tengan un valor actual se mostrarán como N/D si son seleccionados para aparecer en la leyenda. Para cambiar la apariencia de la leyenda, utilice la Ficha Formato de la ventana Definición de gráfico PI SQC.

Ver hojas de datos Hay disponibles cuatro hojas de datos para cada gráfico PI SQC.

Procedimiento 1. Vaya al modo Ejecución y haga doble clic en el título del gráfico. Aparece la ventana Detalles de control de calidad estadístico. 2. Utilice el menú Opciones para seleccionar cualquier hoja de datos. Los datos estadísticos se proporcionan en números de doble precisión. 3. Haga clic en Guardar datos en archivo para guardar las cuatro páginas como un archivo de texto.

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Componentes del gráfico PI SQC

Tipos de hojas de datos Hoja de estadísticas Se calculan ocho valores estadísticos para los datos de plot del gráfico de control cada vez que se actualiza un gráfico PI SQC: Estadísticas

Descripción

Media

Valor medio de los datos de plot

Mediana

Valor de la mediana de los datos de plot

Modo

El valor que se produce con más frecuencia de los datos de plot

STDEV

Desviación típica de los datos de plot

Cpk

Índice de capacidad de proceso calculado, basado en los límites de especificación para los datos de plot. Consulte Índice de capacidad del proceso (Cpk).

Max

Valor máximo de los datos de plot

Min

Valor mínimo de los datos de plot

Sigma

Sigma de las muestras utilizadas en los límites de control superior e inferior

Hoja de datos sin formato La columna Índice identifica cada punto de datos sin formato trazado para el tag del gráfico, seguido por la marca temporal y el valor del punto. El parámetro Estado (en ocasiones denominado IStat) depende del PointType del tag en PI Server.

Hoja de datos de plot La columna Índice identifica los puntos de datos trazados, seguidos por la marca temporal y el valor. A continuación, aparecen columnas para cada parámetro de control, que pueden variar a lo largo del tiempo. Consulte Ficha Parámetros de control. La columna Alarma indica si un punto de datos ha activado una alarma o ha excedido Sigma 1 desde la línea central.

Hoja de límites de control Se listan las especificaciones y los límites de control, especificados o calculados.

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Ventana Definición del gráfico PI SQC La ventana Definición del gráfico PI SQC se utiliza para definir parámetros y construir diversos tipos de gráficos SQC. Nota: Para los tags calculados de PI para Open VMS Server, gran parte de la funcionalidad de definición está desactivada y solo pueden ser modificadas las propiedades Alarma y Formato.

En esta sección • Creación de un gráfico PI SQC • Edición de un gráfico PI SQC • Ficha General • Ficha Muestra • Ficha Parámetros de control • Ficha Filtro de datos • Ficha Alarma • Ficha Formato

Creación de un gráfico PI SQC Al diseñar un gráfico PI SQC tenga presente que está creando y estructurando simultáneamente una consulta para recuperar el tag y los datos SQC. Si el gráfico PI SQC resultante no se rellena con datos adecuados, la consulta ha fallado y puede que reciba un mensaje, comoEvent- based query failed o Not enough data points. Revise las selecciones que ha realizado en la ventana Definición del gráfico hasta que su gráfico PI SQC aparezca correctamente.

Procedimiento 1. Abra una pantalla de ProcessBook o un archivo de despliegue independiente. 2. Seleccione la herramienta gráfico PI SQC Dibujar > gráfico SQC.

en la barra de herramientas o seleccione

El cursor cambia a una flecha con una pequeña etiqueta SQC. 3. Haga clic y arrastre para definir el rectángulo que rodeará al gráfico dentro de la pantalla. Una vez definido el rectángulo envolvente, aparece la ventana Definición de gráfico PI SQC. 4. Defina el gráfico utilizando las seis fichas de la Ventana Definición del gráfico PI SQC.

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Ventana Definición del gráfico PI SQC

Edición de un gráfico PI SQC Procedimiento • En el modo de Edición, haga doble clic en cualquier parte del gráfico PI SQC para abrir la Ventana Definición del gráfico PI SQC. • En el modo Ejecución, haga clic en el botón Definición del elemento

para mostrar la

Ventana Definición del gráfico PI SQC.

Ficha General La ficha General es similar a la ventana Definición de tendencia de PI ProcessBook y se utiliza para especificar parámetros básicos del gráfico.

En esta sección • Título del gráfico • Tipo de gráfico • Tag de gráfico • Búsqueda de tags • Escala • Hora del plot

Título del gráfico Introduzca un título distintivo para el gráfico PI SQC. El valor predeterminado es SQCPlot -1.

Tipo de gráfico Seleccione el tipo de gráfico de control que desea mostrar. El nombre del tipo de gráfico está incluido entre corchetes tras el título del gráfico de control. Cada gráfico de control presenta una vista diferente de los datos de muestra y representa distintos cálculos matemáticos basados en el tipo de plot, el tamaño de la muestra y otros factores. Consulte Cálculos de gráfico de control. Los ocho gráficos de control disponibles y sus propiedades se describen en los apartados siguientes.

En esta sección • Gráficos individuales • Gráfico de barra X (media) • Gráfico de media móvil • Gráfico de medias móviles exponencialmente ponderadas (EWMA) • Gráfico de desviación(es) típica(s) • Gráfico de desviación típica móvil • Gráfico de rango (R) • Gráfico de rango móvil (Rm) 12

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Ventana Definición del gráfico PI SQC

Gráficos individuales Un gráfico individual traza datos sin formato desde PI o un conjunto de datos ODBC y utiliza observaciones individuales en lugar de grupos de muestra para evaluar la estabilidad del proceso. Un gráfico individual se utiliza cuando no resulta práctico calcular la media de un grupo de mediciones. Los gráficos individuales se utilizan normalmente con gráficos de rango o de rango móvil para detectar variabilidad. En gráficos individuales el tamaño de la muestra debe ser igual a 1 y la línea central es la media del proceso. El rango móvil se utiliza para estimar la desviación típica al calcular límites de control. Si se utiliza un PI point como límite superior (USL) o inferior (LSL) de especificación, el gráfico de control muestra trazos USL y LSL. Nota: Las mediciones no son independientes unas de otras en un gráfico individual. Los patrones de prueba, por lo tanto, no son aplicables y solo deben ser considerados significativos los puntos fuera de los límites de control.

Gráfico de barra X (media) Un gráfico de barra X o de medias calcula la media de un subgrupo de datos y lo traza contra otras medias de muestras. La media de la muestra se utiliza como línea central a menos que se especifique otra cosa. Se da por sentado que las mediciones individuales son independientes. Un gráfico de barra X indica dónde está centrado un proceso y proporciona información sobre la calidad del control del proceso. Las fluctuaciones que afectan directamente al despliegue del gráfico de barra X se puede considerar que afectan a todas las partes del producto a la vez y de la misma manera general. Promediar los datos tiende a reducir el efecto de error aleatorio asociado con la variabilidad debida a la medición y a la inherente variación del proceso. Los promedios pueden ser más sensibles para revelar cambios a nivel del proceso que las observaciones individuales.

Gráfico de media móvil Un gráfico de media móvil calcula medias incluyendo cada nueva medición individual, n, y las traza contra las medias anteriores n- 1. Los gráficos de media móvil tienen la ventaja de poder detectar cambios en el proceso y amortiguar errores aleatorios en mediciones individuales y son útiles cuando la toma de más de una observación por muestra no es práctica. En la evaluación de un gráfico de media móvil, considere únicamente si los datos están dentro de 3 sigma. Los gráficos de media móvil deben utilizarse en conjunción con el gráfico de rango móvil. Dos desventajas de los gráficos de rango móvil son: • Un efecto de retraso debido a las mediciones de muestras derivadas de las n-1 mediciones anteriores. • Efectos oscilatorios que se producen debido a que las sucesivas muestras tengan un error aleatorio correlacionado. El tamaño de la muestra no puede ser inferior a 2 en los gráficos de media móvil.

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Ventana Definición del gráfico PI SQC

Gráfico de medias móviles exponencialmente ponderadas (EWMA) Un gráfico EWMA es una media móvil "suavizada" exponencialmente utilizada para evaluar la estabilidad de un proceso. El término exponencialmente hace referencia al método que se emplea para promediar los datos anteriores con los actuales. Se utiliza un factor Lambda para asociar un peso a cada nuevo punto de datos, comparado con los restantes puntos de datos de la muestra designada. Esta ponderación exponencial se aplica a cada punto de datos, sean observaciones individuales o medias de subgrupos y tiene el efecto de reducir la contribución de los datos más antiguos mediante pesos progresivamente inferiores. El gráfico EWMA puede utilizarse en lugar de un gráfico de media móvil para poner más énfasis en los valores de datos actuales. Al poner más énfasis en los datos actuales, los gráficos EWMA son más sensibles a pequeñas tendencias en el proceso y menos sensibles a picos repentinos en el proceso. Nota: El factor de ponderación Lambda está normalmente entre 0,2 y 0,5, siendo 0,5 el valor predeterminado.

Gráfico de desviación(es) típica(s) Un gráfico de desviación típica calcula y traza una desviación típica de muestra para cada subgrupo de muestras. Un gráfico de desviación típica sirve para el mismo propósito que el gráfico de rango, pero debe utilizarse cuando el tamaño de la muestra es mayor de 8. Nota: El tamaño de la muestra debe ser mayor de 1 y preferiblemente mayor o igual a 10, el tamaño de muestra predeterminado.

Gráfico de desviación típica móvil El gráfico de desviación típica móvil utiliza las n observaciones más recientes para juzgar la estabilidad del proceso. La desviación típica actual de la muestra se calcula remplazando el valor más antiguo de la muestra con el valor actual. Los gráficos de desviación típica móvil se utilizan en lugar de los gráficos de rango móvil cuando el tamaño del subgrupo de muestra es mayor de 8. Al igual que con los gráficos de media móvil, el efecto de combinar puntos de datos sucesivos causa contribuciones correlacionadas de error aleatorio y da como resultado un efecto oscilatorio al trazarlos.

Gráfico de rango (R) Un gráfico de rango calcula el rango (máximo - mínimo) dentro de cada muestra para determinar la estabilidad de un proceso. Los rangos calculados se utilizan para estimar la variabilidad del proceso debida a causas fortuitas durante cortos lapsos de tiempo. Por ejemplo, una conexión de válvula necesitada de reparación no se mueve de la misma manera cada vez que se le ordena hacerlo. Esta inconsistencia en la acción de la válvula afecta al producto de forma diferente en diferentes ocasiones y debe ser examinada mediante un gráfico de rango. Un gráfico de rango es evaluado siempre en conjunción con un gráfico individual o con un gráfico de medias. Los valores Sigma pueden ser interpretados de forma distinta en los gráficos de rango. 14

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Ventana Definición del gráfico PI SQC Nota: Los gráficos de rango no son recomendables para tamaños de muestra mayores de 8 y requieren un tamaño de muestra mayor de 1, siendo 2 el valor predeterminado.

Gráfico de rango móvil (Rm) El gráfico de rango móvil utiliza las n observaciones más recientes para juzgar la estabilidad del proceso. El rango actual se calcula remplazando el valor más antiguo de la muestra con el valor actual. Al igual que en los gráficos de media móvil, el efecto de combinar puntos de datos sucesivos produce contribuciones correlacionadas de error aleatorio y da como resultado un efecto oscilatorio cuando se traza. Los valores Sigma pueden ser interpretados de forma distinta en los gráficos de rango. Nota: Los gráficos de rango móvil no son recomendables para tamaños de muestra mayor de 8.

Tag de gráfico Introduzca el nombre del tag de origen para trazar en el gráfico. El Tag de gráfico especifica el proceso que se está trazando. Los nombres de tags o de conjuntos de datos que definen los límites o parámetros de PI SQC se definen en otra ficha. Puede introducir este tag de forma manual o seleccionarlo de PI mediante una Búsqueda de tags. Los nombres de tags devueltos por una Búsqueda de tags aparecen con un nombre de servidor añadido (\\server\tagname) en el cuadro Tag del gráfico. Nota: El campo Tag de gráfico debe rellenarse antes de poder pasar a otra ficha. El campo Tag de gráfico se utiliza también para tags de alarma PI SQC-RT, que se configuran a nivel de PI Server (donde la clase de punto es SQC_Alarm). Haga clic en Atributos de tag de alarma para ver los atributos de un tag de alarma. La consulta que recupera los valores del Tag de gráfico también recupera los atributos del punto que se muestran a continuación: Nombre de atributo de punto

Uso

Descriptor

Mostrado en la leyenda

Point Type

Usado en cálculos pero no mostrado

Zero

Puede usarse como límite inferior de plot

Span

Define el rango de datos como escala vertical

Estado digital inicial

Cero digital

Número de estados digitales

Número de estados digitales posibles menos uno.

Engineering units

Mostrado en la leyenda

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Ventana Definición del gráfico PI SQC

Búsqueda de tags Una búsqueda de PI tag le permite buscar en todos los PI Server conectados PI points (tags) que cumplan un conjunto de criterios dado, como uno o más valores de atributo del tag. • Haga clic en Búsqueda de tags para buscar tags en un PI Server utilizando la ventana Búsqueda de tags. Puede seleccionar tags en una lista de Resultados de búsqueda. El primer tag seleccionado se añade al campo Tag del gráfico con el nombre del servidor incluido. PI SQC utiliza conjuntos de datos ODBC y marcadores de posición personalizados de la misma forma que las tendencias de PI ProcessBook. Puede utilizar un alias o un valor de propiedad o un conjunto de datos en lugar de un tag. • Haga clic en el botón de flecha adyacente y seleccione un cálculo PI o un conjunto de datos ODBC en el menú para buscar otras fuentes de datos utilizando la ventana Datos correspondiente. Si se selecciona un conjunto de datos ODBC, la consulta SQL debe contener los marcadores de posición de tiempo Start Time y End Time en el conjunto de datos ODBC para devolver el marco temporal especificado en la definición del gráfico SQC. Si un conjunto de datos incluye marcadores de posición predeterminados, puede hacer clic en Marcadores de posición personalizados para proporcionar valores para las variables utilizadas en la consulta ODBC.

Escala Utilice los campos del grupo Escala para ajustar el mínimo y el máximo para las dos escalas verticales del gráfico. Las escalas están basadas en valores de datos, en límites explícitos o en cálculos de desviaciones típicas. La línea central (u objetivo) es el valor medio de los datos de plot. Están disponibles las siguientes opciones de escala: • Autorango (la opción predeterminada), que ajusta automáticamente los límites del gráfico a los números pares próximos al mínimo y al máximo de los valores trazados. • Base de datos (solo para PI tags), que utiliza los atributos cero y de intervalo del tag PI SQC trazado. Cero y rango de tiempo son parámetros configurados en PI y no se pueden cambiar localmente. • Línea central +/- X Unidades de ingeniería • Línea central +/- Sigma N • Línea central +/- Sigma 3 • Línea central +/- Sigma 4 • Línea central +/- Sigma 5 • USL/LSL, que utiliza los límites de especificación superior e inferior. • Unidades de ing. absolutas, que permite la entrada manual de valores de escala máximo y mínimo.

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Ventana Definición del gráfico PI SQC

Hora del plot El tiempo de plot se refiere al intervalo de tiempo durante el que son trazados los datos y evaluados los cálculos SQC. Hay disponibles varias opciones de Tiempo de inicio: • Expresiones relativas al tiempo estándar PI, midiendo el tiempo en múltiplos de horas y días a partir del momento actual, *. • Muestras antes de que finalice la hora le permite especificar un número de muestras anteriores a la Hora de finalización, usando un campo que aparece bajo el campo Hora de inicio cuando esta opción está seleccionada. Seleccione o introduzca un entero para el número de muestras. El valor predeterminado es 20. En modo Ejecutar, un gráfico PI SQC se extiende por los valores, en el número de muestras definido, al avanzar o retroceder en el tiempo. • Cambio del tag activador indica que el inicio de cada plot y ejecución de producto está definido por el primer punto de datos que se produzca después de un valor específico de cambio de tag activador. Utilice el campo que aparece bajo el campo Tiempo de inicio cuando esta opción esté seleccionada para introducir un nombre de tag, o haga clic en el botón con los puntos suspensivos, situado junto al campo, para realizar una búsqueda de tag. En modo Ejecutar, el gráfico PI SQC se extiende por los valores basados en las instancias en el tiempo cuando cambia el valor de Tag activador. Las tres partes del gráfico son recalculadas cuando el valor es actualizado. En el gráfico de control, la marca de tiempo que define el extremo izquierdo de la escala horizontal representa el primer valor derivado tras el cambio del tag activador, que indica el inicio de una ejecución de producto. El punto trazado en el extremo derecho es, o el último valor antes del tiempo actual (para datos en tiempo real), o el último valor trazado antes del tiempo de finalización especificado del plot y la ejecución del producto. Nota: El cambio del tiempo de un tag activador no se equipara con el tiempo de inicio de una muestra, sino que determina qué punto de datos demarca el primer punto de un grupo de muestras (consulte Agrupación de muestras). El tiempo de inicio de la muestra real será definido en la ficha Muestra y se produce tras el cambio del tag activador . Si el intervalo de tiempo o su pantalla se cambian, el nuevo tiempo de finalización es utilizado para determinar el tiempo del cambio del tag activador anterior. El tiempo de finalización se define utilizando expresiones relativas al tiempo estándar PI, midiendo el tiempo en múltiplos de horas y días a partir del momento actual, *. Para gráficos que terminan en el tiempo actual, siempre que cambie el calor de un PI point o se reciba una nueva medición desde un conjunto de datos ODBC, los datos son recalculados y tanto el gráfico de control como el histograma son actualizados.

Ficha Muestra La ficha Muestra define cómo se calculan las muestras de tags del gráfico.

En esta sección • Método de muestreo • Bases de cálculo Manual del usuario de PI SQC

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Ventana Definición del gráfico PI SQC • Ecuación del filtro

Método de muestreo Pueden seleccionarse dos métodos para manejar datos sin formato en paquetes para calcular muestras:

Muestreo basado en evento El muestreo basado en evento depende de un tamaño de muestra n, donde cada n puntos de datos sin formato son combinados en un cálculo estadístico para producir una única muestra. Para cálculos basados en evento de ventana móvil, se produce una muestra desde la matriz de datos sin formato, R, utilizando de Ri a R(n+i).

Muestreo basado en tiempo El muestreo basado en tiempo se utiliza solo para datos PI. Este método organiza los datos en paquetes de cálculo trabajando con cuatro parámetros: Parámetro

Definición

Hora de inicio de la muestra

Esta marca de tiempo ajusta la hora de inicio de las muestras.

Período de cálculo

La duración del tiempo entre el inicio de los periodos de muestreo.

Período de muestra

El tiempo entre las muestras dentro de un grupo de muestras.

Tamaño de muestra

El contador de puntos datos sin formato usado en el cálculo de muestras

El muestro comienza a la Hora de inicio y continúa con muestras calculadas cada Periodo de cálculo. Dentro de un periodo de cálculo, se utilizan para el cálculo las primeras n muestras espaciadas regularmente por el Periodo de muestra. Para un Gráfico de medias móviles exponencialmente ponderadas (EWMA), se produce una muestra para el primer periodo de cálculo (la ventana), a continuación la ventana es avanzada en el tiempo un periodo de muestra y se realiza el siguiente cálculo. Nota: Un conjunto de datos ODBC sin una columna de tiempo no muestra una marca de tiempo en el eje horizontal de un gráfico de control.

Bases de cálculo Las opciones de Base de cálculo definen los parámetros matemáticos utilizados para el muestreo. • Un cálculo basado en Tiempo utiliza muestras para cada Periodo de muestra y realiza un cálculo para cada Periodo de cálculo, determinado siempre que se recojan muestras que coincidan con el Tamaño de muestra. • Un cálculo basado en Evento utiliza todos los valores de datos sin formato asociados con el tag. Para cálculos basados en evento, el Periodo de cálculo, el Periodo de muestra y Hora de inicio de muestra están desactivados. Nota: No hay disponible información de Base de cálculo para tags de alarma PISQC-RT.

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En esta sección • Comprobar configuración • Tamaño de muestra • Período de cálculo • Período de muestra • Hora de inicio de la muestra • Marca de tiempo en • Lambda

Comprobar configuración Haga clic en Comprobar configuración para probar los ajustes de tiempo para muestras basadas en Tiempo y garantizar el tamaño de muestra mínimo una vez haya especificado todos los parámetros necesarios para su base de cálculo.

Tamaño de muestra El Tamaño de muestra es el número de mediciones agrupadas en una muestra. Las muestras deben ser tomadas de forma que cada una abarque todas las variaciones aleatorias inherentes al proceso. De un esquema de muestreo que cumpla este criterio se dice que produce subgrupos racionales. Siempre que las muestras estén alineadas con subgrupos racionales, cuanto más pequeño el tamaño de la muestra, más sensibles son los cálculos a los cambios del proceso. Para gráficos nuevos, el tamaño mínimo de muestra es el predeterminado. Los siguientes valores mínimos y máximo recomendado se aplican al muestreo: Tipo de gráfico

Predeterminado/Mínimo

Máximo recomendado

Individual

1

--

Barra X o media

2

--

Media móvil

2

--

EWMA

1

--

Rango

2

8

Rango móvil

2

8

Desviación típica

8

--

Desviación típica móvil

8

--

Período de cálculo Para los cálculos basados en el Tiempo, el Periodo de cálculo es el intervalo de tiempo entre el inicio de los grupos de muestras. El periodo de tiempo debe introducirse con el siguiente formato: hh:mm:ss

donde hh es horas, mm es minutos y ss es segundos. El periodo de cálculo se ignora para los cálculos basados en Evento.

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Ventana Definición del gráfico PI SQC

Período de muestra Para los cálculos basados en el Tiempo, el Periodo de muestra es el tiempo entre muestras dentro de un grupo de muestra. El producto del Periodo de muestra y el Tamaño de muestra debe ser menor o igual al Periodo de cálculo. Por ejemplo, si el Periodo de cálculo es 2 horas, el Periodo de muestra es 10 minutos y el Tamaño de muestra es 5, los grupos de muestra comenzarían a medianoche, 2:00, 4:00, y así sucesivamente. Las muestras para el grupo de medianoche serían a las 12:00, 12:10, 12:20, 12:30 y 12:40. Las muestras para el grupo siguiente serían a las 2:00, 2:10, 2:20, 2:30 y 2:40.

Hora de inicio de la muestra Utilice Hora de inicio de la muestra para ajustar la hora de inicio de una muestra dentro de un día. Si el Periodo de cálculo es mayor de un día, la Hora de inicio se utiliza para el día en que comienza el cálculo. Los valores derivados son calculados y almacenados a la hora de la última muestra dentro del Periodo de cálculo. Por ejemplo, si el Periodo de cálculo es 2 horas, el Periodo de muestra es 10 minutos, el Tamaño de muestra es 5 y la Hora de inicio es 3 a.m., los grupos de muestra comienzan a las 3 a.m., las 5.a.m. y así sucesivamente. Las muestras para el primer grupo de muestras se tomarán a las 3:00, 3:10, 3:20, 3:30 y 3:40.

Marca de tiempo en Especifique el punto de datos sin formato a utilizar en la determinación de una marca temporal para cada punto calculado. Esta función es útil cuando el Tamaño de muestra es mayor de 1. Por ejemplo, si el tamaño de muestra es 5 y la Marca de tiempo en está ajustada a 3, la hora a la que cada tercer punto de datos sin formato es recogido se utiliza como la marca de tiempo para el punto calculado relacionado.

Lambda Lambda asocia un peso a cada nuevo punto de datos al compararlo con los restantes puntos de datos de la muestra designada. El factor Lambda pertenece solo a los gráficos EWMA (medias móviles exponencialmente ponderadas) y no aparece para otros tipos. Consulte Gráfico de medias móviles exponencialmente ponderadas (EWMA). Lambda debe estar entre 0 y 1. Un valor más pequeño de Lambda proporciona mayores efectos de suavizado y el gráfico resultante daría mayor énfasis a las tendencias en oposición a las fluctuaciones de punto a punto. El valor predeterminado para Lambda es 0.5, siendo los más habituales los valores entre 0.2 y0.5.

Ecuación del filtro Las Ecuaciones de filtro pueden utilizarse para filtrar datos de muestras. En una ecuación de filtro, 0 es igual a FALSE y 1 es igual a TRUE. Solo los datos representativos de periodos de tiempo en que la Ecuación de filtro es TRUE son incluidos en muestras y utilizados en cálculos PI SQC.

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Ventana Definición del gráfico PI SQC Nota: Las ecuaciones de filtro pueden incluir PI points, pero no conjuntos de datos ODBC. Sin embargo, se pueden filtrar datos ODBC utilizando la cláusula WHERE de la consulta ODBC. Utilice las siguientes herramientas para construir una ecuación de filtro en el campo Ecuación de filtro: • Haga clic en Búsqueda de tags para localizar PI tags y añadir el resultado seleccionado a la ecuación del recuadro Ecuación de filtro. En el caso de múltiples elementos seleccionados, solo se añade el primero. Los PI points utilizados en una ecuación de filtro deben existir en el mismo PI Server que el Tag de gráfico. • Haga clic en Comprobar sintaxis para enviar la ecuación al PI Server para que valide su sintaxis. Una ventana indica los posibles errores en la sintaxis de la ecuación. El contenido del campo Ecuación de filtro también es validado siempre que salga de la ficha Muestra. • Anule la selección de la casilla Mantener valores incorrectos para omitir los valores de datos incorrectos de las muestras y de los cálculos de límites de control.

En esta sección • Sintaxis de la ecuación de filtro • Mantener valores incorrectos

Sintaxis de la ecuación de filtro Las ecuaciones de filtro utilizan la sintaxis de PI Performance Equation y pueden incluir: • operandos • operadores aritméticos • funciones integradas • fórmulas definidas por el usuario • estructuras if-then -else • Valores de PI point Los filtros pueden causar grandes lapsos de tiempo en los datos. Para evitar los lapsos, puede seleccionar mantener los valores incorrectos. Nota: Cuando defina una ecuación de filtro, utilice PI points con el atributo Step establecido como TRUE. En caso contrario, la interpolación de valores de tag en la expresión de filtro podría producir una visualización engañosa.

Mantener valores incorrectos El número de marcadores de plot en una serie temporal es el número de valores correctos dividido por el tamaño de la muestra. Si la división no es exacta, se ignora el resto. Por ejemplo, dado un tamaño de muestra de 10 y 99 valores correctos, un plot tendría 9 puntos. Puede elegir mantener los valores incorrectos en los gráficos de control, permitiendo que los valores de PI tag con estado incorrecto sean incluidos en grupos de muestras (pero no en los

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Ventana Definición del gráfico PI SQC cálculos). En tales casos, el gráfico se calcula utilizando únicamente los valores correctos restantes. Si se conservan los valores incorrectos, se cuentan al crear subgrupos de muestras para medias, rangos, etc. El número de marcadores será entonces el número total de valores (correctos e incorrectos) dividido por el tamaño de la muestra, ignorando el resto. Si no se conservan los valores incorrectos, si no que se omiten de los valores de series temporales, todas las muestras son del mismo tamaño. Por ejemplo, si está seleccionado Mantener valores incorrectos, y el tamaño de la muestra es 5 y si un grupo de 5 puntos de datos incluye un punto incorrecto, solo 4 valores serán utilizados para el cálculo de este punto de plot en particular. Los valores PI que no cumplan el criterio se trazan con un punto negro en el gráfico de Shewhart. Si un grupo consecutivo de valores incumple el criterio de filtro, solo el primer valor PI incorrecto es trazado; los fallos consecutivos se omiten de la muestra. Se determina que es incorrecto un cálculo de muestra completo y no se traza, siempre que el número de valores correctos sea inferior al 50 % del tamaño de la muestra especificado. Los cálculos de Rango y el Rango móvil son excepciones en tanto en cuanto requieren únicamente 2 valores correctos en un subgrupo de muestra. Nota: Para gráficos EWMA, un valor incorrecto reinicia el cálculo. Si EWMAt es incorrecto, EWMAt+1 = xt+1.

Ficha Parámetros de control Los parámetros de control son límites de proceso, que pueden ser especificaciones de proceso o límites de control. • Las especificaciones de proceso son límites fijos "a no rebasar" aplicados a un producto y basados en límites del mercado, de seguridad o de ingeniería. • Los límites de control se calculan a partir de mediciones muestreadas durante el funcionamiento controlado de un proceso, o a partir de los datos reales del proceso actual. Nota: Para los tags de alarma PI SQC-RT, los límites de control son de solo lectura. Consulte el PI SQC-RT User Guide para obtener información sobre el cálculo remoto de los límites de control en PI. Todos los límites de control PI SQC utilizados para definir zonas de gráficos de control son accesibles en la ficha Parámetros de control. (Consulte Zonas de control). Puede seleccionar constantes, PI tags o conjuntos de datos ODBC para definir límites para cada parámetro: • Introduzca valores de constante directamente en los campos Límite de control. Si se utilizan constantes, los límites de control no cambian a menos que el usuario vuelva a la ficha Parámetros de control y los cambie manualmente. • Haga clic en Búsqueda de tags para utilizar el cuadro de diálogo Búsqueda de tags para buscar y seleccionar PI points. Los valores de PI point correspondientes se utilizan como límites de control. • Haga clic en el botón de flecha adyacente a Búsqueda de tags y seleccione Cálculo PI u ODBC para mostrar la ventana Datos correspondiente. A continuación, seleccione un conjunto de datos que contenga los valores de límites de control deseados.

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Ventana Definición del gráfico PI SQC Si se utiliza un conjunto de datos ODBC para los límites, debe especificar tiempo de inicio y de fin en Hora del plot. El PI ProcessBook User Guide incluye información sobre cómo crear un conjunto de datos ODBC. • Haga clic en el botón de flecha y seleccione Relativo a elemento para seleccionar un elemento AF como límite de control. Nota: Esta opción solo aparece si utiliza PI SQC con PI ProcessBook 3.2 o posterior. • Haga clic en una de las opciones de Método de cálculo de Sigma: ◦ Intervalo promedio estimado ◦ Desviación de intervalo promedio estimada Cuando se crea un símbolo SQC mediante la interfaz de usuario o mediante automatización, los valores predeterminados del Método de cálculo de Sigma varían según el tipo de plot. El tipo de plot determina también si los botones de opción del Método de cálculo de Sigma son desactivados o no modificables mediante automatización. Estos botones también son desactivados para las alarmas del servidor, independientemente del tipo de plot. También puede dejar que PI SQC calcule los límites basándose en los datos del plot: • Si no especifica un valor de Línea central, PI SQC usa la media de los datos del plot como línea central. • Si no especifica parámetros de límite de control, PI SQC calcula límites basándose en un valor Sigma, determinado por la distribución de los datos.

Ficha Filtro de datos Los filtros de datos permiten eliminar datos que no representan un proceso nominal. Los datos que no cumplen los criterios especificados son descartados, y la desviación típica, la capacidad del proceso, la media y todos los otros cálculos estadísticos se realizan con los datos restantes. Los cálculos estadísticos generalmente son computados al final del periodo de tiempo definido gobernado por un tag activador. El periodo de tiempo definido es siempre el periodo de tiempo entre el eje izquierdo y derecho del gráfico. Para obtener más información sobre los tags activadores, consulte Hora del plot. Nota: Para los tags de alarma PI SQC-RT, no hay disponible información sobre Filtro de datos.

En esta sección • Filtro de datos del cálculo de sigma • Filtro de datos de transición

Filtro de datos del cálculo de sigma Un Filtro de datos de cálculo Sigma proporciona lógica que determina cómo el sistema analiza y descarta datos antes de realizar cálculos estadísticos. • Introduzca un valor Puntos de datos mínimos para especificar el umbral requerido para un cálculo de sigma válido.

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Ventana Definición del gráfico PI SQC Este valor es necesario y debe depender del tamaño de muestra y del entorno de funcionamiento en particular. El valor predeterminado es 10 y el valor debe ser un entero. • Cuando está seleccionada, la opción Eliminar muestras elimina los datos fuera de un número especificado, n Sigma. Generalmente, n se ajusta a un valor entre 4 y 7. El predeterminado es 5 y n debe ser un entero mayor de uno.

Filtro de datos de transición El Filtro de datos de transición le permite configurar el tag activador para especificar cuándo deben comenzar los cálculos tras producirse un nuevo evento del tag activador. La sentencia completa de configuración (con valores predeterminados) es: After trigger tag event, begin calculating when 5 consecutive samples within 3 Sigma of each other are reported.

Cuatro variables de la sentencia de filtro son configurables: • Número de muestras (valor predeterminado, 5) • Muestras consecutivas o no consecutivas • El rango por el que dos puntos de datos pueden estar separados antes de que el cálculo se reanude (valor predeterminado 3Sigma) • La variabilidad alrededor de la línea central o entre muestras, para indicar la relación que deben compartir los puntos de datos (el valor predeterminado es Each Other, que indica relaciones entre muestras) También puede forzar al sistema para que ignore completamente la sentencia de filtro ajustando la variable de número de muestras a 1. Utilice las casillas de selección para especificar si el Filtro de datos de transición debe aplicarse a cálculos Sigma, a cálculos de alarmas o a ambos.

Ficha Alarma La ficha Alarma proporciona herramientas para definir pruebas de patrones Pruebas de patrones para variaciones de datos antinaturales y para indicar puntos de proceso que están fuera de control estadístico. PI SQC aplica pruebas de patrones y calcula un estado de alarma para cada muestra. Los puntos fuera de control estadístico pueden ser configurados para mostrarse con símbolos y colores específicos dentro del gráfico de control. Nota: Para los tags de alarma PI SQC-RT, los ajustes de la ficha Alarma son de solo lectura (excepto el tipo y el color del marcador de alarma). Para configurar pruebas de patrones: • Haga clic en la casilla de verificación de la izquierda para activar una prueba. • Haga clic en el símbolo del marcador de la columna siguiente y seleccione Marcador para restablecer la forma del marcador o Color para restablecer la forma del marcador mediante la paleta de colores de Windows. El formato del marcado aparece contra los fondos de zona ajustados en la Ficha Formato. • Introduzca valores para describir las condiciones de prueba en los dos campos de entrada para completar la condición de la prueba.

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Ventana Definición del gráfico PI SQC

En esta sección • Pruebas de patrones • Configurar pruebas de patrones • Restablecimiento de alarma

Pruebas de patrones Las pruebas de patrones de alarma comparan valores derivados para controlar líneas de límite, la línea central y los valores intermedios. El patrón más simple es una prueba para un solo valor fuera de los límites. Los gráficos de control son más sensibles a los cambios de proceso cuanto más complicadas son las pruebas usadas. Tales pruebas utilizan una secuencia de valores para probar patrones que son improbables en una distribución normal. Por ejemplo, una condición de fuera de control para gráficos puede ser cuando 2 ó 3 valores consecutivos están fuera de 2 Sigma. Los ajustes predeterminados para pruebas de patrones están basados en las recomendaciones del Statistical Quality Control Handbook; Western Electric Co., Inc.; 1956; Indianápolis, Indiana, en las páginas 23 a 30, en "Tests for Unnatural Patterns".

Configurar pruebas de patrones La ficha Alarma incluye criterios y ajustes para siete pruebas de patrones SQC, en orden de mayor importancia: • Fuera de control Recuento del número de puntos de datos fuera del límite de control a un lado de la línea central. • Fuera de Sigma dos Recuento del número de puntos de datos fuera de un límite trazado a dos tercios de la distancia entre la línea central y el límite de control. • Fuera de Sigma uno Recuento del número de puntos de datos fuera de un límite trazado a un tercio de la distancia entre la línea central y el límite de control. • A un lado de la línea central Recuento del número de puntos de datos a un lado de la línea central. • Estratificación Contador del número de puntos de datos que caen entre los límites superior e inferior de Sigma uno a ambos lados de la línea central. • Mezcla Contador del número de puntos de datos que caen fuera de los límites superior e inferior de Sigma uno a ambos lados de la línea central. • Tendencia Contador del número de puntos de datos que son monotónicamente crecientes o decrecientes.

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Ventana Definición del gráfico PI SQC

Procedimiento • Haga clic en la casilla de verificación de la izquierda para activar una prueba. • Haga clic en el símbolo del marcador de la columna siguiente y seleccione Marcador para reiniciar la forma del marcador o Color para reiniciar la forma del marcador mediante la paleta de colores de Windows. El formato del marcado aparece contra los fondos de zona ajustados en la Ficha Formato. • Introduzca valores para describir las condiciones de prueba en los dos campos de entrada.

Restablecimiento de alarma También puede especificar un tag Reinicio de alarma haciendo clic en el botón con puntos suspensivos y utilizando la ventana Búsqueda de tags para seleccionar un PI point. Cuando el tag especificado alcanza cero, los cálculos de alarma se detienen. Cuando el tag Reinicio de alarma deja de ser cero, los cálculos de alarma se reinician. Si no se especifica ningún reinicio de alarma, éstas están siempre activadas de forma predeterminada.

Ficha Formato La ficha Formato facilita herramientas utilizadas para modificar la apariencia de los gráficos SQC. A medida que realice cambios en la ficha Formato, el gráfico de muestra de la parte inferior derecha cambiará para previsualizar lo seleccionado.

En esta sección • Elemento del gráfico • Opciones de gráfico • Leyenda • Colores de zonas • Barras del histograma • Guardar como predeterminado

Elemento del gráfico Seleccione un elemento y utilice las opciones que lo acompañan para especificar el Estilo de línea y su Anchura, los Marcadores de datos y su Tamaño y el Color del elemento seleccionado: • Zona central 0-1 Sigma por encima o por debajo de la línea central • Zona de Sigma uno Entre 1 y 2 Sigma por encima o por debajo de la línea central • Zona de Sigma dos Entre 2 y 3 Sigma por encima o por debajo de la línea central • Zona fuera de Sigma 3 3 Sigma por encima o por debajo de la línea central

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Ventana Definición del gráfico PI SQC • Texto En todos los componentes del gráfico. El tamaño y el estilo de letra son configurables utilizando el botón de la barra de herramientas de tipos de letra de PI ProcessBook. • Fondo Color del fondo del gráfico • Datos del gráfico de control Color de pluma y estilo de línea para la curva trazada en el gráfico de control • Límites de especificación Color de pluma y estilo de línea para USL/LSL • Barras de histograma Color de las barras de histograma • Distribución de histograma Color de pluma y estilo de línea para la curva trazada en el histograma • Marcador Forma y color de los marcadores de datos que no estén en alarma. Un valor None hace que todos los marcadores desaparezcan. • Especificaciones de histograma Color de pluma y estilo de línea para las líneas de especificación del histograma • Especificaciones de histograma Color de pluma y estilo de línea para las líneas de especificación del histograma • Límites de control Color de pluma y estilo de línea para UCL y LCL en el gráfico de control

Opciones de gráfico Las casillas de verificación del grupo Opciones del gráfico deciden si se muestran o no los siguientes elementos en el gráfico PI SQC: • Título del gráfico • Histograma • Leyenda • Gráfico de control • Escala límite control • Incremento límites plot

Leyenda El grupo de casillas de selección de Leyenda indican si se deben mostrar o no en la leyenda del gráfico los siguientes elementos:

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Ventana Definición del gráfico PI SQC • Tag de gráfico El nombre del tag del gráfico • Tag activador El nombre del tag activador, si se utiliza • Unidades ing. Las unidades de ingeniería asociadas con el tag del gráfico • USL/LSL Límites de especificación superior e inferior • Valor El valor actual del tag del gráfico • Sigma El valor sigma de los límites de control • Cpk El Cpk, basado en el plot actual Consulte también: • Tag de gráfico • Hora del plot • Índice de capacidad del proceso (Cpk)

Colores de zonas Aparecen muestras de color de zona en la parte superior derecha de la ficha, bajo las muestras de forma y color de los marcadores utilizados para los puntos en alarma (definidos en la Ficha Alarma). Los colores de zona se ajustan con otros Elementos del gráfico, pero puede hacer ajustes finales a los marcadores de alarma utilizando los botones de marcador de datos.

Barras del histograma Define el número de barras para incluir en el histograma.

Guardar como predeterminado Para conservar sus ajustes de formato como predeterminados para futuros gráficos,haga clic en el botón Guardar como predeterminado situado debajo de las Opciones del gráfico. Los ajustes se almacenan en el archivo Procbook.ini hasta que vuelvan a ser guardados.

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Bases de cálculo estadístico Estas convenciones generales se aplican a los cálculos estadísticos • Para PI points, la precisión de los datos está ajustada a la propiedad de precisión presentación de un punto en PI Server. Para conjuntos de datos ODBC, la precisión está ajustada a 5 cifras significativas. • Si no se especifica una línea central para un gráfico, se utiliza en su lugar la media de los valores medios. • Debe especificarse una constante o un PI point como límite de control. Si no se especifican límites de control, se calculan límites de control teóricos a partir de los datos disponibles utilizando el estándar ANSI/ASQC A1-1987. • Los límites de control se calculan separadamente para permitir bandas de límites de control de distintas alturas. Los métodos de análisis estadístico utilizados por PI SQC están basados en conceptos y ecuaciones de Essentials of SPC in the Process Industries por James M. Pruett y Helmut Schneider, segunda impresión, febrero de 1996 y en el estándar ANSI/ASQC A1-1987.

En esta sección • Cálculos de gráfico de control • Factores • Símbolos matemáticos • Índice de capacidad del proceso (Cpk)

Cálculos de gráfico de control Los siguientes apartados detallan los cálculos utilizados en el trazado de los gráficos de control PI SQC. Las fórmulas estadísticas presentadas en este apartado hacen referencia a constantes y símbolos que se describen en otro tema. Consulte Factores y Símbolos matemáticos.

En esta sección • Cálculos individuales • Cálculos de barra - X • Cálculos de medias móviles • Cálculos de medias móviles exponencialmente ponderadas (EWMA) • Cálculos de rangos • Cálculos de rango móvil • Cálculos de desviación típica • Cálculos de desviación típica móvil

Cálculos individuales Media de la muestra La media de la muestra se calcula utilizando la ecuación:

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Bases de cálculo estadístico

donde: Xi son mediciones individuales n es el número de mediciones

Límites de control Los tres límites de control sigma para gráficos individuales son:

donde: UCL es el límite de control superior LCL es el límite de control inferior es la media de la muestra calculada anteriormente σ es la desviación típica del proceso, también conocida como sigma La desviación típica del proceso es estimada utilizando uno de dos enfoques: • Método de estimación del rango medio Cálculo de una estimación de la desviación típica del proceso basándose en la media de rangos móviles. • Método de estimación de desviación típica promedio Cálculo de una estimación de la desviación típica del proceso basándose en la media de desviaciones típicas móviles.

culo de Sigma—Método de rango medio Utilizando este método la sigma del proceso se deriva de la siguiente manera:

donde las constantes d2 y E2 = 3/d2 son 1,128 y 2,660, respectivamente, para cálculos de rango móvil de dos periodos. El rango medio móvil de dos periodos se calcula como:

donde los rangos móviles de dos periodos son:

con n, el tamaño de la muestra y Xk, las mediciones individuales.

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Manual del usuario de PI SQC

Bases de cálculo estadístico

Cálculo de Sigma—Método de desviación típica promedio La desviación típica de la muestra σ, se calcula a partir de mediciones individuales como:

donde las constantes 4 y E3 = 3/d4 son .0,8862 y 3,385, respectivamente, para cálculos de desviación típica móvil de tres periodos. La desviación típica móvil de tres periodos se calcula como

donde las desviaciones típicas móviles de tres periodos son:

donde la media para el subgrupo móvil de 3 periodos k es:

con n, el tamaño de la muestra y Xi, las mediciones individuales.

Cálculos de barra - X Media de la muestra Las medias de las muestras se calculan como: , para muestras consecutivas k = 1 a g.

donde son mediciones individuales (iésima medición de la muestra consecutiva k) g es el número de muestras (subgrupos) n es el tamaño de la muestra (tamaño de cada muestra)

Línea central La línea central es la media de las medias de las muestras:

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Bases de cálculo estadístico

Límites de control Los límites de control superior e inferior se calculan como:

Cálculo de Sigma—Método de rango medio La estimación de la desviación típica del proceso, sigma, se calcula utilizando la media de rangos de muestras:

donde A2 se lista en la tabla Factores para medias para varios tamaños de muestras n.

Rango medio El rango medio se calcula como:

donde los rangos de muestras son:

con i = 1 a n en cada muestra consecutiva k = 1 a g.

Cálculo de Sigma—Método de desviación típica promedio La estimación de la desviación típica del proceso, sigma, se calcula utilizando la media de desviación típica como:

donde A3 se lista en la tabla Factores para medias para varios tamaños de muestras n.

Desviación típica promedio La desviación típica promedio se calcula como:

donde las desviaciones típicas de la muestra son:

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Manual del usuario de PI SQC

Bases de cálculo estadístico para cada muestra k=1 a g

con medias de muestras calculadas previamente.

Cálculos de medias móviles Medias de muestras Las medias de las muestras se calculan como: para cada muestra móvil k = 1 a g

donde: Xk+i-1 son mediciones individuales (i-ésima medición de muestra móvil k) g es el número de muestras (subgrupos) n es el tamaño de la muestra (tamaño de cada muestra)

Línea central La línea central es la media de las medias de las muestras:

Límites de control Los límites de control superior e inferior se calculan como se muestra a continuación:

Cálculo de Sigma—Método de rango medio La estimación de la desviación típica del proceso, sigma, se calcula utilizando la media de rangos de muestras:

donde A2 se lista en la tabla Factores para medias para varios tamaños de muestras n.

Rango medio El rango medio se calcula como:

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Bases de cálculo estadístico

donde los rangos de muestras son: =

con i = 1 a n en cada muestra móvil k = 1 a g.

Cálculo de Sigma—Método de desviación típica promedio La estimación de la desviación típica del proceso, sigma, se calcula utilizando la media de desviaciones típicas como:

donde A3 se lista en la tabla Factores para medias para varios tamaños de muestras n.

Desviación típica promedio La desviación típica promedio se calcula como:

donde las desviaciones típicas de la muestra son: para cada muestra k=1 a g

con medias de muestras calculadas previamente.

Cálculos de medias móviles exponencialmente ponderadas (EWMA) Medias de muestras Las medias para muestras consecutivas son: , para muestras k = 1 a g.

donde: son mediciones individuales (iésima medición de la muestra consecutiva k) g es el número de muestras (subgrupos) n es el tamaño de la muestra (tamaño de cada muestra) Si el tamaño de la muestra es 1, las medias de muestras

son mediciones individuales

Transformación de observaciones individuales Las medias de muestras consecutivas son transformadas en una serie de medias ponderadas: para k = 1 a g

34

Manual del usuario de PI SQC

Bases de cálculo estadístico con

donde λ es el factor de ponderación.

Línea central La línea central es la media de los datos transformados y se calcula así:

Límites de control Las ecuaciones necesarias para calcular los límites de control superior e inferior son similares a las utilizadas para los gráficos individuales, excepto porque tienen en cuenta el factor de ponderación λ.

Cálculo de Sigma—Método de rango medio móvil

donde:

Debido a que EWMA implica cálculos de dos periodos, d2 = 1,128, E2 = 2,66 y para varios valores de λ, L se calcula así: λ

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

L

0,610

0,887

1,117

1,330

1,536

1,741

1,952

2,172

2,175

Rango medio El rango medio se calcula como:

donde los rangos de muestras son: =

con i = 1 a n en cada muestra móvil k = 1 a g.

Manual del usuario de PI SQC

35

Bases de cálculo estadístico

Cálculos de rangos Rangos de muestra os rangos de muestras individuales son: =

para i = 1 a n en cada muestra móvil k = 1 a g.

Línea central La línea central se calcula a partir de rangos de muestra como:

Límites de control Límite de control superior:

Límite de control inferior:

Las constantes

y

se listan en la tabla de Factores para rangos para diversos tamaños de

muestra n.

Cálculos de rango móvil Rangos de muestra os rangos de muestras individuales son: =

con i = 1 a n en cada muestra móvil k = 1 a g.

Línea central La línea central se calcula a partir de rangos de muestra como:

Límites de control Consulte Cálculos de rangos para obtener más información sobre los límites de control superior e inferior.

Cálculos de desviación típica Desviaciones típicas de la muestra Las desviaciones típicas de las muestras individuales se calculan como:

36

Manual del usuario de PI SQC

Bases de cálculo estadístico en cada muestra k=1 a g

donde: son mediciones individuales, para i = 1 a n g es el número de muestras (subgrupos) n es el tamaño de la muestra (tamaño de cada muestra) =

, para muestras consecutivas k = 1 a g.

Línea central La línea central es la desviación típica promedio que se calcula a partir de las desviaciones típicas de la muestra como:

Límites de control Límite de control superior:

Límite de control inferior:

y

se listan en la tabla de Factores para desviaciones típicas para diversos tamaños de

muestra n.

Cálculos de desviación típica móvil Desviaciones típicas de la muestra Las desviaciones típicas de las muestras individuales se calculan como: para cada muestra k=1 a g

donde: son mediciones individuales, i = 1 a n g es el número de muestras (subgrupos) n el tamaño de la muestra (tamaño de cada muestra)

Manual del usuario de PI SQC

37

Bases de cálculo estadístico Las medias de las muestras,

, se calculan como:

, para muestras consecutivas k = 1 a g.

Línea central La línea central es la desviación típica promedio, que se calcula a partir de las desviaciones típicas de la muestra como:

Límites de control Consulte Cálculos de desviación típica para obtener más información sobre los límites de control superior e inferior.

Factores En los siguientes apartados se detallan los factores utilizados en los cálculos del gráfico de control. En todas las tablas, n es el tamaño de la muestra.

En esta sección • Factores para medias • Factores para rangos • Factores para desviaciones típicas

Factores para medias Observaciones en muestra n

38

n

A2

A3

2

1,880

2,659

3

1,023

1,954

4

0,729

1,628

5

0,577

1,427

6

0,483

1,287

7

0,419

1,182

8

0,373

1,099

9

0,337

1,032

10

0,308

0,975

11

0,285

0,927

12

0,266

0,886

13

0,249

0,850

14

0,235

0,817

15

0,223

0,789

16

0,212

0,763

Manual del usuario de PI SQC

Bases de cálculo estadístico n

A2

A3

17

0,203

0,739

18

0,194

0,718

19

0,187

0,698

20

0,180

0,680

21

0,173

0,663

22

0,167

0,647

23

0,162

0,633

24

0,157

0,619

25

0,153

0,606

Factores para rangos Observaciones en muestra n n

d2

D1

D2

D3

D4

2

1,128

0

3,686

0

3,267

3

1,693

0

4,358

0

2,574

4

2,059

0

4,698

0

2,282

5

2,326

0

4,918

0

2,114

6

2,534

0

5,078

0

2,004

7

2,704

0,204

5,204

0,076

1,924

8

2,847

0,388

5,306

0,136

1,864

9

2,970

0,547

5,393

0,184

1,816

10

3,078

0,687

5,469

0,223

1,777

11

3,173

0,811

5,535

0,256

1,744

12

3,258

0,922

5,594

0,283

1,717

13

3,336

1,025

5,647

0,307

1,693

14

3,407

1,118

5,696

0,328

1,672

15

3,472

1,203

5,741

0,347

1,653

16

3,532

1,282

5,782

0,363

1,637

17

3,588

1,356

5,820

0,378

1,622

18

3,640

1,424

5,856

0,391

1,608

19

3,689

1,487

5,891

0,403

1,597

20

3,735

1,549

5,921

0,415

1,585

21

3,778

1,605

5,951

0,425

1,575

22

3,819

1,659

5,979

0,434

1,566

23

3,858

1,710

6,006

0,443

1,557

24

3,895

1,759

6,031

0,451

1,548

25

3,931

1,806

6,056

0,459

1,541

Factores para desviaciones típicas Observaciones en muestra n

Manual del usuario de PI SQC

39

Bases de cálculo estadístico n

c4

B3

B4

B5

B6

2

0,7979

0

3,267

0

2,606

3

0,8862

0

2,568

0

2,276

4

0,9123

0

2,266

0

2,088

5

0,9400

0

2,089

0

1,964

6

0,9515

0,030

1,970

0,029

1,874

7

0,9594

0,118

1,882

0,113

1,806

8

0,9650

0,185

1,815

0,176

1,751

9

0,9693

0,239

1,761

0,232

1,707

10

0,9727

0,284

1,716

0,276

1,669

11

0,9754

0,321

1,679

0,313

1,637

12

0,9776

0,354

1,646

0,346

1,610

13

0,9794

0,382

1,618

0,374

1,585

14

0,9810

0,406

1,594

0,399

1,563

15

0,9823

0,428

1,572

0,421

1,544

16

0,9835

0,448

1,552

0,440

1,526

17

0,9845

0,466

1,534

0,458

1,511

18

0,9854

0,482

1,518

0,475

1,496

19

0,9862

0,497

1,503

0,490

1,483

20

0,9869

0,510

1,490

0,504

1,470

21

0,9876

0,523

1,477

0,516

1,459

22

0,9882

0,534

1,466

0,528

1,448

23

0,9887

0,545

1,455

0,539

1,438

24

0,9892

0,555

1,445

0,549

1,429

25

0,9896

0,565

1,435

0,559

1,420

Símbolos matemáticos En los cálculos se utilizan los siguientes símbolos matemáticos. M = Número de muestras n = Número de mediciones en una muestra g =Número de muestras = Rango de muestra = Rango medio = Rango medio móvil = Desviación típica de la muestra = Desviación típica media de la muestra Xmax = Medición máxima dentro de una muestra Xmin = Medición mínima dentro de una muestra

40

Manual del usuario de PI SQC

Bases de cálculo estadístico = Observación individual = Media de la muestra = Media de las muestras

= Media de los valores medios de las muestras

= Factor de ponderación para gráficos EWMA (medias móviles exponencialmente ponderadas)

Índice de capacidad del proceso (Cpk) El Índice de capacidad del proceso (Cpk) o "potencial del proceso" se refiere a la capacidad de un proceso para producir productos que cumplan con las especificaciones del cliente. Cuanto mayor sea el número Cpk, más probable es que el proceso sea capaz de generar productos dentro de las especificaciones. Cpk se calcula de la siguiente manera: Se da por supuesto que los límites de control superior e inferior son diferentes. Los índices de capacidad de un lado son determinados por: Cpu = (USL - µ)/3σ Cpl = (µ - LSL)/3σ donde: µ es la media estimada σ (sigma) es la desviación típica estimada en función del rango medio de la población de muestra o la desviación típica promedio entre las muestras dentro de la población de muestra. Para obtener más información, consulte Cálculos de gráfico de control. Así, el índice de capacidad Cpk viene determinado por: Cpk = Min(Cpu, Cpl) Si, en el improbable caso de que la desviación típica estimada sea cero, el índice de capacidad del proceso no se puede calcular y el Cpk se ajusta a N/D.

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Bases de cálculo estadístico

42

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Glosario En esta sección • Fluctuación de mediciones • Patrón natural • Proceso • Agrupación de muestras • Control de calidad estadístico • Pruebas para patrones antinaturales • Fluctuación antinatural • Patrón antinatural

Fluctuación de mediciones Todos los procesos tienen parámetros que pueden ser medidos. La medición repetida de los parámetros de un proceso mostrará fluctuaciones en el valor del parámetro. Las fluctuaciones pueden clasificarse en naturales o antinaturales.

Patrón natural Un patrón de mediciones de un parámetro de proceso que muestra una variabilidad natural debida a fluctuaciones insignificantes en la materia prima, el equipo, la precisión de la medición, etc. Obviamente, las fluctuaciones naturales producen patrones naturales. Un patrón natural siempre tendrá todas las características siguientes: 1. La mayoría de los puntos están cerca de la línea central. 2. Algunos de los puntos se diseminan y se acercan a los límites de control 3. Ninguno (o como mínimo, algún punto muy raro) sobrepasa los límites de control.

Proceso Un proceso es un conjunto de condiciones o de causas que trabajan juntas para producir un resultado. En una configuración industrial, un proceso puede ser un único bucle de control, una unidad de funcionamiento, una medición de laboratorio, una tarea realizada por una sola persona o por un equipo, o virtualmente, cualquier combinación de "actores" que trabajan juntos para producir un resultado.

Agrupación de muestras Dividir una colección grande de mediciones en subgrupos. La evaluación de medias e intervalos de muestras proporciona una herramienta más sensible para visualizar variaciones del proceso con causas definibles (patrones no naturales).

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Glosario

Control de calidad estadístico El uso de métodos numéricos para ayudar a mantener las características de un proceso dentro de sus límites.

Pruebas para patrones antinaturales Hay dos premisas básicas para probar la naturaleza de un patrón: • Probar puntos individuales frente a límites • Probar varios puntos por tendencia: hay varias pruebas aceptadas comúnmente para el reconocimiento de tendencias (p. ej., 8 puntos en línea a un lado de la línea central del plot) Los patrones antinaturales indican posibles variaciones del proceso con causas definibles.

Fluctuación antinatural Se trata de fluctuaciones grandes, anormales, debidas a alguna causa externa. Las causas de las fluctuaciones antinaturales son generalmente definibles por alguna influencia exterior. Por ejemplo, una fluctuación antinatural podría derivarse de mal funcionamiento del software, fallos en los instrumentos, poner material incorrecto en el producto o causas similares.

Patrón antinatural Un patrón de mediciones de un parámetro de proceso que muestra grandes fluctuaciones debidas a una causa definible. A un patrón antinatural le faltará una o más de las tres características de un patrón natural.

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Soporte técnico y otros recursos Para obtener asistencia técnica, póngase en contacto con el soporte técnico de OSIsoft llamando al +1 510-297-5828 o visitando el sitio web de asistencia técnica de OSIsoft (https:// techsupport.osisoft.com). El sitio web ofrece opciones de contacto adicionales para los clientes que están fuera de Estados Unidos. Cuando se ponga en contacto con el soporte técnico de OSIsoft, tenga a mano la siguiente información: • Nombre del producto, versión y números de versión • Detalles sobre la plataforma del equipo (tipo de CPU, sistema operativo y número de versión) • Hora a la que se inició el problema • Archivos de registro en ese instante concreto • Detalles sobre cualquier cambio en el entorno antes de que se produjera el problema • Resumen del problema, incluidos los archivos de registro pertinentes durante el intervalo de tiempo en que se produjo el problema El sitio web de OSIsoft Virtual Campus (vCampus) (http://vcampus.osisoft.com) ofrece recursos basados en suscripción para ayudarle en todo lo relativo a la programación e integración de productos de OSIsoft.

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Soporte técnico y otros recursos

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