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Estudios de capacidad

Antes de entrar en producción, muchos fabricantes ejecutan un para determinar si su proceso se ejecutará dentro de las especificaciones suficiente tiempo. producidos por un estudio de este tipo se utilizan para estimar los porcentajes esperados de piezas defectuosas.capability studyCapability indices

Los estudios de capacidad se llevan a cabo con la función.capability Se producen los siguientes índices de capacidad:

  • — Media de la muestramu

  • — Desviación estándar de la muestrasigma

  • — Probabilidad estimada de estar dentro de los límites de especificación inferior () y superior ()PLU

  • — Probabilidad estimada de estar por debajoPlL

  • — Probabilidad estimada de estar por encimaPuU

  • Cp(U-L)/(6*sigma)

  • Cpl(mu-L)./(3.*sigma)

  • Cpu(U-mu)./(3.*sigma)

  • Cpkmin(Cpl,Cpu)

Como ejemplo, simular una muestra de un proceso con una media de 3 y una desviación estándar de 0,005:

rng default; % For reproducibility data = normrnd(3,0.005,100,1);

Calcule los índices de capacidad si el proceso tiene un límite de especificación superior de 3,01 y un límite de especificación inferior de 2,99:

S = capability(data,[2.99 3.01])
S = struct with fields:
       mu: 3.0006
    sigma: 0.0058
        P: 0.9129
       Pl: 0.0339
       Pu: 0.0532
       Cp: 0.5735
      Cpl: 0.6088
      Cpu: 0.5382
      Cpk: 0.5382

Visualice las especificaciones y los anchos de proceso:

capaplot(data,[2.99 3.01]); grid on