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El análisis de capacidad por atributos evalúa la calidad del proceso cuando el resultado se registra como un conteo en lugar de como una medición continua. Numiqo ofrece un análisis de capacidad de Poisson para los defectos por unidad y un análisis de capacidad binomial para las unidades defectuosas.
| Pregunta | Poisson | Binomial |
|---|---|---|
| ¿Qué se cuenta? | Defectos individuales | Unidades defectuosas |
| ¿Puede una unidad aportar más de un evento? | Sí, una unidad puede contener varios defectos | No, cada unidad se clasifica una vez como aceptable o defectuosa |
| Resultado típico | Defectos por unidad (DPU) | Proporción o porcentaje de defectuosos |
| Carta de control | Carta U | Carta P |
Utiliza la capacidad de Poisson cuando cuentas cuántos defectos aparecen en cada muestra inspeccionada. Por ejemplo, una bobina metálica recubierta puede contener varios arañazos, inclusiones o huecos de recubrimiento. El tamaño de muestra puede ser el número de unidades inspeccionadas o una exposición como metros, metros cuadrados, horas o páginas.
El ejemplo de Poisson contiene el número de defectos superficiales encontrados durante 30 turnos de producción y los metros cuadrados correspondientes de chapa recubierta que se inspeccionaron. El área inspeccionada varía entre turnos. El objetivo del ejemplo es de 0,025 defectos por metro cuadrado.
Utiliza la capacidad binomial cuando cada unidad inspeccionada solo tiene dos clasificaciones posibles: aceptable o defectuosa. Cuenta las unidades defectuosas de cada muestra junto con el número total de unidades inspeccionadas.
El ejemplo binomial contiene los envases sellados defectuosos y el total de envases inspeccionados durante 30 turnos de producción. Los tamaños de muestra varían entre turnos. El objetivo del ejemplo es un 3 % de defectuosos, que se introduce como 3 en la calculadora.
Ambos métodos admiten un tamaño de muestra constante o una columna que contenga un tamaño de muestra distinto para cada fila. Numiqo calcula la tasa global a partir del conteo total dividido por el tamaño de muestra total. Así se da correctamente más peso a las muestras grandes que a las pequeñas.
Examina primero la carta U o la carta P. Un proceso inestable debe investigarse antes de utilizar su capacidad para predecir el rendimiento futuro. A continuación, compara la tasa observada y su intervalo de confianza del 95 % con el objetivo máximo aceptable. Si el límite superior de confianza está por debajo del objetivo, los datos aportan pruebas sólidas de que el proceso cumple el objetivo. Si solo la media observada está por debajo del objetivo, pueden ser necesarios más datos.
Vuelve a la calculadora de capacidad de proceso para analizar tus propios datos.
El análisis de capacidad por atributos evalúa la calidad del proceso cuando el resultado se registra como un conteo en lugar de como una medición continua. Numiqo ofrece un análisis de capacidad de Poisson para los defectos por unidad y un análisis de capacidad binomial para las unidades defectuosas.
| Pregunta | Poisson | Binomial |
|---|---|---|
| ¿Qué se cuenta? | Defectos individuales | Unidades defectuosas |
| ¿Puede una unidad aportar más de un evento? | Sí, una unidad puede contener varios defectos | No, cada unidad se clasifica una vez como aceptable o defectuosa |
| Resultado típico | Defectos por unidad (DPU) | Proporción o porcentaje de defectuosos |
| Carta de control | Carta U | Carta P |
Utiliza la capacidad de Poisson cuando cuentas cuántos defectos aparecen en cada muestra inspeccionada. Por ejemplo, una bobina metálica recubierta puede contener varios arañazos, inclusiones o huecos de recubrimiento. El tamaño de muestra puede ser el número de unidades inspeccionadas o una exposición como metros, metros cuadrados, horas o páginas.
El ejemplo de Poisson contiene el número de defectos superficiales encontrados durante 30 turnos de producción y los metros cuadrados correspondientes de chapa recubierta que se inspeccionaron. El área inspeccionada varía entre turnos. El objetivo del ejemplo es de 0,025 defectos por metro cuadrado.
Utiliza la capacidad binomial cuando cada unidad inspeccionada solo tiene dos clasificaciones posibles: aceptable o defectuosa. Cuenta las unidades defectuosas de cada muestra junto con el número total de unidades inspeccionadas.
El ejemplo binomial contiene los envases sellados defectuosos y el total de envases inspeccionados durante 30 turnos de producción. Los tamaños de muestra varían entre turnos. El objetivo del ejemplo es un 3 % de defectuosos, que se introduce como 3 en la calculadora.
Ambos métodos admiten un tamaño de muestra constante o una columna que contenga un tamaño de muestra distinto para cada fila. Numiqo calcula la tasa global a partir del conteo total dividido por el tamaño de muestra total. Así se da correctamente más peso a las muestras grandes que a las pequeñas.
Examina primero la carta U o la carta P. Un proceso inestable debe investigarse antes de utilizar su capacidad para predecir el rendimiento futuro. A continuación, compara la tasa observada y su intervalo de confianza del 95 % con el objetivo máximo aceptable. Si el límite superior de confianza está por debajo del objetivo, los datos aportan pruebas sólidas de que el proceso cumple el objetivo. Si solo la media observada está por debajo del objetivo, pueden ser necesarios más datos.
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