El histograma “engañososo”

Esta semana, me encontré de nuevo con un tipo de histograma que llamo el “engañoso”. La razón por la cual le doy este calificativo es porqué proviene de unos datos recogidos de manera que todos tienen que cumplir con la especificación.

En el ejemplo que enseño a continuación, se trata de una longitud de una pieza de plástico inyectada. El límite de tolerancia inferior es de 33,08mm y se mide con un pie de rei. A priori, en la empresa, todos estaban de acuerdo por decir que esta característica no daba problemas pero mirando el histograma y la representación en papel probabilístico normal vimos que la realidad era otra.

Diagrama de probabilidad "engañoso"

En este gráfico (diagrama de probabilidad), todos los datos deberían encontrarse más o menos alineados en una recta (la famosa recta de Henry). Se observa una bifurcación en la parte inferior de la recta indicando que no existen (teóricamente) datos por debajo de un determinado valor. Este fenómeno se encuentra justo en el límite inferior de tolerancia.

En el histograma, se ve claramente que la barra de frecuencia de los datos situados en el límite inferior es anormalmente más alta. Tratándose de una longitud, los datos deberían seguir una distribución normal.

Histograma "engañoso"

Estas representaciones gráficas de los datos nos enseñan claramente que el problema proviene de la manera de registrar los datos. Se miden las piezas pero en caso de obtener una medición por debajo del límite inferior, se registra un dato correspondiente a la propia tolerancia.

Me imagino que existen seguramente muchas “buenas” razones por hacerlo (evitar el papeleo relacionado con las no-conformidades, enmascarar problemas del proceso, poder asegurar que cumplimos con las especificaciones del cliente…). Pero no olvidemos que los datos nos pueden ayudar a detectar donde se encuentran los problemas y mejorar nuestros procesos. Si registramos datos falsos, nos estamos engañando y la tarea de optimización de procesos es bastante más compleja.

Hasta Pronto

Sandrine

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