Laoditres

Falsas Alarmas

Debemos tener claro que cuando estamos monitoreando un proceso, el cual está en control estadístico, “casi todos los puntos” (de un 99% al 100% dependiendo de la distribución de lavariable que se está monitoreando) caen dentro de los gráficos de control.
Sin embargo, en la mayor parte de las variables que nos toque monitorear en la práctica diaria, aún y cuando las variablesse mantengan en control estadístico, será difícil que el 100% de los puntos caigan dentro de los límites de control.
Quien trabaja en control estadístico de proceso se encontrará mayormente convariables a monitorear que tienen una distribución normal, y con menor frecuencia se encontrará con variables con distribución Weibull, etc.
Consideremos el caso más común, el de una variable condistribución normal. Como recordaremos, los gráficos de control Shewhart son gráficos de control cuyos límites se encuentran a una distancia de 3 sigmas a ambos lados de la media.

Y recordando la terceraparte de la regla empírica, y particularmente, para la distribución normal, tenemos que el 99.73% (ó 99.73% viéndolo como probabilidad) de los valores caen alrededor de la media cuando mucho a unadistancia de 3 sigmas (Desv. Std).
Lo anterior nos lleva a que aún y cuando la variable esté en control, el 0.27% de los puntos caerán fuera de los límites de control (o bien, la probabilidad de que unpunto caiga fuera de los límites de control es 0.0027). A este tipo de puntos les llamaremos falsas alarmas, es decir, una falsa alarma es un punto que cae fuera de los límites de control, cuandorealmente el proceso no ha cambiado, no ha salido de control.
Esto quiere decir que si observamos un punto fuera de los límites de control de alguno de los gráficos de control, podemos tener dosescenarios:
a)    El proceso no se ha salido de control y el punto representa una falsa alarma
b)    El proceso realmente se ha salido de control.
La mayor parte de los libros de texto contemplan...