ISO 3534 2 2006 MUESTREO

NORMA TÉCNICA COLOMBIANA

NTC 2062-2 2008-10-29

ESTADÍSTICA. VOCABULARIO Y SÍMBOLOS. PARTE 2: ESTADÍSTICA APLICADA

E:

STATISTICS. VOCABULARY AND SYMBOLS. PART 2: APPLIED STATISTIC.

CORRESPONDENCIA:

esta norma es idéntica por traducción (IDT) de la ISO 3534-2:2006.

DESCRIPTORES:

estadística - vocabulario; estadística terminología.

I.C.S.: 03.120.30 Editada por el Instituto Colombiano de Normas Técnicas y Certificación (ICONTEC) Apartado 14237 Bogotá, D.C. - Tel. (571) 6078888 - Fax (571) 2221435

Prohibida su reproducción

Primera actualización Editada 2008-11-10

PRÓLOGO

El Instituto Colombiano de Normas Técnicas y Certificación, ICONTEC, es el organismo nacional de normalización, según el Decreto 2269 de 1993. ICONTEC es una entidad de carácter privado, sin ánimo de lucro, cuya Misión es fundamental para brindar soporte y desarrollo al productor y protección al consumidor. Colabora con el sector gubernamental y apoya al sector privado del país, para lograr ventajas competitivas en los mercados interno y externo. La representación de todos los sectores involucrados en el proceso de Normalización Técnica está garantizada por los Comités Técnicos y el período de Consulta Pública, este último caracterizado por la participación del público en general. La NTC 2062-2 (Primera actualización) fue ratificada por el Consejo Directivo de 2008-10-29. Esta norma está sujeta a ser actualizada permanentemente con el objeto de que responda en todo momento a las necesidades y exigencias actuales. A continuación se relacionan las empresas que colaboraron en el estudio de esta norma a través de su participación en el Comité Técnico 4 Aplicación de métodos estadísticos. COMPAÑÍA COLOMBIANA DE CERÁMICAS S.A., -COLCERÁMICACOMPAÑÍA NACIONAL DE CHOCOLATES S.A. GLOBAL PLASTIK S.A. INDUSTRIA DE ALIMENTOS ZENÚ S.A.

INDUSTRIAS HUMCAR LTDA. SIKA COLOMBIA S.A. UNIVERSIDAD PEDAGÓGICA NACIONAL

Además de las anteriores, en Consulta Pública el Proyecto se puso a consideración de las siguientes empresas: ACERÍAS DE CALDAS S.A. -ACASAACERÍAS PAZ DEL RÍO S.A. ALMACENAMIENTO Y TRANSPORTE ESPECIALIZADO LTDA, ALTE LTDA. ALPINA PRODUCTOS ALIMENTICIOS S.A. ANHÍDRIDOS Y DERIVADOS DE COLOMBIA S.A. -ANDERCOLASEO TÉCNICO S.A. ASOCOLCAUCHOS ASOCRETO ATLANTIC MINERALS AND PRODUCTS CORPORATION ATOFINA COLOMBIA S.A. BAVARIA S.A. CABDURY ADAMS COLOMBIA S.A. CABLES DE ENERGÍA Y DE TELECOMUNICACIONES S.A. -CENTELSACALZADO ATLAS S.A.

CARBOQUÍMICA S.A. CARULLA VIVERO S.A. CEMENTOS DEL VALLE S.A. CENTRO TECNOLÓGICO PARA LAS INDUSTRIAS DEL CALZADO, CUERO Y AFINES, CEINNOVA CHALLENGER S.A. CODENSA S.A. ESP COLEGIO SALESIANO SAN JUAN BOSCO COLOMBIANA DE AUTO PARTES S.A. COLOMBIANA DE EXTRUSIÓN S.A. -EXTRUCOLCOMPAÑÍA COLOMBIANA DE TABACO S.A., COLTABACO COMPAÑÍA DE GALLETAS NOEL S.A. COMPAÑÍA NACIONAL DE LEVADURAS LEVAPÁN S.A. CONCONCRETO S.A.

CORPACERO, CORPORACIÓN DE ACERO CORPORACIÓN DE CIENCIA Y TECNOLOGÍA PARA EL DESARROLLO DE LA INDUSTRIA NAVAL, MARÍTIMA Y FLUVIAL -COTECMARCORPORACIÓN INSTITUTO NACIONAL DE CONSULTORÍA EN CALIDAD -INALCECCRISTALERÍA PELDAR S.A. CYGA DOCTOR CALDERÓN ASISTENCIA TÉCNICA AGRÍCOLA LTDA. ECSI S.A. EDITORIAL VOLUNTAD S.A. ELECTROMANUFACTURAS S.A. ELGMA SISTEMAS DE COLOMBIA LTDA. EMPRESA COLOMBIANA DE PETRÓLEOS S.A., ECOPETROL EMPRESA DE ACUEDUCTO Y ALCANTARILLADO DE BOGOTÁ ESP EMPRESAS PÚBLICAS DE MEDELLÍN S.A. E.S.P. ENZIPAN DE COLOMBIA LTDA. ESCOBAR Y MARTÍNEZ S.A. ESCUELA COLOMBIANA DE INGENIERÍA ETERNA S.A. EXXON MOBIL DE COLOMBIA S.A. FINCA S.A. FRIGORÍFICO GUADALUPE S.A. FRIGORÍFICO SUIZO S.A. FUNDACIÓN CENTRO DE CALIDAD Y METROLOGÍA GAS NATURAL S.A. E.S.P. HONOR SERVICIOS DE SEGURIDAD LTDA. INDEPENDIENTE -FERNANDO ÁNGELINDEPENDIENTE -HERNÁN DARÍO ÁLZATEINDEPENDIENTE -JAIRO ÁNGELINDEPENDIENTE -JULIO GARCÍA SANPEDROINDUSTRIA COLOMBIANA DE ELECTRÓNICOS Y ELECTRODOMÉSTICOS S.A. -INCELT S.A.INDUSTRIA COLOMBIANA DE LLANTAS S.A. -ICOLLANTASINDUSTRIA FARMACÉUTICA SYNTOFARMA S.A. INDUSTRIAS ALIADAS S.A. INGENIERÍA DE DESARROLLO Y TECNOLOGÍA, -IDT LTDA.INGENIO PICHICHÍ S.A. INSTITUTO COLOMBIANO AGROPECUARIO, -ICAINSTITUTO COLOMBIANO DE PRODUCTORES DE CEMENTO, ICPC INSTITUTO DE SEGUROS SOCIALES

INSTITUTO NACIONAL DE SALUD -INSINVESA S.A. IVONNE BERNIER LABORATORIO LTDA. LARKIN LTDA. LHAURAVET LTDA. MATRICES, TROQUELES Y MOLDES CIA LTDA. MERCADEO DE ALIMENTOS DE COLOMBIA S.A. MEALS S.A. METALÚRGICA CONSTRUCEL COLOMBIA S.A. -METACOLMINERALES INDUSTRIALES S.A. MOLINO EL LOBO LTDA. MONÓMEROS COLOMBO VENEZOLANOS E.M.A. NUTRIANÁLISIS LTDA. PAPELERÍA MÓNACO LTDA. PARABOR COLOMBIA LTDA. PETROQUÍMICA COLOMBIANA S.A. POSTOBÓN S.A. PRODUCTORES DE ENVASES FARMACÉUTICOS S.A., -PROENFARPROFESIONALES CONTABLES EN ASESORÍA EMPRESARIAL Y DE INGENIERÍA LTDA. -PROASER LTDA.PROFICOL S.A. QUIMIA LTDA. RAZA S.A. RENTASISTEMAS LTDA. RONELLY S.A. SCHNEIDER ELECTRIC DE COLOMBIA S.A. SECRETARÍA DE HACIENDA SENA CENTRO NACIONAL DE LA MADERA SENA CENTRO NACIONAL TEXTIL SENA REGIONAL BOGOTÁ SHELL COLOMBIA S.A. SIEMENS S.A. SOCIEDAD DE ACUEDUCTO ALCANTARILLADO Y ASEO DE B/QUILLA E.S.P. -TRIPLE ASOLDADURAS WEST ARCO LTDA. SOLUCIONES EN CUMPLIMIENTO LEGAL & ASOC. S.A. SYNGENTA S.A. TECNOLOGÍA EMPRESARIAL DE ALIMENTOS S.A. THOMAS GREG & SONS DE COLOMBIA S.A. -IMPRESOR DE VALORESTRANSPORTES VIGÍA S.A. UNIVERSIDAD DE ANTIOQUIA UNIVERSIDAD DE BOYACÁ -UNIBOYACÁ-

UNIVERSIDAD DEL VALLE UNIVERSIDAD DISTRITAL -BIENESTAR INTITUCIONALUNIVERSIDAD JORGE TADEO LOZANO UNIVERSIDAD LIBRE UNIVERSIDAD MANUELA BELTRÁN

UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA SEDE-MEDELLIN UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA, BOGOTÁ -REVISTA COLOMBIANA DE ESTADÍSTICA-

ICONTEC cuenta con un Centro de Información que pone a disposición de los interesados normas internacionales, regionales y nacionales y otros documentos relacionados. DIRECCIÓN DE NORMALIZACIÓN


NTC 2062-2 (Primera actualización)

CONTENIDO

Página

0.

OBJETO .......................................................................................................................1

1.

GENERACIÓN Y RECOLECCIÓN DE DATOS ...........................................................1

1.1

SISTEMAS DE VALORES DE REFERENCIA PARA CARACTERÍSTICAS ..............1

1.2

FUENTES DE DATOS..................................................................................................3

1.3

TIPOS DE MUESTREO ................................................................................................7

2.

GESTIÓN ESTADÍSTICA DE PROCESOS................................................................10

2.1

CONCEPTOS GENERALES RELATIVOS A LOS PROCESOS ...............................10

2.2

CONCEPTOS RELATIVOS A VARIACIÓN ...............................................................11

2.3

GRÁFICOS RELATIVOS A CONTROL .....................................................................13

2.4

COMPONENTES DEL GRÁFICO DE CONTROL .....................................................16

2.5

TÉRMINOS FUNDAMENTALES RELATIVOS AL DESEMPEÑO Y A LA CAPACIDAD DE LOS PROCESOS ..............................................................18

2.6

DESEMPEÑO DEL PROCESO (DATOS DE MEDICIÓN) .........................................21

2.7

CAPACIDAD DEL PROCESO (DATOS DE MEDICIÓN) ..........................................23

3.

ESPECIFICACIONES, VALORES Y RESULTADOS DE ENSAYO ..........................26

3.1

CONCEPTOS RELATIVOS A LA ESPECIFICACIÓN...............................................26

3.2

DETERMINACIÓN DE CARACTERÍSTICAS Y MAGNITUDES ................................28

3.3

PROPIEDADES DE LOS MÉTODOS DE ENSAYO Y MEDICIÓN ............................29

3.4

PROPIEDADES DE LOS RESULTADOS DE ENSAYO Y MEDICIÓN .....................32

3.5

CAPACIDAD DE DETECCIÓN ..................................................................................33



Página

4.

INSPECCIÓN Y MUESTREO PARA ACEPTACIÓN GENERAL .............................35

4.1

TIPOS DE INSPECCIÓN ............................................................................................35

4.2

TIPOS DE INSPECCIÓN POR MUESTREO PARA ACEPTACIÓN..........................36

4.3

ASPECTOS DEL SISTEMA DE INSPECCIÓN POR MUESTREO PARA ACEPTACIÓN ............................................................................................................38

4.4

CRITERIOS DE ACEPTACIÓN..................................................................................39

4.5

TIPOS DE CURVAS DE OPERACIÓN CARACTERÍSTICAS ...................................41

4.6

TÉRMINOS RELATIVOS A CARACTERÍSTICAS DE OPERACIÓN ........................41

4.7

CONCEPTOS RELATIVOS A LA CALIDAD DESPUÉS DE INSPECCIÓN Y CANTIDAD PROMEDIO INSPECCIONADA ..........................................................44

5.

MUESTREO DE MATERIALES A GRANEL..............................................................45

5.1

CONCEPTOS RELATIVOS A MATERIALES A GRANEL ........................................45

5.2

ASPECTOS DE MUESTREO A GRANEL .................................................................45

5.3

PREPARACIÓN DE MUESTRAS A GRANEL...........................................................46

5.4

ASPECTOS DE PROCEDIMIENTOS.........................................................................48

DOCUMENTO DE REFERENCIA..........................................................................................84

BIBLIOGRAFÍA......................................................................................................................68

LISTA DE SÍMBOLOS ...........................................................................................................70

ÍNDICE ALFABÉTICO ...........................................................................................................71



Página

ANEXOS ANEXO A (Normativo) SÍMBOLOS Y ABREVIATURAS............................................................................................49 ANEXO B (Informativo) METODOLOGÍA USADA PARA DESARROLLAR EL VOCABULARIO..............................52



ESTADÍSTICA. VOCABULARIO Y SÍMBOLOS. PARTE 2: ESTADÍSTICA APLICADA

0.

OBJETO

Esta norma define términos de estadística aplicada y los expresa dentro de un marco conceptual, de acuerdo con la práctica de terminología normativa de la ISO. Las entradas están ordenadas temáticamente, y se suministra un índice alfabético. Se definen las abreviaturas y símbolos normalizados. Se reconoce que la aceptación de la estadística aplicada como medio para mejorar la eficacia y eficiencia de las organizaciones se ha dificultado por la complejidad y confusión introducidas al entrar en conflicto la designación y el uso de términos, definiciones, abreviaturas y símbolos. Los dos propósitos principales de la presente norma son, específicamente, establecer un vocabulario común para uso en las normas del comité ISO TC/69, y del comité nacional 4 Aplicación de métodos estadísticos, junto con la intención amplia de mejorar la precisión, la claridad y el afianzamiento en el uso/aplicación de la estadística aplicada generalmente. El nivel matemático se ha mantenido deliberadamente en un nivel bajo para que el contenido sea fácilmente comprensible para la mayor cantidad posible de lectores. Se ha previsto la compatibilidad entre la NTC 2062-1 (ISO 3534-1) y la NTC 2062-2 (ISO 3534-2). Sin embargo, la NTC 2062-1 (ISO 3534-1), sobre términos usados en probabilidad y estadística, establece los fundamentos, de manera que necesariamente tiene un nivel matemático más sofisticado que la presente norma. Ya que los usuarios de esta norma pueden consultar ocasionalmente la NTC 2062-1 (ISO 3534-1), en esa norma se presentan abundantes notas y ejemplos para algunos términos, que brindan explicaciones coloquiales de los términos formales.

1.

GENERACIÓN Y RECOLECCIÓN DE DATOS

1.1

SISTEMAS DE VALORES DE REFERENCIA PARA CARACTERÍSTICAS

1.1.1 Característica (Characteristic). Rasgo distintivo. NOTA 1

Una característica puede ser inherente o asignada.

NOTA 2

Una característica puede ser cualitativa o cuantitativa.

1 de 84

NORMA TÉCNICA COLOMBIANA NOTA 3


Existen varias clases de características, como las siguientes:

-

físicas (por ejemplo: mecánicas, eléctricas, químicas, biológicas);

-

sensoriales (por ejemplo, relacionadas con el olfato, el tacto, el gusto, la vista y la audición);

-

de comportamiento (por ejemplo, cortesía, honestidad, veracidad);

-

temporales (por ejemplo, puntualidad, confiabilidad, disponibilidad);

-

ergonómicas (por ejemplo, características fisiológicas o relacionadas con la seguridad humana);

-

funcionales (por ejemplo, velocidad máxima de una aeronave).

[ISO 9000:2005, 3.5.1] 1.1.2 Característica de calidad (Quality Characteristic). Característica (véase el numeral 1.1.1) inherente de un producto (véase el numeral 1.2.32), proceso (véase el numeral 2.1.1) o sistema relacionado con un requisito. NOTA 1

Inherente significa que existe en algo, especialmente como una característica permanente.

NOTA 2 Una característica asignada a un producto, proceso o sistema (por ejemplo, el precio de un producto, el propietario de un producto) no es una característica de calidad de ese producto, proceso o sistema.

[ISO 9000:2005, 3.5.2] 1.1.3 Escala (Scale). Sistema de valores de referencia para una característica (véase el numeral 1.1.1). NOTA 1

El término "valor" se usa en un sentido amplio para incluir información cualitativa.

NOTA 2 En un sentido cualitativo, una escala puede consistir en un conjunto de símbolos entre los cuales se define una relación más o menos diferenciada.

1.1.4 Escala continua (Continuous Scale). Escala (véase el numeral 1.1.3) con una serie de valores posibles. EJEMPLOS

Escala de intervalos (véase el numeral 1.1.8) y escala de relaciones (véase el numeral 1.1.9).

NOTA 1 Una escala continua se puede transformar en una escala discreta (véase el numeral 1.1.5) mediante el agrupamiento de "valores". Esto conduce inevitablemente a alguna pérdida de información. Con frecuencia la escala discreta resultante será ordinal. NOTA 2 La resolución de la escala se puede ver afectada por las limitaciones del sistema de medición. Estas limitaciones en la medición algunas veces pueden dar lugar a mediciones que se representan por una escala discreta, ordinal.

1.1.5 Escala discreta (Discrete Scale). Escala (véase el numeral 1.1.3) que tiene un solo conjunto o secuencia de valores distintos. 1.1.6 Escala nominal (Nominal Scale). Escala (véase el numeral 1.1.3) con categorías identificadas sin orden u ordenadas por convención. EJEMPLO NOTA

Nacionalidad, color, modelo de automóvil, raza de un perro, tipo de falla. Es posible contar por categoría, pero no ordenar ni medir.

1.1.7 Escala ordinal (Ordinal Scale). Escala (véase el numeral 1.1.3) con categorías identificadas con un orden. 2



NOTA 1 Algunas veces el límite entre las escalas ordinales y las escalas discretas (véase el numeral 1.1.5) no es muy definido. Cuando se codifican opiniones subjetivas tales como excelente, muy bien, neutro, deficiente y muy deficiente, por ejemplo, de 1 a 5, esto tiene el efecto aparente de convertir de una forma ordinal a una discreta. Sin embargo, no se deberían tratar como números ordinarios, ya que es posible que la distancia entre 1 y 2 no sea la misma que entre 2 y 3 ó 3 y 4. De otra parte, algunas categorías que están ordenadas objetivamente de acuerdo con una magnitud, como por ejemplo la escala Richter, que va de 0 a 8, de acuerdo con la cantidad de energía liberada, puede estar igualmente bien relacionada con una escala discreta. NOTA 2 Algunas veces las escalas nominales (véase el numeral 1.1.6) se ordenan por convenciones. Un ejemplo es el grupo sanguíneo ABO, que siempre se enuncia en ese orden. Es el mismo caso cuando letras individuales designan diferentes categorías. Entonces se ordenan, por convención, de acuerdo con el alfabeto.

1.1.8 Escala de intervalos (Interval Scale). Escala continua (véase el numeral 1.1.4) o escala discreta (véase el numeral 1.1.5) con valores de la escala discreta y un cero arbitrario. EJEMPLO Grados Celsius, Grados Fahrenheit (véase la norma ISO 31-4) y la fecha y expresión de tiempo (véase la norma ISO 8601). NOTA Las diferencias entre los valores no se ve afectada por un cambio de cero para la escala (véase el numeral 1.1.3).

1.1.9 Escala de relaciones (Ratio Scale), escala proporcional (Proportional Scale). Escala continua (véase el numeral 1.1.4) con los valores de escala de igual tamaño y un cero absoluto o natural. EJEMPLOS

Valor de masa (véase la norma ISO 31-3) y de longitud (véase la norma ISO 31-1).

NOTA Las relaciones entre los valores no se ve afectada por un cambio de unidad (véase el numeral 1.2.14) para la escala (véase el numeral 1.1.3).

1.2

FUENTES DE DATOS

1.2.1 Población (Population). Totalidad de los elementos (véase el numeral 1.2.11) que se consideran. NOTA 1

Una población puede ser real y finita, o hipotética e infinita.

NOTA 2 El muestreo (véase el numeral 1.3.1) extendido de una población real finita puede dar lugar a la generación de frecuencias relativas reales o a distribuciones de frecuencias (véase el numeral 2.5.1). Como alternativa, o a partir de esto, es posible deducir un modelo teórico de la población hipotética con base en distribuciones de probabilidad. De esta manera es posible hacer predicciones. NOTA 3

Una población puede ser el resultado de un proceso continuo que puede incluir resultados futuros.

NOTA 4

Una población puede estar compuesta de objetos diferenciables o material a granel.

1.2.2 Parámetro de población (Population Parameter). Medida resumida de los valores de alguna característica (véase el numeral 1.1.2) de una población (véase el numeral 1.2.1). EJEMPLOS NOTA itálicas.

Media de la población = µ; desviación estándar de la población = σ.

Los parámetros de la población se simbolizan usualmente mediante legras griegas en minúsculas, en

1.2.3 Subpoblación (Sub-population). Parte de una población (véase el numeral 1.2.1). 1.2.4 Lote (Lot). Parte definida de una población (véase el numeral 1.2.1) conformada esencialmente bajo las mismas condiciones que la población con respecto al propósito del muestreo. 3



NOTA El propósito del muestreo puede ser, por ejemplo, determinar la aceptabilidad del lote o estimar el valor medio de una característica particular (véase el numeral 1.1.1).

1.2.5 Lote aislado (Isolated Lot). Lote (véase el numeral 1.2.4) separado de la secuencia de lotes en los que se formó, y que no forma parte de una secuencia. 1.2.6 Secuencia aislada de lotes (Isolated Sequence of Lots). Grupos de lotes en sucesión, pero que no forma parte de una secuencia considerable o producida mediante un proceso continuo. 1.2.7 Lote único (Unique Lot). Lote (véase el numeral 1.2.4) formado bajo condiciones peculiares a ese lote y no son parte de una secuencia de rutina. 1.2.8 Lote piloto (Pilot Lot). Lote pequeño (véase el numeral 1.2.4) sometido a los procesos normales de fabricación antes del primer lote de producción corriente, para obtener información y experiencia. 1.2.9 Lote presentado nuevamente (Re-submitted Lot). Lote (véase el numeral 1.2.4) que había sido designado previamente como no aceptable y que se somete nuevamente para inspección (véase el numeral 4.1.2) después de haber sido tratado, ensayado, clasificado, reprocesado, etc. 1.2.10 Sublote (Sub-lot). Parte definida de un lote (véase el numeral 1.2.4) 1.2.11 Elemento (Item), entidad (Entity). Cualquier cosa que se puede describir y considerar separadamente. EJEMPLO Un elemento físico discreto; una cantidad definida de material a granel; un servicio (véase el numeral 1.2.33), actividad, persona, sistema o alguna combinación de estos. NOTA 1

Véase también unidad de muestreo (véase el numeral 1.2.14)

NOTA 2

Objeto es un término reprobado.

1.2.12 Elemento no conforme (Nonconforming Item). Elemento (véase el numeral 1.2.11) con una o más no conformidades (véase el numeral 3.1.11). 1.2.13 Elemento defectuoso (Defective Item). Elemento (véase el numeral 1.2.11) que tiene uno o más defectos (véase el numeral 3.1.12). 1.2.14 Unidad de muestreo (Sampling Unit), unidad (Unit). Una de las partes individuales en las que está dividida una población (véase el numeral 1.2.1). NOTA 1 Una unidad de muestreo puede contener uno o más elementos (véase el numeral 1.2.11), por ejemplo, una caja de fósforos, pero se obtendrá un resultado de ensayo (véase el numeral 3.4.1). NOTA 2 Una unidad de muestreo puede estar compuesta de elementos discretos o de una cantidad definida de material a granel. NOTA 3

Para "unidad de muestreo" , véase el numeral 5.1.4.

1.2.15 Unidad no conforme (Nonconforming Unit). Unidad (véase el numeral 1.2.14) con una o más no conformidades (véase el numeral 3.1.11). 1.2.16 Unidad defectuosa (Defective Unit). Unidad (véase el numeral 1.2.14) con uno o más defectos (véase el numeral 3.1.12). 4



1.2.17 Muestra (Sample). Subconjunto de una población (véase el numeral 1.2.1) compuesta de una o más unidades de muestreo (véase el numeral 1.2.14). NOTA Se pueden prever varias formas, aleatorias y no aleatorias, de seleccionar las muestras. Un conjunto de datos obtenidos mediante muestreo con sesgo (véase el numeral 1.3.1) que es inevitable en muchas áreas (por ejemplo, detección de anomalías genéticas por desviaciones en niños anormales), también es una muestra. En el muestreo de investigación (véase el numeral 1.3.18) las unidades de muestreo se seleccionan con frecuencia con una probabilidad proporcional al tamaño de una variable conocida, lo que da una muestra con sesgo.

1.2.18 Estadístico muestral (Sample Statistic). Medida sintética de algún valor observado (véase el numeral 3.2.8) de una muestra (véase el numeral 1.2.17) NOTA 1

Los estadísticos muestrales (variables aleatorias) se simbolizan por letras latinas mayúsculas (por

ejemplo, X y S), mientras que la realización real de los estadísticos muestrales (valores observados) se simbolizan por letras latinas en minúscula (por ejemplo, ⎯x y s), a diferencia de los parámetros de población (véase el numeral 1.2.2) simbolizados por letras griegas minúsculas en itálica (por ejemplo, µ y σ). NOTA 2 Los valores observados se pueden combinar para formar un resultado de ensayo (véase el numeral 3.4.1) o un resultado de medición (véase el numeral 3.4.2). Por ejemplo, la densidad de una barra puede involucrar la combinación de valores observados de longitud, diámetro y masa.

1.2.19 Submuestra (Subsample). Parte seleccionada de una muestra (véase el numeral 1.2.17). NOTA La submuestra se puede seleccionar por el mismo método que se usó al seleccionar la muestra original, pero no necesariamente debe ser éste.

1.2.20 Muestra por duplicado (Duplicate Sample). Una de las dos o más muestras (véase el numeral 1.2.17) o submuestras obtenidas separadamente al mismo tiempo por el mismo procedimiento de muestreo o de división de muestras. 1.2.21 Muestra primaria (Primary Sample). Muestra (véase el numeral 1.2.17) tomada durante la primera etapa del muestreo multietapas (véase el numeral 1.3.10). 1.2.22 Muestra secundaria (Secondary Sample). Muestra (véase el numeral 1.2.17) tomada de la muestra primaria (véase el numeral 1.2.21) durante la segunda etapa del muestreo multietapas (véase el numeral 1.3.10). NOTA

Se puede extender hasta la k-ésima etapa para k > 2.

1.2.23 Muestra final (Final Sample). Muestra (véase el numeral 1.2.17) obtenida en la etapa final del muestreo multietapas (véase el numeral 1.3.10). 1.2.24 Muestra aleatoria simple (Simple Random Sample). Muestra (véase el numeral 1.2.17) seleccionada mediante muestreo aleatorio simple (véase el numeral 1.3.4). 1.2.25 Muestra aleatoria (Random Sample). Muestra (véase el numeral 1.2.17) seleccionada mediante muestreo aleatorio (véase el numeral 1.3.5). NOTA Esta definición se relaciona con una muestra física, a diferencia de la muestra aleatoria definida en la NTC 2062-1 (ISO 3534-1), que es un concepto teórico.

1.1.26 Tamaño de la muestra (Sample Size). Número de unidades de muestreo (véase el numeral 1.2.14) en una muestra (véase el numeral 1.2.17). NOTA En un muestreo multietapas (véase el numeral 1.3.10) el tamaño de muestra es el número total de unidades de muestreo (véase el numeral 1.2.14) al concluir la etapa final del muestreo (véase el numeral 1.3.1).

5



1.2.27 Base del muestreo (Sampling Frame). Lista completa de unidades de muestreo (véase el numeral 1.2.14). EJEMPLO Un inventario de partes en un almacén, una declaración de las balas de algodón en un barco, o un programa de cuentas por pagar. NOTA La base del muestreo, o "población sometida a muestreo" (véase el numeral 1.2.1) puede ser diferente de la "población objetivo". Por ejemplo, un registro electoral se puede considerar como una base de muestreo que representa la población adulta en un área particular. Es improbable que sea totalmente exacta.

1.2.28 Conglomerado (Cluster). Parte de una población (véase el numeral 1.2.1) dividida en grupos de unidades de muestreo (véase el numeral 1.2.14) mutuamente excluyentes relacionadas de una manera determinada. 1.2.29 Estrato (Stratum). Subpoblación (véase el numeral 1.2.3) mutuamente excluyente y exhaustiva considerada más homogénea con respecto a las características (véase el numeral 1.1.1) investigadas que el total de la población (véase el numeral 1.2.1). EJEMPLO En muestreo a granel (véase el numeral 1.2.3), los estratos, basados en tiempo, masa y espacio, son habitualmente: -

períodos de producción (por ejemplo, 15 min);

-

masas de producción (por ejemplo, 10 toneladas);

-

el contenido de recipientes, vagones de trenes, y contenedores.

1.2.30 Estratificación (Stratification). División de una población (véase el numeral 1.2.1) en estratos (véase el numeral 1.2.29). EJEMPLO La estratificación de una población de perros o gatos por razas, la de una población humana en géneros, y las clases sociales de un país dividido en regiones.

1.2.31 Espacio de oportunidad (Opportunity Space). Unidad (véase el numeral 1.2.14) porción de un material, proceso, producto (véase el numeral 1.2.32) o servicio (véase el numeral 1.2.33) en el que el(los) evento(s) pueden ocurrir. NOTA Con frecuencia se designa como un "área de oportunidad". Sin embargo, cuando se incluyen tres o más variables, el término "área" es inapropiado.

1.2.32 Producto (Product). El resultado de un proceso (véase el numeral 2.1.1). NOTA 1

La cuatro categorías genéricas de producto son:

-

servicios (por ejemplo, transporte);

-

software (por ejemplo, programas de computador);

-

hardware (por ejemplo, partes mecánicas de los motores);

-

materiales procesados (por ejemplo, lubricantes).

Muchos productos comprenden elementos que pertenecen a diferentes categorías de productos genéricos. La denominación del producto depende del elemento dominante. NOTA 2

En matemáticas, el concepto de producto está limitado al resultado de la multiplicación.

[ISO 9000:2005, numeral 3.4.2].

6



1.2.33 Servicio (Service). Producto (véase el numeral 1.2.32) que es el resultado de al menos una actividad realizada en la interfaz entre el productor y el cliente. EJEMPLO

El servicio puede incluir:

-

Una actividad realizada en un producto tangible suministrado por el cliente (por ejemplo, un automóvil para reparar);

-

la entrega de un producto tangible (por ejemplo, en la industria del transporte);

-

la entrega de un producto intangible (por ejemplo, la entrega de información);

-

la creación del ambiente para el cliente (por ejemplo, en hoteles y restaurantes);

1.2.34 Ensayo idéntico/elemento de medición (Identical Test/Measurement Item). Muestra (véase el numeral 1.2.17) preparada y que se puede suponer que es idéntica para el propósito previsto. NOTA

Los requisitos prácticos se establecen en el protocolo del propósito previsto.

1.2.35 Muestra representativa (Representative Sample). Muestra aleatoria (véase el numeral 1.2.25) seleccionada de manera que los valores observados (véase el numeral 3.2.8) tengan las mismas distribuciones (véase el numeral 2.5.1) en la muestra (véase el numeral 1.2.17) que en la población (véase el numeral 1.2.1). EJEMPLO Una muestra seleccionada por muestreo aleatorio estratificado (véase el numeral 1.3.7), en donde las proporciones de elementos tomados de diferentes estratos (véase el numeral 1.2.29) son iguales a las proporciones de los elementos de la población en los estratos, puede ser considerada como una muestra representativa en relación con los valores observados. NOTA 1

La definición indica que la muestra es representativa o es una reducción de la población.

NOTA 2 Los términos "muestra representativa" y "muestreo representativo" se usan en al menos seis categorías de sentidos en la literatura y en la práctica general: -

aprobación o aclamación injustificada, general de los datos;

-

ausencia de fuerzas selectivas;

-

representación, esquema o reducción de la población. La muestra tiene la misma distribución de la población.

-

caso ideal o típico;

-

cobertura de la población. Las muestras están designadas para reflejar la variación (véase el numeral 2.2.1) especialmente entre los estratos.

-

muestreo de probabilidad: programa de muestreo formal que da a cada elemento de la población una probabilidad de selección positiva conocida.

La presencia de estas categorías diferentes de significados indica que el término se debería evitar o usar con cuidado.

1.3

TIPOS DE MUESTREO

1.3.1 Muestreo (Sampling). Acto de tomar o formar una muestra (véase el numeral 1.2.17). 1.3.2 Muestreo a granel (Bulk Sampling). Muestreo (véase el numeral 1.3.1) de material a granel (véase el numeral 5.1.1).

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EJEMPLO Muestreo de carbón a granel para determinar el contenido de cenizas, o de tabaco para determinar el contenido de humedad.

1.3.3 Muestreo discreto (Discrete Sampling). Muestreo (véase el numeral 1.3.1) de material discreto. 1.3.4 Muestreo aleatorio simple (Simple Random Sampling). Muestreo (véase el numeral 1.3.1) en donde se toma una muestra (véase el numeral 1.2.17) de n unidades de muestreo (véase el numeral 1.2.14) de una población (véase el numeral 1.2.1), de manera que todas las posibles combinaciones de n unidades de muestreo tengan la misma probabilidad de ser tomadas. NOTA En el muestreo a granel (véase el numeral 1.3.2), si la unidad de muestreo es un incremento, la ubicación, delimitación y extracción de incrementos es tal, que todas las unidades de muestreo tienen una probabilidad igual de ser seleccionadas.

1.3.5 Muestreo aleatorio (Random Sampling). Muestreo (véase el numeral 1.3.1) en donde se toma una muestra (véase el numeral 1.2.17) de n unidades de muestreo (véase el numeral 1.2.4) de una población (véase el numeral 1.2.1) de manera que cada una de las posibles combinaciones de n unidades de muestreo tenga una probabilidad particular de ser tomada. 1.3.6 Muestreo estratificado (Stratified Sampling). Muestreo (véase el numeral 1.3.1) que consiste en tomar porciones de la muestra (véase el numeral 1.2.17) de los diferentes estratos (véase el numeral 1.2.29) y cada estrato se somete a muestreo al menos con una unidad de muestreo (véase el numeral 1.2.14). NOTA 1 En algunos casos, las porciones son proporciones especificadas determinadas de antemano. Si la estratificación (véase el numeral 1.2.30) se hace después del muestreo, las proporciones especificadas no se conocerían de antemano. NOTA 2 Los elementos (véase el numeral 1.2.11) de cada estrato se seleccionan con frecuencia mediante muestreo aleatorio (véase el numeral 1.3.5).

1.3.7 Muestreo estratificado simple aleatorio (Stratified Simple Random Sampling). Muestreo aleatorio simple (véase el numeral 1.3.4) de cada estrato (véase el numeral 1.2.29). NOTA Si las proporciones de los elementos (véase el numeral 1.2.11) tomados de estratos diferentes son iguales a las proporciones de elementos de la población en los estratos, se denomina muestreo estratificado simple aleatorio proporcional.

1.3.8 Muestreo por cuotas (Quota Sampling). Muestreo estratificado (véase el numeral 1.3.6) en donde la muestra (véase el numeral 1.2.17) se selecciona de una manera no aleatoria. 1.3.9 Muestreo por conglomerados (Cluster Sampling). Muestreo (véase el numeral 1.3.1) en el cual se selecciona una muestra aleatoria (véase el numeral 1.2.25) de conglomerados (véase el numeral 1.2.28) y todas las unidades de muestreo (véase el numeral 1.2.14) que constituyen los conglomerados están incluidos en la muestra (véase el numeral 1.2.17). 1.3.10 Muestreo multietapas (Multistage Sampling). Muestreo (véase el numeral 1.3.1) en el cual la muestra (véase el numeral 1.2.17) se selecciona por etapas, y el muestreo de las unidades de muestreo (véase el numeral 1.2.14) en cada etapa se hace de unidades de muestreo mayores escogidas en la etapa previa. NOTA 1 El muestreo multietapas es diferente del muestreo múltiple. El muestreo múltiple es muestreo mediante varios criterios a la vez.

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NOTA 2 El método de muestreo puede ser diferente para las diferentes etapas, de manera que la muestra primaria (véase el numeral 1.2.21) se puede seleccionar mediante muestreo aleatorio simple (véase el numeral 1.3.4), mientras que la muestra final (véase el numeral 1.2.23) se obtiene a través de un muestreo sistemático (véase el numeral 1.3.12).

1.3.11 Muestreo por etapas múltiples (Multistage Cluster Sampling), muestreo por conglomerados múltiples. Muestreo por conglomerados (véase el numeral 1.3.9) en dos o más etapas; cada muestreo (véase el numeral 1.3.1) se hace sobre conglomerados (véase el numeral 1.2.28), en donde se han dividido los grupos ya obtenidos por la muestra (véase el numeral 1.2.17) precedente. 1.3.12 Muestreo sistemático (Systematic Sampling). Muestreo (véase el numeral 1.3.1) de acuerdo con un plan metódico. NOTA 1 En el muestreo a granel (véase el numeral 1.3.2), el muestreo sistemático se puede lograr tomando elementos (véase el numeral 1.2.11) a distancias fijas o después de intervalos de tiempo de duración fija. Los intervalos pueden ser, por ejemplo, con base en la masa o en el tiempo. En el caso de intervalos establecidos con base en la masa, las unidades de muestreo (véase el numeral 1.2.14) o incrementos son de igual masa. Con respecto a la base de tiempo, las unidades de muestreo o incrementos se toman de una corriente en movimiento o transportador, por ejemplo, a intervalos de tiempo uniformes. En este caso, la masa de cada unidad de muestreo o incremento es proporcional al caudal másico en el instante de toma de la unidad de muestreo o incremento. NOTA 2 Si el lote (véase el numeral 1.2.4) se encuentra dividido en estratos (véase el numeral 1.2.29), el muestreo sistemático estratificado se puede llevar a cabo tomando incrementos en los mismos lugares relativos dentro de cada estrato. NOTA 3

Con el muestreo sistemático la aleatorización del muestreo se restringe.

1.3.13 Muestreo sistemático periódico (Periodic Systematic Sampling). Muestreo sistemático (véase el numeral 1.3.12) en el cual las unidades de muestreo (véase el numeral 1.2.14) en una población (véase el numeral 1.2.1) están ordenadas y numeradas de 1 a N dentro de la muestra (véase el numeral 1.2.17), que se organizan entonces como las unidades de muestreo numeradas. h, h + k, h + 2k, ..., h + (n - 1)k, En donde h y k son enteros positivos que cumplen las relaciones: nk < N < n(k + 1) y h < k; Generalmente h se toma aleatoriamente de los k primeros enteros, y n = número de unidades de muestreo. NOTA 1 El muestreo sistemático periódico es un método de aleatorización en el cual la aleatorización del muestreo (véase el numeral 1.3.1) está restringida a una elección entre los k primeros enteros. NOTA 2 Una muestra sistemática periódica se usa habitualmente para obtener una muestra que es aleatoria con respecto a algunas características (véase el numeral 1.1.1) que se conoce que son independientes de la base sistemática. NOTA 3 Una base sistemática puede ser el orden de la producción. Sin embargo, es necesario tomar precauciones. Si se tomaran todos los 6°, 12° ó 18° elementos (véase el numeral 1.2.11) producidos de una máquina de seis cabezas, es muy improbable que la muestra sea representativa de la producción de la máquina.

1.3.14 Muestreo sistemático puntual (Spot Systematic Sampling). Muestreo sistemático (véase el numeral 1.3.12) en el que una muestra (véase el numeral 1.2.17) de cantidad o tamaño especificado se toma de un lugar especificado en el medio o en un lugar y tiempo especificados en un flujo, y se considera representativa de su propio medio inmediato o local. 9



1.3.15 Muestreo con reemplazo (Sampling With Replacement). Muestreo (véase el numeral 1.3.1) en el cual una unidad de muestreo (véase el numeral 1.2.14) tomada y observada es devuelta a la población (véase el numeral 1.2.1) antes de tomar la siguiente unidad de muestreo. NOTA En este caso, la misma unidad de muestreo puede aparecer más de una vez en la muestra (véase el numeral 1.2.17).

1.3.16 Muestreo sin reemplazo (Sampling Without Replacement). Muestreo (véase el numeral 1.3.1) en el que cada unidad de muestreo (véase el numeral 1.2.14) se toma de la población (véase el numeral 1.2.1) solamente una vez, sin devolverla a la población. 1.3.17 Muestreo para aceptación (Acceptance Sampling). Muestreo (véase el numeral 1.3.1) después del cual se toman decisiones de aceptar o rechazar un lote (véase el numeral 1.2.4) u otro grupo de productos (véase el numeral 1.2.32), materiales o servicios (véase el numeral 1.2.33) con base en los resultados de la muestra. 1.3.18 Muestreo de investigación (Survey Sampling). Muestreo (véase el numeral 1.3.1) usado en estudios enumerativos o analíticos para estimar los valores de una o más características (véase el numeral 1.1.1) en una población (véase el numeral 1.2.1) o para estimar cómo están distribuidas estas características en la población. EJEMPLO El muestreo de la producción para evaluar un análisis de la capacidad del proceso y una auditoría del sistema para evaluar el grado de conformidad del sistema con base en una norma internacional.

2.

GESTIÓN ESTADÍSTICA DE PROCESOS

2.1

CONCEPTOS GENERALES RELATIVOS A LOS PROCESOS

2.1.1 Proceso (Process). Conjunto de actividades mutuamente relacionadas o que interactúan, las cuales transforman elementos de entrada en resultados NOTA 1

Los elementos de entrada para un proceso son generalmente salidas de otros procesos.

NOTA 2 Los procesos de una organización son generalmente planificados y puestos en práctica bajo condiciones controladas para a agregar valor. NOTA 3 Un proceso en el cual la conformidad del producto resultante, no pueda ser fácil o económicamente verificada, se denomina habitualmente "proceso especial".

[ISO 9000:2005, numeral 3.4.1] 2.1.2 Gestión de procesos (Process Management). Actividades coordinadas para dirigir y controlar procesos (véase el numeral 2.1.1). 2.1.3 Método estadístico (Statistical Method). Método para recolectar, analizar e interpretar bajo influencia de carácter aleatorio. NOTA

Los datos hacen referencia a hechos numéricos o no numéricos, o a información.

2.1.4 Gestión estadística de procesos (Statistical Process Management). Gestión de procesos (véase el numeral 2.1.2) relacionada con la aplicación de métodos estadísticos (véase el numeral 2.1.3) a la planificación de procesos (véase el numeral 2.1.5), al control de procesos (véase el numeral 2.1.6) y a la mejora de los procesos (véase el numeral 2.1.7). 10



2.1.5 Planificación de procesos (Process Planning). Gestión de procesos (véase el numeral 2.1.2) enfocada al establecimiento de objetivos y requisitos del proceso y a especificar cómo se van a lograr. 2.1.6 Control de procesos (Process Control). Gestión de procesos (véase el numeral 2.1.2) enfocada al cumplimiento de los requisitos del proceso. 2.1.7 Mejora de los procesos (Process Improvement). Gestión de procesos (véase el numeral 2.1.2) enfocada a reducir la variación (véase el numeral 2.2.1) y a mejorar la eficacia y la eficiencia de los procesos. NOTA 1 Eficacia es la medida en la que las actividades planificadas son realizadas y los resultados esperados son obtenidos.

[ISO 9000]. NOTA 2

Eficiencia es la relación entre los resultados obtenidos y los recursos utilizados.

[ISO 9000]. 2.1.8 Control estadístico de procesos CEP (Statistical Process Control). Actividades enfocadas hacia el uso de técnicas estadísticas para reducir la variación (véase el numeral 2.2.1), incrementar el conocimiento acerca del proceso (véase el numeral 2.1.1) y orientar el proceso en la forma deseada. NOTA 1 El CEP opera más eficientemente controlando la variación de una característica del proceso o una característica del producto en proceso (véase el numeral 1.1.1) que está correlacionada con una característica del producto final, o incrementando la solidez del proceso contra esta variación. Una característica final del producto de un usuario puede ser una característica del proceso para el siguiente proceso del proveedor. NOTA 2 Aunque el CEP originalmente tenía que ver con los productos fabricados, también se aplica igualmente a los procesos que producen servicios o transacciones, por ejemplo, los relativos a datos, software, comunicaciones y movimiento de materiales. NOTA 3 El CEP incluye control de procesos (véase el numeral 2.1.6) y mejora de los procesos (véase el numeral 2.1.7).

2.1.9 Plan de control (Control Plan) . Documento que describe los elementos del sistema que se va a aplicar para controlar la variación (véase el numeral 2.2.1) de las características (véase el numeral 1.1.1) de los procesos (véase el numeral 2.1.1) productos (véase el numeral 1.2.32) y servicios (véase el numeral 1.2.33), y para minimizar la desviación de sus valores preferidos. NOTA Un documento es un medio que contiene información [ISO 9000]. Puede ser una combinación de diferentes tipos de medios, por ejemplo, papel, magnético, electrónico u óptico, una fotografía o una muestra patrón (véase el numeral 1.2.17).

2.1.10 Análisis de procesos (Process Analysis). Estudio previsto para dar lugar a acciones sobre un sistema de causa-efecto para controlar y mejorar un proceso (véase el numeral 2.1.1) o producto (véase el numeral 1.2.32), incluidos los servicios (véase el numeral 1.2.33). 2.2

CONCEPTOS RELATIVOS A VARIACIÓN

2.2.1 Variación (Variation). Diferencia entre los valores de una característica (véase el numeral 1.1.1). NOTA

La variación se expresa a menudo como una varianza o desviación estándar.

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2.2.2 Variación inherente del proceso (Inherent Process Variation). Variation (véase el numeral 2.2.1) en un proceso (véase el numeral 2.1.1) cuando el proceso opera en un estado de control estadístico (véase el numeral 2.2.7). NOTA 1 Cuando se expresa en términos de desviación estándar, se usa el subíndice que indica el carácter inherente. Véase también el numeral 2.7.1, Nota 2.

"w"

(por ejemplo, σw, Sw, o sw),

NOTA 2 Esta variación corresponde a la combinación de la "variación dentro del subgrupo" y la "variación entre subgrupos".

2.2.3 Variación total del proceso (Total Process Variation). Variación (véase el numeral 2.2.1) en un proceso (véase el numeral 2.1.1) debidas a las causas especiales (véase el numeral 2.2.4) y a las causas aleatorias (véase el numeral 2.2.5) NOTA 1 Cuando es expresada en términos de la desviación estándar, se usa el subíndice st), que indica el carácter total. Véase también el numeral 2.6.1, Nota 3.

"t"

(por ejemplo, σt, St, o

NOTA 2 Esta variación corresponde a la combinación de la "variación dentro del subgrupo" y la "variación entre subgrupos".

2.2.4 Causa especial (Special Cause) . Fuente de variación del proceso diferente de la variación inherente del proceso (véase el numeral 2.2.2). NOTA 1 Algunas veces "causa especial" se considera sinónimo de "causa asignable". Sin embargo, es necesario establecer una diferencia. Una causa especial es asignable sólo cuando se identifica específicamente. NOTA 2 Una causa especial surge debido a circunstancias específicas que no siempre están presentes. En consecuencia, en un proceso (véase el numeral 2.1.1) sujeto a causas especiales, la magnitud de la variación (véase el numeral 2.2.1) es impredecible a través del tiempo.

2.2.5 Causa aleatoria (Random Cause). Fuente de variación de proceso (véase el numeral 2.2.1), intrínseca a un proceso (véase el numeral 2.1.1) en el tiempo. NOTA 1 En un proceso sujeto solamente a una variación de causa aleatoria, la variación es predecible dentro de límites establecidos estadísticamente. NOTA 2 La reducción de estas causas da lugar a la mejora del proceso (véase el numeral 2.1.7). Sin embargo, el grado de su identificación, reducción y eliminación es objeto de un análisis de costo/beneficio en términos de la factibilidad técnica y económica.

2.2.6 Subgrupo racional (Rational Subgroup). Subgrupo dentro del cual se supone que una variación (véase el numeral 2.2.1) se debe solamente a causas aleatorias (véase el numeral 2.2.5). NOTA 1 Un subgrupo es un subconjunto de datos tomados de un proceso (véase el numeral 2.1.1) de manera que se pueda asegurar la mayor similitud entre los datos de cada subgrupo y la mayor diferencia entre los datos de diferentes subgrupos. Cuanto mayor sea el subgrupo, más sensible es el gráfico de control (véase el numeral 2.3.1) a las desviaciones en el nivel de procesos (véase el numeral 2.4.13). En forma ideal, cada medición (véase el numeral 3.2.1) en un subgrupo es independiente de las otras. NOTA 2 El método más común para obtener un subgrupo racional es crearlo en un momento dado. Entonces los datos de diferentes períodos de tiempo estarían en diferentes subgrupos. Un ejemplo sería hacer mediciones en cinco partes consecutivas de una máquina particular, cada hora. Idealmente, el estadístico muestral (véase el numeral 1.2.18) de los subgrupos se puede entonces representar en un gráfico de control, en función del tiempo. De esta manera se facilita la detección de la variación relacionada con el tiempo.

2.2.7 Proceso estable (Stable Process), proceso en estado de control estadístico (Process in a State of Statistical Control) . Proceso (véase el numeral 2.1.1) sometido únicamente a causas aleatorias (véase el numeral 2.2.5). 12



NOTA 1 Proceso estable que generalmente se comporta como si las muestras (véase el numeral 1.2.17) del proceso en cualquier momento fueran muestras simples aleatorias (véase el numeral 1.2.24) de la misma población (véase el numeral 1.2.1). NOTA 2 Este estado no implica que la variación aleatoria sea grande o pequeña, y que esté dentro o fuera de la especificación (véase el numeral 3.1.1), sino que la variación (véase el numeral 2.2.1) sea predecible usando técnicas estadísticas. NOTA 3 La capacidad del proceso (véase el numeral 2.7.1) de un proceso estable usualmente se mejora mediante cambios fundamentales que reducen o eliminan algunas de las causas aleatorias presentes o que ajustan la media hacia el valor preferido, o ambas. NOTA 4 En algunos procesos, la media de una característica puede tener una tendencia, o la desviación estándar puede aumentar debido, por ejemplo, al desgaste de las herramientas o a la reducción de la concentración de una solución. Un cambio progresivo en la desviación media o estándar se considera que es debido a causas sistemáticas y no aleatorias. Los resultados no son entonces muestras simples aleatorias de la misma población.

2.2.8 Criterios fuera de control (Out-of-Control Criteria). Conjunto de reglas de decisión para identificar la presencia de causas especiales (véase el numeral 2.2.4). NOTA Las reglas de decisión pueden incluir las relativas a puntos fuera de los límites de control (véase el numeral 2.4.2), rachas, tendencias, ciclos, periodicidad, concentración de los puntos cerca a la línea central o límites de control, distribución inusual de puntos dentro de los límites de control (dispersión grande o pequeña) y las relaciones entre los valores dentro de los subgrupos.

2.2.9 Longitud media de una corrida, LMC (Average Run Length, AWR) . Valor esperado del número de muestras (véase el numeral 1.2.17) introducido en un gráfico de control (véase el numeral 2.3.1) hasta el punto que da lugar a una decisión sobre la presencia de una causa especial (véase el numeral 2.2.4). NOTA 1 Si no hay una causa especial presente, el valor ideal de la longitud media de una corrida es infinito, en cuyo caso no se toma ninguna decisión. Un objetivo práctico es hacer que la longitud media de la corrida sea grande cuando no hay una causa especial presente. NOTA 2 A la inversa, cuando hay presente una causa especial, el valor ideal de la longitud media de la corrida es 1, en cuyo caso la decisión se toma cuando se toma la siguiente muestra. NOTA 3 La selección de la longitud media de una corrida es entonces un compromiso entre estos requisitos en conflicto. NOTA 4

Tomar una acción apropiada cuando no hay presente una causa especial da lugar a un exceso de control.

NOTA 5

No tomar una acción apropiada cuando está presente una causa especial da lugar a un control deficiente.

2.3

GRÁFICOS RELATIVOS AL CONTROL

2.3.1 Gráfico de control (Control Chart). Gráfico en el que algunas medidas estadísticas de una serie de muestras (véase el numeral 1.2.17) se trazan en un orden particular para orientar el proceso (véase el numeral 2.1.1) con respecto a esa medida, y para controlar y reducir la variación (véase el numeral 2.2.1). NOTA 1

El orden particular se basa usualmente en un orden cronológico o del número de muestras.

NOTA 2 El gráfico de control opera más efectivamente cuando la medida es un proceso variable correlacionado con un producto o servicio final (véase el numeral 1.1.1.).

2.3.2 Gráfico de control de Shewhart (Shewhart Control Chart). Gráfico de control (véase el numeral 2.3.1) con los límites de control de Shewhart (véase el numeral 2.4.5) previstos principalmente para diferenciar entre una variación (véase el numeral 2.2.1) en la medida graficada debido a causas aleatorias (véase el numeral 2.2.5) y debido a causas especiales (véase el numeral 2.2.4). 13



2.3.3 Gráfico de control de aceptación (Acceptance Control Chart). Gráfico de control (véase el numeral 2.3.1) destinado principalmente para evaluar si se puede esperar o no que la medida graficada cumpla las tolerancias especificadas (véase el numeral 3.1.6) 2.3.4 Gráfico de control de ajuste del proceso (Process Adjustment Control Chart). Gráfico de control (véase el numeral 2.3.1) que usa un modelo de predicción del proceso (véase el numeral 2.1.1) para estimar y trazar el curso futuro del proceso si no se hacen cambios, y cuantificar los cambios que se van a hacer a las desviaciones del proceso dentro de los límites aceptables. 2.3.5 Gráfico de control de sumas acumulativas (Cumulative Sum Control Chart), gráfico CUSUM (Cusum Chart). Gráfico de control (véase el numeral 2.3.1) en donde se traza una suma acumulativa de desviaciones de valores de muestras sucesivas de un valor de referencia para detectar desviaciones en el nivel de la medición graficada. NOTA 1 La ordenada de cada punto graficado representa la suma algebraica de la ordenada previa y la desviación más reciente del valor de referencia, objetivo o control. NOTA 2 La mejor discriminación de los cambios en el nivel se logra cuando el valor de referencia es igual al valor promedio total. NOTA 3

El gráfico se puede usar en modo de control, de diagnóstico o predictivo.

NOTA 4 Cuando se usa en el modo de control, se puede interpretar gráficamente por una plantilla superpuesta al gráfico (por ejemplo, plantilla en V). Ocurre una señal si la trayectoria del CUSUM toca o atraviesa el límite de la plantilla.

2.3.6 Gráfico de control de variables (Variables Control Chart). Gráfico de control de Shewart (véase el numeral 2.3.2) en donde la medición trazada representa datos en una escala continua. 2.3.7 Gráfico de control de atributos (Attribute Control Chart). Gráfico de control de Shewart (véase el numeral 2.3.2) en donde la medición trazada representa datos contables o clasificables. 2.3.8 Gráfico c (c Chart), gráfico de control por conteo (Count Control Chart). Gráfico de control por atributos (véase el numeral 2.3.7) para el número de ocurrencias en donde la probabilidad de aparición es fija. NOTA Las ocurrencias de un tipo particular, por ejemplo, el número de ausentes y el número de clientes eventuales forman el conteo. En el campo de la calidad, las ocurrencias se expresan con frecuencia como no conformidades y la oportunidad fija se relaciona con las muestras (véase el numeral 1.2.17) de tamaño constante o cantidades de material fijas. Algunos ejemplos de esto son “defectos por cada 100 m2 de tela” y “errores en cada 100 facturas”.

2.3.9 Gráfico u (u Chart), gráfico de control de conteo por unidad (Count Per Unit Control Chart). Gráfico de control por atributos (véase el numeral 2.3.7) para el número de ocurrencias por unidad (véase el numeral 1.2.14) en donde la oportunidad es variable. NOTA Las ocurrencias de un tipo particular, por ejemplo, el número de ausentes y el número de clientes eventuales, forman el conteo. En el campo de la calidad, las ocurrencias se expresan a menudo como no conformidades y la oportunidad variable se relaciona con subgrupos de tamaño variable o cantidades de material variables.

2.3.10 Gráfico np (np Chart), gráfico de control de unidades clasificadas (Number of Categorized Units Control Chart). Gráfico de control por atributos (véase el numeral 2.3.7) para el número de unidades (véase el numeral 1.2.14) de una clase dada en donde el tamaño de la muestra (véase el numeral 1.2.26) es constante. 14



NOTA En el campo de la calidad, la clasificación se establece generalmente en “unidades no conformes” (véase el numeral 1.2.15).

2.3.11 Gráfico p (p Chart), gráfico de control de la proporción o porcentaje de unidades clasificadas (Proportion or Percent Categorized Units Control Chart). Gráfico de control por atributos (véase el numeral 2.3.7) para el número de unidades (véase el numeral 1.2.14) de una clase dada por el número total de unidades en la muestra (véase el numeral 1.2.17) expresadas como proporción o como porcentaje. NOTA 1 En el campo de la calidad, la clasificación usualmente toma la forma de “unidades no conformes” (véase el numeral 1.2.15). NOTA 2

El gráfico “p” se aplica particularmente cuando el tamaño de la muestra (véase el numeral 1.2.26) es variable.

NOTA 3

La medición trazada se puede expresar como proporción o como porcentaje.

2.3.12 Gráfico de control X-barra (Xbar Control Chart), gráfico de control de promedios, (Average Control Chart). Gráfico de control de variables (véase el numeral 2.3.6) para evaluar el nivel del proceso (véase el numeral 2.4.13) por los promedios de los subgrupos. 2.3.13 Gráfico de control de mediana (Median Control Chart). Gráfico de control de variables para evaluar el nivel del proceso en términos de las medianas de los subgupos. 2.3.14 Gráfico de control de promedios móviles (Moving Average Control Chart). Gráfico de control (véase el numeral 2.3.1) para la evaluación del nivel del proceso (véase el numeral 2.14.13) en función del promedio aritmético de cada observación n sucesiva. NOTA 1 Este gráfico es particularmente útil cuando sólo hay disponible una observación por subgrupo. Los ejemplos son características del proceso (véase el numeral 1.1.1) tales como temperatura, presión y tiempo. NOTA 2

La observación actual reemplaza la más antigua de las n + 1 observaciones precedentes.

NOTA 3

Este tiene la desventaja de un efecto de tratamiento residual no ponderado que dura n puntos.

2.3.15 Gráfico de control de observaciones individuales (Individuals Control Chart), gráfico de control X (X Control Chart). Gráfico de control de variables (véase el numeral 2.3.6) para evaluar el nivel del proceso (véase el numeral 2.4.13) en términos de las observaciones individuales en la muestra (véase el numeral 1.2.17). NOTA 1

Este gráfico va acompañado usualmente de un gráfico de rangos móviles, con frecuencia con n = 2.

NOTA 2 Este gráfico sacrifica las ventajas de promediar por reducción de la variación (véase el numeral 2.2.1) aleatoria y sobre las suposiciones del teorema del límite central de distribución normal.

2.3.16 Gráfico de control EWMA (EWMA Control Chart), gráfico de control de promedios móviles con ponderación exponencial (Exponentially Weighted Moving Average Control Chart). Gráfico de control (véase el numeral 2.3.1) para evaluar el nivel del proceso (véase el numeral 2.4.13) en función de un promedio móvil uniformizado exponencialmente. 2.3.17 Gráfico de control de tendencias (Trend Control Chart). Gráfico de control (véase el numeral 2.3.1) para evaluar el nivel del proceso (véase el numeral 2.4.13) con respecto a la desviación de los promedios del subgrupo a partir de un cambio esperado en el nivel del proceso. NOTA 1

La tendencia se puede determinar empíricamente o mediante técnicas de regresión.

NOTA 2 Una tendencia es ascendente o descendente, después de excluir la variación aleatoria (véase el numeral 2.2.1) y los efectos cíclicos cuando se grafican los valores observados (véase el numeral 3.2.8) en el orden cronológico de las observaciones.

15



2.3.18 Gráfico R (R Chart), Gráfico de control de rangos (Range Control Chart). Gráfico de control de variables (véase el numeral 2.3.6) para evaluar la variación (véase el numeral 2.2.1) en función de los rangos de los subgrupos. 2.3.19 Gráfico s (s Chart), gráfico de control de desviación estándar (Standard Deviation Control Chart). Gráfico de control de variables (véase el numeral 2.3.6) para evaluar la variación (véase el numeral 2.2.1) en términos de desviación estándar de los subgrupos. 2.3.20 Gráfico de control con rango móvil (Moving Range Control Chart). Gráfico de control de variables (véase el numeral 2.3.6) para evaluar la variación (véase el numeral 2.2.1) en función del rango de cada n observaciones sucesivas. NOTA

La observación actual reemplaza la más antigua de las n + 1 observaciones precedentes.

2.3.21 Gráfico de control de múltiples variables (Multivariate Control Chart). Gráfico de control (véase el numeral 2.3.1) basado en las respuestas de dos o más variables mutuamente correlacionadas, combinadas como un estadístico muestral (véase el numeral 1.2.18) único para cada subgrupo. 2.3.22 Gráfico de control de múltiples características (Múltiple Characteristic Control Chart). Gráfico de control de atributos (véase el numeral 2.3.7) basado en más de una característica (véase el numeral 1.1.1). 2.3.23 Gráfico de control de demérito (Demerit Control Chart), Gráfico de control de puntaje (Quality Score Chart). Gráfico de control de múltiples características (véase el numeral 2.3.22) en donde se asignan diferentes ponderaciones a los eventos, dependiendo de la importancia percibida. 2.3.24 Ajuste del proceso (Process Adjustment). Acción para reducir la desviación del objetivo en la característica de salida (véase el numeral 1.1.1) por el control predictivo (véase el numeral 2.3.25) o el control de retroalimentación (véase el numeral 2.3.26), o ambos. NOTA El seguimiento continuo determina si el proceso (véase el numeral 2.2.1) y el propio sistema de ajuste del proceso se encuentran en estado de control estadístico (véase el numeral 2.2.7).

2.3.25 Control predictivo (Feed-Forward Control). Cambios compensatorios apropiados realizados en otras variables de control (véase el numeral 2.3.27) por la medición (véase el numeral 3.2.1) o fluctuaciones en una variable de entrada. 2.3.26 Control de retroalimentación (Feedback Control). Cambios compensatorios apropiados en la variable de control (véase el numeral 2.3.27) usando la desviación del objetivo o de la señal de error de la propia característica (véase el numeral 1.1.1) de salida. 2.3.27 Variable de control (Control Variable). Variable del proceso (véase el numeral 2.11) modificada en función de la señal de control para cambiar el valor de la salida del proceso. 2.3.28 Autocorrelación (Autocorrelation). Correlación interna entre miembros de una serie de observaciones ordenadas en el tiempo. 2.4

COMPONENTES DEL GRÁFICO DE CONTROL

2.4.1 Línea central (Centre Line). Línea en un gráfico de control (véase el numeral 2.3.1), que representa el objetivo previsto o la media histórica del estadístico muestral (véase el numeral 1.2.18) representada gráficamente. 16



NOTA

La línea central puede tener una de dos formas:

a)

Una línea central “suministrada por la norma”, en donde el valor es pre-especificado.

b)

Una línea central “no suministrada por la norma”, en donde el valor es el promedio histórico.

2.4.2 Límite de control, LC (Control Limit). Línea en un gráfico de control, usada para determinar la estabilidad de un proceso (véase el numeral 2.1.1). NOTA 1 Las líneas de control se trazan en un gráfico de control (véase el numeral 2.3.1) para representar límites de control. NOTA 2 Los límites de control indican los límites determinados estadísticamente para las desviaciones de la línea central (véase el numeral 2.4.1) del estadístico graficado sobre un gráfico de control de Shewhart (véase el numeral 2.3.2) únicamente debido a causas aleatorias (véase el numeral 2.2.5). NOTA 3 Los límites de control se basan en los datos reales del proceso, y con excepción del gráfico de control de aceptación (véase el numeral 2.3.3.), no en los límites de especificación (véase el numeral 3.1.3). NOTA 4 Los puntos diferentes de los que están por fuera de los límites de control, los criterios “fuera de control" pueden incluir rachas, tendencias, ciclos, periodicidad y patrones inusuales dentro de los límites de control.

2.4.3 Límites de advertencia (Warning Limits). Límites de control (véase el numeral 2.4.2) entre los cuales el estadístico que se considera está situado con una probabilidad alta cuando el proceso (véase el numeral 2.1.1) está bajo control estadístico. NOTA 1 Las líneas de advertencia se trazan sobre un gráfico de control (véase el numeral 2.3.1) para representar las líneas de advertencia. NOTA 2 Cuando el valor del estadístico trazado se encuentra por fuera de un límite de advertencia, pero dentro del límite de acción (véase el numeral 2.4.4), generalmente se requiere una mayor supervisión del proceso, conforme a las reglas especificadas.

2.4.4 Límites de acción (Action Limits). Límites de control (véase el numeral 2.4.2) entre los cuales el estadístico que se considera está situado con una probabilidad muy alta cuando el proceso (véase el numeral 2.1.1) está bajo control estadístico. NOTA 1

Las líneas de acción se trazan sobre un gráfico de control (véase el numeral 2.3.1) para representarlas.

NOTA 2 Cuando la medición graficada se encuentra más allá de un límite de acción, se realiza en el proceso una acción correctiva apropiada (véase el numeral 3.1.15).

2.4.5 Límites de control de Shewhart (Shewhart Control Limits). Límites de control (véase el numeral 2.4.2) basados en evidencia empírica y consideraciones económicas, situados alrededor de la línea central (véase el numeral 2.4.1) a una distancia de ± z desviaciones estándar (en donde z es un factor numérico) del estadístico que se considera y se usa para evaluar si el proceso (véase el numeral 2.1.1) se encuentra o no en estado de control estadístico (véase el numeral 2.2.7). NOTA Es usual, como lo propone Shewhart, basar estos límites de control en la normalidad, y tomar z = 3 para los límites de acción (véase el numeral 2.4.4) y z = 2 para los límites de advertencia (véase el numeral 2.4.3.).

2.4.6 Límites de control probabilísticos (Probabilistic Control Limits). Límites de control (véase el numeral 2.4.2) que junto con la línea central (véase el numeral 2.4.1) definen un intervalo dentro del cual el estadístico que se considera tendrá una probabilidad preestablecida muy fuerte, cuando el proceso (véase el numeral 2.1.1) se encuentre en un estado de control estadístico (véase el numeral 2.2.7). NOTA El cálculo de los límites de control probabilísticos involucra la determinación previa de la distribución subyacente (véase el numeral 2.5.1) del estadístico.

17



2.4.7 Límites de control para aceptación (LCA) (Acceptance Control Limits, ACL). Límites de control (véase el numeral 2.4.2) para un gráfico de control de aceptación (véase el numeral 2.3.3) que permite un cambio sistemático asignable en el nivel del proceso(véase el numeral 2.4.13) con base en los requisitos especificados, siempre y cuando la variabilidad de los subgrupos esté sujeta solamente a causas aleatorias (véase el numeral 2.2.5) bajo control estadístico. 2.4.8 Límite de control superior, LCS, SLC (Upper Control Limit, UCL, UCL ). Límite de control (véase el numeral 2.4.2) que define la frontera de control superior. 2.4.9 Límite de control inferior, LCI, ILC (Lower Control Limit, LCL, LCL). Límite de control (véase el numeral 2.4.2) que define la frontera de control inferior. 2.4.10 Zona de indiferencia (Indifference Zone). Niveles del proceso (véase el numeral 2.4.13) ubicados entre el Nivel aceptable del proceso, NAP(véase el numeral 2.4.14) y el Nivel rechazable del proceso, NRP (véase el numeral 2.4.15). 2.4.11 Zona de procesos aceptables (Zone of Acceptable Processes). Zona alrededor de la línea central (véase el numeral 2.4.1) que incluye los niveles del proceso (véase el numeral 2.4.13) que representan procesos (véase el numeral 2.1.1) que se desean aceptar. 2.4.12 Zona de procesos rechazables (Zone of Rejectable Processes). Zona de niveles de procesos (véase el numeral 2.14.3) ubicada sobre el NRP (véase el numeral 2.4.15) o por fuera de él, que incluye los niveles de procesos (véase el numeral 2.4.13) que representan procesos (véase el numeral 2.1.1) que se desean rechazar. 2.4.13 Nivel del proceso (Process Level). Valor del estadístico muestral (véase el numeral 1.2.18) graficado en un punto dado en el tiempo. 2.4.14 Nivel aceptable del proceso, NAP (Acceptable Process Level, APL). Nivel del proceso (véase el numeral 2.4.13) que forma la frontera de la zona de procesos aceptables (véase el numeral 2.4.11). 2.4.15 Nivel rechazable del proceso, NRP (Rejectable Process Level, RPL). Nivel del proceso (véase el numeral 2.4.13) que forma la frontera de la zona de procesos rechazables (véase el numeral 2.4.12). 2.5

TÉRMINOS FUNDAMENTALES RELATIVOS A EL DESEMPEÑO Y LA CAPACIDAD DE LOS PROCESOS

2.5.1 Distribución (Distribution) Información comportamiento probabilístico de una característica (véase el numeral 1.1.1).

sobre

el

NOTA 1 La distribución de una característica puede estar representada, por ejemplo, por la clasificación de los valores de la característica y por el patrón resultante de las mediciones o puntajes en forma de un gráfico de anotaciones o histograma. Este patrón proporciona toda la información numérica sobre la característica, excepto para el orden de serie en el que aparecen los datos. NOTA 2 La distribución de una característica depende de las condiciones reinantes. De esta manera, si se desea obtener información significativa acerca de la distribución de una característica, se deberían especificar las condiciones bajo las cuales los datos se recolectan. NOTA 3 Es importante conocer la clase de distribución (véase el numeral 2.5.2), por ejemplo, normal o lognormal, antes de predecir o estimar la capacidad del proceso y las medidas de desempeño e índices o fracción de no conformes.

18



2.5.2 Clase de distribuciones (Class of Distributions). Familia particular de distribuciones (véase el numeral 2.5.1) en donde cada uno de los miembros tiene los mismos atributos comunes por los cuales se especifica la familia completamente. EJEMPLO 1 La distribución normal con dos parámetros, simétrica en forma de campana, con los parámetros media y la desviación estándar. EJEMPLO 2 La distribución de Weibull con tres parámetros, con los parámetros valor central, forma y escala (véase el numeral 1.1.3). EJEMPLO 3

Las distribuciones unimodales continuas.

NOTA La clase de distribución con frecuencia se puede especificar por medio de valores de los parámetros apropiados.

2.5.3 Modelo de distribución (Distribution Model). Distribución (véase el numeral 2.5.1) especificada o clase de distribuciones (véase el numeral 2.5.2). EJEMPLO 1 Un modelo para la distribución de una característica (véase el numeral 1.1.1) de un producto, el diámetro de un perno, podría ser la distribución normal con una media de 15 mm y una desviación estándar de 0,05 mm. Aquí el modelo se especifica completamente. EJEMPLO 2 Un modelo para el diámetro de pernos como para el ejemplo 1, puede ser la clase de distribuciones normales sin intentar especificar una distribución particular. Aquí el modelo es la clase de distribuciones normales.

2.5.4 Fracción superior de no conformes pS (Upper Fraction Nonconforming, pU). Fracción de la distribución (véase el numeral 2.5.1) de una característica (véase el numeral 1.1.1) que es mayor que el límite de especificación superior, LES (véase el numeral 3.1.4). En una distribución con una media µ y una desviación estándar σ;

EJEMPLO

⎛ LES − μ ⎞ ⎛ μ − LES ⎞ ps = 1 − Φ⎜ ⎟ = Φ⎜ ⎟ σ σ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠ en donde pS

=

es la fracción superior de no conformes;

Φ

=

es la función de distribución de la distribución normal estándar (véase la NTC 2062-1 (ISO 3534-1)).

LES

=

es el límite de especificación superior.

NOTA 1 Las tablas (o funciones en los paquetes de software estadístico) de la distribución normal estándar se consiguen fácilmente y suministran la proporción de resultados de los procesos esperados más allá de un valor particular de interés, como por ejemplo el límite de especificación (véase el numeral 3.1.3) en términos de las desviaciones estándar alejadas la media del proceso. Así se obvia la necesidad de realizar la función de distribución estadística dada en el ejemplo. NOTA 2 La función se relaciona con una distribución teórica. En la práctica, con las distribuciones empíricas los parámetros se reemplazan por sus estimados.

2.5.5 Fracción inferior de no conformes, pI (Lower Fraction Nonconforming. pL). Fracción de la distribución (véase el numeral 2.5.1) de una característica (véase el numeral 1.1.1) que es menor que el límite de especificación inferior, LEI (véase el numeral 3.1.5). EJEMPLO

En una distribución normal con una media µ, y una desviación estándar σ:

⎛ LEI − μ ⎞ pI = Φ ⎜ ⎟ σ ⎝ ⎠

19



en donde pI

=

es la fracción inferior de no conformes.

Φ

=

es la función de distribución de la distribución normal estándar.

LEI

=

es el límite de especificación inferior.

NOTA 1 Las tablas (o funciones en los programas estadísticos) de la distribución normal estándar se consiguen fácilmente y suministran la proporción de resultados de los procesos esperados más allá de un valor particular de interés, como por ejemplo el límite de especificación (véase el numeral 3.1.3) en términos de las desviaciones estándar en relación con la media del proceso. Así se obvia la necesidad de realizar la función de distribución estadística dada en el ejemplo. NOTA 2 La función se relaciona con una distribución teórica. En la práctica, con las distribuciones empíricas los parámetros se reemplazan por sus estimados.

2.5.6 Fracción total de no conformes, pt (Total Fraction Nonconforming pt). Suma de la fracción superior de no conformes (véase el numeral 2.5.4) y de la fracción inferior de no conformes (véase el numeral 2.5.5). En una distribución (véase el numeral 2.5.1) normal con una media µ, y una desviación estándar σ:

EJEMPLO

⎛ μ − LES ⎞ ⎛ LEI − μ ⎞ pt = Φ ⎜ ⎟ + Φ⎜ ⎟ σ σ ⎝ ⎠ ⎝ ⎠ en donde pt

=

es la fracción inferior de no conformes.

Φ

=

es la función de distribución de la distribución normal estándar.

LEI

=

es el límite de especificación inferior.

LES

=

es el límite de especificación superior.

NOTA 1 Las tablas (o funciones en los programas estadísticos) de la distribución normal estándar se consiguen fácilmente y suministran la proporción de resultados de los procesos esperados más allá de un valor particular de interés, como por ejemplo el límite de especificación (véase el numeral 3.1.3) en términos de las desviaciones estándar en relación con la media del proceso. Así se obvia la necesidad de realizar la función de distribución estadística dada en el ejemplo. NOTA 2 La función se relaciona con una distribución teórica. En la práctica, con las distribuciones empíricas los parámetros se reemplazan por sus estimados.

2.5.7 Intervalo de referencia (Reference Interval). Intervalo comprendido entre el 99,865 % de la cuantila de distribución, X99,865 % y el 0,135 % de la cuantila de distribución, X0,135 %. NOTA 1

El intervalo se puede expresar por (X99,865 %, X0,135 %) y la longitud del intervalo es X99,865 % - X0,135 %

NOTA 2 Este término se usa solamente como una base arbitraria, aunque normalizada, para definir el índice de desempeño del proceso (véase el numeral 2.6.2) y el índice de capacidad del proceso (véase el numeral 2.7.2). NOTA 3 Para una distribución normal (véase el numeral 2.5.1), la longitud del intervalo de referencia se puede expresar en términos de seis desviaciones estándar, 6σ ó 6S, cuando se estima a partir de una muestra. NOTA 4 Para una distribución no normal, la longitud del intervalo de referencia se puede estimar por medio de papeles probabilísticos apropiados (por ejemplo, log-normal) o de curtosis y asimetría de la muestra usando los métodos descritos en el ISO/TR 127831.

1

Cuando se editó la norma ISO 3534-2:2006, el documento ISO/TR 12783 se encontraba como proyecto en estudio, pero en el momento de la adopción como NTC 2062-2 estaba suspendido.

20



NOTA 5 Una cuantila o fractila indica una división de una distribución en unidades (véase el numeral 1.2.14) o fracciones iguales, por ejemplo, percentilas. La cuantila se define en la NTC 2062-1 (ISO 3534-1).

2.5.8 Intervalo de referencia inferior (Lower Reference Interval). Intervalo comprendido entre el 50 % de la cuantila de distribución, X50 % y el 0,135 % de la cuantila de distribución, X0,135 %. NOTA 1

El intervalo se puede expresar por (X50 %, X0,135 %) y la longitud del intervalo es X50 % - X0,135 %

NOTA 2 Este término se usa solamente como una base arbitraria, aunque normalizada, para definir el índice de desempeño inferior del proceso (véase el numeral 2.6.3) y el índice de capacidad inferior del proceso (véase el numeral 2.7.3). NOTA 3 Para una distribución normal (véase el numeral 2.5.1), la longitud del intervalo de referencia inferior se puede expresar en términos de desviaciones estándar como 3σ o un estimado 3S, y X50 % representa tanto la media como la mediana. NOTA 4 Para una distribución no normal, la cuantila de distribución del 50 %, es decir, la mediana, y la cuantila de distribución del 0,135 %, X0,135 % se pueden estimar por medio de papeles probabilísticos apropiados (por ejemplo, log-normal) o de curtosis y asimetría de la muestra usando los métodos descritos en el ISO/TR 12783.

2.5.9 Intervalo de referencia superior (Upper Reference Interval). Intervalo comprendido entre el 99,865 % de la cuantila de distribución, X99,865 % y el 50 % de la cuantila de distribución, X50 %. NOTA 1

El intervalo se puede expresar por (X99,865 %, X50 %) y la longitud del intervalo es X99,865 % - X50 %.

NOTA 2 Este término se usa solamente como una base arbitraria, aunque normalizada, para definir el índice de desempeño superior del proceso (véase el numeral 2.6.4) y el índice de capacidad superior del proceso (véase el numeral 2.7.4). NOTA 3 Para una distribución normal (véase el numeral 2.5.1), la longitud del intervalo de referencia inferior se puede expresar en términos de desviaciones estándar como 3σ o un estimado 3S, y X50 % representa tanto la media como la mediana. NOTA 4 Para una distribución no normal, la cuantila de distribución del 50 %, es decir, la mediana, y la cuantila de distribución de 99,865 %, X99,865 %, se pueden estimar por medio de papeles probabilísticos apropiados (por ejemplo, 1 log-normal) o de curtosis y asimetría de la muestra usando los métodos descritos en el ISO/TR 12783 .

2.6

DESEMPEÑO DEL PROCESO (DATOS DE MEDICIÓN)

2.6.1 Desempeño del proceso (Process Performance). medición estadística de los resultados de una característica (véase el numeral 1.1.1) de un proceso (véase el numeral 2.1.1) que es posible que no se haya demostrado que se encuentren en estado de control estadístico (véase el numeral 2.2.7). NOTA 1 El resultado es una distribución (véase el numeral 2.5.1) cuya clase necesita ser determinada y sus parámetros evaluados. NOTA 2 Es necesario utilizar esta medición con precaución, ya que puede contener un componente de variabilidad debido a causas especiales (véase el numeral 2.2.4) cuyo valor no es predecible. NOTA 3 Para una distribución normal descrita en términos de la desviación estándar St evaluada a partir de una sola muestra (véase el numeral 1.2.17) de tamaño N, la desviación estándar del proceso se expresa así: St =

en donde

Xt =

1 N

∑X

1 N −1

∑ (X

i

21

i

− Xt

)2



Este descriptor, St, tiene en cuenta la variación (véase el numeral 2.2.1) debido a causas (comunes) aleatorias (véase el numeral 2.2.5) junto con cualquier causa especial que pueda haber presente. St se usa aquí en lugar de σt, ya que la desviación estándar es un medida estadística descriptiva. El tamaño de muestra N puede estar compuesto de k subgrupos, cada uno de tamaño n. NOTA 4

Para una distribución normal, el desempeño del proceso se puede evaluar a partir de la expresión:

Desempeño del proceso = X t ± (zSt ) Y “z” depende del requisito particular de desempeño en partes por millón. Habitualmente “z” toma el valor de 3, 4 ó 5. Si el desempeño del proceso coincide con los requisitos especificados, un valor z de 3 indica un valor esperado de 2 700 partes por millón por fuera de especificación (véase el numeral 3.1.1). En forma similar, un z de 4 indica un valor esperado de 64 partes por millón y un z de 5 de 0,6 partes por millón fuera de especificación. NOTA 5 Para una distribución no normal, el desempeño del proceso se puede evaluar usando, por ejemplo, un papel probabilístico adecuado, o los parámetros de la distribución establecida por los datos. La expresión para el desempeño del proceso toma la forma siguiente: Desempeño del proceso = La notación

+a −b

Xt

+a −b

está en el mismo estilo empleado en el diseño de normas para expresar las tolerancias

especificadas (véase el numeral 3.1.6) acerca del valor nominal o preferido para una característica cuando el valor preferido no es equidistante de cada límite. La notación equivalente para límites simétricos del valor preferido es ±. Esto permite establecer una comparación directa entre el desempeño dimensional de una característica y sus requisitos especificados en términos de ubicación y de dispersión.

2.6.2 Índice de desempeño del proceso, Pp (Process Performance Index, Pp). Índice que describe el desempeño del proceso (véase el numeral 2.6.1) en relación con la tolerancia especificada (véase el numeral 3.1.6) NOTA 1 Con frecuencia el índice de desempeño del proceso se expresa como el valor de la tolerancia especificada dividida por una medida de la longitud del intervalo de referencia (véase el numeral 2.5.7), a saber:

Pp =

LES − LEI X 99 ,865 % − X 0 ,135 %

NOTA 2 Para una distribución normal (véase el numeral 2.5.1), la longitud del intervalo de referencia es igual a 6St (véase el numeral 2.6.1, Nota 3). NOTA 3 Para una distribución no normal, la longitud del intervalo de referencia se puede estimar usando, por ejemplo, el método descrito en el ISO/TR 127831.

2.6.3 Índice de desempeño inferior del proceso, PpkI (Lower Process Performance Index, PpkI). Índice que describe el desempeño del proceso (véase el numeral 2.6.1) en relación con el límite de especificación inferior, LEI (véase el numeral 3.1.5). NOTA 1 Con frecuencia el índice de desempeño inferior del proceso se expresa por la diferencia entre la cuantila de distribución del 50 %, X50 %, y un límite de especificación inferior (véase el numeral 3.1.5), dividido por una medida de la longitud del intervalo de referencia inferior (véase el numeral 2.5.8), a saber:

PpkI =

X50 % − LEI X50 % − X 0,135 %

NOTA 2 Para la distribución simétrica normal, la longitud del intervalo de referencia inferior es igual a 3St (véase el numeral 2.6.1, Nota 3), y X50 % representa tanto la media como la mediana. NOTA 3 Para una distribución no normal, la longitud del intervalo de referencia inferior se puede estimar usando el método descrito en el ISO/TR 127831, y X50 % representa la mediana.

22



2.6.4 Índice de desempeño superior del proceso, PpkS (Upper Process Performance Index PpkU). Índice que describe el desempeño del proceso (véase el numeral 2.6.1) en relación con el límite de especificación superior, LES (véase el numeral 3.1.5). NOTA 1 Con frecuencia el índice de desempeño superior del proceso se expresa como la diferencia entre el límite de especificación superior y la cuantila de distribución del 50 %, X50 %, dividido por una medida de la longitud del intervalo de referencia superior (véase el numeral 2.5.9) a saber: PpkS =

LES − X 50 % X 99 ,865 % − X 50 %

NOTA 2 Para una distribución simétrica normal, la longitud del intervalo de referencia superior es igual a 3St (véase el numeral 2.6.1, Nota 3), y X50 % representa tanto la media como la mediana. NOTA 3 Para una distribución no normal, la longitud del intervalo de referencia superior se puede estimar usando el método descrito en el ISO/TR 127831, y X50 % representa la mediana.

2.6.5 Índice de desempeño mínimo del proceso, Ppk (Minimum Process Performance Index, Ppk). El valor más pequeño del índice de desempeño superior del proceso (véase el numeral 2.6.4) y el índice de desempeño inferior del proceso (véase el numeral 2.6.3). 2.6.6 Relación de desempeño del proceso (Process Performance Ratio). Recíproco del Índice de desempeño del proceso (véase el numeral 2.6.2). NOTA

2.7

La relación de desempeño del proceso se expresa con frecuencia como un porcentaje.

CAPACIDAD DEL PROCESO (DATOS DE MEDICIÓN)

2.7.1 Capacidad del proceso (Process Capability) . Estimado estadístico del resultado de una característica (véase el numeral 1.1.1) de un proceso (véase el numeral 2.1.1) que se ha demostrado que se encuentra en estado de control estadístico (véase el numeral 2.2.7) y que describe la capacidad del proceso para realizar una característica que cumplirá los requisitos para esa característica. NOTA 1 El resultado es una distribución (véase el numeral 2.5.1), en donde es necesario determinar la clase (véase el numeral 2.5.2) y sus parámetros. NOTA 2 Para una distribución normal, la desviación estándar general del proceso, σ t, se puede estimar usando la fórmula para St (véase el numeral 2.6.1, Nota 3). Como alternativa, en algunas circunstancias la desviación estándar Sw, que representa únicamente la variación (véase el numeral 2.2.1) dentro del subgrupo puede reemplazar St como un estimador.

Sw ≈

R ó d2

∑S mc4

i

ó

∑S

2 i

m

en donde

⎯R

es el rango promedio calculado de un conjunto de m rangos del subgrupo;

Si

es la desviación estándar observada de la muestra del i-ésimo subgrupo;

m

es el número de subgrupos del mismo tamaño n;

d2 , c 4

son constantes basadas en un tamaño de subgrupo, n (véase la norma ISO 8258).

El valor de los estimadores St y Sw convergen a un proceso en un estado de control estadístico. De manera que una comparación de los dos da una indicación del grado de estabilidad del proceso. Para un proceso fuera de control en

23



relación con una media constante, o para un proceso sujeto a un cambio sistemático en la media (véase el numeral 2.2.7, Nota 4), es probable que el valor de Sw subestime en forma significativa la desviación estándar del proceso. En consecuencia, conviene utilizar Sw con extrema precaución. Además, algunas veces el estimador St se prefiere a Sw debido a que sus propiedades estadísticas son más manejables (por ejemplo, se facilita el cálculo de los límites de confianza). NOTA 3

Para una distribución normal, la capacidad del proceso se puede evaluar a partir de la expresión: Capacidad del proceso = X ± (zSt )

en donde X=

⎯Xi

1 m

=

∑X

i

es la media observada del i-ésimo subgrupo. Observe que ⎯X da resultados idénticos a ⎯Xt (véase el numeral 2.6.1, Nota 3).

La selección del valor de "z" depende de la norma particular de capacidad en partes por millón usada. Habitualmente "z" toma el valor de 3, 4 ó 5. Si la capacidad del proceso cumple los requisitos especificados, un valor z de 3 indica un valor esperado de 2 700 partes por millón, por fuera de especificación (véase el numeral 3.1.1). En forma similar, un valor z de 4 indica un valor esperado de 64 partes por millón, y un valor z de 5 indica un valor esperado de 0,6 partes por millón por fuera de especificación. NOTA 4 Para una distribución no normal, la capacidad del proceso se puede evaluar usando, por ejemplo, un papel probabilístico apropiado, o los parámetros de la distribución establecidos por los datos. La expresión para la capacidad del proceso toma la forma asimétrica: Capacidad del proceso = La notación

+a −b

X

+a −b

está en el mismo estilo empleado en el diseño de normas para expresar las tolerancias

especificadas (véase el numeral 3.1.6) acerca de un valor nominal o preferido para una característica cuando el valor preferido no es equidistante de cada límite. La notación equivalente para límites simétricos del valor preferido es ±. Esto permite establecer una comparación directa entre el desempeño dimensional de una característica y sus requisitos especificados en términos de ubicación y de dispersión. NOTA 5

Cuando se usa Sw =

R , es necesario verificar que este estimador: d2

-

progresivamente llegue a ser menos eficiente a medida que crece el tamaño del subgrupo;

-

es muy sensible a la distribución de los individuos;

-

hace más difícil estimar los límites de confianza.

2.7.2 Índice de capacidad del proceso, Cp (Process Capability Index, Cp). Índice que describe la capacidad del proceso (véase el numeral 2.7.1) en relación con la tolerancia especificada (véase el numeral 3.1.6). NOTA 1 Con frecuencia el índice de capacidad del proceso se expresa como el valor de la tolerancia especificada, dividido por una medida de la longitud del intervalo de referencia (véase el numeral 2.5.7) para un proceso en estado de control estadístico (véase el numeral 2.2.7), a saber: Cp = NOTA 2

LES − LEI X 99 ,865 % − X 0 ,135 %

Para la distribución normal, el intervalo de referencia es igual a 6S (véase el numeral 2.7.1, Notas).

NOTA 3 Para una distribución no normal, el intervalo de referencia se puede estimar usando el método descrito en el documento ISO/TR 127831.

24



2.7.3 Índice inferior de capacidad del proceso, CpkI (Lower Process Capability Index, CpkL). Índice que describe la capacidad del proceso (véase el numeral 2.7.1) en relación con el límite de especificación inferior, LEI (véase el numeral 3.1.5). NOTA 1 Con frecuencia el índice de capacidad inferior del proceso se expresa como la diferencia entre la cuantila de distribución del 50 %, X50 %, y el límite de especificación inferior (véase el numeral 2.5.8) para un proceso en estado de control estadístico (véase el numeral 2.2.7), a saber: C pkI =

X 50 % − LEI X 50 % − X 0 ,135 %

NOTA 2 Para la distribución normal, el intervalo de referencia inferior es igual a 3S (véase el numeral 2.7.1, Notas), y X50 % representa tanto la media como la mediana. NOTA 3 Para una distribución no normal, el intervalo de referencia inferior se puede estimar usando el método descrito en el documento ISO/TR 127831, y X50 % representa la mediana.

2.7.4 Índice de capacidad del proceso superior CpkS (Upper Process Capability Index, CpkU). Índice que describe la capacidad del proceso (véase el numeral 2.7.1) en relación con el límite de especificación superior, LES (véase el numeral 3.1.4). NOTA 1 Con frecuencia el índice de capacidad del proceso superior se expresa como la diferencia entre el límite de especificación superior y la cuantila de distribución del 50 %, X50 %, dividido por una medida de la longitud del intervalo de referencia superior (véase el numeral 2.5.9) para un proceso en estado de control estadístico (véase el numeral 2.2.7), a saber: C pkS =

LES − X 50 % X 99 ,865 % − X 50 %

NOTA 2 Para la distribución normal, el rango de referencia inferior es igual a 3S (véase el numeral 2.7.1, Notas), y X50 % representa tanto la media como la mediana. NOTA 3 Para una distribución no normal, el intervalo de referencia superior se puede estimar usando el método descrito en el documento ISO/TR 127831, y X50 % representa la mediana.

2.7.5 Índice mínimo de capacidad del proceso, Cpk (Minimum Process Capability Index, Cpk). El menor valor del índice de capacidad superiordel proceso (véase el numeral 2.7.4) y el índice de capacidad inferior del proceso (véase el numeral 2.7.3). 2.7.6 Relación de capacidad del proceso (Process Capability Ratio). Inverso del índice de capacidad del proceso (véase el numeral 2.7.2). NOTA

La relación de capacidad del proceso se expresa con frecuencia como un porcentaje.

2.7.7 Índice de variación del proceso, Qk (Process Variation Index, Qk). Medida de la variación (véase el numeral 2.2.1) expresada en términos del valor objetivo (véase el numeral 3.1.2). NOTA 1

Cuando el valor objetivo T no es igual a cero, el índice se expresa por: 100

Qk

St2 + ⎛⎜ X − T ⎞⎟ ⎝ ⎠ T

2

(%)

NOTA 2 Este índice tiene la característica de aumentar su valor cuando el proceso (véase el numeral 2.1.1) se desvía de su objetivo, o cuando aumenta la variación del proceso. Cuanto más cercano esté el índice de cero, mejor es el desempeño del proceso en relación con su meta. NOTA 3 Este índice es útil en aquellas situaciones en las que se prefiere un valor objetivo pero no hay una tolerancia especificada (véase el numeral 3.1.6) disponible para evaluar la capacidad relativa. Estas situaciones incluyen aquellas en control estadístico de procesos (véase el numeral 2.1.8) no productivos y las respuestas a diseños de experimentos.

25



3.

ESPECIFICACIONES, VALORES Y RESULTADOS DE ENSAYO

3.1

CONCEPTOS RELATIVOS A LA ESPECIFICACIÓN

3.1.1 Especificación (Specification). Documento que establece requisitos. [ISO 9000:2005, numeral 3.7.3]. NOTA 1 Un documento puede ser cualquier medio que contenga información, por ejemplo, papel, un disco de computador o una muestra (véase el numeral 1.2.17) patrón. NOTA 2 Habitualmente se necesitan calificadores para este término, como por ejemplo especificación del producto y especificación del proceso, especificación de ensayo y especificación de desempeño. NOTA 3 En el muestreo de aceptación (véase el numeral 1.3.17), un lote (véase el numeral 1.2.4) se puede aceptar porque cumple los criterios de aceptación del lote, pero es posible que algunos elementos (véase el numeral 1.2.11) individuales en la muestra o lote no cumplan la especificación. NOTA 4 En cuanto sea posible, se recomienda que el requisito se exprese numéricamente, en términos de las unidades (véase el numeral 1.2.14) apropiadas, junto con sus límites. Cuando esto no se hace, se requiere una definición operacional que establezca el criterio por aplicar a la investigación y a la toma de decisiones. Por ejemplo, el criterio puede ser un espécimen de referencia, una muestra patrón o una fotografía. Esto puede ilustrar lo que se prefiere, el mínimo aceptable y no aceptable, o el tipo, grado, o ambos, de no conformidad (véase el numeral 3.1.11) que es inaceptable.

3.1.2 Valor objetivo, T (Target Value, T), valor nominal, T (Nominal Value, T). Valor preferido o de referencia de una característica (véase el numeral 1.1.1) establecida en una especificación (véase el numeral 3.1.1). 3.1.3 Límite de especificación (Specification Limit). Valor límite establecido para una característica (véase el numeral 1.1.1). 3.1.4 Límite de especificación superior LES (Upper Specification Limit, U). Límite de especificación (véase el numeral 3.1.3) que define el valor límite superior. 3.1.5 Límite de especificación inferior, LEI (Lower Specification Limit, L). Límite de especificación (véase el numeral 3.1.3) que define el valor límite inferior. 3.1.6 Tolerancia especificada (Specified Tolerance). Diferencia entre los límites de especificación superiores (véase el numeral 3.1.4) y los límites de especificación inferiores (véase el numeral 3.1.5). 3.1.7 Límite de especificación simple (Single Specification Limit). Límite de especificación (véase el numeral 3.1.3) en donde los criterios de decisión se aplican solamente a un límite. 3.1.8 Límite de especificación doble, combinado (Combined Double Specification Limit). Límite de especificación (véase el numeral 3.1.3) en donde los criterios de decisión se aplican colectivamente a los límites superior e inferior. 3.1.9 Límite de especificación doble, separado (Separate Double Specification Limit). Límite de especificación (véase el numeral 3.1.3) en donde los criterios de decisión se aplican a cada límite individualmente.

26



3.1.10 Límite de especificación doble, complejo (Complex Double Specification Limit). Límite de especificación (véase el numeral 3.1.3) con dos grupos de criterios simultáneos, un grupo se aplica a ambos valores límite colectivamente y el otro grupo a uno de los valores límite individualmente. 3.1.11 No conformidad (Nonconformity). Incumplimiento de un requisito [ISO 9000:2005, numeral 3.6.2] NOTA

Véanse las notas de defecto (véase el numeral 3.1.12).

3.1.12 Defecto (Defect). Incumplimiento de un requisito (véase el numeral 3.1.2) asociado a un uso previsto o especificado. NOTA 1 La distinción entre los conceptos defecto y no conformidad (véase el numeral 3.6.2) es importante por sus connotaciones legales, particularmente aquellas asociadas a la responsabilidad legal de los productos (véase el numeral 3.4.2) puestos en circulación. Consecuentemente, el término "defecto" debería utilizarse con extrema precaución. NOTA 2 El uso previsto por el cliente (véase el numeral 3.3.5) podría estar afectado por la naturaleza de la información proporcionada por el proveedor (véase el numeral 3.3.6), como por ejemplo las Instrucciones de funcionamiento o de mantenimiento.

[ISO 9000:2005, numeral 3.6.3] 3.1.13 Imperfección (Imperfection). Desviación de una característica (véase el numeral 1.1.1) de su nivel o estado (véase el numeral 3.5.3) preferido, que puede o no ser considerado aceptable dependiendo de una interpretación de las necesidades y expectativas particulares del cliente. NOTA 1 Lograr "perfección" para cada característica puede ser irrealizable en la realidad. Esto se reconoce cuando se dan tolerancias especificadas (véase el numeral 3.1.6) para características cuantitativas, y una clasificación de valores de características cualitativas en clases tales como "preferidas" o "mínimas aceptables". NOTA 2 El término imperfección se inscribe dentro de una clasificación general. Cada tipo de imperfección se identifica usualmente por su nombre específico (por ejemplo, un rayón o un defecto menor).

3.1.14 Acción preventiva (Preventive Action). Acción tomada para eliminar la causa de una no conformidad (véase el numeral 3.6.2) potencial u otra situación potencialmente no deseable. NOTA 1

Puede haber más de una causa para una no conformidad potencial.

NOTA 2 La acción preventiva se toma para prevenir que algo suceda, mientras que la acción correctiva (véase el numeral 3.6.5) se toma para prevenir que vuelva a producirse.

[ISO 9000:2005, numeral 3.6.4] 3.1.15 Acción correctiva (Corrective Action). Acción tomada para eliminar la causa de una no conformidad (véase el numeral 3.6.2) detectada u otra situación no deseable. NOTA 1

Puede haber más de una causa para una no conformidad.

NOTA 2 La acción correctiva se toma para prevenir que algo vuelva a producirse mientras que la acción preventiva (véase el numeral 3.6.4) se toma para prevenir que algo suceda. NOTA 3

Existe diferencia entre corrección (véase el numeral 3.6.6) y acción correctiva.

[ISO 9000:2005, numeral 3.6.5] 27



3.1.16 Corrección (Correction). Acción tomada para eliminar una no conformidad (véase el numeral 3.6.2) detectada. NOTA 1

Una corrección puede realizarse junto con una acción correctiva (véase el numeral 3.6.5).

NOTA 2 Una corrección puede ser por ejemplo un reproceso (véase el numeral 3.6.7) o una reclasificación (véase el numeral 3.6.8).

[ISO 9000:2005, numeral 3.6.6] 3.2

DETERMINACIÓN DE CARACTERÍSTICAS Y MAGNITUDES

3.2.1 Medición (Measurement). Conjunto de operaciones que tiene el objeto de determinar el valor de una magnitud. [VIM:1993, numeral 2.1] NOTA 1 En esta definición, una magnitud puede ser una "magnitud básica", como por ejemplo masa, longitud, tiempo o una "magnitud derivada", como por ejemplo velocidad (longitud dividida por tiempo). NOTA 2 La medición está limitada a la determinación de magnitudes, mientras que el ensayo (véase el numeral 3.2.3) se usa en un sentido más amplio en la determinación de características (véase el numeral 1.1.1) por medición u otro medio, como por ejemplo cuantificación, clasificación o detección de la presencia o ausencia de una característica.

3.2.2 Magnitud objeto de medición, mesurando (Measurand). Magnitud particular sujeta a medición (véase el numeral 3.2.1). [VIM:1993, numeral 2.6]. 3.2.3 Ensayo (Test). Operación técnica que consiste en la determinación de una o más características (véase el numeral 1.1.1) de un producto (véase el numeral 1.2.32), proceso (véase el numeral 2.1.1) o servicio (véase el numeral 1.2.33) de acuerdo con un procedimiento especificado. NOTA 1 La medición (véase el numeral 3.2.1) está limitada a la determinación de magnitudes, mientras que el ensayo (véase el numeral 3.2.3) se usa en un sentido más amplio en la determinación de características (véase el numeral 1.1.1) por medición u otro medio, como por ejemplo cuantificación, clasificación o detección de la presencia o ausencia de una o más características particulares. NOTA 2

Para una explicación del término "magnitud", véase la Nota 1 del numeral 3.2.1.

3.2.4 Característica de ensayo (Test Characteristic). Característica (véase el numeral 1.1.1) sujeta a ensayo (véase el numeral 3.2.3). 3.2.5 Valor verdadero (True Value). Valor que caracteriza una magnitud o característica (véase el numeral 1.1.1) perfectamente definida en las condiciones que existen cuando se considera esa magnitud o característica cuantitativa. NOTA 1 El valor real de una magnitud o característica cuantitativa es un concepto teórico y en general, no es posible conocerlo exactamente. NOTA 2


3.2.6 Valor verdadero convencional (Conventional True Value). Valor de una magnitud o característica cuantitativa (véase el numeral 1.1.1) que para un propósito dado se puede reemplazar por un valor verdadero (véase el numeral 3.2.5). 28



EJEMPLO Dentro de una organización, el valor asignado al patrón de referencia se puede tomar como el valor real convencional de la magnitud o característica cuantitativa representada por el patrón. NOTA 1 Un valor real convencional se considera, en general, lo suficientemente cercano al valor real para que la diferencia pueda ser insignificante para el propósito dado. NOTA 2


3.2.7 Valor de referencia aceptado (Accepted Reference Value). Valor que sirve como una referencia acordada para comparación. NOTA

El valor de referencia aceptado se obtiene como:

a)

Un valor teórico o establecido, basado en principios científicos.

b)

Un valor asignado o certificado, basado en el trabajo experimental de una organización nacional o internacional.

c)

Un valor certificado o consensuado basado en el trabajo experimental colaborativo, bajo el auspicio de un grupo científico o técnico.

d)

El valor esperado, es decir, la media de un conjunto especificado de mediciones, cuando a), b) y c) no están disponibles.

3.2.8 Valor observado (Observed Value). Valor obtenido de una magnitud o característica (véase el numeral 1.1.1). NOTA 1


NOTA 2 Los valores observados se pueden combinar para formar un resultado de ensayo (véase el numeral 3.4.1) o un resultado de medición (véase el numeral 3.4.2). Por ejemplo, la densidad de una barra puede implicar la combinación de los valores observados de longitud, diámetro y masa. NOTA 3

3.3

En la literatura estadística, la observación se usa como sinónimo de valor observado.

PROPIEDADES DE LOS MÉTODOS DE ENSAYO Y MEDICIÓN

3.3.1 Exactitud (Accuracy). Cercanía del acuerdo entre un resultado de ensayo (véase el numeral 3.4.1) o resultado de medición (véase el numeral 3.4.2) y el valor verdadero (véase el numeral 3.2.5). NOTA 1

En la práctica, el valor de referencia aceptado (véase el numeral 3.2.7) reemplaza el valor real.

NOTA 2 El término "exactitud" cuando se aplica a un grupo de resultados de medición o ensayo, implica una combinación de componentes aleatorios y un error sistemático común, o componente de sesgo. NOTA 3 Exactitud hace referencia a una combinación de veracidad (véase el numeral 3.3.3) y precisión (véase el numeral 3.3.4).

3.3.2 Sesgo (Bias). Diferencia entre el valor esperado de un resultado de ensayo (véase el numeral 3.4.1) o resultado de medición (véase el numeral 3.4.2) y un valor verdadero (véase el numeral 3.2.5). NOTA 1 Sesgo es el error sistemático total, en oposición al error aleatorio. Puede haber uno o más componentes de errores sistemáticos que contribuyen al sesgo. Una mayor diferencia sistemática en relación con el valor real se ve reflejada en un mayor valor de sesgo. NOTA 2 El sesgo de un instrumento de medición se estima normalmente promediando el error de la indicación en un número apropiado de mediciones repetidas. El error de indicación es la: "indicación de un instrumento de medida, menos un valor real correspondiente a la magnitud de entrada correspondiente". NOTA 3


29



3.3.3 Veracidad (Truenes). Cercanía del acuerdo entre el valor esperado de un resultado de ensayo (véase el numeral 3.4.1) o un resultado de medición (véase el numeral 3.4.2) y un valor verdadero (véase el numeral 3.2.5). NOTA 1

La medida de la veracidad se expresa usualmente en términos de sesgo (véase el numeral 3.3.2).

NOTA 2 Algunas veces se hace referencia a veracidad como "exactitud de la medición". Este uso no se recomienda. NOTA 3

En la práctica, el valor de referencia aceptado (véase el numeral 3.2.7) reemplaza el valor verdadero.

3.3.4 Precisión (Precision). Cercanía del acuerdo entre los resultados de medición/ensayo independiente (véase el numeral 3.4.3) obtenidos bajo las condiciones estipuladas. NOTA 1 La precisión depende solamente de la distribución de errores aleatorios y no se relaciona con el valor verdadero (véase el numeral 3.2.5) o el valor especificado. NOTA 2 La medición de la precisión se expresa usualmente en términos de imprecisión y se calcula como una desviación estándar de los resultados de ensayo (véase el numeral 3.4.1) o resultados de medición (véase el numeral 3.4.2). Una desviación estándar mayor refleja una menor precisión. NOTA 3 Las mediciones cuantitativas de precisión dependen de manera crítica de las condiciones estipuladas. Las condiciones de repetibilidad (véase el numeral 3.3.6) y las condiciones de reproducibilidad (véase el numeral 3.3.11) son grupos particulares de condiciones extremas estipuladas.

3.3.5 Repetibilidad (Repeatability). Precisión (véase el numeral 3.3.4) en condiciones de repetibilidad (véase el numeral 3.3.6). NOTA La repetibilidad se puede expresar cuantitativamente en términos de las características de dispersión (véase el numeral 1.1.1) de los resultados.

3.3.6 Condiciones de repetibilidad (Repeatability Conditions). Condiciones de observación en donde se obtienen resultados de ensayos / resultados de medición, independientes, (véase el numeral 3.4.3) con el mismo método, en elementos de medición o ensayo idénticos, en las mismas instalaciones de medición o ensayo, por el mismo operador, usando el mismo equipo, a intervalos de tiempo cortos. NOTA

Las condiciones de repetibilidad incluyen:

-

El mismo procedimiento de ensayo o de medición.

-

El mismo operador.

-

El mismo equipo de ensayo o medición usado en las mismas condiciones.

-

La misma ubicación.

-

Repetición durante un período de tiempo corto.

3.3.7 Desviación estándar de repetibilidad (Repeatability Standard Deviation). Desviación estándar de los resultados de ensayo (véase el numeral 3.4.1) o resultados de medición (véase el numeral 3.4.2) obtenidos bajo condiciones de repetibilidad (véase el numeral 3.3.6). NOTA 1 Es una medida de la dispersión de la distribución de los resultados de ensayo o de medición en condiciones de repetibilidad. NOTA 2 En forma similar, "varianza de repetibilidad" y "coeficiente de variación de repetibilidad" se pueden definir y usar como medidas de la dispersión de los resultados de ensayo o medición en condiciones de repetibilidad.

30



3.3.8 Diferencia crítica de repetibilidad (Repeatability Critical Difference). Valor inferior o igual al cual está situada con una probabilidad especificada la diferencia absoluta entre dos valores finales, en donde cada uno de ellos representa una serie de resultados de ensayo (véase el numeral 3.4.1) o resultados de medición (véase el numeral 3.4.2) obtenidos en condiciones de repetibilidad (véase el numeral 3.3.6) EJEMPLOS Algunos ejemplos de resultados finales son la media y la mediana de la serie de resultados; la propia serie puede constar de un solo resultado.

3.3.9 Límite de repetibilidad, r (Repeatability Limit, r). Diferencia crítica de repetibilidad (véase el numeral 3.3.8) para una probabilidad especificada del 95 %. 3.3.10 Reproducibilidad (Reproducibility). Precisión (véase el numeral 3.3.4) en condiciones de reproducibilidad (véase el numeral 3.3.11). NOTA 1 La reproducibilidad se puede expresar cuantitativamente en términos de características (véase el numeral 1.1.1) de dispersión de los resultados. NOTA 2

Los resultados considerados habitualmente son resultados corregidos.

3.3.11 Condiciones de reproducibilidad (Reproducibility Conditions). Condiciones de observación en donde se obtienen resultados de ensayo/medición, independientes (véase el numeral 3.4.3) con elementos de ensayo/medición idénticos (véase el numeral 1.2.34), en diferentes instalaciones de ensayo o medición, con diferentes operadores y diferentes equipos. 3.3.12 Desviación estándar de reproducibilidad (Reproducibility Standard Deviation). Desviación estándar de los resultados de ensayo (véase el numeral 3.4.1) o resultados de medición (véase el numeral 3.4.2) obtenidos bajo condiciones de reproducibilidad (véase el numeral 3.3.11). NOTA 1 Es una medida de la dispersión de la distribución de los resultados de ensayo o de medición en condiciones de reproducibilidad. NOTA 2 En forma similar, "varianza de reproducibilidad" y "coeficiente de variación de reproducibilidad" se pueden definir y usar como medidas de la dispersión de los resultados de ensayo o medición en condiciones de reproducibilidad.

3.3.13 Diferencia crítica de reproducibilidad (Reproducibility Critical Difference). Valor inferior o igual al cual está situada con una probabilidad especificada la diferencia absoluta entre dos valores finales, en donde cada uno de ellos representa una serie de resultados de ensayo (véase el numeral 3.4.1) o resultados de medición (véase el numeral 3.4.2) obtenidos en condiciones de reproducibilidad (véase el numeral 3.3.11). EJEMPLO Algunos ejemplos de resultados finales son la media y la mediana de la serie de resultados; la propia serie puede constar de un solo resultado.

3.3.14 Límite de reproducibilidad, R (Repeatability Limit, R). Diferencia crítica de reproducibilidad (véase el numeral 3.1.13) para una probabilidad especificada del 95 %. 3.3.15 Precisión intermedia (Intermediate Precision). Precisión (véase el numeral 3.34) en condiciones de precisión intermedia (véase el numeral 3.3.16). 3.3.16 Condiciones de precisión intermedia (Intermediate Precision Conditions). Condiciones en las que los resultados de ensayo (véase el numeral 3.4.1) o los resultados de las mediciones (véase el numeral 3.4.2) se obtienen con el mismo método, con elementos de ensayo/medición idénticos (véase el numeral 1.2.34) en la misma instalación de ensayo o medición, en condiciones de operación diferentes. 31

NORMA TÉCNICA COLOMBIANA NOTA 1


Las condiciones de operación comprenden: tiempo, calibración, operador y equipos.

NOTA 2 Un banco de ensayo es un ejemplo de instalación de ensayo. Un laboratorio de metrología es un ejemplo de instalación de medición.

3.3.17 Desviación estándar de la precisión intermedia (Intermediate Precision Standard Deviation). Desviación estándar de los resultados de ensayo (véase el numeral 3.4.1) o resultados de medición (véase el numeral 3.4.2) obtenidos en condiciones de precisión intermedia (véase el numeral 3.3.16). 3.3.18 Diferencia crítica de la precisión intermedia (Intermediate Precision Critical Difference). Valor inferior o igual al cual está situada con una probabilidad especificada la diferencia absoluta entre dos valores finales, en donde cada uno de ellos representa una serie de resultados de ensayo (véase el numeral 3.4.1) o resultados de medición (véase el numeral 3.4.2) obtenidos en condiciones de precisión intermedia (véase el numeral 3.3.16). 3.3.19 Límite de precisión intermedia (Intermediate Precision Limit). Diferencia crítica de precisión intermedia (véase el numeral 3.3.18) para una probabilidad especificada del 95 %. 3.4

PROPIEDADES DE LOS RESULTADOS DE ENSAYO Y MEDICIÓN

3.4.1 Resultado de ensayo (Test Result). Valor de una característica obtenido al llevar a cabo un método de ensayo específico. NOTA 1 El método de ensayo especifica que se lleven a cabo una o varias observaciones individuales, y que su promedio u otra función apropiada (como la mediana o la desviación estándar) se reporten como el resultado del ensayo. También puede requerir que se apliquen correcciones estándar, como por ejemplo la corrección (véase el numeral 3.1.16) de volúmenes de gas a temperaturas y presiones normalizadas. De esta manera, un resultado de ensayo puede ser un resultado calculado de varios valores observados (véase el numeral 3.2.8). En el caso simple, el resultado del ensayo es el propio valor observado. NOTA 2 Método de ensayo se define en la GTC-ISO/IEC 2 (Guide 2 ISO/IEC) como un "procedimiento técnico especificado para llevar a cabo un ensayo".

3.4.2 Resultado de la medición (Measurement Result). Valor de una magnitud, obtenido llevando a cabo un método de ensayo especificado. NOTA 1 El procedimiento de medición se define en el VIM como un "conjunto de operaciones descritas específicamente, usadas en la ejecución de mediciones particulares de acuerdo con un método dado". Usualmente son lo suficientemente detalladas como para posibilitar que un operador realice una medición sin información adicional. NOTA 2


3.4.3 Resultados de ensayo independientes/resultados de mediciones independientes (Independent Test/Measurement Results). Resultados de ensayo (véase el numeral 3.4.1) o resultados de mediciones (véase el numeral 3.4.2), obtenidos de manera que no influyan unos con otros. 3.4.4 Error del resultado (Error of Result). Resultado de ensayo (véase el numeral 3.4.1) o resultado de medición (véase el numeral 3.4.2) menos el valor verdadero (véase el numeral 3.2.5). NOTA 1


NOTA 2

Error es la suma de los errores aleatorios y los errores sistemáticos.

NOTA 3


32



3.4.5 Incertidumbre (Uncertainty). Parámetro asociado con el resultado de la medición (véase el numeral 3.4.2) o resultado de ensayo (véase el numeral 3.4.1) que caracteriza la dispersión de los valores que se pueden atribuir razonablemente a una magnitud particular sujeta a la medición (véase el numeral 3.2.1) o característica (véase el numeral 1.1.1) sometida a ensayo (véase el numeral 3.2.3). NOTA 1 Esta definición es compatible con el VIM pero se diferencia en la redacción, para ajustarse a los conceptos de la presente norma e incluir los ensayos de características. NOTA 2 "Parámetro" se define en la NTC 2062-1 (ISO 3534-1). El parámetro puede ser, por ejemplo, una desviación estándar o un múltiplo dado de ella. NOTA 3 La incertidumbre de la medición o ensayo comprende, en general, muchos componentes. Algunos de estos componentes se pueden estimar con base en la distribución estadística de los resultados de una serie de mediciones y se pueden caracterizar por desviaciones estándar. Otros componentes, que también se pueden caracterizar por desviaciones estándar, se evalúan a partir de las distribuciones de probabilidad supuestas basadas en experiencia o información. NOTA 4 Los componentes de incertidumbre incluyen los que surgen de los efectos sistemáticos asociados con correcciones y patrones de referencia que contribuyen a la dispersión. NOTA 5 La incertidumbre se diferencia de una estimación vinculada a un resultado de medición o ensayo que caracteriza el rango de valores dentro de los cuales se espera que esté el valor esperado. Esta última estimación es una medida de la precisión (véase el numeral 3.3.4), más que de exactitud (véase el numeral 3.3.1), y se debería usar solamente cuando no se define el valor verdadero (véase el numeral 3.2.5). Cuando el valor esperado se usa en lugar del valor real, se usa la expresión "componente aleatorio de incertidumbre".

3.4.6 Error aleatorio del resultado (Random Error of Result). Componente del error del resultado (véase el numeral 3.4.4) que varía de una manera impredecible en el transcurso de varios resultados de ensayo (véase el numeral 3.4.1) o resultados de medición (véase el numeral 3.4.2) para la misma característica (véase el numeral 1.1.1) o magnitud. NOTA

No es posible corregir un error aleatorio.

3.4.7 Error sistemático del resultado (Systematic Error of Result). Componente del error del resultado (véase el numeral 3.4.4) que en el transcurso de varios resultados de ensayo (véase el numeral 3.4.1) o resultados de medición (véase el numeral 3.4.2) para la misma característica (véase el numeral 1.1.1) o magnitud permanece constante o varía de una forma predecible. NOTA

Los errores sistemáticos y sus causas pueden ser conocidas o desconocidas.

3.4.8 Incertidumbre expandida (Expanded Uncertainty). Magnitud que define un intervalo cercano al resultado de una medición (véase el numeral 3.2.1) que se puede esperar que comprenda una fracción considerable de la distribución de valores que se podría atribuir razonablemente a la magnitud objeto de medición (véase el numeral 3.2.2). [GUM:1995, numeral 2.35].

3.5

CAPACIDAD DE DETECCIÓN

3.5.1 Sistema (System) Todos los factores que comprenden y se relacionan con un proceso (véase el numeral 2.1.1). 3.5.2 Característica del sistema (System Characteristic). Rasgo distintivo de un sistema (véase el numeral 3.5.1). 3.5.3 Estado (State). Condición particular. 33



3.5.4 Estado real (Actual State) Estado (véase el numeral 3.5.3) observado de un sistema (véase el numeral 3.5.1). 3.5.5 Estado básico (Basic State) Estado (véase el numeral 3.5.3) específico de un sistema (véase el numeral 3.5.1) para uso como la base de evaluación de los estados reales (véase el numeral 3.5.4) del sistema. 3.5.6 Estado de referencia (Reference State) Estado de un sistema (véase el numeral 3.5.1), en donde la desviación del estado básico (véase el numeral 3.5.5) se conoce en función de la variable de estado (véase el numeral 3.5.7). 3.5.7 Variable de estado (State Variable) Característica (véase el numeral 1.1.1) cuantitativa que describe el estado (véase el numeral 3.5.3) de un sistema (véase el numeral 3.5.1). EJEMPLO

La concentración o cantidad de una sustancia en una mezcla de sustancias.

3.5.8 Variable de estado neta (Net State Variable) Diferencia entre la variable de estado (véase el numeral 3.5.7) en su estado real (véase el numeral 3.5.4) y su valor en el estado básico (véase el numeral 3.5.5). 3.5.9 Valor crítico de la variable de estado neta (Critical Value of the Net State Variable) . Valor de la variable de estado neta (véase el numeral 3.5.8), que si se excede para una probabilidad de error dada, conduce a la decisión de considerar que el sistema (véase el numeral 3.5.1) observado no está en su estado básico (véase el numeral 3.5.5). 3.5.10 Valor mínimo detectable de la variable de estado neta (Minimum Detectable Value of the Net State Variable) . Valor verdadero (véase el numeral 3.2.5) de la variable de estado neta (véase el numeral 3.5.8) en el estado real (véase el numeral 3.5.4) que conducirá, con una probabilidad de 1 – probabilidad del error, a la conclusión de que el sistema (véase el numeral 3.5.1) no se encuentra en el estado básico (véase el numeral 3.5.5). 3.5.11 Serie de mediciones (Measurement Series) . Totalidad de mediciones (véase el numeral 3.2.1) cuyos resultados están basados en la misma calibración (véase el numeral 3.5.13). 3.5.12 Función de calibración (Calibration Function). Relación funcional entre el valor esperado de la variable de respuesta (véase el numeral 3.5.14) y el valor de la variable de estado neta (véase el numeral 3.5.8). 3.5.13 Calibración (Calibration) . Conjunto completo de operaciones que estiman, en condiciones especificadas, la función de calibración (véase el numeral 3.5.12) a partir de observaciones de la variable de respuesta (véase el numeral 3.5.14) obtenida de los estados de referencia (véase el numeral 3.5.6). 3.5.14 Variable de respuesta (Response variable). Variable que muestra los resultados observados de un tratamiento experimental. 3.5.15 Valor crítico de la variable de respuesta (Critical Value of the Response Variable) . Valor de la variable de respuesta (véase el numeral 3.5.14) que al excederse conduce, para una probabilidad de error dada, a la decisión de que el sistema (véase el numeral 3.5.1) observado no se encuentra en su estado básico (véase el numeral 3.5.5).

34



4.

INSPECCIÓN Y MUESTREO PARA ACEPTACIÓN GENERAL2

4.1

TIPOS DE INSPECCIÓN

4.1.1 Evaluación de la conformidad (Conformity Evaluation). Examen sistemático del grado de satisfacción en el que un elemento/entidad (véase el numeral 1.2.11) cumple los requisitos especificados. 4.1.2 Inspección (Inspection). Evaluación de la conformidad (véase el numeral 4.1.1) mediante observación y juicio, acompañados, según el caso, de medición (véase el numeral 3.2.1), ensayo o calibración. 4.1.3 Inspección por atributos (Inspection by Attributes). Inspección (véase el numeral 4.1.2) que consiste en determinar la presencia o ausencia de una o más característica(s) (véase el numeral 1.1.1) particular(es) en cada uno de los elementos (véase el numeral 1.2.11) en el grupo que se considera, y en contar cuántos elementos poseen o no la(s) característica(s), o cómo muchos de estos eventos ocurren en el tiempo, grupo o espacio de oportunidad (véase el numeral 1.2.31). NOTA Cuando se lleva a cabo la inspección observando simplemente si el elemento es conforme o no, la inspección se denomina inspección de elementos no conformes (véase el numeral 1.2.12). Cuando la inspección se lleva a cabo observando el número de no conformidades (véase el numeral 3.1.11) en cada unidad (véase el numeral 1.2.14), la inspección se denomina inspección del número de no conformidades.

4.1.4 Inspección por variables (Inspection by variables). Inspección (véase el numeral 4.1.2) que consiste en medir el valor de la(s) característica(s) de un elemento (véase el numeral 1.2.11). 4.1.5 Inspección al 100 % (100 % Inspection) Inspección (véase el numeral 4.1.2) de la(s) característica(s) (véase el numeral 1.1.1.) seleccionadas de cada elemento (véase el numeral 1.2.11) en el grupo que se considera. 4.1.6 Inspección por muestreo (Sampling Inspection). Inspección (véase el numeral 4.1.2) de elementos (véase el numeral 1.2.11) seleccionados en el grupo que se considera. 4.1.7 Inspección exhaustiva (Screening Inspection). Inspección al 100 % (véase el numeral 4.1.5) con rechazo de todos los elementos (véase el numeral 1.2.11) o porciones encontradas no conformes. NOTA La inspección exhaustiva puede tener que ver con un solo tipo de no conformidad (véase el numeral 3.1.11).

4.1.8 Inspección por muestreo para aceptación (Acceptance Sampling Inspection). Inspección por aceptación (véase el numeral 4.1.17) en donde la aceptabilidad se determina por medio de inspección por muestreo (véase el numeral 4.1.6). 4.1.9 Inspección de rectificación (Rectifying Inspection). Inspección (véase el numeral 4.1.2) de todos los elementos (véase el numeral 1.2.11) o de un número especificado de ellos en un lote (véase el numeral 1.2.4), u otra cantidad, rechazados previamente en la inspección de muestreo por aceptación (véase el numeral 4.1.8), como consecuencia de lo cual todos los elementos no conformes (véase el numeral 1.2.12) son eliminados o reemplazados. 7

Los términos "aceptar", "aceptación", "aceptable" y "aceptabilidad" tienen un significado específico en este numeral. Se relacionan estrictamente con los criterios establecidos en un protocolo de muestreo de aceptación particular. Por ejemplo, la decisión del muestreo de aceptación de "aceptar un lote" no implica necesariamente que el producto cumpla con la especificación del producto. Igualmente, la decisión del muestreo de aceptación de "no aceptar un lote" implica que las partes involucradas no liberarán el producto a la siguiente etapa.

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4.1.10 Inspección normal (Normal Inspection) Inspección (véase el numeral 4.1.2) que se usa cuando no hay razón para pensar que el nivel de calidad (véase el numeral 4.6.16) logrado por el proceso (véase el numeral 2.1.1) es diferente del nivel especificado. 4.1.11 Inspección reducida (Reduced Inspection) . Inspección (véase el numeral 4.1.2) menos severa que la inspección normal (véase el numeral 4.1.10), a la que se cambia cuando los resultados de la inspección de un número predeterminado de lotes (véase el numeral 1.2.4) indican que el nivel de calidad (véase el numeral 4.1.6) logrado por el proceso (véase el numeral 2.1.1) es mejor del especificado. 4.1.12 Inspección estricta (Tightened Inspection) . Inspección (véase el numeral 4.1.2) más severa que la inspección normal (véase el numeral 4.1.10), a la que se cambia cuando los resultados de la inspección de un número predeterminado de lotes (véase el numeral 1.2.4) indican que el nivel de calidad (véase el numeral 4.1.6) logrado por el proceso (véase el numeral 2.1.1) es menor que el especificado. 4.1.13 Inspección del proceso (Process Inspection). Inspección (véase el numeral 4.1.2) del(los) parámetro(s) del proceso o de la característica (véase el numeral 1.1.1) del producto resultante en la(s) etapa(s) apropiada(s) del proceso (véase el numeral 2.1.1). 4.1.14 Inspección de lotes aislados (Isolated Lot Inspection). Inspección (véase el numeral 4.1.2) de un lote único (véase el numeral 1.2.7) o separado de una secuencia de lotes (véase el numeral 1.2.4) en la que se produjo o recolectó. 4.1.15 Inspección lote por lote (Lot by Lot Inspection). Inspección (véase el numeral 4.1.2) de un producto (véase el numeral 1.2.32) presentado en una serie de lotes (véase el numeral 1.2.4). 4.1.16 Inspección original (Original Inspection). Inspección (véase el numeral 4.1.2) de un lote (véase el numeral 1.2.4) u otra cantidad no inspeccionada previamente. NOTA Esta inspección es la opuesta, por ejemplo, a la inspección de un lote que ha sido designado previamente como no aceptable y que se presenta nuevamente para inspección después de haber sido nuevamente clasificado, reprocesado, etc.

4.1.17 Inspección para aceptación (Acceptance Inspection). Inspección (véase el numeral 4.1.2) para determinar si un lote (véase el numeral 1.2.4) u otra cantidad es aceptable. 4.1.18 Inspección indirecta (Indirect Inspection). Inspección para aceptación (véase el numeral 4.1.17) mediante el examen y verificación del sistema de inspección del proveedor, y el examen de los resultados obtenidos. NOTA De esta manera se evita realizar la inspección (véase el numeral 4.1.2) directa del producto (real) (véase el numeral 1.2.32).

4.2

TIPOS DE INSPECCIÓN POR MUESTREO PARA ACEPTACIÓN

4.2.1 Inspección por muestreo para aceptación de verificación (Verification Acceptance Sampling Inspection). Inspección por muestreo (véase el numeral 4.1.6) para determinar si un procedimiento de muestreo de un productor está de acuerdo con el sistema de inspección por muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.1) declarado. NOTA

Con frecuencia se denomina auditoría de los procedimientos de muestreo del productor.

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4.2.2 Inspección por muestreo simple para aceptación (Single Acceptance Sampling Inspection). Inspección por muestreo para aceptación (véase el numeral 4.1.8) en donde la decisión, de acuerdo con una regla definida, se basa en los resultados de la inspección obtenidos de una sola muestra (véase el numeral 1.2.17) de tamaño predeterminado, n. 4.2.3 Inspección por muestreo doble para aceptación (Double Acceptance Sampling Inspection). Inspección por muestreo múltiple para aceptación (véase el numeral 4.2.4) en el cual se toman como máximo dos muestras (véase el numeral 1.2.17). NOTA

Las decisiones se toman de acuerdo con reglas definidas.

4.2.4 Inspección por muestreo múltiple para aceptación (Multiple Acceptance Sampling Inspection). Inspección por muestreo para aceptación (véase el numeral 4.1.8) en la cual, una vez que se ha inspeccionado cada muestra (véase el numeral 1.2.17), se toma una decisión basada en reglas de decisión definidas para aceptar el lote (véase el numeral 1.2.4), no aceptarlo, o tomar otra muestra del lote. NOTA Para la mayoría de planes de muestreo múltiples, el mayor número de muestras que se puede tomar se especifica con una decisión de "aceptar" o "no aceptar" tomada en ese punto.

4.2.5 Inspección por muestreo para aceptación de lotes intermitentes (Skip-lot Acceptance Sampling Inspection). Inspección por muestreo para aceptación (véase el numeral 4.1.8) en la cual los mismos lotes (véase el numeral 1.2.4) de una serie son aceptados sin inspección (véase el numeral 4.1.2) cuando los resultados del muestreo de un número establecido de lotes inmediatamente anteriores cumple los criterios establecidos. 4.2.6 Inspección por muestreo para aceptación en cadena (Chain Acceptance Sampling Inspection). Inspección por muestreo para aceptación (véase el numeral 4.1.8) en la cual los criterios de aceptación del lote (véase el numeral 1.2.4) actual son determinados por los resultados del muestreo de ese lote (véase el numeral 1.2.4) y los de un número especificado de lotes consecutivos precedentes. 4.2.7 Inspección por muestreo secuencial para aceptación (Secuential Acceptance Sampling Inspection). Inspección por muestreo para aceptación (véase el numeral 4.1.8) en la cual, después de que se ha inspeccionado cada elemento (véase el numeral 1.2.11), la decisión de aceptar el lote (véase el numeral 1.2.4), de no aceptarlo, o de inspeccionar otro elemento, se toma con base en acumulación de evidencia de muestreo hasta el presente. NOTA 1

La decisión se toma de acuerdo con reglas definidas.

NOTA 2 El número total de elementos por inspeccionar no se determina por adelantado, pero con frecuencia se acuerda un número máximo.

4.2.8 Inspección por muestreo continuo para aceptación (Continuous Acceptance Sampling Inspection). Inspección por muestreo para aceptación (véase el numeral 4.1.8) aplicable a un proceso de flujo continuo que involucra la aceptación o no aceptación de elemento (véase el numeral 1.2.11) por elemento, y utiliza períodos alternativos de inspección al 100 % (véase el numeral 4.1.5) y muestreo (véase el numeral 1.3.1) dependiendo de la calidad del resultado del proceso observado. 4.2.9 Inspección por muestreo continuo de un solo nivel, para aceptación (Single-Level Continuous Acceptance Sampling Inspection). Inspección por muestreo continuo para aceptación (véase el numeral 4.2.8) de elementos (véase el numeral 1.2.11) producidos consecutivamente, en donde una sola tasa de muestreo fija se alterna con inspección al 100 % (véase el numeral 4.1.5) dependiendo de la calidad del resultado del proceso observado.

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4.2.10 Inspección por muestreo continuo multinivel, para aceptación (Multi-level Continuous Acceptance Sampling Inspection). Inspección por muestreo continuo para aceptación (véase el numeral 4.2.8) de elementos (véase el numeral 1.2.11) producidos consecutivamente, en donde dos o más tasas de inspección por muestreo se alternan con inspección al 100 % (véase el numeral 4.1.5) o con otras, dependiendo de la calidad del resultado del proceso observado. 4.2.11 Inspección por muestreo para aceptación, por variables, (Acceptance Sampling Inspection by Variables). Inspección por muestreo para aceptación (véase el numeral 4.1.8) en la cual la aceptabilidad de un proceso (véase el numeral 2.1.1) se determina estadísticamente a partir de mediciones de características de calidad especificadas (véase el numeral 1.1.2) de cada elemento (véase el numeral 1.2.11) en una muestra (véase el numeral 1.2.17) de un lote (véase el numeral 1.2.4). NOTA

Se supone que los lotes tomados de un proceso aceptable son aceptables.

4.2.12 Inspección por muestreo para aceptación, por atributos (Acceptance Sampling Inspection by Attributes). Inspección por muestreo para aceptación (véase el numeral 4.1.8), mediante la cual se determina la presencia o ausencia de una o más características (véase el numeral 1.1.1) especificadas de cada elemento (véase el numeral 1.2.11) de una muestra (véase el numeral 1.2.17), para establecer estadísticamente la aceptabilidad de un lote (véase el numeral 1.2.4) o proceso (véase el numeral 2.1.1). 4.3

ASPECTOS DEL SISTEMA DE INSPECCIÓN POR MUESTREO PARA ACEPTACIÓN

4.3.1 Sistema de inspección por muestreo para aceptación (Acceptance Sampling Inspection System). Conjunto de planes de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.3) o programas de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.2), junto con los criterios mediante los cuales se pueden escoger los planes o programas apropiados. 4.3.2 Programa de muestreo para aceptación (Acceptance Sampling Scheme). Combinación de planes de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.3) con reglas de cambio (véase el numeral 4.3.4) para pasar de un plan a otro. 4.3.3 Plan de muestreo para aceptación (Acceptance Sampling Plan). Plan que establece el(los) tamaños de muestra (véase el numeral 1.2.26) para utilizar y los criterios asociados para aceptación de lotes (véase el numeral 1.2.4). 4.3.4 Regla de cambio (Switching Rule). Instrucción dentro de un programa de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.2) para cambiar de un plan de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.3) a un plan con una severidad de muestreo (véase el numeral 1.3.1) mayor o menor, con base en la historia de la calidad demostrada. NOTA La inspección normal, estricta, reducida o la interrupción de la inspección son ejemplos de severidad del muestreo (véase el numeral 4.3.6).

4.3.5 Nivel de inspección (Inspection Level). Índice de la cantidad relativa de inspección (véase el numeral 4.1.2) de un programa de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.2) escogido de antemano, que relaciona el tamaño de la muestra (véase el numeral 1.2.26) con el tamaño del lote. NOTA 1 Se puede seleccionar un nivel de inspección más bajo o más elevado si la experiencia demuestra que será apropiada una curva característica de operación (véase el numeral 4.3.6) más o menos selectiva. NOTA 2 Este término no se debería confundir con la severidad del muestreo (véase el numeral 4.3.6), que tiene que ver con las reglas de cambio (véase el numeral 4.3.4) que operan automáticamente.

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4.3.6 Severidad del muestreo (Severity of Sampling). Grado de discriminación dentro de un programa de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.2) para cambiar de un plan de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.3) reducido/estricto, si la calidad del producto (véase el numeral 1.2.32) o servicio (véase el numeral 1.2.33) sometido mejora/empeora. NOTA Este término no se debería confundir con el nivel de inspección (véase el numeral 4.3.5), que es independiente de las reglas de cambio (véase el numeral 4.3.4).

4.3.7 Procedimiento de muestreo para aceptación (Acceptance Sampling Procedure). Requisitos operativos o instrucciones, o ambos, relativos al uso de un plan de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.3) particular. NOTA Comprende el método de selección planificado, la extracción y preparación de la(s) muestra(s) (véase el numeral 1.2.17) de un lote (véase el numeral 1.2.4) para conocer las características (véase el numeral 1.1.1) del lote.

4.3.8 Inspección truncada (Curtailed Inspection). Procedimiento de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.7.3) que prevé detener la inspección (véase el numeral 4.1.2) cuando es evidente que los datos recolectados son suficientes para tomar una decisión. 4.3.9 Método sigma (Sigma Method). Inspección por muestreo para aceptación para variables, (véase el numeral 4.2.11) que utiliza el valor supuesto de la desviación estándar del proceso. 4.3.10 Método s (s Method). Inspección por muestreo para aceptación para variables, (véase el numeral 4.2.11), que usa la desviación estándar de la muestra. 4.3.11 Método R (R Method). Inspección por muestreo para aceptación para variables, (véase el numeral 4.2.11), que usa el rango promedio de los resultados dentro de subgrupos de la muestra (véase el numeral 1.2.17). 4.4

CRITERIOS DE ACEPTACIÓN

4.4.1 Número de rechazo, Re (Rejection Number) . El menor número de no conformidades (véase el numeral 3.1.11) o elementos no conformes (véase el numeral 1.2.12) encontrados en la muestra (véase el numeral 1.2.17) en el muestreo por atributos para aceptación (véase el numeral 4.2.12) que se requieren para no aceptar el lote (véase el numeral 1.2.4), como se establece en el plan de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.3). 4.4.2 Número de aceptación, Ac (Acceptance Number, Ac) . El mayor número de no conformidades (véase el numeral 3.1.11) o elementos no conformes (véase el numeral 1.2.12) encontrados en la muestra (véase el numeral 1.2.17) en el muestreo por atributos para aceptación (véase el numeral 4.2.12) que permite que se acepte el lote (véase el numeral 1.2.4), como se establece en el plan de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.3). 4.4.3 Número de paso, criterio de cambio, i (Clearance Number, i) . Número requerido de elementos (véase el numeral 1.2.11) inspeccionados sucesivamente, que necesitan encontrarse aceptables durante una fase de inspección al 100 % (véase el numeral 4.1.5), en una inspección por muestreo continuo (véase el numeral 4.2.8), antes de tomar la decisión de reducir la inspección (véase el numeral 4.1.2).

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4.4.4 Constante de aceptabilidad, k (Acceptability Constant, k). Constante que depende del valor especificado del nivel aceptable de calidad (véase el numeral 4.6.15) y el tamaño de la muestra (véase el numeral 1.2.25) usado en los criterios para aceptar el lote (véase el numeral 1.2.4) en un plan de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.3) por variables. NOTA Otras constantes aceptables son p* y M, en donde p* es el estimado máximo aceptable de la fracción de no conformes del proceso. M (= 100p*) es una notación alternativa que también se usa.

4.4.5 Valor de aceptación, A (Acceptance Value, A) Valor límite del promedio de muestra, que permite que se cumpla la constante de aceptabilidad (véase el numeral 4.4.4) en el plan de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.3) por variables. 4.4.6 Rango promedio máximo, RPM (Maximum Average Range, MAR). El mayor rango promedio de muestra para el cual se permite la aceptación del lote (véase el numeral 1.2.4) en un plan de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.3) por variables con límites de especificación dobles combinados (véase el numeral 3.1.8) y una variabilidad del proceso desconocida. 4.4.7 Desviación estándar máxima de la muestra (Maximum Sample Standard Deviation, MSSD). La mayor desviación estándar de la muestra para una letra código de tamaño de muestra y un nivel aceptable de calidad (véase el numeral 4.6.15) dados para la cual es posible satisfacer el criterio de aceptación para un límite de especificación doble, cuando se desconoce la variabilidad del proceso. NOTA La desviación estándar máxima de la muestra depende de si los límites de especificación dobles están combinados, están separados o son complejos, y de la severidad de la inspección (normal, estricta o reducida).

4.4.8 Desviación estándar máxima del proceso (Maximum Process Standard Deviation, MPSD). La mayor desviación estándar de la muestra para una letra código de tamaño de muestra y un nivel aceptable de calidad (véase el numeral 4.6.15) dados para la cual es posible satisfacer el criterio de aceptación para un límite de especificación doble bajo todos los grados de severidad de la inspección (es decir, normal, estricta y reducida) cuando se conoce la variabilidad del proceso. NOTA La desviación estándar máxima del proceso depende de si los límites de especificación dobles están combinados, están separados o son complejos, pero no depende de la severidad de la inspección.

4.4.9 Estadístico de calidad Q (Quality Statistic, Q) . Función del límite de especificación (véase el numeral 3.1.3), la media de la muestra y la desviación estándar de la muestra o del proceso, usada para evaluar la aceptabilidad de un lote (véase el numeral 1.2.4). NOTA Para el caso de un límite de especificación simple (véase el numeral 3.1.7), el lote se puede evaluar en función del resultado de comparar la característica de calidad Q, con la constante de aceptabilidad, k (véase el numeral 4.4.4).

4.4.10 Estadístico de calidad superior, QS (Upper Quality Statistic, QU) . Función del límite de especificación superior (véase el numeral 3.1.4), la media de la muestra, y la desviación estándar de la muestra o del proceso. NOTA Para un límite de especificación simple superior, el lote (véase el numeral 1.2.4) se evalúa en función del resultado de comparar la característica de calidad superior QS con la constante de aceptabilidad, k (véase el numeral 4.4.4).

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4.4.11 Estadístico de calidad inferior QI (Lower Quality Statistic, QL) . Función del límite de especificación inferior (véase el numeral 3.1.4), la media de la muestra, y la desviación estándar de la muestra o del proceso. NOTA Para un límite de especificación simple inferior, el lote (véase el numeral 1.2.4) se evalúa en función del resultado de comparar la característica de calidad inferior QI con la constante de aceptabilidad, k (véase el numeral 4.4.4).

4.5

TIPOS DE CURVAS DE OPERACIÓN CARACTERÍSTICAS

4.5.1 Curva de operación característica (Operating Characteristic Curve). Curva que ilustra la relación entre la probabilidad de aceptación de un producto (véase el numeral 1.2.32) y el nivel de calidad entrante (véase el numeral 4.6.16) para un plan de muestreo para aceptación dado (véase el numeral 4.3.3). 4.5.2 Curva de operación característica de lotes aislados (Isolated Lot Operating Characteristic Curve), curva Tipo A (Curve Type A). Curva de operación característica (véase el numeral 4.5.1) aplicable a lotes aislados o individuales, en donde el nivel de calidad (véase el numeral 4.6.16) se relaciona con el lote (véase el numeral 1.2.4). 4.5.3 Curva de operación característica de flujo continuo (Continuous Flow Operating Characteristic Curve), curva tipo C (Type C Curve). Curva de operación característica (véase el numeral 4.5.1) aplicable a inspección por muestreo continuo (véase el numeral 4.2.8), en donde el nivel de calidad (véase el numeral 4.6.16) se relaciona con el proceso (véase el numeral 2.1.1). 4.5.4 Curva de operación característica de secuencia de lotes (Lot Sequence Operating Characteristic Curve), curva Tipo B, (Type B Curve). Curva característica de operación (véase el numeral 4.5.1) aplicable a una serie continua de lotes (véase el numeral 1.2.4) de una fuente dada, en donde el nivel de calidad (véase el numeral 4.6.16) se relaciona con el proceso (véase el numeral 2.1.1). 4.5.5 Curva de operación característica de no conformidades (Nonconformities Operating Characteristic Curve). Curva Tipo B (véase el numeral 4.5.4) basada en la distribución de Poisson. 4.5.6 Curva de operación característica de unidades no conformes (Nonconforming Unit Operating Characteristic Curve). Curva Tipo B (véase el numeral 4.5.4) basada en la distribución binomial. 4.6

TÉRMINOS RELATIVOS A CARACTERÍSTICAS DE OPERACIÓN

4.6.1 Probabilidad de aceptación, Pa (Probability of Acceptance, Pa). Probabilidad de que cuando se usa un plan de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.3) un lote (véase el numeral 1.2.4) sea aceptado cuando el lote o proceso (véase el numeral 2.1.1) es de un nivel de calidad específico (véase el numeral 4.6.16). 4.6.2 Riesgo del consumidor, riesgo del cliente, RC, β (Consumer´s Risk, CR, β) . Probabilidad de aceptación (véase el numeral 4.6.1) cuando el nivel de calidad (véase el numeral 4.6.16) tiene un valor establecido por el plan de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.3) como insatisfactorio. NOTA El nivel de calidad se puede relacionar con la fracción no conforme y puede ser insatisfactorio para el NCL (véase el numeral 4.6.14).

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4.6.3 Probabilidad de no aceptación (Probability of non-Acceptance). Probabilidad de que cuando se usa un plan de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.3) no se acepte un lote (véase el numeral 1.2.4) cuando el lote o proceso (véase el numeral 2.1.1) es de un nivel de calidad especificado (véase el numeral 4.6.16). 4.6.4 Riesgo del productor, RP α (Producer´s Risk, PR, α). Probabilidad de no aceptación (véase el numeral 4.6.3) cuando el nivel de calidad (véase el numeral 4.6.16) tiene un valor establecido por el plan como aceptable. NOTA 1 El nivel de calidad se puede relacionar con la fracción no conforme y ser aceptable para el NAC (véase el numeral 4.6.15). NOTA 2

La interpretación del riesgo del productor requiere conocimiento del nivel de calidad establecido.

4.6.5 Punto de riesgo del cliente, punto de riesgo del consumidor, PRC (Consumer´s Risk Point, CRP) . Punto en la curva de operación característica (véase el numeral 4.5.1) que corresponde a una probabilidad de aceptación (véase el numeral 4.6.1) baja predeterminada. NOTA 1 Esta baja probabilidad de aceptación se denomina "riesgo del consumidor o riesgo del cliente" (véase el numeral 4.6.2) y la calidad del lote correspondiente determinada por el punto de riesgo del cliente/consumidor para ese riesgo se denomina la "calidad del riesgo del consumidor/cliente" (CRC) (véase el numeral 4.6.9). NOTA 2

Es necesario especificar el tipo de curva característica de operación.

4.6.6 Punto de control, punto de indiferencia (Point of Control, Indifference Point) . Punto en la curva de operación característica (véase el numeral 4.5.1), en donde la probabilidad de aceptación (véase el numeral 4.6.1) y a la probabilidad de no aceptación (véase el numeral 4.6.3) son iguales a 0,5. 4.6.7 Punto de riesgo del productor, PRP (Consumer´s Risk Point, PRP) Punto en la curva de operación característica (véase el numeral 4.5.1) que corresponde a una probabilidad de aceptación (véase el numeral 4.6.1) alta predeterminada. NOTA La interpretación del punto de riesgo del productor requiere conocimiento del nivel de calidad establecido (véase el numeral 4.6.16).

4.6.8 Pendiente de la curva característica de operación (Slope of Operating Characteristic Curve). Pendiente de la línea que une el punto de riesgo del productor (véase el numeral 4.6.7) con el punto de riesgo del consumidor/cliente (véase el numeral 4.6.5) en una curva de operación característica (véase el numeral 4.5.1). NOTA Cuanto más cerca esté la vertical de la pendiente de la línea, mayor es el poder de discriminación del plan de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.3).

4.6.9 Calidad del riesgo del consumidor/cliente, CRC, QRC (Consumer´s Risk Quality, CRQ, QCR) . Nivel de calidad (véase el numeral 4.6.16) de un lote (véase el numeral 1.2.4) o proceso (véase el numeral 2.1.1) que en el plan de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.3) corresponde a un riesgo del consumidor (véase el numeral 4.6.2) especificado. NOTA

El riesgo del consumidor especificado es usualmente el 10 %.

4.6.10 Calidad del riesgo del productor, CRP, QRP (Producer´s Risk Quality, PRQ, QPR). . Nivel de calidad (véase el numeral 4.6.16) de un lote (véase el numeral 1.2.4) o proceso (véase el numeral 2.1.1) que en el plan de muestreo para 42



aceptación (véase el numeral 4.3.3) corresponde a un riesgo del productor (véase el numeral 4.6.5) especificado. NOTA 1 Es necesario especificar el tipo de curva de operación característica (véase el numeral 4.5.1). NOTA 2

El riesgo del productor especificado es usualmente de 5 %.

4.6.11 Nivel de calidad indiferente (Indifference Quality Level, IQL) . Nivel de calidad (véase el numeral 4.6.16) que en el plan de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.3) corresponde a una probabilidad de aceptación (véase el numeral 4.6.1) de 0,5 cuando se considera una serie continua de lotes (véase el numeral 1.2.4). 4.6.12 Relación de discriminación (Discrimination Ratio) Relación de los niveles de calidad del riesgo del consumidor/cliente (véase el numeral 4.6.9) y de la calidad del riesgo del productor (véase el numeral 4.6.10). 4.6.13 Calidad límite, CL (Limiting Quality, LQ) . Para un lote (véase el numeral 1.2.4) considerado aislado, el nivel de calidad (véase el numeral 4.6.16) que para los propósitos de la inspección por muestreo para aceptación (véase el numeral 4.1.8) corresponde a una probabilidad de aceptación baja (véase el numeral 4.6.1). 4.6.14 Nivel de calidad límite, NCL (Limiting Quality Level, LQL). Nivel de calidad (véase el numeral 4.6.16) que para los propósitos de la inspección por muestreo para aceptación (véase el numeral 4.1.8) es el límite de un promedio de proceso insatisfactorio cuando se considera una serie continua de lotes (véase el numeral 1.2.4). 4.6.15 Nivel aceptable de calidad, NAC (Acceptance Quality Limit, AQL) el peor nivel de calidad (véase el numeral 4.6.16) tolerable. NOTA 1 Este concepto se aplica solamente cuando se usa un programa de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.2) con reglas de cambio y de interrupción, tales como las de la NTC-ISO 2859-1 y de la NTC-ISO 3951-1. NOTA 2 Aunque los lotes (véase el numeral 1.2.4) individuales con una calidad baja correspondiente al nivel/ límite aceptable de calidad se pueden aceptar con una probabilidad bastante alta, la designación de un nivel/ límite aceptable de calidad no sugiere que éste sea un nivel de calidad deseable. NOTA 3 Los programas de muestreo para aceptación que se encuentran en normas como la NTC-ISO 2859-1 con sus reglas de cambio y de interrupción de la inspección por muestreo (véase el numeral 4.1.6) están diseñados para estimular a los proveedores a contar con promedios de procesos consistentemente mejores que el nivel aceptable de calidad, NAC. Si los proveedores no lo hacen, existe una alta probabilidad de cambio de inspección normal (véase el numeral 4.1.10) a inspección estricta (véase el numeral 4.1.12), en donde la aceptación de lotes es más difícil. Una vez que se ha pasado a la inspección estricta, a menos que se emprendan acciones para mejorar el proceso, es muy probable que se invoque la regla que exige interrupción de la inspección por muestreo en tanto se logra esta mejora.

4.6.16 Nivel de calidad (Quality Level) . Calidad expresada como un porcentaje de unidades no conformes (véase el numeral 1.2.15) o el número de no conformidades (véase el numeral 3.1.11). 4.6.17 Zona de indiferencia (Indifference Zone) . Región que contiene niveles de calidad (véase el numeral 4.6.16) entre el nivel aceptable de calidad (véase el numeral 4.6.15) y el nivel de calidad límite (véase el numeral 4.6.14).

43

NORMA TÉCNICA COLOMBIANA 4.7


CONCEPTOS RELATIVOS A LA CALIDAD DESPUÉS DE INSPECCIÓN Y CANTIDAD PROMEDIO INSPECCIONADA

4.7.1 Calidad promedio de salida, CPDS (Average Outgoing Quality, AOQ) . Nivel de calidad (véase el numeral 4.6.16) promedio esperado de un producto (véase el numeral 1.2.32) después de la inspección para un valor dado de calidad de producto antes de inspección. NOTA 1 A menos que se especifique algo diferente, la calidad promedio de salida se calcula en todos los lotes (véase el numeral 1.2.4) aceptados más todos los lotes no aceptados, después de que estos últimos han sido inspeccionados al 100 % y los elementos no conformes (véase el numeral 1.2.12) han sido reemplazados por elementos conformes (véase el numeral 1.2.11). NOTA 2 Se pueden usar nuevos conceptos con nuevos términos y definiciones, dependiendo de las circunstancias en las cuales los elementos no conformes retirados en la inspección al 100 % de lotes no aceptados son reemplazados por unidades (véase el numeral 1.2.14) no conformes. NOTA 3 Una aproximación usada con frecuencia es: "calidad promedio después de inspección = calidad del proceso antes de inspección x probabilidad de aceptación". Esta fórmula es exacta para planes de aceptación cero y en otros casos constituye un sobreestimado.

4.7.2 Límite de calidad promedio de salida (Average Outgoing Quality Limit, AOQL) CPDS (AOQ) máximo (véase el numeral 4.7.1) para todos los valores posibles del nivel de calidad (véase el numeral 4.6.16) del producto antes de inspección, para un plan de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.3) dado, y la rectificación de todos los lotes (véase el numeral 1.2.4) no aceptados, a menos que se especifique algo diferente. 4.7.3 Tamaño de muestra promedio, TMP (Average Sample Size, ASSI) . Número promedio de unidades (véase el numeral 1.2.14) en la muestra (véase el numeral 1.2.17) inspeccionadas por lote (véase el numeral 1.2.4), para tomar decisiones de aceptación o no, cuando se usa un plan de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.3). NOTA El tamaño de muestra promedio depende del nivel de calidad (real) (véase el numeral 4.6.16) de los lotes presentados.

4.7.4 Promedio total inspeccionado, PTI (Average Total Inspected, ATI) Número promedio de elementos (véase el numeral 1.2.11) inspeccionados por lote (véase el numeral 1.2.4) incluida inspección al 100 % (véase el numeral 4.1.5) de elementos en lotes no aceptados. NOTA

Esto es aplicable cuando el procedimiento requiere inspección al 100 % de los lotes no aceptados.

4.7.5 Cantidad promedio de inspección (Average Amount of Inspection) . Número de elementos (véase el numeral 1.2.11) previstos para inspección por lote (véase el numeral 1.2.4) en un programa de muestreo para aceptación (véase el numeral 4.3.2), para tomar decisiones acerca de un determinado nivel de calidad (véase el numeral 4.6.16) promedio del lote. NOTA Este es un promedio teniendo en cuenta las reglas de cambio (véase el numeral 4.3.4) etc., a diferencia del TMP (véase el numeral 4.7.3). No incluye inspección de todos los elementos en lotes no aceptados, como lo hace el PTI (véase el numeral 4.7.4).

44



5.

MUESTREO DE MATERIALES A GRANEL

5.1

CONCEPTOS RELATIVOS A MATERIALES A GRANEL

5.1.1 Material a granel (Bulk Material). Material dentro del cual las partes componentes no son diferenciables inicialmente a nivel macroscópico. 5.1.2 Lote (Lot) . Parte definida de una población (véase el numeral 1.2.1) comprendida por la cantidad total de material a granel (véase el numeral 5.1.1) que se considera, y en donde esta parte se considera como una cantidad de material para la cual se van a determinar características (véase el numeral 1.1.1) específicas. NOTA El comercio de materiales a granel abarca con frecuencia transacciones de un solo lote, y en estos casos, el lote es la población.

5.1.3 Sublote (Sub-lot) parte definida de un lote (véase el numeral 5.1.2) de material a granel (véase el numeral 5.1.1). 5.1.4 Unidad de muestreo (Sampling Unit). . Una de las partes constitutivas, cada una de ellas con igual probabilidad de selección en el muestreo (véase el numeral 1.3.1), en la cual está dividida una población (véase el numeral 1.2.1) comprendida por la cantidad total de material a granel (véase el numeral 5.1.1) que se considera. NOTA 1 En el muestreo a granel (véase el numeral 1.3.2), las características (véase el numeral 1.1.1) operativas de la unidad de muestreo son que la probabilidad de que todas las unidades de muestreo sea igual y que la unidad de muestreo entera llegue a ser parte de la muestra (véase el numeral 1.2.17) cuando se selecciona. NOTA 2 Cuando el muestreo de un material a granel se realiza por extracción de incrementos (véase el numeral 5.2.7) individuales, la unidad de muestreo es el incremento primario.

5.1.5 Tamaño nominal superior (Nominal Top Size) . Tamaño de partícula expresado por la dimensión de las aberturas del tamiz de ensayo (de una serie de tamices con agujeros cuadrados que cumplen con la norma ISO 565) en el cual máximo el 5 % de la muestra (véase el numeral 1.2.17) queda retenido. 5.1.6 Tamaño nominal inferior (Nominal Bottom Size) . Tamaño de partícula expresado por la dimensión de las aberturas del tamiz de ensayo (de una serie de tamices con agujeros cuadrados que cumplen con la norma ISO 565) en el cual máximo el 5 % de la muestra (véase el numeral 1.2.17) pasa a través de él. 5.2

ASPECTOS DE MUESTREO A GRANEL

5.2.1 Muestreo (Sampling). Acción de tomar o constituir una muestra (véase el numeral 1.2.17). 5.2.2 Muestreo de rutina (Routine Sampling) . Muestreo (véase el numeral 5.2.1) realizado conforme a los procedimientos estipulados en la Norma Internacional específica para determinar el valor promedio de la característica de calidad (véase el numeral 1.1.2) evaluada en el lote (véase el numeral 5.1.2). NOTA

El término "muestreo regular" se usa algunas veces como alternativa a "muestreo de rutina".

5.2.3 Muestreo experimental (Experimental Sampling). . Muestreo (véase el numeral 5.2.1) no rutinario que aplica un diseño experimental con propósito especial, para investigar fuentes de varianza o sesgo (véase el numeral 3.3.2), o ambas, del muestreo. 45



5.2.4 Muestreo de submuestras (Interpenetrating Sampling) . Muestreo por réplicas (véase el numeral 5.2.5) de varios lotes (véase el numeral 5.1.2) o sub-lotes (véase el numeral 5.1.3), en donde para cada lote i o sublote j, los incrementos (véase el numeral 5.2.7) primarios consecutivos se colocan en rotación en diferentes recipientes, para obtener muchas muestras compuestas (véase el numeral 5.3.4) (por ejemplo, Ai, Bi, Ci, ...) con el fin de investigar las varianzas en el lote o sublote. NOTA 1

La expresión "muestreo por superposición" se usa algunas veces como alternativa a "red de muestras".

NOTA 2 La mayoría de planes de muestreo de submuestras usan un método de muestreo por duplicado, en donde para cada lote i o sublote j se constituyen pares de muestras compuestas (Ai, Bi)

5.2.5 Muestreo por réplicas (Replicate Sampling). Muestreo experimental (véase el numeral 5.2.3) en donde los incrementos se toman simultáneamente o consecutivamente por pares, o en múltiplos de orden más alto, para constituir múltiples muestras compuestas (véase el numeral 5.3.4). 5.2.6 Muestreo por duplicado (Duplicate Sampling). . Muestreo por réplicas (véase el numeral 5.2.3) en donde los incrementos se toman simultáneamente o consecutivamente por pares para constituir dos muestras compuestas (véase el numeral 5.3.4). NOTA

El muestreo por duplicado es un caso especial de muestreo por réplicas.

5.2.7 Incremento (Increment). . Cantidad de material a granel (véase el numeral 5.1.1) tomada una sola vez por un dispositivo de muestreo. NOTA 1 La ubicación, delimitación y extracción del incremento son tales, que todas las partes del material a granel en el lote (véase el numeral 5.1.2) tienen igual probabilidad de ser seleccionadas. NOTA 2 El muestreo (véase el numeral 5.2.1) se lleva a cabo en etapas mecánicas progresivas, en cuyo caso es necesario diferenciar entre un incremento primario que se extrae del lote en la primera etapa del muestreo, y un incremento secundario que se extrae del incremento primario en la etapa de muestreo secundario, etc. Las etapas de muestreo secundario y las siguientes se consideran como una división de la muestra (véase el numeral 5.3.8).

5.2.8 Muestreo manual (Manual Sampling). Conjunto de incrementos (véase el numeral 5.2.7) tomados por el hombre. 5.2.9 Muestreo mecánico (Mechanical Sampling). . Conjunto de incrementos (véase el numeral 5.2.7) tomados por medios mecánicos. 5.2.10 Corte (Cut) . Paso único del cuarteador, en muestreo mecánico (véase el numeral 5.2.9), a través de la corriente. 5.2.11 Variación de calidad (Quality Variation) . Desviación estándar de la característica de calidad (véase el numeral 1.1.2) determinada para cada uno de los incrementos primarios, ya sea estimando la varianza entre las redes de muestras (véase el numeral 5.2.4) tomadas del lote (véase el numeral 5.1.2) o sublote (véase el numeral 5.1.3), o estimando la varianza a partir de un análisis variográfico de las diferencias entre incrementos (véase el numeral 5.2.7) individuales separados por intervalos retardados. 5.3

PREPARACIÓN DE MUESTRAS A GRANEL

5.3.1 Preparación de muestras (Sample Preparation) Conjunto de operaciones materiales necesarias para transformar una muestra (véase el numeral 1.2.17) en una muestra de ensayo (véase el numeral 5.3.11). EJEMPLO

Reducción del tamaño de partícula, mezcla y división de una muestra.

46



NOTA Para materiales en partículas, la realización de cada operación de división de la muestra define el inicio de la siguiente etapa de preparación de la muestra. Así, el número de etapas en la preparación de la muestra es igual al número de divisiones hechas.

5.3.2 Preparación rutinaria de muestras (Routine Sample Preparation). Preparación de la muestra (véase el numeral 5.3.1) llevada a cabo mediante procedimientos estipulados en la Norma Internacional específica para determinar el valor promedio de la característica de calidad (véase el numeral 1.1.2) evaluada en el lote (véase el numeral 5.1.2). 5.3.3 Preparación no rutinaria de muestras (Non-routine Sample Preparation). Preparación de la muestra (véase el numeral 5.3.1) llevada a cabo para el muestreo experimental (véase el numeral 5.2.3). 5.3.4 Muestra compuesta (Composite Sample). Agregado de dos o más incrementos (véase el numeral 5.2.7) tomados por muestreo experimental (véase el numeral 5.2.3) de un lote (véase el numeral 5.1.2). 5.3.5 Muestra global (Gross Sample). . Agregado de todos los incrementos (véase el numeral 5.2.7) tomados de un sublote (véase el numeral 5.1.3) o lote (véase el numeral 5.1.2) mediante los procedimientos de muestreo de rutina (véase el numeral 5.2.2). 5.3.6 Secado de la muestra (Sample Drying). . Actividad en la preparación de la muestra (véase el numeral 5.3.1), que consiste en el secado parcial de la muestra (véase el numeral 1.2.17) para llevar su contenido de humedad cerca de un nivel que no sesgue (véase el numeral 3.3.2) los resultados de los ensayos o la preparación de la muestra. 5.3.7 Reducción de la muestra (Sample Reduction). . Actividad en la preparación de la muestra (véase el numeral 5.3.1), en la cual el tamaño de partícula se reduce por trituración, molido o pulverización. 5.3.8 División de muestras (Sample Division). . Actividad en la preparación de la muestra (véase el numeral 5.3.1), mediante la cual una muestra (véase el numeral 1.2.17) de material a granel (véase el numeral 5.1.1) se divide por medio de un separador, utilizando división mecánica o cuarteo en partes separadas, una o más de las cuales se conservan. 5.3.9 División de relación fija (Fixed Ratio Division). División de la muestra (véase el numeral 5.3.8) en la cual las partes retenidas de las muestras individuales (véase el numeral 1.2.17) son una proporción constante del original. 5.3.10 División de masa fija (Fixed Mass Division). División de muestras (véase el numeral 5.3.8) en la cual las partes divididas retenidas tienen una masa casi uniforme, independientemente de las variaciones en la masa de las muestras (véase el numeral 1.2.17) divididas. 5.3.11 Muestra de ensayo (Test Sample). . Muestra (véase el numeral 1.2.17) preparada para análisis o ensayo, en donde la totalidad o una parte de ella se usa para ensayo o análisis de una sola vez. NOTA El término se puede usar con diversas acepciones, como por ejemplo: "muestra de ensayo para análisis químico", "muestra de ensayo para determinación de la humedad", "muestra de ensayo para la determinación del tamaño de partícula" y "muestra de ensayo para ensayos físicos".

5.3.12 Porción de ensayo (Test Portion). . Parte de una muestra de ensayo (véase el numeral 5.3.11) que se usa para ensayo o análisis una sola vez. 47



5.3.13 Muestra de sublote (Sub-lote Sample). . Agregado de varios incrementos (véase el numeral 5.2.7) primarios, consecutivos tomados sistemáticamente con base en la masa, de un lote (véase el numeral 5.1.2) o sublote (véase el numeral 5.1.3) mediante procedimientos de muestreo de rutina (véase el numeral 5.2.2), para un propósito especial. NOTA

5.4

Un propósito especial es, por ejemplo, la determinación de la humedad.

ASPECTOS DE PROCEDIMIENTOS

5.4.1 Sistema de muestreo (Sampling System). . Mecanismo operacional o instalación mecánica, o ambos, para tomar incrementos (véase el numeral 5.2.7) y para la preparación de muestras (véase el numeral 5.3.1). 5.4.2 Programa de muestreo (Sampling Scheme). . Combinación de planes de muestreo (véase el numeral 5.4.3) con propósitos de muestreo (véase el numeral 5.2.1). NOTA Los propósitos del muestreo incluyen muestreo de rutina, verificación de la precisión (véase el numeral 3.3.4) e investigación de la variación de la calidad.

5.4.3 Plan de muestreo (Sampling Plan). . Especificación (véase el numeral 3.1.1) del tipo de muestreo (véase el numeral 5.2.1) por usar, combinado con la especificación operacional de las entidades o incrementos (véase el numeral 5.2.7) por tomar, las muestras (véase el numeral 1.2.17) por conformar y las mediciones (véase el numeral 3.2.1), ensayos (véase el numeral 3.2.3), o ambos por llevar a cabo. NOTA El plan puede especificar, por ejemplo, que el muestreo sea sistemático y en dos etapas. En combinación con la especificación del tipo de muestreo, el plan, en este ejemplo, también puede especificar el número de incrementos que se tomen de un lote (véase el numeral 5.1.2), el número de muestras compuestas (o muestras globales) por lote, el número de muestras de ensayo por muestra compuesta, y el número de mediciones/ensayos por muestra de ensayo.

5.4.4 Procedimiento de muestreo (Sampling Procedure). . Requisitos operacionales o instrucciones, o ambos, relativos a la toma de incrementos (véase el numeral 5.2.7) y a la conformación de una muestra (véase el numeral 1.2.17). 5.4.5 Procedimiento de preparación de la muestra (Sample Preparation Procedure). . Requisitos operacionales o instrucciones, o ambos, relativos a los métodos y criterios para división de muestras (véase el numeral 5.3.8).

48


NTC 2062-2 (Primera actualización) ANEXO A (Normativo)

SÍMBOLOS Y ABREVIATURAS

A.1

GENERALIDADES

Las Directivas de la ISO imponen que es necesario desviarse del uso común con respecto a varios símbolos y abreviaturas de la presente norma, debido a los siguientes requisitos: -

Las abreviaturas (utilizadas normalmente en mayúscula o minúscula y negrilla) no se utilizan como símbolos, o en ecuaciones.

-

Los subíndices no se agregan a términos abreviados.

-

Un símbolo está compuesto de una sola letra.

-

Los subíndices se deben usar para diferenciar el uso de un símbolo.

En consecuencia, un término abreviado usado convencionalmente y su símbolo en la presente norma pueden tener una apariencia diferente. La razón fundamental por la cual no es permisible usar términos abreviados como símbolos en ecuaciones es que se pueden interpretar erróneamente como la multiplicación de diferentes símbolos (por ejemplo, la abreviatura convencional para límite de control superior, LCS, como la multiplicación de los símbolos L multiplicados por C multiplicados por S). En consecuencia, es necesario atribuir un símbolo a estos términos abreviados usados convencionalmente, que se podrían usar en ecuaciones. Así, el límite de control superior puede continuar siendo representado por LCS como un término abreviado, como en el uso común, pero por, SLC, por ejemplo, como un símbolo en ecuaciones.

A.2

SÍMBOLOS Término

Símbolo

Calidad del riesgo del productor

QRP

Calidad del riesgo del cliente/consumidor

QRC

Constante de aceptabilidad

k

Cuantila de distribución, 0,135 %

X0,135 %

Cuantila de distribución, 50 %

X50 %

Cuantila de distribución, 99,865 %

X99,865 %

Desviación estándar de la población

σ

Desviación estándar del estadístico muestral

S

Desviación estándar del valor de desempeño

s

Estadístico de calidad

Q

Estadístico de calidad, inferior

QI

Estadístico de calidad, superior

QS Continúa..

49



Término

Símbolo

Fracción no conforme inferior

pI

Fracción no conforme superior

pS

Fracción no conforme total

pt

Función de distribución de la distribución normal estándar

Φ

Índice de capacidad del proceso

Cp

Índice de desempeño del proceso

Pp

Índice de variación del proceso, índice de calidad

Qk

Índice inferior de capacidad del proceso

CpkI

Índice inferior de desempeño del proceso

PpkI

Índice mínimo de capacidad del proceso

Cpk

Índice superior de capacidad del proceso

CpkS

Índice superior de desempeño del proceso

PpkS

Límite de control inferior

ILC

Límite de control superior

SLC

Límite de especificación inferior

LEI

Límite de especificación superior

LES

Límite de repetibilidad

r

Límite de reproducibilidad

R

Media estadística de la muestra

⎯⎯X

Media general, media histórica de la muestra

X

Media, parámetro de la población

μ

Media, valor de desempeño

⎯x

Número de aceptación

Ac

Número de paso, criterio de cambio

i

Número de rechazo

Re

Número de subgrupos

m

Observación individual

X

Probabilidad de aceptación

Pa

Rango

R

Rango promedio

⎯R

Riesgo del consumidor/cliente

β

Riesgo del productor

α

Tamaño de la muestra

n, N

Valor de aceptación

A

Valor objetivo

T

50

NORMA TÉCNICA COLOMBIANA A.3


TÉRMINOS ABREVIADOS (ARIAL RECTA) Término

Abreviatura

Calidad de riesgo del consumidor/cliente

CRC

Calidad de riesgo del productor

CRP

Calidad límite

CL

Calidad media después de inspección

CMDI

Característica de operación

CO

Control estadístico de procesos

CEP

Desviación estándar máxima de la muestra

DEMM

Desviación estándar máxima del proceso

DEMP

Límite de calidad media después de inspección

LCMDI

Límite de control para aceptación

LCA

Límite de control inferior

LCI

Límite de control superior

LCS

Longitud media de una racha

LMC

Nivel aceptable de calidad

NAC

Nivel aceptable del proceso

NAP

Nivel de calidad de indiferencia

NCI

Nivel de calidad límite

NCL

Nivel de proceso rechazable

NPR

Promedio móvil ponderado exponencialmente

PMPE

Promedio total inspeccionado

PTI

Punto de riesgo del consumidor/cliente

PRC

Punto de riesgo del productor

PRP

Rango promedio máximo

RPM

Riesgo del consumidor/cliente

RC

Riesgo del productor

RP

Suma acumulativa

CUSUM

Tamaño promedio de la muestra

TPM

51


NTC 2062-2 (Primera actualización) ANEXO B (Informativo)

METODOLOGÍA USADA PARA DESARROLLAR EL VOCABULARIO

B.1

INTRODUCCIÓN

La universalidad de la familia de normas NTC 2062 (ISO 3534) requiere el empleo de un vocabulario coherente y armonizado que sea comprensible fácilmente por los usuarios potenciales de normas de estadística aplicada. Los conceptos no son independientes entre sí. Además, un prerrequisito de un vocabulario coherente es un análisis de las relaciones entre conceptos dentro del campo de la estadística aplicada y su ordenamiento en sistemas de conceptos. Este análisis se utiliza en el desarrollo del vocabulario especificado en la presente norma. Ya que los diagramas de conceptos empleados durante el proceso de desarrollo pueden ser útiles a manera de información, se reproducen de los literales B.4 a B.28.

B.2

CONTENIDO DE SUSTITUCIÓN

UNA

ENTRADA

DE

VOCABULARIO

Y

LA

REGLA

DE

El concepto es la unidad de transferencia entre las lenguas (incluidas las variantes dentro de una lengua, por ejemplo, inglés americano e inglés británico). Para cada lengua se escoge el término más apropiado para representar el concepto en esa lengua, es decir, no un enfoque literal a la traducción. Una definición se elabora describiendo solamente aquellas características que son esenciales para identificar el concepto. La información concerniente al concepto, que es importante pero no esencial para su descripción, se incluye en una o más notas en la definición. Cuando un término es reemplazado por su definición, e incluye cambios menores en la sintaxis, no debería haber cambio en el significado del texto. Esta sustitución es un método sencillo para verificar la exactitud de una definición. Sin embargo, en donde la definición sea compleja en el sentido de que contiene varios términos, la mejor forma de hacer la sustitución es tomar una definición, máximo dos, a la vez. La sustitución de todos los términos será difícil de lograr sintácticamente y no será útil para transmitir el sentido.

B.3

RELACIONES ENTRE LOS CONCEPTOS, Y SU REPRESENTACIÓN GRÁFICA

B.3.1 Generalidades En el trabajo de terminología, las relaciones entre conceptos se basan, en la medida de lo posible, en la formación jerárquica de las características de una especie. De esta manera se facilita la descripción más económica de un concepto, al nombrar su especie y describir las características que la diferencian de sus conceptos de rango superior (padre) o de rango subordinado (hermanos). Existen tres formas principales de relaciones entre conceptos, que se incluyen en este Anexo: -

la relación jerárquica genérica (véase el literal B.3.2);

-

la partitiva (véase el literal B.3.3), y 52

NORMA TÉCNICA COLOMBIANA -


la asociativa no jerárquica (véase el literal B.3.4).

B.3.2 Relación genérica Los conceptos subordinados dentro de la jerarquía heredan todas las características del concepto de rango superior y contienen las descripciones de las características que los diferencian de los conceptos de rango superior (padre) y de rango subordinado (hermanos), por ejemplo, la relación de primavera, verano, otoño e invierno con la estación. Las relaciones genéricas se describen por un esquema en abanico o diagrama de árbol sin flechas (véase la Figura B.1). Estación

Primavera

Verano

Invierno

Otoño

Figura B.1 Representación gráfica de una relación genérica

B.3.3 Relación partitiva Los conceptos subordinados dentro de la jerarquía son componentes del concepto de mayor jerarquía, por ejemplo, primavera, verano, otoño e invierno se pueden definir como partes del concepto año. En comparación, no es apropiado definir clima soleado (una posible característica del verano) como una parte del año. Las relaciones partitivas se describen mediante un gráfico en forma de rastrillo, sin flechas (véase la Figura B.2). Las partes individuales se describen mediante una sola línea, y las múltiples mediante líneas dobles.

Año

Primavera

Verano

Invierno

Otoño

Figura B.2 Representación gráfica de una relación partitiva

B.3.4 Relación asociativa

Las relaciones asociativas no permiten la economía en la descripción que permiten las dos formas de relaciones genéricas y partitivas, pero son útiles para identificar la naturaleza de la relación entre un concepto y otro dentro de un sistema de conceptos, por ejemplo, causa y efecto, actividad y ubicación, actividad y resultado, herramienta y función, material y producto. Una relación asociativa se representa mediante una línea con una flecha a cada extremo (véase la Figura B.3). La excepción es en donde hay involucradas actividades secuenciales. En este caso, la flecha simple se orienta en el sentido del flujo.

Soleado

Verano

Figura 3. Representación gráfica de una relación asociativa

53

NORMA TÉCNICA COLOMBIANA B.4


DIAGRAMAS DE CONCEPTOS

Las Figuras B.4 a la B.28 presentan los diagramas de conceptos en los que se basan los grupos temáticos de la presente norma.

Característica de calidad (1.1.2)

Característica (1.1.1)

Escala (1.1.3)

Escala continua (1.1.4)

Escala discreta (1.1.5)

Escala de relaciones (1.1.9)

Escala de intervalos (1.1.8)

Escala nominal (1.1.6)

Escala ordinal (1.1.7)

Figura B.4. Diagrama de conceptos: Sistemas de valores de referencia para las características

Parámetro de población (1.2.2) [A] Deducir el parámetro de población Valor realizado del estadístico muestral [C]

Describe la población con distribución de probabilidades 4

3

Población (1.2.1)

1

Estadístico muestral (1.2.18) [B]

2

Tomar una muestra

Muestra (1.2.17)

Calcular un estadístico muestral

[A]

Los parámetros para población se simbolizan mediante letras griegas en minúscula.

[B]

Los estadísticos muestrales se simbolizan por letras latinas mayúsculas en itálicas.

[C]

Los valores realizados de estadísticos muestrales se simbolizan por letras latinas minúsculas, en itálicas. Figura B.5. Diagrama de conceptos: proceso de inferencia estadística

54



Muestreo por conglomerados múltiples (1.3.11)

Muestreo con remplazo (1.3.15) Muestreo multietapas (1.3.10)

Muestreo sin remplazo (1.3.16)

Muestreo por conglomerados (1.3.9)

Muestreo a granel (1.3.2)

Muestreo de aceptación (1.3.17) Muestreo (1.3.1)

Muestreo discreto (1.3.3)

Muestreo de investigación (1.3.18)

Muestreo estratificado (1.3.6) Muestreo aleatorio (1.3.5)

Muestreo sistemático (1.3.12)

Muestreo por cuotas (1.3.8)

Muestreo aleatorio simple (1.3.4) Muestreo sistemático puntual (1.3.14)

Muestreo sistemático periódico (1.3.13)

Muestreo aleatorio simple estratificado (1.3.7)

Figura B.6 Diagrama de conceptos: tipos de muestreo

Proceso (2.1.1)

Gestión de procesos (2.1.2)

Planificación de procesos (2.1.5)

Control de procesos (2.1.6)

Plan de control (2.1.9)

Análisis de procesos (2.1.10)

Gestión estadística de procesos (2.1.4)

Mejora de los procesos (2.1.7)

Método estadístico (2.1.3)

Control estadístico de procesos (2.1.8)

Figura B.7. Diagrama de conceptos: conceptos generales relativos a los procesos

55



Longitud media de una corrida (2.2.9)

Característica (1.1.1) Variación inherente del proceso (2.2.2) Causa especial (2.2.4)

Criterios fuera de control (2.2.8)

Causa aleatoria (2.2.5)

Subgrupo racional (2.2.6)

Variación (2.2.1)

Variación total del proceso (2.2.3)

Variación del proceso por causa especial

Proceso estable (2.2.7) Proceso (2.1.1) Proceso inestable

Figura B.8. Diagramas de conceptos: conceptos relativos a variación

Control estadístico de procesos (2.1.8)

Gráfico de control (2.3.1) Gráfico de control de aceptación (2.3.3)

Gráfico de control de ajuste del proceso (2.3.24) Gráfico de control de sumas acumulativas (2.3.5) Gráfico de control de promedios móviles (2.3.14)

Gráfico de control de Shewhart (2.3.2)

Gráfico de control EWMA (2.3.16) Gráfico de control de tendencias (2.3.17)

Gráfico de control de variables (2.3.6)

Gráfico de control de atributos (2.3.7)

Gráfico de control de múltiples variables (2.3.21)

Gráfico X barra (2.3.12)

Gráfico R (2.3.18)

Gráfico c (2.3.8)

Gráfico de control de medianas (2.3.13)

Gráfico S (2.3.19)

Gráfico u (2.3.9)

Gráfico de control de múltiples características (2.3.22)

Gráfico de control de observaciones individuales (2.3.15)

Gráfico de control de rangos móviles (2.3.20)

Gráfico p (2.3.11)

Gráfico de control de demérito (2.3.23)

Figura B.9. Diagramas de conceptos: gráficos de control

56



Gráfico de control (2.3.1)

Línea central (2.4.1)

Zona de indiferencia (2.4.10)

Nivel de procesos (2.4.13) Zonas

Límites de advertencia (2.4.3) Límites de acción (2.4.4)

Limite de control (2.4.2)

Límite de control superior (2.4.8)

Zona de procesos aceptables (2.4.11) Zona de procesos rechazables (2.4.2)

Límite de control inferior (2.4.9)

Nivel aceptable del proceso (2.4.14) Límites de control Limites de control Límites de control de de Shewhart (2.4.5) probabilístico (2.4.6) aceptación (2.4.7)

Nivel rechazable del proceso (2.4.15)

Figura B.10. Diagramas de conceptos: componentes de gráficos de control

Modelo de distribución (2.5.3)

Distribución (2.5.1)

Intervalo de referencia (2.5.7)

Intervalo de referencia inferior (2.5.8)

Clase de distribución (2.5.2)

Fracción total de no conformes (2.5.6)

Intervalo de referencia superior (2.5.9)

Fracción inferior de no conformes (2.5.5)

Fracción superior de no conformes (2.5.4)

Figura B.11. Diagramas de conceptos: términos relativos al desempeño y a la capacidad de los procesos

57



Medidas y estimados de salida de los procesos Desempeño del proceso (2.6.1)

Relación de desempeño del proceso (2.6.6)

Capacidad del proceso (2.7.1)

Índice de desempeño del proceso (2.6.2)

Índice de desempeño inferior del procesor PpkI (2.6.3)

Índice Q k (2.7.7)

Índice de desempeño superior Índice de capacidad inferior del proceso PpkS (2.6.4) del proceso CpkI (2.7.3)

Índice de desempeño mínimo del proceso Ppk (2.6.5)

Relación de capacidad del proceso (2.7.6)

Índice de capacidad del proceso C p (2.7.2)

Índice de capacidad superior del proceso C pkS (2.7.4)

Índice mínimo de capacidad del proceso C pk (2.7.5)

Figura B.12. Diagramas de conceptos: desempeño y capacidad del proceso (datos medidos)

Acción preventiva (3.1.14) No conformidad (3.1.11) Especificación (3.1.1)

Acción correctiva (3.1.15) Defecto (3.1.12) Corrección (3.1.16)

Tolerancia especificada (3.1.6)

Imperfección (3.1.13)

Valor objetivo (3.1.2)

Límite de especificación superior (3.1.4)

Límite de especificación (3.1.3)

Límite de especificación inferior (3.1.5)

Límite de especificación simple (3.1.7) Límite de especificación doble combinado (3.1.8) Límite de especificación doble separado (3.1.9) Límite de especificación doble complejo (3.1.10)

Figura B.13. Diagramas de conceptos: conceptos relativos a la especificación

58


Medición (3.2.1)

Magnitud


Ensayo (3.2.3)

Valor

Magnitud objeto de medición (3.2.2)

Valor verdadero (3.2.5)


Característica de ensayo (3.2.4)

Valor verdadero convencional (3.2.6)

Valor de referencia aceptado (3.2.7)

Valor observado (3.2.8)

Figura B.14. Diagramas de conceptos: determinación de características y magnitudes

Exactitud (3.3.1)

Precisión (3.3.4)

Repetibilidad (3.3.5)

Veracidad (3.3.3)

Sesgo (3.3.2)

Condiciones de repetibilidad (3.3.6)

Condiciones de precisión intermedia (3.3.16)

Condiciones de reproducibilidad (3.3.11)

Precisión intermedia (3.3.15)

Reproducibilidad (3.3.10)

Desviación estándar de repetibilidad (3.3.7)

Condiciones estipuladas

Desviación estándar de precisión intermedia (3.3.17)

Desviación estándar de reproducibilidad (3.3.12)

Diferencia crítica de repetibilidad (3.3.8)

Diferencia crítica de precisión intermedia (3.3.18)

Diferencia crítica de reproducibilidad (3.3.13)

Límite de repetibilidad (3.3.9)

Límite de precisión intermedia (3.3.19)

Límite de reproducibilidad (3.3.14)

Figura B.15. Diagramas de conceptos: propiedades de los métodos de ensayo y medición

59




Magnitud

Valor Resultado de ensayo (3.4.1)

Resultado de la medición (3.4.2)

Resultado independiente (3.4.3)

Incertidumbre (3.4.5)

Incertidumbre expandida (3.4.8)

Error del resultado (3.4.4)

Error sistemático Error aleatorio del resultado (3.4.7) del resultado (3.4.6)

Figura B.16. Diagramas de conceptos: propiedades de los resultados de ensayos y mediciones

Sistema (3.5.1) Estado real (3.5.4) Estado de referencia (3.5.6)

Estado (3.5.3)

Variable de estado (3.5.7)

Característica del sistema (3.5.2)

Variable de stado neta (3.5.8)

Función de calibración (3.5.12)

Variable de respuesta (3.5.14)

Valor mínimo detectable de la variable de estado neta (3.5.10)

Calibración (3.5.13)

Valor crítico de la variable de respuesta (3.5.15)

Estado básico (3.5.5)

Valor crítico de la variable de estado neta (3.5.9)

Serie de medición (3.5.11)

Figura B.17. Diagramas de conceptos: capacidad de detección

60


Evaluación de la conformidad (4.1.1)


Inspección por variables (4.1.4)

Inspección por atributos (4.1.3)

Inspección del proceso (4.1.13)

Inspección de lotes aislados (4.1.14)

Inspección (4.1.2)

Inspección al 100 % (4.1.5)

Inspección lote por lote (4.1.15)

Inspección por muestreo (4.1.6)

Inspección original (4.1.6)

Inspección de rectificación (4.1.9)

Inspección para aceptación (4.1.17)

Inspección exhaustiva (4.1.7)

Inspección por muestreo para aceptación (4.1.8)

Inspección indirecta (4.1.18) Inspección reducida (4.1.11)

Inspección normal (4.1.10)

Inspección estricta (4.1.12)

Figura B.18. Diagramas de conceptos: tipos de inspección

61



Inspección por muestreo por variables, para aceptación (4.2.11)

Inspección por muestreo por atributos, para aceptación (4.2.12)

Inspección por muestreo sencillo para aceptación (4.2.2) Inspección por muestreo doble para aceptación (4.2.3)

Inspección por muestreo para aceptación (4.1.8)

Inspección por muestreo múltiple para aceptación (4.2.4)

Inspección por muestreo para aceptación de verificación (4.2.1) Inspección por muestreo para aceptación de lotes intermitentes (4.2.5) Inspección por muestreo para aceptación en cadena (4.2.6)

Inspección por muestreo continuo para aceptación (4.2.8)

Inspección por muestreo continuo de un solo nivel, para aceptación (4.2.9)

Inspección por muestreo secuencial para aceptación (4.2.7)

Inspección por muestreo continuo multinivel para aceptación (4.2.10)

Figura B.19. Diagramas de conceptos: tipos de inspección por muestreo para aceptación

62



Sistema de inspección por muestreo para aceptación (4.3.1)

Inspección truncada (4.3.8)

Nivel de inspección (4.3.5)

Programa de muestreo para aceptación (4.3.2)

Procedimiento de muestreo para aceptación (4.3.7)

Plan de muestreo para aceptación (4.3.3)

Método sigma (4.3.9)

Método R (4.2.11)

Método s (4.2.10)

Regla de cambio (4.3.4)

Severidad del muestreo (4.3.6)

Tamaño de Criterios de muestra (1.2.26) aceptación (4.4)

Figura B.20. Diagramas de conceptos: sistema de inspección por muestreo para aceptación

Criterios de aceptación (variables)

Constante de aceptabilidad (4.4.4)

Valor de aceptación (4.4.5)

Rango promedio máximo (4.4.6)

Criterios de aceptación (atributos)

Número de paso (4.4.3)

Número de aceptación (4.4.2)

Número de rechazo (4.4.1)

Desviación estandar máxima de la muestra (4.4.7)

Desviación estandar máxima del proceso (4.4.8)

Estadístico de calidad (4.4.9)

Estadístico de calidad inferior (4.4.11)

Figura B.21. Diagramas de conceptos: criterios de aceptación

63

Estadístico de calidad superior (4.4.10)



Curva de operación característica (4.5.1)

Curva de operación característica de lotes aislados (4.5.2)

Curva de operación característica de secuencia de lotes, curva tipo B (4.5.4)

Curvade operación característica de no conformidades (4.5.5)

Curva de operación característica de flujo continuo, curva tipo C (4.5.3)

Curva de operación característica de unidades no conformes (4.5.6)

Figura B.22. Diagramas de conceptos: tipos de curvas de operación características

Probabilidades

Característica de operación

Probabilidad de aceptación (4.6.1)

Probabilidad de aceptación/ no aceptación de 0,5

Riesgo del consumidor (4.6.2)

Probabilidad de no aceptación (4.6.3) Riesgo del productor (4.6.4)

Puntos

Punto de riesgo del consumidor (4.6.5)

Punto de control (4.6.6)

Punto de riesgo para el productor (4.6.7)

Pendiente de la curva de operación característica (4.6.8)

Relación de discriminación (4.6.12)

Calidad de riesgo del consumidor (4.6.9) Niveles de calidad

Nivel de calidad indiferente (4.6.11)

Calidad de riesgo del productor (4.6.10)

Nivel de calidad (4.6.16)

Nivel de calidad límite (4.6.14)

Nivel aceptable de calidad (4.6.15)

Calidad límite (4.6.13)

Zona de indiferencia (4.6.17)

Figura B.23. Diagramas de conceptos: términos relativos a características de operación

64



Conceptos de calidad después de la inspección

Calidad promedio de salida (4.7.1)

Cantidad promedio inspeccionada

Tamaño promedio de la muestra (4.7.3)

Cantidad promedio de inspección (4.7.5)

Promedio total inspeccionado (4.7.4)

Límite de calidad promedio de salida (4.7.2)

Figura B.24. Diagramas de conceptos: términos relativos a calidad después de inspección y cantidad promedio inspeccionada

Partícula

Material

Producto (1.2.32)

Líquido Material a granel (5.1.1)

Material discreto

Gas Población (1.2.1)

Sólido


Lote (5.1.2)

Unidad de muestreo (5.1.4)

Tamaño nominal inferior (5.1.6)

Sublote (5.1.3)

Tamaño de la partícula

Humedad

Tamaño nominal superior (5.1.5)

Figura B.25. Diagramas de conceptos: conceptos relativos a materiales a granel

65



Muestreo de rutina (5.2.2)

Muestreo manual (5.2.8) Muestreo (5.2.1)

Muestreo experimental (5.2.3)

Muestreo mecánico (5.2.9)

Muestreo por réplicas (5.2.5)

Corte (5.2.10)

Red de muestras (5.2.4)

Muestreo por duplicado (5.2.6)

Incremento (5.2.7)

Variación de calidad (5.2.11)

Figura B.26. Diagramas de conceptos: muestreo de material a granel

Preparación de muestras (5.3.1) Preparación rutinaria de muestras (5.3.2)

Muestra global (5.3.5)

Porción de ensayo (5.3.12)

Preparación no rutinaria de muestras (5.3.3)

Muestra de sub-lotes (5.3.13)

Muestra compuesta (5.3.4)

Muestrea seca

Secado de la muestra (5.3.6)

(Muestra reducida)

Reducción de la muestra (5.3.7)

(Muestra dividida)

División de la muestra (5.3.8)

Muestra de ensayo (5.3.11)

División de masa fija (5.3.10)

División de relación fija (5.3.9)

Figura B.27. Diagramas de conceptos: preparación de muestras a granel

66



Programa de muestreo (5.4.2) Situación estacionaria Plan de muestreo (5.4.3)

Propósito del muestreo Corriente en movimiento

Sistema de muestreo (5.4.1)

Procedimiento de muestreo (5.4.4)

En planta

Procedimiento de preparación de la muestra (5.4.5)

Sobre el producto

Determinar la aceptabilidad del lote

Estimar la media característica del lote

Asegurar la calidad del producto

Figura B.28. Diagramas de conceptos: aspectos relativos a procedimientos

67


NTC 2062-2 (Primera actualización) BIBLIOGRAFÍA

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ISO 3951-2, Sampling Procedures for Inspection by Variables. Part 2: General Specification for Single Sampling Plans Indexed by Acceptance Quality Limit (AQL) for Lot-by-lot Inspection of Independent Quality Characteristics.

[11]

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[12]

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[17]

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[20]

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[29]

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69



LISTA DE SÍMBOLOS

α β σ Φ A Ac Cp Cpk CpkI CpkS i k LEI ILC m Pa pI Pp Ppk PpkI PpkS pt pS Q QRC Qk QI QRP QS r R Re s S T LES SLC X

X

X0,135 % X50 % X99,865 %

véase el numeral 4.6.4 véase el numeral 4.6.2 véase el numeral 2.5.4 véase el numeral 2.5.4 véase el numeral 4.4.5 véase el numeral 4.4.2 véase el numeral 2.7.2 véase el numeral 2.7.5 véase el numeral 2.7.3 véase el numeral 2.7.4 véase el numeral 4.4.3 véase el numeral 4.4.4 véase el numeral 3.1.5 véase el numeral 2.4.9 véase el numeral 2.7.1 véase el numeral 4.6.1 véase el numeral 2.5.5 véase el numeral 2.6.2 véase el numeral 2.6.5 véase el numeral 2.6.3 véase el numeral 2.6.4 véase el numeral 2.5.6 véase el numeral 2.5.4 véase el numeral 4.4.9 véase el numeral 4.6.9 véase el numeral 2.7.7 véase el numeral 4.4.11 véase el numeral 4.6.10 véase el numeral 4.4.10 véase el numeral 3.3.9 véase el numeral 3.3.14 véase el numeral 4.4.1 véase el numeral 1.2.18 véase el numeral 1.2.18 véase el numeral 3.1.2 véase el numeral 3.1.4 véase el numeral 2.4.8 véase el numeral 2.7.1 véase el numeral 1.2.18, 2.7.1 véase el numeral 2.5.7 véase el numeral 2.5.8 véase el numeral 2.5.7 70



ÍNDICE ALFABÉTICO

A

Acción correctiva

3.1.15

Acción preventiva

3.1.14

Ajuste del proceso

2.3.24

Análisis de procesos

2.1.10

ASPECTOS DE MUESTREO A GRANEL

5.2

ASPECTOS DE PROCEDIMIENTOS

5.4

ASPECTOS DEL SISTEMA DE INSPECCIÓN POR MUESTREO PARA 4.3 ACEPTACIÓN Autocorrelación

2.3.28 B

Base del muestreo

1.2.27 C

Calibración

3.5.13

Calidad del riesgo del consumidor, QRC

4.6.9

Calidad del riesgo del productor, CRP, QRP

4.6.10

Calidad límite, CL

4.6.13

Calidad promedio de salida, CPDS

4.7.1

Cantidad promedio de inspección

4.7.5

CAPACIDAD DE DETECCIÓN

3.5

Capacidad del proceso

2.7.1

CAPACIDAD DEL PROCESO (DATOS DE MEDICIÓN)

2.7

Característica

1.1.1

Característica de calidad

1.1.2

Característica de ensayo

3.2.4

Característica del sistema

3.5.2

Causa aleatoria

2.2.5

Causa especial

2.2.4 71



Clase de distribuciones

2.5.2

COMPONENTES DEL GRÁFICO DE CONTROL

2.4

CONCEPTOS GENERALES RELATIVOS A LOS PROCESOS

2.1

CONCEPTOS RELATIVOS A MATERIALES A GRANEL

5.1

CONCEPTOS RELATIVOS DE VARIACIÓN

2.2

CONCEPTOS RELATIVOS A LA CALIDAD DESPUÉS DE INSPECCIÓN Y 4.7 LABOR DE INSPECCIÓN PROMEDIO CONCEPTOS RELATIVOS A LA ESPECIFICACIÓN

3.1

Condiciones de precisión intermedia

3.3.16

Condiciones de repetibilidad

3.3.6

Condiciones de reproducibilidad

3.3.11

Conglomerado

1.2.28

Constante de aceptabilidad, k

4.4.4

Control de procesos

2.1.6

Control de retroalimentación

2.3.26

Control estadístico de procesos CEP

2.1.8

Control predictivo

2.3.25

Corrección

3.1.16

Corte

5.2.10

CRITERIOS DE ACEPTACIÓN

4.4

Criterios fuera de control

2.2.8

Curva de operación característica

4.5.1

Curva de operación característica de flujo continuo

4.5.3

Curva de operación característica de lotes aislados

4.5.2

Curva de operación característica de no conformidades

4.5.5

Curva de operación característica de secuencia de lotes

4.5.4

Curva de operación característica de unidades no conformes

4.5.6

D

Defecto

3.1.12

Desempeño del proceso

2.6.1 72



DESEMPEÑO DEL PROCESO (DATOS DE MEDICIÓN)

2.6

Desviación estándar de la precisión intermedia

3.3.17

Desviación estándar de repetibilidad

3.3.7

Desviación estándar de reproducibilidad

3.3.12

Desviación estándar máxima de la muestra

4.4.7

Desviación estándar máxima del proceso

4.4.8

DETERMINACIÓN DE CARACTERÍSTICAS Y MAGNITUDES

3.2

Diferencia crítica de la precisión intermedia

3.3.18

Diferencia crítica de repetibilidad

3.3.8

Diferencia crítica de reproducibilidad

3.3.13

Distribución

2.5.1

División de masa fija

5.3.10

División de muestras

5.3.8

División de relación fija

5.3.9 E

Elemento

1.2.11

Elemento defectuoso

1.2.13

Elemento no conforme

1.2.12

Ensayo idéntico/elemento de medición

1.2.34

Ensayo

3.2.3

Error aleatorio del resultado

3.4.6

Error del resultado

3.4.4

Error sistemático del resultado

3.4.7

Escala

1.1.3

Escala continua

1.1.4

Escala de intervalos

1.1.8

Escala de relaciones

1.1.9

Escala discreta

1.1.5

Escala nominal

1.1.6

73



Escala ordinal

1.1.7

Espacio de oportunidad

1.2.31

Especificación

3.1.1

ESPECIFICACIONES, VALORES Y RESULTADOS DE ENSAYO

3.

Estadístico de calidad inferior QI

4.4.11

Estadístico de calidad Q

4.4.9

Estadístico de calidad superior, QS

4.4.10

Estadístico muestral

1.2.18

Estado básico

3.5.5

Estado de referencia

3.5.6

Estado real

3.5.4

Estado

3.5.3

Estratificación

1.2.30

Estrato

1.2.29

Evaluación de la conformidad

4.1.1

Exactitud

3.3.1 F

Fracción inferior de no conformes, pI

2.5.5

Fracción superior de no conformes pLES

2.5.4

Fracción total de no conformes, pt

2.5.6

FUENTES DE DATOS

1.2

Función de calibración

3.5.12 G

GENERACIÓN Y RECOLECCIÓN DE DATOS

1.

Gestión de procesos

2.1.2

Gestión estadística de procesos

2.1.4

GESTIÓN ESTADÍSTICA DE PROCESOS

2.

Gráfico c

2.3.8

Gráfico de control

2.3.1

74



Gráfico de control con rango móvil

2.3.20

Gráfico de control de aceptación

2.3.3

Gráfico de control de ajuste del proceso

2.3.4

Gráfico de control de atributos

2.3.7

Gráfico de control de demérito

2.3.23

Gráfico de control de múltiples características

2.3.22

Gráfico de control de múltiples variables

2.3.21

Gráfico de control de observaciones individuales

2.3.15

Gráfico de control de promedios móviles

2.3.14

Gráfico de control de Shewhart

2.3.2

Gráfico de control de sumas acumulativas

2.3.5

Gráfico de control de tendencias

2.3.17

Gráfico de control de variables

2.3.6

Gráfico de control EWMA

2.3.16

Gráfico de control X barra

2.3.12

Gráfico np

2.3.10

Gráfico p

2.3.11

Gráfico R

2.3.18

Gráfico s

2.3.19

Gráfico u

2.3.9

GRÁFICOS RELATIVOS A CONTROL

2.3 I

Imperfección

3.1.13

Incertidumbre

3.4.5

Incertidumbre expandida

3.4.8

Incremento

5.2.7

Índice de capacidad del proceso superior CpkS

2.7.4

Índice de capacidad del proceso, Cp

2.7.2

Índice de desempeño del proceso, Pp

2.6.2

75



Índice de desempeño inferior del proceso, PpkI

2.6.3

Índice de desempeño mínimo del proceso, Ppk

2.6.5

Índice de desempeño superior del proceso, PpkS

2.6.4

Índice de variación del proceso, Qk

2.7.7

Índice inferior de capacidad del proceso, CpkI

2.7.3

Índice mínimo de capacidad del proceso, Cpk

2.7.5

Inspección al 100 %

4.1.5

Inspección para aceptación

4.1.17

Inspección de lotes aislados

4.1.14

Inspección de rectificación

4.1.9

Inspección del proceso

4.1.13

Inspección estricta

4.1.12

Inspección exhaustiva

4.1.7

Inspección indirecta

4.1.18

Inspección lote por lote

4.1.15

Inspección normal

4.1.10

Inspección original

4.1.16

Inspección por atributos

4.1.3

Inspección por muestreo

4.1.6

Inspección por muestreo continuo de un solo nivel, para aceptación

4.2.9

Inspección por muestreo continuo multinivel, para aceptación

4.2.10

Inspección por muestreo continuo para aceptación

4.2.8

Inspección por muestreo doble para aceptación

4.2.3

Inspección por muestreo múltiple para aceptación

4.2.4

Inspección por muestreo para aceptación

4.1.8

Inspección por muestreo para aceptación de lotes salteados

4.2.5

Inspección por muestreo para aceptación de verificación

4.2.1

Inspección por muestreo para aceptación en cadena

4.2.6

Inspección por muestreo por atributos, para aceptación

4.2.12

76



Inspección por muestreo por variables, para aceptación

4.2.11

Inspección por muestreo secuencial para aceptación

4.2.7

Inspección por muestreo simple para aceptación

4.2.2

Inspección por variables

4.1.4

Inspección reducida

4.1.11

Inspección truncada

4.3.8

INSPECCIÓN Y MUESTREO PARA ACEPTACIÓN GENERAL

4.

Inspección

4.1.2

Intervalo de referencia

2.5.7

Intervalo de referencia inferior

2.5.8

Intervalo de referencia superior

2.5.9 L

Límite de calidad promedio de salida

4.7.2

Límite de control inferior, LCI

2.4.9

Límite de control superior, LCS

2.4.8

Límite de control, LC

2.4.2

Límite de especificación doble combinado

3.1.8

Límite de especificación doble complejo

3.1.10

Límite de especificación doble separado

3.1.9

Límite de especificación inferior, LEI

3.1.5

Límite de especificación simple

3.1.7

Límite de especificación superior LES

3.1.4

Límite de especificación

3.1.3

Límite de precisión intermedia

3.3.19

Límite de repetibilidad, r

3.3.9

Límite de reproducibilidad, R

3.3.14

Límites de acción

2.4.4

Límites de advertencia

2.4.3

Límites de control para aceptación

2.4.7

77



Límites de control de Shewhart

2.4.5

Límites de control probabilísticos

2.4.6

Línea central

2.4.1

Longitud media de una corrida, LMC

2.2.9

Lote aislado

1.2.5

Lote piloto

1.2.8

Lote presentado nuevamente

1.2.9

Lote único

1.2.7

Lote

1.2.4

Lote

5.1.2 M

Magnitud objeto de medición

3.2.2

Material a granel

5.1.1

Medición

3.2.1

Mejora de los procesos

2.1.7

Método estadístico

2.1.3

Método R

4.3.11

Método s

4.3.10

Método sigma

4.3.9

Modelo de distribución

2.5.3

Muestra aleatoria

1.2.25

Muestra aleatoria simple

1.2.24

Muestra compuesta

5.3.4

Muestra de ensayo

5.3.11

Muestra de sublote

5.3.13

Muestra final

1.2.23

Muestra por duplicado

1.2.20

Muestra primaria

1.2.21

Muestra representativa

1.2.35

78



Muestra secundaria

1.2.22

Muestra

1.2.17

Muestreo

1.3.1

Muestreo a granel

1.3.2

Muestreo aleatorio

1.3.5

Muestreo aleatorio simple

1.3.4

Muestreo con reemplazo

1.3.15

Muestreo para aceptación

1.3.17

Muestreo de investigación

1.3.18

MUESTREO DE MATERIALES A GRANEL

5.

Muestreo de rutina

5.2.2

Muestreo discreto

1.3.3

Muestreo de sublotes

5.2.4

Muestreo estratificado

1.3.6

Muestreo estratificado simple aleatorio

1.3.7

Muestreo experimental

5.2.3

Muestreo manual

5.2.8

Muestreo mecánico

5.2.9

Muestreo multietapas

1.3.10

Muestreo por conglomerados

1.3.9

Muestreo por cuotas

1.3.8

Muestreo por duplicado

5.2.6

Muestreo por etapas múltiples

1.3.11

Muestreo por réplicas

5.2.5

Muestreo sin reemplazo

1.3.16

Muestreo sistemático

1.3.12

Muestreo sistemático periódico

1.3.13

Muestreo sistemático puntual

1.3.14

Muestreo

5.2.1

79


NTC 2062-2 (Primera actualización) N

Nivel aceptable del proceso, NAC

2.4.14

Nivel de calidad

4.6.16

Nivel de calidad indiferente

4.6.11

Nivel de calidad límite, NCL

4.6.14

Nivel de inspección

4.3.5

Nivel del proceso

2.4.13

Nivel rechazable del proceso, NPR

2.4.15

Nivel/ Límite aceptable de calidad, NAC

4.6.15

No conformidad

3.1.11

Número de aceptación, Ac

4.4.2

Número de paso

4.4.3

Número de rechazo, Re

4.4.1 P

Parámetro de población

1.2.2

Pendiente de la curva característica de operación

4.6.8

Plan de control

2.1.9

Plan de muestreo

5.4.3

Plan de muestreo para aceptación

4.3.3

Planificación de procesos

2.1.5

Población

1.2.1

Porción de ensayo

5.3.12

Precisión

3.3.4

Precisión intermedia

3.3.15

PREPARACIÓN DE MUESTRAS A GRANEL

5.3

Preparación de muestras

5.3.1

Preparación no rutinaria de muestras

5.3.3

Preparación rutinaria de muestras

5.3.2

Probabilidad de aceptación, Pa

4.6.1

80



Probabilidad de no aceptación

4.6.3

Procedimiento de muestreo

5.4.4

Procedimiento de muestreo para aceptación

4.3.7

Procedimiento de preparación de la muestra

5.4.5

Proceso

2.1.1

Proceso estable

2.2.7

Producto

1.2.32

Programa de muestreo para aceptación

4.3.2

Programa de muestreo

5.4.2

Promedio total inspeccionado, PTI

4.7.4

PROPIEDADES DE LOS MÉTODOS DE ENSAYO Y MEDICIÓN

3.3

PROPIEDADES DE LOS RESULTADOS DE ENSAYO Y MEDICIÓN

3.4

Punto de control, punto de indiferencia

4.6.6

Punto de riesgo del cliente, punto de riesgo del consumidor, PRC

4.6.5

Punto de riesgo del productor, PRP

4.6.7 R

Rango promedio máximo, RPM

4.4.6

Reducción de la muestra

5.3.7

Regla de cambio

4.3.4

Relación de capacidad del proceso

2.7.6

Relación de desempeño del proceso

2.6.6

Relación de discriminación

4.6.12

Repetibilidad

3.3.5

Reproducibilidad

3.3.10

Resultado de ensayo

3.4.1

Resultado de la medición

3.4.2

Resultados de independientes

ensayo

independientes/resultados

de

mediciones 3.4.3

Riesgo del consumidor, riesgo del cliente, RC, β

4.6.2

Riesgo del productor, RP, α

4.6.4 81


NTC 2062-2 (Primera actualización) S

Secado de la muestra

5.3.6

Secuencia aislada de lotes

1.2.6

Serie de mediciones

3.5.11

Servicio

1.2.33

Sesgo

3.3.2

Severidad del muestreo

4.3.6

Sistema

3.5.1

Sistema de inspección por muestreo para aceptación

4.3.1

Sistema de muestreo

5.4.1

SISTEMAS DE VALORES DE REFERENCIA PARA CARACTERÍSTICAS

1.1

Subgrupo racional

2.2.6

Sublote

1.2.10

Sublote

5.1.3

Submuestra

1.2.19

Subpoblación

1.2.3 T

Tamaño de la muestra

1.1.26

Tamaño de muestra promedio, TMP

4.7.3

Tamaño nominal inferior

5.1.6

Tamaño nominal superior

5.1.5

TÉRMINOS FUNDAMENTALES RELATIVOS A EL DESEMPEÑO Y LA 2.5 CAPACIDAD DE LOS PROCESOS TÉRMINOS RELATIVOS A CARACTERÍSTICAS DE OPERACIÓN

4.6

TIPOS DE CURVAS DE OPERACIÓN CARACTERÍSTICAS

4.5

TIPOS DE INSPECCIÓN POR MUESTREO PARA ACEPTACIÓN

4.2

TIPOS DE INSPECCIÓN

4.1

TIPOS DE MUESTREO

1.3

Tolerancia especificada

3.1.6 82


NTC 2062-2 (Primera actualización) U

Unidad de muestreo

1.2.14

Unidad de muestreo

5.1.4

Unidad defectuosa

1.2.16

Unidad no conforme

1.2.15 V

Valor crítico de la variable de estado neta

3.5.9

Valor crítico de la variable de respuesta

3.5.15

Valor de aceptación, A

4.4.5

Valor de referencia aceptado

3.2.7

Valor mínimo detectable de la variable de estado neta

3.5.10

Valor objetivo, T, valor nominal

3.1.2

Valor observado

3.2.28

Valor verdadero

3.2.5

Valor verdadero convencional

3.2.6

Variable de control

2.3.27

Variable de estado

3.5.7

Variable de estado neta

3.5.8

Variable de respuesta

3.5.14

Variación

2.2.1

Variación de calidad

5.2.11

Variación inherente del proceso

2.2.2

Veracidad

3.3.3 Z

Zona de indiferencia

4.6.17

Zona de procesos aceptables

2.4.11

Zona de procesos rechazables

2.4.12

83



DOCUMENTO DE REFERENCIA

INTERNATIONAL ORGANIZATION FOR STANDARDIZATION. Statistics. Vocabulary and Symbols. Part 2: Statistical Quality Control. Geneva. 2006. 121 p. (ISO 3534-2:2006)).

84

ISO 3534 2 2006 MUESTREO

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