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Cuando los defectos, las averías o los accidentes son raros, lo que se controla es el intervalo entre ellos: cuántas piezas, días u horas pasan hasta el siguiente, y si ese intervalo se está acortando. Úselo cuando el gráfico P o U tendría casi solo ceros (tasa por debajo del 1%): basta la lista de fechas de los eventos, o las piezas/horas entre ellos; obtiene el gráfico con límites, las señales de empeoramiento o mejora y el coste de los eventos en el año.
Herramienta de predimensionamiento y estimación: los resultados no sustituyen al proyecto, cálculo o informe firmado por un técnico competente ni la verificación conforme a las normas aplicables.
Cada punto es el intervalo hasta el evento. Línea central = mediana; límites por los percentiles 0,135% y 99,865%. Los puntos en rojo fallan una prueba; el número de arriba es la prueba (B = Benneyan).
Cómo leer: eje horizontal = eventos en orden; eje vertical = intervalo hasta cada evento (piezas, días u horas desde el anterior). Aquí, hacia arriba es bueno: intervalo largo = evento raro. Línea central = mediana; discontinuas = límites. Puntos rojos con número = señales; muchos puntos seguidos por debajo de la mediana = los eventos se vuelven más frecuentes.
Conteo de eventos frente a la exposición acumulada, con la recta esperada por la tasa estimada y la franja del 90% de Poisson. La curva por encima de la franja es empeoramiento; por debajo, mejora.
Cómo leer: eje horizontal = exposición acumulada (piezas o tiempo); eje vertical = número de eventos hasta ahí. La recta es lo que se esperaba con la tasa de referencia y la franja gris es la variación normal. Curva por encima de la franja = los eventos se aceleraron (peor); por debajo = se volvieron más raros (mejor).
Histograma de los intervalos con la cantidad esperada por la distribución ajustada; las líneas verticales marcan la línea central y el LSC.
Cómo leer: barras = cuántos intervalos cayeron en cada tramo; línea roja = cantidad prevista por el modelo. Líneas verticales = mediana y LSC. Es normal tener muchas barras a la izquierda y una cola larga a la derecha. Barras muy por encima de la línea en algún tramo indican que el modelo no describe bien los datos.
Puntos sobre la recta: la distribución elegida describe bien los intervalos, y los límites son fiables.
Cómo leer: cada punto es un intervalo observado, ordenado, frente al valor que el modelo preveía para esa posición. Puntos sobre la recta = modelo adecuado y límites fiables. Puntos que se alejan en los extremos = hay intervalos más cortos o más largos de lo que explica el modelo; lea las señales con cautela.
Puntos que fallan alguna prueba, con el percentil del intervalo en la distribución ajustada.
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Cuando el evento es raro: defectos en PPM, averías de una máquina, accidentes, contaminaciones. El gráfico P o U tendría casi todos los puntos en cero y límites sin sentido; el gráfico G o T sigue el intervalo entre eventos, que cambia de forma visible cuando cambia la frecuencia.
El gráfico G cuenta unidades discretas entre eventos: piezas, ciclos, lotes o días enteros. El gráfico T mide tiempo continuo (horas, días con fracción) y usa la Weibull o la exponencial. Con fecha y hora de averías, use T; con el número de piezas entre defectos, use G.
Porque los intervalos entre eventos raros son muy asimétricos: muchos cortos y algunos muy largos. La media sube por los largos; la mediana muestra el intervalo típico. Los límites también son percentiles (0,135% y 99,865%) y no media ± 3σ.
No: en estos gráficos, hacia arriba es bueno. Un punto por encima del LSC es un intervalo excepcionalmente largo sin eventos, señal de mejora que conviene entender. El empeoramiento aparece como puntos bajos, en general por la prueba 2 (9 seguidos por debajo de la línea central) o por la prueba de Benneyan.
Es la prueba propia del gráfico G: señala cuando varios intervalos seguidos son cero, es decir, eventos en la misma pieza o el mismo día. El número de ceros necesario depende de p̂; con p̂ = 0,1 son 3 ceros seguidos.
Pegue la columna de fechas (y horas) en el orden de los eventos; la página acepta 01/06/2026 07:30, 2026-06-01 07:30 o el número de serie de fecha de Excel. En el gráfico G con fechas, los eventos del mismo día se convierten en un intervalo cero.
β cerca de 1: averías al azar, sin relación con el tiempo desde la última reparación. β mayor que 1: desgaste, el riesgo crece con el tiempo, y el mantenimiento preventivo ayuda. β menor que 1: averías justo después de la reparación, señal de reparación mal hecha o de un repuesto defectuoso.
Aviso importante: las herramientas de Indus Metrics realizan estimaciones y predimensionamientos a partir de los datos introducidos y de métodos de ingeniería publicados. No sustituyen al proyecto, la memoria ni el certificado firmados por un técnico competente, ni la verificación conforme a las normas técnicas y la legislación aplicables, como el Real Decreto 1215/1997 sobre equipos de trabajo o el Reglamento de Equipos a Presión. Las propiedades de materiales y combustibles varían: compruébelas con el fabricante o con análisis de su proceso antes de decidir. Al usar el sitio acepta el Aviso legal y condiciones de uso.
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