01 / PROBLEMA
El mismo número puede pertenecer a recetas distintas.
Un mismo valor puede estar centrado para una receta y fuera de ventana para otra. Comparar parámetros crudos entre productos, versiones o máquinas mezcla poblaciones distintas y puede presentar una coincidencia como si fuera una causa de calidad.
02 / DECISIÓN
Medir distancia al centro correcto.
Versionar la receta, fijar centro y tolerancia por parámetro y transformar cada observación en una distancia relativa antes de relacionarla con el resultado de calidad. La distancia ayuda a priorizar una revisión; no diagnostica por sí sola.
Contribución demostrable. La contribución publicable es el modelo de lectura que alinea receta, máquina, ejecución y calidad, junto con una regla de cálculo reproducible. La implementación, los mapeos, las consignas y los resultados reales permanecen privados.
03 / MÉTODO
Cuatro pasos para comparar sin adelantar la causa.
La secuencia conserva la población correcta, vuelve comparables las unidades y exige una referencia antes de cambiar una regla operativa.
- 01
Fijar la población
Comparar sólo ejecuciones con producto, versión de receta, máquina y fase equivalentes. Si cambia una de esas claves, cambia también el centro que da sentido al valor.
- 02
Normalizar la distancia
Para cada parámetro, dividir la distancia absoluta al centro por su tolerancia permitida. El resultado no tiene unidad: 0 está en el centro, 1 alcanza el límite y un valor mayor que 1 queda fuera de ventana.
- 03
Vincular calidad sin adelantar la causa
Asociar cada ejecución con su resultado de calidad y conservar tiempo, lote y versión. La relación sirve para buscar patrones repetidos, no para afirmar que un parámetro aislado causó el resultado.
- 04
Probar contra una referencia
Comparar la lectura centrada con las alertas actuales sobre valores crudos y medir detección, falsos positivos y antelación antes de cambiar una regla operativa.
04 / DISTANCIA RELATIVA
Tres unidades, una escala comparable.
Cálculo: distancia relativa = |valor − centro| / tolerancia. Un resultado igual a 1 alcanza el límite de la ventana; no constituye un umbral de calidad.
| Ejecución | Velocidad 100 ± 4 u/min | Presión 42 ± 2 bar | Temperatura 72 ± 3 °C | Desviación máxima | Calidad sintética |
|---|---|---|---|---|---|
| A · centrada | 101 u/min | 42,5 bar | 72 °C | 0,25 | Conforme |
| B · cerca del límite | 103 u/min | 43,5 bar | 74,4 °C | 0,80 | Revisar |
| C · fuera de ventana | 105 u/min | 44,5 bar | 76 °C | 1,33 | No conforme |
LECTURA
La ejecución A no supera 0,25 de la tolerancia; B alcanza 0,80; C rebasa el límite en los tres parámetros y llega a 1,33. La escala permite comparar unidades distintas y localizar qué condición merece revisión.
LÍMITE DEL EJEMPLO
Valores, ventanas y etiquetas de calidad son ficticios. La secuencia se construyó para explicar el cálculo: no demuestra que alejarse del centro cause un defecto ni que permanecer dentro garantice calidad.
05 / EVIDENCIA PÚBLICA
Tres piezas, tres fronteras.
El cálculo prueba una transformación; el método explica la decisión; el caso relacionado permite comparar la normalización. Ninguno publica un resultado industrial.
- CÁLCULO SINTÉTICO
Tres distancias recalculables
Centro, tolerancia y observaciones están visibles; cualquier lector puede reproducir 0,25, 0,80 y 1,33. No son observaciones de producción.
Comprobar esta pieza - MÉTODO PÚBLICO
Población, centro, calidad y referencia
Los cuatro pasos muestran qué debe conservarse para que la comparación sea trazable. No acreditan la configuración de ninguna instalación.
Comprobar esta pieza - CASO RELACIONADO
Recursos y mejora continua
El caso 03 aplica la misma disciplina de normalización a consumo y producción. Comparte la frontera metodológica, no datos ni resultados.
Comprobar esta pieza
06 / CAMBIO DERIVADO
De un valor bueno a una condición comparable.
La conversación deja de buscar un «valor bueno» universal y pasa a preguntar qué receta estaba activa, a qué distancia de su centro operó cada parámetro y si el patrón reaparece en ejecuciones comparables.
LÍMITES
Lo que esta ficha no demuestra.
- No se publican cliente, máquina, producto, recetas, mapeos, parámetros, lotes, distribuciones ni resultados reales.
- El ejemplo sintético explica la escala de distancia; no acredita estabilidad, mejora de calidad ni impacto operativo.
- Estar dentro de la ventana no garantiza calidad y estar fuera no identifica una causa raíz: faltan interacciones, secuencia temporal y variables no observadas.
07 / SIGUIENTE PRUEBA · ABIERTA
Comparar la ventana centrada con la alerta actual.
El ejemplo no sustituye la prueba. Un dataset real sólo debe usarse con autorización, anonimización, baseline y parada definidos antes de buscar una relación.
- Entrada
- Una serie autorizada y anonimizada con versión de receta, máquina, ejecución, parámetros mapeados, tiempo y resultado de calidad.
- Baseline
- Alertas actuales basadas en límites absolutos sobre valores crudos, sin normalización por receta.
- Métrica
- Detección anticipada de no conformidades, tasa de falsos positivos y minutos de antelación frente al baseline.
- Parada
- Detener si la lectura centrada no mejora la detección o aumenta los falsos positivos en más de 5 puntos porcentuales; revisar el mapeo cuando cambie una versión de receta.