Resumen en español

Las industrias deben analizar la capacidad de sus procesos para cumplir con las especificaciones de los productos, y así poder decidir si es necesario tomar acciones de mejoramiento. Generalmente, esto se hace mediante los índices de capacidad de procesos (ICP), quienes proporcionan una estimación numérica de dicha capacidad. Dado que este análisis se realiza de manera rutinaria en las industrias, es necesario tener acceso a herramientas computacionales que estén soportadas en una teoría estadística sólida y que sean de fácil manejo. En este trabajo se formula y desarrolla un nuevo modulo en Python, denominado PyPCapability, que facilita y dinamiza el análisis de la capacidad de los procesos, con un Entorno de programación básica para el usuario, que acompaña a este desde el proceso de validación de los supuestos hasta la estimación puntual y por intervalo de los ICP tradicionales. Adicionalmente, el módulo proporciona una ayuda en la interpretación de los resultados estadísticos obtenidos en cada etapa del análisis, y tiene implementados nuevas metodologías estadísticas para la verificación del control de los procesos. Los resultados hallados al examinar la viabilidad de PyPCapability usando datos reales, demuestran que ´este es un mecanismo útil y confiable para aplicar en las industrias.