#Establecer folder de trabajo 
setwd("~/proba")

#Graficas de control
#Sirve para analizar la variabilidad de un proceso y saber si esta "Bajo Control"
#o no, para esto se utiliza #LCS = 3 desviaciones por encima de la media
#LCI = 3 desviaciones por debajo de la media
#Valor medio = la media arimetica
#Valores individuales (i) = xi

#Para esto usaremos el paquete qicharts
library(qicharts)
## qicharts will no longer be maintained. Please consider moving to qicharts2: https://anhoej.github.io/qicharts2/.
#Dado que estamos utilizando variales aleatorias vamos a establecer un valor
#semilla de 7 para fines de reproductibilidad.
set.seed(8)

#Grafico de control de tipo "i" para valores individuales
#Crear un vector de variables aleatorias que se distribuyen de forma normal

y <- rnorm(25)

#Generar grafico de control de tipo i
qic(y, chart = "i")

#Desviacion estandar
de = sd(y)
de
## [1] 1.02485
#Media aritmetica
me = mean(y)
me
## [1] -0.05517311
#Cuando tenemos un valor extremo
y[19] <-6

#Grafica de control de tipo 1, con 1 valor extremo
#Valor fuera de control

qic(y, chart="i")

#Una gráfica de control es un diagrama que sirve para examinar si un proceso se 
#encuentra en una condición estable, o para asegurar que se mantenga en esa condición.

#Con base en la información obtenida en intervalos determinados de tiempo, las 
#gráficas de control definen un intervalo de confianza: Si un proceso es 
#estadísticamente estable, el 99.73% de las veces el resultado se mantendrá dentro de ese intervalo.

#Las gráficas de control sirven para:

#– Determinar el estado de control de un proceso.
#– Diagnostica el comportamiento de un proceso en el tiempo.
#– Indica si un proceso ha mejorado o ha empeorado.
#– Permite identificar las dos fuentes de variación de un proceso.
#– Sirve como una herramienta de detección de problemas.

#Interpretación de un gráfico de control

#Cuando hay solo un punto fuera de control. Es quizá la más pequeña de las probabilidades.
#Cuando hay dos de cada tres puntos sucesivos ubicados a un lado de la línea central y más de dos desviaciones estándar (sigma) alejados de esta línea.
#Cuando hay 4 de cada 5 puntos sucesivos ubicados a un lado de la línea central y más de una desviación estándar (sigma) alejados de esta línea.
#Cuando hay una serie de 8 puntos sucesivos ubicados a un lado de la línea central, sin importar cuántas desviaciones estándar estén alejados de la línea central. Por ejemplo 8 de cada 10 puntos, 12 de cada 14 puntos o 16 de cada 18 puntos.
#Cuando hay 6 puntos consecutivos ascendentes o descendientes.
#Cuando hay 14 o más puntos consecutivos cruzando la línea central de arriba a abajo, sin que haya al menos 2 puntos sucesivos en un mismo lado.
#Cualquier patrón recurrente que estés observando, puede ser considerado algo inusual.

#Beneficios: ¿Para qué entonces un gráfico de control?
  #¿Para qué sirve un diagrama de control entonces?
  
#Análisis de proceso: Puede que nunca se haya hecho un control estadístico de proceso. Un análisis con gráfico de control donde estableces los límites de control, te permitirá analizar ese proceso y determinar qué es lo normal en él, cuando algo no está bien, o si ha mejorado o empeorado a través del tiempo. Un proceso analizado con esta herramienta, es un proceso controlado, que es precisamente el segundo beneficio.
#Control de proceso: Conoces el comportamiento del proceso. ¿Es estable?, ¿se mantiene? ¿qué tan frecuente se sale de control? Esto te permite intervenir sobre el proceso para mejorarlo. Este, a continuación es el tercer beneficio.
#Mejoramiento del proceso: No basta analizar y controlar un proceso. Es necesario mejorarlo. Con el diagrama de Shewhart identificamos dónde se generaron las fallas y tenemos datos de entrada para hacer análisis de causas en aras de plantear soluciones a las fallas.