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INDICES DE CAPACIDAD Mat. Jessica Jacqueline Machuca Vergara

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INDICES DE CAPACIDAD

Mat. Jessica Jacqueline Machuca Vergara

Page 2: INDICES DE CAPACIDAD - seraace.comseraace.com/files/INDICES-DE-CAPACIDAD.pdfEl rango se obtiene de la diferencia entre dos datos consecutivos. โ€ข เท๐›”= ... Cpk = 0.38 Ppk = 0.40

Evaluar la capacidad o habilidad de un proceso es analizar quรฉ tan bien

sus variables de salida (Yยดs) cumplen con las especificaciones o

requerimientos del cliente.

- Se requiere conocer la distribuciรณn de las Yยดs (histograma) y compararla contra especificaciones.

- Aspectos claves de la distribuciรณn son:

โ€ข Tendencia central (por ejemplo Media, ยต).

โ€ข Variabilidad (por ejemplo).

โ€ข Forma y Distribuciรณn (sesgo).

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Capacidad y habilidad de un proceso

Las caracterรญsticas de los productos o servicios determinadas por los clientes reciben el nombre de especificaciones, las cuales pueden ser de dos tipos:

Unilaterales

โ€ข Son especificaciones o tolerancias que indican un valor mรกximo o un valormรญnimo.

Ejemplo:

El mรญnimo de contenido %Alc. Vol. en tequila blanco es de 35%.

El mรกximo de contenido % carbohidratos en una barra de trigo 20%.

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Bilaterales

โ€ข Son especificaciones o tolerancias que establecen el intervalo requerido por el cliente,

es decir, indican tanto el valor mรกximo como el mรญnimo permitido.

Ejemplo:

El % de carbohidratos en un alimento debe de ser 20% 5% (el porcentaje de carbohidratos

debe ser del 20% con una tolerancia del 5%, es decir, estรก autorizando una tolerancia de 15%

de mรญnimo y 25% de mรกximo).

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CAPACIDAD ๐ถ๐‘

La capacidad se define como el indicador numรฉrico que compara la variaciรณn de un

proceso contra la variaciรณn permitida por el cliente, mostrando asรญ el cumplimiento

o no-cumplimiento con lo establecido por el cliente en cuanto a dispersiรณn se refiere.

Este indicador numรฉrico se calcula a travรฉs de la siguiente igualdad:

๐ถ๐‘ =๐ธ๐‘† โˆ’ ๐ธ๐ผ

6 เทœ๐œŽ=

๐‘‰๐‘Ž๐‘Ÿ๐‘–๐‘Ž๐‘๐‘–รณ๐‘› ๐‘ƒ๐‘’๐‘Ÿ๐‘š๐‘–๐‘ก๐‘–๐‘‘๐‘Ž

๐‘‰๐‘Ž๐‘Ÿ๐‘–๐‘Ž๐‘๐‘–รณ๐‘› ๐‘‡๐‘œ๐‘ก๐‘Ž๐‘™ ๐‘‘๐‘’๐‘™ ๐‘ƒ๐‘Ÿ๐‘œ๐‘๐‘’๐‘ ๐‘œ

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INDICES DE CAPACIDAD Cp

๐ถ๐‘ =๐ธ๐‘†โˆ’๐ธ๐ผ6๐œŽ

=๐‘‰๐‘Ž๐‘Ÿ๐‘–๐‘Ž๐‘๐‘–รณ๐‘› ๐‘ƒ๐‘’๐‘Ÿ๐‘š๐‘–๐‘ก๐‘–๐‘‘๐‘Ž

๐‘‰๐‘Ž๐‘Ÿ๐‘–๐‘Ž๐‘๐‘–รณ๐‘› ๐‘‡๐‘œ๐‘ก๐‘Ž๐‘™ ๐‘‘๐‘’๐‘™ ๐‘ƒ๐‘Ÿ๐‘œ๐‘๐‘’๐‘ ๐‘œ

El ๐ถ๐‘ se considera aceptable

mayor a 1.33

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รndice de capacidad ๐‘ช๐’‘๐’Œ (centrado del proceso)

โ€ข ๐ถ๐‘๐‘™ =๐œ‡โˆ’๐ธ๐ผ

3เท๐œŽ

โ€ข ๐ถ๐‘๐‘  =๐ธ๐‘†โˆ’๐œ‡

3เท๐œŽ

โ€ข ๐ถ๐‘๐‘˜ = min(๐ถ๐‘๐‘™ , ๐ถ๐‘๐‘ )

El ๐ถ๐‘๐‘˜ se considera aceptable

mayor a 1.25

EI

LRI LRS

Variaciรณn

tolerada

Variaciรณn

Real = 6ฯƒ

ES

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รNDICE DE CAPACIDAD ๐ถ๐‘๐‘˜ (centrado del proceso)

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ESTIMACIONES DE เท๐›”

โ–ชMediante rangos de subgrupos para n=2

เท๐›” =เดฅ๐‘

๐๐Ÿ

เท๐›” =เดฅ๐‘

๐Ÿ. ๐Ÿ๐Ÿ๐Ÿ–๐ƒ๐จ๐ง๐๐ž เดฅ๐‘ =

๐ข=๐Ÿ

๐ง๐‘๐ข

๐’ โˆ’ ๐Ÿ

โ–ชMediante la desviaciรณn estรกndar

เท๐›” = ๐ฌ

Tamaรฑo subgrupo

A2d2 D3 D4

2 1.88 1.128 0 3.267

3 1.023 1.693 0 2.575

4 0.729 2.059 0 2.282

5 0.577 2.326 0 2.115

6 0.483 2.534 0 2.004

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EJEMPLO 2.

En el estudio de control de calidad deun medicamento, se presenta losresultados del ensayo de valoraciรณn,expresados como % Sobre el ValorDeclarado (%SVD). Segรบn laFarmacopea establece que este valordebe estar contenido entre 92-108%.Para verificarlo analizaron ciertacantidad de comprimidos delmedicamento, y los resultados semuestran a continuaciรณn.

95.21 91.88 102.66

99.21 102.08 97.21

93.42 100.02 100.66

95.76 103.91 98.62

93.33 95.29 92.85

91.87 89.82 93.19

99.46 106.55 106.34

100.57 97.40

103.36 93.45

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Estadรญstica descriptiva de %SVD

Recuento 25Promedio 97.648Mediana 97.4

ModaDesviaciรณn Estรกndar 4.74893

Coeficiente de Variaciรณn 4.857500%Mรญnimo 89.82Mรกximo 106.55Rango 16.73

Cuartil Inferior 93.42Cuartil Superior 100.66

Histograma

88 92 96 100 104 108

SVD

0

2

4

6

8

frecuencia

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Cp a corto plazoโ€ข ESTIMACIONES DE เท๐›” CON LOS RANGOS

โ–ช Mediante rangos de subgrupos para n=2

โ–ช El rango se obtiene de la diferencia entre dos datos consecutivos.

โ€ข เท๐›” =เดฅ๐‘

๐’…๐Ÿn=25

DATOS RANGOSABSOLUTO DE LOS RANGOS

95.2199.21 -4 493.42 5.79 5.7995.76 -2.34 2.3493.33 2.42 2.4291.87 1.46 1.4699.46 -7.59 7.59100.57 -1.11 1.11103.36 -2.79 2.7991.88 11.48 11.48102.08 -10.2 10.2100.02 2.06 2.06103.91 -3.89 3.8995.29 -8.62 8.6289.82 5.47 5.47106.55 -16.73 16.7397.4 9.5 9.593.45 3.95 3.95102.66 -9.21 9.2197.21 5.45 5.45

100.66 -3.45 3.4598.62 2.04 2.0492.85 5.77 5.7793.19 -0.34 0.34

106.34 -13.15 13.15

PROMEDIO DE LOS RANGOS 5.78375

R1 = ( X1 - X2 ) , R2 = ( X2 - X3 ) , ...., R24=( X25โ€“ X24 )

๐ƒ๐จ๐ง๐๐ž เดฅ๐‘ =

๐ข=๐Ÿ

๐ง๐‘๐ข

๐ง โˆ’ ๐Ÿ= ๐Ÿ“. ๐Ÿ•๐Ÿ–๐Ÿ‘๐Ÿ•๐Ÿ“

Tamaรฑo subgrupo

A2d2 D3 D4

2 1.88 1.128 0 3.267

3 1.023 1.693 0 2.575

4 0.729 2.059 0 2.282

5 0.577 2.326 0 2.115

6 0.483 2.534 0 2.004

เท๐›” =เดฅ๐‘

๐’…๐Ÿ=5.78375

1.128= 5.1274

๐‘ช๐’‘ =๐‘ฌ๐‘บ โˆ’ ๐‘ฌ๐‘ฐ

๐Ÿ”เท๐ˆ=๐Ÿ๐ŸŽ๐Ÿ– โˆ’ ๐Ÿ—๐Ÿ

๐Ÿ”(๐Ÿ“. ๐Ÿ๐Ÿ)= ๐ŸŽ. ๐Ÿ“๐Ÿ

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Cp a largo plazoโ€ข ESTIMACIONES DE เท๐›” CON LA DESVIACION ESTANDAR DE LOS DATOS

โ€ข เท๐›” = ๐ฌ n=25

DATOS95.2199.2193.4295.7693.3391.8799.46100.57103.3691.88102.08100.02103.9195.2989.82106.5597.493.45102.6697.21

100.6698.6292.8593.19

106.34

เท๐›” = ๐Ÿ’. ๐Ÿ•๐Ÿ’๐Ÿ–๐Ÿ—๐Ÿ‘

๐‘ช๐’‘ =๐‘ฌ๐‘บ โˆ’ ๐‘ฌ๐‘ฐ

๐Ÿ”เท๐ˆ=๐Ÿ๐ŸŽ๐Ÿ– โˆ’ ๐Ÿ—๐Ÿ

๐Ÿ”(๐Ÿ’. ๐Ÿ•๐Ÿ’)= ๐ŸŽ. ๐Ÿ“๐Ÿ”

Recuento 25Promedio 97.648

Desviaciรณn Estรกndar 4.74893

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Cps a corto plazoโ€ข ESTIMACIONES DE เท๐›” CON LOS RANGOS

โ–ช Mediante rangos de subgrupos para n=2

โ–ช El rango se obtiene de la diferencia entre dos datos consecutivos.

โ€ข เท๐›” =เดฅ๐‘

๐’…๐Ÿn=25

DATOS RANGOSABSOLUTO DE LOS RANGOS

95.2199.21 -4 493.42 5.79 5.7995.76 -2.34 2.3493.33 2.42 2.4291.87 1.46 1.4699.46 -7.59 7.59100.57 -1.11 1.11103.36 -2.79 2.7991.88 11.48 11.48102.08 -10.2 10.2100.02 2.06 2.06103.91 -3.89 3.8995.29 -8.62 8.6289.82 5.47 5.47106.55 -16.73 16.7397.4 9.5 9.593.45 3.95 3.95102.66 -9.21 9.2197.21 5.45 5.45

100.66 -3.45 3.4598.62 2.04 2.0492.85 5.77 5.7793.19 -0.34 0.34

106.34 -13.15 13.15

PROMEDIO DE LOS RANGOS 5.78375

๐ƒ๐จ๐ง๐๐ž เดฅ๐‘ =

๐ข=๐Ÿ

๐ง๐‘๐ข

๐’ โˆ’ ๐Ÿ= ๐Ÿ“. ๐Ÿ•๐Ÿ–๐Ÿ‘๐Ÿ•๐Ÿ“

เท๐›” =เดฅ๐‘

๐’…๐Ÿ=5.78375

1.128= 5.1274

๐‘ช๐’‘๐’” =๐ธ๐‘† โˆ’ ๐œ‡

3 เทœ๐œŽ=๐Ÿ๐ŸŽ๐Ÿ– โˆ’ ๐Ÿ—๐Ÿ•. ๐Ÿ”๐Ÿ’๐Ÿ–

๐Ÿ‘(๐Ÿ“. ๐Ÿ๐Ÿ)= ๐ŸŽ. ๐Ÿ”๐Ÿ•

Promedio 97.648

Tamaรฑo subgrupo

A2d2 D3 D4

2 1.88 1.128 0 3.267

3 1.023 1.693 0 2.575

4 0.729 2.059 0 2.282

5 0.577 2.326 0 2.115

6 0.483 2.534 0 2.004

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Cpl a corto plazoโ€ข ESTIMACIONES DE เท๐›” CON LOS RANGOS

โ–ช Mediante rangos de subgrupos para n=2

โ–ช El rango se obtiene de la diferencia entre dos datos consecutivos.

โ€ข เท๐›” =เดฅ๐‘

๐’…๐Ÿn=25

DATOS RANGOSABSOLUTO DE LOS RANGOS

95.2199.21 -4 493.42 5.79 5.7995.76 -2.34 2.3493.33 2.42 2.4291.87 1.46 1.4699.46 -7.59 7.59100.57 -1.11 1.11103.36 -2.79 2.7991.88 11.48 11.48102.08 -10.2 10.2100.02 2.06 2.06103.91 -3.89 3.8995.29 -8.62 8.6289.82 5.47 5.47106.55 -16.73 16.7397.4 9.5 9.593.45 3.95 3.95102.66 -9.21 9.2197.21 5.45 5.45

100.66 -3.45 3.4598.62 2.04 2.0492.85 5.77 5.7793.19 -0.34 0.34

106.34 -13.15 13.15

PROMEDIO DE LOS RANGOS 5.78375

๐ƒ๐จ๐ง๐๐ž เดฅ๐‘ =

๐ข=๐Ÿ

๐ง๐‘๐ข

๐ง โˆ’ ๐Ÿ= ๐Ÿ“. ๐Ÿ•๐Ÿ–๐Ÿ‘๐Ÿ•๐Ÿ“

เท๐›” =เดฅ๐‘

๐’…๐Ÿ=5.78375

1.128= 5.1274

๐‘ช๐’‘๐’ =๐œ‡ โˆ’ ๐ธ๐ผ

3 เทœ๐œŽ=๐Ÿ—๐Ÿ•. ๐Ÿ”๐Ÿ’๐Ÿ– โˆ’ ๐Ÿ—๐Ÿ

๐Ÿ‘(๐Ÿ“. ๐Ÿ๐Ÿ)= ๐ŸŽ. ๐Ÿ‘๐Ÿ•

Promedio 97.648

Tamaรฑo subgrupo

A2d2 D3 D4

2 1.88 1.128 0 3.267

3 1.023 1.693 0 2.575

4 0.729 2.059 0 2.282

5 0.577 2.326 0 2.115

6 0.483 2.534 0 2.004

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Cpk a corto plazo

๐‘ช๐’‘๐’Œ = ๐’Ž๐’Š๐’๐’Š๐’Ž๐’(๐‘ช๐’‘๐’, ๐‘ช๐’‘๐’”)=minimo(0.37,0.67)=0.37

๐‘ช๐’‘๐’ =๐ธ๐‘† โˆ’ ๐œ‡

3 เทœ๐œŽ=๐Ÿ—๐Ÿ•. ๐Ÿ”๐Ÿ’๐Ÿ– โˆ’ ๐Ÿ—๐Ÿ

๐Ÿ‘(๐Ÿ“. ๐Ÿ๐Ÿ)= ๐ŸŽ. ๐Ÿ‘๐Ÿ•

๐‘ช๐’‘๐’” =๐ธ๐‘† โˆ’ ๐œ‡

3 เทœ๐œŽ=๐Ÿ๐ŸŽ๐Ÿ– โˆ’ ๐Ÿ—๐Ÿ•. ๐Ÿ”๐Ÿ’๐Ÿ–

๐Ÿ‘(๐Ÿ“. ๐Ÿ๐Ÿ)= ๐ŸŽ. ๐Ÿ”๐Ÿ•

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Cps a largo plazoโ€ข ESTIMACIONES DE เท๐›” CON LA DESVIACION ESTANDAR DE LOS DATOS

โ€ข เท๐›” = ๐ฌ n=25

DATOS95.2199.2193.4295.7693.3391.8799.46100.57103.3691.88102.08100.02103.9195.2989.82106.5597.493.45102.6697.21

100.6698.6292.8593.19

106.34

เท๐›” = ๐Ÿ’. ๐Ÿ•๐Ÿ’๐Ÿ–๐Ÿ—๐Ÿ‘

๐‘ช๐’‘๐’” =๐ธ๐‘† โˆ’ ๐œ‡

3 เทœ๐œŽ=๐Ÿ๐ŸŽ๐Ÿ– โˆ’ ๐Ÿ—๐Ÿ•. ๐Ÿ”๐Ÿ’๐Ÿ–

๐Ÿ‘(๐Ÿ’. ๐Ÿ•๐Ÿ’๐Ÿ–๐Ÿ—๐Ÿ‘)= ๐ŸŽ. ๐Ÿ•๐Ÿ

Recuento 25Promedio 97.648

Desviaciรณn Estรกndar 4.74893

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Cpl a largo plazoโ€ข ESTIMACIONES DE เท๐›” CON LA DESVIACION ESTANDAR DE LOS DATOS

โ€ข เท๐›” = ๐ฌ n=25

DATOS95.2199.2193.4295.7693.3391.8799.46100.57103.3691.88102.08100.02103.9195.2989.82106.5597.493.45102.6697.21

100.6698.6292.8593.19

106.34

เท๐›” = ๐Ÿ’. ๐Ÿ•๐Ÿ’๐Ÿ–๐Ÿ—๐Ÿ‘

๐‘ช๐’‘๐’ =๐ธ๐‘† โˆ’ ๐œ‡

3 เทœ๐œŽ=๐Ÿ—๐Ÿ•. ๐Ÿ”๐Ÿ’๐Ÿ– โˆ’ ๐Ÿ—๐Ÿ

๐Ÿ‘(๐Ÿ’. ๐Ÿ•๐Ÿ’๐Ÿ–๐Ÿ—๐Ÿ‘)= ๐ŸŽ. ๐Ÿ‘๐Ÿ—

Recuento 25Promedio 97.648

Desviaciรณn Estรกndar 4.74893

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Cpk a largo plazo

๐‘ช๐’‘๐’Œ = ๐’Ž๐’Š๐’๐’Š๐’Ž๐’(๐‘ช๐’‘๐’, ๐‘ช๐’‘๐’”)=minimo(0.39,0.72)=0.39

๐‘ช๐’‘๐’ =๐ธ๐‘† โˆ’ ๐œ‡

3 เทœ๐œŽ=๐Ÿ—๐Ÿ•. ๐Ÿ”๐Ÿ’๐Ÿ– โˆ’ ๐Ÿ—๐Ÿ

๐Ÿ‘(๐Ÿ’. ๐Ÿ•๐Ÿ’๐Ÿ–๐Ÿ—๐Ÿ‘)= ๐ŸŽ. ๐Ÿ‘๐Ÿ—

๐‘ช๐’‘๐’” =๐ธ๐‘† โˆ’ ๐œ‡

3 เทœ๐œŽ=๐Ÿ๐ŸŽ๐Ÿ– โˆ’ ๐Ÿ—๐Ÿ•. ๐Ÿ”๐Ÿ’๐Ÿ–

๐Ÿ‘(๐Ÿ’. ๐Ÿ•๐Ÿ’๐Ÿ–๐Ÿ—๐Ÿ‘)= ๐ŸŽ. ๐Ÿ•๐Ÿ

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Capabilidad Corto Plazo Desempeรฑo Largo Plazo

เทœ๐œŽ๐‘… 5.1274 เทœ๐œŽ๐‘† 4.74893๐ถ๐‘ 0.52 ๐ถ๐‘ 0.56

๐ถ๐‘๐‘ (Superior) 0.67 ๐ถ๐‘๐‘ (Superior) 0.72๐ถ๐‘๐‘™(Inferior) 0.37 ๐ถ๐‘๐‘™ (Inferior) 0.39

๐ถ๐‘๐‘˜ 0.37 ๐ถ๐‘๐‘˜ 0.39

PROCESO ES INCAPAZ DE CUMPLIR CON LAS ESPECIFICACIONES, DADO QUE Cp<1.33

PROCESO NO ESTA CENTRADO, DADO QUE Cpk<1.25

EL PROCESO REQUIERE MODIFICACIONES MUY SERIAS

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PARETO DE CAPACIDAD

Normal

Media=97.7648

Desv. Est.=4.74893

Cp = 0.52

Pp = 0.56

Cpk = 0.38

Ppk = 0.40

Capabilidad de Proceso para SVD

SVD

LIE = 92.0, Nominal = 100.0, LSE = 108.0

83 88 93 98 103 108 113

0

2

4

6

8

frec

uenc

ia

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INDICES DE CORTO Y LARGO PLAZO

โ–ช Los รญndices a corto plazo (Cp, Cpl, Cps y Cpk) representan el nivel potencial de desempeรฑo que

podrรญa obtener su proceso si fuesen eliminadas todas las causas especiales. Se calculan

utilizando la variaciรณn dentro de subgrupos, es decir Mediante rangos de subgrupos.

โ–ช Los รญndices a largo plazo (Pp, Ppl, Pps, Ppk) representan la capacidad real de su proceso, o

cรณmo su proceso estรก funcionando realmente en relaciรณn con los lรญmites de especificaciรณn. Se

calculan utilizando la desviaciรณn estรกndar, es decir เท๐ˆ = ๐’”.

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INDICES DE CORTO Y LARGO PLAZO

โ–ช Si su valor de Pp difiere considerablemente de su valor de Cp, puede concluir que existe una

variaciรณn significativa de un subgrupo a otro.

โ–ช Por lo tanto, la capacidad real del proceso es mucho peor que la capacidad que el proceso

podrรญa alcanzar si eliminara el cambio, las desviaciones y otras causas especiales.

โ–ช Independientemente de los valores de referencia que utilice, si sus รญndices de capacidad son

menores que los valores de referencia, debe tratar de mejorar su proceso.

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Valores adecuados para Cp

โžขEn general, mientras mayores sean sus valores de Cp y Pp, mรกs capacidad tendrรก su proceso.

โžขCompare sus valores de Cp y Pp con los valores de referencia para determinar si debe mejorar

su proceso. Aunque muchas industrias utilizan un valor de referencia de 1.33, los niveles que

usted utilice dependerรกn de su producto en particular.

โžขPor ejemplo, si la consecuencia de una falla es importante, como en el caso de un dispositivo

mรฉdico, deberรก utilizar un valor de referencia mucho mรกs alto.

โžขSi la consecuencia de la falla es menor, por ejemplo con partes no crรญticas, puede utilizar un

valor de referencia mรกs bajo.

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NIVELES DEL Cp