El Control Estadístico de la Calidad
es una poderosa herramienta para analizar cómo está funcionando nuestro
proceso. Si bien se asocia habitualmente su aplicación a procesos de
manufactura, puede ser utilizada en infinidad de aplicaciones. El Control
Estadístico de la Calidad o Control Estadístico de los
Procesos (SPC, por sus iniciales en inglés) nos permite conocer si
el resultado de cualquier proceso que esté bajo análisis cumple con lo
especificado o no de una forma clara y se considera como una de las 7
Herramientas Básicas de la Calidad.
Primer paso. Conocer
la variabilidad de nuestro proceso.
Por más controlado que se encuentre
nuestro proceso, posee indefectiblemente una variabilidad de
los resultados que produce. Todas las piezas que salen de una lìnea son
diferentes, todos los resultados de una campaña de marketing son diferentes, la
facturación mes a mes es diferente. Podemos conocer las causas más importantes
de esta variabilidad, estimarlas muy bien pero nunca conoceremos exactamente
qué sucederá.
Podemos tener comportamientos
aleatorios (causas comunes), que podemos representar a través de una
distribución estadística. Logrando este comportamiento (mediante la eliminación
de las causas sistemáticas o causas asignables), podemos avanzar en el
conocimiento de nuestro proceso. Con esto estaremos seguros que la variabilidad
del proceso sigue una distribución conocida.
Segundo paso:
Eliminar las causas asignables.
Se deben identificar las causas
asignables y se deben eliminar. Por ejemplo, si el proceso produce resultados
erráticos porque una máquina está funcionando incorrectamente, se debería
reparar. Aquí desaparecería esta fuente de variabilidad que afecta a la distribución
habitual.
Tercer paso:
Conocer la distribución de las causas comunes
No es factible conocer cuáles son las
causas comunes, pero se puede acotar su comportamiento a una distribución
estadística. Esto permite contar con un patrón de comportamiento facilitando su
análisis. En general, poseen una distribución normal.
La distribución de las causas comunes
se caracteriza por 3 parámetros fundamentales:
·
La media. Es el promedio aritmético de las
observaciones.
·
La dispersión. El desvío estándar nos indica
qué dispersión tienen los valores de todas las observaciones con respecto a la
media.
·
La simetría. Indica si el patrón de la
distribución es simétrico con respecto a la media o es sesgado.
¿En qué consiste el
Control Estadístico de los Procesos?
Consiste básicamente en medir los
resultados de los procesos y determinar si los mismos se encuentran bajo
control. Es decir, si los valores obtenidos en las mediciones correspondientes
se encuentran dentro de los patrones esperados.
Existen dos maneras de medir la
calidad de los procesos:
·
medición por atributos. Aquí se mide una
característica del producto (o servicio) y se determina si es aceptable o no.
Es un pasa / no pasa.
·
medición por variables. Se mide de manera
continua una variable del proceso. Aquí generalmente aparecen todas las
variables que tomen valores continuos (por ejemplo: longitud, peso,
temperatura, facturación, rentabilidad, número de accidentes, no conformidades,
etc).
Las Gráficas de Control son diagramas
ordenados en el tiempo en donde se representan los valores obtenidos durante la
observación. Se determina un valor nominal, el que deseamos que la variable
tome, el que esperamos.
Luego se determinan dos límites de
control. Un acotamiento de control superior (UCL) y un acotamiento
de control inferior (LCL). Sus valores están directamente relacionados
con la distribución estadística de la variable. Si los valores observados caen
por fuera de estos límites, se considera que nuestro proceso está fuera de
control. Se deben identificar las causas asignables que correspondan y se deben
eliminar.
Algo importante a observar es que,
muchas veces, es positivo que nuestro proceso se vaya por fuera de los límites.
Por ejemplo, si lo que estamos graficando corresponde a la rentabilidad de una
empresa no habrá problemas en tener puntos por encima del UCL.
Pero no sólo con puntos fuera de los
acotamientos se puede determinar que un proceso se encuentra fuera de control.
Existen algunos comportamientos predefinidos que siguen un patrón que pueden
considerarse propios de un proceso fuera de control.
Procesos bajo
control
Un proceso con comportamiento normal
debería verse armónico, con suaves variaciones, sin exceder las cotas y sin
tendencias. Por ejemplo, la siguiente gráfica corresponde a un proceso
bajo control:
 |
Comportamiento Normal - Proceso bajo control
|
Procesos fuera de control
Existen diversos casos en los que se deben analizar las causas (y actuar
sobre ello), en los que se considera que el proceso está fuera de
control:
En la actualidad ya no es necesario que domines esta teoría, ya que existen programa como Minitab, donde solo metes los valores de las muestras y en automático, el programa te indica si hay puntos fuera de control.
Las gráficas de control son una
excelente herramienta orientativa acerca del estado de nuestro proceso. Pero no
son infalibles. Podemos cometer errores en los criterios tomados. Existen dos
tipos de errores en los que podemos caer:
Errores del Tipo I: Se rechaza un
conjunto de datos o lote de buena calidad (que debería haber sido aceptado).
Errores del Tipo II: Se acepta un
conjunto de datos o lote de mala calidad (que debería haber sido
rechazado).
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