El control estadístico de procesos. Conceptos básicos

La gestión por procesos

Frente a los modelos tradiciones de gestión empresarial surge la gestión por procesos, con una nueva percepción enfocada en la calidad y basada en la satisfacción del cliente y en la mejora de las acciones que aportan valor.

¿Por qué es necesario el control estadístico de procesos?

Los procesos varían porque están sometidos a factores que hacen que sea imposible fabricar dos productos exactamente iguales, como la mano de obra, las máquinas, la materia prima o el ambiente. Esto provoca que las características de los productos, por tanto, no sean uniformes sino variables.

Estos factores pueden alterar la calidad de los productos, por lo que se hace necesario tomar ciertas medidas que garanticen la estabilidad de los procesos, con el fin de obtener un producto final dentro de los parámetros de calidad establecidos.

A fin de conseguir esta estabilidad, se utiliza el control estadístico de procesos, una útil herramienta que, además, contribuye a la mejora continua de la calidad en el proceso de fabricación.

Teoremas en los que se basa el control estadístico

En el control estadístico de procesos intervienen tres teoremas matemáticos básicos, que necesitas conocer y comprender para poder llevar a cabo el control preciso.

• Distribución normal o de Gauss, se utiliza para estimar el número de muestras que se encuentran dentro de lo que se considera la norma. Su cálculo se realiza en función de dos parámetros, la medida y la desviación típica. Este tipo de distribución se representa gráficamente a través de la campana de Gauss.
• Teorema del Límite Central (TCM). Según este teorema, si existe un número considerable de variables independientes que siguen un mismo modelo y ninguna predomina sobre las demás, entonces la suma de todas estas variables tendrán una distribución normal o gaussiana.
• Distribución de las medias muestrales. Bajo esta teoría, al seleccionar una muestra de un grupo, esta muestra seguirá una distribución normal, aun cuando el grupo seleccionado no sea igual que el grupo base de referencia, eso sí, siempre que el tamaño del grupo de la muestra sea suficientemente grande.

Conceptos básicos sobre control estadístico

Algunos conceptos que deberás conocer para llevar a cabo de manera eficaz el control estadístico de los procesos son:

• Causas comunes. En los procesos intervienen factores que influyen en el producto final, haciendo que este no sea siempre igual. Sin embargo, si existen pequeñas variaciones pero ninguna es preponderante sobre el resto, es de esperar que la calidad de los productos sea similar, si nos apoyamos en la teoría del límite central. Al conjunto de estos factores se le denomina causas comunes.
• Causas asignables, por el contrario, si durante el proceso un factor predomina sobre el resto, entonces la calidad no se distribuirá de la misma forma porque está presente una causa especial o asignable. Cuando un proceso está bajo control estadístico es porque en él no intervienen causas asignables.

A través del control estadístico se analiza la información para detectar las causas asignables que influyan en el proceso y  predecir cuándo el producto puede verse realmente modificado. No obstante, para que esto sea posible, se debe tener un conocimiento exacto de los procesos y tareas que intervienen y llevar un control preciso.

• Capacidad de proceso. Todo proceso tiene siempre una capacidad, un margen dentro del cual se encuentran los productos que son considerados como aceptables (campana de gauss). Fuera de esos límites, los productos no reunirán los requisitos de calidad deseados.
• Variabilidad a corto plazo, representa la probabilidad de cambios presentes en productos fabricados en intervalos de tiempo corto, denominado a veces como “ruido blanco”.
• Variabilidad total o a largo plazo o “ruido negro”, es aquella que resulta a lo largo de todo el proceso. En ella intervienen factores comunes y especiales.
• Grupo homogéneo racional. Es el grupo de referencia con el que se irán comparando el resto de productos. A la hora de tomar muestras para el control de los procesos es necesario tener presente y documentar todas las variables que pueden intervenir, para llevar un control exhaustivo y riguroso.
• Gráficos de control. Existe una gran diversidad de gráficos que se pueden utilizar para representar  de manera gráfica los resultados del control estadístico de los procesos. La utilización de un gráfico u otro dependerá de las características de los procesos, como  las variables que intervienen o la duración del proceso. Así, podrás encontrar estudios elaborados con gráficas I-MR-R/S, gráficos más sensibles como el  CUSUM o el  EWMA u otros que se basan en atributos, como el POISSON.

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