ENSAYO

1. Introducción

El Control Estadístico de Procesos (Statistical Process Control, SPC ) constituye una  metodología de diagnóstico de la “estabilidad” de un indicador de calidad de un proceso y de su capacidad para cumplir con sus especificaciones o límites de tolerancia. Adicionalmente, y no menos importante, apoya las decisiones de gestión al permitir entender en profundidad el concepto de variación y  sus tipos.

Hasta ahora hemos visto el caso de fenómenos o experimentos cuyo espacio muestral asociado tiene un número pequeño de elementos. Esto nos sirvió para introducir la noción de probabilidad.

Pero en muchos casos es necesario trabajar con experiencias o procesos que generan un número muy grande de datos o resultados numéricos, es decir, espacios muestrales con un número infinito o muy grande de elementos. Cuando tenemos un conjunto muy grande de datos numéricos para analizar decimos que tenemos un Universo o Población de observaciones.

2. La Variación de Indicadores de Calidad

Todo indicador de calidad tiene variación o variabilidad y ella es, habitualmente, expresión de mala calidad para el cliente. Al existir una variabilidad importante, el indicador de calidad cae parcialmente fuera de las especificaciones, generándose una proporción, muchas veces muy importante, de unidades rechazadas.

LIE: Límite Inferior de Especificaciones LSE: Límite Superior de Especificaciones

Áreas A y B: Proporción de unidades (de producto o servicio) rechazadas por estar fuera de especificaciones.

La variación o variabilidad de un indicador de calidad tiene, habitualmente, un gran número de causas, las que pueden clasificarse como “ Causas Comunes” o como “ Causas Especiales” de variación. La Variación Común es aquélla inherente al proceso tal como está hoy. Corresponde a la suma de muchas causas. No obstante, muchas de estas causas son evitables y en ello se encuentra el corazón de la calidad. William Deming, considerado por muchos como el principal experto en el tema de calidad en el siglo XX, estima que las causas comunes de variación corresponden al 85% de los problemas en calidad. Son de responsabilidad de los

jefes, quienes son los que tienen atribuciones para modificar los sistemas y procesos.

Ejemplos de causas comunes de variación:

-Materias primas de mala calidad o inadecuadas.

-Pobre capacitación.

-Pobre liderazgo.

-Herramientas de trabajo en mal estado.

-Diseño inadecuado de sistemas de atención.

La Variación Especial, en cambio, obedece a causas circunstanciales y fallas esporádicas. Estas explican el 15% de los problemas y son de corrección principal por parte de los trabajadores. Ejemplos de causas especiales de variación:

-Error de digitación (no asignable a falta de capacitación)

-Desajuste de una maquinaria.

-Accidente en un camino que produce una demora en una viaje.

-Ausencia al trabajo de un empleado.

Un indicador de calidad con solo variación común esta “bajo control”; si hay variación especial importante, se dice que el indicador está ”fuera de control”. Si sólo hay variación común, la variación es estable en el tiempo, predecible, estudiable y mejorable (reducible) y, por lo tanto, “entendemos” la variabilidad del indicador y estamos “en control” de él. Si hay variación especial de importancia, la situación es más bien de caos, no comprensible ni predecible.

3. Gráficos de Control

Para estudiar si un indicador de calidad está “Bajo Control” ,se puede usar gráficos de control. Entre los gráficos de control se encuentran gráficos para variables (longitud, peso, temperatura, tiempo, etc.) y gráficos para atributos (unidad producida buena o defectuosa).

4. Capacidad de un Indicador de Calidad

Una vez que el indicador de calidad se encuentra bajo control, es importantísimo determinar si satisface las especificaciones determinadas por los clientes, por contratos y otros mecanismos. Usualmente, un indicador de calidad tiene especificaciones superior e

inferior, denominadas Límite Superior de Especificación (LIE) y Límite Inferior de Especificación (LSE).

5. Gráficos de Control

Vamos a tratar de entenderlo con un ejemplo.

Supongamos que tenemos una máquina inyectora que produce piezas de plástico, por ejemplo de PVC. Una característica de calidad importante es el peso de la pieza de plástico, porque indica la cantidad de PVC que la máquina inyectó en la matriz. Si la cantidad de PVC es poca la pieza de plástico será deficiente; si la cantidad es excesiva, la producción se encarece porque se consume más materia prima.

Entonces, en el lugar de salida de las piezas, hay un operario que cada 30 minutos toma una, la pesa en una balanza y registra la observación:

etc...

6.  Gráficos X-R

Los gráficos X-R se utilizan cuando la característica de calidad que se desea controlar es una variable continua.

.

Para entender los gráficos X-R, es necesario conocer el concepto de Subgrupos (o Subgrupos racionales). Trabajar con subgrupos significa agrupar las mediciones que se obtienen de un proceso, de acuerdo a algún criterio. Los subgrupos se realizan agrupando las mediciones de tal modo que haya la máxima variabilidad entre subgrupos y la mínima variabilidad dentro de cada subgrupo. Por ejemplo, si hay cuatro turnos de trabajo en un día, las mediciones de cada turno podrían constituir un subgrupo.

Supongamos una fábrica que produce piezas cilíndricas para la industria automotriz. La característica de calidad que se desea controlar es el diámetro de las piezas.

7. Capacidad de Proceso

Un proceso de fabricación es un conjunto de equipos, materiales, personas y métodos de trabajo que genera un producto fabricado.

.

Para analizar el comportamiento del proceso, se toman muestras de producto fabricado y se realizan ensayos para determinar el valor de una característica de calidad seleccionada previamente. Desde el punto de vista del control estadístico, es conveniente incluir la etapa de muestreo y ensayo dentro del proceso mismo.

8. Conclusión

En los mercados modernos, con mucha y creciente competencia, se hace necesario por parte de las empresas alcanzar crecientes niveles de calidad, como herramientas de competitividad. Las estrategias Seis Sigma apuntan en esa dirección permitiendo, al tener éxito, alcanzar niveles cercanos a cero defectos, como resultado de procesos muy perfeccionados. Ello conlleva una importante reducción de costos y captación de clientes, atraídos por la calidad creciente de los productos y servicios de la empresa, generándose una estrategia de negocios.

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Bibliografía:

- Blakeslee Jr., Jerome A.: “Implementing the Six Sigma Solution, How to Achieve Quantum leaps in Quality and Competitiveness”. Quality Progress, American Society for Quality (ASQ), July 1999.

- Donoso, P. : “¿Hacia dónde Va la Gestión de Calidad?”. Revista Administración y Economía, Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, Pontificia Universidad Católica de Chile, Verano 1999, pág. 31-35

- Ferreiro, Osvaldo: “La Calidad, Clave de la Competitividad en la Empresa Moderna”. Revista Administración y Economía, Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, Pontificia Universidad Católica de Chile, Primavera 1997.

- Harry, Mikel y Schoroeder, Richard: “Six Sigma, The Breakthrough Management Strategy Revolutionizing the World’s Top Corporations”. Doubleday, New York, 2000.

- Harry, Mikel J.: “Six Sigma: A Breakthrough Strategy for Profitability”. Quality Progress, American Society for Quality (ASQ), May 1998.

- Harry, Mikel J.: “A New Definition Aims to Connect Quality with Financial Performance”. Quality Progress, American Society for Quality (ASQ), January, 2000.

Infografía:

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