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Control Estadístico de Procesos
Pasos del Control Estadístico de Procesos
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Recopilación de información (datos útiles y fiables).
Análisis e interpretación de los datos.
Seguimiento mediante gráficos de control.
Establecimiento de controles.
Determinación de la variabilidad:
o Por causas comunes.
o Por causas especiales.
 Disminución de la variabilidad.
Definición y filosofía del Control Estadístico de Procesos
El Control Estadístico de Procesos (SPC) constituye una herramienta esencial para el seguimiento
de las diversas fases de un proceso mediante el tratamiento estadístico de los datos recopilados,
con el objeto de reducir la variabilidad y controlar y mejorar dicho proceso.
El SPC comienza con la adecuada recopilación de los datos. En este sentido, no hay que caer en
el error de amontonar datos sin más. Es necesario recopilar de forma ordenada y crítica los datos
que realmente sean útiles y fiables para el óptimo conocimiento del proceso, que posteriormente
permita adoptar las medidas necesarias para la mejora de dicho proceso. Una técnica empleada
con frecuencia es el muestreo , que consiste en una inspección sobre una serie de muestras
extraídas de la población, para obtener una información que posteriormente se extenderá al resto
de dicha población. Esto permitirá un ahorro de costes apreciable respecto a lo que supondría una
inspección de todos y cada uno de los individuos que constituyen el conjunto total. Existen
diversos métodos o formas de realizar el muestreo. Es necesario decidir cuál de ellos es el más
adecuado según cada caso.
Una vez recopilados todos los datos necesarios comienza su análisis e interpretación. El concepto
de control confirma la implantación de la calidad a lo largo del proceso, mediante la supervisión del
funcionamiento correcto de todas sus etapas, la detección de los posibles errores o desviaciones,
el establecimiento de las causas posibles de tales variaciones, así como la elección de las
medidas correctivas que deban emprenderse para prevenir fallos y mejorar el proceso. Todo esto
se consigue con el estudio adecuado de los datos extraídos de los procesos.
Para realizar el estudio estadístico de la información se emplean los gráficos de control que, a
través de unos diagramas lineales, permitirán supervisar los procesos, apreciando las posibles
desviaciones que puedan surgir. La correcta interpretación de tales gráficos ayudará, en primer
lugar, a detectar anomalías y, en segundo lugar, a determinar las posibles causas y establecer, en
base a estos datos, las mejoras pertinentes.
El control también consistirá en comprobar la evolución adecuada de las medidas correctivas y de
los ajustes llevados a cabo.
Existen algunas herramientas útiles para identificar los factores que afectan a las variaciones de
los procesos, así como las causas y sus efectos. Un ejemplo sería, entre otros, el diagrama de
Ishikawa.
El objetivo perseguido por el Control Estadístico de Procesos es supervisar la correcta
implantación de la calidad desde el origen, reduciendo la variabilidad en dichos procesos. La
ventaja más apreciable de este aumento del nivel de calidad es la reducción de los costes
derivados de los rechazos de producto final, así como los producidos por el nuevo procesado de
los mismos. El Control Estadístico de Procesos contribuirá a asegurar la calidad a lo largo de todas
las fases que forman el proceso.
Para poder controlar la implantación de la calidad en los procesos, previamente se deben
establecer las principales características de calidad sobre las que se realizará un seguimiento a
través de los gráficos de control. Dichas características actuarán como sensores del grado de
salud del proceso.
El método para llevar a cabo el control estadístico de un proceso comienza a partir de la
elaboración de una curva de distribución, que determina la dispersión existente en torno a un
"valor central óptimo" de la característica de calidad considerada. Estas curvas, realizadas sobre el
proceso sin controlar, permiten apreciar el nivel de rechazo de la producción.
Posteriormente, el estudio adecuado del proceso, que identifique problemas en cada una de las
etapas, las necesidades de otros procesos adyacentes, etc., servirá para definir las características
más relevantes de calidad que conviene evaluar en cada una de las diferentes fases del proceso,
para llevar a cabo el control. Se determinarán, en cada caso, los atributos y las variables que se
emplearán en los diversos gráficos de control.
Mediante el diagnóstico e interpretación de los gráficos y aplicando las medidas adecuadas, se
tratará de alcanzar la mínima dispersión de la curvas, logrando que un gran porcentaje de las
muestras esté dentro de los límites establecidos y con una gran concentración en torno al valor
central óptimo de la característica de calidad en cuestión.
Variabilidad de los procesos
En general, los procesos emplean diferentes recursos con la finalidad de producir algo, un
producto o servicio, que podrá ser tangible o intangible.
Los principales recursos y elementos que intervienen en los procesos son:
La maquinaria.
Los materiales.
Los procedimientos.
El ambiente.
Las personas.
El hecho de integrarlos provoca variaciones causadas por las diversas interacciones, además de
las variaciones que puedan existir a nivel individual.
Por consiguiente, todo proceso, por muy preciso que sea, presenta una variabilidad que puede ser
de dos tipos: una inherente o natural, que existe siempre y que sólo se puede acotar; junto con
otra, no natural o especial, que cuando aparece se debe corregir y eliminar. Esta clasificación
determinará la existencia de dos tipos de causas que provocan variación.
Causas comunes o aleatorias
La variación es el resultado de la conjunción aleatoria de muchas causas que originan diferentes
efectos, con una aportación individual normalmente pequeña, de aquí que también sean conocidas
como causas "no asignables". La característica principal que define a este tipo de causas es que
actúan constantemente, de una forma estable, provocando un variabilidad homogénea y, sobre
todo, previsible. Son causas inherentes al proceso, que aparecen y desaparecen de forma
aleatoria, produciendo una variabilidad regular que podemos reducir pero no eliminar. Su
comportamiento estable a lo largo del tiempo, en las curvas de características de calidad, y el
hecho de que sus efectos se puedan pronosticar permiten un buen control del proceso. La función
de distribución de las características de calidad que origina estas causas es la conocida como
distribución normal o gaussiana.
Causas especiales
La variación está provocada por pocas causas, con una aportación individual grande, formando
grandes discontinuidades. También se denominan "asignables" porque son originadas por motivos
concretos. Su comportamiento es irregular e inestable en el tiempo, por lo que resultan
imprevisibles. Son causas extrañas al proceso, que producen grandes variaciones, distorsiones y
descentrados en las curvas de características de calidad. Sus efectos perduran hasta que no son
eliminadas.
El estado normal o natural de los procesos no sometidos a control es la inestabilidad. Es decir,
procesos que no tienen un patrón de comportamiento fijo.
Mediante la mejora que aporta el control estadístico se eliminarán, en primer lugar, las causas
especiales o asignables de variación, alcanzando el nivel de proceso en estado de control . De
esta forma, el proceso se considera estable, con un patrón regular de comportamiento y, por lo
tanto, previsible o pronosticable. Cuando el proceso alcanza tal estado, la distribución se aproxima
a la gaussiana o normal.
No obstante, aunque sea estable, sigue existiendo una variabilidad debida a las causas comunes o
no asignables. El paso siguiente consistirá en tratar de acotar esa variabilidad, minimizando la
dispersión, para aumentar el número de muestras que caigan dentro del intervalo de tolerancias
establecido en torno al valor óptimo de la característica de calidad considerada.
Es necesario identificar claramente cuáles son las causas comunes y cuáles las especiales,
porque el tratamiento que se emplea depende de qué tipo de causa sea. De hecho, la inadecuada
identificación de ambas causas crea confusión y frustración, y no logra reducir la variación. Con la
ayuda de técnicas estadísticas, se identificarán las diferentes causas especiales que provocan
variación, actuando sobre ellas en cada caso para minimizar o eliminar sus efectos.
El esfuerzo debe ser constante. No tan sólo se pretende alcanzar el estado de control del proceso.
Además se debe mantener este status, reducir los efectos de las causas comunes, vigilar la
posible aparición de causas especiales nuevas, etc., para conseguir la mejora continua de los
procesos.
Obtener procesos que estén bajo estado de control estadístico, estable y predecible, alcanzando
con ello un nivel de calidad determinado, será fundamental para la futura implantación de sistemas
flexibles JIT ( Just in time). Éstos se caracterizan por la ausencia de stocks , con procesos
enlazados y sincronizados que requieren un grado de calidad constante y controlado, y una
producción predecible. Son sistemas más modernos de producción que permiten flexibilizar la
producción adaptándose mejor a las necesidades de la demanda.
Autor: Jaume Mussons Sellés.
Fuente bibliográfica: Gestión de la calidad total
© Universidad de Barcelona Virtual, 2003