BIENVENIDO

El “Control Estadístico de Procesos” nace en los Bell Laboratories. Su creador fue W. A. Shewhart, quien en su libro “Economic Control of Quality of Manufactured Products” (1931) marcó la pauta que seguirían otros discípulos distinguidos (Joseph Juran, W.E. Deming, entre otros).

Los métodos estadísticos constituyen un medio efectivo para controlar la calidad en el proceso de producción; sin embargo, Kumen asume que "lo importante no es el conocimiento de los métodos estadísticos sino más bien la actitud mental hacia su utilización".

La estadística descriptiva y la inferencial así como la teoría de probabilidades, tienen un campo muy amplio de aplicación en la industria, especialmente en el control de la calidad y en el análisis de procesos, en los cuales se generan simultáneamente grandes volúmenes de información cuantitativa y cualitativa a través de las cuales se pueden controlar los costos, la producción y la calidad, es decir, lo que significa el control de gestión administrativa de la compañía.

Cabe destacar que conocer los métodos estadísticos utilizados en el control de procesos y aplicar las herramientas específicas para cada caso es de suma importancia a la hora de detectar y corregir posibles fallas. 

 Entonces, se estudia a continuación: 

¿Qué es el Control Estadístico del Proceso? 

El Control Estadístico de la Calidad es el conjunto de acciones orientadas a cumplir con las metas de calidad previamente establecidas, utilizando para ello las técnicas estadísticas aplicables al menor costo posible. 

Se presentan brevemente cada una de sus definiciones: 

Control: se dice que es “mantener algo dentro de ciertos parámetros preestablecidos" para asegurar un resultado. En nuestro caso, mantener nuestro proceso de producción dentro de especificaciones, para asegurar que tendrá la calidad esperada.

Estadística: es la técnica de tomar datos, analizarlos y tomar decisiones con base a ellos. Nosotros tomaremos datos de nuestro proceso, los analizaremos y tomaremos decisiones de ajuste o cambios de herramientas, materias primas o lo que detectemos que anda mal. 

Proceso: un conjunto de pasos que al realizarlos nos da un producto, que puede ser un artículo o un servicio. En nuestro caso, tomaremos proceso como todo lo que hacemos en nuestro trabajo para contribuir a los resultados del departamento. 

  A continuación se presenta de manera esquematizada el control estadístico de proceso.

  

 En el siguiente video se muestran las etapas de este proceso desde el punto de vista estadístico:

De lo antes visto en el video se puede entender el control estadístico de procesos, como garantía del resultado de nuestro trabajo a través de tomar datos de lo que hacemos, analizarlos y tomar decisiones de prevención. El uso del control estadístico de procesos no es la garantía de que todo se va a componer, solamente es una herramienta que nos ayudará a garantizar nuestro trabajo. 

 Finalmente se puede decir que permite  aumentar el conocimiento del proceso (puesto que se le está tomando “el pulso” de manera habitual) lo cual en algunos casos puede dar lugar a la mejora del mismo. 

En este blog compartiremos con ustedes un amplio conocimiento sobre el control estadístico de procesos y las herramientas que facilitan la solución y entendimiento de estos, que son fundamentales para lograr la mejora de calidad en los productos y así cumplir de manera consistente las exigencias de los clientes.

Integrantes:

Anyeska Galban. correo: anyeska_1@hotmail.com

Felix Sarmiento. correo: rolando_f.s.r@hotmail.com

Hennesis Castillo. correo: henne_castillo@hotmail.com

Norielys Castro. correo: nori379@hotmail.com

Mariangelica Santana. correo: mariangel_sm@hotmail.com

Yannys Avgerinos. correo: yannys_2006@hotmail.comm

Cartas de Control

Las cartas de control se utilizan para chequear la estabilidad de un proceso. Cuando se evalúa cuan efectiva es una carta de control para detectar cambios en los parámetros de un proceso se pretende que los mismos sean detectados inmediatamente después de que ocurran, que la tasa de falsa alarma sea baja y que la tasa de muestreo sea razonable. 

  La tasa promedio de muestreo es el número promedio de observaciones hasta que una de ellas indica una condición fuera de control y se denomina Longitud de Corrida Promedio (LCP). Si bien puede evaluarse mediante cálculos probabilísticos, cuando se trabaja con una carta de control con reglas de rachas no es sencillo su cómputo en términos de simples probabilidades. 

Las cartas de control enfocan la atención hacia las causas especiales de variación cuando estas aparecen y reflejan la magnitud de la variación debida a las causas comunes.

Las causas comunes o aleatorias se deben a la variación natural del proceso.

Las causas especiales o atribuibles son por ejemplo: un mal ajuste de máquina, errores del operador, defectos en materias primas.

Se dice que un proceso está bajo Control Estadístico cuando presenta causas comunes únicamente. Cuando ocurre esto tenemos un proceso estable y predecible.

Cuando existen causas especiales el proceso está fuera de Control Estadístico; las gráficas de control detectan la existencia de estas causas en el momento en que se dan, lo cual permite que podamos tomar acciones al momento.

Ventajas:

·         Es una herramienta simple y efectiva para lograr un control estadístico.

·         El operario  puede manejar las cartas en su propia área de trabajo, por lo cual puede dar información confiable a la gente cercana a la operación en el momento en que se deben de tomar ciertas acciones.

·         Cuando un proceso está en control estadístico puede predecirse su desempeño respecto a las especificaciones. En consecuencia, tanto el productor como el cliente pueden contar con niveles consistentes de calidad y ambos pueden contar con costos estables para lograr ese nivel de calidad.

·         Una vez que un proceso se encuentra en control estadístico, su comportamiento puede ser mejorado posteriormente reduciendo la variación.

·         Al distinguir ente las causas especiales y las causas comunes de variación, dan una buena indicación de cuándo un problema debe ser corregido localmente y cuando se requiere de una acción en la que deben de participar varios departamentos o niveles de la organización.

Cartas de control por variables y por atributos

En Control de Calidad mediante el término variable se designa a cualquier característica de calidad “medible” tal como una longitud, peso, temperatura, entre otros. Mientras que se denomina atributo a las características de calidad que no son medibles y que presentan diferentes estados tales como conforme y disconforme o defectuoso y no defectuoso.

Según sea el tipo de la característica de calidad a controlar así será el correspondiente Gráfico de Control que, por tanto, se clasifican en Cartas de Control por Variables y Cartas de Control por Atributos

Utilidad:

Las cartas de control se utilizan para chequear la estabilidad de un proceso. En este contexto el proceso se dice que está bajo control estadístico si el o los parámetros de la distribución de probabilidad de una característica de calidad bajo estudio, permanecen invariables en el tiempo. Si un cambio se produce en alguno de ellos el proceso se dice que está fuera de control. Cuando se evalúa cuan efectiva es una carta de control para detectar cambios

     En los parámetros de un proceso se pretende que los mismos sean detectados

Inmediatamente después de que ocurra, que la tasa de falsa alarma sea baja y que la tasa de muestreo sea razonable. Una medida para la tasa promedio de muestreo se obtiene usando el número promedio de observaciones hasta que se produce una señal. El número de observaciones requeridas hasta una señal se denomina usualmente Longitud de Corrida de la carta de control. El número promedio de observaciones que deben graficarse antes de que una de ellas indique una condición fuera de control es la Longitud de Corrida Promedio (LCP).Cuando el proceso está bajo control o cuando se produce un cambio, la LCP puede evaluarse mediante cálculos probabilísticas.

Ejemplos Básicos de cuando un proceso está fuera de control, se puede observar en una gráfica

El Western Electric Handbook (1956) nos indica varios casos cuando el proceso está fuera de control.

Caso 1: Un punto fuera de las líneas de control de 3 - sigma

Caso 2: 2 puntos consecutivos ó 2 puntos de 3 puntos consecutivos más allá de los límites de advertencia 2 –sigma.

Caso 3: 4 de 5 puntos consecutivos se encuentran a una distancia de una sigma o más de la línea central.

otras señales que nos indican cuando el proceso esta fuera de control son las llamadas causas comunes, las cuales se mencionaron antes como: mal ajuste de las maquinas, defectos de la materia prima, mal manejo del operador, entre otras.

Caso 4: 8 puntos consecutivos se hallan al mismo lado de la línea centra

Referencia

N. Moretto y L. Toscana. “Desempeño de Cartas de Control para Observaciones Individuales”. Revista de la Escuela de Investigación Operativa, Año XIII, Nº 26, (2005), pp. 39 -59.

Diagrama de Flujo

 

DIAGRAMA DE FLUJO

    El diagrama de flujo se define como la representación gráfica mediante el uso de símbolos del funcionamiento y estructura de un proceso o sistema cualquiera, mediante la utilización de estos símbolos podemos identificar de manera fácil, clara y sencilla todas las fases y actividades del proceso así como la relaciones existentes entre ellas.

  El diagrama de flujo también conocido como flujograma es la representación gráfica de la secuencia de pasos o actividades que se realizan dentro de un proceso, un diagrama de flujo subdivide el proceso hasta un grado de complejidad que hace que resulte más sencillo comprobar cómo se realiza cada paso y quien lo ejecuta ayudando a identificar potenciales problemas o áreas de mejora.        Mediante esta herramienta se puede determinar quién realiza una determinada fase, actividad o tarea, el orden y la secuencia en que debe realizarse, entre otros.

Por lo tanto el diagrama de flujo muestra una visión global de los procesos y/o sistemas, las interrelaciones que existen entre las diferentes fases así como la secuencia y orden que conllevan.

El diagrama de flujo es considerado como el diagrama más simple y explícito para la representación de procesos y/o sistemas empleándose básicamente para:

• Describir gráficamente las actividades de los procesos con la finalidad de disponer de una visión global y detallada.
• Identificar puntos débiles o problemas en un proceso existente como cuellos de botellas, saturaciones...
• Reconocer las causas potenciales de un problema.
• Identificar posibles mejoras que optimicen el proceso.
• Determinar el itinerario o recorrido que sigue un producto o servicio.
• Identificar donde y cuando establecer controles e indicadores.
• Identificar clientes internos y externos.
• Ayuda al diseño de un nuevo proceso o tarea.
• Ayuda al diseño e implantación de un lay out.
• Ampliamente utilizados en los procesos de resolución de problemas y de mejora continua de la calidad.

¿CÓMO CREARLO?

     

Para realizar correctamente un diagrama de flujo es necesario realizar las siguientes pautas:

1. Determinar los objetivos que se pretenden alcanzar con el diagrama de flujo así como el nivel de detalle con el que se realizará.
2. Delimitar donde empieza y acaba el proceso a representar estableciendo los límites, el diagrama de flujo puede ser general con pocas actividades o por lo contrario puede ser muy detallado incluyendo muchas actividades del proceso.
3. Establecer las actividades o fases que constituyen el proceso listando todas las actividades que lo componen empezando y finalizando con los límites del proceso identificados en el punto anterior, tras ello es necesario depurar la lista de modo que al final obtengamos toda la secuencia de actividades del proceso actualizado. Solo existirá una SALIDA por cada fase excepto en aquellas fases donde se requiera una decisión (símbolo de rombo) en el que se colocará una pregunta cuya respuesta será "si" o "no" indicando de esta manera que el flujo del proceso puede tomar dos direcciones diferentes.
4. Realizar la representación gráfica a través de los símbolos adecuados indicados anteriormente para describir las distintas actividades del proceso, una vez finalizado la representación deberá analizarse el diagrama de flujo por si debemos realizar alguna mejora o modificación.

SÍMBOLOS UTILIZADOS EN EL DIAGRAMA DE FLUJO

     Una de las principales ventajas que presenta el uso de los diagramas de flujo es la utilización de símbolos estandarizados los cuales proporcionan un lenguaje común y fácilmente reconocible a todas las personas involucradas en el proceso. A continuación se muestra una lista de símbolos utilizados durante la elaboración de los diagramas de flujo: 

	Terminal: Indica el inicio o final del diagrama así como del proceso.
	Actividad: Indica la actividad que desarrolla independientemente del tipo que sea
	Flujo: Indica la dirección o flujo que siguen las actividades
	Decisión: Indica un punto de alternativa donde se puede presentar diferentes caminos o direcciones del flujo en función del resultado de la actividad.
	Conector: Indica la continuidad del flujograma en algún lugar de la misma página o en otra.
	Indicador: Indica la ubicación de un indicador de proceso o de calidad
	Entrada / SALIDA : Indica la entrada de una fuente externa identificándose esta mediante un cuadro de texto, en el caso que se tratase de una SALIDAesta indicaría un resultado parcial del proceso.
	Documento: Indica la existencia de un documento o procedimiento relativo al proceso

Ejemplo Sencillo:

     Otro ejemplo más práctico: 

    Queremos representar en un diagrama de flujo el proceso de elaboración de pelotas de golf.

   Nuestro primer paso es definir los límites del proceso en estudio, de la siguiente manera:

   El proceso empieza cuando la materia prima, el caucho, se encuentra disponible.

      El proceso termina cuando se culmina el último proceso, el del secado.

   

Diagrama Causa - Efecto

Le invitamos a ver el siguiente video como introducción del tema

Ahora bien.

EL DIAGRAMA DE ISHIKAWA

DIAGRAMA DE ESPINA DE

PESCADO

   Es una representación gráfica que muestra la relación cualitativa e hipotética de los diversos factores que pueden contribuir a un efecto o fenómeno determinado. 

                PROCESO:

                                                                                          

                                           PASO 1: Definir el efecto cuyas causas han de ser                                                                        identificadas.

                                           PASO 2: Dibujar el eje central y colocar el efecto dentro                                                              de un rectángulo al extremo derecho del eje. 

                                           PASO 3: Identificar las posibles causas que contribuyen al                                                          efecto o fenómeno de estudio. 

                                           PASO 4: Identificar las causas principales e incluirlas en el                                                          diagrama.

                                           PASO 5: Añadir causas para cada rama principal. 

                                           PASO 6: Añadir causas subsidiarias para las subcausas                                                            anotadas.

                                           PASO 7: Comprobar la validez lógica de cada cadena                                                                  causal y hacer eventuales correcciones.

                                           PASO 8: Comprobar la integración del diagrama. 

                                           PASO 9: Conclusión y resultado. 

                                                                                 

 FIN

     Todos estos pasos los podemos apreciar claramente reflejados en la siguiente imagen, esto es lo que llamamos Diagrama Espina de Pescado o de Ishikawa: 

Diagrama de Arbol

DIAGRAMA DE ARBOL

     Un diagrama de árbol es un método gráfico para identificar todas partes necesarias para alcanzar algún objetivo final. En mejora de la calidad, los diagramas de árbol se utilizan generalmente para identificar todas las tareas necesarias para implantar una solución. 

     Se emplea para descomponer una meta u objetivo en una serie de actividades que deban o puedanhacerse. A través de la representación gráfica de actividades se facilita el entendimiento de las acciones que intervendrán. 

  Permite a los miembros del equipo de trabajo expandir su pensamiento al crear soluciones sin perder de vista el objetivo principal o los objetivos secundarios.

Ejemplo representativo del Diagrama:

Otro Ejemplo Sencillo:

Digrama de Dispersión

DIAGRAMA DE DISPERSIÓN

   

   El diagrama de dispersión es una herramienta de análisis la cual representa en forma gráfica la relación existente entre dos variables pudiendo observar la dependencia o influencia que tiene una variable sobre la otra, permitiendo visualizar de forma gráfica su posible correlación. Conocidos también como gráficos XY es una herramienta de análisis utilizado generalmente en el área de la gestión de calidad con el objeto de encontrar las relaciones de las causas que producen un efecto.

     Tal y como hemos citado en la definición anterior el diagrama de dispersión nos indica la relación existente entre dos variables, y por lo tanto si traducimos estas dos variables a grupos de datos, podemos relacionar grupos de datos con el objeto de verificar o averiguar que existe una relación entre ambos y como es esta relación de forma aproximada.

Los diagramas de dispersión se emplean para:

• Observar el grado de intensidad en la relación entre dos variables, esta relación puede ser entre un efecto y una de las supuestas causas que lo producen o para ver la relación entre dos causas que provocan un mismo efecto.
• Visualizar rápidamente cambios anómalos.
• Analizar determinadas cuestiones mediante comparaciones.

Modo de aplicación

Los pasos a seguir para construir un diagrama de dispersión son:

1. Seleccionar las 2 variables que se van relacionar.
2. Establecer una hipótesis de la posible relación entre ambas.
3. Construir una tabla que nos relacione los valores de ambas variables por parejas. Si no disponemos de dichos datos será necesario realizar una toma.
4. Dibujar el diagrama poniendo una variable en cada uno de los ejes cartesianos (x,y) con una escala de valores que se ajuste a los datos que se dispone.
5. Representar en el gráfico cada par de valores por un punto.
6. Encontrar la correlación analizando la tendencia de la nube de puntos y la correlación entre las variables.

Interpretación del diagrama de dispersión

     Una vez que hemos realizado el diagrama de dispersión la forma que adquiera la nube de puntos nos permitirá analizar la relación entre las 2 variables o grupos de datos, pudiendo obtener las siguientes figuras e interpretaciones:

• Correlación positiva - Se observa como la nube de puntos obtenida adquiere una forma de recta creciente, cuando los puntos de la nube se encuentra próximos a la recta se le conoce como fuerte, en el caso que se encuentren distantes a la recta es conocida como débil. Por ejemplo: la relación existente entre la altura y el peso de una persona es positiva a mayor altura mayor peso.
• Correlación negativa - Al contrario del caso anterior se observa como la nube de puntos obtenida adquiere una forma de recta decreciente, cuando los puntos de la nube se encuentra próximos a la recta se le conoce como fuerte, en el caso que se encuentren distantes a la recta es conocida como débil. Por ejemplo: la relación existente para los fumadores entre el número de paquetes de tabaco al mes y los años de vida es negativa dado que a mayor cantidad de tabaco fumado menor esperanza de vida.
• Correlación compleja - La nube de puntos obtenidas adquiere forma de curva, elipse u otra forma geométrica.
• Correlación nula - Se observa una distribución de la nube de puntos con una forma circular, indicándonos la no existencia de relación entre ambas variables.Por ejemplo: la relación existente entre el color de los ojos y el tamaño del pie es nula.

Se presenta otro ejemplo más práctico de este diagrama:

Ejercicio 2 d)  de Diagrama de Dispersión:

¿Existe correlación entre las variables?

Finalmente como se observa en la gráfica la correlación es positiva, ya que la recta obtenida por los puntos van de forma creciente. Y a su vez es correlación débil debido a que los puntos están separados de la recta.