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Cinthia Edurne Sánchez Nieto Javier Issac Pérez Martínez Alejandra Ocura Estrada Juan Pérez Carbajal Jesús Banda López

Control estadístico de procesos

Control Estadístico de Proceso (Statistical Process Control o SPC) es un método efectivo para monitorizar un proceso a través del uso de gráficos de control.Los gráficos de control, basándose en técnicas estadísticas, permiten usar criterios objetivos para distinguir variaciones de fondo de eventos de importancia. Recopilando datos de mediciones en diferentes sitios en el proceso, se pueden detectar y corregir variaciones en el proceso que puedan afectar a la calidad del producto o servicio final, reduciendo desechos y evitando que los problemas lleguen al cliente final.

Con su énfasis en la detección precoz y prevención de problemas, SPC tiene una clara ventaja frente a los métodos de calidad como inspección, que aplican recursos para detectar y corregir problemas al final del producto o servicio, cuando ya es demasiado tarde.

Gráficos de control

En 1942, como resultado de los problemas sobre variación en los productos fabricados por la Western Electric Company y diversos estudios sobre muestreo, comenzaron a desarrollarse los primeros gráficos de control. En una memoria del 16 de mayo de 1924 del Dr. Walter A. Shewart, de los laboratorios Bell, podemos encontrar el primer gráfico de control conocido.

Dado que el control estadístico de los procesos se usa para analizar los datos del proceso, es necesario explicar lo que entendemos por un proceso. Existen muchas definiciones de un proceso, pero una muy simple podría ser:

“Conjunto interrelacionado de recursos y actividades que transforman inputs (entradas) en outputs (salidas) para satisfacer las necesidades de los clientes”

Existen muchas técnicas para representar gráficamente los datos de un proceso y poder así estudiar su patrón de comportamiento. Shewart propuso utilizar un gráfico lineal donde los datos están ordenados temporalmente, indicando además que había dos causas de variación. A la primera de ellas la llamó “causa aleatoria”. Estas causas son sucesos que provocan pequeñas fluctuaciones en los datos que no afectan al proceso global o que puede resultar antieconómico corregirlas. Aunque individualmente contribuyen con una pequeña fluctuación, juntas determinan un patrón normal de comportamiento. La segunda causa de variación se llama “especial o asignable”. Estas causas provocan variaciones que ocasionan una separación significativa de los datos respecto a la pauta esperada debida a las causas aleatorias.

Gráficos de controlContiuación...

Los gráficos de control tienen unos límites que se obtienen a partir de los datos del proceso y que delimitan las causas aleatorias de las asignables. Además, dado que los datos se ordenan temporalmente, las tendencias y otras pautas no naturales se pueden observar muy fácilmente.

Gráficos de controlContiuación...

Gráficas de control

Cuando a un proceso únicamente le afectan causas aleatorias de variación, podemos decir que el proceso está bajo control estadístico (o simplemente bajo control). Hay que recordar que el hecho de que un proceso esté bajo control estadístico, no implica necesariamente que esté funcionando correctamente o cumpliendo las necesidades de los clientes.

El conocimiento de estas pautas de variación de los procesos tiene importantes implicaciones en la toma de decisiones. Si un proceso está fuera de control:

o Las predicciones sobre el futuro tienen una aplicación práctica mínima.o No podemos dirigir el proceso puesto que no sabemos que va a ocurrir

después. o No podemos saber la capacidad de nuestro proceso. o La mejora de los procesos es complicada.o Si los clientes saben que el proceso está fuera de control, pueden ser

escépticos sobre nuestra capacidad de ofrecerles nuestros productos o servicios dentro de sus necesidades, a tiempo y todas las veces.

Contiuación...

Por estas razones, lo primero que debemos hacer es eliminar las causas especiales de variación para conseguir un proceso bajo control. Una vez conseguido, podremos:

o Calcular la capacidad de cumplir con las necesidades de los clientes.

o Empezar a mejorar los procesos, reduciendo las causas aleatorias de variabilidad.

o Predecir el comportamiento del proceso.o Utilizar el proceso como benchmarking para otras

áreas.

Gráficas de controlContiuación...

Los gráficos de control son una de las herramientas principales del control estadístico de los procesos. Antes de construir un gráfico de control, tenemos que seguir una serie de pasos para poder analizar los procesos:

o Analizar la característica de calidad de la que se desea hacer el gráfico.

o Elegir el tipo de gráfico de control apropiado.o Elegir los estadísticos para la línea central del gráfico y la

base para calcular los límites de control.o Elegir un subgrupo racional o muestra.o Diseñar un sistema para recoger los datos.o Calcular los límites de control y dar instrucciones adecuadas

a todos los involucrados en el gráfico de control sobre su significado y la interpretación de sus resultados.

Elegir y construir el gráfico de control apropiado

Elegir y construir el gráfico de control apropiado

Contiuación...

o Los gráficos de control son una herramienta efectiva para entender la variación de los procesos y ayudan a conseguir el control estadístico. Dan información fiable de cuando se debería ajustar el proceso y cuando no.

o Cuando un proceso está bajo control, su rendimiento será predecible. Por lo que, tanto el productor como el cliente, serán conscientes de los niveles de calidad de los productos o servicios.

o Un proceso bajo control estadístico puede ser mejorado a través de la reducción de la variabilidad natural o aleatoria.

o Los gráficos de control proporcionan un lenguaje común para comunicar información sobre el rendimiento de los procesos.

o Los gráficos de control, al diferenciar entre las causas de variación asignables y las aleatorias, proporcionan una buena indicación sobre si los problemas pueden resolverse de forma local, o requerirán de la intervención de la dirección.

Beneficios de la utilización de gráficos

Se analiza la elección óptima del tamaño y frecuencia de muestreo en gráficos de medias. Asumiendo que el coste total del muestreo es proporcional al número total de unidades muestreadas, el procedimiento óptimo depende de la magnitud de la desviación respecto del nominal que se considere relevante, que a su vez está relacionada con la capacidad del proceso. Se obtiene que, en general, a medida que aumenta dicha capacidad es aconsejable reducir el tamaño de la muestra e incrementar la frecuencia de muestreo.

Tamaño y frecuencia del muestreo

Patrones de comportamientos

Un comportamiento puede ser un punto de datos individual o una serie de puntos de datos consecutivos al mismo lado de la Línea Media (Promedio). Conociendo el número de comportamientos en una gráfica puede ayudar a determinar si el proceso está siendo influenciado por causas especiales. El número de puntos de datos en la muestra determina el número de puntos consecutivos que constituyen un comportamiento.

El precontrol es una técnica estadística para detectar las condiciones del proceso y los cambios que pueden causar defectos. No requiere una grafica ni cálculos y solo necesita tres mediciones para dar la información de control.

Es un concepto conocido como calibración de límite estrecho. Este concepto mas amplio proporciona procedimientos de muestreo (tamaño de la muestra, localización de los limites estrechos y número permisible de unidades fuera de los limites estrechos) para cumplir con los riesgos de aceptar un producto defectuoso.

Pre-Control

Se dibujan dos rectas de precontrol (PC) cada una a ¼ hacia adentro de la distancia total entre los limites de tolerancia, para facilitar esto, sobre la zona de las líneas PC es la “zona verde”, entre las líneas y los límites se encuentra la “zona amarilla”; fuera de los límites de especificación se encuentra la “zona roja”.

Para calificar el proceso del precontrol:

o Se toman mediciones individuales sobre una característica hasta que cinco medidas consecutivas caigan dentro de la zona verde.

o Si ocurre una amarilla se reinicia el conteo.o Si ocurren dos amarillas consecutivas, se ajusta el proceso.o En cualquier momento que se hace el ajuste o que ocurre otro

cambio de proceso, se vuelve a verificar el proceso.

Método para realizar el Pre-Control

Cuando el proceso queda calificado, se aplica las siguientes reglas de precontrol al proceso en operación:

o Se usa una muestra de dos medidas consecutivas, A y B. Si A es verde, el proceso continua corriendo. Si A es amarilla, se toma la segunda medida de B.

o Si A y B son ambas amarillas, debe detenerse el proceso e investigarse.

Durante cualquiera de las dos etapas o corridas de calificación, si ocurre una medida roja, debe detenerse el proceso e investigarse.

Método para realizar el Pre-Control

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