Gráficas de control de la calidad empleando Excel y Winstats

1)
INTRODUCCIÓN

Tanto la administración de calidad como la
administración Seis Sigma utilizan una gran
colección de herramientas estadísticas. Una
herramienta ampliamente utilizada en cada enfoque al analizar el
proceso de recolección secuencial de datos a lo largo del
tiempo es la gráfica de control.

Las gráficas de control permiten monitorear la
variación en una característica del producto o
servicio a lo largo del tiempo. Las gráficas de control se
utilizan para estudiar el desempeño pasado, para evaluar
las condiciones presentes, o para predecir los resultados
futuros. La información obtenida al analizar una
gráfica de control constituye la base para el proceso de
mejoramiento. Los diferentes tipos de gráficas de control
nos permiten analizar diferentes tipos de variables
críticas para la calidad (CPC): variables
categóricas como la proporción de habitaciones de
hotel no aceptables en términos de disponibilidad de
comodidades y el correcto funcionamiento de todos los
electrodomésticos en la habitación; variables
discretas como el número de huéspedes que
registraron alguna queja durante la semana; y variables continuas
como el tiempo requerido para entregar el equipaje en la
habitación. Además de proporcionar una
exhibición visual de los datos que representan un proceso,
la gráfica de control hace énfasis principalmente
en separar las causas especiales de las causas comunes de la
variación.

Las causas especiales de variación representan
grandes fluctuaciones o patrones en los datos que no son
inherentes al proceso. Estas fluctuaciones a menudo son causadas
por cambios en el proceso que representan problemas para corregir
u oportunidades para aprovechar. Algunas organizaciones se
refieren a las causas especiales de variación como causas
asignables de variación.

Las causas comunes de variación representan la
variabilidad inherente que existe en un proceso. Estas
fluctuaciones consisten en numerosas pequeñas causas de
variabilidad que operan aleatoriamente o por casualidad, Algunas
organizaciones se refieren a las causas comunes de variabilidad
como causas aleatorias de variación.

La distinción entre las dos causas de
variación es crucial porque las causas especiales de
variación no forman parte de un proceso y son corregibles
o explotables sin cambiar el sistema. Sin embargo, las causas
comunes de variación se reducen tan sólo cambiando
el sistema. Estos cambios sistémicos son responsabilidad
de la administración.

Las gráficas de control nos permiten monitorear
un proceso e identificar la presencia o ausencia de causas
especiales. Al hacerlo así, las gráficas de control
nos ayudan a prevenir dos tipos de errores. El primer tipo de
error implica la creencia de que un valor observado representa
una causa especial de variación cuando en realidad se debe
a una causa común de variación del sistema. Tratar
una causa común de variación como si fuera una
causa especial de variación a menudo tiene como
consecuencia el sobreajuste de un proceso. Este sobreajuste,
conocido como manipulación, incrementa la variación
del proceso. El segundo tipo de error implica tratar una causa
especial de variación como si fuera una causa común
de variación. Este error es el resultado de no tomar una
acción correctiva inmediata cuando es necesario. Aunque
ambos tipos de errores pueden ocurrir aun cuando usemos una
gráfica de control, es menos probable que
suceda.

Para construir una gráfica de control, se
recolectan muestras de las salidas de un proceso a lo largo del
tiempo. Las muestras utilizadas para construir gráficas de
control se conocen como subgrupos. Para cada subgrupo (es decir,
muestra), se calcula el valor de un estadístico asociado
con una variable CPC. Los estadísticos utilizados
comúnmente incluyen la fracción disconforme y la
media y el rango de una variable numérica. Entonces se
grafican los valores contra el tiempo y se agregan los
límites de control a la gráfica. La forma
más común de gráfica de control establece
límites de control que están dentro de
±3 desviaciones estándar de la medida
estadística de interés. La ecuación media
del proceso ± 3 desviaciones estándar define, en
general, los límites de control superior e inferior para
las gráficas de control.

Construcción de límites de
control

Media del proceso ±3 desviaciones estándar
.Por lo que el Límite de control superior (LCS) = media
del proceso +3 desviaciones estándar

Límite de control inferior (LIC) = media del
proceso -3 desviaciones estándar

Cuando se establecen estos límites de control, se
evalúa la gráfica de control tratando de encontrar
un patrón que pudiera existir en los valores a lo largo
del tiempo y determinando si algunos puntos caen fuera de los
límites de control. Las siguientes figuras ilustran tres
diferentes situaciones.

En el panel A, no existe un patrón aparente de
los valores a lo largo del tiempo y no hay puntos que caigan
fuera del límite de control de 3 desviaciones
estándar. El proceso parece estable y contiene sólo
causas comunes de variación. El panel B, por el contrario,
contiene dos puntos que caen fuera de los límites de
control de las 3 desviaciones estándar. Se deben
investigar estos puntos para tratar de determinar las causas
especiales que llevan a su ocurrencia. Aunque el panel C no tiene
ningún punto fuera de los límites de control, tiene
una serie de puntos consecutivos por arriba del valor promedio
(la línea central), así como una serie de puntos
consecutivos por debajo del valor promedio. Además, se
observa claramente una tendencia global descendente. Se debe
investigar esta situación para tratar de determinar
qué podría haber causado ese
patrón.

Detectar una tendencia no es siempre tan obvio. Hay
otras dos reglas simples que nos permiten detectar un cambio en
el nivel medio de un proceso:

– Ocho o más puntos consecutivos que caen por
arriba de la línea central u ocho o más puntos
consecutivos que caen por debajo de la línea
central.

– Ocho o más puntos consecutivos se mueven hacia
arriba en valor u ocho o más puntos consecutivos se mueven
hacia abajo en valor.

Se dice que un proceso cuya gráfica de control
indica una condición fuera de control (un punto fuera de
los límites de control o la exhibición de una
tendencia) está fuera de control. Un proceso fuera de
control contiene tanto causas comunes de variación como
causas especiales de variación. Puesto que las causas
especiales de variación no forman parte del diseño
del proceso, un proceso fuera de control es impredecible. Una vez
que se determina que un proceso está fuera de control, se
deben identificar las causas especiales de variación que
están provocando las condiciones fuera de control. Si las
causas especiales actúan en detrimento de la calidad del
producto o servicio, se requiere elaborar planes para eliminar
esta fuente de variación. Cuando una causa especial
incrementa la calidad, se debería cambiar el proceso para
que la causa especial se incorpore dentro del diseño del
proceso. Por lo tanto, esta causa especial benéfica se
vuelve una causa común fuente de variación y el
proceso se mejora.

Se dice que un proceso cuya gráfica de control no
indica condiciones fuera de control está bajo control. Un
proceso bajo control contiene únicamente causas comunes de
variación. Puesto que estas fuentes de variación
son inherentes al proceso en sí mismo, un proceso bajo
control es predecible. En ocasiones se dice que los procesos bajo
control están en un estado de control estadístico.
Cuando un proceso se encuentra bajo control, usted debe
determinar si la cantidad de causa común de
variación en el proceso es lo suficientemente
pequeña como para satisfacer a los usuarios de los
productos o servicios. Si la causa común de
variación es lo suficientemente pequeña como para
satisfacer al cliente, entonces se utiliza la gráfica de
control para monitorear el proceso sobre una base continua para
asegurarse de que el proceso permanece bajo control. Si la causa
común de variación es demasiado grande, se requiere
alterar el proceso en sí mismo.

2)
GRÁFICAS DE CONTROL PARA VARIABLES

Estas gráficas de control ayudan a la
detección de la variación de causa asignable
(variación en el producto o proceso de producción
que señala que el proceso está fuera de control y
que se requieren medidas correctivas)

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