Industriad

• 1. ITESRCCinthia Edurne Sánchez NietoJavier Issac Pérez MartínezAlejandra Ocura EstradaJuan Pérez CarbajalJesús Banda López

• 2. Control estadístico de procesos Control Estadístico de Proceso (Statistical Process Control oSPC) es un método efectivo para monitorizar un proceso a través deluso de gráficos de control.Los gráficos de control, basándose en técnicas estadísticas, permitenusar criterios objetivos para distinguir variaciones de fondo de eventosde importancia. Recopilando datos de mediciones en diferentes sitiosen el proceso, se pueden detectar y corregir variaciones en el procesoque puedan afectar a la calidad del producto o servicio final,reduciendo desechos y evitando que los problemas lleguen al clientefinal. Con su énfasis en la detección precoz y prevención deproblemas, SPC tiene una clara ventaja frente a los métodos decalidad como inspección, que aplican recursos para detectar y corregirproblemas al final del producto o servicio, cuando ya es demasiadotarde.

• 3. Gráficos de control En 1942, como resultado de los problemas sobre variación en losproductos fabricados por la Western Electric Company y diversosestudios sobre muestreo, comenzaron a desarrollarse los primerosgráficos de control. En una memoria del 16 de mayo de 1924 del Dr.Walter A. Shewart, de los laboratorios Bell, podemos encontrar elprimer gráfico de control conocido. Dado que el control estadístico de los procesos se usa paraanalizar los datos del proceso, es necesario explicar lo queentendemos por un proceso. Existen muchas definiciones de unproceso, pero una muy simple podría ser: “Conjunto interrelacionado de recursos y actividades quetransforman inputs (entradas) en outputs (salidas) para satisfacer lasnecesidades de los clientes”

• 4. Contiuación... Gráficos de control 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.

• 5. Contiuación... Gráficos de control Los gráficos de control tienen unos límites que se obtienen a partirde los datos del proceso y que delimitan las causas aleatorias de lasasignables. Además, dado que los datos se ordenan temporalmente,las tendencias y otras pautas no naturales se pueden observar muyfácilmente.

• 6. Contiuación... 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.

• 7. Contiuación... Gráficas de control 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.

8. Elegir y construir el gráfico de control apropiado Los gráficos de control son una de las herramientas principales

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