Control Estadistico De La Calidad Y Mejora De Procesos.

El Control Estadístico de la Calidad y la mejora de procesos.

Comenzando con la aportación de Shewhart sobre reconocer que en todo proceso de producción existe variación (Gutiérrez:1992), puntualizó que no podían producirse dos partes con las mismas especificaciones, pues era evidente que las diferencias en la materia prima e insumos y los distintos grados de habilidad de los operadores provocaban variabilidad. Shewhart no proponía suprimir las variaciones, sino determinar cuál era el rango tolerable de variación que evite que se originen problemas.

Para lograr lo anterior, desarrolló las gráficas de control al tiempo que Roming y Dodge desarrollaban las técnicas de muestreo adecuadas para solamente tener que verificar cierta cantidad de productos en lugar de inspeccionar todas las unidades. Este periodo de la calidad surge en la década de los 30’s a raíz de los trabajos de investigación realizados por la Bell Telephone Laboratories.

En su grupo de investigadores destacaron hombres como Walter A. Shewhart, Harry Roming y Harold Dodge, incorporándose después, como fuerte impulsor de las ideas de Shewhart, el Dr. Edwards W. Deming (Cantú:1997).

Estos investigadores cimentaron las bases de lo que hoy conocemos como Control Estadístico de la Calidad (Statistical Quality Control, SQC), lo cual constituyó un avance sin precedente en el movimiento hacia la calidad,

Causas de variación

Existen variaciones en todas las partes producidas en el proceso de manufactura. Hay dos fuentes de variación:

variación aleatoria se debe al azar y no se puede eliminar por completo.

variación asignable es no aleatoria y se puede reducir o eliminar.

Nota: la variación puede cambiar y cambiará la forma, dispersión y tendencia central de la distribución de las características medidas del producto.

Diagramas de diagnóstico

Controles o registros que podrían llamarse "herramientas para asegurar la calidad de una fábrica", esta son las siguientes:

Hoja de control (Hoja de recogida de datos)

Histograma

Análisis paretiano (Diagrama de pareto)

Diagrama de Ishikawa: Diagrama de causa y efecto (Espina de Pescado)

Estratificación (Análisis por Estratificación)

Diagrama de scadter (Diagrama de Dispersión)

Gráfica de control

La experiencia de los especialistas en la aplicación de estos instrumentos o Herramientas Estadísticas señala que bien aplicadas y utilizando un método estandarizado de solución de problemas pueden ser capaces de resolver hasta el 95% de los problemas.

En la práctica estas herramientas requieren ser complementadas con otras técnicas como son:

La lluvia de ideas (Brainstorming)

La Encuesta

La Entrevista

Diagrama de Flujo

Matriz de Selección de Problemas, etc…

Hay personas que se inclinan por técnicas sofisticadas y tienden a menospreciar, pero la realidad es que es posible resolver la mayor parte de problemas de calidad, con el uso combinado de estas herramientas en cualquier proceso de manufactura industrial.:

Detectar problemas

Delimitar el área problemática

Estimar factores que probablemente provoquen el problema

Determinar si el efecto tomado como problema es verdadero o no

Prevenir errores debido a omisión, rapidez o descuido

Confirmar los efectos de mejora

Detectar desfases

Como elaborar un diagrama de Pareto

Partiendo de los descubrimientos del celebre economista y sociólogo italiano Vilfredo Pareto El diagrama de Pareto es una comparación ordenada de factores relativos a un problema. Esta comparación nos va a ayudar a identificar y enfocar los pocos factores vitales diferenciándolos de los muchos factores útiles. Esta herramienta es especialmente valiosa en la asignación

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