Control de Procesos
Es importante en las organizaciones medir y controlar los procesos críticos que aseguren un flujo continuo de la producción y el cumplimiento de las metas de eficiencia y rentabilidad.
Básicamente , ¿Que es un proceso? , podemos dar varias definiciones, pero en concreto son un conjunto de actividades interrelacionadas en las que se produce una transformación para obtener uno o más resultados, denominados productos.
En un proceso intervienen elementos de entrada que son los insumos y materiales necesarios para realizar la transformación, en el mismo proceso se añade el valor agregado para obtener como resultado un producto o servicio que cumpla con los requisitos del cliente.
Si este producto o servicio falla en alguno de los requisitos , la información deberá ser transmitida a las etapas precedentes para corregirlo y luego de un análisis más profundo, eliminar la causa de la no conformidad.
La estadística es una herramienta poderosa para medir, analizar y controlar los procesos.
Es por ello que se recomienda valerse de sus principios para analizar el comportamiento de los procesos y actuar de manera inmediata cuando se detecta una anomalía.
Ello es lo que se denomina como el Control Estadístico de Procesos.
Para entender el aporte de la estadística en el estudio de los procesos , daré cita a los siguientes principios:
1. No existe dos cosas exactamente iguales.
Bajo este principio introducimos el término : " Tolerancia", es decir que cuando deseamos medir los resultados de nuestros procesos debemos establecer un rango o límite de especificación.
Bajo este enunciado se puede dimensionar la variabilidad o dispersión de una variable o atributo de nuestro producto/servicio en cifras mas unidades.
Aquí se introduce el término de desviación estándar y rango intercuartil, que son medidas de dispersión ampliamente utilizadas en la estadística para medir la variabilidad de los procesos
3. Las cosas varían de acuerdo a un patrón determinado.
Se puede observar la forma de la distribución de frecuencias de la variable o atributo que se está analizando, con la ayuda de un histograma.
En el histograma mostrado , podemos observar que cada barra representa la frecuencia ( número de ocurrencias), en un rango determinado. Por ejemplo en el rango 25 -30 , podemos observar que tiene una frecuencia de 6 y así sucesivamente , al final de organizar toda la información, nos revela la forma de la distribución , que en este caso está ligeramente sesgada a la izquierda.
4. Cada vez que se miden cosas del mismo tipo , la mayoría de las lecturas tiende a agruparse hacia el centro.
Al analizar una muestra de un producto determinado , se desea analizar una variable . Resulta que al organizar los datos en un histograma la mayoría de las observaciones se concentran en el centro,
Esto se hace mas evidente cuando el tamaño de nuestra muestra es igual o mayor a 30 de acuerdo al teorema del límite central.
La distribución de las lecturas adopta una forma de campana, denominada curva normal.
5. Es posible determinar la forma de la curva de la distribución para las partes fabricadas de un proceso.
Como es natural se espera que las lecturas de los procesos para variables continuas tenga una distribución normal . Mientras mas estrecha sea la curva de la campana , los datos se apegaran al centro lo que significa que habrá menor variabilidad y nuestros procesos cumplirán las especificaciones del cliente.
Para el caso de atributos se puede obtener una distribución binomial u otro tipo , sin embargo aplicando los principios del teorema del limite central se puede aproximar a la distribución normal. Puesto que mientras que el tamaño de la muestra sea cada vez mayor la forma de la distribución se aproximará a una curva normal.
6. Las variaciones debidas a causas asignables tienden a deformar la curva normal de distribución.
En efecto cuando aparecen elementos poco comunes debido a causas asignables, afectan el proceso provocando que la distribución sea sesgada.
Ello no permite que el proceso sea susceptible de mejora , sin antes eliminar el origen o causa de los defectos.
En la gráfica siguiente se muestra una distribución sesgada a la izquierda, bajo el supuesto de que hay un elemento no común que interviene en el proceso , originando que se produzca un sesgo en la curva.
La variabilidad es innata en los procesos, sin embargo se debe controlar para que esté dentro de los limites de especificación.
Es por ello que se debe identificar las causas potenciales que pueden originar que el proceso esté fuera de la especificación.
Existen en general dos tipos de causas, las denominadas causas fortuitas o comunes y las causas asignables.
- Las causas comunes, se caracterizan por tener múltiples orígenes, su origen puede ser varias máquinas o el equipo humano involucrado en el proceso, son difíciles de corregir y su solución se considera a nivel gerencial, puesto que involucra a todo un sistema.
- Las causas asignables, son esporádicas, de alta repercusión en el proceso, y que normalmente su origen radica en una máquina, una persona. Son relativamente fáciles de corregir y su solución es a nivel operativo.
Obviamente nosotros podemos decidir como responsables o dueños de los procesos a nivel operativo, y es que la eliminación de la causa asignable repercute significativamente en el rendimiento del proceso.
Para prevenir que una no conformidad potencial, afecte la variabilidad del proceso, es necesario utilizar herramientas de control para monitorear en tiempo real y apenas se detecte una anomalía , actuar para eliminar la causa de la no conformidad.
