¿Qué es el control estadístico de procesos?

El control estadístico de procesos (CEP) es una metodología para mejorar un proceso de fabricación. Al comprobar las variaciones imprevistas en los datos y corregir cualquier problema, el SPC mejora el proceso de fabricación. El control estadístico de procesos permite reducir los residuos y aumentar los beneficios en cualquier sector.

En este artículo, analizamos la definición de control estadístico de procesos, su importancia y la forma en que encaja en los marcos Six Sigma y DMAIC.

¿Qué es el control estadístico de procesos?

El CEP es el uso de técnicas estadísticas para controlar y mejorar los procesos de producción. El SPC se utiliza con frecuencia en la producción de productos o componentes a partir de materias primas, pero también puede emplearse en otros procesos, como la formación de los empleados o la atención al cliente. Los productores reducen la variabilidad del proceso identificando y corrigiendo los errores en el SPC. Los procesos de producción son eficientes y fiables cuando se controlan mediante el SPC y producen artículos de alta calidad, servibles, consistentes, libres de defectos y agradables para el cliente. El SPC se compone de siete herramientas denominadas las «siete magníficas», que incluyen

  1. Histograma o gráfico de tallo y hoja
  2. Ficha de control
  3. Diagrama de Pareto
  4. Diagrama de causa y efecto
  5. Diagrama de concentración de defectos
  6. Diagrama de dispersión
  7. Gráfico de control

En el SPC, los productores miden la consistencia de un proceso para crear un producto con las dimensiones y características adecuadas. Eligen un aspecto del producto para medirlo, como la longitud, y recogen datos sobre un subconjunto de productos. A continuación, trazan los datos en un gráfico de control, calculando su valor medio y los límites de control o valores máximos y mínimos. Mientras que una cierta variación es normal, cualquier punto de datos que supere los límites de control puede representar un problema en el proceso. Un proceso puede tener dos tipos de variaciones:

  • Variación de la causa común: Las variaciones aleatorias son inherentes a todos los procesos. Una variación de causa común es aquella que es predecible y forma parte de la estabilidad normal de un proceso.
  • Variación de la causa especial: Una variación de causa especial es el resultado de un evento externo específico, como el mal funcionamiento de una máquina o un error del operario. Estas variaciones son imprevisibles y representan un punto de inestabilidad en un proceso.

Mediante el análisis de gráficos de control, los productores pueden llevar a cabo un control estadístico de los procesos, identificando las variaciones de causa especial y eliminándolas para garantizar que sus procesos de producción sean lo más eficientes y repetibles posible.

Relacionado: Relacionado: 7 tipos de técnicas de análisis estadístico (con el proceso de análisis estadístico)

Importancia del control estadístico de procesos

En la fabricación intervienen muchos costes, incluidos los de las materias primas, la mano de obra y las máquinas, pero el SPC puede ayudar a un fabricante a reducir los gastos a largo plazo minimizando los residuos. Los fabricantes pueden utilizar el SPC para asegurarse de que sus máquinas están creando productos correctamente, de modo que no tengan que tirar productos defectuosos. La mejora de un proceso de producción puede conducir a una mayor uniformidad y calidad de un producto, lo que puede atraer y retener a más clientes. El SPC también puede ayudar a crear un entorno de trabajo en el que todos los empleados de una organización se esfuerzan por mejorar continuamente la productividad.

Relacionado: ¿Qué es un presupuesto de producción? (Con componentes y ejemplo)

Control estadístico de la calidad frente a control estadístico del proceso

Aunque el control estadístico de la calidad (SQC) y el control estadístico del proceso son herramientas para garantizar la calidad del producto, difieren en algunos aspectos importantes. El control de calidad es una técnica «de inspección» o «basada en la detección». Es la práctica de controlar los resultados del proceso o las variables dependientes, garantizando la calidad y la utilidad del producto final. Se centra en la inspección de los productos finales una vez finalizada la producción y en la eliminación de los productos defectuosos, entregando sólo los aceptables a los clientes. En este método, los productores reelaboran los productos defectuosos si es posible o «los desechan», tirándolos.

Por el contrario, el SPC es la práctica de controlar las entradas del proceso o las variables independientes, asegurando que un sistema en sí mismo es de alta calidad, funcional y eficiente. El control de procesos es una técnica «predictiva» o «basada en la prevención» y se centra en el proceso de producción más que en los productos finales. En ella, los productores trazan y analizan los datos para predecir los comportamientos futuros de sus procesos. De este modo, pueden detectar tendencias y arreglar los problemas de las máquinas antes de que termine la producción, evitando productos defectuosos y de desecho, ahorrando valiosos recursos y disminuyendo los costes de producción.

Relacionado: Guía para la garantía y el control de calidad: Definición, propósito y cómo se aplica la garantía de calidad

¿Dónde encaja el control estadístico de procesos en Six Sigma y DMAIC?

El control estadístico de procesos es una parte importante de los marcos Six Sigma y DMAIC. A continuación, encontrará algunos detalles sobre Six Sigma, DMAIC y cómo encaja el SPC:

Seis Sigma

Seis Sigma es un método que una empresa puede utilizar para eliminar defectos y mejorar la capacidad de sus procesos, ya sean de fabricación o de servicio. Como el propósito de Seis Sigma es optimizar el rendimiento mediante la reducción de la variación o los defectos, el nombre se refiere al objetivo de que los límites de control estén a sólo seis desviaciones estándar de la línea central o del valor medio en un gráfico de control. Alcanzar «seis sigma» significa que un proceso está bien controlado y sólo produce 3,4 defectos por millón de productos. El rendimiento a ese nivel puede conducir a un aumento de la calidad de los productos, los beneficios y la motivación de los empleados.

Relacionado: 9 Beneficios de Seis Sigma y cómo pueden mejorar los procesos de una empresa

DMAIC

DMAIC es una parte del programa de mejora de procesos Six Sigma y un enfoque para la resolución de problemas. A continuación se explica qué significa cada parte de este acrónimo:

  • La D significa «Definir»: En esta fase, los miembros del equipo definen el problema o la oportunidad de mejora y los objetivos del proyecto. Suelen analizar cómo pueden mejorar la satisfacción del cliente.

  • La M significa Medir: En esta fase, los miembros del equipo miden el rendimiento del proceso. Pueden utilizar gráficos de control, diagramas de Pareto, análisis de capacidad u otros métodos de medición.

  • La «A» significa «Analizar»: En esta fase, los miembros del equipo revisan las mediciones y los datos para descubrir las causas de las variaciones y los problemas. Pueden realizar un análisis de la causa raíz o del modo de fallo y sus efectos.

  • I significa Mejorar: En esta fase, los miembros del equipo abordan y eliminan las causas de variación. Se trata de la fase de resolución de problemas del marco DMAIC.

  • C significa Control: En esta fase final, los miembros del equipo controlan el proceso mejorado y el rendimiento futuro. Esto significa supervisar constantemente los procesos para garantizar que sigan funcionando bien.

Cómo encaja el control estadístico de procesos en Six Sigma y DMAIC

El control estadístico de procesos encaja en muchas partes de Six Sigma y DMAIC, ya que todas son formas de reducir la variación y mejorar los procesos. En el paso «Definir» de DMAIC, el SPC y un gráfico de control pueden ayudar a una empresa a determinar las variaciones de causa común de un proceso, definiendo un estado de control estadístico y una línea de base para el progreso de un proyecto. En el paso «Analizar», un gráfico de control SPC ayuda a una empresa a identificar las variaciones de causa especial y los problemas potenciales en un proceso. Por último, en el paso «Control», el SPC actúa como un marco práctico para supervisar el rendimiento de un proceso a lo largo del tiempo.