Control de procesos

Control estadístico de procesos
Los gráficos de control, basándose en técnicas estadísticas, permiten usar criterios objetivos para distinguir variaciones de fondo de eventos de importancia. Casi toda su potencia está en la capacidad de monitorizar el centro del proceso y su variación alrededor del centro. Recopilando datos de mediciones en diferentes sitios en el proceso, se pueden detectar ycorregir variaciones en el proceso que puedan afectar a la calidad del producto o servicio final, reduciendo desechos y evitando que los problemas lleguen al cliente final. Con su énfasis en la detección precoz y prevención de problemas, SPC tiene una clara ventaja frente a los métodos de calidad como inspección, que aplican recursos para detectar y corregir problemas al final del producto oservicio, cuando ya es demasiado tarde.
Además de reducir desechos, SPC puede tener como consecuencia una reducción del tiempo necesario para producir el producto o servicio. Esto es debido parcialmente a que la probabilidad de que el producto final se tenga que retrabajar es menor, pero también puede ocurrir que al usar SPC, identifiquemos los cuellos de botella, paradas y otros tipos de esperasdentro del proceso. Reducciones del tiempo de ciclo del proceso relacionado con mejoras de rentabilidad han hecho del SPC una herramienta valiosa desde el punto de vista de la reducción de costes y de la satisfacción del cliente final.
Historia
En los años 1920s Walter A. Shewhart fue el primero en utilizar el Control Estadístico de Procesos. Después, W. Edwards Deming aplicó los métodos del SPC enlos Estados Unidos durante La Segunda Guerra Mundial, mejorando con éxito la calidad en la producción de municiones y otros productos de importancia estratégica. Deming ha contribuido decisivamente a introducir los métodos del SPC en la industria japonesa después de la guerra. El control estadistico del proceso del DR. SHAWATR es el control de variabilidad.
Shewart creó la base para el gráfico decontrol y el concepto del control estadístico durante experimentos diseñados cuidadosamente. Mientras Dr. Shewhart se inspiraba en teorías matemáticas y estadísticas puras, descubrió que datos derivados de procesos físicos raramente producen una "curva de distribución normal" (una distribución gaussiana, también llamada "curva en campana"). Descubrió que las variaciones en los datos de producciónno se comportan siempre de la misma manera que en la naturaleza (Movimiento browniano de partículas). El Dr. Shewhart concluyó que mientras cada proceso muestra una variación, algunos procesos muestran variaciones controladas naturales dentro del proceso (causas comunes de variación), mientras otros muestran variaciones descontroladas que no están siempre presentes en el proceso causal (causasespeciales de variación).
General
La siguiente descripción se refiere más al sector industrial que al sector de servicios, aunque los principios de SPC se pueden aplicar a los dos sectores. Para una descripción y un ejemplo de cómo aplicar SPC al sector de servicios, refiérase a Roberts (2005). También se ha aplicado SPC con éxito para detectar cambios en el comportamiento organizativo conDetección de Cambios en Redes Sociales introducido por McCulloh (2007).
Tradicionalmente, en procesos de producción en masa, se controlaba la calidad de la pieza acabada mediante inspecciones del producto al final del proceso; aceptando o rechazando cada pieza (o muestras de producción) basándose en los criterios de especificaciones. La diferencia del Control del Proceso estadístico es que usaherramientas estadísticas para observar el rendimiento del proceso de producción para prever desviaciones importantes que pueda resultar en el producto rechazado.
Existen dos tipos de variaciones en todos los procesos industriales y ambas variaciones causan variaciones posteriores en el producto final. Las primeras son variaciones de causa natural o común y pueden ser variaciones en temperatura,...