Mejora la calidad en la industria
¿Qué es el Control Estadístico de Procesos (SPC)?. El Control Estadístico de Procesos (SPC, por sus siglas en inglés) es una herramienta fundamental en la gestión de la calidad en la industria, ya que permite a las empresas identificar, monitorear y controlar la variabilidad en sus procesos de producción. A lo largo de este artículo, descubriremos qué es el SPC, cómo se aplica en el control de calidad, cuáles son sus características principales, y la importancia de la variabilidad en este método. Además, te ofreceremos un plan de implementación efectivo para aplicar el SPC en tu organización.
¿Qué es el control estadístico de procesos y en qué consiste?
El Control Estadístico de Procesos (SPC) es un método que utiliza técnicas estadísticas para supervisar y controlar los procesos de producción. Su objetivo es asegurar que los procesos se mantengan estables y predecibles, minimizando las variaciones que puedan afectar la calidad del producto final. Esto se logra mediante el uso de gráficos de control, que permiten identificar si un proceso está dentro de límites aceptables o si requiere ajustes para corregir desviaciones.
¿Cómo se aplica en el control de calidad?
En el control de calidad, el SPC se utiliza para identificar variaciones en las etapas de producción. A través de la recolección continua de datos y su análisis estadístico, se pueden identificar dos tipos de variabilidad: causas comunes (variaciones inherentes al proceso) y causas especiales (problemas específicos). El uso de herramientas como gráficos de control de media y rango ayuda a mantener los procesos dentro de los límites de control, detectando irregularidades antes de que afecten la calidad del producto.
Características del SPC
El SPC se distingue por algunas características esenciales:
- Prevención de errores: Al identificar variaciones antes de que afecten la producción, permite tomar medidas preventivas.
- Monitoreo continuo: Se basa en la recolección constante de datos y el análisis en tiempo real.
- Acciones correctivas: Facilita la detección de causas especiales de variación, lo que permite realizar ajustes inmediatos.
- Mejora continua: Al reducir la variabilidad, mejora la eficiencia y la calidad del proceso a largo plazo.
Herramientas de control estadístico de procesos
A medida que el Control Estadístico de Procesos se fue desarrollando a lo largo del siglo pasado, se fue utilizando un conjunto estándar de herramientas estadísticas y analíticas. Las siete primeras se denominan herramientas “QC”, o “7-QC”, de control de calidad. A medida que se desarrollaron la disciplina y la metodología, se desarrollaron 7 “herramientas suplementarias” adicionales (7-SUPP) para mejorar el proceso. Las siete herramientas de control de calidad (7-QC) son:
- Diagrama de causa y efecto: El Diagrama de Causa y Efecto también se conoce como Diagrama de Espina de Pescado. Se trata de un método de análisis de causas que permite identificar muchas causas diferentes que pueden haber sido responsables de la variación. Esta herramienta se utiliza cuando se desconocen las causas de la variación o quizá estén relacionadas con otras causas. Es bastante habitual utilizar el proceso de los “5 porqués” cuando se utiliza la causa y el efecto para determinar la causa raíz de la variación.
- Hoja de control – Una hoja de control es una herramienta básica de recolección de datos que permite el análisis a partir de los datos recogidos. Si los datos pueden ser observados y recogidos por un miembro del personal en el mismo lugar y con la misma frecuencia, una hoja de control puede ser una fuente de datos para determinar problemas y variaciones.
- Gráfico de control – Los gráficos de control se utilizan para representar los cambios del proceso a lo largo del tiempo. Cada gráfico de control tiene un límite de control superior e inferior, así como una línea promedio. Mediante la observación de los datos en tiempo real, se puede hacer una comparación en el tiempo para determinar si el proceso está bajo control o fuera de control. Los gráficos de control son excelentes para identificar las variaciones a medida que se producen o para determinar si un proceso es estable. También pueden utilizarse en variaciones por causas especiales y para ayudar a determinar qué medidas deben tomarse.
- Histograma – Los histogramas representan los datos como diagramas gráficos de grupos de datos utilizando rangos definidos por el usuario. En muchos sentidos, es como un gráfico de barras. Un histograma agrupa los datos en rangos donde pueden ser interpretados por el usuario. Ayudan a entender el número de veces que una variable específica ocurre dentro de un rango especificado.
- Diagrama de Pareto – Todo el mundo ha visto alguna vez un diagrama de Pareto. Los diagramas de Pareto se utilizan para delinear el valor o el tiempo como un gráfico de barras de mayor a menor. Esto proporciona al usuario una representación gráfica del uso del tiempo, el costo o la frecuencia empleados para un activo o variable en particular. Los diagramas de Pareto resultan útiles para determinar la frecuencia, analizar el costo por componente o determinar la causa más significativa para iniciar una acción.
- Diagrama de dispersión – Un diagrama de dispersión se utiliza cuando se analizan dos variables para determinar su relación y determinar lo estrechamente relacionadas que están. Si los puntos trazados están dispersos por el diagrama, menos se percibe su correlación. Si están cerca de la línea, más estrecha es la correlación. Los diagramas de dispersión se utilizan en situaciones en las que los datos pueden emparejarse, como para determinar si dos efectos se han producido por la misma causa.
- Estratificación – En pocas palabras, la estratificación se utiliza para agrupar y clasificar los datos en categorías. Como los datos brutos deben categorizarse para ser útiles, la estratificación se utiliza mejor antes de la recogida de datos para saber dónde asignar los puntos de datos individuales para su posterior análisis. Esto puede incluir turnos, semanas, proveedores o tipos de productos.
¿Qué es la variabilidad dentro del SPC?
La variabilidad es un concepto central en el SPC. Se refiere a las fluctuaciones que pueden ocurrir en los procesos de producción debido a factores como la maquinaria, la materia prima y el factor humano. La variabilidad puede ser de dos tipos:
- Causas comunes: Variaciones inherentes al sistema, que son inevitables pero pueden reducirse.
- Causas especiales: Variaciones que surgen de problemas específicos y que requieren corrección inmediata. El SPC busca diferenciar estas dos fuentes de variación para mantener los procesos bajo control.
Plan de implementación del SPC
- Identificar los procesos críticos: Detecta aquellos procesos cuya variabilidad afecta directamente la calidad del producto.
- Definir las especificaciones del producto: Establece los parámetros de calidad que deben cumplirse.
- Recolectar datos del proceso: Realiza un muestreo continuo del proceso de producción.
- Analizar los datos: Utiliza gráficos de control para monitorear la variabilidad del proceso.
- Tomar acciones correctivas: Si se detectan causas especiales, corrige inmediatamente los problemas.
- Capacitar al personal: La formación en técnicas estadísticas y gráficos de control es clave para asegurar la correcta implementación y monitoreo del SPC.
- Monitorear de forma continua: La implementación no es estática; requiere una evaluación constante para garantizar que el proceso se mantenga dentro de los límites de control.
Conclusión
El Control Estadístico de Procesos es una herramienta clave para mejorar la calidad en la industria. Su aplicación permite a las empresas reducir variaciones, prevenir defectos y aumentar la eficiencia. La clave del éxito en la implementación del SPC radica en la capacitación del personal, ya que una comprensión profunda de las técnicas estadísticas asegura una mejora continua y sostenible en el tiempo. Las empresas que invierten en esta metodología y en la formación de su equipo verán resultados tangibles en la calidad de sus productos y procesos.
