Gráficas de Control de Calidad

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En estadística, se dice que un proceso es estable (o está en control) cuando las únicas causas de variación presentes son las de tipo aleatorio.

Estas causas se llaman “causas comunes” y Deming nos decía que representan el conjunto de variables que forman parte del proceso natural y normal.

En esta condición se puede predecir estadísticamente dentro de que rangos podrá encontrarse el resultado o salida del proceso, esto es, la característica de calidad que se esté midiendo. En cambio, la presencia de causas especiales o asignables hace que el proceso se desestabilice, impidiendo la predicción de su comportamiento futuro.

Por lo tanto, una gráfica de control de calidad se convierte en una herramienta muy útil para monitorear un proceso, ya que podremos detectar el momento en que una causa especial incida en el mismo, y entonces tomar acción para volver a meterlo a control. También la gráfica de control nos permite correr o seguir produciendo sin generar una señal equivocada (sobre control) que nos haga moverle cuando no es realmente necesario.

Con base en la información obtenida en intervalos determinados de tiempo, las gráficas de control definen un intervalo de confianza: Si un proceso es estadísticamente estable, el 99.73% de las veces el resultado se mantendrá dentro de ese intervalo.

Desde fines de la segunda guerra, la industria a nivel mundial vio un auge en sus operaciones. Particularmente en Japón, la necesidad de controlar la calidad de los procesos y productos era muy grande. Porque en aquel tiempo, los productos japoneses eran vistos como baratijas, carecían en muchos casos de la consistencia y durabilidad que el mercado requería.

Kaoru Ishikawa, así como otros ingenieros japoneses, desarrollaron y compilaron varios métodos, inspirados en las enseñanzas de W. Edward Deming y Walter Shewart, relativas al uso y aplicación de la estadística y sus métodos para el control de calidad industrial.

Fue Shewart, el considerado padre del control estadístico, quien desarrolló las bases y fundamentos que permitirían la aplicación de la estadística, en particular el teorema del limite central y el uso de subgrupos de datos para caracterizar el comportamiento de los procesos.

Había nacido el concepto de las gráficas de control de calidad, colocando limites estadísticos basados en la desviación estándar en un gráfico con ejes en el tiempo para monitorear el desempeño de las características clave del producto.

Las gráficas de control son comúnmente utilizadas para monitorear el Control Estadístico del Proceso o SPC por sus siglas en inglés. Esta última herramienta, así como el APQP, PPAP, AMEF y MSA pertenecen al grupo de herramientas conocidas como Core Tools del sector automotriz, que es un requerimiento del IATF 16949.

En suma, las gráficas de control de calidad nos sirven para:

• • Determinar el estado de control de un proceso
  • Diagnosticar el comportamiento de un proceso en el tiempo
  • Indicar si un proceso ha mejorado o ha empeorado
  • Permitir identificar las dos fuentes de variación de un proceso
  • Además, las gráficas de control sirven como herramientas de detección de problemas

Antes de establecer gráficas de control, es necesario definir con claridad los siguientes puntos: el propósito de las gráficas de control, el aspecto que se va a considerar, y la unidad de donde se va a tomar la muestra.

La estructura de las gráficas de control contiene una “línea central” (LC), una línea superior que marca el “límite superior de control” (LSC), y una línea inferior que marca el “límite inferior de control” (LIC).

Los puntos en las gráficas de control contienen información sobre las lecturas hechas; pueden ser promedios de grupos de lecturas, o sus rangos, o bien las lecturas individuales mismas. Los límites de control marcan el intervalo de confianza en el cual se espera que caigan los puntos.

Los siguientes son los pasos generales para realizar una gráfica de control estadístico SPC:

1. 1. Seleccionar una variable a monitorear, medirla con un instrumento calibrado y recopilar los datos.
   2. Calcular los límites de control tanto superior (LSC) como inferior (LIC) para el proceso. Para esto, se requiere que previamente se tomen muestras del proceso en estado estable, tomándolos por ejemplo de 5 o en 5 (o del tamaño de subgrupo deseado). Utilizando el promedio general y los promedios de cada subgrupo, así como los rangos, y en base a sencillas formulas y tablas, podemos obtener los valores de los límites de control.
   3. Determinar la escala de la gráfica de manera tal que los límites calculados en el paso anterior puedan ser trazados, dejando espacio arriba y abajo para en caso de que algún punto pudiera llegar a salirse.
   4. Iniciar el proceso normal, y medir la característica deseada, tomando la cantidad de muestras de acuerdo con el subgrupo deseado.
   5. Calcular los promedios y los rangos del subgrupo.
   6. Graficar los datos en una gráfica de control (como una gráfica de X-R o una gráfica de X-mR).
   7. Continuar el proceso y volver a tomar otro subgrupo de datos de acuerdo al plan de muestreo que definamos.
   8. Evaluar la gráfica para determinar si el proceso está en control o fuera de control. Esto lo podemos saber de varias maneras, por ejemplo si algún punto se sale de los limites de control, o si vemos alguna tendencia o comportamiento no natural de los datos.
   9. Tomar acción para corregir cualquier desviación del proceso si es necesario.
   10. Continuar monitoreando el proceso en la gráfica para asegurar de que se mantiene en control.

Es necesario que las gráficas se realicen a pie del proceso, para ser efectivas y que el personal las conozca y las utilice correctamente.

Existen programas de software con los cuales podemos auxiliarnos para elaborar las gráficas y hacer los cálculos requeridos. Uno de los softwares estadísticos más comunes utilizados en la industria para estas gráficas es el Minitab. Éste nos proporciona todo un menú de opciones para realizar diferentes tipos de gráficas de control.

Gráficas de Control de Variables

• • Gráfica x – R: Promedios y rangos
  • Gráfica x – s: Promedios y Desviación Estándar
  • Gráfica x – R: Medianas y Rangos
  • Gráfica x – R: Lecturas Individuales y Rangos

Gráficas de Control por Atributos

Las gráficas de control por atributos se utilizan específicamente para monitorear variables discretas o categorizadas (también conocidas como «atributos»), como la cantidad de defectos o la cantidad de productos aceptables en una línea de producción. Algunos ejemplos de gráficas de control por atributos incluyen:

• • Gráfica p: Porcentaje de unidades o procesos defectuosos
  • Gráfica np: Número de unidades o procesos defectuosos
  • Gráfica c: Número de defectos por área de oportunidad
  • Gráfica u: Porcentaje de defectos por área de oportunidad

Causas Asignables o Especiales

• • Son los factores esporádicos que desestabilizan el sistema
  • Su identificación es inmediata y fácil

Causas Comunes o Naturales

• • Son los factores que afectan en poco la variabilidad del sistema
  • Su presencia es aleatoria y no son de fácil detección
  • Generalmente están relacionadas con aspectos administrativos

El buen uso y aplicación de las gráficas de control de calidad nos pueden ayudar a mantener y mejorar nuestros procesos, reducir el desperdicio y generar una cultura de prevención y atención por parte del personal. Para su buen funcionamiento es importante el seguimiento y el involucramiento por parte de los supervisores, encargados y gerentes, asegurando que el personal esté llevando y utilizando correctamente las gráficas.

Deberemos monitorear que los operarios no sólo las estén llenando, sino que realmente toman las acciones necesarias para mantener los procesos en control, y que todas las gráficas se documenten apropiadamente. Recordemos que, además, las gráficas serán sujetas a auditorías y evaluaciones del sistema de calidad y como tales, requieren ser documentadas y administradas con enfoque hacia la mejora continua.

Las gráficas de control de calidad, en resumen, son una excelente herramienta para cualquier proceso. Utilizadas apropiadamente nos pueden ahorrar infinidad de problemas.

Hoy en día, las gráficas de control estadístico se utilizan ampliamente en una variedad de industrias y son consideradas una herramienta esencial para garantizar la calidad y la consistencia de los productos y servicios.

Artículo por SPC Consulting Group en colaboración con el Ingeniero Gustavo Gutiérrez.

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