6 Señales de un proceso “Fuera de Control”

6 Señales de un proceso “Fuera de Control”

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> Introducción
> Controlando el promedio y la variación
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> ¿Qué son señales Fuera de Control?
> Punto Fuera de Control
> Corrida
> Tendencias
> Adhesión a los Límites de Control
> Adhesión a la Línea Central
> Periodicidad

El propósito de una gráfica de control estadístico es identificar cuando un proceso ha dejado de ser “estable y predecible” y su comportamiento se ha vuelto distinto y por lo tanto, representa un riesgo de generar productos fuera de especificaciones que afecten el control de calidad.

Primeramente, debemos recordar el principio de los sistemas de calidad que dice “documenta lo que haces y haz lo que documentas”.

Bajo esta premisa, la primera recomendación es que conozcan su procedimiento de gráficas de control y vean lo que declararon como patrones de inestabilidad.

Una vez que hayan hecho esto, requieren apegarse a lo declarado; es decir, cada vez que se muestre alguno de los patrones establecidos deben tener un análisis para cada evento que puede incluir un ciclo PDCA o equivalente.

Las condiciones controladas pueden definirse como aquellas en las que únicamente causas sistémicas, llamadas también comunes, se presentan. Estas causas son inherentes al proceso en sí, generan una variación que solo puede reducirse o eliminarse realizando cambios profundos en el proceso.

Quedarán solamente latentes las llamadas causas “especiales” o también llamadas “asignables” es decir, aquellas que pudieran aparecer de manera intermitente o inesperada y que se podrán identificar en base al comportamiento mismo del proceso.

El objetivo del análisis de una gráfica de control es identificar alguna evidencia de que la variabilidad o localización del proceso no están operando en un nivel constante – en que uno o ambos están fuera de control estadístico – y para tomar acciones apropiadas.

Si el proceso no tiene causas especiales que afecten su variabilidad, entonces los estadísticos de control caerán dentro de los límites de control de una forma aleatoria (ej., sin patrones evidentes).

Las causas pueden afectar la localización del proceso (ej., promedio, mediana), la variación (ej., rango, desviación estándar) o ambos.

El objetivo del análisis de una gráfica de control es identificar alguna evidencia de que la variabilidad o localización del proceso no están operando en un nivel constante – en que uno o ambos están fuera de control estadístico – y para tomar acciones apropiadas.

En la discusión subsecuente, el promedio será usado para el estadístico de control de localización y el rango para el estadístico de control de variación. Las conclusiones establecidas para estos estadísticos de control también aplican por igual a otros posibles estadísticos de control.

Dados que los límites de control del estadístico de localización son dependientes del estadístico de variación, el estadístico de control de la variación debiera primero ser analizado para estabilidad.

Los estadísticos de variación y localización son analizados por separado, aunque la comparación de patrones entre las dos gráficas puede algunas veces ofrecer detalles adicionales acerca de causas especiales que afectan el proceso.

Se dice que un proceso no es estable (en control estadístico), a menos que ambas gráficas (la de los promedios y la de los rangos) no cuenten con condiciones fuera de control (indicaciones de causas especiales).

Se reconoce que no todas las causas especiales son negativas; algunas causas especiales pueden resultar en un mejoramiento positivo del proceso en términos de algún decrecimiento de la variación del rango – estas causas especiales debieran ser evaluadas para una posible institucionalización dentro del proceso, cuando sea apropiado.

Una bitácora de eventos del proceso puede también ser una fuente de información útil en términos de identificación de causas especiales de variación.

Por ejemplo, la aparición de un sólo punto fuera de control, es decir, fuera de los límites, es una razón para iniciar un análisis inmediato del proceso. Una bitácora de eventos del proceso puede también ser una fuente de información útil en términos de identificación de causas especiales de variación.

Un proceso dentro de control debe mostrar en las gráficas una variación aleatoria, con puntos alternados arriba y debajo de la línea central.

Se le denomina Fuera de Control cuando presenta cualquiera de los siguientes tipos de tendencia, que son patrones de comportamiento anormal de los puntos, el proceso es inestable y está fuera de control estadístico.

Se deben investigar las causas de este comportamiento (causas especiales) y corregirse para volver a tener el proceso en control.

Señales «Fuera de Control»

1. Punto(s) fuera de un límite de control
2. Patrones o tendencias dentro de los límites de control

• • Corridas
  • Tendencia ascendente o descendente

3. Patrones no aleatorios obvios

• • Adhesión a los límites de control
  • Adhesión a la línea central
  • Periodicidad

La más simple de entender es cuando el proceso empieza a generar productos cuya característica de calidad que se está midiendo, “se sale” o cae fuera de los límites de control. Esa es la primera señal, de que nuestro proceso está saliendo del control. Seguramente una causa específica está incidiendo en esto, y, por lo tanto, deberemos encontrarla y eliminarla para que el proceso vuelva a estar controlado.

Cuando uno o más puntos están por arriba o por debajo de los límites de control se denomina que está «Fuera de Control».

Un punto fuera de los límites de control es generalmente una señal de uno o más de los siguientes aspectos:

• • El límite de control o punto graficado ha sido calculado o graficado erróneamente
  • La variabilidad de pieza a pieza o la dispersión de la distribución ha incrementado (empeorado), ya sea en ese punto o en parte de una tendencia
  • El sistema de medición ha cambiado
  • El sistema de medición requiere una discriminación diferente
  • Patrones o tendencias dentro de los límites de control

Corrida es la forma que adquieren los puntos cuando estos forman un grupo, bien sea por arriba o por abajo de la línea central.

En estadística, el comportamiento esperado de una variable es en primera instancia aleatorio. Las causas sistémicas entonces actúan al azar sobre nuestro proceso, en ocasiones haciendo que los datos obtenidos resulten por encima del promedio, otras por abajo del mismo. Pero la mayoría de las veces deberán estar relativamente cerca del promedio.

Se llama longitud de la corrida al número de puntos que están arriba o abajo de la línea central. Si el tamaño de la corrida es de 7 puntos consecutivos o más, se juzga el proceso como anormal.

Deberemos investigar la posible causa especial, al momento en que ocurre cualquier tipo de corrida. Estos son algunos ejemplos:

Corrida por encima del promedio:

• • Mayor dispersión: Una máquina que se calienta y produce piezas con dimensiones ligeramente mayores a las especificadas, lo que resulta en una media del proceso más alta que lo normal.

• • Un cambio en el sistema de medición: Un error en el equipo de medición que ocasiona mediciones con un sesgo hacia arriba.

Corrida por debajo del promedio:

• • Menor dispersión, lo cual es bueno. Debemos investigar e incluir la mejora: Un proveedor que entrega materiales de menor calidad de lo acordado, lo que lleva a una disminución de la media del proceso.
  • Un cambio en el sistema de medición, que enmascara cambios reales: Una máquina que está perforando agujeros que requiere el producto, empieza a producir piezas con dimensiones más pequeñas de lo especificado, debido al desgaste de la herramienta, lo que resulta en una media más baja.

Tendencias es cuando los puntos van en secuencia ascendente o descendente.

Una de las aplicaciones más útiles de una gráfica es cuando nos da la oportunidad de ir monitoreando como nuestra característica de calidad, aunque aún está dentro de los límites, va hacia arriba o hacia abajo. Nos da tiempo para actuar antes de que el proceso se salga de control. Si tenemos ocho puntos consecutivos ya sea subiendo o bajando, podemos decir que se ha declarado una tendencia y el proceso estará fuera de control.

Cuando 2 o más puntos consecutivos caen dentro del tercio cercano a las líneas límites, es una señal clara de que ya el comportamiento del proceso no es aleatorio ni predecible. Esperaríamos que los puntos queden en su mayoría cerca del centro y no de los extremos.

Para identificar esta tendencia, se divide el espacio comprendido entre la línea central y las líneas de control en tres partes iguales.

Si bien es cierto que la mayoría de los puntos deberán estar cerca del centro, ¡no todos! Si hay más de las 2/3 partes de puntos cerca del centro, se juzga el proceso como anormal. Esto es considerado para corridas largas, más de 25 subgrupos.

Para determinar adhesión a la línea central hay que dividir el espacio entre los límites en 6 partes iguales, y observar si los puntos caen dentro de los dos sectores cercanos a la línea central. Si todos los puntos caen dentro existe la adhesión.

Periodicidad también conocida como “ciclos” es cuando la gráfica muestra puntos que se mueven más o menos a intervalos iguales hacia arriba y hacia abajo, y que no puede considerarse un comportamiento aleatorio.

Es critico que identifiquemos la causa específica que está ocasionando el comportamiento fuera de control. Si no, cualquier acción “correctiva” podría incrementar, más que decrecer, la variabilidad total en los resultados del proceso. A esto se le conoce como “sobre control”. Cualquier “ajuste” o meterle mano al proceso, si no tenemos cuidado, puede hacernos caer en subir o bajar nuestra característica. Seguir las reglas del control estadístico, al desarrollar y llevar a cabo nuestras gráficas es muy importante. No debemos tratar de “ganarle” a la estadística y adelantarnos haciendo movimientos que solo lograrán que aumente la variabilidad.

Un estado perfecto de control nunca es lograble en un proceso de producción. La meta de las gráficas de control de los procesos no es perfección, pero sí un estado de control razonable y económico.

Para fines prácticos, por tanto, un proceso controlado no es aquel donde la gráfica nunca se sale de control. Si una gráfica nunca se sale fuera de control, cuestionaríamos seriamente si la operación debiera ser graficada.

Para fines de piso, un proceso controlado es aquel considerado donde sólo un pequeño porcentaje de puntos salen de control y donde los puntos fuera-de-control son seguidos por acciones propias.

Es muy importante que el personal operativo esté bien capacitado en la interpretación de las gráficas ya que serán la base para la toma de decisión y acciones correctivas sobre los procesos.

Nosotros, SPC Consulting Group, te podemos apoyar con la comprensión, aplicación e interpretación de los gráficos de control para un mejor control de la calidad. Podemos apoyar a desarrollar la competencia en el personal de los diferentes niveles de tu organización.

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

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