Calidad y SPC
Control Estadístico de Procesos y pautas para su ejecución
¿Qué es el control estadístico de procesos?
El control estadístico de procesos (SPC) se define como el uso de técnicas estadísticas para controlar un proceso o método de producción. Las herramientas y procedimientos de SPC ayudan a monitorear el comportamiento de los procesos, descubrir problemas en los sistemas internos y encontrar soluciones para los problemas de producción. El control estadístico de proceso se usa a menudo de manera intercambiable con el control de calidad estadístico (SQC).
Herramientas SPC
Una herramienta popular en el SPC es el Gráfico de Control, desarrollado originalmente por Walter Shewhart a principios de la década de 1920. Los Gráficos de Control ayuda a registrar datos y permiten darse cuenta cuándo ocurre un evento inusual, como una observación muy alta o baja en comparación con el rendimiento "típico" del proceso.
Los gráficos de control intentan distinguir entre dos tipos de variación del proceso:
• Variación de causa común, que es intrínseca al proceso y siempre estará presente
•
Variación de causa especial, que proviene de fuentes externas e indica que el
proceso está fuera de control estadístico
Diferentes pruebas pueden ayudar a determinar cuándo un proceso se encuentra fuera de control. Sin embargo, a medida que se emplean más pruebas, también aumenta la probabilidad de una falsa alarma.
SQC versus SPC
El control estadístico de calidad (SQC) se define como la aplicación de las 14 herramientas estadísticas y analíticas (7-QC y 7-SUPP) para monitorear los resultados del proceso (variables dependientes). El control estadístico de procesos (SPC) es la aplicación de estas mismas 14 herramientas para controlar las entradas del proceso (variables independientes). Aunque ambos términos se usan a menudo indistintamente, el SQC incluye el muestreo de aceptación que SPC no realiza.
Las 7 Herramientas del Control De Calidad (7-QC)
En 1974, el Dr. Kaoru Ishikawa reunió un conjunto de herramientas de mejora de procesos en su libro “Guía para el Control de Calidad”. Conocidas en todo el mundo como las siete herramientas del control de calidad (7-QC), estas son:
• Diagrama de causa - efecto (Ishikawa o espina de pescado)
•
Hoja de chequeo
•
Tabla de control
•
Histograma
•
Diagrama de Pareto
•
Diagrama de dispersión
•
Estratificación
Las 7 herramientas suplementarias (7-SUPP)
Además de las herramientas básicas previamente descritas, existen herramientas estadísticas de calidad adicionales conocidas como las siete herramientas complementarias (7-SUPP):
• Estratificación de datos
•
Mapas de defectos
•
Registros de eventos
•
Diagramas de flujo de procesos
•
Centros de progreso
•
Aleatorización
•
Determinación del tamaño de la muestra
Historia del SPC
El aumento en el uso de Cartas de Control ocurrió durante la Segunda Guerra Mundial, en los Estados Unidos, para asegurar la calidad de las municiones y otros productos estratégicamente importantes. El uso de métodos de SPC disminuyó un poco después de la guerra, aunque posteriormente se retomó con grandes resultados en Japón (producto de las enseñanzas de Deming, que encontró un campo fértil para su desarrollo) y continúa hasta el día de hoy.
Muchas técnicas de SPC han sido adoptadas por organizaciones en todo el mundo en los últimos años, especialmente como componente de iniciativas de mejora de la calidad como Six Sigma. El uso generalizado de los gráficos de control se ha visto favorecido en gran medida por paquetes de software estadístico y sofisticados sistemas de recopilación de datos.
Algunas herramientas adicionales de monitoreo de procesos incluyen:
Gráficos de suma acumulada (CUSUM): la ordenada de cada punto trazado representa la suma algebraica de la ordenada anterior y las desviaciones más recientes del objetivo.
Gráficos de promedios móviles ponderados exponencialmente (EWMA): cada punto del gráfico representa el promedio ponderado de los valores actuales y de todos los subgrupos anteriores, lo que da más peso al historial del proceso reciente y disminuye el peso para los datos más antiguos.
Sugerencias para un Control Estadístico de Procesos exitoso
El control estadístico de procesos (SPC) es reconocido como la herramienta esencial para cualquier industria, pero no todas las implementaciones de SPC han tenido éxito. Tres razones comunes por las que fallan los sistemas de control de procesos estadísticos son: problemas de personal, errores metodológicos y mantenimiento inadecuado del sistema. Se sugieren acciones preventivas para cada una de estas causas de falla.
Problemas de personal
Las fallas en el SPC tienen su origen a menudo en la falta de apoyo por parte de las personas involucradas. Tanto los gerentes, como los ingenieros, supervisores y trabajadores de línea deben hacer su parte para que el SPC funcione.
Los supervisores son esenciales para el SPC, dirigen las acciones de los trabajadores que realmente usan el sistema. Debe reconocerse el hecho de que SPC puede aumentar su carga de trabajo. Se debe generar confianza en el SPC a los supervisores sobre la base de sus beneficios en la productividad y revisar los sistemas de incentivos para recompensar tanto el rendimiento como la producción de SPC.
El personal de piso (operadores de máquinas y técnicos) es absolutamente esencial para un SPC exitoso, son ellos quienes toman y registran las mediciones, mantienen los gráficos de control y toman decisiones con respecto a la estabilidad del proceso y también son los primeros en diagnosticar problemas de equipos e intentar ponerlos en producción nuevamente.
Primero, diseñe un sistema de control de procesos que sea fácil de usar y un plan de acciones a tomar en caso de que el proceso se encuentre fuere de control (OCAP). La experiencia en resolución de problemas también es una oportunidad de desarrollo profesional para los operadores. En segundo lugar, preste especial atención a la formación del operador. Entrene en cada detalle del uso del sistema, pero enseñe solo aquellos aspectos técnicos del sistema que afectarán su trabajo. Tómese el tiempo para explicar por qué se está implementando el SPC y qué beneficios se pueden esperar de él. Finalmente, aborde las preocupaciones válidas de los trabajadores sobre el SPC, como el tiempo consumido que podrían estar usando para procesar las herramientas operativas.
Aborde estas preocupaciones anunciando algunos beneficios de SPC, como una mejor utilización y productividad del equipo, y asegúrese de que los supervisores refuercen positivamente el trabajo relacionado con SPC.
La función de la alta dirección durante la implementación del SPC es financiar la infraestructura y los recursos, y asegurarse que sean los más adecuados. Otro papel fundamental de la dirección es proporcionar estímulo y eliminar barreras organizativas que limiten la probabilidad de éxito. Deben implementarse sistemas de incentivos que equilibren las metas de producción con el desempeño de SPC y proporcionar pistas sobre el nivel de comprensión real y el compromiso con el SPC por parte de los gerentes.
Errores metodológicos
Surgen muchos problemas en el SPC cuando se están midiendo los parámetros incorrectos. Las medidas de proceso más evidentes son los resultados del proceso, pero los parámetros de salida a menudo proporcionan poca información útil sobre el proceso en sí, o pueden medirse tanto tiempo después de que el proceso ha ocurrido que no tienen valor como medio de control. Para aliviar estos problemas, utilice el diseño de experimentos (DOE) para caracterizar el proceso y seleccionar las variables que tengan una influencia probada en los resultados críticos del proceso.
Los equipos y métodos de medición deben asegurar una capacidad de medición adecuada para todas las variables de proceso. Los requisitos y procedimientos de medición pueden ser muy exigentes, y un simple estudio R&R (repetibilidad y confiabilidad) puede no ser suficiente para comprender el proceso de medición. Los procesos de medición deben caracterizarse y optimizarse como cualquier otro proceso.
Las reglas de decisión deberían ser suficientes para detectar problemas importantes, pero las falsas alarmas deben ser raras. Los límites de control calculados usando rangos dentro del grupo (el método clásico y el que está integrado en la mayoría del software SPC) pueden ser demasiado ajustados para un proceso con un componente de variación significativo entre lotes. El uso de demasiadas reglas de decisión (el conjunto completo de reglas de Western Electric Corporation, por ejemplo) puede elevar el nivel de falsas alarmas a alrededor del cinco por ciento.
A menos que todas estas reglas sean realmente necesarias, y a menos que se pueda definir alguna reacción beneficiosa para cada violación de las reglas, se producirá una manipulación. Una de las peores formas de definir límites de control es utilizar límites de especificación. Es casi seguro que esto resultará en una manipulación constante del proceso (para un proceso con baja capacidad) o en ignorar totalmente el proceso (para un proceso con alta capacidad).
Mantenimiento del sistema
Un sistema de control estadístico de procesos es en sí mismo un proceso; requiere monitoreo y mantenimiento. Se muestran cuatro variables de monitoreo del SPC simples y con objetivos típicos:
1. Porcentaje de tiempo que se toman las mediciones cuando se supone que son el 100%
2. Porcentaje de tiempo que el proceso parece estar bajo control, 98%
3. Porcentaje de tiempo que se utiliza el OCAP en una situación fuera
de control 100%
4. Porcentaje de tiempo que los operadores restauran la productividad (utilizando
el OCAP) sin intervención de ingeniería al menos el 75%
La variable 1 es absolutamente necesaria, sin mediciones el sistema no puede funcionar. La variable 2 proporciona una verificación tanto de la corrección del límite de control como de la estabilidad del proceso. La variable 3 es una variable de cumplimiento esencial; si no se utiliza OCAP, la resolución de problemas no será estandarizada y posiblemente esté introduciendo variaciones en el proceso. La variable 4 debe mantenerse alta, o los trabajadores intentarán arreglar el equipo de manera que les sea más conveniente y no la más adecuada.
El mantenimiento del sistema SPC requiere que todos sus componentes se mantengan en buen estado. La capacidad de medición debe verificarse de forma rutinaria y reevaluarse si se realizan cambios en el proceso o se cambian los objetivos. Los límites de control deben examinarse después de cualquier cambio de proceso o cuando la variable 2 esté lejos del objetivo, y aproximadamente cuatro veces al año en caso contrario. Los OCAP deben revisarse siempre que su efectividad caiga por debajo de la meta, o cuando el personal de piso encuentre formas de hacer que la solución de problemas sea más eficiente o efectiva.
Conclusión
El SPC puede hacer que casi cualquier proceso sea más productivo y rentable, pero la implementación de SPC no necesariamente es siempre exitosa. La mayoría de las fallas del SPC parecen ser causadas por problemas no técnicos: resistencia del personal a la implementación, barreras organizacionales o falta de atención al mantenimiento del sistema una vez que está funcionando. Los problemas del SPC se pueden evitar si se prestan especial atención a estas responsabilidades y se asegura que quienes implementan los sistemas de SPC estén debidamente capacitados y dotados de recursos para el trabajo.
Traducido y Adaptado de:
American Society for Quality. ASQ. (2021). WHAT IS STATISTICAL PROCESS
CONTROL? Recuperado de: https://asq.org/quality-resources/statistical-process-control
Drain, David (2021). Some Suggestions for Successful Statistical Process Control. ASQ Statistics Division Newsletter, Vol. 19, No. 2. https://asq.org/statistics/2001/03/statistical-process-control-spc/some-suggestions-for-successful-statistical-process-control.pdf
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