Gráficos para controlar procesos

En la gráfica se muestran datos del desempeño de un proceso. Estos datos pueden ser continuos (ej: las medidas de una pieza, o el número de piezas conformes respecto de cada lote de X unidades) o bien también se pueden mostrar datos discretos (ej:   pieza conforme o pieza no conforme) . En el caso de ser datos continuos, se suele incluir una linea horizontal con el valor medio de referencia y dos lineas más con los limites de control estadístico,  superior e inferior, en la gráfica.

Los límites de control se sitúan de forma que un porcentaje fijado de los puntos estén dentro de ellos. Estos límites suelen calcularse para incluir o bien el 75% o el 95% de los datos:

– Límites que incluyen el 75% de los datos: En este caso, un proceso que funcione correctamente deberá mostrar un 75% de los valores dentro de los límites superior e inferior, un 12,5% de los valores por encima del límite superior y otro 12.5% por debajo del límite inferior.  Si se aprecia un punto fuera de estos límites se considera como normal, pero si aparecen varios puntos seguidos por encima o por debajo de los límites probablemente sea una situación inusual, e indique que el proceso está descontrolado.

– Limites que incluyen el 95% de los datos: En este caso sólo el 2,5% de los valores deben dar por encima o por debajo de los límites. Al ser tan restrictivo, en esta situación si un dato sale fuera de los límites significará que ha habido una circunstancia inusual en el proceso.

Este tipo de diagramas de control son un mecanismo para detectar si el proceso está funcionando correctamente, o si se están produciendo situaciones anómalas. Cuando una gráfica muestra una situación fuera de control, se puede iniciar una investigación para identificar las causas y tomar una decisión que corrija las desviaciones.

Los valores mostrados en el diagrama, deben ser aleatorios y seguir una distribución estadística normal, estando centrados en el la linea del punto medio y teniendo una variabilidad que puede deberse a dos factores:

• – Común: que es inherente al proceso, y por lo tanto no podemos evitar.
• – Especial: que causa una variación excesiva, y debe ser corregida.

¿Cuándo el proceso está funcionando mal?

Se dice que un proceso está fuera de control, y por lo tanto debe corregirse, en las siguientes situaciones:

– Cuando hay un punto fuera de los límites del 95%.

– Cuando hay más de 3 puntos seguidos fuera de los límites del 75%.

– Cuando se aprecian tendencias crecientes o decrecientes en más de 4 puntos seguidos.

– Cuando más de 6 puntos seguidos se encuentran en la mitad superior o inferior del gráfico (en este caso, el proceso está descentrado y habría que recalibrarlo).

– Cuando se aprecia que los valores siguen un patrón, no siento estos aleatorios.

¿Cómo realizar una gráfica de control?

Lo más frecuente es que en procesos continuos automatizados, las máquinas  incluyan su propio software que nos dé ya hechos los diagramas de control a medida que se van realizando las tareas. No obstante si no disponemos de esto, también podemos realizar nosotros manualmente un diagrama de control usando una Hoja de Cálculo para así poder conocer mejor el funcionamiento del proceso en un momento dado.

Crear una gráfica de control requiere los siguientes pasos:

1)      Elegir la característica a estudio. Debe medir la variable que queremos controlar: la longitud de una pieza, la temperatura de una máquina, etc.

2)      Tomar los datos. Deberemos recoger los valores durante un periodo de tiempo suficiente que nos permita obtener una visión representativa del desarrollo del proceso.

3)      Introducir os datos en la hoja de cálculo, y calcular la cuál es la línea central (valor medio de los datos) y los límites superior e inferior.

4)      Representar los datos en la gráfica, y estudiar si el funcionamiento es el correcto. Si no no fuera por estar el proceso descentrado (la media de los datos no es la medida que nos pide las especificaciones) habría que recalibrar las máquinas. O bien, si la variabilidad es demasiado alta y los productos se salen de las tolerancias demasiado frecuentemente, habría que estudiar las causas para afinar los resultados.

5)      Volver a realizar el estudio cada cierto tiempo para comprobar que el funcionamiento sigue siendo el correcto.

LAS 7 HERRAMIENTAS BÁSICAS DE CALIDAD

Como norma general, existen algunas características que se denominan críticas para establecer la calidad de un producto o servicio. Lo más común es efectuar mediciones de estas características, obteniendo así datos numéricos. Si se mide cualquier característica de calidad de un producto o servicio, se observará que los valores numéricos presentan una fluctuación o variabilidad entre las distintas unidades del producto fabricado o servicio prestado.

Las siete herramientas de la calidad son:

• Diagramas de Causa - Efecto
• Planillas de inspección
• Gráficos de control
• Diagramas de flujo
• Histogramas
• Gráficos de Pareto
• Diagramas de dispersión

VIDEITO PARA ENTENDER MEJOR

HERRAMIENTA 1: DIAGRAMAS DE CAUSA - EFECTO

La variabilidad de una característica de calidad es un efecto o consecuencia de múltiples causas, por ello, al observar alguna inconformidad con alguna característica de calidad de un producto o servicio, es sumamente importante detallar las posibles causas de la inconsistencia. La herramienta de análisis más utilizada son los llamados diagramas de causa - efecto, conocidos también como diagramas de espina de pescado, o diagramas de Ishikawa. Para hacer un diagrama de causa - efecto se recomienda seguir los siguientes pasos:

1. Elegir la característica de calidad que se va a analizar. Por ejemplo, en la producción de frascos de mermelada, la característica podría ser el peso del frasco lleno, la densidad del producto, los grados brix, etc. Trazamos una flecha  horizontal gruesa en sentido izquierda a derecha, que representa el proceso y a la derecha de ésta escribimos la característica de calidad.

2. Indicamos los factores causales más importantes que puedan generar la fluctuación de la característica de calidad. Trazamos flechas secundarias diagonales en dirección de la flecha principal. Usualmente estos factores causales se ven representados en Materias primas, Máquinas, Mano de obra, Métodos de medición, etc.

3. Anexamos en cada rama factores causales más detallados de la fluctuación de la característica de calidad. Para simplificar ésta labor podemos recurrir a la técnica del interrogatorio. De ésta forma seguimos ampliando el diagrama hasta asegurarnos de que contenga todas las posibles causas de dispersión.

4. Verificamos que todos los factores causales de dispersión hayan sido anexados al diagrama. Una vez establecidas de manera clara las relaciones causa y efecto, el diagrama estará terminado.

El siguiente gráfico corresponde a un ejemplo de diagrama de causa - efecto de la Guía de Control de Calidad de karou Ishikawa. El proceso corresponde a una máquina en la que se observa un defecto de rotación oscilante, la característica de calidad es la oscilación de un eje durante la rotación:

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HERRAMIENTA 2: PLANILLAS DE INSPECCIÓN

Las planillas de inspección son una herramienta de recolección y registro de información. La principal ventaja de éstas es que dependiendo de su diseño sirven tanto para registrar resultados, como para observar tendencias y dispersiones, lo cual hace que no sea necesario concluir con la recolección de los datos para disponer de información de tipo estadístico. El diseño de una planilla de inspección precisa de un análisis estadístico previo, ya que en ella se preestablece una escala para que en lugar de registrar números se hagan marcaciones simples.

Supongamos que tenemos un lote de artículos y efectuamos la medición del peso de estos. Por ejemplo si obtuvimos los 3 valores siguientes: 1,7 - 2,5 - 2,5. Cada anotación la representaremos con el signo +.

En nuestra planilla podemos discriminar nuestros límites de control estadístico. Luego de una cantidad considerable de mediciones, así luciría nuestra planilla:

Podemos observar como al mismo tiempo que registramos nuestros resultados, la planilla nos va mostrando cual es la tendencia central de las mediciones, el rango de las observaciones y al tener discriminados nuestros límites de control, podemos observar qué cantidad de nuestro producto cumple con las especificaciones.

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HERRAMIENTA 3: GRÁFICOS DE CONTROL

Los gráficos o cartas de control son diagramas preparados donde se van registrando valores sucesivos de la característica de calidad que se está estudiando. Estos datos se registran durante el proceso de elaboración o prestación del producto o servicio. Cada gráfico de control se compone de una línea central que representa el promedio histórico, y dos límites de control (superior e inferior).

Existen una gran cantidad de gráficos de control, por ejemplo, los gráficos X - R, gráficos np, gráficos C, gráficos Cusum, entre otros. Cuál elegir dependerá del tipo de variable a evaluar, o de lo que esperamos nos arroje el estudio, así mismo, variará el método de cálculo de la línea central y los límites de control.

HERRAMIENTA 4: DIAGRAMAS DE FLUJO

Un diagrama de flujo es una representación gráfica de la secuencia de etapas, operaciones, movimientos, esperas, decisiones y otros eventos que ocurren en un proceso. Su importancia consiste en la simplificación de un análisis preliminar del proceso y las operaciones que tienen lugar al estudiar características de calidad. Ésta representación se efectúa a través de formas y símbolos gráficos usualmente estandarizados, y de conocimiento general. Los ingenieros industriales usualmente recurrimos a la norma ASME - Guía para la elaboración de un diagrama de proceso, para efectuar nuestros diagramas de flujo, sin embargo, existen otras representaciones, como la siguiente:

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HERRAMIENTA 5: HISTOGRAMAS

Un histograma o diagrama de barras es un gráfico que muestra la frecuencia de cada uno de los resultados cuando se efectúan mediciones sucesivas. Éste gráfico permite observar alrededor de qué valor se agrupan las mediciones y cuál es la dispersión alrededor de éste valor. La utilidad en función del control de calidad que presta ésta representación radica en la posibilidad de visualizar rápidamente información aparentemente oculta en un tabulado inicial de datos.

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HERRAMIENTA 6: DIAGRAMA DE PARETO

El diagrama de Pareto es una variación del histograma tradicional, puesto que en el Pareto se ordenan los datos por su frecuencia de mayor a menor. El principio de Pareto, también conocido como la regla 80 -20 enunció en su momento que "el 20% de la población, poseía el 80% de la riqueza". Evidentemente son datos arbitrarios y presentan variaciones al aplicar la teoría en la práctica, sin embargo éste principio se aplica con mucho éxito en muchos ámbitos, entre ellos en el control de la calidad, ámbito en el que suele ocurrir que el 20% de los tipos de defectos, representan el 80% de las inconformidades.

HERRAMIENTA 7: DIAGRAMAS DE DISPERSIÓN

También conocidos como gráficos de correlación, estos diagramas permiten básicamente estudiar la intensidad de la relación entre 2 variables. Dadas dos variables X y Y, se dice que existe una correlación entre ambas si éstas son directa o inversamente proporcionales (correlación positiva o negativa). En un gráfico de dispersión se representa cada par (X, Y) como un punto donde se cortan las coordenadas de X y Y.

Supongamos que en un proceso se ha evidenciado cierta fluctuación del peso del producto terminado, luego de efectuar un análisis de posibles causas se presume que el parámetro de humedad del proceso (que se puede controlar) tiene una directa relación con los cambios del peso. Para ello se efectúa un registro del parámetro del proceso y el peso del producto final, tal como observaremos en el siguiente tabulado:

Se desea establecer si existe una relación una correlación entre las variables del proceso, por ello se tabula en un diagrama de dispersión: