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Pedro A. Muro Castillo

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Premio al Networker mas reconocido de la Comunidad Valenciana 2011

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Un poco de historia

El Dr. Walter A. Shewhart trabajaba para Bell Telephone Laboratories, en los años veintes del siglo XX.

La Hawthorne Plant de la Western Electric, proveedor de teléfonos de Bell Telephone, estaba compuesta de 46,000 trabajadores, de los cuales una cuarta parte de ellos eran inspectores.

El concepto de calidad consistía en separar los artículos defectuosos de los artículos buenos.

Los artículos defectuosos, si era posible, se reprocesaban y eran nuevamente eran mandados a inspección, si no, se descartaban.

Este esquema de producción, de hace ya casi un siglo, es todavía empleado en demasiadas empresas.

El fin de la Western Electric era conseguir que todos sus productos fuesen iguales para que la compañía telefónica que los comprase se fiase de ellos.

Su lema era: “Tan iguales como dos teléfonos”.

¿Por qué fracasaban?

Lo que estaban haciendo era atribuir a causas especiales cualquier variación no deseada, cuando en la mayoría de los casos las variaciones eran debidas a causas comunes.

La mejora del proceso huera sido más productiva.

Causas comunes y causas especiales.

El Dr. Shewhart hizo varias contribuciones importantes.

Detectó dos tipos de variación:

· la variación de causas comunes

· y la variación de causas especiales.

La variación de causas comunes es aquella variación natural al sistema, la cual es causada por una cantidad muy grande de factores del propio sistema y cada uno de estos factores tiene una contribución tan pequeña, que es económicamente incosteable localizar cada factor y reducir su variación.

La variación de causas comunes permanece estadísticamente estable día a día y mes a mes, a menos mejoremos el proceso, y por lo tanto tengamos otro proceso.

La variación de causas especiales es una variación producida por algo que no forma parte del sistema.

Detectó dos tipos de errores que se cometían frecuentemente:

Error 1

Actuar a un cambio como si éste viniera de una causa especial, cuando realmente venía de causas comunes.

Cuando se comete el Error 1, se interviene en el proceso, cuando no hay necesidad de ello.

Lo que significa que se le añade una variabilidad externa que se suma a la variabilidad de causas comunes, y por lo tanto, empeorando el desempeño del proceso (sobre ajuste)

El error 1 ocurre cuando queremos arreglar algo que no está descompuesto.

El Dr. Lloyd S. Nelson diseñó el llamado experimento del embudo, para demostrar el efecto del “sobre ajuste” en un proceso, y como se empeora el proceso. (Escribiré un artículo dedicado en exclusiva a este punto)

Error 2

Actuar a un cambio como si éste viniera de una causa común, cuando en realidad viene de una causa especial.

Produciendo como consecuencia que no intervengamos en el proceso, cuando realmente tenemos que hacerlo.

El Error 2 ocurre cuando debemos arreglar algo que está descompuesto y no lo hacemos.

Al cometer cualquiera de estos errores incurrimos en una pérdida.

Si cometemos el Error 1, podemos detener el proceso para tratar de detectar la causa especial, cuando realmente no existe tal causa especial.

El detener el proceso cuando no hay necesidad de ello hace que incurramos en un costo innecesario.

Si cometemos el Error 2, no intervenimos, porque pensamos que la variabilidad es debida a causas comunes.

Empeoramos el proceso, ya debemos intervenir en el mismo y no lo hemos hecho.

Esto hace que tengamos un costo, al estar trabajando el proceso con un desempeño peor.

Estos dos errores no se pueden hacer cero simultáneamente, solamente se pueden minimizar.

La cuestión entonces, es tratar de minimizar las pérdidas producidas por estos dos tipos de errores, esto fue lo que hizo el Dr. Schewhart al crear el gráfico de control, y con él, nació el Control Estadístico de Proceso.

¿Por qué es tan importante el Control Estadístico de Procesos?

En un gráfico de control representamos una serie de medidas de comportamiento de un proceso y calculamos estadísticamente los límites de control.

Cuando las medidas caen dentro de los límites, la variación del proceso es debida a causas comunes, causas del sistema.

Decimos que el proceso está bajo control estadístico, que es “estable”, lo cual nos permite predecir con un alto grado de fiabilidad su futuro próximo, es decir, su calidad, cantidad, costes, etc.

Cuando hay medidas que caen fuera de los límites de control, provocadas por causas especiales, el proceso está fuera de control estadístico, es inestable, no podemos predecir lo que va a ocurrir.

Y en este punto es donde me pregunto, ¿puedo mejorar un proceso inestable en el que no sé lo que va a ocurrir?

La respuesta es “no”.

Para mejorar un proceso, el primer paso es eliminar todas las causas especiales y trabajar para que no vuelvan a aparecer, y sólo entonces, cuando el proceso sea estable podré trabajar en las causas comunes de variación y mejorarlo.

Recordemos que las causas comunes de variación pertenecen al sistema, y por tanto está en nuestras manos reducirlas.

Como verás no he hablado de cómo confeccionar el gráfico, de cómo calcular los límites, etc., ni de cómo interpretar los resultados. En próximas fechas publicaré un trabajo que estoy preparando con toda esa información.

Sólo un último comentario.

Un gráfico de control nos va a dar una información vital, pero sólo va a ser eso, información, hemos de analizarla, actuar y ver las consecuencias.

En otras palabras, nos va a ayudar a confirmar si las acciones tomadas en base a la teoría de la cual partimos han sido eficaces.

Nos va a ayudar a transformar la información en conocimiento. Pero bueno, esto ya es tema para otro artículo.

¿Qué opinas? Deja tu comentario, entre todos seguro que llegamos a conclusiones interesantes.

Gracias por leerme.

Un saludo.

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Creative Commons License

Por qué es importante el control estadístico de procesos” ha sido escrito por Pedro Muro para www.arpcalidad.com bajo licencia de Creative Commons Reconocimiento-No comercial 3.0 España License.

 

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