El control estadístico de procesos, desde Walter Shewhart al día de hoy (Parte 1)

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El control estadístico de procesos (CEP o SPC) es una metodología fundamental para estudiar la variabilidad de indicadores de calidad de un proceso, y para identificar y luego solucionar los problemas de excesiva variación.

Para introducir el tema del control estadístico de procesos, es interesante partir hablando de quien ha sido reconocido como uno de los grandes propulsores de la aplicación de la estadística en los procesos: nos referimos a Walter A. Shewhart (1891-1967). Este físico, ingeniero y economista estadounidense ha sido llamado el “Padre del control estadístico de procesos”.

Shewhart ingresó a trabajar como inspector del Departamento de Ingeniería de la empresa Western Electric Company en 1918, en un momento en que la técnica predominante de calidad era el “Quality Control”.

Las inquietudes de Shewhart sobre la materia, sus conocimientos de estadística y su gran creatividad, lo hicieron pensar en cómo aplicar esta última en los procesos de producción, de tal forma de anticiparse a la ocurrencia de una falla o un defecto. Estamos en los primeros indicios de la orientación a los procesos (lo que vendría muchos años después).

Como resultado de sus pruebas, publica en 1924 un pequeño instructivo interno (cuando decimos pequeño nos referimos a que tenía una sola hoja) donde explicaba las bases de lo que hoy conocemos como “gráfico de control”, una idea simplemente genial, eje central de este artículo, manifestando la importancia de reducir la “variabilidad en un proceso” (definición clave para entender el control estadístico de procesos).

Señalaba también que preocuparse en forma reactiva de los defectos era desperdiciar los recursos de la compañía.

Control estadístico de procesos: variación o variabilidad

Un concepto fundamental en el control estadístico de procesos es la variación o variabilidad, que significa “cambio”, “modificación”, etc.

La variación o variabilidad está presente en todo lo que vivimos y hacemos los seres humanos y todos los seres vivientes en el planeta. En particular, nuestras actividades laborales sufren la presencia de variación permanentemente, como por ejemplo en el diámetro de una pieza cilíndrica que se confecciona en una maestranza, en el peso en gramos de un envase de fideos en una fábrica de pastas, en la cantidad de clientes que atiende cada día un banco, en el tiempo que se requiere para realizar un trámite o una solicitud (que se realice varias veces), etc.

En todos estos casos hay una especificación o referencia que debemos cumplir; de lo contrario habrá un impacto en la calidad de nuestro trabajo lo que influirá en la satisfacción de nuestros clientes (internos o externos).

Mucha variabilidad significa que los clientes no pueden saber qué esperar y que, con una probabilidad importante, les toque una unidad de producto o servicio que sea defectuosa.

Los problemas de calidad que enfrentan las empresas y organizaciones consisten con cierta frecuencia en que no se logra, en promedio, el valor objetivo buscado para los indicadores de calidad relevantes para un producto o servicio.

No obstante, un problema que aparece más habitualmente, y con mucha frecuencia bastante más difícil de corregir, es que el comportamiento de dichos indicadores presenta variabilidad mayor que el nivel tolerable.

Ejemplo de variabilidad en un proceso

Por ejemplo, vea el caso de un servicio de transporte como el metro. Es relevante el tiempo que toma cada tren en recorrer un determinado tramo, sin duda uno de los parámetros importantes de buen servicio.

La variabilidad en dicho tiempo afecta tanto a la empresa como a sus clientes. Si presentara mucha variabilidad, dificultaría la programación de los trenes, la asignación del horario de la jornada de muchos trabajadores de la empresa y la implementación de los viajes, los usuarios tendrían que frecuentemente esperar mucho tiempo el próximo tren y además no podrían predecir con precisión razonable el tiempo de demora a su destino.

En el ejemplo, hay varios factores que aumentan la variabilidad: uno de los más evidentes es que un tren no puede avanzar mientras no se hayan bajado y subido todos los pasajeros en una estación y, naturalmente, dicha cantidad de personas es cambiante según el día de la semana, la fecha del mes y sobre todo la hora de que se trate.

¿Qué es el control estadístico de procesos (CEP o SPC)?

El control estadístico de procesos, CEP en español y SPC por statistical process control en inglés, es una metodología fundamental para estudiar la variabilidad de indicadores de calidad de un proceso. Y, por cierto, para identificar y luego solucionar los problemas de excesiva variación.

El control estadístico de procesos (SPC o CEP) tiene entre sus objetivos hacer predecible un proceso en el tiempo. Cuando un proceso es predecible, entonces, se pueden asegurar que ciertas cosas ocurrirán en el futuro, con una determinada probabilidad. Esto último será especialmente importante cuando el indicador bajo estudio esté “bajo control” y sea “capaz”.

Cuando existen “ciertas certezas” (probabilidad) del comportamiento presente y futuro de un proceso, diremos que es el caso en que está “bajo control”. Esto significará que no están actuando causas de variación preferentemente ocasionales que sean importantes.

Bajo control, pero con excesiva variabilidad

Pero puede suceder que esté “bajo control”, pero con excesiva variabilidad; ello significaría que el proceso, en cuanto al indicador en estudio, estaría “establemente malo”. Cuando un proceso está sujeto a eventos importantes, pero de ocurrencia esporádica, de difícil predicción, entonces estará “fuera de control”.

Si se encuentra bajo control (o “casi”, es decir, con variación especial de “menor importancia”), luego, gracias al SPC, verificamos que está siendo “capaz”; es decir, que su variación es suficientemente pequeña y que se están satisfaciendo (y ojalá superando) las expectativas de los clientes.

En el próximo artículo seguiremos profundizando en este interesante tema. Una vez que se publique estará linkeado con esta primera parte.

 

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