¿qué es el RCP?

a mediados de la década de 1920, el Dr. Walter A. Shewhart desarrolló los fundamentos del Control estadístico de procesos (aunque eso no era lo que se llamaba en ese momento) y la herramienta asociada de la tabla de Control. Su razonamiento y enfoque eran prácticos, sensatos y positivos. Para ser así, evitó deliberadamente exagerar los detalles matemáticos., En los últimos años, atributos matemáticos significativos fueron asignados al pensamiento de Shewhart con el resultado de que este trabajo se hizo más conocido que la aplicación pionera que había trabajado hasta.,

la diferencia crucial entre el trabajo de Shewhart y el propósito inapropiadamente percibido de SPC que surgió, que típicamente involucraba distorsión matemática y manipulación, es que sus desarrollos estaban en contexto, y con el propósito, de mejorar el proceso, en oposición al mero monitoreo del proceso; es decir, podrían describirse como ayudando a llevar el proceso a ese «estado satisfactorio» que uno podría entonces contentarse con monitorear., Tenga en cuenta, sin embargo, que un verdadero adherente a los principios de Deming probablemente nunca llegaría a esa situación, siguiendo en cambio la filosofía y el objetivo de la mejora continua.

supongamos que estamos registrando, regularmente a lo largo del tiempo, algunas mediciones de un proceso., Las mediciones pueden ser longitudes de barras de acero después de una operación de corte, o los períodos de tiempo para el mantenimiento de alguna máquina, o su peso medido en las básculas de baño cada mañana, o el porcentaje de artículos defectuosos (o no conformes) en lotes de un proveedor, o mediciones de Cociente de inteligencia, o los tiempos entre el envío de facturas y la recepción del pago, etc., sucesivamente.

se puede dibujar una serie de gráficos de líneas o histogramas para representar los datos como una distribución estadística. Es una imagen del comportamiento de la variación en la medición que se está grabando., Si un proceso se considera «estable», entonces el concepto es que está en control estadístico. El punto es que, si una influencia externa impacta en el proceso, (por ejemplo, se altera la configuración de una máquina o se sigue una dieta, etc.) entonces, en efecto, los datos ya no provienen de la misma fuente. Por lo tanto, de ello se desprende que ninguna distribución única podría servir para representarlos. Si la distribución cambia de forma impredecible con el tiempo, se dice que el proceso está fuera de control. Como científico, Shewhart sabía que siempre hay variación en todo lo que se puede medir., La variación puede ser grande, o puede ser imperceptiblemente pequeña, o puede estar entre estos dos extremos; pero siempre está allí.

lo que inspiró el desarrollo de Shewhart del control estadístico de los procesos fue su observación de que la variabilidad que vio en los procesos de fabricación a menudo difería en el comportamiento de lo que vio en los llamados procesos «naturales», por lo que parece haber significado fenómenos como los movimientos moleculares.,

Wheeler y Chambers combinan y resumen estos dos aspectos importantes de la siguiente manera: «mientras que cada proceso muestra variación, algunos procesos muestran variación controlada, mientras que otros muestran variación incontrolada.»

en particular, Shewhart a menudo encontró variación controlada (estable) en los procesos naturales y variación incontrolada (inestable) en los procesos de fabricación. La diferencia es clara. En el primer caso, sabemos qué esperar en términos de la variabilidad; en el segundo no., Podemos predecir el futuro, con alguna posibilidad de éxito, en el primer caso; no podemos hacerlo en el segundo.

Shewhart nos dio una herramienta técnica para ayudar a identificar los dos tipos de variación: el gráfico de control.

lo importante es entender por qué la correcta identificación de los dos tipos de variación es tan vital. Hay al menos tres razones principales.

en primer lugar, cuando hay grandes desviaciones irregulares en la producción debido a causas especiales inexplicables, es imposible evaluar los efectos de los cambios en el diseño, la capacitación, la política de compras, etc., que podría ser hecha al sistema por la gerencia. La capacidad de un proceso es desconocida, mientras que el proceso está fuera de control estadístico.

en segundo lugar, cuando se han eliminado las causas especiales, de modo que solo quedan las causas comunes, la mejora debe depender de la acción de la administración. Porque tal variación se debe a la forma en que los procesos y sistemas han sido diseñados y construidos, y solo la administración tiene autoridad y responsabilidad para trabajar en los sistemas y procesos., Como Myron Tribus, Director del American Quality and Productivity Institute, ha dicho a menudo:

«la gente trabaja en un sistema. El trabajo del gerente es trabajar en el sistema para mejorarlo, continuamente, con su ayuda.»

finalmente, algo de gran importancia, pero que debe ser desconocido para los gerentes que no tienen esta comprensión de la variación, es que al (en efecto) malinterpretar cualquier tipo de causa como la otra, y actuar en consecuencia, no solo fallan en mejorar las cosas, sino que literalmente empeoran las cosas.,

estas implicaciones, y en consecuencia todo el concepto de control estadístico de procesos, tuvieron un impacto profundo y duradero en el Dr. Deming. Muchos aspectos de su filosofía de gestión emanan de consideraciones basadas solo en estas nociones.

entonces, ¿por qué SPC?

el hecho es que cuando un proceso está bajo control estadístico, su salida es indiscernible de la variación aleatoria: el tipo de variación que se obtiene al lanzar monedas, lanzar dados o barajar cartas., Ya sea que el proceso esté en control o no, los números subirán, los números bajarán; de hecho, ocasionalmente obtendremos un número que sea el más alto o el más bajo durante algún tiempo. Por supuesto que lo haremos: ¿cómo podría ser de otra manera? La pregunta es – ¿estas ocurrencias individuales significan algo importante? Cuando el proceso está fuera de control, la respuesta a veces será sí. Cuando el proceso está en control, la respuesta es no.

así que la respuesta principal a la pregunta » ¿por qué SPC?,»por lo tanto esto: nos guía al tipo de acción que es apropiada para tratar de mejorar el funcionamiento de un proceso. ¿Deberíamos reaccionar a los resultados individuales del proceso (que solo es sensato, si tal resultado es señalado por una tabla de control como debido a una causa especial) o deberíamos en su lugar ir por un cambio en el proceso en sí, guiado por la evidencia acumulada de su salida (que solo es sensato si el proceso está en control)?

la clave para cualquier programa de mejora de procesos es el ciclo Plan-hacer-estudiar-actuar descrito por Walter Shewhart.,

El Plan implica el uso de herramientas de SPC para ayudarlo a identificar problemas y posibles causas.

Do implica hacer cambios para corregir o mejorar la situación.

El estudio consiste en Examinar el efecto de los cambios (con la ayuda de gráficos de control).

Act implica, si el resultado es exitoso, estandarizar los cambios y luego trabajar en mejoras adicionales o, si el resultado no es exitoso, implementar otras acciones correctivas.

por Roger Edgell con un extracto de Statit Software, Inc.