HERRAMIENTAS DE CONTROL DE PROCESOS ESTADISTICOS

La función principal de Control estadístico de procesos (CEP) es la reducción de las variaciones en los productos mediante la estabilización del proceso. Esta técnica utiliza herramientas estadísticas diseñadas para controlar el proceso de producción. El CEP comienza con identificando los pasos del proceso y cómo interactúan. El CEP muestra los pasos del proceso mediante diversas presentaciones gráficas. La etapa final es comprender las causas de la variabilidad en el producto.

Gráfica de corrida

Una herramienta utilizada frecuentemente en CEP es la gráfica de corrida. Esta gráfica es fácil de construir e interpretar. La gráfica de corrida permite identificar la variación contra el tiempo mediante el uso del promedio o la mediana. Esto permite identificar observaciones, corridas y tendencias útiles. Las observaciones útiles son aquellas no que caigan en la línea central de la gráfica. Se llama corrida al que una o más observaciones caigan en el mismo lado de la línea central. Una tendencia es una serie de aumentos o disminuciones sucesivas. Al estudiar los patrones de estos eventos, se pueden entender mejor las causas de variación.

Gráfica de control

Una gráfica de Control utiliza una estructura similar a una de corrida. Esta herramienta estadística de orden y tiempo permite al usuario identificar la variación empleando reglas asociadas con límites de control y el uso selectivo de límites de advertencia basados en desviaciones estándar. El Área de Oportunidad (AdO) es la población de la cual se recoge información. Esta puede denominarse AdO constante o AdO heterogénea. El AdO constante tiene un patrón regular como una semana laboral de cinco días, mientras que el AdO heterogénea engloba cambios como un horario de trabajo variable.

Gráfica transversal

Aunque que la mayoría de gráficas del CEP registran un solo proceso contra el tiempo, es posible construir un gráfico que observe un mismo proceso en un momento dado en varios lugares. La herramienta para esta función se conoce generalmente como una gráfica transversal. La velocidad del proceso se grafica en el eje vertical. En el eje horizontal general se grafica un denominador. Un ejemplo de esto sería la tasa de supervivencia de un hospital en el eje vertical, dividido entre el número de altas del eje horizontal. Para calcular la línea central se utiliza el valor promedio. Si una observación cae fuera del límite de control, se aconseja investigar la causa.

Gráficas GSA y GPMEP

Se pueden detectar cambios más pequeños mediante Gráficas de Suma Acumulativa (GSA). Las Gráficas de Promedio Móvil Exponencialmente Ponderado (GPMEP) detectan cambios aún más pequeños y evitan una posible alteración de los datos actuales porque toman en cuenta datos anteriores. Ambas gráficas son más difíciles de construir e interpretar. Por lo tanto su uso es más limitado. Sin embargo, ambas son útiles cuando la causa de la variación podrían ser cambios pequeños.

Gráfica g

Este tipo de herramienta se utiliza para controlar los “números entre observaciones”. Esto es útil en procesos con una baja frecuencia de eventos. La Gráfica g puede registrar el número de eventos o el número de días desde la última incidencia. Cuando la observación cae fuera de los límites de control, se puede identificar la causa de la variación.