Control de Calidad y Estabilidad de Procesos: Gráficos, Dispersión y Pareto

Gráficos de Control: Estabilidad y Variación de Procesos

Esta técnica permite verificar si un proceso es estable en el tiempo con relación a una determinada variable que se desea mantener bajo control.

Existen dos tipos principales de Gráficos de Control:

Gráficos de Control por Atributos
Se utilizan para controlar una característica de proceso que es cualitativa (ejemplos: pasa/no pasa; conforme/no conforme).
Gráficos de Control por Variables
Se utilizan para controlar la variación de una magnitud medible (ejemplos: medidas, pesos, temperaturas, etc.).

Para realizar los gráficos de control, se deben tener en cuenta los siguientes puntos fundamentales:

Los límites de control superior (LCS) e inferior (LCI) provienen de los parámetros de la distribución (que, como ya se vio, pueden obtenerse a partir de una muestra).
Para un proceso que sigue una distribución normal (que se estudiará más adelante), en general los límites se obtienen usando las expresiones:
- Límite de Control Superior (LCS) = $\bar{x} + 3\sigma$
- Límite de Control Inferior (LCI) = $\bar{x} - 3\sigma$
Nota: Donde $\bar{x}$ es la media del proceso y $\sigma$ es la desviación estándar.

Se utilizan para detectar el tipo de relación que puede existir entre dos variables que caracterizan un proceso.

A continuación, se enumeran y describen brevemente los tipos de correlaciones más comunes que se pueden observar en un Diagrama de Dispersión:

Correlación Lineal Creciente: Incrementos en los valores de la variable A producen incrementos proporcionales en los valores de la variable B (relación positiva).
Correlación Lineal Decreciente: Incrementos en los valores de la variable A producen decrementos proporcionales en los valores de la variable B (relación negativa).
Correlación Lineal Horizontal: Las variaciones de la variable A no producen variaciones significativas en la variable B.
Correlación No Lineal: Las variaciones de la variable A producen diversas variaciones en B, dependiendo del punto donde se encuentre la medición (la relación no puede ser descrita por una línea recta).
Sin Correlación: En este caso, no es posible ajustar una línea que siga la tendencia de los puntos, indicando que las variables no están relacionadas estadísticamente.

El Diagrama de Pareto es una herramienta fundamental para la priorización y también es conocido por los siguientes nombres: