Plan de Aceptación por Muestreo en Control de Calidad: Criterios, Defectos y Gráficos de Control

Plan de aceptación por muestreo en el control de calidad

Aceptando la premisa de que no puede existir un proceso industrial totalmente perfecto, nos vemos obligados a establecer algún sistema para valorar la aceptación o no aceptación de un número de defectos determinados en cada partida producida. La estadística aporta una metodología útil para ello.

a) Identificación de los parámetros a observar

Necesariamente se debe centrar la atención en aquellos aspectos en los que los clientes característicos de nuestros productos gráficos son más sensibles: fallos en los textos, falta de registro, existencia de manchas en los fondos, desviaciones del color, etc.

Se precisará, por tanto, la colaboración del equipo de ventas para recoger los fallos (o cualidades por ausencia) de manera que se tenga algún tipo de clasificación. Clasificaremos así los defectos en grandes grupos:

• Defectos críticos: aquellos que hacen totalmente inservible el producto para la función a la que va destinado. Ejemplo: fallo en el adhesivo de encuadernación de forma que se desprendan las hojas del libro al abrirlo.
• Defectos importantes: resultan claramente visibles y que generarán la queja del cliente. El producto puede aún ser negociado y quizás exigirá un cambio en el precio, pero no necesariamente una devolución inevitable. Ejemplo: un empastamiento en las medias tintas, ensuciamiento por manchado...
• Defectos menores: aquellos que pueden o no ser advertidos por el cliente y que, en todo caso, constituirán tan solo el motivo de un comentario con el deseo de que su aparición se evite en ocasiones posteriores. Ej: un corte no exactamente encuadrado, una colocación no uniforme del folio en un libro.

b) Medios para su medición objetiva

Algunos de los parámetros definidos podrán ser valorados numéricamente mediante instrumentos (galgas, densitómetros, colorímetros, medidores de ángulos, etc.). En estos casos hay que establecer una relación entre la lectura correspondiente y el nivel del defecto (no se considerará como tal a cualquiera de los niveles de un parámetro que se encuentre dentro de la gama aceptable de calidad).

Otros precisarán de una descripción cualitativa para poder cuantificar su desplazamiento con respecto al nivel ideal (por ejemplo del 0 al 10) para disponer de una forma lo más objetiva y simple posible de clasificación.

Ejemplo: podemos asignar 1 punto a algunos defectos importantes, 0,5 puntos (0,20) a los defectos menores y 5 puntos a los defectos críticos.

c) Recogida metódica de datos

Establecer la forma correcta en que se va a llevar a cabo la inspección. Tengamos en cuenta que no será posible observar el 100% de los ejemplares producidos, sino tan solo una parte representativa de los mismos. Inevitablemente se deberá recurrir a algún sistema de muestreo.

También, con la intención de estandarizar la metodología en la definición de la frecuencia de muestreo, se acostumbra a disponer de 3 niveles:

• Nivel 1: aquellos casos en que la puntuación de importancia de la inspección supera un límite.
• Nivel 2: normal.
• Nivel 3: aquellos en que se puede prescindir de una inspección metódica totalmente regulada.

Para cada uno de estos niveles se designará después el tamaño de la muestra y la frecuencia de inspección.

El objetivo del sistema de calidad total se encuentra precisamente en que la forma de trabajar interior de la empresa permita situar todos los casos de inspección (o la mayoría de ellos) en el nivel de menor frecuencia de muestreo.

Es posible que un producto determinado, inicialmente clasificado como inspección de 2º nivel (normal), presente una frecuencia anormal de defectos y se decida sobre la marcha pasar tal producto al nivel de inspección 1. O también, por el contrario, la ausencia de defectos puede aconsejar el paso a un sistema de inspección más relajado, en el nivel 3.

d) Análisis de los resultados obtenidos

El hecho de haber asignado valores numéricos a cada uno de los grupos de defectos permite sacar la conclusión de un índice de calidad, de forma que, habiendo establecido unos niveles objetivos, se pueda decidir la aceptación o no del producto e incluso la valoración de cualquier potencial abono a asignar a su trabajo en caso de queja del cliente.

e) Establecimiento de objetivos

Toda la inspección, incluso valorada, tendría poco significado si no se relacionara con un nivel o niveles a los que se pretende llegar. Ese sería el objetivo final. Debemos también establecer unos subniveles de aceptación a partir de los cuales no se rechaza el producto, pero en todo caso su información servirá para la decisión de acciones que conduzcan a un mayor acercamiento al nivel ideal. A este subnivel se le conoce como nivel aceptable de calidad: nivel máximo de defectos permitido para considerar el producto como enviable al cliente.

f) Acciones derivadas de la inspección y análisis

Al margen de poder definir la aceptabilidad o no del producto mediante la inspección y el análisis, este último tiene que servir principalmente para la autoeducación de los participantes en la producción y de los elementos utilizados, de forma que se asegure una menor fluctuación de la calidad en los trabajos posteriores.

Al margen de que para cada una de las causas que se vayan localizando en los defectos se decida su clasificación en acciones de implantación inmediata y acciones de implantación diferida o a largo plazo, resulta aún imprescindible agrupar los orígenes de los defectos en los 5 campos característicos (diagramas causa-efecto): materiales, mano de obra, métodos, máquinas y entorno de trabajo.

Conceptos estadísticos fundamentales

Población: conjunto de todas las observaciones posibles, normalmente expresadas mediante números.

Muestra: con frecuencia no podremos trabajar con toda la población (porque sería muy grande), por lo tanto, de este conjunto total de observaciones obtendremos la parte relevante de los mismos, que llamaremos muestra. Al proceso de obtención de este subconjunto relevante de población lo llamamos muestreo.

Índices de dispersión: varianza y desviación típica: indican la dispersión de los datos con respecto a la media de los datos obtenidos, ya sea mayor o menor la distancia. La desviación típica es el promedio de las distancias existentes entre todas las puntuaciones y la media.

Causas de variabilidad: aleatorias o no comunes y asignables o no comunes (las que están más lejos del medio).

Gráficos de control de calidad

Existen 2 tipos, dependiendo de las características que estén siendo evaluadas: los gráficos de control por variables y los gráficos de control por atributos. Para el interés de nuestro análisis se considerarán los gráficos X̄ y R en los gráficos de control por variables, y los gráficos c en los gráficos de control por atributos.

X̄ = promedio de las medias de las muestras. R = promedio de los rangos de las muestras. A2 = constante basada en n, número de submuestras.

Gráficos X̄ y R por variables

1. Se toma como muestra pequeños subgrupos de la cadena del producto elaborado en tiempos predeterminados y regulares.
2. Se calcula la media y los rangos de los subgrupos de la muestra. Se elige un mínimo de muestras de la cadena de producción para proporcionar los datos básicos sobre el proceso. Por ejemplo, 30 muestras y hasta 5 submuestras en cada una de ellas.

Los valores de control se fijan usando ± 3σ para el gráfico X̄, con línea superior e inferior.

Gráficos de control por atributos

Se considera que los atributos son objetivos a diferencia de los gráficos de control por variables. Estas características proporcionan números enteros, ya que no se pueden obtener fracciones: el número de elementos que no cumplen las especificaciones puede ser 1 o 2, pero no 1,5.

El elemento esencial es que algunas características del proceso no son totalmente cuantitativas en el sentido de mediciones reales. Como consecuencia, lo único que se podría hacer en relación con un defecto es contar el número de ocurrencias. Sin embargo, determinar si una característica es un defecto o no es responsabilidad del operador y se basa en su formación, experiencia y destreza. Por lo tanto, es bastante subjetivo en su naturaleza y aplicación. Sin embargo, los cálculos son tan objetivos como el uso del gráfico de control por variables.

El cálculo del gráfico de control por atributos es muy similar al cálculo y construcción del gráfico de control por variables. El gráfico c representa el número de unidades defectuosas por cada 100. Un producto defectuoso es cualquier producto que no cumple algún parámetro especificado en la inspección. Esto da como resultado un defecto.

El análisis y detección de un defecto no significa que un producto sea no conforme, ya que hay defectos que se consideran hasta cierto punto menores. Sin embargo, demasiados defectos o defectos que afectan a parámetros críticos pueden determinar la existencia de no conformidad. Para la construcción de este gráfico empleamos la fórmula de la tabla.

Cuando al realizar gráficos de control de atributos el límite de control inferior sea negativo, tomamos el valor 0.