Tipos de Variación en el Control Estadístico de Procesos (CEP)
Resumen
Este documento explica los dos tipos de variación de un proceso: las causas aleatorias o comunes y las causas asignables. Presenta el objetivo del Control Estadístico de Procesos (CEP), que es distinguir ambos tipos y eliminar las causas asignables. También describe las herramientas estadísticas básicas, como el diagrama causa-efecto y el diagrama de Pareto, y la importancia de formar a todo el personal.
Puntos clave
- Las causas aleatorias o comunes son infinitas y previsibles; su acumulación forma la variación intrínseca del proceso.
- Las causas asignables son pocas, aparecen esporádicamente y pueden eliminarse totalmente una vez identificadas.
- Un proceso está bajo control estadístico cuando todas sus causas de variación son naturales o aleatorias.
- El diagrama causa-efecto expresa gráficamente el conjunto de factores que causan un problema.
- El diagrama de Pareto se basa en la regla de que alrededor del 20% de las causas producen el 80% de los efectos.
Tipos de Variación
Variaciones por causas aleatorias o comunes:
- Son infinitas y no pueden ser identificadas individualmente, por lo que su acumulación es la variación intrínseca del proceso.
- Son imposibles de eliminar totalmente, pero son previsibles, por lo que la variabilidad que producen puede ser controlada.
Variaciones por causas asignables o imputables:
- Suelen ser pocas en número pero importantes, y aparecen esporádicamente.
- Basadas en causas específicas relativas a factores humanos, materiales o técnicos (ej.: desgaste de maquinaria, equipos de trabajo mal ajustados, trabajadores fatigados o insuficientemente formados, etc.) por tanto, generan una variabilidad incontrolada.
- Pueden ser eliminadas totalmente, una vez identificadas.
Objetivo del Control Estadístico de Procesos (CEP)
- Distinguir objetivamente los dos tipos de variación y eliminar las causas asignables o imputables (un proceso está funcionando bajo control estadístico cuando las diferentes causas de variación son todas naturales o aleatorias).
Importancia de la Formación en Técnicas Estadísticas
- Necesidad de formación de todo el personal en técnicas estadísticas.
- Exceso de complejidad en técnicas enseñadas puede generar la impresión de que el método estadístico es muy difícil, en consecuencia, el control de calidad es difícil que sea implementado con éxito.
- Herramientas estadísticas introductorias o básicas (todos los empleados): resolución del 95% de los problemas empresariales.
- Método estadístico avanzado (ingenieros y especialistas del control de calidad).
Ejemplo de Herramienta Estadística Básica: Diagrama Causa-Efecto
- Permite expresar gráficamente el conjunto de factores que son causa de un determinado problema.
- Número de causas principales no demasiado elevado (factores relacionados con materiales, maquinaria, mano de obra, métodos o equipos).
- Combinación con otras técnicas (ej.: "Brainstorming").
Utilizaciones:
- Proporciona una metodología racional para la resolución de problemas.
- Permite sistematizar las posibles causas de un problema.
- Favorece el trabajo en equipo al permitir que los trabajadores aporten creativamente sus opiniones.
Ejemplo de Herramienta Estadística Básica: Diagrama de Pareto
- Basado en la ley de Pareto: alrededor del 20% de las causas producen el 80% de los efectos (pocos vitales, muchos triviales).
Utilizaciones:
- Permite detectar las principales causas de un problema, por tanto, el establecimiento de objetivos prioritarios sobre los cuales actuar.
- Gracias a las frecuencias acumuladas permite cuantificar la importancia relativa de las causas y comparar en el tiempo la eficacia de las medidas puestas en marcha.
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PDF Word HTMLPreguntas frecuentes
¿Qué ejemplos hay de causas asignables?
El texto cita el desgaste de la maquinaria, los equipos de trabajo mal ajustados y los trabajadores fatigados o insuficientemente formados.
¿Para qué sirve el diagrama de Pareto?
Sirve para detectar las principales causas de un problema y fijar objetivos prioritarios. Las frecuencias acumuladas permiten comparar en el tiempo la eficacia de las medidas.
¿Qué se necesita para aplicar el CEP con éxito?
La formación de todo el personal en técnicas estadísticas. Un método demasiado complejo puede hacer que el control de calidad no se implante con éxito.
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