Introducción al SPC (Control Estadístico de Procesos)

Según Donald J. Wheeler “El SPC no es otra bonita forma de presentar los datos históricos. Es un método con el cual predecir el comportamiento futuro de un proceso desde un punto de partida y cuyo objetivo es mejorar el proceso”.

Viernes 21 octubre 2005 (hace 11 años 1 meses 14 días)

Según Donald J. Wheeler “El SPC no es otra bonita forma de presentar los datos históricos. Es un método con el cual predecir el comportamiento futuro de un proceso desde un punto de partida y cuyo objetivo es mejorar el proceso”.

En relación a esta primera definición podemos continuar diciendo que el SPC es un conjunto de herramientas que podemos usar para monitorizar un sistema y cuyo propósito es conocer el proceso, definir su variación y mejorar el sistema y, por consiguiente, mejorar la predictibilidad y la calidad de los datos de estos procesos lo cual, inmediatamente, nos lleva a un ciclo de mejora continua del proceso.

Cuando trabajamos con datos, si no conocemos la variación del proceso podemos cometer dos tipos de errores:

• Error tipo I: tratar la variación como si fuese provocada por una causa especial y reaccionar ante ello, cuando en realidad era una variación común o aleatoria en el proceso, y

• Error tipo II: tratar la variación como si fuese común o aleatoria al proceso e ignorarlo, cuando, en realidad, había una causa especial presente.

No distinguir entre estos dos tipos de errores origina cambios en el proceso que hace que las cosas empeoren por intentar hacerlas mejor.

Cuando lo usamos correctamente, el SPC identifica y evalúa los cambios del proceso y revela la predictibilidad de un sistema.

Como mencionamos anteriormente, para evaluar correctamente un proceso es esencial que la variación esté claramente definida. Para ello se utilizan gráficos de comportamiento, mediante SPC tomamos medidas del proceso y establecemos límites de control para estas medidas. Estos límites, el límite de control superior y el límite de control inferior, describen un rango dentro de los cuales prevemos que están sus salidas. Los límites se calculan con los datos de un proceso específico y nos indican la variación del mismo, es lo que en lenguaje SPC se denomina “Límites del Proceso”:

Un ejemplo del mismo puede ser el número de lechones nacidos por semana en una granja de 450 cerdas. Esta granja presenta una media de 228 lechones nacidos vivos por semana. El rango predecible de salidas (lechones nacidos) del proceso (producción de lechones) era 93 (límite de control inferior) y 363 (límite de control superior). En este ejemplo el proceso nos dice que podremos obtener cualquier valor entre 93 y 363 en cualquier semana dada.

Los “Límites del Proceso” son esenciales para diferenciar entre causas especiales de variación o señales y variaciones causadas por causas aleatorias o comunes denominadas ruidos. Las señales son influenciadas por los trabajadores y deben ser asociadas a maquinaria mal ajustada (pe: tolvas), diferencias en el medio ambiente, cambios en la densidad de animales… En contraste a las señales nos encontramos con los ruidos que no son más que variaciones aleatorias o comunes inherentes al proceso. Se asocian con el diseño del sistema donde el proceso ocurre, las situaciones que no están bajo el control de los trabajadores,…

Además de los “Límites del Proceso” nos encontramos los “Límites Objetivo” los cuales no se basan en el proceso, sino que están marcados por los objetivos que señalamos para el proceso, ya sea basándonos en los estándares de la industria, en los datos históricos de la granja, en los datos que debemos cumplir para poder optimizar nuestro sistema,…

Siguiendo con el ejemplo anterior, un rango aceptable de lechones nacidos sería entre 200 y 300 lechones nacidos por semana, lo cual nos permite mantener un flujo correcto de animales y una densidad adecuada de los mismos. Nuestra misión es armonizar límites del proceso y límites objetivo por cambios en algunos de ellos.

Para terminar podemos decir que el SPC no debe verse con miedo o inquietud sino como una herramienta que va a ayudarnos a ver el camino a seguir a través de la densa niebla de datos que se generan en las granjas de porcino.

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