Mejoras en la productividad mediante análisis estadístico de la capacidad de procesos industriales

En este artículo vamos a estudiar de manera sencilla algunas ideas esenciales a tener en cuenta en el análisis estadístico de procesos, ya se realice con propósitos de control de calidad del producto o para mejorar el proceso. Vamos a revisar brevemente las técnicas y estrategias más idóneas para plantear un análisis estadístico de procesos, que puede ir dirigido al control de productos fabricados, al control del rendimiento del proceso, o al control de los servicios prestados en un escenario industrial. Nos referiremos a todos estos supuestos como “control de calidad de los procesos de producción”. En este artículo revisamos brevemente como muestrear procesos industriales y la técnica de mejora de procesos mediante el estudio estadístico de índices de capacidad.

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Muestreos en el proceso .

La estrategia inicial para iniciar a analizar un proceso es diseñar un muestreo de variables o indicadores del proceso. En esta primera cuestión los ingenieros se enfrentan a la necesidad de determinar cuántos muestreos se llevan a cabo en cada lote, para asegurar que los productos de un lote tienen una calidad aceptable. Hay procedimientos estadísticos que nos permiten determinar el tamaño de la muestra idóneo en cada caso, pero como norma general, la muestra puede ser más pequeña en distribuciones normales con pequeña variabilidad en la población. Y en los procesos industriales las distribuciones de las variables suelen ser normales y la variabilidad mucho menor que en otro tipo de estudios estadísticos. Una vez se ha realizado un análisis preliminar de las variables del proceso, aplicando conceptos elementales, estaremos en condiciones de decidir si implantamos un “Plan de muestreo fijo”. Un plan de muestreo fijo consiste en tomar muestras periódicas de un pequeño número de unidades producidas para verificar que la variable medida se encuentra dentro de la distribución prevista. Como alternativa a un plan de muestreo fijo, también podemos elegir muestras aleatorias y registrar las desviaciones encontradas respecto a las desviaciones previstas.

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Análisis de la capacidad del proceso

Las capacidades de los procesos se analizan con numerosos métodos existentes para controlar la calidad de los procesos. En general, la respuesta que se pretende obtener con el análisis es “hasta qué punto el rendimiento del proceso cumple con los requerimientos de ingeniería o los objetivos gerenciales previstos”. El análisis de la capacidad de un proceso se fundamenta en el estudio de los denominados “Índices de Capacidad del Proceso”, que son los siguientes:

• Rango del proceso: Son los límites establecidos por encima y por debajo de las especificaciones nominales del proceso.
• Límites de especificaciones: Son los requerimientos dictados por las especificaciones de ingeniería.
• Capacidad potencial: Es el indicador más sencillo de las capacidades del proceso.

Una medida útil del proceso es el estudio del rendimiento del proceso respecto a la capacidad del proceso. Estudiando ambas variables podremos averiguar hasta que punto estamos infrautilizando nuestro proceso. El análisis puede realizarse segmentando el proceso y ello nos permitirá saber que partes del proceso están más cargadas (cuellos de botella) y qué partes del proceso están infrautilizadas. Una vez que conocemos los indicadores del proceso es muy fácil estudiar experimentalmente cómo mejorar nuestro proceso de forma virtual. Entramos ya en relacionar la calidad del proceso con los costes de producción, y las posibilidades son infinitas. Podemos por ejemplo modificar el proceso virtualmente y analizar que repercusión positiva o negativa tendrían acciones como: Incorporación de una nueva máquina en el proceso, sustituir una máquina por otra, retirar una máquina del proceso, etc.

Bibliografía:

A continuación reseñamos una compilación de referencias bibliográficas aplicables en el escenario industrial y al control de calidad de procesos.

• Abraham, B., & Ledolter, J. (1983). Statistical methods for forecasting. New York: Wiley.
• Duncan, A. J. (1974). Quality control and industrial statistics. Homewood, IL: Richard D. Irwin.Hart, K. M., & Hart, R. F. (1989). Quantitative methods for quality improvement. Milwaukee, WI: ASQC Quality Press.
• Kane, V. E. (1986). Process capability indices. Journal of Quality Technology, 18, 41-52.
• Montgomery, D. C. (1985). Statistical quality control. New York: Wiley.
• Montgomery, D. C. (1991) Design and analysis of experiments (3rd ed.). New York: Wiley.
• Pyzdek, T. (1989). What every engineer should know about quality control. New York: Marcel Dekker.