Control estadístico de procesos

1 · La distinción fundamental

Todo proceso varía. La pregunta es qué tipo de variación:

Tipo	Origen	Qué hacer
Causas comunes	inherentes al proceso; muchas, pequeñas, siempre presentes	no intervenir: cambiar el sistema
Causas especiales	ajenas al proceso; identificables	investigar y corregir

2 · Los dos errores de intervención

Deming insistía en que confundir los dos tipos de causa es lo que arruina los procesos:

Error	Qué se hace	Consecuencia
Tipo 1	intervenir ante variación común	aumenta la variabilidad
Tipo 2	no intervenir ante una causa especial	el problema persiste

Es la misma estructura de los errores tipo I y II de una prueba de hipótesis, aplicada a la producción.

3 · El experimento del embudo

Deming lo usaba para mostrarlo: se deja caer una bolilla por un embudo apuntando a un objetivo, y se prueban cuatro reglas.

Regla	Resultado
No mover el embudo	la variación mínima posible
Corregir según el último error	la variación aumenta
Reposicionar respecto del objetivo cada vez	crece sin control
Apuntar al último punto	se va a la deriva

4 · Las herramientas

Herramienta	Para qué
Gráficos de control	detectar causas especiales
Índices de capacidad	evaluar si el proceso cumple las especificaciones
Diagrama de Pareto	priorizar los problemas más frecuentes
Diagrama causa-efecto	organizar las causas posibles
Histograma y estratificación	describir la variación

5 · Control y especificación

Es la distinción que más se confunde:

	Límites de control	Límites de especificación
De dónde salen	del proceso, calculados con los datos	del cliente o del diseño
Qué dicen	qué hace el proceso	qué se necesita que haga
Se pueden cambiar	solo si cambia el proceso	por negociación o rediseño

6 · Más allá de la industria

La misma lógica se aplica a cualquier indicador que se monitoree en el tiempo:

• Salud: infecciones intrahospitalarias, tiempos de espera, mortalidad quirúrgica.
• Educación: asistencia, rendimiento por cohorte.
• Servicios públicos: tiempos de respuesta, reclamos.
• Gestión estadística: tasas de no respuesta, errores de carga.

7 · Errores frecuentes

• Reaccionar a cada variación como si fuera una señal.
• Confundir límites de control con especificaciones.
• Calcular los límites con datos que incluyen causas especiales.
• Suponer normalidad sin verificarla, en procesos muy asimétricos.
• Monitorear sin actuar cuando hay señal.
• Aplicarlo a procesos que no son estables ni pretenden serlo.

8 · En el software

# R
library(qcc)
qcc(datos, type = "xbar", nsigmas = 3)
process.capability(qcc(datos, type = "xbar"), spec.limits = c(LIE, LSE))

pareto.chart(frecuencias)

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