ISBN 978-612-5124-25-8

Reseña

La definición de calidad varía según la industria o negocio en el que uno participa. En el ámbito de la producción, la calidad se puede definir como el grado en que un producto se alinea con las especificaciones deseadas en términos de sus atributos y cumple con las expectativas del cliente. Como resultado de su naturaleza subjetiva, muchas empresas tienden a pasar por alto la importancia de gestionar sus procesos, asumiendo que no pueden controlar todos los factores que impactan la calidad. Sin embargo, esta suposición es incorrecta ya que una gestión eficaz de los procesos es esencial para garantizar resultados de alta calidad.
Existen numerosos elementos que juegan un papel en los procesos de producción, y todos ellos pueden examinarse y rastrearse para mejorar constantemente los procesos. Esto incluye todo, desde el equipo que se utiliza hasta el seguimiento de los programas de software e incluso la eficacia de los trabajadores involucrados.
Por lo tanto, es importante señalar que la gestión de la calidad abarca más que simplemente el aseguramiento de la calidad. También implica garantizar que todos los productos finales mantengan un nivel constante de calidad, de modo que cumplan el mismo conjunto de requisitos en igual medida.
Para evaluar el nivel de calidad es necesario realizar una serie de controles y pruebas. El control de calidad es el procedimiento vital que garantiza la consistencia, confiabilidad, facilidad de mantenimiento y producción de un producto o servicio en particular. Para lograrlo, existen diversas herramientas y metodologías estadísticas diseñadas específicamente para la inspección, identificación y gestión de procesos. Al adquirir conocimientos sobre estas herramientas y comprender su funcionamiento, podemos mejorar la calidad general del producto o servicio, lo que posteriormente conducirá a una mayor productividad y rentabilidad.
Así, se puede afirmar que el control de calidad ofrece numerosos beneficios, como minimizar la necesidad de inspecciones excesivas, evitar retrasos, disminuir la cantidad de unidades defectuosas que deben descartarse o reelaborarse y optimizar la utilización de recursos humanos, maquinaria y materiales. Si bien, es importante señalar que el alcance de estas ventajas puede variar dependiendo del modelo de negocio específico en el que se implementen las prácticas de control de calidad.
Lidiar con la fluctuación inherente en los procesos es un desafío que enfrentamos regularmente. La variabilidad se refiere al grado de diversidad dentro de un conjunto de valores o puntuaciones, que esencialmente representa el rango entre los valores observados más bajos y más altos. También sirve como medida de qué tan bien un proceso puede alcanzar el nivel de calidad deseado. En esencia, nos enfrentamos a dos formas distintas de variabilidad:
• Causas comunes o naturales de variación: Son características inherentes que surgen debido a factores fortuitos que afectan a todo el proceso productivo. Aunque suelen ser numerosos, su contribución a la variabilidad total no es tan grande, por lo que se observan cuando se controla el proceso. Son el resultado de cambios inherentes al proceso (por ejemplo, cambios de temperatura y humedad en las granjas porcinas). Aun así, todavía necesitan realizar análisis de capacidades para minimizar su impacto.
• Causas de variación asignables o especiales: Son causas que provocan que un proceso ya no pueda controlarse y, aunque son raras, su impacto es significativo. La probabilidad de que los datos superen los límites naturales es muy baja. Entonces, si tomamos una muestra de datos del proceso y algunos de ellos exceden el límite, es muy probable que algo inusual esté sucediendo con ese elemento. Se denominan causas especiales, que ocasionalmente afectan a una etapa concreta del proceso (por ejemplo, error humano o ajuste incorrecto de una máquina).
La variación es un aspecto inherente de la vida que no puede clasificarse como inherentemente positivo o negativo. Si bien es un fenómeno natural que no podemos eliminar por completo, tenemos la capacidad de minimizar su impacto. El objetivo principal del control estadístico de procesos es mantener el control sobre el proceso e identificar rápidamente cualquier desviación causada por factores únicos, así como determinar sus causas fundamentales. Hay circunstancias específicas en las que no es posible disminuir la variabilidad y, en algunos casos, incluso puede ser necesario aumentarla para mejorar la eficiencia del proceso. Uno de esos escenarios es cuando la reducción de costos conduce a un aumento de la variabilidad, lo que resulta en un compromiso en la calidad, sin dejar de mantenerse dentro de los límites especificados. Es esencial que comprendamos y determinemos plenamente hasta qué punto estamos dispuestos a priorizar ciertos valores sobre otros.
A lo largo de la historia, se han desarrollado e implementado innumerables métodos y enfoques para mejorar la calidad general de diversos procesos. Entre ellas, una estrategia ampliamente reconocida y utilizada se conoce como Six Sigma, que tiene sus raíces en el idioma inglés. El objetivo fundamental de Six Sigma es amplificar tanto la productividad como la rentabilidad minimizando y controlando los niveles de variabilidad que existen dentro de un sistema u operación determinado.
Así, las organizaciones que lo integran en sus marcos operativos tienen como objetivo mejorar cada paso de sus procesos y mejorar constantemente sus productos o servicios para minimizar cualquier falla en el resultado final. Además, se esfuerzan por lograr cambios sostenibles que puedan mantenerse durante un período prolongado.
Six Sigma es una metodología que tiene como objetivo alcanzar un nivel de calidad en el que solo hay 3,4 defectos por millón de eventos u oportunidades (DPMO), definiéndose un defecto como cualquier caso en el que un producto no cumple con los requisitos especificados. El término "Six Sigma" en sí mismo se refiere a estar a seis desviaciones estándar de la media, lo que indica un alto nivel de precisión y coherencia. Al implementar los principios de Six Sigma, las organizaciones se esfuerzan por minimizar la variación en sus procesos, asegurando que la mayoría de los resultados estén dentro del rango deseado y que cualquier desviación se mantenga al mínimo. Este enfoque riguroso de la gestión de la calidad ha demostrado ser muy exitoso a la hora de impulsar la eficiencia, reducir los defectos y mejorar la satisfacción del cliente.
El Control Estadístico de Procesos (SPC) se basa en el uso de gráficos de control, que son herramientas gráficas con dos dimensiones. El eje vertical de estos gráficos representa la variable que se observa o mide. Dentro de este eje se representan tres líneas: la línea central (CL), que significa el valor promedio de la característica de calidad que se examina y sirve como medida de centralización; y dos líneas adicionales conocidas como límite de control superior (LCS) y límite de control inferior (LCI). Estos límites de control generalmente se ubican a ±3 desviaciones estándar de la línea central. Esta relación entre SPC y Six Sigma se basa en que estos límites de control ayudan a identificar y monitorear variaciones dentro del proceso, contribuyendo así al objetivo de alcanzar los niveles de calidad Six Sigma.
Los límites de control del proceso se determinan analizando los datos estadísticamente. Estos límites indican el rango en el que deberían caer la mayoría de los puntos de datos si el proceso funciona correctamente. Este rango se calcula en base a las mediciones del proceso y abarca más del 99% de los datos observados.
Se considera que un proceso está bajo control o en "estado de control" cuando la característica de calidad que se observa en el proceso permanece consistentemente cerca de un valor promedio predeterminado y está influenciada principalmente por factores aleatorios.
Cuando los valores caen fuera de los límites de control establecidos, indica que el proceso no está operando dentro de parámetros aceptables y hay una razón específica para esta desviación que debe abordarse y resolverse.
En realidad, el CEP (Protocolo de Ambiente Controlado) implica una comparación continua de diferentes hipótesis para determinar si un proceso determinado está operando dentro de parámetros aceptables. Para realizar correctamente este análisis, es necesario recolectar muestras a intervalos regulares.
Es fundamental enfatizar que el control de procesos y la especificación de procesos no deben confundirse, ya que son dos conceptos distintos. Es posible que un proceso cumpla con las especificaciones sin estar completamente controlado y, a la inversa, es posible que un proceso controlado no cumpla con todas las especificaciones. Como resultado, los límites de control se emplean para evaluar el desempeño general de un proceso, mientras que los límites de especificación se utilizan para determinar si los productos finales cumplen con los requisitos necesarios.
El CEP, o proceso de mejora continua, desempeña un papel crucial en nuestra capacidad de prever problemas potenciales que pueden surgir en el futuro, lo que dificulta nuestra capacidad para cumplir requisitos específicos. Al identificar estos problemas con anticipación, podemos tomar acciones correctivas inmediatas, evitando así que afecten el producto final y, en última instancia, lleguen al cliente. Asimismo, al comparar los límites de control, que están determinados por la variación natural del proceso, con los límites de especificación, podemos medir efectivamente la capacidad del proceso.