Sabemos que existe una gran cantidad de metodologías enfocadas al mejoramiento de la calidad de los productos que las empresas fabrican y resulta difícil decidir cuál de ellas implementar. En esta amplia gama de opciones se encuentran el control estadístico de procesos (SPC, Statistical Process Control, por sus siglas en inglés) el cual tuvo sus inicios en la década de los años veinte del siglo pasado, siendo el Dr. Walter Shewhart quien encabezó estos estudios y el desarrollo de métodos estadísticos.
Los métodos estadísticos de control de procesos aplican principios y técnicas estadísticas en todas las etapas de diseño, fabricación y mantenimiento. Estos métodos estadísticos son muy diferentes de los métodos tradicionales y son los que han ayudado a las empresas que su modelo de negocio se enfoca a la producción en masa.
El SPC se remonta a los años 1920, donde Walter Shewhart observa que los procesos del mundo real (tales como la fabricación de piezas) rara vez generan datos distribuidos normalmente. Llegó a la conclusión de que estas variaciones son inherentes al proceso (variación común) y la variación extra (variación especial). La ausencia o presencia de la variación especial determina si un proceso está dentro o fuera de control.
El control estadístico de procesos consiste en lo siguiente:
Un proceso de producción se caracteriza por involucrar máquinas, materia prima, métodos, mano de obra y medio ambiente. En cualquier proceso de fabricación existe un cierto grado de variabilidad entre un producto y otro que no se puede eliminar complemente debido a que los factores en el proceso no son constantes. Ejemplo:
Se conoce como variación natural a la producida por innumerables pequeñas causas no asignables (aleatorias) que son tan ligeras que no pueden considerarse -de manera individual- como razón única de una desviación del proceso. Como son de naturaleza aleatoria, y dependen del azar, se puede realizar su estudio por métodos estadísticos. Por otra parte, se denomina variación accidental a la producida por causas asignables, especiales o atribuidas, es decir, las que se pueden investigar hasta dar con la razón específica que las produce y que suelen ocasionar desviaciones relativamente grandes en el resultado del proceso.
Mediante la identificación de las causas asignables y la toma de medidas correctivas para evitar que reaparezcan, se puede obtener un proceso afectado únicamente por causas comunes (no asignables) de variación. De esta forma, el proceso se hace prever y cuantificar. Este sería el objetivo fundamental del control estadístico de procesos.
En estadística juegan un papel fundamental las variables cualitativas y las variables cuantitativas. En el control de procesos por variables, las características que se controlan están constituidas por mediciones precisas de dimensiones, como longitudes, diámetros, pesos, etc. (variables cuantitativas). En el control de procesos por atributos, se realiza una clasificación entre los productos que cumplen una cierta característica de calidad y los que no la cumplen (variable cualitativa).
El control de procesos por atributos tiene la ventaja (respecto del control de procesos por variables) de que permite considerar diferentes características de calidad al mismo tiempo y clasificar el producto como disconforme si no satisface la especificación de cualquiera de ellas. Su realización suele ser más rápida y barata, ya que -en general- se emplean instrumentos más simples.
El estudio de la capacidad es una forma de comparación entre la variabilidad permitida en el diseño del producto y la variabilidad obtenida en la fabricación del mismo. La variabilidad permitida en el diseño se refleja en las especificaciones y tolerancia del producto. Mientras que la variabilidad obtenida en la fabricación se determina con el estudio estadístico del producto fabricado.
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