Gráficas de Control de Calidad
Una gráfica de control es un diagrama que sirve para examinar si un proceso se encuentra en una condición estable, o para asegurar que se mantenga en esa condición. En otras palabras, los gráficos de control se utilizan para controlar el desarrollo de los procesos de producción e identificar posibles inestabilidades y circunstancias anómalas. Lo que se pretende con este tipo de análisis es controlar los procesos para asegurarse de que funcionan correctamente.
Estadísticamente se dice que un proceso es estable cuando las únicas causas de variación presentes son las de tipo aleatorio. En esta condición se pueden hacer inferencias con respecto a la salida del proceso, esto es, la característica de calidad que se esté midiendo. En cambio, la presencia de causas especiales o asignables hace que el proceso se desestabilice, impidiendo la predicción de su comportamiento futuro.
Con base en la información obtenida en intervalos determinados de tiempo, las gráficas de control definen un intervalo de confianza: Si un proceso es estadísticamente estable, el 99.73% de las veces el resultado se mantendrá dentro de ese intervalo.
La estructura de las gráficas contiene una “línea central” (LC), una línea superior que marca el “límite superior de control” (LSC), y una línea inferior que marca el “límite inferior de control” (LIC). Los puntos contienen información sobre las lecturas hechas; pueden ser promedios de grupos de lecturas, o sus rangos, o bien las lecturas individuales mismas. Los límites de control marcan el intervalo de confianza en el cual se espera que caigan los puntos.
En la gráfica se muestran datos del desempeño de un proceso. Estos datos pueden ser continuos, ejemplo: las medidas de una pieza, o el número de piezas conformes respecto de cada lote de X unidades. O bien también se pueden mostrar datos discretos, Ejemplo: pieza conforme o pieza no conforme. En el caso de ser datos continuos, se suele incluir una línea horizontal con el valor medio de referencia y dos líneas más con los límites de control estadístico, superior e inferior, en la gráfica.
Los límites de control se sitúan de forma que un porcentaje fijado de los puntos estén dentro de ellos. Estos límites suelen calcularse para incluir o bien el 75% o el 95% de los datos:
– Límites que incluyen el 75% de los datos: En este caso, un proceso que funcione correctamente deberá mostrar un 75% de los valores dentro de los límites superior e inferior, un 12,5% de los valores por encima del límite superior y otro 12.5% por debajo del límite inferior. Si se aprecia un punto fuera de estos límites se considera como normal, pero si aparecen varios puntos seguidos por encima o por debajo de los límites probablemente sea una situación inusual, e indique que el proceso está descontrolado.
– Limites que incluyen el 95% de los datos: En este caso sólo el 2,5% de los valores deben dar por encima o por debajo de los límites. Al ser tan restrictivo, en esta situación si un dato sale fuera de los límites significará que ha habido una circunstancia inusual en el proceso.
Los valores mostrados en el diagrama, deben ser aleatorios y seguir una distribución estadística normal, estando centrados en él la línea del punto medio y teniendo una variabilidad que puede deberse a dos factores:
– Común: que es inherente al proceso, y por lo tanto no podemos evitar.
– Especial: que causa una variación excesiva, y debe ser corregida.
¿Cuándo el proceso está funcionando mal?
Se dice que un proceso está fuera de control, y por lo tanto debe corregirse, en las siguientes situaciones:
– Cuando hay un punto fuera de los límites del 95%.
– Cuando hay más de 3 puntos seguidos fuera de los límites del 75%.
– Cuando se aprecian tendencias crecientes o decrecientes en más de 4 puntos seguidos.
– Cuando más de 6 puntos seguidos se encuentran en la mitad superior o inferior del gráfico (en este caso, el proceso está descentrado y habría que recalibrarlo).
– Cuando se aprecia que los valores siguen un patrón, no siendo estos aleatorios.
Importancia de las Graficas de Control de Calidad
Los gráficos de control ayudan en la detección de modelos no naturales de variación en los datos que resultan de procesos repetitivos y dan criterios para detectar una falta de control estadístico. Un proceso se encuentra bajo control estadístico cuando la variabilidad se debe sólo a "causas comunes".
La idea de inspeccionar el producto final y eliminar las unidades que no cumplen con las especificaciones una vez terminado el proceso, se reemplaza por una estrategia más económica de prevención antes y durante del proceso industrial con el fin de lograr que precisamente estos productos lleguen al consumidor sin defectos.
Según este nuevo enfoque, existen dos tipos de variabilidad. El primer tipo es una variabilidad aleatoria debido a "causas al azar" o también conocida como "causas comunes". El segundo tipo de variabilidad, en cambio, representa un cambio real en el proceso atribuible a "causas especiales", las cuales, por lo menos teóricamente, pueden ser identificadas y eliminadas.
Ventajas de los gráficos de control
Existen importantes razones para implantar los gráficos de control. Podemos aclarar que los gráficos de control son una técnica de eficacia probada para mejorar la productividad. La adecuada implantación de un programa de C.E.P. reduce la repetición de las operaciones no conformes y los rechazos por desechos que son uno de los principales enemigos de la productividad. De esta reducción se deriva una disminución en los costes y un incremento de producción de producto correcto.
También son eficaces para la prevención de defectos. El objetivo básico del gráfico de control es detectar cualquier cambio en el proceso o en el producto. Siempre es más barato hacer las cosas bien de entrada que escoger las unidades buenas dentro de un lote de malas y buenas. Si no se posee un control eficaz, se estará pagando por fabricar producción no conforme.
Los gráficos de control también previenen de ajustes innecesarios del proceso. Distingue entre el “ruido de fondo” y una variación anormal. Si el operador ajusta el proceso basándose en comprobaciones periódicas no relacionadas con la implantación sistemática de los gráficos de control, a menudo reaccionará frente al ruido de fondo y realizará ajustes innecesarios. Otra ventaja es que el gráfico de control proporciona información sobre la capacidad del Proceso suministrando información sobre los parámetros básicos del proceso y sobre su estabilidad a lo largo del tiempo.
Entre otras ventajas del uso de las graficas de control, se tiene que:
• Es una herramienta simple y efectiva para lograr un control estadístico.
• El operario puede manejar las cartas en su propia área de trabajo, por lo cual puede dar información confiable de la operación en el momento en que se deben de tomar ciertas acciones.
• Cuando un proceso está en control estadístico puede predecirse su desempeño respecto a las especificaciones. En consecuencia, se puede contar con niveles consistentes de calidad y contar con costos estables para lograr ese nivel de calidad.
• Una vez que un proceso se encuentra en control estadístico, su comportamiento puede ser mejorado posteriormente reduciendo la variación.
• Al distinguir ente las causas especiales y las causas comunes de variación, dan una buena indicación de cuándo una situación debe ser corregida localmente y cuando se requiere de una acción más colectiva.
Aplicaciones
Las gráficas de control pueden utilizar para cualquier tipo de proceso, sea de producción o no. Las gráficas tienen tres aplicaciones principales:
2.-Guiar las modificaciones para mejorar la calidad de la producción del proceso. 
· 3.-Regular la producción. La función de regulación muestra el estado actual de la calidad de la producción y proporciona un aviso anticipado de las desviaciones con respecto a las metas de la calidad. Para dar un ejemplo de cómo se aplicaría el uso de las cartas de control y su importancia sobre el mejoramiento se puede decir que en una empresa “X”, el actual nivel de competencia existente en el sector textil hace que las empresas competencias deban lograr y mantener un alto nivel de calidad en sus productos. Para conseguirlo, es preciso tomar medidas desde los niveles iniciales del proceso productivo, que es donde se centra toda la atención. En este trabajo se pretende mostrar la utilidad de las técnicas de Control Estadístico de Procesos en la evaluación de la calidad textil. Concretamente, se diseñan gráficos de control univariantes y multivariantes para vigilar de forma individual y conjunta distintas características de calidad relacionadas con un proceso de hilatura.
