Herramientas para el control estadístico de calidad
El control estadístico de la calidad se define como la aplicación de técnicas estadísticas a los diversos procesos industriales, administrativos o de servicios, con la finalidad de comprobar que cada parte del proceso cumpla con las exigencias requeridas.
El objetivo principal del control estadístico de la calidad es reducir o suprimir sistemáticamente la variabilidad de los procesos, para mejorar la calidad de los productos o servicios, disminuyendo la cantidad de residuos, costos y devoluciones o quejas por parte del cliente. Además, el control estadístico de la calidad es un apoyo en la toma de decisiones dentro de las organizaciones.
Dentro de las causas de variabilidad se pueden evidenciar la falta de conocimiento o de información de los empleados, materiales que no cumplen con los estándares, la selección de técnicas imprecisas para la realización del producto, la gestión inefectiva del servicio, la improvisación o ausencia de cronogramas o estándares para el trabajo diario, el descuido del mantenimiento y actualización de la máquina o equipos de trabajo, la falta de verificación, medición y control del proceso y las malas condiciones de los puestos de trabajo entre otros.
Las 7 herramientas de control de calidad
En los procesos de mejora continua y optimización de las organizaciones, actualmente se utilizan las conocidas 7 herramientas básicas de la calidad, difundidas por Kaoru Ishikawa, el denominado padre de los círculos de calidad.
De acuerdo con el Project Management Institute de los Estados Unidos, las 7 herramientas son extremadamente eficientes en los procesos de planificación y control de un proyecto. Dependiendo del tipo de organización y los inconvenientes de variabilidad, se puede seleccionar la herramienta correcta para solucionar o corregir el problema que impide el objetivo final.
Diagrama causa – efecto o espina de pescado de Ishikawa
El diagrama causa - efecto es una herramienta para seleccionar y clasificar ideas e hipótesis de manera gráfica, con el objetivo de identificar las causas que generan las fallas o defectos desde su origen.
Planillas de inspección
Las planillas de inspección son un método para recolectar y registrar información cualitativa o cuantitativa. Dependiendo del diseño de la plantilla los resultados servirán para visualizar tendencias o dispersiones. Para la utilización de esta herramienta es fundamental realizar un análisis estadístico con anticipación.
Gráficos de control
También conocido como diagrama de Shewhart, la herramienta se basa en la recolección cronológica de datos de un proceso en una gráfica delimitada, con el fin de definir la estabilidad y si el comportamiento del proceso es predecible, permitiendo identificar si es necesario analizar o corregir alguna variación.
Muestreo estratificado
Conocido como estratificación, este procedimiento estadístico tiene el objetivo de seleccionar y clasificar los elementos comunes o que tienen afinidad en una población determinada. Con esta herramienta las empresas pueden comprender la estructura de una población, los diferentes valores y las variaciones de los estratos a partir de los datos recolectados.
Histograma
El histograma es un gráfico de barras donde se visualizan las variaciones de un proceso por medio de datos que nos ayudan a tomar las decisiones correctas teniendo en cuenta las mejoras que se han ido realizando. Su elaboración nos aporta la tendencia central, el grado de dispersión y las frecuencias relativas de los diversos valores.
Diagrama de Pareto
Diseñado por Vilfredo Pareto, esta herramienta es otro tipo de diagrama gráfico de barras verticales utilizado para separar los problemas más significativos de los menos relevantes, además, definir las fuentes y los responsables de los problemas. El fundamento de este diagrama fue definido por el autor de esta manera: El 80% de los problemas se pueden solucionar, si se eliminan el 20% de las causas que los originan.
Diagramas de dispersión
Denominados también como diagramas de correlación, son una herramienta que permite analizar dos conjuntos de datos asociados, buscando explicar los conjuntos que muestran una variable diferente o anticipada. Está herramienta es muy utilizada en los procesos de gestión de equipos y maquinaria, pero también se puede adaptar muy bien en otro tipo de procesos empresariales.
Mauro Sastoque Campos
Periodismo Digital
Revista Virtual Pro
Bibliografía
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