Gráficas de Control
Una gráfica de CEP o «gráfica de control» es una gráfica de datos derivados de las muestras que se toman periódicamente de un proceso, y trazados en secuencia cronológica.
También anotados en la gráfica de control están los «límites de variabilidad natural”, en un estudio inicial y los llamados “límites de control“, cuando se ha alcanzado la estabilidad del proceso, ambos describen la variabilidad inherente del proceso cuando está estable.
La función de la gráfica de control es ayudar a evaluar la estabilidad del proceso, y esto se hace examinando los datos trazados en relación a los límites de variabilidad.
Puede trazarse cualquier variable (datos de medición) o atributo (datos de conteo) que represente una característica de interés de un producto o proceso.
Definición de términos
El término atributo se refiere a la clasificación de los artículos inspeccionados como defectuosos o no defectuosos, o como rechazados o aceptados.
Una variable es una característica específica de calidad (peso, longitud, volumen, humedad, pH, concentración de azúcar, etc.) que se puede medir con instrumentos.
También los resultados cuantificados de la evaluación sensorial pueden utilizarse en una gráfica de control.
Por variabilidad inherente se entiende el efecto total de las variaciones aleatorias, que no pueden ser eliminadas y cuyo efecto debe ser evaluado.
Las condiciones en las que las variaciones entre observaciones sucesivas de características identificables son atribuibles a un sistema de causas aleatorias se denominan estado de control estadístico, con lo que se indica que no hay por qué modificar el proceso. En cambio, una desviación de los límites de control que sea atribuible a una causa asignable exige en general que se revisen las operaciones de proceso.
Para los datos de atributos, las gráficas de control se hacen con el número o proporción de las unidades no conformes o el número o proporción de no conformidades encontradas en las muestras tomadas del proceso.
En el caso de los datos de variables, una gráfica de control se usa generalmente para dar seguimiento a los cambios en el centramiento del proceso, y una gráfica de control separada para dar seguimiento a los cambios en la variabilidad del proceso.
La forma convencional de las gráficas de control para los datos de variables son las gráfica de «Shewhart“, las cuales son a la fecha una de las herramientas básicas y típicas en el control estadístico de la calidad durante los procesos de fabricación.
Hay otras formas de gráficas de control, cada una con las propiedades adecuadas para aplicarse en circunstancias especiales. Ejemplos de éstas incluyen «gráficas de sumas acumuladas» que permiten un aumento en la sensibilidad frente a pequeños cambios en el proceso; y «gráficas de promedios móviles» (uniforme o ponderada) que sirven para alisar las variaciones a corto plazo poniendo en evidencia las tendencias persistentes.
Beneficios de las Gráficas de Control
Además de hacer visibles los datos para el usuario, las gráficas de control facilitan la respuesta apropiada para la variación del proceso distinguiendo la variación aleatoria que es inherente a un proceso estable de la variación que se debe probablemente a «causas asignables».
A continuación se indican el papel y valor de las gráficas de control en algunas actividades relacionadas al proceso.
- Control del Proceso; las gráficas de control por variables se usan para detectar cambios en el centramiento del proceso o en la variabilidad del proceso e iniciar la acción correctiva, manteniendo o restaurando la estabilidad del proceso.
- Análisis de capacidad del proceso, si el proceso es estable, los datos de la gráfica de control pueden usarse para estimar la capacidad del proceso.
- Análisis del sistema de medición; incorporando los límites de control que reflejan la variabilidad inherente del sistema de medición, una gráfica de control puede mostrar si el sistema de medición es capaz de detectar la variabilidad del proceso o producto de interés. Las gráficas de control también pueden usarse para supervisar el proceso de medición en sí.
- Análisis de causa y efecto; la correlación entre los eventos del proceso y patrones de gráfica de control pueden ayudar a inferir las causas asignables subyacentes y planear la acción eficaz.
- Mejoramiento continuo; las gráficas de control se usan para dar seguimiento y ayudar a identificar las causas de la variación del proceso, y ayudar a reducir las causas de la variación.
Limitaciones y precauciones de las Gráficas de Control
Es importante tomar las muestras del proceso de una manera que revele mejor la variación de interés y a esa muestra se le llama «sub-grupo racional”.
Esto es fundamental para el uso eficaz y la interpretación de las gráficas de control, y para entender las fuentes de la variación del proceso.
Los procesos de corridas cortas presentan dificultades especiales ya que casi nunca se dispone de datos suficientes para establecer los límites de control apropiados.
Hay un riesgo de «falsas alarmas» al interpretar las gráficas de control, esto es, el riesgo de concluir que ha ocurrido un cambio, cuando éste no es el caso.
También hay el riesgo de que se falle en detectar que ha ocurrido un cambio.
Estos riesgos pueden disminuirse pero nunca eliminarse por completo.
Usos de las Gráficas de Control
- Analizar un proceso, con el fin de:
- a) Establecer o cambiar especificaciones.
- b) Evaluar si es preciso cambiar los procedimientos o métodos para mejorar la calidad.
- c) Obtener datos para su uso en el establecimiento de procedimientos de inspección o de aceptación del producto.
- Dar una base a la toma de decisiones de mantener sin cambios el proceso o hallar la forma de suprimir o reducir las variaciones observadas.
- Asentar una sólida base para la aceptación o rechazo en un momento determinado de ciertas producciones.
Una gráfica de control se usa para detectar cambios en un proceso.
Los datos trazados, que puede ser una lectura individual o algún estadístico como el promedio de la muestra o la variabilidad dentro de la muestra, son comparados con los límites de control.
Al nivel más sencillo, un punto trazado que cae fuera de los límites de control señala un posible cambio en el proceso, posiblemente debido a alguna «causa asignable». Esto identifica la necesidad de investigar la causa de la lectura «fuera de control » y hacer ajustes en el proceso cuando sea necesario. Esto ayuda a mantener la estabilidad del proceso y mejorar los procesos a largo plazo.
El uso de las gráficas de control puede mejorarse para producir una indicación más rápida de los cambios en el proceso, o aumento de sensibilidad a pequeños cambios, a través del uso de criterios adicionales en la interpretación de tendencias y patrones en los datos trazados.
Para adoptar las medidas necesarias de corrección en base a una gráfica de control, será preciso responder a las siguientes preguntas:
# En lo que respecta al proceso:
- ¿Es necesario volver a calcular un promedio de proceso tras una serie de observaciones durante las fases iniciales del uso del gráfico de control?
- ¿Es necesario suprimir las causas asignables cuya presencia se pone de manifiesto por puntos situados fuera de los límites de control establecidos en el gráfico de control?
- ¿Es tan amplia la dispersión del proceso observada que se necesitaría un nuevo análisis de la capacidad de procesado de la empresa o indica la necesidad de mejorarlo?
# En lo que respecta a las especificaciones del procesado:
- ¿Cuál es la capacidad de las máquinas? Esta deberá ser determinada antes de que se establezcan unos límites en las especificaciones.
- ¿Es capaz el proceso de fabricación de satisfacer los límites especificados? En caso contrario, puede ser necesario revisar tales límites.
- ¿Es necesario cambiar los límites de especificación porque las operaciones en la práctica dan resultados muy variables en relación con los límites calculados?
Control de proceso
La finalidad de controlar un proceso de fabricación es garantizar que éste proporcione un producto acorde con los requisitos de calidad. Esto puede significar que sólo se acepten causas aleatorias de variación. Es preciso detectar y eliminar rápidamente las causas asignables de variación.
Una herramienta excelente para ello son las gráficas de control, por medio del las cuales se puede seguir el proceso y describir gráficamente las variaciones que experimenta con el tiempo.
En una gráfica de Shewhart hay una línea central con un límite de control a cada lado. La línea central representa el valor en torno al cual han de distribuirse las mediciones.
Si aparece una causa asignable de variación, se sobrepasará uno de los límites de control. De esta manera, el gráfico de control da la señal de alarma cuando se produce un cambio dentro del proceso de fabricación.
Cuando se usa una gráfica de control, se toman subgrupos (muestras) bajo cierto régimen de muestreo, seleccionado con anterioridad, del proceso de fabricación. A partir de las mediciones se calculan ciertos parámetros estadísticos (media, Rango, desviación estándar u otros). Estos se representan cronológicamente en el gráfico.
Si el patrón de fluctuación se distribuye aleatoriamente dentro de los límites de control, se dice que el proceso está “bajo control” y es un patrón natural, no hay causas extrañas actuando sobre el proceso.
Por otro lado el patrón de fluctuación puede aparecer irregular con subidas y bajadas repentinas que pueden clasificarse como no naturales, esto significa que si existen causas externas de disturbio que están afectando el proceso y que todo el personal relacionado y familiarizado con el mismo debe investigar para encontrar y eliminar o al menos modificar las causas de ese disturbio.
Por lo general, los límites de control se establecen a una distancia de ±3σ (σ = desviación estándar) de la línea central.
Ahora bien, un punto fuera de estas líneas revela que se ha producido un cambio en el proceso de fabricación.
Dos puntos consecutivos de cada tres, fuera de los límites de ±2σ, constituyen otro criterio de anomalía.
Una tercera prueba son cuatro de cinco puntos consecutivos, fuera de los límites de ±2σ.
Otra prueba de inestabilidad corresponde a ocho puntos consecutivos situados a un solo lado de la línea central.
Otros patrones de no naturalidad pueden aparecer, tales como estratificación, mezcla, variable sistemática y tendencias.
Como ya se dijo, hay dos tipos de gráficos de control: los gráficos por variables y los gráficos por atributos. Los primeros se usan para mediciones y las gráficas por atributos no requieren mediciones; sino que se emplea información sobre el número de unidades defectuosas (o de defectos).
El gráfico de control para variables se utiliza cuando se desean vigilar características específicas cuantificables del producto que se consideran críticas para mantener un nivel de calidad aceptable.
Así, por ejemplo, se considera que el grado de humedad de los plátanos deshidratados es una característica crítica entonces se realizarán gráficos de control para ésta característica. Por otra parte, es posible que sea necesario vigilar el peso de llenado de productos enlatados para conformarse a las normas o requisitos legales.
El gráfico de control para atributos es más indicado cuando se trata de utilizar el nivel de calidad de un producto como base para tomar la decisión de aceptar o rechazar un lote de producción o un proceso.
En este caso la calidad se mide en términos de presencia o ausencia de un defecto tal como se ha definido en las especificaciones del producto. También puede impedir la salida a distribución de productos terminados si se encuentran en ellos defectos que exceden de los límites admisibles.
¿Más sobre el tema? También los invitamos a leer:
Control Estadístico de Procesos Simplificado en la Industria de Alimentos (p. I)
Autora
Leila Burin.
Coordinadora Académica de Portal de Inocuidad.
PhD en Ciencias Químicas, Universidad de Buenos Aires, 2001 y Lic. en Ciencias Biológicas, Universidad de Buenos Aires, 1994.
2010 hasta la fecha: auditora para SAI Global Spain: Esquemas: IFS, BRC, ISO 22 000, FSSC 22000, GMA SAFE y auditorías de clientes: Unilever, Pepsi, Starbucks, Woolworths, Mac Donalds.
1997 hasta la fecha: QualyFoods S.A., Argentina Cargo: Gerencia Técnica en Aseguramiento de Calidad. Dirección. Desarrollo de Programas de Pre-requisitos & BPM y HACCP en Argentina (8 Plantas); capacitación: HACCP Alliance Lead Instructor en Argentina y México; y auditora para Heinz NA.
Mas de 15 cursos abiertos dictados desde 2001. Docencia: Materia: Biología e Introducción a la Biología Celular. Unidad Académica: CBC (Ciclo Básico Común), UBA, entre 1993 y 2000.
2 DIRECCIONES DE TESIS, entre 2001 y 2006.
14 PUBLICACIONES Y ARTÍCULOS.
18 TRABAJOS PRESENTADOS A CONGRESOS.
Más de 35 CURSOS TOMADOS desde 1994.
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