viernes, 25 de noviembre de 2016

Historia de Control de la Calidad

El Control de Calidad tuvo su origen en la producción industrial masiva de principios del siglo XX, el desarrollo de los métodos de producción en cadena planteó el primer problema de calidad, en cuanto que ésta estaba ligada a la conformidad con las especificaciones de los productos y sus componentes: a una más alta conformidad (calidad), correspondería un número menor de desechos y re-proceso, con lo que el coste del proceso productivo, y del producto, se reduciría.

Surgen entonces los primeros procedimientos de control de calidad. La función de calidad, bajo esta óptica clásica, se limita a la realización de una serie de observaciones que tienen como objetivo la verificación de la concordancia de los diferentes dispositivos y componentes a su especificación, previamente establecida. Los resultados de las observaciones permitirían separar el producto aceptable   del no aceptable mediante la inspección final del producto ya terminado. El Control de Calidad tuvo su origen en la producción industrial masiva de principios del siglo XX, el desarrollo de los métodos de producción en cadena planteó el primer problema de calidad, en cuanto que ésta estaba ligada a la conformidad con las especificaciones de los productos y sus componentes: a una más alta conformidad (calidad), correspondería un número menor de desechos y re-proceso, con lo que el coste del proceso productivo, y del producto, se reduciría.

Surgen entonces los primeros procedimientos de control de calidad. La función de calidad, bajo esta óptica clásica, se limita a la realización de una serie de observaciones que tienen como objetivo la verificación de la concordancia de los diferentes dispositivos y componentes a su especificación, previamente establecida. Los resultados de las observaciones permitirían separar el producto aceptable   del no aceptable mediante la inspección final del producto ya terminado.

Los Padres de la Calidad


En Estados Unidos, el liderazgo de Frederick Taylor y su “dirección científica” (Taylor, 1911) supuso la separación entre la planificación del trabajo y su ejecución: la planificación era realizada por distintos especialistas mientras que los capataces y operarios ejecutaban la planificación hecha por aquellos.

Desde el punto de vista del control de calidad, también se segregó la producción de la inspección. Se crearon entonces departamentos de inspección, llamados de “Control de Calidad” o de “Aseguramiento de la Calidad”, con la finalidad de separar los productos buenos de los defectuosos de forma que éstos no llegaran al cliente.

En el desarrollo de los métodos de control de calidad se produjo un salto cualitativo con los estudios de Walter A. Shewhart, que entonces trabajaba en los Laboratorios Bell Telephone, quien a partir de la década de 1920 inició el perfeccionamiento del control de la calidad introduciendo el muestreo estadístico de los procesos. Definió el control de calidad en términos de variación provocada por causas asignables y causas aleatorias e introdujo los gráficos de control de proceso como una herramienta para distinguir entre los dos tipos de variaciones.
El control de calidad se desplaza entonces de la mera inspección final del producto, al control estadístico del proceso con el fin de determinar cuándo un proceso está sometido a variaciones en su comportamiento, tales que su resultado derivará en producto defectuoso, es decir, fuera de los límites de las especificaciones establecidas en el diseño. Shewhart hizo hincapié en que los procesos de producción deben ser controlados estadísticamente, de forma que sólo existan variaciones de causas ocasionales o aleatorias, para así mantenerlos bajo control. Su trabajo fue expuesto en Economic Control of Quality of Manufactured Products (Shewart, 1931).

En 1949 la Unión Japonesa de Científicos e Ingenieros (JUSE – Union of Japanese Scientists and Engineers) constituye un grupo de investigación sobre control de calidad. En 1950 Edwards Deming es invitado a impartir una serie de cursos y seminarios que promueven fuertemente el uso del control estadístico de la calidad, que se había mostrado muy eficaz en la disminución de las causas asignables de variación de los procesos y en la reducción del personal encargado de efectuar la inspección.
La aplicación del control estadístico de la calidad tuvo amplia difusión en las industrias, especialmente en el ámbito de la fabricación. Ello en un país con una elevada densidad de población que carece de materias primas, por lo que se consideró estratégico producir bienes con una calidad que facilitara la exportación. No obstante, el enfoque del control de calidad se mostró insuficiente ya que involucraba únicamente a ingenieros y personal de planta, producía rechazo en el personal y no implicaba suficientemente a la gerencia de las industrias.

En 1954, Joseph M. Juran visita Japón e imparte una serie de seminarios dirigidos a niveles directivos altos y medios, sensibilizándolos acerca de su papel en el control de la calidad. Esta visita de Juran marcó “una transición en las actividades de control de calidad en Japón” (Ishikawa, 1985), en el sentido de no limitarlas a ingenieros y empleados de la línea operativa, sino de extenderla a toda la empresa, dando paso a lo que se denominó “control total de calidad”.

Desde el enfoque japonés, control de calidad total significa la participación de todo individuo en el control de calidad, y no únicamente de especialistas en calidad, de personal de producción o de miembros de la dirección.

No obstante las técnicas estadísticas del control de calidad poseían una cierta complejidad que impedía su uso por parte del personal no especializado en ellas. Era entonces necesario disponer de herramientas que no requirieran de un conocimiento experto en técnicas estadísticas y que, por tanto, pudieran ser aplicadas en los círculos de calidad. En 1968 Kaoru Ishikawa propone un conjunto de técnicas estadísticas sencillas para ser aplicadas por los círculos de calidad. Según Ishikawa, con las siete herramientas básicas es posible resolver el 95% de los problemas que presenta una organización, sobre todo en el área de producción.

Wilfredo Pareto puso en marcha varias teorías dentro del campo de la sociología y economía; entre ellos se tiene: la teoría social de Pareto, la teoría de las elites (que es un grupo minoritario dentro de una sociedad y que tiene un estatus superior al resto de integrantes de la misma), también la teoría de la acción (acciones lógicas y acciones no lógicas), además de crear el concepto de la regla 80:20 muy aplicado en nuestros días en el comercio.



Las 7 Herramientas Para el Manejo de Control de Calidad

Para realizar un mejor análisis de estos datos resulta útil apoyarse en lo que se denominan técnicas gráficas de calidad, como lo son las siete herramientas básicas de calidad, utilizadas para la solución de problemas atinentes a la calidad, mencionadas por primera vez por Kaoru Ishikawa.

Las siete herramientas básicas de calidad es una denominación dada a un conjunto fijo de técnicas gráficas identificadas como las más útiles en la solución de problemas relacionados con la calidad.1 Se llaman básicas porque son adecuadas para personas con poca formación en materia de estadísticas, también pueden ser utilizados para resolver la gran mayoría de las cuestiones relacionadas con la calidad.

Las siete herramientas básicas están en contraste con los métodos más avanzados de estadística, tales como muestreos de encuestas, muestreos de aceptación, pruebas de hipótesis, diseño de experimentos, análisis multi-variados, y los distintos métodos desarrollados en el campo de la Investigación de operaciones.

Las Siete Herramientas de la Calidad son:

1.         Diagramas de Causa - Efecto
2.         Planillas de inspección
3.         Gráficos de control
4.         Diagramas de flujo
5.         Histogramas
6.         Gráficos de Pareto
7.         Diagramas de dispersión

Herramienta #1: Diagrama de Causa-Efecto

Diagrama de Causa-Efecto


También conocida como diagrama de espina de pescado, o diagramas de Ishikawa. Ayuda a identificar, clasificar y poner de manifiesto posibles causas, tanto de problemas específicos como de efectos deseados.
Se utiliza para relacionar los efectos con las causas que los producen. Por su carácter eminentemente visual, es muy útil en las tormentas de ideas realizadas por grupos de trabajo y círculos de calidad.


Procedimiento

1. Decidir el problema a analizar y situarlo en el vértice del diagrama.
2. Dividir su esencia en categorías. Asignar a cada una, una rama partiendo del tronco principal que se desprende del vértice donde se recoge el problema.
3. Mediante una lluvia de ideas, desglosar cada categoría en elementos simples, más sencillos de abordar.
4. Emplea definiciones operacionales.
5. Registra las sentencias positivas como objetivos y las negativas como problemas.

Beneficios

•  Es muy visual y emplea un formato muy sencillo. 
•  Facilita la resolución del problema al dividirlo en unidades más fáciles de gestionar. 
•  Proporciona una perspectiva global muy interesante. 
•  Ayuda a detectar las causas de raíz y los posibles motivos de variación. 
•  Fomenta la participación. 
•  Identifica las áreas donde se necesita proceder a la recogida de datos


“La calidad no es nunca un accidente, sino el resultado de un esfuerzo inteligente”.
Edwards Deming


Herramienta #2: Planillas de Inspección

Planillas de Inspección


Facilita la monitorización de los procesos, aportando una valiosa información sobre las desviaciones más frecuentes y el global de errores. La recogida de datos se lleva a cabo en base a la formulación de preguntas como: dónde, qué, quién y cómo.
La principal ventaja de éstas es que dependiendo de su diseño sirven tanto para registrar resultados, como para observar tendencias y dispersiones, lo cual hace que no sea necesario concluir con la recolección de los datos para disponer de información de tipo estadístico. El diseño de una planilla de inspección precisa de un análisis estadístico previo, ya que en ella se pre-establece una escala para que en lugar de registrar números se hagan marcaciones simples.


Procedimiento

1. Recoger los datos y proveer el registro de históricos.
2. Anotar la información recabada de forma individual.
3. Introducir los datos combinados para determinar las tasas de defectos/errores totales y los defectos/errores más frecuentes.
4. Registrar los métodos de recogida de datos empleados.
5. Crear un modelo de hoja de verificación para cada propósito específico.

Beneficios

• Formulario estructurado y de sencilla comprensión.
• Preparado para la recolección y análisis de datos.
• Herramienta genérica y fácilmente adaptable a una amplia variedad de propósitos.


"La calidad tiene que ser provocada, no controlada".
Phil Crosby

Herramienta #3: Gráficas de Control

Gráficas de Control


O también conocidas como cartas de control, son herramientas estadísticas que permiten diferenciar las variaciones en los procesos debidas a causas comunes y las que tienen su origen en otras menos normalizadas. Este tipo de gráfico permite estudiar cómo un proceso cambia con el tiempo.
Y son diagramas que permiten registrar valores sucesivos de la característica de calidad que se está estudiando. Estos datos se registran durante el proceso de elaboración o prestación del producto o servicio. Cada gráfico de control se compone de una línea central que representa el promedio histórico, y dos límites de control (superior e inferior).

Procedimiento

1. Seleccionar el tamaño del grupo a controlar.
2. Introducir los datos correspondientes a las variables medidas.
3. Identificar cualquier desviación. Volver a medir y volver a analizar.

Beneficios

• Ayuda a comprobar el impacto de cada elemento de un sistema en el total.
• Simplifica la comprensión del desarrollo de los procesos.
• Permite monitorizar las variaciones que los procesos sufren con el paso del tiempo.
• Hace posible advertir la diferencia entre las variaciones provocadas por causas comunes o las que se deben a factores más específicos y menos rutinarios.
• Facilita a evaluación de la efectividad de los cambios.
• Es una herramienta apropiada para informar sobre el rendimiento de los procesos.


"La calidad es responsabilidad de todos"
W. Edwards Deming

Herramienta #4: Diagramas de Flujo

Diagramas de Flujo


Esta herramienta utiliza símbolos gráficos para representar la naturaleza y el flujo de los pasos de un proceso. Un diagrama de flujo es una representación gráfica de la secuencia de etapas, operaciones, movimientos, esperas, decisiones y otros eventos que ocurren en un proceso. Su importancia consiste en la simplificación de un análisis preliminar del proceso y las operaciones que tienen lugar al estudiar características de calidad. Ésta representación se efectúa a través de formas y símbolos gráficos usualmente estandarizados, y de conocimiento general.


Procedimiento

1. Empezar por los pasos más generales o las etapas menos específicas.
2. Observar el proceso y su funcionamiento.
3. Analizar la secuencia de fases.
4. Representarlas en el diagrama de flujo.
5. Para su interpretación: determina a los sujetos involucrados, genera teorías acerca de las causas de raíz, trata de simplificar y precisar.


Beneficios

• Aumenta la comprensión de los procesos.
• Es una extraordinaria herramienta de apoyo a la formación.
• Identifica las áreas problemáticas y las oportunidades de mejora.


"Dibuja un diagrama de flujo para todo lo que hagas. Hasta que lo diseñes no sabrás lo que estás haciendo realmente, simplemente te estarás limitando a trabajar".
Edwards Deming


Herramienta #5: Histogramas

Histogramas


También conocido como diagrama de barras, es el gráfico más comúnmente utilizado para mostrar distribuciones de frecuencia, o con qué frecuencia cada valor diferente aparece en un conjunto de datos. Se representa con un gráfico de barras que muestra la distribución de los datos. Podría considerarse como una instantánea de los datos obtenidos de un proceso.

Éste gráfico permite observar alrededor de qué valor se agrupan las mediciones y cuál es la dispersión alrededor de éste valor. La utilidad en función del control de calidad que presta ésta representación radica en la posibilidad de visualizar rápidamente información aparentemente oculta en un tabulado inicial de datos.


Procedimiento

1. Contar el número de puntos de datos.
2. Resumir en una hoja de registro.
3. Calcular el rango de los datos.
4. Establecer el número de intervalos en base a la regla de Sturges.
5. Calcular el ancho de cada intervalo.
6. Determinar puntos de partida de intervalo.
7. Contar el número de puntos en cada intervalo.
8. Aplicar los datos a un formato gráfico.
9. Añadir título y leyenda.

Beneficios

• Permite observar tendencias.
• Facilita la detección de desviaciones.
• Representa fielmente la variabilidad y dispersión de los valores.
• Puede aplicarse a variables continuas o discretas.
• Especialmente útil para muestras de gran tamaño.
• Muy interesante como herramienta de comunicación.
• Recomendable como apoyo en la toma de decisiones


"La calidad no es un acto aislado, sino un hábito"
Aristóteles


Herramienta #6: Diagrama de Pareto

Diagrama de Pareto


El principio de Pareto, también conocido como la regla 80 -20, se enuncia diciendo que el 80% de los problemas están producidos por un 20% de las causas. Entonces lo lógico es concentrar los esfuerzos en localizar y eliminar esas pocas causas que producen la mayor parte de los problemas.

Es un método de análisis que permite discriminar entre las causas más importantes de un problema (los pocos y vitales) y las que lo son menos (los muchos y triviales). El diagrama de Pareto no es más que un histograma en el que se han ordenado cada una de las "clases" o elementos por orden de mayor a menor frecuencia de aparición. A veces sobre este diagrama se superpone un diagrama de frecuencias acumuladas.

Procedimiento

1. Registrar los datos.
2. Ordenar los datos recogidos.
3. Establecer el significado de los ejes vertical y horizontal.
4. Dotar de formato gráfico a la información disponible.
5. Hacer los cálculos necesarios.
6. Agregar una línea acumulativa.
7. Añadir título, la leyenda y la fecha.


Beneficios

• Facilita la interpretación de la realidad.
• Ayuda a establecer prioridades.
• Permite un mejor aprovechamiento de los recursos.
• Mejora la toma de decisiones.
• Resulta de gran utilidad para la planificación.


"Calidad significa hacer lo correcto cuando nadie está mirando"
Henry Ford


Herramienta #7: Diagrama de Dispersión

Diagrama de Dispersión


También conocidos como gráficos de correlación, estos diagramas permiten básicamente estudiar la intensidad de la relación entre 2 variables. Dadas dos variables X y Y, se dice que existe una correlación entre ambas si éstas son directa o inversamente proporcionales (correlación positiva o negativa). En un gráfico de dispersión se representa cada par (X, Y) como un punto donde se cortan las coordenadas de X y Y.

Un diagrama de dispersión consiste simplemente en representar pares de valores para visualizar la correlación que existe entre ambos. Naturalmente estos datos podrán ser objeto de análisis estadísticos por procedimientos más sofisticados, pero muy frecuentemente esta imagen visual suele ser suficiente para orientar el problema.


Procedimiento

1. Recoger dos grupos de datos y crear una tabla resumen con todos ellos.
2. Dibujar un diagrama y etiquetar los ejes horizontal y vertical. Lo es habitual asignar a las causas el eje de las X y a los efectos el de las Y.
3. Representar los pares de datos en el diagrama.
4. Interpretar el diagrama de dispersión en términos de dirección y fuerza.


Beneficios

• Permite encontrar relaciones entre las transformaciones que presentan los procesos.
• Facilita la búsqueda de sus causas.
• Simplifica el establecimiento de prioridades a la hora de la actuación.


"Hagas lo que hagas, hazlo bien"
Walt Disney