Control estadístico de procesos para niños
El Control Gráfico de Procesos (conocido como CGP o SPC por sus siglas en inglés) es una herramienta muy útil que usa gráficos y técnicas de estadística. Su objetivo principal es ayudar a las empresas a fabricar productos de buena calidad y a ofrecer servicios excelentes.
Imagina que una fábrica produce galletas. Con el CGP, se pueden tomar medidas de las galletas (como su tamaño o peso) en diferentes momentos de la producción. Esto ayuda a detectar si algo está cambiando en el proceso, por ejemplo, si las máquinas empiezan a poner menos chocolate en cada galleta. Al encontrar estos cambios a tiempo, se pueden corregir los problemas antes de que muchas galletas salgan defectuosas.
El CGP es como un "detector temprano" de problemas. Es mucho mejor que esperar al final de la producción para revisar las galletas, porque en ese momento ya se habrían fabricado muchas galletas malas. Al usar el CGP, se reduce la cantidad de productos que no sirven y se evita que los clientes reciban algo que no cumple con la calidad esperada.
Además de mejorar la calidad, el CGP puede hacer que la producción sea más rápida. Esto ocurre porque hay menos productos que necesitan ser arreglados o desechados. También puede ayudar a encontrar y solucionar los puntos donde el proceso se detiene o se vuelve lento. Al hacer esto, las empresas ahorran dinero y sus clientes están más contentos.
Contenido
Historia del Control Gráfico de Procesos
¿Quién inventó el Control Gráfico de Procesos?
El Control Estadístico de Procesos fue usado por primera vez en la década de 1920 por un experto llamado Walter A. Shewhart. Él fue quien sentó las bases de esta técnica.
Más tarde, durante la Segunda Guerra Mundial, otro experto, W. Edwards Deming, aplicó los métodos de Shewhart en los Estados Unidos. Con estas técnicas, logró mejorar mucho la calidad de la producción de cosas importantes como municiones. Después de la guerra, Deming ayudó a introducir estos métodos en la industria de Japón, lo que fue muy importante para su desarrollo.
Shewhart se dio cuenta de que, aunque todos los procesos tienen algunas variaciones, hay dos tipos:
- Variaciones normales: Son pequeñas y esperadas, como los cambios de temperatura en una fábrica.
- Variaciones especiales: Son cambios más grandes e inesperados, como una máquina que empieza a funcionar mal.
El CGP ayuda a distinguir entre estas dos variaciones para saber cuándo es necesario intervenir.
¿Cómo funciona el Control Gráfico de Procesos?
¿Qué son las variaciones en un proceso?
En cualquier proceso de fabricación, siempre habrá pequeñas diferencias entre un producto y otro. Por ejemplo, si una máquina llena cajas de cereales con 500 gramos, algunas cajas podrían tener 501 gramos y otras 499 gramos. Estas son variaciones normales.
Sin embargo, a veces ocurren cambios más grandes. Por ejemplo, si una parte de la máquina se desgasta, podría empezar a poner más o menos cereales en cada caja de lo que debería. Si no se detecta y corrige este problema, se producirán muchas cajas que no cumplen con el peso correcto, lo que significa desperdicio.
¿Cómo se detectan los problemas con el CGP?
El CGP usa gráficos especiales, llamados "gráficos de control", para seguir de cerca cómo se comporta un proceso. En estos gráficos, se marcan los límites de lo que se considera una variación normal. Si una medida cae fuera de estos límites, es una señal de que algo anda mal y se debe investigar.
Cuando se detecta un cambio importante, los ingenieros o el equipo encargado de la producción pueden buscar la causa del problema y solucionarlo. Esto evita que se sigan produciendo productos defectuosos.
¿Cuándo actuar y cuándo no?
Una de las cosas más importantes del CGP es que no solo te dice cuándo debes actuar, sino también cuándo NO debes hacerlo. Imagina que alguien quiere mantener un peso saludable y se pesa cada semana. Si no entiende el CGP, podría empezar una dieta cada vez que su peso sube un poco, o comer más cada vez que baja un poco. Estas acciones podrían causar más cambios en su peso.
El CGP ayuda a entender qué variaciones son normales y cuándo un cambio es realmente significativo. Así, se toman decisiones más inteligentes y se evita intervenir sin necesidad, lo que podría empeorar las cosas.
Galería de imágenes
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W. Edwards Deming, quien llevó el SPC a Japón.
Véase también
En inglés: Statistical process control Facts for Kids
