Control Estadístico de Procesos. Un “ZOOM” a los problemas de Calidad
Por Daniel Pérez
La forma en que se gestiona la Calidad ha venido experimentando cambios de gran envergadura, siendo uno de estos la introducción de las estadísticas para modelar y entender el comportamiento de los procesos y con alta confiabilidad poder describir su desempeño, incluso en aquellos procesos que aún se encuentran en la fase inicial de su operación.
Dichos cambios han convertido las estadísticas en una herramienta vital para el análisis del desempeño de los procesos, haciendo las actividades de monitoreo más fácil de administrar para las organizaciones y logrando que nos podamos “enfocar” en aquellos problemas que sí van en detrimento de la calidad del producto o servicio que brindamos.
El conjunto de herramientas estadísticas que nos permiten conocer y describir el comportamiento de un proceso, en función de la variabilidad que existe en el mismo, se le conoce como Control Estadístico de Proceso, y nos posibilita saber cuándo tomar las acciones de lugar para evitar que fruto de la variación existente en un proceso se afecte la experiencia que brindamos a nuestros clientes, por ejemplo, gestionar la aprobación de un préstamo personal en 6 días a un cliente y tardar 19 días con la misma aprobación de préstamo para otro cliente, llenar un frasco con 120 mL de medicamento y llenar otro con 109 mL, atender una reclamación de consumo duplicado en tarjetas de crédito 2 días para un cliente y tardar 13 días para otro, entre otros.
Como se puede evidenciar, la variabilidad es un elemento transversal que tiene la capacidad de dañar la relación que existe entre las organizaciones y sus clientes, perdiendo así la confianza que tienen los clientes usuarios en la consistencia de los productos y servicios que les brindan las empresas para satisfacer sus necesidades y superar sus expectativas.
En esta ocasión, la perspectiva que se quiere resaltar con relación a la variación es que esta no es mala ni buena, sino que es una propiedad intrínseca a todo tipo de procesos que ocurren en nuestra vida cotidiana y, que el rol principal que nos corresponde es el de conocer la variabilidad que experimentan nuestros procesos, usando las herramientas de Control Estadístico. A partir de esto decidir si se debe intervenir el proceso para la reducción de la variabilidad o simplemente debemos dejar al proceso operar en su forma original.
Conocer y describir de manera estadística el desempeño de nuestros procesos en toda la cadena de valor nos da la ventaja de poder comprometernos como organización a prometer fechas de entrega de un servicio, ya que conocemos cuanto es lo más que podría tardar nuestro proceso para cumplir con el requerimiento. Por ejemplo, la fecha máxima de instalación de un servicio de Internet por cable en su hogar. De igual manera nos podemos comprometer a cumplir con una especificación establecida para un producto, porque tenemos constancia que la variabilidad de nuestro proceso es menor que la especificación solicitada por nuestro cliente, por ejemplo, entregar frascos con cierto medicamento que cumpla con la siguiente especificación en su llenado: 150 mL ± 2 mL. Y lo más interesante de todo es: ¡Saberlo sin la necesidad de inspeccionar todos los frascos, sino usando las herramientas de Control Estadístico que le indicarán cuanto es lo más que su proceso podría variar!
A un nivel de toma de decisiones, el Control Estadístico da una respuesta clave para que las organizaciones prioricen el uso de sus recursos en la solución de los problemas de calidad, esta es: a cuáles problemas de variación se les debe poner atención y a cuáles no. Esto por lo que se indicó anteriormente, todos los procesos varían por lo que resulta interesante entender y separar cuando el proceso varía por causas no atribuibles o asignables, es decir, que el mismo varía por la aleatoriedad de cada elemento y no por alguna causa puntual y cuando el proceso varía debido a causas específicas, que son asignables y atribuibles a alguno o varios elementos puntuales del proceso.
Existen dos tipos de variación: Variación por causas naturales y variación por causas especiales. Un proceso que opera sólo con causas naturales de variación es aquel en el que su variación es fruto de la aleatoriedad de los elementos presentes, esta condición hace que el proceso sea predecible y también se encuentre en Control Estadístico y podemos estimar a nivel probabilístico información valiosa del mismo, por ejemplo, la Dureza mínima que puede tener una pastilla en su proceso de fabricación, el tiempo máximo en el que podría acabar la producción de un lote, en fin, podemos predecir cuál será el comportamiento de cualquier variable de interés. Por el contrario, un proceso que opera con causas especiales de variación, dicha variación no es fruto de la aleatoriedad, sino que hay elementos puntuales que lo hacen variar, en esta condición el proceso no es predecible, tampoco está en Control Estadístico y no se puede predecir el comportamiento que tendrá.
Estabilidad y Capacidad
En la práctica, es común ver confusiones que se dan con los conceptos de Estabilidad y Capacidad, resulta de suma importancia tener en cuenta al momento de realizar cualquier tipo de análisis esta distinción. Un proceso puede ser estable, es decir, estar en Control Estadístico y al mismo tiempo ser un proceso que no cumple las especificaciones que se esperan del mismo. Cuando esto ocurre se dice que se tiene un proceso estable (predecible), pero que no es capaz de cumplir con lo que se espera, por ejemplo, un proceso de fabricación de pastillas para regular la presión arterial requiere que el peso de la pastilla sea 250 ± 10 mg, la variación real del proceso puede estar estable en el rango de peso 235 mg – 265 mg, lo que nos dice que el proceso está en Control Estadístico, pero que no cumple con la especificación que se requiere.
¿Qué hacer cuando esto ocurre? ¿Cómo logro un proceso estable y capaz? ¿Cuáles son los indicadores principales de ambos conceptos? Las respuestas a estos cuestionamientos las iremos analizando en publicaciones posteriores.