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Las 7 herramientas básicas para el Control estadístico de Procesos

M.C. e Ing. José Luciano Saucedo Silva ene-2013


Orígenes Las 7 Herramientas del CEP: Las siete herramientas tienen su origen en Japón, cuando W. Edwards Deming, a principio de los años 50 comenzó a inculcar a los japoneses los principios del análisis estadístico.


Orígenes El objetivo de estas herramientas, y en general las técnicas estadísticas, es el uso eficiente de la información. Existe unanimidad en literatura relacionada con el control estadístico de calidad en que las herramientas más importantes para el control estadístico de un proceso son:


Las 7 herramientas básicas para la administración de la calidad • • • • •

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Elaboración de gráficas del flujo del proceso (lo que se hace). Gráficas (con que frecuencia se hace). Histogramas (visión gráfica de la variación). Análisis de Pareto (clasificación de problemas). Análisis de causa y efecto (lo que ocasiona los problemas). Diagramas de dispersión(definición de relaciones). Gráficas de control (medición y control de la variación). Principios de calidad de Ishikawa


Predicción, CEP y Variabilidad • Cuantificar la variabilidad de un proceso.

• Analizar esta variabilidad en relación con los

requisitos del producto (especificación). • Reducir en gran medida esta variabilidad.


Predicción, CEP y Variabilidad El control de un proceso a través del control de su variabilidad es lo que se denomina control estadístico de procesos (o Statistical Process Control -SPC-). Para que este control estadístico sea eficaz ha de realizarse a lo largo de todo el proceso, y no sólo al final del mismo.


Predicción, CEP y Variabilidad Si bien la aplicación del SPC es una tarea estadística, su definición es una decisión estratégica. Esto viene determinado precisamente por el conjunto de causas de variabilidad no asignables que se mencionaron anteriormente.


Predicci贸n, CEP y Variabilidad Idealmente, si el proceso se encuentra en condiciones 贸ptimas de funcionamiento, la variabilidad ser谩 debida a factores marginales en los que el costo de su control no compensa la disminuci贸n de variabilidad que se consigue. Por lo tanto:


Predicción, CEP y Variabilidad Baja variabilidad: Si un proceso funciona correctamente, la variable aleatoria que describe su calidad (longitud, peso, tiempo...) tendrá una varianza pequeña.


Predicci贸n, CEP y Variabilidad Predictibilidad: Si un proceso funciona correctamente, la variable aleatoria que describe su calidad tendr谩 una varianza constante, y por tanto predecible a partir de un conjunto de datos hist贸ricos.


Predicción, CEP y Variabilidad • El control del proceso se hará mediante

el CEP si la variabilidad observada es la que se espera si solo actuaran causas no asignables. El control de un proceso es por tanto una tarea que se resolverá utilizando la estadística.


Predicción, CEP y Variabilidad Por ejemplo , un ingeniero controla un proceso industrial, que genera a diario muchos lotes de un producto (Población de lotes). Para cada lote se mide una característica de calidad, obteniéndose una gran cantidad de resultados numéricos (Población de datos).


Predicci贸n, CEP y Variabilidad Proceso Muestra

Producto Medici贸n Resultados num茅ricos



Las 7 Herramientas Basicas del Control Estadistico