{"id":14825,"date":"2023-06-14T07:01:25","date_gmt":"2023-06-14T07:01:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mrpeasy.com\/blog\/control-estadistico-de-procesos-guia-del-fabricante\/"},"modified":"2023-06-14T07:56:13","modified_gmt":"2023-06-14T07:56:13","slug":"control-estadistico-de-procesos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mrpeasy.com\/blog\/es\/control-estadistico-de-procesos\/","title":{"rendered":"Control Estad\u00edstico de Procesos \u2013 Gu\u00eda del fabricante"},"content":{"rendered":"\n<p>El control estad\u00edstico de procesos puede ser un m\u00e9todo inestimable para descubrir y encontrar soluciones preventivas a los problemas de producci\u00f3n, garantizar la conformidad de los productos, aumentar la productividad y reducir los desechos.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"535\" src=\"https:\/\/www.mrpeasy.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/statistical-process-control-spc-1024x535.png\" alt=\"statistical-process-control-spc\" class=\"wp-image-11188\" srcset=\"https:\/\/www.mrpeasy.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/statistical-process-control-spc-1024x535.png 1024w, https:\/\/www.mrpeasy.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/statistical-process-control-spc-300x157.png 300w, https:\/\/www.mrpeasy.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/statistical-process-control-spc-768x401.png 768w, https:\/\/www.mrpeasy.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/statistical-process-control-spc.png 1200w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<!--more-->\n\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_80 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #343333;color:#343333\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #343333;color:#343333\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 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>C\u00f3mo funciona el control estad\u00edstico de procesos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.mrpeasy.com\/blog\/es\/control-estadistico-de-procesos\/#Herramientas_de_control_estadistico_de_procesos\" >Herramientas de control estad\u00edstico de procesos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.mrpeasy.com\/blog\/es\/control-estadistico-de-procesos\/#Variaciones_en_la_fabricacion\" >Variaciones en la fabricaci\u00f3n<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.mrpeasy.com\/blog\/es\/control-estadistico-de-procesos\/#Control_Estadistico_de_Procesos_en_la_Fabricacion\" >Control Estad\u00edstico de Procesos en la Fabricaci\u00f3n<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.mrpeasy.com\/blog\/es\/control-estadistico-de-procesos\/#Ventajas_de_utilizar_el_control_estadistico_de_procesos\" >Ventajas de utilizar el control estad\u00edstico de procesos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.mrpeasy.com\/blog\/es\/control-estadistico-de-procesos\/#Conclusion\" >Conclusi\u00f3n<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFQue_es_el_control_estadistico_de_procesos\"><\/span>\u00bfQu\u00e9 es el control estad\u00edstico de procesos?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>El Control Estad\u00edstico de Procesos (SPC) es un proceso industrial est\u00e1ndar basado en datos que utiliza m\u00e9todos estad\u00edsticos para supervisar la calidad y descubrir incoherencias en los procesos de fabricaci\u00f3n. El objetivo del SPC es determinar la conformidad de un proceso con los requisitos del cliente, garantizar su estabilidad e identificar cualquier incoherencia, a menudo antes de que el proceso se complete o incluso se inicie.<\/p>\n\n\n\n<p>Una distinci\u00f3n clave entre muchos m\u00e9todos de aseguramiento de la calidad y el SPC es que, mientras los primeros suelen basarse en la detecci\u00f3n o determinan la conformidad de los art\u00edculos en la fase de inspecci\u00f3n, el SPC intenta predecir cualquier problema antes de que surja, lo que lo convierte en un m\u00e9todo preventivo. Por tanto, el SPC tiene un gran potencial para reducir los desechos, controlar los costos y aumentar la eficacia general de la fabricaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Las empresas de fabricaci\u00f3n recurren cada vez m\u00e1s a los <a href=\"https:\/\/www.mrpeasy.com\/es\/sistema-mrp\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">sistemas MRP<\/a> y ERP para impulsar la eficacia y el control de sus procesos. Pero incluso con el mejor sistema MRP de su clase, las empresas de fabricaci\u00f3n necesitan una filosof\u00eda y una forma sistematizada de medir la producci\u00f3n para garantizar su calidad. El SPC representa una transici\u00f3n desde los procesos independientes de inspecci\u00f3n posterior a la producci\u00f3n hacia la supervisi\u00f3n preventiva y continua dentro de la fabricaci\u00f3n. Utiliza diversas herramientas, como gr\u00e1ficos de ejecuci\u00f3n, gr\u00e1ficos de control, dise\u00f1o de experimentos e iniciativas de mejora continua.<\/p>\n\n\n<div class=\"banner-v2\">\n    <p class=\"banner-v2__desc\">Controle la eficacia de su fabricaci\u00f3n con MRPeasy<\/p>\n    <a class=\"banner-v2__link\" href=\"https:\/\/www.mrpeasy.com\/es\/registrarse\/\" target=\"_blank\" data-ga-event=\"blog_signup_banner_blue\">Prueba gratis<\/a>\n<\/div>\t\t<style>.banner-v2 {\n    float: right;\n    display: flex;\n    flex-direction: column;\n    justify-content: center;\n    align-items: center;\n    padding: 40px 32px;\n    gap: 16px;\n    width: 356px;\n    height: 205px;\n    background: linear-gradient(199.68deg, #6084E5 13.17%, #5FA7DD 82.1%);\n    border-radius: 4px;\n    margin-left: 12px;\n    margin-bottom: 12px;\n    margin-top: 15px;\n}\n\n@media (max-width: 767.98px) {\n    .banner-v2 {\n         width: 100%;\n         height: 173px;\n         margin-bottom: 0;\n         margin-left: 0;\n    }\n}\n\n.single__content p.banner-v2__desc {\n    margin: 0 !important;\n}\n\np.banner-v2__desc {\n    width: 292px;\n    font-style: normal;\n    font-weight: 700;\n    font-size: 22px;\n    line-height: 29px !important;\n    text-align: center;\n    color: #FFFFFF;\n    margin: 0 !important;\n    order: 0 !important;\n}\n\n.single__content a.banner-v2__link {\n    color: #FFFFFF !important;\n}\n\n.single__content a.banner-v2__link:hover {\n    color: #003557 !important;\n}\n\na.banner-v2__link {\n    display: flex;\n    justify-content: center;\n    align-items: center;\n    width: 181px;\n    height: 51px;\n    padding: 18px 0;\n    border-radius: 4px;\n    background: #003557;\n    font-weight: 700;\n    font-size: 16px;\n    color: #FFFFFF !important;\n    text-decoration: none !important;\n    order: 1 !important;\n}\n\n.banner-v2__link:hover {\n    background: white;\n    color: #003557 !important;\n}<\/style>\n\t\t\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Historia_del_control_estadistico_de_procesos\"><\/span>Historia del control estad\u00edstico de procesos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>El control estad\u00edstico de procesos existe desde hace algo m\u00e1s de un siglo. Desarrollado por primera vez por <a href=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Control_estad%C3%ADstico_de_procesos\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Walter Shewhart<\/a>, de los Laboratorios Bell, el concepto inicial y el uso de gr\u00e1ficos de control se pusieron a trabajar en el desarrollo de una base estad\u00edstica para el muestreo de materiales producidos para municiones a principios de la d\u00e9cada de 1930.<\/p>\n\n\n\n<p>Con la ayuda de W. Edwards Deming en el desarrollo de cursos de formaci\u00f3n sobre calidad utilizados en la industria estadounidense en la Segunda Guerra Mundial y posteriormente durante la ocupaci\u00f3n, el SPC se introdujo tambi\u00e9n en Jap\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Shewhart, clave en la creaci\u00f3n del SPC, identific\u00f3 desde el principio dos tipos de variaci\u00f3n en los procesos. La primera era la variaci\u00f3n fortuita, definida como una variaci\u00f3n inherente a un proceso. La variaci\u00f3n fortuita es estable en el tiempo y, por tanto, puede medirse y contabilizarse. Dentro de la terminolog\u00eda del SPC, la causa fortuita pas\u00f3 a conocerse como variaci\u00f3n de causa com\u00fan.<\/p>\n\n\n\n<p>El segundo tipo de variaci\u00f3n es la variaci\u00f3n no controlada. La variaci\u00f3n no controlada se atribuye a sucesos que ocurren fuera del sistema de producci\u00f3n. Este tipo de variaci\u00f3n se conoce como variaci\u00f3n de causa especial dentro del SPC.<\/p>\n\n\n\n<p>A medida que Shewhart identificaba estos tipos de variaci\u00f3n, desarrollaba gr\u00e1ficos de control que permit\u00edan a los fabricantes trazar datos sobre una curva temporal y discernir tanto la variaci\u00f3n de causa com\u00fan como la de causa especial. Estos gr\u00e1ficos y herramientas siguen formando parte del n\u00facleo del SPC en la actualidad y, a medida que se ha desarrollado la metodolog\u00eda, tambi\u00e9n se han a\u00f1adido otras herramientas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Como_funciona_el_control_estadistico_de_procesos\"><\/span>C\u00f3mo funciona el control estad\u00edstico de procesos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Todos los procesos presentan variaciones. Sin embargo, Shewhart descubri\u00f3 pronto que, a diferencia de los fen\u00f3menos naturales, la variaci\u00f3n en los procesos de fabricaci\u00f3n ten\u00eda un patr\u00f3n de comportamiento diferente al de los sucesos naturales. Fue aqu\u00ed donde se desarroll\u00f3 la distinci\u00f3n entre causas comunes y especiales de variaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n<p>La variaci\u00f3n por causa com\u00fan consiste en causas aleatorias y problemas que surgen de forma natural en relaci\u00f3n con el proceso. Puede ser que un empleado tarde m\u00e1s en realizar una tarea que otro. O podr\u00edan ser variaciones que se producen en funci\u00f3n de los cambios de temperatura ambiente dentro de las instalaciones, de turnos de tarde m\u00e1s fr\u00edos a turnos de d\u00eda m\u00e1s c\u00e1lidos. Un \u00faltimo ejemplo podr\u00eda ser el desgaste medible de las piezas de una m\u00e1quina, en cuyo caso pueden hacerse ajustes con el tiempo para mantener el proceso bajo control a medida que se desgastan las piezas.<\/p>\n\n\n\n<p><em>M\u00e1s informaci\u00f3n sobre <\/em><a href=\"https:\/\/www.mrpeasy.com\/blog\/es\/gestion-de-mantenimiento\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><em>Gesti\u00f3n del mantenimiento<\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Otras causas pueden ser errores de medici\u00f3n, falta de procedimientos definidos y otras. Si la variaci\u00f3n de causa com\u00fan es predecible, hist\u00f3ricamente comprendida y no afecta a valores excesivamente altos o bajos, entonces es probable que la variaci\u00f3n est\u00e9 dentro de 3 desviaciones est\u00e1ndar del promedio y se considera &#8220;En Control&#8221; o estad\u00edsticamente estable.<\/p>\n\n\n\n<p>La variaci\u00f3n por causa especial consiste en sucesos que hist\u00f3ricamente no han formado parte del proceso medido y observado. Tambi\u00e9n son impredecibles y a menudo causan una alteraci\u00f3n que empuja los datos fuera del gr\u00e1fico de control predecible para ese per\u00edodo medido.<\/p>\n\n\n\n<p>Un ejemplo podr\u00eda ser un apag\u00f3n intermitente que detiene y pone en marcha la producci\u00f3n durante un periodo. Otro ejemplo ser\u00eda un fallo inform\u00e1tico o un problema de ciberseguridad en el que los ordenadores que controlan los equipos son pirateados.<\/p>\n\n\n\n<p>La diferenciaci\u00f3n entre variaci\u00f3n por causas comunes y especiales permite a los responsables de fabricaci\u00f3n adoptar respuestas adecuadas en funci\u00f3n del tipo de variaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n<p>Las variaciones de causa com\u00fan pueden ajustarse o abordarse sin que todo el proceso quede fuera de variaci\u00f3n, como cuando los mec\u00e1nicos ajustan las piezas que se desgastan de forma natural para mantener el producto dentro de unos m\u00e1rgenes aceptables o cuando los directivos ofrecen formaci\u00f3n adicional para ayudar a los empleados a mejorar el tiempo dedicado a la tarea. <\/p>\n\n\n\n<p>Las variaciones por causas especiales pueden requerir medidas m\u00e1s agresivas o correctivas o recursos externos para devolver el sistema de producci\u00f3n a un estado en el que est\u00e9 bajo control.<\/p>\n\n\n\n<p>El SPC utiliza un conjunto est\u00e1ndar de herramientas estad\u00edsticas y anal\u00edticas para controlar las entradas del proceso. Estas entradas del proceso son variables independientes que se introducen en las herramientas espec\u00edficas para proporcionar informaci\u00f3n y an\u00e1lisis que permitan determinar si el proceso est\u00e1 bajo control y qu\u00e9 medidas deben tomarse para mantenerlo.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Lea tambi\u00e9n sobre el <\/em><a href=\"https:\/\/www.mrpeasy.com\/blog\/es\/costo-de-calidad\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><em>Costo de la calidad y c\u00f3mo calcularlo<\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Herramientas_de_control_estadistico_de_procesos\"><\/span>Herramientas de control estad\u00edstico de procesos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>A medida que el Control Estad\u00edstico de Procesos se fue desarrollando a lo largo del siglo pasado, se fue utilizando un conjunto est\u00e1ndar de herramientas estad\u00edsticas y anal\u00edticas. Las siete primeras se denominan herramientas &#8220;QC&#8221;, o &#8220;7-QC&#8221;, de control de calidad. A medida que se desarrollaron la disciplina y la metodolog\u00eda, se desarrollaron 7 &#8220;herramientas suplementarias&#8221; adicionales (7-SUPP) para mejorar el proceso. Las siete herramientas de control de calidad (7-QC) son:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\"><li><strong><em>Diagrama de causa y efecto<\/em><\/strong>: El Diagrama de Causa y Efecto tambi\u00e9n se conoce como Diagrama de Espina de Pescado. Se trata de un m\u00e9todo de an\u00e1lisis de causas que permite identificar muchas causas diferentes que pueden haber sido responsables de la variaci\u00f3n. Esta herramienta se utiliza cuando se desconocen las causas de la variaci\u00f3n o quiz\u00e1 est\u00e9n relacionadas con otras causas. Es bastante habitual utilizar el proceso de los &#8220;5 porqu\u00e9s&#8221; cuando se utiliza la causa y el efecto para determinar la causa ra\u00edz de la variaci\u00f3n.<\/li><li><strong><em>Hoja de control <\/em><\/strong>&#8211; Una hoja de control es una herramienta b\u00e1sica de recolecci\u00f3n de datos que permite el an\u00e1lisis a partir de los datos recogidos. Si los datos pueden ser observados y recogidos por un miembro del personal en el mismo lugar y con la misma frecuencia, una hoja de control puede ser una fuente de datos para determinar problemas y variaciones.<\/li><li><strong><em>Gr\u00e1fico de control <\/em><\/strong>&#8211; Los gr\u00e1ficos de control se utilizan para representar los cambios del proceso a lo largo del tiempo. Cada gr\u00e1fico de control tiene un l\u00edmite de control superior e inferior, as\u00ed como una l\u00ednea promedio. Mediante la observaci\u00f3n de los datos en tiempo real, se puede hacer una comparaci\u00f3n en el tiempo para determinar si el proceso est\u00e1 bajo control o fuera de control. Los gr\u00e1ficos de control son excelentes para identificar las variaciones a medida que se producen o para determinar si un proceso es estable. Tambi\u00e9n pueden utilizarse en variaciones por causas especiales y para ayudar a determinar qu\u00e9 medidas deben tomarse.<\/li><li><strong><em>Histograma <\/em><\/strong>&#8211; Los <a href=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Histograma\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">histogramas<\/a> representan los datos como diagramas gr\u00e1ficos de grupos de datos utilizando rangos definidos por el usuario. En muchos sentidos, es como un gr\u00e1fico de barras. Un histograma agrupa los datos en rangos donde pueden ser interpretados por el usuario. Ayudan a entender el n\u00famero de veces que una variable espec\u00edfica ocurre dentro de un rango especificado.<\/li><li><strong><em>Diagrama de Pareto <\/em><\/strong>&#8211; Todo el mundo ha visto alguna vez un diagrama de Pareto. Los diagramas de Pareto se utilizan para delinear el valor o el tiempo como un gr\u00e1fico de barras de mayor a menor. Esto proporciona al usuario una representaci\u00f3n gr\u00e1fica del uso del tiempo, el costo o la frecuencia empleados para un activo o variable en particular. Los diagramas de Pareto resultan \u00fatiles para determinar la frecuencia, analizar el costo por componente o determinar la causa m\u00e1s significativa para iniciar una acci\u00f3n.<\/li><li><strong><em>Diagrama de dispersi\u00f3n <\/em><\/strong>&#8211; Un <a href=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Diagrama_de_dispersi%C3%B3n\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">diagrama de dispersi\u00f3n<\/a> se utiliza cuando se analizan dos variables para determinar su relaci\u00f3n y determinar lo estrechamente relacionadas que est\u00e1n. Si los puntos trazados est\u00e1n dispersos por el diagrama, menos se percibe su correlaci\u00f3n. Si est\u00e1n cerca de la l\u00ednea, m\u00e1s estrecha es la correlaci\u00f3n. Los diagramas de dispersi\u00f3n se utilizan en situaciones en las que los datos pueden emparejarse, como para determinar si dos efectos se han producido por la misma causa.<\/li><li><strong><em>Estratificaci\u00f3n <\/em><\/strong>&#8211; En pocas palabras, la estratificaci\u00f3n se utiliza para agrupar y clasificar los datos en categor\u00edas. Como los datos brutos deben categorizarse para ser \u00fatiles, la estratificaci\u00f3n se utiliza mejor antes de la recogida de datos para saber d\u00f3nde asignar los puntos de datos individuales para su posterior an\u00e1lisis. Esto puede incluir turnos, semanas, proveedores o tipos de productos.<\/li><\/ol>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"512\" src=\"https:\/\/www.mrpeasy.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/causa-efecto-diagram.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-14854\" srcset=\"https:\/\/www.mrpeasy.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/causa-efecto-diagram.png 1024w, https:\/\/www.mrpeasy.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/causa-efecto-diagram-300x150.png 300w, https:\/\/www.mrpeasy.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/causa-efecto-diagram-768x384.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption><strong>El diagrama de Causa y Efecto o diagrama de espina de pescado es una herramienta importante en el control estad\u00edstico de procesos.<\/strong><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Las siete herramientas complementarias (7-SUPP) incluyen:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\"><li><strong><em>Estratificaci\u00f3n de datos <\/em><\/strong>&#8211; Al igual que la estratificaci\u00f3n, la estratificaci\u00f3n de datos agrupa los datos en categor\u00edas. Al dividir los datos en categor\u00edas como turno, m\u00e1quina, departamento, material, proveedor y otras variables, se pueden determinar patrones para ayudar a definir y controlar la variaci\u00f3n.<\/li><li><strong><em>Mapas de defectos <\/em><\/strong>\u2013 Los mapas de defectos son una forma de visualizar el art\u00edculo evaluado en cuanto a calidad. La visualizaci\u00f3n permite un an\u00e1lisis r\u00e1pido por parte de un equipo Seis Sigma u otro equipo de mejora de procesos para la adopci\u00f3n de medidas correctivas. En un mapa de defectos, los operarios o t\u00e9cnicos pueden marcar el lugar donde han encontrado un defecto en un plano de especificaciones. Esta representaci\u00f3n visual de la ubicaci\u00f3n y el \u00edndice de defectos permite al equipo encargado de la mejora buscar las causas anteriores para corregirlas.<\/li><li><strong><em>Registros de eventos <\/em><\/strong>\u2013 A medida que la automatizaci\u00f3n a trav\u00e9s de IIoT e incluso la automatizaci\u00f3n de ERP y MRP ha dado lugar a datos en tiempo real a nivel de m\u00e1quina f\u00e1cilmente accesibles, los registros de eventos han adquirido mayor importancia. Los registros de eventos son recopilaciones de datos con descripciones escritas de eventos en torno a una variable que ha introducido una variaci\u00f3n. Permite a los usuarios ver lo que experiment\u00f3 el personal de la l\u00ednea de producci\u00f3n o el computador en el momento en que se produjo la variaci\u00f3n.<\/li><li><strong><em>Diagramas de flujo de procesos <\/em><\/strong>\u2013 Es imposible mejorar un proceso sin comprender la progresi\u00f3n lineal del mismo. Un diagrama de flujo de procesos es una herramienta no estad\u00edstica que traza las etapas del proceso. Al definir completamente los pasos del proceso, se pueden utilizar otras herramientas de SPC para todo el flujo del proceso o para los pasos dentro del diagrama de flujo. Ayuda a comprender lo que hay que medir y a crear un consenso sobre los pasos del proceso para poder aplicar otras herramientas de SPC.<\/li><li><strong><em>Centros de Progreso<\/em><\/strong> \u2013 Los centros de progreso son las herramientas utilizadas para centralizar y seguir el progreso para ayudar a guiar la toma de decisiones. Recopilando datos sobre el progreso del proyecto y traz\u00e1ndolos, los usuarios pueden determinar la probabilidad de que se complete en el tiempo previsto y adoptar medidas correctoras para volver a encaminarlo si se desv\u00eda de la programaci\u00f3n prevista.<\/li><li><strong><em>Aleatorizaci\u00f3n <\/em><\/strong>&#8211; La aleatorizaci\u00f3n es un intento de hacer que una variaci\u00f3n se produzca por casualidad. Se trata de un experimento para eliminar el sesgo y crear las condiciones para que se produzca una variaci\u00f3n de forma natural y permitir a los analistas encontrar la causa ra\u00edz. La eliminaci\u00f3n del sesgo significa que los usuarios pueden identificar la variaci\u00f3n antes de que se produzca y ajustarla en consecuencia.<\/li><li><strong>Determinaci\u00f3n del tama\u00f1o de la muestra <\/strong>&#8211; Hay un viejo refr\u00e1n que dice que no se puede medir lo que no se puede contar. Pero tambi\u00e9n es importante tener un n\u00famero estad\u00edsticamente aceptable de cosas que contar. La determinaci\u00f3n del tama\u00f1o de la muestra se utiliza para ayudar a establecer el n\u00famero de elementos, art\u00edculos, personas, turnos u otras unidades de recuento que se utilizar\u00e1n en un grupo representativo para el recuento.<\/li><\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Variaciones_en_la_fabricacion\"><\/span>Variaciones en la fabricaci\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Dado que nunca habr\u00e1 dos productos exactamente iguales, los procesos de fabricaci\u00f3n basados en las mejores pr\u00e1cticas tratan de controlar la variaci\u00f3n para garantizar que la producci\u00f3n cree el facs\u00edmil m\u00e1s parecido posible. Al reducir la variaci\u00f3n hasta que sea estad\u00edsticamente insignificante, se garantiza la repetibilidad y los consumidores no pueden percibir los productos como diferentes entre s\u00ed.<\/p>\n\n\n\n<p>He aqu\u00ed algunos ejemplos pr\u00e1cticos de variaciones que pueden controlarse en la fabricaci\u00f3n:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong><em>Desgaste<\/em><\/strong> \u2013 Ejes, correas, poleas, engranajes y otros componentes se desgastan con el tiempo. Esto no significa que los componentes hayan llegado al final de su ciclo de vida. Es posible medir el grado de desgaste y analizar sus efectos para realizar ajustes que optimicen su ciclo de vida y mantengan el valor de la pieza sin dejar de producir bienes de alta calidad. Estos ajustes pueden medirse y trazarse utilizando el SPC para determinar cu\u00e1ndo realizarlos en funci\u00f3n del tiempo y de las variables del producto que generan el desgaste.<\/li><li><strong><em>Condiciones <\/em><\/strong>\u2013 La mayor\u00eda de las operaciones de fabricaci\u00f3n se desarrollan en un horario de 24 horas con funcionamiento continuo. Dependiendo de la geograf\u00eda, no es raro que haya grandes oscilaciones de temperatura, humedad y presi\u00f3n barom\u00e9trica de la noche al d\u00eda y del turno de d\u00eda al de tarde. El SPC puede determinar la cantidad y el grado de ajuste necesarios en funci\u00f3n del intervalo y de la estaci\u00f3n del a\u00f1o.<\/li><li><strong><em>Estacionalidad <\/em><\/strong>\u2013 Muchas empresas manufactureras tienen una plantilla estable durante todo el a\u00f1o. Sin embargo, otras tienen elementos totalmente estacionales en sus operaciones o al menos cierto grado de estacionalidad. Para aquellas cuya operaci\u00f3n a\u00f1ade personal en diferentes \u00e9pocas del a\u00f1o para aumentar la mano de obra regular, pueden producirse variaciones debido a la formaci\u00f3n. El SPC permite a los gestores tener esto en cuenta en el tiempo, las unidades producidas y otros indicadores clave de rendimiento para ajustar la variaci\u00f3n.<\/li><li><strong><em>Diferenciaci\u00f3n de lote a lote <\/em><\/strong>\u2013 En muchas industrias, los lotes difieren de un proveedor a otro, de una temporada a otra o de un lote a otro. Un ejemplo ser\u00edan los productores de productos b\u00e1sicos que dependen de materias primas de producci\u00f3n estacional, como el algod\u00f3n. Ligeras diferencias en la longitud de la fibra, la densidad y otros factores pueden dar lugar a variaciones en los fabricantes de toallas o s\u00e1banas, donde el an\u00e1lisis SPC puede ayudar a mitigar estos efectos para permitir un rendimiento continuo seg\u00fan las especificaciones. Lo mismo puede ocurrir con los procesadores de alimentos que tienen problemas con el contenido de az\u00facar o las materias primas minerales con distintos niveles de impureza.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Control_Estadistico_de_Procesos_en_la_Fabricacion\"><\/span>Control Estad\u00edstico de Procesos en la Fabricaci\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>La aplicaci\u00f3n del SPC en la fabricaci\u00f3n requiere varios pasos b\u00e1sicos. En primer lugar, los fabricantes deben conocer su proceso, el flujo de trabajo, los puestos de trabajo y los requisitos de especificaci\u00f3n de sus productos. En las grandes empresas, es posible que los ingenieros industriales hayan medido estos elementos durante la fase de dise\u00f1o. Sin embargo, en las peque\u00f1as y medianas empresas, es fundamental documentar y medir completamente estos procesos, especialmente a medida que la empresa crece, para que las variaciones no se salgan de control.<\/p>\n\n\n\n<p>En segundo lugar, hay que esforzarse por eliminar las causas especiales de variaci\u00f3n para que s\u00f3lo queden las causas comunes. Esto permite a los directivos y planificadores desarrollar mejoras del proceso centradas en los aspectos comunes y controlables de la producci\u00f3n. Al minimizar los l\u00edmites superior e inferior, muchas variaciones pueden volverse estad\u00edsticamente irrelevantes a medida que mejora el proceso.<\/p>\n\n\n\n<p>Por \u00faltimo, las empresas pueden utilizar las herramientas y gr\u00e1ficos que han sido el pilar del SPC durante muchas d\u00e9cadas para proporcionar una supervisi\u00f3n continua del proceso. El proceso de supervisi\u00f3n puede ayudarse de herramientas de automatizaci\u00f3n como la tecnolog\u00eda IIoT e incluso la funcionalidad nativa del software MRP y ERP. <\/p>\n\n\n\n<p>Utilizando todas las herramientas disponibles a trav\u00e9s del SPC, el objetivo es mejorar continuamente un proceso que no presente variaciones por encima o por debajo de\nlos l\u00edmites superior e inferior. De este modo, el proceso se considera &#8220;estable&#8221;.\n<\/p>\n\n\n<div class=\"banner-v1\">\n    <div class=\"banner__text\">\n        <div class=\"banner-v1__title\">D\u00e9 el siguiente paso en la gesti\u00f3n de su empresa de fabricaci\u00f3n<\/div>\n        <div class=\"banner-v1__desc\">MRPeasy integra ventas, compras, producci\u00f3n, inventario y finanzas para ofrecerle una visi\u00f3n precisa en tiempo real de su empresa.<\/div>\n        <div><a class=\"banner-v1__link\" href=\"https:\/\/www.mrpeasy.com\/es\/registrarse\/\" target=\"_blank\" data-ga-event=\"blog_signup_banner_white\">Prueba gratis<\/a><\/div>\n    <\/div>\n    <div class=\"banner__img\">\n        <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.mrpeasy.com\/blog\/wp-content\/themes\/mrpeasy\/assets\/images\/banner.svg\" alt=\"banner\">\n    <\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ventajas_de_utilizar_el_control_estadistico_de_procesos\"><\/span>Ventajas de utilizar el control estad\u00edstico de procesos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Cuando se aplica correctamente, el Control Estad\u00edstico de Procesos puede ayudar a perfeccionar su proceso de fabricaci\u00f3n para eliminar la variaci\u00f3n. Algunas de las ventajas de utilizar el SPC son:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong><em>Reducci\u00f3n de desechos <\/em><\/strong>\u2013 Al reducir la variaci\u00f3n, se reducen o eliminan los desechos y los re-procesamientos. Esto tiene un beneficio directo en t\u00e9rminos de costos, adem\u00e1s de liberar capacidad.<\/li><li><strong><em>Productividad <\/em><\/strong>&#8211; Dado que la mejora continua de los procesos derivada del SPC es m\u00e1s eficaz, la productividad mejora.<\/li><li><strong><em>Mejora continua <\/em><\/strong>\u2013 Como el proceso se supervisa continuamente, se puede mantener el control de todos los procesos. Esto permite realizar an\u00e1lisis casi en tiempo real para detectar los problemas antes de que se produzcan y realizar los ajustes necesarios.<\/li><li><strong><em>Toma de decisiones m\u00e1s f\u00e1cil <\/em><\/strong>\u2013 Como el SPC analiza los datos y utiliza el an\u00e1lisis estad\u00edstico para corroborar los resultados, la toma de decisiones es m\u00e1s f\u00e1cil y el impacto de las decisiones es mayor.<\/li><li><strong><em>Evaluar la capacidad de proceso <\/em><\/strong>\u2013 Todas las empresas quieren crecer. Y a medida que crece la oferta de productos de una empresa, se tiende a sobrepasar la capacidad de los equipos existentes. El SPC puede ayudar a cotejar la capacidad del proceso con las especificaciones reales del producto. Esto permite a los responsables de la toma de decisiones comprender cu\u00e1ndo deben a\u00f1adir equipos o maquinaria o actualizar la capacidad existente para reducir las variaciones en la oferta de nuevos productos.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Dado que todos los procesos tienen variaciones, el SPC puede utilizarse para predecir y mejorar con el fin de llevar esa variaci\u00f3n a un rango aceptable o estad\u00edsticamente irrelevante. Al trazar un curso utilizando SPC, una empresa de fabricaci\u00f3n puede determinar los principios rectores de su calidad para que coincidan con las capacidades de su <a href=\"https:\/\/www.mrpeasy.com\/es\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">software ERP o MRP<\/a> o incluso utilizarlos junto con dicho software para multiplicar el valor de SPC.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span>Conclusi\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>El Control Estad\u00edstico de Procesos es un m\u00e9todo para mejorar la calidad en el lugar de trabajo. Utiliza herramientas estad\u00edsticas para encontrar y detectar incoherencias en el proceso de producci\u00f3n e identificar las causas de la no conformidad del producto.<\/p>\n\n\n\n<p>El enfoque distingue dos tipos de variaciones: Causas comunes y causas especiales. En general, las variaciones de causa com\u00fan son previsibles y pueden remediarse, por ejemplo, con el mantenimiento de los equipos o la formaci\u00f3n del personal. Las variaciones de causa especial son imprevisibles y a menudo requieren ayuda externa, por ejemplo, en el caso de una interrupci\u00f3n del servidor.<\/p>\n\n\n\n<p>El SPC utiliza una pl\u00e9tora de herramientas que se dividen en las siete herramientas de control de calidad (7-QC) y las siete herramientas suplementarias (7-SUPP). Se trata de diagramas, gr\u00e1ficos, t\u00e9cnicas de categorizaci\u00f3n, etc.<\/p>\n\n\n\n<p>Cuando se aplica correctamente, el Control Estad\u00edstico de Procesos puede mejorar notablemente los procesos de fabricaci\u00f3n, ayudar a minimizar los residuos y contribuir a una mayor productividad y mejora continua.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Tambi\u00e9n le puede interesar <\/em><a href=\"https:\/\/www.mrpeasy.com\/blog\/es\/gestion-de-materiales\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><em>Gesti\u00f3n de materiales &#8211; Buenas pr\u00e1cticas para peque\u00f1os fabricantes<\/em><\/a><em>.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El control estad\u00edstico de procesos puede ser un m\u00e9todo inestimable para descubrir y encontrar soluciones preventivas a los problemas de producci\u00f3n, garantizar la conformidad de los productos, aumentar la productividad y reducir los 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