2

La importancia del control estadstico en los procesos productivos Magin Viviano BustinzaLos procesos productivos son el core del negocio de las empresas, por ello la preocupacin constante en tener una adecuada planificacin, control y seguimiento de los mismos, utilizando distintas herramientas que permitan obtener un producto final que cubra las expectativas de sus clientes.Una de las herramientas que ha tenido una mayor aplicacin en el proceso de la produccin es el control estadstico, por ello el presente ensayo intentara responder a la pregunta Cun importante es el control estadstico en los procesos productivos de las empresas? teniendo en cuenta que su uso impacta favorablemente en el proceso.A lo largo del tiempo, las empresas han tenido que afrontar los distintos escenarios que se han presentado a nivel mundial, tanto a nivel econmico como tecnolgico, y as poder mantenerse competitivas en un mercado cada vez ms exigente. Las organizaciones para poder lograr su posicionamiento, no solo se han enfocado en modificar sus estrategias de marketing sino han tenido que reestructurar y mejorar sus procesos productivos, con el fin de lograr un producto de mayor calidad a menores costos. Podemos definir al proceso productivo como un sistema de acciones que se encuentran interrelacionadas de manera dinmica, orientndose a la transformacin de ciertos elementos (Prez, 1996), es decir convertir un insumo, elemento de entrada, en producto, elemento de salida.No obstante, para asegurar que el producto final o resultado mantenga un estndar ptimo, las empresas deben optar por herramientas que les permitan identificar acciones o tareas que se encuentren por debajo del estndar esperado, en este caso, el control estadstico se muestra como una de las alternativas ms usadas por las empresas. El control estadstico de procesos es definido como una herramienta que permite mantener un proceso productivo dentro de los lmites aceptables (Lara, Melo, Herrera y Valdez, 2011, p. 57), otros autores lo definen como una herramienta estadstica que se emplea para conseguir que un proceso proporcione un producto que cumpla con las especificaciones solicitadas por el cliente (Chico, 1991; Gutirrez y Vara, 2009). Teniendo como objetivo hacer predecible un proceso en el tiempo (Carro y Gonzles, 2011, p. 1).Por otro lado, segn Montgomery (2005), el control estadstico posee diversos instrumentos para lograr su propsito, entre ellos tenemos las grficas de control, histogramas, listas de verificacin, diagrama de Pareto, diagrama de causa y efecto, diagrama de concentracin de defectos y diagramas de puntos. Los grficos de control van a evidenciar si dentro de la produccin existe algn producto defectuoso, o si se ha realizado alguna modificacin en el diseo y as tomar las acciones correctivas que corresponda. Adems, los datos obtenidos en la ejecucin van a brindar informacin elemental a la gerencia sobre los diversos cambios realizados en el proceso que hayan repercutido de manera favorable en la produccin resultante de los mismos (Carro y Gonzles, 2011)Existen varios ejemplos sobre variabilidad en los procesos y cmo el control estadstico mediante los grficos ha podido detectarlas; entre ellos, el cambio repentino de la produccin de envases de velocidad defectuosa o, entre otros de los casos, que una maquina ingrese en una caja una cantidad de insumos mayor que la prevista, causando un peso mayor en la caja.Otro de los instrumentos, es el histograma que es una grfica de barras que permite describir el comportamiento de un conjunto de datos en cuanto a su tendencia central, forma y dispersin (Gutirrez, 2005, p. 119). Adems de brindar una idea objetiva sobre la calidad de un producto o el desempeo de un proceso.Por ejemplo, un restaurante, posee una frmula para elaborar agua fresca y para ello, requiere agregar de 500g de azcar, la dificultad que se le presenta, es que debe elegir entre dos marcas A y B que en supuesto contienen 500g de azcar. En el histograma de la marca A, el mnimo es 480 y el mximo es 520; y la marca B, el mnimo es 490 y el mximo es 510 (Gutirrez, 2005). Al construir los intervalos de clase de las dos marcas obtenemos:Marca ALC = (520 480)/7) = 5.7Marca BLC = (510 490)/7) = 2.85En este caso, el restaurante opt por la marca B puesto que cumple mejor con los requerimientos para elaborar el agua fresca, encontrndose en menor medida de variabilidad. En suma, pueden describirse los diversos instrumentos que se pueden usar del control estadstico en los diversos procesos de produccin, pero es indispensable rescatar que no basta solo tener datos proporcionados por la estadstica en el proceso productivo sino se debe saber interpretar y analizar cada uno de estos datos para poder tomar una adecuada decisin.Entonces, el control estadstico no solo es un instrumento que puede facilitarnos datos vlidos para optimizar la calidad del producto; sino tambin, para elegir alternativas viables con respecto a las necesidades del mercado y/o valorar alternativas probabilsticas subjetivas en relacin a acontecimientos inciertos. Adems de poder realizar una visualizacin futura del impacto de su producto y la direccin de la organizacin con respecto a su mercado.Un claro ejemplo es Wonderdisk, mediante una investigacin y la aplicacin del control estadstico en su produccin se percataron que 5 de los brazos de lectura que fabricaban durante un mes no tenan las medidas establecidas por la empresa, pues la tolerancia de los discos que realizaban estos brazos era menor a la requerida. Con ello, replantearon la tolerancia de los discos y as solucionarlo (Nahmias, 2014).De otro lado, pese a que existe una cultura estadstica predominante en las organizaciones y muchas de las decisiones se toman en base a estas herramientas, las organizaciones cometen el error de emplear al control estadstico como un mtodo esttico, a veces teniendo un concepto poco claro de cada instrumento o al ignorar la variabilidad que se encuentra en el proceso productivo. Un ejemplo cotidiano es creer que los valores de todos los datos son iguales a la media, segn Gutirrez (2005),El contenido promedio de las latas que envasa una maquina es de 375 ml; entonces, es comn que las personas piensen o entiendan que todas las latas contienen 375 ml, o bien, que estn muy cerca de este valor, lo cual refleja el profundo desconocimiento de lo que mide la media y de la funcin de las medidas de variabilidad. En este caso, la variabilidad en el contenido de las latas tienen dos fuentes: las dimensiones de las latas y la cantidad vertida en la misma (p. 126)Otro de los errores, es no investigar si un outlier es un dato incorrecto o un resultado de una condicin especial, pues si es real no debera inmediatamente eliminarse sino debe tener un seguimiento y luego quedar como un antecedente del proceso (Lara, Melo, Herrera y Valdez, 2011). En este sentido, para poder ejecutar un programa de control estadstico de procesos de manera adecuada, se debe realizar en dos fases descritas por Montgomery en 2004 (Orlandoni, 2012): En la primera fase, se realiza las mediciones y recoleccin de los datos estadsticos de la variable con el fin de establecer las estimaciones del clculo de los lmites de control, esto es verificado segn si la variable sigue una distribucin normal. En el caso, que la variable no siga un patrn adecuado y se descubre variabilidad, se realiza una investigacin y as poder encontrar las casusas y eliminarlas. Por otro lado, si sigue un patrn constante, se adopta como lmite de control definitivo. En la segunda fase, se realizan nuevas observaciones del proceso, el cual debe encontrarse dentro de los lmites establecidos, caso contrario debe realizarse una nueva investigacin y eliminar las causas que la preceden, este proceso se visualiza mediante los grficos de control.Cabe resaltar, que un factor clave para realizar un eficiente control estadstico en los procesos productivos, es el anlisis estadstico, el cual va a tener que cumplir con una serie de parmetros para poder saber si el proceso productivo est realizndose de manera correcta o por el contrario, se deba tomar alguna decisin para redefinir dicho proceso.En conclusin, el control estadstico es una herramienta que ha demostrado ser efectivo en el control de los procesos productivos, identificando los errores, evaluando el desempeo de los procesos y como input para la toma de decisiones asociadas al proceso productivo. Sin embargo, no debemos olvidar que las personas encargadas del anlisis de esta herramienta deben tener una expertice que les permita una adecuada interpretacin de la informacin y presentacin de la misma a la gerencia respectiva.

ReferenciasCarro, R., y Gonzles, D. (2011). Control Estadstico de Procesos. Administracin de las operaciones, 1-23.Chico, J. (1991). La calidad y sus evidencias estadsticas: Competitividad y satisfaccin del cliente. Mxico D.F, Mxico: IMIQ.Gutirrez, H. (2005). Calidad total y productividad. Mxico: McGraw-Hill.Gutirrez, H. y Vara, R. (2009). Control Estadstico de la calidad y Seis Sigma. Mxico: 2 Ed. McGraw-Hill.Lara, C., Melo, R., Herrera, D., y Valdez, J. (2011). Control estadstico de procesos en tiempo real de un sistema de endulzamiento de gas amargo. Metodologa y Resultados. Tecnologa, Ciencia, Educacin, 26(2) 57-74.Montgomery, D. (2005). Introduction to statistical quality control. Nueva York: 5 Ed. Jonh Wiley y Sons Inc. Nahmias, S. (2014). Anlisis de la produccin y las operaciones. Mxico: McGraw-Hill.Orlandoni, G. (2012). Gestin de la calidad: Control Estadstico y Seis Sigmas. Telos, 14 (2) 269-274.Prez, J. (1996). Gestin por procesos: Reingeniera y mejora de los procesos de empresa. EDIC Editorial.