¿Qué debes evaluar antes de implementar un software SPC?

Algunos aspectos fundamentales del control estadístico de procesos (SPC / CEP) pueden contribuir en gran medida a determinar si su empresa manufacturera es capaz o no de prevenir problemas y controlar sus procesos de producción de manera efectiva.

Cuando se implementa correctamente, SPC identifica cambios significativos en el proceso. Estos pueden ser cambios que todavía están dentro de las especificaciones, pero que son estadísticamente diferentes a donde se estaba ejecutando el proceso anteriormente.

El objetivo de integrar a su proceso de fabricación un software de control estadístico de procesos es lograr un mayor control sobre: 

• Reducción de costos de desperdicio / scrap
• No conformidades
• Mejora continua en la calidad del producto
• Reducción de las variaciones del proceso
• Cumplimiento de estándares y certificaciones de calidad
• Optimización de procesos de fabricación

El desarrollo y uso de estos indicadores de rendimiento están vinculados (directa o indirectamente) a los requisitos, la satisfacción y la administración de las relaciones con el cliente, permitiendo además pasar de un modelo reactivo (reacciono ante un error/ fuera de especificación), a un modelo predictivo (reacciono ante una tendencia o punto fuera de control, evitando un fuera de especificación).

Sin embargo, antes de iniciar el proyecto de implementación de un software de control estadístico de procesos es importante el poder evaluar y responder cada uno de los siguientes cuestionamientos: 

10 preguntas que debes responder antes de implementar un software SPC

1) ¿Cuál es el objetivo de implementar un software SPC?

Se cree erróneamente que los gráficos SPC indican si los productos cumplen con las especificaciones. 

En realidad, los gráficos SPC nos indican cuando hay cambios en el sistema, con lo que podemos identificar rápidamente las causas y prevenir los problemas o realizar una mejora o ajuste. 

2) ¿Cuál es la relación entre los límites de control y los límites de especificación?

Cuando las estadísticas del proceso caen fuera de los límites de control, concluimos que se ha producido un cambio en el proceso. 

Por otro lado, los límites de especificación son límites de conformidad del cliente relacionados con valores individuales, como la dimensión de una pieza o las propiedades del material. 

Los límites de control solo deben determinarse por los datos reales del proceso, mientras que los límites de especificación los determina un ingeniero, diseñador o cliente. Finalmente, los límites de especificación no pertenecen a los gráficos de control.

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3) ¿El esquema de muestreo proporciona muestras representativas?

Muchos tipos de procesos de producción no se prestan a un muestreo representativo, como el muestreo de múltiples cavidades o el llenado de cabezales.

A menudo, los procesos continuos y por lotes tampoco logran producir muestras representativas para la recolección de datos de SPC. 

Antes de intentar usar gráficos de control tradicionales, se deben verificar muestras representativas.

4) ¿Qué tipos de gráficos de control necesito para controlar mi proceso?

Los populares gráficos Xbar / R y X / MR se inventaron cuando los sistemas de producción eran mucho más primitivos, por lo que, generalmente ya no son apropiados para administrar e identificar los cambios que ocurren en los sistemas de fabricación modernos. 

Hay una gran variedad de gráficos SPC disponibles para monitorear de manera eficiente.

En muchas situaciones, confiar en los gráficos tradicionales solo disfrazará los cambios en el proceso que pretendemos detectar.

Para esto, se debe evaluar el proceso, tamaño de muestra, tipo de característica (variable o atributo), etc.

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5) ¿Qué tamaño de muestra es apropiado?

Como con cualquier método estadístico, el tamaño de la muestra tiene un impacto significativo en el rendimiento de los gráficos SPC. 

Dado que el propósito de los gráficos de control es notificarnos de inmediato cuando se ha producido un cambio de proceso prácticamente significativo, es importante determinar un tamaño de muestra que proporcione señales estadísticas cuando se deseen y minimice las señales innecesarias.

6) ¿Todavía necesitamos gráficos de rango?

La respuesta simple es no, con los avanzados software SPC que existen en la actualidad, ya no es necesario simplificar los cálculos, puesto que se puede procesar una gran cantidad de datos de forma automatizada y en tiempo real.

A su vez, la información que brindan los gráficos de rango son de gran utilidad dependiendo el tamaño de muestra elegido. 

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7) ¿Cuándo es una preocupación la normalidad de los datos?

Los límites de control se pueden calcular utilizando un enfoque estándar, ya que los límites resultantes estiman la variación esperada en los promedios graficados, siempre que el proceso permanezca estable. 

Sin embargo, la mayoría de los datos de fabricación no tienen forma de campana y los límites de control (límites de variación esperada) deben tener en cuenta lo que se espera del proceso. 

La suposición errónea de que los datos siempre siguen una distribución normal también conduce a estimaciones de la capacidad del proceso muy erróneas.

8) ¿Qué acciones realizamos cuando el gráfico de control identifica que ha ocurrido un cambio?

Cuando un gráfico de control muestra un cambio, los operadores o supervisores a menudo intentan hacer un ajuste, sin saber qué ajustar o cuánto ajustar. 

Tomar tal acción sin identificar primero la causa del cambio en realidad puede aumentar la variación. 

Por ello, es importante capacitar al personal para investigar la fuente del cambio y evitar los ajustes aleatorios y que pueden ser dañinos.

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9) ¿Qué características debemos monitorear en los gráficos de control?

Las empresas manufactureras a menudo monitorean características que no son importantes y descuidan monitorear parámetros clave que son importantes. 

La razón es que no siempre se comprende qué insumos y características afectan más al producto y deben ser controlados. 

Determinar qué características deben controlarse y especificar el grado de control requerido, permitirá utilizar un tamaño de muestra apropiado para controlar el proceso de manera más eficiente y minimizar los riesgos.

10) ¿Existen sistemas de medición adecuados para respaldar el software SPC?

Dado que el propósito de SPC es detectar cambios en el proceso, es imperativo que nuestros sistemas de medición sean capaces de medir con precisión. 

Se deben realizar estudios de medición para evaluar la precisión (repetibilidad y reproducibilidad del sistema de medición) antes de utilizar los datos para SPC u otros fines.

Conclusión

La integración de un software SPC a sus procesos de producción le brindará múltiples beneficios a la calidad y confiabilidad de sus productos. Sin embargo, es importante evaluar cada uno de los aspectos aquí mencionados para tener una implementación exitosa y un Retorno de la Inversión a corto plazo.

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