Calculadoras de Control de Calidad: Capacidad de Proceso, Nivel Sigma, Gráficos de Control y Gage R&R

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Capacidad de proceso: la voz del proceso frente a la voz del cliente

La capacidad de proceso pone un número a si un proceso puede fabricar de forma confiable dentro de sus límites de especificación. Compara la dispersión natural del proceso, la voz del proceso, contra la tolerancia que permite el cliente, la voz del cliente. El Cp mide si la dispersión simplemente cabe dentro de la tolerancia, sin importar dónde esté centrada, mientras que el Cpk agrega el centrado midiendo la distancia de la media del proceso al límite de especificación más cercano en unidades de tres desviaciones estándar. Un Cp alto con un Cpk bajo es la señal clásica de un proceso capaz pero descentrado. Como la capacidad supone que el proceso es estable, solo es confiable una vez que un gráfico de control ha confirmado el control estadístico, por eso la capacidad y los gráficos de control siempre se enseñan juntos.

Nivel sigma y DPMO: una escala común para la calidad

Los defectos por millón de oportunidades, DPMO, y el nivel sigma construido sobre ellos dan a la calidad una escala única y comparable entre procesos de complejidad muy distinta. El DPMO cuenta los defectos, los divide entre las unidades inspeccionadas por las oportunidades de defecto en cada una, y escala el resultado a un millón, para que una pieza simple y un ensamble complejo puedan compararse de forma justa. El nivel sigma expresa esa tasa de defectos en la escala de la distribución normal, donde cada paso hacia arriba significa muchos menos defectos. La convención agrega un desplazamiento de 1.5 sigma para tener en cuenta la deriva de largo plazo, por eso un proceso Seis Sigma se cita en 3.4 DPMO en lugar de los 2 por mil millones que daría un cálculo perfectamente centrado.

Gráficos de control: separar la señal del ruido

Un gráfico de control es la herramienta que decide si un cambio en un proceso es real o solo variación ordinaria. Grafica un estadístico, un promedio, un rango o una lectura individual, contra una línea central y límites de control fijados a tres desviaciones estándar, calculados a partir del proceso mismo y no de la especificación. Los puntos dentro de los límites son ruido de causa común que hay que dejar en paz; los puntos fuera, o los patrones no aleatorios dentro, señalan una causa especial que vale la pena investigar. Acertar con los límites importa porque manipular un proceso estable es tan costoso como ignorar un cambio real, y la fórmula correcta del límite depende del tipo de gráfico y del tamaño de subgrupo.

Muestreo y medición: inspeccionar y confiar en los números

El último grupo cubre cuánto inspeccionar y si las mediciones son confiables siquiera. El muestreo de aceptación, estandarizado en ANSI/ASQ Z1.4, fija el tamaño de muestra y los números de aceptación o rechazo de un lote entrante en un nivel de calidad aceptable elegido, para que inspecciones una fracción en lugar de todo. El Gage R&R, parte del análisis del sistema de medición, revisa el sistema de medición antes de confiar en cualquiera de los números anteriores: separa la variación causada por la repetibilidad y la reproducibilidad de la variación real entre piezas. Si el instrumento consume demasiado de la tolerancia, todo índice de capacidad y gráfico de control construido sobre esas lecturas es sospechoso, por eso el análisis de medición sostiene toda la disciplina.

Preguntas frecuentes de las calculadoras de control de calidad