La variación es sinónimo de falta de calidad?
Es imposible crear dos cosas exactamente iguales. ¿Está usted de acuerdo con esta afirmación?
A simple vista, algunas cosas parecen ser exactamente iguales, pero si mejoramos la precisión (por ejemplo, usamos una lupa), seguramente se observarán algunas variaciones, a menudo sutiles, pero existentes.
El sueño de cualquier gerente de producción en serie es hacer que sus procesos proporcionen productos lo más parecidos posibles. Sin embargo, cuando se realizan mediciones en el producto, se observan diferentes valores. Por más robusto que sea el proceso, ¿por qué variaciones están siempre presentes?
Vamos a ejemplificar de una manera muy divertida: TIRO AL ALVO
El proceso es simple: usted necesita seleccionar una pistola, munición, posicionarse, apuntar y disparar. Cuanto más cerca del punto central de la meta, más puntos ganas.
Digamos que en un primer intento de 5 tiros, usted se da cuenta de que necesita mejorar, ¡y mucho!
- Resultado de los 5 tiros:
Luego, hace un levantamiento de posibles causas que influencian en el resultado del tiro y las posibles soluciones:
Causas de Variación Acciones Gatillo oxidado Cambiar el gatillo Mira descalibrada Calibrar la mira Munición irregular Estandarizar el tipo de munición Falta de práctica del tirador Practicar más
- Resultado de los 5 tiros después de las acciones:
Observe que después de eliminar las causas conocidas, los resultados son mejores, pero aún existen variaciones.
Esto se explica porque incluso eliminando las causas conocidas, existen variaciones que no se pueden eliminar por completo. Por lo tanto, las variaciones se clasifican en dos grandes grupos: Variación en función de una CAUSA ASIGNABLE y Variación en función de una CAUSA ALEATORIA.
- Causa Asignable: En general es única, pero suficientemente grande para producir perturbaciones fuertes en el proceso. Es un evento que ocurre una vez u ocasionalmente, pero en períodos irregulares.
- Causa Aleatoria: Es relativamente pequeña, pero ocurre casi siempre y en gran número, afectando la variabilidad del proceso. Es la acumulación de esas causas en un cierto período de tiempo que de la existencia a la variable aleatoria.
¿Y por qué es tan importante entender los tipos de causas de variación? La respuesta es simple: para entender cuándo debe tomarse una acción.
No sirve de nada cambiar el gatillo a cada tiro, eso no va a disminuir la variación de los aciertos, va a hacer sólo con que usted gaste más tiempo pudiendo hasta obtener el efecto contrario (conoce la frase «si no está roto, no repare?«).
CONCLUSIÓN: no toda variación es sinónimo de falta de calidad, y para una gestión optimizada de proceso, es necesario entender los tipos de variaciones y cómo tratarlas.
Ahora sólo falta saber cómo identificar si una variación es función de una causa especial o una causa aleatoria.
Usted puede encontrar una vista previa de este tema en el post Gráfica de Control por Variable (disponible sólo en Portugués), pero vamos a discutir más en los próximos posts.
Ingeniera de Alimentos formanda en la Universidad Federal de Santa Catarina con certificación Green Belt. Trabaja en HarboR desde 2009 actuando en la capacitación, implementación y soporte técnico en el área de Control Estadístico de Proceso y Calidad en diferentes áreas de la industria.
La gestión de calidad se centra no solo en la calidad de un producto , servicio o la satisfacción de sus clientes, sino en los medios para obtenerla. Por lo tanto, la gestión de calidad utiliza al aseguramiento de la calidad y el control de los procesos para obtener una calidad más consistente. Así que la variabilidad puede llegar a ser un factor de pocos controles de calidad.