Reglas de Alarmas no siempre están a su favor
Si usted ya ha estudiado o trabajado con Gráficas de Control, seguro que ya ha oído hablar de las Reglas de Alarmas aplicadas a ellas ¿no es así?
Las Reglas de Alarmas aplicadas a las Gráficas de Control actúan como indicadores de comportamientos poco probables considerando que el proceso está bajo Control Estadístico.
Como la Gráfica de Control es la herramienta que ayuda a evitar los errores del Tipo 1 y Tipo 2, las probabilidades de ocurrencias de los mismos pueden ser comprendidas a partir de las Reglas de Alarma (acuerdate de estos tipos de errores en el post Identifique el momento adecuado para ajustar el proceso).
Las Reglas consideran que la curva que describe los puntos trazados se aproxima a una distribución normal, y sobre la base de ello, las probabilidades de la curva normal se extrapolan a la Gráfica de Control.
Al traducir en palabras la imagen anterior, tenemos que si un proceso tiene:
- promedio μ
- desviación estándar de la muestra σx
- límites de control definidos como μ ± 3*σx
- y está bajo control estadístico
la probabilidad de que una medición aparezca fuera de los límites de control será de aproximadamente 0.27%, lo que equivale a 1 muestra caer fuera de los límites de control cada aproximadamente 370 muestras, aunque no haya ninguna causa especial actuando.
Por eso decimos que un valor fuera de los límites de control es un fuerte indicativo de la ocurrencia de una causa especial, ya que el 0,27% es una probabilidad baja (el 0,27% representa la probabilidad de una falsa alarma).
Pero observe que usamos el término «fuerte indicativo» ¡en lugar de afirmación!
Punto arriba o por debajo de los límites de control definitivamente es la regla que está en la punta de lengua de quien trabaja con SPC, pero existen muchas otras reglas que también auxilian en la identificación de procesos que estén bajo la acción de una causa especial.
Estas Reglas fueron originalmente codificadas y publicadas en 1956 por un comité especializado de la Compañía Western Eletronics, y desde entonces las mismas se están utilizando en las prácticas de monitoreo del proceso. A continuación se presenta un resumen de las principales reglas y posibles causas.
- Regla 1: Probabilidad del 99,97% de una causa especial estar actuando.
- Regla 2: El punto aún no está fuera de los límites, pero la concentración de puntos comienza a alejarse del promedio, en un área donde no deberían tener muchos puntos, lo que puede ser una indicación de que el promedio ha cambiado.
- Regla 3: Concentración de puntos en una región de baja probabilidad, pudiendo indicar también un cambio en el promedio.
- Regla 4: Es la misma probabilidad de jugar una moneda 8 veces y las 8 veces caen cara.
- Regla 5: Probablemente el promedio se mantuvo pero ocurrió una disminución en la variabilidad del proceso. Es importante ver que, en estos casos de secuencias grandes, es más difícil de investigar pues el cambio del proceso no ocurrió exactamente en aquel momento, sino allá atrás, donde comenzó la secuencia.
- Regla 6: Puede indicar algún desgaste en el proceso o algún cambio en ese sentido.
- Regla 7: Casi el 70% de los puntos deberían estar en la zona C. Muy probablemente en una situación como ésta, se puede estar mezclando datos de dos procesos como si fueran de un solo proceso, donde los procesos presentan promedios diferentes.
- Regla 8: Muy probablemente también son dos procesos mezclados, pero con una determinada directriz en el sentido de que la primera muestra (por ejemplo), es recogida del lado A, la segunda muestra del lado B, la tercera del lado A y así sucesivamente. Forzando esa tendencia a subir y bajar. Otra posibilidad de causa sería en función de ajustes en el proceso a cada medición (clasificando una interferencia en lugar de ajuste).
Si todas estas Reglas auxilian en la identificación de causas especiales (principal objetivo de la Gráfica de Control), ¿cuanto más reglas activadas, más protegido estará el proceso?
Haremos un paralelo aquí antes de responder a esta pregunta.
Alarma de coche.
La función de la alarma es obvia: avisar si alguien intenta abrir indebidamente el coche. Siendo así, siempre que oímos una alarma sonando podemos afirmar que alguien está roto un coche? Afortunadamente no (seguramente usted ha escuchado alguna alarma sonando en un aparcamiento lleno de coches pero no ha visto ningún coche siendo robado ¿no es así?).
Esta situación es un ejemplo muy simple de una falsa alarma. Y cuanto más alarmas se colocan en el coche, seguramente la posibilidad de que una alarma disparar sin la presencia real de una violación aumentará.
En esta situación, usted puede incluso preferir asumir el riesgo de obtener falsas alarmas para tratar de asegurarse de que se le avisará cuando el coche realmente está roto. Pero al oír la alarma del coche usted irá corriendo a la policía o tranquilamente agarrar el mando a distancia del coche y dirigirse a él pensando: «ay ay.. esa alarma disparando de nuevo …»
Esta misma situación ocurre en la Gráfica de Control. Cuanto más reglas activadas, mayor es la probabilidad de que ocurra una falsa alarma, es decir, de ocurrir una alarma cuando no hay ninguna causa especial actuando.
ACUERDATE: La aparición de alarma en la Gráfica de Control se traduce en: ¡Atención! ¡Detenga lo que está haciendo y verifique el proceso pues existe una gran posibilidad de que una causa especial esté actuando!
Pero si en todo momento que ocurre una Alarma el operador comprobar el proceso y nunca encontrar nada, llegará un momento en que la alarma va a perder la credibilidad, y cuando realmente una causa especial está actuando, alguien va a decir: «ah, no pasa nada, estas alarmas aparecen a todo momento». Y allí se van miles de dólares en rechazo y en reproceso…
Por lo tanto, sea prudente al activar las Reglas de Alarma, procure comenzar con lo básico y utilizar la información para construir conocimiento con relación al comportamiento del proceso y así obtener confianza para actuar en dirección a las acciones de mejora continua!
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.
A regra 6 é cada vez MENOS utilizada. Todas as outras regras têm embasamento na teoria de probabilidade com a exceção da regra 6. A regra 6 reforça a presença de alarmes falsos e supera os benefícios que vem dos alarmes certos. A tendência criada por 6 pontos consecutivos não tem uma única probabilidade associada como as outras regras porque a localização dos 6 pontos não coincide com as áreas de probabilidades acima e abaixo da linha central. O Professor Wheeler fala sobre isso em vários artigos e livros. E desde que devem ser utilizadas poucas regras para evitar alarmes falsos, é melhor esquecer por completo a regra 6. Geralmente, as outras regras funcionam bem para assinalar uma tendência nas medições.
Muito interessante o seu comentário, prof. Samohyl! Concordamos com o seu ponto de vista, embora o que vemos no chão de fábrica hoje é que a regra 6 acaba sendo uma das mais usadas porque as pessoas acham ela mais fácil de entender ou de associar com alguma causa especial do tipo um desgaste de ferramenta…