Elección y Construcción del Gráfico de Control apropiado en el Control Estadístico de Procesos (CEP)

Los gráficos de control son una de las principales herramientas del Control Estadístico de Procesos (CEP o su equivalente en inglés Statistical Process Control (SPC)). De forma previa a la construcción de un gráfico de control, se sugiere seguir de forma secuencial una serie de pasos de modo de poder analizar en detalle los procesos. En el contexto anterior a continuación detallamos algunos criterios para la elección y construcción del gráfico de control adecuado para su proceso:

1. Analizar la característica de calidad de la que se desea hacer el gráfico: es importante destacar que el control estadístico de los procesos sirve tanto para procesos productivos como para servicios, por lo que la característica de calidad puede ser el diámetro de la tapa de un frasco de vidrio, el tiempo que tardamos en resolver un reclamo de un cliente, el porcentaje de boletas erróneas o el número de visitas necesarias hasta poner en funcionamiento una determinada aplicación.

2. Elegir el tipo de gráfico de control apropiado: la primera decisión es cuándo utilizar gráficos de variables o de atributos. Un gráfico de variables se utiliza para controlar características medibles, en tanto que un gráfico de atributos se utiliza en una inspección del tipo pasa o no pasa. Al respecto el complemento SPC for Excel permite generar de forma rápida y sencilla gráficos de atributos y variables como se muestra en la siguiente imagen:

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3. Elegir los estadísticos para la línea central del gráfico y la base para calcular los límites de control: normalmente se utiliza la media de los datos recogidos para la línea central. Los límites de control estadístico se obtienen (usualmente) sumando y restando tres veces una estimación de la desviación estándar al valor central. Por ejemplo, a continuación se muestra una Gráfica de Promedios y Gráfica de Rangos en el Control Estadístico de Procesos (gráfico de variables para el promedio muestral).

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4. Elegir una muestra: el término muestra es el normalmente utilizado, si bien muestra puede significar un solo valor, y si es posible, es aconsejable utilizar muestras de más de un valor en los gráficos de control. Se deben seleccionar las muestras de tal forma que la probabilidad de un cambio en el proceso se minimice durante la toma de la muestra (por eso se debe utilizar una muestra pequeña), en tanto que la probabilidad de un cambio, si va a ocurrir, es máxima entre dos muestras consecutivas. Esto es el concepto de tomar subgrupos racionales. En consecuencia es mejor tomar pequeñas muestras periódicamente que una única muestra grande.

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5. Diseñar un sistema para recoger los datos: si buscamos que los gráficos de control sean una herramienta útil, la toma de datos debe ser simple y relativamente libre de error.

6. Calcular los límites de control y dar instrucciones adecuadas a todos los involucrados en el gráfico de control sobre su significado y la interpretación de sus resultados: examinar las condiciones de fuera de control y eliminar las causas especiales (asignables) de variación. Una vez que el proceso esté bajo control, fijar los límites y continuar analizando el proceso hasta que se produzca un cambio.

El siguiente diagrama esquemático muestra los criterios a considerar para seleccionar el gráfico de control adecuado:

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Los beneficios más importantes al utilizar los gráficos de control y el control estadístico de los procesos:

  1. Los gráficos de control son una herramienta efectiva para entender la variabilidad de los procesos y ayudan a alcanzar el control estadístico. En este sentido entrega información confiable de cuando se debería ajustar el proceso y cuando no.

  2. Cuando un proceso está bajo control estadístico, su rendimiento será predecible. En consecuencia, tanto el productor como el cliente, serán conscientes de los niveles de calidad de los productos o servicios.

  3. Un proceso bajo control estadístico puede ser mejorado a través de la reducción de la variabilidad natural o aleatoria.

  4. Los gráficos de control proporcionan un lenguaje común para comunicar información sobre el rendimiento de los procesos.

  5. Los gráficos de control, al permitir diferenciar entre las causas de variación asignables y las aleatorias, proporcionan una buena indicación sobre si los problemas pueden resolverse de forma local, o requerirán de la intervención de la alta dirección de la empresa.

Estudios o Pruebas de Mercado para Pronósticos de Ventas

Otra forma de pronosticar el comportamiento de una variable, es conocer las opiniones, percepciones o respuestas de las personas que componen un determinado universo (lugar, sector industrial o mercado) donde se producirá dicha variable. En este contexto la Técnica Cualitativa de Pronósticos de Ventas que consiste en  Estudios o Pruebas de Mercado puede resultar de ayuda.

El razonamiento es intuitivo: se clasifican en distintos grupos o estratos a los sujetos encuestados, se determinan muestras y luego se analizan en dicho contexto las respuestas proporcionadas por ellos, de tal manera de extraer algunas conclusiones relevantes que permitan proyectar el resultado de interés para cada uno de los grupos definidos.

La forma de realizar una encuesta es a través de una muestra representativa de la población (que determinará en definitiva el grado de error que puede esperarse de los resultados), para lo cual se deben considerar aspectos tales como la aleatoriedad de la muestra, el tipo de estratificación y el tamaño de ella, entre otros.

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Las pruebas de mercado se realizan con el objeto de pronosticar, previo al lanzamiento al mercado, el grado de demanda que tendrá un nuevo producto, para lo cual se pone el producto en forma limitada a disposición de los potenciales compradores y se miden sus respuestas. Una variante de lo anterior es una encuesta sobre un producto ya existente, sobre el que se planifica realizar cambios.

Un caso emblemático sobre mercados de prueba es la estrategia seguida por la multinacional Coca Cola Company en el lanzamiento de su producto Coca Cola Life, el cual ha sido introducido progresivamente en países de latinoamérica con resultados disimiles. Esta estrategia que podríamos denominar conservadora probablemente esta justificada por el historial de productos similares que en el pasado no tuvieron el desempeño esperado (según cita CNN expansión en su artículo 3 lanzamientos que a Coca Cola le fallaron).

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«Coca-Cola Life cambió su receta porque viviendo se aprende. Es más deliciosa. ¡Volvela (Vuélvela) a probar!”. Ese el texto del spot comercial, que la marca de refrescos publicó en Argentina y Chile para dar a conocer que su bebida light tiene un sabor diferente. Probablemente como resultado de su desempeño insatisfactorio en dichos mercados.

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Es precisamente en estos contextos donde las pruebas o test de mercados previos a un lanzamiento masivo ayudan a acotar el riesgo, permitiendo, por ejemplo, hacer cambios en el diseño del producto e incluso revertir la decisión del lanzamiento a nivel general.