Cuando el proceso está sometido a un sistema constante de causas, responde a una distribución estadística determinada. En ocasiones esta distribución es normal o gaussiana, en otras no. Cuando el sistema de causas cambia (entra una causa “foránea”) tendrá en consecuencia una distribución estadística diferente.
Para monitorizar el estado del proceso acudimos al muestreo, y mediante la lectura de los datos de las muestras hacemos inferencias sobre el estado del proceso. ¿Cómo elegir el tamaño de la muestra? ¿y los momentos de realizar el muestreo? Aquí entra el concepto clave de “subgrupo racional”. Leer más
KaiLean, en colaboración con el Madrid Aerospace Cluster, impartirá el próximo 5 de octubre, un taller sobre el Control Estadístico de Procesos (SPC). La formación es parte de un ciclo de talleres sobre herramientas de calidad aplicadas al sector aeroespacial. Leer más
Cuando hablamos de causas en el artículo anterior introducimos el concepto de sistema de causas constante y sistemas de causas no constantes. Ahora es el momento de ver cuáles son sus efectos y su relación con el tipo de control de proceso.
El concepto de relación causa-efecto es una construcción mental humana (y una creencia) que exige que todo efecto o consecuente tenga al menos una causa o antecedente en el tiempo. Aunque filosóficamente ha habido mucha discusión sobre su validez, el principio de causalidad es uno de los pilares sobre los que se apoya el método científico. Leer más
¿Qué significa el término “control estadístico”? ¿Cuál es su base científica?
El Control Estadístico de Procesos es una técnica de control de calidad que nació hace casi un siglo de la mano de las investigaciones prácticas de Walter A. Shewhart, físico e ingeniero a la sazón empleado de la compañía Western Electric. La necesidad de disminuir la tasa de reparaciones y errores de fabricación fueron el objeto de su trabajo y la génesis de sus descubrimientos, posteriormente popularizados por Edward Deming, otro gigante de la Calidad.