Uno de los nombres más importantes en la historia del control estadístico de procesos es Deming, como se ha explicado anteriormente. Deming utilizó una famosa simulación para explicar los principios de la variación llamada: El experimento de la cuenta roja. Al explicar los principios de variación nos gusta honrar a Deming utilizando su caja de cuentas rojas. En esta lección vamos a explicar los principios de la variación y cómo vamos a analizar la variación utilizando gráficos de control.
Imagina que estás interesado en un proceso y quieres obtener mejores resultados de ese proceso. Puede ser un proceso de fabricación o un proceso de servicio, puede ser en el sector público o puede trabajar para una empresa privada. Vamos a contar un tipo de cosas que usted preferiría que no ocurrieran. Vamos a sacar cuentas de una caja para simular el proceso y cualquier cuenta roja sacada va a representar la cosa que usted preferiría evitar.
Podemos tomar un número de cucharadas de la caja y podemos contar el número de cuentas rojas extraídas con cada cucharada.
Lo que hay que entender aquí es que es la variación aleatoria la que produce el diferente número de cuentas rojas en cada cucharón. Todo proceso contiene alguna variación aleatoria y las personas que lo llevan a cabo no tienen ningún control sobre ella.
Veamos ahora una tabla con los resultados:
Ahora supongamos que no sabemos que estos resultados se deben a una variación aleatoria. Digamos, por ejemplo, que las cifras proceden de un colegio y representan el número de alumnos expulsados por mal comportamiento cada año.
Traduzca las cifras encontradas en los titulares de su periódico local:
“Gran salto en las expulsiones de la escuela: los funcionarios quieren saber por qué”
“El número de alumnos expulsados ha descendido desde que el nuevo director se hizo cargo”.
“El número de alumnos expulsados ha aumentado durante 3 años seguidos. Los expertos culpan a los videojuegos”.
Es muy fácil caer en la trampa de asumir que siempre hay una razón para que las cifras suban o bajen. No hay ninguna razón -aparte de la variación aleatoria- que explique por qué el número de cuentas rojas extraídas por la pala cambia con cada cucharada. Cada año, la mera variación aleatoria hará que un número diferente de alumnos entre en el sistema escolar con problemas de conducta.
Veamos cómo quedaría esta información en un gráfico:
Este es el aspecto de la variación aleatoria. Poner los resultados anteriores en una secuencia temporal en un gráfico como éste debería hacernos menos propensos a sacar conclusiones sobre un resultado individual. Es menos probable que asumamos que una tendencia ascendente o descendente de sólo 3 o 4 resultados significa que se está produciendo un cambio a largo plazo.
Sin embargo, necesitamos saber si una nueva política, o un cambio en los procedimientos, o un cambio en un proceso afecta realmente a los resultados. Así que necesitamos algo que señale los cambios significativos y nos anime a ignorar la variación aleatoria. Aquí es donde entran en juego los límites de control.
Si utilizamos la simulación para añadir nuevos puntos en el gráfico, todos los puntos deberían estar entre las líneas de límite de control (aunque podría tener mala suerte y obtener una señal falsa).
Aunque hay muchos altibajos en el gráfico, debería poder obtener una impresión general de que este proceso es estable. No hay ningún cambio evidente a largo plazo.
En este proceso, lo que provoca los recuentos bajos también provoca los recuentos altos. Lo que causa la variación es común a todos los resultados. Por ello, este tipo de variación se denomina variación de causa común.
También decimos que los resultados están “en control estadístico”. Decimos esto porque mientras nada cambie, podemos predecir que este proceso continuará con aproximadamente la misma media, y los límites de control seguirán mostrando los resultados máximos y mínimos que podemos esperar.
Ahora veremos un conjunto de resultados de un tipo de proceso muy diferente:
Observará que este proceso tiene aproximadamente el mismo número medio de defectos que el gráfico anterior, pero el gráfico tiene un aspecto muy diferente.
Este gráfico muestra que el proceso es inestable. Hay dos cosas en el gráfico que indican inestabilidad:
algunos puntos están fuera de las líneas de límite de control
algunos puntos tienen una “R” encima, lo que indica una “carrera”. Los 6 puntos anteriores están en el mismo lado de la media – es inusual que la variación aleatoria produzca 7 puntos consecutivos por encima de la media o 7 puntos consecutivos por debajo de la media.
En este proceso hay algo más que afecta a las causas comunes de variación. Observa los resultados entre 25 y 37 en la escala horizontal y compáralos con los resultados entre 37 y 50. Algo debe hacer que sean diferentes. A esto le llamamos causa de variación “especial”.
Cuando las causas especiales de variación están presentes en un proceso, decimos que el proceso es “inestable”. Con un proceso inestable no se pueden predecir los resultados futuros porque no sabemos cuándo se producirán las causas especiales de variación. Si tenemos un proceso inestable, debemos, siempre que sea posible
- Investigar la causa de la variación especial,
- aprender lo que podamos de la investigación
- mejorar el proceso haciendo que las mejores condiciones sean permanentes
- poner en marcha controles para evitar que la variación especial vuelva a producirse.
En la simulación hemos dispuesto que no se produzca ninguna otra variación especial, por lo que podemos recoger más cuentas. Pero antes escribiremos una nota en el gráfico de control:
Tenemos 30 subgrupos más y parece que ahora hay menos cuentas rojas y las cuentas rojas representan algo que no queremos. Por tanto, hay razones para creer que hemos mejorado este proceso. Ahora debemos volver a calcular los límites de control utilizando los resultados posteriores a la mejora.
Ahora tenemos nuevos límites de control que indican los límites de variación de causa común para el nuevo proceso mejorado.
Estos nuevos límites mostrarán si aparecen nuevas causas especiales de variación. Si aparece alguna, debemos investigarla y eliminarla.
Si queremos mejorar un proceso que sólo contiene variación de causa común, tendremos que investigar los factores que afectan constantemente al proceso y que influyen en cada resultado.
Resumen de la lección 1 Gráficos de variación y control:
- Todos los procesos contienen variación.
- Debemos distinguir entre la variación de causa especial y la variación de causa común. Necesitamos conocer esta diferencia porque las cosas que tendremos que hacer para eliminar o reducir los dos tipos de variación son muy diferentes. Necesitamos reducir la variación para mejorar los procesos.
- La forma de distinguir entre la variación de causa común y la variación de causa especial es utilizar un gráfico de control.
- Antes de poder considerar que un proceso está “bajo control”, hay que esforzarse por eliminar las causas especiales de variación. También debemos aprender de cada incidente de variación especial y tomar medidas para asegurarnos de que este tipo de cambios no se repitan.
- Si queremos mejorar un proceso que sólo contiene variación de causa común, debemos investigar los factores que afectan a cada resultado.