Estudios sobre patrones no aleatorios en los gráficos de control Shewhart

Studies on non-random patterns in Shewhart control charts

Además de la inversión en nuevas tecnologías y de la modernización del parque industrial, la competitividad de los productos brasileños está ligada al aumento de la productividad. El Control Estadístico de Procesos (CEP), junto con los gráficos de control, se ha insertado en este contexto en lo que se refiere al control de las características significativas del producto y del proceso, en tiempo real, garantizando los niveles de calidad, al coste exigido por el mercado. Un procedimiento importante es la interpretación de los gráficos de control. Se realizó un estudio para ilustrar y discutir los patrones de no aleatoriedad, que ayudan en la interpretación de dichos gráficos. Se ilustraron algunos patrones de no aleatoriedad y, mediante el cálculo de probabilidades, se demostró cuáles de ellos rechazaban la hipótesis de control estadístico a un nivel de significación preestablecido. Se llegó a la conclusión de que los patrones mencionados en la bibliografía no eran tan informativos. Por lo que respecta al nivel de significación, se observó que algunos modelos con un determinado nivel de significación arrojaban resultados diferentes de los mencionados en la bibliografía.

1. INTRODUCCIÓN

En las dos últimas décadas, el escenario competitivo brasileño ha cambiado debido a la exposición de los consumidores a productos de mejor calidad y menor coste. Además de la inversión en nuevas tecnologías y la modernización del parque industrial, la competitividad de los productos brasileños está vinculada al aumento de la productividad, con el uso de herramientas de control estadístico de procesos (TORMINATO, 2004).

Según Montgomery (2004), el proceso de fabricación debe ser estable y todas las personas implicadas en el proceso (incluidos los operarios, los ingenieros, el personal de control de calidad y la dirección) deben tratar continuamente de mejorar el rendimiento del proceso y reducir la variabilidad de los parámetros clave. El SPC es una herramienta primordial para lograr este objetivo y se considera una de las más importantes de la metodología Seis Sigma.

El SPC es una herramienta sencilla y su eficacia está atestiguada por una repetición físicamente establecida en industrias de todo el mundo. A través de ella se pueden controlar en tiempo real características significativas del producto y del proceso, asegurando niveles de calidad a un coste soportado por el mercado. El Control Estadístico de Procesos es, sin duda, una de las metodologías más potentes desarrolladas, con el objetivo de ayudar en el control eficaz de la calidad de los productos y sus procesos de producción, utilizando la estadística como metodología para analizar las limitaciones de los procesos.