Demuéstralo: Demostrando una prueba convincente de la calidad

Demuéstralo: Demostrando una prueba convincente de la calidad

Publicado el 10 de septiembre 2014 por Barb Cleary

“Demostrando la calidad” Puede parecer un concepto elusivo: ¿qué puede significar para los clientes y proveedores? Después de todo, sólo insistir en que sus productos son de alta calidad no es suficiente para que cualquiera de las partes interesadas, y sin embargo, muchas organizaciones adoptan este enfoque de todos modos. El lenguaje de marketing no enmascara los retos subyacentes a una predecible, calidad confiable.

 

Así como hay herramientas para apoyar el proceso de mejora, hay herramientas para demostrar de una vez por todas que sus prácticas organizativas aseguran la calidad de sus productos. Entre estas herramientas se encuentran:

 

Ninguna herramienta o enfoque es suficiente en la permanente necesidad de comunicar la calidad. En cambio, se necesita una panoplia de enfoques que aborden sus sistemas de medición, sus procesos, y la capacidad de esos procesos.

 

Una parte crítica de esta comunicación es el impacto visual de los gráficos de control que muestran el comportamiento de un proceso, y el uso posterior de control estadístico de procesos (SPC). Datos solos-en forma de lista, tal vez-no tiene el poder que aporta un gráfico. Esto puede ser debido a la capacidad del gráfico para mostrar con claridad las tendencias o puntos fuera de control de las condiciones, o debido al inherente análisis de los datos que transmite un gráfico. Datos a partir de hechos  están bien, pero tienen una utilidad limitada sin un análisis apropiado. Hacer significado de las estadísticas es bastante diferente de la simple recopilación de datos.

CHARTrunner

 

He aquí algunas estadísticas de fútbol, por ejemplo, que carecen de significado: 14-0; 7-10; 36-28; y 18-14. Para crear significado, otras medidas son demandadas, respondiendo a las preguntas fundamentales: ¿Quién estaba jugando? y ¿Qué equipo tuvo la puntuación más alta? Estas preguntas básicas deben ser abordadas con el fin de comenzar a analizar los resultados. De lo contrario, el dato no tiene significado. En SPC para producir información, preguntas esenciales acerca de la estabilidad del proceso también deben ser abordadas, y el análisis deben ser apoyado por la identificación de marcadores de inestabilidad. Como veremos, estos marcadores son indicadores directos de control de procesos.

 

 

Y lo que sigue es el mismo de datos, pero un trazó en un gráfico de control. El estadístico Walter Shewhart, conocido como el padre (o abuelo) de control estadístico de procesos, vio la necesidad de distinguir entre “causa común” o “causa asignable” variación, y “causa especial “o lo que alguna vez se llamó “causa oportunidad. “Cada proceso demuestra variación, pero abordar las causas de la variación especial es el primer paso en la reducción de esa variación. Reducir la variación de causa común demuestra que el proceso se está volviendo más coherente. Los gráficos de control se interpretan mediante el uso de reglas básicas para asegurar que los procesos son de hecho estable (en el control). Estas normas incluyen la identificación de inestabilidad cuando aparecen ciertas condiciones:

 

  • Los puntos de datos que caen fuera de los límites de control;
  • Siete o más puntos en una fila que caen por encima o por debajo de la línea central;
  • Siete o más puntos en una fila que van en una dirección (hacia arriba o hacia abajo);
  • La presencia de patrones no aleatorios.

(Si bien estos representan reglas de uso común, existen otras directrices. Algunas organizaciones utilizan ocho puntos, en lugar de siete, mientras que otros pueden utilizar seis.) Está claro que estas normas no pueden ser fácilmente aplicadas a los datos en bruto solo, sino que los datos deben ser reflejados en un gráfico que demostrará claramente las tendencias de este tipo. Aquí es donde el análisis entra. Además, los datos determinarán dónde caen los límites de control, por medio de la aplicación de fórmulas estadísticas a mano o automáticamente con software. Mostrar que los procesos sean estables es quizás la forma más dramática para demostrar a los clientes, proveedores, y otros los interesados ​​que los productos y servicios de su organización son de calidad predecible. Gráficos que reflejan sistemas estables son la prueba de  quality. En una próxima entrega, nos fijamos en el papel que tiene el análisis de los sistemas de medición, gestión de calibración de medidor, y el análisis de la capacidad para contribuir a la prueba de la calidad.

 

 

Aquí es una columna de datos relacionados con la viscosidad del aceite:

 

Viscosidad

1 0.2659

2 0.3144

3 0.2779

4 0.3238

5 0.3241

6 0.2975

7 0.3139

8 0.2922

9 0.3035

10 0.2999

11 0.3390

12 0.3218

13 0.2895

14 0.3172

15 0.3401

16 0.3114

17 0.3259

18 0.3227

19 0.3048

20 0.2785

21 0.3027

22 0.2538

23 0.3124

24 0.3296

25 0.3071

26 0.3084

27 0.2926

28 0.2830

29 0.3026

30 0.2943

31 0.3159

32 0.2786

33 0.3236

34 0.3384

35 0.2868

36 0.3431

37 0.3139

38 0.3205

39 0.3309

40 0.3306

41 0.2893

42 0.3089

43 0.2820

44 0.3024

45 0.3272

46 0.3006

47 0.3053

48 0.3183

49 0.2373

50 0.3294

 

Y lo que sigue es el mismo, pero los datos trazados en un gráfico de control.

 

pqsystems_chartunner_chart

Gráfico de Control

 

Esta es una traducción y adaptación del artículo original, publicado en el blog de PQ Systems Inc. Se realiza esta traducción y adaptación con permiso de PQ Systems Inc., hacia Blackberry&Cross como aliados, distribuidores para América Latina; fuente original: http://blog.pqsystems.com/2014/09/10/prove-it-demonstrating-convincing-proof-of-quality/

 

 

 

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