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Dimensiones de calidad y variabilidad del proceso: claves para la excelencia en la producción
- Creado 01/03/2024
- Modificado 01/03/2024
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Hay dos dimensiones básicas de calidad: Calidad de rendimiento mide en qué medida un producto o servicio cumple con las expectativas del cliente. Calidad de conformidad mide si los procesos se llevan a cabo de la manera en que se pretendía que se llevaran a cabo.
La causa raíz de los problemas de calidad es la variabilidad del proceso. Si no fuera por variabilidad del proceso , cada ejecución de un proceso daría como resultado la producción óptima o el mismo error, lo cual sería fácil de detectar. Sin embargo, debido a la variabilidad del proceso, algunas ejecuciones de un proceso dan como resultado resultados óptimos mientras que otras resultan en diferentes tipos de errores. Con algunas herramientas básicas de probabilidad estadística , podemos evaluar las posibilidades de que ocurran tales errores y defectos durante un proceso. Para calcular las probabilidades totales de error para una línea de ensamblaje, uno debe observar la tasa de error de cada paso de trabajo y calcular sus rendimientos (el porcentaje de unidades de flujo sin errores que produce el paso de trabajo).
El rendimiento del proceso se define como el porcentaje de piezas sin errores que son producidas por el proceso, lo cual depende, por supuesto, de los rendimientos de los diversos pasos de trabajo. El rendimiento total del proceso es simplemente el producto de los rendimientos individuales:
rendimiento del proceso = rendimiento 1 * …. * rendimiento n
Es importante destacar que incluso pequeñas probabilidades de defectos pueden acumularse hasta una tasa de error significativa si hay muchos pasos en un proceso. Por ejemplo, si un flujo de trabajo consta de 10 pasos y cada paso tiene una baja probabilidad de defecto del 1%, las posibilidades de que un producto completamente libre de errores salga de este flujo de trabajo son solo del 0,99^10 = 89,5%.
El modelo de Swiss Cheese explica por qué a veces los defectos o errores procedimentales no se notan, incluso si hay controles de calidad altamente eficientes en su lugar: Dado que cada rebanada de queso suizo tiene algunos agujeros (defectos), existe una pequeña probabilidad de que los agujeros se alineen de manera que creen un agujero a través de una pila de rebanadas de queso. Esto es similar a que múltiples controles de calidad fallen durante la producción de la misma unidad de flujo; aunque las posibilidades de que esto suceda pueden ser bajas, es probable que ocurra de vez en cuando. Esta percepción es también la razón principal detrás de los controles redundantes, lo que significa verificar un atributo de calidad más de una vez para detectar todos los errores que puedan ocurrir. Con la redundancia, un proceso tiene que fallar en múltiples estaciones para que el rendimiento del proceso se vea afectado.
Estas notas de conferencia fueron tomadas durante la edición de 2013 del MOOC “Una introducción a la gestión de operaciones” impartido por Dr. Christian Terwiesch de la Escuela de Negocios Wharton de la Universidad de Pensilvania en Coursera.org .
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