Alcances y principales usos.
Originalmente el Control Estadístico de Procesos (CEP o SPC como mayormente se le conoce) se desarrolló para conocer, identificar y separar los tipos de variaciones y sus causas en: aleatorias (que forman parte del proceso); y especiales (que son por factores externos). Sin embargo, en los últimos años, los alcances y objetivos del CEP han evolucionado, se han integrado más gráficas y reportes estadísticos y se han mejorado las formas de analizar la información, y ahora se presenta la oportunidad de convertirse en la mejor herramienta que puede tener una planta manufacturera para ahorrar.
Anteriormente el CEP lo formaban una serie de sencillos métodos matemáticos destinados a utilizarse como base para la toma de decisiones
encaminadas a la mejora continua, después se amplió esta aplicación a ser una fuente de evidencias del comportamiento y la variabilidad de los procesos, y por supuesto para normas como ISO9000 o ISO/TS16949.
Con la divulgación del modelo de Producción de TOYOTA (TPS), que se ha adoptado exitosamente en todo el mundo como Lean Manufacturing, el enfoque de la manufactura está ahora más dirigido a la optimización de el uso de recursos humanos, materiales, logísticos y sobretodo de tiempo.
Acciones Inmediatas.
Una de las características que tiene el CEP, es la sencillez de su aplicación, lo que permite tomar 
decisiones con resultados muy aceptables, a todos los involucrados en el proceso de manufactura, y además, de una forma muy rápida, por otro lado una de las principales ventajas que vemos en este conjunto de técnicas matemáticas básicas que conforman el CEP, es que no se requieren conocimientos ni de estadística ni de ingeniería, solamente se requiere que la persona que lo está aplicando conozca razonablemente las operaciones de manufactura que realiza día con día.
El CEP ofrece una excelente alternativa cuando se requieren decisiones rápidas y pequeños ahorros inmediatos, y si se aplica constante y consistentemente, y por todo el personal involucrado, fácilmente se puede traducir en resultados mucho más ambiciosos.
Ahora bien, una alternativa mucho más avanzada y de mayores proporciones es lo que conocemos como Seis Sigma (Six Sigma) que se apoya en el CEP principalmente como un elemento para garantizar la medición y el control de la variación del proceso, y su metodología (DMAIC), aunque ha probado su eficacia y magníficos ahorros requiere de una gran inversión y especialistas en estadística para obtener los resultados esperados.
Análisis de la Variación.
Cada vez es más frecuente que se , especialmente cuando se analiza la variación tomando en cuenta el efecto que tiene ésta sobre el costo de producción, empezando a visualizar oportunidades de mejora que normalmente no estaban incluidas en la forma tradicional en la que se aplica el CEP.
Si consideramos por ejempl
o, algún exceso de material que se está entregando, vemos que a final de cuentas se pueden estar “regalando” toneladas de material que no son cobradas a los clientes y que incluso, en algunos casos, les pueden causar problemas a sus procesos. Si al revés, analizamos productos o componentes con faltantes, cantidad insuficiente o peso por debajo de lo esperado, también tiene un costo mayor, ya sea por los problemas de cumplimiento como por la molestia de los clientes e incluso por problemas con autoridades que exigen un cumplimiento de los valores declarados.
Otro caso muy sencillo para reducir costos, es la elaboración de lo que se conoce como Diagramas de Pareto en donde se ordenan de mayor a menor los defectos, causas de paros o problemas, pero en función del costo de ellos y no solamente de la cantidad de ocurrencias que se presentan, lo que da como resultado que siempre se sepa cuáles son los defectos o rechazos que más le están costando a la empresa y por lo tanto se sabe cuál es la prioridad con la que se debe actuar. Este método también se puede aplicar por medio del análisis sobre los paros (downtime) de los equipos existentes en la planta, en donde además se pueden filtrar los diagramas obtenidos para detallar un poco más dicho análisis y determinar que máquina, turno, operador o área responsable es la que tiene mayor incidencia o duración de los paros, y especialmente del costo de los mismos.
Cuando aplicamos el CEP realmente a analizar y reducir no solamente la variación del Producto sino la variación sobre la operación del Proceso y sus Equipos, se obtiene un aumento en el OEE (Overall Equipment Effectiveness o Eficiencia General de los Equipos) que es un indicador único de los parámetros fundamentales en la producción industrial: la disponibilidad, la eficiencia y la calidad.
Conclusión.
Mientras más rápido se mida y se conozca la variación del proceso, más rápidamente se podrán realizar los ajustes que lleven a la empresa a reducir tanto los excesos como los faltantes en las características analizadas, así como reducir los defectos y el tiempo total de paros. Sin embargo, debemos cuidar que el CEP se aplique precisamente en aquellos puntos del proceso donde se puedan efectuar acciones correctivas o preventivas de manera inmediata, de lo contrario no se apreciarán los resultados de aplicar el CEP para lograr un ahorro en los costos de operación u optimización del proceso en general.
Es importante mencionar que el CEP es solamente una de las grandes herramientas de que disponen los gerentes de las áreas de Manufactura para mejorar y hacer más eficientes los procesos, pero desde luego que no es la única, podría decirse que es una de las más sencillas y que más rápido brinda resultados en etapas iniciales pero se requieren otros conjuntos de herramientas, métodos y procedimientos para lograr grandes resultados a corto, mediano y largo plazo.
Curriculum
Fernando González Reyes es Ingeniero Químico egresado de la UNAM; tiene especialización en Metodología Solution Selling, Seis-Sigma, Planeación Estratégica, Habilidades Gerenciales, Mejora Continua y Ventas Ejecutivas de Soluciones de Tecnología. Es socio fundador y director general de Sistemas de Calidad Estadística y Procesos, S.A. DE C.V. (SCEPSA), desarrolla software aplicado al Control de Calidad y Mejora de Procesos desde hace 27 años. Ha sido asesor y consultor de más de 600 empresas en Control Estadístico de Procesos, Control de Producción y Control de Instrumentos, así como en Isossystem y Softexpert. Es el principal ingeniero en el proceso de creación de FutureSQC, instalado en más de 600 compañías de 14 países, y es el creador del concepto Process Intelligence® que consiste en la generación de Indicadores de Desempeño del Proceso totalmente On-Line. Por más de 20 años ha sido conferencista y asesor de importantes empresas.
E-mail: fgonzalez@futuresqc.com
