El documento aborda la implementación de herramientas de calidad total en industrias forestales, centrándose en el uso de cartas de control para diagnosticar y mejorar procesos. Se examinan las variaciones en los procesos, diferenciando entre causas comunes y especiales, así como la importancia de establecer límites de control para la gestión de la calidad. Se presentan distintos tipos de cartas de control, sus aplicaciones y consideraciones para su correcta interpretación y cálculo.

1. CALIDAD TOTAL
Por
Ing. Eduardo Raya

2. Objetivos:
• Fomentar el trabajo en grupo para el
desarrollo y comprensión de los temas.
• Qué al final del curso el alumno sea capaz
de desarrollar un trabajo de diagnostico de
problemas y posteriormente de
seguimiento a la mejora de los procesos de
una industria de productos forestales
mediante el uso de las herramientas de
calidad total. Así mismo, deberá ayudarse
con las herramientas básicas para percibir,
entender y buscar objetivamente la
necesidad del cambio, y facilitar el proceso
de comunicación en el interior de la
organización/firma.

3. CARTAS O DIAGRAMAS DE
CONTROL
• Es una herramienta estadística que detecta la
variabilidad, consistencia, control y mejora de un
proceso.
• La gráfica de control se usa como un instrumento
indispensable para observar, detectar y prevenir el
comportamiento del proceso a través de sus pasos
vitales.
• Así mismo nos muestra datos en una forma
estática, tienen por lo tanto diversas aplicaciones,
cuando es necesario saber sobre los cambios en los
procesos de producción, la naturaleza de estos
cambios en determinado período de tiempo y en
forma dinámica, es por esto que las gráficas de
control son ampliamente aprobadas en la práctica.

4. CARTAS O DIAGRAMAS DE
CONTROL
• ADMINISTRACION POR REACCION Y LAS CARTAS DE
CONTROL
Se reacciona ante los cambios o situaciones adversas
(dentro de la aplicación de la Calidad, la Eficiencia y la
comercialización) como:
• Disminución de ventas. Cancelación de pedidos.
• Deterioro de la calidad. Lotes rechazados.
• Reclamos y quejas de los clientes. Retraso en la producción.
• Aumento de los costos de producción y de administración.
• Excesiva rotación del personal. Accidentes de trabajo.
• Nuevos productos de la competencia. Fallas en equipos.
• Problemas con proveedores.
Cuando los problemas persisten lo mejor es la utilización
de herramientas adecuadas como las de estadística
básica y las cartas de control

5. CAUSAS COMUNES Y CAUSAS ESPECIALES
DE VARIACION
VARIABLES:
La variabilidad es parte de lo cotidiano de nuestros días,
por ejemplo:
• Gastos mensuales
• La calidad del producto final
• Los materiales
• Las maquinas
• Medio ambiente
• Temperatura
• Velocidad de operación
• CAUSAS COMUNES (O DEBIDAS AL AZAR)
• CAUSAS ESPECIALES O ATRIBUIBLES.

6. VARIACION POR CAUSAS
COMUNES (o al azar)
Son aquellas que pertenecen al día a día, lote a lote, son
parte del sistema:
• MATERIA PRIMA
• METODOS
• PROCESOS
• FORMAS ORGANIZATIVAS
Las causas comunes son difíciles de identificar y eliminar, ya
que son inherentes al sistema; no obstante, representan a
largo plazo la mayor oportunidad de mejora.
Para resolver los problemas debidos a causas comunes es
necesario atender el problema general, no el particular; es
necesario modificar el sistema, y ambas cosas se hacen
solo con un plan que diagnostique las verdaderas causas
de fondo.

7. VARIACION POR CAUSAS
ESPECIALES (o atribuibles)
Es algo especial y no forma parte del sistema de causas
comunes, si no que es causada por situaciones o
circunstancias especiales que no estén presentes de manera
permanente en el sistema.
Estos 2 tipos de variabilidad (en control estadístico y fuera de
control estadístico) llevan a cometer 2 tipos de errores en la
gestión cotidiana:
• Error 1. Reaccionar ante un cambio (efecto o problema) como
si proviniera de una causa especial, cuando en realidad surge
de algo mucho mas profundo en la empresa, como son las
causas comunes de variación.
• Error 2. Tratar un efecto o cambio como si proviniera de
causas comunes de variación, cuando en realidad se debe a
una causa especial.
El instrumento para distinguir cuando un cambio, un problema o
una variación se debe a causas comunes y cuando a causas
especiales es las cartas de control.

8. ELEMENTOS BASICOS DE
UNA CARTA DE CONTROL
La idea básica de una carta de control es observar y analizar
gráficamente el comportamiento de un proceso, con el
propósito de distinguir las variaciones debidas a causas
comunes de las ocasionadas por causas especiales
(Atribuibles).
Se compone básicamente de 3 líneas paralelas, comúnmente
horizontales que rematan a la izquierda en una escala
numérica en las unidades del estadístico, que se grafica en la
carta. En la parte de abajo, paralela a las líneas hay un eje
que sirve para identificar la procedencia de los datos.
La línea central representa el promedio del estadístico que se
esta graficando, las otras 2 líneas se llaman limites de
control, superior e inferior, los cuales están en una posición
tal que, cuando el proceso esta en control estadístico, hay
una alta probabilidad de que prácticamente todos los valores
del estadístico (puntos) caigan dentro de los limites.

9. LIMITES DE CONTROL
La ubicación de los límites en una carta es un aspecto
fundamental, ya que si estos se ubican demasiado alejados
de la línea central entonces será mas difícil detectar los
cambios en el proceso, mientras que si se ubican
demasiado estrechos se incrementara el error tipo 1
(declarar un cambio cuando no lo hay).
Para calcular los limites de control se debe proceder de tal
forma que, bajo condiciones de control estadístico, el
estadístico que se graficara tenga una alta probabilidad de
caer dentro de los limites. Por lo tanto, una forma de
proceder es encontrar la distribución de probabilidades del
estadístico, estimar sus parámetros y ubicar los limites de
manera que un alto porcentaje de la distribución este
dentro de ellos; estos se conocen como limites de
probabilidad.

10. Limites de Control
• Otra forma sencilla y usual de calculo:
A partir de la media (μ) y la desviación estándar (σ), y bajo
condiciones de control estadístico se tiene que μ-3σ y μ+3σ
se encuentra el 99.73% de los posibles valores que toma tal
variable. En caso que no tenga distribución normal, pero
exista una distribución unimodal y con una forma no muy
distinta a la normal entonces se aplica la regla empírica o la
extensión del teorema de Chebyshev.
Un modelo general para una carta de control es:
LCS = μ + 3σ
Línea central = μ
LCI = σ - 3σ
Si la distribución del estadístico es normal la probabilidad de
que los valores estén dentro de los limites será de 0.9973.
Este tipo de cartas de control se les conoce como Cartas de
Control de Shewhart

11. TIPOS DE CARTAS DE
CONTROL: POR VARIABLES
Una de las aplicaciones mas importantes de las cartas de
control consiste en evitar sobreajustes en el proceso. Son una
ayuda en dejar de administrar y controlar procesos
productivos y administrativos por reacción. En general, se
puede afirmar que las cartas de control son la herramienta
especializada en el estudio de la variabilidad, el principal
enemigo de la calidad.
Existen 2 tipos de carta de control; por variables y por
atributos. Las primeras se aplican a variables (características
de calidad) de tipo continuo, son aquellas que requieren un
instrumento de medición. Las cartas tipo Shewhart mas
usuales para variables continuas son:
• X’ (de promedios)
• R (de rangos)
• S(de desviación estándar)
• X (de medidas individuales

12. First, variation needs to be quantified. Variation
can be represented in many different ways, one
of which is the probability distribution (see
Figure 1).

13. TIPOS DE CARTAS DE
CONTROL: POR ATRIBUTOS
Existen muchas características de calidad que no son
medidas con un instrumento de medición en una
escala continua o al menos en una escala numérica. En
estos casos el producto se juzga como conforme o no
conforme dependiendo si posee ciertos atributos
como:
• P (proporción o fracción de artículos defectuosos)
• Np (numero de artículos defectuosos)
• C (numero de defectos)
• U (numero de defectos por unidad)

14. CARTA DE CONTROL X΄– R
Esta carta se aplica a procesos que producen una
buena cantidad de productos o partes y en los que
las características de calidad de interés es de tipo
continuo. Por lo general, mediante una carta de
control X΄ se controla la tendencia central de este
tipo de característica de calidad, y mediante una
carta R ( u ocasionalmente una S) su variabilidad.

15. CARTA DE CONTROL X΄
Inicia determinando la característica de la calidad a
estudiar. Para hacer un estudio inicial del desempeño del
proceso sobre el tiempo en cuanto a la característica de
calidad, esto se logra midiendo la característica de
calidad de una cantidad pequeña de productos
consecutivos (subgrupo de productos) cada determinado
periodo de tiempo y, en lugar de analizar las mediciones
individuales, se analizan sus medias y los rangos de los
subgrupos (o muestras).
La carta X΄ analizara el comportamiento sobre el tiempo de
la columna de medias, con lo cual se tendrá información
sobre la tendencia central del proceso. Para calcular los
limites de control, en un estudio inicial, es necesario
contar con las medias y rangos de 20 muestras (puntos).

16. CARTA R
Esta carta casi siempre se utiliza en combinación
con la carta X’ por lo que se aplica al mismo tipo
de procesos y variables. Se utiliza para estudiar
la variabilidad de una característica de calidad y
en ella se analiza el comportamiento sobre el
tiempo de los rangos de las muestras o subgrupos.
Los limites de control se obtienen a partir de la
misma forma general: la media mas/menos 3 veces
la desviación estándar (del estadístico) que se
grafica en la carta que en este caso son los rangos
de las muestras.

17. Finally, Figures 2 and 3 are typical control charts for x (sample
average) and R (sample range). This type of control chart is
called a Shewhart control chart after Dr. Walter S. Shewhart who
first proposed the general theory of control charts in 1924. This
control chart can be used to monitor material quality
characteristics such as HMA asphalt content, gradation or
compaction, or PCC strength.

18. Figure 2 and 3: Control Charts for x and R (Using Air Voids
Measurements)
top chart = average lot air voids
bottom chart = average lot air voids range

19. Often, samples are only taken one at a time (as in asphalt
content monitoring) and therefore require a slightly different
control chart – one that tracks individual measurements and a
moving range (MR). Figures 4 and 5 show a control chart for
individual measurements.

20. Figure 4 and 5: Control Chart for Individual Measurements
(Using Asphalt Content Measurements)

21. LIMITES DE CONTROL, LIMITES
NATURALES Y ESPECIFICACIONES.
• Un aspecto importante a resaltar en la interpretación de una
carta X’ es el hecho de que sus limites de control no son
equivalentes a las especificaciones o tolerancias de las
características de calidad; es mas, no tiene ninguna relación
ya que los limites de control son obtenidos a partir de la
variabilidad del proceso y en la carta X’ representan la
realidad en cuanto a la variabilidad de las medidas de las
muestras, en tanto a que las especificaciones son valores
deseados por las mediciones individuales de la característica
de calidad.
• Los limites de control en una carta X´ sirven para estudiar la
realidad o variabilidad del proceso, vista a través de la
medias, y no sirven para ver si se cumple con las
especificaciones deseadas.
• Para estudiar la capacidad del proceso para cumplir con las
especificaciones se utilizan los índices de capacidad o un
histograma de los valores individuales.

22. ETAPAS DE UN ESTUDIO INICIAL
CON UNA CARTA X – R
• Seleccionar la característica de calidad
• Pensar y elegir el subgrupo
1. Recabar los datos
2. Seleccionar la característica de calidad
3. Pensar y elegir el subgrupo (muestra)
4. Recabar nuevos datos
5. Determinar limites de control y su revisión futura