Supervisar una variable del proceso a lo largo del tiempo, distinguir entre variación de causa común (inherente) y variación de causa especial (asignable), y determinar si un proceso se encuentra en estado de control estadístico.
- Metodologías: Ergonomía
Gráficos de control

Gráficos de control
- Mejora continua, Gráfico de control, Medidas correctoras, Capacidad de proceso, Mejora de procesos, Control de calidad, Gestión de calidad, Control estadístico de procesos (CEP)
Objetivo:
Cómo se utiliza:
- Los puntos de datos que representan una característica del proceso se trazan en orden temporal. El gráfico incluye una línea central (media), un límite de control superior (UCL) y un límite de control inferior (LCL). Los puntos que caen fuera de los límites o que muestran patrones no aleatorios indican una variación de causa especial.
Ventajas
- Proporciona una herramienta visual para supervisar la estabilidad y la capacidad del proceso; Ayuda a identificar cuándo es necesaria una acción correctiva (causas especiales) frente a cuándo no (causas comunes); Puede predecir el futuro rendimiento del proceso si es estable.
Contras
- Requiere la comprensión de principios estadísticos; Puede aplicarse o interpretarse erróneamente sin la formación adecuada; No identifica por sí solo la causa raíz de variaciones especiales; La recogida de datos puede llevar mucho tiempo en algunos procesos.
Categorías:
- Lean Sigma, Fabricación, Calidad
Ideal para:
- Supervisión y control de los procesos para garantizar que son estables, predecibles y funcionan dentro de los límites deseados.
Los gráficos de control tienen amplias aplicaciones en sectores como la fabricación, la sanidad y los servicios, sobre todo durante la fase de control de calidad de los procesos de producción u operativos. Por ejemplo, en un entorno de fabricación, los gráficos de control podrían utilizarse para supervisar las dimensiones de una pieza que se está produciendo para garantizar que se mantienen dentro de las tolerancias especificadas, permitiendo intervenciones oportunas si los puntos de medición se desvían de los límites establecidos. En la atención sanitaria, los gráficos de control podrían hacer un seguimiento de los tiempos de espera de los pacientes en un servicio de urgencias, garantizando que los niveles de servicio se mantienen dentro de unos umbrales aceptables. Los participantes en la aplicación de los gráficos de control suelen ser ingenieros de control de calidad, gestores de procesos y analistas de datos que colaboran para establecer los parámetros pertinentes, facilitar la formación e interpretar los datos resultantes. Cuando se aplica eficazmente, esta metodología va más allá de la mera detección de problemas; también puede mejorar las estrategias de mantenimiento predictivo analizando las tendencias a lo largo del tiempo, lo que conduce a ajustes proactivos antes de que las variaciones afecten a la calidad. Involucrar a todos, desde los trabajadores de primera línea hasta la dirección, en la interpretación de los datos del gráfico de control y en la actuación en consecuencia puede cultivar una cultura de mejora continua dentro de la organización, influyendo en última instancia en el rendimiento global y la satisfacción del cliente.
Pasos clave de esta metodología
- Calcular la media del proceso y determinar los límites de control en función de la variabilidad de los datos.
- Trace los puntos de datos en orden temporal en el gráfico de control.
- Dibuje en el gráfico la línea central (media), el límite de control superior (UCL) y el límite de control inferior (LCL).
- Analice los puntos trazados en relación con los límites de control para detectar tendencias y patrones.
- Identificar e investigar cualquier punto fuera de los límites de control por causas especiales.
- Determinar si son necesarias medidas correctoras basadas en el análisis de los puntos.
- Revise el proceso periódicamente para garantizar la estabilidad y el control permanentes.
Consejos profesionales
- Revise y recalibre periódicamente los límites de control a medida que cambien las condiciones del proceso o se disponga de datos adicionales para garantizar la precisión.
- Incorpore sistemas de supervisión automatizados que alerten a los equipos al instante de las desviaciones, mejorando los tiempos de respuesta y reduciendo los esfuerzos de supervisión manual.
- Utilizar técnicas de subagrupación en la recogida de datos para mejorar la sensibilidad en la detección de cambios y tendencias que pueden no ser evidentes en las lecturas individuales.
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