Control de Calidad y Tipos de Muestreo.

Introducción al Control de Calidad (CC)

¿Qué es el CC?

   La definición que la gran mayoría de personas tiene acerca de la calidad, es como algo relativo a una o más características deseables que un producto o servicio debe de poseer, en particular, veo la calidad como un grado alto de exactitud (“perfección”), de un producto o servicio; es decir, tener límites y tolerancias de error lo más mínimas posibles, tendiendo a nulas.

   De esta manera, podemos hacer una clasificación de dichas características, las cuales David A. Garvin (N.Y USA 1952 – Massachusetts USA 2017), quien fue economista y profesor de Administración de Empresa en la Harvard Business School en Boston, Massachusetts, describió 8 componentes claves de lo que hoy se conoce como dimensiones de calidad. Resaltando cada una de ellas y su propósito, obtenemos:

• • • Rendimiento (¿el producto hará el trabajo previsto?)
    • Fiabilidad (¿Con qué frecuencia falla el producto?)
    • Durabilidad (¿Cuánto dura el producto?)
    • Facilidad de servicio (¿Qué tan fácil es reparar el producto?)
    • Estética (¿Cómo se ve el producto?)
    • Características (¿Qué hace el producto?)
    • Calidad percibida (¿Cuál es la reputación de la empresa o de su producto?)
    • Conformidad con los estándares (¿el producto se fabrica exactamente como lo pretendía el diseñador?)

   Obteniendo como resultado, que el Control de Calidad (CC), es la administración correcta de cada una de las dimensiones de calidad, intuyendo que, si el control de calidad (pudiéndose apoyar de tablas/graficas de control estadístico), se lleva a cabo desde la planeación, pasando por el proceso de fabricación, finalmente se obtendrá un servicio-producto de calidad.

¿Cuál es su objetivo y motivación?

   Como conclusión, se menciona que: “El objetivo principal de los esfuerzos de ingeniería de calidad es la reducción sistemática de variabilidad en las características de calidad clave del producto”. Es decir, a mayor exactitud, habrá un mayor grado de calidad.  (Montgomery Douglas C., 2007)

   En cuanto a la motivación, siempre se busca una mayor remuneración económica, no obstante, el prestigio de las industrias y empresas, hacen que el control de calidad se enfoque en llevarlos a el éxito. Inclusive, se menciona que hay una gran motivación en la mano de obra, ya que esto es lo que los hace lograr la calidad.

Clasificación de áreas

1. Estadísticas descriptivas: Se utilizan para describir características y relaciones de calidad. Este grupo incluye la media, la desviación estándar, el rango y la distribución de los datos.
2. SPC: esto implica inspeccionar una muestra aleatoria de la salida de un proceso y decidir si las características de los productos en la muestra se encuentran dentro de un rango predeterminado. SPC se utiliza para determinar si el proceso está funcionando correctamente o no.
3. Muestreo de aceptación: implica la inspección aleatoria de una muestra de mercancías. Sobre la base de los resultados de la muestra, se toma una decisión sobre si un lote de productos debe aceptarse o rechazarse.

• Control de calidad preliminar. Realizado antes de que se inicie el proceso correspondiente.
• Control de calidad concurrente. Se aplica durante la fase de producción o desarrollo del bien o servicio.
• Control de retroalimentación. Consiste en el control de la recepción y del producto acabado. Este supervisa que el producto recibido cumpla con las condiciones establecidas por la empresa, de acuerdo con las exigencias del consumidor.

¿Cómo y cuándo se originó?

“La idea de usar técnicas de muestreo y análisis estadístico en un entorno de producción tuvo sus comienzos en la década de 1920. El objetivo de este concepto tan exitoso es reducir de manera sistemática la variabilidad y el aislamiento asociados con las fuentes de dificultades durante la producción.” (R. E. Walpole, 2012)

1700 – 1900 ✤ 1875. Frederick W. Taylor “Gestión Científica”. ✤ Eli Whitney presenta piezas estandarizadas e intercambiables. ✤ Calidad determinada por un esfuerzo artesanal.	1900 – 1910 ✤ 1901. Primeros laboratorios de estandarización – Gran Bretaña. ✤ 1901. AT&T – inspección Sistemática y prueba de productos. ✤ 1908. W.S. Gosset presenta la distribución «T».	1910 – 1920 ✤ 1915. WW1 – Gobierno británico y la certificación de proveedores. ✤ 1919. Asociación de inspección Técnica en Inglaterra.
1920 – 1930 ✤ 1920. AT&T Dpto.  de calidad. G.E Inglaterra, métodos estadísticos para el CC. ✤ 1924. W.A Shewhart Grafico de Control. ✤ 1928. Metodología de muestreo aceptada.	1930 – 1940 ✤ 1931. W.A. Shewhart “Economic Control of Quality of Mnanufactures Product”. ✤ 1933. Royal Statiscal Society -sección de investigación agrícola e industrial. ✤ W.A. Shewhart Seminarios.	1940 – 1950 ✤ 1940. Guía para el uso de gráficos de control – USA. ✤ 1944. Comienza la publicación de Control de Calidad. ✤ 1946. Fundaciones ASQC  e  ISO .
1950 – 1960 ✤1950. Educación de Gerentes Industriales japoneses. ✤ 1957. Publicación del manual de Control de Calidad de J.M Juran y F.M Gryna. ✤ 1959. Creación Technometrics.	1960 – 1970 ✤ 1960. G.E.P. Box y J.S. Hunter articulo de diseño de factoriales. ✤ 1961. Consejo Nacional de Calidad y Productividad Gran B. ✤ 1969. Quality Progress y HJournal of Quality remplazan I.Q.	1970 – 1980 ✤1970. Fusión del NCQP y el IQA para formar el British Quality. ✤1975. Libros de experimentos diseñados orientados a ingenieros y científicos. TQM Movimiento USA
1980 – 1990 ✤ 1980. Métodos de diseño experimental en nuevas industrias. ✤ 1984. ASA establece Ad Hoc. ✤ 1989. Primer estándar de calidad ISO. The Journal Quality Engineering.	1990 – 2000 ✤ 1997. ISO 9000 – Premios de Calidad. ✤ En este mismo año, además, el enfoque six-sigma Motorola extendiéndose. ✤ 1998. Sociedad Estadunidense de calidad.	2000s ✤ ISO 9000: 2000. La calidad como factor de éxito empresarial.

¿Cuáles son sus estrategias?

• W. Edwards Deming 

   De acuerdo con  Deming, (Lowa USA 1900 – Washington USA 1993), estadístico, profesor universitario, autor de textos, consultor y difusor del concepto de calidad total, se tiene una filosofía que se puede resumir en 14 puntos estratégicos de administración:

• • • Creación de una constancia de propósito con enfoque a la mejora de productos y servicios.
    • Aceptación de una filosofía de acuerdo con la era.
    • No se puede confiar en la Inspección Masiva.
    • Las negociaciones no se basan tan solo en los precios, también se debe considerar la calidad.
    • Hay que centrarse en la mejora continua.
    • Invertir en formación y capacitación de los empleados
    • Mejorar el liderazgo y practicar métodos modernos de supervisión.
    • Expulsar el temor (Preguntar, Señalar, Mejorar, Innovar).
    • Rompe las barreas (Trabaja en equipó, se Colaborativo e Igualitario).
    • No más slogans sin profundidad y planeación.
    • No más estándares de trabajo. Sistemas enfocados en mejora de procesos.
    • Eliminar las barreras laborales para el desempeño.
    • Educación y Capacitación constante.
    • misma probabilidad de ser Equipo de mejora y administración de los puntos antecesores.

   Un modelo que el mismo Deming recomienda es el ciclo de Walter A. Shewhart (New Canton USA 1891 – Hills USA 1967), un físico, ingeniero y estadístico; conocido por muchos como el padre del control estadístico de la calidad. Plan-Do-Check-Act (PDCA) – Planea-Haz-Verifica-Actúa (PHVA)

• Joseph M. Juran

   Por otro lado Joseph,  (Br ila Rumania 1904 – N.Y USA 2008), ingeniero y  consultor de gestión del siglo XX, es principalmente recordado como un experto en calidad y en gestión de la calidad debido a su filosofía de gestión de la calidad. La gestión de calidad de Juran (Trilogía de Juran), se centra en tres componentes: planificación, control y mejora.

• El proceso de planificación: Identificar a los clientes externos y determinar sus necesidades, satisfacerlas creando un producto/servicio y mejorar la calidad. 
• El control: Fuerzas operativas de la empresa que garantizan que el producto o servicio cumple los requisitos. SPC es una de las principales herramientas de control.
• La mejora: Lograr niveles de rendimiento y calidad superiores a los niveles actuales. La mejora puede ser continua (o incremental) o por avances.

• Armand V. Feigenbaum

   Finalmente Feigenbaum, (N.Y USA 1922 – Pittsfield USA 2014), empresario estadounidense y experto en control de calidad. Introdujo el concepto de  Control Total de la Calidad en su libro “Total Quality Control” (publicado por primera vez en 1951).

            Propuso un proceso de mejora de 19 pasos, de los cuales el uso de métodos estadísticos era el paso 17. Inicialmente sugirió que gran parte de la capacidad técnica se concentrara en un departamento especializado.

            De esta manera, las descripciones de las filosofías de Deming, Juran y Feigenbaum nos han ayudado a sentar las bases estratégicas para el Control de Calidad, y subrayando la importancia de la calidad como arma competitiva esencial.

Importancia de los procesos de muestreo en el CC

                Debemos de tomar en cuenta que, si una sola característica de desempeño es importante en el momento de realizar una analisis del control de calidad.

“El muestreo y la estimación continuos de la media y la desviación estándar de esa característica de desempeño ofrecen la actualización de lo que el proceso puede hacer en términos de desempeño promedio y variación aleatoria. Esto es valioso incluso cuando el proceso permanece bajo control durante periodos largos. Esto es valioso incluso cuando el proceso permanece bajo control durante periodos largos”     (R. E. Walpole, 2012)

También, se cuenta con el muestreo de aceptación, siendo la parte de las estadísticas aplicadas que trata con métodos para decidir si el consumidor debe aceptar o rechazar mucho. En conclusión, se puede decir que un plan de muestreo eficaz es aquel que tiene las siguientes características:

1. Tiene una alta probabilidad específica de aceptar lotes que el productor considere ser de buena calidad.
2. Tiene una probabilidad baja especificada de aceptar lotes que el consumidor considere ser de mala calidad.

¿Que es una norma ISO?

   Las siglas “ISO”, se derivan de The International Standards Organization (La Organización Internacional de Estándares), fueron fundadas en Ginebra Suiza en 1946 y ha sido la encargada de desarrollar una serie de estándares para sistemas de calidad.

“Es un estándar genérico, ampliamente aplicable a cualquier tipo de organización y, a menudo, se utiliza para demostrar la capacidad de un proveedor para controlar sus procesos.” (Montgomery Douglas C., 2007)

Los tres estándares de ISO 9000 son:

• • • En primer lugar; El sistema de gestión de calidad ISO 9000: 2000: Fundamentos y vocabulario.
    • En segundo lugar; El sistema de gestión de calidad ISO 9001: 2000 — Requisitos.
    • Finalmente, El sistema de gestión de la calidad ISO 9004: 2000: Directrices para el desempeño.

 Técnicas de muestreo

Muestreos Probabilísticos:

Aleatorio simple.

CARÁCTERÍSTICAS   Cierta muestra dada de un tamaño muestral específico tiene la misma probabilidad de ser seleccionada que cualquiera otra muestra del mismo tamaño.   El tamaño muestral simplemente indica el número de elementos en la muestra   Facilidad de realización y fácil comprensión	RECOMENDACIÓN ⚠ No siempre es posible disponer de un listado de todos los individuos que componen la población, generalmente cuando son poblaciones grandes ⚠ Errores aleatorios en muestras pequeñas
EJEMPLO Se seleccionará un grupo de bolas (la muestra), para el estudio de todas las que están dentro (la población).

Estratificado.

CARÁCTERÍSTICAS o   La población de estudio se divide en subgrupos o estratos, escogiendo posteriormente una muestra al azar de cada uno. o   La división se realiza según una característica que pueda influir sobre resultados de estudio.	RECOMENDACIÓN ⚠ Se recomienda ocupar cuando la población es significativamente heterogénea. ⚠ Cuando se quiera destacar algún subgrupo u observar relaciones entre ellos.
EJEMPLO Se tomarán 4 estratos de acuerdo con el origen de las vacas (puede ser alguna otra característica), las cuales formarán al final una muestra estratificada menor a la población total.

 Por conglomerados.

CARÁCTERÍSTICAS   Se realiza de manera más rápida y fácil, ya que se divide la población total en conglomerados de preferencia.   Es una técnica de muestreo probabilístico con una posibilidad de error de muestreo alto.	RECOMENDACIÓN ⚠ Esto tipo de muestreo es el menos representativo de la población. Esto puede sesgar el estudio. Por ello se recomienda para analisis no tan especializados.
EJEMPLO Se tomará una muestra de personas con doctorados en México, por ello se realiza una toma de conglomerados por ciudades, y de ahí toma otro método para seleccionar su muestra final.

Sistemático, etc.

CARÁCTERÍSTICAS   Se divide el total de la población de estudio entre el tamaño de la muestra, obteniendo una constante de muestreo (k).   Es similar al aleatorio simple, con la diferencia anterior.   Sencillo de realizar y cuando la población esta ordenada siguiendo una tendencia conocida, asegura una cobertura de unidades.	RECOMENDACIÓN ⚠ Se puede cometer un sesgo si la constante se asocia al fenómeno de interés, por ello se recomienda usar cuando este no sea el caso. ⚠Requiere un listado completo de la población, así que se recomienda si se cumple con esto.
EJEMPLO Se engloba la población en una matriz, posteriormente se escoge mediante un intervalo de 4 decidido. Tomando esta relación, podemos obtener K.

Muestreos no probabilístico:

A criterio.

CARÁCTERÍSTICAS   Muestreo no probabilístico   La autoridad que interviene en el proceso de selección no tiene por qué ser necesariamente un “experto” en la materia, sino que debe cumplir determinadas características que se esperan	RECOMENDACIÓN ⚠ Cuando se tiene un numero restringido de electores, o hay un numero escaso de especialistas. ⚠ Se lleva a cabo para realizar filtros o que la población es puesta a aprobación.
EJEMPLO Se requieren personas que voten sobre un nuevo proyecto, como la población no debe de tener ideales de preferencia, se recurre a escoger por criterio.

Bola de nieve.

CARÁCTERÍSTICAS   Se aprovecha o utiliza personas disponibles en un momento dado que se corresponda con el propósito del estudio. ESPONTANEA	RECOMENDACIÓN ⚠ Se recomienda realizar cuando no se trata de un tema serio, ya que de los tres tipos de muestreo no probabilístico resulta el más deficiente
EJEMPLO Se encarga una encuesta en una escuela, un alumno que dejo todo para el final, comienza a encuestar a personas que acepten, sin importar si están relacionadas con la encuesta.

Casos consecutivos.

CARÁCTERÍSTICAS   El investigador escoge una muestra, lleva a cabo la investigación durante un período de tiempo.   El muestreo concluye cuando se obtienen los resultados requeridos.	RECOMENDACIÓN ⚠ Se recomienda en situaciones donde el investigador no estará muy enfocado en un solo muestreo, ya que se le permite trabajar con múltiples grupos para afinar su trabajo y recolectar información vital.
EJEMPLO Se elabora un censo por primera vez, obteniendo los resultados naranjas. Pasa el tiempo y se vuelve a realizar, ahora obtiene los azules, finalmente se obtienen los rojos y se puede concluir el censo con el total adquirido.

Conveniencia.

CARÁCTERÍSTICAS   El investigador decide qué individuos de la población pasan a formar parte de la muestra en función de la disponibilidad de estos.	RECOMENDACIÓN ⚠ Cuando necesites de algún grupo o población muestral solo de tu interés, para cubrir algún fin propio.
EJEMPLO La madre de un niño le dice que invite a 15 compañeros de su salón a su fiesta, el solo escoge a aquellos que le agradan o con quien tiene amistad.

BIBLIOGRAFÍA

Referencias Informativas

• Canavos, G. C. (1988 ). Probabilidad y Estadística: Aplicaciones y Métodos. Traducción UAM Ixtapalapa: Editorial McGRAW-HILL.

• Diaz, N. C. (2006). Técnicas de Muestreo. Sesgos mas frecuentes. revistaseden, 12. Obtenido de https://www.revistaseden.org/files/9-CAP%209.pdf

• Iván, D. E. (2016). Tipos de Muestreo. Honduras: Unidad de investigación científica facultad de ciencias médicas.

• L., D. J. (2012). Probability and Statistics for Engineering and the Sciences (8th edition),. Boston, MA 02210, USA: Brooks/Cole, Cengage Learning.

• Montgomery Douglas C., P. E. (2007). Introduction to Linear Regression Analysis (4th Edition). USA: WILEY, John Wiley & Sons, Inc. Obtenido de https://endustri.eskisehir.edu.tr/ipoyraz/TKY302/icerik/text%20book_montgomery_6th%20edition.pdf

• E. Walpole, R. H. (2012). Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Traducido en Monterrey: Pearson Education, Inc.

• Feigenbaum, A. V. (1951-1983). Total Quality Control. En A. V. Feigenbaum, Chapter 6. Establishing the Quality System (págs. 91 – 106). United Stated of America: McGraw-Hill Book Company.

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