Control estadístico de la variabilidad en la fabricación de gel de hidróxido de aluminio

Utilización del Control Estadístico por Procesos
en el estudio de la variabilidad en la fabricación
de Gel de Hidróxido de Aluminio
INTRODUCCION:
En el mundo de hoy, el tema de la calidad ha pasado a ser de vital importancia
para cualquier organización que pretenda satisfacer las necesidades de sus
clientes y el consenso internacional apunta hacia la aplicación de metodologías
que permitan gestionar la calidad para obtener los resultados previstos. Las
condiciones concretas en que se desenvuelven hoy los mercados
internacionales de productos y servicios demandan que las empresas, cada
vez con mayor rigor, transformen sus recursos y esfuerzos productivos en
resultados competitivos, asentados en una elevada eficacia y en indicadores de
eficiencia tales, que le proporcionen constancia y estabilidad a esos resultados.
A nivel internacional y dentro de nuestro país uno de los sectores más
importantes es el de producción de medicamentos por su vinculación con la
salud, es por ello que el diseño y puesta en marcha de programas que
garanticen la mayor calidad, constituye el eje central del sistema. Así, la buena
calidad se debe construir desde adentro, durante el todo proceso de
fabricación.
La Empresa Laboratorio Farmacéutico ha establecido, documentado,
implementado y mantiene un SGC basado en la ISO 9001:2000, la regulación
16/2006 del CECMED Buenas Prácticas de Fabricación de Productos
Farmacéuticos y la Regulación 37/2004 del CECMED Buenas Prácticas de
Laboratorio, y la mejora continua de su eficacia de acuerdo a los requisitos de
dicha norma y regulaciones. Sin embargo no ha implementado el Control
Estadístico por Procesos. De hacerlo habrá un mayor control sobre los costos
de calidad y una menor variabilidad debido a la existencia de acciones
preventivas, predictivas y correctivas durante el proceso de producción,
garantizando altos niveles de eficacia, eficiencia y buen servicio al cliente.
La industria farmacéutica en nuestro país ha logrado dar pasos
significativos en esta materia, perfeccionar la utilización de herramientas
estadísticas de forma eficiente en el estudio de la variabilidad de los
procesos.
Problema:
Como utilizar métodos robustos del CEP, y herramientas Seis Sigma de forma
dinámica; como parte del proceso de toma de decisiones.
Autores:
Ing. Yaicel Suárez Céspedes
Luis Ramón Aponte Torres
Concepción Rodríguez Rodríguez
Desarrollo
Para la realización del estudio de variabilidad se utilizo la metodología en fase
de desarrollo del grupo de Investigación de la Calidad.
Procedimiento metodológico experimental
El procedimiento metodológico basa su lógica de trabajo sobre la base de que,
el trabajo con las herramientas de CEP, no siempre son aplicadas de forma
armónica y coherente, de modo que no solo aporten el elemento matemático
sino que se le pueda encausar la mejora de los análisis efectuados, y la forma
en que se pueda obtener la mejor y depurada información incidente sobre los
costos por concepto de calidad. Por lo que la primera fase presenta en su
estructura un elemento diagnóstico sobre la base de las necesidades de la
acción de toma de decisiones alegórica al proceso, junta a una segunda etapa
de despliegue de las herramientas y sin excluir el impacto sobre los costos de
calidad y la propuesta de implementación del CEP.
Fase I. Fase de percepción del proceso, recepción de necesidades de
datos.
Objetivo: Determinar las variables objeto de investigación, su análisis,
estimación de los elementos que podrían dificultar la toma de estos datos y su
transformación en información, según las necesidades del proceso de toma de
decisiones.
Paso I. Caracterización del proceso de fabricación.
a) Recepción de las necesidades del proceso de toma de decisiones.
b) Selección y descripción de las variables (descripción del proceso que da origen
a la variable, posibles fuentes de diferencia en el proceso, importancias de las
variables seleccionadas, comportamiento incidencia en el producto final,
necesidad de control).
c) Toma de datos: Sistema de muestreo y registro.
Herramienta: Muestreo sistemático (Gutiérrez, 1996); muestreo de
aceptación para variables Military Standard 414(Doty, 1991).
Análisis de los datos utilizando el Paquete Estadístico Minitab 16.
d) Trabajo con los datos primarios (determinación de análisis primarios de los
datos, análisis de los errores en su comportamiento).
Paso II. Descripción de la capacidad de percepción de la organización.
Elementos de satisfacción de cliente interno para la utilización de herramientas
del CEP.
Análisis de los elementos que inciden en la capacidad de percepción.
a) Factores a considerar en la Percepción (Mazorra Lopetey, 2009).
Existencia de formatos estandarizados.
Existencia de procedimientos estandarizados.
Existencia de procedimientos de revisión por parte de la dirección para
con el punto en cuestión.
Competencia para con el puesto.
Mejoras surgidas desde el punto en cuestión.
b) Estudios de posibles causas de los elementos que caracterizan la toma de
datos.
Fase II: Análisis de las variables que genera el proceso bajo estudio.
Objetivo: Realizar el análisis de las variables objeto de investigación, y la
estimación de los elementos metodológicos organizativos que podrían dificultar
la transformación de estos datos y su transformación en información, según
las necesidades del proceso de toma de decisiones.
Paso I. Estandarizar las condiciones de fabricación para evaluar el
proceso aplicando el gráfico de control.
a) Selección del gráfico de análisis respecto a cada variable y grado de
implementación y funcionamiento del CEP.
Herramientas: - Gráficos de control Shewhart:
Medias, desviación típica y rango
- Gráficos CUSUM y EWMA
b) Determinación de los Límites de Control (LC) y estudio de estabilidad del
proceso.
Para determinar el estudio de estabilidad se tomaron un total de 84 muestras
para el volumen de llenado y el PH y 56 muestras para la concentración, estas
agrupadas en 14 subgrupos de 6 muestras para las dos primeras variables
antes mencionadas y 4 para la última (ver anexo 2). Los gráficos se
construyeron haciendo uso de los paquetes estadísticos Minitab 16 y
Statgraphics 5.1, usándose este último solo para los gráficos CUSUM.
Base matemática de las Gráficas de Shewhart.
Gráfico de Control
Gráfico de Control S
Gráfico de Control
LSC= + 3A2 R
LC=
LIC= - 3A2 R
LSC =
LC =
LIC =
LSC =D4
LC =
LIC =D3
Base matemática de las cartas CUSUM y EWMA respectivamente.
- Carta CUSUM.
CUSUM con máscara. CUSUM de dos lados.
. . Con k= 0.5 y h= 4
. .
. .
-Carta EWMA.
Límites de Control Varianza
Factores para los cálculos relacionados con los Gráficos de Control.
Tamaño
de
muestra
(n)
Gráfico
Gráfico Estimaciones de
2 1.880 0 3.2
67
1.128
3 1.023 0 2.5
75
1.693
4 0.729 0 2.2 2.059
82
5 0.577 0 2.1
15
2.326
6 0.483 0 2.0
04
2.534
7 0.419 0.0
76
1.9
24
2.704
8 0.373 0.1
36
1.8
64
2.847
9 0.337 0.1
84
1.8
16
2.970
10 0.308 0.2
23
1.7
77
3.078
c) Evaluar la capacidad de proceso bajo las condiciones establecidas en el
paso anterior, mediante la interpretación de los índices de capacidad.
Herramientas: Determinación de la capacidad del proceso mediante del uso
de herramientas básicas como: histograma de frecuencia y gráficos de control;
empleo de los índices: Capacidad potencial (Cp), Capacidad real (Cpk) e Índice
de Taguchi (Cpm) y el índice de descentrado (k) según (Gutiérrez Pulido 2007).
Valores de referencia para la toma de decisiones (Gutiérrez Puido, 2007)
Valor del índice Interpretación
Cp > 1,33 Más que adecuado
1 < Cp <1,33 Adecuado para el trabajo pero requiere
de control estricto
0,67 < Cp < 1 No adecuado para el trabajo
Cp < 0,67 No adecuado para el trabajo y requiere
de modificaciones serias
Cpk > 1 Los productos cumplen con las
especificaciones
Cpk < 1 Una parte de los productos está fuera de
especificaciones
Cpk = 0 ó Cpk < 1 Media del proceso fuera de
especificaciones
Cp = Cpk Media del proceso ubicada en el centro
de las especificaciones
Cpk < Cp Proceso no centrado
Fase III. Estimación del impacto de la capacidad del proceso sobre los
costos por concepto de calidad.
-Evaluación del impacto económico por no conformidad.
-Evaluación de su impacto sobre las ventas totales.
Aplicación Procedimiento metodológico experimental
Para la aplicación se escogió una de las variables de estudio en el proceso
objeto de estudio.
Fase I: Análisis de percepción del proceso.
Paso I. Caracterización del proceso de fabricación.
e) Recepción de las necesidades del proceso de toma de decisiones, para la
producción de gel de hidróxido de gel de hidróxido de aluminio.
El Proceso de Toma de Decisiones (PTD), de una organización productora de
medicamentos, como antes se mencionó precisa del control de parámetros
estrictos del proceso que dan como resultado la calidad, precisada según la
licencia otorgada por Quimefa.
Por lo que se precisan, el control de todos los parámetros asociados a los
procesos intermedios y del producto final según las Farmacopea USP30
(Farmacopea de los EUA), código: PNO2.2.1.039. Como la necesidad de
establecer tendencias en los procesos, y su capacidad de lograr estas
características de forma estables. Como la detección de errores sistemáticos
en los proceso de producción y de control. Para todas las necesidades antes
mencionadas se generaron los formatos de recopilación de datos
f) Selección y descripción de las variables (descripción del proceso que da
origen a la variable, posibles fuentes de diferencia en el proceso,
importancias de las variables seleccionadas, comportamiento incidencia en
el producto final, necesidad de control)
Para el producto bajo estudio, se valoran por la incidencia en la calidad del
medicamento y los componentes de seguridad que estos generan las variables:
PH del producto final, su concentración y debido al impacto que tiene en el
cliente el volumen de llenado esta también estará bajo análisis debido que éste
esta en la primera impresión del producto y su estabilidad es percibida
directamente en el mercado. Todas las variables bajo estudio resultan ser
cuantitativas, y continúas. Siendo necesario su estudio porque de caer fuera de
especificaciones conllevaría a realizar ajustes, reprocesos, o la destrucción del
producto en el peor de los casos.
g) Toma de datos: Sistema de muestreo y registro.
Los datos se tomaron definiendo los lotes como: cantidad de unidades
producidas desde, la preparación de la materia prima, hasta el envasé de
todas las unidades que rinden esta preparación inicial, tomando el 1%
(Muestreo sistemático (Gutiérrez, 1996); muestreo de aceptación para variables
Military Standard 414 (Doty, 1991).), estas, producidas y distribuidas en
subgrupos K de 14 muestras, con 6 observaciones para las variables PH y
volumen de llenado y con 4 para la variable concentración, para un nivel de
confianza de 95%, por lo que de las variables se logró.
PH Gel de Hidróxido de Aluminio con 84 observaciones.
h) Trabajo con los datos primarios (determinación de análisis primarios de los
datos, análisis de los errores de su comportamiento).
Uno de los elementos más importantes en la utilización del CEP, es el trabajo
de los datos primarios con los cuales se realizan los análisis posteriores, de las
variables. En este caso se realizó un análisis descriptivo:
Determinando:
Estudio de normalidad
Estudio descriptivo
Estudio de PH: esta variable presenta elementos de Farmacopea USP30
(Farmacopea de los EUA), código: PNO2.2.1.039 con parámetros Valor.
Objetivo: 6.75 ml Lim Superior:8,0 ml Lim Inferior:5.5 ml
Análisis de normalidad.
Demostrándose que los datos presentan un comportamiento normal, debido a
que el P-Value > 0.15, por lo que resulta este análisis útil para análisis
posteriores. Teniendo como salida de Máq: Normal Prob Plot: C2 PH,
considerando su acercamiento a la distribución normal.
Estudio descriptivo: Descriptive Statistics: C2
Variable N Mean Median TrMean StDev SE Mean
Valor 84 7,6274 7,6000 7,6237 0,0841 0,0092
Variable Minimum Maximum Q1 Q3
Valor 7,5000 7,9000 7,6000 7,7000
Se realiza una comparación entre media y valor objetivo (asumiendo este
último como la media de las especificaciones, ya que en el contrato no
aparece un valor óptimo con el cual realizar comparaciones), este nos
muestra el grado de descentralización que presenta el proceso, respecto al
valor deseado 7,63.
Al establecer una comparación del valor máximo con el LSC, obtenemos
que como el valor máximo 7,9 es inferior al LSC 8,0, entonces los puntos
quedarían por dentro de los LSC, por lo que el proceso se encuentra dentro
de las especificaciones.
Analizando el valor Q3=7,7 este nos indica que, por debajo de Q3 se
encuentra el 75% de los valores.
Como la media trucada (TrMean=7,6237) esta por debajo de la media
(Mean=7,6274), elimina los valores que esta por encima y entonces se
inclina hacia la izquierda.
Resumen del análisis de datos:
Los resultados de los máximos y mínimos permiten que el análisis con la media
sea útil debido a la no existencia en ninguna de las variables de valores que
distorsionen el uso de la media.
Se detecta en la toma de las mediciones, como en la manipulación de los
datos, la existencia de errores:
Mediciones idénticas
Tendencias en las mediciones
El no disponer instrumentos cronometrados por microcomputadoras a
potencia, el número de operaciones y el nivel de pericia requerida a los
operarios. En esta circunstancia es irresistible la tentación de considerar que
los resultados de los instrumentos son perfectos, aún cuando estos
instrumentos están sujetos a errores sistemáticos (al menos que posean
suficiente inteligencia para auto calibrarse).
Este tipo de error también procede del sesgo humano, algunos químicos
padecen de algún grado de astigmatismo o daltonismo (esto es más frecuente
en los hombres que en las mujeres), que podrían provocar errores en la lectura
de instrumentos y otras observaciones. Se han registrado diferentes tipos de
sesgo en números, por ejemplo: tendencia a que favorezca números similares
por redondo o apreciación, o por un supuesto comportamiento histórico, que en
ocasiones esta en la mente. El analista debería considerar con cuidado cada
etapa del experimento que esté a punto de realizar, el aparato que utiliza, el
muestreo y el procedimiento analítico que se vaya a adoptar, como la
incidencia del consideración de la sensibilidad del equipo a utilizar, respecto a
la sensibilidad necesaria de la variable por las exigencias de los contratos, lo
cual revela problemas en la exactitud, necesaria.
Paso II. Descripción de la capacidad de percepción de la organización.
El la presente investigación debido a la disciplina en la recopilación de la
información, la cual puede estarse acrecentando en la organización de forma
perenne, en la recopilación de los datos no se establecen elementos de
diferenciación como:
Brigadas.
Lotes de materias contra lote de producto.
Turno de trabajo contra lote producido.
Análisis de los elementos que inciden en la capacidad de percepción.
a) Factores a considerar en la Percepción.
Existencia de formatos estandarizados: Se revela que en la organización
no se utilizan formatos de recopilación de datos que permitan realizar un
análisis cronológico de estas variables, tanto como la no utilización de
los formatos propuestos en la presente investigación, lo que socava el
estudio profundo de causas de variación, como la estandarización y la
trazabilidad del producto, permitiendo un análisis a través de
herramientas estadísticas.
Existencia de procedimientos estandarizados: Los procedimientos
aunque presentan más arraigamiento, para la ejecución de las
mediciones presentan deficiencias en el manejo de los datos hasta llegar
a su análisis más profundo, con herramientas que exigen un
comportamiento específico de los datos en el momento de analizar.
Cumplimiento de supuestos y análisis descriptivos que resultan
información básica, para estudios más profundos.
Existencia de procedimientos de revisión por parte de la dirección para
con el punto en cuestión: Los puntos donde se mide algunas de estas
variables, no son revisados con la frecuencia y sistematicidad, de forma
lógica contenida en un proceder metodológico como para saber si la
disciplina para la recopilación, registro u manejo de datos primarios se
realiza según procedimientos, registrados, de forma que estos no se
conviertan en fuente de variación en las mediciones introduciendo por
esta causa tendencias que no son precisamente del comportamiento de
la variable.
Competencia para con el puesto: En los puestos tanto para la selección
como para la capacitación se valorar solo los elementos puramente
técnicos, de las mediciones y el carácter químico, por lo que existen
déficit de competencia respecto al manejo de los datos primarios.
Mejoras surgidas desde el punto en cuestión: La integración de los
elementos donde se miden estas variables al no estar sujetas al análisis
cronológico o a la detección de causas asignables por el estudio de
herramientas estadísticas de calidad no se desarrolla en estos un
proceso de mejora, desarrollándose solo una actividad operativa de
medición y registro quedando fuera del proceso de mejora continua de la
organización.
b) Estudio de posibles causas de los elementos que caracterizan la
toma de datos.
Una de las principales causas de las no conformidades detectadas para la
utilización del CEP es debido a que:
El proceso de mejora continua no esta aterrizado en todos los niveles y
funciones de la organización, y este dista de ser fundamentado sobre la
base de estudios planificados o el análisis cronológico de las variables.
El principio de toma de decisiones basado en hechos, presenta
dificultades en la organización, debido a que el análisis estadístico,
probabilístico y de operaciones respecto al manejo de la información es
algo bajo.
Fase II: Análisis de los procesos que generan las variables bajo estudio
Paso I. Estandarizar las condiciones de fabricación para evaluar el
proceso aplicando el gráfico de control.
a) Para el estudio de la variable se utiliza la carta o grafico -S, y con la carta
se analizara el comportamiento de las medias para detectar cambios en
la tendencia central del proceso y con la carta S se garantizara las
desviaciones estándares de los subgrupos para detectar cambios en la
magnitud de la dispersión del proceso, tomando como base, Gutiérrez
Pulido (2007).El uso de las cartas CUSUM y EWMA se hará fin de percibir
los cambios mínimos con tamaño menor de 2,5 veces el valor de la
desviación típica, los cuales no perciben los gráficos tradicionales.
Variable: Especificaciones: LCS: LCI: Lina Central
PH (5.5 – 8,0) 7,668 7,587 7,627
Interpretación:
A pesar de que estos resultados cumplen con los límites de
especificaciones no son capaces de cumplir con límites estadísticos de la
herramienta debido a su variabilidad, dicha inestabilidad se debe a que
existen patrones como el comportamiento cíclico de los puntos la cual
puede estar dada por la rotación regular de los operarios.
Estudio PH. I Chart: Valor del PH
TEST 1. One point more than 3, 00 sigmas from center line.
Test Failed at points: 1 2 3 5 6 22 23 24 25 26 27 28 29 30 37 70 71 72
Interpretación:
En esta carta individual, se evidencia que la variable no está en control
estadístico, pues incumple con los límites de control de la carta por su
inestabilidad. En esta carta, donde se visualiza una gran parte de los puntos
fuera de los límites de control estadístico, se evidencian patrones de
variación como tendencias, repentinos comportamientos cíclicos, con
peligros de incurrir en costos, realizando una comparación de límites reales
(7,711-7,544) con los límites de control (7,668-7,587), nos percatamos de
que existen diferencias entre los límites, lo que indica que el proceso es
inestable, por lo se infiere que el proceso se está inclinando al extremo
inferior de especificación, aunque existen puntos fuera de control estadístico
tanto por el límite inferior como por el límite superior.



Gráfico CUSUM para el estudio del PH.
Variable: Especificaciones: H: -H: Lina Central
PH 5.5 – 8,0 0,06 -0,06 0,0
Gfico de Estado CuSum para PH
0 3 6 9 12 15
Subgrupo
-0,22
-0,12
-0,02
0,08
0,18
0,28
CuSum
AIM=0,00
H=0,06
K=0,01
K=-0,01
H=-0,06
Número de subgrupos = 14
Tamaño del Subgrupo = 6
0 subgrupos excluidos
Intervalos de decisión h: 5
Valor omiso k: 0,5
Comenzar en: 0,0
Objeto: 7,62738
UCL: +0,0575387
Línea central: 0,0
LCL: -0,0575387
14 fuera de límites
El gráfico de control se construyó bajo el supuesto de normalidad con una
media igual a 7,62738 y una desviación típica igual a 0,0281881. Estos
parámetros se estimaron a partir de los datos. De los 14 puntos no excluidos
mostrados en los gráficos, 10 están fuera de los límites de control en la parte
superior del gráfico mientras que 4 están fuera de los límites en la parte inferior,
lo cual da evidencia que la variable está fuera de control estadístico, pues
incumple con los límites de control de la carta por su inestabilidad.
Gráfico EWMA para PH.
Variable: Especificaciones: LCS: LCI: Lina Central:
PH (5,5-8) 7.64 7.61
7.63
Resultados de la prueba para la gráfica EWMA de PH
PRUEBA 1. Un punto más que las 2,50 deviaciones estándar
desde la línea central. La prueba falló en los puntos: 1; 2; 3; 4;
6; 8, por lo que se infiere que el proceso se encuentra fuera de control
estadístico.
Índice de capacidad del proceso de la variable PH:

  
 
 
 
!"#$ 
%&!$!"#$ 
'#(#()'*$+ 
'#(#(),*$ + 
-$.#$#
*/$$ 
#"0$$ 
-- 
--1 
-02 
*/$$ 
#"0$$ 
0! 
*/$$ 
0 
*/$$ 
#"0$$ 
- 
-1 
02 
*/$$ 
#"0$$ 
-0 
0.3*$
0.)*$+ 0*.
4 5 
4 6 
4 7 
'#!08#$
4 5
4 6 
4 7
90('*$ $*!*
4 5
4 6
4 7 
90(:*!*3*$
'*$
,*$
Capacidad de proceso de PH
)" ;*4.*<*;+
Interpretación:
De acuerdo a los datos obtenidos de la variable PH, se puede inferir que el
proceso es adecuado o potencialmente capaz de cumplir con las
especificaciones, pues el indicador que determina esto es Cp=10,40 y
supera a lo estipulado, que es Cp> 1,33.
El proceso es capaz de cumplir con los límites técnicos, ya que, Cpk=3.10
que es mayor que 1, lo que indica que los productos cumplen con las
especificaciones.
El índice de descentrado tiene signo positivo debido a que la media del
proceso es superior al valor nominal, alejándose de este en un 70.16%
dentro de las especificaciones, sobrepasando el valor de 20% permisible,
por lo que se infiere que el proceso está descentrado.
Índice de descentrado
K 70,19 > 20 %
Fase III. Descripción del impacto de la capacidad del proceso sobre los costos por
concepto de calidad.
La existencia de desviación en el proceso conlleva a generar unidades de
producción que no cumplen especificaciones, lo que se traduce en el riesgo no
ser aceptadas por el cliente y en el caso que dichas unidades lleguen a las
manos de éste, el riesgo aun e mayor, con respecto a que esta situación sea
verificada por el cliente lo que podría traducirse en reclamaciones y posible
pérdida del mismo, con influencia directa en el nivel de ventas, es decir menos
ingresos. Respecto a todas las variables estudiadas se optien el siguiente
comportamiento
Cabe resaltar que el costo de producción del producto bajo estudio sumado al
gasto energético es de $ 9761,02 (ver anexo 3). Dado que la empresa no
realiza el control de los costos de conformidad es inseguro analizar en qué
medida estos afectan las utilidades.
Análisis del gasto energético de los equipos por lote. (1 kw/h=0,42 centavos)
Equipo Tiempo
en uso
Tiempo en
horas
Consumo por eq
(kw/h)
Consumo de
tiempo completo
kw
Importe
($)
Bomba de trasiego 2h:50m 2,83 7,5 21,225 8,9145
Reactor de dispersión 2h:15m 2,25 7,5 16,875 7,0875
Reactor de concentrado 4h 4 7,5 30 12,6
Reactor de envase 15h 15 1,5 22,5 9,45
Línea de envase (5 eq) 15h 15 1,7 127,5 53,55
Total 218,1 91,602
Sin embargo según el estudio de capacidad de proceso, para un nivel de
confianza del 95% bajo las condiciones de operación, se obtendría 124944
unidades fuera de especificaciones por cada millón de unidades producidas.
Siendo el tamaño del lote 11387 unidades entonces serían 1422,7 unidades
fuera de especificaciones por cada por lote producido.
Tomando como base que el costo unitario de producción es de $ 0,85 entonces
el costo de no conformidad por cada lote producido bajo las condiciones de
este proceso sería de $ 1209,3.
Teniendo un ingreso por ventas de cada lote de $ 8619,96 se infiere que el
costo de no conformidad en lo referente a este proceso significa el 14 % de las
ventas totales por cada lote del producto.
Fase IV: Mejora para la implantación del CEP, control de los procesos
Propuesta de un plan de medidas para la implementación del control
estadístico de proceso e incremento de la capacidad de percepción y análisis
de la organización.
Sobre la base de la investigación las líneas de trabajo a tomar, para mejorar la
capacidad de percepción y análisis de la organización mediante la utilización
del CEP serían dadas por:
Rediseñar y cumplir con los formatos de recopilación de datos, que
estos estén conectados a las herramientas de análisis y estos a su vez
con los informes que conducen el proceso de toma de decisiones y de
mejora continua.
Trabajar sobre la base de la acreditación de los laboratorios y la
obtención de las fichas de ensayos y la documentación de estos.
Deben determinar punto de equilibrio entre el valor de la información y el
costo de los análisis, para determinar la cuantía del análisis más útil y de
costos óptimos.
Trasmitir a los recursos humanos la necesidad del cambio e incrementar
la cultura referente al CEP.
Conclusiones:
1. En la presente investigación se ponen al descubierto las debilidades del
proceso de control de las variables y las limitaciones de la organización
de establecer información útil para el proceso de toma de decisiones de
las mismas.
2. Mediante la aplicación de las herramientas de control estadístico, se
pudo inferir la posible deficiencia respecto a la exactitud y la precisión,
mostrando la no existencia de control estadístico en las variables
estudiadas. También se pudo concluir que el proceso de mejora continua
no presenta como base el principio Toma de decisiones basada en
hechos”.
3. Durante la investigación se hizo evidente que no se lleva el control de
los costos de conformidad, aun cuando los de no conformidad rebasan
el 14 % de la ventas totales por lote del producto.
4. El proceso de producción no cuenta con una capacidad real suficiente
para garantizar la eficiencia de la organización en vista a alcanzar su
visión.
Bibliografía

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Cita esta página
Suárez Céspedes Yaicel. (2013, febrero 26). Control estadístico de la variabilidad en la fabricación de gel de hidróxido de aluminio. Recuperado de http://www.gestiopolis.com/control-estadistico-variabilidad-fabricacion-gel-hidroxido-aluminio/
Suárez Céspedes, Yaicel. "Control estadístico de la variabilidad en la fabricación de gel de hidróxido de aluminio". GestioPolis. 26 febrero 2013. Web. <http://www.gestiopolis.com/control-estadistico-variabilidad-fabricacion-gel-hidroxido-aluminio/>.
Suárez Céspedes, Yaicel. "Control estadístico de la variabilidad en la fabricación de gel de hidróxido de aluminio". GestioPolis. febrero 26, 2013. Consultado el 1 de Julio de 2015. http://www.gestiopolis.com/control-estadistico-variabilidad-fabricacion-gel-hidroxido-aluminio/.
Suárez Céspedes, Yaicel. Control estadístico de la variabilidad en la fabricación de gel de hidróxido de aluminio [en línea]. <http://www.gestiopolis.com/control-estadistico-variabilidad-fabricacion-gel-hidroxido-aluminio/> [Citado el 1 de Julio de 2015].
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