Causa Y Efecto

1) INTRODUCCIÓN

Tanto la administración de calidad como la administración Seis Sigma utilizan una gran colección de

herramientas estadísticas. Una herramienta ampliamente utilizada en cada enfoque al analizar el

proceso de recolección secuencial de datos a lo largo del tiempo es la gráfica de control.

Las gráficas de control permiten monitorear la variación en una característica del producto o servicio a

lo largo del tiempo. Las gráficas de control se utilizan para estudiar el desempeño pasado, para evaluar

las condiciones presentes, o para predecir los resultados futuros. La información obtenida al analizar

una gráfica de control constituye la base para el proceso de mejoramiento. Los diferentes tipos de

gráficas de control nos permiten analizar diferentes tipos de variables críticas para la calidad (CPC):

variables categóricas como la proporción de habitaciones de hotel no aceptables en términos de

disponibilidad de comodidades y el correcto funcionamiento de todos los electrodomésticos en la

habitación; variables discretas como el número de huéspedes que registraron alguna queja durante la

semana; y variables continuas como el tiempo requerido para entregar el equipaje en la habitación.

Además de proporcionar una exhibición visual de los datos que representan un proceso, la gráfica de

control hace énfasis principalmente en separar las causas especiales de las causas comunes de la

variación.

Las causas especiales de variación representan grandes fluctuaciones o patrones en los datos que no son

inherentes al proceso. Estas fluctuaciones a menudo son causadas por cambios en el proceso que

representan problemas para corregir u oportunidades para aprovechar. Algunas organizaciones se

refieren a las causas especiales de variación como causas asignables de variación.

Las causas comunes de variación representan la variabilidad inherente que existe en un proceso. Estas

fluctuaciones consisten en numerosas pequeñas causas de variabilidad que operan aleatoriamente o por

casualidad, Algunas organizaciones se refieren a las causas comunes de variabilidad como causas

aleatorias de variación.

La distinción entre las dos causas de variación es crucial porque las causas especiales de variación no

forman parte de un proceso y son corregibles o explotables sin cambiar el sistema. Sin embargo, las

causas comunes de variación se reducen tan sólo cambiando el sistema. Estos cambios sistémicos son

responsabilidad de la administración.

Las gráficas de control nos permiten monitorear un proceso e identificar la presencia o ausencia de

causas especiales. Al hacerlo así, las gráficas de control nos ayudan a prevenir dos tipos de errores. El

primer tipo de error implica la creencia de que un valor observado representa una causa especial de

variación cuando en realidad se debe a una causa común de variación del sistema. Tratar una causa

común de variación como si fuera una causa especial de variación a menudo tiene como consecuencia

el sobreajuste de un proceso. Este sobreajuste, conocido como manipulación, incrementa la variación

del proceso. El segundo tipo de error implica tratar una causa especial de variación como si fuera una

causa común de variación. Este error es el resultado de no tomar una acción correctiva inmediata

cuando es necesario. Aunque ambos tipos de errores pueden ocurrir aun cuando usemos una gráfica de

control, es menos probable que suceda.

Para construir una gráfica de control, se recolectan muestras de las salidas de un proceso a lo largo del

tiempo. Las muestras utilizadas para construir

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