Los cuadros de control se utilizan para monitorear los resultados de un proceso en particular, lo que los hace importantes para la mejora de procesos y la optimización del sistema. Si bien estas herramientas estadísticas tienen aplicaciones generalizadas en entornos de servicio y fabricación, sí presentan algunas desventajas.
Alarmas falsas
Los cuadros de control están diseñados para medir la variación en los procesos, incluida la variación de causa común y la variación de causa especial. La variación de causa común se considera normal, la variación aleatoria dentro de un proceso, mientras que la variación de causa especial se debe a una maquinaria rota o algún otro defecto del proceso. Un gráfico de control a veces puede indicar que un proceso está fuera de control y que existe una variación de causa especial donde no existe ninguna. Estas falsas alarmas pueden causar tiempos de inactividad y demoras innecesarias, que pueden costar dinero a una empresa.
Suposiciones defectuosas
Hay dos suposiciones principales que subyacen a los gráficos de control, que dictan la exactitud de la información proporcionada a los usuarios. La primera es que la función de medición que controla un parámetro de proceso tiene una distribución normal. Sin embargo, en realidad, este puede no ser el caso, lo que significa que un gráfico de control no producirá datos significativos. El segundo supuesto es que las mediciones son independientes entre sí, lo que también puede no ser cierto. Si ambas suposiciones son de alguna manera defectuosas, entonces los gráficos de control no serán útiles.
Entrenamiento especial
Aunque los gráficos de control no son difíciles de entender matemáticamente, requieren una formación especial para crear y usar. Los gráficos de control utilizan estadísticas básicas, como la media y las desviaciones estándar. Las organizaciones pequeñas con recursos de capacitación limitados y experiencia limitada con técnicas de control de calidad probablemente tendrán dificultades para implementar y usar los cuadros de control. Las empresas deben decidir si pueden o no capacitar a sus empleados en herramientas lean y Six Sigma antes de usar estas herramientas de calidad para ayudar a mejorar sus procesos.
Límites de control mal colocados
Los límites de control superior e inferior se agregan a los gráficos de control para ayudar a determinar cuándo un proceso está fuera de control. Los límites de control pueden establecerse demasiado cerca o demasiado lejos de la media del proceso, distorsionando la información producida por los gráficos de control. Si los límites de control se establecen demasiado lejos, es posible que los operadores no sepan que la variación de una causa especial está afectando la calidad de las salidas del proceso. De manera similar, los límites que están demasiado cerca de la media pueden activar falsas alarmas cuando un proceso todavía está en control.
