El 16 de mayo de 1924, Walter Andrew Shewhart, f\u00edsico e ingeniero de los Laboratorios Bell de la Western Electric Company en Nueva York, envi\u00f3 a su supervisor un memor\u00e1ndum de una sola p\u00e1gina. En esa p\u00e1gina hab\u00eda un diagrama \u2014 un gr\u00e1fico con una l\u00ednea central, un l\u00edmite superior y un l\u00edmite inferior \u2014 que Shewhart llam\u00f3 \u00abgr\u00e1fico de control.\u00bb Ese diagrama, concebido para resolver un problema pr\u00e1ctico de fabricaci\u00f3n de equipos telef\u00f3nicos, conten\u00eda una idea que transformar\u00eda para siempre la manera en que la humanidad comprende y gestiona la variabilidad en cualquier proceso: la distinci\u00f3n entre variaci\u00f3n normal e inherente al sistema, y variaci\u00f3n anormal generada por causas identificables y corregibles. Era el nacimiento del control estad\u00edstico de calidad.<\/p>\n\n\n\n
Los Laboratorios Bell: el entorno que hizo posible el descubrimiento<\/h2>\n\n\n\n
Walter Andrew Shewhart naci\u00f3 en 1891 en New Canton, Illinois. Obtuvo su doctorado en F\u00edsica en la Universidad de California, Berkeley, en 1917 y se incorpor\u00f3 a los Laboratorios Bell \u2014 el centro de investigaci\u00f3n de la Western Electric Company, subsidiaria de AT&T \u2014 en 1918. Los Laboratorios Bell eran, en las d\u00e9cadas de 1920 y 1930, probablemente el entorno de investigaci\u00f3n aplicada m\u00e1s sofisticado del mundo: en sus instalaciones se desarrollaron, entre otros hitos, el transistor, el l\u00e1ser, los sistemas de radar, los sat\u00e9lites de comunicaciones y m\u00faltiples avances en estad\u00edstica matem\u00e1tica, todos ellos con implicaciones tanto cient\u00edficas como industriales.[1]<\/sup><\/p>\n\n\n\n El problema que dio origen al gr\u00e1fico de control era concreto y urgente. La Western Electric fabricaba equipos telef\u00f3nicos \u2014 amplificadores, centrales, cables \u2014 que deb\u00edan cumplir especificaciones de funcionamiento muy precisas para garantizar la calidad de las comunicaciones en la red de AT&T. La variabilidad en el proceso de fabricaci\u00f3n produc\u00eda equipos fuera de especificaci\u00f3n con una frecuencia inaceptable. El departamento de inspecci\u00f3n rechazaba un porcentaje significativo de la producci\u00f3n, pero la tasa de rechazo no mejoraba: detectar defectos no los preven\u00eda. Shewhart fue encargado de desarrollar una soluci\u00f3n estad\u00edstica al problema.[2]<\/sup><\/p>\n\n\n\n Su formaci\u00f3n en f\u00edsica te\u00f3rica le proporcion\u00f3 el marco conceptual que los ingenieros de producci\u00f3n de la \u00e9poca no ten\u00edan: la comprensi\u00f3n de que la variabilidad es una propiedad inherente de cualquier sistema f\u00edsico, no una anomal\u00eda que puede eliminarse simplemente inspeccionando m\u00e1s. La pregunta correcta no era \u00ab\u00bfc\u00f3mo detectamos m\u00e1s defectos?\u00bb sino \u00ab\u00bfc\u00f3mo distinguimos entre la variabilidad que es normal en el sistema y la variabilidad que indica que algo ha cambiado y debe corregirse?\u00bb Esa reformulaci\u00f3n del problema fue el acto intelectual fundacional del control estad\u00edstico de calidad.[3]<\/sup><\/p>\n\n\n\n Walter A. Shewhart \u2014 Economic Control of Quality of Manufactured Product, 1931[3]<\/sup><\/p>\n\n\n\n \u00abUn fen\u00f3meno se dir\u00e1 que est\u00e1 bajo control cuando, a trav\u00e9s del uso de experiencia pasada, podemos predecir, al menos dentro de l\u00edmites, c\u00f3mo se comportar\u00e1 el fen\u00f3meno en el futuro. Aqu\u00ed se entiende que la predicci\u00f3n significa que podemos enunciar, al menos aproximadamente, la probabilidad de que el fen\u00f3meno observado caiga dentro de l\u00edmites dados.\u00bb<\/p>\n\n\n\n El gr\u00e1fico de control de Shewhart es, en su apariencia, un instrumento de una sencillez enga\u00f1osa: una secuencia de mediciones representadas cronol\u00f3gicamente, con una l\u00ednea central que indica el valor medio del proceso y dos l\u00edmites de control \u2014 superior e inferior \u2014 calculados estad\u00edsticamente a tres desviaciones est\u00e1ndar respecto de la media. Su profundidad, sin embargo, reside en la interpretaci\u00f3n de lo que ocurre cuando un punto cae fuera de esos l\u00edmites o cuando la secuencia de puntos dentro de los l\u00edmites muestra patrones no aleatorios.[3]<\/sup><\/p>\n\n\n\n La elecci\u00f3n de tres desviaciones est\u00e1ndar como l\u00edmites de control \u2014 en lugar de los l\u00edmites de especificaci\u00f3n del cliente o de los l\u00edmites estad\u00edsticos al 95% de confianza habituales en la estad\u00edstica acad\u00e9mica \u2014 fue una decisi\u00f3n pragm\u00e1tica de extraordinaria profundidad. Shewhart argumentaba que los l\u00edmites de control no son l\u00edmites de probabilidad abstractos: son umbrales de acci\u00f3n pr\u00e1ctica. A tres sigma, la probabilidad de que un punto caiga fuera de los l\u00edmites por azar puro (sin que nada haya cambiado en el proceso) es de aproximadamente 0,27% \u2014 suficientemente baja como para justificar una investigaci\u00f3n de causa, pero suficientemente alta como para evitar el sobreajuste de procesos que est\u00e1n funcionando bien.[4]<\/sup><\/p>\n\n\n\n Esta distinci\u00f3n entre umbral estad\u00edstico y umbral de acci\u00f3n \u2014 entre lo que es estad\u00edsticamente improbable y lo que justifica intervenci\u00f3n \u2014 es conceptualmente la misma que ISO 9001:2015 establece en su cl\u00e1usula 9.1 cuando exige que la organizaci\u00f3n determine qu\u00e9 necesita seguimiento y medici\u00f3n, c\u00f3mo analizar\u00e1 esos datos y cu\u00e1ndo los resultados requieren acci\u00f3n. El gr\u00e1fico de control es, en t\u00e9rminos normativos modernos, la herramienta que operacionaliza esa cl\u00e1usula en los procesos de producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Arquitectura del gr\u00e1fico de control de Shewhart \u2014 Elementos y funci\u00f3n<\/p>\n\n\n\n La contribuci\u00f3n conceptual m\u00e1s profunda de Shewhart \u2014 m\u00e1s importante incluso que el gr\u00e1fico de control como herramienta \u2014 fue la distinci\u00f3n entre dos tipos de variaci\u00f3n fundamentalmente diferentes que coexisten en cualquier proceso productivo. Shewhart los llam\u00f3 inicialmente \u00abcausas fortuitas\u00bb y \u00abcausas asignables.\u00bb Deming, que estudi\u00f3 directamente bajo la tutela de Shewhart en los a\u00f1os treinta, los renombrar\u00eda como \u00abcausas comunes\u00bb y \u00abcausas especiales\u00bb \u2014 la terminolog\u00eda que ha prevalecido en la literatura moderna.[5]<\/sup><\/p>\n\n\n\n Las causas comunes<\/strong> (o causas de sistema) son las fuentes de variaci\u00f3n inherentes al dise\u00f1o del proceso: las fluctuaciones normales de temperatura en el entorno de producci\u00f3n, las peque\u00f1as variaciones en las propiedades de los materiales dentro de sus especificaciones, el desgaste gradual y predecible de las herramientas, las diferencias menores entre operarios entrenados en el mismo m\u00e9todo. Esta variaci\u00f3n est\u00e1 siempre presente, es estad\u00edsticamente predecible y solo puede reducirse modificando el sistema \u2014 lo cual es responsabilidad de la direcci\u00f3n, no del operario.[3]<\/sup><\/p>\n\n\n\n Las causas especiales<\/strong> (o causas asignables) son fuentes de variaci\u00f3n que no forman parte del dise\u00f1o normal del proceso: un lote de material defectuoso de un proveedor, el fallo s\u00fabito de un componente de la maquinaria, un error en la configuraci\u00f3n de un par\u00e1metro de proceso, la sustituci\u00f3n de un operario experto por uno en entrenamiento sin ajuste del m\u00e9todo. Esta variaci\u00f3n no es predecible, no es inherente al sistema y puede \u2014 y debe \u2014 identificarse, eliminarse y prevenirse mediante acci\u00f3n correctiva dirigida a su causa espec\u00edfica.[3]<\/sup><\/p>\n\n\n\n \u00abLa distinci\u00f3n de Shewhart entre causas comunes y causas especiales es, sin exageraci\u00f3n, la idea m\u00e1s importante en la historia de la gesti\u00f3n de la calidad. Todo lo que vino despu\u00e9s \u2014 el control estad\u00edstico de procesos, el Six Sigma, la mejora continua, la cl\u00e1usula 10.2 de ISO 9001 \u2014 es una consecuencia de esa distinci\u00f3n.\u00bb\u2014 Prof. Marcelo Carrillo Olivier<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n La raz\u00f3n por la que esta distinci\u00f3n es tan profunda desde el punto de vista de la gesti\u00f3n es que las dos clases de variaci\u00f3n requieren respuestas radicalmente distintas. Intervenir sobre una causa com\u00fan como si fuera una causa especial \u2014 ajustar el proceso cada vez que un resultado se desv\u00eda de la media, aunque la desviaci\u00f3n est\u00e9 dentro de los l\u00edmites de control \u2014 es lo que Shewhart llam\u00f3 \u00absobreajuste\u00bb o tampering<\/em>. Deming demostrar\u00eda con el experimento del embudo que el sobreajuste sistem\u00e1tico incrementa la variabilidad del proceso en lugar de reducirla: cada ajuste innecesario a\u00f1ade variaci\u00f3n en lugar de eliminarla.[5]<\/sup><\/p>\n\n\n\n Por el contrario, no intervenir sobre una causa especial \u2014 ignorar un punto fuera de los l\u00edmites de control argumentando que \u00abes solo variaci\u00f3n normal\u00bb \u2014 permite que una desviaci\u00f3n identificable y corregible se propague, genere defectos adicionales y eventualmente desestabilice el proceso completo. El gr\u00e1fico de control proporciona exactamente la informaci\u00f3n necesaria para distinguir cu\u00e1ndo intervenir y cu\u00e1ndo no \u2014 la pregunta m\u00e1s pr\u00e1ctica y m\u00e1s dif\u00edcil de la gesti\u00f3n de cualquier proceso productivo.<\/p>\n\n\n\n Causas comunes vs. causas especiales \u2014 Caracter\u00edsticas, responsabilidad y respuesta correcta<\/p>\n\n\n\n En su segundo libro fundamental, Statistical Method from the Viewpoint of Quality Control<\/em> (1939), Shewhart formaliz\u00f3 un ciclo de mejora continua basado en el m\u00e9todo cient\u00edfico que Deming popularizar\u00eda globalmente en los a\u00f1os cincuenta bajo el nombre de ciclo PDCA (Plan\u2013Do\u2013Check\u2013Act). En su formulaci\u00f3n original, Shewhart lo describ\u00eda como un proceso circular de tres pasos \u2014 especificaci\u00f3n, producci\u00f3n e inspecci\u00f3n \u2014 que se retroalimenta de manera continua.[6]<\/sup><\/p>\n\n\n\n La versi\u00f3n de cuatro pasos que Deming desarroll\u00f3 \u2014 y que el propio Deming insist\u00eda en llamar \u00abel ciclo de Shewhart,\u00bb no \u00abel ciclo de Deming\u00bb \u2014 es la base estructural de todos los sistemas de gesti\u00f3n ISO modernos. La estructura de ISO 9001:2015, ISO 14001:2015, ISO 45001:2018 e ISO 27001:2022 sigue expl\u00edcitamente la l\u00f3gica PDCA: el sistema de gesti\u00f3n se planifica (cl\u00e1usulas 4\u20136), se implementa (cl\u00e1usula 7\u20138), se verifica (cl\u00e1usula 9) y se mejora (cl\u00e1usula 10). Shewhart es, por tanto, no solo el padre del control estad\u00edstico de calidad sino el padre conceptual de la arquitectura de todos los sistemas de gesti\u00f3n ISO.[7]<\/sup><\/p>\n\n\n\n El ciclo PDCA de Shewhart\u2013Deming y su mapeo en la estructura de ISO 9001:2015<\/p>\n\n\n\n Una distinci\u00f3n conceptual importante que Shewhart introduc\u00eda en su formulaci\u00f3n del ciclo y que frecuentemente se pierde en las versiones simplificadas: el paso \u00abCheck\u00bb no es simplemente medir el resultado \u2014 es estudiar lo que se aprendi\u00f3 del experimento, incluyendo los resultados inesperados y las hip\u00f3tesis que resultaron incorrectas. Shewhart conceb\u00eda el ciclo PDCA como un proceso cient\u00edfico de aprendizaje, no como un procedimiento de verificaci\u00f3n de conformidad. La diferencia es significativa: un proceso de verificaci\u00f3n de conformidad confirma que las cosas ocurrieron como se esperaba; un proceso de aprendizaje extrae conocimiento tanto de los \u00e9xitos como de los fracasos.<\/p>\n\n\n\n La influencia directa de Shewhart se extiende a trav\u00e9s de una cadena intelectual extraordinariamente bien documentada. W. Edwards Deming estudi\u00f3 con Shewhart en los Bell Labs en los a\u00f1os treinta y llev\u00f3 sus m\u00e9todos a Jap\u00f3n en 1950, donde influyeron decisivamente en el desarrollo del Sistema de Producci\u00f3n Toyota y del movimiento de la calidad japon\u00e9s. Joseph Juran, colega de Shewhart en Western Electric, desarroll\u00f3 sus conceptos sobre la trilog\u00eda de la calidad (planificaci\u00f3n, control y mejora) a partir de los fundamentos estad\u00edsticos shewharianos. Kaoru Ishikawa, que estudi\u03cc con Deming en Tokio, desarroll\u00f3 el diagrama de causa y efecto como herramienta complementaria al gr\u00e1fico de control para la investigaci\u00f3n de causas especiales.[5]<\/sup><\/p>\n\n\n\n El Six Sigma \u2014 metodolog\u00eda desarrollada por Mikel Harry y Bill Smith en Motorola en 1986 \u2014 es la versi\u00f3n m\u00e1s formalizada y estructurada de la herencia shewhariana. Su objetivo de reducir la variabilidad del proceso hasta un nivel en que solo 3,4 defectos por mill\u00f3n de oportunidades sean posibles es, directamente, la aplicaci\u00f3n de los conceptos de distribuci\u00f3n estad\u00edstica y l\u00edmites de control de Shewhart a un objetivo de desempe\u00f1o cuantificado. La nomenclatura misma \u2014 \u00absigma\u00bb como medida de la variabilidad del proceso \u2014 es la herencia directa del lenguaje estad\u00edstico que Shewhart introdujo en la industria manufacturera en 1924.[8]<\/sup><\/p>\n\n\n\n La herencia de Shewhart en el ecosistema ISO es estructural en dos niveles: el nivel de las herramientas t\u00e9cnicas (el gr\u00e1fico de control codificado en ISO 7870) y el nivel de la arquitectura conceptual (el ciclo PDCA como estructura de todos los sistemas de gesti\u00f3n ISO):<\/p>\n\n\n\n Walter Shewhart muri\u00f3 en 1967, relativamente desconocido para el gran p\u00fablico pero venerado en los c\u00edrculos de la gesti\u00f3n de la calidad con una reverencia que pocos cient\u00edficos aplicados han recibido. Deming, que lo conoci\u00f3 personalmente y estudi\u00f3 con \u00e9l durante a\u00f1os, lo describ\u00eda consistentemente como \u00abel hombre m\u00e1s importante que he conocido\u00bb \u2014 una afirmaci\u00f3n notable considerando que Deming conoci\u00f3 a Einstein, Von Neumann y a la mayor\u00eda de los grandes cient\u00edficos americanos de la primera mitad del siglo XX.[5]<\/sup><\/p>\n\n\n\n La raz\u00f3n de esa valoraci\u00f3n no es dif\u00edcil de entender. Shewhart realiz\u00f3 lo que pocos cient\u00edficos logran: tomar una herramienta matem\u00e1tica abstracta \u2014 la estad\u00edstica de la variabilidad \u2014 y convertirla en un instrumento de gesti\u00f3n pr\u00e1ctica que cualquier supervisor de producci\u00f3n pudiera usar sin necesidad de entender su base matem\u00e1tica. El gr\u00e1fico de control es al control de procesos lo que el term\u00f3metro es a la medicina: un instrumento que convierte una magnitud compleja e invisible (la temperatura del cuerpo, la estabilidad estad\u00edstica del proceso) en una se\u00f1al visual simple e inequ\u00edvoca que cualquier persona puede interpretar y sobre la que puede actuar.<\/p>\n\n\n\n Cada vez que una organizaci\u00f3n traza un gr\u00e1fico de control, cada vez que un auditor de calidad pregunta por la evidencia de seguimiento y medici\u00f3n de los procesos, cada vez que un sistema de gesti\u00f3n distingue entre una no conformidad que requiere acci\u00f3n correctiva (causa especial) y una oportunidad de mejora que requiere cambio sist\u00e9mico (causa com\u00fan), est\u00e1 operando dentro del marco conceptual que Shewhart construy\u00f3 en una hoja de papel en los Laboratorios Bell en mayo de 1924. Cien a\u00f1os de pr\u00e1ctica industrial no han encontrado una forma mejor de hacer esa distinci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Palabras clave:<\/strong> Walter Shewhart, control estad\u00edstico de calidad, gr\u00e1fico de control, causas comunes, causas especiales, PDCA, variaci\u00f3n, Laboratorios Bell, Western Electric, ISO 7870, ISO 9001, ISO 9000, Six Sigma, Deming, historia de la calidad, control estad\u00edstico de procesos, SPC, tampering. Temporada 4 \u00b7 La Era Moderna de la Calidad Historia Universal de la Calidad, la Conformidad y la<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":2477,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1,822,9,368,936],"tags":[124,956,453],"class_list":["post-2476","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-calidad","category-carrillo","category-empresas","category-estandarizacion-2","category-historia","tag-calidad","tag-control-estadistico","tag-mejora"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2476","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2476"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2476\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2478,"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2476\/revisions\/2478"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2477"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2476"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2476"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2476"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}![\"Walter](\"https:\/\/mundocalidad.com\/imagenes-varias\/ilustraciones_articulos\/Shewhart_mundocalidad.png\")
El gr\u00e1fico de control: arquitectura conceptual e interpretaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n
Elemento<\/th> Definici\u00f3n t\u00e9cnica<\/th> Funci\u00f3n en el control del proceso<\/th><\/tr><\/thead> L\u00ednea central (CL)<\/td> Media aritm\u00e9tica del proceso en estado de control<\/td> Referencia del comportamiento esperado del proceso estable<\/td><\/tr> L\u00edmite de control superior (UCL)<\/td> CL + 3\u03c3 (tres desviaciones est\u00e1ndar sobre la media)<\/td> Umbral de acci\u00f3n: punto por encima indica posible causa especial<\/td><\/tr> L\u00edmite de control inferior (LCL)<\/td> CL \u2212 3\u03c3 (tres desviaciones est\u00e1ndar bajo la media)<\/td> Umbral de acci\u00f3n: punto por debajo indica posible causa especial<\/td><\/tr> Puntos dentro de l\u00edmites<\/td> Variaci\u00f3n aleatoria esperada del proceso en control estad\u00edstico<\/td> No requieren acci\u00f3n correctiva \u2014 son inherentes al sistema<\/td><\/tr> Puntos fuera de l\u00edmites o patrones no aleatorios<\/td> Se\u00f1al de causa especial o cambio en el proceso<\/td> Requieren investigaci\u00f3n inmediata de causa y acci\u00f3n correctiva<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n Variaci\u00f3n com\u00fan y variaci\u00f3n especial: la distinci\u00f3n m\u00e1s importante de la historia de la calidad<\/h2>\n\n\n\n
\n
Dimensi\u00f3n<\/th> Causas comunes<\/th> Causas especiales<\/th><\/tr><\/thead> Origen<\/td> Inherente al dise\u00f1o del sistema<\/td> Externa al sistema; evento espec\u00edfico<\/td><\/tr> Predictibilidad<\/td> Estad\u00edsticamente predecible dentro de l\u00edmites<\/td> Impredecible; genera se\u00f1al detectable<\/td><\/tr> Se\u00f1al en el gr\u00e1fico<\/td> Puntos dentro de los l\u00edmites de control, distribuci\u00f3n aleatoria<\/td> Punto fuera de l\u00edmites o patr\u00f3n no aleatorio dentro de l\u00edmites<\/td><\/tr> Responsabilidad de reducci\u00f3n<\/td> Direcci\u00f3n: solo puede reducirse cambiando el sistema<\/td> Operario \/ equipo de proceso: identificar y eliminar la causa<\/td><\/tr> Respuesta correcta<\/td> No intervenir en el proceso; mejora sist\u00e9mica planificada<\/td> Investigaci\u00f3n inmediata de causa y acci\u00f3n correctiva<\/td><\/tr> Error cl\u00e1sico<\/td> Sobreajuste (tampering<\/em>): intervenir cuando no es necesario<\/td> No intervenir cuando s\u00ed es necesario; ignorar la se\u00f1al<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n El ciclo PDCA: la mejora continua como proceso cient\u00edfico<\/h2>\n\n\n\n
Fase<\/th> Descripci\u00f3n (Shewhart, 1939)<\/th> Aplicaci\u00f3n en gesti\u00f3n de calidad<\/th> Cl\u00e1usulas ISO 9001:2015<\/th><\/tr><\/thead> P<\/td> Plan:<\/strong> dise\u00f1ar el cambio o el experimento, definir objetivos y m\u00e9todos<\/td> Identificar el problema, analizar causas, planificar la mejora o el proceso<\/td> Cl\u00e1usulas 4, 5 y 6: contexto, liderazgo y planificaci\u00f3n<\/td><\/tr> D<\/td> Do:<\/strong> ejecutar el cambio o el experimento, preferiblemente a peque\u00f1a escala<\/td> Implementar el proceso o la acci\u00f3n de mejora planificada<\/td> Cl\u00e1usulas 7 y 8: soporte y operaci\u00f3n<\/td><\/tr> C<\/td> Check:<\/strong> estudiar los resultados, \u00bfqu\u00e9 aprendimos? \u00bfqu\u00e9 sali\u00f3 mal?<\/td> Medir, analizar y evaluar el desempe\u00f1o del proceso o la eficacia de la mejora<\/td> Cl\u00e1usula 9: evaluaci\u00f3n del desempe\u00f1o<\/td><\/tr> A<\/td> Act:<\/strong> adoptar el cambio si fue exitoso, abandonarlo o repetir el ciclo<\/td> Estandarizar si fue exitoso; tomar acciones correctivas; iniciar nuevo ciclo<\/td> Cl\u00e1usula 10: mejora<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n De Shewhart al Six Sigma: la cadena intelectual del control estad\u00edstico<\/h2>\n\n\n\n
Relaci\u00f3n con las normas ISO contempor\u00e1neas<\/h2>\n\n\n\n
Norma ISO<\/th> Contenido \/ Principio<\/th> Herencia shewhariana directa<\/th><\/tr><\/thead> ISO 7870-2:2013<\/td> Gr\u00e1ficos de control de Shewhart: requisitos, tipos y aplicaci\u00f3n<\/td> La norma codifica directamente el gr\u00e1fico de control inventado por Shewhart en 1924: gr\u00e1ficos X\u0304-R, X\u0304-S, p, np, c y u con sus f\u00f3rmulas de c\u00e1lculo de l\u00edmites de control a \u00b13\u03c3. Es la formalizaci\u00f3n normativa literal del memor\u00e1ndum de 1924.<\/td><\/tr> ISO 9001:2015
Cl\u00e1usula 9.1<\/td>Seguimiento, medici\u00f3n, an\u00e1lisis y evaluaci\u00f3n: determinaci\u00f3n de qu\u00e9, c\u00f3mo y cu\u00e1ndo medir y analizar<\/td> La cl\u00e1usula 9.1 operacionaliza el principio shewhariano de control estad\u00edstico: definir qu\u00e9 medir (variables del proceso), c\u00f3mo medirlo (con instrumentos calibrados), cu\u00e1ndo actuar (cuando los datos se\u00f1alan una causa especial) y c\u00f3mo analizar (distinguiendo variaci\u00f3n com\u00fan de especial).<\/td><\/tr> ISO 9000:2015
Principio 6<\/td>Toma de decisiones basada en la evidencia: las decisiones se fundamentan en el an\u00e1lisis y evaluaci\u00f3n de datos e informaci\u00f3n<\/td> El principio 6 de ISO 9000 es la formalizaci\u00f3n normativa de la epistemolog\u00eda shewhariana: ninguna decisi\u00f3n sobre el proceso debe tomarse sin evidencia estad\u00edstica que la justifique. El gr\u00e1fico de control es el instrumento que proporciona esa evidencia de manera objetiva y en tiempo real.<\/td><\/tr> ISO 9001:2015
Estructura PDCA<\/td>Arquitectura completa de la norma basada en el ciclo Plan\u2013Do\u2013Check\u2013Act<\/td> La introducci\u00f3n de ISO 9001:2015 reconoce expl\u00edcitamente que \u00abesta Norma Internacional emplea el enfoque a procesos, que incorpora el ciclo PDCA\u00bb \u2014 atribuido en las notas a Shewhart y Deming. El ciclo de Shewhart de 1939 es la columna vertebral conceptual de la norma m\u00e1s implementada del mundo.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n Shewhart en perspectiva: el f\u00edsico que cambi\u00f3 la gesti\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n
Notas y referencias<\/h3>\n\n\n\n
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Bibliograf\u00eda complementaria<\/h3>\n\n\n\n
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C\u00f3mo citar este art\u00edculo:<\/strong> Carrillo Olivier, M. (2025). Walter Shewhart y el nacimiento del control estad\u00edstico. Historia Universal de la Calidad, la Conformidad y la Auditor\u00eda<\/em>, Temporada 4, Art\u00edculo 13. mundocalidad.com
Autor:<\/strong> Prof. Marcelo Carrillo Olivier, Eng. MBA \u2014 Especialista en Sistemas de Gesti\u00f3n y Auditor\u00eda de Conformidad.
Serie:<\/strong> De Hammurabi a la Inteligencia Artificial: 4.000 a\u00f1os construyendo confianza.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"