Simplifique la incorporación y el seguimiento de proveedores.
Garantizar el cumplimiento de la calidad en todos los flujos de trabajo.
Mantenga el cumplimiento normativo con facilidad.
Centralizar la capacitación para un mejor cumplimiento.
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«La calidad no proviene de la inspección, sino de la mejora del proceso de producción», declaró notablemente William Edwards Deming, ampliamente reconocido como uno de los principales pensadores en gestión de calidad. Esta cita resuena fuertemente con el objetivo principal del Control Estadístico de Procesos (CEP), una de sus estrategias pioneras en gestión de calidad.
Entonces, ¿qué es el CEP? En resumen, se trata de un enfoque de control de calidad que utiliza técnicas estadísticas para la supervisión y regulación de un proceso con el fin de garantizar su adhesión a especificaciones predefinidas. El CEP se utiliza para gestionar y mejorar los procesos de producción, con el objetivo de aumentar tanto la eficiencia de los procesos como la calidad de los productos resultantes.
A medida que los tiempos cambian con la sofisticación y modernización de la cadena de suministro alimentaria, el CEP —como aspecto importante del paradigma tradicional de la calidad— ha ganado importancia en la gestión de calidad alimentaria en los últimos años. Aunque se utiliza principalmente como estrategia de gestión de calidad, el CEP tiene múltiples funcionalidades en la industria alimentaria al recopilar y analizar datos en tiempo real durante las diferentes etapas de producción para identificar y corregir variaciones, desviaciones o anomalías que podrían afectar la integridad y la seguridad del producto.
En este artículo, exploraremos los diferentes elementos que los transformadores de alimentos deben tener en cuenta para establecer con éxito un Control Estadístico de Procesos en su unidad de fabricación en el marco de sus esfuerzos de gestión de calidad alimentaria.
El Six Sigma es una iniciativa de mejora de calidad cuyo objetivo principal es minimizar los defectos hasta un nivel de 3,4 partes por millón (PPM) mediante la reducción de las variaciones del proceso. El término «Six Sigma» deriva de un concepto estadístico cuyo objetivo es alcanzar un rendimiento del proceso que esté a seis desviaciones estándar de la media, logrando un nivel extremadamente alto de calidad y consistencia. El CEP es una herramienta dentro del Six Sigma utilizada para supervisar de cerca las operaciones de producción con el fin de detectar cualquier anomalía y alertar a la empresa para que pueda corregirla antes de que empeore.
Referencia: https://asq.org/quality-resources/six-sigma
En el núcleo del Six Sigma se encuentra un enfoque en la medición y el análisis del rendimiento de los procesos para identificar y eliminar las variaciones que pueden conducir a defectos o errores. Esto se logra mediante una metodología estructurada conocida como DMAIC, que significa Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar. Cada fase de DMAIC tiene objetivos y actividades específicas:
El CEP adquirió su primera prominencia después de la Segunda Guerra Mundial, en 1950, en el rápido desarrollo de la economía y el sector manufacturero japonés mediante la promoción de herramientas estadísticas, gracias a William E. Deming, quien extendió los conceptos originalmente formulados por Walter A. Shewhart en 1920. Sin embargo, no fue hasta 1980 cuando la industria manufacturera occidental adoptó rápidamente este método para sus propios fines.
Con el crecimiento de las industrias y la tecnología, el CEP se hizo muy conocido y se extendió más allá de la fabricación a diversos sectores, incluido el alimentario, moldeando la forma en que las organizaciones gestionan y optimizan los procesos para cumplir con las normas de calidad.
El CEP busca tomar los datos generados por los procesos de fabricación y utilizarlos de manera más productiva. El objetivo clave es explotar herramientas estadísticas y técnicas analíticas para extraer información e insights sobre los procesos de fabricación. Estos insights se utilizan luego para implementar e instalar controles efectivos dentro de los procesos.
El CEP ayuda a asegurar que el proceso funcione de manera eficiente, resultando en una mayor producción de productos que cumplen las especificaciones mientras se minimizan los desperdicios, retrabajos o rechazos, y puede aplicarse a cualquier proceso donde la salida de «producto conforme» pueda medirse, como las líneas de fabricación.
Cada aspecto de la cadena de suministro alimentaria genera datos, y una parte significativa de estos datos recopilados por las empresas alimentarias se conserva como prueba de cumplimiento. Esto también representa una oportunidad para que los establecimientos alimentarios comprendan los procesos o impulsen la mejora, ya que estos datos encarnan un océano de insights que, si se utilizan eficazmente, pueden ayudar a aumentar la productividad del proceso, el cumplimiento y la experiencia de los trabajadores.
Las normas de seguridad y calidad alimentaria están evolucionando para enfatizar un enfoque basado en procesos para desarrollar, implementar y mejorar los sistemas de gestión de calidad alimentaria alineados con modelos de cumplimiento y basados en riesgos. El CEP simplemente ayuda a las empresas a pasar de un control de calidad basado en la detección a uno basado en la prevención. Por eso varias normas GFSI han comenzado a reconocer e integrar el CEP en sus directrices.
Las revisiones recientes de múltiples normas obligan a las empresas a reconocer la necesidad de identificar e implementar el CEP y otros análisis estadísticos. Por ejemplo, la norma de gestión de calidad alimentaria ampliamente reconocida ISO 22000 incluye el ciclo Planificar-Hacer-Verificar-Actuar (PDCA), en el que la fase «Verificar» se refiere a la supervisión, medición y verificación de los procesos y los productos y servicios resultantes, seguida de la evaluación de la información y los datos, y del informe de los resultados. El CEP se vuelve altamente relevante en este contexto al ser una herramienta para facilitar la supervisión continua de los procesos y el análisis de los datos operativos, permitiendo a los fabricantes demostrar eficazmente el cumplimiento de los requisitos de la ISO 22000. La metodología basada en datos del CEP asegura que las desviaciones se detecten y traten rápidamente, reduciendo el riesgo de problemas de calidad alimentaria.
La hipótesis básica del CEP es que todos los procesos están generalmente sujetos a variaciones. La variación es la tendencia inherente de un proceso a desviarse, desplazarse o variar alrededor de un punto central medio. Es un fenómeno observable en toda la naturaleza, ya que todos los procesos presentan variaciones y es imposible eliminarlas por completo. Las variaciones pueden pertenecer a una u otra de estas dos categorías:
Como bien dijo Deming: «La variación no controlada es el enemigo de la calidad». Entonces, ¿cómo controlar la variación del proceso? Todos los datos del proceso tienen una distribución típica o normal alrededor de la media, y la mayoría de las lecturas caerán cerca de la media mientras que menos lecturas caerán más lejos del valor medio. Al comprender y conocer el grado y la naturaleza de la variabilidad, es posible controlarla. Para desglosar las características de las variaciones, la recolección de datos es esencial. Los datos se presentan en dos tipos: datos variables (numéricos) y atributos (no numéricos). En las industrias alimentarias, los datos se presentan en muchas formas, entre ellas parámetros de proceso como tiempo, temperatura, presión, pH, etc., resultados de auditorías, no conformidades, datos de monitoreo de puntos críticos de control y resultados de saneamiento y limpieza.
Controlar las variaciones del proceso requiere supervisar y medir los datos recopilados, y en las empresas alimentarias el principio del Análisis de Peligros y Puntos Críticos de Control (HACCP) cumple este objetivo. El monitoreo de datos en la gestión de calidad alimentaria se basa en dos requisitos:
Medir una gran cantidad de datos puede simplemente consistir en determinar si el punto de datos cumple la especificación o en analizar los datos mediante técnicas de CEP para describir el proceso en términos de capacidad para cumplir la especificación de manera consistente. Aunque los datos del proceso produzcan cumplimiento con las especificaciones obligatorias, pequeños desplazamientos en el proceso podrían eventualmente llevar a resultados fuera de especificación con el tiempo. Con la aplicación del CEP, estas variaciones pueden revelarse y corregirse a tiempo, previniendo proactivamente su aparición a largo plazo.
Teniendo en cuenta los pasos generales de aplicación del CEP, profundicemos en su aplicación en la industria alimentaria:
Se recogen los puntos de datos relevantes durante el proceso de producción. Estos puntos pueden incluir mediciones de temperatura, presión, pH, contenido de humedad, peso y otros factores críticos que influyen en la calidad del producto final.
Un gráfico de control es una de las principales técnicas del Control Estadístico de Procesos (CEP). El gráfico de control es un gráfico del comportamiento del proceso para la visualización gráfica de las características de calidad medidas o calculadas a partir de una muestra frente al número de muestra o al tiempo. Además, contiene una línea central que representa el valor medio de la característica de calidad y dos líneas horizontales más conocidas como límite de control superior (LCS) y límite de control inferior (LCI). Estos gráficos ayudan a visualizar los datos recogidos a lo largo del tiempo y proporcionan información sobre la estabilidad y variabilidad del proceso.
X-Bar y R-Chart – Los gráficos X-Bar y R son gráficos de control de calidad utilizados para seguir la media y la variación de un proceso a través de muestras recogidas en un período determinado. Se emplean para supervisar el rendimiento del proceso de datos continuos, como peso o volumen, recogidos en subgrupos a intervalos predeterminados. Monitorea la media (X-Bar) y el rango (R) de una muestra tomada a intervalos regulares.
X-Bar – S Charts – Los gráficos X-Bar – S se utilizan frecuentemente como gráficos de control para evaluar tanto la media del proceso como la desviación estándar a lo largo del tiempo. Se emplean cuando los subgrupos tienen tamaños de muestra grandes, y el gráfico S proporciona una mejor comprensión del rango de datos del subgrupo que el rango.
X-MR Charts (Gráficos Individuo-Rango Móvil) – Un gráfico Individuo-Rango Móvil (I-MR) es lo mismo que un gráfico X-MR. Este gráfico se utiliza cuando se recoge una observación a la vez y no como datos continuos en grupos.
Run Charts – Un run chart muestra los datos observados a medida que evolucionan en el tiempo. Este gráfico básico organiza los valores de datos en orden secuencial y sirve como herramienta para probar la aleatoriedad en el proceso. Está limitado a datos de un solo punto.
P Chart y NP Chart – Este gráfico se utiliza para monitorear la proporción de artículos defectuosos en una muestra (P) o el número de artículos defectuosos (NP). Estos gráficos son adecuados para datos categóricos. Elija un gráfico P cuando los datos muestren un porcentaje de defectos o unidades no conformes en un número dado de muestras. Elija un gráfico NP cuando los datos se recojan en subgrupos del mismo tamaño, y muestran cómo cambia el proceso a lo largo del tiempo, medido por el número de artículos no conformes (defectuosos) producidos.
Gráfico C y Gráfico U – Similares a los gráficos P y NP, estos gráficos se utilizan para monitorear el número (C) o la tasa (U) de defectos en una muestra.
La elección del gráfico de control adecuado depende de los siguientes factores:
Los límites de control se establecen en los gráficos de control para definir el rango aceptable de variación. Estos límites suelen basarse en datos históricos o estándares de la industria. Los puntos de datos que caen dentro de los límites de control se consideran aceptables, mientras que los que caen fuera de los límites pueden indicar un problema con el proceso.
Cálculo de los límites de control (método clásico ±3σ):
para calcular Cp (Capacidad) y Cpk (Desempeño) y determinar si el proceso es capaz de cumplir las especificaciones:
Cp = (LSE – LIE) / (6 σ)
Cpk = mín[(LSE – X̄) / (3 σ), (X̄ – LIE) / (3 σ)]
donde:
El análisis regular de los gráficos de control ayuda a identificar tendencias, desplazamientos o patrones en el proceso. Cualquier punto fuera de los límites de control, patrones repetidos u otros sucesos inusuales pueden indicar la necesidad de investigación y acciones correctivas.
Cuando el proceso sale de control o muestra signos de problemas potenciales, se toman acciones correctivas. Estas acciones pueden implicar el ajuste de parámetros del proceso, resolución de problemas en equipos, modificación de procedimientos o implementación de mejoras del proceso.
El CEP no es una actividad puntual, sino un proceso continuo. Los conocimientos obtenidos de los gráficos de control y las acciones correctivas contribuyen a los esfuerzos de mejora del proceso a lo largo del tiempo, ya que equipan a las empresas alimentarias para comprender cuán capaces son realmente sus procesos de producir productos conformes a especificaciones.
Gracias a las múltiples funcionalidades digitales de los módulos de Smart Food Safe, los establecimientos alimentarios pueden implementar un Control Estadístico de Procesos (CEP) robusto que facilita la detección de variaciones y desviaciones en los procesos de producción alimentaria, garantizando una calidad de producto constante mientras se limita el desperdicio y los riesgos.
Nuestra función de informes personalizados permite a las empresas del sector alimentario crear gráficos de control de procesos especializados e identificar y abordar brechas de cumplimiento dentro de los procesos de producción alimentaria. Los paneles intuitivos proporcionan un lugar consolidado para presentar estos gráficos, ofreciendo una representación visual de indicadores clave de rendimiento y puntos críticos de control, ayudando a las empresas a monitorear de cerca sus operaciones. De esta forma, las empresas pueden identificar proactivamente áreas de refinamiento, optimizar sus procesos y, en última instancia, fortalecer la seguridad y calidad general de sus productos alimentarios.
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