Grficos de Control Herramientas de la CalidadLos grficos de control tienen su origen al final de la dcada de 1920, cuandoWalter A. Shewhart analiz numerosos procesos de fabricacin concluyendo que todos presentaban variaciones. Encontr que estas variaciones podan ser de dos clases: unaaleatoria, entendiendo por ella que su causa era insignificante o desconocida, y otraimputable(tambin llamadaasignable), cuyas causas podan ser descubiertas y eliminadas tras un correcto diagnstico.Los grficos de control constituyen una herramienta estadstica utilizada para evaluar la estabilidad de un proceso. Permite distinguir entre las causas de variacin. Todo proceso tendr variaciones, pudiendo estas agruparse en: Causas aleatorias de variacin. Son causas desconocidas y con poca significacin, debidas al azar y presentes en todo proceso. Causas especficas(imputables o asignables). Normalmente no deben estar presentes en el proceso. Provocan variaciones significativas.Las causas aleatorias son de difcil identificacin y eliminacin. Las causas especficas s pueden ser descubiertas y eliminadas, para alcanzar el objetivo de estabilizar el proceso.Existen diferentestipos de grficos de control: De datos por variables. Que a su vez pueden ser de media y rango, mediana y rango, y valores medidos individuales. De datos por atributos. Del estilo aceptable / inaceptable, s / no,En la base de los grficos de control est la idea de que la variacin de una caracterstica de calidad puede cuantificarse obteniendo muestras de las salidas de un proceso y estimando los parmetros de su distribucin estadstica. La representacin de esos parmetros en un grfico, en funcin del tiempo, permitir la comprobacin de los cambios en la distribucin.El grfico cuenta con una lnea central y con dos lmites de control, uno superior (LCS) y otro inferior (LCI), que se establecen a 3 desviaciones tpicas (sigma) de la media (la lnea central). El espacio entre ambos lmites define la variacin aleatoria del proceso. Los puntos que exceden estos lmites indicaran la posible presencia de causas especficas de variacin.