Thread by @saintloyal

El otro día me preguntaron en redes sociales cuál era el «Cp» de la producción de una mezcla asfáltica. Entonces no sabía de qué me estaban hablando, pero hoy, después de analizar mis primeros 500 registros de producción en plantas, tengo varias conclusiones interesantes…

Me preguntaban por uno de los indicadores de #sixsigma, con la que gigantes como Toyota o Motorola reducen los chances de error en sus productos a menos de 3.4 por cada millón, pero entonces yo no tenía idea de que esta metodología se pudiera aplicar a mezclas asfálticas…

Primero déjame explicarte qué es el Cp. Se trata de un indicador de la capacidad (grado de control estadístico) de un proceso. Está definido como el cociente entre la tolerancia de producción y seis veces la desviación estándar del proceso. Cp es una de las métricas de #sixsigma.

El Cp viene a ser como intentar meter un carro en una cochera. El hueco de la cochera es la tolerancia, y el carro es la variabilidad del atributo que medimos del proceso en estudio. Si la variabilidad del proceso es menor que la tolerancia, el carro pasa sin problemas (Cp > 1)…

…si la variabilidad es igual a la tolerancia (Cp = 1), el carro pasa, pero chance y lo rayas. No vas a poder sostener esto en el tiempo sin mejorarlo. Finalmente, si la variabilidad es mayor que la tolerancia, el carro no entra, el proceso está fuera de control.

Pero, ¿cuál es la importancia del Cp? A lo largo del tiempo, Cp se ha convertido en un estándar mundial para demostrar la calidad de un proceso a través de su capacidad, de la reducción de la fracción defectuosa. Esta tabla resume la interpretación de la calidad a través del Cp.

Cada año, las empresas invierten millones de dólares y horas en capacitación, certificación, tecnología, auditoría, para aumentar el Cp de sus procesos, porque este esfuerzo de reducción del error–de aumento de la calidad–se les retorna multiplicado grandemente.

Ahora ¿cómo medimos Cp en el proceso de producción de una mezcla asfáltica? Aún más, ¿cuál es el Cp de nuestra industria de la mezcla asfáltica? Se trata de un enfoque diferente, actualizado, y con conexión con la calidad de la industria mundial. Veamos qué he ido obteniendo…

Para el estudio utilicé diseños de mezcla asfáltica y resultados de controles diarios de granulometrías (Pi) y contenido de asfalto (CA) en varias plantas de tipo continua con tres tolvas y que recolecté en mis años de trabajo.

Les advierto que los datos que les voy a presentar no tienen el sesgo de corrección por resultados, sino que son datos sin procesar, que permiten evaluar la variabilidad real del proceso. El comportamiento más frecuente de capacidad de proceso que analicé es el siguiente.

En cuanto a granulometría, el proceso es capaz en el rango de los tamices No. 60 a No. 200, y está fuera de control en los tamices más gruesos, así como en el contenido de asfalto.

Un caso extremo es que hay plantas en las que prácticamente toda la granulometría está fuera de control, pero el contenido de asfalto resulta de calidad a estándar mundial.

Finalmente, si usando un recurso de Excel lograra quitar todos los resultados de una planta que se salen de los rangos granulométricos de especificación (análisis sesgado), obtendría una fila completa y sospechosamente “verde” y con estándar de calidad #sixsigma.

Con este ejercicio, al comprobar la potencia de #sixsigma en la producción de mezclas asfálticas, abro el debate: ¿cómo explicas estos resultados? ¿Influye el tipo de planta? ¿El número de tolvas? ¿La trituración? ¿El control de polvo? ¿La dosificación de asfalto? Te leo.

Se intuye rápidamente que #sixsigma lo podemos aplicar a toda la construcción de carreteras: compactación de terraplenes, bases y subbases, tendido y compactación de mezcla asfáltica, mezclas de concreto (para mejorar la ya buena práctica ACI 214), y un sinfín de tópicos.

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