Inspection 100% o muestreo

Muy recientemente he sido contactado por uno del grupo con el siguiente problema que estoy disfrazando un poco para mantener la confidencialidad. Su problema es que su cliente no tiene tolerancia. Es decir criterios de aceptación es cero defectos. El hace inspección aleatoria y cree que tiene six sigma es decir cero virtual sabiendo que realmente son 3.4 defectos por million o ppm. Sin después de registrar algunos inconvenientes con un cliente decidió revisar un 100% y encuentra un nivel de defectos que supera los 30,000 ppm. Sus sistema de inspección perdió credibilidad y la organización ante el aumento de volumen por la temporada a venir decidió pasar nuevamente a una inspección al 100%.

Aquí hay varios errores estratégicos y decisiones equivocadas. Primero volvel al 100% especialmente con un volumen mucho mas alto es aumentar el riesgo ya que sabemos que el 100% no funciona y que además la presión de producción lo empujara a fallar. Segundo me parece que nuestro compañero todavía no ha asimilado su role de master, aun siendo el problema uno de six sigma por lo que lo tengo en este foro, que es de cambiar a todo costo la cultura organizacional hacia un pensamiento lean six sigma.

Pero lo mas importante me luce que su sistema de inspección por muestreo no obedece a las reglas estrictas de una verdear inspección por muestreo por lo que había fallado pero no se había dado cuenta en los datos por no responder a un esquema estadístico. El muestreo aleatorio no significa al azar. Aleatorio implica el uso de una tabla de números aleatorios para que responda a una distribución estadística. Primer fallo general. Confondemos a menudo aleatorio con al azar. Segundo fallo el muestreo es periódico y el periodo no es fijo de manera a que situaciones puntuales, lo que llamamos en la estadística causas especiales se pueden detectar. A intervalo fijo de inspección si también la causa es a intervalo fijo, y los dos intervalos no corresponden pues hay poca probabilidad que lo vaya a detectar. Tercer fallo cual es el tamaño de la muestra versus el tamaño del lote, es decir esta usando una tabla AQL con muestra de números diferentes o su numero a coger es fijo. A menudo tenemos esta tendencia. Coger 5 o 6 o 3 unidades independientemente al tamaño del lote de producción. Cuarto fallo que nivel de inspección usa? Si el cliente es tan exigente debería usar la tabla restringida que mas severa que la normal.

Les dejo con estos. Bienvenido otros comentarios y sugerencias de como el puede salir de este toyo de forma gloriosa.