¿Qué es?

La capacidad de procesos es una forma de evaluar qué tan bien un proceso puede producir productos dentro de las especificaciones técnicas establecidas, sin necesidad de ajustes constantes ni milagros de último minuto.

En esencia, responde a la pregunta:

Indicadores clave

Hay varias formas de medir esta capacidad, pero los más conocidos son:

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Cp (Índice de Capacidad del Proceso)

Mide la variación del proceso en relación con el ancho de las especificaciones.
Fórmula:

Cp=LS−LI6σCp = \frac{LS - LI}{6\sigma}Cp=6σLS−LI​

• LS: Límite Superior de Especificación

• LI: Límite Inferior de Especificación

• σ (sigma): Desviación estándar del proceso

Interpretación:

• Cp > 1: el proceso es "capaz"

• Cp < 1: el proceso no es capaz, produce fuera de los límites

• Cp = 1: justito, sin margen de error

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Cpk (Índice de Capacidad del Proceso Centrado)

Ajusta el Cp según qué tan centrado está el proceso dentro de los límites.
Fórmula:

Cpk=min⁡(LS−μ3σ,μ−LI3σ)Cpk = \min \left( \frac{LS - \mu}{3\sigma}, \frac{\mu - LI}{3\sigma} \right)Cpk=min(3σLS−μ​,3σμ−LI​)

Donde μ es la media del proceso.

Interpretación:

• Si Cp ≈ Cpk, el proceso está bien centrado

• Si Cpk < Cp, hay desviación hacia un lado

Son los dos tipos de variación que pueden afectar un proceso:

• Causas comunes :
  Son variaciones naturales e inherentes al sistema. Están presentes constantemente y son difíciles de eliminar individualmente (ej. pequeñas fluctuaciones en materiales o condiciones del entorno).

• Causas especiales:
  Son variaciones no habituales que aparecen por eventos específicos (ej. fallas de máquina, error humano). Pueden identificarse y corregirse.

Importancia en la capacidad del proceso:
Un proceso que solo presenta causas comunes está en control estadístico y su capacidad se puede evaluar de manera confiable con índices como Cp.
Si hay causas especiales, se debe corregir antes de evaluar la capacidad

El coeficiente de variación es aquel que nos permite medir la variabilidad o dispersión relativa de un conjunto de datos en relación con la media aritmética.

Es especialmente útil porque se trata de una medida adimensional, es decir, no depende de las unidades de medida de los datos, lo que facilita la comparabilidad entre distintos conjuntos de datos o entre diferentes variables económicas y financieras.

Definimos el coeficiente de variación (CV) como el resultado de dividir la desviación estándar (σ) entre el valor absoluto de la media aritmética (μ) del conjunto de datos y lo multiplicamos por 100 para expresarlo en porcentaje

El coeficiente de variación nos permite comparar la volatilidad de distintas inversiones financieras, evaluar la consistencia de los resultados obtenidos por diferentes áreas de una empresa o comparar la dispersión de cifras de negocio en distintos periodos o regiones. 

Ejemplo practico: 

Imaginamos que deseamos comparar dos posibles inversiones. La inversión A tiene una media de retorno del 8% y una desviación estándar del 2%, mientras que la inversión B tiene una media de retorno del 10% y una desviación estándar del 5%. A primera vista, parece que la inversión B es más atractiva por su mayor retorno medio, pero analicemos su coeficiente de variación:

• Inversión A: CV = (2 / 8) * 100% = 25%
• Inversión B: CV = (5 / 10) * 100% = 50%

Podemos observar que, pese a un mayor retorno medio, la inversión B tiene un coeficiente de variación superior, lo que indica que es más volátil y, por lo tanto, podría ser considerada como más riesgosa en comparación con la inversión A.