ISO/TR 10017:2003

Basándonos en el capítulo ocho de ISO 9001:2000 Medición análisis y mejora, así como en el principio siete de la calidad Decisiones basadas en hechos, podemos afirmar que el uso apropiado de herramientas estadísticas debería ser un requisito indispensable en cualquier sistema de gestión de la calidad certificado (sin importar el giro o el tamaño de la organización).

El reporte técnico ISO/TR 10017:2003 ofrece una guía para la adecuada selección y uso de las técnicas estadísticas útiles en la implementación, mantenimiento y mejora de un sistema de gestión de la calidad acorde con ISO 9001:2000.

ISO/TR 10017:2003 examina cada uno de los requisitos de ISO 9001 en los que se utiliza información cuantitativa y para cada uno de ellos identifica y describe las técnicas estadísticas que se pueden aplicar.

El documento nos dice que la variabilidad de los procesos hace surgir la necesidad de usar técnicas estadísticas, las cuales pueden ayudar a medir, describir, analizar, interpretar y modelar esa variabilidad.

Asimismo, nos explica que el análisis estadístico de datos ayuda a tener un mayor entendimiento de la naturaleza, extensión y causas de la variabilidad, con lo que se pueden resolver e incluso prevenir los problemas.

Por tanto, las técnicas estadísticas ayudan a usar mejor los datos disponibles para la toma de decisiones, contribuyendo en la mejora continua y en lograr la satisfacción del cliente.

Las técnicas son aplicables en diversas etapas del ciclo de vida de un producto, desde la investigación de mercado hasta la disposición final.

El informe técnico presenta una tabla (que por cuestiones de espacio no incluimos aquí) en donde se identifican los requisitos de ISO 9001:2000 que involucran datos cuantitativos y las técnicas estadísticas aplicables a ellos.

Las siguientes técnicas están identificadas en ISO/TR 10017:2003:

• Estadísticas descriptivas;
• Diseño de experimentos;
• Prueba de hipótesis;
• Análisis de la medición;
• Análisis de la capacidad del proceso;
• Análisis de regresión;
• Análisis de confiabilidad;
• Muestreo;
• Simulación;
• Gráficos de control estadístico de procesos (CEP);
• Fijación de tolerancias estadísticas;
• Análisis de series de tiempo.