Influencia de Walter ShewhartAT&T le encarg a Shewhart la solucin de este problema y ste empez a aplicar un nuevo sistema de anlisis estadstico. Encontr que cada proceso contiene una cierta variabilidad inherente al propio proceso a la que llam variabilidad natural. Adems cada proceso experimentaba un segundo tipo de variabilidad debida a sucesos poco frecuentes y normalmente no deseados. Tanto poda ser por el desgaste de una herramienta, por un nuevo empleado en una tarea clave sin entrenar o por un cambio de proveedor, la variabilidad tanto del producto final como de las etapas intermedias aumenta y como consecuencia la calidad empeora. La variabilidad inherente a los procesos es la variabilidad natural mientras que las otras son debidas a causas ms concretas y asignables. Generalmente la variabilidad asignable es de mayor magnitud que la variabilidad natural, y con una herramienta de gran sensibilidad que ide, el grfico de control, puede ser fcilmente detectada.La conclusin de Shewhart, fundamental y de gran trascendencia para la calidad y el Management, lamentablemente no est siendo suficientemente comprendida ni apreciada por todo el mundo. Y esta conclusin es que, si se quiere una calidad consistente y se quiere mejorar, ambas formas de variabilidad deben ser tratadas de forma diferente. Las causas asignables de variabilidad deben ser identificadas y eliminadas. El descubrimiento de estas causas supone tambin una gran oportunidad para tomar acciones que eviten su repeticin. Por otro lado la variabilidad natural debera ser tratada por otros caminos. De hecho para eliminar la variabilidad natural se toman frecuentemente acciones errneas que consisten en hacer ajustes sobre el proceso y ello sencillamente empeora las cosas. Ms tarde Deming lo llamaraManipulacin o Sobre-ajustedel sistema. Hay formas de reducir la variabilidad natural, pero ello implica un cambio en el propio sistema que debe realizarse con sumo cuidado y experiencia por personas que conozcan bien el proceso y sus interrelaciones. Consecuentemente esta diferenciacin es clave para la correcta eliminacin de las causas asignables en su caso o mejorar el sistema. Aunque ambas formas producen mejoras, esta diferenciacin permite que las mejoras perduren a lo largo del tiempo y elimina toda una serie de problemas laterales. Las dos causas diferentes de variabilidad y de problemas seran llamadas por Deming causas Comunes y causas Especiales.Estas y otras conclusiones fueron publicadas en 1931 por Shewhart en su primer libro Control Econmico de la Calidad del Producto Fabricado. Con su publicacin naci el Control Estadstico de la Calidad. Fue conocido como Control Estadstico de Procesos (SPC Statistical Process Control). AT&T adopt los mtodos de Shewhart, como los grficos de control, y lleg a ser la compaa de mayor xito en el mundo, con una calidad insuperable.Deming y Shewhart, nombres entrelazados en Estadstica y en CalidadDeming y Shewhart fueron grandes amigos y colaboradores. Desarrollaron una rama de la estadstica a la que algunas veces se hace referencia como Escuela Shewhart-Deming de estadstica. Deming trabaj en fsica y en estadstica llegando a ser uno de los expertos ms reconocidos en control de calidad. Deming tambin fue un experto en muestreo y trabaj para la oficina del censo. El concepto de Control Estadstico, tal como lo desarroll Shewhart y luego reforz Deming, lleg a ser un concepto tan importante para el muestreo y sus inferencias como para el Control de Calidad. En 1939 Deming invit a Shewhart a dar una serie de conferencias en el Departamento de EEUU de la Escuela de Graduacin en Washington DC, donde Deming era matemtico senior. Las cuatro conferencias se convirtieron en el segundo libro de Shewhart Mtodo Estadstico desde la perspectiva del Control de Calidad un trabajo fecundo del que Deming fue el editor. El libro resume la contribucin adicional de Shewhart al control de calidad as como un nuevo trabajo sobre la teora del conocimiento y su aplicacin a la ciencia y a la ingeniera. Cabe sealar que el Control Estadstico de Procesos y las ramas relacionadas de anlisis estadstico es algo diferente del concepto de tcnicas de aceptacin por muestreo con lo que algunas veces es confundido.

PDCA, PDSA. Mejorar la calidad no es algo que ocurra al azar, muy al contrario, desde que Shewhart defini calidad y sus caractersticas en trminos estadsticos, se han sucedido mltiples mtodos para mejorarla. Pero uno de los conceptos de Deming ms ampliamente utilizados es el mtodo cientfico para mejorarla conocido como PDCA. En Japn fue enseado como el ciclo de Deming, aunque l modestamente lo llamaba ciclo de Shewhart. Originalmente Shewhart propuso un ciclo con tres etapas pensado para poner los procesos bajo control. Al principio se crea que poniendo el proceso en condiciones de control estadstico era la solucin econmicamente ms rentable y que no era conveniente hacer nada ms. Ms tarde se cambi esta idea. Llevar un proceso bajo control estadstico procede de eliminar las causas asignables a las que Deming llam causas especiales. Una vez el sistema est bajo control an puede ser mejorado reduciendo la variabilidad natural a lo que Deming llam causas comunes.Incluso en aquellos casos en que no fuera econmicamente rentable la eliminacin de las causas comunes y la consiguiente mejora del sistema, la empresa que haga estas mejoras podra acabar dominando el mercado. Por lo tanto PDCA: Plan Do Check Act (Planificar, Ejecutar, Comprobar y Actuar) se aplican a la reduccin de ambas causas de variabilidad. En los ltimos 5 aos de su vida Deming empez a llamarlo PDSA: Plan Do Study Act (planificar, ejecutar, estudiar y actuar) para enfatizar que el tiempo utilizado en estudiar los resultados, a menudo aportaba mucho ms que la simple confirmacin de la hiptesis inicial al ser la base de la generacin de conocimiento.