Arreglo tesis Elias

INTRODUCCION

Para todas las empresas es necesario analizar y estudiar el sistema de capacidad de

proceso, todo esto con el fin de poder abarcar la mayor cantidad de demanda,

optimizando las utilidades de la empresa y con el tiempo contemplar la posibilidad de

expandirse, para poder aumentar su mercado y brindar un mejor servicio de calidad y

satisfacción de necesidades a la población consumidora de sus productos. Además,

mediante el estudio de capacidades se puede someter los diversos procesos a un

sistema de mejora continua que permita incrementar los niveles de productividad de

la organización.

En cualquier proceso de producción sin importar lo bien diseñados que estén o que

tan eficiente sea el mantenimiento aplicado al proceso siempre va a existir ciertas

variaciones, las cuales son monitoreadas por el departamento de control de proceso

mediante la aplicación de herramientas estadísticas tales como histogramas, cartas de

control estadísticos, capacidad de proceso, entre otras. Siendo estas dos últimas de

particular interés para el desarrollo de la investigación-

Actualmente Alimentos Polar Comercial Planta Cereales realizo una inversión

para reemplazar las maquinas llenadoras de Línea # 1 y 3 de Avena en la presentación

de Hojuela Fortificada Quaker de 400 y 800 gr y Hojuela Original Don Pancho de

400 gr, esto con la intención de aumentar la producción debido a la creciente

demanda de este producto alimenticio. Las antiguas llenadoras Verticales Marca

Triangle fueron reemplazadas por las llenadoras verticales Marca Rovema que son

100% automáticas y con mucha mayor capacidad de producción por minuto, lo que

ha traído como consecuencia que los productos presenten una variabilidad en el peso

neto de estos productos y como tal que el proceso no se encuentre bajo control

estadístico.

Además se busca determinar la capacidad potencial (Cp) y una capacidad real

(Cpk) del proceso después del cambio de las llenadoras. Es por ello que surge la

necesidad de elaborar un plan de acción que permita analizar y hacer un seguimiento

sobre la capacidad de proceso de las líneas # 1 y 3 de empaquetado de avena hojuela.

La razón de analizar la variabilidad de peso neto y capacidad de proceso es

proporcionar una mayor eficiencia del proceso, sino además reducir los niveles de

perdida por la variación de peso por sobrellenado que se presentan en estas líneas.

Este estudio se realizara en 3 fases, donde la primera contempla el plan de

muestreo y la selección del tamaño de la muestra, en la segunda se realizara la

validación de los parámetros de operación y especificaciones del producto, en la

tercera se evaluara la Capacidad del proceso en las Líneas # 1 y 3 de avena basándose

en los requisitos internos de la empresa.

CAPITULO I

UBICACIÓN

Alimentos Polar Comercial C.A. Planta Valencia Cereales pertenece a la Unión

Estratégica de Negocios de Alimentos (Alimentos Polar), y se encuentra ubicada en la

avenida Domingo Olavarría cruce con la avenida Ernesto Branger Diagonal a la

planta Ford en Valencia Estado Carabobo.

Fuente: Flores Elías (2010)

Reseña Histórica Planta Valencia Cereales

En septiembre de 1877, la figura del Quakero se convirtió en la marca registrada

de la avena Quaker , veinticuatro (24) años después, en 1901, fue cuando THE

QUAKER OATS COMPANY se formó oficialmente estableciendo su casa matriz en

Chicago, aunque la avena llegó al nuevo mundo en 1602, esta se convirtió en un

popular desayuno americano hasta finales de 1800. Fue justo en esos años que la

planta de Quaker en Cedar Rapids, Iowa comenzó a moler y fabricar avena. Henry

Semor, uno de los fundadores de la compañía, eligió el símbolo del Quakero (Larry)

para representar la honestidad, la moralidad, el valor y la pureza de vida que

caracterizaba a los hombres pertenecientes a una secta religiosa de la localidad.

El 28 de Octubre de 1959, Productos Quaker C.A. inicia sus operaciones en

Venezuela en un galpón alquilado donde se almacenaba la avena importada; en

Octubre de 1962 adquiere su propia planta en la Zona Industrial Sur II en

Valencia, comenzando la producción local de avena en el país, elaborando líneas

básicas de avena Quaker original, importándose entre otros, las panquecas Aunt

Jemica. 20 años más tarde, se hizo la primera ampliación de la planta para producir

fresca avena y merengadas de diferentes sabores tales como vainilla, chocolate y

fresa. Hoy en día THE QUAKER OATS COMPANY, además de Estados Unidos de

América, tiene sus subsidiarias en todos los continentes de mundo, Europa, Asia

Australia y Sudamérica (Brasil, México, Argentina, Chile, Colombia y Venezuela).

A partir del 07 de Octubre del año 2002, Productos Quaker C.A. forma parte del

grupo de Empresas Polar, donde se le da el nombre de Productos de Avena,

ProAvena C.A., desde el 01 de octubre del 2005 cambia su denominación y se

constituye en Alimentos Polar Comercial C.A. Planta Avena Valencia, formando

parte de la Unidad Estratégica de Negocios (UEN) de Alimentos de Empresas Polar,

del gran portafolio de marcas lideres en el mercado Venezolano, en donde se

incorporando las nuevas líneas de producción, entre ellas: Toddy, Crema de Arroz.

Características Y Procesos Que Cubre

Diagrama 1: Proceso De Avena:


Balanza de

Grano Entero

Detector de metales

AspiradorDuo 24” (1)

AspiradorDuo 36”

AspiradorDuo 24” (2)

Balanza deGrano Cortado

TornilloTransportador

Tan

que

polv

illO

Tan

que

Hoj

uela

Líne

a de

em

paqu

e

Tanque de Grano

EnteroTanque de GranoCortado

Vap

oriz

ador

Rodillos

D.C.

D.C.

D.C.

Proceso de Avena

Zaranda de

Grano entero

I

I

I

Vap

oriz

ador

Rodillos

Zaranda de

Hojuela

cicl

ón

cicl

ón

D.C.

D.C.

D.C.

Cortadoras

D.C.

cicl

ón

cicl

ón

D.C.

D.C.

Escaleras de enfriamiento

D.C. Dust Collector

Rotatoria

I Imán

2do. Piso

1er. Piso

Empaque

Discos Separadores

Destoner

Sifter

ta nq ue

I

D.C.

Ent

olet

eT

anqu

e de

H

arin

a

Harina de Avena

Proceso de Pulverización

VaporAgua Agua

D.C.D.C.

Imán

D.C.

D.C.

D.C.

cicl

ón

MIC

RO

RE

CO

LEC

TO

R

D.C.

I

Tolva Trans.

D.C.

Cic

lón

de P

olvi

llo

Ambiente

Tan

que

Hoj

uela

cicl

ón

Distribuid

or

Tan

que

Hoj

uela

Diagrama 2: Proceso De Pulverización De Harina:


Piso de Empaque

Piso 1

Piso 2

Piso 3

Pulverizador 2

500 Kg./h

Micro

Soplador

Rotatoria

Pulverizador 1

500 Kg./h

Pulverizador4

500 Kg./h

Micro pulsaire

2

Planta de avena

Tanque3

cicl

ón

Balanza Rodante

Cap. 500 Kg.

Tanque fijode harina

Frescavena2500 Kg.

Turbina

RespiraderoAlimentación de Hojuela y polvillo

Tanque de hojuela y polvillo6000 kg

Respiradero Respiradero

Tornillo transportador

Realizado por: Emma Prato

Proceso de pulverización de harina de avena

Transferencia de laPlanta de avena

Micro pulsaire

1

Diagrama 3: Flujo Drum Dryer


Imán

Vapor

Vapor

Jet cooker

Drum Dryer

Molinillo

Motor Motor

Agua

Bomba deDiafragma

Imán

cActivación de la enzima

Temperatura 70 a 80 ºC

In activación dela enzima

Temperatura90 a 95 ºC

Tanques de Mezclado

Tornillos transportadores

c

Malla

Diagrama de Flujo Drum Dryer

Campana

Saco de

Base

vapor

Cortadora

Cap. 1500 lt.

D=1.8- 1.5 mm

Base blanca Base BabyBase Instavena

Altura del Slurry 30-40 cm

Cap. 1500 lt.

Fecha: 20 de septiembre 2000Realizado por: Emma Prato

Filt

ro d

e ag

ua

Mezclador De Vitaminas

Proceso de Crema de Arroz

Piso 3

Piso 2

Piso 1

Llenadora

Sifter

Quemador De Arroz

Tanque de Arroz

Báscula

Entoleter

Tanque de Recepcion

Molino

Distribuidor

Sifter

Exclusas

D.D

T.PTanque de Recepcion

Exclusas

Tanque de Recepcion

Mezclador

Tanque de Harina de Arroz

T.P

T.P

T.P: Tanque de Polvillo

Diagrama 4: Proceso de Crema de Arroz


Diagrama 5: Proceso de mezcla en la planta modificadora de leche


Piso de Empaque

En

tol

ete

1

En

tol

ete

3

En

tol

ete

2

Micro1

Micro3

Micro2

Imán Imán

Tanque1

Mezclador1

Imán

Tanque2

Tanque4

Tanque3

Mezclador2

Mezclador3

Tolva deVaciado 3

Tolva deVaciado 1

Tolva deVaciado 2

Respiradero

Cic

lón

Cic

lón

Cic

lón Respiradero Respiradero

Subproducto

Diagrama del proceso de mezcla en la planta modificadora de leche

Tolva TolvaTolva

Rotatoria Realizado por: Emma Prato

Tornillo transportadorTornillo transportadorTornillo transportador

Soplador

Diagrama 6: Proceso de Toddy y Chocoman


Misión de Alimentos Polar Comercial Planta Cereales.

Planta Cereales se propone en su misión satisfacer las necesidades del mercado,

ofreciendo productos con los más altos estándares de calidad y promoviendo el

desarrollo de la comunidad y del país. Planta Cereales se forja como misión:

“Satisfacer las necesidades de consumidores, clientes, compañías vendedores,

concesionarios, distribuidores, accionistas, trabajadores y suplidores, a través de

nuestros productos y de la gestión de nuestros negocios, garantizando los más altos

estándares de calidad, eficiencia y competitividad, con la mejor relación precio/valor,

Piso 1

Piso 2

Piso 3Tolva de vaciado 1

Mezclador

1

Premix

Filtro manga

Filtro manga

Filtro manga

Cedazovibratorio

Cedazovibratorio

Llenadora200 g400g

Llenadora1 kg

2,265 kg Termoencogible

LlenadoraEmpaque Flexible

Azúcar

Tolva

Molinillo

Diagrama de Flujo Proceso de Toddy y Chocoman

Mezclador

2

Tolva de vaciado 2

Premix Ingredientes

TapadoraTapadora TapadoraTapadora

Tapadoras para200 g y 400gTapadoras para1 kg y 2,265 kg

Sub- producto

alta rentabilidad y crecimiento sostenido, contribuyendo con el mejoramiento de la

calidad de vida de la comunidad y el desarrollo del país.”

Visión de Alimentos Polar Comercial Planta Cereales

Planta Cereales se proyecta a futuro como una empresa líder dentro de su mercado

competitivo, logrando posicionarse con productos de excelente calidad y con un

personal comprometido con los valores que persigue en Empresas Polar. Planta

Cereales persigue como visión:

“Consolidar nuestra posición en Venezuela y extenderemos nuestras actividades

en la Comunidad Andina de Naciones. Ser líderes en los mercados donde

participemos, logrando que el 40% de nuestras ventas totales provengan de productos

de alto valor agregado. Contar con una organización orientada al mercado, que

promueva la generación y difusión del conocimiento en las áreas comercial,

tecnológico y gerencial.

Desarrollar un portafolio de marcas fuertes y de reconocida calidad, así como

sistemas comerciales y de información que nos permitan colocar nuestros productos

en la totalidad de los puntos de venta, donde tendremos una presencia predominante.

Seleccionar y capacitar a nuestro personal con el fin de alcanzar los perfiles

requeridos, lograremos su pleno compromiso con los valores de Empresas Polar y le

ofreceremos las mejores oportunidades de desarrollo.”

Objetivos de la Empresa

Los objetivos que persigue la empresa son principalmente los siguientes:

Hacer de nuestras marcas las preferidas del mercado y las de mayor confianza

en nuestros consumidores y clientes.

Trabajar en equipo y creando innovación, para estar comprometidos con

nuestros proveedores, clientes; siendo flexibles y haciendo las cosas con

pasión.

Brindar la mejor satisfacción a los consumidores suministrarle la más amplia

variedad de productos y lograr que las marcas sean las preferidas, creando de

esta forma la mayor confianza del mercado.

Mantener el Liderazgo alcanzado hasta ahora como los de mayos

cumplimiento con los clientes suministrando los productos de mejor calidad y

prestando un servicio constante.

Llegar a todos los rincones de Venezuela.

Servir a todos los clientes con el orgullo de ser líderes.

Políticas de Alimentos Polar Comercial Planta Valencia Cereales.

Es política y compromiso de Alimentos Polar Comercial Planta Valencia

Cereales compañía de la Unidad Estratégica de Negocios (U.E.N.), establecer

lineamientos que dirija todas las actividades de Alimentos Polar Comercial y

de obligatorio cumplimiento por todos los que trabajamos en ella.

Suministrar en forma permanente productos y servicios que satisfagan las

necesidades de nuestros clientes y consumidores, por ello debe ser objetivo de

todos los que trabajan en Alimentos Polar Comercial, mantener niveles de

producción adecuados de manera que nuestros clientes, por medio de la

cadena de distribución y venta, reciban oportunamente los productos que

laboramos.

Mediante el mejoramiento continuo de la calidad en todos los aspectos indica

nuestra disposición a mejorar constantemente lo que se haya identificado

como necesario para satisfacer al consumidor: sistemas, instalaciones,

tecnología, productos, personal, canales de distribución, y todo lo que

contribuya a este fin.

Asegurando la permanencia de nuestras empresas ser competitivos y exitosos

para garantizar la permanencia en el mercado con la mayor participación

posible y beneficios razonables.

Contribuyendo a la conservación del medio ambiente y al mejoramiento de la

calidad de vida en los mercados donde participamos.

Están comprometidos con el mejoramiento de la calidad de vida de la población,

ofreciendo productos de alta calidad y brindando fuentes de empleo directo e

indirecto que garanticen la estabilidad económica y social del país.

Valores de APC Planta Valencia Cereales

Los valores que tiene APC Planta Valencia Cereales son principalmente los

siguientes:

Orientación al mercado: Esforzarse en satisfacer las necesidades de nuestros

consumidores y clientes de manera consistente.

Orientación a resultados y eficiencia: Ser consistente y cumplir con los

objetivos al menor costo posible.

Agilidad y Flexibilidad: Ser ágiles y flexibles reaccionando oportunamente

ante los cambios del entorno siempre guiados por la visión, misión y valores.

Innovación: Anticipar las necesidades cambiantes del mercado y tener una

actitud proactiva ante la generación de las tecnologías y nuevos productos.

Trabajando en equipo: Fomentar el trabajo en equipo con el propósito de

alcanzar metas comunes.

Reconocimiento continúo al logro y la excelencia: Fomentar y reconocer

constantemente la excelencia entre los empleados y la orientación al logro.

Oportunidades de empleo sin distinción: Proveer oportunidades de empleo en

igualdad de decisiones.

Integridad y Civismo: Exhibir una actitud consistente ética, honesta,

responsable, equitativa y proactiva hacia el mejoramiento de la calidad de

vida de la sociedad. Ser éticos y responsables en el trabajo.

Relaciones de mutuo beneficio con las partes interesadas. Buscar el beneficio

común en nuestras relaciones con las partes interesadas del negocio.

Organigrama de Planta Valencia Cereales:

La empresa Alimentos Polar Comercial C.A. Planta Valencia Cereales,

funciona a través de un organigrama estructural donde se visualizan los niveles

jerárquicos y de mando dentro de la organización de acuerdo a las actividades y

funciones que se realizan dentro de la misma. (Ver Figura 8)

Organigrama de Planta Valencia Cereales

Fuente: Departamento de Gestión de Gente Planta Valencia Cereales

Gerente de Planta

Gerente de Recursos Humanos

Gerente de Aseguramiento de la

Calidad

Gerente de Producción

Jefe de AlmacénEspecialista de

Nuevos Desarrollos

Jefe de Administración

Asistente Administrativo

Jefe de Suministros

Jefe de Mantenimiento

Jefe de Control de Procesos

Gerente de Planta

Gerente de Recursos Humanos

Gerente de Aseguramiento de la

Calidad

Gerente de Producción

Jefe de AlmacénEspecialista de

Nuevos Desarrollos

Jefe de Administración

Asistente Administrativo

Jefe de Suministros

Jefe de Mantenimiento

Jefe de Control de Procesos

Descripción del departamento donde se realizo la pasantía industrial

El desarrollo de las pasantías industriales fueron dadas en el departamento de

control de procesos, este se encarga del monitoreo de los procesos y sistemas de la

planta aplicando herramientas, técnicas y recursos que permitan aumentar la

productividad y promover la mejora continua de los mismos, el cual está integrado

por los especialistas de control de proceso y el ingeniero entrenante.

La organización de este departamento es de línea y las principales funciones

personales son:

a) Especialista de control de procesos. Planificar y coordinar la ejecución de

las actividades inherentes a identificar oportunidades de mejora de proyectos

ejecutables a través del análisis y evaluación de la factibilidad teórica y

económica que contribuyan con la productividad y reducción de costos,

garantizando la manufactura de los productos de acuerdo a las políticas y

lineamientos de la organización.

b) Ingeniero entrenante. Encargado de la parte de datos estadísticos del proceso

que cubre ese departamento y dar el debido entrenamiento a los pasantes que

ingresan a esa área.

Funciones del departamento:

Determinación y análisis de indicadores de gestión para la toma de decisiones

gerenciales.

Calculo de los índices de consumo de los materiales utilizados en el proceso

productivo.

Optimización de los recursos humanos, financieros y materiales de la

empresa, a través del uso extendido de las herramientas de Ingeniería.

Monitoreo de los estándares de producción.

Coordinar planes especiales de proyectos de inversión y mejoras.

Participar en equipos multidisciplinarios de toma de decisiones para la

evaluación, planificación y control de la producción.

Participación del sistema de calidad.

Documentación de los procesos.

Medir, contabilizar y controlar los desperdicios generados durante el proceso

productivo.

Optimización de los niveles de inventarios.

Mejorar las actividades de manejo de materiales.

Evaluar y mejorar los sistemas de colas.

Analizar y mejorar actividades de arranques, paradas y cambios de

presentación de productos.

Estudios de reducción de costos.

Este departamento nace por las exigencias que ocasionan las nuevas tendencias de

negocios que obligan a tener la mejor utilización de los recursos, seguimiento,

desarrollo y diseño de los procesos, permitiendo lograr los estándares óptimos de

producción. Este departamento es un aliado esencial en el proceso de producción, el

cual mediante el uso de técnicas de Ingeniería facilita la toma de decisiones y permite

innovar constantemente en función de la mejora continua.

CAPITULO II

Planteamiento del problema:

La creciente demanda mundial de alimentos por el crecimiento de la población ha

llevado a los gobiernos de todo el mundo a establecer políticas que le permitan cubrir

dicha demanda de una manera más eficiente, sin embargo los efectos climáticos y la

falta de inversión en este campo ha llevado a que muchas personas no puedan obtener

dichos alimentos mas regularmente.

Venezuela es un país que no escapa a esta realidad ya que su población ha sufrido

un alto incremento en los últimos años, sin embargo el problema se intensifica debido

a que hay muy pocas empresas en el sector público y privado que se dediquen al

procesamiento de alimentos.

Conscientes de esta situación en Empresas Polar, grupo líder en la manufactura de

alimentos y bebidas a través de su unidad de negocio de Alimentos Polar Comercial,

organización que agrupa a varias empresas de este sector y que producen muchos de

los productos de la canasta básica (pasta, arroz, margarina salsa de tomate, aceite

comestible, cereales infantiles y otros más) ha venido realizando inversiones que le

permitan aumentar la producción de estos rubros y así satisfacer la mayor cantidad de

población que necesita los alimentos.

Dichas inversiones consisten en mejores y mayores infraestructuras de producción,

reclutamiento de personal para los centros de fabricación, automatización de los

sistemas y de los procesos productivos y un mejoramiento de la cadenas de

distribución de los productos.

En el caso de la automatización de los procesos, la adquisición de nuevas

máquinas exige la adaptación de estos procesos a esta nueva tecnología que es 100%

automática.

En el caso específico Alimentos Polar Comercial Planta Cereales, empresa que

procesa cereales infantiles (avena original y fortificada en hojuela, harina de avena,

crema de arroz, frescachicha, frescavena, bebidas achocolatadas en polvo mejor

conocida como Toddy) se estableció el aumento de la producción de la Avena en

hojuela Original y Fortificada en presentación de 400 y 800 g, para llevar a cabo este

aumento se reemplazaron las antiguas llenadoras verticales de la marca Triangle por

unas llenadoras verticales automáticas de la marca Rovema , con la instalación de

estas llenadoras se logró aumentar la producción de 55 bolsas por minuto (bpm) en

400 gr a 73 bpm (capacidad de la llenadora es de 100 bpm) y en 800 g de 46 bpm a

65 bpm .

Si ciertamente se logró aumentar la producción de estas presentaciones, se ha

presentado una anomalía en el proceso y es la variabilidad en el peso neto (con

tendencia a sobrellenado) lo que afecta la planificación de la producción y a impedido

el poder llevar las llenadoras a su capacidad nominal de llenado.

El departamento de investigación y desarrollo junto con el de calidad ha

establecido unos parámetros de especificación para el peso máximo y mínimo

permitido para cada presentación.

Para nuestro caso las especificaciones de los productos objetos del estudio son:

Tabla N°1 Especificación de productos.

CODIGO DEL

PRODUCTO DESCRIPCION

ESPECIFICACIO

N INFERIOR

ESPECIFICACION

SUPERIOR

Q064

Avena Hojuela

Fortificada 400 g 400 420

Q005

Avena Hojuela Original

400 g 400 420

Q065

Avena Hojuela

Fortificada 800 g 800 835


A simple vista se puede ver que las especificaciones superiores hablan del alto

nivel de variabilidad por sobrellenado en las líneas, estos pesos se chequean con unos

equipos detectores de metal y peso de la marca: Lomas tipo A2 que se calibran para

el peso nominal declarado en el empaque de los productos y todos aquellos empaques

que estén por encima o por debajo de las especificaciones son rechazados fuera de las

líneas y reprocesados.

Las pérdidas por variabilidad de peso han afectado la capacidad de cumplimento

con las entregas a las cadenas de distribución, se muestra a continuación con las

siguientes tablas:

Variabilidad en la Avena de 400gramos

Tabla Nº2

PRODUCTIVIDAD

FECHA: 25-05-

2010 PLANIFICADO REAL VAR. ESTANDAR REAL VAR. Bs. %

Alimentos Polar

Comercial 68040 SKU

69120

SKU 1.080,00 73.971,11

76.236,2

2 2.265,11 97,03

APC PLANTA

CEREALES 68040 SKU

69120

SKU 1.080,00 73.971,11

76.236,2

2 2.265,11 97,03

Fuente: Dpto. de Control de calidad APC PLANTA CEREALES (2010)

Según los resultados, obtenidos por el Dpto de Control de calidad APC planta

Cereales puede apreciarse que la planificación de la producción de paquetes de

avenas de 400 gramos no logra cumplirse, ya que lo planificado es de 68040

unidades, siendo la producción real de 69120 unidades con una diferencia por encima

de lo planificado de 1080 unidades, y el valor de la producción estándar es de

Bs.73.236,11 teniendo como variación también de 76.236,11 con una diferencia de

2.265,1(97%) de sobrestimación, esto indica que para la empresa representa una

pérdida contable y económica, contable porque se incurre a una disminución de la

utilidad en operaciones y económica porque hay sobre asignación de los recursos que

se están empleando en la producción.

Variabilidad en la Avena de 800gramos

Tabla Nº3

Productividad

Bs

Fecha: 25-05-

2010 PLAN REAL

VAR.

BS

ESTANDA

R REAL

Bolívar

es %

Alimentos Polar

Comercial

41580

SKU

42336

SKU 756 90.377,64

92.355,4

2 1.977,78 97,86

APC PLANTA

CEREALES

41580

SKU

42336

SKU 756 90.377,64

92.355,4

2 1.977,78 97,86

Fuente: Dpto. de Control de calidad APC PLANTA CEREALES (2010)

Puede apreciarse, en la tabla de producción de avena de 800 gramos que la

planificación no logra también ajustarse a un estándar, presenta variaciones siendo la

planificada de 41.580 unidades con un valor de producción estándar de Bs. 90.377,64

y la real de 42.336 unidades con valor de producción de Bs. 92.355,42 lo que

significa diferencia en unidades de 756 unidades y en Bs. De 1977,78, de igual forma

se incurre a una sobrestimación que afecta la rentabilidad del proceso de producción,

lo que amerita una rápida solución del mismo.

Objetivo General:

Determinar la capacidad del proceso y causas de variabilidad del peso en las líneas

de empaque de avena Original y Fortificada en la presentación de 400 y 800 g

después del reemplazo de las llenadoras verticales Triangle por llenadoras verticales

automáticas Rovema en la empresa Alimentos Polar Comercial Planta Cereales.

Objetivos Específicos:

Reconocimiento de parámetros de trabajo actual de las maquinas llenadoras

vertical marca Rovema.

Identificar situación anormal en las líneas de empaque de avena.

Recolección de datos para determinar tamaño de muestra y método estadístico

para realizar el estudio.

Construcción de graficas con datos del muestreo.

Análisis de resultados arrojados por el método estadístico.

Propuestas para mejorar la capacidad del proceso y minimizar la variabilidad

de peso en las líneas de empaque.

Justificación:

Tal como se dijo en el planteamiento del problema de este trabajo de investigación

la creciente demanda de alimentos es una situación que ha llevado a las empresas

procesadoras a buscar hacer más efectivos los procesos de fabricación para

aprovechar al máximo las capacidades instaladas y de esa manera llevar los productos

a más consumidores.

Cuando en una empresa como Alimentos Polar Comercial Planta Cereales se

automatiza un proceso para aumentar su producción este aumento debe estar bien

sustentado.

La finalidad de esta investigación es servir de apoyo o referencia para identificar

todas aquellas situaciones que impactan de forma negativa en el aumento de esta

producción, en el caso de la variabilidad de peso (sobrellenado) las pérdidas por este

sobrellenado impide que haya más producto disponible para los consumidores.

Cuando se habla de 20 y 35 gr en bolsas de 400 y 800g en una empresa que produce

25 paletas que contienen 12 paquetes por fardos para 800g y 24 paquetes por fardos

para 400 gr y en cada paleta hay 64 fardos (400g) y 63 fardos por paleta para 800g,

se refleja la perdida de disponibilidad del producto.

El desarrollo de esta investigación así como sus resultados serian de mucho

provecho para la empresa ya que sus procesos de mezcla y llenado son muy comunes

entre si y es muy factible aplicarla para determinar cualquier desviación que se

presente en ellos, incluso en el grupo de Alimentos Polar Comercial que está en la

búsqueda de homologar todos los procedimientos de sus empresas.

Desde el punto de vista personal (como pasante) representa un reto y una nueva

experiencia (por demás muy novedosa) ya que mi desarrollo laboral durante estos 20

años lo he ejecutado en el área de mantenimiento eléctrico, lo que me ha permitido

tener nuevas perspectivas laborales dentro de campo industrial donde actualmente.

Los métodos estadísticos que sustentan la investigación así como su aplicación en

los procesos que fueron objetos de la investigación resultaron muy innovadores desde

mi óptica de pasante y de mucha relevancia para estrategias que se plantean para

solucionar el problema de variabilidad de peso así como para determinar la capacidad

del proceso de llenado de avena original y fortificada.

Antecedentes de la Investigación:

Para llevar a cabo esta investigación de manera efectiva, resulta importante

investigar las opiniones y aportes hechos por otros autores en trabajos similares,

donde dan a conocer valiosos conocimientos mediante una particular interpretación y

adaptación de los mismos a la realidad existentes en el campo donde se llevo a cabo

el estudio.

En este sentido Navarro (2009) egresado del Instituto Universitario de Tecnología

Industrial (IUTI) realizo un trabajo de grado titulado “Propuesta de Inspección de

envases por medio del sistema visual SPC en la empresa Remavid “ el cual en sus

conclusiones establece :

Hoy en día, las empresas se han dado a la tarea de entender que para llegar a ser

más competitivas en el mercado deben dedicarse más en certificar, afianzar y

asegurar sus procesos primordiales, así como también el corregir aquellos que

presentan mayor índice de criticidad, y atacarlos cuanto antes, para tener un proceso

productivo que conste de operaciones eficaces y eficientes.

Este trabajo es de gran importancia ya que aporto información necesaria y

referente en cuanto al uso de métodos de inspección y control para certificar la

calidad de los productos y así mantener los procesos producción dentro de su

capacidad de proceso.

Otro antecedente consultado fue el realizado por Sora R. (2009) egresado también

del Instituto Universitario de Tecnología Industrial sede Guácara titulado “ Estudio

de la Estabilidad de la Probadora 100% MTS del Laboratorio de Ingeniería de

Producto para Determinar su Periodo Adecuado de Calibración ,Caso: Estudio

Piloto para las Probadoras 100 % de Producción” que concluye “ El presente

informe muestra la utilización de los procedimientos de recolección y registro de

datos y las técnicas de muestreo necesario para realizar un estudio de control

estadístico de de proceso sobre la maquina probadora 100 % MTS del Laboratorio de

Ingeniería de Producto , tomando como referencia los gráficos de promedios y

rangos que fueron engranados a los criterios de la estabilidad de los análisis de

sistema de medición.”

Este trabajo refleja la importancia y la utilidad del uso de los las herramientas

estadísticas y de los gráficos para identificar situaciones que pueden afectar el buen

desempeño de la producción y así corregir minimizando el impacto negativo que

pueda tener en el proceso.

Yorman Roa (2010) en su informe de pasantía Plan de Control Estadístico a las

Características de Calidad del Tapizado Pesado (TP) en la Empresa

Corporación Monfort C.A que fue presentado en el Instituto Universitario de

Tecnología Industrial (IUTI).Baso su trabajo de investigación en el uso de

recolección de muestras para características de Densidad y Limite de Elongación y a

partir de estas muestras se realizaron gráficos de control X y R móvil con los que se

pudo comprobar la condición del proceso y después del análisis de los mismos tomar

las medidas correctivas necesarias realzando la utilidad y la eficacia de dichos

métodos para estos tipo de investigación.

BASES TEORICAS

Llenadora Vertical Rovema: Maquina empaquetadora automática de avena en

hojuela que consta de los siguientes sistemas:

Sistema de llenado.

Sistema de sellado de bolsas.

Sistema de corte de bolsas

Avena Original: Avena en hojuela a la que no se le aplica ningún tipo de vitaminas.

(Avena Don Pancho)

Avena Fortificada: Avena en hojuela a la que se aplica vitaminas que cambian sus

condiciones nutricionales. (Avena Fortificada Quaker)

Sku o Bpm: unidades de medición de producción de las líneas de llenado

Bpm (bolsas por minuto)

Fardos: Empaque secundario donde se agrupan las bolsas para ser paletizadas.

Detector de Peso y Metal: Equipo que permite ser calibrado para unos pesos

máximos y minimos de tal forma que cualquier empaque que este fuera de

especificación es rechazado fuera de la línea de producción, también si el empaque

contiene algún tipo de contaminante metálico es rechazado fuera de la línea.

Estadística:

Según Spiegel, M. y Stephens, L. (2001), la estadística se ocupa de los métodos

científicos para recolectar, organizar, resumir, presentar y analizar datos, así como de

sacar conclusiones validas y tomar decisiones con base en este análisis.

Por otra parte Canavos, G. (1998), establece que la estadística es el estudio de los

fenómenos aleatorios, donde el aspecto más importante de la estadística es la

obtención de conclusiones basados en los datos experimentales, este proceso se

conoce como inferencia estadística.

El campo de la inferencia estadística está formado por los métodos utilizados para

la toma de decisiones o para obtener conclusiones sobre una población. Estos

métodos utilizan la información contenida en una muestra de la población para

obtener conclusiones. (Montgomery, D. y Runger, G. 2002).

Plan de muestreo:

La elaboración de un plan de muestreo incluye la definición de varios aspectos,

principalmente dependiendo del objeto de estudio, por lo que es necesario entender

los conceptos de población y muestra, método de muestreo, tamaño de la muestra.

a) Población: Según Canavos, G. (1998) Una población es cualquier colección

ya sea por número infinito de mediciones o una colección grande,

virtualmente infinita, de datos a cerca de algo de interés, por lo otro lado

Spiegel, M. y Stephens, L. (2001), establecen que una población está formada

por la totalidad de las observaciones de las cuales se tiene cierto interés; al

recolectar datos que determinan las características de un grupo de individuos u

objetos, muchas veces es posible o impacto observar todo el grupo (población

o universo) por tanto se examina a una pequeña parte del grupo (muestra).

b) Muestra: Balestrini, M. (1998) señala, “La muestra es una parte

representativa de la población, cuyas características deben reproducirse en

ella, lo más exactamente posible”. Igualmente Hernández, R., Fernández, C. y

Baptista, P. (2003) denomina muestra como: un subgrupo de la población, es

decir un subgrupo de elementos que pertenecen a ese conjunto definido en sus

características a los que llama población. La forma de obtener una muestra

debe ser de manera aleatoria con la cual se puede inferir sobre las

características de toda la población con cierto grado de confianza.

c) Muestreo: El muestreo constituye la base para las aplicaciones de estadística,

este es un procedimiento mediante el cual se obtiene una muestra

representativa de una población de los cuales se toman ciertos criterios de

decisión, el muestreo es importante porque a través de él se pueden hacer

análisis de situaciones de una empresa o de algún campo de la sociedad

(Salama, D. 1998).

En cuanto a la teoría de muestreo se tiene que es el estudio de las relaciones

existentes entre una población y las muestras extraídas de ella. Es de gran utilidad en

muchos campos; como por ejemplo estimar características desconocidas de

poblaciones (como la media y la varianza poblacionales), denominados parámetros de

la población o simplemente parámetros, a partir del conocimiento de las

características muéstrales correspondiente (como la media y la varianza muéstrales).

La teoría de muestreo también sirve para determinar si las diferencias observadas

entre dos o más muestras se deben a variaciones por el azar o si en realidad son

significativas. Sus respuestas involucran el uso de las denominadas pruebas de

significancia y de hipótesis, que son importantes en la teoría de decisiones. (Spiegel,

M. y Stephens, L. 2001)

Para que las conclusiones de la teoría de muestreo y la estadística inferencial sean

validas, se deben elegir muestras representativas de la población. El estudio de

muestreo de loa métodos de muestreo y de los problemas relacionados se denomina

diseño del experimento. (Spiegel, M. y Stephens, L. 2001)

La manera en que se selecciona una muestra se llama plan de muestreo o diseño

experimental, y determina la cantidad de información contenida en la muestra,

además al conocer el plan de muestreo que se uso en una situación particular, puede

determinar la probabilidad de observar muestras estadísticas. Estas probabilidades

permiten evaluar la confiabilidad o bondad de las inferencias que se basan en estas

muestras.

El plan de muestreo se relaciona con el tipo de muestreo que el investigador

decide emplear para la toma de muestras.

d) Tamaño de la muestra: En las investigaciones por muestreo, se requieren

diversos tipos de recursos y de tiempo que muchas veces son limitados, por lo

que es importante diseñar el tamaño de la muestra optimo, o numero de

elementos a seleccionar de la población que deben integrar la misma, de tal

forma que las características o parámetros de la población sean obtenidos de

acuerdo a un grado de confianza y de precisión requeridos.

También se deben tener en cuenta el error máximo permitido, el cual representa la

precisión mínima a exigir de los resultados y el coeficiente de confianza.

Pasos para determinar el tamaño de la muestra (López, S/F):

1. Obtener una muestra piloto, esta es una muestra que antecede a la definitiva,

cuya selección se hace de acuerdo a los lineamientos que marca el diseño de

muestreo que se utilizara en el estudio definitivo, (puede tomarse un 10% de

la población).

2. Calcular el tamaño de la muestra.

La prueba piloto o muestra preliminar juega un papel importante, ya que será la

fuente de información inmediata para:

Tener una primera aproximación de los costos que se involucran en el estudio.

El tiempo que se tomara en la realización del estudio.

Estimar los parámetros involucrados en la determinación del tamaño de la

muestra, como lo son la media, la desviación, el error muestral y el error

máximo permitido. (López, S/F).

Para seleccionar el tamaño de la muestra, siendo el tamaño de la población

infinita, (Vituto, 2008), se parte de la siguiente expresión:

n= {Zα /2∗Sε }2

Donde:

Z α/2 = Probabilidad de aceptación asociada al error s.

S = Desviación maestral.

ε = Error máximo seleccionado.

La desviación estándar es la raíz cuadrada positiva de la varianza, donde la

varianza es en esencia el promedio del cuadrado de la distancia de cada observación y

la media del conjunto de observaciones. La desviación esta denotada como:

S= √∑i=1

n (Xi−Ẍ )2

(n−1)

Cuando es necesario distinguir la desviación estándar de una población con la

desviación estándar de una muestra obtenida de dicha población, con frecuencia se

utiliza el símbolo s y δ (sigma griega minúscula).

Representaciones de los datos

Según Arias, F. (1999), las técnicas de recolección de datos son las distintas

formas o maneras de obtener la información. Son ejemplo de técnicas, la observación

directa, la encuesta en sus dos modalidades (entrevistas y cuestionarios), el análisis

documental, entre otros.

La observación se concibe como el proceso por el cual percibimos hechos y

fenómenos en forma directa o con la ayuda de instrumentos apropiados, bajo

rigurosas condiciones de control que facilita la confiabilidad. Balestrini M. (1998)

indica que esta técnica “permitirá captar las causas que originan los problemas, y

plantear los correctivos para cada situación.

a) Cuadro Estadístico: Un cuadro estadístico se define como la

disposición de los datos en filas y columnas de manera que podamos apreciar de la

mejor forma las características y la cuantía del fenómeno estudiado, de tal forma que

se puedan establecer comparaciones entre ellos. (Salama, D. 1998).

b) Gráficos Estadístico: Una vez que se tiene la información estadística

tabulada ya sea en cuadros o tablas, es preciso representar dicha información

mediante algún tipo de grafico estadístico, que permita visualizar las variaciones de

las variables representadas, sus valores máximos, mínimos, intermedios, tendencias

aumentos o disminuciones, entre otros. (Salama, D. 1998).

Control estadístico de la calidad

Montgomery, D. y Runger, G. (2002) establece que en el campo de control

estadístico de la calidad puede definirse de manera general como el conjunto de

métodos de ingeniería y estadísticos que se emplean en la medición, vigilancia,

control y mejora en la calidad. El control estadístico de la calidad se define como los

métodos de ingeniería y estadísticos para:

Control estadístico de procesos.

El muestreo de aceptación

El control estadístico de proceso en línea es una herramienta muy poderosa para

lograr la estabilidad del proceso y mejorar la capacidad de este mediante la reducción

de la variabilidad. Por tanto, en un proceso de manufactura este debe ser estable o

repetible, además de tener la capacidad de operar con poca variabilidad alrededor de

un valor nominal.

Por otra parte el control estadístico de procesos es considerado como una

herramienta de mejora continua de la calidad de los productos, ya que es

inversamente proporcional a la variabilidad que presentan sus características de

calidad en el cliente, ya que reducir la variabilidad a las causas comunes resulta

complejo, el control de proceso ayuda a la detención de causas asignables para tomar

acciones en función a su naturaleza.

Las herramientas más importantes del control estadístico de proceso son:

Histograma.

Diagrama de Pareto.

Diagrama de causa-efecto.

Cartas de control.

Diagrama de dispersión.

Control del proceso: En cualquier proceso de producción, sin importar lo bien

diseñado que este o con cuanto cuidado se mantenga siempre existen cierta

variabilidad ya sea natural o inherente.

Estas variaciones pueden provenir de causas comunes o causas aleatorias que a su

vez son ocasionadas por: mano de obra, materias primas o materiales, maquinarias,

métodos de trabajo y hasta aspectos de tipo gerencial. Hoy en día también se conoce

como agentes causantes de variación al medio ambiente. Dada la circunstancia

planteada es necesario vigilar, controlar y eliminar cuando sean posibles las causas

que producen variación.

La variabilidad natural es el efecto acumulativo de muchas causas pequeñas

esencialmente inevitables. En el control estadístico de la calidad esta variabilidad se

conoce como “Sistema estable de causas aleatorias”, de un proceso que solo opera

con causas aleatorias de variación se dice que está bajo control estadístico.

Estas causas son difíciles de identificar, cada una es un componente muy pequeño

de la variabilidad total y ninguna contribuye significativamente (Montgomery, D. y

Runger, G. 2002).

Las causas asignables de variación (causas especiales o no aleatorias) representan

un cambio real en el proceso. Estas causas identificables no son una parte inherente a

dicho proceso y pueden por lo menos teóricamente ser eliminadas, ellas pueden ser

atribuidas a : falta de uniformidad en el material, lotes de materia prima defectuosas,

maquinaria o herramientas dañadas, mano de obra no entrenada, procedimientos mal

ejecutados, comportamiento irregular del proceso o equipo de ensayo.

La función de un sistema de control del proceso es suministrar una señal

estadística cuando existen causas de variación asignables. La eliminación sistemática

de causas asignables de variación excesiva a través de esfuerzos lleva a un estado de

control estadístico. Una vez que el proceso está operando en condiciones de control

estadístico su desempeño es predecible y se puede evaluar su capacidad de cumplir

las especificaciones. (Montgomery. D. y Runger, G. 2002).

Gráficos de Control: Según Gutiérrez, H y de la Vara, R. (2004), son

representaciones estadísticas graficas que muestran la forma como se comporta un

proceso en un determinado intervalo de tiempo.

Las graficas de control proporcionan información acerca de:

Nivel medio en el que opera un determinado proceso.

Grado de variación que posee dicho proceso.

Consistencia del proceso.

La estructura general de una carta de control consiste en una línea central y de

límite control, una línea que marca el límite de control superior (LCS), y una línea

inferior que marca el límite de control inferior (LIC).

Tipos de grafico de control.

Según Gutiérrez, H. y de la Vara R. (2004). Los gráficos de control de Shewart

pueden dividirse en gráficas de control por variables y en gráficas de control por

atributos. Los términos variables y atributos se asocian al tipo de datos obtenidos

durante el proceso.

1. Gráficas por variables.

Se llama gráfica por variables cuando las medidas pueden adoptar un intervalo

continuo de valores, como lo son tiempo, peso, volumen, longitud, entre otros. Los

datos por variables se consideran de mayor relevancia que los datos por atributos. Lot

tipos de graficas por variable son:

Gráfica de promedios y rangos (X – R).

Gráfica de promedios y desviación estándar (X – S).

Gráfica de medianas y rangos.

Gráfica de lecturas individuales.

Antes de utilizar las gráficas de control por variables, debe tenerse en

consideración lo siguiente:

Los datos del proceso deben obedecer a una distribución normal.

El número de datos a considerar debe ser aproximadamente 20 a 25

subgrupos con un tamaño de muestras de 4 a 5, para que las muestras sean

representativas de la población, teniendo en cuenta que la dispersión debe

ser mínima entre cada subgrupo y máxima entre subgrupos.

Se debe disponer de tablas estadística. (Gutiérrez, H. y de La Vara R.

(2004) y Arvelo, A. (1998)).

2. Gráficas por atributos.

Se llama gráfica por atributos cuando las medidas no son continuas. Estas gráficas

se utilizan para medir características discretas y para controlar el porcentaje de

unidades defectuosas o el número de defectos, dentro de sus límites naturales y

detectar a tiempo cualquier incremento significativo de cualquiera de ellos.

Es importante resaltar que estas gráficas no son de utilidad para los estudios de

capacidad de proceso (Gutiérrez, H. y de La Vara R. (2004) y Arvelo, A. (1998)).

Entre los tipos de gráficas por atributo se tiene:

Gráfica de porcentaje de unidades defectuosas.

Gráfica de cantidad de unidades defectuosas.

Gráfica de número de defectos por unidad.

Gráfica de proporción defectuosa por unidad.

Gráficos de promedios y rangos (X – R).

Este tipo de gráfica es la más utilizada a nivel industrial para estudiar el

comportamiento de un proceso, debido a su simplicidad de elaboración y es de mayor

sensibilidad para descubrir e identificar causas. Es importante resaltar que este tipo de

gráficas es la que se empleara en esta investigación.

La gráfica de control X – R, son dos gráficas en una, ya que una representa los

promedios de las muestras (gráfica X), y la otra representa los rangos (gráfica R),

estas deben constituirse juntas, ya que la gráfica X, muestra cualquier cambio en la

media del proceso y la gráfica R muestra cualquier cambio en la dispersión del

proceso, para determinar la gráfica X y R de las muestras, se basan en los mismos

datos (Gutiérrez, H. y de La Vara R. (2004) y Arvelo, A. (1998)). El uso particular de

la gráfica X – R, es que muestra los cambios en el valor medio y en la dispersión del

proceso al mismo tiempo, además es una herramienta efectiva para verificar

anormalidades en un proceso dinámico.

La elaboración de la gráfica X – R, se inicia con la toma de muestras pequeñas

denominadas subgrupos que suelen ser de cuatro a seis observaciones cada uno. El

segundo paso es determinar los límites de control, Arvelo, A, (1998).

Existen varias razones que justifican el uso de subgrupos, en lugar de tomar una

sola muestra aleatoria más grande en instantes. Según Arvelo, A. (1998), establece

que las más importantes son:

El subgrupo es más homogéneo ya que el tamaño de las observaciones

corresponde a un mismo instante. Por lo que las variaciones en el proceso

a lo largo del tiempo, serán detectadas con mayor facilidad mediante la

variación de las medias de los diferentes subgrupos.

Es conveniente tomar muestras pequeñas varias veces, que tomar una

muestra grande rara vez, ya que cuando la muestra cae fuera de control es

más fácil identificar la causa asignable que actúo.

La idea general de un gráfico X puede comprenderse al considerar un proceso con

media µ y desviación estándar σ, y calculando la media muestral es µ y que la

desviación estándar de la media muestral es σ

√n . A la línea central de las medias

muéstrales se le toma como µ y se considera que el límite superior e inferior del

control está a 3( σ√n ) por arriba y por debajo de la línea central. Los límites de control

están dados por:

El límite de control inferior esta dado por:

LIC= µ - 3( σ√n )

El límite de control superior esta dado por:

LSC= µ + 3( σ√n )La línea central de la gráfica está dada por la ecuación:

X= ∑ Ẍ

n

La media se calcula mediante la siguiente fórmula:

X= ∑i=1

n

( Xin )

Los límites de control para el rango esta dado por:

Limite de control superior = LSCR = D4. R.

Limite de control inferior = LICR = D3. R.

Donde:

Los valores de D4 y D3, están tabulados.

El rango de un conjunto de números es la diferencia entre el número mayor y el

número menor del conjunto, Canavos, G. (1998). Se denota como:

Rango= máximo (Xi) – mínimo (Xi)

Interpretación de los gráficos de control.

La utilización de los gráficos de control para el seguimiento de un proceso, es el de

detectar primordialmente cualquier evidencia, de que la medida y la variabilidad del

proceso no se han mantenido constantes a lo largo del tiempo, es decir, se pretende la

aparición de causas asignables de variabilidad.

El gráfico de X muestra en dónde se centra el promedio del proceso e indica la

estabilidad del proceso. El gráfico de X revela variaciones indeseables entre los

subgrupos en cuanto se refiere a sus promedios. El gráfico de R revela cualquier

variación indeseable dentro de los subgrupos y es un indicador de la magnitud de la

variabilidad del proceso sometido a estudio.

Es una medida de la consistencia o uniformidad del proceso. El gráfico R

permanece bajo control si las variaciones dentro del subgrupo son esencialmente las

mismas. Esto sólo sucede si todas las muestras reciben el mismo tratamiento. Si el

gráfico R no permanece bajo control, o si su nivel se eleva, esto puede indicar que

algunos subgrupos diferentes se están sometiendo a tratamientos diferentes o que en

el proceso están incidiendo varios sistemas de causa – efecto diferentes.

Para detectar si dichos gráficos se encuentran bajo control estadístico, no solo se

necesita que un punto este fuera de los límites de especificación, pues existen otros

indicadores que sugieren la no aleatoriedad de un proceso causado por efectos

especiales.

Para interpretar un gráfico X – R, se debe seguir de la siguiente manera:

Es necesario interpretar primero la carta R.

Si las dos cartas presentan patrones no aleatorios lo primero es eliminar

las causas asignables a la carta R y luego de X.

No se debe interpretar la carta X cuando la carta de dispersión de los

datos indique una condición fuera de control, Gutiérrez, H. y de La Vara,

R. (2004).

Una vez que se tiene construida las gráficas se pueden presentar dos situaciones,

las cuales se explican a continuación:

1. Que todos los puntos muéstrales, tanto del gráfico para la media como del

gráfico para el rango, caigan dentro del los límites de control, de aquí se

puede presumir que el proceso está bajo control estadístico, pero se debe

analizar detalladamente cada gráfica ya que se debe corroborar que no

exista ningún patrón de inestabilidad, Arvelo, A. (1998).

2. Que algunos de los puntos muéstrales se salga de los límites de control, de

ocurrir esta situación, el gráfico ha detectado que alguna causa ha actuado

sobre el proceso y se deduce que el proceso está fuera de control

estadístico, Arvelo, A. (1998).

Patrones de comportamiento de las gráficas de control.

Tendencia o desplazamiento continúo en una dirección, tanto de la media

como el rango. Cuando el proceso está bajo control, debe observarse

aleatoriedad en la ubicación, de uno u otro lado de su respectiva línea

central. Si se observa una tendencia tanto creciente como decreciente de la

media muestral esto puede interpretarse como desgaste de una maquinaria,

nuevo trabajador, máquinas o materiales, una mayor o menor atención de

los trabajadores, cambio en los métodos de inspección, Arvelo, A. (1998) y

Gutiérrez, H. y de La Vara, R. (2004).

Ciclos: cuando el proceso presenta patrones cíclicos, evidencia que cada

cierto tiempo se produce un cambio en la ubicación de los puntos con

respecto a la línea central, en tal sentido esta situación se puede interpretar

como fatiga o rotación de los operarios, cambios de turno, encendido y

apagado de maquinarias, ciclos de mantenimiento, de inspección o de

producción, entre otros, Arvelo, A. (1998) y Gutiérrez, H. y de La Vara, R.

(2004).

Cambios de nivel: se puede inferir a que el proceso presenta deterioro o

desajuste gradual del equipo, desgaste de una herramienta de corte,

acumulación de los desperdicios de tubería, calentamiento de la máquina,

cambios graduales en las condiciones del ambiente, Gutiérrez, H. y de La

Vara, R. (2004).

Alta variabilidad: se puede presentar cuando ocurre diferencia sistemática

en la calidad de los materiales o en los métodos de prueba, Gutiérrez, H. y

de La Vara, R. (2004).

Falta de variabilidad: puede ser ocasionada por la manipulación de los

resultados, equivocación de los cálculos del límite de control,

agrupamiento en una misma muestra a datos provenientes de universos con

medias bastantes diferentes, que al combinarse se compensan, Gutiérrez,

H. y de La Vara, R. (2004).

Patrones de inestabilidad.

Statically Quality control Handbook de Western Electric, establece:

Un punto fuera de los límites de control de 3 σ.

Dos de tres puntos consecutivos caen más allá de los límites de advertencia

de 2σ.

Cuatro de cinco puntos consecutivos se encuentran a una distancia se 1σ o

más de la línea central.

Ocho puntos consecutivos se encuentra a una distancia de la línea central.

Seis o más puntos consecutivos de forma ascendente o descendente.

Al menos diez de once puntos consecutivos caen de un mismo lado de la

línea central.

Un patrón anormal o no aleatorio.

Uno o más puntos cerca de los límites de advertencia de control.

Capacidad de procesos.

Capacidad de proceso se refiere a la disposición que tiene un proceso para cumplir

con las especificaciones que son impuestas ya sean por normas internas de la empresa

o por entes externos, si el proceso presenta un alto grado de variabilidad y las

especificaciones son muy estrechas, entonces generará un alto porcentaje de piezas

defectuosas, es decir, fuera de especificación. Si por el contrario el proceso es muy

preciso y fabrica piezas con poco margen de variabilidad, entonces con calibraciones

adecuadas se podrá lograr que la totalidad de las piezas caigan dentro de las

especificaciones exigidas y el proceso se denominará capaz. Un proceso “capaz” es

entonces, aquel que pueda cumplir a cabalidad con los requisitos de la calidad

impuestos por las especificaciones, Arvelo, A. (1998).

Según la Norma Venezolana Covenin 9004-90, en donde se dan los lineamientos

para la gestión de la calidad – Capacidad de proceso, establece lo siguiente:

A los procesos de producción se le debe verificar su capacidad para producir de

acuerdo con las especificaciones establecidas para el producto.

Deben ser identificadas las operaciones asociadas con las características del

producto o proceso que puedan tener efectos significativos sobre la calidad del

producto, se debe establecer un control apropiado para asegurar la permanencia de

estas características dentro de las especificaciones y que se hayan realizado los

cambios y modificaciones apropiadas.

La verificación de los procesos de producción debe incluir la revisión de los

procedimientos relativos a material, equipo, sistemas de computación, procedimientos

y el personal involucrado.

La capacidad del proceso compara el desarrollo del proceso con los requerimientos

del mismo. Los requerimientos determinan los límites de especificación, estos

representan el límite inferior de especificación (LIE) y el límite superior de

especificación (LSE).

Los datos para determinar si un proceso está bajo control estadístico, pueden

utilizarse para realizar el análisis de capacidad. Al obtener un análisis donde el

proceso se encuentra bajo control estadístico, se procede a calcular la capacidad. Por

lo general, se supone que la característica del proceso que está siendo medida se

encuentra normalmente distribuida. Una vez que se ha comprobado que el proceso

está bajo control, es necesario saber si el proceso es capaz, es decir, si cumple con las

especificaciones técnicas deseadas.

Para determinar si un proceso es capaz se hará uso de herramientas gráficas como

histogramas también se evaluará mediante un coeficiente llamado coeficiente de

capacidad del proceso y se designa por Cp, que vendrán determinados por los

cocientes entre la variación natural del proceso y el nivel de variación especificada.

Para estimar este coeficiente hay que distinguir dos casos: cuando el proceso está

centrado y cuando el proceso no está centrado, Arvelo, A. (1998).

Caso N°1: Proceso Centrado.

Cp: El índice de capacidad del proceso compara el ancho de las especificaciones o

variación tolerada del proceso con la amplitud de la variación real del proceso, y

viene dado por:

Cp= VariaciónToleradaVariación Real

= LSE−LIE

6 σ

Donde:

LSE= Límite superior de especificación.

LIE= Límite inferior de especificación.

σ= Desviación estándar del proceso.

6σ= Seis veces la desviación estándar es la variación real.

Para este caso de proceso centrado este coeficiente se suele llamar coeficiente de

capacidad básica o potencial del proceso, debido a que la condición del proceso

centrado representa su estado optimo de operación en lo que a porcentaje de piezas

conforme se refiere, es decir el porcentaje máximo de piezas conformes es

aproximadamente al 100%, pero cuando no es capaz no alcanza el 100%, Arvelo, A.

(1998).

Interpretación del índice Cp.

Para que un proceso pueda considerarse potencialmente capaz de cumplir con las

especificaciones, se requiere que la variación real siempre sea menor que la variación

tolerada. De lo anterior se puede expresar que lo deseable es que el índice Cp sea

mayor que uno, y si el valor del índice Cp menor que la variación tolerada. De lo

anterior se puede expresar que lo deseable es que el índice Cp sea mayor que uno, y si

el valor del índice Cp es menor que uno es una evidencia de que no cumple con las

especificaciones, Gutiérrez, H., y de La Vara, R. (2004), ver siguiente tabla:

Tabla 4. Interpretación de los valores del Cp.

Valor del Índice Cp (corto

plazo)Clases del proceso Decisión (si el proceso es centrado)

Cp ≥ 2 Clase Mundial Se tiene calidad 6 sigmas.

Cp ≥ 1,33 1 Adecuado.

1 ≤ Cp ≤ 1,33 2Parcialmente adecuado. Requiere de

un control estricto.

0,67 ≤ Cp ≤ 1 3

No adecuado para el trabajo. Es

necesario un análisis del proceso.

Requiere de modificaciones serias

para alcanzar una calidad

satisfactoria.

Cp ≤ 0,67 4

No adecuado para el trabajo.

Requiere de modificaciones muy

serias.

Fuentes: Gutiérrez, H. y De La Vara, R., (2004).

Caso N°2: Proceso no Centrado.

Cuando el coeficiente de capacidad se calcula de un proceso no centrado se

designa por Cpk y recibe el nombre de coeficiente de capacidad real, ya que refleja

las condiciones reales de operación mientras que el Cp es para la condición ideal del

proceso centrado, Arvelo, A. (1998).

Cpk: Este índice mide el desarrollo del proceso, y se define de la siguiente manera:

Cpk= min( LSE−µ3σ,µ−LIE

3σ ) Donde:

LSE= Límite superior de especificación.

LIE= Límite inferior de especificación.

3σ= Tres veces la desviación estándar del proceso.

µ= La media.

Cuando el proceso no está centrado, el porcentaje de piezas conforme no es

máximo pero esto no implica que el proceso no sea capaz, pues puede suceder que las

especificaciones resulten tan amplias que a pesar del corrimiento de la media, la casi

totalidad de las piezas caigan dentro de la especificación.

Para estimar el Cpk, es necesario identificar si la media del proceso esta corrida

hacia la izquierda o hacia la derecha, y para ello es que se debe calcular las

diferencias de LSE - µ y LSI - µ, donde la menor de estas diferencias indica la

dirección del corrimiento de la media del proceso, es decir, cuando se produce un

corrimiento hacia la derecha entonces la media del proceso está más cerca del límite

superior de especificación que del límite inferior y viceversa.

Para que el proceso sea capaz en el caso no centrado, la distancia de la media del

proceso a su límite más cercano debe ser mayor de 3σ, de no ser así existiría un cierto

porcentaje de piezas sin especificación.

La interpretación del Cpk, es similar al del Cp, ya que cuando el Cpk es menor que

uno significa que la media del proceso se encuentra a menos tres desviaciones típicas

del límite de especificación más cercano y por tanto el proceso no es capaz. Cabe

destacar que el índice Cpk, puede incluso llegar a ser negativo. Es cero cuando la

media del proceso coincide con uno de los límites de especificación y se dice que

aproximadamente el 50% de las piezas serán defectuosas, por otro lado cuando el

valor del Cpk es negativo, la interpretación que se da es que la media del proceso se

ha corrido tanto que queda fuera de los límites de especificación, donde más del 50%

de las piezas resultan defectuosas, Arvelo, A. (1998).

Cabe destacar que cuando se analiza la capacidad de proceso se pueden presentar

dos situaciones, una se refiere a que el proceso está bajo control estadístico pero no es

capaz de cumplir con las especificaciones, la segunda es cuando un proceso no se

encuentra bajo control estadístico pero si es capaz de cumplir con las

especificaciones.

CAPITULO III

RESULTADOS DE LA INVESTIGACION:

Tabla 5: Cronograma de Investigación:

SEMANA DE

PASANTIAS

ACTIVIDADES 1 2 3 4 5 6 7 8

IDENTIFICACION DEL PROBLEMA EN LAS LLENADORAS DE AVENA ROVEMA

RECOLECCION Y ANALISIS DE DATOS

CONSTRUCCION DE GRAFICOS DE CONTROL

ANALISIS DE INTERPRETACION DE GRAFICOS DE CONTROL

REALIZACION DE INFORME DE INVESTIGACION

CONCLUSION Y PROPUESTAS DE MEJORAS Fuente: Flores E. (2010)

Cronograma de Actividades

Primera Semana: Se realiza un reconocimiento de las maquinas llenadoras Rovema

de la líneas # 1y 3 e identificación del problema de sobrellenado en las presentaciones

de empaque de Avena Hojuela Fortificada y Don Pancho de 800 y 400 g.

Segunda y Tercera Semana: Se realiza mediciones y recolección de datos para

determinar la media muestral, desviación muestral y la desviación poblacional y una

vez con esta información determinar el tamaño de la muestra para cada una de las

presentaciones.

Se realiza el muestreo en cada una de las líneas y se carga la información en la

herramienta estudiantil STATGRAPHICS que es un software estadístico.

Cuarta Semana: Construcción de gráficos de control del tipo X-R móvil para el

análisis del comportamiento del proceso.

Quinta y Sexta Semana: Análisis de los gráficos de control e interpretación de los

resultados e impacto en el sobrellenado presente en las líneas.

Séptima Semana: Realización de informe de investigación

Octava Semana: Presentación y discusión de propuestas de mejoras para solucionar

el problema de sobrellenado en las Líneas de empaque de avena # 1 y 3.

Tabla 6: Tabla de muestreo

LÍNEA #

1

LÍNEA#

3

AVENA FORTIFICADA

800 gr AVENA DON PANCHO 400 gr

N° de

muestra

Contenido

Neto N° de muestra

Contenid

o Neto

1 806,0 1 405,0

2 804,0 2 407,0

3 819,0 3 402,0

4 818,0 4 401,0

5 821,0 5 407,0

6 806,0 6 396,0

7 819,0 7 404,0

8 816,0 8 411,0

9 811,0 9 406,0

10 811,0 10 405,0

11 812,0 11 402,0

12 821,0 12 414,0

13 812,0 13 394,0

14 824,0 14 391,0

15 822,0 15 398,0

16 811,0 16 415,0

17 822,0 17 401,0

18 811,0 18 400,0

19 821,0 19 402,0

20 825,0 20 402,0

21 814,0 21 405,0

22 822,0 22 402,0

23 814,0 23 409,0

24 830,0 24 407,0

25 814,0 25 405,0

Fuente: Dpto de Control de procesos de APC planta cereales

Tabla N°7

Línea 2

Determinación de estadísticos

Fuente: Dpto de Control de procesos de APC planta cereales

En la presente tabla, se muestra los resultados estadísticos en la toma de la muestra con sus respectivos estadísticos representativos, para una muestra de 30 empaques de avena en presentación de 400 gramos tiene unos media muestral 404 gramos y una desviación muestral de 5,30 gramos de avena, lo que indica que la máquina que hace el llenado de la avena en 400 gramos presenta un exceso en promedio de 5,30 gramos por encima de la media, lo que afecta la rentabilidad en el llenado de la avena.

AVENA DON PANCHO 400 grN° de muestra 30

Media Muestral 404,03Desviación muestral 5,30Contenido Neto () 400,00

Desviación Poblacional 4,00

GRAFICA N°1

Variabilidad de la Avena en 400 gramos

Límite

Centra

l

Límite

de Contro

l Superi

or

Límite

de Contro

l Infer

ior404.00

406.00

408.00

410.00

412.00

414.00

416.00

418.00

Fuente: Dpto. de Control de procesos de APC planta cereales

De igual manera, se presenta los límites de la producción central de 412,35

gramos, límites máximos es de 415,96 y límite mínimo 408,73, esta limites representa

la capacidad media 412, 35 gramos, capacidad máxima de 415,96 y capacidad

mínima de 408, 73 gramos.

Este procedimiento crea gráficos X-bar y R para x y r. Está diseñado para

permitirle determinar si los datos proceden de un proceso que está en un estado de

control estadístico. Los gráficos de control se construyen bajo la asunción de que los

datos proceden de una distribución normal con una media igual a 412,409 y una

desviación típica igual a 2,69679. Estos parámetros se estimaron a partir de los

datos. De los 22 de puntos no excluidos que se muestran en los gráficos, 1 está fuera

de los límites de control en el primer gráfico mientras que 1 está fuera de los límites

en el segundo gráfico.

Puesto que la probabilidad de ver 1 o más puntos fuera de los límites sólo por

casualidad es 0,000593816 si el datos proceden de la distribución asumida, se puede

afirmar que el proceso está fuera de control al 99% de nivel de confianza.

GRAFICOS 800 GRAMOS

Tabla No 8

Línea 1

Determinación de estadísticos

AVENA FORTIFICADA 800 gr N° de muestra 30

Media Muestral 816,45Desviación muestral 6,23Contenido Neto () 800,00

Desviación Poblacional 8,00 Fuente: Dpto de Control de procesos de APC planta cereales

Se puede apreciar, que los cálculos de los estadísticos en la Línea 1 en la producción

de avena de 800 gramos, presenta una muestra de 30 unidades, son una media

muestral de 816 unidades de paquetes de avena fortificada de 800 gramos, y la

desviación de la muestra de 6,23 gramos. Esto indica que hay un sobre llenado en las

bolsas de avena de 800 gramos una sobre estimación de 6,23 gramos en el peso.

GRAFICA 2

Variabilidad en la producción de Avena de 800 gramos

Límite

Centra

l

Límite

de Contro

l Superi

or

Límite

de Contro

l Infer

ior795.00800.00805.00810.00815.00820.00825.00

Fuente: Dpto. de Control de procesos de APC planta cereales

En la siguiente grafica, se muestra la variabilidad de la producción de la avena

en cuanto a los límites máximos, mínimos y central, el limite central obtenido en el

proceso de producción es 812 gramos, el límite máximo 820,20 gramos y límite

mínimo 805, 62, esto demuestra la variabilidad en la producción en los límites de

control en la productividad son dispersos, estos límites representa la capacidad de

llenado de los empaques y esto como se menciono anteriormente esto impacta en la

rentabilidad financiera del proceso productivo del envasado y llenado de los

empaques de avena de 800 gramos.

Se han calculado varios índices de capacidad para resumir la comparación de los

datos a las especificaciones. Un índice común es que Cp, que es igual a la distancia

entre los límites de la especificación dividido por 6 veces la desviación típica. En

este caso, Cp es igual a 0,432614, que normalmente se considera que no es bueno.

Cpk es un índice de capacidad unilateral, que divide la distancia de la media al límite

de la especificación más próximo por 3 veces la desviación típica. En este caso, Cpk

es igual a 0,196643. Una diferencia más bien grande entre Cp y Cpk es un indicio de

que la distribución no está bien centrada entre los límites de especificación.

Arreglo tesis Elias

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