“Determinación de la capacidad de producción

de las líneas de extruidos y harina en una

empresa elaboradora de botanas de la región”

Tesis Que para obtener el título de

Ingeniero Industrial y de Sistemas

Presenta

Marcela Rodríguez Domínguez Anaissa Valenzuela Hernández

Ciudad Obregón Sonora; Junio de 2014

AGRADECIMIENTOS Y DEDICATORIAS

A Dios:

Por la vida y sobretodo, la bendición de vivirla rodeada de las mejores

personas. Por presentarme momentos tanto buenos como malos, los que me

hicieron ser quien soy, y por no dejarme sola jamás siendo tú mí fuerza en todo

momento.

A mis papás:

Principalmente por darme la vida y ser mí apoyo incondicional en momentos

buenos y malos, por todo el amor que me han dado, por todo su esfuerzo para

darme siempre lo mejor, por confiar en mí y por todos los valores y enseñanzas

que me han dado, los cuales me formaron como persona. Espero que Dios me

permita tenerlos mucho tiempo más para demostrarles que todo su apoyo y

esfuerzo valió la pena.

A mis hermanos:

Por ser los mejores hermanos del mundo, por siempre darme los mejores

consejos y todo el apoyo, y a pesar de que no los tuve mucho tiempo conmigo,

ser la mejor compañía, muchas gracias por darme a mis cinco enanos que me

hacen tan feliz y sobre todo por quererme tanto, por ser mi ejemplo a seguir y

por protegerme siempre.

A mis maestros:

Por todo el apoyo, dedicación y enseñanzas que me dieron en estos cuatro

años, sin ustedes no hubiera sido posible formarme profesionalmente. Gracias

por su motivación, la que me ayudó a cumplir mis metas y por estar siempre

para mí no solo en cuestiones académicas.

A Marcela Rodríguez Domínguez:

Por ser la mejor compañera de tesis porque estoy segura que no pude haber

elegido mejor. Gracias por todo el apoyo que me has dado y por todos los

momentos de risa que sacaron lo mejor de este proyecto. Espero que Dios te

siga llenando de bendiciones y que consigas siempre lo que mereces por ser la

niña ejemplar que eres, sabes que siempre voy a estar ahí para ti.

A mis amigos:

Por todo su cariño, consejos y principalmente por estar siempre para mí

cuando más lo necesito. Por brindarme su amistad en todo momento y por

regalarme las mejores experiencias haciendo que este trayecto se hiciera más

corto.

A Luz Elena Beltrán:

Por ser como mi segunda mamá, por darme la fuerza que necesitaba para salir

adelante desde el primer semestre, por todo el apoyo que me diste durante

estos cuatro años y por confiar siempre en mí y permitirme ayudarte cada vez

que lo necesitabas. Sabes que cuentas conmigo siempre y que estoy muy

orgullosa de ti por ser la persona que eres.

A Elizabeth González:

Primero que nada por aceptar ser nuestra guía en este proyecto que sin ti

hubiera sido imposible lograr, muchas gracias por ser mucho más que una

maestra para mí y por todas las enseñanzas, experiencias y apoyo que me

diste no solo en lo académico. Espero que sigas creciendo como lo has hecho

hasta ahorita y poder contar contigo siempre.

Dedico esta tesis principalmente a mi familia que me ha dado un apoyo

incondicional a lo largo de mi vida, y que con sus esfuerzos lograron que esto

fuera posible, creyendo siempre en mí y siendo un pilar fundamental de mi

crecimiento como persona.

Anaissa Valenzuela Hernández

AGRADECIMIENTOS Y DEDICATORIAS

A Dios, por permitirme estar rodeada de personas maravillosas que me han

acompañado a lo largo de mi vida, por ponerme en situaciones que me han

permitido crecer como persona, por darme la familia que tengo y por guiarme

siempre por el buen camino. Sé que si estoy aquí es por su voluntad.

A mis padres, por haberme dado la vida, por amarme incondicionalmente, por

educarme y darme la posibilidad de ser la mejor versión de mi misma. Me siento

muy afortunada de ser su hija. No tengo palabras para agradecer todo lo que han

hecho por mí.

A mi madre, Guadalupe Domínguez Moreno por permitirme soñar siempre, por

apoyarme en mis decisiones, por ser madre y padre a la vez. Por haber luchado

tanto para darme todo lo que tengo y por ser mi inspiración de vida. Te amo

mamita.

A mi hermana, por ser la persona que me ha acompañado durante toda mi vida.

Por todo el cariño que me ha dado y por siempre estar dispuesta a ayudarme sin

pedir nada a cambio. Por aguantar todo lo que he hecho desde que éramos unas

niñas y por ser mi ejemplo a seguir. Es un honor para mí ser tu hermana. Te

adoro.

A mi compañera Anaissa Valenzuela Hernández, mi mejor amiga. Te agradezco

por aceptarme tal y como soy durante todo el tiempo de conocernos. Gracias por

todo lo que aportaste para la realización de este proyecto. Espero de todo corazón

que tus sueños se hagan realidad. Te quiero mucho.

A la Mtra. Elizabeth González Valenzuela, por el apoyo brindado durante la

elaboración de este trabajo, por su disponibilidad para ayudarnos y orientarnos,

por inspirarnos y creer en nosotras. Por su carácter que hizo que confiáramos en

ella y lográramos alcanzar esta meta tan importante. Muchas gracias por todo

maestra.

A mis maestros, por todos los conocimientos transmitidos, por forjar en mí una

cultura y un hábito de responsabilidad y entrega. Todos y cada uno de ellos han

ayudado a que este momento de mi vida profesional sea posible. Gracias por su

ayuda.

A la Mtra. Luz Elena Beltrán Esparza, por hace que el proceso de elaboración de

este proyecto fuera una experiencia agradable y por creer siempre en nosotras y

motivarnos a seguir adelante. Por ser una hermosa persona y mucho más,

¡Gracias maestra!

A mis amigos, por haber hecho que en este camino haya tenido una sonrisa en mi

rostro. Por darme apoyo moral cuando lo necesitaba y por todos aquellos

momentos divertidos que pasamos juntos. Por escucharme cuando necesitaba un

consejo, por hacer que mis días fueran menos estresantes para olvidarme un poco

de mis problemas. Nunca los olvidaré.

Este trabajo se lo dedico a las personas mencionadas anteriormente y a todas las

personas que creyeron en mí. Va dedicado también a todos aquéllos que por

cuestiones del destino, no pudieron llegar hasta aquí. Esta es una prueba de que

con disciplina y trabajo, y sobre todo constancia, podemos lograr nuestros

objetivos.

Marcela Rodríguez Domínguez

ÍNDICE

LISTA DE TABLAS………………………………………………….... v

LISTA DE FIGURAS………………………………………………….. vi

RESUMEN………………………………………………………….…… vii

I. INTRODUCCIÓN

1.1 Antecedentes…………………………………………………………….. 1

1.2 Planteamiento del problema…………………………………………… 20

1.3 Objetivo…………………………………………………………………… 20

1.4 Justificación……………………………………………………………… 20

1.5 Delimitaciones……………………………………………………………. 21

1.6 Limitaciones………………………………………………………………. 21

II. MARCO TEÓRICO

2.1 Productividad…………………………………………………………….. 23

2.2.1 Definiciones de productividad………………………………….. 24

2.1.2 Medición de la productividad…………………………………… 25

2.1.3 Limitantes de la productividad………………………………….. 26

2.2 Capacidad………………………………………………………………….. 28

2.2.1 Capacidad de producción…………………………………………… 29

2.3 Tipos de capacidad…………………………………………………………. 29

2.4 Planificación de la capacidad……………………………………………… 30

2.4.1 Métodos para la planificación de la capacidad………………. 31

2.5 Procedimiento para determinar la capacidad……………………………. 34

2.6 Consideraciones para aumentar la capacidad…………………………... 35

2.6.1 Flexibilidad de la capacidad…………………………………….. 36

2.7 Medidas de capacidad de producción……………………………………. 36

2.7.1 Factores que influyen en la medición de la capacidad de

producción…………………………………………………………….. 38

2.8 Clasificación ABC……………………………………………………….. 39

2.9 Cartas de control…………………………………………………………. 40

2.9.1 Elementos básicos de una carta de control………………….. 41

2.9.2 Límites de control………………………………………………….. 42

2.10 Tamaño de muestra…………………………………………………….. 43

2.11 OEE (Overall Equipment Effectiveness)- Eficiencia General de los

Equipos………………………………………………………………….. 45

III. MÉTODO

3.1 Sujetos……………………………………………………………………. 46

3.2 Materiales…………………………………………………………………. 47

3.3 Procedimiento……………………………………………………………. 47

3.3.1 Establecer elementos de entrada para el cálculo de la

capacidad de producción de la línea…………………………… 47

3.3.2 Seleccionar los productos críticos de la línea de producción…… 48

3.3.3 Analizar el comportamiento de la producción por hora de los

productos críticos…………………………………………………… 48

3.3.4 Determinar producción real por hora en diferentes áreas del

proceso………………………………………………………………. 49

3.3.5 Determinar la operación más lenta de la línea de producción….. 50

3.3.6 Estimar capacidad de producción para cada producto crítico….. 50

IV. RESULTADOS

4.1 Establecer elementos de entrada para el cálculo de la capacidad de

producción de la línea ………………………………………………………… 52

4.2 Seleccionar los productos críticos de la línea de producción…….. 54

4.3 Analizar el comportamiento de la producción por hora de los 55

productos críticos………………………………………………………..

4.4 Determinar producción real por hora en diferentes áreas del proceso.. 57

4.5 Determinar el área más lenta de la línea de producción…………… 59

4.6 Estimar capacidad de producción para cada producto crítico…….. 61

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES……………………... 67

BILBIOGRAFÍA……………………………………………………… 68

APÉNDICES

APÉNDICE A: Gráficas de producción histórica de los productos de las

líneas de harina y extruidos (agosto 2013- enero 2014)…………………… 71

APÉNDICE B: Observaciones producto a granel……………………….. 87

APÉNDICE C: Velocidades observadas en los equipos de las líneas de

harina y extruidos en cada producto analizado…………………………… 90

APÉNDICE D: Observaciones del rendimiento de la máquina

empacadora y cálculo de OEE………………………………………………. 93

ANEXOS

ANEXO 1: Tabla distribución T Student…………………………………… 100

ANEXO 2: Demanda pasada de las líneas de harina y extruidos (agosto

2013- enero 2014)…………………………………………………………….. 102

ANEXO 3: Reporte de mantenimientos pasados en las líneas de harina y

extruidos (agosto 2013- enero 2014)……………………………………… 113

LISTA DE TABLAS

TABLA DESCRIPCIÓN PÁGINA

Tabla 1 Ventajas y desventajas que presentan las medianas

empresas.

6

Tabla 2 Variables a utilizar para medir los procesos de las

líneas de extruidos y harina.

17

Tabla 3 Indicadores utilizados para medir los procesos de las

líneas de extruidos y harina.

19

Tabla 4 Lista de variables de entrada. 53

Tabla 5 Fórmulas aplicables al proyecto. 54

Tabla 6 Clasificación ABC de los productos por demanda. 55

Tabla 7 Promedio de datos históricos de producción. 56

Tabla 8 Resultados de producción a granel antes de empaque. 57

Tabla 9 Resultados de producción real después de empaque. 59

Tabla 10 Comparación de producción por hora entre áreas del

proceso.

60

Tabla 11 Validación de los resultados de producción por hora. 61

Tabla 12 OEE (eficiencia global de los equipos) de las líneas de

harina y extruidos.

63

Tabla 13 Estimación de la capacidad de producción de las

líneas de harina y extruidos.

64

Tabla 14 Registro de velocidades en las observaciones.

65

v

LISTA DE FIGURAS

FIGURA DESCRIPCIÓN PÁGINA

Figura 1 Figura 1. La industria manufacturera en México. 5

Figura 2 Macro y micro localización de la empresa. 9

Figura 3 Organigrama de la empresa. 10

Figura 4 Entradas, proceso y salidas de la línea de harina. 12

Figura 5 Entradas, proceso y salidas de la línea de extruidos. 13

Figura 6 Relación entre áreas de la línea de harina y extruidos. 14

Figura 7 Layout del área de producción (planta oeste). 14

Figura 8 Líneas de extruidos y harina 15

Figura 9 Productos producidos en las líneas bajo estudio. 15

Figura 10 Diagrama SIPOC (PEPSU) de la línea de harina. 16

Figura 11 Diagrama SIPOC (PEPSU) de la línea de extruidos. 16

Figura 12 Ejemplo de una carta de control. 41

Figura 13 Fórmulas para el cálculo de límites en un gráfico de

control.

43

vi

RESUMEN

Las líneas de harinas y extruidos de la organización bajo estudio no cuentan con

un plan de producción debido a que no se conoce la capacidad de las mismas.

Esto ocasiona que no se aprovechen al máximo los recursos utilizados al producir

semanalmente para satisfacer la demanda. El presente trabajo se elaboró con el

objetivo de determinar la capacidad de producción para las líneas de harina y

extruidos para establecer datos reales que sirvan como apoyo en la elaboración

del plan de producción semanal de las mismas.

Para cumplir el objetivo se siguió la metodología: establecer elementos de entrada

para el cálculo de la capacidad de producción de la línea, se seleccionaron los

productos críticos de la línea de producción mediante la clasificación ABC

tomando como base la demanda. Se analizó el comportamiento de la producción

histórica por hora de los productos críticos para obtener la producción mínima,

máxima y promedio por hora, además se determinó la producción real por hora en

diferentes áreas del proceso con el fin de obtener datos que brinden un

acercamiento a la situación real de producción actual mediante la comparación de

la cantidad de producto que sale del proceso en forma a granel, contra la cantidad

de producto que sale del área de empaque. Así mismo se determinó la operación

más lenta de la línea de producción para obtener la capacidad real de la línea, y

por último se estimó la capacidad de producción para cada producto crítico

mediante una comparación de datos históricos y reales para evidenciar su validez.

El estudio, mostró que el área más lenta del proceso es el empaque, por lo que se

tomó este ritmo para determinar la capacidad de las líneas. Se obtuvo la

capacidad de producción real para cada uno de los productos, la cual, en

promedio fue 334.552 kg/hr, esta al ser utilizada para la realización del plan de

producción, lo que espera que genere la optimización de los recursos empleados y

una mayor productividad para estas dos líneas.

vii

1

I. INTRODUCCIÓN

La razón de ser de las empresas son los clientes, la satisfacción de los mismos

debe ser el propósito de toda organización. El mercado cambiante actual exige a

toda empresa elevar el nivel de servicio y los obliga a una mejora constante de sus

procesos productivos, sin dejar de lado la búsqueda de la rentabilidad del negocio.

En este capítulo se presentan los antecedentes, planteamiento del problema,

objetivo, justificación, delimitaciones y limitaciones del estudio.

1.1 Antecedentes

La competitividad de las empresas depende en buena medida de su capacidad

para lanzar al mercado productos cada vez más adecuados a las necesidades de

los clientes presentes y futuros (en calidad y precio), y para responder a los

movimientos estratégicos de los competidores (Fernández y Avella, 2006).

2

Gutiérrez y De la Vara (2013), afirman que la productividad es la capacidad de

generar resultados utilizando ciertos recursos. Se incrementa maximizando

resultados y/u optimizando recursos. También se puede definir como el

mejoramiento continuo del sistema. Más que producir rápido, producir mejor.

La diversidad de empresas existentes en nuestro país representa un papel

fundamental para determinar el nivel de competencia de las mismas. Sea una

empresa que brinde un servicio o de manufactura, la búsqueda de acciones y

estrategias que les permitan permanecer en el mercado debe ser tarea constante.

De acuerdo a INEGI (2011), manufactura es la actividad económica que

transforma una gran diversidad de materias primas en diferentes artículos para el

consumo. Está constituida por empresas desde muy pequeñas (tortillerías,

panaderías y molinos, entre otras) hasta grandes conglomerados (armadoras de

automóviles, embotelladoras de refrescos, empacadoras de alimentos,

laboratorios farmacéuticos y fábricas de juguetes, por ejemplo).

La industria manufacturera se clasifica en nueve divisiones de actividad, tomando

en cuenta el tipo de producto que se elaboran en ellas:

Productos alimenticios, bebidas y tabaco

Textiles, prendas de vestir e industria del cuero

Industria de la madera y productos de madera

Papel, productos del papel, imprentas y editoriales

Sustancias químicas, derivados del petróleo, productos del caucho y

plásticos

Productos de minerales no metálicos, exceptuando derivados del petróleo y

carbón

Industrias metálicas básicas

Productos metálicos, maquinaria y equipo

Otras industrias manufactureras

3

INEGI (2011), menciona que la división de productos alimenticios, bebidas y

tabacos se encuentra constituida de la siguiente manera:

Carnes y lácteos. Carnes, matanza de ganado, preparación y empacado de

carne; leche, queso, crema y mantequilla (pasteurización y envasado de leche;

queso, crema y mantequilla; leche condensada y deshidratada; cajetas y otros

productos lácteos).

Preparación de frutas y legumbres. Frutas y legumbres envasadas y

deshidratadas, frutas y legumbres deshidratadas, preparación y envasado de

frutas y legumbres, salsas y condimentos, salsas y sopas enlatadas, mayonesa y

otros condimentos.

Molienda de trigo. Harina de trigo, pan y otros productos de harina de trigo, pan y

pasteles, galletas y pastas alimenticias.

Molienda de maíz. Harina de maíz, masa y tortillas, elaboración de masa y

fabricación de tortillas.

Beneficio y molienda de café. Beneficio de café, café y té, tostado y molienda de

café, café soluble y té.

Azúcar. Azúcar y subproductos (incluido alcohol etílico) y piloncillo o panela.

Aceites y grasas comestibles. Aceites y grasas vegetales comestibles.

Alimentos para animales. Alimentos para animales.

Otros productos alimenticios. Dulces, chocolates y confituras; bombones,

confituras, jaleas y dulces; beneficio de cacao, cocoa y chocolate de mesa;

tratamiento y envasado de miel; chicles; flanes y gelatinas; preparación y

envasado de pescados y mariscos; arroz y otros productos agrícolas de molino;

beneficio de arroz; beneficio de otros productos agrícolas; otros productos de

4

molino; almidones, féculas y levaduras; concentrados y jarabes; fabricación de

hielo, helados y paletas; papas fritas, charritos y similares.

Bebidas alcohólicas. Tequila y otras bebidas de agaves; licores y vinos; ron y

otros aguardientes de caña; vinos y aguardientes de uva, bebidas alcohólicas no

fermentadas; sidra, pulque y otras bebidas fermentadas.

Cerveza y malta. Malta y cerveza.

Refrescos y aguas. Refrescos y aguas.

Tabaco. Beneficio de tabaco, cigarros y puros; cigarros, puros.

Como se muestra en la figura 1, al año 2011, las divisiones de esta industria que

aportaron con el mayor porcentaje al producto interno bruto (PIB) de las

manufacturas en México son la industria alimentaria, de las bebidas y del tabaco,

con 27.9% y la industria productora de maquinaria y equipo con un 26.9%.

5

Fuente: INEGI, 2011.

Figura 1. La industria manufacturera en México.

Los criterios para clasificar a la micro, pequeña y mediana empresa son diferentes

en cada país, de manera tradicional se ha utilizado el número de trabajadores

como criterio para estratificar los establecimientos por tamaño y como criterios

complementarios, el total de ventas anuales, los ingresos y/o los activos fijos.

6

Microindustria. Las empresas que ocuparan hasta 15 personas y el valor

de sus ventas netas fuera hasta 30 millones de pesos al año.

Industria Pequeña. Las empresas que ocuparan hasta 100 personas y sus

ventas netas no rebasaran la cantidad de 400 millones de pesos al año.

Industria Mediana. Las empresas que ocuparan hasta 250 personas y el

valor de sus ventas no rebasara la cantidad de mil 100 millones de pesos al

año.

Las pequeñas y medianas empresas, tienen particular importancia para las

economías nacionales, no solo por sus aportaciones a la producción y distribución

de bienes y servicios, sino también por la flexibilidad de adaptarse a los cambios

tecnológicos y gran potencial de generación de empleos. Representan un

excelente medio para impulsar el desarrollo económico y una mejor distribución de

la riqueza (Van Auken y Howard, 1993).

Hoy en día las pequeñas y medianas empresas atraviesan por una situación poco

favorable a causa de las exigencias del mercado actual y la proliferación de

cadenas comerciales o monopólicas. El uso de nuevas tecnologías, el

mejoramiento contínuo de la calidad, entre otros factores, representan un gran

reto para ellas. La tabla 1 muestra una serie de ventajas y desvenajas que

presentan las medianas empresas.

Tabla 1. Ventajas y desventajas que presentan las medianas empresas.

VENTAJAS DESVENTAJAS

1. Cuentan con buena organización,

permitiéndoles ampliarse y adaptarse a las

condiciones del mercado.

1. No se reinvierten las utilidades para mejorar

el equipo y las técnicas de producción.

2. Tienen una gran movilidad, permitiéndoles

ampliar o disminuir el tamaño de la planta, así

como cambiar los procesos técnicos

necesarios.

2. Sus ganancias no son elevadas; por lo cual,

muchas veces se mantienen en el margen de

operación y con muchas posibilidades de

abandonar el mercado.

3. Por su dinamismo tienen posibilidad de

crecimiento y de llegar a convertirse en una

empresa grande.

3. No contrataran personal especializado y

capacitado por no poder pagar altos salarios.

7

4. Absorben una porción importante de la

población económicamente activa, debido a su

gran capacidad de generar empleos.

4. La calidad de la producción no siempre es

la mejor, muchas veces es deficiente porque

los controles de calidad son mínimos o no

existen.

5. Asimilan y adaptan nuevas tecnologías con

relativa facilidad.

5. No pueden absorber los gastos de

capacitación y actualización del personal, pero

cuando lo hacen, enfrentan el problema de la

fuga de personal capacitado.

6. Se establecen en diversas regiones del país

y contribuyen al desarrollo local y regional por

sus efectos multiplicadores.

6. Sus posibilidades de fusión y absorción de

empresas son reducidas o nulas.

7. Cuentan con una buena administración,

aunque en muchos casos influenciada por la

opinión personal de o los dueños del negocio.

Fuente: Marsch, J. (2000). Herramientas para la Mejora Continua.

Una propuesta de mejora para que proporcione una alternativa de solución

depende de la capacidad de identificar, priorizar y resolver problemas; un

problema es una desviación entre lo que debería estar ocurriendo y lo que

realmente ocurre, y que sea lo suficientemente importante para hacer que alguien

piense en que esa desviación debe ser corregida (Cárdenas, 2004).

Debido al tipo de producto que elaboran y al sector económico que pertenencen,

las medianas idustrias de alimentos tienen la responsabilidad de brindar productos

de calidad y de mejorar constantemente sus procesos, con el fin de generar una

rentabilidad que permita su superviviencia en el mercado nacional.

Nacional de Alimentos y Helados, S.A. de C.V. (BOKADOS) es una empresa

mexicana, fundada el 19 de marzo de 1973 en la ciudad de Monterrey, Nuevo

León. Nace como una pequeña fábrica de paletas congeladas llamadas

“Frutaletas”. Gracias a la visión de sus fundadores, la compañía ingresa en el

mercado de botanas con la fabricación de nuevos productos. Al observar el

impacto alcanzado, se decidió a dedicar por completo la producción hacia este

mercado. Años más tarde, la planta se trasladó a Santa Catarina, Nuevo León,

donde se implementaron líneas completamente automatizadas y tecnología de

8

punta. Están certificados por la ISO 9001:2008 buscando siempre la mejora

continua.

En enero de 2007, la organización se integra al grupo de Embotelladoras ARCA,

trayendo consigo crecimiento expansión de la empresa y la marca BOKADOS. En

ese mismo año se incorporó la marca Mazapán Azteca se integra a la familia

BOKADOS. En mayo de 2009 fue inaugurada la segunda planta en Ciudad

Obregón, Sonora, con la cual se incrementó la capacidad de producción y logística

para llegar a más ciudades en el oeste del país. En el presente, es considerada

como una mediana empresa que cuenta con dos plantas productoras y 42

sucursales en el país.

La visión de la organización es “Ser líderes en todas las ocasiones de consumo de

bebidas y alimentos en los mercados donde participamos de forma rentable y

sustentable.” Su misión es “Generar el máximo valor para nuestros clientes,

colaboradores, comunidades y accionistas, satisfaciendo en todo momento y con

excelencia las expectativas de nuestros consumidores.”

Para ello buscan día con día: asegurar la satisfacción total de los clientes a través

de nuestro portafolio de productos de la mejor calidad, servicio de excelencia e

iniciativas para su desarrollo, obtener para nuestros accionistas un retorno sobre

la inversión por arriba del costo de capital, proporcionar oportunidades de

superación y crecimiento integral continuo para nuestros colaboradores, apoyar el

desarrollo de proveedores como socios competitivos de nuestra cadena de valor y

Contribuir dentro de un mercado de responsabilidad social, a la mejora de las

comunidades en que participamos y al cuidado del medio ambiente. Los objetivos

de la organización son: ofrecer alimentos de impulso de clase mundial, mejorar e

innovar continuamente los productos, servicio y distribución de la organización y

satisfacer a clientes y consumidores en cualquier momento y lugar. En la figura 2

se muestra una descripción gráfica de su macro y micro localización.

9

Fuente: Elaboración propia con información extraída de Google Maps, 2014.

Figura 2. Macro y micro localización de la empresa.

Para una mejor comprensión del objeto bajo estudio que se abordará en este

proyecto, es necesario conocer los diferentes puestos que existen dentro de la

organización así como la jerarquía existente de acuerdo al grado de importancia

que estos presentan. En la figura 3 se puede observar el organigrama de la planta.

10

Fuente: Nacional de Alimentos y Helados S.A de C.V, 2014

Figura 3. Organigrama de la empresa

Cada área o puesto tiene funciones y desempeñan distintas actividades, que

coordinadas buscan cumplir con la misión, visión y objetivos establecidos:

Recursos humanos: es el encargado de capacitaciones y reclutamiento de

personal, así como de los pagos de nómina a los empleados de la planta.

Logística: su responsabilidad es la administración de los almacenes de la planta

(de materia prima y producto terminado). Sus actividades claves son la recepción

de materias primas y el embarcamiento de producto terminado. Su objetivo es

brindar en el tiempo y cantidad correctos los materiales necesarios para el proceso

productivo.

Compras: es reponsable de realizar las adquisiciones en tiempo, cantidad y

calidad adecuados.

Administración: se encarga de la planeación para la gestión financiera de la

empresa.

11

Calidad: es el departamento responsable de medir y controlar la calidad de los

procesos y la sanidad de la planta. Determina la calidad de las materias primas,

productos en proceso y productos terminados.

Producción: Sus actividades principales recaen en elaborar el plan de

producción, pedir materia prima para el proceso productivo y elaborar inventarios

de productos terminados.

La principal actividad que se desarrolla en la organización es la producción de

botanas. Cuenta con una variedad de 15 productos los cuales cuentan con

diferentes gramajes, estos incluyen:

Harina de papa

Harina de Trigo

Cacahuates y semillas

Dulces

Fritos de Maíz

Papas Fritas

Tortilla de maíz

Salsas

Mazapán Azteca

Chicharrón de Cerdo

Estos productos cuentan con un mercado que abarca el norte y centro del país, y

van dirigidos a consumidores de todas las edades. Su mercado abarca minoristas

y escuelas en general, para las cuales se han desarrollado productos especiales

que cubren los requerimientos de salud y sanidad propuestos por el gobierno en

las escuelas de educación básica.

El área de producción de la organización cuenta con tres líneas diferentes,

divididas de acuerdo a la naturaleza del producto que elaboran: harina, extruidos y

maíz. El objeto bajo estudio son dos líneas, la de harina y de extruidos que se

12

encuentran dentro del área de producción, las cuáles elaboran seis y un producto

respectivamente, de los 15 producidos en la planta. Tomando en cuenta que cada

producto es ofrecido en diferentes presentaciones o gramaje, en total, las dos

líneas generan alrededor de 35 productos.

Tanto la línea de extruidos como la de harina operan menos de cuatro días a la

semana, según la demanda que presenten. Los operarios encargados del manejo

de estas dos líneas tienen una jornada de 8 horas, es decir, hay tres turnos

laborales. Para un mejor entendimiento, en las figuras 4 y 5 se muestran las

entradas y salidas de las líneas bajo estudio.

Fuente: Elaboración propia con información brindada por la organización.

Figura 4. Entradas, proceso y salidas de la línea de harina.

Materia prima:

Pasta (pellet)

Aceite

Saborizante

Cuero de cerdo

Bolsas impresas Maquinaria Método Mano de obra Mediciones Medio ambiente

1. Vaciar el pellet en tolva. 2. Trasladar la pasta al freidor mediante una banda. 3. Freír la pasta (aprox. 200°C) 4. Enfriar y quitar exceso de aceite en banda. 5. Transportar producto hacia el tambor sazonador mediante una banda lineal. 6. Condimentar el producto en el cilindro sazonador. 7. Transportar el producto al cusinato. 8. Pesar el producto (establecer gramaje) 9. Empacar producto en bolsas para su almacenaje.

Producto terminado en la presentación y gramaje adecuados:

Prispa

Prispa queso

Detocho

Dipazo

Chicharrón de harina

Chicharrón de cerdo

ENTRADAS PROCESO SALIDAS

13

Fuente: Elaboración propia con información brindada por la organización.

Figura 5. Entradas, proceso y salidas de la línea de extruidos.

El objetivo tanto de la línea de harina como de extruidos es elaborar los productos

requeridos, en el tiempo esperado con las características solicitadas por el cliente.

El encargado de tomar las decisiones sobre estas líneas es el gerente de la

planta, o en su caso, el jefe inmediato que es el supervisor de producción. Las

líneas de harina y extruidos están fuertemente relacionadas con otras áreas como

el almacén de materia prima, el cual les provee el material necesario para iniciar el

proceso de cualquier tipo de producto que se vaya a elaborar, y el almacén de

producto terminado, en este caso es el cliente interno de las líneas, en el cual se

depositan las cajas que contienen una cierta cantidad de producto final para su

venta posterior.

Por otra parte, cuentan con una fuerte relación con el área de calidad, ya que tiene

la autoridad de detener el proceso en las líneas si estas están generando

productos que no cumplan con los requisitos especificados. Mantenimiento se

encarga de que la maquinaria siempre esté en las condiciones óptimas para

Materia prima:

Harina (sémola de

maíz)

Aceite

Agua

Colorante

Saborizante

Bolsas impresas

Maquinaria

Método

Mano de obra

Mediciones

Medio ambiente

1. Hacer la mezcla de la harina con agua, aceite y colorante. 2. Pasar la mezcla a tolva para almacenarla 3. Dar forma al producto mediante un extrusor 4. Transportar el producto hacia el horno mediante una banda 5. Hornear el producto (aprox. 265°C) 6. Transportar producto hacia el tambor sazonador mediante una banda lineal. 6. Condimentar el producto en el cilindro sazonador. 7. Transportar el producto a una tolva mediante una banda jirafa 8. Pesar el producto (establecer gramaje) 9. Empacar producto en bolsas para su almacenaje.

Producto terminado

en la presentación y

gramaje adecuados:

Puffed

Rekecho

(exclusivo

para

supermerca-

do)

ENTRADAS PROCESO SALIDAS

14

realizar su función de manera adecuada y si esto no se está logrando, proporciona

mantenimientos correctivos para que sea posible. En la figura 6 se muestra la

relación de las áreas descritas previamente.

Fuente: Elaboración propia con información brindada por la organización.

Figura 6. Relación entre áreas de la línea de harina y extruidos.

En la planta se cuenta con tres líneas de producción: maíz, harina y extruidos. La

distribución de planta en el área de producción se aprecia en la siguiente figura:

Fuente: Nacional de Alimentos y Helados S.A de C.V, 2014.

Figura 7. Layout del área de producción (planta oeste).

15

Las líneas de harina y extruidos, se encuentran divididas en tres partes: proceso,

sazonado y empaque. En el proceso, se le da la preparación necesaria a las

materias primas. Ya que el producto esta freído u horneado, pasa al área de

sazonado donde se le agrega el condimento. Finalmente el producto va al área de

empaque, donde se coloca en bolsas en la cantidad adecuada. La figura 8

muestra las dos líneas descritas divididas en sus tres áreas.

Fuente: Nacional de Alimentos y Helados S.A de C.V, 2014

Figura 8. Líneas de extruidos y harina.

Al proceso entran las materias primas que son: sazonador, agua, harinas, pastas,

colorante, aceite. Las salidas del proceso son las bolsas de botanas listas para

colocarse en caja y almacenarse para su distribución. La figura 9 muestra los

productos producidos en las dos líneas. En las figuras 10 y 11 se pueden apreciar

mediante diagramas SIPOC o PEPSU, los proveedores y clientes de las líneas así

como los insumos y salidas de las mismas.

Fuente: Elaboración propia en base a información proporcionada por la empresa.

Figura 9. Productos producidos en las líneas bajo estudio.

Harina

Extruidos

PROCESO SAZONADO EMPAQUE

16

S

Proveedores

I

Entradas

P

Proceso

O

Salidas

C

Clientes

Almacén de materia prima Gerente de planta

Materia prima:

Pasta

Saborizante

Aceite

Cuero de cerdo

Insumos:

Bolsas impresas

Plan de producción: Fechas de entrega y especificacio-nes del producto

Tipo

Cantidad

Fecha límite

1. Vaciar el pellet en tolva.

2. Trasladar la pasta al freidor

mediante una banda.

3. Freír la pasta (aprox. 200°C)

4. Enfriar y quitar exceso de

aceite en banda.

5. Transportar producto hacia el

tambor sazonador mediante una

banda lineal.

6. Condimentar el producto en el

cilindro sazonador.

7. Transportar el producto al

cusinato.

8. Pesar el producto (establecer

gramaje)

9. Empacar producto en bolsas

para su almacenaje.

Producto

terminado y

empacado,

listo para su

almacena-

miento y

distribución:

Prispa

Detocho

Dipazo

Chicharrón de harina

Chicharrón de cerdo

Registro de producción

Almacén de producto terminado Gerente de planta

Fuente: Elaboración propia en base a lo observado en la empresa.

Figura 10. Diagrama SIPOC (PEPSU) de la línea de harina.

S

Proveedores

I

Entradas

P

Proceso

O

Salidas

C

Clientes

Almacén de materia prima

Gerente de planta

Materia prima:

Sémola de maíz

Saborizante

Colorante

Aceite Insumos:

Bolsas impresas

Agua

Plan de

producción:

-Fechas de

entrega y

especificacio-

nes del

producto

Tipo

Cantidad

1. Hacer la mezcla de la harina

con agua, aceite y colorante.

2. Pasar la mezcla a tolva para

almacenarla

3. Dar forma al producto mediante

un extrusor

4. Transportar el producto hacia el

horno mediante una banda

5. Hornear el producto (aprox.

265°C)

6. Transportar producto hacia el

tambor sazonador mediante una

banda lineal.

7. Condimentar el producto en el

cilindro sazonador.

8. Transportar el producto a una

tolva mediante una banda jirafa

9. Pesar el producto (establecer

gramaje)

10. Empacar producto en bolsas

para su almacenaje.

Producto

terminado y

empacado,

listo para su

almacena-

miento y

distribución:

Puffed -Rekecho

Registro de

producción

Almacén de producto terminado Gerente de planta

Fuente: Elaboración propia en base a lo observado en la empresa.

Figura 11. Diagrama SIPOC (PEPSU) de la línea de extruidos.

17

El jefe de planta de Nacional de Alimentos y Helados S.A de C.V en Ciudad

Obregón, se basa en una serie de variables e indicadores para medir los

procesos que se llevan a cabo dentro de las líneas de harina y extruidos. En base

a estos se toman las decisiones que se llevan a cabo en el área de producción.

En la tabla 2 se pueden apreciar las variables que son tomadas en cuenta por la

organización.

Tabla 2. Variables a utilizar para medir los procesos de las líneas de extruidos y

harina.

Nombre de las Variables Tipo Parte del proceso

Valor Real Valor Ideal

Tiempo muerto (min) Cuantitativa Proceso 3 horas 45

minutos por turno (aprox.)

Desconocido

Disponibilidad de los trabajadores (horas)

Cuantitativa Proceso Desconocido 7 horas 30 minutos

Producción por hora (kg/hr)

Cuantitativa Salida Desconocido Desconocido

Piezas producidas por hora (pzas/hr)

Cuantitativa Salida Desconocido Desconocido

Cajas producidas por hora (cajas/hr)

Cuantitativa Salida Desconocido Desconocido

Desperdicio (kg) Cuantitativa Proceso Desconocido

(Info. Incorrecta)

Desconocido

Operadores por línea (número)

Cuantitativa Proceso 6 operadores por turno

Desconocido

Producidos antes del empaque (kg)

Cuantitativa Proceso Desconocido Desconocido

Cajas programadas Cuantitativo Entrada Determinado

por el cliente Determinado por el

cliente

Cajas notificadas Cuantitativo Salida 48.78% de

cumplimiento Determinado por el

cliente

Piezas programadas Cuantitativo Entrada Determinado

por el cliente Determinado por el

cliente

Piezas producidas Cuantitativo Salida 48.78% de

cumplimiento Determinado por el

cliente

Kilos programadas Cuantitativo Entrada Determinado

por el cliente Determinado por el

cliente

Kilos notificados Cuantitativo Salida 48.78% de

cumplimiento Determinado por el

cliente

Fuente: Elaboración propia con información brindada por la organización.

Las cajas, piezas y kilogramos programados y notificados son las variables que la

organización emplea actualmente. El valor de las variables programadas se

18

determina mediante lo que el cliente solicita; los resultados de las variables

notificadas provienen de lo que se produjo en base a esa programación. Para

calcular el porcentaje mostrado en la tabla anterior, se tomaron como referencia

los registros de semanas anteriores administrados por el jefe de planta. Si se

cumplió con lo que el cliente requirió de forma exacta, se tomó como

cumplimiento, de lo contrario, ya sea si produjeron kilogramos de más o de menos,

se tomó como un incumplimiento. Como se puede observar, estas variables

cuentan con un porcentaje de cumplimiento muy bajo, lo que ocasiona el

incumplimiento de los indicadores.

El tiempo muerto se da por mantenimiento a las máquinas, cambio de producto y

fallos operativos; el valor real es aproximadamente de tres horas 45 minutos,

tomando en cuenta una jornada en la cual se presentan cambio de producto, fallos

en la maquinaria y operativos. Como se puede observar en la tabla 1, la

organización desconoce el valor ideal del tiempo muerto que estas dos líneas

deberían generar, por lo que en algunas ocasiones, se aceptan grandes

cantidades del mismo. De igual manera, se desconoce las horas disponibles

reales por parte de los operarios, sin embargo se sabe que estos deberían trabajar

durante siete horas y media, y por distintas causas esto no se lleva a cabo.

Una de las variables más importantes para esta organización son los kilogramos

por hora y las piezas por hora que se generan en las líneas de producción, sin

embargo, se desconoce tanto el valor real como el ideal, por lo que puede existir

una gran variabilidad en los kilogramos producidos por hora durante la jornada.

Estas dos variables se diferencian debido a que existen diferentes gramajes de un

mismo producto. La organización cuenta con dos indicadores principales que

aportan la información necesaria para verificar el progreso hacia el logro de los

objetivos establecidos de producción semanalmente, para un mejor entendimiento

en la tabla 3, se muestran los indicadores utilizados y algunos aspectos a tomar en

cuenta.

19

Tabla 3. Indicadores utilizados para medir los procesos de las líneas de extruidos

y harina.

Indicador Valor Real Parte del proceso

Valor Deseado

Diferencia Falla

PEPE (Pedido

Perfecto) Por producto

Varía entre 0 y 1

Salida 1 Varía entre 0

y 1

No se conoce la cantidad de kg/hr que se

debe producir.

% de Volumen Generado

Desconocido Salida Desconocido Desconocida

Variabilidad en resultados: En ocasiones se

produce más o menos de lo requerido.

Fuente: Elaboración propia con información brindada por la organización.

El indicador PEPE cuenta con dos valores: cero y uno, la organización busca el

valor de uno el cual se obtiene en la comparación de cajas programadas- cajas

notificadas, piezas programadas- piezas producidas y kilos programados- kilos

notificados. Si la organización cumple con toda la programación, inclusive si se

excede se le da el valor de uno, indicando un pedido perfecto. Si la empresa no

cumple con alguno de estos factores por mínima que sea la diferencia entonces se

considera que no se cumplió el pedido, por lo que se da el valor de cero.

El índice de volumen refleja la eficiencia de las líneas expresadas en kilogramos

producidos. Se calcula de manera directa al convertir las cajas o piezas

producidas en el gramaje correspondiente. El valor obtenido sirve como referencia

para obtener el resultado de producción en una unidad diferente de medida

(kilogramos) con el objetivo de obtener la utilidad real.

Cada semana al conocer los niveles de demanda se elabora un plan de

producción de manera empírica para las dos líneas, es decir, en base a la

experiencia se programa la producción ya que no se sabe de manera exacta o real

la cantidad de tarimas, cajas o piezas que las líneas de harina y extruidos pueden

generar en una hora de trabajo. En base a lo anterior, el plan de producción se da

a conocer al inicio de la semana, y como límite de tiempo se da la semana misma.

20

1.2 Planteamiento del problema

Conocer la capacidad de producción es un aspecto importante a considerar para

poder llevar a cabo una planeación adecuada de la producción. El no contar con

ésta puede generar desperdicios de los recursos disponibles en la organización,

provocando la disminución de la productividad de la empresa.

El jefe de planta de Nacional de Alimentos y Helados S.A de C.V en Ciudad

Obregón, desconoce la capacidad óptima de producción de las líneas de harina y

extruidos. Al no conocer este dato existe una gran variabilidad en los kilogramos

producidos por hora, ocasionando que no se pueda elaborar el plan de producción

semanal para estas dos líneas. Al desconocer cuánto se puede producir por

unidad de tiempo, existe mucho desperdicio de tiempo y gastos innecesarios que

se pudieran evitar.

Por lo que se llegó a la aseveración siguiente:

Se desconocen los datos cuantificables de la capacidad de producción real

de las líneas de harina y extruidos que apoyen a la toma de decisiones para

realizar el plan de producción semanal.

1.3 Objetivo

Determinar la capacidad de producción real en las líneas de harina y extruidos

para establecer datos reales que sirvan como apoyo en la elaboración del plan de

producción semanal de las mismas.

1.4 Justificación

Con la realización de este proyecto se pretende lograr una mejora en la

planeación de producción, lo cual se daría al conocer la capacidad de producción

21

de las líneas. También se puede alcanzar una disminución de tiempos muertos al

utilizar el tiempo necesario para cumplir con la demanda de acuerdo al plan, y una

mejora en el aprovechamiento de los recursos, con el uso eficiente de maquinaria,

uso de energía, materia prima, entro otros.

La persona afectada directamente por los beneficios presentados será el jefe de

planta, al ser el encargado del área de producción, ya que se le brindarán los

datos e información necesaria para elaborar de manera correcta el plan de

producción. De igual manera, los clientes se beneficiarán al obtener sus pedidos

en cantidad y tiempo correctos.

De no realizarse este proyecto las líneas bajo estudio seguirán incumpliendo la

demanda, ya sea por falta o exceso de unidades producidas. Por consecuencia, el

desperdicio, tanto de tiempo como de recursos, continuará existiendo, afectando

económicamente a la empresa.

1.5 Delimitaciones

El proyecto se llevó a cabo dentro del área de producción, dentro de la cual se

ubican tres diferentes líneas. Se desarrolló en las líneas de harina y extruidos,

debido a que no se contaba con la información de estas para elaborar el plan de

producción. Se aplicó en los siete diferentes productos que proporcionan las dos

líneas, tomando en cuenta los diferentes gramajes existentes

1.6 Limitaciones

Los factores que dificultaron la realización de este proyecto fueron los siguientes:

Baja demanda de productos elaborados por las líneas bajo estudio. Al

haber menos demanda de estos productos, se dificulta la posibilidad de

22

observar y hacer las mediciones requeridas por el corto tiempo de

producción.

Capacidad máxima de la maquinaria. Algunas máquinas no proporcionan

el rendimiento máximo debido a la cantidad de años que llevan

funcionando.

Los paros de producción debido al horario de comida de los

operarios. Los horarios de comida en la mayoría de las ocasiones no son

respetados.

Paros por fallas en las máquinas. La maquinaria es de antigüedad

considerable mayor a 10 años, por lo tanto las fallas en estas son

constantes.

Variaciones de velocidad de corrida de la línea por parte del operador

de la línea. Cada operador maneja diferentes velocidades que hacen que el

ritmo de producción sea variable.

No se cuenta con datos completamente confiables dentro de los registros.

La variedad de productos y los distintos gramajes. La información y

registros no se pueden generalizar por tipo de producto.

Imprecisión de las tomas a granel por tornillo.

23

II. MARCO TEÓRICO

Este capítulo muestra la información consultada que sustenta el proyecto y los

autores que la proponen, con el objetivo de brindar una base para la comprensión

de la metodología a utilizar.

2.1 Productividad

Niebel y Freivalds (1996), aseveran que el único camino para que un negocio o

empresa pueda crecer y aumentar su rentabilidad (o sus utilidades) es

aumentando su productividad. Por incremento en la productividad se entiende el

aumento en la producción por hora de trabajo.

Everett, Hershauer y Ruch (1985), expresan que la productividad es el elemento

vital de nuestra economía y el fundamento de nuestro estándar de vida. La

productividad y las utilidades no son la misma cosa, aunque existe una relación

muy estrecha entre ambas. La productividad creciente y las utilidades en

24

descenso pueden reflejar una industria tecnológicamente avanzada en un

mercado muy reducido. La situación opuesta, esto es, productividad en descenso

y utilidades en ascenso, es muy peligrosa para la economía. Significa que los

recursos no se utilizan bien y que las ineficiencias se les transmiten a los

consumidores.

2.1.1 Definiciones de productividad

Gutiérrez y col. (2013), definen productividad como relación entre lo producido y

los medios utilizados; por lo tanto, se mide mediante el cociente: resultados

logrados entre recursos empleados. Los resultados logrados pueden medirse en

unidades producidas, piezas vendidas, clientes atendidos o en utilidades. Mientras

que los recursos empleados se cuantifican por medio del número de trabajadores,

tiempo total empleado, horas-máquina, costos etc. De manera que mejorar la

productividad es optimizar el uso de los recursos y maximizar los resultados.

Socconini (2008), por su parte afirma que en todo negocio, sea una empresa de

transformación o de servicio, se cuenta con una serie de insumos que se resumen

en cuatro grandes grupos básicos: los materiales, las máquinas, la mano de obra,

los métodos y el medio ambiente.

La productividad es la relación entre los resultados y los insumos, y es en los

procesos donde los insumos se transforman en resultados. La mejora de la

productividad es la obtención de mejores resultados de un proceso. En pocas

palabras “hacer más con menos” (Socconini, Lean Manufacturing Paso a Paso,

2008).

25

2.1.2 Medición de la productividad

Chase, Jacobs y Aquilano (2009), consideran la productividad como una medida

que suele emplearse para conocer qué tan bien se están utilizando sus recursos

(o factores de producción) un país, una industria o una unidad de negocios.

Resulta fundamental medir la productividad para conocer el desempeño de las

operaciones. En un sentido amplio, la productividad se representa como:

Productividad=

La productividad es lo que se conoce como una medida relativa; es decir, para que

tenga significado, se debe comparar con otra cosa. La productividad se puede

comparar en dos sentidos. En primer término, una compañía se puede comparar

con operaciones similares de su mismo sector o, si existen, puede utilizar datos

del sector. Otro enfoque sería medir la productividad de una misma operación a lo

largo del tiempo. En este caso se compararía la productividad registrada en un

periodo determinado con la registrada en otro (Chase y cols., 2009).

La productividad se puede expresar en forma de medidas parciales,

multifactoriales o totales. Si interesa la razón del producto a un único insumo, se

tendrá una medida parcial de la productividad. Si se desea conocer la razón del

producto a un grupo de insumos (pero no todos), se tendrá una medida

multifactorial de la productividad. Si se desea expresar la razón de todos los

productos a todos los insumos, se utiliza una medida del total de los factores de la

productividad para describir la productividad de la organización entre o hasta de

un país (Chase y cols., 2009).

Medida Parcial:

MP=

MP=

MP=

MP=

26

Medida Multifactorial:

MM=

Medida total:

MT=

MT=

De acuerdo a las fórmulas presentadas anteriormente, se puede concluir que la

medida de productividad se puede adecuar de acuerdo a la naturaleza del objeto

que se estudia, y es considerada como un indicador básico para la mejora

constante.

2.1.3 Limitantes de la productividad

En los negocios, la productividad no es infinita. Ésta se ve afectada por una gama

muy amplia de problemas que limitan los resultados que se pueden obtener a

partir de los recursos disponibles. Según Socconini (2008), existen tres limitantes

de la productividad. Los ingenieros japoneses han clasificado estas limitantes en

tres grupos a los que llamaron 3 “Mu”, debido a que todas inician con la sílaba mu:

MURI= Sobrecarga

MURA= Variabilidad

MUDA= Desperdicio

Sobrecarga o muri: la productividad de los negocios y las personas disminuye

cuando se les impone una carga de trabajo que rebasa su capacidad.

27

Variabilidad o mura: Se refiere a la falta de uniformidad generada desde los

elementos de entrada de los procesos, como los materiales, las especificaciones,

el entrenamiento, las habilidades, los métodos y las condiciones de la maquinaria.

Desperdicios o mudas: Los siente tipos de desperdicio que afectan

negativamente la productividad deben ser bien entendidos, detectados y

eliminados o minimizados todos los días en empresas e instituciones. Toyota

clasifica en siete grandes grupos los desperdicios o mudas:

1. Muda de sobreproducción

2. Muda de sobreinventario

3. Muda de productos defectuosos

4. Muda de transporte de materiales y herramientas

5. Muda de procesos innecesarios

6. Muda de espera

7. Muda de movimientos innecesarios del trabajador

A continuación se describen los siete principales desperdicios listados

anteriormente:

Sobreproducción: producir más de lo que se necesita, producir más rápido de lo

que se requiere, manufacturar productos antes de que se necesiten.

Sobreinventario: es cualquier material, producto en proceso o productos

terminados que exceden a lo que se necesita para satisfacer la demanda del

cliente.

Productos defectuosos: pérdida de recursos empleados para producir un

artículo o servicio defectuoso.

Transporte de materiales y herramientas: Consiste en todos aquellos traslados

de materiales que no apoyan directamente al sistema de producción.

28

Procesos innecesarios: Muchos de los trabajos son consecuencia de las

necesidades del taller, de la calidad de la manufactura o de la mala planeación de

las entregas.

Espera: se refiere al tiempo que se pierde cuando un operario espera a que su

máquina termine su trabajo, cuando las máquinas se detienen en espera de que el

operador haga algún ajuste, o incluso cuando tanto el operador como la máquina

están en espera de materiales, herramientas o instrucciones.

Movimientos innecesarios del trabajador: se refiere al traslado de personas de

un punto a otro en su lugar de trabajo o en toda la empresa, sin que ello sea

indispensable para aportar valor al producto.

Socconini (2008), propone otros grandes desperdicios a considerar y son:

Desperdicio de energía.

Gastos excesivos por falta de liderazgo y control.

Mala administración financiera

Desperdicio en el diseño: se elaboran productos que cuentan con más

funciones de las necesarias. (Socconini, Lean Manufacturing Paso a Paso,

2008).

2.2 Capacidad

Un diccionario define capacidad como “la facultad para tener, recibir, almacenar o

dar cabida”. En los negocios, en un sentido general, se suele considerar como la

cantidad de producción que un sistema es capaz de generar durante un periodo

específico (Chase y cols., 2009).

La capacidad de un proceso consiste en conocer la amplitud de la variación

natural del proceso para una característica de calidad dada; esto permitirá saber

en qué medida tal característica de calidad es satisfactoria (cumple

especificaciones) (Gutiérrez y col., 2013).

29

Adam y Ebert (1991), proponen que capacidad es la razón máxima de capacidad

productiva o de conversión para la combinación de producto existente en las

operaciones de una organización. Un cambio de la mezcla de producto puede

cambiar la capacidad de las unidades de producción.

2.2.1 Capacidad de producción

Capacidad es un término relativo y, en el contexto de la administración de

operaciones, se podría definir como la cantidad de recursos disponibles que se

requerirán para la producción, dentro de un periodo concreto (Chase y cols.,

2009).

Fernández y col. (2006), indican que la capacidad es el potencial de un trabajador,

una máquina, un centro de trabajo, un proceso, una planta o una organización

para fabricar productos por unidad de tiempo. Indican que la capacidad de una

instalación productiva se refiere a la cantidad de producto que ésta puede obtener

por unidad de tiempo con los recursos o activos disponibles y en condiciones de

funcionamiento normales.

Los autores Adam y col. (1991), autores mencionan que la capacidad de las

operaciones se refiere a la capacidad productiva de una instalación; en general se

expresa como un volumen de producción en un periodo. Los gerentes de

operaciones están interesados en la capacidad por varias razones. Primero

porque desean tener capacidad suficiente para proveer el tiempo y la cantidad de

producción necesaria para satisfacer la demanda actual y futura del cliente.

Además la capacidad disponible afecta a la eficiencia de las operaciones.

2.3 Tipos de capacidad

Los autores Fernández y col. (2006), describen los siguientes tipos de capacidad:

30

Capacidad eficiente (teórica de diseño): es aquel volumen de producción por

periodo que permite obtener el coste medio mínimo. Esta producción se obtiene

normalmente bajo condiciones normales de funcionamiento. La capacidad

eficiente es igual al número de horas de trabajo teóricas al año dividido por el

número de horas necesarias para fabricar un producto.

Capacidad efectiva: es la mayor tasa de producción razonable que puede

lograrse en la práctica. Las horas de trabajo anuales efectivas se obtiene de restar

al número de horas de trabajo teóricas al año el total de horas anuales dedicadas

a tareas de producción auxiliares y de apoyo, como mantenimiento y preparación

de las máquinas.

Capacidad real: es la cantidad real de producto obtenida por período de tiempo.

Las horas de trabajo anuales reales se obtienen de restar a las horas de trabajo

anuales efectivas las horas que se pierden por averías de las máquinas,

absentismo de los trabajadores y hechos similares. La capacidad real es el

número de horas reales de trabajo anual dividido por el número de horas

necesarias para fabricar un producto.

Capacidad pico: representa la capacidad máxima de la operación, considerando

la aplicación de recursos adicionales, como horas extraordinarias o turnos extras

de trabajo, trabajadores eventuales o cualquier tipo de políticas especiales para

obtener una mayor producción.

2.4 Planificación de la capacidad

Según Chapman (2006), la planificación de la capacidad es el proceso que

consiste en reconciliar la diferencia entre la capacidad disponible del proceso y la

capacidad requerida para administrar de manera apropiada una carga, con el

objetivo de satisfacer los tiempos de producción para el cliente específico cuyos

pedidos representan la carga. Una vez que la carga y la capacidad disponible se

miden, el proceso de planificación básicamente requiere que el responsable de la

31

planificación ajuste esta última para atender la carga, o en algunos casos, ajustar

la carga a la capacidad disponible.

De acuerdo a los autores Chase y cols. (2009), el objetivo de la planeación

estratégica de la capacidad es ofrecer un enfoque para determinar el nivel general

de la capacidad de los recursos de capital intensivo (el tamaño de las

instalaciones, el equipamiento y la fuerza de trabajo completa) que apoye mejor la

estrategia competitiva de la compañía a largo plazo. Si la capacidad no es

adecuada, la compañía podría perder clientes en razón de un servicio lento o de

que permite que los competidores entren al mercado. Si la capacidad es excesiva,

la compañía tal vez se vería obligada a bajar los precios para estimular la

demanda, a subutilizar su fuerza de trabajo, a llevar un inventario excesivo o a

buscar productos adicionales, menos rentables, para permanecer en los negocios.

2.4.1 Métodos para la planificación de la capacidad

Chapman (2006), propone los siguientes métodos de planificación de la

capacidad:

Métodos de planificación gruesa:

Existen dos métodos de planificación gruesa, los cuales se muestran a

continuación:

Planificación de la capacidad utilizando factores globales. Este método

es el más aproximado de los métodos gruesos. El concepto es simple: se

toman las horas estándar para cada uno de los artículos que se producen

de acuerdo con el programa maestro, y se multiplican por las horas

estándar utilizadas para producir el artículo. Después se determina la

capacidad necesaria por centro de trabajo, tomando un porcentaje histórico

de su utilización. Utilizando las horas totales para cada producto se puede

calcular las horas totales requeridas para cumplir con el programa maestro.

32

Listas de capacidad. Este método proporciona mejores datos que el

anterior. En este, las listas de capacidad utilizan dos piezas adicionales de

información relativa a los productos bajo análisis: la lista de materiales y la

información de ruteo. La información de ruteo, como indica su nombre,

describe la trayectoria que debe tomar el producto para ser fabricado. La

información de ruteo generalmente toma en cuenta parámetros como:

o Las operaciones que deben realizarse, y su orden de ejecución

o Los centros de trabajo que deberán utilizarse para realizar las

distintas operaciones.

o El tiempo estándar para cada operación, incluyendo el tiempo de

configuración del equipo y el tiempo de ejecución por pieza.

Con esta información más específica basada en estándares y en la lista de

materiales, se puede determinar requerimientos de capacidad más precisos

para que cada centro de trabajo pueda cumplir el programa maestro dado.

No existen reglas específicas para determinar el método grueso que deberá

utilizarse en distintos entornos operativos, pero en general la decisión depende del

nivel de detalle necesario y de la cantidad de información disponible (Chapman,

2006).

Método de Planeación de requerimientos de capacidad (PRC).

Los insumos de información de la PRC en cuanto a requerimientos de producción

no provienen del programa maestro, sino directamente del MRP. Por supuesto, el

MRP ya toma en cuenta la lista de materiales, la información de ruteo y los ajustes

por tiempos de espera. La PCR toma en cuenta, además, el trabajo en proceso y

los ajustes para el inventario inicial, así como otras demandas como inventarios de

servicio y desechos anticipados. En consecuencia, es la más detallada de todas

las técnicas de planificación de la capacidad.

33

Además de las liberaciones planificadas de pedidos indicadas en el sistema MRP,

una planificación detallada de la capacidad requerirá información de otras fuentes;

de manera específica se necesita:

El archivo de pedidos abiertos.

El archivo de información de ruteo.

El archivo de centro de trabajo, contiene elementos de tiempo que incluyen:

o Tiempo de desplazamiento: Tiempo que suele necesitarse para que

el material se desplace de un centro de trabajo a otro.

o Tiempo de espera: El tiempo que el material debe esperar para

desplazarse una vez que se ha finalizado una operación

o Tiempo en fila de espera: El tiempo que debe esperar el material

antes de poder ser procesado por una operación.

Aun cuando la PRC sea difícil de manejar debido a la naturaleza cambiante de la

información y a la variabilidad de su precisión, puede resultar un insumo bastante

útil para tomar decisiones, sobre todo si el administrador comprende cómo se

desarrolla la información y cuáles son los métodos más apropiados para manejarla

(Chapman, 2006).

Método de Control de entrada/salida

La palabra clave en la descripción de este método es control. Esto significa que no

se trata de una herramienta de planificación, sino de un método desarrollado para

controlar la capacidad de la operación una vez que los pedidos para los

requerimientos han sido liberados. La intención real es supervisar y regular las

horas totales laboradas en todos los centros, en un intento por controlar el flujo de

trabajo que entra y sale de ellos. Otra importante ventaja de utilizar este método

radica en que permite identificar posibles fuentes de problemas al mantener un

flujo de actividad apropiado dentro de la operación (Chapman, 2006).

Método general para la administración de la capacidad

La administración de la capacidad es una actividad de gran importancia para la

dirección de una operación. Los mejores planes y programas de producción

34

prácticamente no tendrán utilidad si no se determina la cantidad de capacidad

apropiada para ejecutar tales planes. Por lo tanto, la clave de la administración de

la capacidad radica en comparar constantemente la capacidad disponible con la

capacidad requerida para cumplir las necesidades de los clientes (Chapman,

2006).

2.5 Procedimiento para determinar la capacidad

Chase y cols. (2009), proponen que para determinar la capacidad que se

requerirá, se deben abordar las demandas de líneas de productos individuales,

capacidades de plantas individuales, y asignación de la producción a lo largo y

ancho de la red de planta. Por lo general, esto se hace con los pasos siguientes:

1. Usar técnicas de pronósticos para prever las ventas de los productos

individuales dentro de cada línea de productos.

2. Calcular el equipamiento y la mano de obra que se requerirá para cumplir los

pronósticos de las líneas de productos.

3. Proyectar el equipamiento y la mano de obra que estará disponible durante el

horizonte del plan.

Muchas veces, la empresa decide tener un colchón de capacidad que se

mantendrá entre los requerimientos proyectados y la capacidad real. Un colchón

de capacidad se refiere a la cantidad de capacidad que excede a la demanda

esperada.

Cuando la capacidad del diseño de la empresa es menor que la capacidad

requerida para satisfacer su demanda, se dice que tiene un colchón de capacidad

negativo.

35

2.6 Consideraciones para aumentar la capacidad

Cuando se proyecta añadir capacidad es preciso considerar muchas cuestiones.

Tres muy importantes son: conservar el equilibrio del sistema, la frecuencia de los

aumentos de capacidad y el uso de capacidad externa (Chase y cols., 2009).

Conservar el equilibrio del sistema: en una planta en equilibrio perfecto, el

producto de la etapa uno es la cantidad exacta del insumo que requiere la etapa 2.

El producto de la etapa dos es la cantidad exacta del insumo que requiere la etapa

tres, y así de manera sucesiva. Sin embargo, en la práctica, llegar a un diseño tan

“perfecto” es prácticamente imposible y no es deseable. Una razón que explica lo

anterior es que los mejores niveles para operar correspondientes a cada etapa

suelen ser diferentes (Chase y cols., 2009).

Chase y cols. (2009), proponen la existencia de caminos para atacar el

desequilibrio. Uno consiste en sumar capacidad a las etapas que son cuello de

botella. Lo anterior se puede hacer tomando medidas temporales, como

programando horas extras, arrendando equipo o adquiriendo capacidad adicional

por medio se subcontrataciones. Otro camino es implementar inventarios que

sirvan como amortiguador ante la etapa que es un cuello de botella y así

garantizar que siempre haya material para trabajar. Un tercer enfoque implica

duplicar las instalaciones del departamento del que depende otro departamento.

Frecuencia de los aumentos de capacidad. Cuando se suma capacidad se debe

considerar dos tipos de costos: el costo de escalar la capacidad con demasiada

frecuencia y el costo de hacerlo con demasiada poca frecuencia. Escalar la

capacidad con demasiada frecuencia es muy costoso. Los costos directos incluyen

retirar y sustituir el equipamiento viejo y capacitar a los empleados para usar el

nuevo. Además, es necesario comprar el nuevo equipamiento, muchas veces por

una cantidad considerablemente mayor al precio de venta del viejo. Por último

está el costo de oportunidad de lugar de la planta o el servicio que está inactivo

durante el periodo del cambio (Chase y cols., 2009).

36

Por otro lado, Chase y cols. (2009), expresan que escalar la capacidad con

demasiada poca frecuencia también es muy costoso. Una expansión poco

frecuente significa que la capacidad se adquiere en bloques más grandes. El

exceso de capacidad que se haya adquirido se debe asentar como un gasto fijo

hasta que sea utilizado.

Fuentes externas de capacidad. En algunos casos tal vez resulte más barato no

aumentar la capacidad en absoluto, sino recurrir a alguna fuente externa de

capacidad ya existente. Dos estrategias que suelen utilizar las organizaciones son

la subcontratación y la capacidad compartida (Chase y cols., 2009).

2.6.1 Flexibilidad de la capacidad

Flexibilidad de la capacidad significa que se tiene la capacidad para incrementar o

disminuir los niveles de producción con rapidez, o de pasar la capacidad de

producción de forma expedita de un producto o servicio a otro. Esta flexibilidad es

posible cuando se tiene plantas, procesos, y trabajadores flexibles, así como

estrategias que utilizan la capacidad de otras organizaciones (Chase y cols.,

2009).

2.7 Medidas de capacidad de producción

De acuerdo a los autores Chase y cols. (2009), el término capacidad implica el

índice de producción que se puede alcanzar, pero no dice nada de cuánto tiempo

será posible sostener este índice. A efecto de evitar este problema, se usa el

concepto de mejor nivel de operación. Se trata del nivel de capacidad para el que

se ha diseñado el proceso y, por lo mismo, se refiere al volumen de producción en

el cual se minimiza el costo promedio por unidad. Es difícil determinar este mínimo

porque implica un complejo análisis entre la asignación de los costos para gastos

37

fijos y el costo de las horas extras, el desgaste del equipamiento, los índices de

defectos y otros costos.

Una medida muy importante es el índice de utilización de la capacidad, el cual

revela que tan cerca se encuentra la empresa del mejor punto de operación:

Índice de utilización de la capacidad =

Chapman (2006), propone las siguientes medidas de capacidad:

Utilización: Muestra las horas máximas que se espera que este activo el

centro de trabajo. Muchos factores pueden afectar el número de horas que

el equipo es susceptible de utilizarse, incluyendo problemas con las

maquinas, ausentismo laboral, problemas con materiales y otros tipos de

retrasos. Por lo tanto la utilización se define como:

Utilización =

x 100

Eficiencia: mide básicamente la salida real de un área definida, en

comparación con la tasa estándar de producción en el mismo número de

horas. Por supuesto, la tasa estándar de producción se basa en los

estándares de tiempo.

Eficiencia=

x 100

Capacidad nominal: se define como el producto del tiempo disponible, la

eficiencia y la utilización.

Capacidad nominal= tiempo disponible x eficiencia x utilización

38

Capacidad demostrada: Como indica su nombre, la capacidad

demostrada es la salida de la capacidad real, de acuerdo con los registros

de producción.

2.7.1 Factores que influyen en la medición de la capacidad de

producción

Fernández y col. (2006), plantean que la medición de la capacidad presenta los

siguientes problemas:

Referencia temporal. Un error común en la medición de la capacidad es

ignorar el tiempo, es decir, no referir la producción a un período dado.

Operaciones con distinta capacidad. Cuando un proceso consta de una

serie de operaciones, su capacidad viene determinada por la operación

más lenta de dicho proceso, denominada “cuello de botella”.

Definición de condiciones normales de funcionamiento. No es fácil

obtener una medida real de la capacidad de una instalación productiva a

causa de las variaciones cotidianas en los elementos de fabricación, tales

como retrasos o absentismo de los trabajadores, averías en los equipos y

tiempos para operaciones de mantenimiento, entre otros.

Influencia de las decisiones de la dirección de la empresa. Hay que

resaltar que la medición de la capacidad viene condicionada por las

políticas directivas: número de horas trabajadas por semana, política de

horas extraordinarias y subcontratación de actividades, entre otras.

Unidad de medida. La capacidad puede expresarse en términos de salida

del proceso productivo o bien en términos de insumos consumidos durante

la producción. Para poder medir la capacidad en términos de insumos, la

demanda, que se expresa invariablemente como la tasa de salida de

productos, tiene que traducirse a consumo de los mismos en un

determinado periodo de tiempo; por ejemplo, horas hombres.

39

2.8 Clasificación ABC

En el siglo XIX, Villefredo Pareto, en un estudio sobre la distribución de la riqueza

en Milán, descubrió que 20% de las personas controlaban el 80% de la riqueza.

Esta lógica de la minoría con la mayor importancia y la mayoría con la menor

importancia se amplió para incluir muchas situaciones y se conoce como el

Principio de Pareto. Esto sucede en la vida diaria (la mayor parte de las decisiones

de las personas son relativamente sin importancia, pero unas cuantas dan forma a

su futuro) (Chase y cols., 2009).

Chase y cols. (2009), mencionan que la estrategia ABC divide una lista de piezas

en tres grupos según su valor: las piezas A constituyen un 15% más alto de las

piezas, las piezas B 35% siguiente y las piezas C el último 50%. Es probable que

la segmentación no siempre ocurra con tanta claridad. Sin embargo, el objetivo es

tratar de separar lo importante de lo que no lo es. El punto en el que las líneas se

dividen realmente depende del inventario en cuestión y en la cantidad de tiempo

del personal disponible (con más tiempo, una empresa podría definir categorías A

y B más extensas).

El propósito de clasificar las piezas en estos grupos es establecer el grado de

control apropiado sobre cada uno. En forma periódica, por ejemplo, las piezas de

clase A quizás estén más controladas con pedidos semanales, las piezas B se

podría pedir cada dos semanas y las piezas C cada uno o dos meses.

En ocasiones, una pieza puede ser crítica para un sistema si su ausencia provoca

una pérdida significativa. En este caso, sin importar la clasificación de la pieza, es

posible mantener existencias suficientemente altas para evitar que se agote. Una

forma de asegurar un control más estrecho es asignar a esta pieza una A u una B,

clasificándola en una categoría aun cuando su volumen de dólares no garantice si

inclusión (Chase y cols., 2009).

40

2.9 Cartas de control

Flores (2007), expresa que hoy día se habita un mundo de variabilidad: en el

recorrido al trabajo no siempre se hace el mismo tiempo, el porcentaje de tiempo

para ejecutar un trabajo es diferente de un día a otro, el porcentaje de artículos

defectuosos de lote a lote es variable, a los clientes o usuarios se les trata

diferente, cada uno es diferente. Son variables los gastos mensuales de la

empresa, la calidad del producto final, los materiales, las máquinas, la velocidad

de operación, entre otros.

Socconini (2008), define variabilidad la falta de uniformidad generada desde los

elementos de entrada de los procesos, como los materiales, especificaciones,

habilidades, métodos y condiciones de la maquinaria; esto produce a su vez una

falta de uniformidad en los procesos. El autor agrega que es necesario conocer el

tipo de variación e identificar si es natural o no, ya que cuando la variabilidad de

cierto proceso es natural, se dice que el proceso está controlado. Los dos tipos de

variaciones se explican a continuación.

La variación debida a causas comunes (o debida al azar). Es aquella que

permanece día a día, lote a lote; es parte del sistema, es inherente a las

características del proceso y es resultado de la acumulación y combinación de

diferentes fuentes de variabilidad. Estas causas son difíciles de identificar y

eliminar, al ser inherentes al sistema; no obstante, representan a largo plazo la

mayor oportunidad de mejora (Flores, 2007).

La variación debida a causas especiales (o atribuibles). Es algo especial, no es

parte del sistema de causas comunes. Esta variación es causada por situaciones

o circunstancias especiales que no están presentes permanentemente en el

sistema. Un proceso que trabaja sólo con causas comunes de variación se dice

que está en control estadístico (o es estable), independientemente de que su

variabilidad sea mucha o poca, pero es predecible en el futuro inmediato (Flores,

2007).

41

Flores (2007), asegura que un proceso en el que están presentes causas

especiales de variación se dice que está fuera de control estadístico. Este tipo de

proceso es impredecible en un futuro inmediato porque en cualquier momento

pueden aparecer esas situaciones que tienen un efecto especial sobre la

variabilidad. El instrumento de medición para detectar este tipo de errores son las

cartas de control, creadas para este propósito por el Dr. Walter Shewhart en la

segunda mitad de los años 20’s.

2.9.1 Elementos básicos de una carta de control

Flores (2007), propone que la idea básica de una carta de control es “observar y

analizar gráficamente el comportamiento sobre el tiempo de una variable, de un

producto, o de un proceso, con el propósito de distinguir en tal variable sus

variaciones debidas a causas comunes de las debidas a causas especiales

(atribuibles)”. El uso adecuado de las cartas de control permitirá detectar cambios

y tendencias importantes en los procesos. En la figura 12 se muestra en ejemplo

de una carta de control.

Fuente: Flores, 2007.

Figura 12. Ejemplo de una carta de control.

42

Flores (2007), destaca que si todos los puntos caen dentro de los límites de

control superior e inferior; se dice que es un proceso que está en control

estadístico, si un solo valor sale fuera de los límites se considera fuera de control

estadístico. No siempre es indeseable que un punto caiga fuera de los límites de

control. Por ejemplo, en una carta donde se grafique la proporción de artículos

defectuosos, el que un punto esté por debajo del límite inferior indicará la

presencia de una causa especial, que es positiva para la calidad del proceso y que

deberá identificarse para tratar de que tal causa influya permanentemente en el

proceso.

En las cartas de control también se observa cualquier formación o patrón de

puntos que tenga muy poca probabilidad de ocurrir en condiciones normales, lo

cual será una señal de alerta sobre posibles cambios debidos a causas especiales

(Flores, 2007).

2.9.2 Límites de control

Flores (2007), menciona que la ubicación de los límites de control en una carta, es

un aspecto fundamental. Si éstos se ubican demasiado alejados de la línea

central, entonces será más difícil detectar los cambios en el proceso. Para calcular

los límites de control se debe proceder de tal forma que bajo condiciones de

control estadístico, la variable que se grafica en la carta tenga una alta

probabilidad de caer dentro de los límites.

Flores (2007), expresa que para el cálculo de los límites de control, sea x la

variable (o estadístico) que se va a graficar en la carta de control, y suponiendo

que su media es μxy su desviación estándar σx, entonces los límites de control

son:

43

Figura 13. Fórmulas para el cálculo de límites en un gráfico de control.

2.10 Tamaño de muestra

Vélez (2001), afirma que cada estudio tiene un tamaño muestral idóneo, que

permite comprobar lo que se pretende con la seguridad y precisión fijadas por el

investigador, El tamaño muestral depende de:

Variabilidad del parámetro a estimar: Datos previos, estudios pilotos

Precisión: Amplitud del intervalo de confianza

Nivel de confianza (1- α): Habitualmente 95% o 99%. Probabilidad

complementaria al error admitido (α).

Se sabe que una muestra tiene que ser representativa de la población que se

extrae y que se pueden producir errores imprevistos e incontrolables, por lo que se

recomienda el uso de fórmulas previamente establecidas para su cálculo. Spiegel

y Stephens (2009), prsentan las siguientes fórmulas para el cálculo del tamaño de

muestra.

Para calcular el tamaño muestral para una población infinita o desconocida, se utiliza

la siguiente fórmula:

Para calcular el tamaño muestral para una población finita o conocida, se utiliza la

siguiente fórmula:

44

Dónde:

n: tamaño muestral

n: tamaño de la población

z: valor correspondiente a la distribución de gauss, zα= 0.05 = 1.96 y zα= 0.01 =

2.58

p: prevalencia esperada del parámetro a evaluar, en caso de desconocerse (p

=0.5), que hace mayor el tamaño muestral

q: 1 – p (si p = 70 %, q = 30 %)

i: error que se prevé cometer si es del 10 %, i = 0.1

García (1997), propone la fórmula siguiente para calcular el número de muestras

necesarias cuando n es menor a 30:

Dónde:

ni = número de observaciones requeridas

Si = desviación estándar de la muestra preliminar

E = precisión deseada

t = valor del parámetro t de tablas (ver anexo 1).

Xij = tiempo promedio de la muestra preliminar

45

2.11 OEE (Overall Equipment Effectiveness)- Eficiencia General

de los Equipos

Las máquinas se diseñan desde la base de una cierta capacidad de producción.

En la práctica, y por diferentes motivos, la producción siempre se queda muy por

detrás de la capacidad para la que fue diseñada. El OEE indica con cuánta

efectividad las máquinas están siendo utilizadas comparada con la máquina ideal

(LeanSis Productividad, 2005).

OEE es un indicador que ayuda a medir la eficiencia global de las instalaciones

comparando el porcentaje de tiempo en que una instalación debería producir

piezas de calidad, con el tiempo que realmente lo estuvo haciendo. Proporciona

una medida de productividad real de los equipos comparada con la productividad

ideal, durante un periodo de tiempo específico. Mide el desempeño total de los

equipos por la combinación de tres componentes: disponibilidad, productividad y

calidad (Business Performance Consulting, 1995).

Según los consultores de LeanSis Productividad (2005), La fórmula para el cálculo

de la eficiencia general de los equipos es la siguiente:

Indicador OEE = Disponibilidad x Rendimiento x Calidad

El indicador OEE nos permite identificar las pérdidas diferenciadas en los

siguientes factores:

Disponibilidad: Cuánto tiempo ha estado funcionando la máquina o equipo

respecto del tiempo que quería que estuviera funcionando (quitando el tiempo

no planificado)

Rendimiento: Durante el tiempo que ha estado funcionando, cuánto ha

fabricado (bueno y malo) respecto de lo que tenía que haber fabricado a

tiempo de ciclo ideal.

Calidad: Es el indicador más conocido por todos. Cuánto he fabricado bueno

a la primera respecto del total de la producción realizada (bueno y malo).

46

III. MÉTODO

Este capítulo tiene como finalidad describir el objeto bajo estudio, los materiales

utilizados y el procedimiento que se desarrolló para llegar a los resultados

obtenidos que dan solución al problema planteado.

3.1 Sujetos

El objeto de estudio de este proyecto son las líneas de harina y extruidos, que se

encuentran dentro del área de producción de una planta regional elaboradora de

botanas, con la finalidad de determinar la capacidad de producción de las mismas.

Las líneas se componen de tres áreas: proceso, sazonado y empaque. Para

efectos del proyecto, proceso y sazonado se tomarán como un área, generando

de esta forma dos áreas en comparación con las tres existentes.

47

3.2 Materiales

Para la realización del presente proyecto se emplearon distintos materiales que se

describen a continuación:

Cronómetro digital: utilizado para tomar las piezas producidas por minuto,

paros de la línea por hora, cantidad de producción por minuto, piezas

defectuosas por hora, duración de empaque por caja de los distintos

operarios, producción total por hora en piezas, cajas y tarimas.

Excel: utilizado para capturar los datos recopilados por hora de los distintos

productos, las medidas de tendencia y la realización de la clasificación ABC

de los productos de acuerdo a su demanda.

Base de datos: utilizada para brindar la información sobre datos históricos

de la demanda proporcionada por la organización bajo estudio.

3.3 Procedimiento

El presente apartado contiene los pasos realizados para determinar la capacidad

de producción real de las líneas, compuesto por un total de 6 actividades, las

cuales se describen a continuación:

3.3.1 Establecer elementos de entrada para el cálculo de la

capacidad de producción de la línea.

Se establecieron los datos y las variables necesarias para el cálculo de la

capacidad de producción, así como las características particulares de cada una de

ellas, quedando plasmadas en una tabla. Esta actividad tuvo como objetivo

identificar los datos y variables necesarias para dar una dirección a esta

investigación y trabajar para lograr obtener esos valores.

48

3.3.2 Seleccionar los productos críticos de la línea de producción.

Tomando como referencia el método de ABC, se clasificaron los productos

tomando como prioridad su demanda presentada en seis meses anteriores. Esto

dio origen a una tabla con porcentajes permitiendo identificar los productos que

abarcaban mayor demanda en el periodo de tiempo. Posteriormente se ordenaron

los valores en forma descendente y se calculó el porcentaje acumulado, como el

método lo indica. Para clasificar los productos se utilizó el criterio de la demanda,

que implica colocar la letra correspondiente a cada producto según su porcentaje

de demanda total de los seis meses anteriores. Los productos que abarcan el 80%

de la demanda son del tipo A, los que abarca el 15% siguiente se catalogan como

tipo B y finalmente, los que representan el último 5% de la demanda total se

clasifican como tipo C.

A partir de esta tabla, se seleccionaron los productos de clasificación A y B, es

decir, los que generaron un 95% de la demanda total analizada. Los productos

seleccionados tendrán una mayor prioridad al momento de ser analizados durante

el proceso. Se generó una tabla donde se enlistan los productos críticos.

3.3.3 Analizar el comportamiento de la producción por hora de los

productos críticos.

En base a los datos históricos de los productos críticos seleccionados, se obtuvo

una tabla que contiene la producción mínima, máxima y promedio por hora,

calculada mediante el uso de fórmulas.

Con los resultados obtenidos, se elaboró un gráfico por producto, donde se

muestra el comportamiento de la demanda en el periodo de tiempo analizado. Por

medio de fórmulas estadísticas, se obtuvo un valor promedio de demanda y los

49

límites superior e inferior, con el objetivo de excluir aquéllos datos que son

irrelevantes.

3.3.4 Determinar producción real por hora en diferentes áreas del

proceso.

Esta actividad tiene como objetivo obtener datos que brinden un acercamiento a

la situación real de producción actual mediante la comparación de la cantidad de

producto que sale del proceso en forma a granel, contra la cantidad de producto

que sale del área de empaque.

Para la obtención del número de muestra del producto a granel se utilizó la

fórmula de “n” con su respectiva tabla de valores. Primero se obtuvo una cantidad

de muestras aleatorias de producto a granel por minuto, para después introducir

los datos obtenidos en la fórmula de tamaño de muestra y calcular la “n”

correspondiente. Finalmente se realizó la toma de datos para completar el número

de muestra correspondiente y se registraron en una hoja de recolección

previamente diseñada con los datos de producción por minuto obtenidos.

De acuerdo a las cantidades de producción por minuto a granel resultantes y en

base a los registros generados de ello, se calcularon los datos de producción

mínima, máxima y promedio por hora de producto a granel, usando fórmulas

estadísticas, quedando plasmados en una tabla.

Para obtener la producción por hora una vez empacado el producto en las dos

líneas, fue necesaria la observación de varias horas de producción de cada

producto con el fin de seleccionar la toma que arrojara mejores resultados que

pudiera considerarse como ideal. La toma ideal es aquella que muestra la mayor

cantidad de kilogramos producidos por hora, tomando en cuenta la calidad del

producto terminado. Los parámetros que se midieron en las horas analizadas

50

fueron la cantidad de tarimas, cajas, bolsas y kilogramos producidos, cantidad de

desperdicios, tiempo total de paros y bolsas por minuto empacadas por la

máquina, así como las velocidades de la maquinaria de toda la línea. Se generó

un registro de la capacidad de producción real u observada de los productos.

3.3.5 Determinar la operación más lenta de la línea de producción.

Una vez obtenidos los datos de producción por hora de las diferentes áreas del

proceso, se hizo una comparación de los gramos obtenidos en estas. De esta

forma, se obtiene la capacidad real de la línea, al tomar como ritmo de producción

el área más lenta. Para esto, se toma en cuenta la división de las líneas de

producción en dos áreas, obteniendo una tabla comparativa con la producción

expresada en kilogramos.

3.3.6 Estimar capacidad de producción para cada producto

crítico.

Una vez obtenida la información anterior, con los datos de producción real por

hora en condiciones ideales después del área de empaque, se compararon con

los datos de producción históricos, mediante una tabla donde se colocaron los

productos seleccionados para el análisis y sus respectivos valores. Esto con el

objetivo de comprobar que los datos históricos tienen validez y son semejantes a

la realidad.

Finalmente, se utilizaron las fórmulas propuestas por los autores consultados para

la obtención de los valores, como productividad, eficiencia, capacidad instalada,

entre otras. Tomando en cuenta el promedio, se estimó la capacidad de

producción por hora de cada producto. Se analizaron los tiempos de paro o

51

tiempos muertos promedio existentes en los turnos para proporcionar un valor

aproximado a la realidad, ya que cada gramaje presenta distinta eficiencia de

trabajo. Como producto final, se obtuvo una tabla con los datos de capacidad de

producción real de los productos analizados en distintas unidades de medida:

tarimas por hora, cajas por hora, bolsas por hora, kilogramos por hora.

52

IV. RESULTADOS

En este capítulo se muestran los resultados obtenidos en la aplicación de la

metodología propuesta en el capítulo anterior. Se observan los productos

obtenidos en cada paso para un mejor entendimiento del orden en que fueron

generados.

4.1 Establecer elementos de entrada para el cálculo de la

capacidad de producción de la línea.

A continuación se muestra una lista que contiene las variables de entrada para la

realización de este proyecto (ver tabla 4) y una tabla que muestra medibles

mediante fórmulas aplicables a éstos, con el objetivo identificar los datos

necesarios para dar una dirección a la investigación (ver tabla 5).

53

Las variables de entrada muestran los principales datos que son requeridos para

satisfacer los requerimientos de información del cliente y para proporcionar una

base cuantificable del estado actual del proceso.

Tabla 4. Lista de variables de entrada.

Variables de entrada al proyecto

Variables Interesados

Kilogramos por hora.

Cajas por hora.

Piezas por hora.

Cliente del proyecto

Cantidad de productos a analizar.

Kilogramos por hora.

Cajas por hora.

Piezas por hora.

Tarimas por hora

Piezas defectuosas por hora.

Kilogramos a granel por hora.

Kilogramos a granel por minuto.

Tiempo de paro por hora (minutos).

Tiempo disponible de producción (hora).

Producción pasada (kilogramos por hora).

Demanda pasada (kilogramos).

Desviación estándar de los datos de producción

pasados.

Bolsas por minuto.

Tamaño de muestra.

Nivel de confianza

Responsables del

proyecto

Fuente: Elaboración propia.

La siguiente tabla es un concentrado de las fórmulas consultadas previamente

mediante investigaciones bibliográficas, que tienen relación con el proyecto y su

producto final (ver tabla 5).

54

Tabla 5. Fórmulas aplicables al proyecto.

Nombre Fórmula

Nivel de utilización (Horas trabajadas / Horas disponibles) x 100%

Nivel de eficiencia (horas estándar producidas / horas trabajadas) x 100%

Capacidad nominal (tiempo disponible) x (eficiencia) x (utilización)

Capacidad demostrada Salida de capacidad real

Capacidad de la línea (tiempo disponible x número de operarios) / tiempo estándar

Nivel de calidad Piezas aceptables / piezas totales producidas

Disponibilidad Tiempo operativo / tiempo de producción planificado

Tamaño de muestra Para n < 30

Productividad maquinaria Producción / Horas máquina

Nivel de eficiencia

(máquina)

(Piezas por minuto reales / Piezas por minuto programadas) x

100%

Límite superior de control Promedio + (1,2,3 x desviación estándar)

Límite inferior de control Promedio - (1,2,3 x desviación estándar)

OEE Disponibilidad x Rendimiento x Calidad

Fuente: Elaboración propia mediante información consultada.

Las fórmulas anteriormente propuestas sirven como una referencia para conocer

los parámetros que se pueden medir con los datos obtenidos durante el desarrollo

de la metodología, por lo tanto, algunas de estas fórmulas pueden adaptarse con

la información propia de la organización, o simplemente pueden no utilizarse.

4.2 Seleccionar los productos críticos de la línea de producción.

Mediante la clasificación ABC se ordenaron los 15 productos existentes de

manera descendente de acuerdo a su demanda en los últimos seis meses. Como

resultado se muestra la siguiente tabla con las divisiones generadas, de las cuales

se seleccionaron los productos de clasificación A y B, los cuales generaron el 95%

de la demanda analizada. La cantidad de productos a los que se les dio mayor

importancia durante la realización del proyecto son 10 de los 15 existentes. Para

una mayor comprensión de lo anteriormente mencionado, ver tabla 6.

55

Tabla 6. Clasificación ABC de los productos por demanda.

CLASIFICACIÓN ABC (DEMANDA PIEZAS)

Línea Producto Piezas % % acumulado

Harina Prispa harina 25 grs. 2515584 26.851 26.851

Extruidos Puffed 52 grs. 2138004 22.821 49.672

Harina Prispa harina 52 grs. 1796610 19.177 68.849

Harina Dtocho 75 grs. 1094130 11.679 80.528

Harina Dtocho 300 grs. 374964 4.002 84.530

Harina Dipazo 35 grs. 251136 2.681 87.211

Extruidos Puffed 220 grs. 249102 2.659 89.869

Harina Chicharrón de cerdo 70 grs. 246944 2.636 92.505

Harina Chicharrón de cerdo 30 grs. 218936 2.337 94.842

Harina Prispa 130 grs. 176139 1.880 96.722

Harina Prispa queso 44 grs. 84600 0.903 97.625

Harina Chicharrón de harina 40 grs. 71968 0.768 98.393

Harina Chicharrón de cerdo 160 grs. 60030 0.641 98.393

Extruidos Puffed 70 grs. 49214 0.525 99.560

Harina Chicharrón de harina 120 grs. 41265 0.440 100

Fuente: Elaboración propia con información brindada por la organización.

El producto que presentó la mayor demanda fue Prispa harina 25 gr con 26.851%

de la demanda total analizada. En segundo lugar aparece Puffed 52 gr con

22.821%, seguido de Prispa harina 52 gr con 19.177% y Dtocho 75 gr con

11.679%. Estos productos representan el 80% de la demanda en seis meses

pasados (ver anexo 2).

4.3 Analizar el comportamiento de la producción por hora de los

productos críticos.

Se analizaron los datos generados de producción de seis meses atrás, en base a

esta información se calculó el promedio por hora de producción de cada producto,

sus límites superiores e inferiores con los que se estimó la producción mínima y

A - 80% B - 15% C - 5 %

56

máxima de cada uno de ellos. Como resultado se obtuvo un total de 15 gráficas en

las cuales se muestra el comportamiento de la producción de los seis meses

analizados. Para esto, se utilizó un nivel de confianza de 68% con el fin de obtener

datos con una dispersión mínima (apéndice A).

De los datos arrojados por los gráficos anteriores (ver apéndice A), se obtuvo un

concentrado de información donde se indican los productos y su línea de

producción correspondiente, así como la producción promedio por hora expresada

en kilogramos, los valores de los límites superiores e inferiores y se agregó la

cantidad de semanas que fue producido cada producto, de las 27 semanas totales

analizadas (ver tabla 7).

Tabla 7. Promedio de datos históricos de producción.

Línea de

producción Producto

Promedio

capacidad de

producción

(kg/hr)

LCS LCI Total de

semanas

Harina Prispa harina 25 grs. 334.569 646.843 22.294 21

Extruidos Puffed 52 grs. 107.577 165.672 49.482 26

Harina Prispa harina 52 grs. 397.206 582.667 211.745 26

Harina Dtocho 75 grs. 342.854 558.576 127.132 24

Harina Dtocho 300 grs. 503.034 769.976 236.092 25

Harina Dipazo 35 grs. 48.019 73.916 22.122 20

Extruidos Puffed 220 grs. 53.065 92.378 13.752 27

Harina Chicharrón cerdo 72 grs. 96.421 148.282 44.561 20

Harina Chicharrón cerdo 32 grs. 47.752 80.193 15.311 18

Harina Prispa 130 grs. 96.142 165.678 26.605 24

Harina Prispa queso 44 grs. 109.655 172.101 47.210 4

Harina Chicharrón harina 40 grs. 34.553 96.146 -27.040 10

Harina Chicharrón cerdo 160 grs. 57.135 88.482 25.789 17

Extruidos Puffed 72 grs. 8.971 14.613 3.329 10

Harina Chicharrón harina 120 grs. 22.243 35.859 8.627 23

Fuente: elaboración propia mediante información brindada por la organización.

57

Se puede observar que el producto que presenta una la mayor producción

histórica de kilogramos por hora es Dtocho 300 gr. El producto que se produjo la

mayor cantidad de semanas fue Puffed 220 gr. Los gráficos presentados en el

apéndice A, muestran el comportamiento de producción de los productos

elaborados en las líneas de harina y extruidos. Estos serán utilizados para

contrastar con las observaciones de capacidad de producción actuales.

4.4 Determinar producción real por hora en diferentes áreas del

proceso.

Se tomaron 15 muestras de producción a granel por minuto de los seis productos

después del área de proceso/sazonado (ver apéndice B), sin tomar en cuenta el

gramaje. Una vez registrados estos datos, se obtuvo mediante la fórmula de “n” el

número de muestras a tomar y se ajustó este valor a la cantidad obtenida

anteriormente. Al obtener estas muestras. Se realizó una estimación de

producción a granel de cada producto por hora (Ver tabla 8).

Tabla 8. Resultados de producción a granel antes de empaque.

Línea Producto Kg/hr Velocidades Temperatura

Harina Chicharrón

cerdo 408.32

Sumergidora: 60 rpm

Banda salida: 120 rpm

Cilindro sazonador: 90 rpm

Alimentadora: 2 rpm

Freidor : 201 °C

Harina Dipazo 375.6

Vibrador tolva: 9 rpm

Sumergidora: 63 rpm

Banda salida: 120 rpm

Sazonador: 80 rpm

Alimentadora: 1.4 rpm

Esparcidor polvo: 45 rpm

Vibrador sazonado: 10 rpm

Alimentadora polvo: 60 rpm

Freidor : 203 °C

Harina Prispa 388.0398 Vibrador tolva: 4 rpm

Sumergidora: 45 rpm

Freidor: 203 °C

58

Banda salida: 120 rpm

Sazonador: 100 rpm

Alimentadora: 5 rpm

Esparcidor polvo: 80 rpm

Vibrador sazonado: 10 rpm

Alimentadora polvo: 70 rpm

Extruidos Puffed 312.4002

Extrusor: 455 rpm

Navaja: 70 rpm

Gusano: 100 rpm

Vibrador tolva: 4.5 rpm

Vibrador alimentación: 10 rpm

Banda:100 rpm

Vibrador humedecedor: 4 rpm

Cilindro: 50 rpm

Cilindro sazonado: 100 rpm

Queso: 7.5 rpm

Extrusor: 127.3 °C

Horno: 299 °C

Fuente: elaboración propia mediante datos observados en el proceso.

Para obtener la producción actual de los productos en sus respectivas

presentaciones, se realizaron un número de observaciones indefinidas por hora

despúes del área de empaque, en las cuales se determinó el número de piezas

defectuosas, tiempo muerto, cajas, piezas y kilogramos empacados y las

velocidades de las maquinas que generaron los resultados obtenidos.

Los resultados surgieron de observación de una hora da producción en una

máquina empacadora. Para efectos de la presentación de la tabla de resultados

que se muestra a continuación, se tomaron como referencia los datos de la

observación que registró la mayor cantidad de kilogramos empacados por hora

(ver tabla 9).

59

Tabla 9. Resultados de producción real después de empaque.

Línea Producto Kg/hr Piezas/hr Cajas/hr Paros

(hr)

Desperdicio

(piezas)

Harina Prispa harina 25 grs. 115.200 4608 96 0.11833 146

Extruidos Puffed 52 grs. 308.880 5940 165 0.03333 9

Harina Prispa harina 52 grs. 277.680 5340 178 0.025 21

Harina Dtocho 75 grs. 285.750 3810 127 0.09116 32

Harina Dtocho 300 grs. 448.200 1949 249 0.07516 85

Extruidos Puffed 220 grs. 332.640 1512 252 0.05 10

Harina Chicharrón cerdo 72

grs. 245.376 3408 213 0.05116 58

Harina Chicharrón cerdo 32

grs. 144.380 4512 94 0.03333 164

Harina Prispa 130 grs. 286.650 2205 245 0.05833 34

Harina Chicharrón cerdo 160

grs. 270.720 1692 188 0.05416 30

Fuente: elaboración propia mediante datos observados en el proceso.

Las observaciones registradas de producción después de empaque para cada

producto fueron realizadas en diferentes días, por lo tanto, las velocidades entre

cada una de ellas presentaron variaciones. Los datos de las velocidades utilizadas

para la obtención de los resultados presentados anteriormente se muestran en el

apéndice C.

4.5 Determinar el área más lenta de la línea de producción.

Como resultado, se generó una tabla en la que se muestra la comparación de

producción por hora en kilogramos de producto a granel contra producto

empacado mostrando los desperdicios generados, con el fin de obtener la

capacidad real de la línea tomando como ritmo de producción el área más lenta.

Para la obtención de los kilogramos en el área de empacado se analizó en

comportamiento de una máquina empacadora. Para una mejor visualización de lo

mencionado anteriormente (ver tabla 10).

60

Tabla 10. Comparación de producción por hora entre áreas del proceso.

Línea Producto Área proceso-sazonado

Kg/hr

Área empacado

Kg/hr

Harina Chicharrón cerdo 408.32 270.72

Harina Dipazo 375.6 184.275*

Harina Prispa 388.0398 274.560

Extruidos Puffed 312.4002 273.312

Fuente: elaboración propia mediante datos observados en el proceso.

Los datos mostrados anteriormente se obtuvieron en el transcurso de un mismo

día para que la línea estuviera trabajando a las mismas velocidades, ocasionando

de esta manera la afinidad de los resultados logrados. Los kilogramos por hora

obtenidos después del empaque son menores que los generados antes del

mismo, por lo tanto el ritmo de producción lo determina el área de empacado, es

decir, el área más lenta de las líneas.

La conclusión anterior coincide con la definición de cuello de botella indicada por

Socconini (2008), donde se menciona que es cualquier aspecto que impide que un

sistema logre su máximo potencial y se utiliza en operaciones para denotar el

recurso más lento que limita la producción del sistema completo.

La diferencia de kilogramos de producto resultante entre las dos áreas analizadas

tiene diferentes destinos. Se considera como desperdicio cuando el producto tiene

contacto directo con el exterior, por ejemplo, si se cae al piso o pas maquinaria

incorrecta, si se abre la bolsa que lo contiene durante el proceso o si no cumple

conlas especificaciones de calidad. Se reprocesa cuando el producto permanece

en el empaque y cuando cae directo a la bolsa que se coloca en el tornillo. El

producto puede permenecer en espera en la tolva alimentadora de la máquina

empacadora.

*Para el cálculo de los kilogramos por hora del producto Dipazo en el área de

empaque, se tomó como referencia una muestra de la cantidad de piezas

61

arrojadas por minuto por la máquina empacadora para después estimar la

cantidad de kilogramos por hora. Lo anterior debido a que no fue posible observar

la hora completa de producción de este producto.

4.6 Estimar capacidad de producción para cada producto crítico.

De acuerdo a la naturaleza del producto, se seleccionaron los datos de producción

que generaron la mayor cantidad de kilogramos por hora. Posteriormente, los

datos seleccionados fueron desglosados en los diferentes gramajes del producto,

para de esta forma comprobar la validez de los datos estimados contra los datos

históricos.

Cuando la producción estimada sobrepasa el límite superior calculado, se puede

clasificar como un estado ideal y se indica con la letra I en el apartado de criterio.

Si los datos de producción se encuentran dentro de los límites, se coloca la letra

A, la cual indica que el dato es aceptable. La tabla 11 muestra lo explicado

anteriormente, las cifras se expresan en kilogramos por hora.

Tabla 11. Validación de los resultados de producción por hora.

Línea Producto Gramaje

Capacidad de producción

histórica

Capacidad

de

producción

ideal

Criterio

LCI Promedio LCS Producción

Extruidos Puffed

52 49.4824 107.5773 165.6722 332.640 I

70 3.3288 8.9708 14.6128 332.640 I

220 13.7518 53.0647 92.3775 332.640 I

Harina

Chicharrón cerdo

30 15.3109 47.7518 80.1927 270.720 I

70 44.5607 96.4211 148.2815 270.720 I

160 25.7888 57.1353 88.4817 270.720 I

Prispa

25 22.2939 334.5686 646.8433 286.650 A

52 211.7454 397.2063 582.6671 286.650 A

130 26.6053 96.1418 165.6782 286.650 I

Dtocho 75 127.1318 342.8539 558.5760 448.200 A

300 236.0921 503.0341 769.9762 448.200 A

Fuente: elaboración propia mediante datos observados en el proceso.

62

Los valores mostrados en la tabla anterior indican que todos los datos se pueden

considerar como válidos para utilizarse al calcular la capacidad de producción

puesto que coinciden o sobrepasan los rangos de los datos históricos.

Una vez comprobada la validez de los datos históricos con los datos reales

actuales obtenidos, se midió la eficiencia global de los equipos (OEE) para cada

tipo de gramaje utilizando los datos observados en una hora de producción (ver

tabla 12).

Para la obtención de los porcentajes que aparecen en la tabla 12, se utilizaron

como base las fórmulas propuestas en el paso uno de la metodología. Las tres

fórmulas empleadas para el cálculo del OEE en una hora de producción fueron las

siguientes:

Rendimiento (máquina) =

x 100

Nivel de calidad =

x 100

Disponibilidad (tiempo) =

x 100

Para el cálculo del rendimiento de la maquinaria, se midieron las bolsas por minuto

que realmente producía la máquina empacadora y se compararon contra la

cantidad de bolsas programadas (ver apéndice D).

63

Tabla 12. OEE (eficiencia global de los equipos) de las líneas de harina y

extruidos.

Línea Producto Rendimiento

(%) Calidad (%)

Disponiblidad (%)

OEE (%)

Harina Prispa harina 25 grs. 98.596 96.929 88.167 84.260

Extruidos Puffed 52 grs. 95.185 99.849 96.667 91.873

Harina Prispa harina 52 grs. 95.298 99.608 97.500 92.552

Harina Dtocho 75 grs. 81.733 99.167 90.844 73.664

Harina Dtocho 300 grs. 81.250 95.821 92.484 72.003

Extruidos Puffed 220 grs. 95.370 99.343 95 90.007

Harina Chicharrón cerdo 72

grs. 96.821 98.327 94.884 90.330

Harina Chicharrón cerdo 32

grs. 97.412 96.493 96.667 90.862

Harina Prispa 130 grs. 88.593 98.481 94.167 82.158

Harina Chicharrón cerdo 160

grs. 94.333 98.258 94.584 87.670

Fuente: elaboración propia mediante datos observados en el proceso.

La importancia de conocer el estado actual de las dos líneas bajo estudio es

acercar los datos estimados de producción a la realidad, ya que la maquinaria que

se opera en la planta tiene una antigüedad considerable mayor a 10 años, y por lo

tanto la capacidad de diseño de las mismas difiere de la capacidad real. El

conocimiento de la información de las condiciones en las que se encuentran las

líneas de producción, da la posibilidad al cliente del proyecto de proponer acciones

de mejora.

Tomando en cuenta la capacidad de producción más alta o ideal obtenida por tipo

de producto (ver tabla 11) y considerando el OEE de las líneas de acuerdo al

gramaje (Ver tabla 12), se estimó la capacidad de producción para 11 productos.

Esta se muestra en la siguiente tabla desglosada en kilogramos, piezas y cajas

(ver tabla 13).

64

Tabla 13. Estimación de la capacidad de producción de las líneas de harina y

extruidos.

Descripción del producto Ideal OEE

Real

Línea Producto Gramaje Kg/hr Kg/hr Pzas/hr Cajas/hr

Extruidos Puffed

52 332.640 0.919 305.69616 5878.77231 163.299

72 332.640 0.85* 282.744 3927 178.5

220 332.640 0.900 299.376 1360.8 226.8

Harina

Chicharrón cerdo

32 270.720 0.909 246.08448 7690.14 160.211

72 270.720 0.903 244.46016 3395.28 212.205

160 270.720 0.877 237.42144 1483.884 164.876

Prispa

25 286.650 0.843 241.64595 9665.838 201.371

52 286.650 0.926 265.4379 5104.575 170.152

130 286.650 0.822 235.6263 1812.51 201.39

Dtocho 75 448.200 0.737 330.3234 4404.312 146.810

300 448.200 0.720 322.704 1075.68 179.28

Fuente: elaboración propia mediante datos observados en el proceso.

*Puffed de 72 grs. no pudo observase, por esta razón se decidió darle un valor de

85% en su OEE.

El propósito de la tabla anterior es proporcionar la información necesaria de

capacidad de producción de las líneas de harina y extruidos, que sirvan como

base para la elaboración del plan de producción, ya que los datos mostrados

surgieron de observaciones actuales del proceso. Los resultados mostrados en la

tabla 13 fueron generados por las velocidades siguientes (ver tabla 14).

65

Tabla 14. Registro de velocidades en las observaciones.

Línea Producto Velocidades Temperatura

Harina Chicharrón cerdo

Sumergidora: 55 rpm

Banda de salida: 120 rpm

Alimentadora a freidor: 0.3

rpm

Cilindro sazonador: 85 rpm

Vibrador: 5 rpm

Freidor: 205 °C

Harina Prispa

Vibrador tolva: 6 rpm

Sumergidora: 35 rpm

Banda salida: 120 rpm

Sazonado: 80 rpm

Alimentadora:12 rpm

Esparcidor polvo:50 rpm

Vibrador: 10 rpm

Alimentador polvo: 40 rpm

Freidor: 203 °C

Extruidos Puffed

Extrusor: 455 rpm

Navaja: 70 rpm

Gusano: 100 rpm

Vibrador tolva: 10 rpm

Vibrador alimentación: 10 rpm

Banda:100 rpm

Vibrador humedecedor: 9 rpm

Cilindro:45.3 rpm

Cilindro sazonador: 100 rpm

Queso: 6.9 rpm

Extrusor: 125.7 °C

Horno: 300 °C

Fuente: elaboración propia mediante datos observados en el proceso.

Se generó una tabla con los resultados de distintos medibles aplicados a las líneas

para cada uno de los productos. Esto con el objetivo de dar a conocer el estado

actual de las mismas y brindar a la organización una herramienta para toma de

decisiones y establecimiento de objetivos (ver tabla 12).

La información y los datos resultantes de la aplicación de la metodología

propuesta en este proyecto servirán como apoyo para la elaboración del plan de

66

producción semanal: los datos de capacidad de producción expresados en

unidades por hora, serán se suma importancia para la calendarización de

producción y administración de horarios de operación, siendo posible con esto una

optimización de tiempos, mano de obra, entre otros recursos.

67

CONCLUSIONES

El plan de producción brinda información de qué y cuántos productos se fabricarán

para satisfacer la demanda existente, tomando en cuenta los recursos humanos,

materiales y técnicos disponibles en la organización. Es de vital importancia contar

con esta planeación para garantizar la optimización de los recursos mencionados

anteriormente y el cumplimiento de los requerimientos de los clientes en forma,

tiempo y calidad correctos.

El objetivo de este proyecto se cumplió de manera satisfactoria, siguiendo el

procedimiento planteado y obteniendo como resultado los datos necesarios de

apoyo a la realización del plan de producción semanal de las líneas de harina y

extruidos, que antes de este proyecto no se llevaba a cabo. Se obtuvieron los

datos de capacidad de producción, confiables y cuantificables para cada uno de

los productos elaborados en estas dos líneas, expresados en diferentes unidades.

Al utilizar los datos generados por este proyecto para la realización del plan de

producción semanal se espera una mayor productividad, al adaptar el tiempo de

producción empleado al tiempo real necesario y mediante la estandarización de

las velocidades, al seleccionar el conjunto de las mismas que hayan arrojado el

mejor resultado de producción por hora. De igual manera se pretende lograr la

optimización de los recursos empleados, en cada línea de producción, para llevar

a cabo el proceso de producción de los distintos productos existentes con el fin de

aprovecharlos al máximo evitando cualquier tipo de desperdicios.

Se recomienda una réplica de este proyecto cada año, debido a los cambios

futuros de los datos generados por el desgaste de los equipos. De la misma forma,

es recomendable realizar un estudio de la cuadrilla actual de las dos líneas

analizadas, para la adecuación de las tareas en cada operario y evitar tiempos

ociosos por parte de los mismos. Finalmente, se recomienda no realizar

modificaciones a las velocidades de los equipos durante el proceso productivo,

con la finalidad de evitar variaciones en la cantidad de producto terminado.

68

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70

APÉNDICES

71

APÉNDICE A

GRÁFICAS DE PRODUCCIÓN HISTÓRICA DE LOS

PRODUCTOS DE LAS LÍNEAS DE HARINA Y

EXTRUIDOS (AGOSTO 2013- ENERO 2014)

72

Chicharrón de cerdo 30 grs.

68.23%

Semanas Poducción (kg) Tiempo efectivo

kg/hr Promedio Desv. Est.

LS LI

1 825.00 8.94 92.331 47.752 32.441 80.193 15.311

3 360.00 8.97 40.121 47.752 32.441 80.193 15.311

6 156.00 10.76 14.492 47.752 32.441 80.193 15.311

7 528.00 10.29 51.314 47.752 32.441 80.193 15.311

9 537.60 9.29 57.860 47.752 32.441 80.193 15.311

10 162.00 11.07 14.631 47.752 32.441 80.193 15.311

11 230.40 9.41 24.479 47.752 32.441 80.193 15.311

12 230.40 9.07 25.402 47.752 32.441 80.193 15.311

13 924.67 8.09 114.237 47.752 32.441 80.193 15.311

14 442.37 8.69 50.889 47.752 32.441 80.193 15.311

15 912.38 9.50 96.043 47.752 32.441 80.193 15.311

16 301.06 7.70 39.074 47.752 32.441 80.193 15.311

17 442.37 9.56 46.288 47.752 32.441 80.193 15.311

19 73.73 9.19 8.024 47.752 32.441 80.193 15.311

23 737.28 12.76 57.763 47.752 32.441 80.193 15.311

24 248.83 13.33 18.664 47.752 32.441 80.193 15.311

26 774.14 8.33 92.979 47.752 32.441 80.193 15.311

27 158.21 10.59 14.941 47.752 32.441 80.193 15.311

0.000

20.000

40.000

60.000

80.000

100.000

120.000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

Kg/

hr

Chicharrón cerdo 30 grs.

Kg/hr

Promedio

LI

LS

73

Chicharrón de cerdo 70 grs.

68.23%

Semanas Poducción

(kg) Tiempo efectivo

kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI

1 1881.6 8.314 226.318 96.421 51.860 148.282 44.561

2 1087.52 9.588 113.426 96.421 51.860 148.282 44.561

4 537.6 7.904 68.020 96.421 51.860 148.282 44.561

6 1192.8 10.016 119.091 96.421 51.860 148.282 44.561

7 700 9.574 73.114 96.421 51.860 148.282 44.561

9 784 8.645 90.686 96.421 51.860 148.282 44.561

10 322.56 10.302 31.309 96.421 51.860 148.282 44.561

12 910.016 8.439 107.829 96.421 51.860 148.282 44.561

13 1470.464 7.531 195.242 96.421 51.860 148.282 44.561

14 940.032 8.088 116.220 96.421 51.860 148.282 44.561

15 1109.376 8.839 125.507 96.421 51.860 148.282 44.561

16 884.736 7.169 123.412 96.421 51.860 148.282 44.561

17 449.28 8.892 50.525 96.421 51.860 148.282 44.561

18 17.28 10.016 1.725 96.421 51.860 148.282 44.561

19 278.784 8.549 32.608 96.421 51.860 148.282 44.561

21 1140.48 11.912 95.746 96.421 51.860 148.282 44.561

23 1,217 11.876 102.432 96.421 51.860 148.282 44.561

24 1018.368 12.405 82.091 96.421 51.860 148.282 44.561

26 774.144 7.747 99.928 96.421 51.860 148.282 44.561

27 721.152 9.853 73.195 96.421 51.860 148.282 44.561

0.000

50.000

100.000

150.000

200.000

250.000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

kg/h

r

Chicharrón cerdo 70 grs.

kg/hr

Promedio

LI

LS

74

Chicharrón de cerdo 160 grs.

68.23%

Semanas Poducción (kg) Tiempo efectivo

kg/hr Promedio Desv. Est.

LS LI

1 1036.8 9.256 112.012 57.135 31.346 88.482 25.789

3 224.64 9.295 24.168 57.135 31.346 88.482 25.789

4 691.2 8.799 78.552 57.135 31.346 88.482 25.789

6 273.6 11.151 24.536 57.135 31.346 88.482 25.789

7 292.32 10.659 27.424 57.135 31.346 88.482 25.789

9 357.12 9.625 37.103 57.135 31.346 88.482 25.789

10 394.56 11.470 34.399 57.135 31.346 88.482 25.789

14 1036.8 9.005 115.136 57.135 31.346 88.482 25.789

15 691.2 9.841 70.237 57.135 31.346 88.482 25.789

16 555.84 7.981 69.642 57.135 31.346 88.482 25.789

17 1061.28 9.900 107.200 57.135 31.346 88.482 25.789

19 486.72 9.518 51.135 57.135 31.346 88.482 25.789

21 276.48 13.261 20.848 57.135 31.346 88.482 25.789

23 902.88 13.222 68.285 57.135 31.346 88.482 25.789

24 554.4 13.811 40.141 57.135 31.346 88.482 25.789

26 345.6 8.625 40.070 57.135 31.346 88.482 25.789

27 552.96 10.969 50.411 57.135 31.346 88.482 25.789

0.000

20.000

40.000

60.000

80.000

100.000

120.000

140.000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

Kg/

hr

Chicharrón cerdo 160 grs.

Kg/hr

Promedio

LI

LS

75

Chicharrón harina 40 grs.

68.23%

Semanas Poducción

(kg) Tiempo efectivo

kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI

4 64.512 8.799 7.332 34.553 61.593 96.146 -27.040

8 64.512 17.820 3.620 34.553 61.593 96.146 -27.040

9 129.024 9.625 13.405 34.553 61.593 96.146 -27.040

11 1.344 9.750 0.138 34.553 61.593 96.146 -27.040

13 64.512 8.385 7.694 34.553 61.593 96.146 -27.040

14 94.08 9.005 10.448 34.553 61.593 96.146 -27.040

15 1999.872 9.841 203.220 34.553 61.593 96.146 -27.040

18 451.584 11.151 40.498 34.553 61.593 96.146 -27.040

20 516.096 9.983 51.697 34.553 61.593 96.146 -27.040

26 64.512 8.625 7.480 34.553 61.593 96.146 -27.040

-50.000

0.000

50.000

100.000

150.000

200.000

250.000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Kg/

hr

Chicharrón harina 40 grs.

Kg/hr

Promedio

LI

LS

76

Chicharrón harina 120 grs.

68.23%

Semanas Poducción

(kg) Tiempo efectivo

kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI

1 270 9.256 29.170 22.243 13.616 35.859 8.627

3 466.56 9.295 50.195 22.243 13.616 35.859 8.627

4 414.72 8.799 47.131 22.243 13.616 35.859 8.627

5 207.36 14.229 14.573 22.243 13.616 35.859 8.627

6 208.44 11.151 18.693 22.243 13.616 35.859 8.627

8 103.68 17.820 5.818 22.243 13.616 35.859 8.627

9 51.84 9.625 5.386 22.243 13.616 35.859 8.627

10 155.52 11.470 13.559 22.243 13.616 35.859 8.627

11 51.84 9.750 5.317 22.243 13.616 35.859 8.627

12 207.36 9.396 22.069 22.243 13.616 35.859 8.627

13 311.04 8.385 37.095 22.243 13.616 35.859 8.627

14 362.88 9.005 40.298 22.243 13.616 35.859 8.627

15 311.04 9.841 31.607 22.243 13.616 35.859 8.627

16 103.68 7.981 12.990 22.243 13.616 35.859 8.627

17 207.36 9.900 20.945 22.243 13.616 35.859 8.627

18 155.52 11.151 13.947 22.243 13.616 35.859 8.627

19 259.2 9.518 27.232 22.243 13.616 35.859 8.627

20 52.92 9.983 5.301 22.243 13.616 35.859 8.627

22 414.72 14.709 28.195 22.243 13.616 35.859 8.627

23 518.4 13.222 39.207 22.243 13.616 35.859 8.627

25 156.6 14.708 10.647 22.243 13.616 35.859 8.627

26 155.52 8.625 18.031 22.243 13.616 35.859 8.627

27 155.52 10.969 14.178 22.243 13.616 35.859 8.627

0.000

10.000

20.000

30.000

40.000

50.000

60.000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Kg/

hr

Chicharrón harina 120 grs.

Kg/hr

Promedio

LI

LS

77

Prispa harina 25 grs.

68.23%

Semanas Poducción

(kg) Tiempo efectivo

kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI

1 3110.4 8.161 381.137 334.569 312.275 646.843 22.294

2 9145.2 9.411 971.716 334.569 312.275 646.843 22.294

3 8808 8.195 1074.790 334.569 312.275 646.843 22.294

4 7789.2 7.758 1004.023 334.569 312.275 646.843 22.294

5 4083.6 12.545 325.516 334.569 312.275 646.843 22.294

6 1500 9.831 152.573 334.569 312.275 646.843 22.294

7 412.8 9.398 43.925 334.569 312.275 646.843 22.294

10 1546.8 10.113 152.956 334.569 312.275 646.843 22.294

12 1951.2 8.284 235.539 334.569 312.275 646.843 22.294

13 752.4 7.393 101.775 334.569 312.275 646.843 22.294

14 4141.2 7.939 521.601 334.569 312.275 646.843 22.294

15 1820.4 8.676 209.810 334.569 312.275 646.843 22.294

16 2089.2 7.037 296.890 334.569 312.275 646.843 22.294

17 748.8 8.729 85.788 334.569 312.275 646.843 22.294

18 766.8 9.831 77.995 334.569 312.275 646.843 22.294

19 1670.4 8.392 199.047 334.569 312.275 646.843 22.294

20 670.8 8.802 76.213 334.569 312.275 646.843 22.294

22 4651.2 12.968 358.662 334.569 312.275 646.843 22.294

23 3,158.40 11.658 270.931 334.569 312.275 646.843 22.294

26 2985.6 7.604 392.616 334.569 312.275 646.843 22.294

27 894 9.671 92.441 334.569 312.275 646.843 22.294

0.000

200.000

400.000

600.000

800.000

1000.000

1200.000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

Kg/

hr

Prispa harina 25 grs.

Kg/hr

Promedio

LI

LS

78

Prispa harina 52 grs.

68.23%

Semanas Poducción

(kg) Tiempo efectivo

kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI

1 4118.4 8.850 465.334 397.206 185.461 582.667 211.745

2 2620.8 10.207 256.774 397.206 185.461 582.667 211.745

3 1165.32 8.888 131.118 397.206 185.461 582.667 211.745

4 4177.68 8.414 496.543 397.206 185.461 582.667 211.745

5 2620.8 13.605 192.634 397.206 185.461 582.667 211.745

6 3486.6 10.662 327.008 397.206 185.461 582.667 211.745

7 4280.64 10.192 420.005 397.206 185.461 582.667 211.745

8 3634.8 17.039 213.324 397.206 185.461 582.667 211.745

9 8985.6 9.203 976.366 397.206 185.461 582.667 211.745

10 3985.8 10.967 363.428 397.206 185.461 582.667 211.745

11 5499 9.323 589.855 397.206 185.461 582.667 211.745

12 3364.92 8.984 374.547 397.206 185.461 582.667 211.745

13 5266.56 8.017 656.887 397.206 185.461 582.667 211.745

14 4352.4 8.610 505.489 397.206 185.461 582.667 211.745

15 3519.36 9.410 374.020 397.206 185.461 582.667 211.745

16 3606.72 7.632 472.605 397.206 185.461 582.667 211.745

17 4135.56 9.466 436.883 397.206 185.461 582.667 211.745

18 6476.1 10.662 607.393 397.206 185.461 582.667 211.745

19 3351 9.101 368.197 397.206 185.461 582.667 211.745

20 3798 9.545 397.887 397.206 185.461 582.667 211.745

22 1312.5 14.064 93.323 397.206 185.461 582.667 211.745

23 2,874 12.643 227.326 397.206 185.461 582.667 211.745

24 6692.76 13.206 506.802 397.206 185.461 582.667 211.745

25 3864.12 14.064 274.760 397.206 185.461 582.667 211.745

26 2561.52 8.247 310.603 397.206 185.461 582.667 211.745

27 3023.28 10.488 288.253 397.206 185.461 582.667 211.745

0.000

500.000

1000.000

1500.000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25

Kg/

hr

Prispa 52 grs.

Kg/hr

Promedio

LI

LS

79

Prispa harina 130 grs.

68.23%

Semanas Poducción

(kg) Tiempo efectivo

kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI

1 796.95 8.747 91.111 96.142 69.536 165.678 26.605

2 993.6 10.087 98.499 96.142 69.536 165.678 26.605

3 995.67 8.784 113.353 96.142 69.536 165.678 26.605

4 496.8 8.315 59.745 96.142 69.536 165.678 26.605

5 997.74 13.446 74.203 96.142 69.536 165.678 26.605

6 1006.02 10.538 95.469 96.142 69.536 165.678 26.605

7 1001.88 10.073 99.463 96.142 69.536 165.678 26.605

8 811.44 16.840 48.186 96.142 69.536 165.678 26.605

9 695.52 9.096 76.468 96.142 69.536 165.678 26.605

10 198.72 10.839 18.334 96.142 69.536 165.678 26.605

11 496.8 9.214 53.919 96.142 69.536 165.678 26.605

12 397.44 8.879 44.761 96.142 69.536 165.678 26.605

13 1192.32 7.924 150.473 96.142 69.536 165.678 26.605

14 256.68 8.510 30.163 96.142 69.536 165.678 26.605

16 1306.935 7.542 173.277 96.142 69.536 165.678 26.605

18 38.025 10.538 3.609 96.142 69.536 165.678 26.605

19 2604.42 8.995 289.546 96.142 69.536 165.678 26.605

20 1854.45 9.434 196.572 96.142 69.536 165.678 26.605

22 1123.2 13.900 80.807 96.142 69.536 165.678 26.605

23 1,572 12.495 125.849 96.142 69.536 165.678 26.605

24 3036.15 13.052 232.626 96.142 69.536 165.678 26.605

25 609.57 13.899 43.856 96.142 69.536 165.678 26.605

26 563.94 8.151 69.190 96.142 69.536 165.678 26.605

27 393.12 10.366 37.925 96.142 69.536 165.678 26.605

0.000

100.000

200.000

300.000

400.000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Kg/

hr

Prispa 130 grs.

Kg/hr

Promedio

LI

LS

80

Prispa Queso 44 grs.

68.23%

Semanas Poducción

(kg) Tiempo efectivo

kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI

19 1250.04 9.042 138.242 109.655 62.445 172.101 47.210

24 971.52 13.121 74.045 109.655 62.445 172.101 47.210

25 613.8 13.973 43.928 109.655 62.445 172.101 47.210

27 1900.8 10.421 182.407 109.655 62.445 172.101 47.210

0.000

50.000

100.000

150.000

200.000

1 2 3 4

Kg/

hr

Prispa queso 44 grs.

Kg/hr

Promedio

LI

LS

81

Dipazo 35 grs.

68.23%

Semanas Poducción

(kg) Tiempo efectivo

kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI

1 604.8 9.256 65.340 48.019 25.897 73.916 22.122

2 20.16 10.675 1.889 48.019 25.897 73.916 22.122

3 520.38 9.295 55.985 48.019 25.897 73.916 22.122

4 670.32 8.799 76.179 48.019 25.897 73.916 22.122

5 120.96 14.229 8.501 48.019 25.897 73.916 22.122

6 544.32 11.151 48.814 48.019 25.897 73.916 22.122

7 544.32 10.659 51.066 48.019 25.897 73.916 22.122

9 248.22 9.625 25.789 48.019 25.897 73.916 22.122

10 181.44 11.470 15.819 48.019 25.897 73.916 22.122

11 190.26 9.750 19.514 48.019 25.897 73.916 22.122

12 315 9.396 33.525 48.019 25.897 73.916 22.122

13 551.88 8.385 65.818 48.019 25.897 73.916 22.122

14 487.62 9.005 54.150 48.019 25.897 73.916 22.122

15 841.68 9.841 85.529 48.019 25.897 73.916 22.122

16 380.52 7.981 47.676 48.019 25.897 73.916 22.122

17 181.44 9.900 18.327 48.019 25.897 73.916 22.122

18 803.88 11.151 72.091 48.019 25.897 73.916 22.122

19 846.72 9.518 88.957 48.019 25.897 73.916 22.122

26 550.62 8.625 63.840 48.019 25.897 73.916 22.122

27 675.36 10.969 61.569 48.019 25.897 73.916 22.122

0.000

20.000

40.000

60.000

80.000

100.000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Kg/

hr

Dipazo 35 grs.

Kg/hr

Promedio

LI

LS

82

Dtocho 75 grs.

68.23%

Semanas Poducción

(kg) Tiempo efectivo

kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI

1 5485.5 9.256 592.633 342.854 215.722 558.576 127.132

2 4968 10.675 465.406 342.854 215.722 558.576 127.132

3 4576.5 9.295 492.361 342.854 215.722 558.576 127.132

4 7026.75 8.799 798.564 342.854 215.722 558.576 127.132

5 2268 14.229 159.396 342.854 215.722 558.576 127.132

6 1080 11.151 96.853 342.854 215.722 558.576 127.132

7 2169 10.659 203.488 342.854 215.722 558.576 127.132

8 1026 17.820 57.576 342.854 215.722 558.576 127.132

9 1620 9.625 168.312 342.854 215.722 558.576 127.132

10 1651.5 11.470 143.984 342.854 215.722 558.576 127.132

11 2268 9.750 232.615 342.854 215.722 558.576 127.132

12 5226.75 9.396 556.284 342.854 215.722 558.576 127.132

13 5411.25 8.385 645.349 342.854 215.722 558.576 127.132

15 3622.5 9.841 368.106 342.854 215.722 558.576 127.132

16 2934 7.981 367.603 342.854 215.722 558.576 127.132

17 713.25 9.900 72.045 342.854 215.722 558.576 127.132

18 4428 11.151 397.098 342.854 215.722 558.576 127.132

19 5928.75 9.518 622.877 342.854 215.722 558.576 127.132

20 2700 9.983 270.460 342.854 215.722 558.576 127.132

21 1890 13.261 142.519 342.854 215.722 558.576 127.132

24 3672 13.811 265.870 342.854 215.722 558.576 127.132

25 7026.75 14.708 477.739 342.854 215.722 558.576 127.132

26 4851 8.625 562.435 342.854 215.722 558.576 127.132

27 756 10.969 68.921 342.854 215.722 558.576 127.132

0.000

200.000

400.000

600.000

800.000

1000.000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Kg/

hr

Detocho 75 grs.

Kg/hr

Promedio

LI

LS

83

Dtocho 300 grs.

68.23%

Semanas Poducción

(kg) Tiempo efectivo

kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI

1 5743.8 8.122 707.234 503.034 266.942 769.976 236.092

2 3196.8 9.366 341.319 503.034 266.942 769.976 236.092

3 5511.6 8.156 675.807 503.034 266.942 769.976 236.092

4 5344.2 7.721 692.201 503.034 266.942 769.976 236.092

5 5443.2 12.485 435.995 503.034 266.942 769.976 236.092

6 1728 9.784 176.615 503.034 266.942 769.976 236.092

7 2617.2 9.352 279.841 503.034 266.942 769.976 236.092

8 4838.4 15.636 309.448 503.034 266.942 769.976 236.092

9 7056 8.445 835.511 503.034 266.942 769.976 236.092

10 1728 10.064 171.702 503.034 266.942 769.976 236.092

11 1414.8 8.555 165.381 503.034 266.942 769.976 236.092

12 2246.4 8.244 272.487 503.034 266.942 769.976 236.092

13 4570.2 7.357 621.193 503.034 266.942 769.976 236.092

15 8400.6 8.635 972.902 503.034 266.942 769.976 236.092

16 6136.2 7.003 876.220 503.034 266.942 769.976 236.092

17 3205.8 8.686 369.059 503.034 266.942 769.976 236.092

18 6703.2 9.784 685.119 503.034 266.942 769.976 236.092

19 4320 8.352 517.270 503.034 266.942 769.976 236.092

20 7671.6 8.759 875.828 503.034 266.942 769.976 236.092

21 5659.2 11.636 486.361 503.034 266.942 769.976 236.092

22 2505.6 12.906 194.147 503.034 266.942 769.976 236.092

23 173 11.601 14.895 503.034 266.942 769.976 236.092

24 9675 12.118 798.385 503.034 266.942 769.976 236.092

25 7378.2 12.905 571.717 503.034 266.942 769.976 236.092

26 4005 7.568 529.222 503.034 266.942 769.976 236.092

0.000

200.000

400.000

600.000

800.000

1000.000

1200.000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213141516171819202122232425

Kg/

hr

Detocho 300 grs.

Kg/hr

Promedio

LI

LS

84

Puffed 52 grs.

68.23%

Semanas Poducción

(kg) Tiempo efectivo

kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI

1 3936.816 59.855 65.773 107.577 58.095 165.672 49.482

2 265.824 58.132 4.573 107.577 58.095 165.672 49.482

3 6649.344 57.775 115.090 107.577 58.095 165.672 49.482

4 6572.592 58.597 112.166 107.577 58.095 165.672 49.482

5 4942.08 118.067 41.858 107.577 58.095 165.672 49.482

6 3511.872 119.710 29.337 107.577 58.095 165.672 49.482

7 7549.776 59.855 126.135 107.577 58.095 165.672 49.482

8 3863.808 59.306 65.151 107.577 58.095 165.672 49.482

9 3150.576 57.780 54.527 107.577 58.095 165.672 49.482

10 4743.648 51.208 92.636 107.577 58.095 165.672 49.482

11 7225.92 55.235 130.820 107.577 58.095 165.672 49.482

12 2246.4 56.724 39.603 107.577 58.095 165.672 49.482

13 4180.176 34.201 122.224 107.577 58.095 165.672 49.482

15 4313.088 36.270 118.917 107.577 58.095 165.672 49.482

16 4043.52 36.279 111.456 107.577 58.095 165.672 49.482

17 7731.36 37.393 206.758 107.577 58.095 165.672 49.482

18 4278.6 55.700 76.815 107.577 58.095 165.672 49.482

19 4681.872 39.274 119.210 107.577 58.095 165.672 49.482

20 5603.4 35.519 157.760 107.577 58.095 165.672 49.482

21 2161.8 37.428 57.759 107.577 58.095 165.672 49.482

22 4838.4 39.068 123.847 107.577 58.095 165.672 49.482

23 4,717 57.109 82.605 107.577 58.095 165.672 49.482

24 6655.896 31.581 210.753 107.577 58.095 165.672 49.482

25 6651.216 35.825 185.657 107.577 58.095 165.672 49.482

26 8828.352 36.952 238.914 107.577 58.095 165.672 49.482

27 3863.808 36.223 106.668 107.577 58.095 165.672 49.482

0.000

50.000

100.000

150.000

200.000

250.000

300.000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223242526

Kg/

hr

Puffed 52 grs.

Kg/hr

Promedio

LI

LS

85

Puffed 70 grs.

68.23%

Semanas Poducción

(kg) Tiempo efectivo

kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI

13 665.28 36.4267 18.2635 8.9709 5.6420 14.6129 3.3289

17 517.44 39.8267 12.9923 8.9709 5.6420 14.6129 3.3289

19 224.84 41.8300 5.3751 8.9709 5.6420 14.6129 3.3289

20 491.26 37.8300 12.9860 8.9709 5.6420 14.6129 3.3289

21 73.92 39.8633 1.8543 8.9709 5.6420 14.6129 3.3289

22 522.06 41.6100 12.5465 8.9709 5.6420 14.6129 3.3289

24 221.76 33.6367 6.5928 8.9709 5.6420 14.6129 3.3289

25 295.68 38.1567 7.7491 8.9709 5.6420 14.6129 3.3289

26 443.52 39.3567 11.2692 8.9709 5.6420 14.6129 3.3289

27 3.08 38.5800 0.0798 8.9709 5.6420 14.6129 3.3289

0.0000

5.0000

10.0000

15.0000

20.0000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Kg/

hr

Puffed 70 grs.

Kg/hr

Promedio

LI

LS

86

Puffed 220 grs.

68.23%

Semanas Poducción

(kg) Tiempo efectivo

kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI

1 799.92 54.613 14.647 53.065 39.313 92.378 13.752

2 1584 53.041 29.864 53.065 39.313 92.378 13.752

3 3486.12 52.715 66.131 53.065 39.313 92.378 13.752

4 3294.72 53.465 61.624 53.065 39.313 92.378 13.752

5 0 107.726 0.000 53.065 39.313 92.378 13.752

6 0 109.225 0.000 53.065 39.313 92.378 13.752

7 1900.8 54.613 34.805 53.065 39.313 92.378 13.752

8 1964.16 54.111 36.298 53.065 39.313 92.378 13.752

9 2093.52 52.719 39.711 53.065 39.313 92.378 13.752

10 823.68 46.723 17.629 53.065 39.313 92.378 13.752

11 1203.84 50.398 23.887 53.065 39.313 92.378 13.752

12 1267.2 51.756 24.484 53.065 39.313 92.378 13.752

13 2112 31.206 67.680 53.065 39.313 92.378 13.752

14 2597.76 35.312 73.566 53.065 39.313 92.378 13.752

15 1710.72 33.093 51.694 53.065 39.313 92.378 13.752

16 2471.04 33.102 74.650 53.065 39.313 92.378 13.752

17 5071.44 34.118 148.643 53.065 39.313 92.378 13.752

18 3036 50.822 59.738 53.065 39.313 92.378 13.752

19 2217.6 35.834 61.885 53.065 39.313 92.378 13.752

20 1964.16 32.408 60.608 53.065 39.313 92.378 13.752

21 1151.04 34.150 33.706 53.065 39.313 92.378 13.752

22 1908.72 35.646 53.547 53.065 39.313 92.378 13.752

23 2,479 52.107 47.575 53.065 39.313 92.378 13.752

24 4435.2 28.815 153.918 53.065 39.313 92.378 13.752

25 4371.84 32.688 133.746 53.065 39.313 92.378 13.752

26 1330.56 33.716 39.464 53.065 39.313 92.378 13.752

27 768.24 33.050 23.245 53.065 39.313 92.378 13.752

0.000

100.000

200.000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627

Kg/

hr

Puffed 220 grs.

kg/hr

Promedio

LI

LS

87

APÉNDICE B

OBSERVACIONES PRODUCTO A GRANEL

88

Puffed

kg/min

5.34

4.98

5.12

5.18

5.02

5.26

5.44

5.2

5.22

5.22

5.14

5.24

5.26

5.12

5.36

Prispa

kg/min

5.78

6.1

5.86

6.2

6.24

6.62

6.98

6.62

7.1

6.96

6.46

6.5

7

6.45

6.14

extrusor 455 rpm

temperatura 127.3 °C

navaja 70 rpm

gusano 100 rpm

vibrador tolva 4.5 rpm

vibrador alimentación 10 rpm

banda 100 rpm

vibrador humedecedor 4 rpm

horno 299 °C

cilindro 50 rpm

cilindro sazonado 100 rpm

queso 7.5 rpm

Velocidades

vibrador tolva 4 rpm

sumergidora 45 rpm

banda salida 120 rpm

freidor 203 °C

sazonador 100 rpm

alimentadora 5 rpm

esparcidor polvo 80 rpm

vibrador sazonado 10 rpm

alimentadora polvo 70 rpm

Velocidades

Promedio 6.46733

Desv. Est. 0.417825436

t (95%) 1.7613

e (5%) 0.05

tamaño muestra 5.179238629

Promedio 5.20667

Desv. Est. 0.12227993

t (95%) 1.7613

e (5%) 0.05

tamaño muestra 0.68441176

89

Chicharrón de cerdo

kg/min

5.72

6

7.18

6.88

7.56

8.04

7.12

7.16

7.12

6.96

6.76

6.62

6.24

5.98

6.74

Dipazo

kg/min

6.16

6.58

6.08

5.92

6.08

5.9

5.94

6

6.42

6.16

6.6

6.14

6.54

6.44

6.94

Sumergidora 60 rpm

Banda salida 120 rpm

Freidor 201 °C

Cilindro sazonador 90 rpm

Alimentadora 2 rpm

Velocidades

Promedio 6.805333333

Desv. Est. 0.624246594

t (95%) 1.7613

e (5%) 0.05

tamaño muestra 10.44095488

Vibrador tolva 9 rpm

Sumergidora 63 rpm

banda salida 120 rpm

Freidor 203 °C

Sazonador 80 rpm

Alimentadora 1.4 rpm

Esparcidor polvo 45 rpm

Vibrador sazonado 10 rpm

Alimentadora polvo 60 rpm

Velocidades

Promedio 6.26

Desv. Est. 0.30835972

t (95%) 1.7613

e (5%) 0.05

tamaño muestra 3.01087876

90

APÉNDICE C

VELOCIDADES OBSERVADAS EN LOS EQUIPOS

DE LAS LÍNEAS DE HARINA Y EXTRUIDOS EN

CADA PRODUCTO ANALIZADO

91

Línea Producto Velocidades Temperaturas

Harina Prispa harina 25 gr

Banda jirafa: 4 rpm

Sumergidora:50 rpm

Banda salida:120 rpm

Alimentadora: 8 rpm

Cilindro sazonador: 80 rpm

Vibrador: 10 rpm (máx)

Esparcidor de polvo: 50 rpm

Vibrador sazonado: 5 rpm

Alimentador polvo: 20 rpm

Empacadora: 95 bpm

Freidor: 202 °C

Extruidos Puffed 52 gr

Vibrador humedecedor : 10 rpm

Banda extrusor: 100 rpm

Vibrador alimentación: 10 rpm

Vibrador de cono: 10 rpm

Extrusor: 456 rpm

navaja: 60 rpm

Gusano:100 rpm

Cilindro de horno: 50 rpm

Cilindro sazonado: 100 rpm

Bomba alimentadora sazonado: 7.5

rpm

Empacadora: 108 bpm

Temperatura extrusor:

122.7 °C

Temperatura horno: 279

°C

Harina Prispa harina 52 gr

Vibrador tolva: 5 rpm

Sumergiodora: 35 rpm

Banda Salida: 120 rpm

Alimentadora: 9 rpm

Cilindro Sazonador: 95 rpm

Esparcidor polvo: 45 rpm

Vibrador: 5 rpm

Alimentador polvo: 55 rpm

Empacadora: 95 bpm

Freidor: 204 °C

Harina Dtocho 75 gr Cilindro sazonador: 20 rpm

Empacadora:100 bpm

Harina Dtocho 300 gr Cilindro:40 rpm

Empacadora: 35 bpm

Extruidos Puffed 220 gr Extrusor: 455 rpm Temperatura extrusor:

92

Navaja: 70 rpm

Gusano: 100 rpm

Vibrador tolva: 10 rpm

Vibrador alimentación: 10 rpm

Banda:100 rpm

Vibrador humedecedor: 9 rpm

Cilindro:45.3 rpm

Cilindro sazonador: 100 rpm

Queso: 6.9 rpm

Empacadora: 30 bpm

125.7 °C

Temperatura horno: 300

°C

Harina Chicharrón cerdo

72 gr

Sumergidora: 50 rpm

Banda de salida: 120 rpm

Alimentadora a freidor: 1.6 rpm

Cilindro sazonador: 82 rpm

Vibrador: 5 rpm

Empacadora: 65bpm

Freidor: 201 °C

Harina Chicharrón cerdo

32 gr

Sumergidora: 55 rpm

Banda salida: 120 rpm

Alimentadora a freidor : 2.5 rpm

Vibrador: 10 rpm

Cilindro: 90 rpm

Empacadora: 85 rpm

Freidor : 203 °C

Harina Prispa 130 gr

Vibrador tolva: 6 rpm

Sumergidora: 35 rpm

Banda salida: 120 rpm

sazonado: 80 rpm

Alimentadora:12 rpm

Esparcidor polvo:50 rpm

Vibrador: 10 rpm

Alimentador polvo: 40 rpm

Empacadora: 45 bpm

Freidor: 203 °C

Harina Chicharrón cerdo

160 gr

Sumergidora: 55 rpm

Banda de salida: 120 rpm

Alimentadora a freidor: 0.3 rpm

Cilindro sazonador: 85 rpm

Vibrador: 5 rpm

Empacadora: 40 bpm

Freidor: 205 °C

93

APÉNDICE D

OBSERVACIONES DEL RENDIMIENTO DE LA

MÁQUINA EMPACADORA Y CÁLCULO DE OEE

94

Puffed 52 grs.

Chicharrón cerdo 32 grs,

Bolsas por minuto

(108 bpm)

95

103

105

103

104

102

95

102

97

108

107

106

107

104

104

Bolsas por minuto

(85 bpm)

85

83

84

83

81

83

80

83

83

80

84

85

82

84

82

Promedio 102.8

Desv.est 4.126568966

Muestra 1.999487289

Rendimiento 0.952 95.185

Calidad 0.998 99.849

Disponibilidad 0.967 96.667

OEE 0.919 91.873

Rendimiento 0.974 97.412

Calidad 0.965 96.493

Disponibilidad 0.967 96.667

OEE 0.909 90.862

Promedio 82.8

Desv. Est. 1.567527626

Muestra 0.444729968

95

Prispa 52 grs.

Dtocho 300 grs.

Bolsas por minuto

(95 bpm)

92

94

91

92

89

70

90

92

91

93

92

94

92

93

93

Bolsas por minuto

(35 bpm)

24

25

27

27

30

26

33

30

25

29

32

35

29

26

28

29

Rendimiento 0.953 95.298

Calidad 0.996 99.608

Disponibilidad 0.975 97.500

OEE 0.926 92.552

Promedio 90.53333333

Desv. Est. 5.841558827

Muestra 5.16615163

Promedio 28.4

Desv. Est. 3.180296482

Muestra 15.56055916

Promedio* 28.4375

Rendimiento 0.813 81.250

Calidad 0.958 95.821

Disponibilidad 0.925 92.484

OEE 0.720 72.003

96

Chicharrón cerdo 72 grs.

Prispa 130 grs

Bolsas por minuto

(65 bpm)

65

64

65

62

65

62

65

65

60

65

62

65

65

56

58

Bolsas por minuto

(45 bpm)

41

42

41

39

38

40

40

42

37

41

33

30

45

44

45

Promedio 62.93333333

Desv. Est. 2.914659173

Muestra 2.661587488

Rendimiento 0.968 96.821

Calidad 0.983 98.327

Disponibilidad 0.949 94.884

OEE 0.903 90.330

Promedio 39.86666667

Desv. Est. 4.138092498

Muestra 13.36925479

Rendimiento 0.886 88.593

Calidad 0.985 98.481

Disponibilidad 0.942 94.167

OEE 0.822 82.158

97

Dtocho 75 grs.

Puffed 220 grs.

Bolsas por minuto

(100 bpm)

89

93

91

82

64

86

76

72

89

91

74

83

74

90

72

Bolsas por minuto

(30 bpm)

30

30

24

18

30

30

30

30

27

30

30

30

30

30

30

29

28

29

Promedio 81.73333333

Desv. Est. 9.059065441

Muestra 15.24386286

Rendimiento 0.817 81.733

Calidad 0.992 99.167

Disponibilidad 0.909 90.884

OEE 0.737 73.664

Promedio 28.6

Desv. Est. 3.376388603

Muestra 17.29415896

Promedio* 28.61111111

Rendimiento 0.954 95.370

Calidad 0.993 99.343

Disponibilidad 0.950 95.000

OEE 0.900 90.007

98

Chicharrón cerdo 160 grs.

Prispa 25 grs.

Bolsas por minuto

(40 bpm)

39

40

36

39

38

37

38

39

38

37

35

35

39

37

39

Bolsas por minuto

(95 bpm)

95

95

95

95

94

93

94

93

95

95

95

89

93

93

91

Promedio 37.73333333

Desv. Est. 1.533747356

Muestra 2.050142135

Rendimiento 0.943 94.333

Calidad 0.983 98.258

Disponibilidad 0.946 94.584

OEE 0.877 87.670

Promedio 93.66666667

Desv. Est. 1.759328876

Muestra 0.437774633

Rendimiento 0.986 98.596

Calidad 0.969 96.929

Disponibilidad 0.882 88.167

OEE 0.843 84.260

99

ANEXOS

100

ANEXO 1

TABLA DISTRIBUCIÓN T STUDENT

101

102

ANEXO 2

DEMANDA PASADA DE LAS LÍNEAS DE HARINA Y

EXTRUIDOS (AGOSTO 2013- ENERO 2014)

103

Chicharrón de cerdo 30 gr

Mes-Semana

Cajas Programadas

Cajas Notificadas

Piezas programadas

Piezas producidas

Kilos programados

Kilos Notificados

ago-01 576 550 28800 27500 864 825

ago-03 192 240 9600 12000 288 360

sep-01 96 104 4800 5200 144 156

sep-02 352 352 17600 17600 528 528

sep-04 336 336 16800 16800 537.6 537.6

oct-01 108 108 5400 5400 162 162

oct-02 144 144 7200 7200 230.4 230.4

oct-03 144 144 7200 7200 230.4 230.4

oct-04 288 602 13824 28896 442.368 924.672

oct-05 288 288 13824 13824 442.368 442.368

nov-01 576 576 28512 28512 912.384 912.384

nov-02 192 196 9216 9408 294.912 301.056

nov-03 288 288 13824 13824 442.368 442.368

dic-01 48 48 2304 2304 73.728 73.728

ene-01 240 480 11,520 23,040 368.64 737.28

ene-02 162 162 7776 7776 248.832 248.832

ene-04 336 504 16128 24192 516.096 774.144

ene-05 96 103 4608 4944 147.456 158.208

Chicharrón de cerdo 70 gr

Mes-Semana

Cajas Programadas

Cajas Notificadas

Piezas programadas

Piezas producidas

Kilos programados

Kilos Notificados

ago-01 1680 1680 26880 26880 1881.6 1881.6

ago-02 960 971 15360 15536 1075.2 1087.52

ago-04 480 480 7680 7680 537.6 537.6

sep-01 1056 1065 16896 17040 1182.72 1192.8

sep-02 576 625 9216 10000 645.12 700

sep-04 528 700 8448 11200 591.36 784

oct-01 288 288 4608 4608 322.56 322.56

oct-03 793 793 12688 12688 910.016 910.016

oct-04 1280 1280 20480 20480 1470.464 1470.464

oct-05 816 816 13056 13056 940.032 940.032

nov-01 960 963 15360 15408 1105.92 1109.376

nov-02 768 768 12288 12288 884.736 884.736

nov-03 384 390 6144 6240 442.368 449.28

nov-04 15 15 240 240 17.28 17.28

dic-01 144 242 2304 3872 165.888 278.784

dic-03 990 990 15840 15840 1140.48 1140.48

104

dic-04 672 0 10752 0 774.144 0

ene-01 1056 1056 16,896 16,896 1216.51 1216.51

ene-02 884 884 14144 14144 1018.368 1018.368

ene-04 480 672 7680 10752 552.96 774.144

ene-05 624 626 9984 10016 718.848 721.152

Chicharrón de cerdo 160 gr

Mes-Semana

Cajas Programadas

Cajas Notificadas

Piezas programadas

Piezas producidas

Kilos programados

Kilos Notificados

ago-01 720 720 6480 6480 1036.8 1036.8

ago-03 48 156 432 1404 69.12 224.64

ago-04 480 480 4320 4320 691.2 691.2

sep-01 190 190 1710 1710 273.6 273.6

sep-02 192 203 1728 1827 276.48 292.32

sep-04 240 248 2160 2232 345.6 357.12

oct-01 192 274 1728 2466 276.48 394.56

oct-03 0 0 0 0 0 0

oct-04 0 0 0 0 0 0

oct-05 720 720 6480 6480 1036.8 1036.8

nov-01 480 480 4320 4320 691.2 691.2

nov-02 384 386 3456 3474 552.96 555.84

nov-03 624 737 5616 6633 898.56 1061.28

dic-01 240 338 2160 3042 345.6 486.72

dic-03 192 192 1728 1728 276.48 276.48

dic-04 336 0 3024 0 483.84 0

ene-01 624 627 5,616 5,643 898.56 902.88

ene-02 384 385 3456 3465 552.96 554.4

ene-04 240 240 2160 2160 345.6 345.6

ene-05 384 384 3456 3456 552.96 552.96

Chicharrón de harina 40 gr

Mes-Semana

Cajas Programadas

Cajas Notificadas

Piezas programadas

Piezas producidas

Kilos programados

Kilos Notificados

ago-04 48 48 1536 1536 64.512 64.512

sep-02 0 0 0 0 0 0

sep-03 48 48 1536 1536 64.512 64.512

sep-04 96 96 3072 3072 129.024 129.024

oct-02 1 1 32 32 1.344 1.344

oct-04 16 48 512 1536 21.504 64.512

oct-05 48 70 1536 2240 64.512 94.08

105

nov-01 1248 1488 39936 47616 1677.312 1999.872

nov-02 0 0 0 0 0 0

nov-04 336 336 10752 10752 451.584 451.584

dic-02 384 384 12288 12288 516.096 516.096

ene-04 24 48 768 1536 32.256 64.512

Chicharrón de harina 120 gr

Mes-Semana

Cajas Programadas

Cajas Notificadas

Piezas programadas

Piezas producidas

Kilos programados

Kilos Notificados

ago-01 240 250 2160 2250 259.2 270

ago-03 432 432 3888 3888 466.56 466.56

ago-04 384 384 3456 3456 414.72 414.72

ago-05 192 192 1728 1728 207.36 207.36

sep-01 192 193 1728 1737 207.36 208.44

sep-03 96 96 864 864 103.68 103.68

sep-04 48 48 432 432 51.84 51.84

oct-01 120 144 1080 1296 129.6 155.52

oct-02 48 48 432 432 51.84 51.84

oct-03 192 192 1728 1728 207.36 207.36

oct-04 192 288 1728 2592 207.36 311.04

oct-05 192 336 1728 3024 207.36 362.88

nov-01 240 288 2160 2592 259.2 311.04

nov-02 96 96 864 864 103.68 103.68

nov-03 192 192 1728 1728 207.36 207.36

nov-04 144 144 1296 1296 155.52 155.52

dic-01 240 240 2160 2160 259.2 259.2

dic-02 48 49 432 441 51.84 52.92

dic-04 384 384 3456 3456 414.72 414.72

ene-01 480 480 4,320 4,320 518.4 518.4

ene-03 145 145 1305 1305 156.6 156.6

ene-04 144 144 1296 1296 155.52 155.52

ene-05 144 144 1296 1296 155.52 155.52

Prispa harina 25 gr

Mes-Semana

Cajas Programadas

Cajas Notificadas

Piezas programadas

Piezas producidas

Kilos programados

Kilos Notificados

ago-01 2592 2592 124416 124416 3110.4 3110.4

ago-02 7488 7621 359424 365808 8985.6 9145.2

ago-03 9696 7340 465408 352320 11635.2 8808

106

ago-04 7488 6491 359424 311568 8985.6 7789.2

ago-05 5472 3403 262656 163344 6566.4 4083.6

sep-01 55 1250 2640 60000 66 1500

sep-02 336 344 16128 16512 403.2 412.8

oct-01 1248 1289 59904 61872 1497.6 1546.8

oct-03 384 1626 18432 78048 460.8 1951.2

oct-04 576 627 27648 30096 691.2 752.4

oct-05 2496 3451 119808 165648 2995.2 4141.2

nov-01 1229 1517 58992 72816 1474.8 1820.4

nov-02 1693 1741 81264 83568 2031.6 2089.2

nov-03 624 624 29952 29952 748.8 748.8

nov-04 624 639 29952 30672 748.8 766.8

dic-01 1392 1392 66816 66816 1670.4 1670.4

dic-02 528 559 25344 26832 633.6 670.8

dic-04 3744 3876 179712 186048 4492.8 4651.2

ene-01 2,496 2,632 119,808 126,336 2,995.20 3,158.40

ene-04 1576 2488 75648 119424 1891.2 2985.6

ene-05 671 745 32208 35760 805.2 894

Prispa harina 52 gr

Mes-Semana

Cajas Programadas

Cajas Notificadas

Piezas programadas

Piezas producidas

Kilos programados

Kilos Notificados

ago-01 2640 2640 79200 79200 4118.4 4118.4

ago-02 1680 1680 50400 50400 2620.8 2620.8

ago-03 720 747 21600 22410 1123.2 1165.32

ago-04 2640 2678 79200 80340 4118.4 4177.68

ago-05 1680 1680 50400 50400 2620.8 2620.8

sep-01 2208 2235 66240 67050 3444.48 3486.6

sep-02 2736 2744 82080 82320 4268.16 4280.64

sep-03 2304 2330 69120 69900 3594.24 3634.8

sep-04 4560 5760 136800 172800 7113.6 8985.6

oct-01 2496 2555 74880 76650 3893.76 3985.8

oct-02 1248 3525 37440 105750 1946.88 5499

oct-03 1581 2157 47430 64710 2466.36 3364.92

oct-04 3264 3376 97920 101280 5091.84 5266.56

oct-05 2784 2790 83520 83700 4343.04 4352.4

nov-01 2304 2256 69120 67680 3594.24 3519.36

nov-02 2256 2312 67680 69360 3519.36 3606.72

nov-03 2640 2651 79200 79530 4118.4 4135.56

nov-04 4128 4234 123840 127020 6316.5 6476.1

dic-01 2160 2234 64800 67020 3240 3351

107

dic-02 1869 2532 56070 75960 2803.5 3798

dic-03 0 0 0 0 0 0

dic-04 875 875 26250 26250 1312.5 1312.5

ene-01 1824 1916 54,720 57,480 2736 2874

ene-02 3309 4334 99270 130020 5097.24 6692.76

ene-03 2477 2477 74310 74310 3864.12 3864.12

ene-04 1632 1642 48960 49260 2545.92 2561.52

ene-05 1872 1938 56160 58140 2920.32 3023.28

Prispa harina 130 gr

Mes-Semana

Cajas Programadas

Cajas Notificadas

Piezas programadas

Piezas producidas

Kilos programados

Kilos Notificados

ago-01 768 770 6912 6930 794.88 796.95

ago-02 960 960 8640 8640 993.6 993.6

ago-03 960 962 8640 8658 993.6 995.67

ago-04 480 480 4320 4320 496.8 496.8

ago-05 960 964 8640 8676 993.6 997.74

sep-01 960 972 8640 8748 993.6 1006.02

sep-02 960 968 8640 8712 993.6 1001.88

sep-03 720 784 6480 7056 745.2 811.44

sep-04 672 672 6048 6048 695.52 695.52

oct-01 192 192 1728 1728 198.72 198.72

oct-02 432 480 3888 4320 447.12 496.8

oct-03 384 384 3456 3456 397.44 397.44

oct-04 1104 1152 9936 10368 1142.64 1192.32

oct-05 248 248 2232 2232 256.68 256.68

nov-01 0 0 0 0 0 0

nov-02 1086 1125 9774 10125 1266.57 1306.935

nov-03 0 0 0 0 0 0

nov-04 34 34 306 306 38.025 38.025

dic-01 2226 2226 20034 20034 2604.42 2604.42

dic-02 1152 1585 10368 14265 1347.84 1854.45

dic-04 960 960 8640 8640 1123.2 1123.2

ene-01 1,344 1,344 12,096 12,096 1,572.48 1,572.48

ene-02 1632 2595 14688 23355 1909.44 3036.15

ene-03 521 521 4689 4689 609.57 609.57

ene-04 480 482 4320 4338 561.6 563.94

ene-05 336 336 3024 3024 393.12 393.12

108

Prispa queso 44 gr

semana Cajas

Programadas Cajas

Notificadas Piezas

programadas Piezas

producidas Kilos

programados Kilos

Notificados

dic-01 947 947 28410 28410 1250.04 1250.04

dic-03 0 0 0 0 0 0

ene-02 736 736 22080 22080 971.52 971.52

ene-03 465 465 13950 13950 613.8 613.8

ene-05 672 1440 20160 43200 887.04 1900.8

Dipazo 35 gr

Mes-Semana

Cajas Programadas

Cajas Notificadas

Piezas programadas

Piezas producidas

Kilos programados

Kilos Notificados

ago-01 480 480 17280 17280 604.8 604.8

ago-02 16 16 576 576 20.16 20.16

ago-03 480 413 17280 14868 604.8 520.38

ago-04 480 532 17280 19152 604.8 670.32

ago-05 96 96 3456 3456 120.96 120.96

sep-01 432 432 15552 15552 544.32 544.32

sep-02 432 432 15552 15552 544.32 544.32

sep-04 144 197 5184 7092 181.44 248.22

oct-01 144 144 5184 5184 181.44 181.44

oct-02 96 151 3456 5436 120.96 190.26

oct-03 240 250 8640 9000 302.4 315

oct-04 432 438 15552 15768 544.32 551.88

oct-05 384 387 13824 13932 483.84 487.62

nov-01 336 668 12096 24048 423.36 841.68

nov-02 288 302 10368 10872 362.88 380.52

nov-03 288 144 10368 5184 362.88 181.44

nov-04 624 638 22464 22968 786.24 803.88

dic-01 672 672 24192 24192 846.72 846.72

ene-04 432 437 15552 15732 544.32 550.62

Dtocho 75 gr

Mes-Semana

Cajas Programadas

Cajas Notificadas

Piezas programadas

Piezas producidas

Kilos programados

Kilos Notificados

ago-01 2438 2438 73140 73140 5485.5 5485.5

ago-02 2400 2208 72000 66240 5400 4968

ago-03 2016 2034 60480 61020 4536 4576.5

109

ago-04 3120 3123 93600 93690 7020 7026.75

ago-05 960 1008 28800 30240 2160 2268

sep-01 480 480 14400 14400 1080 1080

sep-02 964 964 28920 28920 2169 2169

sep-03 456 456 13680 13680 1026 1026

sep-04 720 720 21600 21600 1620 1620

oct-01 734 734 22020 22020 1651.5 1651.5

oct-02 960 1008 28800 30240 2160 2268

oct-03 2304 2323 69120 69690 5184 5226.75

oct-04 2160 2405 64800 72150 4860 5411.25

oct-05 0 0 0 0 0 0

nov-01 1610 1610 48300 48300 3622.5 3622.5

nov-02 1248 1304 37440 39120 2808 2934

nov-03 317 317 9510 9510 713.25 713.25

nov-04 1680 1968 50400 59040 3780 4428

dic-01 2400 2635 72000 79050 5400 5928.75

dic-02 1200 1200 36000 36000 2700 2700

dic-03 720 840 21600 25200 1620 1890

dic-04 0 0 0 0 0 0

ene-01 0 0 0 0 0 0

ene-02 1584 1632 47520 48960 3564 3672

ene-03 3120 3123 93600 93690 7020 7026.75

ene-04 1440 2156 43200 64680 3240 4851

ene-05 1440 336 43200 10080 3240 756

Dtocho 300 gr

Mes-Semana

Cajas Programadas

Cajas Notificadas

Piezas programadas

Piezas producidas

Kilos programados

Kilos Notificados

ago-01 3191 3191 19146 19146 5743.8 5743.8

ago-02 2400 1776 14400 10656 4320 3196.8

ago-03 3024 3062 18144 18372 5443.2 5511.6

ago-04 3840 2969 23040 17814 6912 5344.2

ago-05 3024 3024 18144 18144 5443.2 5443.2

sep-01 960 960 5760 5760 1728 1728

sep-02 1440 1454 8640 8724 2592 2617.2

sep-03 1920 2688 11520 16128 3456 4838.4

sep-04 2016 3920 12096 23520 3628.8 7056

oct-01 960 960 5760 5760 1728 1728

oct-02 786 786 4716 4716 1414.8 1414.8

oct-03 1248 1248 7488 7488 2246.4 2246.4

110

oct-04 2304 2539 13824 15234 4147.2 4570.2

oct-05 0 0 0 0 0 0

nov-01 4320 4667 25920 28002 7776 8400.6

nov-02 3360 3409 20160 20454 6048 6136.2

nov-03 1781 1781 10686 10686 3205.8 3205.8

nov-04 2400 3724 14400 22344 4320 6703.2

dic-01 2400 2400 14400 14400 4320 4320

dic-02 2400 4262 14400 25572 4320 7671.6

dic-03 2880 3144 17280 18864 5184 5659.2

dic-04 2400 1392 14400 8352 4320 2505.6

ene-01 3,408 96 20,448 576 6,134.40 172.8

ene-02 4272 5375 25632 32250 7689.6 9675

ene-03 3360 4099 20160 24594 6048 7378.2

ene-04 1440 2225 8640 13350 2592 4005

ene-05 960 0 5760 0 1728 0

Puffed 52 gr

Mes-Semana

Cajas Programadas

Cajas Notificadas

Piezas programadas

Piezas producidas

Kilos programados

Kilos Notificados

ago-01 2075 2103 74700 75708 3884.4 3936.816

ago-02 1440 142 51840 5112 2695.68 265.824

ago-03 3504 3552 126144 127872 6559.488 6649.344

ago-04 3504 3511 126144 126396 6559.488 6572.592

ago-05 2640 2640 95040 95040 4942.08 4942.08

sep-01 1872 1876 67392 67536 3504.384 3511.872

sep-02 2880 4033 103680 145188 5391.36 7549.776

sep-03 1440 2064 51840 74304 2695.68 3863.808

sep-04 1584 1683 57024 60588 2965.248 3150.576

oct-01 1440 2534 51840 91224 2695.68 4743.648

oct-02 2208 3860 79488 138960 4133.376 7225.92

oct-03 1200 1200 43200 43200 2246.4 2246.4

oct-04 2112 2233 76032 80388 3953.664 4180.176

nov-01 2256 2304 81216 82944 4223.232 4313.088

nov-02 2160 2160 77760 77760 4043.52 4043.52

nov-03 3600 4130 129600 148680 6739.2 7731.36

nov-04 2377 2377 85572 85572 4278.6 4278.6

dic-01 2496 2501 89856 90036 4672.512 4681.872

dic-02 2160 3113 77760 112068 3888 5603.4

dic-03 528 1201 19008 43236 950.4 2161.8

dic-04 1872 2688 67392 96768 3369.6 4838.4

111

ene-01 2400 2,592 86,400 93,312.00 4,358.02 4,717.44

ene-02 2809 3586 101124 129096 5256.648 6655.896

ene-03 4080 3553 146880 127908 7637.76 6651.216

ene-04 2784 4716 100224 169776 5211.648 8828.352

ene-05 1968 2064 70848 74304 3684.096 3863.808

Puffed 70 gr

Mes-Semana

Cajas Programadas

Cajas Notificadas

Piezas programadas

Piezas producidas

Kilos programados

Kilos Notificados

oct-04 432 432 9504 9504 665.28 665.28

nov-03 336 336 7392 7392 517.44 517.44

dic-01 144 146 3168 3212 221.76 224.84

dic-02 312 319 6864 7018 480.48 491.26

dic-03 48 48 1056 1056 73.92 73.92

dic-04 339 339 7458 7458 522.06 522.06

ene-02 144 144 3168 3168 221.76 221.76

ene-03 192 192 4224 4224 295.68 295.68

ene-04 288 288 6336 6336 443.52 443.52

ene-05 2 2 44 44 3.08 3.08

Puffed 220 gr

Mes-Semana

Cajas Programadas

Cajas Notificadas

Piezas programadas

Piezas producidas

Kilos programados

Kilos Notificados

ago-01 606 606 3636 3636 799.92 799.92

ago-02 1344 1200 8064 7200 1774.08 1584

ago-03 2640 2641 15840 15846 3484.8 3486.12

ago-04 2496 2496 14976 14976 3294.72 3294.72

sep-02 1440 1440 8640 8640 1900.8 1900.8

sep-03 1488 1488 8928 8928 1964.16 1964.16

sep-04 1586 1586 9516 9516 2093.52 2093.52

oct-01 624 624 3744 3744 823.68 823.68

oct-02 624 912 3744 5472 823.68 1203.84

oct-03 960 960 5760 5760 1267.2 1267.2

oct-04 1584 1600 9504 9600 2090.88 2112

oct-05 1968 1968 11808 11808 2597.76 2597.76

nov-01 1296 1296 7776 7776 1710.72 1710.72

nov-02 1872 1872 11232 11232 2471.04 2471.04

nov-03 3568 3842 21408 23052 4709.76 5071.44

nov-04 2295 2300 13770 13800 3029.4 3036

112

dic-01 1680 1680 10080 10080 2217.6 2217.6

dic-02 1440 1488 8640 8928 1900.8 1964.16

dic-03 480 872 2880 5232 633.6 1151.04

dic-04 1440 1446 8640 8676 1900.8 1908.72

ene-01 1878 1,878 11,268 11,268 2,478.96 2,478.96

ene-02 3360 3360 20160 20160 4435.2 4435.2

ene-03 3264 3312 19584 19872 4308.48 4371.84

ene-04 1008 1008 6048 6048 1330.56 1330.56

ene-05 576 582 3456 3492 760.32 768.24

113

ANEXO 3

REPORTE DE MANTENIMIENTOS PASADOS EN

LAS LÍNEAS DE HARINA Y EXTRUIDOS (AGOSTO

2013- ENERO 2014)

114

2013-2014 harina puffed

Mes/semana

del mes

duración

(hr)

duración

(hr)

ago-01 7.17 0

ago-02 10.08 3.67

ago-03 15.96 4.43

ago-04 13.11 2.68

ago-05 13.67 1.75

sep-01 4.84 0

sep-02 10.25 0

sep-03 2.76 1.17

sep-04 12 4.42

oct-01 1.33 18.42

oct-02 30 9.84

oct-03 14.75 6.67

oct-04 10.11 18.22

oct-05 1.43 3.84

nov-01 19.25 11.61

nov-02 15.76 11.58

nov-03 18.6 8.02

nov-04 4.84 8.85

dic-01 13.28 2.01

doc 02 27.67 14.01

dic-03 34.67 7.91

dic-04 9.83 2.67

ene-01 8.5 5.85

ene-02 17.01 26.59

ene-03 39.25 13.03

ene-04 24 9.43

ene-05 6.84 11.76