Metodología de implementación de Objetivos de Rendimiento en un ...

BOLETÍN VETERINARIO OFICIAL, BVO N°16, octubre, 2013 Metodología de implementación de Objetivos de Rendimiento en un proceso, mediante

análisis estadístico del comportamiento de las variables de control 1/19

Metodología de implementación de Objetivos de Rendimiento en un proceso,

mediante análisis estadístico del comportamiento de las variables de control

Alejandro Bravo Thoms, MV. MSc1, [email protected] Carlos Bustos-López, Mg. Est.2, [email protected] Sebastián Cisternas, Lic. MV.3, [email protected]

Miguel Fuentes, Lic. MV.2, [email protected] Carla Rosenfeld, MV, MSc, PhD4, [email protected]

Resumen

Con el fin de establecer un método para el establecimiento de Objetivos de Rendimiento (OR) y Criterios de Rendimiento (CR) se analizaron dos procesos en una planta faenadora de pollos. En ambos se realizó un estudio de los datos históricos de los indicadores microbiológicos: recuento de aerobios mesófilos (RAM), Escherchia coli (E.coli) y enterobacterias. Se ejecutó un análisis estadístico descriptivo del control de proceso y se evaluó el comportamiento de las variables que controlan el proceso mediante pruebas estadísticas, así como la eficiencia de las medidas preventivas. Se determinó que las medidas preventivas del primer proceso no son lo suficientemente estables, por lo tanto, no es recomendable establecer un OR, a diferencia del segundo caso, que muestra un proceso bajo control estadístico estable y con medidas preventivas eficientes, donde sí se recomienda fijar un OR y CR. Ambos estudios se hacen a través de una evaluación estadística del comportamiento de las variables de control que estipulan las medidas preventivas.

1 Servicio Agrícola y Ganadero. División de Protección Pecuaria. Unidad de Análisis de Riesgo. 2 Universidad Santo Tomás. Facultad de Ciencias. Departamento de Ciencias Básicas. 3 En proceso de titulación de médico veterinario. 4 Universidad Austral de Chile. Facultad de Ciencias Veterinarias. Escuela de Medicina Veterinaria. Instituto de

Medicina Preventiva Veterinaria.

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1. Introducción El sistema de estimación de la calidad sanitaria de las carnes está ligado intrínsecamente al contexto de gestión de calidad. En los últimos tiempos, la comunidad internacional requiere del establecimiento y desarrollo de un Sistema de Gestión de Calidad en la industria agroalimentaria, basado en estándares e indicadores de gestión; para ello, los organismos internacionales intergubernamentales como OMC, OMS, FAO y Codex han propuesto y recomendado a sus países miembros, la implementación en sus sistemas de autocontrol, de estándares como Objetivo Rendimiento Reglamentarios (ORR) y Objetivo Rendimiento Propios (ORP). Desde el punto de vista interno de la empresa, estos objetivos permiten obtener ventajas que mejoran la gestión empresarial5 y, desde el punto de vista externo, potenciar la imagen de la empresa frente a los clientes6 actuales y potenciales y, por otro lado, aumentar la confianza en las relaciones cliente-proveedor, reforzar la seguridad alimentaria y mejorar el rendimiento de los costes a lo largo de la cadena de suministro. Asimismo, facilitan la exportación de los productos alimentarios, ya que asegura, a las empresas receptoras, el cumplimiento de los requisitos de calidad certificados por parte del sector exportador. Este hecho genera confianza en los compradores y potencia la penetración de los productos nacionales en nuevos mercados o la ampliación de los existentes. Desde el punto de vista interno5, la mejora en la calidad de los productos y servicios, a través de estos indicadores, derivada de procesos más eficientes para diferentes funciones de la organización, introduce la visión de la calidad en la organización fomentando la mejora continua de los procesos de elaboración y seguridad alimentaria a la vez que optimiza los niveles de calidad en los sistemas de gestión, productos y servicios. Con la implantación del Sistema de Calidad Agroalimentaria basados en la estandarización de los procesos a través de ORR y ORP, disminuyen los costos (costos de no calidad) y crecen los ingresos por la posibilidad de acudir a nuevos clientes ofreciendo total garantía del producto y confianza de la continuidad de la mejora continua. Desde el punto de vista epidemiológico, el sistema de gestión de calidad implica tener un régimen de vigilancia sensible y específico a la detección de los peligros de contaminación que se puedan manifestar en el proceso de producción; éstos pueden ser generados mediante la pérdida del control de algunas de las variables de las medidas preventivas que deberían controlar la inocuidad de los productos elaborados o faenados en las plantas respectivas. Por otro lado, la manifestación del peligro indica que ha fallado el “análisis de riesgo” aplicado en el proceso que se analiza en el autocontrol de la empresa,

5 JS Development [on line]. <http://www.jsd.es/protekto-auditores/calidad-alimentaria/gmx-niv69.htm>

[Consulta: febrero, 2013]. 6 El concepto de cliente externo e interno involucra además de los clientes contractuales, a la autoridad

sanitaria del país destino del producto, como también a la nacional, en atención a los requisitos sanitarios que ellas precisan cumplir.

http://www.jsd.es/protekto-auditores/calidad-alimentaria/gmx-niv69.htm



que está orientado a prevenir o mantener niveles adecuados de protección sanitarios en la población. Para determinar cuál es el régimen de vigilancia y las verificaciones en los sistemas de gestión de calidad, se requiere mantener una adecuada estandarización de los procesos productivos, la cual pasa por contar con indicadores epidemiológicos apropiados a fin de establecer la medida preventiva (MP) y la medida de control (MCon); éstos nacen de la “evaluación del riesgo” que se haya realizado al proceso. Al determinar la significancia de los peligros potenciales y una vez establecidos los indicadores con los argumentos epidemiológicos emanados de la evaluación del riesgo, se especifican las variables que controlan el peligro en ese proceso, las cuales pasan a formar parte de las MP y MCon. Una vez determinadas ambas medidas, se deben monitorear adecuadamente para describir su comportamiento estadístico y con ello comprobar que el proceso se encuentra bajo control estadístico. Codex-FAO (2007) y la OMC, presentan ejemplos sobre modelos y principios de planes de muestreos de las MP y MCon. Señalan que el monitoreo y vigilancia adecuados lo deben asumir las autoridades gubernamentales, donde es obligatorio el establecimiento de Objetivos de Rendimientos Reglamentarios (ORR)7 y de Criterios de Rendimiento (CR)8, los cuales pasan a formar parte de los indicadores necesarios para estandarizar procesos y sus medidas preventivas. A su vez, las medidas preventivas impuestas al proceso para cumplir con los ORR y CR deben estar basadas en la evaluación del riesgo realizado para cada proceso o grupos de ellos. Una vez estandarizadas las medidas en el proceso, se establecen los Objetivos de Rendimiento Propios (ORP) de la empresa. 2. Objetivos Analizar los resultados de dos estudios metodológicos realizados para la definición de Objetivos y Criterios de Rendimiento, tomando como ejemplo los procesos de postduchas posteviscerado y de postchiller en una planta frenadora de pollos broiler.

7 Llamados también Objetivos de Sanidad Intermedios, dependiendo de la situación sanitaria, del

proceso y del riesgo. 8 Se define a OR como la máxima frecuencia y/o concentración de un patógeno o indicador

microbiológico aceptable en un proceso de la cadena productiva para cumplir el OIA. y a CR como el efecto que se ha logrado a través de las medidas preventivas y de control establecidas en un proceso de la cadena productiva para cumplir el OIA.



3. Metodología Para lograr los objetivos, en este trabajo se analizan dos memorias independientes (figura N° 1):

Propuesta de una metodología para definir un Objetivo y Criterio de Rendimiento en proceso de eviscerado en planta faenadora de pollos broiler (Cisternas, 2013);

Propuesta de una metodología para definir Objetivo y Criterio de Rendimiento, en proceso de enfriado en planta faenadora de pollos broiler (Fuentes, 2013).

Figura 1. Lugares de muestreo de ambos estudios.

Para establecer los objetivos y evaluar el comportamiento de las variables de las medidas preventivas que califican dichos ORP y CR, en ambos estudios se emplearon indicadores microbiológicos y se realizó un análisis estadístico de los procesos, como se detalla a continuación.

Toma de muestra microbiológica



1°

Estu

dio

2°

Estu

dio



3.1 Indicadores microbiológicos Recuento de:

aerobios mesófilos (RAM) Escherichia coli (E.coli) enterobacterias

3.2 Análisis estadístico de procesos Para precisar la variabilidad del proceso y el efecto logrado, a fin de definir si es posible establecer en esta etapa de producción un ORP y CR, se realizó un análisis estadístico descriptivo de los datos obtenidos durante el período del ensayo. Para analizar la dinámica que muestran los resultados, se elaboraron figuras de box-and-whisker plot (diagrama de cajas y bigotes), las cuales se evaluaron con y sin outliers9. Para medir el efecto de las medidas preventivas tales como: aplicación de cloro, consumo de agua y velocidad de línea, y pH, sobre los recuentos microbiológicos se realizaron pruebas estadísticas: prueba t de Student o ANOVA según el caso, con un nivel de confianza del 95%. 4. Resultados y discusión 4.1 Estudio de caso 1: Definición del objetivo y criterio de rendimiento en proceso de eviscerado en planta faenadora de pollos broiler. A continuación se define la estabilidad y los efectos de mejora que generan los procesos de posteviscerado (duchas posteviscerado y duchas prechiller) para establecer ORP y CR. El análisis de la efectividad de las duchas requiere, inicialmente, evidenciar la estabilidad del proceso y la mejora lograda por su aplicación, la cual se mide sobre la base de la capacidad potencial de dicho proceso para cumplir con los objetivos de salud pública establecidos en el autocontrol de la empresa (ORP y CR). Como un primer paso de estandarización, se realizó un análisis de los efectos obtenidos entre la 1a y 2a

ducha posteviscerado (Pre y Postlav, respectivamente) mediante estadística descriptiva y de indicadores RAM (UFC/ml), E.coli (UFC/ml) y enterobacterias (UFC/ml). En el cuadro 1 se observa una diferencia entre duchas, medición que se realizó con los estadígrafos descriptivos, donde se puede evaluar que en las medias de los indicadores RAM y E.coli existe una disminución de los recuentos en la 2a

ducha y que para el caso de RAM es estadísticamente significativa (figura 2). El

9 Datos atípicos extremos determinados por valores sobre [Q3 +(Q3 – Q1) × 3].



indicador de enterobacterias fue contradictorio a lo esperado y se observa un alza en la 2a ducha, que no resulta estadísticamente significativa (figura 2).

Cuadro 1.

Análisis estadístico descriptivo de los efectos obtenidos entre la 1a y 2a ducha posteviscerado (prelavado –Pre- y postlavado –Post-, respectivamente)

en los indicadores RAM, E.coli y enterobacterias.

Estadígrafo Punto de monitoreo

RAM

E.coli

Enterobacterias

Media (UFC/ml) Pre 177.525 19.650 86.513 Post 116.125 15.913 107.688

Mediana (UFC/ml) Pre 157.500 15.000 50.500 Post 100.500 11.500 43.500

Desviación estándar (UFC/ml)

Pre 88.187 17.030 117.969 Post 73.353 16.626 180.669

Coeficiente de variación (%)

Pre 46,33 86,67 1,36 Post 0,59 1,04 1,68

Mínimo (UFC/ml) Pre 19.000 1.000 5.000 Post 11.000 1.000 1.000

Máximo (UFC/ml) Pre 430.000 91.000 670.000 Post 393.000 80.000 950.000

Primer cuartil (UFC/ml) Pre 123.250 9.000 25.000 Post 58.750 5.000 19.000

Tercer cuartil (UFC/ml) Pre 235.250 25.000 93.000 Post 156.750 19.750 99.000

Se observa en prelavado, que los datos de RAM son relativamente homogéneos (25%<CV< 50%); por el contrario los valores de este mismo indicador, en la 2a ducha son altamente homogéneos (CV<25%), a diferencia de E.coli, que en la 1a ducha los datos son altamente heterogéneos, donde CV>75% (86,67%) disminuyendo en la 2a ducha a un comportamiento altamente homogéneo (CV<25% = 1,04%). En el caso de enterobacterias, en ambas duchas los datos son altamente homogéneos: CV<25% (1,36% y 1,68%, respectivamente). No obstante lo anterior, es importante resaltar que estos resultados no son suficientes para tomar una decisión sobre la estandarización de este proceso de duchas y determinación de un ORP, ya que si bien el recuento de las enterobacterias es altamente homogéneo, su media se encuentra influida por valores extremos (950.000 UFC/ml) y sus medianas son similares entre ambas duchas. Por otro lado, en el 1er cuartil existe una disminución de un 24% (de 25.000 a 19.000 UFC/ml), a diferencia del 2do cuartil, que muestra un aumento de un 24% (de 670.000 a 950.000 UFC/ml).



En el caso de RAM y E.coli, no se observa un cambio importante en las medias y medianas entre duchas, sin embargo, éste es estadísticamente significativo para RAM. Respecto de la 2a ducha, se registró una alta homogeneidad (CV<25%), a diferencia de la 1a, donde los valores RAM son medianamente homogéneos (CV<50%) y los de E.coli altamente heterogéneos (CV>75%). Cabe señalar además, que para el caso de RAM y E.coli la diferencia en la disminución del conteo microbiológico entre la 1a y 2a ducha fue:

Cuartil RAM (%) E.coli (%) 1ro 52,3 44,4 3ro 33,4 21,0

En la figura 2 se observan las distribuciones cuartílicas de la población muestreada y sus valores atípicos y/o extremos: las cajas son consistentemente compactas, donde la media no difiere en exceso de la mediana lo que señala que la dispersión de los datos es más acotada. Además, existen valores outlier que pudieran estar enmascarando la real variabilidad de los recuentos en el proceso. Dicho efecto oculto se analiza más adelante con los recuentos exentos de outliers. Cabe destacar que la única diferencia de medias estadísticamente significativa se presenta en RAM.

PostPlav

400000

300000

200000

100000

0

Lugar

RA

M (

UFC

/ml)

PostPlav

90000

80000

70000

60000

50000

40000

30000

20000

10000

0

Lugar

E.c

oli (

UFC

/ml)

PostPlav

1000000

800000

600000

400000

200000

0

Lugar

En

tero

ba

ct (

UFC

/ml)

Figura 2. Análisis box-and-whisker plot y prueba t de Student para dos muestras independientes

de datos de indicadores RAM, enterobacterias y E.coli, según los efectos obtenidos entre la 1a y 2a

ducha posteviscerado (prelavado y postlavado, respectivamente). A fin de ponderar la dinámica del comportamiento de los datos por indicador microbiológico durante el período de producción, éstos se analizaron cada kma hora, de modo de cubrir toda la producción (k=3); la significancia estadística se determinó mediante box-and-whisker plot y ANOVA. La distribución de los datos mostró que no existen diferencias estadísticas intragrupo y entre grupos se observa una mayor dispersión en RAM y mayor compactación de las cajas de enterobacterias; sin embargo, es necesario comprobar si la compactación se debe o no al efecto outliers (figura 3).

RAM

Enterobacterias E.coli

P <0,001

P =0,382 P =0,162



a) Evaluación del indicador RAM

17h14h11h08h

400000

300000

200000

100000

0

Hora

RA

M (

UFC

/m

l)

17h14h11h08h

400000

300000

200000

100000

0

Hora

RA

M (

UFC

/m

l)

b) Evaluación del indicador E.coli

17h14h11h08h

90000

80000

70000

60000

50000

40000

30000

20000

10000

0

Hora

E.co

li (U

FC/m

l)

17h14h11h08h

90000

80000

70000

60000

50000

40000

30000

20000

10000

0

Hora

E.c

oli (

UFC

/ml)

c) Evaluación del indicador enterobacterias

17h14h11h08h

700000

600000

500000

400000

300000

200000

100000

0

Hora

En

tero

ba

ct (

UFC

/m

l)

17h14h11h08h

1000000

800000

600000

400000

200000

0

Hora

En

tero

ba

ct (

UFC

/m

l)

Figura 3. Estudio de dispersión de los datos según horario de muestreo

mediante box-and-whisker plot y prueba ANOVA, tomando como indicadores recuentos de RAM, E.coli y enterobacterias.

La mayor dispersión se refleja en el conteo de RAM en la 1a ducha posteviscerado en el período de la tarde (figura 3.a), a diferencia de la 2a ducha que muestra un proceso bastante estable, aunque con una leve compresión en

Prelavado (p = 0,003)

Postlavado (p = 0,625)







la caja de las 8 h; cabe señalar que existe un outliers que podría tener incidencia en estos resultados. En general, se puede deducir que no existen diferencias significativas entre los recuentos de las dos duchas, aunque en el conteo de enterobacterias en la 2a existe mayor presencia de outliers. Considerado los análisis de los datos señalados anteriormente, no se puede concluir acerca de la eficiencia y eficacia del proceso de eviscerado, por lo que a continuación se analiza el comportamiento de las variables que las medidas preventivas señalan como necesarias para controlar este proceso que, en el caso de la empresa estudiada, son tres: cloro, consumo de agua por canal y velocidad de la línea de faena (cuadro 2, figura 4).

Cuadro 2. Estadística descriptiva de las variables de control cloro, consumo de agua y velocidad

de la línea de faena en el proceso de eviscerado.

Estadígrafo Variables

Cloro

(ppm)

Consumo agua

(ml/canal)

Velocidad línea

(pollos/min) Media 42,3 702,31 132,48 Mediana 45 694 134 Desviación estándar 6,65 67,41 3,13

Coeficiente de variación 15,73 9,60 2,37 Mínimo 30 556 122 Máximo 50 833 134 Primer cuartil 35,25 657 132,5 Tercer cuartil 48 758 134

En general se observa que las variables de control del proceso parecen mantenerse estables y con mediciones homogéneas. Para hacer un análisis de la dispersión de los datos, se procedió a la construcción de un box-and-whisker plot y a la aplicación de una prueba ANOVA (figura 4), donde se observa que la única variable que muestra una diferencia significativa es el “consumo de agua”. Sin embargo, el cloro tiene una dispersión lo suficientemente amplia en la caja (rango intercuartílico, RI) como para convenir que no es un proceso adecuadamente estable y que en cualquier momento se puede salir de control. También se observa que en la velocidad de línea, el RI aumenta en forma desmesurada en las tardes, respecto las mediciones de la mañana. Con estas observaciones y las anteriores (cuadro 2 y figuras 2 y 3) se puede plantear que se requiere aplicar reingeniería al proceso de doble ducha en posteviscerado, a fin de estandarizarlo y establecer un OR y su CR.



17h14h11h08h

50

45

40

35

30

Hora

Cl

pp

m

17h14h11h08h

850

800

750

700

650

600

550

Hora

ml/

can

al

17h14h11h08h

134

132

130

128

126

124

122

Hora

Ve

l Li

ne

a p

oll

o/m

in

a

Diferencias significativas (p < 0,001)

Figura 4. Análisis de datos de las variables cloro, consumo de agua y velocidad de la línea

de faena, según horarios de muestreo, mediante box-and-whisker plot y prueba ANOVA.

Cuadro 3. Estadística descriptiva de los indicadores RAM, E.coli y enterobacterias,

descartando valores atípicos (outliers).

Estadígrafo

RAM E.coli Enterobacterias Prelavado Postlavado Prelavado Postlavado Prelavado Postlavado

Media (UFC/ml) 171.051 112.620 15.784 12.987 61.493 46.739

Mediana (UFC/ml)

155.500 100.000 15.000 11.000 46.000 31.000


79.252 66.741 9.394 10.303 48.752 44.120


46,33 59,26 59,52 79,33 79,28 94,40

Mínimo (UFC/ml)

19.000 11.000 1.000 1.000 5.000 1.000

Máximo (UFC/ml)

346.000 278.000 46.000 43.000 206.000 240.000

Primer cuartil (UFC/ml)

120.500 58.000 8.000 5.000 25.000 16.500

Tercer cuartil (UFC/ml)

228.500 153.000 22.000 17.750 83.000 64.000

Con la finalidad de estudiar el comportamiento inherente del proceso de doble ducha posteviscerado, no se consideraron aquellos casos fortuitos que se presentaron ya que se asumió que sus frecuencias son bajas, por lo cual se descartaron los outliers determinados en la figura 2. La medida anterior se asume considerando que las pruebas de ANOVA y t de Student sólo entregan significancia estadística para RAM (cuadros 4 y 5).

Cloro (ppm), p = 0,619

Consumo de agua (ml/canal), p = 0,000a

Velocidad de línea (pollos/min), p = 1,000



Con los datos sin outliers se hizo un análisis de estadística descriptiva; en el cuadro 3 se observa que para RAM los datos son homogéneos en el prelavado (25%<CV<50%) y heterogéneos en el postlavado (25%<CV<75%). Para E.coli en la 1a ducha (prelavado) son heterogéneos (25%<CV<75%), mientras que en la 2a (postlavado) son altamente heterogéneos (CV>75%), contrariamente a lo esperado. Sin embargo, se observó un comportamiento diferente con las enterobacterias, ya que en que ambas duchas son altamente heterogéneas (CV>75%). Con relación al RI, se aprecian las siguientes diferencias intercuartílicas:

Indicador Prelavado (UFC/ml)

Postlavado (UFC/ml)

Efecto del postlavado (% de disminución)

RAM 108.000 95.000 12,0 E.coli 14.000 12.750 8,9 Enterobacterias 58.000 47.500 18,1

Cuadro 4.

Prueba t de Student para dos muestras de los indicadores RAM, enterobacterias y E.coli según punto de muestreo, descartando outliers.

a Diferencias significativas (p < 0,001).

Cuadro 5. Prueba ANOVA para la evaluación de indicador RAM, E.coli y enterobacterias

en prelavado y postlavado, según horarios, descartando outliers.

Indicador Outliers descartados Valor p Prelavado Postlavado

Nº % Nº % RAM 2 3,75 1 1,25 <0,000a

Enterobacterias 5 6,25 11 13,75 0,059 E.coli 6 7,50 4 5,00 0,085

Indicador Outliers descartados Valor p

Prelavado Postlavado Prelavado Postlavado Nº % Nº %

RAM 3 3,75 1 1,25 0,001 0,408 Enterobacterias 3 3,75 11 13,75 0,073 0,135 E.coli 6 7,50 4 5,00 0,671 0,259



En síntesis, considerando los análisis realizados, se puede establecer que el proceso de doble ducha, con las medidas preventivas establecidas y las medidas de control estipuladas, no corresponde a un proceso estandarizado, por lo que la empresa no está en condiciones de fijar sus ORP y los correspondientes CR, según los acuerdos emanados de la convención mandada por Codex (FAO/OMS, 2007). Por lo tanto, las medidas preventivas deben ser reevaluadas y especialmente las de control, en las cuales específicamente se observa una mayor falencia. 4.2 Estudio de caso 2: Propuesta de una metodología para definir objetivo y criterio de rendimiento, en proceso de enfriado en planta faenadora de pollos broiler. A continuación se define la estabilidad y los efectos de mejora que generan los procesos de postchiller para establecer ORP y CR. En el cuadro 6 se muestran los resultados obtenidos en los recuentos microbiológicos; se observa una importante reducción en la carga microbiana entre ducha posteviscerado y postchiller. Las medias de RAM, E.coli y enterobacterias experimentan una disminución del 91,4, 87,75 y 98,49%, respectivamente y algo similar muestran las medianas. La disminución en el Q3 es de un 91,86% para RAM, 84,81% para E.coli y 97,97% para enterobacterias, y en el Q1 la disminución es más acentuada. Cabe destacar que aunque para RAM los valores se consideran altamente heterogéneos (CV>75%) para E.coli y enterobaterias son altamente homogéneos (CV<25%).



Cuadro 6. Estadística descriptiva de los indicadores microbiológicos RAM, E.coli

y enterobacterias, para el proceso de prechiller (Pre) y postchiller (Post). Estadígrafo Punto de

monitoreo RAM E.coli Enterobacterias

Media (UFC/ml) Pre 116.125 15.913 107.688 Post 10.025 1.950 1.625

Mediana (UFC/ml) Pre 100.500 11.500 43.500 Post 7.500 1.000 1.000


Pre 73.353 16.626 180.669 Post 8.742 1.404 1.084


Pre 63,17 1,04 1,68 Post 87,21 0,72 0,67

Mínimo (UFC/ml) Pre 11.000 1.000 1.000 Post 1.000 1.000 1.000

Máximo (UFC/ml) Pre 393.000 80.000 950.000 Post 50.000 6.000 8.000

Primer cuartil (UFC/ml)

Pre 58.750 5.000 19.000 Post 4.000 1.000 1.000

Tercer cuartil (UFC/ml)

Pre 156.750 19.750 99.000 Post 12.750 3.000 2.000

Para observar la dinámica de los datos y la significancia estadística de las medidas preventivas y sus variables de control, se realizó un estudio mediante box-and-whisker plot y prueba t de Student para dos muestras independientes de los datos de los indicadores RAM, enterobacterias y E.coli (figura 5). En los tres indicadores se observa que su disminución es estadísticamente significativa (p<0,001).

SP

90000

80000

70000

60000

50000

40000

30000

20000

10000

0

Lugar

E.co

li (U

FC/m

l)

SP

400000

300000

200000

100000

0

Lugar

RA

M (

UFC/

ml)

SP

1000000

800000

600000

400000

200000

0

Lugar

Ente

roba

ct (

UFC/

ml)

Figura 5. Comparación de los recuentos de RAM, E.coli y enterobacterias

entre prechiller (P) y postchiller (S), mediante box-and-whisker plot.

P <0,001 P <0,001 P <0,001

E.coli RAM Enterobacterias



La compactación de las cajas en los valores observados en el postchiller está influida, posiblemente, por los valores extremos vistos en el proceso de ducha posteviscerado, los cuales fueron: tres para E.coli, uno para el caso RAM y dos para enterobacterias (figura 5). En este último indicador queda de manifiesto lo señalado anteriormente, con relación a la dispersión de sus datos en prechiller, en el sentido de que éstos, en la estadística descriptiva, fueron catalogados como altamente heterogéneos (CV>75%; cuadro 6). Para establecer un ORP, uno de los criterios que se debe considerar es el comportamiento de las variables de control establecidas en las medidas preventivas a lo largo del día (serie de tiempos); para ello se analiza el camino que toma la contaminación del producto en diferentes horas de la faena (08:00, 11:00, 14:00 y 17:00 h). En el figura 6 a, se observa el comportamiento del indicador E.coli; tanto en prechiller como en postchiller no existen diferencias estadísticamente significativas entre los grupos analizados, efecto que también ocurre en los otros indicadores (figura 6 b y c). Por otra parte, la dispersión de los datos no es en extremo importante, salvo algunos valores atípicos en el comportamiento de E.coli y enterobacterias en prechiller.

a) Comparación por hora del indicador E.coli

17h14h11h08h

90000

80000

70000

60000

50000

40000

30000

20000

10000

0

Hora

E.co

li (U

FC/m

l)

17h14h11h08h

6000

5000

4000

3000

2000

1000

Hora

E.co

li (U

FC/m

l)

b) Comparación por hora del indicador enterobacterias

17h14h11h08h

1000000

800000

600000

400000

200000

0

Hora

Ente

roba

cter

ia (

UFC/

ml)

17h14h11h08h

8000

7000

6000

5000

4000

3000

2000

1000

0

Hora

Ente

roba

ct (

UFC/

ml)

continúa…

Prechiller (p = 0,151)

Postchiller (p = 0,951)





c) Comparación por hora del indicador RAM

17h14h11h08h

400000

300000

200000

100000

0

Hora

RA

M (

UFC/

ml)

17h14h11h08h

50000

40000

30000

20000

10000

0

Hora

RA

M (

UFC/

ml)

Figura 6. Comparación de indicadores microbiológicos, RAM, E.coli y enterobacterias,

según horario de muestreo en postlavado y postchiller, mediante box-and-whisker plot.

Para analizar el impacto de los datos atípicos, se eliminaron los outliers y se realizó un análisis mediante estadística descriptiva (cuadro 7). Cabe destacar la disminución evidente de las medias en los tres indicadores:

RAM = 92,32% E.coli = 84,96% enterobacterias = 96,98%

Cuadro 7. Estadística descriptiva de los indicadores microbiológicos RAM, E.coli

y enterobacterias, para el proceso de prechiller (Pre) y postchiller (Post), descartando valores atípicos.

Estadígrafo Indicador

RAM E.coli Enterobacterias Pre Post Pre Post Pre Post

Media 112.620 8.645 12.967 1.950 46.739 1.413 Mediana 100.000 7.000 11.000 1.000 31.000 1.000 Desviación estándar 66.741 6.190 10.303 1.404 44.120 5.949 Coeficiente de variación 59,26 71,60 79,33 72,02 94,4 42,09 Mínimo 11.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Máximo 278.000 25.000 43.000 6.000 240.000 3.000 Primer cuartil 58.000 4.000 5.000 1.000 16.500 1.000 Tercer cuartil 153.000 11.000 17.750 3.000 64.000 2.000





Al analizar la variabilidad de los recuentos se observó heterogeneidad en los conteos de RAM y E.coli (50%<CV>75%), a diferencia de los de enterobacterias, que se presentaron homogéneos (25%<CV<50%), con una disminución en el tercer cuartil (entre 84,96 y 96,98%, según indicador). El señalado comportamiento de los recuentos proporciona confianza respecto del cumplimiento de las variables que lo controlan y valida las medidas preventivas del autocontrol de la empresa, las cuales, bajo estas condiciones, pueden constituir parte de un CR de la empresa en el pre y postchiller. En síntesis, considerando los análisis realizados, se puede concluir que, bajo las condiciones establecidas en las medidas preventivas del autocontrol de esta empresa en prechiller y postchiller, se está en condiciones de determinar los ORP y CR pertinentes. Finalmente, para determinar la confiabilidad de estos indicadores (ORP y CR) se estudió el proceso de enfriado sin valores extremos (cuadro 8 y figura 7). Con estos análisis se podrá observar si en el proceso de enfriado las variables concentración de cloro, pH, velocidad de línea y temperatura influyen en las medidas de control. Por otro lado, se evaluó si este comportamiento es competente para formar parte del indicador ORP y lograr el efecto requerido por el CR entre el preproceso y postproceso de enfriado y, verificada esta condición, estandarizar dicho proceso.

Cuadro 8. Estadística descriptiva de las variables de control concentración de cloro,

pH, velocidad de la línea de faena y temperatura en el proceso de enfriado.

Estadígrafo Variables Cloro (ppm)

pH T° (ºC)

Velocidad línea

(pollos/min)

Media 46 7,39 0,0863 132,48 Mediana 50 7,3 0,1 134 Desviación estándar 8,05 0,33 0,29 3,13 Coeficiente de variación 17,5 4,4 329,87 2,37 Mínimo 30 6,8 -1 122 Máximo 50 8,5 1 134

Primer cuartil 50 7,2 0 132,50 Tercer cuartil 50 7,5 0,2 134



17h14h11h08h

50

45

40

35

30

Hora

C l (

ppm

)

17h14h11h08h

8,5

8,0

7,5

7,0

Hora

Ph

17h14h11h08h

134

132

130

128

126

124

122

Hora

Vel

ocid

ad li

nea

17h14h11h08h

1,0

0,5

0,0

-0,5

-1,0

Hora

Tem

pera

tura

(°C

)

a

Diferencias significativas (p < 0,001)

Figura 7. Comparación de las variables concentración de cloro, pH, velocidad de línea y

temperatura en el proceso de enfriado, según horario de monitoreo, mediante box-and-whisker plot.

Del análisis realizado al comportamiento de las variables sin outliers que controlan el proceso de enfriado (cuadro 8, figura 7), se observa que la variable cloro está muy centrada en 50 ppm (media = 46 y mediana = 50; máximo, primer y tercer cuartil = 50). Cabe destacar que esta variable presenta mayor variabilidad en la etapa de la producción de la mañana (figura 7) y se estandariza en los 50 ppm en el período productivo de la tarde. Las restantes variables mantienen una estabilidad; la variabilidad la dan los resultados de las mediciones de las 8:00 h en el pH y en el turno de la tarde en la velocidad de línea, sin embargo, dicha variabilidad no representa un factor de riesgo para la estandarización del proceso.

Cloro (ppm), p = 0,042a

pH, p = 0,020a

Velocidad línea (pollos/min), p = 1,000

Temperatura (ºC), p = 0,443



5. Conclusiones

Mediante estos estudios se asentó una metodología de análisis para estandarizar un proceso y determinar la factibilidad de establecer un ORP y CR.

Esta metodología está al alcance de todo trabajador de calidad de una planta de faena.

Es fácil de aplicar y se puede llegar a sólidos respaldos epidemiológicos para “caracterizar el riesgo de contaminación microbiológica” en el sistema de autocontrol que lleva a cabo el establecimiento.

Ambos casos tienen resultados diferentes: uno muestra que establecer un ORP entre ducha de posteviscerado y ducha de prechiller resulta técnicamente ineficaz; el otro concluye que un ORP entre ducha posteviscerado y postchiller resulta operativo (ambas conclusiones son válidas solo para el matadero en que se realiza el estudio, dado que no todos tienen la misma tecnología y manejo de procesos analizados, pero la metodología usada en este trabajo para la determinación de los ORP y CRP es independiente del manejo y grado tecnológico del matadero).

Aunque los resultados obtenidos son propios para el matadero en cuestión, los procedimientos sirven de prototipos para trabajos de implantación de ORP y CR en otros establecimientos de este tipo.

Independientemente de los estudios estadísticos aplicados en ambos casos, también se podrían aplicar otros según la complejidad y grado de análisis de riesgo que se quiera establecer en el autocontrol de la empresa; incluso se podría realizar un análisis de estadística inferencial, cuya ventaja es que permite negociar en función del riesgo futuro, dadas las actuales consecuencias, lo que produce auditorías intergubernamentales y argumentos con mayor fuerza para apelar a lo estipulado por la OMC en razón del respeto de equivalencia que muestran los países. En síntesis:

Un sistema de autocontrol debe estandarizar procesos sobre la base de indicadores específicos.

Para la negociación internacional de productos bajo el concepto de equivalencia:

los indicadores OR y CR establecidos por Codex se pueden implementar en plantas faenadoras y son una buena herramienta para establecer la estandarización de los procesos;

se puede fijar la convicción científica de implementar un OR o un CR en un proceso determinado, o bien, demostrar la inutilidad de implementarle mediante herramientas estadísticas descriptivas;

permite establecer la efectividad de las medidas preventivas de un proceso y el buen resultado de las medidas de control.



Los registros de las medidas de control aplicadas generan datos suficientes para calcular una historia estadística del proceso y establecer si los datos de las variables que controlan el proceso tienen la homogeneidad estadística para estandarizar el proceso y determinar los ORP.

6. Literatura consultada Cisternas S. 2013. Propuesta de una metodología para definir un Objetivo y

Criterio de Rendimiento en proceso de eviscerado en planta faenadora de pollos broiler. Tesis de grado para optar al título de médico veterinario. Universidad Mayor. Escuela de Medicina Veterinaria. Santiago. Chile.

Codex/FAO. 2007. Análisis de Riesgo Relativo a los Alimentos. Estudio FAO Alimentación y Nutrición. Roma, Italia.

FAO/OMS. 2007. Directrices FAO/OMS para los gobiernos sobre la aplicación del sistema de APPCC en empresas alimentarias pequeñas y/o menos desarrolladas. Estudio FAO Alimentación y Nutrición 86. [En línea]. <ftp://ftp.fao.org/docrep/fao/010/a0799s/a0799s00.pdf> [Consulta: diciembre, 2012].

Fuentes, M.A. 2013. Propuesta de una metodología para definir Objetivo y Criterio de Rendimiento, en proceso de enfriado en planta faenadora de pollos broiler. Tesis de grado para optar al título de médico veterinario. Universidad Mayor. Escuela de Medicina Veterinaria. Santiago. Chile.

ftp://ftp.fao.org/docrep/fao/010/a0799s/a0799s00.pdf

Metodología de implementación de Objetivos de Rendimiento en un ...

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