DISEÑO DE ESTANDARES OPERACIONALES EN LA LINEA DE INYECCION DE …bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstream/10819/4310/1... · 2017. 9. 24. · Figura 29. Pareto Retenidos por Referencia

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DISEÑO DE ESTANDARES OPERACIONALES EN LA LINEA DE

INYECCION DE PREFORMAS EN PLASTICOS TEAM

MARÍA FERNANDA OROZCO MONAR

UNIVERSIDAD DE SAN BUENAVENTURA ESPECIALIZACION EN GESTION DE PLANTAS INDUSTRIALES

FEBRERO DE 2017 CALI

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DISEÑO DE ESTANDARES OPERACIONALES EN LA LINEA DE INYECCION DE PREFORMAS EN PLASTICOS TEAM

MARÍA FERNANDA OROZCO MONAR

Trabajo de grado presentado para optar al título como Especialista en Gestión de plantas industriales

Director:

Ing. Carlos Andrés Giraldo

UNIVERSIDAD DE SAN BUENAVENTURA ESPECIALIZACION EN GESTION DE PLANTAS INDUSTRIALES

FEBRERO DE 2017 CALI

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TABLA DE CONTENIDO

INTRODUCCIÓN .................................................................................................................................. 9

1. PROBLEMA DE INVESTIGACION ............................................................................................. 10

1.1 DESCRIPCION DEL PROBLEMA ........................................................................................ 10

1.2 FORMULACIÓN DEL PROBLEMA ....................................................................................... 11

2. OBJETIVO GENERAL ............................................................................................................... 12

2.1 OBJETIVOS ESPECIFICOS ................................................................................................ 12

3. JUSTIFICACION ......................................................................................................................... 13

4. MARCO DE REFERENCIA ....................................................................................................... 14

4.1 MARCO CONCEPTUAL .................................................................................................... 14

4.1.1 Calidad .................................................................................................................................. 14

4.1.2 Defecto ............................................................................................................................... 14

4.1.3 Estandarización .................................................................................................................... 14

4.1.4 Muda/Desperdicio ................................................................................................................ 14

4.1.5 Proceso .............................................................................................................................. 15

4.1.6 Proceso de Inyección ....................................................................................................... 15

4.1.7 Requisito ............................................................................................................................ 15

4.1.8 Retenido / Inmovilizado ................................................................................................... 15

4.1.9 Sobreproducción .................................................................................................................. 15

4.1.10 Productividad................................................................................................................... 15

4.1.11 Variabilidad ...................................................................................................................... 15

4.1.12 Variación por causas comunes .................................................................................... 15

4.1.13 Variación por causas especiales.................................................................................. 16

4.1.14 Media ................................................................................................................................ 16

4.1.15 Distribución normal ......................................................................................................... 16

4.1.16 Capacidad de un proceso ............................................................................................. 16

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4.1.17 Índice Pp .......................................................................................................................... 16

4.1.18 Índice Ppk ........................................................................................................................ 16

4.2 MARCO TEORICO .................................................................................................................. 17

4.2.1 LEAN MANUFACTURING .............................................................................................. 17

4.2.2 SIX SIGMA......................................................................................................................... 18

4.2.3 LEAN SIX SIGMA ............................................................................................................. 18

4.2.3.2 Diagrama PEPSU o SIPOC ......................................................................................... 19

4.2.3.3 Lluvia de ideas ............................................................................................................... 19

4.2.3.4 Diagrama de Ishikawa o de Causa-efecto: ............................................................... 20

4.2.3.5 Diagrama de Pareto ...................................................................................................... 20

4.2.3.6 Cartas de control ........................................................................................................... 21

4.3 MARCO CONTEXTUAL .................................................................................................... 21

4.4 MARCO LEGAL ....................................................................................................................... 23

5. METODOLOGIA ........................................................................................................................ 24

5.1 ENFOQUE Y TIPO DE ESTUDIO ......................................................................................... 24

5.2 FUENTES DE INVESTIGACIÓN ........................................................................................... 24

5.3 FASES DE LA INVESTIGACIÓN .......................................................................................... 25

5.3.1. Primera Fase .................................................................................................................... 25

5.3.2. Segunda Fase .................................................................................................................. 25

5.3.3. Tercera Fase .................................................................................................................... 25

6. RESULTADOS ........................................................................................................................... 26

6.1 PRIMERA FASE ................................................................................................................. 26

6.1.1 Definir ................................................................................................................................. 26

6.1.2 Medir ................................................................................................................................... 34

6.1.3 Análisis ............................................................................................................................... 45

6.2 SEGUNDA FASE ............................................................................................................... 53

6.2.1 Mejora ................................................................................................................................. 53

5

6.3 TERCERA FASE ................................................................................................................ 62

6.3.1 Control ................................................................................................................................ 62

7 CONCLUSIONES ....................................................................................................................... 67

8 BIBLIOGRAFÍA ........................................................................................................................... 69

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LISTA DE TABLAS

Tabla 1. Etapas de la metodologia DMAIC

Tabla 2. Relación de objetivos con fases metodológicas

Tabla 3. Matriz ES-NO ES

Tabla 4. Voz del negocio

Tabla 5. Plan de comunicación

Tabla 6. Matriz de selección de variables

Tabla 7. Plan de muestreo

Tabla 8. Base de datos de Eneroa Marzo de 2016

Tabla 9. Resumen Capacidad inicial Línea de preformas

Tabla 10. Matriz de Defectos vs máquina y referencias

Tabla 11. Matriz de total de causas

Tabla 12. Resumen comparativo capacidad inicial y final línea de Preformas

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LISTA DE FIGURAS

Figura1. Mix de Producción

Figura 2. Pareto producto no conforme Plásticos Team.

Figura 3. Herramientas Lean

Figura 4. Diagrama de flujo proceso de inyección de preformas

Figura 5. Flujo de producto por sus diferentes estados

Figura 6. Arbol de pérdidas Plasticos Team

Figura 7. Diagrama SIPOC

Figura 8. Porcentaje de producto retenido Mayo a Agosto de 2015

Figura 9. Pareto producto retenidolinea inyección de preformas

Figura 10. Foto defectos

Figura 11. Project charter

Figura 12.Pareto de producto retenido preformas Enero a Marzo de 2016

Figura 13. Fotos defectos según pareto actualizado Enero a Marzo 2016

Figura 14. Project charter ajustado a Enero a Marzo de 2016

Figura 15. Diagrama SIPOC – Variables criticas

Figura 16. Matriz de evaluación de variables

Figura 17. Prueba de normalidad para el total de maquinas

Figura 18. Prueba de normalidad Gl-225

Figura 19. Prueba de normalidad Gl-300-1


Figura 21. Capacidad de proceso inicial para el total de maquinas

Figura 22. Capacidad de proceso inicial Gl-225

Figura 23. Capacidad de proceso inicial Gl-300-1


Figura 25. Producto retenido no conforme por máquina

Figura 26. Pareto Retenidos por Referencia por Máquina (Deforme)

Figura 27. Pareto Retenidos por Referencia por Máquina (Perforado/Semiperforado)

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Figura 28. Pareto Retenidos por Referencia por Máquina (Arrastre)

Figura 29. Pareto Retenidos por Referencia por Máquina (Golpe)

Figura 30. Pareto Retenidos por Referencia por Máquina (Ovalado)

Figura 31. Pareto Retenidos por Referencia por Máquina (Marcas y Rayas)

Figura 32. Aplicación de la herramienta 5W+1H

Figura 33. Lluvia de Ideas

Figura 34. Evaluación de causas (Golpe)

Figura 35. Diagrama 5 porque (Golpes)

Figura 36. Plan de acción (Golpes- Marcas y Rayas) (2016)

Figura 37. Plan de acción (Ovalado) (2016)

Figura 38. Plan de acción (Perforado/semiperforado) (2016)

Figura 39. Plan de acción (Deforme) (2016)

Figura 40. Plan de acción (Arrastre) (2016)

Figura 41. Mapa de valor (Producción –Calidad y Mantenimiento)

Figura 42. Capacidad de proceso Final para el total de maquinas

Figura 43. Capacidad de proceso Final Gl-225

Figura 44. Capacidad de proceso Final Gl-300-1


Figura 46. Porcentaje producto retenido linea de preformas Agosto-Diciembre (2016)

Figura 47. Componente de calidad OEE linea de preformas

Figura 48. Ahorros generados producto no conforme retenido

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INTRODUCCIÓN

Plásticos Team se dedica a la elaboración de empaques plásticos en los procesos de Inyección de preformas, Inyecto soplado, Inyección convencional e In Mold Label; principalmente para satisfacer los requerimientos del grupo Team Foods Colombia, empresa de la cual hace parte. Igualmente, la producción excedente se comercializa con clientes terceros para el sector de alimentos principalmente.

Plásticos Team y en especial el proceso de manufactura debe enfrentarse a los retos de disminuir la generación de producto no conforme en las líneas de producción, en especial en la línea de inyección de preformas; buscando incrementar la eficiencia operacional y así tener el producto disponible requerido según la exigencia del mercado.

Esta investigación constituye un caso de estudio con el cual se busca diseñar estándares de operación en la empresa Plásticos Team. Para cumplir con este objetivo, en primer lugar, se realiza una búsqueda de diferentes estudios e investigaciones, así como una revisión de referenciación teórica para fortalecer los conocimientos en términos de las filosofías Lean Manufacturing y Six Sigma.

Como segunda medida se realizó una identificación de la oportunidad de mejora, que para este ejercicio está asociada a la disminución de producto no conforme retenido en la línea de Inyección de Preformas. En el capítulo 5., se presentan 3 fases para el cumplimiento de los objetivos específicos; en la primera fase está el diagnóstico del proceso para conocer la situación actual del problema y aplicación de las herramientas de las filosofías Lean y Six Sigma para el levantamiento y análisis de la información de la variable objeto de estudio. La segunda fase está relacionada con la determinación y desarrollo de los planes de acción relacionados con las causas identificadas en la Fase 1 y el diseño de los estándares de operación requeridos para la implementación de la mejora. La tercera fase mostrará el control de las mejoras planteadas, a través de indicadores de desempeño del proceso.

Una vez implementadas las fases de la metodología, se presentan los resultados y se muestra una disminución en el indicador de porcentaje de retenido en la línea de preforma, pasando de 5,93% a 2,13%; donde inicialmente se tenía una perdida proyectada a un año de $196.296.462 y para el cierre del proyecto en Diciembre de 2016 se tiene una perdida proyectada a un año de $35.553.642, por ende el desarrollo del proyecto genero un ahorro de $160.742.820

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1. PROBLEMA DE INVESTIGACION

1.1 DESCRIPCION DEL PROBLEMA

En Plásticos Team, se tiene una distribución de la producción correspondiente a un 60% en la línea de inyección de preformas, 30% en la línea de inyección convencional, 9 % In Mold Label (IML) y 1% Línea de Inyecto soplado. El Mix de Producción se presenta en la Figura 1. Figura 1. Mix de Producción

60%

30%

9%

1%

MIX DE PRODUCCIÓN 2015

Preformas

Inyección Convencional

IML

Inyecto-soplado

Fuente: Área de Costos y Estadística Plásticos Team

Durante el 2015 se evidencia un incremento del producto retenido no conforme en Plásticos Team, el cual genera pérdidas en la gestión de la planta. En la figura 2 se relaciona el pareto de generación de producto retenido no conforme asociado a cada línea de producción en Plásticos Team. Figura 2. Pareto producto no conforme Plásticos Team Fuente: Área de Calidad y Estadística Plásticos Team

84,33%

13,24%

2,43% 0,01%0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

Inyeccion de preformas Inyeccion Colnvencional IML Inyecto soplado

Pareto Producto retenido Planta (Enero - Agosto 2015)

Frecuencia % % Acumulado

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Como se evidencia en la figura 2, el 84,33% del producto retenido no conforme de la planta se genera en la línea de Inyección de preformas, la cual está conformada por tres máquinas inyectoras denominadas GL- 225, GL- 300-1 y GL-300-2, donde producen 13 referencias de preformas. Ésta es la principal línea y presenta la mayor ocupación en la planta, con un 93% en promedio. En la linea de inyección de preformas se genera un 5.93% de retenidos de producto, en el 100% de las referencias de las máquinas GL-300-1, GL 300-2 y GL- 225. De acuerdo con el análisis de la información obtenida para el periodo mayo – agosto 2015, se produce una pérdida estimada de 21,6 MM Pesos Colombianos (COP). En Plasticos Team se cuenta con una meta para el producto no conforme generado en la planta, pero no para el producto retenido no conforme. Siendo este el que genera los costos de calidad en la operación. A partir de lo anterior y como un requerimiento de la gerencia, se define la disminución del 50 por ciento del 80% de las principales causas, lo que equivale a un 3.56% de producto retenido no conforme en la linea de inyección de preformas.

1.2 FORMULACIÓN DEL PROBLEMA

¿Como diseñar estándares operacionales, para reducir el producto retenido no conforme en la línea de inyección de preformas?

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2. OBJETIVO GENERAL

Diseñar estándares de operación en la línea de inyección de preformas que permitan la disminución del producto retenido no conforme.

2.1 OBJETIVOS ESPECIFICOS

Diagnosticar el estado actual del proceso de inyección de preformas en lo asociado al producto retenido no conforme, identificando las causas que generan la problemática.

Diseñar estándares operacionales basados en la metodología Lean Six sigma que permitan la disminución del producto retenido no conforme en la línea de inyección de preformas.

Controlar la reducción del indicador de producto no conforme retenido en la línea de inyección de preformas, mediante la implantación de indicadores de desempeño del proceso que puedan ser monitoreados permanentemente.

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3. JUSTIFICACION

Evaluar de manera constante los procesos que se adelantan en la empresa siguiendo un plan de mejoramiento continuo, buscando día a día ser más competitiva en el mercado, debe ser una prioridad a tener en cuenta dentro de la cultura organizacional de toda compañía. Para que una empresa permanezca vigente y competitiva en el mercado en el cual actúa como jugador, es necesario reinventarse permanentemente en todas sus áreas y de manera integral. Por esta razón, Plásticos Team y en especial el proceso de manufactura debe enfrentarse a el reto de mejorar la productividad con los mismos recursos a través de la reducción de producto retenido no conforme, con el fin de generar un valor agregado para Team; donde el negocio principal son los lípidos y base grasas.

La presente investigación tiene como propósito utilizar la metodología Lean Six Sigma en la Línea de inyección de preformas para reducir costos derivados de la generación de producto retenido no conforme, el cual para el periodo de mayo a agosto del 2015 presenta una perdida estimada de 21,6 MM Pesos Colombianos (COP) asociado a costos de reprocesos, mano de obra, tiempos de ajuste, almacenamiento y costo de oportunidad. La metodología a realizar en el trabajo se basa en la elaboración de un diagnóstico inicial de la línea de inyección de preformas en lo asociado a producto retenido no conforme el cual se encuentra en un 5.93% de la producción de la línea; para un posterior diseño de herramientas y estándares operativos y de gestión que permitan la reducción del mismo, generando una mejora de los procesos que impacta directamente en la eficiencia operacional de la compañía a través del componente de Calidad asociado indicador de eficiencia global de equipos (OEE) el cual se encuentra en un 9%, facilitando así la gestión del proceso de almacenamiento y distribución que se ve afectado, porque en la actualidad en promedio mensual, se presenta el bloqueo o inmovilización de 35 posiciones de producto terminado.

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4. MARCO DE REFERENCIA

Según (Lorenzo Rocha, Parestelo Pérez, de Castro Peraza, & Perdomo Hernández, 2015), el marco de referencia es la fundamentación teórica de la investigación, aportando coordinación y coherencia de conceptos y proposiciones. Es por lo anterior que en este capítulo, se encontrará el Marco Conceptual presentando las definiciones que se abordan en este estudio. De manera posterior, encontrará el marco teórico con las filosofías Lean Manufacturing y Six Sigma y finalmente, se presenta el marco contextual de la empresa objeto de estudio.

4.1 MARCO CONCEPTUAL

A continuación se presentan las principales definiciones que se abordarán a lo largo de este trabajo.

4.1.1 Calidad Es el conjunto de propiedades y características de un producto o servicio que le confieren la aptitud para satisfacer las necesidades explicitas o implícitas preestablecidas. También puede definirse como la conformidad relativa con las especificaciones, el grado en que un producto cumple las especificaciones del diseño. (FÁCIL, 2016)

4.1.2 Defecto

La norma ISO 9001, Versión 2008 define el defecto como un incumplimiento de un requisito asociado a un uso previsto o especificado.

4.1.3 Estandarización La estandarización es el proceso de ajustar o adaptar características en un producto, servicio o procedimiento; con el objetivo de que éstos se asemejen a un tipo, modelo o norma en común. La Estandarización permite la creación de normas o estándares que establecen las características comunes con las que deben cumplir los productos y que son respetadas en diferentes partes del mundo. (México, 2015)

4.1.4 Muda/Desperdicio Es una palabra japonesa que significa inutilidad desperdicio. Cualquier actividad o elemento dentro de los procesos de producción que añade costo sin generar valor al producto. (McGilvray, 22 October 2008) Principales Tipos de Desperdicios

Sobreproducción Tiempo de Espera Transporte Exceso de Procesamiento

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Inventario Movimientos Defectos Potencial Humano Subutilizado

4.1.5 Proceso

De acuerdo con la norma ISO 9001 versión 2008, es el conjunto de actividades mutuamente relacionadas o que interactúan, las cuales transforman elementos de entrada en resultados

4.1.6 Proceso de Inyección

El moldeo por inyección consiste en calentar el polímero hasta llevarlo a un estado relativamente fluido, hace fluir a este polímero fundido para llenar las cavidades del moldeo y finalmente enfría la masa así moldeada hasta que solidifique. (Hernández, 2013)

4.1.7 Requisito

La norma ISO 9001 define requisito como la necesidad o expectativa establecida, generalmente implícita u obligatoria

4.1.8 Retenido / Inmovilizado

Estado de no uso de un producto por una condición de incumplimiento de un requisito, este se identifica en el sistema y físicamente. (Intrateam, 2015)

4.1.9 Sobreproducción De acuerdo con (Martín, 2006), hace referencia a producir más temprano o en mayor cantidad que la requerida por el cliente.

4.1.10 Productividad

Es la capacidad de generar resultados utilizando ciertos recursos. Se incrementa maximizando resultados y/u optimizando recursos. (Humberto Gutierrez Pulido, 2009)

4.1.11 Variabilidad

Se refiere a la diversidad de resultados de una variable o de un proceso (Humberto Gutierrez Pulido, 2009)

4.1.12 Variación por causas comunes

Es aquella que permanece día a día, lote a lote y es aportada en forma natural por las condiciones de las 6 M. (Humberto Gutierrez Pulido, 2009)

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4.1.13 Variación por causas especiales

Es causada por situaciones o circunstancias especiales que no están de manera permanente en el proceso (Humberto Gutierrez Pulido, 2009)

4.1.14 Media

Medida de tendencia central que es igual al promedio aritmético de un conjunto de datos, que se obtiene al sumarlos y el resultado se divide entre el número de datos. (Humberto Gutierrez Pulido, 2009)

4.1.15 Distribución normal

Es una distribución continua cuya densidad tiene forma de campana. Es muy importante tanto en la estadística teórica como en la aplicada. (Humberto Gutierrez Pulido, 2009)

4.1.16 Capacidad de un proceso

Es la habilidad que tiene para producir resultados dentro de los límites de especificación (del cliente). (Rennels, 2015)

4.1.17 Índice Pp

Indicador del desempeño potencial del proceso, que se calcula en forma similar al índice Cp pero usando la desviación estándar de largo plazo. (Humberto Gutierrez Pulido, 2009)

4.1.18 Índice Ppk

Indicador del desempeño real del proceso, que se calcula en forma similar al índice Cpk pero usando la desviación estándar de largo plazo (Humberto Gutierrez Pulido, 2009)

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4.2 MARCO TEORICO

El marco teórico cumple funciones muy importantes dentro de toda investigación, de acuerdo con (Hernández Sampieri, Fernandez Collado, & Baptista, 2000), ayuda a prevenir errores que se han cometido en otros estudios; orienta sobre cómo habrá de realizarse el estudio; amplía el horizonte de estudio y guía al investigador para que se centre en su problema, evitando desviaciones del planteamiento original. De esta manera, se presentan las filosofías Lean Manufacturing y Six Sigma, que servirán de base para la realización de esta investigación.

4.2.1 LEAN MANUFACTURING

Según (Padilla, 2010), Lean Manufacturing es un conjunto de técnicas desarrolladas por la compañía Toyota que sirven para mejorar y optimizar los procesos operativos de cualquier compañía industrial, independientemente de su tamaño. El objetivo es minimizar el desperdicio.

Las herramientas Lean incluyen procesos continuos de análisis como Kaizen, producción “pull” como el Kanban y elementos y procesos como el Poka Yoke o a prueba de errores. En la Figura 3., se presenta el conjunto de herramientas de Lean Manufacturing relacionadas entre sí, donde se observa el Just in Time, Jidoka, Heijunka, Estandarización y Kaizen. Figura 3. Herramientas Lean

Fuente: (LAZALA ROSARIO, 2011) Lean Manufacturing y sus herramientas. Recuperado de http://www.eoi.es/blogs/nayellymercedeslazala/2011/12/18/lean-manufacturing-y-sus-herramientas/

De las herramientas de Lean presentadas anteriormente, se consideran en el desarrolllo de este trabajo 5S y gestión visual definidas como:

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5S: es la progresiva implementación de las disciplinas del orden y la limpieza. Viene de cinco palabras japonesas que empiezan por la letra S: Seiri (Utilización, tener solo lo que se necesita), Seiton (Orden, un lugar para cada cosa y cada cosa en su lugar), Seiso (Limpieza, mantener el lugar de trabajo aseado antes y después de su utilización), Seiketsu (Estandarización), crear los procedimientos para la aplicación continuada de las tres primeras eses) y Shitsuke (Autodisciplina, crear los mecanismos para la auditoría, el seguimiento y el mantenimiento de las 5 S). (Manufacturing, 2009)

Gestión visual: es una herramienta que busca exponer de una manera visual y en forma clara todas las condiciones de la planta y del proceso. El Control Visual es una forma eficaz de hacer aflorar las anomalías para que todos perciban lo que está ocurriendo en el área de trabajo, de forma que les sea más fácil a todas las personas acatar las normas estipuladas. Consiste en establecer sistemas visuales que permitan gestionar fácilmente el nivel alcanzado en organización, orden y limpieza. (Humberto Gutierrez Pulido, 2009)

4.2.2 SIX SIGMA

Six sigma es una metodología que le apunta a un rendimiento libre de errores; se enfoca en medir y disminuir la variabilidad de los procesos y es una herramienta muy acertada ante la creciente exigencia de los clientes.

Six Sigma incluye cinco fases denominadas ciclo DMAIC (Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Control) (Magnusson, Bergman, & Kroslid, 2003) 4.2.3 LEAN SIX SIGMA

El término "Lean Six Sigma" se utilizó a finales de los noventa y principios de 2000 para describir la combinación de filosofías delgadas y Six Sigma (Sheridan, 2000). Esta integración pretendía superar las deficiencias de ambos. La Fusión de las dos metodologías de mejoramiento continuo fue una vía para que las organizaciones aumenten su potencial mejora (Bhuiyan & Baghel, 2005). Lean Six Sigma se define como una estrategia y metodología que incrementa el desempeño del proceso, y desarrolla la satisfacción del cliente, el liderazgo y los resultados finales mejorando la calidad, la velocidad y los costes (Snee, 2010). Esto se logra Aplicando las herramientas y técnicas de lean y Six Sigma. El éxito de Lean Six Sigma como uno de los mejores híbridos metodológicos de mejora continua ha llevado a muchas organizaciones en todo el mundo para adoptarlo a fin de abordar sus operaciones y ser más competitivos. (Anass Cherrafia, 2016) En la tabla 1. Se presenta la metodología DMAIC con cada una de sus etapas, herramientas y métodos.

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Adicionalmente en este estudio, se utilizan herramientas de calidad y de estadística tales como:

4.2.3.1 Diagramas de flujo: el cual tiene como objetivo mostrar el flujo, entradas y salidas de un proceso, permitiendo analizar las actividades que añaden o no valor, al igual que las variables que participan; facilitando el entendimiento del proceso a analizar.

Tabla 1. Etapas de la metodología DMAIC Fuente: (TÜRKAN, MANİSALI, & ÇELİKKOL, 2009). Recuperado de http://docplayer.biz.tr/5251565-Journal-of-engineering-and-natural-sciences-muhendislik-ve-fen-bilimleri-dergisi.html

4.2.3.2 Diagrama PEPSU o SIPOC

Este diagrama de proceso tiene el objetivo de analizar el proceso y su entorno. Para ello se identifican los proveedores (P), las entradas (E), el proceso mismo (P), las salidas (S) y los usuarios (U). El acrónimo en inglés de este diagrama es SIPOC (suppliers, inputs, process, outputs and customers). (Humberto Gutierrez Pulido, 2009)

4.2.3.3 Lluvia de ideas

Las sesiones de lluvia o tormenta de ideas son una forma de pensamiento creativo encaminada a que todos los miembros de un grupo participen libremente y aporten ideas sobre determinado tema o problema. Esta técnica es de gran utilidad para el trabajo en equipo, ya que permite la reflexión y el

HERRAMIENTAS Y METODOS

Caracterización Carta del proyecto (Proyect Charther)

Diagrama de flujo del proceso

Diagrama SIPOC (Proveedor- Entradas, Proceso-

Salidas- Clientes)

Analisis de los interesados

Definiciones de CTQ

Diagrama de flujo del proceso

Plan de recopilación de datos

Benchmarking

Análisis del sistema de medición / R & R

Cálculos Sigma de procesos

Definir objetivos de rendimiento histograma

Identificar valor / no valor Diagrama de Pareto

Etapas adicionales del proceso Análisis de regresión

Identificar Fuentes de Variación Revisión y análisis del mapa de procesos

Determinar la (s) causa (s) raíz Análisis estadístico

Determine Vital Pocos x, Y = f (x)

RelaciónEvaluación de la hipótesis

Análisis de datos no normales

Realizar el diseño de experimentos Lluvia de ideas

Desarrollar soluciones potenciales Prueba de errores

Definir las tolerancias de funcionamiento

del sistema potencial Diseño de experimentos

Evalúe los modos de falla de soluciones

potenciales Análisis de Modos de Falla y Efectos

Validar mejoras potenciales por estudios

piloto Definición de estandares

Corregir / reevaluar la solución potencial

Una vez se ha optimizado la variable de

salida, implementar plan para garantizar

la permanencia de la mejora

Cálculo Sigma de procesos (Analisis de capacidad

de proceso)

Gráficos de control

Calculos de ahorro de costos

Plan de control

OPTIMIZACIÓN

MEJORA

CONTROL

ETAPAS DE DMAIC

CARACTERIZACIÓN

DEFINIR

Asegurar que el problema y la meta se

definen en términos que realmente se

relacionan con los requisitos clave del

cliente

MEDIR

Determinar y probar el sistema de

medición adecuado para las entradas y

salidas

ANALIZAR

http://docplayer.biz.tr/5251565-Journal-of-engineering-and-natural-sciences-muhendislik-ve-fen-bilimleri-dergisi.html

http://docplayer.biz.tr/5251565-Journal-of-engineering-and-natural-sciences-muhendislik-ve-fen-bilimleri-dergisi.html

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diálogo con respecto a un problema y en términos de igualdad. (Humberto Gutierrez Pulido, 2009) 4.2.3.4 Diagrama de Ishikawa o de Causa-efecto:

Es un método gráfico que relaciona un problema o efecto con los factores o causas que posiblemente lo generan. La importancia de este diagrama radica en que obliga a buscar las diferentes causas que afectan el problema bajo análisis y, de esta forma, se evita el error de buscar de manera directa las soluciones sin cuestionar cuáles son las verdaderas causas. (Humberto Gutierrez Pulido, 2009) Factores a considerar en las 6 M incluidas en el diagrama Ishikawa

Mano de obra o gente Se asignan las causas asociadas a conocimiento, entrenamiento, habilidad y capacidad de las personas a realizar su trabajo. Máquinas o equipos Se asignan las causas asociadas a capacidad y condiciones de máquinas, condiciones de operación en términos de variables, herramientas, ajustes y programas de mantenimiento en general.

Métodos Se asigna las causas asociados a estandarización y condición de operaciones. Material Se asignan las causas asociadas a variabilidad, tipo y cambios de los materiales; al igual que el impacto asociado a los proveedores. Mediciones Se asignan las causas asociadas a disponibilidad y definiciones de esquemas de medición y la eficacia de las mismas.

Medio ambiente Se asignan las causas asociadas condiciones de temperatura que afectan la operación.

4.2.3.5 Diagrama de Pareto

El cual es un gráfico especial de barras cuyo campo de análisis o aplicación son los datos categóricos, y tiene como objetivo ayudar a localizar el o los problemas vitales, así como sus principales causas. (Humberto Gutierrez Pulido, 2009). La viabilidad y utilidad general del diagrama está respaldada por el llamado principio de Pareto, conocido como “Ley 80-20” o “Pocos vitales, muchos

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triviales”, en el cual se reconoce que pocos elementos (20%) generan la mayor parte del efecto (80%), y el resto de los elementos propician muy poco del efecto total. El nombre del principio se determinó en honor al economista italiano Wilfredo Pareto (1843-1923). (Humberto Gutierrez Pulido, 2009)

4.2.3.6 Cartas de control

El objetivo básico de una carta de control es observar y analizar el comportamiento de un proceso a través del tiempo. Así, es posible distinguir entre variaciones por causas comunes y especiales (atribuibles), lo que ayudará a caracterizar el funcionamiento del proceso y decidir las mejores acciones de control y de mejora. (Humberto Gutierrez Pulido, 2009) Esta herramienta permite seguirle el rastreo y asegurar el control de la variable de salida, aunque podría aplicarse en variables de entrada según la necesidad. 4.3 MARCO CONTEXTUAL

La empresa manufacturera objeto de estudio es Plásticos Team S.A.S; una empresa colombiana que nació en Caloto en 1996. Está ubicada en la Zona Franca del Cauca etapa 1, vereda la Sofía entre el municipio de Villarrica y Puerto Tejada. Perteneciente al sector de transformación de plásticos y que en 1999 empezó a hacer parte de las compañías de Team.

TEAM es una compañía experta en lípidos con presencia en Chile, Colombia y México. Ofrecen al mercado soluciones innovadoras, productos con un claro valor agregado y nutrición responsable. Team en sus diferentes plantas cuenta con las siguientes certificaciones ISO 9001:2008 Sistema de gestión de calidad, ISO14000:2004 Sistema de gestión ambiental, ISO 28001:2007 Sistema de gestión de seguridad de la cadena de suministro, FSSC 22000 Sistema de gestión de inocuidad, ISO 18001:2007 Sistema de gestión en salud y seguridad. En el caso de Plásticos Team se cuenta con las siguientes certificaciones ISO 9001:2008 Sistema de gestión de calidad, ISO 28001:2008 y a su vez con una política de gestión integral que abarca todas las pautas para su marco de acción:

“Plásticos Team está orientado a la satisfacción de clientes y consumidores donde el conocimiento en transformación de resinas plásticas y la comercialización en categorías de productos inocuos y seguros hace la diferencia, estableciendo procesos que permitan el mejoramiento continuo, la proyección al crecimiento y la innovación de tal forma que se retribuya a los accionistas con una alta rentabilidad”.

Trabajamos en conjunto con nuestros grupos de interés basados en una relación de confianza, transparencia y legitimidad en un marco de respeto de

22

los derechos humanos y el medio ambiente para lograr un crecimiento sostenible económico, social y ambiental.

Cuenta con una comunidad corporativa dinámica; encaminada al aprendizaje organizacional idóneo, basada en unas relaciones de respeto y respaldo mutuos, comprometida, capacitada y motivada cumpliendo con los principios y derechos fundamentales del trabajo.

La organización cumple las leyes, respetando el entorno, previniendo la contaminación y controlando los riesgos para proporcionar un ambiente de trabajo sano, seguro y productivo.” (TEAM, 2016)

Plásticos Team consta de 4 líneas de producción las cuales son: Inyección de Preformas (IP), Inyecto Soplado (IS), Inyección convencional (IC) e Inyección de pared delgada (IML). La línea objeto de estudio es la línea de inyección de preformas, la cual consta de tres máquinas inyectoras, como se observa en la Figura 4.

Figura 4. Diagrama de flujo proceso de Inyección de preformas

Fuente: Área de producción Plásticos Team

23

4.4 MARCO LEGAL

En el sector de transformación de plásticos para contactos con alimentos en Colombia, se cuenta con un único marco legal vigente en lo asociado a calidad e inocuidad de producto, basado en la resolución 683 del 2012 que corresponde al reglamento técnico sobre los requisitos sanitarios que deben cumplir los materiales, objetos, envases y equipamientos destinados a entrar en contacto con alimentos y bebidas para consumo humano.

La resolución considera los requisitos que deben cumplir los materiales destinados a entrar en contacto con los alimentos para que no generen ninguna alteración del mismo. En esta resolución se prohíbe el uso de algunos productos y se permite el uso de materiales reciclados que hayan pasado por procesos de descontaminación o ultra limpieza certificada; al igual que solo se permite el uso de las materias primas aprobadas por la FDA, Unión Europea o una aprobación especifica por el Invima. Allí se establecen las buenas prácticas de fabricación y sistema de aseguramiento de calidad en todas las etapas del proceso, que incluyen el manejo que se le debe dar al producto no conforme para evitar que le llegue al cliente.

En la actualidad el Invima es la entidad encargada de ejercer la inspección, vigilancia y control con relación a la aplicación de esta norma, para lo cual se realizan visitas de inspección periódicas.

En lo asociado al uso eficiente de los materiales y post consumo no existe reglamentación vigente, lo cual no hace ajeno la necesidad de Plásticos Team por generar esfuerzos y esquemas de uso eficiente de los materiales, ligado a los lineamientos corporativos y esquemas de trabajo apalancados por los sistemas de gestión bajo los cuales se encuentra certificadas las diferentes empresas que conforman TEAM.

24

5. METODOLOGIA

Este capítulo presenta la metodología y describe los procedimientos y

técnicas de recolección de información utilizadas para alcanzar los objetivos

del estudio. Adicional a ello, se presenta el tipo de estudio a utilizar, las

fuentes y fases de investigación, este último punto de acuerdo con la

metodología DMAIC.

5.1 ENFOQUE Y TIPO DE ESTUDIO Este proyecto de investigación tiene un enfoque cuantitativo y aplicado,

puesto que utiliza recolección de datos para establecer patrones de

comportamiento. El tipo de estudio es Descriptivo, ya que se basa en un

diagnóstico del proceso, establece comportamientos concretos, descubre y

comprueba la asociación entre variables. A partir de los conceptos y

herramientas asociados a la metodología Lean y Six sigma, busca cuantificar

las pérdidas asociadas al producto retenido no conforme en la línea de

inyección de preformas y disminuir su generación e impacto.

5.2 FUENTES DE INVESTIGACIÓN

En este trabajo se presentan fuentes de información primarias que están conformadas por las entrevistas a los colaboradores de la empresa que hacen parte de los procesos de mantenimiento, producción y calidad. Además se acude a fuentes secundarias se cuenta con los datos históricos asociados a la compañía, bases de datos de los registros objeto de análisis, así como a los documentos, libros de texto, investigaciones y estudios sobre temas asociados a productos no conformes.

Se define como variable de estudio el porcentaje de generación de producto retenido no conforme en preformas, medida como la relación de unidades retenidas no conformes por turno sobre las unidades producidas.

De acuerdo con lo anterior, se concluye que esta investigación no es experimental y tiene como fuente la recopilación turno a turno de la producción conforme y retenida no conforme en cada una de las maquinas asociadas a la línea de inyección de preformas, mediante el diligenciamiento y conciliación de la información recolectada por el operario de la línea en el reporte de producción y la generada por el analista de calidad en la base de datos del producto retenido no conforme de mayo de 2015 a diciembre de 2016.

El desarrollo metodológico se analiza basado en las fases de la metodología DMAIC, como se observa en las fases de investigación.

25

5.3 FASES DE LA INVESTIGACIÓN

5.3.1. Primera Fase Para alcanzar el primer objetivo específico, se realizará el diagnóstico cualitativo y cuantitativo del proceso de producción, asociado a la línea de inyección de preformas. Adicionalmente, se hará un levantamiento y análisis de la información de la variable de estudio con el fin de identificar las causas relevantes que la impactan, permitiendo de esta manera conocer el estado actual del proceso.

5.3.2. Segunda Fase Las actividades descritas a continuación se llevarán a cabo para cumplir el segundo objetivo que se enfocará en el diseño de estándares operacionales: Determinar y desarrollar los planes de acción definidos a partir del diagnóstico del proceso. Diseñar y ajustar estándares con el objetivo de disminuir el porcentaje de producto no conforme retenido en la línea de Inyección de preformas.

5.3.3. Tercera Fase

Por último, el tercer objetivo se enmarca en el control de la variable de estudio y se alcanzará a través del seguimiento y monitoreo de indicadores de desempeño del proceso.

La Tabla 2 muestra la relación que existe entre los objetivos del trabajo de investigación y las fases de la metodología que se enunciaron anteriormente. Tabla 2. Relación de objetivos con fases metodológicas OBJJETIVOS FASES METODOLÓGICAS

Diagnosticar el estado actual del proceso de inyección de

preformas en lo asociado al producto retenido no conforme,

identificando las causas que generan la problemática.

Primera Fase

Para alcanzar el primer objetivo específico, se realizará el

diagnóstico cualitativo y cuantitativo del proceso de producción,

asociado a la línea de inyección de preformas. Adicionalmente, se

hará un levantamiento y análisis de la información de la variable de

estudio con el fin de identificar las causas relevantes que la

impactan, permitiendo de esta manera conocer el estado actual del

proceso

Diseñar estándares operacionales basados en la

metodología Lean Six sigma que permitan la disminución del

producto retenido no conforme en la línea de inyección de

preformas.

Segunda Fase

Las actividades descritas a continuación se llevarán a cabo para

cumplir el segundo objetivo que se enfocará en el diseño de

estándares operacionales:

Determinar y desarrollar los planes de acción definidos a partir del

diagnóstico del proceso.

Diseñar y ajustar estándares con el objetivo de disminuir el

porcentaje de producto no conforme retenido en la línea de

Inyección de preformas.

Controlar la reducción del indicador de producto no conforme

retenido en la línea de inyección de preformas, mediante la

implantación de indicadores de desempeño del proceso que

puedan ser monitoreados permanentemente

Tercera Fase

Control de la variable de estudio, lo cual se alcanzará a través del

seguimiento y monitoreo de indicadores de desempeño del

proceso.

Fuente: elaboración propia

26

6. RESULTADOS

El presente proyecto tiene como foco articular los conceptos de forma teórica e implementarlos en la operación con resultados tangibles, respondiendo a la problemática identificada a partir de un análisis inicial de la situación interna y de operación del proceso de manufactura de Plásticos Team S.A.S. y basada en la metodología de Lean Manufacturing y Six sigma desarrollada durante la especialización.

Las actividades de implementación se desarrollaron en tres etapas que se describen a continuación: 6.1 PRIMERA FASE

6.1.1 Definir

Con el fin de desarrollar el proyecto se define el equipo de trabajo; el cual está conformado por el operario de la línea de inyección de preformas, Técnico de calidad, Ingeniero de proceso, Técnico de moldes y Coordinador de producción, éstos asignados por sus líderes inmediatos, por el rol que desempeñan en la organización y el impacto que tienen en el problema identificado.

Como herramienta para la definición del alcance, se estructura la Matriz Es -No Es (Tabla 3). Ésta permite delinear claramente el alcance del proyecto.

Se hace igualmente importante tener claridad sobre el flujo del producto en lo asociado a los estados de calidad que puede tener.

En el proceso de producción de preformas, cuando se identifica una preforma que no cumple con los criterios de calidad definidos, es necesario realizar trazabilidad y en algunas ocasiones genera que se retenga todo el lote producido. Dicho producto se retiene e inmoviliza en el sistema y físicamente, ocupando un espacio de almacenamiento que genera costos de oportunidad, sobreproducción, reprocesos, y ajuste de proceso, al igual que se revisan en un tiempo y paso adicional; clasificando el producto en conforme y no conforme.

En la figura 5 se ilustra el flujo del producto por sus diferentes estados

Tabla 3. Matriz ES - NO ES

Fuente: Elaboración Propia

ES NO ES

QueProducto no conforme por ovalada, rayas-

marcas y golpes

Producto no conforme por boca

incompleta, problemas dimensionales,

puntos negros.

CuandoEn los meses de Mayo, Junio, Julio y Agosto

de 2015Antes del mes de Mayo de 2015

DondeEn la linea de inyección de preformas en las

maquinas GL-300-1 , GL-300-2 y GL-225

En la linea de inyeccion convencional,

IML e Inyecto soplado

Extensión

En la planta de Plasticos Team se genera un

5.93% de Retenidos en la linea de Inyeccion

de preformas. Esto genera una pérdida

estimada de 21,6 MM COP durante los

meses de Mayo, Junio, Julio y Agosto del

2015.

El 94,07 % del producto producido en

la linea de inyección de preformas

que corresponde al producto

conforme

27

Figura 5. Flujo de Producto por sus diferentes estados

.

Máquinaen modo

operación

Máquina en alistamiento, falla o

mantenimiento

Desperdicio o reproceso

NO

Producción de preforma

Producto cumple calidad

SI

Preforma RETENIDARequiere revisión

NO

Preforma conforme

Retenido pasa

revisión

SI

SI

Preforma NO CONFORME

NO

Almacenamiento a bodega PT

FIN

INICIO INYECCIÓN

Fuente: Elaboración propia

La voz del cliente:

Se analizan los requerimientos del cliente y cómo éstos, se afectan por el producto retenido no conforme en la línea de inyección de preformas.

Una entrada es la voz del negocio donde se tiene él arbol de pérdidas y en el cual se clasifican las pérdidas del proceso en; pérdidas por maquinaria y pérdidas por materiales.

En el árbol se identifica que la principal pérdida está asociada a maquinaria en la línea de inyección de preformas y que una pérdida significativa corresponde al producto no conforme en dicha linea.

28

Figura 6. Árbol de perdidas Plásticos Team

Fuente: Estadística Plásticos Team.

PA

RA

DA

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NE

SP

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OS

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S I

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CIC

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AS

PIG

ME

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OS

RE

SIN

AS

PIG

ME

NT

OS

CATEGORIA 1,1 1,5 1,8 1,2 0 1,4 0 0 1,6 1,7 1,3 3,1 3,3 3,2 2,1 0 4,1 00 0 0 0

EM

PA

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PE

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SU

MO

S

EM

PA

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IDA

S P

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EC

ON

SU

MO

S

MP ME ENERGIA MP ME ENERGIADISPONIBILIDAD RENDIMIENTO CALIDAD DISPONIBILIDAD RENDIMIENTO CALIDAD

1 3 2 4

LINEA PREFORMAS LINEA CONVENCIONAL LINEA PREFORMAS LINEA CONVENCIONAL

ARBOL DE PERDIDAS

PLASTICOS TEAM

PERDIDAS POR MAQUINARIA PERDIDAS POR MATERIALES

29

Igualmente, se construyen a partir de la voz del negocio los indicadores críticos para la calidad (CTQ), que se encargan de medir la variable que afecta al cliente, presentados en la Tabla 4.

Tabla 4. Voz del cliente


SIPOC

Con el objetivo de centrar o focalizar el proceso en la etapa crítica de análisis, se estructura el diagrama SIPOC (proveedores, entradas, procesos, salidas y clientes), como se observa en la Figura 7.

LINEA BASE

Con el fin de diagnosticar el proceso de inyección de preformas en lo asociado a producto retenido no conforme, se consolida la información histórica asociada a los meses de mayo a agosto de 2015. Las fuentes de información son los reportes de producción y las bases de datos de producto no conforme.

A partir de allí, se define como línea base 5,93% que es el producto retenido en la línea de preformas, como se muestra en la Figura 8.

30

Figura 7. Diagrama SIPOC


PROVEEDOR ENTRADAS PROCESO PRODUCTOS CLIENTES

Secador de Resina Resina PET

Recursos Humanos Personal operador y auxiliar

Producción - Calidad Instrucción de Operaciones / Guia de atributos Reporte de produccion Producción

Mantenimiento Inyectoras en modo operación Muestras de retención Calidad

Mantenimiento Moldes de inyección Reporte de calidad Calidad

Planeación de Producción Plan de Producción Preformas No conformes Producción

Deshumidificador Condiciones de la cabina (°C - Humedad) Preformas conformes empacadas Almacén producto terminado

Isagen Energia Desperdicios Gestion Ambiental

Chiller Agua Reproceso Producción

Compresores Aire Comprimido (Presión)

DIAGRAMA SIPOC

Inyección de preformas

GL-225, GL-300-1 y GL-300-2

INICIO Empaque de preformas según

especificaciones

Entrega a almacén

Alistamiento de Materiales

Proceso de Inyección

Descarga preformas y revisión de

CalidadFIN

31

Figura 8. Porcentaje de producto retenido mayo – agosto 2015


Figura 8. Porcentaje de producto retenido por semana


Con el fin de plantear la meta a alcanzar en el proyecto, se analiza la distribución de la tipología del producto retenido en la línea de preformas y con el equipo de mejora se define como alcance disminuir en un 80%, el 50% de las causas asociadas al producto no conforme, las cuales son boca ovalada, golpes, marcas y rayas. Lo que equivale a una disminución del 2.37% en el porcentaje de retenidos quedando una meta definida de 3,56%. La Figura 9. Presenta el Pareto de causas por las que se presenta producto no conforme.

Figura 9. Pareto producto retenido linea inyección de preformas

23%

41%

50%

58%

67%

74%

81%87%

91%93% 95%

0,00

100.000,00

200.000,00

300.000,00

400.000,00

500.000,00

600.000,00

700.000,00

800.000,00

900.000,00

Un

idad

es

rete

nid

as

Pareto Producto Retenido Linea de preformas (Mayo a Agosto 2015)

Producto retenido % Acumulado


32

A continuación, en la Figura 10. Se ilustran los defectos asociados al alcance y sobre los cuales se van a enfocar los esfuerzos de reducción.

Figura 10. Fotos de defectos

Ovalada

Rayas o Marcas

Golpe


Con la aplicación de las herramientas, se estructura el Project Charter; que es la carta de navegación del proyecto y el compromiso frente a la gerencia.

El plan de comunicación presentado en la Tabla 5, se estructura y se divulga con el fin de determinar claramente los canales de comunicación sobre avances y necesidades del proyecto.

Tabla 5. Plan de Comunicación



PLAN DE COMUNICACIÓN

No Business AssociateRelation to

ProjectGoal Daily

Twice

weeklyWeekly

Twice

MonthlyMonthly Other

Method (Face to face,

phone, email)

1 Operarios del area inyección Stakeholders x Reunión con area

2 Equipo del proyecto Team members x Reunión

3 Gerente de Planta Sponsorx

Reporte por email y reunión

(1 por mes)

4 Tutor del proyecto Tutor x Email, Skype (si se requiere)

Project Leader: Maria Fernanda Orozco

33

Figura 11. Project Charter


Target Result

Date:

Octubre 10 de 2015


Enter the project leader name

Alonso Vasquez Operario preformas

Auxiliar de proceso

- Linea de inyección de preformas

- Equipos asociados: GL-300-1, GL 300-2 y GL-

225

- Defectos de Calidad por Boca ovalada, Golpes,

rayas y marcas.

- Otras lineas de plasticos: inyecto soplado,

inyeccion convencional e IML

- Otras máquinas

- Otros defectos de Calidad en preformas

Risk and Assumptions Project Scope

PROJECT RISK

NAME ROLE

Gerencia de Planta Operario de producción Maria Fernanda Orozco Coordinadora de producción

Logistica Tecnicos de mantenimiento

CUSTOMERS STAKEHOLDERS

Manufactura Operario de proceso

Savings (MMCOP) = 65 MM COP

Customer Input Team Members

Reducir en un 80% los Retenidos en Preformas asociado a las 3 primeras causas de

defectos (boca ovalada, Golpes, Rayas o marcas), pasando del 5.93% al 3.56% del

porcentaje de Retenidos, generando un ahorro estimado anual de 65 MM COP.

Proyecto: Reducción del producto retenido no conforme

Octubre 1 de 2015

Octubre 10 de 2015Fase de Definición

Project Leader: Maria Fernanda Orozco Date: October 10th 2015

Lanzamiento del proyecto (Kick off)

PROBLEM STATEMENT Key Project Milestone Target Date

En la planta de Plasticos Team se genera un 5.93% de Retenidos de Preformas en la linea

de Inyeccion de preformas, en el 100% de las referencias de las máquinas GL-300-1, GL 300-2 y GL-

225. Esto genera una pérdida estimada de 21,6 MM COP durante los meses de Mayo, Junio,

Julio y Agosto del 2015

Enero a Marzo de 2016

Abril a Mayo de 2016

Mayo a Septiembre de 2016

Octubre a Noviembre de 2016

Fase de Análisis

ASSUMPTIONS Sign Off

Case for Change Milestone and Scope

GOAL STATEMENT Metric Performance

Fase de Implementación mejoras

Fase de Medición

Fase de Control

Metric - Indicator Baseline

%Retenidos en Preformas

5,93% 3,56% NA% = Unid. Retenidas / Unid. Producidas

- El Proyecto trabaja sobre todas las referencias regulares de preformas

- Se asume que no hay distinción entre defectos y referencias de preformas

- No se consideran causas especiales o puntuales dentro del proyecto

Maria del Pilar Balanta Analista de Calidad

Luis Palacios

Enter the sponsor name

OUT OF SCOPE

Analista de Calidad

IN SCOPE

Técnico de moldes

Sponsor: Rodrigo Castillo

Yina Marcela Cano

- Variación del mix de producción.

- Montaje de otros moldes no regulares en la GL-225 que generan muchas variaciones e impactan

negativamente el resultado del proyecto.

-Cambios de personal operativo o en mantenimiento que dificulte la estandarización del proceso

34

6.1.2 Medir

En esta etapa se realiza un ajuste del alcance del proyecto en lo asociado a las tipologías de defectos del producto retenido no conforme de la línea de inyección de preformas; incluyendo las causales de arrastre, perforado/semiperforado y deforme; basado en el pareto actualizado de Enero a Marzo de 2016 (Figura 12) y con el fin de garantizar cumplimiento de la meta definida.

Figura 12. Pareto de producto retenido preformas (Enero a marzo 2016)


Figura 13. Fotos defecto según pareto actualizado enero a marzo 2016

Arrastre

Deforme

Perforado/semiperforado

Fuente: Área de calidad Plásticos Team

Derivado del ajuste anterior y previa aprobación de la gerencia (Sponsor), se actualiza el Project Charter, el cual se relaciona en la Figura 14.

35

Con el equipo de trabajo se seleccionan las variables que impactan el porcentaje de producto retenido no conforme en preformas, a partir del SIPOC y el VOC.

Figura 14. Project Charter ajustado Enero a Marzo 2016


En la Figura 15 se muestran las variables identificadas en el SIPOC

Target Result

Date:

Mayo 15 de 2016

Fase de Implementación mejoras

Proyecto: REDUCCION PORCENTAJE DE RETENIDO LINEA INYECCION DE PREFORMAS

Project Leader: Maria Fernanda Orozco Date: Mayo 15 th 2016

Case for Change Milestone and Scope

PROBLEM STATEMENT Key Project Milestone Target Date

Octubre 2015

Fase de MediciónNoviembre - Diciembre 2015 y Enero

Febrero -Marzo -Abril 2016

Fase de Análisis Abril- Mayo 2016

Customer Input Team Members

Mayo - Junio 2016

Fase de Control Junio- Julio 2016

GOAL STATEMENT Metric Performance

Reducir en un 50 % el 80% los Retenidos en Preformas asociado a las primeras causas de

defectos (ovalado, rayas o marcas,Golpes, arrastre, perforado /semiperforado y deforme), pasando del

5.93% al 3.56% del porcentaje de Retenidos, generando un ahorro estimado anual de 65

MM COP.

Metric - Indicator Baseline

%Retenidos en Preformas

5,93%

En la planta de Plasticos Team se genera un 5.93% de Retenidos de Preformas en la linea

de Inyeccion de preformas, en el 100% de las referencias de las máquinas GL-300-1, GL 300-2 y GL-

225. Esto genera una pérdida estimada de 21,6 MM COP durante los meses de Mayo, Junio,

Julio y Agosto del 2015

Lanzamiento del proyecto (Kick off) Octubre 2015

Fase de Definición

3,56% NA% = Unid. Retenidas / Unid. Producidas

Savings (MMCOP) = 65 MM COP

CUSTOMERS STAKEHOLDERS NAME ROLE

Gerencia de Planta Operario de producción Maria Fernanda Orozco Coordinadora de producción

Manufactura Operario de proceso Alonso Vasquez Operario preformas

Logistica Tecnicos de mantenimiento Maria del Pilar Balanta Analista de Calidad

- Variación del mix de producción.

- Montaje de otros moldes no regulares en la GL-225 que generan muchas variaciones e impactan

negativamente el resultado del proyecto.

-Cambios de personal operativo o en mantenimiento que dificulte la estandarización del proceso

- Linea de inyección de preformas

- Equipos asociados: GL-300-1, GL 300-2 y GL-

225

- Defectos de Calidad por (ovalado, rayas o

marcas,Golpes, arrastre, perforado /semiperforado

y deforme

- Otras lineas de plasticos: inyecto soplado,

inyeccion convencional e IML

- Otras máquinas

- Otros defectos de Calidad en preformas

Analista de Calidad Luis Palacios Técnico de moldes

Esneyder Lasso Ingeniero de Proceso

Risk and Assumptions Project Scope

PROJECT RISK IN SCOPE OUT OF SCOPE

ASSUMPTIONS Sign Off

- El Proyecto trabaja sobre todas las referencias regulares de preformas

- Se asume que no hay distinción entre defectos y referencias de preformas

- No se consideran causas especiales o puntuales dentro del proyecto

Sponsor: Rodrigo Castillo

Enter the sponsor name


Enter the project leader name

36

PROVEEDOR ENTRADAS PROCESO PRODUCTOS CLIENTES

Secador de Resina Resina PET

Recursos Humanos Personal operador y auxiliar

Producción - Calidad Instrucción de Operaciones / Guia de atributos Reporte de produccion Producción

Mantenimiento Inyectoras en modo operación Muestras de retención Calidad

Mantenimiento Moldes de inyección Reporte de calidad Calidad

Planeación de Producción Plan de Producción Preformas No conformes Producción

Deshumidificador Condiciones de la cabina (°C - Humedad) Preformas conformes empacadas Almacén producto terminado

Isagen Energia Desperdicios Gestion Ambiental

Chiller Agua Reproceso Producción

Compresores Aire Comprimido (Presión)

DIAGRAMA SIPOC

Inyección de preformas

GL-225, GL-300-1 y GL-300-2

INICIO Empaque de preformas según

especificaciones

Entrega a almacén

Alistamiento de Materiales

Proceso de Inyección

Descarga preformas y revisión de

CalidadFIN

Figura 15. Diagrama SIPOC – variables criticas


37

Estas variables se consolidan en la matriz de variables, incluyendo la variable Z o de proceso (Tabla 6)

Tabla 6. Matriz de selección de variables

Se construye la matriz de evaluación de variables claves asociadas a los defectos relacionados en el alcance del proyecto (Golpes, Marcas/rayas, Ovalado, arrastre, perforado/semiperforado, deforme) y se califican según el impacto de los mismos.


Con el fin de seleccionar las variables de mayor impacto respecto a las identificadas en la matriz, se realiza un esquema de calificación donde se define una escala numérica (1: Bajo /No impacta, 5: Impacto Medio y 10: Impacto Significativo) y cada miembro del equipo asigna una valoración de forma independiente a cada variable según su criterio y conocimiento del proceso, teniendo en cuenta el grado en que ésta impacta en la generación del producto no conforme en el proceso de inyección de preformas, asociado a la tipología del alcance. Figura 16 Matriz de evaluación de variables.

Igualmente se define el plan de muestreo en la Tabla 7; se ajustan los formatos asociados y se socializa con todos los involucrados Operario de la línea, auxiliares de proceso y analistas de calidad, con el fin de garantizar su implementación.

X Z YVARIABLES DE ENTRADA VARIABLES DE PROCESO VARIABLES DE SALIDA

Material Resina PET Temperaturas de Molde % de Preformas retenidas:

Personal operador y auxiliar Temperatura de Maquina

Inyectoras en modo operación Cojin de transferencia

Moldes de inyección Contrapresión (Recuperación)

Condiciones de la cabina (°C - Humedad) Velocidad del husillo (Recuperación)

Instrucciones de operación / guia de atributos Contrapresión (Recuperación)

Presión (Retención)

Tiempo (Retención)

Cojin (Inyección)

Velocidad (Inyección)

Transición por posición (Inyección)

Dosis de Inyección(Inyección)

Limite de presión de llenado (Inyección)

Tiempo de soplo (Expulsión)

Presión baja inicio (Cierre)

Temperatura de Chiller

Temperatura de entrada de resina

MATRIZ DE SELECCION DE VARIABLES

%Y =( .

)/( . )

38

Figura 16. Matriz de evaluación de variables


Esn

eyd

er L

aso

Ces

ar S

anch

ez

Alo

nso

Vas

qu

ez

Ma.

Fern

and

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rozc

o

Ma.

Pila

r B

alan

ta

Tipo VARIABLE Puntaje

VE Maquina que fabrica la referencia 1 1 1 5 5 13

VE Habilidad del Operador 5 1 5 5 5 21

VE Conocimiento de los Estándares de Atributos 10 5 1 10 10 36

VE Aplicación de los Parámetros de Operación 10 5 5 10 5 35

VP Temperaturas de Molde 10 5 5 10 5 35

VP Temperatura de Maquina 10 5 5 5 1 26

VP Cojin de transferencia 10 10 1 1 1 23

VP Contrapresión (Recuperación) 5 5 1 10 1 22

VP Velocidad del husillo (Recuperación) 5 5 5 1 1 17

VP Posición Extrusora atrás (Recuperación) 10 5 1 1 1 18

VP Presión (Retención) 10 10 1 10 1 32

VP Tiempo (Retención) 10 10 1 10 1 32

VP Cojin (Inyección) 5 10 1 1 1 18

VP Velocidad (Inyección) 10 5 1 1 1 18

VP Transición por posición (Inyección) 5 5 1 1 1 13

VP Dosis de Inyección(Inyección) 5 10 5 1 5 26

VP Limite de presión de llenado (Inyección) 10 5 1 1 1 18

VP Velocidad (expulsión) 5 1 5 5 5 21

VP Presión (Expulsión) 5 1 5 10 5 26

VP Tiempo de soplo (Expulsión) 5 1 5 10 1 22

VP Temperatura de Chiller 10 5 5 10 5 35

VP Temperatura de entrada de resina 10 10 1 10 1 32

VP

MATRIZ DE EVALUACION DE VARIABLES

Proyecto: Reduccion del Producto retenido en el Proceso de inyección de preformas "PET"

Evaluadores

% de Producto No Conforme

Definicion de Evaluacion. Segun la siguiente escala numerica asigne un valor a cada variable segun su criterio y conocimiento del proceso en el

grado que impacta la generacion de Cantidad del Producto No Conforme en el proceso de Fabricacion

1: Bajo /No impacta. 5: Impacto Medio. 10: Impacto Significativo.

39

Tabla 7. Plan de muestreo

VARIABLE QUE CUANDO DONDE FRECUENCIA QUIEN COMO

VE

Conocimiento de los Estándares de Atributos

VE

Aplicación de los Parámetros de Operación

VP Temperaturas de Molde

VP Temperatura de Maquina

VP Presión (Retención)

VP Tiempo (Retención)

VP Velocidad (expulsión)

VP Presión (Expulsión)

VP Tiempo de soplo (Expulsión)

VP Temperatura de Chiller

VP Temperatura de entrada de resina

Estas variables de proceso las controla el operario desde la pantalla de la maquina, dejando un registro en el

reporte de producción (CA-TRP-FO-002) cada dos horas y cuando ocurre un evento asociado

Existe una guia de proceso para la linea de preforma, la cual esta especificada para cada referencia de

producción por maquina. Las variables criticas de proceso estan identificadas y el operario las debe controlar y

registrar en el reporte de producción (CA-TRP-FO-002) cada dos horas y cuando ocurre un evento asociado

Existe una guia de atributos para la linea de preforma, la cual especifica los criterios de aceptación y rechazo

para cada tipologia de defectos. Esta es una herramientadiseñada para el operario y el analista de calidad que

sirve de soporte para la ejecución de los respectivos planes de calidad/ muestreo. Cualquier desviación de los

atributos que genere un producto retenido queda registrado en el reporte de producción (CA-TRP-FO-002)

para el operario y en el forma de control de producto no conforme para el analista

Estas variables de proceso las controla el operario desde los indicadores de los equipos perifericos (chiller y

secadores), dejando un registro en el reporte de producción (CA-TRP-FO-002) cada dos horas y cuando

ocurre un evento asociado


40

Para la recolección de los datos, se ajusta la base de datos de producto no conforme actual a las necesidades de medición requeridas; que permita un análisis del comportamiento de la variable de salida a mejorar, e igualmente identificar la interrelación con las variables de entrada y proceso asociadas.

Con el equipo de técnicos de laboratorio, se realizó un acompañamiento y seguimiento al correcto y completo diligenciamiento de la información, como se muestra en la Tabla 8.

Tabla 8. Base de datos de enero a mayo de 2016


El levantamiento de la información para el análisis se realizó de enero a marzo de 2016 y para la determinación del Capacidad de proceso inicial se consolidó la base de datos de enero a mayo de 2016, tomando como un dato tres días de producción; obteniendo así 29 datos para la maquina GL-225, 42 datos para la maquina GL 300-1 y 43 datos para la GL 300-2 y 45 datos para el total de máquinas.

Los datos obtenidos presentan un comportamiento no normal con un P <0,05, tal como lo muestra la figura 17. Prueba de normalidad para el total de máquinas. Figura 18. Prueba de normalidad Gl-225, Figura 19. Prueba de normalidad Gl-300-1 y Figura 20. Prueba de normalidad Gl-300-2

41

Figura 17. Prueba de normalidad para el total de maquinas


Figura 18. Prueba de normalidad Gl-225


42





43

Igualmente se determinan las capacidades de proceso de la línea, con el fin de determinar la condición inicial del proceso.

Figura 21. Capacidad de proceso inicial para el total de maquinas


Figura 22. Capacidad de proceso inicial Gl-225


44





45

En la Tabla 9. Resumen de la capacidad inicial de la línea de preformas, se relaciona el resumen del estado actual de capacidad del proceso

Tabla 9. Resumen Capacidad inicial Línea de preformas

GL-225 GL-300-1 GL-300-2 TOTAL MAQUINAS

VARIABLES ANTES ANTES ANTES ANTES

Xbar(Media ) 0,096 0,054 0,041 0,065

Rendimiento (PPM total) 595907,88 313818,49 308911,41 531805,33

Pp 0,03 0 0 0,07

Ppk -0,01 0 0 -0,01

El análisis de capacidad nos muestra que el proceso se encuentra fuera de control, la maquina con mayor variabilidad y mayor número de defectuosos por millón es la Gl-225.

6.1.3 Análisis

Con la ayuda de la herramienta minitab, se realizó el análisis de los datos, tomando en cuenta la interacción entre las diferentes variables y plasmando en este documento las herramientas claves para el análisis de la información y de igual manera el análisis de causas.

En la Figura 25. Producto retenido no conforme por máquina, se muestra el gráfico de control del producto retenido por máquina; donde se evidencia que la mayor variabilidad se presenta en la GL-225

Figura 25. Producto retenido no conforme por máquina


46

Con el fin de analizar la tipología de defectos, se realizan los gráficos de Pareto por máquina y se consolida la relación que existe entre ellos, lo cual facilita su análisis, que se presentan en las figuras 26, 27, 28, 29, 30 y 31.

Figura 26. Pareto Retenidos por Referencia por Máquina (Deforme)



Figura 27. Pareto Retenidos por Referencia por Máquina (Perforado/Semiperforado)


DEFORME

PERFORADO/SEMIPERFORADO

47

Figura 28. Pareto Retenidos por Referencia por Máquina (Arrastre)


Figura 29. Pareto Retenidos por Referencia por Máquina (Golpe)


ARRASTRE

GOLPE

48

Figura 30. Pareto Retenidos por Referencia por Máquina (Ovalado)


Figura 31. Pareto Retenidos por Referencia por Máquina (Marcas y Rayas)


OVALADO

Otro

Pref

23

Pref

18

Pref 15

Pref

26

Pref

19

160000

140000

120000

100000

80000

60000

40000

20000

0

Otro

Pref

23

Pref

18

Pref 1

5

Pref

26

Pref

19

Maquina = Gl-225

Referencia

Rete

nid

os

po

r d

efe

cto

(u

nid

ad

es) Maquina = Gl-300-1

Pref 19

Pref 26

Pref 15

Pref 18

Pref 23

Otro

Referencia

Diagrama de Pareto de Referencia por Maquina

Pref. 26Pref. 74

800000

700000

600000

500000

400000

300000

200000

100000

0

Pref. 26Pref. 74

Maquina = Gl-300-1

Referencia

Rete

nid

os

po

r d

efe

cto

(u

nid

ad

es)

Maquina = Gl-300-2Pref. 74

Pref. 26

Referencia


MARCAS Y RAYAS

Otro

Pref

23

Pref 18

Pref 15

Pref

26

Pref 19

160000

140000

120000

100000

80000

60000

40000

20000

0

Otro

Pref

23

Pref

18

Pref 1

5

Pref

26

Pref

19

Maquina = Gl-225

Referencia

Rete

nid

os

po

r d

efe

cto

(u

nid

ad

es) Maquina = Gl-300-1

Pref 19

Pref 26

Pref 15

Pref 18

Pref 23

Otro

Referencia


Pref. 26Pref. 74

800000

700000

600000

500000

400000

300000

200000

100000

0

Pref. 26Pref. 74

Maquina = Gl-300-1

Referencia

Rete

nid

os

po

r d

efe

cto

(u

nid

ad

es)

Maquina = Gl-300-2Pref. 74

Pref. 26

Referencia


49

En la tabla 10 se observa la matriz de defectos versus máquinas y referencias.

Tabla 10. Matriz de Defectos vs máquina y referencias


El análisis fue realizado con herramientas como 5W-1H, diagrama causa-efecto basado en lluvia de ideas y los 5 por qué. Esto para cada uno de los defectos identificados dentro del alcance.

A continuación, en la Figura 32. Aplicación de la herramienta 5W+1H, se describe la ruta y el desarrollo completo de análisis para el defecto Golpes, debido a que es el Pareto de las causales asociadas. Este mismo ejercicio se realiza para la totalidad de los defectos. Posteriormente se consolidan y agrupan las causas identificadas para cada uno de los defectos del alcance.

Figura 32. Aplicación de herramientas 5W+1H


DEFECTOS MAQUINA 9.7 11.8 15 18 19 20 23 26 30 34 50 67 74 78

GL225

GL300-1 X

GL300-2 X

GL225 X

GL300-1 X X

GL300-2 X

GL225 X X

GL300-1 X X X X X

GL300-2

GL225

GL300-1 X X X X

GL300-2 X X

GL225 X X

GL300-1

GL300-2 X

GL225 X X X

GL300-1

GL300-2

REFERENCIAS

GOLPE

ARRASTRE

PERFORADO

/SEMIPERFORADO

DEFORME

OVALADO

RAYAS Y MARCAS

50

A partir de la definición clara del fenómeno, se realizó una lluvia de ideas con el equipo, identificando y listando las posibles causas asociadas a las 5 M en este caso (Mano de obra, Maquinaria, Materiales, Medición, Método y medio ambiente) y se califican de acuerdo al impacto y probabilidad de ocurrencia, usando una escala de 1 a 9 y de 1 a 5 respectivamente, como se muestra a continuación.

Figura 33. Lluvia de Ideas

Figura 34. Evaluación de causas (golpe)


Impacto Posibilidad Categoria Causa Primaria Causa secundaria

3 3 9

No se realizan los procedimiento de

operación y arranque de forma adecuda

(tiempo de soplo, avance placa expulsión)

Desactualización del

estandar de operación y

arranque

3 1 3 Falta de entrenamiento

Desconocimiento del

estandar

9 5 45 Falla mecanica en la expulsión

Falla mecanica en las

platinas de expulsión

3 3 9 Perdida de vacio: Succión deficiente Mangueras deterioradas

3 3 9

Obstrucción de los venteos (no hay

suficiente aire para trasladar la preforma al

robot)

3 1 3

Deterioro o desgaste de la pieza (cavidad,

macho, robot)

3 3 9 Deterioro de la banda

En el recorrido de la

banda al big-bag (puntos

de roce por diseño o

deterioro)

1 1 1 Materiales Inadecuado proceso de secado de la resina

1 1 1 Medición

Falta de medición de condiciones en la

cabina

9 3 27

Expulsiòn: calibraciòn de robot vrs placa

machos

No se cuentan con

estandares de calibración

3 3 9 Piezas flojas (tornillos-platinas)

Metodos de ajuste

inadecuado

Medio

Ambiente N/A N/A

Matriz Causa y Efecto/Espina de Pescado (Golpe)

Maquinaria

Mano de

Obra

Metodo

51

Para cada una de las causas identificadas y valoradas se aplican los 5 Porque, presentados en la Figura 35.

Figura 35. Diagrama 5 por qué (Golpes)

Deficiente aire de vacio

Por inadecuados

cambios en las bandas

criterio de tiempo de purga

inadecuado

F 6.Piezas flojas (tornillos-

platinas)Falta de ajuste de piezas

Por metodo y herramientas

inadecuadas

Sobreinyección del materialInadecuado procedimiento

de arranque

G 7. En el recorrido de la

banda al big-bag

D 4.Perdida de vacio: Succión

deficiente

E5. Obstrucción de los

venteos (no hay suficiente

aire para trasladar la

preforma al robot)

Por posicion de la manguera

en el momento del montaje

(larga o cruzada)

manguera dañada por roce,

estranguladas

C3.Parametros de expulsión

inadecuados (tiempo de

soplo, avance placa

expulsión)

Desconocimiento y falta de

estandarizacióndel personal

de la operación

B 2.Falla mecanica en las

platinas de expulsión

Falta de lubricación en los

cilindros de expulsión o por

deterioro de los cilindros

A 1.Expulsiòn: calibraciòn de

robot vrs placa machos

Robot no alineado con

respecto a la placa de

expulsiòn

Falta de ajuste de posición

de eje z del robot con

respecto al molde

por perdida de nivel (caida

del molde, desnivel de la

maquina, desgaste de

rodamiento) de la placa

movil y del robot (en

arranque o en operación

Falta de verificaciòn de la

calibracion con respecto ala

placa fija y con respecto a

placa movil

DIAGRAMA POR QUE - POR QUE GOLPES 1° Por Que 2° Por Que 4° Por Que3° Por Que 5° Por Que


El ejercicio plasmado para el defecto de golpe se realiza para el total de los defectos objetos de estudio. En la Tabla 11. Matriz de total de causas, se consolida las causas asociadas al total de defectos del alcance del estudio: Golpes, rayas/ marcas, ovalado, perforado/semiperforado, deforme y arrastre.

52

Tabla 10. Matriz de total de causas

Fuente: elaboración propia.

DEFECTOS MANO DE OBRA MAQUINA METODO MEDICION MATERIA PRIMA MEDIO AMBIENTE

2.Falla mecanica en las platinas de expulsión

1.Expulsiòn: calibraciòn de robot vrs

placa machos

9. Presencia de

humedad en el

molde y robot

4.Perdida de vacio: Succión deficiente(mangueras) 6.Piezas flojas (tornillos-platinas)

5. Obstrucción de los venteos (no hay suficiente aire

para trasladar la preforma al robot)

3.Parametros de expulsión

inadecuados (tiempo de soplo, avance

placa expulsión)

8. Deterioro o desgaste de la pieza (cavidad, macho,

robot)

7. En el recorrido de la banda al big-bag (puntos de

roce por diseño o deterioro)

2. Falta de estandarización de

parametros de operación

1. Preformas calientes por

calidad de agua inadecuada en

los moldes y/o limpieza de

moldes inadecuadas

3. Falta de estandarización del

almacenamiento y tiempos de reposo

4.Falta de estandarización del tiempo

de las bandas externas

5. No existe control de temperatura en

el producto

3. Inadecuado

Procedimiento de arranque

5. Agujas y boquillas defectuosas 1. No se cuenta con estandar para el

mantenimiento del molde y limpieza

del mismo

4. Falta de claridad en la

medición de equipos

auxiliares.

6. Inadecuado funcionamiento de Valvula de

compuerta, Valv-bushing, Agujas, Boquilla y

empaquetaduras.

2.No se tiene estandarizado la

inspección, mantenimiento y limpieza

del Hot runner

8. Presión de aire insuficiente para obturación de

agujas

7. Alta presencia de polvillo en el Hot

runner

1.Falla en la bomba de proceso

2. Fallas en las valvulas automaticas o manuales (flujo

de agua)

3.Filtro de proceso dañado o deficiencia paso de flujo

4. Lineas de flujo o salida de expulsion inadecuadas5. Obstrucción canales de refrigeración machos y

cavidades

3. Debilidad en criterios de

aceptación y rechazo 1. Lectura erronea de termocuplas de la maquina

5. No se cuenta con estandar para el

mantenimiento del molde y limpieza

del mismo4. Debilidad en criterios de

operación y arranque de

maquina (operario y

2.1 Regeneración inadecuada en el secador de resina

PET

2.2 Fallas en las resistencias del proceso de secado

Deforme

Arrastre

Perforado/semiperforado

Golpe - Rayas y marcas

Ovalado

53

Al consolidar las causas se encuentran un total de 33 causas; 4 asociadas a Mano de Obra, 16 asociadas a Maquina, 11 asociadas a Método, 1 asociada a Materia prima y 1 a Medio ambiente. Al revisar la relación entre ellas se encuentra que algunas se repiten para los diferentes tipos de defectos. Encontrando 10 causas macro que son:

0. Fallos en componentes de moldes, robot y hot runner (9)

1. Estándares de montaje, calibración limpieza, inspección y mantenimiento de moldes, robot y hot runner (6)

2. Estandarización de operación de bandas, almacenamiento y reposo del producto (4)

3. Debilidad en criterios de operación y arranque de maquina (operario y periférico) (3)

4. Ajuste de parámetros de operación y criterios de aceptación y rechazo (3)

5. Fallo en secadores (2)

6. Sistemas de refrigeración de la maquina (2)

7. Sistemas eléctricos de la maquina (temperatura) (2)

8. Preformas calientes por calidad de agua inadecuada en los moldes y/o limpieza de moldes inadecuadas (1)

9. Presencia de humedad en el molde y robot (1)

Una vez definidas las causas se culmina el desarrollo de la primera fase.

6.2 SEGUNDA FASE

6.2.1 Mejora

A partir de la identificación de las causas, se desarrollaron los planes de acción asociados a cada uno de los defectos. En la definición de éstos se incluyeron funcionarios de los diferentes procesos que por su experticia y rol en la organización eran claves para la definición y/o desarrollo de las acciones.

A continuación, se plasman los planes de acción definidos en las Figuras 36, 37, 38, 39.

54

Figura 36. Plan de acción (Golpes- Marcas y Rayas) (2016)

AVANCE

S1 S2 S3 S4 S1 S2 S3 S4 S1 S2 S3 S4 S1 S2 S3 S4 S1 S2 S3 S4 S1 S2 S3 S4

1. Garantizar implementación del procedimiento de cambio de referencia EL-YC 100%

2. Adecuación de sistema de soporte de la placa movil en todas las referencias a la placa fija (sistema de soporte

para evitar que el molde se caiga) pegado a la placa fija. CS-EL 100%

3. Garantizar que se ejecute la nivelación de maquina de forma anual JP 100%

4. Aplicación ruta de entrenamiento a todos los asociados en el cambio de molde EL-YC 100%

5. Estandarización de los parametros para cada una de las referencias por maquina AR 100%

6. Divulgar las guias y se garantice la implementación en operarios AR 100%

7. Definir (procedimiento y/o instructivo) Estandar de manguera de aire dimensiones y montaje CS- EL 100%

8.Incluir en el estandar de inspeción Equipo autonomo mangueras de aire AV-EL 100%

9. Revisión y ajuste de los tiempos en el procedimiento de purga para la linea de preformas EL-MM-YC 100%

10. Divulgar procedimiento Purga y asegurar aplicación EL 100%

11. definir estandar (torque, fijador, tipo de tornillo) para ajuste de piezas (tornillos, platinas) del robot y molde EL-CS-YC 100%

12. Estructurar el plano de las bandas externa de las maquinas de preformas JP 100%

13. Levantamiento y divulgación de estandares de limpieza y manipulación de piezas de robot y moldes EL-CS-YH

14. Incluir en la inspección del Equipo autonomo los puntos de lubricación de la expulsión mecanica del robot AV-EL-CN 100%

15. Instalación sensor de flujo de aire inicia por la GL-300-1 MM

16. Elaboración del estandar para mantenimiento, limpieza e inspección del robot EL-CS 100%

17. Esquema o equipo para prueba de funcionamiento de la expulsión del robot antes del montaje MM 100%

100%

Junio Julio

PLAN DE ACCION GOLPES- MARCAS Y RAYAS

ACTIVIDAD RESPONSABLEFebrero Marzo Abril Mayo


55

Figura 37. Plan de acción (Ovalado) (2016)

AVANCE

S1 S2 S3 S4 S1 S2 S3 S4 S1 S2 S3 S4 S1 S2 S3 S4 S1 S2 S3 S4 S1 S2 S3 S4 S1 S2 S3 S4

1.Revisión y ajuste de la Limpieza de conductos de formadores de rosca y limíeza de placas porta formadores de

roscas EL-YH-CS 100%

2. Realizar diagnostico sobre calidad de agua con un proveedor e implementar las accion definidas. Garanrizar la

estandarización del esquema definido de control de agua de chiller JP-MM-YH 100%

3. Estandarización de los parametros para cada una de las referencias por maquina AR 100%

4. Divulgar las guias y se garantice la implementación en operarios AR 100%

5.Definir el estandar de tiempo de almacenamiento de preformas (documentarlo) MFO 100%

6. Estandarizacion tiempo de bandas por maquina YC 100%

7. Adecuacion de cajas electricas de bandas transportadoras JP 100%

8. Divulgacion y generar estrategia para que el operario realice seguimiento a la velocidad de las bandas YC-AR 100%

9. Metodo para toma de temperatura de las preformas MFO-EL 100%

100%

Junio Julio AgostoAbril Mayo ACTIVIDAD RESPONSABLE

Febrero Marzo


56

Figura 38. Plan de acción (Perforado/semiperforado) (2016)

S1 S2 S3 S4 S1 S2 S3 S4 S1 S2 S3 S4 S1 S2 S3 S4 S1 S2 S3 S4 S1 S2 S3 S4 AVANCES

1. Elaboración del estandar para mantenimiento, limpieza e inspección del molde EL-NG-CS100%

2. Elaboración del estandar para mantenimiento, limpieza e inspección del Hot runner EL-NG-CS

100%

3. Acompañamiento al proceso de arranque para desarrollar habilidad. EL - JD

100%

4. Capacitación y seguimiento en variables críticas asociadas a los equipos periféricos. EL 100%

5. Realizar pruebas ajustando temperaturas de máquina y molde en las diferentes referencias y hacer la

respectiva actualización.EL-MM

100%

6. Determinar la vida util de los componentes: Valvula de compuerta, Valv-bushing, Agujas, Boquilla y

empaquetaduras.CS

100%

7. Según la vida util de los componentes ajustar el plan de mantenimiento. JP100%

8. Revisar con el equipo de moldes los procedimientos para la manipulación de los equipos. MM

100%

9. Revisión y ajuste del programa de mantenimiento para el Hot Runner JP - MM

10. Estandarización de la operación, limpieza e inspección del molino y de la zaranda. EL- NG

100%

11. Definir y divulgar la capacidad y consumo de aire de baja por los diferentes equipos para asegurar la adecuada

distribución.MM

100%

100%

OCTUBRE NOVIEMBRE

PLAN DE ACCION PUNTO DE INYECCIONPERFORADO/SEMIPERFORADO

ACTIVIDAD RESPONSABLEJUNIO JULIO AGOSTO SEPTIEMBRE


57

Figura 39. Plan de acción (Deforme) (2016)

AVANCES


1.Instalar medidores de presión en las bombas de proceso MM 100%

2. Definir frecuencia de inspección del sensor de flujo(no definida) MM 100%

3. Definir e implementar frecuencia de inspección del filtro de proceso MM 100%

4. Falta de validación del tamaño de particula de filtro de proceso (agua) MM 100%

5. Estructurar e implementar sistema para depositar los machos en el momento de cambio o mantenimiento con el

fin de garantizar preservación MM 100%

6. Ajustar herramienta para trabajo en moldes (quijada de hombre solo debe ser en bronce) MM 100%

7. Buscar asesoria e implementar sistema para mejorar la calidad del agua MM 100%

8. Cerrar los tanques de almacenamiento de agua MM 100%

100%

Junio Julio Agosto

PLAN DE ACCION DEFORME

Abril Mayo ACTIVIDAD RESPONSABLE

Febrero Marzo


58

Figura 40. Plan de acción (Arrastre) (2016)

AVANCES


1. Definir e implementar el metodo de calibración e inspección de termocuplas (Maquina (cañon), Secador(

regeneración y proceso ) MM 100%

2. Definir e implementar el metodo de inspección de compuertas de los secadores MM 100%

3.Entrega de guias de procesos actualizadas EL 100%

4. Divulgación de las respectivas guias EL 100%

5. Actualización y divulgación guia de atributos MPB 100%

6. Seguimiento a la implementación de guias y registros de seguimiento de proceso EL 100%

100%

Agosto Septiembre Octubre

PLAN DE ACCION ARRASTRE

Junio JulioACTIVIDAD RESPONSABLE

Abril Mayo


59

Los planes de acción se realizaron para cada uno de los defectos asociados al alcance, definiendo un total de 51 acciones, las cuales se implementaron al 100% con un cierre a Diciembre de 2016.

A partir de la implementación de las mejoras, se construye el mapa de valor. En este se plasman los cambios significativos que se gestaron en los procesos, tal como se muestra en la figura 41. Mapa de valor (Producción –Calidad y Mantenimiento). Igualmente allí se muestran los controles implementados que facilitan la permanencia y estandarización de la mejora.

60

Figura 41. Mapa de valor (Producción –Calidad y Mantenimiento)

PROCESO/ GRUPO

OBJETIVO ANTES DESPUES EVIDENCIA

Base de datos

registrada y

consolidada

analista 7 a 5

Base de datos de producto no

conforme ajustada y registrada

turno a turno por el analista de

turno regular

No existia Parametrización automatica en

el sistema (System 21)de

tiempos de reposo en preforma

, que genera liberación e

inspección en caso de requerir

despacho sin cumplir el tiempo

Ajuste de controles en el

formato (reporte de analisis

de calidad)

CODIGO:CA-CAL-FO-002

Seguimiento

mensual

Seguimiento turno a turno del

indicador de producto retenido

no conforme en la maquina

No existia Implementación seguimiento a

las guias de proceso con

registro en el reporte de

producción

CODIGO:CA-TRP-FO-002

Sarandeo del

reproceso PET

manual

Instalación y estandarización

del sarandeo de reproceso PET

automatico

Ajuste de controles en el

formato (reporte de

producción, formato de

inspección y limpieza) tiempo y

velocidad de bandas,

mangueras de aire

LIMPIEZA , VELOCIDAD BANDAS:

MAPA DE VALORACTIVIDADES

CALIDAD/ ANALISTAS

PRODUCCIÓN/

OPERARIO

61

Figura 41. Mapa de valor (Producción –Calidad y Mantenimiento) (Continuación)


PROCESO/ GRUPO

OBJETIVO ANTES DESPUES EVIDENCIA

Rutero de operación Se agrego al rutero de

operación, plan de verificación

de la temperatura de producto

a la salida.

CA-TRP-FO-0035 Lista de chequeo de Proceso

No existia Implementación seguimiento a

las guias de proceso con

registro en el reporte de

producción

Guias de procesos Pruebas, actualización y

divulgación de guias de

proceso CA-TRP-GU-001 Guia de proceso de Inyección de preformas

No existian Instructivo para mantenimiento

de Hot runer

No existian Estandar para cambio,

calibración, limpieza y

mantenimiento de molde

No existia Estandar de calibración e

inspección de termocuplas

(Maquina (cañon), Secador(

regeneración y proceso ) CA-MT-FO-005 Rutina de inspección electrica

No existia Implementación sistema de

prueba de robot antes del

montaje

Programa de

mantenimiento

Ajuste del programa de

mantenimiento en nivelación

de equipos, limpiezas,

inspección y mantenimientos

de moldes

Base de datos en el sistema con ajuste de frecuencias a 1 año y antes de cada montaje

respectivamente.

Actividades

aisladas

Implementación programa

calidad de agua Alineación con el programa actual de calidad de agua CA-SGC-PG- 004 Programa de calidad

de Agua

Herramientas

Metalica

Modificacion y ajuste de

herramientas con empack

para evitar deteriori de las

piezas.

MANTENIMIENTO/MECA

NICO-SUPERVISOR DE

MOLDES

PRODUCCIÓN/AUXILIARE

S DE PROCESO

MAPA DE VALOR

62

6.3 TERCERA FASE

6.3.1 Control

Con el fin de confirmar la mejora lograda en el proceso; a partir de la información obtenida para el periodo Agosto a Diciembre de 2016, se determina la Capacidad final del mismo. Teniendo en cuenta el mismo esquema con el que se determinó la capacidad inicial, tomando como un dato tres días de producción; obteniendo así 29 datos para la maquina GL-225, 48 datos para la maquina GL 300-1, 49 datos para la GL 300-2 y 49 datos para el total de máquinas y determinar así la capacidad final para cada una de las maquinas, como se indica en la figura 42-43-44 y 45

Figura 42. Capacidad de proceso Final Total Maquinas


63

Figura 43. Capacidad de proceso Final Gl-225




64



A continuación se relaciona la comparativo de las capacidades iniciales y finales de la línea de preformas

Tabla 9. Resumen Capacidad inicial y final Línea de preformas


Aquí se evidencia una mejora significativa en las maquinas GL-300-1 y GL300-2 pasando de un Ppk de 0 a un Ppk de 1, presentando menor dispersión y mayor centramiento de los datos. En el caso de la Gl-225 aunque se logra una mejora de menor proporción, pasando el Ppk de -0,01 a 0,4.

Los indicadores del proceso muestran el siguiente desempeño:

El porcentaje de producto retenido no conforme durante los meses de Agosto, Septiembre, Octubre, Noviembre y Diciembre de 2016, muestra una disminución

VARIABLES ANTES DESPUES ANTES DESPUES ANTES DESPUES ANTES DESPUES

Xbar(Media ) 0,096 0,0339 0,054 0,0192 0,041 0,0172 0,065 0,0197

Rendimiento

(PPM total) 595907,88 55454,3 313818,49 34758,8 308911,41 57437,9 531805,33 18064,2

Ppk -0,01 0,40 0,00 1,00 0,00 1,00 -0,01 0,92

GL-225 GL-300-1 GL-300-2 TOTAL MAQUINAS

65

tal como lo muestra la figura Figura 46. Porcentaje producto retenido linea de preformas Agosto-Diciembre (2016)

Figura 46. Porcentaje producto retenido linea de preformas Agosto-Diciembre (2016)


En el caso del producto no conforme retenido en la bodega, pasó de tener 35 posiciones bloqueadas en promedio de producto terminado durante mínimo un mes en el 2015, a tener entre 5 y 1 posiciones en los últimos tres meses del año 2016 (Octubre-Noviembre y Diciembre).

Igualmente el componente calidad asociado al OEE, se impacta positivamente, como lo muestra la figura

66

Figura 47. Componente de calidad OEE linea de preformas


En el inicio del proyecto se tenía una perdida proyectada a un año de $196.296.462; para el cierre del proyecto en Diciembre de 2016 se calcula una perdida medida entre Agosto y Diciembre de 2016 que proyectada a un año equivale a $35.553.642; significando esto un ahorro de $160.742.820 como se observa en la Figura 48. Las pérdidas están medidas en términos de producto no conforme, costos de revisión, costos de almacenamiento, costos de oportunidad.

Figura 48. Ahorros generados producto no conforme retenido

Fuente: Área de Estadística Plásticos Team

$160

7 CONCLUSIONES

En la planta de Plásticos Team se genera un 5.93% de Retenidos de Preformas en la línea de Inyección de preformas, en el 100% de las referencias de las máquinas GL-300-1, GL 300-2 y GL- 225. Esto genera una pérdida estimada de 21,6 MM COP durante los meses de Mayo, Junio, Julio y Agosto del 2015

La meta es reducir en un 50 % el 80% los Retenidos en Preformas asociado a las primeras causas de defectos (ovalado, rayas o marcas, Golpes, arrastre, perforado /semiperforado y deforme), pasando del 5.93% al 3.56% del porcentaje de Retenidos, generando un ahorro estimado anual de 65 MM COP.

Del total de referencias de preformas producidas, el Pareto de producto retenido está asociado al 100% de las referencias. (pref. 9.7, 11.8, 15, 18, 19, 20, 23, 26, 30 y 34)

El 75% de las referencias de peso alto no se encuentran en el Pareto de los causales de producto retenidos (50, 68, 74 y 78).

Se tiene un total de 33 causas; 4 asociadas a Mano de Obra, 16 asociadas a Maquina, 11 asociadas a Método, 1 asociada a Materia prima y 1 a Medio ambiente.

El proceso en su condición inicial se encuentra, fuera de control con una alta variabilidad lo cual genera un impacto en lo financieros, cliente y proceso. con un Ppk menor igual a cero para cada una de las máquinas.

Se definieron un total de 51 acciones, las cuales se implementaron al 100% con un cierre a Diciembre de 2016. Las acciones claves están enfocadas en condiciones de moldes, robot, Hotruner, condiciones de equipos (Mecánicas y eléctricas), estándares de operación y criterios de aceptación y rechazo.

Resultado de la mejora presenta un mejor desempeño del proceso. las maquinas GL-300-1 y GL300-2 pasan de un Ppk de 0 a un Ppk de 1, presentando menor dispersión y mayor centramiento de los datos. En el caso de la Gl-225 aunque se logra una mejora de menor proporción, pasando el Ppk de -0,01 a 0,4.

Entre los indicadores críticos se tiene el % de retenido en la línea de preformas, el cual es de 3,35% Gl-225, 1,86% Gl-300-1, 1,97% Gl-300-2 y total de la línea 2,13%.

Las ubicaciones inmovilizadas en la bodega por causa del producto retenido en la línea de preformas, paso de un promedio de 35 ubicaciones a un promedio entre 1 y 5 ubicaciones en los últimos tres meses del año 2016.

En el componente de calidad asociado al OEE se evidencia una mejora, pasando de valores de 94% a valores entre 95% y 97% en el último trimestre del año 2016

Inicialmente se tenía una perdida proyectada a un año de $196.296.462; para el cierre del proyecto en Diciembre de 2016 se tiene una perdida proyectada a un año de $35.553.642, por ende el desarrollo del proyecto genero un ahorro de $160.742.820

8 BIBLIOGRAFÍA

(s.f.). Obtenido de http://www.leanmanufacturing.org/casalean.html

Anass Cherrafi a, S. E. (2016). The integration of lean manufacturing, Six Sigma and

sustainability: A literature review and future research directions for developing

a specific model. Journal of Cleaner Production, 828-846.

Andez, J. C. (Abril 2013). Nota Tecnica: Principio de funcionamiento del sistema de

inyección y analisis para la comprension de la influencia del defecto rebaba

de preformas PET . Revista de ingenieria UC, 42-52.

Bhuiyan , N., & Baghel, A. (2005). Management Decision. Segunda Edición. USA:

Editorial Team.

Campus virtual- Universidad para la cooperación internacional. (26 de Noviembre de

2016). Obtenido de http://www.ucipfg.com/Repositorio/MAP/MAPD-

06/UNIDADES_DE_APRENDIZAJE/Unidad4/complementarias/Herramientas_

calidad.pdf

FÁCIL, A. (s.f.). AULA FÁCIL. Lección 1. La Calidad de la empresa. Recuperado el

20 de noviembre de 2016, de www.aulafacil.com/calidad-empresa/curso/Lecc-

1.htm

Hernández Sampieri, R., Fernandez Collado, C., & Baptista, P. (2000). Metodología

de la Investigación. México: McGraw Hill.

Hernández, J. C. (2013). Nota Tecnica: Principio de funcionamiento del sistema de

inyección y analisis para la comprension de la influencia del defecto rebaba

de preformas PET. Revista de Ingenieria, 42-52.

Humberto Gutierrez Pulido, R. d. (2009). Control Estadistico de la Calidad y Seis

Sigma. Mexico: Mc Graw Hill.

Intrateam. (05 de 10 de 2015). Intrateam. Recuperado el 20 de NOVIEMBRE de

2016, de Procedimiento de control de producto no conforme:

mail.team.com.co

Jordi Fortuny-Santos, L. C.-N. ( cuarto trimestre 2008 ). Metodología de implantación

de la gestión lean en plantas industriales. UNIVERSIA BUSINESS REVIEW,

ISSN: 1698-5117.

LAZALA ROSARIO, N. M. (18 de DICIEMBRE de 2011). BLOGS EOI. Obtenido de

http://www.eoi.es/blogs/nayellymercedeslazala/2011/12/18/lean-

manufacturing-y-sus-herramientas/

Lorenzo Rocha, N. D., Parestelo Pérez, L., de Castro Peraza, M., & Perdomo

Hernández, A. (2015). Marco Referencial o Teórico de la Investigación. Marco

Referencial o Teórico de la Investigación, (pág. 17). Tenerife.

Magnusson, K., Bergman, B., & Kroslid, D. (2003). Six Sigma the pragmatic

approach. Alemania: Lund Studentlitteratur.

Manufacturing, A. d. (28 de 10 de 2009).

https://www.researchgate.net/profile/Leonardo_Rivera/publication/42426999_

Aplicacin_de_herramientas_de_pensamiento_sistmico_para_el_aprendizaje_

de_Lean_Manufacturing/links/54d0f4330cf20323c21a1ab6.pdf. Obtenido de

https://www.researchgate.net

Martín, R. (2006). Escuela de Organización Industrial (EIO). Recuperado el 20 de

NOVIEMBRE de 2016, de Mejora de la Productividad, Just in Time y Lean

Manufacturing: http://api.eoi.es/api_v1_dev.php/fedora/asset/eoi:45158/compo

McGilvray, D. (2008). Executing Data Quality Projects. En D. McGilvray, Executing

Data Quality Projects (págs. 256-277). trademark of Elsevier B.V.

México, S. d. (30 de diciembre de 2015). gob.mx. Recuperado el 12 de enero de

2017, de https://www.gob.mx/se/articulos/que-es-la-estandarizacion?idiom=es

Padilla, L. (2010). LEAN MANUFACTURING/MANUFACTURA ESBELTA/ÁGIL.

Revista Ingeniería Primero, Pags.64-69.

Rennels, K. (2015). Course Presentations - Define, Measure, Analyze, Improve,

Control. TECH 50800 Quality & Productivity in Industry & Technology.

Bloomington IN: Indiana University.

Sheridan, J. H. (2000). 'Lean Sigma' Synergy. Industry Week, 81.

Snee, R. (2010). LEAN SIX SIGMA GETTING BETTER ALL THE TIME.

INTERNATIONAL JOURNAL OF LEAN SIX SIGMA. Delaware, USA: Editorial

Team.

TEAM. (2016 de 11 de 2016). www.team.co. Obtenido de Intranet.

Thomas Pyzdek, P. A. (2010, 2003, 2001). The Six Sigma Handbook. New York:

McGraw-Hill.

TÜRKAN, Y. S., MANİSALI, E., & ÇELİKKOL, M. F. (2009). EVALUATION OF

CRITICAL SUCCESS FACTORS EFFECT ON SIX SIGMA PROJECT

SUCCESS IN TURKEY’S MANUFACTURING SECTOR. Journal of

Engineering and Natural Sciences Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi , 105-

117.

http://www.aulafacil.com/cursos/l20013/empresa/estrategia/lean-

manufacturing/tormenta-de-ideas-brainstorming. (s.f.).

Documents

DISEÑO DE ESTANDARES OPERACIONALES EN LA LINEA DE INYECCION DE …bibliotecadigital.usb.edu.co/bitstream/10819/4310/1... · 2017. 9. 24. · Figura 29. Pareto Retenidos por Referencia