Upload
zarethzea
View
24
Download
0
Embed Size (px)
DESCRIPTION
La globalización exige a las empresas a aumentar su competitividad para ganar más clientes enel mercado actual, la principal forma de alcanzar ese objetivo es aumentando su productividady calidad de sus productos.Los esfuerzos para obtener productos de alta calidad se transforman en la utilización eficientede los recursos. Para lo cual podemos valernos de la ciencia de la estadística y específicamentedel control estadístico de proceso, el cual nos permitirá lograr el incremento de las gananciasa través de la reducción del desperdicio, reducción del retrabajo e incremento en laproducción. Así como también podremos alcanzar una mejora en la confianza de nuestrosclientes al tener un producto siempre estándar, mejorar en cuanto al conocimiento delproceso, control de documentos y la rastreabilidad del producto.En el presente trabajo nos concentraremos en analizar el proceso de elaboración deenrolladlos de pavo, con jamón, queso y tocino, empleando para ello herramientas de calidad,que nos permitirán identificar los problemas principales de la línea, determinar las causascriticas y plantear soluciones, propiciando así mejoras en la calidad del producto ybeneficiando así a los clientes y a la empresa.
Citation preview
Universidad Nacional Agraria
La Molina
XXXIII Programa de Especialización en Gestión de la
Calidad Total y Productividad
Proyecto de mejora para la empresa Gramobier S.A.C aplicada a la
línea de producción de enrollado de pavo, con jamón, tocino y
queso
CURSO: CONTROL ESTADISTICO DE PROCESOS
PROFESOR: Ing. JUAN QUISPE GUERRERO
ALUMNOS: JUAN A. CONTRERAS VILCHES
MIRIAM GRANADOS CÓRDOVA
KATTYA TORRES ZUBIATE
MARIANA ZARIQUIEY RUBIO
LIMA – PERÚ
2009
INDICE GENERAL
1. INTRODUCCION
2. OBJETIVOS
2.1. Objetivo General.
2.2. Objetivo Especial.
3. EMPRESA
3.1. Reseña Histórica.
3.2. Organización
3.3. Misión y Visión.
3.4. Factores Críticos de éxito.
3.5. Valores
3.6. Principales productos.
3.7. Participación en el mercado.
3.7.1. Mercado Peruano.
3.7.2. Participación en el mercado de pollos
3.7.3. Participación en el mercado de pavos
3.8. Mercado en el mercado.
3.8.1. Granja de Reproductores.
3.8.2. Planta de incubación.
3.8.3. Granja de pollos carne.
3.8.4. Granja de pavos.
3.8.5. Planta de alimentos balanceados.
3.8.6. planta de beneficio.
3.8.7. Planta frigorífica
3.9. Principales clientes
4. PROCESO PRODUCTIVO
4.1. Producto.
4.2. Ficha Técnica del producto.
4.3. descripción del proceso.
4.3.1. Recepción de materia prima.
4.3.2. Armado.
4.3.3. Atado.
4.3.4. Embolsado y Etiquetado.
4.3.5. Congelado.
4.3.6. Enmallado y Sellado.
4.4. Diagrama de Flujo.
5. MÉTODO QC PARA SOLUCIONAR EL PROBLEMA.
5.1. Selección del problema.
5.1.1. Diagrama de Pareto.
5.1.2. Diagrama causa-efecto.
5.2. Plan de Acción.
6. ANALISIS DE DATOS
6.1. Recopilación de Datos.
6.2. Análisis de Datos.
6.2.1. Análisis de datos de los pesos de enrollado de pavo.
6.2.1.1. Estadística descriptiva.
6.2.1.2. Histograma.
6.2.1.3. Diagrama de cajas de los pesos del turno 1 y el turno 2.
6.2.1.4. Prueba de Normalidad ( Anderson- Darling )
6.2.2. Análisis de datos de Temperatura de la cámara de congelación.
6.2.2.1. Estadística descriptiva.
6.2.2.2. Histograma
6.2.2.3. Prueba de Normalidad (Anderson- Darling)
6.2.2.4. Grafico de control.
6.2.2.5. Análisis de capacidad de proceso.
7. CONCLUSIONES.
8. RECOMENDACIONES.
9. ANEXOS
1. INTRODUCCIÓN
La globalización exige a las empresas a aumentar su competitividad para ganar más clientes en
el mercado actual, la principal forma de alcanzar ese objetivo es aumentando su productividad
y calidad de sus productos.
Los esfuerzos para obtener productos de alta calidad se transforman en la utilización eficiente
de los recursos. Para lo cual podemos valernos de la ciencia de la estadística y específicamente
del control estadístico de proceso, el cual nos permitirá lograr el incremento de las ganancias
a través de la reducción del desperdicio, reducción del retrabajo e incremento en la
producción. Así como también podremos alcanzar una mejora en la confianza de nuestros
clientes al tener un producto siempre estándar, mejorar en cuanto al conocimiento del
proceso, control de documentos y la rastreabilidad del producto.
En el presente trabajo nos concentraremos en analizar el proceso de elaboración de
enrolladlos de pavo, con jamón, queso y tocino, empleando para ello herramientas de calidad,
que nos permitirán identificar los problemas principales de la línea, determinar las causas
criticas y plantear soluciones, propiciando así mejoras en la calidad del producto y
beneficiando así a los clientes y a la empresa.
2. OBJETIVOS
2.1 Objetivo General
Elaborar un proyecto de mejora para mantener bajo control estadístico el actual proceso de
elaboración enrollado de pavo, con jamón, tocino y queso, haciendo uso de las herramientas
estadísticas de la calidad. Asimismo se determinara si el proceso es capaz de trabajar bajos las
condiciones actuales de desempeño.
2.2 Objetivos específicos
• Determinar el estado actual del proceso en función de los límites especificados y los
límites de control obtenidos mediante herramientas estadísticas.
• Identificar y analizar causas que originan errores en la elaboración de enrollado de
pavo, con jamón, tocino y queso
• Proponer alternativas de solución para superar las causas críticas de su variación.
• Evaluar el comportamiento de la fuente de fluctuación de la temperatura en el
proceso de congelado del enrollado de pavo.
• Conocer la capacidad actual del proceso de elaboración de la elaboración de enrollado
de pavo, con jamón, tocino y queso.
• Proponer un plan de mejora para el proceso de en la elaboración de enrollado de
pavo, con jamón, tocino y queso.
3. LA EMPRESA
3.1. Reseña Histórica
"GRAMOBIER S.A.C." es una empresa avícola de capital peruano, con más de 30 años de
tradición empresarial, cuya gestión está en la segunda generación de la familia
propietaria.
Inició sus operaciones en el año 1997 con la adquisición de gallinas reproductoras en edad
de postura, en un contexto de escasez de pollitos bebé y huevo fértil. A partir del año
2000, ingresa a la producción y venta de pollos de carne; y en el 2003, incursiona en el
negocio de pavos, lanzando al mercado la novedosa entrega a domicilio. En el año 2004,
incrementa su portafolio de productos con la producción de huevos rosados; y el pollo
entero beneficiado.
El año 2005 se realizan importantes inversiones en la planta de alimento balanceado y en
granjas de reproducción de pollo y pavo. Asimismo, se incrementa la participación gremial
tanto en la Asociación Peruana de Avicultura (APA), como la Sociedad Nacional de
Industrias (SNI) y Cámara de Comercio, y se da inicio a la internacionalización de
GRAMOBIER con la primera misión comercial en la Comunidad Andina; y el año posterior
con la constitución de Gramobier Colombia Ltda.
En cuanto al gobierno de la compañía; el grupo propietario cuenta un protocolo familiar,
un Directorio profesional, con 40% de sus integrantes externos; y se encuentra en una
etapa de transición de la gestión directa a profesionales independientes de la familia
propietaria.
Actualmente, GRAMOBIER S.A.C. es uno de los más activos productores y exportadores de
pavo; y se encuentra entre las diez principales empresas avícolas, con ventas de $22
millones en el año 2007.
3.2 Organización
Gráfica Nº1: Organigrama de la Empresa
Fuente: GRAMOBIER S.A.C (2009)
3.3 Misión y Visión
Misión:
“Somos una empresa avícola, que produce y comercializa alimentos de calidad, para satisfacer
las necesidades de los consumidores, generando el desarrollo y compromiso de las personas
que la integran, buscando la continua mejora de nuestros procesos y respetando el medio
ambiente".
Visión:
“Ser una sólida corporación multinacional para la alimentación humana, reconocida por la
calidad de sus productos.”
Gerencia General
Gerencia de administracion y
finanzas
RRHH
Contabilidad
Seguridad
Control de almacenes
Costos
Gerencial de Pollos
Reproductores
Pollo Carne
Gerencia de Pavos
Reproductores
Pavo carne
Gerencia de servicios
Incubacion
AABB
Mantenimiento
Planta de beneficio
Gerencia comercial
Animales vivos
Pollo benefeciado brasa
Pavo beneficiado trozado
Exportaciones
Sistemas Compras
3.4. Factores Críticos De Éxito
• Personas idóneas
• Sanidad e inocuidad
• Gestión de procesos
• Infraestructura adecuada
• Conocimiento y desarrollo de canales y consumidor
3.5. Valores
Los valores que compartimos en la empresa son:
Ética
Nuestro personal deberá ser reconocido por la honestidad en su proceder, porque actúa
respetando las normas, los principios y las opiniones o iniciativas, tanto internas como
externas. Sustentando su accionar en un proceso de toma de decisiones justo, objetivo,
ponderado y socialmente responsable.
Excelencia
Orientamos la gestión de la empresa al logro de objetivos, en la oportunidad requerida y al
menor costo para la Institución y la sociedad en su conjunto; aplicando criterios técnicos para
la mejora continúa de los procesos, para lo cual debemos internalizar en nuestros procesos y
personal el valor de la calidad, certificando los procesos y capacitando al personal.Iniciativa
Reconocemos que la perseverancia en la búsqueda de soluciones y la creación e
implementación de nuevas acciones que contribuyan a la determinación de políticas, métodos
y procedimientos, es el camino que asegura la vigencia de la empresa en el mercado.
Trabajo en equipo
El trabajo en equipo es promovido por Gramobier, a través de la coordinación permanente en
las áreas y entre ellas, poniendo énfasis en la generación de sinergias y la flexibilidad en el
logro de los objetivos trazados. Por lo que se convierte en el Pilar del correcto y armónico
funcionamiento de las diferentes unidades de la empresa. Nuestros equipos de trabajo son
reconocidos por el optimismo y motivación de sus integrantes para enfrentar y alcanza
grandes retos.
3.6 Principales Productos
Cuadro N°1: Principales productos
UNE PRODUCTOS CLIENTES COBERTURA VENTAJAS
COMPETITIVAS
GENETICA
AA BB Pequeños y
medianos
criadores de
aves
Perú
Comunidad
Andina
Conversion
alimenticia
Baja mortalidad
Pollos BB
Pavos BB
Huevos Fértiles
FRESCOS
Pollos en pie
Mayoristas
Lima
Región
Central –
Perú
Confiabilidad de
suministro
Consistencia de
calidad
Gallinas Post .
Prod
Pavos en pie
Huevos
Comerciales
PREPARADOS
Pollos
Procesados
Restaurantes
Hoteles
Brokers de
alimentos
Supermercados
Consumidores
finales
Perú
Comunidad
Andina
Innovación y
desarrollo
Diferenciación
por Marcas
Pavos
Procesados
Huevos
Comerciales
Fuente: GRAMOBIER S.A.C (2009)
3.7 Participación en el Mercado
3.7.1. Mercado Peruano
Rubro importante en la actividad pecuaria: 57% del PBI pecuario
70% de proteína animal consumida por la población
Tamaño de Mercado 700,000 TM
Crecimiento Esperado 7% anual
Consumo Kg./Hab Pollo 25.0*
Consumo Kg/Hab Pavo 0.4
Características80% Mercados Populares (Pollo Vivo)
7% Supermercados
Fuente: Asociación Peruana de Avicultura
Elaboración: Propia
* 99% de pollo producido localmente
Cuadro N° 2: Información del sector avícola
3.7.2. Participación en el mercado de pollos
Cuadro N°3: Participación diaria promedio en % de las ventas de pollo en Lima Metropolitana
(Unidades)
Fuente: MINAG (2009)
36.9
15.7
11.0
9.0
6.2
5.8
5.3
3.4
3.2
2.6
0.5
0.2
San Fernando
Redondos
Sta Elena
Jacaranda
Pollos Serv. Express
Agrop. del Sur
Avic. San Luis
Gramobier
Avigan
El Rocio
Rio Azul
Tres robles
Participación diaria promedio en % de las ventas de pollo en Lima Metropolitana (Unidades)
3.7.3. Participación en el mercado de pavos
Cuadro N°4: Participación de Gramobier S.A.C en el mercado de pavos.
3.8. Procesos Productivo
3.8.1 Granja de reproductores
En GRAMOBIER utilizamos las líneas genéticas Cobb 500 y Ross 308, la granja cuenta con una
población de 100,000 reproductores. Los pollitos BB reproductores son criados hasta las 22
semanas de edad, en donde inician su etapa reproductiva, hasta las 42 semanas de edad. Los
huevos incubables son trasladados a nuestra Planta de Incubación.
3.8.2 Planta de incubación
Nuestra Planta cuenta con una capacidad de incubación anual de 8 millones de aves BB. Está
dotada con tecnología de punta y estrictos controles sanitarios que permiten el óptimo
desarrollo de los huevos fértiles.
A la planta llegan los huevos seleccionados, los cuales son re-seleccionados y almacenados
para su posterior incubación por 20 días y trasladados posteriormente a la nacedora logrando
un pollito de primera de un peso de 45 gramos.
El pollito BB es trasladado a nuestras diferentes granjas ubicadas a 50 Km aproximadamente.
Para el proceso de incubación de pavos BB, este demanda 28 días, tiempo en el que se
repetirán artificialmente todas las etapas de una pava que incuba en forma natural.
Fuente: Fuente: Fuente: Fuente: Oficina de Información Agraria - Ministerio de Agricultura (2005)
Elaboración: Propia
PAVOSPAVOSPAVOSPAVOS
EMPRESAEMPRESAEMPRESAEMPRESA PRODUCCION (PRODUCCION (PRODUCCION (PRODUCCION (*)*)*)*)
(%)(%)(%)(%)
Grupo San Fernando 80%********
GRAMOBIERGRAMOBIERGRAMOBIERGRAMOBIER 15%15%15%15%
Otros 5%
Total 100.00%
* Pavos BB nacidos en incubadoras en el Perú
** Incluye San Fernado, Chimu Agropecuaria y Riconada
3.8.3 Granja de pollos carne
GRAMOBIER cuenta con 26 centros de producción ubicados hasta 140 Km. Los pollitos BB son
criados hasta la edad de 46 días logrando un peso de 2.500 Kg. en el caso de los machos y
2.300 kg. las hembras. Contamos con una población de 160,000 aves semanales.
El proceso de producción en esta sede se denomina engorde o crianza. Las aves BB de un día
de nacidas son acondicionadas en galpones, criadas y supervisadas por nuestro staff de
producción hasta alcanzar el peso ideal para el beneficio.
3.8.4 Granja de Pavos
El proceso de producción desarrollado en esta sede se denomina engorde, y representa la
etapa de crianza.
Los pavos BB de un día de nacidos son acondicionados en galpones, y son criados,
supervisados por nuestro staff de producción durante 11 semanas hasta que alcanzan el peso
ideal para su beneficio, que oscila entre los 8 y 10 kilogramos.
3.8.5 Planta de alimentos balanceados
La Planta elabora alimentos para nuestras diferentes granja de broilers y reproductoras, con
una producción promedio de 52,000 toneladas anuales. Es la encargada de abastecer a todas
nuestras unidades productivas con los más selectos granos provenientes del mercado nacional
e internacional.
El proceso de producción de alimentos balanceados se realiza mediante la mezcla de
diferentes componentes según formulas establecidas por nuestro selecto staff de
profesionales en el área de Producción. Se busca obtener día a día mejores resultados en la
alimentación para cada tipo de ave.
Las principales materias primas empleadas son el maíz amarillo duro, la torta de soya y la
harina de pescado. Estos componentes son mezclados, además, con nutrientes naturales y
sintéticos que permiten obtener un alimento de gran calidad.
3.8.6 Planta de Beneficio
El proceso de beneficio, es realizado bajo la supervisión de nuestro selecto staff de
profesionales, los mismos que conjuntamente con la tecnología y calidad de los procesos que
se desarrollan, logran obtener productos que cumplen todos los controles de calidad y los
estándares nacionales e internacionales.
3.8.7 Planta Frigorífica
El proceso de congelación de carcasas y el posterior procesamiento de las mismas para la
elaboración de productos cárnicos, entre ellos, el enrollado de pavo con jamón, queso y
tocino, es realizado por personal capacitado bajo la supervisión de nuestro selecto staff de
profesionales, los mismos que conjuntamente con la tecnología y calidad de los procesos que
se desarrollan, logran obtener productos que cumplen todos los controles de calidad y los
estándares nacionales e internacionales.
Gráfica N°2: Flujo de Producción
Fuente: Elaboración Propia.
Granja
de Reproductores
Planta de Incubación
Granja de pollos y pavos
Planta de beneficio
Planta Frigorifica
Planta de Alimentos Balanceados
3.9 Principales Clientes
NEWTON COLLEGE
• CHOICE CARGO S.A.C
• SOCIEDAD QUIMICA ALEMANA
• PROABONOS
• TODINO S.A.C
• KOMFORT S.A
• CUEROS INDUSTRIALES BARI
• KEROMETALIC S.A.C
• BICC COMMUNICATIONS S.A
• MERKATTO S.A.C
• VF PERU S.A
• APEMINTRA
• G.C.S INTERNATIONAL
• COTECNA INSPECTION PERU
• CORPORACIÓN GESTION
NEWTON COLLEGE
SOCIEDAD QUIMICA ALEMANA
CUEROS INDUSTRIALES BARI
BICC COMMUNICATIONS S.A
COTECNA INSPECTION PERU
CORPORACIÓN GESTION
• CORPORACIÓN EL GOLF
• OTTO KUNZ
• ENOTRIA
• FIMA S.A
• CANAL N
• ITETE PERÚ
• REFRACTARIOS PERUANOS
• CENTRO VACACIONAL HUAMPANI
• CAFAE- MINDES
• DESPACHO PRESIDENCIAL
• MINISTERIO PUBLICO
• E-CARGO S.A.C
• LORET DE MOLA S.A AGENTE DE ADUANAS
CORPORACIÓN EL GOLF
REFRACTARIOS PERUANOS
CENTRO VACACIONAL HUAMPANI
DESPACHO PRESIDENCIAL
LORET DE MOLA S.A AGENTE DE ADUANAS
4. PROCESO PRODUCTIVO
4.1 Producto
Enrollado de pavo con jamón, tocino y queso
Elaborado a partir de pavo deshuesado relleno con jamón tipo ingles, tocino y queso
fundido. Los beneficios del consumo del producto son:
• Pura carne de pavo sin hueso relleno de acuerdo al gusto del cliente.
• Procesados bajo un estricto control de calidad e higiene.
• Ahorro de tiempo y práctico para ocasiones especiales.
Gráfica N°3: Enrollado de pavo con jamón, queso y tocino
Fuente: GRAMOBIER S.A.C
4.2 Ficha Técnica del producto
Ficha Técnica del Enrollado de Pavo con jamón, tocino y queso
1. Nombre
Enrollado de Pavo Gramobier S.A.C.
2. Descripción:
Enrollado de Pavo relleno con jamón, tocino y queso.
Cuadro N° 5: Ingredientes del producto
Ingredientes Kilos/enrollado
Aprox.
Filete de Pechugas/piel 0.890 Jamón Inglés 0.070 Tocino Breadt 0.070 Queso Edam 0.070 Peso Neto 1.100
Fuente: GRAMOBIER S.A.C
3. Código
Por fechas de producción.
4. Características sensoriales
� Color : Característico.
� Consistencia : Firme.
� Sabor : Característico.
� Olor : Característico.
5. Características físico químicas
� pH : 6.5 a 7.0
� Peso : de 1.050 a 1.150 kg
� Peso promedio : 1.100 kg
6. Características microbiológicas
� Numeración Total de m.o. mesófilos Menor a 106 ufc/g
� Salmonella sp. Ausencia en 25 g
� E. coli Menor a 50 ufc/g
� E. coli 0157:H7 Ausencia en 25 g
� Numeración de Staphylococcus aureus Menor a 102 ufc/g
7. Empaque y Presentación
Enrollado en lámina poligrasa de polietileno cubierto con malla elástica de
polietileno de 1.0 – 1.2 kg
8. Forma de Consumo
Hornear el enrollado de pavo a 150ºC por 45 minutos.
9. Vida útil esperada.
6 meses a Tº de almacenamiento a -18ºC.
10. Transporte y Distribución
Transportados durante la distribución en bandejas plásticas a temperatura
de refrigeración menor a 4ºC.
4.3. Descripción del proceso
4.3.1 Recepción de materia prima:
Filetes de Pechuga de Pavo
• Se recepcionan y se pesan los filetes de pechuga de pavo en tinas.
• La Tº de los filetes no deberá ser mayor a 4ºC.
• Cada tina debe tener un peso máximo entre 15 – 20 kilos.
• El producto será lavado con una concentración de 12 ppm de cloro y
almacenado en la antecámara (4 – 8 ºC) hasta el inicio de la operación.
Relleno
• Se recepciona y se pesa el jamón, tocino y queso en bolsas individuales y
selladas.
• El producto será lavado con una concentración de 10 ppm de cloro y
almacenado en la antecámara (4 – 8 ºC) hasta el inicio de la operación.
4.3.2 Armado:
• se colocan los filetes de pavo sobre la mesa de trabajo para colocar encima el
relleno de jamón, tocino y queso previamente cortado en trozos pequeños y
envolviéndolo dándole la forma del enrollado de pavo.
• El peso de las materias primas es:
o Filetes de Pechuga de Pavo: 800 g.
o jamón: 70 g. (Peso aprox. de cada trozo: 1.5 gr.)
o tocino: 70 g. (Peso aprox. de cada trozo: 1.5 gr.)
o queso: 70 g. (Peso aprox. de cada trozo: 0.2 gr.)
4.3.3 Atado:
• Utilizando un pabilo de 1.20 m. de largo aprox. se procede a envolver el
enrollado de un extremo a otro; el atado es de forma cruzada y se termina
con un lazo que se pueda desatar fácilmente en el extremo opuesto.
4.3.4 Embolsado y Etiquetado:
• El enrollado de pavo es cubierto con una lámina poligrasa y etiquetado.
4.3.5 Congelado:
• se coloca el enrollado de pavo debidamente embolsado y etiquetado en las
parrillas para someterlos a un golpe de frío de - 30ºC por un periodo de 8
horas.
4.3.6 Enmallado y Sellado:
• El enrollado de pavo después de ser congelado es envuelto individualmente
con una malla elástica de polietileno la cual es sellada manualmente con un
precinto plástico.
4.4 Diagrama de Flujo del proceso
Gráfica N° 4: Flujo de proceso para el Enrollado de pavo con jamón, queso y tocino.
Fuente: Elaboración propia
5. METODO QC PARA SOLUCIONAR EL PROBLEMA
5.1 Selección del problema.
En la empresa “GRAMOBIER” existen problemas con la calidad del producto final y durante los
procesos de producción, por lo que se realizará la implementación de un proyecto de mejora.
Con el objetivo de disminuir el número de productos defectuosos identificados. Se utilizó la
herramienta de Diagrama de Pareto para determinar los problemas más relevantes y
evaluarlos utilizando el Diagrama Causa-Efecto.
RECEPCIÓN DE MATERIA PRIMA
ARMADO
ATADO
EMBOLSADO Y ETIQUETADO
CONGELADO
ENMALLADO Y SELLADO
Temperatura de filetes a la recepción no mayor a 4 ºC.
Almacenar en la antecámara (4 – 8 ºC) hasta el inicio de la operación.
Golpe de frío de - 30ºC por un periodo de 8 horas.
Luego dejar en la cámara entre -15°C y -18°
5.1.1 Diagrama de Pareto
Según información generada por el Departamento de Calidad, se obtiene la incidencia por
tipos de defectos. Se analizaron los resultados con el fin de seleccionar los defectos con mayor
frecuencia, utilizando un Diagrama de Pareto.
Cuadro 6: Tipos de defectos e incidencias identificadas en productos no conformes
Tipo de defecto Tipo de defecto Frecuencia Porcentaje %
Porcentaje Acumulado
Variación en peso neto A 20 32.26 32.26
Perdida de humedad B 16 25.81 58.06
Relleno desproporcionado C 8 12.90 70.97
Falta de consistencia D 6 9.68 80.65
pH fuera de especificación E 4 6.45 87.10
Color no característico F 4 6.45 93.55
Olor desagradable G 2 3.23 96.77
Carga microbiana alta H 2 3.23 100.00
Total 62 100.00
Fuente: Elaboración propia
Gráfica N°5: Diagrama de Pareto
Frecuencia 20 16 8 6 4 4 2 2
Porcentaje 32.3 25.8 12.9 9.7 6.5 6.5 3.2 3.2
% acumulado 32.3 58.1 71.0 80.6 87.1 93.5 96.8 100.0
Defecto HGFEDCBA
70
60
50
40
30
20
10
0
100
80
60
40
20
0
N° de Defectos
Porcentaje (%)
Diagrama de Pareto: Defectos causantes de productos no conformes.
Fuente: Elaboración propia.
Del diagrama de Pareto obtenido podemos deducir que las causas principales de la incidencia
de productos defectuosos son “Variabilidad del peso neto” y “la perdida de humedad debida a
la variación de la temperatura de congelación”.
Se observa que estos defectos generan alrededor del 60% de productos defectuosos. Su
solución tendría gran incidencia en la mejora de la calidad de los productos.
Se debe tener en cuenta que los defectos encontrados son importantes para la empresa ya
que representa costos de no calidad.
Para el caso variabilidad del peso neto, un exceso de peso implica altos costos de producción
perdidos. Por otro lado, al entregar productos con peso neto inferior a la especificación, se
incumple con la declaración del peso neto.
Para el caso de la perdida de humedad por la variación de la temperatura de congelación,
implica perdida de líquidos, lo que conlleva a una consistencia inadecuada del producto final.
A lo largo del proceso tanto de producción como de envasado se tienen operarios encargados
de tomar muestras.
Para controlar el peso neto se toma una muestra de 5 unidades por día (esto representa al 20
% del total producido en un día). Las muestras se pesan en una balanza analítica y los valores
obtenidos son registrados en el cuaderno de control de peso neto que se encuentra en línea.
La especificación del producto final indica un peso neto de 1.100 kg con un límite inferior de
1.050 Kg y un límite superior de 1.150 Kg.
Para el control de la temperatura de la cámara de congelación se registran las temperaturas de
la cámara 4 veces al día, haciendo uso de un termómetro digital cuyo sensor se encuentra al
interior de la cámara y el lector se encuentra en la parte exterior con el fin de evitar
variaciones de temperatura por ingreso continuamente a cámara. El rango de temperatura en
el que se debe encontrar la cámara es de -18°C a -15° C.
5.1.2 Diagrama de Causa-Efecto
Para evaluar las causas de la variabilidad del peso neto y variación de la temperatura de
congelación se realiza el diagrama de Causa-Efecto.
Gráfica N° 6: Diagrama Causa-Efecto para la Variabilidad del Peso Neto
Abastecimiento
Inadecuado
Mala selección de
proveedores
PERSONAL METODOS
INSUMOS Y MATERIALES MAQUINAS INFRAESTRUCTURA
Bajo Desempeño
Falta de
capacitación
Personal no
competente
Personal nuevo Operarios
cansados
Inadecuado Control de Calidad
Demoras en
Producción
Falta de Procesos
Estandarizados
Falta de Coordinación entre
Calidad y Producción
Inspección
inadecuada
Compras no
programadas Insumos en
mal estado
Mal manejo de
inventarios
Mantenimiento
Inadecuado
Falta de
programación Instrumentos mal
calibrados
Utensilios
inadecuados
Instalaciones
inadecuadas
Espacio reducido para
operarios
VARIACIÓN DEL
PESO
Gráfica N° 7: Diagrama Causa-Efecto para la Variación de la Temperatura de Congelación
Procedimientos
Inadecuados
PERSONAL METODOS
MAQUINAS INFRAESTRUCTURA
Bajo Desempeño
Falta de
capacitación
Personal no
competente
Personal nuevo Operarios
cansados
Almacenamiento
Inadecuado Falta de Procesos
Estandarizados
No hay clasificación de
producto en cámara
Mantenimiento
Inadecuado
Falta de
programación
Instrumentos mal
calibrados
Instalaciones
inadecuadas
Espacio reducido en
cámara de congelación
VARIACIÓN DE LA TEMPERATURA
DE CONGELACIÓN
5.2 Plan de acción
Según el problema identificado por el grupo se planificaron las acciones a realizar para
implementar esta mejora en la empresa. Para ello se ha diseñado un cronograma de actividades
(Plan de Acción), lo cual nos permitirá ejecutar las diferentes acciones de manera ordenada y a
tiempo.
El equipo de mejora designó un responsable del seguimiento del cronograma, además de delegar
actividades a otros responsables, se planificaron las fechas en las que se debe iniciar y finalizar,
cada actividad planificada.
Cuadro N° 7: Plan de Acción de la Empresa GRAMOBIER
Programada Real 1 2 3 4 5 6
1 Obtención de los datos para el análisis de los
procesos
J. Contreras 01/08/2009 02/08/2009 Tipos de defectos
Peso neto de producto final Temperatura
de cámara de congelación
2 Análisis de causas de los defectos de los
productos No Conformes.
Equipo de
mejora
05/08/2009 05/08/2009 Números de productos defectuosos por
cada causa
3 Consideración de acciones para resolver las
causas de los problemas en el peso final de
los enrollados de pavo y en la variación de la
cámara de congelación.
Equipo de
mejora
07/08/2009 07/08/2009 Números de acciones por causa crítica
4 Implementación de acciones. Supervisor de
turno
12/08/2009 Número de acciones implementadas
5 Verificación de la reducción de la variabi lidad
de los pesos netos.
J. Yarlequé 19/08/2009 Número de productos con peso neto fuera
de la especificación
6 Verificación de la reducción de la variabi lidad
de la temperatura de la cámara de
congelación.
J. Yarlequé 19/08/2009 Número de datos de temperatura de
cámara fuera del rango establecido
7 Estandarizar los nuevos métodos de operación
de la elaboración de enrollados.
Equipo de
mejora
26/08/2009 Números de procedimientos generados
por cada nuevo método de operación
8 Establecer los controles para la verificación
del cumplimiento de las especificaciones
M. Granados 02/09/2009 Número de controles establecidos
Gantt (semanas)
Nombre del Proyecto: Mejora del Proceso de Elaboración de Enrollados de Pavo
Objetivo del Proyecto: Disminuir el porcentaje de productos defectuosos disminuyendo el porcentaje de desviación del peso neto y la
temperatura de congelación con respecto a la especificación a un 6%
Coordinador del Proyecto: J. Contreras
N° Descripción del Trabajo Responsable Fecha de implementación Indicador
6. ANALISIS DE DATOS
6.1 RECOPILACION DE DATOS
Para el análisis de los datos se tomaron datos de los 25 días de producción del mes de junio,
cada día por 5 horas en cada hora se tomaba una muestra de tamaño 1 (subgrupo de 1),
correspondiente al turno 1 y lo mismo para el turno 2. Las razones para dicho tamaño de
muestra es que la producción es muy lenta (es manual) debido a que es un producto
secundario entre los productos de la planta al cual se le destina poco tiempo y atención del
personal. Y la variabilidad usual encontrada respecto al peso del producto final es muy baja
(coeficientes de variabilidad menores de 5%). (Ver datos en el anexo 1).
Las razones para trabajar con los dos turnos por separado fueron para medir y analizar el
desempeño de los trabajadores de cada turno con relación a la calidad del producto.
También se tomaron en cuenta para el presente análisis los datos de temperatura de la cámara
de congelación del mes de junio, como medición de una variable de un proceso intermedio, a
fin de determinar si este proceso se está conduciendo dentro de los parámetros establecidos
para el proceso de congelado. (Ver datos en el anexo 2).
6.2 ANALISIS DE DATOS
Para el análisis de la información se realizará inicialmente un análisis exploratorio de datos
mediante el cálculo de las principales medidas de tendencia central y de dispersión, se podrá
conocer la distribución de los datos, el análisis gráfico (histograma y box plot) estos nos
ayudaran a reconocer la forma como se distribuyen los datos. Posteriormente se revisará si los
datos presentan distribución normal, prueba de suma importancia para la elaboración de los
siguientes graficas y análisis de las graficas de control y de capacidad de proceso.
6.2.1 Análisis de datos de los pesos de enrollado de pavo
6.2.1.1 Estadística descriptiva
Cuadro Nº8: Estadísticas descriptivas del Peso
Media del Error Variable N N* Media estándar Desv.Est. CoefVar Mínimo Q1 Turno 1 125 0 1.0995 0.00131 0.0146 1.33 1.0600 1.0890 Turno 2 125 0 1.1102 0.00165 0.0185 1.66 1.0710 1.0960 N para Variable Mediana Q3 Máximo Modo moda Sesgo Turno 1 1.0990 1.1090 1.1410 1.102 7 0.25 Turno 2 1.1100 1.1245 1.1550 1.127 7 0.12
De estos resultados podemos decir que los Pesos procedentes del Turno 1 tienen un Peso
promedio de 1.0995 kg, mientras que los Pesos del Turno 2 tienen un peso promedio de
1.1102 kg lo que nos muestra que la diferencia entre ambos es mínima.
El turno 2 presenta un mayor coeficiente de variabilidad (1.66%) en comparación con el
coeficiente de variabilidad del turno 1 (1.33%), lo cual indica que los pesos de los enrollados de
ambos turnos son muy homogéneos pero los pesos del turno 2 son más variables.
Ambos turnos presentan una distribución ligeramente asimétrica positiva, ya que tienen un
sesgo de 0.25 para el turno 1 y 0.12 para el turno 2. Mediante este análisis podemos concluir
que existen más datos con valores bajos.
6.2.1.2 Histograma
Grafica Nº8: Histograma de los Pesos del Turno 1
1.15091.13071.11051.09031.07011.0499
35
30
25
20
15
10
5
0
Turno 1
Frecuencia
1.05 1.15
12
1112
30
34
25
9
1
Histograma de Turno 1
En la grafica podemos observar que los datos suelen encontrarse en el valor central alrededor
de 1.0995 kg, asi mismo se puede observar una ligera tendencia del tipo asimétrico positivo en
la distribución de los datos. El grafico nos permite además obtener una visión rápida de
variabilidad de los pesos, el cual parece tener el comportamiento de una distribución normal.
También podemos ver existen datos situados fuera del límite 1.150 kg.
Grafica Nº9: Histograma de los Pesos del Turno 2
1.1551.1341.1131.0921.0711.050
25
20
15
10
5
0
Turno 2
Frecuencia
1.05 1.15
1
54
24
21
2525
13
7
Histograma de Turno 2
En la grafica podemos observar que los datos suelen encontrarse en el valor central alrededor
de 1.1102 kg, asi mismo se puede observar una ligera tendencia del tipo asimétrico positivo en
la distribución de los datos. El grafico nos permite además obtener una visión rápida de
variabilidad de los pesos, el cual parece tener el comportamiento de una distribución normal.
También podemos ver existen datos situados fuera del límite 1.150 kg.
Grafica Nº10: Histograma de los Pesos del Turno 1 con curva normal
1.15091.13071.11051.09031.07011.0499
35
30
25
20
15
10
5
0
Turno 1
Frecuencia
1.05 1.15
Media 1.099
Desv.Est. 0.01460
N 125
12
1112
30
34
25
9
1
Histograma de Turno 1Normal
En el presente gráfico se puede observar que los datos caen dentro de la curva de distribución,
lo que nos podría indicar que se ajustan a una distribución normal, sin embargo será necesario
realizar la prueba de normalidad de Anderson – Darling para asegurarnos de que la
distribución de los datos de peso procedentes del turno 1 se ajustan a una distribución normal.
Grafica Nº11: Histograma de los Pesos del Turno 2 con curva normal
1.1551.1341.1131.0921.0711.050
30
25
20
15
10
5
0
Turno 2
Frecuencia
1.05 1.15
Media 1.110
Desv.Est. 0.01848
N 125
1
54
24
21
2525
13
7
Histograma de Turno 2Normal
En el presente gráfico se puede observar que los datos caen dentro de la curva de distribución,
lo que nos podría indicar que se ajustan a una distribución normal, sin embargo será necesario
realizar la prueba de normalidad de Anderson – Darling para asegurarnos de que la
distribución de los datos de peso procedentes del turno 2 se ajustan a una distribución normal.
6.2.1.3 Diagrama de cajas de los Pesos del Turno 1 y el Turno 2
Gráfica Nº12: Diagrama de Cajas de los Pesos del Turno 1 y Turno 2
Turno 2Turno 1
1.150
1.125
1.100
1.075
1.050
Datos
1.141
Gráfica de caja de Turno 1, Turno 2
El Gráfico de Cajas se utiliza para analizar la simetría, la dispersión y la existencia de outlier
(valores extremos) de dos conjuntos de datos. Para nuestro análisis hemos comparado los
pesos de los enrollados de pavo de los dos turnos y se encontró lo siguiente:
- La distribución de los pesos de los enrolladlos procedentes del Turno 1 y 2 presenta una
distribución ligeramente positiva.
- La distribución de los pesos de los enrollados procedentes del turno 1 presentan ligeramente
una menor dispersión del 50% de los datos centrales en comparación a los pesos de los
enrollados procedentes del turno 2, lo que comprueba que es menos variable, esto debido a
que el turno1 tiene un menor rango intercuartil (RIC = 0.02) en relación al turno 2 (RIC =
0.0285).
- En el turno 1 la distribución de los pesos de los enrollados presentan un valor por encima del
límite superior de datos, siendo el valor atípico: 1.141. Sin embargo no es un valor que esta
fuera de los límites.
- El turno 2 no muestra valores atípicos, pero si existen valores fuera de los limites.
6.2.1.4. Prueba de Normalidad (Anderson –Darling)
Pesos del Turno 1
Hp: La variable en estudio: Los datos de Peso del Turno 1 poseen una distribución normal.
Ha: La variable en estudio: Los datos de Peso del Turno 1 no poseen una distribución normal.
Grafica Nº13: Ploteo de datos de la distribución normal de los Pesos del Turno 1
1.1501.1251.1001.0751.050
99.9
99
95
90
80
7060504030
20
10
5
1
0.1
Turno 1
Porcentaje
Media 1.099
Desv.Est. 0.01460
N 125
AD 0.398
Valor P 0.361
Gráfica de probabilidad de Turno 1Normal
Conclusión: Como el valor de pvalue = 0.361 es mayor que α = 0.05, se acepta la hipótesis. De
ello se puede concluir que la variable en estudio: datos de peso, procedentes del turno 1 posee
una distribución normal.
Pesos del Turno 2
Hp: La variable en estudio: Los datos de Peso del Turno 2 poseen una distribución normal.
Ha: La variable en estudio: Los datos de Peso del Turno 2 no poseen una distribución normal.
Gráfica Nº14: Ploteo de datos de la distribución normal de los Pesos del Turno 2
1.1751.1501.1251.1001.0751.050
99.9
99
95
90
80
7060504030
20
10
5
1
0.1
Turno 2
Porcentaje
Media 1.110
Desv .Est. 0.01848
N 125
AD 0.335
Valo r P 0.505
Gráfica de probabilidad de Turno 2Normal
Conclusión: Como el valor de pvalue = 0.505 es mayor que α = 0.05, se acepta la hipótesis. De
ello se puede concluir que la variable en estudio: datos de peso, procedentes del turno 2 posee
una distribución normal.
6.2.1.5 Graficas de Control
Grafica Nº15: Gráficos Individual Rango Móvil para los datos de Pesos del Turno 1
12110997857361493725131
1.150
1.125
1.100
1.075
1.050
Observación
Valor individual
_X=1.0995
UC L=1.1414
LC L=1.0576
12110997857361493725131
0.060
0.045
0.030
0.015
0.000
Observación
Rango móvil
__MR=0.01575
UC L=0.05146
LC L=0
5
2
11
Gráfica I-MR de Turno 1
En la grafica correspondiente a las observaciones podemos observar que existe un punto
ubicado entre el límite central y límite superior. Este punto corresponde al dato 41(1.129) el
cual esta 3 puntos más que 2 desviaciones estándares desde la línea central en un lado de LC.
Al analizar las causas por las cuales este punto se encontraba en esa ubicación se encontró que
dicho peso fue tomado por personal no entrenado en el manejo de muestras. Como se aprecia
en la grafica es alta, pero sin salir de los limites de control.
En la grafica de rangos móviles se encontraron 3 puntos atípicos, encontrándose 2 de ellos
fuera del límite superior. El tercer punto se encuentra cerca al límite central sin embargo
existen 9 puntos ubicados debajo de la línea de un máximo permitido de 6 según la prueba 2.
Este punto corresponde al dato 73. Al analizar las causas de por la que estos puntos estaban
por debajo de la media se concluyó que entre el día 13 y 14 se tuvo ingreso de nuevo personal
a la línea de fabricación. Por otra parte podemos ver que se tienen 2 puntos que están a más
de 3.00 desviaciones estándares desde la línea central, esto según la prueba 1. Estos puntos
corresponden a los datos 12 y 59. Al analizar las causas de dicha observación se pudo
determinar que por confusión del operario las muestras fueron pesadas con una balanza
descalibrada.
Grafica Nº16: Gráficos Individual Rango Móvil para los datos de Pesos del Turno 2
12110997857361493725131
1.150
1.125
1.100
1.075
1.050
Observación
Valor individual
_X=1.1102
UC L=1.1636
LC L=1.0569
12110997857361493725131
0.060
0.045
0.030
0.015
0.000
Observación
Rango móvil
__MR=0.02006
UC L=0.06553
LC L=0
6
1
Gráfica I-MR de Turno 2
En la grafica correspondiente a las observaciones podemos observar que existe un punto
ubicado entre el límite central y límite superior. Este punto corresponde al dato 71 el cual esta
4 sin 5 puntos más que 1 desviación estándar desde la línea central (en un lado de LC). Al
analizar las causas por las cuales este punto se encontraba en esa ubicación se encontró que el
personal que peso la muestra no estaba entrenado. Como se aprecia en la grafica es alta, pero
sin salir de los limites de control.
En la grafica de rangos móviles se encontró 1 punto atípico, encontrándose fuera del límite
superior. Podemos ver que se tienen un punto que está más que las 3.00 desviaciones
estándares desde la línea central, esto según la prueba 1. Este punto corresponde al dato 99.
Al analizar las causas de dicha observación se pudo determinar que fue debido a que en ese
momento la balanza estaba siendo calibrada.
Grafica Nº17: Gráficos Individual Rango Móvil para los datos de los Pesos del Turno 1
(corregidos)
10997857361493725131
1.14
1.12
1.10
1.08
1.06
Observación
Valor individual
_X=1.09874
UC L=1.13769
LC L=1.05978
10997857361493725131
0.048
0.036
0.024
0.012
0.000
Observación
Rango móvil
__MR=0.01465
UC L=0.04785
LC L=0
Gráfica I-MR de Turno 1
Se realizo nuevamente el análisis, que originalmente presentaron patrones no aleatorios, y se
eliminaron estos puntos después de identificar los suceso que llevaron a estos puntos a
presentar dicho comportamiento, corrigiéndose posteriormente con capacitaciones a los
operarios, haciéndoles ver que el proceso tiene variaciones naturales, las cuales deben seguir
su curso normal y que por eso existe el rango de tolerancia establecido. Luego de proceder a
realizar esas acciones correctivas y de eliminar las muestras mencionadas, se encontró que el
proceso se halla bajo control estadístico.
Los valores eliminados para el análisis fueron: 1.060 (12); 1.129; 1.133; 1.108; 1.141; 1.121;
1.117; 1.074
Grafica Nº18: Gráficos Individual Rango Móvil para los datos de los Pesos del Turno 2 (corregidos)
12110997857361493725131
1.150
1.125
1.100
1.075
1.050
Observación
Valor individual
_X=1.1103
UC L=1.1639
LC L=1.0568
12110997857361493725131
0.060
0.045
0.030
0.015
0.000
Observación
Rango móvil
__MR=0.02014
UC L=0.06580
LC L=0
Gráfica I-MR de Turno 2
Se realizo nuevamente el análisis, que originalmente presentaron patrones no aleatorios, y se
eliminaron estos puntos después de identificar los suceso que llevaron a estos puntos a
presentar dicho comportamiento, corrigiéndose posteriormente con capacitaciones a los
operarios, haciéndoles ver que el proceso tiene variaciones naturales, las cuales deben seguir
su curso normal y que por eso existe el rango de tolerancia establecido. Luego de proceder a
realizar esas acciones correctivas y de eliminar las muestras mencionadas, se encontró que el
proceso se halla bajo control estadístico.
Los valores eliminados para el análisis fueron: 1.132 (71) Y 1.076 (99)
6.2.1.6 Análisis de capacidad de proceso
El análisis de capacidad de proceso se realiza con la finalidad de determinar si la empresa tiene
la capacidad o es capaz de elaborar un producto dentro de las especificaciones de calidad. El
análisis de capacidad de un proceso se utiliza para determinar la “aptitud de un proceso para
producir productos dentro de los límites de las especificaciones de calidad”.
Para realizar este análisis de capacidad es necesario que se cumplan dos requisitos
importantes:
• Que la característica que se está evaluando sea una variable continua y que tenga
distribución normal.
• Que el proceso se encuentre bajo control estadístico.
En nuestro análisis se está evaluando los pesos procedentes de los turnos 1 y 2. Ahora
verificaremos si se cumplen los supuestos del análisis de capacidad de procesos, para lo cual
emplearemos el gráfico de capacidad Sixpack.
Grafica Nº19: Six Pack para los Pesos del Turno 1
10997857361493725131
1.14
1.11
1.08
Valor individual
_X=1.09874
UCL=1.13769
LCL=1.05978
10997857361493725131
0.04
0.02
0.00
Rango móvil
__MR=0.01465
UCL=0.04785
LCL=0
11511010510095
1.12
1.10
1.08
Observación
Valores
1.140
1.125
1.110
1.095
1.080
1.065
1.050
LIE LSE
LIE 1.05
LSE 1.15
Especificaciones
1.151.101.05
Den tro de
Genera l
E spe cifica ciones
Desv .Est. 0.0129845
C p 1.28
C pk 1.25
Dentro
Desv .Est. 0.0130022
Pp 1.28
Ppk 1.25
C pm *
General
Capacidad de proceso Sixpack de Turno 1Gráfica I
Gráfica de rangos móviles
Últimas 25 observaciones
Histograma de capacidad
Gráfica de prob. NormalAD: 0.489, P: 0.219
Gráfica de capacidad
En los dos gráficos de control (I y RM) se observa que los puntos siguen un patrón aleatorio,
asimismo se observa que no hay puntos que excedan los límites de control, por lo que
podemos considerar que el proceso productivo de elaboración enrollado está bajo control
estadístico.
Los puntos del diagrama de rachas forman una nube aleatoria, en la que no se observan ni
tendencias, ni desplazamientos. Esto indica también que el proceso se encuentra bajo control
y de manera estable.
Para poder interpretar correctamente los índices de capacidad obtenidos, es necesario
comprobar que se verifica la hipótesis de normalidad, para lo cual podemos verificar esto a
través del grafico de histograma y la gráfica de probabilidad que tiene un pvalue de 0.219, lo
cual nos indica que los datos siguen una distribución normal.
Gráfica Nº20: Capacidad de proceso de los Pesos del Turno 1
1.140
1.125
1.110
1.095
1.080
1.065
1.050
LIE O bjetiv o LSE
LIE 1.05
O bjetiv o 1.1
LSE 1.15
Medida de la muestra 1.09874
Número de muestra 117
Desv .Est. (Dentro) 0.0129845
Desv .Est. (General) 0.0130022
Procesar datos
C p 1.28
C PL 1.25
C PU 1.32
C pk 1.25
Pp 1.28
PPL 1.25
PPU 1.31
Ppk 1.25
C pm 1.28
C apacidad general
C apacidad (dentro) del potencial
% < LIE 0.00
% > LSE 0.00
% Total 0.00
Desempeño observ ado
% < LIE 0.01
% > LSE 0.00
% Total 0.01
Exp. Dentro del rendimiento
% < LIE 0.01
% > LSE 0.00
% Total 0.01
Exp. Rendimiento general
Dentro de
General
Capacidad de proceso de Turno 1
Para poder determinar qué índice de capacidad (Cp ó Cpk) se tendrá que utilizar, se comparará
el punto medio de especificación (objetivo) con el valor de la media del proceso. Como en
nuestro caso estos valores no coinciden exactamente (objetivo = 1.1 kg y la media = 1.09874
kg) se utilizará el índice de capacidad potencial (Cpk) para evaluar la capacidad del proceso.
Como el índice de corto plazo (Cpk = 1.25) y el de largo plazo (Ppk = 1.25) son idénticos, se
puede concluir a corto plazo.
Un índice de CPk = 1.25 nos indica que el proceso es adecuado para el trabajo, pero requiere
de un control estricto conforme se acerca el Cpk a uno. Además se puede observar que ningún
valor de peso sobrepasa el límite superior de especificación de peso y solo un 0.01% se
encontró por encima del límite inferior de especificación de peso, generándose así un total de
0.01% de datos o valores fuera de los limites de especificación.
Grafica Nº21: Six Pack para los Pesos del Turno 2
12110997857361493725131
1.15
1.10
1.05
Valor individual
_X=1.1103
UCL=1.1639
LCL=1.0568
12110997857361493725131
0.050
0.025
0.000
Rango móvil
__MR=0.02014
UCL=0.06580
LCL=0
120115110105100
1.14
1.11
1.08
Observación
Valores
1.155
1.140
1.125
1.110
1.095
1.080
1.065
1.050
LIE LSE
LIE 1.05
LSE 1.15
Especificaciones
1.151.101.05
De ntro de
Ge nera l
E specificacione s
Desv .Est. 0.017854
C p 0.93
C pk 0.74
Dentro
Desv .Est. 0.0182613
Pp 0.91
Ppk 0.72
C pm *
General
Capacidad de proceso Sixpack de Turno 2Gráfica I
Gráfica de rangos móviles
Últimas 25 observaciones
Histograma de capacidad
Gráfica de prob. NormalAD: 0.341, P: 0.491
Gráfica de capacidad
En los dos gráficos de control (I y RM) se observa que los puntos siguen un patrón aleatorio,
asimismo se observa que no hay puntos que excedan los límites de control, por lo que
podemos considerar que el proceso productivo de elaboración de enrollados está bajo control
estadístico.
Los puntos del diagrama de rachas forman una nube aleatoria, en la que no se observan ni
tendencias, ni desplazamientos. Esto indica también que el proceso se encuentra bajo control
y de manera estable.
Para poder interpretar correctamente los índices de capacidad obtenidos, es necesario
comprobar que se verifica la hipótesis de normalidad, para lo cual podemos verificar esto a
través del grafico de histograma y la gráfica de probabilidad que tiene un pvalue de 0.491, lo
cual nos indica que los datos siguen una distribución normal.
Gráfica Nº22: Capacidad de proceso de los Pesos del Turno 2
1.155
1.140
1.125
1.110
1.095
1.080
1.065
1.050
LIE O bjetiv o LSE
LIE 1.05
O bjetiv o 1.1
LSE 1.15
Medida de la muestra 1.11035
Número de muestra 123
Desv .Est. (Dentro) 0.017854
Desv .Est. (General) 0.0182613
Procesar datos
C p 0.93
C PL 1.13
C PU 0.74
C pk 0.74
Pp 0.91
PPL 1.10
PPU 0.72
Ppk 0.72
C pm 0.79
C apacidad general
C apacidad (dentro) del potencial
% < LIE 0.00
% > LSE 1.63
% Total 1.63
Desempeño observ ado
% < LIE 0.04
% > LSE 1.32
% Total 1.35
Exp. Dentro del rendimiento
% < LIE 0.05
% > LSE 1.50
% Total 1.54
Exp. Rendimiento general
Dentro de
General
Capacidad de proceso de Turno 2
Para poder determinar qué índice de capacidad (Cp ó Cpk) se tendrá que utilizar, se comparará
el punto medio de especificación (objetivo) con el valor de la media del proceso. Como en
nuestro caso estos valores no coinciden exactamente (objetivo = 1.1 kg y la media = 1.11035
kg) se utilizará el índice de capacidad potencial (Cpk) para evaluar la capacidad del proceso.
Como el índice de corto plazo (Cpk = 0.74) y el de largo plazo (Ppk = 0.72) son similares, se
puede concluir a corto plazo debido a que la variación se debe solo a la variación dentro de los
grupos.
Un índice de CPk = 0.74 nos indica que el proceso no es adecuado para el trabajo, un análisis
del proceso es necesario y hay buena probabilidad de éxito.
Además se puede observar en la gráfica que un 0.04% de valores de pesos del turno 2 que
sobrepasan el límite inferior de especificación de peso y un 1.32% se encontraron por encima
del límite superior especificación de peso, generándose así un total de 1.36% de datos o
valores fuera de los limites de especificación.
6.2.2 Análisis de datos de temperatura de la cámara de congelación
6.2.2.1 Estadística descriptiva
Cuadro N°9: Estadísticas descriptivas de la temperatura de congelación
Media del Error Variable N N* Media estándar Desv.Est. CoefVar Mínimo Q1 Temperatura 120 0 -16.384 0.0361 0.395 -2.41 -17.500 -16.675 N para Variable Mediana Q3 Máximo IQR Modo moda Sesgo Temperatura -16.400 -16.100 -15.400 0.575 -16.2 16 -0.13
De estos resultados, podemos decir que la temperatura dentro la congeladora se encuentra en
promedio en un valor de -16.4 °C.
La congeladora presenta un coeficiente de variabilidad (2.4%), lo cual nos indica que los datos
de las lecturas son muy homogéneos. Es decir el proceso de congelado no tiene mucha
variabilidad.
La congeladora presenta una distribución ligeramente asimétrica negativa (-0.13), lo que nos
dice que existen más datos con valores altos, en este caso más cercanos al cero.
6.2.2.2 Histograma
Grafica N°23: Histograma de la temperatura de la cámara de congelación
-15.2-15.6-16.0-16.4-16.8-17.2-17.6-18.0
25
20
15
10
5
0
Temperatura
Frecuencia
-18 -15
Histograma de Temperatura
En la gráfica podemos observar que los datos suelen encontrarse en el valor central alrededor
de -16.4 °C, así mismo se puede observar una ligera tendencia del tipo asimétrico negativo en
la distribución de los datos. El gráfico nos permite además obtener una visión rápida de
variabilidad de las lecturas de temperatura, el cual al parece tener el comportamiento de una
distribución normal. También podemos ver que todos los datos caen dentro de las parámetros
establecidos por la empresa (-18°C < T°< -15°C).
Grafica N° 24: Histograma de la temperatura de la cámara de congelación con curva normal
-15.6-16.0-16.4-16.8-17.2
25
20
15
10
5
0
Temperatura
Frecuencia
Media -16.38
Desv.Est. 0.3951
N 120
Histograma (con curva normal) de Temperatura
En el presente gráfico se puede observar que los datos caen dentro de la curva de distribución,
lo nos podría indicar que se ajustan a una distribución normal, sin embargo será necesario
realizar la prueba de normalidad de Anderson – Darling para asegurarnos de que la
distribución de los datos de temperatura se ajustan a una distribución normal.
6.2.2.3 Prueba de Normalidad (Anderson –Darling)
Hp: La variable en estudio: Los datos de temperatura procedentes de la cámara de congelación
poseen una distribución normal.
Ha: La variable en estudio: Los datos de temperatura procedentes de la cámara de congelación
no poseen una distribución normal.
Grafica N°25: Ploteo de datos de la distribución normal de la cámara de congelación
-15.0-15.5-16.0-16.5-17.0-17.5
99.9
99
95
90
80
7060504030
20
10
5
1
0.1
Temperatura
Porcentaje
Media -16.38
Desv.Est. 0.3951
N 120
AD 0.463
Valor P 0.253
Gráfica de probabilidad de TemperaturaNormal
Conclusión: Como el valor de pvalue = 0.253 es mayor que α = 0.05, se acepta la hipótesis. De
ello se puede concluir que la variable en estudio: datos de temperatura, procedentes de la
cámara de congelación posee una distribución normal.
6.2.2.4 Graficas de Control
Grafica N° 26: Gráficos Individual Rango Móvil para los datos de temperatura de la cámara de congelación
10997857361493725131
-15.0
-15.6
-16.2
-16.8
-17.4
Observación
Valor individual
_X=-16.384
UC L=-15.146
LC L=-17.622
10997857361493725131
1.6
1.2
0.8
0.4
0.0
Observación
Rango móvil
__MR=0.466
UC L=1.521
LC L=0
1
2
22
Gráfica I-MR de Temperatura
En la grafica correspondiente a las observaciones podemos observar que todos los puntos
están dentro de los límites de control naturales, sin embargo en la gráfica de rangos móviles
podemos observar que existen 9 puntos ubicados debajo de la línea de un máximo permitido
de 6 según la prueba 2. Estos puntos corresponden a los datos 39, 40 y 41. Al analizar las
causas de por la que estos puntos estaban por debajo de la media se concluyó que el operario
de la cámara hizo un sobre ajuste en el termostato de la cámara los días 9 y 10 el recién se
pudo corrigió luego de la segunda lectura del día 11 junio. Por otra parte podemos ver que
tenemos un punto que está a más de 3.00 desviaciones estándares desde la línea central, esto
según la prueba 1. Este punto corresponde al dato 84. Al analizar las causas de dicha
observación se pudo determinar que fue debido a que en ese momento el operario hizo un
ajuste para que la temperatura que parecía estar bajando estuviera de nuevo cerca del centro
provocando un cambio ligeramente brusco en la temperatura.
Grafica N°27: Gráficos Individual Rango Móvil para los datos de temperatura de la cámara de congelación (corregidos)
11110089786756453423121
-15.5
-16.0
-16.5
-17.0
-17.5
Observación
Valor individual
_X=-16.402
UC L=-15.178
LC L=-17.626
11110089786756453423121
1.6
1.2
0.8
0.4
0.0
Observación
Rango móvil
__MR=0.460
UC L=1.504
LC L=0
Gráfica I-MR de Temperatura
Se realizo nuevamente el análisis, que originalmente presento 9 puntos por debajo de la línea
central y 1 punto fuera de las 3 desviaciones estándar, es decir mostrando un patrón no
aleatorio para el primer caso, debido a forzar a la congeladora a mantenerse dentro del centro
de la especificación establecida (-16.5) y un caso especial de un valor fuera de rango
respectivamente, debido a un hecho más aislado y de menor importancia que el primer caso.
Esto se corrigió posteriormente dentro de las capacitaciones a los operarios, haciéndoles ver
que el proceso tiene variaciones naturales, las cuales deben seguir su curso normal y que por
eso existe el rango de tolerancia establecido. Luego de proceder a realizar esas acciones
correctivas y de eliminar las muestras mencionadas, se encontró que el proceso se halla bajo
control estadístico.
6.2.2.5 Análisis de capacidad de proceso
El análisis de capacidad de proceso se realiza con la finalidad de determinar si la empresa tiene
la capacidad o es capaz de elaborar un producto dentro de las especificaciones de calidad. El
análisis de capacidad de un proceso se utiliza para determinar la “aptitud de un proceso para
producir productos dentro de los limites de las especificaciones de calidad”.
Para realizar este análisis de capacidad es necesario que se cumplan dos requisitos
importantes:
• Que la característica que se está evaluando sea un variable continua y que tenga
distribución normal.
• Que el proceso se encuentre bajo control estadístico.
En nuestro análisis se está evaluando la temperatura de la cámara de congelación. Ahora
verificaremos si se cumplen los supuestos del análisis de capacidad de procesos, para lo cual
emplearemos el gráfico de capacidad sixpack.
Grafica N° 28: Six Pack para la cámara de congelación
11110089786756453423121
-15
-16
-17
Valor individual
_X=-16.402
UCL=-15.178
LCL=-17.626
11110089786756453423121
1.6
0.8
0.0
Rango móvil
__MR=0.460
UCL=1.504
LCL=0
1101051009590
-15.6
-16.2
-16.8
Observación
Valores
-15.2
-15.6
-16.0
-16.4
-16.8
-17.2
-17.6
-18.0
LIE LSE
LIE -18
LSE -15
Especificaciones
-15-16-17-18
Dentro de
Gene ra l
Especificaciones
Desv .Est. 0.407958
C p 1.23
C pk 1.15
Dentro
Desv .Est. 0.387865
Pp 1.29
Ppk 1.2
C pm *
General
Capacidad de proceso Sixpack de La camara de congelaciónGráfica I
Gráfica de rangos móviles
Últimas 25 observaciones
Histograma de capacidad
Gráfica de prob. NormalAD: 0.507, P: 0.197
Gráfica de capacidad
En los dos graficos de control (I y RM) se observa que los puntos siguen un patrón aleatorio,
asimismo se observa que no hay puntos que excedan los límites de control, por lo que
podemos considerar que el proceso productivo de elaboración de enrollados en la cámara de
congelación esta bajo control estadístico.
Los puntos del diagrama de rachas forman una nube aleatoria, en la que no se observan ni
tendencias, ni desplazamientos. Esto indica también que el proceso se encuentra bajo control
y de manera estable.
Para poder interpretar correctamente los índices de capacidad obtenidos, es necesario
comprobar que se verifica la hipótesis de normalidad, para lo cual podemos verificar esto a
través del grafico de histograma y la gráfica de probabilidad que tiene un pvalue de 0.197, lo
cual nos indica que los datos siguen una distribución normal.
Gráfica N° 29: Capacidad de proceso de la cámara de congelación.
-15.2
-15.6
-16.0
-16.4
-16.8
-17.2
-17.6
-18.0
LIE Objetivo LSE
LIE -18
Objetiv o -16.5
LSE -15
Medida de la muestra -16.4018
Número de muestra 114
Desv .Est. (Dentro) 0.407958
Desv .Est. (General) 0.387865
Procesar datos
C p 1.23
C PL 1.31
C PU 1.15
C pk 1.15
Pp 1.29
PPL 1.37
PPU 1.20
Ppk 1.20
C pm 1.25
C apacidad general
C apacidad (dentro) del potencial
% < LIE 0.00
% > LSE 0.00
% Total 0.00
Desempeño observ ado
% < LIE 0.00
% > LSE 0.03
% Total 0.03
Exp. Dentro del rendimiento
% < LIE 0.00
% > LSE 0.02
% Total 0.02
Exp. Rendimiento general
Dentro de
General
Capacidad de proceso de la camara de congelación
Para poder determinar qué índice de capacidad (Cp ó Cpk) se tendrá que utilizar, se comparará
el punto medio de especificación (objetivo) con el valor de la media del proceso. Como en
nuestro caso estos valores no coinciden exactamente (objetivo = -16.5 y la media = -16.4). Para
evaluar la capacidad del proceso se utilizará el índice de capacidad potencial (Cpk).
Tanto el índice de corto plazo (Cpk = 1.15 y Ppk = 1.20) son similares, por esta razón se puede
concluir a corto plazo debido a que la variación se debe solo a la variación dentro de los
grupos.
Un índice de CPk = 1.15 nos indica que el proceso es adecuado para el trabajo, pero requiere
de un control estricto conforme se acerca el Cp a uno. Además se puede observar que ningún
valor de temperatura sobrepasa el límite inferior de especificación de temperatura y solo un
0.03% se encontraron por encima del límite superior especificación de temperatura,
generándose así un total de 0.03% de datos o valores fuera de los limites de especificación.
7. CONCLUSIONES
• El principal problema identificado en el proceso de elaboración de enrollado de pavo
fue: la variabilidad que mostraba los pesos de los productos finales del turno 2.
• La causa principal de este problema fue la alta rotación del personal en este y la escasa
supervisión del responsable de la planta en este turno.
• Los datos presentaron una desviación normal tanto en los datos de pesos como en el
de temperatura de la cámara de congelación.
• El proceso de elaboración de enrollado de pavo se encuentro bajo control estadístico.
• En el turno 1 se pudo encontrar un 0.01% unidades fuera de especificación, mientras
que en el turno 2 este valor fue de 1.32%, lo que nos indico un mayor número de
enrollados fuera de especificación.
• Si llevamos estos valores de unidades fuera de especificación a costos tendríamos
aproximadamente una pérdida de S/0.81 y S/107.25 por cada lote de 625 unidades en
el turno 1 y 2 respectivamente. Y en cuanto a perdidas de ingreso por productos
rechazados seria S/ 1.25 y S/165.00 respectivamente.
• El índice de capacidad de proceso (Cpk) del turno 1 fue 1.25 mientras que el del turno
2 fue de 0.74, lo que nos demuestro que el proceso de elaboración de enrollado de
pavo en el turno 1 es adecuado para el trabajo pero bajo un estricto control y por otra
parte nos dijo que el turno 2 no es adecuado para el trabajo, requiere de una análisis
del proceso y que tiene buena probabilidad de mejorar.
• El índice de capacidad de proceso de la cámara de congelación fue de 1.15 lo que
indica que es adecuado para el trabajo y que no fue un factor determinante (perdida
de humedad por ende pérdida de consistencia y peso) para el peso final del producto
final.
8. RECOMENDACIONES
• En base a los valores de capacidad de proceso encontrados se recomienda invertir en
entrenamiento y capacitación del personal, especialmente en el turno 2.
• Implementar un programa de reconocimiento del personal a fin de disminuir la
rotación del personal sobre todo en el turno 2.
• Estandarizar los procesos mediante la elaboración de instructivos y procedimientos
fáciles de entender para el personal de planta.
• Diseñar e implementar un plan de buenas prácticas de manufactura y un plan HACCP
para la planta frigorífica a fin de prevenir productos no conformes.
• Diseñar cartas de control para las diferentes variables de procesos intermedios como
temperatura y humedad y cartas del producto final a fin de tener información en
tiempo real de lo que ocurre en todo proceso.
• El control del proceso de inspección del producto terminado en ambos turnos debe
ser más riguroso, se debe contratar un profesional, capacitado en control estadístico
de procesos y costos de calidad para que administre y genere reportes técnicos y
gerenciales para una adecuada toma decisiones.
8. ANEXOS
Área de Desarrollo de Productos
Formato Nº 1 - Control de Pesos de enrrollado de pavosFormato Nº 1 - Control de Pesos de enrrollado de pavosFormato Nº 1 - Control de Pesos de enrrollado de pavosFormato Nº 1 - Control de Pesos de enrrollado de pavos
Fechas de Producción: Del 1 al 30 de Junio
Elaborado por: Ing. Milagros Gavidea
Turno: 1
Enrollados Elaborados: 625 Enrrollados muestreados: 125
Fecha Unidad 1 Unidad 2 Unidad 3 Unidad 4 Unidad 5
01/06/2009 1.115 1.085 1.086 1.121 1.082
02/06/2009 1.092 1.079 1.087 1.109 1.103
03/06/2009 1.121 1.060 1.078 1.110 1.102
04/06/2009 1.114 1.084 1.085 1.107 1.097
05/06/2009 1.096 1.122 1.075 1.089 1.102
06/06/2009 1.097 1.120 1.099 1.122 1.110
08/06/2009 1.110 1.113 1.122 1.100 1.121
09/06/2009 1.117 1.078 1.085 1.105 1.141
10/06/2009 1.129 1.115 1.081 1.107 1.078
11/06/2009 1.099 1.124 1.108 1.074 1.094
12/06/2009 1.101 1.111 1.089 1.082 1.085
13/06/2009 1.099 1.094 1.075 1.133 1.091
14/06/2009 1.100 1.091 1.118 1.097 1.097
16/06/2009 1.087 1.099 1.101 1.100 1.098
17/06/2009 1.106 1.092 1.107 1.089 1.080
18/06/2009 1.111 1.093 1.108 1.108 1.109
19/06/2009 1.114 1.098 1.091 1.091 1.100
20/06/2009 1.102 1.101 1.096 1.072 1.096
22/06/2009 1.083 1.102 1.102 1.104 1.121
23/06/2009 1.096 1.087 1.093 1.135 1.088
24/06/2009 1.086 1.101 1.097 1.098 1.082
25/06/2009 1.112 1.106 1.102 1.121 1.120
26/06/2009 1.110 1.083 1.102 1.082 1.083
27/06/2009 1.100 1.121 1.090 1.109 1.089
30/06/2009 1.091 1.092 1.087 1.104 1.094
Especificación de peso: 1.100 kg + - 50g
Observaciones: Observaciones: Observaciones: Observaciones:
Área de Desarrollo de Productos
Formato Nº 1 - Control de Pesos de enrrollado de pavosFormato Nº 1 - Control de Pesos de enrrollado de pavosFormato Nº 1 - Control de Pesos de enrrollado de pavosFormato Nº 1 - Control de Pesos de enrrollado de pavos
Fechas de Producción: Del 1 al 30 de Junio
Elaborado por: Ing. Milagros Gavidea
Turno: 2
Enrollados Elaborados: 625 Enrrollados muestreados: 125
Fecha Unidad 1 Unidad 2 Unidad 3 Unidad 4 Unidad 5
01/06/2009 1.108 1.106 1.115 1.096 1.112
02/06/2009 1.135 1.087 1.110 1.105 1.127
03/06/2009 1.072 1.096 1.122 1.150 1.127
04/06/2009 1.124 1.089 1.089 1.102 1.123
05/06/2009 1.096 1.084 1.095 1.087 1.095
06/06/2009 1.134 1.116 1.123 1.088 1.091
08/06/2009 1.096 1.108 1.144 1.109 1.074
09/06/2009 1.085 1.094 1.095 1.127 1.107
10/06/2009 1.111 1.121 1.149 1.110 1.115
11/06/2009 1.110 1.099 1.128 1.093 1.153
12/06/2009 1.127 1.123 1.074 1.102 1.105
13/06/2009 1.112 1.111 1.103 1.116 1.086
14/06/2009 1.115 1.110 1.127 1.114 1.127
16/06/2009 1.120 1.142 1.102 1.155 1.132
17/06/2009 1.132 1.088 1.105 1.119 1.124
18/06/2009 1.105 1.092 1.125 1.097 1.113
19/06/2009 1.098 1.133 1.105 1.093 1.129
20/06/2009 1.094 1.098 1.102 1.110 1.132
22/06/2009 1.104 1.120 1.127 1.104 1.096
23/06/2009 1.100 1.101 1.145 1.076 1.091
24/06/2009 1.116 1.114 1.124 1.115 1.084
25/06/2009 1.130 1.123 1.115 1.129 1.126
26/06/2009 1.113 1.071 1.132 1.108 1.080
27/06/2009 1.095 1.128 1.111 1.145 1.131
30/06/2009 1.125 1.107 1.085 1.080 1.101
Especificación de peso: 1.100 kg + - 50g
Observaciones: Observaciones: Observaciones: Observaciones:
MesMesMesMesResponsable:Responsable:Responsable:Responsable:
Día /Hora 08:00 a.m. 12:00 m 05:00 p.m. 08:00 p.m.
01/06/2009 -16.8 -16.9 -16.1 -16.0
02/06/2009 -16.0 -15.7 -16.9 -15.9
03/06/2009 -16.6 -16.5 -16.8 -16.1
04/06/2009 -16.6 -16.9 -16.6 -15.7
05/06/2009 -16.4 -16.1 -16.5 -16.2
06/06/2009 -16.0 -15.8 -16.2 -16.3
07/06/2009 -17.1 -16.1 -16.4 -15.8
08/06/2009 -16.9 -16.2 -16.6 -16.5
09/06/2009 -16.1 -16.4 -16.7 -16.3
10/06/2009 -16.1 -16.2 -16.3 -16.2
11/06/2009 -16.6 -16.0 -15.8 -16.7
12/06/2009 -17.2 -16.2 -16.9 -16.4
13/06/2009 -16.3 -16.3 -16.6 -16.5
14/06/2009 -16.7 -16.5 -16.1 -16.8
15/06/2009 -16.5 -16.2 -17.1 -16.4
16/06/2009 -16.0 -16.2 -16.5 -16.1
17/06/2009 -16.4 -16.2 -15.8 -16.4
18/06/2009 -16.8 -16.8 -16.7 -16.0
19/06/2009 -16.5 -16.4 -15.7 -16.0
20/06/2009 -16.2 -15.8 -16.8 -16.2
21/06/2009 -17.5 -16.7 -17.0 -15.4
22/06/2009 -16.2 -16.4 -16.7 -16.2
23/06/2009 -15.7 -16.1 -16.5 -16.7
24/06/2009 -16.3 -17.0 -16.6 -15.9
25/06/2009 -16.6 -16.6 -15.9 -15.6
26/06/2009 -16.2 -16.4 -16.0 -16.5
27/06/2009 -17.2 -16.2 -17.0 -15.8
28/06/2009 -16.3 -16.4 -16.5 -17.0
29/06/2009 -16.8 -15.9 -17.0 -16.5
30/06/2009 -16.2 -16.3 -16.9 -16.6
-18-15 º C
Observaciones: ……………………………………………………………………………………………………………………………………
FORMATO: CONTROL DE TEMPERATURA DE LA CAMARA DE CON GELACIÓN
Junio del 2009Junio del 2009Junio del 2009Junio del 2009Doris GarciaDoris GarciaDoris GarciaDoris Garcia
Temperatura Optima: