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Guayaquil, 03 Marzo del 2015
Ingeniero Industrial
Alberto Bran Cevallos, MSc
Director de la unidad de titulación
Ciudad.
De mis consideraciones:
En relación expuesto a lo dispuesto mediante correo electrónico,
referentes a la entrega del trabajo de titulación, del alumno bajo mi tutoría,
y para efecto de legalización tengo a bien adjuntar la carpeta del alumno,
Oscar William Sánchez Córdova con C.I. 0929354504, tema de trabajo de
titulación “APLICACIÓN DEL CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS
PARA LA REDUCCIÓN DEL PRODUCTO NO CONFORME EN UNA
EMPRESA QUE PROCESA ALIMENTO BALANCEADO PARA
CAMARONES”.
Así mismo le informo que he APROBADO el mencionado tema de trabajo
de titulación supervisado y realizado las correcciones correspondientes
para que siga el trámite respectivo.
Esperando que este trabajo sea revisado y aprobado por su despacho me
suscribo a usted.
Atentamente,
Ing. Ind. Leonardo Silva Franco, MSc.
UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL FACULTAD DE INGENIERIA INDUSTRIAL DEPARTAMENTO ACADÉMICO DE GRADUACIÓN
TRABAJO DE TITULACIÓN
PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TITULO DE INGENIERO INDUSTRIAL
ÁREA SISTEMAS INTEGRADOS DE GESTIÓN
TEMA “APLICACIÓN DEL CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS PARA LA REDUCCIÓN DEL PRODUCTO NO CONFORME EN UNA EMPRESA QUE PROCESA ALIMENTO BALANCEADO PARA CAMARONES”
AUTOR SÁNCHEZ CÓRDOVA OSCAR WILLIAM
DIRECTOR DEL TRABAJO ING. IND. SILVA FRANCO LEONARDO ANGEL MSc.
2015 GUAYAQUIL-ECUADOR
ii
DECLARACIÓN DE AUTORÍA
“La responsabilidad del contenido de este trabajo de titulación me
corresponde exclusivamente; y el patrimonio intelectual del mismo a la
Facultad de Ingeniería Industrial de la Universidad de Guayaquil”
Oscar William Sánchez Córdova
C.C. 0929354504
iii
DEDICATORIA
Dedico este trabajo en primer lugar a DIOS quien ha sido fiel en todos
estos años. A mis padres y hermanos que por su apoyo y consejos cada
día me impulsaban a seguir adelante.
iv
AGRADECIMIENTO
Agradezco a DIOS por haberme dado la oportunidad de lograr este éxito
en mi vida, sin él no podría haberlo logrado.
Así mismo quiero extender mi agradecimiento al Ing. Leonardo Silva que
con su guía académica me ayudó a estructurar este trabajo de
graduación.
A la Lic. Elizabeth Taibot por facilitarme los textos académicos durante mi
formación profesional.
v
ÍNDICE GENERAL
N° Descripción Pág.
PRÓLOGO 1
CAPÍTULO I
INTRODUCCIÓN Y MARCO TEÓRICO
N° Descripción Pág.
1.1 Antecedentes 2
1.2 Justificativos 5
1.3 Planteamiento del problema 6
1.4 Objetivos 7
1.4.1 Objetivo general 7
1.4.2 Objetivos específicos 7
1.5 Marco Teórico 7
1.5.1 Calidad 7
1.5.1.1 La relación de la calidad con la competitividad, la
productividad y costos
8
1.5.2 Control de la calidad 11
1.5.3 Estabilidad de un proceso y errores cometidos al
controlarlos
13
1.5.4 Control estadístico de la calidad 15
1.5.4.1 Control estadístico de los procesos 16
1.5.4.2 Cartas de control de procesos 17
1.5.4.3 Selección de límites de control, tamaño de la muestra
y frecuencia de muestreo
19
1.5.5 Capacidad de un proceso 25
1.5.5.1 Estado de un proceso 28
1.5.6 Fundamento estadísticos para el CEP 29
vi
N° Descripción Pág.
1.5.6.1 Teorema del Límite central 30
1.5.6.2 La distribución normal 31
1.5.6.3 Regla empírica de la distribución normal 32
1.6 Metodología y técnicas de investigación 33
1.7 Fundamento Legal 34
1.8 La empresa 36
1.8.1 Aspectos Generales 36
1.8.2 Ubicación Geográfica 36
1.8.3 Productos terminados 36
1.8.4 Política Integral 37
1.8.5 Materias primas para la fabricación de alimento
balanceado
37
1.8.5.1 Ingredientes de origen animal 38
1.8.5.2 Ingredientes de origen vegetal 38
1.9 Proceso productivo 38
1.9.1 Formulación del producto 38
1.9.2 Recepción y almacenamiento de materias primas 39
1.9.3 Dosificación 39
1.9.4 Premezclado 40
1.9.5 Molienda 40
1.9.6 Mezclado 40
1.9.7 Acondicionador 41
1.9.8 Pelletizacion 41
1.9.9 Post acondicionado 41
1.9.10 Enfriado 41
1.9.11 Secado 42
1.9.12 Rociado 42
1.9.13 Envasado 42
1.10 La calidad en el alimento balanceado para camarones 42
1.10.1 Producto no conforme 44
1.11 Fundamento histórico 46
vii
N° Descripción Pág.
1.12 Fundamento Ambiental 48
1.13 Fundamento referencial 48
CAPÍTULO II
METODOLOGIA
N° Descripción Pág.
2.1 Diseño de investigación 49
2.1.1 Población y muestra 49
2.2 Instrumentos 50
2.2.1 Instrumentos para recabar información 50
2.2.2 Técnicas para ordenar y medir la información 50
2.2.3 Técnicas para el análisis 50
2.3 Procedimiento de recolección de datos 51
2.3.1 Resumen de datos recabados 51
2.4 Definición de la variable a estudiar 54
2.5 Estudio de la variable 55
2.5.1 Distribución de la variable de estudio 57
2.5.2 Estimación de la producción conforme 58
2.5.3 Estimación de la producción concesionada por proteína
alta
58
2.5.4 Estimación de la producción concesionada por proteína
baja
60
2.5.5 Diferencias en contenido proteico entre turnos en la línea
de producción dos
60
2.5.6 Control del contenido de proteína en el proceso 62
2.5.6.1 Análisis del proceso rociado 64
2.6 Análisis del sistema de control de calidad 65
2.6.1 Falencias en el sistema de control 66
viii
N° Descripción Pág.
2.6.2 Causas asignables de variación del contenido de proteína 66
2.6.2.1 Contaminación de silos diarios 66
2.6.2.2 Filtraciones en equipos de transportación 71
y almacenamiento de materias primas
67
2.6.2.3
Boquillas del tambor de rociado 67
CAPITULO III
PROPUESTA
N° Descripción Pág.
3.1 Titulo 68
3.2 Objetivos 68
3.3 Desarrollo de la propuesta 68
3.3.1 Seleccionar procesos en los que se monitoreará el
contenido de proteína
69
3.3.2 Elección de la carta apropiada 70
3.3.3 Método de muestreo 71
3.3.4 Elección del tamaño de muestra y frecuencia de muestreo 71
3.3.5 Capacitación a usuarios 71
3.3.6 Implementación de la carta de control de medias
individuales después del proceso de rociado
72
3.4 Concusiones y Recomendaciones 73
3.4.1 Conclusiones 73
3.4.2 Recomendaciones 74
GLOSARIO DE TÉRMINOS
75
ANEXOS 76
BIBLIOGRAFÍA 101
ix
ÍNDICE DE CUADROS
N° Descripción Pág.
1 Valores de LCP en función del corrimiento del proceso y
tamaño de la muestra
24
2 Valores de Cp. y su interpretación 26
3 Características del alimento balanceado 43
4 Costos de no calidad según el tipo de no conformidad 52
5 Coeficientes de correlación por función proteína- grasa 63
6 Coeficientes de correlación por función proteína- humedad 64
7 Etapas de implementación de CEP 68
8 Media y desviación estándar antes y después de rociar 91
9 contenido de proteína en proceso de rociado y envasado 93
10 Prueba t para dos muestras suponiendo varianzas desiguales 94
x
ÍNDICE DE GRÁFICOS
N° Descripción Pág.
1 Aumento de precio vs disminución del costo 9
2 Proceso bajo control estadístico 14
3 Proceso fuera de control estadístico 14
4 Carta de control 18
5 Curva de operación de una carta de control 23
6 Distribución de probabilidad normal con la misma media pero
diferentes desviaciones estándar
32
7 Área bajo la curva normal 33
8 Tipos de materias primas utilizadas 38
9 Mapa de procesos de Balanceados S.A. 45
10 Clasificación de la producción en el 2014 52
11 Diagrama de Pareto de la proporción de la cantidad de
producto no conforme y su participación en el costo
acumulado
53
12 Diagrama de Pareto de las causas por la que se concesiona
el producto
54
13 Zonas de clasificación de la producción 55
14 Distribución de diferencias en contenido proteico en línea de
producción 2
57
15 Porcentaje de la producción que se encuentra dentro de los
límites de tolerancia
59
16 Porcentaje de la producción concesionada por contenido
alto de proteína
59
xi
N° Descripción Pág.
17 Porcentaje de la producción concesionada por contenido
bajo de proteína
60
18 Control en el proceso de rociado 69
19 Diagrama de control de medias individuales
73
Introducción y Marco Teórico vii
ÍNDICE DE ANEXOS
N° Descripción Pág.
1 Diagrama de flujo del proceso de fabricación de balanceado. 77
2 Entrevista realizada a jefa de calidad 78
3 Instrumento de medicion de la variable a estudiar 81
4 Muestras de la variacion de proteina formulada 82
5 Procedimiento para la estimación de la producción conforme 83
6 Procedimiento para la estimación de la producción
concesionada por proteína alta
84
7 Procedimiento para la estimación de la producción
concesionada por proteína baja
85
8 Análisis de la varianza de una vía desviación vs turno 86
9 Diagrama de flujo del proceso de la producción de alimento
balanceado
87
10 Diagrama de dispersión entre grasa y proteína en el producto
terminado
88
11 Diagrama de dispersión entre humedad y proteína en el
producto terminado
89
12 Diagrama de dispersión del contenido de proteína previo y
después de ser rociado
90
13 Prueba de hipótesis del contenido de proteína después de
rociar y el producto terminado
91
14 Plan de control de calidad 95
15
16
Desviaciones de proteina despues de rociar
Calculo de los límites de control
99
100
xii
Introducción y Marco Teórico viii
AUTOR: SÁNCHEZ CÓRDOVA OSCAR WILLIAM TITULO: “APLICACIÓN DEL CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS PARA LA LA REDUCCIÓN DEL PRODUCTO NO CONFORME EN UNA EM EMPRESA PROCESA ALIMENTO BALANCEADO PARA CAMARONE CAMARONES” DIRECTOR: ING. IND. SILVA FRANCO LEONARDO MSc.
RESUMEN
En esta investigación se demuestra la efectividad de las herramientas estadísticas para el análisis y resolución de problemas relacionados a la calidad del alimento para camarones que se procesa en la empresa Balanceados S.A. El principal problema que aqueja a la directiva de la empresa es el incremento de la producción que se concesiona por contenido proteínico en el alimento, el cual es uno de los principales parámetros que se monitorea. La investigación se enfocó en la línea dos de producción debido a que ésta reporta más producto concesionado por proteína. En primera instancia se procedió con la obtención de información acerca de la producción de alimento para camarones, recurriendo a entrevistas a expertos en el tema. Luego se recabaron datos históricos del contenido de proteína del alimento para ser analizados. Para el análisis de los datos se emplearon varias técnicas estadísticas tales como: el Análisis de la Varianza (ANOVA) de una vía, prueba de hipótesis, análisis de correlación y regresión. Posterior al análisis de los datos se procedió con la identificación de las causas que generan variación en el contenido de proteína. Finalmente se propone un nuevo sistema de monitoreo de la diferencia entre la proteína real y la formulada en el proceso de rociado utilizando la carta de control X- barra , con ello se espera a reducir la producción concesionada y los costos relacionados con ella. PALABRAS CLAVES: Alimento Balanceado, Proteína, Producción,
Variabilidad, Causa, Rociado, ANOVA, Carta, Control. Sánchez Córdova Oscar William Ing. Ind. Silva Franco Leonardo, Msc C.C.0929354504 Director del Trabajo
xiii
Introducción y Marco Teórico ix
AUTHOR: SANCHEZ CORDOVA OSCAR WILLIAM SUBJECT: "APPLICATION OF STATISTICAL PROCESS CONTROL FOR
THE REDUCTION OF NON-CONFORMING PRODUCT IN A FOOD PROCESSING SHRIMP BALANCED COMPANY "
DIRECTOR: IND. ENG. SILVA FRANCO LEONARDO MSc.
ABSTRACT
This research demonstrates the effectiveness of the statistical tools for analysis and resolution of problems related to the quality of the food for shrimps that is processed into the feed company. The main problem that is affecting the policy of the company is the production increase that concessions by the protein content in the food, which is one of the main parameters to be monitored. The research focused on two production line since this report further concession by protein product. The investigation was focused with the gathering of information about the production of food for shrimp, drawing on interviews with experts in the field. Historical data of food protein content was then gathered to be analyzed. Several statistical techniques were used for the analysis of data such as: the analysis of variance (ANOVA) one-way, hypothesis testing, correlation and regression analysis. Further to the analysis of the data an identification of the causes that generate variation in protein content proceed. Finally a proffer a new system of monitoring of the difference between the actual protein and formulated the spray process using the chart control X – bar, with this is expected to reduce production concession and the costs associated with it.
KEY WORDS: Feed, Protein, Production Concession, Variability, Special Cause, Spraying, ANOVA, Control Chart.
Sánchez Córdova Oscar William Ind. Eng. Silva Franco Leonardo, Msc C.C.0929354504 Director of work
xiv
Introducción y Marco Teórico x
PRÓLOGO
El presente trabajo de investigación se realizó en la empresa
Balanceados S.A. Por motivos de confidencialidad de la compañía se
utilizó este nombre ficticio.
El Capítulo I, comprende el sustento teórico de esta investigación, la
cual empieza con la exposición de los fundamentos conceptuales del
control estadístico de la calidad (CEP). Así en primera instancia se
expone el concepto de calidad que varios expertos en esta materia
denuncian, también se destaca el efecto que provoca la calidad en la
productividad de una empresa. Se menciona la necesidad de un sistema
de control estadístico del proceso como medio para lograr una mejora en
la calidad de un producto. Además se explica los principios estadísticas
en la que se apoya el control del proceso.
En el capítulo II se identifica las causas principales por las que un
producto es catalogado como no conforme en la empresa Balanceado
S.A. Se infiere en que turno, línea y que componente nutricional es el que
presenta mayor variabilidad. Además se investiga cómo se ha comportado
las variables en estudio en sus procesos críticos a través del tiempo.
En el capítulo III, se presenta la propuesta para mejorar el monitoreo
en la(s) variable(s) de control. Dicha propuesta es la utilización de una
carta de control para variables.
Introducción y Marco Teórico 2
CAPÍTULO I
INTRODUCCIÓN Y MARCO TEORICO
1.1 Antecedentes
La gran parte de las investigaciones que tratan de la calidad del
alimento balanceado para camarones están orientadas al análisis de las
características físicas del alimento y cómo éstas se ven afectadas con
algunos procesos. Hay investigaciones que proponen parámetros
operativos en cada uno de los procesos para el control de las
características del alimento. Muchos expertos en alimentación animal
afirman que la calidad de los alimentos para camarones está en función
de las propiedades de las materias primas. Aunque la aplicación del
control estadístico del proceso es muy difundido se encuentra muy poca
referencia en la producción de alimento pelletizado para camarones en
nuestro país.
En el ámbito nacional Moncada (1999) recomienda parámetros
operacionales en cada uno de los procesos de la producción del alimento,
así sostiene que en el proceso de mezclado el factor más importante es
el coeficiente de variación, dicho factor debe ser menor al 10% (pág. 547).
Con respecto al proceso de molienda argumenta que para generar una
granulometría fina los martillos del molino deben girar a una velocidad
periférica de 5.5 m/min .Adicional el autor argumenta que en el proceso
de acondicionamiento la temperatura del alimento debe ser mayor a 80°C
y que el tiempo en ese proceso debe ser mayor a un minuto (pág. 551).
Introducción y Marco Teórico 3
El autor de esta investigación también da recomendaciones en el
almacenamiento de las materias primas. Una de las recomendaciones es
que para todas las materias primas que contenga un nivel de grasa
mayor al 7% deben almacenarse en ambientes con una humedad menor
a 10%. Para materias primas no vegetales que tenga un contenido de
grasa menor al 7% recomienda ambientes de almacenaje con niveles de
humedad menor al 13% (1999, pág. 549).
Tamayo & Parrales (2012), realizaron un estudio en una empresa
dedicada a la producción de alimento balanceado en la ciudad de
Guayaquil. En esta investigación determinaron un intervalo de confianza
en los procesos de molienda y acondicionamiento. También diseñaron
cartas para el contenido de proteína en el proceso de mezclado así como
también de la humedad en el proceso de enfriado. La aplicación de estas
técnicas estadísticas le permitieron evaluar la capacidad de los procesos y
además determinar que varias operaciones del proceso productivo no
cumplen con las especificaciones dadas (págs. 43 a 62).
En el panorama internacional existen trabajos técnicos acerca de las
características físicas del alimento y como éstas pueden verse afectadas
por procesos que no son ejecutados de manera eficiente tal como el
presentado por (Cruz-Suarez, y otros, 2006). Los investigadores
sostienen que el color (una característica física del alimento) suele
presentar variaciones debido a una molienda y mezclado deficiente.
Argumentan además que un “sobrecocimiento del alimento destruye
nutrientes como vitaminas y aminoácidos y un subcocimiento genera una
mala estabilidad del alimento en el agua” (pág. 334). A más de esto
aseguran que ciertos procesos al ser ineficientes generan inconvenientes
a otros, así mencionan que una molienda incorrecta afecta a la
uniformidad del mezclado además de ver mermada la eficiencia del
pre-acondicionamiento. Otro defecto que presenta los pellets son las
fracturas que de acuerdo con el autor se generan por tamaño de
Introducción y Marco Teórico 4
partículas de ingredientes inadecuados además también argumenta que
un enfriamiento rápido contribuye a la aparición de este defecto.
Bortone, E. (2002), recalca la importancia de proveerse de materias
primas de calidad ya que genera un gran impacto en las características
físicas del alimento, en la selección del proceso de producción
(peletizado o extruido) y sobre todo en la calidad nutricional del producto.
(Pág. 407). El autor manifiesta que las materias primas de origen animal
“solo contribuyen a la calidad de las proteínas y no a las propiedades
funcionales del producto” (pág. 408).
Las materias primas de origen vegetal contribuyen a la
hidroestabilidad del alimento debido al gluten que poseen Bortone
(2002).La secuencia en la adición de ingredientes en la mezcladora juega
un papel importante en la calidad de la mezcla. El autor sugiere el orden
siguiente:
1.- De los ingredientes mayores primero se agregan los de mayor
cantidad por ejemplo: harina de pescado, trigo, soya en grano, pasta de
soya, etc.
2.- Continúan los micro ingredientes con mayor cantidad así tenemos
primero las premezclas de minerales, carbonato de calcio, etc. Enseguida
continúan las premezclas vitamínicas, aglutinantes y medicamentos.
Una vez añadido los ingredientes secos continúan los líquidos los cuales
por secuencia se añaden de la manera siguiente.
3.- Agua cuya finalidad es la gelatinización de los almidones y
recuperar humedad perdida en la molienda. El autor sugiere adición de
agua caliente a una temperatura que fluctué entre 70 a 80° C ya que así
asistirá en el proceso de gelatinización de los almidones y a la activación
de aglutinantes naturales y artificiales.
4.- Solubles de pescados las cuales previenen en la penetración del
agua en las partículas de la mezcla. Al final el autor propone que se
Introducción y Marco Teórico 5
añada los lípidos tales como el aceite de pescado. Al final el autor
propone que se añada los lípidos tales como el aceite de pescado.
(Chable Hau, 2006) , presenta la aplicación del control estadístico del
proceso en la producción de harina de carne la cual es utilizada como
materia prima de alimento balanceado para animales.
En esta investigación el autor se valió de herramientas propias del
CEP como las cartas de control para identificar causas no inherentes o
causas especiales que se presentan en variables tales como la proteína,
humedad, grasa, ceniza , fosforo y tamizado. Las variables antes
señaladas también son monitoreadas en la producción de alimento
balanceado para camarones. Chable determino el índice de capacidad
(Cp) de cada una de las variables mencionadas anteriormente. Presentan
además la correlación que existe entre la grasa y la proteína la cual
también existe en el alimento balanceado para camarones. Concluye
además que el tamizado tiene incidencia en la concentración de proteína
por lo que al mejorar el tamizado tenemos mayores contenidos de
proteína. Chable pudo determinar la probabilidad de entregar producto
que no cumpla con las especificaciones según la variable teniendo así: el
fosforo con un valor de 94%, la grasa con 48% y tamizado con un 42%.
1.2 Justificativos
Esta investigación se justifica ya que suministra un sistema de
monitoreo de procesos el cual identifica tendencias de variaciones en las
característica críticas de la calidad del alimento procesado por
Balanceados S.A. Éstas desviaciones implican un incremento de los
costos de operación en la empresa ya que de darse el caso que un lote
del alimento no contenga las características físicas y nutricionales
exigidas por los clientes, dicho lote es sometido a reproceso o puede ser
comercializado a un menor precio. El sistema de control permite predecir
cualquier tendencia de desvío de las especificaciones. Esta técnica, nos
dará la alerta sobre cuando ajustar el proceso, además es una
Introducción y Marco Teórico 6
herramienta útil para reducir la variabilidad en los procesos y así
satisfacer los requerimientos de los clientes, además se reducirá los
ingresos perdidos por productos concesionados.
1.3 Planteamiento del problema
El mundo de los negocios es cada vez más complicado, ser
competitivo y mantenerse en el mercado es la consigna de las empresas
de todo tipo de industria. Esto concierne a las multinacionales y empresas
nacionales ya que todas están en la misma trinchera gracias a la
globalización de la economía. ¿Cómo mantenerse en el mercado? ¿Cómo
poder incrementar los beneficios de la empresa? ¿Cómo reducir los
costos? La respuesta a estas preguntas es la calidad en los procesos y
productos de la empresa. Cuando se mejoran los procesos en la planta se
reducen los costes ya que hay menos reproceso, se utiliza mejor el
tiempo-máquina y los materiales. Esto da como resultado un producto a
bajo precio y alta calidad que lo diferencia de los competidores.
En balanceados S.A. se registra un elevado porcentaje de productos
no conforme debido a diferentes causas, tales como: desviaciones con
respecto a las especificaciones en el contenido de los nutrientes más
importantes, producto organolépticamente no conforme, error en
codificación del lote, mala presentación del envase, infestación del
alimento, etc. Cuando se presentan estos defectos se incurren en costos
de no calidad ya que para resarcir dichos problemas se toman medidas
correctivas que tienen un costo, así por ejemplo: cuando se envía a
reproceso un alimento por no contener los niveles mínimos de nutrientes
requeridos, se hecha a la borda todo el dinero que se destinó para
procesar dicho producto y nuevamente se tendrá que destinar más
recurso para su reproceso. El cambio de etiqueta es otro defecto que para
corregirlo se destinan recursos tales como: dinero, mano de obra y
tiempo. La fumigación de un producto infestado también incurre en el
incremento de los costos. De seguir presentándose estos problemas en
Introducción y Marco Teórico 7
la calidad del producto en Balanceados S.A., los costos operativos se
incrementaran, se perdería la gran imagen del producto ante los clientes,
lo que ocasionaría la pérdida de los mismos y por ende se reduciría su
participación en el mercado. Es por ello que la presente investigación
pretende implementar el control estadístico que asiste en la identificación
de las causas de estos problemas, además de detectar lo más pronto
posible cualquier desviación de una característica de calidad del rango de
las especificaciones y tomar medidas preventivas en lugar de correctivas.
1.4 Objetivos
1.4.1 Objetivo general
Proponer la implementación del control estadístico del proceso (CEP)
para el monitoreo de la principal causa de no conformidad del alimento
pelletizado que procesa la empresa Balanceado S.A.
1.4.2 Objetivos específicos
Estudiar la causa principal de no conformidad del alimento.
Identificar si existe alguna diferencia estadística en la variable de
calidad entre turno y línea de producción.
Implementar herramientas estadísticas para el monitoreo de la(s)
variable(s) critica(s).
Desarrollar en el personal operativo y administrativo la conciencia
en la calidad y en la mejora continua.
1.5 Marco Teórico
1.5.1 Calidad
La calidad es como el tiempo, todo sabemos o creemos que es, pero no
podemos definirla. El concepto que varios eruditos en este campo del
conocimiento han enunciado presente ligeras diferencias.
Introducción y Marco Teórico 8
Crosby (1997) “la calidad es satisfacer las necesidades de los
clientes, ésas necesidades son las especificaciones que el producto
debe tener por tanto la empresa tiene la necesidad de cumplirlas”.
Con esta premisa Crosby presenta el principio de ceros defectos que
no es sino producir los productos dentro de las normas establecidas.
Sosa Pulido (2013) “La satisfacción total de los clientes se logra
cubriendo estos tres puntos: complacer sus necesidades, satisfacer
y superar sus expectativas”. Esto quiere decir que no basta con que el
producto sea de calidad (complacer de sus necesidades) sino que el
servicio que se le preste al cliente sea el adecuado (satisfacer
expectativas) y además satisfacer los deseos no expresados por el cliente
(superar las expectativas).
Por su parte Montgomery (2009) sostiene que: “la calidad es
inversamente proporcional a la variabilidad”( pág.6) , es decir que si la
característica de calidad de un producto presenta un incremento en su
variabilidad la calidad se ha visto mermada, por lo que para mejorarla es
indispensable reducir la variabilidad que presenta.
Krajewski, Ritzman, & Malhotra (2008) “El costo, el tiempo de
entrega, la flexibilidad y la calidad son los pilares que una
organización debe tener para poder alcanzar una ventaja
competitiva”. Si una empresa llega a destacarse en cualquiera de estos
tres ejes puede alcanzar a diferenciarse de la competencia.
1.5.1.1 La relación de la calidad con la competitividad, la
productividad
La calidad y la productividad son elementos que se encuentran
relacionados fuertemente. El mejorar la calidad de los procesos implica
que se utilicen mejor los recursos, se reducen los reproceso, fallas,
retrasos, utilizar mejor los materiales, maquinas, espacio y recursos
humanos. Gutiérrez Pulido (1997) “Lograr todo lo anterior conduce a
productividad y costos
Introducción y Marco Teórico 9
un incremento de la productividad ya que se hace lo mismo con
menos insumos, además se es más competitivo en calidad, tiempo
de respuesta y precio”.
El mejoramiento de los procesos desarrollados en las empresas tiene
un gran efecto sobre sus beneficios, (Crosby, 1987) sostiene que si las
empresas se esforzaran en asegurar la calidad (que la define como
realizar mejor todas las cosas importantes) podrían incrementar sus
utilidades en un 5% o 10% sobre sus ventas, todo lo contrario a lo que se
piensa en nuestro país acerca de los programas de mejora continua.
Villaseñor Contreras & Galindo Cota (2007) “Existen dos enfoques
para que una empresa aumente sus beneficios: el enfoque
tradicional y el enfoque del mejoramiento continuo”. El enfoque
tradicional dicta que para acrecentar los beneficios de la empresa hay que
incrementar el precio al producto, en el ambiente económico actual los
clientes son los que determinan el precio y éste podría ser inferior al
requerido para obtener el margen de ganancia deseada.
En cambio la filosofía del mejoramiento continuo de los procesos
nos indica que si queremos aumentar los beneficios tenemos que
enfocarnos en la reducción de los costos que se incurre debido a la
deficiencia de los procesos. Lo mencionado anteriormente se plasma en
la gráfica siguiente:
GRAFICO N° 1
AUMENTO DE PRECIO VS DISMINUCIÓN DEL COSTO
Fuente: Manual de Lean Manufacturing Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
Introducción y Marco Teórico 10
Como podemos ver en la figura 1 el producir con no calidad tiene un
precio lo cual es desfavorable para la salud económica de la empresa,
esos costos son llamado costos de no calidad. Los costos de la calidad se
clasifican en cuatro tipos:
Costos de evaluación. Son los costos en que se incurre para evaluar
la calidad del producto, para mantener los niveles de calidad establecidos.
En éstos se incluyen los costos de inspección y pruebas.
Costos de prevención. Es la suma de todos los costos para prevenir
defectos.
Costos de fallas internas. Costos por defectos en los que se incurrió
dentro del sistema productivo. Ejemplo: desperdicios, re- trabajos y
reparación.
Costos de fallas externas. Costos por los defectos que pasan del
sistema productivo y llegan al cliente.
Para poder reducir los costos de la calidad Balanceados S.A., Chase,
Jacobs, & Aquilano (2009) “debe de invertir en la prevención ya que
por cada dólar que destine a ésta, puede ahorrar hasta 10 dólares en
costos de falla y evaluación”.
El factor que afecta grandemente a todo proceso productivo es la
variabilidad y eliminarla es imposible por lo que una administración
eficiente lo máximo que puede lograr es mantenerla controlada. Es
debido a la variabilidad que jamás se pueda producir dos productos
iguales, que el tiempo de ciclo sea constante, que el contenido de
proteína en el alimento balanceado sea igual en diferentes lotes.
Gutiérrez Pulido & De la Vara Salazar (2009) “En un proceso
interactúa seis factores a saber: mano de obra, materiales,
maquinas, métodos de trabajos, medio ambiente y las mediciones.
Estos seis elemento se los denomina como las 6M de la variación”.
Introducción y Marco Teórico 11
Cada uno de estos elementos contribuye a la variabilidad total que se
presenta en un proceso. La variación que se presenta en los procesos es
de dos tipos: variación debido a causas comunes y variación por causas
especiales. La variación generada por causas comunes es inherente a la
naturaleza del proceso por lo que son difíciles de identificar.
Las causas comunes son generadas por el diseño del
producto y el sistema de producción las cuales están
en manos de la dirección además explican
aproximadamente entre el 80 y 95% de variación
observada en el producto final de un proceso de
producción por lo que ésta variación puede reducirse
si el producto se rediseña o se ofrece una mejor
tecnología. (Evans & Lindsay, 2014)
El otro tipo de variación que se produce por causas especiales, a las
que se las denomina causas especiales de variación. Esta variación es
provocada por situaciones esporádicas que se presentan en el proceso y
alteran el patrón aleatorio de las causas comunes. Ejemplos de este tipo
de causas de variación que se pueden presentar en Balanceados S.A.:
Operador de molinos que no esté bien capacitado, bajo contenido de
proteína en un lote de harina de pescado, materiales extraños que
destruyen los martillos del molino, error en la formulación del producto.
Dada que esta variación se presenta de manera ocasional se la puede
detectar además es posible que eliminar sólo si se tiene los conocimientos
y condiciones para hacerlo.
1.5.2 Control de la calidad
Se ha mencionado líneas arriaba qué es calidad y cuáles son los
beneficios que genera. Acabamos de señalar también las causas por las
que la calidad se ve afectada, por lo que para mitigar los efectos que
ocasionan estos factores debemos de contar con un buen sistema de
Introducción y Marco Teórico 12
control. Se debe tener presente que antes de mejorar un proceso primero
se debe controlarlo.
Juan & Gryna (1993) “El control de la calidad es un proceso de
planificación, verificación y mejoramiento”.
Evans & Lindsay (2014) “El control de calidad implica un conjunto
de actividades que se realizan para asegurar la conformidad con las
especificaciones además permite emprender una acción correctiva
cuando se la requiera”.
Actualmente el enfoque del control de la calidad es aplicado a los tres
tipos de procesos (operativos, estratégicos y los de apoyo) de una
organización por lo que la alta gerencia debe tener conciencia que el
mejorar la calidad no solo incumbe a los procesos operativos sino a todos,
ya que las ineficiencias y los costos que se generan no son exclusivas a
los procesos productivos. A esta visión global se la conoce como Control
Total de la Calidad (CTC).
El enfoque tradicional del control de la calidad se
enfoca a los procesos operativos, es decir la calidad se
la ve como una disciplina técnica. En este enfoque el
control de la calidad se basa en la inspección y ésta
solo es un testigo de la calidad. (Gutierrez Pulido, 1997)
Krajewski, Ritzman, & Malhotra (2008) “Para poder
alcanzar la calidad total se debe de trabajar en tres
principios: satisfacción del cliente, participación del
empleado y el mejoramiento continuo” (Pág. 208).
El control de la calidad en los procesos operativos
incumbe las siguientes áreas: Control de recepción del
material, control del proceso y control en producto
terminado. La calidad del producto se garantiza sólo si
estas tres áreas están bajo control. La esencia del
Introducción y Marco Teórico 13
control de la calidad está en el control en el sitio de la
producción, es decir durante los procesos de diseño y
fabricación para evitar que la mala calidad traspase
procesos y que al final habrá que corregirla
(Feigenbaum, 1978).
Evans & Lindsay (2014) “El control en estas áreas
posee cuatro elementos en común”
1.- Estándar o meta.- Es el valor de la característica de calidad que hay
--------que cumplir para satisfacer al usuario.
2.- Medio para medir el logro.- son los equipos e instrumentos
---- utilizados para estimar el valor del parámetro que se controla.
3.- Comparación de resultados con el estándar para proporcionar
---------retroalimentación. Al comparar los resultados de los análisis con las
- especificaciones se puede determinar si se requiere una acción
------- correctiva.
4.- Capacidad de realizar correcciones si es adecuado.
Las empresas ponen mucho énfasis en adquirir los equipos para medir
la variable de control y verificar que se cumple con las especificaciones,
por lo que se puede decir que hacen todo lo posible por cubrir los
primeros dos elementos de control. La mayoría de las organizaciones
suelen equivocarse en la aplicación del tercer y cuarto elemento es decir
en la retroalimentación y corrección del proceso. Un buen sistema de
control de calidad debe poseer un excelente canal de retroalimentación
que comunique al sistema de calidad con producción para que se pueda
notificar los errores cometidos.
1.5.3 Estabilidad de un proceso y errores cometidos al controlarlos
La estabilidad de un proceso depende de las causas de variación que
se presente en el mismo. Así un proceso puede clasificar según su
Introducción y Marco Teórico 14
estabilidad como: bajo o fuera de control estadístico. En un proceso que
sólo opere con causas de variación comunes está bajo control estadístico
(estable) ya que genera una distribución en la variable de salida que es
predecible en el futuro cercano, sin importar que la variabilidad sea
mucha. Un proceso en el cual aparecen causas especiales de variación
está estadísticamente fuera de control (inestable). Un proceso en este
estado es impredecible ya que en cualquier momento pueden aparecer
condiciones que tienen un efecto especial en la variabilidad.
GRAFICO N°2
PROCESO BAJO CONTROL ESTADÍSTICO
Fuente: Dirección de la producción Elaborado por: Jay Heizer & Barry Render
GRAFICO N° 3 PROCESO FUERA DE CONTROL ESTADÍSTICO
. Fuente: Dirección de la producción Elaborado por: Jay Heizer & Barry Render
Deming (1989) “Se puede cometer dos errores por el hecho de
no saber distinguir los dos tipos de variación”:
Introducción y Marco Teórico 15
1.- Reaccionar ante cualquier variación en la variable de calidad,
problema, descompostura o problema como si proviniera de una
causa especial, cuando en realidad se debe a causas comunes.
Justamente este es el error que se comete al hacer ajustes
excesivos en los procesos.
2.- Tratar un defecto o problema como si proviniera de causas
comunes cuando en realidad es producido por causas
especiales. El error cometido es que no se corrige el problema o
desviación porque se cree que es común.
Este par de errores causan pérdidas, aunque se puede evitar
cualquiera de ellos, pero no ambos. Así que debemos de tratar de
cometer lo menos posible ambos errores y para ello debemos de contar
con un medio que nos ayude a diferenciar cuando un cambio o desviación
en el proceso se debe a causas comunes y cuándo se debe a causas
especiales, es aquí donde entran en acción las cartas de control, ideadas
por el Dr. Walter Shewhart.
1.5.4 Control estadístico de la calidad
El Control estadístico de la calidad (CEC) Montgomery & Hines
(1993) se define “como el conjunto de métodos de ingeniería y
estadísticos que se emplean en la medición, vigilancia, control y
mejora de la calidad” El CEC se basa en segregar la variabilidad que
actúan en cualquier proceso. El CEC es aplicado en la recepción de
materiales (entradas), en el proceso de producción y en el producto
terminado por lo que se clasifica en dos ramas:
Muestreo de aceptación (MA). Se lo utiliza para la inspección de
materias primas y análisis de producto terminado.
El control estadístico de proceso (CEP).
Introducción y Marco Teórico 16
En esta investigación se hará énfasis en el control estadístico de proceso
(CEP).
1.5.4.1 Control estadístico de los procesos
El Control estadístico de los procesos (CEP) Evans & Lindsay (2014)
es definida como “una metodología con la que es posible dar
seguimiento a un proceso a fin de identificar las causas especiales
de variación y señalar la necesidad de emprender una corrección
correctiva” o como la aplicación del pensamiento estadístico así como
técnicas propias de ésta área del conocimiento para monitorear procesos.
Creus (2011) “El control que se aplique puede de ser de dos tipos a
saber: control en lazo abierto y control en lazo cerrado”. El control
abierto está orientado en ajustes manuales y en el control de lazo cerrado
se establecen ajustes automáticos.
Uno de las prácticas más comunes en los sistemas de control de lazo
abierto es el reajuste excesivo de los procesos. Cuando se trata de
corregir un problema lo habitual es actuar por reacción, en base al
resultado anterior y sin el conocimiento de la variabilidad.
Deming (1989) “Esta manera de proceder se la hace con la
finalidad de mejorar la producción futura, pero lo que realmente
ocurre es que la producción se empeorará ya que la varianza se
duplicará”. ¿Cuándo ajustar el proceso? es la pregunta que se realizan
los seguidores del ajuste excesivo. La respuesta a esta interrogante es el
control estadístico de los procesos ya que nos ayuda detectar cuando un
proceso empieza a desviarse del objetivo. Para poder llevar a cabo un
buen control de calidad en los procesos es de suma importancia saber lo
que es variabilidad y si se la puede desaparecer del proceso. Con el CEP
podemos determinar la capacidad de un proceso, identificar si una línea
de producción produce más productos defectuosos que otra o si entre
turnos de producción hay alguna variación en la calidad de la producción.
Introducción y Marco Teórico 17
Las herramientas que se utilizan en el CEP son la estadística
descriptiva, la estadística inferencial y la estadística predictiva.
La estadística descriptiva utiliza métodos pata recoger, organizar,
organizar y presentar datos de manera informativa de sucesos
acontecidos. Aquí se determina medidas de ubicación y de dispersión tal
como la media y desviación estándar respectivamente. Por medio de la
estadística inferencial podremos estimar los parámetros de una población
por medio de una muestra representativa, para ello tengo a disposición
herramientas como: intervalo de confianza. Pruebas de hipótesis y el
diseño experimental. La estadística predictiva cuyo propósito es de
vaticinar valores futuros en base de datos históricos, las técnicas más
utilizada son el análisis de correlación y el análisis de regresión.
1.5.4.2 Cartas de control de procesos
Krajewski, Ritzman, & Malhotra (2008) “Las cartas de control es la
herramienta más utilizada del control estadístico del proceso. Una
carta de control es un diagrama ordenado cronológicamente en la
que se puede determinar si las observaciones son anormales”.
James & Lindsay (2014) “En esencia una carta de control en una
gráfica de racha en la que le añade dos líneas horizontales que se les
denomina límites de control y una línea central que representa el
valor promedio de la variable de monitoreada”.
Una carta de control monitorea el comportamiento de un proceso a
través del paso del tiempo mostrando cuando en éste se presenta causas
de variación especiales, de modo y manera que se inicie el análisis e
investigación de la causa de variación y eliminarla del proceso para que
vuelva a estar bajo control estadístico. La señal que nos indica que una
causa especial afecta al proceso es que uno o varios puntos caen fuera
de los límites de los procesos, cuando sucede esto al proceso se lo
denomina como proceso inestable o fuera de control estadístico.
Introducción y Marco Teórico 18
Cuando los puntos se encuentran dentro de los límites de control el
proceso se encuentra bajo control estadístico y por ende es predecible.
Uno de los errores más comunes que se comete al
implementar una carta de control es la utilización de
las especificaciones y los limites naturales como
límites de control del proceso. La diferencia entre los
límites de control del proceso y los naturales es que
los primeros reflejan el comportamiento real del
proceso a través de las medias muéstrales, los
segundos reflejan la variabilidad de las mediciones
individuales y las especificaciones son establecidos
por el cliente (Gutierrez Pulido, 1997).
GRAFICO N° 4
CARTA DE CONTROL
Fuente: Introducción al control estadístico de la calidad. Elaborado por: Douglas Montgomery
Las cartas de control se las clasifican en función de la característica a
estudiar, así tenemos: cartas de control para variables y cartas de control
para atributos. Las primeras se aplican a variables de tipo continuo las
cuales requieren un instrumento de medición. El segundo grupo de cartas
de control no requieren de un instrumento de medida sino que se las
cataloga como conforme o no conforme en función de si posee ciertos
Introducción y Marco Teórico 19
atributos. En el presente trabajo se hará énfasis en las cartas de control
para variables, de las cuales las más utilizadas tenemos:
Carta X y R. La primera estudia el centrado del proceso por medio del
promedio y la segunda examina la variabilidad en función del rango. Para
analizar la variabilidad también tenemos a disposición la carta S en la cual
se utiliza la desviación estándar. Esta son las cartas idealizadas por
Walter Shewhart las cuales suponen una distribución normal de la variable
a controlar.
Carta de control de suma acumulada. Esta carta monitorea el proceso
por medio de las sumas acumulada de las desviaciones de los valores
muestrales con respecto a un valor especifico.
Carta de control media móvil suavizada
exponencialmente. Juran & Gryna (1993) “Combina
mediciones sucesivas; es eficaz para detectar
pequeños cambios en proceso”.
Estas cartas que han sido de mayor aplicación en la industria, además
de estas existen otras cartas especiales que son en menor grado
difundidas entre ellas tenemos: carta de la mediana, carta de deméritos y
el control adaptativo. Al implementar una carta de control se debe de
considerar cuatros aspecto:
1) La base del muestreo
2) El tamaño de la muestra.
3) Frecuencia del muestreo.
4) Ubicación de los límites de control.
1.5.4.3 Selección de límites de control, tamaño de la muestra y ---
--------------frecuencia de muestreo
El definir los límites de control es una decisión importante cuando se
planea implementar una carta de control. Si los límites de control están
Introducción y Marco Teórico 20
muy alejados de la media se reduce el riesgo de un error tipo I1. Esta
ampliación de los límites acrecienta el riesgo de cometer el error tipo II.2
Los límites de control de las cartas tipo Shewhart se determinan en base
a la media y la desviación estándar. En las cartas se utiliza la media de
los subgrupos se los calcula así:
LCS = μ + Z σx
LC = μ
LCI = μ - Z σx
Donde:
μ = media de la característica de calidad que se controla.
σx= error estándar de la media muestral.
Z= es la distancia de los límites de control de la línea central.
Si acercamos los límites de control a la línea central aumenta el riesgo
del error tipo I, a la vez se disminuye el riesgo del error tipo II. Se
acostumbra a ubicar los límites de control a una distancia de más o
menos a tres desviaciones tipo de la línea central es decir Z igual a 3.
Estos límites se conocen como límites de control tres sigmas. Como es
común en la mayoría de los procesos se desconoce la media y la
desviación estándar del proceso (población). Por ello estos parámetros
son estimados por medio de una muestra preliminar que se realiza.
μ = x 𝝈𝒙= 𝝈
√𝒏
n= es el tamaño del subgrupo.
σ= Desviación estándar de la característica de calidad que se controla.
1 Riesgo que un punto caiga más allá de los límites de control, lo que indicaría que el proceso está fuera de
control cuando en realidad está bajo control. 2 Riesgo que un punto este entre los límites de control cuando en realidad está fuera de control.
Introducción y Marco Teórico 21
Para poder estimar la σ se puede recurrir a dos métodos. Uno de ellos
es calcular la desviación estándar de todos los datos, en este método se
incluye la variabilidad entre muestras y dentro de muestras que
corresponde a la σ a largo plazo.
El segundo método consiste en considerar solamente la variabilidad
dentro de muestras (σ a corto plazo) por medio de los rangos entre los
subgrupos, se la estima así:
σ = 𝑹
𝒅𝟐
R es el rango promedio de los subgrupos y d2 es una constante que
depende del tamaño del subgrupo. Así reemplazando tenemos:
3σx = 3 𝜎
√𝑛 = (
3 𝑅
𝑑2 √𝑛)
Así para simplificar la ecuación se introduce la constante de A2 por
3
𝑑2 √𝑛.
Por lo que así tenemos que los límites de control quedan definidos:
LCS= X +A2 R
LINEA CENTRAL = x
LCI= X - A2 R
De acuerdo con la distribución normal se tiene que a una distancia de
más/menos tres desviaciones tipo de la media se tiene que el 99,73% de
todas las observaciones caerán entre los límites de control. El área
restante indica una probabilidad del 0,27% de las observaciones caerán
fuera de cualquiera de los limites cuando el proceso está bajo control es
decir se comete el error tipo uno, es decir de 10. 000 observaciones que
se grafiquen en una carta de control 27 puntos se ubicaran por fuera de
los límites de control.
Introducción y Marco Teórico 22
Se recomienda usar límites 3 sigmas si el costo de investigar un
proceso que en apariencia se encuentra fuera de control es elevado.
Buffa S. (1986) “Si el costo de producir un producto defectuoso es
considerable, deben de utilizarse límites más sensibles como por
ejemplo 2 sigmas”.
El tamaño de la muestra que se utilizará además la frecuencia del
muestreo es otro de los factores que se considera al momento de diseñar
una carta de control.
Montgomery (2009) manifiesta que la detección de cambios pequeños
en el proceso se logra con un tamaño de muestra grande y añade que se
debe utilizar muestras de tamaño pequeño se puede detectar corrimientos
grandes del proceso. Acota además que para detectar corrimientos es
tomar muestras grandes con mucha frecuencia; sin embrago esto no es
económicamente viable.
En procesos de gran volumen como el de la producción de alimento
balanceado se suele utilizar muestras pequeñas con mayor frecuencia. La
importancia del tamaño de la muestra está en detectar lo más pronto
posible un cambio en la media dado que se ha desplazado cierto número
de desviaciones estándar (Montgomery & Hines, Probabilidad y
estadistica para Ingenieria y Administracion., 1993).
Por ejemplo que en el control de un proceso se muestree con un
tamaño de muestra igual a 5 (n=5) y se emplee una carta de control de ±
3σ la probabilidad de no detectar un cambio de 2 desviaciones estándar
en la media es igual a 7,08% tal como lo indica la gráfica de la curva de
operación. Pero si el proceso se cambia 1,5 desviaciones estándar, una
muestra de 5 la probabilidad de no detectar es de 36%.
Para poder detectar la probabilidad β (probabilidad de no detectar el
cambio en la media) utilizamos la formula siguiente:
β= 𝜃(𝐿 − 𝐾√𝑛 ) - 𝜃 (−𝐿 − 𝐾√𝑛 )
Introducción y Marco Teórico 23
Donde :
𝜃 : Función de distribución normal acumulativa.
L: número de desviaciones estándar con la que ha sido diseñada la carta
de control.
K: número de desviaciones estándar que se espera que se desvié la
media.
n: tamaño de la muestra.
GRAFICO N° 5
CURVA DE OPERACIÓN DE UNA CARTA DE CONTROL
Fuente: Introducción al control estadístico de la calidad. Elaborado por: Douglas Montgomery
La longitud de corrida promedio (LCP) es un factor que se utiliza para
determinar el tamaño de la muestra y la frecuencia del muestreo. La LCP
se la puede definir como el número promedio de puntos necesarios
graficados en la carta de control antes de que uno de ellos indique que el
proceso este fuera de control. Se la calcula así:
LCP= 1
𝑝 =
1
1−𝛽
Pro
bab
ilidad d
e n
o d
ete
cció
n d
el cam
bio
Cambio en las desviaciones estándar
Introducción y Marco Teórico 24
Donde p representa la probabilidad de cometer un error tipo I, es decir
la probabilidad que la carta indique que el proceso está fuera de control
cuando en realidad está bajo control. Para una carta de control con tres
sigmas se tiene que p= 0.0027, así tenemos que:
LCP= 1
0,0027 ≈ 370
Este LCP indica que aunque el proceso esté bajo control, se genera
una señal de fuera de control en promedio cada 370 puntos, es lo que se
llama falsa alarma (Gutiérrez P. & De la Vara S. 2009).
El cuadro siguiente muestra los valores de LCP según el corrimiento del
proceso y tamaño de la muestra.
CUADRO N° 1
VALORES DE LCP EN FUNCIÓN DEL CORRIMIENTO DEL PROCESO
Y TAMAÑO DE LA MUESTRA
Corrimiento del proceso
1 2 3 4 5
0 370,4 370,4 370,4 370,4 370,4
0,5 155,2 90,6 60,7 43,9 33,4
1 43,9 17,7 9,8 6,3 4,5
1,5 15,0 5,3 2,9 2,0 1,6
2 6,3 2,3 1,5 1,2 1,1
3 2,0 1,1 1,01424 1,00135 1,00010
Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
Lo que el cuadro 1 explica es que si queremos detectar un corrimiento
de 1σ el mejor tamaño de muestra es 5, ya que se requerirían 4.5 puntos
para detectar dicho corrimiento, es decir se debe de utilizar aquella
muestra que nos indique el LCP más pequeño. Para monitorear la
variabilidad del proceso se utiliza la carta de control de rangos R.
En esta carta se determina el rango (diferencia del valor máximo y
mínimo) de cada subgrupo y si alguna de ellas se encuentra fuera de los
Introducción y Marco Teórico 25
límites de control se concluye que la variabilidad del proceso está fuera
de control. Los límites de control para el grafico R se los determina así:
LCIR = D3R LCSR = D4R
Los valores de las constantes D3 y D4 depende del tamaño de la muestra.
1.5.5 Capacidad de un proceso
La norma ISO 9001:2008 en el capítulo ocho menciona que la
organización debe aplicar métodos apropiados para demostrar
conformidad con los requisitos del producto. La manera de suministrar
información del rendimiento del proceso es determinando la capacidad de
éste. La capacidad de proceso es la destreza que tiene para cumplir con
las especificaciones de un producto o servicio. Se puede establecer la
capacidad de un proceso solo si éste está bajo control estadístico.
En el análisis de la capacidad de los procesos se determina lo siguiente:
El centrado del proceso
La variabilidad existente en el proceso.
Proporción de la producción que cumple con las especificaciones.
Para cuantificar la capacidad de cumplir con las especificaciones
utilizamos los índices Cp, Cpk. El Cp es la relación entre la variación
tolerada y la variación real del proceso, es decir no se toma en cuenta el
centrado de los procesos. La consigna es que el índice Cp sea mayor a
uno, esto se logrará solo si la variación real del proceso es menor que la
definida por las especificaciones. El Cp se calcula con la fórmula
siguiente:
Cp= 𝐸𝑆−𝐸𝐼
6𝜎
En donde:
ES= Limite de especificación superior
Introducción y Marco Teórico 26
EI= Limite de especificación inferior
6 σ = es la variación real del proceso
Si el valor del Cp es menor que uno es una evidencia que no se está
cumpliendo con las especificaciones. Dependiendo del valor de índice Cp
los procesos son clasificados en cinco clases así también las acciones
que hay que hacer en dicho proceso. Enseguida se indica estos índices.
CUADRO N° 2
VALORES DE CP Y SU INTERPRETACIÓN
Valor del Cp Clase del proceso
Decisión
Cp>2 Clase mundial Se tiene calidad seis sigma
Cp>1.33 1
Adecuado
1<Cp<1.33 2
Adecuado para el trabajo, se requiere de un control estricto
0,67<Cp<1 3
No adecuado para el trabajo.
Cp<0,67 4
No adecuado para el trabajo. Requiere modificaciones muy importantes.
Fuente: Control estadístico de la calidad y seis sigma. Elaborado por: Gutiérrez Pulido Humberto
La capacidad de un proceso está en función del tiempo ya que
podemos definirla a corto como a largo plazo. La capacidad a corto plazo
se calcula a partir de muchos datos tomados durante un periodo corto
para que no haya influencias externas en el proceso. Otra manera de
determinar la capacidad a corto plazo es por medio de muchos datos de
un periodo largo, pero calculando la desviación estándar así:
σ=𝑅
𝑑2
Introducción y Marco Teórico 27
La capacidad a largo plazo se calcula con muchos
datos tomados de un periodo largo para que los
factores externos influyan en el proceso, y σ se
estima mediante la desviación estándar de todos los
datos. Si al estudiar el proceso se determina que su
capacidad no se relacionan con las tolerancias se
puede tomar las siguientes decisiones: modificar las
tolerancias, modificar el proceso o inspeccionar el
100% de la producción (Gutierrez Pulido, 1997).
Dado que el índice Cp sólo analiza la variabilidad y no toma en cuenta
el centrado del proceso, por lo que se requiere un índice de que estudie
ambos factores. Para ello se utiliza el índice de capacidad real del
proceso (Cpk) el cual se considera como una modificación del Cp que sí
toma en cuenta el centrado del proceso. Para determinar el Cpk, se calcula
tanto el índice de capacidad para la especificación inferior y superior,
luego entre ambos se selecciona el valor del índice menor. En términos se
expresa así:
Cpk = Mínimo[𝜇−𝐸𝐼
3𝜎,
𝐸𝑆−𝜇
3𝜎]
Un proceso es adecuado si tiene un Cpk >1.25. Si el Cpk<1 el proceso
no cumple con por lo menos una de las especificaciones. Enseguida se
adjunta otras consideraciones que debemos de tener en cuenta al
momento de interpretar el Cpk:
Si el Cpk <Cp la media del proceso está cerca de la media de las
especificaciones.
Si el Cpk >Cp la media del proceso está alejada del punto medio
de las especificaciones.
Si el Cpk es igual a cero o valores negativos, indica que la media
del proceso está fuera de las especificaciones.
Introducción y Marco Teórico 28
Si los índices Cp y Cpk son calculados en base a una muestra
entonces no es correcto comparar los valores estimados con los
mínimos recomendados, ya que éstos son para los verdaderos
índices y no para sus estimaciones. Por tanto debemos realizar una
estimación por intervalo en vez de una puntual. El intervalo de
confianza para el índice Cp y Cpk se expresan respectivamente
como:
Cp ± 𝑍𝛼/2𝐶𝑝
√2(𝑛−1)
Cpk ± 𝑍𝛼/2√𝐶𝑝𝑘2
2(𝑛−1)+
1
9𝑛
1.5.5.1. Estado de un proceso
Un proceso en base a su estabilidad y capacidad puede tener
cualquiera de los siguientes estados:
Proceso inestable e incapaz.
Proceso inestable pero capaz.
Proceso estable e incapaz.
Proceso estable pero capaz.
Dependiendo del estado que tenga un proceso se implementan
estrategias de mejoras diferentes. Enseguida se definirá cada uno de los
estados de un proceso.
Proceso inestable e incapaz
Un proceso tiene este estado cuando no cumple con las
especificaciones y además está fuera de control, esto quiere decir que
aparecen causas especiales de variación en el proceso con mucha
frecuencia. Otra característica de estos procesos es que producen mala
calidad y es muy complicado predecir su funcionamiento (Gutierrez
Pulido & De la Vara Salazar, 2010).
Introducción y Marco Teórico 29
Proceso estable e incapaz
Se designa con este estado a los procesos que están bajo control
estadístico pero no cumple con las especificaciones. La estrategia de
mejora en estos procesos es aumentar su capacidad para cumplir con las
especificaciones, esto se logra reduciendo la variabilidad en el proceso.
Proceso capaz pero inestable
Proceso que esta fuera de control pero que cumple con las
especificaciones. Este proceso tiene variabilidad pero ésta no afecta el
cumplimiento de las especificaciones. Para mejorar estos procesos se
recomienda identificar y eliminar las causas que generan la inestabilidad
de dicho proceso (Gutierrez Pulido & De la Vara Salazar, 2010).
Proceso estable y capaz
Estos son procesos no presentan problemas de calidad serios además
se los puede predecir su funcionamiento a través del tiempo. Las
estrategias de mejora en estos procesos es reducir la variabilidad del
proceso.
1.5.6 Fundamentos estadísticos para el CEP
Variable aleatoria
Lind, Marchal, & Wathen (2008) “Es un valor numérico que resulta de
un experimento que por azar, puede adoptar diferentes valores”.
Las variables aleatorias se denotan con una letra mayúscula (X), y
con una letra minúscula (x) el valor posible que pueda tener X. El
conjunto de valores posibles de la variable aleatoria recibe el nombre
de Rango de X. (Montgomery & Rung, Probabilidad y estadistica
apliaca a la Ingenieria, 1993).
Introducción y Marco Teórico 30
Variable aleatoria discreta
Lind, Marchal, & Wathen (2008) “Una variable aleatoria discreta es
una variable aleatoria que adopta solo valores claramente
separados”. Por lo general una variable aleatoria discreta es el resultado
de contar algo.
Variable aleatoria continua
Si el rango de una variable aleatoria X contiene un intervalo (ya
sea infinito o finito) de números reales, entonces X es una variable
aleatoria continua. (Montgomery & Rung, Probabilidad y estadistica
apliaca a la Ingenieria, 1993).
Distribución de probabilidad
Lind, Marchal, & Wathen (2008) “La distribución de probabilidad
de una variable aleatoria es la representación de todos los
resultados posibles, así como la correspondiente probabilidad a
cada uno de estos valores”.
Existen distribuciones de probabilidad para los dos tipos de variable
aleatoria. Así las distribuciones de probabilidad más conocidas para una
variable aleatoria discreta: binomial, geométrica, hipergeométrica, poison,
uniforme discreta y binomial negativa. Las distribuciones de probabilidad
para variables aleatorias continuas más conocidas son: uniforme continua,
normal, exponencial, Erlang, gama y Weibull.
1.5.6.1 Teorema del Límite central
Las cartas de control se basan en el supuesto que la característica de
la calidad analizada tiene una distribución normal. Es sabido que no todas
las características de una población tienen una distribución normal. Es ahí
donde el teorema de límite central entra en acción ya que sostiene lo
siguiente:
Introducción y Marco Teórico 31
Lind, Marchal, & Wathen (2008) “Sin importar la forma de la
distribución de la población, la distribución muestral de la media se
aproxima a la distribución normal”.
Es por este teorema sustenta el hecho de que al implementar un
carta de control se utilice los promedio de muestras pequeñas en vez de
mediciones individuales. La razón de ello es que aunque la distribución
del universo pueda alejarse de la normalidad la distribución de las medias
si se aproxima, siempre que se utilice muestra grande.
1.5.6.2 La distribución normal
Es la distribución más utilizada para modelar experimento aleatorio;
es una distribución de probabilidad continua, tiene las siguientes
características:
Tiene forma de campana. La media, la mediana y la moda
(medidas de tendencia central) son iguales. El área total de la
curva es igual a 1. Es simétrica a la media, esto quiere decir que
la mitad de la distribución está a la derecha de la media y la otra
mitad a la izquierda.
La distribución es asintótica, es decir la curva nunca toca la
abscisa sino que se extiende indefinidamente en las dos
direcciones.
Esta distribución está definida por dos parámetros: la media y la
desviación estándar.
No existe una distribución de probabilidad normal sino una familia.
Una distribución normal de una población puede tener el mismo
promedio que otra aunque difieran en su desviación estándar.
Introducción y Marco Teórico 32
GRAFICO N° 6
DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD NORMAL CON LA MISMA
MEDIA PERO DIFERENTES DESVIACIONES ESTÁNDAR
Fuente: Estadística para administración y economía. Elaborado por:: Anderson, Sweeney & Williams
La función de densidad de probabilidad es la siguiente:
F(X)= 𝟏
𝝈√𝟐𝝅 𝒆
−[(𝒙− 𝝁)𝟐
𝟐𝝈]
Donde se tiene que:
σ = desviación estándar de la población.
μ = Media poblacional
e = base de logaritmo neperial
x = media muestral.
1.5.6.3 Regla empírica de la distribución normal
El 68,26 % del área de bajo de la curva normal se encuentra a
una desviación estándar de la media. En términos esto es μ±σ.
El 95,465 del área bajo la curva normal se encuentra a dos
desviaciones estándar de la media. En términos se expresa de la
manera siguiente: μ±2σ.
Prácticamente toda el área de la curva normal se encuentra a tres
desviaciones estándar de la media. Expresando en términos
tenemos: μ±3σ
Introducción y Marco Teórico 33
GRAFICO N° 7
ÁREA BAJO LA CURVA NORMAL
Fuente: Estadística para administración y economía Elaborado por:: Anderson, Sweeney & Williams
1.6 Metodología y técnicas de investigación
El método que se utilizó en el presente trabajo de titulación será el
conocido método DMAIC (Definir, Medir, analizar, mejorar y controlar) el
cual es muy aplicado en proyectos de mejora de procesos. Enseguida
defino cada una de las etapas de esta metodología y las técnicas que
utilizaré en cada fase.
Definir: Esta es la primera fase del método, el cual consiste en
identificar y determinar cuál es el problema, para ello se tomará la base de
datos que el departamento de calidad posee acerca de la producción
defectuosa. Además se utilizará la observación científica.
Medir: En esta etapa cuantificaré la causa principal de no conformidad.
Se determinará cuan alejados estamos de las especificaciones.
Introducción y Marco Teórico 34
Analizar: En este paso se identifica las(s) causa(s) raíz del problema,
se estudiar cómo éstas generan el problema, encontrando cuales son las
causas del descentrado y las que producen variación.
Mejorar. Esta etapa consiste en proponer, implementar y evaluar
soluciones que atienden las causas raíz del problema. En esta etapa se
recurre a las entrevistas una de las técnicas más utilizada en la
investigación. El objeto de estas entrevistas será averiguar con el experto
nutricionista acerca de cambios en materias primas, fórmulas u
condiciones operativas.
Controlar. Cuando se implementa una solución al problema el paso
siguiente será monitorear el proceso para que se mantenga así la mejora.
En esta fase se utilizará una carta de control para el vigilar la variable
crítica.
Las técnicas que se utilizaron en el presente trabajo de investigación
son las siguientes:
Revisión bibliográfica en internet, biblioteca de libros de control
estadístico de la calidad y reportes relacionados con la producción
de alimentos balanceados para camarones.
Revisión de la información de los análisis realizados en la empresa
Balanceados S.A.
Entrevistas con especialistas en nutrición animal.
1.7 Fundamento Legal
El marco legal de esta investigación está basado en leyes ambientales
vigentes en el país así como de normas técnicas del producto que
Balanceados S.A debe aplicar. Los impactos ambientales que la planta
Balanceados S.A. ocasiona no difieren a los generados por otras plantas
dedicadas a la misma actividad. Estos impactos están relacionados con el
almacenamiento de las materias y productos terminados así como
Introducción y Marco Teórico 35
también con la producción de vapores en el proceso de enfriado.
Enseguida hago referencia a dichas leyes y normas:
Constitución Política del Ecuador. Menciona el derecho que tiene la
población a vivir en un ambiente sano, declara el interés en la
preservación del ambiente, conservación de los ecosistemas, prevención
del daño ambiental.
Ley de gestión de ambiental. Establece los principios y directrices de
una política ambiental, indicando las obligaciones de los sectores públicos
y privado en la gestión ambiental.
Sistema Único de Medio Ambiente (SUMA). Publicado en el Texto
Unificado de Legislación Ambiental Secundaria (TULAS), establece y
define el conjunto mínimo que constituye un subsistema de evaluación de
impactos ambientales.
Las normas técnicas aplicables para la producción de alimento
balanceado son las siguientes:
NTE INEN 1767: Alimentos zootécnicos compuestos para camarones.
Esta norma nos indica los requisitos físicos y nutricionales de los
alimentos para camarones. Por ende en la producción del alimento
balanceado se debe de tomar en cuenta estos valores para poder
determinar cuándo un producto es no conforme.
Las normas siguientes establecen el método para determinar factores
analíticos:
NTE INEN 0540:81 Determinación de la pérdida por
calentamiento.
NTE INEN 0541:81 Determinación de la materia grasa
NTE INEN 0542:81 Determinación de la fibra cruda
NTE INEN 0543:81 Determinación de la proteína cruda
Introducción y Marco Teórico 36
1.8 La empresa
1.8.1 Aspectos Generales
Balanceados S.A., es una de la Unidades Estratégicas de Negocio
(UEN) de la multinacional peruana ALICORP. Esta empresa se encuentra
en el Perú y en nuestro país empezó sus operaciones en Septiembre del
2012. Balanceados S.A., se dedica a la producción de alimento
balanceado para camarones, cuenta con capital ecuatoriano y peruano.
Esta empresa inició sus operaciones con una inversión inicial de 20
millones de dólares. Cuenta con una capacidad operativa de 100.000
toneladas al año pudiendo ser extendida a 200.000 toneladas al año.
La planta está situada sobre un predio cuya área es de 65.695 metros
cuadrados. Balanceados S.A atribuye su liderazgo en el mercado a la
calidad de sus productos, cuenta además con procesos productivos de
alta tecnología que le adjudica una ventaja competitiva con respecto a sus
competidores.
1.8.2. Ubicación Geográfica
Su planta se encuentran ubicada en el Km 29 vía Duran-Milagro
cantón San Jacinto de Yaguachi y sus oficinas administrativas se
localizan en el Centro de Convenciones de Guayaquil.
1.8.3. Productos Terminados
La empresa produce y comercializa Alimento balanceado para
camarones de 35% en contenido de proteínas. En planes está la
introducción al mercado de otras presentaciones del producto. El producto
se compone de varias materias primas tales como: harina de pescado,
harina de soya, trigo en grano, subproducto de trigo entre los más
importantes, más adelante se describen detalles de estas y otras
materias primas.
Introducción y Marco Teórico 37
1.8.4. Política integral
Somos una empresa dedicada a la producción de Alimentos
Balanceados para la industria acuícola, trabajamos con altos estándares
de calidad e inocuidad, desarrollamos a nuestro personal y mejoramos
continuamente el desempeño de los procesos, para la satisfacción de
nuestros clientes y demás grupos de interés.
En Balanceados S.A contamos con una moderna infraestructura y
personal competente para prevenir el impacto ambiental y mantener un
ambiente de trabajo seguro y saludable.
Protegemos nuestras actividades contra el posible mal uso por parte
de organizaciones ilícitas y cumplimos con la legislación aplicable en
Seguridad, Salud, Medio Ambiente y Calidad.
Todos los colaboradores estamos comprometidos con la aplicación de
esta política en nuestras actividades diarias.
1.8.5 Materias primas para la fabricación de alimento balanceado
Tres factores son determinantes en la calidad del alimento balanceado,
estos son: el contenido nutricional formulado, la calidad de los
ingredientes, y la tecnología o control de proceso empleado en la
fabricación. Como se mencionó anteriormente las materias primas son un
factor importante en la calidad del alimento balanceado, es por ello la
importancia que se le da a la selección de materiales aptos para lograr la
calidad deseada. Balanceados S.A. utiliza dos tipos de ingredientes:
macros y micros ingredientes. Los macros ingredientes se los clasifica en:
ingredientes de origen animal e ingredientes de origen vegetal. Enseguida
se muestra un cuadro donde se indica la clasificación de los tipos de
ingredientes.
Introducción y Marco Teórico 38
GRAFICO N° 8
TIPOS DE MATERIAS PRIMAS UTILIZADAS
TIPOS DE INGREDIENTES
MACRO-INGREDIENTES
MICRO INGREDIENTES
ORIGEN VEGETAL ORIGEN ANIMAL
- PASTA DE SOYA-PASTA DE SOYA INTEGRAL-AFRECHO DE TRIGO
- HARINA DE PESCADO 58%- HARINA DE PESACADO 65%- HARINA DE POTA-ACEITE DE PESCADO
-SAL INDUSTRIAL -INHIMOLDIMMUNOWALDVITAMINA CMINERALES CARBOMATO DE CALCIO
Fuente: Base de datos de laboratorio de calidad Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
1.8.5.1 Ingredientes de origen animal
Los ingredientes de origen animal son un gran contribuyen de
proteínas para el alimento balanceado lo que los hacen los más
importantes. Estos ingredientes no contribuyen a las propiedades
funcionales del producto (Bertone, 2002).
1.8.5.2 Ingredientes de origen vegetal
Los ingredientes de origen vegetal también contribuye con proteínas
pero además con aglutinantes naturales (gluten y almidón), propiedad
importante para la compactación del alimento balanceado. El gluten
contribuye en la hidroestabilidad del pellet lo que permite la reducción
total de aglutinantes sintéticos (Bertone, 2002).
1.9 Proceso productivo
1.9.1 Formulación del producto
El proceso de la fabricación del balanceado se inicia con la formulación
de la receta que la genera el Departamento de nutrición. Para realizar la
Introducción y Marco Teórico 39
formula el nutricionista se apoya en datos de los parámetros de las
materias primas que se encuentran en los silos diarios y en las bodegas
de materias primas. Las características que juegan un papel más
determinante en la formula son: el nivel de proteína, grasa, fibra y
humedad las cuales determinan el balance nutricional animal. Para poder
cumplir con las especificaciones de fabricación es de suma importancia la
selección adecuada de los ingredientes.
1.9.2 Recepción y almacenamiento de materias primas
Este es la operación en la que los técnicos de calidad inspeccionan
cada uno de los materiales que ingresan a la planta. El procedimiento que
se sigue para la inspección de ingredientes como la harina de pescado,
harina de pota, afrecho de trigo y pasta de soya es:
Analizar organolépticamente el ingrediente, verifican que el
envase este en buen estado además revisan si no hay presencia
de infestación en los materiales.
Una vez realizado el análisis organoléptico se procede a tomar
una muestra representativa para someterlas a pruebas de
humedad, densidad y actividad de agua. Si los resultados de
encuentra dentro de los límites de especificación se acepta la
remesa del material.
Una vez que se da la aprobación del ingreso de material, el
montacarguista procede a almacenar los productos a la bodega de
materia prima, esto es para los ingredientes que llegan en sacos. Para
materiales al granel se sigue el mismo procedimiento estos son vaciados
en el área de almacenamiento para luego trasladarlos a silos.
1.9.3 Dosificación
Este proceso consiste en pesar cada ingrediente según lo requerido en
la fórmula. La dosificación empieza cuando el operador de molinos
comunica sus necesidades de materia prima (de acuerdo a necesidad de
Introducción y Marco Teórico 40
formulación) al operador de abastecimiento quien retira el material según
lo requerido y lo deposita en silos de materia prima para proceder a
pesarlos.
1.9.4 Premezclado
Se descarga los ingredientes no molidos en cantidades ya pesadas a
una maquinaria en la que se realiza un premezclado con la finalidad de
que la molienda sea más eficiente.
1.9.5 Molienda
Este proceso consiste en reducir el tamaño de las partículas de la
mezcla de los ingredientes. El tener una buena molienda da como
resultado un mayor punto de contacto lo que contribuye que se tenga un
mayor enlace entre los componentes de la mezcla proteínas y las
moléculas de almidón formando una estructura más sólida, compacta y
resistente a la degradación en el agua (Bertone, 2002).
1.9.6 Mezclado
Se mezcla la materia prima ya molida con el micro ingredientes tales
como: materias primas liquidas, minerales más vitaminas, cloruro de
colina, sorbato de potasio y otros. La finalidad de esta operación es
homogenizar el conjunto de materias primas que componen la fórmula
para que cubran todos los requerimientos nutricionales de la especia a
alimentar (Bertone, 2002).
La calidad de la mezcla depende de varios factores.
Tiempo de mezcla: aproximadamente 5 minutos, este tiempo depende
del tipo de mezclador.
Granulometría: ya sea que las partículas sean muy finas o gruesas
esto desfavorece la mezcla.
Introducción y Marco Teórico 41
Densidad y forma de las partículas: las de mayor peso tienden irse al
fondo de la mezcladora y fluyen de mejora manera las más redondas.
1.9.7 Acondicionador
Este proceso consiste en añadir calor y humedad con la finalidad de
cocinar la mezcla, esto se logra por medio de la inyección de vapor de
agua a una temperatura que fluctúa entre 80 y 100 grados centígrados.
En este proceso también se obtiene el desdoblamiento de los almidones
para que actúen los aglutinantes naturales que harán que se combinen
los ingredientes. Además el calor destruye bacterias presentes en las
materias primas.
1.9.8 Pelletizacion
Una vez que culmina el proceso del acondicionamiento, la mezcla
cocinada cae a los rodillos de la prensa que es una máquina que tiene
unos dados y la mezcla pasa a través de ellos por medio de presión y
velocidad formando así los pellets. La temperatura y la humedad a la
entrada de las prensas son los parámetros que se controlan.
1.9.9 Post acondicionado
Todo el producto pelletizado se descarga al Post acondicionador que
es una cámara en la cual se completa la cocción del pellet mediante la
inyección de vapor directo. Los pellets son retenidos en un intervalo de 5
minutos en la que sale a una temperatura de 90°c. Este proceso ayuda a
que el pellet sea más consistente y por ende tenga una mayor estabilidad
en el agua.
1.9.10 Enfriado
Los pellet en el enfriador son sometidos a corrientes de aire que se
toman del medio ambiente para así bajar su temperatura. El pellet debe
Introducción y Marco Teórico 42
salir a una temperatura no mayor a 4°C de la temperatura ambiente
además la humedad no debe ser mayor al 13%. Si la humedad supera
este valor se tiene el riesgo de la proliferación de hongos en el producto.
1.9.11 Secado
Una vez que sale el pellet del post acondicionador, el objetivo del
secador es disminuir la humedad generada por el vapor en el post.
1.9.12 Rociado
Terminado su paso por el secador, es transportado hacia el silo del
rociador para ser roseado con aceite de pescado. El proceso termina al
salir los pellet del rociador y ser llevados hacia los silos de PT.
En este proceso se controla el % de grasa y humedad del producto
rociado.
1.9.13 Envasado
En la tolva de envasado se recibe el producto procesado para
envasarlo en sacos de 50 kg, luego son pesados en una balanza
electrónica para luego ser colocados en los pallets de 66 sacos y
finalmente son trasladados a la bodega de producto terminado.
En el anexo 1 se muestra el diagrama de flujo de proceso.
1.10 La calidad en el alimento balanceado para camarones
El alimento que se considere de calidad debe de contener la
composición nutricional que requiere la especie a alimentar. En el sector
acuicultor se necesita de un alimento de buena calidad para que el cultivo
tenga éxito, ya que los costos de los alimentos y alimentación
representan entre el 50 y 70% de los costos de operación. La calidad de
los alimentos depende de los siguientes factores:
La calidad de los ingredientes utilizados en la preparación del
alimento balanceado.
Introducción y Marco Teórico 43
El tipo de procesamiento al que se sometan antes y durante el
procesamiento.
El cuidado al que se sometan los ingredientes y alimento
terminado en su almacenamiento influirán en sus propiedades
nutritivas.
Los alimentos balanceados son preparados en base a los requisitos
nutricionales de cada especie y aunque la dieta se la formule para cumplir
éstos requisitos, no siempre se obtiene los niveles de los nutrientes en el
producto final dado que el proceso utilizado puede alterar su contenido
nutricional. El valor nutricional se puede alterar luego de pasar algún
tiempo almacenado además de puede variar características físicas como
el color, olor y su textura. La calidad del alimento balanceado para
camarones queda determinada por características químicas y físicas. El
cumplir estos dos tipos de características de calidad asegura un
crecimiento adecuado en corto tiempo del camarón.
En el cuadro N° 3 se detallan estas características:
CUADRO N° 3
CARACTERÍSTICAS DEL ALIMENTO BALANCEADO
Características Químicas Características físicas
Proteína Densidad aparente y especifica
Humedad Permeabilidad
Grasa Hidrosestabilidad
Ceniza % Finos
Fibra Longitud de pellet
Fuente : Laboratorio de calidad de Balanceados S.A. - Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
Introducción y Marco Teórico 44
1.10.1 Producto no conforme
En el control de calidad de la producción del alimento balanceado, el
producto puede ser catalogado como conforme o no conforme. Las no
conformidades en Balanceados S.A. se clasifican de la manera siguiente:
Reproceso
Reparaciones
Concesión
Reproceso
Es la denominación que se le asigna al producto no conforme que no
cumple con las especificaciones nutricionales y físicas. Consiste en volver
a procesar el producto ingresándolo al proceso como ingrediente.
Reparación
Se los define así a una corrida de producción que tiene pendiente un
proceso el cual lo convierte en aceptable para su utilización prevista.
Concesión
Son los productos que tienen desviaciones con respecto a las
especificaciones pero que son liberados por el departamento de nutrición.
El proceso productivo que se describió anteriormente, encaja en el
universo de procesos que se realizan en Balanceados S.A. Éstos son los
llamados procesos centrales, el corazón de los procesos de la empresa.
Para que estos procesos funciones requieren de otros que brinden
soporte e información de lo que solicita el mercado. En el Grafico N° 9 se
muestra el mapa de procesos de esta empresa.
Introducción y Marco Teórico 45
GRAFICO N° 9
MAPA DE PROCESOS DE BALANCEADOS S.A
PLANIFICACIÓN ESTRATEGICA
I+D (EN NUTRICION
ANIMAL)
GESTION DE PROVEEDORES
GESTION DE LA CALIDAD
CLIENTES (CAMARONERAS)
CLIENTES (CAMARONERAS)
PLANIFICACION DE PRODUCCION
COMPRA DE MATERIAS PRIMAS
E INSUMOS NACIONALES
IMPORTACION DE MATERIAS PRIMAS
E INSUMOS
ANALISIS DE MATERIAS PRIMAS
FORMULACION DEL ALIMENTO
PRODUCCION ANALISIS DE PRODUCTO
TERMINADO
VENTA DEL ALIMENTO
DISTRIBUCION
SERVICIO TECNICO
FINANZAS REURSOS HUMANOS MANTENIIENTOTECNOLOGIA E INFORMACION
Fuente: Base de datos de Balanceados
Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
Intro
ducció
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rico 4
5
Introducción y Marco Teórico 46
1.11 Fundamento histórico
El control de calidad ha existido desde los principios de la humanidad y
no a los principios de 1900 como se cree. Existe evidencia que en tiempos
A.C. en la Dinastía Xia, existía una industria organizada, mediciones e
inspecciones, lo que muestra que este no es un tema de la época
contemporánea. Siguiendo la línea del tiempo, antes de la revolución
industrial la producción era artesanal, los productos eran producidos en
talleres y bajo pedido de los clientes. En esta época la inspección la
realizaba el propio artesano a todos los productos producidos. A partir de
la Revolución industrial los métodos de producción cambiaron, pasaron
de pequeños talleres artesanales a grandes fábricas que reclutaban
muchas personas, la producción cambió de una producción por pedidos a
una producción en masa aplicando el principio de la división del trabajo
propuesto por Adam Smith. En este periodo el control ya no lo realizaban
los operadores sin otro agente quien se dedicaba exclusivamente a la
inspección de la producción.
Ya en el siglo XX los sistemas de fabricación eran más complicados
especialmente antes, durante y después de la Primera Guerra Mundial,
esto implicaba una gran cantidad de inspectores para realizar el control de
todos los productos producidos. Ya en esta época se empieza a crear en
las empresas los departamentos de calidad. Dado que la producción
incrementó por el estallido de la segunda Guerra Mundial, es en este
punto del tiempo en que las estadísticas empezaron ser aplicadas al
control de la calidad de la producción, a esa aplicación de la estadística
se la denominó control estadístico de la calidad, cuyo principal figura es
Dr. Walter Shewhart a quien se le atribuye la creación de las tan famosas
cartas de control ,en cambio a Harold F. Dodge y Harry G. Roming
contribuyeron con el desarrollo de los planes de muestreo. Estas tres
figuras desarrollaron el CEP cuando trabajaron en la Bell Telephone
Laboratories. Gracias a estas contribuciones se dejó atrás la inspección al
100% y se dio comienzo a la inspección por muestreo además se dejó de
Introducción y Marco Teórico 47
realizar la inspección del producto final y se empezó a controlar el
proceso.
La práctica de la inspección del producto final se justificaba en el
supuesto que el costo de la producción de alta calidad en los primeros
procesos era mucho más alto que la inspección actualmente se sabe que
esto no es cierto. El CEP se empezó aplicar en empresas manufactureras
como Bell Telephone Laboratories y Western Electric, luego se fue
extendiendo a otras industrias tales como la plástica, química y
alimenticia. El CEP reduce los costos de inspección, costos de realizar
retrabajos.
Otra arma del control estadístico de la calidad es el diseño de
experimento, Ronald A. Fisher es uno de los más destacados en esta
área a él se le atribuye el desarrollo del análisis de la varianza (ANOVA)
además unificó sus ideas básicas sobre los principios de diseños de
experimentos, estas contribuciones las desarrollo en la Rothamsted
Experimental Station en la cual trabajo durante el periodo 1919 a 1925.
A pesar que la mayoría de las herramientas fueron desarrolladas en el
occidente su aplicación fue desapercibida o muy poco difundida, no así en
el oriente específicamente en el Japón donde la aplicación de estas
herramientas estadísticas reportaron un gran repunte de la calidad y
productividad de las empresas de esta nación.El Dr. Edward Deming es
quien colaboró para que la calidad de los productos producidos en esta
nación aumente, gracias a sus enseñanzas de los principios del CEP.
Paralelamente a Deming el también reconocido Juran difundía sus
ideas en la industria Japonesa. Luego de presenciar el milagro producido
en el Japón la industria norteamericana adopta esta metodología. En los
años setenta y ochenta se desarrollaron metodologías del mejoramiento
continuo de los procesos así tenemos el Control Total de la Calidad y Seis
Sigma. Actualmente se difunde otras metodologías tales como Lean-Six
sigma que es la aplicación de los principios de Lean Manufacturing con la
Introducción y Marco Teórico 48
metodología Six sigma. En la actualidad se reporta muchos estudios
teóricos y aplicaciones de la estadística en el c ampo de la mejora de la
calidad en las industrias.
1.12 Fundamento Ambiental
Los impactos ambientales generados por las empresas dedicadas a la
producción de balanceados son los siguientes:
Emisión de olores desagradables provenientes de los procesos de
producción y del almacenamiento de materias primas y producto
terminado.
Emisiones atmosféricas generadas por el caldero.
Desechos sólidos que se producen en la planta.
1.13 Fundamento referencial
Para el desarrollo de esta investigación he recurrido a varias
referencias bibliográficas sobre el control estadístico de los procesos, así
también artículos técnicos acerca de la calidad del alimento balanceado
para camarones, todas estas obras son detallas en el apartado
bibliográfico.
CAPITULO II
METODOLOGIA
2.1 Diseño de investigación
Esta investigación utiliza un diseño descriptivo porque mide
cuantitativamente la producción no conforme, su clasificación , los costos
asociados a cada una de éstas categorías y la variable critica asociada a
dichos tipo de productos en la empresa Balanceados S.A.
El subtipo de la investigación es comparativo y correlacional. A la
investigación se la cataloga como comparativa porque se precisa las
diferencias entre factores tales como líneas y turnos de producción que
más alimento no conforme se procesa.
Es correlacional porque se determina la asociación entre variables que
nos dan señales para inferir relaciones causa-efecto. Esta información le
permitirá a la Directiva de la empresa emprender mejoraras en los planes
de control en procesos para así reducir la producción no conforme y por
ende una disminución en costes operativos.
2.1.1 Población y muestra
En la presente investigación se estudiarán dos poblaciones a saber: El
alimento pelletizado producido en la línea uno y de la línea dos. Dichas
poblaciones la estratificaremos por turno de producción. El análisis
consistirá en estudiar la causa principal de producción concesionada en
las dos líneas de producción (poblaciones). Ya que es imposible analizar
la totalidad de las poblaciones, se estimara las características de las
mismas por medio de una muestra representativa.
Metodología 50
2.2 Instrumentos
Dado que el tipo de investigación es descriptiva, se utilizó
instrumentos estadísticos para para recabar, ordenar y analizar la
información relacionada a la producción no conforme, estos instrumentos
son utilizados en la mayoría de las investigaciones relacionadas al control
y mejora de la calidad en procesos. Enseguida se describen cada una de
estos instrumentos.
2.2.1 Instrumentos para recabar información
Entrevistas: Se las utilizó para obtener información relacionada a la
producción de no conforme. También son utilizadas para recabar
información de los procesos críticos y el método de cómo son
monitoreados.
Análisis documental: Consiste en recabar y estudiar información de
fuentes primarias y secundarias referentes a la nutrición del camarón.
Análisis directo: Comprende la observación in situ para entender y
asimilar el problema a más de investigar las posibles causas por la que
aparece el problema en cuestión.
2.2.2 Técnicas para ordenar y medir la información
Para medir, ordenar e interpretar la información obtenida nos
apoyamos de técnicas estadísticas muy utilizadas, tales como:
Histogramas, Diagrama de Pareto o histograma ordenado, análisis de la
varianza (ANOVA), diagrama de cajas, medidas de tendencia central ,
medidas de dispersión y análisis de capacidad de proceso.
2.2.3 Técnicas para el análisis
Para el análisis de la información se utilizó técnicas para relacionar
variables, como por ejemplo el diagrama de dispersión y regresión lineal.
Metodología 51
También se utilizó la estadística inferencial para estimar la media de la
variable bajo estudio.
2.3 Procedimiento de recolección de datos
El procedimiento para recabar y organizar datos en la presente
investigación se describe a continuación.
Se realizó una entrevista el 12 de enero del 2015 a la Bióloga Grace
Jiménez, jefa de calidad de Balanceados S.A. El tema central de la
entrevista fue la producción no conforme. En la entrevista se utilizó un
cuestionario previamente diseñado, el cual permitía añadir consultas que
puedan surgir en el desarrollo de la entrevista, en el anexo 2 se encuentra
el registro de dicha entrevista. Los datos utilizados en la investigación
fueron provistos de la base de datos del laboratorio de calidad de la
empresa.
A más de esta entrevista, se realizó un recorrido por la planta de
Balanceados S.A.; se conversó con el personal operativo a quienes
también se entrevistó, haciendo énfasis en los problemas que ocasionan
una desviación de la proteína.
2.3.1 Resumen de datos recabados
Enseguida se ilustra de manera gráfica los datos obtenidos en la
entrevista realizada a la Bióloga Jiménez. El 2,37% de la producción fue
notificada como no conforme, en donde el producto concesionado
representa el 67% de la producción no conforme reportada en el 2014.
Metodología 52
GRAFICO N° 10
CLASIFICACIÓN DE LA PRODUCCIÓN EN EL 2014
Fuente: Departamento de costos de Balanceados S.A Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
Con los datos adquiridos de la cantidad de toneladas según el tipo de
no conformidad y los costos relacionados a ellos, se tabuló la información
y se determinó el porcentaje que representa cada una de dichas no
conformidades en los costos totales de no calidad.
CUADRO N°4
COSTOS DE NO CALIDAD SEGÚN EL TIPO DE NO CONFORMIDAD
NO CONFORMIDAD
TN PORCENTAJE
DE TN COSTO POR TONELADA
COSTO TOTAL
% DE COSTO
CONCESION 1243 67% $ 105 $ 130.515 65%
REPROCESO 539 29% $ 120 $ 64.680 32%
REPARACION 74 4% $ 70 $ 5.180 3%
TOTAL $1.856 100%
$181.730 100%
Fuente: Departamento de costos de Balanceados S.A. Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
El cuadro N° 4 ilustra que en el 2014 los costos de las no
conformidades llegaron a $181.730. El costo de la producción
concesionada equivale al 65% de los costos totales de no calidad. El
76.409 Tn (97,63%)
539 Tn (29%)
74 Tn (21%)
1243 Tn (67%)1857 Tn (2,37%)
Conforme
Reproceso
Reparacion
Concesion
No conforme
Metodología 53
reproceso representa el 32% de estos costos y mientras que la reparación
representa un 3%. El siguiente diagrama de Pareto muestra éstas
proporciones.
GRAFICO N° 11
DIAGRAMA DE PARETO DE LA PROPORCIÓN DE LA CANTIDAD DE
PRODUCTO NO CONFORME Y SU PARTICIPACIÓN EN EL COSTO
ACUMULADO
Fuente: Departamento de costos de Balanceados S.A Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
De las 1243 toneladas de alimento liberadas a concesión, el 70%
provino de la línea de producción dos y el 30% restante de la línea uno.
Este es un dato que nos es útil para enfocar la investigación en
mencionada línea de producción.
Dado que la producción concesionada es el primer tipo de no
conformidad, se recabó información para identificar sobre cuál variable(s)
del producto es por la que más se concesionó. La figura N° 11 ilustra que
el contenido de proteína del alimento balanceado es la causa principal por
la que la producción es concesionada.
67%
29%
4%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
120%
CO
NC
ESIO
N
REP
RO
CES
O
REP
AR
AC
IONPro
po
rcio
n d
e to
nel
adas
no
co
nfo
rme
Tipo de no conformidad
Porcentaje de TN
Porcentaje acumulado decosto
Metodología 54
GRAFICO N °12
DIAGRAMA DE PARETO DE LAS CAUSAS POR LA QUE SE CONCESIONA EL PRODUCTO
Fuente: Departamento de costos de Balanceados S.A Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
2.4 Definición de la variable a estudiar
Debido al impacto económico que tiene la producción no conforme, en
especial los concesionados por proteína en la línea dos, centraremos
nuestra investigación en ellos. La medición de la variable en cuestión se
la realiza en el NIR (ver anexo 3).
Un lote de producción es concesionado por proteína cuando su
contenido está fuera de la tolerancia de ± 1 punto con respecto al valor
de fórmula. Es por ello que nuestra métrica a estudiar es la diferencia
entre el contenido proteico real y el contenido formulado, a la cual la
denominaremos como desviación de proteína. Si la desviación se
encuentra entre un valor de 1 a 1,5 el producto es concesionado por
proteína alta. Si la desviación va desde -0,5 hasta -1, el producto es
concesionado por proteína baja. En seguida se muestra gráficamente los
límites para la clasificación de la producción.
Metodología 55
GRAFICO N° 13
ZONAS DE CLASIFICACIÓN DE LA PRODUCCIÓN
PF-1 PF-0,5 PF PF+1 PF+1,5
PF: Proteína formulada
Fuente: Departamento de costos de Balanceados S.A Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
2.5 Estudio de la variable
Se definió la desviación de proteína en la línea dos de producción como
la variable para investigar. El estudio empezará investigando el tipo de
distribución de probabilidad que sigue las desviaciones de proteína.
Como no es ni económico ni operativamente posible realizar el análisis a
toda la producción, se estimará la desviación promedio de la población
por medio de una muestra. La fórmula utilizada para determinar el tamaño
de la muestra fue:
n= (𝑧 𝜎
𝐸)2
Z es el valor normal estándar correspondiente al nivel de confianza
deseado.
𝜎 es la desviación estándar de la población.
E es el error máximo admisible.
Como ocurre en la mayoría de los procesos, la desviación estándar se
la desconoce. Para poder estimar la desviación estándar se realiza un
Zona de conformidad Zona de
concesión Zona de
concesión
Zona de
Reproceso
Zona de
Reproceso
Metodología 56
estudio piloto de 50 pallets, a los cuales se determinó el contenido
proteico y se calculó la desviación con respecto al valor de la proteína
enseguida se describe el procedimiento realizado.
Unidad de análisis: Línea de producción número dos en la que se
reporta la mayor tasa de producción concesionada.
Población: La población está constituida por todos los pallets
producidos en la línea dos procesados en los tres turnos.
Tipo de muestreo: El muestreo utilizado es el probabilístico, donde las
cincuentas observaciones fueron elegidos al azar por medio de
generación de números aleatorios en Excel.
Las desviaciones de proteína en esta muestra se encuentran en el
anexo 4, el resultado de la desviación estándar estimada es 0,804. Con
esta estimación de σ de la población ya se puede determinar el tamaño
de la muestra. Se utilizó un nivel de confianza del 95% y se manejó un
margen de error del 5%. Para el nivel de confianza dado se utiliza un valor
z igual a 1,96 y reemplazando los valores en la fórmula se obtiene el
número de observaciones a utilizar en la investigación.
n= (𝑧 𝜎
𝐸)2
n =(1,96 𝑥0,804
0,05)2
n= 994 observaciones
Las 994 observaciones fueron subagrupadas en muestras de cinco,
para aprovechar la caracteristica de las medias muestrales sobre las
Metodología 57
medidas individuales, las cuales presentan mas disperción (Juran &
Gryna, 1981).
2.5.1 Distribución de la variable de estudio
El anaisis en la linea dos de produccion, empezó con la
representación de la distribucion de las desviaciones de proteina en
product terminado por medio de la generación de un histograma que nos
perimite visualizar su tendencia central y su dispersion. Se utilizó el
software Minitab 17 para generar los resultados. A más de las medidas
de tendencia central y de disperción, se presentan el valor de p, el cual
nos sirve para comprobar si la variable sigue la distribucion normal.
Tambien se muestra el intervalo de confianza de la media.
GRAFICO N ° 14
DISTRIBUCIÓN DE DIFERENCIAS EN CONTENIDO PROTEICO EN
LÍNEA DE PRODUCCIÓN 2
Fuente: Datos de laboratorio de calidad- salida/software Minitab Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
1 st Quartile 0,25800
Median 0,68300
3rd Quartile 0,98600
Maximum 2,41000
0,55392 0,70878
0,55800 0,74704
0,50289 0,61299
A-Squared 0,44
P-Value 0,286
Mean 0,63135
StDev 0,55247
Variance 0,30522
Skewness -0,075336
Kurtosis 0,384910
N 198
Minimum -0,87600
Anderson-Darling Normality Test
95% Confidence Interval for Mean
95% Confidence Interval for Median
95% Confidence Interval for StDev
2,41 ,81 ,20,60,0-0,6
Median
Mean
0,750,700,650,600,55
Intervalo de Confianza 95%
Informe de resumen de la desviación de proteina
Metodología 58
Los estadísticos que se muestran en el grafico 14 indican que la
distribución de las desviaciones del contenido de proteína en la línea dos
sigue una distribución normal, dado que el valor p es mayor al nivel de
significancia de 5% (Lind, Marchal, & Wathen, 2008).
La línea dos presenta una diferencia de proteína promedio de 0.63135
y una desviación estándar de 0,55247 .El intervalo de confianza que
muestra la salida de Minitab, se lo interpreta de la manera siguiente:
se espera que el contenido de proteína en el alimento balanceado en la
línea dos, presente una desviación con respecto al valor formulado entre
0,55392 y 0,70878 con un nivel de confianza del 95%.
2.5.2 Estimación de la producción conforme
Estimar el porcentaje de la producción que cumple con las
especificaciones es un dato importante en el diagnóstico de la variable.
Ya que se ha comprobado que la distribución de las diferencias sigue una
distribución normal, esto nos permitió el calculó el área bajo la curva
normal, para lo cual se siguió el procedimiento que se describe en el
anexo 5. El resultado obtenido en el anexo 4, indica que el 72,74 %
(ver gráfico N° 15) de la producción de alimento balanceado de la línea
dos tiene un contenido de proteína que se desvía entre -0,5 a 1 punto del
valor formulado. Ese es el porcentaje de la producción conforme en la
línea 2.
2.5.3 Estimación de la producción concesionada por proteína alta
Para estimar que porcentaje de la producción se encuentra en la zona
de concesión superior, es decir que la desviación en proteína se
encuentre en el intervalo 1<x<1.5; en el anexo 6 se calculó el área entre
estos valores. El 19,44% de la producción se concesiona por tener
contenido de proteína mayor al formulado, donde la diferencia va desde 1
hasta 1,5 del valor formulado, este porcentaje se muestra en la gráfico 16.
Metodología 59
GRAFICO N° 15
PORCENTAJE DE LA PRODUCCIÓN QUE SE ENCUENTRA DENTRO DE LOS LÍMITES DE TOLERANCIA.
Fuente: Datos de laboratorio de calidad- salida/software Minitab Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
GRAFICO N° 16
PORCENTAJE DE LA PRODUCCIÓN CONCESIONADA POR CONTENIDO ALTO DE PROTEÍNA.
Fuente: Datos de laboratorio de calidad- salida/software Minitab
Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0,0
X
Den
sity
-0,5
0,7274
10,6313
Distribution PlotNormal; Mean=0,631 35; StDev=0,55247
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0,0
X
Den
sity
1
0,1944
1,50,6313
Distribution PlotNormal; Mean=0,631 35; StDev=0,55247
Metodología 60
2.5.4 Estimación de la producción concesionada por proteína baja
La estimación del porcentaje de la producción que se concesiona por
un nivel de proteína menor al formulado, donde se admite que la
diferencia se halle entre -0,5 hasta -1 punto del valor formulado, se
muestra en el anexo 7. Se concluye que el 1,87% de la producción es
concesionada por niveles de proteína que difieren del formulado en medio
punto por debajo de lo formulado y un punto mayor tal como muestra el
gráfico 17.
GRAFICO N° 17
PORCENTAJE DE LA PRODUCCIÓN CONCESIONADA POR CONTENIDO BAJO DE PROTEÍNA
Fuente: Datos de laboratorio de calidad- salida/software Minitab
Realizado por: Sánchez Córdova Oscar
2.5.5 Diferencias en contenido proteico entre turnos en la línea de
--------- producción dos
El siguiente punto a investigar es si en algún turno de producción de la
línea dos, se produce alimento balanceado con mayor desviación de
proteína que en otros turnos. Para ello se realizó un análisis de la
varianza (ANOVA) de un factor, en nuestro caso el factor es el turno de
producción, el cual cuenta con tres niveles, que los identificamos de la así:
T1: Turno uno, corresponde al horario de madrugada.
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0,0
X
Den
sity
-1
0,01872
-0,5 0,6313
Distribution PlotNormal; Mean=0,631 35; StDev=0,55247
Metodología 61
T2: Turno dos, horario matutino- vespertino.
T3: Turno tres, así identificamos al horario vespertino- nocturno.
Los datos de la muestra fueron clasificados por turno de producción,
en el anexo 8 se puede apreciar los resultados generados por el software.
Interpretación de resultados
El turno uno tiene una desviación promedio menor que el dos y tres,
cuyas diferencias promedio son 0,6733 y 0,7186 respectivamente.
La tabla ANOVA es útil para determinar si la diferencia en las medias
muestrales es significativa o solo se deba al azar.
En el ANOVA se enuncia la hipótesis nula que en los tres turnos de
producción la desviación en proteína es la misma, así también se expresa
que por lo menos en dos turnos de producción tienen la misma
desviación de proteína. Dado que el valor p3 es menor al nivel de
significancia (0,05), se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis
alternativa (Lind, Marchal, & Wathen, 2008), así se concluye que por lo
menos dos turnos de la línea dos tienen la misma desviación en proteína.
Para poder determinar cuál de los turnos tiene la misma desviación de
proteína, nos apoyamos en la prueba de Tukey que la salida de Minitab.
Esta prueba compara cada par de niveles del factor turno, indicando que
si un intervalo de confianza contiene el cero su diferencia es
estadísticamente no significativa, en otras palabras se las consideran
iguales. Gracias a la prueba Tukey podemos inferir lo siguiente:
El turno tres y dos se produce alimento balanceado con una
desviación de proteína iguales y que la diferencia en ellas no es
estadísticamente significativa.
Dado que estos turnos tienen el más alto promedio de desviaciones
podemos concluir que en estos turnos las desviaciones en proteína son
3 Probabilidad de observar un valor muestral tan extremo o más que el valor observado, si la hipótesis nula es verdadera
Metodología 62
mayores que en el turno uno. Esta conclusión difiere con la idea común
de que en el turno uno, es decir en la madrugada es donde se presenta
más diferencia entre la proteína formulada y la real. El ANOVA supone
que las observaciones de cada nivel están distribuidas de manera normal
e independiente con la misma varianza para cada nivel (Montgomery &
Runger, 1993).
2.5.6 Control del contenido de proteína en el proceso
Se entrevistó a los supervisores de calidad, quienes nos explicaron la
naturaleza de la variable a estudiar, las causas por las se presentan
desviaciones en los valores de las tolerancias, los procesos claves en los
que se efectúa el control y también se nos explicó el sistema de control.
En la entrevista realizada a la Ingeniera Fátima Alarcón, técnica de
calidad de producto terminado, indicó que la variable proteína es
monitoreada en los siguientes procesos:
A la salida del mezclador.
Después del proceso de secado.
Una vez realizado el proceso de rociado.
En la línea de envasado.
En el anexo 9 se muestra los procesos en los que se controla la
variable en cuestión. A más de los procesos donde se monitorea el
contenido proteico también se nos indicó la relación que existe entre la
proteína y otras variables como la grasa y la humedad. Los supervisores
de calidad conocen que la proteína es inversamente proporcional a la
grasa y la humedad en todo el proceso, pero lo que ignoran es en qué
manera varia la proteína en función de estas dos variables. Para conocer
el tipo de relación que guarda la proteína y la grasa se generó un
diagrama de dispersión en el cual se compararon los coeficiente de
correlación (R) de diferentes funciones matemáticas, en el cuadro N°5 se
muestran los R correspondientes a cada función matemática.
Metodología 63
CUADRO N°5
COEFICIENTES DE CORRELACION POR FUNCION
PROTEINA- GRASA
N R
Exponencial 0,196468827
Lineal 0,195448203
Logarítmico 0,190262976
Polinomio 0,242280829
Potencial 0,191572441
Fuente: Datos de laboratorio de calidad salida/software Excel Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
Se llega a la conclusión que la relación entre la grasa y proteína en el
producto terminado se aproxima a una función polinómica de grado dos
(función cuadrática), puesto que esta función es la que presenta un
coeficiente de correlación mayor a las otras. En el anexo 10 se muestra el
diagrama de dispersión, su ecuación de regresión y su coeficiente de
determinación .Este valor de R (0,0587), quiere decir que el 5,87% de la
variación en el contenido de proteína se explica por la variación en la
grasa.
Ya se determinó el tipo de relación que hay entre la proteína y la
grasa, ahora se estudiará que tipo de relación que hay entre la proteína y
la humedad del producto final. Se elaboró una tabla en la que se muestra
los coeficientes de correlación de cinco funciones matemáticas y se
seleccionó la que presenta un valor más cercano a uno.
Metodología 64
CUADRO N°6
COEFICIENTES DE CORRELACION POR FUNCION
PROTEINA- HUMEDAD
N R
Exponencial 0,26758176
Lineal 0,26720778
Logarítmico 0,26570661
Polinomio 0,27110883
Potencial 0,26608269
Fuente: Datos de laboratorio de calidad Salida/software Excel Elaborado por: Sánchez Córdova
La proteína tiene una relación que se aproxima a un función cuadrática
con la humedad, cuyo R es igual a 0,26570661; tal como lo muestra el
cuadro N°6. En el anexo 11 se muestra el diagrama de dispersión y la
ecuación de regresión.
2.5.6.1 Análisis del proceso rociado
Como se ha señalado, el proceso de rociado es uno de los puntos de
monitoreo de la variable proteína. En el capítulo uno se mencionó que
este proceso consiste en dar un baño de aceite de pescado al pellet.
En este proceso el contenido de proteína se reduce, esto se explica
porque al alimento se le añade aceite de pescado, el cual contiene grasa
y dada la relación inversamente proporcional que existe entre estas dos
variables se entiende el descenso.
El alimento que ingresa al tambor de rociar previamente ha sido
sometido al proceso de secado, y que al culminar dicho operación se
determina el contenido proteico a más del porcentaje de grasa, ceniza,
fibra y ceniza; esto constituye el análisis proximal. Se tomaron 50
mediciones de la base de datos del laboratorio de calidad para generar
Metodología 65
una ecuación de regresión la cual es útil para estimar el contenido de
proteína del alimento después del rociado en función del contenido previo
a este proceso, esta ecuación será de gran importancia para tomar
medidas en el proceso.
En el anexo 12 se muestra la gráfica de dispersión del contenido de
proteína previo y después de ser rociado de aceite de pescado. Félix
Mejía supervisor de calidad de producto terminado, menciona que este
proceso es decisivo ya que es aquí donde se define prácticamente el
contenido proteico del alimento que se comercializa, esto quiere decir que
si a la salida del tambor de rociar se encuentra que el alimento tiene un
contenido bajo o alto de proteína en relación al valor formulado, dicho
porcentaje no variará significativamente en comparación al producto que
se encuentra en envasado.
Se realizó una prueba de hipótesis para corroborar la aseveración del
técnico de calidad. En el anexo 13 se muestra el procedimiento realizado
en la comprobación de hipótesis.
2.6 Análisis del sistema de control de calidad
El sistema de control de calidad en Balanceados S.A., se divide en dos
partes a saber: control en el proceso y control de producto terminado.
En el anexo 14 se indica el plan de control con el que cuenta la planta,
en él se muestra el proceso a monitorear, la variable a controlar, la
frecuencia y las medidas correctivas a tomar.
Como se puede observar, el personal de producción realiza ciertos
análisis en diversos procesos, ellos cuentan con un pequeño laboratorio
equipado con los instrumentos requeridos para realizar los análisis
señalados.
Metodología 66
2.6.1 Falencias en el sistema de control
Se analizó el sistema de control con el que cuenta esta planta
industrial en la cual se identificaron ciertas debilidades que a continuación
detallo.
No se cumple totalmente el plan de control, especialmente en
aquellos en los que el personal de producción realiza.
Las condiciones de los equipos de medición y de inocuidad en
planta no son las adecuadas, por lo que los datos pueden no ser
precisos ni exactos.
Retraso en el flujo de información del resultado de los análisis
realizados en el laboratorio de calidad.
El muestreo del producto terminado es realizado por los mismos
operadores de envasado, quienes no aplican el muestreo
estadístico.
No se utiliza técnicas estadísticas para detectar tendencias de
desviaciones de los parámetros.
El personal de producción no tiene un método de trabajo
estándar.
2.6.2 Causas asignables de variación del contenido de proteína
Las causas asignables de variación del contenido de proteína se
presentan tanto en el almacenamiento y transportación de materias
primas a más dentro del proceso productivo. Enseguida se detallan las
causas asignables identificadas.
2.6.2.1 Contaminación de silos diarios
Se denomina así a la mezcla de la materia prima almacenada en un
silo específico con otro ingrediente. Ésta mezcla de materias primas
Metodología 67
provoca la desviación del contenido de proteína debido a que altera la
dosificación proporcionada en formulación; por ejemplo si en la fórmula se
define que por cada batch de producción (2 toneladas) se necesita 50 kg
de harina de pescado, la cual se almacena en el silo 204 y que por algún
daño o error se descarga trigo en grano en dicho silo, esto trae consigo
una modificación en la dosificación de materias primas. Suele
presentarse la mezcla de materias primas debido a que cuando se evacúa
cierto ingrediente de un silo dado para almacenar otro, queda cierta
cantidad almacenada aún en el interior del silo.
2.6.2.2 Filtraciones en equipos de trasportación y almacenamiento
------------ de materias primas
El problema que se presenta al no tener los silos totalmente
impermeabilizados es el posible incremento de la humedad de la materia
prima almacenada. Este aumento de humedad en las materias primas
provoca que se reduzca el contenido proteico del alimento balanceado,
esto debido a la relación inversamente proporcional que existe entre la
humedad y la proteína. Por las filtraciones que puedan existir en los silos
o en las líneas de transportación existe el riesgo que las materias primas
se mojen, esto implica una contaminación biológica en las materias
primas.
2.6.2.3 Boquillas del tambor de rociado
La función del tambor de rociado es de bañar al pellet de aceite de
pescado. Si se rocía con demasiado aceite, el contenido de grasa del
alimento supera el valor formulado. Un incremento en el contenido de
grasa provoca una reducción del contenido proteico. Este exceso de
grasa ocurre debido a problemas en las boquillas del tambor de rociar.
Suele suceder que las boquillas contienen material acumulado, lo que no
permite que el baño sea uniforme.
CAPITULO III
PROPUESTA
3.1 Titulo
Aplicación del control estadístico de calidad para controlar
desviaciones en el contenido de proteína con respecto al formulado.
3.2 Objetivos
Contribuir al sistema de control del contenido de proteína en la
empresa Balanceados S.A., por medio del diseño de una carta de control
estadístico para detectar rápidamente desviaciones en este parámetro.
3.3 Desarrollo de la propuesta
En el siguiente cuadro se presenta las etapas para la implementación
de las cartas de control.
CUADRO N° 7 ETAPAS DE IMPLEMENTACIÓN DE CEP.
Etapa Paso
1 Seleccionar procesos en el que se monitoreará el contenido de proteína.
2 Elegir la carta apropiada
3 Decidir cómo muestrear
4 Elegir tamaño y frecuencia de muestreo
5 Entrenamiento de los usuarios.
Fuente: Calidad Total y Productividad. Humberto Gutiérrez Pulido Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
Propuesta 69
3.3.1 Seleccionar procesos en el que se monitoreará el contenido --
----------de proteína
Como se demostró en el capítulo dos, el contenido de proteína del
producto terminado es igual a la salida del proceso de rociado además de
la relación que tiene con la humedad. Con base a esto podremos reducir
la inspección en producto terminado y hacer énfasis en el control del
proceso. El control se realizará antes del ingreso del tambor de rociado y
después de dicha operación. En función del contenido de proteína antes
de rociar podremos estimar el contenido a la salida del rociado por medio
de la ecuación que se determinó en el anexo 10, en el caso que la
estimación no se encuentre en el rango de especificaciones de producto
terminado se tomará medidas de reajuste “aguas arriba y abajo” del
proceso de rociado. A la salida del rociado la variable a controlar será la
diferencia en el contenido de proteína y el valor formulado. La figura 18
ilustra el sistema de control en el proceso de rociado.
GRAFICO N°18
CONTROL EN EL PROCESO DE ROCIADO
Tambor de rociado
Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
3. Si la estimación no está
en el rango de
especificaciones reajustar
procesos de secado o
anteriores a aquel.
1. Medir el contenido
de proteína
2. Determinar la
diferencia entre lo
formulado y lo real.
1. Medir el contenido
de proteína
2. Estimar el
nivel proteico
DR
Propuesta 70
En el proceso de mezclado también se monitorea el contenido de
proteína ya que a la salida del proceso se puede tener una estimación del
contenido de proteína tendrá el producto final por lo que también es
recomendable implementar una carta de control al subproducto que se
obtiene en este proceso.
3.3.2 Elección de la carta apropiada
La selección de la carta idónea depende de la naturaleza del proceso,
de su estado actual, el tipo de variable a controlar y el tiempo para
obtener de un proceso resultado de los análisis. La carta de medidas
individuales es la ideal para monitorear variables continuas tal como lo es
el contenido de proteína y en procesos de bajo volumen. Esta carta se
caracteriza por trabajar con tamaño de muestras igual a uno y es utilizada
para detectar cambios grandes en la media y en la amplitud de la
dispersión (Gutiérrez P. & De la Vara S. 2009).
Los límites de control se determinan por medio de la siguiente fórmula:
𝑋 ± 3σx
Donde σx es el error estándar de la media muestral y se calcula con la
siguiente fórmula:
𝜎𝑥= 𝜎
√𝑛
σ= Desviación estándar de la característica de calidad que se controla.
σ = 𝑅
𝑑2
Reemplazando tenemos que: 3σx = ( 3 𝑅
𝑑2 √𝑛)
Para un tamaño de muestra igual a uno tenemos que d2 = 1,128,
quedando definido así que 3σx = 3 𝑅
1,128
Propuesta 71
3.3.3 Método de muestreo
Se plantea el método del periodo para realizar el muestreo a la salida
del tambor de rociado y a la salida del mezclador. Este procedimiento
consiste en seleccionar una muestra después de que pasa un cierto
tiempo del último muestreo que en el siguiente punto se define.
3.3.4 Elección del tamaño de muestra y frecuencia de muestreo
Dado que se plantea utilizar una gráfica de mediciones individuales el
tamaño de la muestra es igual a uno. En nuestro caso de estudio la
unidad de muestreo será un batch (2 Ton). Ahora bien la carta que se
propone pretende detectar corrimientos en la media del proceso de tres
desviaciones estándar, para lo cual se tiene un LCP (longitud de corrida
promedio) igual a dos (cuadro 1), esto quiere decir que se requiere dos
muestras para detectar el corrimiento del proceso.
De esta manera tenemos que si se muestrea cada hora, se tendrá que
esperar durante un lapso de dos para detectar el corrimiento.
La consigna en el control en el proceso es detectar lo más pronto posible
corrimientos, para el presente trabajo se plantea que se muestree dos
kilogramos de pellet a la salida del proceso de rociado cada media hora
para así detectar cualquier corrimiento en una hora.
3.3.5 Capacitación a usuarios
Antes de implementar la carta de control en el proceso de rociado, se
entrenó a los usuarios de las cartas. Los usuarios de quien se hace
referencia son: supervisores de calidad, operadores de prensa,
operadores de molinos. Antes de la capacitación de la utilización de la
carta de control, se les explico los tipos de variabilidad que se presenta en
un proceso. Entendiéndose que un tipo de variación es inherente al
proceso a la cual se la denomina variación común y el otro tipo de
Propuesta 72
variación que se presenta es por causas fortuitas que se dan en el
proceso como por ejemplo algún daño que sufra un equipo. Se hizo
ahínco de la necesidad de contar con herramientas que nos permitan
detectar cuando se presenta alguna causa de variación específica para
que se pueda tomar medidas correctivas con la finalidad de eliminar la
causa que la genera. Se les facilito material didáctico para la
interpretación de los gráficos, para que así puedan identificar cambios,
tendencias, ciclos y variabilidad en proceso.
3.3.6 Implementación de la carta de control de medias
--------- individuales después del proceso de rociado
En este apartado se describe el procedimiento seguido en la
implementación de la carta de medidas individuales a la salida del tambor
de rociado línea dos. Se realizó un estudio piloto a partir a finales del mes
de Febrero del presente año, en total se obtuvieron 50 observaciones.
Cada media hora dos kilogramos de pellet se tomaron a la salida de este
proceso en la línea dos, se determinó el contenido proteína y se calculó la
desviación con respecto al valor formulado. Una vez realizado aquello se
determinó el rango móvil de orden dos y al final se calculó el promedio de
rangos y así determinar los límites de control del proceso. En el anexo 15
se muestra la tabulación de los datos y el cálculo de los límites de control.
Enseguida se adjunta la carta de control correspondiente.
Como se observa en la carta de control de este estudio piloto, la
diferencia entre la proteína formulada y la real se mantuvo bajo control
estadístico, con una diferencia media de 0,306; esto quiere decir que el
contenido proteico es superior al valor formulado en 0,306 puntos. Nótese
que la desviación estándar de este preliminar es 0,3044 el cual es menor
a la reportada en el capítulo dos igual a 0,3903; esto demuestra la
efectividad de la carta de control para reducir la variabilidad en las
diferencias del contenido de proteína.
Propuesta 73
GRAFICO N° 19
DIAGRAMA DE CONTROL DE MEDIAS INDIVIDUALES
Fuente: Balanceados S.A. Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
3.4 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Al culminar el presente trabajo de investigación se ha llegado a
determinar las siguientes conclusiones y recomendaciones:
3.4.1 Conclusiones
Las desviaciones de proteína en la línea dos tiene una distribución
normal con media igual 0.63135 y una desviación estándar de
0,55247
El control estadístico de proceso ayuda a determinar la capacidad
del proceso para cumplir con las exigencias de los clientes.
El análisis de la varianza de una vía permitió detectar que existen
diferencias en el contenido proteico entre los niveles del factor
Turno de producción.
El análisis de correlación y regresión permitió establecer la
existencia de la asociación entre variables criticas del alimento
pelletizado.
4641363126211 61 161
1 ,25
1 ,00
0,75
0,50
0,25
0,00
-0,25
-0,50
Observacion
Val
or
Ind
ivid
ual
_X=0,306
UCL=1,219
LCL=-0,607
Carta de media Individuales
Propuesta 74
La prueba de hipótesis de dos muestras con desviación
estándares diferentes nos permitió establecer que no existe
diferencia entre el contenido de proteína a la salida del rociado y
el producto terminado, de modo que nos permite establecer una
modificación en el sistema de control, ya que se reduciría la
inspección en envasado y aumentaría el control en el proceso.
3.4.2 Recomendaciones
Instaurar en el personal operativo y de jefatura la importancia de
encontrar y eliminar causas de variación.
Para poder combatir las diferencias entre los turnos de producción
se debe de estandarizar los métodos de trabajo.
Revisar los planes de mantenimiento preventivo de los equipos.
Utilizar las cartas de control en los tres turnos de producción.
Una vez que se reduzca y se mantenga estable la desviación de
proteína extender la aplicación de la carta de control al monitoreo
de otra variable crítica del proceso.
Los análisis que se hagan de las características de la calidad del
alimento balanceado se debe de estudiar su dispersión y no solo
sus medidas de tendencia central.
Propuesta 71
GLOSARIO DE TERMINOS
Alimento balanceado: Es el que se formula para con la finalidad de
cubrir las necesidades nutricionales del animal.
Aminoácidos: Unidades químicas del cuerpo que forman las
proteínas.
Análisis proximal: Procedimiento para determinar en un alimento el
contenido de humedad, proteína, grasa, fibra y ceniza.
Proteína: Nutriente esencial para la formación de los músculos del
cuerpo. Están constituidos por aminoácidos.
Lixiviación: Proceso en el que un disolvente liquido pasa a través de
un sólido pulverizado para que se produzca la disolución de uno o más
de los componentes solubles del sólido.
Nir: Reflectancia en el infrarrojo cercano. Es el equipo para el análisis
rápido de la producción de alimento balanceado. Determina el contenido
de proteína, humedad, grasa, ceniza, fibra, perfil de aminoácidos y
almidona.
ANEXOS
Anexos 77
ANEXO 1
DIAGRAMA DE FLUJO DEL PROCESO DE FABRICACION DE
BALANCEADO.
Recepción de Macros ingredientes
Dosificacion
Premezclado
Molienda
Mezclado
Acondicionador
Formula
Pelletizacion
Post Acondicionador
Secador
Enfriador
Roceado
Envasado
Recepción de Micro ingredientes
Dosificacion
Recepción de Aceite de pescado
Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
Anexos 78
ANEXO 2
ENTREVISTA REALIZADA A JEFA DE CALIDAD
P: ¿Qué es un producto no conforme en Balanceados S.A.?
R: Es un producto (alimento) que no cumple con las especificaciones
físicas y nutricionales requeridas por el cliente.
P: ¿Por qué es un problema la producción no conforme?
R: Este tipo producción ocasiona que el índice de productividad de la
empresa decaiga, debido a que los recursos que fueron utilizados para
producirlos son desperdiciados, lo que incrementa los costes de
producción.
P: ¿Qué tipos de productos no conforme existen y cuáles son sus
definiciones?
R: En Balanceados S.A. la producción notificada como no conforme es
clasificada de tres tipos: reproceso, reparación y concesión.
El reproceso es el alimento que no tiene el contenido de los nutrientes
esenciales (proteína, grasa, fibra, humedad y ceniza) que estipulan las
especificaciones, también se incluye en esta clasificación al alimento que
no cumpla con las especificaciones de las características físicas tales
como, permeabilidad, tiempo de hundimiento, densidad específica y
aparente. El alimento que tiene pendiente un proceso es denominado
como producto en reparación. Mientras que el producto concesionado es
aquel que aunque no cumple con las especificaciones de parámetros
Anexos 79
nutricionales o físicas es liberado, pero que es comercializado con un
costo inferior.
P: ¿En qué tipo de producción no conforme se pierde más dinero?
R: Los costos de la producción no conforme varía según su clasificación,
los costos por tonelada son: Una tonelada de alimento concesionado
cuesta 105 $, una tonelada de reproceso representa 120$ y una tonelada
de un producto destinado a reparación es aproximadamente de 70$.
P: ¿Qué tipo de producto no conforme registra un mayor tonelaje?
R: De acuerdo con la información del informe anual del departamento de
calidad, se tiene que en el año 2014 el 2,37% de la producción fue
catalogada como no conforme. De estas 1857 toneladas clasificadas
como no conforme, el 67% corresponde a la categoría concesión, le
sigue la producción destinada a reproceso con un 29% y la producción
que fue consignada a reparación representó un 4% de la producción no
conforme.
P: ¿Cuál fue la causa principal por la que se concesionó la
producción en el 2014?
R: La proteína es la causa principal por la que aquí se concesiona la
producción. Por ejemplo el año pasado (2014), 875.8 toneladas de
alimento fueron concesionadas por contenido proteico, esto representa el
70,5% de la producción liberada bajo concesión, le siguen la grasa y
organoléptico con un 18,2% y 10,1% respectivamente.
P: ¿Cuándo se concesiona una producción por proteína?
R: Un lote de producción es concesionado cuando la diferencia entre el
valor real y el formulado es mayor 1 pero menor a 1,5.
Anexos 80
Se concesiona también cuando el contenido es menor has 0,5 puntos del
límite de especificación inferior.
P: ¿Pero un alimento con contenido de proteína mayor al formulado,
no es mejor para el cliente?
R: Si, pero el contenido proteico tiene un límite de 37%, si se supera tal
contenido el camarón puede tener problemas en su sistema digestivo.
Pero si se libera un producto con más proteína a más de lo formulado y lo
pactado con el cliente estaríamos “regalando dólares -proteína”.
P: ¿En qué línea de producción se concesiona más producto?
R: En la línea dos se presentan más producción concesionada por
proteína. De las 875.8 toneladas concesionadas por proteína 525
toneladas fueron reportadas de la línea dos.
P: ¿Se cuenta con una fórmula definida?
R: En el procesamiento de alimento balanceado para camarones no se
trabaja con una fórmula fija ya que el contenido de los nutrientes tales
como la proteína, está en función de las características físicas y químicas
de las materias primas, las cuales varían de lote en lote, por proveedor y
de su procedencia.
Anexos 81
ANEXO 3
INSTRUMENTO DE MEDICION DE LA VARIABLE A ESTUDIAR
Las mediciones del contenido de proteina son obtenidas en el
equipo NIR (Reflecctancia en el infrarrojo cercano) destinado para
determinar parámetros quimicos y nutricionales del producto terminado y
materias primas.
EQUIPO NIR
Fuente: Laboratorio de calidad de Balanceados S.A.
Anexos 82
ANEXO 4
MUESTRAS DE LA VARIACION DE PROTEINA FORMULADA
Fuente: Datos de laboratorio de calidad
Elaborado por. Sánchez Córdova Oscar
Anexos 83
ANEXO 5
PROCEDIMIENTO PARA LA ESTIMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN
CONFORME
Determinamos el valor z de la especificación superior (+1) con la
fórmula:
Z= 𝑥−𝜇
𝜎 =
1−0.63135
0,55247 = 0,667
Consultando en tablas se tiene que para un valor z igual a 0,667 se tiene
una área de 0,2477.
Luego determinamos el valor z de la especificación inferior (-0,5)
con la misma fórmula :
Z= 𝑥−𝜇
𝜎 =
−0,5 −0.63135
0,55247 = -2,047
Para este valor Z, se tiene un área igual a 0,4797.
Sumando el área 1 y 2 se obtiene un área entre estos valores igual a
0,7274. En la figura 15 se ilustra el área entre estos dos valores.
Anexos 84
ANEXO 6
PROCEDIMIENTO PARA LA ESTIMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN
CONCESIONADA POR PROTEÍNA ALTA
Determinamos el valor Z, entre la máxima desviación de proteína
y la media.
Z= 𝑥−𝜇
𝜎 =
1,5−0.63135
0,55247 = 1,572
Para este valor z, se tiene un área igual a 0,4421. Enseguida se resta el
área 3 del 1 (que se calculó 0,2477), obteniéndose la proporción de la
producción de la línea dos que se encuentra en los límites de concesión
superior, dicho porcentaje es igual al 19,44%.
Anexos 85
ANEXO 7
PROCEDIMIENTO PARA LA ESTIMACIÓN DE LA PRODUCCIÓN
CONCESIONADA POR PROTEÍNA BAJA
Determinamos el valor Z, entre -1 y la media 0,63135
Z= 𝑥−𝜇
𝜎 =
−1 −0.63135
0,55247 = -2,952
Para tal valor z, se tiene un área igual a 0,4984. De esta área calculada
se resta la comprendida entre -0,5 y la media (área #2) que es igual a
0,4797. La diferencia de esta resta es 0,01872, por lo que se concluye
que el 1,87% de la producción es concesionada por proteína baja el cual
comprende el rango ya señalado
Anexos 86
ANEXO 8
ANÁLISIS DE LA VARIANZA DE UNA VÍA DESVIACIÓN VS TURNO
ANOVA DE UNA VÍA: TURNO1; TURNO2; TURNO3
Método
Nula hipótesis Todas las medias son iguales
Alternativa hipótesis Al menos una media es diferente
Nivel de Significancia α = 0,05
Igualdad de Varianzas fueron asumidos para el análisis.
Información del factor
Factor Niveles Values
Factor 3 Turno1; Turno2; Turno3
Análisis de Varianza
Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value
Factor 2 6,173 3,0865 7,53 0,001
Error 991 406,468 0,4102
Total 993 412,641
Medias
Factor N Mean StDev 95% CI
Turno1 414 0,5393 0,5964 (0,4776;0,6011)
Turno2 299 0,6733 0,6723 (0,6007;0,7460)
Turno3 281 0,7186 0,6678 (0,6437;0,7936)
Comparaciones por parejas -Tukey
Agrupación de Información con uso del método de Tukey y confianza del 95%
Factor N Mean Grouping
Turno3 281 0,7186 A
Turno2 299 0,6733 A
Turno1 414 0,5393 B
Medias que no comparten una letra son significativamente diferentes.
Anexos 87
ANEXO 9
DIAGRAMA DE FLUJO DEL PROCESO DE LA PRODUCCIÓN DE ALIMENTO BALANCEADO
Dosificación
Pre-Mezcla
Molienda
Acondicionador
Peletizado
Post-Acondicionado
Enfriado
Secado
Rociado
Zaranda
Envasado
Mezclado
Fuente: Balanceados S.A. Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
Anexos 88
AN
EX
O 1
0
DIA
GR
AM
A D
E D
ISP
ER
SIÓ
N E
NT
RE
GR
AS
A Y
PR
OT
EÍN
A
EN
EL
PR
OD
UC
TO
TE
RM
INA
DO
Fuente: Balanceados S.A. Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
y = -1,1126x2 + 11,98x + 3,8656R² = 0,0587
34
35
36
37
38
39
40
4 4,5 5 5,5 6 6,5 7
PR
OTE
INA
GRASA
DIAGRAMA DE DISPERSIÓN
Series1
Polinómica (Series1)
Anexos 8
8
Anexos 89
AN
EX
O 1
1
DIA
GR
AM
A D
E D
ISP
ER
SIÓ
N E
NT
RE
HU
ME
DA
D Y
PR
OT
EÍN
A
EN
EL
PR
OD
UC
TO
TE
RM
INA
DO
Fuente: Balanceados S.A. Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
Anexos 8
9
y = -0,1961x2 + 2,7033x + 27,037R² = 0,0735
34
35
36
37
38
39
40
6 6,5 7 7,5 8 8,5 9 9,5
PR
OTE
INA
HUMEDAD
DIAGRAMA DE DISPERSIÓN
Series1
Polinómica (Series1)
Fuente: Balanceados
Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
Anexos 90
AN
EX
O 1
2
DIA
GR
AM
A D
E D
ISP
ER
SIÓ
N D
EL
CO
NT
EN
IDO
DE
PR
OT
EÍN
A
PR
EV
IO Y
DE
SP
UÉ
S D
E S
ER
RO
CIA
DO
Fuente: Balanceados Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
38,538,037,537,036,536,0
38,0
37,5
37,0
36,5
36,0
35,5
35,0
34,5
S 0,374452
R-Sq 55,4%
AR
DR
DIAGRAMA DE CORRELACION AR-DRDR = 8,761 + 0,7470 AR
Anexos 9
0
Anexos 91
ANEXO N° 13
PRUEBA DE HIPOTESIS DEL CONTENIDO DE PROTEINA DESPUES
DE ROCIAR Y EL PRODUCTO TERMINADO
Se tomaron 50 muestras a la salida del tambor de rociado línea de
producción 2 y la misma cantidad en envasado (ver cuadro N° 9). Se
procedió a calcular la varianza de la muestra de cada población los cuales
se muestran a continuación.
CUADARO N° 8
MEDIA Y DESVIACION ESTANDAR ANTES Y DESPUES DE ROCIAR
Estadístico Después de rociar Envasado
Media 36,0228 36,1598
Desviación estándar
0,62475804 0,55081939
Fuente: Balanceados S.A ……………… Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
Como puede apreciarse la media del contenido de proteína en
envasado es mayor en 0,13 puntos en relación a la salida del proceso de
rociado.
En la hipótesis se determinará si dicha diferencia existe en realidad o
solo se deba a la casualidad. La desviación estándar que se calcularon
para las dos muestras las estimamos para cada población y dado que
difieren entre si se utilizó el modelo de hipótesis con desviaciones
estándares desiguales (Lind, Marchal, & Wathen, 2008).
Tipo de prueba:
Prueba de hipótesis de dos poblaciones con desviación estándar
desiguales. En esta prueba se utiliza la distribución t como el estadístico
de prueba.
Anexos 92
Poblaciones
Población 1: Producto a la salida del proceso de rociado (μ1)
Población 2: Producto terminado contenido en silos de abastecimiento
(μ2)
Las poblaciones son independientes ya que cada una de ellas sale de un
proceso distinto, así población 1 es el output del rociado y la población 2
del proceso de zaranda.
Variable: Cabe aclarar que la variable que se utiliza en la presente
prueba de hipótesis es el contenido de proteína, y no la desviaciones del
valor formulado del punto 2.5 de la presente investigación.
Hipótesis nula: el contenido promedio de proteína después de rociar es
igual que en envasado.
H0: μ1 = μ2
Hipótesis alternativa: son diferentes los contenidos de proteína.
H0: μ1 ≠ μ2
Nivel de significancia: se trabajara con un nivel igual 5 %, esta es la
probabilidad de rechazar la H0 cuando es verdadera.
Anexos 93
CUADRO N° 9
CONTENIDO DE PROTEÍNA EN PROCESO DE ROCIADO Y
ENVASADO
Fuente: Balanceados S.A
Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
Anexos 94
CUADRO N° 10
PRUEBA t PARA DOS MUESTRAS SUPONIENDO VARIANZAS DESIGUALES
Estadístico Después de rociar Envasado
Media 36,0228 36,1598
Varianza 0,39032261 0,303402
Observaciones 50 50
Diferencia hipotética de las medias 0
Grados de libertad 96
Estadístico t -1,16308651
P(T<=t) una cola 0,12383867
Valor crítico de t (una cola) 1,66088144
P(T<=t) dos colas 0,24767733
Valor crítico de t (dos colas) 1,98498431
Fuente: Balanceados S.A Elaborado por: Sánchez Córdova Oscar
Como se aprecia en el cuadro N° 10, el valor del estadístico t ( -1,16)
se encuentra en la región entre -1,98 y 1,98 ; por lo que la hipótesis nula
se acepta. Así se concluye que el contenido de proteína del producto
terminado es igual que en la salida de la rociadora.
Anexos 95
AN
EX
O 1
4
PL
AN
DE
CO
NT
RO
L D
E C
AL
IDA
D
ETAPA EQUIPO / AREA
PARAMETRO PUNTO FRECUENCIA LÍMITE/
OBSERVACIÓN
RESPONSABLE ACCION
CORRECTIVA
¿QUÉ? ¿DÓNDE? ¿CUÁNDO? ¿QUIÉN?
MOLIENDA LÍNEAS DE MOLIENDA
GRANULOMETRÍA Y
% HUMEDAD SILO BALANZA
Mínimo 2 MUESTRA/TURNO
Max 20 % sobre
malla de 250 micrones
Max 0% sobre malla de 500
micrones
OPERADOR DE MOLIENDA
a. Revisar las cribas (diámetros y estado de las misma) b. Sentido de giro de los martillos. c. Verificar estado de los martillos. d. disminuir la carga al molino. e. Ajuste de cribas y compuertas
DOSIFICACIÓN MEZCLADORA % HUMEDAD SALIDA DE
MEZCLADORA Mínimo 2
MUESTRA/TURNO
12% - 13% H (Cam. 35%)
12% - 14%H (Cam. 28%)
OPERADOR DE MOLIENDA
a. Verificar Dosificación de líquidos y micro ingredientes. b. Corrección de dosificación. c. Muestrear ingredientes para prevenir contaminaciones.
Anexos 9
5
Anexos 96
PELETIZADO
Silo alimentador de prensa (silo
balanza) % HUMEDAD
Entrada al Living de prensa
Mínimo 2 MUESTRA/TURNO
12% - 13% H (Cam. 35%)
12% - 14%H (Cam. 28%)
OPERADOR Y AUXILIAR DE
PRENSA
a. controlar la humedad en el mezcladora de finos
PRENSA (masa + vapor)
TEMPERATURA DE MEZCLA
HUMEDAD DE
MEZCLA
INGRESO AL DADO DE PRENSA
Mínimo 2 MUESTRA/TURNO
T° 85 - 95 °C 13- 14% H (Cam
35%) 13 - 15 %H (Cam.
28%)
OPERADOR Y AUXILIAR DE
PRENSA
a. Verificar la humedad de la mezcla en el living b. Incrementar o disminuir el % de vapor del Pre Acondicionador en función del Performance de la Prensa.
SALIDA DEL DADO
DE LA PRENSA
TEMPERATURA DE PRENSADO
HUMEDAD DE PRENSADO
SALIDA DEL DADO
DE LA PRENSA
Mínimo 2 MUESTRA/TURNO
T° 95 - 110 °C 11% - 13% H (Cam. 35%) 12% - 13% H (Cam. 28%)
OPERADOR Y AUXILIAR DE
PRENSA
a. Verificar la humedad de la mezcla en el living b. Incrementar o disminuir el % de vapor del Pre Acondicionador en función del Performance de la Prensa.
Anexos 9
6
Anexos 97
POST- ACONDICIONAD
OR TEMPERATURA
PANEL CONTROL DE
LINEA PELETIZADO
Cada hora
T°: Mín: 75°C - 115°C Descarga de
PP. cada 15 min.
OPERADOR Y AUXILIAR DE
PRENSA
a. Verificar si están tapados los orificios en el anillo de vapor b. Verificar el ingreso de presión de vapor directo. c. Aumentar la retención en el postacondiccionador
SECADOR TEMPERATURA
PANEL CONTROL DE
LINEA PELETIZADO
Cada hora T°: Mín: 75 Máx:
140 °C
OPERADOR Y AUXILIAR DE
PRENSA
a. Verificación de ingreso de vapor al intercambiador de calor. b. Verificación de funcionamiento de ventiladores de recirculación de aire caliente.
ENFRIADOR
% HUMEDAD
ANTES DE TAMBOR DE
ROCIADO
Minimo 2 MUESTRA/TURNO
7 - 12%H (Cam. 35%)
7 - 12%H (Cam. 28%)
HUMEDAD / AW a. Regular temperatura y tiempo de retención en el secador PERMEABILIDAD a. Regulación de temperatura del pre-acondicionador, pots acondicionador
Aw Máx: 0.62 (Export.) y Máx: 0.64 (Venta
local)
PM 1H 28% Prot.: 80+/- 10 35% Prot.: 85 +/-
10
PELETIZADO
Anexos 9
7
Anexos 98
ROCIADO
% HUMEDAD
DESPUÉS DE TAMBOR DE
ROCIADO
Mínimo 2 MUESTRA/TURNO
7 - 12%H (Cam. 35%)
7 - 12%H (Cam. 28%)
HUMEDAD /AW. a. regular temperatura y tiempo de retención en el secador
% DE GRASA Mínimo 5 %Grasa
a. limpieza del equipo de roseado b. velocidad de la banda. c. verificar el objetivo de aceite.
Fuente: Laboratorio de calidad de Balanceado S.A.
Anexos 9
8
Anexos 99
ANEXO 15 DESVIACIONES DE PROTEINA DESPUES DE ROCIAR
Fuente: Laboratorio de Calidad
………Elaborado por. Sánchez Córdova Oscar.
Anexos 100
ANEXO 16
Calculo de los límites de control
Rango promedio = 0,3434
Desviación promedio
= 0,3060
LCS= 0,306 + 3(0,3434
1,128)
= 1,2190
LCI= 0,306 - 3(0,3434
1,128)
= -0,6000
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