aprobado - repositorio universidad de guayaquil: página

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


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


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


1.12 Fundamento Ambiental 48

1.13 Fundamento referencial 48

CAPÍTULO II

METODOLOGIA


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


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


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


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


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


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


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).


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


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


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


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


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.


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


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


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, retrabajos 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”.


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


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


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


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”:


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).


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.


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.


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


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


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.


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.


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 )


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


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


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


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


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.


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).


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).


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:


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.


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


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.


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


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


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.


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.


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


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


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.


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


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.


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


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.


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


Intro

ducció

n y

Marc

o T

eó

rico 4

5


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


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


T° 85 - 95 °C 13- 14% H (Cam

35%) 13 - 15 %H (Cam.

28%)


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


T° 95 - 110 °C 11% - 13% H (Cam. 35%) 12% - 13% H (Cam. 28%)


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.


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


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


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

Bibliografía 101

BIBLIOGRAFIA

Achupallas P., J. (1998). Tecnología de alimentos para camarón.

Avances en Nutrición Acuícola IV.Memorias del IV Simposio Internacional

de Nutrición Acuícola. Guayaquil.

Bertone, E. (2002). Interaccion de ingredientes en la produccion de

alimentos hidroestables para camarones. Caracas.

Buffa S., E. (1986). Direccion de operaciones. Mexico: Limusa. Pag. 21

C. Runger, D.C.(s.f.). Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería.

McGraw Hill

Chable Hau, R.D. (Marzo 2006).Control estadístico de calidad.

Diagramas de control de Shewhart. Una aplicación práctica en el producto

terminado de harina de carne. Chapingo, México.

Creus, A. (2011). Instrumentación Industrial. México: Alfaomega.

Crosby, P. (1987). La calidad no cuesta. Mexico: McGraw Hill.Pág. 7

Chase, R. B., Jacobs, F. R., & Aquilano, N. J. (2009). Administracion de

operaciones. Mexico: McGraw Hill. Pág.10

Deming, E. W. (1989). Calidad, Productividad y Competitividad. Madrid:

Ediciones Diaz de Santos. Pag. 16

Evans, J. R., & Lindsay, W. M. (2014). Administracion y control de la

calidad. Mexico: Cengage Learning. Pág.11

Evans, J. R., & Lindsay, W. M. (2014). Administracion y control de la

calidad. Mexico: Cengage Learning. Pág. 15

Feigenbaum, A.V.(1978).Control de la calidad. Ingeniería y

administración. México: Compañía Editorial Continental

Gutierrez Pulido, H. (1997). Calidad Total y productividad. Mexico:

McGraw-Hill. Pág.8

Bibliografía 102


McGraw-Hill.Pag.12


McGraw-Hill. Pag. 26

Gutierrez Pulido, H., & De la Vara Salazar, R. (2009). Control estadistico

de calidaad y seis sigma. Mexico: McGraw-Hill. Pag. 84

Heizer, J.,& Render,B. (2001). Dirección de la producción. Madrid:

Prentice Hall.

Juran, J. M.,& Gryna, F.M.(1981).Planificación y análisis de la calidad.

Barcelona: Reverté.

Juran, J. M.,& Gryna, F.M.(1993). Manual de control de calidad. Madrid:

McGraw Hill

Krajewski , L. J., Ritzman, L. P., & Malhotra, M. K. (2008).

Administracion de operaciones. Mexico: Pearson Educacion . Pag.12

Krajewski , L. J., Ritzman, L. P., & Malhotra, M. K. (2008).

Administracion de operaciones. Mexico: Pearson Educacion .Pag. 14

Krajewski, L. J., Ritzman, L. P., & Malhotra, M. K. (2008).

Administracion de operaciones. Procesos y cadena de valor. Mexico:

Pearson. Pag. 17

Lind, D., Marchal, W., & Wathen , S. (2008). Estadistica aplicada a los

negocios y a la economia. Mexico: McGraw-Hill. Pag. 29




negocios y a la economia. Mexico: McGraw-Hill.







Moncada Fernando (1999). Puntos de control en la fabricación de

alimentos balanceados para acuicultura. Guayaquil

Bibliografía 103

Montgomery, D. C., & Runger, G. C. (1993). Probabilidad y estadistica

aplicad a la Ingenieria. Mexico: McGraw Hill. Pag. 29

Montgomery, D. C., & Runger, G. C. (1993). Probabilidad y estadistica

aplicad a la Ingenieria. Mexico: McGraw Hill. Pag. 69

Montgomery, D. C. (2009). Introduction to Statical Quality Control.

Arizona: John Wiley & Sons. Pág. 8


Arizona: John Wiley & Sons. Pag. 15


Arizona: John Wiley & Sons. Pag. 21

Sosa Pulido, D. (2013). Conceptos y herramientas para la mejora

continua. México: Limusa

Sumanth, D. (2001). Administración para la productividad total. México:

Continental.

Villaseñor Contreras, A., & Galindo Cota, E. (2007). Manual de Lean

Manufacturing. Guía básica. Mexico .Limusa.

aprobado - repositorio universidad de guayaquil: página

Documents