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UNIVERSIDAD CENTROCCIDENTAL
“LISANDRO ALVARADO
PLAN DE MEJORAS DEL CONTROL DE LA CALIDAD DE LA CAÑA DE
AZÚCAR ARRIMADA EN UN CENTRAL AZUCARERO
AUTOR: PEDRO M. MORALES V.
JUNIO, 2008
UNIVERSIDAD CENTROCCIDENTAL
“LISANDRO ALVARADO
PLAN DE MEJORAS DEL CONTROL DE LA CALIDAD DE LA CAÑA DE
AZÚCAR ARRIMADA EN UN CENTRAL AZUCARERO
Trabajo presentado para optar a la Categoría Asistente en el escalafón de Docentes e
Investigadores de la Universidad Centroccidental Lisandro Alvarado
Por: Lic. PEDRO M. MORALES V.
JUNIO, 2008
iii
Este trabajo lo dedico con todo amor y cariño.
A ti Dios por ser mí mejor amigo, por darme la
oportunidad de vivir, una familia maravillosa, la
fortaleza y no dejarme caer nunca.
Con mucho cariño a mis padres Mario y Rafaela que
me dieron la vida y han estado conmigo en todo
momento, gracias porque sin ustedes y sus enseñanzas
no estaría aquí ni sería quien soy ahora.
A mí querida esposa Yanelly y mis hijos Mario y
Raibel, quienes han sido sostén y apoyo en mis
esfuerzos de superación profesional.
A mis hermanos: José, Mario, Alí, Margarita, Ricardo
y César, por darme ánimo para seguir adelante con su
apoyo y cariño sin esperar nada a cambio.
Gracias a todos
iv
AGRADECIMIENTO
Muchas han sido las personas que de manera directa e indirecta me han ayudado en la
realización de esta tesis. Quiero dejar constancia de todas ellas y agradecer con
sinceridad su participación.
En primer lugar menciono al Profesor Víctor Terán por muchas razones. Primero
porque fue la persona que me abrió las puertas de la UNEXPO al apoyarme
incondicionalmente para mi ingreso a la institución, ya que por mi condición de Lic.
En Estadística y no ser un profesional del área de ingeniería, mi solicitud de ingreso
al postgrado fue rechaza en varias oportunidades. Segundo por su cordialidad y su
apoyo para conmigo al aceptar la tutoría de este trabajo de tesis. Muchas gracias
profesor Víctor por todo su tiempo invertido en la dirección y corrección de esta tesis.
En segundo lugar quiero agradecer a todos mis profesores de la Maestría de
Ingeniería Industrial, por toda la buena disposición que siempre manifestaron para
conmigo. Gracias por su colaboración y apoyo.
Es para mí sumamente importante agradecer a mis compañeros de clase: Wilmary
Peña, Damelis Silva, Noemí Rodríguez, Antonieta Scelza, Ramón Rincones, Jesús
Meléndez y Rafael Nunes, por su más sincera e incondicional amistad que
demostraron siempre para con mi persona, desde el primer día de clase. Mil gracias a
todos.
Igualmente quiero agradecer a mis amigos: Angélica y Gerardo, excelentes
trabajadores de la UNEXPO, porque siempre mostraron una altísima disposición de
colaboración y ayuda para mi persona y todos mis compañeros.
A todos ustedes mil Gracias.
v
INDICE GENERAL
Pág.
DEDICATORIA Y AGRADECIMIENTO iii
ÍNDICE GENERAL v
ÍNDICE DE CUADROS viii
ÍNDICE DE FIGURAS xii
RESUMEN xxi
INTRODUCCIÓN 1
CAPÍTULO 4
I. EL PROBLEMA 4
Planteamiento del Problema 4
Formulación del Problema 11
Objetivos de la Investigación 12
Genera 12
Específicos 12
Justificación e Importancia 13
Alcances 14
Limitaciones 14
II. MARCO TEÓRICO 15
Antecedentes 15
Internacionales 15
Nacionales 18
Regional 20
Bases Teóricas 21
III. MARCO METODOLÓGICO 38
Tipo de Investigación 38
Diseño de la Investigación 39
Unidad de Investigación 39
Descripción de la Empresa 39
Estructura Organizativa 39
Descripción del Proceso de Recepción y Producción 41
Descripción del Flujograma de proceso de recepción de la Caña de
Azúcar
41
Precosecha 41
Poscosecha 43
Proceso de Producción 45
Población y Muestra 46
Técnicas de Procesamiento y Análisis de Información 50
Procedimiento 52
vi
Pág.
CAPÍTULO
IV. ANÁLISIS Y DISCUSIÓN DE RESULTADO 58
Fase I. Diagnóstico de la situación actual de funcionamiento del proceso
de recepción de la caña de azúcar que ingresa al central, para identificar
las áreas potenciales de mejoras en las etapas de pre y postcosecha.
58
Fase II. Clasificación de los proveedores de caña del Central Portuguesa
en las etapas de pre y pos cosecha en función de la variedad de caña,
edad de la caña, tipo de corte y la clase de la caña
61
Fase III. Evaluación de las condiciones de calidad actual de la caña que
ingresa al central, mediante los parámetros físico-químicos que la
califican, en las etapas de pre y post cosecha en función de los
proveedores, variedad de caña, edad de la caña, tipo de corte y la clase de
la caña.
76
Fase IV. Establecer las Correlaciones entre las variables físico-químicas
en función de la finca, variedad de caña, hora de corte, edad de la caña y
clase de la caña, en las etapas de pre y postcosecha
178
Evaluación del sistema de medición en los principales parámetros
que miden la calidad de la caña recibida en el central
179
Evaluación de la capacidad del proceso de recepción de la caña de
azúcar para el período de zafra 2004-2005
179
Estudio de las correlaciones entre las variables de calidad
determinadas en la recepción de la caña, para establecer posibles
asociaciones entre las mismas, período 2004-2005
190
Plan de mejoras en el proceso de recepción de la caña de azúcar
utilizando la herramienta “5W y 1H”
191
Fase V. Verificación de la capacidad de las variables físico-químicas
obtenidas durante el proceso de recepción de la caña, que permita
evaluar la habilidad del proceso en el cumplimiento de las
especificaciones establecidas por la empresa
193
Evaluación de la capacidad del proceso de recepción de la caña de
azúcar para el período de zafra 2005-2006
203
Estudio de las correlaciones entre las variables de calidad calculadas
en la recepción de la caña, para establecer posibles asociaciones entre
las mismas, período 2005-2006
218
Fase VI. Analizar los resultados obtenidos de la aplicación de las
herramientas de mejora continua para la solución de problemas PDCA y
Seis Sigma, que coadyuven a la optimización del proceso de recepción
de la caña de azúcar en el Central Azucarero Portuguesa C.A., tomando
en cuenta las etapas de pre y post cosecha
219
vii
Pág.
CAPÍTULO
V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 222
Conclusiones 222
Recomendaciones 226
BIBLIOGRAFÍA 228
ANEXOS 232
ANEXO A.Descripción de las Variedades de Caña 233
ANEXO B.Pruebas de Hipótesis Estadísticas Para diferencias de Medias 235
ANEXO C.Indicadores de Capacidad 237
ANEXO D.Prueba de Normalidad 242
viii
ÍNDICE DE CUADROS
CUADRO Pág.
1 Etapas del ciclo PDCA 27
2 Las escalas en Sigma 33
3 Composición Química de un Tallo Maduro y de un Tallo
Inmaduro de Caña
35
4 Fases del ciclo PDCA en comparación con Seis Sigma 52
Resultados Estadísticos para el Período de Zafra 2004-2005.
5 Distribución de Frecuencias de las Pruebas de Laboratorio por
Categorías de Fincas
65
6 Distribución de Frecuencia de las Pruebas de Laboratorio por
Variedades de Caña
67
7 Distribución de Frecuencias de las Pruebas de Lab. Según la
Edad de la Caña
69
8 Distribución de Frecuencia de las Pruebas de Lab. Según el
Tipo de Corte de la Caña
71
9 Distribución de Frecuencia de las Pruebas de Lab. Según la
Época de Corte de la Caña
72
10 Distribución de Frecuencia de las Pruebas de Laboratorio Según
la Diferencia de días entre la Pre y la Post Cosecha
74
11 Estadísticas del Porcentaje de Pol según Categorías de Fincas 77
12 Estadísticas del Porcentaje de Brix según Categorías de Fincas 82
13 Estadísticas del Porcentaje de Fibra según Categorías de Fincas 88
14 Estadísticas del Porcentaje de Azúcares Reductores Según
Categorías de Fincas
92
15 Estadísticas del Porcentaje de Humedad Según las Categorías de
Fincas
94
16 Estadísticas del Porcentaje de Pureza Según Categorías de
Fincas
96
17 Estadísticas del Porcentaje de Pol Según las Variedades de Caña 99
18 Estadísticas del Porcentaje de Brix Según las Variedades de
Caña
105
ix
CUADRO Pág.
19 Estadísticas del Porcentaje de Fibra Según las Variedades de
Caña
111
20 Estadísticas del Porcentaje de Azúcares Red. Según las
Variedades
113
21 Estadísticas del Porcentaje de Humedad Según las Variedades 115
22 Estadísticas del Porcentaje de Pureza Según las Variedades 116
23 Estadísticas del Porcentaje de Pol Según la Edad de la Caña 119
24 Estadísticas del Porcentaje de Brix Según la Edad de la Caña 125
25 Estadísticas del Porcentaje de Fibra Según la Edad de la Caña 131
26 Estadísticas del Porcentaje de Azúcares Reductores según la
Edad de la Caña
134
27 Estadísticas del Porcentaje de Humedad Según la Edad de la
Caña
135
28 Estadísticas del Porcentaje de Pureza Según la Edad de la
Caña
137
29 Estadísticas del Porcentaje de Pol Según el Tipo de Corte 139
30 Estadísticas del Porcentaje de Brix Según el Tipo de Corte 142
31 Estadísticas del Porcentaje de Fibra Según el Tipo de Corte 146
32 Estadísticas del Porcentaje de Azúcares Reductores Según el
Tipo de Corte
148
33 Estadísticas del Porcentaje de Humedad Según el Tipo de
Corte
149
34 Estadísticas del Porcentaje de Pureza Según el Tipo de Corte 150
35 Estadísticas del Porcentaje de Pol Según la Época de Corte 153
36 Estadísticas del Porcentaje de Brix Según la Época de Corte 159
37 Estadísticas del Porcentaje de Fibra Según la Época de Corte 165
38 Estadísticas del Porcentaje de Azúcares Reductores Según la
Época de Corte de la Caña
168
39 Estadísticas del Porcentaje de Humedad Según la Época de
Corte
169
40 Estadísticas Básicas Porcentaje de Pureza según la Época de
Corte
171
41 Estadísticas del Porcentaje de Pol Según la Diferencia en Días
Transcurridos entre las Pruebas de Pre y Post Cosecha
173
x
CUADRO Pág.
42 Estadísticas del Porcentaje de Brix Según la Diferencia en
Días Transcurridos entre las Pruebas de Pre y Post Cosecha
175
43 Estadísticas Básicas Porcentaje de Pureza Según la Diferencia
en Días Transcurridos entre las Pruebas de Pre y Post Cosecha
177
44 Índices de Capacidad de Proceso para las Variables de Calidad
Porcentaje de Brix y Pol. Determinadas en la Recepción de la
Caña de Azúcar Según las Categorías de Fincas, Período
2004-2005.
187
45 Índices de Capacidad de Proceso para las Variables de Calidad
Porcentaje de Brix y Pol. Determinadas en la Recepción de la
Caña de Azúcar Según las Variedades y Edades de Corte,
Período 2004-2005.
188
46 Índices de Capacidad de Proceso para las Variables de Calidad
Porcentaje de Brix y Pol. Determinadas en la Recepción de la
Caña de Azúcar Según los Tipos y Épocas de Corte, Período
2004-2005.
189
47 Matriz de Correlación global de las Variables de Calidad,
Periodo de zafra 2004-2005
190
48 PLAN DE ACCIÓN: Mejoras en el Proceso de Recepción de
la Caña de Azúcar en el Central Azucarero Portuguesa, C.A.
192
Resultados Estadísticos para el Período de Zafra 2005-2006.
49 Distribución de Frecuencias de las Pruebas de Laboratorio por
Categorías de Fincas, Período 2005-2006.
193
50 Distribución de las Pruebas de Laboratorio por Variedades de
Caña, Período 2005-2006
195
51 Distribución de las Pruebas de Laboratorio Según las Edades
de la Caña al Momento del Corte, Período 2005-2006
197
52 Distribución de las Pruebas de Laboratorio según el Tipo de
Corte de la Caña, Período 2005-2006
198
53 Distribución de las Pruebas de Laboratorio según la Época de
Corte de la Caña, Período 2005-2006
199
54 Distribución de las Pruebas de Laboratorio según la Diferencia
de días entre la Pre y la Post Cosecha
201
xi
CUADRO Pág.
55 Índices de Capacidad de Proceso para las Variables de Calidad
Porcentaje de Brix y Pol. Determinadas en la Recepción de la
Caña de Azúcar según las Categorías de Fincas, 2005-2006
214
56 Índices de Capacidad de Proceso para las Variables de Calidad
Porcentaje de Brix y Pol. Determinadas en la Recepción de da
Caña de Azúcar según la Variedad. Período 2005-206
215
57 Índices de Capacidad de Proceso para las Variables de Calidad
Porcentaje de Brix y Pol. Determinadas en la Recepción de la
Caña de Azúcar Según los Tipos y Épocas de Corte. 2005-
2006.
216
58 Índices de Capacidad de Proceso para las Variables de Calidad
Porcentaje de Brix y Pol. Determinadas en la Recepción de la
Caña de Azúcar según las Edades de la caña, para el Momento
del Corte, 2005-2006
217
59 Matriz de Correlación global de las Variables de Calidad,
Periodo de zafra 2005-2006
218
60 Descripción de algunas Variedades de Caña Cultivadas en
CAPCA. (Anexo A)
234
61 Definición y Descripción de los Coeficientes de Capacidad.
(Anexo C)
237
62 Coeficientes c, Utilizados en la prueba de Normalidad de
Smirnov-Kolmogorov. (Anexo D)
244
63 Coeficientes k(n) Utilizados en la prueba de Normalidad de
Smirnov-Kolmogorov. (Anexo D)
244
xii
INDICE DE FIGURAS
FIGURA Pág.
1 Ciclo PDCA para el control de procesos 28
2 Proceso iterativo DMAMC en Seis Sigma 30
3 Diagrama de las fases del DMAMC 31
4 Herramienta de control continuo en SS (Seis Sigma) 33
5 Proceso Agroindustrial en el Procesamiento de la Caña 35
6 Organigrama del Central Azucarero Portuguesa, C.A.
(CAPCA)
40
7 Flujograma del proceso de recepción de la Caña de Azúcar en
CAPCA
42
8 Flujograma de Despliegue. Proceso de Recepción de la
Materia Prima en CAPCA
59
9 Diagrama Causa – Efecto del Proceso de Recepción de la
Caña de Azúcar en CAPCA
64
Resultados Estadísticos para el Período de Zafra 2004-2005.
10 Gráfico de Pareto Según las Categorías de Fincas 66
11 Gráfico de Pareto Según las Variedades de Caña 69
12 Gráfico de Pareto Según la Edad de la Caña 70
13 Gráfico de Barras según el Tipo de Corte de la Caña 72
14 Gráfico de Pareto Según la Época de Corte de la Caña 73
15 Gráfico de Pareto Según la Diferencia de días entre la Pre y
Post Cosecha
75
16 - 17 Gráfico de cajas para el porcentaje de Pol durante la pre y post
cosecha por categoría de fincas
78
18 Gráfico de Medias: Porcentaje de Pol de la Pre y Post Cosecha
según las Categorías de Finca
78
19 - 20 Histograma de frecuencias para el porcentaje de Pol durante la
pre y post cosecha en Fincas Muy Grandes
79
21 - 22 Histograma de frecuencias para el porcentaje de Pol durante la
pre y post cosecha en Fincas Grandes
80
23 - 24 Histograma de frecuencias para el porcentaje de pol durante la
pre t post cosecha en Fincas Medianas
81
xiii
FIGURA Pág.
25 - 26 Histograma de frecuencias para el porcentaje de Pol durante la
pre y post cosecha en Fincas Pequeñas
82
27 - 28 Gráficos de cajas para el porcentaje de Brix durante la
precosecha por categoría de fincas
83
29 Gráfico de Medias: Porcentaje de Brix de la Pre y Post
Cosecha según las Categorías de Finca
85
30 - 31 Histograma de frecuencias para el porcentaje de Brix durante
la pre y post cosecha Fincas Muy Grandes
86
32 - 33 Histograma de frecuencias para el porcentaje de brix durante
la pre y post cosecha en Fincas Grandes
87
34 - 35 Histograma de frecuencias para el porcentaje de Brix durante
la pre y post cosecha en Fincas Medianas
87
36 - 37 Histograma de frecuencias para el porcentaje de brix durante
la pre y post cosecha en Fincas Pequeñas
88
38 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
fibra por categorías de fincas durante la precosecha
89
39 Gráfico de cajas del para el porcentaje de fibra por categorías
de fincas durante la precosecha
89
40- 41 Histograma de frecuencias para el porcentaje de fibra durante
la precosecha en Fincas Muy Grandes y Grandes
90
42 - 43 Histograma de frecuencias para el porcentaje de fibra durante
la precosecha en Fincas Medianas y Pequeñas
91
44 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
Azúcares Reductores por categorías de fincas durante la
precosecha
94
45 Gráfico de cajas para el porcentaje de Azúcares Reductores
por categorías de finca durante la precosecha
94
46 Gráfico de medias con línea de tendencia del porcentaje de
humedad por fincas durante la precosecha
95
47 Gráfico de cajas para el porcentaje de humedad por categoría
de finca durante la precosecha
95
48 - 49 Gráfico de cajas para el porcentaje de pureza en la pre y post
cosecha por Categorías de Fincas
97
50 Porcentaje Promedio de Pureza de la Pre y Post Cosecha por
Categoría de Fincas
98
51 - 52 Gráfico de cajas para el porcentaje de pol durante la pre y post
cosecha por variedad de caña
100
xiv
FIGURA Pág.
53 Porcentaje Promedio de Pol de la Pre y Post Cosecha por
Variedad de Caña
101
54 - 55 Histograma de frecuencias para el porcentaje de Pol durante la
pre y post cosecha en la Variedad de Caña CP-742005
102
56 - 57 Histograma de frecuencias para el porcentaje de Pol durante la
pre y post cosecha en la Variedad de Caña C-32368
103
58 - 59 Histograma de frecuencias para el porcentaje de Pol durante la
pre y post cosecha en la Variedad de Caña CR-74-250
104
60 - 61 Gráfico de cajas del para el porcentaje de Brix durante la pre y
post cosecha por Variedad de Caña
106
62 Porcentaje Promedio de Brix para la Pre y Post Cosecha por
Variedad de Caña
107
63 - 64 Histograma de frecuencias para el porcentaje de brix durante
la pre y post cosecha en la variedad de caña CP-742005
108
65 - 66 Histograma de frecuencias para el porcentaje de brix durante
la pre y post cosecha en la Variedad de Caña C-32368
109
67 - 68 Histograma de frecuencias para el porcentaje de brix durante
la pre y post cosecha en la Variedad de Caña CR-74-250
110
69 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
Fibra por Variedad de Caña durante la precosecha
112
70 Gráfico de cajas para el porcentaje de Fibra por Variedad de
Caña durante la precosecha
112
71 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
Azúcares Reductores por Variedad de Caña durante la
precosecha
114
72 Gráfico cajas para el porcentaje Azúcares Reductores por
Variedad de Caña durante la precosecha
114
73 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
humedad por Variedades de Caña durante la precosecha
116
74 Gráfico cajas para el porcentaje de humedad por Variedades
de Caña durante la precosecha
116
75 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
Pureza por variedades de caña durante la precosecha
118
76 Gráfico cajas para el porcentaje de Pureza por variedades de
caña durante la precosecha
118
77 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
pureza por variedades durante la postcosecha
118
xv
FIGURA Pág.
78 Gráfico cajas para el porcentaje de pureza por Variedades de
Caña durante la postcosecha
118
79 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
pol por edad de la caña durante la precosecha
120
80 Gráfico de cajas para el porcentaje de pol por edad de la caña
durante la precosecha
120
81 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
pol por edad de la caña durante la postcosecha
121
82 Gráfico de cajas para el porcentaje de pol por edad de la caña
durante la postcosecha
121
83 - 84 Histograma de frecuencias para el porcentaje de pol durante la
pre y post cosecha para la edad de la caña de 10 meses
122
85 - 86 Histograma de frecuencias para el porcentaje de pol durante la
pre y post cosecha según la edad de la caña a los 11 meses
123
87-88 Histograma de frecuencias para el porcentaje de pol durante la
pre y post cosecha para la edad de la caña a los 12 meses
124
89 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
brix por edad de la caña durante la precosecha
127
90 Gráfico de cajas para el porcentaje de brix por edad de la caña
durante la precosecha
127
91 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
brix por edad de la caña durante la postcosecha
127
92 Gráfico de cajas para el porcentaje de brix por edad de la caña
durante la postcosecha
127
93 - 94 Histograma de frecuencias para el porcentaje de brix durante
la pre y post cosecha para la edad de la caña a los 10 meses
128
95 - 96 Histograma de frecuencias para el porcentaje de brix durante
la pre y post cosecha para la edad de la caña a los 11 meses
129
97 - 98 Histograma de frecuencias para el porcentaje de brix durante
la pre y post cosecha para la edad de la caña a los 12 meses
130
99 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
fibra por edad de la caña durante la precosecha
132
100 Gráfico de cajas para el porcentaje de brix por edad de la caña
durante la precosecha
132
101 - 102 Histograma de frecuencias para el porcentaje de fibra durante
la precosecha para la edad de la caña a los 10 y 11 meses
133
xvi
FIGURA Pág.
103 - 104 Histograma de frecuencias para el porcentaje de fibra durante
la precosecha para la edad de la caña a los 12 y 13 meses
134
105 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
azúcares reductores por edad de la caña durante la precosecha
135
106 Gráfico de cajas para el porcentaje de azúcares reductores por
edad de la caña durante la precosecha
135
107 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
humedad por edad de la caña durante la precosecha
136
108 Gráfico de cajas para el porcentaje de humedad por edad de la
caña durante la precosecha
136
109 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
pureza por edad de la caña durante la precosecha
137
110 Gráfico de cajas para el porcentaje de pureza por edad de la
caña durante la precosecha
137
111 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
pureza por edad de la caña durante la postcosecha
138
112 Gráfico de cajas para el porcentaje de pureza por edad de la
caña durante la postcosecha
138
113 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
pol por tipo de corte durante la precosecha
140
114 Gráfico de cajas para el porcentaje de pol por tipo de corte
durante la precosecha
140
115 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
pol por tipo de corte durante la postcosecha
140
116 Gráfico de cajas para el porcentaje de pol por tipo de corte
durante la postcosecha
140
117 - 120 Histograma de frecuencia para el porcentaje de Pol durante la
pre y post Cosecha y tipo de corte manual - mecánico de la
caña
141
121 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
brix por tipo de corte durante la precosecha
143
122 Gráfico de cajas para el porcentaje de brix por tipo de corte
durante la precosecha
143
123 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
brix por tipo de corte durante la postcosecha
144
124 Gráfico de cajas para el porcentaje de brix por tipo de corte
durante la postcosecha
144
xvii
FIGURA Pág.
125 - 126 Histograma de frecuencias para el porcentaje de brix durante
la precosecha para el tipo de corte manual y mecánico de la
caña
145
127 - 128 Histograma de frecuencias para el porcentaje de brix durante
la postcosecha para el tipo de corte manual y mecánico de la
caña
145
129 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
fibra por tipo de corte durante la precosecha
147
130 Gráfico de cajas para el porcentaje de fibra por tipo de corte
durante la precosecha
147
131 - 132 Histograma de frecuencias para el porcentaje de fibra durante
la precosecha para el tipo de corte manual y mecánico de la
caña
148
133 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
azúcares reductores por tipo de corte durante la precosecha
149
134 Gráfico de cajas para el porcentaje de azúcares reductores por
tipo de corte durante la precosecha
149
135 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
humedad por tipo de corte durante la precosecha
150
136 Gráfico de cajas para el porcentaje de humedad por tipo de
corte durante la precosecha
150
137 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
pureza por tipo de corte durante la precosecha
151
138 Gráfico de cajas para el porcentaje de pureza por tipo de corte
durante la precosecha
151
139 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
pureza por tipo de corte durante la postcosecha
152
140 Gráfico de cajas para el porcentaje de pureza por tipo de corte
durante la postcosecha
152
141 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
pol según la época de corte durante la precosecha
154
142 Gráfico de cajas para el porcentaje de pol según la época de
corte durante la precosecha
154
143 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
pol según la época de corte durante la postcosecha
155
144 Gráfico de cajas para el porcentaje de pol según la época de
corte durante la postcosecha
155
xviii
FIGURA Pág.
145 - 146 Histograma de frecuencias para el porcentaje de pol según la
época de corte en el mes de diciembre durante la pre y post
Cosecha
156
147 - 148 Histograma de frecuencias para el porcentaje de pol según la
época de corte en el mes de enero durante la pre y post
Cosecha
157
149 - 150 Histograma de frecuencias para el porcentaje de pol según la
época de corte en el mes de febrero durante la pre y post
Cosecha
157
151 - 152 Histograma de frecuencias para el porcentaje de pol según la
época de corte en el mes de marzo durante la pre y post
Cosecha
159
153 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
brix según la época de corte durante la precosecha
160
154 Gráfico de cajas para el porcentaje de brix según la época de
corte durante la precosecha
160
155 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
brix según la época de corte durante la postcosecha
161
156 Gráfico de cajas para el porcentaje de brix según la época de
corte durante la postcosecha
161
157 - 158 Histograma de frecuencias del porcentaje de brix durante la
pre y post cosecha según la época de corte en el mes de
diciembre
162
159 - 160 Histograma de frecuencias para el porcentaje de brix durante
la pre y post cosecha según la época de corte en el mes de
enero
163
161 - 162 Histograma de frecuencias para el porcentaje de brix durante
la pre y post cosecha según la época de corte del mes de
febrero
164
163 - 164 Histograma de frecuencias para el porcentaje de brix durante
la pre y post cosecha según la época de corte del mes de marzo
164
165 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
fibra según la época de corte durante la precosecha
166
166 Gráfico de cajas para el porcentaje de fibra según la época de
corte durante la precosecha
166
167 - 168 Histograma de frecuencias para el porcentaje de fibra durante
la precosecha según la época de corte en el mes de diciembre y
enero
167
xix
FIGURA Pág.
169 - 170 Histograma de frecuencias para el porcentaje de fibra durante
la precosecha según la época de corte en el mes de febrero y
marzo
167
171 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
azúcares reductores según la época de corte durante la
precosecha
169
172 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
azúcares reductores según la época de corte durante la
precosecha
169
173 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
humedad según la época de corte durante la precosecha
170
174 Gráfico de cajas para el porcentaje de humedad según la época
de corte durante la precosecha
170
175 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
pureza según la época de corte durante la precosecha
172
176 Gráfico de cajas para el porcentaje de pureza según la época
de corte durante la precosecha
172
177 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
pureza según la época de corte durante la postcosecha
173
178 Gráfico cajas para el porcentaje de pureza según la época de
corte durante la postcosecha
173
179 Gráfico de cajas para el porcentaje de pol según la diferencia
de días entre la pre y post cosecha
174
180 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
pol según la diferencia de días entre la pre y post cosecha
174
181 Gráfico de cajas para el porcentaje de brix según la diferencia
de días entre la pre y post cosecha
176
182 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
brix según la diferencia de días entre la pre y post cosecha
176
183 Gráfico de cajas para el porcentaje de pureza según la
diferencia de días entre la pre y post cosecha
178
184 Gráfico de medias con línea de tendencia para el porcentaje de
pureza según la diferencia de días entre la pre y post cosecha
178
Resultados Estadísticos para el Período de Zafra 2005-2006. 185 Gráfico de Pareto Según las Categorías de Fincas, Período
2005-2006
194
xx
FIGURA Pág.
186 Gráfico de Pareto Según las Variedades de Caña, Período
2005-2006
196
187 Gráfico de Pareto según las Edades de la Caña para el
Momento del Corte, zafra 2005-2006
198
188 Gráfico de Barras según el Tipo de Corte de la Caña, zafra
2005-2006
199
189 Gráfico de Pareto Según las Épocas de Corte de la Caña,
Período 2005-2006
200
190 Gráfico de Pareto Según la Diferencia de días entre la Pre y
Post Cosecha, Período 2005-2006
202
xxi
PLAN DE MEJORAS DEL CONTROL DE LA CALIDAD DE LA CAÑA DE
AZÚCAR ARRIMADA EN UN CENTRAL AZUCARERO
AUTOR: MORALES V. PEDRO M.
AÑO: 2008
RESUMEN
El cultivo de la caña y su proceso industrial han sufrido cambios que imponen la
ciencia y la tecnología. El Central Azucarero Portuguesa C.A. se ha unido a los
grandes avances tecnológicos necesarios para optimizar la producción de azúcar y la
competitividad, ampliando en los últimos seis años su capacidad de producción,
alcanzando niveles de molienda que lo han ubicado en uno de los principales ingenios
del país. La recepción de la caña es una de las actividades más importantes en el
procesamiento, donde se requiere mayor precisión y control en las actividades que
generan la información que califican su calidad. Estas actividades involucran dos
escenarios: Una evaluación de la calidad de la caña directamente en el campo
(pruebas precosecha) para su cosecha, y las evaluaciones hachas en la caña cosechada
(pruebas postcosecha), con una diferencia máxima de 15 días entre la realización de
una y otra prueba. Las variables que califican la calidad de la caña han experimentado
niveles de fluctuación entre una y otra prueba, requiriendo un estudio minucioso que
permita identificar las causas atribuibles a este comportamiento; es el caso de las
variables porcentajes de Brix y Pol que en las dos últimas zafras han manifestado
niveles de discrepancias que alcanzan el 5% de diferencias y en algunos casos lo
superan, cuando lo esperado debería ser a lo sumo 1,5%. Para estudiar y mejorar esta
situación, la presente investigación propuso el diseño de un plan de mejoras de la
calidad en el proceso de recepción de la caña, utilizando como herramientas de
mejoramiento continuo el ciclo PDCA enlazado con la metodología Seis Sigma,
destacando el desarrollo de Análisis Capacidad, Correlación y Diferencias de Medias,
que involucraron ambas escenarios de recolección de datos y diferentes formas de
estratificación, tales como: categorías de fincas, variedades de caña, épocas, edades y
tipos de corte; iniciándose el diagnóstico con los datos obtenidos del período de zafra
2004-2005 y a la luz de este estudio se implementó el plan en el período de zafra
2005-2006. Como resultado de la aplicación del plan, se logra una reducción entre un
55 y 65 % en el número de pruebas disconformes (ppm) en los porcentajes de Brix y
Pol realizados en la precosecha en este período de zafra, mientras que la reducción
fue entre un 25 y 30 %, para las pruebas de postcosecha, en todas las formas de
estratificación. En tanto los coeficientes de capacidad a largo Pp y Ppk reportaron
niveles entre 0,80 y 1,10 indicando la escasa capacidad del proceso en cumplir con
las especificaciones, y finalmente las pruebas de medias dieron diferencias altamente
significativas (p<0,01) indicando que las medias de las variables obtenidas en la
precosecha son diferentes a las obtenidas en la postcosecha.
1
INTRODUCCIÓN
A través de los años los empresarios han manejado sus negocios trazándose sólo
metas limitadas, que les han impedido ver más allá de sus necesidades inmediatas, es
decir, planean únicamente a corto plazo; lo que conlleva a no alcanzar niveles
óptimos de calidad y por lo tanto a obtener una baja rentabilidad en sus negocios.
Desde diversos enfoques se alude a la existencia de profundos cambios internos en la
organización de la producción y del trabajo de los agentes agrarios, y también en su
relación con otros agentes económicos. Estas transformaciones son producto de
varios procesos convergentes, en los que cobran relevancia la globalización, los
cambios en los marcos regulatorios de los países y el desarrollo tecnológico.
Asimismo, los grupos gerenciales de las grandes empresas en el mundo aseguran
que el secreto de las compañías de mayor éxito radica en poseer altos estándares de
calidad tanto para sus productos como para sus empleados; por lo tanto el control
total de la calidad es una filosofía que debe ser aplicada a todos los niveles
jerárquicos en una organización, y esta implica un Proceso de Mejoramiento
Continuo que no tiene final. Dicho proceso permite visualizar un horizonte más
amplio, donde se buscará siempre la excelencia y la innovación que llevarán a los
empresarios a aumentar su competitividad, disminuir los costos, orientando los
esfuerzos a satisfacer las necesidades y expectativas de los clientes. Asimismo, este
proceso busca que el empresario sea un verdadero líder de su organización,
asegurando la participación de todos e involucrándose en todos los procesos de la
cadena productiva. Para ello él debe adquirir compromisos profundos, ya que es el
principal responsable de la ejecución del proceso y la más importante fuerza
impulsadora de su empresa.
Los planes de mejoras constituyen uno de los objetivos del proceso de mejora
continua, y por tanto, es una de las principales fases a desarrollar dentro del mismo.
Para la elaboración del plan se requiere del respaldo y la implicación de todos los
responsables de la empresa y de todas aquellas personas que de una u otra forma
2
tengan relación con la organización. Un plan de mejoras integra la decisión
estratégica sobre cuáles son los cambios que deben incorporarse a los diferentes
procesos de la organización, para que sean traducidos en un mejor servicio percibido.
De tal forma que un buen plan además de servir de base para la detección de
mejoras, debe permitir el control y seguimiento de las diferentes acciones a
desarrollar, así como también la incorporación de acciones correctoras ante posibles
contingencias no previstas.
La empresa Central Azucarero Portuguesa, C.A. (CAPCA), se dedica
principalmente a la actividad de la recepción y transformación de la caña de azúcar,
en azúcar refinada y obtención de otros productos. Debido al crecimiento acelerado
que ha experimentado este sector en los últimos seis años, la empresa ha ido
ampliando su capacidad productiva, motivado a que la producción de caña en la zona
de influencia al central se incrementó en un 107,8 por ciento, lo que condujo a un
incremento en la capacidad de molienda diaria en más del 66,7 por ciento,
estimándose que la molienda de caña para los próximos períodos de zafras supere los
dos millones toneladas métricas.
En vista de esta vertiginosa ampliación tanto en campo como en fábrica, los
niveles de rendimiento de azúcar han experimentado comportamientos muy variables,
por lo que empresa ha venido introduciendo de manera sistemática las mejoras
necesarias tanto en planta como a nivel campo, haciendo mayor esfuerzo en este
último sector para que los productores puedan mejorar la calidad de la caña
cosechada y así alcanzar estándares óptimos de rendimiento. Es por esto que la
presente investigación pretende desarrollar un plan de mejoramiento continuo en la
recepción de la caña de azúcar de la referida empresa agroindustrial, desarrollándose
en esta fase del proceso productivo estrategias tales como: el ciclo de Deming PDCA
y la metodología de Seis Sigma. Manteniendo las premisas, que debe ser ante todo
económico, es decir debe requerir menos esfuerzo que el beneficio que aporta; así
como también acumulativo, que la mejora que se haga permita abrir las posibilidades
3
de sucesivas mejoras a la vez que se garantice el cabal aprovechamiento del nuevo
nivel de desempeño logrado en la organización.
Igualmente, con el plan de mejoras se intenta identificar las causas que provocan
las debilidades detectadas; identificar las acciones de mejora a aplicar; analizar su
viabilidad; establecer prioridades en las líneas de actuación; disponer de un plan de
acciones a desarrollar en un futuro y de un sistema de seguimiento y control de las
mismas; negociar la estrategia a seguir; incrementar la eficacia y eficiencia de la
gestión; motivar a la a sus trabajadores a mejorar el nivel de calidad.
La presente investigación viene desarrollada por cinco (5) capítulos de acuerdo
con los criterios del método científico en el siguiente orden:
El Capítulo I contiene el planteamiento del problema Objetivos de la
investigación, Justificación de la investigación, así como el alcance y limitaciones.
El Capítulo II contempla el Marco Teórico, el cual esta conformado por
Antecedentes de la Investigación, la Revisión Bibliográfica y la Definición de
Términos.
El Capítulo III conformado por el Marco Metodológico, contiene la Modalidad de
la Investigación, Unidad de Investigación, Técnicas de Recolección y Análisis de
Información y el Procedimiento.
En el Capítulo IV presenta el Análisis de Resultados y el Diseño del Plan de
Mejoras.
Finalmente las Conclusiones y Recomendaciones producto de esta investigación.
4
CAPÍTULO I
EL PROBLEMA
Planteamiento del Problema
La industria agroalimentaria mundial se desenvuelve en la actualidad en un
marco de profundos cambios definidos por la orientación de la Política internacional,
por los compromisos suscritos con la Organización Mundial de Comercio (OMC) y
los acuerdos con la Unión Europea (UE), tendentes todos ellos a la progresiva
liberalización del mercado. Estos cambios afectan no sólo al marco normativo o a los
mercados nacionales e internacionales sino sobre todo, a la propia concepción del
papel que desempeña el sector agroindustrial en el conjunto de la economía y de la
sociedad. En este contexto es obligada la búsqueda de mayores niveles de
competitividad y productividad que permitan a los productos un mejor acceso a los
mercados mediante la reducción de los obstáculos a los intercambios comerciales
entre países, una mayor competencia y la armonización de las disposiciones técnicas
que pudieran convertirse en trabas a la libre circulación de mercancías.
Según lo expresado por Arco (2005), la industria agroalimentaria es el sector
industrial más importante de Venezuela, sujeto de igual forma, a profundos cambios
como consecuencia de la internacionalización de la economía, las nuevas
orientaciones de la Política Agraria, los avances tecnológicos, la concentración de la
demanda en las cadenas de distribución y, sin duda, las crecientes exigencias de los
consumidores que demandan alimentos sanos y de calidad. Además, la industria
alimentaria en el país es un subsector estratégico sobre el que se apoya en buena parte
el futuro de la agricultura Venezolana; de su modernización y competitividad
dependerá el mantenimiento de una buena posición en los mercados internacionales.
Independientemente de la importancia que los datos económicos le conceden, la
posición estratégica de la agroindustria viene determinada tanto por su efecto de
arrastre sobre múltiples actividades económicas (maquinaria, transporte, comercio,
5
etc.), como por su elevado efecto multiplicador de generación de empleo en otros
sectores.
Hoy en día la excelencia en las organizaciones viene marcada por su capacidad
de crecer en la mejora continua de todos y cada uno de los procesos que rigen su
actividad diaria. La mejora se produce cuando las organizaciones aprenden de si
misma, y de otras, es decir, cuando planifican su futuro teniendo en cuenta el entorno
cambiante que la envuelve y el conjunto de fortalezas y debilidades que la
determinan.
La calidad tiene en la actualidad una incidencia definitiva en la competitividad
de todas las empresas en general, y de las agroalimentarias en particular. La
introducción de este concepto, tanto en lo que se refiere a calidad del producto, como
del proceso productivo y de los servicios ofertados, constituye una herramienta
estratégica fundamental, de la cual es imposible prescindir si se desea ocupar un lugar
destacado en la comercialización de los productos. En tanto que, la política de
calidad, es una parte indisoluble y primordial de las estrategias de promoción y
comercialización, permitiendo identificar y diferenciar los productos al tiempo que se
obtienen o preservan cuotas de mercado complementándose con el esfuerzo
promocional.
Entre tanto para Sánchez (2004), la insuficiencia de la producción de caña de
azúcar y su procesamiento industrial para satisfacer la demanda interna en Venezuela,
a pesar de los múltiples proyectos de fomento presentados en el transcurso de las
últimas décadas, es uno de los graves problemas que actualmente confronta la
economía Venezolana. El escaso desarrollo de la agricultura ha motivado el gran
incremento de las importaciones, situación que se refleja claramente en el caso del
azúcar, artículo esencial en la alimentación cotidiana e insumo para numerosos rubros
industriales, además de constituir una actividad que tiene alta capacidad generadora
de empleo. Es por ello, que se considera importante el análisis del proceso de
desarrollo de la industria azucarera Venezolana, en sus etapas de producción agrícola
y de procesamiento agroindustrial, los cuales constituyen el tema de interés de esta
6
investigación, que puede contribuir a al mejoramiento continuo de la calidad de este
importante sector de la agroindustria nacional.
Actualmente, la situación de la industria azucarera se ha agravado con la
aplicación del severo control cambiario implantado en el año 2003, que elimina las
flexibilidades para la importación de crudo y otras materias primas para la refinación
adicional que se requiere para cubrir el mercado interno en los períodos interzafras.
El cultivo de caña de azúcar debe estar orientado en aumentar la producción a un
menor costo y en la conservación de los recursos: Suelo y Medio Ambiente.
Para Sánchez (2004), las principales razones que limitan el desarrollo de la
agroindustria azucarera venezolana son:
a) Bajos precios internacionales.
b) Elevados excedentes acumulados.
c) Estancamiento en el consumo mundial, como resultado de las campañas
contra el azúcar y la penetración de sustitutos en los mercados de los países
industrializados.
d) Considerable aumento en la participación de azúcar blanco en el mercado
internacional.
Por otro lado, GEPLACEA (1999), considera que estas dificultades significan
un verdadero desafío, que nos obliga a tomar algunas decisiones con miras a la
modernización de nuestra agroindustria, adecuándola a las nuevas exigencias. Con
una economía globalizada y un mercado del azúcar cada vez más competitivo, la
agroindustria azucarera recibe el nuevo milenio consciente de que la sostenibilidad y
proyección futura se basan en el desarrollo tecnológico y en la innovación. Aunque
este análisis fue realizado hace más de 5 años, al presente está totalmente vigente.
Por su parte, Arco (2005), expone que la industria azucarera Venezolana es una
de las actividades de mayor relevancia en el desarrollo agroindustrial del país. La
producción de caña de azúcar constituye el tercer rubro del sector agrícola, 8% del
valor de la producción vegetal, sólo superado por el maíz y el café, ocupando 110.000
hectáreas del territorio nacional. La caña de azúcar es uno de los cultivos extensivos
7
de mayor capacidad empleadora, generando alrededor de 50.000 empleos directos,
que beneficia a través de empleos indirectos y familias dependientes a por lo menos
500.000 personas. En el país existen 15 Centrales Azucareros activos con una
capacidad de molienda de 70.000 Ton. caña/día y producción de 5.700 Ton. de azúcar
al día.
Asimismo, Sánchez (2004), expone que el consumo per cápita de azúcar es de
14,6 a 20,7 Kg./habitante en países desarrollados, mientras que en países en vías de
desarrollo como el nuestro se estima entre 6,7 a 14,3 Kg./habitante. En Venezuela el
consumo humano de azúcar refinada es de 594.259 TM (unos 23,8 Kg/habitante en
promedio), mientras que el consumo industrial es de 396.173 TM, que sumado da un
total de 990.432 TM; siendo la producción nacional estimada en unos 700.000 TM, lo
que representa un 70,7 % del consumo en el país, la cual requiere una inversión
promedio de MM Bs.753.000.
Vale la pena destacar otros elementos, como es el efecto multiplicador que tiene
la agroindustria azucarera con relación a otras ramas, entre las que destacan:
producción de alcohol, aglomerados, componentes de alimentos para animales
(melaza), papel, bebidas gaseosas, dulces y repostería. Es por ello, que el cultivo de la
caña de azúcar y su proceso industrial ha sufrido los cambios que imponen la ciencia
y la tecnología, pasando por ejemplo, del acarreo animal al autopropulsado, del alza
manual al alza mecánica, del corte manual a las combinadas, de la producción del
papelón y la panela a la industrialización del azúcar refino.
La elaboración de los productos en el área industrial involucra principalmente
tres etapas: la entrada (personal, material, equipo, políticas, procedimientos, métodos
y el medio ambiente), realización del producto o servicio (proceso) y la salida
(brindar un servicio y/o elaboración de un producto). En dichas etapas se comenten
errores que afectan la calidad del producto y/o servicio. Todos los días un defecto es
creado durante un proceso (etapa), esto toma un tiempo adicional para la prueba,
análisis y reparación. Estas actividades no-adicionales requieren espacio, equipo,
materiales y gente. Existen metodologías que ayudan a la prevención de errores en los
8
procesos industriales, siendo unas de ellas el ciclo de Deming PDCA y la
metodología de Seis Sigma (6σ), que son metodologías de calidad de clase mundial,
aplicadas para ofrecer un mejor producto o servicio, más rápido y al costo más bajo.
En esta investigación se implementarán estas estrategias de mejoras continuas en la
fase de recepción de la caña de azúcar en el Central Azucarero Portuguesa C. A.
El Central Azucarero Portuguesa, C. A. (CAPCA), tiene como principal
actividad la recepción y transformación de la caña de azúcar, en azúcar refinada y la
obtención de otros productos. Según Arco (2005), señala que en los últimos seis años
la empresa ha ido ampliando su capacidad de producción, motivado a que la
producción de caña en la zona de influencia al central se incrementó de 12.850 a
26.700 hectáreas, alcanzando niveles de molienda que la han llevado a ser uno de los
principales centrales azucareros del país, pasando de una capacidad de molienda
diaria de 9.000 TM en el año 2000 a 15.000 TM en la actualidad, estimándose la
molienda para los próximos períodos de zafra en unos 2.000.000 de TM/año.
Por otro lado, la fabricación de azúcar refinada involucra una serie de procesos
en los que destaca la recepción de la caña de azúcar, la cual se inicia con el estudio
previo del lote de caña que se pretende cosechar, que según sus condiciones
fisiológicas está en el intervalo de tiempo donde se estima que ha alcanzado un
umbral que se considera ideal dentro de la curva de madurez. El estudio es realizado
por el departamento de maduración del central azucarero mediante el muestreo de
caña en diferentes partes del lote. La muestra tomada es llevada al laboratorio del
central donde se le realiza una serie de análisis físico-químicos de los parámetros que
determinan su calidad, y a partir de los mismos, se tomará la decisión de cosechar o
no el lote estudiado. Este procedimiento inicial se le denomina pruebas de
PRECOSECHA de la caña, y su objetivo principal es garantizar que la caña que se
arrime al central posea las condiciones óptimas de madurez, lo cual permite obtener
el máximo provecho en la extracción de azúcar en la fábrica.
Ahora bien, si las condiciones de calidad de la caña del lote muestreado es la
esperada, se procede a la quema, corte y acarreo en camiones al central, en un lapso
9
de tiempo no mayor de los 15 días desde que se realizó el análisis de precosecha. Una
vez que la caña llega al central se procede a su recepción, iniciándose con la toma de
una muestra de caña en el camión, y a partir de la misma se obtienen nuevamente los
parámetros físico-químicos denominados de POSTCOSECHA, y en función estos
parámetros se determina el rendimiento de azúcar probable mediante una relación
algebraica, con la que finalmente se admite su ingreso.
Es importante señalar, que aún cuando el rendimiento reportado en la muestra
no cumpla con las expectativas mínimas de calidad requerida por la empresa, la caña
contenida en el camión no puede ser rechazada o desviada a otro proceso distinto al
refino, así como también a partir de este resultado se estima el pago de la cosecha
arrimada por el productor.
Como resultado en el incremento de la capacidad de producción de caña en el
campo y de su procesamiento, los niveles de rendimiento de azúcar han
experimentado comportamientos muy variables, en los resultados de precosecha (o
campo) con respecto a los de postcosecha (al momento de la recepción), donde los
niveles de discrepancias en los principales parámetros que miden la calidad de la caña
alcanzan los cinco puntos porcentuales de diferencias y en algunos casos lo superan,
cuando la brecha promedio que pudiera existir entre estos dos resultados debería ser
un punto y medio porcentual en la variable estudiada.
En vista de la problemática existente, la empresa ha iniciado una serie de
estudios tendientes a reducir y controlar las diferencias entre las estimaciones
obtenidas en el campo respecto a las obtenidas en la planta, que contribuyan
sistemáticamente en la mejora de la rentabilidad para el productor y en el rendimiento
de los procesos en la fábrica.
Cabe mencionar que para medir la calidad en las muestras de caña, el laboratorio
de recepción obtiene un conjunto de indicadores físico-químicos, siendo las más
importantes: porcentaje de Brix, porcentaje de Pol, porcentaje de Pureza, extracción
de Jugo, porcentaje de Fibra, porcentaje de Azúcares Reductores, porcentaje de
Rendimiento, entre otros. Así mismo, las muestras de caña obtenidas tanto en el
10
campo como el camión, son recabadas bajo un procedimiento de selección aleatoria,
que garantiza la representatividad de la misma. Manteniéndose además bajo control
local para dicha selección, un conjunto de variables latentes que pudieran incidir
directamente en el muestreo de la caña. La anomalía en este proceso se origina
cuando los resultados obtenidos en las muestras de pre y postcosecha no coinciden,
existiendo entre ellos una brecha de considerable magnitud, como por ejemplo el
parámetro porcentaje de Pol (cantidad de sacarosa en el jugo), que alcanza diferencias
que oscilan entre 5 por ciento, entre una y otra muestra.
Este alto grado de variabilidad presente en los análisis de pre y postcosecha
amerita un estudio minucioso que permita identificar las posibles causas que la
generan, por cuanto afecta considerablemente el proceso de fabricación, en el cual se
utilizan equipos, maquinarias y personal que involucran altos costos de producción,
para obtener rendimientos de azúcar que a lo sumo llegan a los 10 grados, cuando lo
esperado debería ser los 12 grados. A su vez, el productor de caña se ve afectado por
cuanto percibe ganancias económicas que no reflejan el esfuerzo ejercido a nivel de
campo.
En vista de la problemática presente en el departamento de recepción del
central, esta investigación propone el diseño de un plan de mejoras del control de la
calidad de la caña de azúcar arrimada en el Central Azucarero Portuguesa, C.A.,
basado en la elaboración de estrategias y acciones que generen condiciones para dar
respuesta en forma eficiente y eficaz al proceso de recepción de la caña de azúcar.
En tal sentido, con la implementación de este plan de mejoras, permitirá a la
empresa fortalecer la calidad y el mejoramiento continuo de sus procesos, y de esa
manera mejorar la productividad y la efectividad, de modo que transcienda a otras
áreas de la misma, ya que el logro alcanzado involucra la participación colectiva en
un sentido compartido de la responsabilidad.
El diseño del plan estipulará la utilización de la data recabada por el
departamento de recepción durante los períodos de zafra 2004–2005 y 2005–2006,
tomando como base preliminar para el diagnóstico de la situación actual del proceso
11
los datos recolectados durante la zafra 2004-2005, y a partir del mismo se definirán
las estrategias a seguir para el período de zafra 2005-2006. Es importante señalar, a
razón de cuantificar la magnitud de la información que será estudiada en la presente
investigación, que cada periodo involucra al menos 150 días de zafra y alrededor de
400 camiones diarios analizados. Por otra parte, para el análisis de la datos serán
utilizadas las herramientas estadística descriptiva e inferencial, siguiendo el ciclo
PDCA enlazado con la metodología del modelo de aplicación de la calidad Seis
Sigma (DFSS), con las que se establecerán las acciones y controles del proceso de
recepción de la empresa, a los fines de lograr un proceso de calidad en la ejecución y
control de las actividades.
Mediante la aplicación de este plan se podrá clasificar a todos sus proveedores,
identificando sus fortalezas y debilidades y comparándolos con los estándares de
calidad exigidos por la empresa, así como también mejorará la toma de decisiones en
el momento de planificar la cosecha de la caña.
Todo lo anteriormente descrito hace necesario una planificación estratégica que
permita realizar un diagnóstico de la situación en la que se encuentra la industria
azucarera, de modo de conseguir un salto significativo en la optimización de los
procesos y que contribuya al mejoramiento de la calidad de los productos y servicios
que produce, apoyándose esencialmente en sus fortalezas para superar sus
debilidades, siendo sin duda esta estrategia la mejor opción de cambio.
Formulación del Problema
Lo antes expuesto ha motivado el desarrollo de la presente investigación la cual
tiene como propósito la implementación de un plan de mejoras del control de la
calidad de la caña de azúcar arrimada en un central azucarero, con el propósito de
darles respuestas a las siguientes interrogantes:
1. ¿Cuáles son las características actuales de la caña de azúcar que ingresa al
central azucarero, en cuanto a sus parámetros físico-químicos obtenidos en las etapas
de pre y post cosecha por proveedor?
12
2. ¿Cómo se podría clasificar a los proveedores de caña en la etapa de
precosecha y post cosecha en función de la variedad de caña, tipo y época de corte de
la caña, edad de la caña y clase de la caña?
3. ¿Existe alguna correlación entre las variables físico-químicas en función de
la finca, variedad de caña, tipo y época de corte, edad de la caña y clase de la caña en
la etapa de pre y post cosecha?
4. ¿Cómo verificar la capacidad de las variables físico-químicas obtenidas
durante el proceso de recepción de la caña, que permitan evaluar la habilidad del
proceso en el cumplimiento de las especificaciones establecidas en la normativa de la
empresa?
5. ¿Cómo controlar y optimizar el proceso de recepción de la caña de azúcar
tomando en cuenta las fases de pre y post cosecha en el Central Azucarero
Portuguesa, C.A., utilizando las herramientas del TQM y el enfoque del modelo de
planificación de la calidad seis sigmas (DFSS) para la solución de problemas, en la
ejecución de planes de mejoras?
Objetivos de la Investigación
General
Diseñar un plan de mejoras del control de la calidad de la caña de azúcar
arrimada en el Central Azucarero Portuguesa C.A., en función de las condiciones de
pre y post cosecha, utilizando el ciclo PDCA para el control de los procesos y la
metodología Seis Sigma, de acuerdo con el concepto estratégico de la organización.
Específicos
1. Diagnosticar las condiciones actuales de funcionamiento del proceso de
recepción de la caña de azúcar que ingresa al central, para identificar las áreas
potenciales de mejoras en las etapas de pre y post cosecha.
13
2. Clasificar los proveedores de caña del Central Portuguesa en las etapas de
pre y post cosecha en función de la variedad de caña, tipo y época de corte, edad de la
caña y la clase de la caña.
3. Evaluar las condiciones de calidad actual de la caña que ingresa al central,
mediante los parámetros físico-químicos que la califican, en las etapas de pre y post
cosecha en función de los proveedores, variedad de caña, tipo y época de corte edad
de la caña y la clase de la caña.
4. Correlacionar las variables físico-químicas en función del proveedor, la
variedad de caña, tipo y época de corte, edad de la caña y clase de la caña, en las
etapas de pre y post cosecha.
5. Verificar la capacidad de las variables físico-químicas obtenidas durante el
proceso de recepción de la caña, que permita evaluar la habilidad del proceso en el
cumplimiento de las especificaciones establecidas por la empresa.
6. Analizar los resultados obtenidos de la aplicación de las herramientas de
mejora continua para la solución de problemas PDCA y Seis Sigma, que coadyuven a
la optimización del proceso de recepción de la caña de azúcar en el Central Azucarero
Portuguesa C.A., tomando en cuenta las etapas de pre y post cosecha.
Justificación e Importancia
El diseño de un plan de mejoras del control de la calidad de la caña de azúcar
arrimada en el Central Azucarero Portuguesa, C.A., se justifica porque permitirá
conocer y mejorar la calidad de la materia prima en el campo, así como también la
eficiencia del proceso fabril, lo que constituye una herramienta efectiva para
concretar incrementos en la productividad de azúcar refinada, siendo este un objetivo
prioritario y un compromiso de todos los sectores involucrados en esta actividad. Al
mismo tiempo que busca incorporar nuevas estrategias de mejoramiento continuo
como cultura de trabajo, y de esta manera incrementar significativamente el
rendimiento cultural de los cañaverales, reducir los costos de producción y mejorar
algunos aspectos de la calidad fabril. Lográndose finalmente incrementos sustanciales
14
en los niveles de recuperación de azúcar, beneficiando al productor y a los accionistas
de la empresa.
Alcances
Este trabajo pretende, a través del diseño de un plan, mejorar la calidad de la
materia prima (caña de azúcar) a nivel de campo, lo que permitirá alcanzar la máxima
recuperación en el contenido de azúcar factible, lo que incide en la calidad del azúcar
y contribuye a reducir los costos, percibiendo mayores ganancias por parte del
productor. Mientras que a nivel de fábrica, permitirá un proceso eficiente que asegura
la máxima recuperación industrial del azúcar cultivado en el campo, lo que influye
directamente en la reducción de los costos y la calidad del producto final. Por otro
lado, es importante destacar que estas técnicas de mejoras continuas planteadas en
este trabajo podrán ser aplicadas en cualquier empresa del ramo azucarero, siempre y
cuando se ajuste a los requerimientos de las mismas.
Limitaciones
El presente trabajo presentas algunas limitaciones referidas fundamentalmente a:
a) la caña arrimada al central azucarero procede de diferentes localidades con
condiciones ambientales distintas, b) La caña es cultivada mediante diferentes
manejos agronómicos, c) Muchos de los productores cultivan diferentes variedades
de caña, d) El central cuenta con un gran número de productores pequeños, medianos
y grandes, en función de la cantidad de tierra cultivada.
Por un lado, estas limitaciones traen como consecuencia para el presente trabajo
que el volumen de la información generada en el proceso de recepción sea
considerablemente heterogénea, así como también cuantitativamente mayor; por otro
lado, los niveles de variabilidad en algunos casos pueden ser extremos, pero que con
una adecuada estrategia de estratificación pueden ser reducidos significativamente.
15
CAPÍTULO II
MARCO TEÓRICO
Antecedentes de la Investigación
Los trabajos de investigación que se relacionan con la presente investigación
constituyen un basamento teórico importante, por lo que a continuación se presenta
un resumen de investigaciones relacionadas con el tema estudiado a nivel
internacional, nacional y regional.
Antecedentes Internacionales
Un interesante antecedente descrito por Evans, J. et al. (2005, p. 32) en su libro
“Administración y Control de la Calidad”, titulado “La evolución de la calidad en
Xerox”; en el que se destaca el gran éxito alcanzado por la empresa norteamericana
Xerox a partir de la década de los 90, luego que su directiva decidiera implementar
estrategias integrales de calidad en la producción de la fotocopiadora Xerox 914.
Consciente del éxito de otras empresas japonesas, que habían implementado
herramientas del TQM, su presidente David, T. Kearns creó equipos con sus
empleados, encargados de diseñar un plan de mejoras de la calidad en fabricación de
este producto, lográndose rápidamente diagnosticar algunos elementos, como por
ejemplo, más del 20 por ciento de los ingresos de la empresa se perdían en el
reproceso de los trabajos, desperdicios, inspección excesiva, negocios perdidos, entre
otros.
A partir de la implementación del plan de mejoras de la calidad, la empresa
logró importantes avances que incluyeron: disminución de la tasa de rechazo en la
línea de ensamblaje de 10 mil ppm a 300 ppm, el 95 por ciento de las partes ya no
requirieron de inspección; el número de proveedores se redujo de 5 mil a 500, el
costo de las partes compradas se redujo en un 45 por ciento, los costos de fabricación
16
se redujeron en un 20 por ciento a pesar de la inflación, los tiempos de desarrollo de
los productos bajo en un 60 por ciento y la calidad de la producción en general
mejoró en un 93 por ciento. Para el año 2001 la empresa replantea un nuevo plan de
mejoras de la calidad, enfocado a la metodología Seis Sigma, denominándolo “Lean
Six Sigma”. Poco tiempo de haber aplicado este enfoque de liderazgo de la calidad
logró la mayor popularidad en los Estados Unidos.
Este enfoque se refinó con base en un proceso estructurado de mejora continua
de la calidad, fundamentado en sus propios principios, los cuales destacan más el
comportamiento y el liderazgo para lograr la excelencia en el desempeño. Esta
metodología incluye una infraestructura dedicada y el compromiso de los recursos en
los aspectos claves del negocio: oportunidades críticas para los clientes, capacitación
profunda para los empleados, contratación de los especialistas más experimentados en
mejoras, un proceso de selección de proyectos basado en los valores y mayor enfoque
en el cliente con un vínculo claro con la estrategias y objetivos.
Esta experiencia presentada por Evans, J. et al. (2005), permite respaldar en
este trabajo de investigación, la validación y la confianza que se pueda tener en las
estrategias de mejoras de la calidad de los procesos de producción, utilizando los
enfoques del ciclo de Deming y la metodología de Seis Sigma, que de ser
desarrolladas de manera diligentes y con un alto compromiso del personal de la
empresa, así como también involucrando al cliente, reportan significativos
rendimientos en el proceso productivo, donde ganan todos.
Otro interesante trabajo de mejora continua es el presentado en España por la
Universidad de Sevilla (2005), titulado “Plan de calidad y mejora continua de la
administración y servicios de la universidad de Sevilla (PCASUS)”; donde se
impulsa un cambio en la forma de gestión universitaria, cuyo objetivo fundamental
gira entorno a la mejora continua enfocada en las herramientas del TQM, utilizando
al grupo de mejora como herramienta básica y núcleo fundamental del sistema. En
este trabajo la universidad se plantea los siguientes objetivos: Incrementar la
satisfacción de los clientes, elevando el nivel de resultados en los servicios; implantar
un sistema de recursos humanos que incremente la satisfacción laboral y facilite la
17
consecución de los objetivos del Plan; impulsar un cambio cultural hacia un nuevo
estilo de gestión.
Para el diseño del Plan de mejoras la Universidad se planteó la siguiente
metodología: 1. Determinación de la situación inicial, mediante la elaboración de la
matriz DOFA correspondiente; 2. Definición de la misión y visión de la
administración y servicios de la Universidad; 3. Definición de los objetivos y las
estrategias del plan orientado en el ciclo PDCA; 4. Diseño del despliegue del plan de
mejoras; 5. Cronograma; y 6. Evaluación y control del mismo.
Merece especial atención que el plan de mejoras fue implementado a nivel de
una institución de educación superior donde se revela la bondad de herramienta del
ciclo de Deming en la implementación de cualquier proceso productivo o de servicio
del quehacer humano, lográndose importantes avances en la universidad Sevilla.
Merece especial atención el trabajo de realizado en España por Plaza, C. et al.
(2004), titulado “Mejora Continua como Herramienta Docente en Fundamentos
de Sistemas Digitales. En donde se experimenta un avance significativo que
conducen a la revisión y mejora de los procesos existentes en la universidad de
Zaragoza-Turuel, mediante la implementación de nuevas estrategias de mejora
continua. Estas actividades de mejora continua fueron realizadas por el personal a
partir de procesos ya existentes en una asignatura concreta de carácter introductoria
sobre electrónica digital: “Fundamentos de Sistemas Digitales”, siguiendo la
metodología descrita por el famoso “ciclo de Shewhart”, (o también conocido como
PDCA o círculo de Deming). Logrando con el plan excelentes resultados, como la
satisfacción de los alumnos, resultados académicos importantes y satisfacción del
profesorado, entre otros.
Con este trabajo se ha demostrado un ejemplo concreto de la aplicación del
concepto “de plan de mejora continua” en el aula, íntimamente relacionado con la
filosofía de calidad, en este caso en el sector universitario. Donde se ha intentado, de
esta forma, dar una pauta para aquellos docentes que puedan sentirse desbordados por
la amplitud de esta terminología de origen empresarial.
18
Antecedentes Nacionales
En relación a los antecedentes regionales se reseña el trabajo realizado por
Casanova, R. (2004), denominado “Mejoramiento de los tiempos operativos a las
llaves hidráulicas basado en la metodología six sigma en Akere Energy, C.A.”,
empresa ubicada en el Tigre, Estado Anzoátegui. En este trabajo se estudia la pérdida
del tiempo operativo originado por los errores y fallas durante el proceso de servicio
que ejerce la herramienta conocida como “la Llave Hidráulica”, utilizada para acoplar
y/o desacoplar las tuberías o cabillas en la sarta hoyo, abajo en los pozos petroleros;
en donde los taladros que posee la compañía realizan la operación final de servicio al
cliente. Dicho problemática trae como consecuencia principal la aparición de lucros
cesantes, puesto que el beneficio económico de la empresa depende directamente del
tiempo efectivo total realizado en el proceso de servicio prestado.
Para resolver la problemática suscitada en el proceso de servicio de las llaves
hidráulicas, el autor se plantea el diseño un plan de mejoras mediante la aplicación de
la metodología Six Sigma, la cual es un método de gestión gerencial y de resolución
de problemas, enmarcada en los preceptos de la calidad y que busca el mínimo
ranking de errores en el proceso. Finalmente con implementación de la técnica de
mejora continua, Akere Energy, C. A. logra reducir en una primera fase de la
aplicación del plan, más 30 por ciento el tiempo operativo total en el proceso de
servicio que prestan las llaves hidráulicas, por cuanto se consigue disminuir
significativamente las fallas y/o errores en el mismo, y en consecuencia se logra el
incremento en los beneficios económicos de la empresa.
Esta referencia deja sin lugar a dudas, que la implementación de la metodología
Seis Sigma en la resolución de problemas aporta importantes beneficios en la mejora
de los procesos de producción y/o servicios, siendo un método eficiente y eficaz en la
gestión gerencial enmarcada en los modelos de calidad, que busca la reducción
progresiva de los errores en los proceso productivos. Por lo tanto, al desarrollar
sistemáticamente las Fases de Alto Nivel (Definir, Medir, Analizar, Mejorar y
Controlar) que propone la metodología, se obtiene un mejor desempeño en el
19
proceso, como en este caso en particular, la reducción de los tiempo de operación de
una herramienta de trabajo para el funcionamiento óptimo del sistema y por tanto, al
incremento de la rentabilidad de una compañía de servicios en el sector petrolero.
En el trabajo realizado por Valdez, S. (2001), denominado “Reducción de la
variabilidad en la planta de jabones de Colgate Palmolive, C.A. mediante la
aplicación de la metodología Six Sigma”. Este trabajo se fundamenta en la
reducción de las variables no deseadas en el proceso productivo de la fábrica de
jabones de Colgate Palmolive ubicada en el estado Carabobo, aplicándose la
metodología a un proceso fabricación de un producto a gran escala. El autor
diagnosticó las variables más influyentes logrando reducir la variabilidad a niveles
importantes en una primera fase, dejando abierta la metodología para su continuidad
y poder llevar a la empresa a niveles de Seis Sigma.
En este trabajo se muestra la importancia que puede significar la metodología
Seis Sigma para reducir el tiempo de ciclo y los defectos en los productos, lográndose
al mismo tiempo importantes ahorros en los costos de producción y una adecuada
reputación de empresa de excelencia.
En el trabajo realizado en una planta Láctea del Estado Táchira por Azuaje, C.
(2002), titulado “Diseño de un plan de mejora del proceso productivo de una empresa
procesadora de lácteos”, se plantea optimizar el uso de los recursos y obtener una
mayor rentabilidad. A través de esta investigación se obtuvo la información
relacionada con un problema que presentaba la empresa, como era la estandarización
de los procesos de fabricación y análisis de laboratorio, también la falta de
aprovechamiento del suero verde, el establecimiento de indicadores de control, baja
continuidad por problemas con el suministro de leche por falta de proveedores
confiables, existencia de un cuello de botella en la cuba polivalente y la ausencia de
un sistema de planificación, programación y control de la producción. El autor
propone mejorar estas anomalías por medio de un plan de mejoramiento del proceso
productivo.
20
Esta investigación aporta al presente trabajo la necesidad de desarrollar planes
de mejoramientos en diversas instancias en la búsqueda de alternativas para su propio
desarrollo.
Antecedente Regional
Entre tanto, otra investigación realizada por Medina, V. (2005), titulada
“Propuesta de un plan de mejoras continua en una fábrica de bolsas plásticas”,
propuso la realización de un diagnóstico de la empresa plásticos Careli del Estado
Lara, para conocer cómo estaba funcionando el proceso productivo, identificar las
fallas más importantes y luego proponer la mejora a través del ciclo de Deming
PDCA. Logrando con esta metodología de mejoramiento continuo la identificación
de las fallas críticas mediante la utilización de encuestas estructuradas, semi-
estructuradas y entrevistas no estructuradas sobre los empleados responsables del
proceso, lo que le permitió mejorar las relaciones entre diversos procesos, la
concientización del personal para trabajar de manera coordinada para el
fortalecimiento de la organización, así como estimularlos al trabajo en equipo.
Finalmente este estudio permitió un mejoramiento satisfactorio por cuanto alcanzó
disminuir el desperdicio de un 15 % y una rentabilidad del 57%.
Las conclusiones a la que llegó este investigador, sirve de gran valor referencial
al presente trabajo, por cuanto confirma que la aplicación de un plan de mejoras
siguiendo el ciclo de Deming ayuda en el incremento de la rentabilidad para la
empresa y a la disminución significativa de las pérdidas, así como en el estímulo de
sus trabajadores en la sensibilización del trabajo en equipo.
21
Bases Teóricas
Calidad y mejora continua
Para Shewhart (1931), referenciado por Evans (2005), la calidad es la bondad o
conformidad de un producto o servicio. La aparición del concepto “calidad” no
responde a un momento concreto de la historia, sino que ha ido evolucionando a lo
largo del tiempo, adquiriendo y enriqueciendo su significado y variando su
orientación atendiendo a las especificidades y necesidades de cada momento.
La calidad puede ser un concepto confuso, debido en parte, a que la gente
considera la calidad de acuerdo con diversos criterios basados en sus funciones
individuales dentro de la cadena de valor de la producción. Esto significa que la
calidad sigue evolucionando conforme la profesión de la calidad se desarrolla y
madura. Dice Evans (2005), que en un estudio realizado en estados unidos en donde
se le consultó a 86 gerentes de empresas, que definieran la calidad, se obtuvo diversas
respuesta, en las que se incluyen las siguientes: 1) Perfección, 2) Consistencia, 3)
Eliminación de desperdicios, 4) Velocidad de entrega, 5) Cumplimientos con las
políticas y procedimientos, 6) Ofrecimiento de un producto eficiente y útil, 7) Hacer
las cosas bien desde la primera vez, 8) Complacer o satisfacer a los clientes, 9)
Servicio y satisfacción total para el cliente. Como se puede notar, existen diferentes
perspectivas desde las cuales se ve la calidad.
Estos mismos autores destacan que es importante comprender las diferentes
perspectivas desde las cuales se ve la calidad, a fin de apreciar por completo el papel
que desempeñan las distintas partes de una organización de negocios, entre las que
mencionan:
1. Un Enfoque basado en el juicio: donde la noción más común utilizadas por
los consumidores, es que es sinónimo de superioridad y excelencia. Para Shewhart
(1931), unos de los primeros personajes que define la calidad como la bondad o
conformidad de un producto, conociéndose este punto de vista como trascendente.
22
2. Un enfoque hacia los productos: en este caso la calidad se trata de una
función para una variable medible de manera específica, y que las diferencias en la
calidad reflejan las diferencias en la cantidad de algún atributo del producto.
3. Enfoque hacia el usuario: esta definición se basa en la suposición de que la
calidad se determina de acuerdo con lo que el cliente quiere. Las personas tienen
distintos deseos y necesidades y, por tanto, diferentes normas de calidad, lo que
conduce a una nueva definición basada en el usuario: la calidad es la adaptación al
uso para el que el producto se compra, o la manera en que el producto cubre la
función para la que está diseñado.
4. Enfoque hacia el valor: en este caso la calidad se basa en la relación
existente entre el uso o la satisfacción con el precio. Desde este punto de vista, un
producto de calidad es aquel que es tan útil como los productos con los que compite,
y se vende a un precio más bajo, o bien, aquel que ofrece mejor uso o satisfacción a
un precio comparable.
5. Enfoque hacia la manufactura: en este enfoque se define la calidad como el
resultado deseable de la práctica de ingeniería y manufactura, o la conformidad con
las especificaciones. Las especificaciones son el objetivo y tolerancias que
determinan los diseñadores de los productos y servicios. Donde el objetivo es el
conjunto de valores ideales que la producción debe buscar; mientras que las
tolerancias se especifican porque los diseñadores reconocen que es imposible
alcanzar los objetivos en todo momento de la fabricación.
Por otro lado, Garvin (1988), destaca que la evolución de la calidad viene
marcada por cuatro etapas, que son:
1. Calidad mediante inspección: se identifica con la aparición del sistema
industrial moderno, en el cual la producción en los talleres artesanales es sustituida
por la producción en serie en las fábricas. La calidad del producto se comprueba al
final de la línea de producción, por lo que calidad en esta etapa se asociaba a
inspección final del producto. El objetivo era adecuar el producto o servicio a los
fines en base a los cuáles había sido producido (conforme a los estándares
preestablecidos), pero no la mejora de éste. Este sistema suponía incurrir en un coste
23
adicional, en relación a la identificación de un producto al cual se le había detectado
un fallo y por tanto no se iba a obtener beneficio alguno.
2. El Control estadístico de la Calidad: con el desarrollo tecnológico, aparecen
industrias que no pueden permitirse tener fallos de calidad, como son la industria de
defensa o la industria nuclear, por lo que se incorpora la inspección o control en la
cadena de producción o control estadístico de la calidad. El sistema de inspección en
la cadena de producción evolucionó en las técnicas de muestreo, con el objetivo de
verificar un número limitado de productos pertenecientes a un mismo lote de
producción, de forma que se valora el lote en su conjunto. De esta forma, el producto
se retiraba del proceso productivo en cuanto se detectaba el fallo y no se incurría en el
costo no recuperable de seguir añadiéndole valor, posibilitando, en su caso, la
recuperación del producto.
3. El Aseguramiento de la Calidad: en este paso evolucionó el concepto de
calidad dirigido hacia la prevención. Nace entonces la formulación de las normas de
aseguramiento de la calidad, como son las normas de la serie ISO 9000. Dicho paso
supuso el considerar que la calidad poseía también implicaciones en la administración
de la empresa y no exclusivamente en la producción. El aseguramiento de la calidad
no sustituye al control de la calidad, sino que lo integra y lo complementa. En esta
etapa aparecen términos como los costos de la calidad, el control total de la calidad, la
ingeniería de la fiabilidad y el cero defectos.
4. La Calidad como estrategia competitiva: Este paso decisivo fue el salto con
la introducción del concepto de calidad total y la instauración de la calidad como
estrategia competitiva, que podemos definir como enfoque integrador de la gestión
que incluye los esfuerzos de los diversos grupos de una organización (especialmente
la dirección) para desarrollar, mantener y mejorar la calidad, de forma que se
obtengan productos y servicios que den plena satisfacción al cliente, a los niveles más
económicos posibles. Esta etapa, incluye los métodos y prácticas de la etapa anterior,
incorporando nuevos y valiosos elementos como son la implicación de la dirección en
la calidad y la integración de la calidad dentro de la política y estrategia empresarial,
24
la participación del personal, la calidad como búsqueda de la eficiencia y la
definición de la calidad desde la perspectiva del cliente y la mejora continua.
Según la norma ISO 9000:2000 (Sistemas de gestión de la calidad.
Fundamentos y vocabulario”), la calidad es el “Grado en el que un conjunto de
características inherentes cumple con los requisitos”, donde característica significa
“rasgo diferenciador” y el concepto requisitos indica “necesidad o expectativa
establecida, generalmente implícita u obligatoria”.
Según Juran (1996), el concepto calidad ha cambiado a lo largo de la historia,
por la simple y transcendente evolución de los enfoques sobre los que se ha ido
trabajando. Hoy en día, la calidad expresa un concepto global y unificador que
concierne a los objetivos de competencia, efectividad y, en último término,
“excelencia” a los que debe tender toda organización.
Entre tanto, Falconi (1994), expresa: “es un producto o servicio es de calidad si
atiende perfectamente de manera confiable, accesible, segura, y con la programación
adecuada para las necesidades del cliente”.
Control de calidad
Según Juran (2001), es un proceso universal de gestión para dirigir las
operaciones de forma que proporcionen estabilidad, para prevenir cambios adversos y
mantener el “statu quo”. Para mantener la estabilidad, el proceso de control de calidad
evalúa el rendimiento, compara el rendimiento real con las metas y actúa sobre las
diferencias. Así como también destaca, que el control de calidad es un conjunto de
técnicas y actividades de carácter operativo, utilizadas para verificar los
requerimientos a la calidad del producto o servicio. La calidad es cuantificable, y
debe de cuantificarse. Para medir la calidad hay que expresar la calidad en cifras y
actuar en función de los valores medidos, estos dos principios tan simples dan lugar a
una metodología de mejora continua de la calidad.
25
Control de calidad total
El control de la calidad total según Falconi (1994), es un sistema
administrativo, basado en ideas americanas y perfeccionadas en Japón, introducido
poco después de la segunda guerra mundial. Las organizaciones humanas son medios
(causas) destinados a alcanzar determinados fines (efectos). Controlar una
organización humana significa detectar cuáles fueron los fines, efectos o resultados
no alcanzados, y que son problema de la organización; analizar estos malos resultados
buscando sus causas, y actuar sobre estas causas de tal manera que se puedan mejorar
los resultados.
Gestión de la calidad total (TQM)
De acuerdo con Greg (2003), el TQM es un enfoque de la gestión que se centra
en la organización como un sistema, con énfasis en los equipos, los procesos, la
estadística, la mejora continua y la entrega de productos y servicios que satisfacen y
exceden las expectativas de los clientes. Según el punto de vista de JUSE (Unión de
Científicos e Ingenieros Japoneses) el TQM es un enfoque de gestión que lucha en
cualquier entorno empresarial establecer bajo un liderazgo fuerte de la alta directiva,
una visión y una estrategia clara a mediano y lago plazo, así como también utilizar
con propiedad los conceptos, valores y métodos científicos del TQM.
Proceso
De acuerdo con Gutiérrez (2005), se entiende por proceso como el conjunto de
condiciones, actividades eventos u operaciones, que recibe determinados insumos o
entradas y los transforma en un resultado o en un producto (salida), siendo algunos
ejemplos de procesos: la facturación, las compras, la producción y la recepción de
materia prima, entre otras. Por su lado Falconi (1994), define proceso como el
conjunto de causas que provocan uno o más efectos; donde las causas pueden ser
26
dividas en familias, tales como: materias primas, medidas, medio ambiente, mano de
obra y método; también llamadas “factores de manufactura”.
Capacidad de procesos
Según Gutiérrez y De la Vera (2004), la capacidad de un proceso es la manera
que las variables de salida del proceso cumplen con sus especificaciones, es decir es
la habilidad de un proceso para obtener unos resultados dados, basándose en el
control de su salida. Desde el punto de vista estadístico la capacidad de un proceso se
define como la anchura de las especificaciones del proceso dividido por seis sigma y
se cuantifica mediante el índice de capacidad Cp, respondiendo a la pregunta ¿Qué
puede entregar su proceso?. Cuando un proceso cumple con las especificaciones se
dice que el proceso es capaz, de tal forma que el nivel de disconformidades es
suficientemente bajo para garantizar que no habrá esfuerzos inmediatos para tratar de
bajarlas y mejorar así su capacidad.
Mejora continua de los procesos
Para Falconi (1994), es el establecimiento de un sistema de indicadores que nos
permitan realizar un seguimiento del desarrollo de los procesos y del grado de
consecución de los objetivos prefijados está dirigido a la MEJORA CONTINUA del
los mismos, es decir, a asegurar la eficacia y calidad de resultados de forma
continuada. Este concepto de “mejora continua” puede entenderse más fácilmente a
través de la explicación del ciclo PDCA (Plan, Do, Check, Act, o bien, Planificar,
Implantar, Comprobar y Actuar).
La mejora continua en una organización que comparte una filosofía de la
calidad total o excelencia, parte de la idea de que toda situación es mejorable. Por
mejora continua debe entenderse un proceso dinámico que se inicia con la idea de que
siempre se pueden hacer mejor las cosas o “el proceso que conduce al logro de un
nuevo nivel de calidad, superior a cualquier otro conseguido antes”.
27
Ciclo PDCA (o PHVA)
Para Gutiérrez (2005), el ciclo PDCA es una herramienta de mejora continua de
gran utilidad para estructurar y ejecutar planes de mejora de calidad a cualquier nivel
directivo u operativo. En este ciclo se desarrolla de manera objetiva y profunda un
plan (Planear), éste se comprueba en pequeñas escalas o sobre la base de ensayos tal
como ha sido planeado (Hacer), se supervisa si se obtuvieron los efectos esperados y
la magnitud de los mismos (Verificar), y de acuerdo con lo anterior, se actúa en
consecuencia (Actuar) ya sea generalizando el plan si dio los resultados esperados y
tomando medidas preventivas para que la mejora no sea reversible, o reestructurando
el plan debido a que los resultados no fueron satisfactorios, con lo que se vuelve
inicial el ciclo. Gutiérrez (2005), recomienda dividir el ciclo PDCA en ocho pasos
como se muestra a continuación en la siguiente tabla:
Cuadro 1.
Etapas del ciclo PDCA Etapa del
ciclo
Paso
Nro. Nombre del Paso Posibles Técnicas a Usar
Planear
1 Delimitar y analizar la magnitud
del problema
Pareto, H. de Verificación, Histograma,
C. de Control
2 Buscar todas las posibles causas Observar el problema, Lluvias de Ideas,
Diagrama de Ishikawa
3 Investigar cuál es la causa más
importante
Pareto, estratificación, d. de dispersión,
diagrama de Ishikawa
4 Considerar la medias remedios
Por qué…necesidad. Qué…objetivo.
Dónde…lugar. Cuándo…tiempo y
costo. Cómo…plan
Hacer 5 Poner en práctica las medidas
remedios
Seguir el plan elaborado en el paso
anterior e involucrar a las afectados
Verificar 6 Revisar los resultados obtenidos Histograma, Pareto, c. Control, h de
Verificación
Actuar
7 Prevenir la recurrencia del
mismo problema
Estandarización, Inspección,
Supervisión, h de Verificación, c de
Control
8 Conclusión Revisar y documentar el procedimiento
seguido y planear el trabajo futuro
Fuente: Gutiérrez (2005).
28
El Ciclo PDCA es un concepto ideado originalmente por Shewhart (1931), pero
adaptado a lo largo del tiempo por algunos de los más importantes personajes del
mundo de la calidad. Fue popularizado por W. Edwards Deming, por esta razón es
conocido comúnmente como el Ciclo de Deming. Como se mencionó anteriormente,
este ciclo consiste en una serie de cuatro elementos que se llevan a cabo
consecutivamente representado un proceso circular que no tiene fin porque la última
etapa da paso, de nuevo a la primera como se muestra en la siguiente Figura:
PLA
ND
O
ACTIO
N
CH
ECK
A P
D
C
Definir las
Metas
Definir los métodos
que Determinarán
Alcanzar las Metas
Propuestas
Educar y
Entrenar
Ejecutar la
Tarea
(Recolectar
datos)
Verificar los
resultados de la
tarea ejecutada
Actuar
Correctamente
Figura 1. Ciclo PDCA para el control de procesos Fuente: Falconi V. (2005).
P: Plan (Planificar): Determinar las metas y métodos para alcanzar las metas
mediante el establecimiento de planes.
D: Do (Hacer): Educar a los empleados e implementar los cambios, llevando a cabo
los planes.
29
C: Check (Verificar): Cotejar los efectos de los cambios, verificando que los
resultados concuerden con lo planeado.
A: Act (Actuar): Tomar las acciones apropiadas para institucionalizar el cambio.
Metodología Seis Sigma (SS)
Herramienta orientada a la calidad y a la mejora continúa
Para Escalante (2006), Seis Sigma es una poderosa herramienta que permite a
las organizaciones lograr excelencia operacional. La disciplina fue desarrollada por
Motorola en los años 1980 y desde entonces ha sido mejorada y adaptada a las
distintas necesidades en empresas tanto de manufactura como de servicios. Esta
herramienta se introduce en varios niveles organizacionales y a diferencia de otros
conceptos de reingeniería de procesos y de calidad como TQM, BPR, BPI; Seis
Sigma se ha institucionalizado en la cultura de desempeño en organizaciones como
Motorola, Ford, General Electric, Verizon, Seagate, Sony, Toshiba, Colgate, entre
otras.
Seis Sigma se puede definir en una forma muy elemental como la reducción de
defectos y variabilidad en los procesos. Tomando en cuenta que:
a) Un defecto Seis Sigma se define como cualquier resultado que no satisfaga
las especificaciones del cliente y/o comerciales.
b) Una oportunidad Seis Sigma es el número total de probabilidades de que
pueda ocurrir un defecto.
c) Un nivel Sigma describe de forma cuantitativa cómo rinde un proceso o
servicio midiendo los defectos en relación con un millón de oportunidades.
En su forma más elevada, Seis Sigma es una filosofía de negocio que se centra
en la toma de decisiones basada en los hechos. Una empresa con SS no solo que se
caracteriza por los excelentes productos, sino que además permite mantener una alta
eficiencia en sus métodos de producción, administración y servicio. El objetivo
30
global es a largo plazo, pero en las organizaciones se ven obligadas a presentar
resultados a corto plazo, mientras se trabaja con una visión a largo plazo; Seis Sigma
permite cumplir simultáneamente con ambos objetivos a la vez.
Condiciones para la implementación de Seis Sigma
1. Alto liderazgo y afianzamiento de la alta gerencia.
2. Uso de una infraestructura operacional adecuada que permita seguir
filtrando la disciplina a los distintos niveles de la organización. La adopción y
seguimiento será exitosa siempre y cuando se cambien actitudes, comportamientos y
practicas en todos los niveles organizacionales.
3. Capacitación continua y rotación del personal para fomentar la asimilación y
adaptación dentro de la organización.
4. Establecer una clara relación entre la capacidad de procesos, los planes
estratégicos de la empresa y los requerimientos del cliente (voz del cliente).
Fases y Pasos de Seis Sigma:
Para Escalante (2006), Seis Sigma (SS) es una metodología muy rigurosa, que
induce una ejecución sistemática de los proyectos conducente a la reducción de
defectos. Las fases de Seis Sigma se suelen abreviar como D.M.A.I.C. (o siglas en
español DMAMC). (Define, Measure, Analyze, Improve and Control).
Figura 2. Proceso iterativo DMAMC en Seis Sigma
Fuente: Escalante E. (2006).
DEFINIR MEDIR ANALIZAR MEJORAR CONTROLAR
31
En forma diagramática se puede presentar:
Figura 3. Diagrama de las fases del DMAMC Fuente: Pande P. et al. (2004).
Cada una de estas fases a su vez son descritas como:
Fase de Definición de Proyecto (DEFINE):
a) Detallar las necesidades del cliente y sus expectativas. Definir el problema.
b) Entender los factores críticos de calidad como guía para los proyectos
subsiguientes.
c) Definir el efecto provocado por una situación adversa, o el proyecto de mejora
que se desea realizar, con la finalidad de entender la situación actual y definir
objetivos.
d) Desarrollo de equipos de trabajo y estructura genérica para futuras
implementaciones.
e) Coleccionar información básica disponible del cliente, producto o negocio.
f) Diseño de flujogramas de las funciones, canales, clientes y proveedores.
Fase de Medición (MEASURE):
a) Definir y describir el proceso. Definiendo los elementos del proceso, sus
pasos, entradas, salidas y características.
b) Establecer medidas y formas de medir los procesos.
32
c) Medición de rendimiento actual, capacidad, tiempos de proceso y producción,
etc.
d) Determinar si existe un sistema de medición.
Fase de Análisis (ANALYZE):
a) Identificar los causales de los problemas o que contribuyen a la generación de
defectos.
b) Determinar las variables significativas. Las variables del proceso definidas en,
c) Representar los datos colectados utilizando herramientas estadísticas.
d) Definir causales objetivas desde la raíz de los problemas.
Fase de Mejora (IMPROVE)
a) Como se pueden remover las causas de defecto.
b) Identificar las variables claves que generan problemas.
c) Documentar posibles soluciones.
Fase de Control (CONTROL)
a) Determinar los métodos para mantener las mejoras.
b) Documentar los nuevos métodos y procedimientos.
c) Establecer medidas y estándares de rendimiento.
d) Monitorear el rendimiento de los procesos.
Herramientas de Control Continuo utilizado por la metodología SS.
a) Matriz de oportunidades.
b) Fishbone.
c) Causa y Efecto.
d) SIPOC.
e) FMEA.
f) Flujogramas.
g) Ayudas visuales como los gráficos de Pareto, histogramas, etc.
h) Uso de herramientas estadísticas, tales como: Test de Hipótesis (t-test, F-test,
Chi squared-test), ANOVA, scatter plots, cuadros de control, regresión, etc.
33
i) Una forma diagramática de visualizar las herramientas utilizadas por SS, es:
Figura 4. Herramienta de control continuo en SS
Fuente: Pande P. et al. (2004).
Beneficios de la Implementación del Seis Sigma SS
Para Morrison (2001), la implementación del SS en la organización se traduce
en una disminución sustancial en la variabilidad de los procesos, entre otros aspectos
-entiéndase tanto en los de manufactura o servicio- que asemeja los resultados al
concepto ideal de Crosby (Cero-Defecto). Y se traduce en términos de defectos en 3,4
defectos por millón de oportunidades (DPMO), equivalente a 99.9997% de calidad.
Ninguna otra metodología o herramienta tiene un acercamiento mayor al concepto
ideal, que el Seis Sigma. Desafortunadamente, no hay una regla, inmediata, sencilla y
fácil para alcanzar tal nivel de calidad. El SS es una metodología que ayudara a
alcanzar tal objetivo. El siguiente cuadro muestra los diferentes niveles del SS.
Cuadro 2. Las escalas en Sigma
Nivel Sigma Defectos por Millón dpmo Rendimiento
2 308.537 69 %
3 66.807 93,3 %
4 6.210 99,3 %
5 233 99,98 %
6 3,4 99,9997%
Fuente: Magnusson K. et al. (2006).
34
El nivel de calidad ±6, se interpreta como el intervalo de los límites de
tolerancia en una amplitud de 12 de una distribución normal cuyo valor medio es µ
está sesgado en 1,5 respecto al valor objetivo.
De acuerdo con Silva (2003), los procesos estándar tienden a comportarse
dentro del rango de tres Sigma, lo que equivale a un número de defectos de casi
67.000 por millón de oportunidades (DPMO), si ocurre un desplazamiento de 1,5
Sigma; esto significa un nivel de calidad de apenas 93,32 % en contraposición de un
proceso de Seis Sigma; es decir, un proceso con una curva de capacidad afinada para
seis sigma, es capaz de producir con un mínimo de hasta 3,4 DPMO,
comparativamente, un proceso de tres sigma es 19.645 veces más malo, es decir
produce más defectos que uno de Seis Sigma. Este nivel de calidad se aproxima al
ideal del cero-defectos y puede ser aplicado no sólo a procesos industriales de
manufactura, sino también en procesos transaccionales y comerciales de cualquier
tipo, como por ejemplo: en servicios financieros, logísticos, mercantiles, entre otros.
Entre tanto para Barba et al. (2000), la implementación de la filosofía de
calidad y mejoras continuas con la disciplina de SS trae los siguientes beneficios:
a) Reducción de costos operativos.
b) Proyectar un ambiente de calidad que incentive la inversión.
c) Manejo estratégico de información y datos.
d) Mejora de servicio al cliente.
e) Crear un ambiente propicio para la venta / arrendamiento / concesión.
f) Manejo adecuado de recursos. (humano, capital, tecnológico).
g) Institucionalización de prácticas de mejora continua.
h) Establecimiento de controles y actividades de valor agregado.
i) Adopción de métricas e indicadores de productividad y calidad como
herramienta de gerencia.
Proceso agroindustrial azucarero
De acuerdo con Tonatto et al. (2005), es importante entender que el resultado
final del proceso agroindustrial azucarero, expresado como rendimiento y calidad del
35
producto obtenido, depende no sólo del azúcar acumulado en la caña durante su
crecimiento, sino también por la calidad de la materia prima que se entrega y muele,
considerando de manera especial la cantidad de las sustancias no-azúcares que la
acompañan al momento de su molienda. La calidad de la caña de azúcar constituye la
base del proceso industrial, al determinar la máxima cantidad de azúcar que la fábrica
puede recuperar, según la eficiencia fabril de cada ingenio (ver Figura 5).
MATERIA PRIMA
AZÚCAR
EF
ICIE
NC
IA
Alta Calidad
Bajo Costo
Alto Contenido de Azúcar
Bajo Contenido de Sust. Indeseables
Bajo Contenido de Trash
Sin Problemas de Deterioro
Alto Rendimiento Cultural
Bajo Costo de Producción
Alta Eficiencia en Labores
Nivel de Tecnología
Eficiencia
Costo de Funcionamiento
Relación
Productor-Fábrica
Establece la Calidad Base
Alta CalidadAlta Calidad
Bajo CostoBajo Costo
FÁBRICA
Figura 5. Proceso Agroindustrial en el Procesamiento de la Caña Fuente: Tonatto et al. (2005).
Composición Química de la Caña y su Relación con el Proceso Industrial
Para Tonatto et al. (2005), la calidad de los jugos afecta el procesamiento de la
caña y la recuperación de la sacarosa en los ingenios. La cantidad de sustancias “no-
sacarosa” aumentan significativamente por falta de maduración de la caña, las cuales
son producidas por condiciones de su deterioro y, afectan las distintas etapas del
36
proceso fabril, destacándose su efecto negativo en la cristalización, alterando la forma
y el color del azúcar, tal como se muestra en el cuadro 3.
Cuadro 3.
Composición Química de un Tallo Maduro y de un Tallo Inmaduro de Caña
CONDICIÓN
DEL TALLO
DE CAÑA
ESPECIFICACIONES DE CALIDAD DE LOS PRINCIPALES
PARÁMETROS MEDIDOS EN LOS TALLOS
Porcentaje
de Fibra
Porcentaje
de Jugo
Porcentaje
de Agua
Porcentaje
de Brix
Porcentaje
de Pol
Porcentaje
de Sust. “No
Sacarosa”
MADURO 10 a 15 85 a 90 65 a 75 12 a 21 11 a 18 1 a 4
INMADURO < 10 > 90 > 75 < 12 < 11 > 4
Fuente: Tonatto et al. (2005).
Un cultivo de la caña está apto para la cosecha si reporta al menos 80% de
Pureza en el jugo de caña. Todas estas especificaciones son asumidas como ideales
para la recepción de la caña de azúcar en el Central Portuguesa.
Terminología básica en el proceso de recepción de la caña de azúcar
En el trabajo publicado por Sánchez (2004), define los siguientes conceptos
relacionados con la producción de caña de azúcar, entre los que menciona:
1. La caña de azúcar (Saccharum officinarum): es un cultivo de extraordinaria
capacidad, que en buenas condiciones culturales, produce volúmenes superiores a las
100 t/ha de tallos y si se incluyen las hojas y puntas, que no se emplean para la
producción de azúcar; el volumen de biomasa vegetal se eleva en 20%.
2. Muestreo de Jugo en la caña: Se refiere a la toma de una muestra aleatoria
de 4 kg. de fibra de caña, la cual está representada entre 3 y 4 tallos, de donde se
extrae con una prensa neumática el jugo contenido en ella. De la muestra se mide la
cantidad de jugo extraído con un cilindro graduado de una porción de fibra de 1000 g.
37
3. Porcentaje Brix: Son los sólidos totales disueltos en el jugo de la caña
(sacarosa, azúcares reductores y otros constituyentes) solubles en agua y se obtiene a
través de las lecturas dadas por un refractómetro manual.
4. Porcentaje de Pol: Contenido aparente de sacarosa, expresado como un
porcentaje en peso y determinado mediante un método polarimétrico.
5. Porcentaje de pureza: Es la relación existente entre el pol y los brix:
100= ×Pol X
PurezaBrix X
6. Porcentaje de fibra: Es la cantidad de material fibroso encontrado en una
muestra de 1000 g. de caña, al ser extraída toda la humedad mediante el prensado.
38
CAPÍTULO III
MARCO METODOLÓGICO
Tipo de Investigación
De acuerdo con los objetivos planteados en el presente trabajo, la modalidad
que se considera apropiada según el tipo de investigación es la de un proyecto
factible, por cuanto trata de la implementación de un plan de mejoras del control de la
calidad de la caña de azúcar arrimada en un central azucarero, aplicando la filosofía
de calidad del ciclo PDCA (planear, hacer, chequear y actuar) enlazada con la
metodología seis sigma (Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar), bajo el
enfoque de mejoramiento continuo. Al respecto Hurtado (2000, p. 330), define
Proyecto Factible como: “la modalidad de investigación que se denomina Proyectiva
y considera que el objetivo general está dirigido a la configuración de estrategias,
actividades y planes concretos, por medio de los cuales podrían generarse cambios en
el evento o producir un evento que antes no existía”. Mientras que esta modalidad de
investigación según la UPEL (1998, p. 7), lo define como:
… la investigación, elaboración y desarrollo de una propuesta de un
modelo operativo viable para solucionar problemas, requerimientos o
necesidades de organizaciones o grupos sociales, pueden referirse a la
formulación de políticas, programas, tecnologías, métodos o procesos,
donde el proyecto debe tener apoyo en una investigación de tipo
documental, de campo o un diseño que incluya ambas modalidades.
39
Diseño de la Investigación
El diseño de la investigación en el presente trabajo es del tipo descriptivo de
campo, por cuanto se recolectaran los datos directamente de la realidad donde ocurren
los hechos, sin manipulación o control de las variable estudiadas. En tal sentido
Hurtado (2000, p. 230), aduce que se denominan investigaciones descriptivas de
campo aquella cuyo “propósito es describir un evento obteniendo los datos de
fuentes vivas y directas, en su ambiente natural”. En tal sentido, el autor de la
presente investigación realizará un diagnóstico, incluyendo un enfoque correlacional
de las variables, donde se tomarán directamente los datos relacionados con el proceso
de recepción de la caña de azúcar que ingresa al Central Azucarero Portuguesa, C.A.
durante los periodos de zafra 2004-2005 y 2005-2006, para conocer de manera
objetiva la situación actual del problema. Estos resultados permitirán elaborar la
propuesta en cuestión.
Unidad de Investigación
Descripción de la Empresa
El Central Azucarero Portuguesa, C.A. (CAPCA), es una empresa
agroindustrial que se encuentra ubicada en la Ciudad de Acarigua, a 3 km. por la
carretera nacional vía a la población de Payara, en el estado Portuguesa. Es una
compañía de orden privado, del campo manufacturero para la producción de azúcar
refinada, mediante el procesamiento de la caña de azúcar y azúcar moscabado. Es
productora de azúcar refinada bajo tres tipos de calidad PREMIUN, COVENIN Y
COMERCIAL. Adicionalmente como subproductos se obtienen: a) Melaza: destinada
a destilería y al sector agrícola; b) Cachaza: Utilizado como abono orgánico; y c)
Bagazo: como uso de combustible para la caldera.
Estructura Organizativa
La estructura organizativa del Central Azucarero Portuguesa, C.A (CAPCA),
está dispuesta en la figura 6, que se muestra a continuación:
Figura 6. Organigrama del Central Azucarero Portuguesa, C.A. (C.A.P.C.A)
Fuente: Departamento de Aseguramiento de la Calidad CAPCA.
Presidente de la Junta
Directiva (CEO)
Gerencia
de Logística
Gerencia
General
Presidencia
Ejecutiva
Vice-Presidencia de
Industria
Gerencia de
Ventas
Gerencia de Programa
FYAT
Gerencia de
Seguridad Gerencia de Aseg. De
la Calidad
Laboratorio de
Materia Prima
Análisis de Materia
Prima
Desfibrado de
Caña
Laboratorio de
Procesos
Análisis
Especiales Análisis de Procesos
Anál. Prod.
Terminados Análisis de
Microbiología
Muestreo
Área de apoyo
Técnico
Especialista de Control de Procesos
Especialista de Investigación
Área de apoyo
Técnico
Analista de Aguas
40
41
Descripción del Proceso de Recepción y Producción
El azúcar es un endulzante de origen natural, sólido, cristalizado, constituido
esencialmente por cristales sueltos de sacarosa, obtenidos a partir de la caña de azúcar
(Saccharum officinarum L), mediante procedimientos industriales apropiados. En
relación a la recepción y procesamiento de la caña de azúcar durante el período de
cosecha que va desde los meses de noviembre hasta abril; de acuerdo con estudios
realizados a empresas del ramo se demostró que según las características propias de
esta actividad de producción industrial, su proceso de recepción es considerado de
tipo continuo. En la figura 7, se presenta el flujograma del proceso de recepción de la
caña de azúcar en CAPCA.
Descripción del Flujograma de Proceso de Recepción de la Caña de Azúcar
Precosecha
La caña de azúcar es un cultivo autocompatible, y se maneja especialmente
como monocultivo. Los tallos se cosechan después de 12 meses hasta los 16, y los
renuevos (o socas) después de 12 a 14 meses. Los rendimientos de las cosechas se
sitúan entre 60 y 120 ton/ha; el contenido de azúcar promedio es de 12,5 por ciento.
El rendimiento y contenido de azúcar va disminuyendo con la edad de las
plantaciones, por lo que usualmente no sobrepasa una duración útil total de 4 a 5
cortes o socas. La cosecha de un lote de caña se produce cuando los parámetros que
miden las condiciones del jugo contenido en los tallos están por encima de un umbral
óptimo de calidad, es decir si los tallos están dentro de la curva de madurez ideal.
42
Figura 7. Flujograma del proceso de recepción de la Caña de Azúcar en CAPCA
Fuente: El Autor
43
Por otro lado, la inspección previa de la caña para decidir su corte, le
corresponde al departamento de maduración de CAPCA, el cual se efectúa mediante
la toma de muestras de caña en diferentes sitios seleccionados de manera aleatoria
dentro del lote, los cuales garantizan la representatividad de la dimensión del área
muestreada. Los tallos seleccionados son llevados al departamento recepción del
central donde se preparan bajo las misma condiciones tal como se realiza en los
camiones que ingresan a la planta durante el acarreo, obteniéndose los parámetros que
miden la calidad de la caña en el lote, como son: Extracción de jugo (ml), porcentaje
de Brix, porcentaje de Pol, Peso de la Fibra g. (torta), Azúcares Reductores,
Porcentaje de Pureza, entre otros.
En tanto, si las respuestas arrojadas en los análisis de laboratorio son
satisfactorias, es decir cumplen con las especificaciones establecidas por las normas,
se activa un plan para su posterior cosecha en un lapso de tiempo que no supera los
20 días después de este estudio preliminar. Este proceso de estudio prelimar es lo que
se denomina análisis precosecha que da paso a la cosecha; y posterior a ésta, se
verifican nuevamente todos los análisis físico-químicos de postcosecha en los
camiones que la transportan.
Postcosecha
El proceso de recepción se inicia en el patio de la planta con la llegada de los
camiones del tipo: sencillo (20 t.) o con remolque (40 t.) cargados con caña de azúcar.
Para su ingreso a la planta, el conductor presenta una boleta donde se especifican las
características más relevantes de la caña como son: nombre de la finca, variedad,
soca, edad, fecha de corte; pasando luego a un anden donde se encuentra una sonda
muestreadora que penetra la carga de forma inclinada seleccionando de manera
aleatoria una muestra de caña de aproximadamente 4 kg. Normalmente en un día de
zafra en CAPCA se muelen entre 13.500 y 15.000 toneladas métricas de caña, lo cual
representa un ingreso diario promedio de 400 camiones al ingenio. Por otro lado, el
período de caña dura aproximadamente 150 días.
44
Tomada la muestra, la sonda descarga el material recolectado a un bajante
donde se halla una predefibradora, inmediatamente el producto obtenido es envasado
en una bolsa plástica rotulada con las características de la caña y su procedencia,
posteriormente es llevada al laboratorio de materia prima del mismo central, donde se
le practica los análisis físico químicos antes mencionados.
Realizados los análisis preliminares de laboratorio, el camión pasa a la zona de
descarga donde una grúa vacía la caña en una mesa transportadora, pasada por agua
caliente, donde se le elimina todos los residuos de tierra y carbón dejados por la
quema y el corte; consecutivamente se procede a su molienda con la desfibración en
trozos más pequeños que garanticen una excelente extracción del jugo. Esta actividad
es repetida continuamente en los 400 camiones que aproximadamente ingresan en un
día normal de zafra.
Para la obtención de los resultados de los parámetros físico químico CAPCA
cuenta con un moderno laboratorio de materia prima donde se analizan las muestras
de cañas, y un personal técnico altamente capacitados y entrenados para llevar a cabo
todas las operaciones necesarias que califican la calidad del producto que ingresa a la
planta. Además, el laboratorio cuenta con manuales de procedimientos para la
calibración y/o ajustes de equipos, que permiten dar estricto cumplimiento a la
cláusula 7.6 norma ISO 9001:2000.
En resumen, tanto los análisis de pre y post cosecha se realizan en el mismo
laboratorio de materia prima, con los mismos técnicos y equipos. Cuando la caña es
recibida en el central han transcurrido entre 10 y 20 días desde que se realizó el
análisis de pre cosecha, que según los expertos agrónomos del central, este período
tiempo no influye de manera significativa como para que se produzcan cambios
variacionales en los parámetros que cuantifican la calidad de la caña. Otros factores
en el proceso de cosecha que han sido ampliamente estudiado, es la quema de la caña
y el porcentaje de trash, pero también no intervienen de forma importante como para
que afecten los resultados finales de la calidad caña entregada al central.
45
Proceso de Producción
El proceso de producción de azúcar refinada se comienza con la descarga de la
caña acarreada por los camiones desde la unidad productiva, previamente verificadas
las condiciones de calidad de la misma para su corte. La caña es descargada en una
gran mesa transportadora donde son eliminadas todas las impurezas remanentes de la
cosecha; a partir de aquí es picada en máquinas diseñadas para obtener pequeños
trozos y luego ser molida. Mediante presión se extrae el jugo de la caña y se agrega
agua caliente para extraer el máximo de sacarosa que contiene el material fibroso, a
partir de aquí se pasa a la clarificación y refinación. En la clarificación se eleva la
temperatura del jugo, se separan los sólidos del jugo y se obtiene un jugo claro; es
posible también refinarlo y para ello se agrega cal que ayuda a separar los
compuestos insolubles. También suele tratarse con dióxido de azufre gaseoso para
blanquearlo aunque no todo el azúcar de color blanco proviene de un proceso de
refinado.
La fase posterior consiste en la evaporación. Se evapora el agua del jugo y se
obtiene una meladura o jarabe con una concentración aproximada de sólidos solubles
del 55 al 60 por ciento. La meladura es purificada en un clarificador, siendo esta
operación similar a la anterior para clarificar el jugo filtrado. Luego de la evaporación
del jugo, se inicia la cristalización en la que se obtienen los cristales (azúcar) y
líquido, se centrifuga para separar los cristales del líquido y finalmente se inicia el
proceso de secado y enfriado, es decir el azúcar húmedo es secado en secadoras de
aire caliente en contracorriente y luego enfriado en enfriadores de aire frío en
contracorriente. Una vez seca y fría se envasa en sacos para su comercialización.
En la producción de azúcar de refino existen un conjunto de factores de
contingencia que influyen no sólo en la producción de caña a nivel de campo, sino
también en el rendimiento de la materia prima a nivel de fábrica y por ende en su
calidad. Según Tonatto et al. (2005), destacan que los factores de contingencia más
importantes que influyen en la calidad (rendimiento) de la azúcar son: el manejo en la
producción a nivel de campo, la cosecha, el transporte y la etapa industrial, que si se
46
controlan adecuadamente permiten mejorar la calidad de la materia prima, las
condiciones de fabricación y en consecuencia la calidad del producto. La
transparencia, racionalidad y coordinación efectiva de la relación productor-fábrica
juega un papel fundamental en la mejora del proceso global. Además, se debe
destacar que la incorporación de mejoras en el sector agrícola e industrial beneficia a
toda la actividad, como también a sus distintos partícipes.
En lo expuesto anteriormente por los autores, se destaca el hecho de que el
procesamiento de la caña de azúcar empieza realmente en el campo. La variedad de
caña, el suelo en el cual se cultiva, las prácticas de manejo (riego, fertilización,
control de malezas, etc.), la madurez del cañaveral al momento de la cosecha y la
eficiencia de esta última, determinan la calidad del material producido.
La cobertura vertical de esta investigación está focalizada en el proceso de
recepción de la caña de azúcar de CAPCA, donde se implementará un plan de
mejoras que contribuya en el mejoramiento continuo del mismo, apoyándose en las
técnicas del ciclo PDCA y de la teoría de Seis Sigma. Esta cobertura se inicia desde
que se realiza el análisis de precosecha en el campo hasta el análisis de postcosecha
durante la recepción de la caña en el ingenio. En tal sentido, entre la realización de
los análisis de pre y post cosecha transcurre un lapso de tiempo que no supera los 15
días continuos, donde intervienen una serie factores externos intrínsecos al proceso,
que influyen directamente en una disminución importante de los parámetros que
miden la calidad en la caña, y fueron estos resultados los que motivó al personal de la
planta a la toma de decisión de iniciar una serie de estudios utilizando el enfoque de
mejora continua, que permitieran identificar y controlar esos factores y así
incrementar la rentabilidad del negocio.
Población y Muestra
Como se mencionó anteriormente el plan de mejoras se centra en el proceso de
recepción de la caña de azúcar que ingresa al CAPCA, por tanto, la población
investigada estará conformada por todas las unidades productivas (fincas) que
47
arrimaron la caña de azúcar durante los períodos de zafra 2004-2005 y 2005-2006.
Mientras que la muestra estará representada por una fracción de unidades productivas
seleccionas de manera aleatoria mediante un Muestreo Aleatorio Simple. En tal
sentido Pérez (2000, p. 165), aduce que se trata de un procedimiento de selección con
probabilidades iguales que consiste en obtener la muestras unidad a unidad de forma
aleatoria sin reposición a la población de las unidades previamente seleccionadas, es
decir, una vez seleccionado un elemento de la población éste no se integra
nuevamente a la misma. El marco muestral será el listado de productores asociados a
CAPCA durante los dos períodos estudiados.
Es de destacar que el procedimiento de selección de la muestra se efectuará sólo
para el período 2004-2005, y los seleccionados aquí serán los mismos para el período
2005-2006. La unidad de observación será el camión cargado de caña procedente de
las fincas seleccionadas por el muestreo.
La población de unidades productivas que arriman caña al CAPCA es de 267,
de las cuales se tomará una muestra aleatoria representativa utilizando la estrategia de
muestreo para la proporción en una población infinita, en el caso específico del
muestreo aleatorio simple sin reposición. Según Pérez (2000) el procedimiento
algebraico se basa en el siguiente fundamento teórico:
1. Se parte del estadístico de prueba binomial para la proporción donde se
establece que: (1 )
sp pZ
p pn
-=
-
, donde Z es el valor crítico correspondiente al área
(1-)/2 a partir del centro de una distribución normal estándar.
2. Multiplicando la expresión anterior por (1 )p pn
- , tenemos:
(1 )s
p pZ p p e
n-
× = - = ; esta expresión es lo que se denomina error de muestreo,
es decir la diferencia entre la proporción de la muestra (ps) y el parámetro que se va a
estimar (p). De aquí despejamos, n, y se obtienen la ecuación para determinar el
tamaño de la muestra: 2
2( (1 ))Z p p
ne
× -= .
48
3. En el caso que la población estudiada sea finita, la expresión anterior se
multiplica por el factor de corrección ( ) ( 1)N n N- - lo que permite reducir el
error estándar. Así, ecuación quedaría:
2
2
2 2
2
(1 )
( 1) (1 )
Z N p p
n
N e Z p p
a
a
é ù× × -ê ú
ê úë û=é ù
- × + × -ê úê úë û
4. Para determinar el tamaño de la muestra para estimar la proporción se
requiere definir tres incógnitas: a) nivel de confianza; b) el error de muestreo
permitido, e; y c) la proporción de “éxitos”, p.
Según Berenson y Levine (2003, p 365), mencionan que cuando no se tienen
conocimiento de cuál debería ser el valor de “p” para la determinación del tamaño de
la muestra, la forma más conservadora es utilizar un valor de 0,5, con el que se logra
un valor máximo en la estimación de “n” y en consecuencia no subestimar el tamaño
de la muestra que se requiera en el estudio. Por otro lado, el error de muestreo, e, es el
error que se está dispuesto a tolerar en la estimación de la porción de la muestra, y es
práctica común fijarlo por debajo del 5 por ciento. Por último, el valor de Z es el nivel
de confianza deseado en la distribución normal, y por lo general lo fija el investigador
entre 90 y 99 por ciento.
En esta investigación los tres parámetros anteriores serán asumidos como: p =
0,5; e = ±5 por ciento, con una confianza del 95 por ciento, siendo estos valores
adecuados para estimar un tamaño muestral representativo del tamaño poblacional.
Con estos criterios especificados y con un tamaño poblacional considerado como
infinito, el tamaño muestral es:
Elementos conocidos:
a) Nivel de confianza: ( 1- ) = 0,95 = 0,05. Así se requiere un
0,052 2
Z Za = = 1,96.
b) El error de muestreo es e = 0,05.
c) El valor de p = 0,5.
d) En tamaño poblacional N es 267 fincas.
49
Sustituyendo estos valores en la ecuación:
2
2
2 2
2
(1 )
( 1) (1 )
Z N p p
n
N e Z p p
a
a
é ù× × -ê ú
ê úë û=é ù
- × + × -ê úê úë û
, tenemos
2
2 2
1,96 267 (0,5 (1 0,5))
(267 1) 0,05 1,96 (0,5 (1 0,5))n
é ù× × × -ê úë û=é ù- × + × × -ê úë û
256,4268 157,76221,6254
n = =
Por consiguiente, con una confianza del 95 por ciento de estimar la proporción
dentro de ±5 de su valor verdadero, se necesitará un tamaño de muestra de 158
unidades productivas del Central Portuguesa, lo cual garantizaría una buena
estimación de los parámetros poblaciones asociados al proceso de recepción de la
caña de azúcar en el ingenio. Se escogió el valor 158, por cuanto por regla general en
la determinación del tamaño de la muestra se debe redondear siempre al entero mayor
más cercano, con el fin de sobrepasar ligeramente la expectativa del criterio deseado.
La selección de las 158 unidades productivas se realizará enumerando
previamente las 267 fincas y mediante un procedimiento de generación de números
aleatorios con el paquete estadístico Stagraphics Centuriun XV versión 15.1.02, y a
partir de estas se desarrollará el estudio propuesto en esta investigación.
Técnicas de Recolección de Información
Para realizar el plan de mejoras en el departamento de recepción del Central
Azucarero Portuguesa, C.A. se aplicaran las técnicas siguientes:
a) Revisión bibliográfica: la misma tiene como propósito obtener información
y el soporte teórico necesario para la generación de ideas concretas y precisas
relacionadas con la recepción de caña de azúcar en la empresa objeto de estudio.
b) Observación directa del proceso de recepción de la caña de azúcar en el
Central Portuguesa: a través de ésta, se puede visualizar cada una de las etapas que se
50
siguen en el proceso de recepción de la caña de azúcar; así como también conocer con
precisión las diferentes actividades que realizan todos los operadores involucrados
durante la recepción de la materia prima, el manejo de los parámetros de calidad para
la obtención de los resultados físicos-químicos para la aceptación de la caña y el
comportamiento que sigue el flujo de la recepción. También es importante destacar
que no existe la rotación de personal en el departamento de recepción.
c) Diagrama de flujo: mediante esta herramienta se podrá tener una visión
sistemática de la situación actual de las actividades en el proceso de recepción de la
caña de azúcar en la empresa.
d) Entrevistas no estructuradas al personal técnico de campo y de planta
responsables de cada una de las etapas involucradas con el proceso de recepción de la
caña de azúcar, esto con el propósito de conocer de manera directa las posibles áreas
criticas del sistema.
Técnicas de Procesamiento y Análisis de Información
Para el procesamiento de la información se utilizaron los programas estadísticos
SPSS bajo Windows versión 13.0 y el Stagraphics Centuriun XV versión 15.1.02,
y para el análisis de la información recolectada durante la pre y post cosecha de la
caña en el proceso de recepción se siguieron las siguientes técnicas o herramientas a
fin de dar respuesta a los objetivos planteados:
Para conocer con mayor exactitud los problemas presentes en las áreas del
proceso de recepción de la empresa, se puso en práctica la técnica Tormenta de ideas
bajo su enfoque no estructurado, con el fin de crear una atmósfera más relajada,
adecuada y que le permita al personal de cada etapa del proceso expresar sus ideas en
cuanto a las operaciones que realiza, y así tener una visión holística del problema que
presenta la empresa en la recepción de la caña de azúcar. Su aplicación tanto en el
ciclo PDCA como en el de Seis Sigma, está enmarcada en la fase de diagnóstico y en
la planificación del ciclo.
51
Estratificación de las etapas del proceso de recepción de la caña en la empresa
objeto de estudio, lo cual permite tener un mejor manejo de las características
relevantes en dichas etapas.
Diagrama Causa - Efecto o Diagrama de Ishikawa: mediante esta herramienta
se identifican, clasifican y se pone de manifiesto las posibles causas potenciales
(teorías) tanto de problemas específicos como de características de la calidad. Según
Juran y Blanton (2001), se refieren a “teorías” como una afirmación no comprobada
sobre los motivos de la existencia de defectos y síntomas. Esta técnica se utiliza para
ordenar las ideas que resultan de un proceso de tormenta de ideas al dar respuesta
colectiva a alguna pregunta de partida que se plantea el grupo que realiza el análisis.
Posteriormente con una visión general del problema se procederá a dar solución para
así evitar que se sigan repitiendo las fallas que afectan la calidad del proceso de
recepción de la caña.
Diagrama de Pareto, es otra de las herramientas utilizadas en un plan de
mejoras de la calidad de un proceso, con el que se busca identificar y separar en
forma critica los pocos proyectos que provocan la mayor parte de los problemas. A
través de esta técnica se puede discriminar entre las causas más importantes de un
problema (los pocos y vitales) y las que lo son menos (los muchos y triviales).
Tablas de distribuciones de Frecuencias, esta herramienta permitirá agrupar
datos observados en el sistema de recepción de caña, según la ocurrencia de los
mismos, ayudando así a la planificación y fase diagnóstica.
Análisis de Correlación y Gráficas de Dispersión, estas herramientas
estadísticas son de gran utilidad por cuanto permitirá conocer mejor el grado de
relación lineal de las variables de calidad del proceso de recepción de la caña de
azúcar, así como también diagnosticar comportamientos no mostrado a simple vista
por estas variables.
Análisis de Capacidad, esta técnica estadística permitirá evaluar la frecuencia
con las que las muestras de caña tomadas durante la recepción de la caña cumplen
con las especificaciones, y por tanto, si la variabilidad de las características de calidad
figura entre los límites de tolerancia establecidos.
52
Procedimiento
Para la implementación del plan de mejoras en la recepción de caña de azúcar
en CAPCA, se partió de la puesta en marcha de la filosofía de calidad del ciclo
PDCA (PLANEAR, HACER, VERIFICAR Y ACTUAR), y al mismo tiempo
alcanzar niveles de desempeño en el proceso de recepción de Seis Sigmas DMAMC
(DEFINIR, MEDIR, ANALIZAR, MEJORAR Y CONTROLAR), para el control de
los procesos en el contexto de mejoramiento continuo. Las fases presentadas por estas
dos técnicas de mejoramiento continuo tienen puntos de coincidencias que responden
al mismo fin dentro la filosofía de solución de problemas; una vez establecidas en una
de las técnicas queda directamente definida en la otra. De acuerdo con Escalante
(2006, p. 20), la técnica Seis Sigma se basa, aunque no expresado directamente, en el
ciclo de Deming (PDCA) como un procedimiento de mejora continua, siendo los
puntos de coincidencias los que se presentan en el siguiente cuadro:
Cuadro 4.
Fases del ciclo PDCA en comparación con Seis Sigma Ciclo P.D.C.A Fases de Seis Sigma
1.- Planear:
Definir el problema; seleccionar el
proyecto. Definir y describir el
proceso para descubrir causas
fundamentales. Concebir un plan de
acción para bloquear causas
fundamentales.
1.- Definir:
Definir el problema; describir el efecto provocado por una situación
adversa o el proyecto de mejora que se desea realizar.
2.- Medir:
Describir y definir el proceso; definir los elementos del proceso, sus
pasos, entradas, salidas y características. Evaluar los sistemas de
medición; evaluar la capacidad y estabilidad de los sistemas de medición
por medio de estudios de capacidad, reproducibilidad, linealidad,
exactitud y estabilidad.
2.- Hacer:
Evaluar los sistemas de medición;
determinar variables significativas,
evaluar capacidad del proceso,
optimizar y robustecer el proceso.
3.- Analizar:
Determinar las significancias de las variables del proceso definidas en el
paso anterior, utilizando técnicas estadísticas que permitan medir la
contribución de esos factores a la variabilidad del proceso. Evolución de
la capacidad, estabilidad y habilidad para producir dentro de las
especificaciones.
3.- Verificar:
Validar la mejora, es decir, si el
bloque de las causas fundamentales
fue efectivo.
4.- Mejorar:
Optimización del proceso, mediante estrategias estadísticas tales como:
diseño de experimento, análisis de regresión, superficie de respuesta.
Validar la mejora mediante análisis de capacidad.
4.- Actuar:
Controlar y dar seguimiento al
proceso y mejorar continuamente.
5.- Controlar:
Controlar y dar seguimiento al proceso mediante el continuo monitoreo
para que el proceso se mantenga bajo control. Mejorar continuamente.
Fuente: Gutiérrez (2005).
53
La diferencia entre las técnicas de solución de problemas PDCA y de Seis
Sigma, radica fundamentalmente en que esta última busca reducir los niveles de
defectos en unas cuantas ppm para los productos y procesos clave de una
organización, que de acuerdo con Eckes (2005, p. 17), la meta del Seis Sigma es
lograr procesos con una calidad que generen un máximo 3,4 defectos por millón de
oportunidades, y para lograrlo se apoya en una implementación eficaz de principios
estadísticos, así como también de diversas herramientas para diagnosticar los
problemas de calidad y facilitar las mejoras. Es por ello, que con aplicación
complementaria de esta estrategia de mejora continua en el proceso de recepción se
pretende encontrar y eliminar las causas de los errores, defectos y retraso en el
mismo, enfocados hacia aquellos aspectos que son críticos para el cliente;
apoyándose en una metodología altamente sistemática y cuantitativa, orientada a la
mejora de la calidad del producto y de los procesos.
Como se mencionó anteriormente el ciclo PDCA es un procedimiento de gran
utilidad para la solución de problemas por cuanto permite estructurar y ejecutar
planes de mejoras de calidad a cualquier nivel directivo u operativo. De acuerdo con
Gutiérrez (2005, p. 286), destaca que para la implementación efectiva del ciclo PDCA
para la solución de problemas, se debe seguir y cumplir en ochos pasos que son una
guía en proyectos de mejoras, lo cual permitirá al equipo de calidad resolver el
problema en forma estructurada y objetiva. Según Falconi (1994, p. 37) esta técnica
es conocida en Japón como “QC STORY”. Es por ello, que en el presente trabajo se
seguirán los ocho pasos sugeridos por Gutiérrez (2005) para dar respuesta a los
objetivos planteados, como base de partida para la solución del problema, tal como
sigue:
54
Fase I:
Diagnóstico de la situación actual de funcionamiento del proceso de recepción de
la caña de azúcar que ingresa al central, para identificar las áreas potenciales de
mejoras en las etapas de pre y postcosecha.
Esta fase corresponde a la dimensión “P” (Planear) en el ciclo de Deming y a
Definir-Medir en la metodología Seis Sigma.
Paso 1: Delimitar y analizar la magnitud del problema en el proceso de
recepción de la caña de azúcar en CAPCA.
En este paso se procederá a diagnosticar la situación actual del proceso de
recepción de la caña de azúcar en la empresa objeto de estudio, con el fin de conocer
todo lo concerniente a la selección de la muestra en los camiones, la obtención de los
parámetros físico-químicos en el laboratorio de recepción de materia prima, los
diferentes equipos y maquinarias utilizadas en el proceso, y además cómo está
operando actualmente la planta; para tal fin se utilizarán las siguientes herramientas:
a) La observación directa del proceso de recepción desde que ingresa el
camión al patio hasta la obtención de los parámetros físico-químicos.
b) La técnica tormenta de ideas bajo la forma no estructurada.
c) Entrevistas no estructuradas directa con el personal de recepción.
Fase II:
Clasificación de los proveedores de caña del Central Portuguesa en las etapas de
pre y post cosecha en función de la variedad de caña, edad de la caña, tipo de
corte y la clase de la caña.
En esta fase se sigue con la dimensión “P” (Planear) de la técnica PDCA y de
Definir-Medir en la metodología Seis Sigma, donde se busca estratificar la
influencia de los diversos factores o variantes que intervienen en el proceso de
recepción de la caña de azúcar.
Paso 2: Identificar todas las áreas potenciales de mejoras que permitan
concentrarse y profundizar en las verdaderas causas del problema y no en los
síntomas del proceso de recepción de la caña de azúcar en CAPCA.
55
En este paso se procederá a la búsqueda e identificación de todas las áreas
críticas que afectan el proceso de recepción en la empresa, de tal manera que se
enfoquen todos los esfuerzos en la búsqueda de plantear mejoras en las mismas, y así
solucionar los problemas existentes. En este paso se utilizarán las siguientes técnicas:
a) La observación directa del proceso de recepción.
b) La técnica tormenta de ideas bajo la forma no estructurada.
c) La técnica de estratificación para una mejor identificación de las fuentes de
variabilidad (origen de los problemas).
Paso 3: Investigar cuál o cuáles son las causas más importantes en el proceso
de recepción de la caña.
En este paso se procederá a identificar todas las posibles causas y factores
considerados en el paso anterior, cuál es el más importante, cuáles de ellos son
vitales, para ello se sintetizará la información recabada mediante las siguientes
técnicas:
a) La técnica tormenta de ideas bajo la forma no estructurada.
b) Diagrama de Ishikawa, y por consenso del equipo de calidad seleccionar las
causas que se consideren más importantes para la recepción de la caña.
c) Diagramas de Pareto, con el cual se jerarquizará las causas desde un punto
de vista más objetivo.
Fase III:
Evaluación de las condiciones de calidad actual de la caña que ingresa al central,
mediante los parámetros físico-químicos que la califican, en las etapas de pre y
post cosecha en función de los proveedores, variedad de caña, edad de la caña y
tipo de corte de la caña.
En esta se utilizará la dimensión “P” (Planear) del ciclo PDCA, así como la
etapa Medir de Seis Sigma.
Paso 4: En esta etapa se considerarán las medidas orientadas al análisis
descriptivo de la información recolectada por el departamento de recepción en los
períodos de zafras considerados, lo que permitirá evaluar el comportamiento actual
56
del proceso y tomar las acciones necesarias que conlleven a la mejora del proceso de
recepción de la caña.
En este paso se procederá con la realización de un estudio estadístico
descriptivo que permitirá identificar el comportamiento actual del proceso de
recepción, que servirá de fundamento para las acciones a seguir en el diseño del plan
de mejoras bajo un respaldo esencialmente científico.
Fase IV:
Establecer las Correlaciones entre las variables físico-químicas en función de la
finca, variedad de caña, tipo de corte, edad de la caña y clase de la caña, en las
etapas de pre y postcosecha.
Esta fase corresponde a la etapa “D” (Hacer) del ciclo de PDCA, y Analizar de
Seis Sigma.
Paso 5: Poner en práctica las medidas de corrección en el proceso de recepción
de la caña de azúcar en CAPCA.
En esta etapa se ejecutará el plan de acción concebido con la finalidad de
bloquear las causas fundamentales del problema. Para tal fin se realizarán reuniones
participativas y la divulgación del plan y el uso de técnicas de entrenamiento para
todas las personas que conforman el proceso de recepción de la empresa. Además, se
aplicarán las siguientes técnicas:
a) Evaluación del sistema de medición en los principales parámetros que
miden la calidad de la caña recibida en el central.
b) Evaluación de la capacidad del proceso de recepción de la caña de azúcar.
c) Evaluación de la correlación de las posibles causas relevantes, lo cual
permitirá entender mejor la interrelación entre las mismas.
d) Para el establecimiento del plan de mejoras en el proceso de recepción de la
caña de azúcar y con el propósito eliminar las causas que generan los problemas se
utilizará la herramienta “5W 1H” (What, When, Who, Where, Why, How).
57
Fase V:
Verificar la capacidad de las variables físico-químicas obtenidas durante la
recepción de la caña, que permita evaluar la habilidad del proceso en el
cumplimiento de las especificaciones establecidas por la empresa.
En esta fase corresponde a la etapa “C” (Chequear) del ciclo PDCA y mejorar
del Seis Sigma.
Paso 6: Revisión, Verificación, Evaluación y análisis de los resultados para
constatar si el bloqueo de las causas fundamentales fue efectivo.
Este paso consistirá en la revisión de los resultados obtenidos por la aplicación
del plan de acción en el proceso de recepción de caña en la empresa, y así poder tener
evidencia del efecto generado por su implantación.
Paso 7: Prevención de la recurrencia de los problemas mediante la inspección
y supervisión del proceso de recepción de la caña de azúcar que ingresa al ingenio.
Fase VI:
Analizar los resultados de la aplicación de las herramientas de mejora continua
para la solución de problemas PDCA y Seis Sigma, que coadyuven a la
optimización del proceso de recepción de la caña de azúcar en el Central
Azucarero Portuguesa C.A., tomando en cuenta las etapas de pre y post cosecha.
Esta fase corresponde a la etapa “A” (Actuar) del ciclo PDCA y Mejorar a la de
Seis Sigma.
Paso 8: Documentación y estandarización de los procedimientos de mejoras
continuas implementados en el proceso de recepción de la caña de azúcar que
impidan la reincidencia de los problema diagnosticados.
Mediante esta etapa se procederá a la documentación de las acciones tanto
preventivas como correctivas que están directamente ligadas al proceso de recepción
de la caña de azúcar, a través del diseño de un nuevo plan donde se establezcan los
pasos a seguir para evitar incongruencias en los resultados obtenidos en la pre y post
cosecha del proceso.
58
CAPÍTULO IV
DISCUSIÓN Y ANÁLISIS DE RESULTADOS
En la presente investigación se siguieron las fases establecidas en la
metodología para el diseño del plan de mejora continua del proceso de recepción de
la caña de azúcar en CAPCA.
Fase I
Diagnóstico de la situación actual de funcionamiento del proceso de recepción de
la caña de azúcar que ingresa al central, para identificar las áreas potenciales de
mejoras en las etapas de pre y poscosecha.
Para el diagnóstico de la situación actual del proceso de recepción de la caña de
azúcar durante el período de zafra 2004-2005 en CAPCA, se implementaron las
dimensiones “P” del ciclo PDCA y, definir-medir de la metodología Seis Sigma,
siguiendo una cobertura vertical desde el momento que llega el camión con la caña a
la planta hasta la obtención de las pruebas físico-químicas para su ingreso. En esta
fase se utilizaron las siguientes herramientas: a) la observación directa: comenzando
con la toma de muestra de caña con la sonda, la obtención de las pruebas físico-
químicas y el almacenamiento digitalizado de los datos; y b) las entrevistas no
estructuradas: las cuales fueron complementadas con las tormentas de ideas en el
personal a cargo de las distintas áreas de la recepción, lo que permitió una visión
global del funcionamiento del proceso de recepción.
Con el desarrollo de estas actividades de diagnóstico se construyó un
Flujograma de Despliegue que se presenta en la Figura 8.
59
CAMIÓN OPERADORES EQUIPOS ANALISTA OBSERVACIONES
Ingresa a la cola
de espera
Cheque la procedencia de
la materia prima
Pasa al servicio
de la sonda
Introduce la sonda en la
motriz del camión
La sonda toma la
muestra de caña
(Aprox. 4 kg.)
La sonda vacía la
muestra en la
predefibradora
Recibe la muestra
predefibrada
Extrajo la
cantidad de muestra
ideal
Toma y etiqueta la muestra
en una bolsa . La pasa al
operador interno del
laboratorio
El operador interno recibe la
muestra y la introduce a la
desfibradora
Extrae la muestra
desfibrada y la envía al
analista del laboratorio
La Desfibradora
DESMENUZA la
muestra Predefibrada
No
Si
Recibe la muestra
desfibrada
Pesa 1 kg. de la
muestra y la lleva a la
prensa
En la Prensa se
introduce el Kg. de
muestra y la somete a
una presión
Extrae el jugo de la
muestra,
compactándola en una
masa deshidratada
Recolecta el jugo y
Pesa el material
Compactado
Toma una porción de
jugo y la lleva al
Refractómetro y al
Polarímetro
El Refractómetro
genera el % de Brix y
el Polarímetro el % Pol
Almacena los
resultados del % Brix,
% Pol y Peso de la
Torta en una B. Datos
FIN
FLUJOGRAMA DE DESPLIEGUE
PROCESO DE RECEPCIÓN DE MATERIA PRIMA, CENTRAL AZUCARERO PORTUGUESA, C.A.
1
3
2
4 5
6
7
8
9
10 11
1213
1415
15 16
17
18 19
20
2. Operador de cola,
registra la llegada de los
camiones.
3 y 7. Operador de la
sonda, introduce la
sonda una sola vez en
el camión, más no en el
remolque, aún cuando
este contenga caña de
diferentes tablones.
5 La Sonda, es un cilindro
de aprox. 2 m. de largo,
y un diámetro de 6 plg.
De penetración
inclinada. La cual Extrae
alrededor de 4 kg. de
muestra (caña),
operando se observa
que extrae entre 1,7 y
3,7 kg.
6 A la Sonda se
encuentra conectada el
equipo Predefibrador, el
cual tiene como función
picar en trozos
pequeños la caña
muestreada con lo que
se rompen un alto % de
células de la fibra, y así
prepararla para ser
llevada a la
Desfibradora.
8 En algunos casos el
operador de la sonda
observa que que la
sonda no selecciona la
cantidad de caña ideal y
tiene que volver a
introducirla al camión.
11 La Defibradora es un
equipo que tiene como
función preparar mucho
mejor la muestra de
caña, aumentando el
Nro. de células rotas en
la fibra, antes de
someterla al prensado.
Figura 8. Flujograma de Despliegue
Fuente. El Autor.
60
En La figura anterior se refleja en forma objetiva cómo debería funcionar el
proceso de recepción de la caña. Destacándose como actores principales en el mismo:
El camión transportador, los operadores de la sonda, los equipos de laboratorio y los
analistas, así como también, las actividades críticas dentro de cada uno de estos, entre
las cuales se destacan:
1. Para el Operador: la cantidad de 4 kg. de muestra de caña tomada en el
camión y constatar que no esté contaminada con lubricantes u otros materiales
extraños que pudiera introducir los sistemas de rodamientos o hidráulicos de la sonda.
2. Para los Equipos: El correcto funcionamiento de la predefibradora en la
pulverización eficiente de las muestras de caña; la calibración regular del polarímetro,
el refractómetro y la prensa para que generen resultados consistentes.
3. Para el Analista: Seguir los métodos y procedimientos establecidos por las
normas de calidad establecidas por el laboratorio.
Es importante destacar que dentro de las actividades intervinientes en el
proceso de recepción de la caña, pero que no forma parte directa dentro del esquema
del procesos antes descrito, corresponden a las pruebas de precosecha realizadas en el
laboratorio del central bajo las mismas condiciones a las realizadas durante la
cosecha, es decir, se utilizan los mismos equipos, personal y metodologías para su
obtención.
Por otro lado, se pudo observar que la información almacenada en la base datos
presenta cierta cantidad de datos faltantes, así como algunas inconsistencia en los
datos registrados; esta información fue excluida del estudio preliminar por cuanto
distorsionaría la realidad de las variables investigadas. Otro debilidad detectada en el
proceso fue la cantidad de caña seleccionada por la sonda no es la misma de un
camión a otro, cuya insuficiencia obliga la repetición de la acción lo cual trae como
consecuencia el retrabajo y la perdida de tiempo, ocasionando el retraso en el servicio
de los camiones que se encuentran en la cola.
Además, se realizó una inspección del funcionamiento de los equipos e
instrumentos utilizados para la determinación de los parámetros físico-químicos, tales
como: el Refractómetro, el Polarímetro, la Prensa, la Desfibradora, las balanzas, entre
61
otros; verificándose que se encuentran funcionando correctamente según los
estándares y calibración establecidas en la norma ISO 9001:2000 (Sistemas de
gestión de la calidad). Apegándose con lo establecido en el manual de calibración y/o
ajustes de los equipos de medición del laboratorio de procesos, requisitos
indispensables para garantizar que los instrumentos y equipos mantengan una
exactitud y precisión indispensables para generar una data confiable. Por su parte los
técnicos conocen perfectamente el trabajo realizado.
Por último, para reforzar aún más el diagnóstico, se tomó como referencia
2.453 pruebas de laboratorio realizadas para la pre y post cosecha de la caña, durante
el período de zafra 2004-2005 en las 158 fincas seleccionadas aleatoriamente por el
procedimiento de muestreo. Es de destacar que estas pruebas son coincidentes para el
mismo lote de caña.
Fase II:
Corresponde a la clasificación de los proveedores de caña del Central
Portuguesa, en las etapas de pre y post cosecha en función de la variedad de
caña, edad de la caña, tipo de corte y la clase de la caña.
Para la identificación de las áreas potenciales de mejoras del proceso de
recepción de la caña en CAPCA, y así encontrar las causas y no los síntomas del
problema se sigue la dimensión “P” (Planear) del ciclo PDCA y de Definir-Medir en
la metodología Seis Sigma, con la que se pretende estratificar la influencia de los
diversos factores o variantes que intervienen en el proceso para poder aislarlos y
observarlos en secciones más manejables, logrando con esto la reducción de los
ruidos de fondo.
Entre los factores controlables intervinientes en el proceso de recepción que
fueron motivo de estratificación por la magnitud de niveles que poseen en su
naturaleza son:
1. La Unidad de Producción: Se cuenta con 158 fincas, tomándose como
criterio de estratificación el número de pruebas de laboratorio efectuadas en la misma.
62
Los estratos generados son: A) Fincas “Muy Grandes” por lo menos 75 pruebas
realizadas; B) Fincas “Grandes”, entre 50 y 74 pruebas; C) Fincas “Medianas”, entre
25 y 49 pruebas; y D) “Pequeñas”, a lo sumo 24 pruebas.
Para aclarar aún más el procedimiento seguido para la conformación de estos
estratos, se partió de hecho de lo impráctico y tedioso que significaría un análisis
pormenorizado de cada una de las unidades de producción, sabiendo que se
incorporarían al estudio por vía del muestreo las 158 fincas que arrimaron caña al
central en ese período de zafra. Es por ello, que se decidió agruparlas en cluster que
mantuviesen un mismo criterio de clasificación: fincas incluidas en un cluster deben
ser lo más homogéneas entre si y heterogéneas con fincas de otros clusters.
La variable seleccionada para el agrupamiento fue el número de pruebas de
laboratorio realizadas en una finca, por cuanto ésta condiciona entre otros factores, la
magnitud del área (has.) de la finca y el manejo agronómico del cultivo (tomando
como principio la representatividad del muestreo, la cual corresponde a un punto por
cada 10 has. de caña). En tal sentido, si una finca tiene un área de cultivo de 20
hectáreas, el departamento de recepción estaría seleccionando dos puntos dentro del
lote y realizando dos pruebas de calidad en cada una de ellas. Además, existen otros
factores limitantes para el muestreo de un lote de caña, como la variedad y la edad del
cultivo, pero estos siempre se mantienen constantes en lotes de más o menos de 10
hectáreas del cultivo.
2. Variedad de Caña: Para el período 2004-2005 se registraron 33 variedades
de cañas en las fincas que arriman al central. En este caso se estudiaron las variedades
más prominentes definidas por la cantidad de pruebas realizadas en las mismas,
agrupándose en un solo conglomerado todas aquellas que sólo le fueron practicadas a
lo sumo 11 pruebas de laboratorio, representando el 3,83 % del total de pruebas. La
descripción de las variedades estudiadas en la presente investigación puede ser
revisada en el Anexo A, página. 235.
3. Edad de la Caña: Este factor fue categorizado según los niveles propios de
la variable, desde los 10 meses de edad hasta los 13 meses, las cañas con más de 13
meses fueron resumidas en un sólo estrato.
63
4. Tipo de Corte: Este factor fue analizado según las categorías propias del
proceso, cañas cortadas Mecánicamente y de forma Manual.
5. Clase de la Caña: Este factor No fue posible su estudio por cuanto en la
base de datos presentaba una cantidad importante de valores faltantes.
6. Época de Corte: Este factor fue analizado según las categorías propias del
proceso desde el mes de noviembre hasta el mes de abril.
7. Diferencia de Días entre Pre y Post Cosecha: Este factor corresponde a los
días transcurridos entre la realización de la prueba pre cosecha y la de post cosecha.
De este modo se realizaron todos los análisis estadísticos descriptivos e
inferenciales previstos en los objetivos específicos del presente trabajo.
Otra herramienta de diagnóstico utilizada para el reconocimiento de las causas
más relevantes en el proceso de recepción de la caña, fue el diagrama causa efecto o
diagrama de Ishikawa, con el cual se describió de manera holística los factores que
inciden de manera directa e indirecta en el proceso de recepción, cuyo fin es la
estimación del rendimiento de azúcar probable en la materia prima recibida. Con la
ayuda de esta técnica se identificaran cuáles de los factores se encuentran operando a
niveles erráticos de variabilidad impactando directamente en el proceso de
producción de azúcar refinada. El diagrama de Ishikawa fue elaborado mediante el
consenso del personal involucrados en la recepción de la materia prima, utilizando la
estrategia Braintorming, en el que se identificaron los factores más influyentes, como
son: entre las Maquinarias y Equipos: la Sonda muestreadora; en los Métodos: la
determinación de las muestras tanto en campo como en el camión; el Medio
Ambiente: la Lluvia y el manejo agronómico del cultivo; en la Medición: la
determinación de los porcentajes de Pol, Brix, Fibra, Humedad, Pureza y el
Rendimiento; Para la Materia Prima: la variedad, el proveedor, edad de la caña, las
clase de caña, el tipo y época de corte. Ver figura 9.
Rendimiento
Azúcar Probable
MAQUINARIA Y EQUIPOS
Prensa
Calibración
Cantidad de muestra
Balanzas
Calibración
Capacidad
Polarímetro
Capacidad
Desajuste
MANO DE OBRA
Motivación
Incentivo Laboral
Sentido de Pertenencia
Adiestramiento
Entrenamiento
MATERIA PRIMA (Caña)
Variedad
Tipo de Corte
METODOS
Toma de muestra
Sonda
Tamaño
AleatoriadadMuestreo en Campo
Tamaño
Determinación del
Rendimiento probable
Obtención del Pol, Brix
Torta, etc
MEDIO AMBIENTE
Humedad
Temperatura
Bajas
Altas
Lluvias
MEDICIÓN
Porcentaje
De Pol
Porcentaje
De Brix
Peso de la Torta
Extracción del jugo
Temperatura
Refractómetro
Calibración
Capacidad
Capacidad
Materia Extraña
Materia Orgánica
Materia Inorgánica
Mantenimiento
Mantenimiento
Predefibradora
Calibración
Mantenimiento
Sonda
Calibración
Mantenimiento
Edad del corte
Clase o soca
Humedad
Plagas
Diatrea
Roedores
Tipo de
Suelo
Tiempo después
del Corte
Materia extraña
Candelilla
Manejo Agronómico
Pureza
Azúcares
reductores
Fórmula del
Rendimiento
Capacitación
Habilidad
Supervisión
Humedad
Selección aletoria
Transporte
Representatividad
Representatividad
Proveedor
Manejo Agronómico
Figura 9. DIAGRAMA CAUSA – EFECTO DEL PROCESO DE RECEPCIÓN DE LA CAÑA DE AZÚCAR EN CAPCA
Fuente. El Autor.
64
65
Con la construcción de este diagrama y posterior identificación de los factores
críticos en el proceso, se fijaron las estrategias de análisis estadístico que serán
utilizadas en un estudio más específico, en las que destacan: las tablas de distribución
de frecuencias y los gráficos de Pareto; y así jerarquizar sus respectivos niveles de
tratamientos de acuerdo con la magnitud de la información registrada en los mismos.
Los resultados para estas técnicas se muestran en las siguientes salidas:
1. Para la variable Unidad de Producción o Finca, los resultados
recodificados son los siguientes:
Cuadro 5.
Distribución de Frecuencias de las Pruebas de Laboratorio por Categorías de Fincas,
Período 2004-2005
Categorías de Finca Nro. de
Fincas
Nro. de
Pruebas
Porcentaje
de pruebas
Porcentaje
Acum.
Pequeña (2-24 pruebas)
134 1414 57,6 57,6
Mediana
(25-49 pruebas) 17 576 23,5 81,1
Grande
(50-75 pruebas) 6 360 14,7 95,8
Muy Grande
(75 y más pruebas) 1 103 4,2 100
Total 158 2453 100
Fuente. El Autor.
En esta primera salida se muestra el número de fincas seleccionadas por el
muestreo y su distribución de acuerdo con las categorías establecidas. Al mismo
tiempo que se totaliza el número de pruebas realizadas en cada una de ellas, así como
los respectivos valores acumulados.
Como se puede observar en el cuadro 5, el 57,6% de las pruebas de laboratorio
fueron realizadas en fincas “pequeñas”, es decir en fincas donde se evaluaron entre 1
y 24 puntos de muestreos en el campo. Mientras que las fincas “medianas”
representan el 23,5% del total en las que efectuaron entre 25 y 49 pruebas; estas dos
modalidades conjuntamente representan el 81,1% del total de pruebas efectuadas por
66
el departamento de recepción del central. El resto, el 18,9% de las pruebas
corresponden a las modalidades fincas “grandes” y “muy grandes”, en las que se
realizaron 50 o más de los análisis de laboratorio durante este período de zafra. Es
importante destacar que existe una sola finca catalogada como “muy grande” (la finca
el Choro) donde se realizaron 103 pruebas de laboratorio la cual representó el 4,2%
del total pruebas realizadas durante el período de zafra 2004-2005. Estos resultados
pueden ser vistos en el siguiente gráfico de Pareto:
Muy grandeGrandeMedianaPequeña
Fincas
2.500
2.000
1.500
1.000
500
0
Nro
. de
Pru
ebas
Ana
lizad
as
100%
80%
60%
40%
20%
0%
Porcentaje
103
360
576
1.414
2.453
2.350
1.990
1.414
Figura 10. Gráfico de Pareto Según las Categorías de Fincas Fuente. El Autor.
En la figura 10, se muestra gráficamente lo discutido en el cuadro anterior,
donde jerárquicamente el mayor porcentaje de pruebas fueron realizadas en las fincas
“pequeñas” y “medianas”, acumulando un poco más del 80% del total, mientras que
un poco menos del 20% están referidas a las fincas “grandes” y “muy grandes”. Estas
últimas están representadas por siete de las 158 fincas estudiadas, es decir que el
4,4% de las fincas que arriman caña al central generan aproximadamente el 20% de la
información determinada en el departamento de recepción, y las 95,6% restantes
aportan casi el 80%. Estas pocas fincas vitales serán por donde se encaminarán los
análisis estadísticos para descubrir el comportamiento de los parámetros físico-
químicos en pre y post cosecha de la caña.
67
2. Para la variable Variedad de Caña los resultados son los siguientes:
Cuadro 6.
Distribución de Frecuencia de las Pruebas de Laboratorio por Variedades de Caña,
Período 2004-2005
Variedades de Caña Nro. de Pruebas Porcentaje % Acumulado
CP 74-2005 1000 40,8 40,8
C 323-68 802 32,7 73,5
CR74-250 107 4,4 77,8
SP 72-4928 78 3,2 81,0
MEZCLA 75 3,1 84,1
SP 70-1284 70 2,9 86,9
B-80-408 43 1,8 88,7
B-75-403 31 1,3 89,9
B 67-49 30 1,2 91,2
B 80-549 25 1,0 92,2
RB 74-454 22 0,9 93,1
RAGNAR 18 0,7 93,8
SP 71-6163 16 0,7 94,5
V 78-1 15 0,6 95,1
SP 71-6163 14 0,6 95,6
MY 5514 13 0,5 96,2
Otros 94 3,6 100,0
Total 2453 100,0 --
Fuente. El autor.
El cuadro 6 muestra el número de pruebas de laboratorio realizadas durante la
zafra 2004-2005 para las 16 variedades de caña más cultivadas por los proveedores
del central, las cuales representan el 96,2% del total de pruebas efectuadas por el
departamento de recepción durante ese período de cosecha. El resto el 3,6 % de las
pruebas de laboratorio fueron efectuadas en 17 variedades, las cuales se encuentran
resumidas en el estrato “Otros” del cuadro antes mencionado.
Es importante destacar que las variedades descritas en el cuadro representan el
48,5% del total de variedades registradas para este lapso de cosecha, y dentro de este
grupo serán seleccionadas aquellas que acumulen cerca del 80% del total de pruebas
68
efectuadas durante la recepción de la caña, para luego ser sometidas a un estudio de
capacidad; mientras que el restante 51,5% de las variedades restante serán
descartadas en la presente investigación.
Así, tal como se puede ver en el cuadro, la variedad de caña con más pruebas
realizadas fue la Canal Point 74-2005 (CP 74-2005) con 1.000 evaluaciones que
representan el 40,8 % del total de pruebas realizadas; mientras la segunda variedad
fue la Cubana 323-68 (C 323-68) con 802 pruebas (el 32,7%), y la tercera la Central
Romana 74-250 (CR 74-250) con 107 evaluaciones que representan el 4,4 % del total.
Las siguientes variedades destacadas en un orden importancia para el proceso de
recepción recaen sobre la SP 72-4928, Mezcla y SP 70-1284, las cuales registraron el
3,2, el 3,1 y el 2,9 % del total de pruebas efectuadas durante este período de zafra.
En resumen, las primeras tres variedades de caña acumulan el 77,8% del total
de pruebas realizadas, las cuales son las más importantes desde el punto de vista
económico de la producción azúcar refinada. El resto de las 16 variedades representan
el 18,5% de las pruebas que sumadas al 3,6 % del estrato “Otros” totalizan el 22,1%
de las pruebas realizadas por el laboratorio de materia prima. Estos resultados llevan
a la conclusión que el 90,9 % de las variedades cultivadas por los proveedores del
central generan muy poca información durante la recepción, por lo tanto no serán
analizadas en una primera fase de la presente investigación.
En la figura 11, se muestra el gráfico de Pareto relacionado con las 16
variedades de caña más cultivadas por los proveedores del central durante el período
de zafra 2004-2005, corroborándose el análisis realizado en el párrafo anterior; pero
es de destacar que bajo este perfil del estudio se cumple en muy buena medida la
regla 80/20, por cuanto los pocos vitales están representadas por las tres primeras
variedades de caña (9,1%) aportando el 77,8% de la información generada en el
proceso de recepción, mientras que los muchos triviales están representadas por el
90,9% de las variedades que sólo aportan el 22,1 de la información. Bajo este criterio
serán estudiadas las variedades de caña en las fases posteriores.
69
OtrosM
Y-5514
SP-716163
V-781
SP-716163
RAGNAR
RB74454
B-80549
B-6749
B-75403
B-80408
SP-701284
MEZCLA
SP7249284
CR74-250
C32368
CP742005
Variedades de Caña
2.500
2.000
1.500
1.000
500
0
Nro
. de
Pru
ebas
Rea
lizad
as
100%
80%
60%
40%
20%
0%
Porcentaje
2.453
2.3592.3462.3322.3172.3012.2832.2612.2362.206
2.1752.132
2.062
1.987
1.909
1.802
1.000
Figura 11. Gráfico de Pareto Según las Variedades de Caña Fuente. El Autor.
3. Para la variable Edad de la Caña los resultados obtenidos son:
Cuadro 7.
Distribución de Frecuencias de las Pruebas de Lab. Según la Edad de la Caña,
Período 2004-2005
Edad de la Caña Precosecha Nro. de Pruebas Porcentaje % Acumulado
Menos de 10 Meses 85 3,5 3,5
10 Meses 477 19,4 22,9
11 Meses 1185 48,3 71,2
12 Meses 519 21,2 92,4
13 Meses 127 5,2 97,6
Más de 13 Meses 60 2,4 100
Total 2453 100
Fuente. El Autor.
En el cuadro 7, se presenta la distribución de las pruebas de laboratorio
efectuadas en la recepción de la caña durante el período de zafra 2004-2005, según
las diferentes edades de la caña para el momento del corte. Como se puede observar
de las 2.453 pruebas de laboratorio efectuadas en este lapso de tiempo, el 3,5% fueron
practicadas en cañas con edades por debajo de los 10 meses, el 19,4 % con edades de
10 meses, el 48,3% con 11 meses, el 21,2 % con edades de 12 mese, el 5,2 % con 13
70
meses y el 2,4 % con edades de más de 13 meses. Así, se puede resumir que el 88,9%
del total de las pruebas fueron realizadas en cañas cuyas edades oscilan entre los 10 y
12 meses, mientras que el 11,1% por cañas con edades por debajo de 10 meses
(3,5%) y por encima de 12 meses (7,6%). Es importante señalar, que las cañas
cosechas por encima de los 13 meses corresponden en muchos de los casos con lotes
que fueron diferidos en su corte por acción de la lluvia, obligando a la gerencia
paralizar el corte y ser reprogramado nuevamente, cuya ejecución puede tardar
algunos meses.
13 o másMeses
Menos de 10Meses
13 Meses10 Meses12 Meses11 Meses
Edad de la Caña
2.500
2.000
1.500
1.000
500
0
Nro
. d
e P
rueb
as
Real
izad
as
100%
80%
60%
40%
20%
0%
Po
rcen
taje
6085127
477519
1.185
2.453
2.393
2.308
2.181
1.704
1.185
Figura 12. Gráfico de Pareto Según la Edad de la Caña Fuente. El Autor
Como se puede notar en la figura 12, la edad más frecuente en la que se
efectuó el corte de la caña fue a los 11 meses, seguida por la edad de 12 meses que
conjuntamente representan el 69,5% del total de pruebas efectuadas durante este
período de zafra. Con base a estos resultados se puede aseverar que el 88,9% de las
pruebas de laboratorio fueron realizadas en cañas con edades de 11, 12 y 10 meses
para el momento del corte y sólo un 11,1% con edades por debajo de 10 meses y por
encima de 12. Esta tendencia es la esperada según la planificación de la cosecha, pero
el porcentaje de caña cortada por encima de los 13 meses debe ser reducido
71
significativamente hasta que se logre su total eliminación. Así, el estudio de
estadístico de capacidad estará enfocado en estos tres meses de zafra.
4. Para la variable Tipo de Corte de la Caña los resultados se resumen en
el siguiente cuadro y gráfico, respectivamente:
Cuadro 8.
Distribución de Frec. de las Pruebas de Lab. Según el Tipo de Corte
de la Caña, Período 2004-2005
Tipo de Corte en la Caña
de Azúcar
Nro. de
Pruebas Porcentaje
%
Acumulado
Mecánico 1781 72,6 72,6
Manual 672 27,4 100
Total 2453 100
Fuente. El Autor.
En el cuadro 8, se presentan los resultados de la tabulación de las pruebas de
laboratorio de acuerdo al tipo de corte efectuado sobre la caña de azúcar: manual o
mecánico. Observándose que el tipo de corte mecánico recoge la mayor frecuencia
con el 72,6 % del total de pruebas efectuadas, mientras que el tipo de corte manual
representa el restante 27,4 %. Estos resultados dejan entrever que un alto porcentaje
de proveedores que arriman caña al central utilizan el sistema de cosecha
mecanizado, lo que implica una entrega inmediata del producto y con pocas horas
(fresco) de su corte a la llegada al ingenio para su procesamiento.
En la figura 13, se muestra el respectivo gráfico de barras relacionado con el
presente enfoque de análisis estadístico.
72
Corte MecánicoCorte Manual
Tipo de Corte de la Caña
2.000
1.800
1.600
1.400
1.200
1.000
800
600
400
200
0
Fre
qu
ency
1.781
672
Figura 13. Gráfico de Barras según el Tipo de
Corte de la Caña
Fuente. El Autor.
5. Para la variable Época de Corte de la Caña los resultados se resumen en
el siguiente cuadro y gráfico, respectivamente:
Cuadro 9.
Distribución de Frec. de las Pruebas de Lab. Según la Época de Corte
de la Caña, Período 2004-2005
Meses de Zafra Nro. de
Pruebas Porcentaje % Acumulado
Noviembre 148 6,0 6,0
Diciembre 562 22,9 28,9
Enero 627 25,6 54,5
Febrero 707 28,8 83,3
Marzo 405 16,5 99,8
Abril 4 0,20 100
Total 2453 100
Fuente. El Autor.
En el cuadro 9 se muestran los resultados tabulados de las pruebas de
laboratorio realizadas en las diferentes épocas de corte de la caña, es decir entre los
meses de noviembre de 2004 y abril de 2005. Como se puede ver, el grueso de las
pruebas se efectuaron durante los meses de diciembre a marzo, lo que representó el
93,8% del total de pruebas realizadas por el departamento durante esta zafra, el resto
en una pequeña proporción para los meses de inicio y finalización de la zafra. Vale
73
destacar que a partir del mes de diciembre el número de pruebas efectuadas en la
recepción de la caña se va incrementando a razón de un 3% hasta alcanzar un pico en
el mes de febrero, para luego caer en un 12,3% para el mes de marzo. Así, el estudio
estadístico de los datos se enfocará entre los meses de diciembre y marzo.
Ahora, en la figura 14 se muestra el gráfico de Pareto para las diferentes épocas
de cosecha. Como se puede notar, en orden de importancia por el número de pruebas
efectuadas, corresponde al mes de febrero el 28,8% (707 pruebas), seguido por enero
con el 25,6% (627 pruebas), diciembre con el 22,9% (562 pruebas), que al totalizarlas
en la línea acumulativa del gráfico representan 1.896 pruebas y al proyectarlo al eje
derecho de la figura representan el 77,3% del total de pruebas. En general, estas tres
épocas de corte, son las que concentran la mayor información del proceso de
recepción de la caña en este período de zafra.
AbrilNoviembreMarzoDiciembreEneroFebrero
Época de Corte de la Caña
2.500
2.000
1.500
1.000
500
0
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ealiza
da
s
100%
80%
60%
40%
20%
0%
Po
rcen
taje
4
148
405
562627
707
2.4532.449
2.301
1.896
1.334
707
Figura 14.
Gráfico de Pareto Según la Época de Corte de la
Caña, Período 2004-2005
Fuente. El Autor.
74
6. Para la variable Días Transcurridos entre la Pre y Post Cosecha. Los
resultados se resumen en el siguiente cuadro y gráfico respectivamente:
Cuadro 10.
Distribución de Frec. de las Pruebas de Lab. según la Diferencia de
días entre la Pre y la Post Cosecha
Diferencia de Días entre
la Pre y Post Cosecha
Nro. de
Pruebas
Porcenta
je
%
Acumulado
A lo sumo 10 días 915 37,3 37,3
Entre 11 y 20 días 838 34,2 71,5
Entre 21 y 30 días 415 16,9 88,4
Más de 30 días 285 11,6 100
Total 2453 100
Fuente. El Autor.
En el cuadro 10 se muestran los resultados obtenidos de la tabulación de las
pruebas de laboratorio realizadas por departamento de recepción, en cuanto al tiempo
transcurrido entre la realización de las pruebas de precosecha (campo) y la de
postcosecha (fábrica). Como se puede notar el 37,3% del total de las pruebas de
precosecha fueron realizadas con a lo sumo 10 días de diferencia con respecto a la
ejecución de la prueba de postcosecha, mientras que el 34,2% con diferencias entre
10 y 20 días, el 16,9% entre 21 y 30 días y el 11,6% con más de 30 días de diferencia.
Este resumen frecuencial deja al descubierto que el 62,7% de las pruebas de
laboratorio de postcosecha fueron realizadas con una diferencia de más de 10 días
respecto a la prueba de precosecha y sólo el 37,3 % por debajo de los 10 días.
Según Milanés et al. (1996), consideran que el estado óptimo de madurez para
la cosecha depende de numerosos factores del metabolismo de la planta y de variables
ecológicas. Con la iniciación de la floración de la caña se producen cambios
fisiológicos, que con el tiempo dan origen a una reducción progresiva en el
rendimiento de sacarosa. También es importante señalar que los cambios fisiológicos
de la caña de azúcar se producen en un lapso muy corto tiempo por cuanto los
parámetros de calidad como porcentaje de Brix y de Pol son muy sensibles a cambios
climáticos, como por ejemplo la lluvia y la radiación presente en la zona cultivada. Es
75
por ello, que la diferencia de días entre una prueba y la otra debe ser un lapso tiempo
muy corto, asegurándole a la empresa unas condiciones de calidad muy parecidas
para el momento de la cosecha, en comparación a las encontradas en las pruebas de
precosecha.
Más de 30 díasEntre 21 y 30 díasEntre 11 y 20 díasA lo sumo 10 días
Diferencia días entre pre y post cosecha
2.500
2.000
1.500
1.000
500
0
Nro
. de
Prue
bas
Rea
lizad
as
100%
80%
60%
40%
20%
0%
Porcentaje
285415
838915
2.453
2.168
1.753
915
Figura 15.
Gráfico de Pareto Según la Diferencia de días entre la Pre y Post
Cosecha, Período 2004-2005
Fuente. El Autor.
Por otro lado, la figura 15 muestra el gráfico de Pareto según la diferencia en el
número de días transcurridos entre la realización de las pruebas de pre y post cosecha,
donde se observa un patrón de comportamiento con cierta similitud a lo esperado, es
decir la mayor proporción de pruebas de postcosecha fueron realizadas con menos de
10 días de diferencia respecto a la de precosecha, aún cuando lo ideal debería ser una
frecuencia bastante menor en los tres últimos estratos de la variable. En consecuencia,
las condiciones actuales de operatividad del proceso de recepción de la caña no esta
cumpliendo satisfactoriamente la meta establecida de acuerdo a la planificación de la
cosecha, no más de 15 días de diferencia entre la realización de una prueba a la otra,
por lo que se deben hacer algunos ajustes en los indicadores de calidad y de
resultados, en el proceso de recepción de la caña.
76
Finalmente, estas revisiones detalladas en la forma de distribución de las
pruebas realizadas en la recepción de la caña, en función de los distintos tratamientos
que conforman los factores estratificados, aportaron los lineamientos a seguir en la
próxima fase del ciclo PDCA y Seis Sigma, y conducir a través de estos, el estudio
estadístico de los principales parámetros físico-químicos que verifican las
condiciones de calidad de la caña según las especificaciones establecidas por la
empresa, para ello se propuso la siguiente fase.
Fase III:
Evaluación de las condiciones de calidad actual de la caña que ingresa al central,
mediante los parámetros físico-químicos que la califican, en las etapas de pre y
post cosecha en función de los proveedores, variedades de caña, edad de la caña,
tipo de corte y la clase de la caña.
Como se dijo anteriormente, en esta fase se utilizó la dimensión (P) planear del
ciclo PDCA y Medir de la metodología Seis Sigma, fundamentada en un análisis
estadístico descriptivo de las variables determinadas por el departamento de
recepción en el período de zafra 2004-2005, lo que permitirá evaluar el
comportamiento actual del proceso y tomar las acciones necesarias que conlleven al
fortalecimiento del plan de mejoras bajo un respaldo esencialmente científico.
Según las Categorías de Fincas:
1.-Variable Porcentaje de Pol.
Como fue presentado en el Capítulo II, la variable porcentaje Pol corresponde a
un indicador que reporta el contenido de sacarosa presente en el jugo de caña.
También es llamado grados Pol y es determinado por un instrumento denominado
Polarímetro.
77
Cuadro 11.
Estadísticas del Porcentaje de Pol según las Categorías de Fincas
Categoría
Finca
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Muy
Grande 103
Precosecha 14,02 14,20 2,11 15,1 % 6,42 18,27 11,85 12,93 15,39
Postcosecha 15,31 15,51 1,33 8,7 % 11,57 18,66 7,09 14,43 16,22
Grande 360 Precosecha 14,54 14,52 1,45 9,9 % 9,73 18,52 8,79 13,61 15,55
Postcosecha 14,87 14,99 1,47 9,9 % 8,77 19,49 10,72 13,89 15,86
Mediana 576 Precosecha 14,76 14,78 1,85 12,5 % 8,37 19,61 11,24 13,63 15,88
Postcosecha 15,14 15,16 1,50 9,9 % 10,14 20,41 10,27 14,13 16,08
Pequeña 1414 Precosecha 14,68 14,74 1,80 12,2 % 6,92 19,12 12,2 13,64 15,91
Postcosecha 15,10 15,17 1,60 10,6 % 9,53 20,91 11,38 14,19 16,04
Total 2453 Precosecha 14,65 14,7 1,78 12,2 % 6,42 19,61 13,19 13,58 15,82
Postcosecha 15,09 15,16 1,50 10,3 % 8,77 20,91 12,14 14,14 16,04
Fuente. El Autor. Período de zafra 2004-2005.
En el cuadro 11 se pueden apreciar las estadísticas descriptivas para el
porcentaje de Pol relacionados con las etapas de pre y post cosecha según las
modalidades de fincas. Como se puede ver, los porcentajes medios de Pol tienden a
ser más alto para las pruebas de post cosecha en las cuatro modalidad estudiadas, así
como también los niveles de variabilidad. Esto indica que los niveles medios de
sacarosa reportadas por los lotes de cañas antes de la cosecha tienden a ser menores y
con mayor dispersión al reportado después de la cosecha, en las cuatro categorías de
fincas estudiadas.
Por otro lado, se puede observar la presencia de valores fuera de rango en las
modalidades de fincas “muy grandes” y “pequeñas”, con valores de Pol de 6,42% y
6,92% respectivamente, referidas a las evaluaciones de precosecha. Esta situación
trae como consecuencia la distorsión de la media aritmética y de la varianza para las
respectivas modalidades, al mismo tiempo que distorsiona cualquier análisis
inferencial que se realice. Estos casos serán revisados minuciosamente para detectar
las posibles causas atribuibles qua las originaron, para corregirlas e impedir su
manifestación en el futuro inmediato. A continuación se presentan las gráficas de
cajas para detallar de manera precisa la magnitud de los valores fuera de rango en las
distintas categorías de fincas:
78
Porcentaje de Pol Precosecha
Gráfico de Cajas % de Pol por Categorias de Fincas
Ca
teg
ori
as
de
Fin
ca
s
Grande
Mediana
Muy grande
Pequeña
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
Figura 16. Gráfico de cajas para el
porcentaje de pol durante la precosecha
por categoría de fincas
Porcentaje de Pol Postcosecha
Gráfico de Cajas % de Pol según Categorías de Fincas
Ca
teg
orí
as
de
Fin
ca
s
Grande
Mediana
Muy grande
Pequeña
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Figura 17. Gráfico de cajas para el
porcentaje de pol durante la postcosecha
por categoría de fincas
Fuente. El Autor.
En las figuras 16 y 17 se presentan los gráficos de cajas para los porcentajes de
Pol determinados durante la pre y post cosecha según las categorías de fincas,
reflejándose que los niveles promedios y de dispersión de los porcentajes de Pol
difieren para una misma modalidad de fincas entre las evaluaciones hechas para la pre
y post cosecha de la caña, pero vista la comparación dentro de cada escenario de
evaluación la diferencia es mínima, las cuales tendieron a ubicarse entre 14 y 15 %
Pol para la pre, y entre 15 y 16 % Pol para la post. Por otro lado, se puede visualizar
una persistente presencia de valores atípicos tanto por encima como por debajo de los
valores medios.
PequeñaMedianaGrandeMuy grande
Categorías de Fincas
15,4
15,3
15,2
15,1
15,0
14,9
14,8
14,7
14,6
14,5
14,4
14,3
14,2
14,1
14,0
Porc
enta
je P
rom
edio
de
Pol
% de Pol Postcosecha
% de Pol Precosecha
Gráfico de Medias % de Pol de la Pre y Post Cosecha según las Categorias de Fincas
Figura 18. Gráfico de Medias: Porcentaje de Pol de la Pre y
Post Cosecha según las Categorías de Finca
Fuente. El Autor. Zafra 2004-2005
79
En la figura 18 se presenta el gráfico de los promedios para el porcentaje de
Pol obtenidos en la pre y post cosecha por categorías de finca. Notándose una
importante brecha de separación en todas las categorías de fincas entre los
porcentajes medios de Pol obtenidos durante en las evaluaciones de pre cosecha
(línea azul) como para la de post cosecha (línea verde), esta última con mayor
magnitud de respuesta. Esta diferencia es mayor en contra dirección para la categoría
de finca “muy grande”, lo que indica que existe un efecto de interacción entre los
valores de la variable a este nivel de categoría, causado por una fuente externa de
variabilidad. Este diferencias serán analizadas mediante pruebas inferenciales de
medias para verificar si la brecha entre uno y otro escenario son significativas.
Para visualizar la forma de la distribución de los valores de Pol tanto en la pre
como en la post cosecha se construyeron los histogramas de frecuencia para cada una
de las modalidades de fincas establecidas en la investigación, con la finalidad de
detectar comportamientos atípicos tanto de puntiagudez como de asimetría en la
distribución de los mismos. Así mismo, se proyectan los límites de tolerancia natural
como los límites de especificación: inferior, nominal y superior (líneas rojas),
sugeridos de forma general por Tonatto et al. (2005) como los valores ideales para el
porcentaje de Pol en caña (especificación Inferior: 11% de Pol; Especificación
Superior: 18% de Pol; Valor Nominal: 14,5% de Pol). A continuación se presentaran
estas salidas estadísticas:
Porcentaje de Pol Precosecha
Nro
, d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Histograma de Frecuencia Fincas Muy Grandes
n = 103
Normal
Mean=14,0171
Std. Dev.=2,1144
Cp = 0,75
Pp = 0,55
Cpk = 0,64
Ppk = 0,48
K = -0,14
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
0
4
8
12
16
20
24
Figura 19. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de pol durante la
precosecha en Fincas Muy Grandes
Porcentaje de Pol Postcosecha
Histograma de Frecuencia para las Fincas Muy Grandes
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 103
Normal
Mean=15,3081
Std. Dev.=1,33308
Cp = 1,09
Pp = 0,88
Cpk = 0,83
Ppk = 0,67
K = 0,23
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Figura 20. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de Pol durante la
postcosecha en Fincas Muy Grandes
Fuente. El Autor.
80
En las figuras 19 y 20 se muestran los histogramas de frecuencias para los
valores de Pol obtenidos en la categoría de finca “muy grande”, tanto en la pre como
en la post cosecha durante el período de zafra 04-05. Como se puede observar, existe
una tendencia hacia la asimetría negativa en los valores de ambos escenarios de
pruebas, los cuales se deben en parte a la presencia de valores extremos bajos, siendo
un poco más pronunciada en los valores de postcosecha, es decir los valores de Pol
tienden a ser más altos que bajos respecto a los indicadores de tendencia central. Por
otro lado, se observa en la precosecha una mayor concentración de los resultados de
Pol alrededor del valor objetivo o nominal (14,5%) recomendado por Tonatto et al.
(2005), mientras que para los postcosecha existe un marcado desplazamiento por la
derecha de la media respecto al valor nominal.
Por último, se observa un pequeño montículo de valores aislados por debajo de
la distribución en los datos de precosecha, debido a presencia de valores extremos
pequeños en los porcentaje de Pol y que no siguen un comportamiento propio de un
producto fisiológicamente óptimo para ser cosechado, tal como lo reflejan la gran
mayoría de las pruebas obtenidas en esta categoría de finca. En los histogramas se
muestran algunos indicadores de capacidad que serán discutidos más adelante en una
fase posterior del método de estudio.
En las figuras 21 a 24 se presentan los histogramas de frecuencias
correspondientes a las categorías de fincas “Grandes” y “Medianas” para los
porcentajes de Pol obtenidos en las evaluaciones de pre y post cosecha.
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Porcentaje de Pol Precosecha
Histograma de Frecuencia Fincas Grandes
n = 360
Normal
Mean=14,5388
Std. Dev.=1,44921
Cp = 1,17
Pp = 0,81
Cpk = 1,16
Ppk = 0,80
K = 0,01
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
0
20
40
60
80
100
Figura 21. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de pol durante la
precosecha en Fincas Grandes
Histograma de Frecuencia para las Fincas Grandes
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Porcentaje de Pol Postcosecha
n = 360
Normal
Mean=14,8665
Std. Dev.=1,47271
Cp = 1,02
Pp = 0,79
Cpk = 0,92
Ppk = 0,71
K = 0,10
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
120
Figura 22. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de pol durante la
postcosecha en Fincas Grandes
81
Histograma de Frecuencia Fincas Medianas
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Porcentaje de Pol Precosecha
n = 576
Normal
Mean=14,7557
Std. Dev.=1,85072
Cp = 0,95
Pp = 0,63
Cpk = 0,88
Ppk = 0,58
K = 0,07
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
0
30
60
90
120
150
Figura 23. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de pol durante la
precosecha en Fincas Medianas
Histograma de Frecuencia para las Fincas Medianas
Porcentaje de Pol Postcosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 576
Normal
Mean=15,1387
Std. Dev.=1,49728
Cp = 1,02
Pp = 0,78
Cpk = 0,83
Ppk = 0,64
K = 0,18
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
0
20
40
60
80
100
120
140
160
Figura 24. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de pol durante la
postcosecha en Fincas Medianas
Fuente. El Autor.
Se puede notar que la distribución de los porcentajes de Pol presenta una
tendencia hacia la simetría con un desplazamiento hacia la derecha de las medias
muestrales respecto al valor nominal (14,5%), siendo mayor en las pruebas de
postcosecha. Además, se observan muy pocos valores extremos, y la dispersión de los
Poles son coincidentes en los obtenidos para las fincas “grandes”, no siendo el caso
para las fincas “medianas”, considerándose altos respecto a las especificaciones.
Por otro lado, en las figuras 25 y 26 se presentan los histogramas relacionados
con la categoría de fincas “Pequeñas” evaluados en 1.414 muestras de caña, dando
como resultado distribuciones aproximadamente simétricas con un mínimo
desplazamiento de la media muestral por encima de la media nominal (14,5%),
manteniendo el mismo patrón observado en las categorías anteriores. Por otra parte,
en los datos de precosecha persiste la presencia de algunos Poles inferiores a 9%, lo
que hace que el nivel de dispersión sea mayor y distorsione la centralidad de la data
con respecto a las especificaciones establecidas en el proceso.
82
Histograma de Frecuencia Fincas Pequeñas
Porcentaje de Pol Precosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 1414
Normal
Mean=14,6782
Std. Dev.=1,7958
Cp = 0,98
Pp = 0,65
Cpk = 0,93
Ppk = 0,62
K = 0,05
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
0
100
200
300
400
Figura 25. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de Pol durante la
precosecha en Fincas Pequeñas
Histograma de Frecuencia para las Fincas Pequeñas
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Porcentaje de Pol Postcosecha
n = 1414
Normal
Mean=15,104
Std. Dev.=1,59989
Cp = 0,99
Pp = 0,73
Cpk = 0,82
Ppk = 0,60
K = 0,17
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Figura 26. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de Pol durante la
postcosecha en Fincas Pequeñas
Fuente. El Autor.
2. Variable Porcentaje de Brix:
En este apartado se muestran los resultados estadísticos descriptivos para la
variable porcentaje Brix. Este un indicador de calidad que expresa el contenido de
sólidos totales solubles presente en el jugo de caña, los cuales incluyen a los azúcares
y los compuestos que no son azúcares. Para determinarlo se utiliza un refractómetro.
En el cuadro 12 se presentan las estadísticas relacionadas con los porcentajes
de Brix para la pre y post cosecha obtenidos durante la zafra 2004-2005, al tiempo
que los resultados están tabulados de acuerdo a cada categoría de finca.
Cuadro 12.
Estadísticas del Porcentaje de Brix según las Categorías de Fincas
Categoría
Finca
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Muy
Grande 103
Precosecha 16,53 16,64 1,69 10,2 % 11,02 19,98 8,96 15,51 17,49
Poscosecha 18,35 18,45 1,46 7,9 % 14,60 22,96 8,36 17,49 19,26
Grande 360 Precosecha 16,80 16,77 1,24 7,4 % 11,89 19,85 7,96 16,15 17,64
Poscosecha 18,02 18,08 1,52 8,4 % 12,10 22,30 10,20 16,91 19,15
Mediana 576 Precosecha 16,97 17,07 1,55 9,1 % 10,80 21,03 10,23 16,09 17,95
Poscosecha 18,19 18,11 1,50 8,3 % 13,20 23,02 9,82 17,21 19,23
Pequeña 1414 Precosecha 16,81 16,87 1,54 9,2 % 10,13 20,88 10,75 15,89 17,87
Poscosecha 18,26 18,18 1,68 9,2 % 12,60 26,17 13,57 17,20 19,26
Total 2453 Precosecha 16,83 16,92 1,51 8,9 % 10,13 21,03 10,9 15,93 17,85
Poscosecha 18,21 18,17 1,61 8,8 % 12,10 26,17 14,07 17,18 19,23
Fuente. El Autor. Período de zafra 2004-2005.
83
Como se puede notar los valores medios de los porcentajes de Brix para todas
las categorías de fincas tienden a ser mayores para las muestras de caña recogida
durante la postcosecha ubicándose por encima del 18,0%, mientras que las muestras
de precosecha oscilan entre 16,53 y 16,97%. Estas diferencias superan en promedio el
1,2% entre uno y otro período de muestreo. Por otra parte, la variabilidad de los
porcentajes de Brix respecto a la media, tienden a ser más altos para la precosecha, tal
es el caso de la categoría de finca “muy grande” donde el coeficiente de variación
(CV) se ubica en 10,2%, mientras para la postcosecha en 7,9%. Esta misma categoría
de finca reportó un porcentaje mínimo de Brix de 11,02% para la precosecha y de
14,60% para la postcosecha, en tanto que el valor máximo alcanzo fue 19,98% para la
precosecha y de 22,96% para la postcosecha, generándose un rango de variación de
8,96% y 8,36%, respectivamente.
Es importante destacar que este mismo comportamiento se repite para el resto
de las categorías de fincas. Es por ellos que a continuación se muestran los gráficos
de cajas que ayudaran a profundizar sobre los elementos más importantes que
pudieran estar sesgando la realidad del proceso de recepción en ambas etapas de
muestreo.
Gráfico de Cajas % de Brix según Categorías de Fincas
Porcentaje de Brix Precosecha
Ca
teg
orí
as
de
Fin
ca
s
Grande
Mediana
Muy grande
Pequeña
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
Figura 27. Gráficos de cajas para el
porcentaje de brix durante la precosecha
por categoría de fincas
Porcentaje de Brix Postcosecha
Gráfico de Cajas % de Brix según Categorias de Fincas
Ca
teg
orí
as
de
Fin
ca
s
Grande
Mediana
Muy grande
Pequeña
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
Figura 28. Gráficos de cajas para el
porcentaje de brix durante la
postcosecha por categoría de fincas
Fuente. El Autor.
En las figuras 27 y 28 se presentan los gráficos de cajas correspondientes a los
porcentajes de Brix obtenidos en ambas etapas de muestreos, pre y post cosecha,
84
según las modalidades de fincas definidas en el presente trabajo. Así, lo más relevante
arrojado por estas gráficas es la presencia de una gran cantidad de valores atípicos
(fuera de rango) en todas las categorías de fincas, lo que distorsionará
significativamente cualquier estrategia de mejoras que se busque implementar en el
proceso de recepción de la caña de azúcar en el referido ingenio, pero lo importante
de esta situación es la identificación de las causas asignables a la manifestación de
estos puntos fuera de rango. Un rasgo visible en los porcentajes de Brix en ambas
etapas es que más del 75% de las pruebas realizadas en las cañas presentan más de
15,5% de Brix, el resto un 25% están por debajo de dicho valor, es decir que la
mayoría de las muestras de cañas analizadas en la recepción tiende a contener un
mayor porcentaje de sólidos solubles en el jugo extraído.
Es de destacar, que las pruebas de precosecha obtenidas para la categoría de
fincas “pequeñas” (donde se realizaron menos de 24 muestreos) presenta una algunos
valores extremos bajos (menos de 12% de Brix), mientras los resultados obtenidos en
estas categoría durante la postcosecha acusan cierta cantidad de valores extremos
bajos (menores de 14% de Brix) y altos (superiores de 22% de Brix), que no se
corresponden con la distribución propia de la gran mayoría de valores, en función de
la media y varianza obtenida.
En la figura 29 se presenta el gráfico de las medias de los porcentajes de Brix
obtenidas para cada una de las modalidades de fincas, y proyectadas de acuerdo a las
etapas de pre y post cosecha. Como se puede observar, existe una marcada diferencia
en las dos líneas de tendencias, indicando que los porcentajes medios de Brix
obtenidos en las pruebas de precosecha son diferentes a los obtenidos en las de
pruebas de postcosecha, para las cuatro modalidades de fincas, siendo mucho más
pronunciada y en un sentido contrapuesto en las pruebas efectuadas en las fincas
“muy grandes” y “pequeñas”. Reflejándose que los porcentajes de Brix obtenidos en
las muestras tomadas en los camiones que ingresan al central, son mayores a los
obtenidos en las muestras de caña tomadas en el campo para decidir su corte.
85
PequeñaMedianaGrandeMuy grande
Categoría de Fincas
18,6
18,4
18,2
18,0
17,8
17,6
17,4
17,2
17,0
16,8
16,6
16,4
Porc
enta
je P
rom
edio
de
Brix
% de BrixPostcosecha
% de Brix Precosecha
Gráfico de Medias % de Brix de la Pre y Post Cosecha según las Categorías de Fincas
Figura 29. Porcentaje de Brix Pre y Post Cosecha por fincas
Fuente. El Autor. Período de zafra 2004-2005.
Este tipo de efecto es provocado por la interferencia de factores externos por
cuanto esta práctica no corresponde al patrón natural del proceso. Por otro lado, dicha
situación corrobora parte de las interrogantes formuladas en el planteamiento del
problema de la presente investigación.
En las siguientes figuras, se presentan los histogramas de frecuencia
correspondientes a los porcentajes de Brix para cada una de las categorías de fincas y
en cada etapa de muestreo. Es importante resaltar que al histograma se le introducen
las especificaciones generales sugeridas por Tonatto et al. (2005), las cuales
corresponden con las asumidas por la empresa, siendo éstas: Especificación Inferior:
12% Brix; Especificación Superior: 21 % Brix; Valor Nominal: 16,5 % Brix.
Como se puede ver en las figuras 30 y 31 se presentan los histogramas
relacionados con la categorías de fincas “muy grandes” (finca el Choro) para la pre y
post cosecha. Por un lado, las pruebas realizadas durante la precosecha (Fig. 30),
muestra un histograma un tanto irregular, por cuanto su forma es sesgada a la
izquierda (unimodal) y leptocurtica con un nivel de dispersión que alcanzan el 1,7%
de Brix (alto), es decir los porcentajes de Brix tienden a concentrarse más en niveles
altos que bajos dentro del rango de variación de la variable respecto a los indicadores
de tendencia central, es decir, una buena proporción de las muestras de caña
analizadas durante la precosecha dieron como resultado porcentajes de Brix entre 13
86
y 17%, para la finca el Choro, mostrando un pequeño desplazamiento hacia la
derecha respecto al valor nominal 14,5%.
Histograma de Frecuencia Fincas Muy Grandes
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Porcentaje de Brix Precosecha
n = 103
Normal
Mean=16,5278
Std. Dev.=1,69358
Cp = 1,12
Pp = 0,89
Cpk = 1,11
Ppk = 0,88
K = 0,01
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
0
5
10
15
20
25
30
Figura 30. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
precosecha en fincas Muy Grandes
Histograma de Frecuencia para las Fincas Muy Grandes
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Porcentaje de Brix Postcosecha
n = 103
Normal
Mean=18,3496
Std. Dev.=1,46327
Cp = 1,25
Pp = 1,03
Cpk = 0,74
Ppk = 0,60
K = 0,41
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Figura 31. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
postcosecha fincas en Muy Grandes
Fuente. El Autor.
Por otro lado, cuando estos mismos lotes fueron cosechados y realizadas sus
respectivas pruebas de laboratorio para su ingreso (postcosecha), los porcentajes de
Brix muestran una forma de distribución aproximadamente simétrica con tendencia
leptocurtica, así como también los indicadores de tendencia central son más altos
respecto a la precosecha, y una dispersión promedio inferior al 1,5%; mientras el
rango de variación es más amplio motivado a la presencia de valores extremos altos,
donde el 25% de las 103 pruebas realizada para esta finca reportaron porcentajes de
Brix que oscilaron entre 19,26 y 22,96%.
En las figuras 32 y 33 se muestran los histogramas para las fincas “grandes”,
en donde se pueden ver distribuciones en los porcentajes de Brix con tendencia hacia
la asimetría negativa para la precosecha, y positiva para la postcosecha con forma de
montículo, una alta concentración de valores en las clases centrales y valores
extremos muy bajos. Al mismo tiempo, se puede notar un desplazamiento de los
indicadores promedios de una etapa de muestreo a otra, donde la caña evaluada para
la precosecha reporta 16,5% de Brix, y luego efectuada las pruebas para la
postcosecha se incrementa para ubicarse alrededor de 18,5%. Por último, al igual que
en las figuras anteriores la distribución de los porcentajes de Brix están descentrados
87
en el proceso de recepción respecto a la calidad óptima, y a las especificaciones
sugeridas por Tonatto et al. (2005), para esta modalidad de finca.
N
ro.
de
Pru
eb
as R
ea
liza
da
s
Porcentaje de Brix Precosecha
Histograma de Frecuencia Fincas Grandes
n = 360
Normal
Mean=16,8025
Std. Dev.=1,2403
Cp = 1,76
Pp = 1,21
Cpk = 1,64
Ppk = 1,13
K = 0,07
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
0
20
40
60
80
100
120
Figura 32. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
precosecha en fincas Grandes
Histograma de Frecuencia para las Fincas Grandes
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Porcentaje de Brix Postcosecha
n = 360
Normal
Mean=18,0193
Std. Dev.=1,51863
Cp = 1,32
Pp = 0,99
Cpk = 0,87
Ppk = 0,65
K = 0,34
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
Figura 33. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
postcosecha en fincas Grandes
Fuente. El Autor.
En las siguientes figuras 34 y 35, se presentan los histogramas relacionados
con los porcentajes de Brix, pero ahora para las fincas “medianas”. Observándose
patrones de comportamientos parecidos a los vistos en las figuras anteriores, entre las
más notorias se pueden mencionar: patrones de comportamientos con tendencias
asimétricas, negativo para la pre y positivo para la post cosecha, influenciadas por la
presencia de valores extremos; la variable está descentrada respecto a las
especificaciones; cerca del 50% de las pruebas realizadas para la precosecha oscilan
entre 16 y 18 % de Brix y entre 17 y 19 % para la postcosecha, el resto un 25% por
debajo y por encima de dichos extremos.
Porcentaje de Brix Precosecha
Histograma de Frecuencia Fincas Medianas
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 576
Normal
Mean=16,9661
Std. Dev.=1,54905
Cp = 1,41
Pp = 0,97
Cpk = 1,27
Ppk = 0,87
K = 0,10
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
0
30
60
90
120
150
180
Figura 34. Histograma de frecuencias para
el porcentaje de brix durante la precosecha
en fincas Medianas
Histograma de Frecuencia para las Fincas Medianas
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Porcentaje de Brix Postcosecha
n = 576
Normal
Mean=18,1889
Std. Dev.=1,50205
Cp = 1,33
Pp = 1,00
Cpk = 0,83
Ppk = 0,62
K = 0,38
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
150
165
180
Figura 35. Histograma de frecuencias para
el porcentaje de brix durante la postcosecha
en fincas Medianas Fuente. El Autor.
88
En las figuras 36 y 37 se presentan los histogramas de frecuencias para esta
variable en el caso de fincas “pequeñas”, en los escenarios de muestreo. Donde se
puede apreciar que las 1.414 pruebas realizadas para el porcentaje de Brix presentan
una distribución aproximadamente acampanada, con una alta proporción de valores
que oscilan entre 16 y 18% para la pre; y entre 17 y 19% para la postcosecha. Se
mantiene la descentralización de las medias respecto a las especificaciones.
Histograma de Frecuencia Fincas Pequeñas
Nro
, d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Porcentaje de Brix Precosecha
n = 1414
Normal
Mean=16,8118
Std. Dev.=1,54496
Cp = 1,43
Pp = 0,97
Cpk = 1,33
Ppk = 0,90
K = 0,07
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
0
50
100
150
200
250
300
350
400
Figura 36. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
precosecha en fincas Pequeñas
Histograma de Frecuencia para las Fincas Pequeñas
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Porcentaje de Brix Postcosecha
n = 1414
Normal
Mean=18,2636
Std. Dev.=1,68279
Cp = 1,25
Pp = 0,89
Cpk = 0,76
Ppk = 0,54
K = 0,39
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
0
50
100
150
200
250
300
350
400
Figura 37. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
postcosecha en fincas Pequeñas Fuente. El Autor.
3.-Variable Porcentaje de Fibra:
El porcentaje de fibra reporta la cantidad de material fibroso (bagazo) contenida
en los tallos de caña de azúcar arrimados al ingenio. Dice Chávez (2004), en la
medida que los resultados en los porcentajes de fibra sean altos es un indicativo de
que la capacidad de extracción de jugo en la caña será baja, lo que obliga una
excelente preparación de la materia para su molienda.
Cuadro 13.
Estadísticas del Porcentaje de Fibra según las Categorías de Fincas
Categoría
Finca
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Muy
Grande 103
Pre
cose
cha 13,88 13,78 1,11 8,0 % 11,69 16,93 5,24 13,33 14,57
Grande 360 12,38 12,26 0,90 7,3 % 10,44 15,27 4,83 11,76 12,98
Mediana 576 12,76 12,67 1,157 9,1 % 10,32 17,40 7,08 11,92 13,47
Pequeña 1414 12,86 12,83 1,107 8,6 % 9,98 17,71 7,73 12,07 13,54
Total 2453 12,81 12,73 1,127 8,8 % 9,98 17,71 7,73 11,99 13,51
Fuente. El Autor. Período de zafra 2004-2005.
89
En el cuadro 13 se presentan las estadísticas descriptivas de los porcentajes de
fibra de la caña recibida en el central durante la zafra 2004-2005, únicamente para la
etapa de muestreo de precosecha, por cuanto para la etapa postcosecha la data
correspondiente no estaba disponible para la presenta investigación. Como se puede
notar los contenidos medios de fibra en la caña evaluada preliminarmente para la
cosecha oscilan entre 12,4 y 13,9% en las categorías de fincas estudiadas, con niveles
de variabilidad promedio alrededor del 1,1% respecto a la media aritmética. Se
llegaron a encontrar valores mínimos de fibra de 9,98% y máximos de 17,71%. Según
Tonatto (2005), los valores óptimos en los porcentajes de Fibra deben ubicarse en un
mínimo de 10% y un máximo de 15%, quedando el valor nominal en 12,5%.
En las figuras 38 y 39 se muestran el gráfico de medias (con línea de
tendencia) y de cajas, correspondientes a los porcentajes de fibra obtenidos durante la
precosecha en el período de zafra 2004-2005, tomando en cuanta las cuatro categorías
de fincas estudiadas.
Gráfico de Medias % de Fibra según Categorías de Fincas
Con Intervalo de Confianza del 95 %
Categorías de Fincas Precosecha
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e F
ibra
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
Grande Mediana Muy grande Pequeña
Figura 38. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de fibra
por categorías de fincas durante la
precosecha
Porcantaje de Fibra Precosecha
Ca
teg
orí
as
de
Fin
ca
s
Grande
Mediana
Muy grande
Pequeña
Gráfico de Cajas % de Fibra según Categorías de Fincas
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Figura 39. Gráfico de cajas del para el
porcentaje de fibra por categorías de
fincas durante la precosecha
Fuente. El Autor.
Se puede observar de forma general los siguientes elementos: existe cierta
proporción de pruebas de laboratorio que se encuentran fuera de rango estadístico,
respecto a las medidas centralidad de la variable, es decir resultados muy alejados del
grueso de la masa de datos, como en el caso de la categorías de fincas “medianas” y
“pequeñas” cuyas cañas arrojaron contenidos de fibra por encima del 15,6%, cuando
90
en realidad la media y mediana se localizan cerca del 12,8% y la varianza en 1,1%; la
categoría de finca “muy grande” (el Choro) registra la mayor cantidad de fibra en
caña ubicándose por encima de los 11,69% y por debajo de los 19,93%, en tanto que
la modalidad de finca “grande” registra las menores concentraciones de fibra
ubicándose entre 10,44 y 15,27% y en consecuencia el menor recorrido de valores de
la variable (4,83%).
Además, en esta categoría el Coeficiente de Variación (CV) es de 7,3%, lo que
representa que los porcentajes de fibra varían en un 7,3% en términos relativo a su
media aritmética, siendo este nivel catalogado como muy bueno. Según Gil (2005),
establece que para la interpretación correcta del CV se debe tener presente el medio
donde se realice la investigación, si por ejemplo la investigación se realiza a nivel de
laboratorio se pueden establecer tres niveles de categorías, que son: a) Bueno - Muy
Bueno: 0 < CV< 10; b) Aceptable: 10 CV < 15; y c) Malo - A desechar: CV > 15.
Finalmente, todos los CV en todas las categorías de fincas se encuentran por debajo
de 10 %, manifestando que la data recolectada por el departamento de recepción del
central son confiables.
Histograma de Frecuencia Fincas Muy Grandes
Porcentaje de Fibra Precosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 103
Normal
Mean=13,8813
Std. Dev.=1,11115
Cp = 0,90
Pp = 0,75
Cpk = 0,40
Ppk = 0,34
K = 0,55
LSL = 10,0, Nominal = 12,5, USL = 15,0
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
0
10
20
30
40
Figura 40. Histograma de frecuencias para
el porcentaje de fibra durante la
precosecha en Fincas Muy Grandes
Histograma de Frecuencia Fincas Grandes
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 360
Porcentaje de Fibra Precosecha
Normal
Mean=12,3756
Std. Dev.=0,903488
Cp = 1,27
Pp = 0,92
Cpk = 1,21
Ppk = 0,88
K = -0,05
LSL = 10,0, Nominal = 12,5, USL = 15,0
9 10 11 12 13 14 15 16 17
0
40
80
120
160
Figura 41. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de fibra durante la
precosecha en Fincas Grandes
Fuente. El Autor.
En las figuras 40 y 41 se muestran las distribuciones de los porcentajes de
Fibra para la precosecha en función con las modalidades de fincas “muy grandes” y
“grandes”. Estos presentan una forma de distribución con tendencia a la asimetría
91
negativa para las fincas “muy grandes”, en tanto asimétrica positiva para las
“grandes”. Mientras el grado de puntiagudez en ambas modalidades tiende a ser
mesocurtica, y no se muestran valores extremos bajos pero si algunos altos, por lo
que el grado de variabilidad es moderado respectos a las medidas de centralidad.
Por otro lado, una alta proporción de las cañas arrimadas por las fincas “muy
grandes” reportaron contenidos de fibra entre 13 y 15%, al tiempo que las fincas
“grandes” mostraron niveles de fibra entre 11 y 13 %, en otras palabras, los tallos de
las cañas cultivadas por las fincas “muy grandes” contienen más fibra que las
cultivadas por las fincas “grandes”. Por último, al comparar los contenidos de fibra en
estas dos modalidades de fincas con respecto a las especificaciones sugeridas por
Tonatto (2005), se observa que una alta proporción están dentro de las
especificaciones, pero con cierto desplazamiento de la media muestral hacia la
derecha en relación con la media esperada (12,5%), la cual es motivada por algunos
valores altos en la fibra.
En las figuras 42 y 43 se muestran las distribuciones de los porcentajes de
Fibra para la precosecha de acuerdo con las categorías de fincas “medianas” y
“pequeñas”. Los datos para estas modalidades presentan distribuciones con tendencia
a la asimetría por la derecha, así como también un nivel de puntiagudez moderado al
tiempo que no muestran valores atípicos y su grado de variabilidad es proporcional.
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 576
Porcentaje de Fibra Precosecha
Histograma de Frecuencia Fincas Medianas
Normal
Mean=12,7559
Std. Dev.=1,15691
Cp = 0,99
Pp = 0,72
Cpk = 0,89
Ppk = 0,65
K = 0,10
LSL = 10,0, Nominal = 12,5, USL = 15,0
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
0
40
80
120
160
200
Figura 42. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de fibra durante la
precosecha en Fincas Medianas
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Histograma de Frecuencia Fincas Pequeñas
Porcentaje de Fibra Precosecha
n = 1414
Normal
Mean=12,8598
Std. Dev.=1,1071
Cp = 1,23
Pp = 0,75
Cpk = 1,05
Ppk = 0,64
K = 0,14
LSL = 10,0, Nominal = 12,5, USL = 15,0
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
0
100
200
300
400
500
600
Figura 43. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de fibra durante la
precosecha en Fincas Pequeñas
Fuente. El Autor.
92
Por otro lado, se puede notar en la estructura de distribucional de los % de fibra
para la precosecha una alta proporción de muestras de caña reportaron porcentajes de
fibras entre 11 y 14% en las fincas “medianas”, en tanto que para las fincas
“pequeñas” se ubicándose 12 y 14%. En cuanto a la capacidad de los porcentajes de
fibra en estas tipos de fincas, se puede notar que se encuentran sesgados por la
derecha indicando que los contenidos de fibra en las cañas entregados por estos tipos
de proveedores, son más altos que los propuestos en las indicaciones de calidad.
4.-Variable Azúcares Reductores (%):
La determinación de los Azúcares Reductores (AR) en la caña de azúcar crudo
permite conocer la magnitud de la pérdida de sacarosa (fructosa y glucosa) en el jugo
de caña, que al respecto señala Chávez (2004) que altos valores de estos azúcares en
los tallos denuncian un estado de inmadurez de la caña, con presencia de otras
sustancias indeseables como el almidón, y en el caso de cañas maduras contribuyen
relativamente poco en la mayor recuperación de azúcar en forma de cristales. A
continuación se muestran los resultados estadísticos asociados a este indicador de
calidad:
Cuadro 14.
Estadísticas del % de Azúcares Red. Según las Categorías de Fincas
Categoría
Finca
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mín. Máx. Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Grande 358
Pre
cose
cha
0,82 0,755 0,335 41,1 % 0,20 2,15 1,95 0,63 0,92
Mediana 574 0,78 0,75 0,384 49,0 % 0,15 2,31 2,16 0,58 0,9
Muy
Grande 102 0,90 0,8 0,434 48,2 % 0,31 2,42 2,11 0,67 1,01
Pequeña 1412 0,80 0,74 0,364 45,4 % 0,16 2,42 2,26 0,61 0,91
Total 2446 0,80 0,75 0,370 45,9 % 0,15 2,42 2,27 0,61 0,92
Fuente. El autor. Período de zafra 2004-2005.
En el cuadro 14, se presentan las estadísticas descriptivas relacionadas con los
porcentajes de AR obtenidos para las muestras de cañas evaluadas durante la
93
precosecha en los cuatro tipos de fincas estudiadas. Observándose que los porcentajes
promedios de los azúcares reductores están alineados en una banda que va desde los
0,78 hasta 0,90%, mientras que el grado de variabilidad respecto a la media oscila
entre 0,34 % y 0,38%. Otro aspecto importante de destacar en la salida, corresponde a
los valores mínimos de azúcares reductores reportados por los cultivos de cañas en las
categorías de fincas “grandes”, “medianas” y “pequeñas”, los cuales fueron de 0,20%,
0,15% y 0,16%, respectivamente; en tanto que los máximos superaron el 2,10% en
los cuatro tipos de fincas. Finalmente, los coeficientes de variación (CV) son
superiores al 41% en todas las categorías de fincas, indicando una alta variabilidad de
los azúcares reductores, los cuales pueden ser catalogados como datos descartables o
pocos confiables, según Gil (2005).
En las figuras 44 y 45, se muestran los gráficos de media (dispersión con línea
de tendencia) y de cajas para los AR en el caso estudiado. Como se puede notar, los
AR presentan medidas de centralidad coincidentes, tal como se refleja en la línea
proyectada de la figura 44, pero se observa una discontinuidad o rompimiento en la
secuencia de los porcentajes de AR a partir del 1,3%, lo cual distorsiona la
homogeneidad de los valores en su rango de variación, siendo este situación constante
para los cuatro tipos de fincas. Al revisar la figura 45, se puede observar que existe
una enorme cantidad de valores fuera de rango por la parte superior de la distribución
de los mismos, e inclusive los coloreados con rojo representan valores catalogados
como extremos, por cuanto están alejadas más 3 veces el rango intercuartilico a partir
de la arista derecha del rectángulo (ver Montgomery (2000), pág. 29). Esta atipicidad
en los AR sugiere una revisión detallada en la metodología de determinación de dicho
parámetro a nivel de laboratorio, que permita identificar las causas asignables a esta
condición “inusual”, desde el punto de vista estadístico, lo que conllevaría a la
corrección y mejora del proceso de recepción.
94
Gráfco de Medias % Azúcares Reduc. según Categorías de Fincas
Con Intercalo de Confianza del 95 %
Categorias de Fincas Precosecha
Po
rce
nta
je P
rom
. d
e A
zú
ca
res R
ed
uc.
00,2
0,40,6
0,81
1,2
1,41,61,8
22,2
2,42,6
Grande Mediana Muy grande Pequeña
Figura 44. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de
azúcares reductores por categorías de
fincas durante la precosecha
Porcentaje de Azúcares Reductores Precosecha
Gráfico de Cajas % de Azúcares Reduc. Según Categorías de Fincas
Ca
teg
orí
as
de
Fin
ca
s
Grande
Mediana
Muy grande
Pequeña
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2 2,2 2,4 2,6
Figura 45. Gráfico de cajas para el
porcentaje de azúcares reductores por
categorías de finca durante la precosecha
Fuente. El Autor.
5.-Variable Humedad (%):
Este parámetro se obtiene mediante la relación peso seco/peso fresco de la caña
de azúcar, proporcionando una medida indirecta de la cantidad de jugo (%) contenida
en los tallos de caña.
Cuadro 15.
Estadísticas del Porcentaje de Humedad Según las Categorías de Fincas
Categoría
Finca
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mín. Máx. Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Grande 360
Pre
cose
cha
46,45 46,46 0,08 0,17 % 46,22 46,71 0,49 46,40 46,5
Mediana 576 46,42 46,42 0,09 0,20 % 46,13 46,70 0,57 46,36 46,48
Muy
Grande 98 46,34 46,34 0,07 0,15 % 46,18 46,51 0,33 46,30 46,37
Pequeña 1410 46,41 46,41 0,09 0,20 % 46,15 46,72 0,57 46,36 46,47
Total 2444 46,40 46,42 0,09 0,20 % 46,13 46,72 0,59 46,36 46,48
Fuente. El Autor.
En el cuadro 15, se muestran los resultados estadísticos relacionados con los
porcentajes de humedad obtenidos en las cañas evaluadas durante la precosecha en
los cuatro tipos de fincas investigados. Los porcentajes de humedad promedio oscilan
en una banda que va entre 46,31 y 46,45%, con una dispersión respecto a la media
aritmética que oscila entre 0,07 y 0,09%, lo que trae como implicación unos
coeficientes de variación (CV) extremadamente bajos que desde el punto de vista
95
estadístico representa una situación poco usual en el análisis de datos. Los porcentajes
mínimos de humedad obtenidos fueron de 46,18 y 46,22 % para las fincas “muy
grandes” y “grandes”, entretanto sus respectivos valores máximos fueron de 46,51 y
46.71 %; ahora las correspondientes humedades mínimas para las fincas “medianas ”
y “pequeñas” fueron de 46,13 y 46,15% y sus máximas 46,70 y 46,72%
respectivamente.
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e H
um
ed
ad
Categorías de Fincas
Gráfico de Medias % de Humedad según Categorías de Fincas
Con Intervalo de Confianza del 95 %
46,1
46,2
46,3
46,4
46,5
46,6
46,7
46,8
46,9
Grande Mediana Muy grande Pequeña
Figura 46. Gráfico de medias con línea de
tendencia del porcentaje de humedad por
fincas durante la precosecha
Gráfico de Cajas % de Humedad según Categorías de Fincas
Porcentaje de Humedad Precosecha
Ca
teg
orí
as
de
Fin
ca
s
Grande
Mediana
Muy grande
Pequeña
46,1 46,2 46,3 46,4 46,5 46,6 46,7 46,8 46,9
Figura 47. Gráfico de cajas para el
porcentaje de humedad por categoría de
finca durante la precosecha
Fuente. El Autor.
En las figuras 46 y 47, se presentan los gráficos de media (con línea de
tendencia) y cajas para los porcentajes de humedad según los tipos de fincas. En la
figura 46, se percibe que los porcentajes de humedad tienden a ser distintos de un
estrato de finca a otro, observándose que la modalidad con menor porcentaje de
humedad pertenece a la finca “muy grande” y con el menor rango de variación;
mientras que la de mayor comportamiento recae sobre la modalidad de fincas
“grandes” seguida por las “medianas” y “pequeñas”, pero estás dos últimas presentan
los rangos de recorridos mayores. Al revisar la figura 47 se puede notar la presencia
de cierta cantidad de valores atípicos en todos los tipos de fincas, bien por valores
extremos muy altos o muy bajos, respecto a las medidas de tendencia central. En
general, las condiciones medias de humedad en las cañas cosechadas por el central
son diferentes en las cuatro categorías de fincas, siendo menor esta diferencia entre
las fincas “medianas” y “pequeñas”.
96
6.-Variable Porcentaje de Pureza (%):
El porcentaje de pureza es un indicador que mide la relación del porcentaje de
sacarosa (Pol) entre el contenido total de sólidos solubles en el jugo de caña (Brix), a
mayor pureza mayor será el contenido de sacarosa en el jugo. A continuación se
presentan los resultados estadísticos descriptivos para esta variable:
Cuadro 16.
Estadísticas del Porcentaje de Pureza según las Categorías de Fincas
Categoría
Finca
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Muy
Grande 103
Precosecha 84,38 85,43 5,79 6,9 % 58,24 91,88 33,64 83,12 88,19
Poscosecha 83,39 83,55 2,21 2,6 % 76,74 87,12 10,38 82,20 85,00
Grande 360 Precosecha 86,39 86,83 3,42 3,9 % 72,96 96,89 23,93 84,51 88,56
Poscosecha 82,42 82,58 2,57 3,1 % 72,48 88,53 16,05 81,11 84,09
Mediana 576 Precosecha 86,73 87,16 3,99 4,6 % 74,46 98,39 23,93 84,37 89,40
Poscosecha 83,15 83,08 2,76 3,3 % 73,07 91,52 18,45 81,36 85,00
Pequeña 1414 Precosecha 87,09 87,69 3,92 4,5 % 63,89 95,68 31,79 84,91 89,68
Poscosecha 82,62 82,91 2,82 3,4 % 68,24 91,11 22,87 80,97 84,51
Total 2453 Precosecha 86,79 87,28 4,00 4,6 % 58,24 98,39 40,15 84,70 89,40
Poscosecha 82,75 82,91 2,76 3,3 % 68,24 91,52 23,28 81,13 84,59
Fuente. El Autor. Período de zafra 2004-2005.
En el cuadro 16, se exponen los resultados estadísticos concernientes con los
porcentajes de pureza obtenidos en las cañas recibas en el Central, según los tipos de
fincas. Como se puede observar los niveles medios de pureza tiende a ser mayor en
las evaluaciones efectuadas en la precosecha con respecto a la de postcosecha,
alcanzando diferencias promedios que llegan a los 4,47%, lo propio sucede con los
niveles de dispersión que se mantienen igualmente altos en las muestras de
precosecha siendo la diferencia media de 3,6%. Al revisar los coeficientes de
variación se constata que la variabilidad de los porcentajes de pureza en términos de
la media es mayor en la precosecha que en la postcosecha, pero todas mucho menores
al 10%, pudiéndose catalogar la data generada por el departamento como datos
confiables.
97
En las figuras 48 y 49, se muestran los gráficos cajas para los porcentajes de
pureza obtenidos en la pre y post cosecha bajo la estratificación planteada. En ambas
figuras se puede visualizar una fuerte presencia de valores fuera de rango, los cuales
están muy por debajo de los indicadores de centralidad, con una mayor incidencia
sobre la modalidad de fincas “pequeñas”, al mismo tiempo que posee el mayor grado
de dispersión de todas los estratos estudiados. Al parecer los porcentajes de puraza
fueron muy inestables en aquellas fincas donde se evaluaron pocos puntos de
muestreo para la verificación de la calidad (madurez) de la misma.
En resumen, estos resultados revelan que aún cuando los porcentajes medios de
Pol y Brix fueron mayores en las muestras de caña tomadas en después de cosecha
respecto a la precosecha, la relación entre la sacarosa y los sólidos totales es mayor en
la precosecha que en la postcosecha.
Porcentaje de Pureza
Ca
teg
orí
as
de
Fin
ca
s
Gráfico de Cajas Precosecha
Grande
Mediana
Muy grande
Pequeña
58 63 68 73 78 83 88 93 98 103 108
Figura 48. Gráfico de cajas para el
porcentaje de pureza en la precosecha
por categorías de fincas
Gráfico de Cajas Poscosecha
Porcentaje de Pureza
Ca
teg
orí
as
de
Fin
ca
s
Grande
Mediana
Muy grande
Pequeña
68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92
Figura 49. Gráfico de cajas para el
porcentaje de pureza en la postcosecha por
categorías fincas Fuente. El Autor.
En la figura 50, se aprecia el gráfico de línea de los porcentajes medios de
pureza tanto para las evaluaciones de la precosecha (línea azul) como para las de
postcosecha (línea verde), según las cuatro modalidades de fincas estudiadas.
Notándose que efectivamente ambos estadios de evaluación de la caña azúcar
mantienen una tendencia a diferenciarse en sus porcentajes de Pureza en las cuatro
modalidades de fincas, prevaleciendo las mejores repuestas en la relación Pol/Brix en
las evaluaciones hechas durante la precosecha durante la zafra 2004-2005.
98
Finalmente, es de señalar que la brecha de diferencia entre las medias de los
porcentajes de pureza es más elevada en las cañas muestreadas en las fincas
pequeñas, indicando que el contenido de sacarosa en las evaluaciones antes de la
cosecha es más consistente respecto al total de sólidos totales, mientras que esta
relación se hace más amplia en las cañas evaluadas después de cosecha, motivada
entre otras causas al tiempo transcurrido entre una y otra evaluación.
PequeñaMedianaGrandeMuy grande
Categoría de Fincas
88,0
87,5
87,0
86,5
86,0
85,5
85,0
84,5
84,0
83,5
83,0
82,5
82,0
Porc
enta
je P
rom
edio
de
Pure
za
% de PurezaPostcosecha
% de PurezaPrecosecha
Gráfico de Medias % de Pureza de la Pre y Post Cosecha según las Categorías de Fincas
Figura 50. Porcentaje Promedio de Pureza de la Pre y Post
Cosecha por Categoría de Fincas
Fuente. El Autor. Período de zafra 2004-2005.
Según las Variedades de Caña
Bajo este enfoque de estratificación sólo se trabajará de manera individual con
las tres primeras variedades de caña: Canal Point 74-2005, Cuba 323-68 y Central
Romana 74-250; por cuanto éstas concentran el 77,8 % del total de las pruebas
realizadas por el laboratorio de materia prima de CAPCA; lo que tiende a
corresponder con el principio 80/20 propuesto por Pareto (1906) citado por Juran
(2005), en el que se puede manifestar que el 80 % de las pruebas de laboratorio se
relacionan con al 20 % de las variedades de cañas cultivadas por los proveedores del
central, es decir se cumple con bastante proximidad la ley de los pocos vitales.
99
1.-Variable Porcentaje de Pol.
Cuadro 17.
Estadísticas del Porcentaje de Pol según las Variedades de Caña
Variedad Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mín. Máx. Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
CP
742005 1000
Precose 15,26 15,49 1,858 12,2 % 6,92 19,23 12,31 14,16 16,56
Postcose 15,31 15,36 1,606 10,5 % 10,6 20,84 10,24 14,28 16,25
C 323-68 802 Precose 14,38 14,48 1,469 10,2 % 6,42 19,05 12,63 13,69 15,27
Postcose 15,04 15,11 1,4890 9,9 % 9,69 20,91 11,22 14,15 15,96
CR 74-
250 107
Precose 13,17 13,29 1,645 12,5 % 10,06 16,91 6,85 11,77 14,22
Postcose 14,38 14,44 1,608 11,2 % 10,5 18,56 8,06 13,03 15,21
SP
724928 78
Precose 13,88 14,07 1,536 11,1 % 10,56 18,38 7,82 12,88 14,86
Postcose 14,82 14,855 1,062 7,2 % 11,44 17,15 5,71 14,36 15,46
MEZCLA 75 Precose 14,37 14,46 1,666 11,6 % 9,92 17,9 7,98 13,28 15,43
Postcose 15,09 15,34 1,806 11,9 % 9,53 19,61 10,08 14,34 16,09
SP
701284 70
Precose 14,27 14,12 1,876 13,1 % 10,0 19,61 9,61 12,89 15,32
Postcose 14,93 15,01 1,470 9,8 % 11,44 19,14 7,7 14,03 15,79
B 80-408 43 Precose 14,59 14,67 1,047 7,2 % 12,32 16,54 4,22 13,9 15,46
Postcose 15,34 15,55 0,961 6,3 % 13,57 17,11 3,54 14,59 16,08
B 75-403 31 Precose 14,17 13,61 1,398 9,9 % 12,57 16,83 4,26 12,98 15,63
Postcose 15,17 15,06 1,135 7,5 % 12,63 17,31 4,68 14,29 15,86
B 67-49 30 Precose 14,99 15,11 1,653 11,0 % 12,29 17,86 5,57 13,68 16,48
Postcose 14,75 14,54 1,114 7,6 % 12,64 16,93 4,29 14,04 15,52
B 80-549 25 Precose 14,07 14,14 1,746 12,4 % 10,22 17,34 7,12 13,23 14,86
Postcose 14,25 14,16 1,109 7,8 % 12,01 16,4 4,39 13,62 14,96
RB 74-
454 22
Precose 13,78 13,705 1,146 8,3 % 11,53 15,48 3,95 13,22 14,69
Postcose 15,10 15,315 1,210 8,0 % 12,61 17,6 4,99 14,59 15,85
RAGNAR 18 Precose 13,78 14,48 2,136 15,5 % 9,73 15,65 5,92 13,89 15,57
Postcose 15,86 16,31 1,970 12,4 % 12,08 18,58 6,5 14,44 17,06
SP
716163 16
Precose 12,90 12,6 1,443 11,2 % 11,05 16,28 5,23 12,36 13,065
Postcose 14,60 14,685 1,726 11,8 % 11,9 17,32 5,42 13,25 15,795
V 78-1 15 Precose 14,56 14,13 1,284 8,8 % 12,75 17,81 5,06 13,57 15,14
Postcose 14,99 14,95 0,981 6,5 % 13,57 16,82 3,25 14,03 15,59
SP
721484 14
Precose 14,22 15,1 2,420 17,0 % 10,21 16,97 6,76 13,54 15,41
Postcose 14,44 14,255 1,264 8,8 % 12,31 17,07 4,76 13,89 15,17
MY 5514 13 Precose 15,23 14,8 1,751 11,5 % 12,6 18,22 5,62 14,29 16,08
Postcose 14,43 14,46 1,534 10,6 % 12,26 16,88 4,62 13,37 15,53
Otros 94 Precose 14,07 14,42 1,795 12,8 % 8,81 17,5 8,69 13,09 15,15
Postcose 14,53 14,58 1,631 11,2 % 8,77 18,4 9,63 13,62 15,69
Total 2453 Precose 14,65 14,7 1,782 12,2% 6,42 19,61 13,19 13,58 15,82
Postcose 15,09 15,16 1,550 10,3 % 8,77 20,91 12,14 14,14 16,04
Fuente. El Autor Período de zafra 2004-2005.
El cuadro 17 muestra las estadísticas descriptivas para el porcentaje de Pol en
las 16 variedades de caña más cultivadas durante el período de zafra 2004-2005,
mientras que una modalidad “Otros” recoge la información de 17 variedades restantes
que fueron poco destacadas por su baja densidad de siembra, y en consecuencia
100
reportaron una baja proporción pruebas, que pudieran ser estudiadas con detalles en
una posterior investigación.
El cuadro nos muestra que los porcentajes medios de Pol relacionados con las
evaluaciones de precosecha tienden a ser menores que las de postcosecha en las 16
variedades, manteniendo este mismo patrón de comportamiento en el grado de
variabilidad. Los CV están por debajo del 13%, excepto en dos casos, indicando
consistencia en la información recolectada. A continuación se presentan los
respectivos gráficos de caja:
Gráfico de Cajas por Variedades de Caña
Porcentaje de Pol Precosecha
Ca
teg
orí
as
de
Va
rie
da
d d
e C
añ
a CP-742005C-32368
CR74-250SP-7249284
MEZCLASP-701284
B-80408B-75403
B-6749B-80549
RB-74454RAGNAR
SP-716163V-781
SP-716163MY-5514
Otros
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
Figura 51. Gráfico de cajas para el
porcentaje de pol durante la precosecha
por variedad de caña
Gráfico de Cajas por Variedades de Caña
Porcentaje de Pol Poscosecha
Ca
teg
orí
as
de
Va
rie
da
de
s d
e C
añ
a CP-742005C-32368
CR74-250SP-7249284
MEZCLASP-701284
B-80408B-75403
B-6749B-80549
RB-74454RAGNAR
SP-716163V-781
SP-716163MY-5514
Otros
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Figura 52. Gráfico de cajas para el
porcentaje de pol durante la postcosecha
por variedad de caña Fuente. El Autor.
Ahora, en las figuras 51 y 52, se ilustran los gráficos de cajas para los
porcentajes de Pol obtenidos en la pre y post cosecha, según las diferentes variedades
de cañas cultivas por los proveedores del central. Se puede ver que existen diferencias
en los porcentajes promedio de Pol entre las variedades, así como también en sus
niveles de variabilidad, mientras que la proliferación de valores fuera de rango se
presenta tanto por la parte inferior y superior de la distribución. Al revisar los
resultados arrojados por las tres variedades de caña más destacadas, se puede notar
que los mayores porcentajes medios de Pol pertenecen a la variedad Canal Point 74-
2005 tanto en la pre (15,26%) como en la post cosecha (15,31%) respectivamente,
pero exhiben la mayor cantidad de puntos fuera de rango. Al mismo tiempo la
variedad de caña Cubana 323-68 reportó el segundo nivel medio de Pol más alto, el
101
cual se ubicó en 14,38% para la pre y 15,04% en la post, seguida por la variedad
Central Romana 74-250 con el 13,17% en la pre y 14,38 para la postcosecha. En
cuanto a los niveles de variabilidad se ubican entre 1,5 y 1,9%, considerándose con
tendencia de moderadas a altas respecto a la media, recordando que estos indicadores
se ven afectados ante la presencia de valores extremos.
En seguida se muestra en la figura 53, el gráfico de líneas para las medias de
Pol determinadas en las 16 variedades de caña según los dos enfoques de evaluación
realizados durante la recepción. Como se ver los porcentajes medios de Pol
correspondientes a la precosecha (línea azul) se encuentran por debajo de los
porcentajes medios de Pol (línea verde) obtenidos en las pruebas de postcosecha, en
la gran mayoría de las variedades de caña.
MY-5514
SP-721484
V-781SP-716163
RAGNAR
RB74454
B-80549
B-6749
B-75403
B-80408
SP-701284
MEZCLA
SP7249284
CR74-250
C32368
CP742005
Variedades de Caña
16,0
15,5
15,0
14,5
14,0
13,5
13,0
12,5
Porc
enta
je P
rom
edio
de
Pol
% de Pol Postcosecha
% de Pol Precosecha
Gráfico de Medias % de Pol de la Pre y Post Cosecha según la Variedad de Caña
Figura 53. Porcentaje Promedio de Pol de la Pre y Post Cosecha
por Variedad de Caña
Fuente. El Autor.
Además, las variedades que manifiestan una mímica diferencia en los
porcentajes de Pol son: Canal Point 74-2005 (0,05%), Barbados 80-549 (0,18%),
Barbados 67-49 (0,24%) y Sao Paulo 72-1484 (0,22%); en tanto que la de mayor
diferencias medias fueron: Central Romana 74-250 (1,21%), RB 74-454 (1,32%),
Ragnar (2,08%) y Sao Paulo 71-6183 (1,7%). Existen dos casos excepcionales
reportados por las variedades de caña Barbados 67-49 y Mayarí 55-14, donde los
porcentajes de pol de la postcosecha estuvieron por encima a los de la precosecha.
102
En las siguientes figuras se muestran las formas de distribución de los
porcentajes de Pol en las tres variedades de caña más cultivadas por los proveedores
de CAPCA durante la zafra 2004-2005, discriminadas según las pruebas de pre y
postcosecha en el proceso de recepción:
Las figuras 54 y 55 presentan los histogramas de frecuencias correspondientes
a los porcentajes de Pol obtenidos en la variedad de caña Canal Point 74-2005. Así, la
distribución de los Poles obtenidos durante la precosecha distingue cierta tendencia a
la asimetría negativa y aproximadamente simétrica en la postcosecha, ambas con
cierto grado de puntigudez respecto a una distribución normal. En otras palabras, las
respuestas en los porcentajes de Pol obtenidos para esta variedad antes de la cosecha,
tienden a ser más altos que bajos respecto a los indicadores de centralidad, los cuales
se ubican aproximadamente en el 15,3%, pero cuando se efectúan las pruebas de
laboratorio en la misma caña al momento de su recepción reportan valores de Pol
tienden a ser más bajos que altos, manteniéndose el mismo valor medio anterior; en
tanto que una mínima proporción de Poles se encuentran distribuidos por debajo de
del 10% para la precosecha, y otra por encima del 19% en ambas situaciones.
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Histograma de Frecuencia para la Variedad CP-742005
n = 1000
Porcentaje de Pol Precosecha
Mín. = 6,92
Normal
Mean=15,2646
Std. Dev.=1,85764
Cp = 0,99
Pp = 0,63
Cpk = 0,77
Ppk = 0,49
K = 0,22
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
0
40
80
120
160
200
240
Máx. = 19,23
Figura 54. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de pol durante la
precosecha en la Variedad de Caña CP-
742005
Histograma de Frecuencia Variedad CP-742005
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Porcentaje de Pol Postcosecha
n = 1000
Mín. = 10,60
Normal
Mean=15,3121
Std. Dev.=1,60615
Cp = 1,02
Pp = 0,73
Cpk = 0,78
Ppk = 0,56
K = 0,23
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
0
50
100
150
200
250
300
Máx. = 20,84
Figura 55. Histograma de frecuencias
del para el porcentaje de pol durante la
postcosecha en la Variedad de Caña CP-
742005
Fuente. El Autor.
Finalmente, la capacidad de funcionamiento del proceso de recepción respecto a
las especificaciones sugerida de forma general por Tonatto (2005), describen una
descentralidad hacia la derecha en relación al valor objetivo de 14,5% de Pol (ver
103
líneas rojas), lo cual revela una baja disposición del proceso para producir valores de
Pol acordes con las especificaciones, lo cual es también reflejado en el hecho de que
los límites de tolerancia natural se encuentren por encima de los límites de
especificación.
En las figuras 56 y 57 se muestran los histogramas de frecuencias relacionados
con los porcentajes de Pol obtenidos en la variedad de caña Cubana 323-68.
Observándose que las 802 pruebas realizadas durante la pre y post cosecha presentan
una distribución aproximadamente simétrica, con una considerable acumulación de
valores en la parte central de la distribución. Por otro lado, los porcentajes de Pol
reportados durante la precosecha por la variedad de caña Cubana 323-68 tienden a
concentrarse alrededor del 14,30% y cerca del 15,03 % para la postcosecha. Ahora
bien, la capacidad del proceso de recepción en ambos escenarios de muestreo,
manifiesta una moderada aptitud de los porcentajes de Pol en el cumplimiento de las
especificaciones, ya que los límites de especificación se encuentran dentro de los de
tolerancia natural, con un desplazamiento de la media muestral hacia la derecha en las
evaluaciones de la postcosecha. Por último, se observan algunos valores atípicos por
debajo del 9% de Pol en las evaluaciones de precosecha y por encima del 19% en la
postcosecha.
Histograma de Frecuencia para la Variedad C-32368
Porcentaje de Pol Precosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 802
Mín. = 6,42
Máx. = 19,05
Normal
Mean=14,3826
Std. Dev.=1,46871
Cp = 1,22
Pp = 0,79
Cpk = 1,18
Ppk = 0,77
K = -0,03
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
0
25
50
75
100
125
150
175
200
225
250
275
300
Figura 56. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de pol durante la
precosecha en la Variedad de Caña C-
32368
Histograma de Frecuencia para la Variedad C-32368
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Porcentaje de Pol Postcosecha
n = 802
Mín. = 9,69
Normal
Mean=15,0395
Std. Dev.=1,48898
Cp = 1,06
Pp = 0,78
Cpk = 0,90
Ppk = 0,66
K = 0,15
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
0
25
50
75
100
125
150
175
200
225
250
275
300
Máx. = 20,91
Figura 57. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de pol durante la
postcosecha en la Variedad de Caña C-
32368
Fuente. El Autor.
104
En la las figuras 58 y 59 se presentan los histogramas de frecuencias para los
porcentajes de Pol obtenidos en la variedad de caña Central Romana 74-250, en las
evaluaciones de pre y post cosecha.
Histograma de Frecuencia Variedad CR74-250
Porcentaje de Pol Precosecha
n = 107
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Máx = 16,91
Normal
Mean=13,1725
Std. Dev.=1,64531
Cp = 1,36
Pp = 0,71
Cpk = 0,84
Ppk = 0,44
K = -0,38
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
0
5
10
15
20
25
30
Mín = 10,06
Figura 58. Histograma de frecuencias para
el porcentaje de pol durante la precosecha
en la Variedad de Caña CR-74-250
Porcentaje de Pol Postcosecha
Nro
. d
e M
ue
str
as R
ea
liza
da
s
n = 107
Mín. = 10,50
Histograma de Frecuencia para la Variedad CR74-250
Máx. = 18,56
Normal
Mean=14,3837
Std. Dev.=1,6075
Cp = 1,03
Pp = 0,73
Cpk = 0,99
Ppk = 0,70
K = -0,03
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Figura 59. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de pol durante la
postcosecha en la Variedad de Caña
CR-74-250
Fuente. El Autor.
Las 107 pruebas de Pol realizadas durante la precosecha en esta variedad,
presentan una distribución con forma bimodal en comparación con la normal, es decir
la distribución de los porcentajes de Pol alcanzaron una máxima representatividad en
dos intervalos de recorrido dentro de su rango de movimiento, particionando los datos
en dos grupos: el primero representado por todas las muestras de caña que no
superaron el 12,5% de Pol y el segundo todas las muestras que superaron este valor.
Este comportamiento es por lo general provocado por la interferencia de fuentes
externas de variabilidad, como por ejemplo lotes de caña que fueron cortados a
destiempo o tallos inmaduros, las lluvias repentinas en el día del corte, entre otros.
Por otro lado, las muestras de cañas obtenidas durante la postcosecha
describieron una distribución unimodal con una alta concentración de valores
alrededor de los 14,5% de Pol, pero la forma de distribución de los Poles a ambos
lados de este punto son relativamente bajas respecto a la distribución Gaussiana,
dándole un aspecto achatado al histograma con tendencia a la asimetría positiva;
además se observa un amplio rango de variabilidad por la presencia de valores
extremos. Por último, la media de los valores de Pol se encuentra fuertemente
105
descentralizada por la izquierda respecto a las especificaciones (LIE = 11% y LSE
=18 %)1 en las evaluaciones de precosecha, mientras para la postcosecha se
encuentran centrados.
2.-Variable Porcentaje de Brix.
Cuadro 18. Estadísticas del Porcentaje de Brix según las Variedades
Variedad Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. De
Variación Mín. Máx. Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
CP-
742005 1000
Precose 17,24 17,38 1,58 9,2 % 10,13 20,88 10,75 16,38 18,29
Poscose 18,26 18,21 1,65 9,0 % 13,96 26,17 12,21 17,2 19,26
C 323-68 802 Precose 16,61 16,66 1,30 7,8 % 11,02 20,79 9,77 15,91 17,38
Poscose 18,25 18,16 1,59 8,7 % 13,20 23,79 10,59 17,2 19,28
CR 74-
250 107
Precose 15,71 15,77 1,53 9,8 % 12,96 18,73 5,77 14,5 16,63
Poscose 17,81 17,67 1,77 9,9 % 14,60 22,73 8,13 16,37 18,83
SP
724928 78
Precose 16,34 16,45 1,20 7,3 % 13,32 20,02 6,70 15,47 16,98
Poscose 18,13 18,20 1,11 6,1 % 14,89 20,98 6,09 17,51 18,72
MEZCLA 75 Precose 16,68 16,83 1,54 9,3 % 11,94 19,70 7,76 15,52 17,81
Poscose 18,38 18,65 1,84 10,0 % 12,60 22,40 9,80 17,3 19,49
SP
701284 70
Precose 16,79 16,76 1,64 9,7 % 13,22 21,03 7,81 15,58 17,62
Poscose 18,16 18,27 1,52 8,4 % 13,86 22,20 8,34 17,17 19,07
B 80-408 43 Precose 17,37 17,40 0,83 4,8 % 15,27 18,89 3,62 16,69 18,00
Poscose 18,73 18,99 1,09 5,8 % 16,74 20,98 4,24 17,75 19,72
B 75-403 31 Precose 16,75 16,60 1,02 6,1 % 14,87 18,47 3,60 15,9 17,85
Poscose 18,58 18,40 1,32 7,1 % 15,72 21,60 5,88 17,68 19,39
B 67-49 30 Precose 17,21 17,24 1,31 7,6 % 14,22 19,38 5,16 16,42 18,23
Poscose 17,88 17,67 1,13 6,3 % 15,58 20,70 5,12 17,20 18,61
B 80-549 25 Precose 16,72 16,64 1,46 8,8 % 13,31 19,15 5,84 15,95 18,03
Poscose 17,64 17,31 1,14 6,5 % 15,80 20,00 4,20 16,75 18,44
RB 74454 22 Precose 16,74 16,87 1,04 6,2 % 14,78 18,52 3,74 16,02 17,26
Poscose 18,92 19,14 1,46 7,7 % 16,00 21,39 5,39 17,87 19,94
RAGNAR 18 Precose 16,71 17,49 1,90 11,4 % 13,34 18,34 5,00 16,55 18,13
Poscose 19,47 19,91 2,11 10,8 % 15,17 23,90 8,73 18,36 20,50
SP
716163 16
Precose 15,19 14,87 1,33 8,7 % 14,02 18,39 4,37 14,51 15,29
Poscose 17,88 17,83 1,65 9,2 % 15,41 20,47 5,06 16,475 19,18
V 78-1 15 Precose 16,86 16,93 1,13 6,7 % 14,95 19,70 4,75 15,94 17,33
Poscose 17,97 17,92 1,01 5,6 % 16,50 20,00 3,50 17,21 18,70
SP
721484 14
Precose 16,66 17,35 1,97 11,8 % 13,77 19,07 5,30 15,28 17,92
Poscose 17,42 17,31 1,15 6,6 % 15,51 19,80 4,29 16,85 18,32
Otros 94 Precose 16,29 16,55 1,57 9,6 % 11,63 18,98 7,35 15,41 17,34
Poscose 17,70 17,4 1,70 9,6 % 12,1 22,10 10,00 16,59 19,13
Total 2453 Precose 16,83 16,92 1,51 8,9 % 10,13 21,03 10,9 15,93 17,85
Poscose 18,21 18,17 1,61 8,8 % 12,1 26,17 14,07 17,18 19,23
Fuente. El Autor. Período de zafra 2004-2005.
En el cuadro 18 se presentan las estadísticas descriptivas de los porcentajes de
Brix reportados por las principales variedades de cañas cultivadas por los proveedores
1 LIE y LSE representan los Límite Superior e Inferior de Especificación.
106
del Central Portuguesa, especificadas de acuerdo con las evaluaciones realizadas en la
pre y post cosecha. Este reporte presenta el mismo patrón de comportamiento
observado en los resultados discutidos anteriormente, siendo el rasgo de mayor
relevancia, que los porcentajes medios de Brix tienden a ser más elevados en las
evaluaciones practicadas después de la cosecha de la caña respecto a las efectuadas
antes de la misma. Es decir, que las cañas después de la cosecha tienen en promedio
1,3% más de sólidos totales en el jugo en comparación a la concentración reportada
antes de la cosecha, con algunas excepciones. Igualmente la variabilidad entre
muestras de caña tiende a ser más alta en las evaluaciones de postcosecha en la
mayoría de las variedades, pero la misma no supera el 10% en término de la media.
En las figuras 60 y 61 muestran los gráficos de cajas para los porcentajes de
Brix reportados por cada una de las variedades en las evaluaciones de pre y post
cosecha. Entre los rasgos más relevantes se pueden destacar: la diferencia en los
porcentajes medios de Brix y en el grado de variabilidad entre las variedades, tanto
dentro como entre escenario de evaluación. Por otro lado, es constante la presencia de
valores fuera de rango estadístico en casi todas las variedades, pero haciéndose más
notorios en las variedades de Canal Point 74-2005 y Cubana 323-68 con valores muy
bajos para la precosecha y muy altos para la postcosecha. Por último, es propicio
resaltar que el rango de variación válido (exceptuando los atípicos) de los grados de
Brix en la precosecha va desde 13% a 20%, en tanto que para la postcosecha fluctúan
desde 14% hasta 22%.
Porcentaje de Brix Precosecha
Gráfico de Cajas por Variedad de Caña
Va
rie
da
de
s d
e C
añ
a
CP-742005C-32368
CR74-250SP-7249284
MEZCLASP-701284
B-80408B-75403
B-6749B-80549
RB-74454RAGNAR
SP-716163V-781
SP-721484MY-5514
Otros
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
Figura 60. Gráfico de cajas del para el
porcentaje de brix durante la precosecha
por Variedad de Caña
Porcentaje de Brix Poscosecha
Va
rie
da
de
s d
e C
añ
a
Gráfico de Cajas por Veriedad de Caña
CP-742005C-32368
CR74-250SP-7249284
MEZCLASP-701284
B-80408B-75403
B-6749B-80549
RB-74454RAGNAR
SP-716163V-781
SP-721484MY-5514
Otros
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
Figura 61. Gráfico de cajas para el
porcentaje de brix durante la postcosecha
por Variedad de Caña Fuente. El Autor.
107
Por su parte, la figura 62 presenta el gráfico de líneas para las medias de los
grados de Brix reportados en la pre y post cosecha, según las variedades de caña
estudiadas. Como se puede apreciar, existe una brecha importante en las diferencias
de las medias de los porcentajes de Brix, reportados por las muestras de caña
obtenidas en uno y otro escenario de análisis, siendo mayor de estos resultados el de
las muestras tomadas durante la postcosecha, corroborando de forma ilustrativa todos
los comentarios interpretativos hechos anteriormente. Observándose que las
variedades con el menor contenido promedio de sólidos totales en las pruebas de
precosecha fueron la Central Romana 74-250 y la Sao Paulo 71-6163, mientras que
las mayores concentraciones de sólidos totales correspondieron a la Canal Point 74-
2005, las Barbados 80-408 y 67-49; ahora bien, en el caso de las pruebas de
postcosecha lo más resaltante fue la media reportada por la variedad Ragnar el cual
alcanzó los 19,4 %.
MY-5514
SP-716163
V-781SP-716163
RAGNAR
RB74454
B-80549
B-6749
B-75403
B-80408
SP-701284
MEZCLA
SP7249284
CR74-250
C32368
CP742005
Variedades de Caña
20,0
19,5
19,0
18,5
18,0
17,5
17,0
16,5
16,0
15,5
15,0
Porc
enta
je P
rom
edio
de
Brix
% de BrixPoscosecha
% de Brix Precosecha
Gráfico de Medias % de Brix de la Pre y Post Cosecha según la Variedad de Caña
Figura 62. Porcentaje Promedio de Brix para la Pre y Post
Cosecha por Variedad de Caña
Fuente. El Autor.
En las siguientes figuras se presentan las formas de distribución de los
porcentajes de Brix realizados durante la pre y post cosecha en las tres variedades de
caña más prominentes.
Así, las figuras 63 y 64 muestran la forma de distribución de los porcentajes de
Brix obtenida por la variedad Canal Point 74-2005; observándose una tendencia a la
asimetría negativa para las pruebas realizadas durante la precosecha, mientras que el
108
efecto resulta contrario para las pruebas realizadas durante para la postcosecha. Este
comportamiento es el resultado de la presencia de valores extremos bajos, obtenidos
durante la pre y extremos altos en la postcosecha.
n = 1000
Min. = 10,13
Máx. = 20,88
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Porcentaje de Brix Precosecha
Histograma de Frecuencia para la Variedad CP-742005
Normal
Mean=17,2393
Std. Dev.=1,58265
Cp = 1,43
Pp = 0,95
Cpk = 1,19
Ppk = 0,79
K = 0,16
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
0
25
50
75
100
125
150
175
200
225
250
275
300
Figura 63. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
precosecha en la variedad de caña CP-
742005
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Histograma de Frecuencia para la Variedad CP-742005
Porcentaje de Brix Postcosecha
Mín. = 13,96
Máx. = 26,17
n = 1000
Normal
Mean=18,2581
Std. Dev.=1,64749
Cp = 1,30
Pp = 0,91
Cpk = 0,79
Ppk = 0,55
K = 0,39
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
0
25
50
75
100
125
150
175
200
225
250
275
300
Figura 64. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
postcosecha en la variedad de caña CP-
742005
Fuente. El Autor.
En tanto, la capacidad del proceso de recepción en el cumplimento con las
especificaciones es moderada en ambos escenarios de evaluación del producto, por
cuanto cierta proporción de los porcentajes de Brix exceden los límites de
especificación, generando límites de tolerancia natural que cubren totalmente a los de
especificación, disminuyendo la habilidad de la variable en el cumplimiento con
dichas especificaciones, haciéndose necesaria la revisión de los niveles medios y de
variabilidad de funcionamiento actual del mismo.
Ahora, las figuras 65 y 66 muestran la formas de distribución de los
porcentajes de Brix para la variedad de caña Cubana 323-68, observándose patrones
con formas tendientes a la asimetría negativa en ambas tiempos de evaluación de la
cosecha, y con una propensión a concentrarse más en el intervalo de 16 a 17 % para
la pre y de17 a 18 % para la postcosecha, dándole una efecto puntiagudo
(leptocurtica) a la distribución de frecuencia. Por último, la capacidad del proceso de
recepción en la obtención de valores de Brix acordes con las especificaciones, es
excelente para la precosecha en esta variedad, pero no es lo suficientemente buena
109
para los obtenidos durante la postcosecha, por cuanto la media muestral se encuentra
fuertemente desviada hacia la derecha respecto al valor objetivo de 16,5%, dejando
una proporción de valores fuera, que superan el límite superior de especificación,
situación que debe ser examinada para verificar su validez.
Histograma de Frecuencia Variedad de Caña C-32368
Porcentaje de Brix Precosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 802
Mín. = 11,02
Máx. = 20,79
Normal
Mean=16,6109
Std. Dev.=1,29852
Cp = 1,76
Pp = 1,16
Cpk = 1,72
Ppk = 1,13
K = 0,02
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
0
25
50
75
100
125
150
175
200
225
250
275
300
Figura 65. Histograma de frecuencias para
el porcentaje de brix durante la precosecha
en la Variedad de Caña C-32368
Histograma de Frecuencia Variedad de Caña C-32368
Porcentaje de Brix Postcosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 802
Mín. = 13,20
Máx. = 23,79
Normal
Mean=18,2486
Std. Dev.=1,5875
Cp = 1,37
Pp = 0,94
Cpk = 0,84
Ppk = 0,58
K = 0,39
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
Figura 66. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
postcosecha en la Variedad de Caña C-
32368
Fuente. El Autor.
Asimismo, las figuras 67 y 68 muestran los histogramas de frecuencias
relacionados con los sólidos totales obtenidos durante la pre y post cosecha
respectivamente, pero esta ves asociados con la variedad de caña Central Romana 74-
250. Se puede notar en estas representaciones que los porcentajes de Brix reportados
para la precosecha exhiben un patrón de comportamiento bimodal y
aproximadamente simétrico, donde la distribución se secciona alrededor de los 15,5%
de Brix; además, no se observan valores fuera de rango, más sin embargo un
desplazamiento hacia la izquierda respecto al punto óptimo de 16,5% sugerido por los
especialistas, es decir existe una clara evidencia que cerca del 67,3 % del total de las
muestras de caña reportadas por la variedad CR 74-250, arrojaron lecturas en la
concentraciones de los sólidos totales por debajo de los 16,5%, el resto por encima de
este valor hasta alcanzar un máximo de 18,73% (ver figura 60 p. 112).
Por otra parte, los porcentajes de Brix asociados con la postcosecha (figura 68)
revelan un comportamiento asimétrico positivo con cierto pico en la parte central, no
110
reportan valores atípicos pero si un fuerte desplazamiento a la derecha respecto el
valor nominal sugerido como el óptimo central; asimismo el 9% de las evaluaciones
de las muestras de caña reportaron sólidos totales entre 14,6 y menos de 15,5 %, el
resto reportaron concentraciones de sólidos totales entre 15,5 y 22,7%.
Histograma de Frecuencia Variedad de Caña CR74-250
Porcentaje de Brix Precosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 107
Mín. = 12,96
Máx. = 18,73
Normal
Mean=15,7124
Std. Dev.=1,53233
Cp = 1,92
Pp = 0,98
Cpk = 1,58
Ppk = 0,81
K = -0,18
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
0
5
10
15
20
25
30
Figura 67. Histograma de frecuencias para
el porcentaje de brix durante la precosecha
en la Variedad de Caña CR-74-250
Histograma de Frecuencia para la Variedad de Caña CR 74-250
n = 107
Mín. = 14,60
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Máx. = 22,73
Porcentaje de Brix Postcosecha
Normal
Mean=17,8081
Std. Dev.=1,76509
Cp = 1,31
Pp = 0,85
Cpk = 0,93
Ppk = 0,60
K = 0,29
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
0
5
10
15
20
25
30
Figura 68. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
postcosecha en la Variedad de Caña
CR-74-250
Fuente. El Autor.
Por último, la capacidad del proceso de recepción en el cumplimento con las
especificaciones es baja en ambos escenarios de evaluación, por cuanto la
descentralidad existente origina la salida de cierta proporción de valores de Brix, más
allá de los límites de especificación, quedando fuera uno de los límites de tolerancia
natural.
111
3.-Variable Porcentaje de Fibra.
Cuadro 19. Estadísticas del Porcentaje de Fibra Según las Variedades de Caña
Variedad Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mín. Máx. Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
CP 742005 1000
Pre
cose
cha
12,78 12,69 1,10 8,6 % 10,01 16,58 6,57 11,92 13,49
C 323-68 802 12,75 12,71 1,11 8,7 % 10,06 17,71 7,65 11,93 13,39
CR 74-250 107 13,47 13,39 1,11 8,2 % 10,98 16,93 5,95 12,75 14,02
SP 724928 78 13,38 13,33 1,12 8,4 % 11,31 15,55 4,24 12,49 14,23
MEZCLA 75 12,44 12,38 1,10 8,8 % 10,61 14,59 3,98 11,59 13,27
SP 701284 70 12,12 12,15 1,05 8,7 % 10,32 14,06 3,74 11,39 12,39
B 80-408 43 12,92 13,03 0,82 6,3 % 10,92 14,12 3,20 12,27 13,72
B 75-403 31 12,72 12,67 0,92 7,2 % 11,09 15,01 3,92 12,05 13,18
B 67-49 30 12,98 12,95 0,99 7,6 % 11,54 15,23 3,69 12,29 13,5
B 80-549 25 12,65 12,23 1,24 9,8 % 10,96 14,84 3,88 11,81 13,29
RB 74-454 22 13,09 13,23 0,73 5,5 % 12,06 14,56 2,50 12,23 13,42
RAGNAR 18 11,82 11,78 1,13 9,5 % 9,98 13,62 3,64 11,15 12,72
SP 716163 16
Pre
cose
cha
13,59 13,82 1,20 8,8 % 11,51 16,21 4,70 13,03 14,09
V 78-1 15 12,19 12,24 0,86 7,0 % 11,02 14,51 3,49 11,51 12,45
SP 721484 14 14,10 13,78 1,43 10,1 % 12,42 16,25 3,83 12,92 15,09
MY 5514 13 13,34 13,54 1,08 8,1 % 12,02 15,63 3,61 12,65 13,58
Otros 94 12,93 12,80 1,12 8,7 % 10,82 17,40 6,58 12,26 13,54
Total 2453 12,81 12,73 1,13 8,8 % 9,98 17,71 7,73 11,99 13,51
Fuente: El Autor Período de zafra 2004-2005.
En el cuadro 19 se presentan los resultados de los porcentajes de Brix
correspondientes a la 16 variedades de caña más cultivas por los 158 proveedores
seleccionados para la presente investigación. Como se puede notar, los porcentajes
medios de fibras para estas variedades se ubicaron entre 12 y 14%, las cuales se
encuentran dentro del rango óptimo señalado por Tonatto (2005) para las cañas
maduras; con niveles de variabilidad que alcanzaron el 1,43 % en algunos casos,
mientras los CV no superaron los 10,1%. Para el caso de las tres primeras variedades
que se vienen analizando en detalle, se puede percibir ciertas aproximaciones en
todos los indicadores estadísticos; en el caso de los porcentajes mínimos y máximos
de fibra estos oscilaron entre 10 y 17,4%, por otro lado, el 50% de las muestras
evaluadas en las variedades Canal Point 74-2005 y Cubana 323-68 reportaron
porcentajes de fibra entre 11,9 y 13,5 %, mientras que las muestras obtenidas en la
variedad Central Romana 74-250 reportaron contenidos de fibra entre 12,8 y 14,02 %.
Otra variedad que merece un pequeño comentario es la Ragnar, por cuanto
presentó el menor contenido de fibra de todos las variedades, como por ejemplo un
112
contenido medio de fibra del 11,8 % y una desviación promedio del 1,43 %, con
muestras que reportaron un mínimo de 9,98 % en fibra y un máximo de 13,62%, así
como también el 50% del total de las pruebas de laboratorio realizadas para esta
variedad reportaron niveles de fibra por debajo 11,78% y el resto por encima del
mismo.
En las figuras 69 y 70 se presentan los gráficos de medias y de cajas para los
porcentajes de fibra obtenidos en las variedades de caña objeto de estudio. En la
figura 69 se verifica ilustrativamente parte de lo discutido en el párrafo anterior,
entre los que destacan la evidente diferencia entre los contenidos medios de fibra
difieren entre las variedades, así como también en la dispersión de los datos,
mostrándose algunos valores fuera de rango cuyo comportamiento no se corresponde
con la gran mayoría de datos obtenidos en una determinada variedad, entre los que se
destacan los relacionados con las variedades Canal Point 74-2005, Cubana 32638,
Central Romana 74-250 y la modalidad “Otros”, con reportes de fibra superiores a los
16,5%.
Variedad de Caña Precosecha
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e F
ibra
Gráfico de Medias % de Fibra por Variedad
Con Intervalo de Confianza del 95%
9
11
13
15
17
19
CP
-74
20
05
C-3
23
68
CR
74
-25
0
SP
-72
49
28
4
ME
ZC
LA
SP
-70
12
84
B-8
04
08
B-7
54
03
B-6
74
9
B-8
05
49
RB
-74
45
4
RA
GN
AR
SP
-71
61
63
V-7
81
SP
-71
61
63
MY
-55
14
Otr
os
Figura 69. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de fibra
por Variedad de Caña durante la
precosecha
Gráfico de Cajas por Variedad de Caña
Porcentaje de Fibra Precosecha
Va
rie
da
d d
e C
añ
a
CP-742005C-32368
CR74-250SP-7249284
MEZCLASP-701284
B-80408B-75403
B-6749B-80549
RB-74454RAGNAR
SP-716163V-781
SP-721484MY-5514
Otros
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
Figura 70. Gráfico de cajas para el
porcentaje de fibra por Variedad de Caña
durante la precosecha
Fuente: El Autor
113
4.-Variable Porcentaje de Azúcares Reductores.
Cuadro 20. Estadísticas del Porcentaje de Azúcares Red. Según las Variedades
Variedad Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mín. Máx. Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
CP 742005 1000
Pre
cose
cha
0,70 0,67 0,36 51,1 % 0,15 2,31 2,16 0,41 0,84
C 323-68 799 0,82 0,77 0,31 37,1 % 0,27 2,42 2,15 0,66 0,90
CR 74-250 106 1,10 0,10 0,44 40,3 % 0,37 2,04 1,67 0,76 1,58
SP 724928 77 0,97 0,91 0,38 39,2 % 0,37 1,93 1,56 0,73 1,03
MEZCLA 75 0,84 0,88 0,22 26,3 % 0,36 1,67 1,31 0,69 0,99
SP 701284 68 0,92 0,88 0,34 37,0 % 0,20 1,96 1,76 0,72 1,04
B 80-408 43 0,95 0,82 0,42 43,9 % 0,36 2,29 1,93 0,71 1,04
B 75-403 31 0,88 0,92 0,40 45,6 % 0,32 1,77 1,45 0,61 1,07
B 67-49 30 0,67 0,73 0,24 35,2% 0,30 1,07 0,77 0,37 0,81
B 80-549 25 0,94 0,91 0,34 36,1 % 0,52 1,79 1,27 0,67 1,03
RB 74-454 22 1,08 0,88 0,44 40,4 % 0,70 1,94 1,24 0,78 0,99
RAGNAR 18 1,05 0,86 0,50 47,6 % 0,70 2,15 1,45 0,76 0,89
SP 716163 16
Pre
cose
cha
1,08 0,95 0,41 37,7 % 0,72 1,92 1,2 0,84 1,035
V 78-1 15 0,95 0,94 0,33 34,5 % 0,42 1,74 1,32 0,73 1,04
SP 721484 14 1,13 0,77 0,72 63,7 % 0,56 2,42 1,86 0,72 1,14
MY 5514 13 0,51 0,60 0,23 42,2 % 0,16 0,84 0,68 0,38 0,69
Otros 94 0,82 0,75 0,41 50,5 % 0,20 2,02 1,82 0,60 0,93
Total 2446 0,80 0,75 0,37 45,9 % 0,15 2,42 2,27 0,61 0,92
Fuente: El Autor Período de zafra 2004-2005.
En el cuadro 20, se presentan los resultados estadísticos descriptivos para los
Azúcares Reductores (AR) relacionados con cada una de variedades de caña
estudiadas. Se puede observar que los porcentajes medios de AR para la mayoría de
las variedades oscilaron entre 0,80 y 1%, siendo los más bajos los asociados a las
variedades Barbados 67-49 y Mayarí 55-14 con 0,67 y 0,51% respectivamente;
mientras los más altos fueron reportados por las variedades Central Romana 74-250 y
Sao Paulo 72-1484 con 1,10 y 1,13%. En el caso de las variedades Canal Point 74-
2005 y Cubana 323-68 los promedios de AR fueron moderados ubicándose en 0,70 y
0,82% respectivamente, debió a la presencia de valores extremos tanto altos como
bajos provocando un rango de dispersión de 2,16 y 2,15%. Por otro lado, los
coeficientes de variación (CV) resultaron extremadamente altos, indicando que los
AR obtenidos en este parámetro no son confiables, por cuanto el error generado en
todas las actividades que envuelven la recolección y/o obtención del dato fue
significativamente alto, que según Gil (2005) es recomendable descartar su estudio.
114
En las figuras 71 y 72 se muestran los gráficos de medias y de cajas para los
porcentajes de AR obtenidos en las variedades de caña. Observándose un
comportamiento atípico en las respuestas medias y de dispersión de los contenido de
AR reportados por las cañas durante la etapa de precosecha, en el que se visualiza un
salto en la continuidad de los valores por encima de los 1,3%, siendo un indicativo de
que los valores que se encuentran por encima de este valor pertenecen a una
distribución de frecuencia diferente, con otra media y varianza; sugiriéndose un
estudio minucioso de esta realidad que permita identificar las causas especiales que la
originaron.
Variedad de Caña Precosecha
Gráfico de Medias Azúcares Reductores por Variedad
Con Intervalo de Confianza del 95%
Pro
me
dio
de
Az
úc
are
s R
ed
uc
tore
s
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
1,6
1,8
2
2,2
2,4
2,6
CP
-74
20
05
C-3
23
68
CR
74
-25
0
SP
-72
49
28
4
ME
ZC
LA
SP
-70
12
84
B-8
04
08
B-7
54
03
B-6
74
9
B-8
05
49
RB
-74
45
4
RA
GN
AR
SP
-71
61
63
V-7
81
SP
-71
61
63
MY
-55
14
Otr
os
Figura 71. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de
azúcares reductores por Variedad de
Caña durante la precosecha
Gráfico de Cajas según Variedad de Caña
Porcentaje de Azúcares Reductores Precosecha
Va
rie
da
de
s d
e C
añ
aCP-742005
C-32368CR74-250
SP-7249284MEZCLA
SP-701284B-80408B-75403B-6749
B-80549RB-74454RAGNAR
SP-716163V-781
SP-716163MY-5514
Otros
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2 2,2 2,4 2,6
Figura 72. Gráfico cajas para el
porcentaje azúcares reductores por
Variedad de Caña durante la precosecha
Fuente: El Autor
115
5.-Variable Porcentaje de Humedad.
Cuadro 21. Estadísticas del Porcentaje de Humedad según las Variedades
Variedad Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mín. Máx. Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
CP 742005 996
Pre
cose
cha
46,41 46,41 0,091 0,195 % 46,17 46,66 0,49 46,35 46,48
C 323-68 797 46,43 46,43 0,090 0,194 % 46,13 46,70 0,57 46,37 46,49
CR 74-250 107 46,39 46,39 0,088 0,189 % 46,17 46,60 0,43 46,32 46,44
SP 724928 78 46,38 46,38 0,087 0,189 % 46,23 46,59 0,36 46,33 46,46
MEZCLA 75 46,45 46,45 0,092 0,197 % 46,24 46,65 0,41 46,39 46,50
SP 701284 70 46,48 46,47 0,101 0,217 % 46,27 46,70 0,43 46,40 46,56
B 80-408 43 46,39 46,39 0,066 0,141 % 46,30 46,59 0,29 46,33 46,45
B 75-403 31 46,43 46,43 0,078 0,168 % 46,26 46,61 0,35 46,39 46,48
B 67-49 30 46,39 46,40 0,076 0,163 % 46,24 46,51 0,27 46,35 46,46
B 80-549 25 46,43 46,45 0,089 0,192 % 46,28 46,58 0,30 46,40 46,48
RB 74-454 22 46,39 46,39 0,058 0,125% 46,31 46,48 0,17 46,33 46,44
RAGNAR 18 46,52 46,48 0,122 0,263 % 46,37 46,72 0,35 46,41 46,55
SP 716163 16 46,39 46,38 0,079 0,170 % 46,21 46,50 0,29 46,35 46,43
V 78-1 15 46,47 46,47 0,086 0,186 % 46,23 46,61 0,38 46,44 46,51
SP 721484 14 46,32 46,33 0,067 0,144 % 46,23 46,45 0,22 46,28 46,37
MY 5514 13 46,37 46,37 0,087 0,187 % 46,20 46,48 0,28 46,31 46,42
Otros 94 46,42 46,41 0,087 0,188 % 46,16 46,60 0,44 46,37 46,49
Total 2444 46,42 46,42 0,092 0,198 % 46,13 46,72 0,59 46,36 46,48
Fuente: El Autor Período de zafra 2004-2005.
En el cuadro 21 se muestran las estadísticas descriptivas para el porcentaje de
humedad reportados por las variedades de caña en las pruebas de precosecha, durante
el período de zafra 2004-2005. Como se puede ver los porcentajes de humedad se
mantienen consistentes en todas las variedades respecto a las medias y varianzas, lo
que indica una gran consistencia de la humedad en las cañas arrimadas al central,
percibiéndose fácilmente en los coeficientes de variabilidad.
En las figuras 73 y 74, se puede corroborar lo comentado en el párrafo anterior,
aún cuando se perciben en pocas de las variedades diferencias en los porcentajes
medios de humedad, como en su nivel de varianza, éstas mantienen cierto parecido
dentro de una banda mínima de fluctuación. Además, es uno de los parámetros de
calidad de la caña que exhibe pocos valores fuera de rango.
116
Variedad de Caña Precosecha
Po
rce
nta
je M
ed
io d
e H
um
ed
ad
Gráfico de Medias % de Humedad por Variedad
Con Intervalo de Confianza del 95 %
46,1
46,2
46,3
46,4
46,5
46,6
46,7
46,8
46,9
CP
-74
20
05
C-3
23
68
CR
74
-25
0
SP
-72
49
28
4
ME
ZC
LA
SP
-70
12
84
B-8
04
08
B-7
54
03
B-6
74
9
B-8
05
49
RB
-74
45
4
RA
GN
AR
SP
-71
61
63
V-7
81
SP
-71
61
63
MY
-55
14
Otr
os
Figura 73. Gráfico de medias con línea de
tendencia para el porcentaje de humedad
por Variedades de Caña durante la
precosecha
Gráfico de Cajas por Variedad de Caña
Porcentaje de Humedad Precosecha
CP-742005C-32368
CR74-250SP-7249284
MEZCLASP-701284
B-80408B-75403
B-6749B-80549
RB-74454RAGNAR
SP-716163V-781
SP-716163MY-5514
Otros
46,1 46,2 46,3 46,4 46,5 46,6 46,7 46,8 46,9
Va
rie
da
d d
e C
añ
a
Figura 74 Gráfico cajas para el
porcentaje de humedad por Variedades
de Caña durante la precosecha
Fuente: El Autor
6.- Variable Porcentaje Pureza.
Cuadro 22. Estadísticas del Porcentaje de Pureza según las Variedades
Variedad Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mín. Máx. Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
CP-742005 1000 Precose 88,31 88,83 3,87 4,4 % 68,31 98,39 30,08 86,495 90,925
Poscose 83,78 84,04 2,67 3,2 % 72,38 90,69 18,31 82,20 85,54
C 323-68 802 Precose 86,44 87,01 3,36 3,9 % 58,24 93,87 35,63 84,95 88,39
Poscose 82,35 82,61 2,59 3,1 % 68,24 91,52 23,28 80,93 83,99
CR 74-250 107 Precose 83,68 84,76 4,22 5,0 % 68,23 90,91 22,68 80,55 86,39
Poscose 80,71 80,71 2,85 3,5 % 71,92 87,12 15,20 79,22 82,92
SP 724928 78 Precose 84,77 85,13 4,42 5,2 % 71,84 93,86 22,02 83,18 87,28
Poscose 81,70 81,80 1,70 2,1 % 76,85 85,27 8,42 80,56 82,78
MEZCLA 75 Precose 86,01 86,83 3,32 3,9 % 79,49 90,97 11,48 83,35 88,19
Poscose 81,96 82,17 2,91 3,6 % 74,05 88,65 14,60 80,18 83,68
SP 701284 70 Precose 84,74 84,01 3,55 4,2 % 75,63 93,24 17,61 82,72 87,14
Poscose 82,11 82,50 2,03 2,5 % 76,07 86,22 10,15 80,79 83,45
B 80-408 43 Precose 83,98 84,23 3,15 3,8 % 75,88 91,91 16,03 82,68 85,59
Poscose 81,89 81,76 1,58 1,9 % 77,70 86,28 8,58 80,80 82,49
B 75-403 31 Precose 84,45 82,18 3,57 4,2 % 80,53 91,10 10,57 81,36 88,97
Poscose 81,64 81,55 2,62 3,2 % 75,91 87,12 11,21 79,52 83,47
B 67-49 30 Precose 86,91 86,55 3,58 4,1 % 81,09 92,63 11,54 84,29 90,32
Poscose 82,48 82,55 1,80 2,2 % 78,13 85,65 7,52 81,28 83,66
B 80-549 25 Precose 83,89 84,18 4,17 4,9 % 74,83 90,54 15,71 81,32 87,22
Poscose 80,74 81,14 2,22 2,8 % 76,01 84,57 8,56 79,28 82,22
RB 74-454 22 Precose 82,23 82,44 2,88 3,5 % 78,01 88,08 10,07 78,93 84,15
Poscose 79,87 79,82 2,11 2,6 % 75,38 84,62 9,24 78,83 81,18
RAGNAR 18 Precose 82,09 82,88 4,74 5,8 % 72,96 87,47 14,51 80,10 85,88
Poscose 81,41 82,33 4,69 5,8 % 70,10 89,04 18,94 77,88 85,03
117
Continuación Cuadro 22.
Variedad Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mín. Máx. Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
SP 716163 16 Precose 84,78 84,75 2,44 2,9 % 78,26 88,54 10,28 83,78 86,23
Poscose 81,53 81,89 2,61 3,2 % 77,08 85,94 8,86 79,64 83,34
V 78-1 15 Precose 86,24 86,35 2,95 3,4 % 80,00 90,79 10,79 83,32 88,65
Poscose 83,38 83,33 1,70 2,0 % 79,78 86,08 6,30 82,24 84,61
SP 721484 14 Precose 84,89 87,45 6,30 7,4 % 74,14 91,38 17,24 82,59 89,29
Poscose 82,77 83,10 2,16 2,6 % 79,17 86,21 7,04 81,03 84,50
MY 5514 13 Precose 88,80 88,26 3,48 3,9 % 83,31 95,68 12,37 87,66 88,96
Poscose 82,38 82,01 2,59 3,1 % 78,47 88,09 9,62 80,57 83,90
Otros 94 Precose 86,12 86,76 3,72 4,3 % 75,77 93,47 17,7 83,76 88,72
Poscose 81,99 81,98 2,70 3,3 % 72,48 87,93 15,45 80,55 83,82
Total 2453 Precose 86,79 87,28 4,00 4,6 % 58,24 98,39 40,15 84,70 89,40
Poscose 82,75 82,91 2,76 3,3 % 68,24 91,52 23,28 81,13 84,59
Fuente: El Autor Período de zafra 2004-2005.
En el cuadro 22 se presentan las estadísticas de los porcentajes de pureza para
cada una de las variedades de caña, obtenidas durante la pre y post cosecha.
Observándose que los porcentajes medios de pureza son superiores al 80% en todas
las variedades de caña, con una dispersión alrededor de la misma que no supera el 4%
en la gran mayoría de las variedades; destacándose que el rango de variación en los
valores de pureza casi se duplica en muchas de las variedades durante las pruebas de
postcosecha. Por otro lado, los CV se encuentran por debajo del 6%, que según lo
expresado por Gil (2005), los niveles de variabilidad relativa por debajo del 10%
indican que los datos obtenidos en el proceso de recepción son estadísticamente
confiables.
En lo que respecta con las variedades de caña CP 74-2005, C 323-68 y CR 74-
250, sus contenidos medios de pureza fueron de 88,31, 86,44 y 83,68% durante las
pruebas de precosecha, las cuales se encuentran dentro del umbral mínimo
recomendado por Tonatto (2005) del 80% en tallos maduros, con niveles de
variabilidad que no superan 4,3%; en tanto, en las pruebas de postcosecha los
porcentajes medio de pureza fueron 83,78, 82,35 y 80,71%, con una dispersión por
debajo del 2,9%. Es importante destacar que más del 75% del total de las pruebas
estudiadas, tanto para la pre y post cosecha, reportaron niveles de pureza por encima
de 79% y sólo un poco menos del 25 % por debajo de dicho valor. En las figuras 75
118
y 76 se presentan los gráficos de medias y de cajas para los porcentajes de pureza
obtenidos durante la precosecha en las 16 variedades de caña.
Variedad de Caña Precosecha
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e P
ure
za
Gráfico de Medias % de Pureza por Variedad
Con Intervalo de Confianza del 95 %
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
105C
P-7
42
00
5
C-3
23
68
CR
74
-25
0
SP
-72
49
28
4
ME
ZC
LA
SP
-70
12
84
B-8
04
08
B-7
54
03
B-6
74
9
B-8
05
49
RB
-74
45
4
RA
GN
AR
SP
-71
61
63
V-7
81
SP
-71
61
63
MY
-55
14
Otr
os
Figura 75. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de pureza
por variedades de caña durante la
precosecha
Porcentaje de Pureza Precosecha
Gráfico de Cajas por Variedad de Caña
Va
rie
da
de
s d
e C
añ
a
CP-742005C-32368
CR74-250SP-7249284
MEZCLASP-701284
B-80408B-75403
B-6749B-80549
RB-74454RAGNAR
SP-716163V-781
SP-716163MY-5514
Otros
55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105
Figura 76. Gráfico cajas para el
porcentaje de pureza por variedades de
caña durante la precosecha
Fuente: El Autor
Se puede notar la presencia de valores extremos en las variedades CP 74-2005,
C 323-68 y CR 74-250, donde la gran mayoría de éstos son valores pureza muy bajos
que se encuentran por debajo del 70%, alejándose considerablemente de la verdadera
distribución de la mayoría de los datos obtenidos durante el precosecha. Los mejores
promedios de pureza están relacionados con estas tres variedades en esta etapa de la
recepción. Ahora, en las figuras 77y 78 se presentan los gráficos de medias y cajas
para la Pureza obtenida durante la postcosecha.
Gráfico de Medias % de Pureza por Variedad
Con Intervalo de Confianza del 95 %
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e P
ure
za
Variedad de Caña Poscosecha
68
70
72
74
76
78
80
82
84
86
88
90
92
CP
-74
20
05
C-3
23
68
CR
74
-25
0
SP
-72
49
28
4
ME
ZC
LA
SP
-70
12
84
B-8
04
08
B-7
54
03
B-6
74
9
B-8
05
49
RB
-74
45
4
RA
GN
AR
SP
-71
61
63
V-7
81
SP
-71
61
63
MY
-55
14
Otr
os
Figura 77. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de pureza
por variedades durante la postcosecha
Porcentaje de Pureza Poscosecha
Va
rie
da
d d
e C
añ
a
Gráfico de Cajas por Variedad de Caña
CP-742005C-32368
CR74-250SP-7249284
MEZCLASP-701284
B-80408B-75403
B-6749B-80549
RB-74454RAGNAR
SP-716163V-781
SP-716163MY-5514
Otros
68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92
Figura 78. Gráfico cajas para el
porcentaje de pureza por Variedades de
Caña durante la postcosecha
Fuente: El Autor
119
Lo más destacado en estas gráficas representa la disminución entre 2,5 y 4%
para las medias y entre 0,5 y 2% para la desviación estándar, con respecto a los
porcentajes de pureza obtenidos durante la precosecha, indicando que la relación
pol/brix es más consistente en las cañas evaluadas antes de la cosecha (caña verde) en
relación con la obtenida después de la cosecha (caña quemada). Por último, se
mantiene la presencia de valores extremos en 8 de las 16 variedades de caña, siendo
más recurrente el problema en las tres primeras variedades.
Según la Edad de la Caña al Momento del Corte
En este caso se estudió el comportamiento de los parámetros físico-químicos
obtenidos en la recepción de la caña, en cada una de las edades registradas para el
momento del corte, con el objetivo de establecer los niveles de variabilidad que
pudieran introducir los diferentes ciclos vegetativos de la planta. Teóricamente la
edad propicia para el corte de la caña empieza a los 10 meses después de la siembra o
el último corte (soca), teniendo presente que esta varía según la variedad, el manejo
agronómico del cultivo y las condiciones geográficas-ambientales. Los resultados
descriptivos estadísticos se presentan a continuación:
1.-Variable Porcentaje de Pol.
Cuadro 23. Estadísticas del Porcentaje de Pol Según la Edad de la Caña Edad de la Caña
al Momento del
Corte
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Menos de 10
Meses 85
Precos. 14,50 14,67 1,75 12,1 % 8,37 17,23 8,86 13,75 15,66
Postcos. 15,37 15,30 1,52 9,9 % 12,08 20,22 8,14 14,21 16,29
10 Meses 477 Precos. 14,93 15,08 1,86 12,4 % 9,09 19,23 10,14 13,84 16,08
Postcos. 15,18 15,21 1,54 10,1 % 8,77 20,84 12,07 14,24 16,17
11 Meses 1185 Precos. 14,61 14,59 1,78 12,2 % 7,33 19,61 12,28 13,53 15,80
Postcos. 14,95 15,03 1,55 10,4 % 9,53 20,41 10,88 14,00 15,88
12 Meses 519 Precos. 14,56 14,75 1,79 12,3 % 6,42 18,38 11,96 13,61 15,57
Postcos. 15,23 15,28 1,59 10,4 % 9,70 20,91 11,21 14,24 16,18
13 Meses 127 Precos. 14,37 14,37 1,46 10,1 % 10,40 17,24 6,84 13,45 15,56
Postcos. 15,19 15,18 1,42 9,3 % 12,08 19,49 7,41 14,16 16,21
Más de 13 Meses 60 Precos. 14,60 14,67 1,73 11,9 % 10,07 17,60 7,53 13,36 15,94
Postcos. 15,14 15,37 1,37 9,1 % 11,88 18,61 6,73 14,11 15,93
Total 2453 Precos. 14,65 14,70 1,78 12,2 % 6,42 19,61 13,19 13,58 15,82
Postcos. 15,09 15,16 1,55 10,3 % 8,77 20,91 12,14 14,14 16,04
Fuente: El Autor Período de zafra 2004-2005.
120
En el cuadro 23 se muestran los resultados estadísticos de los porcentajes de
Pol obtenidos de acuerdo con las seis edades de la caña para el momento del corte.
Estas salidas muestran un patrón de comportamiento parecido al observado en
las estratificaciones analizadas anteriormente, entre las que se destacan: en primer
lugar, las medias de los porcentajes de Pol tienden a ser mayores en las pruebas
realizadas durante la postcosecha con respecto a las pruebas de precosecha, con una
diferencia mínima de medio punto porcentual. Así los porcentajes medio de Pol para
las pruebas de precosecha se movieron entre 14,4 y 14,9%, mientras para la
postcosecha entre 14,9 y 15,4%; en segundo lugar, las desviaciones respecto a la
media también resultan más altas en las pruebas de precosecha, debido a la recurrente
manifestación de valores atípicos muy bajos, que llegaron en algunos casos al 6,42%.
Por último, más del 75% del total de pruebas realizadas en las cañas durante la
pre y post cosecha, reportaron un contenidos de sacarosa por encima del 13,3%, que
de acuerdo con lo establecido por Tonatto (2005) este proporción de pruebas cumplen
con el requisito mínimo (11% Pol) de especificación en todas las modalidades de
edad. Así como también estos contenidos de sacarosa no se ven alterados por la edad
de corte de la caña, es decir son invariantes a la edad de corte de la caña.
En las figuras 79 y 80 se ilustran los gráficos de las medias y de cajas de los
porcentajes de Pol obtenidos de acuerdo con las edades de la caña durante las pruebas
de precosecha.
Po
rc
en
taje
Pro
me
dio
de
Po
l
Gráfico de Medias % de Pol por Edad de la Caña
Edad de la Caña Al Momento del Corte Precosecha
Con Intervalo de Confianza del 95 %
6789
101112131415161718192021
< 1
0 M
es
es
10
Me
se
s
11
Me
se
s
12
Me
se
s
13
Me
se
s
> 1
3 M
es
es
Figura 79. Gráfico de medias con línea de
tendencia para el porcentaje de pol por edad
de la caña durante la precosecha
Porcentaje de Pol Precosecha
Ed
ad
de
Ca
ña
al
Mo
me
nto
de
l C
orte
Gráfico de Cajas Según la Edad de la Caña
< 10 Meses
10 Meses
11 Meses
12 Meses
13 Meses
> 13 Meses
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
Figura 80. Gráfico de cajas para el
porcentaje de pol por edad de la caña durante
la precosecha
Fuente: El Autor
121
Como se destaca en estas figuras, las medias de los porcentajes de Pol
presentan una mínima fluctuación respecto a los diferentes estratos de edades, siendo
mayor el grado de dispersión alrededor de las mismas en los estratos: menos de 10,
11 y 12 meses de edad, el cual es originado por la presencia de valores extremos de
Pol, muy bajos, que no se corresponden con la verdadera distribución de la mayoría
de los datos. Según este enfoque descriptivo se puede asumir como valores de Pol
extremos, todos aquellos se encuentren por debajo del 10% y/o por encima de 19%,
ya que éstos se encuentran en más de tres rangos intercuartiles; teniendo validez
estadística según estas medias y varianzas, los reportados dentro de rango de
variación. Así, esta variable de calidad sigue manifestando problemas en algunas de
las respuestas dadas por las pruebas de precosecha en las cañas arrimadas al central,
en el sentido de que no ajustan con la realidad del proceso.
Por otra parte, en las figuras 81 y 82 se ilustran los gráficos de medias y cajas
correspondientes para los porcentajes de Pol reportados durante la postcosecha según
las edades de la caña para el momento del corte.
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e P
ol
Gráfico de Medias % de Pol por Edad de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
Edad de la Caña al Momento del Corte Poscosecha
89
1011121314151617181920212223
< 1
0 M
es
es
10
Me
se
s
11
Me
se
s
12
Me
se
s
13
Me
se
s
> 1
3 M
es
es
Figura 81. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de pol por
edad de la caña durante la postcosecha
Gráfico de Cajas Según Edad de la Caña
Porcentaje de Pol Poscosecha
Ed
ad
de
la
Ca
ña
al
Mo
me
nto
de
l C
orte
< 10 Meses
10 Meses
11 Meses
12 Meses
13 Meses
> 13 Meses
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Figura 82. Gráfico de cajas para el
porcentaje de pol por edad de la caña
durante la postcosecha
Fuente: El Autor
Observando las figuras podemos notar una mayor consistencia de los resultados
de Pol obtenidos durante la postcosecha con respecto a los obtenidos antes de la
cosecha, donde las medias de las diferentes edades de corte se mantienen casi a un
mismo nivel de respuesta 15,5%, mientras el grado de variabilidad es más
122
heterogéneo entre los niveles del factor, debido a la presencia de valores fuera de
rango que en esta caso se manifiestan en mayor proporción por la cola derecha de la
distribución en relación con la precosecha, donde muchos de ellos llegan a superar el
20% de Pol. Es importante señalar que fueron construidos e interpretados solamente
los histogramas de frecuencia para los porcentajes de Pol relacionados con las edades
donde se realizó la mayor cantidad de pruebas de laboratorio, es decir para los meses
10, 11, y 12, mientras los estratos restantes son considerados como casos
excepcionales que pueden ser manejados mediante una decisión gerencial.
Así, en las figuras 83 y 84 se presentan los histogramas de frecuencias
relacionados con los porcentajes de Pol obtenidos durante las etapas de pre y post
cosecha, para las cañas cosechadas a los 10 meses de edad. Por su parte, la figura 83
muestra una distribución en los poles con una ligera inclinación hacia la izquierda y
cierto grado de puntiagudez en el intervalo 15 y 16% la cual supera la distribución
normal, mientras que la variabilidad es moderada. Se observan algunos valores con
frecuencias bajas por debajo de los 10 % de Pol, así como también los poles están
desplazados hacia la derecha respecto al valor nominal de 14,5% sugerido por
algunos autores. Además, los límites de de especificación se hayan dentro de los de
tolerancia natural, reflejándose un baja disposición del proceso de recepción con el
cumplimiento de las normas en este parámetro, para la caña cosechada a los 10 de
edad.
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Porcentaje de Pol Precosecha
Histograma de Frecuencia Edad de la Caña 10 Meses
n = 477
Mín. = 9,09
Máx. = 19,23
Normal
Mean=14,9349
Std. Dev.=1,85836
Cp = 1,04
Pp = 0,63
Cpk = 0,91
Ppk = 0,55
K = 0,12
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
120
Figura 83. Histograma de frecuencias para
el porcentaje de pol durante la precosecha
para la edad de la caña de 10 meses
Histograma de Frecuencia según la Edad de la Caña de 10 Meses
Porcentaje de Pol Postcosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 477
Mín. = 9,69
Máx. = 20,84
Normal
Mean=15,1817
Std. Dev.=1,53642
Cp = 1,07
Pp = 0,76
Cpk = 0,86
Ppk = 0,61
K = 0,19
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
150
Figura 84. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de pol durante la
postcosecha para la edad de la caña de 10
meses
Fuente: El Autor
123
Entre tanto la figura 84 presenta la distribución de los Poles asociados con las
pruebas realizadas durante la postcosecha en las cañas cortadas a los 10 meses de
edad, observándose una mínima tendencia a la asimetría negativa con cierto nivel de
puntigudez en el intervalo 15 y 16 % Pol, al tiempo que se encuentran desplazados
hacia la derecha respecto al valor objetivo de los datos (14,5%); además una pequeña
proporción de valores se encuentran por debajo de 11 % de Pol, en tanto que los
límites de especificación se hayan dentro de los de tolerancia, lo que repercute
directamente en la capacidad de dicho proceso.
Luego, las figuras 85 y 86 presentan los histogramas relacionados con los
porcentajes de Pol evaluados durante la pre y post cosecha en las cañas cortadas a los
11 meses de edad. Bajo esta modalidad el central azucarero realizó 1.185 pruebas de
laboratorio, dando como resultado una distribución aproximadamente normal en los
Poles (figura 85) obtenidos durante las evaluaciones de precosecha, con una leve
concentración de los mismos en el intervalo 14 y 15%, encontrándose perfectamente
centrados en torno al valor nominal (14,5%) sugerido por Tonatto (2005); siendo el
grado de dispersión de los Poles un tanto alto, lo que permite a los límites naturales
de control superar a los de especificación, conllevando que una proporción de los
valores no cumplan con las especificaciones y en consecuencia el proceso no sea lo
suficientemente capaz de generar sólo valores dentro de las mismas.
Histograma de Frecuencia Edad de la Caña 11 Meses
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Porcentaje de Pol Precosecha
n = 1185
Mín. = 7,33
Máx. = 19,61
Normal
Mean=14,613
Std. Dev.=1,77618
Cp = 0,98
Pp = 0,66
Cpk = 0,95
Ppk = 0,64
K = 0,03
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
0
25
50
75
100
125
150
175
200
225
250
275
300
Figura 85. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de pol durante la
precosecha según la edad de la caña a los
11 meses
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Porcentaje de Pol Postcosecha
Histograma de Frecuencia según la Edad de la Caña de 11 Meses
n = 1185
Mín. = 9,53
Máx. = 20,41
Normal
Mean=14,9509
Std. Dev.=1,55384
Cp = 0,98
Pp = 0,75
Cpk = 0,85
Ppk = 0,65
K = 0,13
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
0
50
100
150
200
250
300
350
400
Figura 86. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de pol durante la
postcosecha según la edad de la caña a
los 11 meses
Fuente: El Autor
124
De igual forma la figura 86 representa la forma de distribución de las pruebas
de Pol reportadas durante la postcosecha, donde se observa que cierta tendencia de
los Poles se desvían hacia la izquierda de la distribución la cual es originada por la
presencia de valores atípicos bajos que hacen que la media de los poles también se
desvié en esa dirección, y en consecuencia sea superada por la mediana. Además, los
datos no se encuentran centrados respectos al valor objetivo (14,5%), y los límites de
tolerancia superan a los de especificación, reportándose una baja capacidad en el
proceso para esta variable.
En la figuras 87 y 88, se presentan los histogramas de frecuencias para los
porcentajes de Pol evaluados en cañas que fueron cortadas a los 12 meses durante la
pre y postcosecha. Así, la figura 87 muestra la forma de distribución de los Poles
evaluados en la precosecha, la cual se encuentra bastante sesgada hacia la izquierda
originada por la presencia de valores extremadamente pequeños que no se ajustan a la
verdadera realidad de la gran mayoría de los datos, lo que perjudica además el
verdadero valor de la media y varianza de los mismos. Por otro lado, los valores de
Pol están centrados respecto a la media nominal, donde se concentran la mayoría de
los resultados dándole una forma leptocurtica a la distribución; por último, los límites
de tolerancia superan a los especificación, lo cual refleja una baja aptitud del proceso
de recepción en producir porcentajes de pol acordes con las especificaciones
obtenidos en las cañas cosechadas a los 12 meses de edad.
Histograma de Frecuencia Edad de la Caña 12 Meses
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Porcentaje de Pol Precosecha
n = 519
Mín. = 6,42
Máx. = 18,38
Normal
Mean=14,5644
Std. Dev.=1,78568
Cp = 1,10
Pp = 0,65
Cpk = 1,08
Ppk = 0,64
K = 0,02
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
150
Figura 87. Histograma de frecuencias para el
porcentaje de pol durante la precosecha para
la edad de la caña a los 12 meses
Histograma de Frecuencia Edad de la Caña 12 Meses
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 519
Porcentaje de Pol Postcosecha
Mín. = 9,70
Máx. = 20,91
Normal
Mean=15,2275
Std. Dev.=1,58646
Cp = 0,96
Pp = 0,74
Cpk = 0,76
Ppk = 0,58
K = 0,21
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
150
Figura 88. Histograma de frecuencias para
el porcentaje de pol durante la postcosecha
según la edad de la caña a los 12 meses
Fuente: El Autor
125
En tanto, la figura 88 muestra que los porcentajes de pol obtenidos durante la
postcosecha presentan una forma distribucional con tendencia a la simetría negativa,
con una alta concentración de valores en el intervalo de 15 a 16 % de pol,
proveyéndole un aspecto puntiagudo respecto la distribución normal, siendo mejor
esta forma de distribución en comparación con los reportes de la precosecha.
Además, los poles se encuentran desplazados hacia la derecha en relación las
especificaciones establecidas dejando una clara señal de que algunas de las muestras
tomadas en la recepción de la caña a los 12 meses, no presentan la capacidad
esperada de acuerdo con la naturaleza del parámetro.
2.-Variable Porcentaje de Brix:
En el cuadro 24 se muestran los resultados estadísticos de los porcentajes de
Brix reportados por las cañas arrimadas al Central Portuguesa, según sus respectivas
edades de corte, tanto para las evaluaciones hechas durante la pre y post cosecha.
Cuadro 24. Estadísticas del Porcentaje de Brix Según la Edad de la Caña Edad de la Caña
al Momento del
Corte
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Menos de 10
Meses 85
Precos. 16,66 16,85 1,51 9,1 % 10,80 19,31 8,51 16,20 17,59
Poscos. 18,42 18,43 1,70 9,2 % 14,74 24,74 10,00 17,27 19,30
10 Meses 477 Precos. 17,02 17,16 1,58 9,3 % 11,05 20,79 9,74 16,15 17,98
Poscos. 18,19 18,18 1,53 8,4% 12,10 23,87 11,77 17,23 19,20
11 Meses 1185 Precos. 16,80 16,83 1,49 8,9 % 10,28 21,03 10,75 15,79 17,84
Poscos. 18,07 18,03 1,63 9,0 % 12,60 24,97 12,37 17,00 19,03
12 Meses 519 Precos. 16,82 16,95 1,53 9,1 % 10,13 20,02 9,89 16,06 17,81
Poscos. 18,46 18,35 1,67 9,2% 13,36 26,17 12,81 17,39 19,53
13 Meses 127 Precos. 16,65 16,65 1,33 7,9 % 12,96 19,54 6,58 15,91 17,61
Poscos. 18,43 18,40 1,39 7,5 % 15,34 22,30 6,96 17,36 19,47
Más de 13
Meses 60
Precos. 16,92 17,40 1,53 9,1 % 12,92 19,11 6,19 15,51 17,94
Poscos. 18,34 18,35 1,41 7,7 % 15,39 21,39 6,00 17,07 19,53
Total 2453 Precos. 16,83 16,92 1,51 8,9 % 10,13 21,03 10,90 15,93 17,85
Poscos. 18,21 18,17 1,61 8,8 % 12,10 26,17 14,07 17,18 19,23
Fuente: El Autor. Período de zafra 2004-2005.
126
Se puede notar que en todas las edades de la caña recepcionada durante el 2004-
2005, reportaron porcentajes medios de sólidos totales alrededor del 16,8% en las
evaluaciones de precosecha, y alrededor del 18,2% para la postcosecha, alcanzando
diferencias medias en al menos 1,5% Brix entre uno y otro escenario de evaluación;
entre tanto la variabilidad de los datos alrededor de la media se ubicó cerca del 1,51%
para la pre y en 1,61% para la post. Adicionalmente se describen niveles de
variabilidad en los porcentajes de Brix en términos de la media, que se mantienen
dentro del estándar ideal para el análisis de datos (menos del 10%) en experimentos
de fácil control local, por lo que se pueden tipificar como datos aceptables o muy
buenos según las edades de corte. Así, es importante señalar que estos niveles medios
y de dispersión reportados por los porcentajes de Brix en las diferentes edades de
corte, no se ajustan en una alta proporción con los valores esperados de acuerdo con
las especificaciones establecidas en la presente investigación, que en gran medida se
debe a valores atípicos recurrentes en el proceso de recepción.
Para reforzar lo comentado en el párrafo anterior, a través de los cuartiles se
puede notar que más del 75% de las pruebas de laboratorio realizadas durante las
evaluaciones de precosecha reportaron concentraciones de sólidos totales por encima
el 15,5%, mientras las evaluadas de la postcosecha superaron el 17,1%, mostrándose
un claro desajuste en los reportes de los grados Brix respecto con lo esperado.
Finalmente, con base a estos resultados, se puede aseverar que la edad de la caña para
el momento del corte, no influye directamente sobre las concentraciones de sólidos
totales presentes en las cañas, en ningunas de las dos etapas de evaluación.
En las figuras 89y 90 se presentan los gráficos de medias y cajas de los
porcentajes de Brix correspondiente a la precosecha, los cuales refuerzan de manera
ilustrativa todo lo comentado anteriormente, siendo importante destacar en éstos, la
persistente presencia de valores extremos bajos en todas las edades de corte de la
caña excepto la última, y con mayor incidencia en los estratos 10,11 y 12 meses.
127
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e B
rix
Gráfico de Medias % de Brix por Edad de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
Edad de la Caña al Momento del Corte Precosecha
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
< 1
0 M
es
es
10
Me
se
s
11
Me
se
s
12
Me
se
s
13
Me
se
s
> 1
3 M
es
es
Figura 89. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de brix
por edad de la caña durante la precosecha
Porcentaje de Brix Precosecha
< 10 Meses
10 Meses
11 Meses
12 Meses
13 Meses
> 13 Meses
Gráfico de Cajas por Edad de la Caña
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
Ed
ad
de
Ca
ña
al
Mo
me
nto
de
l C
orte
Figura 90. Gráfico de cajas para el
porcentaje de brix por edad de la caña
durante la precosecha
Fuente: El Autor
Ahora, en las figuras 91 y 92 se presentan las gráficas de medias y cajas para
los Brix obtenidos durante la postcosecha.
Gráfico de Medias % de Brix por Edad de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e B
ix
Edad de la Caña al Momento del Corte Poscosecha
12131415161718192021222324252627
< 1
0 M
es
es
10
Me
se
s
11
Me
se
s
12
Me
se
s
13
Me
se
s
> 1
3 M
es
es
Figura 91. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de brix
por edad de la caña durante la
postcosecha
Gráfico de Cajas Según la Edad de la Caña
Porcentaje de Brix Poscosecha
Ed
ad
de
la
Ca
ña
al
Mo
me
nto
de
l C
ort
e
< 10 Meses
10 Meses
11 Meses
12 Meses
13 Meses
> 13 Meses
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
Figura 92. Gráfico de cajas para el
porcentaje de brix por edad de la caña
durante la postcosecha
Fuente: El Autor
En este caso los gráficos exhiben mayor homogeneidad de los datos respecto a
su media y varianza, pero persiste la presencia de valores extremos bajos, y a
diferencia con la etapa anterior, también muchos valores extremos altos,
radicalizándose la ocurrencia a los 10, 11 y 12 meses.
Es importante señalar que de acuerdo con las conclusiones obtenidas bajo este
enfoque de estatificación, sólo fueron sometidas a una revisión estadística frecuencial
128
detallada, las edades de corte 10, 11 y 12 meses. Así, en las figuras 93 y 94 se dejan
observar los histogramas de frecuencias asociados a los porcentajes de Brix para las
cañas cortadas a los 10 meses de edad en las evaluaciones de pre y post cosecha.
Por un lado, la figura 93 muestra que los porcentajes de Brix exhiben un
comportamiento aproximadamente asimétrico por la izquierda que puede ser asociada
a la presencia de valores atípicos menores al 13%, pero además con una marcada
concentración de valores en los intervalos centrales de la distribución (entre 16 y 18
%) dándole un carácter puntiagudo con respecto a una distribución normal;
igualmente, la media de los porcentajes de Brix se encuentran levemente desplazados
a la derecha respecto al valor nominal (16,5%) sugerido como norma.
n = 477
Mín. = 11,05
Porcentaje de Brix Precosecha
Máx. = 20,79
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Histograma de Frecuencia Edad de la Caña 10 Meses
Normal
Mean=17,0173
Std. Dev.=1,57931
Cp = 1,48
Pp = 0,95
Cpk = 1,31
Ppk = 0,84
K = 0,11
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
150
Figura 93. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
precosecha para la edad de la caña a los
10 meses
Histograma de Frecuencia Edad de la Caña 10 Meses
Con Intervalo de Confianza del 95 %
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Porcentaje de Brix Postcosecha
n = 477
Mín. = 12,10
Máx. = 23,87
Normal
Mean=18,1939
Std. Dev.=1,5253
Cp = 1,41
Pp = 0,98
Cpk = 0,88
Ppk = 0,61
K = 0,38
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
150
Figura 94. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
postcosecha para la edad de la caña a los
10 meses
Fuente: El Autor
Por otro lado, la figura 94 muestra que los porcentajes de Brix obtenidos en la
postcosecha presentan una distribución bimodal con cierta tendencia a la simetría,
donde el mayor número de respuestas se focaliza en el intervalo de 17 a 19%, con la
particularidad de que todos las pruebas realizadas en las cañas cosechadas a los 10
meses de edad, reportaron concentraciones de sólidos totales por encima del 12 %
cumpliendo con la especificación inferior, mientras por el extremo superior se salen
cierta proporción de valores incumpliendo lo esperado, haciéndose necesario
identificar las causas especiales que las originaron.
129
En las figuras 95 y 96 se presentan los histogramas de frecuencias para los
porcentajes de Brix reportados por cañas cortadas con 11 meses de edad en las etapas
de pre y post cosecha. Por su parte, la figura 95, muestra que los porcentajes de Brix
presentan cierto desvió por la izquierda, con un nivel de puntiagudez que tiende a ser
mesocurtica con respecto a la normal. Asimismo, se observan muy pocos valores
fuera de rango siendo esta la razón del excelente comportamiento distribucional en
los datos que los aproximan a una forma de campana. En consecuencia la centralidad
de los porcentajes de Brix alrededor de la media nominal es casi perfecta, sólo una
mínima proporción de ellos están por debajo del límite inferior de especificación, lo
que a su vez reduce la capacidad del proceso de recepción, aunque se mantiene en un
nivel aceptable dentro de lo esperado.
Histograma de Frecuencia Edad de la Caña 11 Meses
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Porcentaje de Brix Precosecha
n = 1185
Mín. = 10,28
Máx. = 21,03
Normal
Mean=16,797
Std. Dev.=1,49334
Cp = 1,48
Pp = 1,00
Cpk = 1,38
Ppk = 0,94
K = 0,07
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
0
50
100
150
200
250
300
350
400
Figura 95. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
precosecha para la edad de la caña a los
11 meses
Histograma de Frecuencia Edad de la Caña 11 Meses
n = 1185
Mín. = 12,60Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Máx. = 24,97
Porcentaje de Brix Postcosecha
Normal
Mean=18,071
Std. Dev.=1,62939
Cp = 1,24
Pp = 0,92
Cpk = 0,81
Ppk = 0,60
K = 0,35
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
0
25
50
75
100
125
150
175
200
225
250
275
300
Figura 96. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
postcosecha para la edad de la caña a los
11 meses
Fuente: El Autor
En la figura 96 presenta el histograma de frecuencia correspondiente a los
porcentajes de Brix reportados durante la postcosecha, por las cañas con 11 meses de
edad para el momento del corte. Se puede ver que su distribución es ligeramente
asimétrica por la derecha con respecto a una normal, con dos picos o modas en su
parte central; la variabilidad de los porcentajes de Brix tiende a ser un tanto alta por la
presencia de algunos valores extremos en ambos lado de la distribución. Además
existe una fuerte desviación hacia la derecha en los valores Brix respecto al valor
nominal central de 16,5% sugerido por Tonatto (2005), mientras que el 5,23% de los
130
reportes de Brix superan el límite superior de especificación, 21%, en las cañas
cosechadas a 11 meses, lo que provoca una disminución en la capacidad del proceso.
En las figuras 97 y 98 se presentan los histogramas de frecuencias de los
porcentajes de Brix obtenidos en las cañas cosechadas a los 12 meses de edad,
durante la pre y post cosecha. Así, la figura 97 muestra que los porcentajes de Brix
obtenidos en las pruebas de precosecha, presentan una distribución fuertemente
desviada hacia la izquierda, al mismo tiempo que se exhiben dos picos en la parte
central de la distribución específicamente en el intervalo de 16 a18 % de Brix;
además este sesgo es ocasionado por la presencia de valores de Brix muy bajos
respecto a los indicadores estadísticos de centralidad, lo que posiblemente repercuta
en que la distribución de los datos se aleje de una distribución normal. Por otro lado,
la media muestral tienden a coincidir con la media nominal propuesta de 16,5%,
mientras los límites superior e inferior de especificación se hayan prácticamente
encima de los límites de tolerancia natural, siendo este un indicativo de que el
proceso de recepción de las caña cosechada a los 12 meses, tiene una moderada
capacidad de reproducir valores conformes a la especificación establecida.
Histograma de Frecuencia Edad de la Caña 12 Meses
Porcentaje de Brix Precosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 519
Mín. = 10,13
Máx. = 20,02
Normal
Mean=16,8185
Std. Dev.=1,52883
Cp = 1,63
Pp = 0,98
Cpk = 1,52
Ppk = 0,91
K = 0,07
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
150
Figura 97. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
precosecha para la edad de la caña a los
12 meses
Histograma de Frecuencia según la Edad de la Caña 12 Meses
Porcentaje de Brix Postcosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 519
Mín. = 13,36
Máx. = 26,17
Normal
Mean=18,4564
Std. Dev.=1,67062
Cp = 1,24
Pp = 0,90
Cpk = 0,70
Ppk = 0,51
K = 0,43
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
150
Figura 98. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
postcosecha para la edad de la caña a los
12 meses
Fuente: El Autor
Ahora, la figura 98 muestra que los porcentajes de Brix están sesgado hacia la
izquierda con un pequeño pico en el intervalo de clases de va desde el 17 al 18%, lo
cual revela que una buena proporción de las cañas cortadas a los 12 meses reportaron
131
valores de Brix por encima de los 17%, implicando una falta de centralidad en la
media muestral (18,6%) respecto al nominal de (16,5 %). Este desplazamiento
ocasiona que una parte de los valores no cumplan con el requisito superior esperado
en el proceso de recepción, el cual es incrementado por la mayor variabilidad
presente en los sólidos totales como efecto de la cosecha de la caña.
3.-Variable Porcentaje de Fibra:
En el cuadro 25 se presentan los estadísticas descriptivas para los porcentaje de
Fibra obtenidos durante las evaluaciones de precosecha, discriminados
estadísticamente en las diferentes edades de la caña para el momento del corte.
Notándose que los porcentajes medios de fibra oscilaron entre 12,6 y 13,0%, con
niveles de variabilidad que rondaron el 1,1% respecto a la media, que traducidos por
el coeficiente de variación indican una excelente consistencia en los datos obtenidos
durante este proceso.
Cuadro 25. Estadísticas del Porcentaje de Fibra Según la Edad de la Caña Edad de la Caña
al Momento del
Corte
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mín. Máx. Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Menos de 10
Meses 85
Pre
cose
cha
12,82 12,74 1,21 9,4 % 10,06 16,04 5,98 12,26 13,39
10 Meses 477 12,62 12,49 1,10 8,8 % 9,98 15,95 5,97 11,76 13,37
11 Meses 1885 12,90 12,80 1,14 8,6 % 10,31 17,71 7,40 12,05 13,62
12 Meses 519 12,77 12,72 1,08 8,5 % 10,44 16,83 6,39 11,92 13,41
13 Meses 127 12,69 12,63 1,04 8,2 % 10,32 14,94 4,62 11,98 13,39
Más de 13 Meses 60 13,00 12,89 1,21 9,3 % 11,17 16,45 5,28 12,10 13,78
Total 2453 12,81 12,73 1,13 8,8 % 9,98 17,71 7,73 11,99 13,51
Fuente: El Autor. Período de zafra 2004-2005.
Es importante destacar que un poco más del 25% de las pruebas de laboratorio
arrojaron resultados con contenidos de fibras por encima del 13%, en todas las
modalidades; mientras que en una misma estuvieron por debajo 11,7%, lo cual
implica que al menos el 50% de los datos se encuentran alrededor del valor objetivo
(12,5% de fibra) propuesto por la empresa en cañas maduras; pero si se detallan un
poco más estos resultados, se observa que el 100% de las cañas evaluadas durante la
132
precosecha, sin importar la edad de corte, reportaron contenidos de fibras por encima
del 10% y por debajo 16,8%, cumpliendo en buena proporción con las
especificaciones (10 y 15%) establecidas para las cañas maduras. Por ultimo, es
importante señalar que la edad de corte de la caña no influye directamente sobre el
contenido de fibra presente en la misma.
En las figuras 99 y 100, se muestran los gráficos de medias y cajas para los
porcentajes de fibra en cada una de las edades de la caña para el momento del corte,
asociados con la precosecha. Como se puede ver en la figura 99, los promedios de
los porcentajes de fibra no muestran ninguna tendencia definida en función de las
edades de la caña al momento de su corte, es decir, al parecer los porcentajes de fibra
son invariantes de manera significativa a la edad de corte.
Edad de la Caña al Momento del Corte Precosecha
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e F
ibra
Gráfico de Medias % de Fibra por Edad de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
< 1
0 M
es
es
10
Me
se
s
11
Me
se
s
12
Me
se
s
13
Me
se
s
> 1
3 M
es
es
Figura 99. Gráfico de medias con línea de
tendencia para el porcentaje de fibra por
edad de la caña durante la precosecha
Gráfico de Cajas Según Edad de la Caña al Momento del Corte
Porcentaje de Fibra Precosecha
Ed
ad
de
la
Ca
ña
al
Mo
me
nto
de
l C
orte
< 10 Meses
10 Meses
11 Meses
12 Meses
13 Meses
> 13 Meses
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Figura 100. Gráfico de cajas para el
porcentaje de brix por edad de la caña
durante la precosecha
Fuente: El Autor
Entre tanto, se observan en todas las categoría de edad algunos valores atípicos
altos, que superan los 15,5% de fibra. Por otro lado, en la figura 100 se muestra que
los porcentajes de fibra generalmente presentan un recorrido que va desde 10,5 y
15,5%, con mayores niveles de variabilidad en las edades de 10 y 11 meses.
En las figuras 101 y 102, se presentan los histogramas de frecuencias para los
porcentajes de fibra obtenidos en las cañas cortadas a los 10 y 11 meses de edad. Así
la figura 101 corresponde a los reportes derivados de las cañas cortadas a los 10
mese, y en los cuales se muestran un mínimo sesgo hacia la derecha y con cierto
133
achatamiento respecto a la distribución normal, con la presencia de algunos valores
de fibra extremos por debajo del 10%, además, la media de muestral casi coincide
con la nominal (12,5%). En tanto, que los límites de especificación son ampliamente
superados por los de tolerancia natural de los datos, indicando un escasa capacidad.
n = 477
Porcentaje de Fibra Precosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Mín. = 9,98
Normal
Mean=12,615
Std. Dev.=1,10466
Cp = 1,20
Pp = 0,75
Cpk = 1,15
Ppk = 0,72
K = 0,05
Histograma de Frecuencia Edad de la Caña 10 Meses
LSL = 10,0, Nominal = 12,5, USL = 15,0
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
150
165
180
Máx. = 15,95
Figura 101. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de fibra durante la
precosecha para la edad de la caña a los 10
meses
Porcentaje de Fibra Precosecha
Histograma de Frecuencia Edad de la Caña 11 Meses
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 1185
Mín. = 10,31
Máx. = 17,71
Normal
Mean=12,9006
Std. Dev.=1,14205
Cp = 1,15
Pp = 0,73
Cpk = 0,97
Ppk = 0,61
K = 0,16
LSL = 10,0, Nominal = 12,5, USL = 15,0
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Figura 102. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de fibra durante la
precosecha para la edad de la caña a los
11 meses
Fuente: El Autor
Ahora en la figura 102 se muestra el histograma para la categoría de edad “11
meses”, donde los porcentajes de fibra siguen manteniendo un sesgo positivo y con
una altura en la parte central parecida a la normal, se mantiene la presencia de valores
por debajo de los 10%, y su centralidad tiende a coincidir con el valor objetivo
(12,5%) propuesto para la cañas maduras. Por último, los límites de especificación
son superados por los de tolerancia natural, deduciendo una baja capacidad.
En las figuras 103 y 104, se presentan los histogramas de frecuencias
correspondientes a los porcentajes de fibra obtenidos de las cañas cortadas a los 12 y
13 meses de edad. En ambos histogramas se observar cierto sesgo hacia la izquierda
en las distribuciones de los porcentajes de fibra, con una pequeña tendencia a ser
platicurtica. Los valores de fibra están prácticamente centrados respectos a las
especificaciones, pero un mínimo porcentajes salen por debajo del límite inferior de
especificación.
134
Histograma de Frecuencia Edad de la Caña 12 Meses
Porcentaje de Fibra Precosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 519
Min. = 10,44
Normal
Mean=12,7727
Std. Dev.=1,08437
Cp = 1,32
Pp = 0,77
Cpk = 1,17
Ppk = 0,68
K = 0,11
LSL = 10,0, Nominal = 12,5, USL = 15,0
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
Máx. = 16,83
Figura 103. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de fibra durante la
precosecha para la edad de la caña a los
12 meses
Porcentaje de Fibra Precosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Histograma de Frecuencia Edad de la Caña 13 Meses
n = 127
Mín. = 10,32
Normal
Mean=12,6946
Std. Dev.=1,0395
Cp = 1,61
Pp = 0,80
Cpk = 1,48
Ppk = 0,74
K = 0,08
LSL = 10,0, Nominal = 12,5, USL = 15,0
9 10 11 12 13 14 15 16 17
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Máx. = 14,94
Figura 104. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de fibra durante la
precosecha para la edad de la caña a los
13 meses
Fuente: El Autor
4.-Variable Azúcares Reductores (%):
Cuadro 26. Estadísticas del Porcentaje de A. Red. Según la Edad de la Caña
Edad de la Caña
al Momento del
Corte
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mín. Máx. Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Menos de 10 Meses 85
Pre
cose
cha
0,87 0,78 0,348 40,3 % 0,30 1,73 1,43 0,67 0,97
10 Meses 475 0,76 0,70 0,400 52,8 % 0,22 2,42 2,20 0,42 0,85
11 Meses 1883 0,80 0,75 0,366 45,4 % 0,15 2,42 2,27 0,61 0,92
12 Meses 518 0,82 0,76 0,362 44,1 % 0,20 2,31 2,11 0,64 0,93
13 Meses 125 0,84 0,78 0,271 32,4 % 0,37 1,79 1,42 0,68 0,95
Más de 13 Meses 60 0,81 0,76 0,392 48,6 % 0,27 1,92 1,65 0,615 0,93
Total 2446 0,80 0,75 0,368 45,9 % 0,15 2,42 2,27 0,61 0,92
Fuente: El Autor. Período de zafra 2004-2005.
En este cuadro 26, se muestran los resultados estadísticos para los porcentajes
de azúcares reductores (AR) determinados para las edades de las cañas, en las
pruebas de laboratorio realizadas durante la precosecha. Como se ha venido
discutiendo en apartados anteriores, esta variable presenta un elevado coeficiente de
variación lo cual indica poca confiabilidad en los resultados generados para esta
variable de calidad.
135
Edad de la Caña al Momento del Corte Precosecha
%
Pro
me
dio
de
Az
úc
are
s R
ed
uc
tore
s
Gráfico de Medias % Azúcares Reduc. por Edad de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
0
0,3
0,6
0,9
1,2
1,5
1,8
2,1
2,4
2,7
< 1
0 M
es
es
10
Me
se
s
11
Me
se
s
12
Me
se
s
13
Me
se
s
> 1
3 M
es
es
Figura 105. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de azúcares
reductores por edad de la caña durante la
precosecha
Porcentaje de Azúcares Reduc. Precosecha
Gráfico de Cajas según Edad de la Caña al Momento del Corte
Ed
ad
de
la
Ca
ña
al
Mo
me
nto
de
l C
orte
< 10 Meses
10 Meses
11 Meses
12 Meses
13 Meses
> 13 Meses
0 0,3 0,6 0,9 1,2 1,5 1,8 2,1 2,4 2,7
Figura 106. Gráfico de cajas para el
porcentaje de azúcares reductores por
edad de la caña durante la precosecha
Fuente: El Autor
En las figuras 105 y 106, se puede visualizar una respuesta poco normal en el
comportamiento de los datos respecto a los estadísticos de centralidad y variación,
siendo corroborada de manera contundente con la gran cantidad de AR fuera de rango
estadístico a partir del 1,2%. En tal sentido, esta situación trae como consecuencia el
impedimento de un análisis estadístico de capacidad por lo errático de la información
generada.
5.-Variable Humedad (%):
Cuadro 27. Estadísticas del Porcentaje de Humedad Según la Edad de la Caña
Edad de la
Caña
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Menos de 10
Meses 85
Pre
cose
cha
46,42 46,42 0,11 0,24 % 46,18 46,71 0,53 46,36 46,47
10 Meses 477 46,43 46,43 0,09 0,20 % 46,22 46,72 0,50 46,37 46,49
11 Meses 1882 46,41 46,40 0,09 0,20 % 46,13 46,70 0,57 46,35 46,48
12 Meses 517 46,42 46,42 0,09 0,19 % 46,14 46,65 0,51 46,36 46,48
13 Meses 127 46,43 46,43 0,09 0,20 % 46,27 46,67 0,40 46,37 46,49 Más de 13
Meses 56 46,41 46,40 0,08 0,17 % 46,29 46,60 0,31 46,35 46,45
Totales 2444 46,42 46,42 0,09 0,20 % 46,13 46,72 0,59 46,36 46,48
Fuente: El Autor. Período de zafra 2004-2005.
En el cuadro 27 se presentan los resultados estadísticos para los porcentajes de
humedad analizados según las edades de corte de corte de la caña durante la
136
precosecha. Como se puede observar las medias se mantiene de manera casi uniforme
en todas estas modalidades, y los niveles de dispersión alrededor de la media difieren
en magnitud en las modalidades pero en término de su media son bastante reducidos
(menos del 1%), indicando consistencia en los datos generados. Por otro lado, un
poco más del 75 % del total de las pruebas de laboratorio arrojaron porcentajes de
humedad que superan los 46,35%, y sólo un 25 % están por debajo de dicho valor.
Edad de la Caña al Momento del Corte Precosecha
%
Pro
me
dio
de
Hu
me
da
d
Gráfico de Medias % de Humedad por Edad de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
46
46,1
46,2
46,3
46,4
46,5
46,6
46,7
46,8
46,9
47
< 1
0 M
es
es
10
Me
se
s
11
Me
se
s
12
Me
se
s
13
Me
se
s
> 1
3 M
es
es
Figura 107. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de
humedad por edad de la caña durante la
precosecha
Gráfico de Cajas según Edad de la Caña al Momento del Corte
Porcentaje de Humedad Precosecha
Ed
ad
de
la
Ca
ña
al
Mo
me
nto
de
l C
orte
< 10 Meses
10 Meses
11 Meses
12 Meses
13 Meses
> 13 Meses
46 46,1 46,2 46,3 46,4 46,5 46,6 46,7 46,8 46,9 47
Figura 108. Gráfico de cajas para el
porcentaje de humedad por edad de la
caña durante la precosecha
Fuente: El Autor
En las figuras 107 y 108 se presentan los gráficos de medias y cajas asociados
a los porcentajes de humedad, donde se puede notar un comportamiento casi
uniforme a lo largo de los estratos de edades, así como también la presencia de
algunos valores atípicos. Finalmente, los porcentajes medios de humedad son
invariante ante las diferentes edades de corte de la caña.
6.-Variable Porcentaje de Pureza:
En el cuadro 28 se muestran los resultados estadísticos correspondientes a las
porcentajes de pureza de la caña evaluada durante las etapas de pre y post cosecha, en
relación con la edad para el momento del corte. Como se puede apreciar, los
porcentajes medios de pureza mantienen una tendencia continuada en ser mayor en
las pruebas efectuadas durante la precosecha (86,1 y 86,8%) en comparación con la
137
postcosecha (82,3 y 83,4%), presentando el mismo efecto en el grado de dispersión.
En tanto que el coeficiente de variabilidad es bajo (menos 5%), lo que se traduce
como una excelente consistencia en los datos obtenidos para esta variable de calidad.
Finalmente, los contenidos medios de pureza obtenidos en el jugo durante las
evaluaciones de pre y post cosecha, no se ven afectados por la edad de la caña para el
momento del corte.
Cuadro 28. Estadísticas del Porcentaje de Pureza Según la Edad de la Caña Edad de la Caña
al Momento del
Corte
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Menos de 10
Meses 85
Precos. 86,81 87,23 3,73 4,3 % 72,96 92,71 19,75 85,20 88,63
Poscos. 83,43 83,23 2,52 3,0 % 76,49 89,47 12,98 81,84 85,14
10 Meses 477 Precos. 87,55 87,95 4,14 4,7 % 71,92 98,39 26,47 85,51 90,31
Poscos. 83,35 83,75 2,98 3,6 % 68,24 91,11 22,87 81,42 85,34
11 Meses 1185 Precos. 86,78 87,34 4,02 4,6 % 63,89 95,68 31,79 84,53 89,42
Poscos. 82,66 82,86 2,71 3,3 % 71,12 91,52 20,40 81,10 84,45
12 Meses 519 Precos. 86,35 86,99 4,10 4,7 % 58,24 93,57 35,33 84,60 88,74
Poscos. 82,43 82,63 2,72 3,3 % 72,58 90,00 17,42 80,90 84,15
13 Meses 127 Precos. 86,17 86,29 2,71 3,1 % 76,36 91,96 15,60 84,14 88,21
Poscos. 82,34 82,61 2,54 3,1 % 75,09 89,62 14,53 81,07 83,82
Más de 13
Meses 60
Precos. 86,05 86,35 3,49 4,1 % 77,94 92,66 14,72 83,44 88,55
Poscos. 82,47 82,64 2,27 2,8 % 77,21 89,34 12,13 80,84 83,85
Total 2453 Precos. 86,79 87,28 4,00 4,6 % 58,24 98,39 40,15 84,70 89,40
Poscos. 82,75 82,91 2,76 3,3 % 68,24 91,52 23,28 81,13 84,59
Fuente: El Autor. Período de zafra 2004-2005.
En las figuras 109 y 110 se muestran los gráficos de medias y cajas para la
presente variable de calidad relacionada con las pruebas de precosecha.
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e P
ure
za
Edad de la Caña al Momento del Corte Precosecha
Gráfico de Medias % de Pureza por Edad de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
105
< 1
0 M
es
es
10
Me
se
s
11
Me
se
s
12
Me
se
s
13
Me
se
s
> 1
3 M
es
es
Figura 109. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de pureza
por edad de la caña durante la precosecha
Gráfico de Cajas según Edad de la Caña al Momento del Corte
Porcentaje de Pureza Precosecha
Ed
ad
de
la
Ca
ña
al
Mo
me
nto
de
l C
orte
< 10 Meses
10 Meses
11 Meses
12 Meses
13 Meses
> 13 Meses
55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105
Figura 110. Gráfico de cajas para el
porcentaje de pureza por edad de la
caña durante la precosecha
Fuente: El Autor
138
En estos se puede ver, que no existe una tendencia definida en los porcentajes
de pureza en la medida que se prolonga el tiempo en el corte de la caña, al mismo
tiempo que la distribución de las purezas en las edades, “menos de 10 meses” hasta
los “12 meses”, presentan cierto nivel de sesgo hacia la izquierda originado por la
presencia de valores extremos bajos; reflejándose que la verdadera distribución de los
datos se encuentra en una banda de variación que va desde el 77% hasta el 95 % de
pureza, y todo valor fuera de este intervalo puede considerarse estadísticamente
sesgado, por lo que se debe de averiguar la(s) causa(s) que lo originan.
Ahora, en las figuras 111 y 112 se presentan los porcentajes de purezas
determinadas durante la postcosecha de la caña, observándose el mismo patrón de
comportamiento expuesto en el caso anterior, con excepción del rango de variación
de dichos valores, los cuales experimentaron un desplazamiento hacia la izquierda
ubicándose en el intervalo que de un 76% hasta el 90% de pureza, aproximadamente.
Gráfico de Medias % de Pureza por Edad de la Caña
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e P
ure
za
Con Intervalo de Confianza del 95 %
Edad de la Caña al Momento del Corte Poscosecha
65
70
75
80
85
90
95
< 1
0 M
es
es
10
Me
se
s
11
Me
se
s
12
Me
se
s
13
Me
se
s
> 1
3 M
es
es
Figura 111. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de pureza
por edad de la caña durante la postcosecha
Gráfico de Cajas Según Edad de la Caña al Momento del Corte
Porcentaje de Pureza Poscosecha
Ed
ad
de
la
Ca
ña
al
Mo
me
nto
de
l C
orte
< 10 Meses
10 Meses
11 Meses
12 Meses
13 Meses
> 13 Meses
65 70 75 80 85 90 95
Figura 112. Gráfico de cajas para el
porcentaje de pureza por edad de la
caña durante la postcosecha
Fuente: El Autor
Según el Tipo de Corte Realizado a la Caña:
Para este factor cualitativo se realizó un estudio detallado del comportamiento
de los parámetros físico-químicos de acuerdo con la forma en la que se corta la caña
en el campo, es decir Manual o Mecánica. Por cuanto este factor interviniente pudiera
139
estar afectando las respuestas obtenidas en los parámetros de calidad. Los resultados
estadísticos descriptivos se presentan a continuación:
1.-Variable Porcentaje de Pol.
En el cuadro 29 se presentan los resultados estadísticos para los porcentajes de
Pol determinados durante las pruebas de pre y postcosecha de la caña,
discriminándolos según las dos modalidades de corte. Así, se puede notar que los
porcentajes medios de Pol tienden a ser estadísticamente iguales, dentro y entre las
modalidades, ubicándose cerca del 15%, con mayor grado de dispersión en las cañas
cortadas de forma manual; que representadas en términos de la media se encuentran
por debajo del 12,3%, lo que a su vez, es una evidente manifestación de consistencia
en los resultados de Pol, sin perder de vista que existen algunos valores extremos que
pudieren estar desviando un poco verdadera realidad del proceso de recepción.
Finalmente, estos porcentajes medios en los poles tienden a coincidir con el valor
esperado (14,5% de pol) recomendado por Tonatto (2005) para las cañas maduras.
Cuadro 29. Estadísticas del Porcentaje de Pol Según el Tipo de Corte de la Caña
Tipo de
Corte
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Manual 672 Precos. 14,79 14,81 1,80 12,1 % 8,34 19,61 11,27 13,65 15,99
Postcos. 15,47 15,47 1,82 11,7 % 8,77 20,91 12,14 14,38 16,60
Mecánico 1781 Precos. 14,59 14,67 1,78 12,2 % 6,42 19,23 12,81 13,53 15,74
Postcos. 14,94 15,05 1,41 9,4 % 9,53 20,84 11,31 14,06 15,86
Total 2453 Precos. 14,65 14,70 1,78 12,2 % 6,42 19,61 13,19 13,58 15,82
Postcos. 15,09 15,16 1,55 10,3 % 8,77 20,91 12,14 14,14 16,04
Fuente: El Autor. Período de zafra 2004-2005.
En las figuras de la 113 a la 116 se presentan los gráficos de medias y cajas
para los porcentajes de Pol obtenidos durante la pre y post cosecha, según los
diferentes tipos de corte de la caña de azúcar.
Es preciso destacar que todas las muestras tomadas en las evaluaciones de
precosecha se realizan de forma manual, por lo tanto en el caso específico de las
siguientes salidas estadísticas se refieren solamente al hecho de que las mismas
140
fueron tomadas en lotes donde la manera de corte de la caña fue planificada bajo el
enfoque mecanizado, es decir, son lotes de terreno acondicionado de tal forma que se
pueda desarrollar esta actividad.
Tipo de Corte en la Caña Precosecha
Po
rce
nta
je P
om
ed
io d
e P
ol
Gráfico de Medias % de Pol por Tipo de Corte de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
6789
101112131415161718192021
Manual Mecánico
Figura 113. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de pol por
tipo de corte durante la precosecha
Gráfico de Cajas según el Tipo de Corte de la Caña
Porcentaje de Pol Precosechua
Manual
Mecánica
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
Tip
o d
e C
orte
Figura 114. Gráfico de cajas para el
porcentaje de pol por tipo de corte
durante la precosecha
Po
rc
en
taje
Pro
me
dio
de
Po
l
Gráfico de Medias % de Pol por Tipo de Corte de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
Tipo de Corte de la Caña Poscosecha
89
1011121314151617181920212223
Manual Mecánica
Figura 115. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de pol por
tipo de corte durante la postcosecha
Gráfico de Cajas según el Tipo de Corte de la Caña
Porcentaje de Pol Poscosecha
Manual
Mecánico
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Tip
o d
e C
orte
Figura 116. Gráfico de cajas para el
porcentaje de pol por tipo de corte
durante la postcosecha
Fuente: El Autor
Así, las evaluaciones efectuadas durante la precosecha reportaron mayor grado
de variabilidad en los porcentajes de Pol obtenidos en las cañas donde el corte fue
realizado en forma mecánica, debido a la gran cantidad valores de Pol extremos que
están muy por debajo de los 10%; manteniéndose en ambos estilos de corte cierta
similitud en los contendidos medios de Pol. Por otro lado, las evaluaciones realizadas
durante la postcosecha reportaron que los contenidos de sacarosa tienden a ser
mayores en las cañas cortadas de forma manual en comparación al mecanizado, al
141
tiempo que el grado de dispersión es igualmente mayor en la caña cortada de manera
manual; además muchas de las muestras de caña reportaron contenidos de sacarosa
que no se ajustan una gran cantidad de valores extremos bajos y altos, en ambos
estilos de corte. En tanto, que se mantienen los valores extremos menores al 11%
apareciendo otros por la parte superior mayores al 20% en la caña cortada
manualmente y al 18% en la mecánica. Por último, las formas de distribuciones de los
porcentajes de Pol dentro del rango percentílico tienden a ser aproximadamente
simétricos en ambos casos estudiados.
n = 672
Mín. = 8,34
Histograma de Frecuencia Tipo de Corte Manual
Porcentaje de Pol Precosecha
Máx. = 19,61
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Normal
Mean=14,79
Std. Dev.=1,79523
Cp = 1,02
Pp = 0,65
Cpk = 0,94
Ppk = 0,60
K = 0,08
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
150
165
180
Figura 117. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de pol durante la
precosecha para el tipo de corte manual
de la caña
Porcentaje de Pol Precosecha
Histograma de Frecuencia Tipo de Corte Mecánico
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
sn = 1781
Mín. = 6,42
Máx. = 19,23
Normal
Mean=14,5946
Std. Dev.=1,77504
Cp = 0,97
Pp = 0,66
Cpk = 0,95
Ppk = 0,64
K = 0,03
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Figura 118. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de pol durante la
precosecha para el tipo de corte mecánico
de la caña
Porcentaje de Pol Postcosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 672
Mín. = 8,77
Máx. = 20,91
Histograma de Frecuencia Tipo de Corte Manual
Normal
Mean=15,4668
Std. Dev.=1,81619
Cp = 0,78
Pp = 0,64
Cpk = 0,57
Ppk = 0,46
K = 0,28
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
0
20
40
60
80
100
120
140
160
Figura 119. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de pol durante la
postcosecha para el tipo de corte manual
de la caña
n = 1781
Mín. = 8,77
Histograma de Frecuencia Tipo de Corte Mecánico
Porcentaje de Pol Postcosecha
Máx. = 20,91
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Normal
Mean=14,9421
Std. Dev.=1,41075
Cp = 1,13
Pp = 0,83
Cpk = 0,99
Ppk = 0,72
K = 0,13
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
550
600
Figura 120. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de pol durante la
postcosecha para el tipo de corte
mecánico de la caña
Fuente: El Autor
142
En las figuras 117 hasta la 120 se muestran los histogramas de frecuencias
para las pruebas de Pol obtenidas en la pre y post cosecha, según los tipos de corte.
Notándose en las cañas cortadas de forma Manual una forma de distribución con
tendencia a la simetría, con una pequeña concentración de valores en las clases
centrales que superar ligeramente la forma esperada de la distribución normal, con
porcentajes de variación alrededor de la media que superan el 1,75% de Pol;
asimismo los porcentajes de Pol registrados en el corte Mecánico revelan
comportamientos aproximadamente simétrico y un alto nivel de variabilidad que se
ubica en los 1,82% en las pruebas de precosecha, al tiempo que las pruebas de
postcosecha tienden a ser asimétricos por la izquierda con una variabilidad más
reducida. Además, la distribución de los valores de Pol obtenidos en la precosecha
están centralizados respecto al valor nominal (14,5%) en ambos tipos de cortes,
mientras están descentralizados en más de un 13% en las cañas evaluadas en la
postcosecha. Por último, se puede observar en todos los casos evaluados que los
límites de especificación se encuentran por encima de los de tolerancia natural,
reflejando un bajo nivel de capacidad del proceso de recepción en ambos estilos de
corte.
2.-Variable Porcentaje de Brix:
Cuadro30. Estadísticas del Porcentaje de Brix Según el Tipo de Corte
Tipo de
Corte
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Manual 672 Precos. 17,00 17,02 1,55 9,1 % 10,90 21,03 10,13 16,17 18,01
Poscos. 18,78 18,70 1,90 10,1 % 12,10 26,17 14,07 17,58 20,00
Mecánico 1781 Precos. 16,77 16,86 1,50 8,9 % 10,13 20,53 10,40 15,87 17,79
Poscos. 17,99 18,00 1,43 7,9 % 12,60 23,87 11,27 17,07 18,97
Total 2453 Precos. 16,83 16,92 1,51 8,9 % 10,13 21,03 10,90 15,93 17,85
Poscos. 18,21 18,17 1,61 8,8 % 12,10 26,17 14,07 17,18 19,23
Fuente: El Autor. Período de zafra 2004-2005.
En el cuadro 30 se muestran los resultados estadísticos de los porcentajes de
Brix obtenidos para la pre y post cosecha según los tipos de corte de la caña. Así, se
puede apreciar que los sólidos totales promedios tienden a ser mayores en las cañas
cortadas de forma manual en comparación con las cortadas mecánicamente. Al
143
tiempo que los promedios dentro de cada tipo de corte son mayores en las pruebas de
postcosecha. Este mismo patrón de comportamiento se repite en el grado de
variabilidad presente en los poles respecto a su media, con niveles de variación en
términos de la media que no superan al 10%, satisfaciendo los estándares propuestos
por Gil (2005). Por otra parte, más del 50% de las pruebas realizadas durante la
precosecha reportaron concentraciones de sólidos totales entre 15,8 y 18,1% en
aquellas áreas donde se efectuaron los cortes manuales y mecánicos, observándose
una tendencia a concentrarse alrededor del valor objetivo propuesto por la norma
(16,5%); ahora en el caso de las pruebas realizadas en la postcosecha esta proporción
de valores se incrementó para ubicarse entre 17 y 20%, experimentando un
desplazamiento hacia la derecha respecto al valor ideal.
En las figuras 121 y 122 se muestran los gráficos de medias y cajas para los
grados Brix obtenidos en las muestras de cañas durante la precosecha, en función con
los tipos de corte. Se puede notar que la media y el grado de dispersión de los
porcentajes de Brix tienden a coincidir en ambos tipos de corte, al tiempo que
presentan un gran número de valores extremos por debajo del 13% y algunos por
encima de 20,5% en el corte manual. En línea general los rangos percentilicos de
variabilidad en los sólidos totales se encuentran casi solapados en el intervalo de 13 a
20,5% en ambos estilos de cortes, los cuales se encuentran dentro del rango sugerido
por las especificaciones (12 a 21%).
Gráfico de Medias % de Brix por Tipo de Corte de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e B
rix
Tipo de Corte de la Caña Precosecha
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
Manual Mecánica
Figura 121. Gráfico de medias con línea de
tendencia para el porcentaje de brix por
tipo de corte durante la precosecha
Gráfico de Cajas según el Tipo de Corte de la Caña
Porcentaje de Brix Precosecha
Tip
o d
e C
orte
de
la
Ca
ña
Manual
Mecánica
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
Figura 122. Gráfico de cajas para el
porcentaje de brix por tipo de corte
durante la precosecha
Fuente: El Autor
144
Por otro lado, en las figuras 123 y 124 se muestran los comportamientos de los
porcentajes de Brix obtenidos durante la postcosecha. Reflejando que los porcentajes
medio y de variabilidad reportados por las cañas cortadas manualmente tienden a ser
mayor en comparación al reportado por el corte mecánico, observándose algunos
valores atípicos por encima y por debajo de la distribución de los datos, quedando un
rango de variación percentílico entre 14,2 y 21,8% para el corte mecánico y entre 14
y 23,2 % para el corte manual. Tal como se puede observar algunos de los valores de
Brix no satisfacen el requisito superior sugerido por la norma.
Tipo de Corte de la Caña Poscosecha
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e B
rix
Gráfico de Medias % de Brix por Tipo de Corte de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
12131415161718192021222324252627
Manual Mecánica
Figura 123. Gráfico de medias con línea de
tendencia para el porcentaje de brix por
tipo de corte durante la postcosecha
Gráfico de Cajas según el Tipo de Corte de la Caña
Porcentaje de Brix Poscosecha
Manual
Mecánica
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
Tip
o d
e C
orte
de
la
Ca
ña
Figura 124. Gráfico de cajas para el
porcentaje de brix por tipo de corte
durante la postcosecha
Fuente: El Autor
En las figuras 125 y 126, se muestran la representación distribucional de los
valores de Brix para cada tipo de corte y de acuerdo con los análisis de laboratorio
antes de la cosecha. Revisando estas ilustraciones se puede dilucidar que las cañas
cortas de manera manual para la precosecha, dibujan un comportamiento asimétrico
negativo y un pequeño pico en la parte central, los cual revela que los datos tienen
una tendencia a ser mayores que menores en su forma de distribución; mientras que
para las cortadas de manera mecánica es aproximadamente simétrica bimodal. En
ambas distribuciones el límite de superior de especificación está por encima al de
tolerancia natural, lo que reduce la capacidad del proceso.
145
Histograma de Frecuencia Tipo de Corte Manual
Porcentaje de Brix Precosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 672
Mín. = 10,90
Máx. = 21,03
Normal
Mean=17,005
Std. Dev.=1,54933
Cp = 1,51
Pp = 0,97
Cpk = 1,34
Ppk = 0,86
K = 0,11
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
Figura 125. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
precosecha para el tipo de corte manual de
la caña
Histograma de Frecuencia Tipo de Corte Mecánico
Porcentaje de Brix Precosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 1781
Mín. = 10,13
Máx. = 20,53
Normal
Mean=16,7706
Std. Dev.=1,49541
Cp = 1,45
Pp = 1,00
Cpk = 1,36
Ppk = 0,94
K = 0,06
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Figura 126. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
precosecha para el tipo de corte
mecánico de la caña
Fuente: El Autor
En tanto, las figuras 127 y 128 muestran los histogramas de los porcentajes de
Brix relacionados con la postcosecha en ambos tipos de corte, observándose un
cambio de patrón con tendencia a la simetría y a múltiples modas, en donde de las
672 pruebas realizadas al menos el 60% de ellas reportaron sólidos totales entre 17 y
20 % para el corte manual, y cerca del 50% entre 17y 19% de Brix para el corte
mecánico. Finalmente, los resultados de postcosecha se encuentran bastante
desplazados a la derecha respecto al valor óptimo de 16,5 % sugerido por Tonatto
(2005), mostrando deficiencia en la capacidad de la variable en producir valores
acordes con las especificaciones.
n = 672
Mín. = 12,10Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Máx. = 26,17
Porcentaje de Brix Postcosecha
Histograma de Frecuencia Tipo de Corte Manual
Normal
Mean=18,7833
Std. Dev.=1,90213
Cp = 0,98
Pp = 0,79
Cpk = 0,48
Ppk = 0,39
K = 0,51
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
150
Figura 127. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
postcosecha para el tipo de corte manual
de la caña
n = 1781
Mín. = 12,60
Porcentaje de Brix Postcosecha
Máx. = 23,87
Histograma de Frecuencia Tipo de Corte Mecánico
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Normal
Mean=17,9989
Std. Dev.=1,4293
Cp = 1,46
Pp = 1,05
Cpk = 0,98
Ppk = 0,70
K = 0,33
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Figura 128. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
postcosecha para el tipo de corte
mecánico de la caña
Fuente: El Autor
146
3.-Variable Porcentaje de Fibra:
Cuadro 31.
Estadísticas del Porcentaje de Fibra Según el Tipo de Corte
Tipo de
Corte
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Manual 672
Precosecha
12,69 12,67 1,16 9,1 % 9,98 16,83 6,85 11,82 13,44
Mecánico 1781 12,85 12,75 1,11 8,7 % 10,32 17,71 7,39 12,04 13,54
Total 2453 12,81 12,73 1,127 8,8 % 9,98 17,71 7,73 11,99 13,51
Fuente: El Autor. Período de zafra 2004-2005.
En el cuadro 31 se presenta el resumen estadístico de los porcentajes de fibras
determinados en los dos estilos de corte de la caña, solamente para las pruebas de
precosecha. Las características más relevantes son las siguiente: tanto los porcentajes
medios de fibra como los niveles de variabilidad son similares en ambos tipos de
corte; los coeficientes de variación fueron inferiores del 10% indicando un buen
manejo en la data recolectada y en consecuencia homogeneidad en la mayoría de los
mismos; de las 672 pruebas realizadas para el corte manual más del 75% de las
mismas reportaron contenidos de fibra superiores a 11,8%, mientras que la caña
cortada mecánicamente de las 1781 pruebas, más del 75 % fueron superiores al
12,0% de fibra.
En las figuras 129 y 130 se presentan los gráficos de las medias y cajas
correspondientes a los porcentajes de fibras obtenidos durante las pruebas de
precosecha respecto a los tipos de cortes de la caña. Observándose que son un tanto
mayor en las cañas cortadas de manera mecánica y con mayor nivel de variabilidad
respecto a la media. También se percibe una gran cantidad de valores de fibras
superiores al 15,8%, que no se corresponden con la verdadera variabilidad de la
mayoría de los datos considerándose como atípicos. Es recomendable realizar una
revisión exhaustiva sobre la presencia de estos valores inusitados.
147
Gráfico de Medias % de Fibra por Tipo de Corte de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e F
ibra
Tipo de Corte de la Caña Precosecha
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
Manual Mecánica
Figura 129. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de fibra por
tipo de corte durante la precosecha
Gráfico de Cajas según Tipo de Corte de la Caña
Porcentaje de Fibra Precosecha
Tip
o d
e C
orte
de
la
Ca
ña
Manual
Mecánica
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Figura 130. Gráfico de cajas para el
porcentaje de fibra por tipo de corte
durante la precosecha
Fuente: El Autor
En las figuras 131 y 132 se muestran las formas de distribución de los
porcentajes de fibra para cada tipo de corte de la caña. Donde se puede apreciar que
los contenidos de fibras obtenidos en las cañas cortadas manualmente exhiben un
comportamiento distribucional con una ligera asimetría positiva y platicurticas
respecto a la normal, conducta originada por los valores extremos altos, que además
enmascaran la verdadera realidad de los datos. Por otra parte, los porcentajes de fibras
obtenidos en caña cortada de manera mecánica presentan un pequeño sesgo positivo
con un nivel de puntiagudez aproximadamente mesocurtico. Así, es importante
destacar el grado de descentralización hacia la derecha, en la media observada
respecto a la esperada, con una capacidad aceptable del proceso respecto a las
especificaciones. Finalmente, se puede observar que de las 672 pruebas realizadas
durante la precosecha en la caña cortada de forma manual, el 83,9 % de estas
reportaron contenidos de fibra entre 11 y 14%, el 4,9% por debajo del 11% y el resto
por encima de 14% de fibra; mientras que para el caso mecánico de las 1.781 pruebas
efectuadas en estas cañas el 93,3% de estas reportaron contenidos de fibra entre 11 y
15 %, y sólo el 3,2 % por debajo del 11% de fibra.
148
Histograma de Frecuencia Tipo de Corte Manual
Porcentaje de Fibra Precosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 672
Mín. = 9,98
Normal
Mean=12,692
Std. Dev.=1,15559
Cp = 1,17
Pp = 0,72
Cpk = 1,08
Ppk = 0,67
K = 0,08
LSL = 10,0, Nominal = 12,5, USL = 15,0
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
Máx. = 16,83
Figura 131. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de fibra durante la
precosecha para el tipo de corte manual de
la caña
n = 1781
Mín. = 10,32
Máx. = 17,71
Porcentaje de Fibra Precosecha
Histograma de Frecuencia Tipo de Corte Mecánico
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Normal
Mean=12,8507
Std. Dev.=1,11261
Cp = 1,15
Pp = 0,75
Cpk = 0,99
Ppk = 0,64
K = 0,14
LSL = 10,0, Nominal = 12,5, USL = 15,0
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
0
100
200
300
400
500
600
700
800
Figura 132. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de fibra durante la
precosecha para el tipo de corte
mecánico de la caña
Fuente: El Autor
4.-Variable Azúcares Reductores (%):
Cuadro 32.
Estadísticas del Porcentaje de Azúcares Reductores. Según el Tipo de Corte
Tipo de
Corte
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Manual 670
Precosecha
0,81 0,75 0,41 50,0 % 0,20 2,31 2,11 0,58 0,92
Mecánico 1776 0,80 0,75 0,35 44,1 % 0,15 2,42 2,27 0,62 0,91
Total 2446 0,80 0,75 0,37 45,9 % 0,15 2,42 2,27 0,61 0,92
Fuente: El Autor. Período de zafra 2004-2005.
En el cuadro 32 se muestran los resultados estadísticos de los porcentajes de
Azúcares Reductores (AR) reportados por cada tipo de corte de la caña durante la
precosecha. Se puede notar, los porcentajes medios de AR son prácticamente los
mismos, pero el coeficiente de variación es extremadamente alto (mayor de 25%) lo
cual advierte que los datos determinados para la variable no son confiables y por ende
deben ser interpretados con cierta precaución, ya que cualquier afirmación fehaciente
de los mismos pueden que no se ajusten con los verdaderos parámetros poblacionales,
para esta variable en el proceso de recepción de la caña.
149
Gráfico de Medias % Azúcares Reduc. por Tipo de Corte de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
% P
rom
ed
io d
e A
zú
ca
res
Re
du
c.
Tipo de Corte de la Caña Precosecha
0
0,5
1
1,5
2
2,5
Manual Mecánica
Figura 133. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de
azúcares reductores por tipo de corte
durante la precosecha
Gráfico de Cajas según Tipo de Corte de la Caña
Porcentaje de Azúcares Reductores Precosecha
Tip
o d
e C
ort
e d
e l
a C
añ
a
Manual
Mecánica
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2 2,2 2,4 2,6
Figura 134. Gráfico de cajas para el
porcentaje de azúcares reductores por
tipo de corte durante la precosecha
Fuente: El Autor
En las figuras 133 y 134 se confirma el planteamiento hecho en el párrafo
anterior, en razón al comportamiento anormal en los porcentajes de azúcares
reductores obtenidos en ambos tipos de corte. Este patrón hace suponer la existencia
de dos distribuciones diferentes en los porcentajes de AR las cuales se dividen en dos
grupos aislados la totalidad de datos, uno que oscila entre 0,2 y 1,2 %, y el otro entre
1,3 y 2,5 % de AR.
5.- Variable Humedad (%):
Cuadro 33. Estadísticas del Porcentaje de Humedad Según el Tipo de Corte
Tipo de
Corte
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Manual 672
Precosecha
46,43 46,42 0,099 0,21 % 46,13 46,72 0,59 46,36 46,49
Mecánico 1772 46,42 46,42 0,089 0,19 % 46,15 46,70 0,55 46,36 46,48
Total 2444 46,42 46,42 0,092 0,20 % 46,13 46,72 0,59 46,36 46,48
Fuente: El Autor. Período de zafra 2004-2005.
En el cuadro 33 se presenta el resumen de las estadísticas descriptivas de los
porcentajes humedad obtenida en las cañas cortadas de forma mecánica y manual en
las pruebas realizadas durante la precosecha. Estos resultados muestran que los
porcentajes de humedad son idénticos en ambos tipos de corte, con niveles de
150
variabilidad igualmente parecidos. Los coeficientes de variación no superaron el 1%,
indicando consistencia en las respuestas de humedad.
En las figuras 135 y 136 se muestran los gráficos de medias y cajas para los
porcentajes de humedad obtenidos en la precosecha en las cañas que fueron
sometidas a los dos tipos de corte. Ambos estratos exhiben comportamientos
parecidos en sus medidas de tendencia central y de variabilidad; si se presentan
valores extremos bajos y altos en la distribución.
Gráfico de Medias % de Humedad por Tipo de Corte de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
% P
rom
ed
io d
e H
um
ed
ad
Tipo de Corte de la Caña Precosecha
46,1
46,2
46,3
46,4
46,5
46,6
46,7
46,8
46,9
Manual Mecánica
Figura 135. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de
humedad por tipo de corte durante la
precosecha
Gráfico de Cajas según Tipo de Corte de la Caña
Porcentaje de Humedad Precosecha
Tip
o d
e C
ort
e d
e l
a C
añ
a
Manual
Mecánica
46,1 46,2 46,3 46,4 46,5 46,6 46,7 46,8 46,9
Figura 136. Gráfico de cajas para el
porcentaje de humedad por tipo de corte
durante la precosecha
Fuente: El Autor
6.-Variable Porcentaje de Pureza:
Cuadro 34. Estadísticas del Porcentaje de Pureza Según el Tipo de Corte
Tipo de
Corte
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Manual 672 Precos. 86,78 87,17 4,03 4,6 % 71,84 95,03 23,19 84,505 89,64
Poscos. 82,25 82,50 3,16 3,8 % 68,24 91,52 23,28 80,42 84,18
Mecánico 1781 Precos. 86,79 87,34 3,99 4,6 % 58,24 98,39 40,15 84,75 89,38
Poscos. 82,94 83,06 2,57 3,1 % 72,38 90,69 18,31 81,41 84,70
Total 2453 Precos. 86,79 87,28 4,00 4,6 % 58,24 98,39 40,15 84,70 89,40
Poscos. 82,75 82,91 2,76 3,3 % 68,24 91,52 23,28 81,13 84,59
Fuente: El Autor. Período de zafra 2004-2005.
151
En el cuadro 34 se muestran las estadísticas básicas para los porcentajes de
pureza obtenidas para la pre y post cosecha de acuerdo con los tipos de corte de la
caña. Como se puede apreciar la respuesta promedio de los porcentajes de pureza es
mayor en las pruebas realizadas durante la precosecha en ambos tipos de corte, al
mismo tiempo que sus niveles de dispersión también son altos alrededor de la media.
Los coeficientes de variación son todos bajos indicando consistencia en la
información recolectada en esta variable de calidad.
En las figuras 137 y 138 se aprecian los gráficos de cajas y de medias
relacionados con los porcentajes de pureza en cada tipo de corte de la caña. Como se
puede ver existe una mayor dispersión en los datos de pureza obtenidos en las cañas
cortadas de manera mecánica, debido a la gran cantidad de valores fuera de rango
reportados por este estrato, enfocándose el rango percentilico de los porcentajes de
pureza entre 79 y 95% de acuerdo con la media y la varianza, para ambos métodos de
corte, que cualquier valor menor o mayor a estos, puede ser considerado como
atípico.
Gráfico de Medias % de Pureza por Tipo de Corte de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e P
ure
za
Tipo de Corte de la Caña Precosecha
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
105
Manual Mecánica
Figura 137. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de pureza
por tipo de corte durante la precosecha
Gráfico de Cajas según Tipo de Corte de la Caña
Porcentaje de Pureza Precosecha
Tip
o d
e C
orte
de
la
Ca
ña
Manual
Mecánica
55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105
Figura 138. Gráfico de cajas para el
porcentaje de pureza por tipo de corte
durante la precosecha
Fuente: El Autor
152
Por otro lado las figuras 139 y 140 presentan los porcentajes de pureza para las
pruebas realizadas durante la postcosecha.
Gráfico de Medias % de Pureza según el Tipo de Corte de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e P
ure
za
Tipo de Corte de la Caña Poscosecha
65
70
75
80
85
90
95
Manual Mecánica
Figura 139. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de pureza
por tipo de corte durante la postcosecha
Gráfico de Cajas según Tipo de Corte de la Caña
Porcentaje de Pureza Poscosecha
Tip
o d
e C
ort
e d
e l
a C
añ
a
Manual
Mecánica
65 70 75 80 85 90 95
Figura 140. Gráfico de cajas para el
porcentaje de pureza por tipo de corte
durante la postcosecha
Fuente: El Autor
En estos, se puede notar un comportamiento contrario al observado en el caso
anterior, donde las purezas tienden a ser más dispersas en las cañas cortadas de
manera manual que las cortadas de forma mecánica, esto por la gran cantidad de
valores extremos reportados en este estrato, aunque las purezas relacionadas con el
corte mecánico presentan otro tanto de valores fuera de rango. Si no se toman en
cuanta los valores extremos en esta variable de calidad, el rango válido de oscilación
estaría entre los 75 y 90% de pureza en la postcosecha.
Según Época de Corte de la Caña:
Para este factor cualitativo se estudió el comportamiento de los parámetros
físico-químicos de acuerdo al tiempo de inicio y finalización de la zafra, es decir
desde el mes noviembre hasta el mes de abril. El mes de abril fue excluido del
análisis debido al reducido número de pruebas que se realizaron en este mes. Los
resultados estadísticos descriptivos se presentan a continuación:
153
1.-Variable Porcentaje de Pol.
Cuadro 35.
Estadísticas del Porcentaje de Pol según la Época de Corte
Época de
Corte
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Noviembre 148 Precos. 15,47 15,81 1,63 10,5 % 11,61 18,22 6,61 14,25 16,73
Poscos. 14,70 14,83 1,41 9,6 % 10,9 17,87 6,97 13,985 15,7
Diciembre 562 Precos. 14,91 15,05 2,03 13,6 % 7,33 19,23 11,90 13,67 16,42
Poscos. 14,49 14,65 1,69 11,7 % 8,77 20,22 11,45 13,35 15,58
Enero 627 Precos. 14,42 14,63 1,86 12,9 % 6,42 19,61 13,19 13,26 15,59
Poscos. 14,90 14,83 1,48 9,9 % 9,70 20,00 10,30 13,98 15,82
Febrero 707 Precos. 14,48 14,50 1,46 10,1 % 10,00 18,26 8,26 13,69 15,48
Poscos. 15,45 15,45 1,42 9,2 % 9,53 20,49 10,96 14,58 16,24
Marzo 405 Precos. 14,64 14,62 1,73 11,8 % 10,00 19,12 9,12 13,59 15,74
Poscos. 15,70 15,58 1,34 8,6 % 11,44 20,91 9,47 14,93 16,39
Total 2449 Precos. 14,65 14,70 1,78 12,2 % 6,42 19,61 13,19 13,58 15,82
Poscos. 15,09 15,16 1,55 10,3 % 8,77 20,91 12,14 14,14 16,04
Fuente: El Autor. Período de zafra 2004-2005.
En el cuadro 35 se presenta un resumen estadístico de los porcentajes de Pol
obtenidos en las pruebas de pre y postcosecha según los meses de recepción de la
caña en este período de zafra. Es decir se quiere comprobar una posible incidencia de
las épocas de corte de la caña sobre los parámetros que miden la calidad.
Al observar los valores promedios de Pol en cada uno de los meses de zafra,
existe una mínima tendencia en ser mayores en las pruebas realizadas durante la
postcosecha, ubicándose entre 14,4 y 15,5% para las evaluaciones de precosecha y
entre 14,5 y 15,7% para las de postcosecha, las cuales se encuentran muy próximas al
valor objetivo propuesto por la norma (14,5%), con una mínima tendencia en
disminuir en la medida que transcurre las épocas de corte de la caña. En tanto que los
niveles de dispersión alrededor de la media si fueron un poco más alto en las pruebas
de precosecha, ubicándose cerca de los 1,7%, siendo éste un valor relativamente alto,
ya que el valor ideal debería ubicarse por debajo de 1,3% de Pol para que al menos un
99% de los valores estén dentro de los parámetros normales de calidad. Por otro lado,
los coeficientes de variación en los resultados de Pol obtenidos durante la precosecha
en los meses de diciembre y enero están por encima del 12,8%, indicando que los
154
datos son medianamente confiables, en parte esto se debe a valores extremos
inferiores a 9% de Pol que no cumplen con el requisito mínimo de especificación
(12%) establecidos en la norma.
En las figuras 141 y 142 se presentan los gráficos de media y cajas
relacionados con los porcentajes de Pol obtenidos en las pruebas de precosecha en las
diferentes épocas de corte de la caña.
Gráfico de Medias % de Pol por Época de Corte de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
Po
rce
nta
je P
om
ed
io d
e P
ol
Época de Corte de la Caña Precosecha
6789
101112131415161718192021
No
vie
mb
re
Dic
iem
bre
En
ero
Fe
bre
ro
Ma
rzo
Ab
ril
Figura 141. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de pol
según la época de corte durante la
precosecha
Porcentaje de Pol Precosecha
Gráfico de Cajas según Época de Corte de la Caña
Ép
oc
a d
e C
orte
de
la
Ca
ña Noviembre
Diciembre
Enero
Febrero
Marzo
Abril
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
Figura 142. Gráfico de cajas para el
porcentaje de pol según la época de corte
durante la precosecha
Fuente: El Autor
Como se puede ver los contenidos medios de sacarosa tienden a disminuir
levemente en la medida que transcurre el tiempo de zafra, siendo diciembre, enero y
febrero los de mayor contenido de sacarosa, al tiempo que los de mayor variabilidad
corresponden a diciembre, enero y marzo. Por otra parte, se observan muchos valores
fuera de rango en todas las épocas de corte, y en su mayoría representadas por valores
de Pol muy bajos que no se corresponden con el verdadero comportamiento de
acuerdo con la media y varianza de la distribución, quedando fuera de las
especificaciones establecidas en la norma (11 a 18%), mientras sus formas de
distribución tienden a ser asimétricas por la izquierda.
155
Ahora, en las figuras 143 y 144 se muestran los gráficos de medias y cajas
obtenidos en las pruebas de Pol durante postcosecha. Como se puede observar las
medias de los Poles ya no presentan una leve disminución a lo largo del tiempo, sino
cierto comportamiento sinusoidal con altos y bajos, donde a partir del mes de enero
comienza un mínimo incremento hasta el mes de marzo para luego caer en abril. Por
otro lado, se observa la proliferación de valores fuera de rango en todos los meses de
zafra, pero con la variante respecto a las pruebas de la precosecha, que ahora abundan
en igual magnitud los valores extremos altos, todos ellos por encima del 18%.
Gráfico de Medias % de Pol según la Época de Corte de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
Época de Corte de la Caña Poscosecha
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e P
ol
89
1011121314151617181920212223
No
vie
mb
re
Dic
iem
bre
En
ero
Fe
bre
ro
Ma
rzo
Ab
ril
Figura 143. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de pol
según la época de corte durante la
postcosecha
Gráfico de Cajas según la Época de Corte de la Caña
Porcentaje de Pol Poscosecha
Ép
oc
a d
e C
orte
de
la
Ca
ña Noviembre
Diciembre
Enero
Febrero
Marzo
Abril
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Figura 144. Gráfico de cajas para el
porcentaje de pol según la época de
corte durante la postcosecha
Fuente: El Autor
Para esta forma de estratificación de las variables de calidad sólo se realizó el
análisis estadístico con histogramas de frecuencias para los meses de Diciembre,
Enero, Febrero y Marzo, por cuanto en éstos se concentran el mayor número de
pruebas de laboratorio, en términos cuantitativos el 93,8% del total de pruebas
realizadas.
En las figuras 145 y 146 se presentan los histogramas de frecuencias
relacionados con los porcentajes de Pol determinados en el mes de diciembre, para las
pruebas de pre y postcosecha.
156
Histograma de Frecuencia según Época de Corte Mes de Diciembre
Porcentaje de Pol Precosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 562
Mín. = 7,33
Máx. = 19,23
Normal
Mean=14,9078
Std. Dev.=2,03454
Cp = 0,90
Pp = 0,57
Cpk = 0,80
Ppk = 0,51
K = 0,12
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
120
Figura 145. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de pol precosecha según
la época de corte del mes de diciembre
Histograma de Frecuencia según Época de Corte Més de Diciembre
Porcentaje de Pol Postcosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 562
Mín. = 8,77
Máx. = 20,22
Normal
Mean=14,4919
Std. Dev.=1,68952
Cp = 1,00
Pp = 0,69
Cpk = 1,00
Ppk = 0,69
K = 0,00
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
150
Figura 146. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de pol postcosecha
época de corte del mes de diciembre
Fuente: El Autor
Al igual que muchos de los casos analizados anteriormente, esta variable de
calidad presenta un de distribución con forma asimétrica negativa y un pico en la
parte central que supera ligeramente a una distribución normal, esta forma de
distribuirse se genera por la existencia de resultados de Pol más bajos que altos
respecto a los indicadores de centralidad, y además por la presencia de valores
extremos muy pequeños. Existe una descentralización de los Poles respecto a los
valores nominales de especificación en las pruebas de precosecha, que conllevan a
que la capacidad del proceso se ubique en un nivel medianamente bajos para la
variable en el mes de diciembre, y en consecuencia los límites de tolerancia natural
son más amplios que los de especificación reflejando una capacidad deficiente para
producir valores acordes con lo esperado en el mes de diciembre.
En tanto, las figuras 147 y 148 se presentan las formas de distribución de los
porcentajes de Pol obtenidos en el mes de enero, para las evaluaciones de pre y post
cosecha. En estas se exhibe un patrón muy parecido al del mes de diciembre, con un
sesgo a la izquierda y un ligero pico en la parte central de la distribución, la presencia
de valores extremos bajos a partir de los 9% de Pol, y valores extremos altos desde
los 19% de Pol. Existe un desplazamiento de los datos hacia la derecha en relación a
los límites de especificación, con los límites de tolerancia natural del proceso por
157
encima de los de especificación, lo cual repercute directamente en la capacidad del
proceso para el mes de enero.
n = 627
Mín. = 6,42
Histograma de Frecuencia según Época de Corte Mes de Enero
Porcentaje de Pol Precosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Máx. = 19,61
Normal
Mean=14,4192
Std. Dev.=1,86089
Cp = 0,97
Pp = 0,63
Cpk = 0,95
Ppk = 0,61
K = -0,02
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
150
Figura 147. Histograma de frecuencias del
porcentaje de pol precosecha según la
época de corte del mes de enero
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 627
Histograma de Frecuencia según Época de Corte Mes de Enero
Porcentaje de Pol Postcosecha
Mín. = 9,70
Máx. = 20,0
Normal
Mean=14,9037
Std. Dev.=1,47529
Cp = 1,13
Pp = 0,79
Cpk = 1,00
Ppk = 0,70
K = 0,12
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
Figura 148. Histograma de frecuencias
del porcentaje de pol postcosecha época
de corte del mes de enero
Fuente: El Autor
Por otro lado, en las figuras 149 y 150 se muestra la distribución de los
porcentajes de Pol obtenidos de las cañas evaluadas en el mes febrero durante la zafra
2004-2005 durante la precosecha. En este mes los contenidos de Pol presentan un
comportamiento con una tendencia a la simetría, disminuye el nivel de variabilidad
respecto a la media y consecuencia reflejan una concentración de valores en parte
central siendo más pronunciada que una distribución normal.
Histograma de Frecuencia según Época de Corte Mes de Febrero
Porcentaje de Pol Precosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 707
Mín. = 10,0
Normal
Mean=14,4809
Std. Dev.=1,45941
Cp = 1,35
Pp = 0,80
Cpk = 1,34
Ppk = 0,80
K = -0,01
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
Máx. = 18,26
Figura 149. Histograma de frecuencias del
porcentaje de pol precosecha según la
época de corte del mes de febrero
Histograma de Frecuencia según Época de Corte Mes de Febrero
Porcentaje de Pol Postcosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 707
Mín. = 9,53
Máx. = 20,49
Normal
Mean=15,4526
Std. Dev.=1,41621
Cp = 1,16
Pp = 0,82
Cpk = 0,84
Ppk = 0,60
K = 0,27
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
Figura 150. Histograma de frecuencias
del porcentaje de pol postcosecha época
de corte del mes de febrero
Fuente: El Autor
158
En tal sentido se puede resumir que cerca del 73,6% de las muestras de cañas
tomadas durante la precosecha reportaron concentraciones de Pol entre 13 y 16%,
mientras que el 74,9% de las muestras evaluadas en las mismas cañas días después
durante la postcosecha, reportaron concentraciones de Pol entre 14 y 17%,
experimentando un mínimo incremento medio. No se puede olvidar que en este mes
de zafra se presentaron muchos valores fuera de rango. Por otra parte, los límites de
tolerancia natural para la variable exceden a los de especificación, reflejando una baja
capacidad en el proceso de recepción con respecto al mes de febrero.
Por último en las figuras 151 y 152 se muestran los histogramas de frecuencias
de los Poles determinados en el mes de marzo durante la pre y post cosecha de la
caña. Por un lado, los reportes de Pol en la precosecha durante este mes se
distribuyeron de forma aproximadamente simétrica con muchos valores extremos
distribuidos de forma similar por debajo y por encima de la distribución, donde cerca
del 95% de los pruebas de laboratorio reportaron concentraciones de Pol entre 11 y
18%, siendo éstos los que satisfacen los requerimientos exigidos por la norma, al
tiempo que se encuentran centrados alrededor del valor objetivo (14,5%); además los
límites de tolerancia superan a los de especificación, lo que origina una baja
capacidad en el proceso de recepción para el mes marzo, en esta fase de evaluación.
Por otro lado, las cañas evaluadas durante la postcosecha arrojaron porcentajes
de Pol con distribución sesgada hacia la derecha y una alta concentración de
resultados en las clases centrales de la misma, donde el 98,3% de las pruebas
reportaron concentraciones de Pol entre 11 y 18%, con un desplazamiento hacia la
derecha de la media muestral respecto a la nominal (14,5%), originando que el límite
superior de tolerancia supere en gran medida al de especificación lo que reduce la
capacidad de la variable para este mes, en el proceso de recepción de la materia
prima.
159
Mín. = 10,0
Máx. = 19,12
Histograma de Frecuencia según Época de Corte Mes Marzo
Porcentaje de Pol Precosecha
n = 405
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Normal
Mean=14,6367
Std. Dev.=1,73251
Cp = 1,22
Pp = 0,67
Cpk = 1,17
Ppk = 0,65
K = 0,04
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
120
Figura 151. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de pol precosecha según
la época de corte del mes de marzo
Histograma de Frecuencia según Época de Corte Mes de Marzo
Nro
. de P
ruebas R
ealizadas
Porcentaje de Pol Postcosecha
n = 405
Mín. = 11,44
Máx. = 20,91
Normal
Mean=15,6963
Std. Dev.=1,34249
Cp = 1,10
Pp = 0,87
Cpk = 0,72
Ppk = 0,57
K = 0,34
LSL = 11,0, Nominal = 14,5, USL = 18,0
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
0
30
60
90
120
150
Figura 152. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de pol postcosecha
época de corte del mes de marzo
Fuente: El Autor
2.-Variable Porcentaje de Brix:
Cuadro 36. Estadísticas del Porcentaje de Brix según la Época de Corte
Época de
Corte
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Noviembre 148 Precos. 17,16 17,42 1,38 8,0 % 13,83 19,64 5,81 16,21 18,20
Poscos. 17,53 17,65 1,26 7,2 % 14,20 20,80 6,60 16,82 18,32
Diciembre 562 Precos. 16,88 16,99 1,76 10,4 % 10,28 20,31 10,03 15,71 18,17
Poscos. 17,33 17,34 1,50 8,6 % 12,10 22,60 10,50 16,22 18,33
Enero 627 Precos. 16,59 16,76 1,57 9,5 % 10,13 21,03 10,90 15,59 17,62
Poscos. 17,95 17,83 1,45 8,1 % 13,36 23,30 9,94 16,99 18,88
Febrero 707 Precos. 16,79 16,81 1,25 7,5 % 12,63 19,73 7,10 16,13 17,68
Poscos. 18,71 18,64 1,51 8,1 % 12,60 26,17 13,57 17,77 19,60
Marzo 405 Precos. 17,12 17,03 1,46 8,5 % 12,92 20,88 7,96 16,23 18,04
Poscos. 19,22 19,15 1,42 7,4 % 15,41 24,97 9,56 18,36 20,00
Total 2449 Precos. 16,83 16,92 1,51 8,9 % 10,13 21,03 10,9 15,93 17,85
Poscos. 18,21 18,17 1,61 8,8 % 12,1 26,17 14,07 17,18 19,23
Fuente: El Autor. Período de zafra 2004-2005.
En el cuadro 36 se presentan las estadísticas de los porcentajes de Brix
correspondientes a las épocas de corte de la caña, según las evaluaciones obtenidas
durante la pre y post cosecha de la caña. Como se puede observar los porcentajes de
Brix correspondientes a las pruebas de postcosecha reportaron en todas las épocas de
corte mayor cantidad de sólidos totales que las reportadas en la precosecha, mientras
que el grado de dispersión es mayor en la precosecha, situación igualmente reflejada
por los coeficientes de variación, es decir, que los sólidos totales determinados antes
160
de la cosecha presentan mayor porcentaje de variabilidad expresada en términos de la
media muestral. Por otra parte, los resultados medios en los sólidos totales oscilan
entre 16,6 y 17,2% según las evaluaciones por épocas durante la precosecha, los
cuales tienden a aproximarse más al valor objetivo 16,5%, en relación a los obtenidos
en la postcosecha que oscilaron entre 17,3 y 19,2%, alejándose en este caso de las
especificaciones establecidas en la norma.
En las figuras 153 y 154 se muestran los gráficos de cajas y medias para los
grados Brix obtenidos según las épocas de corte durante las evaluaciones de
precosecha. Como se puede notar los contenidos medios de sólidos totales contenidos
en as cañas evaluadas antes de la cosecha tienden a disminuir levemente en la medida
que avanza los meses de zafra. Por otro lado, se observan gran cantidad de valores
extraños cuya magnitud son pequeñas o muy grandes que no se corresponden con los
valores reales de la variable, siendo los meses de diciembre y enero los de mayor
incidencia de valores de extremos bajos los cuales se encuentran por debajo de 13%
de Brix, mientras para febrero y marzo por debajo de 14 % de Brix.
Gráfico de Medias % de Brix por Época de Corte de la Caña
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e B
rix
Época de Corte de la Caña Precosecha
Con Intervalo de Confianza del 95 %
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
No
vie
mb
re
Dic
iem
bre
En
ero
Fe
bre
ro
Ma
rzo
Ab
ril
Figura 153. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de brix
según la época de corte durante la
precosecha
Porcentaje de Brix Precosecha
Gráfico de Cajas según la Época de Corte de la Caña
Ép
oc
a d
e C
orte
de
la
Ca
ña Noviembre
Diciembre
Enero
Febrero
Marzo
Abril
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
Figura 154. Gráfico de cajas para el
porcentaje de brix según la época de
corte durante la precosecha
Fuente: El Autor
En tanto que en las figuras 155 y 156 se presentan los gráficos de medias y
cajas correspondientes a los porcentajes de Brix determinados en las evaluaciones
postcosecha, según las épocas de corte.
161
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e B
rix
Época de Corte de la Caña Poscosecha
Gráfico de Medias % de Brix por Época de Corte de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
12131415161718192021222324252627
No
vie
mb
re
Dic
iem
bre
En
ero
Fe
bre
ro
Ma
rzo
Ab
ril
Figura 155. Gráfico de medias con línea de
tendencia para el porcentaje de brix según
la época de corte durante la postcosecha
Porcentaje de Brix Poscosecha
Gráfico de Cajas según la Época de Corte de la Caña
Ép
oc
a d
e C
orte
de
la
Ca
ña Noviembre
Diciembre
Enero
Febrero
Marzo
Abril
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
Figura 156. Gráfico de cajas para el
porcentaje de brix según la época de
corte durante la postcosecha
Fuente: El Autor
Como se puede ver existe una tendencia al incremento promedio en los
porcentajes de Brix desde el mes de diciembre hasta alcanzar un máximo en el mes de
marzo para posteriormente caer en el mes de abril. En términos del proceso indica
que los sólidos totales en las cañas se incrementan con la época de corte, al mismo
tiempo que se observa una importante presencia de valores de Brix muy altos que se
encuentran fuera de rango estadístico en todos los meses de zafra, así como también
algunos valores bajos en menor proporción. Otro elemento importante de mencionar
es el relacionado a la enorme dispersión de los datos dentro del rango percentilico
mostrada por las cajas y sus extremos o “palillos”, como por ejemplo en el mes de
febrero el recorrido real de los datos debería estar encerrado entre 15 y 22 % de
sólidos totales, siendo este rango todavía muy amplio.
En las figuras 157 y 158 se presentan las formas de distribución de los
porcentajes de Brix obtenidos en el mes de diciembre, durante las evaluaciones de pre
y post cosecha. Observándose que la forma de distribución de los porcentajes de Brix
capturados durante la precosecha presentan un sesgo negativo por la presencia de una
serie de valores los cuales se hayan por debajo del 12%, al tiempo que su nivel de
puntiagudez tiende ajustarse a una normal con un nivel de variabilidad relativamente
alto. Por otro lado, los porcentajes de Brix obtenidos en el mismo mes y lotes de
caña, pero durante la postcosecha, reflejan un comportamiento aproximadamente
normal con un nivel de variabilidad más reducido que el caso anterior, y su grado de
162
concentración de los datos en la parte central de la distribución tiende a ser
mesocurtica. Finalmente, ambas distribuciones se encuentran descentrada a la derecha
respecto a las especificaciones estudiadas (LIE = 12 %; LCE = 16,5 %; LSE = 21%),
sugeridas por Tonatto (2005), motivo por el cual el límite superior de tolerancia
supera al de especificación, originando un baja capacidad de la variable en producir
valores acordes en el proceso de recepción durante el mes de diciembre.
n = 562
Mín. = 10,28
Histograma de Frecuencia según Época de Corte Mes de Diciembre
Porcentaje de Brix Precosecha
Máx. = 20,31
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Normal
Mean=16,8751
Std. Dev.=1,76116
Cp = 1,32
Pp = 0,85
Cpk = 1,21
Ppk = 0,78
K = 0,08
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
150
Figura 157. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
precosecha según la época de corte del
mes de diciembre
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Histograma de Frecuencia según Época de Corte Mes de Diciembre
Porcentaje de Brix Postcosecha
n = 562
Mín. = 12,10
Máx. = 22,60
Normal
Mean=17,332
Std. Dev.=1,49784
Cp = 1,47
Pp = 1,00
Cpk = 1,20
Ppk = 0,82
K = 0,18
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
150
Figura 158. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
postcosecha según la época de corte del
mes de diciembre
Fuente: El Autor
En las figuras 159 y 160 se presenta los histogramas de frecuencias
correspondientes a los porcentajes de Brix reportados durante el mes de enero en las
evaluaciones de pre y post cosecha. Como se puede ver en la figura 159, la forma de
distribuirse durante la precosecha es asimétrica negativa, lo que indica que para esta
época de zafra las cañas muestreadas antes de la cosecha tienden a concentrar
mayores niveles sólidos totales, al tiempo que la variabilidad de los valores de Brix
esta casi dentro del rango aceptable de dispersión respecto a la media (menos del
1,5%); además se observan pequeños montículos al inicio de la distribución (por
debajo de 12% de Brix) representando los valores extremos. Por otra parte, la
distribución de los porcentajes de Brix reportados durante la postcosecha (figura
160), presentan una cierta asimetría positiva contraria a la mostrada por los datos
recolectados en la precosecha, con un nivel variabilidad moderada aún cuando se
observan algunos valores de Brix que superan el 22%.
163
Asimismo, ambas distribuciones se encuentran descentralizadas hacia la
derecha respecto al valor nominal (16,5%) especificado por la norma, siendo más
pronunciada la desviación en las evaluaciones obtenidas en la postcosecha, lo cual
ocasiona que el límite superior de tolerancia natural este por encima del límite
superior de especificación, repercutiendo directamente en los coeficientes de
capacidad.
n = 627
Mín. = 10,13Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Máx. = 21,03
Porcentaje de Brix Precosecha
Histograma de Frecuencia según Época de Corte Mes de Enero
Normal
Mean=16,5887
Std. Dev.=1,56863
Cp = 1,47
Pp = 0,96
Cpk = 1,44
Ppk = 0,94
K = 0,02
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
150
165
180
Figura 159. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
precosecha según la época de corte del
mes de enero
n = 627
Mín. = 13,36Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Máx. = 23,30
Histograma de Frecuencia según Época de Corte Mes de Enero
Porcentaje de Brix Postcosecha
Normal
Mean=17,9536
Std. Dev.=1,44846
Cp = 1,52
Pp = 1,04
Cpk = 1,03
Ppk = 0,70
K = 0,32
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
Figura 160. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de brix durante la
postcosecha según la época de corte del
mes de enero
Fuente: El Autor
En las figuras 161 y 162 se muestran la forma de distribución de los
porcentajes de Brix evaluados durante el mes de febrero, según los muestreos
efectuados en la pre y la post cosecha de la caña. El patrón de comportamiento es
muy parecido al observado en mes anterior, sesgada negativamente en los datos
tomados en la precosecha y positivamente para los datos capturados en la
postcosecha, este efecto se debe específicamente en el primer caso, a la existencia de
valores extremos pequeños y en el segundo a valores extremos altos (ver gráficos de
cajas 154 y 156). En tal sentido el grado de dispersión de los porcentajes de Brix
tiende a ser un tanto alto en las evaluaciones de efectuadas en la postcosecha con un
fuerte desplazamiento de la media muestral hacia la derecha respecto a la media
objetivo (16,5%), en tanto la variabilidad mostrada en los datos de precosecha tiende
a ser moderada con una media centrada alrededor del valor objetivo. Finalmente, la
capacidad en la generación de valores acordes con las especificaciones es más
164
consistente el las evaluaciones de precosecha durante el mes de febrero en
comparación a las obtenidas en la postcosecha.
n = 707
Mín. = 12,63
Porcentaje de Brix Precosecha
Máx. = 19,73
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Histograma de Frecuencia según Época de Corte Més de Febrero
Normal
Mean=16,7928
Std. Dev.=1,25234
Cp = 2,01
Pp = 1,20
Cpk = 1,88
Ppk = 1,12
K = 0,07
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
0
25
50
75
100
125
150
175
200
225
250
275
300
Figura 161. Histograma de frecuencias para el
porcentaje de brix durante la precosecha según
la época de corte del mes de febrero
Porcentaje de Brix Postcosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Histograma de Frecuencia según Época de Corte Mes Febrero
n = 707
Mín. = 12,60
Máx. = 26,17
Normal
Mean=18,7137
Std. Dev.=1,50668
Cp = 1,46
Pp = 1,00
Cpk = 0,74
Ppk = 0,51
K = 0,49
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
Figura 162. Histograma de frecuencias para
el porcentaje de brix durante la postcosecha
según la época de corte del mes de febrero
Fuente: El Autor
Ahora, las siguientes figuras 163 y 164 están referidas a los porcentajes de Brix
reportados por las cañas cosechadas en el mes marzo de 2005. Como se puede
apreciar los sólidos totales reportados durante la pre y post cosecha tienden a estar
sesgado un poco a la derecha con un grado de dispersión moderado, mientras que
persiste la presencia de valores extremos altos en las pruebas efectuadas durante la
postcosecha, las cuales llegan a superar el 23%. Por otro lado, ambas distribuciones
se encuentran desviadas a la derecha respecto al valor esperado de 16,5%, siendo
mucho mayor el sesgo en las valores de sólidos totales obtenidos durante la
postcosecha, alcanzando un 60% de desplazamiento.
n = 405
Mín. = 12,92
Histograma de Frecuencia según Época de Corte Mes de Marzo
Porcentaje de Brix Precosecha
Máx. = 20,88
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Normal
Mean=17,1161
Std. Dev.=1,45762
Cp = 1,77
Pp = 1,03
Cpk = 1,53
Ppk = 0,89
K = 0,14
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
120
Figura 163. Histograma de frecuencias para el
porcentaje de brix durante la precosecha según
la época de corte del mes de marzo
n = 405
Mín. = 15,41
Histograma de Frecuencia según Época de Corte Mes de Marzo
Porcentaje de Brix Postcosecha
Máx. = 24,97
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Normal
Mean=19,22
Std. Dev.=1,42419
Cp = 1,38
Pp = 1,05
Cpk = 0,55
Ppk = 0,42
K = 0,60
LSL = 12,0, Nominal = 16,5, USL = 21,0
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
150
Figura 164. Histograma de frecuencias para
el porcentaje de brix durante la postcosecha
según la época de corte del mes de marzo Fuente: El Autor
165
3.-Variable Porcentaje de Fibra:
Cuadro 37. Estadísticas del Porcentaje de Fibra Según la Época de Corte
Época de
Corte
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Noviembre 148
Pre
cose
cha
12,37 12,15 1,08 8,8 % 10,31 16,45 6,14 11,67 13,09
Diciembre 562 12,53 12,45 0,97 7,7 % 10,58 15,41 4,83 11,79 13,20
Enero 627 12,87 12,78 1,03 8,0 % 10,44 16,58 6,14 12,17 13,53
Febrero 707 13,02 12,94 1,16 8,9 % 9,98 17,71 7,73 12,16 13,72
Marzo 405 12,86 12,88 1,29 10,0 % 10,01 17,40 7,39 11,90 13,61
Total 2449 12,81 12,73 1,13 8,8 % 9,98 17,71 7,73 11,99 13,51
Fuente: El Autor. Período de zafra 2004-2005.
En el cuadro 37 se presentan las estadística descriptivas para los porcentajes de
fibra determinadas en la pruebas de precosecha para cada uno de los meses de
cosecha de la caña. Se puede notar existe un mínimo incremento en los porcentajes
medios de fibras desde el mes de noviembre hasta el mes de febrero para luego caer
nuevamente en el mes de marzo, siendo este patrón de comportamiento poco
relevante como para ser considerado un efecto relacionado con la época de corte de la
caña; asimismo los niveles medios de dispersión tienden a ser moderados en todas las
épocas, arrojando coeficientes de variación por debajo de del 10%, lo cual indica una
adecuada confiabilidad en los datos obtenidos durante la precosecha.
En las siguientes figuras 165 y 166 se presentan los gráficos de medias y cajas
asociados a los porcentajes de fibra obtenidos en las pruebas de precosecha,
discriminados según las épocas de corte de la caña en el período de zafra 2004-2005.
Como se puede ver, los porcentajes de fibra están levemente correlacionado en forma
directa con las épocas de corte de la caña, es decir en la medida que se avanza en el
tiempo en la cosecha se obtendrán mayores niveles de fibra en la caña, al mismo que
se incrementa la variabilidad y la presencia de valores extremos altos en los meses
finales de zafra; por otro lado, se observa que menos del 25% de las cañas cortadas en
todas las épocas presentan contenidos de fibra por debajo del 11,9%, mientras que el
complemento se traslapan unas con otras hasta alcanzar un 15,9% de fibra. Es
166
importante señalar que las cañas con contenidos de fibras mayores de 15% no son
económicamente procesables, por cuanto dificulta la extracción azúcares en la
fábrica.
Época de Corte de la Caña Precosecha
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e F
ibra
Gráfico de Medias % de Fibra por Época de Corte de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
No
vie
mb
re
Dic
iem
bre
En
ero
Fe
bre
ro
Ma
rzo
Ab
ril
Figura 165. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de fibra
según la época de corte durante la
precosecha
Gráfico de Cajas según la Época de Corte de la Caña
Porcentaje de Fibra Precosecha
Ép
oc
a d
e C
orte
de
la
Ca
ña Noviembre
Diciembre
Enero
Febrero
Marzo
Abril
9,9 10,9 11,9 12,9 13,9 14,9 15,9 16,9 17,9
Figura 166. Gráfico de cajas para el
porcentaje de fibra según la época de
corte durante la precosecha
Fuente: El Autor
En las figuras 167 y 168 se muestran los histogramas de frecuencias
relacionados con los porcentajes de fibras reportados en los meses de diciembre y
enero. Por un lado, los porcentajes de fibras reportados en el mes de diciembre
derivan en una forma desviadas a la derecha con forma achatada respecto al patrón
demarcado por la distribución norma, siendo el grado de variabilidad moderado; en
tanto que un 82,6% del total de pruebas realizadas durante este mes, arrojaron
contenidos de fibra entre 11 y 14% enmarcándose dentro del rango sugerido por
Tonatto (2005) en cañas maduras. Por otra parte los porcentajes de fibras obtenidos
durante el mes de enero, exhiben un patrón con tendencia a la asimetría positiva
debido a la presencia de valores extraños superiores, mientras que el nivel de
variabilidad se incrementa respecto al mes anterior, donde el 84,3% del total de
pruebas efectuadas para este mes oscilan entre 11y 14% de fibra. Finalmente, en
ambas distribuciones los porcentajes de fibras se hallan inclinadas hacia la derecha
respecto al valor óptimo (12,5%) de fibra sugeridos por Tonatto (2005).
167
Histograma de Frecuencia según Época de Corte Mes Diciembre
Porcentaje de Fibra Precosecha
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
n = 562
Mín. = 10,58
Máx. = 15,41
Normal
Mean=12,5302
Std. Dev.=0,970644
Cp = 1,36
Pp = 0,86
Cpk = 1,34
Ppk = 0,85
K = 0,01
LSL = 10,0, Nominal = 12,5, USL = 15,0
9 10 11 12 13 14 15 16 17
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
220
240
Figura 167. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de fibra durante la
precosecha según la época de corte del
mes de diciembre
Histograma de Frecuencia según Época de Corte Mes de Enero
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Porcentaje de Fibra Precosecha
n = 627
Mín. = 10,44
Máx. = 16,58
Normal
Mean=12,8726
Std. Dev.=1,03171
Cp = 1,36
Pp = 0,81
Cpk = 1,16
Ppk = 0,69
K = 0,15
LSL = 10,0, Nominal = 12,5, USL = 15,0
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
0
25
50
75
100
125
150
175
200
225
250
Figura 168. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de fibra durante la
precosecha según la época de corte del
mes de enero Fuente: El Autor
En las figuras 169 y 170 se presenta los histogramas para los % de fibras
obtenidos en los meses de febrero y marzo.
Histograma de Frecuencia según Época de Corte Mes de Febrero
Nro
o.
de
Pru
eb
as R
ea
liza
da
s
n = 707
Mín. = 9,78
Porcentaje de Fibra Precosecha
Máx. = 17,71
Normal
Mean=13,0229
Std. Dev.=1,15695
Cp = 1,37
Pp = 0,72
Cpk = 1,09
Ppk = 0,57
K = 0,21
LSL = 10,0, Nominal = 12,5, USL = 15,0
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
0
25
50
75
100
125
150
175
200
225
250
Figura 169. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de fibra durante la
precosecha según la época de corte del
mes de febrero
n = 405
Mín.= 10,01
Histograma de Frecuencia según Época de Corte Mes de Marzo
Porcentaje de Fibra Precosecha
Máx. = 17,40
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ea
liza
da
s
Normal
Mean=12,8569
Std. Dev.=1,28695
Cp = 1,10
Pp = 0,65
Cpk = 0,94
Ppk = 0,56
K = 0,14
LSL = 10,0, Nominal = 12,5, USL = 15,0
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
0
15
30
45
60
75
90
105
120
135
150
Figura 170. Histograma de frecuencias
para el porcentaje de fibra durante la
precosecha según la época de corte del
mes de marzo
Fuente: El Autor
Los porcentajes de fibras obtenidos en las cañas evaluadas para la precosecha
en el mes de febrero, originaron en una distribución con tendencia a la asimetría
positiva motivada principalmente por la presencia de valores atípicos altos,
produciendo además un incremento en el nivel medio de variabilidad; observándose
168
que un 80,3% del total de las pruebas reportaron valores de fibras entre 11 y 14 %
cumpliendo con lo esperado en tallos maduros. Por otra parte, las cañas evaluadas
durante el mes de marzo presentaron un patrón con cierto sesgo a la derecha y un
nivel de variabilidad superior al 1% que puede considerarse relativamente alto
trayendo como consecuencia que los límites de tolerancia natural superen a los de
especificación y por ende una baja capacidad para el cumplimiento con lo
especificado en la norma; entretanto la forma de puntigudez es un poco achatada
respecto a una normal. Adicionalmente, los porcentajes de fibra están desplazados a
la derecha con respecto al valor nominal (12,5%) sugerido para la variable.
4.-Variable Azúcares Reductores (%):
Cuadro 38. Estadísticas del Porcentaje de A. Reduct. Según la Época de Corte
Fuente: El Autor. Período de zafra 2004-2005.
En el cuadro 38 se muestran los resultados estadísticos de los porcentajes de
azúcares reductores (AR) determinados en las evaluaciones previas a la cosecha,
discriminadas de acuerdo a los meses establecidos para la cosecha. Se muestra que el
mes con menor promedio en AR es el de noviembre mientras el más alto el mes de
enero, al tiempo que los niveles de variabilidad son muy altos, representando casi un
50% de variabilidad en términos de su media. Este comportamiento, como se ha
comentado anteriormente, se debe a un importante número de valores que se
encuentran fuera de rango estadístico focalizados por la parte superior de la
distribución.
Época de
Corte
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Noviembre 148
Pre
cose
cha
0,48 0,41 0,230 47,8 % 0,15 1,57 1,42 0,32 0,62
Diciembre 561 0,79 0,73 0,399 50,3 % 0,17 2,42 2,25 0,57 0,92
Enero 627 0,83 0,76 0,382 45,9 % 0,20 2,42 2,22 0,63 0,92
Febrero 703 0,81 0,76 0,344 42,3 % 0,27 2,31 2,04 0,65 0,90
Marzo 403 0,87 0,82 0,323 36,9 % 0,35 1,89 1,54 0,68 0,96
Total 2442 0,80 0,75 0,368 45,9 % 0,15 2,42 2,27 0,61 0,92
169
En las figuras 171 y 172 se presentan los gráficos medias y cajas para los AR
reportados por cada uno de los meses de zafra.
Época de Corte de la Caña Precosecha
% P
rom
ed
io d
e A
zú
ca
res R
ed
uc.
Gráfico de Medias % Azúcares Reduc. por Época de Corte de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
00,2
0,40,6
0,81
1,2
1,41,61,8
22,2
2,42,6
No
vie
mb
re
Dic
iem
bre
En
ero
Fe
bre
ro
Ma
rzo
Ab
ril
Figura 171. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de azúcares
reductores según la época de corte durante
la precosecha
Gráfico de Cajas según la Época de Corte de la Caña
Porcentaje de Azúcares Reductores Precosecha
Ép
oc
a d
e C
orte
de
la
Ca
ña
Noviembre
Diciembre
Enero
Febrero
Marzo
Abril
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,8 2 2,2 2,4 2,6
Figura 172. Gráfico de cajas para el
porcentaje de azúcares reductores según
la época de corte durante la precosecha
Fuente: El Autor
Como se puede notar, aún con este comportamiento anormal reflejado por los
AR existe un pequeño patrón de incremento en los AR en la medida que transcurre el
período de zafra, es decir que al parecer la glucosa y la fructosa en los tallos es mucho
mayor en la caña cosechada a finales de zafra, siendo estos componentes azúcares no
recuperables en el proceso de fabril y por ende disminuyen los rendimiento. Por tanto
es recomendable afinar aún más las estrategias de planificación de la zafra en los lotes
que serán cosechados a finales de zafra.
5.-Variable Humedad (%):
Cuadro 39. Estadísticas del Porcentaje de Humedad Según la Época de Corte
Época de
Corte
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Noviembre 144
Pre
cose
cha
46,46 46,46 0,097 0,21 % 46,27 46,68 0,41 46,39 46,51
Diciembre 561 46,44 46,44 0,084 0,18 % 46,23 46,71 0,48 46,38 46,49
Enero 623 46,42 46,41 0,084 0,18 % 46,20 46,70 0,50 46,36 46,47
Febrero 707 46,40 46,40 0,090 0,19 % 46,13 46,72 0,59 46,34 46,47
Marzo 405 46,41 46,40 0,104 0,22 % 46,14 46,69 0,55 46,34 46,48
Total 2440 46,42 46,42 0,092 0,20 % 46,13 46,72 0,59 46,36 46,48
Fuente: El Autor. Período de zafra 2004-2005.
170
En el cuadro 39 se enseñan las salidas estadísticas descriptivas
correspondientes a los porcentajes de humedad evaluados en las cañas antes de su
cosecha y discriminados por los diferentes meses en el que transcurre el período de
zafra. Observándose en el mismo, que los porcentajes medios de humedad oscilan en
una banda de recorrido muy reducida al igual que el grado de dispersión según las
épocas, reflejándose en los coeficientes variación (CV), en los cuales la desviación
estándar representa una mínima parte de su media muestral, que no llegan al 1%.
En las figuras 173 y 174 se presenta los gráficos de medias y cajas para los
porcentajes de humedad obtenidos en las pruebas previas a la cosecha para cada uno
de los meses de zafra. Se observa una pequeña correlación inversa entre los
porcentajes medios de humedad y los meses de zafra, es decir la humedad contenida
en la caña previa a la cosecha disminuye en la media que transcurre el tiempo de la
zafra es decir que los contenidos de humedad no se mantienen constante a lo largo del
período de zafra, lo cual concuerda con la naturaleza intrínseca del proceso de
cosecha, en el sentido de que las cañas cosechadas al inicio de zafra son más
susceptibles a un mayor contenido de humedad que en las cañas cosechadas al final
de la zafra.
Gráfico de Medias % de Humedad por Época de Corte de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
Época de Corte de la Caña Precosecha
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e H
um
ed
ad
46
46,1
46,2
46,3
46,4
46,5
46,6
46,7
46,8
No
vie
mb
re
Dic
iem
bre
En
ero
Fe
bre
ro
Ma
rzo
Ab
ril
Figura 173. Gráfico de medias con línea
de tendencia del porcentaje de humedad
según la época de corte durante la
precosecha
Gráfico de Cajas según Época de Corte de la Caña
Porcentaje de Humedad de la Caña Precosecha
Ép
oc
a d
e C
orte
de
la
Ca
ña
Noviembre
Diciembre
Enero
Febrero
Marzo
Abril
45,9 46 46,1 46,2 46,3 46,4 46,5 46,6 46,7 46,8 46,9
Figura 174. Gráfico de cajas del
porcentaje de humedad según la época
de corte durante la precosecha
Fuente: El Autor
171
Otro elemento importante de reseñar en estas salidas, es la presencia de valores
de humedad muy altos que estadísticamente pueden ser considerados como datos
extraños.
6.-Variable Porcentaje de Pureza:
Cuadro 40. Estadísticas Básicas Porcentaje de Pureza Según la Época de Corte
Época de
Corte
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
Noviembre 148 Precos. 89,99 90,65 3,01 3,4 % 79,78 95,68 15,90 88,01 92,27
Poscos. 83,72 84,19 2,81 3,4 % 74,86 89,28 14,42 82,12 85,79
Diciembre 562 Precos. 88,05 88,59 4,06 4,6 % 68,23 98,39 30,16 86,24 90,59
Poscos. 83,41 83,98 3,14 3,8 % 68,24 91,11 22,87 81,76 85,47
Enero 627 Precos. 86,64 87,25 4,10 4,7 % 58,24 96,89 38,65 84,84 89,33
Poscos. 82,91 83,03 2,63 3,2 % 71,12 90,16 19,04 81,45 84,70
Febrero 707 Precos. 86,09 86,54 3,32 3,9 % 71,84 93,99 22,15 84,16 88,49
Poscos. 82,53 82,69 2,42 2,9 % 70,10 91,52 21,42 81,31 84,03
Marzo 405 Precos. 85,32 85,97 4,10 4,8 % 63,89 93,86 29,97 83,23 88,13
Poscos. 81,63 81,69 2,53 3,1 % 68,92 89,34 20,42 80,17 83,20
Total 2449 Precos. 86,79 87,28 4,00 4,6 % 58,24 98,39 40,15 84,70 89,40
Poscos. 82,75 82,91 2,76 3,3 % 68,24 91,52 23,28 81,13 84,59
Fuente: El Autor. Período de zafra 2004-2005.
En el cuadro 40 se presentan las estadísticas descriptivas de los porcentajes de
pureza obtenidos en las evaluaciones de pre y post cosecha, discriminadas en función
de las épocas de corte. Se puede ver claramente que los porcentajes medios de pureza
son mayores en las evaluaciones de la precosecha que las obtenidas en la postcosecha,
cuya diferencia entre una y la otra supera en el mejor de los casos el 3,5%, al mismo
tiempo que la variabilidad promedio es también más alta en la precosecha,
ubicándose cerca del 4,0%. Más sin embargo, los coeficientes de variación no
superan el 5% siendo este un indicio claro de que los datos son consistentes respecto
a la media y variabilidad. Por otra parte, todos los porcentajes medios de pureza están
por encima del 80% siendo este un buen indicativo de madurez en la caña próxima a
la cosecha.
172
En las figuras 175 y 176 se presentan los gráficos de medias y de cajas
relacionados con los porcentajes de pureza obtenidos en la precosecha según las
épocas de corte. Se puede observar una relación inversa de los porcentajes de pureza
con respecto a los meses de corte de la caña, es decir que la pureza disminuye
paulatinamente en la medida que transcurre el tiempo de zafra. Además se observa la
presencia de valores muy pequeños que se encuentran fuera de rango estadístico,
donde muchos de estos se hallan muy por debajo del 75% de pureza, siendo
imprescindible identificar las causas que las originaron para mejorar el proceso de
recepción.
Gráfico de Medias según Época de Corte de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e P
ure
za
Época de Corte de la Caña Precosecha
55
60
65
70
75
80
85
90
95
100
105
No
vie
mb
re
Dic
iem
bre
En
ero
Fe
bre
ro
Ma
rzo
Ab
ril
Figura 175. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de pureza
según la época de corte durante la
precosecha
Ép
oc
a d
e C
ort
e d
e l
a C
añ
a
Gráfico de Cajas según Época de Corte de la Caña
Porcentaje de Pureza Precosecha
Noviembre
Diciembre
Enero
Febrero
Marzo
Abril
55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105
Figura 176. Gráfico de cajas para el
porcentaje de pureza según la época de
corte durante la precosecha
Fuente: El Autor
En las siguientes figuras 177 y 178 se presentan los porcentajes de pureza
reportados en las evaluaciones de postcosecha en las distintas épocas de corte. Como
se puede ver en las figuras antes mencionadas, los porcentajes de pureza mantienen el
mismo patrón de comportamiento visto en las pureza de la precosecha, pero a un
menor nivel de respuesta, manteniéndose la presencia de valores extremos tanto muy
bajos como altos en todas las épocas de corte, donde muchos de ellos se encuentran
por debajo de 77 % y otro grupo por encima de 88%.
173
Gráfico de Medias % de Pureza por Época de Corte de la Caña
Con Intervalo de Confianza del 95 %
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e P
ure
za
Época de Corte de la Caña Poscosecha
65
70
75
80
85
90
95
No
vie
mb
re
Dic
iem
bre
En
ero
Fe
bre
ro
Ma
rzo
Ab
ril
Figura 177. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de pureza
según la época de corte durante la
postcosecha
Ép
oc
a d
e C
orte
de
la
Ca
ña
Porcentaje de Pureza Poscosecha
Gráfico de Cajas según Época de Corte de la Caña
Noviembre
Diciembre
Enero
Febrero
Marzo
Abril
65 70 75 80 85 90 95
Figura 178. Gráfico de cajas para el
porcentaje de pureza según la época de
corte durante la postcosecha
Fuente: El Autor
Según la Diferencia de Días entre Pre y Post Cosecha
Para este factor cualitativo se estudió el comportamiento de los parámetros
porcentaje de Pol, Brix y Pureza, de acuerdo a la diferencia en días transcurridos
entre la realización de la prueba de precosecha respecto a la realizada para la
postcosecha. Para este caso los datos son analizados solamente bajo el enfoque de
gráficos de medias y de cajas con su respectiva salida descriptiva. Los resultados
estadísticos descriptivos se presentan a continuación:
1.-Variable Porcentaje de Pol.
Cuadro 41.
Estadísticas del Porcentaje de Pol Según la Diferencia en Días Transcurridos entre las
Pruebas de Pre y Post Cosecha Diferencias
entre pre y
poscosecha
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
A lo sumo
10 días 915
Precos. 14,64 14,68 1,74 11,9 % 8,42 19,61 11,19 13,58 15,77
Poscos. 14,73 14,77 1,49 10,1 % 8,77 20,48 11,71 13,87 15,57
Entre 11 y
20 días 838
Precos. 14,64 14,72 1,73 11,9 % 6,92 19,23 12,31 13,55 15,76
Poscos. 15,08 15,17 1,57 10,4 % 10,53 20,91 10,38 14,14 16,06
Entre 21 y
30 días 415
Precos. 14,65 14,67 1,83 12,5 % 6,42 19,12 12,7 13,48 15,86
Poscos. 15,41 15,51 1,47 9,5 % 9,53 20,49 10,96 14,59 16,27
Más de 30
días 285
Precos. 14,69 14,78 1,99 13,5 % 6,42 19,12 12,7 13,75 15,97
Poscos. 15,78 15,78 1,47 9,3 % 10,5 20,84 10,34 14,84 16,74
Total 2453 Precos. 14,65 14,70 1,78 12,2 % 6,42 19,61 13,19 13,58 15,82
Poscos. 15,09 15,16 1,55 10,3 % 8,77 20,91 12,14 14,14 16,04
Fuente: El Autor. Período de zafra 2004-2005.
174
En el cuadro 41 se presentan las estadísticas descriptivas de los porcentajes de
Pol con respectos a las modalidades de días transcurridos entre la realización de las
pruebas de pre y post cosecha en un mismo lote. Como se puede ver la respuesta
media en los porcentajes de Pol en las cañas cosechadas por Central, son diferentes
según el número de días transcurridos entre una prueba y otra; es decir, en la medida
que se alargue más el tiempo entre las prueba mayor será la diferencia en los Poles, la
cual no supera el 1,09% de pol, pero al realizar la pruebas de medias resultaron
estadísticamente significativa, a partir de los 10 días después de realizada las pruebas
de precosecha, es decir efectivamente los concentraciones de Pol cambian
significativamente a partir de los 10 días de diferencia entre una prueba y otra. En
tanto, las desviaciones estándares si son altas y diferentes entre modalidades.
Más de 30 días
Entre 21 y 30 días
Entre 11 y 20 días
A lo sum
o 10 días
Diferencia de Días Entre la Pre y Post Cosecha
22
20
18
16
14
12
10
8
6
22
20
18
16
14
12
10
8
6
Po
rcen
taje
de P
ol
% de Pol Postcosecha
% de Pol Precosecha
Gráfico de Cajas % de Pol según Difrencias de Días entre la Pre y Post Cosecha
Figura 179. Gráfico de cajas para el
porcentaje de pol según la diferencia de
días entre la pre y post cosecha
Más de 30 díasEntre 21 y 30 díasEntre 11 y 20 díasA lo sumo 10 días
Diferencia de Días Entre la Pre y Post Cosecha
15,80
15,70
15,60
15,50
15,40
15,30
15,20
15,10
15,00
14,90
14,80
14,70
14,60
Po
rce
nta
je P
rom
ed
io d
e P
ol
% de Pol Postcosecha
% de Pol Precosecha
Grafico de Medias % de Pol según Diferencias de Días entre la Pre y la Post Cosecha
Figura 180. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de pol
según la diferencia de días entre la pre y
post cosecha
Fuente: El Autor
En las figuras 179 y 180 se muestran los gráficos de cajas y de tendencias
promedios de los porcentajes de Pol, en función de los días transcurridos entre las
pruebas antes y después de la cosecha. En estos se puede observar claramente que en
la medida que se prolongue el tiempo entre para la realización de las pruebas de pre y
post cosecha, los porcentajes medios de Pol se incrementan paulatinamente. Es
175
importante señalar que este patrón de comportamiento es el esperado según la
naturaleza fisiológica de la planta, en cuantos a que los porcentajes de pol siempre
tienden a incrementarse hasta cierto límite de edad, siendo económicamente
beneficioso para la empresa hasta un punto en el tiempo en el que produzca una
involución de las concentraciones de azúcar que lo ubiquen por debajo del valor de
Pol estimado en la precosecha, es por ello que se debe estudiar cuál es el máximo
lapso de tiempo que se pudiera postergar el corte de la caña, una vez obtenido el visto
bueno mediante las pruebas de precosecha, en el que se mantengan niveles cercanos a
los 14,5% de sacarosa en la caña. Lo cual permitiría una mejor planificación en las
estrategias de cosecha en aquellos casos de contingencia.
2.-Variable Porcentaje de Brix:
Cuadro 42.
Estadísticas del Porcentaje de Brix Según la Diferencia en Días Transcurridos entre
las Pruebas de Pre y Post Cosecha Diferencias
entre pre y
poscosecha
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
A lo sumo
10 días 915
Precos. 16,82 16,84 1,49 8,8 % 11,33 21,03 9,70 15,97 17,80
Poscos. 17,75 17,71 1,47 8,3 % 12,10 26,17 14,07 16,86 18,57
Entre 11 y
20 días 838
Precos. 16,82 16,94 1,46 8,7 % 10,13 20,3 10,17 15,91 17,83
Poscos. 18,19 18,19 1,59 8,7 % 13,96 24,97 11,01 17,16 19,26
Entre 21 y
30 días 415
Precos. 16,87 16,93 1,54 9,1 % 10,28 20,88 10,60 15,92 18,01
Poscos. 18,66 18,69 1,59 8,5 % 12,60 23,90 11,30 17,62 19,65
Más de 30
días 285
Precos. 16,87 16,95 1,72 10,2 % 10,28 20,88 10,60 15,94 17,83
Poscos. 19,10 19,01 1,61 8,4 % 14,60 24,74 10,14 18,08 20,04
Total 2453 Precos. 16,83 16,92 1,51 8,9 % 10,13 21,03 10,90 15,93 17,85
Poscos. 18,21 18,17 1,61 8,8 % 12,10 26,17 14,07 17,18 19,23
Fuente: El Autor. Período de zafra 2004-2005.
En el cuadro 42 se muestran las estadísticas básicas correspondientes a los
porcentajes de Brix obtenidos durante las pruebas de pre y post cosecha, enfrentadas
al número de días transcurridos entre la realización de una y otra prueba de
laboratorio. Como se puede observar las respuestas medias de los porcentajes de Brix
obtenidos en las pruebas de precosecha se mantienen casi constantes en todos los
estratos definidos en razón al número de días transcurrido respecto a la realización de
176
la prueba de postcosecha. Por otro lado, los resultados arrojados en los porcentajes de
Brix durante la cosecha experimentan un incremento sostenido en todos estos estratos
en comparación a la prueba inicial efectuada antes del corte. Es decir los porcentajes
de sólidos totales determinados en las cañas cosechadas se incrementan de forma
acelerada con el transcurso del tiempo tomando como referencia inicial las pruebas de
precosecha. La brecha generada por el paso del tiempo entre una prueba y otra en
cada una de las modalidades son estadísticamente significativa (p<0,01) en todas las
modalidades de diferencias, motivada esencialmente por dispersión presente en los
datos.
Más de 30 días
Entre 21 y 30 días
Entre 11 y 20 días
A lo sum
o 10 días
Diferencia de Días Entre la Pre y Post Cosecha
28
26
24
22
20
18
16
14
12
10
28
26
24
22
20
18
16
14
12
10
Po
rcen
taje
de B
rix
% de Brix Poscosecha
% de Brix Precosecha
Gráfico de Cajas % de Brix según Diferencias de Días entre Pre y Post Cosecha
Figura 181. Gráfico de cajas para el
porcentaje de brix según la diferencia de
días entre la pre y post cosecha
Más de 30 díasEntre 21 y 30 díasEntre 11 y 20 díasA lo sumo 10 días
Diferencia en Días Entre Pre y Post Cosecha
19,30
19,20
19,10
19,00
18,90
18,80
18,70
18,60
18,50
18,40
18,30
18,20
18,10
18,00
17,90
17,80
17,70
17,60
17,50
17,40
17,30
17,20
17,10
17,00
16,90
16,80
16,70
Po
rcen
taje
Pro
med
io d
e B
rix
% de Brix Poscosecha
% de Brix Precosecha
Gráfico de Medias % de Brix según la Diferencias de Días entre la Pre y la Post Cosecha
Figura 182. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de brix
según la diferencia de días entre la pre y
post cosecha
Fuente: El Autor
Estos resultados estadísticos no fueron obtenidos para las variables porcentaje
de Fibra, porcentaje de Humedad y porcentaje de Azúcares Reductores por cuanto los
datos suministrados por el departamento de recepción del central no contienen las
pruebas hechas en la post cosecha, siendo este el patrón de referencia para la
comparación de los estadios.
177
3. Variable Porcentaje de Pureza:
Cuadro 43.
Estadísticas Básicas Porcentaje de Pureza Según la Diferencia en Días Transcurridos
entre las Pruebas de Pre y Post Cosecha Diferencias
entre pre y
poscosecha
Nro. de
Pruebas
Fase de
Muestreo Media Mediana
Desv.
Estándar
Coef. de
Variación Mínimo Máximo Rango
Cuartil
Inf.
Cuartil
Sup.
A lo sumo
10 días 915
Precos. 86,85 87,32 3,77 4,3 % 68,23 93,81 25,58 84,89 89,40
Poscos. 82,85 82,96 2,66 3,2 % 71,12 91,52 20,4 81,33 84,63
Entre 11 y
20 días 838
Precos. 86,80 87,32 3,94 4,5 % 68,31 98,39 30,08 84,49 89,40
Poscos. 82,82 83,06 2,83 3,4 % 72,38 91,11 18,73 81,27 84,76
Entre 21 y
30 días 415
Precos. 86,65 87,28 4,54 5,2 % 58,24 95,02 36,78 84,52 89,38
Poscos. 82,53 82,71 2,83 3,4 % 68,24 89,28 21,04 80,82 84,45
Más de 30
días 285
Precos. 86,78 87,16 4,12 4,7 % 58,24 95,03 36,79 84,97 89,46
Poscos. 82,55 82,78 2,76 3,3 % 70,10 89,47 19,37 80,66 84,37
Total 2453 Precos. 86,79 87,28 4,00 4,6 % 58,24 98,39 40,15 84,70 89,40
Poscos. 82,75 82,91 2,76 3,3 % 68,24 91,52 23,28 81,13 84,59
Fuente: El Autor. Período de zafra 2004-2005.
En el cuadro 43 se muestran los porcentajes de pureza asociados con los
diferentes estratos de días transcurridos entre una prueba y otra. Como se puede
observar en estos resultados, los porcentajes medios de pureza mantienen una clara
diferencia en la medida que se deja transcurrir el tiempo para la realización de las
pruebas, alcanzando diferencias medias cercanas al 4% con niveles de variabilidad
del 3%.
En los gráficos 183 y 184 se presentan los gráficos de cajas y medias
correspondientes a los porcentajes de Pureza. Como se puede observar la variable
presenta comportamientos diferentes en sus niveles medios en ambos tiempo de
evaluación cosecha, es decir en la medida que se pasar el tiempo en la ejecución de
las pruebas de postcosecha respecto a las evaluaciones de precosecha el contenido de
pureza será mayor. Al parecer no existe interacción alguna de variables externas con
esta variable de calidad, pero sí es importan señalar que esta brecha es
estadísticamente significativa (p<0,01).
178
Más de 30 días
Entre 21 y 30 días
Entre 11 y 20 días
A lo sum
o 10 días
Diferencia en Días Entre la Pre y Post Cosecha
100,0
95,0
90,0
85,0
80,0
75,0
70,0
65,0
60,0
55,0
100,0
95,0
90,0
85,0
80,0
75,0
70,0
65,0
60,0
55,0
Po
rcen
taje
de P
ure
za
% de PurezaPostcosecha
% de PurezaPrecosecha
Gráfico de Cajas % de Pureza según Diferencias de Días entre la Pre y Post Cosecha
Figura 183. Gráfico de cajas para el
porcentaje de pureza según la diferencia
de días entre la pre y post cosecha
Más de 30 díasEntre 21 y 30 díasEntre 11 y 20 díasA lo sumo 10 días
Diferencia de Días Entre la Pre y Post Cosecha
87,0
86,5
86,0
85,5
85,0
84,5
84,0
83,5
83,0
82,5
82,0
Po
rcen
taje
Pro
med
io d
e P
ure
za
% de PurezaPoscosecha
% de PurezaPrecosecha
Gráfico de Medias % de Pureza según la Diferencia de Días entre la Pre y la Post Cosecha
Figura 184. Gráfico de medias con línea
de tendencia para el porcentaje de pureza
según la diferencia de días entre la pre y
post cosecha
Fuente: El Autor
Fase IV:
Establecer las Correlaciones entre las variables físico-químicas en función de la
finca, variedad de caña, tipo de corte, edad de la caña y clase de la caña, en las
etapas de pre y postcosecha.
Esta fase se aplicó la etapa “D” (Hacer) del ciclo de PDCA, y Analizar de Seis
Sigma, con el objetivo fundamental de poner en práctica las medidas de corrección en
el proceso de recepción de la caña de azúcar en la empresa.
En esta etapa se ejecutó el plan de acción para la mejora del proceso de
recepción de la caña, con la finalidad de bloquear las causas fundamentales del
problema. Pero antes se realizó un conjunto de actividades previas, tales como: la
evaluación del sistema de medición de las variables durante la recepción; la
evaluación de la capacidad; así como también se realizaron reuniones participativas y
de divulgación del plan, tendientes al entrenamiento de las personas que conforman el
proceso de recepción en la empresa.
179
Evaluación del sistema de medición en los principales parámetros que miden la
calidad de la caña recibida en el central.
En cuanto al sistema de medición de los parámetros de calidad utilizados en el
proceso de recepción es confiable, por cuanto se comprobó según el trabajo
presentado Caballero (2006), que la empresa lleva y cumple rigurosamente los planes
de aseguramiento de la calidad con la implementación de estándares y calibración de
instrumentos establecidos por la norma ISO 9001:2000 en sus cláusulas 7.6 y 8.5,
respectivamente.
Evaluación de la capacidad del proceso de recepción de la caña de azúcar para el
período de zafra 2004-2005.
La mayoría de los autores en la literatura estadística, entre ellos Escalante
(2006), señalan que para evaluar la capacidad de un proceso es fundamental que se
encuentre estabilizado en cuanto a la presencia de causas comunes de variación, es
decir que se halle bajo control estadístico, por lo tanto su variación es predecible
dentro de los límites de control. Siendo esta una condición no totalmente necesaria,
por cuanto esto no significa que el proceso se encuentre dentro de las especificaciones
establecidas para dicho proceso.
En tal sentido, la presente investigación busca satisfacer una serie de objetivos
específicos relacionados con la evaluación del desempeño del proceso de recepción
de la caña de azúcar recibida en el Central Portuguesa, utilizando inicialmente las
herramientas estadísticas de capacidad, aún cuando no se hayan identificado las
causas comunes mediante la aplicación de las gráficas de control. Esta forma inusual
del análisis de la capacidad del proceso, se debe esencialmente al deseo de no
descartar la información (datos) recolectada históricamente por el departamento de
recepción, específicamente en los dos últimos años de zafra, en cuyo período de
tiempo se han introducido importantes mejoras en los distintos procesos de
fabricación del azúcar refinada, así como también se han tomado algunas decisiones
180
administrativas tendientes al mejoramiento continuo de los mismos, que no han sido
evaluadas estadísticamente.
Finalmente, el diagnóstico retrospectivo de la data fue de gran utilidad para la
identificación de las causas comunes, así como también para la verificación de la
uniformidad del rendimiento del proceso, y en consecuencia constatar el
cumplimiento de las especificaciones en este lapso de tiempo, al mimos tiempo que
permitió cuantificar la variabilidad de los parámetros determinados en las cañas
arrimadas a la planta.
El resultado directo del diagnóstico fue la deducción de una serie de
lineamientos precisos para la toma de decisiones que serán ejecutadas en el presente
inmediato con la implantación de las gráficas de control. Por consiguiente, en esta
fase se realizó un estudio de capacidad de carácter netamente descriptivo con de la
data recolectada durante el período de zafra 2004-2005, y a partir de los resultados se
dedujo el comportamiento de los principales parámetros del proceso. Cabe destacar
que las variables grados Brix y Pol sometidas a un estudio de capacidad tienden a
comportarse según una ley de probabilidad normal, condición indispensable para la
aplicación de la metodología, la cual fue comprobada mediante la prueba de
Kolmogorov-Smirnov (ver Anexo D).
Por otro lado, es importante puntualizar que la data estudiada en la presente
investigación procede directamente del fenómeno sin ejercer un control previo en
muchas de las variables intervinientes, es decir se está estudiando el fenómeno en su
forma natural tal como suceden los acontecimientos durante el período de zafra, sin
alterar o manipular a conveniencia los factores que lo rodea. En consecuencia, no se
están estudiando series de datos en periodos a corto plazo de tiempo sino en períodos
a largo plazo, donde intervienen muchos factores que no se están controlando de
manera estricta, tal es el caso de los operadores, equipos utilizados en la recepción
durante un día, semana y/o mensual; lo que obliga a efectuar un estudio de capacidad
a largo plazo. Así, en las salidas estadísticas se presentan los coeficientes de
181
capacidad tanto a corto como a largo plazo, pero para efecto de interpretación se hace
mayor hincapié en los indicadores a largo plazo.
En los cuadros 44 al 46, se presentan los resultados de los indicadores
estadísticos Cp, Cpk, Pp, Ppk, k y p-valor, correspondientes a los porcentajes de Brix
y Pol para cada una de las formas de estratificación estudiadas en el presente capítulo.
En el Anexo C, se puede revisar el glosario de términos utilizados para el cálculo de
la capacidad.
Como se puede observar en el cuadro 44, se presentan los indicadores de
capacidad para el corto y largo plazo de los porcentajes de Brix y Pol evaluados
según las categorías de fincas, y de acuerdo a la Pre y Post Cosecha de la caña. En
éste los resultados Pp y Ppk para las pruebas de PRECOSECHA tienden a ubicarse
en su mayoría por debajo de 1 pero por encima de 0,65, señalando que el proceso de
evaluación de la caña antes de la cosecha genera valores de Brix y Pol con algunas
deficiencias, por cuanto cierta proporción de ellos no cumplen con las expectativas
esperadas según lo establecido en la norma, en tal sentido dicho proceso puede
catalogarse como poco capaz de generar valores que cumplan con las
especificaciones establecidas para la recepción de la caña madura, también sugerida
por Tonatto (2005).
Por otro lado, existen dos casos bastante crítico para las modalidades de fincas
“muy grande” y “medianas” en relación con los porcentajes de Pol, la cual se ubican
por debajo de 0,67, que según la clasificación establecida por Gutiérrez (2005) los
indicadores por debajo de este umbral, es una señal definitiva de que deben ser
sometido a una estricta revisión. En consecuencia, la forma como se encuentra
funcionando el proceso de recepción de caña en estas categorías de fincas para las
muestras tomadas durante la precosecha, es muy susceptible a la generación de
porcentajes de Pol no acordes con las especificaciones (LIE=12%, LC=14,5% y
LSE=18%).
182
Otros resultados develados en el cuadro cuantifican la magnitud de muestras de
caña (mediadas en parte por millón) para los porcentajes de Pol, que se espera no
cumplan con los requisitos mínimos establecidos en la norma; por un lado, las fincas
“muy grande” se estima que 106.602 pruebas no cumplan y para las fincas
“medianas” 61.014 pruebas de cada millón que realice el referido departamento. Es
importante recordar que en las interpretaciones hechas anteriormente, se mencionó
que muchos de estos valores que caen fuera de las especificaciones corresponden a
datos atípicos que no han sido estudiados suficientemente para identificar la causa
raíz de su presencia, pero para este primer enfoque del estudio se quiere dejar sentada
la forma como viene funcionando el proceso de recepción, y para la segunda fase del
ciclo de Deming serán tomadas en cuanta.
Adicionalmente, estas salidas estadísticas presentan la cantidad estimada de
valores de Brix y Pol en partes por millón, que espera estén fuera de especificación
según el límite superior e inferior de especificación., lo cual permite fijar las
estrategias de control. En el caso de los porcentajes Pol reportados por las fincas
“muy grandes” durante la precosecha, se espera que 29.801,9 no cumplen por estar
por debajo del LIE = 11% y 78.800,1 por estar por encima de LSE=18%; ahora para
las fincas “medianas”, 39.800,5 salen por debajo y 21.213,5 salen por encima de las
especificaciones. Es importante aclarar, aun cuando las muestras de caña reporten
porcentajes de Pol por encima del 18% es un indicativo de que la caña contiene
niveles de sacarosa que benefician tanto al productor como al ingenio y por lo tanto
deberían estar dentro de los valores esperados por la empresa, pero según la
naturaleza del cultivo son casos totalmente escasos que se deben más a condiciones
excepcionales tales como el manejo cultural y el ambiente que lo rodea la producción
de caña, es por ello que esos pocos casos deben ser tomados como fuera de
especificación y enfocar un estudio minucioso para documentar más las causas que lo
originaron.
Los siguientes indicadores que presenta el cuadro son los valores de ZLIE y ZLSE
o Zi (distribución norma estandarizada) los cuales refieren otra forma de observar la
183
capacidad del proceso, por cuanto miden la magnitud del sesgo de la media de los
valores (expresados en desviaciones estándares) respecto a una especificación
unilateral de la variable; así en la media que estos valores sean más grande (3 o más)
mejor será la capacidad del proceso. Observando los resultados en el cuadro para los
dos casos más críticos discutidos anteriormente, se puede ver que el porcentaje de Pol
para las fincas “muy grandes” dieron como respuesta ZLSE = 1,88 y ZLIE = -1,43, estos
resultados reflejan una baja capacidad del proceso para generar valores acordes con la
especificaciones; por un lado la media de los valores de Pol están distanciados a 1,88
desviaciones de la especificación superior, lo que representa una probabilidad de
2,9802% de valores fuera al superar el 18% de Pol establecido como límite superior,
mientras que dicha media se distanció en -1,43 desviaciones del límite inferior de
especificación, lo que representa una probabilidad de 7,68% de valores fuera por
debajo de 11% de Pol, cuando lo esperado es que los valores de Z reporten resultados
de al menos ±3 desviaciones entre la media de los datos y la especificación
respectiva, para que la probabilidad de valores fuera estén por debajo de 0,135%. En
un proceso con categoría Seis Sigma el valor de Zi es por lo menos ±4,5.
Por último, en el orden de importancia se presenta el coeficiente de
descentralidad, k, el cual corresponde al porcentaje de sesgo entre la media de los
datos y la media nominal u objetivo, si es positiva la media de los datos está desviada
por encima del valor nominal, y si resulta negativa, la media muestral esta por debajo
de la nominal. Luego, como se puede notar en el cuadro 44, todos los valores de k,
excepto uno, son positivos y muy cercanos a cero (menores al 8%) indicando que
existe un ligero desplazamiento hacia la derecha de la media de los valores Pol
respecto a la media nominal (14,5%).
Por otra parte, los coeficientes de capacidad reportados por los porcentajes de
Pol y Brix durante la POSTCOSECHA tienden a ser ligeramente mayores, inclusive
para la modalidad de fincas “muy grandes” que anteriormente mostró la mayor
deficiencia, pero no llegan a superan el 1%. Así, el proceso de recepción durante la
cosecha genera entre 20 mil y 52 mil valores que no cumplen con las especificaciones
184
de cada millón de muestras procesadas en el laboratorio, lo que representa entre el
2,23 y 5,2 % del total. Otro elemento que merece ser destacado, es el coeficiente de
descentralidad, por cuanto hubo un desplazamiento significativo de los valores de Pol
y Brix hacia la derecha respecto a sus valores nominales (14,5 y 16,5%,
respectivamente), cuyas oscilaciones van desde 10 a 23% para el Pol y entre 34 y
41% para los Brix, es decir existe una tendencia a que los valores de Pol y Brix sean
más altos que bajos en las pruebas de postcosecha.
Los resultados individuales para el número de defectos por millón (DPM),
muestran un altísimo porcentaje de los valores de Brix y Pol que no cumplen con las
especificaciones, al superar el límite superior de especificación, LSE, tal es el caso
para citar un ejemplo, el de los porcentajes de Brix determinados en las fincas
“pequeñas”, donde se estima que de cada millón de pruebas realizadas por el
laboratorio durante la postcosecha, 52.058,5 no cumplirán con las especificaciones, y
de este total, 51.959,7 superan al límite superior y sólo las 98,8 restantes estarán por
debajo del límite inferior, en tal sentido el problema del incumplimiento se enfoca en
valores extremadamente altos reportados en las cañas que ingresan al central. Por otro
lado, corroborando el análisis anterior, los coeficientes de Z presentan valores
inferiores a 3 desviaciones, por la cola superior de la distribución, en tanto la cola
inferior tiende aproximarse a -3, y en algunos casos lo superan. Finalmente, se
concluye que el desajuste en el proceso de recepción en torno a estos parámetros
evaluados durante la postcosecha, se debe al incumplimiento de las especificaciones
del lado derecho de la distribución, producida por la presencia de valores atípicos
altos en esta forma de estratificación del proceso, que una vez eliminadas o
demostradas sus causas asignables mejorarán su capacidad.
En el cuadro 45 (pág. 189) se muestran los coeficientes de capacidad
relacionados con los porcentajes de Brix y Pol para las tres variedades de caña más
cultivas por la empresa, según las evaluaciones realizadas durante las pruebas de pre
y postcosecha. En primer lugar, los resultados de los indicadores de capacidad a largo
plazo evaluados durante la PRECOSECHA, dejan al descubierto que la forma como
185
viene funcionando el proceso de recepción tiene poca habilidad para producir
porcentajes de Brix y Pol, acordes con las especificaciones en las tres variedades
caña, por cuanto oscilan entre 0,63 y 1,16 para el indicador Pp y entre 0,49 y 1,13
para el Ppk, que según Gutiérrez (2005) debe ser catalogado como un proceso poco
capaz en el cumplimiento de las especificaciones. En tanto, el resultado más relevante
corresponde a los porcentajes de Brix de la variedad Cubana 32-368, por cuanto
presentó un Pp = 1,16, el Ppk = 1,13 y el k = 2%, siendo una buena aproximación con
lo esperado en el proceso de recepción, en tal sentido el proceso puede catalogarse
como capaz en el cumplimiento de la norma; ya que sólo 554,4 muestras de cañas
evaluadas durante la precosecha, producen resultados de Brix que no se ajustan con
las especificaciones por cada millón de pruebas que se realicen en esta variedad.
Dicho sea de paso, de este total, 362,3 no cumplen por ser valores muy altos que
superan el 21% de Brix y 192,1 por ser muy bajos que no alcanzan el 11%.
En segundo lugar, los coeficientes de capacidad arrojados por estas variables en
la POSTCOSECHA revelan un comportamiento parecido al de la precosecha, donde
los valores de Pp oscilaron entre 0,73 y 0,91 y los del Ppk entre 0,56 y 0,70, lo cual
indica que los porcentajes de Brix y Pol obtenidos en estas tres variedades de caña,
no tiene la suficiente habilidad para generar valores acordes con las especificaciones
establecidas en los mismos, en tal sentido puede catalogarse como un proceso poco
capaz que requiere un control estricto. Además, a diferencia de los reportes de Brix y
Pol obtenidos en precosecha, las pruebas de postcosecha presentan una marcada
descentralidad respecto a la media nominal, la cual oscilan entre 3 y 23% para el Pol
y 29 y 39% para el Brix, y en consecuencia una alta proporción de valores exceden al
límite superior de especificación; tomando un caso específico, por ejemplo la
variedad Canal Point 74-2005, de cada millón de pruebas realizadas 50.724,8 salen
fuera de las especificaciones, y de este total 47.113,5 superan al límite superior,
mientras 3.629,3 caen por debajo del límite inferior. Finalmente, las concentraciones
de Brix y Pol obtenidas en la recepción del Central Portuguesa, referida a las
variedades Canal Point 74-2005, Cubana 32-368 y Central Romana 74-250, se
186
encuentran funcionando a niveles deficientes de capacidad, generando a lo sumo un
8% de valores fuera de especificación para la precosecha, y menos del 6% para la
postcosecha.
En el mismo cuadro 45 se muestran los resultados de coeficientes de capacidad
para los porcentajes de Brix y Pol obtenidos durante la pre y post cosecha según la
edad de corte de la caña. Como se puede observar durante la precosecha los Pp y Ppk
son menores e iguales a uno (1), lo cual reflejan una escasa capacidad del proceso de
recepción en la generación de valores para la variable que cumplan con las
especificaciones establecidas en la norma según las edades de 10, 11 y 12 meses para
el momento del corte de la caña. Estas respuestas se mantienen en las evaluaciones
realizadas durante la postcosecha, con el agravante de que se encuentran fuertemente
descentralizadas por la derecha respecto al valor objetivo.
En el cuadro 46 se muestran los resultados de la capacidad en el proceso de
recepción para los porcentajes de Brix y Pol obtenidos en las evaluaciones de pre y
postcosecha, siguiendo las estrategias de estratificación: tipo y época de corte de la
caña. Los resultados muestran el mismo comportamiento dilucidados en los cuadros
discutidos anteriormente, por lo que no hay nuevos elementos que agregar a la
discusión ya planteada.
Cuadro 44.
Índices de Capacidad de Proceso para las Variables de Calidad Porcentaje de Brix y Pol. Determinadas en la Recepción de la Caña de
Azúcar Según las Categorías de Fincas, Período 2004-2005.
PRECOSECHA POSTCOSECHA (**)
Estadístico
Dif. de
medias
(P-valor)
Factor
Controlado Variable
de Calidad Cp Pp Cpk Ppk k
DPM
Total
DPM
Fuera
LSE +
LIE
Valor Z
LSE /
LIE Cp Pp Cpk Ppk k
DPM
Total
DPM
Fuera
LSE +
LIE
Valor Z
LSE /
LIE
CATEGORÍA
DE FINCAS
Muy
Grande
(n =103)
% Pol 0,75 0,55 0,64 0,48 -0,14 106602 29801,9 +
76800,1
1,88 /
-1,43 1,09 0,88 0,83 0,67 0,23 22341,2
21725,8
+ 615,4
2,02 /
-3,23
-5,24181
(6,026E-7)
% Brix 1,12 0,89 1,11 0,88 0,01 7890,2 4136,8 +
3753,4
2,64 /
-2,67 1,25 1,03 0,74 0,6 0,41 35056,2
35049,1
+ 7,2
1,81 /
-4,34
-8,26091
(5,858E-7)
Grande
(n= 360)
% Pol 1,17 0,81 1,16 0,80 0,01 15768,1 8462,2 +
7305,9
2,39 /
-2,44 1,02 0,79 0,92 0,71 0,10 21007,7
16680,6
+ 4327,1
2,13 /
-2,63
-3,00926
(0,003)
% Brix 1,76 1,21 1,64 1,13 0,07 410,9 356,9 +
54,0
3,38 /
-3,87 1,32 0,99 0,87 0,65 0,34 24875,5
24838,6
+ 36,9
1,96 /
-3,96
-11,7746
(0,0)
Mediana
(n = 576)
% Pol 0,95 0,63 0,88 0,58 0,07 61014 39800,5 +
21213,5
1,75 /
-2,03 1,02 0,78 0,83 0,64 0,18 30855,6
28001,8
+ 2853,8
1,91 /
-2,76
-3,86129
(0,0001)
% Brix 1,41 0,97 1,27 0,87 0,10 5279,04 4605,8 +
673,2
2,60 /
-3,21 1,33 1,00 0,83 0,62 0,38 30654,9
30635,9
+ 18,9
1,87 /
-4,12
-13,6011
(0,0)
Pequeña
(n= 1414)
% Pol 0,98 0,65 0,93 0,62 0,05 52442,7 32173,5 +
20269,2
1,85 /
-2,05 0,99 0,73 0,82 0,60 0,17 40293,8
35137,5
+ 5156,3
1,81 /
-2,6
-6,65726
(2,804E-11)
% Brix 1,43 0,97 1,33 0,90 0,07 4276,7 3355,6 +
921,1
2,71 /
-3,11 1,25 0,89 0,76 0,54 0,39 52058,5
51959,7
+ 98,8
1,63 /
-3,7
-23,8974
(0,0)
Fuente: El Autor. (**) Estadístico de Prueba y P-valor para la Diferencia de Mediad entre la Pre y Post Cosecha.
DPM = Defectos Por Millón Fuera de Especificación. DPM Fuera LSE = Defectos por Millón por encima del Límite Superior de Especificación.
n = Número de Pruebas de Laboratorio Realizadas. + DPM Fuera LIE = Defectos por Millón por debajo del Límite Superior de Especificación.
* Proceso Centrado ± 1,5 de la Media INFORMACIÓN PARA TODOS LOS RESULTADOS Índice de
Capacidad
Resultado del Índice de
Capacidad Decisión si el Proceso esta Centrado
Cp, Cpk, Pp , Ppk Menor a 0,67 No Adecuado para el trabajo. Requiere modificaciones muy serias. Categoría de proceso: 4.
Cp, Cpk, Pp , Ppk Entre 0,67 y menor a 1 Se dice que el proceso es incapaz. Requiere modificaciones serias para alcanzar una calidad satisfactoria. Categoría: 3
Cp, Cpk, Pp , Ppk Entre 1 y 1,33 El proceso es apenas capaz. Requiere un control estricto. Categoría de proceso: 2.
Cp, Cpk, Pp , Ppk Mayor que 1,33 El proceso es capaz (adecuado). Categoría de proceso: 1.
Cp / Cpk Mayor e Igual a 2 / 1,5 El proceso es capaz y tiene calidad Seis sigma. Categoría de proceso: Clase Mundial.
Fuente: Gutiérrez (2005). * Esta información es ampliada en el Anexo C, pág. 234.
187
Cuadro 45.
Índices de Capacidad de Proceso para las Variables de Calidad Porcentaje de Brix y Pol. Determinadas en la Recepción de la Caña de Azúcar
Según las Variedades y Edades de Corte, Período 2004-2005.
PRECOSECHA POSTCOSECHA (**)
Estadístico
Dif. de
medias
(P-valor)
Factor
Controlado
Variable
de
Calidad Cp Pp Cpk Ppk k
DPM
Total
DPM
Fuera
LSE +
LIE
Valor Z
LSE /
LIE Cp Pp Cpk Ppk k
DPM
Total
DPM
Fuera
LSE +
LIE
Valor
Z LSE
/ LIE
VARIEDAD
DE CAÑA
Canal Point
742005
(n = 1000)
% Pol 0,99 0,63 0,77 0,49 0,22 81286,6 70440,5 +
10846,1
1,47 /
-2,30 1,02 0,73 0,78 0,56 0,23 50742,8
47113,5 +
3629,3
1,67 /
-2,68
-0,612
(0,541)
% Brix 1,43 0,95 1,19 0,79 0,16 9210,8 8745,0 +
465,8
2,38 /
-3,31 1,30 0,91 0,79 0,55 0,39 48100,7
48027,9 +
72,8
1,66 /
-3,80
-14,1025
(0,0)
Cubana
32368
(n = 802)
% Pol 1,22 0,79 1,18 0,77 -0,03 17525,5 6890 +
10635,5
2,46 /
-2,30 1,06 0,78 0,90 0,66 0,15 26724
23389,1 +
3334,9
1,99 /
-2,71
-8,895
((0,0))
% Brix 1,73 1,16 1,72 1,13 0,02 554,4 362,3 +
192,1
3,38 /
-3,55 1,37 0,94 0,84 0,58 0,39 41576,7
41535,3 +
41,4
1,73 /
-3,94
-22,614
(0,0)
Central
Romana
74-250
(n = 107)
% Pol 1,36 0,71 0,84 0,44 -0,38 95017 1672,7 +
93344,3
2,93 /
-1,32 1,03 0,73 0,99 0,70 -0,03 29883,4
12236,5 +
17646,9
2,25 /
-2,10
-5,447
(3,377E-7)
% Brix 1,92 0,98 1,58 0,81 -0,18 7981,7 279,6 +
7702,1
3,45 /
-2,42 1,31 0,85 0,93 0,60 0,29 35777,5
35277,5 +
500
1,81 /
-3,29
-9,274
(1,886E-7)
EDAD DE
CORTE
10 Meses
(n = 477)
% Pol 1,04 0,63 0,91 0,55 0,12 66648,3 49534,88 +
17113,40
1,65 /
-2,12 1,07 0,76 0,86 0,61 0,20 36548,1
33300,6 +
3247,5
1,83 /
-2,72
-2,23544
(0,02539)
% Brix 1,49 0,95 1,31 0,84 0,11 6582,3 5837,92 +
744,40
2,52 /
-3,18 1,41 0,98 0,88 0,61 0,38 32930,8
32906,3 +
24,5
1,84 /
-4,06
-11,7039
(0,0)
11 Meses
(n = 1185)
% Pol 0,98 0,66 0,95 0,64 0,03 49235,6 28266,65 +
20968,92
1,91 /
-2,03 0,98 0,75 0,85 0,65 0,13 30362,7
24861,8 +
5500,9
1,96 /
-2,54
-4,9289
(8,282E-7)
% Brix 1,48 1,00 1,38 0,94 0,07 3101,09 2442,51 +
658,58
2,81 /
-3,21 1,24 0,92 0,81 0,60 0,35 36214,7
36117,4 +
97,3
1,80 /
-3,73
-19,8425
(0,0)
12 Meses
(n = 519)
% Pol 1,10 0,65 1,08 0,64 0,02 50140,6 27180,14 +
22960,47
1,92 /
-2,22 0,96 0,74 0,76 0,58 0,21 44117,2
40264,4 +
3852,8
1,75 /
-2,66
-6,32434
(2,554E-
10)
% Brix 1,64 0,98 1,52 0,91 0,07 3929,68 3118,2 +
811,48
2,74 /
-3,15 1,24 0,90 0,70 0,51 0,44 63994,1
63938,5 +
55,6
1,52 /
-3,86
-16,4772
(0,0)
Fuente: El Autor. (**) Estadístico de Prueba y P-valor para la Diferencia de Mediad entre la Pre y Post Cosecha.
188
Cuadro 46.
Índices de Capacidad de Proceso para las Variables de Calidad Porcentaje de Brix y Pol. Determinadas en la Recepción de la Caña de Azúcar
Según el Tipo y Época de Corte, Período 2004-2005.
PRECOSECHA POSTCOSECHA (**)
Estadístico
Dif. de
medias
(P-valor)
Factor
Controlado
Variable
de
Calidad Cp Pp Cpk Ppk k
DPM
Total
DPM
Fuera
LSE +
LIE
Valor Z
LSE /
LIE Cp Pp Cpk Ppk k
DPM
Total
DPM
Fuera
LSE +
LIE
Valor Z
LSE /
LIE
TIPO DE
CORTE
Manual (n = 672)
% Pol 1,02 0,65 0,94 0,60 0,08 54262,5 36884 +
17378,5
1,79 /
-2,11 0,78 0,64 0,57 0,46 0,28 88497,5
81539,7
+ 6957,8
1,39 /
-2,46
-6,870
(6,446E-12)
% Brix 1,51 0,97 1,34 0,86 0,11 5578,7 4960,6 +
618,1
2,58 /
-3,23 0,98 0,79 0,48 0,39 0,51 122116
121934,9
+ 181,16
1,17 /
-3,57
-18,791
(0,0)
Mecánico
(n = 1781)
% Pol 0,97 0,66 0,95 0,64 0,03 48953,3 27525,1 +
21428,2
1,92 /
-2,03 1,13 0,83 0,99 0,72 0,13 17696,2
15095,9
+ 2600,4
2,17 /
-2,79
-6,468
(9,985E-11)
% Brix 1,45 1,00 1,36 0,94 0,06 3051,1 2339,9 +
711,2
2,83 /
-3,19 1,46 1,05 0,98 0,70 0,33 17890,6
17877,1
+ 13,5
2,10 /
-4,20
-25,059
(0,0)
ÉPOCA DE
CORTE
Diciembre (n = 562)
% Pol 0,90 0,57 0,80 0,51 0,12 91656,6 64274,3 +
27382,3
1,52 /
-1,92 1,00 0,69 1,00 0,69 0,00 38304,7
18929,7
+ 19375
2,08 /
-2,07
3,728
(0,00019)
% Brix 1,32 0,85 1,21 0,78 0,08 12406 9587,1 +
2818,9
2,34 /
-2,77 1,47 1,00 1,20 0,82 0,19 7351,2
7165,6
+ 185,6
2,45 /
-3,56
-4,685
(0,0)
Enero (n = 627)
% Pol 0,97 0,63 0,95 0,61 -0,02 60237,8 27161,8 +
33076
1,92 /
-1,84 1,13 0,79 1,00 0,70 0,12 21991,2
17919,6
+ 4071,7
2,10 /
-2,65
-5,109
(3,249E-7)
% Brix 1,47 0,96 1,44 0,94 0,02 4181,0 2460,4 +
1720,6
2,81 /
-2,93 1,52 1,04 1,03 0,70 0,32 17742,9
17723,2
+ 19,8
2,10 /
-4,11
-16,007
(0,0)
Febrero (n = 707)
% Pol 1,35 0,80 1,34 0,80 -0,01 16483,4 7948,1 +
8535,3
2,41 /
-2,39 1,16 0,82 0,84 0,60 0,27 36862,4
36029,1
+ 833,3
1,80 /
-3,14
-12,705
(0,0)
% Brix 2,01 1,20 1,88 1,12 0,07 455,4 390,5 +
64,9
3,36 /
-3,83 1,46 1,00 0,74 0,51 0,49 64580,5
64576,3
+ 4,2
1,52 /
-4,46
-26,070
(0,0)
Marzo (n = 405)
% Pol 1,22 0,67 1,17 0,65 0,04 44016,1 26112,2 +
17903,9
1,94 /
-2,10 1,10 0,87 0,72 0,57 0,34 43317,8
43083,6
+ 234,2
1,72 /
-3,50
-9,729
(0,0)
% Brix 1,77 1,03 1,53 0,89 0,14 4078,6 3854,4 +
224,2
2,66 /
-3,51 1,38 1,05 0,55 0,42 0,60 105674
105673,6
+ 0,2
1,25 /
-5,07
-20,777
(0,0)
Fuente: El Autor. (**) Estadístico de Prueba y P-valor para la Diferencia de Mediad entre la Pre y Post Cosecha.
189
190
Por último, en los cuadros 44 al 45, se muestran el estadístico de prueba y su
correspondiente p-valor, para las pruebas de diferencias de medias de los porcentajes
de Brix y Pol enfrentados de acuerdo a las evaluaciones de pre y post cosecha. Como
se puede observar todas las pruebas de medias resultaron altamente significativa
(p<0,01), indicando que efectivamente los porcentajes de Brix y Pol obtenidos en la
precosecha son estadísticamente diferentes a los obtenidos en la postcosecha, salvo
en el caso de variedad de caña Canal Point 74-2005, que resultaron no significativos.
Estudio de las correlaciones entre las variables de calidad determinadas en la
recepción de la caña, para establecer posibles asociaciones entre las mismas.
Cuadro 47.
Matriz de Correlación global de las Variables de Calidad, Periodo de zafra 2004-2005
Correlaciones Brix
Pre
Brix
Post
Pol
Pre
Pol
Post
Pureza
Pre
Pureza
Post
A. Red
Pre
Humedad
Pre
Rmto.
Fábrica
Brix Postcosecha
0,225
2453
Pol Precosecha
0,957 0,157
2453 2453
Pol Postcosecha
0,256 0,950 0,214
2453 2453 2453
Pureza
Precosecha
0,618 -0,0163 0,817 0,073
2453 2453 2453 2453
Pureza
Postcosecha
0,202 0,312 0,249 0,590 0,264
2453 2453 2453 2453 2453
A. Reduct.
Precosecha
-0,581 -0,015 -0,695 -0,073 -0,735 -0,185
2446 2446 2446 2446 2446 2446
Humedad
Precosecha
-0,099 -0,171 -0,098 -0,169 -0,062 -0,069 0,089
2444 2444 2444 2444 2444 2444 2437
Rendimiento
Fábrica
0,034 0,4531 -0,0374 0,3855 -0,1538 0,0085 0,0916 -0,0643
2453 2453 2453 2453 2453 2453 2446 2444
Rendimiento
Postcosecha
0,249 0,834 0,2188 0,9353 0,1014 0,6939 -0,093 -0,1154 0,3507
2453 2453 2453 2453 2453 2453 2446 2444 2453
Fuente: El Autor
En el cuadro 47, se muestran los coeficientes de correlación de Pearson entre
los valores de las variables de calidad determinadas en el laboratorio de recepción de
191
la caña, obtenidas de manera general sin tomar en cuenta ninguna de las formas de
discriminación estudiadas. Hay que resaltar que en este cuadro se muestran tanto las
variables analizadas en la presente investigación, así como también otras que
determinada por el citado departamento. Como se puede notar en estos resultados, las
variables de calidad mantienen una excelente correlación siempre y cuando
pertenezcan a la misma fase de muestreo, es decir, a la precosecha o postcosecha. Por
ejemplo, los porcentajes de Brix mantienen una excelente correlación de 0,957 con el
porcentaje de Pol obtenidos en la precosecha, pero si éste se compara con el Brix o el
Pol obtenidos en la postcosecha, resultan coeficientes bajos de 0,256 y 0,225,
respectivamente, indicando la inexistencia de asociación lineal entre dichos factores.
En cambio el porcentaje de Brix obtenido durante la postcosecha presenta una
correlación alta y directamente proporcional con el porcentaje de Pol de la
postcosecha (0,950), y un efecto contrario con la misma variable pero obtenidos en la
precosecha. Este comportamiento se refleja de igual manera para los rendimientos de
azúcar probable obtenidos en la postcosecha y el obtenido finalmente en fábrica, en
otras palabras no existe asociación alguna entre los rendimientos de cosecha y los de
la fábrica. Por último, estos niveles de correlación se mantienen en todas las
estratificaciones definidas en el estudio, por lo tanto no es necesaria su presentación.
Plan de mejoras en el proceso de recepción de la caña de azúcar utilizando la
herramienta “5W y 1H”.
En el cuadro 48 se presenta el plan de mejoras para el proceso de recepción de
la caña en CAPCA, el cual surge de la consideración de las principales causas
detectadas en el diagrama causa efecto que influyen en el rendimiento de azúcar
probable; lo que permitirá tomar las acciones y medidas que conlleven a la solución
definitiva de los problemas observados en las etapas de pre y post cosecha, al tiempo
que serán evaluadas en el siguiente período de zafra 2005-2006.
CUADRO 48.
PLAN DE ACCION: Mejoras en el Proceso de Recepción de la Caña de Azúcar en el Central Azucarero Portuguesa, C.A. ESTRATEGIA QUE QUIEN CUANDO DONDE PORQUE COMO
Conformar
equipos de
trabajo y el plan
de acción
Crear un equipo
multidisciplinario con el
personal de recepción de
materia prima del central, que se
encargue de elaborar un plan de
trabajo e informar sobre las
acciones y procedimientos a
seguir en las mejoras del área.
Jefe del Departamento
de Recepción, Jefe del
Departamento de
maduración, Jefe del
Departamento de
Cosecha, Jefe del
Laboratorio de
Control de Calidad
Semestral
Laboratorio
de
recepción
de materia
prima
Para garantizar la difusión del plan y
que todo el personal de recepción se
involucre y conozca las acciones,
procedimientos que serán puestas en
marcha
Discutiendo el alcance y
la implantación de los
procedimientos y
parámetros de calidad.
Transfiriendo los
resultados logrados por
los entes involucrados
Revisar los
planes de
muestreo en
campo y
recepción
Revisar y Discutir la forma de
muestreo de la caña y el tamaño
de la misma, tomada en el
campo y el camión
transportador, así como también
la manera cómo se realizan las
pruebas de laboratorio para la
pre y post cosecha
Analistas de
Laboratorio de
recepción, operadores
de maduración,
operadores de la
sonda.
Semanal Campo y
Laboratorio
Para asegurar el cumplimiento de las
normas y procedimientos en la toma de
muestras y en la obtención del dato
relacionado con los distintos parámetros
de calidad; que aseguran por un lado, el
grado de madurez de los lotes de caña,
y por otro, las condicione de calidad del
lote después de la cosecha
Haciendo la observación
directa in situ, y tomando de
forma manual las muestras
de caña en los lotes que han
sido seleccionados como
aptos para la cosecha
Definir la ruta de
maduración y
corte de la caña
Definir la metodología a seguir
para la toma de muestras de
precosecha de los lotes de caña,
así como la ruta de corte en las
diferentes fincas que serán
cosechadas
Jefe de Maduración y
Jefe del Departamento
de Cosecha
Semanal Campo
Para cubrir en el menor tiempo posible
el corte de los lotes según planificación
establecida, y garantizar que el corte del
lote no supere los 15 días después de
realizada las pruebas de precosecha
Definiendo la ruta crítica
para la realización de las
pruebas de precosecha y el
posterior corte de los lotes,
en los diferentes núcleos
Mejorar la
quema y el corte
de la caña en los
lotes a cosechar
Realizar un seguimiento y
control de las prácticas de
quema y corte (manual y
mecánico) de la caña durante la
ejecución de estas actividades
Departamento de
Cosecha. Operadores
de corte, obreros
Diario Campo
Para garantizar una quema óptima del
lote, y asegurar que el corte manual o
mecánico de la caña sea eficiente, lo
que permite controlar los porcentajes de
Trash, al tiempo que aumenta la
eficiencia de la labor y el incremento
del rendimiento de azúcar en fábrica
Considerando la ruta crítica
de corte de los lotes
seleccionado para quema, el
horario de ejecución de la
práctica, así como el uso de
maquinarias y herramientas
manuales en óptimas
condiciones
Optimizar el
acarreo de la
caña
Implementar la logística de
transporte de la caña al central
Departamento de
transporte Diario
Campo y
Fábrica
Para garantizar la entrega en el tiempo
oportuno de la caña y así garantizar las
características ideales de calidad del
azúcar obtenida en la fábrica
Coordinando los tiempos de
entrega al central azucarero
Seguimiento y
control de las
pruebas de
laboratorio
Efectuar análisis de
inconsistencia de datos en los
resultados obtenidos en las
pruebas de laboratorio de pre y
post cosecha
Laboratorio de de
recepción Semanal
Central
Azucarero
Para garantizar exactitud y precisión en
los resultados obtenidos por el
laboratorio de recepción
Tomando muestras de los
resultados obtenidos en los
distintos parámetros de
calidad y sometiéndolos a
pruebas estadísticas de
capacidad
Fuente: El Autor.
192
193
Fase V:
Verificación de la capacidad de las variables físico-químicas obtenidas durante
el proceso de recepción de la caña, que permita evaluar la habilidad del proceso
en el cumplimiento de las especificaciones establecidas por la empresa.
En esta fase se implementó la etapa “C” (Chequear) del ciclo PDCA y Mejorar
de la metodología Seis Sigma, realizándose la verificación, evaluación y análisis de
los resultados para constatar si el bloqueo de las causas fundamentales fue efectivo.
Al mismo tiempo, que se tomaron las medidas de prevención de la recurrencia de los
mismos mediante la inspección y supervisión del proceso de recepción de la caña de
azúcar que ingresa al ingenio.
Para el estudio de la capacidad en esta fase se recolectaron los datos del periodo
de zafra 2005-2006, en el que se procesaron 2.460 muestras de laboratorio para las
158 unidades de producción evaluadas en el periodo anterior 2004-2005. A
continuación se presenta un resumen de las variables estratificadas:
1.- Para la variable Unidad de Producción o Finca, los resultados
recodificados son los siguientes:
Cuadro 49.
Distribución de Frecuencias de las Pruebas de Laboratorio por Categorías de Fincas,
Período 2005-2006
Categorías de Finca Nro. de
Fincas
Nro. de
Pruebas
Porcentaje
de pruebas
Porcentaje
Acum.
Pequeña (2-24 pruebas)
129 1.244 50,57 50,57
Mediana
(25-49 pruebas) 22 767 31,18 81,75
Grande
(50-75 pruebas) 5 278 11,30 93,05
Muy Grande
(75 y más pruebas) 2 171 6,95 100
Total 158 2.460 100
Fuente. El Autor.
194
En el cuadro 49, se pueden observar los resultados correspondientes a las
modalidades de fincas estudiadas durante el período de zafra 2005-2006. Se puede
notar que el 50,6% de las pruebas de laboratorio fueron realizadas en fincas
“pequeñas”, 7 % menos que en relación al período de zafra anterior. Por otro lado, las
fincas “medianas” representan el 31,2 % del total fincas en las que realizaron entre 25
y 49 evaluaciones, el 7,7 % más respecto al período anterior; representando ambas
modalidades el 81,8% de las pruebas efectuadas por el departamento de recepción. El
18,2 % restante congrega las modalidades de fincas “grandes” y “muy grandes, en las
que se agrupan siete fincas de las 158 estudiadas. Estos resultados pueden ser vistos
en el siguiente gráfico de Pareto:
Muy grandeGrandeMedianaPequeña
Fincas
2.500
2.250
2.000
1.750
1.500
1.250
1.000
750
500
250
0
Nro
. d
e P
rueb
as R
ealizad
as
100%
80%
60%
40%
20%
0%
Po
rcen
taje
171278
767
1.244
2.460
2.289
2.011
1.244
Figura 185.
Gráfico de Pareto Según las Categorías de Fincas,
Período 2005-2006 Fuente. El Autor.
En la figura 185 se muestra el gráfico de Pareto donde un poco más del 80% de
las pruebas realizadas por departamento de recepción corresponden a los tipo de
fincas “pequeñas” y “medianas”. El resto de las fincas un poco menos del 20%
representan las fincas en las que se realizaron al menos 50 pruebas, es decir sólo 7
195
fincas (de las 158 estudiadas) cuyas dimensiones tienden a ser “grandes” a “muy
grandes”. Estas pocas fincas vitales, serán por donde se encaminarán los análisis
estadísticos para descubrir el comportamiento de los parámetros físico-químicos en
pre y post cosecha de la caña.
2.- Para la variable Variedad de Caña los resultados recodificados son los
siguientes:
Cuadro 50.
Distribución de las Pruebas de Laboratorio por Variedades de Caña, Período 2005-
2006
Variedades de Caña Nro. de Pruebas Porcentaje % Acumulado
CP 74-2005 990 40,2 40,2
C 323-68 709 28,8 69,1
CR 74-250 76 3,1 72,2
B 80-549 59 2,4 74,6
MEZCLA 57 2,3 76,9
SP 70-1284 57 2,3 79,2
SP 72-4928 54 2,2 81,4
PR 69-2176 48 2,0 83,3
RB 85-5546 42 1,7 85,0
B 80-408 40 1,6 86,7
RB 74-454 37 1,5 88,2
SPF 70-1284 32 1,3 89,5
RB 85-5035 30 1,2 90,7
V 75-6 30 1,2 91,9
RB 85-5513 29 1,2 93,1
B 75-403 23 ,9 94,0
Otras 147 6,0 100
Total 2.460 100
Fuente. El autor.
En el cuadro 50 se muestran el número y el porcentajes de pruebas realizadas
durante la zafra 2005-2006 para las 16 variedades de caña más cultivadas por los
proveedores del central. Se puede ver que sólo en seis (6) de las variedades se
efectuaron el 79,2% del total de pruebas y en las tres (3) que se vienen estudiando
196
acumulan 72,2%, de las cuales la variedad de caña CP-742005 (Canal Point 74-2005)
aporta el 40,2% de las pruebas, la C-32368 (Cubana-323-68) el 28,8 % y la CR 74-
250 (Central Romana 74-250) el 3,1 % del total de pruebas realizadas durante este
año de zafra.
Las siguientes variedades de caña con mayor importancia dentro del proceso de
recepción recaen sobre la B 80-549 (Barbados 80-549), la Mezcla y SP 70-1284 (Sao
Paulo 70-1284), las cuales registraron el 2,4, el 2,3 y el 2,3 % del total de pruebas.
En la siguiente figura 186, se muestra el gráfico de Pareto relacionado en las
variedades de caña estudiadas en la presente investigación, para el período de zafra
2005-2006.
B-75403
RB855513
V-756
RB855035
SPF701284
RB74454
B-80408
RB855546
PR-692176
SP724928
SP-701284
MEZC
LA
B-80549
CR74-250
C32368
CP742005
Variedades de Caña
2.500
2.250
2.000
1.750
1.500
1.250
1.000
750
500
250
0
Nro
. d
e P
rue
ba
s R
ealizad
as
100%
80%
60%
40%
20%
0%
Po
rcen
taje
2329303032374042485457575976
709
990
2.3132.2902.261
2.2312.201
2.1692.132
2.0922.050
2.0021.948
1.8911.834
1.775
1.699
990
Figura 186.
Gráfico de Pareto Según las Variedades de Caña,
Período 2005-2006. Fuente. El Autor.
197
3.- Para la variable Edad de la Caña los resultados se resumen en el
siguiente cuadro y gráfico respectivamente:
Cuadro 51.
Distribución de las Pruebas de Laboratorio Según las Edades de la Caña al
Momento del Corte, Período 2005-2006
Edad de la Caña
Precosecha
Nro. de
Pruebas Porcentaje % Acumulado
Menos de 10 Meses 0 0,0 0,0
10 Meses 142 5,8 5,8
11 Meses 659 26,8 32,6
12 Meses 1.111 45,2 77,7
13 Meses 240 9,8 87,5
Más de 13 Meses 308 12,5 100
Total 2.460 100
Fuente. El Autor.
Como se puede notar en el cuadro 51, se presenta la distribución de las pruebas
efectuadas por el laboratorio durante el período de zafra 2005-2006, según las
diferentes edades (en meses) de la caña arrimada al ingenio. Como se puede apreciar
el 72,0 % de las pruebas de laboratorio fueron realizadas en cañas con edades entre
11 y 12 meses, el resto con un 5,2 % con menos de 11 meses y un 22,3 % por encima
de los 12 meses. Es de destacar que las pruebas contenidas en el estrado “más de 13
meses” agrupa todas aquellas cañas cosechadas con más de 15 meses de edad, que
fueron diferidas por causas ajenas a la planificación original de cosecha, ya sea por
efecto de la lluvia como sucede en la mayoría de los casos.
198
10 Meses13 MesesMás de 13 Meses11 Meses12 Meses
Edad de la Caña
2.500
2.250
2.000
1.750
1.500
1.250
1.000
750
500
250
0
Nro
. de
Pru
ebas
Rea
lizad
as
100%
80%
60%
40%
20%
0%
Po
rcentaje
142240
308
659
1.111
2.460
2.318
2.078
1.770
1.111
Figura 187.
Gráfico de Pareto Según las Edades de la Caña para el Momento
del Corte, Período 2005-2006 Fuente. El Autor
Como se puede notar en el gráfico de Pareto de la figura 187, la edad con el mayor
registro de corte durante el año de zafra fue de 12 meses seguida por la edad de 11
meses. Con base a estos resultados se puede aseverar que estas dos edades en el corte
de la caña configuraron el 72,0 % de las pruebas de laboratorio durante el proceso de
recepción.
4.- Para la variable Tipo de Corte de la Caña los resultados se resumen en
el siguiente cuadro y gráfico respectivamente:
Cuadro 52.
Distribución de las Pruebas de Laboratorio según los Tipos de Corte
de la Caña, Período 2005-2006
Tipo de Corte en la Caña de
Azúcar
Nro. de
Pruebas Porcentaje % Acumulado
Mecánico 1.890 76,8 76,8
Manual 570 23,2 100
Total 2.460 100
Fuente. El Autor.
199
El cuadro 52, presenta la tabulación de las pruebas de laboratorio de acuerdo al
tipo de corte, observándose que el tipo de corte mecánico recoge la mayor frecuencia
con el 76,8 %, mientras que el tipo de corte manual representa el restante 27,4 %,
manteniendo muy parecida la proporción de pruebas respecto la período anterior. En
tanto que en la figura 188, se muestra el respectivo gráfico de barras relacionado con
el presente enfoque del análisis estadístico.
23,2
76,8
0
10
20
30
40
50
60
70
80
Po
rcen
taje
Manual Mecánico
Tipo de Corte de la Caña
Figura 188.
Gráfico de Barras según el Tipo de Corte de la Caña, zafra
2005-2006 Fuente. El Autor.
5.- Para la variable Época de Corte de la Caña los resultados se resumen
en el siguiente cuadro y gráfico respectivamente:
Cuadro 53.
Distribución de las Pruebas de Laboratorio Según las Épocas de Corte de la
Caña, Período 2005-2006
Meses de Zafra Nro. de Pruebas Porcentaje % Acumulado
Noviembre 5 0,20 0,20
Diciembre 491 20,0 20,2
Enero 614 25,0 45,1
Febrero 603 24,5 69,6
Marzo 551 22,4 92,0
Abril 196 8,0 100
Total 2.460 100
Fuente. El Autor.
200
El cuadro 53 muestra los resultados de las pruebas de laboratorio realizadas
durante la recepción para cada época en la que se efectuó el corte de la caña, es decir
entre los meses de noviembre de 2005 y abril de 2006. Como se puede ver el grueso
de la pruebas se realizaron durante los meses de diciembre a marzo, lo cual representa
el 91,9% del total, manteniendo la misma distribución que la del período de zafra
pasado. Vale decir que el mes con el mayor reporte de pruebas fue enero con un 25%,
y como es de esperar los de menor proporción los meses de inicio y final de zafra.
En la figura 189 se muestra el respectivo gráfico de Pareto para las diferentes
épocas de cosecha. Como se puede notar en orden de importancia según el número de
pruebas efectuadas corresponde al mes de enero con un 25,0 %, seguido por los
meses de febrero y marzo con el 24,5 % y el 22,4 respectivamente, manteniéndose la
proporcionalidad entre estos, tal como se planificó durante la cosecha.
NoviembreAbrilDiciembreMarzoFebreroEnero
Época de Corte de la Caña
2.500
2.250
2.000
1.750
1.500
1.250
1.000
750
500
250
0
Nro
. de
Pru
ebas
Rea
lizad
as
100%
80%
60%
40%
20%
0%
Po
rcentaje
5
196
491551603614
2.4602.455
2.259
1.768
1.217
614
Figura 189.
Gráfico de Pareto Según las Épocas de Corte de la Caña, Período 2005-
2006
Fuente. El Autor.
201
6.- Para la variable Días Transcurridos entre la Pre y Post Cosecha. Los
resultados se resumen en el siguiente cuadro y gráfico respectivamente:
Cuadro 54.
Distribución de las Pruebas de Laboratorio según la Diferencia
de días entre la Pre y la Post Cosecha
Diferencia de Días entre la
Pre y Post Cosecha
Nro. de
Pruebas Porcentaje % Acumulado
A lo sumo 10 días 789 32,1 32,1
Entre 11 y 20 días 946 38,5 70,5
Entre 21 y 30 días 428 17,4 87,9
Más de 30 días 297 12,1 100
Total 2.460 100
Fuente. El Autor.
En el cuadro 54 se muestran los resultados obtenidos para las pruebas
realizadas durante la recepción según la diferencia en días entre la realización de la
prueba de precosecha y postcosecha. Notándose que el 32,1% de las pruebas de
precosecha presentaron a lo sumo 10 días de diferencia con respecto a la ejecución de
la prueba de postcosecha, mientras que el 38,5 % presentaron diferencias entre 10 y
20 días del total de pruebas estudiadas, el 17,4 % diferencias entre 21 y 30 días y el
12,1 % más de 30 días.
Es importante recordar que la diferencia en días entre una prueba y la otra impactan
levemente sobre la calidad del producto por cuanto algunos de los indicadores
permanecen en niveles aceptables y con poca variabilidad en el tiempo, haciéndose
necesario un estudio detallado que permita determinar la brecha máxima entre ambas
prueba que pudiera causar un efecto significativo.
202
Más de 30 díasEntre 21 y 30 díasA lo sumo 10 díasEntre 11 y 20 días
Diferencia Días entre Pre y Post Cosecha
2.500
2.250
2.000
1.750
1.500
1.250
1.000
750
500
250
0
Nro
. de
Pru
ebas
Rea
lizad
as
100%
80%
60%
40%
20%
0%
Po
rcentaje
297428
789
946
2.460
2.163
1.735
946
Figura 190.
Gráfico de Pareto Según la Diferencia de días entre la Pre y Post
Cosecha, Período 2005-2006
Fuente. El Autor.
En la figura 190 se muestra de forma gráfica los resultados obtenidos según la
diferencia de días entre la pre y post cosecha de la caña. Observándose el patrón
esperado en el comportamiento del número de pruebas realizadas según los estratos
de las diferencias de días, pero la proporción en los últimos dos estratos deberían de
ser menores.
Una vez realizada la estratificación de los factores más influyentes en el
proceso de recepción de la caña, fueron estudiados sobre éstos los principales
parámetros físico-químicos determinados por el departamento de recepción del
Central Azucarero para verificar las condiciones de calidad de la caña según las
especificaciones establecidas, para ello se propuso la siguiente fase.
203
Evaluación de la capacidad del proceso de recepción de la caña de azúcar para el
período de zafra 2005-2006.
Para el estudio de capacidad en este ciclo de zafra se tomaron en consideración
solamente los parámetros porcentaje de Brix y Pol por ser los más importantes en el
proceso de recepción, así como los decisivos en la determinación del rendimiento de
azúcar obtenidos en la fábrica, el resto de los parámetros estudiados anteriormente
pueden ir siendo incorporados en análisis posteriores tomados en cuenta en el plan de
mejoras para la recepción de la caña. Por otro lado, fueron excluidos todos aquellos
valores que se encontraban fuera de rango estadístico en estos parámetros, una vez
confirmada su inconsistencia respecto a otros valores con los que deben guardar
estricta correspondencia, como por ejemplo un porcentaje de Pol muy bajo (9,26%)
determinado durante la precosecha, y posteriormente en la prueba de postcosecha
resulta un valor bastante alto (17,9%) con menos de 3 días de diferencia entre una
prueba y otra, además estos dos resultados son también comparados con el
porcentaje de Pol obtenido en la azúcar de la fábrica. Así, de los 2.460 valores
recolectados en la muestra se eliminan 37 valores quedando en definitiva 2.423 datos.
Por otro lado, se realizaron las pruebas de normalidad de Kolmogorov-Smirnov
para constatar la normalidad de los datos de acuerdo con los niveles de estratificación
definidos en el estudio, en las cuales se confirmó la no significancia (p>0,05) de los
mismos, al tiempo que se construyeron los histogramas de frecuencias con los limites
de tolerancia natural incluidos, observándose que los datos se hayan bajo control
estadísticos., Como consecuencia del cumplimiento de todos estos supuestos se tiene
la permisividad de la aplicación de un estudio de capacidad para el período de zafra
2005-2006. En tal sentido se presentan en los cuadros 55 al 58 (ver pág. 214 a 217)
los resultados obtenidos después de la aplicación del plan en el período de zafra
2005-2006.
En el cuadro 55, se presentan los resultados de los indicadores estadísticos Cp,
Cpk, Pp, Ppk, k y p-valor, correspondientes a los porcentajes de Brix y Pol para las
204
categorías de fincas obtenidos en las pruebas de pre y post cosecha en este periodo de
zafra. Como se puede notar en las evaluaciones de Precosecha, con la
implementación del plan de mejora se logra disminuir en más del 69% el número
pruebas (en ppm) que no cumplen con las especificaciones establecidas por la norma
en relación al periodo de zafra 2004-2005, en todas las categorías de fincas excepto la
modalidad de finca “grande” en la cual el porcentaje de Brix se mantiene invariante,
mientras que el porcentaje de Pol aún cuando es bastante bajo se incrementa
significativamente pasando de 410,9 a 542 disconformidades por millón. Este
comportamiento se debe al nivel variabilidad presente en dicha variables, el cual es
reflejado en los indicadores de capacidad a largo plazo los cuales se ubican entre 0,74
y 1,26 para el Pp y entre 0,64 y 1,11 para el Ppk, que según Gutiérrez (2005) a estos
niveles de capacidad tal como se encuentra funcionando la recepción de la caña,
pueden considerarse como procesos poco capaces de cumplir con las especificaciones
establecidas.
Por otro lado, los porcentajes de Brix y Pol obtenidos en las muestras de caña
durante la Postcosecha, sólo se logra una reducción importante en el número de
pruebas disconformes (en ppm) para la categoría de finca “pequeña” al compararse
con la zafra 2004-2005, el resto de las modalidades de fincas experimentaron un
efecto contrario al incrementarse el número de disconformes, que en el peor de los
casos alcanzaron un 69% de diferencia. Esta situación se debe al desplazamiento o
descentralidad hacia la derecha de los porcentajes de Brix y Pol respecto a las
especificaciones estudiadas en la presente investigación, tal como se puede apreciar
este indicador se encuentra por encima del 20% y su punto máximo se ubica en un
64% respecto a la media objetivo. Como consecuencia directa de este desplazamiento
y del nivel de variabilidad percibida por los datos en más 1,25%, en algunos casos los
indicadores de capacidad a largo plazo resultan ser bajos, ubicándose entre 0,90 y
1,10 para el Pp y entre 0,52 y 0,70 para el Ppk; en tal sentido estos procesos pueden
calificarse como poco capaz.
205
Finalmente, el estudio de capacidad para los porcentajes de Brix y Pol
enfocados en la categorización de las fincas merece la puntualización de los
siguientes aspectos de acuerdo con los resultados obtenidos en este año:
a) Los valores medios de las muestras de caña obtenidos en la precosecha se
encuentran más centrado respecto al valor nominal, en comparación de los obtenidos
en la postcosecha que se hayan fuertemente desviados por la derecha dejando por
entendido que este proceso pertenece a otra distribución normal con media y varianza
diferentes al de la precosecha, quedando demostrado por la pruebas de diferencias de
medias realizadas en cada uno de estos parámetros, que existe una diferencia
altamente significancia (p < 0,01) entre los procesos de evaluación de la caña antes y
después de la cosecha.
b) Existe todavía mucha dispersión en los valores de Brix y Pol en las
modalidades de fincas, que en la mayoría de los casos superan el 1,25%, siendo más
evidente en los resultados de la postcosecha, aún cuando todos los valores se hallan
dentro de sus límites tolerancia natural.
c) Los indicadores de de capacidad indican que los procesos de generación de
resultados de Brix y Pol en la caña que ingresa al central, pueden ser calificados
como poco capaces con algunas excepciones; esto obedece a varias situaciones
algunas de ellas ya mencionadas como la descentralidad y el nivel de variabilidad,
pero además se adiciona la falta de una excelente aproximación a la simetría de los
datos, aún cuando las pruebas de normalidad dieron no significativa, con probabilidad
de aceptación baja. En estos casos se pudiera probar con algunas transformaciones de
los datos como por ejemplo la Box y Cox.
d) Aún con todos los elementos distorsionantes mencionados anteriormente se
puede inferir que hubo una excelente mejora en el proceso de recepción de la caña en
los parámetros Brix y Pol en la precosecha, no siendo este el caso para el
postcosecha.
206
El cuadro 56 muestra los resultados de los indicadores de capacidad
relacionados con los porcentajes de Brix y Pol, evaluados según las variedades de
cañas con la mayor extensidad de área cultivada, como lo son: la Canal Point 74-
2005, la Cubana 323-68 y la Central Romana 74-250. Como se puede observar los
resultados obtenidos para la zafra 2005-2006, a partir de la aplicación del plan de
mejora los porcentajes de Brix y Pol obtenidos durante la Precosecha reflejaron una
reducción en más de 64% en todas las variedades en relación al número de pruebas
disconformes con las especificaciones del período zafra anterior, mientras para la
Postcosecha en más del 40% en las variedades Canal Point y Central Romana, a
excepción de la variedad Cubana donde se reflejó un leve descenso (4,97%) en los
porcentajes de Pol y un incremento (43,8%) en los porcentajes de Brix, tomando
como base los resultados del año de zafra anterior.
En tanto, los indicadores de capacidad a largo plazo obtenidos en las muestras
de Precosecha, oscilan entre 0,83 y 1,50 para el Pp y entre 0,64 y 1,47 para el Ppk,
observándose que los porcentajes de Brix exhiben una excelente capacidad de
generación de valores acordes con las especificaciones en comparación con los
porcentajes de Pol, aproximándose a niveles seis sigmas en las variedades de caña
Cubana y Central Romana, con valores esperados de 135 disconformidades por cada
millón de pruebas realizadas para la variedad Cubana, y de 7,3 para la Central
Romana, al mismo tiempo que la descentralidad no supera el 3% respecto al valor
objetivo. Por el contrario, los indicadores de capacidad arrojados por los porcentajes
de Pol en las tres variedades de caña presentan mayor dispersión y descentralidad, y
por ende menor nivel de capacidad, llegando a producir más 6.000 pruebas
disconformes por cada millón que se realice, alcanzado un máximo de 29.216. Esta
situación conlleva a concluir que en las condiciones de funcionamiento actual del
proceso de recepción, con estos niveles medios y de dispersión en los porcentajes de
Pol, generarán sin lugar a dudas gran cantidad de pruebas disconformes alejándose de
la meta propuesta en el plan de mejoras, que es llegar a niveles de seis sigma.
207
Ahora, al examinar los resultados de los indicadores de capacidad arrojados por
las pruebas de Postcosecha en las tres variedades, se puede notar un incremento
considerable de los niveles de descentralidad de la media de los porcentajes de Brix y
Pol con relación a sus respectivos valores objetivos, oscilando entre 36 y 52% para
los porcentajes de Brix y entre 12 y 30% para los porcentajes Pol. Si, al fuerte
desplazamiento por la derecha de los datos se le adiciona el alto grado de variabilidad
presente en los porcentajes de Brix y Pol en las muestras de caña, traen como
consecuencia directa resultados en los indicadores Pp y Ppk por debajo de uno (1),
que califican al proceso como poco capaz de producir valores acordes con las
especificaciones. Es por ello que los resultados mostrados por el indicador Pp osciló
entre 0,91 y 1,03 para los porcentajes de Pol y entre 1,08 y 1,13 para los porcentajes
de Brix, mientras el indicador Ppk fluctuó entre 0,65 y 0,91 para los % de Pol y entre
0,52 y 0,72 para los % de Brix.
Además, otro de los logros alcanzado por el plan corresponde a que todos los
valores de los porcentajes de Brix y Pol en las tres variedades se hallan dentro de los
límites de especificación, que en muy pocos casos son superados por ambos límites
de tolerancia natural, y de manera más frecuente el límite superior de tolerancia
natural, siendo este otra de las razones del nivel bajo en la capacidad.
Por último, la prueba de diferencia de medias para muestras independientes
asumiendo varianzas distintas, dieron como resultado que los porcentajes de Pol y
Brix son estadísticamente significativos (p< 0,01) en las tres variedades de caña, si
son obtenidos en muestras de caña durante la precosecha en comparación a las
muestras tomadas durante la postcosecha, aún cuando la diferencia de tiempo entre la
realización de ambas pruebas no superen los 20 días.
El cuadro 57 se presentan los resultados de los indicadores de capacidad
correspondientes con los porcentajes de Brix y Pol según los tipos de corte de la caña:
Manual ó Mecánica. Como se puede observar en los resultados vinculados con las
pruebas de Precosecha, se produjo un importante descenso en el número de
208
disconformidades por millón con respecto a los resultados obtenidos en el año
anterior, es el caso de los porcentajes de Brix que se reducen en más de un 84%
mientras que los porcentajes de Pol la reducción sobrepasa el 67%. Además, los
niveles de descentralidad oscilan entre un 5 y 12 por ciento, orientados
específicamente hacia la derecha de la distribución. En tanto, que los indicadores de
capacidad Pp y Ppk reportados por los porcentajes de Brix tienden a ser mayores de
1,1, en relación con los reportados por los porcentajes de Pol que son menores de 1.
Al igual que en los casos comentados anteriormente, el alto nivel de dispersión
de los datos en ambos factores más la tendencia a distribuirse de manera asimétrica
dentro de los de especificación, son las principales consecuencias de que los
resultados en los indicadores de capacidad sean moderadamente bajos, afectando la
idoneidad del proceso de recepción.
Por otra parte, los resultados reportados para las pruebas de Postcosecha
exhiben un comportamiento muy similar al observado en las estratificaciones
discutidas anteriormente. Tal es el caso de falta de centralidad de la media muestral
respecto a la media nominal en la que su desviación hacia la derecha supera el 25%,
con niveles de variabilidad mayores a 1,25% y con valores de capacidad Pp oscilantes
entre 0,91 y 1,07 para el porcentaje de Brix y de 0,90 para los porcentajes de Pol,
mientras que el Ppk reporta valores que fluctúan entre 0,52 y 0,59 en los Brix y
alrededor de 0,68 para el Pol. Todos estos elementos traen como consecuencia una
escasa capacidad en el proceso de recepción de la caña con relación a dichas
variables, en la generación de valores dentro de las especificaciones establecidas por
la norma y sugerida por Tonatto (2005), es decir al nivel de funcionamiento actual del
procesos según sus medias y desviaciones estándares, no son capaces de producir
valores de Brix y Pol que cumplan con las especificaciones establecidas para la
recepción del producto.
Finalmente, en relación a las pruebas de medias para dos muestras
independientes asumiendo varianzas distintas, al comparar los porcentajes de Brix y
209
Pol obtenidos antes y después de la cosecha, dieron como resultado diferencias
altamente significativa (p<0,01), es decir, efectivamente existen marcadas diferencias
entre los porcentajes de Brix y Pol obtenidos durante la precosecha en comparación a
los obtenidos días después de la cosecha (postcosecha). Además, se observa que los
estadísticos de pruebas presentan un fuerte desvío hacia el lado negativo de la
distribución t student; como por ejemplo cuando se comparan los porcentajes medios
de Brix obtenidos durante la precosecha contar los obtenidos en la postcosecha en la
caña cortada manualmente, donde el estadístico de prueba reporta fue de -22,707, lo
cual indica que la diferencia entre las dos medias muestrales están desviadas una de la
otra en más de veintidós puntos hacia la izquierda en término estandarizados de la
distribución T de Student.
En el mismo cuadro 57 se muestran los resultados de los indicadores de
capacidad correspondientes a los porcentajes de Brix y Pol obtenidos durante la pre y
post cosecha de la caña, según las diferentes Épocas de Corte. Como se puede ver en
las pruebas de Precosecha los coeficientes de capacidad Pp y Ppk relacionados con
los grados Brix reportan una extraordinaria capacidad, con valores que oscilan entre
1,27 y 1,74 para los Pp, y entre 1,06 y 1,54 para el Ppk. Estos resultados indican que
el proceso de recepción para la variable grados Brix se encuentra funcionando entre
los 3,2 y 3,5 sigmas respecto al límite superior de especificación y entre los -4,2 y -
5,0 sigmas en relación al límite inferior de especificación, tal como se puede apreciar
en los valores Z; es por esto que este proceso se puede calificar capaz teniendo
presente que el objetivo es llegar a niveles de seis sigma. En definitiva para esta
variable se logra una reducción de más del 80% en el número de pruebas de
laboratorios disconformes respecto al período de zafra anterior, en los meses de
Diciembre, Enero y Marzo, mientras que febrero se reduce en un 31,2%. El mes de
Abril no tiene patrón de comparación por cuanto en el período anterior no se
realizaron pruebas de precosecha durante esta temporada.
Ahora, en los porcentajes de Pol obtenidos en la Precosecha, se observa un
mayor número de pruebas disconformes por millón en relación a las reportadas en los
210
Brix en las mismas épocas, los cuales se encuentran fluctuando entre 8.396 y 45.109,
siendo el mes de Enero el que reporta la mayor cantidad de anomalías, por
consiguiente este proceso es tipificado como poco capaz. En cuanto a los niveles de Z
el proceso se encuentra funcionando entre 2,61 y -2,67 sigmas, aproximadamente en
todas las épocas, a excepción del mes de Enero que el valor Z inferior fue de -1,86
generándose 45.109 disconformidades. Para esta variable se logra disminuir, respecto
al año de zafra 2004-2005, en más de un 25% el número de pruebas disconformidades
en los meses de de Enero y Febrero, y en más de un 68% para los meses de
Diciembre y Marzo.
Entre tanto los coeficientes de capacidad Pp y Ppk reportados por los
porcentajes de Brix y Pol durante la Postcosecha según la época de corte son
relativamente bajos, oscilando entre 0,86 y 1,09 para el Pp, y entre 0,67 y 0,54 para el
Ppk. También es importe señalar, que los valores de Brix y Pol reportados en todas
las modalidades de época de corte se encuentran por encima del límite inferior de
especificación, al mismo tiempo que una mínima proporción de ellos salen fuera del
límite superior, pero que no superan el 9,0% de disconformidades, a excepción de los
porcentajes de Brix en el mes de Abril que alcanzaron el 16,4% de disconformidades
y todos salieron por el límite superior de especificación. En otras palabras los niveles
medios y de variabilidad actual de los procesos no son los más adecuados para lograr
niveles óptimos calidad en la generación de valores acordes con el cumplimiento de
la norma. En definitiva mediante la implementación del plan de mejoras en la
recepción de la caña, se consigue disminuir el número de pruebas disconformes para
los porcentajes de Brix en más de un 69% en los meses de Diciembre y Febrero, en
un 51,2% para el mes de Enero, y un 15% para el mes Marzo. Mientras que los
porcentajes de Pol disconformes disminuyen en más de un 73% para los meses de
Diciembre y Febrero, y en un 33,7% y un 56,2% para los meses de Enero y Marzo,
respectivamente.
En tal sentido, la baja capacidad de los procesos en esta estratificación del
problema planteado, radica en el desplazamiento hacia la derecha de la distribución
211
de los datos de Brix y Pol, en la que se manifiesta otros niveles en la media y varianza
muy diferentes a los esperados de acuerdo con las especificaciones. Tal como se
puede apreciar en el cuadro 57 para las épocas de corte de la Postcosecha, el
coeficiente k se incrementa en la medida que transcurre el periodo de zafra, indicando
cierta temporalidad en estas variables en el proceso de cosecha de la caña, ejemplo de
ello son los porcentajes de Brix que reportan una descentralidad de 23% en el mes de
Diciembre, pasa a 34% en Febrero, sigue creciendo en los siguientes meses hasta
ubicarse en 77% en el mes de Abril.
Finalmente, la prueba de medias arrojaron que los porcentajes de Brix y Pol
obtenidos durante la precosecha versus los obtenidos en la Postcosecha son altamente
significativos (p<0,01), es decir que los porcentajes medios de Pol y Brix son
diferentes al ser obtenidos en las muestras de caña tomadas durante la precosecha con
respecto a las muestras tomadas en la postcosecha. Observando las mayores
desviaciones (negativas) en los estadísticos T de Student correspondientes con las
pruebas de hipótesis de los meses de Marzo y Abril.
En el cuadro 58, se presentan los resultado de los coeficientes de capacidad
para los porcentajes de Brix y Pol obtenidos durante la pre y post cosecha de la caña,
según la edad de corte.
Por un lado, los resultados obtenidos para la Precosecha muestran coeficientes
Pp que fluctúan entre 1,17 y 1,31 y entre 0,77 y 0,85 para el Ppk en los porcentajes de
Brix y Pol respectivamente, presentándose el mismo patrón de comportamientos
expuesto por las estratificaciones estudiadas anteriormente. Es de resaltar que la edad
de corte con la mayor capacidad en dar respuestas acordes con las especificaciones
corresponde a los 13 meses, cuyos Pp fueron de 0,83 y 1,31 mientras los Ppk fueron
de 0,80 y 1,19 para ambas variables, reportando 193 casos disconformes por cada
millón de pruebas realizadas para el porcentajes de Brix y 12.912 disconformidades
para el Pol. El nivel de descentralidad de las medias muestrales en el peor de los
212
casos alcanza un 12%, originándose un alto porcentaje de las disconformidades por el
lado derecho de la distribución de los datos.
Aún cuando se presenta estas pequeñas deficiencia en el proceso de recepción,
con la implementación del plan de mejoras se logra reducir entre un 83 y 93 % el
número de disconformidades para los porcentajes de Brix, mientras que para los
porcentajes de Pol entre 67 y 77%, respecto a los resultados obtenidos en el período
de zafra 2004-2005. Finalmente se pudo verificar mediante los histogramas de
frecuencia, que los límites de tolerancia natural de los datos en ambas variables se
hallan dentro de los límites de especificación, en la mayoría de los casos y en una
minoría sólo el límite de tolerancia natural superior supera al de especificación, esto
también puede ser percibido indirectamente en los valores de Z colocados en el
cuadro.
Por otro lado, los coeficientes de capacidad relacionadas con las pruebas de
Postcosecha, dieron como resultados valores para el Pp que fluctuaron entre 1,03 y
1,09 para los Brix y entre 0,91 y 0,98 para los Poles, mientras que el Ppk arrojó
valores que oscilaron entre 0,49 y 0,67 para los Brix y entre 0,60 y 0,79 para los
Poles. Esta deficiencia en los coeficientes tiene como raíz el alto grado de
desplazamiento que presentan los datos respecto a las especificaciones establecidas;
tal como se puede apreciar en el cuadro, el sesgo tiende a incrementarse
paulatinamente en los porcentajes de Brix y Pol en la medida que la caña presenta
mayor edad para el momento de su corte, como por ejemplo los porcentajes de Brix
comienza con un desplazamiento del 37% respecto al valor objetivo central en las
cañas cuyo corte se produce a los 10 meses, pasa luego a un 41% a los 11 meses,
incrementándose sucesivamente hasta alcanzar un 54% en las cañas cortadas con más
de 13 meses.
Además, los niveles de variabilidad en la valores de Pol y Brix tienden de
moderados a altos, lo cual indica que la media y varianza en la distribución actual de
los datos no se corresponden con las especificaciones esperadas por la empresa, es
213
decir los datos tal cual se están originando provienen de otra distribución normal con
otra media y varianza, muy diferentes a las sugeridas en la norma, ameritándose una
revisión minuciosa de la situación suscitada. También es bueno recalcar que aún
cuando se presentas situaciones limitantes, una alto porcentaje de los valores
generados en esta zafra y analizados de acuerdo con la edad de corte de la caña, se
mantienen dentro de las especificaciones, y sólo una mínima proporción que no
supera el 7,2% están en desacuerdo con dichas especificaciones, con una tendencia al
incumplimiento por superar el límite superior de especificación, tal como se puede
notar en los valores positivos de Z.
Finalmente, los pruebas de diferencia de medias dieron todas altamente
significativas (p<0,01), en cuanto a los porcentajes de Brix y Pol obtenidos de
acuerdo a las pruebas de pre y post cosecha de la caña. Es decir existen diferencias en
los niveles de Brix y Pol al ser determinados antes y después de la cosecha. Se puede
observar que todos valores arrojado por el estadístico T student son muy negativos,
lo que indica que la diferencia entre las dos medias es bastante significativa,
originando un sesgo en el estadístico de prueba muy alejado del origen del la
distribución, expresado en términos de sigma.
Cuadro 55.
Índices de Capacidad de Proceso para las Variables de Calidad Porcentaje de Brix y Pol
Determinadas en la Recepción de la Caña de Azúcar Según las Categorías de Fincas, 2005-2006
PRECOSECHA POSTCOSECHA (**)
Estadístico
Dif. de
medias
(P-valor)
Factor
Controlado Variable
de Calidad ˆ/X s Cp Pp Cpk Ppk k DPM
Total
DPM
Fuera
LSE +
LIE
Valor Z
LSE /
LIE ˆ/X s Cp Pp Cpk Ppk k DPM
Total
DPM
Fuera
LSE +
LIE
Valor Z
LSE /
LIE
CATEGORÍA
DE FINCAS
Muy
Grande
(n =166)
% Pol 14,9 /
1,58 0,71 0,74 0,61 0,64 0,13 33288 27398,7
+ 5885,8
1,9 /
-2,52
15,7 /
1,18 0,98 0,99 0,64 0,65 0,35 26330 26298,9
+ 31,0
1,94 / -
4,01
-4,880
(0,0)
% Brix 17,3 /
1,21 1,21 1,24 0,99 1,01 0,18 1196 1190,1 +
6,0
3,04 /
-4,38
18,9 /
1,36 1,10 1,10 0,50 0,52 0,53 59589 59588,7
+ 0,2
1,56 / -
5,06
-11,090
(4,948E-7)
Grande
(n= 278)
% Pol 14,6 /
1,44 0,86 0,81 0,83 0,79 0,03 15112 9231,3 +
5881,1
2,36 /
-2,52
15,4 /
1,30 1,01 0,90 0,76 0,68 0,25 21187 20802,4
+ 384,3
2,04 /
-3,36
-6,401
(0,0)
% Brix 16,8 /
1,27 1,28 1,18 1,19 1,10 0,07 542 461,7 +
79,9
3,31 /
-3,78
18,4 /
1,34 1,19 1,12 0,68 0,64 0,43 27150 27148,7
+ 0,9
1,92 / -
4,78
-14,651
(1,656E-9)
Mediana
(n = 746)
% Pol 14,8 /
1,34 0,89 0,87 0,81 0,80 0,08 10937 8534,3 +
42403,1
2,39 /
-2,82
15,5 /
1,25 1,06 0,94 0,76 0,67 0,28 22074 21917,4
+ 157,0
2,02 / -
3,60
-10,382
(0,0)
% Brix 16,9 /
1,20 1,31 1,25 1,18 1,12 0,10 390 369,3 +
20,5
3,37 /
-4,10
18,6 /
1,43 1,20 1,05 0,63 0,55 0,48 49220 49218,1
+ 1,7
1,65 / -
4,65
-24,882
(0,0)
Pequeña
(n= 1233)
% Pol 14,8 /
1,42 1,04 0,82 0,94 0,75 0,09 16105 12532,2
+ 3573
2,24 /
-2,69
15,3 /
1,29 1,05 0,90 0,81 0,70 0,23 18645 18210,2
+ 434,6
2,09 / -
3,33
-8,780
(0,0)
% Brix 17,0 /
1,19 1,59 1,26 1,40 1,11 0,12 448 436,9 +
11,1
3,33 / -
4,24
18,5 /
1,44 1,28 1,04 0,72 0,58 0,44 39740 39736,9
+ 3,3
1,75 / -
4,51
-27,025
(0,0)
Fuente: El Autor (**) Estadístico de Prueba y P-valor para la Diferencia de Mediad entre la Pre y Post Cosecha.
DPM = Defectos Por Millón Fuera de Especificación. DPM Fuera LSE = Defectos por Millón por encima del Límite Superior de Especificación.
n = Número de Pruebas de Laboratorio Realizadas. + DPM Fuera LIE = Defectos por Millón por debajo del Límite Superior de Especificación.
*Proceso Centrado ± 1,5 de la Media Índice de
Capacidad
Resultado del Índice
de Capacidad Decisión si el Proceso esta Centrado
Cp, Cpk, Pp , Ppk Menor a 0,67 No Adecuado para el trabajo. Requiere modificaciones muy serias. Categoría de proceso: 4.
Cp, Cpk, Pp , Ppk Entre 0,67 y menor a 1 Se dice que el proceso es incapaz. Requiere modificaciones serias para alcanzar una calidad satisfactoria. Categoría: 3
Cp, Cpk, Pp , Ppk Entre 1 y 1,33 El proceso es apenas capaz. Requiere un control estricto. Categoría de proceso: 2.
Cp, Cpk, Pp , Ppk Mayor que 1,33 El proceso es capaz (adecuado). Categoría de proceso: 1.
Cp / Cpk Mayor e Igual a 2 / 1,5 El proceso es capaz y tiene calidad Seis sigma. Categoría de proceso: Clase Mundial.
Fuente: Gutiérrez (2005). * Esta información es ampliada en el Anexo C.
214
Cuadro 56.
Índices de Capacidad de Proceso para las Variables de Calidad Porcentaje de Brix y Pol
Determinadas en la Recepción de da Caña de Azúcar Según la Variedad. Período 2005-2006
PRECOSECHA POSTCOSECHA (**)
Estadístico
Dif. de
medias
(P-valor)
Factor
Controlado Variable de
Calidad ˆ/X s Cp Pp Cpk Ppk k DPM
Total
DPM
Fuera
LSE +
LIE
Valor Z
LSE /
LIE
ˆ/X s Cp Pp Cpk Ppk k
DPM
Total
DPM
Fuera
LSE +
LIE
Valor Z
LSE /
LIE
VARIEDAD
DE CAÑA
Canal Point
742005
(n = 975)
% Pol 15,3 /
1,41 0,96 0,83 0,74 0,64 0,23 29216 28124,6
+ 1091,8
1,91 /
-3,06
15,4 /
1,29 1,08 0,91 0,80 0,67 0,26 22890 22587,5
+ 302,1
2,00 /
-3,43
-1,739
(0,082)
% Brix 17,3 /
1,23 1,43 1,22 1,18 1,00 0,18 1312 1303,7
+ 7,0
3,01 /
-4,31
18,4 /
1,37 1,29 1,09 0,75 0,64 0,42 28355 28353,6
+ 1,8
1,91 /
-4,64
-17,866
(0,0)
Cubana
32368
(n = 706)
% Pol 14,6 /
1,27 1,17 0,92 1,15 0,90 0,02 6076 3492,4
+ 2583,0
2,7 /
-2,80
15,6 /
1,25 1,14 0,93 0,80 0,65 0,30 25395 25258,2
+ 137,1
1,96 /
-3,64
-14,731
(0,0)
% Brix 16,8 /
1,14 1,69 1,31 1,57 1,22 0,07 135 121,7
+ 12,9
3,67 /
-4,21
18,8 /
1,39 1,35 1,08 0,65 0,52 0,52 59774
59773,6
+ 0,5
1,56 /
-4,90
-29,786
(0,0)
Central
Romana
74-250
(n = 74)
% Pol 14,1 /
1,29 1,09 0,90 0,95 0,79 -0,12 9965 1178,6
+ 8786,1
3,04 /
-2,37
14,9 /
1,14 1,14 1,03 1,01 0,91 0,12 3498 3204,4
+ 293,4
2,73 /
-3,44
-4,1742
(0,00005)
% Brix 16,6 /
1,0 1,76 1,50 1,72 1,47 0,03 7,3 5,4
+ 1,8
4,40 /
-4,63
18,1 /
1,32 1,34 1,13 0,85 0,72 0,36 14986 14984,1
+ 1,8
2,17 /
-4,63
-7,863
(4,474E-7)
Fuente: El Autor (**) Estadístico de Prueba y P-valor para la Diferencia de Mediad entre la Pre y Post Cosecha.
DPM = Defectos Por Millón Fuera de Especificación. DPM Fuera LSE = Defectos por Millón por encima del Límite Superior de Especificación.
n = Número de Pruebas de Laboratorio Realizadas. + DPM Fuera LIE = Defectos por Millón por debajo del Límite Superior de Especificación.
Cp = Capacidad del Proceso.
Proceso Centrado ± 1,5 de la Media Índice de
Capacidad
Resultado del Índice
de Capacidad Observación
Cp, Cpk, Pp , Ppk Menor a 0,67 No Adecuado para el trabajo. Requiere modificaciones muy serias. Categoría de proceso: 4.
Cp, Cpk, Pp , Ppk Entre 0,67 y menor a 1 Se dice que el proceso es incapaz. Requiere modificaciones serias para alcanzar una calidad satisfactoria. Categoría: 3
Cp, Cpk, Pp , Ppk Entre 1 y 1,33 El proceso es apenas capaz. Requiere un control estricto. Categoría de proceso: 2.
Cp, Cpk, Pp , Ppk Mayor que 1,33 El proceso es capaz (adecuado). Categoría de proceso: 1.
Cp / Cpk Mayor e Igual a 2 / 1,5 El proceso es capaz y tiene calidad Seis sigma. Categoría de proceso: Clase Mundial.
Fuente: Gutiérrez (2005).
215
Cuadro 57. Índices de Capacidad de Proceso para las Variables de Calidad Porcentaje de Brix y Pol
Determinadas en la Recepción de la Caña de Azúcar Según el Tipo y Época de Corte. 2005-2006
PRECOSECHA POSTCOSECHA (**)
Estadístico
Dif. de
medias
(P-valor)
Factor
Controlado Variable de
Calidad ˆ/X s Cp Pp Cpk Ppk k
DPM
Total
DPM
Fuera
LSE +
LIE
Valor Z
LSE /
LIE
ˆ/X s Cp Pp Cpk Ppk k
DPM
Total
DPM
Fuera
LSE +
LIE
Valor Z
LSE / LIE
TIPO DE
CORTE
Manual
(n = 555)
% Pol 14,7 /
1,39 1,03 0,84 0,98 0,80 0,05 12584
8325,9 +
4257,8
2,39 /
-2,63
15,4 /
1,27 1,00 0,91 0,74 0,67 0,26 21961
21669,9
+ 290,9
2,02 /
-3,44
-9,212
(0,0)
% Brix 16,9 / 1,24
1,50 1,21 1,38 1,11 0,08 481 4960,4 +
41,5 3,33 / -3,93
18,7 / 1,45
1,14 1,03 0,58 0,52 0,49 59401 59398,6
+ 2,1 1,56 / -4,60
-22,707 (0,0)
Mecánico
(n = 1868)
% Pol 14,8 /
1,41 0,91 0,82 0,82 0,74 0,10 16119
12778,2
+ 3340,7
2,23 /
-2,71
15,4 /
1,27 1,06 0,92 0,79 0,68 0,25 17696
20147,0
+ 285,2
2,05 /
-3,44
-12,598
(0,0)
% Brix 17,0 /
1,20 1,40 1,25 1,23 1,10 0,12 484
470,8 +
13,1
3,31 /
-4,20
18,5 /
1,41 1,26 1,07 0,70 0,59 0,44 37494
37491,7
+ 1,9
1,78 /
-4,63
-34,103
(0,0)
ÉPOCA DE
CORTE
Diciembre
(n = 483)
% Pol 14,9 /
1,40 1,00 0,83 0,86 0,72 0,13 17705
15305,6
+ 2399,4
2,16 /
-2,82
14,9 /
1,30 1,09 0,90 0,97 0,79 0,12 10121
8798,4
+ 1322,3
2,37 /
-3,01
0,5853
(0,558)
% Brix 16,9 /
1,18 1,51 1,27 1,38 1,16 0,09 275
258,0
+ 17,1
3,47 /
-4,14
17,5 /
1,22 1,46 1,23 1,12 0,95 0,23 2227
2267,3
+ 2,5
2,84 /
-4,56
-8,437
(0,0)
Enero
(n = 608)
% Pol 14,8 / 1,48
0,84 0,68 0,77 0,62 0,07 45109 13965 + 31144
2,20 / -1,86
15,0 / 1,34
0,99 0,87 0,84 0,74 0,15 14589 13305,7 + 1283,3
2,22 / -3,02
-3,472 (0,00052)
% Brix 16,9 / 1,27
1,63 1,31 1,32 1,06 0,10 723 721,3 + 1,3
3,19 / -4,69
18,0 / 1,24
1,37 1,21 0,90 0,79 0,34 8666 8665,8 + 0,60
2,38 / -4,86
-15,136 (0,0)
Febrero
(n = 598)
% Pol 14,5 /
1,40 0,98 0,84 0,97 0,83 0,01 12188
6566,1
+ 5621,4
2,48 /
-2,54
15,3 /
1,17 1,25 1,01 0,97 0,78 0,23 9841
9740,6
+ 100,1
2,34 /
-3,72
-10,267
(0,0)
% Brix 16,8 /
1,22 1,62 1,36 1,36 1,14 0,07 313,2
312,3
+ 0,9
3,42 /
-4,77
18,5 /
1,17 1,55 1,28 0,85 0,70 0,45 17483
17482,5
+ 0,01
2,11 /
- 5,59
-24,767
(0,0)
Marzo
(n = 544)
% Pol 15,1 /
1,30 1,13 0,89 0,94 0,74 0,17 13696
12844,9
+ 850,9
2,23 /
-3,14
16,1 /
0,94 1,39 1,24 0,77 0,69 0,44 18958
18957,5
+ 0,04
2,08 /
-5,39
-13,969
(0,0)
% Brix 17,4 /
1,07 1,76 1,40 1,42 1,13 0,19 345
344,9
+ 0,3
3,39 /
-4,99
19,5 /
1,10 1,52 1,36 0,50 0,45 0,67 89819
89819,4
+ 0,00
1,34 /
-6,81
-32,739
(0,0)
Abril
(n = 187)
% Pol 14,5 / 1,33
1,24 0,88 1,23 0,87 0,01 8396 4552,5
+ 3843,3 2,61 / -2,67
16,2 / 0,83
1,75 1,41 0,88 0,71 0,50 17035 17034,6 + 0,00
2,12 / -6,32
-14,892 (6,517E-8)
% Brix 16,9 / 1,18
1,74 1,27 1,54 1,13 0,11 354 342,1 + 11,5
3,40 / -4,23
19,9 / 1,04
1,88 1,45 0,42 0,33 0,77 163577 163577 + 0,0
0,98 / -7,71
-26,065 (0,0)
Fuente: El Autor
216
Cuadro 58.
Índices de Capacidad de Proceso para las Variables de Calidad Porcentaje de Brix y Pol
Determinadas en la Recepción de la Caña de Azúcar según la Edad para el Momento del Corte, 2005-2006
PRECOSECHA POSTCOSECHA (**)
Estadístico
Dif. de
medias
(P-valor)
Factor
Controlado Variable
de Calidad ˆ/X s Cp Pp Cpk Ppk k DPM
Total
DPM
Fuera
LSE +
LIE
Valor Z
LSE /
LIE ˆ/X s Cp Pp Cpk Ppk k DPM
Total
DPM
Fuera
LSE +
LIE
Valor Z
LSE /
LIE
EDAD DE
CORTE
10 Meses (n = 140)
% Pol 14,6 /
1,44 1,05 0,81 1,00 0,78 0,04 15256
9657,7 +
5598,1
2,34 /
-2,54
15,1 /
1,23 1,01 0,95 0,84 0,79 0,17 9589
9131,1
+ 457,8
2,36 /
-3,32
-2,797
(0,006)
% Brix 16, 9 /
1,24 1,55 1,21 1,42 1,11 0,08 499
456,2 +
43,1
3,32 /
-3,93
18,2 /
1,41 1,22 1,06 0,77 0,67 0,37 22370
22363,0
+ 6,6
2,01 /
-4,36
-8,06
(0,00)
11 Meses (n = 652)
% Pol 14,8 /
1,37 1,06 0,85 0,93 0,77 0,10 12857
10348 +
2509
2,31 /
-2,81
15,3 /
1,36 1,01 0,86 0,79 0,67 0,21 22461
21574,3
+ 886,2
2,02 /
-3,13
-5,522
3,367E-8
% Brix 16, 9 /
1,19 1,50 1,26 1,34 1,12 0,11 384
370,6 +
13,2
3,37 /
-4,20
18,3 /
1,45 1,26 1,03 0,74 0,61 0,41 33853
33846,3
+ 6,5
1,83 /
-4,36
-18,40
(0,00)
12 Meses (n = 1094)
% Pol 14,8 /
1,43 0,96 0,82 0,88 0,74 0,09 16493
12753,3
+ 3740
2,23 /
-2,67
15,4 /
1,28 1,07 0,91 0,79 0,67 0,26 21992
21729,9
+ 262,2
2,02 /
-3,47
-10,538
(0,00)
% Brix 17,0 /
1,23 1,45 1,22 1,29 1,08 0,12 634
610,9 +
22,9
3,23 /
-4,08
18,6 /
1,41 1,25 1,04 0,68 0,56 0,46 46178
46174,9
+ 2,6
1,68 /
-4,56
-27,591
(0,00)
13 Meses (n = 234)
% Pol 14,6 /
1,40 1,41 0,83 1,36 0,80 0,04 12912
8194,9 +
4716,8
2,40 /
-2,60
15,5 /
1,19 1,19 0,98 0,84 0,69 0,30 19209
19139,5
+ 69,6
2,07 /
-3,81
-7,463
(0,00)
% Brix 16, 9 /
1,14 2,25 1,31 2,03 1,19 0,10 193
184,9 +
7,6
3,56 /
-4,32
18,9 /
1,38 1,40 1,09 0,66 0,51 0,53 61703
61702,3
+ 0,28
1,54 /
-5,00
-16,647
(0,00)
Mas de 13
Meses (n = 303)
% Pol 14,8 /
1,52 0,94 0,77 0,86 0,70 0,09 24090
17978,2
+ 6111,6
2,10 /
-2,51
15,7 /
1,27 1,08 0,92 0,71 0,60 0,35 35671
35566,8
+ 103,8
1,80 /
-3,71
-7,898
(1,28E-7)
% Brix 17,0 /
1,28 1,45 1,17 1,29 1,04 0,11 965
921,5 +
43,5
3,11 /
-3,92
18,9 /
1,41 1,26 1,07 0,57 0,49 0,54 71907
71906,9
+ 0,39
1,46 /
-4,94
-17,647
(1,494E-7)
Fuente: El Autor (**) Estadístico de Prueba y P-valor para la Diferencia de Mediad entre la Pre y Post Cosecha.
217
218
Estudio de las correlaciones entre las variables de calidad calculadas en la
recepción de la caña, para establecer posibles asociaciones entre las mismas,
período 2005-2006.
Cuadro 59.
Matriz de Correlación global de las Variables de Calidad, Periodo de zafra 2005-2006
Correlaciones Brix
Pre
Brix
Post
Pol
Pre
Pol
Post
Pureza
Pre
Pureza
Post
A. Red
Pre
Humedad
Pre
Rmdto.
Fábrica
Brix Postcosecha
0,197
2421
Pol Precosecha
0,925 0,131
2421 2421
Pol Postcosecha
0,222 0,912 0,196
2421 2421 2421
Pureza
Precosecha
0,430 -0,025 0,732 0,087
2421 2421 2421 2421
Pureza
Postcosecha
0,109 -0,004 0,197 0,393 0,278
2421 2421 2421 2421 2421
A. Reductores
Precosecha
-0,180 0,034 -0,264 0,004 -0,313 -0,078
2421 2421 2421 2421 2421 2421 2421
Humedad
Precosecha
0,078 -0,020 0,060 -0,024 -0,003 -0,016 0,012
2421 2421 2421 2421 2421 2421 2421
Rendimiento
Fábrica
0,088 0,600 0,029 0,504 -0,072 -0,099 -0,001 0,010
2421 2421 2421 2421 2421 2421 2421 2421
Rendimiento
Postcosecha
0,203 0,682 0,201 0,831 0,130 0,516 -0,024 -0,026 0,434
2421 2421 2421 2421 2421 2421 2421 2421 2421
Fibra
Precosecha
-0,314 0,043 -0,291 0,035 -0,135 -0,014 0,016 -0,33 0,038
2421 2421 2421 2421 2421 2421 2421 2421 2421
Fuente: El Autor
En el cuadro 59, se muestran los coeficientes de correlación de Pearson entre
las variables de calidad determinadas para el período de zafra 2005-2006,
manteniendo un patrón de comportamiento muy parecido en algunas de las variables
en comparación al período 2004-2005, pero en otras tiende a ser menor. En el caso de
los porcentajes de Brix y Pol se correlacionan de manera directa siempre y cuando
procedan del mismo escenario de estudio pre o post cosecha. Este comportamiento
aparentemente inusual debe ser revisado de manera minuciosa para entender su causa
raíz.
219
Fase VI:
Analizar los resultados obtenidos de la aplicación de las herramientas de mejora
continua para la solución de problemas PDCA y Seis Sigma, que coadyuven a la
optimización del proceso de recepción de la caña de azúcar en el Central
Azucarero Portuguesa C.A., tomando en cuenta las etapas de pre y post cosecha.
En esta fase se procedió con la aplicación de la etapa “A” (Actuar) del ciclo
PDCA y “Mejorar” del Seis Sigma, en la que se generó la documentación de las
nuevas acciones preventivas y correctivas que deberán ser implementadas en el
proceso de recepción de la caña de azúcar, orientados a la prosecución del plan de
mejora en los sucesivos períodos de zafra.
Con base en las variables más importantes del proceso, los porcentajes Brix y
Pol, se obtuvieron nuevos elementos de mejoras que servirán de gran ayuda para la
continuidad del ciclo PDCA y Seis Sigma y en consecuencia afinar las estrategias de
optimización del plan de mejoras en el proceso de recepción de la caña de azúcar en
las venideras zafras programadas por las empresa. Estos elementos son:
1. Los resultados para las categorías de fincas revelaron un descenso importante
en el número de disconformes por cada millón de pruebas realizadas en la recepción,
tanto en la pre como en post cosecha, pero estas modalidades tal como se encuentran
estructuradas deben ser objeto de una nueva revisión con el personal de recepción y
cosecha para tratar de homogeneizar aún más todos los factores que confluyen dentro
de cada uno ellos, que pudieran estar afectando la realidad del proceso, es decir
reducir la interferencia introducida por factores externos que pudieran estar
enmascarando el verdadero nivel medio y de variabilidad de los parámetros
estudiados en el proceso.
2. Proponer el rearme de las categorías de fincas de acuerdo a grupos de
variedad, localidad de procedencia, tipo de suelo, entre otros. Esta sugerencia tiene
fundamento científico por cuanto el nivel de variabilidad observados en la fase III del
220
ciclo son relativamente altos, lo cual está afectando la robustez del proceso respecto a
las especificaciones.
3. Otra posibilidad es anidar dentro de cada categoría de fincas todas las
estratificaciones estudiadas, es decir en vez de estudiar por separado la variedad, la
edad, la época y tipo de corte, estudiarlas dentro de cada una de las modalidades de
fincas. Este razonamiento surge después de otras deliberaciones hacha con el equipo
de trabajo, en el sentido de que en una modalidad de finca como por ejemplo en la
categoría “muy grande” son cultivadas 11 variedades de caña, donde son cosechadas
en al menos 5 edades y 6 épocas de corte, lo cual conforma una amplia combinación
de subgrupos posiblemente mutuamente excluyentes, que la integración de unas con
otras pudieran estar elevando la variabilidad en los variables estudiadas.
4. Estudiar la viabilidad de ajustar los límites de especificación propuestos por
la empresa en las pruebas de Pre y Post Cosecha, por cuanto los resultados arrojado
en las muestras de caña tomadas en la postcosecha proceden de otra distribución
normal con medias y varianzas muy diferentes a las obtenidas en la precosecha, de ser
posible definirlos dependiendo de la variedad y la época de corte de la caña.
5. Proponer la posibilidad de reducir el número de variedades cultivadas por las
unidades de producción que arriman al central, por cuanto se encontró que para el
período de zafra 2004-2005 se cosecharon 33 variedades de caña, y 41 para el período
2005-2006, donde mas del 80% de la caña arrimada en la cosecha perteneces a lo
sumo a cinco variedades, el otro 20% debe ser estudiado para verificar su importancia
agronómica y comercial.
6. Llevar el control de la transcripción de datos en el sistema por cuanto se
observan muchos valores extraños en la base de datos que no se corresponden con la
realidad.
7. Se debe seguir haciendo grandes esfuerzos en el acortamiento del tiempo
entre la ejecución en si de la cosecha y lo planificado de acuerdo con las pruebas de
precosecha, es decir una vez recibida la orden de los lotes aptos para la cosecha no
dejan transcurrir más de 15 días para su arrime al central, por cuanto se observó que
el 55,3% de las pruebas efectuadas en la postcosecha presentan una diferencia de a lo
221
sumo 15 días con respecto a la pruebas de precosecha, un 70,5% con menos 20 días y
un 87,9% con menos de 31 días de diferencias; por último, el 12,1% de las pruebas
realizadas en la recepción de la caña reportaron más 31 días después de la prueba de
precosecha. Por otra parte, si se toma como patrón de referencia la distribución del
número de días transcurridos entre una prueba y otra, todas aquellas diferencias
mayores de 40 días quedarían tipificadas como valores fuera de rango estadístico,
respecto a la media y varianzas de las diferencias.
8. Implementar todas estas sugerencias que conduzcan a la optimización del
proceso de recepción.
222
CAPÍTULO V
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Conclusiones
La realización de este trabajo de investigación consistió en el diseñó un plan de
mejoras continua en el proceso de recepción de la caña de azúcar en el Central
Azucarero Portuguesa C.A. utilizando el ciclo PDCA y la metodología Seis Sigma,
con las que se establecieron un conjunto de estrategias orientadas a la reducción los
niveles de variabilidad presentes en las variables que califican la calidad de la caña
que ingresa al ingenio.
Estas variables son determinadas en la recepción de la caña, las cuales
involucran dos escenario que permiten validar el estado óptimo para su cosecha,
siendo el primero el muestreo de los lotes de caña en el campo antes de la cosecha
(precosecha) donde se verificar a través de pruebas de laboratorio sus condiciones de
madurez y se decide si se encuentra apta o no para el corte; mientras que el segundo
escenario consiste en la verificación final de la caña para el momento de su recepción
(postcosecha).
Aplicado el plan de mejoras en el área antes mencionada en el período de zafra
2005-2006 y contrastada con la zafra 2004-2005, bajo el enfoque del ciclo PDCA y
Seis Sigma se llegó a las siguientes conclusiones:
Para las Categorías de Fincas se logró disminuir en las pruebas obtenidas
durante la Precosecha en más de un 69% el número de disconformidades (en ppm)
para los porcentajes de Brix y Pol, excepto en la modalidad “grande” que permaneció
prácticamente invariante. Mientras las pruebas obtenidas en la Postcosecha,
mostraron un efecto contrario en las categorías “muy grandes” y “grandes”
incrementando el número promedio de disconformidades en un 24,5%, al tiempo que
223
la modalidad “mediana” disminuyó en el Pol en un 28,5% pero se incrementó en el
Brix en un 60,6%; por último en la modalidad de finca “pequeña” se logra un
disminución promedio del 38,7%. Siendo las principales causales en el incremento de
las disconformidades en algunos casos, el desplazamiento positivo de la media de los
datos con respecto a la media objetivo y al nivel de variabilidad moderado presente
en los mismos. Esta descentralidad se ubicó en promedio, en un 10% para la
precosecha y un 37% para la postcosecha, en correlación a las cuatro categorías de
fincas, lo que motivó niveles bajos en lo coeficientes de Capacidad. Por otra parte, las
medias de los porcentajes de Brix y Pol obtenidos en un mismo lote de caña, antes y
después de de la cosecha, son altamente significativos (p<0,01), con menos 20 días de
diferencia entre ambas evaluaciones.
En cuanto a las variedades de caña: Canal Point 74-2005, Cubana 323-68 y
Central Romana 74-250, en las cuales se realizaron el 72,2% del total de las pruebas
de laboratorio durante esta zafra, se logra una disminución promedio del 80,1% en el
número de disconformidades en los porcentajes de Brix y Pol respecto a las
especificaciones establecidas, en los análisis de Precosecha en comparación con el
período de zafra anterior. En tanto las pruebas obtenidas en la Postcosecha,
experimentaron un descenso promedio del 60,6% en el número de disconformidades
para las variedades Canal Point y Central Romana, excepto para la Cubana donde el
número de defectos se incrementa en un 43,8% en el porcentaje de Brix,
disminuyendo la proporción para el Pol en tan sólo un 5,0%, al mismo tiempo que las
medias de Pol y Brix están desviadas positivamente, en promedio, en un 33%
respecto al valor objetivo en las tres variedades de caña; mientras que en un 7% en las
datos de Precosecha.
A pesar de estos niveles desplazamientos, es importante señalar que al menos el
94% de los valores de Brix y Pol se encuentran entre los límites de especificación.
Como consecuencia de la variabilidad moderada y la descentralidad de las medias
muestrales, adicionada su tendencia asimétrica dentro de los cánones de normalidad,
los coeficientes de capacidad se ubican en niveles catalogados como poco capaces
para cumplir con las especificaciones. Por último, las comparaciones de medias entre
224
los porcentajes de Brix y Pol obtenidos antes de después de la cosecha son altamente
significados, indicando que estas variables presentan distribuciones diferentes en las
evaluaciones de precosecha y postcosecha, tendiendo a ser mayor en esta última.
Para los Tipos de Corte realizados en la caña: Manual y Mecánico, se alcanzan
buenos resultados con la puesta en funcionamiento del plan de mejoras, por cuanto se
logra reducir en promedio el 79,9% de las disconformidades en los porcentajes de
Brix y Pol respecto a las especificaciones, para las pruebas obtenidas durante la
Precosecha en comparación a la zafra anterior. Por otro lado, las pruebas de
Postcosecha manifestaron una disminución promedio en el número de
disconformidades (en ppm) del 63,3% en los porcentajes de Brix y Pol para el tipo de
corte manual, ahora para el tipo mecánico se incrementa el número de
disconformidades (ppm) en un 109,6% en el porcentaje de Brix, mientras el Pol
permanece invariante respecto al periodo de zafra anterior.
Por otro lado, el nivel de desviación de la media muestral de los porcentajes de
Brix y Pol en relación a la media nominal, mantienen el mismo patrón mostrado por
las estratificaciones anteriores, con un 9 % para los datos de precosecha y un 36%
para los de postcosecha, a la vez que el grado de dispersión alrededor de la media en
los porcentajes de Brix es menor en comparación a los porcentajes de Pol en ambos
escenarios de muestreo. Lo que trae como consecuencia la calificación del proceso
como poco capaz para producir valores acordes en las especificaciones. Finalmente,
se comprobó que existen diferencias altamente significativas entre las medias de Brix
y Pol obtenidas en ambos escenarios de muestreo en los dos tipos de corte de la caña.
En cuanto a las Épocas de Corte de la caña, se logra con el plan, una reducción
promedio del 63% en el número de pruebas disconformes (ppm) con las
especificaciones respecto al reportado en la zafra anterior en los porcentajes de Brix y
Pol durante la precosecha. En tanto, que los resultados arrojados en las pruebas de
postcosecha reportan una reducción del 55,6% en el número de pruebas disconformes
(ppm) respecto a la zafra anterior. Es reducción aún cuando es significativa, los
coeficientes de capacidad a largo plazo reportaron niveles en su mayoría menores que
uno en todos los meses de corte, los cuales son tipificados como bajos o poco capaz;
225
motivados por un lado, al desplazamiento positivo de la distribución de los datos
respecto a las especificaciones, y por otro al grado de variación moderada presente en
los mismo. En el caso de las pruebas de precosecha el sesgo de la media muestral
respecto a la nominal fue del 10% (promedio) tomando en cuenta el Brix y Pol, y
para la postcosecha fue del 39%. Es por ello que la mayor proporción de
disconformidades se presentan por el incumplimiento de la restricción superior
especificada por la norma, con valores de Z superior que en pocos casos llegan a 2,5
sigma, en la postcosecha.
Finalmente, las pruebas de significación para diferencias de medias dieron
como resultados diferencial altamente significativa (p<0,01) entre los promedios de
porcentajes de Brix y Pol obtenidos durante las pruebas de pre y post cosecha, en
todos los meses de corte de la caña. Además las medias de Brix y Pol obtenidas en la
postcosecha, están directamente correlacionadas con los diferentes periodos de corte.
En relación a la estratificación Edad de la Caña para el momento de la cosecha,
se lograron resultados parecidos a los discutidos anteriormente. Para las pruebas
realizadas en la precosecha la reducción promedio de los porcentajes de Brix y Pol no
conformes (en ppm) con la especificación fue del 80,3%, respecto al periodo de zafra
anterior, mientras para la postcosecha fue del 36,6%. En tanto, los niveles de
desplazamiento de las medias muestrales en estas variables en comparación con sus
medias objetivos, fue del 9% en las pruebas de precosecha y del 36% en la
postcosecha. Donde la mayoría de estas disconformidades se deben a la presencia de
valores de Brix y Pol altos que superan el límite superior de especificación.
Finalmente las pruebas de comparaciones de medias para los porcentajes de
Brix y Pol, obtenidos durante la pre y post cosecha, dieron diferencias altamente
significativas (p<0,01). Es decir, el Pol obtenido en las muestras de caña tomadas en
la precosecha, son estadísticamente diferentes a los reportados en la misma caña pero
después de la cosecha (postcosecha), igualmente ocurre con los porcentajes de Brix.
En cuanto a las correlaciones se pudo comprobar en los dos períodos de zafra
que existe asociación lineal y en forma directa entre algunas de las variables
determinadas durante la recepción de la caña, condicionadas por el escenario de
226
muestreo en la cual se realice la prueba; es decir, los porcentajes de Brix y Pol
obtenidos en la pruebas de precosecha están altamente correlacionados, lo mismo
ocurre para la postcosecha, pero si se comparan los Brix obtenido en la precosecha
con Brix o Pol obtenidos en la postcosecha, la correlación es nula, cuando lo esperado
debería ser un patrón de correspondencia más o menos parecido.
Recomendaciones
Entre las recomendaciones más resaltantes surgidas del presente trabajo de
investigación, orientadas al fortalecimiento y prosecución del plan de mejoras en la
recepción de la caña de azúcar en el Central Azucarero Portuguesa C.A., se pueden
mencionar:
Continuar con las reuniones con todo el personal involucrado directa e
indirectamente con la recepción de la caña, donde por un lado, se les informe
detalladamente los logros obtenidos con la implementación inicial del plan de
mejoras, y por otro, planificar las nuevas acciones y estrategias que coadyuven en la
incorporación de los nuevos elementos encontrado.
Estudiar y discutir la pertinencia en la redefinición de las modalidades en
algunas estratificaciones estudiadas y posiblemente otras que pudieran encontrarse,
orientadas en la disminución de los niveles actuales de variabilidad introducidos por
fuentes externas.
Estudiar y discutir si los límites de especificación en la forma como están
establecidos, son consistentes (se ajustan) en ambas escenarios de evaluación de la
caña, es decir durante la pre y post cosecha, por cuanto se observó que parecen
ajustarse bien a la forma de distribución de las pruebas generadas en precosecha, pero
en la pruebas de postcosecha no sucede lo mismo motivado al cambio en la
distribución de estos datos.
Se debe seguir afinando las estrategias de cosecha, en el sentido de sensibilizar
todos los actores involucrados en la recepción de la caña, en la necesidad de mantener
por debajo de los 20 días el tiempo transcurrido entre la constatación del nivel optimo
227
de madurez de la caña mediante la pruebas de precosecha y la ejecución de la
cosecha.
Se debe proponer el diseño de hojas de inconsistencia de datos en los distintos
puntos críticos del proceso, los cuales permitirán reducir la proporción de datos
extraños. De igual forma se deben programar algunos filtros que impidan la
incorporación de estos datos en el sistema de base de datos donde se cargan los
resultados originados en la recepción.
Continuar progresivamente con la implementación del plan de mejoras en los
venideros períodos de zafra, hasta lograr niveles de calidad de seis sigma en todos lo
parámetros determinados en la recepción de la caña, en tan prestigiosa empresa del
sector azucarero.
228
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232
ANEXOS
233
ANEXO A
Descripción de las Variedades de Caña
Según Rodríguez y González (1984), las principales características agronómicas
deseables en una variedad de caña son las siguientes:
Que la mayoría de las yemas sembradas estén germinadas en un período de dos
meses.
Que produzca muchos tallos por cepa que cubran el suelo prontamente lo que
ayudará en el control de las malas hierbas y se obtendrá una mayor producción de
caña.
Que los tallos sean erectos y largos, los entrenudos gruesos y sin rajaduras, que
suelten las hojas fácilmente y que en las vainas tengan pocos pelos urticantes que
hincan a los trabajadores.
Deben florecer poco o tardíamente, ya que después de esta, las cañas no crecen
más. Este factor depende de la localidad (luminosidad de los días) y de las
condiciones climáticas en el año.
La resistencia a ciertas enfermedades es muy importante, por ser el único método
de combate para algunas de ellas.
El comportamiento como soquera, ya que hay variedades que solo son capaces de
aguantar uno o dos cortes.
Muchas variedades son conocidas por nombres comunes, pero todas tienen un
nombre que las identifica internacionalmente. Este corresponde a una clave
compuesta de letras y números. Es decir, en todo el mundo los cultivares de caña de
azúcar reciben una denominación, que corresponde al país en el cual fueron
desarrollados. Algunos ejemplos: Argentina - NA; Sudáfrica - N; Australia - Q;
Brasil - CB, IAC, PB, RB y SP; Colombia – ICA, CC; Cuba - C; USA - CP; Filipinas
- Phil; Indía - Co; Indonesia - POJ; Perú - PCJ; Egipto - E; Puerto Rico - PR; e Isla
Mauricio- M. Las letras señalan el lugar de origen de la variedad y el número al
año cuando fue producida, y a la serie que corresponde.
234
En el siguiente cuadro se muestra la descripción que identifica algunas de las
variedades de caña que son recibidas en el Central Azucarero Portuguesa C.A. para su
procesamiento, según el nombre de la Estación Experimental y su lugar de origen.
Cuadro 60. Descripción de algunas Variedades de Caña Cultivadas en CAPCA
Estación País Variedades
Fonaiap Hoy INIA Venezuela V71-39, V78-1, V75-6, V64-10
Cenicaña Colombia CC 85-92, CC 83-25
Barbados Isla De Barbados B 80-549, B 80-408, B 75-403, B 75-403, B 74-
118, B 64-278, B 51-129,
U.P.R. Puerto Rico PR 69-2176, PR 61-632
Canal Point USA CP 74-2005, CP 72-2086, CP 72-1210
Copersucar Sao Pablo, Brasil SP 79-1011, SP 72-4928, SP 72-1484, SP 71-
6163, SP 70-1284
Clewiston Florida, USA CL 73-239
Mayagüez C. Colombia MZC 74-275, MZC 82-25
E. E. Santiago Cuba C 323-68, C 371-67, C 226-70
E. Australia Australia RAGNAR
Empresa Central
Romana. Dpto. de Inv.
Agropecuarias
República
Dominicana CR-74-250
PMGCA/ UFSCar
Universidad F. de São
Carlos
República do Brasil
= RB
RB-73-9735, RB-74-454, RB-83-5089, RB-85-
5035, RB-85-5513, RB-85-5536, RB-85-5546
Mayari Cuba MY 55-14
Existe el registro de otras variedades que se encuentran en la fase de
experimentación.
235
ANEXO B
Pruebas de Hipótesis Estadísticas Para diferencias de Medias
Según Pérez (2002), una hipótesis estadística es una afirmación que se hace
sobre los valores de uno o más parámetros de una población o proceso. Para verificar
si la hipótesis formulada acerca de la población es cierta o falsa, se pueden tomar
todos sus elementos en el caso que sea posible o en su defecto una muestra aleatoria
de la misma. Para la realización del contraste se utiliza un estadístico cuya
distribución en el muestreo se conoce si la hipótesis establecida es verdadera. Una
vez tomada la muestra el estadístico tomará cierto valor, que puede llevar al
investigador a sospechar que la hipótesis planteada no es razonable y debe ser
rechazada, o por el contrario, considerarse como justificación de la hipótesis. En
ambos escenario se debe tener cuidado por cuanto pueden llevar a tomar decisiones
equivocadas, por ejemplo rechazar una hipótesis siendo verdadera ó aceptarla siendo
falsa.
Cuando se estudia el comportamiento de un proceso en cuanto a una
característica de calidad, por lo general es de vital interés el estudio de su media y/o
varianza, puesto que los valores de estos parámetros tienen que ver directamente con
la posibilidad de que el producto cumpla con los requerimientos. En particular, al
estudiar la media poblacional µ de un proceso es de interés preguntarse si ésta es
igual, mayor o menor a cierto valor nominal conocido µ0.
En el caso de las pruebas de hipótesis para las medias de dos poblaciones
normales independientes, cuyos tamaños muestrales son pequeños (n1 y n2 < 30),
siendo sus varianzas desconocidas pero diferentes (2 2
1 2 ), el interés radica en
comparar el comportamiento de una característica de calidad de un proceso en dos
poblaciones diferentes, donde µ1 es la media de la población 1 y µ2 es la media de la
población 2. En el caso de la presente investigación la pruebas de hipótesis bilaterales
planteada es: 0 1 2 0 1 1 2 0H : vs H : ; donde usualmente 0
se toma
como cero y entonces se habla de una prueba de igualdad de medias: El estadístico de
236
prueba está representado por la distribución de probabilidad T de Student y viene
dada por:
1 2 1 2
2 aprox221
1 2
C
X XT t
SS
n n
. Donde
22 2
1 2
1 2
2 22 2
1 2
1 2
1 2
2
1 1
S S
n n
S S
n n
n n
La demostración de este hecho es un poco más elaborada y por eso no se presentará en este
resumen. La región crítica es: R.C. = 2C C / ,( )T : T t
, dado. El p-valor de esta
prueba se calcula como: 2C
p valor P t T . Si el p-valor es menor del 5%
indica que la prueba de hipótesis es significativa. Según Montgomery (2000, pág. 388),
señala que el p-valor es el nivel de significación más pequeño que conduce al rechazo de la
hipótesis nula.
237
ANEXO C
Indicadores de Capacidad
El siguiente cuadro proporciona una lista de las Métricas de capacidad tomadas de
Gutiérrez (2005) y Montgomery (2004), con sus respectivas definiciones estadísticas,
las cuales son utilizadas en los cuadros y figuras estadísticas presentadas en esta
investigación. Los valores Z corresponden a la distribución normal.
Cuadro 61. Definición y Descripción de los Coeficientes de Capacidad
Métrica Descripción
Media Media de los valores de muestrales. Se denota pos m.
1ˆ
n
i
i
x
Xn
m == =
å
LSE ó USL
Límite superior de especificación, el mayor valor aceptable
de un pronóstico involucrado en el análisis de la capacidad
del proceso.
LIE ó LSL
Límite inferior de especificación, el menor valor aceptable
de un pronóstico involucrado en la capacidad del proceso, o la
calidad o el análisis.
Objetivo o Nominal Denotado por µ. El valor nominal ideal de un pronóstico
involucrado en el análisis de la capacidad del proceso. Desviación Estándar ó Std
Desv. Desviación estándar de los valores muestrales. Es denotada
por s para determinaciones muestrales.
( )2
1ˆ1
n
i
i
x x
Sn
s =
-
= =-
å
238
INDICES DE CAPACIDAD A CORTO PLAZO
Cp El índice de capacidad a corto plazo que indica cuál es el nivel de
calidad que es capaz de producir potencialmente la salida de pronósticos.
Se define como la relación del ancho de la especificación con el ancho
del pronóstico. Si un Cp es igual o mayor a 1, entonces es posible un
nivel de calidad 3 sigma a corto plazo.
ˆ
LSE LIECp
k s
-=
×=
Variación Tolerada
Varición real del proceso
Normalmente k = 6, que es la distancia entre los límites de control, por lo
tanto 6 s representa seis veces la desviación estándar, en donde se afirma
que entre µ ± 3 s se encuentre el 99,73% de los valores de la variable
con distribución normal.
A nivel Industrial se acepta que la capacidad de un proceso Cp sea de al
menos 1,33 para asegurar un adecuado nivel de cumplimiento de la
calidad de un proceso.
Si Cp =1, Indica que el 99,73% de los Resultados cumplen con lo
especificado y sólo en 0,27% de los resultados está fuera de las
tolerancia.
Gutiérrez (2005) establece cinco categorías de procesos dependiendo del
valor de Cp, estas son:
Si Cp > 2, se considera de clase mundial y si además el proceso se
encuentra centrado tiene calidad seis sigma.
Si Cp 1,33, el proceso se considera tipo 1. Indicando que está
funcionando de manera adecuada, existiendo mayor capacidad de
fabricación del producto.
Si 1 Cp < 1,33, el proceso es considerado tipo 2. Indicando que
está funcionando de manera parcialmente adecuado requiriendo de
un control estricto.
Si 0,67 Cp < 1, el proceso es considerado tipo 3, considerándose
no adecuado para el trabajo, requiriendo un análisis del proceso y
modificaciones serías para alcanzar una calidad satisfactoria.
Si Cp < 0,67, el proceso es considerado tipo 4, considerándose no
adecuado para el trabajo y requiere modificaciones muy serías.
Este coeficiente tiene el inconveniente de que para poder aplicarlo, el
centro de gravedad del rango de especificaciones debe coincidir con la
tendencia central de las mediciones del proceso, y cuando esto ocurre se
debe aplicar el Cpk.
Si en una situación real al construir el histograma se observar que una
buena parte del producto está por encima del Límite Superior de
Especificación (LSE), es posible que Cp > 1, indicando erróneamente que
el proceso tiene capacidad suficiente. En este caso se debe revisar el
coeficiente Cpk que seguramente debe ser menor que 1 (Cpk < 1),
mostrando claramente que el proceso no tiene capacidad suficiente.
239
DISPERSIÓN NATURAL (6)
TOLERANCIA = LSE - LIE
µ - 3 µ + 3
µ + 3µ - 3
LIE LSE Tolerancia
Dispersión NaturalCp =
240
Métrica Descripción
Cpk-inferior
(Cpi)
El índice de capacidad a corto plazo de un solo lado; para los pronósticos distribuidos
normalmente, la relación de la diferencia entre la media del pronóstico y el límite de
especificación inferior por tres veces la desviación estándar a corto plazo del pronóstico;
usada generalmente para calcular los índices de capacidad del proceso con un límite de
especificación inferior solamente. Se expresa algebraicamente como.
ˆ
ˆ3
LIECpi
m
s
-=
×
En el cual se observa que el indicador toma en cuanta la media del proceso y evalúa la
capacidad para cumplir con la especificación inferior.
Su interpretación es más o menos a las mostrada en el Cp.
Cpk-superior
(Cps)
El índice de capacidad a corto plazo de un solo lado; para los pronósticos distribuidos
normalmente, la relación de la diferencia entre la media del pronóstico y el límite de
especificación superior por tres veces la desviación estándar a corto plazo del pronóstico;
usada generalmente para calcular los índices de capacidad del proceso con un límite de
especificación superior solamente. Se expresa matemáticamente de la siguiente manera:
ˆ
ˆ3
LSECps
m
s
-=
×
El cual toma en cuanta la media del proceso y evalúa la capacidad para cumplir con la
especificación superior. En otras palabras, la distancia de la media del proceso a una de las
especificaciones representa la variación tolerada para el proceso de un solo lado de la media y
es por ello que se divide entre 3 s en lugar de 6 s . Su interpretación es más o menos a las
mostrada en el Cp.
Métrica Descripción
Cpk El índice de capacidad a corto plazo (mínimo del Cpk-inferior y Cpk-superior calculados)
que tiene en cuenta el centrado del pronóstico con respecto al punto medio de los límites
especificados. Como el Cp tiene a desventaja de no tomar el centrado del proceso, aquí radica
su importancia, por lo que se expresa matemáticamente de la siguiente manera:
{ }min ;Cpk Cpi Cps=
Es decir, el Cpk es el valor más pequeño entre el Cpi y Cps, técnicamente es el índice
unilateral más malo. Características adicionales del Cpk:
El índice Cpk siempre es menor o igual que el índice Cp. Si son similares indica ambos
procesos están centrados, por cuanto la media del proceso está muy cerca de la media de
las especificaciones.
Si el Cpk es mucho menor que el Cp indicará que la media del proceso está alejada del
centro de las especificaciones.
Cuando los valores Cpk, están por encima de 1,25 se considera que el proceso tiene una
capacidad satisfactoria.
Si el Cpk es igual a cero o negativo, indica que la media del proceso está fuera de
especificaciones.
Si el Cpk 1, indica un nivel de calidad de 3 sigmas o mejor.
INDICES DE CAPACIDAD A LARGO PLAZO
Pp
Un índice de capacidad a largo plazo que indica cual es el nivel de calidad que es capaz de
producir potencialmente la salida de pronósticos. Se define como la relación del ancho de la
especificación con el ancho del pronóstico. Si un Pp es igual o mayor a 1, entonces es posible
un nivel de calidad de 3 sigma a largo plazo.
Ppi
(Ppk-inferior)
El índice de capacidad a largo plazo de un solo lado; para los pronósticos distribuidos
normalmente, la relación de la diferencia entre la media del pronóstico y el límite de
especificación inferior por tres veces la desviación estándar a largo plazo del pronóstico;
usada generalmente para calcular los índices de capacidad del proceso con un límite de
especificación inferior solamente. Se determina mediante la siguiente relación:
241
ˆ
ˆ3 lp
LIEPpi
m
s
-=
×
Donde ˆlps es el estimador de la desviación estándar muestral para la capacidad a Largo
Plazo, el cual se determina mediante la siguiente relación, Montgomery (2004):
4
ˆˆlp
c
ss = con
( )4
4 1
4 3
nc
n
× -=
× -
Métrica Descripción
Pps
(Ppk-superior)
El índice de capacidad a largo plazo de un solo lado; para los pronósticos distribuidos
normalmente, la relación de la diferencia entre la media del pronóstico y el límite de
especificación superior por tres veces la desviación estándar a largo plazo del pronóstico;
usada generalmente para calcular los índices de capacidad del proceso con un límite de
especificación superior solamente. Se determina mediante la siguiente relación:
ˆ
ˆ3 lp
LSEPps
m
s
-=
×
Donde ˆlps es el estimador de la desviación estándar muestral para la capacidad a Largo
Plazo, el cual se determina mediante la siguiente relación, Montgomery (2004), ver caso
anterior.
Ppk
Un índice de capacidad a largo plazo (mínimo del Ppk-inferior y Ppk-superior calculados)
que tiene en cuenta el centrado del pronóstico con respecto al punto medio de los límites
especificados; un Ppk igual o mayor a 1 indica un nivel de calidad de 3 sigmas o mejor.
{ }min ;Ppk Ppi Pps=
Es decir, el Ppk es el valor más pequeño entre el Ppi y Pps, técnicamente es el índice
unilateral más malo.
La interpretación de estos indicadores es la misma que para los de corto plazo Cpk.
Z-LIE
La cantidad de desviaciones estándar ubicadas entre la media de los datos muestreados y el
límite de especificación inferior. Se determina como:
ˆ
ˆLIE
LSEZ
m
s
-=
Z-LSE
La cantidad de desviaciones estándar ubicadas entre la media de los datos muestreados y el
límite de especificación superior. Se determina como:
ˆ
ˆLSE
LSEZ
m
s
-=
k Coeficiente de Descentralización. Este índice no está relacionado con la capacidad, por lo
que un proceso puede ser no capaz y tener un valor de K bajo. Viene expresado
matemáticamente como.
( )1
2
Xk
LSE LIE
m-=
× -
Donde µ es la media de la especificación o valor nominal. Algunos autores la expresan
multiplicada por 100.
Si k > 0, el proceso tiene un sesgo hacia valores superiores al nominal (sesgo positivo),
mientras que si k < 0, el sesgo es hacia valores inferiores al nominal (sesgo negativo).
242
ANEXO D
Prueba de Normalidad
Entre los test no paramétricos que comúnmente se utilizan para verificar si una
distribución se ajusta o no a una distribución esperada, en particular a la distribución
normal se encuentran el test de Kolmogorov-Smirnov. El test de Kolmogorov-
Smirnov es bastante potente con muestras grandes. El nivel de medición de la
variable y su distribución son elementos que intervienen en la selección del test que
se utilizará en el procesamiento posterior. De hecho, si la variable es continua con
distribución normal, se podrán aplicar técnicas paramétricas. Si es una variable
discreta o continua no normal, solo son aplicables técnicas no paramétricas pues
aplicar las primeras arrojaría resultados de dudosa validez.
La distribución del estadístico de Kolmogorov-Smirnov es independiente de la
distribución poblacional especificada en la hipótesis nula y los valores críticos de este
estadístico están tabulados. En la presente investigación la distribución postulada es
la normal por lo que se estiman sus parámetros, en donde los valores críticos se
obtienen aplicando la corrección de significación propuesta por Lilliefors.
Las hipótesis a contrastar en esta prueba son:
H0: Los Datos Analizados Siguen una Distribución Normal
H1: Los Datos Analizados No Siguen una Distribución Normal
Cuando la prueba de Kolmogorov-Smirnov se aplica para contrastar la hipótesis de
normalidad de la población, el estadístico de prueba es la máxima diferencia, dada
por:
1( ) ( )n i o i
i nD máx F x F x
< <= -
243
Donde Fn(xi) es la función de distribución muestral y Fo(xi) es la función teórica
o correspondiente a la población normal especificada en la hipótesis nula. Así, D es
la máxima diferencia absoluta observada entre la frecuencia acumulada observada
Fn(xi) y la frecuencia acumulada teórica Fo(xi), obtenida a partir de la distribución de
probabilidad normal en esta investigación.
Por otro lado, el criterio de decisión para el rechazo de la prueba viene dado
por: se rechaza hipótesis nula H0 si y solo si D > D, en caso contrario se acepta.
Donde D es un valor crítico tabulado, el cual se elige de la siguiente manera que:
0 0(Re / )
( / )
P cahzar H H escierta
P D D los datos siguen una distribución Normala
=
= >
Siendo el nivel de significación establecido por la prueba, en nuestro caso
= 0,05.
Un modo práctico para la determinación del estadístico de prueba de la bondad
del ajuste de Smirnov-Kolmogorov, es el siguiente:
1.- Determinar todas las diferencias máximas positivas D+. La cuales vienen dadas
por:
1( )o i
i n
iD máx F x
n
+
< <
í üï ïï ï= -ì ýï ïï ïî þ
2.- Determinar todas las diferencias máximas negativas D-. La cuales vienen
expresadas como:
1
1( )o i
i n
iD máx F x
n
-
< <
í ü-ï ïï ï= -ì ýï ïï ïî þ
3.- A partir de estos valores e estima D, es decir:
{ },D máx D D+ -=
244
4.- El valor D va a depender del tipo de distribución utilizada en la prueba, el cual
se encuentra tabulado en muchos de los texto estadísticos. En general es de la
forma:
( )
cD
k n
aa =
Donde ca y k(n) se encuentran representados en las siguientes tablas:
Cuadro 62. Coeficientes c, Utilizados en la prueba de
Normalidad de Smirnov-Kolmogorov
ca a
Modelo 0,1 0,05 0,01
General 1,224 1,358 1,628
Normal 0,819 0,895 1,035
Exponencial 0,990 1,094 1,308
Weibull n = 10 0,760 0,819 0,944
Weibull n = 20 0,779 0,843 0,973
Weibull n = 50 0,790 0,856 0,988
Weibull n = ∞ 0,803 0,874 1,007
Cuadro 63. Coeficientes k(n) Utilizados en la prueba de
Normalidad de Smirnov-Kolmogorov
Distribución
Contrastada k(n)
General Parámetros
Conocidos
0,01( ) 0,12k n n
n= + +
Normal 0,85
( ) 0,01k n nn
= - +
Exponencial 0,01
( ) 0,12k n nn
= + +
Weibull ( )k n n=