Control De Calidad, Atn Eveba

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTAVICERRECTORADO ACADMICOSUBPROGRAMA DE DISEO ACADMICOREA: INGENIERIA / CARRERA: INGENIERIA DE SISTEMA

TRABAJO PRCTICO

Nombre: Control de Calidad (Empresa Eveba)Cdigo: 205Carrera: Ingeniera de Sistema (236)Nombre del Estudiante: Mara Jos Lozada SuarezCI: 18.279.302Correo electrnico: mlscristiana@hotmail.comCentro Local: Anzotegui Firma del Estudiante: Lapso: 1-2013Asesor: Prof. Dilia Padrn

PUERTO LA CRUZ, MAYO 2013INDICE

INTRODUCCION- 3 -La Empresa- 4 -Historia- 4 -Misin:- 4 -Visin:- 4 -Bases Tericas- 5 -Proceso a Evaluar- 8 -Descripcin del Proceso- 9 -Puntos crticos del Proceso- 11 -Tcnicas de Muestreo a Aplicar- 14 -Control Estadstico de Procesos Aplicados- 20 -Anlisis e Interpretacin de los grficos de control- 37 -Capacidad del Proceso- 45 -Programa de costos de calidad propuesto- 61 -Anlisis Sensorial al Producto Terminado- 69 -CONCLUSIONES- 72 -BIBLIOGRAFA- 74 - INTRODUCCION

La calidad debe convertirse en Venezuela en un factor estratgico de primer orden, ya que es una de las vas que permite garantizar la elevacin de la eficiencia y de la competitividad, tanto para las empresas del sector productivo, como las del sector de servicios. El objetivo final que persigue la calidad es la plena satisfaccin del cliente, y a travs de sta, incrementar las utilidades de las empresas.

Para garantizar este objetivo, es necesario lograr una cultura de calidad en todos los dirigentes y trabajadores, es decir, la calidad se debe convertir en un valor instrumental u operativo de competencia, tanto para las organizaciones, como para los colectivos o grupos de trabajo y las personas individualmente.

En el mundo de hoy, los pases y las organizaciones trabajan con la concepcin moderna de la calidad, entindase calidad total. Uno de los aspectos principales contenidos en ella lo constituyen los costos totales de la calidad, de los cuales analizaremos las estructuras y componentes que lo integran, de igual forma se estudiara las grficas de control, el muestreo, la normalizacin y certificacin de la calidad en la Empresa Eveba.

De igual manera se describir y explicara el proceso de control estadstico de enlatado de sardina de la Empresa Eveba conjuntamente con cada uno de los controles realizados para el aseguramiento de la calidad, todo esto desde la recepcin de la materia prima hasta el embalaje del producto terminado; y se medir el funcionamiento del proceso mediante la recoleccin, organizacin e interpretacin de los datos y examinar las muestras de los productos finalizados.

La EmpresaHistoria

1969: Fundacin de la Empresa Empaque venezolano de Bacalao Eveba, en tacarigua de La Laguna, estado Miranda, dando inicio al proceso industrial de secado y empaque del bacalao procedentes de pases Europeos, para comercializarlos en Venezuela y el Caribe.

1974: Se inicia la produccin de sardinas, pepitonas y otras especialidades marinas en conservas, fundando la planta Productos Piscicolas PROPISCA, S.A. En el estado Sucre.

1977: EVEBA incursiona en el mercado internacional, enlatando productos para marcas propias y para terceros, comercializndolos en EEUU, Canad, Mxico, El Salvador, Colombia, Puerto Rico, Repblica Dominicana, Saint Marteen, y otros pases de Suramrica y Europa.

1982: Adquisicin de la planta Agroindustrial Proeba, en Chacopata, Estado Sucre, con la finalidad de aumentar la produccin de sardinas y pepitonas y fortalecer la exportacin de productos.

2003: En febrero de 2003 el grupo EVEBA es adquirido por los hermanos Khalil, de origen libans, dando inicio a una nueva etapa llena de cambios y retos.

Misin: Proporcionar a travs de cada una de las empresas que agrupamos, alimentos de excelente calidad, con la finalidad de satisfacer las expectativas y necesidades de los consumidores y contribuyendo con el desarrollo del pas.

Visin: Ser la Empresa de alimentos marinos preferidos por el consumidor, optimizando la produccin e incrementando la participacin en el mercado nacional e internacional, proponiendo una oferta completa de productos competitivos y de excelente calidad, a fin de satisfacer las necesidades del mercado.

Bases TericasEl proceso de enlatado o appertizacin: Se define como la conservacin de los alimentos en recipientes cerrados, donde se usa generalmente un tratamiento trmico como factor primordial para prevenir las alteraciones. El recipiente ms utilizado para este proceso es la lata o envase de hojalata, aunque en la actualidad se usan otros para dicho propsito. Definicin de conservaConserva alimenticia es el resultado del proceso de manipulacin de los alimentos de tal forma que sea posible preservarlos en las mejores condiciones posibles durante un largo periodo de tiempo; el objetivo final de la conserva es mantener los alimentos preservados de la accin de microorganismos capaces de modificar las condiciones sanitarias y de sabor de los alimentos. El periodo de tiempo que se mantienen los alimentos en conserva es muy superior al que tendran si la conserva no existiese.

Definicin de lataDe forma genrica, se llama '''lata''' a todo envase metlico. La lata es un envase opaco y resistente que resulta adecuado para envasar lquidos y productos en conserva. Los materiales de fabricacin ms habituales son la hojalata y el aluminio. MINITABsComplete SPC, Anlisis de Sistemas, Diseos de Experimentos.- Es un software completo para control de calidad en un solo paquete. Permite el uso de todas las herramientas de control de calidad, grficos de control para variables y atributos, mtodos de pronstico, estadstica descriptiva, regresin, anlisis de varianza, etc.

Calidad y seguridad del alimento enlatadLas tcnicas para el enlatado de alimentos estn bien establecidas y entendidas. Han servido a los consumidores por casi doscientos aos. Este mtodo de envasado genera productos seguros y con una vida prolongada, ya que se pueden almacenar a temperatura ambiente. Por eso tantas personas consumen este tipo de alimentos por su forma de mantenerse los valores nutritivos. El producto que se va a enlatar se somete a una preparacin previa, se envasa en fro o en caliente. El envasado del alimento se hace en envases metlicos, fabricados con acero cubierto con una capa de estao. Adems dependiendo del tipo de alimento, el acero con su capa de estao a su vez se recubre con el barniz adecuado al tipo de alimento que se envase. Una vez llena la lata con el producto, se procede a cerrarla hermticamente. Para ello se le somete a un proceso de calentamiento apropiado para el tipo de producto que se ha envasado. Los grados de temperatura y los tiempos de proceso, dependen del alimento y en funcin de las variables de alta o baja acidez propias del producto. Despus del calentamiento el producto se somete a un enfriamiento. Este tratamiento trmico garantiza la destruccin de los organismos que pudieran causar trastornos a la salud de los seres humanos.Estructura y componentes de los costos de calidad

COSTO DE CALIDAD: Se entiende por Costos de Calidad al dinero destinado para obtener la Calidad requerida. La calidad requerida no se consigue por casualidad ni accidentalmente, sino que todo debe ser planeado en actividades, medido y garantizado.

COSTO DE BAJA CALIDAD: Es la suma total de los recursos desperdiciados, tales como capital y mano de obra, por causa de la ineficiencia en la planificacin y en los procedimientos de trabajo.

CATEGORA DE LOS COSTOS: Costo de prevencin Costo de evaluacin o costos propios Prdidas internas Prdidas externas Los costos de prevencin y evaluacin son en realidad inversiones pues generan beneficio.

Costo de prevencin: Es el costo de todas las actividades y medidas tendientes a prevenir fallas o problemas. Entre ellos se tiene: Capacitacin del personal (dirigentes y trabajadores), revisin de procesos, productivos o de servicios; revisin de proveedores, mantenimiento preventivo; programa de calidad; anlisis de los fallos (errores) para prevenirlos; planes de mejora; planes de sugerencias; preparacin de medios de autocontrol, etc.

Costo de evaluacin: Es el costo de los ensayos, inspecciones o auditoras para evaluar si la calidad especificada es lograda y mantenida. Entre ellos se tiene: inspeccin; auditorias de calidad de productos y servicios; costo de instrumental de inspeccin y medicin; revisin de los diseos; mantenimiento del instrumental de inspeccin; evaluacin de inventarios, etc.

Prdidas internas: Son los costos resultantes de ineficiencias o de un producto que no logra cumplir con los requisitos de calidad, previo a su entrega al cliente.

Prdidas externas: Son los costos resultantes de un producto o servicio que no logra cumplir con los requisitos de calidad, luego de ser adquirido por el cliente.

Luego de los anlisis mustrales y estadsticos del proceso de calidad de la sardina enlatada, se proceder a dar ejemplo de los costos de calidad de la Empresa Eveba.

Proceso a Evaluar

El presente estudio se realiza en la empresa Eveba, una empresa dedicada a la produccin y comercializacin de atn, sardinas, pepitonas, entre otros productos donde los procedimientos y tcnicas de control de calidad se limitan actualmente a inspeccionar el proceso de una manera poco prctica y no al control del proceso ni del producto, por lo que se procedi a realizar un anlisis de la situacin actual de calidad en esa empresa a partir del producto de mayor produccin de la compaa, basado en las investigaciones de campo efectuadas y complementadas con la aplicacin de herramientas bsicas de calidad para establecer elementos de control adicionales para evaluar su nivel de calidad lo que representa un nivel de calidad referencial de la empresa Eveba..Con base en los resultados que se obtengan de las herramientas estadsticas, se procedi a proponer un sistema para el control estadstico del proceso en esta empresa especficamente a aquellos procesos que se vean afectados por las caractersticas de calidad crticas, empleando hojas de control, grficas de control y utilizando un software para la automatizacin de la construccin y anlisis de los grficos de control, con el propsito de satisfacer los objetivos de calidad planteados en la empresa de acuerdo a la naturaleza del productoActualmente la Empresa Eveba posee una produccin de 22.000 cajas/ mes de atn y sardina, en la planta de Tacarigua Edo. Miranda. 65.000 cajas/mes, de sardina y pepitona, en la planta Chacopata, Carpano, estado Sucre. 5.000 cajas/mes de conservas de palmitos, en Jobure Edo. Delta Amacuro. Con una poltica de surtir el mercado nacional como prioridad, manteniendo su calidad y fortaleciendo la administracin y la produccin.

Para efectos de este trabaja se tomara la planta de mayor produccin (Chacopata, Estado Sucre) y como producto (sardina enlata), para realizar el proceso de anlisis y muestreo de calidad.

Descripcin del ProcesoComo se estableci anteriormente, al producto de mayor produccin que es la sardina enlatada en el Estado Sucre, se realizar el control estadstico del proceso de enlatado en todas sus fases. Para un mejor detalle de las causas se agrup en cuatro niveles de proceso: materia prima, pescado en proceso, llenado y producto terminado. Por lo que en la fabricacin de este producto, el control de calidad se centra en cuatro factores de incidencia de calidad (niveles del proceso), los cuales se los detalla a continuacin:

Recepcin: El pescado llega a la planta de procesamiento en bandejas de plsticos, previstas con hielo en escamas.

Pesada: El pescado recepcionado en bandejas es pesado conforme va llegando a la planta, mediante el uso de balanzas de plataforma. A medida que se va pesando, el pescado es colocado en la mquina lavadora escamadora.

Lavado-escamado: Se vierte el pescado contenido en las bandejas, dentro de la mquina lavadora-escamadora, la que mediante un movimiento circular del cilindro rotatorio hace que el pescado se lave con el agua contenida en ella y a su vez propicie la extraccin de escamas, mediante las aletas soldadas en el interior del cilindro rotatorio. Con esta operacin tambin se elimina los restos de sangre y hielo remanente.

Lavado mecnico: El pescado sin cola y decapitado, es lavado en forma continua mediante la utilizacin de una maquina lavadora del tipo rotatoria. Esta operacin consiste en hacer pasar el pescado por el cilindro rotatorio de la mquina, que se encuentra en contacto con un tanque lleno de agua; sumergido de tal manera, que el agua pueda eliminar las adherencias y restos de sanque que pudiera tener el pescado por efecto de la operacin anterior.

Envasado: El pescado en bandejas es depositado en la mesa de envasado, donde las operarias proceden a colocar el pescado en las latas de acuerdo al tipo de producto que se va elaborar. Una vez llenas las latas, son puestas boca abajo en las bandejas o canastillas, las que son colocadas en los carros que son introducidos en el precocinador. Acomodo: Conforme se van recibiendo las bandejas o canastillas conteniendo los envases con pescado crudo, se procede a colocarlas en los carros porta bandejas, los que son introducidos en el precocinador.

Pre-coccin: La operacin de pre-coccin se realiza en precocinadores semiautomticos o en precocinadores continuos. Los envases con su contenido y en algunos casos una vez dosificada el agua, ingresan al precocinador continuo, que es el equipo de mayor uso en esta lnea de crudo. El precocinador continuo es un tnel de vapor y se trabaja a la presin atmosfrica. Posee un sistema de dosificacin de vapor a travs de tuberas con agujeros de dimetro y en nmeros determinados. Las dimensiones de equipo dependen de la carga horaria, as como del tiempo tecnolgico.El pescado envasado y acomodado en las canastillas es movilizado a lo largo del precocinador mediante unas cadenas transportadoras, sobre las cuales se colocan las canastillas. La precoccin debe efectuarse a una temperatura de 100 C y durante 30 minutos.

Agotamiento y adicin de lquido de gobierno: Una vez que los envases con el contenido de pescado salen del precocinador son drenados e inmediatamente se efecta el transporte al equipo de agotamiento, en donde se evacua parcialmente el aire contenido dentro del envases. En algunos casos al salir los envases del precocinador son drenados e inmediatamente se dosifica el lquido de gobierno y se cierran.

Cerrado de latas: El producto envasado con el vaco correspondiente, es sellado hermticamente en forma continua, para luego pasar a la maquina lavadora de envases.

Esterilizacin: Las latas lavadas son recepcionadas en unos "carros porta-envases", los cuales una vez llenos sern colocados en las autoclaves horizontales para proceder a la esterilizacin comercial. Las condiciones de esterilizacin son dadas de acuerdo a las caractersticas del pescado que se procesa (sardina, machete, caballa) y de acuerdo al tipo de envases que se est utilizado (1 lb. tall o 1 lb. oval). Una vez el tratamiento trmico con vapor se procede a enfriar la carga mediante la inyeccin de agua a presin, previa utilizacin de aire comprimido para evitar problemas con la presin interna de los envases. Toda la operacin de enfriamiento con agua a presin y aire comprimido se lleva a cabo dentro de la autoclave.

Etiquetado y empacado: Una vez realizado el control de calidad respectivo del producto terminado, se procede a colocar las etiquetas. La operacin del etiquetado se realiza en forma manual o mecnica, dependiendo ello del tipo de envases. Una vez que los envases han sido etiquetados, se les acomoda en cajas de cartn, son cerradas y llevadas al almacn de productos terminados.

Puntos crticos del ProcesoPara la seleccin de las caractersticas crticas se realiz un anlisis de todas las caractersticas de calidad y se escogi por medio del diagrama de Pareto, a aquellas caractersticas que influyen de manera significativa en la calidad del producto. Para el desarrollo del diagrama de Pareto se revisaron los registros con los que la empresa cuenta para conocer el porcentaje de producto defectuoso que tienen todas las caractersticas de calidad.De acuerdo al diagrama de Pareto de variables o caractersticas cuantitativas que se observa en la figura 3, se determin que las caractersticas cuantitativas de calidad que tienen mayor incidencia dentro del proceso son:

Tabla N1. Caractersticas cuantitativas del proceso de enlatado% de no conformes% de Producto Defectuoso

Peso Neto20,048%

Peso de llenado14,080%

Contenido de Agua4,090%

Control doble cierre del enlatado encerrado2,095%

Contenido de sal en los ingredientes1,096%

Contenido de sal en la sardina0,997%

Peso drenado0,898%

Contenido de Sal del enlatado cerrado0,7100%

Temperatura0,3100%

Contenido de Histamina en la sardina0,3100%

Contenido de Histamina 0,2100%

Humedad0,2100%

Contenido de Histamina del enlatado cerrado0,1100%

Prueba al vaco0,1100%

A continuacin mostraremos el diagrama de ParetoDiagrama de Pareto para variables Cuantitativos

De acuerdo al diagrama de Pareto de variables o caractersticas cuantitativas que se observa en la figura anterior, se determin que las caractersticas cuantitativas de calidad que tienen mayor incidencia dentro del proceso son: PESO NETO PESO DE LLENADO

Luego de acuerdo al diagrama de Pareto para atributos o caractersticas cualitativas, se determina que las caractersticas cualitativas de calidad que tienen mayor incidencia son: SANGRE LIMPIEZA ESPINAS ESCAMAS ETIQUETA MAL ALINEADA

A estas cinco caractersticas de calidad se las determina como caractersticas de categora A, debido que en el porcentaje acumulado cubren el 80% del total de porcentaje defectuoso por atributos.

Tabla N2. Caractersticas Cualitativas del producto o materia primaCaracterstica de calidadV %Acumulado

Sangre822,5%

Limpieza454,8%

Espinas277,3%

Escamas282,9%

Etiq. Mal alineadas0.89585,4%

Tcnicas de Muestreo a AplicarConscientes de que cada vez son mayores las exigencias del mercado de alimentos en trminos de calidad y sostenibilidad, la empresa Eveba salvaguarda un ptimo nivel en el desarrollo y sofisticacin de sus procesos de transformacin del atn. La calidad es parte de su filosofa de trabajo. Los productos reciben un estricto control de calidad durante todas las etapas del proceso. Para el efecto, se dispone de un moderno laboratorio de aseguramiento de calidad, manejado por profesionales altamente capacitados. La calidad, un factor esencial en la toma de decisiones a nivel empresarial de la compaa, no se limita a un resultado tcnico vinculado solo con la produccin, sino que tambin se relaciona con las especificaciones del cliente, de la reglamentacin o normativa que rige en los pases compradores, y que adems no afecte al ecosistema ni a la salud personal. El Departamento de Aseguramiento de Calidad administra y gerencia bsicamente operaciones tcnicas como inspeccin, muestreo, evaluaciones y control permanente de la calidad. Estos pasos son aplicados desde el momento de la captura del atn, pasando por las etapas de manipuleo, desembarque, produccin, manufactura y almacenamiento hasta la distribucin. Las caractersticas de categora A tanto cuantitativas como cualitativas que fueron determinadas y analizadas mediante el diagrama de Pareto, son las caractersticas de calidad consideradas crticas en el proceso de produccin y requieren ser estudiadas.Una vez que se identificaron las caractersticas crticas, se procede a seleccionar el tipo de muestreo, tamao de muestra y grficos de control que sean ms factible para el proceso. Cabe recalcar que as como se realiz un estudio de las caractersticas cuantitativas y cualitativas por separado, tambin se realizar el control estadstico de caractersticas cuantitativas y cualitativas.El objetivo de las grficas de control es en ltima instancia reducir la variabilidad del proceso de forma que el mismo slo est afectado por cierto grado de variabilidad natural propia del proceso. Un grfico de control tpico es una representacin grfica de una caracterstica de calidad medida o calculada a partir de una muestra, en funcin del nmero de la muestra o el tiempo.Su construccin se basa en la estadstica. De hecho, existe una relacin estrecha entre los grficos de control y las pruebas de hiptesis. Por lo tanto la determinacin de la forma en que se realizar el muestreo es muy importante. Tngase en cuenta que hay que tomar muestras sistemticamente y hay que determinar dnde, cundo y cmo se toman esas muestras. Cundo se emplean grficos de control en procesos de fabricacin, el orden de produccin en el tiempo es una base lgica para formar grupos en los cuales se tomar la muestra.Existen dos formas de tomar las muestras. Supngase que se ha decidido tomar muestras cada media hora, una forma de tomar una muestra de tamao n sera seleccionar aleatoriamente n latas entre las producidas en ese perodo de media hora. Este procedimiento se recomienda cuando el grfico de control se emplea para aceptar o rechazar todos los productos producidos en esa media hora.Otra forma consiste en tomar n latas que hayan sido producidas en el mismo momento (o con la menor diferencia posible). Esta es la forma que se utiliza cuando el propsito fundamental del grfico de control es detectar cambios en el proceso. Minimizar la posibilidad de variabilidad dentro de una muestra ya que sus componentes han sido producidos casi al mismo tiempo y maximizar la posibilidad de variabilidad entre muestras si existen causas atribuibles teniendo adems la ventaja de que proporciona mejores estimaciones de la desviacin estndar del proceso en el caso de grficas de control por variables.En el caso que nos ocupa, dados los objetivos del trabajo, se ha seleccionado esta ltima forma que tiene adems como ventaja su sencillez.

Determinacin del nmero de subgrupos para variables (caractersticas cuantitativas).El nmero de subgrupos se ha determinado de forma prctica para la construccin de las grficas de control tomando el criterio del Departamento de Calidad y teniendo en cuenta que la bibliografa especializada recomienda que sean al menos 25.Dado que la fbrica trabaja 16 horas al da, ha parecido conveniente que cada media hora se tome una muestra y que por lo tanto el subgrupo lo constituyan las latas producidas cada media hora de tal forma que en un da de trabajo se tomen 32 muestras. Se ha considerado que no hay diferencias significativas entre los turnos de trabajo por lo cual un solo grfico de control para cada caracterstica de calidad es suficiente para el control del proceso.La determinacin de las 32 muestras en la construccin del grfico de control permite la eliminacin de alguna muestra tomada cuando el proceso est fuera de control manteniendo la seguridad de que se tenga ms de 25 muestras.

Tamao del subgrupo para variables.En el diseo de un grfico de control hay que especificar el tamao muestral a utilizar y la frecuencia de muestreo. En general, muestras grandes facilitan la deteccin de cambios pequeos, sin embargo para determinar el tamao de muestra debe tenerse en cuenta el tamao del cambio que se desea detectar y naturalmente problemas econmicos y organizativos asociados al nivel de produccin. Obviamente la mejor situacin desde el punto de vista de la deteccin de cambios, sera tomar muy a menudo muestras grandes, sin embargo esto no suele ser econmicamente factible. El problema general es distribuir el esfuerzo de muestreo, es decir, tomar muestras pequeas a intervalos cortos o muestras grandes a intervalos largos. La prctica industrial comn tiende a favorecer la toma de muestras pequeas ms frecuentes, sobre todo en procesos de manufactura con un gran volumen de produccin, como es el caso que se analiza.Como se defini que la toma de muestras es cada media hora, ahora se trata de definir el tamao de muestra que debe escogerse de forma que el nmero total de unidades sea al menos de 100 de acuerdo a lo recomendado por la bibliografa especializada. Se consider oportuno calcular como referencia, el total de unidades que deberan ser muestreadas si se deseara utilizar un muestreo de aceptacin (por variables) de acuerdo con la norma MIL-STD 414/Z 1.9, Inspeccin Normal, Nivel II.De acuerdo a la capacidad actual de produccin de la compaa, se procesan 733 cajas diarias de sardina enlatada, por lo que de acuerdo a la tabla siguiente el tamao de muestra apropiado sera de 35 unidades.

Tabla N4. Tamao de las muestrasTAMAO DEL LOTETAMAO DE MUESTRA

91 15010

151 28015

281 40020

401 50025

501 120035

1201 320050

3201 1000075

10001 35000100

35001 150000150

Fuente: MIL-STD-414/Z1.9. Determinacin del nmero de subgrupos para atributos (caractersticas cualitativas).Muchas caractersticas de calidad no se pueden representar en forma conveniente por nmeros. En tales casos cada artculo o producto inspeccionado suele clasificarse como conforme o disconforme con las especificaciones para tal caracterstica de calidad.En algunos casos conviene ms usar el nmero de disconformidades (defectos) observados en lugar de la fraccin de disconformes (defectuosos). En el proyecto se usan dos tipos de grficos de control para atributos, en este caso la mayora de caractersticas cualitativas crticas del proceso sugieren que se tomen muestras cada 90 minutos que es cuando salen los vagones con 920 latas esterilizadas cada vagn.Como ya se explic, las caractersticas incluidas en este anlisis son: sangre, moretones, limpieza, venas, porcentaje de trozo, espinas, escamas y etiqueta mal alineada. Las caractersticas: sangre, moretones, venas, espinas y escamas deben ser controlados por grficos de control de c (nmero de defectos o disconformidades en la muestra). Mientras tanto la caracterstica etiqueta mal alineada debe ser controlada por un grfico de control de p (fraccin de disconformes o defectuosos). Por su parte, las caractersticas limpieza y porcentaje de trozo, se ha decidido controlarla tambin utilizando el grfico p.

Tamao del subgrupo para atributos.El tamao de muestra en los grficos para atributos resulta generalmente grande, sin embargo las caractersticas del proceso exigira un alto costo para la realizacin de muestras grandes. Se ha decidido tomar muestras de tamao 5 cada 90 minutos para las caractersticas seleccionadas y controlar la calidad a partir de esa informacin.

Seleccin de los tipos de grficos de control a emplear.Tal como se ha explicado para la seleccin de los tipos de grficos de control a utilizar en este proyecto y conforme a las caractersticas de calidad crticas, se agruparon en grficos de control para variables a los grficos que controlan las caractersticas de calidad medibles y grficos para atributos a los grficos que controlan las caractersticas de calidad que se ajustan a una especificacin y clasifica como aceptable o inaceptable.

Grficos de Control para variables.Este tipo de grficos de control sirve como fuente informativa, permitiendo que se tomen decisiones si un producto pueda pasar a la siguiente fase de la secuencia o si deber adoptarse alguna medida alterna, es decir, para decidir cundo hay que dejar que prosiga el proceso y cundo hay que hacerle ajustes o para investigar las causas de una calidad inaceptable.En la parte prctica para configurar este tipo de grficos se escoge un grupo de elementos denominados subgrupos cuyo tamao de cada subgrupo es de 5 elementos. Se decidi que se utilizaran los grficos de control X-R por resultar apropiado para el proceso estudiado. El diagrama X estima la variacin entre muestras distintas, mientras que los diagramas tales como: diagrama de R y diagrama de s controlan la variabilidad dentro de cada muestra.Cabe recalcar que si el tamao del subgrupo es menos de 10 se recomienda utilizar las grficas de R, mientras que si el tamao del subgrupo es mayor de 10 se recomienda el empleo de la grfica S. Se decidi utilizar grficos de control X-R debido a que el recorrido R resulta mucho ms sencillo y rpido de calcular. La opcin de utilizar los grficos X-S fue desestimada por no resultar conveniente debido a su nivel de dificultad y por el tamao del subgrupo. Grficos de Control para atributos.Este tipo de grficos de control permite contar con una informacin global de aquellas caractersticas donde slo se las puede clasificar como conforme o disconforme debido que en estos casos no es posible hacer mediciones, se efectan mediante inspeccin visual. En la parte prctica hay tres tipos de grficas de control por atributos, las cuales son grficas para proporcin de no conformes (grfica p), nmero de no conformidades (grfica c) y nmero de no conformidades por unidad (grfica u). Para el caso de las caractersticas cualitativas, se consider como cantidad inspeccionada a 5 latas de sardinas enlatadas una vez sellado y esterilizado, se escogi para la mayora de las caractersticas cualitativas la grficas c ya que es la grfica ms sencilla y rpida para las grficos de no conformidades.. Excepto para las caractersticas de limpieza y etiqueta mal alineada, en las que se escogi la grfica p (proporcin de no conformes), debido a que su proporcin es en base a un porcentaje de calificacin segn las no conformidades.

Control Estadstico de Procesos AplicadosLos grficos de control constituyen de hecho, mtodos estadsticos relacionados con las pruebas de hiptesis donde las decisiones posibles son afirmar que el proceso est bajo control estadstico o fuera de control estadstico a partir de los resultados obtenidos en una muestra.Por supuesto, las decisiones estn sujetas al error, es decir, puede decidirse que el proceso est fuera de control cuando realmente no lo est e igualmente puede afirmarse errneamente que el proceso est bajo control estadstico. Mientras mayor sea el tamao de muestras menores sern las probabilidades de error.En los grficos de control se acostumbra a fijar la probabilidad de error asociada a la decisin de afirmar que el proceso est fuera de control ya que los grficos se construyen generalmente a 3 lo que establece una probabilidad de afirmar errneamente que el proceso est fuera de control de 0.0027(). En este proyecto se han construido los grficos de control a partir de este criterio. De esta forma, fijado , solo queda establecer el tamao de muestra (n) y calcular la probabilidad de no detectar un cambio en el proceso () o bien, fijar la probabilidad de no detectar un cambio en el proceso y calcular el valor de n necesario para tal fin.

Utilizacin de un software para el anlisis de grficos de control

Debido a que los diagramas de control son tiles para advertir el cambio en las condiciones del proceso, con la incorporacin de un software se podr automatizar el proceso de graficacin facilitando as el anlisis de cada caracterstica de calidad, la identificacin de las causas de variacin en el proceso mejorando de una manera ms adecuada el almacenamiento de los resultados.

Con los grficos accesados en un programa facilitara el control de la calidad del proceso indicando a operarios, jefes de grupo, ingenieros de control de calidad, supervisores y gerentes cuando la produccin del enlatado de atn estara bajo control o bien, fuera de control. Mediante un software en caso de que la produccin estuviera fuera de control, el diagrama en el programa no corregira la situacin, en cambio proporcionara con base al diagrama una informacin a la persona responsable para que ajuste la mquina o aproveche de mejor manera los recursos disminuyendo los defectos, logrando as de esta forma que la produccin retorne al estado bajo control.

A continuacin se menciona algunos software para control estadstico del proceso que se venden en el mercado:

NWA Quality Analyst Northwest Analytical, Inc. (NWA). - Es un software para Control de Calidad, donde a partir de una tabla de datos que se deben ingresar permite construir todo tipo de Grficos de Control, Histograma, Diagramas de Pareto, etc. No implementa una Base de Datos de Control de Calidad.

InfinityQS SPC Software InfinityQS.- Es un software para Control Estadstico de Procesos, permite construir todo tipo de Grficos de Control, Histograma, Diagramas de Pareto, etc. Implementa una Base de Datos de Control de Calidad.

MINITABs complete SPC, Anlisis de Sistemas, Diseos de Experimentos.- Es un software completo para control de calidad en un solo paquete. Permite el uso de todas las herramientas de control de calidad, grficos de control para variables y atributos, mtodos de pronstico, estadstica descriptiva, regresin, anlisis de varianza, etc. El programa a utilizar en este estudio para los anlisis de grficos es el MINITAB, donde se obtendra informacin adicional respecto a la normalidad de los datos y de los indicadores de la capacidad y centramiento del proceso.

Aplicacin prcticaUna vez que se ha seleccionado el programa a utilizar y se ha determinado el tamao de muestra final reforzando el sistema de control, se va a realizar una aplicacin prctica del sistema diseado de control estadstico para las caractersticas de calidad establecidas como crticas que afectan al proceso de atn enlatado en agua. Para la realizacin de la aplicacin del sistema, se empez con el registro de los datos de las caractersticas crticas del proceso utilizando las hojas de control de proceso. Cabe indicar que para el registro de datos de las caractersticas cualitativas se inspeccion las muestras de producto terminado en el laboratorio de Control de Calidad, mientras que para las caractersticas cuantitativas fueron medidas las muestras en la lnea de produccin en una mesa de control con su respectiva balanza. Luego de obtener los datos de cada caractersticas primordial, se introdujo los datos en el programa y finalmente se realiz el control del proceso mediante el anlisis de los grficos de control, en el que para variables se aplic el grfico X - R y para atributos se emple el grfico c y grfico p. El establecimiento de los grficos de control consta de dos etapas: la etapa de construccin del grfico y la etapa de explotacin del mismo. Los grficos que se muestran a continuacin corresponden obviamente con la etapa de construccin de los grficos. Su construccin es similar para todos los tipos de grficos, no obstante se ejemplificar la misma a travs del grfico de control por variables para el peso de llenado.En el Apndice P (Hoja de Control para peso de llenado) se relaciona la toma de 35 muestras de tamao 5 (1 cada media hora), se calcularon los valores de X y R para cada muestra. A partir de estos datos se obtuvieron las lneas centrales x = 141.6 y R=3.161.La construccin de los grficos se hace a partir de las frmulas respectivas como se expresan a continuacin:LSC X = X + A2 RLSCR = D4 RLIC X = X - A2 R LICR = D3 R Para este proyecto, para n=5 se tendra que:A2 = 0.577 D3 = 0D4 = 2.114De donde los lmites de control seran para la media:LSC X = 141.6 + 0.577 (3.161)LSC X = 143.5 LIC X = 141.6 0.577 (3.161)LIC X = 139.7Para los lmites de control para el recorrido seran:LSCR = (2.114)(3.161)LSCR = 6.68LICR = 0

Las muestras 5, 8 y 15 fueron tomadas cuando el proceso estaba fuera de control estadstico y como los grficos de control deben construirse con todas las muestras bajo control estadstico, estas 3 muestras se eliminan, quedando solamente 28 muestras para las cuales se obtuvo nuevamente los valores que fueron: X - Xd R - RdXnuevo = -------------- Rnuevo = --------------- g - gd g - gd

4390 -138.2 -138.4 -143.8 98 - 7 -3 -3 Xnuevo =------------------------------------ Rnuevo = ----------------- 31 3 31 - 3

3969.8 85Xnuevo = ------------Rnuevo = -------- 28 28

X nuevo = 141.8 Rnuevo = 3.036

Resultando los nuevos grficos de control con los siguientes lmites de control: LSCX = 143.53 LIC X = 140.03LSCR = 6.419LICR = 0

Tambin en este caso 2 muestras, la 7 y la 27, estn fuera de los lmites y por lo tanto se asume que fueron tomadas cuando el proceso estaba fuera de control estadstico y tambin fueron eliminados quedando solamente 26 muestras para los cuales se obtuvo nuevamente los valores :

X - Xd R - RdXnuevo = -------------- Rnuevo = --------------- g - gd g - gd

3969.8 140 - 139.8 85 3 - 4 Xnuevo =-------------------------------- Rnuevo = --------------- 28 2 28 - 2

3690 78Xnuevo = --------- Rnuevo = -------- 26 26

Xnuevo = 141.92 Rnuevo = 3

Siendo entonces los nuevos y definitivos lmites de control los siguientes:LSCX = 143.65LC X = 141.92LIC X = 140.19LSCR = 6.34LCR = 3LICR = 0

Algunas pequeas diferencias con los expuestos en el proyecto como resultados o salidas del software utilizado son debidas a la precisin en los clculos.As se construyeron los grficos de control manualmente. Como se observa la utilizacin de algn software especializado reduce considerablemente el nivel de dificultad en el clculo de los lmites de control y obviamente el tiempo para su elaboracin lo que facilita su utilizacin prctica.

Resultados obtenidos utilizando el software.PESO NETO.- En las siguientes grficas se muestran el monitoreo del peso neto en el proceso de llenado mediante los grficos de control de X-R hasta que el proceso est bajo control estadstico.Worksheet size: 100000 cellsMacro is running ... please waitTest Results for Xbar ChartTEST 1. One point more than 3.00 sigmas from center line.Test Failed at points: 3 4 25 26 28 29

Test Results for R ChartTEST 1. One point more than 3.00 sigmas from center line.Test Failed at points: 1 2

Diagramas preliminares de X y de R.

Grfico de R y grfico de X

Diagrama X R de peso neto bajo control estadstico

PESO DE LLENADO.- En las siguientes grficas se muestran el monitoreo de la variable peso de llenado en el proceso de llenado mediante los grficos de control de X-R hasta que esta variable est bajo control estadstico.Worksheet size: 100000 cellsMacro is running ... please waitTest Results for Xbar ChartTEST 1. One point more than 3.00 sigmas from center line.Test Failed at points: 5 8 15

Test Results for R ChartTEST 1. One point more than 3.00 sigmas from center line.Test Failed at points: 5

Diagramas preliminares de X y de R

Grfico de X y de R

Diagrama X R bajo control estadstico

Monitoreo de las no conformidadesSANGRE.-En las grficas c siguientes se muestran el monitoreo de las no conformidades de producto terminado por presencia de sangre.TEST 1. One point more than 3.00 sigmas from center line.Test Failed al points: 4 9 10.

Grfico C preliminar para sangre

GRFICO C DE SANGRE BAJO CONTROL ESTADSTICO

LIMPIEZA.-En las siguientes grficas p se muestran el monitoreo de proporcin de producto disconforme por concepto de limpieza.Test Failed at points: 3, 4, 9, 10

GRFICOS P PRELIMINARES DE LIMPIEZA

GRFICO P DE LIMPIEZA BAJO CONTROL ESTADSTICO

ESPINAS.-En las grficas c siguientes se muestran el monitoreo de las no conformidades de producto terminado por presencia de espinas. GRFICO C PRELIMINAR DE ESPINASGRFICO C BAJO CONTROL ESTADSTICO

ESCAMAS.En las grficas c siguientes se muestran el monitoreo de las no conformidades de producto terminado por presencia de escamas.GRAFICO C PRELIMINAR DE ESCAMAS

GRFICO C DE ESCAMAS BAJO CONTROL ESTADSTICOETIQUETA MAL ALINEADA

En las siguientes grficas p se muestran el monitoreo de proporcin de producto disconforme por presencia de etiquetas mal alineadas.

GRFICO P PRELIMINAR DE ETIQUETA MAL ALINEADAGRFICO P BAJO CONTROL ESTADSTICO

Anlisis e Interpretacin de los grficos de controlSe realiz un anlisis de resultados de los grficos de control de las caractersticas de calidad crticas, tanto cuantitativas como cualitativas, que afectan al proceso de sardina enlatada.Para el estudio de las caractersticas cuantitativas de calidad crticas se utiliz los grficos de control por variables. Como se estableci, para el caso de esta compaa las caractersticas cuantitativas crticas segn el anlisis de Pareto son: peso de llenado y peso neto.A estas dos caractersticas crticas se realiz el anlisis de los respectivos grficos de control X-R hasta que el proceso est bajo control estadstico, se evalu la capacidad del proceso , la normalidad, el centramiento del proceso y se calcul el porcentaje de producto defectuoso. En la siguiente figura se detalla un esquema de los pasos fundamentales que conducen al control y mejoramiento del proceso, y sobre el cual se sustenta una estrategia propuesta para mejorar los procesos de peso neto y peso de llenado.

PESO NETO

Anlisis de los grficos de control.

Para el peso neto de las latas de sardina, se tomaron 35 muestras en subgrupos racionales de 5 unidades cada muestra. Para el clculo y determinacin de los lmites de control se utiliz el muestreo previamente determinado en el captulo anterior.

ESTRATEGIA PARA MEJORAMIENTO DEL PROCESO

Una vez que se recolect las muestras, se introdujeron los datos en el software Minitab donde se obtuvieron los grficos preliminares de X y de R que se muestra en las siguientes figura, donde se examina 6 puntos fuera de los lmites de control en el grfico X, los cuales corresponden a los subgrupos 3, 4, 25, 26, 28 y 29. Mientras que para el grfico R se examina 2 puntos fuera de los lmites de control los cuales corresponden a los subgrupos 1 y 2.Con el fin de alcanzar un proceso bajo control estadstico, se realiz una depuracin en los dos grficos donde se eliminan los puntos fuera de los lmites de control por la presencia de causas asignables. Los puntos se eliminan justificando las depuraciones por causas asignables debido a descalibracin de la mquina llenadora cuando sube y baja el tornillo regulador, cantidad de llenado de atn en el tnel y descalibracin de la mquina dosificadora por el cambio de presin. Se observan patrones cclicos por la presencia de causas de variacin natural debido a calibraciones de la mquina dosificadora y mquina llenadora. Una vez que se realizaron las depuraciones, se realiz los grficos de control X-R para los puntos restantes, con la finalidad de que los grficos estn bajo control estadstico. En el grfico R se observa que est bajo control estadstico, mientras que el grfico X no est bajo control estadstico debido a que existe 1 punto fuera de los lmites de control el cual corresponde al subgrupo 43.Una vez ms se realiz una depuracin donde se elimin este punto fuera de los lmites de control por la presencia de una causa asignable. Esta causa asignable se debe a descalibracin de la mquina llenadora. Una vez que se depur, se graficaron los datos restantes y tanto el grfico X como el grfico R estn bajo control estadstico, debido a que todos los puntos se encuentran dentro de los lmites de control (Ver figura 4.5). Para que el proceso de peso neto sea estable se determin que los lmites de control para el grfico X sean: LCS= 204.7 y LCI = 199.6 con una media de 202,2. Mientras que para los grficos R los lmites de control sean : lmite superior 9.398, lmite inferior 0 con un rango medio de 4.44.Anlisis de la Normalidad.

Se realiz el anlisis de la normalidad de los datos de peso neto en el programa. Cabe indicar que este programa indica la normalidad de los datos escogiendo tres tipos de pruebas de normalidad: Anderson Darling Test.- Esta prueba se basa en una funcin de distribucin acumulativa o ECDF ( Empirical Cumulative Distribution Function). Ryan Join Test.- Esta prueba se basa en una correlacin, similar al Shapiro Wilk Test. Kormogorov Smirnov Test.- Esta prueba se basa en chi-cuadrado.

Se escogi la opcin de KormogorovSmirnov Test, ya que indica la normalidad de los datos de una manera ms comprensible. De acuerdo a esta prueba el valor de probabilidad para que las muestras sea normal debe ser mayor a 0.15 y de acuerdo al resultado obtenido de esta prueba indica que PValue>0.15, por lo que los datos siguen una distribucin normal.

FIGURA 37. KORMOGOROV-SMIRNOV TEST DE PESO NETO

PESO DE LLENADO.-Anlisis de los grficos de control.

Para el anlisis de la caracterstica de peso de llenado de las latas de sardina, se tomaron 35 muestras en subgrupos racionales de 5 unidades cada muestra. Para el clculo y determinacin de los lmites de control se utiliz el muestreo previamente determinado en el captulo anterior. Se introdujeron los datos en el software Minitab donde se obtuvieron los grficos preliminares de X y de R (Ver figura 4.6 y 4.7). En el grfico de X se encontraron 3 puntos fuera de los lmites de control, los cuales corresponde a los subgrupos 5, 8 y 15(Ver apndice P). Mientras que para el grfico R se encuentra 1 punto fuera de los lmites de control el cual corresponde al subgrupo 5.Con el fin de alcanzar un proceso bajo control estadstico, se depuraron los dos grficos eliminando los puntos que estn fuera de los lmites de control debido a la presencia de causas asignables. Las causas asignables se debieron a las descalibraciones de la mquina llenadora marca Fraga ya que por la vibracin del mbolo (disco) se desajusta el tornillo regulador y mal llenado en el tnel de la mquina. Se observan patrones cclicos tanto en los grficos de X como de R debido a las calibraciones de la mquina llenadora. Una vez que se realizaron las depuraciones, se realiz los grficos de control X-R para los puntos restantes, con la finalidad de que los grficos estn bajo control estadstico. En el grfico R se observa que est bajo control estadstico, mientras que el grfico X no est bajo control estadstico debido a que se encontraron 2 puntos fuera de los lmites de control los cuales corresponde a los subgrupos 7 y 27 (Ver apndice P). Se realiz una depuracin donde se eliminaron los puntos fuera de los lmites de control por la presencia de causas asignables. Estas causas se debieron a descalibraciones de la mquina llenadora Fraga. Una vez que se depur eliminando estos puntos, se graficaron los datos restantes, donde tanto el grfico X como el grfico R se encuentran bajo control estadstico debido a que todos los puntos se encuentran dentro de los lmites de control (Ver figura 4.10). Para que el proceso de peso de llenado est bajo control estadstico se obtuvieron los siguientes lmites de control: para el grfico X LCS= 143.7 y LCI = 140.2 con una media de 141.9. Mientras que para los grficos R los lmites de control son: lmite superior 6.343, lmite inferior 0 con un rango medio de 3.Anlisis de la Normalidad.De igual manera que para el peso neto, se realiz el anlisis de la normalidad de los datos de peso de llenado en el programa escogiendo la opcin de Kormogorov-Smirnov Test, debido a que indica la normalidad de los datos de una manera ms comprensible (Ver figura 5.6) . De acuerdo a esta prueba el valor de probabilidad para que las muestras sea normal debe ser mayor a 0.15 y de acuerdo al resultado obtenido de esta prueba indica Pvalue>0.15, por lo que los datos siguen una distribucin normal.

KORMOGOROV-SMIRNOV TEST DE PESO DE LLENADO

GRFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS.

Para las caractersticas cualitativas: sangre, venas, espinas y escamas se realiz para cada caracterstica el anlisis de los grficos de control de no conformidades (grfica c) hasta que el proceso est bajo control estadstico, se determin la capacidad cualitativa del proceso y el mxima cantidad de no conformidades. Para estas caractersticas cualitativas se tomaron 35 muestras en subgrupos de 5 latas cada muestra.

Y para las caractersticas de limpieza, y etiqueta mal alineada se realiz el anlisis de los respectivos grficos de control de proporcin de no conformes (grfica p), se determin la capacidad cualitativa del proceso y el mximo porcentaje de defectuosos. Para las caractersticas de limpieza y se tomaron las mismas muestras anteriores, es decir 33 muestras. En cambio para la caracterstica de etiqueta mal alineada se tomaron 30 muestras en subgrupos de 48 latas.

SANGRE.- Anlisis de los grficos de control. Para la caracterstica de sangre se tom 33 muestras en subgrupos de 5. Una vez que se introdujo los datos en el software Minitab se observ que 3 puntos estn fuera de los lmites de control de la grfica c, los cuales corresponden a los subgrupos 4, 9 y 10.Se realiz una depuracin del grfico para que el proceso est bajo control estadstico donde se eliminaron los puntos fuera de los lmites de control justificando por la presencia de causas asignables. Se debi a que el personal no tuvo el cuidado de extraer toda la carne oscura del lomo en la mesa de raspado.

Una vez que se depuraron los 3 puntos, se realiz el grfico de control c para los puntos restantes. En este grfico se observ que no est bajo control estadstico debido a que existe 1 punto fuera de los lmites de control el cual corresponde al subgrupo 8. Una vez ms se realiz una depuracin donde se elimin este punto fuera de los lmites de control, por lo tanto se depur ya que en la mesa de raspado el personal no tuvo el cuidado de extraer toda la carne oscura del lomo. Una vez depurado este punto, se graficaron los datos restantes y se obtuvo un nuevo grfico c donde se observa que est bajo control estadstico. Se determin que los lmites de control propuestos para el grfico c son: LCS = 3.647 no conformidades, LCI= 0 con una media de 0.86 no conformidades.

LIMPIEZA.-

Anlisis de los grficos de control.Para la caracterstica de limpieza se tom 33 muestras en subgrupos de 5. De los resultados obtenidos de la grfica p preliminar, se observ que 4 puntos estn fuera de los lmites de control, los cuales corresponden a los subgrupos 3, 4, 9 y 10.Se realiz una depuracin del grfico donde se eliminaron los puntos que estn fuera de los lmites de control por la presencia de causas asignables. Las causas se atribuyeron a la presencia de espinas, carne roja, cueros, venas y escamas que contenan las pastillas de atn muestreadas, debido a que las operarias no tuvieron cuidado en la limpieza de los lomos en la mesa de raspado.Una vez que se realiz la depuracin, se obtuvo otro grfico de control p para los puntos restantes. Se observ que este grfico no est bajo control estadstico ya que hay 5 puntos fuera del lmite superior de control (LSC), los cuales corresponden a los subgrupos 5,7,8,13 y 29. Se depur este grfico ya que se asume que estas muestras fueron tomadas cuando el proceso estaba fuera de control estadstico y como los grficos de control deben construirse con todas las muestras bajo control estadstico, estos cinco puntos se eliminaron. De acuerdo a los resultados obtenidos el nuevo grfico de control p de limpieza est bajo control estadstico y resultando como lmites de control propuestos: LSC= 0.157 (proporcin de no conformes), LCI = 0 y p = 0.058.

ESPINAS.-

Anlisis de los grficos de control.De los resultados obtenidos de la grfica c preliminar, se observ 2 puntos fuera de los lmites de control, los cuales corresponden a los subgrupos 3 y 13.Como los grficos de control deben construirse con todas las muestras bajo control estadstico, por tanto se realiz una depuracin del grfico donde se eliminaron estos puntos que estn fuera de los lmites de control por la presencia de causas asignables.

De acuerdo a los resultados se observa que este grfico est bajo control estadstico e indican como lmites de control definitivos: LSC= 2.36 no conformidades, LCI = 0 y c = 0.42 no conformidades.

ESCAMAS.-

Anlisis de los grficos de control.De los resultados obtenidos del grfico c preliminar), se observ que hay 2 puntos que tienen igual valor que el lmite superior de control, los cuales corresponden a los subgrupos 1 y 11 .La accin que se tom fue realizar una depuracin del grfico eliminando estos dos puntos ya que se asumi que los datos fueron tomados cuando el proceso estaba fuera de control estadstico. Las causas de defectos de escamas en las sardinas muestreadas se deben al descuido de las operarias de no apartar todas las escamas de los respectivos pescados en la mesa de raspado. Una vez que se realiz la depuracin, se obtuvo otro grfico de control c para los puntos restantes. Y de acuerdo a los resultados se observa que este grfico est bajo control estadstico e indican como lmites de control definitivos: LSC= 2.57 no conformidades, LCI = 0 y c = 0.48 no conformidades.

ETIQUETA MAL ALINEADA.-

Anlisis de los grficos de control.

Para la caracterstica de etiqueta mal alineada se tom 30 muestras de tamao 48 latas. De los resultados obtenidos de la grfica p preliminar se observ que 1 punto est fuera del lmite superior de control, el cual corresponde al subgrupo 17 y otro punto est cerca del lmite superior de control que corresponde al subgrupo 1.

Como los grficos de control deben construirse con todas las muestras bajo control estadstico, por tanto se realiz una depuracin del grfico p donde se eliminaron estos puntos que estn fuera de los lmites de control por la presencia de causas asignables. Se debieron a que las etiquetas presentan un exceso de goma, por lo que ocasiona que las etiquetas se desalineen en el enlatado.Una vez que se realiz la depuracin, se obtuvo otro grfico de control p para los datos restantes. En este grfico se observa que est bajo control estadstico y de acuerdo a los resultados obtenidos del nuevo grfico de control p de etiqueta mal alineada los lmites de control propuestos son: LSC= 0.056 (proporcin de no conformes), LCI = 0 y p = 0.011.

Capacidad del ProcesoUn proceso es un conjunto de equipos, materiales, personas y mtodos de trabajo que genera un producto fabricado. Para analizar el comportamiento del proceso, se toman muestras de producto fabricado y se realizan ensayos para determinar el valor de una caracterstica de calidad seleccionada previamente. Desde el punto de vista del control estadstico, es conveniente incluir la etapa de muestreo y ensayo dentro del proceso mismo.

A la hora de aplicar cualquier tcnica estadstica, es necesario establecer algunas hiptesis bajo las cuales se va a desarrollar el anlisis. En primer lugar, se supone que la caracterstica de calidad es una variable aleatoria continua y de distribucin normal. En segundo lugar, se considerara que el proceso est bajo control estadstico, es decir que la variabilidad se debe solamente a un sistema constante de causas aleatorias, sin intervencin de causas asignables.

Capacidad y centramiento del proceso.Se evalu la capacidad y centramiento del proceso de peso neto una vez que este proceso est bajo control estadstico. Para ello se calcul el ndice de capacidad CP para determinar si el proceso de peso neto es capaz de cumplir las especificaciones y satisfacer las necesidades de los clientes (CP >1), y para comprobar el centramiento del proceso se calcul el ndice Cpk (Cpk >1).

Este programa indica la capacidad y centramiento del proceso escogiendo las siguientes opciones: Stat Quality Tools Capability Analysis (Anlisis de capacidad)

De acuerdo a los resultados obtenidos la capacidad del proceso y centramiento del proceso fueron: CP = 0.85 y Cpk = 0.49. Lo que indica que el proceso tiene baja capacidad para cumplir las especificaciones aunque satisface al cliente.

ANLISIS DE CAPACIDAD DE PESO NETO BAJO CONTROL ESTADSTICO

Siguiendo con la interpretacin del anlisis de capacidad, el ndice de capacidad superior (CPU o ICS) es 0.49 y el ndice de capacidad inferior (CPL o ICI) es 1.22, por ende el menor valor de estos dos ndices se lo denomina Cpk = 0.49 y se debe realizar un ajuste de la media del proceso Xo = 202.156 ya que la curva est corrida hacia la derecha y es una indicacin de que mediante este proceso se est obteniendo un producto que no est satisfaciendo las especificaciones.Para el mejoramiento del proceso, se va a recalcular los lmites de control de peso neto bajo control estadstico con el objetivo de que el proceso de peso neto sea capaz de satisfacer con las especificaciones de la compaa y ajustar la media del proceso.Para mejorar la capacidad y centramiento de este proceso se observ los valores individuales que estn fuera de los lmites de las especificaciones en este caso los que sobrepasan el lmite superior especificado, cuya accin correctiva fue recalcular los lmites de control de los grficos X-R. Para ello se realiz depuraciones de aquellos subgrupos racionales que incluan valores individuales que sobrepasaran el lmite superior especificado (LSE=205 g) (Ver Apndice P) cuyas causas de variacin se debieron a calibraciones de la mquina llenadora y dosificadora, a continuacin se presenta un grfico de control X-R propuesto para el mejoramiento del proceso:Del resultado obtenido, los nuevos lmites de control para que el proceso sea capaz para el grafico X son: LCS = 203.8 y LCI = 199.4 con una media de 201.6. Mientras que para el grfico R los lmites de control son: lmite superior 8.074, lmite inferior 0 y rango medio 3.818.

Diagrama x-r propuesto para el mejoramiento del proceso de peso netoSe volvi a evaluar el ndice de capacidad y centramiento del proceso y de acuerdo al resultado obtenido, la capacidad del proceso y centramiento son: CP = 0.98 y Cpk = 0.66. Lo que indica que proceso es capaz, aunque la curva est corrida hacia la derecha.

ANLISIS DE CAPACIDAD PARA EL MEJORAMIENTO DEL PROCESO DE PESO NETO.

Para la ejemplificacin del clculo manual del ndice de capacidad del proceso y centramiento se utiliz las frmulas expuestas en el captulo 1, la cuales se expresan a continuacin:

LSE LIE LSE X X - LIECp = ICS = ICI = 60 30 30Cpk = Min ICS o ICI Para n=5, se tendra que:X = 201.6R = 3.818d2 (para n =5) = 2.326 LSE (USL) = 205 gLIE (LSL) = 195 g

R 3.8180 = --------- = ----------- d2 2.326

0 = 1.64

Donde el ndice de capacidad sera: 205 19510Cp = ----------------- = --------- 6 (1.64) 9.84

205 201.6 3.4ICS = -------------------- = --------- = 0.69 3 (1.64) 4.92

201.6 195 6.6ICI = --------------------- = --------- = 1.33 3 (1.64) 4.92

Cp = 1.01 y Cpk = 0.69

Algunas pequeas diferencias del clculo manual y resultados del software utilizado se debieron a la precisin en los clculos del programa especializado, reduciendo el nivel de dificultad del clculo y el tiempo para su elaboracin. b) Porcentaje del producto defectuoso.Se evalu el porcentaje de producto defectuoso del proceso de peso neto en los dos anlisis de capacidad: cuando este proceso est bajo control estadstico y en el mejoramiento del proceso de peso neto. El porcentaje de producto defectuoso se obtiene a partir de que los datos estn distribuidos normalmente y en este caso el producto defectuoso es el porcentaje de datos que estn comprendidos debajo del lmite inferior de especificacin (LSL) y arriba del lmite superior de especificacin (USL).

Este programa indica el porcentaje de producto defectuoso en la misma opcin de Capability Analysis (Anlisis de capacidad), el cual los siguientes items indican el porcentaje de producto defectuoso: % > USL Exp: indica el porcentaje de datos arriba del lmite superior de especificacin. % < LSL Exp: indica el porcentaje de datos debajo del lmite inferior de especificacin.Se determin que el porcentaje de producto defectuoso para peso neto bajo control estadstico es 7.26% sumando los dos tems:% P = (%>USL) + (%USL) + (%1), y para comprobar el centramiento del proceso se calcul el ndice Cpk , donde Cpk >1 indica que el proceso est centrado. De acuerdo a los resultados obtenidos del software (Ver figura 5.7), la capacidad del proceso y centramiento del proceso fueron: CP = 0.90 y Cpk = 0.54. Lo que indica que el proceso no tiene suficiente capacidad para cumplir con las especificaciones (USL=144g y LSL=137g), aunque cumple con el cliente.

ANLISIS DE CAPACIDAD DE PESO DE LLENADO BAJO CONTROL ESTADSTICO.

Siguiendo con la interpretacin del anlisis de capacidad, el ndice de capacidad superior o ICS es 0.54 y el ndice de capacidad inferior o ICI es 1.27, el menor valor de estos dos ndices es Cpk = 0.54 y por tanto se debI realizar un ajuste de la media del proceso (Xo = 141.923) ya que la curva est corrida hacia la derecha y es una indicacin grfica de que mediante este proceso se est obteniendo un producto que no est satisfaciendo las especificaciones.

Siguiendo la estrategia para el mejoramiento del proceso, se recalcul los lmites de control de peso de llenado bajo control estadstico con el objetivo de que el proceso de peso de llenado sea capaz de satisfacer con las especificaciones de la compaa y que este proceso est centrado.Para mejorar la capacidad y centramiento de peso de llenado se observ los valores individuales que estn fuera de los lmites de las especificaciones en este caso los que sobrepasan el lmite superior especificado, cuya accin correctiva fue recalcular los lmites de control de los grficos X-R. Para ello se realiz depuraciones de aquellos subgrupos racionales que contienen valores individuales que sobrepasen el lmite superior especificado o LSE=144 g, cuyas causas de variacin se deben a calibraciones de la mquina llenadora. A continuacin se presenta un grfico de control

X-R propuesto para el mejoramiento del proceso:

DIAGRAMA X-R PROPUESTO PARA EL MEJORAMIENTODEL PROCESO DE PESO DE LLENADO

Del resultado obtenido, los nuevos lmites de control para que el proceso sea capaz para el grfico X son: LCS = 142.7 y LCI = 139.9 con una media de 141.3. Mientras que para el grfico R los lmites de control son: lmite superior 5.135, lmite inferior 0 y rango medio de 2.429.

Se volvi a evaluar el ndice de capacidad y centramiento del proceso como lo indica la figura 41 y de acuerdo a los resultados obtenidos del anlisis de capacidad fueron: CP = 1.08 y Cpk = 0.85. Lo que indica que el proceso es capaz ya que el ndice de capacidad es mayor que 1, y el proceso est casi centrado ya que la curva est ligeramente desviada hacia la derecha.

ANLISIS DE CAPACIDAD PARA EL MEJORAMIENTO DEL PROCESO DE PESO DE LLENADO.

Porcentaje de producto defectuoso.De la misma manera que para el peso neto, se evalu el porcentaje de producto defectuoso del proceso de peso de llenado en los dos anlisis de capacidad: cuando el proceso de peso de llenado est bajo control estadstico y cuando se est mejorando este proceso.

En el caso cuando el peso de llenado est bajo control estadstico, se determin que el porcentaje de producto defectuoso es 5.39% sumando los dos tems:% P = (%>USL) + (%USL) + (%