Estudio de la Variabilidad de Proceso en el Área de Envasado de un Producto en Polvo SEMANA 5 6

Información Tecnológica Estudio de la105-113 Variabilidad de Proceso en el Área de Envasado de un Producto en Polvo vol. 20(6), (2009) Díaz doi:10. 161 2/inf. tecno Estudio de la Variabili Envasado de un Prod Elizabeth E. Díaz, Carl Instituto Tecnológico 9 pase antiago Heyser e r Iza a, epar amento de Estudios de Postgrado e Investigación, Av. Oriente 9 No_ 852, 94329 Orizaba, Veracruz-México (e-mail: [email protected] om, [email protected] com. mx [email protected] com. mx) Resumen Se presenta los resultados de un estudio sobre la optimización de la cantidad de producto en polvo epositada en bolsas, en el área de envasado de una industria que se dedica al procesamiento de productos en grano y en polvo. Se aplicaron técnicas de control estadístico de procesos como: cartas de control y análisis de la capacidad de proceso.

Además, de procesos, cartas de control, diseños factoriales, A Study on Process Variability in the Packing Area of a Powder Product Abstract The results of a study on the optimization of the amount of powder product deposited in bags, in the packaging area of an industry that is dedicated to the processing of grain and powder products are resented. Statistical process control techniques such as control charts and process capability analysis were applied.

Also, a factorial design 25 for obtaining the optimal operating conditions was used. The application ofthese statistical tools allowed fulfilling the specifications ofthe Mexican standards, obtaining a 95% reduction in the loss of finished product. Based on the results, it is concluded that the application of statistical tools and techniques, are very useful to improve product and process control. Keywo ds: variability, capability of process, control charts, factorial esign, statistical process control Información Tecnológica vol. 20 NO 6 – 2009 105 Estudio de la Variabilidad de Proceso en el Área de Envasado de un Producto en polvo INTRODUCCION La competitividad de una empresa y la satisfacción del cliente están determinadas por la 20F Ig producto, el precio V la call cio. Se es más competitivo los clientes es (Montgomery, 2001): «La Calidad es inversamente proporcional a la variabilidad en un proceso». En un proceso industrial interactúan materiales, máquinas, mano de obra (gente), mediciones, medio ambiente y métodos (6 M’ s).

Estos seis lementos determinan de manera global todo proceso y cada uno aporta algo de la variabilidad (y a la calidad) de la salida del proceso (Evans y William, 2005). Con el transcurso del tiempo ocurren cambios frecuentes en estas 6 M’ s, por lo que las grandes empresas mundiales han dedicado gran importancia en la necesidad de monitorear de manera constante los signos vitales del proceso, lo que se conoce como: características o indicadores críticos para la calidad ó CTQ’s (Lloyd, 2003).

Para poder monitorearlos o medirlos se debe hacer uso de técnicas estadísticas, desde la aplicación de estadística escriptiva, hasta el control estadístico de procesos (SPC), incluyendo técnicas avanzadas, inclusive técnicas multivariadas (Peña y Prat, 1986). El objetivo del SPC es el de establecer un sistema de observación, permanente e inteligente, que detecte precozmente la aparición de causas especiales de variabilidad y ayude a identificar su origen, con el fin último de eliminarlas del proceso y de tomar medidas que eviten su reaparición en el futuro.

Casi todas las técnicas del Control Estadístico de Procesos que se utilizan hoy en día, fueron desarrolladas durante el siglo pasado. El trabajo pionero llevado a cabo por el Dr. Walter Shewhart y su equipo de colaboradores en 1924 en los Laboratorios Bell, senta Ig por el Dr. Walter Shewhart y sentaron las bases del SPC moderno, a tal grado, que hoy en día se sigue publicando su libro «Economic Control of Quality of Manufactured Product», por la American Society for Quality (ASQ). Nadie ha tenido tanto impacto en los principios estadisticos del diseño de experimentos en su tiempo como Ronald A.

Fisher. En octubre de 1919, Fisher fue contratado en Rothamsted Experimental Station, cerca de Harpenden, Inglaterra. Le pidieron que trabajara on ellos de seis meses a un año, para aplicar un exhaustivo análisis estadístico a los datos de investigaciones agrícolas que el personal había recolectado. Fue durante su ejercicio en Rothamsted, donde permaneció hasta 1933, que desarrolló y consolidó los principios básicos de diseño y análisis que hasta la fecha son prácticas necesarias para llegar a resultados de investigación válidos.

De 1919 a 1925 estudió y analizó experimentos relativos al trigo que se habían realizado desde 1843. De sus investigaciones estadísticas de éstos y otros experimentos, Fisher desarrolló el nálisis de varianza y unificó sus ideas básicas sobre los principios del diseño de experimentos. Al finalizar la Segunda Guerra Mundial se incrementó el interés en la calidad, primordialmente en las industrias japonesas, quienes estuvieron ayudadas por el Dr. W. E. Deming. Desde los años 1980′ s, las industrias de Estados Unidos empezaron a implementar la calidad en todos sus productos.

Estas estuvieron asesoradas por el Dr. Genichi Taguc implementar la calidad en todos sus productos. Estas estuvieron asesoradas por el Dr. Genichi Taguchi, Philip Crosby, Dr. Deming, y el Dr. Joseph M. Juran. Las industrias en los años 1980 ‘s también se vieron beneficiadas por las contribuciones del Dr. Taguchi acerca del Diseño de Experimentos, Función de pérdida y Diseños Robustos. En la actualidad, son muchos los trabajos reportados tanto en lo que se relaciona a desarrollos teóricos, como a aplicaciones del SPC.

Otros autores, hacen una revisión bibliográfica acerca de las propiedades de las cartas de control; Woodall (2006), reporta el uso de las cartas de control en el área de la salud; Bulba y Ho (2006), proponen un intervalo de confianza para índices de capacidad e proceso de variables no observables; Denniston (2006), por su parte, al analizar los Índices de capacidad de proceso, motiva para el uso de Cpm; Han (2006), por otro lado, reportó un estudio sobre el efecto de las pruebas de normalidad sobre la estimación de los índices de capacidad de proceso; Bisgaard (2008), realizó un estudio acerca del SPC y el diseño de experimentos; Au y Tsui (2007), aplicaron el SPC al monitoreo de actividades económicas; Shore (2006), utiliza de manera original las Cartas de Control en la Teoría de Colas; Albers y Kallenberg (2006), presentan un tipo de artas autoajustables; Koning (2006), propone un método general para construir cartas de control 106 Información Tecnológica Vol. 20 NO 6 – 2009 el Área de Envasado de Estudio de la Variabilidad sap Ig un Producto en Polvo Estudio de la Va iabilidad de Proceso en el Área de Envasado de para observaciones individuales; y Tsai (2007), trata sobre el diseño de cartas de control para medias, en casos en donde la distribución normal es sesgada Lo antes expuesto, pone de manifiesto la gran utilidad práctica que tienen todas estas técnicas en la solución de problemas reales en la industria. METODOLOGÍA Planteamiento del problema En este trabajo se describe la aplicación de técnicas de Control Estadístico de Proceso y de Diseño de Experimentos, a una industria procesadora de producto en grano y en polvo. Específicamente la investigación aplicada se llevó a cabo en el departamento de envasado; este proceso para efectos del presente estudio, inicia en la «tolva dosificadora» cuyo contenido proviene de etapas anteriores del proceso a través de una banda vibradora que transporta el producto en polvo. Esta tolva se encuentra integrada a la máquina de envasado ENV-A-FLEX. ugar en donde se lleva a cabo la tapa final del llenado de las bolsas. El producto de la tolva dosificadora pasa directamente por gravedad a cada uno de 6 vasos con que cuenta la máquina, los cuales giran en torno a la tolva dosificadora a determinada velocidad. La velocidad a la cual giran los vasos es controlada por medio de un mecanismo de acción manual. Posteriormente, el producto es descargado a las bolsas mediante el vaciado de los vasos que se encuentran en movimient 6 ap Ig cada bolsa de producto, . Una vez que se llena sincronizado. Una vez que se llena inmediatamente es sellada mediante unas placas metálicas que peran a cierta temperatura (cierre térmico).

Enseguida, la bolsa llena es separada de la bobina mediante la acción de un mecanismo de corte; así, la bolsa cae directamente a una banda transportadora, para ser trasladada directamente al área de empacado y fleje. Mientras esto sucede, el producto envasado es sometido a un proceso de inspección aleatorio, que consiste en determinar el peso real de producto contenido en cada bolsa y contrastar dicho peso con el establecido en las normas. Es preciso comentar que en esta etapa del proceso se detectaba una cantidad considerable de producto no onforme; además, que este hecho obligaba a revisar muy frecuentemente la calibración de los vasos, los cuales tenían que ajustarse para supuestamente trasladar la media del proceso lo más cerca que fuera posible a su valor nominal.

La empresa, por politicas propias, se compromete a cumplir con dos tipos de normas; una obligatoria y la otra de carácter voluntario. El producto final es envasado en 4 diferentes presentaciones: 25, 100, 250 y 500 gramos respectivamente; la tolerancia máxima permitida es de ± 1%. El estudio se llevó a cabo con la presentación de 25 gramos, cuya tolerancia es de ± 0. 5 gramos. Actualmente, el contenido de producto de este tipo de bolsas tiene una variación de ± 11 gramos con respecto a su valor nominal, variabilidad que a todas luces es inaceptable, ya que representa un ± 44% con respecto a la media deseada. que a todas luces es inaceptable, ya que representa un ± 44% con respecto a la media deseada.

Lógicamente esto tiene un impacto sumamente negativo sobre los costos de producción, debido a las pérdidas de producto terminado; además de impactar negativamente en el grado de satisfacción del cliente. La metodología aplicada consta de 6 etapas a saber: xperimentación preliminar, análisis de resultados, diseño del experimento, implementación, análisis e interpretación de resultados y corrida de confirmación (Gijo, 2005). Los beneficios de la aplicación de esta metodología consistieron en la identificación de las causas de la variabilidad, la centralización del proceso y la disminución significativa la variación, dando por resultado una reducción del 95% en las pérdidas de producto terminado con las consecuentes ventajas económicas. Medición de la variación de proceso mediante el uso de Cartas de control

El objetivo básico de un gráfico de control es, obsewary analizar con datos estadísticos, la variabilidad y el comportamiento de un proceso a través del tiempo, para una o varias características de calidad o variables de salida. Por tanto, primeramente se utilizaron estas herramientas para valorar el comportamiento del proceso. Se aplicaron gráficos de control de medias y rangos tomando muestras de 5 observaciones por cada vaso, para hacer un total de 30 observaciones (6 vasos). Las Información Tecnológica Vol. – 20 Na 6 – 2009 107 Variabilidad de Proceso en el Área de Envasado de un Producto n Polvo muestras fueron tomadas a intervalos de 20 minutos a lo largo del proceso de producción. Los gráficos resultantes se dan en la figura 1. 26. 0 M edias 25. 5 25. 5 8 24. 5 6 55 la gráfica de rangos, muestra dos puntos por encima del limite superior de control, indicando con ello la presencia de causas asignables de variación. Una investigación adicional arrojo que esto se debe a variables tales como temperatura, fatiga o cansancio del operario, rotación regular de operarios o máquinas, fluctuación de voltaje o presión, o de alguna otra variable en el equipo de producción. Diseño del experimento Dada la gran variabilidad detectada en las cartas de control, se optó por utilizar experimentos diseñados (DOE) para mejorar el desempeño del proceso y tener una base sólida para evaluar su capacidad.

Los experimentos diseñados son una serie de pruebas en las cuales se inducen cambios deliberados en las variables de entrada o variables independientes de un proceso o sistema, de manera que sea posible observar e identificar las causas de los cambios en la respuesta de salida, esto se realiza con la finalidad de identificar qué variables o factores tienen mayor influencia en la espuesta observada, determinar el mejor nivel de los factores o variables y llevar la respuesta a su nivel óptimo; ya sea que se trate de una característica de calidad del tipo menor-mejor, mayor-mejor o nominal-mejor. Esto, a la luz de minimizar los efectos de aquellas variables o factores incontrolables en el proceso. Este enfoque se utiliza, lo mismo en cualquier rama de investigación científica, ya sea, ingeniería, biología, medicina, economía, sociología, psicología, marketing, agricultura, etc. En las etapas iniciales de la planeación y diseño d 10 19