LONDA_TRABAJO FINAL_2015-1.pdf

CURSO: CONTROL ESTADSTICO DE PROCESOS

PROFESOR: ING. JUAN QUISPE GUERRERO Pgina 1

PROGRAMA DE ESPECIALIZACIN Y

PROFESIONALIZACIN EN GESTIN DE LA CALIDAD TOTAL Y PRODUCTIVIDAD.

CONTROL ESTADSTICO DE

PROCESOS

TRABAJO FINAL

PROYECTO DE MEJORA PARA LA EMPRESA LONDA APLICADO A

LA LNEA DE REFRESCO DE ARNDANO DE 64 OZ.

Docente: Ing. Juan Quispe

Integrantes:

Guerrero Luzn, Giuliana

Ochoa Orihuela, Yamine

Paredes Verstegui, Marilia

Prraga Canto, David

Reynoso Espinoza, Nner

Zrate Valenzuela,Cinthya

2015



INDICE

I. INTRODUCCIN ______________________________________________________ 3

II. OBJETIVOS _________________________________________________________ 4

2.1. OBJETIVO GENERAL _________________________________________________ 4

2.2. OBJETIVOS ESPECFICOS ____________________________________________ 4

III. EMPRESA __________________________________________________________ 4

3.1. PRESENTACIN DE LA EMPRESA ____________________________________ 4

3.2. ORGANIGRAMA ______________________________________________________ 6

3.3. PRODUCTOS ________________________________________________________ 7

IV. JUSTIFICACIN _____________________________________________________ 8

V. PROCESO PRODUCTIVO _______________________________________________ 8

5.1 DESCRIPCIN DE PROCESO PRODUCTIVO ____________________________ 8

5.2. FLUJO DE PROCESO PARA LA ELABORACION DE JUGO DE

CRAMBERRY ___________________________________________________________ 10

5.3. PRODUCTO _________________________________________________________ 11

5.3.1. FICHA TCNICA DE JUGO DE CRAMBERRY _______________________________ 11

VI. HERRAMIENTAS DE CALIDAD PARA LA IDENTIFICACIN DEL PROBLEMA ______ 13

6.1 TORMENTA DE IDEAS _____________________________________________ 13

6.2 DIAGRAMA DE PARETO ______________________________________________ 14

6.3. DIAGRAMA CAUSA- EFECTO ________________________________________ 16

6.4. PLAN DE ACCIN ___________________________________________________ 19

VII. ANLISIS ESTADSTICO _____________________________________________ 21

7.1 RECOPILACIN DE DATOS ___________________________________________ 21

7.2 ANLISIS DE DATOS _________________________________________________ 25

7.3 ESTADSTICAS DESCRIPTIVAS _______________________________________ 25

7.4 INTERPRETACIN DE GRFICAS DE CONTROL _______________________ 29

7.5 ANLISIS DE LA CAPACIDAD DEL PROCESO _________________________ 36

VIII. CONCLUSIONES ___________________________________________________ 38

IX. SUGERENCIAS _____________________________________________________ 38



I. INTRODUCCIN

En la industria alimentaria existen muchas situaciones donde es necesario el control o

monitoreo de variables en el proceso productivo, para asegurar un producto final que

satisfaga los requisitos de calidad de los clientes.

Es por esto que el anhelo de las organizaciones empresas e instituciones es llegar a un

control total de la calidad de los producto y servicios brindados, para lo cual se usan

herramientas como la reingeniera de procesos, los procesos de comparacin

competitivos, la funcin de despliegue de calidad y el control estadstico de procesos.

Este ltimo es una coleccin de herramientas de resolucin de problemas, til para

lograr la estabilidad y mejorar la capacidad del proceso mediante la reduccin de la

variabilidad. El objetivo de CEP es lograr una alta calidad del producto, reduciendo

costos de produccin y minimizando los defectos del producto.

Cabe destacar que un proceso industrial como la elaboracin de jugo de arndano rojo

est sometido a una serie de factores de carcter aleatorio que hacen imposible fabricar

dos productos exactamente iguales. Dicho de otra manera, las caractersticas del

producto fabricado no son uniformes y presentan una variabilidad. Esta variabilidad es

claramente indeseable y el objetivo ha de ser reducirla lo ms posible o al menos

mantenerla dentro de unos lmites.

En el presente trabajo se describe el anlisis, diagnstico, y propuesta de mejora en los

procesos de una empresa fabricante de bebidas a base de arndanos para ello se

utilizarn las herramientas del control estadstico de procesos que nos permitir

contribuir a la mejora de la calidad en la elaboracin. As como aumentar el conocimiento

sobre los procesos, identificar los problemas principales de la lnea, determinar las

causas crticas y plantear soluciones que conllevaran a una reduccin de costos e

incremento de la calidad y de la satisfaccin del cliente.



II. OBJETIVOS

2.1. OBJETIVO GENERAL

Elaborar un proyecto de mejora para mantener bajo control estadstico el actual proceso

de elaboracin de jugo de arndano, haciendo uso de las herramientas estadsticas de

la calidad. Asimismo se determinara si el proceso es capaz de trabajar bajos las

condiciones actuales de desempeo.

2.2. OBJETIVOS ESPECFICOS

Determinar el estado actual del proceso en funcin de los lmites especificados

y los lmites de control obtenidos mediante herramientas estadsticas.

Identificar y analizar causas que originan errores en la elaboracin de jugo de

arndano.

Proponer alternativas de solucin para superar las causas crticas de su

variacin.

Evaluar el comportamiento de la fuente de desviacin del volumen neto en el

jugo de arndano.

Conocer la capacidad actual del proceso de elaboracin de jugo de arndano.

Proponer un plan de mejora para el proceso de elaboracin de jugo de

arndano.

III. EMPRESA

3.1. PRESENTACIN DE LA EMPRESA

L'ONDA BEVERAGE COMPANY SAC, es una empresa de capital peruano y extranjero

y privado, fundada a finales del 2007, para competir en la categora de jugos de fruta,

en el nicho de jugos de cranberry o arndano rojo como columna vertebral de su cadena

comercial. En el 2009 ampla su lnea hacia la lnea de jugo de uva, y tambin para la

categora de refrescos y de frutas deshidratadas. Est registrada como pequea

empresa, cuenta con ms de 30 trabajadores, y tiene un crecimiento proyectado en los

prximos aos; lo cual, aumentara sus volmenes de venta. La Compaa comercializa

sus productos en Brasil, Chile, Colombia, Ecuador y Venezuela.



Misin, ser la empresa lder en la elaboracin y comercializacin de jugos a base de

frutas y bebidas, ofreciendo una gran variedad de productos con propiedades

refrescantes y funcionales, que ayuden a las personas a calmar la sed, alimentarse

saludablemente y por consiguiente generar bienestar en ellas. Siendo una empresa

eficaz y dinmica, siendo responsable y comprometida para con el medio ambiente,

socios, clientes y colaboradores.

Visin, alcanzar en los prximos 5 aos posicionarse como una de las empresas

reconocidas en la produccin y comercializacin de jugos y bebidas en Amrica,

brindando a nuestros clientes productos saludables y de alta calidad.

L'ONDA BEVERAGE COMPANY SAC, es una empresa que produce y comercializa

jugos y bebidas, donde la Alta Direccin ha definido y establecido mediante su firma la

Poltica Gestin de la Calidad para lo cual asumimos los siguientes compromisos:

- Confianza y preferencia de los consumidores y la satisfaccin de todas nuestras

marcas y productos.

- Seguridad alimentaria y cumplimiento total, nunca poner en peligro sobre la

inocuidad alimentaria y siempre cumplir con todos los requisitos reguladores.

- Compromiso de todos, la calidad es un objetivo para todo nuestro equipo.

- Asegurar el cumplimiento de la legislacin aplicable.

- Tener el firme propsito de asegurar la proteccin e integridad de nuestros

colaboradores y dems partes interesadas, consiguiendo que nuestros servicios

satisfagan plenamente sus necesidades.

- Finalmente, nos comprometemos a desarrollar la mejora continua de la eficacia

de nuestro Sistema Integrado de Gestin.

La poltica es difundida en reuniones, charlas y publicada en lugares visibles; con el

propsito que sea entendida por el personal y est disponible a todas las partes

interesadas cada vez que se solicite, siendo proclives a ser diligentes y prolijos en

materias de calidad, a travs de una sensibilizacin, integracin y capacitacin

adecuada a sus requerimientos, ya que sta proporciona un marco de referencia para

el logro de los objetivos de nuestra Organizacin.



3.2. ORGANIGRAMA

VENTAS

GERENTE COMERCIAL NACIONAL Alex Zarak

GERENTE DE PRODUCCIN

Luis Olivera

OPERARIOS

GERENTE COMERCIAL INTERNACIONAL

Samuel Geller

OPERACIONES

ASISTENTE DE PRODUCCIN David Prraga

JEFE DE CALIDAD

Yure Quispe

ASISTENTE COMERCIAL Andrea Ayala

SUPERVISORES DE VENTAS

Ana Valqui Isabel Llactance

MERCADERISTAS

GERENTE DE LOGSTICA Y ALMACN

Luis Angulo

ADMINISTRACIN

ASISTENTE DE LOGSTICA Y COMPRAS

Maro Venegas

ASISTENTE DE ALMACN

Javier Parra

CONTABILIDAD Y FINANZAS

Rossi Chacn

RRHH Antonio Palma

ASISTENTE DE CONTABILIDAD Y FINANZAS

Erly Carrasco

OPERARIOS

ENCARGADOS DE TURNO

Carmen Salazar lvaro Ros

OPERARIOS

MERCADERISTAS

GERENTE GENERAL Jeffrey Geller Hagg

Figura 1. Organigrama de la empresa L'ONDA BEVERAGE COMPANY SAC



3.3. PRODUCTOS

Deseando brindar un producto con altos estndares de calidad, nuestros jugos son

elaborados a partir de concentrados de pura fruta, sin adicin de algn colorante o

saborizante artificial, es por eso que nuestros proveedores nos emiten en cada

importacin un certificado de calidad, ya que consideramos que para obtener un

producto con buena calidad debemos partir de una materia prima con tales

caractersticas.

Los productos ofrecidos al mercado nacional como internacional son:

- Jugo de Cranberry.

- Jugo de Cranberry Light.

- Jugo de Uva.

- Jugo de Uva Light.

- Jugo de Cranberry con Uva.

- Jugo de Manzana 100%.

- Jugo de Cranberry con Manzana.

- Jugo de Cranberry con Naranja.

- Jugo de Cranberry con Maracuy.

- T verde con Cranberry.

- Bebida con sabor a Granadilla.

- Bebida con sabor a Limn.

- Bebida Rehidratante con Cranberry.

- Cranberry deshidratado endulzado.

Figura 2. Presentacin de 64 oz Pet Hot Fill de Jugos de LOnda



IV. JUSTIFICACIN

Actualmente en este mundo competitivo exige las empresas estar cada vez ms a la

vanguardia y para volverse ms competitivas requieren el uso de ciertas herramientas

que permitan controlar y analizar los procesos que es una de las alternativas para

optimizacin y asegurar una satisfaccin en el cliente.

El presente trabajo va mostrar a partir de un anlisis de problemas, determinar el

problema de mayor recurrencia. El primer objetivo es analizar si los datos recolectados

siguen una distribucin normal luego de esto llevaremos la data a un grfico de control

donde podremos analizar la tendencia y si es que estamos cumpliendo los valores

estndar finalmente luego de esto podemos calcular la capacidad de proceso.

El presente trabajo nos sirve como herramienta de anlisis de las causas de los

problemas ms recurrentes y as podamos tomar decisiones identificando problemas

especficos con la interpretacin de los grficos empleando la herramienta del software

Minitab.

V. PROCESO PRODUCTIVO

5.1 DESCRIPCIN DE PROCESO PRODUCTIVO

a. Recepcin

Se recepciona el concentrado de arndano en cilindros debidamente sellados, cada uno

de ellos con sus especificaciones tcnicas correspondientes. Posteriormente, se lleva

los concentrados a las cmaras de congelacin con el fin de asegurar su conservacin.

b. Formulacin

Se pesa cada uno de los insumos correspondientes y se agrega a la marmita para su

mezclado. Previ a la pasteurizacin, se realiza el control de los siguientes parmetros:

Brix, pH, acidez (expresado como cido ctrico) y densidad.

c. Pasteurizacin

La mezcla obtenida en el proceso anterior se lleva a una temperatura de 95C por 3

minutos en constante agitacin.



d. Enfriamiento 1

Se circula agua a travs de las chaquetas de la marmita hasta alcanzar la temperatura

deseada, segn el tipo de envase:

Envases PET Hot Fill 64 oz.: 82.5C 2.5C.

e. Envasado

Se bombea el jugo de las marmitas hacia la envasadora, previa desinfeccin de las

botellas. El envasado se realiza mediante el uso de las vlvulas dosificadoras.

f. Cerrado

Se cierran las botellas, previa desinfeccin de las tapas.

g. Enfriamiento 2

Se enfran las botellas en duchas de agua, hasta la temperatura de 40-45C.

h. Etiquetado y Codificado

Se etiquetar y codifica (lote, fecha de produccin y vencimiento) las botellas.

i. Encajado

Se colocan las botellas dentro de las cajas correspondientes.

j. Almacenamiento

Se ordenan las cajas en los pallets y son llevadas al almacn de producto terminado.



5.2. FLUJO DE PROCESO PARA LA ELABORACION DE JUGO DE

CRAMBERRY

Figura 3. Flujo de operaciones de jugo de cranberry por 64 oz.

T= 95C. = 3 min.

Agua fra T= 40-45C

Envase PET Hot Fill 64 oz.: T=82.5C 2.5C.

cido ascrbico

Agua tratada

Azcar

Concentrado de arndano ( 50Brix)

Sorbato de potasio

Concentrado de arndano

RECEPCIN

FORMULACIN

PASTEURIZACIN

ENFRIAMIENTO 1

ENVASADO

CERRADO

ENFRIAMIENTO 2

ETIQUETADO

CODIFICADO

ENCAJADO

ALMACENAMIENTO

Jugo de Cramberry

T= 25-26 C



5.3. PRODUCTO

5.3.1. FICHA TCNICA DE JUGO DE CRAMBERRY

Descripcin del Producto

Nombre Jugo de Cramberry o arndano de 64 onz

Descripcin fsica

Es un lquido fluido de sabor, color y aroma

caracterstico; elaborado a partir de concentrado de

arndano rojo; el cual est envasado en polietileno.

Ingredientes

principales

Concentrado de arndano rojo, agua tratada, azcar,

cido ascrbico y sorbato de potasio.

Caractersticas fsico

qumicas

Grados Brix: 11.9 -13.9

Acidez ( expresado como cido ctrico): 0.052-0.056

pH: 3.3 3.7

Densidad: 1.050 1.060

Caractersticas

microbiolgicas

Los criterios microbiolgicos son:

n c m M

Aerobios mesfilos

5 2 10 10

Mohos 5 2 1 10

Levaduras 5 2 1 10

Coliformes 5 0



M: Los valores de recuento microbiano superiores a M

son inaceptables, el alimento representa un riesgo para

la salud.

Forma de consumo y

consumidores

potenciales

Consumo en forma directa. Consumo para el pblico en

general.

Empaque y

presentacin

En botellas de PET de 64 onz.

LES:1980 gr

LEI: 2000 gr

Vida til esperada 6 meses. Conserva a temperatura ambiente (15-30C).

Una vez abierto mantener refrigerado (4-10C).



VI. HERRAMIENTAS DE CALIDAD PARA LA IDENTIFICACIN DEL PROBLEMA

6.1 TORMENTA DE IDEAS

- Botellas mal selladas

- Botellas deformes

- Variacin de volumen (Variacin

del peso de las botellas de jugo)

- pH fuera de especificacin

- Mal etiquetado de botellas

- Falta de concientizacin del

personal sobre BPM

- El rea comercial solicita

muestras con muy poca

anticipacin

- Pobre comunicacin interna

entre el rea de compra y

produccin

- No hay un plan de motivacin

para el personal

- No hay grupo electrgeno para

cortes de energa elctrica

- Quejas de los clientes por

problemas de calidad

- Improvisacin en el programa de

produccin

- Muchas observaciones en las

auditoras de DIGESA respecto

a la trazabilidad del producto

- La capacidad del pozo es

insuficiente para que las 2 lneas

de produccin funcionen de

manera simultnea

- No hay planificacin en la

compra de insumos para la

produccin

- Los insumos no llegan a planta a

tiempo

- La aprobacin de las rdenes de

compra por parte del Gerente

general es muy lenta.

- La bomba de agua se malogra

cada 3 semanas porque no es

arreglada completamente.

- Hay conflicto entre el personal

de las 2 lneas de produccin

- Inventario fsico no coincide con

el del sistema

- No hay un programa de

mantenimiento de equipos

- Avera continua de equipos

- Continuas paradas en la

produccin

- Retraso en la entrega de los

pedidos a los clientes

- No existe la aplicacin de

acciones preventivas por lo que

el gasto en acciones correctivas

es mayor

- La entrega del producto final

para hacerla rpida muchas

veces no es ingresada al sistema

ocasionando que hayan errores

posteriores.



6.2 DIAGRAMA DE PARETO

Este diagrama nos permite identificar que causas o errores vitales, causan el 80% de

los problemas, es decir, el 80% de los problemas se pueden solucionar, si se eliminan

el 20% de las causas que los originan.

En nuestro caso el diagrama de Pareto se realiz en base a informacin necesaria y

pertinente recopilada de la empresa durante el periodo de tiempo en que se realiz la

toma de datos y a las consultas realizadas a un grupo de trabajadores que se

encontraban estrechamente relacionados con los procesos llevados a cabo en Londa.

Para tal efecto se puntualizaron las causas o defectos que englobaban los problemas e

inconvenientes, presentados en los procesos de elaboracin de jugos en Londa, ms

necesarios de resolver y que se presentaban con mayor frecuencia en la empresa.

Cuadro 1. Causas presentes en el proceso de Produccin de Jugos LOnda.

En Londa se visualiza que el 83% de los problemas es representado por las causas

variacin del volumen, botellas deformes y botellas mal selladas; sin embargo el

problema que trataremos de resolver es el que se presenta con mayor frecuencia,

variacin de volumen, ya que nos representa el mayor porcentaje dentro de los

problemas observados en la tabla, y el que consideramos en conjunto es el de mayor

importancia y necesario de resolver en corto tiempo, debido a los costos que nos genera.

Defecto Frecuencia Porcentaje Porcentaje

Acumulado

Variacin del volumen 29 39% 39%

Botellas deformes 21 28% 67%

Botellas mal selladas 12 16% 83%

PH fuera de especificacin 9 12% 95%

Mal etiquetado de botellas 4 5% 100%

Total 75 100%



Grfico 1: Diagrama de Paret

Figura 4. Diagrama de Pareto

Segn el diagrama de Pareto se observa que cerca al 80% de nuestros problemas lo

ocasionan:

Las botellas deformes (Mal Soplado)

La Variacin de Volumen (tomado en efecto como variacin del peso de la botella

con contenido)

Mal Etiquetado de Botellas

Por otro lado, se realizar un diagrama Causa Efecto para los problemas de botellas

deformes (mal soplado) y variacin de peso de botellas con contenido, sin embargo se

realizar solo un plan de accin para la causa de variacin de peso de botellas con

contenido.



6.3. DIAGRAMA CAUSA- EFECTO

6.3.1 Deformacin de botellas (mal soplado)

Como se puede observar en la figura 5, las causas principales de que haya botellas

deformes para el posterior envasado del jugo de cranberry de 64 oz, se centran en dos

categoras (Equipos y Mtodos), seguidos de la mano de obra y materiales.

En relacin a la categora de Mtodos, se consideran tres causas de primer nivel,

siendo importantes en la repercusin del problema: Control de los parmetros del

proceso, control de proceso limitado y temperatura a envasar. En cuanto a la primera

causa principal que es control de los parmetros del proceso, se debe bsicamente a

la regulacin de la velocidad del horno y el control de la temperatura, esto se debe a la

inexperiencia del personal y a la poca capacitacin que se les da, mientras que, el

control del proceso limitado se debe a una ausencia de procedimientos de verificacin,,

por lo que los empleados no tienen una adecuada forma de trabajar, ni algo que los

gue, realizando lo que creen que est bien y adems no cuentan con un supervisor

durante esta actividad y, por ltimo, la temperatura del jugo a envasar, ya que esta debe

estar en el rango adecuado para evitar deformaciones.

En cuanto a la categora de Equipos, se han identificado tres causas de primer nivel

que vienen a ser la ausencia de mantenimiento preventivo de los equipos, el horno

(calentamiento) y la inyectora de aire comprimido (soplado). En estas tres causas el

punto en comn es la poca inversin en el mantenimiento preventivo y la ausencia de

un cronograma de calibracin de equipos, ya que si existiera las fallas en deformacin

disminuiran notablemente.

En Materiales, se identifico una causa de primer nivel y es la calidad de las preformas,

y esto se debe a que el gramaje de la preforma y el tipo de polmero influye mucho, ya

que las temperaturas y la velocidad que se utilizarn luego estn muy relacionadas con

stas, ocasionando que si no son las adecuadas la cantidad de botellas que saldran

deformadas sera elevada.



Figura 5. Diagrama de Causa Efecto de Botellas Deformes

6.3.2 Variacin de peso de botellas con contenido.

Como se puede observar en la figura 6 se observa que las causas principales de que

haya variacin de peso en el jugo de cranberry de 64 oz, se centran en dos categoras

(Equipos y Mtodos), seguidos de la mano de obra y materiales.

En relacin a la categora de Mtodos, se consideran tres causas de primer nivel,

siendo importantes en la repercusin del problema: Control de proceso limitado, caja de

mando (set point) difcil de manejar y posicin de botellas. En cuanto a la primera causa

principal que es control de proceso limitado, se debe bsicamente a la ausencia de

procedimientos de verificacin, por lo tanto los empleados no tienen una adecuada

forma de trabajar, haciendo lo que ellos creen que est bien y no contar con un

supervisor durante la actividad del proceso; mientras que, el difcil manejo de la caja de

mando (set point) se debe a la precaria capacitacin del personal y, por ltimo, la

posicin de las botellas.



En cuanto a la categora de Equipos, se han identificado tres causas de primer nivel

que vienen a ser la ausencia de mantenimiento preventivo de los equipos, equipo de

llenado defectuoso (vlvulas), llenado de la bomba dosificadora. Asimismo, cabe

mencionar que estas causas tiene como punto en comn la baja atencin en el

mantenimiento preventivo y cronograma de calibracin.

Figura 6. Diagrama de Causa Efecto de Variacin de Peso.



6.4. PLAN DE ACCIN

Segn el problema identificado por el grupo se planificaron las acciones a realizar para

implementar la mejora del proceso de elaboracin de jugo de bebidas cranberry en la

empresa. Para ello se ha diseado un plan de accin, que nos permitir ejecutar las

diferentes acciones de manera ordenada y a tiempo.

El equipo de mejora design un responsable para cada actividad propuesta en el

programa, adems se planificaron las fechas en las que se debe iniciar cada actividad

planificada.



Nombre del Proyecto Mejora del Proceso de Elaboracin de Jugo de Bebidas Cranberry

Objetivo del Proyecto Disminuir el porcentaje de productos defectuosos disminuyendo el porcentaje de desviacin del volumen neto.

Coodinador del Proyecto David Parraga

N Descripcin del Trabajo Responsable Fecha de Implementacin

Indicador Gantt (semanas)

Programada Real 1 2 3 4 5

1 Obtencin de los datos para el

anlisis de los procesos

David Prraga 03/06/2015 04/06/2015 Nmero de informes de calidad evaluados (marzo y abril 2015)

2

Anlisis de causas de los efectos

de los productos no conformes.

Giuliana Guerrero 10/06/2015 10/06/2015 Especificacin de nmero de productos defectuosos por

cada causa

3

Consideracin de acciones para resolver

las causas de los problemas en el volumen final.

Naner Reynoso 13/06/2015 13/06/2015 Nmero de acciones por causa

critica descrita

4 Implementacin de acciones. Marilia Paredes 20/06/2015 21/06/2015 Nmero de acciones

implementadas

5 Verificacin de la reduccin de

la variabilidad del volumen neto.

Yamine Ochoa 27/06/2015 28/06/2015 Nmero de botellas con

volumen neto fuera de la especificacin.

6 Estandarizacin de los nuevos

mtodos de regulacin de volumen de rellano.

Giuliana Guerrero 05/07/2015 06/07/2015 Nmeros de procedimientos generados por cada nuevo

mtodo de operacin

7

Establecer los controles para la verificacin

del cumplimiento de las especificaciones.

Marilia Paredes 13/07/2015 14/07/2015 Nmero de controles

establecidos



VII. ANLISIS ESTADSTICO

7.1 RECOPILACIN DE DATOS

La toma de datos se realiz durante 1 mes de produccin (4 semanas) de las cuales la

produccin del jugo de arndano en presentacin de 64 onz se llev a cabo 3 veces a

la semana. Cada da de produccin se realiz en dos turnos de trabajo: turno maana

(de 6:00 am hasta las 3:00 pm) y el turno tarde (1:00 pm hasta las 10: 00 pm). La toma

de datos se realiz cada hora por un periodo de 5 horas por turno de produccin. En

total se trabaj con 60 subgrupos de tamao 8 para cada uno de los turnos de

produccin.

Las razones para trabajar con los dos turnos de produccin fueron la variacin de pesos

que se observaba para cada uno de ellos y los informes de calidad que reportaban que

haba una diferencia entre las producciones de ambos turnos. Debido a que la mquina

es la misma para ambos casos, la variacin de los pesos se debera a la manipulacin

que realiza cada operario del turno para regular el equipo en la medida correspondiente.

Cuadro 2. Pesos de botellas del jugo de arndano de la produccin del turno maana

TURNO MAANA

Hora Vlvula

1 Vlvula

2 Vlvula

3 Vlvula

4 Vlvula

5 Vlvula

6 Vlvula

7 Vlvula

8

Sem

ana

1

Da 1

08:00 a.m. 2002.50 2001.52 2005.61 2002.70 2002.94 2002.12 2001.19 2000.43

09:00 a.m. 1998.62 2001.79 2004.91 2001.97 1998.38 2000.24 2001.53 2001.97

10:00 a.m. 2001.30 2004.06 2001.94 1997.01 2002.10 1999.09 1999.07 2000.44

11:00 a.m. 2003.15 2000.34 2002.82 1997.86 2000.47 2002.82 2000.01 2001.78

12:00 p.m. 2000.83 1999.94 2000.82 2001.95 2001.69 2002.41 2000.10 2002.76

Da 2

08:00 a.m. 2002.09 2002.41 1999.71 2002.04 1998.64 2003.12 2002.10 1997.19

09:00 a.m. 2001.84 2002.03 2000.86 2001.77 2000.54 2000.95 2003.97 2000.54

10:00 a.m. 1999.40 1999.00 2000.89 2002.28 2001.18 2001.57 2001.55 1999.67

11:00 a.m. 1997.77 1998.58 1998.46 2003.80 2001.59 2003.93 2000.25 2001.70

12:00 p.m. 1999.73 2001.45 2004.97 2001.36 2000.26 1999.81 2000.65 2001.59

Da 3

08:00 a.m. 2003.33 1995.27 2003.81 2000.47 2005.96 2001.57 2000.81 1997.70

09:00 a.m. 2000.73 2002.39 2001.20 2000.87 2006.09 2000.01 2004.11 2000.42

10:00 a.m. 2002.25 1998.79 2000.98 1998.90 2004.44 2001.83 2000.78 2002.74

11:00 a.m. 2003.33 2002.59 2003.80 2001.46 2002.06 1997.39 2001.43 2001.02

12:00 p.m. 1995.75 2002.61 1998.65 2000.29 2000.06 1999.34 2002.45 2000.40

Sem

a

na

2

Da 1

08:00 a.m. 2001.85 2000.90 2002.07 2001.80 2003.47 1998.33 2001.60 1999.75

09:00 a.m. 1999.94 2003.29 2001.65 2001.67 2002.70 2003.05 2001.93 2003.71



10:00 a.m. 2000.39 2002.28 2001.24 2001.06 2002.99 2002.58 2004.02 2000.17

11:00 a.m. 2000.82 1998.18 2004.15 2004.27 2002.46 2003.41 2002.40 2001.88

12:00 p.m. 2002.54 2002.00 2002.76 1997.22 1999.73 2001.80 2003.14 2000.52

Da 2

08:00 a.m. 1998.50 2000.79 2004.52 2004.92 2002.66 2002.34 2000.83 2001.98

09:00 a.m. 1998.96 1999.28 1998.73 1998.45 2001.82 2001.15 2002.61 1999.44

10:00 a.m. 2002.37 2001.71 2002.36 1998.94 2002.62 2001.06 2003.44 2000.88

11:00 a.m. 2002.65 2001.72 1999.92 1999.10 1999.12 2001.18 2000.33 2001.96

12:00 p.m. 1999.28 2002.93 1998.38 1999.09 2000.44 2004.10 2001.64 2003.40

Da 3

08:00 a.m. 2005.40 2002.43 1997.15 2001.39 2000.41 2004.09 1996.07 2001.53

09:00 a.m. 1999.50 2002.20 2002.82 1999.83 1999.51 2001.39 2000.75 2002.67

10:00 a.m. 2000.59 2000.82 1997.99 2000.77 1998.75 1992.21 1999.41 2000.75

11:00 a.m. 2000.45 1999.72 2001.31 2000.09 1995.58 2000.95 1999.66 2000.33

12:00 p.m. 2000.42 1999.91 2001.62 2002.47 2002.00 2000.57 2002.21 1999.10

Sem

ana

3

Da 1

08:00 a.m. 2000.62 2001.91 2000.00 2002.47 1998.71 2000.35 2000.91 1998.67

09:00 a.m. 2000.46 2000.56 2000.62 1999.70 1999.51 1997.85 1997.95 1999.17

10:00 a.m. 2001.65 2002.13 1997.94 2001.50 2003.60 2001.83 2000.78 2001.74

11:00 a.m. 2004.80 1997.35 1996.79 2003.77 2001.52 2000.83 1999.27 2004.56

12:00 p.m. 1998.93 2002.55 2000.69 2000.49 1998.00 2000.75 2003.18 1998.41

Da 2

08:00 a.m. 2001.81 2001.76 2004.33 2001.69 1997.73 2003.38 2000.36 1998.77

09:00 a.m. 2003.89 2002.79 2000.77 1998.55 2001.83 1998.95 2000.48 2001.32

10:00 a.m. 2002.70 2000.49 1998.10 1998.55 2000.87 2001.12 2001.24 1999.92

11:00 a.m. 2002.67 1999.04 1999.05 1999.90 2000.68 1999.19 2001.20 1999.37

12:00 p.m. 1999.57 2001.75 2001.19 2005.06 1998.83 2000.35 2000.39 2002.96

Da 3

08:00 a.m. 1995.93 2001.87 2001.05 1999.42 2003.25 2000.41 1996.70 1998.77

09:00 a.m. 1999.23 2002.48 2000.53 2001.57 1996.85 2001.87 1999.69 1999.70

10:00 a.m. 1999.72 1998.14 2000.09 2001.16 1999.76 1999.72 2002.55 2003.68

11:00 a.m. 2004.73 2002.45 1998.83 2005.17 2001.40 2002.32 2001.38 1998.25

12:00 p.m. 1997.96 2001.88 2004.34 2003.87 2002.27 2000.19 2001.51 2003.92

Sem

ana

4

Da 1

08:00 a.m. 2001.48 2002.92 2001.79 2001.39 2001.21 2001.18 2003.10 2000.70

09:00 a.m. 1999.46 2001.22 2002.17 2000.98 2001.75 2001.20 1999.51 2000.18

10:00 a.m. 2000.02 1998.49 2000.78 2001.13 2001.03 2001.44 1999.07 2002.04

11:00 a.m. 2001.57 2000.26 2000.67 2001.92 1999.64 1999.31 2002.12 2002.41

12:00 p.m. 2002.69 2003.80 1999.39 1999.33 2004.63 2000.78 1999.61 2001.25

Da 2

08:00 a.m. 2000.69 2004.78 2000.03 2001.78 2000.17 1999.57 1997.04 1999.98

09:00 a.m. 1999.18 2005.87 1999.00 2002.96 1999.21 2004.62 1999.79 2001.37

10:00 a.m. 1999.46 2001.73 2000.98 2005.31 2000.39 2003.00 2000.52 2001.35

11:00 a.m. 2000.69 2002.45 2002.37 1996.65 1999.89 2003.84 1999.83 2002.24

12:00 p.m. 2001.35 2000.30 2000.61 2000.59 1998.97 1998.40 1999.22 2000.91

Da 3

08:00 a.m. 2003.08 2003.64 2001.92 1999.97 2001.52 2003.55 1999.92 2001.40

09:00 a.m. 2001.29 2000.40 2002.76 2001.13 2000.58 2000.96 1999.38 2001.92

10:00 a.m. 2005.30 2001.22 2001.83 1999.48 2000.14 1997.47 2002.22 1998.86

11:00 a.m. 1997.97 1997.74 2001.61 2000.85 1999.68 2001.77 2001.79 2000.20

12:00 p.m. 2001.11 1999.88 1998.62 2003.98 2001.23 2003.03 2001.18 2001.78



Cuadro 3. Pesos de botellas del jugo de arndano de la produccin del turno tarde

TURNO TARDE

Hora Vlvula

1 Vlvula

2 Vlvula

3 Vlvula

4 Vlvula

5 Vlvula

6 Vlvula

7 Vlvula

8

Sem

ana

1

Da 1

03:00 p.m. 2001.69 2003.48 1999.89 1998.65 2000.95 2000.17 1998.80 1998.60

04:00 p.m. 2003.47 2000.44 1999.53 1999.79 2000.90 1999.70 2001.79 2002.36

05:00 p.m. 2003.20 2000.67 2000.64 1997.56 2002.12 2003.27 2002.47 2000.56

06:00 p.m. 2000.83 1999.79 2003.61 1999.11 1999.13 2001.31 2002.16 1998.80

07:00 p.m. 1998.97 2002.57 1999.33 2002.99 2005.26 2000.81 2006.00 2004.06

Da 2

03:00 p.m. 1999.58 2003.36 2002.48 1998.63 2002.59 2001.35 1997.19 2000.80

04:00 p.m. 2002.43 2003.32 2003.82 2000.70 2000.46 2000.59 1996.32 2000.42

05:00 p.m. 1997.48 2001.60 2000.12 1997.95 1999.87 2000.04 2000.53 2002.92

06:00 p.m. 2001.71 2001.49 2000.18 2002.86 1998.82 2002.00 1999.80 2001.21

07:00 p.m. 2002.86 1999.48 2000.40 2001.81 2002.59 1998.24 1999.65 2002.07

Da 3

03:00 p.m. 2001.36 1997.20 2000.04 2003.30 2002.30 1998.78 1997.90 1999.17

04:00 p.m. 1997.44 1997.49 1999.62 2001.12 2001.90 2004.64 2002.33 1997.88

05:00 p.m. 2002.59 1998.28 2001.80 1999.73 2000.06 1999.95 2000.74 2000.97

06:00 p.m. 2002.96 2000.90 2002.24 1998.31 2002.97 1999.48 2000.82 2001.79

07:00 p.m. 1996.79 2001.74 2005.51 2000.80 2001.77 1999.39 2004.02 2003.35

Sem

ana

2

Da 1

03:00 p.m. 2000.23 1997.47 2000.21 2000.59 2000.11 1999.54 2001.24 1999.42

04:00 p.m. 2002.67 2000.76 2001.29 2000.64 1999.26 2000.25 2002.40 2003.75

05:00 p.m. 1999.97 1999.40 2002.58 2000.34 1999.74 2001.94 2003.08 2000.20

06:00 p.m. 2002.22 1998.64 1997.07 1997.41 2003.13 2002.20 2002.36 1999.49

07:00 p.m. 2001.07 2000.05 1999.90 1998.59 2002.41 2003.89 2001.44 2004.33

Da 2

03:00 p.m. 2001.01 2000.47 2003.12 2002.59 2003.23 1996.84 1998.14 2001.72

04:00 p.m. 1999.59 1998.19 2003.28 1999.88 2002.42 1997.67 2003.70 2002.89

05:00 p.m. 1998.98 2007.18 2001.62 1999.51 1999.31 2001.35 2002.82 2000.36

06:00 p.m. 2004.41 1999.46 1999.95 2002.50 2002.53 2002.21 2000.79 2001.50

07:00 p.m. 2000.39 1998.44 2001.76 2000.65 1998.83 1998.33 2000.23 1999.40

Da 3

03:00 p.m. 1998.06 2001.04 2001.39 1999.22 1999.85 2002.26 2000.30 2000.43

04:00 p.m. 2001.58 2001.03 2001.02 2001.81 1999.04 2003.91 2001.47 2000.57

05:00 p.m. 1997.64 2004.41 2005.20 1999.78 2003.13 1998.07 2005.10 2002.56

06:00 p.m. 1998.11 2000.29 1998.47 2001.32 2002.96 2002.92 1997.67 2001.13

07:00 p.m. 1998.12 1999.70 1999.48 2002.16 2003.53 2002.33 1999.88 2000.97

Sem

ana

3 Da

1

03:00 p.m. 2001.65 2002.33 1999.87 1998.64 2000.26 1998.54 1998.24 2001.47

04:00 p.m. 2000.55 2000.77 2001.45 1999.87 1999.55 2002.93 1995.72 2002.95

05:00 p.m. 1998.99 2000.24 1999.15 2002.03 2000.78 1999.48 2002.60 1998.95

06:00 p.m. 2003.13 1998.85 2002.58 2006.85 2003.28 2004.44 1999.71 1999.63

07:00 p.m. 2000.36 1998.31 1999.72 2001.45 2000.15 2001.76 2000.34 2001.55

Da 2

03:00 p.m. 2000.07 2002.71 1999.90 1997.99 2000.63 2000.67 2000.84 2003.58

04:00 p.m. 1999.89 1998.61 2001.28 1999.13 1999.34 1998.53 1999.95 1999.78

05:00 p.m. 1997.97 2001.53 1997.75 2001.41 2000.00 2001.23 2000.61 2001.54



06:00 p.m. 2001.41 2000.84 2000.80 2000.09 1999.03 2005.44 2000.87 1999.52

07:00 p.m. 2003.26 2002.72 2001.70 1998.80 2001.00 1998.81 2002.35 1998.88

Da 3

03:00 p.m. 2002.47 1998.80 2002.23 2003.71 2001.45 2000.22 2001.28 2002.47

04:00 p.m. 2003.89 2001.19 1999.19 2001.87 1998.35 2001.51 2004.41 1998.00

05:00 p.m. 1999.47 1999.35 2001.52 2002.81 2001.61 2003.85 2001.82 1999.88

06:00 p.m. 2001.81 2000.07 2001.42 2002.28 2002.35 2002.44 2000.18 2001.30

07:00 p.m. 1997.07 1999.56 1997.33 2000.58 1998.69 1995.34 1998.85 2000.50

Sem

ana

4

Da 1

03:00 p.m. 2000.39 2002.88 2001.48 1993.96 2001.36 1999.74 1998.64 2003.49

04:00 p.m. 2001.90 2003.45 2000.85 2001.22 1999.37 2002.67 1999.02 1999.98

05:00 p.m. 2000.96 1998.48 2001.01 1999.94 2005.25 2002.04 1997.17 2001.68

06:00 p.m. 1998.73 1999.38 2001.75 2000.60 2004.27 2001.17 1999.57 2000.88

07:00 p.m. 2000.85 2000.20 1999.79 2002.26 2001.23 2002.42 1999.44 2000.09

Da 2

03:00 p.m. 2005.76 2000.09 2001.93 2006.98 2000.51 2000.56 2002.88 1999.42

04:00 p.m. 2002.19 2000.57 2000.84 1999.45 2001.68 2001.14 1999.63 2002.01

05:00 p.m. 2000.93 2000.45 2008.12 2001.29 1998.70 1997.42 1996.88 2001.37

06:00 p.m. 1999.65 2001.96 2001.51 2002.76 1999.99 1996.49 1998.69 2000.97

07:00 p.m. 2001.61 1998.97 1997.89 2000.25 2003.21 1997.85 2000.24 2002.84

Da 3

03:00 p.m. 1999.71 2001.49 1998.85 1999.22 2001.36 1995.06 2004.06 1997.71

04:00 p.m. 2001.93 2002.06 2004.91 2000.40 2000.35 1999.84 2003.33 2001.76

05:00 p.m. 2001.66 1999.89 2001.41 1999.45 1998.60 2000.13 1998.02 2000.99

06:00 p.m. 2000.88 2001.07 2000.27 1998.87 2000.96 1999.08 2000.60 2000.88

07:00 p.m. 2002.31 1999.97 1999.39 2001.78 2002.50 1997.85 1999.20 1997.17



7.2 ANLISIS DE DATOS

El anlisis de la informacin parte con el clculo de las principales medidas de tendencia

central y dispersin para para ambos turnos de trabajo, para conocer la simetra de los

datos. Luego, se analizar la distribucin de los mismos a travs del anlisis grfico

mediante histogramas. Posteriormente, se analizar si los datos siguen una distribucin

normal, lo que nos permitir realizar las grficas de control y con ello determinar la

capacidad del proceso.

7.3 ESTADSTICAS DESCRIPTIVAS

Se determinaron las principales medidas de tendencia central, medidas de variabilidad

y medidas de asimetra para los datos del peso de las botellas de jugo en ambos turnos

de trabajo.

En el Cuadro 4 se observan los valores de la estadstica descriptiva para ambos turnos

de produccin en funcin al peso de las botellas.

Cuadro 4. Estadstica descriptiva de los turnos maana y tarde

De los 480 pesos tomados para ambos turnos se observa que el peso promedio para

las botellas de jugo en el turno maana es de 2001.0 y para el turno tarde 2000.8; los

cuales son muy cercanos al mximo valor de la especificacin. Segn las

especificaciones de la ficha tcnica el jugo de cranberry debe pesar entre 1980 2000g.

Al comparar el coeficiente de variabilidad de los datos, se observa que el grado de

variabilidad de los pesos de las botellas para ambos turnos de trabajo es de 10%, lo

cual indica que los datos en ambos turnos tienen igual variabilidad, ninguno presenta

mayor o menor variabilidad que el otro. Con un CV igual al 10% indica que los datos son

regularmente homogneos.

Estadsticos descriptivos: Peso de botellas

Conteo

Variable Turno total Media Desv.Est. CoefVar Mnimo Q1 Mediana

Peso de botellas Turno maana 480 2001.0 1.92 0.10 1992.2 1999.8 2001.1

Turno tarde 480 2000.8 1.98 0.10 1994.0 1999.5 2000.8

Variable Turno Q3 Mximo Asimetra

Peso de botellas Turno maana 2002.2 2006.1 -0.24

Turno tarde 2002.1 2008.1 0.19



La distribucin de los pesos de las botellas realizados en la produccin de turno maana

es asimtrico negativo, es decir, hay una gran cantidad de botellas con pesos altos y

una poca cantidad de pesos bajos. En cambio, en el turno tarde los datos presentan una

distribucin de datos asimtrica positiva, en los cuales hay una gran cantidad de pesos

bajos y poca cantidad de pesos altos. Los datos en ambos casos no son simtricos.

Figura 7. Histograma de pesos de botellas - Turno maana

Se puede observar que la mayor frecuencia se da en el intervalo de [2001.5; 2002> con

64 datos; se observa adems que en conjunto la grfica tiende a la derecha es decir

presenta una asimetra negativa; asimismo se puede observar que existe solo un dato

alejado en el grafico por presentar un peso de 1992g, por debajo de los rangos comunes

(de 1994g a 2006g).

La grafica tambin da la informacin de la media siendo esta 2001g, con una desviacin

estndar baja de 1.92, presentando una distribucin normal.

20062004200220001 9981 9961 9941 992

70

60

50

40

30

20

1 0

0

Media 2001

Desv.Est. 1 .921

N 480

Peso en gramos

Fre

cu

en

cia

13

5

1010

1718

31

40

64

46

53

45

37

33

25

1311

8

41

31000001

Normal

Histograma de pesos de botellas - Turno maana



Figura 8. Histograma de pesos de botella de jugo de arndano Turno tarde

En la grfica anterior se puede observar que la mayor frecuencia se presenta entre el

rango [2000.5; 2001> con 51 datos, se observa adems que la grfica tiende un tanto a

la izquierda lo que indica que presenta una asimetra positiva, asimismo se observa que

no existe ningn dato separado del conjunto es decir no se hall ninguna botella con un

peso que escape de los rangos considerados en la grfica.

Se observa adems en la grfica el dato de la media de 2001, igual al de la grfica del

tuno maana, con una desviacin estndar baja de 1,979; se observa adems que los

datos presentan una distribucin normal

200820062004200220001 9981 9961 994

50

40

30

20

1 0

0

Media 2001

Desv.Est. 1 .979

N 480

Peso en gramos

Fre

cu

en

cia

10

12

0

35

2

911

21

32

37

41

46

51

46

49

36

33

1715

13

32

12

001

Normal

Histograma de pesos de botellas - Turno tarde



Figura 9. Comparativo entre los Turnos de maana y tarde

En la grfica anterior se muestran los rangos establecidos de peso de las botellas de jugo de

arndano , se observa entonces que existe una tendencia marcada en ambos turnos por exceder

el lmite mximo establecido de peso, siendo esta tendencia ligeramente mayor para el turno

de la maana que para el turno tarde.

Figura 10. Grfico de cajas para ambos turnos

Turno tardeTurno maana

201 0

2005

2000

1 995

1 990

Dat

os

Grfica de caja Turno maana, Turno tarde



En la grfica de cajas podemos observar que ambos turnos presentan datos con similar

distribucin debido a que el ancho de la caja para ambos turnos es similar, se evidencia adems

la asimetra que presentan, ligeramente negativa para el turno maana y ligeramente positiva

para el turno tarde, lo que indica que el conjunto los datos del turno tarde son menores que en

el turno de maana.

Se observa en la grfica adems que ambos turnos tienen datos extremos y estos son varios para

ambos casos, presentndose un mayor alejamiento en el turno maana, donde se observa un

asterisco muy por debajo del lmite inferior de la caja.

Asimismo se observa que en el turno de maana los datos extremos se ubican en su mayora

por debajo de la media; y para el turno tarde se observa que los datos extremos se distribuyen

uniformemente tanto por arriba del valor de la media como por debajo.

7.4 INTERPRETACIN DE GRFICAS DE CONTROL

7.4.1. Grficas de control X-R para los datos de peso en el turno 1

La accin de sacar muestras de un proceso productivo y analizarla mediante las grficas de

control nos permite tanto estudiar la variabilidad del mismo como comprobar si los productos

obtenidos cumplen o no con las especificaciones preestablecidas.

En caso se aprecien tendencias no aleatorias o puntos fuera de los lmites se podr afirmar que

el proceso no est bajo control estadstico.

Como ya se mencion en el plan de muestreo, se tomaron 480 datos, con tamao de muestra

igual a 8 y numero de muestras igual a 60, muestras tomadas durante 4 semanas.



Figura 11: Carta Promedio- Rango para los datos de Pesos del Turno 1

Como se puede apreciar en la figura 11 en la Carta Promedio se encontraron 2 puntos que

reflejan presencia de causas especiales.

Por un lado encontramos que el punto de la muestra numero 28 (n=8) se encuentra fuera de los

limites, en especfico rebasa el lmite de control inferior dado que es un punto fuera ms all de

3.00 desviaciones estndar (3 ) de la lnea central. Los datos obtenidos en el punto 28, n=8

(2000.59, 2000.82, 1997.99, 2000.77, 1998.75, 1992.21, 1999.41, 2000.75 gr.) fueron rastreados

y se comprob que la muestra fue tomada en la segunda semana del plan de muestreo, un

viernes a las 10 am; as mismo en ese lapso de tiempo haba ingresado nuevo personal en el rea

de envasado, motivo por el cual hubo un cambio repentino ya que no tena el adecuado

entrenamiento y es factible el operador de cometer ms errores en el proceso.

Por otro lado tenemos que el punto de la muestra numero 21 presenta un caso probabilstico

(aleatorio) segn el software del tipo 6, lo que significa que 4 de 5 puntos consecutivos estn

situados a ms de 1 desviacin estndar (1) a partir de la lnea central (en un mismo lado). Los

datos obtenidos en el punto 21, n=8 (1998.50, 2000.79, 2004.52, 2004.92, 2002.66, 2002.34,

2000.83, 2001.98 gr.) fueron rastreados y se comprob que la muestra fue tomada en la segunda

semana del plan de muestreo, un mircoles a las 8 am; como ya se mencion en el anterior caso,

5549433731251 91 371

2003

2002

2001

2000

1 999

Muestra

Med

ia __X=2001.011

LCS=2003.009

LCI=1999.014

5549433731251 91 371

1 0.0

7.5

5.0

2.5

0.0

Muestra

Ran

go

_R=5.36

LCS=9.99

LCI=0.73

1

6

1

Carta X-R para el Turno 1



estas causas especiales se deben al ingreso de nuevo personal que no est suficientemente

capacitado en el proceso.

As mismo, como se puede apreciar en la figura 11 en la Carta Rango se encontr un punto que

refleja presencia de causa especial, es un punto fuera ms all de 3.00 desviaciones estndar (3

) de la lnea central. Este punto de la muestra numero 11 n=8 (2003.33, 1995.27, 2003.81,

2000.47, 2005.96, 2001.57, 2000.81, 1997.70 gr.) fue rastreado y se comprob que la muestra

fue tomada en la primera semana del plan de muestreo, un viernes a las 8 am; las posibles causas

que originaron esto se debe a que la persona encargada de tomar las muestras no estaba lo

suficientemente capacitada y no tena la experiencia adecuada en el muestreo de datos. Adems

un factor a resaltar es que como en el anterior caso (punto 28) la fecha de muestreo cae en un

viernes, motivos que podran afectar el clima laboral y propiciar el aumento de errores.

Por lo tanto, para mejorar el proceso de envasado es necesario ajustarlo, y eliminar las causas

especiales que propician variabilidades no naturales, entonces se eliminaron los puntos (11,21

y 28). Ahora se dispone de 456 datos, con tamao de muestra igual a 8 y numero de muestras

igual a 57, muestras tomadas durante 4 semanas; recalculando y graficando nuevamente se

obtuvo la siguiente figura.

Figura 12. Carta Promedio- Rango (corregido) para los datos de Pesos del Turno

1

5549433731251 91 371

2003

2002

2001

2000

1 999

Muestra

Med

ia __X=2001.028

LCS=2002.962

LCI=1999.093

5549433731251 91 371

1 0.0

7.5

5.0

2.5

0.0

Muestra

Ran

go _

R=5.19

LCS=9.68

LCI=0.71

6

Carta X-R para el turno 1



Como se observa en la figura 12 en la carta promedio an persisten causas especiales en el

proceso luego de ser ajustado. El punto de la muestra numero 39 presenta un caso probabilstico

(aleatorio) segn el software del tipo 6, lo que significa que 4 de 5 puntos consecutivos estn

situados a ms de 1 desviacin estndar (1) a partir de la lnea central (en un mismo lado). Los

datos obtenidos en el punto 39, n=8 (1999.23, 2002.48, 2000.53, 2001.57, 1996.85, 2001.87,

1999.69, 1999.70 gr.) fueron rastreados y se comprob que la muestra fue tomada en la tercera

semana del plan de muestreo, un viernes a las 9 am; las posibles causas asignables para este

caso podran ser el descalibrado del equipo de medicin, es decir la balanza utilizada en el

muestreo se cambi de sitio en la tercera semana para facilitar su acceso.

Luego de evaluar esta causa especial se procedi a nuevamente a ajustar el proceso y se

elimin el punto 39 para mejorar el proceso de envasado. Ahora se dispone de 448 datos, con

tamao de muestra igual a 8 y numero de muestras igual a 56, muestras tomadas durante 4

semanas; recalculando y graficando nuevamente se obtuvo la siguiente figura. Que esta vez s

se encuentra est bajo control estadstico.

Figura 13. Carta Promedio- Rango (corregido) para los datos de Pesos del Turno

1

5549433731251 91 371

2003

2002

2001

2000

1 999

Muestra

Med

ia __X=2001.042

LCS=2002.973

LCI=1999.110

5549433731251 91 371

1 0.0

7.5

5.0

2.5

0.0

Muestra

Ran

go _

R=5.18

LCS=9.66

LCI=0.71




7.4.2. Grficas de control X-R para los datos de peso en el turno 2

Como ya se mencion en el plan de muestreo, se tomaron 480 datos, con tamao de muestra

igual a 8 y numero de muestras igual a 60, muestras tomadas durante 4 semanas.

Figura 14. Carta Promedio- Rango para los datos de Pesos del Turno 2

Como se puede apreciar en la figura 14 en la Carta Promedio se encontr 1 puntos que refleja

presencia de causa especial, en el punto de la muestra numero 45 (n=8) se encuentra fuera de

los limites, en especfico rebasa el lmite de control inferior dado que es un punto fuera ms all

de 3.00 desviaciones estndar (3 ) de la lnea central. Los datos obtenidos en el punto 45, n=8

(1997.07, 1999.56, 1997.33, 2000.58, 1998.69, 1995.34, 1998.85, 2000.50 gr.) fueron rastreados

y se comprob que la muestra fue tomada en la tercera semana del plan de muestreo, un viernes

a las 7 pm; como ya se mencion anteriormente, en el primer turno (punto 39) en la tercera

semana hubo cambio de lugar del balanza motivo que se sospecha hay producido una

descalibracin del equipo.

As mismo, como se puede apreciar en la figura 14 en la Carta Rango se encontr un punto que

refleja presencia de causa especial, es un punto fuera ms all de 3.00 desviaciones estndar (3

5549433731251 91 371

2003

2002

2001

2000

1 999

Muestra

Med

ia __X=2000.775

LCS=2002.806

LCI=1998.744

5549433731251 91 371

1 0.0

7.5

5.0

2.5

0.0

Muestra

Ran

go

_

R=5.45

LCS=10.16

LCI=0.74

1

1

Carta X-R para el Turno 2



) de la lnea central. Este punto de la muestra numero 53 n=8 (2000.93, 2000.45, 2008.12,

2001.29, 1998.70, 1997.42, 1996.88, 2001.37 gr.) fue rastreado y se comprob que la muestra

fue tomada en la Cuarta semana del plan de muestreo, un mircoles a las 5 pm; las posibles

causas que originaron esto se debe a que ese da del segundo turno se ajust el pistn de la

maquina envasadora para mejorar el proceso

Por lo tanto, para mejorar el proceso de envasado es necesario ajustarlo, y eliminar las causas

especiales que propician variabilidades no naturales, entonces se eliminaron los puntos (45 y

53). Ahora se dispone de 464 datos, con tamao de muestra igual a 8 y numero de muestras

igual a 58, muestras tomadas durante 4 semanas; recalculando y graficando nuevamente se

obtuvo la siguiente figura.

Figura 15. Carta Promedio- Rango (corregido) para los datos de Pesos del Turno 2

7.4.3. Grficas comparativas de control X-R para los datos de peso en el turno 1 y 2

Como se aprecia en la figura 16 ambos turnos tienden a tener procesos por encima de la lnea

central en cuanto al llenado de las botellas de zumo de arndano, es decir hay un problema del

5549433731251 91 371

2003

2002

2001

2000

1 999

Muestra

Med

ia __X=2000.817

LCS=2002.811

LCI=1998.822

5549433731251 91 371

1 0.0

7.5

5.0

2.5

0.0

Muestra

Ran

go _

R=5.35

LCS=9.98

LCI=0.73




lado financiero ya que se est dando un sobre exceso de lquido en las botellas lo que conlleva

a generar un mayor nmero de merma en el proceso e incrementa los costos de produccin.

As tambin se aprecia que en el segundo turno es la que tiene una mayor variabilidad en los

datos, pero es en el primer turno donde se encontraron un mayor nmero de causa especial

en comparacin al segundo turno. Por lo que se debe mejorar el control en el primer turno.

Figura 16. Carta Promedio- Rango comparativa (corregidos) para los datos de Pesos del

Turno 1 y 2



7.5 ANLISIS DE LA CAPACIDAD DEL PROCESO

El anlisis de Capacidad de Proceso tiene la finalidad de determinar si la empresa tiene

la capacidad es decir si es que esta es capaz de elaborar dentro de las especificaciones

de calidad.

Se define como anlisis de proceso la aptitud de un proceso para producir productos

dentro de los lmites de las especificaciones de calidad

Para realizar este anlisis de capacidad es necesario que se cumplan con los requisitos

de:

Que la variable sea de tipo variable continua: En nuestro caso la variable es Peso de

Volumen de envasado.

La Distribucin sea normal ( El p value > alfa (0.05)

Que el proceso se encuentre bajo control estadstico.

El grfico six pack combina los siguientes grficos en un nico cuadro que muestras

los estadsticos Cp, CpK, CPU,CPL asociados a corto plazo y los asociados a largo

plazo Pp, Ppk, PPU y PPL.

Figura 17. Grafico de Six Pack para Turno Maana



Figura 18. Grfico de Six Pack para Turno Tarde

Para poder interpretar correctamente los ndices de capacidad obtenidos debemos comprobar

que se verifique la hiptesis de normalidad. Se puede ver en el histograma de frecuencias de

los pesos de volumen de la botella que si siguen una distribucin normal para el Figura 17 un p

value de 0.157 y p value de 0.387 para el Figura 18.

Cuando observamos el grfico de capacidad de proceso tanto para el turno de maana y turno

noche podemos observar que la tolerancia de proceso cae por encima de especificacin del

lmite superior. Esto significa que se estn llenando las botellas con mayor volumen al que se

debera y esto genera prdidas econmicas.

De la misma forma del grfico se puede ver por los valores tanto de Cp y Cpk son muy distintos

con valores de Cp= 1.78; Cpk= -0.18 (Turno maana) y Cp=1.68 ; Cpk= -0.13 (Turno Tarde). El

proceso de LONDA muestra para el llenado de botella que no cuenta con la capacidad actual

para el llenado de forma que este entre los lmites de especificacin.

Por el histograma se puede observar que slo se tiene el lmite superior de la especificacin

por lo tanto se debe usar como estadstico al CPU.



VIII. CONCLUSIONES

- El principal problema identificado despus del anlisis de Pareto fue la variabilidad del

peso de el volumen de la presentacin de la bebida de 64 onz.

- Los datos presentaron una desviacin normal con un valor de p value de 0.157 para el

turno maana y p value de 0.387 para el turno tarde.

- El proceso de Envasado de las botellas de 64 onz se encuentran bajo control

estadstico.

- En el turno de maana y turno tarde se puede observar que existen datos que se

encuentran fuera de los lmites de especificacin superior.

- El ndice de Capacidad que le corresponde al proceso es el CPU ya que slo tiene el

lmite de especificacin superior.

IX. SUGERENCIAS

- En base a los valores de capacidad de proceso el proceso no se encuentra centrado es

decir no est dentro de los lmites de especificacin por lo que se aconsejara evaluar

una reingeniera en el proceso.

- La capacitacin del personal debe enfocarse en el manejo de la maquinaria de

envasado de las botellas.

- Elaborar instructivos y procedimientos luego de estandarizar la mejora en el proceso.

- El control del proceso de produccin de jugos Cranberry debe hacerse de forma ms

rigurosa es decir tomando mayor cantidad de muestra en diferentes tiempos para que

se logr tener un mejor anlisis.

Documents

LONDA_TRABAJO FINAL_2015-1.pdf