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Investigacionherramientasdecalidad

  1. 1. HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS DE LA CALIDAD PARA LADIAGNOSIS: ESTUDIO DE UN CASO EN LA INDUSTRIA DEPRODUCTOS CÁRNICOSRonald Maldonado y Lucía GrazianiRESUMEN La diagnosis es una estrategia metodológica gerencial utilizada bajo peso en un PCE son provocados por: relación tiempo-tempe-para enfrentar los problemas de tolerancia e identificar las causas ratura de mezclado, cantidad de vapor, diseño de puestos de tra-de las desviaciones o defectos. Se aplicaron algunas herramientas bajo, velocidad de las aspas (rpm), diseño de las aspas y calidadde la calidad (histogramas de frecuencia, diagrama de Ishikawa, de vapor. Los componentes y procesos más críticos son: relaciónPareto y AMEF de mantenimiento) como estrategia de diagnosis en tiempo-temperatura de mezclado, baja y alta velocidad de las aspasuna empresa de productos cárnicos enlatados (PCE) con problemas y diseño de las mismas, válvulas de control de vapor y calibraciónde tolerancia en los pesos netos. Los resultados demostraron que de los equipos de calentamiento en el control de temperatura de laslos mayores problemas de calidad a nivel de fallas internas son ge- mezcladoras, representando un 80% de los modos de falla. En lanerados en un 75%, en promedio, por el bajo peso, equivalente a gestión de calidad de la empresa se debe incorporar un programa0,55 de defectuoso con respecto al total producido. El 58% de las de mejoramiento basado en la reducción de la variabilidad inhe-observaciones estuvo fuera de las especificaciones, lo que genera rente a nivel de proceso en un 83% y que la media poblacional seuna capacidad de proceso real de 0,004. El 80% del problema de desplace hacia la izquierda en un 98%.STATISTICAL TOOLS FOR QUALITY DIAGNOSIS: A CASE STUDY IN THE MEAT PRODUCT INDUSTRYRonald Maldonado and Lucía GrazianiSUMMARY Diagnosis is a methodological management strategy used to a CME are caused in an 80% by the following problems: time-solve tolerance problems and to identify the causes of deviations temperature ratio of the mixture, vapor amount, floor plan of theor defects. Some quality tools (histograms, Ishikawa diagrams, work place, velocity (rpm) and design of the mixing blades, andPareto diagrams, maintenance failure mode effects analysis; vapor quality. The most critical components and processes are:FMEA) were applied as a diagnostic strategy at a canned meat time-temperature ratio of the mixture, high and low velocity andenterprise (CME) with net weight problems. The results showed design of the mixing blades, vapor control valves and calibrationthat an average of 75% of the biggest quality problems due to of the heating equipment in the control of the mixing machines;internal defects are caused by low weight, equivalent to a 0.55% these represent 80% of the fault modes. The quality control sys-defective production with regard to the total production. Of the tem of a CME should include an improvement program based onobservations made, 58% were outside specifications; which leads reduction of the inherent process variability by 83%, displacingto a real capacity process of 0.004. The low weight problems in the population mean to the left by 98%.Introducción en tripas artificiales, recipientes Una alternativa para enfren- miento general, la participación metálicos u otros aprobados por tar los problemas de conformi- de muchas herramientas de El jamón endiablado (pro- la autoridad sanitaria competen- dad es identificar las causas de calidad (Juran y Gryna, 1995;ducto cárnico para untar), que te (COVENIN, 1998). las desviaciones o defectos, lo Smith, 2000).en el presente trabajo deno- Las herramientas de calidad que se logra a través del diag- Parte del mejoramiento de laminaremos producto cárnico son útiles para encontrar las nóstico o diagnosis, el proceso calidad consiste en el cambioenlatado (PCE), es un producto causas probables de un proble- de estudiar los síntomas de del diagnóstico del síntoma a laelaborado a base de carne pro- ma en un PCE, como primera un problema y de determinar causa, y para ello se disponen deveniente de pernil y paleta de fase para poder lograr el mejo- sus causas. Existe una herra- técnicas de análisis en las que secerdo o de muslo de pierna de ramiento de la calidad. Sin em- mienta fundamental empleada incluyen las siete herramientasaves y grasa de la especie co- bargo, hay pocos ejemplos en la para este tipo de estudio y es de la calidad (gráficas de control,rrespondiente; curado y cocido, literatura de cómo estas pueden el diagrama causa-efecto; sin hojas de revisión, histograma,finamente picado y/o molido, aplicarse de manera practica en embargo, la complejidad de diagrama de Pareto, diagramaadicionado de especias, esteri- una industria de alimentos (Bis- los procesos pueden llegar a de causa-efecto, gráfica de dis-lizado o pasteurizado, envasado gaard y Kulahci, 2000). requerir, más que un procedi- persión y diagrama de flujo). APALABRAS CLAVE / Calidad / Diagnosis / Mejoramiento de la Calidad / Productos Cárnicos /Recibido: 06/03/2007. Modificado: 28/08/2007. Aceptado: 10/09/2007.Ronald Maldonado. Ingeniero (UCV). Profesor, UCV, Venezuela. 2101. Aragua, Venezuela. e-mail: Tecnología de Alimentos, Univer- Agrónomo y M.Sc. en Ciencia Dirección: Instituto de Química y maldonador@agr.ucv.ve sidad Simón Bolívar, Venezuela. y Tecnología de Alimentos, Uni- Tecnología. Facultad de Agrono- Lucía Graziani. Licenciada en Profesora, UCV, Venezuela. versidad Central de Venezuela mía, UCV. Apdo. 4579. Maracay Química y y M.Sc. en Ciencia y OCT 2007, VOL. 32 Nº 10 0378-1844/07/10/707-06 $ 3.00/0 707
  2. 2. FERRAMENTAS ESTATÍSTICAS DA QUALIDADE PARA A DIAGNOSE: ESTUDO DE UM CASO NA INDÚSTRIA DEPRODUTOS CÁRNICOSRonald Maldonado e Lucía GrazianiRESUMO A diagnose é uma estratégia metodológica gerencial utilizada para baixo peso em um PCE são provocados por: relação tempo-tempera-enfrentar os problemas de tolerância e identificar as causas dos des- tura de mistura, quantidade de vapor, desenho de postos de trabalho,vios ou defeitos. Aplicaram-se algumas ferramentas da qualidade velocidade das pás (rpm), desenho das pás e qualidade do vapor. Os(histogramas de freqüência, diagrama de Ishikawa, Pareto e AMEF componentes e processos mais críticos são: relação tempo-tempera-de manutenção) como estratégia de diagnose em uma empresa de tura de mistura, baixa e alta velocidade das pás e desenho das mes-produtos cárnicos enlatados (PCE) com problemas de tolerância nos mas, válvulas de controle de vapor e calibração dos equipamentos depesos netos. Os resultados demonstraram que os maiores problemas aquecimento no controle de temperatura das misturadoras, represen-de qualidade no nível de falhas internas são, em média 75% gerados tando 80% dos modos de falha. Na gestão de qualidade da empresapelo baixo peso, equivalente a 0,55 de defeituoso do total produzido. se deve incorporar um programa de melhoramento baseado na redu-58% das observações estiveram fora das especificações, o que gera ção da variabilidade inerente no nível de processo em 83% e que auma capacidade de processo real de 0,004. 80% do problema de média populacional se desloque para a esquerda em 98%.través de estas herramientas se del peso neto en las líneas de El estudio fue realizado en proceso bajo control estadísticolleva a cabo una recopilación efi- operación de cartones de cuarto, la empresa General Mills de (Montgomery, 1997). El inter-ciente de datos, identificación de medio y un litro de leche entera, Venezuela C.A., en las opera- valo de tolerancia de la variablepatrones de éstos y medición de semi-descremada y descremada. ciones de mezclado y llenado peso neto (55 ±1,65g) determinala variabilidad. De hecho, hasta Estos autores mostraron que los de la línea de procesamiento el límite de especificación infe-un 95% de los problemas de las histogramas de frecuencia para de productos cárnicos enlata- rior (LEI) en valor nominal (T)empresas pueden ser resueltos leche entera estaban desplazados dos para uso comestible (jamón y el límite de especificación su-con las herramientas de calidad hacia el límite de especificación endiablado) ubicada en Cagua, perior (LES). Los cálculos y la(Ishikawa, 1994; Juran y Gryna, superior, además de presentar Edo. Aragua. Venezuela. elaboración de los histogramas1995; Jackson y Frigon, 1998; una forma bimodal debido al de frecuencia fueron realizadosCzarnecki et al., 2000). desajuste de la mitad de las vál- Materiales y Métodos utilizando el paquete estadístico El análisis de modo y efecto vulas empleadas para el llenado. Statgraphics Plus para Windo-de fallas (AMEF) es una herra- En muchas industrias de ali- Materiales ws, versión 2.1. Las metas amienta sistemática para evaluar mentos el bajo peso neto repre- considerar en un programa delos modos de fallas y las causas senta un problema importante El producto cárnico enlatado mejoramiento para el procesoasociadas con los procesos de debido a que genera pérdidas a (PCE) para untar es una combi- de llenado de un PCE fuerondiseño y manufactura de un las empresas y es solo la pun- nación de carne de cochino des- establecidas comonuevo producto. En ella se hace ta de iceberg, ya que a este se huesado (pernil o paleta madre a) la reducción de la variabilidaduna lista de los modos de falla suman los costos de reproceso, o regular) con sales y especies (%R) expresada comopotenciales de cada componente pérdida de tiempo, aumento de aromáticas, que es luego molido,o sub-ensamblaje y se le asig- desperdicio material y humano, mezclado, llenado, envasado en % Reducción= R/σr×100na a cada uno una calificación así como problemas legales por latas de 55g contenido neto y donde R= σr - σm; siendo σm =numérica para la frecuencia de incumplimiento de las especifica- esterilizado, con la finalidad de (LES-LEI)/CPo × 6) la variabi-ocurrencia, el aspecto crítico y ciones exigidas por el cliente. El obtener un producto cárnico un- lidad mejorada, tomando comola probabilidad de detección. Por objetivo del presente estudio fue table conservado a temperatura base una capacidad de procesoúltimo, estas tres cifras se multi- determinar las causas probables ambiente, apto para el consumo objetivo Cpo = 1,33; y σr= 2,41plican para obtener el número de del bajo peso neto existentes en humano desde el punto de vista la variabilidad real; yprioridad de riesgo (NPR), que un PCE para untar, con base en físico, químico, microbiológico, b) el desplazamiento de la me-se utiliza para guiar el esfuer- la aplicación de las herramientas nutricional y sensorial. dia poblacional (%K) basado enzo de diseño al problema más para el diagnosis de la calidad, el índicecrítico. Los casos con los más como los histogramas de fre- Diagnóstico de los defectosaltos valores de NPR deben ser cuencia, el diagrama de causa- K= ( -µ)/(LSE-LIE)considerados primero a fin de efecto y diagrama de Pareto. El diagnóstico de los defec- donde µ= valor nominal, yrecomendar acciones específicas Además se propone un programa tos fue realizado con los datos = 55,72 (promedio real de uncon la intención es reducir los de mejoramiento a través del de las retenciones y revisiones proceso bajo control estadístico).niveles de severidad, ocurrencia desplazamiento de la media y del PCE, obtenidos del informe Con valores positivos de K lay/o detección (Soin, 1997). reducción de la variabilidad, mensual del Departamento de media se desplaza hacia la de- Hay antecedentes que demues- tomando como base la capacidad Aseguramiento de la Calidad recha y con valores negativos latran la aplicación de las herra- de proceso 1.33, esto garantiza de la empresa en julio, agosto y media se desplaza a la izquierda.mientas de calidad para ayudar que el 99,99% de los valores de septiembre 2005. El porcentaje de desplazamientoa los gerentes en el desarrollo peso neto estén dentro de los (%K) es expresado de mane-de estrategias del control y me- límites de tolerancia establecidos Capacidad de proceso y ra que cada incremento en 0,1joramiento en la industria de ali- por el cliente y, finalmente, se metas para su mejoramiento unidad de K representa 10%mentos, tal como lo demuestran aplica el análisis de modo de Para determinar la capacidad del desplazamiento de la mediaMitchell y Lavelle (1995), quie- efecto y fallas (AMEF) de man- del proceso real (Cpr) se toma- con respecto a la media nominalnes las usaron para el control tenimiento. ron datos históricos, estando el (T= 55g).708 OCT 2007, VOL. 32 Nº 10
  3. 3. Para el cálculo del porcenta-je de latas que están fuera deespecificaciones se procedió aefectuar los cinco pasos siguien-tes: 1) se determinó la mediay la varianza poblacional de lavariable peso neto, 2) se calculóla capacidad de proceso realinferior como Cpk= ,3) se calculó la capacidad deproceso real superior como Figura 1. Principales defectos encontrados en un PCE Figura 2. Distribución de frecuencia de la variable peso durante los meses de julio, agosto y septiembre 2005 en neto de un PCE. Cpk= , una industria de alimentos.4) se determinó el valor de Zpara cada uno de los Cpk cal- centajes, aunque en apariencia nominal es atribuido a que la poblacional se desplace hacia laculados con la formula Z=3Cpk, bajos, surgen de un proceso de acción correctiva implementada izquierda en un 98% (centrar ely finalmente 5) se determinó la reinspección al 100% de los lo- ante la no conformidad del bajo proceso). Una forma de lograrlofracción del universo que está tes rechazados, donde cada lote peso consiste en mezclar pro- de manera inmediata es a tra-fuera de las especificaciones, está conformado por 1000 cajas. ducto cárnico frío con producto vés de la compra de una nuevacon los valores de Z obtenidos La detección y denuncia de este caliente, lo que provoca un au- llenadora, y a mediano plazoen las tablas de distribución de defecto por parte de los clientes mento del peso específico de la a través de la implementaciónZ (Canavos, 1988). puede generar para la empresa mezcla y por ende del peso de de un mejoramiento continuo un problema de tipo legal (legis- las latas. Lo anterior conlleva de los procesos (Deming, 1991;Análisis de los defectos lación metrológica), sin contar la a que el índice de capacidad Hammer y Champ, 1993). pérdida de confianza por parte de proceso real (Cpk) sea de El análisis de los defectos fue de los clientes y el incremento 0,004, indicando que el proceso Análisis de los defectosrealizado usando el diagrama de de los costos. operando en las condicionescausa-efecto según Ishikawa (Is- actuales es incapaz de cumplir La relación que existe entrehikawa, 1994), complementado Capacidad de proceso y metas con los requisitos exigidos por el los factores causales y el bajocon la técnica de grupos nomi- para su mejoramiento cliente, el cual es adquirir latas peso de un PCE, es expresadanales (TGN) según procedi- de un PCE con un peso neto en forma de diagrama causa-miento publicado por Gutiérrez La Figura 2 muestra la dis- que esté entre 53,35 y 56,65g. efecto en la Figura 3. Las po-(1994) y priorizadas las causas tribución de frecuencia de la Según Jackson y Frigon (1998) sibles causas están agrupadasa través del diagrama de Pareto variable peso neto de un PCE. en el ambiente competitivo ac- en cuatro categorías: mano de(Kume, 1992). El histograma muestra que los tual, la capacidad mínima del obra, máquina, materia prima y datos se aproximan a una dis- proceso debe ser mayor de 2, lo métodos. La categoría ‘máquina’AMEF de mantenimiento tribución normal y el estadísti- que significa 0,0018x10 -4% de contiene 14 fuentes de variación Con el fin de analizar las co de Shapiro-Wilks= 0,96 lo defectos. Por lo tanto, las cifras que representan el 47% del totalfallas y sus causas en la ope- confirma. La curva de distri- encontradas en el presente estu- de las posibles causas de bajoración de llenado del PCE, se bución de los pesos netos está dio son elevadas, pudiendo crear peso, mientras que las otras tresconstruyó el AMEF de mante- desplazada hacia la derecha del problemas de competitividad a categorías: mano de obra, ma-nimiento según lo señalado por valor nominal (T= 55g) en un la empresa. Para que la empresa teria prima y métodos tienen elCotnareanu (1999), incorporando 98% (valor K), detectándose pueda plantearse la posibilidad 17, 13 y 23%, respectivamente.además el diagrama de Pareto que el 58% de las observacio- de cumplir con las exigencias En la Figura 4 se jerarquizan(Kume, 1992) para priorizar nes realizadas no cumplen con del cliente y estar a un nivel de las causas a través del diagra-los procesos críticos y medidas las especificaciones (%FE), el capacidad altamente competitivo ma de Pareto, observándosepreventivas. 49% presenta fallas de sobrepe- en el mercado, deben estable- que seis son las causas que so (>LES= 56,65g) y el 9% de cerse nuevas metas (Tabla I) contribuyen en un 80% a oca-Resultados y Discusión bajo peso (<LEI= 53,35g). El basadas en la reducción de la sionar el bajo peso en el pro- desplazamiento de la media del variabilidad inherente del pro- ducto: i) Ausencia de controlDiagnóstico de los defectos proceso por encima del valor ceso en un 83% y que la media en relación tiempo-temperatura En la Figura 1 se muestran TABLA Ilos defectos, en porcentaje de METAS A CONSIDERAR EN UN PROGRAMA DE MEJORAMIENTOcajas, que generaron retenciones PARA EL PROCESO DE LLENADO DE UN PCEen julio, agosto y septiembre Límite de especificaciones (g) Variabilidad del proceso R %R K %K2005. Se evidencia que el bajopeso fue el defecto predomi- Inferior Superior µ Actual (σr) Mejorado (σm) 2 83 0,98 98nante, con valores de 79; 80 y LEI LES62%, respectivamente, durante 53,35 55 56,65 2,41 0,41los meses en estudio, lo que a µ: media nominal; σm = (LES-LEI)/CPo × 6, donde Cpo = 1,33; R= σr-σm; % R= R/σr × 100; K: desplazamiento desu vez representó el 0,82; 0,43 la media, calculado como K= ( -µ)/(LSE-LIE), donde µ: valor nominal y = 55,72; valores de K positivos: mediay 0,39% del total de cajas pro- se desplaza hacia la derecha, K negativo: media se desplaza a la izquierda; %K: cada incremento en 0,1 unidad deducidas en cada mes. Estos por- K representa 10% del desplazamiento de la media con respecto a la media nominal (T=55g) OCT 2007, VOL. 32 Nº 10 709
  4. 4. Análisis de modo y efecto de fallas (AMEF) de mantenimiento Debido a que el mayor por- centaje de las causas atribuibles al bajo peso se agrupan en la categoría ‘máquina’, se propuso la aplicación del AMEF de mantenimiento por permitir un análisis más profundo de las causas observadas bajo la perspectiva de modo de falla en los equipos, con el fin de considerar acciones que tien- dan a prevenirlas. Los resul- tados se presentan en la Tabla II. En la Figura 5 se muestra la priorización de los números de prioridad de riesgo (NPR) obtenidos a partir de los datosFigura 3. Diagrama de causa-efecto del defecto bajo peso en un PCE. reportados en la Tabla II, indi- cando que seis de los modos de falla contribuyen al 80%de mezclado. ii) Mal diseño pase mayor tiempo en la mez- diseño las aspas de las mez- del NPR (falta de control dedel sistema de alimentación del cladora, haciendo que las par- cladoras 2, 3 y 4 requieren tiempo de llenado-vaciado, bajavapor, lo que provoca que el tículas de carne sean de menor mayor tiempo en el mezclado y alta velocidad (rpm) de lasestándar de tiempo de 10min tamaño y su peso específico de los ingredientes del produc- aspas, mal funcionamiento deen las mezcladoras deba alar- disminuya, provocando el bajo to cárnico (alargando el tiempo la válvula de control de va-garse ocasionando una dismi- peso. iv) Falta de estandariza- de calentamiento y generando por, falta de unificación delnución del tamaño de partícula ción en la velocidad (rpm) de bajo peso) que las mezcladoras diseño de las aspas y falta dey del peso específico. iii) Di- las aspas, debido a la presen- 1, 5 y 6 que tienen un diseño calibración de los equipos).seño inadecuado de los pues- cia de grupos de mezcladoras de aspas diferente. vi) Mala Como acciones preventivas setos de trabajo del operador, lo con velocidades de mezclados calidad de vapor, que se re- sugiere la automatización delque se refiere a la ergonomía diferentes; en las de menor fiere a la cantidad de vapor control de temperatura de lasde los mismos, que afecta el velocidad la pasta pasa más condensado en las tuberías mezcladoras y de los tiemposdesempeño del trabajador pro- tiempo homogenizándose, se por mal funcionamiento de de vaciado y llenado, e instalarvocando cansancio mental y alarga el tiempo de exposición las trampas de vapor, lo que controles de velocidad de lasagotamiento físico al tratar de al calor y ello conduce al bajo ocasiona que no se llegue a la aspas, válvulas de vapor paracontrolar manualmente 8 mez- peso. v) Falta de estandariza- temperatura de mezclado en cada mezcladora, unificar elcladoras; esto ocasiona que las ción en el diseño de las aspas, el tiempo previsto, por lo que diseño de las aspas y estable-temperaturas de mezclado, los cuyo efecto sobre el bajo peso el producto deberá pasar más cer un programa de calibracióntiempos y la temperatura de no se conoce con certeza; sin tiempo mezclándose. periódica de las válvulas.llenado sean mayores, lo que embargo, se ha ob-hace que el producto carnico servado que por su Conclusiones Las causas del bajo peso en un PCE son generadas en un 80 % por la relación tiem- po-temperatura de mezclado, el mal diseño del sistema de alimentación del vapor, defi- ciente diseño de puestos de trabajo del operador, falta de homogeneidad en las velocida- des (rpm) de las mezcladoras, diseño de las aspas y calidad de vapor. Para cumplir con Figura 5. Diagrama de Pareto de los modos de fallas de las especificaciones del cliente los equipos y procesos en el AMEF de mantenimiento (capacidad de proceso 1,33) en el proceso de elaboración de un PCE. 1: falta de la empresa debería aplicar unFigura 4. Diagrama de Pareto de las causas que producen el control del tiempo de llenado-vaciado, 2: bajas rpm,bajo peso en un PCE. 1: relación tiempo-temperatura de mez- programa de mejoramiento 3: altas rpm, 4: mal funcionamiento de la válvula declado, 2: cantidad de vapor, 3: diseño de puestos de trabajo, 4: control, 5: diferentes tiempos de homogeneización de la basado en la reducción en unrpm, 5: diseño de las aspas, 6: calidad de vapor, 7: válvula de mezcla, 6: falta de calibración, 7: mal funcionamiento 83% de la variabilidad a nivelvapor, 8: O-ring, 9: fuga de vapor, 10: forma de las válvulas, de la trampa de condensado, 8: desgastes las valvulas, de proceso y que la media po-11: disco de molino. 9: desgastes en el O-ring de los pistones. blacional se desplace hacia la710 OCT 2007, VOL. 32 Nº 10
  5. 5. TABLA II ANÁLISIS DE MODO Y EFECTO DE FALLA POTENCIAL (AMEF) DE MANTENIMIENTO DEL PROCESO DE ELABORACIÓN DE UN PCE EN BASE AL PESO NETO Equipos / Modo Efecto Causa Controles Acción correctiva Acciones Condiciones NPR2 Procesos de falla de falla de la falla actuales preventivas existentes1 O S D Falta de control Rompimiento de la Ausencia de Empíricos. Mezclar Automatización 6 6 6 216 del tiempo de estructura, reproceso registros de Es visual y producto frío vaciado y llenado y sobrepeso tiempo y depende de con producto de las mezcladoras, temperatura la pericia caliente deficiente, control del operador de temperatura Alta rpm Sobre mezclado Desconoci-miento Control por Menor tiempo Instalar controles 6 3 5 90 del rpm ideal ensayo y error de mezclado de velocidadMezcladora / / estandarizarHomogenización procesos Baja rpm Sobrepeso Mezclado Control por Mayor tiempo Instalar controles 6 4 5 120 deficiente ensayo y error de mezclado de velocidad / estandarizar procesos Falta de Rompimiento de Diferentes diseños Control por Mayor o Unificar el diseño 5 3 5 75 uniformidad de la estructura de aspas ensayo y error menor tiempo de las aspas las aspas de mezclado Mal funcionamiento Disminuye No hay control Aumento Limpieza Mejora del sistema, 3 5 4 60 de las trampas de la calidad de la cantidad del tiempo del sistema instalar un regulador condensado del vapor de condensado de proceso de presiónVarios, a desalojarvapor decalentamiento / Mal funcionamiento Deficiencia Falta de ajuste Se sigue un Servicio de Válvulas de vapor 4 5 4 80control de de las válvulas de de la cantidad programa de mantenimiento por mezcladoratemperatura a control de vapor servicio mensual/nivel de las automatizaciónmezcladoras Falta de No se reflejan Ausencia de Ninguno Ajustes en Programa 4 4 4 64 calibración las temperaturas un programa el equipo de calibración reales del proceso de seguimiento de calibración Desgastes en Alta No baja la leva de Ninguna Reparación al Revisar 2 3 4 24 las válvulas variabilidad la válvula, depende momento de periódicamente en el peso de la calidad del ocurrir elLlenadora producto problemaEnvasado /Dosificación Desgaste en el Alta variabilidad Falla en el vacío Cambio según Programa de 2 3 4 24 O-ring de los en el peso por avería en cronograma mantenimiento, pistones el O-ring probar otros proveedores1 O: ocurrencia, S: severidad, D: detección; 2 NPR: número de prioridad de riesgo (O×S×D).izquierda en un 98% a través REFERENCIAS Dem ing W E (1991) Control de 3a ed. McGraw-Hill. Madrid,de la automatización del pro- calidad total. Deming: ger- España. 633 p. Bisgaard S, Kulahci M (2000) Fin- encia en acción. Estrategiasceso de control de temperatura ejecutivas 1(16): 1-4. Kume H (1992) Herra mientas dind assignable causes. Qual. Estadísticas Básicas para elde las mezcladoras y tiempos Eng. 12: 633-640. Gutierrez M (1994) Administrar Mejoramiento de la Calidad.de vaciado-llenado, así como Canavos G (1988) Probabilidad para la Calidad. Conceptos Nor ma. Bogotá, Colombia.instalar controles de velocidad y Estadística. Aplicaciones y Administrativos del Control 236 pp.de las aspas, válvulas de vapor Métodos. McGraw-Hill Intera- Total de la Calidad. 2ª ed. Limusa. México. 297 pp. Mitchell P, Lavelle P (1995) Staticalpor mezcladora, unificar el di- mericana. Mexico. 651 pp. tools for net quantity controlseño de las aspas y establecer Cotnareanu T (1999) Old tools. Hammer M, Champ J (1993) Re- in the dairy industry. J. Soc. New uses: equipment FMEA. ingeniería. Norma. Caracas,un programa de calibración Venezuela. 223 pp. Dairy Technol. 48: 13-19. A tool for preventive main-periódica de las válvulas de tenance. Qua lity P rogress. Ishikawa K (1994) Introducción Montgomery D (1997) Introductioncontrol de presión de vapor y December: 48-52. al Control de Calidad. Díaz to statical quality control. 3acondensado. de Santos. Madrid, España. ed. John Wiley and Sons, Inc. COVENIN (1998) Norma 1784. Nueva York, EEUU. 676 p. Jamón endiablado (2ª rev.). 500 pp. AGRADECIMIENTOS Comisión Venezolana de Nor- Jackson H, Frigon N (1998) Lo- Smith G (2000) Too many types of mas I ndust r ia les. Ca racas, grando la Ventaja Compe- quality problems. Qual. Progr. Venezuela. 7 pp. titiva . Una Guía Hacia la 33: 43-49. Los autores agradecen a la Calidad de Clase Mundial.empresa General Mills de Ve- Czarnecki H, Schroer B, Adams Soin S (1997) Control de Calidad M, Spann M (2000) Continu- Prentice Hispanoamericana. Total. Claves, Metodologías ynezuela C.A. por el apoyo y ous process improvement when México. 651 pp. Administración para el Éxito.los recursos necesarios para la it counts most. Qual. Progr. Juran J, Gryna F (1995) Análisis McGraw-Hill. Caracas, Vene-realización de este estudio. (May): 74-80. y Planeación de la Calidad. zuela. 305 pp. OCT 2007, VOL. 32 Nº 10 711

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