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HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS DE LA CALIDAD PARA LA
DIAGNOSIS: ESTUDIO DE UN CASO EN LA INDUSTRIA DE
PRODUCTOS CÁRNICOS
Ronald Maldonado y Lucía Graziani


RESUMEN

   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 calidad
de la calidad (histogramas de frecuencia, diagrama de Ishikawa,               de vapor. Los componentes y procesos más críticos son: relación
Pareto y AMEF de mantenimiento) como estrategia de diagnosis en               tiempo-temperatura de mezclado, baja y alta velocidad de las aspas
una empresa de productos cárnicos enlatados (PCE) con problemas               y diseño de las mismas, válvulas de control de vapor y calibración
de tolerancia en los pesos netos. Los resultados demostraron que              de los equipos de calentamiento en el control de temperatura de las
los mayores problemas de calidad a nivel de fallas internas son ge-           mezcladoras, representando un 80% de los modos de falla. En la
nerados en un 75%, en promedio, por el bajo peso, equivalente a               gestión de calidad de la empresa se debe incorporar un programa
0,55 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 se
una 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 INDUSTRY
Ronald Maldonado and Lucía Graziani

SUMMARY

   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 the
or defects. Some quality tools (histograms, Ishikawa diagrams,                work place, velocity (rpm) and design of the mixing blades, and
Pareto 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 and
enterprise (CME) with net weight problems. The results showed                 design of the mixing blades, vapor control valves and calibration
that 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 on
observations made, 58% were outside specifications; which leads               reduction of the inherent process variability by 83%, displacing
to 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 la
minaremos producto cárnico              son útiles para encontrar las         nóstico o diagnosis, el proceso      calidad consiste en el cambio
enlatado (PCE), es un producto          causas probables de un proble-        de estudiar los síntomas de          del diagnóstico del síntoma a la
elaborado a base de carne pro-          ma en un PCE, como primera            un problema y de determinar          causa, y para ello se disponen de
veniente de pernil y paleta de          fase para poder lograr el mejo-       sus causas. Existe una herra-        técnicas de análisis en las que se
cerdo o de muslo de pierna de           ramiento de la calidad. Sin em-       mienta fundamental empleada          incluyen las siete herramientas
aves 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, diagrama
adicionado 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). A

PALABRAS 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
FERRAMENTAS ESTATÍSTICAS DA QUALIDADE PARA A DIAGNOSE: ESTUDO DE UM CASO NA INDÚSTRIA DE
PRODUTOS CÁRNICOS
Ronald Maldonado e Lucía Graziani

RESUMO

   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 de
pesos 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 empresa
pelo 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 a
uma 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 estadístico
lleva 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 variable
patrones de éstos y medición de       semi-descremada y descremada.        ciones de mezclado y llenado        peso neto (55 ±1,65g) determina
la 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 histogramas
1995; Jackson y Frigon, 1998;         una forma bimodal debido al                                              de frecuencia fueron realizados
Czarnecki 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 a
mienta sistemática para evaluar       mentos el bajo peso neto repre-                                          considerar en un programa de
los modos de fallas y las causas      senta un problema importante            El producto cárnico enlatado     mejoramiento para el proceso
asociadas con los procesos de         debido a que genera pérdidas a       (PCE) para untar es una combi-      de llenado de un PCE fueron
diseño y manufactura de un            las empresas y es solo la pun-       nación de carne de cochino des-     establecidas como
nuevo producto. En ella se hace       ta de iceberg, ya que a este se      huesado (pernil o paleta madre      a) la reducción de la variabilidad
una lista de los modos de falla       suman los costos de reproceso,       o regular) con sales y especies     (%R) expresada como
potenciales 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×100
na 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 como
la probabilidad de detección. Por     objetivo del presente estudio fue    table conservado a temperatura      base una capacidad de proceso
último, estas tres cifras se multi-   determinar las causas probables      ambiente, apto para el consumo      objetivo Cpo = 1,33; y σr= 2,41
plican para obtener el número de      del bajo peso neto existentes en     humano desde el punto de vista      la variabilidad real; y
prioridad 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 en
zo de diseño al problema más          para el diagnosis de la calidad,
                                                                                                               el índice
crítico. Los casos con los más        como los histogramas de fre-         Diagnóstico de los defectos
altos 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, y
recomendar acciones específicas       Además se propone un programa        tos fue realizado con los datos
                                                                                                               = 55,72 (promedio real de un
con 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 la
y/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 la
tran 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 desplazamiento
a 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 0,1
joramiento 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 media
Mitchell y Lavelle (1995), quie-      efecto y fallas (AMEF) de man-       del proceso real (Cpr) se toma-     con respecto a la media nominal
nes las usaron para el control        tenimiento.                          ron datos históricos, estando el    (T= 55g).


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Para el cálculo del porcenta-
je de latas que están fuera de
especificaciones se procedió a
efectuar los cinco pasos siguien-
tes: 1) se determinó la media
y la varianza poblacional de la
variable peso neto, 2) se calculó
la capacidad de proceso real
inferior como
         Cpk=          ,
3) se calculó la capacidad de
proceso 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 Z
para cada uno de los Cpk cal-        centajes, aunque en apariencia            nominal es atribuido a que la            poblacional se desplace hacia la
culados con la formula Z=3Cpk,       bajos, surgen de un proceso de            acción correctiva implementada           izquierda en un 98% (centrar el
y finalmente 5) se determinó la      reinspección al 100% de los lo-           ante la no conformidad del bajo          proceso). Una forma de lograrlo
fracción 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 nueva
con los valores de Z obtenidos       La detección y denuncia de este           caliente, lo que provoca un au-          llenadora, y a mediano plazo
en las tablas de distribución de     defecto por parte de los clientes         mento del peso específico de la          a través de la implementación
Z (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 defectos
realizado usando el diagrama de      de los costos.                            operando en las condiciones
causa-efecto según Ishikawa (Is-                                               actuales es incapaz de cumplir              La relación que existe entre
hikawa, 1994), complementado         Capacidad de proceso y metas              con los requisitos exigidos por el       los factores causales y el bajo
con la técnica de grupos nomi-       para su mejoramiento                      cliente, el cual es adquirir latas       peso de un PCE, es expresada
nales (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 agrupadas
a 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 total
fallas y sus causas en la ope-       confirma. La curva de distri-             encontradas en el presente estu-         de las posibles causas de bajo
ración de llenado del PCE, se        bución de los pesos netos está            dio son elevadas, pudiendo crear         peso, mientras que las otras tres
construyó 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 el
Cotnareanu (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, observándose
preventivas.                         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 control
Diagnóstico 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 I
los defectos, en porcentaje de                      METAS A CONSIDERAR EN UN PROGRAMA DE MEJORAMIENTO
cajas, que generaron retenciones                            PARA EL PROCESO DE LLENADO DE UN PCE
en julio, agosto y septiembre
                                          Límite de especificaciones (g)         Variabilidad del proceso           R        %R         K          %K
2005. Se evidencia que el bajo
peso fue el defecto predomi-              Inferior              Superior
                                                       µ                       Actual (σr)     Mejorado (σm)        2         83       0,98        98
nante, con valores de 79; 80 y              LEI                   LES
62%, respectivamente, durante              53,35       55        56,65             2,41             0,41
los 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 de
su 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: media
y 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 de
ducidas 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
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 datos
Figura 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 de
del sistema de alimentación del           cladora, haciendo que las par-             cladoras 2, 3 y 4 requieren
                                                                                                                             tiempo de llenado-vaciado, baja
vapor, lo que provoca que el              tículas de carne sean de menor             mayor tiempo en el mezclado
                                                                                                                             y alta velocidad (rpm) de las
estándar de tiempo de 10min               tamaño y su peso específico                de los ingredientes del produc-
                                                                                                                             aspas, mal funcionamiento de
en 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 del
nución del tamaño de partícula            ción en la velocidad (rpm) de              bajo peso) que las mezcladoras
                                                                                                                             diseño de las aspas y falta de
y 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 se
tos de trabajo del operador, lo           con velocidades de mezclados               calidad de vapor, que se re-
                                                                                                                             sugiere la automatización del
que se refiere a la ergonomía             diferentes; en las de menor                fiere a la cantidad de vapor
                                                                                                                             control de temperatura de las
de los mismos, que afecta el              velocidad la pasta pasa más                condensado en las tuberías
                                                                                                                             mezcladoras y de los tiempos
desempeño del trabajador pro-             tiempo homogenizándose, se                 por mal funcionamiento de
                                                                                                                             de vaciado y llenado, e instalar
vocando cansancio mental y                alarga el tiempo de exposición             las trampas de vapor, lo que
                                                                                                                             controles de velocidad de las
agotamiento físico al tratar de           al calor y ello conduce al bajo            ocasiona que no se llegue a la
                                                                                                                             aspas, válvulas de vapor para
controlar manualmente 8 mez-              peso. v) Falta de estandariza-             temperatura de mezclado en
                                                                                                                             cada mezcladora, unificar el
cladoras; 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 calibración
tiempos 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 un
Figura 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 de
clado, 2: cantidad de vapor, 3: diseño de puestos de trabajo, 4:   control, 5: diferentes tiempos de homogeneización de la   basado en la reducción en un
rpm, 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 nivel
vapor, 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 la



710                                                                                                                    OCT 2007, VOL. 32 Nº 10
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 velocidad
Mezcladora /                                                                                                                 / estandarizar
Homogenización                                                                                                               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 presión
Varios,                                                           a desalojar
vapor de
calentamiento /   Mal funcionamiento    Deficiencia               Falta de ajuste      Se sigue un      Servicio de          Válvulas de vapor     4   5    4    80
control de        de las válvulas de    de la cantidad                                 programa de      mantenimiento        por mezcladora
temperatura a     control               de vapor                                       servicio         mensual/
nivel de las                                                                                            automatización
mezcladoras       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 el
Llenadora                                                         producto                              problema
Envasado /
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
                                                                                                                             proveedores
1
    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. Estrategias
ceso de control de temperatura                                                             ejecutivas 1(16): 1-4.
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                                             dind assignable causes. Qual.                                                          Estadísticas Básicas para el
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  • 1. HERRAMIENTAS ESTADÍSTICAS DE LA CALIDAD PARA LA DIAGNOSIS: ESTUDIO DE UN CASO EN LA INDUSTRIA DE PRODUCTOS CÁRNICOS Ronald Maldonado y Lucía Graziani RESUMEN 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 calidad de la calidad (histogramas de frecuencia, diagrama de Ishikawa, de vapor. Los componentes y procesos más críticos son: relación Pareto y AMEF de mantenimiento) como estrategia de diagnosis en tiempo-temperatura de mezclado, baja y alta velocidad de las aspas una empresa de productos cárnicos enlatados (PCE) con problemas y diseño de las mismas, válvulas de control de vapor y calibración de tolerancia en los pesos netos. Los resultados demostraron que de los equipos de calentamiento en el control de temperatura de las los mayores problemas de calidad a nivel de fallas internas son ge- mezcladoras, representando un 80% de los modos de falla. En la nerados en un 75%, en promedio, por el bajo peso, equivalente a gestión de calidad de la empresa se debe incorporar un programa 0,55 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 se una 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 INDUSTRY Ronald Maldonado and Lucía Graziani SUMMARY 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 the or defects. Some quality tools (histograms, Ishikawa diagrams, work place, velocity (rpm) and design of the mixing blades, and Pareto 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 and enterprise (CME) with net weight problems. The results showed design of the mixing blades, vapor control valves and calibration that 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 on observations made, 58% were outside specifications; which leads reduction of the inherent process variability by 83%, displacing to 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 la minaremos producto cárnico son útiles para encontrar las nóstico o diagnosis, el proceso calidad consiste en el cambio enlatado (PCE), es un producto causas probables de un proble- de estudiar los síntomas de del diagnóstico del síntoma a la elaborado a base de carne pro- ma en un PCE, como primera un problema y de determinar causa, y para ello se disponen de veniente de pernil y paleta de fase para poder lograr el mejo- sus causas. Existe una herra- técnicas de análisis en las que se cerdo o de muslo de pierna de ramiento de la calidad. Sin em- mienta fundamental empleada incluyen las siete herramientas aves 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, diagrama adicionado 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). A PALABRAS 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. FERRAMENTAS ESTATÍSTICAS DA QUALIDADE PARA A DIAGNOSE: ESTUDO DE UM CASO NA INDÚSTRIA DE PRODUTOS CÁRNICOS Ronald Maldonado e Lucía Graziani RESUMO 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 de pesos 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 empresa pelo 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 a uma 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 estadístico lleva 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 variable patrones de éstos y medición de semi-descremada y descremada. ciones de mezclado y llenado peso neto (55 ±1,65g) determina la 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 histogramas 1995; Jackson y Frigon, 1998; una forma bimodal debido al de frecuencia fueron realizados Czarnecki 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 a mienta sistemática para evaluar mentos el bajo peso neto repre- considerar en un programa de los modos de fallas y las causas senta un problema importante El producto cárnico enlatado mejoramiento para el proceso asociadas con los procesos de debido a que genera pérdidas a (PCE) para untar es una combi- de llenado de un PCE fueron diseño y manufactura de un las empresas y es solo la pun- nación de carne de cochino des- establecidas como nuevo producto. En ella se hace ta de iceberg, ya que a este se huesado (pernil o paleta madre a) la reducción de la variabilidad una lista de los modos de falla suman los costos de reproceso, o regular) con sales y especies (%R) expresada como potenciales 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×100 na 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 como la probabilidad de detección. Por objetivo del presente estudio fue table conservado a temperatura base una capacidad de proceso último, estas tres cifras se multi- determinar las causas probables ambiente, apto para el consumo objetivo Cpo = 1,33; y σr= 2,41 plican para obtener el número de del bajo peso neto existentes en humano desde el punto de vista la variabilidad real; y prioridad 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 en zo de diseño al problema más para el diagnosis de la calidad, el índice crítico. Los casos con los más como los histogramas de fre- Diagnóstico de los defectos altos 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, y recomendar acciones específicas Además se propone un programa tos fue realizado con los datos = 55,72 (promedio real de un con 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 la y/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 la tran 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 desplazamiento a 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 0,1 joramiento 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 media Mitchell y Lavelle (1995), quie- efecto y fallas (AMEF) de man- del proceso real (Cpr) se toma- con respecto a la media nominal nes las usaron para el control tenimiento. ron datos históricos, estando el (T= 55g). 708 OCT 2007, VOL. 32 Nº 10
  • 3. Para el cálculo del porcenta- je de latas que están fuera de especificaciones se procedió a efectuar los cinco pasos siguien- tes: 1) se determinó la media y la varianza poblacional de la variable peso neto, 2) se calculó la capacidad de proceso real inferior como Cpk= , 3) se calculó la capacidad de proceso 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 Z para cada uno de los Cpk cal- centajes, aunque en apariencia nominal es atribuido a que la poblacional se desplace hacia la culados con la formula Z=3Cpk, bajos, surgen de un proceso de acción correctiva implementada izquierda en un 98% (centrar el y finalmente 5) se determinó la reinspección al 100% de los lo- ante la no conformidad del bajo proceso). Una forma de lograrlo fracción 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 nueva con los valores de Z obtenidos La detección y denuncia de este caliente, lo que provoca un au- llenadora, y a mediano plazo en las tablas de distribución de defecto por parte de los clientes mento del peso específico de la a través de la implementación Z (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 defectos realizado usando el diagrama de de los costos. operando en las condiciones causa-efecto según Ishikawa (Is- actuales es incapaz de cumplir La relación que existe entre hikawa, 1994), complementado Capacidad de proceso y metas con los requisitos exigidos por el los factores causales y el bajo con la técnica de grupos nomi- para su mejoramiento cliente, el cual es adquirir latas peso de un PCE, es expresada nales (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 agrupadas a 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 total fallas y sus causas en la ope- confirma. La curva de distri- encontradas en el presente estu- de las posibles causas de bajo ración de llenado del PCE, se bución de los pesos netos está dio son elevadas, pudiendo crear peso, mientras que las otras tres construyó 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 el Cotnareanu (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, observándose preventivas. 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 control Diagnóstico 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 I los defectos, en porcentaje de METAS A CONSIDERAR EN UN PROGRAMA DE MEJORAMIENTO cajas, que generaron retenciones PARA EL PROCESO DE LLENADO DE UN PCE en julio, agosto y septiembre Límite de especificaciones (g) Variabilidad del proceso R %R K %K 2005. Se evidencia que el bajo peso fue el defecto predomi- Inferior Superior µ Actual (σr) Mejorado (σm) 2 83 0,98 98 nante, con valores de 79; 80 y LEI LES 62%, respectivamente, durante 53,35 55 56,65 2,41 0,41 los 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 de su 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: media y 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 de ducidas 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. 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 datos Figura 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 de del sistema de alimentación del cladora, haciendo que las par- cladoras 2, 3 y 4 requieren tiempo de llenado-vaciado, baja vapor, lo que provoca que el tículas de carne sean de menor mayor tiempo en el mezclado y alta velocidad (rpm) de las estándar de tiempo de 10min tamaño y su peso específico de los ingredientes del produc- aspas, mal funcionamiento de en 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 del nución del tamaño de partícula ción en la velocidad (rpm) de bajo peso) que las mezcladoras diseño de las aspas y falta de y 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 se tos de trabajo del operador, lo con velocidades de mezclados calidad de vapor, que se re- sugiere la automatización del que se refiere a la ergonomía diferentes; en las de menor fiere a la cantidad de vapor control de temperatura de las de los mismos, que afecta el velocidad la pasta pasa más condensado en las tuberías mezcladoras y de los tiempos desempeño del trabajador pro- tiempo homogenizándose, se por mal funcionamiento de de vaciado y llenado, e instalar vocando cansancio mental y alarga el tiempo de exposición las trampas de vapor, lo que controles de velocidad de las agotamiento físico al tratar de al calor y ello conduce al bajo ocasiona que no se llegue a la aspas, válvulas de vapor para controlar manualmente 8 mez- peso. v) Falta de estandariza- temperatura de mezclado en cada mezcladora, unificar el cladoras; 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 calibración tiempos 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 un Figura 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 de clado, 2: cantidad de vapor, 3: diseño de puestos de trabajo, 4: control, 5: diferentes tiempos de homogeneización de la basado en la reducción en un rpm, 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 nivel vapor, 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 la 710 OCT 2007, VOL. 32 Nº 10
  • 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 velocidad Mezcladora / / estandarizar Homogenización 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 presión Varios, a desalojar vapor de calentamiento / Mal funcionamiento Deficiencia Falta de ajuste Se sigue un Servicio de Válvulas de vapor 4 5 4 80 control de de las válvulas de de la cantidad programa de mantenimiento por mezcladora temperatura a control de vapor servicio mensual/ nivel de las automatización mezcladoras 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 el Llenadora producto problema Envasado / 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 proveedores 1 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. Estrategias ceso de control de temperatura ejecutivas 1(16): 1-4. Kume H (1992) Herra mientas dind assignable causes. Qual. Estadísticas Básicas para el de 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) Statical por mezcladora, unificar el di- mericana. Mexico. 651 pp. tools for net quantity control seño 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) Introduction control de presión de vapor y December: 48-52. al Control de Calidad. Díaz to statical quality control. 3a condensado. 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 y nezuela 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