Proyecto Black Belt Alprosa

PROYECTO EN EL SISTEMA DE ENVASADO

Programa InternacionalLean 6 Sigma

Jorge Oswaldo Ampuero Espinoza

Alimentos Procesados S.A.

Arequipa, Enero 2011

OPORTUNIDAD DEL PROYECTO INICIAL

1.Título

Reducción del exceso de peso en el envasado automático

del producto papilla

2. Problema

En la línea de producción de alimento enriquecido durante elenvasado del producto papilla que se lleva a cabo en tresenvasadoras automáticas tipo forma- sella-llena, en bolsasde polietileno laminado tipo “almohada”, se obtienen pesosque están por encima del contenido neto de 900 gramos,exigido por el cliente. Estos excesos de peso ocasionan quese entregue 1.24 % mas de producto papilla al cliente,perjudicando los intereses económicos de la empresa.

3. Objetivo

Reducir el exceso de peso en el envasado automático del producto papilla, de 1.24 % a 0.74% (40 % de reducción).

5. Foco del Proyecto

Mejorar la eficiencia del sistema de envasado automático (3 envasadoras) del producto papilla, con el fin de disminuir el exceso de peso que se entrega al cliente.

4. Definición de métricas

Determinación del peso bruto del producto envasado, en balanzas electrónicas calibradas, que se encuentran en la línea de proceso del sistema de envasado automático.

6. Alcance

El alcance del proyecto comprende al sistema de envasado automático de la unidad de negocios de alimento en polvo para consumo humano, de la empresa Alimentos Procesados S.A., la que está a cargo de la Gerencia de Operaciones. El proyecto será liderado por el Gerente de Operaciones, Ing°Oswaldo Ampuero Espinoza.

7. Validación Financiera

2.3 Pérdida económica por el exceso total de pesoCosto de producción del producto papilla 0.90 US$/kg

Exceso total de peso total entregado por la empresa Alprosa 81,962.90 kg

Pérdida económica por el exceso total de peso 74,056.09 US$

Objetivo del proyecto

Reducir sobrecosto en 40% 29,622 US$

8. Equipo de Trabajo

Black Belt Ing. Oswaldo Ampuero E. (Gerente de Operaciones)

Green Belt Ing. Juan Portocarrero A. (Jefe de Producción)

Operativos Supervisores de planta y practicantes

Champion Carlos Paredes Rodríguez (Gerente General)

Controller Leonidas Zavala Lazo (Gerente Financiero)Carlos Vásquez Lazo (Gerente Administrativo)

PROVEDORES ENTRADAS PROCESOS SALIDAS CLIENTES

P1

Planta de extrusión y Almacén

de insumos E1

Harinas extruidas de cereales y

leguminosas. Insumos mayores

y menores P1

Transporte de insumos desde antesala

a dosimetría

P2 Dosimetría de insumos

P3 Dosificación a tolva de recepción

P4

Transporte de tolva de recepción a

tolcas cónicas

P5 Almacenamiento tolvas cónicas

P6 Mezclado

P7 Dosimetría de grasa

P8 Fusión de grasa

P9 Inyección de grasa

P10 Dosificación de antioxidante

P11 Almacenamiento tolva pulmón

P12

Transporte de producto mezclado

desde mezcladoras hasta las

envasadoras automáticas

P13

Llenado de tolvas pulmón de las

envasadoras

P14

Dosificación de producto a tolvas de

envasadoras

P15 Batido del producto

P2

Almacén de materiales de

codificado E2 Tintas y solventes P16 Impresión de bolsa

P3

Almacén de materiales de

envase y empacado P3

Material plástico para el

envasado P17

Conformado de bolsa (sello vertical y

sello horizontal inferior)

P18

Verificación de la legibilidad de la

impresión

P19 Dosificación del producto a la bolsa

P20 Sellado horizontal superior de bolsa

P21

Verificación de contenido de aire en

bolsa

P22 Pesado de la bolsa

P23 Correción de peso

P24 Selección de bolsas

P25

Almacenamiento transitorio de bolsas

rechazadas

P26

Reproceso (remover empaque y vaciar

producto a depósito)

P27

Almacén transitorio de bolsas

removidas

P28 Transporte a almacén de basura

P29 Almacenamiento en almacén de basura S1

Desperdicio de

material plástico de

envasado CL1

Almacén de

desperdicios de

material de

empaque

P30 Transporte de producto a tolva pulmón

P31 Vaciado a tolva pulmón

P32

Transporte desde balanza hasta mesa

de empaquetado

P33 Verificación de la hermeticidad

P34 Empaquetado, pesado y sellado

P35 Transporte a apilado

P36 Apilado

P37 Transporte a almacén

P38 Almacenamiento producto terminado S2

Bolsa de producto

empaquetado CL2

Almacén de

producto terminado

9. PEPSC

TOLVA

DIAGRAMA DE FLUJO-PLANTAMEZCLADO Y ENVASADO

INSUMOS

INGRESO

FAJA Balanza

TOLVA

INSUMOSTOLVAPULMON

SISTEMA DE GRASA GRASA

VEGETAL

TOLVA

CONICA

GRASAVEGETAL

TOLVA

CONICA

SELLADORA

FAJA

AU

TO

MA

TIC

AE

NV

AS

AD

OR

A

FAJAFAJA

BALANZA

AU

TO

MA

TIC

A

AU

TO

MA

TIC

AE

NV

AS

AD

OR

A

EN

VA

SA

DO

RA

FAJA

TOLVA TOLVATOLVA

BALANZA BALANZA BALANZA

MEZCLADORAS

10. DIAGRAMA DE FLUJO DEL PROCESO

11. Mapa detallado del Proceso (DOP)

12. Diagrama Ishikawa

8. AMEF

Función del Proceso

Modos de fallas potenciales

Efectos de fallas potenciales Severidad

Causas potenciales de

fallas Ocurrencia

Controles de procesos actuales Detección Número de Riesgo

Acciones recomendadas

Persona responsable Acciones tomadas

Mezclado

Variabilidad en el

volúmen específico

del producto

mezclado

Variabilidad en el

peso del producto 8

Tiempos de

mezclado no

estandarizados 10

Control manual

dependiente del

operador 10 800

Concluir

automatización con

tiempos de mezclado

estandarizados Richard Salinas

Evaluar viabilidad

de la aplicación en

corto tiempo

Fusión de grasa

La grasa no

alcanza la T° de

fusión óptima

Obstrucción de las

toberas de

inyección, lo que

dilata el tiempo de

mezclado 4

Parámetros de

proceso no

estandarizados (T°

de fusión, tipo de

grasa, tiempo) 6

Existen pero no

son eficientes 2 48 Rediseñar sistema Richard Salinas

Evaluar viabilidad


corto tiempo

Inyección de grasa

Obstrucción de

toberas de

inyección

El tiempo de

mezclado se dilata 6

Parámetros de

proceso no

estandarizados (T°

y tiempo de

inyección) 7

Existen pero no


Evaluar viabilidad


corto tiempo

Transporte de

producto mezclado

desde mezcladoras

hasta las

envasadoras

automáticas

Compactación del

producto

Variabilidad en el

peso del producto 4

Parámetros de

transporte no

adecuados (rpm

del tornillo, diseño

del paso, luz entre

tornillo y carcaza) 5 No hay 10 200 Evaluar sistema Dante Torres

Evaluar viabilidad


corto tiempo

Batido del producto

Compactación del

producto

Variabilidad en el

peso del producto 8

Parámetros de

proceso no

estandarizados

(altura de

producto,rpm,diseñ

o, sensor nivel) 8

Existen pero no


Evaluar viabilidad


corto tiempo

Dosificación del

producto a la bolsa

Variabilidad en la

dosificación del

producto lo que

afecta al peso del

producto

Variabilidad en el

peso del producto 7

Parámetros de

proceso no

adecuados (rpm

tornillo, diseño) 8

Existen pero no


Evaluar viabilidad


corto tiempo

Pesado de la bolsa

Error en la lectura

del peso

Señal defectuosa

para la correción del

peso 6

Parámetros de

proceso no

adecuados(veloc

idad estabilización

balanza) 2 Balanza calibrada 2 24 Evaluar sistema Richard Salinas

Evaluar viabilidad


corto tiempo

Correción de peso

Inestabilidad del

peso

Variabilidad en el

peso del producto 8

Parámetros de

proceso no

adecuados(modelo

de corrección,

velocidad de

corrección) 9

Existen pero no


Evaluar viabilidad


corto tiempo

Reproceso

(remover empaque

y vaciar producto a

depósito)

Compactación del

producto

Variabilidad en el

peso del producto 2

Exceso de

manipuleo 4 No hay 10 80 Rediseñar sistema Richard Salinas

Evaluar viabilidad


corto tiempo

13. AMEF (Análisis de los Modos y Efectos de las Fallas)

8. AMEF

Función del Proceso

Modos de fallas potenciales

Efectos de fallas potenciales Severidad

Causas potenciales de

fallas Ocurrencia

Controles de procesos actuales Detección Número de Riesgo

Acciones recomendadas

Persona responsable Acciones tomadas

Mezclado

Variabilidad en el

volúmen específico

del producto

mezclado

Variabilidad en el

peso del producto 8

Tiempos de

mezclado no

estandarizados 10

Control manual

dependiente del

operador 10 800

Concluir

automatización con

tiempos de mezclado

estandarizados Richard Salinas

Evaluar viabilidad


corto tiempo

Batido del producto

Compactación del

producto

Variabilidad en el

peso del producto 8

Parámetros de

proceso no

estandarizados

(altura de

producto,rpm,diseñ

o, sensor nivel) 8

Existen pero no


Evaluar viabilidad


corto tiempo

Dosificación del

producto a la bolsa

Variabilidad en la

dosificación del

producto lo que

afecta al peso del

producto

Variabilidad en el

peso del producto 7

Parámetros de

proceso no

adecuados (rpm

tornillo, diseño) 8

Existen pero no


Evaluar viabilidad


corto tiempo

Transporte de

producto mezclado

desde mezcladoras

hasta las

envasadoras

automáticas

Compactación del

producto

Variabilidad en el

peso del producto 4

Parámetros de

transporte no

adecuados (rpm del

tornillo, diseño del

paso, luz entre

tornillo y carcaza) 5 No hay 10 200 Evaluar sistema Dante Torres

Evaluar viabilidad


corto tiempo

14. AMEF Priorizado

Beneficio Factibilidad Puntaje Porqué Que Quien Donde Cuando

Reducir la variación de peso en el Envasado Maquinaria

Cambiar

tecnología

envasado

Comprar

envasadoras O X 5

Estandarizar

envasadoras

Benchmark

la E-3 O O 1

Aproximar

dispersión a

E-3

Copiar

diferencias

tecnológicas

Jefe

Mantenimient

o Envasado Set-Dic 2009

Método

Optimizar

parámetros

envasado

Velocidad

(gpm) O O 1

Establecer

velocidad

óptima

Aplicación

DOE Green Belt Envasado Oct-Dic 2009

RPM

dosificador O O 1

Establecer

rpm óptima

Aplicación


Frecuencia

del batidor O O 1

Establecer

frecuencia

óptima

Aplicación


Nivel de tolva

dosificadora O X 5

Establecer

frecuencia

óptima

Aplicación


Potencia del

Vibrador

dosificador O O 1

Establecer

potencia

óptima

Aplicación


Metodología

para definir

rango de

aceptación O O 1

Establecer

frecuencia

óptima

Aplicación


Optimizar

parámetros

mezclado

Automatizar

tiempos de

mezclado O O 1

Estandarizar

tiempos de

mezclado

Poner

operativa

automatizaci

ón Green Belt Envasado Dic-09

Optimizar

secuencia de

adición de

insumos O O 1

Disminuir

compactació

n de

producto

Establecer

oportunidad

de

dosificación

de grasa Green Belt Envasado Dic-09

Mano de

Obra

Capacitar a

operadores

Seleccionar

a los mejores O O 1

Estandarizar

operación de

envasadoras Capacitación

Operadores

E-3 Envasado

Nov 09 a

Ene10

Evaluación Plan de Acción

15. DIAGRAMA DEL ÁRBOL

Bueno O

Aceptable D

Escaso X

PuntajeO O 1

O D 2

D O 3

D D 4

O X 5

D X 6

Calificación

Se establecerán subgrupos racionales con la finalidad de detectar variaciones atribuibles a cambios aleatorios en cada subgrupo; y para detectar causas asignables entre los subgrupos.a) Tamaño del sub-grupoEl tamaño (n) definido para cada subgrupo es de 100, con el fin de detectar cambios pequeños.Cada subgrupo está compuesto por 100 mediciones de peso de las bolsas con producto.

b) Frecuencia de muestreoEl muestreo se llevará a cabo de dos a tres veces por turno de operación de 8 horas.Por día se tienen 3 turnos de 8 horas cada uno, por lo que al día se realizarán mínimo 6 muestreos de 100 mediciones cada uno.

17. Plan de recolección de datos

18. Validación del sistema de medición

Parte a parte

R&R del si stema de medición

100

50

0Percentil

% Contribución% Var. de estudio

100999897969594939291908988878685848382818079787776757473727170696867666564636261605958575655545352515049484746454443424140393837363534333231302928272625242322212019181716151413121110987654321

930

920

910

Muestra

9181716151413121111

2

1

0

Parte

Rango de la m

uestra

_R=0.94

UC L=2.420

LC L=0

9181716151413121111

930

920

910

Parte

Media de la m

uestra

__X=920.68

UC L=921.64

LC L=919.71

Nombre del sistema de medición: F echa del estudio:

Notificado por: Tolerancia: M isc:

Componentes de variación

Mediciones por Muestra

Gráfica R

Gráfica Xbarra

R&R del sistema de medición (ANOVA) para Mediciones

930

920

910

930

920

910

930

920

910

930

920

910

930

920

910

1

Operador

Mediciones

2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Media

21

Media

22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60

Media

61

Media

62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80

81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

Media

1O perador

Nombre del sistema de medición: F echa del estudio:

Notificado por: Tolerancia: Misc:

Variable de panel: Muestra

Gráfica de corridas del sistema de medición de Mediciones por Muestra, Operador

18-a Gráficas de corridas del Sistema de Medición

18-b Tabla ANOVA UnidireccionalFuente GL SC MC F PMuestra 99 7978.97 80.5957 249.265 0.000Repetibilidad 200 64.67 0.3233Total 299 8043.64

Alfa para eliminar el término de interacción = 0.25R&R del sistema de medición

%ContribuciónFuente VarComp (de VarComp)R&R del sistema de medición total 0.3233 1.19Repetibilidad 0.3233 1.19

Parte a parte 26.7574 98.81Variación total 27.0808 100.00

Desv.Est.Fuente (DE) Var. de estudio (6 * SD)R&R del sistema de medición total 0.56862 3.4117Repetibilidad 0.56862 3.4117

Parte a parte 5.17276 31.0366Variación total 5.20392 31.2235Fuente %Var. de estudio (%SV)R&R del sistema de medición total 10.93Repetibilidad 10.93

Parte a parte 99.40Variación total 100.00Número de categorías distintas = 12

18-c Análisis

• En la tabla Anova Unidireccional la variación por muestra es 249 veces mayor que la variación por repetibilidad(instrumento de medición). Además la variación por muestraequivale a 99.20% y la por repetibilidad equivale a 0.20%• En el gráfico R&R del sistema de medición, el principal componente de variación está dado por la variación parte a parte (98.81%), y el resto está constituido por la repetibilidad (1.19%). La desviación estándar en su gran mayoría (99.40%) está formado por la variación parte a parte, y el resto por la repetibilidad (instrumento de medición).• La principal variación al evaluar el sistema de medición se

encuentra entre parte y parte, más no en el instrumento de

medición.

Operador 1 Velocidad 1

ENVASADORA 1



FECHA ENVASADORA 2



ENVASADORA 3


19. Recolección de datos

LÍNEA BASE DEL PROYECTO

CAPACIDAD DE PROCESO

960948936924912900888

LIE LSE

LIE 910O bjetiv o *LSE 940Medida de la muestra 921.861Número de muestra 3300Desv .Est. (Dentro) 6.00151Desv .Est. (General) 6.12696

Procesar datos

C p 0.83C PL 0.66C PU 1.01C pk 0.66

Pp 0.82PPL 0.65PPU 0.99Ppk 0.65C pm *

C apacidad general

C apacidad (dentro) del potencial

PPM < LIE 17575.76PPM > LSE 5757.58PPM Total 23333.33

Desempeño observ adoPPM < LIE 24059.26PPM > LSE 1253.81PPM Total 25313.07

Exp. Dentro del rendimientoPPM < LIE 26442.65PPM > LSE 1535.51PPM Total 27978.16

Exp. Rendimiento general

Dentro deGeneral

Capacidad de proceso de PEnvasadora1

Línea Base - Envasadora N° 1 (Capacidad de Proceso)

Línea Base - Envasadora N°2 (Capacidad de Proceso)

950940930920910900890

LIE LSE


Procesar datos

C p 0.90CPL 0.67CPU 1.14Cpk 0.67

Pp 0.90PPL 0.67PPU 1.12Ppk 0.67Cpm *

Capacidad general






Dentro deGeneral


Línea Base – Envasadora N°3 (Capacidad de Proceso)

940935930925920915910905

LIE LSE


Procesar datos

C p 0.99C PL 0.73C PU 1.25C pk 0.73

Pp 0.98PPL 0.73PPU 1.24Ppk 0.73C pm *

Capacidad general






Dentro deGeneral


957946935924913902891

LIE LSE


Procesar datos

C p 0.91C PL 0.69C PU 1.13C pk 0.69

Pp 0.89PPL 0.68PPU 1.11Ppk 0.68C pm *

C apacidad general






Dentro deGeneral

Capacidad de proceso de PEnvasadoras

Línea Base – (Envasadora N°1 + Envasadora N°2 + Envasadora N°3 – Capacidad de Proceso

LÍNEA BASE DEL PROYECTO

GRÁFICA DE CONTROL

Línea Base - Envasadora N°1 (Gráfica de Control)

3128252219161310741

928

926

924

922

920

Muestra

Media de la m

uestra

__X=921.861

UC L=923.661

LC L=920.060

3128252219161310741

60

50

40

30

20

Muestra

Rango de la m

uestra

_R=30.05

UC L=41.02

LC L=19.08

1

1

1

1

1111

1

1

11

Gráfica Xbarra-R de PEnvasadora1


332925211713951

923

922

921

920

919

Muestra

Media de la m

uestra

__X=921.163

UC L=922.822

LC L=919.504

332925211713951

60

50

40

30

20

Muestra

Rango de la m

uestra

_R=27.68

UC L=37.79

LC L=17.57

1

1

1

1

1



37332925211713951

923

922

921

920

919

Muestra

Media de la m

uestra

__X=921.096

UC L=922.607

LC L=919.586

37332925211713951

35

30

25

20

15

Muestra

Rango de la m

uestra

_R=25.21

UC L=34.41

LC L=16.00

1

1

1

1


Línea Base – (Envasadora N°1 + Envasadora N°2 + Envasadora N°3) – Gráfica de Control

10089786756453423121

928

926

924

922

920

Muestra

Media de la m

uestra

__X=921.352

UC L=923.005

LC L=919.700

10089786756453423121

60

50

40

30

20

Muestra

Rango de la m

uestra

_R=27.58

UC L=37.65

LC L=17.51

11

1

1

11

11

111

1

1

1

1

1

111

11

1

1

Gráfica Xbarra-R de PEnvasadoras

Fecha Envasadora DescripciónCambio de Bujes al sistema de mordazas, rectificacion de ejes porta-rodajes.

Brazos de mordazas rectificacion de alojamiento de rodajes y cambio de rodajes

10/08/2009 1-2-3 Cambio de rodajes al tubo formador de bolsas.

22/10/2009 3 Moto reductor traccion cambio de retenes.

02/11/2009 3 Cambio de bujes.

OtrosFecha

MEJORAS EN LA TECNOLOGÍA Y OPERACIÓN DE ENVASADO

1-208/08/2009

31/08/2009

DescripciónA partir de esta fecha se trabajo con 2 turnos de 12 horas; los operadores de las envasadores

fueron unica y exclusivamente operadores netos de envasadoras.

Primera Etapa de Mejoras Implementadas

PRIMERA MEJORA


960952944936928920912904

LIE LSE

LIE 910Objetiv o *LSE 940Medida de la muestra 922.115Número de muestra 1400Desv .Est. (Dentro) 5.11574Desv .Est. (General) 6.02618

Procesar datos

Cp 0.98CPL 0.79CPU 1.17Cpk 0.79

Pp 0.83PPL 0.67PPU 0.99Ppk 0.67Cpm *

C apacidad general






Dentro deGeneral

Capacidad de proceso de Pesos

Primera Mejora - Envasadora N°1 (Capacidad de proceso)

Primera Mejora - Envasadora N°2 (Capacidad de proceso)

940935930925920915910

LIE LSE


Procesar datos

C p 0.90C PL 0.72C PU 1.07C pk 0.72

Pp 0.87PPL 0.70PPU 1.04Ppk 0.70C pm *

C apacidad general






Dentro deGeneral


Primera Mejora - Envasadora N°3 (Capacidad de Proceso)

940935930925920915910905

LIE LSE

LIE 910Objetiv o *LSE 940Medida de la muestra 922.601Número de muestra 1400Desv .Est. (Dentro) 4.5657Desv .Est. (General) 5.13225

Procesar datos

C p 1.10C PL 0.92C PU 1.27C pk 0.92

Pp 0.97PPL 0.82PPU 1.13Ppk 0.82C pm *

C apacidad general






Dentro deGeneral


Primera Mejora – (Envasadora N°1 + Envasadora N°2 + Envasadora N°3) – Capacidad de Proceso

960952944936928920912904

LIE LSE


Procesar datos

C p 0.98C PL 0.80C PU 1.16C pk 0.80

Pp 0.89PPL 0.72PPU 1.05Ppk 0.72C pm *

C apacidad general






Dentro deGeneral


PRIMERA MEJORA

GRÁFICA DE CONTROL

1413121110987654321

924

923

922

921

920

Muestra

Media de la m

uestra

__X=922.115

UC L=923.916

LC L=920.314

1413121110987654321

50

40

30

20

Muestra

Rango de la m

uestra

_R=30.06

UC L=41.03

LC L=19.08

5

1

1

Gráfica Xbarra-R de Pesos

Primera Mejora - Envasadora N°1 (Gráfica de Control)

Primera Mejora - Envasadora N°2 (Gráfica de Control)

1413121110987654321

924

923

922

921

920

Muestra

Media de la m

uestra

__X=922.086

UC L=923.806

LC L=920.367

1413121110987654321

40

35

30

25

20

Muestra

Rango de la m

uestra

_R=28.69

UC L=39.16

LC L=18.21


1413121110987654321

924

923

922

921

Muestra

Media de la m

uestra

__X=922.601

UC L=924.125

LC L=921.078

1413121110987654321

35

30

25

20

15

Muestra

Rango de la m

uestra

_R=25.43

UC L=34.72

LC L=16.15

11


Primera mejora - Envasadora N°3 (Gráfica de Control)

4137332925211713951

924

923

922

921

920

Muestra

Media de la m

uestra

__X=922.267

UC L=923.952

LC L=920.582

4137332925211713951

50

40

30

20

Muestra

Rango de la m

uestra

_R=28.12

UC L=38.39

LC L=17.85

1

2

6

11

1


Primera mejora – (Envasadora N°1 + Envasadora N°2 + Envasadora N°3) – Gráfica de Control

DISEÑO DE EXPERIMENTOS

Diseño factorial completo

Factores: 3 Diseño Base: 3, 8 Resolución con bloques: IVCorridas: 8 Réplicas: 1Bloques: 2 Puntos centrales (total): 0

DISEÑO DE EXPERIMENTOS (DOEs)

(ENVASADORA N° 1)

FACTORES

1. VELOCIDAD DE ENVASADORA EN GOLPES POR MINUTO (2 NIVELES)

2. FRECUENCIA DE BATIDOR DE TOLVA DE ALIMENTACIÓN QUE ALIMENTA A ENVASADORA (2 NIVELES).

3. POTENCIA DE VIBRADOR QUE DOSIFICA A TOLVA DE ALIMENTACIÓN (2 NIVELES)

Envasadora N° 1

2725

920.2

920.0

919.8

919.6

919.464

53.550.6

920.2

920.0

919.8

919.6

919.4

Velocidad

Media

Vibrador

Batidor

Gráfica de efectos principales para PromedioMedias de datos

Ajuste factorial: Promedio vs. Bloque, Velocidad, Batidor

Efectos y coeficientes estimados para Promedio (unidades codificadas)

Coef.Término Efecto Coef de EE T PConstante 919.884 0.2226 4132.42 0.000Bloque -0.809 0.2226 -3.63 0.036Velocidad 0.183 0.091 0.2226 0.41 0.709Batidor -0.767 -0.384 0.2226 -1.72 0.183Velocidad*Batidor 1.718 0.859 0.2226 3.86 0.031

S = 0.629613 PRESS = 8.4568R-cuad. = 91.23% R-cuad.(pred.) = 37.66% R-cuad.(ajustado) = 79.55%

Análisis de varianza para Promedio (unidades codificadas)

Fuente GL SC sec. SC ajust. MC ajust. FBloques 1 5.233 5.233 5.2326 13.20Efectos principales 2 1.245 1.245 0.6224 1.572-Interacciones de (No.) factores 1 5.900 5.900 5.8996 14.88Error residual 3 1.189 1.189 0.3964Total 7 13.566

Fuente PBloques 0.036Efectos principales 0.3422-Interacciones de (No.) factores 0.031Error residualTotal

2725

920.3

920.2

920.1

920.0

919.9

919.8

919.7

919.6

919.5

53.550.6

Velocidad

Media

Batidor

Gráfica de efectos principales para PromedioMedias de datos

53.550.6

921.0

920.5

920.0

919.5

919.0

918.5

Batidor

Media

2527

Velocidad

Gráfica de interacción para PromedioMedias de datos

EFECTOS PRINCIPALES E INTERACCIÓN

FACTORES:

1. VELOCIDAD DE ENVASADORA

2. FRECUENCIA DE BATIDOR

53.5

50.6

2725

Batidor

Velocidad

920.450

919.500921.035

918.550

Gráfica de cubos (medias de los datos) para Promedio

Diseño factorial completo

Factores: 2 Diseño Base: 2, 4Corridas: 6 Réplicas: 1Bloques: 1 Puntos centrales (total): 2

Todos los términos están libres de estructuras alias.

DISEÑO FACTORIAL CON PUNTOS CENTRALES

FACTORES:

1. VELOCIDAD DE ENVASADORA

2. FRECUENCIA DE BATIDOR DE TOLVA QUE ALIMENTA A ENVASADORA

Ajuste factorial: Desv. Est, Promedio, Diferencia

Ajuste factorial: Desv. Est vs. Velocidad, Batidor

Efectos y coeficientes estimados para Desv. Est (unidades codificadas)

Coef.Término Efecto Coef de EE T PConstante 8.640 0.3692 23.40 0.002Velocidad -7.190 -3.595 0.3692 -9.74 0.010Batidor -0.860 -0.430 0.3692 -1.16 0.364Ct Pt -3.995 0.6395 -6.25 0.025

S = 0.738427 PRESS = 60.8487R-cuad. = 98.54% R-cuad.(pred.) = 18.66% R-cuad.(ajustado) = 96.36%

Análisis de varianza para Desv. Est (unidades codificadas)

Fuente GL SC sec. SC ajust. MC ajust. F PEfectos principales 2 52.4357 52.4357 26.2178 48.08 0.020Curvatura 1 21.2800 21.2800 21.2800 39.03 0.025

Error residual 2 1.0905 1.0905 0.5453Falta de ajuste 1 0.1521 0.1521 0.1521 0.16 0.756Error puro 1 0.9384 0.9384 0.9384

Total 5 74.8063

27.023.520.0

13

12

11

10

9

8

7

6

5

4605550

Velocidad

Media

Batidor

EsquinaCentro

puntoTipo de

Gráfica de efectos principales para Desv. EstMedias de datos

605550

13

12

11

10

9

8

7

6

5

4

BatidorMedia

20.0 Esquina23.5 Centro27.0 Esquina

Velocidad puntoTipo de

Gráfica de interacción para Desv. EstMedias de datos

EFECTOS PRINCIPALES E INTERACCIÓN

Punto Central : Alta probabilidad de Relación Cuadrática

60

50

2720

Batidor

Velocidad

4.645

4.420

5.67012.470

12.000

Punto centralPunto factorial

Gráfica de cubos (medias de los datos) para Desv. Est

SEGUNDA ETAPA DE MEJORAS

1. Bajar la velocidad a las envasadoras (golpes por minuto) para disminuir el preso promedio de las bolsitas.

2. Subir la velocidad del batidor (aumentar la frecuencia)

SEGUNDA MEJORA


940935930925920915910

LIE LSE

LIE 910Objetivo *LSE 940Medida de la muestra 921.309Número de muestra 700Desv.Est. (Dentro) 4.53096Desv.Est. (General) 4.74912

Procesar datos

Cp 1.10CPL 0.83CPU 1.38Cpk 0.83

Pp 1.05PPL 0.79PPU 1.31Ppk 0.79Cpm *

Capacidad general

Capacidad (dentro) del potencial

% < LIE 0.43% > LSE 0.00% Total 0.43

Desempeño observado% < LIE 0.63% > LSE 0.00% Total 0.63

Exp. Dentro del rendimiento% < LIE 0.86% > LSE 0.00% Total 0.87


Dentro deGeneral

Capacidad de proceso-PEnvasadora Nº1

Segunda Mejora - Envasadora N°1 (Capacidad de proceso)

Segunda Mejora - Envasadora N°2 (Capacidad de Proceso)

936930924918912906

LIE LSE

LIE 910Objet ivo *LSE 940Medida de la muestra 921.89Número de muestra 800Desv.Est. (Dentro) 4.96787Desv.Est. (General) 5.03956

Procesar datos

Cp 1.01CPL 0.80CPU 1.22Cpk 0.80

Pp 0.99PPL 0.79PPU 1.20Ppk 0.79Cpm *

Capacidad general



Desempeño observadoPPM < LIE 8346.93PPM > LSE 133.47PPM Total 8480.40



Dentro deGeneral

Capacidad de proceso PEnvasadora Nº2

940935930925920915910

LIE LSE


Procesar datos

Cp 0.98CPL 0.76CPU 1.20Cpk 0.76

Pp 0.97PPL 0.75PPU 1.18Ppk 0.75Cpm *

Capacidad general






Dentro deGeneral

Capacidad de proceso PEnvasadora Nº3

Segunda Mejora - Envasadora N°3 (Capacidad de Proceso)

Segunda Mejora-(Envasadora N°1 + Envasadora N°2 + Envasadora N°3) – Capacidad de Proceso

940935930925920915910905

LIE LSE


Procesar datos

Cp 1.02CPL 0.79CPU 1.25Cpk 0.79

Pp 1.00PPL 0.77PPU 1.22Ppk 0.77Cpm *

Capacidad general






Dentro deGeneral

Capacidad de proceso de PEnvasadoras

SEGUNDA MEJORA

GRÁFICA DE CONTROL

7654321

923

922

921

920

919

Muestra

Media de la muestra

__X=921.309

UCL=922.668

LCL=919.949

7654321

30

25

20

15

Muestra

Rango de la muestra

_R=22.68

UCL=30.97

LCL=14.40

1

11

Gráfica Xbarra-R de PEnvasadora Nº1

Segunda Mejora - Envasadora N°1 (Gráfica de Control)

87654321

923

922

921

920

Muestra

Media de la muestra

__X=921.89

UCL=923.380

LCL=920.400

87654321

35

30

25

20

15

Muestra

Rango de la muestra

_R=24.87

UCL=33.95

LCL=15.79

1

1


Segunda mejora - Envasadora N°2 (Gráfica de Control)

Segunda mejora - Envasadora N°3 (Gráfica de Control)

87654321

923

922

921

920

Muestra

Media de la muestra

__X=921.649

UCL=923.177

LCL=920.120

87654321

35

30

25

20

15

Muestra

Rango de la muestra

_R=25.51

UCL=34.82

LCL=16.20


2321191715131197531

923

922

921

920

919

Muestra

Media de la muestra

__X=921.629

UCL=923.094

LCL=920.164

2321191715131197531

35

30

25

20

15

Muestra

Rango de la muestra

_R=24.45

UCL=33.38

LCL=15.52

1

1

1

11

11

Gráfica Xbarra-R de PEnvasadoras

Segunda Mejora (Envasadora N°1 + Envasadora N°2 + Envasadora N°3) Gráfica de Control

CONCLUSIONES

Capacidad de Proceso

CONCLUSIONES


CONCLUSIONES


CONCLUSIONES


(Envasadora N°1 + Envasadora N°2 + Envasadora N°3)

CONCLUSIONES

Envasadora 1 - Gráfica de Control

Límite Superior

Prom. Rango Límite Inferior

Línea Base 41.02 30.05 19.08

Primera Mejora

41.03 30.06 19.08

Segunda mejora

30.97 22.68 14.40

CONCLUSIONES


Límite Superior


Línea Base 37.79 27.68 17.57

Primera Mejora

39.16 28.69 18.21

Segunda mejora

33.95 24.87 15.79

CONCLUSIONES


Límite Superior


Línea Base 34.41 25.21 16.00

Primera Mejora

34.72 25.43 16.15

Segunda mejora

34.82 25.91 16.20

CONCLUSIONES

Envasadora 1-Envasadora 2-Envasadora 3 - Gráfica de Control

Límite Superior


Línea Base 37.65 27.58 17.51

Primera Mejora

38.39 28.12 17.85

Segunda mejora

33.38 24.45 15.52

GRÁFICAS DE SUPERFICIE Y DE CONTORNO

Velocidad

Batidor

2726252423222120

60

58

56

54

52

50

> – – – – < 917

917 918918 919919 920920 921

921

Promedio

Gráfica de contorno de Promedio vs. Batidor, Velocidad

CONTROL DE PROCESOS

Oficializar los Nuevos Estándares

� Velocidades de las Envasadoras– Envasadora N° 1: 24 bolsas por minuto– Envasadora N° 2: 24 bolsas por minuto– Envasadora N° 3: 24 bolsas por minuto

� Frecuencias de los Batidores– Batidor Envasadora N° 1: 53.40 Hz– Batidor Envasadora N° 2: 46.10 Hz– Batidor Envasadora N° 3: 60 Hz

Estrategia de Comunicación (1)

1. El Gerente de Operaciones comunica nuevos estándares al

equipo Black Belt, precisando los beneficios cualitativos y

cuantitativos.

2. El dueño de proceso (Ing. Richard Salinas) comunica nuevos

estándares a operadores de envasadoras.

3. El dueño de proceso ajusta (set point) en los PLC de la

envasadoras los nuevos estándares de operación.

Estrategia de Comunicación (2)

4. El dueño de proceso modifica la ficha de operación de las

envasadoras, indicando los nuevos estándares para la

velocidad y para la frecuencia del batidor, en cada una de las

envasadoras. Se actualiza edición y es firmada por Gerente de

Operaciones, Jefe de Producción y dueño del proceso.

5. Se verifica calidad de la comunicación en reunión con los

involucrados.

Metodología de Control

Gráficos de Seguimiento

RESULTADOS FINALES

CUADRO COMPARATIVO

ITEM VALOR INICIAL VALOR META VALOR ACTUAL PENDIENTE

Exceso de peso

por bolsita, % 1.24% 0.74% 1.04% -0.30%

Sobrecosto por

exceso de peso $74,056 $29,622 $11,849 $17,773

Peso Promedio

Bolsita, gramos 921.30 916.76 919.46 -2.70

BENEFICIOS

Beneficios Tangibles:

•Reducción del % de exceso de peso de 1.24% a 1.04%•Reducción de la merma de envasado por exceso de peso : US$ 11,849 •Aumento de la capacidad de proceso de las envasadoras de 0.91 a 1.02•Reducción de la d.e. de las envasadoras de 5.5 a 4.88

Beneficios Intangibles:

•Se ganó experiencia en la aplicación de las herramientas 6 sigma y en el uso del minitab.•Mayor participación de equipo de trabajo en la solución de problemas utilizando las herramientas 6 sigma.•Motivación en el equipo de trabajp, al sentirse involucrados en las mejoras de la empresa.

EVALUACIÓN DE CAMBIO DE TECNOLOGÍA PARA ENVASADORAS

CONTROL SELLADO

TERMICODOSIFICACION CONTROL FILM VELOCIDAD

MARCA

COMPONENTES

Envasadora FABRIMA Brasil 168,613 Intermedio Muy Bueno Muy Bueno Bueno Muy Bueno Intermedia Muy Bueno

- Máquina, Dosificador por

tornillo y Chequeadora de

peso

Garantiza un sellado

térmico acorde con las

exigencias del cliente

PRONAA 100%

Hermético.

Ofrecen 0.5% de

Variación

Absorben defectos

de enrrollado

hasta 1.2% de

variación

Duplica en capacidad a

las actuales máquinas, 50

bolsas x min (2.7 TM/hr.)

Envasadora BOSH Brasil - Alemania 258,000 Alto Bueno Muy Bueno Bueno Excelente Intermedia Muy Bueno

- Máquina y Dosificador por

tornillo



exigencias del cliente

PRONAA 100%

Hermético.

Ofrecen 0.5% de

Variación

Absorben defectos

de enrrollado

hasta 2.0% de

variación




Envasadora CONDORCOC Argentina 35,000 Bajo Bueno Bueno Regular Bueno Intermedia Bueno

- Máquina y Dosificador por

tornillo



exigencias del

PUBLICO EN

GENERAL

Ofrecen 1.0% de

Variación

Absorben defectos

de enrrollado

hasta 0.5% de

variación




Envasadora CRENTERIA China 52,500 Bajo Muy Bueno Bueno Bueno Bueno Intermedia Muy Bueno

- Máquina, Dosificador por

tornillo y Chequeadora de

peso



exigencias del

PUBLICO EN

GENERAL

Ofrecen 0.5 - 1.0

% de Variación

Absorben defectos

de enrrollado

hasta 0.5% de

variación




Enfardadora MAINAR Argentina 78,500 Alto Muy Bueno Bueno No Aplica No Aplica Intermedia Regular

Fajas transportadoras de

alimentación y aceleración

Sello térmico resistente

a operaciones

logisticas

Hasta 60 bolsitas por

minuto.(3.2 TM x hr.)

Enfardadora REUMAK Brasil 59,500 Intermedio Muy Bueno Bueno No Aplica No Aplica Intermedia- Alta Muy Bueno

Fajas transportadoras de

alimentación y aceleración

Sello térmico resistente

a operaciones

logisticas

Hasta 80 bolsitas por

minuto.(4.4 TM x hr.)

ORIGENDESCRIPCION

VARIABLES TECNICAS

INCLUYE ACCESORIOSPRECIO MERCADOCOSTO

CUADRO COMPARATIVO DE ENVASADORAS Y ENFARDADORAS

FLUJO ECONÓMICO US$

RUBROS 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

AHORROSAhorro mano de obra 147,444 147,444 147,444 147,444 147,444 147,444 147,444 147,444 147,444 147,444

Ahorro merma envase primario 14,875 14,875 14,875 14,875 14,875 14,875 14,875 14,875 14,875 14,875

Ahorro conformado sobreempaque 7,908 7,908 7,908 7,908 7,908 7,908 7,908 7,908 7,908 7,908

Total Ahorros 170,227 170,227 170,227 170,227 170,227 170,227 170,227 170,227 170,227 170,227

EGRESOSMantenimiento y repuestos 2,704 5,408 5,408 5,408 5,408 10,816 10,816 10,816 10,816 10,816

Pago Impto. Rta + Partic. Trabaj. 54,353 43,348 43,348 43,348 40,973 38,972 38,972 38,972 38,972 38,972

Total Egresos 57,057 48,756 48,756 48,756 46,381 49,788 49,788 49,788 49,788 49,788

INVERSION 270,400

FLUJO (270,400) 113,169 121,471 121,471 121,471 123,845 120,438 120,438 120,438 120,438 120,438

Flujo Actualizado (270,400) 98,408 91,849 79,869 69,451 61,573 52,069 45,277 39,372 34,236 29,771

INDICADORES FINANCIEROS

5 Años 10 Años

VAN US$ 130,750 331,474

Tasa descuento 15%

TIR 34% 43%

Periodo de recupero 3 Años

EVALUACION

CONCLUSIONES (1)

1. Las primera etapa de mejoras estuvo basada prácticamente

en actividades de mantenimiento lo que no se tradujo en una

mejora substancial, debido a que no se optimizaron los

parámetros de operación críticos.

2. De la aplicación del diseño de experimentos se determinó que

las variables críticas del envasado son la velocidad de las

envasadoras (bolsitas por minuto) y las r.p.m. del batidor de

la tolva que alimenta el producto (frecuencia del batidor).

CONCLUSIONES (2)3. Al disminuir la velocidad de las envasadoras se observa que la

desviación estándar disminuye, lo mismo que los límites y elpromedio para el rango; de igual modo la capacidad deproceso se incrementa. Esto es válido para las envasadoras N°1 y N° 2; la envasadora N° 3 que en la línea de base tenía lamejor performance, ahora se ve mermada.

4. La performance de la envasadora N° 3 hace preveer unoverhaul para retomar sus niveles de operación. Esto graficala necesidad de tener el equipo y maquinaria en condicionesóptimas para proceder a la optimización de parámetros y a laaplicación de actividades de mejora. En la línea de base sedebe considerar este aspecto de suma importancia.

CONCLUSIONES (3)5. Una vez disminuida la desviación estándar de los pesos, el

siguiente paso es desplazar el promedio hacia la izquierda enla campana , sin descuidar la dispersión.

6. Entre mayor cantidad de muestras se tenga elcomportamiento de la curva es no normal. Para tamaños demuestras pequeños el comportamiento es normal.

7. Para alcanzar el valor mínimo de Cp (1.23), manteniendo loslímites superior e inferior, se debe tener una desviaciónestándar igual a 4.06 %; y para alcanzar un valor de Cp igual a2 (6 sigma), la desviación estándar debe ser igual a 2.5%.Actualmente el valor más bajo es de 4.53 % para laenvasadora N° 1

CONCLUSIONES (4)

9. No obstante las mejoras efectuadas en las envasadoras losgráficos de tecnología y control indican que la tecnología esPOBRE y que el control es BUENO.

10. El exceso de peso en las bolsitas se redujo de 1.24% a 1.04%(meta: 0.74%, pendiente: 0.30%), se consiguió un ahorro deUS$ 11,849 por año (meta: US$ 29,622, pendiente: US$17,773), el promedio del peso de las bolsitas se redujo de921.30 g a 919.46 g (meta: 916.76 g, pendiente: 2.7g).

9. Evaluar el costo/beneficio del cambio de envasadoras conmejor tecnología.

10. Cuando la tecnología no es la adecuada se puede estarperdiendo tiempo en encontrar los parámetros máseficientes.

CONCLUSIONES (5)

12. En función a los resultados obtenidos y a la necesidad de

mejorar la competitividad de la empresa se decide evaluar el

cambio de tecnología en las envasadoras.

13. La evaluación económica y financiera del cambio de

tecnología confirma la viabilidad del cambio de tecnología,

por lo que se opta por esta decisión.

14. La aplicación de las herramientas 6 sigma nos permitió

establecer que la mejora en las envasadoras evaluadas tenía

el techo de la tecnología, aún cuando el control fuera bueno,

lo que nos obligó a ver la opción de recambio, que fue

contemplada en la aplicación del diagrama de Ishikawa y el

diagrama del árbol.

CONCLUSIONES (6)

15. El control y la estandarización es el único modo de

garantizar la sostenibilidad de los cambios de mejora en los

procesos de las empresas.

FIN DE LA PRESENTACIÓN

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Proyecto Black Belt Alprosa