Índice 1. Introd Introduc ucci ción ón 2. Co Costo stoss de Cal Calid idad ad 3. Anál Anális isis is de Dato Datoss 1 a. Prue Prueba ba de Nor Norm mali alida dad d b. Gráfico de control
c. Curv Curva a OC OC y ARL ARL 4. Anál Anális isis is de Dato Datoss 2 a. Prue Prueba ba de Nor Norm mali alida dad d b. Gráfico de Control
c. Curv Curva a OC OC y ARL ARL 5. Capaci Capacidad dad del Proce Proceso so 6. Gráfic Gráficos os de de Atri Atributo butoss 7. Plan Plan de Ca Cali lidad dad 8. Plan Plan de de Mue Muestr streo eo 9. Conclusione Conclusioness y recomend recomendacione acioness
1
1. Intro Introdu ducci cción ón
En esta ocasión, el presente trabajo tiene como objetivo mejorar el nivel de control de calidad del área de manufactura y conversión de la Empresa Súper Tisú S.A. Acerca de la empresa Súper Tisú S.A. se conoce que fue inaugurada el 15 de marzo del 2005, dedicada a la producción de papel con líneas de manufactura y conversión. La empresa ha percibido un gran crecimiento, con diversificaciones de producto que llega a su público objetivo a través de supermercados y distribuidores. Debido a este crecimiento, actualmente la empresa cuenta con nuevas líneas y un área de Control de Calidad. Sin embargo, la resp respue uest sta a de la clie client ntel ela a no ha sido sido la es espe pera rada da,, ya que que se presentan una gran variedad de reclamos y quejas respecto de sus productos. A continuación se realizara un estudio para analizar y proponer mejoras en el ámbito del control de calidad.
2. Costos Costos de Calid Calidad ad Costos de prevención
-Planeación e ingeniería para la calidad. Se realiza pruebas y ensayos 2
Para prevenir el no cumplimiento de las especificaciones, el cual incluye planes de inspección, de confiabilidad, de sistemas de datos. -Costos de diseño de producto y de procesos. -Costos del control de procesos: (Análisis de procesos de producción Y elaboración de controles) -Costo de los sistemas de información: (Desarrollo de indicadores de Desempeño como reducción de tiempo por mantenimiento y ajustes, reducción de productos no conformes, incremento de la productividad. -Costos de capacitación, entrenamiento y administración a los operarios. Costo de evaluación
-Planeación e ingeniería para la calidad. Se realiza pruebas y ensayos Para prevenir el no cumplimiento de las especificaciones, el cual incluye planes de inspección, de confiabilidad, de sistemas de datos. -Costo por comprar, mantener, calibrar y usar equipos de Medición, o instrumentos de control de proceso. Asimismo en el proceso el alimentador de pasta, a todo el ancho de la hoja, debe estar libre de cualquier obstrucción (calibrado), caso contrario se pueden generar variaciones en el calibre a lo largo de la hoja, grumos, variaciones en peso base o variaciones en resistencia. -Interpretación y análisis de indicadores de calidad del producto (reducción de tiempo por mantenimiento y ajustes, reducción de productos no conformes, incremento de la productividad) -Extracción de muestras de un lote para analizar su conformidad. En la etapa de empaquetado, los inspectores de calidad obtienen muestras para la inspección de calidad correspondiente -Costo del pago a los inspectores que inspeccionan la calidad de las fibras de la bobina del papel higiénico a partir del % de humedad, % de fibra mecánica, desfibrado, % de cenizas, etc. Costo de fallas internas
-Los costos de los desperdicios. 3
-Los costos de los reprocesos. -Los costos de la degradación. Costo de fallas externas
-Costos de procesar quejas de los clientes. -Costos de las devoluciones a los clientes. -Costos de los reclamos de garantías y el retiro de productos.
3. Análisis de Datos 1
Característica a controlar: Resistencia CDH
Tensión CDH: Resistencia a la tensión en la dirección transversal al MD, luego de curada6 la muestra y humectada en una franja en el medio de la muestra perpendicular al lado CD. Resistencia CDH o WCD: Se evalúa la resistencia en la dirección transversal al MD, previo curado (a 105oC por 6 minutos) y humectación en una franja al medio de la probeta con agua destilada. Datos 1: Se tomaron 30 muestras de 3 ejemplares cada una.
4
Muestra
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
Resistencia CDH
65.2 96.76 106.17 84.65 125.23 63.06 108.29 95.92 105.58 98.21 85.07 90.06 91.72 95.67 63.45 90.71 63.24 99.09 91.24 80.38 105.8 77.74 126.47 111.15 93.38 92.9 85.1 85.57 98.86 82.52
114.5 109.43 92.4 76.76 84.16 78.63 83.16 102.25 85.43 84.01 80.7 101.92 98.37 88.89 95.89 77.3 89.9 82.43 95.66 94.64 72 75.4 83.93 84.03 85.17 63.91 78.03 84.12 94.65 125.07
96.6 62.27 66.67 87.63 110.58 87.26 106.51 115.77 110.59 76.66 105.72 80.1 100.83 93.51 91.84 113.83 104.91 116.52 64.42 82.64 84.21 73.13 87.23 112.49 108.35 86.99 92.89 111.72 108.94 92.68
a. Prueba de
Normalidad
5
Normal 99.9
99
Med ia
91.73
Desv.Est.
15.11
N
95
90
AD
0.398
Valor P
0.360
90 80 70 60 50 40 30 20 10 5
1
0.1
50
75
100
125
150
La tendencia lineal que siguen los puntos y el p-value(0.360) mayor a 0.05, nos indican que los datos analizados siguen una distribución normal.
b. Gráfico de Control
6
La carta de control utilizada nos ayuda a encontrar las variaciones que producen los factores naturales del proceso. Ademas, se utilza un grafico Xbarra – R debido a que el tamaño de muestra es menor a 10
LCS=116.15 110 100
_ _ X=91.73
90 80 70
LCI=67.30 1
4
7
10
13
16
19
22
25
28
1
LCS=61.46
60 45 30
_ R=23.87
15 0
LCI=0 1
4
7
10
13
16
19
22
25
28
En el gráfico Xbarra, se observa un proceso bajo control; ya que no existen puntos fuera de los límites de control. Sin embargo, en el gráfico R se observa un punto fuera de los límites de especificación.
7
c. Curvas OC y ARL i. Curva OC
ii. Curva ARL Muestra
Resistencia húmedo
1
96
89
69.6
2
82
91.5
99.1
3
91.7
98.5
109.7
4
82.5
83.2
83.7
5
92.1
89.9
86.1
6
86.1
92
89.2
7
103
88.9
70.1
8
82.2
99.6
74.4
9
108.3
101.8
92.3
10
90.9
101.2
70.8
11
91.2
83.7
71.3
12
111.8
90.5
90.2
13
93
86.4
96.3
14
94
104.6
87.5
15
71.9
94.2
102
16
96.5
91.1
79.9
17
113
77.6
88.2
18
90.6
71.1
80.3
19
86.7
100.6
109
20
87.7
82
88.2
21
113.1
89.3
89.9
22
78.3
94.5
100.7
23
90.5
85.4
89.5
24
89.4
89.7
77.1
25
89.1
71.8
80.9
26
91.1
81.8
90.5
27
98.3
101.2
93.7
28
87
82.7
101.1
29
88.8
76
75.5
4. An áli sis de Datos 2
Datos 2:
8
a. Prueba de Normalidad
Normal 99.9
99
Med ia
90.02
Desv.Est.
10.30
N
95
90
AD
0.650
Valor P
0.087
90 80 70 60 50 40 30 20 10 5
1
0.1
50
60
70
80
90
100
110
120
130
9
b. Gráfico de Control
110
LCS=108.29
100 _ _ X=90.02
90 80
LCI=71.76
70 1
4
7
10
13
16
19
22
25
28
LCS=45.96 40 30 _
La 20tendencia lineal de la gráfica y el P-value mayor a 0.05, nos indica que R=17.85 los10datos tomados son normales. 0
LCI=0 1
4
7
10
13
16
19
22
25
28
En el gráfico Xbarra-R, se observa un proceso bajo control ; ya que no existen puntos fuera de los límites de control.
5. Capacidad de Proceso
Para realizar el análisis de la capacidad necesitamos datos que provenga de un proceso estable y que estos sean normales. Estas dos condiciones ya fueron verificadas con anterioridad. Para poder calcular la capacidad del proceso realizamos calculamos los índices a partir de los datos.
10
LEI
LES
Procesar datos LEI O bjetiv o LES Media de la muestra N úm ero de mue stra D esv . E st. (D entro) Desv.Est. (General)
Dentro de
70 * 110 91,7269 90 16 ,0 982 15,1112
General
C apacidad (dentro) del potencial Cp 0,41 C PL 0,45 C PU 0,38 C pk 0,38 C apacidad general Pp PPL PPU P pk C pm
60 Desempeño observ ado P PM < LE I 88888,89 P P M > LE S 13 33 33 ,3 3 P P M T ota l 222222,22
70
80
Exp. D entro del rendimiento P PM < LE I 88565,25 P P M > LE S 1 281 66, 84 P P M Tota l 216732, 09
90
0,44 0,48 0,40 0,40 *
100 110 120 130
Exp. Rendimiento general P PM < LE I 75245,80 P P M > LE S 11 32 85 ,2 8 P P M Total 188531,09
*Grafico obtenido de Minitab.
A partir de este gráfico, se obtiene los siguientes índices de Capacidad: Cp.
Cpk
Pp
Ppk
PPM Corto P.
PPM Largo P.
0.41
0.38
0.44
0.40
216732.09 188531.09
El Cp (0.41) es diferente del Cpk (0.38), lo cual nos indica que el proceso no se encuentra centrado respecto de los límites de especificación
El Cp (0.41) es menor a 1, por ende se considera un proceso potencialmente no capaz.
El Cpk (0.38) es menor a 1, por ende nos encontramos frente a un proceso altamente no capaz.
6. Gráfico de Atributos
11
De los datos mostrados en la tabla del muestreo por atributos hecho en el área de manufactura, a la hoja base terminada, se obtienen el tamaño de la muestra extraída (m) y el número de defectos registrados en dicha muestra. Para tener un medio de control más claro se ha optado por realizar una gráfica de control de atributos NP (carta np) para registrar el número de defectos en cada muestra tomada y verificar si están dentro de los límites de control. 18 Se
16 14
LCS=13,64
12
de
10 8
__ NP=6,46
6
ha elaborado una gráfica control para cada Línea de
4 2 0
LCI=0 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
Las pruebas se realizar on con tamaños de la muestra desiguales
Producción.
14 LCS=12,39
12 10 8
__ NP=5,65
6 4 2 0
LCI=0 1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Las pruebas se realizar on con tamaños de la muestra desiguales
13
14
15
12
De los gráficos anteriores se observa que el número de defectos observados por muestra se conserva aún dentro de los límites de control. Se puede entonces afirmar que los defectos por atributos para el proceso de manufactura están bajo control, sin embargo debe buscarse una mejora en los niveles de calidad para que los registros lleguen a estar por debajo de la línea central. Asimismo, se propone utilizar un sistema de demerito para el control de atributos del producto terminado. Conviene la utilización de un Sistema de Deméritos para el control de la Calidad ya que podremos analizar más fácilmente la calidad en los productos, generalmente el sistema de deméritos es utilizado para productos complejos con varios tipos de disconformidades posible, asimismo el sistema de deméritos nos permite valorar los defectos registrados según su grado de importancia a la hora de juzgar al producto. Para la implementación del Sistema de Deméritos se requiere la elaboración de un sistema de valoración de los defectos posibles en el productos, para la valoración, se ha propuesto utilizar la información disponibles acerca de la quejas más continua entre los clientes del Historial de Reclamos y Rechazo, que registra las causas y numero de reclamos durante los últimos 6 meses. Característica
Apariencia del Rollo Sellado de Envoltura Apariencia de empaque Separación de Hojas Pestañas de rollo Encolado de rollo Falta trazabilidad Material Extraño del Rollo Precorte de Hoja Tuco maltratado Material Extraño en la Hoja Gofrado/Color
Frecuencia (rollos/paquetes)
108 109 60 38 19 35 7 6 62 5 8 50 13
Para el sistema de valoración se propone valorar más a los defectos que más reclamos registran, esto ayudara a lograr identificar las causas del mayor número de disconformidades con los clientes y poder tomar acciones correctivas sobre cada factor en particular. La valoración para cada defecto será la misma que el porcentaje que representa dentro de todos los rechazos
Esquema de Demerito. Característica
Frecuencia (rollos/paquete Valoració s) n
Sellado de Envoltura
109
Apariencia del Rollo
108
Precorte de Hoja
62
Apariencia de empaque
60
Gofrado/Color
50
Separación de Hojas
38
Encolado de rollo
35
Pestañas de rollo
19
Material Extraño en la Hoja
8
Falta trazabilidad
7
Material Extraño del Rollo
6
Tuco maltratado
5
21,499013 8 21,301775 1 12,228796 8 11,834319 5 9,8619329 4 7,4950690 3 6,9033530 6 3,7475345 2 1,5779092 7 1,3806706 1 1,1834319 5 0,9861932 9
Entonces los tendremos al número de deméritos como d= 21.49A + 21.3B + 12.2C + 11.83D + 9.86E + 7.49F + 6.9G + 3.74H + 1.58i + 1.38J + 1.18K + 0.99L 14
Entonces se podría plantear un gráfico para el control de la media de deméritos de la siguiente manera.
Para el control de una muestra tamaño n:
7. Plan de Calidad
Como se vio anteriormente los causantes de las no conformidades en el área de conversión son los defectos en atributos. Por tal motivo es necesario tener una herramienta de control con el objetivo de prevenir cualquier tipo de falla que pueda presentarse en el proceso. Para ello, es muy útil utilizar los gráficos de control para atributos. En el proceso actual de la empresa en el área de aseguramiento de la calidad se presenta rangos de evaluación para los atributos. Cuando el valor se encuentra fuera del rango se le considera defectuoso. La carta de control adecuada para este proceso es la carta u, debido a que el tamaño de muestra puede variar, y cada unidad de producción puede poseer más de una no conformidad. En otras palabras, el grafico u mide la proporción de no conformidades sobre unidad de inspección. Y esta grafica es muy adecuada para el caso planteado. Cabe recalcar que en el proceso actual se registra tan sólo una no conformidad por producto; es decir, si existe un rollo con problemas de separación de hoja y apariencia pero la más grave es separación de hoja, se registra tan sólo como defectuoso por separación de hoja. Como se trabajaron con estos datos, entonces se asume que en las unidades de inspección tan sólo se encontró el defecto indicado en el registro. De 15
implementar el gráfico de control, se deberá exigir el registro de todos los defectos en todas las corridas de inspección. Debido a la ausencia de detalles de los defectos encontrados no se formularon las cartas utilizando sistema de deméritos; sin embargo, no se debería descartar su aplicación de tener los datos.
PLAN DE CALIDAD SUSTENTELO
PARA LAS
INSPECCIONES
DE
ATRIBUTOS
Y
En el área de conversión las inspecciones se realizan cada hora, y los lotes se dividen por producción diaria; es decir, si una línea se encuentra produciendo el producto rollo tipo A doble hoja-presentación x2, entonces todas las paletas de ese producto que se produzcan ese día pertenecerán a un mismo lote, si la producción sigue para el siguiente día, dicha cantidad del día siguiente será considerada como otro lote. Como se puede apreciar en el producto rollo tipo A doble hoja-presentación x2, todas las no conformidades respecto al producto han sido debido a rechazo por atributos. Es de destacar, asimismo, que este diagrama es preliminar, determinado en base a los datos obtenidos durante el periodo análisis Algunas consideraciones al aplicar este gráfico en el futuro: -Este análisis deberá aplicarse análogamente para el resto de líneas y de productos. - Se deberá tomar este diagrama de manera preliminar, hasta tener un historial de no conformidades en un mayor intervalo de tiempo para recién poder tomarla de base para los análisis correspondientes. Los diagramas de Pareto se han definido a partir de las frecuencias con que se han presentado a lo largo del periodo de análisis Sin embargo, esto no sólo se limita al análisis por frecuencias, sino también podría aplicarse el análisis de Pareto por costo o valoración; considerando los defectos que requieren de acciones correctivas más costosas (más recursos, mano de obra, tiempo, etc.),la cual ha sido hallada en base al mayor impacto en la percepción del cliente, no conformidad con estándares de calidad y legales, dificultad de corrección, etc.
8. Plan de Muestreo
16
Situación Actual La situación actual de la empresa es un muestreo doble con muestras de 35 rollos en ambos casos y con un numero de aceptación C1=0, C2=1. Para esta situación se ha graficado la Curva AOQ y la Curva de Operación Característica CO.
Como se puede observar en la gráfica AOQ de proceso actual para una proporción de defectuosos 2,5% (Nivel de Calidad Aceptable) se obtiene un Calidad Media de Salida de 1,4% de defectuosos lo indica que se están rechazando una gran cantidad de lotes con defectuosos de 2,5%, a pesar de que la empresa tiene como Nivel de Calidad Aceptable 2,5% de defectuosos en el Lote. Para verificar esto graficamos la curva de característica de operación CO del proceso actual para determinar cuál es la probabilidad de aceptación en el caso de 2,5% de defectuosos.
17
Curva de Característica de Operación CO
Observando la curva característica observamos que para un nivel de 2,5% de defectuosos se tiene un 50% de aceptación, el cual es un nivel de aceptación muy bajo para un Nivel de Calidad Aceptable. Esto confirma la sospecha que gran parte de producción es rechazada usando este tipo de muestreo. Incluso para un nivel actual de defectuoso de 5% se obtiene una probabilidad de aceptación del 20%. Lo que quiere decir que se estaría rechazando el 80% de los lotes, para corregir esto es necesario un plan de muestreo que tenga en cuenta un AQL del 2,5%. Situación Propuesta
La propuesta que planteamos se basa en el uso de la tabla Militar – Estándar 105E. En base al tamaño del lote (8 horas de producción) y al AQL de la empresa definimos el siguiente plan de muestreo: N (Tamaño Lote) = 34560 AQL = 2,5% N (Tamaño muestra) = 315 C (Numero de Aceptación) = 14 En la siguiente grafica se observa la curva AOQ del muestreo propuesto. 18
Como se observa en la gráfica AOQ. La calidad media de salida ha aumentado con respecto a la situación anterior, sin embargo se corrigió la crítica del modelo anterior que rechazaba gran cantidad de lotes con proporción de defectuosos de 2,5% o menores. Si se observa la gráfica para una proporción de defectuosos de 2,5% se obtiene una calidad media de salida aproximadamente un poco menos 2,5% de defectuosos, lo que indica que en su mayoría los lotes son aceptados cuando se tienen proporción de defectuosos de 2,5% o menos. Para verificar esta afirmación graficamos la Curva de Operación para el plan de muestreo propuesto y obtenemos lo siguiente
19
Como se observa en la gráfica para el Nivel de Calidad Aceptable de 2,5% se logró aumentar la probabilidad de aceptación hasta un 98% de probabilidad. Este resultado está más conforme con la definición de AQL en donde la empresa considera como aceptable un lote que tenga 2,5% de defectuosos o menos. Es decir con este tipo de muestreo se aceptan lotes con una proporción de defectuosos menores o iguales al AQL (2,5%) y se rechazan aquellos que tengan más porcentajes de defectuosos en el lote. La muestra necesaria es de 315 rollos por cada turno. Para poder obtener una buena muestra podemos dividir la muestra por hora para así obtener muestra más pequeñas y más viables de obtener. Para lograr esto planteamos sacar una muestra de 40 unidades por hora las 3 primeras horas y una muestra de 39 por hora las 5 últimas horas. De esta manera se obtiene una muestra de 315 unidades al final del turno.
9. Conclusiones y Recomendaciones
20
Las propuestas que se presentan están diseñadas con el fin de mejorar el control de la calidad en la empresa y permitir identificar las causas para poder contrarrestarlas y asi disminuir los costos por fallas en la producción. Se diseño una grafica de control que permitiera controlar la resistencia húmeda presente en los rollos provenientes de manufactura. Este tipo de grafica ayudara a detectar variaciones en la media de los datos y permitir corregirlos antes de que se han catalogados como defectuosos. De esta manera se evitara costos de desperdicio y reproceso. Adicionalmente la implementación de esto demandara mayores costos de prevención por la extracción de las muestras y el análisis de las mismas. Se planteo varias alternativas para detectar y corregir las fuentes de variabilidad que hacen que el proceso no sea capaz de producir dentro de los límites de especificación. La implementación de estas propuestas, gráficos de control en puntos específicos de la línea y la realización de experimentos diseñados, incrementaran los costos de prevención pero disminuirán los costos de desperdicio, reproceso a causa de la cantidad de rollos con resistencia húmeda fuera de los limites. El sistema de demerito planteado permitirá focalizarnos en los defectos con mayor numero de reclamos y así evitar gran parte de los costos de fallas externas a causa de procesar las quejas, devolución a los clientes y retiro de productos. Los gráficos de atributos propuestos para la etapa de conversión permitirán identificar posibles problemas antes de que una gran cantidad de lotes se vean afectados. Por esta razón la implementación de estos gráficos disminuirá en gran manera la cantidad de lotes que son rechazados. El plan de muestreo propuesto incrementa los costos de evaluación pero permitirá aceptar aquellos lotes que tengan un nivel de calidad aceptable disminuyendo los costos por el rechazo de un lote al final de una hora.
10.
Bibliografía
a. BESTERFIELD, DALE H 1994 Control de calidad. Cuarta Edición. México: Prentice Hall 21
b. MONTGOMERY, Douglas C 2001 Introduction to statistical quality control. 4th Edition. USA:. John Wiley & Sons, Inc., Arizona State University.
22
