Análisis rápido de potenciales pérdidas de rendimiento ... · Análisis rápido de potenciales...
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Análisis rápido de potenciales pérdidas de rendimiento industrial por efecto de mala calidad de caña en campo por potenciales factores de variedad y condiciones ambientales. Ing. Estuardo Monroy I Seminario de Tecnología Azucarera denominado: “Análisis del Proceso de Producción de Azúcar y Derivados: Perspectiva de Campo y Fábrica”
Transcript of Análisis rápido de potenciales pérdidas de rendimiento ... · Análisis rápido de potenciales...
Análisis rápido de potenciales pérdidas de rendimiento industrial por efecto de
mala calidad de caña en campo por potenciales factores de variedad y
condiciones ambientales.
Ing. Estuardo Monroy
I Seminario de Tecnología Azucarera denominado: “Análisis del Proceso de Producción de Azúcar y Derivados: Perspectiva de Campo y Fábrica”
ANTECEDENTES-Guatemala
200
205
210
215
220
225
NOVIEMBRE DICIEMBRE ENERO FEBRERO MARZO ABRIL MAYO
promedio desde 1997
150
160
170
180
190
200
210
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230
240
250
97
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98
/99
99
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00
/01
01
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02
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03
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04
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05
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07
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09
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nov
dic
ene
ANTECEDENTES - GUATEMALA
9697
98 97
10099 100
9998 98
9796
9595
9493
9392
92 91 91 91 91 90
98
106
104
106
108 109 109
107106 106
106105
104 104103
102 102101 101
99 99 99 99 98 98 98 98 98
108 108108 109 109
108
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104
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9897 97
9695 94 94
9493 93
92 92 92 92
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106105 104
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107 107105 105 105 104 104 104 104 104 104 104 103
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TCH
Semanas
Comparación de TCH, área Administrada. Zafras 05/06 a 10/11
Zafra 2005/06 Zafra 2006/07 Zafra 2007/08 Zafra 2008/09 Zafra 2009/10 Zafra 2010/11
NOV DIC ENE FEB MAR ABR MAY
10.14
10.36
10.6810.76
11.2011.1711.2111.1111.06
10.9310.8610.83
10.7410.6910.6310.5810.5410.49
10.4210.3910.3610.3210.3110.25
10.11
11.09
10.75
11.24
11.6711.7411.79
11.68
11.4811.5511.58
11.4811.6011.59
11.4911.41
11.3311.26
11.2011.1011.12
10.9811.0411.0010.9810.9410.9110.9110.96
11.6511.71
11.7711.87
11.79
11.6411.52
11.39
11.19
11.0310.94
10.8210.69
10.62
10.48 10.3810.3010.26
10.1810.10
10.029.93 9.89 9.85 9.82
11.81
11.08
11.39 11.4211.50
11.40 11.38
11.24 11.24 11.2411.14
11.04
10.9010.84
10.7610.69 10.66
10.5810.50
10.4310.35 10.30 10.25 10.22 10.20 10.18
10.44
11.1711.24
11.3311.3111.20
11.2811.3311.2611.2311.2311.2311.1911.1411.1111.1011.0611.0311.0010.9910.9510.9210.9110.8710.83
10.7610.73
11.20
10.66
10.90
10.6410.6410.7410.7510.70
10.6410.57
10.4710.37
10.2710.19
10.0710.01
9.909.83
9.739.64 9.59 9.55 9.52 9.49 9.49 9.49
9.4
9.7
10.0
10.3
10.6
10.9
11.2
11.5
11.8
12.1
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
TAH
Semanas
Comparación de TAH, área Administrada. Zafras 05/06 a 10/11
Zafra 2005/06 Zafra 2006/07 Zafra 2007/08 Zafra 2008/09 Zafra 2009/10 Zafra 2010/11
NOV DIC ENE FEB MAR ABR MAY
Durante los últimos años o zafras he realizadoevaluaciones de parámetros o factores que afectan elrendimiento agrícola e industrial, en base a ejecutarevaluaciones y/o auditorias especificas en el campoagrícola y en el campo industrial, encontrándose“potenciales causas raíz” relacionados directamente conbajos resultados de rendimiento (libras de azúcar portonelada de caña) o pérdidas importantes de azúcar.
INTRODUCCION
B C D G I J O TOTAL% % % % % % % Empresa BUENO MALO
Cañas Buenas 77.46 89.54 87.67 75.42 0.00 69.02 74.37 78.91No. de Mamones 1.69 1.70 2.95 2.98 0.00 5.36 2.53 2.87No.de Cañas Secas (corcho) 0.85 0.00 0.00 0.00 0.00 0.49 2.89 0.71 78.91 21.09Cañas con Pacaya 6.20 3.89 2.25 12.70 0.00 2.69 4.33 5.34Caña sin Despuntar 11.27 0.97 4.68 4.37 0.00 3.66 6.14 5.18Caña Podrida 1.13 0.00 0.69 0.01 0.00 3.42 8.66 2.32Mamones Molederos 1.40 3.89 1.91 3.18 0.00 15.36 1.08 4.47
Dferencia de %
Controles de calidad de caña en campo(caso ejemplo)
Controles de calidad de caña en campo(caso ejemplo)
TRASH EN CAMPOLBS % LBS % LBS % LBS %
Cañas Buenas 122.40 97.52 185.00 98.78 269.62 97.82 163.42 94.97Mamones 0.79 0.63 1.66 0.89 3.89 1.41 5.14 2.99Corcho (caña seca) 0.21 0.17 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00Cogollos (Pacaya,Puntas) 1.06 0.84 0.31 0.17 0.88 0.32 1.65 0.96Cañas Podridas 0.79 0.63 0.00 0.00 0.69 0.25 1.71 0.99Hojas Verdes y secas 0.24 0.19 0.32 0.17 0.25 0.09 0.14 0.08Maleza y Lalas 0.02 0.02 0.00 0.00 0.30 0.11 0.02 0.01TOTAL 125.51 187.29 275.63 172.08%TOTAL DE TRASH 2.48 1.22 2.18 5.03
FRENTE GFRENTE B FRENTE C FRENTE D
PERDIDAS TRONCO ALTOY CAÑA MOLIBLE EN TRASH LBS TON/HA LBS TON/HA LBS TON/HA LBS TON/HATronco Alto 0.22 0.06 0.00 0.00 0.38 0.11 0.28 0.08Caña Molible en basura 3.37 0.51 1.66 0.25 1.80 0.27 0.56 0.08
LBS TON/HA LBS TON/HA LBS TON/HA LBS TON/HAMamones Molederos 1.87 0.52 7.30 2.02 5.33 1.48 5.84 1.62
FRENTE D
FRENTE B
FRENTE GFRENTE CFRENTE B
FRENTE C FRENTE D FRENTE G
Controles de calidad de caña en campo(caso ejemplo)
Los resultados me ha llevado a considerarlos comocríticos y estadísticamente representativos de unasituación existente en la industria azucarera antetodo nacional de los últimos años, y que si no se lepone la atención adecuada, o tomanacciones, seguirá generando pérdidas, desde elcampo hasta la fabrica, y no podremos esperarrendimientos superiores a los 220-235 lb./TC.*
* Caso de estudio en Ingenios de Guatemala
INTRODUCCION
Para el presente estudio se ha aplicado la técnicaestadística de “análisis de ideas”, denominada “Diagramade Ishikawa”, “Diagrama de Causa-Efecto” o másconocido como “La Espina de Pescado”.
INTRODUCCION
Utilizando dicho diagrama, con sus cinco (5)principales factores, unido a experiencias de casosy cálculos reales de la gestión agrícolas se evalúanefectos medio ambientales, personal o recursohumano disponible, métodos de trabajo, calidad demateriales, equipos y agroquimicos/semillautilizada, entre otros para tratar de caracterizar losfactores críticos en las últimas dos(2) zafras
INTRODUCCION
Se presenta un análisis práctico deevaluaciones, tendencias graficas, videos y fotográficasde casos de los diferentes parámetros (efectos)agrícolas que me infieren, desde mi punto de vista deconsultor externo agrícola-industrial independiente, quedichos puntos críticos de control evaluados, tuvieron yseguirán teniendo importantes efectos en los resultadosde zafra
INTRODUCCION
Diagrama Ishikawa: Diagrama que representa las relaciones entre un “Efecto” y sus “Causas” potenciales, facilitando la solución de problemas desde los “síntomas”.
Rendimiento Industrial: Resultado real o estimado de la cantidad de azúcar por tonelada de caña, normalmente expresado en libras o kilogramos/tonelada de caña
Variedades de caña:
Trash: Cuantificación de la cantidad de basura, fuera de la caña “moledera” existente, expresado normalmente en porcentaje (%) peso.
PALABRAS CLAVES
Las evaluaciones agroindustriales azucareras, sonen general un análisis de parámetros o factores queafectan el rendimiento agrícola e industrial, a loscuales en temporada de zafra se les da unseguimiento o monitoreo muy especial ysistemático, en busca de lograr o mantener buenosresultados de las operaciones.
Contenido
En el área agrícola, se analizan por lo menos lossiguientes factores:•Efectos de Condiciones climatológicas durante laépoca de no cosecha y cosecha de la zafracorrespondiente, tales como luminosidad,precipitación pluvial, temperatura, humedad relativa,velocidad del viento, etc.•Operaciones de Gestión de Cosecha, comoprogramación de cosecha, madurez de la caña,edad al corte, horas-quema, aplicación demadurantes, Trash o basura, composición varietal,riegos, etc.
Contenido
Se identifican los potenciales “síntomas” en los 5 factores típicamente influyentes en un “Efecto” que define Ishikawa como lo son: Materiales, Mano de Obra (personal), Medio Ambiente, Métodos y Maquinaria,
y a través de esta técnica se visualizan aquella o aquellas “causas mayores” que generan el “efecto” analizado o en estudio.
El efecto definido es: “Bajo Rendimiento Azucarero”, de la caña entregada a Core Sample)
Contenido
PER
SON
AL
Puestos, funcionesy
responsabilidades
Programas de Capacitación
Selección y Contratación
justo a tiempo de cortadores
Actitud e incentivación
Causa 1: Personal
M E D I O A M B I E N T E
Luminosidad y/o radiación
Precipitación pluvial
(150-180 mm/mes)
Temperatura(22-33oC)
Humedad Relativa
Velocidad Viento
(≤ 40 Km/hr)
Suelos(Francos,
drenados, nivel freático, pH, etc.
MET
OD
OS
(DE
TRA
BA
JO)
Selección de Variedades(Adoc a la etapa, al Suelo,
productividad por área, erectos y largos, poca flor, tolerancia a plagas y estrés
hídrico)
Metodologías de Fertilización
(N, P, K, S, Mg, Ca, etc.), (Análisis de
suelos Fca-Lote, etapas de
aplicación)
Metodologías de Riego
(Inundación, aspersión, goteo),
cantidad, periodicidad, etc.
Programación de Cosecha
(Automatizada por edad, por
días madurante, por madurez)
Preparación de Suelos
(rastreado, surqueado, subsolado, drenajes,
etc.)
Metodologías de Siembra
(Mecánica, Manual), plan de
renovación
Metodologías de Control de Plagas
(Mosca, Diatrea, ratas) / % infección
Metodologías de Control de Malezas (Manual, Mecánico,
Químico, etc.
Metodologías de Control de
Enfermedades (Carbón, Roya, etc.)
Metodología de Quema
(simple, doble, horario, etc.)
Metodología de corte
(Manual, Mecanizado)
Metodología de Alce y Transporte(Carga, Tiempos)
EQ
UIP
OS
(INS
TRU
ME
NTO
S
DE
TR
ABA
JO)
Rastras, Surqueadores, tractores
Equipos de aplicación de agroquímicos
Equipos de Alce
Equipos de
transporte
Tipo de Machete
Equipos de Corte
Mecanizado y sus implementos
MAT
ER
IALE
S O
IN
SUM
OS
Calidad de la Semilla
Calidad de Fertilizantes
Calidad de Madurantes
Calidad de Herbicidas y Plaguicidas
CONCLUSIONESEn conclusión, luego del análisis y discusión realizada en la presentación finaldel trabajo y exposición de casos, se termina infiriendo potenciales “causas” quese consideran críticas, y que le debería planear o tomar acciones correctivas,como se resume en el Diagrama de Ishikawa siguiente: (Comparando en elambiente C.A.)
BAJO RENDIMIENTO AZUCARERO
EN CORE-SAMPLE
PERSONALMATERIALES EQUIPOS
AMBIENTE
METODOS
Estándares osimilares
Estándares osimilares
Estándares osimilares
Critico pero “no controlable”
Critico y controlable”
Selección de variedades
Control de Plagas
Programación de cosecha
Metodología de corte y control de calidad de cañaPrecipitación
pluvial
Luminosidad
Programación aplicar madurantes
CASOS COMPARATIVOS
CASOS COMPARATIVOS
CASOS COMPARATIVOS
El análisis de manera personal y profesional, mehace concluir como resultado.... Que junto aefectos medio ambientales, personal o recursohumano disponible, métodos de trabajo, calidad demateriales, equipo y agroquimicos/semilla utilizada,entre otros factores, se caracterizan como críticosen las últimas dos(2) zafras los factores siguientes:•Materiales: ….. Variedades de caña•Método: ………. Trash, corte, programación
de cosecha, control de plagas,aplicación madurantes
•Ambiente: ……..Precipitación pluvial y Brillo solar
conclusiones
