Informe de Calidad en Una Papelera

5/16/2018 Informe de Calidad en Una Papelera - slidepdf.com

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Índice

1. Introducción

2. Costos de Calidad

3. Análisis de Datos 1

a. Prueba de Normalidad

b. Gráfico de control

c. Curva OC y ARL



b. Gráfico de Control

c. Curva OC y ARL

5. Capacidad del Proceso

6. Gráficos de Atributos

7. Plan de Calidad

8. Plan de Muestreo9. Conclusiones y recomendaciones

1



1. Introducción

En esta ocasión, el presente trabajo tiene como objetivo mejorar elnivel de control de calidad del área de manufactura y conversión dela Empresa Súper Tisú S.A.

Acerca de la empresa Súper Tisú S.A. se conoce que fue inauguradael 15 de marzo del 2005, dedicada a la producción de papel conlíneas de manufactura y conversión. La empresa ha percibido un

gran crecimiento, con diversificaciones de producto que llega a supúblico objetivo a través de supermercados y distribuidores.

Debido a este crecimiento, actualmente la empresa cuenta connuevas líneas y un área de Control de Calidad. Sin embargo, larespuesta de la clientela no ha sido la esperada, ya que sepresentan una gran variedad de reclamos y quejas respecto de susproductos.

A continuación se realizara un estudio para analizar y proponer

mejoras en el ámbito del control de calidad.

2. Costos de Calidad

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 incluyeplanes 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 incluyeplanes 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 procesoel alimentador de pasta, a todo el ancho de la hoja, debe estar libre decualquier obstrucción (calibrado), caso contrario se pueden generar

variaciones en el calibre a lo largo de la hoja, grumos, variaciones en pesobase o variaciones en resistencia.

-Interpretación y análisis de indicadores de calidad del producto(reducción de tiempo por mantenimiento y ajustes, reducción deproductos no conformes, incremento de la productividad)

-Extracción de muestras de un lote para analizar su conformidad. En laetapa de empaquetado, los inspectores de calidad obtienen muestraspara la inspección de calidad correspondiente

-Costo del pago a los inspectores que inspeccionan la calidad de las fibrasde la bobina del papel higiénico a partir del % de humedad, % de fibramecánica, 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.


Característica a controlar: Resistencia CDH

Tensión CDH:Resistencia a la tensión en la dirección transversal al MD, luego decurada6 la muestra y humectada en una franja en el medio de lamuestra 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) yhumectación en una franja al medio de la probeta con aguadestilada.

Datos 1: Se tomaron 30 muestras de 3 ejemplares cada una.

4



a. Pruebade

Normalidad

5

Muestra Resistencia CDH

1 65.2 114.5 96.6

2 96.76 109.43 62.27

3 106.17 92.4 66.674 84.65 76.76 87.63

5 125.23 84.16 110.58

6 63.06 78.63 87.26

7 108.29 83.16 106.51

8 95.92 102.25 115.77

9 105.58 85.43 110.59

10 98.21 84.01 76.66

11 85.07 80.7 105.72

12 90.06 101.92 80.1

13 91.72 98.37 100.83

14 95.67 88.89 93.51

15 63.45 95.89 91.8416 90.71 77.3 113.83

17 63.24 89.9 104.91

18 99.09 82.43 116.52

19 91.24 95.66 64.42

20 80.38 94.64 82.64

21 105.8 72 84.21

22 77.74 75.4 73.13

23 126.47 83.93 87.23

24 111.15 84.03 112.49

25 93.38 85.17 108.35

26 92.9 63.91 86.99

27 85.1 78.03 92.8928 85.57 84.12 111.72

29 98.86 94.65 108.94

30 82.52 125.07 92.68




6

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.

1501251007550

99.9

99

95

90

80

70

60

50

40

30

20

10

5

1

0.1

d a t o s 1

Porcentaje

Med ia 91.73

Desv.Est. 15.11N 90

AD 0.398

Valor P 0.360

P r u eba de N o rma l i d ad : Da t o s 1Normal



La carta de control utilizada nos ayuda a encontrar las variaciones queproducen los factores naturales del proceso. Ademas, se utilza un graficoXbarra – R debido a que el tamaño de muestra es menor a 10

7

En el gráfico Xbarra, se observa un proceso bajo control; ya que noexisten puntos fuera de los límites de control.

Sin embargo, en el gráfico R se observa un punto fuera de los límites deespecificación.

28252219161310741

110

100

90

80

70

Mues t ra

Meadamu

a

_ _ X=91.73

LCS=116.15

LCI=67.30

28252219161310741

60

45

30

15

0

Mues t ra

Ra

damu

a

_ R=23.87

LCS=61.46

LCI=0

1

G rá f i c o Xba r r a -R : Da t os 1



c. Curvas OC y ARL

i. Curva OC

ii. Curva ARL

4. Análi

sis de

Datos 2

Datos 2:

8

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 82.7 101.129 88.8 76 75.5

30 90.8 110.8 96.9




91301201101009080706050

99.9

99

95

90

80

70

60

50

40

30

20

10

5

1

0.1

C1

Porcentaje

Med ia 90.02

Desv.Est. 10.30

N 90

AD 0.650

Valor P 0.087

P r u eba de N o rma l i d ad - Da to s Va r i a b l e s 2Normal




En el gráfico Xbarra-R, se observa un proceso bajo control ; ya que noexisten puntos fuera de los límites de control.

5. Capacidad de Proceso

Para realizar el análisis de la capacidad necesitamos datos queprovenga de un proceso estable y que estos sean normales. Estasdos condiciones ya fueron verificadas con anterioridad. Para podercalcular la capacidad del proceso realizamos calculamos los índicesa partir de los datos.

10

La tendencia lineal de la gráfica y el P-value mayor a 0.05, nos indica quelos datos tomados son normales.

28252219161310741

110

100

90

80

70

Mues t ra

Meadamu

a

_ _ X=90.02

LCS=108.29

LCI=71.76

28252219161310741

40

30

20

10

0

Mues t ra

Ra

damu

a

_ R=17.85

LCS=45.96

LCI=0

G rá f i c o Xba r r a -R : Da t o s 2



13012011010090807060

LEI LES

LEI 70

O bjetivo *

LES 110Media de la muestra 91,7269

Número de muestra 90

Desv.Est. (Dentro) 16,0982

Desv.Est. (General) 15,1112

Procesar datos

C p 0,41

C PL 0,45

C PU 0,38

C pk 0,38

Pp 0,44

PPL 0,48

PPU 0,40

Ppk 0,40

C pm *

C apacidad general

C apacidad (dentro) del potencial

P PM < LE I 88888,89

PPM > LES 133333,33

PPM Tota l 222222,22

Desempeño observ ado

P PM < LE I 88565,25

PPM > LES 128166,84

PPM Tota l 216732,09

Exp. D entro del rendimiento

P PM < LE I 75245,80

PPM > LES 113285,28

PPM Total 188531,09

Exp. Rendimiento general

Dentro de

General

Capac i dad de l P r o c e so - Re s i s t en c i a Hu meda

*Grafico obtenido de Minitab.

A partir de este gráfico, se obtiene los siguientes índices de Capacidad:

Cp. Cpk Pp Ppk PPMCorto P.

PPMLargo 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 elproceso no se encuentra centrado respecto de los límites deespecificación

El Cp (0.41) es menor a 1, por ende se considera un procesopotencialmente no capaz.

El Cpk (0.38) es menor a 1, por ende nos encontramos frente a unproceso altamente no capaz.

6. Gráfico de Atributos

11



14

12

10

8

6

4

2

0

Muestra

Cedmu

a

__ NP=5,65

LCS=12,39

LCI=0

Las pruebas se realizaron con tamaños de la muestra desiguales

Gráfica NP de N de Defectos - Linea 2

151413121110987654321

18

16

14

12

10

8

6

4

2

0

Muestra

Cedmu

a

__ NP=6,46

LCS=13,64

LCI=0

Las pruebas se realizaron con tamaños de la muestra desiguales

Gráfica NP de N de Defectos - Linea 1

De los datos mostrados en la tabla del muestreo por atributos hecho en elárea de manufactura, a la hoja base terminada, se obtienen el tamaño dela muestra extraída (m) y el número de defectos registrados en dichamuestra. Para tener un medio de control más claro se ha optado porrealizar una gráfica de control de atributos NP (carta np) para registrar elnúmero de defectos en cada muestra tomada y verificar si están dentrode los límitesde control.

Se haelaboradouna gráfica

de controlpara cadaLínea de

Producción.

12



De los gráficos anteriores se observa que el número de defectosobservados 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 unamejora en los niveles de calidad para que los registros lleguen a estar pordebajo de la línea central.

Asimismo, se propone utilizar un sistema de demerito para el control deatributos del producto terminado.

Conviene la utilización de un Sistema de Deméritos para el control de laCalidad ya que podremos analizar más fácilmente la calidad en losproductos, 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 defectosregistrados según su grado de importancia a la hora de juzgar alproducto.

Para la implementación del Sistema de Deméritos se requiere laelaboración de un sistema de valoración de los defectos posibles en elproductos, para la valoración, se ha propuesto utilizar la informacióndisponibles acerca de la quejas más continua entre los clientes delHistorial de Reclamos y Rechazo, que registra las causas y numero de

reclamos durante los últimos 6 meses.

CaracterísticaFrecuencia

(rollos/paquetes)Apariencia del Rollo 108Sellado de Envoltura 109

Apariencia de empaque 60Separación de Hojas 38

Pestañas de rollo 19Encolado de rollo 35Falta trazabilidad 7

Material Extraño delRollo

6

Precorte de Hoja 62 Tuco maltratado 5

Material Extraño en laHoja

8

Gofrado/Color 50

13



Para el sistema de valoración se propone valorar más a los defectos quemás reclamos registran, esto ayudara a lograr identificar las causas delmayor número de disconformidades con los clientes y poder tomaracciones correctivas sobre cada factor en particular. La valoración paracada defecto será la misma que el porcentaje que representa dentro detodos los rechazos

Esquema de Demerito.

CaracterísticaFrecuencia

(rollos/paquetes)

Valoración

Sellado de Envoltura 10921,499013

8

Apariencia del Rollo 108 21,3017751

Precorte de Hoja 6212,228796

8Apariencia de

empaque60

11,8343195

Gofrado/Color 509,8619329

4

Separación de Hojas 387,4950690

3

Encolado de rollo 35 6,90335306

Pestañas de rollo 193,7475345

2Material Extraño en la

Hoja8

1,57790927

Falta trazabilidad 71,3806706

1Material Extraño del

Rollo6

1,18343195

Tuco maltratado 50,9861932

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

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Entonces se podría plantear un gráfico para el control de la media dedeméritos 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 elárea de conversión son los defectos en atributos. Por tal motivo esnecesario 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 procesoactual de la empresa en el área de aseguramiento de la calidad sepresenta rangos de evaluación para los atributos. Cuando el valor seencuentra fuera del rango se le considera defectuoso. La carta de controladecuada para este proceso es la carta u, debido a que el tamaño demuestra puede variar, y cada unidad de producción puede poseer más deuna no conformidad. En otras palabras, el grafico u mide la proporción deno 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 noconformidad por producto; es decir, si existe un rollo con problemas deseparación de hoja y apariencia pero la más grave es separación de hoja,se registra tan sólo como defectuoso por separación de hoja. Como setrabajaron con estos datos, entonces se asume que en las unidades deinspección tan sólo se encontró el defecto indicado en el registro. De

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implementar el gráfico de control, se deberá exigir el registro de todos losdefectos en todas las corridas de inspección. Debido a la ausencia dedetalles de los defectos encontrados no se formularon las cartasutilizando sistema de deméritos; sin embargo, no se debería descartar suaplicación de tener los datos.

PLAN DE CALIDAD PARA LAS INSPECCIONES DE ATRIBUTOS YSUSTENTELO

En el área de conversión las inspecciones se realizan cada hora, y loslotes se dividen por producción diaria; es decir, si una línea se encuentraproduciendo el producto rollo tipo A doble hoja-presentación x2, entoncestodas las paletas de ese producto que se produzcan ese día pertenecerán

a un mismo lote, si la producción sigue para el siguiente día, dichacantidad del día siguiente será considerada como otro lote. Como sepuede apreciar en el producto rollo tipo A doble hoja-presentación x2,todas las no conformidades respecto al producto han sido debido arechazo por atributos. Es de destacar, asimismo, que este diagrama espreliminar, determinado en base a los datos obtenidos durante el periodoanálisis Algunas consideraciones al aplicar este gráfico en el futuro:

-Este análisis deberá aplicarse análogamente para el resto de líneas y deproductos.

- Se deberá tomar este diagrama de manera preliminar, hasta tener unhistorial de no conformidades en un mayor intervalo de tiempo pararecién poder tomarla de base para los análisis correspondientes.

Los diagramas de Pareto se han definido a partir de las frecuencias conque se han presentado a lo largo del periodo de análisis Sin embargo, estono sólo se limita al análisis por frecuencias, sino también podría aplicarseel análisis de Pareto por costo o valoración; considerando los defectos querequieren de acciones correctivas más costosas (más recursos, mano de

obra, tiempo, etc.),la cual ha sido hallada en base al mayor impacto en lapercepción del cliente, no conformidad con estándares de calidad ylegales, dificultad de corrección, etc.

8. Plan de Muestreo

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Situación Actual

La situación actual de la empresa es un muestreo doble con muestras de35 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 unaproporción de defectuosos 2,5% (Nivel de Calidad Aceptable) se obtieneun Calidad Media de Salida de 1,4% de defectuosos lo indica que se estánrechazando una gran cantidad de lotes con defectuosos de 2,5%, a pesarde que la empresa tiene como Nivel de Calidad Aceptable 2,5% dedefectuosos en el Lote.

Para verificar esto graficamos la curva de característica de operación COdel proceso actual para determinar cuál es la probabilidad de aceptaciónen 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 deaceptación muy bajo para un Nivel de Calidad Aceptable. Esto confirma lasospecha que gran parte de producción es rechazada usando este tipo demuestreo. Incluso para un nivel actual de defectuoso de 5% se obtieneuna probabilidad de aceptación del 20%. Lo que quiere decir que seestaría rechazando el 80% de los lotes, para corregir esto es necesario unplan 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 alAQL de la empresa definimos el siguiente plan de muestreo:

N (Tamaño Lote) = 34560AQL = 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 haaumentado con respecto a la situación anterior, sin embargo se corrigió lacrítica del modelo anterior que rechazaba gran cantidad de lotes conproporción de defectuosos de 2,5% o menores. Si se observa la gráficapara 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 tienenproporción de defectuosos de 2,5% o menos.

Para verificar esta afirmación graficamos la Curva de Operación para elplan 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% deprobabilidad. 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 proporciónde defectuosos menores o iguales al AQL (2,5%) y se rechazan aquellosque tengan más porcentajes de defectuosos en el lote.

La muestra necesaria es de 315 rollos por cada turno. Para poder obteneruna buena muestra podemos dividir la muestra por hora para así obtenermuestra más pequeñas y más viables de obtener. Para lograr esto

planteamos sacar una muestra de 40 unidades por hora las 3 primerashoras y una muestra de 39 por hora las 5 últimas horas. De esta manerase 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 elcontrol de la calidad en la empresa y permitir identificar las causas parapoder contrarrestarlas y asi disminuir los costos por fallas en laproducción.

Se diseño una grafica de control que permitiera controlar la resistenciahúmeda presente en los rollos provenientes de manufactura. Este tipo degrafica ayudara a detectar variaciones en la media de los datos y permitircorregirlos antes de que se han catalogados como defectuosos. De estamanera se evitara costos de desperdicio y reproceso. Adicionalmente laimplementación de esto demandara mayores costos de prevención por laextracción de las muestras y el análisis de las mismas.

Se planteo varias alternativas para detectar y corregir las fuentes devariabilidad 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 deexperimentos diseñados, incrementaran los costos de prevención perodisminuirán los costos de desperdicio, reproceso a causa de la cantidadde rollos con resistencia húmeda fuera de los limites.

El sistema de demerito planteado permitirá focalizarnos en los defectoscon mayor numero de reclamos y así evitar gran parte de los costos defallas externas a causa de procesar las quejas, devolución a los clientes yretiro de productos.

Los gráficos de atributos propuestos para la etapa de conversiónpermitirán identificar posibles problemas antes de que una gran cantidadde lotes se vean afectados. Por esta razón la implementación de estosgráficos disminuirá en gran manera la cantidad de lotes que sonrechazados.

El plan de muestreo propuesto incrementa los costos de evaluación peropermitirá aceptar aquellos lotes que tengan un nivel de calidad aceptabledisminuyendo 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

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b. MONTGOMERY, Douglas C

2001 Introduction to statistical quality control. 4th Edition.USA:. John

Wiley & Sons, Inc., Arizona State University.

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