REDUCIR EL INDICADOR DIARIO DE RETENCION DE PRODUCTO A ...

REDUCIR EL INDICADOR DIARIO DE RETENCION DE PRODUCTO A CAUSA DE

GRIETAS EN EL PROCESO DE FABRICACIÓN DE PLACAS DE FIBROCEMENTO.

Integrantes:

Juan Sebastián Salas Cardona 1105540

Gustavo Andrey Sarasti Feoktistov 1110119

Universidad de San Buenaventura Cali

Facultad de Ingeniería

Ingeniería Industrial

Cali, Colombia

2015

REDUCIR EL INDICADOR DIARIO DE RETENCION DE PRODUCTO A CAUSA DE

GRIETAS EN EL PROCESO DE FABRICACIÓN DE PLACAS DE FIBROCEMENTO.

Integrantes:

Juan Sebastián Salas Cardona

Gustavo Andrey Sarasti Feoktistov

Trabajo de grado presentado como requisito para optar al título de

Ingenieros Industriales

Universidad de San buenaventura Cali

Facultad de Ingeniería

Programa de Ingeniería Industrial

Santiago de Cali

2015

Contenido Titulo ..................................................................................................................................................4

Introducción .......................................................................................................................................4

Descripción del problema ...................................................................................................................5

Justificación .......................................................................................................................................5

Objetivo general .................................................................................................................................6

Objetivos específicos .........................................................................................................................6

Marco teórico .....................................................................................................................................6

Lean Manufacturing .......................................................................................................................6

Six sigma ........................................................................................................................................7

Ciclo DMAIC .................................................................................................................................8

Definir ........................................................................................................................................9

Medir ..........................................................................................................................................9

Análisis ......................................................................................................................................9

Mejorar .......................................................................................................................................9

Controlar ....................................................................................................................................9

Herramientas de análisis estadístico de la metodología lean six sigma ..........................................9

Gráficos de control .....................................................................................................................9

Capacidad del proceso ..............................................................................................................11

Índices de capacidad .................................................................................................................12

Anova (Análisis de varianza) ...................................................................................................12

Diagrama de Pareto. .................................................................................................................12

Herramientas de análisis de causa y proceso de lean six sigma ....................................................13

Diagrama de Ishikawa ..............................................................................................................13

VSM (ValueStreamMap) .........................................................................................................13

AMEF ......................................................................................................................................15

5 whys ......................................................................................................................................16

METOLOGÍA ..................................................................................................................................16

Etapa Definir ................................................................................................................................16

Introducción: ............................................................................................................................16

Descripción del proceso: ..........................................................................................................17

Análisis de VOC ..........................................................................................................................24

Análisis de SIPOC........................................................................................................................24

Etapa Medir: .................................................................................................................................27

Métricas de línea base y metas: ................................................................................................27

Calculo del nivel sigma de la variable ......................................................................................29

Etapa analizar: ..............................................................................................................................35

Concentración del homogenizador ...........................................................................................47

Diferencia de pesajes teóricos en formula vs reales en Display de formación ..........................49

Etapa mejora y control .................................................................................................................55

Anova ...........................................................................................................................................55

Mejoras del análisis de los 5 por qué de la etapa analizar: ...........................................................58

Titulo

Reducción del indicador diario de retención de producto terminado a casusa de grietas en el

proceso de fabricación de placas de fibrocemento (ETERNIT PACIFICO SA)

Introducción

El trabajo busca elaborar e implementar un plan de mejoramiento sobre el indicador de

retención diario de producto a causa de grietas en el proceso de fabricación de placas de

fibrocemento en la empresa ETERNIT PACIFICO SA a través de la aplicación de la

metodología six sigma y todas sus herramientas estadísticas y analíticas; principalmente a

través del uso de gráficos de control, análisis de capacidad, diagrama de Pareto, mapa de

cadena de valor, AMEF, 5 porqués e Ishikawa; lo que nos permitió analizar el estado actual

del defecto a estudiar y determinar las causas más significativas del mismo para elaborar un

plan de reducción del indicador.

Los gráficos de control nos permitieron ver la realidad actual de proceso teniendo como

punto central del análisis el nivel de variabilidad del mismo, para posteriormente analizar

las causas de dicha variabilidad a través de las herramientas de AMEF y 5 whys; esto tuvo

como resultado una serie de actividades correctivas que fueron aplicadas en la etapa de

mejora; en donde se compararon los indicadores generales más importantes del proceso

como lo son el índice de capacidad del proceso y el nivel sigma tomando en cuenta los

valores iniciales versus los valores posteriores a la implementación de la etapa de

mejoramiento.

Descripción del problema

Son muchos los defectos de fabricación observados dentro de la planta productiva de tejas

de fibrocemento dentro de la empresa ETERNIT PACIFICO; uno de los defectos de mayor

participación en los dos primeros meses del año es el de las grietas; causando niveles de

retención del producto de 8 y 16 por ciento en los dos primeros meses del año; esto se debe

principalmente a la falta de control que se tiene sobre el proceso con la ausencia de

parámetros de medición efectivos que permitan regular la operación y minimizar la

variabilidad en la producción.

La organización incurre en costos de revisión diaria tonelada retenida en los tres turnos de

fabricación, esto sumado al material que debe pasar por el proceso de rotura en donde las

tejas son destruidas y reprocesadas; aunque el proceso es cerrado y los desperdicios de

material son mínimos; los impactos económicos terminan siendo inconmensurables si se

tiene en cuenta la suma de los recursos empleados para la operación; esto sin mencionar la

insatisfacción del cliente en algunas oportunidades ya que los pedidos deben ser retrasados

a causa del reproceso; impactando no solo dentro del proceso productivo sino también en la

comercialización del producto y por tanto en la percepción que el cliente tiene de la

compañía.

Tomando en cuenta los factores anteriores la problemática representa sin duda una

oportunidad de mejoramiento dentro de la empresa pero ¿Cómo reducir el indicador de

retención diario de producto a causa de grietas en el proceso de fabricación de placas de

fibrocemento en la empresa ETERNIT PACIFICO SA?

Justificación

Teniendo en cuenta el gran porcentaje de retención diaria en la compañía; y analizando por

medio de un diagrama de Pareto los defectos de mayor participación dentro del proceso de

elaboración de tejas de fibrocemento, se busca atacar el quinto defecto de mayor relevancia

en los primeros dos meses del año 2015 para optimizar los recursos de la compañía.

Sabiendo que el defecto de grietas causó en los dos primeros meses el 8% y 16% de la

retención de producto terminado; incurriendo en costos solo en la revisión de placas que

superan los treinta millones de pesos en el 2014; es necesario reducir este indicador con el

fin de minizar los costos causados por el outsourcing y el reproceso derivado de la rotura

del material retenido que se determina como defectuoso; eliminando actividades que no

generan valor y teniendo niveles de calidad más alto en el proceso productivo de las tejas

de fibrocemento.

Conociendo la efectividad de la metodología six sigma se busca entonces implementar

herramientas de control estadística que permitan analizar los niveles de variabilidad

actuales y determinar sus causas haciendo uso de métodos de análisis de causas raíz para

lograr el mejoramiento del proceso y por tanto la reducción del indicador de retención por

grietas.

Objetivo general

Reducir del indicador diario de retención de producto terminado a casusa de grietas en el

proceso de fabricación de placas de fibrocemento en la empresa ETERNIT PACIFICO

SA

Objetivos específicos

Definir y medir los índices a analizar dentro del proceso productivo de tejas de

fibrocemento en que afectan el indicador de retención a causa del defecto GRIETA

en la empresa ETERNIT PACIFICO SA

Analizar los índices antes medidos y determinar las causas raíces que afectan el

indicador de retención a causa del defecto GRIETA en la empresa ETERNIT

PACIFICO SA

Diseñar un plan de mejoramiento y control que permita reducir el indicador de

retención a causa del defecto GRIETA en la empresa ETERNIT PACIFICO SA

Implementar el plan de mejoramiento y control antes propuesto.

Marco teórico

Lean Manufacturing

Es la occidentalización de un concepto japonés principalmente conocido como el sistema

de producción Toyota, también es llamado Just in Time o Pull manufacturing, todos estos

representan en mayor o menos parte las técnicas y herramientas de la manufactura esbelta

nacida en los años 70 con el sistema de producción de Toyota en donde contrario al

fordismo se implementó un sistema de producción en el que el cliente halara la cadena de

suministros de esta manera se reducían inventarios disminuían costos y se optimizaban los

recursos para la operación (Plenert, Introducing Lean Management into the Supply Chain,

2007); es decir, todas las actividades están direccionadas principalmente a las siguientes

actividades.

Eliminar los desperdicios

Reducir tiempos de ciclo y de flujo

Incrementar la capacidad de producción

Reducir inventarios

Incrementar el nivel de satisfacción del cliente

Eliminar los cuellos de botella

Mejorar los canales de comunicación externos e internos

Se convierte entonces en un modelo de negocio en el que se debe optimizar el rendimiento

de los recursos beneficiando a los consumidores, los empleados, stake-holders y a la

sociedad en general, dotando al cliente de lo que exactamente necesita, cuando lo necesita,

como lo necesita y al menor costo posible; se busca entonces incrementar el valor percibido

por el cliente sin incurrir en gastos adicionales o en su defecto minimizándolos (Bhasin,

2012).Fundamentándose en la comprensión, aceptación e implementación de una filosofía

de pensamiento a largo plazo esto incluso a veces en detrimento de pequeñas metas a nivel

financiero que la organización pueda tener a largo plazo, esto no quiere decir que dichas

metas se vean ignoradas por completo pero si es importante entender que son las metas a

largo plazo las que tienen un mayor nivel de relevancia, (Moore R. , 2007) pues no se trata

del uso de algunas herramientas o pequeños cambios en el proceso de producción se trata

de un cambio total para cualquier organización en donde se determina una nueva forma de

pensar acerca de cómo funciona la cadena de suministras, como se administran los

recursos, como se toman decisiones estratégicas o simplemente como se los empleados

realizan su trabajo diario y rutinario; en conclusión todos y cada uno de los aspectos se ven

intervenidos, por eso más que un modelo o un sistema de para la producción y la gestión se

trata de una revolución (Melton, 2005).

Six sigma

Tomado desde un punto de vista literal, a nivel estadístico estaría definido la presencia de

3.4 defectos en un millón de oportunidades; más allá que sea este el objetivo del concepto,

es una metodología direccionada a la reducción de la variabilidad de los procesos

obteniendo como resultado directo un incremento en la calidad del producto y la reducción

de desperdicios – por tanto costos – en los procesos de la organización ya sean de tipo

productivo o de servicios (Moore R. , 2007).

Ha sido considerado como una de las más poderosas estrategias de negocio, empleando una

metodología continua por medio del uso de herramientas y técnicas estadísticas de gran

efectividad; todo esto sustentado por el ciclo DMAIC (Definir, medir, analizar, mejorar,

controlar) con el objetivo de reducir casi a cero todo tipo de defectos y desperdicios; en este

se describe de qué manera fue seleccionado el proyecto, como fue aplicada la metodología

ya mencionada y como las herramientas tuvieron un impacto directo en el desarrollo de la

mejora del proceso con el objetivo de llegar a obtener verdaderas beneficios económicos

(Bañuelas, Antony, & Brace, 2006).

Se trata de una evolución de las antiguas metodologías clásicas para la calidad y la mejora

continua; basándose en conceptos del control estadísticos de procesos y la administración

de la calidad total; organizando de manera sistemática y metódica todas las estructuras que

lo preceden para crear un enfoque mejorado con una alta efectividad en la consecución de

los objetivos propuestos, teniendo como principal base los puntos críticos para la

satisfacción del consumidor; con un alto uso de recopilación de datos y análisis de los

mismos mediante gráficos de control y otras herramientas siempre con un enfoque que

permita medir los resultados del proceso desde un punto de vista operacional y financiero

(Felizzola & Luna, 2014).

Gracias a la efectividad a la hora de conseguir resultados el compromiso de todos los

implicados dentro de las organizaciones es mucho mayor; estos proyectos son dirigidos por

personas capacitadas específicamente en esta metodología manejando una jerarquización

con cinturones similar a lo que pase en las artes marciales; tomando como punto de partido

el cinturón amarillo y como punto más alto el Master black belt; su impacto se debe en gran

medida a la capacidad de la metodología de cambiar la cultura organizacional (Felizzola &

Luna, 2014)

Ciclo DMAIC

Una efectiva transformación de la organización y el negocio puede resultar realmente

beneficiosa para el modelo tradicional de lean six sigma; el cual normalmente es

implementado a través de rigurosas técnicas estadísticas avanzadas a las que pocas personas

dan uso en la actualidad. Esto resulta realmente abrumador para muchas compañías

especialmente para aquellas cuyas actividades económicas están direccionadas a la

comercialización de servicios (Atkinson, 2014).

En algunos casos entender que el cambio es un proceso tanto político como de

comportamiento resulta más importante que concentrarse exclusivamente en la aplicación

de metodologías estadísticas; actualmente las investigaciones en el campo del

comportamiento de la organización nos permite llegar más rápido al cambio, adaptarlo y

adoptarlo dentro de la organización para su inmediata aplicación; es por esto que el método

DMAIC se vuelve pieza clave en las estructura del cambio simplificando las tareas

ayudando a la comprensión de todos los que se ven directamente implicados dentro del

proyecto de mejora continua (Atkinson, 2014); DMAIC es un pilar sólido para la resolución

de problemas siguiendo los parámetros del método científico; está compuesto de 5 fases:

Definir

Es la etapa en la que se determina cual debe ser el punto de partida para la acción de los

procesos; se identifica que es lo que se debe medir y controlar y porque esto es importante

para mejorar el proceso, el problema debe ser entonces ser definido de manera cuantitativa

(Gama & Martínez, 2013)

Medir

En esta etapa se deben medir las variables a mejorar en el proyecto que impactan en mayor

medida el funcionamiento de proceso, para ello es indispensable el desarrollo de un plan de

recolección de datos; para finalmente comparar los resultados obtenidos con los

requerimientos del cliente estableciendo una línea de partida (Gama & Martínez, 2013).

Análisis

Es aquí donde se determina cual es el origen de la variabilidad del proceso y cuales son

principales factores que influyen de manera directa en dicha variabilidad; para lo cual se

hace uso de herramientas como diagramas de Ishikawa, matrices de relaciones o mapas de

cadena valor; desde el punto de vista estadístico se maneja un análisis de pareto y

finalmente desde el punto de vista de gestión se utilizan herramientas como los 5 porque o

un FMEA (Gama & Martínez, 2013).

Mejorar

Es aquí donde se muestra la transición del proyecto en donde los problemas de variabilidad

son atacados de acuerdo a las herramientas de la etapa de análisis; principalmente a través

de las acciones correctivas expresadas en el análisis de los 5 whys; además se diseñan

experimentos para determinar con certeza el impacto de las medidas tomadas para corregir

el proceso (Gama & Martínez, 2013).

Controlar

Tras validar las soluciones propuestas se debe controlar el proceso para verificar que este se

mantenga dentro de las especificaciones requeridas además de asegurar el funcionamiento

de las implementaciones de mejoramiento; en esta etapa se comparan además los resultados

actuales con los iniciales para determinar el impacto final del proyecto (Gama & Martínez,

2013).

Herramientas de análisis estadístico de la metodología lean six sigma

Gráficos de control

Son herramientas que nos ayudan a observar el comportamiento de la variabilidad de una

actividad o factor dentro del proceso productivo, haciendo uso o definiendo límites de

control que permiten identificar los momentos en los que el proceso no está cumpliendo

con las especificaciones propuestas, es entonces a largo y corto plazo una buena manera de

reducir los niveles de variabilidad de los procesos, lo que usualmente conlleva a reducir

costos y garantizar la calidad del producto (Lopez & Lopez, Uso secuencial de

herramientas de control de calidad en procesos productivos: una apliación al sector

agroalimentario., 2014).

Gran parte de los gráficos de control de procesos están conformados por tres líneas

paralelas; una línea medio que representa el promedio de la característica que se está

midiendo, y dos líneas adicionales en la parte de arriba y debajo de este promedio que

representan los límites de control del proceso; se espera que el 99.73% de los datos se

encuentren dentro de la línea inferior y superior; si esto efectivamente ocurre y no se

generan rachas, ciclos, inestabilidad o cualquier otro patrón que interfiera en la aleatoriedad

del proceso se dice entonces que el proceso está bajo control desde el punto de vista

estadístico, si por el contrario se observan puntos que no están dentro del rango antes

mencionados se dice que el proceso está fuera de control y se deben entonces hallar las

causas asignables que generan este comportamiento ; el cálculo de estos límites varía

según el tipo de gráfico que se esté manejando de la siguiente manera (Lopez & Guerola,

Control cuantitativo de la calidad en una empresa del sector servicios , 2013).

Según el parámetro de medición los gráficos se dividen en:

Tabla 1: (Lopez & Guerola, Control cuantitativo de la calidad en una empresa del sector

servicios , 2013)

Capacidad del proceso

Es la relación entre la incertidumbre del proceso y los niveles de tolerancia permitidos o lo

que es igual las especificaciones del proceso; estas especificaciones se determinan al igual

que en los gráficos de control como limistes de control inferior y superior; este indicador

tiene como herramientas de medición dos conceptos fundamentales, que son base de

análisis de la condición del proceso frente a los objetivos a obtener, estos son: la estrechez

de la distribución y su margen o reserva respecto a los límites de tolerancia (Verdoy,

Mateu, Sagasta, & Sirvernt, 2006).

Se dice que un proceso es capaz o controlado si los límites de su distribución se hallan

dentro de los límites de tolerancia del producto, es decir, si sus datos se ubican dentro de las

especificaciones del proceso (Verdoy, Mateu, Sagasta, & Sirvernt, 2006).

Contrario a lo que sucede con el termino de estabilidad la capacidad presenta más matices;

un proceso puede estar controlado y sin embargo no ser capaz porque a pesar de tener datos

que se mueven de manera aleatorio dentro de los límites de la distribución, dichos datos

pueden estar alejados del objetivo del procesos o lo que es lo mismo de sus

especificaciones; para que un proceso sea capaz debe presentar una curva normal estrecha

que además se ubique dentro de los límites de tolerancia de la actividad.

Gráfica 1 (Verdoy, Mateu, Sagasta, & Sirvernt, 2006):

Índices de capacidad

Son medidas de relación entre la capacidad del proceso y las especificaciones técnicas del

mismo, con el fin definir en un solo renglón el comportamiento del proceso; esta

información sin embargo puede resultar incompleta si no se conoce el proceso; por ello

deben ir normalmente acompañados de muestras de la evolución del mismo; de esta manera

se asegura un visión objetiva del comportamiento de lo estudiado (Verdoy, Mateu, Sagasta,

& Sirvernt, 2006).

Cp = índice de capacidad potencial continua del proceso

Indica la estreches relativa respecto de los limistes de tolerancia teniendo como referencia 6

desviaciones estándares simétricamente a cada lado de la media; dentro de este campo

deben estar contenidos más del 99% de los valores; si la dispersión coincide con los limites

de toleración el Cp será igual a 1; lo que obliga a estudiar otro índice (Cpk); este se

encargará de mostrar que tan centrado está el proceso de acuerdo a las especificaciones

Anova (Análisis de varianza)

Es una herramienta de comparación de dos poblaciones en donde se plantean un hipótesis

nula que sostiene que las medias de estas es igual; esto con el fin de determinar si hay algún

cambio estadístico significativo; la hipótesis entonces se rechaza o acepta de acuerdo a un

parámetro conocido como p-valor, que se define como: “Probabilidad mínima de

equivocarse con la cual se puede rechazar la hipótesis nula con el valor observado en la

muestra del estadístico del test” (Lacourly, 2010).

Son utilizadas para métodos experimentales pero también se pueden aplicar en otras

situaciones permitiendo contrastar varias medias de manera simultánea varias medias

poblacionales; el objetivos es entonces determinar los cambios entre las dos poblaciones

respecto a un punto de inflexión particular o un factor que pueda llegar a alterar los

resultados; en caso que no se presente un cambio se sabrá que la hipótesis nula es válida y

que por tanto dicho factor no tiene repercusión en el proceso, si se presenta lo contrario la

hipótesis será falsa y por tanto se deduce que aquel factor influye de manera directa en las

mediciones.

Diagrama de Pareto.

Es un diagrama basado en el principio de distribución desarrollada por el estadista Vilfredo

Pareto en donde se asume que el 20% de los causas representan el 80% de los problemas; o

el 20% de las personas tienen el 80% de las riquezas (Grosfeld-Nir, Ronen, & Kozlovsky,

2007); en fin, lo que determinar es como las causas potenciales pueden ser fácilmente

diferenciadas para así direccionar los esfuerzos a un determinado causa que tiene una

repercusión mayor; usualmente dando solución a esta causa potencial las otras se verán

reducidas; pero incluso en caso que esto no ocurra se habrá atacado el punto de mayor

ocurrencia del problema lo que genera un impacto positivo dentro del proceso.

Consta de un gráfico de barras en donde se despliegan un sin número de atributos y su

repercusión sobre la variable de impacto; convirtiéndose en una herramienta útil ya que

resume de manera efectiva la información de proceso (Grosfeld-Nir, Ronen, & Kozlovsky,

2007); sin embargo se debe tener en cuenta que es una herramienta de análisis que no tiene

repercusiones directas lo que quiere decir que no sirve de nada si no se implentan mejoras

al proceso que ayuden a reducir las principales causales del problema.

Herramientas de análisis de causa y proceso de lean six sigma

Diagrama de Ishikawa

Es una de las siete herramientas básicas para el control de la calidad; también es llamado

diagrama de espina de pescado y esta direccionado a hallar las posibles fallas de un proceso

desde cinco pilares fundamentales que conforman cualquier proceso; La cabeza del pescado

representa el problema que se está evaluando y sus espinas ramificaciones originadas por

todas las posibles causas (Journal of Medical Case Reports, 2011).

Dichas causas potenciales se deben enmarcar dentro de grandes grupos para facilitar la

construcción del diagrama causa efecto y además determinar con certeza hacia qué campo

debe ir direccionadas las mejoras del proceso.

VSM (ValueStreamMap)

Una herramienta que puede ser fundamental desarrollada por Toyota a la que se le ha dado

uso para facilitar la comprensión holística del proceso; entendiendo la palabra valor como

como el monto o cantidad que el cliente está dispuesto a pagar por un determinado

producto o servicio, por dicha cantidad se debe entonces satisfacer a cabalidad todas y cada

una de las necesidades del cliente; el valor esta entonces compuesto por características

como (Plenert, What are the technical tools of lean management, 2007):

Durabilidad

Calidad

Utilidad

Precio

Capacidad

Funcionalidad

Estética

Disponibilidad

El mapa de cadena de valor busca incorporar todas las actividades a desarrollar dentrodel

producto o el proceso que puede afectar de una u otra forma algunos de los componentes a

los que el cliente da valor; esto entonces nos obliga a diferencia tres conceptos

fundamentales (Plenert, What are the technical tools of lean management, 2007):

Actividades que agregan valor: Todas aquellas actividades que incrementan de manera

directa el valor del producto o servicio que se está ofreciendo.

Actividades incidentales: Son aquellas que aunque no agregan valor de manera directa al

producto son necesarias para su elaboración y por tanto no pueden ser eliminadas.

Actividades que no agregan valor: Son aquellas que no agregan valor de manera directa

al producto o servicio y que además representan costos adicionales dentro de la operación.

Dentro de la fabricación de un proceso de manufactura de zapatos el cortar el proceso de

cortar la suela es un valor agregado pues si esta no tiene el tamaño correcto no se puede

construir el zapato; por el contrario el proceso de transporte de la suelas desde el lugar de

corte hasta el almacén es una actividad que no agrega valor al cliente representando un

costo y uso de recursos para la compañía; el mapa de cadena de valor busca identificar y

diferenciar las actividades que agregan y no agregan valor; para eliminar o minimizar

aquellas que no lo hacen de esta manera se reducen costos optimizando además el flujo del

proceso y sus tiempos de ciclo.

La construcción de la herramienta se hace por medio de símbolos, medidas del proceso y

flechas mejorando la información del flujo del producto dentro de la organización y el

manejo de inventarios, especificando donde se generan cuellos de botella o en qué

momento se ven represadas piezas que impiden el normal funcionamiento de la línea

productiva además muestra la manera en que es organizada y enviada la información;

tomando como punto de inicio al proveedor y como punto final al cliente quien es a su vez

quien de una u otra forma hala el proceso por primera vez; es decir, el cliente es el punto de

partida pero también punto final de la operación. En esta representación gráfica del proceso

se puede evidenciar casi de manera inmediata en donde ocurren los desperdicios teniendo

como principal objetivo al creación de un nuevo flujo o estado del proceso o un mapa de

cadena de valor futuro definiéndolo como al estado que se quiere llegar una vez reparadas o

eliminadas las actividades que no agregan valor al proceso; esto se logra entonces

identificando factores como tiempos de valor agregado, tiempos de valor no agregado,

tiempos de ciclo, tiempos de alistamiento, etc. (Venkataramana, Ramnat, Kumar, &

Elanchezhian, 2014).

EL nuevo mapa de cadena de valor generalmente representa un cambio significativo

respecto de su predecesor para lo cual se deben realizar numerosas intervenciones en el

proceso por medio de un plan de implementación de mejoras para lograr que aquello que se

plantea como meta se convierta en una realidad; los elementos claves mostrados por el

mapa son:

El cliente y sus requerimientos

Pasos del proceso

Métrica del proceso

Niveles de inventario proceso a proceso

Proveedores y flujo de los materiales

Flujo de materiales y de información dentro del proceso

Tiempo total de ciclo del proceso

Takt Time

AMEF

Es uno de los métodos más usados para prevenir de manera sistematice cualquier tipo de

fallas en el proceso; la necesidad de detección temprana de los defectos a traído consigo el

desarrollo de métodos para la identificación en de errores en la etapa de diseño del

producto; este análisis es entonces direccionado a cualquiera de las fases de evolución del

producto; pasando por las piezas individuales hasta las grandes estructuras y desde un

simple proceso a un complejo tecnológico de gran magnitud (Rosza, Spilka, & Kania,

2015).

Tomando en cuenta la creciente necesidad de desarrollo de productos con una alta

responsabilidad ambiental la metodología del FMEA toma parte dentro de este tópico

atacando los impactos ambientales directos o irregularidades del proceso en este campo;

este análisis se hace entonces con el objetivo de mejorar de manera directa las actividades

del sistema; pues la herramienta puede brindar un resumen detallado de los posibles

problemas asociados al medio ambiente para su rápida reparación; antes que las

consecuencias siquiera aparezcan (Rosza, Spilka, & Kania, 2015).

Se busca entonces determinar cuáles son las posibles fallas que puede presentar el proceso

y a partir de ahí describir su grado de aparición y el impacto que genera dentro del producto

o las maneras en que este puede limitar la funcionalidad del productor, de esta manera se

obtiene un indicador general generado de la multiplicación de tres indicadores previos que

describen la capacidad de ocurrencia del hecho, la capacidad de solución y el impacto que

se genera en el producto final; después se plantea una acción correctiva que corrija el

indicador final manteniéndolo dentro de los patrones requeridos (Rosza, Spilka, & Kania,

2015).

Finalmente el FMEA se convierte en una herramienta de evaluación previa de los diseños

permitiendo identificar rápidamente las posibles fallas y dando soluciones inmediatas que

limiten o eliminen en su totalidad la probabilidad de ocurrencia o impacto de dicho error,

claramente es una herramienta poderosa si se le da la estructura necesaria.

5 whys

Se trata de una técnica de análisis de causa raíz que busca analizar problemas a traes de la

conjetura de preguntas sistematizadas que lleven a las causas principales del problema; para

ello los miembros del equipo deben llegar a la mayor profundidad posible (Muñoz, 2013);

esto se logra realizando la mayor cantidad de preguntas posibles hasta que sea imposible

generar una más, bien sea porque el grado de especificidad es muy grande o porque ya se

ha dado respuesta al porque inicial.

La técnica debe ir acompañada además de una actividad correctiva al final de cada cadena

de porqués, es decir, una vez identificada la causa más probable de un problema particular

se debe también ofrecer una mejora que permita eliminar dicha causa para los análisis

posteriores habiendo así acabo con el problema a tratar; evitando así de manera definitiva la

recurrencia de los fallos presentados inicialmente (Rodriguez, Bonet, Castillo, & Perez,

2014).

METOLOGÍA

El desarrollo metodológico del trabajo está basado en su totalidad en el ciclo DMAIC, a

continuación se presentan los diferentes resultados de cada una de las estapas.

Etapa Definir

Introducción:

El presente informe técnico refleja los resultados de la ejecución de cada una de las etapas

del proyecto: “Reducir el indicador diario de retención de producto a causa de grietas en el

proceso de fabricación de placas de fibrocemento”, llevado a cabo en la empresa Eternit

Pacifico S.A, el cual fue desarrollado mediante el uso de la metodología DMAIC.

El porcentaje de producto retenido diario es el resultado de una inspección realizada por un

auxiliar de calidad, el cual, indiferentemente de la cantidad de toneladas/placas fabricadas

en cada uno de los tres turnos, inspecciona un paquete de 100 unidades (forma en la cual el

producto es almacenado) el cual ha sido previamente seleccionado para cada turno,

haciendo mover por una pareja de operarios placa por placa las 100 unidades, fijándose de

que estén en perfecto estado, si mediante la inspección encuentra tres placas defectuosas o

más en alguno de los paquetes procede a inspeccionar otras 100 unidades del mismo turno,

si la cantidad de unidades defectuosas vuelve a igualar o superar la cantidad de tres placas,

el turno es retenido en su totalidad; de hallarse una cantidad menor de placas defectuosas en

la inspección por paquetes al 100%, se procede a inspeccionar por el exterior de los

paquetes el resto del producto fabricado en los 3 turnos con el fin de encontrar algunos

defectos que pueden ser percibidos de esta manera, en esta segunda parte de la inspección,

con un solo defecto que tenga alguno de los paquetes, este es retenido para pasar al área de

selección en el cual es inspeccionado al 100% por un personal de outsourcing.

Desde el mes de Marzo hasta diciembre del 2014, el nivel de retención diario cerró con un

porcentaje del 46,39%, lo que significan 20055,5 t retenidas de 42297,9 t fabricadas, de las

cuales 1664,19 t se atribuyen a un defecto en específico llamado “grietas”, el cual aparece

sobre los flancos y crestas de las placas de fibrocemento. El mes de enero del 2015 obtuvo

un porcentaje diario de retención del 55.9%, 2125,26 t de una producción de 3804,7 t, las

grietas fueron responsables del 8,74% de dicha retención. Febrero no mejoro y saco un

72,7% de porcentaje diario de retención al finalizar el mes, siendo esta vez las grietas

responsables del 16,20% en una producción total de 4026.9 t.

Se utilizaron dos diagramas de Pareto, el primero ilustra los datos de causales de retención

de placas en el año 2014, mientras que el segundo tan solo ilustra los datos de los meses de

enero y febrero del 2015, esto con el fin de mostrar el incremento significativo en la

variable trabajada en el proyecto (% de producto retenido a causa de grietas) durante el

presente año, razón por la cual fue escogida.

Descripción del proceso:

Para el proceso de fabricación de placas de fibrocemento son indispensables las siguientes

materias primas: Celulosa (cartón molido en conjunto con agua), solución de asbesto y

agua, cemento, con estas tres materias primas, el proceso productivo de placas puede

funcionar sin ningún problema, no obstante como materia prima ingresan al proceso como

medio de ahorro en costos el filler (recorte seco molido de teja dada como rotura y

carbonato de calcio con una pureza superior al 85%) y lodo (que es un recopilado del agua

que se va por las canales de la maquina en conjunto con sobrantes de mezcla que caen

durante el proceso). Las 5 materias primas mencionadas anteriormente se reúnen en el área

de preparación en tres dosificadores: dosificador de celulosa y lodo, dosificador de cemento

y filler y el dosificador de solución de asbesto.

Celulosa: La preparación de la celulosa se lleva a cabo en una maquina llamada

hidrapulper, este es el encargado de la molienda del cartón en conjunto con el agua, al

hidrapulper ingresa una paca de cartón de 200 kg y 5000 litros de agua según formula de

calidad. Esta debe trabajar bajo unos parámetros de concentración de 40 ± 5 gr/L. Del

hidrapulper pasa a un silo de almacenamiento de celulosa el cual se encarga de surtir el

dosificador de celulosa y lodo.

Lodo: El lodo es preparado en la zona de planta de lodos en donde por medio de un sistema

de drenaje llegan todos los desperdicios de agua y mezcla que resultan del proceso

productivo, en este lugar dichos residuos pasan a un mezclador el cual a su vez alimenta un

silo encargado del almacenamiento del lodo, el cual surte el dosificador de celulosa y lodo

posteriormente. El lodo debe trabajar bajo una concentración de máximo 115 gr/L.

Cemento: El cemento ingresa a la planta por medio de cisternas provenientes de Argos, las

cuales descargan directamente en un silo de almacenamiento, el cual se encarga de surtir al

dosificador de cemento y filler, el cual descarga directamente al mezclador. Al cemento se

le realizan 3 tipos diferentes de ensayos para medir sus propiedades: % retenido en malla

325 y BLAINE, encargados de monitorear el tamaño de partícula, ensayo de densidad y

principio y fin de fragüe.

Filler: Es preparado en un área llamada planta de carbonato, en este lugar tres molinos,

mandíbula, martillos y pendular se encargan de moler la piedra caliza y teja que es dada

como rotura por no cumplir con los parámetros de calidad. El producto que sale de este

proceso debe cumplir con el ensayo de % retenido en malla 325, en donde es evaluada su

granulometría.

Solución de crisotilo + Agua: El asbesto crisotilo llega en bultos de 45 Kg, estos pasan por

una banda transportadora la cual los lleva desde el sitio de almacenamiento hacia una

cabina en donde se realiza el corte del bulto, de aquí el material pasa a un molino de piedras

el cual se encarga de des compactar el bulto, posteriormente pasa por un tornillo sin fin el

cual alimenta un segundo molino llamado desfibrador, en el cual se unen los porcentajes

según formula de calidad de crisotilo des compactado y agua, el resultante de esta molienda

debe trabajar bajo unos parámetros de concentración de 40 ± 2 gr/L y volumetría de

mínimo 1900 ml.

El conjunto de estas cinco materias primas cae a una maquina llamada mezclador, la cual se

encarga de formar la mezcla que alimentara posteriormente la maquina en el área de

formación.

Formación: El homogenizador pasa toda la pasta a través de un depurador que funciona

como filtro, el cual se encarga de retener partículas grandes que puedan entorpecer el

proceso más adelante, cuando el tamiz de la criba no son eficientes el resultado es la

aparición de partículas grandes visibles en la placa a lo que se le da el nombre de

incrustación.

Posteriormente la pasta pasa a las cubas que son las encargadas de alimentar el fieltro

(banda transportadora) para que este lleve la pasta al formato; de cada cuba deben salir 5

capas de pasta para que lleguen al formato; la unión de las 15 capas compactadas dará

origen a la placa de fibrocemento; el espesor de la placa varía de acuerdo al tipo de

producto; en caso de ser producto de exportación la placa presentara un poco más espesor

respecto a la nacional, la placa resultante del formato tiene 16 metros de largo.

La placa lista debe pasar por cortadoras que determinen el ancho y largo de las tejas; estos

varían de acuerdo a las referencias ya sea P3, P7, P7 plus, P10, etc. Terminando así el

proceso de formación

Ondulación y moldeado: Aquí se le da forma de manera definitiva a la placa; primero por

medio de un proceso de ondulación realizado por la ventosa en un proceso que se debe

hacer al vacío; esto se hace para dar las pequeñas formas de montaña a la teja;

posteriormente las tejas son guardadas en moldes y llevadas a una cabina de fragüe por 8

horas a una temperatura de 60 grados Celsius, una vez pasadas las ocho horas las placas se

deben desmoldar esto quiere decir retirarlas de los moldes en que se encuentran y son

apiladas en grupos de 100 placas para su debido control de calidad.

El sistema de producción manejado en la planta es mixto pues se pueden encontrar

momentos en los que se procesa sin pedido (estrategia push) para mantener los niveles de

inventario estipulados; mientras que en otras oportunidades la producción se ve halada por

el cliente (estrategia pul), es decir, se hacen pedidos grandes gestionados por el

departamento de compras, de aquí salen ordenes de producción que deben llevarse a cabo

en unos tiempos de entrega estipulados.

El proceso es circular lo que quiere decir que no se generan ningún tipo de desechos pues

todo lo que de una u otra forma termina en el molino de desechos vuelve al TCN para

usarse como filler, esto naturalmente optimiza los recursos a disposición

Tabla 2:

Fuente: (Eternit Pacifico SA, 2010)

Análisis de VOC

El diagrama VOC realizado en conjunto con el equipo de trabajo nos guio hacia la

selección de dos variables a tener en cuenta en las siguientes fases del proyecto, estas

fueron: la solución de crisotilo + agua y los parámetros de maquina bajo los cuales funciona

el proceso.

Solución de crisotilo + Agua: Se determina como una de las variables más importantes

debido a que el crisotilo es el encargado de que las fibras de la placa queden amarradas

entre sí de manera correcta. Dado el caso de haber problemas de desfibración en el molino

de piedras y posteriormente en el desfibrador, la placa es más propensa a generar grietas en

sus flancos y crestas.

Parámetros bajo los cuales funciona el proceso: En conjunto con el equipo de trabajo se

recuerda una actividad que se había dejado de llevar a cabo desde hace un año en la

empresa, llamada control proceso. Dicha actividad era la encargada de medir los

parámetros de calidad de las materias primas que ingresan al proceso, al igual que algunas

de las entradas y parámetros de maquina como velocidad y pesajes de fórmula, en otras

palabras, la maquina había estado trabajando sin un monitoreo de su funcionamiento

durante 12 meses.

El resultado de definir estas dos variables como las más importantes del VOC fue tomar la

decisión de volver a implementar el control proceso en la empresa, incluyendo ensayos que

miden la desfibración del crisotilo.

Análisis de SIPOC

El SIPOC ayudo a socializar con la parte operativa de la empresa la manera en la cual

trabajan las aéreas que los rodean. Fue importante en especial en el momento en que se les

informa a los operarios los ensayos realizados por calidad a las materias primas y se les da

una inducción más a fondo acerca de cómo se realizan y de qué manera influyen en el

proceso.

A partir de dicha socialización los operarios se preocupaban con mayor frecuencia por

saber bajo que parámetros estaba funcionando el cemento, el carbonato y el filler,

comenzando a hablar con mayor propiedad de dichos temas, cabe resaltar que estos

parámetros si se medían en la empresa por parte del departamento de control calidad antes

de la realización del proyecto.

Figura 1:

Fuente: Creación propia

Crisotilo (5) °Schopper

Volumetria (ml)

Carton (3) % Humedad

Concentración (gr/lt)

Carbonato de calicio (1) % Humedad

% Retenido en malla 325

Solucion crisotilo + agua (5) % Solución en mezcla

Cemento (4) % de cemento en mezcla

Filler (1)

Celulosa (3) % de Celulosa en mezcla

mts/seg

Toneladas/Turno

Inspección de control proceso

Asignación a maquina

Tiempo de frague (3) Unidad de resistencia Nxm

voc

Cantidad de placas solicitada por

comercial para despachos

Especificaciones

Grietas (5) Unidades de placas defectuosas por

paquete de inspección (Maximo 3)

Producción base por turno

(2)

Cantidad de toneladas a producir por

turno (85 toneladas)Programación de producción

Generar la menor cantidad de

producto no conforme a causa de

grietas en el proceso de fabricación

de placas de fibrocemento

Parametros de operación (5)

Mano de obra Especialización (3)

Cantidad producto a fabricar

(3)

Resistencia de la placa

Molida

Formulación

Mezcla

% de Carbonato de calcio + RSM en mezcla

Velocidad de máquina (5)

Maquinas

Capacidad de máquina (1)

Figura 2


S I O CMATERIAS PRIMAS MATERIAS PRIMAS MATERIAS PRIMAS MATERIAS PRIMAS

Proveedores: Carton Placas de fibrocemento

Carton Piedra caliza Devolucion de viajes de cartón

Cartonera nacional Crisotilo Devolucion de viajes de piedra caliza Bodega de APT (Almacen de producto terminado)

Diego Jimenez Agua Lodo Planta de lodos

Procesos ecologicos Energia electrica Filler Planta Carbonato

Piedra caliza Hidrofugante Agua Cono 1

Sociedad de mineros Cemento Agua Cono 2

Cemento

Argos

Crisotilo

SAMA

BRICOLSA

Hidrofugante

BRENTANG

Aguay energia electrica

EMCALI

FORMULACION DEL PRODUCTO CALIDAD (M246) FORMULACION DEL PRODUCTO CALIDAD (M246) FORMULACION DEL PRODUCTO CALIDAD (M246) FORMULACION DEL PRODUCTO CALIDAD (M246)

Departamento de calidad Formula del producto (CANTIDADES EN KG) Placa de fibrocemento Bode de Producto terminado

PLANEACION DEL PROCESO PLANEACION DEL PROCESO PLANEACION DEL PROCESO PLANEACION DEL PROCESO

Departamento de producción Plan de producción semanal (UNIDADES)

Cantidad de placas suficientes para cumplir con

los despachos Consumidor final

MANTENIMIENTO MANTENIMIENTO

Departamento de mantenimiento

1. Mantenimiento preventivo 2. Mantenimiento por

paro

Maquinas en buen estado para la fabricación de

placas de fibrocemento, Cantidad de paros (Horas

marcha maquina)

Producción

SELECCIÓN SELECCIÓN SELECCIÓN SELECCIÓN

PROCESO DE SELECCIÓN TERCERIZADOS Revision total de la producción retenida.

ESI

AREAS PERSONAL AREAS PERSONAL AREAS PERSONAL AREAS PERSONAL

Calidad

1.Analista de materias primas 2. Auxiliares de calidad 3.

Asistente de calidad

Estado de las materias primas, resultados ensayos

de resistencia de la placa, recepcion de producto,

inspección de producto, indicador porcentaje de

retención de producto, datos de liberación de

producto por resistencia.

Producción

Producción

1. Operarios 2. Supervisores 3. Asistente producción 4.

Auxiliares de producciónFabricación de placas de fibrocemento. Almacén de producto terminado

Mantenimiento

1. Electricos 2. Mecanicos 3. Supervisor 4. Analista de

mantenimientoIndicador de confiabilidad de maquina Producción

VENTAS Ventas VENTAS Ventas

Informe de ventas Cantidad de placas a producir en maquina Almacén de producto terminado

AREAS MAQUINAS AREAS MAQUINAS AREAS MAQUINAS AREAS MAQUINA

Calidad Estado de las materias primas Disponibilidad de materias primas Producción

Producción Maquinas

Mantenimiento Alistamientos

CALIDAD CALIDAD CALIDAD CALIDAD

Especificaciones de producto Placas aprobadas Producción

Estado de las materias primas Placas rechazadas Producción

Materias primas conformes Producción

Materias primas no conformes Producción

PRODUCCIÓN PRODUCCIÓN PRODUCCIÓN PRODUCCIÓN

Parametros de operación Programación de operación maquina Operarios

INICIO FIN

Horas marcha maquinaProducción

SIPOC - FABRICACION DE PLACAS DE FIBROCEMENTO

Bodega de AMR (Almacen de materias primas y

repuestos)

PROCESO DE FABRICACIÓN DE PLACAS DE

FIBROCEMENTO

Producto en buen estado listo para ser entregado

a almacénProducción

Activación OPAbastecimiento

de MPAlistamiento de

maquinaFase de

preparaciónFase de

formaciónOndulación

Cabina de frague

Desmoldadora

Frague 7 días o mas hasta

cumplir resistencia

Entrega de producto a

almacen

Durante la etapa defina se estructura un cronograma del desarrollo del proyecto, en el cual

se programaron las actividades que serían llevadas a cabo en cada una de las etapas con sus

respectivas fechas de entrega o cumplimiento, responsables, resultados esperados y status,

el cual hace referencia a si la fase ha sido completada (color verde), se encuentra en estado

pendiente (color amarillo) o atrasada (color rojo), herramienta que nos brindó un control

visual en cuanto al cumplimiento de cada una de las actividades, empujando al equipo a

trabajar de una manera más eficiente en el momento en que veíamos actividades atrasadas,

o a analizar el por qué no se había llevado a cabo dicha actividad, si de verdad agregaba

valor al proyecto o no.

Etapa Medir:

Métricas de línea base y metas:

Debido a que la elaboración del proyecto da inicio el mes de marzo del 2015 nuestro

periodo de 12 meses para la determinación de nuestra línea base, current y meta da inicio

en marzo del 2014 y finaliza en febrero del 2015. La siguiente tabla nos muestra la cantidad

de toneladas fabricadas mensualmente, la cantidad de toneladas que son retenidas

mensualmente, el porcentaje que estas cantidades retenidas representan y por último, la

cantidad de toneladas que son retenidas exclusivamente a causa de grietas y el porcentaje

que dicha cantidad retenida representa dentro de la retención total del mes.

Tabla 3 (Indicador retención por grietas Marzo 2014 a Febrero 2015)


Gracias a dichos datos logramos determinar los siguientes parámetros de nuestro proyecto:

Base Line (promedio de los 12 meses para la variable: % Material retenido por grietas):

8,64%

Current (último dato: febrero): 16,20%

Meta: Reducir el indicador de porcentaje de retención mensual a causa de grietas a un

porcentaje igual o menor de 4,32 %, la cual se genera de la intención de lograr una

reducción igual o mayor al 50% del Base Line.

Variable de medición: % de producto retenido a causa de grietas.

Calculo de variable de medición: % de producto retenido a causa de grietas = (Cantidad

producto retenido por grietas en el mes/Cantidad producto retenido en el mes)*100.

Al realizar un cierra parcial del porcentaje de retención de producto discriminando cada una

de las causales al año 2015 en el mes de febrero, la variable de medición del proyecto

duplica el valor con el que cierra en el año 2014, utilizamos un diagrama de Pareto para

ilustrar ambos escenarios:

Grafica 2 (Pareto de causales de retención):

Fuente: (Eternit Pacifico , 2015)

En el 2014 el porcentaje de producto retenido a causa de grietas cierra con un 6.75%.

Grafica 3 (Pareto de causales de retención)


En el cierre parcial del 2015 en el cual se tienen en cuenta los datos de enero y febrero, el

porcentaje de producto retenido a causa de grietas cierra con un 13.07%.

Calculo del nivel sigma de la variable

Para el cálculo del nivel sigma de la variable % de producto retenido a causa de grietas se

tomaron en cuenta los siguientes valores: total del producto fabricado en el periodo que

inicia en mes de marzo de 2014 y finaliza en febrero de 2015, al igual que la cantidad total

de producto retenido a causa de grietas en el mismo periodo, ambos datos trabajados en

toneladas.

Tabla 4 (Retención mensual por grietas): (Eternit Pacifico , 2015)

Figura 3 (Sigma Sheet)


En conjunto con los departamentos de producción y costos se realizó la proyección del

producto que sería fabricado en los meses restantes del año 2015, al igual que en los dos

primeros meses del 2016, la siguiente tabla nos muestra dicha proyección, y las toneladas

retenidas a causa de grietas en el caso de que el porcentaje de retención por dicha causal

mantuviera el valor con el que cerró el mes de febrero del 2014.

2014 MARZO 5.190 2.746 52,90% 1,93% 53

2014 ABRIL 4.589 2.003 43,60% 0% -

2014 MAYO 3.225 679 21,10% 4,82% 33

2014 JUNIO 4.271 2.027 47,50% 36,18% 733

2014 JULIO 4.764 2.087 43,80% 16,52% 345

2014 AGOSTO 3.608 1.054 29,20% 0,00% -

2014 SEPTIEMBRE 4.218 2.574 61,00% 15,48% 399

2014 OCTUBRE 4.716 2.825 59,90% 3,21% 91

2014 NOVIEMBRE 4.152 2.282 55,00% 0,00% -

2014 DICIEMBRE 3.565 1.778 49,90% 0,63% 11

2015 ENERO 3.805 2.125 55,90% 8,74% 186

2015 FEBRERO 4.027 2.926 72,70% 16,20% 474

50129,5 2323,9

Toneladas Retenidas

por grietasAño

TOTAL

MesToneladas

fabricadas

Toneladas

retenidas

% Material

retenido

% Material retenido

por grietas

enter

1 Number Of Units Processed N= 50130

2 Total Number Of Defects Made including rework defects D= 2324

3 Number Of Defect Opportunities O= 1

On a Per Unit Basis

4 Solve For Defects Per Million Opportunities 46359

5 Calculated Sigma Levelσ = 3,18

Calculating Sigma Performance - Dicrete data

Tabla 5 (Retención mensual proyectado grietas)


Figura 4 (Sigma sheet proyectado)


2015 MARZO 5.331 3678,7 69% 16,20% 596

2015 ABRIL 4.888 1958,2 40,10% 16,20% 317

2015 MAYO 4.338 2255,76 52% 16,20% 365

2015 JUNIO 4.150 2158 52% 16,20% 350

2015 JULIO 4.500 2340 52% 16,20% 379

2015 AGOSTO 4.700 2444 52% 16,20% 396

2015 SEPTIEMBRE 4.795 2493,4 52% 16,20% 404

2015 OCTUBRE 4.485 2332,2 52% 16,20% 378

2015 NOVIEMBRE 4.422 2299,44 52% 16,20% 373

2015 DICIEMBRE 4.148 2156,96 52% 16,20% 349

2016 ENERO 4.272 2221,6688 52% 16,20% 360

2016 FEBRERO 4.401 2288,31886 52% 16,20% 371

54429,9 4637,5

Toneladas

fabricadas

Toneladas

retenidas

% Material

retenido

% Material

retenido por

Toneladas

Retenidas Año Mes

TOTAL

Gráfica 4 (Capacidad de proceso de grietas)


Por los indicadores de Cp y Cpk deduce que el proceso es incapaz y además está

descentrado respecto de las especificaciones de la compañía; se encuentra además que

existen una gran cantidad de defectos por millón.

Gráfica 5 (Gráfico de control IMR total de Pn retenida)


Se muestra en el gráfico de control que todos los valores salvo el del periodo siete se

encuentran dentro de los límites del proceso; el promedio dentro del año 2014 es de 6.8%

mientras que en lo que va del 2015 se eleva hasta 12.5% a causa del mal funcionamiento

de las máquinas y la ausencia de control del proceso.

Teniendo en cuenta las variables de medición del control proceso que se realizaba años

atrás en la empresa se realiza el Data collection plan, el cual ilustra la manera en la que

dichas variables pasaran a ser medidas nuevamente a partir de este proyecto y los

parámetros de evaluación para dichas variables.

Lodo

Celulosa

(TNC)

Agua Entrada Cono 1

Agua Entrada Cono 2

Homogenizador

Agua Canal (g/L)

Escapes Tamices Barco 1





¿Qué medir?

DATA COLLECTION PLAN - ¿Cómo disminuir el indice de retención de producto a causa de grietas?

Máx. 115

40 ± 5

Min. 300

Velocidad de máquina

Verificación en el Display/GSE de preparación que los pesos de las materias primas se

cumplan según la formula entregada a producción por calidad.

Cumplimiento de preparacion de mezcla para

fabricación de producto según formula

Max 25

Max 25

Toma de concentraciones en gr/cm³ de material utilizado mediante el proceso

productivo en lugares que se determinaron claves en el proceso en cuanto a su

influencia en la aparición de grietas.

Espesor del producto Verificación en el Display/GSE de formación el espesor promedio de la placa en mm

con el cual esta saliendo la placa

Concentraciones de puntos clave del proceso

Para producto nacional: 5,0 mm - 5,8 mm

Para producto Panamá: 5,8 mm - 6,3 mm

Min 125

Max 25

Max 25

Max 25

Max 25

Cumplimiento de valores de formula para Celulosa, Cemento, Filler (Carbonato+RSM),

Crisotilo en solución y agua que se ingresa al desfibrador de crisotilo antes de la molida

Método de medición Parámetros para evaluar las mediciones

Verificación en el Display/GSE de formación la velocidad en mts/seg en la cual se

encuentra trabajando la máquina60 mts/seg - 75 mts/seg

Ensayo que mide la eficiencia del desfibrador de crisotilo mediante decantación.Volumetría de asbesto crisotilo 1900 ml - 2000 ml

Tabla 6 (Data Colletion Plan)


Esta herramienta pasaría a ser vital durante las etapas analizar y mejora.

Verificar que la muestra se abstenga de perder humedad a la hora de tomar el peso seco

Display/GSE de formación

Tanque 1700 de preparación

Tener cuidado cuando el espesor promedio se encuentre cercano al mínimo para prevenir que la maquina

este sacando producto por debajo de especificación.

Verificar nivel de agua de tanque 1700 antes de tomar la muestra para tener conocimiento de si se esta

ingresando al desfibrador la cantidad correcta de agua, o en su defecto, mas o menos agua de la necesaria.

Notas de muestreo Dónde recolectar la muestra

Display/GSE de formación

Barco 4

Barco 5

Dosificador de Lodo

Dosificador de Celulosa

Salida de TNC

Entrada de agua a Cono 1

Dentro del Homogenizador

Entrada de agua a Cono 2

Cómo recolectar la información/Cómo hacer el ensayo

Recolectar la muestra en los lugares mencionados anteriormente. Quitar en un

Embudo Buchner el exceso de humedad por medio de vacio, secar la muestra en

horno microondas hasta que no pierda más humedad, dividir el resultado de

peso seco entre el volumen del recipiente utilizado para ingresar la muestra al

Embudo Buchner.

Anotar dato que arroja el Display/GSE



Secar 30 gramos de asbesto crisotilo, desmenuzarlos de manera manual, llenar

probeta de 2000 ml hasta 1000 ml, introducir los 30 gramos mencionados

anteriormente, llenar la probeta hasta 2000 ml, agitar 30 veces.

Dosificador de asbesto crisotilo.Tener cuidado de no quemar la fibra a la hora de secar la muestra de asbesto crisotilo.

Canal que recoge desechos de las 5 cubas o barcos.

Barco 1

Barco 2

Barco 3

Etapa analizar:

Se elabora un diagrama de espina de pescado y posteriormente una matriz causa efecto con

el fin de hallar las variables más incidentes en cuanto a la aparición de grietas.

Figura 5: Diagrama de Ishikawa causa de grietas


La matriz causa – efecto fue hecha en conjunto con el equipo de trabajo, podemos observar

como la molienda de asbesto crisotilo en el desfibrador fue la variable de salida que más

impacto genero sobre la aparición de grietas.

Se realiza un diagrama de Pareto que ilustra bajo la producción de qué referencia de placa

aparece el defecto grietas con mayor frecuencia. Esto con el fin de facilitar el seguimiento

del defecto, fue útil en la medida en que empezó a tenerse especial rigurosidad por parte de

la supervisión de personal de parte de mantenimiento, producción y calidad a la hora de

fabricación de producto plus.

Gráfica 22 (Gráfico de Pareto porcentaje de retención por tipo de teja)


Es evidente que las tejas plus son la de mayor repercusión dentro del defecto grietas;

representando casi el 80 por ciento de las grietas en lo que va del año 2015 en los meses de

Enero, Febrero y Marzo hasta el 21; fecha en la que se inicia la actividad de control

proceso.

Tabla 7: Matriz de relación


Antes de la elaboración del Data collection plan, se inicia la recolección de datos acerca de

la variable más determinante según el VOC y nuestra matriz causa - efecto en cuanto a la

aparición de grietas en las crestas y flancos de las placas de fibrocemento, la desfibración

del crisotilo. Eternit Pacifico S.A ya contaba con un ensayo, el cual no se practicaba desde

hace meses, el cual tiene como objetivo medir el nivel de desfibración del crisotilo durante

el proceso de molienda en grados Schopper, mediante la formación de una malla entre las

fibras de 2 gramos de crisotilo y la cantidad de agua de una muestra de 1000 ml que puede

pasar a través de dicha malla. Los resultados de la medición fueron los siguientes:

Tabla 8: Desfibracion de crisotilo por turno


Mediante el uso de las herramientas estadísticas vistas en el diplomado de Lean – Sigma,

se procede a realizar el análisis del comportamiento de esta variable como único referente

de medición como posible causa de la aparición de grietas

Fecha Turno ° Schopper

03/03/2015 T2 40

04/03/2015 T2 55

04/03/2015 T3 58

05/03/2015 T2 60

05/03/2015 T3 52

06/03/2015 T2 49

06/03/2015 T3 63

09/03/2015 T2 56

09/03/2015 T3 49

10/03/2015 T2 48

10/03/2015 T3 49

11/03/2015 T2 49

11/03/2015 T3 50

12/03/2015 T2 48

12/03/2015 T3 51

13/03/2015 T2 46

13/03/2015 T3 48

16/03/2015 T2 54

16/03/2015 T3 56

17/03/2015 T2 58

17/03/2015 T3 65

18/03/2015 T2 60

18/03/2015 T3 63

19/03/2015 T2 59

19/03/2015 T3 65

20/03/2015 T2 63

20/03/2015 T3 43

Gráfica 6 (Prueba de normalidad Schopper)


Con un Valor P mayo a 0.05 podemos afirmar que nuestros datos son normales y podemos

proceder entonces a hallar la capacidad del proceso.

Gráfica 7 (Análisis de capacidad Schopper)


El índice de grados Schopper teóricamente debe superar el valor de 45 ° Schopper con el

fin de garantizar una correcta desfibración del crisotilo, la media de 53,96 y desviación

estándar de 6.9 que arrojaron los 27 datos estudiados brindan la impresión de que dentro del

proceso dicha variable no tiende a salir del límite de especificación con frecuencia, no

obstante en el grafico six pack de capacidad, se puede observar que en los subgrupos 1 y 9,

existe un dato que está por debajo del límite de especificación de mínimo 45° Schopper, lo

que abre la ventana a la posibilidad de que en ciertas ocasiones la variable pueda salir de

los límites de especificación, indisponiendo así la estabilidad de máquina, razón por la cual

se toma la decisión de continuar con su medición.

Gráfica 8 (Grafica de caja de Schopper)


Posterior a las mediciones relacionadas con el ensayo de Schopper Riegler, por medio de

una de las sugerencias de un miembro del equipo de soporte requerido: Oscar Gómez, se

toma en cuenta la humedad de la placa fresca (aquella que es ondulada para la fabricación

de tejas), como una de las razones por las cuales pueden estar apareciendo las grietas en el

producto, del mismo modo que se realizaron mediciones para estudiar el estado de la

desfibración de crisotilo, así mismo se tomaron datos de humedades de placa antes y

después de formato. EL ensayo mediante el cual se mide esta variable se divide en dos

partes, la primera es la medición del % de humedad de placa fresca antes de formato, con

límites de especificación entre 33% y 40% y la segunda es la medición del % de humedad

de placa fresca después de formato, con límites de especificación entre 27% y 30%.

Diagrama de los 5 Por qué

Se lleva a cabo matriz causa efecto con el fin de encontrar causas raíces a variables que por

medio de los análisis anteriores hemos identificado como críticas.

Tabla 8: 5 whys


Las mejoras de este diagrama serán mostradas en la etapa mejora. Siguiendo la misma

línea mediante la cual se busca identificar las causas raíces se realiza un análisis de modo y

efecto de falla, se hablara sobre las mejoras conseguidas por medio del AMEF durante la

etapa mejora.

5 WHY´s ¿Por qué? ¿Por qué? ¿Por qué? ¿Por qué? ¿Por qué? Acciones correctivas

Diferencias en los pesajes de MP

que entran al proceso.

El operario brinda poca

importancia a este

hecho

El supervisor de

turno da prioridad a

temas diferentes

No se considera una

variable critica antes

del inicio del proyecto

No se mide el impacto

de que la variable este

fuera de control

Falta de eficiencia en

análisis de causas a los

problemas de la

máquina.

Inclusión de control de esta

variable mediante medición diaria

Entradas al proceso con

caracteristicas deficientes para

optimo estado de la placa.

Antes del inicio del

proyecto no se media

el estado del producto

molido y la mezcla

Se prioriza el estado

de la materia prima

por encima de las

variables de proceso

Antes el control

proceso no era

tomado muy en cuenta

por produccíon

Enfoque en area de

producción en fabricar

un alto tonelaje sin

importar calidad de

producto

El área de producción

es medida por

productividad (cantidad

de toneladas vs

recursos)

principalmente



- Negociación con Argos para

trabajar un cemento mas grueso

Fallas electricas y mecánicas en

el funcionamiento de la máquina

Hatschek

Se convive con fallas de

máquina que generan

grietas

No se para la

maquina para

arreglar las fallas

Afectaria la cantidad

de producto fabricado

por turno

Se prioriza en cuestiones de

mantenimiento inmediato y

preventivo las fallas de maquina

causantes de grietas.

Placa con parametros de

Humedad por fuera de

especificación

La variable no es

medida diariamente

No se considera una

variable vital para el

proceso

Falta de eficiencia en

análisis de causas a los

problemas de la

máquina.

Escasez de enfoque en

la calidad del producto

en la filosofía de la

empresa

No se invierte suficiente

en reducción de costos

de no calidad



ELEMENTO MODO Y EFECTOS POTENCIALES DE FALLACAUSAS Y CONTROLES DE PREVENCION Y

DETECCION

Demora en el sistema de cierre de valbulas en

proceso de dosificado.

Básculas descalibradas

Problemas en proceso de dosificado (daños

en sin fines, flujo de aire a presión, elevador)

Cemento demasiado fino, carbonato de

calcio de baja pureza.

Falla electrica o mecánica.

Mezcla demasiado aguada

Uso excesivo de la capacidad de la máquina

en condiciones actuales.

Ventosa ondulada desalineada con banco

ondulador.

Caida de moldes desalineada con la placa.

Mal funcionamiento de cajas de vacío

(invertidas y de espina de pescado)

Mal funcionamiento de rodillos exprimidores

Mal funcionamiento de rodillo motriz

AMEF para variable % producto retenido a causa de grietas

Placa demasiado seca o demasiado humeda.

Pesaje real superior al peso que dice la formula de calidad que

deberáa tener cada una de las materias primas a la hora de

ingresar al proceso para realizar la mezcla con la que se fabrica la

placa de cemento reforzado.

Pesaje en dosificadores: 1. Cemento

y Carbonato - 2. Celulosa y lodo - 3.

Solucion de crisotilo

Estado de entradas al proceso: 1.

Materia prima - 2. Molienda de

crisotilo y cartón - 3. Mezclada.

Estado de bandas transportadoras y

máquina onduladora.

% de humedad de la placa antes y

después de formato.

1. Que la MP no cumpla con los estandares de Calidad

requeridos. - 2. Fallan los variadores de los molinos, las

cantidades de material que ingresan a la molienda no son las

adecuadas. - 3. Concentración muy baja de la mezclada.

Bandas transportadoras disparadas o a una velocidad muy alta,

onduladora presentando problemas de alineamiento y vacío.

Tabla 9: AMEF


ACCIONES OCURRENCIA DETECCION NPR (f)

Intervención electrica en cuanto al llenado

de dosificadores de Celulosa - Lodo y

solución de crisotilo

Se revisa estado de calibración de básculas

por parte de metrología.

Intervención de mantenimiento en chequeo

de sin fin de carbonato (Filler)

Acuerdo con Argos para manejar resultados

de Blaine (ensayo finura de cemento)

acordes a un cemento mas grueso.

Mantenimiento preventivo para variadores

de molinos

Toma diaria de ensayo de determinación de

la concentración a la pasta

3 1 18

FINAL

2 1 14

ELEMENTO SEVERIDAD OCURRENCIA DETECCION NPR (i)

345

7 3 3 63

PRIORIDAD DE NPR -TOTAL NIVEL DE RIESGO

Pesaje en dosificadores: 1. Cemento y

Carbonato - 2. Celulosa y lodo - 3. Solucion

de crisotilo

Estado de entradas al proceso: 1. Materia

prima - 2. Molienda de crisotilo y cartón - 3.

Mezclada.

Estado de bandas transportadoras y máquina

onduladora.

% de humedad de la placa antes y después de

formato.

7 8 3 168

7 4 3 84

INICIAL

6 5 1 30

ACCIONES OCURRENCIA DETECCION NPR (f)

Control sobre la velocidad de la maquina,

determinando una velocidad de 71 mts/min

maximo.

Revisón periodica de la caída de la ventosa

ondulada por parte del supervisor de

producción

Revisón periodica de la caída de los moldes

por parte del supervisor de producción

Chequeo periodico por parte de maquinista

de unidad de medición de vacío para las

bombas y cajas de vacío

Rodillos exprimidores alineados.

Se trabaja con una presión de formación

estandar

FINAL

1

4 2 56

2 14

102PRIORIDAD DE NPR -TOTAL NIVEL DE RIESGO

Tabla 10: Consolidado porcentaje de humedad diaria


En cuanto a la variable de humedad de placa fresca antes de formato, se estudia que los

datos se comporten de manera normal con un Valor P de 0.059, el dato del 16/02/15 impide

que este sea mayor, fue un caso puntual debido al fallo de dos bombas de vacío, las cuales

después de ser intervenidas no volvieron a sacar la variable de sus límites de control.

FECHA TURNO % Humedad A. Formato % Humedad D. Formato FECHA TURNO % Humedad A. Formato % Humedad D. Formato

05/02/15 T2 36,29 26,88 24/02/15 T3 32,26 25,92

05/02/15 T3 35,88 28,04 25/02/15 T2 36,37 28,59

06/02/15 T2 35,95 28,38 25/02/15 T3 36,25 27,86

06/02/15 T3 40,30 26,30 26/02/15 T2 36,14 27,38

09/02/15 T2 40,00 29,72 26/02/15 T3 34,24 26,35

09/02/15 T3 38,46 30,70 27/02/15 T2 39,41 29,15

10/02/15 T2 38,29 29,65 27/02/15 T3 37,17 29,73

10/02/15 T2 40,28 30,65 03/03/15 T2 35,66 28,79

10/02/15 T3 37,67 30,11 03/03/15 T3 34,54 26,84

11/02/15 T2 38,48 28,49 04/03/15 T3 34,88 31,15

11/02/15 T3 37,54 23,33 05/03/15 T3 38,51 30,68

12/02/15 T2 37,07 27,63 06/03/15 T2 37,71 30,28

12/02/15 T3 36,68 28,44 06/03/15 T2 35,24 32,49

13/02/15 T2 36,73 28,30 09/03/15 T2 32,88 28,49

13/02/15 T3 37,09 27,34 09/03/15 T3 33,47 29,36

16/02/15 T2 40,55 29,94 11/03/15 T2 36,47 29,57

16/02/15 T3 47,76 30,25 11/03/15 T3 37,50 28,58

17/02/15 T2 38,23 27,61 12/03/15 T2 35,96 26,26

17/02/15 T3 37,25 27,54 12/03/15 T2 34,73 27,68

18/02/15 T2 37,63 29,49 12/03/15 T3 35,20 31,94

18/02/15 T3 34,48 23,08 12/03/15 T3 36,01 28,95

19/02/15 T2 37,76 27,31 13/03/15 T3 35,61 29,41

19/02/15 T3 37,24 27,31 13/03/15 T3 35,03 27,12

20/02/15 T2 34,77 26,78 16/03/15 T2 33,44 27,16

20/02/15 T3 34,98 26,69 16/03/15 T3 33,90 29,53

23/02/15 T2 36,66 28,13 16/03/15 T3 35,72 30,28

23/02/15 T3 37,22 28,50 17/03/15 T2 33,10 30,43

24/02/15 T2 36,33 27,66 17/03/15 T3 33,33 29,36

18/03/15 T2 34,95 29,21

18/03/15 T3 40,68 28,46

19/03/15 T2 38,97 29,65

20/03/15 T2 39,48 27,46

20/03/15 T3 36,54 27,82

DATOS PLACA FRESCA

Gráfica 9 (Prueba de normalidad humedad antes de formato)


Únicamente se observa un dato fuera de los límites para el día 5, esta causa especial fue

corregida de manera inmediata.

Gráfica 10 (Capacidad de indicador de humedad antes de formato)


En cuanto a la variable de humedad de placa después de formato, el Valor P de 0.322

garantiza que nuestros datos se comportan de manera normal.

Gráfica 11 (Prueba de normalidad humedad después de formato)


El análisis de capacidad del proceso nos permite observar en los gráficos de control y

Rango móvil que cada vez que hubo un pico hacia alguno de los límites de control ya

fueran superior o inferior, el siguiente dato se mueve en sentido contrario, con el fin de

estar lo más cercano a la media posible, lo cual es el efecto de modificaciones en cuanto a

cambios en las presiones de los rodillos exprimidores y cantidad de vacío para absorción de

agua mientras la pasta se pega al fieltro.

Gráfica 12 (Análisis de capacidad de humedad antes de formato)


Control proceso: Posterior al desarrollo del Data Collection Plan, en donde se definen el

total de las variables a medir, los métodos de medición, y las especificaciones de dichas

variables, se le asigna la responsabilidad de realizar dichas mediciones al técnico en control

calidad de la planta, quien por medio de un formato desarrollado en conjunto con el equipo

de trabajo se encarga diariamente de las mediciones.

Concentración de celulosa: La concentración de la celulosa debe trabajar según la

especificación dentro de unos parámetros de 40 ± 5 gr/L, la celulosa es la encargada de

darle flexibilidad a la placa, una concentración de celulosa por debajo de 35 gr/L tiene poco

cartón en su preparación, es decir, menor propiedad de flexibilidad para el producto al cual

le esté ingresando esta molienda, lo cual a la hora de ondular la placa puede ocasionar

problemas. Las placas de cemento reforzado están compuestas en mayor proporción por

cemento, el cual es la materia prima con mayor densidad de todas las que se utilizan en el

proceso de fabricación de dicho producto, una concentración de celulosa por encima de los

45 gr/L le está ingresando un mayor porcentaje de cartón a la teja del que debería tener, por

ende baja la densidad del producto, lo cual conlleva a que se generen otros tipos de

problema en el producto los cuales no serán explicados en este proyecto el cual únicamente

gira en torno a la causal de retención y rotura grietas.

El grafico de control de la celulosa nos muestra como en los primeros 9 días en los que la

toma de datos comenzó la variable se salía de los límites de especificación con frecuencia,

ver días 4, 5, 7 y 8, podemos tomar este periodo de tiempo como un periodo de aprendizaje,

debido a que a partir del día 9 hasta el 18 se ve como la variable mantiene dentro de los

límites de especificación.

Gráfica 13 (Gráfico de control I-MR Celulosa)


Concentración del homogenizador

La concentración del homogenizador es importante debido a que es la fuente directa de

pasta hacia el proceso de formación, una baja concentración en el homogenizador quiere

decir que le está ingresando más agua al producto que la que debería, lo cual le quita

propiedades de densidad, flexibilidad y pureza. El límite de especificación para esta

variable es un LEI de 125 gr/L mínimo. El grafico de control en el cual se reflejan los datos

del homogenizador nos muestra como en los primeros 5 días la variable sale del límite de

especificación en dos ocasiones, los dias 3 y 5, posterior se nota el impacto del seguimiento

a medida de que se mantiene todo el tiempo por encima del límite de especificación inferior

de 125 gr/L.

Gráfica 14 (Gráfico de control I-MR Homogenizador)


Humedad antes de formato: Continúan las mediciones del % de humedad antes de formato,

se observa que en ningún momento la variable sale de los límites de especificación.

Gráfica 15 (Gráfico de control I-MR Humedad antes de formato)


Humedad después de formato: Continúan las mediciones del % de humedad después de

formato, se observa que en ningún momento la variable sale de los límites de

especificación.

Gráfica 16 (Gráfico de control I-MR Humedad después de formato)


Diferencia de pesajes teóricos en formula vs reales en Display de formación

El que se respeten las cantidades según formula de las materias primas que pasan a ser parte

del proceso es vital para que la placa conserve las propiedades de dureza, flexibilidad y

resistencia correspondientes, razón por la cual el control proceso mide la diferencia entre el

peso teórico de cada una de las MP vs el pesaje real en máquina, los siguientes gráficos de

control muestran la diferencia en Kilogramos de los dos pesos mencionados con

anterioridad para el cemento, la celulosa, el filler y el crisotilo.

Gráfica 17 (Gráfico de control I-MR Cemento real vs fórmula)


El out layer que se presenta en el día 17 para los gráficos de control de diferencia en

pesajes teóricos vs reales de cemento y carbonato se debe a una sola causa especial, la cual

no permitió el ingreso de Filler al proceso, por lo tanto la cantidad de materia prima

correspondiente al Filler fue sustituida en la mezcla por el cemento.

Gráfica 18 (Gráfico de control I-MR Filler real vs fórmula)


Las diferencias en los pesajes de celulosa se consideran significativas a la medida que

superan los 10 kg.

Gráfica 19 (Gráfico de control I-MR Celulosa real vs fórmula)


La mayor diferencia en cuanto a los pesajes teórico vs real sin duda fue la del asbesto

crisotilo, no obstante una mayor cantidad de crisotilo en la placa únicamente aumenta su

propiedad de resistencia, no obstante es un problema para el costo de la empresa.

Gráfica 20 (Gráfico de control I-MR Crisotilo real vs fórmula)


Gráfica 21 (Gráfico de control I-MR Crisotilo real vs fórmula)


La variable de velocidad de maquina (bandas transportadoras) influye sobre las humedades

de placa y velocidad de ondulación de la placa.

13121110987654321

75

70

65

60

Observación

Va

lor i

nd

ivid

ua

l

_X=67,32

LC S=73,34

LC I=61,31

13121110987654321

8

6

4

2

0

Observación

Ra

ng

o m

óv

il

__MR=2,26

LC S=7,384

LC I=0

1

1

Gráfica I-MR de Velocidad de Máquina

Se realiza un diagrama de Pareto que ilustra bajo la producción de qué referencia de placa

aparece el defecto grietas con mayor frecuencia. Esto con el fin de facilitar el seguimiento

del defecto, fue útil en la medida en que empezó a tenerse especial rigurosidad por parte de

la supervisión de personal de parte de mantenimiento, producción y calidad a la hora de

fabricación de producto plus.

Gráfica 23 (Gráfico de Pareto porcentaje de retención por tipo de teja)


Es evidente que las tejas plus son la de mayor repercusión dentro del defecto grietas;

representando casi el 80 por ciento de las grietas en lo que va del año 2015 en los meses de

Enero, Febrero y Marzo hasta el 21; fecha en la que se inicia la actividad de control

proceso.

Etapa mejora y control

Anova

Gráfica 24 (Análisis de varianza indicar de retención por grietas mensuales de

Febrero 2014 a Febrero 2015 vs primeras semanas de Abril)


La primera caja muestra los valores de retención mensual y su distribución en cuanto al

indicador de retención por grietas; mientras que la del lado derecho ilustra el

comportamiento del mismo en el periodo de las tres primeras semanas de abril posterior a

la aplicación del control proceso; acuerdo al P-Value no alcanza a ser estadísticamente

significativa sin embargo de aritméticamente el cambio es evidentemente significativo y se

percibe de manera inmediata.

Figura 6: Sigma sheet


Fecha Produccion Ton diarias Porcentaje de retención diario a causa de gritas Toneladas retenidas diarias a causa de grietas01/04/2015 157,72 5,91% 5,87

06/04/2015 208,54 0% 0,00

07/04/2015 217,07 0% 0,00

08/04/2015 257,07 0% 0,00

09/04/2015 232,59 0% 0,00

10/04/2015 282,61 0% 0,00

12/04/2015 199,85 0% 0,00

14/04/2015 262,03 0% 0,00

15/04/2015 223,07 0% 0,00

16/04/2015 188,08 0% 0,00

17/04/2015 274,76 0% 0,00

18/04/2015 200,11 0% 0,00

20/04/2015 236,54 0% 0,00

21/04/2015 205,82 0% 0,00

22/04/2015 246,35 0% 0,00

23/04/2015 269,75 0% 0,00

24/04/2015 232,63 0% 0,00

25/04/2015 175,72 0% 0,00

27/04/2015 192,16 0% 0,00

28/04/2015 215,42 0% 0,00

29/04/2015 256,42 0% 0,00

30/04/2015 153,94 0% 0,00

Promedio Abril 0,27% TOTAL TONELADAS RETENIDAS POR GRIETAS 5,87

Tabla 12: % de retención de producto diario, mes de abril.


Se evidencia una mejora en el sigma del proceso el cual al inicio del proyecto se hallaba en

3.18 y posterior a las etapas de mejora y control alcanza una cifre de 4.54.

Mejoras del análisis de los 5 por qué de la etapa analizar:

Tabla 12: Acciones de mejoramiento


5 WHY´s Mejoras Repercuciones Fecha de programación Cumplimiento

Diferencias en los pesajes de MP que entran al

proceso.

Variables dentro de control con mayor frecuencia.

Ver etapa analizar, Graficos I-MR diferencias de

pesajes teoricos formula vs reales en Display de

formación.

La placa conserva las propiedades de dureza,

flexibilidad y resistencia que requiere par un

optimo proceso de ondulado y para un futuro mejor

desempeño de resistencia.

01/04/2015 C

Entradas al proceso con caracteristicas deficientes

para optimo estado de la placa.

Resultados de muestras de concentraciones dentro

de limites de especificación con mayor frecuencia. -

Argos accede a la negociación y comienza a

distribuir un cemento mas comodo para el proceso,

esta mejora comienza a regir a partir de finales de

abril en donde el promedio del resultado del

blaine era de 4723 y empezó a llegar cementos con

resultados entre 4100 y 4400.

La maquina trabaja bajo los parametros de

estabilidad correctos según documentación teorica

de la empresa.

01/04/2015 Para

medicion de

concentraciones de

máquina- 23/04/2015

Para cambio en el

tamaño de particula del

cemento por parte de

Argos.

C

Fallas electricas y mecánicas en el funcionamiento

de la máquina Hatschek

Velocidad de máquina controlada. Ver etapa

analizar, Graficos I-MR de velocidad de máquina.

Se reduce el coeficiente de variación de la variable,

velocidad de maquina, ayudando a la maquina a

trabajar cada vez mas cerca de un mismo

parametro.

01/04/2015 C

Placa con parametros de Humedad por fuera de

especificación

Variables dentro de control con mayor frecuencia.

Ver etapa analizar, Graficos I-MR % de humedad

antes y despues de formato.

Placa con un porcentaje de humedad optimo para

entrar al proceso de ondulado.01/04/2015 C

En conjunto con el departamento de costos se realiza el análisis de costos, teniendo en

cuenta que el personal de outsourcing cobra $15.819 por cada tonelada de producto que

tiene que mover en el patio de selección.

Tabla 13: Análisis de costos por retención de grietas Marzo 2014 a Febrero 2015


Se realiza también una proyección del material a fabricar en el resto del año 2015 y los dos

primeros meses del 2016, en el mes de marzo se observa que la variable sigue con la misma

tendencia de incremento en con la que venía en febrero, no obstante cabe resaltar que hasta

la fecha no había sido llevada a cabo ninguna mejora.

Tabla 14: Proyección de costos por retención de grietas


2014 MARZO 5.190 2.746 52,90% 1,93% 53 838.464

2014 ABRIL 4.589 2.003 43,60% 0% - -

2014 MAYO 3.225 679 21,10% 4,82% 33 517.721

2014 JUNIO 4.271 2.027 47,50% 36,18% 733 11.599.441

2014 JULIO 4.764 2.087 43,80% 16,52% 345 5.454.477

2014 AGOSTO 3.608 1.054 29,20% 0,00% - -

2014 SEPTIEMBRE 4.218 2.574 61,00% 15,48% 399 6.303.897

2014 OCTUBRE 4.716 2.825 59,90% 3,21% 91 1.434.659

2014 NOVIEMBRE 4.152 2.282 55,00% 0,00% - -

2014 DICIEMBRE 3.565 1.778 49,90% 0,63% 11 177.175

2015 ENERO 3.805 2.125 55,90% 8,74% 186 2.938.399

2015 FEBRERO 4.027 2.926 72,70% 16,20% 474 7.497.371

Toneladas Retenidas

por grietas

Costo de mover el

materialAño Mes

Toneladas

fabricadas

Toneladas

retenidas

% Material

retenido

% Material retenido

por grietas

2015 MARZO 5.331 3678,7 69% 31,64% 1.164 18.412.378

2015 ABRIL 4.888 1958,2 40,10% 0,30% 6 92.930

2015 MAYO 4.338 2255,76 52% 4,32% 97 1.541.543

2015 JUNIO 4.150 2158 52% 4,32% 93 1.474.736

2015 JULIO 4.500 2340 52% 4,32% 101 1.599.111

2015 AGOSTO 4.700 2444 52% 4,32% 106 1.670.183

2015 SEPTIEMBRE 4.795 2493,4 52% 4,32% 108 1.703.942

2015 OCTUBRE 4.485 2332,2 52% 4,32% 101 1.593.781

2015 NOVIEMBRE 4.422 2299,44 52% 4,32% 99 1.571.393

2015 DICIEMBRE 4.148 2156,96 52% 4,32% 93 1.474.025

2016 ENERO 4.272 2221,6688 52% 4,32% 96 1.518.246

2016 FEBRERO 4.401 2288,31886 52% 4,32% 99 1.563.793

Año MesToneladas

fabricadas

Toneladas

retenidas

% Material

retenido

% Material retenido

por grietas

Toneladas Retenidas

por grietas

Costo de mover el

material

Para el análisis de costos se omite el mes de marzo en el periodo de marzo de 2015 a

febrero de 2016, el costo de toneladas retenidas al año entonces tanto en el antes como en el

después se halla multiplicando por 11 meses y no por los 12 que realmente tiene el año, al

igual que la cantidad de toneladas movidas en patio a causa de grietas.

Tabla 15: Comparación estadística proceso antes y después de las acciones de

mejoramiento


Según el análisis de costos del antes y el después en cuanto al costo de mover el material,

en un año se ahorraron $ 17.922.927.

Base Line 8,64% Base Line 0,27%

Desv. Esta 0,108782 Desv. Esta 1,260016234

C.V 125,87 C.V 5

Sigma del proceso 3,18 Sigma del proceso 4,37

Yield (%) 99,31% Yield (%)

DPMO 867905,84 DPMO 2035

Ppk -0,13 Ppk

Cpk -0,15 Cpk

LIE 20,72% LIE

LSE 38,01% LSE

% Rechazo 0,69% % Rechazo

Costo de mover una tonelada de

producto en patio de selección $ 15.819,00

Costo de mover una tonelada de

producto en patio de selección $ 15.819,00

Producción promedio mes toneladas 4177,00% Producción promedio mes toneladas 4464

Toneladas movidas en patio de

selección promedio mes 194,00%

Toneladas movidas en patio de

selección promedio mes 91

Costo Toneladas retenidas promedio

mes $ 3.068.886


mes $ 1.439.529Costo Toneladas retenidas promedio

año $ 33.757.746


año $ 15.834.819

Antes Después

Tabla 16: Análisis de costo por rotura año 2015


Por otro lado al disminuir el % de retención de producto a causa de grietas también

disminuye la cantidad de rotura de producto a causa de dicha causal, por lo tanto podemos

observar que de marzo a abril hubo un ahorro de $23.497.228.

Para que la mejora perdure en el tiempo se tomó la decisión de crear un perfil de cargo el

cual está encargado de llevar a cabo el control proceso diariamente, esta labor se le atribuyó

al técnico en control calidad de la planta.

Valores

Etiquetas de fila Suma de TOTAL KILOS Suma de Importe ML

ENE (14.058) (7.532.286)

FEB (26.992) (15.146.205)

MAR (100.240) (54.655.405)

ABR (54.924) (31.158.177)

Total general (196.214) (108.492.073)

ROTURA AÑO 2015

REDUCIR EL INDICADOR DIARIO DE RETENCION DE PRODUCTO A ...

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